Новая экономика – новое общество. Выпуск 7

Эконометрическое моделирование и анализ эффективности рекламы

Н. П. Дресвянина, студентка 4 курса

Научный руководитель – А. И. Метляхин, к.э.н., доцент ФГБОУ ВПО ВоГТУ

Проблема эффективности рекламной кампании останется актуальной в любое время, так как реклама – это отличный способ грамотного и быстрого продвижения товаров и услуг на рынке.

Целью данной работы является построение эконометрической модели, адекватно отражающей влияние различных факторов на уровень эффективности рекламы. Объект исследования – различные виды рекламы в г. Вологде.

Реклама – это информация, распространенная любым способом, в любой форме и с использованием любых средств, адресованная неопределенному кругу лиц и направленная на привлечение внимания к объекту рекламирования, формирование или поддержание интереса к нему и его продвижение на рынке (ФЗ «О рекламе»).

Рекламу классифицируют по характеру сообщения: косвенная (паблик Рилейшенз), увещевательная, сравнительная, напоминающая, специфическая, информативная.

В процессе увещевательной рекламы у потребителей происходит формирование избирательного спроса, то есть в условиях существующей на рынке конкуренции, внимание потребителей обращается на конкретные преимущества данного товара, услуги или компании относительно аналогичных товаров или услуг. В качестве хорошо известного примера сравнительной рекламы можно привести рекламу стиральных порошков. Данный вид рекламы предполагает сравнение рекламируемого товара с аналогичными товарами по основным характеристикам.

Напоминающая реклама приходит на помощь тем товарам или услугам, которые уже не являются новичками на рынке. Тем не менее, со временем они нисколько не утратили своих полезных свойств или преимуществ, а лишь нуждаются в том, чтобы потребителям напомнили об их существовании.

Специфическую рекламу еще называют осторожной рекламой, так как обычно объектом данного вида рекламы является алкогольная продукция и сигареты.

К информативной рекламе обращаются тогда, когда на рынке появляется новая услуга, товар или же идея, и компании необходимо донести до потребителя информацию о доступности такой услуги, товара или идеи. Таким образом, информативная реклама сочетает в себе две цели – это поиск потенциальных клиентов и выведение на рынок нового товара или услуги.

Так же рекламу классифицируют по виду носителя: вывески, радио, ТВ, АТВ, Интернет, баннеры, реклама на транспорте, бумажные палатки, плакаты, стойки на прилавках, экспозиционные стеллажи, почтовая реклама.

Контроль за рекламной кампанией, анализ ее текущих результатов и оценка их эффективности – это неотъемлемая стадия всего процесса планирования рекламных мероприятий. Эффективность в данной работе использовалась как результирующий показатель, рассчитанный для различных моделей в виде эффективности одного рубля расходов на рекламу, коэффициента роста продаж, коэффициента обобщенной эффективности.

В роли количественных регрессоров были использованы: цена товара, объем рекламы, расходы на рекламу, количество участников и время рекламной кампании.

В качестве фиктивных переменных выступали: ценовая категория рекламируемого товара, компания-заказчик, рекламное агентство, тип рекламы, средство-носитель рекламы, сфера деятельности заказчика.

Предварительно перед углубленным эконометрическим анализом был проведен кластерный анализ (табл. 1), в ходе которого была выявлена закономерность проведения той или иной рекламной кампании в различных сферах деятельности заказчика. Проще говоря: нельзя провести такую РК, как дегустация в сфере парикмахерских услуг или на радио чисто физически не разместить вывеску заказчика или провести мастер-класс по нанесению фирменной косметики заказчика.

Таблица 1

Результаты кластерного анализа

Было оценено несколько моделей линейного и нелинейного типа с применением вышеперечисленных способов расчета результирующего показателя. Каждая предварительно полученная модель с помощью специальных эконометрических методов и алгоритмов подвергалась проверке на выполнение условий Гаусса-Маркова (в частности, на отсутствие мультиколлинеарности, автокорреляции и гетероскедастичности) и при необходимости корректировалась (табл. 2).

Таблица 2

Оценка моделей

Путем анализа показателей практической пригодности модели были отобраны три линейных и три нелинейных модели. После проведения сравнительного анализа шести полученных моделей, была получена модель, более адекватно отражающая влияние факторов на эффективность рекламы. Лучшей среди них была признана нелинейная модель вида (табл. 3).

Таблица 3

Показатели пригодности лучшей модели

– Multiple R – коэффициент множественной корреляции (характеризует тесноту линейной связи между зависимой и всеми независимыми переменными, может принимать значения от 0 до 1.);

– R2 или RI – коэффициент детерминации; численно выражает долю вариации зависимой переменной, объясненную с помощью регрессионного уравнения (чем больше R2, тем большую долю вариации объясняют переменные, включенные в модель);

– Adjusted R – скорректированный коэффициент множественной корреляции (этот коэффициент лишен недостатков коэффициента множественной корреляции. Включение новой переменной в регрессионное уравнение увеличивает RI не всегда, а только в том случае, когда частный F-критерий при проверке гипотезы о значимости включаемой переменной больше или равен 1. В противном случае включение новой переменной уменьшает значение RI и adjusted R2);

– adjusted R2 или adjusted RI – скорректированный коэффициент детерминации (скорректированный R2 можно с большим успехом (по сравнению с R2) применять для выбора наилучшего подмножества независимых переменных в регрессионном уравнении);

– F – F-критерий; df – число степеней свободы для F-критерия;

– p – вероятность нулевой гипотезы для F-критерия;

– Standard error of estimate – стандартная ошибка оценки (уравнения);

– Intercept – свободный член уравнения;

– Std.Error – стандартная ошибка свободного члена уравнения;

– t – t-критерий для свободного члена уравнения;

– p – вероятность нулевой гипотезы для свободного члена уравнения;

– Beta – коэффициент уравнения.

Таблица 4

Распределение рекламных кампаний по сферам деятельности в лучшей модели

Коэффициенты в нелинейной модели интерпретируются следующим образом: коэффициент перед переменной х показывает, на сколько % изменится значение переменной y при увеличении данной переменной x на 1 %.

Преимущества данной модели по сравнению с другими:

1) уравнение регрессии объясняет около 97,3 % вариации зависимой переменной;

2) с вероятностью 97,3 % уравнение можно считать статистически значимым;

3) устранены мультиколлинеарность и автокорреляция, отсутствует гетероскедастичность (табл. 5).

Таблица 5

Количественные показатели в лучшей модели

Нельзя сказать, что данная модель является эталоном эффективности рекламы, так как на изменение объемов продаж оказывает влияние мода, поведение конкурентов, покупательские ожидания, экономическая ситуация в стране, приведшая к снижению доходов потребителей, сезонность и многие другие факторы. Невозможно учесть динамику всех вышеупомянутых показателей, однако своевременное обнаружение тенденции к отклонениям в ситуации на рынке продукта, в стране или в поведении потребителей с помощью методов исследований хода рекламной кампании может помочь избежать ряда неприятных последствий, а значит, и повысить шансы на более благоприятный эффект от рекламы.

Список использованных источников

1. Денисон, Д. Учебник по рекламе. Как стать известным, не тратя денег на рекламу/ Делл Денисон, Линда Тоби. – М.: СЛК,1996. – 117 с.

2. Эконометрика: учеб. пособие/ В. А. Бывшев. – М.: Финансы и статистика, 2008. – 480 с.

Направления инновационного развития предприятий промышленности на основе отечественного и зарубежного опыта

В. Ю. Бороздин, студент 5 курса

Филиал ФГБОУ ВПО СПбГИЭУ в г. Вологде

В современном мире перед Россией стоят четкие задачи, такие как переход от модели сырьевой зависимости к экономике, основанной на знаниях; усиление конкурентных позиций на мировом рынке; модернизация и развитие промышленного комплекса. Без решения этих задач невозможно говорить об успешном развитии страны. Опыт ведущих стран мира свидетельствует о том, что на современном этапе развития экономики главным инструментом повышения конкурентоспособности промышленности выступает именно инновационная деятельность, а уровень развития инновационной сферы (науки, новых технологий) формирует основу устойчивого экономического роста, определяет перспективы развития предприятия. Поэтому одним из важнейших условий структурных изменений и дальнейшего экономического роста в значительном числе российских регионов становится их ориентация на инновационный тип развития. Для того, чтобы определить возможные пути развития необходимо проанализировать успешный зарубежный и отечественный опыт поддержки инновационных отраслей промышленности. И тогда можно будет найти для себя собственный определенный сценарий развития и поддержки национальной промышленности, ориентируясь на совершенствование инновационных высокотехнологичных производств.

Важно также принимать во внимание, что страны формировали свою политику в разные периоды времени, обладая различными конкурентными преимуществами.

Многие развивающиеся страны также делали акцент на поддержку развития инновационных отраслей промышленности, подразумевающих организацию высокотехнологичных производств. В мире существует достаточно примеров развития, основанных на активном развитии инновационной деятельности в промышленности.

На наш взгляд, существует необходимость рассмотрения опыта, прежде всего стран с развитой экономикой (таких как Германия, США, Япония и др.), а также государств, которые показывают в последнее время высокие темпы роста (Индия, Китай и др.). [4]

Обзор зарубежного опыта развития и внедрения инноваций показал, что в первую очередь, рост инновационной активности промышленного комплекса того или иного государства не проходил без усиленной поддержки со стороны органов власти и управления. Финансирование производилось в различных формах: прямым финансированием, выделением грантов и прочих дотаций (Китай, Япония), либо поддержкой в форме государственных заказов или закупок (США). [5]

Во-вторых, практика развитых и развивающихся стран свидетельствует о том, что высокотехнологичный промышленный комплекс является инновационным ядром промышленности и точкой роста всей экономики. Поэтому, в первую очередь, в регионе необходимо создание условий для развития высокотехнологичных производств. [10]

В-третьих, для предприятий, внедряющих инновационные технологии и выпускающих высокотехнологичную продукцию, государством предоставлялись различные льготы, в том числе налоговые (Индия, США). Такие меры могут привлечь на территорию новый бизнес и, соответственно, дополнительные инвестиции.

В-четвертых, мировая практика показывает необходимость наличия связей между производственными предприятиями, а также научными и образовательными учреждениями. Примерами служит опыт США, Японии, Франции и ряда других государств. Взаимодействие бизнеса и науки позволяет в кратчайшие сроки реализовать имеющиеся разработки и, соответственно, значительно повысить эффективность производства. [6]

В-пятых, повышения инновационной активности можно достичь путем создания территориальных производственных систем (производственных кластеров, технопарков, технополисов). Это позволит достичь необходимого уровня в развитии связей между всеми участниками производства, а также представителями науки и образования (университетами и НИИ). Для повышения производственной эффективности деятельности необходимо также построение цепи сотрудничества от добывающих предприятий до производства конечной высокотехнологичной продукции на территории региона.

Региональный аспект инновационного развития предполагает адекватное отражение всего многообразия социально-экономических и организационных условий для формирования стратегий эффективного развития региональных экономических систем. При этом одним из важнейших условий структурных изменений и дальнейшего экономического роста в значительном числе российских регионов становится их ориентация на инновационный тип развития, что требует соответствующего инфраструктурного обеспечения.

В рамках НИР «Устойчивость развития региональных социально-экономических систем: теория и методология управления», проводимой ИСЭРТ РАН, был рассчитан индекс научно-технического потенциала субъектов России. Согласно этому индексу, наиболее развитыми субъектами РФ с точки зрения научного потенциала и инновационной активности являются: г. Москва и Санкт-Петербург, Томская, Нижегородская Новосибирская, Магаданская, Самарская, Московская области, Республики Татарстан, Мордовия. Поэтому представляется целесообразным рассмотреть опыт развития инноваций в промышленности именно в этих субъектах.

Исследования показали, что, в первую очередь, задачей современного регионального экономического развития России является создание инновационной инфраструктуры для формирования высокотехнологичных конкурентоспособных отраслей, позволяющих отойти от экспортно-сырьевой направленности, и перевести российскую промышленность на качественно новый этап в развитии. [9]

Во-вторых, региональное развитие промышленности должно опираться на создание территориально-производственных объединений инновационных кластеров, технопарков и др.

В-третьих, существует необходимость создания регионального венчурного фонда как основного источника финансирования инновационных проектов.

В-четвертных, одним из основных направлений развития инноваций в промышленности должно являться принятие и реализация региональных Программ по поддержке инновационных предприятий.

В-пятых, опыт указывает на необходимость внедрения финансовых форм поддержки инновационно-активных организаций.

Для определения дальнейших этапов инновационного развития промышленного комплекса страны в таблице 1 систематизирован отечественный и зарубежный опыт.

Таблица 1

Лучший зарубежный опыт и отечественная реализация программ инновационного развития на примерах ведущих субъектов РФ с точки зрения научного потенциала и инновационной активности

По данным таблицы 1 можно увидеть, что зарубежные модели инновационного развития промышленности применяются и показывают достаточно хорошие результаты в некоторых субъектах РФ. Однако в полной мере использование всех возможностей не происходит в отдельных субъектах. Мощное развитие связей между производственными предприятиям и научно-образовательными учреждениями не прослеживается вовсе. Такие тенденции могут говорить об отсутствии или о плохой проработке долгосрочных стратегий развития регионов.

Интересные результаты показывает сравнение динамики внутренних затрат на исследования и разработки по исследуемым странам (табл. 2).

Таблица 2

Внутренние затраты на исследования и разработки в процентах к валовому внутреннему продукту

В большинстве рассматриваемых стран за период с 2004 по 2008 годы происходит увеличение доли внутренних затрат на исследования и разработки к валовому внутреннему продукту. Наибольший темп роста демонстрирует Сингапур и Китай. В России этот показатель находится на самом низком уровне, и наблюдается снижение его уровня. Такое положение дел говорит о недостаточном финансировании инновационной сферы и ее медленном развитии.

Более подробную информацию о моделях инновационного развития можно получить на основе анализа распределения внутренних затрат по секторам науки (табл. 3).

Таблица 3

Распределение внутренних затрат по секторам науки в 2008 году, в %

Распределение внутренних затрат по секторам науки отражает сложившуюся модель финансирования инновационной сферы. Данные показывают, что в России доля государственного сектора в затратах на исследования и разработки является самой высокой из всех изучаемых стран. Доля сектора высшего образования наоборот является самой низкой, хотя исследования и разработки в высших учебных заведениях во многих странах являются одними из ключевых.

В ходе проведенного исследования было установлено, что в разных регионах России используются разнообразные зарубежные модели стимулирования развития инноваций, которые уже зарекомендовали себя. Финансирование научных разработок является очень низким и при этом около трети составляют государственные средства, что соответственно говорит о рекордно низкой инновационной активности бизнеса.

Из вышесказанного можно сделать вывод о том, что для успешного развития промышленности необходимо использовать самый лучший отечественный и зарубежный опыт. Специфика регионов должна учитываться, но также необходимо прорабатывать, принимать и реализовывать государственные стратегические программы, используя все доступные инструменты и ресурсы, в том числе и организация периодических Форсайт исследований. Это позволит в значительной степени наладит коммуникационные связи между производственными предприятиями, научными и образовательными учреждениями. Необходимо и устранение перекосов в финансировании различных секторов науки и доведение в ближайшие годы общих расходов на исследования и разработки до 2–3 % от ВВП.

Список использованных источников

1. Государственная поддержка инноваций в Финляндии (2006 г.) [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.nccg.ru/site.xp/049054057052124.html.

2. Грамматчиков. Комплексы полноценности // «Эксперт» и ассоциации «Клуб Франция». [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.sibai.ru/content/ view/508/622/

3. Закон Санкт-Петербурга от 08.06.2009 № 221-47 «Об основах промышленной политики Санкт-Петербурга» // Вестник Законодательного Собрания Санкт-Петербурга. № 15. 22.06.2009.

4. Иванов, С. Промышленная политика Китая: очередное достижение // Экономист. 2006 № 1

5. Комитет экономического развития, промышленной политики и торговли Санкт-Петербурга [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.cedipt.spb.ru/ industry/materials/23951/

6. Особенности функционирования высокотехнологичных кластеров в Китае и Японии А. А. Лавров. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://sun.tsu.ru/ mminfo/000063105/329/image/329-182.pdf

7. Промышленная политика и поддержка экспорта в США (2006 г.) [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.nc cg.ru/site.xp/049054057055124.html.

8. Райнер, Гертц Инновационная политика предполагает инновационное предпринимательство /Райнер Гертц // «Элемент». – 2010. – № 2. – 2010.

9. Стратегия и тактика развития экономики России до 2020 года на федеральном и региональном уровнях: Монография / Под общ. ред. д.э.н., проф. Цыпина И. С., к.э.н., доц. Шедько Ю. Н. – М.: ВГНА Минфина России, 2011. – 481 с.

10. «Эксперт» № 36 (720) «Как это сделали на Тайване».

Особенности трудового поведения населения вологодской области 1997–2011 гг.

А. В. Попов, м.н.с.

Научный руководитель – Г. В. Леонидова, зав. лабораторией исследования проблем развития трудового потенциала ИСЭРТ РАН, к.э.н. ФГБУН ИСЭРТ РАН

В условиях модернизации социально-экономических отношений современной России наиболее востребованными характеристиками работающего человека становятся инициативность, ответственность, дисциплинированность, честность, желание работать, добросовестность, трудолюбие, умение адаптироваться, нестандартность мышления, отношение к труду и мотивированность трудового поведения.

Трудовое поведение – это индивидуальные и групповые действия, показывающие направленность и интенсивность реализации трудового потенциала.

Воздействие на такие составляющие трудового поведения, как потребности, мотивы, интересы и т. д. может позволить эффективно использовать имеющийся трудовой потенциал и осуществить качественный прорыв к инновационному типа развития экономики страны. [9] В этой связи анализ трудового поведения населения является актуальным как в научном, так и практическом аспектах[1].

За последние 20 лет в сознании людей произошли значительные изменения: возникли новые типы собственности, претерпела изменения структура производства, принципы хозяйствования, что закономерно отразилось на системе и содержании трудовых стереотипов и привело к смене правил и практик трудовых взаимоотношений, отношения людей к труду. [8] Подтверждением этому служит динамика ответов трудоспособного населения о характере своей трудовой деятельности (рис. 1).

Источник: Здесь и далее по статье: Данные мониторинга качества трудового потенциала Вологодской области, ИСЭРТ РАН, 1997–2011 гг.

Рис 1. Динамика распределения ответов на вопрос: «Что из перечисленного характеризует Вашу трудовую деятельность?» (Вариант ответа «часто бывает»)

Из рисунка 1 видно, что в 2011 г. по сравнению с 1997 г. (год начала мониторинга) характеристики трудовой деятельности приобрели негативный оттенок. Если в 1997 г. выполнение норм выработки на 100 % было характерно для 66 % работников, то в 2011 г. – для 48 %, что на 18 процентных пунктов меньше. Увеличилась доля людей, не выполняющих норм выработки на 7 процентных пунктов. Возросла доля занятого на производстве населения, позволяющего себе: срывы в работе по своей вине (с 3 % в 1997 г. до 5 % в 2011 г.), опоздания, прогулы, уход с работы раньше положенного времени (с 4 % в 1997 г. до 7 % в 2011 г.). Все это может косвенно свидетельствовать о существенном снижении производительности труда работников.

В тоже время нельзя не отметить и положительные процессы. Так, несколько возросла доля населения, имеющего показатели перевыполнения нормированных заданий (с 25 % в 1997 г. до 29 % в 2011 г.) и рационализаторской активности (с 10 % в 1997 г. до 13 % в 2011 г.).

Возможно это связано с тем, что практически половина трудящихся (51 % в 1997 г., 52 % в 2011 г.) работает не по той специальности, которую они получили в учреждении профессионального образования. Сокращение численности населения, работающего по специальности, наблюдается на всем трансформационном периоде страны и, судя по всему, стало преобладающим типом трудового поведения населения. Это явление носит негативный социально-экономический эффект, так как свидетельствует о неэффективной реализации качественных характеристик населения, нарастающей с каждым годом.

Результаты опроса показывают, что люди, работающие по специальности, наиболее полно реализуют свой потенциал в течение всей трудовой деятельности (рис. 2).

Рис. 2. Зависимость уровня реализации трудового потенциала от стажа работника

Следует отметить, что люди, работающие не по специальности, в целом имеют высокие значения уровня реализации трудового потенциала, однако это происходит только истечении некоторого временного периода (в данном исследовании – 5–6 лет). Возможно, это связано с необходимостью переобучения работника и адаптационным периодом. Такое положение также ограничивает производительность труда работников.