Влияние электронной коммерции на рыночную стоимость компании

4. Результаты исследования

По данным 85 компаний была оценена множественная регрессионная модель методом наименьших квадратов. Полученная модель имеет значение скорректированного коэффициента детерминации на уровне 0,53, что означает, что 53% дисперсии зависимой переменной объясняется рассматриваемыми факторами.

В таблице 5 приведены полученные оценки коэффициентов, а также робастные стандартные ошибки.

Полученные эмпирические результаты показали, что коэффициент перед веб метрикой, отвечающей за количество уникальных посетителей положителен и значим на уровне значимости б=10%. В частности, каждый новый уникальный посетитель сайта увеличивает рыночную капитализацию компании на 930 долларов. Из этого следует, что гипотеза о том, что показатель веб трафика положительно влияет на рыночную стоимость компании в электронной коммерции не опровергается. Полученный результат может говорить о том, что предприятиям следует уделять больше внимания на приток новых потенциальных клиентов, а именно стимулировать его увеличения при помощи поисковой оптимизации, улучшения качества сайта, в том числе удобство его использования, функционал и ассортимент.

Таблица 5

Оценки модели

Контрольные переменные также имеют значимое влияние на рыночную капитализацию фирмы. Так, рентабельность активов, объем продаж и чистая прибыль положительно и значимо влияют на рыночную стоимость компании. При увеличении ROA на 1% рыночная капитализация возрастает на 4,7 млрд долларов. Если объем продаж вырастет на 1 млрд долларов, а чистая прибыль на 1 млн долларов, то рыночная капитализация увеличиться на 786 млн и 23 млн долларов, соответственно. Между тем, деятельность фирмы в сфере одежды, специализированных товаров или другой отрасли снижает ее рыночную стоимость по сравнению с тем, если бы она действовала в сфере Интернет-торговли.

Заключение

Широкое распространение информационно-коммуникационных технологий стимулировало компании к освоению Интернет пространства для того, чтобы оставаться конкурентоспособными. Стремительный рост числа пользователей Интернета также оказал благоприятное воздействие на заинтересованность компаний в электронной коммерции. Сайт как инструмент для осуществления дополнительных транзакций стал оказывать все большее влияние на деятельность компании.

Электронная коммерция как новая форма бизнеса имеет свои особенности, включая драйверы стоимости компании. В виду того, что свою деятельность компании осуществляют в Интернете, то ее эффективность можно измерить, используя индикаторы, которые также непосредственно связаны с веб-пространством, а именно с помощью веб трафика.

Более того, трафик является ключевым драйвером рыночной стоимости компании в сфере электронной коммерции, так как он напрямую отражает деятельность данных фирм во «всемирной паутине» и заинтересованность покупателей. Из этого следует, что наравне с финансовыми показателями, веб трафик является источником формирования стоимости компании.

В текущем исследовании в качестве индикаторов веб трафика было рассмотрено четыре показателя: количество уникальных посетителей сайта, среднее количество просмотренных страниц посетителем за визит, среднее время, проведенное пользователем на сайте, и доля общего числа посетителей в населении интернета. Из них на основе корреляционного анализа был выбран показатель «количество уникальных посетителей сайта», который в последствии был включен в множественную регрессионную модель.

Проведенный эмпирический анализ показал, что количество уникальных посетителей положительно влияет на рыночную капитализацию фирмы при контролировании таких финансовых показателей, как финансовый рычаг, рентабельность активов, объем продаж и чистая прибыль.

Исходя из полученных результатов можно дать следующие рекомендации компаниям в сфере электронной коммерции, а именно им следует уделять внимание такому нефинансовому показателю, как веб трафик, и улучшать его путем оптимизации сайта и повышения удовлетворенности пользователей от его посещения.

Ограничения исследования и рекомендации

Следует отметить, что в эмпирической части работы были рассмотрены только публичные компании, входящие в рейтинг Yahoo по рыночной капитализации. Таким образом, были отобраны компании, которые достаточно успешно ведут свою деятельность на рынке, а значит эффект функционирования сайта на них более заметен.

Данные были собраны самостоятельно, поэтому выборка ограничена 90 наблюдениями. Следствием этого могут быть не наилучшие МНК-оценки модели.

Кроме того, анализируемые в работе данные ограничены одним периодом, четвертым кварталом для рыночной капитализации и третьим кварталом для всех остальных показателей. Тем самым, были рассмотрены кросс-секционные данные.

В связи с этим будут предложены следующие рекомендации для дальнейшего исследования.

Рассмотрение большего числа компаний путем использования панельных данных. Так, в приведенном ранее анализе литературы авторы многих работ использовали квартальные данные двух или более лет, тем самым получая более крупную выборку. Однако получение панельных данных занимает большее время, поэтому не было реализовано в текущей работе.

Также возможно изменение источника получения выборочной совокупности. Может быть взят за основу, как и другой рейтинг, так и сужена область рассмотрения до конкретной отрасли или страны.

Список использованной литературы

1. Гэллоуэй C. (2020). Большая четверка. Секреты успеха Amazon, Apple, Facebook и Google.: [перевод с английского Рахина Е. А.] - Москва: Издательство Манн, Иванов и Фербер, 352 с.

2. Епифанова Е. С., Атаров Н. З. (2016). Основные этапы развития электронного бизнеса // Вопросы региональной экономики. Т. 28. №3. С. 106-110.

3. Ивашковская И.В. (2009) Моделирование стоимости компании. Стратегическая ответственность советов директоров. - М.: ИНФРА-М. - 430 с. - (Научная мысль).

4. Калужский, М. Л. (2015). Маркетинговые сети в электронной коммерции: Институциональный подход: монография. - Изд. Второе, перераб. и доп. - М.-Берлин: Директ-Медиа - 402 с.

5. Кларк, Д. (2017) Alibaba. История мирового восхождения от первого лица: [перевод с английского Сарычевой К. М.] - Москва: Издательство «Э», 240 с.

6. Коупленд Т., Коллер Т., Муррин Дж. (2005) Стоимость компаний: оценка и управление. -- 3-е изд., перераб. и доп. / Пер. с англ. -- М.: ЗАО «Олимп--Бизнес» -- 576 с

7. Онлайн-шопинг стимулирует развитие [Электронный рерурс] URL: https://rg.ru/2019/09/02/elektronnaia-kommerciia-stanovitsia-iadrom-cifrovoj-ekonomiki-kitaia.html (дата обращения 15.04.2020).

8. Aghabekyan, L. (2010). Value-Relevance of Financial and Non-Financial Information for the Publicly Traded Internet-Based Companies in the Post-Sarbanes-Oxley Period.

9. Alibaba vs. Amazon: подробное сравнение двух интернет-гигантов. E-pepper [Электронный рерурс] URL: https://e-pepper.ru/news/alibaba-vs-amazon-podrobnoe-sravnenie-dvux-internet-gigantov.html (дата обращения 20.04.2020).

10. Benbunan-Fich, R., & Fich, E. M. (2004). Effects of Web Traffic Announcements on Firm Value. International Journal of Electronic Commerce, 8(4), 161-181.

11. Chien, Y.-T., & Lu, H.-M. (2015). Firm websites and the risk of firm. Industrial Management & Data Systems, 115(3), 504-520.

12. Childers, T. L., Carr, C. L., Peck, J., & Carson, S. (2001). Hedonic and utilitarian motivations for online retail shopping behavior. Journal of Retailing, 77(4), 511-535.

13. Chiu, W., & Cho, H. (2019). E-commerce brand: The effect of perceived brand leadership on consumers' satisfaction and repurchase intention on e-commerce websites. Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics, APJML-10-2018-0403.

14. Demers, E. (2001). A Rude Awakening: Internet Shakeout in 2000. Review of Accounting Studies, 6(2-3), 331-359.

15. Ecommerce Statistics. [Electronic resource] URL: https://99firms.com/blog/ecommerce-statistics/#gref (дата обращения 12.04.2020)

16. Evans, J. R., & King, V. E. (1999). Business-to-business marketing and the world wide web: Planning, managing, and assessing websites. 4(28), 343-358.

17. Global digital population as of April 2020 [Electronic resource] URL: https://www.statista.com/statistics/617136/digital-population-worldwide/ (дата обращения 12.04.2020).

18. Kozberg, A. (2001). The Value Drivers of Internet Stocks: A Business Models Approach. SSRN Electronic Journal.

19. Luo, X., Zhang, J., & Duan, W. (2013). Social Media and Firm Equity Value. Information Systems Research, 24(1), 146-163.

20. McKnight, D. H., Choudhury, V., & Kacmar, C. (2002). Developing and Validating Trust Measures for e-Commerce: An Integrative Typology. Information Systems Research, 13(3), 334-359.

21. Rajgopal, S., Venkatachalam, M., & Kotha, S. (2003). The Value Relevance of Network Advantages: The Case of E-Commerce Firms. 41(1), 135-162.

22. Rajgopal, Shivaram, Kotha, S., & Venkatachalam, M. (б. д.). The Relevance of Web Traffic for Internet Stock Prices. 35.

23. Statista - Global retail e-commerce sales 2014-2023. [Electronic resource] URL: https://www.statista.com/statistics/379046/worldwide-retail-e-commerce-sales/ (дата обращения 14.01.2020).

24. The Nielsen Company (US), LLC. (2018) Future opportunities in fmcg e-commerce: market drivers and five-year forecast. c. 31

25. The truth about online consumers. Global Online Consumer Report, KPMG International, 2017 [Electronic resource] URL: https://assets.kpmg/content/dam/kpmg/ (дата обращения 23.04.2020).

26. Trueman, B., Wong, M. H. F., & Zhang, X.-J. (2001). The Eyeballs Have It: Searching for the Value in Internet Stocks. 27.

27. Vaughan, L., & Yang, R. (2013). Web traffic and organization performance measures: Relationships and data sources examined. Journal of Informetrics, 7(3), 699-711.

28. Wen, C., R. Prybutok, V., Blankson, C., & Fang, J. (2014). The role of E-quality within the consumer decision making process. International Journal of Operations & Production Management, 34(12), 1506-1536.

29. What is Ecommerce? [Electronic resource] URL: https://www.shopify.com/encyclopedia/what-is-ecommerce (дата обращения 12.04.2020).

Приложение 1

Глобальные розничные продажи электронной коммерции 2014-2020 (в миллиардах долларов)*

*Сост. по источнику: Statista - Global retail e-commerce sales 2014-2023

Приложение 2

Корреляционная матрица

Приложение 3

Приложение 4

Тест на равенство дисперсий в подвыборках

Тест Уайта

Приложение 5

Размещено на Allbest.ru