Экономическая свобода и кредитная ставка

Russian-European Centre for Economic Policy (RECEP)
Российско-Европейский Центр Экономической Политики (РЕЦЭП)
Вклад государства в формирование
величины кредитной ставки
Л.А.Валитова
В.Л.Тамбовцев
2005 Moscow | Москва 2005
RECEP
This project
is funded by the EU
Этот проект
финансируется ЕС
Tel
(7-095) 926-0411
Fax
(7-095) 926-0299
E-mail info@recep.ru
Web
www.recep.ru
Russia 107996 Moscow, K-31, GSP-6
Kuznetsky most str., 21/5, entr.1
This project is implemented by the
Bureau of economic management
and legal studies
Этот проект реализует Бюро
экономического менеджмента и
правовых исследований
Вклад государства в формирование величины кредитной ставки
Содержание:
Введение..................................................................................................................... 3
1. Влияние институтов на экономическое развитие.............................................. 4
2.Принципы формирования процентных ставок ................................................... 7
3. Статистические данные ........................................................................................ 8
4. Эмпирический анализ зависимостей................................................................. 12
5. Обсуждение, выводы и рекомендации для политики ..................................... 16
Список использованной литературы..................................................................... 18
Список обозначений ............................................................................................... 22
Приложение 1. Матрицы парных корреляций ..................................................... 23
Приложение 2. Результаты регрессионного анализа........................................... 25
2
Введение
Повышение конкурентоспособности российской экономики за счет структурного маневра
по увеличению удельного веса ее высокотехнологичного сектора невозможно осуществить без
массового потока инвестиций, реализующих технологические инновации. Одним из условий
возникновения такого потока, очевидно, выступает существенное улучшение инвестиционного
климата в стране. Состояние последнего определяется значительным числом факторов1, одним
из которых является доступность финансовых ресурсов. Индикатором и одновременно
реальным выражением такой доступности служит, в первую очередь, ставка предоставления
кредитов отечественными банками.
Общеизвестно, что в Российской Федерации, несмотря на уже достаточно давно
достигнутую макроэкономическую стабилизацию, эта ставка продолжает оставаться весьма
высокой. Так, по данным Банка России, в апреле 2005 г. она составляла 13,2% годовых по
рублевым кредитам сроком до года для промышленности2 и 22,1% для физических лиц3. При
этом прогнозы темпа инфляции на 2005 год по итогам первого квартала, по некоторым
оценкам4, составляли 11,5% годовых. Распространенным объяснением этого явления служат
высокие риски невозврата выданных кредитов5. Однако такие риски могут быть лишь
следствием более глубоких причин, которые остаются при таком объяснении неназванными.
Между тем, отсутствие определенности таких причин не позволяет предложить меры,
которые позволили бы улучшить ситуацию с данным компонентом инвестиционного климата в
стране. Так, в Стратегии развития банковского сектора России на период до 2008 года, недавно
одобренной совместным заявлением Правительства Российской Федерации и Центральным
банком6, все меры по его трансформации, по мнению ряда экспертов, фактически сводятся лишь
к укрупнению кредитных учреждений7. Однако каких-либо систематических данных,
свидетельствующих о том, что более крупные банки предоставляют кредиты по более низким
ценам, нет, хотя из общих соображений (эффект экономии на масштабе) такая зависимость
должна была бы иметь место8.
С нашей точки зрения, для принятия действенных мер по нормализации ситуации в
данной сфере необходимо, в первую очередь, попытаться надежно установить причины явно
завышенных кредитных ставок, сохраняющихся и в современных, макроэкономически
стабильных, условиях, устойчивом профиците бюджета, при росте остатков средств на счетах
предприятий и т.п.
Рабочая гипотеза, положенная в основу данного эмпирического исследования,
заключается в том, что причиной завышенных кредитных ставок является низкое качество
институциональной среды, как отечественной экономики в целом, так и собственно
банковского сектора, в частности. Ненадежная спецификация и защита прав собственности и
контрактных прав, обилие административных барьеров, чрезмерная зарегулированность
хозяйственной деятельности, агрессивность контрольно-надзорной деятельности государства и
т.п., — все это как повышает упомянутые риски невозврата кредитов, так и обусловливает
1 См., например, детальный анализ этого понятия в Докладе Всемирного банка «Как сделать инвестиционный
климат благоприятным для всех» (М.: Весь Мир, 2005)
2 По данным Центра Развития, крупные банки предоставляют кредиты промышленности под 14-15% годовых (см.
Д. Лепетиков «Банковская система в 2004 г.: рост кредитования на фоне кризиса»,
http://www.dcenter.ru/1/files/46/55/171.pdf
3 Бюллетень банковской статистики, №6, 2005 (http://www.cbr.ru/BBS/Bbs0506r.pdf)
4
Например, оценки Центра макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования в «Об инфляции в
апреле 2005 года» (http://www.forecast.ru/InflApr.pdf)
5 См., например: Honohan P. How Interest Rates Change Under Financial Liberalization (A Cross-Country Review).
World Bank. Development Research Group. Working Papers 2313; Карпинская, 2005
6 Заявление Правительства Российской Федерации и Центрального банка Российской Федерации
о Стратегии развития банковского сектора Российской Федерации на период до 2008 года от 5 апреля 2005 г.
7 Федоров, 2005
8
См., например: Hannan, 1991; Berger and Hannan, 1997; Corvoisier and Gropp, 2002; Berger, Rosen, Udell, 2005
3
общий высокий уровень непроизводительных трансакционных издержек, часто имеющих
неявный или теневой характер. Необходимость возмещения таких издержек и приводит к тому,
что банки вынуждены «завышать» кредитные ставки по отношению к тому уровню, который
мог бы существовать при более высоком качестве институциональной среды.
В первой части работы дается общая характеристика существующих подходов к
эмпирическому статистическому анализу воздействия институциональных факторов на
различные параметры экономического развития, во второй части описан традиционный подход
к учету факторов, определяющих уровень кредитных ставок. Третья часть посвящена описанию
использованных статистических данных, в четвертой приведены результаты эмпирических
расчетов по проверке сформулированной гипотезы и их обсуждение. Пятый раздел включает
выводы и рекомендации для совершенствования стратегии развития банковского сектора
Российской Федерации как фактора улучшения инвестиционного климата; приложения к работе
содержат непосредственные результаты эконометрического анализа.
1. Влияние институтов на экономическое развитие
В настоящее время внутри экономической науки практически общепризнанно, что
экономические, политические и социальные институты, функционирующие в той или иной
стране, оказывают ощутимое влияние на широкий круг параметров ее экономического развития.
Воздействие институтов на экономическое развитие признается также многими
международными организациями, а также и рядом национальных правительств, проводящих
реформы, нацеленные на повышение качества внутристрановых институтов. Многочисленные
эмпирические исследования влияния институтов (четко определенных и надежно защищенных
прав собственности, качества зашиты контрактов, главенства права над дискреционными
решениями чиновников, независимости судебной системы, четкости разделения властей,
подотчетности обществу органов государственного управления и т.п.) на экономику
убедительно показали значимость их воздействия на показатели, отражающие благосостояние9,
неравенство10, экономический рост11, объем инвестиций в экономику12 и многие другие
параметры13.
Механизм этого влияния на уровне качественной модели описан в работах Д.Норта14.
Институты, т.е. правила поведения индивидов в различных сферах общества, рассматриваемые
вместе с механизмами принуждения их к исполнению, сопряжены с различного рода
издержками и выгодами, - как для непосредственных адресатов правил, так и для других групп
индивидов. Эти издержки и выгоды, в свою очередь, определяют стимулы экономических
агентов к использованию ресурсов, - производительному или непроизводительному. Если
институты неэффективны, т.е. порождаемые ими совокупные издержки превышают
совокупные выгоды, либо имеют чисто перераспределительный характер, т.е. перемещают
ресурсы от одних индивидов к другим, не способствуя созданию стимулов к повышению
эффективности использования ресурсов, экономический рост будет подавляться, общество,
живущее в такой институциональной среде, будет расходовать ресурсы не на повышение
благосостояния, а на преодоление негативных последствий «работы» таких институтов.
Напротив, институциональная среда, состоящая преимущественно из правил, совокупные
выгоды от следования которым превышают издержки, будет создавать адекватные стимулы у
экономических агентов, что и обусловит, в конечном счете, устойчивый рост благосостояния
общества.
9 Dawson, 1998; Easton & Walker, 1997; Norton, 1998, 2003; Scully, 1997; Grubel, 1998
10 Chong & Calderon, 1998
11 Barro & Sala-i-Martin, 1995; Porter & Scully, 1995; Knack & Keefer, 1995; Knack, 1996; Ayal & Karras, 1998;
Abdiweli & Crain, 2002,
12 Clague et.all, 1999; Keefer and Knack, October 2002
13 см. также Bart & Caprio & Levine, 2002
14 North, 1981, 1987, 1990
4
Исходя из очерченной логики влияния институтов на экономический рост, легко вывести
представления о качестве институтов (институциональной среды национальной экономики):
оно тем выше, чем в большей степени институты снижают непроизводительную часть
трансакционных издержек, неизбежно сопровождающих любые взаимодействия экономических
агентов. В содержательном плане институциональная среда высокого качества включает:
четко определенные (специфицированные) и надежно защищенные права собственности;
действенные механизмы защиты контрактных прав;
правила и механизмы, обеспечивающие подотчетность исполнительной власти обществу,
препятствующие проявлениям рентоориентированного поведения чиновников.
Качество институциональной среды, в отличие от обычных экономических переменных,
не имеет прямых измерителей. Оно лишь косвенно отражается рядом индикаторов, в числе
которых можно назвать следующие:
• индекс экономической свободы и его отдельные компоненты - Scully & Slottje,
1991; Fraser Institute; Heritage Foundation; de Vanssay, Spindler 1994, 1996; Easton,
Walker, 1997; de Haan, Sturm, 2000;
• качество государственного управления и политическая коррупция – Todaro, 1997,
Transparency International;
• прикладные исследования уровня страновых рисков для потенциальных
инвесторов - International Country Risk Guide;
• деловые риски - Keefer& Knack, 1997;
• этнические или культурные особенности – Fearon, 2003;
• этнокультурное разнообразие – Norton, 2000.
Качество институциональной среды любой национальной экономики трактуется в
современной экономической теории не как «объективный», неизменяемый, фактор, а как
следствие действий государства.
Вмешательство государства в экономику, в принципе, может быть двояким:
1) государство может снижать трансакционные издержки, повышая качество институтов,
т.е. осуществлять так называемые «фундаментальные реформы»15; в рамках такой стратегии
воздействия в институциональной среде преобладают эффективные институты, в идеальном,
предельном случае образующие минимально необходимое множество «правил игры», в
отсутствие хотя бы одного из которых эффективность использования ресурсов снизится;
2) оно может также ухудшать качество институциональной среды, размывая права
собственности, вводя излишние (по отношению к упомянутому минимально необходимому
«ядру» правил) регуляции и административные барьеры.
Другими словами, вклад государства в состояние институциональной среды
хозяйственной деятельности может быть как положительным, так и отрицательным.
Действия государства в соответствии со второй стратегией снижают эффективность
использования ресурсов: ведь чем больше ограничений вводится в задаче оптимального выбора,
тем, как правило, хуже достигаемый уровень оптимизации. Исходя из этой взаимосвязи между
ограничениями и полезностью (прибылью, благосостоянием), можно сделать вывод о том, что
освобождение экономики от излишних ограничений, достижение максимальной экономической
свободы16, должно быть высшей целью экономической политики, нацеленной на рост
благосостояния, повышение эффективности экономики.
В этой связи вполне обоснованно среди всех перечисленных выше индикаторов качества
институциональной среды в последние годы наиболее часто используемым стал индекс
экономической свободы (Economic Freedom of the World Index, EFW), - индикатор, отражающий
степень развития институтов и обратно связанный c уровнем ограничений, вводимых
государством17. Его расчеты были начаты в середине 1980-х гг. Институтом Фрэзера (Fraser
15 Jefferson & Rawski, 1995
16 Естественно, с учетом сказанного о необходимости обеспечения защиты прав собственности и контрактных
прав, а также подотчетности власти обществу.
17 Подробнее об EFW см. ниже
5
Institute18). В настоящее время не существует иных, альтернативных ему, прямых измерителей
эффективности экономической политики (принимая во внимание тезис о том, что чем меньше
ограничений, тем эффективнее государственная экономическая политика19). В качестве
косвенного индикатора качества экономической политики следует упомянуть разработки
Е.Осборна (Osborne, 2004), который использовал для его построения 4 компоненты,
отражающие результаты политики (инфляция, разница между рыночным и официальным
обменным курсом, государственные расходы, открытость внешней торговле), приняв в качестве
относительных весов их вклады в экономический рост, оцененные на основе регрессионного
анализа.
С началом измерений EFW, появилось много прикладных работ, основанных на
межстрановых сопоставлениях и использующих этот индекс для характеристики качества
институциональной среды соответствующей страны20.
Нужно отметить, что влияние институтов на функционирование банковского сектора
также вошло в предмет эмпирических исследований. Так, в исследовании Дж.Барта, Ж.Каприо и
Р.Левина21 на данных по примерно пятидесяти странам показано, что: чем относительно слабее
правительство, тем более жесткие ограничения оно накладывает на деятельность банков;
жесткость регулирования банковской системы не уменьшает вероятности возникновения
банковского кризиса; вместе с тем, не получено ясных подтверждений гипотезы о том, что
повышение жесткости регулирования снижает эффективность функционирования банковского
сектора.
Эконометрический анализ, проведенный Хоанг Лан Ха22, показал, что индикаторы
эффективности судебной системы, наряду с такими традиционными переменными как уровни
дохода и инфляции, также статистически значимы в уравнениях, объясняющих степень
развития кредитного рынка. Страны, в которых обеспечивается более качественная судебная
защита контрактов, обладают большим по масштабам банковским сектором, в котором выше
доля кредитов, предоставляемых частному сектору.
Влияние эффективности судебной системы на издержки кредитования было предметом
исследования Л.Левена и Дж.Майнони23. Используя агрегированные данные по 106 странам и
данные уровня отдельных банков по 32 странам, они показали, что уровень инфляции и уровень
эффективности судебной системы являются основными детерминантами величины процентной
маржи. Иначе говоря, реформы, улучшающие юридическую защиту контрактов, как и
улучшение макроэкономической стабильности страны, одинаково необходимы для уменьшения
издержек финансового посредничества.
К данному кругу исследований, хотя в ней и не используется индекс экономической
свободы или его компоненты, можно отнести и работу С.Линц24. Используя данные опроса 264
российских фирм, она показала, что фирмы, характеризующие свои права собственности как
слабо незащищенные, направляют на инвестиции существенно меньшую часть своей прибыли,
чем те, собственность которых защищена надежно. Также и фирмы, имеющие доступ к
кредитам, реинвестируют значительно бóльшую часть прибыли, чем фирмы, не имеющие такого
доступа. Важность этого исследования для нашей темы заключается в том, что в нем
одновременно рассматривалась как доступность кредитов (очевидно, зависящая от процентной
ставки), так и инвестиционное поведение фирм.
Наконец, попытка прямой экономической оценки воздействия внутрисекторных
административных барьеров на издержки российских банков была осуществлена Я.Галухиной25.
18
www.freetheworld.com
Berggren, 2003
20 См., например, Vanssay, Spindler, 1994; Easton, Walker, 1997; Davidson, 2002; Mixon, Roseman, 2003; VegaGordillo, Álvarez-Arce, 2003.
21
Barth, Caprio , Levine, 2002
22
Hoang Lan Ha, 2003
23
Laeven and Majnoni, 2003
24
Linz, 2000
25
Галухина, 2004
19
6
Проведенный ею анализ показал, что наличие административных барьеров в банковском
секторе увеличивает стоимость обслуживания одного клиента (юридического лица) в среднем
на 2,4 - 4 тыс. рублей в год, а каждую трансакцию удорожает на 11-20 рублей. В среднем по
величине банке в совокупности эти издержки составляют около 0,15%-0,2% от размера активов.
При этом наибольший "вес" в такого рода издержках занимают затраты на преодоление
барьеров функционирования (связанные с рутинной деятельностью банка, например, с
закреплением за банками несвойственных им функций, требованиями по сбору и
предоставлению большого объема информации регулятору, в т.ч. отчетности по МСФО, и пр.), а
не барьеров входа (затраты на открытие филиалов и отделений, недополученная выгода в
результате долгой процедуры их открытия и пр.).
В нашем исследовании связи кредитной ставки (как цены заемного капитала) с
монетарными и институциональными факторами мы основываемся на методе межстрановых
сопоставлений, используя в качестве индикатора качества институциональной среды индекс
EFW и отдельные его компоненты.
2.Принципы формирования процентных ставок
В соответствии со стандартным подходом, на формирование процентной политики
оказывает влияние целый ряд факторов, которые принято делить на макроэкономические и
микроэкономические.
К макроэкономическим факторам относятся следующие:
1. Денежно-кредитная политика в стране и, прежде всего, политика центральных банков. При
помощи учетной ставки, операций на открытом рынке, центральные банки воздействуют на
величину денежной массы в стране, способствуя повышению или сокращению спроса
коммерческих банков на кредит, что служит ориентиром для других процентных ставок
денежного рынка.
При этом роль ставки рефинансирования в определении кредитной ставки в развитых и
развивающихся странах разная - в странах с развитой рыночной экономикой влияние этого
инструмента монетарной политики сильнее.
На уровень процентных ставок также влияет норматив отчислений в резервный фонд ЦБ,
поскольку проценты по остатку средств, перечисленных в фонд обязательных резервов, не
начисляются. В результате резервирования части привлеченных ресурсов уменьшаются
процентные ставки по депозитам и повышаются ставки по кредитам.
2. Взаимодействие спроса и предложения на кредитном рынке. Процентная ставка как цена
заемных средств определяется соотношением спроса и предложения. Чем ниже процентная
ставка, тем больше возможностей для прибыльного инвестирования, а значит, тем выше спрос
на заемные средства.
В то же время, на спрос и предложение кредита влияет инвестиционный климат - достаточный
уровень развития законодательства, степень экономической свободы субъектов рынка, величина
налогов, а также механизмы государственного регулирования, минимизирующие
инвестиционные риски кредитора и заемщика. Институциональные факторы, влияние которых
мы будем анализировать, относятся именно к этой группе рисков.
3. Инфляция. Инфляционные ожидания. Рыночные процентные ставки устанавливаются
коммерческими банками на уровне, достаточном для покрытия ожидаемых темпов инфляции и
обеспечивающего реальную отдачу. Поэтому имеется прямая зависимость между уровнем
инфляции и уровнем процентных ставок.
4. Конкуренция на рынке кредитных услуг, приводящая к снижению процентных ставок.
7
5.Фаза промышленного цикла. Как правило, цикл изменений краткосрочных процентных
ставок совпадает с циклом деловой активности в экономике26. Когда наблюдается
экономический спад, процентные ставки имеют тенденцию к снижению. Для того, чтобы
стимулировать экономику, правительство может содействовать снижению процентных ставок;
при росте деловой активности спрос на заемные средства должен подтолкнуть процентные
ставки к повышению.
6.Обменный курс, отражающий зависимость между мировыми и внутренними процентными
ставками. Когда процентные ставки за рубежом и ставки по инвестициям в иностранной валюте
высоки, процентные ставки по инвестициям в национальной валюте должны быть тоже
высокими во избежание перелива капитала за рубеж и значительного падения курса
национальной валюты.
При стабилизации национальной валюты и ограничении спекулятивных операций интерес
банков к кредитным операциям возрастает, что приводит к снижению процентных ставок по
кредитам и, соответственно, увеличению спроса на кредитные ресурсы.
7. Открытость национальной экономики для мировых потоков иностранных заемных
средств. Либерализация внутренних и международных финансов привела к сближению в
движении процентных ставок, хотя в развивающихся странах в настоящее время все же
отмечается наличие премии за структурный риск. Согласно теории "необеспеченного
процентного паритета между валютами"27, в долгосрочном и среднесрочном периоде
внутренние процентные ставки равны зарубежным ставкам плюс ожидаемый коэффициент
обесценения валюты плюс премия за риск.
К микроэкономическим факторам, влияющим на размер процентных ставок, относятся:
1. Регулирование банковских процентных ставок по депозитным и кредитным
операциям для обеспечения рентабельности банковских операций в долгосрочном
периоде — согласование депозитных операций и операций по выдаче ссуд по срокам и
суммам.
2. Управление процентными ставками в целях минимизации банковского риска.
3. Специфика операций (вид обеспечения, срок, сумма кредита и т.д.).
4. Степень надежности клиента.
5. Тип и размер банка.
Как видно из приведенного перечня факторов, часть из них, безусловно, тесно связана с
уровнем развития институциональной среды экономики, однако непосредственно компоненты
(и индикаторы качества) последней в их состав не входят. Поскольку связь уровня развития
институциональной среды и перечисленных факторов сама по себе может составить предмет
отдельного исследования, в рамках проверки выдвинутой гипотезы мы будем использовать
индикаторы некоторых из этих факторов в составе специфицируемых эконометрических
уравнений наряду с индикаторами состояния институциональной среды.
3. Статистические данные
Для получения надежных выводов из статистического анализа необходимы, как известно,
значительные объемы данных. Для реформируемой экономики Российской Федерации
отсутствуют достаточно длинные временные ряды данных, которые могли бы служить
основанием для выводов относительно влияния институциональной среды и ее изменений на
26 Baxter, Stockman, 1989; Backus, Kehoe, Kydland, 1992
27 Fama,1984; Froot, Thaler 1990
8
динамику кредитных ставок. Поэтому в качестве объекта изучения была использована
пространственная выборка стран, характеризующихся как различными состояниями
институциональной среды их экономик, так и несовпадающими значениями кредитных ставок.
Как показал анализ, для всей совокупности стран зависимости между ставкой процента и
компонентами EFW выражены не так четко, как внутри отдельных групп стран, поскольку, как
связь между различными компонентами индекса, так и значимость отдельных факторов,
отражающих качество развития институтов и уровень экономической свободы, для развитых и
развивающихся стран ощутимо отличаются. Эти отличия, по нашему мнению, обусловлены тем,
что государства в развитых странах воздействуют на институциональную среду в основном
положительно, в то время как в развивающихся и части переходных стран, — скорее,
отрицательно. Поэтому для дальнейших расчетов всю выборку, представленную 168 странами,
мы поделили на 3 группы в соответствии с классификацией стран, принятой в World Economic
Outlook28:
• развитые страны (США, страны Евросоюза, Япония, Великобритания, Канада, Южная
Корея, Австралия, Тайвань, Швеция, Швейцария, Гонконг, Дания, Норвегия, Израиль,
Сингапур, Новая Зеландия, Кипр, Исландия) – 29 стран;
• развивающиеся страны Европы и Китай: (Турция, Эстония, Латвия, Литва, Чехия,
Венгрия, Польша, Словакия, Словения, Болгария, Мальта, Румыния, Босния и
Герцеговина, Хорватия, Македония, Китай) – 16 стран;
• остальные развивающиеся страны, более низкого уровня развития (включая страны
бывшего СССР) – 123 страны.
Такая классификация, с одной стороны, не противоречит разделению на страны-члены ОЭСР29 и
не члены ОЭСР, с другой стороны, отражает различия в уровне ВВП на душу населения для
последних.
3.1 Данные о процентных ставках
Источник – International Financial Statistics (IFS)30. Использовались:
• ставки процента по краткосрочным промышленным кредитам (эквивалент кредиту до
года, хотя в разных странах, в зависимости от структуры процентных ставок и
устройства банковской системы, этот показатель мог называться по-разному: prime loan
rate, base lending rate, average lending rate, short-term commercial lending rate, upper margin
loan rate и т.д.);
• ставки процента по краткосрочным депозитам (эквивалент ставке процента по депозитам
сроком до 1 года: deposit rate, 12 month interest rate, average time deposit rate, savings rate,
3 months' time deposits rate и т.д.);
• рассчитанная по вышеупомянутым ставкам маржа;
• ставка процента по кредитам «овернайт» (money market rate, overnight rate, average cost of
commercial bank debt, call money rate и т.д.);
• в качестве показателя инфляции был взят индекс потребительских цен (CPI) (changes in
consumer prices).
Все переменные – в годовом исчислении (за 2002 год).
3.2 Измерение степени экономической свободы
28
“World Economic Outlook. The Global Demographic Transition”, IMF, September 2004,
http://www.imf.org/external/pubs/ft/weo/2004/02/
29
Страны первой группы минус Тайвань и Гонконг, плюс Мексика, Чехия и Словакия
30 International Financial Statistics Yearbook 2004, (IMF, 22.09.2004) www.imf.org
9
В качестве измерителя, описывающего межстрановые различия в уровне экономической
свободы, мы использовали Economic Freedom of the World (EFW) индекс за 2002 год, ежегодно
публикуемый Fraser Institute.31
EFW индекс состоит из 5-ти компонентов:
1. Размер государственного сектора
1.1. доля государственных расходов в ВВП
1.2. государственное потребление и трансферты
1.2.1. доля государственного потребления в общем потреблении
1.2.2. доля трансфертов и субсидий в ВВП
1.3. доля государственной собственности и государственных инвестиций в ВВП
1.4. предельная ставка налогообложения (и границы дохода, к которому она применяется)
2. Правовая система и защита прав собственности
2.1. правовая система и политическая стабильность
2.1.1. риск внутренних конфликтов
2.1.2. риск участия военных в политике
2.1.3. риск участия религиозных деятелей в политике
2.1.4. правопорядок (rule of law)
2.1.5. демократическая подотчетность
2.2. правовая система и защита прав собственности
2.2.1. защита прав собственности: права частной собственности четко определены и
защищены законом
2.2.2. защита интеллектуальной собственности
2.2.3. судебная независимость: суды независимы; правительство или партии не влияют
на ход процесса
2.2.4. правовая коррупция: нерегулярные платежи судьям, персоналу или официальным
лицам – редкость
2.2.5. беспристрастный суд: существует легальная возможность для частного бизнеса
опротестовать законность действий правительства или регулирующего органа
3. Устойчивость денежного рынка
3.1. среднегодовой рост предложения денег за последние 5 лет минус среднегодовой рост
реального ВВП за последние 10 лет.
3.2. колебания инфляции за последние 5 лет (дисперсия)
3.3. текущие темпы инфляции
3.4. возможность иметь валютные счета в национальных и иностранных банках
4. Свобода внешнеторговых отношений
4.1. экспортные импортные пошлины
4.1.1. доходы от налогов на международную торговлю как доля от внешнеторгового
оборота
4.1.2. средняя ставка по тарифам
4.1.3. стандартное отклонение ставок
4.2. барьеры, связанные регулирование внешней торговли
4.2.1. скрытые барьеры для импорта – отсутствие других барьеров, кроме официально
публикуемых тарифов и квот
4.2.2. цена импорта – совокупное влияние импортных тарифов, лицензионных сборов,
банковских комиссий и времени на административные процедуры, увеличивающие
стоимость импортируемого оборудования.
4.3. действительный размер торгового сектора в % от ожидаемого размера
4.4. разница между официальным обменным курсом и курсом черного рынка
31 Gwartney, Lawson, 2001; см. также Gwartney J., Lawson R., Block W., Economic Freedom of the World Reports
(Vancouver: Fraser Institute) www.freetheworld.com
10
4.5. контроль над международным рынком капитала
4.5.1. доступ граждан к иностранным рынкам капитала и иностранцев к внутреннему
рынку капитала
4.5.2. ограничения свободы граждан участвовать в обмене капиталом с иностранцами
5. Регулирование кредита, труда и деловых рынков
5.1. регулирование кредитного рынка
5.1.1. частная собственность в банковском секторе – доля депозитов в частных
банках
5.1.2. конкуренция – конкуренция со стороны иностранных банков
5.1.3. объем кредитов – доля кредитов частному сектору
5.1.4. отсутствие контроля за процентными ставками и регулирования, ведущего к
отрицательной ренальной процентной ставке
5.1.5. контроль за процентными ставками – движение процентных ставок по
кредитам и депозитам свободно определяется рынком
5.2. Регулирование рынка труда
5.2.1. влияние минимальной заработной платы – минимальная заработная плата,
устанавливаемая законодательно, не оказывает существенного искажающего
эффекта, так как является достаточно низкой или не обязательной
5.2.2. практика найма и увольнения – условия найма и увольнений определяются
частными контрактами работников и компаний
5.2.3. доля работников, чья заработная плата устанавливается централизованными
коллективными соглашениями
5.2.4. пособия по безработице – система пособий по безработице сохраняет стимулы
работать
5.2.5. использование призывов для пополнения вооруженных сил
5.3. регулирование бизнеса
5.3.1. контроль цен – в какой степени предприниматели могут устанавливать цены
самостоятельно
5.3.2. административные условия и новый бизнес – административные процедуры,
являющиеся препятствием для открытия бизнеса
5.3.3. время, потраченное на государственные бюрократию – ведущие менеджеры
тратят много времени на государственную бюрократию
5.3.4. начало нового бизнеса – общая простота начала нового дела
5.3.5. отсутствие
нерегулярных
платежей
–
отсутствие
нерегулярных,
дополнительных платежей, связанных с разрешениями на экспорт и импорт,
предпринимательскими лицензиями, контролем над обменными операциями,
оценкой налоговых выплат, защитой правоохранительными органами, выдачей
ссуд.
Таким образом, первый компонент индекса показывает, в какой степени государство
полагается на индивидуальный выбор и рыночные силы, а не на политический процесс
распределения ресурсов, товаров и услуг – чем больше доля государственного сектора, тем
меньше экономическая свобода.
Второй компонент связан с уровнем защиты прав частной собственности –
характеристика наличия экономической свободы и гражданского общества.
Третий компонент, отвечающий за стабильность денежного рынка, обратно
коррелирует с темпами инфляции.
Четвертый компонент отражает степень открытости национальной экономики,
вовлеченности в мировую торговлю, и связан с отсутствием значительных внешнеторговых
барьеров.
11
Пятый компонент связан с отсутствием значительных внутренних ограничений доступа
на рынок труда, капитала, а также низкой степенью регулирования предпринимательской
деятельности со стороны государства.
4. Эмпирический анализ зависимостей
4.1. Модель
Как уже было сказано, в данной работе мы анализировали зависимость внутренней
кредитной ставки и ставки по кредитам «овернайт» от факторов, связанных с
неопределенностью (как монетарного характера, так и институциональных, политических и
т.д.).
Поскольку бóльшая часть дисперсии кредитной ставки определяется ставкой по
депозитам (как зависимость цены предоставления кредитных ресурсов от издержек по
привлечению средств), то дополнительно оценивалась зависимость процентной маржи (разницы
между кредитной и депозитной ставкой) от упомянутых выше факторов.
В исследовании использовались следующие спецификации модели:
Модель 1.
Кредитная ставка = f (депозитная ставка; темпы инфляции; составляющие EFW индекса)
Модель 2.
Процентная маржа = f (кредитная ставка32; темпы инфляции; составляющие EFW индекса)
Модель 3.
Ставка по кредитам «овернайт» = f (депозитная ставка; темпы инфляции; составляющие EFW
индекса)
Таким образом, ставка по депозитам в нашей модели отвечает за «классические»
факторы, связанные с денежно-кредитной политикой властей, конкуренцией на внутреннем
рынке банковских услуг и т.д., в то время как индекс EFW будет определять влияние страновых
различий в уровне развития институциональной среды.
После анализа компонент составляющих EFW индекса мы были вынуждены отказаться
от рассмотрения композитного индекса, представляющего собой свертку частных индексов с
положительными весами, поскольку для развивающихся и развитых стран составляющие этого
индекса двигаются в разных направлениях. В основном, это касалось роли государственного
сектора и степени вмешательства государства в экономику страны – компоненты «размер
государственного сектора» и «регулирование кредита, труда и деловых рынков».
4.2. Результаты корреляционного и регрессионного анализа
В качестве пояснения в Приложении 1 даны матрицы парных корреляций компонентов
индекса.
Анализ корреляционных матриц показал следующее:
• в развивающихся странах (куда в рамках использованной классификации входит и
Россия) устойчивость денежного рынка значимо и положительно коррелирует с
индексом размера государства (чем меньше участие государства – тем устойчивее
национальная валюта и меньше темпы инфляции), в то время как для остального мира
картина – противоположная;
32 Предполагая, что кредитная ставка зависит от ставки по депозитам.
12
•
•
•
•
•
•
аналогичным образом связаны между собой индекс свободы внешнеторговых отношений
и размер государства – положительно и значимо для развивающихся стран (чем меньше
участие государства – тем более открыта национальная экономика и меньше ограничений
для внешней торговли) и статистически незначимо для остальных;
отсутствует значимая связь между индексом регулирования рынков и стабильностью
денежного рынка для развитых стран, в то время как для развивающихся стран (включая
развивающиеся страны Европы) более низкая степень регулирования национальной
экономики значимо и положительно связана со стабильностью денежного рынка;
для всех стран не обнаружено значимой положительной связи между низкой долей
государственного сектора и индексом эффективности правовой системы и защиты прав
собственности;
для развивающихся стран низкая доля государственного сектора не ассоциируется с
низкой степенью регулирования внутренних рынков и предпринимательства, хотя эта
очевидная связь имеет место для всех остальных стран;
не обнаружено значимой связи между стабильностью денежного рынка и низкой
степенью государственного регулирования национальных рынков для развитых стран, в
то время как для развивающихся стран (включая развивающиеся страны Европы) эта
связь – значимая и положительная (чем меньше государства в экономике – тем она
стабильнее);
наконец, в развивающихся странах Европы отсутствует связь между низкой степенью
регулирования внутренних рынков и открытостью национальной экономики мировому
рынку (в остальных странах эта связь значимая и положительная).
Результаты регрессионного анализа (Приложение 2), суммированные в таблице 1 в конце
раздела, подтверждают гипотезу о страновых различиях в той роли, которую
институциональные факторы играют при формировании кредитной ставки.
Так, существуют различия в факторах, определяющих величину кредитной ставки в
странах с развитой экономикой, развивающихся европейских странах и остальных
развивающихся странах (более низкого уровня развития).
В развитых странах кредитная ставка определяется, главным образом величиной ставки
по депозитам, то есть взаимодействием спроса и предложения на внутреннем рынке, политикой
банков и конкуренцией на рынке банковских услуг (что делает кредитную ставку гибкой к
изменениям «издержек», т.е. ставки по депозитам). При этом влияние политических,
институциональных и т.д. факторов оказалось статистически незначимым.
В развивающихся странах Европы различия в величине кредитной ставки
определяются уже как различиями в ставке по депозитам, так и компонентами EFW, в
частности, компонентами, отражающими уровень защиты прав собственности и наличие
экономической свободы и гражданского общества. Чем выше этот индекс, тем меньше риск и
неопределенность и, соответственно, ниже цена заемного капитала.
В прочих развивающихся странах – аналогичная картина: большая часть дисперсии
кредитной ставки объясняется ставкой по депозитам, но есть определенное влияние33 индексов,
связанных с долей государственного сектора и уровнем защиты прав собственности – чем
«лучше» значение индексов, тем ниже кредитная ставка.
Уровень инфляции (ИПЦ) оказался незначимым во всех моделях, что вполне естественно,
поскольку его влияние уже учтено в ставках по депозитам.
Моделирование величины процентной маржи дало следующие результаты.
В развитых странах она достаточно хорошо описывается различиями в кредитной
ставке и компонентом, отвечающим за стабильность денежного рынка (отрицательно
коррелирующим с темпами инфляции) – чем выше инфляция, тем ниже индекс и ниже
33 Соответственно, с 14% и 16% уровнем значимости.
13
процентная маржа. Этот результат согласуется с классическим представлением о движении
процентных ставок на высоко конкурентном рынке при росте издержек.
В развивающихся странах Европы значимо влияние кредитной ставки и компоненты,
связанной с защитой прав собственности – чем выше этот индекс, тем ниже процентная маржа.
В прочих развивающихся странах, как и в развитых, высокое значение процентной
маржи связано с высокой кредитной ставкой и низким уровнем инфляции. Становится
значимым влияние индекса, связанного с размером государственного сектора – чем меньше
участие государства в распределении ресурсов и больше экономическая свобода, тем меньше
процентная маржа.
Ставка по кредитам «овернайт», как мы и ожидали, моделируется с помощью
выделенных факторов (включая уровень инфляции) гораздо лучше – как с точки зрения
параметров регрессии (F-статистики и коэффициента детерминации), так и большего числа
значимых переменных. Объяснить это можно тем, что краткосрочный характер ставки
«овернайт» позволяет снизить влияние не включенных в модель факторов.
Для развитых стран, чем больше темпы инфляции, выше ставка по депозитам и ниже
степень регулирования рынков со стороны государства, тем выше ставка по кредитам
«овернайт».
В развивающихся странах Европы значимо влияние ставки по депозитам и 4-х
индексов экономической свободы. При этом стабильность денежного рынка и низкая степень
регулирования рынков государством способствуют снижению ставки «овернайт», а низкая доля
государственного сектора и высокий уровень защиты прав собственности – росту ставки. (Это,
отчасти, подтверждает результаты корреляционного анализа о связи различных компонент EFW
индекса для стран Восточной Европы).
В прочих развивающихся странах, аналогично, значимыми являются ставка по
депозитам и темпы инфляции, а также доля государственного сектора (чем меньше государства
– тем выше ставка) и стабильность денежного рынка (чем стабильнее – тем ниже ставка по
кредитам «овернайт»).
Динамика кредитной ставки
Помимо данных за 2002 год, мы проанализировали статистику 1990, 1995 и 2000 года.
Нам не удалось обнаружить значительных расхождений с выводами, сделанными на основе
анализа данных для 2002 года. В каждом случае большая часть дисперсии кредитной ставки
объясняется ставкой по депозитам, хотя частично различия в кредитной ставке между странами
объясняется и влиянием институциональных факторов: какой-либо из компонент EFW
оказывался значимым (см. Таблицу 2). Как представляется, наблюдается следующая тенденция:
с течением времени доля дисперсии кредитной ставки, объясняемой институциональными
рисками, по крайней мере, для развивающихся стран, возросла.
В заключение упомянем о результатах анализа прироста кредитной ставки с 2000 по
2002 год. Для всех стран имеет место следующая зависимость: положительная динамика
кредитной ставки значимо и положительно связана с приростом ставки по депозитам и ИПЦ
(около 90%суммарного вклада в объяснение прироста), значимо и отрицательно — с
соответствующим приростом индекса EFW (около 10% вклада в динамику кредитной ставки) 34.
Тем самым, можно сказать, что вклад государства в величину ставки по кредитам,
осуществляемый через механизмы формирования высокого или низкого качества
институциональной среды, составляет около десяти процентов.
34
Вклад оценивался с помощью регрессионных бета-коэффициентов.
14
Таблица 1. Результаты регрессионного анализа по странам (обозначения: «+» - значимое на 10% уровне положительное влияние, «-» значимое отрицательное влияние, «0» - незначимое влияние).
Группа стран
Объясняемая
переменная
Развитые страны
Развивающиеся страны Европы и Китай
Остальные развивающиеся страны, в т.ч.
Россия и другие страны бывшего СССР
Кредитная
ставка
Кредитная ставка
Процентная маржа
Ставка по МБК
Кредитная ставка
Процентная маржа
Ставка по МБК
Кредитная ставка
Процентная маржа
Ставка по МБК
Ставка
по
депозитам
Факторы
Индекс
потребительских цен
+
0
0
+
0
0
0
0
+
+
+
+
+
+
+
+
+
Компоненты EFW
135
0
0
0
0
0
+
0
236
+
0
0
+
0
0
337
0
+
0
0
0
0
0
-
438
0
0
0
0
0
0
0
0
0
539
0
0
+
0
0
0
0
0
Источник: собственные расчеты.
Таблица 2. Сопоставление результатов регрессионного анализа для кредитной ставки за разные годы. Значимость на 10% уровне
компонентов EFW индекса (обозначения: «+» - значимое на 10% уровне положительное влияние, «-» - значимое отрицательное влияние,
«±» - значимое как положительное, так и отрицательное влияние, «0» - незначимое влияние).
Группа стран
Развитые страны
Развивающиеся страны Европы и
Китай
Остальные развивающиеся страны,
в т.ч. Россия и другие страны
бывшего СССР
Источник: собственные расчеты.
1990 год
Компоненты
Другие
EFW
факторы
+
±
Мало данных
Мало данных
±
+
1995 год
Компоненты
Другие
EFW
факторы
+
±
+
0
35 Низкая доля государственного сектора
36 Высокий уровень защиты прав частной собственности
37 Стабильность денежного рынка
38 Отсутствие внешнеторговых барьеров
39 Низкий уровень регулирования бизнеса, отсутствие барьеров для доступа на внутренние рынки
+
2000 год
Компоненты
Другие
EFW
факторы
0
+
0
+
-
+
2002 год
Компоненты
Другие
EFW
факторы
+
+
+
-
+
5. Обсуждение, выводы и рекомендации для политики
Представленные результаты расчетов вполне подтверждают сформулированную в начале
работы гипотезу. Опираясь на них, мы можем утверждать, что в странах с переходными
экономиками «завышенная» кредитная ставка объясняется не только стандартными факторами,
но и невысоким качеством институциональной среды. Это означает, что для России, где в
последние годы макроэкономическая ситуация достаточно благоприятна, резервы улучшения
доступа к кредитным ресурсам находятся не только внутри, но и вне банковского сектора.
При этом и те, и другие связаны с улучшением качества институциональной среды.
Внутри банковского сектора в этом направлении требуют решения вопросы повышения
качества администрирования контрольно-надзорной деятельности. В настоящее время она не
только требует значительных издержек со стороны самих банков, но и осуществляется во
многом формально, так что предоставляемые данные не отражают реального положения дел в
банках. Наличие среди банковских учреждений таких организаций, которые ориентированы
преимущественно на оказание услуг по оптимизации налогообложения, снижает уровень
доверия к банковской системе в целом, обусловливает недостаточное вовлечение средств
населения в ресурсы банковской системы. Это негативно сказывается на развитии потенциала
банковской системы в целом.
Разумеется, упомянутое повышение качества администрирования должно происходить
так, чтобы трансакционные издержки банков снижались, а не повышались.
В этой связи заметим, что упоминавшаяся выше ориентация Стратегии развития
банковского сектора России на период до 2008 года на укрупнение банков может
интерпретироваться как результат согласования позиций регулятора и регулируемой отрасли, в
котором каждая из сторон преследовала собственные интересы. Укрупнение банков и,
соответственно, сокращение их числа облегчает процесс контроля и снижает его издержки
непосредственно для регулятора, хотя, с другой стороны, не гарантирует повышения качества
контроля (из-за возрастающей вероятности захвата регулятора). Готовность самих банков к
укрупнению легко объясняется их стремлением стать «слишком большими, чтобы
подвергнуться риску банкротства» (too big to fail), т.е. фактически перейти в режим мягких
бюджетных ограничений, который, как известно, способствует «выживанию» организации (и ее
руководства), но снижает эффективность использования ресурсов организации40. Тем самым,
упомянутая ориентация, способствуя достижению частных выгод регулятора и регулируемой
отрасли, не гарантирует повышения эффективности выполнения банковским сектором его
функций по отношению к реальному сектору российской экономики.
Важным направлением институциональных преобразований выступает также повышение
уровня конкуренции внутри банковского сектора. Явное доминирование здесь двух
государственных банков, — Сбербанка и Внешэкономбанка, — до сих пор, к сожалению, не
привлекло адекватного внимания антимонопольных органов41. Затрудненность входа в сектор
новых отечественных банков не позволяет оценить состояние соответствующего рынка как
состязательное.
В экономической теории, как известно, доказано, что даже в условиях присутствия на
рынке небольшого числа фирм, легкость входа на него новых фирм заставляет уже действующие
на рынке вести себя так, как если бы рынок был высоко конкурентен42. Такие рынки и принято
называть состязательными. Очевидно, чрезмерная зарегулированность входа на рынок
банковских услуг препятствует трансформации его в состязательный рынок. Напомним в этой
связи, что, согласно исследованию Дж.Барта, Ж.Каприо и Р.Левина (Barth, Caprio , Levine, 2002),
Для банковского сектора эти вопросы обсуждаются, например, в работах: Hetzel, 1991; Roth, 1994; Stern, 1997;
Gup, 1998 и др. Проблематика мягких бюджетных ограничений в целом анализируется в работе Тамбовцев,
Шаститко, 2002.
41 Антимонопольный контроль не входит в функции Центробанка России. См. подробнее: Кокорев, Данилова, 2003
42
Panzar and Willig , 1977; Baumol, 1982; Schwartz and Reynolds, 1983
40
жесткость регулирования банковской системы не уменьшает вероятности возникновения
банковского кризиса, т.е. не увеличивает уровень стабильности банковской системы.
В этой связи нужно отметить, что уже предпринятые шаги по снятию ряда ограничений
на деятельность в России иностранных банков, безусловно, позволят поднять уровень
конкуренции в секторе. Одновременно, учитывая важность для России регионального аспекта,
необходимы меры по преодолению слабого развития филиальной сети крупных ведущих
банков, например, такие как льготное налогообложение части прибыли, используемой на
создание региональных филиалов и отделений банка.
Меры по улучшению институциональной среды реального сектора экономики, в которой
действуют потребители банковских услуг, логически следуют из механизма влияния
некачественной институциональной среды на высокие риски кредитования реального сектора,
очерченного во введении.
Речь идет о необходимости осуществления комплекса мер, нацеленного на существенное
улучшение уровня спецификации и защиты прав собственности и контрактных прав43,
продолжение судебной реформы, в части как повышения уровня независимости арбитражных
судов, так и улучшения системы исполнения судебных решений. Именно от данного направления
институциональных преобразований зависит, уменьшатся ли в существенной степени
рискованность кредитования банками организаций реального сектора.
Особую важность для развития банковского сектора и снижения рисков кредитования
реального сектора экономики имеют меры, направляемые на улучшение защиты контрактных
прав. Их значимость следует из результатов исследования Д.Ачемоглу и С.Джонсона44. Авторы
ввели разграничение между «институтами прав собственности», защищающими граждан от
экспроприации со стороны правительства и представителей властвующих элит, и
«институтами контрактации», поддерживающими частные контракты между гражданами.
Детальный эконометрический анализ межстрановых данных показал, институты прав
собственности имеют первоочередное воздействие на долгосрочный экономический рост,
инвестиционный процесс и развитие финансовых рынков. Что же касается институтов,
поддерживающих контрактацию, то они значимо влияют преимущественно на развитие
различных форм финансового посредничества.
В целом, характеризуя меры по улучшению качества институциональной среды, можно
утверждать, что их влияние на улучшение инвестиционного климата страны будет иметь
комплексный характер. Во-первых, в соответствии с результатами проведенного анализа, они
улучшат доступность банковских кредитов, а во-вторых — усилят стимулы к инвестиционной
активности бизнеса, которые смогут реализоваться через расширение привлечения кредитных
ресурсов для финансирования инвестиций.
43 Концепция программы повышения уровня защиты прав собственности и контрактных прав для Российской
Федерации предложена в материале: Тамбовцев, Шаститко, 2005
44
Acemoglu and Johnson, 2003
17
Список использованной литературы
Бюллетень банковской статистики, №6, 2005, http://www.cbr.ru/BBS/Bbs0506r.pdf
Галухина Я. "Оценка административных барьеров в банковском секторе". Магистерская
диссертация. Экономический факультет МГУ им. М.В.Ломоносова, 2004
Карпинская В. В родные пенаты // Прямые инвестиции, 2005, № 6, с. 92-93
Кокорев Р.А., Данилова А.В. (ред.). Антимонопольная политика и развитие конкуренции на
финансовом рынке. М.: БЭА – ТЕИС, 2003
Лепетиков Д. «Банковская система в 2004 г.: рост кредитования на фоне кризиса», Центр
Развития, http://www.dcenter.ru/1/files/46/55/171.pdf
«Об инфляции в апреле 2005 года», Центр макроэкономического анализа и краткосрочного
прогнозирования, http://www.forecast.ru/InflApr.pdf
Тамбовцев В., Шаститко А. Упорядочение отношений собственности: структура проблемы,
индикаторы, направления действий. Доклады РЕЦЭП, № 2 (6). М.: 2005
Тамбовцев В.Л., Шаститко А.Е. Мягкие бюджетные ограничения в российской экономике:
влияние на условия конкуренции, реструктуризацию и конкурентоспособность
отечественных товаропроизводителей. – В кн.: Шаститко А.Е. (ред.), Три исследования
по конкурентной политике. М.: БЭА-ТЕИС, 2002
Федоров Б. У нас нет стратегии развития банковского сектора // Национальный банковский
журнал, 2005, май, с.32-35
Abdiweli M. Ali, Crain M.W., 2002, "Institutional Distortions, Economic Freedom, and Growth," Cato
Journal 21:3, Winter 2002.
Acemoglu D. and Johnson S., 2003, Unbundling Institutions. MIT, Massachusetts, Department of
Economics, July (mimeo)
Ayal,
E.B, Karras G., 1998, “Components of Economic Freedom and
Empirical Study”, The Journal of Developing Areas 32 (Spring); 327-338.
Growth:
An
Backus, D. K., Kehoe, P. J., Kydland, F. E., 1992, “International real business cycles”, Journal of
Political Economy, 100 (4), 745-775.
Barro, R.J., Sala-i-Martin X., 1995, “Economic Growth”, New-York: McGraw-Hill
Bart J.R., Caprio G., Levine R., 2002, “Financial regulation and performance: cross-country evidence”,
in “Banking, financial integration, and International crises” ed. Hernandez L., Santiago, Chile,
2002 Central Bank of Chile.
Baumol, W., 1982, "Contestable Markets: An Uprising in the Theory of Industry Structure," American
Economic Review, Vol. 72, No. 1, pp. 1-15
Baxter, M., Stockman, A. C., 1989, “Business cycles and the exchange-rate regime: Some international
evidence” Journal of Monetary Economics, 23, 377-400
Berger A.N. and Hannan T.H. 1997, Using measures of firm efficiency to distinguish among alternative
explanations of the structure-performance relationship, Managerial Finance 23, 6-31
Berger A.N., Rosen R.J., Udell G.F., 2005, Does Market Size Structure Affect Competition? The Case
of Small Business Lending. Federal Reserve Bank of Chicago (mimeo)
Berggren N., 2003, “The benefits of economic freedom: A survey” The Independent Review 8: 193211.
18
Chong A., Calderon C., 1998, “Institutional Efficiency and Income Inequality: Cross Country
Empirical Evidence”, Mimeograph. World Bank, Washington DC.
Clague C., Keefer C., Knack S., Olson M., 1999, “Contract-Intensive Money”, Journal of Economic
Growth, 4(2):185-212
Corvoisier S. and Gropp R., 2002, Bank concentration and retail interest rates, Journal of Banking and
Finance 26, 2155-2189
Davidson, Sinclair, 2002, “Economic and Political Freedom as Determinants of the 1997-98 Financial
Crisis”, Working paper, http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=290228
Dawson J., 1998, “Institutions, Investment and Growth: New Cross Country and Panel Data Evidence”,
Economic Inquiry, October, 603-619
Easton, S. and Walker, M., 1997, “Income, Growth and Economic Freedom”. American Economic
Review, May, 328-32.
Fama, E.F., 1984, “Forward and Spot Exchange Rates”, Journal of Monetary Economics, 14, pp.319338.
Fearon, J.D., 2003, ”Ethnic and Cultural Diversity by Country” Journal of Economic Growth 8: 195222.
Froot, K.A. and R.H. Thaler, 1990, “Anomalies: Foreign Exchange”, Journal of Economic
Perspectives, 4, pp.179-192.
Grubel H.G., 1998, “Economic Freedom and Human Welfare: Some Empirical Findings” Cato
Journal, Fall, 287-304
Gup B., 1998, “Too-big-to-Fail: An International Perspective”, Chapter 5 in Bank failures in the major
trading countries of the world: Causes and remedies, Westport, CT: Quorum Books, 69-88
Gwartney J., Lawson R., 2001, “The Concept and Measurement of Economic Freedom” (Presented to
“The Analysis and Measurement of Freedom: Theoretical, Empirical, and Institutional
Perspectives”, a Conference held in Palermo, Italy, Sept. 27-29,
Gwartney J., Lawson R., Block W., Economic Freedom of the World: Annually Reports (Vancouver:
Fraser Institute) www.freetheworld.com
Haan J., Sturm J.E., 2000, “On the relationship between economic freedom and economic growth”
European Journal of Political Economy 16:215-241
Hannan, T.H., 1991, Bank commercial loan markets and the role of market structure: Evidence from
survey of commercial lending, Journal of Banking and Finance 15, 133-149
Hetzel R.L., 1991, “Too Big to Fail: Origins, Consequences, and Outlook”, Federal Reserve Bank of
Richmond, Economic Review, November/December, 3-15
Hoang Lan Ha, 2003, “The Effect of Judicial Efficiency on Credit Market Development”. Ruhr
University Bochum, IEE Working Papers, v. 174
Honohan P. How Interest Rates Change Under Financial Liberalization (A Cross-Country Review).
World Bank. Development Research Group. Working Papers 2313
Jefferson, G.H.; Rawski, T.G., 1995, “How industrial reform worked in China: the role of innovation,
competition, and property rights”. Proceedings of the World Bank Annual Conference on
Development Economics 1994. 129-156
Keefer P., Knack S., 1997, “Why Don’t Poor Countries Catch Up? A Cross-National Test of an
Institutional Explanation”, Economic Inquiry, Vol. XXXV (July), S. 590-602
19
Keefer P., Knack S., 2002, "Social Polarization, Political Institutions, and Country Creditworthiness"
(October). World Bank Policy Research Working Paper No. 2920.
http://ssrn.com/abstract=636282
Knack S., 1996, “Institutions and the convergence hypothesis: the cross-national evidence”, Public
Choice, June, 207-228
Knack S., Keefer P., 1995, “Institutions and Economic Performance: Cross-country tests using
Alternative Institutional Measures,” Economics and Politics 7(3): 207-228.
Laeven L. and Majnoni G. Does Judicial Efficiency Lower the Cost of Credit? World Bank Policy
Research Working Paper 3159, October 2003
Linz S., 2000, “Barriers to Investment by Russian Firms: Property Rights or Credit Constraints?
William Davidson Working Paper Number 496, May
Mixon J. Wilson, Roseman Gary H., 2003, “Male-Female Life Expectancy and Economic Freedom”
The Journal of Private Enterprise. Vol. 19,1 (Fall), 1-20.
Nort D.C., 1981, “Institutions and Change in Economic History”, NY: W.W.Norton
Nort D.C., 1987, “Institutions, Transaction Costs and Economic Growth”, Economic Inquiry, July
1987, 419-28
Nort
D.C., 1990, “Institutions, Institutional Change and Economic Performance”, Cambridge:
Cambridge University Press
Norton S.W., 1998, “Poverty, property rights and human well-being: A cross-national study”, Cato
Journal , Fall 1998
Norton S.W., 2000, “The Cost of Diversity: Endogenous Property Rights and Growth”, Constitutional
Political Economy, 11, 318-337
Norton S.W., 2003, “Economic institutions and human well-being: A cross-national analysis”, Eastern
Economic Journal, Winter 2003,
www.fundarticles.com/p/articles/mi_qa3620/is_200301/ai_n9197044/print
Osborne E., 2004, ”Measuring bad governance”, Cato Journal 23: 403-422.
Panzar J. and Willig R., 1977, "Free Entry and the Sustainability of Natural Monopoly," Bell Journal of
Economics, Vol. 8, No. 1, pp. 1-22
Porter P., Scully G., 1995, “Institutional technology and economic growth”, Public Choice, January,
17-36
Roth.M, 1994, “Too-Big-to-Fail” and the Stability of the Banking System: Some Insights from Foreign
Countries”, Business Economics, October, 43-49
Schwartz M. and Reynolds R., 1983, "Contestable Markets: An Uprising in the Theory of Industry
Structure: Comment," American Economic Review, pp. 488-490
Scully G.W. 1997, “Rule and policy spaces and economic progress: lessons for third world countries”,
Public Choice, March 1997, 311-324
Scully, G.W., Slottje D.J., 1991, “Ranking economic liberty across countries”. Public Choice 69: 121152
Stern G.H., 1997, “Too-Big-to-Fail Problem”, Federal Reserve Bank of Minneapolis, The Region,
September
Todaro M.P., 1997, “Economic Development”, 6th edition, Reading, MA:Addison Wesley
Vanssay, X. de and Z.A. Spindler, 1994, “Freedom and growth: Do constitutions matter?” Public
Choice 78: 359-372.
20
Vega-Gordillo, Manuel, José L. Álvarez-Arce, 2003, “Economic Growth and Freedom: A Causality
Study”, Cato Journal, Volume 23(2) (Fall): 199-215.
“World Economic Outlook. The Global Demographic Transition”, IMF, September 2004,
http://www.imf.org/external/pubs/ft/weo/2004/02/
21
Список обозначений
SUMM
Интегральный индекс EFW
GSIZE
1-й компонент EFW индекса: низкая доля государственного сектора
RIGHT
2-й компонент EFW индекса: Высокий уровень защиты прав частной
собственности
MONEY
3-й компонент EFW индекса: Стабильность денежного рынка
TRADE
4-й компонент EFW индекса: Отсутствие внешнеторговых барьеров
REG
5-й компонент EFW индекса: Низкий уровень регулирования бизнеса, отсутствие
барьеров для доступа на внутренние рынки
LEND
Кредитная ставка
DEP
Ставка по депозитам
CPI
Индекс потребительских цен
MARGIN
Процентная маржа
OVERN
Ставка по кредитам «овернайт»
DCR
Прирост кредитной ставки с 2000 по 2002 год
DDEP
Прирост ставки по депозитам
DCPI
Прирост темпов инфляции
DSUMM
Прирост значений EFW индекса
22
Приложение 1. Матрицы парных корреляций
All countries
Correlations
GSIZE_02
RIGHT_02
MONEY_02
TRADE_02
REG_02
SUMM_02
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
GSIZE_02
RIGHT_02
MONEY_02
TRADE_02
1
-,217*
,120
,043
.
,016
,185
,633
123
123
123
123
-,217*
1
,548**
,571**
,016
.
,000
,000
123
123
123
123
,120
,548**
1
,649**
,185
,000
.
,000
123
123
123
123
,043
,571**
,649**
1
,633
,000
,000
.
123
123
123
123
,075
,645**
,497**
,496**
,407
,000
,000
,000
123
123
123
123
,261**
,772**
,840**
,814**
,003
,000
,000
,000
123
123
123
123
REG_02
SUMM_02
,075
,261**
,407
,003
123
123
,645**
,772**
,000
,000
123
123
,497**
,840**
,000
,000
123
123
,496**
,814**
,000
,000
123
123
1
,735**
.
,000
123
123
,735**
1
,000
.
123
123
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Developed countries
Correlations
GSIZE_02
RIGHT_02
MONEY_02
TRADE_02
REG_02
SUMM_02
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
GSIZE_02
1
.
29
-,172
,374
29
-,186
,334
29
,031
,875
29
,423*
,022
29
,613**
,000
29
RIGHT_02
-,172
,374
29
1
.
29
,219
,254
29
,275
,148
29
,587**
,001
29
,523**
,004
29
MONEY_02
-,186
,334
29
,219
,254
29
1
.
29
,657**
,000
29
,179
,353
29
,358
,056
29
TRADE_02
,031
,875
29
,275
,148
29
,657**
,000
29
1
.
29
,313
,098
29
,602**
,001
29
REG_02
SUMM_02
,423*
,613**
,022
,000
29
29
,587**
,523**
,001
,004
29
29
,179
,358
,353
,056
29
29
,313
,602**
,098
,001
29
29
1
,839**
.
,000
29
29
,839**
1
,000
.
29
29
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
23
Emerging European countries & China
Correlations
GSIZE_02
RIGHT_02
MONEY_02
TRADE_02
REG_02
SUMM_02
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
GSIZE_02
1
.
15
,132
,639
15
-,267
,336
15
,066
,816
15
,474
,074
15
,388
,153
15
RIGHT_02
,132
,639
15
1
.
15
,566*
,028
15
,520*
,047
15
,632*
,012
15
,829**
,000
15
MONEY_02
-,267
,336
15
,566*
,028
15
1
.
15
,487
,066
15
,349
,202
15
,687**
,005
15
TRADE_02
,066
,816
15
,520*
,047
15
,487
,066
15
1
.
15
,187
,504
15
,702**
,004
15
REG_02
,474
,074
15
,632*
,012
15
,349
,202
15
,187
,504
15
1
.
15
,734**
,002
15
SUMM_02
,388
,153
15
,829**
,000
15
,687**
,005
15
,702**
,004
15
,734**
,002
15
1
.
15
GSIZE_02
RIGHT_02
MONEY_02
1
-,131
,382**
.
,251
,001
79
79
79
-,131
1
,302**
,251
.
,007
79
79
79
,382**
,302**
1
,001
,007
.
79
79
79
,260*
,329**
,557**
,021
,003
,000
79
79
79
,036
,493**
,401**
,754
,000
,000
79
79
79
,488**
,590**
,833**
,000
,000
,000
79
79
79
TRADE_02
,260*
,021
79
,329**
,003
79
,557**
,000
79
1
.
79
,388**
,000
79
,775**
,000
79
REG_02
SUMM_02
,036
,488**
,754
,000
79
79
,493**
,590**
,000
,000
79
79
,401**
,833**
,000
,000
79
79
,388**
,775**
,000
,000
79
79
1
,606**
.
,000
79
79
,606**
1
,000
.
79
79
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Other emerging and undeveloped countries
Correlations
GSIZE_02
RIGHT_02
MONEY_02
TRADE_02
REG_02
SUMM_02
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
24
Приложение 2. Результаты регрессионного анализа
1. Кредитная ставка
All countries
Model Summary
Model
1
Adjusted
R Square
,787
R
R Square
,896a
,803
Std. Error of
the Estimate
5,03350
a. Predictors: (Constant), DEP_02, GSIZE_02,
TRADE_02, CPI, REG_02, MONEY_02, RIGHT_02
ANOVA b
Model
1
Sum of
Squares
9174,275
2254,914
11429,189
Regression
Residual
Total
df
7
89
96
Mean Square
1310,611
25,336
F
51,729
Sig.
,000a
a. Predictors: (Constant), DEP_02, GSIZE_02, TRADE_02, CPI, REG_02, MONEY_02,
RIGHT_02
b. Dependent Variable: LEND_02
Coefficients
Model
1
Unstandardized
Coefficients
B
Std. Error
8,898
4,781
-,010
,044
-,443
,405
-1,180
,439
-,190
,491
-,032
,460
1,277
,877
1,363
,096
(Constant)
CPI
GSIZE_02
RIGHT_02
MONEY_02
TRADE_02
REG_02
DEP_02
a
Standardized
Coefficients
Beta
-,014
-,061
-,216
-,029
-,005
,102
,825
t
1,861
-,226
-1,094
-2,689
-,388
-,070
1,455
14,258
Sig.
,066
,822
,277
,009
,699
,944
,149
,000
a. Dependent Variable: LEND_02
45
Developed countries
Model 1 Summary
Model
1
R
,757a
R Square
,573
Adjusted
R Square
,386
Std. Error of
the Estimate
2,22346
a. Predictors: (Constant), REG_02, MONEY_02, CPI,
RIGHT_02, TRADE_02, DEP_02, GSIZE_02
45 Следуя принятой форме представления результатов, мы оставили в уравнении все переменные — как значимые,
так и незначимые, ухудшив, тем самым регрессионные статистики. Если исключить из числа факторов незначимые,
то F статистика становится равной 12,5.
25
ANOVA b
Model
1
Sum of
Squares
106,059
79,100
185,160
Regression
Residual
Total
df
Mean Square
15,151
4,944
7
16
23
F
Sig.
3,065
,030a
a. Predictors: (Constant), REG_02, MONEY_02, CPI, RIGHT_02, TRADE_02, DEP_02,
GSIZE_02
b. Dependent Variable: LEND_02
Coefficients
Model
1
a
Unstandardized
Coefficients
B
Std. Error
-9,386
20,205
1,077
,361
,231
,317
,153
,438
,438
,703
,781
2,319
-,148
,668
,310
,939
(Constant)
DEP_02
CPI
GSIZE_02
RIGHT_02
MONEY_02
TRADE_02
REG_02
Standardized
Coefficients
Beta
t
Sig.
-,465
2,982
,730
,349
,624
,337
-,221
,331
,708
,154
,090
,154
,090
-,051
,092
,649
,009
,476
,731
,542
,741
,828
,745
a. Dependent Variable: LEND_02
Model 2 Summary
Model
1
R
,737 a
R Square
,544
Adjusted
R Square
,500
Std. Error of
the Estimate
2,00574
a. Predictors: (Constant), RIGHT_02, DEP_02
ANOVAb
Model
1
Regression
Residual
Total
Sum of
Squares
100,677
84,483
185,160
df
2
21
23
Mean Square
50,338
4,023
F
12,513
Sig.
,000a
a. Predictors: (Constant), RIGHT_02, DEP_02
b. Dependent Variable: LEND_02
Coefficients a
Model
1
(Constant)
DEP_02
RIGHT_02
Unstandardized
Coefficients
B
Std. Error
-,925
3,433
1,080
,224
,578
,418
Standardized
Coefficients
Beta
,710
,204
t
-,269
4,818
1,381
Sig.
,790
,000
,182
a. Dependent Variable: LEND_02
Emerging European countries & China
Model Summary
Model
1
R
,822a
R Square
,676
Adjusted
R Square
,611
Std. Error of
the Estimate
1,97679
a. Predictors: (Constant), RIGHT_02, DEP_02
26
ANOVA b
Model
1
Regression
Residual
Total
Sum of
Squares
81,611
39,077
120,688
df
Mean Square
40,805
3,908
2
10
12
F
10,442
Sig.
,004a
a. Predictors: (Constant), RIGHT_02, DEP_02
b. Dependent Variable: LEND_02
Coefficients a
Model
1
(Constant)
DEP_02
RIGHT_02
Unstandardized
Coefficients
B
Std. Error
15,315
4,240
,963
,224
-1,714
,724
Standardized
Coefficients
Beta
,790
-,435
t
3,612
4,303
-2,368
Sig.
,005
,002
,039
a. Dependent Variable: LEND_02
Other emerging and undeveloped economies
Model Summary
Model
1
R
,870a
R Square
,757
Adjusted
R Square
,735
Std. Error of
the Estimate
5,97180
a. Predictors: (Constant), REG_02, GSIZE_02, DEP_02,
TRADE_02, RIGHT_02
ANOVAb
Model
1
Regression
Residual
Total
Sum of
Squares
6115,309
1961,430
8076,738
df
5
55
60
Mean Square
1223,062
35,662
F
34,296
Sig.
,000a
a. Predictors: (Constant), REG_02, GSIZE_02, DEP_02, TRADE_02, RIGHT_02
b. Dependent Variable: LEND_02
Coefficientsa
Model
1
(Constant)
GSIZE_02
RIGHT_02
DEP_02
TRADE_02
REG_02
Unstandardized
Coefficients
B
Std. Error
10,764
6,780
-,895
,602
-,947
,674
1,342
,111
,267
,572
,795
1,289
Standardized
Coefficients
Beta
-,110
-,127
,856
,035
,054
t
1,588
-1,485
-1,406
12,090
,467
,617
Sig.
,118
,143
,165
,000
,642
,540
a. Dependent Variable: LEND_02
2. Процентная маржа
All countries
Model Summary
Model
1
R
,867a
R Square
,752
Adjusted
R Square
,733
Std. Error of
the Estimate
3,07666
a. Predictors: (Constant), LEND_02, GSIZE_02,
TRADE_02, CPI, REG_02, MONEY_02, RIGHT_02
27
ANOVA b
Model
1
Sum of
Squares
2559,921
842,458
3402,379
Regression
Residual
Total
df
Mean Square
365,703
9,466
7
89
96
F
38,634
Sig.
,000a
a. Predictors: (Constant), LEND_02, GSIZE_02, TRADE_02, CPI, REG_02,
MONEY_02, RIGHT_02
b. Dependent Variable: MARG_02
Coefficients
Model
1
Unstandardized
Coefficients
B
Std. Error
1,325
2,976
-,051
,026
-,416
,245
-,312
,277
-,059
,300
-,163
,281
,926
,534
,490
,036
(Constant)
CPI
GSIZE_02
RIGHT_02
MONEY_02
TRADE_02
REG_02
LEND_02
a
Standardized
Coefficients
Beta
-,133
-,104
-,105
-,016
-,042
,136
,898
t
,445
-1,923
-1,694
-1,126
-,195
-,579
1,734
13,704
Sig.
,657
,058
,094
,263
,846
,564
,086
,000
a. Dependent Variable: MARG_02
Developed countries
Model Summary
Model
1
R
,813a
R Square
,662
Adjusted
R Square
,629
Std. Error of
the Estimate
1,22577
a. Predictors: (Constant), MONEY_02, LEND_02
ANOVAb
Model
1
Regression
Residual
Total
Sum of
Squares
61,681
31,553
93,233
df
2
21
23
Mean Square
30,840
1,503
F
20,526
Sig.
,000a
a. Predictors: (Constant), MONEY_02, LEND_02
b. Dependent Variable: MARG_02
Coefficientsa
Model
1
(Constant)
LEND_02
MONEY_02
Unstandardized
Coefficients
B
Std. Error
-18,046
7,858
,596
,094
1,910
,812
Standardized
Coefficients
Beta
,840
,310
t
-2,296
6,373
2,353
Sig.
,032
,000
,028
a. Dependent Variable: MARG_02
Emerging European countries & China
Model Summary
Model
1
R
,750a
R Square
,562
Adjusted
R Square
,474
Std. Error of
the Estimate
1,67715
a. Predictors: (Constant), RIGHT_02, LEND_02
28
ANOVAb
Model
1
Sum of
Squares
36,092
28,128
64,220
Regression
Residual
Total
df
Mean Square
18,046
2,813
2
10
12
F
6,416
Sig.
,016a
a. Predictors: (Constant), RIGHT_02, LEND_02
b. Dependent Variable: MARG_02
Coefficientsa
Model
1
Unstandardized
Coefficients
B
Std. Error
10,253
4,394
,327
,159
-1,408
,626
(Constant)
LEND_02
RIGHT_02
Standardized
Coefficients
Beta
t
2,333
2,058
-2,247
,448
-,489
Sig.
,042
,067
,048
a. Dependent Variable: MARG_02
Other emerging and undeveloped economies
Model Summary
Model
1
R
,832a
R Square
,692
Adjusted
R Square
,675
Std. Error of
the Estimate
3,68398
a. Predictors: (Constant), GSIZE_02, LEND_02, CPI
ANOVAb
Model
1
Regression
Residual
Total
Sum of
Squares
1707,485
760,017
2467,502
df
3
56
59
Mean Square
569,162
13,572
F
41,937
Sig.
,000a
a. Predictors: (Constant), GSIZE_02, LEND_02, CPI
b. Dependent Variable: MARG_02
Coefficientsa
Model
1
(Constant)
LEND_02
CPI
GSIZE_02
Unstandardized
Coefficients
B
Std. Error
5,191
2,275
,483
,044
-,048
,027
-,621
,347
Standardized
Coefficients
Beta
,874
-,144
-,135
t
2,282
10,930
-1,787
-1,790
Sig.
,026
,000
,079
,079
a. Dependent Variable: MARG_02
3. Ставка по кредитам «овернайт»
All countries
Model Summary
Model
1
R
,978a
R Square
,957
Adjusted
R Square
,951
Std. Error of
the Estimate
2,02652
a. Predictors: (Constant), DEP_02, GSIZE_02,
TRADE_02, CPI, REG_02, MONEY_02, RIGHT_02
29
ANOVA b
Model
1
Sum of
Squares
4912,245
221,767
5134,012
Regression
Residual
Total
df
7
54
61
Mean Square
701,749
4,107
F
170,875
Sig.
,000a
a. Predictors: (Constant), DEP_02, GSIZE_02, TRADE_02, CPI, REG_02, MONEY_02,
RIGHT_02
b. Dependent Variable: OVERN_02
Coefficients
Model
1
Unstandardized
Coefficients
B
Std. Error
,223
2,487
,104
,020
,131
,226
,213
,253
-,415
,262
-,236
,310
,606
,530
,858
,038
(Constant)
CPI
GSIZE_02
RIGHT_02
MONEY_02
TRADE_02
REG_02
DEP_02
a
Standardized
Coefficients
Beta
,210
,020
,048
-,076
-,031
,062
,846
t
,090
5,158
,578
,840
-1,583
-,759
1,144
22,641
Sig.
,929
,000
,566
,405
,119
,451
,258
,000
a. Dependent Variable: OVERN_02
Developed countries
Model Summary
Model
1
R
,872a
Adjusted
R Square
,713
R Square
,760
Std. Error of
the Estimate
1,35367
a. Predictors: (Constant), DEP_02, REG_02, CPI
ANOVAb
Model
1
Regression
Residual
Total
Sum of
Squares
87,254
27,486
114,740
df
3
15
18
Mean Square
29,085
1,832
F
15,872
Sig.
,000a
a. Predictors: (Constant), DEP_02, REG_02, CPI
b. Dependent Variable: OVERN_02
Coefficients a
Model
1
(Constant)
CPI
REG_02
DEP_02
Unstandardized
Coefficients
B
Std. Error
-4,535
2,721
,538
,187
,745
,384
,840
,185
Standardized
Coefficients
Beta
,401
,250
,640
t
-1,667
2,869
1,942
4,555
Sig.
,116
,012
,071
,000
a. Dependent Variable: OVERN_02
Emerging European countries & China
Model Summary
Model
1
R
1,000a
R Square
,999
Adjusted
R Square
,999
Std. Error of
the Estimate
,54183
a. Predictors: (Constant), DEP_02, RIGHT_02,
GSIZE_02, REG_02, MONEY_02
30
ANOVAb
Model
1
Regression
Residual
Total
Sum of
Squares
1906,197
1,174
1907,372
df
Mean Square
381,239
,294
5
4
9
F
1298,566
Sig.
,000a
a. Predictors: (Constant), DEP_02, RIGHT_02, GSIZE_02, REG_02, MONEY_02
b. Dependent Variable: OVERN_02
Coefficientsa
Model
1
(Constant)
GSIZE_02
RIGHT_02
MONEY_02
REG_02
DEP_02
Unstandardized
Coefficients
B
Std. Error
18,060
4,221
1,944
,244
,782
,341
-2,096
,445
-2,144
,596
,662
,050
Standardized
Coefficients
Beta
,156
,045
-,227
-,080
,678
t
4,279
7,959
2,290
-4,706
-3,599
13,243
Sig.
,013
,001
,084
,009
,023
,000
a. Dependent Variable: OVERN_02
Other emerging and undeveloped economies
Model Summary
Model
1
R
,971a
R Square
,943
Adjusted
R Square
,935
Std. Error of
the Estimate
2,33267
a. Predictors: (Constant), DEP_02, MONEY_02,
GSIZE_02, CPI
ANOVAb
Model
1
Regression
Residual
Total
Sum of
Squares
2533,632
152,358
2685,989
df
4
28
32
Mean Square
633,408
5,441
F
116,407
Sig.
,000a
a. Predictors: (Constant), DEP_02, MONEY_02, GSIZE_02, CPI
b. Dependent Variable: OVERN_02
Coefficients a
Model
1
(Constant)
CPI
GSIZE_02
MONEY_02
DEP_02
Unstandardized
Coefficients
B
Std. Error
2,623
2,631
,097
,025
,591
,408
-,732
,388
,825
,056
Standardized
Coefficients
Beta
,255
,086
-,136
,775
t
,997
3,901
1,449
-1,885
14,677
Sig.
,327
,001
,158
,070
,000
a. Dependent Variable: OVERN_02
31
4. Прирост кредитной ставки
All countries
Model Summary
Model
1
R
R Square
,908a
,824
Adjusted
R Square
,818
Std. Error of
the Estimate
2,80911
a. Predictors: (Constant), DCPI, DDEP, DEFW
ANOVAb
Model
1
Regression
Residual
Total
Sum of
Squares
3426,547
733,873
4160,420
df
Mean Square
1142,182
7,891
3
93
96
F
144,743
Sig.
,000a
a. Predictors: (Constant), DCPI, DDEP, DEFW
b. Dependent Variable: DCR
Coefficientsa
Model
1
(Constant)
DDEP
DEFW
DCPI
Unstandardized
Coefficients
B
Std. Error
-,195
,299
1,098
,057
-1,692
,901
-,003
,022
Standardized
Coefficients
Beta
,882
-,095
-,008
t
-,653
19,170
-1,879
-,155
Sig.
,515
,000
,063
,877
a. Dependent Variable: DCR
32