194100 Санкт-Петербург,
ул. Кантемировская, д. 3, корп. 1, лит. А, каб. 422, телефон: 61437
г. Санкт-Петербург, Кантемировская ул., д. 3, корп. 1, лит. А, каб. 417
г. Санкт-Петербург, Кантемировская ул., д. 3, корп. 1, лит. А, каб. 422
Годунова Е. А., Княгинин В. Н., Харитонов М. А. и др.
2023.
Журавлева Т. Л., Морозов А. П., Левашов Д. Е. и др.
Известия Дальневосточного федерального университета. Экономика и управление. 2025. Т. 115. С. 51-87.
Sorokin K., Andrey Z., Levin A. et al.
In bk.: Data Analytics and Management in Data Intensive Domains: 25th International Conference, DAMDID/RCDL 2023, Moscow, Russia, October 24–27, 2023, Revised Selected Papers. Vol. 2086: Communications in Computer and Information Science. Springer, 2024. P. 77-87.
Shchiptsova A., Obersteiner M.
arxiv.org. General Economics. Cornell University, 2025
Терещенко Дмитрий Сергеевич, старший преподаватель департамента экономики Санкт-Петербургской школы экономики и менеджмента, младший научный сотрудник Центра теории рынков и пространственной экономики НИУ ВШЭ совместно с Гайворонской Елизаветой Андреевной, научным сотрудником Центра теории рынков и пространственной экономики НИУ ВШЭ выступили онлайн с докладом "Эмпирическая оценка пространственной конкуренции между розничными сетями продуктов питания в Москве и Санкт-Петербурге".
Аннотация:
Исследование посвящено анализу пространственной конкуренции между крупнейшими розничными сетями на рынке продуктового ритейла Москвы и Санкт-Петербурга. Работа является одной из первых попыток эмпирического изучения данной проблемы в российском контексте с использованием современных методов пространственной эконометрики и детальных геокодированных данных.
В центре внимания исследования находятся стратегические решения сетей о входе на локальные рынки и выходе с них. Основной вопрос заключается в том, какими мотивами руководствуются ритейлеры при выборе местоположения новых магазинов: стремятся ли они избегать конкуренции с собственными точками (эффект каннибализации) или с конкурентами, либо, наоборот, предпочитают агрессивную экспансию в ответ на действия других игроков.
Для ответа на этот вопрос в работе применяется упорядоченная пробит-модель, где зависимой переменной выступает решение сети об изменении числа магазинов на локальном рынке за период 2022–2024 годов. В качестве ключевых объясняющих факторов рассматриваются количество собственных магазинов сети, число магазинов конкурентов, а также социально-экономические характеристики рынка (численность населения, средние доходы, стоимость аренды). Особенностью методологии является сочетание классического подхода с учётом пространственных эффектов через введение пространственных лагов ключевых переменных, а также использование двух альтернативных способов определения границ локальных рынков: традиционных зон почтовых индексов и гибких кластеров, сформированных на основе реального распределения населения.
Эмпирический анализ выявил ряд значимых закономерностей. Во-первых, подтвердилось преобладание мотива избегания каннибализации: вероятность открытия нового магазина сети отрицательно связана с числом её же торговых точек на том же локальном рынке. Этот эффект особенно выражен для супермаркетов. Во-вторых, вопреки гипотезе об избегании конкуренции, рост числа магазинов других крупных сетей на рынке, напротив, положительно коррелирует с вероятностью входа. Это свидетельствует о том, что ритейлеры в первую очередь ориентируются на сигналы о высоком потенциале спроса, которые подают конкуренты, а не стремятся уйти от соперничества. В-третьих, важную роль играют пространственные связи: вероятность входа на рынок положительно связана с количеством собственных магазинов сети на соседних рынках, что объясняется эффектом экономии от плотности (снижением логистических издержек). При этом характеристики спроса и конкуренции на соседних рынках оказывают собственное, иногда противоположное, влияние на решения о входе.
Результаты исследования демонстрируют существенную гетерогенность в поведении сетей разных форматов. Например, для магазинов у дома мотив избегания каннибализации оказался статистически менее значимым, что может указывать на приоритетность для них стратегии упреждающего занятия территории.
Полученные выводы имеют практическую ценность как для менеджеров розничных компаний при разработке и оптимизации сетевых стратегий размещения, так и для регуляторных органов (например, ФАС России) в части анализа конкурентной среды и оценки последствий слияний и поглощений.