Файл: Тенденции изменения уровня концентрации в … отрасли (по выбору)).pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Курсовая работа

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 24.05.2023

Просмотров: 240

Скачиваний: 6

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

При определении уровня рыночной концентрации в Сибирском и Дальневосточном федеральных округах использовался индекс Херфиндаля - Хиршмана, поскольку число хозяйствующих субъектов на рынке меньше 15. Значение коэффициента в Сибирском и Дальневосточном федеральных округах составило 3733,65 и 6758,34 соответственно, что свидетельствует о том, что рынки являются высококонцентрированными.

Использование коэффициента рыночной концентрации для трех крупнейших участников рынка в данном случае приводит к такой же оценке уровня концентрации - 92,3 % и 97,2 % соответственно в Сибирском и Дальневосточном федеральных округах. Барьеры входа

Барьеры входа на рынок оцениваются ФАС России как высокие. Основными причинами этого являются:

- барьер капитальных затрат и необходимости высоких первоначальных инвестиций;

- присутствие на рынке субъекта, занимающего доминирующее положение, который может оказывать воздействие на общие условия обращения товара на рынке. Сделка Еврог/емента с Интеко

В 2014 г. компанией ЗАО «Евроцемент груп» было приобретено 6 цементных заводов, принадлежащих компаниям ЗАО «Интеко» и ЗАО «СУ-155», суммарная мощность которых составляет 14 млн тонн в год[10]. В результате произошедшей консолидации производственные мощности Евроцемента выросли до 28 млн тонн в год. На сайте Федеральной антимонопольной службы нет информации об условиях разрешения сделки. Остается не вполне понятным, почему ФАС России одобрила осуществление данной сделки, позволяющей компании «Евроцемент» занять доминирующее положение на рынке. В СМИ присутствует комментарий ФАС России относительно сделки, согласно которому «сделка была разрешена с соответствующими поведенческими условиями» , однако с какими именно поведенческими условиями остается неясным.

Анализ динамики цен на цемент показывает, что уже в 2014г., сразу после консолидации мощностей цены начали резко расти. Как установлено комиссией ФАС России, в мае 2014 г. цены, устанавливаемые Евроцементом, выросли на 50-70%[11]. Производители обосновывают рост цен необходимостью проведения обширной модернизации, поскольку отрасль характеризуется высоким износом основных фондов, который, согласно оценкам[12], достигал 70 %. Евроцемент в мае 2014 г. не только повысил цену, но и изменил свою сбытовую политику, установив требование предоплаты.

После резкого повышения цен Евроцементом в мае 2014 г. ФАС России было возбуждено дело о «нарушении антимонопольного законодательства, выразившегося в необоснованном повышении цен»[13]. По его результатам компании в октябре было выдано предписание, согласно которому в ноябре 2014 г. предписывалось установить средневзвешенную цену на цемент не выше 1361 руб. и максимальную цену на уровне 1491 руб. за тонну без учета НДС и железнодорожного тарифа. Компания также должна перечислить в федеральный бюджет 1914,7 млн руб., а также в течение 5 лет не должна повышать цены на цемент без предварительного уведомления ФАС России с объяснением причин их роста. Евроцемент попытался оспорить это предписание в суде на том основании, что цена не является завышенной, исходя из структуры затрат компании, а также того, что компания не занимает доминирующего положения на рынке, как считает ФАС России, поскольку географические границы рынка определены неверно. Компании удалось оспорить решение ФАС России в суде второй инстанции, однако после подачи ФАС России кассационной жалобы сторонами было заключено мировое соглашение в июне 2015 г. Согласно данному соглашению, ФАС России признает, что на момент его заключения цена, установленная Евроцементом, утратила признаки монопольно высокой, поскольку компания не повышала цены в 2015 г. Евроцемент обязан выплатить в бюджет 267 млн руб. Компания также в течение 3 лет обязуется «не предпринимать необоснованных действий (бездействий), направленных на прекращение или ограничение производства цемента, без предварительного согласия ФАС России», а также «предварительно уведомлять Службу об увеличении цены на цемент более чем на 5 % в квартал по отношению к уровню цены предыдущего квартала».


В сентябре 2015 г. Евроцемент прибрел с согласия ФАС России ряд пакетов акций в цементных активах. Согласие антимонопольного органа было дано при условии выполнения предписания, которое, по существу, повторяет условия выданного ранее предписания, распространяя его действие не на 3, а на 5 лет.

Несмотря на то, что спор между ФАС России и Евроцементом на этом был завершен, анализ динамики цен на цемент в Российской Федерации показывает, что существенный рост уровня цен, начавшийся с середины 2014 г., продолжился и после заключения мирового соглашения.

На рисунке представлена средняя потребительская цена цемента по России в целом (Рисунок 2.1). Данная цена, безусловно, отличается от цены производителя, поскольку в ней заложена наценка розничных посредников. Однако совпадение временного периода начала резкого роста цен на цемент с консолидацией производственных мощностей в распоряжении компании «Евроцемент» наталкивает на гипотезу о наличии причинно- следственной связи между данными явлениями.

Рисунок 1. Средняя потребительская цена цемента, руб. за тонну

В следующей части работы проведен expost анализ ситуации на рынке цемента с целью определить при прочих равных условиях, можно ли говорить о наличии структурного сдвига в уровне цен на рынке.

2.2 Эмпирический анализ ситуации на рынке цемента

Существенным ограничением выбора метода анализа является доступность данных. В данной части работы реализован структурный эконометрический анализ, с помощью которого предполагается оценить качество принятого антимонопольным органом решения относительно конкретной сделки.

Основная тестируемая гипотеза заключается в следующем: на рынке цемента с июня 2014 г. наблюдался структурный сдвиг уровня средней потребительской цены на цемент, не обусловленный изменением основных составляющих издержек и объемов производства.

Для целей анализа рассматривался период с января 2004 г. по апрель 2014г. Последнее ограничение периода связано с тем, что после него существенное значение на динамику показателя оказывал экзогенный фактор экономического кризиса. Исследовались помесячные данные.

Анализировалась динамика средней потребительской цены (рублей за тонну) цемента в России - CONSUMER_PRICE. В качестве независимых переменных рассматривались:


- сезонно сглаженный объем производства цемента в России, млн тонн - QUAN- TITYSA;

- сезонно сглаженный индекс потребительских цен, % к концу предыдущего месяца - CPISA;

- сезонно сглаженный индекс тарифов на перевозку грузов железнодорожным транспортом по РФ, % к предыдущему месяцу - RAIL_TASA;

- сезонно сглаженный индекс цены приобретения промышленными организациями электричества, % к предыдущему месяцу - ELECTRICITY_SA;

- сезонно сглаженный индекс цены приобретения промышленными организациями газа, % к предыдущему месяцу - GAS_SA;

- фиктивная переменная, обозначающая структурный сдвиг в уровне цен, принимающая значение 0 с января 2004 г. по май 2014 г. и значение 1 с июня 2014 г. по апрель 2014 г. - DUMM YSHIFТ.

Проверка стационарности рядов.

Для проверки стационарности имеющихся рядов данных использовался расширенный тест Дики - Фуллера (ADF-тест), встроенный в статистический пакет анализа EViews. Результаты теста для каждой из рассматриваемых в рамках анализа переменной приведены в Приложении. На 5 %-ном уровне значимости все указанные переменные являются стационарными.

После перебора нескольких типов моделей с различным количеством лагированных переменных разного порядка по критериям значимости переменных (t-статистика) и уравнения в целом (F-статистика), значения R2, значений статистик Акаике и Шварца, а также по критерию наилучшей содержательной интерпретации была выбрана следующая модель: LOG(CONSUMER PRICE) = С(1) + C(2)*LOG(ELECTRICITY_SA(-l)) + C(3)*LOG(GAS_SA) +С(7)* LOG(QUANTITYS А(-1)) + C(8)*DUMMY_SHIFT + [МА(1)=С(9)]

Таблица 2 - Оценка модели в пакете EViews

Dependent Variable: LOG(CONSUMER_PRICE) Method: Least Squares Sample(adjusted): 2004:02 2014:03 Included observations: 74 after adjusting endpoints

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

С

-79.329

25.110

-3.1592

0.0024

LOG(ELECTRICITY SA(-l))

4.4940

1.9219

2.3384

0.0225

LOG(GAS SA)

0.7207

1.0242

0.7037

04842

LOG(RAIL TASA)

0.5268

0.2648

1.9893

0.0509

LOG(CPISA(-l))

12.508

4.0056

3.1225

0.0027

LOG(QUANTITYSA)

0.8440

0.1309

64460

0.0000

LOG(QUANTITYSA(- D)

1.0385

0.1484

6.9982

0.0000

DUMMY SHIFT

0.1720

0.0564

3.0499

0.0033

MA(1)

0.9736

0.0096

101.503

0.0000

R-squared

0.9617

Mean dependent var

74908

Adjusted R-squared

0.9569

S.D. dependent var

04475

S.E. of regression

0.0929

Akaike info criterion

-1.8022

Sum squared resid

0.5603

Schwarz criterion

-1.5220

Log likelihood

75.681

F-statistic

203.81

Durbin-Watson stat

0.9968

Prob(F-statistic)

0.0000


Данные относительно индексов цены приобретения промышленными организациями электричества и газа представлены на сайте Федеральной службы государственной статистики[14] за указанный период только поквартально. Для целей же проводимого анализа необходимы помесячные данные. Автором было произведено преобразование поквартальных данных в помесячные на основе принятия жесткой предпосылки о равномерном помесячном росте индекса в рамках одного квартала. Таким образом, если значение индекса за квартал составило у % к предыдущему кварталу, то помесячное значение индекса в каждом месяце квартала принималось за .

Модель характеризуется (Таблица 2) высоким значением коэффициента детерминации R2 (0,96), что говорит о том, что включенные в модель независимые переменные объясняют существенную долю дисперсии зависимой переменной. Все коэффициенты перед включенными в модель регрессорами являются значимыми на 5 %-ном уровне значимости, кроме фактора железнодорожных тарифов, который оказался значимым только на 10 %-ном уровне, и индекса цен на газ.

Содержательная интерпретация

Оценка коэффициента перед фиктивной переменной DUMMY SHIFT в модели является значимой на 1 %-ном уровне. Это говорит о том, что выдвинутая в начале анализа гипотеза подтверждается на данном уровне значимости - при прочих равных условиях на рынке цемента имеет место структурный сдвиг в уровне средней потребительской цены в период с июня 2014 г., не обусловленный изменением объемов производства, уровнем инфляции, уровнем железнодорожных тарифов на перевозку грузов, индексом цен приобретения промышленными организациями газа и электричества.

Согласно модели, средняя потребительская цена за тонну цемента с июня 2014 г. при прочих равных условиях выше цены, наблюдавшейся с начала 2004 г. до этого момента. Модель также демонстрирует положительную статистически значимую связь между увеличением объемов производства цемента и уровнем средней потребительской цены на него, а также между инфляцией и уровнем цены на цемент.

Целью настоящего анализа было выявление наличия самого структурного сдвига, нежели получение достаточно точной количественной оценки. Для достижения последней цели необходимо включение в модель более детальных факторов, определяющих структуру издержек производителей цемента, данные по которым не присутствуют в открытом доступе, либо представлены для более позднего периода, что не позволяет использовать их для проверки гипотезы о произошедшем в 2014 г. структурном сдвиге.


Таким образом, проведенный анализ показал, что на рынке цемента наблюдался сдвиг в уровне цен, совпавший по времени с моментом осуществления сделки экономической концентрации, в результате которой компания «Евроцемент» приобрела шесть цементных заводов, что существенно увеличило мощности, находящиеся в распоряжении компании, и, соответственно, увеличило долю компании на рынке. Конечно, данный анализ не позволяет утверждать о наличии причинно-следственной связи между этими явлениями, поскольку для такого заключения необходимо по крайней мере располагать данными о ценообразовании непосредственно компании «Евроцемент» и других участников рынка. Однако ФАС России имеет возможность получить такие данные, а следовательно, и провести полноценный ех post анализ и оценить верность принятого решения.

Как следует из судебного разбирательства между ФАС России и Евроцементом, антимонопольный орган отслеживает изменение цен на рынке цемента и компании было выдано поведенческое предписание в результате необоснованного повышения цен, произошедшего в мае 2014 г. Тем не менее, проведенный в данной работе анализ динамики цены на рынке показывает, что рост цен продолжился. Это может означать, что данное предписание либо не исполняется, либо является недостаточно жестким. Таким образом, можно говорить о наличии ошибки второго рода в рамках антимонопольного контроля, под которой понимается разрешение сделки, ограничивающей конкуренцию, или установление слишком мягких корректирующих мер.

Вместе с тем состояние рынка цемента, а именно динамика цен, может оказывать непосредственное влияние на показатели других товарных рынков. Хорошо известно, что в качестве одного из факторов, вызывающих рост цен на жилье, называют увеличение стоимости цемента. По разным оценкам доля цемента в общей себестоимости квадратного метра составляет около 4-7 % . По данным Ассоциации строителей России, на строительство 1 кв. м жилья требуется в среднем около 0,5 т цемента.

Динамика средней потребительской цены на цемент и индекса стоимости жилья достаточно схожа (Рисунок 2).

Рисунок 2. Средняя потребительская цена на цемент, руб. за тонну, и общемосковский индекс стоимости жилья, долл. за кв. м, по данным Индикатора рынка строительных материалов irsm.ru и Индикатора рынка недвижимости IRN.RU

Данные индекса стоимости жилья не представлены в открытом доступе, однако агентство «Индикаторы рынка недвижимости IRN.RU» предоставило автору помесячные данные общемосковского индекса стоимости жилья. Такое сравнение, конечно, является не вполне корректным, поскольку средняя потребительская цена цемента по России сравнивается с индексом стоимости жилья в Москве. Однако наличие существенного сходства в динамике показателей тем более интересно - коэффициент корреляции между индексами составляет 0,95.