CC BY
105
Региональная экономика
УДК 330.101.54 + 332.142 ББК У012.3 + У049(2)6 + У9(2)-45
РЕАЛИЗАЦИЯ ПОЛИТИКИ ИНФЛЯЦИОННОГО ТАРГЕТИРОВАНИЯ В РОССИИ: ДИФФЕРЕНЦИАЦИЯ РЕГИОНАЛЬНЫХ УСЛОВИЙ
И.В. Данилова, А.В. Резепин
Статья посвящена региональным особенностям реализации политики инфляционного таргетирования в России. Авторы исследуют проблемы управляемости региональных инфляционных процессов и пространственной специфики функционирования трансмиссионного механизма денежно-кредитной политики на основе социально-экономических и финансовых показателей субъектов РФ.
Ключевые слова: денежно-кредитная политика, инфляционное таргетирование, трансмиссионный механизм.
Режим инфляционного таргетирования денежно-кредитной политики предполагает: 1) отказ от таргетирования многообразия макроэкономических переменных и концентрацию на ценовых параметрах; 2) публичность национального вектора экономической цели уровня инфляции на среднесрочную перспективу; 3) переход к транспарентному исполнению денежно-кредитной политики;
4) наличие механизма реализации ответственности центрального банка за достижение целевого значения уровня инфляции.
Однако перспективы реализации данной политики определяются не столько обозначенными выше организационно-правовыми условиями, сколько готовностью экономической системы работать в режиме ценового регулирования денежной сферы. Существующая территориальная, ресурсная, инфраструктурная и социально-экономическая неоднородность России являются источниками дифференциации результативности реализации политики инфляционного таргетирования. Соответственно, пространственная организация и региональная специфика политики инфляционного таргетирования заслуживают особого внимания исследователей, что особенно актуально для экономических систем со сложной структурной организацией. В том случае, когда национальная экономическая система имеет относительно автономные территориальные образования (что связано с федеративным государственным устройством) нельзя абстрагироваться от социально-экономических отличий структурных единиц -субъектов федерации. Следовательно, наряду с макроэкономическим анализом агрегированных процессов в рамках национальной экономики, нивелирующим разнообразие, следует идентифицировать и оценивать уровень работоспособности региональных подсистем на предмет определения «узких» мест и возможного снижения эффектив-
ности проведения денежно-кредитной политики. В таком контексте особое значение приобретают: 1) управляемость инфляционного процесса; 2) наличие, на уровне отдельных территорий, региональных механизмов передачи ценовых импульсов денежно-кредитной политики реальному сектору экономики.
Одним из базовых принципов инфляционного таргетирования является положение, согласно которому центральный банк в долгосрочной перспективе способен влиять на величину инфляции [1, с. 12]. В то же время следует учитывать, что структура инфляционного процесса включает разнообразные компоненты, связанные с множеством причин, генерирующих изменение общего уровня цен. Среди компонентов инфляционного процесса принято выделять:
1) инфляцию издержек;
2) экзогенную инфляцию, связанную с ценами на экспортные и импортные товары;
3) инфляционные эффекты, вызываемые бюджетно-налоговой политикой и прежде всего, манипулированием косвенными налогами;
4) влияние инфляционных ожиданий или «инфляционной инерцией»;
5) прямое влияние процессов денежно-кре-дитной сферы на темп инфляции.
В условиях режима инфляционного таргетирования центральный банк способен оказывать влияние лишь на инфляционные ожидания и монетарную инфляцию, в то время как отказ от таргетирования валютного курса не позволяет оказывать воздействие на экзогенную инфляцию, а независимость центрального банка ограничивает возможности влияния на инфляционные эффекты бюджетно-налоговой политики. В такой ситуации реальность перехода к режиму инфляционного таргетирования в России зависит от эффективности монетарного механизма управления инфляци-онным процессом.________________________________
Природе инфляционного процесса в России посвящено множество исследований, мнения экспертов совпадают в том, что важнейшими факторами, влияющими на уровень инфляции в России, являются инфляционные ожидания и рост денежной массы1 (рис. 1). На долю экзогенной инфляции приходится 12 % динамики индекса, причем индекс потребительских цен увеличился на 9 % за счет роста мировых цен на сельскохозяйственное сырье и уменьшился на 3 % за счет политики центрального банка, направленной на укрепление рубля. Рост цен производителей определяет 10 % динамики индекса потребительских цен. Положительные перспективы перехода к режиму инфляционного таргетирования связываются с действиями Банка России по снижению инфляционных ожиданий и регулированию денежного предложения посредством изменения пула процентных ставок. В то же время отказ от таргетирования валютного курса с большой долей вероятности приведет к усилению вклада внешнеэкономических факторов в динамику индекса потребительских цен.
Опыт применения инфляционного таргетирования в развитых (Новая Зеландия, Канада, Великобритания, Финляндия и др.) и развивающихся (Чили, Таиланд, ЮАР, Египет и др.) странах позволил подвести теоретическую базу относительно условий и ограничений применения режима, каналов трансмиссии и общей эффективности таргетирования инфляции. В то же время применительно к России следует учитывать ряд факторов:
1) переходный характер экономики и отсутствие опыта рыночного ценообразования в сочетании с многочисленными лакунами рынка в ключевых отраслях реального сектора;
2) сложившуюся инерцию вторичности внутренних процессов по сравнению с внешнеэкономическими приоритетами;
3) существенная территориальная неоднородность, не позволяющая оперировать усредненны-
ми показателями реальных и денежно-кредитных параметров, ограничивающая понимание реальной ситуации и пространственных причин, сдерживающих достижение макроэкономических целей.
Именно последнее обстоятельство, на наш взгляд, незаслуженно игнорируется денежными властями. Среди факторов неэффективности денежно-кредитной политики пространственный разрез для крупных федеративных государств является приоритетным в понимании механизма реализации любого режима. В данном контексте недооцененным является фактор социально-экономической неоднородности российской экономики и пространственная дифференциация темпов роста потребительских цен. Так, в 2006 г. потребительские цены в России выросли на 9 %, при этом в 13 субъектах РФ они увеличились менее чем на 8 % (минимальное значение - 5,5 % в Еврейской АО), а в 9 субъектах РФ инфляция превысила 11 % (максимальное значение - 11,9 % в Якутии) (рис. 2).
Такая дифференциация не может быть объяснена географическими особенностями расположения регионов, транспортной удаленностью или приграничным статусом территории (см. рис. 2). Для аргументации данного тезиса авторами был проведен анализ региональных компонентов инфляционного процесса, которые гипотетически способны влиять на дифференциацию индекса потребительских цен по субъектам РФ. Сфера исследования охватывала анализ основных факторов, генерирующих цены.
Во-первых, определено влияние индекса цен производителей промышленных товаров, индекса цен производителей сельскохозяйственной продукции и индекса цен производителей в строительстве (строительно-монтажные работы).
Во-вторых, проверялся потенциал экзогенной инфляции на основе исследования показателей: а) индекса внешнеторговой открытости, рассчиты-
Изменение мировых цен на с/х сырье
Изменение курса ^0//° рубля к доллару
3%
Рост цен производителей 11%
Необъясненный остаток 4%
Инфляционные
ожидания
41%
&
Рост расширенной денежной массы
22%
езонные
компоненты
10%
Рис. 1. Вклад отдельных факторов в формирование индекса потребительских цен
___________________________________ ваемого как отношение суммарного объема регио-
1 По результатам исследования, проведенного Центром нального экспорта и импорта к валовому регио-
макроэкономичеекого анализа Сбербанка России [2, с. 32]. нальному продукту (данный показатель характери-
Сйнкт-Петервирг й Мурманск
йлвдиьпстпк
Рис. 2. Дифференциация индекса потребительских цен по субъектам РФ
зует степень зависимости регионов от импортных товаров и экспортной выручки); б) эластичность импорта по валовому региональному продукту2 (данный показатель характеризует чувствительность расходов на импорт к изменению валового регионального продукта).
В-третьих, воздействие инерционной инфляции, которая определялась как зависимость индекса потребительских цен в текущем периоде от индекса потребительских цен предшествующего периода.
В-четвертых, влияние монетарных факторов инфляции. В виду отсутствия статистических данных по региональным объемам денежного агрегата М2 и наличности в обращении по субъектам РФ, мы считаем целесообразным введение индекса депозитов, который показывает изменение объема банковских вкладов (депозитов) юридических и физических лиц в рублях, привлеченных кредитными организациями за текущий период.
Анализ данных переменных показал, что между индексами цен производителей, индексом цен в предыдущем периоде, индексом депозитов и индексом потребительских цен в текущем периоде отсутствует линейная зависимость. Единственным
2 Расчет эластичности осуществлен по формуле
п , 1М Д ощ
Е = 1п----— / 1п------—, где Е - эластичность импорта
1М / 0ЯР,Л
по валовому региональному продукту; 1М1 - объем импорта в периоде Г; /М/_1 - объем импорта в периоде М; 01Р( -валовой региональный продукт в периоде СКР^
! - валовой региональный продукт в периоде М.________
значимым параметром можно считать уровень эластичности импорта по валовому региональному продукту.
Результаты расчетов использованы для проведения кластерного анализа (рис. 3), который проводился по двум параметрам: эластичности импорта и индексу внешнеторговой открытости. В результате было выделено четыре кластера.
В первый кластер вошли регионы, обладающие максимальной зависимостью от внешнеэкономических факторов, для них характерны высокая доля внешней торговли и высокая чувствительность импорта к изменению ВРП. Регионы характеризуются более низким, по сравнению с остальными субъектами РФ, значением индекса потребительских цен (в среднем на 0,5 п.п.).
Второй кластер характеризуется меньшей чувствительностью импорта к изменению ВРП, притом, что доля внешней торговли в ВРП высокая. Для указанных регионов характерны наиболее высокие значения индекса потребительских цен, что может быть объяснено высокой долей импортной продукции и ростом мировых цен на сельскохозяйственное сырье, которые оказывают существенное влияние на инфляционный процесс.
Третий кластер включает регионы, наименее зависимые от внешней торговли. Четвертый - характеризуется низким показателем внешнеторговой открытости, но высокой динамикой роста расходов на импорт.
В целом инфляция в первом и четвертом кластере ниже, чем во втором и в третьем (табл. 1), что дает нам основания утверждать, что на диффе-
2,50
• 20
С
а.
со
о
с
2,00
о.
о
с
2
х
Хі
и
О
X
т
X
н-
и
т
с;
т
1,50
1,00
0,50
21
« 14 IV 64 I
] * 30 7.3^5 8
„ 36 в2 75 З63$ #&> ‘ 1Т ^,.5бб._Р. ;9; Йз8 57 6 # 23 . 22 ^вердто Москва
"50 ' • № 111 ш 11 *48 38 с ІІ ж ^Челябинская тт >1 ~ 11 |р?нсшласть 72 6,1Й,Ь 16 20 « • 31 - . . , _ т„... ^
0,00
0,50 1,00 1,50
Индекс внешнеторговой открытости
2,00
1 Белгородская область 26 Псковская область 51 Самарская область
2 Брянская область 27 Республика Адыгея 52 Саратовская область
3 Владимирская область 28 Республика Дагестан 53 Ульяновская область
4 Воронежская область 29 Республика Ингушетия 54 Республика Алтай
5 Ивановская область 30 Кабардино-Балкарская Республика 55 Республика Бурятия
6 Калужская область 31 Республика Калмыкия 56 Республика Тыва
1 Костромская область 32 Карачаево-Черкесская Республика 57 Республика Хакасия
8 Курская область 33 Республика Северная Осетия 58 Алтайский край
9 Липецкая область 34 Чеченская Республика 59 Красноярский край
10 Московская область 35 Краснодарский край 60 Иркутская область
11 Орловская область 36 Ставропольский край 61 Кемеровская область
12 Рязанская область 37 Астраханская область 62 Новосибирская область
13 Смоленская область 38 Волгоградская область 63 Омская область
14 Тамбовская область 39 Ростовская область 64 Томская область
15 Тверская область 40 Республика Башкортостан 65 Читинская область
16 Тульская область 41 Республика Марий Эл 66 Республика Саха (Якутия)
17 Ярославская область 42 Республика Мордовия 67 Приморский край
18 Республика Карелия 43 Республика Татарстан 68 Хабаровский край
19 Республика Коми 44 Удмуртская Республика 69 Амурская область
20 Архангельская область 45 Чувашская Республика 70 Камчатская область
21 Вологодская область 46 Пермский край 71 Магаданская область
22 Калининградская область 47 Кировская область 72 Сахалинская область
23 Ленинградская область 48 Нижегородская область 73 Еврейская автономная область
24 Мурманская область 49 Оренбургская область 74 Чукотский автономный округ
25 Новгородская область 50 Пензенская область 75 Курганская область
Рис. 3. Графическое представление кластерного анализа субъектов РФ по степени зависимости от внешнеэкономических факторов
ренциацию ИПЦ по субъектам РФ оказывает влияние чувствительность региональных экономических систем к динамике обменного курса рубля, укрепление которого в 2006 г, позволило ряду субъектов РФ добиться более низких значений индекса потребительских цен.
Ограниченность официальных статистических данных не позволяет выявить все движущие силы региональных инфляционных отличий, но влияние экзогенной инфляции на неоднородность региональных инфляционных процессов - очевидно.
В такой ситуации переключение на режим инфляционного таргетирования и отказ от таргетирования валютного курса рубля приведет к усилению пространственной неравномерности инфляционного процесса в субъектах РФ. Соответственно, логичной является гипотеза о том, что неоднородность характерна не только компонентному набору региональной инфляции, но и каналам трансмиссионного механизма инфляционного таргетирования в субъектах РФ.
Возможность формирования и эффективного применения режима инфляционного таргетирования в странах, имеющих такую высокую пространственную дифференциацию, как Россия, определяется способностью территориальной денежно-кредитной сферы аккумулировать импульсы центрального банка, обеспечить интересы экономических субъектов и изменить их выбор таким образом, чтобы в реальном секторе экономики страны в условиях каждого региона наблюдались изменения, соответствующие целям денежно-кредитной политики. Иными словами, все зависит от наличия работоспособных каналов денежно-кредитной трансмиссии. Передаточный механизм инфляционного таргетирования включает широкий набор каналов, в том числе канал инфляционных ожиданий. Преимущество развитого неформального института инфляционных ожиданий позволяет оказывать значительное воздействие на экономическую активность «малыми» средствами, а так же существенно снижает риски экономических агентов [3, с. 242].
Режим инфляционного таргетирования основан на регулировании ценовых характеристик ликвидности. Операционной целью выступают краткосрочные процентные ставки, их эффективность в качестве «запускающей» переменной определяется следующими обстоятельствами:
• в экономике сложилась открытая развитая финансовая система с высокой конкуренцией;
• финансовые обязательства составляют
большую часть валового внутреннего продукта;
• фирмы и домохозяйства вовлечены в операции на финансовых рынках;
• расширение деятельности предприятия осуществляется преимущественно за счет внешних инвестиционных источников;
• в экономике широко распространены потребительские кредиты и кредитные карты.
Таблица 1 Средние значения ИПЦ по кластерам
Кластер Число субъектов РФ Среднее значение ИПЦ
I 12 1,088
II 10 1,096
III 16 1,093
IV 42 1,091
При этом неоднородность региональных финансовых рынков оказывает влияние на эффективность трансмиссионного механизма денежно-кредитной политики. Оценить степень дифференциации и работоспособность региональных трансмиссионных каналов инфляционного таргетирования опосредованно можно на основе социально-экономических показателей, которые для целей исследования сгруппированы авторами в два блока.
1. Показатели, характеризующие доступность финансовых услуг и интеграцию региональной банковской системы в национальную. Эта группа, на наш взгляд, может характеризовать сформиро-ванность предпосылок перехода к режиму инфляционного таргетирования со стороны денежно-кредитного сектора экономики. В данную группу включены показатели, представленные в табл. 2.
2. Показатели кредитной активности населения и юридических лиц, а также показатели структуры производственного сектора экономики региона, позволяющие идентифицировать дифференциацию регионов с позиции сформированности предпосылок инфляционного таргетирования в реальной сфере территориальных подсистем национальной экономики. Показатели этой группы представлены в табл. 3.
Авторами проведен кластерный анализ по двум направлениям. По показателям доступности финансовых услуг субъекты РФ были разделены на кластеры группы А, а по показателям кредитной активности - кластеры группы В.
Кластерный анализ осуществлен с помощью программного пакета БРБЗ (метод кластеризации -метод Варда, расчет интервалов осуществлен по методу квадрата Евклидова расстояния). Анализ сформированности региональных денежно-кредитных условий выявил целесообразность исследования четырех кластеров группы А. Средние значения для каждого представлены в табл. 4. Взаиморасположение кластеров с точки зрения сформированности предпосылок инфляционного таргетирования в денежно-кредитной сфере определялось, исходя из предположения о том, что наилучшие кластеры характеризуются наименьшими значениями показателей К1, К2, КА и наибольшими значениями показателей КЗ, К5 иК6.
По каждому параметру присваивались баллы, кластер с лучшим значением показателя получал 5 баллов, второй по значению - 3 балла, третий - 2
Таблица 2
Показатели доступности финансовых услуг
Обозначе- ние Показатель
К\ Количество человек, приходящихся на одну кредитную организацию, зарегистрированную в регионе
К2 Количество человек, приходящихся на одну кредитную организацию, зарегистрированную в регионе и филиалы кредитных организаций, зарегистрированных в других регионах
КЗ Среднедушевой размер пассивов кредитных организаций, зарегистрированных в регионе
КА Количество человек, приходящихся на одну кредитную организацию - контрагента Банка России по кредитным операциям, зарегистрированную в регионе
К5 Доля кредитных организаций - контрагентов Банка России по кредитным операциям в общей численности кредитных организаций
Кб Отношение кредитов, депозитов и иных средств, полученных от других банков к объему пассивов кредитных организаций, зарегистрированных в регионе
Таблица 3
Показатели кредитной активности
Обозначе- ние Показатель
Ю Доля потребительских кредитов в расходах домохозяйств
К% Среднедушевая задолженность по кредитам
К9 Эластичность кредитной задолженности по доходам
то Доля привлеченных средств в инвестициях в основной капитал
кп Доля банковских кредитов в инвестициях в основной капитал
К12 Доля вложений в акции в активах кредитных организаций, зарегистрированных в данном регионе
КІЗ Доля малых предприятий в общем числе предприятий и организаций
К1А Отношение оборота малых предприятий к суммарному обороту розничной и оптовой торговли
балла, четвертый - 1 балл. Затем баллы суммировались по каждому кластеру. В результате кластер 1А характеризуется наилучшими показателями с точки зрения доступности финансовых услуг и развития банковской системы, соответственно кластер 4А - наихудшими.
Второе направление анализа в контексте сформированности условий реального сектора позволило выделить пять кластеров (группа В). В данном случае наилучшими считались кластеры с максимальными значениями всех показателей. Наихудшему из пяти кластеров по каждому параметру присваивалось 0 баллов. В результате кластер 1В характеризуется лучшими показателями с точки зрения структуры производственного сектора, кредитной активности предпринимателей и домохозяйств. Средние значения показателей для кластеров группы В представлены в табл. 5. В целом, по всем параметрам распределение баллов достаточно равномерно, однако из общей картины
выбивается кластер 5В. По параметрам К9 и КЮ он имеет максимальные значения, тогда как по остальным параметрам он существенно уступает другим кластерам. На наш взгляд, это вызвано тем, что основу данного кластера составляют депрессивные регионы, а высокое значение параметров указывает скорее на отсталость субъектов РФ. Так высокая эластичность кредитной задолженности по доходам, вероятно, свидетельствует о ненасыщенное™ спроса на кредиты, а высокая доля привлеченных средств в инвестициях в основной капитал - об отсутствии внутренних источников финансирования.
Работоспособность трансмиссионного механизма и успешность режима инфляционного таргетирования определяется сочетанием благоприятных условий как в денежно-кредитной, так и реальной сферах. На рис. 4 представлена матрица кластеров, которая отражает принадлежность субъектов РФ к кластерным группам А и В, и дает представление
Таблица 4
Средние значения показателей для кластеров группы А
Кластер Число субъектов РФ Показатели
К1 К2 КЗ КА К5 Кб
1А 34 174 33,9 37815 974 11Д 0,038
2А 18 289 35,9 9052 554 57,3 0,146
ЗА 13 277 37,7 3784 3451 и 0,027
4А 15 802 132,5 3052 2970 6,4 0,036
Таблица 5
Средние значения показателей для кластеров группы В
Кластер Число субъектов РФ Показатели
КП т К9 К10 КП КП КІЗ К1А
1В 19 15,9 14156 1,424 52,7 8,5 2,5 25,1 0,432
2В 11 11,6 9274 1,483 73,5 17,6 1,7 29,7 0,460
ЗВ 10 13,1 11426 1,371 59,7 7,6 0,5 21,7 0,686
4В 30 11,3 8449 1,379 58,4 11,3 0,6 21,1 0,399
5В 10 10,0 6313 2,295 87,0 1,7 0,0 14,7 0,375
ХА, : ■
т Нижегородская обл., Тюменская обл., Челябинская обл. (9)
2В г. Москва, г. Санкт-Петербург, Сахалинская обл. (4)
ЗВ Волгоградская обл., Калининградская обл., Маг аданская обл. (3)
4В Респ. Татарстан, Тверская обл., Курганская обл. (П)
5В
Красноярский край, Свердловская обл., Новосибирская обл.
(5)
Ростовская обл., Воронежская обл,, Респ, Хакасия
Калужская обл., Мурманская обл. (2)
(2)
- число субъектов РФ;
- «лидеры» (18)
- «среднее звено» (26)
Архангельская обл., Томская обл., Чувашская респ.
(4)
Белгородская обл,
- «аутсайдеры» (27)
- «зона особого внимания» (9)
Рис. 4. Матрица кластеров субъектов РФ
относительно общей специфики регионов. В наиболее выгодное положение у регионов, вошедших одновременно в кластеры 1А и 1В. Достаточно высокими показателями отличаются регионы, принадлежащие к кластерам 1А-2В и 2А-1В. Указанные сочетания образуют группу «лидеров», она включает в себя 18 субъектов РФ (см. рис. 4). Для данных регионов характерна высокая доступность финансовых услуг и вовлеченность домохозяйств и фирм в кредитные операции и операции с ценными бумагами, что косвенно указывает на наличие работающих каналов трансмиссионного механизма инфляционного таргетирования.
По аналогичному принципу нами были выделены регионы «среднего звена» (26 субъектов РФ), «регионы-аутсайдеры» (27 субъектов РФ) и субъекты РФ, входящие в «зону особого внимания» (9 субъектов РФ). Регионы «среднего звена», чаще всего, характеризуются наличием одной развитой сферы, в случае Республики Татарстан это наличие развитой банковской системы, в случае Архангельской обл. - высокая зависимость и качественная структура заемщиков. «Ре-гионы-аутсайдеры» не обладают качественными преимуществами, что не позволит им адекватно и в полном объеме воспринимать импульсы денежно-кредитной политики, данные регионы нуждаются в существенном внимании со стороны федерального правительства. В «зоне особого внимания» находятся 9 субъектов РФ, в том числе Московская и Ленинградская области. На наш взгляд, попадание указанных субъектов РФ определяется отсутствием крупных экономических центров внутри регионов. Соседство с Москвой и Санкт-Петербургом, с одной стороны, отвлекает ресурсы и инфраструктуру из указанных областей, с другой - дает возможность экономическим агентам воспользоваться ресурсами и инфраструктурой городов федерального значения. Оставшиеся регионы «зоны особого внимания» (Респ. Дагестан, Чеченская Респ.) имеют крайне низкий уровень социально-экономического развития, данные субъекты РФ на момент исследования не имеют условий для эффективной абсорбции импульсов монетарной политики.
При проведении кластерного анализа мы руководствовались предположением о том, что представленная система социально-экономических показателей косвенно свидетельствует о мере чувствительности региональных экономических систем к изменениям в монетарной политике. Для подтверждения данного предположения нами было проведено регрессионное исследование для некоторых регионов, входящих в различные группы. Нас интересовала зависимость регионального сегмента денежного предложения от ставки рефинансирования Банка России. Ввиду отсутствия статистики по емкости денежного агрегата М1 в региональном контексте, мы использовали показатель объема депозитов физических лиц и вкладов юридических лиц, привлеченных кредитными организациями в регионе.
Результаты анализа представлены в табл. 6. «Регионы-лидеры» и регион «среднего звена» (Челябинская область, г. Москва и Ростовская область) наилучшим образом описываются уравнением, содержащим переменную с лагом в два квартала, при этом коэффициенты при ставке рефинансирования значимы на основании 1>статистики, а остатки имеют нормальное распределение. Коэффициент детерминации (11-8яиагес1) снижается по мере перехода от более развитых регионов к менее развитым. Исследованный в группе «регионов-аутсайдеров» Краснодарский край описывается уравнением с лагом в три квартала, коэффициент при ставке рефинансирования также значим на основании 1-статистики, остатки имеют нормальное распределение. Выбранный для анализа регион из «зоны особого внимания» (Брянская область), как мы и предполагали, оказался невосприимчив к импульсам ДКП, его уравнение регрессии и коэффициенты незначимы, а найденная зависимость не соответствует теоретическим закономерностям.
Таким образом, исследование позволило подтвердить правомерность постановки проблемы о существовании пространственной специфики реализации режима инфляционного таргетирования, следовательно, при разработке государственной денежно-кредитной политики закономерным является вопрос о включении регионального
Таблица 6
Чувствительность регионального денежного предложения к изменениям ставки рефинансирования
Субъект РФ Кластерная группа Коэффициент детерминации Уравнение JIar, месяцев
Челябинская обл. 1А- 1В 0,608 Depot = 1J93 - 0,723 Ref,2 6
г. Москва 1А-2В 0,582 Depot = 1,345 - 0,201 Reft,2 6
Ростовская обл. 2А-2В 0,562 Depot = 1,276 - 0,192 Reft,2 6
Краснодарский край ЗА-ЗВ 0,461 Depot = 1,212 - 0,203 Ref_3 9
Брянская обл. 4А-4В 0,091 Depot = 0,760 + 0,413 Ref,3 9
Depot - индекс роста депозитов физических лиц и вкладов юридических лиц за квартал t; Reft,2 ~ индекс роста ставки рефинансирования за квартал t-2; Reft,3 - индекс роста ставки рефинансирования за квартал t-3.
компонента в структуру мер по реализации режима инфляционного таргетирования в российской экономике.
2.Юдаева, КВ. Макроэкономический обзор: инфляция/ КВ. Юдашева, Н. Иванова// Банковское дело. - 2008. -М 5.
Литература
1. Улюкаев, А.В. Таргетирование инфляции и обменный курс/ А.В. Улюкаев, М.В. Куликов// Банковское дело. - 2008. - М 5.
3. Моисеев, С.Р. Денежно-кредитная политика: теория и практика/ С.Р. Моисеев. - М.: Экономисту 2005. - 652 с.
Поступила в редакцию 22 июня 2009 г.
Данилова Ирина Валентиновна. Доктор экономических наук, и.о. профессора кафедры «Экономическая теория и мировая экономика» Южно-Уральского государственного университета, г. Челябинск. Область научных интересов - макроэкономическая политика в транзитивных экономических системах, бюджетное регулирование в государствах федеративного типа, институциональные изменения в кредитно-финансовой системе России. Контактный телефон: (8-351) 267-93-32
Danilova Irina Valentinovna is Dr.Sc. (Economics), Acting Professor of the Economics and International Economics Department of South Ural State University, Chelyabinsk. Research interests: macroeconomic policy within transitive economic systems, budgetary regulation of the federal type states, institutional changes of the credit and finance system of Russia. Tel: (8-351) 267-93-32.
Резепин Александр Владимирович. Аспирант кафедры «Экономическая теория и мировая экономика» Южно-Уральского государственного университета, г. Челябинск. Область научных интересов - компаративистика экономических систем, денежно-кредитная политика. Контактный телефон: +79227073465. E-mail:
Rezepin Alexander Vladimirovich is post-graduate student of the Economics and International Economics Department of South Ural State University, Chelyabinsk. Professional interests: comparativistics of economic systems, monetary management. Tel: +79227073465. E-mail: [email protected].
