При рассмотрении потребительского поведения на рынке дорогостоящих товаров, в частности автомобилей, свою роль играют феномен демонстративного потребления и эвристика репрезентативности. Демонстративное потребление - одновременно средство удовлетворения социальной и символической полезности, а также форма когнитивного искажения и модель поведения. Социальные и символические платежи при репрезентативном потреблении возникают не в момент самого пользования благом, а в момент социального признания статуса индивида окружающими. Благо, которое может быть триггером для социального окружения, различается в зависимости от того, в каком окружении живет индивид. [Шишкина 2017]

Для городских жителей «спального района» факт владения новым автомобилем иностранной марки может быть показателем обеспеченности домохозяйства. Для сельской местности и наиболее бедных регионов сам факт наличия машины в семье, вне зависимости от страны ее происхождения, говорит о материальной состоятельности.

Так мы можем предположить, что регион проживания, а также тип населенного пункта могут быть значимы при построении регрессии для новых автомобилей иностранной марки. Ценность блага для индивида или домохозяйства формируется не стихийно, а под влиянием социального окружения. Данное предположение подтверждает выводы, полученные Бурдьё в ходе его исследований демонстративной эвристики: потребители соотносят себя с определенной социальной группой и из всего многообразия доступных альтернатив выбирают те вещи или услуги, ценность которых признает социальное окружение. [Бурдьё 1993] Важно отметить: если при репрезентативном потреблении происходит достижение определенного уровня полезности, то такие потребительские практики не выпадают из общей теории рациональности.

Феномен репрезентативного потребления порождает такую социальную практику, как жизнь не по средствам. Для финансирования дорогостоящего потребления домохозяйства прибегают к потребительскому кредитованию. Рынок потребительского кредитования в России, несмотря на кризисные явления в экономике, продолжает расти. Согласно рейтингу «Ъ» объем портфеля потребительского кредитования по итогам 2017 года достиг 12,5 трлн. рублей, напомним, что рекорд потребительского кредитования - 10,3 трлн. рублей - был достигнут в самом начале кризиса - в декабре 2014 г. Стоит признать, что данные цифры включают и рынок ипотечного кредитования, в котором наблюдается наибольший рост. Впрочем, согласно данным приведенным Frank Research Group (FRG), начиная с 2017 года оживление замечено и в других сегментах. [Почему растет потребительское кредитование 2018]

На фоне снижения ставок и требований к заемщикам, а также упрощения процедуры оформления сделок рост потребительского кредитования вполне оправдан.

В рамках данного исследования наибольший интерес для рассмотрения представляет рынок автокредитования. Стоит отметить, что в 2015-2016 гг. действовала программа льготного кредитования, которая была призвана оживить рынок в период кризиса. Впрочем, объем автомобильных кредитов в портфеле потребительских кредитов снижался с 2014 г., однако в 2017 и 2018 гг. можно было наблюдать рост вышеуказанного показателя. По итогам 2017 г. с использованием кредитов было продано 50,3% автомобилей, в 2015 г. - 32,9%. При этом объем рынка в 2015 г. был больше, чем в 2017 г. Можно предположить, что за период экономического кризиса сократилась доля покупателей, готовых приобрести автомобиль на собственные сбережения, а значит, на рынке остались потребители, склонные финансировать покупки за счет заемных средств. Целесообразно поставить следующую исследовательскую гипотезу: кредитная нагрузка домохозяйства имеет высокую значимость для поведения потребителей на рынке автомобилей.

1.6 Характеристика российской экономики 2015-2018 гг. и экономического положения граждан

Аналитика экономической ситуации в стране во многом строится на анализе динамики ключевых показателей, таких как выпуск, сбережения населения, безработица, и других макроэкономических индикаторах. Структурные дисбалансы в российской экономике на фоне падения цен на ресурсы стали причиной негативных шоков и кризисных явлений, которые отразились на ключевых показателях, определяющих фазу экономического цикла.

1.6.1 ВВП

В 2015 году можно было наблюдать снижение физического объема ВВП на 3% по сравнению с показателями 2014 г., также наблюдался рост инфляции на 12,9% по сравнению с 11,4% 2014 г. [Френкель 2016] Как можно заметить, в 2015 г. произошло усугубление кризиса, отразившееся на потребление и сбережениях населения. По данным Федеральной службы государственной статистики мы построили график изменения индексов физического объема ВВВ, в % к предыдущему году (рис. 1). Как можно заметить, наибольшее падение было замечено в 2015 году, в последующие годы ВВП постепенно восстанавливался и рос медленными темпами.

Рисунок 1. Индексы физического объема ВВП, 2012-2018 гг., %

Источник: рассчитано автором на данных Росстата

Так или иначе, ВВП России позволяет скорее оценить основные этапы кризиса, нежели покупательную способность населения. При анализе потребительского поведения мы рассмотрим такие определяющие объем и структуру потребления показатели, как сбережения населения, индекс потребительских ожиданий и безработицу.

В первой главе мы рассмотрели основные теоретические подходы к моделированию потребительского поведения, перечислили основные ресурсы, которыми владеет потребитель и выдвинули гипотезу о том, как их наличие или отсутствие влияет на потребление; провели анализ литературы по потребительскому поведению, что позволило нам создать ключевые предпосылки для выдвижения исследовательских гипотез и отобрать значимые факторы для последующего включения их в регрессионную модель.

Проанализировали экономическую ситуацию, в которой оказалось население России в период 2015-2018 гг: падение ВВП, сокращение сбережений, негативные потребительские ожидания, падение благосостояния россиян, вероятно, оказали немалое влияние на потребительское потребление домохозяйств.

Также мы сформировали две исследовательские гипотезы для проверки методом регрессионного анализа:

1. Кредитная нагрузка домохозяйства имеет высокую значимость для поведения потребителей на рынке автомобилей.

2. Динамика материального благосостояния за последний год имеет высокую значимость для поведения потребителей на рынке автомобилей.

На основе приведенной информации мы отберем факторы, определяющие потребительское поведение населения на автомобильном рынке. После обзора литературы по моделированию экономического поведения домашних хозяйств мы пришли к выводу, что оптимальным при всех доступных нам данных и инструментах для математического анализа будет построение модели «черного ящика». В практическо-аналитической части нашего исследования мы применим методы корреляционно-регрессионного анализа с построением множественной логистической регрессии и оценим влияние факторов, которые четко обозначим в следующей главе.

Глава 2. Отбор предикторов и построение регрессии

2.1 Характеристика информационной базы

Для проведения регрессионного анализа в рамках данной работы мы будем использовать данные опроса Института социологии Российской Академии наук. Выборка представлена 4000 респондентами из различных домохозяйств, ее репрезентативность обеспечивалась использованием многоступенчатой районированной выборки с квотным отбором единиц наблюдения по типам поселения, полу, возрасту и профессиональному статусу. Данные представляют собой массив с линейными, категориальными и дихотомическими переменными.

2.2 Отбор факторов регрессии

2.2.2 Экономические факторы

Среднедушевой доход домохозяйства. Потребление во многом определяется ресурсами, доступными домохозяйствам. Экономический ресурс - ключевой фактор, который определяет структуру и объем потребления индивида или домохозяйства. Располагаемый доход домохозяйства определяет процентное отношение сбережений и потребления в структуре расходов домохозяйства, а также объем потребления. Реализация покупательского поведения возможна при наличии у домохозяйства такого ресурса, как деньги, при этом именно денежный ресурс является одним из наиболее важных при удовлетворении потребностей через потребление товаров и услуг. [Буторина 2002] Для оценки влияния размера экономического ресурса на потребление используем непрерывную переменную income_per_capita, отражающую среднемесячный доход на каждого члена семьи, в том числе и детей.

Стоит отметить, что для анализа мы будем использовать логистическую регрессию, при расчете предельных эффектов включенная нами переменная income_per_capita может показать нулевой предельный эффект от роста дохода на 1 рубль на изменение вероятности наличия новой машины в домохозяйстве, поэтому мы считаем обоснованным перекодировать income_per_capita в линейную переменную income_th - среднедушевой доход домохозяйства в тыс. рублей, чтобы посмотреть, как будет влиять увеличение дохода на одну тысячу рублей.

Еще один подход к оценке зависимости потребительского поведения домохозяйства от экономического ресурса - это выделение доходных групп, так как это позволяет идентифицировать ключевые факторы, влияющие на выбор потребителя в зависимости от уровня благосостояния. В частности, существует подход, согласно которому население делится на 11 страт, в зависимости от жизненных шансов в сфере потребления и на основе разработанного индекса уровня жизни. [Тихонова 2005] При этом исследователи уделяют особое внимание потребительской активности именно верхних слоев населения, в том числе, и при рассмотрение потребительского поведения на рынке товаров длительного пользования. [Лежнина 2006] Впрочем, учитывая специфику выбранного нами регрессора и ограниченное число домашних хозяйств-владельцев новой машины, мы пришли к выводу, что введение новой категориальной переменной, отражающей принадлежность домохозяйства к той или иной страте, имеет мало смысла. С другой стороны, можно отметить, что в период кризиса среднедоходные и высокодоходные группы населения сформировали особую стратегию потребления, которая в частности предполагает расширение стандартного набора товаров длительного пользования даже в условиях кризиса. [Мареева 2017] Вместо категориальной переменной для страт, мы можем ввести dummy-переменную SK, которая будет отражать принадлежность к верхним среднедоходным слоям населения. Для разбивки домохозяйств мы используем относительный подход: если среднедушевой доход домохозяйства превышает 1,25 медианного дохода по выборке в целом, то мы присваиваем ему значение переменной SK 1; если он меньше - 0. [Тихонова 2018] Медианна среднедушевого дохода домохозяйства в массиве составила 15000 рублей (для выборки за 2015 и 2018 годы), а значит, семьи со среднедушевым доходом выше 18750 рублей были причислены нами к среднедоходным слоям населения.

При проведении анализа с помощью таблиц сопряженности на выявление наличия корреляции между принадлежностью домохозяйства к среднедоходной группе населения и наличием новой машины в домохозяйстве были получены следующие результаты: значение хи-квадрат равно 21,2, а значение p-value равно 0, 00 - для выборки 2015 года, значение хи-квадрат равно 12,2, а значение p-value равно 0, 00 - для выборки 2018 года. Все построенные нами таблицы сопряженности по выборкам 2015 и 2018 годов содержатся в Приложении А к диплому. Далее будут даны только уровень значимости, на котором мы сможем принять или отвергнуть гипотезу об отсутствии статистически значимой взаимосвязи между отобранным регрессором и регрессантом.

Принадлежность к среднедоходной группе и наличие новой машины в домохозяйстве взаимосвязаны на любом уровне значимости. Включение этого фактора в нашу регрессию необходимо и более чем обосновано, исходя из опыта прошлых исследователей.

Сбережения домашних хозяйств. При рассмотрении активности домашних хозяйств на рынке дорогостоящих товаров, в частности машин, особое значение имеет факт наличия задолженностей - отрицательных сбережений - у семьи как перед банками, так и перед частными лицами.

Сбережения могут носить положительный характер, к примеру, накопленные в предыдущем периоде средства, банковские депозиты. Отрицательные сбережения - заем средств, которые индивид мог взять в прошлом периоде и потрать их на свое потребление в текущем. [Пекарский 2017]

Как было уже упомянуто выше, наличие и размер негативных сбережений или задолженностей естественно может оказать влияние на потребление домохозяйств. Мы можем выдвинуть гипотезу, что наличие кредита негативно влияет на траты домохозяйств, так как часть заработанного дохода тратится на погашение прошлых ссуд.

С другой стороны, упускать из внимания тот факт, что новая машина могла быть куплена в кредит нельзя, а значит, зависимость может иметь и положительный характер, так как домохозяйство могло взять кредит, чтобы увеличить свое потребление в данный момент, тогда высокие траты могут быть обусловлены наличием свободных средств на потребление. Подробнее сказать про характер зависимости мы сможем только после детального рассмотрения результатов оцениваемой регрессии. Введем в нашу регрессию дамми-переменную loan - наличие банковского кредита. Анализ таблиц сопряженности для дамми-переменной loan показал следующие результаты: между наличием кредита и новой машины в домохозяйстве есть статистически значимая связь, о чем можно судить по значению p-value (0.000). Аналогичные результаты дал анализ таблиц сопряженности по выборке 2018 года, так как значение p-value было меньше 1%.

Также мы посчитали необходимым включить в регрессию такие дамми-переменные как sav_en_liv_d - для сбережений достаточных для жизни в течение года или более, и sav_not_en_liv_d - для сбережений недостаточных для жизни в течение года и более при утрате нынешних источников дохода.

Мы решили провести анализ таблиц сопряженности для этих двух дамми-переменных. Для выборки 2015 года справедливо следующее суждение: между сбережениями, достаточными для жизни в течение года или более и наличием новой машины есть статистическая значимость, значение хи-квадрат велико, а p-value мало (0.000), а значит, включим в регрессию эту переменную для идентификации характера связи. Для выборки 2018 года статистически значимой связи не выявлено.

Корреляционный анализ для sav_not_en_liv_d показал, что эта дамми-переменная и регрессант не значимы на любом уровне значимости, так как p-value равно 0.5, как для выборки 2015 года, так и для выборки 2018 года.

2.2.3 Факторы среды

Неопределенность. Влияние неопределенности изучалось в эксперименте, моделирующем экономическое поведение индивидов в условиях недостаточности информации о следующем периоде и проведенным экономистами ФРБ Далласа. [Civelli etc. 2018] Однако в данном исследовании не был применен эконометрический анализ на основе массива данных по домашним хозяйствам, поэтому мы решили расширить данное исследование и проверить полученные экономистами выводы с помощью нашей регрессионной модели.

Неопределенность условий, в которых живет домохозяйство, может быть измерена на основании личностных оценок материального положения респондентом. Так как исследование американских экономистов основывается на предположениях индивида об изменении их материального благосостояния на следующий период, а значит, мы можем попробовать измерить экономическую неопределенность введением переменной dfinanc_status, которая отражает оценку изменения материального положения домохозяйства за последний год. Для упрощения анализа перекодируем переменную dfinanc_status в дамми-переменные welf_better - для тех, чье положение улучшилось, и welf_worse - для тех, чье положение ухудшилось.