Банковская конкуренция и ее статистическое изучение

общем объеме кредитного портфеля более 10%, из них 6 (13% от общего количества банков) – местные, 11 (24%) – инорегиональные банки. Таким образом, банки двух регионов активно действуют в разных сегментах рынка, и поэтому методами,  основанными на анализе статистики, трудно оценить, на-

сколько в действительности более или менее конкурентная банковская среда в каждом из регионов. Далее мы попытаемся сделать это  с помощью неструктурных моделей анализа конкуренции.

Эмпирический анализ степени конкуренции  на рынке банковских услуг Башкирии и Татарстана

При составлении выборки  были использованы следующие источники данных:

●● «Бюллетень банковской статистики. Региональное приложение» за 2008–2010 гг.

●● «Банковский вестник Национального банка Республики Татарстан» [Национальный банк Республики Татарстан Банка России, 2008–2010];

●● «Результаты деятельности (позиции) кредитных организаций на рынке банковских услуг Республики Башкортостан», ежемесячно публикуемые на сайте Национального банка Республики Башкортостан Банка

России;

●● формы 102 (Отчет о прибылях и убытках), размещенные на официальном сайте Банка России [Банк России, 2011];

●● cbrpro.ru – сайт, содержащий данные по всей банковской системе, с помощью которого можно получить показатели из баланса и отчета о прибылях и убытках, составленных по методологии Банка России на основе публикуемой отчетности (формы 101 и 102).  Полугодовые данные охватывают период с 2008-го по 2010 г. (всего 6 периодов в выборке). Выбор периода наблюдений обусловлен наличием необходимых данных и тем, что с 2008 г. действует новая методология Банка России по формированию отчетности, в том числе балансовых показателей. Использование данных из разных источников потребовало бы сопоставлять полученные показатели в зависимости от используемой методологии.

В табл. 2 приведены переменные и их прокси, используемые для модели Панзара – Росса и транслогарифмической функции издержек в процессе моделирования конкурентного поведения на двух описанных выше локальных рынках. Поскольку все модели используют данные переменные в логарифмах, то обозначения сразу указаны так, как они использованы при расчетах. Для расчета индекса Лернера транслогарифмическая функция издержек представлена уравнением (4).

 

 

Т а б л  и ц а 2                  

 

Описание переменных для модели Панзара – Росса  и транслогарифмической функции  издержек

 

 

 

Под продуктом банка мы здесь подразумеваем его активы. В качестве цены банка рассматривается отношение общих доходов банка к активам. При этом под доходами понимается именно выручка банка (счет 10000 формы 102), а не прибыль1. Под общими издержками понимаются общие расходы банка (счет 20000 формы 102). Цена  фондирования, т. е. цена привлеченных ресурсов, рас-

считывается как отношение  процентных расходов (счет 21000 формы 102) к депозитам. Это справедливо, если рассматривать депозиты банка как  один из факторов производства конечного  продукта – активов, а процентные расходы как общие издержки, которые несет банк по этому ресурсу. Под ценой труда понимается отношение расходов на содержание персонала (счет 26100 формы 102) к активам банка, а под ценой обеспечения деятельности банка – отношение расходов, связанных с обеспечением деятельности кредитной организации (счет 26000 формы 102), за вычетом издержек на персонал к активам. В эти расходы входят такие статьи, как амортизация, расходы, связанные с содержанием имущества и его выбытием, организационные и управленческие расходы (охрана, реклама, аудит, страхование и др.) и прочие расходы. Поскольку некоторые данные по 102-й форме недоступны в региональном разрезе, показатели общего дохода, процентных расходов, расходов на труд и административные издержки, а также общие расходы в целом по банку умножались на долю его активов в регионе на совокупный объем активов.

В соответствии с эмпирической моделью подхода Панзара –  Росса перечисленные выше переменные являются основными для проведения расчетов. Тем не менее, следуя [Anzoátegui et al., 2010], в модель также включены следующие контрольные переменные: отношение кредитов к активам, отношение собственного капитала к активам, а также логарифм активов – переменная, которая характеризует размер каждого банка. Для оценки моделей были использованы панельные данные за 6 периодов – с I квартала 2008 г. по II квартал 2010 г. В табл. 3 представлены описательные статистики переменных для каждой модели по каждому из двух регионов.

Т а б л и ц  а 3

Описательные  статистики переменных

 

Далее в табл. 4 и 5 приводятся корреляционные матрицы переменных для каждой модели. Поскольку корреляции не превышают 70%, то можно считать, что проблема мультиколлинеарности отсутствует.

 

 

Т а б л и ц  а 4

Корреляционная  таблица по модели Панзара – Росса

 

 

 

 

 

 

 

 

Т а б л и ц  а 5

Корреляционная  таблица по индексу Лернера

Оценивание: модель Панзара – Росса. Степень конкуренции в соответствии с подходом Панзара – Росса была оценена с помощью модели (2). Панельные данные по шести периодам оценивались с помощью метода наименьших квадратов, при этом временные эффекты были фиксированы. В табл. 6 представлены основные полученные оценки. В целом качество моделей достаточно высокое, о чем свидетельствуют относительно высокие значения R2,

хотя в модели оценивания данных по Башкирии коэффициент значительно ниже. Можно предположить, что более широкий временной период позволил бы улучшить качество полученных оценок. Кроме того, гипотеза о значимости регрессии в целом (ненулевое значение всех коэффициентов) подтверждается нулевой p-value F-статистики.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Т а б л и ц  а 6

Результаты  оценивания модели Панзара – Росса

 

 

Значения p-value позволяют  оценить значимость полученных коэффициентов. В данном случае в обеих моделях  коэффициенты при логарифме цены на труд оказались незначимы на 5%-м уровне доверия. Это означает, что в статистическом смысле этот коэффициент равен нулю. H-статистика представляет собой сумму эластичностей цены банка по ценам факторов, и ее значение рассчитывается как сумма коэффициентов при переменных lnw1, lnw2 и lnw3. Но поскольку коэффициент при логарифме цены труда равен 0, то мы складываем только коэффициенты при lnw1 и lnw3. В табл. 6 представлены полученные значения H-статистик для Татарстана и Башкирии – 0,29 и 0,44, соответственно. Тестирование гипотез о том, что H-статистики равны 0 или 1, позволило отвергнуть эти гипотезы. Полученный результат означает, что в обеих республиках банки функционируют в условиях монополистической конкуренции, при этом в Башкирии степень конкуренции выше. Кроме того, оба показателя значительно ниже среднего по России уровня – 0,74 (за период 2002–

2008 гг.), что вполне  согласуется с результатами, полученными  Д. Ансоатеги и др. [Anzoátegui et al., 2010].

Оценивание: индекс Лернера. На первом этапе расчета индекса Лернера была оценена транслогарифмическая функция издержек (4). Модель оказалась достаточно качественной для обоих регионов, о чем свидетельствуют высокие значения коэффициента детерминации и нулевая p-value F-статистики. Кроме того, бóльшая часть необходимых коэффициентов для расчета предельных издержек оказалась значима. При этом в расчеты не включались незначимые на 5%-м уровне доверия переменные. На основе данных оценок были рассчитаны индексы Лернера для каждого региона отдельно по годам и с разбивкой на  местные и инорегиональные банки. В целом можно отметить, что в пределах рассматриваемого периода значения индексов значительно не менялись, колеблясь в пределах 0,47–0,52 в Татарстане и 0,34–0,42 в Башкирии. Средние показатели за весь период по всем банкам – 0,49 в Татарстане и 0,38 в Башкирии. Средние показатели по России, в соответствии с результатами [Anzoátegui et al.,

2010], – 0,138.

 

 

Рассчитано на основе данных за соответствующие кварталы 2008–2010 гг.

Рис. 2. Динамика индекса  Лернера по банковскому сектору Башкирии и Татарстана

 

Динамика индекса Лернера  в Башкирии и Татарстане продемонстрирована на рис. 2. Видно, что рыночная власть местных банков была несколько ниже, чем у инорегиональных, но зато имела  более стабильные показатели. За первое полугодие 2008 г. рыночная власть обеих групп банков резко упала, однако уже со второго полугодия 2008 г. индекс Лернера местных банков продолжал падать, хоть и медленнее, в то время как рыночная власть неместных резко возросла. Однако уже в 2010 г. показатели сравнялись и наметилась положительная динамика в обеих группах, хотя у местных банков темпы, как уже отмечалось, несколько ниже. Что касается Башкирии, то показанная на рисунке динамика индекса Лернера может сигнализировать о непрерывной борьбе за рыночную власть между местными и неместными банками. При этом начиная с 2010 г. местные банки значительно быстрее увеличивают свой индекс Лернера. Рыночная власть неместных банков характеризуется значительно меньшей волатильностью по сравнению с местными банками.

Обсуждение  результатов оценивания.

По смыслу индекс Лернера  и H-статистика обратно пропорциональны, т. е. чем слабее конкуренция на рынке, тем выше должен быть средний показатель рыночной власти. Полученные результаты согласуются с этим утверждением. Действительно, более низкое значение H-статистики в Татарстане соответствует значительно более высокому показателю среднего по рынку индекса Лернера в сравнении с Башкирией. Можно заключить, что конкуренция в Башкирии сильнее, чем в Татарстане. При этом индекс Лернера в начале и в конце периодов принял схожие значения в обоих регионах. Это может быть объяснимо выбором временного диапазона данных в исследовании. По сравнению со среднероссийскими показателями [Anzoátegui et al., 2010] конкурентная ситуация в регионах менее благоприятна, чем в среднем по России. Впрочем, такое сравнение может быть не вполне корректным: видимо, правильнее рассматривать и сопоставлять между собой отдельные локальные рынки. Важно и то, что рассмотренный Д. Ансоатеги и др. [Anzoátegui et al., 2010] период 2002–2008 гг. характеризовался мощным ростом экономики, в то время как период с конца 2008 г. до начала 2010 г. приходится на мировой финансовый кризис. Можно предположить, что исследование на уровне регионов за более ранние периоды позволило бы получить значительно более высокие показатели конкурентности рынков банковских услугТатарстана и Башкирии, а также понять, почему один из самых развитых региональных банковских секторов –татарстанский – показал более скромные показатели конкурентности, чем Башкирия. К сожалению, данные за более ранние периоды ни по Башкирии, ни по Татарстану нам были недоступны. Можно предположить, что банковский сектор регионов среагировал на глобальный кризис с некоторым лагом. Тогда можно считать, что первое полугодие 2008 г. еще не входит в этот период. Банки обоих регионов вышли из кризиса и вернулись к своим докризисным показателям, при этом внутри рассматриваемого периода банки разных регионов вели себя по-разному. Банки Башкирии по основным показателям продемонстрировали большую активность по сравнению с банками Татарстана: их темпы роста были выше, показатели концентрации за рассматриваемый период сократились практически вдвое, а степень рыночной власти упала не так сильно и на большей части временного промежутка обгоняла рыночную власть инорегиональных банков. В итоге татарстанские местные банки несколько уступали инорегиональным банкам, в то время как банки Башкирии добились опережающих темпов роста по сравнению с неместными банками. Еще одним объясняющим фактором могла бы стать различная степень проникновения на рынок банков с иностранным участием: в обоих регионах она ниже, чем в среднем по стране (17,5%), но при этом в Татарстане – менее 1%, тогда как в Башкирии – около 8%.

 

 

 

 

 

 

 

Заключение

В работе было проведено эмпирическое исследование конкурентной среды на рынках банковских услуг Башкирии и Татарстана с помощью трех методов – ин-

декса Херфиндаля – Хиршмана, индекса Лернера, модели Панзара  – Росса. Таким образом, мы сопоставили  результаты, вытекающие из применения структурного подхода к оценке степени конкуренции (когда степень конкурен-

ции отождествляется  с концентрацией на рынке –  индекса Херфиндаля – Хиршмана), с результатами использования неструктурных  методов – вытекающих из предпосылок  новой эмпирической теории отраслевых рынков (модель Панзара – Росса) и основанных на вычислении степени рыночной власти (индекса Лернера). Результаты исследования показали, что банки в обо-

их регионах функционируют  в условиях монополистической конкуренции, причем конкуренция в Башкирии сильнее, чем в Татарстане. Концентрация на рынке оказалась не связана с динамикой степени рыночной власти. Это несколько неожиданный вывод, поскольку из предыдущей литературы по данному вопросу вытекало предположение о том, что Татарстан как один из немногих в России регионов – лидеров по количеству самостоятельных крупных банков должен иметь высококонкурентный  рынок банковских услуг. Получилось же, что наличие сильных местных банков в конкретных институциональных условиях региона – и России в целом – может быть фактором, способствующим как развитию конкуренции, так и ее подавлению. Более благоприятной с точки зрения развития конкурентных отношений нам представляется ситуация в банковском секторе Башкирии, где представлены преимущественно филиалы инорегиональных банков, а также немного выше рыночная доля дочерних иностранных банков. Такой результат показывает необоснованность точки зрения, что лишь существование достаточного числа местных кредитных организаций способно поддержать развитие и достаточный уровень состязательности рынка банковских услуг в данном регионе. Как правило, с этой задачей могут справиться и филиалы инорегиональных банков.

Полученные нами эмпирические результаты могут быть использованы при анализе конкуренции и разработке мер антимонопольного регулирования на федеральном и региональном уровнях. Речь идет о постоянном внимании к решениям и действиям региональных и муниципальных органов власти, способным оказать влияние на конкурентность рынка банковских услуг, – например, установлению территориальных ограничений на деятельность инорегиональных кредитных организаций либо предоставлению прямых или косвенных преференций отдельным участникам рынка.