CC BY
8Инновационное развитие национальной и региональной экономики Российской Федерации в посткризисный период
Innovative development of national and regional economy of Russian Federation in the post-crisis period
УДК 338.2
о
о о
> <
Слепак Константин Борисович
аспирант Северо-Западного Института Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ (Санкт-Петербург) 199178, Санкт-Петербург, В. О., Средний пр., д. 57/43
Slepak Konstantin Borisovich
199178, Saint-Petersburg, V. O., Sredniy pr., 57/43
Одну из основных проблем активизации инновационной деятельности в России представляет незаинтересованность частных предпринимателей. Государство выделяет значительные средства на инновационную деятельность, но при этом недостаточно стимулирует предпринимателей к вложению средств в новейшую российскую экономику.
Статья посвящена анализу проблем финансирования и активизации инновационной деятельности регионов России. Представлены результаты исследования основных макроэкономических индикаторов Российской Федерации в посткризисный период. Кратко охарактеризовано влияние мирового экономического кризиса на темпы роста российской и мировой экономики, а также на сокращение расходов частного бизнеса на инновации. Определена инновационная значимость регионов России в посткризисный период и проведено ее сравнение. Предлагается позитивный сценарий активизации инновационной деятельности в регионе путем стимулирования инициатив предпринимателей по инвестированию средств в российскую экономику.
Low interest of small entrepreneurship is one of the basic problems of innovative activity energizing in Russia. The government allocates significant funds for innovative activity, put together with that doesn't provide enough stimulation for the entrepreneurs to invest money into the modern Russian economy.
The article is devoted to the analysis of innovative activity financing and energizing issues in Russian regions. It provides study results of basic macroeconomic indicators of Russian Federation in the post-crisis period. It briefly characterizes the influence of the global economic crisis on the growth tempo of Russian and global economy, as well as for private business' innovations expenditures decrease. It determines the innovative importance of the regions of Russia in the post-crisis period and provides its comparison. It suggests a positive scenario of innovative activity energizing in the region through stimulation of entrepreneur initiative on investment of funds in Russian economy.
Ключевые слова: макроэкономические показатели, динамика, научно-образовательный потенциал, образование, инновации, экономика, регион, финансирование
Keywords: macroeconomic figures, dynamics, education and research potential, education, innovations, economy, region, financing
Анализ основных макроэкономических индикаторов Российской Федерации (2010-2011 гг.)
Валовый внутренний продукт Российской Федерации (далее — ВВП) к середине 2011 г. восполнил уже почти 3/4 кризисного падения. Другие основные экономические показатели: объем промышленного производства, потребительские расходы, товарный экспорт и импорт — превысили максимальные предкризисные значения середины 2008 г. Улучшается ситуация на рынке труда, относительно неплохую динамику демонстрирует реальная заработная плата, которая уже в прошлом году превысила предкризисный уровень. Несмотря на значительное увеличение социальных выплат и возросшую инфляцию, в целом продолжается рост заработной платы, занятости по большинству секторов экономики, уровень безработицы приблизился к предкризисным значениям. Ниже докризисного уровня остаются только инвестиции в основной капитал, снижение которых в период кризиса было наиболее значительным, а также производство инвестиционных товаров (табл.1). После ускорения экономического развития в IV квартале 2010 г., когда рост ВВП составил 4,5%, в первой половине 2011 г. экономическая динамика замедлилась до 4,1% в I квартале и 3,4% во II квартале. В основном это связано с падением инвестиционного спроса, сопровождавшимся значительным оттоком капитала. В целом за 2011 г. рост ВВП ожидается на уровне 4,1% [1].
В Концепции долгосрочного развития Российской Федерации на период до 2020 г. приведены основные цели долгосрочного развития страны: обеспечение высокого уровня благосостояния населения, закрепление геополитической роли страны как одного из экономических лидеров [2]. Единственным возможным способом достижения этих целей является переход экономики на инновационную социально ориентированную модель развития. Количественные параметры такой экономики связаны с увеличением доли, занимаемой Россией, на глобальных рынках высокотехнологичных и интеллектуальных услуг. К 2020 г. эта доля составит до 510%, доля высокотехнологичного сектора в ВВП увеличится в 1,5 раза, с 13 до 17-18%. Произойдет увеличение в 5-6 раз доли инновационной продукции в выпуске промышленности, в 4-5 раз, с 9,4 до
Таблица 1
Основные показатели развития экономики Российской Федерации [1]
2010 г. 2011 г.
I полугодие II полугодие Год I полугодие II полугодие Год
В % к соответствующему периоду предыдущего года
ВВП 104,3 103,7 104,0 103,7 104,4 104,1
Индекс потребительских цен на конец периода, за период 104,4 104,3 108,8 105,0 101,4101,9 106,5107,0
Индекс промышленного производства 110,2 106,4 108,2 105,3 104,3 104,8
Обрабатывающие производства 114,3 109,7 111,8 108,0 105,4 106,7
Индекс производства продукции сельского хозяйства 102,8 73,4 88,1 100,7 126,7 113,7
Инвестиции в основной капитал 101,3 110,7 106,0 102,7 109,3 106,0
Объемы работ по виду деятельности «Строительство» 93,7 105,1 99,4 101,2 110,8 106,0
Ввод в действие жилых домов 99,4 95,8 97,6 96,3 94,8 95,4
Реальные располагаемые денежные доходы населения 105,3 103,1 104,2 98,8 104,2 101,5
Реальная заработная плата 104,6 105,8 105,2 102,1 105,1 103,6
Оборот розничной торговли 104,6 108,0 106,3 105,4 105,2 105,3
Объем платных услуг населению 100,8 102,2 101,5 103,4 102,9 103,1
Млрд долл.
Экспорт товаров 189,9 210,5 400,4 249,8 277,7 527,5
Импорт товаров 103,9 144,8 248,7 147,3 192,7 340,0
Долл. за баррель
Средняя цена за нефть Urals 75,9 80,4 78,2 108,1 107,8 108,0
Таблица 2 Темпы роста мировой экономики, % [1]
2008 2009 2010 2011
Мир 3,1 -0,6 5,0 3,8
США 0 -2,6 2,8 1,6
Еврозона 0,9 -4,1 1,7 1,6
Япония -1,2 -6,3 4,0 -0,5
Китай 9,2 8,7 10,3 9,0
СНГ (без России) 5,5 -6,6 4,6 5,0
40-50%, — доли инновационно активных предприятий [3].
Мировой экономический кризис 2008-2009 гг. приостановил реализацию поставленных целей, привел к сокращению расходов частного бизнеса на инновации и обострил структурные слабости российской инновационной системы (табл. 2) [Там же].
После кризиса 2009 г. мировая экономика восстановилась весьма быстро. Экономика США, поддержанная правительственным пакетом антикризисных мер, компенсировала кризисные потери и уже превышает докризисный уровень. Наиболее быстрый рост обеспечивают инвестиции в высокотехнологичные отрасли: инновационное оборудование и информационное обеспечение. Использование инновационных технологий обеспечивает ускоренный рост производительности труда и повышение конкурентоспособности выпускаемой продукции, что, в свою очередь, позволяет значительно увеличить ее экспорт. С начала выхода из кризиса производительность труда в США возросла на 25%, в то время как реальная часовая заработная плата уменьшилась и составила в I квартале
2011 г. 96,8% от уровня II квартала кризисного 2009 г. Инвестиции в машины и оборудование, включая информационное математическое обеспечение, за это время выросли на 24%. В отличие от США в странах Европейского союза увеличение производительности труда сопровождалось ростом его оплаты и конечного потребления продукции населением. Реализация программ стимулирования экономики позволила странам Европейского союза восстановиться после кризиса. В Германии ВВП увеличился в 2010 г. до 3,5%, во Франции рост ВВП достиг 1,4%. В I квартале 2011 г. рост экономики Германии составил в годовом выражении до 6% [1].
Относительно низкие базовые ставки, сохраняемые центральным банком Европейского союза на протяжении всего периода посткризисного восстановления, способствовали увеличению инвестиций в высокотехнологичные отрасли промышленности и ускорению роста производительности труда. Быстро восстанавливалось станкостроение, производство оборудования для электротехники, автомобилестроение. Существенно увеличился выпуск авиастроительной
о
о о
> <
продукции. Промышленное производство Германии превысило докризисный уровень [Там же].
Реальными конкурентами России в сфере инноваций становятся не только высокоразвитые, но и развивающиеся страны, страны СНГ. Значительное повышение роли инноваций в экономическом развитии России произошло в связи с технологической революцией в ресурсосбережении и альтернативной энергетике и переходом экономик развитых стран на шестой технологический уклад [3].
В ходе реализации программ инновационного развития российской экономики планируемые совокупные расходы на НИОКР 47 крупнейших компаний с государственным участием увеличатся к 2013 г. до 357,5 млрд руб., в том числе за счет собственных средств — до 175,7 млрд руб. В 2010 г. совокупные расходы на НИОКР 47 крупнейших компаний оценивались в 216,8 млрд руб., в том числе за счет собственных средств — в 69,5 млрд руб. В целом расходы на реализацию программ инновационного развития в 2011 г. составят 732 млрд руб., в 2012 г. — 950 млрд руб., в 2013 г. — 1441 млрд руб. [1].
Оценка регионального научно-образовательного потенциала
Научно-образовательный потенциал (НОП) региона служит базой для создания инноваций. В большинстве отраслей основным показателем, по которому оценивают деятельность учреждения или предприятия, выступает прибыль, однако в сфере образования и науки она не является таким критерием [4, с. 110]. Расчет количественного показателя величины научно-образовательного потенциала региона позво-
ляет показать динамику его развития на протяжении определенного периода времени, сравнить значения НОП за определенный период в данном регионе с аналогичным показателем в других регионах.
Структура и состав научно-образовательного потенциала Санкт-Петербурга показаны на рис. 1.
Индекс НОП региона рассчитывается на основании показателей, отражающих численность специалистов, работающих в сфере науки, образования и инновационной деятельности, по отношению к общей численности трудоспособного населения региона:
НОП = (ОП + НП + ИП)/3.
Вычисление НОП производится путем усредненного суммирования его составляющих, где ОП — образовательный потенциал, НП — научный потенциал, ИП — инновационный потенциал.
Уровень образовательного потенциала зависит от следующих показателей:
е1 — численность обучающихся в общеобразовательных учреждениях (без вечерних (сменных) общеобразовательных учреждений) на 10 000 чел.;
е2 — численность студентов образовательных учреждений среднего профессионального образования на 10 000 чел.;
е3 — численность студентов образовательных учреждений высшего профессионального образования на 10 000 чел.
Коэффициент образовательного потенциала (Е) рассчитывается по формуле:
Е = Ъ
е1 + Ъ2
е2 + Ъ3
где Ъ1, Ъ2 и Ъ3 — коэффициенты, отражающие образовательный уровень. Обучение специалиста с высшим образованием занимает в среднем 15 лет, студент об-
е
3
^ разовательного учреждения высшего профессиональ-
^ ного образования имеет 10-летнее среднее образова-
< ние и может находиться на любом (с одиннадцатого по Ц пятнадцатый) году обучения. Тогда коэффициенты:
^ k1 = (1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + | + 8 + 9 + 10)/10/15 = 0,37;
о ^ = (9 + 10 + 11 + 12)/4/15 = 0,7;
^ k3 = (11 + 12 + 13 + 14 +15)/5/15 = 0,87.
0
х Для расчета индекса образовательного потенциала,
з в частности в ежегодных расчетах программ ООН по
^ развитию человеческого капитала, используется ме-
< тод, предложенный нобелевским лауреатом Амартия
1 Кумар Сеном [5]. Индекс образовательного потенциала рассчитывается по формуле:
0П = (Efact - Еш1п)/(Ешах - Еш1п) >
где Efact — фактическое значение коэффициента образовательного потенциала (Е); Еш1п и Ешах — соответственно минимальное и максимальное значения коэффициента (Е) за весь исследуемый период времени во всех исследуемых регионах.
Уровень научного потенциала характеризуется следующими показателями:
в1 — численность аспирантов на 10 000 чел.;
s2 — численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками, на 10 000 чел.;
Sз — численность исследователей, имеющих ученые степени, на 10 000 чел.
Индекс научного потенциала региона рассчитывается по следующей формуле: НП = ^ + s2 + Sз)/3. Коэффициенты научного потенциала s2, Sз) рассчитываются аналогично коэффициентам образовательного потенциала по формуле:
SX = (sXfact - ^ш1п)/(^шах - ^Хшт^
где X — порядковый номер соответствующего показателя.
Инновационный потенциал — это результат интеллектуальной экономической деятельности, который представляет собой новые наукоемкие продукты, технологии и услуги, позволяющие увеличить их экспорт, базируясь на возросшем числе патентных заявок на изобретения.
Результат инновационной деятельности непосредственно зависит от расходов на НИОКР, представленных как процент от ВВП. Уровень инновационного потенциала оценивается на основе следующих показателей:
11 — число поданных патентных заявок на изобретения на 10 000 чел.;
12 — число поданных патентных заявок на полезные модели на 10 000 чел.;
13 — затраты на технологические инновации на душу населения.
Индекс инновационного потенциала рассчитывается по формуле:
ИП = + ^ + ^/3.
Расчет коэффициентов инновационного потенциала i2, i8) производится аналогично расчетам коэффициентов научного потенциала по формуле:
iX = (iXfact — iXшiв) / (iXшax — ^Хшт^
Результат анализа научно-образовательного потенциала 20 субъектов Российской Федерации показан
на рис. 2. Расчет проведен на базе исходных данных Росстата [6-11].
Субъекты Российской Федерации по состоянию на 2009 г. можно условно разделить на 4 группы:
1) регионы, имеющие индекс научно-образовательного потенциала более 0,5 (научно-образовательные центы России, такие как Москва, Санкт-Петербург, Томская область);
2) регионы, имеющие индекс научно-образовательного потенциала в интервале от 0,3 до 0,5 (регионы с высоким научно-образовательным уровнем, такие как Нижегородская и Новосибирская области, Республика Татарстан);
3) регионы, имеющие индекс научно-образовательного потенциала в интервале от 0,2 до 0,3 (регионы с удовлетворительным научно-образовательным уровнем, такие как Московская и Мурманская области, Приморский край);
4) регионы, имеющие индекс научно-образовательного потенциала менее 0,2 (регионы с низким научно-образовательным уровнем, такие как Ленинградская и Псковская области, Республика Коми).
В регионах, относящихся к первой группе, в последние годы наблюдается положительная динамика роста индекса научно-образовательного потенциала (далее — ИНОП), положительная корреляция между значениями ИНОП и валового регионального продукта (далее — ВРП) и положительная корреляция между значениями ИНОП и среднедушевыми денежными доходами населения (далее — СДДН), что свидетельствует о высокой значимости сферы образования и науки для этих регионов (табл. 3).
В Москве и Санкт-Петербурге в 2008-2009 гг., в период мирового финансового кризиса, коэффициент научно-образовательного потенциала продолжал расти, поскольку на региональном уровне были профинансированы мероприятия по поддержке учреждений науки и образования. Значения индекса Ленинградской и Московской областей меньше, чем в ряде регионов, главным образом потому, что население этих областей обучается в Санкт-Петербурге и Москве.
Значение инноваций в экономическом развитии Санкт-Петербурга
Санкт-Петербург — один из крупнейших научно-образовательных центров, способный генерировать научные достижения в перспективных областях экономики, таких как новые материалы, водородная энергетика, микросистемы [12].
Формирование эффективной инновационной системы Санкт-Петербурга — приоритетная задача социально-экономического развития города. На достижение указанной цели направлен целый комплекс мероприятий, способствующих как развитию отдельных ее элементов (образования, науки, производства), так и налаживанию устойчивых связей между ними, обеспечивающих трансфер знаний и технологий из сферы образования и науки в реальный сектор экономики, подготовку кадров для высокотехнологичных отраслей промышленности. Опорными точками развития инновационных процессов в сфере образования стали высшие учебные заведения и национальные исследовательские университеты, которые внедрили инновационные образовательные программы в рамках реализации приоритетного национального проекта «Образование». В целях содействия развитию малого
§ 1,0
ф
ее к К
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
Москва
Санкт-Петербург
Томская область
Новосибирская область
Республика Татарстан
Нижегородская область
Московская область
Мурманская область Республика Коми
Приморский край '
Псковская область ^ Ленинградская область
о
о о
> <
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Рис. 2. Динамика индексов научно-образовательного потенциала регионов России
и среднего наукоемкого предпринимательства, использованию результатов инновационной деятельности образовательных учреждений и научных организаций начиная с 2005 г. создаются и развиваются специализированные объекты инновационной инфраструктуры, названные инновационно-технологическими центрами (далее — ИТЦ). В настоящее время на территории Санкт-Петербурга действуют 12 ИТЦ. В Санкт-Петербурге работают 6 центров коллективного пользования, созданных на базе ведущих научных организаций и вузов города, выполнявших работы по государственным контрактам с Министерством науки и образования России по федеральной целевой программе «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2007-2012 гг.». В Санкт-Петербурге зарегистрировано более 60 малых инновационных предприятий с участием академических институтов и вузов. Основная задача таких предприятий состоит во внедрении результатов инновационной деятельности. Число созданных ими рабочих мест достигает 400, при этом более 40% из них занимают молодые ученые, аспиранты, студенты [13].
Санкт-Петербург входит в десятку регионов, формирующих более 40% общероссийского объема инвестиций (вместе с такими регионами, как Москва, Республика Татарстан, Краснодарский край, Московская, Свердловская, Ленинградская области, Ханты-Мансийский и Ямало-Ненецкий автономные округа) [1].
Промышленность Санкт-Петербурга, подобно локомотиву, продвигает развитие научной сферы города. Промышленность Санкт-Петербурга осуществляет как прямую поддержку науки в отраслевых вузах путем финансирования выполнения корпоративных научных заказов, так и косвенную, перечисляя налоги от доходов в федеральный и городской бюджеты. Часть полученных таким образом средств возвращается в отраслевые вузы в виде финансирования государственных заказов и научно-прикладных разработок в интересах города. Повышение конкурентоспособности петербургской продукции зависит от развития: научного потенциала, экономических институтов (института размещения государственного заказа, института дифференциации доходов, института рыночной экономики региона), а также от создания новых конкурентных преимуществ, связанных с диверсификацией экономики региона, базирующейся на наукоемких технологиях. Инновационное развитие экономики Санкт-Петербурга способно обеспечить рост конкурентоспособности российской продукции как на российском, так и на мировых рынках [12].
В расходной части федерального бюджета на инновационную деятельность в 2011 г. запланировано 742 млрд руб., что составляет 1,37% ВВП. В 2010 г. объем финансирования инновационной деятельности оценивался в 419 млрд руб. В развитых странах федеральная поддержка инноваций составляет 2,5-4% ВВП. «Сейчас всего лишь 30 регионов из 83 проявляют инновационную активность. Минфин готов поддер-
о —
<
о <
о
о о
> <
Таблица 3
Результаты расчета корреляции между значениями индекса научно-образовательного потенциала и региональными макроэкономическими индикаторами
Регион Год ВРП, млн руб. ИНОП СДДН, руб.
Санкт-Петербург 2000 188243,0 0,526589 2556
2001 251 654,4 0,564241 3426
2002 336692,3 0,548075 4514
2003 409638,5 0,588062 6851
2004 542 359,2 0,619411 9176
2005 666392,8 0,598807 12 556
2006 825102,3 0,61518 14 148
2007 1 119 660,3 0,619493 16 876
2008 1 420 830,2 0,618407 17 712
2009 1 473 348,2 0,689309 22 133
Москва 2000 1 159 034,0 0,632923 7998
2001 1 370 182,8 0,663123 10 282
2002 1 767 476,7 0,647856 12 461
2003 2 188 231,5 0,717824 16 827
2004 2 853 272,4 0,75759 20 899
2005 4 135 154,6 0,724654 24 958
2006 5 260 232,8 0,772564 29 803
2007 6 696 259,1 0,784371 35 490
2008 8 441 206,2 0,800676 34 207
2009 7 157 536,8 0,880334 41 891
Томская область 2000 40 539,5 0,421768 2070
2001 57 041,1 0,447348 2851
2002 75 547,0 0,460293 3954
2003 97 084,3 0,479549 5407
2004 132 439,3 0,503344 6473
2005 159 578,5 0,445836 8076
2006 188800,7 0,499242 9896
2007 214 487 0,51827 11 890
2008 251 726 0,509421 13 482
2009 242481,2 0,537247 13 776
Коэффициент корреляции между значениями ИНОП и ВРП 0,866241044
Коэффициент корреляции между значениями ИНОП и СДДН 0,881617159
живать инновационно активные регионы», — заявил заместитель министра финансов России Александр Новак 25 мая 2011 г. на XIV Томском инновационном форуме. Федеральная поддержка инноваций в развитых странах (2,5-4% ВВП) составляет только 1/3 средств, направляемых на инновационную деятельность, а 2/3 расходов осуществляются частными предпринимателями. В России государственные средства, затрачиваемые на инновационную деятельность, составляют 2/3 от общей суммы, а 1 /3 выделяют частные предприниматели. Заместитель министра финансов сформулировал задачу государства следующим образом: «Роль государства состоит не только в том, чтобы инфраструктуру поддерживать, но и в том, чтобы финансировать фундаментальные исследования и быть связующим звеном между фундаментальной наукой и коммерциализацией инноваций» [14].
В связи с этим основную проблему активизации инновационной деятельности в России представляет незаинтересованность частных предпринимателей.
Государство выделяет значительные средства на инновационную деятельность, но при этом недостаточно стимулирует предпринимателей к вложению средств в новейшую российскую экономику.
Развитие инновационной деятельности — экономики российских знаний определяется потребителями инновационной продукции, государственным и частным финансированием инновационной деятельности. Создание в Санкт-Петербурге инновационной экономики может быть базой для реализации эффективной политики привлечения инвестиций.
«Регионам нецелесообразно экономить на преференциях для серьезных инвесторов, для инновационных и модернизационных проектов», — так сформулировал политику привлечения инвестиций в регионы Сергей Нарышкин [15].
Создание в государственных компаниях комитетов по новым технологиям и инновациям позволит привлечь частные инвестиции в инновационную сферу Санкт-Петербурга.
Литература
1. Прогноз социально-экономического развития Российской Федерации на 2012 год и плановый период 2013-2014 годов // http://www.economy.gov.ru/minec/press/news/doc 20110921_014.
2. О Концепции долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2020 года: Распоряжение Правительства Российской Федерации от 17 ноября 2008 г. № 1662-р // http://www.ifap.ru/ofdocs/
3. Проект стратегии инновационного развития Российской Федерации на период до 2020 года «Инновационная Россия-2020» от 20 октября 2011 г. // http://www.economy.gov.ru/minec/ activity/sections/innovations/development/doc20111020_1.
4. Слепак К. Б. Государственное управление национальной и региональной сферой образования в процессе ее модернизации // Экономика и управление. 2011. № 11 (73). С. 110-116.
5. Как измерять человеческий капитал // http://hdr.undp.org/ en/media/Primer_RU.pdf.
6. Регионы России: Стат. сб.: В 2 т. / Госкомстат России. М., 2001. Т. 2. 827 с.
7. Регионы России: Социально-экономические показатели. т 2006: Стат. сб. / Росстат. М., 2007. 981 с. °
8. Регионы России: Социально-экономические показатели. < 2007: Стат. сб. / Росстат. М., 2007. 991 с. |
9. Регионы России: Социально-экономические показатели. ^ 2008: Стат. сб. / Росстат. М., 2008. 999 с. <
10. Регионы России: Социально-экономические показатели. ^
2009: Стат. сб. / Росстат. М., 2009. 990 с. □=
<
11. Регионы России: Социально-экономические показатели. т 2010: Стат. сб. / Росстат. М., 2010. 996 с.
12. Слепак К. Б. Экономические аспекты создания новых ^ материалов и технологий в Санкт-Петербурге // Труды о конференции молодых ученых и специалистов ФГУП х ЦНИИ КМ «Прометей». СПб., 2011. С. 67-75. ш
13. Итоги работы Комитета по науке и высшей школе в 2010 ^ году и основные задачи на 2011 год // http://www.gov. ^ spb.ru/Document/1311853655.doc. <
14. Высказывания А. В. Новака информационным агентствам на XIV Томском инновационном форуме // http://www. minfin.ru/ru/press/speech/printable.php?id4=12931.
15. Форум «Инновус»: Нарышкину показали новейшие разработки // http://www.vesti.ru/doc.html?id=456079&cid=960.
Методические аспекты построения кредитных рейтинговых систем
Methodic aspects of credit rating systems creation
УДК 336.77
expert assessment of score scale of the figures calibration based on the comparison of their figures with the probability of the debtor's default. It provides a practical example of scale creation which illustrates a substantial importance of figures monotony property compliance.
Ключевые слова: продвинутый IRB-подход, рейтинговая система, дискриминирующая способность, дефолт предприятий, гипотеза однородности, коэффициент Джини, монотонность, правило Фишберна
Keywords: advanced IRB-approach, rating system, discriminating ability, companies' default, homogeneity hypothesis, Gini coefficient, monotony, Fishburn rule
В условиях финансового кризиса кредитный риск является одним из наиболее значимых банковских рисков. Именно он становится причиной возникновения проблемной задолженности и потерь, связанных с дефолтом заемщика. Поэтому, чтобы риск-менеджмент сделался инструментом, дающим результаты, в банке должна существовать эффективная система управления рисками, создание которой представляется весьма нетривиальной задачей.
Решению проблем надежности банковских систем путем выработки стандартов в области банковского надзора, а также сближения национальных подходов с регулированием банковской деятельности служит Базельский комитет по банковскому надзору, созданный в 1974 г. управляющими центральных банков стран «Группы десяти».
Основной документ комитета «Основополагающие принципы эффективного банковского надзора» («Ба-зельские принципы»), изданный еще в 1997 г., представляет собой краткое изложение основ банковско-
Шустов Вячеслав Николаевич
аспирант Российского экономического университета им. Г В. Плеханова (Москва) 1 17997, Москва, Стремянной пер., д. 38
Shustov Vyacheslav Nikolayevich
1 17997, Moscow, Stremyannоy per., 38
В связи с планами по внедрению в российскую банковскую систему рекомендаций Базеля-3 вопрос детального рассмотрения принципов построения кредитной рейтинговой системы представляется особенно актуальным. В статье проведен критический обзор методов оценки качества факторов рейтинговой системы, который позволил выявить их сильные и слабые стороны. Предложен механизм применения данных методов при выполнении этапа экспертной оценки весов для факторов. Отдельно рассмотрен этап калибровки балльной шкалы показателей, основанный на сопоставлении их значений с вероятностью дефолта заемщика. Приведен практический пример построения шкалы, иллюстрирующий существенное значение выполнения свойства монотонности показателей.
In connection with the plans of implementation of Ba-sel-3 recommendation system in the Russian banking system the issue of detailed review of construction principles of credit rating system are the most burning. The article provides a critical review of methods of rating system factors quality assessment which allows identify its strong and weak points. It suggests a mechanism of implementation of these methods in course of carrying out of the stage of
