Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Методология статистического исследования рынка интернет-услуг 10
1.1. Рынок интернет-услуг как объект статистического исследования 10
1.2. Источники статистической информации об интернет-услугах 21
1.3. Методические вопросы формирования статистических показателей рынка интернет-услуг 28
Глава 2. Статистическое исследование динамики использования интернет-услуг 38
2.1. Динамика и структура рынка интернет-услуг 38
2.2. Профили потребителей интернет-услуг 51
2.3. Статистический анализ региональных затрат на информационные технологии 63
Глава 3. Статистический анализ факторов, детерминирующих использование Интернет услуг 72
3.1. Логистические модели использования Интернет услуг 72
3.2. Модели многомерного анализа для стратификации индивидов по потреблению Интернет услуг 78
3.3. Регрессионные модели детерминант развития региональных рынков Интернет 85
Заключение 94
Список литературы 97
- Источники статистической информации об интернет-услугах
- Методические вопросы формирования статистических показателей рынка интернет-услуг
- Профили потребителей интернет-услуг
- Модели многомерного анализа для стратификации индивидов по потреблению Интернет услуг
Источники статистической информации об интернет-услугах
По данным [124] в Европе доля пользователей, совершивших покупки и услуги через Интернет составила 59%. Лидерами являются Швеция (74%), Великобритания (73%), Германия (65%) и Франция (57%). В России покупки в сети совершали около 24% пользователей по данным 2012 года, однако доля таких пользователей, например, в 2005 году составляла лишь 12,5%. Среднегодовые темпы роста российского рынка составили в 2008-2012 годах около 29% по данным J son&Partners Consulting. Причем объем рынка в 2012 году оценивался в 1,9 трлн. руб. При этом наибольшими темпами росли продажи цифрового контента - 34% средний темп роста, туризма и гостиничного бизнеса - 29%, оплата счетов и штрафов - 25%. В интернет-магазинах наибольшим спросом пользуется электроника, одежда и обувь, медиа продукция.
Трендами сегмента рынка электронной коммерции являются онлайн-креди-тование, рост спроса на товары зарубежных магазинов, активное использование электронных платежных систем.
При этом на рынке существуют региональные диспропорции и некоторые из регионов демонстрируют эффект догоняющего в развитии электронной коммерции.
В сегмент связи и коммуникаций включают СМИ в сети, услуги электронной почты, социальных сетей, 1Р-телефонии.
Рассмотрим подробнее рынок ІР-телефонии и услуги социальных сетей. Согласно данным опроса J son&Partners Consulting [31] в 2012 году в городах с населением свыше миллиона человек имеют опыт звонков через Интернет 2/3 респондентов. При этом наиболее популярным приложением для интернет-звонков является Skype. Проникновение рынка оценивалось 2011 году в более 14% или 22 млн. пользователей. Объем рынка операторской ІР-телефонии в России составил 4-4,5 млрд. руб., причем основная доля приходится на корпоративных пользователей. Причем среди последних основными по доходам (45%) являются услуги международной и междугородней связи в IP сетях (IP-Centrex или виртуальная АТС). Более 90% рынка виртуальных автоматических телефонных станций (АТС) сосредоточено в Москве и Санкт-Петербурге. Согласно прогнозам J son&Partners Consulting среднегодовой темп роста рынка в период 2010-2016 годы составит 30%.
Социальные сети и мобильные социальные сети включают как собственно классические социальные сети («Одноклассники», «ВКонтакте» и т.п.), так и блоги, микроблогинг, геосоциальные сети, тематические сети. При этом, например, J son&Partners Consulting исключают из предмета социальных сетей системы знакомств, видео и фото хостинги, форумы. Объем рынка мобильных социальных сетей в 2012 году составил 1,24 млрд. долл., причем к концу 2016 прогнозируется уровень в 4,03 млрд. долл. 49% интернет-пользователей в Европе выходят в социальные сети ежедневно, причем 1/3 из них - россияне. Вовлеченность российской аудитории в социальные сети является самой высокой в мире. В зависимости от региона пользователи тратят на них от 30 до 41% всего времени, проведенного в сети. Facebook и Twitter - наиболее популярные социальные сети во многих европейских странах. В России лидерами в 2013 году являлись ВКонтакте (27,9 млн. человек) и Одноклассники (19 млн. человек) [94]. При этом основными источниками доходов социальных сетей являются: реклама, платные приложения и сервисы (игры, календари и т.п.), предоставление платных сервисов внутри сети (подарок другу, увеличение рейтинга и т.п.), предоставление премиум аккаунтов. Российская аудитория мобильных социальных сетей в 2012 году составила около 12,5 млн. чел. [31] при оценочном объеме 41,4 млн. долл. Специалисты J son&Partners Consulting отмечают, что особенности поведения пользователей в мобильных социальных сетях состоит в коротких сессиях - в среднем по 4-5 мин., чем в стационарных социальных сетях. Пик посещаемости приходится на обеденное время - с 13 до 14 часов, а также на вечер - с 19 до 21 часа. Референтными группами являются члены семьи, друзья и партнеры пользователей. В ежедневном и еженедельном посещении социальных сетей со смартфона лидируют женщины, несколько опережая мужчин. Ежемесячно аккаунты посещают одинаковое количество женщин и мужчин. Из тех, кто никогда не заходит на сайты социальных сетей со смартфона, больше мужчин [31].
Среди основных факторов роста рынка мобильных социальных сетей можно отметить увеличение числа продаж смартфонов, с учетом снижения цены, улучшение качества мобильного Интернета (скорость, покрытие, цена).
Наконец, рассмотрим сегмент рынка интернет-услуг - интернет-контент и онлайн игры. Под интернет-контентом (цифровым контентом) понимаются информационно-развлекательные материалы, распространяемые по каналам связи, для использования на цифровых устройствах. В основном контент представлен играми, аудио, видео и текстами. В России рынок контента монополизирован онлайн-иг-рами. При этом эксперты J son&Partners Consulting выделяют три направления развития рынка контента: - мобильная музыка. В 2012 году прирост составил 173% по сравнению с 2011 годом. - видео онлайн. На рынке преобладает условно бесплатная модель монетизации контента видео для привлечения пользователей. - электронные книги. Перспективный сегмент рынка, в том числе по причине распространения мобильных устройств.
Рынок онлайн-игр в свою очередь образуют крупные сегменты: ММО-игры (массовая многопользовательская онлайн-игра), игры в социальных сетях, казуальные игры (игра от случая к случаю). Объем рынка составил в 2012 году 24,5 млрд. долл. В России потребители предпочитают игры условно бесплатные, когда сама игра бесплатна, а денежные средства необходимы для покупки дополнительных опций в игре. Лидером по численности игроков в России является сегмент социальных игр, который показал прирост 40% в 2012 году. По итогам 2012 г. в России объем рынка онлайн-игр составил 950 млн. долл. [31]. Средний пользователь персонального компьютера тратит на игры 18,5 часа в неделю, причем с мобильных устройств - 4,6 часа в неделю.
Методические вопросы формирования статистических показателей рынка интернет-услуг
Определим основные программные вопросы организации статистического наблюдения о потребителях интернет-услуг.
Цель и задачи обследования. Целью обследования является получение информации о социально-экономических характеристиках индивидов, членов домашних хозяйств, являющихся потребителями интернет-услуг, а также о видах и способах потребления этих услуг. Перечень задач, реализуемых при обработке статистической информации: ввод, контроль, корректировка и хранение первичного массива данных выборочного обследования по форме А; формирование информационного фонда, включающего данные формы А и расчетные показатели; формирование регламентных таблиц с абсолютными и относительными данными выборочного обследования. Основная задача обследования - получение информации о потребительских предпочтениях пользователей интернет-слуг.
Определение исследуемой совокупности. Обследование организуется как выборочное. Единица наблюдения - отдельный взрослый индивид. Причем статистической единицей - респондентом является член конкретного домашнего хозяйства. В каждом домохозяйстве опрашиваются все индивиды старше 16 лет. Единицей отбора является домашнее хозяйство. Основой для организации выборки домашних хозяйств является актуализированный информационный массив Всероссийской переписи населения 2002. В основу построения территориальной выборки домашних хозяйств - многоступенчатый стратифицированный вероятностный отбор План размещения выборки для проведения обследования соответствует описанной выше схеме (в разделе 1.2) формирования массива РМЭЗ НИУ ВШЭ.
Организация процедуры сбора данных. По способу наблюдения обследование организуется как экспедиционный опрос в виде формализованного персонального интервью по месту жительства респондентов. Реализация программы обследования осуществляется посредством заполнения формы обследования.
Учетный период обследования для конкретного домашнего хозяйства охватывает период в год. По окончании года с целью сбора данных все домашние хозяйства, подлежащие обследованию, посещаются, и выполняется проведение опроса по программе опросного листа (форма).
Распространение итогов выборочного наблюдения на исследуемую совокупность. Итоги обследования домашних хозяйств подвергаются процедуре статистического взвешивания для получения данных, которые могут быть распространены на изучаемую генеральную совокупность. Каждому обследованному индивиду кодируется статистический вес на основе гипотезы соответствия группы, объединен зо ной по какому-либо признаку, обследованных индивидов, группе индивидов в генеральной совокупности с тем же признаком. Веса рассчитываются ежегодно и приводят показатели выборки к параметрам генеральной совокупности по полу, возрасту и типу поселения. Статистические веса формируются в два этапа: на первом этапе данные выборочного обследования приводятся к генеральной совокупности, исходя из общих принципов отбора путем расчета «базовых» весов; на втором этапе выполняется корректировка «базовых» весов выборки на смещение, которое вызвано невозможностью получения по разным причинам информации по полному кругу индивидов, включенных в выборку. Подробный алгоритм расчета весов приведен в [47. Вып. 3].
Формируемые статистические показатели.
Порядок формирования группировочных признаков на основе обследования и разрезы разработки. Результаты обследования могут быть разработаны по России в целом и по регионам, которые были включены в план обследования, в следующих разрезах: - по географическому признаку, который определяется на основании адресной части формы обследования: пользователи в городской местности; пользователи в сельской местности. - по форме количественных показателей, которые формируются: абсолютные данные в виде сводных итогов обследования; относительные данные рассчитываются делением абсолютных данных на число пользователей. - группировки по социально-экономическим признакам: возраст, пол, семейное положение, образование, занятость на рынке труда, профессиональная принадлежность, уровень заработной платы.
Профили потребителей интернет-услуг
Количество пользователей, общающихся друг с другом посредством сети, возросло более чем в 2 раза. Увеличилось также количество индивидов, получающих новостную информацию в сети. В целом структурный сдвиг заметен в сторону использования Интернет для общения и развлечения (рисунок 2.12). Социальные сети (соцсети) завоевали 80% дневной аудитории. В зависимости от региона пользователи тратят на социальные сети от 30 до 41% всего времени, проведенного в Интернет. При этом больше времени в социальных сетях проводят жители городов с численностью населения менее 100 тыс. человек - 41%. Согласно международным исследованиям Россия заняла первое место по показателю продолжительности времени, проведенному в соцсетях [63, 84].
По данным TNS Web Index за март 2013, в топ-5 самых популярных ресурсов Интернет в России по показателю среднесуточной аудитории вошли Яндекс (35 проектов, аудитория 30,7 млн. чел.), Mail.ru (31 проект, аудитории 28 млн. чел.), Vk.com (аудитория 27,9 млн. чел.), Odnoklassniki.ru (19 млн. чел) и Google (ru+com, 13,6 млн. чел.) [6]. Но лидерство по затрачиваемому времени держат Vkontakte.ru (43 минуты в сутки), Odnoklassniki.ru (26 минут), Mail.ru (16 мин.). Для сравнения, те же сервисы Яндекса, имея суточную аудиторию в 16,6 млн. пользователей, получают в среднем 9 минут присутствия.
Таким образом, на основе анализа состава аудитории Интернет, ее можно разделить на 6 типов в зависимости от их сетевой активности. Самая многочисленная аудитория - познающие (35% аудитории), потребители контента на втором месте (21%), дальше идут «периферийные» (используют Интернет как вспомогательное средство ситуационно) - 17%, общительные - 13%, продвинутые - 8% и деловые (6%) пользователи. Взрослые женщины (25 и старше) познают мир через Интернет активнее, чем другие. Взрослые мужчины чаще обращаются к деловым практикам. Остальные типы поведения в сети более свойственны молодежи (молодым мужчинам в большей степени, чем женщинам). Любопытно, что среди «периферийных» и общительных пользователей находится больше девушек, тогда как молодые мужчины активнее потребляют контент. Среди продвинутых пользователей последних еще больше.
Анализ аудитории Рунета по способу доступа к сетям Интернет показывает, что самые активные пользователи мобильных устройств - россияне 12-20 лет. Причем, чем старше респондент, тем меньше он пользуется заложенными в аппарат техническими и коммуникационными «наворотами» - граждане старше 35 лет, например, редко используют более 2-3 функций своих телефонов. Молодые люди активно используют мобильные устройства не только для перечисленных целей: охотно играют в игры, загружают контент, просматривают видео, общаются в мес-сенджерах и т.п. Пользователи мобильного Интернет выбирают социальные сети и поиск. Распространение мобильного Интернет в небольшие населенные пункты является драйвером увеличения охвата сети в России в последние годы. Аудитория мобильного Интернет заметно моложе общей аудитории всего Рунета, она больше настроена на общение и развлечения, нежели серьезное использование сети. По данным Фонда «Общественное мнение», имели место следующие ключевые показатели использования мобильным Интернет [21]:
Чем старше пользователи, тем меньше они выходят в сеть с мобильных устройств и тем реже они это делают. Если среди общей интернет-аудитории «запас» пользователей, выходящих в сеть реже, чем раз в месяц, сравнительно невелик, то у аудитории мобильного Интернет эта величина вполне ощутима и составляет вполне реальный «буфер» для дальнейшего роста. В целом, можно сказать без сомнения, что аудитория мобильного Интернет более молодая и активная. Одним из ключевых особенностей российской интернет-аудитории является ее рост за счет старшего поколения. Аудитория старше 50 лет не только увеличивается количественно, но и открывает для себя новые виды сетевой активности. По оценкам Online Monitor данная аудитория показывает ключевые показателя их поведенческих особенностей: 23% пользователей старше 50 лет выкачивают ежемесячно менее 1Гб трафика, 38% - не и вполовину больше - новостями культуры [130].
В итоге, типичный российский интернет-пользователь по нашим данным -женщина в возрасте до 35 лет, занятая на рынке труда и состоящая в браке, с высшим образованием, живет в городе с населением свыше 100 тысяч человек и использует Интернет дома и на работе. В основном она использует его для поиска информации, общения с людьми (особенно через социальные сети) и развлечения. Покупки через сеть Интернет она совершает не так часто, но данная тенденция быстро меняется.
Модели многомерного анализа для стратификации индивидов по потреблению Интернет услуг
По количеству пользователей сети Россия находится среди стран лидеров, тем не менее, доступность услуг Интернет неравномерна на территории страны. В данном разделе выполнена оценка факторов, влияющих на факт осуществления доступа в Интернет по региональным данным.
Информационную базу составили данные Росстата по регионам России за период с 2007 по 2011 годы [68, 69]. База данных образует сбалансированную панель. Эта база данных является уникальной по своей значимости, так как содержит статистическую информацию, отражающую явления и процессы, произошедшие в экономической и социальной жизни Российской Федерации. Здесь дается полное представление об изменениях в стране за данный период по 8 федеральным округам, республикам, областям, краям, городам федерального значения, автономной области, автономным округам России, т.е. по 83 субъектам Российской Федерации.
Обоснование выбора объясняющих переменных с одной стороны заключается в наличии информации по переменным в базе данных по регионам РФ, с другой - возможным влиянием, которое факторы оказывают на зависимую переменную - доступность Интернет услуг (доля домохозяйств региона, имеющих доступ в Интернет, %).
Описательные статистики переменных представлены в таблице 3.4 по годам периода. Доля домохозяйств с доступом в Интернет увеличивалась с 2007 по 2011 годы, также увеличивался и размах переменной. Отметим значительный размах вариации значений показателя затрат на оплату Интернет доступа. Вместе с этим эти затраты выросли втрое в 2011 году по сравнению с 2007 годом. Коэффициент вариации среднедушевых денежных доходов населения уменьшился в течение исследуемого периода с 55,5% до 43,4%. При этом вариация доходов росла (по стандартному отклонению и размаху). За 2007-2011 годы средняя численность студентов на 10000 населения уменьшилась, так же как и коэффициент вариации этого показателя (с 36% до 34,3%). Удельный вес городского населения оставался в среднем практически постоянным. Число женщин на 1000 мужчин уменьшилось в среднем на 2 чел. при уменьшении размаха колебаний. Таблица 3.4 - Описательные статистики переменных выборки (2007-2011 годы, Росстат)
Для выявления факторов, влияющих на зависимую переменную - удельный вес домохозяйств региона, имевших доступ в Интернет (в %), специфицируем регрессионную модель вида: где у it - зависимая переменная, \it - вектор объясняющих переменных, р - вектор неизвестных параметров, vit - случайная величина ошибки, i=\,...,n индекс по регионам, п - количество регионов, /=1,... индекс по времени, Т- количество периодов времени.
В (3.2) используется модель составной ошибки vit = at + uit, где at - индивидуальные эффекты регионов. Если (Xj детерминированы, то имеет место модель с фиксированными эффектами, если являются случайными - модель со случайными ошибками.
Отличие модели с фиксированными эффектами от сквозной регрессии, оцениваемой с помощью обыкновенного метода наименьших квадратов (МНК), и не учитывающей панельную структуру данных, в том, что at в модели принимает различные значения для каждого региона выборки. Смысл at в том, чтобы отразить влияние ненаблюдаемых или пропущенных переменных, характеризующих не изменяющиеся со временем индивидуальные особенности исследуемых регионов. Альтернативные названия этой модели [51]: МНК - дамми модель (LSDV - least squares dummy variables); модель ковариационного анализа (CV - covariance analysis). Эта модель является достаточно гибкой, так как позволяет принимать во внимание индивидуальную гетерогенность объектов выборки. За эту гибкость, однако, часто приходится расплачиваться потерей значимости оценок (из-за увеличения их стандартных ошибок), так как необходимо оценивать п дополнительных параметров щ.
Воспользуемся пакетом прикладных программ Stata. В таблице 3.5 представлены результаты оценивания регрессии с фиксированными эффектами. В целом регрессия оказалась значима: F(9, 315)=212,28 и R2 внутри=0,8585. Тем не менее, все включенные факторы в регрессию, кроме фиктивных переменных оказались не незначимыми. F тест на равенство нулю фиксированных эффектов показал их значимость (значение F(80, 315) = 5,00) на 1% уровне.
Заметно, что переменная удельный вес городского населения региона негативно повлияла на результирующую переменную, что не соответствует реальности.
Оценим модель (3.2), в которой щ предполагаются случайными, то есть модель имеет вид Данная модель является компромиссом между сквозной регрессией и моделью с фиксированными индивидуальными эффектами, поскольку она менее ограничена, чем первая модель и позволяет получать более статистически значимые оценки, чем вторая [66]. Такой компромисс бывает вызван следующими причинами [67]: - оценки модели с фиксированными эффектами для статистических моделей в отсутствии эндогенности состоятельны, но достаточно часто не очень эффективны. Иными словами, может получиться так, что коэффициенты при наиболее интересующих нас переменных окажутся незначимы; - также модель с фиксированными эффектами в силу того, что элиминируются из модели инвариантные по времени регрессоры, не позволяет оценивать коэффициенты при них.
Регрессионная модель сквозная никак не учитывает индивидуальную гетерогенность, и часто дает несостоятельные оценки, хотя и лишена указанных недостатков. В модели со случайными ошибками индивидуальная гетерогенность учитывается не в самом уравнении, а в матрице ковариаций, которая имеет блочно-диаго-нальный вид, так как внутри каждой группы случайные эффекты коррелируют между собой [66].
Результаты оценивания параметров регрессионной модели (3.2) со случайными эффектами в ошибке для доли домашних хозяйств, имеющих доступ в Интернет, представлены в таблице 3.6. Тест Хаусмана для тестирования спецификаций со случайными или фиксированными эффектами показал (%2(8) = 6,53, Pr = 0,588), что более адекватна модель со случайными эффектами в ошибке.
О значимости модели в таблице 3.6 свидетельствует значение статистики Вальда и высокие оценки коэффициентов детерминации.
Интерпретация параметров модели дается в терминах, на сколько, в среднем, увеличится (или уменьшится) значение зависимой переменной при изменении независимого фактора на единицу измерения. Все включенные нами в модель переменные, кроме одной (соотношение женщин и мужчин), оказывают положительное влияние на совокупную долю домашних хозяйств, имеющих доступ к сети Интернет. При этом не влияет на доступность Интернет уровень образования населения региона.
