Региональная экономика и управление: электронный научный журнал // Номер журнала: №3 (63), 2020

Анализ факторов, определяющих колебания цен на продовольственные товары в 2016-2020 годах в Пермском крае

Analysis of factors that determine fluctuations in food prices in 2016-2020 in the Perm region

Авторы


кандидат экономических наук, доцент кафедры маркетинга, зав. Лабораторией Ритейл-маркетинга и исследований поведения потребителей «R&D Marketing.LAB»
Россия, Пермский государственный национальный исследовательский университет
j.kerzina@gmail.com


Россия, Пермский государственный национальный исследовательский университет

Аннотация

Существует множество теорий, мнений и исследований того, какие факторы влияют на колебания цен на продовольственные товары, в том числе на товары первой необходимости. Изменятся ли цены на продукты питания и экономика России в целом при росте курса доллара и соответствующем падении курса рубля, и если да, то насколько? Проблема заключается в многообразии мнений и фактов, поэтому трудно дать однозначный ответ на поставленный вопрос. В современных экономических условиях цена становится ведущей рыночной категорией, а также важнейшим индикатором уровня жизни населения. Можно сказать, что в условиях рынка цены на товары и услуги определяют покупательскую способность населения в целом. Большинство важнейших экономических решений принимается под влиянием сложившихся на рынке цен. В работе проводится регрессионный анализ потребительских цен на продовольственные товары за период 2016–2020 гг. в Пермском крае. В связи с этим цель настоящей статьи заключается в анализе факторов, влияющих на потребительские цены на продовольственные товары в Пермском крае.

Ключевые слова

Пермский край, потребительские цены, продовольственные товары, регрессионный анализ потребительских цен

Рекомендуемая ссылка
Керзина Евгения Александровна , Гладких Юлия Александровна
Анализ факторов, определяющих колебания цен на продовольственные товары в 2016-2020 годах в Пермском крае// Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. ISSN 1999-2645. — №3 (63). Номер статьи: 6320. Дата публикации: . Режим доступа: https://eee-region.ru/article/6320/
Authors

Kerzina Yevgeniya Aleksandrovna
Candidate of Economic Sciences, Associate Professor of Marketing Department, Head of Retail Marketing and Consumer Behavior Research Laboratory
Russia, Perm State University
j.kerzina@gmail.com

Gladkikh Yuliya Aleksandrovna
Russia, Perm State University

Abstract

There are many theories, opinions and researches about influence of factors fluctuations on food prices, including essential goods. Will food prices and the Russian economy as a whole change with the growth of the USD and the corresponding drop in the ruble exchange rate, and if so, how much? The problem is the diversity of opinions and facts, so it is difficult to give an unequivocal answer to this question. In modern economic conditions, price is becoming the leading market category, as well as the most important indicator of the population's standard of living. We can say that in market conditions, prices for goods and services determine the purchasing power of the population as a whole. Most important economic decisions are made under the influence of prevailing market prices. In this article provides a regression analysis of consumer prices for food products from 2016 to 2020. So, the purpose of this article is to analyze the factors that affect consumer prices for food products in the Perm region.

Keywords

Perm Territory, consumer prices, food products, consumer price regression analysis

Suggested Citation
Kerzina Yevgeniya Aleksandrovna , Gladkikh Yuliya Aleksandrovna
Analysis of factors that determine fluctuations in food prices in 2016-2020 in the Perm region. Regional economy and management: electronic scientific journal. №3 (63). Art. #6320. Date issued: 2020-09-08. Available at: https://eee-region.ru/article/6320/

Print Friendly, PDF & Email

Введение

Прогнозы экспертов касательно изменения цен на продовольственные товары разнятся, однако многие ритейлеры придерживаются мнения, что цены на продукты питания вырастут в ближайшее время. Например, ассоциация компаний розничной торговли предупредила, что из-за падения курса рубля стоимость продуктов в России может вырасти, и поставщики уже информируют сети о повышении закупочных цен на 5-10%. Отдельные поставщики уведомляют ритейлеров о намерении увеличить отпускные цены на 20%, 30% и 50%. Также представители АКОРТ подчеркнули, что ритейлеры делают всё возможное «для удержания приемлемого уровня розничных цен». Компании розничной торговли будут тщательно оценивать объективность повышения закупочной цены, прежде чем транслировать его в розничную цену, отметили представители ассоциации. [8]

К социально значимым относится 24 продовольственных товара: мясо разных видов, рыба, яйца, крупы, мука, овощи, подсолнечное масло, молоко и молочные продукты, сахар и соль, хлеб, чай, яблоки и др. [6] Для анализа зависимости продовольственных товаров от ряда факторов (курс доллара [1], дизельное топливо [2], комбикорм [3]) были выбраны: куры охлажденные и мороженые, окорочка куриные, мясо индейки, молоко, сметана, крупа гречневая-ядрица, макароны, капуста и водка.

 

Результаты исследований

Производство куриного мяса зависит от курса валют, так как около 2-3% себестоимости куриной тушки приходится на импортное инкубаторское яйцо. Соевый шрот, ветеринарные препараты и кормовые добавки так же закупаются за рубежом. [4] Продукция из куриного мяса (по состоянию на март 2020 года — 135,95 рубля за кг, в 2016 году стоимость составляла 126,22 рубля за кг) подорожала на 5-10% именно за счет роста цен на живых кур.

При производстве молочных продуктов основная доля в себестоимости приходится на сырое молоко, стоимость которого напрямую зависит от затрат, связанных с содержанием скота, и импортного оборудования. [4] Молочная продукция (по состоянию на март 2020 года — 49,49 рубля за кг., в 2016 году стоимость составляла 43,18 рубля за кг) подорожала на 10-15%, а сметана (по состоянию на март 2020 года — 205,84 рубля за кг, в 2016 году стоимость составляла 160,56 рубля за кг) на 28%.

Многие жители Пермского края озадачены ростом цен на белокочанную капусту. Однако, по сравнению с январем прошлого года стоимость капусты белокочанной снизилась почти на 29% (по состоянию на январь 2020 года — 19,91 рубля за кг., в 2019 году стоимость составляла 27,97 рубля за кг.). Стоит отметить, что средняя цена за килограмм капусты в 2016-2018 гг. была на уровне 22-23 рубля, а в 2019 — 32 рубля, что на 45% больше. Можно дать следующее объяснение: когда запасы российских овощей в хранилищах подходят к концу, на рынке остается только импортная продукция, которая стоит дороже.  Кроме этого, на стоимость капусты влияют ее урожай, система хранения овоща и удорожание перевозки товара.

На рисунке 1 представлена информация о динамике средних цен на продовольственные товары за период с января 2016 года по март 2020 года (1-51 месяцы) в Пермском крае. Можно заметить, что между ценами на куру и окорочками есть прямая зависимость, что вполне логично, так как окорочка — часть куриной тушки.  На графике видно, что с января 2017 года произошло резкое снижение стоимости гречки. Однако, с сентября 2019 года стоимость начала увеличиваться.   Что касается капусты, то ее стоимость сильно колебалась от 13 рублей до 65 рублей за анализируемый период.

Для того, чтобы понять, какие факторы влияют на формирование цены, нужно рассчитать коэффициенты корреляции. Коэффициент корреляции лежит в пределах от [-1;1], при этом положительный коэффициент означает прямую зависимость, отрицательный — обратную. Чем ближе коэффициент к своим крайним значениям -1 и 1, тем больше степень связи. Так, коэффициент корреляции, равный 0, означает полное отсутствие зависимости, а равный 1 — абсолютную прямую зависимость. [10]

В таблице 1 представлена информация о зависимости продовольственных товаров (коэффициенты корреляции, рассчитанные по годам) от курса доллара ($), дизельного топлива (ДТ) и комбикорма (Корм) за период с 2016 года по 2020 год.

В таблице 2 представлена информация о зависимости (совокупные коэффициенты корреляции, то есть за весь анализируемый период) продовольственных товаров от курса доллара, дизельного топлива и комбикорма за период 2016-2020 гг.

 

Динамика средних цен на продовольственные товары за период с января 2016 года по март 2020 года, руб. в Пермском крае

Рис. 1 — Динамика средних цен на продовольственные товары за период с января 2016 года по март 2020 года, руб. в Пермском крае

 

Таблица 1 – Результаты расчета связи продовольственных товаров и ряда факторов по годам с 2016 по 2020 гг. в Пермском крае

Товар Коэффициент корреляции с 2016 по 2020 г.
2016 2017 2018 2019 2020
$ ДТ Корм $ ДТ Корм $ ДТ Корм $ ДТ Корм $ ДТ Корм
Куры охлажденные и мороженые -0,36 0,70 -0,37 -0,08 -0,60 0,98 0,82 0,93 0,94 0,62 -0,03 0,02 0,79 -0,46 0,31
Окорочка куриные 0,41 0,25 -0,78 -0,14 -0,42 0,87 0,59 0,84 0,74 0,30 0,27 -0,58 1,00 -0,87 0,78
Мясо индейки 0,34 0,67 0,50 0,28 -0,27 0,74 0,32 0,10 -0,25
Молоко питьевое цельное пастеризованное 2,5-3,2% жирности -0,16 0,70 -0,62 -0,01 0,90 -0,68 -0,49 -0,11 -0,42 -0,55 0,65 -0,78 -0,73 0,38 -0,23
Молоко питьевое цельное стерилизованное 2,5-3,2% жирности -0,53 0,86 -0,57 -0,23 0,64 -0,87 -0,46 -0,10 -0,49 -0,54 0,12 -0,56 -0,98 0,81 -0,71
Сметана -0,69 0,75 -0,21 -0,46 0,18 -0,68 -0,58 -0,51 -0,53 -0,64 0,36 -0,74 -0,84 0,99 -1,00
Крупа гречневая-ядрица -0,86 0,25 0,44 0,05 -0,50 0,96 -0,88 -0,71 -0,83 -0,72 0,60 -0,72 0,93 -1,00 0,98
Макаронные изделия из пшеничной муки высшего сорта -0,66 0,11 -0,01 -0,09 0,35 -0,07 0,31 0,37 0,46 -0,80 -0,27 0,04 1,00 -0,89 0,81
Капуста белокочанная свежая 0,40 -0,56 0,19 -0,34 -0,26 0,17 -0,08 -0,17 -0,14 0,30 -0,31 0,70 -0,88 0,60 -0,47
Водка крепостью 40% об,спирта и выше -0,75 0,59 -0,11 -0,04 0,09 -0,72 -0,35 -0,31 -0,28 0,33 -0,54 0,41 0,96 -0,75 0,64

 

Таблица 2 — Зависимость продовольственных товаров от ряда факторов за 2016-2020 гг. в Пермском крае

Товар Коэффициент корреляции за период 2016-2020гг.
Курс $ Дизельное топливо Комбикорм
Куры охлажденные и мороженые 0,45 0,52 0,84
Окорочка куриные 0,46 0,29 0,78
Мясо индейки 0,39 0,69 0,77
Молоко питьевое цельное пастеризованное 2,5-3,2% жирности -0,18 0,72 0,20
Молоко питьевое цельное стерилизованное 2,5-3,2% жирности -0,59 0,50 -0,25
Сметана -0,24 0,85 0,19
Крупа гречневая-ядрица -0,01 -0,73 -0,02
Макаронные изделия из пшеничной муки высшего сорта 0,39 0,48 0,74
Капуста белокочанная свежая 0,07 0,10 0,30
Водка крепостью 40% об. спирта и выше -0,34 0,75 -0,02

 

На основе полученных данных можно сделать вывод, что между продуктами «кура охлажденная» и «комбикорм» существует сильная прямая зависимость. Другими словами, увеличение одной из величин вызывает соответствующий рост другой, что абсолютно логично и рассчитано для получения наиболее выраженного сравнения прочих результатов. Аналогичная ситуация складывается между окороками куриными и комбикормом, между мясом индейки и комбикормом. Сильная зависимость от цен на комбикорм характерна для аграрного сектора, что является вполне обоснованным.

Что касается зависимости товаров от дизельного топлива, то сильную прямую зависимость можно наблюдать у мяса индейки, молока питьевого цельного пастеризованного 2,5-3,2% жирности, сметаны и водки крепостью 40% об,спирта и выше. Отсюда можно сделать вывод, что данные товары доставляются грузовыми автомобилями преимущественно на дизельном топливе. Умеренную прямую зависимость можно наблюдать у кур охлажденных и мороженых, молока питьевого цельного стерилизованного 2,5-3,2% жирности, у макаронных изделий из пшеничной муки высшего сорта. Сильную обратную зависимость можно увидеть между дизельным топливом и крупой гречневой-ядрицей. Иными словами, увеличение одной из величин вызывает пропорциональное уменьшение другой.

В 2020 году коэффициент корреляции между дизельным топливом и крупой гречневой-ядрицей составил -1,00, что говорит об абсолютной обратной зависимости между величинами. Это можно объяснить тем, что на начало 2020 года в России пришлась пандемия COVID-19, что вызвало у населения резкий спрос на товары длительного хранения, в том числе на гречку. По данным «Рамблер», лихорадочный спрос на гречку в конце марта стал причиной повышения цены на нее. Стоимость крупы скакнула вверх на 40% — в среднем до 70 рублей за килограмм. По результатам анализа, в Пермском крае темп прироста цены на гречку составил 48% относительно января 2019 года.

От курса доллара имеют умеренную прямую зависимость следующие товары: куры охлажденные и мороженые и окорочка куриные. Умеренную обратную зависимость имеет молоко питьевое цельное стерилизованное 2,5-3,2% жирности. На рисунке 2 представлена информация о темпе прироста цен на продовольственные товары.

 

Динамика цен на продовольственные товары в Пермском крае

Рис. 2 — Динамика цен на продовольственные товары в Пермском крае [5]

*Источник: расчеты выполнены на основе официальных публикаций Пермьстата [7]

 

Можно сделать вывод, что за период с 2016 года по 2020 год заметно подорожали сметана, водка и молоко. Стоит отметить, что за аналогичный период капуста подешевела на треть. За период с 2019 года по 2020 год резкий скачок в цене произошел у крупы гречневой-ядрицы, макаронные изделия из пшеничной муки высшего сорта подорожали на 10%. За аналогичный период капуста подешевела на две трети.

На рисунке 3 представлен прогноз средней цены на потребительские товары на 9 месяцев (по декабрь 2020 г. включительно). По горизонтали – месяцы с 1 по 60 (2016-2020 гг.), по вертикали цена в рублях. Прогнозирование выполнено с помощью построения линий тренда в Excel.

 

Прогноз средней цены на потребительские товары на 9 месяцев (по декабрь 2020 г. включительно) в Пермском крае

Рисунок 3 — Прогноз средней цены на потребительские товары на 9 месяцев (по декабрь 2020 г. включительно) в Пермском крае

 

Коэффициент (величина достоверности аппроксимации) отображает качество линии тренда. Чем выше коэффициент, тем выше достоверность линии. Принято считать, что при коэффициенте свыше 0,85 линия тренда является достоверной. [9] Можно сделать вывод, что с помощью линий тренда можно спрогнозировать средние цены на сметану, так как . Приблизительно можно спрогнозировать цены на куриные окорочка, молоко пастеризованное, гречневую крупу и водку. Прогнозировать Средние цены на капусту с помощью линий тренда нецелесообразно, т.к. .

В таблице 3 представлена информация о прогнозируемых средних ценах на продовольственные товары, рассчитанных с помощью функции ПРЕДСКАЗ.

 

Таблица 3 — Прогнозируемые средние цены на продовольственные товары в Пермском крае

Год
Наименование
2020
Апр. Май Июнь Июль Авг. Сент. Окт. Нояб. Дек.
Куры охлажденные и мороженые 137,52 137,79 138,07 138,34 138,62 138,89 139,17 139,44 139,71
Окорочка куриные 158,04 158,17 158,30 158,42 158,55 158,68 158,80 158,93 159,06
Мясо индейки 366,37 367,77 369,17 370,57 371,97 373,37 374,77 376,17 377,57
Молоко пастеризованное 2,5-3,2% жирности 49,03 49,14 49,25 49,37 49,48 49,60 49,71 49,83 49,94
Молоко стерилизованное 2,5-3,2% жирности 88,02 88,22 88,42 88,62 88,83 89,03 89,23 89,43 89,63
Сметана 206,04 206,87 207,70 208,53 209,37 210,20 211,03 211,86 212,69
Крупа гречневая-ядрица 43,99 43,25 42,52 41,78 41,05 40,31 39,58 38,84 38,11
Макаронные изделия из пшеничной муки высшего сорта 73,77 73,87 73,98 74,08 74,18 74,28 74,39 74,49 74,59
Капуста белокочанная свежая 26,52 26,58 26,63 26,69 26,75 26,80 26,86 26,92 26,97
Водка крепостью 40% об. спирта и выше 543,23 544,44 545,65 546,86 548,08 549,29 550,50 551,71 552,93

Многие ученые утверждают, что делать подобный прогноз сложно, так как существует большое количество факторов, влияющих на продовольственный рынок (импорт/экспорт, урожайность, курсы валют, объем производства, стоимость топлива, инфляция и др.). Однако данный прогноз можно считать состоятельным в силу того, что он опирается на статистические данные.

Заключение

По итогам проведенного исследования можно сказать, что имеется прямая/обратная корреляционная зависимость между некоторыми продовольственными товарами и анализируемыми факторами. Так, регрессионный анализ показал, что между курами охлажденными и комбикормом существует сильная прямая зависимость. Между дизельным топливом и рядом продуктов (мясо, молоко, сметана, водка) существует сильная прямая зависимость, что говорит о транспортировке продовольственных товаров посредством использования дизельного топлива. Мясная продукция имеет зависимость от курса доллара, так как инкубаторское яйцо и кормовые добавки поступают из-за рубежа.

Что касается прогноза, то однозначно ответить на вопрос «Что будет с ценами в ближайшем будущем?» в Пермском крае достаточно сложно, особенно из-за нынешней обстановки в мире. Тем не менее, результаты проведенного исследования являются хорошей базой для дальнейшего анализа, например, для изучения других факторов, оказывающих значительное влияние на продукты питания: импорт/экспорт, санкционная политика государства, удобрение, количество фермерских хозяйств и пр.

 

Список литературы

  1. Динамика курса доллара. URL: https://bhom.ru/currencies/usd/?sb=yes&startdate=01.01.2016&enddate=31.03.2020 (дата обращения: 27.04.2020).
  2. Динамика цен на дизельное топливо. URL: https://www.gks.ru/dbscripts/cbsd/dbinet.cgi (дата обращения: 26.04.2020).
  3. Динамика цен на комбикорм. URL: https://www.dairynews.ru/news/srednyaya-tsena-kombikormov-v-rossii-sostavila-v-f.html (дата обращения: 30.04.2020).
  4. Зависимость продуктов питания от курса валют. URL: https://cmtscience.ru/article/kak-zavisyat-produkty-pitaniya-ot-kursa-dollara (дата обращения: 01.05.2020).
  5. Иконки с изображением продовольственных товаров. URL: https://www.flaticon.com/ (дата обращения: 01.05.2020).
  6. Перечень социально значимых продуктов питания. URL: http://www.consultant.ru/law/podborki/perechen_socialno_znachimyh_prodovolstvennyh_tovarov/ 04.05.2020).
  7. Пермьстат. URL: https://permstat.gks.ru/ (дата обращения: 25.04.2020).
  8. Прогноз цен на продовольственные товары. URL: https://www.agroinvestor.ru/markets/news/33545-riteylery-prognoziruyut-rost-tsen-na-prodovolstvie-v-blizhayshee-vremya/ (дата обращения: 01.05.2020).
  9. Прогнозирование в Excel. URL: https://lumpics.ru/forecasting-in-excel/ (дата обращения: 07.05.2020).
  10. Регрессионный анализ. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/prognozirovanie-kursa-rublya-na-osnove-tsen-na-neft-pri-pomoschi-regressionnogo-analiza/viewer (дата обращения: 30.04.2020).

References

  1. Dynamics of the dollar exchange rate [Dinamika kursa dollara]. URL: https://bhom.ru/currencies/usd/?sb=yes&startdate=01.01.2016&enddate=31.03.2020 (accessed: 27.04.2020).
  2. Dynamics of diesel fuel prices [Dinamika tsen na dizel’noye toplivo]. URL: https://www.gks.ru/dbscripts/cbsd/dbinet.cgi (accessed: 26.04.2020).
  3. Dynamics of feed prices [Dinamika tsen na kombikorm]. URL: https://www.dairynews.ru/news/srednyaya-tsena-kombikormov-v-rossii-sostavila-v-f.html (accessed: 30.04.2020).
  4. Dependence of food products on the exchange rate [Zavisimost’ produktov pitaniya ot kursa valyut]. URL: https://cmtscience.ru/article/kak-zavisyat-produkty-pitaniya-ot-kursa-dollara (accessed: 01.05.2020).
  5. Icons with images of food products [Ikonki s izobrazheniyem prodovol’stvennykh tovarov]. URL: https://www.flaticon.com/ (accessed: 01.05.2020).
  6. List of socially important food products [Perechen’ sotsial’no znachimykh produktov pitaniya]. URL: http://www.consultant.ru/law/podborki/perechen_socialno_znachimyh_prodovolstvennyh_tovarov/ (accessed: 04.05.2020).
  7. Permstat [Perm’stat]. URL: https://permstat.gks.ru/ (accessed: 25.04.2020).
  8. Forecast of prices for food products [Prognoz tsen na prodovol’stvennyye tovary]. URL: https://www.agroinvestor.ru/markets/news/33545-riteylery-prognoziruyut-rost-tsen-na-prodovolstvie-v-blizhayshee-vremya/ (accessed: 01.05.2020).
  9. Forecasting in Excel [Prognozirovaniye v Excel]. URL: https://lumpics.ru/forecasting-in-excel/ (accessed: 07.05.2020).
  10. Regression analysis [Regressionnyy analiz]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/prognozirovanie-kursa-rublya-na-osnove-tsen-na-neft-pri-pomoschi-regressionnogo-analiza/viewer (accessed: 30.04.2020).

Локальные рынки и межрегиональные связи