Бакайкина А.В., аспирантка НИУ

Бакайкина А.В., аспирантка НИУ-ВШЭ
Конкуренция коммерческих банков в сегменте кредитования МСБ и ресурсы
банков развития
Введение
Сегмент кредитования малого и среднего бизнеса (МСБ) в России в последние годы
рос достаточно высокими темпами (18.25 % с 2010 по 2013 гг.1), обгоняя другие
направления банковского бизнеса, например, кредитование корпоративных заемщиков
(15.25%). Привлекательность обслуживания предприятий МСБ российскими банками была
в многом обусловлена снижением банковской маржи в сегменте обслуживания
корпоративных заемщиков (из–за снижающегося спроса), а также ужесточением
регулирования со стороны Банка России сегмента розничного кредитования.
Традиционно сложилось два основных подхода к обслуживанию сегмента МСБ
коммерческими банками – индивидуальный (relationship lending) и транзакционный
подходы
(transactions–based
lending).
Первый
предполагает
наличие
доступа
к
«неформальной» информации, т.е. информации, не отражаемой напрямую в отчетности
заемщиков (Petersen, 2004). Исследователи считают, что конкурентным преимуществом в
данном случае обладают мелкие и средние банки (Shen et al., 2008). Второй подход
предполагает использование точной информации, в основном, за счет применения
скоринговых моделей, существенно снижающих себестоимость банковских продуктов
(Stein, 2002), конкурентным преимуществом при его применении обладают крупные банки.
На российском рынке кредитования предприятий МСБ присутствуют как банки,
применяющие транзакционный подход, так и банки, использующие индивидуальный
подход к обслуживанию заемщиков. В частности, к первой группе относятся крупные
государственные банки, активно применяющие в последнее время техники «поточного
кредитования». Ко второй группе банков относятся мелкие и средние частные банки,
значительное содействие в развитии сегмента МСБ которыми до украинского кризиса 2014
г. оказывалось международными банками развития (БР) – Европейским банком
реконструкции и развития (ЕБРР), Международной финансовой корпорацией (МФК),
Черноморским банком развития и торговли (ЧБРТ). Из-за наличия структурных
диспропорций в российской экономики, развитие сегмента МСБ является приоритетной
1
Рассчитано по данным «Эксперт РА».
задачей для экономической политики, что нашло отражение, в частности, в создании
специализированного национального БР для целей развития МСБ — МСП Банка,
входящего в группу Внешэкономбанка. В целом, доля портфелей банков–партнеров БР в
российском сегменте кредитования МСБ является весьма значительной и, например, в 2013
г. составила, по нашим оценкам, порядка 31.5%. Таким образом, вероятно, что средства БР
играют определенную роль в формировании конкурентной среды на рынке МСБ.
В академической литературе, посвященной оценке конкуренции на рынке
банковских услуг сложилось два подхода — первый подход предполагает экзогенность
структуры рынка и наличие обратной связи между концентрацией и конкуренцией. Второй
подход возник в рамках новой эмпирической теории отраслевых рынков (New Empirical
Industrial Organization, NEIO), подразумевающей, что помимо структуры рынка и его
концентрации, существуют другие факторы, способные оказывать влияние на поведение
рыночных игроков — входные барьеры, общая состязательная способность банков (Panzar,
Rosse, 1987). Главным преимуществом данного подхода является то, что он заранее не
отвергает наличие конкуренции на высококонцентрированных рынках (Goddard et al.,
2001). Среди основных методов оценки степени конкуренции в данном подходе можно
выделить: модель Бреснахана–Лау, модель Панзара–Росса, индикатор Буна и индекс
Лернера.
Однако эти методы оценивают банковскую конкуренцию на всем рынке банковских
услуг, их применение в исследовании рынка отдельно взятого банковского продукта
представляется весьма проблематичным и, по нашим сведениям, не освящено в литературе.
Продуктовые рынки традиционно исследуются при помощи применения структурных
моделей спроса и предложения, однако для их эмпирической оценки существенным
является наличие информации, составляющей банковскую тайну. Наиболее удобным с этой
точки зрения методом является индекс Лернера, во–первых, являющийся прямой мерой
конкуренции, во–вторых, не требующий доступа к секретной информации, в–третьих,
рассчитываемый на уровне конкретно взятого банка, что дает в дальнейшем возможность
сопоставления данного индикатора для различных групп банков (мелких, средних и
крупных; партнеров и непартнеров БР).
Цель данного исследования — оценка степени конкуренции в сегменте
кредитования МСБ за период с 2010 по 2013 гг. с применением индекса Лернера, а также
анализ динамики рыночной власти различных групп коммерческих банков.
Данные и методология исследования
В исследовании используются показатели деятельности российских коммерческих
банков, вовлеченных в сегмент кредитования МСБ2 с 2010 по 2013 гг. Список основных
используемых переменных, методология их подсчета, а также источники информации
указаны в Приложении3.
Оценка уровня конкуренции на рынке кредитования МСБ производилась на
основании индекса Лернера (Lerner, 1934) — показателя, определяющего рыночную власть
отдельно взятого банка:
LI it 
Pit  MCit
Pit
,
(4)
где:
Pit — средневзвешенная годовая ставка банка i по кредитам МСБ в момент времени t;
MCit — предельные операционные издержки выдачи 1 дополнительного рубля кредитов
субъектам МСБ.
Значения индекса Лернера варьируются в промежутке от 0 до 1, и чем больше
значение показателя, тем большей рыночной властью обладает банк. Так, индикатор,
равный 1, свидетельствует о монополии на рынке, в то время как 0 характеризует состояние
совершенной конкуренции.
Существенной сложностью при расчете данного показателя в данном исследовании
являлось то, что цены на кредиты МСБ напрямую не отражаются в отчетности банков, что
требует поиска дополнительных переменных для их оценки, а также то, применение
спецификации функций издержек, оцениваемой через транслогарифмическую регрессию,
при оценке общего уровня конкуренции в банковском секторе, также не представлялось
возможным.
Таким образом, цены на кредиты для МСБ в соответствии с некоторыми
исследованиями (например, Мамонов, 2012) рассчитывались по формуле:
Pit 
Interest _ incomeit
SME _ loansit
,
(5)
где:
Interest _ incomeit — процентные доходы банка i, полученные за время t по портфелю МСБ;
2
В отчетности коммерческих банков отсутствует информация по суммарному портфелю МСБ, поэтому все используемые
статистические показатели аппроксимировались через портфель кредитов индивидуальным предпринимателям (ИП).
3
Следует отметить, что настоящее исследование в более полном виде представлено в статье Бакайкиной (2015).
SME _ loansit — совокупный объем задолженности заемщиков по кредитам МСБ.
Из–за невозможности получения точной оценки предельных издержек по кредиту
предприятию МСБ методами DEA и SFA, было предложено аналитически выделить
основные компоненты предельных издержек:
MCit  iitf  rit   it ,
(6)
где:
iitf — стоимость фондирования, приходящаяся на 1 рубль выданных субъектам МСБ
кредитов банком i в момент времени t;
rit — резервы под выданные субъектам МСБ кредиты;
 it — доля операционных расходов в 1 рубль кредита МСБ.
Общая формула для оценки стоимости фондирования коммерческого банка
выглядит следующим образом:
iitf  i0ft   PDit ,
(7)
где:
i0ft — безрисковая ставка фондирования;
 — субъективная мера чувствительности инвестора к риску по конкретному банку-
заемщику;
PDit — вероятность дефолта банка–партнера.
Однако из–за того, что средства МСП Банка являются субсидированными, для его банков–
партнеров она выглядит так:
N
 (i
0t
it 
  t PDit ) Fit
i 1
N
F
it
i 1
,
где:
i0t
t
— безрисковая ставка;
SME _ Bank
PDit
Fit
— чувствительность к риску МСП Банка;
— вероятность дефолта банка–партнера i в момент времени t,
— величина средств, полученных от МСП Банка коммерческим банком;
N — количество банков–партнеров МСП Банка в момент времени t.
(8)
Компонента вероятности дефолта коммерческого банка рассчитывалась с помощью
логистической регрессии (из–за того, что всего лишь у менее чем 15% российских банков
имеется международный рейтинг):
PDit 
1
1  exp(  0 t  1t ln Rit )
,
(9)
где:
Rit — совокупные обязательства банка;
0t и 1t — оценки, полученные из регрессии:
 1
ln 
 PDit
Предлагается, что ошибка 

 1   0 t  1t ln Rit   it ,

(10)
N (0,  2 ) .
В исследовании также было рассчитано две субъективные меры чувствительности,
одна — для МСП Банка, вторая — для всех других международных БР (обладающих
рыночной риск–оценкой). Первая (из формулы (8)) выглядит следующим образом:
N
 t SME _ Bank 
( it  i0 t ) Fit
i 1
N
 F PD
it
(11)
it
i 1
где:
it — средневзвешенная ставка по портфелю МСП Банка в период t;
i0t — безрисковая ставка;
Fit — объем фондирования, полученный коммерческим банком i от МСП Банка в период t.
Для банков–партнеров остальных БР (ЕБРР, МФК и ЧБРТ), а также банков, не
использующих ресурсы подобных организаций, оценка  производилась следующим
образом:
iitffm   ot   1t PDitMoody ' s   it ,
(12)
где:
iitffm — стоимость фондирования коммерческих банков на финансовом рынке;
PDitMoody ' s — вероятность дефолта банка–партнера i в период времени t по рейтинговой шкале
Международного рейтингового агентства Moody’s;
 it
N (0,  2 ) .
Вторая
компонента
предельных
издержек
—
норма
резервирования
—
рассчитывалась как отношение резервов по кредитному портфелю банка ( RESit ) к его
совокупному портфелю ( X it ):
rit 
RES it
X it
,
(13)
Последняя компонента предельных издержек представляет собой оценку доли
операционных расходов, приходящихся на каждый рубль выдаваемых субъектам МСБ
кредитов. В данной работе операционные издержки были оценены с помощью риджрегрессии, имеющей следующую форму:
11
ln OCit  oit    jit ln m jit   it ,
(14)
j 1
где:
ln OCit — операционные расходы банка i в период времени t;
ln m jit — активные и пассивные операции банка (их состав подробно описан в Приложении);
 it
N (0,  2 ) .
Оценка, полученная в уравнении (10), является средней по банковской системе. Для
того, чтобы оценить долю операционных расходов для каждого банка, мы предполагали,
что она зависит от дебетовых оборотов по кредитному портфелю, но для получения более
гладких оценок, мы использовали более сложную зависимость:
 it 
dOCit dX it
dX it dLit

 1t 8t OCit
Lit
,
(15)
где:
8t — оценка приходящихся на 1 рубль выдаваемых корпоративных кредитов4;
 1t — показатель зависимости дебетовых оборотов банка от величины его кредитного
портфеля:
ln X it   0t   1t ln Lit   it ,
 it
(16)
N (0,  2 ) .
Основные результаты оценок. При оценке индекса Лернера, было выявлено, что
рынок кредитования МСБ в России представляет собой монополистическую конкуренцию
(см. табл. 1). В целом, это согласуется с оценками, полученными в других исследованиях
Следует отметить, что именно оценка по корпоративным кредитам была использована в качестве proxy–переменной для
кредитных продуктов МСБ.
4
(Fungáčová et al., Anzoátegui et al., А. Анисимовой и А.Верникова, М. Мамонова). Динамика
индекса Лернера за 2010–2013 гг. не показывает каких-либо структурных изменений на
рынке, а характеризует лишь некоторые текущие изменения.
Таблица 1. Описательная статистика индекса Лернера для банковской системы
Период
Средняя
2010
2011
2012
2013
0.3159
0.2137
0.2285
0.3027
Стандартное
отклонение
0.1274
0.1337
0.1341
0.1405
Источник: расчеты автора
Далее коммерческие банки были разделены на группы по размеру совокупных
активов в соответствии с рэнкингами из ежегодных отчетов «Интерфакс–100». Таким
образом, банки, занимающие позиции 1–30 были отнесены к крупным, с 31 по 200-ю
позиции— к средним и все оставшиеся — к мелким. Причем, три крупных игрока —
госбанка — Россельхозбанк, ВТБ 24 и Сбербанк рассматривались отдельно, эта микро
выборка достаточно гомогенна, поэтому в качестве репрезентативного примера ниже
приводятся оценки, полученные для Сбербанка (см. табл. 2). В целом, анализ компонент
средневзвешенных по кредитному портфелю индексов Лернера показывает, что уровень
рыночной власти мелких и средних банков не уступал крупным. Однако их предельные
издержки превышают по своей величине издержки крупных банков, что объясняется более
низкой стоимостью внешнего фондирования, доступного крупным банкам, а также более
низким уровнем нормы резервирования, наблюдающимся у них.
Таблица 2. Компоненты индекса Лернера для различных групп банков
Крупные банки
Год
LI it
Pit
2010
2011
2012
2013
0.403
0.260
0.199
0.290
0.181
0.143
0.135
0.138
Год
LI it
Pit
MC it
2010
2011
2012
2013
0.299
0.271
0.265
0.274
0.181
0.165
0.165
0.169
0.124
0.117
0.117
0.118
MC it
Средние банки
rit
 it
LI it
Pit
0.034
0.023
0.023
0.021
0.003
0.004
0.002
0.003
0.290
0.251
0.240
0.280
0.167
0.154
0.152
0.159
iit
f
rit
 it
LI it
Pit
MC it
0.082
0.085
0.089
0.083
0.034
0.026
0.025
0.029
0.007
0.006
0.002
0.006
0.279
0.167
0.246
0.313
0.147
0.127
0.132
0.141
0.106
0.105
0.010
0.097
f
iit
0.106 0.070
0.104 0.078
0.105 0.080
0.096 0.072
Мелкие банки
MC it
rit
 it
0.036
0.027
0.026
0.024
0.005
0.005
0.002
0.004
iit
f
rit
 it
0.066
0.077
0.076
0.067
0.033
0.023
0.022
0.025
0.007
0.005
0.002
0.005
f
iit
0.117 0.075
0.113 0.080
0.114 0.087
0.109 0.080
Сбербанк
Источник: расчеты автора
Ресурсы БР являются особенно важными источниками фондирования для мелких и
средних банков (хотя, среди партнеров БР встречаются и крупные банки, например, ВТБ 24
и Россельхозбанк, которые были исключены из данной категории банков). Однако
подобное взаимодействие в последнее время мало сказывается на их рыночной власти —
они проигрывают в конкурентной борьбе банкам–непартнерам БР (см рис.2) и связано это,
главным образом, с активным использованием экономии на масштабе госбанков за счет
внедрения ими технологий поточного кредитования, доступа к дешевому фондированию, а
также низкой степени риска конечных заемщиков, значительно снижающих себестоимость
продукции. В целом, предельные издержки банков–партнеров выше на 0.7 коп. на 1 руб.
выданных кредитов, а цены — на 2 п.п. ниже.
0.4
0.35
0.3
0.25
0.2
0.15
0.1
0.05
0
2010
2011
Банки-партнеры БР
2012
Банки-непартнеры БР
2013
Год
Рис. 1. Индекс Лернера для партнеров и непартнеров БР
Интересно отметить, что при агрегировании индекса Лернера для отдельно взятого
БР наблюдаются некоторые различия (см. табл.3).
Таблица 3. Компоненты индекса Лернера для банков–партнеров различных БР
Банки–партнеры ЕБРР
Банки–партнеры МФК
Год
LI it
2010
2011
2012
2013
0.398
0.248
0.233
0.292
Год
LI it
Pit
MC it
iit
rit
 it
2010
2011
2012
2013
0.231
0.126
0.148
0.217
0.143
0.126
0.126
0.137
0.110
0.109
0.107
0.106
0.071
0.082
0.085
0.089
0.036
0.024
0.021
0.023
0.003
0.003
0.002
0.004
Pit
MC it
f
iit
rit
0.188 0.111 0.070 0.037
0.141 0.106 0.078 0.023
0.143 0.108 0.083 0.023
0.148 0.103 0.076 0.023
Банки–партнеры ЧБРТ
f
 it
LI it
0.003
0.004
0.002
0.004
0.403
0.296
0.230
0.145
Pit
MC it
f
iit
rit
 it
0.187 0.111 0.070 0.037 0.004
0.148 0.103 0.076 0.023 0.004
0.150 0.113 0.090 0.021 0.002
0.135 0.115 0.088 0.023 0.005
Банки–партнеры МСП Банка
f
LI it
Pit
MC
rit
 it
iit
it
0.376
0.252
0.226
0.308
0.175
0.140
0.142
0.145
0.107
0.104
0.108
0.010
0.070
0.076
0.084
0.071
0.034
0.023
0.023
0.024
0.003
0.004
0.002
0.005
Источник: расчеты автора
В целом, группы банков–партнеров МСП Банка и ЕБРР с обладают примерно
одинаковым индексом Лернера, однако предельные издержки банков–партнеров МСП
Банка ниже на 0.2–0.4 коп. на 1 руб. выданных кредитов по сравнению с партнерами ЕБРР.
Последние, в свою очередь, предлагают кредитные продукты по более высоким ставкам.
Наиболее низкие по стоимости кредиты выдают партнеры ЧБРТ, при схожих по уровню с
партнерами остальных БР предельных издержках, что объясняет их низкую рыночную
власть. Важным является также то, что ЧБРТ и МФК в качестве банков–партнеров
выбирают более рисковые банки (по сравнению с ЕБРР), что находит отражение в
стоимости фондирования от них.
Выводы. Данное исследование посвящено оценке конкурентной среды в сегменте
кредитования субъектов МСБ посредством использования прямой меры оценки
конкуренции — индекса Лернера. Его особенностью является то, что в нем предложен
подход, на основании которого данный индикатор рассчитывался для отдельной группы
банковских продуктов посредством применения специально разработанных формул для
расчета как операционных расходов, так и предельных издержек банка, приходящихся на 1
руб. кредита МСБ.
Результаты исследования показывают, что сегмент кредитования МСБ по структуре
представляет собой монополистическую конкуренцию. При изучении рыночной власти
отдельных групп банков было выявлено, что мелкие и средние банки, фондирующиеся за
счет средств БР, в целом теряют свои конкурентные позиции из–за экспансии
государственных
банков,
обусловленной
применением
ими
техник
поточного
кредитования, доступом к дешевому фондированию и более низким уровнем риска по
выдаваемым кредитам. В исследовании также было показано, что рыночная власть
партнеров различных БР также отличается, наиболее успешными с данной позиции
являются программы партнеров ЕБРР и МСП Банка.
Приложение
Таблица 1. Описание переменных
Обозначение5
P
r
f
i0
i
5
ffm
Название переменной
Годовая ставка по кредитам
МСБ
Норма резервирования по
совокупному кредитному
портфелю
Безрисковая ставка
фондирования
Стоимость фондирования
банков на финансовом рынке
Для упрощения восприятия, индексы t и i были опущены.
Расчет
Отношение процентных доходов по
кредитам МСБ к средней
хронологической по портфелю МСБ
Средняя хронологическая
Источник данных
Формы 101 и 102,
Банк России
Средняя геометрическая
ГКО–ОФЗ,
Банк
России
Система «СПАРК–
Интерфакс»
Cреднегодовая ставка по
корпоративным депозитам
коммерческих банков для каждой
шкалы рейтинга Международного
рейтингового агентства «Moody’s»
Форма 101, Банк
России
Ставка по кредитам банкампартнерам МСП Банка
Объем фондирования от МСП
Банка
i
F
PSMEBank
SME _ loans
Ставка по программам МСБ
банков-партнеров МСП Банка
Портфель МСБ кредитов
Совокупный кредитный
портфель
–
Дебетовые обороты по
совокупному кредитному
портфелю
Совокупные обязательства
Средняя хронологическая
X
L
R
Средневзвешенная по совокупному
портфелю МСП банка
Произведение совокупного портфеля
МСП Банка на долю кредитного
портфеля банка–партера в
совокупной выборке
Средневзвешенная по совокупному
портфелю МСП банка
Средняя хронологическая
Разница между активами и
собственным капиталом банка
Операционные расходы
Стоимость труда и капитала
коммерческого банка
sec_ iss
Выпущенные ценные бумаги
–
liab _ b
Обязательства перед банками
–
sett _ acc _ corp
Расчетные счета предприятий
–
set _ ac _ ret
Расчетные счета физических
лиц
–
dep _ corp
Корпоративные депозиты
–
dep _ retl
Депозиты физических лиц
–
lb
Кредиты коммерческим
банкам
–
loans _ corp
Корпоративные кредиты
–
loans _ ret
Кредиты физическим лицам
–
corr _ acc
Корреспондентские счета
–
Вложения в ценные бумаги
–
OC
sec_ b
МСП Банк
запросу)
МСП Банк
запросу)
(по
(по
МСП
Банк
(годовые отчеты)
Субсчета 45403–
45408 формы 101,
Банк России
Отчет «Интерфакс100», ИнтерфаксЦЭА
Форма 101, Банк
России
Отчет «Интерфакс100», ИнтерфаксЦЭА
Форма 102, Банк
России
Отчет
«Интерфакс–100»,
Интерфакс–ЦЭА
Отчет «Интерфакс–
100», Интерфакс–
ЦЭА
Отчет «Интерфакс–
100», Интерфакс–
ЦЭА
Отчет «Интерфакс–
100», Интерфакс–
ЦЭА
Отчет «Интерфакс–
100», Интерфакс–
ЦЭА
Отчет «Интерфакс–
100», Интерфакс–
ЦЭА
Отчет «Интерфакс–
100», Интерфакс–
ЦЭА
Отчет «Интерфакс–
100», Интерфакс–
ЦЭА
Отчет «Интерфакс–
100», Интерфакс–
ЦЭА
Отчет «Интерфакс–
100», Интерфакс–
ЦЭА
Отчет «Интерфакс–
100», Интерфакс–
ЦЭА
Источник: составлено автором
Список литературы
1. Анисимова А., Верников А. Структура рынка банковских услуг и ее влияние на
конкуренцию
(на
примере
кредит.2011.11.С.53-62.
двух
российских
регионов)
//
Деньги
и
2. Бакайкина А. Применение индекса Лернера к оценке конкуренции на рынке
кредитования малого и среднего бизнеса в России // Финансы и кредит.2015.
Forthcoming.
3. Мамонов М. Влияние рыночной власти российских банков на их склонность к
кредитному риску: результаты панельного анализа // Прикладная эконометрика.
2012. 4(28).C. 85–112.
4. Anzoátegui D., Martínez–Pería M. S., Melecky M. Banking sector competition in Russia.
Policy Research Working Paper, The World Bank, 2012, no. WPS5449.
5. Fungáčová Z., Solanko L., Weill L. Market power in the Russian banking industry. BOFIT
Discussion Papers, no. 3/2010, Bank of Finland, Helsinki.
6. Goddard J.A., Molyneux, P., Wilson J.O.S. European Banking. Efficiency, Technology and
Growth. John Wiley and Sons, England, 2001.
7. Lerner A. P. The concept of monopoly and the measurement of monopoly power // The
Review of Economic Studies, 1934, no. 1 (3), pp. 157–175.
8. Panzar J., Rosse J. Testing for ‘monopoly’ equilibrium // Journal of Industrial Economics,
1987, no. 35 (4), pp. 443–456.
9. Petersen M.A. Information: Hard and soft. Working paper, North–Western University and
NBER, 2004.
10. Shen Y., Minggao S., Zhong X., Bai Y. Bank size and small– and medium–sized enterprise
(SME) lending: evidence from China // World Development, 2008, no. 4, pp. 800–811.
11. Stein J.C. Information production and capital allocation: Decentralized vs. hierarchical
firms // Journal of finance, 2002, no. 57, pp. 1891–1921.