2.3. Построение эконометрической модели зависимости стоимости мобильной связи в регионе от выбранных факторов 2.3.1. Построение модели
Более подробно стоит остановиться на том, что стоимость услуг мобильной связи в разных регионах отличается. Гипотеза о том, что мобильные операторы осуществляют стратегию «дифференциации тарифов по сегментам географических рынков» подтвердилась, так как расчеты и анализ стоимости «средней корзины» стоимости услуг это наглядно показали.
Теперь необходимо проверить, действительно ли цена на мобильную связь в каждом регионе России зависит от уровня жизни, определяющего доходы населения, степени конкуренции, определяющей наличие альтернатив на рынке, а также спроса на сотовую связь в данном регионе, определяющего индивидуальные предпочтения.
Многие авторы в своих работах отмечают зависимость стоимости мобильной связи именно от этих показателей. Но конкретного анализа никто не проводит.
Для начала необходимо обозначить, почему эти показатели могут влиять на стоимость «средних корзин» в разных регионах.
Уровень жизни населения в регионе оказывает влияние на среднюю стоимость услуг в данном регионе, потому что он определяет возможность и готовность абонентов платить за услуги. Чем ниже уровень жизни в регионе, тем соответственно меньше абоненты пользуются сотовой связью, так как не могут себе позволить лишние затраты. Для того чтобы как-то стимулировать абонентов пользоваться услугами связи, операторы готовы снижать цены. Если в регионе средний уровень жизни высокий, то они готовы платить больше за мобильную связь. Поэтому операторы могут себе позволить завышать цены.
Не менее важным фактором, влияющим на изменение стоимости мобильной связи, является уровень конкуренции в регионе. Если в субъекте действует мало операторов, то конкуренции практически не наблюдается, отсутствуют стимулы для снижения цен на рынке. В таких условиях операторы могут договориться о ценах, так как сговор может обеспечить операторам максимальную прибыль. В регионах с более благоприятной обстановкой - где на рынке действует более трех операторов - цены должны быть существенно ниже, так как повышающаяся конкуренция стимулирует компании к снижению цен.
Спрос на услуги сотовой связи также существенно влияет на их стоимость. В тех регионах, где мобильной связью пользуются больше и чаще, операторы могут установить более высокие цены. Как правило, большой спрос на сотовую связь наблюдается в регионах с большей численностью населения и с большей территорией, так как в маленьких городах и субъектах люди склонны меньше потреблять услуги сотовой связи.
В построенной модели множественной регрессии уровень жизни в регионе определяется показателем уровня средней заработной платы в рублях в этом регионе1. Спрос на услуги сотовой связи отражается с помощью показателя объема услуг связи, оказанных населению в расчете на одного жителя2, исчисляемый как отношение стоимости оказанных операторами сотовой связи услуг к общей среднегодовой численности населения. Уровень конкуренции определяется количеством крупных операторов мобильной связи, действующих в каждом регионе.
Таким образом, в программе «EViews 6» была построена модель зависимости средней стоимости «корзины» по регионам от перечисленных выше показателей.
На выходе получилась следующая модель:
Таблица .
Регрессионная модель зависимости средней цены на мобильную связь в регионе от выбранных факторов
Dependent Variable: LOG(AVERAGE)
|
|
Method: Least Squares
|
|
|
Sample: 1 83
|
|
|
|
Included observations: 83
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Variable
|
Coefficient
|
Std. Error
|
t-Statistic
|
Prob.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
COMPANIES
|
-0.089412
|
0.023303
|
-3.836893
|
0.0002
|
DEMAND
|
2.37E-05
|
9.30E-06
|
2.547476
|
0.0128
|
WAGE
|
9.61E-06
|
2.00E-06
|
4.812728
|
0.0000
|
C
|
5.835658
|
0.098289
|
59.37230
|
0.0000
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
R-squared
|
0.560646
|
Mean dependent var
|
5.817915
|
Adjusted R-squared
|
0.543962
|
S.D. dependent var
|
0.200294
|
S.E. of regression
|
0.135260
|
Akaike info criterion
|
-1.116250
|
Sum squared resid
|
1.445316
|
Schwarz criterion
|
-0.999679
|
Log likelihood
|
50.32436
|
Hannan-Quinn criter.
|
-1.069418
|
F-statistic
|
33.60321
|
Durbin-Watson stat
|
1.628311
|
Prob(F-statistic)
|
0.000000
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Данная модель является лог-линейной (log-linear), зависимой переменной в данной модели является логарифм стоимости «средней» потребительской корзины в регионе. В такой модели коэффициенты перед регрессорами интерпретируются следующим образом: повышение коэффициента на одну единицу влечет за собой увеличение зависимой переменной на (eβ-1)*100%. Такая спецификация модели наиболее подходит в данном случае, так как помогает отслеживать процентное изменение цены.
Если коэффициент -0.2<β<0.2, то можно говорить, что повышение коэффициента на одну единицу влечет за собой увеличение зависимой переменной на β*100%.
Модель строится с помощью метода наименьших квадратов.
На выходе имеется ряд коэффициентов, с помощью которых можно составить представление о взаимосвязи переменных.
Согласно модели можно составить следующую формулу стоимости мобильной связи:
«Логарифм стоимости «средней корзины»» = 5,84 + 9,61Е-06*«средняя заработная плата по региону» + 2,37Е-05*«спрос на сотовую связь» – 0,0894*«количество операторов, действующих в регионе».
Коэффициенты 9,61Е-06; 2,37Е-05; –0,0894 – это коэффициенты β1, β2, β3, которые отражают, насколько значение «стоимости корзины» зависит от изменения показателей, к которым эти коэффициенты относятся. В модели полученные коэффициенты являются значимыми. Это определяется с помощью T-статистики (t-Statistic), которая рассчитывается как отношение оценки коэффициента к его стандартной ошибке и используется для проверки гипотезы о том, что коэффициент равен нулю. Для проверки необходимо определить уровень значимости, вычислить t-критическое и сравнить с расчетным значением.
Полученные коэффициенты значимы, а это значит, что выбранные показатели влияют на стоимость «средней корзины» и факт наличия сегментации рынка в соответствии с данными критериями подтверждается.
Интерпретировать полученные коэффициенты можно следующим образом: если количество компаний-операторов, действующих в регионе, увеличится 1 единицу, то стоимость мобильной связи в регионе снизится на 9,35%. Кроме того, увеличение на 1 единицу показателя объема услуг связи, оказанных населению, то есть спроса на мобильную связь, увеличивает цену «корзины» на 9,61Е-04%; а увеличение средней заработной платы в регионе на 1 рубль влечет за собой увеличение цены на мобильную связь на 0,00237%. Эти данные подтверждают предположения о направлении зависимостей, описанные выше.
Std. Error (стандартная ошибка) – это показатель надежности расчетного параметра. Стандартная ошибка – это стандартное отклонение оценок, которые будут получены при многократной случайной выборке данного размера из одной и той же совокупности. Как видно по данным, стандартные ошибки коэффициентов небольшие. Полученные значения могут варьироваться в пределах полученной стандартной ошибки.
R-squared, то есть коэффициент детерминации, который равен отношению ESS к TSS, – это доля дисперсии зависимой переменной, объясняемая рассматриваемой моделью зависимости. Его рассматривают как универсальную меру связи одной случайной величины от множества других случайных величин. Чем ближе значение коэффициента к 1, тем сильнее зависимость. С помощью коэффициента детерминации определяют точность модели.
В изучаемой модели коэффициент детерминации равен 0,56. Это говорит о том, что модель не совсем точная, но неплохая. Неточность модели можно объяснить тем, что в ней не учитывается себестоимость мобильной связи, которая тоже влияет на стоимость «корзины». Но, тем не менее, полученная модель верно отражает искомые зависимости.
F-статистика нужна для определения значимости модели. В данном случае модель значимая.
Таким образом, предположение о том, что цена на мобильную связь в каждом регионе России зависит от уровня жизни, степени конкуренции, а также спроса на сотовую связь в данном регионе, подтвердилось. В результате была получена значимая модель множественной регрессии со значимыми коэффициентами.
Также необходимо отметить, что в полученной модели важную роль играет уровень конкуренции в регионе, так как один дополнительный игрок на рынке мобильной связи в регионе снижает стоимость мобильной связи на целых 9%.
|
