Проблемы экономического роста в России во многом определяются содержанием денежно-кредитной политики [1-4], а также менее популярным в рассмотрении аспектом – влиянием инструментов монетарной политики на цели развития. Простые модели роста обычно не учитывают это условие, как, впрочем, и более сложные подходы [3, 5-6, 10, 18-19]. Принцип «целей-инструментов», сформулированный Я. Тинбергеном [5, 19] в своих более поздних вариантах [9] также не принимает во внимание эффект «распределённого управления» [5], не говоря уже о связности не только инструментов, но и целей, детерминирующих изменение обратных связей.

В частности, в работах Я. Тинбергена ставится задача определения влияния инструментов монетарной политики на ценовую и финансовую стабильность [9], раскрывается влияние одного инструмента (часто сама денежно-кредитная политика рассматривается как один инструмент макроэкономической политики, бюджетная – в виде второго инструмента¹) на две цели политики. Причём, доказывается справедливость правила Тинбергена о раздельном влияния инструментов на цели политики [11, 15-16]. Это правило используется при рассмотрении равновесия Нэша [7,13], а также с учётом ожиданий в теории Дж. Мута [12]. Оценивается управляемость и нейтральность денег, с демонстрацией отсутствия нейтральности политики на цели развития [8].

Однако, как именно детализация проводимой монетарной политики влияет на изменение целей с учётом их связности, а также связности вводимых инструментов? Ведь один инструмент может влиять сразу на несколько целей (минимум на две), что не рассматривается в рамках принципа «цели-инструменты» и современных его трактовок, которые, к тому же, слабо представлены в научной литературе. В связи с этим, становится актуальной задача, особенно в аспекте стимулирования российского экономического роста, вскрыть влияние инструментов монетарной политики на цели развития, под которыми мы подразумеваем три базовые – валовой внутренний продукт и его рост, инфляцию (по индексу потребительских цен) и уровень безработицы, – что является классическим вариантом целевых функций, описывающих функционирование экономики.

Методологию исследования составит эмпирический, эконометрический и статистический анализ. Общий результат будет сводиться к тому, чтобы выявить особенности проведения монетарной политики в России, показав действие или необходимость коррекции правила Я. Тинбергена [5, 19]. Период времени, принятый для рассмотрения, охватывал интервал 2000-2020 гг.

Далее обозначим методологию проводимого исследования, затем на её основе получим уравнения для целей политики по России, осуществим количественные оценки и рассмотрим полученные результаты.

Методология исследования. Тестирование влияния инструментов монетарной политики. Денежно-кредитная политика представлена набором инструментов, которые влияют на поведение банков, изменение денежной массы, склонность к инвестированию, наполнение различных контуров экономики деньгами. Реализация принципа «цели-инструменты», обращённого к монетарной политике, не позволяет вскрыть структуру её инструментов и распределение влияние по целям экономического развития, к которым следует отнести темп экономического роста, реальный ВВП, уровень инфляции и безработицу. Выделив основные инструменты, характеризующие проведение денежно-кредитной политики, можно поставить задачу оценки их распределённого влияния на главные цели развития.

В рамках построенных уравнений все расчеты реализованы с использованием эконометрического пакета прикладных программ EViews 10, ориентированного на работу с временными рядами. Применение указанного программного модуля предполагает выполнение ряда важных шагов для того, чтобы получить уравнения наибольшей аналитической значимости. Представим четыре базовых позиции алгоритма статистической верификации проектируемых моделей.

Во-первых, оценка моделей реализована с использованием метода наименьших квадратов (МНК). Проверка значимости уравнения в целом (или значимости коэффициента детерминации) реализована посредством F-критерия (критерия Фишера), проверка значимости отдельных коэффициентов уравнения – с помощью t-критерия (критерия Стьюдента).

Метод наименьших квадратов предполагает выполнение условий Гаусса-Маркова. Поэтому при использовании МНК для оценки параметров уравнения требуется проверка выполнения условий Гаусса-Маркова. В первую очередь проверяются условия гомоскедастичности остатков модели и отсутствия автокорреляции в остатках.

Во-вторых, гипотеза об отсутствии гетероскедастичности остатков, то есть о постоянстве дисперсии остатков, может быть протестирована с помощью ряда тестов: Бреуша-Пагана, Уайта, Харви и др. В данном исследовании был использован тест Уайта. Он позволяет выявить гетероскедастичность безотносительно к ее структуре.

В-третьих, автокорреляция остатков означает их последовательную зависимость друг от друга. Проверка гипотезы об отсутствии гетероскедастичности проводится с помощью теста Дарбина-Уотсона.

В-четвертых, для выявления наличия или отсутствия эффекта мультиколлинеарности оцениваются коэффициенты корреляции между факторами, в данном исследовании – между инструментами денежно-кредитной политики. Если корреляция между ними оказывается значительной и статистически значимой, включать их все одновременно в модель нельзя. Поэтому все модели множественной регрессии были оценены в разных спецификациях и для анализа выбраны те спецификации, в которых эффект мультиколлинеарности сведен к минимуму. То есть, состав факторов каждого уравнения подобран таким образом, чтобы минимизировать возможность проявления данного эффекта и, следовательно, искажения результатов.

Обобщая сказанное, можно получить оценку связей между целевыми показателями и инструментами денежно-кредитной политики, затем измерить влияние на каждый из целевых показателей всей совокупности инструментов денежно-кредитной политики. Представленный подход позволяет также произвести оценку ее влияния на совокупность целевых показателей совокупности инструментов, в том числе с учетом их взаимного влияния друг на друга (как инструментов, так и целей). Перейдём к построению моделей влияния инструментов денежно-кредитной политики на цели экономического развития как главной задаче проводимого исследования.

Модели влияния инструментов монетарной политики на цели развития. Исследование влияния инструментов денежно-кредитной политики на цели развития было проведено с использованием годовых данных за период с 2000 по 2020 гг. Рассмотрено всего четыре цели развития, из них две, связанные с ВВП: рост реального ВВП в ценах 2000 года и темпа роста ВВП, а также уровень инфляции и безработицы.

Для моделирования были использованы годовые данные Росстата о величине номинального ВВП², приведенные к ценам 2000 года с использованием дефлятора ВВП³. Затем был вычислен темп роста реального ВВП в ценах 2000 года по формуле:

,

где, – темп роста ВВП,

– реальный ВВП в ценах 2000 года в год t,

[[[image3]]] – реальный ВВП в ценах 2000 года в год t-1.

Данные об инфляции представлены информацией о значениях индекса потребительских цен на товары и услуги, разрабатываемого Росстатом⁴. Уровень инфляции рассчитан следующим образом:

,

где, р – уровень инфляции,

ИПЦ – индекс потребительских цен на товары и услуги.

Для исследования использованы данные о величине уровня безработицы по методологии МОТ, разрабатываемые Росстатом⁵.

Данные, собираемые с частотой менее года, были агрегированы способом, соответствующим природе показателя.

Данные о величине кредитов домохозяйствам, млрд руб.⁶ и кредитов нефинансовым организациям, млрд руб.⁷, являются квартальными. В соответствии с методологией Всемирного Банка⁸ они были агрегированы суммированием для получения значения показателя за год.

Данные о величине денежной массы (М2), млрд руб.⁹ предоставляются Банком России ежемесячно и являются моментными, в связи с чем были взяты на начало каждого года.

Ключевая ставка, %¹⁰, также представляет собой моментный показатель, в связи с чем была взята на начало соответствующего года.

Остатки средств на счетах обязательных резервов, депонируемых кредитными организациями в Банке России, по привлеченным средствам¹¹, млрд. рублей, также были взяты на начало каждого года.

Все ценовые показатели были приведены к ценам 2000 года с использованием дефлятора ВВП, для сопоставимости с реальным ВВП. Для этого был использован годовой дефлятор ВВП¹². Годовой дефлятор ВВП является цепным, то есть показывает рост по сравнению с предыдущим годом. Для того, чтобы осуществить приведение к ценам 2000 года, сначала был вычислен базисный дефлятор: в соответствии со свойствами статистических индексов, базисный индекс вычисляется, как произведение цепных индексов за соответствующий период. Для дефлирования исследуемых показателей дефлятор был переведен из процентов в коэффициенты.

Модели множественной регрессии позволяют оценить влияние изменения значений инструментов на каждый из целевых показателей по отдельности. Для построения моделей сначала были оценены коэффициенты корреляции целей развития с инструментами монетарной политики (табл. 1). Почти все инструменты значимо коррелируют с целями развития. При этом инструменты денежно-кредитной политики значимо коррелируют между собой (табл. 2). Не коррелирует с остальными инструментами только величина обязательных резервов, что позволяет включать ее в модель линейной регрессии с остальными инструментами. Наиболее тесно связаны кредиты домохозяйствам с денежной массой, кредиты домохозяйствам с кредитами нефинансовым организациям, и кредиты нефинансовым организациям с денежной массой. Это свидетельствует о невозможности одновременного включения в модель денежной массы и обоих видов кредитов, так как это приведет к мультиколлинеарности в модели, что вызовет инфляцию стандартных ошибок коэффициентов, а также способно привести к искажению не только результатов проверки значимости параметров, но и их знаков. В связи с этим для каждого целевого показателя было оценено три модели, набор которых представлен ниже.

,¹³[[[13. R²=0,96, R²adj=0,95, F-статистика=134 (р

,¹⁴[[[14. R²=0,95, R²adj=0,95, F-статистика=392,8 (р

,¹⁵[[[15. R²=0,73, R²adj=0,72, F-статистика=52,6 (р

,¹⁶(4)

,¹⁷(5)

,¹⁸(6)

,¹⁹(7)

,²⁰(8)

,²¹(9)

,²²[[[22. R²=0,85, R²adj=0,84, F-статистика=53 (р

,²³(11)

,²⁴[[[24. R²=0,77, R²adj=0,76, F-статистика=62,9 (р

где, ВВП – валовой внутренний продукт,

g – темп роста валового внутреннего продукта,

р – уровень инфляции,

U – уровень безработицы,

КД – кредиты домохозяйствам,

КН – кредиты нефинансовым организациям,

КС – ключевая ставка,

М2 – денежная масса,

Р – обязательные резервы кредитных организаций по привлеченным средствам.

Все модели значимы по критерию Фишера, все параметры значимы по критерию Стьюдента. В модели (2) присутствует гетероскедастичность, в моделях (1-3), (8-9), (11-12) – автокорреляция остатков. Устранить их традиционными способами оказалось невозможным. Основная проблема, связанная с наличием как гетероскедастичности, так и автокорреляции остатков заключается в том, что хотя оценки коэффициентов не смещены, смещенными оказываются оценки стандартных ошибок коэффициентов, что приводит к ошибкам при проверке значимости коэффициентов (при расчете t-критерия значение оценки коэффициента делится на значение оценки стандартной ошибки). При оценке моделей были использованы поправки в форме Навье-Уэста, учитывающие наличие как автокорреляции, так и гетероскедастичности, в связи с чем полученные результаты оценки моделей можно считать надежными. Модели могут быть использованы для исследования направления влияния инструментов монетарной политики на цели развития.

Таким образом, посредством построения совокупности уравнений, в рамках полученных моделей показано, каким образом имеющимся набором инструментов денежно-кредитной политики можно достичь нескольких макроэкономических целей при изменении значений этих инструментов. Статистическая верификация моделей отражена в таблицах 3-14 (составленных авторами на базе проведенных расчётов).

Таблица 1

Корреляционная матрица инструментов денежно-кредитной политики с целевыми показателями*

Жирным шрифтом выделены значения статистически значимых коэффициентов.

Таблица 2

Корреляционная матрица инструментов денежно-кредитной политики между собой*

Жирным шрифтом выделены значения статистически значимых коэффициентов.

Таблица 3

Результаты оценки линейной регрессии с зависимой переменной «ВВП» (ВВП) и независимыми – «кредиты домохозяйствам» (КД), «ключевая ставка» (КС) и «обязательные резервы» (Р)*

Таблица 4

Результаты оценки линейной регрессии с зависимой переменной «ВВП» (ВВП) и независимой – «денежная масса» (М2)*

Таблица 5

Результаты оценки линейной регрессии с зависимой переменной «ВВП» (ВВП) и независимой – «кредиты нефинансовым организациям» (КН)*

Таблица 6

Результаты оценки линейной регрессии с зависимой переменной «Темп роста ВВП» (g) и независимой – «кредиты домохозяйствам» (КД)*

Таблица 7

Результаты оценки линейной регрессии с зависимой переменной «Темп роста ВВП» (g) и

независимой – «кредиты нефинансовым организациям» (КН) *

Таблица 8

Результаты оценки линейной регрессии с зависимой переменной «Темп роста ВВП» (g) и

независимой – «денежная масса» (М2)*

Таблица 9

Результаты оценки линейной регрессии с зависимой переменной «уровень инфляции» (р) и независимыми – «ключевая ставка» (КС) и «денежная масса» (М2)*

Таблица 10

Результаты оценки линейной регрессии с зависимой переменной «уровень инфляции» (р) и независимыми – «кредиты домохозяйствам» (КД)*

Таблица 11

Результаты оценки линейной регрессии

с зависимой переменной «уровень инфляции» (р) и

независимой – «кредиты нефинансовым организациям» (КН)*

Таблица 12

Результаты оценки линейной регрессии с зависимой переменной «уровень безработицы» (U) и независимыми – «кредиты домохозяйствам» (КД) и «ключевая ставка» (КС)*

Таблица 13

Результаты оценки линейной регрессии с зависимой переменной «уровень безработицы» (U) и независимой – «кредиты нефинансовым организациям» (КН)*

Таблица 14

Результаты оценки линейной регрессии с зависимой переменной «уровень безработицы» (U) и независимой – «денежная масса» (М2)*

На базе полученных моделей по России осуществим анализ проводимой в рассматриваемом интервале времени монетарной политики. Сделаем акцент на сложившемся в России режиме ее проведения.

Обсуждение результатов. Анализ монетарной политики России, влияющей на развитие. В России монетарная политика на протяжении последних двадцати лет сопровождалась увеличением уровня монетизации (доля М2 в ВВП), но при этом снижался темп роста экономики. Темп роста ВВП России, компонент М2²⁵ и уровень инфляция, за 2012-2020 гг.²⁶ показаны на рисунках 1-5.

Анализ по компонентам денежной массы М2 (рисунки 1-5) также подтверждает, что снижение компонент сопровождалось ростом инфляции, а увеличение – её понижением. Причины замедления роста экономики, видимо, были не связаны с монетизацией, и сводились к тому, что темп увеличения денежной массы был слишком низкий, а при ожидаемом кризисе предпринимались действия по её сокращению. Видна обратная связь наличных денег и переводных депозитов населения с ключевой ставкой (рисунки 1-5), то есть, чем выше ставка, тем меньше по величине указанные параметры, что сказывалось на уровне потребления и кредитования населения, влияя на замедление роста экономики. При этом рост переводных депозитов сопровождался торможением роста цен и продукта (рисунки 2-3). Вместе с тем, снижалась и инфляция при росте денежной массы (Рис. 6).

Рис. 1. Темп роста ВВП России, компоненты M0 и уровень инфляция (в %, 2012-2020 гг.)

Рис. 2. Темп роста ВВП России, компоненты m1 и уровень инфляция (%, 2012-2020 гг.)

Рис. 3. Темп роста ВВП России, компоненты m2 и уровень инфляция(в %, 2012-2020 гг.)

Рис. 4. Темп роста ВВП России, компоненты m3 и уровень инфляция (в %, 2012-2020 гг.)

Рис. 5. Темп роста ВВП России, компоненты m4 и уровень инфляция (в %, 2012-2020 гг.)

Кроме того, снижение ключевой процентной ставки, подразумевало, тем не менее, быстрое и высокое её поднятие при ожидании кризиса, что углубляло и приближало сам кризис, делало его преодоление более долгим, а последующее снижение процентных ставок – постепенным. Более того, несмотря на то, что в среднем процентная ставка за указанный период снижалась, она оставалась относительно высокой (5,5-7%) и существенно повышалась регулятором в периоды кризисной динамики (до 17%). В целом, снижение процентной ставки способствовало росту денежной массы М2, что отражает Рис. 7.

Рис. 6. Инфляция (p, %) и денежный агрегат М2, млрд руб., (в ценах 2000 года) российской экономики, 2000-2020 гг.27[[[27. Статистики модели: F-критерий=48,14 (p=0,000001), D-W=1,51 (D-Wlкрит=1,2; D-Wuкрит=1,41), тест Уайта: n*R2=0,36 (p=0,8334).]]]

Источник: рассчитано авторами на основе данных. URL: >>>> , >>>> >>>>

Рис. 7. Денежная масса М2 (млрд руб., цены 2000 года) и ключевая процентная ставка российской экономики (2000-2020 гг.)28[[[28. Статистики модели: F-критерий=39,9 (p=0,000005), D-W=0,24 (D-Wlкрит=1,2; D-Wuкрит=1,41), тест Уайта: n*R2=0,33 (p=0,848).]]]

Источник: рассчитано авторами на основе данных. URL: >>>> >>>> >>>>

Рис. 8 наглядно отражает, что темп роста российской экономики поддерживался темпом роста денежной массы. Рост процентной ставки коррелирует с ростом инфляции, как и снижение ставки со снижением инфляции (Рис. 9). Это говорит о том, что при ожидании ускорения либо реальном ускорении инфляции значительно поднимали процентную ставку (нормативно), причём, слабо обосновывая величину такого повышения. Затем весьма медленно понижали ставку, но понижалась в целом и инфляция. Обратим внимание, что на двадцатилетнем интервале времени отсутствует связь «чем выше процентная ставка – тем ниже инфляция, чем ниже ставка – тем выше инфляция». Имеется прямая связь процентной ставки и инфляции. Это также косвенно подтверждает, что инструмент «процентная ставка» вряд ли уместно использовать для основного противодействия инфляции в России.

Рис. 8. Темп роста ВВП РФ и темп роста агрегата М2 (в %, 2000-2020 гг.)29[[[29. Статистики модели: F-критерий=29,32 (p=0,000038), D-W=1,78 (D-Wlкрит=1,2; D-Wuкрит=1,41), тест Уайта: n*R2=1,27 (p=0,5296).]]]

Источник: рассчитано авторами на основе данных. URL: >>>> >>>>

Рис. 9. Инфляция и ключевая процентная ставка в России (в %, 2000-2020 гг.)

Источник: рассчитано авторами на основе данных³⁰. URL: >>>> , >>>>

Корреляционная связь между процентной ставкой, темпом роста ВВП и инфляцией, и компонентами денежной массы, отражена в таблицах 15-16³¹.

Таблица 15

Коэффициенты корреляции ключевой ставки с компонентами денежной массы М2

Таблица 16

Коэффициенты корреляции темпа роста ВВП и уровня инфляции с компонентами денежной массы М2

Для получения дальнейших результатов используем указанный выше в статье алгоритм и построенные модели. Рассмотрим четыре базовые цели – реальный ВВП, темп роста ВВП, инфляцию и безработицу.

В России инструменты денежно-кредитной политики оказывают воздействие на все четыре макроэкономические цели. Инструментами, оказывающими воздействие на достижение всех четырех макроэкономических целей, являются: кредиты домохозяйствам, кредиты нефинансовым организациям и денежная масса М2. Ключевая ставка влияет на три цели. Величина обязательных резервов кредитных организаций влияет исключительно на реальный ВВП. На величину реального ВВП влияют: кредиты домохозяйствам, кредиты нефинансовым организациям, денежная масса М2, ключевая ставка и величина обязательных резервов кредитных организаций. На темп роста ВВП влияют оба вида кредитов и денежная масса М2. На инфляцию влияют: кредиты домохозяйствам, кредиты нефинансовым организациям, ключевая ставка и денежная масса М2. На уровень безработицы влияют: кредиты домохозяйствам, кредиты нефинансовым организациям, ключевая ставка и денежная масса М2.

Воздействие на инфляцию таких инструментов денежно-кредитной политики, как кредиты домохозяйствам, кредиты нефинансовым организациям, ключевая ставка и денежная масса М2 имеют следующий характер: снижение ключевой ставки будет приводить к снижению инфляции; к такому же итогу, вероятно, будет приводить рост кредитов домохозяйствам, кредитов нефинансовым организациям и денежной массы М2.

Общие результаты используемых моделей (1-12) по России отражает таблица 17³². Модели (1-12) обладают разными значениями коэффициентов детерминации. У всех моделей для ВВП (1-3), модели (5) зависимости темпа роста ВВП от кредитов нефинансовых организаций, модели (7) зависимости уровня инфляции от ключевой ставки и денежной массы, а также модели (10) зависимости уровня инфляции от ключевой ставки и кредитов домохозяйствам значения коэффициента детерминации превышают 0,65. Поэтому данные модели использованы в качестве основных для формулировки выводов. Оставшиеся модели (4, 6, 8-9, 11-12) имеют коэффициент детерминации ниже 0,65, однако вследствие их статистической значимости и соответствия остальным критериям качества эконометрических моделей они также позволяют сделать выводы о направлении влияния инструментов монетарной политики на цели развития.

Таблица 17 Влияние инструментов монетарной политики на цели развития*

Источник: составлено авторами по результатам моделирования и анализа.

Таким образом, как следует из проведенного анализа и обобщающей его табл. 17, влияние монетарной политики на основные цели экономического развития является различным.

Наиболее действенными инструментами денежно-кредитной политики выступают величина денежной массы М2, кредиты домохозяйствам и нефинансовым организациям, поскольку они оказывают влияние на реальный ВВП, уровень инфляции и безработицы, увеличивая своим ростом первый и снижая остальные. Снижение ключевой ставки оказывает влияние на величину реального ВВП, уровень инфляции и безработицы. Однако влияние на темп роста ВВП данных инструментов противоположно: рост кредитов и денежной массы снижает темпы роста ВВП. Поэтому представляется возможным сказать, что для воздействия на цели роста реального ВВП, снижения инфляции и безработицы можно наращивать денежную массу, увеличивать суммы кредитов домохозяйствам и нефинансовым организациям и снижать ключевую ставку. Но для воздействия на темп роста ВВП требуется использовать иные финансовые инструменты.

* * *

Подводя итог проведенному анализу, сформулируем основные выводы.

Во-первых, реализация монетарной политики в России посредством общих методов, без внутренней детализации приводит к отрицательному накопительному эффекту этой политики, когда одна цель развития – «снижение инфляции» – вроде бы достигается, но другая – «темп роста» не достигается. Тем самым, достижение одной цели выступает тормозом в достижении другой цели развития. Именно поэтому необходима детализация и диверсификация монетарной политики, что может быть выполнено за счёт разделения её инструментов и определения силы их влияния на цели развития на выбранном отрезке времени.

Во-вторых, построенные и протестированные эконометрические модели позволили выделить инструменты монетарной политики, определив качество и силу их влияния на достижение целей экономического развития. Они показали, что различная комбинация инструментов позитивно влияет на достижение трёх рассмотренных целей развития (рост реального ВВП, инфляция и безработица).

Таким образом, представленный модельный подход существенно расширяет применение принципа Тинбергена «цели-инструменты», раскрывая структурное содержание монетарной политики.