Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Электронная коммерция как объект экономико-математического исследования 10
1.1. История возникновения и этапы развития электронной коммерции 10
1.2. Сущность электронной коммерции, ее основные формы и место в современной экономике 19
1.3. Анализ состояния электронной коммерции в России 32
1.4. Экономико-математические методы в исследовании электронной коммерции 47
Выводы по Главе 1 51
Глава 2. Экономико-математический анализ факторов, определяющих развитие электронной коммерции в России 53
2.1. Разработка системы показателей электронной коммерции 53
2.2. Анализ социально-демографических показателей, характеризующих состояние электронной коммерции в России 69
2.3. Оценка состояния и развития электронной коммерции в России на основе методов корреляционно-регрессионного анализа 85
Выводы по Главе 2 107
Глава 3. Методы и модели прогнозирования состояния и развития основных показателей электронной коммерции в России 109
3.1. Использование регрессионных моделей в прогнозировании показателей телекоммуникационной инфраструктуры электронной коммерции в России 112
3.2. Применение адаптивных методов в прогнозировании показателей товарооборота электронной коммерции 118
Выводы по Главе 3 127
Заключение 129
Библиографический список 134
Приложения 143
- Сущность электронной коммерции, ее основные формы и место в современной экономике
- Экономико-математические методы в исследовании электронной коммерции
- Анализ социально-демографических показателей, характеризующих состояние электронной коммерции в России
- Применение адаптивных методов в прогнозировании показателей товарооборота электронной коммерции
Введение к работе
Актуальность темы исследования. В последние годы электронная коммерция, возникшая на несколько десятилетий раньше глобальной сети Интернет, стремительно развивается. Распространяясь повсеместно и предлагая все более широкий ассортимент товаров и услуг, электронная коммерция становится инструментом интеграции государств, отраслей, предприятий и физических лиц в единое сообщество, внутри которого взаимодействие партнеров эффективно и беспрепятственно реализуется средствами информационных и телекоммуникационных технологий.
Применение информационных технологий дает возможность компаниям выйти на мировой рынок, расширяет каналы сбыта, объединяет поставщиков и покупателей в единую систему, позволяет значительно снизить расходы в цепочках спроса и предложения, обслуживать заказчиков на более высоком уровне, внедриться на ранее недоступные по географическим причинам рынки, создавать новые рынки труда и капитала, и наконец, пересматривать сам характер своей деятельности.
Зарубежный опыт показывает, что поступательное и динамичное развитие электронной коммерции невозможно без стимулирования и должного регулирования со стороны государства. В свою очередь, для разработки процедур государственного регулирования в области электронной коммерции необходимо наличие теоретической базы.
В условиях рыночной экономики органы власти различных уровней должны иметь представление о тенденциях в развитии электронной коммерции и тем самым иметь возможность оперативного воздействия на динамику этого развития. В связи с этим актуально исследование, направленное на оценку состояния и анализ перспектив развития электронной коммерции в Российской Федерации, позволяющее с помощью экономике-математических методов выявить закономерности и тенденции, обуславливающие ее развитие.
Степень разработанности проблемы. В современной отечественной литературе уровень разработанности проблем экономико-математического анализа электронной коммерции ограничивается уровнем отдельных предприятий и организаций. До недавнего времени практически не уделялось внимания вопросам применения экономико-математических методов для анализа состояния и оценки перспектив развития электронной коммерции в России на макроэкономическом уровне, а сама электронная коммерция являлась предметом исследования специалистов в основном технического профиля.
Разработка задач практического применения экономико-математических методов в оценке эффективности отдельных Интернет-магазинов или электронных торговых площадок в той или иной степени была осуществлена в работах таких отечественных и зарубежных авторов как А.Викофф (AWyckoff), К.Т.Гордон (K.T.Gordon), А.А.Кантарович, О.АКобелев, АКолекчиа (AColecchia), Г.Я.Резго, В.И.Скиба, В.В.Царев и др. Однако до настоящего времени не известны исследования, позволяющие принимать обоснованные решения по регулированию развития электронной коммерции на макроэкономическом уровне, при наличии в этом объективной потребности.
В связи с этим представляется актуальным проведение исследования, посвященного анализу состояния и оценке перспектив развития электронной коммерции в России на макроэкономическом уровне, с использованием экономико-математических методов и моделей.
Целью исследования является анализ состояния и оценка перспектив развития электронной коммерции в России, позволяющая с помощью экономико-математических методов и моделей выявить основные закономерности и тенденции ее развития в России.
Поставленная цель определила необходимость решения следующих задач: • уточнить и дополнить основные термины и понятия, связанные с электронной коммерцией, с целью формирования возможности применения экономико-математического аппарата;
• проанализировать состояние электронной коммерции в России, выявить текущие проблемы и приоритетные направления развития на кратко- и среднесрочную перспективу;
• сформировать систему показателей электронной коммерции, позволяющую дать сбалансированную количественную и качественную оценку состояния и развития электронной коммерции в России;
• провести экономико-математический анализ влияния макроэкономических факторов на развитие электронной коммерции в России в целях ее дальнейшего использования при разработке действенных механизмов эффективного управления и принятия решений на государственном уровне по регулированию электронной коммерции в России;
• дать аналитическую оценку перспектив развития электронной коммерции в России на основе специально разработанных моделей прогнозирования основных показателей электронной коммерции;
оценить экономическую и математическую адекватность разработанных моделей и дать рекомендации по их практическому применению. Объект исследования — экономические процессы, возникающие в электронной коммерции.
Предмет исследования — взаимосвязи между тенденциями развития электронной коммерции и факторами, их обуславливающими.
Методологической и теоретической основой исследования явились труды ведущих отечественных и зарубежных ученых по электронной коммерции, статистике, экономическому анализу и экономико-математическому моделированию; законодательные нормативные акты, действующие в Российской Федерации и регулирующие область электронной коммерции; отечественные и зарубежные исследования по проблемам анализа электронной коммерции.
В процессе исследования состояния и перспектив развития электронной коммерции большое значение сыграли труды известных отечественных и зарубежных ученых в области электронной коммерции [ААКантаровича, ОАКобелева, Г.Я.Резго, В.И.Скибы, В.В.Царева, АВикоффа, (AWyckoff), А.Колекчиа (А.Со1ессЫа), К.Т. Гордона (К.Т. Gordon) и др.], товарного обращения (Ю.И.Аболенцева, О.Э.Башиной, И.К.Беляевского, С.Д.Ильенковой, М.Г.Назарова и др) экономической теории (М.Ю.Афанасьева, Л.А.Иванченко, Н.С.Купенко, Б.П.Суворова и др.), экономико-математических методов и моделей (С.ААйвазяна, З.В.Алферовой, В.П.Божко, АМ.Дуброва, Т.АДубровой, И.И.Елисеевой, Н.Ш.Кремера, В.С.Мхитаряна, Б.Е.Одинцова, А.И.Орлова, ААСпирина, Г.П.Фомина, Ф.Фишера и др.).
В ходе исследования использовались экономико-математические методы и модели, методология экономической теории, общей теории статистики, математической статистики, эконометрики, анализа хозяйственной деятельности и др.
Для решения задач диссертационного исследования применен ряд аналитических пакетов прикладных программ: «SPSS», «Decision Time», электронные таблицы Excel и др.
Информационной базой исследования явились официальные статистические данные Федеральной службы государственной статистики Российской Федерации, Международного Телекоммуникационного Союза, Фонда «Общественное мнение», группы «Monitoring.ru», данные научных публикаций по исследуемой тематике, материалы периодической печати, сети Интернет и другие материалы.
Научная новизна работы заключается в оценке состояния и выявлении перспектив развития электронной коммерции в Российской Федерации, базирующейся на использовании экономико-математических методов и моделей, а также современных компьютерных технологий обработки информации.
Научная новизна наиболее существенных результатов исследования, полученных лично автором, заключается в следующем:
1. Уточнено и дополнено понятие электронной коммерции, что способствовало более точному определению ее количественных характеристик.
2. Выработана система показателей электронной коммерции, позволяющая:
- подготовить методическую основу для сбора и обработки первичной статистической информации о состоянии и перспективах развития электронной коммерции;
- провести сбалансированную количественную и качественную оценку состояния электронной коммерции в России.
3. Определены методические подходы к оценке состояния электронной коммерции как специфической формы организации коммерческой деятельности, что позволило:
- количественно и качественно проанализировать основные закономерности и тенденции, присущие процессу развития электронной коммерции в России;
- оценить влияние совокупности макроэкономических факторов на динамику развития основных показателей электронной коммерции в России.
4. Разработаны прогнозные модели основных показателей электронной коммерции в России, позволяющие оценить перспективное состояние электронной коммерции в нашей стране и способствующие повышению обоснованности и качества стратегических решений по регулированию сферы электронной коммерции.
Практическая значимость работы заключается в том, что предложенные методики могут быть применены при проведении комплексного анализа состояния и развития электронной коммерции в России и определении государственными органами перечня конструктивных мер, направленных на регулирование процесса развития электронной коммерции.
Рекомендации диссертационного исследования по применению экономико-математических методов и моделей для прогнозирования основных показателей электронной коммерции могут быть использованы в деятельности коммерческих структур предприятий и организаций, которые уже вовлечены в электронную коммерцию или планируют это сделать в ближайшем будущем, при разработке стратегии бизнеса и при расчете финансово-экономических показателей.
Самостоятельное практическое значение имеют:
1. Разработанная система показателей электронной коммерции, позволяющая упорядочить и привести в соответствие с требованиями социальной и экономической статистики формы и толкования исходных данных и расчетных показателей, применимых для изучения ЭК.
2. Экономико-математическая оценка текущего состояния электронной коммерции в России, позволяющая выявить препятствия развитию электронной коммерции в России и определить пути их преодоления.
Апробация и реализация результатов исследования. Результаты работы докладывались на научно-практической конференции «Стратегия торгово-экономического образования» (МГУК, 29-30 апреля 2002г.), на научно-практической конференции «Румянцевские чтения. Экономика, государство, общество в XXI веке» (РГТЭУ, 19-20 мая 2004г.), обсуждались на совместном заседании кафедры статистики и кафедры информационных технологий Российского государственного торгово-экономического университета.
Отдельные положения диссертационного исследования используются в практической деятельности ООО «Сити Груп» и ООО «Компьютер и офис», что подтверждено актами о внедрении.
Результаты исследования используются в учебном процессе по дисциплинам: электронная коммерция, экономико-математические методы и моде ли в торговле, моделирование и прогнозирование коммерческой деятельности, методы оценки и принятия управленческих решений и др. в РГТЭУ.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 5 работ общим объемом 1,7 п.л.
Объем и структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, библиографии и приложений. Работа изложена на 176 страницах, содержит 13 таблиц, 10 рисунков, 7 приложений. Библиография насчитывает 133 наименования.
Сущность электронной коммерции, ее основные формы и место в современной экономике
Развитие весьма широкого спектра разнообразных электронных экономических видов деятельности за весьма короткий период времени привело к появлению целого набора различных взаимозаменяемых терминов. Такие термины, как электронная коммерция, электронный бизнес, электронные услуги, интернет-торговля, интернет-коммерция, электронный обмен данными (ЭОД) и даже Web и Интернет применяются к схожим видам деятельности.
Нельзя не согласиться с мнением авторского коллектива учебного пособия «Электронная коммерция», что одной из первоочередных задач, связанных с освоением электронной коммерции, является определение предметной области электронной коммерции и создание понятийного аппарата [73].
Электронная коммерция в настоящее время является предметом пристального изучения и исследований. Свидетельством тому — все растущее число публикаций в научной и специальной литературе.
Из множества известных нам исследований и разработок наиболее фундаментальными являются учебное пособие, разработанное авторским коллективом Российского государственного торгово-экономического университета под редакцией Пирогова СВ., а также учебник Царева В.В., Кантаровича АА. [74, 131].
В учебном пособии Кобелева О.А, Резго Г.Я., Скибы В.И., авторы проанализировали сложившееся состояние в электронной коммерции в мире и в России, обозначили тенденции ее развития, факторы, определяющим образом влияющие на это развитие, дали определения основных терминов, классификацию систем, пользователей и инструменты электронной коммерции, некоторые главы посвящены вопросам безопасности и эффективности электронной коммерции, в данном труде также раскрыты проблемы правового регулирования в сфере электронной коммерции.
В учебнике Царева В.В., Кантаровича АА подробно и систематизиро-ванно изложены решения проблем создания эффективных систем электронной коммерции, реализуемых посредством сети Интернет.
В литературе отмечается множество различных взглядов на электронную коммерцию. В подавляющем большинстве разработок и публикаций, посвященных электронной коммерции, допускается весьма широкая интерпретация, как самого этого понятия, так и составляющих его понятий.
Так в учебном пособии «Электронная коммерция» отмечается, что «под ЭК следует понимать технологии совершения коммерческих операций и управления производственными процессами с применением электронных средств обмена данными» [73].
Авторы учебника «Электронная коммерция» считают, что «ЭК является общей концепцией, включающей в себя любые формы деловых операций, осуществляемых электронным способом, и использующей разнообразные телекоммуникационные технологии... Термин «электронная коммерция» объединяет в себе множество различных технологий, в числе которых — EDI (Electronic Data Intercharge - электронный обмен данными), электронная почта, Интернет, интранет (обмен информацией внутри компании), экстра-нет (обмен информацией с внешним миром)» [129].
В своей статье «Компьютерные сделки и электронный оборот юридических документов» Соловяненко Н. предложил следующее определение ЭК: «... любой вид деловых операций и сделок, предусматривающий использование самых передовых информационных технологий и коммуникационных сред с целью обеспечения более высокой экономической эффективности по сравнению с традиционными видами бизнеса» [113].
Множество различных точек зрения можно встретить в зарубежных источниках. Так Министерство торговли США в своих программах так определило для себя ЭК: «Электронная коммерция - это сделки, заключаемые и исполняемые с использованием информационно-вычислительных сетей, в результате которых происходит переход прав собственности».
Зарубежные специалисты Summer А. и Dunkan Gr. под ЭК понимают «любую форму бизнес-процесса, в котором взаимодействие между субъектами происходит электронным образом (с использованием Интернет-технологий)» [23].
Согласно определению специалистов компании ЮМ под ЭК подразумеваются «любые формы деловой сделки, которая проводится с помощью информационных сетей» [12].
В соответствии с целью нашего диссертационного исследования мы поставили перед собой вполне определенную задачу: уточнить и дополнить определение термина «электронная коммерция», что позволит нам впоследствии измерять электронную коммерцию количественно. То есть мы должны точно определить, какие процессы, осуществляемые посредством электронных средств обмена, входят в понятие электронной коммерции, а какие нет.
Обратимся к анализу одного из составляющих понятия «электронная коммерция», а именно к «коммерции», для того, чтобы понять - есть ли существенная разница между понятиями «электронная коммерция» и «электронная торговля».
Слово «коммерция» происходит от латинского «коммерциум», что в переводе означает - «торговля». Однако надо иметь ввиду, что термин «торговля» имеет двоякое значение: в одном случае он означает самостоятельную отрасль народного хозяйства (торговлю), в другом - торговые процессы, направленные на осуществление актов купли-продажи товаров. Коммерческая деятельность связана со вторым понятием торговли - торговыми процессами по осуществлению актов купли-продажи с целью получения прибыли.
Автор И.К.Беляевский в своем труде «Статистика рынка товаров и услуг» так определяет понятие «коммерция»: «Под коммерцией понимают деятельность, направленную на извлечение прибыли» [37].
В книге О.Э.Башиной «Статистика коммерческой деятельности» мы находим следующее определение: «Коммерция означает деятельность организаций и предприятий, а также отдельных лиц по осуществлению операций купли-продажи товаров и услуг с целью удовлетворения спроса и получения прибыли. В более широком смысле под коммерцией следует понимать любую предпринимательскую деятельность, направленную на получение прибыли» [114].
Важно помнить, что коммерческая деятельность — это не только торговля, но и деятельность организаций, предприятий и частных лиц, направленная на совершение операций купли-продажи товаров и услуг для удовлетворения спроса населения и получения прибыли. К коммерческим относятся также некоторые процессы, обеспечивающие нормальное осуществление операций купли и продажи товаров в сфере товарного обращения: изучение покупательского спроса, организация хозяйственных связей между поставщиками и покупателями товаров, рекламирование товаров, оптовые закупки и др.
Цель коммерческой деятельности - максимизация выгоды (дохода, прибьши). Достижение этой цели должно постоянно сопровождать весь процесс коммерческой деятельности с каждым контрагентом по каждому конкретному поводу с использованием конкретных условий. Гарантией реализации этих целей является содержание коммерческой деятельности, состоящее в изучении процесса формирования рынка товаров и услуг, обоснование направлений и масштабов развития их производства в соответствии с потребностями общества и отдельных потребителей, доведение товаров до потребителей и организация самого процесса потребления, коммерческое посредничество и организация договорных связей на рынке товаров и услуг.
Экономико-математические методы в исследовании электронной коммерции
Эффективное управление развитием электронной коммерции, а также процессами информатизации экономики в целом невозможно без полноценного и всестороннего экономико-математического исследования всего комплекса проблем, включая, с одной стороны, деятельность предприятий отрасли электронной торговли, а с другой - использование информационных технологий на предприятиях и в организациях всех отраслей экономики. В связи с более широким внедрением технологий электронной коммерции научная разработка методик применения экономико-математических методов в исследовании состояния и перспектив развития ЭК активизировалась и, что очень важно, повысилась их востребованность практикой. Применение экономико-математических методов для решения многих конкретных задач позволит повысить эффективность деятельности экономических субъектов, участвующих в электронной коммерции. В целом речь идет о разработке инструментария, который может быть применим для анализа складывающихся сегодня закономерностей в электронной коммерции и который будет основой для разработки действенных механизмов эффективного управления и принятия решений на государственном уровне. Экономико-математические методы представляют собой комплекс экономико-математических дисциплин, являющихся симбиозом экономики, математики и новейших информационных технологий. С известной степенью приближения в составе экономико-математических методов, используемых для исследования и прогнозирования состояния и развития электронной коммерции, можно выделить следующие их разделы: математическая статистика: - дисперсионный анализ; - корреляционный анализ; - регрессионный анализ; - кластерный анализ и др. методы принятия оптимальных решений: - линейное, нелинейное, динамическое, стохастическое математическое программирование; - теория и методы управления запасами; - теория массового обслуживания и др. экспериментальные методы изучения экономических процессов: - имитационное моделирование; - методы экспертных оценок и т.п.
Самая краткая характеристика состава экономико-математических методов, приведенная выше, свидетельствует о чрезвычайной широте научного арсенала теоретических и прикладных математических методов и моделей, которые могут использоваться участниками рынка электронной коммерции в планировании, управлении и прогнозировании своей деятельности. Исследование, проведенное нами во второй и третьей главах диссертационной работы, включает в себя несколько направлений: 1. экономико-математическое исследование динамики основных показателей электронной коммерции в России и зависимости состояния ЭК в России от макроэкономических показателей с использованием корреляционного и регрессионного методов; 2. экономике-математическое прогнозирование важнейших показателей состояния и развития электронной коммерции в России; 3. экономическая интерпретация полученных численных результатов и разработка рекомендаций по их практическому применению. Основное содержание первого направления сводится к решению следующих задач: оценка тесноты связи между показателями с помощью парных, частных и множественных коэффициентов корреляции; построение многофакторных регрессионных моделей; оценка существенности связи (качества регрессионных моделей). Экономике-математическое прогнозирование важнейших показателей состояния и развития электронной коммерции в России, составляющее суть второго направления исследования, заключается в решении комплекса следующих задач: прогнозирование на основе регрессионных моделей; прогнозирование экономической динамики на основе адап тивных моделей: - выбор оптимальной модели; - построение адаптивных моделей; - оценка адекватности и точности адаптивных моделей; - получение точечного и интервального прогнозов; - верификация прогноза. Третье направление предполагает полную экономическую интерпретацию полученных численных результатов и их практическое применение.
Оно включает в себя верификацию и валидацию полученных регрессионных и прогностических моделей, а также выработку оптимальных, управленческих решений и разработку практических рекомендаций. Проведение экономико-математического исследования требует наличия определенного набора первичной статистической информации для анализа. Имеющиеся сегодня данные статистической отчетности носят бессистемный характер и не охватывают важнейших аспектов электронной коммерции. Круг имеющихся статистических данных ограничен в основном несколькими показателями, и такое положение дел затрудняет проведение экономико-математического анализа состояния и прогнозирования тенденций развития электронной коммерции. Хочется особо подчеркнуть, что статистическое наблюдение за состоянием и развитием электронной коммерции - достаточно новое направление, требующее детальной проработки терминологического аппарата, состава используемых показателей, создания инструментария и организации сбора и обработки данных, формирования сводных данных для принятия управленческих решений и т.д. Эта деятельность требует постоянного развития и дополнения. В процессе совершенствования инструментария необходимо сохранять преемственность с работами, выполненными ранее, что позволит получить временные ряды, характеризующие процессы развития электронной коммерции в России.
Анализ социально-демографических показателей, характеризующих состояние электронной коммерции в России
Такой показатель как количество пользователей Интернет сам по. себе не может дать полного представления о масштабах распространения и внедрения электронной коммерции в стране. Разумные масштабы распространенности Интернета являются необходимым, но не достаточным условием для развития электронной коммерции. Хотя наличие значительного числа пользователей Интернета необязательно означает высокие показатели активности в электронной торговле, можно утверждать, что если граждане не сталкиваются с трудностями в деле пользования Интернетом, то в этом случае технологические условия для внедрения и использования электронной коммерции различными экономическими субъектами обеспечены.
Федор Вирин, в своей статье «Новые требования к статистике» обратил особое внимание на ряд аспектов, объясняющих необходимость к новой методологии сбора и обработки статистической информации, основанных на показателях активности использования того или иного ресурса в Интернет. Он отмечает, что величина ядра посетителей (то есть количество постоянных пользователей сайта, посещающих ресурс, в среднем, не реже раза в неделю) предоставляет аналитикам качественно новые возможности для исследования аудиторных тенденций [46].
Так, например, ядро посетителей Интернет-магазина гораздо точнее характеризует реальное количество его постоянных покупателей, чем простой счетчик посетителей. Рост ядра посетителей отражает рост популярности ресурса в целом, и наличие такого параметра в отчете о проведенной рекламной кампании наглядно показывает качество работы рекламного агентства.
Учитывая важность характеристики частоты использования какого-либо ресурса Интернет, мы в нашем исследовании пошли дальше и не стали анализировать активность пользователя по посещению какого-то конкретного интернет-магазина, а провели исследование зависимости активности пользователей Интернет по совершению покупок в интернет-магазинах от основных социально-демографических показателей, таких как средний уровень дохода на члена семьи, пол, образование и др.
Хочется отметить, что при сборе первичных данных для такого анализа обычно используется двойной подход, сочетающий в себе экспертные оценки и выборочные обследования методом интервью (анкетирования) как в сети, так и вне нее. Особой отличительной особенностью сетевых интервью является достаточно простая реализация, требующая, однако, достаточно четко отработанного подхода из-за большого риска ошибки выборки.
В научном труде А.Жичкиной подробно описана методология проведения сетевого анкетирования [60]. В данной работе выделяются следующие основные преимущества исследования в сети Интернет: экономия времени, средств, человеческих и др. ресурсов. Фактор экономии ресурсов обычно является ключевым при принятии решения о проведении эксперимента в сети Интернет; возможность набрать большее число испытуемых, что обеспечивает и большую точность статистических выводов; расширение выборки по сравнению с традиционными формами, что позволяет снизить влияние культурно-специфичных факторов и дает возможность с большей уверенностью обобщать результаты исследования. Иногда проведение исследования в сети - единственный способ набрать необходимое количество испытуемых из целевой совокупности. Здесь проще найти специфическую группу испытуемых, труднодоступную в обычных условиях, в частности, -исследовать маргинальные социальные группы; легкость изменения методического инструментария на этапе его разработки и апробации; приближенность экспериментальной ситуации к условиям, в которых находится испытуемый, что обеспечивает большую экологическую валидность; снижение влияния экспериментатора; возможность предоставления индивидуальной обратной связи непосредственно после прохождения тестирования, что служит дополнительным фактором привлечения испытуемых; испытуемые в Интернете более откровенны, что снижает искажения данных под воздействием фактора социальной желательности. При ответах на открытые вопросы по электронной почте испытуемые дают более подробную и развернутую информацию; появление дополнительных возможностей программного контроля за выполнением заданий, что позволяет решить проблему неполных ответов, их формата и последовательности выполнения заданий.
При этом выявлена и негативная сторона — анонимность пользователя, что может привести к снижению контроля над поведением испытуемого. В связи с этим испытуемый может давать случайные ответы на вопросы, что влечет увеличение вероятности искажения информации о себе, особенно социально-демографической.
В свою очередь А.Жичкина в своей статье отмечает, что во избежание повторных прохождений тестирования одними и теми же испытуемыми, применяется идентификация IP-адреса компьютера, на котором работает пользователь. Однако при неадекватном применении этой идентификации в исследовании не смогут принять участие другие пользователи того же, самого компьютера. Поэтому в дополнение к идентификации IP-адреса часто организуется вход в тестирующую систему по паролям. И хотя ничто не ограничивает испытуемого пройти повторную регистрацию под другим именем с использованием другого пароля, эти меры существенно снижают вероятность повторных прохождений тестирования.
Другим способом снижения вероятности повторного прохождения тестирования одним испытуемым является правильное составление инструкций. Просьбы не участвовать в исследовании больше одного раза и пожелания отнестись к исследованию серьезно существенно снижают вероятность злоупотреблений.
Недостатком выборки исследования в сети Интернет является и то, что в нем участвуют добровольцы и, следовательно, она может быть нерепрезентативна по отношению к генеральной совокупности, поскольку из выборки выпадают не захотевшие бесплатно принять участие в исследовании. Привлечение других испытуемых возможно при обещании дополнительной обратной связи (непосредственно после прохождения тестирования или через некоторое время) или материального вознаграждения (оно может выдаваться всем принявшим участие в исследовании или разыгрываться среди участников в лотерею).
Проблема репрезентативности может иметь несколько решений в зависимости от поставленных исследователями задач [60]. В online-onpocax чаще всего применяются три разновидности выборок:
Стихийная (формируется самым удобным с позиций исследователя образом, например, с позиции минимальных затрат или/и доступности респондентов, позволяет задействовать метод «снежного кома»; контур выборки образуют зарегистрированные или/и незарегистрированные посетители сайта, проявившие интерес к участию в опросе). Поскольку приглашение к. опросу рассыпается по почте и/или вывешивается на сайтах, в процессе отбора респондентов включается механизм self-selection (самостоятельного проявления желания участия в опросе). Поэтому, говоря о результатах исследования, необходимо принимать во внимание тот факт, что в исследовании обычно участвует наиболее активная часть сетевого сообщества (так называемое «ядро», ограниченное месячной, недельной или суточной аудиторией).
Отобранная/отсеянная (формируется посредством адресной рассылки приглашений посетителям сайта, отобранным с заданием квоты по характеристикам связанным с задачами исследования; отклик составляет от 30% до 50%). Для рандомизации может быть применена методика «pop-up» - перед каждым п -ым посетителем сайта появляется окно с приглашением принять участие в исследовании.
Применение адаптивных методов в прогнозировании показателей товарооборота электронной коммерции
Товарооборот электронной коммерции характеризует результат хозяйственной деятельности продавцов, их экономический эффект. В этом качестве он позволяет оценивать деловую активность предприятий, вовлеченных в электронную коммерцию, анализировать их деятельность в этой сфере, а также прогнозировать развитие секторов В2С и В2В на будущие временные отрезки.
Товарооборот сектора В2В - это основной показатель хозяйственной деятельности предприятий и организаций, использующих информационные технологии для реализации товаров другим предприятиям и организациям.
Он отражает переход товаров из сферы производства в сферу обращения и их движение внутри сферы обращения. Товарооборот сектора В2С характеризует заключительный этап движения продукции из сферы обращения в сферу потребления, констатирует общественное признание стоимости и потребительской стоимости части общественного продукта в виде конкретных видов товаров; отражает пропорции между производством и потреблением, спросом и предложением, реализацией и денежным обращением.
При краткосрочном прогнозировании обычно более важна динамика развития исследуемого показателя на конце периода наблюдений, а не тенденция его развития, сложившаяся в среднем на всем периоде предыстории. Свойство динамичности развития финансово-экономических процессов и явлений часто преобладает над свойством инерционности. Поэтому более эффективными для прогнозирования товарооборота электронной коммерции являются адаптивные методы, учитывающие информационную неравнозначность данных.
Широкое применение данных методов объясняется их относительной простотой, возможностью осуществления прогноза на основе относительно небольшого объема информации, наконец, ясностью принятых допущений. Адаптивные модели прогнозирования — это модели дисконтирования данных, способные быстро приспосабливать свою структуру и параметры к изменению условий. При оценке параметров адаптивных моделей в отличие от моделей «кривых роста» уровням ряда присваиваются различные веса в зависимости от того, насколько сильным признается их влияние на текущий уровень. Это позволяет учитывать изменения в тенденции, а также4 любые колебания, в которых прослеживается закономерность.
Общую схему построения адаптивных моделей можно представить следующим образом. По имеющейся модели строится прогноз на один шаг вперед. Его отклонение от фактических уровней ряда рассматривается как ошибка прогнозирования, которая учитывается в соответствии с принятой схемой корректировки модели. Затем по модели со скорректированными параметрами рассчитывается прогнозная оценка на следующий момент времени и т.д. Таким образом, модель постоянно «впитывает» новую информацию и к концу периода обучения отражает тенденцию развития процесса, существующую в данный момент. В различных методах прогнозирования процесс настройки (адаптации) модели осуществляется по-разному. Базовыми адаптивными моделями являются:
Первые две модели относятся к схеме скользящего среднего, последняя - к схеме авторегрессии. Многочисленные адаптивные методы базируются на этих моделях и различаются между собой способом числовой оценки параметров, определения параметров адаптации и компоновкой [49].
Согласно схеме скользящего среднего, оценкой текущего уровня является взвешенное среднее всех предшествующих уровней, причем веса при наблюдениях убывают по мере удаления от последнего (текущего) уровня, т.е. информационная ценность наблюдений тем больше, чем ближе они к концу периода наблюдений.
Согласно схеме авторегрессии, оценкой текущего уровня является взвешенная сумма «р» предшествующих уровней (их количество называется порядком модели). Информационная ценность наблюдений определяется не их близостью к моделируемому уровню, а теснотой связи между ними.
Обе схемы имеют механизм отображения колебательного (сезонного или циклического) развития исследуемого процесса.Графический анализ рядов динамики товарооборота секторов В2С и В2В, представленные на рисунках 9 и 10, позволяет сделать вывод о наличии линейного тренда с сильным влиянием сезонности и ярко выраженным годовым циклом.
Проведенный анализ позволяет сделать вывод о том, что схема вхождения крупных и средних российских компаний в электронную коммерцию сектора В2В не имеет значительных отличий от таких схем в экономически развитых странах. В частности, наиболее значимые результаты от внедрения систем электронной коммерции следует ожидать при достижении определенного критического уровня автоматизации внутренних бизнес-процессов (создание и внедрение корпоративных информационных систем: ERP, CRM и др. систем). С развитием корпоративной информационной инфраструктуры компании начнут использовать электронную коммерцию и во взаимоотношениях со своими постоянными поставщиками и заказчиками.
В настоящее время в реализации В2В-решений лидируют нефтегазовая, металлургическая и машиностроительная отрасли экономики, для которых характерен высокий уровень концентрации капитала. Это подтверждают показатели объема товарооборота по торговым площадкам этих отраслей и количество участвующих в работе этих площадок. Несмотря на то, что широкое внедрение технологий электронной коммерции активизировало деятельность по анализу состояния и оценке перспектив развития электронной коммерции с использованием экономике-математических методов, потребность практики в таком исследовании для решения многих конкретных задач повышения эффективности деятельности экономических субъектов до настоящего времени не удовлетворена. Проведение такого исследования требует наличия определенного набора первичной статистической информации для анализа.
Автором диссертационного исследования разработана система показателей электронной коммерции, использование которой позволит проводить ежегодные статистические наблюдения. Это будет способствовать радикальному совершенствованию информационно-аналитического обеспечения реализации государственной политики в сфере электронной коммерции.
