Экономика доклад. Доклад по экономике. На сегодняшний день с развитием интернетмагазинов для потребителей не составляет большого труда найти товар, соответствующий ожиданиям по цене и качеству
 Скачать 2.72 Mb.
|
|
Как видно из данной таблицы, знаки коэффициентов не поменялись, и, более того, сами коэффициенты не сильно исказились. Кроме того, значимость почти всех коэффициентов увеличилась. Однако есть одно различие в переменных RATE и RATE_STD. Значимость этих коэффициентов сильно упала, и их знаки поменялись. Это говорит о том, что делать качественные выводы по этим переменным в данной модифицированной модели нельзя. И еще одной модификацией зависимой переменной была рассмотрена модель с зависимой переменной относительно минимальной цены. Оценка данной модели приведена ниже: Final estimation of fixed effects (with robust standard errors) Таблица 2.4. Многоуровневая регрессия с зависимой переменной - ценовая премия относительно минимальной цены на товар
В этой спецификации получились самые лучшие результаты по сравнению с остальными моделями. Все гипотезы, которые подтвердились в самой первой модификации модели, распространяются и на эту модель, так как знаки остались прежними, и сами коэффициенты сильно не изменились. Кроме того, значимость почти всех коэффициентов значительно увеличилась, теперь можно сказать обо всех коэффициентах, что на 5%-ом уровне значимости они все значимы, а значит можно делать качественные выводы по модели. В данной модели немного изменились некоторые коэффициенты. В частности наличие бесплатной доставки добавляет к ценовой премии 8,9%. Если же магазин имеет как онлай, так и оффлайн точки, то его ценовая премия выше средней цены на 16%, однако, при увеличении доли таки магазинов, продающих одинаковый товар, ценовая премия падает на 29% (23% в первоначальной версии модели). Кроме того, следует особое внимание уделить переменной, описывающей рейтинг магазина. В данном случае повышение рейтинга магазина на один пункт отрицательно влияет на ценовую премию, а именно - уменьшает ее на 1,95%, а увеличение дисперсии рейтинга магазинов, продающих одинаковый товар, приводит к ее увеличению на 1,6%. Это подтверждает гипотезу о том, что увеличении дисперсии рейтинга магазинов повышает ценовую премию. Также необходимо отметить положительную тенденцию - значимость константы увеличилась, но поменялся ее знак. В данном случае это правомерно, так как изменилась зависимая переменная – теперь ценовая премия оценивается относительно минимального значения, что говорит о том, что отрицательной она никак не может быть. А это значит, что модель, ее спецификация и метод оценивания выбран верно, и результаты значимы. Заключение На сегодняшний день исследования Интернет-рынка в его ростом привлекают все больше и больше внимания. В связи с тем, что торговля переходит в электронную форму и получает в ней все большую популярность, все больше исследователей интересуются механизмами, которые работают на таких рынках. Интернет-рынки значительно отличаются от традиционных, но есть у них и общие черты. Так, например, и там и там не работает «закон единой цены». Это говорит о том, что на Интернет-рынке должны быть свои особенности, которые можно изучить и выявить зависимости. Феномен современного электронного ценообразования, состоящий в том, что при наличии доступа к обширному количеству информации у потребителей, ценовая дисперсия на товары сохраняется, привлек внимание многих современных западных исследователей. Многие из ни посвятили свои работу выявлению зависимости между ценой, которую назначает Интернет-магазин, и различными факторами. Такими факторами в разных исследованиях были характеристики рынка, товара и даже самих Интернет-магазинов. Одни [3] пытались объяснить ценовую разницу тем,что магазины отличаются между собой, другие [7] – особенностями рынка, а некоторые [9]и теми и другими факторами. Однако ряд исследователей [5,6] заметили, что эти факторы кроме обособленного влияния на ценовую премию, могут также и влиять друг на друга, эти объясняя различие в ценах. Так было выявлено, что если в целом по рынку качество обслуживания достаточно низко, то ритейлер может устанавливать более высокую наценку, чем у ритейлеров с более высоким качеством обслуживания. [6] Нашей целью было продолжить исследование авторов, выявивших зависимость между факторами рынка и факторами Интернет-магазина на ценовую премию товара, и протестировать ряд гипотез, связанных с этим на российских данных, так как , к сожалению, ни одно из изученных нами исследований не было посвящено российскому рынку. В ходе исследования были получены следующие результаты. Во-первых, была объяснена разница в ценовой премии в зависимости от различных факторов рынка и характеристик Интернет-магазина с помощью многоуровневой смешанной регрессионной модели. Было выявлено, что Интернет-магазин, не имеющий никаких дополнительных опций, как, например «быстрый заказ», собственные пункты самовывоза, может рассчитывать на ценовую премию в 12% от минимальной цены по рынку. Во-вторых, была подтверждена гипотеза о том, что увеличении дисперсии рейтинга магазинов повышает ценовую премию магазина. То есть чем больше на рынке магазинов с разным рейтингом, тем большую ценовую премию может получить Интернет-магазин. Оказалось, что в специализированных магазинах ценовая премия на 3,88% ниже, чем в не специализированных, а если же магазин имеет как онлайн, так и оффлайн точки, то его ценовая премия выше средней цены на 16%, однако, при увеличении доли таки магазинов, продающих одинаковый товар, ценовая премия падает на 29% Однако ряд гипотез не нашел подтверждения. Например, Оказалось, что количество отзывов об интернет-магазине не имеет положительного влияния не ценовую премию. Кроме того рейтинг Интернет-магазина, как показали расчеты, не имеют весомого влияния на ценовую премию. Полученная модель имеет и практическое применение, как например, она дает возможность сделать выводы о том, каким продавцам на какого рода рынках удается устанавливать более высокую ценовую премию. Это важно, к примеру, для продавцов, принимающих решение о каналах сбыта, вложениях в оптимизацию сайта, уровне сервиса, ассортименте товаров и т.п. То есть, Интернет-магазин может изучить подробно рынок сбыта своих товаров и. используя данную модель, выявить, где ему лучше установить более высокую ценовую премию, а где следует ее уменьшить. Так, например, Интернет-магазин продающий телефоны на рынке с высокой дисперсией рейтинга магазинов может назначить на этот товар более высокую цену. Список литературы Eric Clemons, Il-Horn Hann, Lorin Hitt, Price dispersion and differentiation in online travel: an empirical investigation, Management Science 48 (4) (2002). Jaworski, Bernard J. and Ajay K. Kohli (1993). “Market orientation:Antecedents and consequences,” Journal of Marketing, 57 (3) 53–70. Kirmani, Amna and Akshay R. Rao (2000). “No pain, no gain: A critical review of the literature on signaling unobservable product quality,”Journal of Marketing, 64 (2) 66–79. Kumar, V. and Robert P. Leone (May, 1988). “Measuring the effect of retail store promotions on brand and store substitution,” Journal of Marketing Research, 25 178–185. Hal R. Varian, Market structure in the network age, in: Erik Brynjolfsson, Brian Kahin (Eds.), Understanding the Digital Economy, MIT Press, Cambridge, MA, 2000. Indrajit Sinha, Cost transparency: the net’s real threat in the number of sellers leads to a higher price, Econometrica 48 (6) (1980) Lal, Rajiv and Mikolas Sarvary (1999). “When and how is the Internet likely to decrease price competition,” Marketing Science, 18 (4) 485–503. Marcel Cohen, The impact of brand selection on price competition— a double-edged sword, Applied Economics 32 (5) (2000). Mullaney, Timothy J. (Feb. 17, 2003). “TheWeb is Finally Catching Profits,” in BusinessWeek. Nunnaly, J. (1978). Psychometric Theory, New York: McGraw-Hill. Pakes, Ariel (2003). “A reconsideration of hedonic price indexes with an application to PCs,” American Economic Review, 93 (5) 1578– 1596. Pan, Xing, Brian T. Ratchford andVenkatesh Shankar (2002). “Can price dispersion in online markets be explained by differences in E-Tailer service quality,” Journal of Academy of Marketing Science, 30 (4) 433–445. Pan, Xing, Brian T. Ratchford and Venkatesh Shankar (2003). “The evolution of price dispersion in Internet retail markets,” Advances in Applied Microeconomics: Organizing the New Industrial Economy, 12 85–105. Pan, Xing, Brian T. Ratchford and Venkatesh Shankar (July, 2003b). “Why Aren’t the Prices of the Same Item the Same at Me.com and You.com?: Drivers of Price Dispersion Among E-Tailers,” Working Paper, University of Maryland, College Park, MD 20742. Rajkumar Venkatesan, Kumar Mehta, Ravi Bapna, Do market characteristics impact the relationship between retailer characteristics and online prices?, Journal of Retailing 83 (3, 2007) 309–324 Raj Venkatesan, Kumar Mehta, Ravi Bapna, Understanding the confluence of retailer characteristics, market characteristics and online pricing strategies , Decision Support Systems 42 (2006) 1759–1775 Sunil Erevelles, Erik Rolland, Shuba Srinivasan, Are Prices Really Lower on the Internet? An Analysis of the Vitamin Industry (Working Paper, University of California, Riverside), 2001. Valarie Zeithaml, A. Parasuraman, Arvind Malhotra, Service quality delivery through web sites, Journal of Academy of Marketing Science 30 (4) -2002). Yannis Bakos, A Strategic Analysis of Electronic Marketplaces, MIS Quarterly 15 (3) (1991). Yannis Bakos, Reducing buyer search costs: implications for electronic marketplaces, Management Science 43 (12) (1997). | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||