Вопросы экономики_2021_10

Л. М. Григорьев и др. / Вопросы экономики. 2021. Nh 10. С. 27—50

The perfect storm of personal consumption

Leonid M. Grigoryev1*, Zoya S. Elkina2, Polina A. Mednikova1,
Daria A. Serova1, Marina F. Starodubtseva1,
Ekaterina S. Filippova1

Authors affiliation: 1HSE University (Moscow, Russia); 2Humboldt University
of Berlin (Berlin, Germany). * Corresponding author, email: [email protected]

The COVID-19 pandemic forced the governments of almost all countries
to introduce lockdowns in 2020, which sharply reduced the supply in a number
of large service sectors: transport, recreation, catering, tourism. The recession
began without a crisis, and the unique supply of cheap money and fiscal incentives
prevented the development of a “liquidity crunch”. On the contrary, it led to an
increase in stock prices, real estate prices, and a reduction in bankruptcies. There
was no drop in the value of pension and investment funds. The working popula­
tion has faced a reduction in employment in labor-intensive service industries,
a violation of traditional lifestyle models. The course of the recession in these
conditions has changed the structure of personal consumption in developed
countries, with its severe adaptation in medium-developed and less developed
countries. The pandemic and the recession have caused an uneven compression of
activity and consumption across social strata that leads to an increase in social
disparities on exiting the recession. The drivers of the demand-side recovery
in developed countries are the growth of investments in housing and durable
goods, and developing countries are gradually restoring normal consumption of
non-durable goods and exports.

Keywords: pandemic, recession, business cycle, inequality, private consump­
tion, finance.

JEL: A14, D ll, F44, 132, R21.

50

Вопросы экономики. 2021. N° 10. С. 51—70.
Voprosy Ekonom iki, 2021, No. 10, pp. 51—70.

ФИНАНСОВАЯ ЭКОНОМИКА

Зависимость между уровнем развития
страны и влиянием структуры банковского

кредитования на экономический рост*

И. Н. Гуров1, Е. Ю. Куликова2

1М Г У имени М . В. Ломоносова (Москва, Россия);
2Московский ф илиал Align Technology Research and Development

(Москва, Россия)

Цель данной работы — определить, как различается характер влияния
структуры банковского кредитования на темпы экономического роста в зави­
симости от уровня развития страны. Сформулированы рекомендации, в какой
мере следует опираться на опережающее банковское кредитование компаний
реального сектора и домохозяйств для обеспечения экономического роста.
Исследование проведено на основе панельных данных по 211 странам за период
1990—2019 гг. с использованием методов качественного и количественного ана­
лиза. Были выделены три группы стран, в которых наблюдается различный
характер влияния структуры банковского кредитования на рост выпуска. В наи­
менее развитых и наиболее бедных странах на рост экономики положительно
влияет опережающая динамика и потребительского кредитования, и кредито­
вания компаний реального сектора. По мере достижения ВВП на душу насе­
ления 4700—7000 долл. США в ценах 2010 г. опережающее потребительское
кредитование начинает негативно влиять на рост экономики, а положительное
влияние кредитования компаний реального сектора сохраняется. С дальнейшим
увеличением ВВП на душу населения кредитование последних также начинает
негативно влиять на рост экономики, при этом границы порогового значения
ВВП на душу населения составляют 6 —42 тыс. долл. в ценах 2010 г. Дальнейшие
оценки позволяют уточнить эти границы до 13—22 тыс. долл. В зависимости
от модели финансового сектора и структуры национальной экономики роль
банковского сектора в финансировании инвестиций может различаться. Тем не

Гуров И лья Николаевич (ingurov@ mail.ru), к. э. и., CFA, доцент экономичес­
кого факультета МГУ; К уликова Елена Ю рьевна ([email protected]),
магистр экономики, бизнес-аналитик Московского филиала Align Technology
Research and Development.

* Авторы выражают благодарность М. Е. Дорошенко, Н. Л. Шагас, Е. А. Тумановой,
Ф. С. Картаеву и В. И. Байбакову за рекомендации и советы, которые позволили улучшить
качество исследования.

https://doi.org/10.32609/0042-8736-2021-10-51-70
© НП «Вопросы экономики», 2021

51

И. Н. Гуров, Е. Ю. Куликова / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 51 —70

менее в наиболее развитых и богатых странах опережающее кредитование ком­
паний реального сектора негативно сказывается на росте экономики. Выявлено,
что доля ипотечных кредитов в ВВП, как правило, незначимо влияет на темпы
экономического роста во всех группах стран.

Ключевые слова: финансы, экономический рост, кредиты, банковская
система.

JEL: Е44, G21, O il.

Для многих стран актуальна задача выработать стратегию разви­
тия финансового сектора для стимулирования экономического роста
и обеспечения финансовой стабильности. Одним из основных элементов
любой финансовой системы выступает банковский сектор, посредством
которого могут привлекать кредиты как домохозяйства, так и компании
реального сектора. В России идет дискуссия относительно оптимальной
траектории развития финансовой сферы страны и, в частности, соотно­
шения банковских и небанковских финансовых институтов (Данилов
и др., 2017). Настоящее исследование позволяет сформулировать ре­
комендации о том, в какой мере целесообразно стимулировать опере­
жающее банковское кредитование компаний реального сектора и домо­
хозяйств для обеспечения экономического роста.

Обзор литературы

Проблеме влияния финансового развития на темпы экономическо­
го роста посвящено немало трудов зарубежных и российских ученых.
Основные функции финансовой системы и трансмиссионные каналы,
посредством которых она способна влиять на экономический рост,
рассмотрены в ряде работ (например, см.: Schumpeter, 1934; Diamond,
1984; Greenwood, Jovanovic, 1990; Levine, 2002, 2004; Beck, 2012;
Cihak et al., 2012).

Согласно распространенному в настоящее время в научной лите­
ратуре мнению, связь между финансовым развитием и экономическим
ростом существует, но не очевиден ее характер. Одни ученые находят
двунаправленную причинно-следственную связь (Apergis et al., 2007;
Bangake, Eggoh, 2011), другие — П-образную (Arcand et al., 2015;
Sahay et al., 2015) и Л-образную (Law, Singh, 2014) зависимости, ко­
торые предполагают, что чрезмерный рост финансового сектора может
быть вредным для экономики (гипотеза «too much finance»). Авторы
ряда работ (Levine, 2002; Tadesse, 2002; Lee, 2012; Dombi, Grigoriadis,
2020; Hasan et al., 2021) рассматривают роль макроэкономических
и институциональных факторов в стимулировании экономического
роста. Влияние финансового развития на экономический рост иссле­
довалось и отечественными экономистами (Столбов, 2008; Данилов,
2019; Дорошенко и др., 2019).

Проблема воздействия структуры банковского кредитования на
экономический рост изучалась в ряде работ (Jappelli, Pagano, 1994;
De Gregorio, 1996; Beck et al., 2012; Cournede et al., 2015; Leon, 2019).

52

И. Н. Гуров, Е. Ю. Куликова / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 51—70

И с теоретической точки зрения, и с помощью эмпирических прове­
рок авторы допускают положительное влияние кредитов компаниям
реального сектора на темпы экономического роста (Beck et al., 2012;
Leon, 2019). Относительно кредитования домохозяйств консенсуса не
наблюдается. С одной стороны, такие кредиты могут быть направле­
ны на инвестирование в человеческий капитал (De Gregorio, 1996),
а также способствовать сглаживанию объема потребления во времени
(Carroll, 2001). С другой стороны, кредитование домашних хозяйств
может привести к снижению уровня частных сбережений в экономике
(Jappelli, Pagano, 1994) и к чрезмерному увеличению долгового бре­
мени (Buyukkarabacak, Valev, 2010).

Мы знаем только одно исследование (Beck et al., 2012), в кото­
ром рассматривалась зависимость между уровнем развития страны
и влиянием структуры банковского кредитования на экономический
рост. В этой работе было выявлено, что кредитование компаний реаль­
ного сектора значимо положительно влияет на рост, если уровень
подушевого ВВП в стране меньше 16 тыс. долл. США в ценах 2007 г.
В более богатых странах значимое влияние не выявлено. Заметим,
что указанное исследование проведено на основе пространственной
выборки только по 45 странам, значения переменных брались как
среднее данных, доступных за 1994—2005 гг.

Таким образом, влияние структуры банковского кредитования
на экономический рост в зависимости от уровня развития страны
в научной литературе исследовано недостаточно. Однако оценки опти­
мального уровня развития банковской системы (в том числе в рамках
гипотезы «too much finance») могут быть бессодержательными, если не
учитывать структуру кредитования и уровень развития страны. Как
видно на рисунке, в зависимости от последнего кредитование компаний
реального сектора и потребительское кредитование могут по-разному
влиять на динамику выпуска.

В связи с этим, во-первых, важно выявить пороговые значения
уровня развития страны, по достижении которых меняется направ­
ленность влияния опережающего роста кредитования. Во-вторых,
конкретная страна может находиться в условиях, когда рост креди­
тования компаний реального сектора будет положительно, а потреби-

Предполагаемое влияние опережающего кредитования
на динамику выпуска в зависимости от уровня развития страны

Влияние опережающего кредитования
компаний реального сектора
на динамику ВВП

Влияние опережающего
потребительского кредитования
на динамику ВВП

Уровень развития страны А---------- Высокий
Низкий
53
Источник: составлено авторами.

Рис.

И. Н. Гуров, Е. Ю. Куликова / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 51 —70

тельского — отрицательно влиять на динамику выпуска. В-третьих,
у отдельных стран могут различаться оптимальные уровни развития
банковской системы (доля кредитов компаниям и потребительских кре­
дитов в ВВП). Странам, которые уже достигли сравнительно высокого
уровня ВВП на душу населения, но при этом имеют небольшую по
объему банковскую систему, нет смысла стимулировать ее опережающее
развитие. В то же время у стран с таким же относительным размером
банковской системы, но меньшим ВВП на душу населения, есть воз­
можность стимулировать рост экономики за счет опережающего разви­
тия банковской системы. Несмотря на то что показатели ВВП на душу
населения и развития банковской системы в рамках пространственной
выборки коррелируют положительно (по оценкам в работе: Beck et al.,
2012, коэффициент корреляции равен от 0,22 до 0,71 в зависимости
от года и конкретных показателей), для каждого уровня развития
банковской системы найдется немало стран с существенными (в том
числе кратными) различиями в показателях ВВП на душу населения.

Нельзя формулировать рекомендации по стимулированию разви­
тия банковского кредитования в целом, без учета его структуры и уров­
ня развития страны. Поэтому мы предприняли попытку оценить влия­
ние структуры банковского кредитования на темпы экономического
роста в зависимости от развитости национальной экономики, используя
панельные данные и наибольшую выборку стран.

Уровень развития страны, структура
банковского кредитования и экономический рост

В рамках исследования страны были разделены на группы по
уровню развития, так как мы предполагаем, что факторы экономи­
ческого роста имеют неоднородное и даже разнонаправленное влияние
в странах с разным уровнем развития и структурой экономики. В ка­
честве базовой использована классификация МВФ, согласно которой
выделяют развитые и развивающиеся страны. Поскольку выборка
развивающихся стран очень разнообразна, она была разделена на
наименее развитые страны по классификации ООН и все остальные
развивающиеся страны.

Также мы группировали страны по уровню дохода. Основным
критерием выступают пороговые уровни ВВП на душу населения,
по достижении которых темпы экономического роста начинают за­
медляться (см.: Eichengreen et al., 2013: 10 —11 тыс. и 15 —16 тыс.
межд. долл. по паритету покупательной способности (ППС) в ценах
2005 г.). Указанные значения соответствуют границам 12,5 —14 тыс.
и 18,5—20 тыс. межд. долл. в ценах 2017 г. Далее для международ­
ных долларов используются данные в ценах 2017 г. в соответствии со
статистикой Всемирного банка.

Применение таких критериев для наших оценок позволит про­
верить гипотезу о том, что неоптимальная структура кредитования
служит одной из причин замедления темпов экономического роста.
Для проверки робастности результатов, полученных при группировке

54

И. Н. Гуров, Е. Ю. Куликова / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 51—70

стран по уровню дохода, мы использовали величину дохода на душу
населения в долларах США.

Поскольку сырьевой сектор экономики влияет и на спрос на фи­
нансирование, и на экономический рост, страны также группирова­
лись по доле нефтяной ренты в ВВП (по оценкам Всемирного банка).
Характеристики групп стран и их описательные статистики представ­
лены в Приложении 1.

Под структурой банковского кредитования мы понимаем отноше­
ние кредитов домохозяйствам и компаниям реального сектора к ВВП.
Кредиты финансовым институтам не рассматриваются, поскольку они
не приводят к изменению объема инвестиций и совокупного спроса
в экономике, выступая промежуточным звеном в трансмиссии финан­
совых ресурсов в реальный сектор.

Кредитование нефинансовых компаний может осуществляться
как в целях реализации инвестиционных проектов, так и для по­
полнения оборотных средств. В первом случае оно будет способство­
вать увеличению запаса капитала, что, в свою очередь, стимулирует
экономический рост. Во втором случае следует ожидать увеличения
экономической активности в краткосрочном периоде. Однако заметим,
что кредитование оборотного капитала может высвободить собствен­
ные средства компании, которые будут направлены на реализацию
инвестиционных проектов.

Кредиты домохозяйствам мы разделяем на ипотечные и потреби­
тельские. Ипотечное кредитование может позитивно влиять на долго­
срочную экономическую динамику благодаря улучшению качества
жизни и развитию урбанизации, однако во многих случаях рост такого
кредитования де-факто увеличивает потребление (Group of Thirty,
2013). Потребительское кредитование может приводить к краткосроч­
ному повышению экономической активности за счет роста потребления,
однако из-за необходимости погашать обязательства снизятся расходы
будущих периодов. Кроме того, домохозяйства часто подвержены пове­
денческим ошибкам и не обладают достаточным уровнем финансовой
грамотности, принимая в результате на себя чрезмерную долговую
нагрузку.

На уровне экономики в целом объем привлеченного финансирова­
ния определяется величиной сбережений. Совокупные объемы выдан­
ных банковских кредитов ограничены, в частности, необходимостью
соблюдать нормативы достаточности капитала. По этой причине домо­
хозяйства и компании реального сектора конкурируют за получение
кредитных средств от банков.

Приведем упрощенный пример. Представим, что изначально в экономике запре­
щено кредитовать домохозяйства. В этой ситуации спрос на кредитном рынке полно­
стью состоит из потребностей компаний реального сектора в долговом финансирова­
нии. Если затем ограничения на кредитование домохозяйств снимают, то, при прочих
равных условиях, это приводит к росту спроса на кредитном рынке и повышению
процентных ставок. Таким образом, по крайней мере в краткосрочном периоде,
снизится доступность кредитования для компаний реального сектора. В результате
стоимость капитала для них возрастет, и они откажутся от ряда инвестиционных
проектов. Следовательно, увеличение объемов потребительского кредитования окажет
негативное влияние на рост экономики.

55

И. Н. Гуров, Е. Ю. Куликова / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 51 —70

Отметим, что наш пример описывает только один из возможных
каналов влияния роста потребительского кредитования на доступность
финансирования для компаний. В условиях профицита ликвидности
в банковской системе значимость данного канала будет невысокой.
Приведенный пример не учитывает и возможность мультиплицирова­
ния денежной базы, что наряду с ростом капитала банков в долгосроч­
ном периоде позволит удовлетворить потребности в заемных средствах
и домохозяйств, и компаний.

В рамках настоящего исследования были сформированы следующие
гипотезы. Во-первых, предполагается, что опережающее кредитование
компаний реального сектора (относительно динамики ВВП) оказывает
в целом положительное влияние на рост экономики. При этом в стра­
нах с высоким уровнем развития и доходов оно исчезает, поскольку
доступность кредитов может не относиться к числу факторов, которые
ограничивают экономический рост. В менее развитых странах кредиты
компаниям реального сектора значимо положительно влияют на темпы
роста экономики, так как банки не только позволяют аккумулировать
средства для реализации инвестиционных проектов, но и эффективно
проводят анализ и мониторинг заемщиков в условиях асимметрии и не­
полноты информации, обеспечивают исполнение ими своих обязательств
(Benmelech, Dvir, 2011), что важно в условиях плохого качества инсти­
туциональной среды и слабой защиты прав собственности.

Во-вторых, предполагается, что опережающее потребительское
кредитование (относительно динамики ВВП) в целом негативно влияет
на рост экономики. При этом в наименее развитых странах оно может
положительно влиять на него, так как необходимо для поддержания
совокупного спроса, де-факто выступая субститутом кредитов малым
и средним компаниям (в условиях высокой доли теневой экономики
и низкого качества финансовой отчетности), а также способствовать
накоплению человеческого капитала.

В-третьих, неоптимальная структура кредитования является одной
из причин замедления темпов роста в странах, достигших уровня ВВП
на душу населения 12,5 —14 тыс. и 18,5—20 тыс. межд. долл. по ППС
в ценах 2017 г.

Методика исследования

В исследовании были использованы данные по 217 странам за период с 1990 по
2019 г. Все шаги по сбору и обработке данных (выгрузка баз данных, расчет темпов
роста выпуска и прочих показателей, формирование подвыборок, оценки регрессий)
авторы проводили независимо друг от друга, что позволило минимизировать риск
технических ошибок. Заведомо некорректные значения были исключены, в связи
с чем в итоговом наборе осталось 211 стран. Данные о доле кредитования компаний
реального сектора доступны для 156 стран (36 развитых, 120 развивающихся).
Данные с разделением кредитов на ипотечные и потребительские доступны для
84 стран (33 развитых, 51 развивающаяся).

Все регрессии оценивались на панельных данных. В качестве основного метода
применялась оценка МНК с фиксированными эффектами, так как она хорошо учи­
тывает страновую специфику. Данный метод широко применяется в исследованиях
взаимосвязи «финансы — экономический рост». Также проводились оценки М НК со
случайными эффектами, оценки методом взвешенного метода наименьших квадратов.

56

И. Н. Гуров, Е. Ю. Куликова / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 51—70

В качестве репрезентативной величины для экономического роста использо­
вались 5-, 4- и 3-летние среднегеометрические темпы роста (CAGR) ВВП на душу
населения в постоянных ценах в национальных валютах. Для проверки робастности
результатов также применялись данные по ВВП на душу населения в постоянных
ценах в долл. США 2010 г. и по ППС (в постоянных ценах в межд. долл. 2017 г.).
При проведении оценок использовались непересекаклциеся периоды (non-overlapping),
что привело к снижению количества наблюдений, однако позволило избежать авто­
корреляции остатков.

Переменными интереса в данной работе выступают доля банковских кредитов
в ВВП, доля потребительских кредитов в ВВП, доля ипотечных кредитов в ВВП,
доля кредитов нефинансовым компаниям в ВВП. Данные по такой структуре кре­
дитования были получены из двух источников: Leon, 2018; Gutierrez et a l., 2018.
При этом они положительно коррелированы, но не соответствуют в точности друг
другу. В качестве базовой была использована первая выборка (Leon, 2018). Во
второй выборке (Gutierrez et al., 2018), вероятно, некорректно отражена динамика
кредитов вследствие колебаний курсов валют, а также имеются признаки реклассифи­
кации показателей потребительского и ипотечного кредитования. Тем не менее она
также применялась для проверки робастности результатов. Отметим, что посколь­
ку в данных из обоих источников вероятны ошибки, полученные оценки коэффи­
циентов могут быть несостоятельными и смещенными вниз по абсолютному значе­
нию. Следовательно, истинные значения коэффициентов при показателях структуры
кредитования окажутся выше.

В качестве контрольных использованы переменные, конвенциональные для
исследований с подобной тематикой, а именно — доля сбережений в ВВП, инфляция,
темп роста населения, коэффициент демографической нагрузки, ожидаемое коли­
чество лет обучения, натуральный логарифм ВВП на душу населения, отношение
суммы экспорта и импорта к ВВП. Полное описание регрессоров и их источники
приведены в Приложении 2.

Полученные результаты

Количественное влияние структуры кредитования на экономичес­
кий рост определялось на основе оценки следующей зависимости:

GDPcaor = const + 6t , (/ -e-n--t-e-rLprisec--r-e--d-i-tj\ + Цf Ic--o--n-s--u_merc-r--e-d--itj\ +

Кш cv s,/ mortqaqecredit\ ,x + ,4
+ Ц — У з р -------- ) +
(l)

где: b{ — оцениваемые коэффициенты; enterprisecredit/G D P —
отношение объема кредитов нефинансовым компаниям к ВВП;
consumercredit/GDP — отношение объема потребительских кредитов
к ВВП; mortgagecredit/GDP — отношение объема ипотечных кредитов
к ВВП; ЬАт — вектор из ш оцениваемых коэффициентов; C V — набор
из т контрольных переменных.

Регрессии оценивались как без лагов, так и с лагами 1—2 года.
В регрессиях без лагированных зависимостей оценки коэффициентов
позволяют определить, какое влияние оказывают значения регрессоров
в год t на темпы роста экономики в течение следующих 3 —5 лет, на­
чиная с года t. В регрессиях с лагированными зависимостями оценки
позволяют учесть отложенное на 1—2 года влияние условий в год t на

57

И. Н. Гуров, Е. Ю. Куликова / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 51 —70

будущие темпы 3 —5-летнего роста экономики. Датированные зависи­
мости применялись для учета инвестиционного цикла предприятий,
что важно для предмета нашего исследования.

При оценке регрессий существенное влияние на результаты ока­
зывал уровень развития стран, которые входили в подвыборки. В раз­
витых странах имело место значимое негативное влияние отношения
кредитов компаниям реального сектора к ВВП на 5-летние темпы
роста экономики (результаты оценок см. в Приложении 3). Отношение
потребительских кредитов к ВВП в развитых странах незначимо
негативно влияло на долгосрочные темпы роста. В развивающихся
странах (за исключением наименее развитых) доля кредитов ком­
паниям в ВВП положительно, а потребительских — отрицательно
коррелирует с будущими 5-летними темпами роста, однако значимого
влияния не обнаружено. В выборке из наименее развитых стран для
оценки влияния структуры кредитования на рост экономики наблюде­
ний оказалось недостаточно, однако удалось выявить положительное
значимое влияние отношения банковских кредитов к ВВП на рост
экономики.

Похожие результаты были получены при группировке стран по
уровню дохода на душу населения. В соответствии с работой: Eichengreen
et al., 2013, были выделены группы стран с доходом на душу населения
менее 12,5 тыс. межд. долл. в ценах 2017 г., от 12,5 тыс. до 20 тыс.
и более 20 тыс. межд. долл. Такое деление соответствует выявленным
в указанном исследовании пограничным значениям дохода на душу
населения, после которых наблюдается замедление экономического
роста. В соответствии с полученными результатами в странах с уров­
нем дохода менее 12,5 тыс. межд. долл. в ценах 2017 г. опережающий
рост кредитов компаниям реального сектора значимо положительно,
а домохозяйствам — незначимо положительно влияет на увеличение
выпуска. При достижении уровня дохода на душу населения 12,5 тыс.
межд. долл. в ценах 2017 г. снижается значимость влияния кредитов
компаниям, однако в большинстве регрессий сохраняется положитель­
ное влияние. При этом влияние потребительских кредитов становится
негативным. В странах с уровнем дохода более 20 тыс. межд. долл.
в ценах 2017 г. влияние и кредитов компаниям, и потребительских
кредитов становится значимо отрицательным.

Полученные результаты подтверждают предположения о сущест­
вовании пороговых значений в уровне развития экономики, после
которых влияние отдельных составляющих банковского кредитова­
ния становится негативным. При этом нельзя утверждать, что та­
кими границами являются именно указанные 12,5 тыс. и 20 тыс.
межд. долл., так как в выборку входят страны с разным уровнем
дохода. В то же время можно предположить, что развитие потреби­
тельского кредитования при достижении выпуска на душу населения
в размере 12,5 тыс. межд. долл. может привести к замедлению роста.
Так, было выявлено, что в 70% стран после достижения уровня дохо­
да на душу населения в размере 12,5 тыс. межд. долл. наблюдается
опережающий рост потребительского кредитования на 0,37—0,5 п.п.
в год. В соответствии с полученными оценками на горизонте 5 лет

58

И. Н. Гуров, Е. Ю. Куликова / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 51—70

это может привести к замедлению среднегодовых темпов роста эко­
номики на 0,2 —0,3 п.п. в год. Наряду с этим более чем в 95% стран
отмечается снижение отношения кредитов нефинансовым компаниям
к ВВП на 0,5 —1 п. п. в год после достижения дохода на душу населе­
ния в размере 12,5 тыс. межд. долл. Это также может привести к за­
медлению темпов роста экономики, однако квантифицировать такое
влияние не представляется возможным из-за высокой вариативности
оценок зависимости роста экономики от отношения кредитов компа­
ниям к ВВП в разных спецификациях.

Для проверки робастности полученных результатов мы осуществи­
ли группировку стран на основании квартилей распределения по ВВП
на душу населения в долларах США. В группе стран с относительно
высоким уровнем ВВП на душу населения (более 17,7 тыс. долл.
США в ценах 2010 г., что соответствует 4 квартилю в общей выборке
стран) кредиты компаниям и потребительские кредиты значимо нега­
тивно влияют на 5-летние темпы роста. В странах со средним уровнем
ВВП на душу населения (от 4,6 тыс. до 17,7 тыс. долл. США в ценах
2010 г., что соответствует 3 квартилю в общей выборке стран) и доля
кредитов компаниям, и доля потребительских кредитов отрицательно,
но незначимо влияют на темпы роста экономики. В странах с низким
уровнем ВВП на душу населения (менее 4,6 тыс. долл. США в ценах
2010 г., что соответствует 1—2 квартилям в общей выборке стран)
кредиты компаниям реального сектора значимо положительно влияют
на рост экономики, а потребительские кредиты влияют на него незна­
чимо положительно. Похожие результаты были получены для выбо­
рок, сформированных на основании квартилей распределения доходов
в международных долларах по ППС. Отношение ипотечных кредитов
к ВВП почти во всех регрессиях незначимо влияет на рост экономики.
Полученные оценки робастные при использовании в качестве зависи­
мой переменной 3- и 4-летних темпов роста экономики, при использо­
вании альтернативных методов оценки (в частности, взвешенного МНК
и моделей со случайными эффектами), а также при незначительных
изменениях спецификации (в частности, при исключении некоторых
контрольных переменных).

В рамках исследования были оценены регрессии с лагом два
периода, что позволяет учесть инвестиционный цикл в деятельности
нефинансовых компаний. При этом в качестве зависимой переменной
преимущественно использовались 3-летние темпы роста (результаты
оценок см. в Приложении 4). В большинстве регрессий было выяв­
лено значимое положительное влияние кредитов компаниям на рост
экономики, однако оно сравнительно слабее и менее значимо для раз­
витых стран и стран с высоким уровнем дохода. В то же время было
обнаружено значимое негативное влияние отношения потребительских
кредитов к ВВП на рост экономики, причем в развитых странах и стра­
нах с высоким уровнем дохода оно сильнее по абсолютному значению
и более значимо, чем в других странах.

Для 5-летних темпов роста с лагом 2 года получены незначимые
оценки коэффициентов. Как представляется, это связано с тем, что при
оценке таких регрессий между изначальным состоянием регрессоров

59

И. Н. Гуров, Е. Ю. Куликова / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 51 —70

и исследуемым ростом экономики проходит до 7 лет, в связи с чем на
последний начинает оказывать влияние большое количество других
факторов, и значимость оценок снижается.

Кредитование компаний значимо положительно влияет на темпы
роста в более бедных и менее развитых странах. В развитых и более
богатых странах это влияние уменьшается и даже становится негатив­
ным. Потребительское кредитование положительно незначимо влияет
на темпы роста только в наиболее бедных и менее развитых странах,
в остальных это влияние, как правило, значимо негативное.

Для определения пороговых уровней подушевого ВВП, начиная
с которых изменяется направление влияния кредитов компаниям и по­
требительских кредитов на рост экономики, в настоящем исследовании
были проведены оценки регрессий с добавлением переменных, равных
произведению показателей структуры банковского кредитования на
натуральный логарифм ВВП:

, / enterprisecredit\ Y / consumercredit\
GDPacK = const + b, ( ------ --------------) + ( Ц ------ д д р ------ ) +

lenterprisecredit\^ +

In(GDP) + 65ilBx C F + e, (2)

где: ln(G D P) — натуральный логарифм ВВП в постоянных ценах
(использовались доллары США 2010 г. и международные доллары
2017 г. по ППС); Ь5т — вектор из т оцениваемых коэффициентов.
Результаты оценок представлены в Приложении 5.

Пороговый уровень ВВП на душу населения для изменения знака
влияния кредитов компаниям на рост экономики может быть рассчитан
на основе соотношения оценок коэффициентов:

_£ (3)
GDPenterprise threshold ^ 3*

Пороговый уровень ВВП на душу населения для изменения знака
влияния потребительских кредитов на рост экономики может быть
рассчитан на основе соотношения оценок коэффициентов:

-hr (4)
GDPconsumerthreshold ^ 4*

Согласно полученным оценкам, пороговое значение ВВП на душу
населения, после достижения которого отношение кредитов домо­
хозяйствам к ВВП начинает негативно влиять на рост экономики,
составляет 4,7—7 тыс. долл. США в ценах 2010 г. Границы для поро­
гового значения ВВП на душу населения, после достижения которого
отношение кредитов компаниям реального сектора к ВВП начинает
негативно влиять на рост экономики, составляет 6 —42 тыс. долл.
США в ценах 2010 г. Ряд оценок позволяет уточнить эти границы до

60

И. Н. Гуров, Е. Ю. Куликова / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 51—70

13—22 тыс. долл. США. С одной стороны, результаты соответствуют
пороговому значению 16 тыс. долл. США в ценах 2007 г., выявленному
в исследовании: Beck et al., 2012. С другой стороны, такие широкие
границы говорят о том, что роль кредитования компаний в обеспечении
роста экономики заметно различается в зависимости от национальной
модели экономики и особенностей финансового сектора. Тем не менее
результаты исследования свидетельствуют о существовании порогового
значения ВВП на душу населения, после достижения которого возмож­
ности влиять на рост экономики за счет опережающего кредитования
компаний реального сектора оказываются исчерпанными.

Пороговые значения можно уточнить, принимая во внимание
специфику указанных стран. В частности, сырьевая ориентация эко­
номики во многом определяет спрос на финансирование (Kurronen,
2015), а также влияет на фактические темпы роста экономики (Кудрин,
Гурвич, 2014).

Для учета этого фактора мы провели отдельное исследование на
подвыборках стран, не зависящих от нефтяной ренты (ее доля в ВВП
составляет менее 1%) и зависящих от нее (доля в ВВП превышает
1%). Тогда во второй группе оказываются очень разнородные страны
с точки зрения зависимости от цен на нефть, однако информация по
структуре кредитования доступна только для 13 стран с нефтяной
рентой более 1%.

Оценки порогового значения ВВП на душу населения, после кото­
рого доля потребительских кредитов в ВВП начинает негативно влиять
на рост экономики, устойчивы и составляют 5 —6,5 тыс. долл. США
в ценах 2010 г. для стран с низкой долей нефтяной ренты в ВВП.
В странах с ее высокой долей порог составляет 6 —7 тыс. долл. США
в ценах 2010 г.

Оценки порогового значения ВВП на душу населения, после ко­
торого кредитование компаний не влияет на рост экономики в странах
без нефтяной ренты, похожи на результаты для общей выборки —
7—22 тыс. долл. США в ценах 2010 г. В странах с долей нефтя­
ной ренты в ВВП более 1% не удалось выявить пороговые значения
зависимости выпуска от кредитования компаний реального сектора.
Более того, есть основания полагать, что в странах с нефтяной рентой
пороговые значения влияния кредитования компаний на выпуск более
высокие, чем в странах без нее. Это можно объяснить тем, что в первых
банковское кредитование требуется и для капиталоемкой нефтегазовой
отрасли, и для других отраслей экономики. В то же время приведенный
ранее аргумент о конкуренции компаний и домохозяйств за кредиты
может не распространяться на компании нефтегазовой отрасли. Это
связано с тем, что их выручка номинирована в иностранной валюте,
вследствие чего они могут привлекать финансирование не только в виде
банковских кредитов, но и посредством эмиссии акций и облигаций,
в том числе от иностранных инвесторов. Вот почему пороговые значе­
ния для потребительского кредитования в таких странах могут быть
выше, чем в странах без нефтяной ренты.

Отметим также, что для стран с высокой долей нефтяной ренты
полученные результаты не должны рассматриваться как нормативные.

61

И. Н. Гуров, Е. Ю. Куликова / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 51 —70

Например, в них не влияют на рост такие конвенциональные (и зна­
чимые для стран с низкой зависимостью) факторы, как среднее коли­
чество лет обучения и инфляция. Отсутствие значимой зависимости
не означает, что в таких странах не следует развивать образование
и сохранять стабильность цен. Аналогично, в них нужно обеспечивать
и формирование финансового сектора, который позволит поддерживать
сбалансированное развитие всех отраслей экономики.

Выводы

Результаты нашего исследования подтвердили выдвинутые гипоте­
зы и показали, что существует условная связь между уровнем развития
страны и спецификой влияния структуры банковского кредитования
на рост экономики. Все страны могут быть разделены на три группы
с точки зрения особенностей влияния структуры банковского креди­
тования на рост экономики.

В менее развитых странах, с уровнем ВВП на душу населения до
4,7—7 тыс. долл. США в ценах 2010 г., опережающее кредитование
и компаний реального сектора, и домашних хозяйств положитель­
но влияет на рост экономики. Таким образом, в них целесообразна
экономическая политика, направленная на развитие банковской сис­
темы при обеспечении финансовой стабильности.

В странах со средним уровнем развития и подушевого ВВП, в гра­
ницах от 4,7—7 тыс. до 6 —42 тыс. (или, по ряду оценок, — 13—22 тыс.)
долл. США в ценах 2010 г., опережающее кредитование компаний
реального сектора положительно, а домашних хозяйств — негативно
влияет на рост экономики. В эту группу попадают около половины
развивающихся стран, не относящихся при этом к наименее развитым
в соответствии с классификацией ООН. В частности, в нее, вероятно,
входит Россия (ВВП на душу населения в 2019 г. — около 12 тыс.
долл. США в ценах 2010 г.). Следовательно, в ряде развивающихся
стран, в том числе в России, есть возможности стимулировать темпы
экономического роста за счет опережающего кредитования нефинан­
совых компаний. Так, согласно полученным оценкам, в стране с по­
душевым ВВП 12 тыс. долл. США увеличение отношения кредитов
компаниям к ВВП на 10 п.п. приведет к ускорению темпов роста ВВП
на 0,2 —0,3 п. п. в год. В то же время в подобных странах целесообразно
ограничить развитие потребительского кредитования за счет сокра­
щения масштабов соответствующей рекламы, повышения резервных
требований, ужесточения лимитов на долговую нагрузку домохозяйств.
Также следует расширять программы повышения финансовой грамот­
ности, в том числе разъясняющие долгосрочные выгоды домохозяйств
от формирования сбережений.

Отметим, что банки не могут выступать единственным источником
внешнего финансирования для компаний реального сектора, необходи­
мо развивать и рынки капитала, и небанковские финансовые институты
(Данилов и др., 2017). Это особенно важно для рассматриваемой груп­
пы стран, так как границы порогового значения могут быть достаточно

62

И. Н. Гуров, Е. Ю. Куликова / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 51—70

широкими. Например, в России в ближайшие годы вероятно исчерпа­
ние возможностей стимулировать рост экономики за счет опережаю­
щего кредитования компаний реального сектора. Наконец, развитие
только финансового сектора на фоне проблем с институциональной
средой и защитой прав собственности не принесет заметных положи­
тельных эффектов, поскольку улучшение ситуации с предложением
финансовых ресурсов не будет сопровождаться заметным приростом
спроса на них со стороны компаний реального сектора.

В странах с уровнем ВВП на душу населения более 6 —42 тыс.
(или 13—22 тыс.) долл. США в ценах 2010 г. возможности стиму­
лировать рост экономики за счет опережающего кредитования нефи­
нансовых компаний и домохозяйств исчерпаны. В эту группу входит
большинство развитых стран. В них следует сосредоточиться на раз­
витии рынков капитала и небанковских финансовых институтов — на
таком этапе рост экономики в большей степени обеспечивается за счет
наукоемких отраслей, а структура активов и специфика денежных
потоков в них не подходят для финансирования за счет банковских
кредитов (Brown et al., 2009, 2012). Можно предположить, что в та­
ких странах источники финансирования не относятся к числу фак­
торов, ограничивающих экономический рост. Отметим, однако, что
в странах с высокой долей нефтяной ренты в ВВП верхняя граница
может находиться выше 42 тыс. долл. США в ценах 2010 г. или даже
отсутствовать.

В статье показано, что неоптимальная структура кредитования
может выступать одним из факторов замедления экономического
роста. В частности, опережающее кредитование домашних хозяйств
в большинстве стран, достигших доходов на душу населения в размере
12,5 тыс. межд. долл. по ППС в ценах 2017 г., может быть одной из
причин замедления роста экономики.

В дальнейшем научный и практический интерес представляет
уточнение порогового значения подушевого ВВП, после которого
наблюдается негативное влияние опережающего кредитования ком­
паний реального сектора на рост экономики. Перспективна также
разработка рекомендаций по развитию и регулированию банковской
системы в целях оптимизации структуры банковского кредитования.

Список литературы / References

Данилов Ю. А. (2019). Современное состояние глобальной научной дискуссии в области
финансового развития Вопросы экономики. N° 3. С. 29 —47. [Danilov Y. А.
(2019). The present state of global scientific debate in the field of financial develop­
ment. Voprosy Ekonomiki, No. 3, pp. 29 —47. (In Russian).] h ttp s ://d o i.o r g /
10.32609/0042-8736-2019-3-29-47

Данилов Ю., Буклемишев О., Абрамов А. (2017). О необходимости реформы финан­
совых рынков и небанковского финансового сектора Вопросы экономики.
№ 9. С. 28 —50. [Danilov Y., Buklemishev О., Abramov А. (2017). Urgency of
financial m arkets’ and non-banking financial sector reform. Voprosy Ekonomiki,
No. 9, pp. 28 —50. (In Russian).] h ttp s://doi.org/10.32609/0042-8736-2017-9-
28-50

63

И. Н. Гуров, Е. Ю. Куликова / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 51 —70

Дорошенко М. Е., Дубинин С. К., Лолейт А. С. (2019). Рыночно-ориентированные
и банко-ориентированные финансовые системы: посткризисные соотноше­
ния в России и в мире Экономическая политика. Т. 14, N° 5. С. 100 —123.
[Doroshenko М. Е., D ubinin S. К., Loleit A. S. (2019). M arket-oriented vs.
bank-oriented financial systems: Post-crisis balance shifts in Russia and abroad.
Ekonomicheskaya Politika, Vol. 14, No. 5, pp. 100 —123. (In Russian).] https:
doi.org 10.18288 1994-5124-2019-5-100-123

Кудрин А., Гурвич E. (2014). Новая модель роста для российской экономики
Вопросы экономики. N° 12. С. 4 —36. [Kudrin A., Gurvich Е. (2014). A new
growth model for the Russian economy. Voprosy Ekonomiki, No. 12, pp. 4 —36.
(In Russian).] h ttp s: doi.org 10.32609 0042-8736-2014-12-4-36

Столбов М. И. (2008). Финансовый рынок и экономический рост: контуры проблемы.
М.: Научная книга. [Stolbov М. I. (2008). Financial market and economic growth:
Problem’s outline. Moscow: Nauchnaya Kniga. (In Russian).]

Apergis N., Filippidis I., Economidou C. (2007). Financial deepening and economic
grow th linkages: A panel data analysis. Review of World Economics, Vol. 143,
No. 1, pp. 179-198. h ttp s: doi.org 10.1007 s10290-007-0102-3

Arcand J. L., Berkes E., Panizza U. (2015). Too much finance? Journal of Economic
Growth, Vol. 20, No. 2, pp. 105-148. blips: doi.org 10.1007 s i0887-015-9115-2

Bangake C., Eggoh J. C. (2011). Further evidence on finance-growth causality: A panel
data analysis. Economic Systems, Vol. 35, No. 2, pp. 176 —188. h ttp s ://d o i.o rg /
10.1016 j.ecosys.2010.07.001

Beck T. (2012). The role of finance in economic development: Benefits, risks, and politics.
In: D. C. Mueller (ed.). The Oxford handbook of capitalism. New York: Oxford
University Press, pp. 161—203.

Beck Т., B uyukkarabacak B., Rioja F., Valev N. (2012). W ho gets the credit? And
does it m atter? Household vs. firm lending across countries. В. E. Journal of
Macroeconomics, Vol. 12, No. 1, pp. 1—46.

Benmelech E., Dvir E. (2011). Does short-term debt increase vulnerability to crisis?
Evidence from East Asian financial crisis. N BER Working Paper, No. 17468.
blips: doi.org 10.3386 w 17468

Brown J. R., Fazzari S. М., Petersen В. C. (2009). Financing innovation and growth:
Cash flow, external equity, and the 1990s R&D boom. Journal of Finance, Vol. 64,
No. 1, pp. 151-185. blips: doi.org 10.1111 j . 1540-6261.2008.01431 .x

Brown J. R., M artinsso G., Petersen В. C. (2012). Do financing constraints m atter for
R&D? European Economic Review, Vol. 56, No. 8, pp. 1512 —1529.

Buyukkarabacak B., Valev N. T. (2010). The role of household and business credit in
banking crises. Journal of Banking & Finance, Vol. 34, No. 6, pp. 1247—1256.
h ttp s: doi.org 10.1016 j .jbankfin.2009.11.022

Carroll C. (2001). A theory of the consumption function, w ith and w ithout liquidity
constraints. Journal of Economic Perspectives, Vol. 15, No. 3, pp. 23 —45. blips:
doi.org 10.1257 j ep.15.3.2 3

Cihak М., Demirgtig-Kunt A., Feyen E., Levine R. (2012). Benchmarking financial develop­
ment around the world. World Bank Policy Research Working Paper, No. 6175.

Cournede B., Denk O., Hoeller P. (2015). Finance and inclusive growth. OECD Economic
Policy Papers, No. 14. blips: doi.org 10.2139 ssrn.2649801

De Gregorio J. (1996). Borrowing constraints, human capital accumulation, and growth.
Journal of Monetary Economics, Vol. 37, No. 1, pp. 49 —71. h ttp s ://d o i.o r g /
10.1016/0304-3932(95)01234-6

Diamond D. W. (1984). Financial intermediation and delegated monitoring. Review of
Economic Studies, Vol. 51, No. 3, pp. 393 —414. https://doi.org/10.2307/2297430

Dombi A., Grigoriadis T. (2020). State history and the finance-growth nexus: Evidence
from transition economies. Economic Systems, Vol. 44, No. 1, article 100738.
h ttp s: doi.org 10.1016 j .ecosys.2019.100738

Eichengreen B., Park D., Shin K. (2013). G rowth slowdowns redux: New evidence
on the middle-income trap. N BER Working Paper, No. 18673. h ttp s ://d o i.o rg /
10.3386 w 18673

64

И. Н. Гуров, Е. Ю. Куликова / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 51—70

Greenwood J., Jovanovic В. (1990). Financial development, growth, and the distribution
of income. Journal of Political Economy, Vol. 98, No. 5, pp. 1076 —1107. https:
doi.org 10.1086 261720

Group of Thirty (2013). Long-term finance and economic growth. Washington, DC.
Gutierrez E., Karmali N., Sourrouille D. (2018). Bank credit allocation in Latin America

and the Caribbean. World Bank Policy Research Working Paper, No. 8571. https:
doi.org 10.1596 1813-9450-8571
Hasan I., Hassan G., Kim S., Wu E. (2021). The real impact of ratings-based capital
rules on the finance-growth nexus. International Review of Financial Analysis,
Vol. 73, No. C, article 101628. blips: doi.org 10.1016 j.irfa.2020.101628
Jappelli Т., Pagano M. (1994). Saving, growth, and liquidity constraints. Quarterly
Journal of Economics, Vol. 109, No. 1, pp. 83 —109. h ttp s ://d o i.o r g /
10.2307 2118429
Kurronen S. (2015). Financial sector in resource-dependent economies. Emerging
Markets R eview , Vol. 23, No. C, pp. 2 0 8 —229. blips: doi.org 10.1016
j.ememar.2015.04.010
Law S., Singh N. (2014). Does too much finance harm economic growth? Journal of
Banking & Finance, Vol. 41, pp. 36 —44.
Lee B.-S. (2012). Bank-based and market-based financial systems: Time-series evidence.
Pacific-Basin Finance Journal, Vol. 20, No. 2, pp. 173 —197.
Leon F. (2018). The credit structure database. CREA Discussion Paper Series,
No. 2018-07. Center for Research in Economic Analysis, University of Luxembourg.
Leon F. (2019). Household credit and growth: International evidence. CREA Discussion
Paper Series, No. 19-02. Center for Research in Economic Analysis, University
of Luxembourg.
Levine R. (2002). Bank-based or m arket-based financial systems: W hich is better?
Journal of Financial Intermediation, Vol. 11, No. 4, pp. 398 —428.
Levine R. (2004). Finance and growth: Theory and evidence. NBER Working Papers
Series, No. 10766. h ttp s: doi.org 10.3386 w 10766
Sahay R., Cihak М., N ’Diaye P., Barajas A., Bi R., Ayala D., Gao Y., Kyobe A.,
Nguyen L., Saborowski Ch., Svirydzenka K., Yousefi S. (2015). Rethinking finan­
cial deepening: Stability and growth in emerging markets. IM F S ta ff Discussion
Note, No. SDN 15/08. blips: doi.org 10.5089 9781498312615.006
Schumpeter J. A. (1934). The theory of economic development. Cambridge, MA: Harvard
University Press.
Tadesse S. (2002). Financial architecture and economic performance: International evi­
dence. Journal of Financial Intermediation, Vol. 11, No. 4, pp. 429 —454. blips:
doi.org 10.1006 jfin .2002.0352

Приложение 1

Подвыборки, используемые в исследовании

Подвыборка Критерий Основные описательные статистики
включения подвыборки**
в подвыборку*
а b сdеf

Все страны Классификация 211 14 152,2 43,3 29,3 10,1 20,1
МВФ 37 35 730,7 95,7 47,9 10,9 32,9
Развитые страны 138 5225,9 31,5 22,4 9,7 9,0
Классификация
Развивающиеся МВФ 93 7088,9 38,2 26,2 10,0 9,0
страны
Развивающиеся, Классификация
кроме наименее МВФ,
развитых Классификация
и небольших ООН
стран

65

И. Н. Гуров, Е. Ю. Куликова / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 51 —70

Окончание Приложения 1

Подвыборка Критерий Основные описательные статистики
включения подвыборки**
в подвыборку*
а b сdе f

Наименее Классификация 45 963,5 14,6 12,8 4,8 5,2

развитые страны ООН

Страны

с уровнем дохода Eihengreen et al., 64 30 756,0 75,6 40,5 11,2 28,1

более 20 тыс. 2013

межд. долл.

Страны 22 7615,2 43,7 29,5 10,4 10,2
с уровнем дохода Eichengreen et al.,
12,5—20 тыс. 2013
межд. долл.

Страны 96 2008,2 25,6 19,4 6,5 6,2
с уровнем дохода Eichengreen et al.,
менее 12,5 тыс. 2013
межд. долл.

Страны, входящие

Страны в верхний квартиль

с высоким по ВВП на душу 54 42 557,2 88,3 47,4 11,2 34,5

уровнем дохода населения (более

(vl) 17,7 тыс. долл. США
в ценах 2010 г.)

Страны Страны, входящие 48 37 888,3 86,5 45,8 10,9 32,8
с высоким в верхний (4)
уровнем дохода квартиль по ВВП
(v2)
на душу населения
по ППС

Страны Страны, входящие 52 8515,8 43,1 26,4 10,8 12,6
со средним в 3 квартиль
уровнем дохода по ВВП на душу
(vl) населения
(4,6 —17,7 тыс.
долл. США
в ценах 2010 г.)

Страны Страны, входящие 51 7546,4 43,2 29,7 10,9 11,9
со средним в 3 квартиль
уровнем дохода по ВВП на душу
(v2) населения по ППС

Страны Страны, входящие 93 1759,7 24,4 19,5 6,2 5,1
с низким в 1 и 2 квартили
уровнем дохода по ВВП на душу
населения (менее
(vl) 4,6 тыс. долл. США
в ценах 2010 г.)

Страны Страны, входящие 84 1732,9 23,5 16,4 5,5 4,8
с низким в 1 и 2 квартили
уровнем дохода по ВВП на душу
(v2) населения по ППС

Страны с долей Всемирный банк, 159 14 790,2 45,0 30,5 10,3 21,7
нефтяной ренты классификация
в ВВП менее 1% авторов

Страны с долей Всемирный банк, 50 12 255,7 39,5 25,0 9,5 11,2
нефтяной ренты классификация
в ВВП более 1% авторов

Примечание. * Дополнительно были исключены островные государства и заведомо некор­
ректные наблюдения. ** Расшифровка описательных статистик: а — количество стран; b — сред­
ний доход на душу населения (долл. США в ценах 2010 г.); с — среднее отношение банковских
кредитов к ВВП, %; d — среднее отношение кредитов компаниям к ВВП, %; е — среднее отно­
шение потребительских кредитов к ВВП, %; f — средняя доля ипотечных кредитов к ВВП, %.

Источник: составлено авторами.

66

И. Н. Гуров, Е. Ю. Куликова / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 51—70

Приложение 2

Описание используемых в исследовании
показателей структуры банковского кредитования,
темпов экономического роста и контрольных переменных

Обозначение Показатель Описание Источник

Зависимые переменные

Среднегеометрические Среднегеометрический темп World Bank

GDPcagr темпы реального роста роста реального ВВП на душу WDI,

ВВП на душу населе­ населения в постоянной нацио­ расчеты

ния (за 3, 4, 5 лет) нальной валюте за 3—5 лет авторов

Переменные интереса

Enterprise credit Отношение задолженности по кредитам, выданным Leon, 2018

to GDP нефинансовым компаниям, к ВВП

Consumer credit Отношение задолженности по потребительским кредитам Leon, 2018
to GDP (не включающим кредиты на покупку жилья) к ВВП

Mortgage to GDP Отношение задолженности по ипотечным кредитам Leon, 2018
к ВВП

Контрольные переменные

agedep Коэффициент демогра­ Количество людей моложе 15 World Bank
фической нагрузки или старше 64 лет на WDI
100 трудоспособных человек.
Трудоспособным населением
считаются люди в возрасте
от 15 до 64 лет

population growth Темп роста населения Среднегеометрический годовой World Bank
темп роста населения за WDI,
3—5 лет. Использовалась расчеты
фактическая численность, авторов
то есть учитывались все
жители страны независимо

от юридического статуса или
гражданства

gross savings to Доля валовых Отношение валовых сбережений World Bank

GDP сбережений в ВВП к ВВП WDI

ln(GDPpc const Логарифм реального Использовались данные World Bank
US$) ВВП на душу о реальном ВВП на душу WDI,
населения населения в неизменных ценах расчеты
(долл. США в ценах 2010 г. авторов
либо межд. долл. 2017 г.)

Years of schooling Ожидаемая продолжи­ Ожидаемая продолжительность Human
тельность обучения обучения в годах Development
Report 2019

Inflation Уровень инфляции Отражает ежегодное процентное
по ИПЦ изменение стоимости приобрете­ World Bank
ния потребительской корзины WDI
товаров и услуг

(Ex+Imp) GDP Определяется как отношение World Bank
Открытость экономики суммы экспорта и импорта WDI

к ВВП

Под внутренним банковским

кредитованием частного сектора

Внутреннее банковское понимаются финансовые World Bank
WDI
Ban kcred it GDP кредитование частного ресурсы, предоставляемые

сектора к ВВП частному сектору кредитными

организациями (за исключе­

нием центрального банка)

Источник: составлено авторами.

67

И. Н. Гуров, Е. Ю. Куликова / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 51 —70

Приложение 3

Зависимая переменная: среднегеометрические темпы
реального роста ВВП на душу населения за 5 лет

Модель (1) (2) (3) (4) (5) (6)
Подвыборка Развитые
Развиваю­ Наименее Страны Страны Страны
Const 0,610*“ щиеся, кроме развитые с доходом с доходом с доходом
(0,190) наименее > 20 тыс. 12—20 тыс. < 1 2 тыс.
agedep 0,030 развитых 0,560*** межд. долл. межд. долл. межд. долл.
(0,060) (0,180)
population growth -0,460 0,610*** -0,006 0,530*** 0,09 1,220***
(0,530) (0,220) (0,005) (0,140) ( 0 ,10) (0,270)
gross savings to 0 ,100“ —0,500(*} - 0,02
GDP (0,046) - 0,100 (0,300) 0,060 ( 0 ,10) —0,180(*}
0 ,0 2 0 ** (0,070) 0,080 (0,050) -6,60*** (0,100)
(Ex+Imp) GDP (0,008) (0,060) (1,80)
-0,070*** -2,650*** 0,020 —0,720(*} - 0,02 -1,240
ln(GDPpc const ( 0 ,020) (0,860) (0,030) 0,490 (0,09) (1,180)
US$) 0,002 -0,090***
(0 ,002) —0 ,120(*} (0,030) 0,080* 0,02 - 0 ,1 3 0 (*}
Years of schooling -0,19** (0,070) 0,003 (0,040) (0,05) (0,080)
(0,09) 0,003
Inflation -0,036** 0,060** 0,600 0 ,020*** -0,07 0,020
(0,017) (0,020) (2,800) (0,007) (0,07) (0,040)
Enterprise credit -0,0039 - 0,10
to GDP (0,005) -0,050* 0 ,100** -0,050*** (0,16) -0,140***
Consumer credit 0,008 (0,030) (0,040) ( 0 ,010) (0,030)
to GDP (0 ,02)
-0,006* - 0,0002 0,002
Mortgage to GDP 0,017 (0,003) ( 0 ,002) (0,004)

Bankcredit GDP 0,012 - 0,120** -0,190** —0,230(*}
67,9 (0,090) (0,080) (0,140)
Ст. откл. зависи­
мой переменной 37,2 0,016 -0,033** 0,140*
Ст. ошибка модели (0,060) (0,014) (0,070)

R2(%) -0,030 —0,070(*} 0,001
R2внутригрупп. (0,070) (0,040) ( 0 ,100)

(/о) 0,040
( 0 ,100)

0,018 0,024 0,018 0,016 0,018

0,012 0,013 0,012 0,009 0,01
77,3 83,8 70,9 87,1 91,1

57,7 43,2 41,5 73,4 79,8

Примечание. В скобках указаны стандартные ошибки; ***р < 0,01, **р < 0,05, *р < 0,1,
(х)р < 0 ,2 .

Источник: расчеты авторов.

Приложение 4

Зависимая переменная: среднегеометрические темпы
реального роста ВВП за 3 года, регрессоры взяты
с лагом 2 года для учета инвестиционного цикла

Модель (7) (8) (9) (10) (11) (12)

Подвыборка Развитые Развиваю­ Наименее Страны Страны Страны
щиеся, кроме развитые с доходом с доходом с доходом
Const 0,380 наименее > 20 тыс. 12—20 тыс. < 1 2 тыс.
(0,230) развитых межд. долл. межд. долл. межд. долл.
agedep 0,180**
(0,090) 0,550*** 0,630 1,700*** -0,310 1,0 0 0 **
population growth -1,820*** (0,230) (0 ,200) (0,460) (0,370)
gross savings to (0,490) -0,030*
GDP -0,050 -0,090 -0,160*** 0,020 (0,016)
(Ex+Imp) GDP (0,070) (0,090) (0 ,020) (0 ,100)
ln(GDPpc const 0 ,020* 0,020
US$) (0 ,010) 0,220 0,030 -0,950 (0,100)
-0,030 (0,580) (0,400) (2 ,200) - 0,100**
(0 ,020) (0,040)
- 0,020 0,080* 0,030 -0,030 - 0,100**
0,060 (0,040) (0,050) (0,100) (0,040)

0,018 0,010 -0,060
(0,020) ( 0 ,010) (0,050)

-0,060** 0 ,100*** -0,160*** 0,030
(0,030) (0,020) ( 0 ,020) (0,060)

68

И. Н. Гуров, Е. Ю. Куликова / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 51—70

Окончание Приложения 4

Модель (7) (8) (9) (10) (11) (12)

Years of schooling -0,006 0,001 0,036(*} 0,005(*} 0,008 -0,03
(0,004) (0,005) 0,024 0,003 (0,009) (0,07)
Inflation -0,160* 0,080 0,009 -0,570*“ 0,020 0,26*“
(0,080) (0,050) (0,037) (0,100) (0,070) (0,07)
Enterprise credit 0,001 0,070(*} -0,040*“ 0 ,100(*} 0 ,2 0 **
to GDP 0,020 (0,050) 0 ,110“ (0,010) (0,060) ( 0 ,10)
Consumer credit -0,007 -0,070 (0,040) -0,160*“ -0 ,3 0 0 (*} —0,15(*}
to GDP (0,007) (0,080) 0,027 (0,050) (0,200) ( 0 ,10)
0,018
Ban kered it GDP 0,0238 0,022 0,027 0,017 0,024
66,8
Ст. откл. зависи­ 0,0218 0,020 29,0 0,019 0,015 0,018
мой переменной 36,7 44,2 63,8 56,5 67,7
Ст. ошибка модели
21,5 14,8 51,9 28,7 48,4
R 2 (%)
R2внутригрупп.

(/о)

Примечание. В скобках указаны стандартные ошибки; ***р < 0,01, **р < 0,05, *р < 0,1,
(х)р < 0 ,2 .

Источник: расчеты авторов.

Приложение 5

Оценка регрессий для общей выборки с учетом влияния
уровня развития страны и зависимости между структурой

банковского кредитования и ростом экономики

Модель (13) (14) (15) (16)

Выборка Все страны Страны с долей Страны с долей
нефтяной ренты нефтяной ренты
Зависимая пере­ 5-летние темпы 3-летние темпы в ВВП < 1% в ВВП > 1%
менная роста реального роста реального 5-летние темпы 5-летние темпы
ВВП на душу ВВП на душу роста реального роста реального
Const населения населения ВВП на душу ВВП на душу
населения населения
agedep 0,390*** 0,460***
(0,030) (0,130) 0,350*** 0,940(*}
population growth ( 0 ,110) 0,520
gross savings to 0,001 - 1,010*** -0,270
GDP (0,040) (0,380) -1,130** (0,220)
—0,070(*} (0,440) 2,230
- 1,200*** (0,050) -0,030 (2,450)
(0,430) 0 ,010(*} (0,040) 0,270
(0 ,010) 0 ,010(*} (0,260)
0,020 -0,045*** (0,010) 0,007
(0,040) (0,014) -0,030** (0,060)
(0,010) -0,090
(Ex+Imp) GDP 0,010 (0,070)
(0,040) -0,270*** -0,400
ln(GDPpc const -0,040*** 0,330* (0,070) (0,900)
US$) (0,010) (0,190) 0,216(*} 0,070
-0,0005 0,770(*} (0,148) (0,200)
Years of schooling (0,002) (0,480) 1,370*** - 1,210
-0,170*** (0,400) (0,880)
Inflation (0,060) - 0 , 0 3 1 (*} 1,270
0,180(*} (0 ,020) —0,0243(*} (1,730)
Enterprise credit (0,130) (0,014)
to GDP 0,660* -0,087* 0,135(*}
Consumer credit (0,360) (0,050) -0,158*** 0,091
to GDP (0,040)
Enterprise credit —0 ,021(*} 0,0256 -0,145
to GDP (0,013) 0,0201 (0,194)
x ln(GDPpc const
US$) -0,078** 0,0188
Consumer credit (0,039)
to GDP
x ln(GDPpc const 0,0183
US$)
Ст. откл. зависи­
мой переменной

69

И. Н. Гуров, Е. Ю. Куликова / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 51 —70

Окончание Приложения 5

Модель (13) (14) (15) (16)
0,0124 0,0230 0,0133 0,015
Ст. ошибка модели 39,5 73,4 86,4
72,1
R2 (%) 13,6 52,0 68,5
R2внутригрупп. 41,3 -1350 -882 -161
-1046
(/о)
Крит. Акаике

Примечание. В скобках указаны стандартные ошибки; ***р < 0,01, **р < 0,05, *р < 0,1,
(> < 0 , 2 .

Источник: расчеты авторов.

The impact of a country’s level of development on the nexus

between bank lending structure and economic growth

Ilya N. Gurov1*, Elena Y. Kulikova2

Authors affiliation: 1Lomonosov Moscow State University (Moscow, Russia);
2Align Technology Research and Development (Moscow, Russia).
* Corresponding author, email: [email protected]

The purpose of this paper is to determine how the impact of the bank lend­
ing structure on economic growth differs depending on the level of a country’s
development. The article provides suggestions on how much one can rely on
the leading growth of corporate and consumer bank lending in order to promote
economic growth. The study is based on the panel data for 211 countries for
the period 1990—2019 using methods of qualitative and quantitative analysis.
The authors have identified three groups of the countries where the impact of
the bank lending structure on economic growth is different. In the least developed
and low-income countries, the leading growth of both consumer and corporate
lending has a positive impact on economic growth. As GDP per capita reaches
4,700—7,000 constant 2010 U.S. dollars, the outstripping growth of consumer
lending begins to negatively affect economic growth, while corporate lending
continues to have a positive impact. As GDP per capita continues to increase,
corporate lending also begins to negatively affect economic growth. The GDP
per capita threshold level, after which the negative impact of corporate lending
begins, ranges from 6,000 to 42,000 constant 2010 U.S. dollars, some estimates
allow us to specify these limits from 13,000 to 22,000 constant 2010 U.S. dollars.
Such broad boundaries are determined by the fact that the role of the banking
sector in investments financing may differ because of the financial sector model
and the national economy structure. However, our results show that in the most
developed and high-income countries, faster growth in corporate lending will not
contribute to economic growth. The study also finds that the share of mortgage
loans in GDP has a positive but insignificant effect on economic growth in all
groups of the countries.

Keywords: finance-growth nexus, credit, banking system.
JEL: E44, G21, O il.

70

Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 71 —88.
Voprosy Ekonomiki, 2021, No. 10, pp. 71 —88.

Стратегии финансового поведения россиян:
понятие, динамика, факторы*

О. Е. Кузина1, Д. В. Моисеева1,2

1Национальный исследовательский университет
«Высшая школа экономики» (Москва, Россия)

2Волгоградский государственный технический университет
(Волгоград, Россия)

Обоснована методология изучения стратегий финансового поведения
населения, исследуется динамика их распространенности в России в 2009 —
2020 гг., оценивается влияние социально-демографических переменных
на вероятность наличия финансовой стратегии в домохозяйстве. Анализ
результатов ежегодных всероссийских опросов «Мониторинг финансового
поведения населения» НИУ ВШЭ за 2009—2020 гг. показал, что горизонт
финансового планирования у большинства россиян не превышает одно­
го года. Долгосрочную финансовую цель в 2020 г. имели около 50% россиян,
а стратегию ее достижения — около 30%. Выявлена положительная связь
с рядом социально-демографических характеристик, вписывающаяся в логику
жизненного цикла: возраст, наличие детей, высшее образование и доход.

Ключевые слова: финансовые стратегии, стратегии финансового поведе­
ния, финансовое поведение, финансовая грамотность, кредит, сбережения,
финансовая культура, финансовые навыки.

JEL: G51, G53.

Термины «деятельность», «действие», «поведение», «стратегия»
используются в социальных науках как синонимы. Понятие стратегии
можно встретить в таких академических дисциплинах, как теория
игр, стратегический менеджмент, политология, социология и др. Чаще

Кузина Ольга Евгеньевна (kuzina@ hse.ru), к. э. н., Ph.D., проф., с. н. с.
лаборатории экономико-социологических исследований НИУ ВШЭ; Моисеева
Дарья Викторовна ([email protected]), к. социол. н., доцент кафедры
«Менеджмент и финансы производственных систем» ВолгГТУ; н. с. лаборато­
рии экономико-социологических исследований НИУ ВШЭ.

* Исследование осуществлено в рамках Программы фундаментальных исследований
Н ИУ ВШЭ в 2020 г.

https://doi.org/10.32609/0042-8736-2021-10-71-88
© НП «Вопросы экономики», 2021

71

О. Е. Кузина, Д. В. Моисеева / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 71—88

всего оно не несет какого-то уникального смысла, в основном употреб­
ляется как метафора или как синоним понятия «поведение». Однако
есть примеры, когда стратегия не тождественна поведению. Например,
в стратегическом менеджменте термин используется для обозначения
постановки долгосрочных задач и выработки плана действий по их
достижению (Chandler, 1990). По мнению аналитиков, в сфере стра­
тегического менеджмента иметь стратегию эффективнее, чем не иметь
ее, так как наличие стратегии позволяет компании добиваться долго­
срочных конкурентных преимуществ на рынке.

Можно предположить, что не только для компаний, но и для
обычных людей наличие стратегии также будет иметь положительный
эффект. Например, финансовые консультанты, обучающие людей осно­
вам финансовой грамотности, советуют не жить одним днем, а плани­
ровать свои действия — желательно на длительную перспективу. По
их мнению, постановка долгосрочных целей и планирование действий
должны привести к положительным эффектам для благосостояния
людей. При этом неясно, как определить наличие стратегии, насколько
финансовые стратегии распространены среди населения, какова их
динамика и какие факторы повышают вероятность их наличия.

Прежде чем ответить на эти вопросы, следует дать определение
понятия «финансовые стратегии» и операционализировать его для
эмпирического исследования. Таким образом, цель нашей работы —
обосновать методологию изучения финансовых стратегий населения
и на материалах эмпирического исследования продемонстрировать эв­
ристический потенциал предлагаемого подхода.

В качестве эмпирической базы будут использованы данные
«Мониторинга финансового поведения населения» (2009—2020 гг.) —
всероссийских опросов, репрезентирующих взрослое (старше 18 лет)
население РФ по полу, возрасту, трудовому статусу (занятость) и типу
населенного пункта, а также федеральным округам РФ. Полученные ре­
зультаты позволяют оценить изменение финансовых стратегий россиян,
а также изучить социально-демографические факторы, влияющие на
формирование этих стратегий.

Финансовые стратегии населения:
исследовательские подходы

Изучая финансовое поведение населения, исследователи апеллируют
к разным типам финансовых стратегий: экономические и социальные
стратегии среднего класса (Авраамова и др., 2003); кредитные стратегии
россиян (Ярашева и др., 2017); сберегательные и кредитные стратегии
домохозяйств (Ярашева, Бурдастова, 2013); инвестиционно-сберегатель­
ные стратегии высокодоходных групп населения (Александрова и др.,
2016); сберегательные стратегии (Стребков, 2002; Скурятина, 2002)
и др. В большинстве исследований выделены типы или виды финан­
совых стратегий (сберегательные, кредитные, пенсионные и т. д.) и /
или стратегии разных социальных групп, без концептуализации фи­
нансовых стратегий как таковых. Такой подход обусловлен разнообра­

72

О. Е. Кузина, Д. В. Моисеева / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 71—88

зием практик финансового поведения, моделирование которых требует
различий в спецификации моделей. Отсутствие определения понятия
«финансовые стратегии населения» в общем виде приводит к тому, что
финансовые стратегии в приложении к отдельным видам финансового
поведения населения оказываются не более чем метафорами или сино­
нимами финансового поведения. Вопрос о том, есть ли смысл выделять
понятие «финансовая стратегия» и концептуально его разграничивать
с понятиями «поведение» или «действие», остается открытым.

В социологии интерес к понятию стратегии возник в 1980-е годы.
Исследователи предложили отличать стратегии от поведения (Crowe,
1989), полагая, что стратегии — это «не поведение или практики,
а системы рационально обоснованных решений, ведущих к желаемым
среднесрочным и долгосрочным целям» (Anderson et al., 1994. P. 21).
Стратегии от не-стратегий, с их точки зрения, отличались наличием
среднесрочных или долгосрочных целей и рациональным способом
их достижения. Однако проблема определения того, какие решения
рациональны, а какие нет, делает использование данного подхода в эм­
пирических исследованиях невозможным. Еще раньше было предло­
жено не привязывать стратегии к рациональности, а скорее считать
их разными видами «разумности» выбора («reasonable» rather than
«rational») (Gershuny, Pahl, 1979).

Использование критерия рациональности в определении стратегии
ставит вопрос не только о разграничении стратегических и нестрате­
гических действий, но и о различиях в подходах между экономичес­
кой теорией и социологией. В экономике рациональность выступает не
столько вариативной характеристикой действия, сколько теоретичес­
кой предпосылкой, на основе которой моделируется любое поведение.
Таким образом, если стратегии рациональны, то для экономистов они
синонимичны поведению и нет необходимости разделять стратегическое
и нестратегическое поведение. В социологии существует теоретическая
возможность отделить стратегическое поведение от нестратегического.
Так, В. Радаев указывает, что «с точки зрения экономического подхода
стратегия выступает как устойчивый последовательный выбор способов
действия на пути к достижению фиксированной цели в условиях огра­
ниченного набора ресурсов... Однако у социологов понимание стратегии
должно дополняться как минимум еще одним существенным элементом.
Под стратегией понимается устойчивая совокупность осмысленных, реф­
лексивных действий. Социолог не может отбросить субъективный эле­
мент, связанный с внутренним смыслом действия» (Радаев, 2005. С. 85).

В обоих подходах, как экономическом, так и социологическом,
речь идет об устойчивых моделях поведения, различие пролегает по
линии осознанности этого поведения. В социологической трактовке
подчеркиваются рефлексивное целеполагание и выбор средств для до­
стижения поставленных целей, а экономический подход допускает нео­
сознанное поведение как стратегическое, если соблюдается условие его
устойчивости. Д. Стребков под стратегией понимает «путь достижения
выбранной цели и способ решения поставленных задач», подчеркивая
«не рациональный, но обязательно осознанный, обоснованный выбор»
(Стребков, 2002. С. И). Иными словами, стратегии — это осознанный

73

О. Е. Кузина, Д. В. Моисеева / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 71—88

выбор с точки зрения действующего актора, осмысленный для человека
набор действий. Каким образом предлагается операционализировать
данное понятие в системе измеряемых индикаторов?

В исследовании Стребкова, посвященном сберегательным стра­
тегиям, понятие «стратегия» операционализируется при помощи сис­
темы из двенадцати эмпирически измеряемых индикаторов: цель дейст­
вующего субъекта; способы, средства достижения цели, их альтер­
нативность; рациональность стратегического действия; осознанность
стратегического действия; действующие субъекты (индивиды или со­
циальные группы); конкуренция, наличие внешних противников; срок
планирования; важность стратегических решений для действующего
субъекта; необратимость стратегических решений; динамичность; по­
вторяемость; количество возможных стратегий (Стребков, 2002. С. 10).
На наш взгляд, количество индикаторов излишне велико, некоторые
из них, по сути, невозможно измерить эмпирически, например рацио­
нальность или необратимость. Остается также неясным, должны ли
быть выполнены все критерии, чтобы признать действия индивида
стратегическими. Если нет, то какое количество критериев или какие
именно критерии ключевые? Данная операционализация вновь возвра­
щает нас к идее о том, что определение стратегии зависит от критериев
наблюдателя, а не от самого действующего актора.

Подобный подход используется и в работах других российских
и зарубежных ученых. Например, при изучении инвестиционного пове­
дения шведских домохозяйств (Wahlund, Gunnarsson, 1996; Gunnarsson,
Wahlund, 1997) выделено шесть типов финансовых стратегий: стратегия
остаточных сбережений; стратегия контрактных сбережений; стратегия
сбережений для обеспечения безопасности; стратегия хеджирования рис­
ков; стратегия разумного инвестирования; «дивергентные» стратегии.
В основу типологии заложено 35 переменных, характеризующих сбе­
регательные и кредитные практики. Другим примером может служить
классификация стратегий по типу финансового поведения: 1) заемная
(если респонденты указали только наличие кредитов/долгов); 2) сбере­
гательная (если респонденты указали только наличие сбережений); 3)
смешанная (наличие и кредитов, и сбережений); 4) отсутствие стратегии
(нет ни кредитов, ни вкладов) (Livingstonel, Lunt, 1993; Ибрагимова,
2009; Gunay et al., 2015). Данные подходы просты, наглядны, но в боль­
шей степени характеризуют финансовое поведение, а не его стратеги­
ческую ориентацию на будущее. Выделение стратегий на основе типов
финансового поведения противоречит определению понятия «стратегия»
как долгосрочного целенаправленного действия, например, заемщики
могут действовать как стратегически, беря образовательный кредит, по­
купая машину, недвижимость, обдуманно, расчетливо и целенаправлен­
но, так и не стратегически, например в случае импульсивных покупок,
оплаченных потребительскими кредитами или кредитными картами без
ясного понимания того, каким образом эти средства будут возвращены.

Несколько иной акцент в обосновании понятия финансовых стра­
тегий и их операционализации можно предложить на основе идеи
Й. Беккерта (Beckert, 2003) о нетелеологической интерпретации ин-
тенциональности. Согласно его подходу, люди в своей повседневной

74

О. Е. Кузина, Д. В. Моисеева / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 71—88

деятельности в процессе социального взаимодействия приходят к не­
которому практическому пониманию рациональности: какие именно
действия следует считать рациональными — или, скорее, разумными
в текущих условиях. При этом речь идет не столько об оптимизи­
рующем поведении, поиске глобального или локального максимума
в соотношении издержек и выгод, сколько о нахождении безопасного
(problem-free) способа действия.

В продолжение этой логики было предложено определять финан­
совые стратегии на основе субъективных представлений о характере
действий самими индивидами в сочетании с наличием у них долго­
срочной финансовой цели (Kuzina, Dodd, 2014). Финансовая страте­
гия — это то, что сами люди считают финансовой стратегией. Если
респонденты сообщают о том, что у них есть долгосрочная финансовая
цель и стратегия ее достижения, то это позволяет считать их действия
стратегическими. Данная логика работает как на уровне финансовых
стратегий в целом, так и на уровне отдельных видов таких стратегий
(Кузина, 2007, 2011, 2013а, 2013b). Такой подход позволяет уловить
и новые финансовые стратегии, знание о которых может быть недо­
ступно исследователю в силу их инновационности.

На первый взгляд, идея предоставить самим индивидам возможность
определять наличие или отсутствие у них финансовых стратегий проти­
воречит общепринятому в науке подходу, когда понятие обосновывается
и определяется исследователем, а затем операционализируется в систему
измеряемых индикаторов. Однако если исследователь самостоятельно
определяет содержательное наполнение стратегии, выступая как эксперт,
а потом эмпирически их валидирует, то всегда существует проблема
обоснованности выбора, сделанного ученым, и его соответствия смыслу,
который вкладывает в свои действия актор. Если сосредоточиться на
том, как индивид определяет свои действия, то исследователь уходит
от проблемы оценочного суждения со стороны внешнего наблюдателя,
обладающего экспертным знанием о финансовом рынке, но при этом не
имеющего представления о реальном контексте, в котором действуют
люди. По сути, речь идет о понятии-применении в отличие от поня-
тия-значения (W ittgenstein, 1953). Пример понятия-применения мож­
но встретить в современных социологических исследованиях религии:
религия — это то, что люди сами считают религией (Aldridge, 2000).
Опасность излишнего волюнтаризма при определении понятия в данном
случае не столь велика, поскольку смысл, который люди вкладывают в те
или иные слова, производится не индивидуально, а субъективно предпо­
лагается действующими лицами в определенной ситуации (Вебер, 2016).

Невозможность определить стратегию через понятие-значение ка­
сается не только содержания стратегии как таковой, но и долгосрочности
финансовых целей. Какой горизонт финансового планирования можно
считать долгосрочным? Изучая различия в финансовых стратегиях
представителей разных социальных классов, исследователи пришли
к выводу о том, что стратегии высшего и низшего класса различаются
по длительности (Fligstein, Goldstein, 2015). Если для низкодоходных
групп долгосрочным горизонтом планирования с учетом их ограниче­
ний и контекста будет год, то для высокодоходных — десять лет или вся

75

О. Е. Кузина, Д. В. Моисеева / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 71—88

жизнь. Требуя нормативной долгосрочности стратегий среднего класса
от низкодоходных групп, исследователи тем самым предопределяют от­
сутствие стратегического поведения в группах с низким доходом. Хотя
и среди низкодоходных могут быть люди, мыслящие и действующие
стратегически, но в рамках возможностей, которыми они располагают.

Сходные идеи, но несколько в ином ракурсе можно найти в ана­
лизе связи между реализуемой государственной политикой и фор­
мированием финансовых стратегий домохозяйств (H illig, 2019)1.
Стратегии при этом трактуются как набор определенных практик
финансового поведения, отражающих специфику финансовой системы
Великобритании. Следовательно, помимо вариативности финансовых
стратегий населения в разрезе доходных групп мы также имеем дело
с их вариативностью в зависимости от сложившихся в той или иной
стране институциональных условий. Таким образом, методики измере­
ния финансовых стратегий всегда будут ограничены рамками страны
или институциональной системы, где проводилось измерение. В случае
сравнительных исследований понятие финансовых стратегий, основан­
ное на самоопределении, свободно от подобных ограничений.

Дискуссии об обосновании понятия стратегии — это попытка социо­
логов решить две «вечные» методологические проблемы. Во-первых,
найти баланс между «действием» и «структурой», который позволил
бы избегать крайностей структурного детерминизма и чрезмерного во­
люнтаризма в поиске объяснений человеческого поведения. Во-вторых,
найти альтернативу универсальной логике инструментальной рацио­
нальности в экономической теории и обосновать целесообразность ис­
пользования социологической идеи о множественной рациональности.
Определяя понятие «стратегии», мы исходим из того, что стратегиче­
ское поведение характеризуется наличием долгосрочных жизненных
целей и действий по их достижению. Стратегически мыслящие и дейст­
вующие индивиды не живут настоящим моментом, думают о своем
будущем, даже если оно довольно неопределенно, планируют свои
действия и следуют выработанным планам. В отличие от экономическо­
го подхода стратегическим действием выступает не столько достижение
цели с наименьшими затратами, сколько наличие некоторого общего
направления в жизни, которое считается обоснованным с точки зрения
самих действующих акторов. Социологическая интерпретация данного
понятия предполагает учет смыслов и мотивации действий людей, а
в экономической теории исходят из априорной идеи оптимизирующего
поведения. Включение мотивационной и интерпретационной составля­
ющей в понятие стратегии неизбежно приводит к отказу от объекти­
вистского подхода и к использованию идей социального конструкти­
визма. Стратегии, на наш взгляд, невозможно определить объективно
и универсально, поскольку требуется учитывать социальный контекст,
в котором они вырабатывались и реализовывались. Основываясь на
этих методологических позициях, мы определяем понятие «финансовая

1Поскольку субъектом финансового поведения выступает домохозяйство, так как его
члены полностью или частично объединяют свои доходы, расходы и сбережения, то правильнее
говорить о финансовых стратегиях домохозяйства, а не индивида (Leung, 2011).

76

О. Е. Кузина, Д. В. Моисеева / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 71—88

стратегия» следующим образом: финансовая стратегия — это то, что
сами люди считают финансовой стратегией.

Для операционализации данного понятия были использованы два
анкетных вопроса (см. онлайн-приложение2). Первый вопрос зада­
вался о наличии долгосрочной финансовой цели и был необходим,
чтобы сфокусировать внимание респондента на целях, имеющих долго­
срочный характер, и отделить их от текущих финансовых задач. Если
респонденты отвечали положительно, то их спрашивали о том, какова
их цель, а затем им задавали второй вопрос о том, есть ли у них стра­
тегия по достижению данной цели. Респонденты, которые указывали,
что имеют план или стратегию по достижению поставленной цели,
были выделены в группу стратегически ориентированных. Если целей
было много, то достаточно было утвердительно ответить на вопрос
о наличии стратегии хотя бы по одной из целей.

Динамика распространенности
финансовых стратегий россиян

Информационную базу исследования составили данные ежегод­
ных всероссийских опросов населения «Мониторинг финансового по­
ведения». Суммарный объем реализуемой выборочной совокупности
составляет 1600 чел., погрешность выборки — 3,4%. Методический ин­
струментарий опроса разработан О. Е. Кузиной и Д. X. Ибрагимовой.

Наличие финансовой стратегии предполагает ориентацию на бу­
дущее и длинный горизонт финансового планирования, поэтому был
задан вопрос о длине горизонта финансового планирования (рис. 1).

Горизонт финансового планирования россиян в 2012—2020 гг.
(в % от всех опрошенных)

ЕППЛЗ Затрудняюсь ответить
I I На 10 лет и больше
■ ■ От пяти до 10 лет
ESS3 От трех до пяти лет
Н И От одного года до трех
НЛП От шести месяцев до года

От трех до шести месяцев
НИИ От месяца до трех
ШЗШ Не более месяца

2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

Примечание. Формулировка вопроса: «Принимая решения о том, сколько денег потра­
тить, а сколько сберечь, люди могут думать о разных горизонтах для своего финансового
планирования. А как далеко вперед смотрите лично Вы (Ваше домохозяйство) при принятии
решений о том, сколько денег потратить, а сколько отложить?».

Источник: построено авторами.

Рис. 1

2 https: \\ \\ \\.hse.ru mirror pubs share 507904257.docx

77

О. Е. Кузина, Д. В. Моисеева / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 71—88

В 2012—2017 гг. значительных изменений в горизонтах финан­
сового планирования россиян не наблюдалось: у большинства оно
было ограничено 1 годом (70—77% опрошенных); была стабильна доля
россиян, имевших планы на срок от 1 года до 3 лет, — 9%; доли на­
селения с временными горизонтами от 3 до 5 лет, от 5 до 10 лет, от
10 лет и больше колебались на уровне статистической погрешности.
После 2018 г. произошло резкое сокращение горизонтов планирования.
Однозначно объяснить эти изменения невозможно, 2018 г. был насыщен
событиями (выборы президента, увеличение пенсионного возраста,
резкое снижение курса рубля и др.), сочетание ряда негативных тен­
денций в экономике отразилось на представлениях россиян о будущем.
Анализ распределения ответов по возрастным группам показал, что
тенденция к росту горизонта планирования в 2018 г. и его уменьшению
в 2019—2020 гг. сохраняется по всем группам, но наибольшие колеба­
ния фиксируются в группе старше 55 лет. В этой группе была самая
высокая доля респондентов с горизонтом планирования до одного года
(2018 г. — 71%), в 2019 г. она выросла до 84%.

Наличие долгосрочной финансовой цели отмечает менее половины
респондентов, при этом в 2009—2015 гг. наблюдалась положитель­
ная динамика доли тех, кто имеет подобные цели: 2009 г. — 38%,
в 2015 г. — 51%, но затем два года подряд происходило уменьшение,
в 2018 г. — снова рост, который сменился постепенным снижением
(рис. 2). В остальные годы, несмотря на волатильность в экономике,
доля тех, кто заявляет о наличии долгосрочных целей, меняется не
столь значительно. Распределение ответов на вопрос о том, почему
люди отказываются от долгосрочного финансового планирования,
представлено на рисунке 3.

Наиболее распространенная причина отсутствия долгосрочных фи­
нансовых целей — низкий уровень доходов: от 20 до 29% респондентов
считают, что размер доходов не позволяет им ставить долгосрочные
финансовые цели. В кризисные 2009—2010 гг. доля респондентов, даю-

Доля россиян, имеющих долгосрочные финансовые цели,
в 2009—2020 гг. (% от всех опрошенных)

100 Затрудняюсь ответить
90
□ □ Нет, у меня (нас)
80 таких целей нет

70 ВШ Да, у меня (нас)
60 есть такие цели
50

40
30

20

10
0

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

Примечание. Формулировка вопроса: «Скажите, пожалуйста, у Вас (или Вашей семьи)
есть в настоящее время долгосрочные финансовые цели?».

Источник: построено авторами.

Рис. 2

78

О. Е. Кузина, Д. В. Моисеева / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 71—88

Причины отказа россиян от долгосрочного финансового планирования
в 2009—2020 гг. (% от всех опрошенных)

IZ1 Другое
ППП Не позволяет возраст
Ш Я не думаю, что следует

иметь такие цели —
жизнь непредсказуема
СИ Все мои долгосрочные
финансовые цели уже
достигнуты, у меня нет
надобности в достижении
чего-либо подобного
ЕШЗ Я (мы) не можем себе
позволить иметь какие-либо
долгосрочные финансовые
цели, у меня (нас) очень
маленькие доходы

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

Примечание. Формулировка вопроса: «Почему у вас нет долгосрочных финансовых
целей?».

Источник: построено авторами.

Рис. 3

щпх такой ответ, составляла 28—29%, в 2011—2016 гг. она постепенно
сокращалась и в 2013—2016 гг. составила 20—21%, в 2020 г. данный
показатель снова вырос до 29%. Доля тех, кто указал, что долгосрочные
финансовые цели уже достигнуты и нет надобности в достижении чего-
либо подобного, стабильна на протяжении всего периода наблюдения
и составляет около 12 —14%. В основном это люди старшего возраста,
что, видимо, и объясняет отсутствие долгосрочного целеполагания.

Какие долгосрочные финансовые цели стоят перед россиянами?
Самые распространенные цели — приобретение недвижимости (около
половины всех ответов) и оплата обучения детей или взрослых членов
домохозяйства (почти треть всех ответов) (рис. 4). Реже отмечаются
такие цели, как открытие собственного дела и формирование сбереже­
ний на пенсию. На фоне кризиса 2014—2015 гг. возросла доля ответов
«другое» (с 14% в 2014 г. до 22% в 2016 г.). Анализ ответов в варианте
ответа «другое» показал, что долгосрочными целями были покупка
автомобиля, мебели, других товаров длительного пользования, ремонт
жилья, лечение и отдых, организация праздничных мероприятий, по­
гашение долговых обязательств. Можно выделить еще два типа отве­
тов: 1) «выживание», то есть люди указывают, что для них задача —
«свести концы с концами»; 2) в последние три года появились ответы,
связанные с переездом («переехать в другой город», «переехать в другой
регион на постоянное место жительства», «переезд за границу» и др.).

Доля респондентов, имеющих план или стратегию по достиже­
нию долгосрочной цели, в 2 —3 раза меньше доли тех, кто имеет цель
(рис. 5).

На примере приобретения недвижимости (рис. 6) видно, что до
2020 г. 30 —40% тех, кто имел такую цель, имели и стратегию ее достиже­
ния. В 2020 г. уменьшилась доля тех, кто такую цель перед собой ставил,

79

О. Е. Кузина, Д. В. Моисеева / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 71—88

Финансовые цели россиян в 2009—2020 гг.
(% ответивших на вопрос)

—О—Купить квартиру,
дом, дачу
Оплатить обучение
детей или взрослых
членов семьи
Сформировать
сбережения на пенсию

— Открыть собственное
дело

■■О- Другое
- О - Затрудняюсь ответить

Примечание. Формулировка вопроса: «Какая долгосрочная финансовая цель или цели
у Вас (Вашего домохозяйства) есть?».

Источник: построено авторами.

Рис. 4

Наличие плана или стратегии достижения
долгосрочных финансовых целей у россиян в 2009—2020 гг.

(% давших утвердительный ответ от всех опрошенных)

■Купить квартиру,
дом, дачу

■Оплатить обучение
детей или взрослых
членов семьи

■Сформировать
сбережения на пенсию

■Открыть собственное
дело

■Другое

Примечание. Формулировка вопроса: «Есть ли у Вас (Вашего домохозяйства) план или
стратегия по достижению поставленной цели?».

Источник: построено авторами.

Рис. 5

а доля тех, у кого был план или стратегия достижения данной цели, даже
несколько выросла. В результате в 2020 г. 70% тех, кто ставил перед
собой такую цель, имел и стратегию ее достижения. Сходные тенденции
фиксируются и по другим видам долгосрочных финансовых целей.

Таким образом, несмотря на наличие некоторых колебаний в рас­
пределении ответов на вопросы, касающиеся наличия финансовых
стратегий у россиян, картину можно охарактеризовать как доволь­
но стабильную. Ни изменение экономической ситуации в стране, ни
институциональные изменения (повышение финансовой доступности,
цифровизация, реализация проекта по повышению финансовой гра­
мотности населения) не привели к заметному росту доли россиян,
имеющих долгосрочные финансовые стратегии.

80

О. Е. Кузина, Д. В. Моисеева / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 71—88

Соотношение доли респондентов, имеющих долгосрочную
финансовую цель (приобретение недвижимости),

и доли респондентов, имеющих и цель, и стратегию ее достижения

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

I I Есть цель купить квартиру, дом, дачу
■ ■ Есть план или стратегия для достижения этой цели
-Л- Цель/стратегия: покупка квартиры, дома, дачи (правая шкала)

Источник: построено авторами.

Рис. 6

Финансовые стратегии россиян: оценка
влияния социально-демографических переменных

Стабильность распространенности финансовых стратегий среди
россиян позволила выдвинуть гипотезу о том, что наличие или от­
сутствие данного вида стратегий зависит от социально-демографиче-
ских факторов. Для регрессионной модели Probit мы сконструировали
зависимую переменную, которая принимала значение 1, если респон­
денты указали наличие долгосрочной цели (хотя бы одной) и плана
(стратегии) ее достижения, и 0 — для всех остальных респондентов.
Это позволило выделить из их общего массива стратегически ориен­
тированных, согласно предложенной теоретической модели. Доля рес­
пондентов, имеющих долгосрочную финансовую цель и стратегию ее
достижения, изменялась незначительно и в 2011—2020 гг. составляла
около 30% (рис. 7).

Распределение зависимой переменной
(в % от всех опрошенных)

■_1 Нет стратегии и /и л и
долгосрочной цели

I IНаличие цели
и стратегии
ее достижения

2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

Источник: построено авторами.

Рис. 7

81

О. Е. Кузина, Д. В. Моисеева / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 71—88

В качестве независимых переменных были выбраны:
—пол (1 — мужской; 2 — женский). В сравнительных межстрано-
вых исследованиях финансового поведения и финансовой грамотности
гендерные различия встречаются в разных сочетаниях. Есть страны,
где мужчины демонстрируют более высокий уровень финансовой гра­
мотности, но есть и противоположные примеры. В России по данной
независимой переменной часто не фиксируются значимые различия
(O E C D /IN FE, 2013; ОЭСР, 2018). В рамках исследования мы решили
проверить наличие различий в ответах мужчин и женщин на вопросы
о финансовых стратегиях;
—возраст (возраст в годах и возраст в квадрате). Опираясь на
теорию жизненного цикла, мы предположили, что влияние возраста
будет нелинейным: в первой половине жизненного цикла с увеличением
возраста будет возрастать вероятность возникновения финансовой стра­
тегии, однако после достижения определенного возраста, когда достиг­
нуты основные жизненные цели, наоборот, вероятность использования
стратегии будет снижаться;
—наличие высшего образования (1 — высшее; 0 — не высшее).
Высшее образование повышает вероятность наличия финансовой стра­
тегии, так как у людей, имеющих высшее образование, есть необхо­
димые компетенции (целеполагание, оценка рисков, понимание того,
как работает финансовая система, способность планировать и конт­
ролировать собственные действия);
—размер домохозяйства. Мы предположили, что с его ростом будет
возрастать вероятность возникновения финансовых стратегий. Наличие
детей, наличие нескольких источников дохода (если работают несколько
членов домохозяйства) или, наоборот, один источник дохода при зна­
чительном размере домохозяйства — все это может актуализировать
потребность в финансовом планировании и способность его осуществить;
—семейное положение (1 — замужем/незарегистрированный/
гражданский брак; 0 — все остальные). В случае возникновения но­
вого домохозяйства, а в перспективе — и его роста за счет появления
детей — возникают новые потребности, реализация которых может
способствовать возникновению финансовых стратегий;
—тип населенного пункта (1 — город, 1 млн жителей и более; 0 —
остальные населенные пункты). Мы предположили, что в условиях
крупных городов с развитой финансовой инфраструктурой и высоким
разнообразием способов удовлетворения потребительских запросов
потребность в финансовом планировании будет выше и его использо­
вание будет более эффективно;
—доход (десятичный логарифм дефлированной величины средне­
душевого дохода, указанного респондентом). Можно предположить,
что уровень дохода будет положительно влиять на наличие финансовой
стратегии;
—год опроса (фиктивная переменная). В качестве одной из задач
исследования была выбрана сравнительная оценка вероятности воз­
никновения финансовых стратегий в разные периоды. Это позволило
оценить влияние кризиса на возникновение или отказ от финансового
планирования.

82

О. Е. Кузина, Д. В. Моисеева / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 71—88

Для решения поставленных задач отдельные массивы данных
по годам были объединены в единый файл (п = 16 166). Построение
модели было выполнено в программном продукте STATA. Для анализа
была выбрана модель Probit с кластеризацией по федеральным окру­
гам и без нее. Такая модель позволила оценить вероятность того, что
анализируемая зависимая переменная примет значение 1 при заданных
значениях факторов. Использование кластеризации дало возможность
контролировать наличие различий по федеральным округам. Значения
коэффициентов в моделях с кластеризацией по федеральным округам
и без нее не отличаются, это значит, что выбранные независимые пере­
менные одинаково «работают» по всем восьми федеральным округам,
следовательно, региональных различий в предложенной модели не выяв­
лено. В расчетах было использовано пять моделей (зависимая перемен­
ная — наличие долгосрочной цели и плана/стратегии по ее достижению):

1) без кластеризации, базовый год — 2011 г.;
2) с кластеризацией по федеральным округам, базовый год —
2011 г.;
3) без кластеризации, базовый год — 2014 г.;
4) без кластеризации, базовый год — 2020 г.;
5) с кластеризацией по федеральным округам, базовый год —
2020 г.
Результаты регрессионного анализа представлены в таблице.
Анализ результатов регрессионного анализа позволяет сделать вывод,
что пол респондента не влияет на вероятность наличия финансовой
стратегии. Мужчины и женщины в равной степени стратегически ориен­
тированы в финансовых вопросах. Полученный результат согласуется
с результатами других исследований в области финансового поведения
и финансовой грамотности (O E C D /IN FE , 2013; ОЭСР, 2018).
В отличие от пола, возраст респондентов оказывает значимое
влияние. Как мы и предположили, характер зависимости нелиней­
ный, наличие финансовых стратегий согласуется с основными этапами
жизненного цикла: среди респондентов молодого и пожилого возраста
вероятность наличия финансовых стратегий ниже, чем среди респон­
дентов среднего возраста. Наличие высшего образования также ока­
залось значимым положительным фактором выработки финансовых
стратегий. Размер домохозяйства и семейное положение статистически
значимы и положительно влияют на зависимую переменную. Среди
респондентов, состоящих в зарегистрированном или гражданском браке
и имеющих детей, вероятность финансового планирования и долго­
срочного целеполагания выше. Проживание в большом городе (свыше
1 млн чел.) отрицательно влияет на изучаемую зависимую переменную.
Наша гипотеза о положительной связи между проживанием в боль­
шом городе с развитой инфраструктурой и выработкой финансовых
стратегий не подтвердилась. Получается, что проживание в больших
городах снижает вероятность наличия долгосрочной финансовой стра­
тегии. И, наоборот, проживание в малых городах и селах повышает
ее вероятность. Статистически значимым фактором, оказывающим
наибольшее положительное влияние на вероятность наличия долго­
срочной финансовой стратегии, оказался и уровень дохода.

83

О. Е. Кузина, Д. В. Моисеева / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 71—88

а

!=Г

К

::г t t
CООNООNОООЧtоoр о с^Оо 1CCоNN
\о эКак Л[g-Н о юооо о о о о о о о о
о о
ей |=г
о о о О о оI Iо о оI о оI Iо о о
н od Он

ОКнО

£ОЛI

ofcdj КнР

° Рн CоNNо оО ю^ N^ ^О ***
оо о оо о
§ч оо о оо о оо 0о5 со
ооооооооо
S ко ооооооооо

о
I

Коэффициенты моделей Probit на данных 2011—2020 гг.: S: * :S: *г
Источник: составлено авторами.оCNьо» оо юЧр осо1CоNCОNссоо
оооооо CN юОоОоо оо 05 05 05 CоN
оооооо о о о о
о
О оо оооооо

К
а!К=Г
СкО
Рн

::::: г ; :г
1CоN
ьо» оо ю о со CN юЬо»оо CN со оо оCNчCэNcОn
ооооо о ОCN о о о оо о

о о о о о о О о о о о оI оI о о о

*** * * * ** **

ьо» о о со ICdN CООNtооoо^!о^_^н0О0 55 ОCN^соо^ооо о со
о юо^о^о о CN о^
оо 05

о

о о o' o' о о О о о о о o' o' о о о

о О
кРн
V
4о 4 tCD с
-5s0" сts а.
о[Р-Нн
Рн , о
аcd о5 cf-Hd i
CнD CNOO^iOCDNOOC^O V
m CD Э4ОКtI
od к3 tI а.
эоSК kCsD 5 , 5F fс
й 34Рн V
К со fs
"oюd О О а.

о °
и м§ G
cj p., c d c d c d c d c d c d c d c d c d c d

PQ od g- CD о о
^О fО- gО~p. §Рч S н Ркон , GРн
g
cd cd 2 cu 4 О
Ч сРон сРон5 4 ^со^ S3h О* §Д
О о O ' g cd CD Рн ffl £I Ч
с m m О Он u
£

84

О. Е. Кузина, Д. В. Моисеева / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 71—88

Оценка была проведена для трех базисных периодов: 2011, 2014
и 2020 гг. Год 2011-й был выбран как посткризисный, 2014 г. — как
кризисный, а 2020 г. — в качестве последнего из имеющегося ряда
наблюдений. По сравнению с 2011 г. вероятность наличия финансо­
вых стратегий выше в 2013 и 2015 гг., ниже — в 2016 и 2017 гг.; по
сравнению с 2014 г. — выше в 2013 г., ниже — в 2012 и 2016—2020 гг.
По сравнению с 2020 г. статистически значимые различия отмечены
в 2011 и 2012 гг., период 2013—2019 гг. не отличается от 2020 г. Это
позволяет говорить, что население реагирует на волатильность в эко­
номике. Отсутствие стабильности и уверенности в завтрашнем дне
ограничивает возможности финансового планирования и выработку
финансовых стратегий.

***

В данной работе мы поставили задачу обосновать понятие «фи­
нансовые стратегии населения», предложить их операционализации)
для измерения в анкетном опросе, а затем оценить, как этот индика­
тор работает на данных по России. Исследование позволило оценить
динамику финансовых стратегий россиян в 2009—2020 гг. Анализ
данных показал, что горизонт финансового планирования большинст­
ва россиян не превышает одного года и на протяжении исследуемого
периода резких изменений в горизонтах планирования не происходило.
Несмотря на рост доли россиян, имевших долгосрочные финансовые
цели в 2011—2015 гг., доля стратегически ориентированных россиян
стабильна и не превышает V3. Основные причины отказа от долгосроч­
ного финансового планирования — низкий уровень дохода и высокий
уровень неопределенности будущего — со временем не изменяются.
Менее половины россиян могут сказать, что у них есть долгосрочная
финансовая цель, чаще всего это приобретение недвижимости и оплата
обучения. Причем часто при наличии финансовой цели у людей нет
плана или стратегии ее достижения. Так, в разные периоды доля тех,
у кого были цель купить жилье или другую собственность и план ее
достижения, составляла 30 —40% от числа тех, кто имел только цель.
В 2020 г. доля тех, кто имел финансовую стратегию и следовал ей,
практически не изменилась, а доля тех, у кого была только долгосроч­
ная финансовая цель, сильно сократилась.

Доля стратегически ориентированных — у кого есть долгосрочная
цель (хотя бы одна) и план (стратегия) ее достижения — колебалась
от 24% (2011 г.) до 34% (2013 и 2015 гг.). Среди социально-демо-
графических переменных, выбранных нами для оценки вероятности
наличия долгосрочных финансовых стратегий, только пол оказался
статистически незначимым. Возраст, наличие высшего образования,
размер домохозяйства, семейное положение и доход оказывают положи­
тельное влияние, при этом зависимость от возраста имеет нелинейный
характер. Интересно, что вероятность иметь финансовую стратегию
у жителя крупного города (свыше 1 млн чел.) ниже, чем у жителей
небольших городов и сел.

85

О. Е. Кузина, Д. В. Моисеева / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 71—88

Можно сделать вывод о том, что предложенный индикатор в эмпи­
рическом исследовании дает непротиворечивые результаты и согласует­
ся с большинством предположений. В России горизонт финансового
планирования у V3 россиян не превышает одного года, долгосрочную
финансовую цель имеют около 50% россиян, а стратегию ее достиже­
ния — около 30%. Эти параметры варьируют в зависимости от года
наблюдения, но отклонения незначительны. Что касается факторов,
повышающих вероятность наличия финансовой стратегии, то выявлена
положительная связь с рядом социально-демографических характерис­
тик, вписывающаяся в логику жизненного цикла: средний возраст,
наличие детей, высшее образование и доход.

Список литературы / References

Авраамова Е. М. и др. (2003). Средние классы в России: экономические и социаль­
ные стратегии. М.: Гендальф. [Avraamova Е. М. et al. (2003). Middle classes in
Russia: Economic and social strategies. Moscow: Gandalf. (In Russian).]

Александрова О. А., Аликперова H. В., Бурдастова Ю. В., Ненахова Ю. С.,
Ярашева А. В. (2016). Инвестиционно-сберегательные стратегии высокодоход­
ных групп населения. М.: Экон-Информ. [Alexandrova О. A., Alikperova N. V.,
Burdastova Y. V., Nenakhova Y. S., Yarasheva A. V. (2016). Investment and
savings strategies of high-income groups of the population. Moscow: Ekon-Inform.
(In Russian).]

Вебер M. (2016). Хозяйство и общество: очерки понимающей социологии: в 4-х т. М.:
Изд. дом ВШЭ. [Weber М. (2016). Economy and society: Essays on interpretive
sociology. In 4th vols. Moscow: HSE Publ. (In Russian).]

Ибрагимова Д. X. (2009). Типы сберегательного и кредитного поведения
Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены.
N° 2. С. 156 —171. [Ibraginova D. Н. (2009). Types of savings and credit behavior.
Monitoring Obshchestvennogo Mneniya: Ekonomicheskie i Socialnye Peremeny,
No. 2, pp. 156 —171. (In Russian).]

Кузина О. E. (2007). От несбережений к инвестициям: как меняются финансовые
стратегии россиян Неприкосновенный запас. Дебаты о политике и куль­
туре. N° 3. С. 79 —87. [Kuzina О. Е. (2007). From savings to investments: How
the financial strategies of Russians are changing. Neprikosnovennyj Zapas. Debaty
о Politike i Kulture, No. 3, pp. 79 —87. (In Russian).]

Кузина О. E. (2011). Пенсионные стратегии россиян: результаты социологическо­
го исследования (2005—2010 гг.) Пенсионное обозрение. N° 1. С. 15—23.
[Kuzina О. Е. (2011). Pension strategies of Russians: Results of a sociological study
(2005—2010). Pensionnoe Obozrenie, No. 1, pp. 15—23. (In Russian).]

Кузина О. E. (2013a). Динамика пенсионных стратегий населения за 2005—2012 гг.
Мир России: Социология, этнология. Т. 22, N° 4. С. 118 —147. [Kuzina О. Е.
(2013). Dynamics of pension strategies of the population for 2005—2012. M ir
Rossii: Sociologiya, Etnologiya, Vol. 22, No. 4, pp. 118 —147. (In Russian).]

Кузина О. E. (2013b). Финансовые стратегии россиян и горизонт финансового плани­
рования Банковский бизнес. N° 4. С. 23 —30. [Kuzina О. Е. (2013). Financial
strategies of Russians and the horizon of financial planning. Bankovskij Biznes,
No. 4, pp. 23 —30. (In Russian).]

ОЭСР (2018). Уровни финансовой грамотности в Евразии. [OECD (2018). Financial
education in the Commonwealth of Independent States (CIS). (In Russian).]

Радаев В. В. (2005). Экономическая социология: учеб. пособие для вузов. М.: Изд.
дом ГУ ВШЭ. [Radaev V. V. (2008). Economic sociology: A textbook. Moscow:
HSE Publ. (In Russian).]

86

О. Е. Кузина, Д. В. Моисеева / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 71—88

Скурятина Е. (2002). Сберегательные стратегии населения: основные понятия
и операционализация Экономическая социология. Т. 3, N° 2. С. 82 —91.
[Skuryatina Е. (2002). Savings strategy of population: Concepts and operationali­
zation. Ekonomicheskaya Sociologiya, Vol. 3, No. 2, pp. 82 —91. (In Russian).]

Стребков Д. О. (2002). Факторы и типы сберегательных стратегий населения
России во второй половине 1990-х годов. Автореф. дне. ... канд. социол. н..
М.: ГУ—ВШЭ. [Strebkov D. О. (2002). Factors and types of savings strategies
of the Russian population in the second half of the 1990s. Abstract of the disserta­
tion of the Candidate of Sociological Sciences. Moscow: State University—Higher
School of Economics. (In Russian).]

Ярашева А. В., Бурдастова Ю. В. (2013). Сберегательные и кредитные страте­
гии домохозяйств Народонаселение. N° 2. С. 94 —102. [Yarasheva А. V.,
Burdastova Y. V. (2013). Savings and credit strategies of households. Narodonaselenie,
No. 2, pp. 94 —102. (In Russian).]

Ярашева А. В., Макар С. В., Решетников С. Б. (2017). Кредитные стратегии россиян
как отражение модели финансового поведения Финансы: теория и практика.
Т. 21, N° 6. С. 138 —153. [Yarasheva А. V., Makar S. V., Reshetnikov S. В. (2017).
Credit strategies of Russians as a reflection of the model of financial behavior.
Finance: Theory and Practice, Vol. 21, No. 6, pp. 138 —153. (In Russian).] https:
doi.org 10.26794 2587-5671-2017-21-6-138-153

Aldridge A. (2000). Religion in the contemporary world. Cambridge: Polity Press.
Anderson М., Bechhofer F., Kendrick S. (1994). Individual and household strategies. In:

M. Anderson, F. Bechhofer, J. Gershuny (eds.). The social and political economy
of the household. Oxford: Oxford University Press.
Beckert J. (2003). Economic sociology and embeddedness: How shall we conceptualize
economic action? Journal of Economic Issues, Vol. 37, No. 3, pp. 769—787. https:
doi.org 10.1080 00213624.2003.11506613
Chandler A. D. (1990). Strategy and structure: A chapter in the history of industrial
enterprises. Cambridge, MA: MIT Press.
Crowe G. (1989). The use of the concept of 'strategy’ in recent sociological literature.
Sociology, Vol. 23, No. 1, pp. 1 -2 4 . blips: doi.org 10.1177 0038038589023001002
Fligstein N., G oldstein A. (2015). The emergence of a finance culture in American
households, 1989—2007. Socio-Economic Review , Vol. 13, No. 3, pp. 575 —601.
blips: doi.org 10.1093 ser m\vu035
Gershuny J., Pahl R. (1979). Work outside employment: Some prelim inary specula­
tions. New Universities Quarterly, Vol. 34, No. 1 pp. 120 —135. h ttp s ://d o i.o rg /
10.1111 j .1468-2273.1979.tb01252.x
Gunay G., Boylu A. A., Oguz A. (2015). Determinants of financial management behaviors
of families. In: Z. Copur (ed.). Handbook of research on behavioral finance and
investment strategies: Decision making in the financial industry. IGI Global,
pp. 2 3 6 -25 4 . https://doi.org/10.4018/978-l-4666-7484-4.ch014
Gunnarsson J., Wahlund R. (1997). Household financial strategies in Sweden: An ex­
ploratory study. Journal of Economic Psychology, Vol. 18, No. 2 —3, pp. 201—233.
blips: doi.org 10.1016 S0167-4870(97)00005-6
Hillig A. (2019). Everyday financialization: The case of UK households. Environment
and Planning A, Vol. 51, No. 7, pp. 1460 —1478. blips: doi.org 10.1177
0308518X19843920
Kuzina O., Dodd N. (2014). How do lay consumers and households understand finan­
cial strategizing? Сorvinus Journal of Sociology and Social Policy, Vol. 5, No. 1,
pp. 89 —114. blips: doi.org 10.14267 cjssp.2014.01.04
Leung A. (2011). Financial management practices and social reproduction. Qualitative
M arket Research, Vol. 14, No. 2, pp. 218—239. h ttp s ://d o i.o rg /1 0 .1 1 0 8 /
13522751111120710
Livingstonel S., Lunt P. (1993). Savers and borrowers: Strategies of personal financial
management. Human Relations, Vol. 46, No. 8, pp. 963 —985. h ttp s ://d o i.o rg /
10.1177/001872679304600804

87

О. Е. Кузина, Д. В. Моисеева / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 71—88

OECD INFE (2013). Financial literacy and inclusion: Results of OECD/INFE survey
across countries and gender. Paris: OECD International Network on Financial
Education.

Wahlund R., Gunnarsson J. (1996). Mental discounting and financial strategies. Journal
of Economic Psychology, Vol. 17, No. 6, pp. 709—730. blips: doi.org 10.1016
S0167-4870(96)00041-4

W ittgenstein L. (1953). Philosophical investigations. Oxford: Clarendon.

Strategies of financial behavior of Russians:
Concept, dynamics, factors

Olga E. Kuzina1*, Darya V. Moiseeva1,2

Authors affiliation: 1HSE University (Moscow, Russia);
2Volgograd State Technical University (Volgograd, Russia).
* Corresponding author, email: [email protected]

The article presents the justification of the methodology for studying
the strategies of financial behavior of the population, the dynamics of their
prevalence in Russia in the period 2009—2020, as well as the assessment of
the influence of socio-demographic variables on the probability of having a finan­
cial strategy in the household. The analysis of the data obtained from “Monitoring
of the financial behavior of the population” for 2009—2020 has demonstrated
that the financial planning horizon of the majority of Russians does not exceed
one year, about 50% of Russians have long-term financial goals, and about 30%
have strategies to achieve them. A positive relationship has been revealed with
a number of socio-demographic characteristics that fit into the logic of the life
cycle: age, presence of children, higher education and income.

Keywords: financial strategies, financial behavior strategies, financial
behavior, financial literacy, credit, savings, financial culture, financial skills.

JEL: G51, G53.

Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 89 —112.
Voprosy Ekonomiki, 2021, No. 10, pp. 89 —112.

Премия за неявное страхование вкладов
в российских государственных банках*

Г. И. Пеникас1,2,3

1Банк России (Москва, Россия)
2Национальный исследовательский университет

«Высшая школа экономики» (Москва, Россия)
3Физический институт имени П. Н. Лебедева РАН (Москва, Россия)

Система страхования вкладов (ССВ) в России существует с 2003 г.
При этом значимую долю рынка вкладов занимают государственные банки.
Статус государственного ассоциируется у населения с повышенной сохран­
ностью вкладов, даже на суммы сверх лимитов ССВ. Такое явление назы­
вают в литературе неявным страхованием вкладов. Предоставляя, по сути,
услуги такого неявного страхования, государственные банки могли бы, при
прочих равных, в теории предлагать меньшие ставки процента, чем частные
банки по вкладам сверх лимитов ССВ. Используются данные из открытых
источников для оценки платы за услугу неявного страхования в российских
государственных банках. Показано, что государственные банки доплачи­
вают за вклады сверх лимитов ССВ, причем в малых и крупных банках
доплата существенно выше, чем в средних. Тем не менее общий уровень
ставок в государственных банках ниже, чем в частных. Выявлено, что бан­
ки, использующие подход внутренних рейтингов, склонны устанавливать
более высокие ставки по депозитам, если они берут на себя больше рисков,
чем остальные банки.

Ключевые слова: неявное страхование вкладов, депозит, процентная
ставка, государственный банк, подход внутренних рейтингов.

JEL: Е44, Е53, G21, G28.

Пеникас Генрих Иозович (penikas@ hse.ru), к. э. и., руководитель проектов
Департамента исследований и прогнозирования Банка России, доцент депар­
тамента прикладной экономики факультета экономических наук НИУ ВШЭ,
с. и. с. лаборатории математического моделирования сложных систем Ф И АН.

* Мнения, высказанные в работе, могут не отражать позицию организаций, с которыми
аффилирован автор. Автор благодарит Дениса Шибитова (Банк России) за помощь в выгрузке
данных, а также коллег из Департамента исследований и прогнозирования Банка России за
высказанные на внутреннем семинаре комментарии к предварительным результатам работы.

https://doi.org/10.32609/0042-8736-2021-10-89-112
© НП «Вопросы экономики», 2021

89

Г. И. Пеникас / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 89 —112

Дискуссия об эффективности российских государственных банков
ведется с момента образования Российской Федерации. С одной сто­
роны, с ними связывают монополизацию рынка депозитов, что стало
следствием развития банковской системы в СССР. С другой стороны,
они могут быть эффективнее частных банков (Vernikov, 2014).

Система страхования вкладов (ССВ) была создана в России
в 2003 г. как преемник Агентства по реструктуризации кредитных
организаций (АРКО). Лимит страхового покрытия в ССВ увеличивал­
ся после каждого кризисного периода в российской экономике в 2008
и 2014 гг. (рис. 1).

Лимит страхового покрытия
в системе страхования вкладов России (тыс. руб.)

1400 1 100 700 <> 1400О
1200 - 23.12.2003 13.10.2008 29.12.2014
1000 -
800 -
600 -
400 -
200 -

0<>-----

01.01.2000

Источник: построено автором на основе данных Федерального закона от 23.12.2003
№ ФЗ-177.

Рис. 1

С 2014 г. Агентство по страхованию вкладов (АСВ) гарантирует
возврат вкладчикам суммы 1,4 млн руб. из одного банка при его банк­
ротстве или отзыве лицензии. В докладе Банка России указывается,
что такой лимит охватывает примерно 95% счетов вкладчиков, но
только 50% суммы всех вкладов (Банк России, 2019). Таким образом,
остается существенный объем вкладов, не подпадающих под ССВ.

В 2020 г. страховое покрытие в России увеличено до 10 млн руб.
для редких событий, включая наследство, приобретение жилья и т. п.
(Банк России, 2019). Хотя вклады сверх лимита ССВ не гарантируются
к возврату при банкротстве банка, сам факт банкротства восприни­
мается обычными гражданами как практически невероятный, если
речь идет о государственном банке. Таким образом, граждане неглас­
но могут считать, что их вклады на любые суммы в государственном
банке застрахованы. В литературе такое явление получило название
«неявное страхование вкладов» (implicit deposit insurance) (Penati,
Protopapadakis, 1988; Atiyas, 1990; Gunsel, 2009; Wang et al., 2015).
Данный термин относят и к частным банкам (Dennis et al., 1998).
Авторы указывают, что на момент подготовки их работы в Австралии
не было ССВ, но были прямые гарантии поддержки государственных
банков. Поэтому для государственных банков они применяли обрат-

90

Г. И. Пеникас / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 89 —112

ный термин «явное страхование вкладов» (explicit deposit insurance)
(Dennis et al., 1998. P. 92).

Особенностью неявного страхования вкладов в теории может быть
занижение ставок по депозитам, суммы которых выходят за лимит
ССВ, то есть можно ожидать, что государственные банки могут недо­
плачивать за такие депозиты по сравнению с частными банками. Цель
работы — проверить указанное утверждение для России.

Обзор литературы

ССВ и связанные с ней эффекты

Во время Великой депрессии в США 1929 —1933 гг. правительство
вводило недельный мораторий на изъятие вкладов из банков. Такой
запрет оказался неожиданным, поскольку не был законодательно пред­
усмотрен ранее. В итоге после его снятия изъятия участились, поэтому
такой подход критиковался (Selgin, 1996).

Второй, более успешной попыткой сохранения вкладов в банках
считается учреждение государственного агентства страхования вкладов
в США с 1 января 1934 г. Эту дату можно считать отправной точкой
в истории развития ССВ в мире. До этого ССВ существовали в от­
дельных штатах США, но не было единой государственной системы
(Hogan, Johnson, 2016).

Следующим этапом в истории развития концепции ССВ можно
назвать публикацию модели Даймонда—Дыбвига (Diamond, Dybvig,
1983). По сути, авторы поддержали наличие государственной ССВ,
хотя их модель лишь представляет в новом свете существующие
микроэкономические модели оптимального налогообложения (Lin,
2003). Модель Даймонда—Дыбвига продолжают активно развивать
в академических исследованиях (Sussman, 1992; Alonso, 1993; Adao,
Temzelides, 1998; Green, Lin, 2000; Andolfatto et al., 2007; Zimper,
2013; Kinateder, Kiss, 2014; Smith, Shubik, 2014; Sultanum, 2014; Kiss
et al., 2018; Kashyap et al., 2020). Несмотря на такую изученность
ССВ, председатель мирового банковского регулятора (Базельского
комитета) подчеркивает, что все государственные ССВ в мире дефи­
цитны (Ingves, 2017).

Наличие ССВ может искажать стимулы банков. Поэтому пред­
лагают связывать ставки взноса в ССВ с риском, который берет на
себя банк. Эффективность такого подхода доказали на данных для
США (Shiers, 1994), Испании (Gomez-Fernandez-Aguado et al., 2014)
и Японии (Guizani, Watanabe, 2016). Также при наличии ССВ не ре­
комендуют регулировать максимальные значения ставок по депозитам
(Nielsen, Weinrich, 2019).

Можно задать вопросы о том, стоит ли регулировать максималь­
ные значения ставок взносов в ССВ в России и как эти ставки взносов
связать с риском, который берут на себя российские банки. Отдельное
внимание следует уделить вопросам целесообразности страхования
электронных денежных средств или потребности в государственной

91

Г. И. Пеникас / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 89 —112

ССВ вообще1. Ответы на данные вопросы выходят за рамки текущего
исследования, и каждый из них заслуживает отдельного обсуждения.
Заинтересованный читатель может ознакомиться с возможной позицией
по части из них в других работах (Hogan, Johnson, 2016; Верников,
2021). Наша задача уже и конкретнее: определить, имеет ли место
неявное страхование вкладов в России и, если оно есть, каковы его
причины. Поэтому остановимся подробнее на результатах исследования
данного явления для других стран.

Исследования неявного страхования вкладов

Исследования неявного страхования вкладов немногочисленны.
Мы нашли всего пять статей за 35 лет, хотя первая из них появилась
чуть позже публикации модели Даймонда—Дыбвига. Одной из ключе­
вых причин ограниченности исследований может быть недоступность
необходимых данных, о чем мы скажем подробнее далее.

Эффекты от наличия неявного страхования вкладов исследованы
как на эмпирических данных для Турции, Австралии, Кипра (Atiyas,
1990; Dennis et al., 1998; Gunsel, 2009), так и в теоретических моделях
(Penati, Protopapadakis, 1988; Wang et al., 2015). В целом авторы всех
работ делают вывод об отрицательном влиянии неявного страхования
вкладов на экономику. Устойчиво отрицательные эффекты выявлены
для США, Турции, Кипра (Penati, Protopapadakis, 1988; Atiyas, 1990;
Gunsel, 2009); для Азии в 1997 г. эффект неоднозначен (Opiela, 2004).

Нас более всего интересуют выводы относительно наличия или
отсутствия доплаты (премии) или недоплаты (антипремии) в ставках
по депозитам для сумм сверх ССВ. Они исследованы только в двух
работах: (Dennis et al., 1998; Opiela, 2004). Кроме того, в другой
работе (Egan et al., 2017) сравниваются ставки по вкладам внутри
и сверх лимитов ССВ для двух американских банков. Утверждается,
что для Австралии нет разницы между ставками частных и государст­
венных банков (Dennis et al., 1998). Правда, авторы отмечают, что
тогда в Австралии не было ССВ, поэтому они не разделяли ставки для
депозитов внутри и сверх лимитов ССВ. Однако в исследовании для
другой страны и другого временного периода сделан противополож­
ный вывод (Opiela, 2004): разница в ставках по депозитам вне ССВ
в банках Таиланда есть. Причем если ранее говорилось о политике
ценообразования банков (Dennis et al., 1998), то теперь утверждается,
что вкладчики требуют более высоких ставок по депозитам у негосу­
дарственных финансовых посредников (Opiela, 2004). Несмотря на
различие подходов и ситуаций в странах, выводы этих работ позволяют
предположить, что наличие антипремии за неявное страхование вкла­
дов в государственных банках характерно для развивающихся стран
(как Таиланд), а ее отсутствие — для развитых (как Австралия).

1 Автор благодарит анонимного рецензента за указание на вопросы из данного абзаца,
которые актуальны для ССВ России, но не составляют предмет текущей работы. Ограниченность
доступных данных — которые ранее никто не исследовал в России — пока не позволяет начать
поиск ответов на них.

92

Г. И. Пеныкас / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 89 —112

Отметим, что, говоря о детерминантах процентных ставок по
вкладам в банках в контексте неявного страхования, целесообразно
учесть явление рыночной дисциплины. Например, вкладчики могут
дисциплинировать банки, при прочих равных предпочитая более круп­
ные (Semenova, 2007). Поэтому в нашей работе целесообразно конт­
ролировать выводы на размер банка.

В число контрольных переменных стоит добавить показатели при­
нятия риска банками. Например, принятие риска выше, если ниже
норматив достаточности капитала (Н1.0, CAR) или выше доля просро­
ченной задолженности (NPL). Российские банки склонны предлагать
более высокие ставки по депозитам, если они берут на себя больший
риск (Schoors et al., 2019).

Методология

Наша основная исследовательская гипотеза следующая: россий­
ские государственные банки, при прочих равных, занижают ставки
по вкладам населения на суммы сверх лимита ССВ, то есть в рос­
сийских государственных банках существует антипремия за неявное
страхование вкладов.

Чтобы проверить, существует ли такая антипремия, мы будем ис­
пользовать аналог метода разность разностей (difference-in-differences).
Введем две индикаторные (фиктивные) переменные. Одна делит банки
по типу собственности (Gov) и равна 1 для государственных банков
и нулю — иначе. Вторая делит предложения депозитов на страхуемые
в ССВ и нестрахуемые (или точнее — частично страхуемые). В первом
случае переменная D IA_no равна 1, во втором — нулю. Нас интересует
доплата за нестрахуемые депозиты в госбанках. Введем произведение
двух переменных следующим образом:

DIAnoGov = Gov х DIA_no. (1)

Тогда наша гипотеза о наличии недоплаты в госбанках по нестрахуе­
мым депозитам означает, что ставка по вкладам должна быть ниже
в подгруппе предложений госбанков для сумм сверх лимита ССВ по
сравнению с иными. Поэтому первичную проверку гипотезы проведем
с помощью теста на равенство средних ставок в двух подвыборках.

Вторичную (основную) проверку проведем при контроле на про­
чие факторы, то есть в регрессионной модели (2) коэффициент в3 при
переменной DIAnoGov должен быть отрицательным.

R ateijk = X ijkB k + 9xxG ov + 62xD IA _no + 63xD IAnoG ov + eijk, (2)

где: R ateijk — ставка по депозиту; i — банк; j — депозит; k — характе­
ристика депозита или банка (например, валюта, срок, пополняемость,
изъятие средств до истечения срока; тип банка, его размер, CAR, NPL;
произведения (interaction term) разных факторов); B k — коэффициен­
ты, оцениваемые МНК (допускаем наличие константы); X ijk — матрица
признаков (включая фиктивные переменные и показатели деятельности

93

Г. И. Пеникас / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 89 —112

банка; полный перечень переменных см. в онлайн-приложении2); sijk —
остатки модели. Мы используем их робастную оценку и кластеризуем
остатки модели по банкам.

В наборе признаков мы также рассматриваем произведения инди­
каторных переменных между собой и с характеристиками банков. Их
называют двойными и тройными произведениями (double, triple interac­
tions). С одной стороны, это распространенный подход (например, см.:
Bush et al., 2021. P. 50), позволяющий делать дополнительные выводы
при интерпретации. С другой стороны, он увеличивает мультиколли­
неарность в регрессии, хотя его пользователи данную проблему не об­
суждают, а основной индикатор мультиколлинеарности (VIF) не при­
водят. Мы покажем далее, что включение абсолютно всех переменных,
которые имеют содержательную ценность, только усиливает проблему
мультиколлинеарности. Поэтому дальнейшие выводы будем строить по
моделям с исключением незначимых переменных. В таком случае проб­
лема мультиколлинеарности становится менее острой. Тем не менее мы
проверяем, что знаки и величины коэффициентов сопоставимы в моделях
с полным перечнем переменных и только со значимыми переменными3.

Описанный выше подход со спецификацией (2) применялся при
разложении ставок доходности по суверенным облигациям европейских
стран на факторы (Horny et al., 2018). Один из факторов такого разло­
жения интерпретировался как вклад кредитного риска страны-заемщи-
ка — эмитента облигации в ставку доходности. В нашем случае мы будем
особое внимание уделять вкладу компоненты, связанной с отсутствием
страхования депозита в ССВ и принадлежностью предложения госбанку.

Заметим, что мы не ставим задачу проверить, что при наличии
«неявного страхования вкладов» это требование клиентов со стороны
спроса, чтобы частные банки доплачивали за риск (Opiela, 2004), или
что это ценовая политика банков со стороны предложения (Dennis
et al., 1998). Подчеркнем, что нам важно выявить, ниже ли, при прочих
равных, ставки по вкладам на суммы сверх лимитов ССВ в государст­
венных банках, чем в частных, или нет, и в сравнении с полностью
застрахованными. Тем не менее, как мы далее подробно обсудим, по­
скольку имеющиеся в распоряжении данные — о предложениях по
вкладам, то, возможно, в нашем случае речь идет о ценовой политике
банков и стороне предложения.

Для исследовательской гипотезы возможный эффект создает не
просто или не только статус участия государства в структуре собствен­
ности банка, но и его размер, то есть разные эффекты могут наблюдаться
для банков разного размера и разного типа. Например, для системно
значимых кредитных организаций4 (СЗКО) и иных; для крупных банков
и малых. Поэтому мы оценим отдельно модели для СЗКО и иных банков.

Дополнительно проверим, насколько наши результаты устойчивы
к иным спецификациям и определениям. В частности, рассмотрим пять
видов такой проверки. Во-первых, рассмотрим только простые вклады,

2 Онлайн-приложение см.: https: www.hse.ru mirror pubs share 508074554.pdf
3 При необходимости оценки модели со всеми переменными доступны по запросу у автора.
4 http: \\ \\ \\.chr.ru hanki 11,14_sector credit SvstemBanks.html

94

Г. И. Пеникас / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 89 —112

то есть вклады без дополнительных опций (досрочное изъятие, по­
полнение и т. п.) и не относящиеся к особым типам (инвестиционный,
накопительный, пенсионный). Затем рассмотрим банки, для которых
важны вклады физических лиц. Для этого, во-вторых, выберем банки,
у которых логарифм размера таких депозитов выше медианы. В-третьих,
выделим банки, у которых доля вкладов физлиц и ИП относительно
суммы депозитов предприятий выше медианной. В-четвертых, попробуем
извлечь дополнительную информацию из доступного массива данных.
Поскольку в части предложений вкладов нет верхней границы по сумме,
такой вклад можно открыть на сумму в пределах лимита страхования
ССВ и сверх него. Поэтому все подобные — условно неограниченные
по сумме — предложения мы включим в выборку дополнительно. В ка­
честве размера вклада для такого «растиражированного» предложения
поставим верхний предел, если он есть и превышает лимит ССВ. Если
верхней границы нет, то поставим среднее значение для предложений,
верхняя граница которых превышала лимит ССВ. В-пятых, сравним
наши выводы с моделью, когда под государственным мы понимаем не
просто официальный признак, а только его восприятие. Мы ожидаем,
что у большинства населения госбанк — это одна из нескольких круп­
ных кредитных организаций. Поэтому в данном случае мы определим
как государственный только тот банк, который по признаку собствен­
ности (Gov) является таковым и входит в список СЗКО (SIFI).

Данные

Можно предположить, что малочисленность исследований неяв­
ного страхования вкладов вызвана недоступностью данных. Покажем,
какие данные существуют в нашем распоряжении и почему информа­
ция из стандартных форм отчетности не соответствует целям нашего
исследования; затем опишем более подходящий для нашей задачи
массив данных с сайта-агрегатора banki.ru.

Источники данных

К нашему исследованию имеют отношение четыре формы отчетно­
сти банков (табл. 1). В форме 101 есть суммарные остатки депозитов, но
нет ставок, чтобы проверить факт их расхождения. Из формы 102 можно
вычислить среднюю ставку по депозитам, но неясно, как ставка зависит
от суммы вкладов, чтобы выделить ставки по суммам внутри и сверх
лимита ССВ. Есть форма 129, где ставки по вновь принятым депозитам
разделены по срокам и валютам, но не разделены по сумме вкладов.
Форма 345 позволяет определить объем вкладов в банке внутри и сверх
лимита ССВ, но к ней не привязаны процентные ставки. В идеале, если
бы существовала форма отчетности, объединяющая формы 129 и 345,
мы могли бы провести исследование по описанной выше методологии.

Поскольку формы официальной банковской отчетности не по­
могают нам в проведении интересующего исследования, мы обрати­
ли внимание на портал banki.ru. На нем представлены предложения

95

Г. И. Пеникас / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 89 —112

Таблица 1

Имеющиеся данные по ставкам и суммам депозитов российских банков

№ Форма Краткое описание Размер Ставка Тип
депозита по депозиту данных

1 Ф-101 Остатки депозитов ФЛ Суммарно Нет Факт
2 Ф-102 Нет Суммарно (спрос
Начисленные процентные По срокам, и предло­
3 Ф-129 расходы по депозитам ФЛ Суммарно по валютам жение)
4 Ф-345 Внутри ССВ Нет
5 banki.ru Ставки по новым депозитам вне ССВ Предложение
ФЛ Есть Есть

Разбиение депозитов ФЛ
по суммам

Ставки по вкладам

Примечание. ФЛ — физические лица.
Источник: составлено автором.

российских банков на текущую дату по размещению в них вкладов.
На портале есть все интересующие нас базовые параметры вкладов:
ставка, сумма, срок, валюта5.

Под ставкой будем понимать среднюю ставку между минималь­
ной и максимальной. Такая средняя ставка незначимо отличается от
эффективной. При этом эффективная доступна только для примерно
трети предложений депозитов. На сайте представлен широкий пере­
чень возможных опций вкладов (например, возможность пополнения
и частичного или полного досрочного изъятия)6.

Для исследования мы собрали данные на 16 июля и 16 августа
2020 г. Суммы вкладов в долларах и евро были переведены по курсу
Банка России на эти даты в рубли. Чтобы проверить, есть ли эффект не­
явного страхования вкладов, мы присваиваем 1 по переменной DIA_no
предложениям по вкладам, если начальная сумма (взнос от...) превы­
шает лимит страхования. Таким образом, мы делим все предложения
на относящиеся к полностью застрахованным вкладам (D IA_no = 0)
и частично застрахованным (DIA_no = 1), то есть особого маркера для
нестрахуемых вкладов нет, поскольку нет таких вкладов. Любой вклад
будет относиться к ССВ, пока его сумма с процентами не превышает
лимит страхования в одном банке. Можно уточнить, что лимит ССВ
относится ко всем вкладам одного клиента в одном банке. При стра­
ховом случае формально выплата идет по каждому вкладу, но сумма
выплаты не превышает лимит ССВ.

Отметим ключевую особенность исследования, которая составляет
одновременно его ценность и ограничение. Сбор данных был осуществ­
лен, когда пришла идея провести исследование. Поэтому ценность
исследования в том, что до нас такой массив никто не изучал. Тем не
менее портал banki.ru не предоставляет в публичном доступе архив
данных предложений. Если бы он был, то было бы интересно срав­
нить динамику доходности по вкладам в 2019—2020 гг. и в кризисные

5 https: www.banki.ru products deposits
6Полный перечень доступных переменных, их описательные статистики и корреля­
ционная матрица представлены в онлайн-приложении (https: www.hse.ru mirror pubs
share 508074554.pdf).

96

Г. И. Пеникас / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 89 —112

периоды (например, 2007—2009, 2014—2015 гг.). Однако подчеркнем,
что в отсутствие такого архива историческое сравнение недоступно.

Особенность портала в том, что на нем агрегированы предложения
не всех российских банков, а только 177 из 430. В среднем мы видим по
пять предложений депозитов (групп/ названий продуктов). Если смот­
реть по параметру минимальной суммы вклада, то 30% предложений
относится к вкладам на суммы сверх лимита ССВ. (Экстремальным
значением является предложение ставки для депозита на 30 млн долл.)
Средняя срочность депозита — один год и один месяц, хотя есть
предложения и на десять лет. Такие экстремальные значения объемов
и сроков были исключены как выбросы. Всего выбросы составляют
0,5% от числа всех наблюдений.

В нашей выборке есть все И СЗКО. Из 177 банков 22 государст­
венных и 21 иностранный банк; иные — все частные. Выше мы отмечали,
что при рассмотрении детерминант ставок по вкладам целесообразно
включать характеристики принятия риска: в абсолютном размере — на­
пример, размер банка (LnA) (Semenova, 2007); в относительном — на­
пример, доля просроченной задолженности (NPL) или норматив доста­
точности капитала (CAR) (Schoors et al., 2019).

При рассмотрении последнего отметим важную особенность, которая стала
актуальна для России после 2018 г. С этого года первый банк начал использовать под­
ход внутренних рейтингов (ПВР, IRB) для расчета указанного норматива. К 2021 г.
его используют уже три банка7. Использование ПВР означает, что у банка норматив
достаточности стал отличаться, то есть мера принятия риска могла измениться. Для
учета такого эффекта мы добавляем в модель переменную произведения норматива
и факта использования ПВР тремя банками в виде показателя CAR_IRB. Заметим, что
банки, использующие ПВР, существенно отличаются от иных. Во-первых, такие банки
входят в категорию СЗКО. Во-вторых, они крупнее по величине активов в среднем, чем
средний системно значимый банк (размер среднего банка, использующего ПВР, в России
составляет 23 трлн руб., а среднего системно значимого банка — около 9 трлн руб.).
Нам неизвестны работы по отечественным кредитным организациям, где учитывалась
бы указанная особенность при расчете норматива достаточности капитала. В анализе
данных за 2001—2010 гг. (Schoors et al., 2019) эта особенность российских банков не
обсуждалась, что придает ценность нашим выводам.

Визуальный анализ данных

Рассмотрим имеющиеся в нашем распоряжении данные. На
рисунке 2 видны возрастающие кривые доходности в каждой из трех
доступных на портале валют. Причем в рублях и долларах нель­
зя исключать наличие квадратичной зависимости ставок от сроков.
Поэтому в регрессии мы проверяем значимость коэффициентов при
квадрате срочности по валютам. Аналогичное явление имеет место при
зависимости от суммы вклада. Поэтому мы включаем квадраты срока
и суммы депозита в модель. В идеале для ответа на вопрос исследова­
ния нам нужно увидеть калькуляторы ценообразования каждого банка.
Но поскольку это недоступно, мы проверяем гипотезу об устройстве

7https: cbr.ru press pr ?file=29062021_192337PR202l-06-29tl9_22_42.htm

97

Г. И. Пеникас / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 89 —112

Средние ставки депозитов по валютам, июль—август 2020 г. (п. п.)

а) Ставки в рублях б) Ставки в долларах США

5 10 15 20 25
Срочность, кратно 100 дням
Срочность, кратно 100 дням
в) Ставки в евро г) Ставки во всех валютах

6н

4

2- 25

Срочность, кратно 100 дням 0- « ife l'lii

0 5 10 15 20
Срочность, кратно 100 дням

И ст очник: построено автором по данным портала banki.ru.

Рис. 2

такого усредненного калькулятора, в частности, на предмет значимости
нелинейных (квадратичных) компонент.

На рисунке 3 приведено распределение ставок по вкладам в руб­
лях для группы вкладов на суммы сверх лимита ССВ в госбанках
и иных. Распределение ставок в левой части более концентрированно,
чем в правой; его центр чуть более смещен вправо относительно зна-

Распределение ставок в рублях по нестрахуемым в ССВ
депозитам в госбанках (а) и иным (б)

а) Депозиты в госбанках б) Иные депозиты

0246802468
Ставка по депозиту, п.п.

И ст очник: построено автором.
Рис. 3

98

Г. И. Пеникас / Вопросы экономики. 2021. № 10. С. 89 —112

чения 4%. Это указывает на то, что неявного страхования может не
быть в России, но такого обоснования недостаточно.

На рисунке 4 приведено упрощенное сравнение ставок в разных
валютах в трех категориях банков для двух типов вкладов по суммам:
внутри лимита ССВ и сверх лимита ССВ.

Сравнение средних ставок по типам банков,
валютам и лимитам ССВ

Валюты руб. долл. евро руб. долл. евро руб. долл. евро
Российские частные банки
Российские госбанки Иностранные частные банки

^^^^^^нутр^лимит^СС^^^^ ^ ^ ^ ^ вер^лимит^СС^^

Примечание. Черта в центре блока — медиана; границы блока: снизу — значение показате­
ля по вертикали, соответствующее первому квартилю распределения (25-й процентиль); сверху —
аналогично для третьего квартиля (75-й процентиль); их разница называется межквартильным
расстоянием (IQR). Границы над и под квартилями — значения точек наблюдений из выборки,
которые входят в полтора межквартильных расстояния от каждого из квартилей (от границ
блоков); точки за пределами границ условно называют выбросами в терминах такого графика
(но это не означает, что их обязательно исключают из дальнейшего исследования).

Источник: построено автором.

Рис. 4

Если смотреть на медианные значения (горизонтальные линии
в блоках), то видно, что по вкладам сверх лимита ССВ в российских
частных и государственных банках ставки выше, чем по вкладам внутри
лимита (рис. 5). Также видно, что по вкладам в рублях у российских
государственных банков самые высокие минимальные ставки среди всех
банков. Например, у них нет предложений ниже 1 п. п. годовых. Тем
не менее ярко выраженной разницы в ставках госбанков и остальных
банков по депозитам в ССВ и вне ее нет.

На рисунке 5 валюты заменены на сроки. Видно, что у иностран­
ных банков ставки для кратчайших сроков (до 1 месяца) не раз­
личаются по суммам вкладов. При этом у российских частных банков,
наоборот, для такого срока существенно более предпочтительными
оказываются вклады на суммы сверх лимита ССВ, чем внутри него,
по сравнению с государственными банками.

Обратим внимание только на госбанки и предложения по не­
страхуемым депозитам на рисунке 6. Показаны средние ставки по всем
предложениям в зависимости от размера госбанка, последний измерен

99