|
| | | | Проблемы современной экономики, N 1 (85), 2023 | | | | ПРОБЛЕМЫ МАРКЕТИНГА. ЛОГИСТИКА | | | Кан Хао
аспирант кафедры логистики и управления цепями поставок
Санкт-Петербургского государственного экономического университета
| |
| | | | | В статье проводится оценка состояния логистической инфраструктуры трансграничной электронной коммерции в странах, расположенных вдоль маршрута китайской инициативы «Один пояс, один путь» (ОПОП). Методология исследования основана на применении кластерного и корреляционного анализа для выявления значимости факторов в формировании логистической инфраструктуры электронной коммерции в каждом из кластеров. По результатам кластеризации и оценки корреляции на основе семи показателей, включающих плотность автомобильной сети, инвестиционный потенциал инфраструктуры, таможенная эффективность, логистическая конкурентоспособность, отслеживание, своевременность, индекс транспортной инфраструктуры составлены профили трансграничной логистической инфраструктуры электронной коммерции в каждом из кластеров стран вдоль ОПОП. | | Ключевые слова: логистическая инфраструктура, трансграничная электронная коммерция, мегапроект «Один пояс - один путь» | | УДК 658.7; ББК 65.291.59 Стр: 93 - 95 |
В 2013 г. Председатель КНР во время визита в Казахстан впервые выдвинул основные идеи инициативы «Одного пояса, одного пути» (далее ОПОП) — мегапроекта, выполняющего функцию создания взаимовыгодной платформы для сотрудничества стран вдоль этого маршрута. В условиях повышения роли электронной коммерции в мировой экономике, в 2017 г. был предложен проект «Цифрового Шелкового пути», который предполагает расширение сотрудничества между странами-участницами мегапроекта ОПОП в рамках трансграничной электронной коммерции.
После начала пандемии COVID-19 и ее глобального распространения, трансграничная электронная коммерция продемонстрировала быстрый и устойчивый рост. В то же время, в этих условиях были обнаружены новые проблемы на рынке электронной коммерции, прежде всего связанные с нехваткой таможенных и логистических мощностей [1; 2]. Данные проблемы свойственны и для трансграничной электронной коммерции в мегапроекте ОПОП, где они усугубляются под влиянием как неоднородности экономического развития стран-участниц, так и различий в состоянии национальных транспортно-логистических систем и общем развитии их электронной коммерции.
В настоящее время логистическая инфраструктура рассматривается как один из ключевых факторов повышения инвестиционной привлекательности конкретной территории (страны, региона). При этом, как отмечает Коль О.Д., она должна рассматриваться в качестве «точек роста» в экономической системе отдельных регионов страны [3].
При этом логистическая инфраструктура электронной коммерции должна выступать в качестве неотъемлемой части соответствующей региональной логистической инфраструктуры. Логистическая инфраструктура признана одним из важных факторов, определяющих развитие электронной коммерции как на национальном, так и на международном уровне. Многие исследователи в своих работах отмечают высокую роль состояния логистической инфраструктуры для электронной коммерции [4; 5; 6; 7; 8]. В связи с этим, изучение развития трансграничной логистической инфраструктуры электронной коммерции в странах мегапроекта ОПОП представляется актуальным.
Цель данной статьи — осуществить оценку развития трансграничной логистической инфраструктуры электронной коммерции в странах ОПОП на основе метода кластерного анализа.
В настоящее время для оценки развития логистической инфраструктуры широко используется Индекс эффективности логистики — LPI, разработанный Всемирным банком. Он служит для анализа эффективности логистических систем в странах мира по следующим аспектам:
– эффективности таможенного оформления;
– качества логистической инфраструктуры;
– удобства международных грузоперевозок;
– качества логистических услуг;
– своевременности грузоперевозок;
– способности отслеживать товары.
В выборку исследования вошли 50 стран, которые географически располагаются на траектории трех транспортно-логистических маршрутов ОПОП (арктическом, сухопутном, морском), в той или иной степени поддерживающие инициативу ОПОП (заключившие двусторонние и многосторонние соглашения с Китаем по реализации ОПОП). При определении размера выборки также было учтено наличие статистических данных по состоянию элементов логистической инфраструктуры, в результате чего страны, данные которых имеются в статистических базах Всемирного банка составили выборку настоящего исследования.
Методология исследования основывается на оценке корреляции между общим состоянием трансграничной логистической инфраструктуры, оцениваемым по LPI, и ее элементами, в частности протяженностью автомобильных дорог, км (Х1), плотностью автомобильной сети, м/км2 (Х2), протяженностью железных дорог, км (Х3), плотностью железнодорожной сети, м/км2 (Х4), инвестиционным потенциалом инфраструктуры стран (Х5), таможенной эффективностью (Х6), логистической конкурентоспособностью (Х7), отслеживанием (Х8), своевременностью (Х9), индексом транспортной инфраструктуры (Х10). Среди вышеперечисленных переменных Х6 – Х9 входят в состав LPI. Х1 – Х4, а также Х10 характеризуют количественное и качественное состояние транспортной инфраструктуры, а поэтому оказывают влияние на логистическую инфраструктуру электронной коммерции на этапе совершения логистических процессов транспортировки товаров. Таможенная эффективность характеризует состояние таможенной инфраструктуры, которая входит в состав трансграничной логистической инфраструктуры электронной коммерции. Инвестиционный потенциал инфраструктуры определяет потенциал развития логистики электронной коммерции, поскольку чем он больше, тем более эффективны инвестиции в логистическую инфраструктуру, а значит более высокая успешность реализации инфраструктурных проектов ОПОП. Логистическая конкурентоспособность, своевременность и отслеживание характеризуют состояние качества логистических услуг и информатизации логистики, поэтому косвенно позволяют судить о состоянии трансграничной логистической инфраструктуры электронной коммерции.
Для исследования используются данные для анализа из национальных и международных статистических баз, в том числе Всемирного банка (протяженность и плотность автомобильной и транспортной инфраструктуры, таможенная эффективность, логистическая конкурентоспособность, отслеживание, своевременность), Международного валютного фонда (инвестиционный потенциал инфраструктуры стран, индекс транспортной инфраструктуры).
Состояние LPI в странах ОПОП варьируется в диапазоне от 1,95 (Афганистан) до 4,0 (Сингапур). Оптимальным представляется разбиение совокупности стран на четыре кластера — А, Б, В и Г, с высоким, средним, низким и практически отсутствующим уровнем развития логистической инфраструктуры. Методический подход к выделению кластеров основан на разбиении диапазона имеющихся значений LPI по странам ОПОП на четыре симметричные числовые отрезка — 3,49...4,0, 2,97...3,48, 2,46...2,96, 1,95...2,43, соответственно. В результате были сформированы следующие кластеры:
– кластер А (LPI = 3,49...4,0) — страны с высокоразвитой инфраструктурой (Сингапур, ОАЭ, Китай, Польша);
– кластер Б (LPI = 2,97...3,48) — страны со среднеразвитой инфраструктурой (Саудовская Аравия, Литва, Болгария, Хорватия, Румыния, Турция, Индонезия, Кипр, Индия, Оман, Греция, Малайзия, Вьетнам, Словения, Израиль, Эстония, Таиланд, Венгрия, Катар);
– кластер В (LPI = 2,46...2,96) — страны с низким уровнем развития инфраструктуры (Непал, Кыргызстан, Беларусь, Камбоджа, Бангладеш, Азербайджан, Шри-Ланка, Армения, Албания, Мальдивы, Иордания, Лаос, Ливан, Черногория, Латвия, Казахстан, Украина, Сербия, Кувейт, Филиппины);
– кластер Г (LPI = 1,95...2,43) — страны почти с отсутствующей инфраструктурой (Афганистан, Бутан, Йемен, Мьянма, Таджикистан, Монголия, Пакистан).
Корреляционная оценка связи состояния логистической инфраструктуры электронной коммерции и различных элементов, оказывающих потенциальное влияние на нее, проводилась на основе данных, предварительно обработанных посредством логарифмирования, что целесообразно в связи с наличием разноразмерных показателей. Расчет коэффициентов корреляции производился с помощью программного обеспечения SPSS (китайская версия PRO, https://www.spsspro.com) по формуле (1):
 (1)
где x, y — значения состояния элементов логистической инфраструктуры электронной коммерции;
Mx, My — средние значения исследуемых признаков;
σx σx — стандартные отклонения;
n — количество наблюдений.
Результаты корреляционного анализа приведены в табл. 1.
Таблица 1
Результаты корреляционного анализа элементов логистической инфраструктуры электронной коммерции в странах ОПОП| | LPI | Х1 | Х2 | Х3 | Х4 | Х5 | Х6 | Х7 | Х8 | Х9 | Х10 |
|---|
| LPI | 1
(0.000***) | 0.093
(0.907) | 0.973
(0.027**) | 0.686
(0.314) | 0.765
(0.235) | 0.996
(0.004***) | 1
(0.000***) | 0.997
(0.003***) | 0.992
(0.008***) | 0.998
(0.002***) | 1
(0.000***) |
|---|
| Х1 | 0.093
(0.907) | 1
(0.000***) | -0.135
(0.865) | -0.485
(0.515) | -0.23
(0.770) | 0.046
(0.954) | 0.069
(0.931) | 0.146
(0.854) | 0.003
(0.997) | 0.05
(0.950) | 0.081
(0.919) |
|---|
| Х2 | 0.973
(0.027**) | -0.135
(0.865) | 1
(0.000***) | 0.811
(0.189) | 0.836
(0.164) | 0.983
(0.017**) | 0.979
(0.021**) | 0.957
(0.043**) | 0.989
(0.011**) | 0.983
(0.017**) | 0.976
(0.024**) |
|---|
| Х3 | 0.686
(0.314) | -0.485
(0.515) | 0.811
(0.189) | 1
(0.000***) | 0.962
(0.038**) | 0.747
(0.253) | 0.707
(0.293) | 0.632
(0.368) | 0.772
(0.228) | 0.73
(0.270) | 0.691
(0.309) |
|---|
| Х4 | 0.765
(0.235) | -0.23
(0.770) | 0.836
(0.164) | 0.962
(0.038**) | 1
(0.000***) | 0.822
(0.178) | 0.783
(0.217) | 0.72
(0.280) | 0.837
(0.163) | 0.803
(0.197) | 0.767
(0.233) |
|---|
| Х5 | 0.996
(0.004***) | 0.046
(0.954) | 0.983
(0.017**) | 0.747
(0.253) | 0.822
(0.178) | 1
(0.000***) | 0.998
(0.002***) | 0.987
(0.013**) | 0.999
(0.001***) | 0.999
(0.001***) | 0.996
(0.004***) |
|---|
| Х6 | 1
(0.000***) | 0.069
(0.931) | 0.979
(0.021**) | 0.707
(0.293) | 0.783
(0.217) | 0.998
(0.002***) | 1
(0.000***) | 0.995
(0.005***) | 0.995
(0.005***) | 0.999
(0.001***) | 1
(0.000***) |
|---|
| Х7 | 0.997
(0.003***) | 0.146
(0.854) | 0.957
(0.043**) | 0.632
(0.368) | 0.72
(0.280) | 0.987
(0.013**) | 0.995
(0.005***) | 1
(0.000***) | 0.981
(0.019**) | 0.991
(0.009***) | 0.997
(0.003***) |
|---|
| Х8 | 0.992
(0.008***) | 0.003
(0.997) | 0.989
(0.011**) | 0.772
(0.228) | 0.837
(0.163) | 0.999
(0.001***) | 0.995
(0.005***) | 0.981
(0.019**) | 1
(0.000***) | 0.998
(0.002***) | 0.993
(0.007***) |
|---|
| Х9 | 0.998
(0.002***) | 0.05
(0.950) | 0.983
(0.017**) | 0.73
(0.270) | 0.803
(0.197) | 0.999
(0.001***) | 0.999
(0.001***) | 0.991
(0.009***) | 0.998
(0.002***) | 1
(0.000***) | 0.998
(0.002***) |
|---|
| Х10 | 1
(0.000***) | 0.081
(0.919) | 0.976
(0.024**) | 0.691
(0.309) | 0.767
(0.233) | 0.996
(0.004***) | 1
(0.000***) | 0.997
(0.003***) | 0.993
(0.007***) | 0.998
(0.002***) | 1
(0.000***) |
|---|
Примечание: ***, **, * — 1%, 5% и 10% уровень значимости. В соответствии со шкалой Чеддока, при значении коэффициента корреляции 0,9–0,99 отмечается весьма высокая, 0,7–0,9 — высокая, 0,5–0,7 — заметная, 0,3–0,5 — умеренная, 0,1–0,3 — слабая сила связи. Отрицательное значение коэффициента корреляции свидетельствует о наличии обратной связи, положительное — о прямой связи.
По результатам анализа корреляции между LPI кластеров и факторами, оказывающими влияние на развитие логистической инфраструктуры электронной коммерции, можно сделать следующие выводы.
Во-первых, между всеми факторами и значением LPI кластеров существует прямая связь, поскольку коэффициент корреляции положительный (выявлено на основе результатов расчета). Весьма высокая сила связи отмечена между LPI и следующими переменными — Х2 «плотность автомобильной сети» (0,973), Х5 «инвестиционный потенциал инфраструктуры стран» (0,996), Х6 «таможенная эффективность» (1,000), Х7 «логистическая конкурентоспособность» (0,997), Х8 «отслеживание» (0,992), Х9 «своевременность» (0,998), Х10 «индекс транспортной инфраструктуры» (1,000). Весьма слабая сила связи отмечена между LPI и Х1 «протяженность автомобильных дорог» (0,093). В целом, фактор Х1 находится в слабой связи с другими факторами, а также в умеренной обратной связи с фактором Х3 «протяженность железных дорог» (-0,485). Но все же автомобильные дороги играют важную роль в оценке состояния логистической инфраструктуры электронной коммерции в странах ОПОП, что проявляется в высокой силе связи показателя Х2 «плотность автомобильной сети» с другими критериями оценки.
Во-вторых, таможенная эффективность играет важную роль в оценке логистической инфраструктуры электронной коммерции стран ОПОП. В свою очередь, она находится в тесной связи с такими критериями, как плотность автомобильной сети, инвестиционный потенциал инфраструктуры стран, отслеживание, своевременность. Это позволяет сделать вывод, что для развития таможенного компонента логистической инфраструктуры электронной коммерции важно развивать как транспортную инфраструктуру, так и поддерживать активное внедрение информатизации в логистические процессы.
В результате проведенного исследования состояния логистической инфраструктуры в странах ОПОП было обнаружено, что условно можно выделить четыре кластера — кластер А (страны с высокоразвитой трансграничной логистической инфраструктурой электронной коммерции), кластер Б (средний уровень развития), кластер В (низкий уровень развития), а также кластер Г (практически отсутствующая инфраструктура). На основе анализа значений коэффициентов корреляции было определено, что наибольший вклад в развитие трансграничной логистической инфраструктуры электронной коммерции вносят плотность автомобильной сети, инвестиционный потенциал инфраструктуры стран, отслеживание, своевременность, таможенная эффективность.
Научная новизна проведенного исследования заключается в том, что в нем статистически доказано, что логистическая инфраструктура ОПОП определяется состоянием транспортной инфраструктуры, качеством логистических услуг и их информатизации, а также таможенной эффективностью. Впервые произведена кластеризация стран ОПОП по состоянию логистической инфраструктуры, результаты которой могут быть использованы в научных и практических целях при исследовании логистического вектора развития электронной коммерции между странами ОПОП.
В заключение отметим, что трансграничная логистическая инфраструктура играет важную роль в обеспечении устойчивого развития электронной коммерции. Результаты исследования подтвердили, что в настоящее время наблюдается существенный разрыв в состоянии транспортно-логистической инфраструктуры стран ОПОП. Абсолютно очевидно, что обеспечить стабильное развитие трансграничной электронной коммерции в регионе ОПОП на современном этапе крайне сложно. Если в странах с развитой логистической инфраструктурой электронной коммерции, таких как Сингапур, Китай и другие страны кластера А, трансграничная электронная коммерция, поддерживаемая необходимыми компонентами транспортно-логистической инфраструктуры, находится в стадии активного роста, то в странах с низким уровнем развития (Камбоджа, Индия, Катар и др.) и с практически отсутствующей инфраструктурой (Бутан, Йемен, Мьянма и др.) внутренняя электронная торговля в значительной степени отстает от уровня развития стран кластера А. Более того, эти страны менее вовлечены в трансграничную электронную торговлю, что во многом связано с их логистической инфраструктурой. В этих условиях вопрос о поиске новых направлений для улучшения трансграничной логистической инфраструктуры в проекте ОПОП становится еще более острым и требует более глубокого дальнейшего исследования. |
| |
|
|
