Моделювання прогнозу розвитку міжнародної електронної комерції

Постановка проблеми у загальному вигляді та її зв'язок із важливими науковими чи практичними завданнями

На межі нового сторіччя на зміну третій промисловій революції прийшла четверта, яка характеризується масштабним використанням потенціалу сучасних інформаційно-комунікаційних технологій. Діджиталізація світового економічного простору відбувається значними темпами, що робить неможливим і нерентабельним використання застарілих технологій. Навіть песимістично налаштовані вчені згодилися з неминучістю нової ери у розвитку світового суспільства, заснованого на використанні інформаційно-комунікаційних технологій.

Наростання масштабів проникнення цифрових технологій сприяло формуванню нових мегатрендів у глобальній економіці. Технології повністю трансформують правила гри у всіх ринкових сферах. Кардинально змінюються підходи до організації виробничої, транспортно-логістичної, маркетингової і торгово-збутової діяльності, багатьох соціально-економічних процесів. Значно модифікуються як самі ринкові фактори, так і способи взаємодії між ними на національному та міждержавному рівнях.

Діджиталізація викликає фундаментальні зрушення в сфері торгівлі. Під впливом цифрової трансформації відновлюється її динаміка, формуються невідомі раніше порівняльні переваги залучених до неї країн. Разом з тим, з'являються і нові проблеми: слабшають можливості державного регулювання і контролю транскордонного обороту товарів і послуг, виникають додаткові фактори зміцнення монополістичних тенденцій у зовнішньоторговельній сфері.

Аналіз останніх досліджень і публікацій

Тематиці дослідження специфіки електронної комерції присвячено праці значної кількості вітчизняних дослідників. У дослідженні Дудар приділяється увага розгляду особливостей використання прогностичного аналізу та технологій Big data в електронній комерції [1]. Стаття Червоної присвячена розгляду тенденцій розвитку електронної комерції [2]. Праця П'ятницької та Григоренко висвітлює аспекти розвитку сегменту В2С у Східній Європі [3]. Дослідження Андронік та Вороніна зосереджено на аналізі особливостей розвитку електронної комерції в Україні [4]. У роботі Затонацької, Длугопольського, Чирак та Котус проводиться аналіз впливу поширення Інтернету та електронної комерції на розвиток європейських країн - Польщі, Австрії та Україні [5].

Виділення невирішених раніше частин загальної проблеми, котрим присвячується стаття

Проте, незважаючи на широке висвітлення аспектів електронної комерції серед вітчизняних дослідників, питанню прогнозування електронної комерції, особливо після спалаху пандемії Covid-19 присвячено незначну кількість робіт.

Формулювання цілей статті

Мета роботи - проведення багатофакторної моделі прогнозування розвитку світової електронної комерції.

Виклад основного матеріалу

Значний обсяг зростання обсягів електронної комерції викликав потребу в пошуках наслідків такого стрімкого розвитку. Надзвичайно важливо, що електронна комерція не просто зростає в абсолютних і відносних показниках. Вона формує нові тренди в транскордонних торговельних відносинах, перш за все завдяки порівняльним перевагам, що породжується процесом діджиталізації. Серед таких переваг, в першу чергу, слід вказати на радикальне спрощення процесу організації та здійснення торгових операцій за допомогою цифрових технологій.

Збільшення обсягів розповсюдження електронної комерціє призведе до ряду позитивних трансформацій у суспільстві та буде сприяти:

підвищенню рівня життя суспільства за рахунок відкриття можливості здійснювати покупку товарів дешевше ніж на традиційному ринку;

збільшенню тривалості життя: можливості швидкого реагування через Інтернет;

допомозі суспільству йти у ногу з часом, зменшуючи цифровий розрив;

наданню можливості широкого вибору послуг у всіх значимих сферах життя (охорона здоров'я, освіті та інші);

покращенню стану навколишнього природного середовища: зменшення автомобільного трафіку і забруднення навколишнього середовища, скорочення використання целюлози і пластика для канцтоварів тощо.

Вплив на зміни електронної комерції у світі мають як кількісні (кількість онлайн-магазинів, які пропонують певний тип продукції або послуг; кількість абонентів мережі Інтернет тощо), так і якісні показники (обмеженість доступу до певних Інтернет-магазинів із-за заборон на державному рівні; епідеміологічна пандемія тощо). Для проведення більш коректного аналізу, пропонується виокремити кількісні фактори та побудувати економіко-математичну модель з метою виявлення найбільш впливових факторів. Для розрахунків було використано наступні статистичні та математичні програмні продукти: Eviews 8, BPstat, Microsoft Excel 2019.

Для побудови економіко-математичної моделі об'єктом дослідження було обрано обсяг електронних продажів за період 2011-2020 рр. за даними компанії «eMarketer, Incorporated» (eMarketer).

Предметом дослідження виступає взаємозв'язок досліджуваних факторів, які мають вплив на розвиток електронної комерції у світі.

Для досягнення мети дослідження було поставлено наступні завдання:

1) побудова багатофакторної регресійної моделі у програмному забезпеченні Eviews 8;

2) формування думки щодо найбільш коректної лінії тренду;

3) формування прогнозних даних щодо факторів впливу X1, 2..n (застосовується програмне забезпечення BPstat) та визначення тенденції зміни досліджуваного показника Y у 2021-2023 роках;

4) визначення обсягу впливу показників Х на зміну фактору Y.

Серед найбільш впливових факторів на зміну обсягу електронної торгівлі було виокремлено наступні показники:

1. Х1 - поширення мережі Інтернет у світі, % від загального населення світу (Individuals using the Internet (% of population) ) [6];

2. Х2 - кількість людей, які здійснюють операції купівлі-продажу за допомогою мережі Інтернет (онлайн покупці), млн. осіб (Number of digital buyers worldwide. URL:) [7];

3. Х3 - середньосвітовий обсяг валового внутрішнього продукту на душу населення. дол. США (GDP per capita (current US$)) [8];

4. Х4 - середній рівень безробітних у світі, % від загального населення світу (Unemployment, total (% of total labor force) (modeled ILO estimate)) [9];

5. Х5 - загальна кількість користувачів мобільними телефонами, млн осіб. (Number of smartphone users from 2016 to 2021.) [10];

6. Х6 - кількість дебетових карт від найкрупніших платіжних систем Visa та MasterCard, млн. шт. (Number of Mastercard credit cards in the United States and worldwide.) [11];

7. Х7 - обсяг здійснених власних переказів у світових банках, дол. США (Personal remittances, received (current US$)) [12].

Загальний обсяг даних для дослідження наведено в таблиці 1.

Таблиця 1

Показники обсягу зростання обсягів електронної комерції та фактори впливу за період 2011-2020 рр.

Джерело: розроблено на основі [6-12]

Вибір відповідних факторів впливу на розвиток електронної комерції був обумовлений наступними аргументами.

Проникнення Інтернету у світі щорічно збільшується приблизно на 2-3%. На перший погляд, цифра не вражає, але протягом періоду дослідження показник проникнення Інтернету збільшився майже вдвічі з 31,25% населення світу у 2011 році до 59,50% у 2020 році. Це свідчить, насамперед, про швидкі темпи діджиталізації усіх сфер життя. Інтернет працює у всьому світі. Але доступ до мережі суттєво відрізняється за окремими регіонами та країнами. електронний комерція модель прогнозування

Безперечно, залежність між розвитком мережі Інтернет та темпами розвитку електронної торгівлі пряма, оскільки без мережі Інтернет неможливо здійснити відповідні дії щодо просування товарів та послуг. Доступність мережі Інтернет визначає можливість покупця приймати участь у процесі придбання товарів та послуг. Разом з тим, не завжди темпи розвитку мережі Інтернет будуть відповідати темпам розвитку електронної комерції. Це обумовлено тим, що окрім показника поширення мережі Інтернет у світі на вибір споживача впливають інші чинники.

До одного з таких чинників впливу на поведінку споживача відноситься рівень доходів. Тому, у розвинених країнах можна спостерігати суттєві темпи зростання обсягу електронної комерції, зокрема, цифрової дистрибуції, без значного зростання показника поширення мережі Інтернет. Така ситуація обумовлена практично 100% рівнем поширення мережі Інтернет у найбільш розвинених країнах світу. В таких умовах на поведінку споживача більш за показник проникнення Інтернету впливають інші. Наприклад, зростання доходів або зміна вподобань.

З іншого боку, на зміну вподобань споживачів значний вплив має рівень розвитку мережі Інтернет, оскільки мережа забезпечує розповсюдження інформації. Відповідно, розвиток мережі Інтернет напряму впливає на розвиток цифрової дистрибуції на електронної торгівлі.

Ішим фактором впливу на розвиток електронної торгівлі є кількість населення, що здійснює операції купівлі-продажу за допомогою мережі Інтернет. Вплив цього фактору не слід перебільшувати, оскільки не завжди збільшення чисельності покупців призводить до зростання обсягів торгівлі. Знову ж, потрібно розглядати співвідношення показника зростання кількості населення, що здійснюють операції купівлі-продажу за допомогою мережі Інтернет з іншими показниками, наприклад, рівнем доходу населення, рівнем безробіття тощо.

Протягом періоду дослідження кількість населення, що здійснює операції купівлі-продажу за допомогою мережі Інтернет зросла з 793 млн осіб у 2011 році до 2 005 млн осіб у 2020 році. Тобто, зростання дорівнює 253%. За цей же період обсяги електронної комерції зросли з 856 млрд дол. США до 4 280 млрд дол. США, що відповідає темпам зростання 500%. Таким чином, можна зазначити, що темпи зростання електронної комерції вдвічі перевищують темпи зростання показника кількості населення, що здійснює операції купівлі-продажу за допомогою мережі Інтернет.

Важливим показником, що впливає на розвиток електронної комерції є рівень доходу населення. Для побудови моделі було використано показник «Середньосвітовий ВВП на душу населення». Цей показник є одним з найважливіших для характеристики динаміки світової економічної системи. Але з точки зору розвитку цифрової економіки не все так однозначно. Головним висновком результату порівняльного аналізу темпів зростання обсягів електронної комерції та величини середньосвітового показника ВВП на душу населення є розуміння, що розвиток електронної комерції значною мірою залежить не від фінансових чинників. За умови практично однакових показників ВВП на душу населення, показники розвитку електронної комерції можуть суттєво змінюватися. Це зайвий раз вказує на важливість такого фактору, як вплив на вподобання споживачів, який відбувається за допомогою системи розповсюдження інформації.

Таким чином, діджиталізація і глобалізація світової системи є вирішальними чинниками розвитку електронної комерції та цифрової дистрибуції.

Такий показник, як середній рівень безробіття здійснює свій вплив на розвиток електронної комерції через забезпечення соціальної стабільності. Збільшення показника рівня безробіття спонукає суспільство більш дбайливо ставитися до своїх витрат. Опосередковано це впиває на розвиток електронної комерції через можливість більш розміркованого ставлення до процесу вибору товару чи послуги. Розвиток мережі Інтернет надає можливість доступу до інформації, що дає уявлення про можливість найбільш розумного способу здійснення витрат кожним покупцем. Таким чином, електронна комерція призводить до раціонального використання коштів та економії бюджету за рахунок розумного вибору, заснованого на наявності достовірної інформації та наданні послуг з її отримання.

Зменшення рівня безробіття також позитивно впливає на розвиток електронної комерції за рахунок розширення можливостей до витрати додаткових фінансових ресурсів, обумовлених стабільністю в плані отримання доходу. Стабільність на ринку праці позитивно позначається не тільки на рішенні споживачів відносно додаткових витрат, але й надає можливість залучення додаткових ресурсів за рахунок кредитів.

Одним з факторів для побудови економіко-математичної моделі з метою визначення впливу окремих факторів на розвиток електронної комерції було обрано такий показник, як кількість дебетових карт від Visa та Mastercard. Вибір даного показника обумовлений тенденціями розвитку світової економіки. У сучасному світі економічні відносини стають все більш прозорими. Використання готівки у розрахунках стає все менш привабливим. Крім того, в електронній комерції використовується безготівковий спосіб оплати.

Кількість дебетових карт від Visa та Mastercard протягом періоду дослідження зросла з 1 581 млн. шт. у 1011 році до 2 699 млн штук у 2020 році. Таким чином, зростання становило 171%.

Ще одним фактором впливу на зростання обсягів електронної комерції є отримання особистих переказів, обсяг котрих протягом періоду дослідження збільшився з 469,80 дол. США у 2011 році до 646,20 дол. США у 2020 році. Незначні, на перший погляд, темпи зростання показника отриманих переказів значно перевищують темпи зростання показника середньосвітового ВВП на душу населення. Це зайвий раз свідчить про прискорення темпів розвитку електронної комерції у світі.

Ще одним фактором, що впливає на темпи розвитку електронної комерції у світі є кількість користувачів мобільними телефонами. Мобільні пристрої надають зручності у процесі отримання інформації, яку можна отримувати не лише зі стаціонарного пристрою в обмежений термін часу та місця користування, а у будь який проміжок часу та будь де. Крім того, самі мобільні телефони стали не лише пристроями для особистого спілкування, але й засобами отримання цифрової інформації, засобами здійснення платіжу тощо.

Протягом 2011-2020 рр. кількість користувачів мобільними телефонами збільшилася з 2 071 млн осіб до 6 055 млн осіб. Безперечними лідерами за наявністю мобільних телефонів є найбільш розвинені країни світу. Але за показником темпів розвитку мобільного зв'язку та зростанням відсотку населення, що користуються мобільними телефонами лідерами у світі є країни, що розвиваються. І це надає додаткового імпульсу для розвитку електронної комерції.

На підставі наведених даних, за допомогою програмного забезпечення Eviews 8 побудовано наступну семі-факторну економіко-математичну модель:

Y = 78.7545667966*X1 - 1.83328116109*X2 - 0.144036087806*X3 - 343.900440281*X4 - 425499580645*X5 - 0.53802723513*X6 - 5.82358193156*X7 - 5175.58393352 (1)

Побудова семі-факторна моделі в програмному забезпеченні наведені нижче на рисунку 1.

Рис. 1 Вигляд семі-факторної моделі в Eviews 8

Джерело: розроблено автором

Наведені дані семі-факторної моделі свідчать про те, що на 99,9% (показник R-squared) обрані фактори матимуть вплив на зміну результативного фактору Y «Обсяг електронних продажів». Вплив окремих факторів на показник визначається за допомогою нормативного показника Probability (вірогідність), значення якого не повинно перевищувати показник 0,05.

Серед наведених від X1 до X7 факторів найбільш значний показник вірогідності спостерігається за фактором Х3 (Середньосвітовий ВВП на душу населення), значення якого складає 0,5119. Значне перебільшення показника над нормативними даними говорить про те, що фактор є статистично незначним і повинен бути виключений з подальших розрахунків. Для подальшого дослідження авторами збудовано шести-факторну модель, математичний вид якої виглядає наступним чином:

Y = 60.3274303602*X1 - 1.64771468247*X2 - 362.920491114*X4 - 0.617065940769*X5 - 0.539087604579*X6 - 2.27814450466*X7 - 5020.61780314 (2)

Збудована шести-факторна модель в програмі Eviews 8 наведена на рисунку 2.

Рис. 2 Вигляд шести-факторної моделі в Eviews 8

Джерело: розроблено автором

За наведеними вище даними, показник впливу факторів Х на результативний залишається незмінно високим (99,97%) та лише у 0,03% випадків на фактор Y впливатимуть інші непередбачені моделлю фактори. Серед наведених факторів вилучено показник з найбільшим значенням Probability - X7 «Отримані особисті перекази, дол. США>, значення якого дорівнює 0,2772 та перебільшує нормативний показник 0,05. Для подальшого дослідження автором збудовано п'яти-факторну модель її математичний вигляд наведено нижче.

Y = 57.3338230116*X1 - 1.41499096822*X2 - 315.700457876*X4 - 0.787141645437*X5 - 0.124922242189*X6 - 3444.09125401 (3)

Рис. 3 Вигляд п'яти-факторної моделі в Eviews 8

Джерело: розроблено автором

Показник R-squared залишається високим (99,95%), що свідчить про впливовість збудованої моделі. На даному етапі серед факторів впливу було виключено фактор Х6 - «Кількість дебетових карт від Visa та Mastercard, млн. шт.», значення Prob. якого вище 0,05 і наразі дорівнює 0,5943. На підставі наведеного авторами проведено побудову чотирьох-факторної економіко-математичної моделі.

Математичний вигляд моделі з чотирма факторами впливу наведено нижче.

Y = 57.1927993835*X1 - 1.3745066727*X2 - 315.37601091*X4 - 0.81181399841*X5 - 3326.09010256 (4)

Рис. 4. Вигляд чотирьох-факторної моделі в Eviews 8

Джерело: розроблено автором

За даними збудованої чотирьох-факторної моделі фактори Х на 99,95% впливають на результативний фактор Y, вірогідність впливу інших чинників складає лише 0,05%. Серед наведених факторів показник Prob. є задовільним для усіх показників. Крім того, значущість збідованої модель підтверджується задовільним рівнем показника «Prob. F-statistic» - критерій Фішера, нормативне значення якого складає 0,05. Важливо зазначити, що недостатньо задовільним є фактор «S.E. of regression» (показник помилки апроксимації) - 33,13, який перебільшує рекомендоване значення 15% і свідчить про те, що модель не є статистично точною.

Наведена чотирьох-факторна модель є задовільною для прогнозування даних за досліджуваним показником Y. На підставі програмного забезпечення BPstat наведемо прогнозні дані для факторів впливу X1, X2, X4 та X5. Прогнозування показників проведено на підставі лінійного параметричного методу «Бокса-Дженкінса» для факторів X2 і X5 та на підставі методу «Олімп» для факторів X1 і X4. Вибір методів прогнозування обумовлено тим, що з чотирьох можливих методів саме зазначені мали найменшу похибку апроксимації. Нижче наведено фрагменти програмного забезпечення BPstat із зазначенням прогнозних значень факторів впливу.