Неравенство и рост кредитования в российских регионах

Все озадачились ростом кредитования частного сектора в РФ - и Лучшая банкирша мира, и Правительство РФ, и даже Президент РФ Путин В.В. уделил этому вопросу время и внимание. Мировая научная общественность не отстает и так же исследует этот вопрос, о чем очень кстати сообщил "Коммерсант" сегодня.

Общеизвестно:

 - рост кредитования бедных усиливает фактическое имущественное расслоение, так как богатые кредитуют бедных, забирая через процент все до остатка.

-  рост частного долга, если он бесконтрольный, и особенно если сочетается с огромным государственным долгом, может привести к кризисам и крахам экономики, который скоро и случиться в США.

Этому вопросу (зависимость имущественного неравенства, роста частного долга и финансовых кризисов) посвящены многие научные исследования - интересно все же по какому плану все пойдет. Сейчас, вопреки научным теориям, обсуждается вопрос снижения ставки ФРС в целях удешевления кредита для частного сектора, что по мнению недалеких руководителей США позволит вдохнуть новую жизнь в экономику, но тщетны их старания, ведь как сказано в Писании "никто не вливает молодое вино в меха ветхие (Мф. 9:17)". Ну да ладно, как сказано там же: "предоставим мертвым погребать своих мертвецов" (Мф 8:21-22) и перейдем к науке.

Вступление

Профессор Чикагского университета, экс-глава ЦБ Индии Рагурама Раджана выдвинул гипотезу о том, что стимулирование доступа к дешевым кредитам вместо активизации перераспределения в ответ на рост неравенства привело к банковскому кризису 2008–2009 годов в США.

Эта теория (зависимость роста закредитованности в зависимости от имущественного неравенства) была проверена на Австралии, Великобритании, Италии, Испании и Канаде, где показала свою применимость. Возник вопрос, применима ли эта теория для переходных экономик.  Потренировались "на кошках" - Литве, где теория подтвердилась. После это решили проверить теорию на большой экономике переходного типа. На Китае китайский экономист, живущий в Китае, решил от греха подольше не пробовать и выбрал северного соседа - Россию. В качестве экспериментальной площадки для проверки разнообразный теорий России участвовать не впервой. Один только социальный эксперимент по строительству социализма чего стоит. Что особенно привлекает исследователей и экспериментаторов, что России состоит из многочисленных регионов, каждый со своим укладом экономики и размером с обычную европейскую страну - вместо десятка стран можно исследовать регионы в РФ и получить значимые для обработки данные.

1. Первичные данные

1.1. Развитие кредитования частного сектора

Динамика кредитование частного сектора в РФ в сравнение с США приведена на рисунке ниже (Рис.2) . На правой оси показатели для РФ, на левой оси показатели для США.

Как видно объем кредитования домашних хозяйств (населения) до 2002 года не превышал 1% от ВВП, в то время как в США доля кредита домохозяйств в ВВП достигала 70%. Доля кредита в ВВП коммерческих предприятий менялась от 21% в 1995 году до 58% в 2009 году, с провалом на время пришедшей волны мирового кризиса, и с дальнейшим ростом до 72% в 2014 году.

1.2. Имущественное расслоение

Динамика имущественного расслоения представлена на картинке ниже (Рис.3). На левой оси отложена доля богатства в ВВП страны для групп 1% и 10% самых богатых, на правой оси показатель индекса Джини.

Как видно, если вначале перехода к демократии в РФ индекс Джини быстро рос, то затем, благодаря продуманной социальной политики, ориентированной на простого человека, индекс перестал расти и даже показывает свое снижение, в том время как в США он продолжает расти, увеличивая пропасть между богатыми и бедными. Ну да ладно, что-то увлекся я.

Причем, как видно на графике ниже (Рис.4) стремительное падение индекса Джини наблюдалось в Москве, в других регионах, за исключением Питера и Сахалина, имущественное расслоение не значительно увеличивалось на исследуемом интервале.

1.3. Период выборки и география

Авторы исследования ограничились временным рядом до 2014 года, справедливо полагая что влияние санкций за присоединение Крыма в 2014 года может сделать данные не сопоставимыми.

Так же авторы исключили из исследования республики Северного Кавказа, так как там не было полевых исследований. Всего в исследовании было 21 республика, 9 краев, 46 областей, 4 автономных округа, и отдельно Москва и Санкт Петербург.

Кроме того, была исключена Калмыкия, так как показатели по ней попали в выбросы.

2. Вывод зависимости

2.1. Данные и статистика выборки

"Статистика" в данном контексте означает численные показатели выборок: набор данных, дисперсия, средние величины, коэф. корреляции и пр.

Положительная зависимость, означает в данном контексте знак зависимости, а не качественная оценка - хорошая и т.п.

Визуальное представление данных приведены на рис. 4 и 5, индекс Джини и доля кредитов в ВВП, соответственно.

В таблице приведена описательная статистика:

2.2. Зависимости

Ну и были исследованы модели:  статическая зависимость

Z и R это параметры регионов и развития страны в целом, эпсилон как обычно ошибка, альфа региональная особенность.

бетта, В и Г рассчитываемые величины

и динамическая

фита это коэффициенты авторегресии.

Эти модели показали хорошую статистику (кому интересно таблицы по коэффициентам, остаткам и прочем есть в статье по ссылке), то есть являются применимыми.

По статистической модели - Увеличение коэффициента Джини на 0,01 (что составляет примерно одно стандартное отклонение в первых различиях) соответствует увеличению доли ссуды на 0,25 процентных пункта (примерно 1/8 стандартного отклонения доли личных ссуд в первых различиях). То есть, бета равна 0,25 , Этот результат является не только статистически значимым (на уровне 1%), но и экономически значимым воздействием. Зависимость корпоративного кредита от неравенства слабая.

По динамической модели - Влияние неравенства на личные кредиты остается положительным, с чуть меньшим эффектом от 0,15 до 0,18. Однако с динамической спецификацией мы обнаруживаем, что как корпоративные, так и общие кредиты оказывают положительное существенное влияние на уровне 10% и 5% соответственно. То есть, возможен переток спроса на заемные средства в корпоративный сектор из частного по мере уменьшения благосостояния.

3. Выводы

3.1. Теория подтверждена, надо еще какой эксперимент поставить.

3.2. Предположение, что растущее неравенство в доходах создает политическое давление для перераспределения доходов и субсидирования жилищного финансирования для бедных за счет ипотеки с доступным жильем. Это приводит к расширению кредитования, что способствует росту цен на жилье, что в конечном итоге приводит к банковскому и финансовому кризисам. 

Существует позитивная (и надежная) связь между неравенством доходов и личным кредитом. В совокупности результаты исследования подтверждают гипотезу Раджана о том, что политики реагируют на растущее неравенство расширяя жилищные и другие частные кредиты.

3.3.Коэффициент для Джини является положительным и значимым для роста персональных кредитов и незначительным для роста корпоративных и общих кредитов.