Особенности развития конкурентной среды (на примере банковского сектора России) (1142558), страница 27
Текст из файла (страница 27)
составляли 91,6% отсовокупных активов сектора [137, с. 190]. Для составления указанной выборки141были использованы представленные на сайте Банка России [177] данныепубликуемойотчетностикредитныхорганизаций,атакжеотдельныеагрегированные показатели деятельности кредитных организаций, формируемыеи публикуемые информационным порталом Банки.ру [178].При составлении выборки были учтены три описанных выше аспектанеоднородности субъектного состава конкурентной среды банковского рынкаРоссии,атакжечастичноиспользованыописанныевышеподходыкклассификации отдельных категорий действующих в России банков.
В частности,к контролируемым государством банкам в диссертации отнесены два типакредитных организаций: банки с прямым или косвенным участием государства более 50%; дочерние банки указанной выше категории банков.К банкам, контролируемым иностранным капиталом, в работе отнесеныкредитные организации, доля участия нерезидентов в уставных капиталахкоторых составляет 50% и более.Включение банков в категорию контролируемых частным отечественнымкапиталом осуществлялось по большей части на основании раскрываемойинформации об участниках (учредителях) банка при условии соответствияследующим требованиям: требования о том, чтобы данные участники были резидентами РФ и неотносились при этом напрямую или косвенно к государственному сектору; требования о том, чтобы доля таких участников в уставном капиталесоответствующего банка составляла 50% и более.Критерий неоднородности оперирующих в России банков по размерам ихактивов и капитала был учтен при составлении выборки посредством включения внеѐ крупных и средних банков.
Классификация банков на указанные категорииосуществлялась в соответствии с предложенными М.Е. Мамоновым параметрамиградации банков по рассматриваемой характеристике, согласно которым: к крупным банкам относятся кредитные организации, размер активовкоторых превышает 50 млрд. рублей,142 к средним – кредитные организации с активами от 10 до 50 млрд. рублей, к мелким – кредитные организации с активами от 1 до 10 млрд.
рублей, к сверхмелким – кредитные организации, размер активов которых непревышает 1 млрд. рублей [149, с. 20].Исключениеисследования,избанковвыборки,двухсформированнойпоследнихвкатегорийцеляхнастоящегообосновываетсяихминимальным, по мнению автора, воздействием на репрезентативность выборкиввиду их малой совокупной доли в активах генеральной совокупности банков.Следует отметить, что разделение включенных в выборку банков на банки«Московского региона» и прочие региональные банки является в какой-то мереусловным,посколькуучастниками(учредителями)многихфактическизарегистрированных вне «Московского региона» кредитных организаций,согласно раскрываемой ими информации, являются зарегистрированные впределах Москвы и Московской области физические и юридические лица.Итоговое описание структуры выборки, сформированной автором в целяхнастоящего исследования, представлено в таблице 6.Таблица 6 – Описание выборки кредитных организацийКрупныйбанк (активыболее50млрд.
рублей)Среднийбанк (активыот 10 до 50млрд. рублей)ИТОГОПрочиерегионы РФ«Московскийрегион»Регион регистрациибанкаБанки,контролируемыечастнымотечественнымкапиталомБанки,контролируемыеиностраннымкапиталомБанки,контролируемыегосударствомРазмер банкаОбщее количествобанков в категорииТип собственника банка791520446118121616996754200213614312872Источник: разработано автором [137, с. 191; 139, с. 212].143В качестве прямого метода неструктурной оценки уровня банковскойконкуренции в России выбран расчѐт индекса Лернера. В качестве косвенногометода оценки уровня банковской конкуренции в России выбран расчѐтпоказателя Н-статистики.Для эмпирической оценки включенных в выборку данных путем расчѐтаиндекса Лернера в качестве цены кредитных организаций было использованоотношение их выручки к совокупным активам. Оцениваемая при расчѐтеуказанного индекса транслогарифмическая функция издержек i-го банкарассчитывалась в соответствии с формулой (3): = + + ∗ , ∗ ( ) + + + + ∗∗ , ∗ ∗ + ∗ , ∗ ∗ + ∗ , ∗ ∗ + ∗∗ + + ∗ + ∗ + ∗ , ∗ ( ) + ∗ , ∗∗ ( ) + ∗ , ∗ ( ) + (3)Величина предельных издержек i-го банка определялась в соответствии сформулой (4): = + + + + ∗(4)Функция банковского продукта в рамках модели Панзара-Росса оцениваласьчетырьмя различными способами: с использованием величины процентныхдоходов и величины совокупных доходов банка в качестве зависимыхпеременных без учѐта и с учѐтом масштабирующей переменной.
Расчѐтуказанных вариантов представлен формулами (5) - (8). = + ∗ + ∗ + ∗ + ∗ ∗ + ∗ + ∗ + ∗ + ∗ (5)+ = + ∗ + ∗ + ∗ + ∗ ∗ + ∗ + ∗+ ∗ + + ∗ + ∗(6)144 = + ∗ + ∗ + ∗ + ∗ ∗ + ∗ + ∗ (7)+ = + ∗ + ∗ + ∗ + ∗ ∗ + ∗ + ∗ + ∗ + ∗+ ∗ + ∗(8)+ ∗ + Формулы (3)-(8) представлены в ранее опубликованной работе автора[137, с.
190-192].Расшифровка переменных, которые были использованы в указанных вышеуравнениях, приведена в приложении И.Следуя наиболее распространенному в эмпирической литературе подходу,под стоимостью фондирования банка в настоящем исследовании понимаетсяотношение процентных расходов банка к привлеченным средствам, подстоимостью труда - отношение затрат на персонал к совокупным активам, астоимость обеспечения деятельности банка определена как отношение прочихрасходов к совокупным активам.В целях проверки того, находится ли российский банковский сектор всостояниидолгосрочногоравновесия,всеиспользуемыевнастоящемисследовании варианты функции продукта банка были оценены с использованиемразности между единицей и ROA в качестве зависимой переменной.
Суммакоэффициентов при трѐх факторах производства во всех случаях была равнойнулю, что свидетельствует о допустимости оценки банковской конкуренции вРоссии с помощью Н-статистики.В приложении К представлены описательные статистики, а такжекорреляционные матрицы для переменных, использованных в каждой из моделей.Значения коэффициентов корреляции для обеих моделей свидетельствуют ослабой или умеренной взаимосвязи между использованными в них переменнымии, следовательно, позволяют сделать вывод об отсутствии мультиколлинеарности.Выраженные транслогарифмической функцией издержки включенных ввыборку кредитных организаций при расчѐте индекса Лернера оценивались спомощью метода наименьших квадратов.
Значение коэффициента детерминации145для построенной модели составляет 0,87, а p-значение F-теста является нулевым,что дает основания считать построенную модель качественной. На основерезультатов оценивания данной функции были рассчитаны индексы Лернера длябанковского сектора в целом, а также отдельно по типу собственника (дляконтролируемыхгосударством,контролируемыхчастнымотечественнымкапиталом банков и банков, контролируемых иностранным капиталом) и повеличине активов (для крупных и средних банков).
Результаты произведенныхрасчѐтов представлены в приложении Л.Значения индекса Лернера позволяют сделать вывод о том, что банки,контролируемые иностранным капиталом, обладают большей рыночной властьюна российском банковском рынке, нежели оперирующие на нѐм подконтрольныегосударству или частному отечественному капиталу банки. Указанный выводчастично совпадает с результатами основанного на данных за 2001-2007 гг.исследования, согласно которому подконтрольные иностранному капиталу банкив России наделены большей, чем подконтрольные государству, и меньшей, чемконтролируемые частным отечественным капиталом кредитные организации,рыночной властью [207]. В то же время осуществленный в другой научной работерасчѐт индексов Лернера за 2002-2008 гг. указывает на максимальную рыночнуювласть государственных российских банков и минимальную - иностранных [199].Подобные расхождения между результатами настоящего исследования иболее ранних научных работ могут быть как следствием использованияразличных переменных при расчѐте транслогарифмической функции издержек,так и различием в составе выборки.
Кроме того, указанные исследования исходятиз данных за период интенсивного экономического роста российской экономики,предшествовавший мировому кризису 2007-2009 гг. и текущему кризису, тогдакак основанная на актуальных данных настоящая работа, как представляется,отражает произошедший вследствие указанных кризисов сдвиг в распределениирыночной силы между различными группами кредитных организаций в стране.Значения индексов Лернера для групп банков, различных по величинеактивов, дают довольно предсказуемый результат, указывающий на большую146рыночную власть крупных банков по сравнению со средними по размерукредитными организациями и банковским сектором в целом.Оценивание функции банковского продукта в рамках модели ПанзараРосса, как и в предыдущей модели, осуществлялось с помощью методанаименьших квадратов. Показатели Н-статистики были рассчитаны на основевсех описанных выше вариантов указанной функции как для российскогобанковского сектора в целом, так и для отдельных групп кредитных организацийв зависимости от типа собственника и величины активов.
Показатели качествауказанных моделей представлены в таблице М.1 приложения М. Исходя изприведѐнных в таблице М.1 данных, оба варианта функции банковского продукта,не включающие в себя масштабирующую переменную, дают некачественнуюмодель, не позволяющую получить адекватные и надежные результаты.Исключениемявляетсярасчѐтфункциибанковскогопродуктадляподконтрольных государству кредитных организаций, во всех случаях дающийдостаточно качественную модель.Таким образом, только значения Н-статистики, полученные с учѐтоммасштабирующей переменной, могут быть приняты в качестве основы дляопределения уровня банковской конкуренции в России применительно ко всемкатегориям банков, кроме банков, подконтрольных государству.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
