Библиографическое описание:

Зюкин Д. А., Тарасова А. И., Псарева М. И. Влияние социально-экономических факторов на уровень конкуренции аптечных учреждений региона // Молодой ученый. — 2016. — №7. — С. 852-855.



В статье проведена оценка динамики роста числа аптечных учреждений Курской области. В ходе исследования установлено влияние различных групп социально-экономических факторов на увеличение уровня конкуренции среди аптечных учреждений региона. В качестве основного метода исследования были использованы коэффициенты и нормированная эконометрическая модель, полученные в ходе проведения корреляционно-регрессионного анализа.

Ключевые слова: аптечные учреждения, фармацевтический рынок, Курская область, нормирование факторов, эконометрическая модель, корреляционно-регрессионный анализ, уровень конкуренции на фармацевтическом рынке.

На современном этапе развития рыночных отношений эффективность деятельности аптечных организаций во многом определяется увеличением уровня их конкурентоспособности, что в свою очередь зависит от деятельности инвесторов в аптечном бизнесе и от грамотно построенной работы аптечных сетей, выраженной в оптимальном сочетании экономической составляющей и социальной ответственности фармацевтического бизнеса.

Аптечный бизнес является перспективной и привлекательной сферой деятельности для инвесторов, что определяется значимостью лекарственных средств как жизненно необходимых товаров, пользующихся стабильным спросом у населения. Это позволяет ежегодно увеличивать величину совокупного оборота фармацевтической розницы примерно на 10–15 %. При этом аптечные сети, функционирующие при среднем уровне наценки в 18–25 % и периоде оборота запасов менее месяца, могут окупать введение новой торговой точки в течение 2–3 лет. Это значительно быстрее, чем в большинстве направлений бизнеса, осуществляемых в России на данном этапе [1; 2].

В результате, значительные инвестиции направлены в этот сектор продаж в основном на расширение (укрупнение) уже имеющегося бизнеса местными сетями, на диверсификацию на новые рынки сбыта в регионах с крупными федеральными сетями и даже на создание новых аптечных сетей, как элемент стратегического менеджмента, реализуемого в форме диверсификации портфеля «направлений бизнеса». Поэтому за период 2000–2014 гг. в Курской области произошел значительный прирост числа аптек, составивший 272 учреждения или 64,6 %. Это свидетельствует о перспективности этого рынка для инвесторов, что также хорошо и для потребителей, так как усиление уровня конкуренции приведет к улучшению сервиса, доступности и ценовой эластичности на товары.

Изучая эластичность изменений, происходящих на региональном фармацевтическом рынке, необходимо учитывать влияние различных социально-экономических факторов, воздействие которых может носить прямой или опосредованный характер. В ходе исследования были отобраны факторы, которые имеют тесную стохастическую связь с результативным признаком (превышающие 0,5). При этом факторы были систематизированы по трем группам: группа F1 включает первые пять факторов, характеризующие платежеспособный спрос конечных потребителей; F2 уровень экономического развития региона, характеризуемый факторами из X6 — X10; в группе F3 объединены факторы X11 — X15, отражающие медицинское обслуживание населения.

Для количественной оценки степени стохастической связи нами был использован парный коэффициент корреляции, варьирующий в пределах [-1; 1]. При этом для характеристики ее уровня использовалась шкала, предложенная рядом ученых изучающих процессы в системе здравоохранения на основе регрессионного метода [4; 5]: корреляционная связь тесная (коэффициент парной корреляции от 0,5 до 0,7), очень тесная (от 0,7 до 0,9), близкая к функциональной (свыше 0,9). Значение коэффициентов корреляции и описание характера связи всех изучаемых факторов представлено в таблице 1.

Таблица 1

Характеристика влияния факторов на число аптечных учреждений, функционирующих на региональном фармацевтическом рынке

Показатель

Коэффициент парной корреляции

Характер связи

Х1

Среднедушевые денежные доходы населения

0,96

Прямая и близкая к функциональной

Х2

Среднемесячная номинальная начисленная зарплата

0,96

Прямая и близкая к функциональной

Х3

Потребительские расходы на душу населения

0,95

Прямая и близкая к функциональной

Х4

Доля в расходах домохозяйств на мед. и фарм. товары

-0,93

Обратная и близкая к функциональной

Х5

Средний размер назначенных месячных пенсий

0,98

Прямая и близкая к функциональной

Х6

Величина валового регионального продукта на душу населения

0,93

Прямая и близкая к функциональной

Х7

Инвестиции в основной капитал на душу населения

0,90

Прямая и очень тесная

Х8

Розничный товарооборот фарм. и мед. товаров

0,62

Прямая и тесная

Х9

Доля безработных в структуре экономически активного населения

-0,51

Обратная и тесная

Х10

Доля продаж фарм. и мед. товаров в структуре оборота розничной торговли

-0,86

Обратная и очень тесная

Х11

Заболеваемость населения на 1000 человек

-0,63

Обратная и тесная

Х12

Профилактические осмотры населения

-0,80

Обратная и очень тесная

Х13

Число больничных коек на 10000 человек

-0,82

Обратная и очень тесная

Х14

Обеспеченность врачами на 10000 человек

0,75

Прямая и очень тесная

Х15

Мощность амбулаторно-поликлинических учреждений на 10000 человек

0,85

Прямая и очень тесная

Учет в рамках единой регрессионной модели такого количества факторов неизбежно влечет за собой неточность оценок параметров из-за мультиколлинеарности. Поэтому нами использовано нормирование, т. е. все факторы приведены в безразмерные единицы, что позволило их объединять в общий аддитивный показатель, характеризующий величину группы. Преимущество такого подхода заключаются в возможности комплексного учета целой системы факторов в исследовании без потери математической точности и ценности регрессионной модели. На основе этих данных и методического обеспечения проведения регрессионного анализа [3; 6] для аппроксимации количественного потенциала регионального фармрынка за 2000–2014 гг. было получено следующее уравнение регрессии:

= –283,56+43,78F1–0,34F2 + 1,53F3

После проверки уравнения связи на надежность и точность, нами установлено, что модель адекватна с высоким уровнем качества. Адекватность подтверждается коэффициентом детерминации (R2= 0,931), который описывает вариацию результативного признака на 93,1 %. Его скорректированное значение, равное 0,912, подтверждает математическую значимость полученной модели из трех групп факторов. Рассчитанная средняя ошибка аппроксимации свидетельствует о том, что теоретическая линия регрессии (рассчитанная по уравнению) отклоняется от эмпирической на 3,4 %. Учитывая допускаемую в расчетах погрешность, которая находится в пределах 5–8 %, можно сделать вывод, что исследуемое уравнение связи довольно точно описывает изучаемые зависимости. Адекватность полученной модели подтверждается превышением фактического значения F-критерия (равное 49,56) табличного (Fтабл (0,05; 3; 11) = 3,59). По результатам проведенного следующего этапа исследования была дана оценка степени влияния каждого из рассматриваемых групп факторов на результативный параметр, т. е. на уровень расширения аптечных учреждений на фармацевтическом рынке области.

Для анализа интенсивности воздействия регрессоров на зависимую переменную использовались значения β–коэффициентов трех групп факторов (F1, F2, F3), которые показывают, на какую часть величины среднего квадратического отклонения (с.к.о.) в среднем изменится результативный признак, если соответствующий фактор изменится на одну величину своего среднего квадратического отклонения при фиксированном на постоянном уровне значений остальных независимых переменных. Поскольку все переменные заданы как центрированные и нормированные, β–коэффициенты сравнимы между собой. Сравнивая их друг с другом, можно ранжировать факторы по силе их воздействия на результат. В этом основное достоинство стандартизованных коэффициентов регрессии, в отличие от коэффициентов обычной регрессии, которые несравнимы между собой [3; 6].

Так, β–коэффициент показателей, характеризующих платежеспособный спрос потребителей, уровень экономического развития региона и доступность фармацевтической помощи населению, составил 1,065, -0,048 и 0,121 соответственно. Таким образом, стандартизированный вид уравнения регрессии для аппроксимации количества аптек Курской области в период 2000–14 гг. имеет вид у = 1,065F1–0,048F2+0,121F3. Согласно этому уравнению мы можем сделать вывод, что факторы группы F1 оказывают более значимое влияния на результативный признак, чем факторы двух других групп

Проведя анализ доли вклада регрессоров в вариацию результативного признака, установлено, что платежеспособный спрос также является определяющим фактором по ряду других показателей, приведенных в сравнительной таблице 2.

Таблица 2

Уровень влияния регрессоров на результативный признак

Показатель

Частный коэффициент корреляции

Частный коэффициент эластичности

Бета-коэффициент

F1

Спрос конечных потребителей

0,713

0,941

1,065

F2

Уровень экономического развития региона

0,047

0,032

-0,048

F3

Медицинское обслуживание населения

0,372

0,600

0,121

Частный коэффициент корреляции показателя F1 составил 0,713, что говорит о прямой и очень тесной стохастической связи при неизменном уровне других факторов. Доля вклада регрессора в суммарное влияние равна 109,7 %, о чем свидетельствует дельта-коэффициент. Также был определен частный коэффициент эластичности. Его значение составило 0,941, означающее, что с изменением среднего значения данного фактора на 1 %, среднее значение зависимой переменной меняется на 94,1 %. Поэтому при принятии решения об открытии новых аптечных организаций или расширении аптечной сети необходимо ориентироваться, в первую очередь, на факторы, входящие в группу F1.

Литература:

  1. Бушина Н. С. Методический подход к оценке конкурентоспособности подразделений аптечной сети / Н. С. Бушина, Д. А. Зюкин // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2015. № 12–6. С. 1091–1095.
  2. Дремова Н. Б. Разработка методических подходов к оценке конкурентоспособности аптечных организаций на региональном уровне / Дрёмова Н. Б., Бушина Н. С. // Фундаментальные исследования. — 2014. № 12–4. С. 779–783.
  3. Елисеева И. И. Эконометрика: учеб. для студентов высших учеб. заведений по специальности 080601 «Статистика» и другим междисциплинар. специальностям — М.: Проспект, 2011. — 288 с.
  4. Зюкин Д. А. Исследование взаимосвязи социально-экономических факторов развития системы здравоохранения региона / Д. А. Зюкин, Е. В. Репринцева, Н. М. Сергеева, Е. Ю. Перькова, Н. Г. Галкина // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2016. № 1–2. С. 218–221.
  5. Куркина М. П. Применение корреляционно-регрессионного метода в оценке использования трудовых ресурсов в здравоохранении / М. П. Куркина, Д. А. Зюкин, О. В. Власова, С. А. Беляев, М. Н. Наджафова // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2015. № 12–6. С. 1101–1104.
  6. Построение эконометрических моделей: учебное пособие / С. А. Беляев, Н. С. Бушина, О. В. Власова и др.; Под общей редакцией Д. А. Зюкина. — Курск: «Деловая полиграфия», 2015. — 61 с.

Обсуждение

Социальные комментарии Cackle