CC BY
38
Научная статья УДК 336
DOI: 10.14529/em220310
ПРОБЛЕМЫ ТРАНСМИССИИ ДЕНЕЖНО-КРЕДИТНОЙ ПОЛИТИКИ В РЕГИОНАХ РФ
В.В. Кремлева*, Д.С. Аджаматова, А.М. Халимбекова
Дагестанский государственный университет народного хозяйства, Махачкала, Республика Дагестан * kriemlievav@mail.ru
Аннотация. В статье обсуждается трансмиссия эффектов денежно-кредитной политики на экономику регионов, рассматриваются факторы, которые препятствуют результативности денежно-кредитной политики в некоторых регионах РФ. Это касается тех субъектов федерации, где недостаточно развита банковская система, а инструменты денежно-кредитной политики не находят отклика на региональных денежных рынках. В статье проведен анализ чувствительности изменения ставок по банковским продуктам к изменению ключевой ставки Банка России. Изучены особенности инфляционных процессов и реакция ставок по банковским продуктам в нетипичных субъектах РФ. Недостаточность развития банковской системы в южных регионах РФ, экстремальные показатели инфляции (находящиеся за пределами доверительного интервала), структура и параметры кредитных портфелей - все это показывает причины слабых эффектов трансмиссии ДКП в региональное пространство.
Ключевые слова: инфляция, денежно-кредитная политика, таргетирование, кредитование, активы банковской системы, банковские ставки, трансмиссионный механизм, кластерный анализ, ключевая ставка
Для цитирования Кремлева В.В., Аджаматова Д.С., Халимбекова А.М. Проблемы трансмиссии денежно-кредитной политики в регионах РФ // Вестник ЮУрГУ. Серия «Экономика и менеджмент». 2022. Т. 16, № 3. С. 91-100. DOI: 10.14529/em220310
Original article
DOI: 10.14529/em220310
PROBLEMS OF TRANSMISSION OF MONETARY POLICY IN THE REGIONS OF THE RUSSIAN FEDERATION
V.V. Kremleva*, D.S. Adzhamatova, A.M. Khalimbekova
Dagestan State University of National Economy, Makhachkala, Republic of Dagestan * kriemlievav@mail.ru
Abstract. The article authors discuss the transmission of the effects of monetary policy on the economy of regions, and consider the factors that hinder the effectiveness of monetary policy in some regions of the Russian Federation. This applies to those entities of the federation where the banking system is not sufficiently developed, and monetary policy instruments do not find a response in the regional money markets. In this article the authors analyze the sensitivity of changes in rates for banking products to the changes in the key rate of the Bank of Russia. The features of inflationary processes and the reaction of rates on banking products in non-standard entities of the Russian Federation are studied. The underdevelopment of the banking system in the southern regions of the Russian Federation, extreme inflation rates (which are outside the confidence interval), the structure and parameters of loan portfolios - all of this shows the reasons for the weak transmission effects of monetary policy in the regional space.
Keywords: inflation, monetary policy, targeting, lending, banking system assets, bank rates, transmission mechanism, cluster analysis, key rate
For citation: Kremleva V.V., Adzhamatova D.S., Khalimbekova A.M. Problems of transmission of monetary policy in the regions of the Russian Federation. Bulletin of the South Ural State University. Ser. Economics and Management, 2022, vol. 16, no. 3, pp. 91-100. (In Russ.). DOI: 10.14529/em220310
© Кремлева В.В., Аджаматова Д.С., Халимбекова А.М., 2022
Введение
В качестве таргета инфляции Банком России установлено пороговое значение инфляции - 4 %. Трансмиссионный механизм денежно-кредитной политики (ДКП) связан с применением инструментов регулятора, которые транслируются в экономику территорий посредством банковской системы, в интересах достижения конечной цели - это стабильность цен в стране и регионах.
Работа базируется на основе ранее проведенных исследований, в частности, работе Крепцева Д. и Селезнева С. «Влияние ставок денежного рынка на ставки по кредитам конечным заемщикам» на основе УЛЯ-моделей [1]. Заметный вклад в разработку анализируемой проблемы внесли Коновалова А., Коршунов М., Нестерова М., Скуратова А., Устинов А. [2], было проанализировано влияние ключевой ставки на денежный рынок РФ в условиях высокой региональной неоднородности, предложен подход к моделированию реакции банковских ставок на изменение ставки ДКП. Также интерес представляют аналитические работы Напалкова В., Новака А., Шульгина А. о различиях в эффектах единой денежно-кредитной политики в регионах [3].
В исследованиях Щукиной Н.А., Сибирской Е.В. была проведена кластеризация субъектов РФ по уровню жизни [4], регионы классифицированы на 5 кластеров, в том числе пятый кластер авторы определили как «нетипичный», и именно он для авторов статьи представляет наибольший интерес. Данная статья посвящена анализу особенностей инфляционных процессов в нетипичных субъектах РФ, чувствительности денежного рынка к инструментам ЦБ РФ в таких регионах.
Вопросы региональной специфики инфляции рассматриваются в работах Мелькова В.К. [5], проблемы антиинфляционной политики в трудах белорусских ученых: Чеплянский А.В. [6], Бондарь Т.Е. [7]. Подробно раскрыты особенности влияния ключевой ставки в странах зоны евро, представлены различные методы определения показателей экономического неравенства и проводимость денежно-кредитной политики в странах Европейского центрального банка [8]. Процессы агломерации (отраслевой и территориальной, агломерации ресурсов и производств), взаимовлияние между видами экономической деятельности и территориями, а также процессы регионального «разветвления» доказывают уникальность экономики каждого региона [9].
Обзор литературы показывает, что региональные различия являются актуальной проблемой, в том числе и в контексте эффектов единой денежно-кредитной политики. Например, Правдиной Н.В. и Даниловой И.В. разработана методика оценки региональной уникальности и идентификации направлений дифференцированного развития регионов, проведена оценка интегральных ин-
дексов, характеризующих результаты изменений в структуре экономики на примере указанных эффектов [10], что создает возможность оценки уникальности в кредитно-денежной сфере.
В аналитических исследованиях Напалкова В., Новака А., Шульгина А. показано, что чем выше доля добывающих отраслей в валовом региональном продукте (ВРП) региона; кредитов, выданных предприятиям, связанным с обрабатывающим сектором; кредитов малым предприятиям региона, а также уровень безработицы, тем сильнее реакция инфляции на шок ДКП. Исследуя дифференциацию отклика региональной инфляции на шок, авторы поставили своей целью разработать адекватную модель, которая позволила бы определять вклад шока ДКП как фактора инфляции. Авторы акцентируют внимание на шоке единой ДКП, так как он наиболее рельефно выявляет неоднородность региональной структуры экономики. Накопленная инфляция непрерывно снижается - сначала ускоренно, затем убывающими темпами - и в долгосрочном периоде (через пять лет) средний отклик сходится к -0,74, т. е. изменение М1ЛСЯ на 1 % приводит к изменению инфляции на 0,74 %. Реакция цен в среднем реализуется наполовину через год и практически полностью - через три года [3]. Почти все регионы (77 из 80) характеризуются значимой реакцией цен на шок ДКП. Для оценки модели использовались временные ряды с месячной частотой за период с июня 2004 г. по март 2020 г. В УЛЯ-модель включены 80 регионов с полными данными для каждого периода. Все временные ряды проверены на наличие сезонности.
Модели причинно-следственной связи инфляции в регионах, разложенной на факторы влияния, рассматриваются в работе «Моделирование региональной инфляции как основа выработки мероприятий по управлению инфляционными процессами» (Мелькова М.К.), где показано, что именно регионы формируют общестрановую инфляцию [5]. Чеплянский А.В. в статье «Антиинфляционная политика в Республике Беларусь» [6] обосновывает значительную роль бюджетной политики, которая способствует выравниванию влияния денежно -кредитной политики на регионы, например, через предоставление субсидиий и льгот. В статье «Роль финансовой политики Беларуси в устойчивом социально-экономическом развитии государства» [7] Бондарь Т.Е. выделяет использование бюджетных стимулов как фактора выравнивания региональной экономической неоднородности.
Опыт регионов (стран) еврозоны и экономическое неравенство населения разных территорий серьезно влияет на доверие граждан к правительствам, а это дополнительный фактор про-инфляционных ожиданий, как показывают исследования Европейского центрального банка [8].
Идея нашего исследования - связать проводимость денежно-кредитной политики (ключевая
ставка) и экономическую активность региона. Достаточно много научных работ посвящено кластеризации регионов по уровню экономической активности, уровню жизни населения. Поэтому в контексте нашего анализа необходимо было выявить факторы, влияющие на механизм транслирования процентных ставок, то есть сконцентрировать внимание на особом кластере регионов, нетипичном кластере. Задача сформулирована как определение типов ставок денежного рынка, на которые может оказывать влияние ДКП по каждому региональному кластеру; выявить причины слабого влияния ключевой ставки в экономику нетипичных субъектов РФ.
Понятие «нетипичные субъекты» было уже введено во многих работах. Например, согласно теории Щукиной Н.А., Сибирской Е.В. в результате пошаговой кластеризации методом ближайшего соседа к нетипичным кластерам относятся г. Москва, Ненецкий автономный округ, Чукотский автономный округ, Ямало-Ненецкий автономный округ, Республика Ингушетия, Республика Тыва, Республика Алтай, Республика Дагестан, Республика Калмыкия [4, с. 51]. Наша задача в данной статье заключается в анализе факторов, которые способствуют низкой трансмиссии ДКП в нетипичных кластерах.
Отмеченная проблема важна для повышения эффективности коммуникации в режиме таргети-рования инфляции, разработки в дальнейшем мер стабилизационной фискальной политики на федеральном и региональном уровне.
Методология исследования основана на различных показателях неоднородности субъектов РФ с применением методов описательной статистики и корреляционного анализа. В процессе исследования предложены и использованы показатели инфляционных откликов в субъектах РФ (ß -коэффициенты), а также показатели чувствительности изменения стоимости банковских продуктов по субъектам РФ к изменению ключевой ставки Банка России.
Результаты исследования
Если рассматривать статистику по инфляции в разрезе регионов, то можно заметить, что уровни инфляции далеко не однозначны, и очевидным является тот факт, что инструменты денежно-кредитной политики по-разному транслируются в регионах.
Авторами проведен анализ чувствительности инфляции в отдельных регионах на основе данных Росстата [11]. Коэффициент ß больше 1, что говорит о большем инфляционном отклике в некоторых регионах [4]:
COVAR (ri,rm)
ß = ■
(1)
где С О V А И (г 1,гт) - ковариация двух показателей: инфляция в i-м регионе п и инфляция в РФ гт; а 2 т - среднеквадратическое отклонение инфляции в России.
В табл. 1 показана чувствительность некоторых субъектов РФ к инфляции (в). Также указан кластер каждого из регионов согласно классификации, проведенной Щукиной Н.А. и Сибирской Е.В. [4, с. 51].
Так, например, рост инфляции по России на 1 % приводит к росту инфляции в Дагестане на 1,12 % при в = 1,12, в Ингушетии - на 1,31 %. Отметим, что оба субъекта относятся к нетипичному кластеру. Распределение регионов по кластерам согласно ранее проведенным исследованиям Щукиной Н.А. и Сибирской Е.В. показано в табл. 2.
Кластеризация регионов основана на нескольких параметрах уровня жизни населения [4, с. 48]:
• доля населения с доходами ниже регионального прожиточного минимума;
• отношение среднедушевого дохода, а также денежных расходов населения к региональному прожиточному минимуму;
• ВРП на душу населения (рублей);
• ожидаемая продолжительность жизни при рождении (число лет);
• заболеваемость на 1000 человек;
• уровень занятости и уровень безработицы населения (по данным выборочных обследований рабочей силы; в процентах);
• объем платных услуг на душу населения (рублей);
• оборот розничной торговли на душу населения (в фактически действовавших ценах, рублей).
Как показывает наш анализ (см. табл. 1), регионы нетипичного кластера и регионы последнего, 4 кластера, наиболее подвержены инфляции: при общероссийском росте цен на 1 % в Республике Ингушетия цены растут на 1,31 %, в Чеченской Республике на 1,16 %, в Республике Дагестан на 1,12 %. Очевидно, что таргетирование инфляции в таких регионах посредством инструмента ключевой ставки работает не в полной мере. Наименьший инфляционный отклик наблюдается в субъектах 1 кластера, например, в Республике Татарстан (см. табл. 1): при изменении цен по России на 1 % в данном регионе цены растут лишь на 0,8 %. Инфляция в регионах, относящихся к 4 кластеру по уровню жизни, способна раскручиваться по причине инфляционных ожиданий населения, неспособности накапливать сбережения, высокой долговой нагрузки. В таких регионах инфляция выше среднероссийского уровня 8,4 % по причине недостаточного предложения на фоне усиливающегося спроса, что показано на рис. 1.
Регионы, относящиеся к нетипичному кластеру в 2021 году, имели уровень инфляции, находящийся за пределами доверительного интервала 8,2-8,7 %, это ставит перед исследователями вопрос: как работает трансмиссионный механизм ДКП, какие показатели связаны с его действием в первую очередь?
Таблица 1
Показатели инфляционных откликов в некоторых регионах
Регион Чувствительность к инфляции в регионе ß Кластер по уровню жизни в регионе
СКФО 1,05 —
Республика Дагестан 1,12 нетипичный
Чеченская Республика 1,16 4
Республика Ингушетия 1,31 нетипичный
Республика Северная Осетия 1,00 3
Ставропольский край 0,97 2
Кабардино-Балкарская Республика 1,01 4
Республика Татарстан 0,82 1
Республика Калмыкия 0,93 нетипичный
*Расчеты авторов по данным Росстата [11].
Таблица 2
Кластеризация субъектов РФ по уровню жизни населения
Номер кластера Количество субъектов в кластере Субъекты РФ
Кластер 1 8 г. Санкт-Петербург, Республика Татарстан, Московская область, Свердловская область, Белгородская область, Сахалинская область, Магаданская область, Ханты-Мансийский автономный округ - Югра
Кластер 2 31 Республика Коми, Республика Башкортостан, Республика Саха (Якутия), Брянская область, Воронежская область, Калужская область, Курская область, Липецкая область, Тамбовская область, Тульская область, Ярославская область, Архангельская область, Калининградская область, Ленинградская область, Мурманская область, Новгородская область, Астраханская область, Ростовская область, Нижегородская область, Самарская область, Новосибирская область, Омская область, Тюменская область, Челябинская область, Ставропольский край, Пермский край, Красноярский край, Камчатский край, Приморский край, Краснодарский край, Хабаровский край и др.
Кластер 3 33 г. Севастополь, Республика Карелия, Республика Адыгея, Республика Северная Осетия - Алания, Республика Марий Эл, Республика Мордовия, Удмуртская Республика, Чувашская Республика, Республика Бурятия, Республика Хакасия, Владимирская область, Ивановская область, Костромская область, область, Кемеровская область, Томская область, Амурская область, Алтайский край, Забайкальский край, Еврейская автономная область
Кластер 4 4 Карачаево-Черкесская Республика, Чеченская Республика, Кабардино-Балкарская Республика, Республика Крым
Нетипичные субъекты 9 г. Москва, Ненецкий автономный округ, Чукотский автономный округ, Ямало-Ненецкий автономный округ, Республика Ингушетия, Республика Тыва, Республика Алтай, Республика Дагестан, Республика Калмыкия
Авторы считают, что механизм транслирования процентных ставок на экономику зависит от следующих факторов, которые различны в каждом регионе:
• уровень развития банковской инфраструктуры с большой долей крупных игроков депозитного рынка;
• уровень кредитных рисков;
• отраслевая структура кредитного рынка;
• банковские ставки;
• инфляция;
• потребительский спрос.
Очевиден тот факт, что для эффективной работы трансмиссионного механизма ДКП в регионах необходимо как минимум присутствие банковских точек: головных офисов, филиалов, дополнительных офисов. Присутствие банковского сектора продемонстрировано в табл. 3 [12].
Республика Дагестан; 11,8
Республика Калмыкия; 11,5
Республика
г.Севастополь; 10,1 Хакасия; 10,2
Алтаискии край; 10,2
Курская область;
9,8
Ивановская область; 9,9
§ <0 щ
^ о
8,7 8,2
о *
Чукотский автономный округ;
Ханты-Мансийский
5,8
автономный округ -Югра ; 5,5
Ненецкий
автономный округ; --------------3,7
Рис. 1. Инфляция в субъектах, находящихся вне доверительного интервала инфляционных колебаний ± 0,3 %, за 2021 год
Количество банковских точек в субъектах РФ на 01.11.2021
Таблица 3
Регионы Головной офис Филиалы Представительства Дополнительные офисы
Российская Федерация 370 471 163 18536
центральный федеральный ОКРУГ 210 102 39 5159
СЕВЕРО-ЗАПАДНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ 33 60 23 1516
ЮЖНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ 18 50 15 2006
СЕВЕРО-КАВКАЗСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ, в т. ч. 7 26 7 577
Республика Дагестан 2 3 1 67
Республика Ингушетия 0 2 0 8
Кабардино-Балкарская Республика 1 3 1 63
Карачаево-Черкесская Республика 0 1 1 19
Республика Северная Осетия-Алания 1 2 1 31
Чеченская Республика 0 2 1 35
Ставропольский край 3 13 2 354
ПРИВОЛЖСКИЙ федеральный ОКРУГ 46 79 33 4484
УРАЛЬСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ 22 55 13 1650
СИБИРСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ 19 61 21 2106
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ 15 38 12 1038
Северокавказский регион по количеству кредитных организаций находится на самом последнем месте, с большим отрывом следует за Дальневосточным федеральным округом. По уровню кредитной задолженности СКФО также остается на последнем месте: объем выданных кредитов как физическим, так и юридическим лицам остается на самом низком уровне, высока просроченная задолженность. Сам трансмиссионный механизм предполагает непосредственное участие коммерческих банков как посредников, однако, например, в Северокавказском регионе банковская система крайне слабо развита, и представлена лишь несколькими региональными банками (см. табл. 3).
Почти 80 % активов банковской системы сконцентрировалось в Центральном федеральном округе, главным образом - в г. Москва, на втором месте - Северо-Западный федеральный округ, на Северокавказский федеральный округ (относящийся преимущественно к 4 и к нетипичному кластеру), который составляет немалую долю территории России, приходится менее 1 % всех банковских активов (рис. 2).
Банк России, повышая или снижая ключевую ставку, почти мгновенно оказывает влияние на ставки межбанковского кредитного рынка сроком на один день, в последующем это находит отклик на рынке более долгосрочных межбанковских кредитов. Изменение ставок по кредитам нефинансовому сектору влияет на готовность экономических
агентов заимствовать. Как видно из табл. 4, такая готовность с ростом ставок по России в целом (период 2019-2021 гг.) стала снижаться, а в СКФО снижения не наблюдается ни по ипотечному сегменту, ни по сегменту потребительских кредитов. Наоборот, наблюдается значительный прирост по сравнению с РФ [12].
СКФО демонстрирует отличную от РФ динамику: выдачи по всем видам кредитов в год повышения ключевой ставки увеличились. Причина роста объема выдач по МСП связана с программами субсидирования в сельском хозяйстве, а по ипотеке - активное пользование населением возможностями льготных программ.
Отсутствие развитой банковской системы в южных регионах РФ, экстремальные показатели инфляции нетипичных регионов, находящихся за пределами доверительного интервала, также показатели кредитных портфелей указывают на слабые эффекты трансмиссии ДКП в регионы нетипичного кластера.
Эффект трансмиссионной денежно-кредитной политики, который переносится на региональные ставки, зависит от уровня жизни. Низкий уровень жизни значительно затрудняет проведение и трансмиссию денежно-кредитной политики, что проявляется через показатели: доля просроченной задолженности по кредитам, оборот розничной торговли (показатель внутреннего спроса), депозиты (способность населения накапливать). Эффект
0,57%
001о/о 1,08%% 0,87%0Д8%_____0,41%
I ЦЕНТРАЛЬНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ
I СЕВЕРО-ЗАПАДНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ
I ЮЖНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ
I СЕВЕРО-КАВКАЗСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ
I ПРИВОЛЖСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ
«УРАЛЬСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ
I СИБИРСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ
«ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ
Рис. 2. Распределение активов банковской системы РФ по федеральным округам
переноса ключевой ставки на долгосрочные и краткосрочные депозиты выявлен в регионах 1, 2, 3 кластера. И в наименьшей степени в регионах 4 и нетипичного кластера. Это видно на рис. 3, где изображена динамика ставок по долгосрочным депозитам в разрезе регионов на фоне изменения ключевой ставки [12].
Перенос ключевой ставки в экономику также зависит от уровня консервативности кредитной политики коммерческих банков. В
табл. 5 показана корреляционная связь ставок банковских продуктов и ключевой ставки Банка России Я в 1-м регионе Г и инфляция в РФ гт, а также в коэффициент, показывающий чувствитель-
Таблица 4
Приросты объема выдач кредитов по сегментам, %
Крупный бизнес МСП Физические лица ИЖК
Регион январь -октябрь 2021 г. январь -октябрь 2020 г. январь -октябрь 2021 г. январь -октябрь 2020 г. январь -октябрь 2021 г. январь -октябрь 2020 г. январь -октябрь 2021 г. январь -октябрь 2020 г.
к январю -октябрю 2020 г. к январю -октябрю 2019 г. к январю -октябрю 2020 г. к январю -октябрю 2019 г. к январю -октябрю 2020 г. к январю -октябрю 2019 г. к январю -октябрю 2020 г. к январю -октябрю 2019 г.
РФ 15,5 37,6 37,6 -3,1 37,7 8,2 33,9 48,8
ЮФО -0,7 -3,6 35 10,3 42,5 7,8 42,3 46,7
СКФО 52,3 -23,1 30,5 0,4 48,3 5 63,2 41,5
• Ключевая ставка ЦЕНТРАЛЬНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ
•СЕВЕРОКАВКАЗСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ СЕВЕРО-ЗАПАДНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ
■ПРИВОЛЖСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ СИБИРСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ
УРАЛЬСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ
СТ) С^СТ) С^СТ) С^СТ) С^СТ) СТ) СТ) СТ) о о г|г|г1г|г|г|Нг|Нг|ННММ
оооооооооооооо
о о о о
ГО
Ь Л л О. ^ О- ^
ГО ГО ГО ф
ш а ^ ^
X ш ^ с
<
Л
х ^ 2 2
л л _ _ _
ср ср ср ср а.
УО ю ю ю го
ос ос ос го ю
I- I- о ас I
I ^ I О) ос
ГО ал ^ с
го
О О О ООО О гчгчгчгчгчгчгчгч ОООООООО гмгмгмгмгмм(м1м
ЛЛ1-ЛЛЛЛЛ X ^
2 2 СГЮЮЮЮ ГО СО ОС ОС ОС ГО
О
ас х ш ПС
гч гч
О О
гч гч
л 1-
^ £
ГО Го
со ^ си 0
(М (М ООО (М (М
N ГМ N ООО N N N Л ¡- л
9 ¡^ю
^ 3 ь
си и
гч гч
О о
гч гч
л л О. о.
ю ю
ОС ОС
О Х
9
3
Рис. 3. Динамика ключевой ставки и ставки по долгосрочным вкладам физических лиц в региональном разрезе
Таблица 5
Корреляция ставок денежного рынка ^ т) и чувствительность изменения ставок денежного рынка (в) к изменениям ключевой ставки за период 2019-2021 гг. в разрезе по федеральным округам
Федеральный округ Вклады физических лиц на срок выше года Кредиты нефинансовым организациям Кредиты МСП Кредиты физическим лицам
ß R im ß R im ß R im В R im
ЦФО 0,84 0,98 0,81 0,92 0,91 0,85 0,77 0,79
СЗФО 0,83 0,98 0,77 0,82 0,82 0,84 0,76 0,79
ЮФО 0,78 0,98 0,72 0,83 0,88 0,82 0,80 0,79
СКФО 0,84 0,97 0,81 0,85 1,00 0,79 0,74 0,71
ПФО 0,80 0,98 0,77 0,87 0,93 0,90 0,78 0,79
УрФО 0,71 0,97 0,80 0,86 0,92 0,90 0,76 0,78
СФО 0,83 0,99 0,69 0,86 1,15 0,90 0,79 0,80
ДФО 0,77 0,98 0,65 0,76 0,80 0,83 0,83 0,76
ность ставок банковского рынка к изменению на 1 % ключевой ставки:
Минимальный в в ДФО означает, что при изменении ключевой ставки на 1 %, ставки по кредитам клиентам нефинансовых организаций изменяются лишь на 0,65 %, в СФО - на 0,66 %. По всем округам ставки по кредитам физических лиц и по кредитам МСП менее чувствительны к изменениям ключевой ставки ЦБ РФ, и особенно это выражено в СКФО и УрФО. Причины этому явлению разные. В СКФО это связано с низкими доходами, высокой долговой нагрузкой и высокой долей просроченной задолженности, а в УрФО - высокой закредитованностью населения, связанной с высокими стандартами потребления [13]. Высокая корреляционная связь и чувствительность к ключевой ставке ЦБ РФ наблюдаются по депозитам населения практически по всем регионам.
Обсуждение и выводы
Исследовав структуру банковских активов, распределенную по регионам РФ, динамику ключевых ставок и ставок денежного рынка в разрезе регионов, авторами сделаны следующие выводы:
1. В регионах с низким уровнем жизни, а также в нетипичных субъектах РФ трансмиссионный механизм ДКП работает слабо, и в основном он сказывается на депозитной политике банков (как и
по всей России в целом). Кредиты физическим лицам и малому бизнесу незначительно подвержены регулированию. Это подтверждается тем, что в таких регионах инфляция выходит за пределы доверительного интервала.
2. Выявлено, что чем ниже кластер региона (по критериям отмеченной выше классификации), тем меньше проводимость инструментов денежно-кредитной политики. Низкий уровень жизни значительно затрудняет трансмиссию денежно -кредитной политики в банковскую сферу регионов.
3. Высокая корреляционная связь и чувствительность к ключевой ставке ЦБ РФ наблюдается по депозитам населения практически по всем регионам.
4. Перенос ключевой ставки в экономику зависит от уровня консервативности кредитной политики коммерческих банков.
Для равномерного воздействия на денежный рынок в регионах, особенно в нетипичных регионах, необходимо, прежде всего, минимизировать вышеуказанные факторы. Дальнейшие исследования должны быть связаны с анализом факторов, которые значительно затрудняют проведение денежно-кредитной политики в регионе, а именно: долговая нагрузка населения, кредитные риски, кредитная политика банков, работающих в регионах.
Список литературы
1. Крепцев Д., Селезнев С. Влияние ставок денежного рынка на ставки по кредитам конечным заемщикам // Серия докладов об экономических исследованиях. 2016. № 9. Банк России. URL: https://cbr.ru/Content/Document/File/16731/wps_9.pdf
2. Реакция банковских ставок на изменение ключевой ставки Банка России в условиях региональной неоднородности. Аналитическая записка / А. Коновалова, М. Коршунов, М. Нестерова, А. Скуратова, А. Устинов. Ноябрь, 2021 г., Банк России. URL: https://cbr.ru/Content/Document/File/131898/analytic_ note_20211224_cfo.pdf
3. Напалков В., Новак А., Шульгин А. Различия в эффектах единой денежно-кредитной политики: случай регионов России // Экономические исследования Банка России. Июнь 2021. URL: https://cbr.ru/Content /Document /File/131898/ analytic_ note_20211224_cfo.pdf/ (дата обращения: 20.10.21)
4. Щукина Н.А., Сибирская Е.В. Стратификация субъектов Российской Федерации по уровню жизни населения // РЕГИОН: системы, экономика, управление. 2020. № 2 (49).
5. Мельков В.К. Моделирование региональной инфляции как основа выработки мероприятий по управлению инфляционными процессами // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2020. № 12-2. С. 356-361. URL: https://vaael.ru/ru/artide/view?id=1519 (дата обращения: 29.03.2022).
6. Чеплянский А.В. Антиинфляционная политика в Республике Беларусь // Актуальные вопросы развития финансовой сферы: сборник материалов IV международной Научно-практической конференции 10 апреля 2021 года, г. Махачкала.
7. Бондарь Т.Е. Роль финансовой политики Беларуси в устойчивом социально -экономическом развитии государства // Актуальные вопросы развития финансовой сферы: сборник материалов IV международной Научно-практической конференции 10 апреля 2021 года, г. Махачкала.
8. ECB Economic Bulletin, Issue 3 / 2022 - Contents. Economic inequality and public trust in the European Central Bank.
9. Boschma R., Neffke F., Henning M. How do regions diversify over time? Industry relatedness and the development of new growth paths in regions // Paper to be presented at the Summer Conference 2010 on "Opening Up Innovation: Strategy, Organization and Technology" at Imperial College London Business School, June 16-18, 2010.
10. Правдина Н.В. Данилова И.В. Стратегия дифференцированного развития субъектов РФ и оценка уникальности экономики регионов // Вестник ЮУрГУ. Серия «Экономика и менеджмент». 2021. Т. 15, № 4. С. 38-46. DOI: 10.14529/em210404
11. Регионы России. Социально-экономические показатели. URL: https://www.gks. ru/folder/210/document/13204 (дата обращения: 20.10.21).
12. Отдельные показатели, характеризующие активные и пассивные операции кредитных организаций в разрезе федеральных округов и субъектов Российской Федерации. URL: https://cbr.ru/statistics/ (дата обращения: 20.10.21)
13. Инфляция в регионах. URL: https://cbr.ru/analytics/dkp/regInflation/ (дата обращения: 20.01.22)
References
1. Krepcev D., Seleznev S. Influence of money market rates on lending rates for end borrowers. Seriya dokladov ob ekonomicheskikh issledovaniyakh, 2016. № 9. URL: https://cbr.ru/Content/Document/File/ 16731/wps_9.pdf. (In Russ.)
2. Konovalova A., Korshunov M., Nesterova M., Skuratova A., Ustinov A. Reakciya bankovskih stavok na izmenenie klyuchevoj stavki Banka Rossii v usloviyah regional'noj neodnorodnosti. Analiticheskaya zapiska [The response of bank rates to changes in the key rate of the Bank of Russia in the context of regional heterogeneity. Analytical note]. November 2021. URL: https://cbr.ru/Content/Document/File/131898/analytic_note_ 20211224_cfo.pdf
3. Napalkov V., Novak A., Shul'gin A. Differences in the effects of a uniform monetary policy: the case of Russian regions. Ekonomicheskie issledovaniya Banka Rossii [Economic research of the Bank of Russia]. June 2021. (In Russ.) URL: https://cbr.ru/Content /Document /File/131898/ analytic_ note_20211224_cfo.pdf/ (accessed: 20.10.21)
4. Shchukina N.A., Sibirskaya E.V. Stratification of the entities of the Russian Federation according to the standard of living of the population. REGION: sistemy, ekonomika, upravlenie [REGION: Systems, Economics, Management], 2020, no. 2 (49). (In Russ.)
5. Mel'kov V.K. Modeling of regional inflation as a basis for developing measures to manage inflationary processes. Vestnik Altajskoj akademii ekonomiki i prava [Bulletin of the Altai Academy of Economics and Law], 2020, no. 12-2, pp. 356-361. (In Russ.) URL: https://vaael.ru/ru/article/view?id=1519 (accessed: 29.03.2022).
6. Cheplyanskij A.V. Anti-inflationary policy in the Republic of Belarus. Sbornik materialov IV mezhdunarodnoj Nauchno-prakticheskoj konferencii 10 aprelya 2021 goda [Topical issues in the development of the financial sector. Proceedings of the IV International Scientific and Practical Conference as of April 10]. Mahachkala. (In Russ.)
7. Bondar' T.E. The role of the financial policy of Belarus in the sustainable socio-economic development of the state. Sbornik materialov IV mezhdunarodnoj Nauchno-prakticheskoj konferencii 10 aprelya 2021 goda [Topical issues in the development of the financial sector. Proceedings of the IV International Scientific and Practical Conference as of April 10]. Mahachkala. (In Russ.)
8. ECB Economic Bulletin, Issue 3 / 2022 - Contents. Economic inequality and public trust in the European Central Bank.
9. Boschma R., Neffke F., Henning M. How do regions diversify over time? Industry relatedness and the development of new growth paths in regions. Paper to be presented at the Summer Conference 2010 on "Opening Up Innovation: Strategy, Organization and Technology" at Imperial College London Business School, June 1618, 2010.
10. Pravdina N.V., Danilova I.V. Strategy of Differentiated Development of Subjects of the Russian Federation and Assessment of the Regions Economy Uniqueness. Bulletin of the South Ural State University. Ser. Economics and Management, 2021, vol. 15, no. 4, pp. 38-46. (in Russ.). DOI: 10.14529/em210404
11. Regiony Rossii. Social'no-ekonomicheskie pokazateli [Regions of Russia. Socio-economic indicators]. URL: https://www.gks. ru/folder/210/document/13204 (accessed: 20.10.21).
12. Otdel'nye pokazateli, harakterizuyushchie aktivnye i passivnye operacii kreditnyh organizacij v razreze federal'nyh okrugov i sub "ektov Rossijskoj Federacii [Selected indicators characterizing the active and passive operations of credit institutions in the context of federal districts and constituent entities of the Russian Federation]. URL: https://cbr.ru/statistics/ (accessed: 20.10.21)
13. Inflyaciya v regionah [Inflation in the regions]. URL: https://cbr.ru/analytics/dkp/regInflation/ accessed: 20.01.22)
Информация об авторах
Кремлева Виктория Владиславовна, к.э.н., доцент кафедры «Финансы и кредит», Дагестанский государственный университет народного хозяйства, Махачкала, Республика Дагестан, kriemlievav@mail.ru
Аджаматова Джаннета Солтаналиевна, к.э.н., доцент кафедры «Финансы и кредит», Дагестанский государственный университет народного хозяйства, Махачкала, Республика Дагестан.
Халимбекова Айганат Магомедовна, к.э.н., доцент, зав. кафедрой «Финансы и кредит», Дагестанский государственный университет народного хозяйства, Махачкала, Республика Дагестан.
Information about the authors
Victoria V. Kremleva, Candidate of Sciences (Economics), Associate Professor of the Department of Finance and Credit, Dagestan State University of National Economy, Makhachkala, Republic of Dagestan, kriemlievav@mail.ru
Dzhanneta S. Adzhamatova, Candidate of Sciences (Economics), Associate Professor of the Department of Finance and Credit, Dagestan State University of National Economy, Makhachkala, Republic of Dagestan.
Aiganat M. Khalimbekova, Candidate of Sciences (Economics), Associate Professor, Head of the Department of Finance and Credit, Dagestan State University of National Economy, Makhachkala, Republic of Dagestan.
Статья поступила в редакцию 27.05.2022 The article was submitted 27.05.2022
