Вопросы экономики_2020_05

Б. А. Замараев, Т. Н. Маршова / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 45 —68

Удельные капиталовложения по видам экономической деятельности
в РФ в 2010—2016 гг. (руб./руб., в среднем за период)

Производство топливно-энергетической продукции 11,9
пр-во и распределение электроэнергии, газа и воды 6,1

добыча топливно-энергетических полезных ископаемых

5,9

И сточник: расчеты авторов по данным Росстата.

Рис. 2

ростом затрат на создание и развитие инфраструктуры в новых регионах добычи.
Увеличивает удельные капиталовложения и расширение объемов геолого-разведочных
работ, необходимых для воспроизводства минерально-сырьевой базы страны, посколь­
ку стоимость поисково-разведочного бурения может в два и более раза быть выше
эксплуатационного. В результате в 2007—2017 гг. номинальный объем инвестиций
в расчете на одну новую введенную в эксплуатацию нефтяную или газовую скважину
вырос в 1,8 раза. Об этом свидетельствует и обобщение данных последних лет об
удельной стоимости бурения эксплуатационных скважин по 98 нефтедобывающим
компаниям в Западной Сибири. Так, в этом регионе удельная стоимость наклонно­
направленных скважин снизилась в 2015 г. на 5,1%, но в 2016 г. выросла на 19,4%,
а для горизонтальных скважин она росла в обоих случаях — соответственно на 3,3
и 11,4% (Янин, Ю рецкая, 2017).

Аналогичный тренд роста удельных капиталовложений, хотя и меньшими тем­
пами, сложился в добыче полезных ископаемых, кроме топливно-энергетических,
при значительных колебаниях их величин в отдельные годы. Это связано с тем,
что ввод мощностей по добыче металлических руд — железной, медной, никелевой
и других — осуществлялся не ежегодно, что соответственно влияло на результат
исчисления общего отраслевого уровня капиталоемкости. Среднегодовой уровень
прироста капиталоемкости ввода мощностей в данном виде экономической деятель­
ности в рассматриваемый период повысился с 1,4 до 1,8%.

В видах экономической деятельности, выпускающих продукцию
промежуточного назначения, следует выделить торгуемые отрасли.
В них изменение удельных капиталовложений на ввод мощностей
определялось не только имеющимся значительным экспортным по­
тенциалом, но и необходимостью повышать технологический уровень
производства и качество выпускаемой продукции до показателей ми­
ровых лидеров.

51

Б. А. Замараев, Т. Н. Маршова / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 45 —68

Таблица 1

Среднегодовая динамика капитальных вложений и их удельных значений
на ввод производственных мощностей по промышленным видам
экономической деятельности в РФ в 1999—2016 гг. (в % )

Вид Удельные Справочно:
экономической деятельности капитальные вложения капитальные вложения

1999-2008 2009-2016 1999-2008 2009-2016

Производство топливно-энергетической продукции

Добыча топливно-энергетических 3,2 4,6 12,1 4,4
полезных ископаемых -0,7

Производство и распределение 2,1 2,2 9,0
электроэнергии, газа и воды

Производство продукции промежуточного назначения

Добыча полезных ископаемых, 1,4 1,8 13,4 2,0
кроме топливно-энергетических -2,0

Обработка древесины 5,2 1,0 16,6 7,8
и производство изделий из дерева 5,3
-5,6
Производство кокса, 4,3 1,7 13,9
нефтепродуктов -13,4

Химическое производство 2,8 2,9 13,3 -5,0

Производство резиновых -1,6 -2,9 13,3
и пластмассовых изделий

Производство прочих 4,0 3,4 24,8
неметаллических
минеральных продуктов

Металлургическое производство 1,9 0,9 15,2
и производство готовых
металлических изделий

Производство продукции потребительского назначения

Целлюлозно-бумажное 6,2 2,8 14,2 -4,2
производство; издательская
и полиграфическая деятельность -4,1
-5,2
Производство пищевых продуктов, 5,7 1,5 5,4 -1,7
включая напитки, и табака

Текстильное и швейное 7,9 4,5 5,0
производство

Производство кожи, изделий из 8,2 1,6 12,0
кожи и производство обуви

Производство машиностроительной продукции

Производство машин 3,5 2,2 13,0 -4 ,0
и оборудования 2,4 2,3 9,6 1,1
1,2 2,8 7,4 2,5
Производство электрооборудования,
электронного и оптического
оборудования

Производство транспортных
средств и оборудования

Примечание. В связи с переходом отечественной статистики на Общероссийский клас­
сификатор видов экономической деятельности ОКВЭД 2 (О К 029-2014 (К Д Е С Ред. 2),
утв. Приказом Росстандарта от 31.01.2014 №14-ст) инвестиции в основной капитал по 2016 г.
и с 2017 г. в разрезе видов экономической деятельности представлены в разных классифика­
торах, что затрудняет построение длинных статистических рядов. Поэтому временной период
в таблице 1 ограничен 2016 г.

Источники: Росстат; расчеты авторов.

52

Б. А. Замараев, Т. Н. Маршова / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 45 —68

Высокая динамика объемов капитальных вложений и их удельных значений
наблюдалась в деревообработке и целлюлозно-бумажном производстве. Прирост
капиталоемкости на 5 —6% в год при быстром среднегодовом увеличении инвести­
ций в 1999—2008 гг. (на 14,2% в целлюлозно-бумажном и на 16,6% в деревообра­
батывающих видах экономической деятельности) в последующем замедлился до
1—3% в год (в 2 0 0 9 —2016 гг.) при среднегодовом падении капитальны х вложе­
ний на 4,2% в целлюлозно-бумажной и на 2% в деревообрабатывающей отраслях.
Производственный потенциал данных отраслей во многом ориентирован на выпуск
продукции низких переделов для поставок на внешние высококонкурентные рынки,
что ограничивает рост производства и соответственно инвестиций. При этом страна
продолжает экспортировать значительные объемы высококачественной круглой дре­
весины при масштабном импорте мебели, обоев, упаковки, санитарно-гигиенической
продукции и проч.

Среди экспортоориентированных отраслей особое место занимает металлур­
гия. Рост с середины 2000-х годов мировых цен на сталь и стальную продукцию
позволил отечественным металлургам осуществить масштабные инвестиции в модер­
низацию имеющихся и в строительство новых мощностей. Поскольку конкуренция
с зарубежными компаниями на внешних рынках стимулировала повышать эффек­
тивность, внедрять новые технологии и продукты, удельные капиталовложения
в м ет аллургическом производст ве росли со среднегодовым темпом 1—2%. Это
привело к смещению инвестирования в пользу продукции более высоких переделов,
что отразилось на вводе соответствующих мощностей. Так, в 1999—2008 гг. практи­
чески ежегодно вводились мощности по производству чугуна: относительные объемы
вводимых мощностей составляли в этот период в среднем 1,6% от среднегодового
объема существующих мощностей. Но после кризисов 2 0 0 8 —2009 гг. и 2014 —
2015 гг. конкуренция на внешних рынках и снижение внутреннего спроса привели
к тому, что ввод мощностей осуществлялся лишь в отдельные годы. Его величина
в 2 0 0 9 —2016 гг. снизилась до среднегодового уровня 0,8%, а в 2015—2016 гг. —
до 0,1% среднегодового объема существующих мощностей. Хотя происходившие
позитивные сдвиги увеличивали относительные объемы ввода мощностей по произ­
водству стали, проката, стальных труб, однако их влияние было незначительным.
В структуре выпуска и экспорта металлопродукции сохраняется высокая доля
продукции низких переделов.

Инвестиции в химической отрасли, в отличие от большинства других отраслей,
характеризовались положительной динамикой даже при общеэкономической стагна­
ции в 2010—2016 гг. Здесь сказывается влияние расширения экспортных поставок
и эффект импортозамещения — в таких условиях для соответствующего увеличения
выпуска необходим рост инвестиций. В то же время в динамике эффективности инвес­
тирования имели место разнонаправленные тенденции из-за большого разнообразия
производимой отраслью продукции. При этом если ввод одних мощностей осуществ­
лялся достаточно регулярно (минеральные удобрения, пластмассы в первичных фор­
мах, синтетические каучуки, лакокрасочные материалы и др.), то по другим видам
продукции — лишь в отдельные годы (бензол, стирол, аммиак, витамины, антибио­
тики и др.). В результате в 2016—2017 гг. наряду с производствами со значительной
долей обновленных за последние семь лет мощностей (по полимерам винилхлорида
их доля составляла 50,9%, бензола каменноугольного — 38,7, фунгицидов — 36,9,
полиакрилатов — 33,8, синтетических волокон — 29,9%) сохранялись производства,
в которых уровень обновленных мощностей был существенно ниже (синтетические
каучуки — 4,5%, техническая сера — 4,3, инсектициды — 3,6, бензол нефтяной —
1,0% и др.). В целом по отрасли прирост удельных капиталовложений оценивается
на среднегодовом уровне около 3,0%.

В производстве кокса и нефтепродуктов динамика удельных капитало­
вложений в значительной степени была связана со сдвигами в структуре ввода
мощностей. Если среднегодовой уровень ввода мощностей по производству кокса
в 1999—2008 гг. составлял 0,3 млн т, или около 1% объема имеющихся мощностей,
то с 2012 г. новые мощности не вводились. В то же время существенно увеличил-

53

Б. А. Замараев, Т. Н. Маршова / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 45 —68

ся ввод мощностей по первичной переработке нефти. Если в 2 0 0 0 —2005 гг. их
ежегодное приращение составляло около 1,7 млн т, то в 20 0 6 —2017 гг. — 6,6 млн,
при этом в 2012—2015 гг. среднегодовой ввод мощностей достиг максимальной
отметки — порядка 12,0 млн т. Это стало результатом масштабной модернизации
Н П З, осуществляемой с 2011 г. в рамках четырехсторонних соглашений между
нефтяными компаниями, ФАС, Ростехнадзором и Росстандартом. Она позволила
увеличить глубину переработки нефти с 69,1% в 1999 г. до 79,0 —81,0% в 2016 —
2017 гг. и повысить выпуск продукции более высокого качества. Так, доля авто­
мобильного бензина 5-го класса в общем объеме производства бензинов увеличи­
лась с 25,5% в 2012 г. до 95,8% в 2016 г. Поскольку основной объем инвестиций
в нефтепереработку приходится на крупные вертикально интегрированные ком­
пании, их целенаправленные усилия по сокращению издержек повысили эф ф ек­
тивность капиталовложений. В частности, за счет снижения цен на закупаемое
оборудование и тарифов на сервисные услуги, перехода к проектам с коротким
инвестиционным циклом, соответственно менее капиталоемким, обеспечивался
более быстрый возврат вложенных средств. В результате если в 1999—2008 гг.
удельные капиталовложения в целом по отрасли увеличивались в среднем на 4,3%
в год, то в 2 0 0 9 —2016 гг. — только на 1,7%.

Продукция производства прочих неметаллических минеральных продуктов
ориентирована в основном на внутренний строительный рынок, и выпуск данной
отрасли неразрывно связан с динамикой строительного комплекса. Строительный бум
в середине 2000-х годов обеспечил производителям строительных материалов высо­
кую норму прибыли. Поэтому в 1999—2008 гг. прирост инвестиций в производство
прочих неметаллических минеральных продуктов был самым значительным среди
промышленных видов деятельности и составлял в среднегодовом исчислении 24,8%.
При резком сворачивании инвестиционной активности в 2009—2016 гг. произошло
и наибольшее падение капитальных вложений: в среднем они сокращались на 13,4%
в год. Но при этом, несмотря на высокую волатильность капитальных вложений, их
удельные значения на ввод мощностей постоянно увеличивались со среднегодовым
темпом 3 —4% как при росте инвестиций, так и при их падении.

В отраслях, выпускающих продукцию потребительского назначе­
ния, их деятельность, в том числе инвестиционная, кроме измене­
ния характеристик потребительского спроса, во многом определялась
сильной конкуренцией на внутреннем рынке со стороны иностранных
поставщиков.

В текстильном и швейном производстве после кризисных 2008—2009 гг. при
сохранении повышательного тренда рост удельных капиталовложений замедлился
с 7,9% в среднем в год до 4,5%. Это связано прежде всего с преимущественным вводом
мощностей не в результате нового строительства, а вследствие реконструкции и тех­
нического перевооружения действующих предприятий. В текстильном и швейном
производствах доля подобного ввода мощностей в общем объеме ввода в результате
инвестирования составляла порядка 65 —100%, а в производстве кожи, изделий из
кожи и производстве обуви — 80 —100%. Таким образом, инвестиции преимущест­
венно направлялись на обновление и модернизацию имеющихся мощностей. Их
наращиванию препятствует сильная конкуренция на российских рынках одежды
и белья с импортной продукцией. Интенсивное перевооружение в этих отраслях
происходило на фоне сокращения объема действующих мощностей, связанного со
значительными масштабами выбытия устаревших и неконкурентоспособных мощно­
стей, особенно в 1999—2008 гг.

Относительно низкая капиталоемкость ввода мощностей по производству пище­
вых продуктов стала одной из предпосылок успешного развития отрасли. В настоя­
щее время при среднем для обрабатывающих отраслей удельном весе современных
мощностей (в возрасте 0 —5 лет) на уровне 11 —13% в пищевых производствах они
составляют порядка 2 0 —25% общего объема. Интенсификации воспроизводства

54

Б. А. Замараев, Т. Н. Маршова / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 45 —68

и обновления мощностей наряду с короткими сроками окупаемости инвестиций, емким
внутренним рынком с высоким потенциалом роста и импортозамещения способст­
вовала относительно низкая капиталоемкость отрасли. В период активного инвес­
тирования (в 1999—2008 гг. среднегодовой прирост капитальных вложений состав­
лял 5,4%) капиталоемкость росла высокими темпами — в среднем на 5,7% в год.
В 2009—2016 гг. снижение инвестиционной активности (в основном из-за кризисного
2009 г. и стагнационных 2015—2016 гг.) со среднегодовым сокращением капитальных
вложений на 4,1% сопровождалось замедлением роста удельных капиталовложений.
Их среднегодовой прирост в этом периоде оценивается на уровне 1,5%.

Оценить динамику удельной капиталоемкости по инвестиционно­
ориентированным видам экономической деятельности в части машино­
строительных производств непросто.

В производстве машин и оборудования, производстве электрооборудования,
электронного и оптического оборудования, производстве транспортных средств
и оборудования конкретные оценки изменения капиталоемкости затруднены из-за
очень широкой номенклатуры выпускаемой продукции. Ввод в разные периоды раз­
личных видов мощностей, характеризующихся многократно отличающимся уровнем
удельных капиталовложений, представляет широкий спектр оценок — как увели­
чения, так и снижения удельных капиталовложений. В среднем прирост удельных
капиталовложений в машиностроении можно оценить на уровне 2 —3% в год.

Факторы динамики удельных капиталовложений

Рост капиталоемкости инвестиционного процесса — долгосроч­
ная закономерность. Уже в советской экономике, начиная со второй
половины 1970-х годов, эффективность инвестиций постоянно сни­
жалась (Корнев, 2006). Так, в 1976 —1980 гг. капиталоемкость при­
роста национального дохода выросла по сравнению с предыдущим
пятилетием на 38%, а в 1981 —1985 гг. — на 34% (Гладышевский,
2004). Неблагоприятная динамика удельных капиталовложений, кроме
объективных факторов, определялась и присущей иланово-централизо­
ванной системе хозяйствования институциональной средой — слабыми
стимулами повышать эффективность использования производственных
ресурсов. Не способствовал росту отдачи капиталовложений и сущест­
вовавший в советской экономике громоздкий инвестиционный комп­
лекс, порождавший растянутый во времени инвестиционный цикл
с направлением значительной доли капитальных ресурсов на ремонт
действующих мощностей.

В настоящее время, кроме ключевых технологических причин,
определяющих динамику удельных капиталовложений, — эффектив­
ность и технологичность инвестиционных проектов, сроки и условия
строительства, производительность вводимого оборудования, следует
прежде всего выделить структурные факторы. Это отраслевая, регио­
нальная, воспроизводственная и технологическая структуры инвести­
ций, а также изменение доли капитальных вложений, не связанных
с ростом выпуска продукции. В свою очередь, их действие во многом
определяется институциональными условиями осуществления инвес­
тиций. При этом влияние перечисленных факторов по разным видам
экономической деятельности может значительно различаться. Каждой

55

Б. А. Замараев, Т. Н. Маршова / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 45 —68

отрасли присущи свои особенности, воздействующие на динамику
удельных капиталовложений.

Поскольку в отраслевой структуре российской индустрии и в
целом экономики в перспективе сохранится высокая доля добываю­
щих производств, характер их развития во многом будет определять
общее направление изменения капиталоемкости не только промышлен­
ности, но и национального хозяйства. Потенциал природных запасов
смещается в сторону трудно извлекаемых (ТРИЗ), дорогостоящего
глубоководного шельфа, в том числе в Арктике. Исчерпание наибо­
лее экономически эффективных, истощение традиционных, переход
к разработке месторождений с худшими природными и геологически­
ми условиями при необходимости увеличить инвестиции в разведку
и развитие инфраструктуры в новых регионах добычи будут опреде­
лять дальнейший рост удельных капиталозатрат на воспроизводство
и создание новых мощностей в добывающих отраслях.

Кроме закономерных изменений в природно-геологических
условиях добычи, следует учесть, как на снижение эффективности
инвестирования влияют секторальные санкции США и ЕС в отно­
шении России. На первый взгляд кажется, что отказ от совместных
шельфовых проектов и проектов по разработке Т Р И З 6 не привел
к ухудшению ситуации, поскольку после введения в 2014 г. запад­
ных санкций объем добычи нефти рос. Но фундаментальной основой
этого роста были значительные инвестиции, в том числе с исполь­
зованием иностранных технологий, сделанные в предыдущие годы.
Прекращение доступа к ним из-за санкций в долгосрочной перспективе
может оказать значительное негативное влияние как на эффектив­
ность инвестиций, так и на объем добычи. В этих условиях отсутст­
вие российских технологий и оборудования для освоения сложных
месторождений в большинстве случаев затрудняет самостоятельную
реализацию проектов. Принятые меры по импортозамещению техно­
логий пока не дали осязаемых результатов (М итрова и др., 2018).
В случае самостоятельной реализации проектов (например, о таком
намерении объявила «Роснефть»), весьма вероятно, вырастут как их
стоимость, так и время реализации.

На эффективность инвестирования будет влиять и воспроизводст­
венная структура инвестиций — их распределение по формам вос­
производства основных фондов. В последнее десятилетие в воспроиз­
водственной структуре инвестиций происходили позитивные сдвиги.
Если в 2010 г. на модернизацию, реконструкцию и приобретение новых
основных средств направлялось 38,9% инвестиций в основной капитал,
то к 2017 г. эта доля увеличилась до 44,3%.

6 Например, остановлены совместные шельфовые проекты «Роснефти» и ExxonMobil —
скважина Университетская-1 в Карском море, Туапсинское месторождение в Черном море.
Приостановлены практически все совместные проекты по разработке сланцевой нефти,
в частности баженовской и ачимовской свит в Западной Сибири («Роснефть» и ExxonMobil),
доманиковых отложений в Оренбургской области («Роснефть» и BP), баженовской свиты
в XMAO («ЛУКОЙ Л» и Total, «Газпром нефть» и Shell) (Митрова и др., 2018). Кроме того,
в конце марта 2020 г. «Роснефть» объявила о выходе из всех проектов в Венесуэле и о продаже
соответствующих активов стопроцентной российской госкомпании из-за американских санкций.

56

Б. А. Замараев, Т. Н. Маршова / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 45 —68

По большинству видов экономической деятельности эффективность ввода новых
мощностей в результате реконструкции и технического перевооружения действующих
предприятий в среднем в 2 —5 раз выше, чем при новом строительстве7. Но при этом
сравнительная эффективность инвестиционных вложений в разные формы создания
мощностей существенно различается по видам экономической деятельности. Так, если
в сельском хозяйстве, оптовой и розничной торговле, на транспорте и связи вложения
в модернизацию и реконструкцию мощностей были в 1,2 —1,8 раза эффективнее, чем
в новое строительство, то в ряде обрабатывающих отраслей — в 2 —3 раза, а в добыче
полезных ископаемых — даже в 8 —10 раз. Различная эффективность разных форм
инвестирования связана в первую очередь с тем, что при реконструкции, техническом
перевооружении (и частично при расширении), в отличие от нового строительства,
используются уже существующие здания, сооружения, инженерные коммуникации,
вспомогательное оборудование и другие элементы действующих основных фондов.
Поэтому значительная часть капиталовложений идет на приобретение и установку
более производительного оборудования.

Однако может иметь место и обратная ситуация, когда вложения в новое строи­
тельство оказываются более эффективной формой воспроизводства мощностей, чем
модернизация и реконструкции. В отдельные годы такая ситуация наблюдалась,
например, при создании мощностей по производству мебели, кабельных изделий,
стальных труб, синтетических лекарственных средств, строительству типографий
и др. Одна из причин — неприспособленность инфраструктуры старых производст­
венных зданий для установки современного высокотехнологичного оборудования.
В результате модернизация производства не сводится только к замене оборудования,
а требует подчас переделки всего внутреннего устройства зданий (коммуникаций, стен
и т. д.), что не только повышает стоимость работ, но и значительно удлиняет срок
их осуществления. В этом случае создание нового производства «с нуля», особенно
учитывая современные строительные технологии, в частности модульные быстровозво-
димые конструкции, может оказаться более эффективной формой инвестирования.

Значительные различия в уровне экономического развития, специа­
лизации производства, обеспеченности ресурсами и инфраструктурой,
в природно-климатических условиях и т. д. обусловливают и сущест­
венную региональную дифференциацию удельных капитальных вло­
жений на ввод производственных мощностей по видам экономической
деятельности. Как свидетельствуют результаты расчетов, региональные
различия в капиталоемкости в зависимости от вида экономической дея­
тельности достигают 2 —6 раз, а по отдельным видам мощностей —
десятков раз (Маршова, Аленичева, 2013). Сдвиги в территориальной
структуре капитальных вложений, наращивание инвестиций в северных
и восточных регионах могут существенно влиять на динамику общерос­

7 Для оценки эффективности различных форм увеличения производственных мощностей
использовался индекс сравнительной эффективности, показывающий, во сколько раз стоимость
единицы новой мощности, введенной в результате расширения, реконструкции и технического
перевооружения действующего производства, отличается от стоимости единицы мощности,
введенной в результате нового строительства:

где: Г э — индекс сравнительной эффективности ввода новых мощностей за счет расширения,
реконструкции и технического перевооружения действующего производства по сравнению
с новым строительством; k{ — система весовых коэффициентов для агрегирования; К? —
удельные капитальные вложения на ввод мощностей вида г за счет расширения, реконструкции,
технического перевооружения действующего производства; К™ — удельные капитальные
вложения на ввод мощностей вида г за счет нового строительства; п — количество видов
продукции, входящих в рассматриваемый вид экономической деятельности.

57

Б. А. Замараев, Т. Н. Маршова / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 45 —68

сийских показателей удельных капитальных вложений за счет не только
более высокой капиталоемкости производственных объектов, но и роста
вложений в создание обеспечивающих инфраструктурных мощностей:
энергетических, транспортных, социальных. Так, если в 2000 г. суммар­
ная доля Сибирского и Дальневосточного федеральных округов в общем
объеме инвестиций составляла 13,1%, то в 2017—2018 гг. — уже 16,6%.

На динамику удельных капитальных вложений может влиять и изменение доли
инвестиций, не переходящих непосредственно во ввод производственных мощно­
стей, например, вследствие увеличения удельного веса затрат на природоохранные
мероприятия, реализации мер по повышению качества продукции и внедрению на
предприятиях технологий, соответствующих международным стандартам, роста
затрат в связи с повышением требований к технике безопасности производства и улуч­
шением условий труда, и т. д. Эти инвестиции материализуются в инфраструктур­
ных сооружениях, очистных комплексах, закупке оборудования, непосредственно не
связанного с технологическим процессом. В последнее десятилетие доля инвестиций,
направляемых на природоохранные мероприятия, в общем объеме инвестиционных
вложений колебалась на уровне 1,2 —1,4%, а объем соответствующих инвестиций за
2010—2017 гг. увеличился в номинальном выражении в 2,1 раза.

Наращивать величину удельных капиталовложений могут и инвестиции,
направленные на увеличение мощностей, но не реализуемые в текущем периоде,
что выражается в росте доли неустановленного оборудования, в увеличении объемов
незавершенного строительства и т. п., хотя в последние годы здесь происходят
определенные позитивные сдвиги. Так, за период 2000—2018 гг. количество зданий
и сооружений, находящихся в незавершенном строительстве, сократилось более чем
в два раза (с 179,7 тыс. в 2000 г. до 81,3 тыс. в 2018 г.). Повысилась и доля ввода
основных фондов в инвестициях: если в 1999—2008 гг. она составляла в среднем
75,9%, то в 2009—2018 гг. увеличилась до 80,1%.

Значительное влияние на динамику удельных капиталовложений
может оказывать научно-технический прогресс, приводящий не только
к изменению эффективности, но и к трансформации характера произ­
водства, появлению принципиально новых товаров, услуг и рынков.
Многократно больший рост производительности новой техники по
сравнению с ее ценой8, использование информационных технологий
при проектировании зданий, инновационных стройматериалов, совре­
менных технологий строительно-монтажных работ, увеличивающих
скорость строительства при повышении эксплуатационных характе­
ристик сооружений, могут значительно снизить удельные капитало­
вложения (см. Врезку).

О масштабах внедрения результатов НТП в российской промыш­
ленности можно судить, например, по доле инновационной продукции,
которая в последние годы стабильно остается на уровне 6 —7%. При
этом удельный вес предприятий, осуществляющих технологические
инновации, в целом по экономике колеблется в диапазоне 7—9%, в про­
мышленности несколько выше — 9,6% (по данным за 2017 г.).

Анализ технологической ориентированности российских инвести­
ций в промышленность свидетельствует, что подавляющая их часть

8 Наиболее впечатляющий рост производительности демонстрирует вычислительная тех­
ника. Так, по оценкам, производительность компьютеров за четверть века выросла в 593 тыс.
раз, соответственно их стоимость в расчете на единицу производительности снизилась очень
значительно (см.: http: top500.org statistics perfdevel ).

58

Б. А. Замараев, Т. Н. Маршова / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 45 —68

Врезка

Свидетельством большей эффективности «высокотехнологичных» инвестиций
служит оценка, согласно которой в последние десятилетия производительность
труда в передовых отраслях промышленности США* росла в среднем на 2,7%
в год, что существенно выше, чем в целом по экономике — 1,4% (Muro, 2016).
Сопоставление экономик США и Канады показывает, что существенно возросшее
отставание в производительности канадских фирм от американских в значительной
степени объясняется меньшими объемами инвестирования в физический и челове­
ческий капитал. Если в 1996 г. разрыв в производительности между американскими
и канадскими фирмами в передовых отраслях промышленности составлял 17%, то
к 2015 г. он увеличился до 100%. При этом в других отраслях производительность
в США и Канаде была на сопоставимом уровне (Muro et al., 2018).

* Брукингский институт выделяет передовые отрасли промышленности по высокой
доле затрат на исследования и разработки (R&D) и значительному удельному весу высоко­
квалифицированных STEM-специалистов (в области науки, технологии, инженерии,
математики). Перечень передовых видов деятельности охватывает 50 отраслей — от об­
рабатывающих, например автомобилестроения и авиакосмической промышленности, до
энергетических, таких как добыча нефти и газа.

направляется в комплекс низко- и среднетехнологичных отраслей9.
Несмотря на незначительное увеличение доли инвестиций в высоко­
технологичные виды деятельности, она продолжает составлять порядка
5 —6% общего объема инвестиций. Это контрастирует с развитыми стра­
нами, в которых начинается переход к VI технологическому укладу,
связанному с нано-, био-, инфокогнитивными и другими передовыми
технологиями. В то же время инвестиционные стратегии, домини­
рующие в России, формируют отраслевую структуру промышленности,
устойчиво воспроизводящую производства низко- и среднетехнологич­
ного уровней развития, не отвечающих требованиям будущего (табл. 2).

В связи с этим обратим внимание на такой аспект, как состояние
производственной базы фондосоздающих отраслей промышленности,
играющих важную роль в технологической модернизации экономики.
Так, в машиностроении индекс «качества» мощностей (доля новых

Таблица 2

Доля инвестиций в основной капитал в отрасли
различного уровня технологичности в общем объеме
инвестиций в промышленность РФ в 2013—2018 гг. (в % )

Уровень технологичности отраслей 2013 2014 2015 2016 2017 2018

Промышленность в целом 100 100 100 100 100 100
6,1
высокотехнологичные 4,0 4,8 4,5 4,9 5,2 34,3
42,7
среднетехнологичные высокого уровня 25,7 29,0 32,2 32,0 32,8 17,0

среднетехнологичные низкого уровня 51,6 47,7 45,3 43,9 44,1

низкотехнологичные 18,7 18,5 18,0 19,3 17,9

Источники: Росстат; расчеты авторов.

9 Использовалось применяемое Росстатом деление видов экономической деятельности по
уровню технологичности, gks.ru free_doc new_site technol 1-7.xlsx

59

Б. А. Замараев, Т. Н. Маршова / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 45 —68

Таблица 3

Характеристика производственной базы машиностроения РФ (в % )

Показатель 2005 2010 2015 2016 2017

Производство машин и оборудования

Загрузка производственных мощностей 38,3 44,8 33,4 со 36,5
уэ 0 5
Коэффициент ввода (обновления) мощностей 1,1 1,2 2,0 2.4
ОО О^
Индекс «качества» мощностей 8,8 8,0 9,9 9.4

Производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования

Загрузка производственных мощностей 41,3 47,4 35,6 37,2 40,1
0,5 0,2
Коэффициент ввода (обновления) мощностей 2,5 4,0 0,5 7,7 5,3

Индекс «качества» мощностей 8,4 18,1 9,6

Производство транспортных средств и оборудования

Загрузка производственных мощностей 56,2 41,2 27,8 31,4 37,2

Коэффициент ввода (обновления) мощностей 0,8 3,9 3,5 0,1 1,0

Индекс «качества» мощностей 7,5 19,1 9,4 9,7 9,4

Источники: Росстат; расчеты авторов.

мощностей в возрасте 0 —5 лет в общем объеме) не превышает 10%,
средний возраст имеющихся машин и оборудования — 12 —13 лет,
а загрузка мощностей самая низкая среди промышленных видов эко­
номической деятельности (табл. 3).

Среди машиностроительных видов деятельности есть примеры производств,
в значительной степени обновивших свою производственную базу. Так, доля новых
мощностей (в возрасте 0 —5 лет) по производству токарных станков с ЧПУ состав­
ляла в 2017 г. 83%, дорожных катков — 46, машин кузнечно-прессовых, двигателей
внутреннего сгорания — 41, станков металлорежущих — 34%. Но, во-первых, эти
примеры немногочисленны, и по большинству позиций масштабы обновления мощ­
ностей незначительны. Во-вторых, часто повышение доли новых мощностей было
обусловлено не столько вводом новых, сколько активным выбытием старых, ведущим
к сокращению их объемов. Так, за последнее десятилетие объем мощностей по произ­
водству металлорежущих станков уменьшился на 77%, машин и оборудования — на
15, электрооборудования, электронного и оптического оборудования — на 30%.
Потребности инвестиционного спроса в основном обеспечивались за счет масштабного
импорта соответствующей продукции.

Одна из главных причин неудовлетворительного технологического
уровня производственного потенциала машиностроения — недостаточ­
ное инвестирование. Так, в общем объеме промышленных инвестиций
в 2007—2016 гг. доля машиностроения не превышала 2,5%. При этом
на фоне быстрого наращивания инвестиций в добычу полезных иско­
паемых со среднегодовым темпом 5,6% (при росте всех инвестиций на
2,8%) капитальные вложения в производство машин и оборудования,
напротив, сокращались в среднем на 1,4% в год.

Состояние производственной базы отечественного машинострое­
ния не позволяет в полной мере удовлетворять существующие инвес­
тиционные потребности экономики: часто нужное оборудование или
вообще не производится отечественными предприятиями, или в силу
низкого технологического уровня и недостаточной широты модель­
ного ряда его качество неудовлетворительно. В то же время наличие
в российской экономике значительных финансовых ресурсов и инсти­

60

Б. А. Замараев, Т. Н. Маршова / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 45 —68

туциональных возможностей по приобретению импортной продукции,
потребительские и эксплуатационные характеристики которой нередко
превышают отечественные аналоги, не стимулирует развитие машино­
строительного потенциала. Это ключевая причина очень низкого коэф­
фициента использования машиностроительных мощностей, составляю­
щего в среднем 41 —43% в 2008—2017 гг. В станкостроении уровень
загрузки мощностей еще ниже — порядка 14 —15%. Низкий уровень
загрузки, наличие избыточных и, как правило, морально устаревших
машиностроительных мощностей приводят к росту издержек на их
содержание, не позволяют предприятиям обеспечить объем продаж,
необходимый для накопления средств и реализации значимых инвес­
тиционных проектов по модернизации существующих или созданию
новых мощностей. В свою очередь, инерционная динамика предложе­
ния станков и оборудования определяет низкий качественный уровень
производственной базы предприятий отечественного машиностроения,
выпускающих продукцию инвестиционного назначения.

Значительное влияние на эффективность инвестиционного про­
цесса оказывает институциональная среда. В литературе отмечают ряд
проблем, препятствующих эффективной реализации инвестиционного
потенциала. Среди них высокий уровень коррупции и администра­
тивных барьеров (Бударина, Прокопович, 2019), недостаточно откры­
тая, прозрачная и недискриминационная инвестиционная политика
(UNCTAD, 2018), низкий уровень реализации научно-технического по­
тенциала, сокращение численности квалифицированных кадров в сфе­
ре исследований и разработок (Ужахова, 2019). По мнению экспертов
Центра стратегических разработок, совершенствование регуляторной
политики, включающее широкий спектр форм регулирования предпри­
нимательской деятельности, наряду с внедрением современных методов
управления и подготовки кадров способны существенно повлиять на
производственную и инновационную активность, увеличить приток
иностранных инвестиций (Голодникова и др., 2018).

Динамика капиталоемкости
и структурные сдвиги в инвестиционном процессе

Результатом роста капиталоемкости ввода в российской промыш­
ленности стало существенно более медленное увеличение объема
производственных мощностей по сравнению с приростом инвести­
ций. Так, если в 1999—2016 гг. среднегодовой прирост инвестиций
в добычу полезных ископаемых составлял 8,6%, а в обрабатывающие
производства — 6,1%, то среднегодовой прирост добывающих мощ­
ностей оценивается на уровне 1,0%, а обрабатывающих — 1,5—2,5%.
Очевидно, что не все инвестиционные ресурсы направлялись на увели­
чение мощностей. Определенная часть шла на возмещение выбывающих
и поддержание действующих мощностей. Тем не менее значительные
различия в динамике инвестиций и ввода мощностей были во многом
обусловлены их капиталоемкостью. Поэтому для отраслей с растущей
капиталоемкостью, в первую очередь в добыче топливно-энергетических

61

Б. А. Замараев, Т. Н. Маршова / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 45 —68

полезных ископаемых, требовалось больше инвестиционных ресурсов
даже для простого воспроизводства, что определяло невысокие темпы
приращения или создания новых мощностей в промышленности.

На фоне увеличения темпов роста удельных затрат на создание
мощностей в топливно-энергетических отраслях удельные капиталовло­
жения на создание потребительски ориентированных и инвестиционно­
ориентированных мощностей росли медленнее. Это обусловило направ­
ления структурных сдвигов в промышленных инвестициях и мощностях
как в «тучные» годы, так и в «потерянном» десятилетии. В частности,
при незначительном увеличении удельного веса машиностроения в про­
мышленных инвестициях (с 6,6% в среднем в 2004—2006 гг. до 7,3%
в 2014—2016 гг.) доля соответствующих мощностей возросла с 19,3 до
24,2%. Более того, увеличение мощностей в потребительски ориенти­
рованных видах экономической деятельности происходило даже при
снижении удельного веса направляемых в них инвестиций (рис. 3).

В то же время из-за роста величины удельных капиталовложений
на ввод топливно-энергетических мощностей повышалась доля про­
мышленных инвестиций, направляемых на их воспроизводство. При
этом, хотя удельный вес топливно-энергетических инвестиций в общем
объеме промышленных инвестиций в рассматриваемые периоды вырос
с 55,0 до 60,2%, доля соответствующих мощностей в общем объеме
мощностей индустрии снизилась с 29,2 до 25,0%. Таким образом,
объективно обусловленное увеличение затрат на разведку и добычу
топливно-энергетических ископаемых определяло рост использования
инвестиционных ресурсов для обеспечения функционирования экс-
портно-сырьевой модели воспроизводства национального хозяйства
России (см. рис. 3).

Структура промышленных инвестиций и мощностей
по направлениям использования продукции в РФ
(в % к итогу, в среднем за период)

I IМашиностроительные

I---- 1Потребительски
ориентированные

I IПромежуточные

■ ■ Топливно-
энергетические

Инвестиции I Мощности Инвестиции I Мощности
2004-2006 2014-2016

Примечание. Структура инвестиций и производственных мощностей промышленности
рассчитывалась по данным об объеме инвестиций и мощностей в ценах 2010 г. Стоимостные
объемы производственных мощностей по видам экономической деятельности оценивались на
основе данных о выпуске продукции и загрузке мощностей.

Источники: Росстат; расчеты авторов.

Рис. 3

62

Б. А. Замараев, Т. Н. Маршова / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 45 —68

Различия в отраслевой динамике удельных капиталовложений
стали одним из ключевых факторов изменения отраслевой структу­
ры инвестиций, мощностей и валовой добавленной стоимости. При
растущей доле инвестиционных ресурсов, направляемых в добычу
полезных ископаемых, ее доля в промышленных мощностях и в ва­
ловой добавленной стоимости, созданной в национальном хозяйстве,
снижалась (Замараев, Маршова, 2017).

Характеристики инвестиционного процесса
и экономический рост

Впечатляющий рост производства в начале и середине 2000-х го­
дов сопровождался и поддерживался резко возросшей инвестиционной
активностью. После длительного трансформационного спада, завер­
шившегося августовским кризисом 1998 г., капитальные вложения
в 1999 г. увеличились в целом по экономике на 5,3%. В добываю­
щей и обрабатывающей отраслях промышленности рост инвестиций
превысил двузначные отметки — соответственно 25,6 и 27,5%. И в
дальнейшем, до кризиса 2008—2009 гг., среднегодовой прирост инвес­
тиций продолжал оставаться на высоком уровне: в добыче полезных
ископаемых — 12,2%, а в обрабатывающих производствах — 12,3%.
Только в инфраструктуре по производству и распределению электро­
энергии, газа и воды среднегодовые темпы прироста были несколько
ниже — 9,0%.

После глобального кризиса и спада капитальных вложений в ос­
новной капитал на 14,5% в 2009 г. в динамике их восстановления
сложились разнонаправленные тенденции на фоне резкого снижения
инвестиционной активности. Так, в 2010—2016 гг. при среднегодовом
увеличении инвестиций в целом по экономике на 1,6% их среднегодо­
вой прирост в обрабатывающих производствах оценивался на уровне
1,5%, а в производстве и распределении электроэнергии, газа и воды,
наоборот, наблюдалось падение на 2,0% в среднем в год. Лишь в до­
быче топливно-энергетических полезных ископаемых капитальные
вложения росли — в среднем на 6,5% в год.

Обеспечить устойчивую динамику и улучшить качество социально-
экономического развития невозможно без существенного роста инвес­
тиций и повышения их эффективности. Это необходимо для решения
следующих задач:

— структурной трансформации российской экономики в первую
очередь за счет повышения удельного веса обрабатывающих произ­
водств с высокой долей добавленной стоимости;

— модернизации производственного потенциала страны, развития
современных высокотехнологичных и инновационных производств;

— обновления основных фондов, уровень износа, сроки службы,
средний возраст и другие качественные характеристики которых во
многих видах деятельности неудовлетворительны;

— расширения и развития производственной и социальной инфра­
структуры.

63

Б. А. Замараев, Т. Н. Маршова / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 45 —68

В ходе всего постсоветского периода Россия обладала значитель­
ным инвестиционным потенциалом. Норма сбережения в российской
экономике, в том числе за счет ренты, образующейся в сырьевых от­
раслях, устойчиво сохранялась на достаточно высоком уровне. Только
в кризисном 2009 г. она сократилась до 21,1% ВВП, а в «тучные»
1999—2008 гг. превышала 30% ВВП. После глобального кризиса
2008—2009 гг. уровень сбережения в 2010—2018 гг. не опускался ниже
26 —27% ВВП. При этом на валовое накопление основного капитала
(ВНОК) в эти годы направлялось только около 80% валового сбере­
жения, то есть норма накопления основного капитала не превышала
2 0 —22% ВВП, что ниже целевых ориентиров в 25 и тем более 27%
ВВП (табл. 4).

Таблица 4

Характеристика инвестиционного процесса в РФ
в 1999—2018 гг. (в среднем за период)

Показатель 1999 — 2009 2010 — 2015 2016-
2008 2014 2018
27,2
Валовое сбережение, в % ВВП 30,7 21,1 26,6 26,9 21,9
ВНОК, в % ВВП 18,4 22,0 21,6 20,9
12,3 -0,9 5,0 6,0 5,3
разрыв между валовым
сбережением и ВНОК, п. п. 6,9 -7,8 3,0 -2,3 1,4
12,3 -14,4 3,8 -10,7 3,0
Справочно:
Динамика ВВП, %
Динамика ВНОК, %

Источники: Росстат; расчеты авторов.

Отметим, что норма накопления в России примерно соответствует
уровню стран с развитой экономикой. В частности, за последние десять
лет она составляла: в США — 19,8%, по странам ЕС — в среднем 21,1,
в Канаде — 23,6, в Японии — 23,1% и т. д.10 Однако, в отличие от
большинства развитых экономик, в России существенно хуже развита
инфраструктура, высока потребность в обновлении и модернизации ос­
новных фондов на новой технологической основе. Современные объемы
инвестирования не позволяют в полной мере решать вышеуказанные
масштабные задачи.

Важной причиной, ограничивающей инвестиционную актив­
ность, часто называют плохой инвестиционный климат. Другой
причиной значительных диспропорций между объемами ресурсов,
которые могли быть направлены на инвестирование, и уровнем ин­
вестирования выступает низкая инвестиционная емкость эконо­
мики. В отличие от инвестиционного климата, характеризующего
совокупность экономических, финансовых, политических и прочих
условий, формирующих привлекательность вложений в основной
капитал, инвестиционную емкость можно определить как способ­
ность экономики аккумулировать то или иное количество инвес­
тиций (М аршова, 2010). Она в значительной степени зависит от
состояния отраслей инвестиционного комплекса и их способности

10 U nited Nations Statistics Division. h ttp s://u n sta ts.u n .o rg /u n sd /s n a a m a /B a s ic

64

Б. А. Замараев, Т. Н. Маршова / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 45 —68

удовлетворять потребности национального хозяйства в создании но­
вых современных мощностей, от уровня развития инфраструктуры
(транспортной, энергетической, информационной и проч.), высту­
пающей существенным фактором повышения эффективности произ­
водственной деятельности11, и от эффективно функционирующей
системы экономических и правовых институтов.

Важную роль играет величина удельных капиталовложений,
которая определяет параметры производственного потенциала, со­
зданного в результате инвестирования. Увеличение инвестиционной
емкости экономики предполагает, что трансформация имеющихся
финансовых ресурсов в отечественные инвестиционные проекты —
машины, оборудование, здания, сооружения и т. д. — эф ф ектив­
нее вложений в зарубежные активы. Представляется, что сохране­
ние разрыва между валовым сбережением и валовым накоплением
основного капитала, величина которого после глобального кризиса
2008—2009 гг. составляла 5 —6% ВВП, определяется сложившейся
экспортно-сырьевой моделью воспроизводства российской экономики
и соответствующей ей институциональной средой. Хотя и величина,
и динамика удельных капиталовложений на ввод мощностей в до­
бычу топливно-энергетических ископаемых превышали аналогич­
ные характеристики других отраслей экономики, доходов от этого
вида деятельности было достаточно не только для удовлетворения
производственных и социальных потребностей, но и для финансиро­
вания масштабного импорта товаров и услуг. Этими импортными
поставками экономически было выгоднее обеспечивать весомую часть
конечного потребления и валового накопления по сравнению с затра­
тами на создание соответствующих отечественных производственных
мощностей по выпуску товаров и оказанию услуг.

***

Сложившаяся экспортно-сырьевая модель воспроизводства
российской экономики во многом определяет характеристики ин­
вестиционных процессов, объемы и структуру капитальных вложе­
ний и порождаемых ими производственно-отраслевых параметров
мощностей и добавленной стоимости. Удорожание единицы вво­
димой мощности приводит к падению покупательной способности
инвестиционного рубля, что снижает инвестиционный потенциал
страны. Следствием увеличения удельных капитальных затрат на
создание производственных мощностей могут быть снижение уровня
их обновления, повышение износа действующего производственно­
го аппарата, усиление технологического отставания. Кроме того,
возможно столь значительное увеличение потребности в инвести-

11 Исследования Д. Ашауэра (Ashauer, 2000) показали, что снижение вложений госу­
дарства в развитие инфраструктуры сопровождается падением прибыльности производства,
поскольку расширение дорожной сети ускоряет транспортировку товаров, увеличение энерго­
мощностей снижает затраты на электроэнергию и т. д.

65

Б. А. Замараев, Т. Н. Маршова / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 45 —68

цпях, что дальнейший экономический рост столкнется с жесткими
ресурсными ограничениями.

Наибольший прирост удельных капиталовложений может про­
исходить в наиболее капиталоемких видах экономической деятель­
ности, прежде всего в добывающих отраслях. В перспективе ухуд­
шение ресурсно-сырьевой базы — падение добычи на традиционных
месторождениях, рост трудноизвлекаемых запасов, смещение добычи
в регионы с менее благоприятными природно-геологическими условия­
ми, необходимость развития инфраструктуры — будет содействовать
сохранению тренда увеличения удельных капитальных вложений на
поддержание действующих и ввод новых мощностей. При этом для
обеспечения эффективного и бесперебойного функционирования до­
бывающего комплекса, обновления и расширения его производствен­
ного потенциала могут потребоваться значительные инвестиционные
ресурсы, что связано с увеличением удельных капиталовложений.
Стратегически это означает сужение возможностей для модернизации
других отраслей экономики и усиление технологического отставания
и структурных дисбалансов в национальном хозяйстве.

Учитывая достаточно высокий уровень развития традиционных
промышленных отраслей в России, важно повысить эффективность
инвестирования в эти отрасли, в первую очередь на базе широкого
внедрения современного оборудования и технологических решений.
В то же время требуется активно развивать новые, перспективные
отрасли, выступающие драйверами экономического роста и техничес­
кого прогресса. Поэтому необходимы структурная переориентация
инвестиций, преимущественная концентрация их в технологически
передовых отраслях.

По мере перехода к постиндустриальному этапу развития эконо­
мика в принципе становится менее капиталоемкой. Увеличение доли
передовых и менее капиталоемких отраслей будет способствовать
спросу на инновации, формированию высокотехнологичной структу­
ры экономики и повышению конкурентоспособности отечественной
продукции.

Список литературы / References

Бударина Н. А., Прокопович Р. С. (2019). Рынок прямых иностранных инвестиций
России: основные тенденции и проблемы в условиях нестабильности мировой
экономики Инновации и инвестиции. N° 7. С. 36 —41. [Budarina N. А.,
Prokopovich R. S. (2019). Foreign direct investment market of Russia: Main trends
and problems under conditions of instability of the world economy. Innovation and
Investment, No. 7, pp. 36 —41. (In Russian).]

Водянов A. A. (1995). Инвестиционные процессы в экономике переходного перио­
да. М.: ИМЭИ. [Vodyanov А. А. (1995). Investment processes in the transition
economy. Moscow: IMEI. (In Russian).]

Гладышевский А. И. (2004). Прогнозирование воспроизводственных процессов
в экономике (инвестиционный аспект). Научные труды ИНП РАН. М.: Макс
Пресс. [Gladyshevsky А. I. (2004). Prediction of reproduction processes in
the economy (investment aspect). IEF RAS Scientific works. Moscow: Maks
Press. (In Russian).]

66

Б. А. Замараев, Т. Н. Маршова / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 45 —68

Голодникова А. Е., Ефремов А. А., Соболь Д. В., Цыганков Д. Б., Ш клярук М. С.
(2018). Регуляторная политика в России: основные тенденции и архитек­
тура будущего. М.: Центр стратегических разработок. [Golodnikova А. Е.,
Efremov A. A., Sobol D. V., Tsygankov D. В., Shklyaruk М. S. (2018). Regulatory
policy in Russia: Main trends and architecture of the future. Moscow: Center for
Strategic Research. (In Russian).]

Замараев Б., Маршова Т. (2015). Производственные мощности российской промыш­
ленности: потенциал импортозамещения и экономического роста Вопросы
экономики. № 6. С. 5 —24. [Zamaraev В., MarshovaT. (2015). Production capacities
of Russian industry: Potential of import substitution and economic growth. Voprosy
Ekonomiki, No. 6, pp. 5 —24. (In Russian).] blips: doi.org 10.32609 0042-8736-
2015-6-5-24

Замараев Б., Маршова Т. (2017). Инвестиционные процессы и структурная пере­
стройка российской экономики Вопросы экономики. N° 12. С. 40 —62.
[Zamaraev В., Marshova Т. (2017). Investment processes and the Russian economy
restructuring. Voprosy Ekonomiki, No. 12, pp. 40 —62. (In Russian).] blips:
doi.org 10.32609 0042-8736-2017-12-40-62

Кириченко И., Маршова Т. (2009). Российская экономика — 2009: инвестицион­
ный аспект Российский экономический журнал. N° 11 —12. С. 13—26.
[Kirichenko I., M arshovaT. (2009). Russian economy — 2009: Investment aspect.
Russian Economic Journal, No. 11—12, pp. 13—26. (In Russian).]

Корнев A. K. (2006). Формирование стоимости машин и оборудования в экономике
России. М.: Макс Пресс. [Kornev А. К. (2006). The formation of the value of
machinery and equipment in the Russian economy. Moscow: Maks Press. (In Russian).]

Маршова Т. H., Аленичева Т. H. (2013). Отраслевая и региональная дифференциация
удельных капитальных вложений Сб. науч. трудов ИМЭИ. N° 2. С. 126 —144.
[Marshova Т. N., Alenicheva Т. N. (2013). Sectoral and regional differentiation
of specific capital investments. IM E I Scientific works, No. 2, pp. 126 —144.
(In Russian).]

Маршова Т. H. (2010). Производственные мощности российской промышленности
через призму кризисных событий Российский экономический журнал. N° 4.
С. 11—31. [Marshova Т. N. (2010). Production capacities of Russian industry through
the prism of crisis events. Russian Economic Journal, No. 4, pp. 11—31. (In Russian).]

Митрова Т., Грушевенко E., Малов A. (2018). Перспективы российской нефтедобычи:
жизнь под санкциями. Сколково: Центр исследований в области энергетики
бизнес-школы «Сколково» (SEneC). [M itrova Т., Grushevenko Е., Malov А.
(2018). Prospects for Russian oil production: Life under sanctions. Center for
energy research at Moscow School of Management Skolkovo. March. (In Russian).]

Ужахова A. M. (2019). Современные подходы к оценке эффективности инновационных
проектов в РФ Инновации и инвестиции. N° 6. С. 3 —9. [Uzhakhova А. М.
(2019). Modern approaches to assessing the effectiveness of innovative projects in
the Russian Federation. Innovation and Investment, No. 6, pp. 3 —9. (In Russian).]

Янин A. H., Ю рецкая Т. B. (2017). О стоимости эксплуатационного бурения на неф­
тяных месторождениях Западной Сибири Бурение и нефть. N° 5. С. 36 —41.
[Yanin A. N., Yuretskaya Т. V. (2017). Regarding the drilling cost in the oil fields
of Western Siberia. Drilling and Oil, No. 5, pp. 36 —41. (In Russian).]

Ashauer D. (2000). Do states optimize? Public capital and economic growth. The Annals of
Regional Science, Vol. 34, pp. 343 —363. blips: doi.org 10.1007 s001689900016

Muro M. (2016). Look to advanced industries to help drive productivity gains. Brookings,
July 21. blips: www.brookings.edu blog Ihe-avenue 2016 07 21 look-lo-ad-
vanced-industries-to-help-drive-productivity-gains

Muro М., Parilla J., Spencer G. M. (2018). C anada’s advanced industries: A path to
prosperity. Brookings, June 12. blips: www.brookings.edu research canadas-
ad vanced-i ndnsl ries

UNCTAD (2018). World investment report 2018: Investment and new industrial policies.
New York, Geneva: United Nations Conference on Trade and Development.

67

Б. А. Замараев, Т. Н. Маршова / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 45 —68

The effectiveness of the investment process of reproduction

Boris A. Zamaraev, Tatyana N. Marshova12 *

Authors affiliation: 1 Russian Foreign Trade Academy (Moscow, Russia);
2 National Research University of Electronic Technology (MIET; Moscow, Russia).
* Corresponding author, email: [email protected]

The article analyzes the effectiveness of the investment process in Russian
economy, which is assessed using indicators of specific capital investments for
introduction of production capacities. The dynamics and characteristics of changes
in specific capital investments for various types of economic activity of Russian
industry are analyzed. The main groups of factors that determine the change in
specific capital investments are identified. It is concluded that, in the medium
term, the state of the economy with a significant share of extractive industries
will continue to have a decisive influence on the dynamics of specific capital
investments, and objective processes of depletion of the mineral resource base
and worsening production conditions will increase specific capital investments.
The continuation of the noted trends will determine the requirements for the volume
and structure of investments to ensure the reproduction of the industrial potential
and increase its technical and technological level.

Keywords: investment efficiency, reproduction of fixed capital, specific
capital investments, introduction of production capacities.

JEL: E22, E23, L16, O il.

68

Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 69 —85.
Voprosy Ekonomiki, 2020, No. 5, pp. 69 —85.

Влияние прямых иностранных
инвестиций на внутренние инвестиции

в российской экономике*

И. М. Драпкин1, С. А. Лукьянов1,2, А. А. Бокова1

1Уральский федеральный университет имени первого Президента России
Б. Н. Ельцина (Екатеринбург, Россия)

2Государственный университет управления (Москва, Россия)

В статье эмпирически оцениваются эффекты, связанные с влиянием
прямых иностранных инвестиций (ПИИ) на национальные инвестиции в рос­
сийской экономике, с использованием базы данных о фирмах за 2008—2017 гг.
Полученные результаты свидетельствуют о наличии в российской экономике
эффектов вытеснения внутренних инвестиций иностранными. На уровне
региона статистически значимые эффекты вытеснения национальных инвести­
ций выявлены для государственных, более крупных, а также менее эффектив­
ных компаний. На отраслевом уровне отрицательные эффекты вытеснения
наблюдаются в случае, когда доля ПИИ в отрасли превышает 25%. Выявлены
эффекты вытеснения национальных инвестиций в первую очередь для частных,
а также группы более эффективных национальных компаний. Не обнаружено
в явном виде свидетельств адаптации национальных компаний к присутствию
иностранных фирм в отрасли. В качестве рекомендаций для государствен­
ной политики предлагается стимулировать инвестиционные проекты с учас­
тием иностранных компаний, при которых не возникает прямой конкуренции
с национальными компаниями, а также создаются условия для взаимодействия
иностранных и национальных компаний по межотраслевым цепочкам.

Ключевые слова: прямые иностранные инвестиции, национальные
инвестиции, переток прямых иностранных инвестиций.

JEL: F21, F63.

Драпкин Игорь М ихайлович (i.m.drapkin@ mail.ru), д. э. и., профессор кафедры
международной экономики и менеджмента УрФУ; Лукьянов Сергей Александрович
([email protected]), д. э. н., профессор РАН, заведующий кафедрой экономи­
ческой теории и мировой экономики ГУУ, проф. кафедры международной экономи­
ки и менеджмента УрФУ; Бокова Анна Александровна ([email protected]),
магистр экономики УрФУ.

* Исследование выполнено при поддержке гранта РНФ «Моделирование сбалансирован­
ного технологического и социально-экономического развития российских регионов» (проект
№ 19-18-00262).

https://doi.org/10.32609/0042-8736-2020-5-69-85
© НП «Вопросы экономики», 2020

69

И. М. Драпкин и др. / Вопросы экономики. 2020. Ар 5. С. 69 —85

В современной научной литературе изучению влияния прямых
иностранных инвестиций (ПИИ) на принимающую экономику посвя­
щено большое количество работ. Положительные эффекты от ПИИ
хорошо известны. Среди них выделяют прямые эффекты: рост ВВП
(Borensztein et al., 1998), снижение безработицы (Karlsson et al., 2009),
рост налоговых поступлений (Gropp, Kostial, 2000), рост экспорта
(Кадочников, Федюнина, 2017), а также внешние эффекты: диффузия
знаний и технологий (Driffield, Taylor, 2000), рост заработной платы
и спроса на квалифицированную рабочую силу (Feenstra, Hanson, 1997),
рост спроса на местную промежуточную продукцию (Javorcik, 2004)
и т. д. Отрицательные эффекты от ПИИ, как правило, связаны с вытес­
нением национальных компаний с рынка (Драпкин, Лукьянов, 2019).

К менее изученным эффектам, возникающим в национальной эконо­
мике в результате притока ПИИ, относится влияние последних на ин­
вестиции национальных компаний. В теории нет однозначного ответа
на вопрос о характере такого влияния: ПИИ могут как вытеснять, так
и стимулировать национальные инвестиции. Эффекты вытеснения возни­
кают, когда национальные компании отказываются от своих инвестици­
онных проектов в результате появления на рынке производителей с ино­
странным участием. Стимулирующее воздействие ПИИ на инвестиции
национальных компаний, наоборот, ассоциируется с ростом инвестиций
национальных компаний, вызванным риском потерять свою рыночную
долю в результате появления на рынке иностранных конкурентов.

В отдельно взятой экономике влияние ПИИ на внутренние ин­
вестиции будет зависеть от различных факторов: способности нацио­
нальных компаний реагировать на рыночные вызовы; уровня кон­
куренции в секторе, в который направляются инвестиции; уровня
технологического превосходства иностранной компании над националь­
ными; наличия эффектов диффузии технологий между иностранными
и национальными компаниями и т. п. В связи с этим ответ на вопрос
о вытеснении или стимулировании ПИИ в конкретной экономике не­
возможно получить без эмпирического исследования.

Изучение влияния ПИИ на внутренние инвестиции примени­
тельно к российской экономике вызывает особый интерес, поскольку
Россия — крупнейший реципиент ПИИ среди стран бывшего СССР,
а также стран Центральной и Восточной Европы с начала 1990-х годов.
Кроме того, уточнение роли иностранного капитала в российской эко­
номике актуально в контексте негативной внешней обстановки, в кото­
рой российская экономика функционирует несколько лет.

В последние годы объем ПИИ, поступающих в российскую эконо­
мику, стал снижаться (табл. 1). Объем поступивших в 2018 г. ПИИ
в РФ (13,3 млрд долл.) составляет примерно треть от среднего зна­
чения притоков ПИИ в российскую экономику в первой половине
2010-х годов. Если в пять предкризисных лет (2004—2008 гг.) доля
России в мировых потоках ПИИ превышала ее долю в мировом ВВП
(3,08% против 2,01%), в «предсанкционный» период была пример­
но на одном уровне (2,50 и 2,63% соответственно), то в последние
четыре года находится на существенно более низком уровне (1,31%
по сравнению с 1,85%). Несмотря на общее снижение объемов ПИИ,

70

И. М. Драпкин и др. / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 69 —85

Таблица 1

ПИИ в российской экономике

Приток ПИИ, Доля РФ, % Отношение притока
млн долл. ПИИ к ВВП, %

Год в РФ в мире в мировых в мировом в РФ в мире
потоках ВВП
2000 ПИИ
2001
2002 2651 1 356 613 0,20 0,77 1,02 4,04
2003 2808 772 715 0,36 0,92 0,92 2,31
2004 3425 589 860 0,58 1,00 0,99 1,70
2005 7755 550 549 1,41 1,11 1,80 1,42
2006 15 284 692 325 2,21 1,35 2,59 1,58
2007 14 375 948 585 1,52 1,61 1,88 2,00
2008 37 442 2,67 1,92 3,78 2,73
2009 54 922 1 403 250 2,90 2,24 4,23 3,26
2010 75 856 1 891 445 5,13 2,61 4,57 2,33
2011 27 752 1 479 747 2,37 2,03 2,27 1,94
2012 31 668 1 172 234 2,32 2,31 2,08 2,07
2013 36 868 1 365 107 2,36 2,80 1,80 2,13
2014 30 188 1 561 354 2,05 2,94 1,37 1,96
2015 53 397 1 470 334 3,73 2,97 2,32 1,85
2016 29 152 1 431 164 2,15 2,60 1,42 1,71
2017 И 858 1 357 240 0,58 1,82 0,87 2,71
2018 37 176 2 033 803 1,94 1,68 2,90 2,52
25 954 1 918 679 1,73 1,95 1,64 1,85
2000-2003 13 332 1 497 371 1,03 1,93 0,80 1,51
2004-2008 1 297 153
2009-2014
2015-2018 В среднем за период:

0,51 0,95 1,24 2,33
3,08 2,01 3,73 2,43
2,50 2,63 1,84 1,94
1,31 1,85 1,50 2,12

И сточник: рассчитано авторами на основе данных UNCTAD, World Bank.

в среднем в мире отношение притоков ПИИ к ВВП за период 2015 —
2018 гг. выросло по сравнению с периодом 2009—2014 гг. с 1,94 до
2,12%. В российской экономике за этот же период данный показатель,
наоборот, упал с 1,84 до 1,50%.

Обзор литературы

Наша работа лежит на пересечении двух исследовательских обла­
стей в эмпирической литературе. К первой области относятся исследо­
вания, посвященные оценке влияния ПИИ в принимающей экономике
на микроуровне. Ко второй области относятся работы, направленные
на оценку детерминант внутренних инвестиций в экономике.

В настоящее время существует множество исследований, посвя­
щенных оценке влияния ПИИ в принимающей экономике как на уров­
не страны в целом, так и на уровне отраслей в экономике. В литера­
туре показано, что горизонтальные (внутриотраслевые) эффекты от
ПИИ часто не значимы или отрицательны (Aitken, Harrison, 1999;

71

И. М. Драпкин и др. / Вопросы экономики. 2020. Ар 5. С. 69 —85

Blomstrom, Sjoholm, 1999; Konings, 2001; Javorcik, 2004). В то же
время значимыми и положительными оказываются межотраслевые
эффекты (Javorcik, 2004; Gorodnichenko et al., 2014; Nicolini, Resmini,
2010; Damijan et al., 2013). В отдельных исследованиях показано,
что значимые положительные межотраслевые эффекты присутствуют
в принимающей экономике, но зависят от ряда факторов, в том числе
характеристик фирм и отраслей: размера фирм (Damijan et al., 2013),
абсорбционной способности и технологического разрыва (Halpern,
Murakozy, 2007), географического положения (Gorg, Greenaway, 2004),
уровня человеческого капитала в регионе (Yudaeva et al., 2003), страны
происхождения инвестора (Javorcik, Spatareanou, 2011), характеристик
инвестирующей фирмы (Javorcik, 2004) и т. п.

Оценка влияния ПИИ на внутренние инвестиции в современных
исследованиях не приводит к однозначным результатам. В странах
Южной Азии в 1965 —1996 гг. обнаружено положительное влияние
ПИИ на внутренние инвестиции (Agrawal, 2000). Эффект стимулиро­
вания внутренних инвестиций иностранными наблюдается в странах
Африки (Ndikumana, Verick, 2008). Аналогичные выводы содержатся
в исследованиях по Малайзии (Ang, 2009) и Того (Amadou, 2011).
Преимущественно положительная взаимосвязь между ПИИ и внутрен­
ними инвестициями обнаружена на выборке 16 развивающихся стран
за 1978—2010 гг. (Kamaly, 2014). Нейтральный эффект для развитых
стран, но положительный для развивающихся получен на основе ана­
лиза 50 стран за 1970—2004 гг. (Wang, 2010).

Большое количество исследователей не смогли прийти к выводу
о положительном влиянии ПИИ на внутренние инвестиции. Эффекты
вытеснения внутренних инвестиций были обнаружены в странах МЕНА
(Acar et al., 2012) и Латинской Америке, в то время как в Африке и Азии
наблюдались нейтральные эффекты (Agosin, Machado, 2005). В странах
Восточной Европы в конце 1990-х — начале 2000-х годов наблюдаемые
эффекты были неоднозначными: положительными в Чехии и Венгрии
и отрицательными в Польше (Musin, Tomsik, 2002). Неоднозначные ре­
зультаты получены также при оценке данных по 10 странам Центральной
и Восточной Европы за 1995—2015 гг. (Jude, 2019). Нейтральные эф­
фекты обнаружены применительно к экономике Южной Кореи (Kim,
Seo, 2003), а также при анализе ПИИ в Уганде (Ahmed et al., 2015).

Важная черта всех упомянутых выше исследований на тему взаимо­
связи ПИИ и внутренних инвестиций — это анализ данных на страновом
уровне1: для каждой страны в каждом году используется одно значение
притока ПИИ и одно значение объема внутренних инвестиций2. С одной
стороны, такой подход предоставляет некоторые возможности, например,
относительно простыми способами исследовать причинно-следственную
связь между регрессорами и зависимой переменной3. С другой сторо­

1Нам неизвестны исследования, в которых оценивалось бы влияние ПИИ на внутренние
инвестиции на уровне фирм.

2Другими словами, в исследованиях на страновом уровне используются данные типа
«большой временной период и небольшое количество наблюдений».

3В частности, проблему каузальности при анализе временных рядов можно исследовать
с помощью теста Грэнджера (см., например: Tang et al., 2008).

72

И. М. Драпкин и др. / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 69 —85

ны, накладываются существенные ограничения, связанные с оценкой
в значительной степени агрегированных зависимой и объясняющих
переменных. В частности, нет возможности изучить влияние ПИИ на
внутренние инвестиции различных типов фирм (например, в зависи­
мости от структуры собственности, размера, эффективности и пр.).
Также невозможно учесть влияние различных региональных факторов
и внутрифирменных характеристик, которые, вероятно, статистически
значимы для данного вида эффектов.

Еще одна группа исследований, которая имеет отношение к изучае­
мой теме, связана с выявлением факторов, влияющих на инвестицион­
ные решения фирм в экономике. К характеристикам самой фирмы,
осуществляющей инвестиции, относят: объем выручки (Коо, Maeng,
2006), темп роста выручки (Ngyyen, Don, 2013) и чистой прибыли
(Bond et al., 1999), величину краткосрочных обязательств (Mileva,
2008) и левериджа (Aivazian et al., 2005), возраст компании (Faria,
2014), ликвидность (Abazi, Kalaj, 2015), размер собственного капитала
(Mileva, 2008), количество занятых (Faria, 2014), участие иностран­
ного партнера в капитале (Коо, Maeng, 2006), объем выплачиваемых
дивидендов (Jangili, 2010) и т. п. В числе характеристик внешней сре­
ды, влияющих на инвестиционную активность национальных фирм,
выделяют: рыночные риски ведения деятельности (Ngyyen, Don,
2013; Nihn et al., 2004), макроэкономические шоки (Fuss, Vermeulen,
2008), уровень развития институтов и политическую стабильность
(Daude, Stein, 2007; Everhart et al., 2009), инфляцию и обменные
курсы (Jangili, 2010).

К настоящему времени известно небольшое количество исследова­
ний, посвященных оценке внешних эффектов от ПИИ применительно
к российской экономике. В более ранних работах обнаруживаются
положительные внутриотраслевые и отрицательные межотрасле­
вые внешние эффекты от ПИИ в российской экономике (Yudaeva
et al., 2003; Sabirianova et al., 2005). В более позднем исследовании
авторы на базе данных за 1999—2008 гг. обнаружили положительные
внутри- и межотраслевые внешние эффекты от ПИИ (Кадочников
и др., 2011). Анализ данных по российским экспортерам за 2015 —
2016 гг. показывает, что рост концентрации компаний с ПИИ в отра­
сли и регионе ведет к увеличению склонности российских компаний
к экспорту в этой отрасли в данном регионе (Кадочников, Федюнина,
2017). В отдельных работах показано, что внешние эффекты от ПИИ
в российской экономике имеют нелинейный характер (Драпкин,
Лукьянов, 2019).

Данное исследование вносит вклад в существующую литера­
туру по следующим направлениям. В свете оценки влияния ПИИ
на внутренние инвестиции исследуются эффекты на уровне фирм.
В контексте оценки детерминант внутренних инвестиций в экономи­
ке рассматривается присутствие иностранных фирм в экономике как
фактор внутренних инвестиций национальных компаний. Кроме того,
нам неизвестны исследования, посвященные влиянию иностранных
инвестиций на национальные инвестиции применительно к россий­
ской экономике.

73

И. М. Драпкин и др. / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 69 —85

Гипотезы исследования,
эконометрическая модель и база данных

В рамках общей темы исследования влияния ПИИ на внутренние ин­
вестиции в российской экономике мы формулируем следующие гипотезы.

Н1. ПИИ в российской экономике в общем случае оказывают от­
рицательное влияние на внутренние инвестиции. Формулируя данную
гипотезу, мы исходим из того, что транснациональные корпорации
(ТНК), осуществляя инвестиции за рубеж, обладают конкурентными
преимуществами по сравнению с национальными компаниями, что
позволяет им вытеснять национальные компании с зарубежного для
себя рынка. Данные преимущества могут быть в различных областях:
финансов, маркетинга, технологий, управления и т. п. В силу того,
что российские национальные компании отстают по уровню развития
от иностранных ТНК (World Bank, 2016), мы ожидаем обнаружить
статистически значимый эффект вытеснения национальных инвести­
ций в российской экономике.

Н2. Расстояние между компаниями играет важную роль: ПИИ
вытесняют внутренние инвестиции национальных компаний в своем
регионе. В силу больших расстояний между регионами в российской
экономике мы ожидаем, что отрицательный эффект вытеснения будет
максимальным для национальных компаний, находящихся в том же
регионе, что и завод ТНК. Для национальных компаний, расположен­
ных в других регионах, эффект вытеснения будет слабее.

НЗ. Инвестиции частных компаний подвержены более сильным
эффектам вытеснения по сравнению с инвестициями государственных
компаний. Сектор государственных компаний в российской экономике
часто работает в «околорыночной» нише, опираясь на госзаказ или имея
статус социально значимого. Кроме того, государственные компании
в России получают значительно большую финансовую и нефинансовую
поддержку по сравнению с частными компаниями, что защищает их от
конкурентного давления со стороны других компаний на рынке (World
Bank, 2019). В то же время при принятии решений об инвестировании
компаниями с государственной собственностью фактор конкуренции на
рынке (в том числе со стороны иностранных компаний) должен играть
значимую роль. В связи с этим мы ожидаем, что государственные ин­
вестиции наравне с частными будут подвержены эффектам вытеснения,
но этот эффект для государственных компаний будет выражен слабее.

Н4. Эффективность и размер национальных компаний имеют
значение. Как правило, в результате появления в экономике иностран­
ных компаний часть компаний теряют рыночную долю. Мы ожидаем,
что в большей степени эффекты вытеснения касаются наименее эф ­
фективных национальных компаний, которые несут основные потери
в результате прихода на рынок ТНК. Говоря о размере компаний на
рынке, мы считаем, что ПИИ направлены на конкуренцию в первую
очередь с компаниями, занимающими значительную долю рынка, то
есть именно крупные компании в первую очередь будут вынуждены
отказываться от своих инвестиционных планов в результате появления
на рынке иностранных конкурентов.

74

И. М. Драпкин и др. / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 69 —85

Н5. Национальные компании адаптируются к присутствию иностран­
ных, то есть с ростом доли иностранных компаний в отрасли негативный
эффект вытеснения национальных компаний ослабевает. Мы ожидаем,
что эффекты вытеснения национальных инвестиций в российской эконо­
мике имеют нелинейный характер. Если на начальном этапе при появле­
нии иностранных компаний на рынке наблюдается эффект вытеснения
национальных инвестиций, то по мере роста присутствия ТНК в эко­
номике российские компании должны адаптироваться к изменившейся
рыночной ситуации, направив усилия на поиск новых рыночных ниш,
инвестиции в создание новых продуктов, более интенсивное продвижение
товара на рынке и т. п. Таким образом, мы выдвигаем гипотезу о том, что
с ростом доли ПИИ в экономике будут ослабевать негативные эффекты
от ПИИ, связанные с вытеснением внутренних инвестиций.

Основываясь на проведенном выше анализе существующей литера­
туры, мы формулируем эконометрическую модель влияния ПИИ на внут­
ренние инвестиции в следующем виде. Зависимой переменной в модели
выступает темп роста основных средств FA фирмы i отрасли j региона г
в году t по отношению к предыдущему году:

I N V ijrt = FAi% A FAi^ \ (1)
г А цг(t~\)

Мы включаем в модель набор переменных, оказывающих влияние на
объем инвестиций национальной фирмы: N P _K ijrt — отношение чистой
прибыли к суммарным активам фирмы i в году t ; Levijrt — леверидж, от­
ношение заемного капитала к общим пассивам фирмы i в году t (сумме
заемного и собственного капитала); FATAijrt — интенсивность использова­
ния основных средств в компании, рассчитанная как отношение величины
основных средств к общему объему активов в году t ; относительный пока-
затель роста выручки Rev фирмы г в году t : R^evG Rijrt = -R--e-v- i—jrt ~--R---e-v-i-j-r-(t-_-x-);

HHIjt — индекс Херфиндаля—Хиршмана в отрасли j в году t, изме­
ряемый как сумма квадратов рыночных долей всех фирм в отрасли.
Мы ожидаем положительное влияние показателей N P _K , Lev, FATA,
R evG R , H H I на зависимую переменную.

Далее мы добавляем в модель переменные, характеризующие при­
сутствие иностранных компаний в экономике: FD I_R rt — доля выручки
фирм с ПИИ в общем объеме выручки всех фирм в регионе г в году t ;
FD I_IJt — доля выручки фирм с ПИИ в общем объеме выручки всех
фирм в отрасли j в году t ; F D I_IR jrt — доля выручки фирм с ПИИ
в общем объеме выручки всех фирм ПИИ в отрасли j в регионе
г в году t. Показатели F D I_ R , F D I_ I, F D I_IR будут использоваться
для проверки выдвинутых гипотез.

Таким образом, оцениваемое эконометрическое уравнение при­
нимает вид:

INVijrt = ао+ а\N P _K ijrt + a2L eviJrt + a3FATAijrt + aAR evG R ijrt +
+ a5HHIJt + a6F D I_ R rt + a7FD I_Ijt + a8F D I_IR jrt + eijrt, (2)

где sijrt — ошибка регрессии.

75

И. М. Драпкин и др. / Вопросы экономики. 2020. Ар 5. С. 69 —85

В качестве объекта исследования мы выбираем вторичный сектор
российской экономики. Первичный сектор исключается из рассмотрения
в связи со спецификой добычи полезных ископаемых (отнесение отрас­
лей к стратегическим, часто нерыночные механизмы принятия инвес­
тиционных решений и т. п.). Инвестиционная активность предприятий
третичного сектора (услуги, торговля и т. п.) также не рассматривается
ввиду специфики их деятельности и финансовых показателей.

Источником данных для исследования выступает ресурс «Спарк».
Из этого ресурса мы получили все имеющиеся данные за 2008—2017 гг.
по российским компаниям, область деятельности которых относится к ка­
тегории «Обрабатывающие производства» по классификатору ОКВЭД.
Общее количество компаний в базе данных составляет 38 217, компании
расположены в 82 российских регионах. При расчете показателей на
уровне отрасли мы использовали трехзначную классификацию ОКВЭД,
общее количество отраслей в базе данных составило 104. Количество
компаний с иностранной собственностью составляет 2886, или 7,5%.

В таблице 2 представлены регионы и отрасли с максимальной
и минимальной долей ПИИ, рассчитанной на основе данных по пред­
приятиям в базе. Высокая доля компаний с ПИИ в Липецкой области,
Красноярском крае, Республике Коми и Еврейском автономном округе
объясняется наличием иностранных инвестиций в крупнейшие пред­
приятия региона. Информация, представленная в таблице 2, позволяет
сделать вывод о репрезентативности предприятий в базе данных как
на региональном, так и на отраслевом уровне.

Таблица 2

Регионы и отрасли с наибольшей и наименьшей долей ПИИ в 2017 г.
(на основе предприятий в базе данных)

Регион Доля ПИИ Отрасль Доля ПИИ

Наибольшая доля ПИИ

Липецкая обл. 78 Пр-во табачных изделий 90
Еврейская АО 88
Калужская обл. 63 Пр-во бытовых приборов 66
Республика Коми 64
Красноярский край 59 Пр-во автотранспортных средств 63
Новгородская обл. 56
59 Пр-во бумаги и картона
Владимирская обл. 55
59 Пр-во бытовой электроники
Санкт-Петербург 54
Московская обл. 58 Пр-во напитков 53

Ленинградская обл. 48 Пр-во комплектующих 51
для автотранспортных средств

43 Пр-во стекла, изделий из стекла

39 Пр-во клеев

38 Переработка и консервирование
фруктов и овощей

Наименьшая доля ПИИ

Чеченская Респ. 0 Пр-во пестицидов и прочих 0
агрохимических продуктов 0
Респ. Хакасия 0
Респ. Северная Осетия— 0 Пр-во кокса 0
Алания 0
Магаданская обл. 0 Пр-во вязаных и трикотажных
Камчатский край изделий

0 Пр-во спортивных товаров

0 Пр-во паровых котлов

Источник: расчеты авторов.

76

И. М. Драпкин и др. / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 69 —85

Результаты

Используемая нами база данных имеет панельную структуру.
Стандартные тесты Вальда и Хаусмана и LM-тест показали необходимость
использовать для оценки МИК с фиксированными эффектами. Оценки
регрессий приводятся с учетом коррекции на гетероскедастичность,
так как тест Бреуша—Пагана выявил ее наличие в модели. Отсутствие
мультиколлинеарности в модели подтверждено проведением соответст­
вующего теста, а также анализом регрессоров на парную корреляцию.

В столбце (1) таблицы 3 представлены результаты оценки влияния
ПИИ на внутренние инвестиции всех российских национальных ком­
паний, присутствующих в базе данных. Высокий коэффициент детер­
минации (0,42) свидетельствует о хорошей объясняющей способности
модели. В соответствии с нашими ожиданиями, компании с более высоким
уровнем инвестиций в основные средства характеризуются большим раз­
мером прибыли, большей долей заемного капитала в пассивах, большей
интенсивностью использования основных средств, а также более высоким
темпом роста. Компании в отраслях, в которых конкуренция сильнее, ин­
вестируют меньше, чем компании в более монополизированных отраслях4.

Коэффициенты при переменных, отвечающих за уровень ПИИ
в российской экономике, имеют отрицательный знак. При этом
статистически значимыми оказываются доля ПИИ в регионе и доля
ПИИ в отрасли в регионе.

В столбцах (2) и (3) таблицы 3 представлены оценки отдельно для
государственных и частных компаний. В соответствии с полученными
результатами присутствие иностранных компаний в экономике оказывает
негативное влияние на величину национальных частных инвестиций,
но статистически значимо это влияние на уровне отрасли в регионе.

При оценке модели на выборке государственных компаний мы ви­
дим, что объясняющая способность модели снижается. Кроме того, темп
роста выручки компаний и уровень конкуренции в отрасли оказываются
статистически незначимыми. Причиной этого может быть существование
нерыночных факторов, которые влияют на инвестиции госкомпаний.
В то же время все переменные, отражающие присутствие компаний
с ПИИ в экономике, имеют отрицательный знак. Статистически значим
показатель, отражающий долю ПИИ на уровне региона.

Результаты оценок, приведенные в таблице 3, свидетельствуют
о наличии в российской экономике эффектов вытеснения внутренних
инвестиций иностранными.

Далее мы оцениваем эффекты от ПИИ для внутренних инвести­
ций различных групп национальных компаний. В таблице 4 приведены
оценки для компаний в зависимости от их размера и эффективности.

4 Поскольку идентификация модели с фиксированными эффектами производится на within-
преобразованных данных (внутри объекта на основе вариации во времени), строгая интерпретация
полученных результатов звучит как: «Больше инвестиций осуществляют компании, во-первых,
имеющие более высокий размер прибыли по сравнению со своим средним уровнем („хороший год“),
во-вторых, занявшие в конкретный год больше заемного капитала» и т. д. В то же время оценка
модели со случайными эффектами (не представлена в связи с ограничениями по объему статьи)
не меняет знак и значимость регрессоров, относящихся к характеристикам компаний.

77

И. М. Драпкин и др. / Вопросы экономики. 2020. Ар 5. С. 69 —85

Таблица 3

Оценка влияния ПИИ на внутренние инвестиции
российских национальных компаний

Показатель Все Только Только
национальные частные государственные

(1) (2) (3)

Чистая прибыль к активам 0,196"* 0,190*** 0,289***
(0,009) (0,010) (0,034)
Леверидж
Доля основных средств 0,264*" 0,251*** 0,410***
в активах (0,015) (0,015) (0,046)
Рост выручки
0,949*" 0,954*** 0,931***
Конкуренция в отрасли (0,018) (0,019) (0,056)

ПИИ в регионе 0,067"* 0,072*** 0,013
(0,005) (0,005) (0,013)
ПИИ в отрасли
0,187*** 0,236*** -0,043
ПИИ в отрасли в регионе (0,053) (0,059) (0,111)

Константа -0,081" -0,071 -0,010*
R2 (0,042) (0,045) (0,078)
N
-0,013 -0,009 -0,054
(0,042) (0,044) (0,121)

-0,055** -0,058" -0,010
(0,024) (0,025) (0,078)

-0,314*** -0,309*** -0,397***
(0,017) (0,018) (0,048)

0,42 0,42 0,34

58 809 54 543 4166

Примечание. В скобках указаны стандартные ошибки; *** р < 0,01, ** р < 0,05, *р < 0,1.
Источник: расчеты авторов в пакете Stata.

Критерий для деления компаний по размеру — отношение величины
основных средств в соответствующем году к его среднеотраслевому значе­
нию. На более и менее эффективные компании классифицированы по по­
казателю выручки, деленной на стоимость основных средств, в результате
его соотнесения со среднеотраслевым значением в соответствующем году.
К группе наименее эффективных отнесены компании, показатель эф­
фективности которых менее 40% от среднеотраслевого значения.

Коэффициенты при переменных, отражающих характеристики
компаний в модели (как и при переменной, отражающей уровень кон­
куренции в отрасли), сохраняют свой знак и значимость по сравнению
с оценками, сделанными на всей выборке компаний, что является
индикатором устойчивости оцениваемой модели.

Как видно из таблицы 4, статистически значимый эффект вытес­
нения национальных инвестиций на уровне региона наблюдается для
группы более крупных, а также менее эффективных национальных ком­
паний. Наряду с выявленными выше аналогичными эффектами для госу­
дарственных компаний на уровне региона мы предлагаем два объяснения
полученных результатов. Во-первых, эти компании характеризуются низ­
кой способностью к адаптации и первыми сталкиваются с сокращением
продаж при появлении на рынке сильных конкурентов. Во-вторых, такой
результат можно объяснить наличием конкуренции между компаниями за
государственные ресурсы на уровне региона. Присутствие иностранных
инвесторов в регионе «отвлекает» на них ресурсы региональных властей,

78

И. М. Драпкин и др. / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 69 —85

Таблица 4

Оценка влияния ПИИ на инвестиции российских национальных компаний
в зависимости от их размера и эффективности

Показатель Размер Эффективность

малые крупные наименьшая низкая высокая

Чистая прибыль 0,183"* 0,210*** 0,231*** 0,214*** 0,143***
к активам (0,011) (0,022) (0,016) (0,011) (0,020)

Леверидж 0,271*** 0,257*** 0,301*** 0,285*** 0,288***
(0,017) (0,031) (0,023) (0,017) (0,035)
Доля основных
средств в активах 1,144*** 0,664*** 0,750*** 0,820*** 2,189***
(0,024) (0,037) (0,027) (0,020) (0,092)
Рост выручки
0,075*** 0,038*** 0,051*** 0,062*** 0,153***
Конкуренция (0,005) (0,001) (0,007) (0,005) (0,012)
в отрасли
0,293*** 0,178** 0,591*** 0,375*** 0,149
ПИИ в регионе (0,084) (0,079) (0,114) (0,076) (0,129)

ПИИ в отрасли -0,027 -0,162*** -0,210*** -0,150*** 0,162
(0,050) (0,045) (0,067) (0,047) (0,045)
ПИИ в отрасли
в регионе -0,052 0,116 -0,055 -0,046 0,038
(0,050) (0,085) (0,068) (0,048) (0,106)
Константа
-0,054** -0,101* -0,068 -0,040 -0,124**
R2 (0,027) (0,060) (0,037) (0,028) (0,060)
N
-0,357*** -0,241*** -0,308*** -0,300*** -0,442***
(0,020) (0,034) (0,027) (0,019) (0,043)

0,46 0,42 0,53 0,46 0,58

46 845 И 964 25 521 43 398 15 411

Примечание. В скобках указаны стандартные ошибки; *** р < 0,01, **р < 0,05, *р < 0,1.
Источник: расчеты авторов в пакете Stata.

в результате чего с уменьшением государственной поддержки сталки­
ваются ее основные реципиенты: крупный бизнес, менее эффективные
компании, а также компании с государственным участием. Анализируя
влияние ПИИ на инвестиции национальных компаний на уровне отрас­
ли в регионе, мы видим, что такое влияние отрицательно и статистиче­
ски значимо для всех рассматриваемых групп, за исключением менее
эффективных компаний, что противоречит сформулированной выше
гипотезе Н4 в части влияния ПИИ на группу менее эффективных на­
циональных компаний. Данный результат можно объяснить наличием
продуктовой дифференциации среди национальных и иностранных ком­
паний: наименее эффективные местные компании выпускают продукцию
в низшем ценовом сегменте и не конкурируют с продукцией иностранных
компаний, которая, как правило, позиционируется в высоком ценовом
сегменте. Как следует из таблицы 4, эффекты вытеснения националь­
ных инвестиций иностранными на отраслевом уровне в стране в целом
статистически незначимы. На наш взгляд, это объясняется относитель­
но невысоким уровнем конкуренции на российских товарных рынках
в целом, высокими издержками перемещения продукции между многими
регионами, а также ориентацией реализуемых инвестиционных проектов
преимущественно на рынок своего региона.

На следующем этапе мы проверяем гипотезу о том, что разная
доля компаний с ПИИ на уровне региона, отрасли и отрасли в ре­
гионе влияет на инвестиции национальных компаний. В таблице 5
представлены значения коэффициентов при переменных, отвечающих

79

И. М. Драпкин и др. / Вопросы экономики. 2020. Ар 5. С. 69 —85

за долю компаний с ПИИ в экономике. Из соображений экономии
места коэффициенты при прочих переменных в модели в таблице не
представлены, однако они в целом сохраняют свои знаки и значимость.

Как видно из таблицы 5, в регионах с большей долей компаний
с П И И национальные компании более склонны осуществлять инвес­
тиции. На наш взгляд, данный результат объясняется следующим:
в регионах, где созданы условия для привлечения иностранных инвес­
торов (инфраструктура, льготы, возможности для кооперации компа­
ний и пр.), а также где налажена эффективная работа властей с ними,
данными «благами» также пользуются и национальные компании, что
выражается в их большей склонности к инвестированию. Еще одно
возможное объяснение полученного результата — это существование
выгод, получаемых национальными компаниями от взаимодействия
с иностранными по межотраслевым цепочкам. Другими словами, при­
сутствие в регионе большего количества иностранных компаний будет
стимулировать инвестиционную активность национальных компаний
в отраслях — производителях промежуточной продукции.

Рассматривая ПИИ на отраслевом уровне, мы видим переход от
незначимого влияния ПИИ на внутренние инвестиции в отраслях с низ­
кой долей ПИИ к статистически значимому отрицательному влиянию
в отраслях с высокой долей ПИИ. Незначимый эффект на отраслевом
уровне при доле ПИИ в отрасли менее 10%, на наш взгляд, объясняет­
ся значительными расстояниями в России и, как следствие, высокими
транспортными издержками перемещения продукции между регионами.
Отрицательное влияние ПИИ на внутренние инвестиции при высо­
кой доле иностранных компаний в отрасли мы склонны объяснять
трансформацией спроса на рынке, которая выражается в переключении
потребителей на более качественную продукцию иностранных произ­
водителей, в сокращении сегмента более дешевой и менее технологич­
ной продукции многих национальных компаний, что приводит в итоге
к сокращению их инвестиционных программ.

Таблица 5

Оценка эффектов от ПИИ
в зависимости от доли иностранных компаний в экономике

Показатель менее 10 Доля ПИИ, % более 25
от 10 до 25

ПИИ на уровне Коэффициент -0,974*" 0,031 0,230***
региона (0,272) (0,125) (0,074)
R2 0,44 0,47
ПИИ на уровне N 0,47
отрасли 15 773 18 873
Коэффициент 24 163
ПИИ на уровне -0,034 0,566*"
отрасли в регионе R2 (0,272) (0,112) -0,287***
N 0,52 0,46 (0,074)
0,45
Коэффициент 10 800 29 152
18 857
R2 -0,399" -0,040
N (0,200) (0,185) 0,030
0,43 0,57 (0,054)

40 852 6614 0,48
И 343

Примечание. В скобках указаны стандартные ошибки; *** р < 0,01, ** р < 0,05, *р < 0,1.
Источник: расчеты авторов в пакете Stata.

80

И. М. Драпкин и др. / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 69 —85

Влияние иностранных инвесторов на уровне отрасли в регионе,
будучи отрицательным при низкой доле ПИИ, становится незначимым
при росте присутствия иностранных инвесторов в отрасли. Возможно,
это свидетельство адаптации национальных компаний к присутствию
иностранных фирм в отрасли. Однако поскольку коэффициент при
данной переменной незначим при доле ПИИ в отрасли в регионе более
10%, мы не можем утверждать, что национальные компании увеличи­
вают свои инвестиции в результате усиления конкурентного давления
со стороны иностранных компаний.

Обобщим полученные результаты в части выдвинутых гипотез. Мы
находим подтверждение гипотезы Н1 о присутствии эффектов вытесне­
ния национальных инвестиций иностранными в российской экономике,
а также Н2 о больших эффектах вытеснения национальных инвестиций
в регионе присутствия иностранного инвестора. Мы не смогли обнару­
жить свидетельства в пользу гипотезы НЗ о более сильных эффектах
вытеснения частных компаний по сравнению с государственными на
региональном уровне, но нашли подтверждение ей на уровне отрасли
в регионе. Гипотеза Н4 подтвердилась частично: были обнаружены более
сильные эффекты вытеснения инвестиций для группы более крупных
и менее эффективных национальных компаний только на региональном
уровне. Гипотеза Н5 об эффекте адаптации национальных компаний
к присутствию иностранных на отраслевом уровне подтвердилась частич­
но лишь в том смысле, что при росте ПИИ на уровне отрасли в регионе
эффект вытеснения национальных инвестиций со значимого отрицатель­
ного сменился на незначимый. В то же время на региональном уровне
были выявлены положительные эффекты от ПИИ для национальных
инвестиций в регионах с высокой долей иностранных компаний.

***

В данном исследовании оценивалось влияние ПИИ на внутренние
инвестиции в принимающей экономике. Мы приходим к выводу о нега­
тивном влиянии ПИИ на внутренние инвестиции в российской эконо­
мике. Рассматривая ПИИ на региональном уровне, мы обнаруживаем
статистически значимые эффекты вытеснения внутренних инвестиций
государственных фирм, более крупных фирм и менее эффективных
фирм. На уровне отрасли в регионе наиболее сильные эффекты вы­
теснения внутренних инвестиций возникают для группы больших по
размеру, а также более эффективных фирм. Оценка влияния ПИИ
на внутренние инвестиции на региональном уровне показала наличие
положительного влияния только в регионах с высокой долей ПИИ
(более 25%). Мы не обнаружили в явном виде эффекта адаптации
национальных фирм к присутствию иностранных ни на отраслевом
уровне, ни на уровне отрасли в регионе.

В свете полученных результатов можно сделать некоторые выводы
относительно фокусировки государственной политики, связанной с рабо­
той с иностранными инвесторами. Не ставя под сомнение необходимость
создания условий для притока иностранного капитала в российскую

81

И. М. Драпкин и др. / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 69 —85

экономику в целом, мы считаем, что государственная политика в области
привлечения ПИИ должна быть направлена на смягчение конкуренции
между иностранными и национальными инвестиционными проектами,
а также на создание условий для кооперации между ТНК и националь­
ными компаниями. Во-первых, ПИИ должны направляться на созда­
ние продуктов, которые ранее в стране не производились. Во-вторых,
необходимо создавать стимулы для иностранных компаний закупать
сырье и промежуточную продукцию внутри страны для обеспечения
потребности своих производств. В-третьих, государственная политика
должна стимулировать экспорт продукции предприятий, в капитале
которых участвуют иностранные инвесторы. В-четвертых, национальные
компании должны иметь равный доступ к инфраструктуре, создаваемой
на территории региона для привлечения иностранных инвесторов.

Из-за ограниченности данных мы не имеем возможности оценить
влияние иностранных инвестиций на внутренние в зависимости от
вида ПИИ («гринфилд» или покупка действующего завода), а так­
же доли ПИИ в капитале компании. Интересно влияние различных
региональных факторов на эффекты вытеснения внутренних инвес­
тиций (например, качества человеческого капитала в регионе, уровня
социально-экономического развития региона, уровня развития инфра­
структуры в регионе и т. п.). Наконец, полученные результаты можно
дополнить оценкой межотраслевых эффектов влияния иностранных
инвестиций на национальные.

Список литературы/References

Драпкин И. М., Лукьянов С. А. (2019). Внешние эффекты от прямых иностранных
инвестиций в российской экономике: результаты эмпирического анализа
Вопросы экономики. № 2. С. 97—113. [Drapkin I. М., Lukyanov S. А. (2019).
Foreign direct investment spillovers in the Russian economy: the results of empirical
estimation Voprosy Ekonomiki, No. 2, pp. 97—113. (In Russian).] blips: doi.org
10.32609 0042-8736-2019-2-97-113

Кадочников С. М., Драпкин И. М., Давидсон Н. Б., Федюнина А. А. (2011).
Эффективность национальных компаний и диверсификация промышленности
региона как факторы внешних эффектов от прямых зарубежных инвестиций
в российской экономике Российский журнал менеджмента. Т. 9, № 2.
С. 3 —26. [Kadochnikov S. М., Drapkin I. М., Davidson N. В., Fedyunina А. А.
(2011). Spillover effects from foreign direct investment in the Russian economy:
the impact of effectiveness of national companies and economic diversification in
regions. Russian Journal of Management, Vol. 9, No. 2, pp. 3 —26. (In Russian).]

Кадочников С. М., Федюнина А. А. (2017). Влияние компаний с иностранными
инвестициями на экспортную активность российских фирм: размер имеет
значение Вопросы экономики. N° 12. С. 96 —119. [Kadochnikov S. М.,
Fedyunina А. А. (2017). The impact of foreign direct investment on export activ­
ity of Russian firms: The size matters. Voprosy Ekonomiki, No. 12, pp. 96 —119.
(In Russian).] https://doi.org/10.32609/0042-8736-2017-12-96-119

Abazi X., Kalaj E. (2015). Firm level determ inants of private investments in Albania.
Interdisciplinary Journal of Research and Development, Vol. 2, No. 2, pp. 31 —34.

Acar S., Eri§ B., Tekge M. (2012). The effect of foreign direct investment on domestic
investment: Evidence from M ENA Countries. 14th Annual Meeting of European
Trade Study Group (ETSG), Leuven, Belgium, September.

82

И. М. Драпкин и др. / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 69 —85

Agosin М., Machado R. (2005). Foreign investment in developing countries: does it crowd
in domestic investment? Oxford Development Studies, Vol. 33, No. 2, pp. 149 —162.
https://doi.org/10.1080/13600810500137749

Agrawal P. (2000). Economic impact of foreign direct investment in South Asia. In:
E. M. Graham (ed.). Multinationals and foreign investment in economic develop­
ment. London: Palgrave Macmillan.

Ahmed Т., Ghani М., Mohamad N., Derus A. (2015). Does inward FDI crowd out
domestic investment? Evidence from Uganda. Procedia — Social and Behavioral
Science, Vol. 172, pp. 419 —426. blips: doi.org 10.1016 j.sbspro.2015.01.395

Aitken B., Harrison A. (1999). Do domestic firms benefit from foreign direct investment?
Evidence from Venezuela. American Economic R eview , Vol. 89, pp. 605 —618.
h ttp s:/ / d o i .org 10.1257 aer.89.3.605

Aivazian V., Ge Yi., Qiu J. (2005). The impact of leverage on firm investment: Canadian
evidence. Journal of Corporate Finance, Vol. 11, pp. 277—291. h ttp s ://d o i.o rg /
10.1016 S0929-1199(03)00062-2

Amadou A. (2011). The effect of foreign capital on domestic investment in Togo.
International Journal of Economics and Finance, Vol. 3, No. 5, 223—226. blips:
doi.org 10.5539/ijef.v3n5p223

Ang J. (2009). Do Public Investment and FDI Crowd In or Crowd Out Private Domestic
Investment in Malaysia? Applied Economics, Vol. 41, No. 7, p. 913 —919. blips:
doi.org 10.1080 00036840701721448

Blomstrom М., Sjoholm F. (1999). Technology transfer and spillovers: does local partici­
pation with m ultinationals matter?. European Economic Review, Vol. 43, No. 4,
pp. 9 1 5 -9 2 3 . h ttp s: doi.org 10.1016 S0014-2921(98)00104-4

Bond S., Elston J., Mairesse J., Mulkay B. (1997). Financial factors and investment in
Belgium, France, Germany and the UK: A comparison using company panel data.
NBER Working Paper, No. w5900.

Borensztein E., J. De Gregorio J., Lee J. (1998). How does foreign direct invest­
ment affect economic growth? Journal of International Economics, Vol. 45, No. 1,
pp. 115-135. blips: doi.org 10.1016 S0022-1996(97)00033-0

Damijan J., Rojec М., Majcen B., Knell M. (2013). Impact of firm heterogeneity on
direct and spillover effects of FDI: Micro-evidence from ten transition countries.
Journal of Comparative Economics, Vol. 41, No. 3, pp. 895 —922. h ttp s ://d o i.o rg /
10.1016 j.jce.2012.12.001

Daude C., Stein E. (2007). The quality of institutions and foreign direct investment.
Economics & Politics, Vol. 19, No. 3, pp. 317—344. blips: doi.org 10.1111
j . 1468-0343.2007.00318.x

Driffield N., Taylor K. (2000). FDI and the labour market: a review of the evidence and
policy implications. Oxford Review of Economic Policy, Vol. 16, No. 3, pp. 90 —103.
blips: doi.org 10.1093 oxrep 16.3.90

Everhart S., Martinez-Vazquez J., McNab R. (2009). Corruption, governance, investment
and growth in emerging markets. Applied Economics, Vol. 41, No. 13, pp. 1579 —1594.
blips: doi.org 10.1080 00036840701439363

Faria K. (2014). D eterm inants of firm s’ investment behaviour: a multilevel approach.
Applied Economics, Vol. 46, No. 34, pp. 4231 —4241. h ttp s://d o i.o rg /1 0 .1 0 8 0 /
00036846.2014.955167

Feenstra R., Hanson G. (1997). Foreign direct investment and relative wages: Evidence
from Mexico’s maquiladoras. Journal of International Economics, Vol. 42, No. 3 —4,
pp. 3 7 1 -3 9 3 . h ttp s: doi.org 10.1016 S0022-1996(96)01475-4

Fuss C., Vermeulen P. (2008). Firm s’ investment decisions in response to demand and
price uncertainty. Applied Economics, Vol. 40, No. 18, pp. 2337—2351. blips:
doi.org 10.1080 00036840600959909

Gorg H., Greenaway D. (2004). Much ado about nothing: do domestic firms really
benefit from foreign direct investment. World Bank Research Observer, No. 19,
pp. 171 —197. h ttp s://d o i.o rg /1 0 .1 0 9 3 /w b ro /lk h 0 1 9

83

И. М. Драпкин и др. / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 69 —85

Gorodnichenko Y., Svejnar J., Terrell К. (2014). W hen does FDI have positive spill­
overs? Evidence from 17 transition m arket economies. Journal of Comparative
Economics, Vol. 42, No. 4, pp. 954 —969. blips: doi.org 10.1016 j.jce.2014.
08.003

Gropp R., Kostial K. (2000). The disappearing tax base: Is foreign direct investment
(FDI) eroding corporate income taxes? IM F Working Paper, No. 00 173. https:
doi.org 10.5089 9781451858624.001

H alpern L., Murakozy B. (2007). Does distance m atter in spillover? Economics of
Transition, Vol. 15, No. 4, pp. 781 —805. blips: doi.org 10.1111 j. 1468-0351.
2007.00308.x

Jangili R. (2010). Determinants of private corporate sector investment in India. MRPA
Paper, No. 39834.

Javorcik B. (2004). Does foreign direct investment increase the productivity of domes­
tic firms? In search of spillovers through backward linkages. American Economic
Review, Vol. 94, No. 3, pp. 605-627. https://doi.org/10.1257/0002828041464605

Javorcik B., Spatareanu M. (2011). Does it m atter where you come from? Vertical
spillovers from foreign direct investment and the origin of investors. Journal of
Development Economics, Vol. 96, No. 1, pp. 126 —138. blips: doi.org 10.1016
j.jdeveco.2010.05.008

Jude C. (2019). Does FDI crowd out domestic investment in transition countries?
Economics of Transition and Institutional Change, Vol. 27, No. 1, pp. 163—200.
h ttp s: doi.org 10.1111 ecot .12184

Kamaly A. (2014). Does FDI crowd in or out domestic investment? New evidence from
emerging economies. Modern Economy, Vol. 5, No. 4, pp. 391 —400. blips:
doi.org 10.4236 me.2014.54038

Karlsson S., Nannan L., Fredrik S., Ping H. (2009). Foreign firms and chinese employ­
ment. World Economy, Vol. 32, No. 1, pp. 178—201. blips: doi.org 10.1111
j .1467-9701.2009.01162.x

Kim D., Seo J. (2003). Does FDI inflow crowd out domestic investment in Korea?
Journal of Economic Studies, Vol. 30, No. 6, pp. 605 —622. h ttp s ://d o i.o r g /
10.1108/01443580310504462

Konings J. (2001). The effects of foreign direct investment on domestic firms: evidence
from firm level panel data in emerging economies. Economics of Transition. Vol. 93,
pp. 61 9-63 3 . h ttp s://doi.org/10.llll/1468-0351.00091

Koo J., Maeng K. (2006). Foreign ownership and investment: evidence from Korea.
Applied Economics, Vol. 38, No. 20, pp. 2405—2414. blips: doi.org 10.1080
00036840500427817

Mileva E. (2008). The impact of capital flows on domestic investment in transition
economies. ECB Working Paper, No. 871.

Musin J., Tomsik V. (2002). Does foreign direct investment crowd in or crowd out
domestic investment? Eastern European Economics, Vol. 40, No. 2, pp. 38 —56.
https://doi.org/10.1080/00128775.2002.11041015

Ndikumana L., Verick S. (2008). The linkages between FDI and domestic investment:
U nravelling the developmental impact of foreign investment in Sub-Saharan
Africa. Development Policy R eview , Vol. 26, No. 6, pp. 713—726. blips:
doi.org 10.1111 j .1467-7679.2008.00430.x

Ngyyen P., Don P. (2013). D eterm inants of corporate investment decisions: the case
of Vietnam. Journal of Economics and Development, Vol. 15, No. 1, pp. 32 —48.
https://doi.org/10.33301/2013.15.01.02

Nicolini М., Resmini L. (2010). W hich firms create them and which firms really benefit?
FDI spillovers in new EU member states. Economics of Transition, Vol. 18, No. 3,
pp. 487-511. https://doi.O rg/10.llll/j.1468-0351.2009.00379.x

Ninh L., Hermes N., Lanjouw G. (2004). Investment, uncertainty and irreversibility.
The Economics of Transition, Vol. 12, No. 2, pp. 307—332. h ttp s ://d o i.o r g /
10.1111 j.0967-0750.2004.00180.x

И. М. Драпкин и др. / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 69 —85

Sabirianova К., Svejnar J., Terrell К. (2005). Distance to the efficiency frontier and FDI
spillovers. Journal of European Economic Association, Vol. 3, No. 2 /3 , pp. 576—586.
blips: doi.org 10.1162 jeea.2005.3.2-3.576

Tang S., Selvanathan E., Selvanathan S. (2008). Foreign direct investment, domestic
investment and economic growth in China: A time series analysis. World Economy,
Vol. 31, No. 10, pp. 1292-1309. https://doi.O rg/10.llll/j.1467-9701.2008.01129.x

Wang W. (2010). Foreign direct investment and domestic investment in the host country:
Evidence from panel study. Applied Economics, Vol. 42, No. 29, pp. 3711 —3721.
h ttp s: d oi.org 10.1080 00036840802314580

World Bank (2016). Russian Federation — Systematic country diagnostic: Pathways
to inclusive growth. Washington, DC: World Bank Group.

World Bank (2019). State-owned enterprises in the Russian Federation: Employment prac­
tices, labor markets, and firm performance. Washington, DC: World Bank Group.

Yudaeva K., Kozlov K., Melentieva N., Ponomareva N. (2003). Does foreign ownership
matter? The Russian experience. Economics of Transition, Vol. 113, pp. 383 —409.
https://doi.org/10.llll/1468-0351.00157

Influence of foreign direct investment on
domestic investment in the Russian economy

Igor M. D rapkin1*, Sergey A. Lukyanov23, Anna A. Bokova1

Authors affiliation: *Ural Federal University (Ekaterinburg, Russia);
2State University of Management (Moscow, Russia);
3St. Petersburg State University (St. Petersburg, Russia).
* Corresponding author, email: i.m.drapkin@ mail.ru

The paper is devoted to the empirical estimation of the effects of foreign
direct investment (FDI) on domestic investment in the Russian economy.
The results suggest that there are crowding-out effects of FDI on the Russian
economy. Using the firm-level database for 2008—2017, we analyze the presence
of foreign companies in the Russian economy on the region, industry and industry
in region levels. On the regional level the statistically significant effects of
crowding out domestic investment are identified for state-owned, large as well as
less effective companies. On the industry level the negative effects of crowding
out are observed in case when FDI share in the industry exceeds 25. Estimating
the effect of FDI presence on the industry in the region level, we reveal crowding
out effects mainly for private and more effective national companies. Analyzing
the effects in case of different levels of FDI in the economy, we do not find
support for the hypothesis of adaptation of national companies for foreign
companies’ presence in the economy. The paper suggests that the government
policy in FDI regulation should focus on mitigation of the effects of pushing
national companies off the market, and also creating conditions for cooperation
of foreign and domestic companies.

Keywords: foreign direct investment, domestic investment, FDI spillovers.
JEL: F21, F63.

85

Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 86 —106.
Voprosy Ekonomiki, 2020, No. 5, pp. 86 —106.

ДИСКУССИОННЫЙ КЛУБ

Некоторые результаты исследования
новых кризисных предикторов*

Ю. А. Данилов, Д. А. Пивоваров, И. С. Давыдов

Российская академия народного хозяйства и государственной службы
при Президенте РФ (Москва, Россия)

В статье приводятся некоторые предположения и гипотезы, сфор­
мулированные в результате критического анализа нового поколения кри­
зисных предикторов. На суд читателя вынесены три предположения/
гипотезы: 1) о возможном влиянии ухода спреда доходности казначей­
ских облигаций США в отрицательную область на решения ФРС США;
2) о влиянии выполнения центральными банками функции обеспечения
финансовой стабильности на их денежно-кредитную политику; 3) о нали­
чии объективных причин более позднего вхождения России в глобальный
кризис 2007—2009 гг. Последнее обстоятельство наряду с тем, что часть
российских рецессий имеет значимые внутренние причины, свидетельствует
о необходимости формировать внутрироссийские кризисные предикторы.
Предположения и гипотезы, приводимые в статье, носят дискуссионный
характер.

Ключевые слова: кризисные предикторы, финансовые рынки, эконо­
мический рост, финансовая стабильность, спред доходности, финансовая
структура, индекс финансовых условий.

JE L: Е32, Е43, Е44, Е58, G01, 016.

Данилов Юрий Алексеевич ([email protected]), к. э. и., вед. и. с. РАНХиГС;
Пивоваров Данил Александрович (pivodanil@ gmail.com), и. с. РАНХиГС;
Давыдов Игорь Сергеевич ([email protected]), м. и. с. РАНХиГС.

* Статья основана на результатах научно-исследовательских работ, выполненных
в РАНХиГС в рамках государственного задания. Авторы благодарят участников рабочих
обсуждений их результатов, а также научного семинара в РАНХиГС 16 декабря 2019 г.,
в первую очередь Л. М. Григорьева и В. Р. Евстигнеева (Н И У ВШЭ), за ценные комментарии.
Особая благодарность С. Ю. Винокуру (ж урнал «Вопросы экономики») за идею выделить
дискуссионные тезисы в отдельный текст, О. В. Буклемишеву (экономический факультет МГУ
имени М. В. Ломоносова) за предложение провести аналогию с «законом Гудхарта», а также
анонимному рецензенту за полезные рекомендации, учет которых позволил существенно
улучшить качество статьи.

https://doi.org/10.32609/0042-8736-2020-5-86-106
© НП «Вопросы экономики», 2020

86

/О. А. Данилов и др. / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 86 —106

Введение

Проведенный критический анализ нового поколения кризис­
ных предикторов привел к формулированию ряда дискуссионных
гипотез, касающихся более широкого круга проблем. Как нередко
бывает, побочные результаты конкретного исследования оказа­
лись поводом для размышлений, которые могут быть интересны
читателям-экономистам.

После кризиса 2007—2009 гг., показавшего несостоятельность мно­
гих опережающих индикаторов, которые разрабатывали международ­
ные финансовые организации для получения сигналов о приближении
кризиса, начался новый этап конструирования кризисных предикторов
и использования в этих целях уже существующих индикаторов. Среди
индикаторов «нового поколения», выступивших в качестве эффек­
тивных кризисных предикторов при апробации на данных прошлых
кризисов1, выделим индексы финансовых условий (FCI), VIX («индекс
страха»), спред доходности казначейских облигаций США разной сроч­
ности, некоторые индикаторы настроений инвесторов, САРЕ (коэф­
фициент Шиллера). Качественный критический обзор некоторых из
них см. в: Мовчан, Кирэу, 2018.

Существует определенное расхождение между теоретическими
концепциями цикла и практическими попытками разработать пока­
затели, которые могут использоваться для предвидения кризисов.
С позиций современной теории цикла попытки предвидеть кризис
иррелевантны (Григорьев, Иващенко, 2010). Не предусматривают
возможности предвидеть кризис и не предлагают соответствующих
инструментов классические и современные теории финансовых рын­
ков2. Теории поведенческой экономики предполагают, что экономи­
ческие агенты нерациональны, из чего также следует невозможность
предвидеть кризисы.

Имеется логичное объяснение тезиса о принципиальной невоз­
можности прогнозировать кризис, опирающееся на описание его осо­
бенностей как явления социально-экономического развития. «Кризис
не может быть предсказан: он просто перестает быть кризисом, если

1Безусловно, надо оговориться, что апробация предикторов на исторических данных не
служит гарантией их эффективности применительно к будущим событиям.

2Ю. Фама в своей нобелевской лекции высказал еще более жесткое утверждение о том, что
даже снижение рынка акций не может быть спрогнозировано: «Нет статистически достоверных
доказательств того, что ожидаемая доходность акций иногда бывает отрицательной» (Fama,
2014. Р. 1474); «Имеющиеся исследования не дают надежных доказательств того, что снижение
цен акций когда-либо предсказуемо» (Fama, 2014. Р. 1475), крайне негативно относясь к самому
использованию термина «пузырь» (bubble) (Fama, 2014. P. 1476). Однако в работе: Greenwood
et al., 2019, были найдены показатели (волатильность, оборот акций, возраст фирм в отрасли,
доходность операций с акциями новых компаний по сравнению со старыми, объем выпуска
новых акций, отношение балансовой стоимости компании к ее рыночной стоимости, рост продаж
и соотношение Р /Е ), поведение которых позволяет отличить «пузырь», который имеет более
высокую вероятность лопнуть через некоторое время, от фундаментально обусловленного
интенсивного роста цен акций, за которым не следует падение рынка. В остальных случаях
авторы, проанализировав данные по акциям корпораций разных отраслей промышленности
США за 1926—2014 гг. и зарубежных рынков за 1985—2014 гг., согласились с тезисом Фамы
о том, что сам по себе рост цен активов не помогает предсказывать финансовые кризисы.

87

/О. А. Данилов и др. / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 86—106

все ожидают, что он завтра наступит» (Энтов, 2009. С. 6). Этот те­
зис обосновывается с разных, порой противоположных позиций
(ср., например: R einhart, Rogoff, 2009 и Gennaioli et al., 2015), но
вывод следует один: кризис предвидеть невозможно.

Вместе с тем некоторые центральные банки и многие финансо­
вые организации, сталкивающиеся с практической необходимостью
иметь инструментарий предвидения кризиса, вопреки существующему
теоретическому консенсусу о невозможности его прогнозировать, ак­
тивно работают над формированием кризисных предикторов. Более
того, следовать в русле какой-либо группы теорий цикла может быть
контрпродуктивно, так как это предполагает согласие с их тезисами
при объяснении причин кризисов, в чем эти теории сильно расходят­
ся (см.: Энтов, 2009). Если тот или иной показатель с той или иной
вероятностью (либо частотой), приемлемой для пользователей, пред­
сказывает наступление кризиса, то, видимо, такой предиктор следует
оценить как качественный (вне зависимости от того, строится он на
основании неких предположений, вытекающих из теории, или нет).

Оговоримся, что попытки построить кризисные предикторы не
предполагают предсказание кризисов на систематической основе.
Целью, скорее, служит получение более точных вероятностных оце­
нок возможного времени начала кризиса. Такую нацеленность инди­
каторов в отсутствие столь же активных поисков ответов на вопросы
о том, где он может начаться и особенно о его возможном характере
(типе)3, как представляется, можно считать существенным недостат­
ком этих попыток.

Отметим вместе с тем, что все считающиеся эффективными
кризисные предикторы «нового поколения» в той или иной степени
опираются на выводы теоретических работ, но наиболее четкие связи
с ними имеют индексы финансовых условий (FCI) и спреды доходности
казначейских облигаций США с разными сроками погашения. Подбор
показателей состояния финансового сектора, используемых при расчете
FCI, основан на теоретически корректных соображениях. В такой
расчет включаются финансовые переменные, которые характеризуют
каналы монетарной трансмиссии, в том числе кратко- и долгосрочные
процентные ставки, показатели премии за риск, индекс фондового
рынка и обменный курс.

Теоретическое утверждение о предиктивности временного спреда
доходности для динамики выпуска впервые сформулировано в 1989 г.
(Stock, W atson, 1989), значительно позже, чем утверждения о его
предиктивности для будущих ставок процента и инфляции. Начиная
с работы: Estrella, Hardouvelis, 1991, различные авторы также пред­
лагали эмпирические подтверждения значимости спреда доходности

3 Современные классификации финансовых кризисов (см., например: Dabrowski, 2019)
в значительной мере основаны на подходе МВФ (IMF, 1998). В рамках нашего исследования
определить предикторы, наилучшим образом сигнализирующие о кризисе того или иного типа,
оказалось возможным при использовании классификации финансовых кризисов, опирающейся
на вычленение сегмента финансового сектора, в рамках которого происходил первый этап фи­
нансового кризиса (рынок акций, долговые рынки, валютный рынок) (см. подробнее: Данилов
и др., 2020а).

/О. А. Данилов и др. / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 86 —106

как предиктора экономического роста и экономической рецессии.
Уход данного спреда в отрицательную область (доходность ближ­
них выпусков облигаций превышает доходность дальних4) прямо
свидетельствует о нарушении положений теории временной струк­
туры процентных ставок, то есть о невыполнении предположений
о стационарном равновесном состоянии рынка, выступающем аль­
тернативой кризисному (предкризисному) состоянию. В последние
30 лет рецессия всегда наступала через определенное время5 после
ухода спредов доходности в отрицательную область (применительно
к спреду доходности годовых и 10-летних казначейских облигаций
США - 60 лет).

Размышления о действиях ФРС США
после ухода спредов доходности
в отрицательную область

Спреды доходности как кризисный предиктор

Использование спредов доходности в качестве кризисных пре­
дикторов активно обсуждается как сотрудниками федеральных ре­
зервных банков США, так и экспертами разных стран, в том числе
российскими. Сотрудники Федерального резервного банка Сан-
Франциско рассматривают спред между доходностью казначейских
облигаций США разной срочности как весьма надежный (reliable)
предиктор экономических рецессий, позволяющий предсказать их
начало за 12 месяцев (Bauer, Mertens, 2018b). Они пришли к выводу,
что наибольшей предиктивной силой обладают временные спреды
между 10-летними и 3-месячными облигациями Казначейства США.
Немногим меньше предиктивная сила у спредов между 10-летними
и годовыми, 10- и 2-летними казначейскими облигациями, между
6-квартальными и 3-месячными форвардами и т. д. (Bauer, Mertens,
2018а). В России в последние годы чаще всего обсуждают спред
доходности 10- и 2-летних и 5- и 2-летних казначейских облигаций

4Такое явление противоречит теории и здравому смыслу (учитывая, что уровень риска
в общем случае прямо пропорционален длительности инвестиций), но имеет простую экономи­
ческую интерпретацию. Оно возникает в случае, если инвесторы предполагают наступление
кризиса в тот или иной момент в будущем и продают облигации с погашением в этот момент,
покупая облигации, погашение которых произойдет, как они предполагают, после кризиса.
Возникающие изменения в соотношении спроса и предложения приводят к тому, что цены
облигаций с погашением в период предполагаемого кризиса падают (их доходность соответст­
венно растет), а с погашением после него растут (их доходность снижается).

5Это время варьирует от рецессии к рецессии, имея тенденцию к увеличению. Перед ре­
цессией 1990 г. в США спред доходности 5- и 2-летних облигаций, а также 10- и 2-летних ушел
в отрицательную область за 4 месяца до ее начала, перед рецессией 2001 г. — за 12 месяцев,
а 10- и 2-летних — за 13 месяцев, перед рецессией 2007—2009 гг. — за 18 месяцев, а 10- и 2-лет-
них — за 22 месяца до ее начала. Однако до последнего времени на данный индикатор обращали
мало внимания (хотя эмпирические подтверждения его предиктивности по отношению к показа­
телям экономической динамики, как отмечалось выше, существовали с 1991 г.). Возможно, этим
объясняется тот факт, что никто из известных исследователей не анализировал данный показатель
для предупреждения о надвигающемся кризисе 2007—2009 гг.

89

/О. А. Данилов и др. / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 86—106

США, при этом утверждается, что он становился отрицательным
за 15—20 месяцев до начала циклического спада в экономике США
(Тремасов, 2018).

Оставаясь в рамках российского дискурса, мы провели исследо­
вания спредов доходности 10- и 2-летних, а также 5- и 2-летних об­
лигаций Казначейства США. В отличие от других исследований, мы
решили использовать показатели спредов не в абсолютных значениях,
а в относительных (относительно доходности облигации с большим
сроком до погашения)6.

На рисунке 1 видно, что уход спреда казначейских облигаций
(в данном случае на примере 2- и 5-летних) в отрицательную об­
ласть предшествует с некоторым лагом началу рецессии в определе­
нии NBER (Национального бюро экономических исследований США).
Значимое влияние на доходность облигаций оказывает целевая ставка
Федеральной резервной системы (Ф РС) США по федеральным фон­
дам (далее — ставка ФРС). Но изменение доходности в зависимости
от изменения ставки Ф РС происходит с различной интенсивностью
у облигаций с разными сроками до погашения, поэтому ставка ФРС
влияет и на спред доходности.

Доходность 5- и 2-летних казначейских облигаций США
и спред между ними

------ Доходность 2-летних облигаций
Доходность 5-летних облигаций

------ Спред доходности 5- и 2-летних облигаций
относительно доходности 5-летних облигаций (правая шкала)

Примечание. Серым фоном выделены периоды, определяемые NBER как рецессии в эко­
номике США.

Источник: расчеты авторов на основе данных Казначейства США (https: www. treasury,
gov resource-center data-chart-center interest-rates pages default.aspx).

Puc. 1

6 Например, доходность 2-летней облигации равна 5%, а 5-летней — 7%. Традиционно
спред считался просто в виде разности 7 - 5% = 2%, а мы использовали следующий вариант
его расчета: (7 - 5%) 7% = 28%. Такой метод представляется более корректным, так как
в условиях снижения общей доходности один и тот же спред для разных уровней доходности
имеет разную значимость. Использование этого метода позволило сгладить ряды данных.

90

/О. А. Данилов и др. / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 86 —106

Корреляция между спредом доходности и ставкой ФРС

На рисунке 2 видно, что спред доходности отрицательно кор­
релирует со ставкой ФРС: при ее повышении спред уменьшается.
Справедливо и обратное: когда она снижается, спред увеличивается.
Рост спредов начинается, когда ставка ФРС находится на локальном
максимуме (или близка к нему), и заканчивается, когда она находится
на локальном минимуме (или близка к нему). Аналогичная ситуация
и в случае, если вместо целевой ставки Ф РС использовать эффектив­
ную ставку Ф РС 7.

Здесь возникают два концептуальных вопроса:
— считать ли уход временного спреда доходности казначейских
облигаций США в отрицательную область предиктором кризиса;
— как соотносится поведение данных спредов и ставки ФРС США?

Относительные спреды доходности казначейских облигаций
и ставка ФРС США

©С Лс мО О^ гО оО оО оО о О с О м О ^ ' ф г оч о^ о^ с Н м' ^^ г' ог оч оС ©Ч
аъаъо слооооооооо ооо

ч—i т—i т—i т—i ч—i C N C N C N СМ C M fS| C M C N CM CM CN

------ Спред доходности 5- и 2-летних облигаций
относительно доходности 5-летних облигаций
Спред доходности 10- и 2-летних облигаций
относительно доходности 10-летних облигаций

------ Целевая ставка ФРС США по федеральным фондам (правая шкала)

Примечание. Серым фоном выделены периоды, определяемые NBER как рецессии в эко­
номике США. Здесь и далее значения целевой ставки Ф РС с момента установления ее целевого
диапазона (вместо ранее практиковавшегося точного целевого значения) 16 декабря 2008 г.
принимаются равными его середине.

Источник: расчеты авторов на основе данных Казначейства США (https: www. treasury,
gov resource-center data-chart-ceuter interest-rates pages default.aspx) и Ф РС США (https:
www.federalreserve.gov monetarypolicy openmarket.htm).

Рис. 2

7 Эффективная ставка по федеральным фондам — средневзвешенная (по всем сделкам
такого типа) процентная ставка, по которой депозитные учреждения привлекают кредиты
овернайт в федеральных резервных банках. В отличие от целевой ставки по федеральным
фондам, которая устанавливается решением Федерального комитета по операциям на открытом
рынке (FOMC), эффективная ставка — реальный показатель деятельности рынка, который
отчасти формируется действиями Ф РС , а отчасти — других участников рынка. В силу этого
использование эффективной ставки ФРС в эконометрических исследованиях считается более
корректным, чем целевой ставки.

91

/О. А. Данилов и др. / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 86—106

Ответ на первый вопрос, казалось бы, очевиден: на рисунках 1—2
видно, что такой уход всегда наблюдается перед кризисом, поэтому
предварительно следует согласиться с существующим консенсусом
аналитиков относительно высокой предиктивной способности показа­
телей спреда. Но служит ли уход данного показателя в отрицатель­
ную область непосредственным предиктором кризиса (указывая на
начало рецессии через определенное время в будущем) или изменения
(в данном случае — снижения) процентных ставок, как изначаль­
но утверждала теория временной структуры процентных ставок (см.,
например: Mishkin, 1988)? Раньше не было возможности ответить на
этот вопрос экспериментально8, так как снижение процентных ставок,
следовавшее за снижением целевой ставки ФРС, совпадало по времени
с началом рецессии.

Для ответа на второй вопрос был проведен корреляционный
анализ, который подтвердил наличие отмеченной на рисунке 2 зави­
симости между спредами и ставкой ФРС. Корреляция отрицатель­
ная и достаточно большая: между спредом доходности 2- и 5-летних
облигаций и целевой ставкой ФРС она составляет -0 ,8 6 , а для
2- и 10-летних облигаций — -0 ,8 8 . Коэффициенты корреляции
указанных спредов с эффективной ставкой ФРС равны соответст­
венно -0,85 и -0,88.

Проведенный анализ причинности с помощью теста Грэнджера
показал, что:

— спред доходности 2- и 5-летних облигаций влияет на целевую
ставку Ф РС (уровень значимости 1%), а влияние ставки на него от­
сутствует;

— спред доходности 2- и 10-летних облигаций и целевая ставка
Ф РС характеризуются взаимным влиянием (уровень значимости 1%
для влияния спреда на ставку и 5% для влияния ставки на спред);

— спред доходности (применительно как к 2- и 10-летним, так
и к 2- и 5-летним облигациям) и эффективная ставка Ф РС также
характеризуются взаимным влиянием (во всех случаях уровень зна­
чимости 1%).

Таким образом, ответ на второй вопрос состоит в том, что между
спредом доходности и ставкой ФРС существует устойчивая отрица­
тельная зависимость, которая характеризуется в основном взаимным
влиянием. Единственное отклонение — влияние спреда доходности
2- и 5-летних облигаций на целевую ставку — стоит рассматривать как
слабую форму его причинности по отношению к параметру, который
устанавливает Комитет по операциям на открытом рынке с учетом
поведения данного спреда.

Оговоримся, что к выявленным взаимосвязям следует относиться
с осторожностью, так как на доходность облигаций влияют и другие

8 Начиная с 1991 г. во многих работах были предложены эмпирические подтверждения
предиктивной ценности спреда доходности по отношению к показателям экономического
роста и моментам начала экономической рецессии. Но впервые говорить об эксперименте
(как ситуации, создаваемой практическими действиями регуляторов) можно именно
в 2019 г.

92

/О. А. Данилов и др. / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 86 —106

факторы, кроме ставки Ф РС (при этом на долгосрочные облигации,
вероятно, такое влияние более интенсивное).

Провокационные вопросы
в связи с наличием корреляционной зависимости

между спредами доходности и ставкой ФРС

Вывод о тесной связи между спредами доходности и ставкой ФРС
США заставляет поставить провокационные вопросы о предиктивности
последней и рукотворности кризисов. Действительно, если существует
сильная корреляция между спредами доходности, признаваемыми
надежными предикторами рецессий, и ставкой ФРС, то логично счи­
тать ее хорошим предиктором рецессий. Тогда зачем нужен отдельный
мониторинг спредов доходности? Учитывая, что целевая ставка ФРС
устанавливается решением группы лиц, это означает фактически гипо­
тезу о рукотворности всякого кризиса. Если ставка ФРС — предиктор
кризиса, то не значит ли это, что кризисы рукотворны?

И если ответ на первый вопрос достаточно очевиден (уход спре­
дов в отрицательную область значительно более наглядный факт, чем
совпадающая с ним более или менее длительная стабилизация ставки
Ф РС на некотором локальном максимуме; кроме того, спред доходно­
сти 2- и 5-летних облигаций односторонне влияет на целевую ставку
ФРС), то аргументированных ответов (положительных или отрица­
тельных) на второй вопрос мы не обнаружили.

Для объяснения взаимного влияния спредов доходности и ставки
ФРС можно предложить следующую гипотезу. Вероятно, что на изме­
нение доходности облигаций влияют ожидания изменения ставки ФРС,
и самое главное — существует третий фактор, оставшийся вне нашего
рассмотрения, который влияет как на доходность облигаций, так и на
ставку Ф РС 9. Это означает, что решения по ставке ФРС представляют
собой реакцию денежных властей на изменение соответствующих пара­
метров экономической активности, поэтому предположение о руко­
творности кризисов должно быть отвергнуто.

Отметим, что существует сильная корреляция не только между
спредами доходности и ставкой ФРС, но и между спредом и другими
важнейшими финансовыми индикаторами, в том числе рассматривае­
мыми в качестве кризисных предикторов. В частности, как показано
в: Baba, Sakurai, 2011, спреды доходности облигаций различной сроч­
ности статистически значимы для стимулирования перехода индекса
VIX из спокойного режима в режим смятения. Это укажет на нача­
ло перехода экономики из режима стандартного функционирования
в предкризисный режим10.

9В данном случае роль этого фактора можно приписать множеству экономических по­
казателей, среди которых, безусловно, главную играют инфляция и уровень безработицы
(либо отклонение фактического выпуска от потенциального), изменения которых выступают
предпосылкой изменения целевой ставки ФРС.

10Авторы работы: Baba, Sakurai, 2011, выделили три типа режима в динамике индекса
VIX с 1990 по 2010 г.: 1) режим спокойствия с низкой волатильностью; 2) режим смятения
с высокой волатильностью; 3) кризисный режим с чрезмерно высокой волатильностью.

93

/О. А. Данилов и др. / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 86—106

Гипотезы относительно причин
опережающих действий ФРС в 2019 г.

Следующий факт, который требует объяснений, связан с тем, что
после ухода спреда доходности в отрицательную область ФРС начала
снижать ставку раньше, чем предполагается формальными правилами
денежно-кредитной политики (ДКП), опирающимися на макроэконо­
мические параметры (например, правилом Тейлора11). В чем причина?

Мы сформулировали три версии возможных причин, каждая из
которых не может быть единственной, но, возможно, принималась во
внимание при принятии решения о снижении ставки ФРС, наряду с озву­
ченной причиной — опасением замедления экономического роста в мире:

— эксперимент, предполагающий, что сработает «закон Гудхарта»
(см. ниже), и пророчество спреда о кризисе не сбудется;

— возложение после кризиса 2007—2009 гг. на центральные банки
функции обеспечения финансовой стабильности (BIS, 2009). Поэтому
они теперь боятся рыночной паники, и единственная их реакция на
риски нестабильности на финансовых рынках — денежное смягчение12;

— центральные банки теряют независимость.

О влиянии отрицательного спреда доходности
на решения ФРС США

Лица, участвующие в подготовке ключевых решений в области
ДКП в США, не только активно обсуждают спреды доходности в ка­
честве эффективных кризисных предикторов (см., например: Bauer,
Mertens, 2018а, 2018b), но и с высокой долей вероятности учитывают
их сигналы при подготовке решений13. Возможно, решения ФРС о сни­
жении ставки в июле, сентябре и ноябре 2019 г. были отчасти про­

11 Правило Д. Тейлора устанавливает зависимость изменения ставки центрального банка
от поведения инфляции и безработицы. Принципиальная формула:

i(t) = bp(t) + cy(t),

где: i(t) — изменение номинальной краткосрочной ставки, выбираемое центральным банком
в момент времени t; p (t) — отклонение инфляции от оптимального значения в момент
времени t; у{£) — отклонение номинального ВВП от потенциального уровня (уровня ВВП
при полной занятости) в момент времени t ; б и с — эмпирически устанавливаемые константы.
В последующем формула многократно усложнялась и модифицировалась самим Тейлором и его
последователями и критиками.

12 Отметим, что до кризиса 2007 —2009 гг. господствовало представление о том, что
для обеспечения финансовой стабильности необходимо предотвращать возникновение
«пузырей», для чего ЦБ должны поднимать ставки (Borio, Lowe, 2002). Вместе с тем по мере
непосредственного приближения кризиса все большую поддержку получала альтернативная
позиция: монетарные регуляторы должны реагировать только на последствия схлопывания
«пузырей» для поддержания ценовой стабильности (Greenspan, 2002). После кризиса задача
поддерживать финансовую стабильность была формально отделена от задачи поддерживать
ценовую стабильность, но их инструментарий остался единым.

13 Модели, которые они разрабатывают после кризиса 2007 —2009 гг., исходят из
тезиса о необходимости учитывать докризисные и посткризисные изменения важнейших
макроэкономических и финансовых переменных (см., например: Paul, 2019). Но поскольку эти
переменные обладают достаточно устойчивыми связями (в том числе с различными показателями
доходности), мониторинг опережающих индикаторов позволяет сформировать прогнозную
модель, включающую все важнейшие макроэкономические и финансовые переменные.

94

/О. А. Данилов и др. / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 86 —106

диктованы результатами мониторинга динамики спредов доходности
казначейских облигаций США — спред между 5- и 2-летними казна­
чейскими облигациями в это время уже более полугода указывал на
возможное снижение экономической активности в 2020 г.

Это позволяет сформулировать гипотезу о том, что в 2019 г. фактичес­
ки начался эксперимент, в котором ФРС стала снижать целевую ставку
превентивно, до появления признаков начала рецессии14, традиционно
выявляемых при анализе макроэкономических показателей (в том числе
безработицы и инфляции). Основной причиной превентивного снижения
ставки чаще всего называют противодействие замедлению экономического
роста в мире (см., например: Bernanke, 2020). Б. Бернанке, в частности,
ссылается на исследование: Kiley, 2019, в котором утверждается, что,
если принять во внимание глобальные факторы, то наилучшая оценка
реальной нейтральной ставки в США может быть намного ниже, чем
текущий консенсус, возможно, до —1%, подразумевая номинальную
нейтральную ставку в диапазоне 1%15. Однако с тезисом о замедлении
мировой экономики как причине смягчения ДКП не согласны многие
авторитетные исследователи (см., например: El-Erian, 2020).

В определенном смысле такой эксперимент может быть успешным,
учитывая «закон Гудхарта»: «Наблюдаемая статистическая закономер­
ность имеет тенденцию исчезать, когда на нее оказывается влияние
в процессе реализации управленческих или контрольных решений»
(Goodhart, 1984). Позднее было дано более фундаментальное описание
данной закономерности (Chrystal, Mizen, 2001): политика может су­
щественно менять экосистему, в которой наблюдается закономерность,
в результате она перестает работать16. В нынешней ситуации, когда
ФРС, ориентируясь на ранее выявленные закономерности, «играет
на опережение», «закон Гудхарта» также может сработать, что будет
означать отмену неизбежности рецессии, предсказанной на основе ухо­
да спреда доходности в отрицательную область17.

Влияние политики по обеспечению финансовой
стабильности на денежно-кредитную политику

Возможно, снижение ставки ФРС раньше, чем того требуют фор­
мальные рекомендации, также связано с тем, что в настоящее время

14 Видимо, в определенной мере имея в виду опыт кризиса 2007—2009 гг., когда недостаточно
учитывалось влияние финансового сектора, который рассматривался как «обычный отраслевой
рынок... не влияющий непосредственно на колебания макроэкономических показателей»
(Григорьев, Иващенко, 2010. С. 40).

15 При этом Бернанке оговаривает, что эта оценка сильно отклоняется от консенсуса.
16Там же приведен пример проявления данного закона в деятельности Банка Англии
в начале 1970-х годов: «Экономисты банка считали, что они могут достичь определенного
темпа роста денежной массы, скорректировав уравнение спроса на деньги, существовавшее при
другом режиме. Но в период 1971 —1973 гг. это не сработало, так как оказалось, что старые
отношения были разрушены. Закон Гудхарта гласит, что это всегда будет происходить, когда
власти используют такие статистически оцененные отношения в качестве основы политики»
(Chrystal, Mizen, 2001. P. 4).
17 В пользу этого предположения говорит и то, что со временем (от рецессии к рецессии)
промежуток между уходом спредов доходности в отрицательную область и началом рецессии
достаточно быстро увеличивается.

95

/О. А. Данилов и др. / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 86—106

цель обеспечить финансовую стабильность рассматривается современ­
ными центральными банками как не менее значимая, чем цель обес­
печить ценовую стабильность (BIS, 2009). Кроме того, действия по
достижению этих целей взаимосвязаны (Mishkin, 2011)18. Повышение
значимости финансовой стабильности стало результатом переосмысле­
ния роли финансового сектора в экономической деятельности и важ­
ности его нестабильности в провоцировании экономических кризисов,
хотя стабилизации цен и выпуска недостаточно для финансовой ста­
билизации (Mishkin, 2011).

Повышение значимости финансовой стабильности — одно из
важнейших следствий не только количественного, но и качественного
процесса общего повышения роли финансового сектора в социально-
экономическом развитии — финансиализации, ставшей одним из наи­
более заметных трендов в мировой экономике с 1970-х годов (Cournede
et al., 2015). Но только в ходе глобального кризиса 2007—2009 гг.
финансовый кризис стал начальным этапом финансово-экономического
кризиса, и есть основания полагать, что это одна из неотъемлемых
черт кризисов нового типа. Поэтому логично повышенное внимание
к финансовой стабильности, обеспечение которой в новых условиях
означает в том числе предупреждение трансляции кризисных явлений
из финансового сектора в реальный.

С конца 2018 г. наблюдаются устойчивые опасения финансовых
организаций относительно того, что процесс повышения ставок Ф РС
США приведет к дефициту ликвидности на финансовых рынках и со­
ответственно к значительному снижению цен на финансовые активы.
Падение финансовых рынков, естественно, служит важнейшим про­
явлением финансовой нестабильности, поэтому центральные банки
(в том числе ФРС) вынуждены считаться с настроениями финансовых
рынков при проведении ДКП.

В результате многие ЦБ в этих условиях приняли меры, облегчаю­
щие доступ финансовых организаций к ликвидности19. Определенный
парадокс состоит в том, что центральные банки, снижающие ставки
или использующие иные способы расширения денежного предложения,
осознают риск продолжения такой политики. В последнем докладе
о финансовой стабильности Ф РС США (Federal Reserve Board, 2019.
P. 3) отмечается, что наиболее опасными проблемами современной
финансовой системы выступают:

— высокие цены на активы (по сравнению с экономическими
основами или историческими нормами), которые часто обусловлены
возросшей готовностью инвесторов брать на себя риск;

18 Отметим, что российские денежные власти также характеризуют цель поддерживать
финансовую стабильность как равнозначную цели поддерживать ценовую стабильность (Банк
России, 2014. С. 8) или, по крайней мере, как не противоречащую ей (Юдаева, 2014). При этом
поддержание финансовой стабильности предполагает единственный инструмент — выполнение
ЦБ функции кредитора последней инстанции (Юдаева, 2014).

19 Меры, которые в русскоязычной литературе обычно называют мерами финансового
(количественного) смягчения, хотя корректнее было бы охарактеризовать их как меры по
расширению денежного предложения (от английского термина «expansionary», указывающего
на экспансионистскую, или «расширяющую» денежно-кредитную политику).

96

/О. А. Данилов и др. / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 86 —106

— чрезмерное заимствование со стороны предприятий и домашних
хозяйств, которое делает их более уязвимыми;

— чрезмерный леверидж в финансовом секторе;
— вероятность бегства инвесторов из некоторых классов финан­
совых учреждений или секторов рынка.
Эти проблемы часто накладываются, мультиплицируя риски.
В ноябрьском Обзоре финансовой стабильности Европейского
центрального банка (European Central Bank, 2019) также отмечаются
высокий уровень рисков и наличие признаков «пузыря» на рынках
инвестиционных активов. Среди основных вызовов для финансовой
стабильности Европейского союза на первое место поставлена проблема
избыточной оценки большинства инвестиционных активов.
Возможно, боязнь финансовых потрясений, заставляющая ЦБ
активно смягчать условия финансирования, связана с тем, что меха­
низмы предупреждения финансовых кризисов, внедренные после гло­
бального финансового кризиса, не прошли испытание новым кризисом
и не протестированы в течение полного делового цикла. В частности,
именно такие оговорки формулирует Группа 30-ти, рассуждая об эф ­
фективности этих механизмов в контексте противостояния будущим
кризисам (Group of Thirty, 2018).
Вместе с тем нелогичность действий ЦБ, видящих опасность
формирования «пузырей», но продолжающих политику расширения
денежного предложения, заставляет предположить утрату ими незави­
симости. В данном случае речь идет не столько о часто обсуждаемом
в СМИ давлении президента США на Ф РС 20, сколько о возможном
факторе «захвата регулятора» со стороны финансовых организаций.
М. Эль-Эриан высказался в связи с этим достаточно жестко: «Вместо
того чтобы действовать по четким экономическим сигналам, крупные
центральные банки вновь уступили давлению со стороны финансовых
рынков» (El-Erian, 2020). Вместе с тем он признает, что бездействие
ЦБ в отношении угроз последним могло подорвать экономический рост,
указав на два эпизода, ставших, по его мнению, главными стимулами
для снижения ставок ФРС: резкая распродажа на фондовых рынках
в конце 2018 г. и затруднения на рынке РЕПО в сентябре 2019 г.
Подрыву независимости ЦБ может также способствовать концентрация
разнородных функций в их компетенции (такие примеры приводятся,
например, в: Буклемишев, Ватолин, 2019).
На наш взгляд, среди предложенных нами версий наиболее зна­
чимая причина не совсем ожидаемого поведения ведущих ЦБ связана
с возложением на них ответственности за финансовую стабильность.
В работе: Mishkin, 2011, предполагалось, что центральные банки, осу­
ществляя ценовую и финансовую стабилизацию, станут «системными
регуляторами». Однако не слишком успешный опыт обеспечения ЦБ
одновременно ценовой и финансовой стабильности в последние годы
заметно активизировал дискуссию о целесообразности совмещения этих
функций в рамках одного регулятора.

20 Хотя в целом опасность современного экономического популизма для независимости
центральных банков не подвергается сомнению (см.: Gnan, Masciandaro, 2020).

97

/О. А. Данилов и др. / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 86—106

Л. Свенссон (Svensson, 2019) подчеркивает, что вопрос: «Должна
ли монетарная политика иметь финансовую стабильность в качестве
цели?», отличается от смежного вопроса: «Должны ли центральные
банки иметь цель финансовой стабильности?». Он указывает, что
ответы на эти вопросы зависят от того, имеет ли ЦБ контроль над
какими-либо макропруденциальными инструментами. В мире реали­
зованы разные варианты организации политики финансовой стабиль­
ности, предполагающие как ее совмещение в рамках одного органа
(центрального банка) с денежно-кредитной политикой, так и закрепле­
ние этих видов политики за разными органами21. Поэтому возникает
необходимость определить лучший институциональный вариант их
реализации, включая научно обоснованное решение вопроса о разделе­
нии этих функций между разными органами или об их концентрации
в рамках одного органа.

Как представляется, возможно, из-за сложности современных
финансовых рынков становится не вполне адекватным относительно
простой способ достижения финансовой стабильности — выполнение
центральными банками функции кредитора последней инстанции, что
предполагает расширение денежного предложения. Решая проблему
дефицита ликвидности, это, во-первых, не снимает ряд других рисков
финансовой нестабильности, свойственных финансовым системам
с ведущей ролью финансовых рынков и небанковских финансовых
организаций, а во-вторых, усиливает вероятность формирования «пу­
зырей». При этом после преодоления дефицита ликвидности изъя­
тие денег с рынка может спровоцировать схлопывание «пузырей»,
а отказ от такого изъятия приведет к увеличению переоцененности
финансовых активов. Вероятно, в будущем могут быть предложены
более сложные, комплексные решения задачи обеспечения финансо­
вой стабильности, работающие по принципу «win-win», но сегодня
они нам неизвестны.

Об объективных причинах более позднего вхождения
России в глобальный кризис 2007—2009 гг.

Наблюдавшееся более позднее (по сравнению с большинством раз­
витых стран) вхождение России в глобальный кризис 2007—2009 гг.
(«Великую рецессию»), что означало ее более позднее инфицирование
глобальными системными рисками, позволило некоторым наблюда­

21 Так, в Швеции Финансовая инспекция (финансовый мегарегулятор вне центрального
банка) осуществляет полномочия в сфере обеспечения финансовой стабильности, обладая
всем необходимым набором макропруденциальных инструментов, включая право устанав­
ливать антициклические требования к капиталу банков. Риксбанк (центральный банк), не
имея инструментов для проведения политики финансовой стабильности, выступает лишь
в качестве кредитора последней инстанции (Svensson, 2019. Р. 298). Кроме того, прави­
тельство Швеции создало Совет по финансовой стабильности, в который входят министр
по финансовым рынкам от М инистерства финансов (председатель Совета), генеральные
директора Финансовой инспекции и Шведского национального долгового офиса, а также
управляющий Риксбанком, что обеспечивает необходимый уровень координации проводимой
политики (Svensson, 2017. Р. 11).

98

/О. А. Данилов и др. / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 86 —106

телям назвать Россию «тихой гаванью»22. Однако по глубине паде­
ния (измеренной годовыми темпами прироста ВВП) данный кризис
в России оказался более острым, чем в других странах. В 2009 г.
падение ВВП на душу населения в РФ составило 7,83% (больше, чем
в любой другой стране с крупной или средней экономикой). Несмотря
на более высокую волатильность экономической динамики, это не
привело к быстрому выходу России из рецессии. В результате пред­
положение о ней как о «тихой гавани» было раскритиковано и забыто.

В России действительно позже других стран наступила рецессия
в кризис 2007—2009 гг.23 Снижение темпов роста ВВП в ней было
отмечено в III кв. 2008 г., а большинство развитых стран вошли в ре­
цессию в период с III кв. 2007 г. по II кв. 2008 г. (табл. 1).

Таблица 1

Темпы прироста ВВП по крупнейшим экономикам
в период кризиса 2007—2009 гг.

(поквартально, в % к аналогичному периоду прошлого года)

Период Япония Италия Швеция США Германия Франция Велико­ Россия
британия
2007
I кв. 0,72 0,00 1,09 0,24 0,05 0,78 0,93 1,81
II кв. 0,14 0,12 0,53 0,57 0,84 0,76 0,62 2,52
III кв. -0,51 0,18 0,75 0,54 0,51 0,35 0,78 2,21
IV кв. 0,46 -0,32 0,97 0,61 0,65 0,23 0,47 3,19

2008 0,35 1,04 -0,30 -0,57 0,66 0,44 0,54 2,65
I кв. -0,46 -0,90 -0,15 0,52 -0,26 -0,44 -0,55 0,62
II кв. -1,25 -1,19 -0,52 -0,63 -0,33 -1,56 -1,49
III кв. -2,42 -2,47 -3,82 -0,54 -1,60 -1,42 -2,07 -3,25
IV кв. -2,16

Примечание. Полужирным шрифтом выделены моменты начала вхождения стран в
рецессию.

И сточник: ОЭСР (h ttp s: data.oecd.org gdp quarterly-gdp.htm ).

При этом Россия вступила в глобальный кризис далеко не по­
следней. Среди 45 стран, по которым ОЭСР собирает данные, одно­
временно с Россией в кризис вошли еще б стран, а после нее — еще
13 (рис. 3).

Наше исследование кризисных предикторов, построенных на
информации финансовых рынков, позволило предположить наличие
объективных причин, почему некоторое время России удавалось выгля­
деть «тихой гаванью». В течение одного—двух кварталов показатели,

22 «Словосочетание „тихая гавань“, произнесенное министром финансов России Алексеем
Кудриным на экономическом форуме в Санкт-Петербурге в сентябре 2008 года и на некоторое
время ставшее синонимом стабильного положения России... именно в 2008 году достигло пика
упоминания в СМИ» (Разумова, 2014. С. 110).

23 Причины данного кризиса в России имели в основном внешний характер. В силу
в том числе и этого он начался позднее, чем, например, в США. Но одной этой причины
недостаточно для ответа на вопрос, почему Россия вошла в рецессию позже Германии, Франции,
Великобритании и многих развивающихся стран.

99

/О. А. Данилов и др. / Вопросы экономики. 2020. № 5. С. 86—106

Число стран, где впервые наблюдались отрицательные темпы
прироста ВВП в 2006—2009 гг. (поквартально)

11

8

33

■ _________ ■

2006 2007 2007 2007 2007 2008 2008 2008 2008 2009
IV кв. I кв. II кв. III кв. IV кв. I кв. II кв. III кв. IV кв. I кв.

И сточник: ОЭСР (h ttp s: data.need.org gdp quarterly-gdp.htm).
Puc. 3

имеющие свойства кризисных предикторов и построенные на основе
информации внутреннего финансового рынка России, свидетельство­
вали о наступлении кризиса (в данном случае финансового) на фоне
положительных темпов роста российской экономики. Построенный
нами Российский индекс финансовых условий, рассчитываемый на
основе пяти показателей финансовых рынков (опирается на опыт по­
строения аналогичных индикаторов в СШ А)24, в этих условиях по­
казал хорошие предиктивные способности (рис. 4).

Российский индекс финансовых условий и ВВП,
2005—2019 гг.

------ Российский индекс финансовых условий
(рассчитанный по методу главных компонент с дневной периодичностью)

Реальный объем ВВП (в %к соответствующему периоду предыдущего года,
квартальные данные, правая шкала)

Источник: расчеты авторов.

Рис. 4

24 Подробнее о методике расчета Российского индекса финансовых условий см.: Данилов
и др., 2020b.

100