CC BY
31Концентрация российского банковского рынка и конкурентоспособность китайских банков на российском банковском рынке
Го Чэньчэнь,
аспирант кафедры финансов и кредита экономического факультета, МГУ им. М.В. Ломоносова, chenchen.cer@gmail.com
В данной статье анализируется конкурентная ситуация на российском банковском рынке и представлен конкурентный анализ китайских банков, функционирующих на российском банковском рынке. Методика анализа конкурентоспособности -бенчмаркинг. Бенчмарк является ПАО «Сбербанк России». На основе банковской статистики, собранной в российской и китайской банковской статистике на микроуровне, был проведен сравнительный анализ их рынков банковских услуг. Обобщены конкурентные преимущества, недостатки и будущие конкурентные стратегии китайских банков.
Ключевые слова: российский банковский рынок, Концентрация рынка, китайские банки, модель Панзара-Россе, Н-стати-стика.
Введение.
Сегодня даже в условиях мировой коронавирусной эпидемии, Китай является одной из самых быстрорастущих стран по темпам экономического роста в мире. В условиях глобализации мировой экономики китайские банки активно участвует в мировой экономической деятельности и играют значительную роль в международных экономических отношениях.
Весьма значимым торговым и экономическим партнером Китая является Россия. Однако нынешняя мировая эпидемия коронавирусной пневмонии негативно влияет на увеличение объёма торговли и разнообразие видов инвестиционного сотрудничества между двумя странами.
В этих условиях необходимо проанализировать конкурентоспособность китайских банков на российском банковском рынке. Методика анализа конкурентоспособности - бенчмаркинг. Бенчмарк является ПАО «Сбербанк России» как коммерческий банк, обладающий наиболее сильной конкурентной позицией. Более того, особенность выбора бенчмарки заключается в статусе данного банка, поскольку основным акционером ПАО «Сбербанк России» является государство. Здесь наблюдается принципиальная схожесть с китайскими банками: как правило, в капитале крупных коммерческих банков КНР основным (и зачастую единственным) акционером является государство. Это позволяет вынести такие банки в отдельную группу по надежности. Все требования вкладчиков обеспечиваются не только полным соответствием таких банков всем требованиям соглашения Базель-3, но и возможностью государственной докапитализации в случае кризисных явлений. При этом, технологическая конкурентоспособность таких банков зависит от того объема финансирования, которое выделяется на разработку и внедрение финансовых технологий в бизнес-процессы банков. И здесь также наблюдается достаточно существенное сходство: и Сбербанк, и исследуемые китайские банки особое внимание уделяют развитию финтеха как инструмента привлекательности для своих клиентов. Таким образом, имея на российском рынке сильных конкурентов в лице крупнейших российских банков, китайские коммерческие банки должны соответствовать самому высокому уровню финансовых технологий и надежности.
Метод исследования:
Основные методы оценивания банковской конкуренции
За последние десятилетия было разработано множество различных методов анализа и подходов к определению меры конкуренции, основные из которых следующие:
• показатели концентрации (структурный подход): индекс о. Херфиндаля и а. Хиршмана - HHI, Herfindahl -Hirschman index [Hirschman, 1964], показатель концентрации нескольких крупнейших фирм и другие методы в рамках теории отраслевых рынков;
X X
о
го А с.
X
го m
о
м о м
CS
о
CS
о ш m
X
3
<
m О X X
• неструктурные методы: подход Дж. Панзара и Дж. Росса [Panzar, Rosse, 1987], модель Т. Бреснахана [Bresnahan, 1982, 1989], модель Ф. Барруш и л. Модешту [Barros, Modesto, 1999] и другие методы в рамках новой эмпирической теории отраслевых рынков;
• методы оценки рыночной власти (индекс Лернера [Lerner, 1934]).
Модель тестирования Н-статистики наиболее точно и адекватно описывает процессы формирования конкурентной среды на банковском рынке, поскольку оценивает чувствительность дохода банка к изменению стоимости банковских ресурсов. С этой целью оценивается уравнение дохода на уровне отдельного банка, которое связывает общий доход банка (зависимая переменная) с составляющими банковских продуктов и услуг, цене банковских ресурсов:
Ln (INTRit) = Ina + Ißf In (P f, it) + lYkXk.it + eit, (2) где INTRit - отношение совокупного процентного дохода к совокупным активам банка;
P f, it i и Xk, it -цены факторов или ресурсов f, и контрольной переменной k i-го банка.
Таблица 1
Показатели-переменные для тестирования Н-статистики (Модель «Panzar-Rosse»)
формируют 55,05% от совокупного объема чистых активов в банковской системе РФ.
Переменные модели представлены в табл. 1. Стоит заметить, что модель тестирования Н-статистики строится на оценке чувствительности доходности банков к изменениям ценовых факторов. При этом с целью повышения точности модели в нее включены также так называемые продуктовые факторы адекватности собственного капитала банков. Тестируется Н-статистика, которая измеряет эластичность дохода относительно цен факторов производства, так: Н = 1 р^
Результаты статистического анализа.
Российский банковский рынок является в значительной степени концентрированным. Так, три банка (ПАО «Сбербанк России», пАо «ВТБ» и ПАО «Газпромбанк»
Показатели Формула расчета
Доходность активов INTRit = -Г1, где Т1, - общие доходы ,-го банка; NДi- чистые активы ,-го банка
Стоимость финансовых ресурсов Р1, = ^ где 1Е|,- процентные расходы банка; Li - платные обязательства банка
Стоимость кадровых ресурсов и обеспечение выполнения банковских операций Р2, = *Д!„ где ОДЕ, - общие административные расходы, в т.ч. расходы на персонал, банка
Расходы на содержание основных средств и обслуживание программного обеспечения рз,= где ОЕ, - прочие расходы банка и; FAi - постоянные активы (основные средства и нематериальные активы) банка
Предоставление кредитных продуктов VI Срт Х1 = Ж' где СРп!- кредитный портфель за вычетом резервов банка
Адекватность собственного капитала Х2 = N1, где Е, - собственный капитал банка
Операции с ценными бумагами Х3 = ¿Д;, где Б, - вложения банка и в ценные бумаги
Рис. 1. Распределение банковского рынка РФ по объему чистых активов крупнейших банков в сравнении с долями рынка китайских банков
Для дальнейшего анализа выделены ПАО «Сбербанк России», четыре китайских банка (АйСиБиСи, Чайна констракшн, Чайнасельскохозбанк и Банк оф Чайна). Данные китайские банки представлены на российском рынке своими дочерними предприятиями.
Таблица 2
Показатели исследуемых банков за 2019 г.
Показатели ПАО "Сбербанк России" АКБ «БЭНК ОФ ЧАЙНА » (АО) ЧАЙ-НАСЕЛ ЬХОЗБ АНК АйСиБиСи Банк (АО) ООО «Чайна Констракшн Банк»
Доходность активов 0,0959 0,0481 0,0583 0,0390 0,0767
Стоимость финансовых ресурсов 0,0311 0,0133 0,0296 0,0055 0,0064
Стоимость кадровых ресурсов и обеспечение выполнения банковских операций 0,0242 0,0122 0,0293 0,0033 0,0042
Расходы на содержание основных средств и обслуживание программного обеспечения 0,0154 0,2235 0,1121 0,6667 0,0133
Предоставление кредитных продуктов 0,8532 0,2829 0,6685 0,7356 0,7272
Достаточность собственного капитала 0,1613 0,2032 0,1647 0,2147 0,2282
Операции с ценными бумагами 1,2544 1,3804 1,2881 3,9203 0,0143
Индекс Херфиндаля-Хиршмана, рассчитанный для российского рынка на конец 1 квартала 2020 г., равен 1404,37, что свидетельствует о его умеренной концентрации. Но это - в отношении активов. Если подходить с точки зрения доходов (а именно оборот выражает активность экономического субъекта на своем рынке), то здесь каждый сегмент рынка будет отображать специализацию того или иного банка. Тем не менее, что касается банков КНР на российском рынке, то здесь они принадлежат к узко специализированным банкам, а именно: к кредитным учреждениям, в основном, обслуживающим китайские компании, работающие в РФ. При этом, банки КНР не являются исключением: многие иностранные и
российские банки поддерживают политику обслуживания целевой аудитории. Поэтому действительно диверсифицированные кредитные учреждения как с российским, так и с иностранным капиталом занимают более сильную конкурентную позицию ввиду того, что их стратегия не направлена на решение узких конкретных проблем, а предусматривает максимальный охват рынка.
Итак, далее можно сравнить четыре функционирующих на российским рынке банка КНР с бенчмарком (абсолютным лидером российского рынка). В таблице 2 представлены соответствующие показатели по исследуемым банкам за 2019 г.
В отношении доходности активов за 2019 г. можно видеть наиболее высокий результат у ПАО «Сбербанк России». Это дает возможность предполагать наличие взаимосвязи между долей рынка банка (соответственно, реализуется и эффект масштаба) и эффективностью использования его активов. При этом, стоимость ресурсов для кредитной деятельности по сравнению с отдачей от кредитования у данного банка наиболее высока ввиду агрессивной конкурентной политики, а относительные расходы на содержание производственной структуры -наиболее низкие ввиду эффекта масштаба.
Таблица 3
Показатели Статистические характеристики
2016 2017 2018 2019
Переменные Коэффициенты Значения Коэффициенты Значения Коэффициенты Значения Коэффициенты Значения
Y-пересе-чение 0,2169 1,528 3 15,6744 2,752 0 3,6740 1,301 3 2,1890 0,783 5
Ценовые факто ры (Р0
Р1 0,4437 2,984 3 3,9144 3,036 0 -3,6740 3,201 7 0,4853 3,202 8
Р2 0,2607 5,572 2 -0,1290 5,696 2 -0,5551 5,713 4 1,5565 5,662 7
Р3 0,0408 0,418 9 0,8642 0,502 0 0,0443 0,677 5 0,2428 0,305 8
Прод! актовые факторы (ук)
Х1 -1,0877 0,297 8 -1,2938 0,262 6 0,2112 0,329 2 -6,4023 0,294 5
Х2 1,1621 1,559 8 3,5719 1,573 8 -0,2705 1,650 0 -1,7039 1,760 7
Х3 -0,0915 0,188 2 -0,4594 0,279 4 -0,8275 0,572 7 -0,3684 0,654 6
Параметры, характеризующие модель
Н-стати-стика 0,7281 0,6755 0,438 0,3279
К-квадрат 1,0000 0,9900 1,0000 1,0000
F-крите-рий 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000
Значимость F-критерия 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000
К-квадрат остатков модели 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000
W-statistic(H= 0) 1,17 1,41 1,41 1,40
W-statistic(H= 1) 26,83 26,59 26,59 26,60
рынка), но и эффективностью. Именно с точки зрения эффективности применение Н-статистики дает возможность осуществить анализ потенциала банка.
В таблице 3 представлены расчеты по результатам тестирования российской банковской системы по модели Панзара-Росса.
Также были рассчитаны Ln (INTRit) для каждого из представленных банков. Сравнение результатов для каждого из банков, визуализированы на рис. 2.
Конкурентоспособность характеризуется не только объемными характеристиками (сумма активов, доля
Рис. 2. Оценка стоимости банковских ресурсов
Безусловно можно видеть, что, чем меньше сумма чистых активов банка, тем большей является стоимость ресурсов для него. При этом, небезынтересно, что даже фактически являющийся доминантой на российском рынке Сбербанк также находится в условиях концентрированного рынка, поскольку для него Ln (INTRit) равен -2,34. Это - наименьший показатель из всех, но, тем не менее, он весьма незначительно отличается от Ln (INTRit) для Чайна Констракшн банка банка (-2,57). Остальные банки характеризуются, соответственно еще более отрицательным показателем. Таким образом, условия российского банковского рынка являются даже не условиями монополистической конкуренции, а условиями олигополии. Это обусловлено доминированием на нем крупнейших системно значимых банков с государственной собственностью. То есть, с одной стороны, выход на российский рынок не обусловлен такими системными ограничениями, как, например, выход на китайский, но с другой стороны - априори, новым игрокам сложно сформировать значительный объем активов в сложившихся условиях.
На рис. 3 представлено сравнение «в натуральную величину» оценочного объема чистых активов исследуемых банков и их интегрального показателя Ln (^ТКй), выражающего стоимость активов на российском рынке. Можно видеть, что Сбербанк, несмотря на абсолютное превосходство в объеме активов, не достигает существенного отрыва от Сельхозбанка банка по Ln (INTRit). Эффективность финансово-хозяйственной деятельности банка может обусловить более высокую отдачу активов, (Это видно на примере БанК оф Чайна, который, имея объем чистых активов ниже, чем, например, АйСи-БиСи Банк (разница составляет 27%), характеризуется показателем Ln (INTRit) на 0,25(7,8%) выше. То есть, не всегда зависимость между объемом активов и их стоимостью для банка является линейной.
Итак, изложенные выше результаты анализа частично подтверждают гипотезу о зависимости общего финансового результата деятельности банка (его доходности) от показателей рыночной концентрации. Действительно, наблюдается отчетливая тенденция к росту эффективности использования ресурсов по мере роста
X X
о
го А с.
X
го т
о
м о м
активов. Но данный результат имеет свое ограничение: в условиях олигопольного рынка, на котором присутствует несколько доминант и множество мелких «игроков», стоимость ресурсов не может быть ниже, чем диктует характер конкуренции.
Рис. 3. Оценка влияния конкурентной среды на чувствительность дохода банка к изменению стоимости банковских ресурсов
сч о см
О Ш
т
X
3
<
т О X X
Нами предложена модель оценки конкурентоспособности коммерческих банков на микроуровне, то есть, в пределах отдельного национального банковского рынка.
В таблице 4 представлены показатели, используемые для формирования оценки конкурентоспособности китайских банков на микроуровне (на российском банковском рынке). Там же представлены показатели бенчмарки (ПАО «Сбербанк России»). Оценка проводилась по данным на начало 2020 г. и (в случае индексов динамики) по среднему показателю динамики за последние 5 лет.
Далее на основании данных, представленных в таблице 3, были рассчитаны оценочные показатели из расчета того, что данные по бенчмарке принимаются как «эталон», и они равны 1. Тогда показатели оцениваемых банков сравниваются с бенчмаркой. В таблице 5 представлены оценки конкурентоспособности по каждому представленному в нашей модели фактору.
Предложенная система оценки использует подход к конкурентоспособности банка с точки зрения эффективности (потенциала), а не конкурентного положения на рынке, в частности, в отношении доли в совокупных активах банковской системы. Фактически, оцениваются надежность и факторы использования активов банка. При этом, вне поля зрения остается занимаемая банком рыночная ниша.
Необходимо отметить, что интегральный показатель конкурентоспособности китайских банков на российском рынке, рассчитанный по методу бенчмаркинга, весьма высок. Но достигается он, в основном, благодаря консервативной кредитной политике (процент просроченных кредитов в китайских банках очень низок), а также благодаря существенному превышению нормативов достаточности капитала и высокой рентабельности его оборота.
ПАО «Сбербанк России» проводит агрессивную кредитную политику, осуществляя экспансию как в розничном, так и на корпоративном сегментах. Банки КНР, наоборот, придерживаются стратегии узких ниш и избегают рисковых кредитных операций.
Таблица 4
Показатели для оценки банковской конкурентоспособности на микроуровне (в тыс. руб.; %) ___
Группа показателей конку-ренто-способности на микроуровне Показатели ПАО "Сбербанк России" АКБ «БЭНК ОФ ЧАЙН А» (АО) ЧАЙНА-СЕЛЬ-ХОЗ-БАНК (ООО) АйСи-БиСи Банк (АО) ООО «Чайна Кон-стракшн Банк»
показатели ликвидности Кмикро1 нормативные показатели качества капитала банка (бенчмарка по нормативу Н1; равен 10%) 14,52% 34,11% 120,66% 37,96% 31,89%
коэффициент текущей ликвидности (текущие активы/текущие обязательства) 229,99% 112,76 % 438,77% 85,13% 111,81%
соотношение кредитных активов и депозитных пассивов 1,006 0,355 2,001 0,933 0,941
показатели качества активов Кмикро2 сумма активов 2773503 4904 431811 66 1414016 3 5972052 8 2826505 6
наличие просроченных кредитов (сумма просроченных кредитов / общая сумма кредитного портфеля) 2,68% 0,01% 0,00% 0,00% 0,00%
наличие проблемных кредитов (сумма просроченных кредитов сроком просрочки от 0,5 г. до 2 лет / сумма кредитного портфеля) 0,170% 3,004% 0,000% 0,000% 0,00%
наличие безнадежных кредитов (сумма безнадежных кредитов или кредитов сроком просрочки от 2 лет / сумма кредитного портфеля) 0,090% 3,002% 0,000% 0,000% 0,00%
наличие рисковых активов (сумма рисковых активов / общая сумма активов) 1,13 0,56 0,56 0,85 0,71
прямые показатели доходности и прибыльности КмикроЗ Чистые процентные доходы 1329005 710 128021 0 630326 1209782 252774
Чистые непро-центнные доходы 1304275 460 797166 103358 913771 491564
Выручка 2633281 170 207737 6 733684 2123553 744338
Чистая прибыль 8111037 11 259581 244922 1282179 169019
относительные показатели прибыли и рентабельности Кмикро4 Общая рентабельность банковского бизнеса 30,80% 12,50% 33,38% 60,38% 22,71%
Рентабельность активов 2,92% 0,60% 1,73% 2,15% 0,60%
Рентабельность кредитования 64,72% 73,64% 83,53% 48,58% 27,12%
Рентабельность некредитной деятельности 85,46% 38,56% 93,86% 65,12% 67,87%
показатели перспектив развития Кмикроб Темп роста депозитов 106,70% 112,40 % 143,51% 94,41% 124,27%
Темп роста кредитов 105,20% 111,60 % 179,12% 105,84% 138,15%
Темп роста рентабельности 120,00% 198,00 % 244,00% 145,00% 78,00%
Наращивание инновационно-технологической базы 1,26% 1,17% 1,02% 1,14% 1,19%
Составлено автором по данным финансовой отчетности исследуемых банков.
Таблица 5
Оценка факторов банковской конкурентоспособности на
Группа показателей конку-ренто-спо-собности на микроуровне Показатели АКБ «БЭНК ОФ ЧАЙНА» (АО) ООО «ЧАЙНА -СЕЛЬХОЗБАНК» АЙСи-БиСи Банк (АО) ООО «Чайна Кон-стракшн Банк»
показатели ликвидности Кмикро1 нормативные показатели качества капитала банка (бенчмарка по нормативу Н1; равен 10%) 2,349 8,310 2,614 2,196
коэффициент текущей ликвидности (текущие активы/текущие обязательства) 0,490 1,908 0,370 0,486
соотношение кредитных активов и депозитных пассивов 0,353 1,989 0,927 0,935
Итого 3,192 12,207 3,911 3,617
Среднее 1,060 4,070 1,300 1,210
показатели качества активов Кмикро2 сумма активов 0,002 0,001 0,002 0,001
наличие просроченных кредитов (сумма просроченных кредитов / общая сумма кредитного портфеля) 268,000 268,000 268,000 268,000
наличие проблемных кредитов (сумма просроченных кредитов сроком просрочки от 0,5 г. до 2 лет / сумма кредитного портфеля) 42,500 268,000 268,000 268,000
наличие безнадежных кредитов (сумма безнадежных кредитов или кредитов сроком просрочки от 2 лет сумма кредитного портфеля) 45,000 268,000 268,000 268,000
наличие рисковых активов (сумма рисковых активов / общая сумма активов) 2,018 2,018 1,329 1,592
Итого 357,518 806,018 805,329 805,592
Среднее 89,380 201,500 201,330 201,400
прямые показатели до- Чистые процентные доходы 0,001 0,000 0,001 0,000
Чистые непро-центнные доходы 0,001 0,000 0,001 0,000
прибыльности КмикроЗ Выручка 0,001 0,000 0,001 0,000
Чистая прибыль 0,000 0,000 0,002 0,000
Итого 0,003 0,000 0,005 0,000
Среднее 0,000 0,000 0,000 0,000
относительные показатели прибыли и рентабельности Кмикро4 Общая рентабельность банковского бизнеса 0,406 1,084 1,960 0,737
Рентабельность активов 0,205 0,592 0,736 0,205
Рентабельность кредитования 1,138 1,291 0,751 0,419
Рентабельность некредитной деятельности 1,036 1,098 0,762 0,794
Итого 2,785 4,065 4,209 2,155
Среднее 0,700 1,020 1,050 0,540
показатели перспектив развития Кмикро5 Темп роста депозитов 1,053 1,345 0,885 1,165
Темп роста кредитов 1,061 1,703 1,006 1,313
Темп роста рентабельности оборота 1,650 2,033 1,208 0,650
Наращивание ин-новационно-техно-логической базы 0,929 0,810 0,905 0,944
Итого 4,693 5,891 4,004 4,072
Среднее 1,170 1,470 1,000 1,020
Сумма средних баллов по группам факторов 91,250 203,990 203,380 202,960
Интегральный показатель конкурентоспособности 22,810 51,000 50,850 50,740
Составлено автором по данным финансовой отчетности исследуемых банков.
Как по объему активов, так и по доходам, прибыли и обороту (по объему) представительства китайских банков в РФ проигрывают доминирующему на российском рынке банку. Но, как можно видеть, темп наращивания пассивных и активных операций у банков КНР выше. Показатели рентабельности оборота и наращивания технологической базы у китайских банков отличаются. Но можно заметить высокую степень согласованности политики формирования активов и капитала.
Итак, для успешного продвижения на российском рынке в условиях умеренной концентрации и высокой степени олигополизации российского рынка китайским банкам целесообразно придерживаться нишевой стратегии, одновременно делая упор на операционное обслуживание российских клиентов, активно развивая передовые финансовые технологии и позиционируя себя как «платежные площадки». Важным моментом при этом является максимальная реализация функции посредника между российскими и китайскими клиентами как в транзакционном сегменте банковского рынка, так и в целом в сегменте цифрового банкинга, сфокусировавшись на рознице. Это даст возможность наращивать клиентскую базу в розничном бизнесе, развивая операционное направление.
Предложения по развитию банковского бизнеса
В первую очередь, несмотря на то, что индекс Херфиндаля-Хиршмана показывает умеренную концентрацию российского банковского рынка, оценка стоимости для банков их ресурсов по модели Панзара-Росса показывает, что все они работают в условиях достаточно олигопольного рынка. Действительно, формальный результат, полученный посредством индекса Херфиндаля-Хиршмана, который показывает умеренную концентрацию рынка, обусловлен значительной численностью мелких банков одновременно с явно выраженной доминирующей долей крупных системно значимых банков. (Индекс Херфиндаля-Хиршмана, рассчитанный для российского рынка на конец 1 квартала 2020 г., равен 1404,37, что свидетельствует о его умеренной концентрации. 11 системно-значимых банков, 29-30 крупнейших банков концентрируют более 80% активов банковского сектора). Это обусловливает ту структуру рынка, которая характеризуется как олигопольная.
Одним из наиболее сильных конкурентных преимущество китайских банков является их технологическое развитие. Это позволяет успешно конкурировать с российскими банками в области операционного обслуживания клиентов. Так, в свое время именно в КНР почти полностью перешли на бесконтактный метод оплаты с использованием смартфонов. В России данный вид услуг находится в стадии активного развития, и продвижение китайских банков на рынке оперейтинга является одним из наиболее перспективных направлений.
Еще одно направление - развитие комплексных сервисов в рамках «банка без офисов». Достаточно существенная экономия на обеспечении функционирования физического офиса посредством полного перехода обслуживания клиентов в «цифру» дает возможность предложить несколько более конкурентную ставку по депозитам, что повысит привлекательность такого банка для клиентов. Статус материнской компании как крупнейшего китайского банка практически для всех представленных на российском рынке китайских банковских брендов, обеспечение их вкладов соответствую-
X X
о
го А с.
X
го т
о
м о м
сч о сч
о ш m
X
3
<
m О X X
щими резервами, дает клиенту уверенность в безопасности размещенных на депозите средств и, таким образом, обусловливает наиболее эффективный источник привлечения клиентского капитала для формирования необходимого объема активов.
Таким образом, основываясь на характере целевого рынка, банки могут выработать адекватную им конкурентную стратегию, чтобы, в случае необходимости, обеспечить себе успешное продвижение на нем.
Выводы
Следует отметить, что вопрос поиска адекватной модели для оценки конкурентоспособности банка, как и банковской системы в целом, является довольно дискуссионным в связи с тем, что конкурентоспособность (как потенциал) выражается в эффективности использования банком имеющихся ресурсов, с одной стороны, и возможностью их получать, формируя факторы привлекательности для потребителей банковских услуг. Поэтому нельзя полагаться на какую-либо одностороннюю оценку, которая всегда ограничивается той или иной характеристикой. Следует использовать, как минимум двухмерный ракурс для анализа, как в представленном выше случае. Это позволяет увидеть влияние комплекса факторов, формирующих конъюнктуру рынка и обусловливающих конкурентоспособность субъекта, функционирующего на нем.
Разумеется, представленный анализ направлен на условия функционирования банков на российском рынке, которые необходимо учитывать при разработке и реализации конкурентных стратегий. При этом, используя бенчмарку, можно определить и относительную эффективность того или иного банка, поскольку более эффективный банк при меньшем объеме активов достигает сравнительно менее высокой стоимости их использования.
При этом, следует учитывать и специализацию банка. Так, если обратить внимание на структуру активов, ПАО «Сбербанк России», АКБ «Банк оф Чайна» (АО) и ООО «Чайна-сельхоз-Банк» выносят в приоритет кредитную деятельность, а АО АйСиБиСи Банк (АО) и ООО «Чайна Констракшн Банк» специализируются на валютных операциях. Специализация также влияет в определенной на эффективность функционирования банков.
В целом, сегодня существует необходимость разработки «объемных» и многоуровневых моделей для оценки конкурентоспособности субъектов банковского сектора с целью максимально точной оценки конкурентоспособности банка с учетом его индивидуальных характеристик.
Успешная конкурентная стратегия на банковском рынке предполагает точное определение запроса рынка на тот или иной вид банковских услуг (продуктов). При этом, необходимо учитывать конъюнктуру рынка присутствия. Это ставит стратегическую задачу оценки потенциала развития. Данная оценка будет являться основой разработки программы продвижения на целевом рынке.
Китайские банки на рынке РФ осуществляют на данный момент политику «малого игрока», работая, в основном, для обслуживания российских и китайских клиентов, осуществляющих вЭд в рамках торговли или производственной деятельности между РФ и КНР. Направление довольно перспективное и растущее. Поэтому уже сегодня китайским банкам следует рассматривать возможность расширения своей деятельности, в том числе и за счет привлечения новых клиентов.
Литература
1. Анисимова А. И., Верников А. В., Структура рынка банковских услуг и её влияние на конкуренцию (на примере двух российских регионов) // "Деньги и кредит". 2011г. No 11. С. 53-62.
2. Bikker J. Misspecification of the Panzar-Rosse Model: Assessing Competition in the Banking Industry /J. Bikker [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://notices-pdf.com/panzar-pdf.html (дата доступа: 19.07.2019 г.).
3. Panzar, J.C., Rosse, J.N., Structure, conduct and comparative statistics. Bell Laboratories Economics Discussion Paper, Bell Laboratories, 1982 г.
4. Жердецька Л.В., Бережна Т.Г. Розвиток банювсь-коТ конкуренци та ТТ вплив на системну стабтьнють в УкраТн i
http://economyandsociety.in.ua/journal/3_ukr/67.pdf
5. Составлено автором на основании данных ЦБ РФ https://cbr.ru/statistics/finr/
6. Составлено автором по данным финансовой отчетности исследуемых банков
7. Годовой отчет ПАО «Сбербанк» за 2019 год. URL: https://www.sberbank.com/common/img/uploaded/files/pdf/ yrep/sberbank-ar19-rus.pdf (дата обращения: 13.01.2021г.)
8. Годовой отчет АйСиБиСи Банк (АО) за 2019 год. URL:
http://v.icbc.com.cn/userfiles/Resources/ICBC/haiwai/Mosc ow/download/2020/MSF0_ICBC_2019_signed.pdf
9. Годовой отчет ЧАЙНА-СЕЛЬХОЗ-БАНК(ООО) за 2019 год. URL: http://www.ru.abchina.com/ru/branch_profile/Financialstate mentsRU/
10. Годовой отчет ООО «Чайна Констракшн Банк». URL: http://ru.ccb.com/russia/lng/cpfw.html
11. Годовой отчет АКБ «БЭНК ОФ ЧАЙНА» (АО). URL:
https://www.boc.ru/about_bank/financial_performance/
12. Магомаева Л.Р. Повышение конкурентоспособности банковского сектора посредством внедрения комплекса инновационных кросс-канальных банковских технологий // Финансовые исследования. 2019г. №4 (65). С. 97-104. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/povyshenie-konkurentosposobnosti-bankovskogo-sektora-posredstvom-vnedreniya-kompleksa-innovatsionnyh-kross-kanalnyh-bankovskih (дата обращения: 13.01.2021г.)
13. Банковская система в цифрах и графиках № 7 URL: https://asros.ru/upload/iblock/a37/Bankovskaya-sistema-v-tsifrakh-i-grafikakh-7.pdf
Concentration of the Russian banking market and the competitiveness of Chinese banks in the Russian banking market Guo Chenchen
MSU
This article analyses the competitive situation in the Russian banking market and presents a competitive analysis of Chinese banks operating in the Russian banking market. Competitiveness analysis methodology - benchmarking. The benchmark is Sberbank of Russia PJSC. Based on banking statistics collected in Russian and Chinese banking statistics at the micro level, a comparative analysis of their banking services markets was carried out. The competitive advantages, disadvantages and future competitive strategies of Chinese banks are summarized.
Key words: Russian banking market, Market concentration, Chinese
banks, Panzar-Rosse model, H-statistics. References
1. Anisimova AI, Vernikov AV, The structure of the banking services
market and its impact on competition (on the example of two Russian regions) // "Money and Credit". 2011 11, pp. 53-62.
2. Bikker J. Misspecification of the Panzar-Rosse Model: Assessing
Competition in the Banking Industry / J. Bikker [Electronic resource]. - Access mode: http://notices-pdf.com/panzar-pdf.html (access date: 19.07.2019).
3. Panzar, J.C., Rosse, J.N., Structure, conduct and comparative
statistics. Bell Laboratories Economics Discussion Paper, Bell Laboratories, 1982
4. Zherdetska L.V., Berezhna T.G. Growth of bank competition and
growth in systemic stability in Ukraine http://economyandsociety.in.ua/journal/3_ukr/67.pdf
5. Compiled by the author based on data from the Central Bank of
the Russian Federation https://cbr.ru/statistics/finr/
6. Compiled by the author based on the financial statements of the
studied banks
7. Annual report of Sberbank PJSC for 2019. URL: https://www.sberbank.com/common/img/uploaded/files/pdf/yre p/sberbank-ar19-rus.pdf (date accessed: 01/13/2021)
8. Annual report of ICBC Bank (JSC) for 2019. URL: http://v.icbc.com.cn/userfiles/Resources/ICBC/haiwai/Moscow/ download/2020/MSF0_ICBC_2019_signed.pdf
9. Annual report of CHAINA-SELKHOZ-BANK (LLC) for 2019. URL:
http://www.ru.abchina.com/ru/branch_profile/Financialstateme ntsRU/
10. Annual report of China Construction Bank LLC. URL: http://ru.ccb.com/russia/lng/cpfw.html
11. Annual report of JSCB "BANK OF CHAINA" (JSC). URL: https://www.boc.ru/about_bank/financial_performance/
12. Magomayeva L.R. Increasing the competitiveness of the banking sector through the introduction of a complex of innovative cross-channel banking technologies // Financial Research. 2019 No. 4 (65). S. 97-104. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/povyshenie-konkurentosposobnosti-bankovskogo-sektora-posredstvom-vnedreniya-kompleksa-innovatsionnyh-kross-kanalnyh-bankovskih (date of access: 13.01.2021)
13. The banking system in figures and graphs No. 7 URL: https://asros.ru/upload/iblock/a37/Bankovskaya-sistema-v-tsifrakh-i-grafikakh-7.pdf
X X
o 00 A c.
X
00 m
o
ho o ho
