CC BY
66
Макроэкономика
отраслевые и макроэкономические эффекты
политики оздоровления российского банковского сектора
Иван ДАРОВСКИЙ
Иван Яковлевич Даровский — исследователь факультета экономики, Европейский университет в Санкт-Петербурге (РФ, 191187, Санкт-Петербург, Гагаринская ул., 6/1а). E-mail: idarovskii@eu.spb.ru
Аннотация
В работе исследуется влияние активизации надзорной политики регулятора и процесса банковской консолидации на уровень отраслевой конкуренции и структуру российского банковского сектора, а также макроэкономическая роль политики оздоровления этого сектора. Исходя из особенностей функционирования национальной банковской системы, в том числе в периоды рецессий, автор делает вывод о целесообразности ужесточения банковского надзора со второй половины 2013 года, несмотря на негативные последствия этого решения, которые могут носить долгосрочный характер. Так, полученные в рамках структурного и неструктурного подходов статические и динамические оценки уровня конкуренции в российском банковском секторе свидетельствуют о низкой конкуренции. Очевидно, что неконкурентная банковская отрасль увеличивает издержки в экономике, усугубляя тем самым имеющиеся диспропорции. Поэтому в работе перечисляются ключевые меры, способствующие развитию банковской конкуренции. При этом стратегически значимыми представляются цели по выстраиванию полноценной трехуровневой банковской системы и по выравниванию структуры собственности в банковской отрасли путем продажи государством долей в уставном капитале кредитных организаций. В свою очередь, ужесточение надзора и осуществление политики консолидации банковского сектора уменьшили влияние негативных факторов на предложение кредита и повысили устойчивость действующих на рынке финансовых институтов к различным шокам. Вместе с проведенной реформой макроэкономического регулирования это создает основу для стабильного экономического роста в России. Содержащиеся в статье выводы и рекомендации могут быть использованы субъектами экономической политики в деятельности по развитию российской банковской системы.
Ключевые слова: банковский надзор, банковская консолидация, уровень концентрации, индекс Херфиндаля — Хиршмана, конкуренция, модель Панзара — Росса, кредитование, макроэкономическая стабильность. JEL: E58, G21, G28, L16, N14, N24.
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках проекта № 18-010-00145.
Введение
Наблюдавшееся в 2013 году обострение проблем российской банковской системы, сопровождаемое падением ключевых показателей функционирования коммерческих банков1, произошло на фоне стабильной макроэкономической ситуации — до кризиса 2015-2016 годов, введения пакета санкций против России и радикального ухудшения условий торговли. Это в очередной раз привлекло внимание профессионального сообщества и регулятора к банковскому сектору, активизировало новый раунд дискуссии о необходимости реформирования банковской системы, в которой происходило перманентное накопление проблем, ставшее, согласно практически единодушному мнению специалистов2, следствием существовавшей в 1990-х годах практики лицензирования банковской деятельности и недостаточной озабоченности Банка России вопросами банковского регулирования и надзора в 1990-2000-е годы.
По мнению экспертов Института экономической политики им. Е. Т. Гайдара, оздоровлению банковского сектора должна была способствовать политика его консолидации с целью устранения фрагментарности банковской системы, укрупнения банков (посредством ужесточения требований к минимальной величине собственного капитала) и сокращения их числа за счет отзыва лицензий у недобросовестных участников рынка [Ведев и др., 2014]. Также авторы отмечали важность приватизации государственных банков и ужесточения надзора за системно значимыми кредитными организациями.
При этом повышение уровня концентрации, являющееся следствием описанной политики, может стать причиной ослабления конкуренции и роста стоимости банковских услуг. Однако эта тема носит дискуссионный характер и в экономической литературе существуют свидетельства положительной связи между концентрацией и конкуренцией [De Rozas, 2007]. Обоснование наличия в России отрицательной связи между уровнями концентрации активов банковского сектора и конкуренции содержится в работах [Мамонов, 2010a; 2010b]. Политика банковской консолидации также сопряжена с национализацией части банковской
1 Годовое снижение рентабельности собственных средств кредитных организаций составило 3 п.п., номинальная прибыль банковского сектора сократилась с 1012 млрд руб. в 2012 году до 994 млрд в 2013-м, начал замедляться рост кредитования и совокупных активов в целом, что в определяющей степени объяснялось стратегиями банков в сегменте потребительского кредитования в предшествующие годы, возникшим дефицитом ликвидности, ужесточением банковского надзора и регулирования [Ведев и др., 2014. С. 7-8].
2 Примером развернутых формулировок этого консенсуса могут служить материалы панельной сессии «Родовые травмы и приобретенные болезни российской банковской системы: на пути к выздоровлению» в рамках Международного финансового конгресса-2018.
системы. Национализация неблагополучных банков или выкуп государством плохих долгов являются наиболее действенными способами устранения системных проблем банковского сектора и выхода из банковских кризисов [Юдаева и др., 2009]. Как правило, национализация сопровождается рядом иных мер: рекапитализацией и созданием дополнительных каналов предоставления ликвидности, качественной оценкой активов, выявлением и быстрым избавлением от плохих долгов и т. д. Но огосударствление отрасли без последующей приватизации способно снизить ее эффективность и негативно повлиять на качество банковских услуг3.
Несмотря на имевшиеся в российском банковском секторе проблемы (масштабную фальсификацию банковских балансов, широкое распространение кэптивного банкинга и нарушение норматива Н6, значительную дифференциацию прибыльности активов у различных групп кредитных организаций, массовый уход с российского рынка банков с иностранным капиталом после мирового финансово-экономического кризиса и т. д.), политика консолидации и интенсивной расчистки банковского сектора, осуществляемая регулятором со второй половины 2013 года, была воспринята некоторыми учеными-экономистами и членами профессионального сообщества как избыточно жесткая практика, целесообразная лишь в случае крайней необходимости [Мотовилов, 2014]. Вместе с тем опасно недооценивать масштаб аккумулированных банками проблем (доля просроченных розничных кредитов, выданных только в 2012 году, достигала 6%). К тому же в кризисные периоды эти проблемы могут значительно усугубляться, а их решение будет стоить дороже, поскольку такой сценарий предполагает реализацию части накопленных системных рисков.
Высокая доля сомнительных и неустойчивых кредитных организаций существенно повышает процикличность банковского сектора и финансовой системы в целом, препятствуя проведению контрциклической политики [Лякин, 2018]. К примеру, в ходе кризиса 2008-2009 годов спасение лишь четырех банков (Связь-Банка, «Глобэкса», «КИТ Финанса» и состоявшего с последним в кредитных отношениях Газпромбанка) обошлось государству практически в 1% ВВП [Алексашенко и др., 2011. С. 39]. Именно с целью стабилизации кредитования правительство и ЦБ РФ оказывали беспрецедентную поддержку не только системно значимым, но и относительно небольшим банкам. На практике же
3 Более высокая эффективность ряда государственных банков часто обусловлена институциональными факторами: доступом к более дешевым пассивам (и до недавнего времени — к рефинансированию Банка России), наличием крупных клиентов, связанных с государством, допуском к закупочной деятельности государственных корпораций, органов государственной власти и т. д.
банки стремились поддерживать собственную устойчивость за счет прибыли от плавной девальвации рубля, блокируя остальным агентам доступ к денежным средствам во время острой фазы экономического кризиса [Юдаева, Годунова, 2009. С. 32-33].
Кредитование экономики частными банками сокращалось с сентября 2008 года по август 2009-го, хотя государственные банки пытались частично компенсировать дефицит кредитных ресурсов. Введение санкций и падение нефтяных цен в 2014 году привели к очередной рецессии, сопровождавшейся обесценением рубля, а банковская система вновь трансформировала отрицательные экзогенные шоки в кредитное сжатие.
Однако процесс консолидации банковского сектора, переход к режиму таргетирования инфляции и возобновление действия бюджетного правила снизили зависимость номинального и реального курсов рубля от конъюнктуры нефтяного рынка, уменьшили процентный риск для кредитных организаций, усилили встроенные антициклические механизмы макроэкономической политики и позволяют надеяться на повышение устойчивости банков, а также на более активное использование государством мер стабилизационной политики в периоды рецессий.
Наряду с этим появились предпосылки к уменьшению во-латильности кредитования, которое может резко сокращаться из-за таких причин, как потеря капитала банками, возникновение кризиса ликвидности, падение спроса на банковский кредит и ухудшение качества заемщиков. Банковская консолидация как раз способствует минимизации негативных факторов со стороны предложения. Более крупные и финансово здоровые банки, использующие различные источники фондирования, стабильнее выполняют свою кредитную функцию на различных стадиях делового цикла, тогда как дефицит ликвидности прежде всего угрожает мелким и средним банкам [Martin, 1977]. В свою очередь, устранение ограничений со стороны спроса — задача, решаемая в рамках денежно-кредитной политики.
По указанным причинам реализуемая на протяжении семи лет политика оздоровления банковской отрасли представляется оправданной.
В то же время с действиями регулятора были сопряжены побочные эффекты, негативно отразившиеся на отраслевой структуре. В настоящей работе предпринимается попытка комплексного анализа секторальных и макроэкономических последствий ужесточения надзора и процесса банковской консолидации. С этой целью в статье приводятся структурные (CR-индекс, HHI) и неструктурные (H-статистика из модели Панзара — Росса, специфицированной с учетом критики Биккера) оценки уровня
конкуренции в банковской системе России, вычисляется доля устойчиво растущих кредитов до и после ужесточения надзора, резюмируются изменения в банковском секторе в контексте конкурентной ситуации, устойчивости банков и кредитования к различным шокам.
Выводы исследования подтверждают гипотезу о положительном воздействии банковской консолидации на стабильность банковской системы.
Статья разделена на теоретический и эмпирический блоки. В первой части работы рассматриваются ключевые подходы к определению уровня банковской конкуренции. Во второй исследуется влияние ужесточения надзора и банковской консолидации на уровень конкуренции в банковском секторе. Обсуждаются перспективы развития отрасли в изменившихся надзорно-регуляторных и макроэкономических условиях, оцениваются результаты проводимой политики, имеющие макроэкономическое значение.
1. Теоретические подходы к измерению конкуренции в банковском секторе
В большинстве работ, посвященных анализу отраслевых рынков, обосновывается отрицательная связь между концентрацией и конкуренцией. Вместе с тем в современной экономической науке не достигнут консенсус по этому вопросу4. Традиционная теория отраслевых рынков, базирующаяся на парадигме «структура — поведение — результат» [Mason, 1939], утверждает, что экзогенная структура рынка обусловливает поведение экономических агентов, от которого зависит результативность фирм и отрасли в целом. В таком случае рост концентрации должен приводить к повышению рыночной власти. Следовательно, на более концентрированных рынках фирмы будут стремиться к увеличению цен на собственную продукцию и услуги. В результате монополизации отрасли снизится ее эффективность. Подобные представления об устройстве рынков господствовали в экономической теории вплоть до 1980-х годов и легли в основу структурного метода косвенной оценки уровня конкуренции.
В рамках этого метода задача идентификации типа рыночной структуры, предопределяющего конкурентное поведение, решается путем вычисления индекса концентрации первых n фирм и индекса Херфиндаля — Хиршмана [Hirschman, 1964]. В более поздних работах [Claessens, Laeven, 2005; Shaffer, DiSalvo, 1994]
4 См. обзор методов оценки уровня конкуренции в работах [Дробышевский, Пащенко, 2006; Мамонов, 2010а; 2010Ь; 2015].
показано, что приближение степени конкуренции в банковском секторе лишь значениями индексов концентрации может приводить к некорректным выводам.
Альтернативный подход к исследованию конкуренции опирается на парадигму «эффективной структуры» [Demsetz, 1973], объясняющую конкретный тип рыночной структуры как результат поведения фирм. Пытаясь выиграть в конкурентной борьбе, они стремятся к росту эффективности, ведущему к увеличению их рыночных долей. Идея первичности поведения заставила многих ученых сосредоточиться на его непосредственном анализе, что привело к появлению неструктурных методов косвенной оценки уровня конкуренции с помощью моделей Панзара — Росса [Panzar, Rosse, 1987], Бреснахана [Bresnahan, 1982], Лау [Lau, 1982], Барруша — Модешту [Barros, Modesto, 1999] и индикатора «эффективной конкуренции» Буна [Boone, 2008]. Индикатор показывает влияние повышения эффективности, вызванного снижением издержек, на рыночную власть. Если издержки фирм отрицательно связаны с их рыночными долями, это свидетельствует об эффективной конкуренции, в результате которой более производительные фирмы увеличивают свою долю на рынке или прибыль.
Модели Бреснахана, Лау, Барруша — Модешту обычно находят применение в конкурентном анализе отдельных депозитных и кредитных рынков. Для оценки конкурентной ситуации во всем банковском секторе, как правило, используются различные модификации способа, представленного в работе [Panzar, Rosse, 1987].
Описанный этими авторами неструктурный метод оценивания уровня межбанковской конкуренции основан на предположении о том, что эластичность выручки кредитных организаций по факторным ценам аппроксимирует степень монополизации рынка банковских услуг. Исходя из этого строится индикатор (H-статистика), отражающий степень отраслевой конкуренции и изменяющийся от до 1 (большие значения H-статистики соответствуют более конкурентному типу рыночной структуры):
_ dTR TC H-статистика = ^ —— —, (1)
j д ICj IR
где TR — выручка (процентные доходы) среднего банка, TC — факторные цены.
Необходимо отметить, что базовым условием использования упомянутого метода является пребывание банковского сектора в состоянии долгосрочного равновесия, которое выражается в некоррелированности уровня прибыли (рентабельности) с ценами факторов производства [Shaffer, 1982]. В противном случае интерпретация результатов моделирования затруднительна, так
как в неравновесной банковской системе индивидуальные риски, отражаемые в факторных ценах и определяющие уровень рентабельности активов кредитных организаций, распределены неравномерно. А в равновесном состоянии у банков, решающих задачу по максимизации прибыли, функции затрат являются однородными функциями первой степени. Это позволяет считать процентное отклонение цен факторов производства равнозначным процентному отклонению средних и предельных издержек.
Поскольку эластичность представляет собой логарифмическую (безразмерную) производную, показывающую процентное изменение переменной в ответ на однопроцентное изменение другой переменной, практическая работа с моделью Панзара — Росса заключается в эконометрической оценке коэффициентов лог-линейной регрессии вида:
lnII = а + Z^ lnFIPj + lnBSF + S lnTA + £ = = а + в lnAFR + в2 lnPPE + 03 lnPCOE + y1 ln(LNS/TA) + (2) + y2 ln (EQ/TA) + y3 ln(OI/II) + y4 ln(DPS/F) + S lnTA + £,
где II — процентные доходы банка, а — константа, TA — совокупные активы (масштабирующая переменная), £ — ошибка регрессионного уравнения, FIP — цены факторов производства: стоимость фондирования AFR _ процентные расходы R _ привлеченные cpeдcтвa,
цена труда, то есть удельные расходы на персонал,
E _ затраты на персонал _ совокупные активы,
стоимость физического капитала, прочих непроцентных и нетрудовых факторов производства
PcoE _ затРаты на основные средства + прочие расходы PCOE _ совокупные активы ,
BSF — специфические банковские факторы:
LNS _ кредиты населению и нефинансовым предприятиям ТА = совокупные активы ,
EQ _ собственный капитал ТА _ совокупные активы ,
01 _ прочие доходы (общие за вычетом процентных) J7 _ процентные доходы ,
DPS _ депозиты населения и нефинансовых предприятий р _ счета и депозиты населения и нефинансовых предприятий.
Последняя группа регрессоров включает различные характеристики банков, отражающие риски, степень вовлеченности кредитных организаций в операции на финансовых рынках и т. д.
Как было отмечено выше, в модели Панзара — Росса вывод об уровне конкуренции и типе рыночной структуры делается по значению Н-статистики:
Н = I в
1 = 1
< 0 — монополия
е (0, 1) — монополитическая конкуренция (3) = 1 — совершенная конкуренция.
Однако в подавляющем большинстве исследований, посвященных применению подхода Панзара — Росса к анализу конкуренции в национальных банковских системах, были получены ложные оценки Н-статистики из-за неверной спецификации уравнения дохода (стоит подчеркнуть, что и в российской научной литературе упомянутому вопросу не уделялось должного внимания).
Широко распространенной практикой при эмпирической работе с моделью Панзара — Росса является использование логарифма удельной зависимой переменной (нормированной совокупными активами) и масштабирующей переменной (логарифма совокупных активов, логарифма собственного капитала банка и т. п.). Это приводит к некорректной спецификации регрессионного уравнения и существенно искажает выводы относительно уровня отраслевой конкуренции. В результате уравнение дохода сводится к уравнению цены: частное процентных доходов банка и его активов показывает относительную величину выручки (процентных доходов) и количество денежных единиц процентного дохода, приходящееся на одну денежную единицу активов кредитной организации. Эти значения непосредственно связаны с процентной (ценовой) политикой банков. Включение логарифма совокупных активов в правую часть уравнения (2) равнозначно (5 - 1) 1пТА при 1п(11/ТА), что также искажает исходный смысл модели Панзара — Росса.
В исследовании [Б1ккег е! а1., 2012] доказана неправомерность использования относительной зависимой переменной и масштабирующей переменной при эконометрической оценке уравнения (2). Авторы отмечают, что при правильной спецификации уравнения регрессии гипотеза о монополии не может быть отвергнута в трети случаев (против ноля при неверной спецификации). Таким образом, вывод о типе рыночной структуры должен делаться по модели без масштабирующей переменной5.
5 См. Н-статистику для российского банковского сектора в табл. 2.
Однако и у подобной спецификации имеются недостатки. Из предложенного Биккером с соавторами вида уравнения дохода следует допущение об одинаковой эластичности процентного дохода по факторным ценам у неоднородных банков. В реальности же размер банка, аппроксимируемый переменной масштаба в нередуцированной модели, может влиять на эластичность. Хотя обозначенное допущение кажется достаточно жестким, оно не критично для интерпретации модели (в отличие от использования масштабирующей переменной и удельной зависимой переменной). Кроме того, допущение о гомогенности эластичностей у неоднородных объектов выборки в определенной степени может быть смягчено при оценке панельной регрессии с фиксированными эффектами на банк и время6.
Неструктурные методы активно развиваются в рамках новой эмпирической теории отраслевых рынков.
Прямая оценка уровня конкуренции заключается в определении рыночной власти фирм путем расчета индекса Лернера [Lerner, 1934]7, изменяющегося от ноля до единицы (более высокие значения индекса указывают на большую рыночную власть).
Из микроэкономической теории известно, что при совершенной конкуренции фирмы принимают сложившуюся на рынке цену и максимизируют прибыль, подбирая оптимальный объем производства так, чтобы уравнять предельные издержки и предельную выручку. Иначе говоря, на рынке совершенной конкуренции цена равна предельным издержкам, тогда как при монопольной рыночной структуре цена устанавливается фирмой-монополистом. Значение индекса Лернера отражает долю монопольной надбавки в цене на продукцию фирмы.
Если учесть, что на рынке совершенной конкуренции функционирует множество одинаковых фирм, производящих стандартизированный продукт, то разброс цен на продукт указывает на несовершенную конкуренцию. Разность цен, при прочих равных условиях, отражает степень конкуренции между фирмами. Применение этой идеи в конкурентном анализе банковского сектора требует вычисления спреда процентных ставок по кредитам и депозитам.
Итак, оценивать уровень отраслевой конкуренции следует с помощью прямых и косвенных (структурных и неструктурных) методов. Использование только одной методики может дать ложный результат.
6 Фиксированный эффект на объект позволил бы учесть эффект масштаба, а комбинация фиксированных эффектов на объект и время отразила бы динамику эффекта масштаба по каждому банку.
7 Индекс Лернера равен (Р - МС)/Р, где Р — цена фирмы, действующей на рынке, МС — предельные издержки фирмы.
2. Влияние политики регулятора на развитие и устойчивость банковского сектора
Ключевой тенденцией последних лет в российском банковском секторе является резкое сокращение числа кредитных организаций, происходящее одновременно с ростом рыночной концентрации (рис. 1). После активизации регулятором деятельности по оздоровлению банковской системы количество ее участников уменьшилось вдвое: с 958 (по состоянию на 1 июня 2013 года) до 478 (на 1 марта 2019-го), в числе которых 435 банков и 43 небанковские кредитные организации.
--HHI - Рыночная доля ПАО «Сбербанк России»
CR(3) CR(4) ----CR(5) ....... CR(8)
— Число кредитных организаций, имеющих лицензии на осуществление банковских операций
Примечание. Индекс CR(n) = ZS,-, индекс HHI = ES2, где Sj — рыночная доля i-й кредитной организации, n — число кредитных организаций.
Источники: по данным ЦБ РФ, рэнкинга «Интерфакс-100».
Рис. 1. Динамика численности кредитных организаций (правая ось) и концентрации активов банковского сектора
Однако в докризисный период, несмотря на выбытие участников рынка банковских услуг, уровень концентрации совокупных активов снижался и достиг минимума в III квартале 2008 года. Параллельно с этим усиливалась конкуренция [Мамонов, 2010a. С. 15]. Наблюдавшимся процессам во многом способствовали быстрые темпы экономического роста, которые позволяли кредитным организациям увеличивать активы, а также экспансия банков с иностранным капиталом, сопровождавшаяся соревнованием европейской и российской бизнес-моделей. Но в результате
кризиса 2008-2009 годов и усугубившихся проблем банковского сектора, в том числе из-за неравного доступа к рефинансированию ЦБ РФ, тенденция уменьшения рыночной концентрации и повышения конкуренции сменилась на противоположную.
Продолжительный рост уровня концентрации привел к высокой неравномерности распределения совокупных активов между кредитными организациями (рис. 2). Это подтверждается значением коэффициента Джини 0,93 по итогам III квартала 2017 года. Кроме того, согласно вычисленному коэффициенту энтропии8, российская банковская система характеризуется низкой степенью неопределенности, свойственной более концентрированным рынкам.
Примечание. Коэффициент Джини (О) равен 0,93; он рассчитывается по формуле 1 - 2Ъхситу, + 1Ъсу,, где х1 — доля банков, принадлежащих г'-й группе, в общей численности банков, у1 — доля совокупных активов, сосредоточенная у г'-й группы банков, п — число банковских групп, ситу, — кумулятивная доля активов.
Источники: по данным ЦБ РФ, рэнкинга «Интерфакс-100».
Рис. 2. Концентрация российского банковского сектора
(ось ординат — доля совокупных активов, ось абсцисс — доля банков)
8 Коэффициент энтропии (по банковским активам) равен 330,09, то есть -100Ё(5,- 1п(5,)), где — рыночная доля г'-й кредитной организации, п — число кредитных организаций, 1п(5,) — натуральный логарифм рыночной доли г'-й кредитной организации. Знак «минус» в формуле обусловлен тем, что $г' < 1 и 1п($) < 0. Коэффициент относительной энтропии 0,0063 равен ^ Ё(5г1п(1/5г)), то есть этот показатель равен среднему значению доли, взвешенной по натуральному логарифму ее обратной величины, и определяет уровень неупорядоченности (деконцентрации) рынка.
В недавнем исследовании Банка России [Симановский и др., 2018. С. 29-30] говорится об усилении банковской конкуренции после активизации надзорной политики. Авторы пришли к такому выводу, проанализировав динамику индикатора Буна и индекса Лернера за 2010-2017 годы. При этом наиболее конкурентная ситуация в банковском секторе наблюдалась в 2017 году. Вместе с тем отмечаемое регулятором со второй половины 2013 года сужение спреда ставок по пассивным и активным рублевым операциям банков в розничном сегменте [Круглова, Ушакова, 2017. С. 13-14] не является свидетельством ослабления рыночной власти и повышения уровня конкуренции между кредитными организациями вследствие политики оздоровления банковской системы. Этот эффект обусловлен динамикой цен на нефть и иными макроэкономическими факторами.
Кроме того, при переходе к режиму инфляционного таргетиро-вания, который включает промежуточную цель по таргетирова-нию процентной ставки9, одной из базовых задач в рамках совершенствования трансмиссионного механизма денежно-кредитной политики стало сужение коридора краткосрочных процентных ставок (ставок денежного рынка). Был создан операционный инструментарий, позволяющий удерживать краткосрочные процентные ставки в диапазоне, равном ключевой ставке ЦБ РФ ±1 п.п. Так, нижняя граница кредитных ставок в экономике определяется альтернативной доходностью денежных средств банков (например, безрисковой доходностью депозитных аукционов, облигаций ЦБ РФ) и стоимостью фондирования. Верхняя граница ставок по депозитам зависит от цены иных источников формирования пассивов кредитных организаций (в первую очередь от процентных ставок Банка России по операциям предоставления ликвидности). Процентные ставки по инструментам10 выделения и абсорбирования рублевой ликвидности напрямую связаны с ключевой ставкой Банка России, поэтому ее изменение приводит к пропорциональному сдвигу всего коридора процентных ставок денежного рынка.
Представляется важным дополнить выводы регулятора о конкуренции в банковском секторе оценками, полученными в рамках других базовых методик. Согласно структурному подходу (табл. 1), банковская отрасль является умеренно концентрированной по
9 Подробнее о специфике денежно-кредитной политики Банка России на современном этапе см. в работах [Горюнов и др., 2015; Пестова, 2017; Юдаева, 2014].
10 Главными из них являются депозитные аукционы и аукционы РЕПО сроком на одну неделю.
активам и капиталу, причем по критерию собственного капитала превышены пороги доминирования, установленные для одного и трех крупнейших банков. Значение индекса Херфиндаля — Хиршмана по критерию нераспределенной прибыли соответствует высококонцентрированному типу рыночной структуры. Также оценки уровня концентрации нераспределенной прибыли показывают нарушение порогов доминирования для одного, трех и пяти крупнейших банков.
Таблица 1
Индекс Херфиндаля - Хиршмана (HHI) и индексы концентрации первых n фирм (CR), III квартал 2017 года
Показатель концентрации / критерий Активы Собственный капитал Нераспределенная прибыль
НН1 1153,3 1628,8 2614,5
Рыночная доля ПАО «Сбербанк России» (%) 30 36 49
ОЯ(3) (%) 49 58 64
ея(4) (%) 53 61 70
ея(5) (%) 57 64 74
ея(8) (%) 67 70 79
Оценочная шкала для HHI
Диапазон значений Тип рынка
HHI < 1000 Рынок с низкой концентрацией
1000 < HHI < 1800 (2000 в практике ФАС) Рынок с умеренной концентрацией
1800 (2000) < HHI < 10 000 Рынок с высокой концентрацией
Оценочная шкала для CR(3)
CR(3) < 45% Рынок с низкой концентрацией
45% < CR(3) < 70% Рынок с умеренной концентрацией
70% < CR(3) < 100% Рынок с высокой концентрацией
Оценочная шкала для CR(4)
CR(4) < 45% Рынок с низкой концентрацией
45% < CR(4) < 80% Рынок с умеренной концентрацией
80% < CR(4) < 100% Рынок с высокой концентрацией
Примечание. Пороги доминирования в Российской Федерации: доля крупнейшей фирмы больше 35%, суммарная доля трех крупнейших фирм — больше 50%, суммарная доля пяти крупнейших фирм — больше 70%.
Источники: по данным ЦБ РФ, рэнкинга «Интерфакс-100».
Однако упомянутые индексные оценки не учитывают факта присутствия в российской финансовой системе различных банковских групп. В посткризисный период конфигурация банковского сектора претерпела существенные изменения в результате сделок слияния и поглощения (М&А), многочисленных санаций
и объединений кредитных организаций11. При вычислении индексов концентрации было бы некорректно рассматривать банки, входящие в банковские группы, как самостоятельных участников рынка, поскольку конечными бенефициарами выступают акционеры банков, образующих группы. Логично, что с поправкой на банковские группы уровень отраслевой концентрации возрос (см. Приложение 1). Тем не менее по критерию активов российский банковский сектор сохранил умеренно концентрированный тип рыночной структуры с одновременным превышением порога доминирования для трех крупнейших банковских групп.
Результаты оценки модели Панзара — Росса по выборке из 304 банков12, сосредоточивших в III квартале 2017 года 80,6% совокупных активов банковской системы России, приведены в табл. 2. Источниками статистических данных служили 101-я и 102-я формы консолидированной бухгалтерской отчетности банков перед ЦБ РФ.
Использование только удельных затрат на физический капитал (основные средства) в качестве переменной PCOE дало следующие значения H-статистики: 0,36 в модели 1 и -0,52 в модели 2. Однако в обоих случаях коэффициент при PCOE оказался статистически незначимым, что может быть объяснено относительной стабильностью затрат на основные средства и слабой связью капитальных расходов с процентными доходами банков.
Полученная оценка H-статистики является несмещенной лишь в ситуации отсутствия выраженной связи между уровнем прибыли банков (Return on Assets, ROA) и факторными ценами. Для проверки выполнения этого требования необходимо построить уравнение прибыльности активов банков и вычислить E-статистику Шаффера [Shaffer, 1982] — суммарную эластичность рентабельности активов кредитных организаций по факторным ценам, которая должна быть нулевой (табл. 3).
Как видно из табл. 3, статистика Фишера указывает на значимость уравнения уровня прибыли, но регрессоры объясняют менее шестой части вариации логарифма рентабельности активов.
11 Недавние резонансные примеры этих процессов: приобретение акционерами Бинбанка доли в МДМ-банке и объединение двух кредитных организаций, покупка банком «Открытие» Ханты-Мансийского банка с последующим объединением в ПАО «Ханты-Мансийский банк Открытие» и присоединением к банку «Финансовая корпорация Открытие», вхождение ПАО «Национальный банк "Траст"» в группу банка «Финансовая корпорация Открытие», санация и поглощение Банка Москвы группой ВТБ, приобретение банком ВТБ контрольного пакета акций банка «Возрождение», санация Балтийского банка с его реорганизацией и присоединением к АО «Альфа-банк», санация и последующее присоединение ПАО «Бинбанк» к санируемому Фондом консолидации банковского сектора банку «Финансовая корпорация Открытие» и некоторые другие.
12 Использование логарифмической спецификации регрессионного уравнения налагает ограничения на значения переменных модели. Банки, показатели которых принимали нулевые и отрицательные значения, были исключены из выборки.
Таблица 2
Модель Панзара - Росса для российского банковского сектора
Объясняющая Зависимая переменная — !п!1
переменная МНК-модель 1 МНК-модель 2
(без масштабирующей переменной)
Константа -1,451*** 9,022***
(0,145) (0,709)
1пАРК 0,225*** 0,422***
(0,032) (0,145)
1пРРЕ 0,041 -0,880***
(0,040) (0,194)
1пРСОЕ 0,107*** -0,067
(0,036) (0,179)
1п(1МУТА) 0,058** 0,282**
(0,028) (0,114)
1п(Ед/ТА) 0,083*** -1,224***
(0,027) (0,149)
1п(О1/11) -0,169*** 0,187**
(0,020) (0,089)
ЫфРЗ/Р) -0,067** -0,176
(0,028) (0,240)
1п ТА 1,034***
(0,011) -
К2 0,986 0,458
П2 "итр. 0,985 0,446
Статистика Фишера 3278,370 34,381
(р-значение) (0,000) (0,000)
Число наблюдений 304 304
Н-статистика
(вАРК + вРРЕ + вРСОЕ) 0,373 -0,526
Примечания: 1. В скобках указаны робастные к гетероскедастичности оценки стандартных ошибок (вариант НС1) для коэффициентов регрессии.
2. * — значимость коэффициентов на 10-процентном уровне, ** — значимость коэффициентов на 5-процентном уровне, *** — значимость коэффициентов на 1-процентном уровне.
Источник: по данным ЦБ РФ.
Р-значение, равное 0,191 для теста на линейные ограничения коэффициентов регрессионной модели, не позволяет отвергнуть гипотезу о нулевой эластичности рентабельности активов банков по ценам факторов производства, следовательно, можно считать, что российский банковский сектор находится в состоянии долгосрочного равновесия и приведенная выше оценка Н-статистики является адекватной.
Это дает возможность осуществить проверку гипотез о коэффициентах уравнения (2) с исключенной масштабирующей переменной для определения типа рыночной структуры, в рамках которой функционирует российский банковский сектор (табл. 4).
Таблица 3
Уравнение прибыльности активов российских банков
Объясняющая Зависимая переменная — lnROA
переменная МНК-модель 1 МНК-модель 2 (без масштабирующей переменной)
Константа -1,003 (0,746) 0,299 (0,604)
1пАРК 0,045 (0,125) 0,070 (0,128)
1пРРЕ -0,385** (0,168) -0,499*** (0,166)
1пРСОЕ 0,216 (0,148) 0,194 (0,151)
1п(ЬЫ8 / ТА) -0,094** (0,046) -0,066 (0,045)
1п(Ед / ТА) 0,966*** (0,125) 0,803*** (0,105)
1п( О1 / II) -0,030 (0,061) 0,015 (0,057)
1п^Р5 / Р) -0,060 (0,103) -0,074 (0,111)
1п ТА 0,129*** (0,046)
К2 0,186 0,165
П2 "испр. 0,163 0,145
Статистика Фишера (р-значение) 9,026 (0,000) 9,198 (0,000)
Число наблюдений 304 304
Р-значение для теста Вальда на избыточные переменные (Н0: нулевые параметры регрессии для переменных 1пАРК, 1пРРЕ, 1пРСОЕ) 0,129 0,01
Е-статистика Шаффера (вАРК + вРРЕ + вРСОЕ) -0,123 -0,235
Р-значение для теста на линейные ограничения коэффициентов модели (Н0: вАРК + вРРЕ + вРСОЕ = 0) 0,504 0,191
Примечания: 1. В скобках указаны робастные к гетероскедастичности оценки стандартных ошибок (вариант HC1) для коэффициентов регрессии.
2. * — значимость коэффициентов на 10-процентном уровне, ** — значимость коэффициентов на 5-процентном уровне, *** — значимость коэффициентов на 1-процентном уровне.
Источник: по данным ЦБ РФ.
Представленный в настоящей работе анализ показывает значительное падение уровня межбанковской конкуренции, определяемого индексами концентрации, после активизации надзорной политики ЦБ РФ, а согласно подходу Панзара — Росса, российский банковский сектор — монопольная рыночная структура.
Таблица 4
Результаты тестирования гипотез об уровне конкуренции в банковской системе России
Тестируемая гипотеза Р-значение Вывод
Н0: вАРК + вРРЕ + вРСОЕ = 1 0,000 Гипотеза о совершенной конкуренции отвергается на 1-процентном уровне значимости
Н0: вАРК + вРРЕ + вРСОЕ = 0 0,011 Гипотеза о монополии не может быть отвергнута на 1-процентном уровне значимости
Н0: вАРК + вРРЕ + вРСОЕ = -0,53 0,985 Принимается гипотеза о чистой монополии
Помимо аккумуляции финансовых ресурсов в крупнейших банках о монополизации отрасли свидетельствует наблюдающееся в последние годы снижение доступности банковских услуг (рост тарифов на эквайринг, увеличение комиссии за денежные переводы через сервис «Система быстрых платежей» и т. д.).
При укреплении монопольного положения государственных банков возникают риски формирования завышенных требований к заемщикам. Кроме того, конкуренция на региональных рынках банковских услуг может быть слабее общероссийской. Наличие в отдельных субъектах Российской Федерации банков, обладающих чрезвычайно высокой рыночной властью и диктующих контрактные условия агентам, подавляет региональную экономическую активность.
Поскольку процентные доходы и прибыль банковской системы являются издержками для реального сектора, монополизация отрасли снижает конкурентоспособность российской экономики, в которой и так длительное время нарастал структурный дисбаланс.
Вместе с тем для минимизации негативных последствий банковской консолидации государство приняло комплекс мер, направленных на поддержку конкуренции в банковском секторе. К важнейшим из них можно отнести:
• создание ГК «Агентство по страхованию вкладов» и повышение предельной суммы страхового возмещения до 1,4 млн руб. для физических лиц;
• принятие закона13, позволяющего малым предприятиям получать компенсацию в размере 1,4 млн руб. при наступлении страхового случая (страхование вкладов способствует развитию ценовой конкуренции по процентной ставке);
13 Федеральный закон от 03.08.2018 № 322-ФЗ «О внесении изменений в Федеральный закон "О страховании вкладов физических лиц в банках Российской Федерации" и отдельные законодательные акты Российской Федерации».
• введение пропорционального регулирования14, предполагающего установление разных нормативных и технических требований для банков с универсальными и базовыми лицензиями (действующая регуляторная практика делает банковские услуги более доступными в регионах, усиливая позиции небольших банков, клиентами которых являются компании малого и среднего бизнеса и физические лица);
• выстраивание дорогостоящей финансовой и электронной инфраструктуры (например, запуск проекта «Маркетплейс» и сервиса «Система быстрых платежей» существенно снижает издержки кредитных организаций, а в некоторых случаях — устраняет входной барьер на рынок).
Несмотря на принятые меры, сотрудники ЦБ РФ допускают краткосрочное ослабление банковской конкуренции в результате ужесточения надзорной деятельности регулятора [Пономаренко, Синяков, 2018]. Однако долгосрочные позитивные эффекты политики оздоровления банковского сектора, проявляющиеся в росте доверия агентов к банкам, по мнению авторов, должны компенсировать первоначальное падение уровня конкуренции, имеющее технический характер. В результате усиления надзора конкурентное положение небольших банков улучшится, поскольку у фирм и домашних хозяйств сформируется мнение о высокой надежности оставшихся кредитных организаций, что позволит им эффективнее конкурировать с более крупными банками.
В принципе претворение в жизнь такого сценария возможно, хотя уже сегодня возникают проблемы, угрожающие повышению уровня банковской конкуренции и требующие непосредственного вмешательства регулятора.
Во-первых, главными бенефициарами политики оздоровления российской банковской системы стали несколько крупнейших банков, чьи процентные и комиссионные доходы показали значительный рост. Именно в этих банках происходит концентрация рыночной власти, и распределение рисков в банковской системе становится всё более неравномерным. Согласно концепции
14 Банкам с капиталом менее 1 млрд руб. было предложено увеличить размер собственных средств до требуемого уровня или получить иной статус (банк с базовой лицензией, небанковская кредитная организация) не позднее 1 января 2019 года. На банки с универсальной лицензией распространяются все действующие нормативы и требования международных стандартов, обязанности предоставления регулятору полной отчетности и использования МСФО, тогда как банки с базовой лицензией должны соблюдать лишь пять нормативов (нормативы достаточности совокупного и основного капиталов, два норматива концентрации кредитного риска и норматив текущей ликвидности). Кроме того, в отношении таких банков не действуют сложные международные стандарты и требование предоставления полной отчетности, а минимальная величина собственных средств для банка с базовой лицензией установлена на уровне 300 млн руб. По состоянию на 1 марта 2019 года в России насчитывалось 435 банков, в их числе 288 с универсальной лицензией и 147 — с базовой.
competition — stability, отмеченные процессы ведут к дифференциации банков по уровню прибыли и негативно влияют на стабильность банковского сектора15. Такая ситуация не может не вызывать беспокойства даже при соблюдении кредитными организациями пруденциальных нормативов.
Во-вторых, нынешняя рыночная доля государственных банков представляется гипертрофированной. Превращение государства из регулятора в основного собственника противоречит принципам здоровой конкуренции и создает конфликт интересов. Устранению дисбаланса, более равномерному распределению рыночной власти и рисков могла бы содействовать приватизация16 банков с государственным участием, сочетающаяся с построением полноценной трехуровневой банковской системы, включающей конкурентные элементы, состоящие из крупнейших государственных и частных банков, средних и малых банков (в том числе региональных).
В-третьих, за последние годы ЦБ РФ удалось решить наиболее острые проблемы банковского сектора и избавиться от сомнительных участников рынка. Сигнальные заявления Банка России о том, что активная расчистка отрасли завершена (рис. 3)17 и оставшиеся кредитные организации достаточно устойчивы, способствовали бы скорейшему восстановлению доверия агентов к малым и средним банкам, развитию конкуренции.
Усиление надзора — важная превентивная мера, заставляющая руководство банков более ответственно относиться к управлению рисками, соблюдению регуляторных требований. Однако фундаментальной предпосылкой оздоровления российского банковского сектора является отказ от устоявшейся бизнес-модели максимального извлечения прибыли (по сути, избыточной) в краткосрочном периоде в пользу более взвешенной кредитной деятельности, обеспечивающей приемлемый уровень прибыли и стабильность в долгосрочной перспективе. Руководство банков должно удлинить горизонт планирования и выстроить эффективную систему долгосрочного риск-менеджмента.
15 Стоит также упомянуть об обратной концепции competition — fragility, утверждающей, что снижение уровня конкуренции и увеличение рыночной власти позитивно влияют на маржинальность банковского бизнеса, в результате чего у руководства банков уменьшается склонность к риску, а это способствует повышению стабильности.
16 Первая неудачная попытка продажи прошедшего процедуру санации Публичного акционерного общества «Азиатско-Тихоокеанский Банк» говорит о том, что в ближайшее время будет крайне сложно найти частных покупателей подобных активов. Поэтому регулятору стоит использовать альтернативные возможности продажи банков (долей в уставном капитале): по заниженной цене или на торгах со множеством покупателей акций, а не с одним покупателем — стратегическим инвестором, как было ранее. Целью приватизации должно быть выравнивание структуры собственности в национальном банковском секторе.
17 До активизации надзорной политики наибольшее число банковских лицензий было отозвано в 2010-2012 годах. Это стало следствием мирового финансово-экономического кризиса, «обнуления» кредитного цикла и достижения в 2010 году локального пика плохих долгов.
Источник: ЦБ РФ.
Рис. 3. Динамика отзыва банковских лицензий (шт.)
При этом экономический рост влияет на состояние банковского сектора двойственно. С одной стороны, мировой и российский опыт можно понимать так, что быстрый рост экономики ведет к дестабилизации банковского сектора посредством накопления избыточных рисков, образования пузырей и т. д. С другой — благоприятная макроэкономическая конъюнктура может способствовать увеличению масштаба банковского бизнеса, повышению качества заемщиков и снижению уровня дефолтности по предоставленным кредитам. Устойчивый экономический рост, как правило, сопровождается позитивной динамикой корпоративной прибыли и реальных располагаемых доходов населения.
Пока же лучшие заемщики являются клиентами нескольких крупнейших государственных банков. Это создает стимулы для выбора высокорисковых бизнес-стратегий остальными банками (при недостатке корпоративных клиентов многие банки стали ориентироваться на необеспеченное потребительское кредитование). В условиях структурного профицита ликвидности ключевая проблема для банков состоит не в привлечении пассивов, а в формировании доходных активов с умеренным риском (низ-кодефолтного кредитного портфеля). Так, в 2018 году у 149 банков доля средств, размещенных на депозите в ЦБ РФ, превысила 20% активов — эти деньги не попали в российскую экономику.
Банковская консолидация оказывает влияние и на эффективность депозитарных финансовых посредников. После кризиса 2015-2016 годов в банковском секторе наблюдается тенденция к повышению уровня рентабельности активов и показателя эффективности (отношения процентных доходов к процентным расходам). Причем коэффициент корреляции между индикатором
эффективности и индексом Херфиндаля — Хиршмана за I квартал 2009 — III квартал 2017 года равен 0,3, что говорит о наличии слабой прямой связи между эффективностью кредитных организаций и уровнем концентрации совокупных активов.
В результате избавления от проблемных банков и укрупнения действующих кредитных организаций повышается отраслевая эффективность. Положительное влияние банковской консолидации на эффективность банков обусловлено как экономией от масштаба18, так и способностью устойчивых кредитных организаций привлекать более дешевые пассивы. В то же время средняя рентабельность капитала государственных банков ниже аналогичного показателя частных банков, поскольку у последних сильнее стимулы к повышению эффективности. Поэтому осуществление политики банковской консолидации не отменяет необходимости приватизации отрасли.
Заметно сказалась на деятельности кредитных организаций и нормализация инфляционного фона в российской экономике: сближение процентных ставок по активным и пассивным операциям банков привело к уменьшению чистой процентной маржи банковского сектора. В новых условиях банки, развивавшиеся ранее лишь за счет высокомаржинального кредитования и увеличения баланса, вынуждены повышать операционную эффективность, так как становится сложнее компенсировать издержки падающими процентными ставками. При удешевлении фондирования всё большее значение в банковском бизнесе будут иметь технологии (в том числе управленческие), качество и персонализация оказываемых услуг.
Очевидно, что стабилизация инфляции на уровне 4% в среднесрочной перспективе — это не только вызов, но и открывающиеся возможности для многих финансовых учреждений, включая банки. Невысокая и хорошо прогнозируемая инфляция поощряет инвесторов с более далеким горизонтом планирования («длинные деньги»), положительно влияет на объемы корпоративного (рис. 4) и ипотечного кредитования.
Однако из-за административных барьеров и проблем с конкуренцией далеко не все банки смогут воспользоваться снижением инфляции для усиления своих позиций в сегментах ипотечного и корпоративного кредитования. Например, реализация национального проекта «Жилье и городская среда» в определяющей
18 На начальном этапе положительный эффект от масштаба проявляется в снижении расходов банка на денежную единицу увеличившихся активов (за счет наличия фиксированных издержек). В долгосрочном периоде экономия на масштабе возможна при уменьшении предельных издержек путем оптимизации и усиления специализации бизнеса. Для малых банков часто характерна отрицательная отдача от масштаба. Увеличение портфеля активов требует дополнительных расходов (капитальных и трудовых) на обеспечение деятельности кредитной организации. Кроме того, на более длительном горизонте рост активов небольшого банка может привести к повышению предельных издержек из-за снижения эффективности управления и удорожания пассивов.
200 180 160 140 120 100 80 60 40 20 О
США
•
Швейцария •
• Чили л т
........................... *
» 4 ^^^^^Ефаз илия Россия *УкРаина Турция
Ч • •в1 • ---А» • •
• • •••• V 1 1
10 15 20
у = -5,791х + 85,51 Я = 0,323
Источник: по данным Всемирного банка.
Рис. 4. Связь корпоративного кредитования (ось ординат, % ВВП) с инфляцией (ось абсцисс, %), 2000-2016 годы
степени зависит от способности и готовности банков кредитовать как застройщиков, так и покупателей жилья. Но реформа отрасли жилищного строительства, предполагающая внедрение модели проектного финансирования и системы эскроу-счетов, оказалась дискриминационной для большинства банков. Число кредитных организаций, обслуживающих первичный рынок жилья, фактически ограничено несколькими десятками. В результате у этих банков появляются колоссальные конкурентные преимущества по пассивам (эскроу-счета — разновидность бесплатного фондирования) и по активам (в перспективе строительные компании станут главными банковскими заемщиками, а темпы роста ипотечного кредитования ускорятся).
Другим значимым следствием поддержания инфляции на целевом уровне в 4% будет постепенное снижение привлекательности банковских сберегательных продуктов. Из-за падения номинальных и реальных процентных ставок в России можно ожидать рост интереса к альтернативным сберегательным и инвестиционным инструментам (прежде всего к корпоративным облигациям). Увеличение внутреннего спроса на финансовые инструменты — один из ключевых факторов развития фондового рынка и трансформации национальной финансовой системы19. Макроэкономическая стабилиза-
19 Формирование более глубокого фондового рынка способствует устранению имеющихся в российском финансовом секторе дисбалансов и движению от банковско-ориентированного типа финансовой системы к рыночно ориентированному.
ция, удлинение горизонта планирования инвестиций и сбережений создают необходимые условия для появления новых и укрепления существующих небанковских финансовых институтов, а также для эффективной работы финансового рынка в целом [Boyd et al., 2001], что ведет к устойчивому долгосрочному экономическому росту [Levine, 2005]. Таким образом, наблюдаемые макроэкономические тенденции предоставляют банкам шанс диверсифицировать бизнес или даже изменить бизнес-модель. В нынешней ситуации кредитные организации стали предлагать своим клиентам более широкий набор продуктов, например брокерские услуги, управление паевыми инвестиционными фондами.
Говоря о макроэкономических эффектах активизации надзора и процесса банковской консолидации, важно отметить, что задачи реализуемой политики оздоровления банковского сектора заключаются в формировании конкурентного «крыла», состоящего из крупных банков, а также в повышении устойчивости финансовых институтов и кредитования. Вследствие усиления надзорной деятельности ЦБ РФ участники рынка банковских услуг начали решать проблемы с капиталом, и объем скрытых «дыр» в капитале банков уменьшился [Мамонов, 2018]. Этот факт, наряду с банковской консолидацией и очищением отрасли от недобросовестных и кэптивных кредитных организаций, способствовал увеличению доли устойчиво растущих кредитов в совокупном кредитном портфеле банковского сектора (рис. 5), несмотря на отрицательный нефтяной шок и введение международных санкций в отношении России.
Доля стабильно растущих ссуд в момент t равняется
объем устойчиво растущих кредитов в момент t
совокупный кредитный портфель '
банковского сектора в момент t
индивидуальный показатель стабильности равняется
волатильность темпов роста кредитного портфеля /'-го банка за четыре квартала
волатильность темпов роста совокупного кредитного портфеля за четыре квартала
(4)
(5)
В выражении (5) волатильность квартальных темпов роста кредитов аппроксимируется стандартным отклонением. При индивидуальном показателе стабильности меньше единицы кредитный портфель банка признается устойчивым. До активизации надзорной политики взвешенная по частоте доля устойчиво
растущих кредитов составляла 19,2%, а после усиления надзора — 23,4%. Стандартное отклонение годовых темпов роста суммарного кредитного портфеля за I квартал 2010 — III квартал 2013 года равнялось 11,1, но уже за IV квартал 2013 — IV квартал 2017 года значение стандартного отклонения снизилось до 8,3.
45 40 35 30 25 20 15 10 5 0
1 1 1 ш
0,06 0,18 0,29 0,41 0,53 II квартал 2010 - III квартал 2013
0,07 0,20 0,34 0,47 0,61 IV квартал 2013 - IV квартал 2017
Источник: по данным ЦБ РФ (101-я форма консолидированной бухгалтерской отчетности банков перед Центральным банком РФ).
Рис. 5. Гистограммы распределения (ось ординат, %) удельного веса стабильно растущих ссуд (ось абсцисс) до и после ужесточения банковского надзора
В целом полученные результаты согласуются с гипотезой о положительной связи концентрации и устойчивости банков (кредитования). Большая стабильность крупных кредитных организаций обусловлена рядом факторов: доступом к различным источникам фондирования (в том числе к дешевому и долгосрочному фондированию), меньшей подверженностью шокам ликвидности, низким моральным риском (со стороны менеджмента банков), способностью аккумулировать средства в буферы капитала за счет доминирующего рыночного положения, позволяющего получать высокую прибыль. Однако в работе [Мамонов, 2017] был выявлен нелинейный характер связи концентрации с устойчивостью российских банков к кредитному риску. Так, положительное влияние концентрации на устойчивость тридцати крупнейших кредитных организаций ослабевало по мере увеличения их рыночной власти. Вместе с тем рост рыночной власти небольших банков повышал их устойчивость. Поэтому одной из ключевых рекомендаций упомянутого исследования являлось разделение рынка банковских услуг на ниши с целью усиления внутривидовой конкуренции. Отчасти эти идеи нашли отражение в реформе банковского регулирования,
устанавливающей пропорциональные требования к банкам с базовой и универсальной лицензиями. Но пока преждевременно говорить о существовании в России полноценной трехуровневой банковской системы, состоящей из специализированных и конкурентных в своих границах элементов.
Можно подытожить, что уменьшение воздействия различного рода шоков на кредитование и реформа макроэкономического регулирования в России создают условия для более эффективного использования инструментов стабилизационной политики в кризисные эпизоды. В то же время такие острые проблемы банковского сектора, как структура собственности и низкий уровень конкуренции, без активного решения регулятором будут лишь усугубляться, а дальнейшее ослабление рыночных позиций небольших и средних банков приведет к широкому распространению рискованных практик, негативно влияющих на стабильность.
Заключение
Обобщая положения статьи, можно сформулировать следующие основные выводы.
1. В российской банковской системе длительное время накапливались проблемы, что повышало ее подверженность шо-кам, делало кредитование более процикличным и усугубляло кризисы.
2. В результате ужесточения надзора и осуществления политики консолидации банковского сектора возросла устойчивость оставшихся в системе банков и осуществляемого ими кредитования экономики. Вместе с фундаментальными изменениями в денежно-кредитной политике это создает основу для стабильного экономического роста.
3. Деятельность регулятора сопровождалась некоторыми побочными негативными эффектами. Так, увеличилась концентрация, измеряемая структурными индексами, проявились признаки монополизации отрасли. Полученная в работе неструктурная оценка уровня банковской конкуренции свидетельствует о наличии монополии. Это требует переосмыслить подходы государства к регулированию банковского сектора. В частности, стратегически значимыми представляются цели по выстраиванию полноценной трехуровневой банковской системы и выравниванию структуры собственности в банковской отрасли путем масштабной приватизации.
Приложение 1
Концентрация активов банковского сектора с учетом банковских групп, 2017 год
Место группы (или банка) по размеру активов Группа (или банк) Банки — участники группы (или самостоятельный банк) Лицензия (регистрационный номер) Активы банка (тыс. руб.) Активы группы (тыс. руб.) Рыночная доля группы (или банка) в совокупных активах банковского сектора (%)
1 Группа Сбербанка ПАО Сбербанк «Сетелем Банк» (ООО) 1481 2168 23 224 129 286 123 759 879 23 347 889 165 31,2
2 Группа ВТБ Банк ВТБ (ПАО) ВТБ 24а АО «БМ-Банк» АО «Почта Банк» 1000 1623 2748 650 9 590 790 685 3 644 921 066 398 060 769 243 492 303 13 877 264 823 18,6
3 Группа Газпромбанка Банк ГПБ (АО) Банк «КУБ» (АО) 354 2584 5 262 656 954 32 840 023 5 295 496 977 7,1
4 Россельхозбанк АО «Россельхозбанк» 3349 3 053 947 976 - 4,1
5 Группа «Альфа» АО «АЛЬФА-БАНК» БАЛТИЙСКИЙ БАНКа 1326 128 2 483 523 758 61 343 728 2 544 867 486 3,4
6 Группа «Открытие» ПАО Банк «ФК Открытие» Банк «ТРАСТ» (ПАО) ПАО «РГС Банк» 2209 3279 3073 1 764 775 085 390 268 396 112 057 823 2 267 101 304 3,0
7 Группа МКБ ПАО «МОСКОВСКИЙ КРЕДИТНЫЙ БАНК» БАНК «СКС» (ООО) 1978 3224 1 827 573 187 30 550 798 1 858 123 985 2,5
8 Группа «Бин» БИНБАНКа РОСТ БАНКа БИНБАНК ДИДЖИТАЛа 323 2888 2827 1 012 306 127 449 552 822 22 476 541 1 484 335 490 2,0
9 Группа Промсвязьбанка ПАО «Промсвязьбанк» Банк «Возрождение» (ПАО) АВТОВАЗБАНКа 3251 1439 23 978 991 388 244 854 704 121 070 414 1 344 916 506 1,8
Окончание приложения 1
Место группы (или банка) по размеру активов Группа (или банк) Банки — участники группы (или самостоятельный банк) Лицензия (регистрационный номер) Активы банка (тыс. руб.) Активы группы (тыс. руб.) Рыночная доля группы (или банка) в совокупных активах банковского сектора (%)
10 Группа Росбанка (Сосьете Женераль) ПАО РОСБАНК ДЕЛБТАКРЕДИТ1 ООО «Русфинанс Банк» 2272 3338 1792 921 123 487 171 693 202 108 474 421 1 201 291 110 1,6
11 ЮниКредит Банк АО ЮниКредит Банк 1 1 170 583 324 - 1,6
12 Группа «АБ Россия» АО «АБ "РОССИЯ"» АО «Собинбанк» 328 1317 894 005 196 17 962 166 911 967 362 1,2
CR(3) СЛ(4) CR(5) С1*(12) НН1
56,9 61 64,4 78,1 1425,9
а Банк не существует на июль 2020 года.
Источники: ЦБ РФ, рэнкинг «Интерфакс-100», рейтинг АЦ «Эксперт».
Литература
1. Алексашенко С., Миронов В., Мирошниченко Д. Российский кризис и антикризисный пакет: цели, масштабы, эффективность // Вопросы экономики. 2011. № 2. С. 23-49.
2. Ведев А., Дробышевский С., Синельников-Мурылев С., Хромов М. Актуальные проблемы развития банковской системы в Российской Федерации // Экономическая политика. 2014. Т. 9. № 2. С. 7-24.
3. Горюнов Е. Л., Дробышевский С. М., Трунин П. В. Денежно-кредитная политика Банка России: стратегия и тактика // Вопросы экономики. 2015. № 4. С. 53-85.
4. Дробышевский С., Пащенко С. Анализ конкуренции в российском банковском секторе. Институт экономики переходного периода. Научные труды. № 96. 2006.
5. Круглова А., Ушакова Ю. Влияние политики по оздоровлению банковского сектора на конкуренцию и устойчивость развития. Центральный банк Российской Федерации. Серия докладов об экономических исследованиях. № 22. 2017.
6. Лякин А. Н. Три кризиса по одному сценарию // Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика. 2018. Т. 34. № 1. С. 4-25.
7. Мамонов М. Е. Микроэкономическая модификация общеотраслевого индикатора Буна: новые оценки рыночной власти российских банков // Прикладная эконометрика. 2015. № 3(39). С. 18-44.
8. Мамонов М. Е. Моделирование конкуренции в российском банковском секторе с использованием подхода Панзара — Росса: теоретический и прикладной аспекты // Прикладная эконометрика. 2010a. № 4(20). С. 3-27.
9. Мамонов М. Е. Неструктурный подход к оценке уровня конкуренции в российском банковском секторе // Банковское дело. 2010b. № 11. С. 17-24.
10. Мамонов М. Е. Регулирование доступа банков на кредитный рынок в условиях несовершенной конкуренции: оценка последствий для стабильности банковской системы // Журнал Новой экономической ассоциации. 2017. Т. 33. № 1. С. 44-74.
11. Мамонов М. Скрытые «дыры» в капитале банков до и после смены руководства Банка России // Деньги и кредит. 2018. Т. 77. № 1. С. 51-70.
12. Мотовилов О. В. Актуальные проблемы регулирования деятельности банков // Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика. 2014. № 2. С. 70-86.
13. Пестова А. А. Режимы денежно-кредитной политики Банка России: рекомендации для количественных исследований // Вопросы экономики. 2017. № 4. С. 38-60.
14. Пономаренко А., Синяков А. Влияние усиления банковского надзора на структуру банковской системы: выводы на основе агентно-ориентированного моделирования // Деньги и кредит. 2018. Т. 77. № 1. С. 26-50.
15. Симановский А., Морозов А., Синяков А., Поршаков А., Помельникова М., Ушакова Ю., Маркелов В., Бездудный М. Итоги десятилетия 2008-2017 годов в российском банковском секторе: тенденции и факторы. Центральный банк Российской Федерации. Серия докладов об экономических исследованиях. № 31. 2018.
16. Юдаева К. В. О возможностях, целях и механизмах денежно-кредитной политики в текущей ситуации // Вопросы экономики. 2014. № 9. С. 4-12.
17. Юдаева К., Годунова М. Уроки кризиса для России: макроэкономическая политика // Экономическая политика. 2009. Т. 4. № 6. С. 30-41.
18. Юдаева К., Годунова М., Козлов К., Иванова Н. Стратегии выхода из банковского кризиса: международный опыт // Экономическая политика. 2009. Т. 4. № 3. С. 98-149.
19. Barros F., Modesto L. Portuguese Banking Sector: A Mixed Oligopoly? // International Journal of Industrial Organization. 1999. Vol. 17. No 6. P. 869-886.
20. Bikker J., Shaffer S., Spierdijk L. Assessing Competition with the Panzar — Rosse Model: The Role of Scale, Costs, and Equilibrium // Review of Economics and Statistics. 2012. Vol. 94. No 4. P. 1025-1044.
21. Boone J. A New Way to Measure Competition // The Economic Journal. 2008. Vol. 118. No 531. P. 1245-1261.
22. Boyd J. H., Levine R., Smith B. D. The Impact of Inflation on Financial Sector Performance // Journal of Monetary Economics. 2001. Vol. 47. No 2. P. 221-248.
23. Bresnahan T. The Oligopoly Solution Concept Is Identified // Economic Letters. 1982. Vol. 10. No 1-2. P. 87-92.
24. Claessens S., Laeven L. Financial Dependence, Banking Sector Competition, and Economic Growth // Journal of the European Economic Association. 2005. Vol. 3. No 1. P. 179-207.
25. De Rozas L. G. Testing for Competition in the Spanish Banking Industry: The Panzar-Rosse Approach Revisited. Bank of Spain. Working Papers. No 0726. 2007.
26. Demsetz H. Industry Structure, Market Rivalry, and Public Policy // Journal of Law and Economics. 1973. Vol. 16. No 1. P. 1-9.
27. Hirschman A. The Paternity of an Index // American Economic Review. 1964. Vol. 54. No 5. P. 761-762.
28. Lau L. J. On Identifying the Degree of Competitiveness from Industry Price and Output Data // Economics Letters. 1982. Vol. 10. No 1-2. P. 93-99.
29. Lerner A. P. The Concept of Monopoly and the Measurement of Monopoly Power // Review of Economic Studies. 1934. Vol. 1. No 3. P. 157-175.
30. Levine R. Finance and Growth: Theory and Evidence // P. Aghion, S. N. Durlauf (eds.). Handbook of Economic Growth. North Holland: Elsevier, 2005. Vol. 1A. P. 865-934.
31. Martin D. Early Warning of Bank Failure: A Logit Regression Approach // Journal of Banking & Finance. 1977. Vol. 1. No 3. P. 249-276.
32. Mason E. Price and Production Policies of Large-Scale Enterprise // American Economic Review. 1939. Vol. 29. No 1. P. 61-74.
33. Panzar J. C., Rosse J. N. Testing for "Monopoly" Equilibrium // Journal of Industrial Economics. 1987. Vol. 35. No 4. P. 443-456.
34. Shaffer S. A Nonstructural Test for Competition in Financial Markets // Proceedings of a Conference on Bank Structure and Competition. Chicago: Federal Reserve Bank of Chicago, 1982. P. 225-243.
35. Shaffer S., DiSalvo J. Conduct in a Banking Duopoly // Journal of Banking & Finance. 1994. Vol. 18. No 6. P. 1063-1082.
Ekonomicheskaya Politika, 2020, vol. 15, no. 4, pp. 30-61
Ivan Ya. DAROVSKII. Department of Economics, European University at St. Petersburg (6/1A, Gagarinskaya ul., Saint Petersburg, 199034, Russian Federation).
E-mail: idarovskii@eu.spb.ru
Microeconomic and Macroeconomic Effects of the Banking Sector Development Policy in Russia
Abstract
This article studies the impact of banking supervision on the Russian banking sector structure. The article also discusses the main challenges facing the banking system and the macroeconomic role of the Bank of Russia's supervisory policy. Taking into account some features of the national banking sector, the author justifies the current strict banking supervision despite all possible short- and long-term negative effects of this policy. For example, static and dynamic estimates of the competition level in the Russian banking sector, which were obtained using structural and non-structural methods, show a low competition level. A non-competitive banking industry increases costs in the economy and exacerbates existing imbalances. For this reason, the paper considers key measures that con-
tribute to the development of banking competition. The article emphasizes the great importance of the goals of building a full three-tier banking system and privatization of public sector banks. However, strict banking supervision and consolidation of the banking industry have reduced the impact of negative factors on the supply of loans and increased the Russian banking sector's sustainability. These positive changes and macroeconomic reform provide the basis for stable economic growth. The main results obtained can be used by national authorities to develop the Russian banking system.
Keywords: banking supervision, consolidation of the banking industry, concentration level, Herfindahl—Hirschman index, competition, Panzar—Rosse model, lending, macroeconomic stability. JEL: E32, E58, G21, G28, L16.
References
1. Aleksashenko S., Mironov V., Miroshnichenko D. Rossiyskiy krizis i antikrizisnyy paket: tseli, masshtaby, effektivnost' [Crisis and Anti-Crisis Package in Russia: Targets, Scale, Efficiency]. Voprosy ekonomiki, 2011, no. 2, pp. 23-49.
2. Vedev A., Drobyshevsky S., Sinelnikov-Murylev S., Khromov M. Aktual'nye problemy razvitiya bankovskoy sistemy v Rossiyskoy Federatsii [Actual Issues of Banking System Development in Russia]. Ekonomicheskaya politika [Economic Policy], 2014, vol. 9, no. 2, pp. 7-24.
3. Goryunov E. L., Drobyshevsky S. M., Trunin P. V. Denezhno-kreditnaya politika Banka Rossii: strategiya i taktika [Monetary Policy of Bank of Russia: Strategy and Tactics]. Voprosy ekonomiki, 2015, no. 4, pp. 53-85.
4. Drobyshevsky S., Pashchenko S. Analiz konkurentsii v rossiyskom bankovskom sektore [Analysis of Competition in the Russian Banking Sector]. Gaidar Institute for Economic Policy, Proceedings, no. 96, 2006.
5. Kruglova A., Ushakova Yu. Vliyanie politiki po ozdorovleniyu bankovskogo sektora na konkurentsiyu i ustoychivost' razvitiya [The Impact of Banking Sector Development Policy on Competition and Sustainability]. Bank of Russia Working Paper, no. 22, 2017.
6. Lyakin A. N. Tri krizisa po odnomu stsenariyu [Three Crises in the Russian Economy and One Chain of Events]. Vestnik Sankt-Peterburgskogo universiteta. Ekonomika [StPetersburg University Journal of Economic Studies], 2018, vol. 34, no. 1, pp. 4-25.
7. Mamonov M. E. Mikroekonomicheskaya modifikatsiya obshcheotraslevogo indikatora Buna: novye otsenki rynochnoy vlasti rossiyskikh bankov [Microeconomic Modification of an Industry-Wide Boone Indicator: Market Power of Russian Banks Revisited]. Priklad-naya ekonometrika [Applied Econometrics], 2015, no. 3(39), pp. 18-44.
8. Mamonov M. E. Modelirovanie konkurentsii v rossiyskom bankovskom sektore s ispol'zo-vaniem podkhoda Panzara-Rossa: teoreticheskiy i prikladnoy aspekty [Testing for Competition in the Russian Banking Sector Within Panzar-Rosse Approach: Theoretical and Empirical Framework]. Prikladnaya ekonometrika [Applied Econometrics], 2010a, no. 4(20), pp. 3-27.
9. Mamonov M. E. Nestrukturnyy podkhod k otsenke urovnya konkurentsii v rossiyskom bankovskom sektore [Non-Structural Approach to Assessing the Level of Competition in the Russian Banking Sector]. Bankovskoe delo [Banking], 2010b, no. 11, pp. 17-24.
10. Mamonov M. E. Regulirovanie dostupa bankov na kreditnyy rynok v usloviyakh ne-sovershennoy konkurentsii: otsenka posledstviy dlya stabil'nosti bankovskoy sistemy [The Regulation of Banks' Access to Credit Market Under Imperfect Competition: The Effects on Banking System Stability Estimated]. Journal of the New Economic Association, 2017, vol. 33, no. 1, pp. 44-74.
11. Mamonov M. Skrytye «dyry» v kapitale bankov do i posle smeny rukovodstva Banka Rossii [Banks' Hidden Negative Capital Before and After the Senior Management Change at the
Bank of Russia]. Dengi i kredit [Russian Journal of Money and Finance], 2018, vol. 77, no. 1, pp. 51-70.
12. Motovilov O. V. Aktual'nye problemy regulirovaniya deyatel'nosti bankov [Vital Problems of Regulation of Banks Activities]. Vestnik Sankt-Peterburgskogo universiteta. Ekonomika [St Petersburg University Journal of Economic Studies], 2014, no. 2, pp. 70-86.
13. Pestova A. A. Rezhimy denezhno-kreditnoy politiki Banka Rossii: rekomendatsii dlya koli-chestvennykh issledovaniy [Monetary Policy Regimes in Russia: Guidelines for Further Quantitative Studies]. Voprosy ekonomiki, 2017, no. 4, pp. 38-60.
14. Ponomarenko A., Sinyakov A. Vliyanie usileniya bankovskogo nadzora na strukturu bankovskoy sistemy: vyvody na osnove agentno-orientirovannogo modelirovaniya [Impact of Banking Supervision on Banking System Structure: Conclusion from Agent-Based Modelling]. Dengi i kredit [Russian Journal of Money and Finance], 2018, vol. 77, no. 1, pp. 26-50.
15. Simanovskiy A., Morozov A., Sinyakov A., Porshakov A., Pomelnikova M., Ushakova Yu., Markelov V., Bezdudnyy M. Itogi desyatiletiya 2008-2017 godov v rossiyskom bankovskom sektore: tendentsii i factory [The 2008-2017 Decade in the Russian Banking Sector: Trends and Factors]. Bank of Russia, Working Paper, no. 31, 2018.
16. Yudaeva K. V. O vozmozhnostyakh, tselyakh i mekhanizmakh denezhno-kreditnoy politiki v tekushchey situatsii [On the Opportunities, Targets and Mechanisms of Monetary Policy Under the Current Conditions]. Voprosy ekonomiki, 2014, no. 9, pp. 4-12.
17. Yudaeva K., Godunova M. Uroki krizisa dlya Rossii: makroekonomicheskaya politika [Lessons from the Crisis for Russia: Macroeconomic Policy]. Ekonomicheskaya politika [Economic Policy], 2009, vol. 4, no. 6, pp. 30-41.
18. Yudaeva K., Godunova M., Kozlov K., Ivanova N. Strategii vykhoda iz bankovskogo krizisa: mezhdunarodnyy opyt [Strategies for Overcoming Banking Crisis: World Experience]. Ekonomicheskaya politika [Economic Policy], 2009, vol. 4, no. 3, pp. 98-149.
19. Barros F., Modesto L. Portuguese Banking Sector: A Mixed Oligopoly? International Journal of Industrial Organization, 1999, vol. 17, no. 6, pp. 869-886.
20. Bikker J., Shaffer S., Spierdijk L. Assessing Competition with the Panzar-Rosse Model: The Role of Scale, Costs, and Equilibrium. Review of Economics and Statistics, 2012, vol. 94, no. 4, pp. 1025-1044.
21. Boone J. A New Way to Measure Competition. The Economic Journal, 2008, vol. 118, no. 531, pp. 1245-1261.
22. Boyd J. H., Levine R., Smith B. D. The Impact of Inflation on Financial Sector Performance. Journal of Monetary Economics, 2001, vol. 47, no. 2, pp. 221-248.
23. Bresnahan T. The Oligopoly Solution Concept Is Identified. Economic Letters, 1982, vol. 10, no. 1-2, pp. 87-92.
24. Claessens S., Laeven L. Financial Dependence, Banking Sector Competition, and Economic Growth. Journal of the European Economic Association, 2005, vol. 3, no. 1, pp. 179-207.
25. De Rozas L. G. Testing for Competition in the Spanish Banking Industry: The Panzar-Rosse Approach Revisited. Bank of Spain, Working Papers, no. 0726, 2007.
26. Demsetz H. Industry Structure, Market Rivalry, and Public Policy. Journal of Law and Economics, 1973, vol. 16, no. 1, pp. 1-9.
27. Hirschman A. The Paternity of an Index. American Economic Review, 1964, vol. 54, no. 5, pp. 761-762.
28. Lau L. J. On Identifying the Degree of Competitiveness from Industry Price and Output Data. Economics Letters, 1982, vol. 10, no. 1-2, pp. 93-99.
29. Lerner A. P. The Concept of Monopoly and the Measurement of Monopoly Power. Review of Economic Studies, 1934, vol. 1, no. 3, pp. 157-175.
30. Levine R. Finance and Growth: Theory and Evidence. In: Aghion P., Durlauf S. N. (eds.). Handbook of Economic Growth. North Holland, Elsevier, 2005, vol. 1A, pp. 865-934.
31. Martin D. Early Warning of Bank Failure: A Logit Regression Approach. Journal of Banking & Finance, 1977, vol. 1, no. 3, pp. 249-276.
32. Mason E. Price and Production Policies of Large-Scale Enterprise. American Economic Review, 1939, vol. 29, no. 1, pp. 61-74.
33. Panzar J. C., Rosse J. N. Testing for "Monopoly" Equilibrium. Journal of Industrial Economics, 1987, vol. 35, no. 4, pp. 443-456.
34. Shaffer S. A Nonstructural Test for Competition in Financial Markets. Proceedings of a Conference on Bank Structure and Competition. Chicago, Federal Reserve Bank of Chicago, 1982, pp. 225-243.
35. Shaffer S., DiSalvo J. Conduct in a Banking Duopoly. Journal of Banking & Finance, 1994, vol. 18, no. 6, pp. 1063-1082.
