Эвристическое ценообразование (rule-of thumb) на рынке автомобильных масел

Чулок А.А.

Статья в журнале

Российское предпринимательство *
№ 2 (14), Февраль 2001
* Этот журнал не выпускается в Первом экономическом издательстве

Цитировать:
Чулок А.А. Эвристическое ценообразование (rule-of thumb) на рынке автомобильных масел // Российское предпринимательство. – 2001. – Том 2. – № 2. – С. 30-36.

Аннотация:
При построении моделей Курно и Штакельберга, описанных в прошлом номере журнала, необходимым являлся ввод определенных предпосылок, облегчающих работу и позволяющих применять уже имеющийся математический аппарат для выявления причин того или иного поведения рассматриваемых экономических агентов. В большинстве экономико-математических моделей существенной является предпосылка о полной информированности олигополистов о своих издержках и издержках конкурентов, функциях рыночного спроса, прибыли и т.д. Только тогда можно применить методы оптимальных решений для нахождения выпуска, максимизируюшего прибыль.

Ключевые слова: ценообразование, рынок автомобильных масел, эвристическое ценообразование



Продолжение. Начало в №№ 12/2000 и 1/2001

При построении моделей Курно и Штакельберга, описанных в прошлом номере журнала, необходимым являлся ввод определенных предпосылок, облегчающих работу и позволяющих применять уже имеющийся математический аппарат для выявления причин того или иного поведения рассматриваемых экономических агентов. В большинстве экономико-математических моделей существенной является предпосылка о полной информированности олигополистов о своих издержках и издержках конкурентов, функциях рыночного спроса, прибыли и т.д. Только тогда можно применить методы оптимальных решений для нахождения выпуска, максимизируюшего прибыль.

В реальности затраты, необходимые для нахождения функции отраслевого спроса и издержек, если предприятие все же решиться на такое исследование, превысят и выручку, и прибыль. Поэтому заводы-олигополисты будут довольствоваться фактически имеющейся у них информацией, явно недостаточной для того, чтобы принимать “научно обоснованные” решения о величине выпуска и уровне цен. То есть они будут принимать “оптимально несовершенные” решения вместо использования сложных экономических моделей. Такое поведение весьма характерно для экономических агентов, действующих на рассматриваемом рынке.

Производители, устанавливая цену на товар, действуют основываясь, скорее на интуиции, общих знаниях и соображениях о состоянии рынка, чем опираясь на серьезные математические модели. Тем не менее, метод эвристического ценообразования (а именно так он называется в литературе [1]) согласуется с основными канонами экономической теории (о чем мы ниже и поговорим).

Этот метод обычно включает в себя разновидность ценообразования по полным или дополнительным издержкам, при котором “нормальная” или желаемая предельная норма доходности, или процент дохода на инвестированный капитал прибавляется к оценочным средним издержкам (estimated unit costs) для расчета цены продукта.

Если у всех участников отрасли одинаковые издержки и они придерживаются одинаковых правил или если лидер предлагает формулу, а все остальные принимают ее, тогда сокращение цен ниже уровня полных издержек минимизируется, поведение конкурентов становится более предсказуемым, чем было бы в противном случае, а эффективно действующие производители уверены в получении по крайней мере нормальных прибылей.

Все правила ценообразования по полным издержкам (full-cost pricing) сходны между собой. Для утверждения этого достаточно привести два примера [1].

В розничной торговле общепринятый подход заключается в поиске какой-либо стандартной предельной нормы доходности, например, 40%-ной надбавки к издержкам. Зная, что оптовая цена единицы продукта равна W, довольно просто найти розничную цену ‑ W/(l-0,4). В этом случае 40%-ная предельная норма доходности должна покрыть все торговые и накладные расходы. Это правило позволяет установить базовую цену на основе издержек (затратный метод), общих для всех розничных торговцев, независимо от эффективности их продаж, и стимулировать общую координацию цен в отрасли.

И совершенно иное, хорошо известное правило ценообразования по полным издержкам ‑ это техника, которую использовала компания General Motors с большим успехом для ценообразования на автомобильном рынке.

G.M. начала с идеи зарабатывать в среднем за год доход, равный примерно 15% после уплаты налогов на весь инвестируемый капитал. Не зная, какое количество машин будет продано и, следовательно, каковы будут средние издержки (включая пропорциональную долю постоянных издержек), компания рассчитывала издержки, полагая, что будет задействовано 80% производственных мощностей.

Стандартная цена рассчитывалась путем прибавления к средним издержкам предельной нормы прибыльности, достаточной для получения желаемого 15%-ного дохода после уплаты налогов. Правило было приспособлено ко всей производственной цепочке, включая действительную и возможную конкуренцию, производственные условия, долгосрочные стратегические цели и другие факторы. Реальная прибыль тогда зависела от числа проданных автомобилей.

Возвращаясь к рассматриваемому рынку автомобильных масел, отметим, что производители-олигополисты устанавливают цену именно в соответствии эвристическим правилом, т.е. прибавляют к затратам предприятия определенный процент прибыли. А так как прибыль, как правило, прибавляется к средним затратам (average costs ‑ AC), этот метод называют часто “ценообразование по средним затратам”. Используемые во многих экономико-математических моделях факторы, такие, как, например, предельные издержки (marginal costs ‑ MC) сложны для реальных расчетов, а вот средние затраты подсчитать легче. В целом, можно выделить несколько причин, использования данного метода ценообразования на рынке автомобильных масел:

во-первых, этот метод дает возможность преодолеть неопределенность оценок форм и эластичности функции спроса;

во-вторых, многие деловые люди оценивают практику с позиции “справедливости” (“fairness”) в том смысле, что слишком высокая цена “несправедлива” по отношению к потреблению, а слишком низкая цена не дает возможности получить “справедли­вую” предельную норму прибыльности;

в-третьих, расчет и установление цен ‑ дорогостоящее занятие, особенно для компаний, продающих сотни или тысячи разных продуктов или одновременно внедряющих новые продукты. Следование эвристическому правилу значительно упрощает проблему ценообразования

Надо сказать, что на первый взгляд кажущийся “эмпирическим” метод эвристического ценообразования при более детальном рассмотрении оказывается основан на вполне серьезной математической базе. Другое дело, что большинство производителей, наверняка об этом и не подозревают. Покажем, что установление цен посредством затрат и определенной наценки означает неявно субъективную оценку эластичности спроса в предположении, что величина средних переменных затрат (average variable costs ‑ AVC) неизменна в определенном интервале (Q1-Q2) выпуска [2].

Как известно, MR=P(1-1/e) [3]. При MC > 0 для максимизации прибыли необходимо, чтобы MR было положительным. Это в свою очередь означает, что |e| > 1 (в противном случае, равенство MR = MC не выполняется).

Теперь, как следует из рис. 1, в определенном интервале SAVC = SMC, а это значит, что указанное выше условие максимизации прибыли можно заменить на следующее условие: AVC = MR.

Подставив его в исходную формулу, получим:

AVC=P(1-1/e)= P [(e-1)]/e. => P= AVC e/(e-1).

при |e|>1 e/(e-1)>1.

Поэтому мы можем сделать следующее предположение:

e/(e-1)=1+k, k>0

Следовательно,

P=AVC(1+k),

где k - валовая наценка, или валовая маржа, возмещающая средние постоянные затраты (AFC) и чистую прибыль.

Очевидно, что к=1/e, а это значит, что установление валовой наценки, или маржи в процентах к средним переменным затратам означает косвенный учет эластичности спроса при ценообразовании. Производители, используя именно этот метод ценообразования, сами не подозревая того, следуют маржиналистским принципам экономической теории.

Имеющиеся данные позволяют рассчитать среднюю по отрасли валовую маржу [4-6]. Как следует из приведенных выше формул

k= P/AVC–1

Таким образом, зная конечную цену продукта и средние переменные издержки, можно рассчитать наценку k (табл. 1).

Таблица 1

Исходные данные для расчета наценки (k)

Завод
AVC(руб./тонну)
Цена руб./тонну)
K
АО "Ангарская НК"
7810,45
9356,92
0,198
АО "Башнефтехим"
4352,70
5310,29
0,220
АО "ЛУКойл-Волгоградский НПЗ"
2358,13
2810,89
0,192
АО "ЛУКойл-Пермнефтеоргсинтез"
5143,57
6069,41
0,180
АО "Новокуйбышевский НПЗ"
5260,21
6312,25
0,200
АО "НОРСИ"
2479,04
2942,63
0,187
АО "Омский НПЗ"
6003,36
7277,87
0,212
АО "Рязанский НПЗ"
4491,46
5297,23
0,179
АО "Ярославнефтеоргсинтез"
3530,82
4386,05
0,242

Средняя по отрасли:
0,20
Таким образом, для рынка автомобильных масел средняя по отрасли валовая наценка составляет 20%. Надо сказать, что на величину маржи сильно оказывает влияния количество субститутов на рынке. При этом, чем больше число товаров-заменителей, тем меньше маржа, и, соответственно, больше эластичность спроса на товар. Что касается рынка автомобильных масел, то обилие различных конкурирующих между собой марок негативно сказывается на величине прибыли, предоставляя потребителю широкий выбор продукции.

Продвижение на рынок новых инновационных продуктов, например таких, как масла ОАО “НК Лукойл”, позволяют сохранить существующий сегмент рынка и в перспективе расширить его.

Выводы

На основании проведенного анализа инновационных аспектов рынка автомобильных масел в России следует:

  • Данный рынок является олигополистическим, что свидетельствует о сильном влиянии на его развитие выбора инновационной стратегии. Был подсчитан основной показатель концентрации продавцов на рынке - индекс Херфиндаля-Хиршмана (HHI) и показатель дисперсии, подтвердивший выдвинутое в работе предположение о неконкурентной природе данного рынка. Математически подтверждена тенденция к укрупнению долей фирм вплоть до 1999г, когда лидером стала ОАО “ЛУКойл”, изменившая структуру производства за счет внедрения инновационных продуктов: синтетических и полусинтетических моторных масел.
  • В результате определения типа рыночной структуры, стало возможным рассмотрение некоторых моделей поведения участников рынка применительно к данной отрасли. Такими моделями стали модель дуополии Курно и Штакельберга (“рп”, № 1/2001). На основе исходных данных для первой модели были рассчитаны параметры кривой спроса в отрасли, а также кривые реакции олигополистов. Вторая модель была взята для описания ситуации в отрасли в 1999г. как наиболее подходящая для сложившейся там картины (четкое выделение лидера и последователей). В приведенных моделях заданным фактором являлась функция издержек предприятия. Снизить издержки, а значит изменить функцию, позволяет разработка и продвижение на рынок новых продуктов в рамках реализации эффективной инновационной стратегии.
  • Для более точного описания реальной ситуации, связанной с ценообразованием на рынке автомобильных масел применительно к России, подробно рассмотрен такой способ, как эвристическое ценообразование (rule-of-thumb). При этом математически доказано, что повсеместно устанавливаемая наценка к издержкам (т.н. ценообразование по правилу “издержки плюс”) имеет под собой неявно субъективную оценку эластичности спроса на товар. На основе проведенного анализа, была подсчитана средняя валовая маржа по отрасли, оказавшаяся равной 20%. Показано, что появление на рынок новых инновационных продуктов, например таких, как масла ОАО “НК Лукойл” позволяют сохранить существующий сегмент рынка и в перспективе расширить его.

  • Источники:

    1. Розанова Н.М. Взаимодействие фирм на товарных рынках в переходной экономике России. М. ТЕСИС, 1998г.

    2. Гальперин В.М., Игнатьев С.М., Моргунов В.И. Микроэкономика. Том 1. Экономическая школа 1997г., стр. 341

    3. Гальперин В.М., Игнатьев С.М., Моргунов В.И. Микроэкономика. Том 2. Экономическая школа 1997г.

    4. Шерер Ф.М. и Д. Росс. Структура отраслевых рынков. М., 1997г.

    5. Каталог смазочных масел, производимых в РФ. М., АО “ЦНИИТЭнефтехим”, 1999г.

    6. Масла, топлива, смазки. Рынок продукции. Каталог-справочник. М. Машиностроеное, 1994г.

    Страница обновлена: 22.01.2024 в 19:01:49