CC BY
19
Типология субъектов РФ по степени восприимчивости к политике
федерального центра
И.В. Данилова, А.В. Резепин
Исследуется проблема достижения устойчивой эффективности экономических реформ в области ценовой политики в России. Предложена типология экономического пространства по зонам и степени восприимчивости субъектов Российской Федерации к экономической политике центра. При помощи многофакторного кластерного анализа проведена классификация субъектов РФ по трем направлениям, характеризующим объективные региональные условия по степени восприимчивости к стабилизации внутреннего уровня цен: степени управляемости регионального ценового фона; чувствительности региональной банковской системы к стабилизационным мерам центра; эластичности реакции населения и бизнеса региона на изменение активности региональной банковской системы.
Ключевые слова: экономическая политика центра, региональные экономические механизмы, стабилизационная политика, инфляционное таргетирование, региональная банковская система, ценовая стабилизация, объективные региональные условия, типологиза-ция регионов, кластерный анализ, коэффициент восприимчивости,
Эффективность экономической политики в России зависит не только от действий центрального правительства, но и от работоспособности «передаточных каналов» в регионах, обеспечивающих преобразование решений федерального центра в реальное изменение хозяйственной ситуации на местах. Сейчас цели экономической политики связаны с проведением структурных изменений, модернизацией, диверсификацией, переходом к инновационному развитию. Их реализация требует прежде всего устойчивого ценового фона, что официально зафиксировано как переход к политике «инфляционного тар-гетирования», осуществляемой с 2003 г. Поэтому особый интерес представляет исследование взаимоотношений центра и регионов, связанных с контролем над ценами.
Разнообразие региональных условий ценовой стабилизации (высокая ресурсная, производственная, инфраструктурная и социальная асимметрия субъектов РФ) и абстрагирование от территориальной специфики при разработке экономической политики препятствуют успешному решению данной задачи. Соответственно, нужна методика, позволяющая структурировать экономическое пространство страны по критерию восприимчивости регионов к решениям центральных органов власти.
Восприимчивость в широком смысле определяется как способность предмета к изменению в результате внешнего воздействия. Применительно к рассматриваемому вопросу можно сказать, что это способность региона к изменению параметров функционирования экономики в направлении их целевых значений под воздействием мер стабилизационной политики. Другими словами, это наличие условий, позволяющих региональной экономической системе функционировать в пределах, близких к целевым параметрам
[1, с. 66]. Отсутствие таких условий, влекущее за собой невосприимчивость региона к стабилизационному воздействию центра, можно охарактеризовать термином «инертность».
Для решения данной задачи было выделено три направления классификации регионов.
1. Степень управляемости регионального ценового фона. Как известно, структура инфляционного процесса включает разнообразные компоненты, формирующие общий уровень цен. Среди них принято выделять:
□ инфляцию издержек;
□ экзогенную инфляцию, связанную с ценами на экспортные и импортные товары;
□ инфляционные эффекты, вызываемые бюджетно-налоговой политикой (прежде всего манипулированием косвенными налогами);
□ влияние ценовых ожиданий (инфляционная инерция);
□ прямое воздействие мер государственной денежно-кредитной политики.
При осуществлении политики ценовой стабильности федеральный центр способен оказывать влияние лишь на ценовые ожидания и монетарную инфляцию, в то время как другие перечисленные компоненты оказываются вне рамок его регулирующего воздействия. Ценовой фон в регионе будет считаться управляемым, если в структуре инфляционного процесса преобладают монетарные факторы и ценовые ожидания, и неуправляемым, если преимущественное влияние оказывают рост цен производителей и тарифов на услуги, региональные издержки, стоимость импортной продукции и эффекты фискального регулирования.
2. Чувствительность региональной банковской системы к решениям, принимаемым на федеральном уровне. Практические решения по реализации денежно-кредитной политики осуществляет Центральный банк, причем передаточным звеном является финансовый сектор экономики. Поэтому принципиальное значение приобретает степень зависимости региональной банковской системы от национальной, контролируемой ЦБ РФ; если эта зависимость невелика, банковский сектор региона перестает быть проводником решений федерального центра в области ценовой политики.
3. Эластичность реакции населения и деловых кругов региона на действия региональной банковской системы. Монетарные факторы, зависящие от работы банков, вызовут должную реакцию субъектов реального сектора (населения и бизнеса), повлияют на региональный спрос и предложение, а затем на объем ВРП и уровень цен лишь в том случае, если уровень развития финансового сектора соответствует потребностям региональной производственно-распределительной системы; в противном случае их воздействие будет крайне незначительным.
Мы предлагаем при исследовании восприимчивости субъектов РФ к экономической политике федерального центра провести разграничение всей
их совокупности на однородные группы (кластеры) по каждому типу восприимчивости. Для этого можно использовать, в частности, экономико-статистический пакет прикладных программ SPSS.
По первому направлению были выделены следующие показатели, характеризующие влияние неуправляемых факторов регионального ценового фона и не подпадающие под воздействие инструментов ценового регулятора:
□ доля расходов на импорт в объеме потребительских расходов населения региона;
□ индекс цен производителей в строительстве;
□ индекс тарифов на грузовые перевозки;
□ коэффициент стоимости жилищно-коммунальных услуг (определяемый как отношение ее регионального уровня к среднероссийскому).
Проведенный анализ позволил выделить четыре кластера регионов (группа А). Их ранжирование осуществлялось исходя из предположения, что высокие значения параметров сравнения указывают на низкий потенциал управляемости региональной ценовой средой (доминирование импортируемой инфляции и инфляции издержек). В результате 31 субъекту РФ с наибольшей относительной управляемостью был присвоен рейтинг 1А, 17 регионам с управляемостью выше среднего - 2А. Для 12 субъектов РФ с рейтингом 3А характерна высокая доля расходов на импорт, что означает высокий риск неуправляемости ценового фона. Наконец, 20 регионов с неуправляемым ценовым фоном получили рейтинг 4А (табл. 1, 2).
Таблица 1
Группировка субъектов РФ по степени управляемости регионального
ценового фона
Кластер Субъекты РФ
1 2
1А (31 субъект РФ, 17,5% ВВП) Кабардино-Балкарская и Карачаево-Черкесская республики, республики Адыгея, Бурятия, Карелия, Коми, Марий Эл, Мордовия, республики Саха (Якутия), Северная Осетия - Алания, Удмуртская и Чеченская республики, Алтайский и Забайкальский края, Архангельская, Иркутская, Калужская, Костромская, Липецкая, Магаданская, Новгородская, Пензенская, Рязанская, Самарская, Саратовская, Тамбовская, Тверская, Тульская, Ульяновская области, Еврейская АО, Чукотский АО
2А (17 субъектов РФ, 30,6% ВВП) Республики Башкортостан, Ингушетия, Татарстан, Тыва, Пермский и Ставропольский края, Волгоградская, Вологодская, Ивановская, Кировская, Московская, Нижегородская, Новосибирская, Орловская, Смоленская, Тюменская, Челябинская области
3А (12 субъектов РФ, 33,5% ВВП) Республики Алтай, Калмыкия, Хакасия, Приморский край, Белгородская, Брянская, Ленинградская, Псковская, Ростовская, Сахалинская области, г. Москва, г. Санкт-Петербург
1 2
4А (20 субъектов РФ, 18,4% ВВП) Республика Дагестан, Чувашская Республика, Камчатский, Краснодарский, Красноярский, Хабаровский края, Амурская, Астраханская, Владимирская, Воронежская, Калининградская, Кемеровская, Курганская, Курская, Мурманская, Омская, Оренбургская, Свердловская, Томская, Ярославская области
Таблица 2
Средние значения показателей для кластеров группы А
Кластер Число субъектов РФ Доля расходов на импорт в потребительских расходах населения региона, % Индекс цен производителей в строительстве Индекс тарифов на грузовые перевозки Коэффициент стоимости жилищно-коммунальных услуг
значение рэн-кинг значение рэн-кинг значение рэн-кинг значение рэн-кинг
1А 31 4,71 1 110,08 1 106,23 1 1,87 4
2А 17 6,74 2 112,58 2 125,26 4 0,96 1
ЗА 12 26,52 4 117,15 3 110,17 2 1,14 2
4А 20 9,90 3 120,99 4 110,37 3 1,18 3
РФ 80 9,71 - 114,68 - 111,90 - 1,00 -
Источник: Федеральная служба государственной статистики.
По второму направлению анализа кластеризация проводилась по показателям, отражающим зависимость ресурсов региональных банковских систем от внешних источников (что и характеризует их зависимость от федерального центра). В качестве параметров сравнения использовались:
□ число региональных кредитных организаций, заключивших генеральные кредитные договоры с ЦБ РФ;
□ доля таких организаций в общей численности банков;
□ доля кредитов, полученных от других банков в пассивах кредитных организаций, зарегистрированных в регионе.
Высокие значения данных параметров указывают на зависимость региональной банковской системы от внешних ресурсов (поэтому изменение ценовых регуляторов вызывает изменения в региональных условиях кредитования, т.е. восприимчивость региона высока). В результате было выделено пять типов регионов (табл. 3, 4).
Таблица 3
Группировка субъектов РФ по степени чувствительности региональной банковской системы к стабилизационным мерам федерального центра
Кластер Субъекты РФ
1В (25 субъектов РФ, 49,9% ВВП) Республики Алтай, Башкортостан, Коми, Саха (Якутия), Хакасия, Чувашская Республика, Алтайский, Камчатский, Краснодарский, Красноярский края, Амурская, Волгоградская, Иркутская, Калинин^адская, Калужская, Кировская, Костромская, Нижегородская, Омская, Самарская, Саратовская, Свердловская, Смоленская, Челябинская области, г. Москва
2В (20 субъектов РФ, 23,6% ВВП) Кабардино-Балкарская, Карачаево-Черкесская республики, республики Адыгея, Карелия, Мордовия, Татарстан, Тыва, Пермский, Приморский, Хабаровский края, Вологодская, Кемеровская, Курганская, Магаданская, Новосибирская, Рязанская, Сахалинская, Тульская, Тюменская, Ярославская области
3В (10 субъектов РФ, 10,7% ВВП) Республика Северная Осетия - Алания, Удмуртская Республика, Ставропольский край, Ивановская, Курская, Липецкая, Мурманская, Оренбургская, Ростовская области, г. Санкт-Петербург
4В (17 субъектов РФ, 12,8% ВВП) Республики Бурятия, Калмыкия, Астраханская, Белгородская, Брянская, Владимирская, Воронежская, Ленинградская, Московская, Новгородская, Орловская, Пензенская, Псковская, Тамбовская, Тверская, Томская, Ульяновская области
5В (8 субъектов РФ, 3,0% ВВП) Республики Дагестан, Ингушетия, Марий Эл, Чеченская Республика, Забайкальский край, Архангельская область, Еврейская АО, Чукотский АО
Таблица 4
Средние значения показателей для кластеров группы В
Кластер Число субъектов РФ Число региональных кредитных организаций, заключивших генеральные кредитные договоры с ЦБ РФ, на 1 млн жителей Доля кредитных организаций, заключивших генеральные кредитные договоры с ЦБ РФ, % Доля кредитов, полученных от других банков в пассивах кредитных организаций, зарегистрированных в регионе, %
значение рэнкинг значение рэнкинг значение рэнкинг
1В 25 5,46 1 93,05 1 4,10 2
2В 20 4,43 2 71,91 2 1,28 3
3В 10 2,18 3 48,00 4 5,91 1
4В 17 1,57 4 55,24 3 0,30 5
5В 8 0,05 5 0,39 5 0,56 4
РФ 80 4,51 - 61,73 - 2,45 -
Источник: Центральный банк РФ.
В рамках третьего направления классификации использовались следующие показатели:
□ эластичность потребительских расходов по объему кредитования;
□ доля потребительских кредитов в расходах домохозяйств;
□ доля банковских кредитов в инвестициях.
Чем выше значение этих параметров, тем выше восприимчивость регионального спроса к мерам по управлению ценовым фоном. Кластер 1С (10 регионов) включает субъекты РФ, в которых фирмы активно используют заемные ресурсы, что определяет эластичность реакции совокупного спроса и предложения на изменение активности банковской системы. Субъекты РФ, входящие в кластер 2С (20 регионов), характеризуются в первую очередь эластичностью реакции населения на изменения условий кредитования. Кластер ЗС (24 субъекта РФ) определяется средними значениями параметров сравнения. Кластер 4С (26 регионов) отличается слабой реакцией населения на изменение условий привлечения заемных средств, что, вероятно, указывает на наличие иных источников либо о большом объеме накопленных обязательств населения перед банками (табл. 5, 6).
Таблица 5
Группировка субъектов РФ по эластичности реакции населения и фирм на изменение активности региональной банковской системы
Кластер Субъекты РФ
1С (10 субъектов РФ, 9,4% ВВП) Республики Марий Эл, Татарстан, Хакасия, Белгородская, Владимирская, Курская, Липецкая, Орловская, Свердловская, Тамбовская области
2С (20 субъектов РФ, 27,3% ВВП) Республики Алтай, Бурятия, Калмыкия, Тыва, Удмуртская и Чувашская республики, Алтайский, Забайкальский, Красноярский края, Амурская, Астраханская, Вологодская, Иркутская, Кемеровская, Нижегородская, Новосибирская, Оренбургская, Томская, Тюменская, Челябинская области
ЗС (24 субъекта РФ, 17,5% ВВП) Кабардино-Балкарская Республика, республики Адыгея, Карелия, Коми, Мордовия, Краснодарский, Пермский, Ставропольский края, Архангельская, Ивановская, Кировская, Курганская, Магаданская, Мурманская, Новгородская, Омская, Ростовская, Рязанская, Самарская, Саратовская, Смоленская, Ульяновская, Ярославская области, Еврейская АО
4С (26 субъектов РФ, 45,8% ВВП) Карачаево-Черкесская Республика, республики Башкортостан, Дагестан, Ингушетия, Саха (Якутия), Северная Осетия - Алания, Чеченская Республика, Камчатский, Приморский, Хабаровский края, Брянская, Волгоградская, Воронежская, Калининградская, Калужская, Костромская, Ленинградская, Московская, Пензенская, Псковская, Сахалинская, Тверская, Тульская области, г. Москва, г. Санкт-Петербург, Чукотский АО
Таблица 6
Средние значения показателей для кластеров группы С
Кластер Число субъектов РФ Эластичность потребительских расходов населения по объему потребительских кредитов в регионе Доля потребительских кредитов в расходах населения региона, % Доля банковских кредитов в инвестициях фирм региона в основной капитал, %
значение рэнкинг значение рэнкинг значение рэнкинг
1С 10 1,037 1 13,12 2 26,25 1
2С 20 0,956 2 17,37 1 7,35 3
3С 24 0,654 3 12,98 3 6,87 4
4С 26 0,314 4 8,36 4 9,11 2
РФ 80 0,632 - 12,54 - 10,17 -
Источник: Федеральная служба государственной статистики.
Для сведения воедино результатов анализа по разным направлениям можно использовать сводный коэффициент восприимчивости, определяемый как сумма баллов, полученных при попадании региона в разные кластеры. Чем выше восприимчивость кластера, к которому принадлежит субъект РФ, тем выше присваиваемый балл; наименее восприимчивым назначается нулевой балл. Таким образом, максимальное количество баллов по кластерной группе А равно 3, группе В - 4, группе С - 3, а сводный коэффициент восприимчивости может принимать значения в диапазоне от 0 до 10 (табл. 7).
Таблица 7
Методика расчета сводного коэффициента восприимчивости
Блок I. Управляемость регионального ценового фона Блок II. Зависимость региональной банковской системы от внешних ресурсов Блок III. Эластичность реакции населения и фирм региона на изменение банковской активности
кластер балл кластер балл кластер балл
1А 3 1В 4 1С 3
2А 2 2В 3 2С 2
ЗА 1 ЗВ 2 ЗС 1
4А 0 4В 1 4С 0
- - 5В 0 - -
Результаты расчета сводного коэффициента по субъектам Российской Федерации и распределение регионов по территориальным зонам (с высокой, средней и низкой восприимчивостью, включая «инертную зону») представлены в табл. 8.
Таблица 8
Классификация субъектов РФ по критерию восприимчивости к мерам стабилизационной политики федерального центра
Степень восприимчивости Сводный коэффициент восприимчивости Субъекты РФ
Высокая (10 субъектов РФ, 14,8% ВВП) 10 -
9 Алтайский край, Иркутская область
8 Республики Коми, Татарстан, Хакасия, Липецкая, Нижегородская, Самарская, Саратовская, Челябинская области
Средняя (30 субъектов РФ, 28,5% ВВП) 7 Республики Адыгея, Алтай, Карелия, Мордовия, Саха (Якутия), Тыва, Удмуртская Республика, Вологодская, Калужская, Кировская, Костромская, Магаданская, Новосибирская, Рязанская, Свердловская, Смоленская, Тамбовская, Тюменская области
6 Кабардино-Балкарская и Карачаево-Черкесская республики, республики Башкортостан, Бурятия, Марий Эл, Чувашская республика, Красноярский и Пермский края, Амурская, Волгоградская, Орловская, Тульская области
Низкая (27 субъектов РФ, 41,7% ВВП) 5 Республика Северная Осетия, Забайкальский, Краснодарский, Ставропольский края, Белгородская, Ивановская, Кемеровская, Курская, Новгородская, Омская, Ульяновская области, г. Москва
4 Республика Калмыкия, Камчатский и Приморский края, Архангельская, Владимирская, Калининградская, Курганская, Оренбургская, Пензенская, Ростовская, Сахалинская, Тверская, Ярославская области, г. Санкт-Петербург, Еврейская АО
«Инертная зона» (13 субъектов РФ, 15,0% ВВП) 3 Чеченская Республика, Хабаровский край, Астраханская, Московская, Мурманская, Томская области, Чукотский АО
2 Республика Ингушетия, Брянская, Ленинградская, Псковская области
1 Воронежская область
0 Республика Дагестан
Регионы с высокой восприимчивостью (коэффициент 8-10) имеют одновременно управляемый ценовой фон и эластичную реакцию как региональной банковской системы, так и реального сектора к мерам, осуществляемым в рамках официального курса. В такой ситуации региональные организационно-экономические условия не создают никаких барьеров, а политика федерального центра характеризуется потенциально высокой пространственной результативностью.
В регионах со средней восприимчивостью (коэффициент 6-7) механизм реализации политики ценовой стабилизации имеет узкие места, препятствующие достижению реально значимых результатов. Ограничения могут быть связаны с любым из трех признаков восприимчивости. Так, в Свердловской области барьером является высокая зависимость региона от импортной продукции. В Якутии консерватизм населения и бизнеса проявляется в слабом развитии потребительского кредита и в финансировании инвестиционных проектов преимущественно за счет собственных ресурсов фирм.
В регионах с низкой восприимчивостью (коэффициент 4-5) барьеры возникают сразу по нескольким направлениям. Например, Москва характеризуется низкой управляемостью ценового фона в связи с опережающим ростом цен производителей и высокой зависимостью от импорта, а высокие доходы населения и фирм позволяют им в меньшей степени ориентироваться на заемные средства.
В «инертной зоне» (коэффициент 0-3) находятся субъекты РФ, характеризующиеся высокой концентрацией банковской системы, отсутствием региональной кредитной инфраструктуры, дисбалансом реального и финансового секторов экономики, консервативной культурой потребления. Инертность к управляющим воздействиям может иметь различную природу. Например, в Московской области она объясняется в основном финансированием инвестиционных и потребительских расходов за счет собственных средств и недостаточностью кредитной инфраструктуры. В Мурманской области на первый план выходит влияние на региональный ценовой фон тарифов на транспорт и услуги ЖКХ, а также слабое развитие банковской системы.
Таким образом, классификация регионов в соответствии с их восприимчивостью к мерам ценовой стабилизации позволяет выявить зоны различной потенциальной результативности государственной политики, выработать на этой основе общий подход в отношении сходных по данному критерию регионов, более эффективно осуществлять контроль со стороны федерального центра, лучше прогнозировать экономическую ситуацию в субъектах РФ.
Литература
1. Данилова И.В., Резепин А.В. Неоднородность экономического пространства РФ как фактор отличий в восприимчивости регионов к стабилизационной политике центра // Вопросы экономики и права. - 2010. - № 12. -С. 65-70.
