). Ломбардия с сетью из 227 звеньев, покрывает 26% итальянской системы франчайзинга. Статистический анализ зависимости показателя ВВП от индикаторов развития франчайзинговой деятельности.
На основе анализа статистических данных развития США и Италии, а также индикаторов развития франчайзинговой деятельности в них построим регрессионную модель и выполним проверку нулевой гипотезы о существовании прямой связи между указанными показателями. Для реализации регрессионной модели определим зависимую и объясняющие переменные. зависимая переменная, или эндогенная, объясняемая, результирующая -«ВВП на душу населения» (Y);объясняющие переменные (или независимые, экзогенные, факторные):Открытие новых франчайзинговых объектов, Х1. Занятость во франчайзинговой деятельности, тыс. чел., Х2. Производство во франчайзинге, млрд. долл., Х3. Выбор зависимой и объясняющих переменных обусловлен предположением о значимом влиянии франчайзинговой деятельности на состояние экономики страны. Сформулируем нулевую и альтернативную гипотезы: между величиной ВВП на душу населения и индикаторами развития франчайзинговой деятельности существует прямая линейная зависимость; прямая линейная зависимость между величиной ВВП на душу населения и индикаторами развития франчайзинговой деятельности отсутствует. Проверку нулевой гипотезы осуществим по t-статистике при уровне значимости .Для проведения исследования были изучены статистические данные из следующих источников:
Международнаяассоциация.
Франчайзинга — The International Franchise Association;Статистический центр Евростат. (таблица 9) Исходные данные для регрессионного анализа (США)Период.
ВВП, на душу населения Открытие новых франчайзинговых объектов.
Занятость, тыс. чел. Производство, млрд.
долл.200 946 400 774 016 802 133 661 642 932 173 553 225 547 773 273 657 642 227 529 916 781 549 359 936 083 953 611 181 890 389 028 940 409 652 074 585 272 863 826 829 639 680 000.
Вычислим итоговые описательные статистики для всех исходных переменных. Результаты вычислений в пакете Eviews представлены на рисунке 6. Описательные статистики для группы рассматриваемых переменных.
Для каждой переменной построим график плотности распределения и набор описательных статистик. Для проверки распределений показателей по критерию Жака-Бера используем тот факт, что у нормального распределения коэффициент асимметрииравен нулю, а эксцесс равен 3, отклонение этих величин от нормальных значений служит мерой отклонения распределения от нормального. Величину статистики Жака-Бера сравним с табличным значением критерия Пирсона на уровне значимости 0,05 и числе степеней свободы 2. Это значение равно 5,991.Описательные статистики показателя ВВП (Y)Описательные статистикипоказателя «Открытие новых франчайзинговых объектов», Х1Описательные статистики показателя «Занятость во франчайзинговой деятельности, тыс. чел.», Х2Описательные статистики показателя «Производство во франчайзинге, млрд. долл.», Х3На основании полученных данных можно сделать следующие выводо том, что условие нормальности распределения показателей по статистике Жарка-Бера не выполняется ни по одному показателю. Построим матрицу парных коэффициентов корреляций для всех исследуемых переменных (рисунок 11).Корреляционная матрица.
По результатам построения корреляционной матрицы можно сделать вывод о том, что прямая и средняя по силе связь существует между зависимой переменной Y и переменными, (коэффициенты корреляции указанных переменных и зависимой переменной лежат в диапазоне от 0,3 до 0,7). Выполним построение линейной модели множественной регрессии. (рисунок 9) Модель множественной регрессии.
По результатам построения регрессионной модели уравнение множественной регрессии имеет вид: Таким образом, нулевую гипотезу следует отклонить. Построенная модель не подтверждает прямую линейную зависимость между показателем ВВП и индикаторами франчайзинговой деятельности в США. Основной причиной низкого качества построенной модели является доступность, актуальность и достоверность статистических данных по данному направлению исследования. Официальная статистика в данной области не ведется, а основными источниками являются данные, предоставленные самими компаниями. Выполним построение множественной регрессионной модели при аналогичной нулевой гипотезе для показателей ВВП и индикаторов франчайзинговой деятельности в Италии (таблица 10).Исходные данные для построения регрессионной модели (Италия)Период.
Номинальный ВВП, млрд. долл. Обороты франчайзинговых сетей, млн. долл.
19 941 054.
91 563 719 951 126.
61 563 719 961 259.
91 627 819 971 193.
61 537 219 981 218.
71 719 819 991 202.
41 752 320 001 100.
61 787 220 011 118.
31 825 120 021 223.
21 927 620 031 510.
12 018 220 041 730.
12 093 720 051 780.
82 186 320 061 865.
12 263 920 072 119.
22 056 120 082 307.
31 942 520 092 116.
61 962 720 102 055.
12 241 820 112 246.
2 245 120 121 980.
2 317 220 132 068.
2 326 220 142 129.
Для получения корректным данным расширим период исследования и в качестве зависимой переменной выберем номинальный ВВП, а в качестве объясняющей переменной — оборот франчайзинговых сетей. Данная информация является наиболее доступной. Вычислим итоговые описательные статистики для всех исходных переменных. (рисунок 13) Итоговые описательные статистики.
Графики плотности и описательные статистикипеременных имеют вид, представленный на рисунках 14, 15. Плотность распределения и описательные статистики показателя «Обороты франчайзинговых сетей, млн. долл."Плотность распределения и описательные статистики показателя «Номинальный ВВП, млрд. долл."На основании данных, полученных в ходе построения описательных статистик для переменных можно сделать вывод о том, что согласно критерию Жака-Бера, выбранные переменные не подчиняются нормальному закону распределения. Выполним построение модели регрессии (рисунок 15).Линейная модель регрессии.
Согласно полученным данным уравнение регрессии можно записать в следующем виде:
Оценивая качество модели регрессии по представленным статистикам можно сделать вывод о достаточном ее качестве. Об этом говорят показатели величин RиR-квадрат, которые равны 0,657 и 0,639 соответственно, а также близкое к нулевому значение F-статистики.Но следует отметить, что на основании построенного уравнения линейной регрессии нулевую гипотезу следует отвергнуть. Отрицательное значение свободного коэффициента в уравнении показывает обратную (не прямую) зависимость между исследуемыми показателями. Таким образом, на основании полученных данных можно сделать вывод о том, что для построения качественной регрессионной модели в исследовании необходимо использовать статистическую информацию за достаточно продолжительный период. Особое значение при этом приобретает ее доступность. В случае с франчайзинговой деятельностью, как отмечалось выше, отсутствует централизованный сбор статистических данных, что затрудняет их обработку и анализ.
заключение
.
На современном в мировой практике известно более 60 видов деятельности, в которых эффективно применяется франчайзинг. Получая все большее распространение, франчайзинг обеспечивает стабильность и гибкость предпринимательской деятельности. Зарубежная и отечественная практика подтверждает главное преимущество франчайзинга — снижение количества рисков. Это стимулирует физических лиц и малые предприятия к выбору именно этой формы ведения бизнеса, для повышения собственной экономической активности. На основе проведенного исследованиия о том, что роль франчайзинга в экономике любой страны чрезвычайно велика, так как он является самым эффективных каналом дистрибуции, по которому товары и услуги распространяются внутри стран и по всему миру. В ходе данного исследования была изучена роль франчайзинговой деятельности в экономике стран, в частности, и мировой экономике, в целом. На основе полученных статистических данных был выполнен анализ основных тенденций и перспектив развития данного вида предпринимательской деятельности в таких странах, как Соединенные штаты Америки и стран Европейского союза. Более детализированный анализ был представлен ведению франшизы в Италии, как одной из наиболее перспективных стран, развивающихся в данном направлении в составе ЕС. Для статистического анализа данных в работе использовалось программное средство Eviews, которое позволило построить регрессионные модели для проверки нулевых гипотез. В ходе исследования статистических данных средствами регрессионного анализа, была выявлена основная проблема в данном вопросе — отсутствие актуальной статистической информации по выбранным показателям. Информация доступна в недостаточном объеме, что не позволяет построить качественные регрессионные модели. список использованной литературы.
Нормативно-правовые акты.
Гражданский Кодекс РФ (ГК РФ) от 26 января 1996 г. № 14-ФЗ — Часть 2 «Коммерческая концессия"Приказ Минфина РФ сот 12 августа 2005 г. № 105н «О регистрации договоров коммерческой концессии (субконцессии)».Закон Российской Федерации от 23 сентября 1992 г. № 3520-I «О товарных знаках, знаках обслуживания и наименованиях мест происхождения товаров» (с изменениями и дополнениями, внесенными Федеральным Законом от 11 декабря 2002 г. № 166-ФЗ «О внесении изменений и дополнений в Закон Российской Федерации «О товарных знаках, знаках обслуживания и наименованиях мест происхождения товаров»)Учебная литература.
Балахонцев, А. А. Формирование инфраструктуры франчайзингового бизнеса в России / А. А. Балахонцев, А. М. Годин // Вопросы гуманитарных наук. — 2008. — № 3. — С. 63−67.Балабанов, И. Т. Внешнеэкономические связи: Учеб. пособие /.
И.Т. Балабанов, А. И. Балабанов. — М.: Финансы и статистика, 2011. — 512 с. Васильев, Н. М. Франчайзинг и особенности его развития в России / Н. М. Васильев // Финансы. ;
2006. — № 2. — С. 26−29.Есютин, А. А. Розничные торговые сети: стратегии, экономика и управление: Учебное пособие / под ред. А. А. Есютина, Е. В. Карповой. ;
2-е изд., стер. — М.: КНОРУС, 2011. — 424 с. Земляков, Д.Н., Макашев, М. О. Франчайзинг. Интегрированные формы организации бизнеса: Учеб.
пособие для вузов / Д. Н. Земляков, М. О. Макашев. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2012. ;
142 с. Земенков Р. И. Франчайзинг в международной практики // Вестник Академии — 2009 — № 1. С. 36−39.Ковалева, Л. Ф. Франчайзинг как форма инфраструктурного обеспечения малого предпринимательства в регионе / Л. Ф. Ковалева // Экономика и управление. — 2008. — № 1.
— С. 122−125.Лапицкая, Л. Франчайзинговая модель организации бизнеса / Л. Лапицкая, Е. Чемоданова // Маркетинг.
— 2000. — № 3 (52). — С. 105−115.Лебедев, В. И. Франчайзинг по русски.
Мифы и реальность [текст]. — СПб.: Вектор, 2011. — 160 с. Ливандовская, А. Д. Франчайзинг в России: состояние, проблемы и перспективы развития / А. Д. Ливандовская, В. Бирюкова // Вестник ДВГАЭУ. — 2012.
— № 3 (11). — С. 23−32.Орлова, О. Договор франчайзинга / О. Орлова // Право и экономика. ;
2003. — № 7. ;
С. 45−47.Рыкова, И. В. Франчайзинг: новые технологии, методология, договоры / И. В. Рыкова. — М.: Современная экономика и право, 2012. — 224 с. Панюкова, В. В. Особенности развития франчайзинга на российском рынке / В. В. Панюкова // Маркетинг в России и за рубежом. ;
2014. — № 2. — С.
75−80.Шишков, А. Франчайзинг в торговле / А. Шишков // Оборудование. Рынок. Предложение. Цены.
— 2001. — № 2 (50).
— С. 32. Интернет-ресурсы.
Мировая практика развития франчайзинга [Электронный ресурс]. — Режим доступа:
http://www.deloshop.ruОфициальный сайт Международной Ассоциации Франчайзинга [Электронный ресурс]. — Режим доступа:
http://www.franchise.orgОсобенности развития франчайзинга на российском рынке [Электронный ресурс]. — Режим доступа:
http://www.sellbrand.ruРыкова, И. В. Франчайзинг в России. [Электронный ресурс]. — Режим доступа:
http://www.fpsr.ruСтатистика франчайзинга [Электронный ресурс]. — Режим доступа:
http://www.top-franchising.com.
