В настоящий момент российский сектор розничной торговли потребительскими товарами конечного спроса переживает время новых трудностей и возможностей. Увеличение объема интернет-торговли, меняющиеся вкусовые предпочтения потребителей, а также снижение темпов экономического роста, за которым последовало сокращение реального дохода и спроса населения, уже оказали влияние на рынок и изменили его состояние. В связи с этим, на данном этапе развития экономики, актуальным направлением является поиск новых механизмов повышения инвестиционной привлекательности предприятий торговли и путей повышения эффективности.

1.2 Проблемы розничной торговли и актуальность изучения технической эффективности

Потребительский рынок в силу особенностей демографии, физиологии и самого своего места в финальном этапе производственной цепочки остается одним из наиболее устойчивых к рискам экономического развития секторов отечественной экономики. Потребительский рынок традиционно включает в себя внутреннюю розничную торговлю, общественное питание и сферу услуг.

Актуальность изучения эффективности розничной торговли предопределяется потребностью в качественном управлении и выстраивании такой цепочки «производственного процесса», которая позволит компаниям достичь максимальных результатов операционной деятельности без ущерба конечным результатам, выраженным в объёмах продаж и чистой прибыли.

Как было отмечено в обзоре рынка, одной из специфических черт российской розничной торговли является неравномерность ее регионального развития. Так, практически половина всего торгового оборота в 2015 году приходилась на долю всего 11 субъектов Федерации: Москвы, Московской области, Санкт-Петербурга, Свердловской области, Краснодарского края, Самарской области, Республики Татарстан и Башкортостан, Тюменской, Челябинской и Ростовской областей. На оставшиеся 69 регионов пришлось суммарно 50,9% всего оборота. Столь радикальные изменения условий на потребительском рынке не могли не сказаться на поведении основных игроков. Резко обострилась конкуренция между различными форматами торговли и ведущими торговыми сетями.

Крупнейшие российские торговые сети превратились в сложные многоотраслевые интегрированные комплексы, включающие не только магазины, логистические центры, автопарки, но и сельхозпредприятия, перерабатывающие производства, даже собственную энергетическую базу (например, подобная база есть у «Магнита»). Все это позволяет лидерам рынка демонстрировать высокие темпы роста продаж, рабочей силы, торговых площадей и, что еще более важно, чистой прибыли.

Основные тенденции, которые отмечаются в деятельности наиболее эффективных игроков рынка и которые позволяют им адекватно реагировать на изменения в поведении потребителей, заключаются в следующем:

- Расширение ассортимента товаров в низком ценовом сегменте;

- Обеспечение стабильного выбора продовольственных товаров в сегменте «фреш» (скоропортящиеся молочные и мясные товары, зелень, овощи, фрукты);

- Расширение предложения собственных торговых марок (private label).

На рынок ритейла в целом оказывают влияние четыре блока проблем:

- пробелы законодательного регулирования;

- конкурентная борьба;

- экономическая ситуация в стране и макроэкономические тенденции;

- предпочтения потребителей;

- финансовые проблемы компаний, относящихся к отрасли.

Каждый из данных факторов оказывает влияние на современный путь развития розничной торговли, в связи с этим, необходимо последовательное освещение ключевых проблем, которым посвящается данный раздел.

Нормативно-правовая база по регулированию торговой деятельности несовершенна - она отличается недостаточной системностью и избыточностью рычагов давления (чрезмерная детализация и дублирование требований внутри правовых актов).

Закон об основах государственного регулирования торговой деятельности в РФ вступил в силу в августе 2010 года, и его пробелы в практическом применении стали очевидны сразу - неотлаженные процессы, двойственное толкование формулировок и рассогласованность с остальными нормативными актами. ФЗ № 381, который был разработан для поддержки и защиты конкурентной среды, в действительности, задерживает равномерное распространение федеральных сетей в регионах и городах с малой численностью населения.

В целом, все нормативные акты, относящиеся к сектору розничной торговли, отличаются недостаточной системностью и регулируют узкий круг отношений в сфере торговли (например, ограничения на реализацию алкогольной и табачной продукции, регулирование продаж в интернете, установление допустимых порогов доминирования компаний на муниципальном уровне в размере 25%). Недостаточная системность находит отражение и в актах, принятых для регулирования отношений по организации и осуществлению торговой деятельности, избирательности регулирования ограниченного набора вопросов торговой сферы, несовершенстве распределения полномочий по выработке и реализации государственной политики в сфере внутренней торговли.

Очевидна также избыточность правового регулирования. Она проявляется в чрезмерной детализации требований к осуществлению торговой деятельности, дублировании обязательных требований в актах различных сфер законодательства, в частности, в актах по защите прав потребителей (например, о правилах продажи отдельных видов товаров, утвержденных постановлением Правительства РФ от 19 января 1998 г. №55) и в актах технического регулирования (технических регламентах).

Сформировавшуюся систему налогового регулирования в Российской Федерации по уроню долговой нагрузки (согласно международным стандартам) можно охарактеризовать как умеренную. В то же время, её отличительная черта - нестабильность - может оказывать неблагоприятное влияние на внешние условия хозяйственной деятельности в сфере торговли. Центральная нагрузка «ложится на плечи» компаний, а не потребителей. Несмотря на заметные улучшения налоговой системы, в сфере торговли остаётся неопределенность и высокая вероятность возникновения конфликтных ситуаций, споров и судебных исков, которые повышают издержки администрирования. Так, в Налоговый Кодекс РФ на протяжении 2014 года было внесено порядка 66 поправок, что, безусловно, увеличивает риски коммерческой деятельности и снижает активность предпринимателей [Радаев В. В., 2014].

15 июля 2016 года были приняты поправки в ФЗ «О торговле», которые ограничили максимальный размер выплат поставщиков продовольственных товаров в пользу торговых сетей (включая оплату за продвижение) на уровне 5% от цены покупки и сократили максимально допустимые временные границы по оплате товаров со стороны торговых сетей [3].

Постоянная модификация нормативно-правовой базы, а также регулярно разрабатываемые отдельными субъектами проекты законов затрудняют деятельность торговых компаний. Задача по повышению эффективности государственного регулирования отношений в области торговой деятельности признается крайне важной Минпромторгом России, который предлагает решать ее в совокупности с общественными организациями, включая ТПП РФ, через систематизацию нормативно-правовых актов, регулирующих отношения в области торговой деятельности и координацию процесса формирования (актуализации) нормативных правовых актов. Данная работа состоит из следующих этапов:

1) проведение пересмотра НПА, определение актуальности их норм и положений, оценка соответствия источникам права высшего иерархического уровня на соответствие иным актам, федеральным законам и международным договорам Российской Федерации, выявление дублирования правового регулирования;

2) вынесение предложений по модификации нормативно-правовых актов, исключение актов, утративших силу и дублирующих регулирование, актуализации положений в соответствии с экономическими, социальными и правовыми реалиями.

3) разработка правок в Закон о торговле и иные нормативные акты. В указанных актах должно быть закреплено, что поправки принимаются федеральными органами исполнительной власти по согласованию с федеральными органами исполнительной власти, осуществляющим функции по выработке государственной политики и нормативно-правовому регулированию в сфере внутренней торговли, а также порядок согласования указанных проектов.

Уровень конкуренции в индустрии торговли увеличивался в последние годы, направляемый такими факторами, как снижение доходов домохозяйств, увеличение безработицы, ускорение глобализации, падение индекса потребительской уверенности, а также увеличение числа сделок слияния и поглощения на рынке торговли. Кроме того, ужесточение конкуренции стимулируется такими факторами, как борьба за ресурсы и выход международных ритейлеров с более низкими ценами на российские рынки сбыта (Ebay, Amazon, Alibaba).

В реальности, довольно часто встречаются несколько компаний ритейла, сражающихся за рыночную долю. До тех пор, пока «победителем» в этой конкурентной борьбе будет оставаться покупатель, на максимальное удовлетворение потребностей которого нацелена торговля, компании будут функционировать с более низким объемом прибыли, который требует строгого контроля производительности и сокращения операционных расходов.

В условиях высокой конкуренции немаловажным драйвером успешной торговли является наличие высококвалифицированного профессионала. В сегменте ритейла наблюдается частая сменяемость кадров, так как среди населения считается непривлекательным работать в торговой сфере. Кроме того, нехватка специалистов связана с тем, что люди зачастую рассматривают работу в сфере обслуживания покупателей как временную, а при качественном обучении и повышении квалификации и недостаточной мотивации (как материальной, так и психологической), работники уходят в более престижные конкурентные сети и даже отрасли экономики.

Финансовое состояние сферы розничной торговли осложняется международными санкциями и глубоким финансовым кризисом. 2014 год для розничной торговли стал началом «испытаний на прочность» на фоне продолжающихся санкций, волатильности курса валют, растущей инфляции, падения реальных доходов населения и спроса, массовых банкротств в ритейле. Решением Правительства 5 февраля 2015 года в Перечень из 197 системообразующих организаций, от деятельности которых зависит устойчивость функционирования российской экономики, в 2015 году впервые были включены крупнейшие российские торговые сети: Ашан, Дикси, Лента, Metro, О'Кей, Седьмой Континент , X-5 Ритейл Групп, М-Видео, Аптечная сеть 36-6, Магнит [5].

На долю данных компаний приходится почти четверть всей торговли продовольственными и сопутствующими товарами (более 3,2 трлн. рублей). Они насчитывают 24 тысячи магазинов общей торговой площадью 12 млн.кв.м. и используют 114 распределительных центров и порядка 10 тысяч собственных грузовых автомобилей.

По итогам 2015 года, всего 4 ритейлера из вышеперечисленных системообразующих компаний вошли в ТОП-250 крупнейших мировых ритейлеров, заняв следующие позиции в рейтинге [67]:

Таблица 2. Рейтинг крупнейших мировых ритейлеров (позиции российских компаний) по итогам 2015 года

Позиция рейтинга	Компания	Выручка, 2015, млн.$	Чистый доход, 2015, млн $	Темп роста CAGR, %
61	Магнит	15,677	977	32%
71	Х5 Ритейл Груп	13,378	234	18,7%
198	Дикси Групп	4,473	10	33,5%
212	Лента Групп	4,181	170	29%

Аналитики Российско-Британской Торговой Палаты отмечают, что последние несколько лет российская экономика была подвержена одновременным шокам: недостаточная обеспеченность национальной валюты и снижение цен на нефть. Текущие экономические условия отличаются от того состояния, которое наблюдалось в начале 2000-х годов, в связи с этим, государству необходима экономическая политика, адаптированная под рыночные ожидания [64].

В подобной ситуации всегда есть компании, стремящиеся извлечь максимальную выгоду и улучшить долгосрочные перспективы развития бизнеса на фоне негативных изменений в экономике. Именно негативные изменения конъюнктуры побуждают участников рынка оценивать свои перспективы и искать новые пути повышения эффективности, опираясь на текущие экономические реалии и риски, с которыми приходится сталкиваться бизнесу в ежедневной операционной деятельности. Кризисное состояние в экономике является серьезным стимулом для восстановления активности компаний, поддержания человеческого капитала и инфраструктуры, которая даст позитивный эффект в долгосрочной перспективе оживления экономики после длительного эффекта колебаний внешних шоков.

Что касается предпочтений потребителей, то последние пять лет цена стабильно остаётся определяющим фактором для совершения покупок. Развитие электронной коммерции и увеличение площадок для онлайн-торговли побудило граждан совершать всё больше покупок в интернете. Данная тенденция стала своеобразным элементом антикризисной стратегии покупателей (в 2015 году рост в сегменте товаров повседневного спроса составил 54%). Стоит отметить также увеличение объема покупок ряда привычных товаров за рубежом (в связи с недоступностью их в России после введения санкций) - ежегодный рост трансграничных покупок за рубежом оценивается аналитиками Accenture в 50% [60].

В качестве фокусной стратегии, потребители последние несколько лет придерживаются избирательно-сберегательной модели поведения, которая обуславливается экономической неопределенностью, инфляционными ожиданиями, сокращением доходов в реальном выражении, а также высокой степенью кредитной нагрузки населения. На последний фактор указывает рост объёма просроченных платежей по кредитам населению с 865,2 млрд. руб. в начале 2015 года до 1084,3 млрд. руб. к концу года.

Ввиду ухудшения макроэкономической ситуации, доля населения с доходами ниже уровня прожиточного минимума выросла до 13,4% от всей численности населения и на конец 2015 года составила порядка 19,2 млн. человек.

Рынок ритейла в России за последние три года столкнулся с масштабной трансформацией, предпосылками которой стали экономические, политические, социальные, а также законодательные процессы и преобразования. Но, говоря о шестой стране мира по объёмам ВВП, сложно недооценивать «окно для возможностей» развития розничной торговли на долгосрочном временном горизонте.

Вектор лидерства в последние годы смещается попеременно от крупных гипермаркетов к более локальным сетям, так как не каждая федеральная сеть способна грамотно управлять потребительскими настроениями и выбрать стратегию деятельности, которая привлечёт большее количество покупателей и, как следствие, увеличит выручку и оправдает вложенные затраты. Речь также идёт о возможностях равномерного регионального развития, ведь не каждый сетевой ритейлер пойдёт на значительные издержки (и возможно даже убытки) от открытия магазинов в тех регионах, где наиболее эффективна будет мелкая розница.

Развитию ритейлеров в большей степени препятствует недостаток финансирования, в том числе - сложность получения кредитов на развитие бизнеса и покрытие кассовых разрывов при расчётах с контрагентами. В связи с данной проблемой, изучение перспектив кредитования по адаптированным моделям анализа технической эффективности рынков и разработка перспективных направлений к повышению данного показателя является инновационным инструментом анализа кредитоспособности предприятий розничной торговли. Рассмотрение эффективности компаний с точки зрения кредитоспособности заёмщиков может стать полезным в российской банковской практике, так как от точности оценки возможности заёмщиков вернуть предоставленные ресурсы зависит стабильность кредитной организации.

Данная проблема связана также с историческим изменением формы собственности большинства торговых предприятий и их переход в частное владение, что привело к необходимости поиска новых эффективных форм управления ресурсами. Но экономические условия, выраженные в недостатке собственных средств и в трудности получения кредитов, привели к тому, что большинство торговых предприятий не имеют возможности проводить своевременное обновление ресурсной базы. Эти обстоятельства говорят о недостаточном ресурсном потенциале предприятий торговли, как важнейшей составляющей экономического развития.

В условиях усиливающейся конкуренции и борьбы за целевую аудиторию, компании вынуждены постоянно разрабатывать и внедрять инновационные подходы к использованию классических и современных инструментов ведения бизнеса, а также уделять повышенное внимание стратегическим коммуникациям - как с поставщиками, так и с потребителями, повышая результаты от вложений в развитие предприятия путём максимизации объёмов продаж и минимизации некачественных активов и общих издержек.

Воздействие кризисных явлений в экономике России, начавшихся в 2014 году, привело к трансформации требований к качеству и цене продукции. Так как ключевое звено торгового процесса - потребитель, комплекс мер по повышению эффективности хозяйственной деятельности компаний ритейла должен в первую очередь давать результаты с точки зрения спроса на продукцию. Кроме того, в сложившейся конъюнктуре данного рыночного сегмента, немаловажным является рассмотрение перспектив компаний для финансирования или кредитования, в котором ощущается потребность у большинства организаций ввиду специфики расчётов с поставщиками и недостатке собственных средств.

ГЛАВА 2. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ИЗМЕРЕНИЮ ТЕХНИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ

2.1 Характеристика технической эффективности с учётом специфики розничной торговли

Достижение высокого уровня эффективности считается одной из доминирующих целей менеджмента компаний торговли. Особенно это касается розницы, которая обычно включает в себя масштабное количество операций по распределению ресурсов. Чтобы достичь высокого уровня эффективности, необходимо развивать такие направления, как экономия от масштаба производства и сокращение издержек. В логистической составляющей бизнеса немаловажной является также консолидация поставок для достижения оптимальной загрузки мощностей и снижения расходов на транспортировку товаров.

В данной работе будет исследована одна из компонент глобального понятия эффективности - эффективность техническая. Получение эмпирически обоснованных оценок именно технической эффективности - значимый инструмент принятия грамотных решений по управлению компанией и её рациональному функционированию в конкурентной среде. В неформальном научном сообществе, в связи с этим, существует необходимость развития методик, с помощью которых можно вычислить данные показатели, так как широк разброс в используемых критериях эффективности, модификациях моделей, а также их параметров. Так как в российском научном обществе нет понятия технической эффективности, она будет раскрыта в качестве одного из методов анализа компаний. Данным методом можно изучать разные сферы хозяйственной деятельности предприятий, которые более подробно раскрыты в обзоре литературы.

Первое упоминание о технической эффективности как о критерии оценки различных экономических объектов (компаний, географических регионов и даже экономических секторов) было в 1951 году в работах известных учёных - Дербе, Фаррела и Купманса.

Согласно первоначальному определению, которое сформулировал Т.Ч. Купманс [Koopmans, 1951], «производитель технически эффективен, если при увеличении выпуска, как минимум один из возможных выпусков увеличивается или же сокращается количество ресурса, и, если при снижении количества ресурса, увеличивается количество другого ресурса или же снижается как минимум один из выпусков».

Определение Т.Ч. Купманса помогает выявить случаи, в которых можно говорить о присутствии технической эффективности компании. Более узкое определение Дебре [Debreu G., 1951] и Фаррелла [Farrell, M., 1957] указывает на градацию видов эффективности и определяет, в каком ключе понимается техническая эффективность: «техническая эффективность равняется минимально возможному соотношению значений входных данных, уменьшенных пропорционально, и позволяющих получить наблюдаемые показатели выпуска, к наблюдаемым данным по затратам».

В упомянутой работе Фаррелла и в статье Франческо Порчелли [Porcelli, 2009] рассмотрены различные подходы к изучению эффективности. Авторы приводят взаимосвязь показателей трёх типов эффективности (Efficiency): экономической, технической и аллокативной.

Аллокативная эффективность, выступая отдельной категорией, характеризует степень эффективности размещения ресурсов, управляя закупками и распределением их во времени и пространстве. Техническая эффективность - характеристика того, насколько фирма эффективно использует имеющиеся ресурсы и есть ли потребность в минимизации их объёмов для достижения уже имеющихся финансовых результатов. Экономическая эффективность управления ресурсами определяется авторами как произведение подвидов - технической и аллокативной эффективности:



Рис. 3. Компоненты эффективности

Аллокативная эффективность рассматривает оптимальное распределение ограниченных ресурсов по направлениям их конечного использования, в результате чего производится (или, в случае розничной торговли - закупается и поставляется на прилавки) именно тот набор товаров и услуг, который наилучшим образом соответствует структуре потребительского спроса. Это достигается тогда, когда уровень всех рыночных цен и прибыли соответствует реальным затратам ресурсов на производство продукции. Благосостояние потребителя оптимизируется тогда, когда цена каждого продукта равняется наименьшим реальным затратам на производство этого продукта, включая нормальную прибыль, получаемую производителями.

Учитывая сложность измерения первоначальных цен вовлекаемых ритейлерами ресурсов для достижения поставленных бизнес-задач, получение обоснованной оценки эффективности распределения ресурсов считается практически невозможным. Ввиду наличия данной проблемы, многие авторы отдают предпочтение изучению экономической эффективности именно с точки зрения технической эффективности, которая определяется как соотношение наблюдаемого выпуска и максимально возможного при ограниченном количестве ресурсов.

Эффективность в розничной торговле зачастую оценивается путём вычисления и анализа стандартных коэффициентов, но из-за инвариативной природы таких простых инструментов менеджмента, полученные результаты недостаточно точны и иррелевантны ввиду охвата лишь отдельных направлений бизнеса (оценка KPI сотрудников, оценка эффективности использования торговых площадей, оценка эффективности региональных сетей и т.д.). Для того, чтобы учесть влияние множественных факторов в совокупности, исследователи изучают производственный процесс и описывают производственную функцию предприятий, которая идентифицирует как затраты, так и выпуск.

Так как ритейлеры в своём большинстве не производят конечный продукт (за исключением представителей private label), их «выпуск» выражен сугубо в финансовых результатах организации. В связи с этим, техническая эффективность может выступать как более общирное изучение качества менеджмента компании (операционного, ресурсного, финансового, структурного или иного). Чтобы полученные результаты изучения технической эффективности в контексте данного исследования отражали реальное финансовое положение компаний и их кредитоспособность, необходимо рассмотреть, какие факторы на практике влияют на привлекательность предприятия с точки зрения предоставления финансирования. Техническая эффективность выступает обобщённым методом, но, благодаря его универсальности и возможности адаптации под любой рынок, модели пространства «затраты-выпуск» допускают включение финансовых показателей и обзор возможных путей их оптимизации.

Некоторые исследователи оценивают выпуск по объёмам продаж (количество реализованной продукции, средний чек, объём товарно-складских запасов в конкретный момент времени), но ввиду широты российского рынка розничной торговли и необходимости составления универсальной методологии, данные параметры учитываться не будут. Объём продаж будет лишь косвенно учтён в финансовых коэффициентах анализа ритейлеров.

В контексте производственной теории, техническая эффективность рассматривается как оценка вектора затрат, используемого для получения вектора выпусков. Даже в непроизводственной отрасли экономики, компании трансформируют затраты в конечный выпуск через некую производственную технологию. Производственный процесс может быть описан с помощью набора теоретических аспектов, либо через спецификацию производственной функции. Предположим, что T - набор доступных схем производства {x;y}, которые могут быть реализованы с помощью определенной технологии, специфичной для каждого наблюдаемого элемента схемы. Формально T выражается следующим образом:

Граница этих наборов на плоскости и есть производственная граница, которая определяется набором максимально возможных выпусков при заданном векторе затрат. Набор затрат и выпусков принадлежит множеству T:

- набор затрат

- набор выпусков.

Технология производственного процесса и набор выпусков - компактные множества, в то время как затраты - закрытое множество, ограниченное изоквантой затртат:

Рис. 4. Графическая интерпретация комбинаций затрат, выпуска и производственной технологии

Техническую эффективность можно проиллюстрировать графически (Рис. 5). Предположим, что все торговые компании имеют два параметра затрат с постоянной отдачей от масштаба и однородной линейной производственной функцией, тогда комбинация затрат, необходимых для достижения определённого уровня выпуска, находится в двумерном пространстве в виде точки. Возможные комбинации минимально возможных затрат формируют изокванту к производственной границе. Сама граница являет собой минимальные объёмы затрат, требующихся для единичного выпуска при существующей технологии производства (точки A,B и C лежат на изокванте FF1 и являются технически эффективными комбинациями). Фирма D лежит за пределами данной изокванты и её комбинация является технически неэффективной.

Рис. 5. Пространственное изображение технической эффективности

Техническая эффективность фирм измеряется в контексте достижимой границы. Так, для компании D техническая эффективность определяется соотношением OA/OD, и пока ей доступна техника фирмы A (компании находятся на одной прямой), есть возможность сокращать затраты в этой пропорции и продолжать производить имеющийся объём выпуска.

Техническая эффективность в некоторой степени является неосязаемой концепцией, но она чаще всего ассоциируется с ролью менеджмента и управленческих решений в производственном процессе, которые также складываются в бизнес-модель [Farrell, M., 1957]. Выбор подходящей бизнес-модели может также быть измерен в контексте выше представленной диаграммы. Если MM1 отражает соотношение цен факторов, используемых всеми компаниями, а оптимальная комбинация затрат будет находиться на прямой O, то компания B будет эффективна по цене, а фирмы A и C будут технически неэффективными ввиду использования неверной технологии при сложившихся рыночных ценах. Базовый критерий определения эффективности по Фарреллу можно описать следующим выражением:

,

где r-стоимость капитала K, w-стоимость труда L, а Q - объём выпуска.

Фаррелл предположил, что отклонение наблюдаемых точек от точек, лежащих на построенной границе, можно считать мерой отклонения технической эффективности. В реальности, далеко не все компании способны оптимизировать затраты или максимизировать выпуск при доступных ресурсах. Вариации технической эффективности могут быть также связаны с асимметрией информации, ограниченным доступом к ресурсам, недостаточным мониторингом ситуации на рынке, нехваткой мотивации, агентской проблемой, различиями количества и качества менеджериальных усилий, приложенных к развитию той или иной организации и т.д. Такие типы неэффективности, объединённые вместе, определяются термином «X-inefficiency» [Leibenstein, H., 1966].

В дополнение к графической интерпретации, техническая эффективность может быть описана в контексте производственного процесса трансформации затрат в выпуск. Такая интерпретация предполагает наличие единственного выпуска или вектора выпусков с оптимальными весами [Kumbhakar, S.C., 2000]. Сама функция производства описывает взаимосвязь между затратами и выпуском на основании выбранной функциональной формы. Производственный процесс по группам факторов делится на несколько этапов (Приложение 3).

На первом этапе компания вовлекает капитал (основные средства), труд (общее число сотрудников), энергию (расходы на нужды предприятия, а также административные расходы), материалы (стоимость сырья и приобретенных для продажи конечных товаров и товаров для обеспечения операционной деятельности компании) для формирования добавленной стоимости.

На втором этапе происходит внедрение производственной технологии, включающей в себя:

- маркетинг (соотношение затрат на рекламу к общим операционным расходам);

- качество работников (уровень заработных плат, который повышает вероятность найма более квалифицированных сотрудников, человеко-часы, отражающие вложенные в деятельность компании умственные и физические усилия персонала);

- ассортимент (разнообразие продуктов и услуг, реализуемых ритейлером);

- конкурентную стратегию и преимущество (объём рынка, охваченного компанией, чем больше рыночная доля, тем выше уровень конкуренции, уровень цен и т.д.);

Производственная технология формирует показатель конечной технической эффективности, который выражен в одном или нескольких агрегированных финансовых показателях (ликвидность, рентабельность продаж, чистая прибыль и т.д.).

В данной работе для рынка розничной торговли, производственный процесс с точки зрения формирования кредитоспособности будет сформулирован в третьей главе, исходя из выбранных для анализа параметров затрат и выпуска, которые позволят протестировать выдвинутые гипотезы.

Что касается функциональной формы производственной функции, то она может варьироваться в зависимости от изучаемого рынка и исследовательских вопросов. Наиболее распространенные функции обобщены в таблице (Приложение 4).

Существует ряд ключевых методов оценки технической эффективности компаний различных отраслей. Их структура основана на теории производственных кривых и спецификации производственной функции. Для проведения анализа, как правило, используются две группы методов - параметрические и непараметрические. В зарубежной литературе подробно описываются отличительные черты непараметрических и параметрических методов оценки эффективности [Coell Nimothy J. et al., 2005]. Обобщив информацию о моделях, определяющих, насколько близка компания к границе эффективности, можно выделить несколько доминирующих в исследованиях моделей (Приложение 5).

В данной работе будет использована как техника непараметрического линейного программирования, так и параметрический подход к производственной функции с четкой спецификацией функциональной формы. Модели двух категорий были взяты с целью оценки надежности результатов и определения практической применимости двух блоков оценивания для решения точечной исследовательской задачи.

Так как полученные двумя принципиально разными методологиями оценки будут отличаться, важно понять, какая модель больше всего подходит для анализа кредитоспособности. Для того, чтобы сформулировать корректные гипотезы и выбрать верные спецификации моделей, необходимо изучить накопленный исследовательский опыт по изучению технической эффективности и сформулировать математическое описание моделей, которые будут являться инструментами анализа.

Учитывая требование к максимизации прибыли и одновременной минимизации затрат, деятельность компаний рассматривается как двухэтапный «производственный процесс», в который вовлекается комбинация затрат, впоследствии генерирующих определенный уровень многомерного выпуска (его можно оценить по набору параметров, не только по выручке или чистой прибыли) [Seiford, L., & Zhu, J., 1999].

2.2 Обзор литературы, посвященной вопросам измерения технической эффективности компаний ритейла

Зарубежные источники, в которых проводится анализ эффективности с применением параметрических и непараметрических моделей, различаются по объекту исследования. Кроме того, в зависимости от конструируемых моделей, гипотез и предпосылок, авторы проводят модификацию данных моделей, используют различные тесты, индексы и дополнительные проверки результатов. Среди многообразия научных статей, наиболее близкими к методологической составляющей исследовательской работы, являются статьи, описанные в данном обзоре. Все они используют различные показатели эффективности (параметры) и разные спецификации DEA и SFA моделей, что позволит в дальнейшем определиться с набором инструментов, который даст более точные результаты анализа эффективности компаний ритейла в России.

DEA модели зачастую используются для измерения эффективности и рационализации системы распределения внутри сети ритейла. Например, непараметрическая модель в работе [Kwok H. L., 2013] применяется, как альтернатива задачи линейного программирования и направлена на сравнение производительности шести магазинов розничной сети в Австралии. Авторы также руководствуются правилом, по которому минимальное количество DMU (единиц анализа, в данном случае - 6) должно быть как минимум в два раза больше количества параметров затрат и выпуска. Авторы, на основе корреляции Пирсона, выбрали ключевые параметры - суммарные издержки транспортировки и выручка. Кроме того, в работе дополнительно определяется эффективность от масштаба (через соотношение совокупной технической эффективности и чистой технической эффективности).

Результаты анализа показывают, что деятельность исследуемых сетей магазинов может быть рационализирована посредством слияния менее эффективных магазинов с более эффективными. Модель данного исследования позволяет менеджерам принять решения о том, какие неэффективные магазины следует закрыть или переместить в другую географическую зону.

Работа выполнена в формате кейса, чтобы подтвердить целесообразность построения DEA моделей в анализе эффективности компаний ритейла. Авторы выявили, что рационализация распределительной сети компании во многом позволяет повысить техническую эффективность.

Методика анализа и выводы, полученные в описанной выше статье, наиболее близки к идее бенчмаркинга (менеджмент качества), которая также рассматривается в ряде работ зарубежных учёных [Assaf A. Et al, 2011]. В одной из статей [Pestana Barros, C., 2006] проведён комплексный анализ гипермаркетов и супермаркетов в Португалии, с целью определения организационной и стратегической модели принятия решений для отдельных компаний. Авторы получили, что гипермаркеты и супермаркеты работают эффективнее, чем другие розничные магазины. Кроме того, большие торговые группы обладают большей технической эффективностью, чем ритейлеры среднего размера. Что касается происхождения компаний, национальные ритейлеры в среднем оказались более эффективны, нежели региональные. Анализ управленческих решений позволил сформировать рекомендации для неэффективных фирм на основе «лучшей практики».

Различные авторы внедряют свои инновации в проведение анализа эффективности. Так, например, целью статьи «Efficiency determinants in retail stores: a Bayesian framework» [Asaf A. et al., 2010] является расширение подходов к анализу эффективности путём внедрения новых, более точных методов изучения показателей деятельности компаний ритейла. Авторы сфокусировались на анализе супермаркетов, которые, традиционно считаются наиболее конкурентными.

Статья содержит более глубокий анализ факторов, которые приводят к разбросу эффективности между компаниями, используя подход Байеса, имеющий преимущества над методом максимального правдоподобия (который используется в методах стохастической границы - SFA моделях). Ключевое преимущество данного метода - включение наиболее приоритетной информации о выходных параметрах. Кроме того, с использованием методологии Байеса, результаты интерпретируются в терминах функции плотности вероятности, делая возможным получение выводов о параметрах модели с определенной степенью доверия данным.

Для тестирования гипотез, авторы используют выборку из 77 супермаркетов в Испании, функционирующих с 2001 по 2007 годы. Данная выборка представляет 75% от суммарных объёмов продаж супермаркетов на территории Испании. Построенная SFA модель учитывает влияние возраста магазина, наличия вертикальной интеграции и ценовой стратегии на эффективность, тестируя следующие гипотезы:

1. Вертикально интегрированные ритейлеры более эффективны, в сравнении с компаниями без внутренней вертикальной интеграции.

2. Ритейлеры, предлагающие цены чуть ниже средних по рынку, более эффективны по издержкам.

3. Возраст сети супермаркетов и их географическая экспансия оказывает позитивное влияние на эффективность по издержкам.

Гипотезы работы подтвердились статистически, вертикальная интеграция сокращает транзакционные издержки, фирмы с более низкой ценовой стратегией эффективнее, чем компании, выбирающие силу рынка, а не эффективную стратегию продаж.

Работа показала, что супермаркеты, реализующие продукцию по более низким конкурентным ценам, должны быть высокоэффективными, чтобы перекрыть потери выручки. Третья гипотеза также подтвердилась наличием позитивного эффекта от «опыта» компании, выраженного явлением «обучение в деле». Кроме того, сеть супермаркетов, представленная в различных провинциях страны, более эффективна по издержкам. Модель, представленная в данной работе, являет собой инновационный подход к анализу взаимосвязи между эффективностью и рыночными характеристиками компаний.

В работе [Xavier M. et al., 2015] в качестве объекта анализа взят отдельный сегмент ритейла - 40 магазинов брендовой одежды в Португалии. Авторы применили модель, ориентированную за затраты с постоянной и переменной отдачей от масштаба, так как у менеджеров магазина меньше контроля над выпуском, но они могут регулировать входные параметры бизнеса. Параметры затрат: арендная плата, инвестиции в активы и фонд оплаты труда, параметры выпуска: объем продаж, EBITDA.

Результаты построения DEA модели показали, что с 2010 по 2013 год общая техническая эффективность компаний снижалась. Отдельно для 2013 года, более 90% магазинов показывают увеличение отдачи от масштаба в 88% анализируемых периодов. Компании в целом сталкивались с проблемами производительности в бизнес-операциях. Также, использование квантильной регрессионной техники показало, что преимущественно для низких квантилей эффективности характерны низкие значения коэффициентов перед переменными, которые связаны с опытом компании. Это показывает, что усилия, направленные на получение опыта в бизнесе, едва оцениваются потребителями в быстро меняющейся сфере ритейла. В целом, нестабильность предпочтений потребителей и их решений относительно потребления товаров «быстрой моды» вызывает одновременное увеличение разнообразия ассортимента производителей, усиление управления маркетингом и поставками в данном сегменте.

Статья интересна рассмотрением вопроса влияния сезонности на эффективность компаний, реализующих одежду (например, в период высоких продаж предлагается нанимать больше сотрудников, в то время как в неактивные сезоны следует сокращать их численность). Кроме того, в ней применены дополнительные инструменты, такие как индекс Малмквиста и статистические тесты Manova, которые делают результаты исследования более точными путём проверки на статистическую значимость. Аналогичный подход к изучению рынка применяется в работе [Zhang & Guo, 2010], которая изучает изменение технической эффективности китайских торговых компаний, акции которых торгуются на бирже. Авторы получили, что в период с 2000 по 2009 год конкурентоспособность компаний возрастала.

Продолжая рассмотрение сегментации бизнеса, стоит отметить, что в научной литературе также распространены статьи, которые изучают отдельные бизнес-модели. Например, для современных исследователей актуальна тема анализа технической эффективности интернет-компаний [Lu, W., & Hung, S, 2011]. Авторы рассматривают 30 глобальных интернет-магазинов, включённых в Глобальный Стандарт Классификации Индустрии.

Анализ, основанный на построении DEA модели, был проведён для оценки операционного менеджмента внутри компаний, с целью подтвердить, что такие ресурсы, как трудозатраты, должны быть оптимизированы на текущей стадии развития той или иной фирмы. В качестве затрат, были выбраны: собственный капитал, обязательства, численность штатных сотрудников, операционные расходы. В качестве параметров выпуска использованы следующие показатели: объем продаж, чистый доход, рыночная ценность, нематериальные результаты деятельности.

Результаты в целом отразили тот факт, что неэффективность компаний возникает преимущественно из-за масштабной неэффективности, а не из-за чистой технической составляющей. Только 57% компаний признаны абсолютно эффективными, и примерно 43% компаний интернет-торговли должны сократить свои затраты и улучшить качество менеджмента, чтобы выйти на эффективную границу. У 33% компаний наблюдается постоянная отдача от масштаба, у 44% - убывающая масштабная отдача, и всего у 24% - возрастающая отдача от масштаба. Так как построенная модель была недостаточно точной из-за вариации значений выборки, авторы использовали бустрапинг и построили с его помощью скорректированный доверительный интервал. Кроме того, в статье использована инновационная концепция индекса «ложной позитивности»: если компания переходит через пороговые значения эффективности, то её результат деятельности становится «ложно позитивным» в сравнении с другими устойчивыми значениями эффективности у единиц измерения (в данном случае, у интернет-магазинов).

Наличие дисперсии цен и значительного разброса в рыночной эффективности также было выявлено в статье [Jiang, P., & Balasubramanian, S., 2013]. С помощью построения DEA модели авторы предположили, что эффективность варьируется в зависимости от потребительского сегмента и типа продукции, поэтому, данные характеристики были включены в анализ в качестве объясняющих параметров. Статья направлена на сравнение эффективности электронной и традиционной торговли с помощью анализа спроса на отдельные бренды среди различных групп потребителей. Авторы выдвигают следующие гипотезы, которые подтвердились по результатам исследования

1. Электронные магазины более технически эффективны, чем физические магазины, которые обслуживают "офлайн-покупателей".

2. Для многоканальных ритейлеров более эффективно продавать бренды онлайн, чем в магазинах.

3. Для «более важных» покупок (high involvement product) , формат интернет торговли принесёт ритейлерам гораздо большую рыночную эффективность в сравнении с традиционным форматом.

4. Более специфичные товары (в сравнении с товарами народного потребления) вносят больший вклад в повышение рыночной эффективности.

Таким образом, сегментация товаров по определенным категориям и разделение покупателей по их виду (онлайн-покупатели, офлайн, комбинированные покупатели) позволила сравнить рыночную эффективность интернет-магазинов и физических точек продаж. Важный вывод работы заключается в том, что онлайн бренды наиболее эффективно реализуются, нежели те же самые бренды офлайн.

Перед анализом работ, основанных на SFA моделях, стоит выделить исчерпывающий теоретический обзор моделей, который содержится в обзоре [Parmeter, C., 2014]. В более поздних исследованиях раскрывается эмпирическая природа неопределенности, изучаемая уровнями эффективности, описывается принцип построения доверительных интервалов для разных типов данных (панельные, кросс-секционные) с использованием разных техник SFA моделей на примере рынков Индонезии, Америки, Египта [Horrace, W. & Schmidt, P., 1996].

Потенциальные факторы, которые оказывают влияние на оценку эффективности, раскрыты в исследовании [Sellers, R. & Mas, F., 2007]. Авторы объясняют потребность тестирования гипотез о влиянии опыта компании, объема продаж, уровня заработных плат, степени вертикальной интеграции ритейлеров, ценовой стратегии, меры географической экспансии на техническую эффективность на примере Испании [ Sellers-Rubio, R. and Mas-Ruiz, F., 2007].

В процессе изучения эффективности финских компаний [Hokkanen T., 2014], построенные SFA и DEA модели показали высокую эффективность по 8 изучаемым отраслям, несмотря на то, что исследование проводилось в турбулентный период с 2003 по 2009 год, а сами оценки оказались чувствительны к выбранным спецификациям.

Для получения общего представления о финансовом состоянии розничной торговли, некоторые авторы внедряют показатель вероятности банкротства PD, полученный на базе построения SFA модели. Так, на примере Тайваньских компаний, авторы включили в модель такие индикативные признаки, как:

- соотношение чистого денежного дохода и совокупных активов;

- доля кредиторской задолженности в объёме совокупных активов;

- средняя доходность акций компаний за последние 3 месяца;

- соотношение рыночной стоимости акций и рыночного индекса NYSE/NASDAQ/AMEX;

- денежные средства и краткосрочные финансовые вложения, поделенные на рыночную стоимость активов;

- соотношение рыночной и балансовой стоимости капитала;

Построив транслог-модель, авторы получили, что фирмам с низким уровнем технической эффективности соответствует высокая вероятность банкротства, а мера технической эффективности является надёжным индикатором возможностей развития и укрепления стабильных позиций компании в долгосрочной перспективе [Hwang, R., 2011].

В российской научной литературе, работы с выбранным инструментарием встречаются довольно редко, особенно для анализа эффективности компаний ритейла. Среди наиболее актуальных трудов следует выделить три базовые работы, которые наиболее полно соответствуют заявленной тематике.

Бахтин К. В. сравнил в научной статье журнала Российской Экономической Школы техническую эффективность торговых и промышленных предприятий России одновременно по DEA и SFA моделям. Автор использовал финансовые отчётности за 2003 и 2004 годы по более чем 19000 компаний как торгового сектора, так и производственного. Результаты выявили негативное влияние размера компании на её эффективность. Предприятия производящего сектора с крупной долей основных средств в совокупных активах оказались наиболее эффективными, а присутствие масштабного количества запасов, наоборот, отрицательно повлияло на эффективность торговых компаний [Бахтин К. В.. 2009].

В автореферате [Багомедов С.Г., 2010] раскрыты методы повышения эффективности компаний-представителей розничного сектора и проблемы отрасли, такие как высокая непрозрачность (доля теневой экономики в данной отрасли оценивается в 50%), отсутствие полной и точной статистики как по отдельным сегментам, так и по отрасли в целом, а также нехватка квалифицированного персонала. Автор отмечает высокую консолидацию отрасли и необходимость регулирования вопросов региональной экспансии, которой препятствуют проблемы выхода на местные рынки. В регионах России наибольшей популярностью пользуются дискаунтеры, так как их формат позволяет минимизировать затраты и в сжатые сроки обеспечить ритейлерам конкурентное преимущество.

Обоснованным шагом к решению проблемы недостаточной эффективности компаний розничного сектора предлагается развитие методики государственного регулирования торговли (МГРТ), которая позволит:

- уменьшить регулятивную нагрузку на бизнес, например, путём внедрения косвенных методов регулирования взамен прямым;

- увеличить возможности привлечения и повышения объемов инвестиций;

- создать условия для поддержания «здоровой» конкуренции в торговле и сохранения возможности использовать современные формы и методы предпринимательства в торговой сфере;

- внедрить прозрачные инструменты и процедуры хозяйствования.

Один из ключевых шагов к повышению эффективности - попытка оптимизации цепочки бизнес-процессов. По мнению автора, она может осуществляться двумя ключевыми методами:

1. Реинжиниринг как значительное изменение через конструирование инновационных бизнес-процессов.

2. Перепроектирование - улучшение и корректировка имеющихся бизнес-процессов.

Галькова В. О. предложила в анализе эффективности торговых организаций делать акцент на набор ключевых факторов производительности (KPI) для:

1. оптимизации анализа бизнес-процессов компаний розничной торговли, который состоит из: коэффициента оборачиваемости капитала, суммарного объёма списанных/бракованных товаров, степени удовлетворенности клиента, доли продаж по ассортиментным единицам, оценка руководства, уровень удовлетворенности персонала;

2. обеспечения контроля соответствия KPI: должностные инстругции, стратегические планы, графическая мотивационная схема, что позволит производить оценку вклада отдельных сотрудников в реализацию поставленных целей [10].

Большинство исследований включает в себя углублённый анализ факторов, которые приводят к вариации эффективности компаний ритейла. В зависимости от поставленных задач, авторы выбирают из множества спецификаций и параметров те, которые соответствуют целям и учитывают специфику рассматриваемого рынка.

2.3 Data Envelopment Analysis (DEA модель): описание, сущность и особенности непараметрической модели

Ключевые научные методы изучения производительности торгового ритейла - это рандомизация (или анализ стохастической границы - сокращенно SFA) и оболочечный анализ данных (DEA). Последний подход не относит данные к какому-либо вероятностному распределению, в то время как стохастический анализ требует конкретизации модели распределения данных. Оба подхода конкурируют за проведение эмпирических исследований в области розничной торговли и позволяют использование кратного числа затрат и выпуска в целях изучения данных, делая их более подходящими в контексте розницы, нежели традиционные эконометрические модели. Предполагается, что ни одна из техник не доминирует, так как каждый метод имеет сильные и слабые стороны [Assaf et al., 2011].

Большинство авторов отдают предпочтение построению DEA модели, так как подобный вид аналитической техники является альтернативой проведению регрессионного анализа. Построение регрессии, являясь методом центральной тенденции, оценивает степень отклонения параметров по выборке от среднего значения. Оболочечный анализ данных, являясь методом оценки эффективности как отклонения от идеальной границы, сравнивает бизнес-единицы с абсолютно эффективными конкурентами. Ключевые достоинства методологии:

- Возможность включить в модель несколько видов затрат и выпуска.

- Граница эффективности строится на основе имеющихся данных.