Оценка значимости отдельных субъективных и объективных факторов в модели измерения латентных показателей ценообразования на продукты питания по регионам РФ

Аннотация: В статье рассмотрена оценка значимости отдельных субъективных и объективных факторов в модели измерения интегральных показателей ценообразования основных категорий потребляемых населением продуктов питания в различных регионах Российской Федерации посредством измерения с помощью латентных переменных, полученных при использовании диалоговой системы измерения индикаторных переменных RUMM (Rasch Unidimensional Measurement Models).

В экономических и социальных системах большинство исследуемых переменных являются латентными (ненаблюдаемыми, скрытыми). Также можно сказать, что эти переменные являются интегральными показателями, проявляющимися через так называемые индикаторные переменные. Интегральные показатели – это обобщенные показатели качества наиболее важных характеристик, вычисляются как степени близости к идеальным параметрам (характеристикам) в пространстве выделенных частных показателей. Так, влияние различных субъективных и объективных факторов на ценообразование определенных видов продукции в разных регионах страны проявляется через достаточно большое количество латентных переменных, из которых для рассмотрения в данной статье были выбраны такие как: маркетинговая стратегия компании, цены конкурентов, государственное регулирование цен, ценовая эластичность спроса, издержки предприятия [1, с. 568]. Выбранные для рассмотрения переменные не случайны, так как данные по ним более объективны, и их можно обсчитать.

Для сравнительного анализа, мониторинга и выработки оптимальной политики управления сложными экономическими и социальными системами необходимы системные или интегральные показатели. Существенными недостатками многих способов конструирования интегральных показателей являются нелинейность шкалы и субъективность весов экспертов. Это затрудняет применение статистических методов анализа, которые предполагают линейную шкалу измерения.

Цель данной работы состоит в измерении на интервальной шкале влияния различных субъективных и объективных факторов на ценообразование определенных видов продукции в разных регионах Российской Федерации. В дальнейшем эти измерения могут использоваться для решения многих задач, среди которых:

• сравнение субъектов Российской Федерации по влиянию различных субъективных и объективных факторов на ценообразование определенных видов продукции;
• мониторинг качества некоторых видов произведенной продукции в некоторых субъектах Российской Федерации;
• формирование интегрального показателя влияния разнообразных субъективных и объективных факторов на ценообразование определенных видов продукции в различных регионах страны;
• коррекция набора индикаторных переменных, которые характеризуют влияние различных субъективных и объективных факторов на ценообразование определенных видов продукции в некоторых регионах страны.

Теория измерения латентных переменных (интегральных показателей) в различной степени полноты ее освещенности и использования представлена, как в отечественной, так и в зарубежной литературе. В западных странах накоплен достаточно большой опыт применения данной теории в разных отраслях: экономике, социологии, психологии, образовании, здравоохранении и др.

Измерение влияния субъективных и объективных факторов на ценообразование некоторых видов продукции в выбранных субъектах Российской Федерации проводилось в рамках теории измерения латентных переменных на основе дихотомической модели Раша. Эта модель позволяет измерить на одной и той же интервальной шкале (в логитах) информативность индикаторных переменных и уровень «влияния субъективных и объективных факторов на ценообразование некоторых видов продукции в субъектах Российской Федерации». В качестве программного средства используется диалоговая система измерения латентных переменных RUMM (Rasch Unidimensional Measurement Models), которая разработана под руководством профессора Д. Эндрича [2, с. 176].

В теории и практике вопроса о субъективных и объективных факторах, влияющих на ценообразование продукции, отсутствует интегральный показатель этого влияния. При этом такой показатель может быть сформирован следующими индикаторными переменными, которые отражают данное влияние субъективных и объективных факторов на ценообразование определенных видов продукции в разных субъектах Российской Федерации. В качестве примера проявления такого рода влияния возьмем один из пяти выбранных факторов влияния, а именно «Цены конкурентов», остальные факторы оформляются подобным образом (табл. 1).

 

Таблица 1

Цены конкурентов как индикаторная переменная, которая характеризует влияние различных субъективных и объективных факторов на ценообразование определенных видов продукции в разных субъектах Российской Федерации

Источник: Росстат

 

Таблица 2

Расшифровка индикаторов (виды продукции), на которые влияют субъективные и объективные факторы

 

В табл. 1 в качестве административных единиц представлены выбранные регионы для анализа влияния субъективных и объективных факторов на некоторые виды продукции, продаваемые на их территории. В качестве индикаторов от 1 до 10 представлены выбранные виды продукции, расшифровка которых обозначается в табл. 2. В табл. 1 каждый индикатор в каждой административной единице  имеет определенные значения от 1 до 3, которые означают, что чем больше значение индикаторной переменной (например, «Цены конкурентов» Хабаровский край (морепродукты) – 3), тем выше влияние данного фактора на ценообразование этого вида продукции в данном регионе. И, наоборот, значение 1 означает, что чем больше значение индикаторной переменной (например «Цены конкурентов» Краснодарский край (конфеты) – 1) тем ниже влияние данного фактора на ценообразование этого вида продукции в данном регионе. Необходимо отметить, что и влияние этого и других факторов на ценообразование выбранных видов продукции в некоторых субъектах Российской Федерации, и сами индикаторные переменные измеряются на одной и той же шкале. Значения индикаторных переменных влияния различных факторов на ценообразование определенных видов продукции в субъектах Российской Федерации рассчитываются с помощью специальной программы, выводятся и могут быть оформлены в виде таблиц, схем, диаграмм, графиков.

В качестве наглядной иллюстрации рассмотрим наиболее отличительные индикаторные переменные, а именно: наиболее «легкую» индикаторную переменную, которая лучше всего дифференцирует субъекты Российской Федерации, где влияние субъективных и объективных факторов на ценообразование некоторых видов продукции ниже, чем в других (рис. 1) и наиболее «трудную» индикаторную переменную, которая лучше всего дифференцирует субъекты Российской Федерации, где влияние субъективных и объективных факторов на ценообразование некоторых видов продукции в субъектах Российской Федерации выше, чем в других (рис. 2).

Рассмотрим характеристическую кривую для наиболее «легкой» индикаторной переменной, которая представлена на рис. 1. Такой индикаторной переменной является I0030, под данной переменной подразумевается фактор «Маркетинговая стратегия компании» в тех регионах, которые имеют наиболее подходящие значения. Исходя из данных табл. 1, к числу таких регионов относятся: Астраханская область, Краснодарский край, Пермский край и Ростовская область, в данном случае наиболее «легкой» индикаторной переменной модели измерения является такой вид продукции, как морепродукты, так как именно для этой категории продуктов фактор ценообразования «Маркетинговая стратегия компании» в данных регионах является наименее влиятельным.

 

Рис. 1. Характеристическая кривая для переменной «Маркетинговая стратегия компании»

Этот график с характеристической кривой имеет следующую структуру. По оси абсцисс откладывается значения латентной переменной: влияние субъективных и объективных факторов на ценообразование некоторых видов продукции в субъектах Российской Федерации (в логитах). По оси ординат отложена вероятность ожидаемого значения индикаторной переменной (Expected Score). В верхней части графика располагается код индикаторной переменной, название индикаторной переменной, характеристическое значение индикаторной переменной, суммарное отклонение данных индикаторной переменной от ожидаемых на основе модели Раша, а также степень соответствия индикаторной переменной модели Раша, объем выборки объектов и наклон характеристической кривой в середине диапазона ожидаемых значений. В данном случае наибольший интерес представляет степень соответствия индикаторной переменной модели Раша, потому что именно этот показатель позволяет определить пригодность рассматриваемой индикаторной переменной для измерения влияния субъективных и объективных факторов на ценообразование некоторых видов продукции в выбранных субъектах Российской Федерации [3, с. 90]. Поскольку эта индикаторная переменная является наиболее легкой (ее характеристическое значение Locn = -0,054), то характеристическая кривая для индикаторной переменной располагается выше остальных, т. е. некоторые субъекты Российской Федерации получили высокие значения по этому индикатору. Эта индикаторная переменная лучше всего дифференцирует субъекты Российской Федерации, где влияние субъективных и объективных факторов на ценообразование некоторых видов продукции ниже, чем в других субъектах РФ.

Также можно обозначить и характеристическую кривую для наиболее «трудной» индикаторной переменной [4, с. 188]. Такой индикаторной переменной является I0041, под данной переменной подразумевается фактор «Цены конкурентов» в тех регионах, которые имеют наиболее подходящие значения. Исходя из данных табл. 1, к числу таких регионов относятся практически все выбранные для исследования субъекты РФ, за исключением Красноярского и Хабаровского краев. В данном случае наиболее «трудной» индикаторной переменной модели измерения является такой вид продукции, как молочная продукция, так как именно для этой категории продуктов фактор ценообразования «Цены конкурентов» в данных регионах является наиболее влиятельным. Характеристическая кривая этой индикаторной переменной представлена на рис. 2.

Рис. 2. Характеристическая кривая для переменной «Цены конкурентов» 

Как видно на рис. 2 характеристическая кривая для индикаторной переменной «Цены конкурентов» располагается ниже остальных, то есть выбранные субъекты Российской Федерации получили низкие значения по этому индикатору. Эта индикаторная переменная наиболее трудная и поэтому лучше других дифференцирует  субъекты Российской Федерации, где влияние субъективных и объективных факторов на ценообразование некоторых видов продукции выше, чем в других субъектах РФ.

Заключение. Таким образом, на основе методики измерения латентных переменных на интервальной шкале можно измерить интегральный показатель – влияние субъективных и объективных факторов на ценообразование некоторых видов продукции в субъектах Российской Федерации.

Набор индикаторных переменных адекватен модели измерения, что свидетельствует о высокой совместимости индикаторных переменных, которые характеризуют влияние субъективных и объективных факторов на ценообразование некоторых видов продукции в определенных субъектах Российской Федерации. Измеряется влияние субъективных и объективных факторов на ценообразование некоторых видов продукции в субъектах Российской Федерации, характеризующееся каждой индикаторной переменной [5, с. 151]. А также измеряется величина сдвига результатов измерения субъектов Российской Федерации относительно индикаторных переменных.

Данная статья является своеобразной попыткой построения интегрального показателя для измерения влияния субъективных и объективных факторов на ценообразование некоторых видов продукции в выбранных субъектах Российской Федерации. При этом рассмотренные индикаторные переменные можно корректировать и, тем самым, уточнять смысл понятия – влияние субъективных и объективных факторов на ценообразование некоторых видов продукции в различных субъектах Российской Федерации.

Список литературы

1. Шипоша М. А. Факторы, определяющие ценообразование на сельскохозяйственную продукцию в Краснодарском крае // Современные научные исследования и разработки. 2016. № 7. С. 565–569.
2. Маслак А. А. Теория и практика измерения латентных переменных в образовании : монография. М. : Изд-во «Юрайт», 2016. 255 с.
3. Маслак А. А., Поздняков С. А. Модель Раша для проверки качества измерения толерантности // Социология: методология, методы, математическое моделирование. 2008. № 26. С. 87–105.
4. Маслак А. А. Измерение латентных переменных в социальных системах. Славянск-на-Кубани: Издательский центр КубГУ в г. Славянске-на-Кубани. 2012. 432 с.
5. Шипоша М. А. К вопросу о государственном регулировании цен на сельхозпродукцию // Экономика, социология и право. 2016. № 11. С. 149–162.

 

Материал поступил в редакцию 16.08.2017
© Шипоша М. А., 2017