THE STUDY OF DIFFERENTIATION OF FOREIGN TRADE PRICES BY USING OF DISPERSION ANALYSIS

Cover Page

Abstract


This article considers the methodological approach for the study of foreign prices of goods by using of dispersion analysis. Currently, one of the problems associated with the avoidance of organizations from the payment of customs duties, is an understatement of the value of goods crossing the customs border of the Eurasian Economic Union (EAEU). For this reason, control by the customs authorities of foreign trade prices for goods is one way of ensuring economic security of the Russian Federation, which is the leader of the EAEU. Because in the process of customs clearance of consignments, customs authorities of the Russian Federation have considerable difficulties with the control of the reliability of the declared value of the goods, there is a need to apply mathematical and statistical methods for the analysis of pricing information. Based on the above, we propose to use multivariate dispersion analysis for research purposes of foreign trade prices for goods.


Введение На современном этапе развития экономики Российской Федерации важнейшую роль играют таможенные платежи, доля которых в структуре доходов консолидированного бюджета РФ составляет 19% (рис. 1). В соответствии со ст. 70 Таможенного кодекса Таможенного союза к таможенным платежам относятся 1 : 1) ввозная таможенная пошлина; 2) вывозная таможенная пошлина; 3) налог на добавленную стоимость, взимаемый при ввозе товаров на таможенную территорию ЕАЭС; 4) акциз (акцизы), взимаемый (взимаемые) при ввозе товаров на таможенную территорию ЕАЭС; 5) таможенные сборы. При этом в большинстве случаев таможенные платежи взимаются по адвалорным ставкам, когда базой для исчисления их сумм служит таможенная стоимость товаров. В свою очередь таможенная стоимость определяется по цене сделки с товарами, которые перемещаются через таможенную границу ЕАЭС. По этой причине таможенные органы уделяют пристальное внимание стоимостным показателям внешнеторговых сделок, а именно ценовой информации о товарах (Худжатов, 2016). Рис. 1. Структура доходов консолидированного бюджета РФ в 2015 г. (Figure 1. Structure of revenues of the consolidated budget of the Russian Federation in 2015) Источник: информационный портал Министерства финансов РФ [Электронный ресурс]. URL: http:// http://minfin.ru/ (дата обращения: 14.01.2017). Поскольку товары, перемещаемые через таможенную границу ЕАЭС, подлежат обязательному таможенному декларированию, ценовую информацию можно исследовать по базам данных деклараций на товары (ДТ) (Худжатов, 2016). Учитывая тот факт, что база данных электронных копий ДТ за ряд лет представляет собой совокупность сотен тысяч ДТ, применение математических методов обработки есть основополагающее условие продуктивной работы. Для более детального анализа при контроле таможенной стоимости после выпуска товаров целесообразно применять дисперсионный анализ. Описание дисперсионного анализа На практике дисперсионный анализ применяют, чтобы установить, оказывает ли существенное влияние некоторый качественный фактор F на изучаемую величину X. Конкретная реализация фактора, например, применяемая ставка таможенной пошлины, называется уровнем фактора. В дисперсионном анализе изучается влияние факторов, имеющих ограниченное число уровней (Глаголева Н.Н., 2014). Основная идея дисперсионного анализа состоит в сравнении «факторной дисперсии», порождаемой воздействием фактора, и «остаточной дисперсии», обусловленной случайными причинами. Если различие между этими дисперсиями значимо, то фактор оказывает существенное влияние на X; в этом случае средние наблюдаемых значений на каждом уровне (групповые средние) различаются также значимо (Терехов В.А., 2013). Простейшим случаем дисперсионного анализа является однофакторный анализ, когда на X воздействует только один фактор. В более сложных случаях исследуют воздействие нескольких факторов на нескольких постоянных или случайных уровнях и выясняют влияние отдельных уровней и их комбинаций (многофакторный анализ). В анализе дифференциации внешнеторговых цен ключевую роль играют группировки. Система показателей и признаков таможенной статистики внешней торговли позволяет осуществлять группировки по направлениям товарных потоков, периоду поставки партии товара, товарам, странам-контрагентам, участникам ВЭД, регионам, таможенным процедурам. Построение группировок следует осуществлять по тем признакам, которые могут рассматриваться в качестве факторов, предположительно влияющих на уровень цен товара (Беляева Е.Н., 2011). Группировки могут осуществляться как по каждому признаку отдельно (простые группировки), так и в различных их сочетаниях (комбинированные или сложные группировки). Простые группировки позволяют получить однозначные и легко интерпретируемые результаты о причинах дифференциации цен. Использование сложных группировок имеет то преимущество, что позволяет оценивать влияние факторов с учетом причинных связей между ними, например, существует зависимость между страной - импортером товара и качественными характеристиками этого товара, которые могут находить отражение в коде Товарной номенклатурой внешнеэкономической деятельности Евразийского экономического союза (ТН ВЭД ЕАЭС) (а могут и не находить), а в конечном счете влияют на цену товара. В простых группировках такая причинная связь не проявляет себя и «растворяется» во влиянии каждого отдельного факторного признака. В качестве факторных признаков при построении простых группировок рассматривают: - код товара (внутри товарной группы); - страны-экспортеры; - период поставки (квартал); - регионы и таможенные органы (РТУ, таможни, посты); - таможенные процедуры. В дальнейшем, при проведении более подробного анализа, сложные группировки следует строить только по тем факторным признакам, влияние которых было признано существенным на основе простых группировок. Проведение дисперсионного анализа внешнеторговых цен Рассматривая последовательность проведения дисперсионного анализа для ряда наблюдений за ценами на товар, например, импорт свежих овощей на территорию РФ, видим, что в 2016 г. было ввезено более 1,5 млн тонн свежих овощей стоимостью более 1,1 млрд долл. США 1 , т.е. совокупность достаточно представительная и позволяет делать выводы как об общих закономерностях формирования цены, так и при условии разделения исходной совокупности на группы по различным атрибутивным признакам. В таблице 1 отражено распределение внешнеторговых цен на свежие овощи в 2016 г. Таблица 1 Распределение цен на импортные овощи в 2016 г. (Distribution of prices for imported vegetables in 2016) Цена, долл./кг Частота (вес нетто в кг) Частость, % 0-1 1 107 886 633 72,11 1-2 413 590 907 26,92 2-3 13 236 871 0,86 3-4 378 103 0,02 4-5 310 829 0,02 5-6 513 444 0,03 Более 6 518 300 0,03 Всего 1 536 435 087 100 Предварительное предположение о степени однородности исходной совокупности можно сделать на основе визуального рассмотрения частотного ряда распределения и графиков (рис. 2). Рис. 2. Гистограмма распределения цен на импортные овощи в 2016 г. (Figure 2. The histogram of the distribution of prices for imported vegetables in 2016) Источник: Информационный портал ФТС России для участников ВЭД [Электронный ресурс]. URL: http://ved.customs.ru/ (дата обращения: 14.01.2017). Исходная совокупность представляется достаточно однородной, с четко выраженной вершиной. Наиболее типичная импортная цена товаров составляет от 0 до 1 долл. США, по такой цене было оформлено 72% партий. Вершина гистограммы сдвинута к нижней границе, и 99% товарных партий имели цену, не превышающую 2 долл. США/кг. Более точная проверка однородности заключается в определении степени различий законов распределения и основных числовых характеристик для совокупности в целом и в разрезе группировок по атрибутивным признакам, в частности на основе сравнения средних групповых с общей средней. Такая проверка осуществляется с использованием элементов дисперсионного анализа и статистических критериев и предполагает вычисление и сравнение различных видов дисперсий. Определим, как различные факторы влияют на вариацию цен. Порядок проведения анализа следующий. Вычисляется общая средняя х ср и общая дисперсия D по всей совокупности. Строятся группировки по перечисленным атрибутивным признакам, вычисляются групповые средние х jср в разрезе каждой группировки и межгрупповая дисперсия D межгр [1]: где m j - масса нетто, кг. Межгрупповая дисперсия описывает разброс групповых средних относительно общего среднего и характеризует влияние группировочного признака на вариацию цены. Отношение межгрупповой дисперсии к общей дисперсии определяет долю вариации цены за счет влияния данного группировочного признака. Это отношение называется коэффициентом детерминации. Корень квадратный из коэффициента детерминации называется корреляционным отношением и имеет тот же смысл, что и коэффициент корреляции при анализе взаимосвязи между количественными показателями. Как коэффициент детерминации, так и корреляционное отношение принимают значения из интервала (0; 1). Чем ближе значение корреляционного отношения к 1, тем сильнее влияет соответствующий атрибутивный признак на уровень цены; влияние признается сильным, если корреляционное отношение > 0,8. Исследуем вариацию цены овощей с использованием изложенного метода анализа. Общая средняя х ср по всей совокупности составила 0,79 долл. США/кг, а общая дисперсия D = 0,24. В качестве факторов, предположительно влияющих на вариацию внешнеторговых цен, примем принадлежность к товарным позициям и страну-экспортера, из которой осуществлялся импорт свежих овощей в Россию. Рассмотрим сначала влияние на уровень цены принадлежность товаров к той или иной стране. Для этого сгруппируем исходные данные согласно этому признаку и рассчитаем групповые средние и межгрупповую дисперсию: D межгр = 0,08 (табл. 2). Таблица 2 Группировка цен на овощи по странам-экспортерам в 2016 г. (The grouping of prices for vegetables by exporting countries in 2016) j Страна X j Масса нетто, кг, m j Групповые средние X jср X jср - X ср (X jср - X ср ) 2 m j 1 Китай 330512205,70 0,94 0,15 7347286,5128 2 Марокко 95228607,19 1,32 0,53 26491038,3222 3 Израиль 157020537,15 0,79 -0,01 4144,6736 4 Беларусь 258850451,96 0,47 -0,32 26159076,1986 5 Азербайджан 140831070,22 0,77 -0,02 70942,7345 6 Египет 227821339,91 0,39 -0,40 36725862,0553 7 Иран 72164615,09 0,97 0,18 2420393,0010 8 Турция 36333899,52 0,79 0,00 462,6559 9Узбекистан 28304521,59 0,77 -0,03 18739,5147 10 Индия 28364224,64 0,69 -0,10 303094,6981 11 Армения 30584479,25 0,60 -0,19 1133683,3098 12 Нидерланды 20474564,65 0,85 0,05 59629,5144 13 Сербия 17324335,37 0,91 0,12 258509,3213 14 Казахстан 25689328,54 0,29 -0,50 6350494,0407 15 Македония 9110711,50 0,82 0,03 8020,3769 16 Аргентина 6392152,23 0,84 0,05 14020,9098 17 Киргизия 9332619,10 0,57 -0,22 442571,8069 18 Эфиопия 6458806,00 0,81 0,02 2830,6844 19 Сенегал 2803753,38 1,78 0,99 2731701,9195 20 Грузия 4815037,43 1,00 0,21 208721,4615 21 Германия 4858688,53 0,93 0,14 93663,4226 22 Тунис 2491320,92 1,43 0,64 1009764,7089 23 Пакистан 6240308,00 0,46 -0,33 672729,3416 24 Сирия 2065031,01 1,09 0,30 187245,3220 25 Таиланд 390735,54 5,58 4,78 8940165,8084 26 Иордания 1677678,00 1,21 0,42 295085,3182 27 Молдова 2676010,10 0,72 -0,07 12142,8939 28 Абхазия 1944267,22 0,94 0,14 40766,6965 29 Финляндия 1406875,00 0,99 0,20 57370,8731 30 Венгрия 877393,28 1,54 0,75 492299,4831 31 Босния 618750,00 1,23 0,44 119281,8852 32 Франция 205652,51 3,30 2,51 1297043,8937 33 Чили 131479,61 4,26 3,47 1580002,0832 34 Перу 323635,63 1,03 0,24 17981,3941 35 Сан-Марино 205220,10 1,50 0,71 102582,6573 36 Мьянма 260939,00 1,10 0,31 24640,4548 37 Вьетнам 144964,13 1,80 1,01 147684,0865 38 Бельгия 158359,20 1,60 0,81 103605,1023 39 Индонезия 172025,00 0,84 0,05 385,7928 40 Канада 130500,00 0,97 0,18 4172,5684 41 Австрия 134880,00 0,93 0,14 2733,0015 42 Палестина 20694,00 6,00 5,21 561510,0875 43 Япония 50194,15 2,22 1,43 102534,2196 44 Польша 65500,00 1,57 0,78 40109,6552 45 Кения 56711,80 1,74 0,95 51484,9817 46 Туркмения 96400,00 1,00 0,20 3998,6599 47 Эквадор 34205,00 2,04 1,25 53674,5603 48 Бразилия 25000,00 2,77 1,98 97602,5724 49 Малайзия 61205,00 1,05 0,25 3961,5518 50 Эстония 7056,00 8,10 7,31 376539,6574 51 ЮАР 33137,94 1,72 0,93 28420,8577 52 Таджикистан 158924,00 0,32 -0,47 35261,4760 53 Гватемала 42999,00 1,16 0,37 5753,0908 54 США 26282,36 1,87 1,07 30334,4335 55 Новая Зеландия 27140,00 1,38 0,59 9553,7082 56 Швейцария 35640,00 1,05 0,26 2378,5662 57 Мексика 20400,00 1,72 0,93 17571,5707 58 Гондурас 61076,00 0,52 -0,27 4537,4555 59 Нигерия 9208,78 2,63 1,84 31174,7661 60 Респ. Корея 6005,50 4,01 3,22 62353,5302 61 Чехия 14630,35 1,44 0,65 6147,4064 62 Италия 9109,20 1,77 0,98 8788,7393 63 Словакия 992,59 14,84 14,05 195800,8175 64 Бангладеш 19972,50 0,69 -0,10 206,4169 65 Зимбабве 9182,00 1,07 0,28 695,0721 66 Коста-Рика 6912,00 1,26 0,47 1516,0833 67 Колумбия 1556,20 3,30 2,51 9801,4751 68 Ливан 1750,00 1,66 0,87 1332,5771 69 Руанда 774,00 1,05 0,26 51,6557 70 Великобритания 322,00 1,43 0,64 131,2072 71 Танзания 34,00 2,94 2,14 156,3641 72 Тайвань 100,00 0,95 0,16 2,4317 Средние значения 0,79 0,08 Межгрупповая дисперсия составляет 0,08, коэффициент детерминации 0,34, а корреляционное отношение 0,58, т.е. вариация цены на 58% обусловлена вариацией по странам-экспортерам. В результате можно сделать вывод, что групповые средние цены по странам-экспортерам отличаются существенно, но не сильно, зависимость цены овощей от определенной страны заметна, но не слишком велика. Рассмотрим теперь аналогичную группировку по товарным позициям. В соответствии с единой ТН ВЭД ЕАЭС к свежим овощам относятся товары второго раздела «Продукция растительного происхождения» из товарной группы «07» ТН ВЭД ЕАЭС, включающая 14 товарных позиций (табл. 3). 1 Решение Совета Евразийской экономической комиссии от 16.07.2012 г. № 54 «Об утверждении единой Товарной номенклатуры внешнеэкономической деятельности Таможенного союза и Единого таможенного тарифа Таможенного союза» [Электронный ресурс]. URL: www.tsouz.ru (дата обращения: 14.01.2017). Окончание табл. 2 44 Польша 65500,00 1,57 0,78 40109,6552 45 Кения 56711,80 1,74 0,95 51484,9817 46 Туркмения 96400,00 1,00 0,20 3998,6599 47 Эквадор 34205,00 2,04 1,25 53674,5603 48 Бразилия 25000,00 2,77 1,98 97602,5724 49 Малайзия 61205,00 1,05 0,25 3961,5518 50 Эстония 7056,00 8,10 7,31 376539,6574 51 ЮАР 33137,94 1,72 0,93 28420,8577 52 Таджикистан 158924,00 0,32 -0,47 35261,4760 53 Гватемала 42999,00 1,16 0,37 5753,0908 54 США 26282,36 1,87 1,07 30334,4335 55 Новая Зеландия 27140,00 1,38 0,59 9553,7082 56 Швейцария 35640,00 1,05 0,26 2378,5662 57 Мексика 20400,00 1,72 0,93 17571,5707 58 Гондурас 61076,00 0,52 -0,27 4537,4555 59 Нигерия 9208,78 2,63 1,84 31174,7661 60 Респ. Корея 6005,50 4,01 3,22 62353,5302 61 Чехия 14630,35 1,44 0,65 6147,4064 62 Италия 9109,20 1,77 0,98 8788,7393 63 Словакия 992,59 14,84 14,05 195800,8175 64 Бангладеш 19972,50 0,69 -0,10 206,4169 65 Зимбабве 9182,00 1,07 0,28 695,0721 66 Коста-Рика 6912,00 1,26 0,47 1516,0833 67 Колумбия 1556,20 3,30 2,51 9801,4751 68 Ливан 1750,00 1,66 0,87 1332,5771 69 Руанда 774,00 1,05 0,26 51,6557 70 Великобритания 322,00 1,43 0,64 131,2072 71 Танзания 34,00 2,94 2,14 156,3641 72 Тайвань 100,00 0,95 0,16 2,4317 Средние значения 0,79 0,08 Межгрупповая дисперсия составляет 0,08, коэффициент детерминации 0,34, а корреляционное отношение 0,58, т.е. вариация цены на 58% обусловлена вариацией по странам-экспортерам. В результате можно сделать вывод, что групповые средние цены по странам-экспортерам отличаются существенно, но не сильно, зависимость цены овощей от определенной страны заметна, но не слишком велика. Рассмотрим теперь аналогичную группировку по товарным позициям. В соответствии с единой ТН ВЭД ЕАЭС к свежим овощам относятся товары второго раздела «Продукция растительного происхождения» из товарной группы «07» ТН ВЭД ЕАЭС, включающая 14 товарных позиций (табл. 3) 1 . 1 Решение Совета Евразийской экономической комиссии от 16.07.2012 г. № 54 «Об утверждении единой Товарной номенклатуры внешнеэкономической деятельности Таможенного союза и Единого таможенного тарифа Таможенного союза» [Электронный ресурс]. URL: www.tsouz.ru (дата обращения: 14.01.2017). Межгрупповая дисперсия составляет 0,08, коэффициент детерминации 0,34, а корреляционное отношение 0,58, т.е. вариация цены на 58% обусловлена вариацией по странам-экспортерам. В результате можно сделать вывод, что групповые средние цены по странам-экспортерам отличаются существенно, но не сильно, зависимость цены овощей от определенной страны заметна, но не слишком велика. Рассмотрим теперь аналогичную группировку по товарным позициям. В соответствии с единой ТН ВЭД ЕАЭС к свежим овощам относятся товары второго раздела «Продукция растительного происхождения» из товарной группы «07» ТН ВЭД ЕАЭС, включающая 14 товарных позиций (табл. 3). В товарную группу «07» входят «овощи и некоторые съедобные корнеплоды и клубнеплоды»: картофель, томаты, лук, чеснок, капуста, салат, морковь, репа, свекла, огурцы, бобовые овощи и др. (Худжатов М.Б., 2016). Таблица 3 Группировка цен на овощи по товарным позициям в 2016 г. (The grouping of prices for vegetables by commodity items in 2016) j Товарная позиция X j Масса нетто, кг, m j Групповые средние X jср X jср - X ср (X jср - X ср ) 2 m j 1 0701 276294192,44 0,38 -0,41 46057938,7913 2 0702 381566691,39 1,04 0,25 23961562,8092 3 0703 179473143,57 0,68 -0,11 2351562,2884 4 0704 84937245,48 0,45 -0,35 10148168,8601 5 0705 21363405,14 0,69 -0,10 228679,0709 6 0706 167673774,41 0,46 -0,33 18304244,9769 7 0707 82532822,96 1,03 0,24 4620490,9339 8 0708 1893647,85 0,35 -0,44 368995,7436 9 0709 204370142,54 0,92 0,13 3633252,6341 10 0710 71001852,82 0,58 -0,21 3128882,3631 11 0711 18365202,50 0,44 -0,35 2270295,3321 12 0712 19113385,35 2,02 1,23 29035349,2702 13 0713 27643838,66 0,85 0,06 101569,4507 14 0714 205742,46 0,72 -0,07 1025,5102 Средние значения 0,79 0,09 Согласно данным (табл. 3) межгрупповая дисперсия составляет 0,09, отсюда коэффициент детерминации равен 0,38, а корреляционное отношение - 0,62. Согласно этому значению вариация цены на 62% обусловлена вариацией по товарным позициям, т.е. зависимость цены от товарной позиции несколько выше, чем от страны-экспортера. В случае необходимости далее проводят исследование взаимосвязи определенных товарных позиций со странами-экспортерами, так как наличие такой взаимосвязи теоретически может влиять на показатели межгрупповых дисперсий и коэффициенты детерминации. Заключение Подводя итоги проведенного анализа, можно сделать следующие выводы: - в целом совокупность наблюдений за импортными ценами овощей представляется достаточно однородной; - исследование влияния факторных признаков на вариацию цен показало, что в наибольшей мере (хотя и не слишком сильно) вариация цен на овощи обусловлена товарной позицией, далее по степени влияния на цены следует фактор стран-контрагентов. - аналогичным образом рассматривается влияние на внешнеторговые цены других факторов (таможенный орган, периоды поставок, таможенные процедуры). Таким образом, с помощью дисперсионного анализа внешнеторговых цен таможенные органы РФ могут выявлять направления для дальнейшего исследования на предмет возможности недостоверного декларирования товаров путем занижения их стоимости и минимизации таможенных рисков в результате принятия управленческих решений.

M B Khudzhatov

Peoples’ Friendship University of Russia

Author for correspondence.
Email: mikailkhudzhatov@mail.ru
Miklukho-Maklaya str., 6, Moscow, Russia, 117198

Candidate of sciences (Economics), Associate Professor of the Department of Customs at Russian People’s Friendship University

  • Belyaeva E.N. Tamozhennaya statistica: ucheb.posobie / Е.N. Belyaeva, О.Е. Kudryavtsev. SPb.: Troitskiy most, 2011. (In Russ).
  • Glagoleva N.N. Tamozhennaya statistica: ucheb. posobie / N.N. Glagoleva, М.G. Piyankova. SPb.: Intermedia, 2014. (In Russ).
  • Informatsionnyi portal Ministerstva Finansov RF. URL: http:// http://minfin.ru/ (In Russ).
  • Informatsionnyi portal FTS Rossii dlya uchastnikov VED. URL: http://ved.customs.ru/ (In Russ).
  • Reshenie Soveta Evraziyskoy economicheskoy comissii ot 16.07.2012 № 54 «Ob utverzhdenii edinoy Tovarnoy nomenckatury vheshneeconomicheskoy deyatelnosti Tamozhennogo soyuza i Edinogo tamozhennogo tarifa Tamozhennogo soyuza». URL: www.tsouz.ru (In Russ).
  • Tamozhennyi codex Tamozhennogo soyuza // SZ RF. 2010. № 50, st. 6615. (In Russ).
  • Terekhov V.А. Tamozhennaya statistica v usloviyah functsionirovaniya Tamozhennogo soyuza: ucheb. posobie / V.А. Terekhov i dr. SPb.: Troitskiy most, 2013. (In Russ).
  • Khudzhatov M.B. Osobennosti tamozhennogo declarirovaniya tovarov: plodoovoshnaya produktsiya // Marketing i logistica. 2016. № 5(7). S. 67—74. (In Russ).
  • Khudzhatov M.B. Sovershenstvovanie tamozhennogo controlya pri vvoze predmetov odezhdy na tamozhennuyu territoriyu Tamozhennogo soyuza // Marketing i logistica. 2016. № 4(6). S. 87—94. (In Russ).
  • Khudzhatov M.B. Uskorenie tamozhannykh operatsiy pri vvoze skoroportyashikhsya tovarov na tamozhennuyu territoriyu Tamozhennogo soyuza // Marketing i logistica. 2016. № 3(5). S. 82—89. (In Russ).

Views

Abstract - 155

PDF (Russian) - 748


Copyright (c) 2017 Khudzhatov M.B.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.