ИССЛЕДОВАНИЕ И МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ЛОКАЛИЗАЦИИ И ПЕРЕМЕЩЕНИЯ БАНКОВСКОГО КАПИТАЛА

ОРИГИНАЛЬНАЯ СТАТЬЯ

DOI: 10.26794/1999-849X-2021-14-6-41-51 УДК 332.1, 336.71(045) JEL G21, R12

(CC) (

Исследование и моделирование пространственной локализации и перемещения банковского капитала

И. В. Наумов

Институт экономики УрО РАН, Екатеринбург, Россия http://orcid.org/0000-0002-2464-6266

АННОТАЦИЯ

Предмет исследования - пространственная неоднородность размещения банковского капитала в регионах России, способствующая формированию ограниченного доступа к ресурсам банков для реального сектора экономики, домашних хозяйств и сектора государственного управления. Цели работы - локализация и установление перемещения банковского капитала между регионами России. Для их исследования разработан методический подход, новизна которого заключается в системном использовании различных методов пространственной эконометрики: пространственного автокорреляционного анализа по методике П. Морана для выявления особенностей размещения банковского капитала, матриц пространственного взаимовлияния Л. Анселина и матрицы попарной корреляции для оценки межрегиональных взаимосвязей в процессах его перемещения, тестирования существующих причинно-следственных взаимосвязей регионов с использованием теста Грэнджера и регрессионного моделирования. В результате его апробации были установлены два полюса роста - регионы с высокой концентрацией банковского капитала (Москва и Санкт-Петербург) и зона их влияния, распространяющаяся преимущественно на регионы Центрального, Северо-Западного, Приволжского и Южного федеральных округов, а также была сформирована матрица регрессионных моделей межрегиональных взаимосвязей в процессах перемещения банковского капитала. Представленные в работе результаты моделирования могут использоваться органами государственной власти и научным сообществом для выработки механизмов снижения неоднородности пространственной локализации банковского капитала и обеспечения его доступности для регионов, удаленных от центральной части России.

Ключевые слова: банковский капитал; пространственная неоднородность; пространственная автокорреляция; межрегиональные взаимосвязи; регрессионное моделирование

BY 4.0

Для цитирования: Наумов И. В. Исследование и моделирование пространственной локализации и перемещения банковского капитала. Экономика. Налоги. Право. 2021;14(6):41-51. DOI: 10.26794/1999-849Х-2021-14-6-41-51

ORiGiNAL PAPER

Research and Modeling of Spatial Localization and Movement of Bank Capital

i.V. Naumov

Institute of Economics of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, Yekaterinburg, Russia

http://orcid.org/0000-0002-2464-6266

ABSTRACT

The subject of the study is the spatial heterogeneity of the placement of bank capital in the regions of Russia contributing to the formation of limited access to bank resources for the real sector of the economy, households and the public administration sector. The purpose of the work is to localize and establish the movement of bank capital between the regions of Russia. For the research, a methodological approach has been developed, the novelty of which lies in the systematic use of various methods of spatial econometrics: spatial autocorrelation analysis according to the method of P. Moran to identify the features of the placement of bank capital, matrices of spatial mutual influence of L. Anselin and pairwise correlation matrices for assessing interregional relationships in the processes of its movement, testing existing cause-and-effect relationships between regions using the Granger test and regression modeling. As a result of its testing,

© Наумов И. В., 2021

two poles of growth were established - regions with a high concentration of bank capital (Moscow and St. Petersburg) and their zone of influence, extending mainly to the regions of the Central, Northwestern, Volga and Southern Federal districts, and a matrix of regression models of interregional relationships in the processes of movement of bank capital was formed. The modeling results presented in the paper can be used by public authorities and the scientific community to develop mechanisms for reducing the heterogeneity of spatial localization of bank capital and ensuring its availability for regions remote from the central part of Russia.

Keywords: bank capital; spatial heterogeneity; spatial autocorrelation; interregional relationships; regression modeling

For citation: Naumov i. V. Research and modeling of spatial localization and movement of bank capital. Ekonomika. Nalogi. Pravo = Economics, taxes & law. 2021;14(6):41-51. (in Russ.). DOi: 10.26794/1999-849X-2021-14-6-41-51

ВВЕДЕНИЕ

Банковский сектор экономики играет значительную роль в формировании финансовых основ развития предприятий, домашних хозяйств и территориальных систем различного уровня, обеспечивая их необходимыми ресурсами для решения острых проблем социально-экономического развития и реализации стратегических инициатив. Однако высокая концентрация ресурсов банковского сектора в центральных регионах, отсутствие развитой сети региональных банков в каждом федеральном округе способствуют формированию ограниченного доступа к ресурсам банков для хозяйствующих субъектов, находящихся в регионах, значительно удаленных от центральной части России. В условиях острой необходимости привлечения дополнительных финансовых ресурсов для развития реального производственного сектора экономики и прогрессивного социально-экономического развития территориальных систем важным становится исследование пространственной неоднородности размещения банковского капитала и особенностей его перемещения между регионами с целью выработки механизмов снижения данной неоднородности и повышения доступности банковских ресурсов для отдаленных регионов.

Основной целью работы является исследование пространственных особенностей размещения и перемещения банковского капитала между регионами России. В качестве рабочей гипотезы выдвинуто предположение о том, что неоднородность пространственного размещения банковского капитала, наблюдаемая в России в настоящее время, способствует формированию ограниченного доступа к банковским ресурсам для отдаленных от центральной части регионов. Для проверки и обоснования данной гипотезы разработан методический инструментарий, позволяющий выявить регионы с высокой концентрацией банковского капитала (полюса роста) и зоны их влияния — регионы, обладающие доступом к ресурсам данных полюсов, установить межрегиональные взаимосвязи в про-

цессах перемещения банковского капитала, оценить тесноту данных взаимосвязей и определить направления движения банковских ресурсов и сформировать регрессионные модели, подтверждающие их достоверность. Построенная в результате исследования матрица регрессионных моделей межрегиональных взаимосвязей в процессах перемещения банковского капитала позволяет не только обосновать выдвинутую гипотезу, но может быть использована для построения краткосрочных и среднесрочных прогнозов и выработки механизмов для сглаживания пространственной неоднородности размещения банковского капитала, повышения его доступности для отдаленных регионов.

ТЕОРЕТИКО-МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Проблема пространственной неоднородности размещения инвестиционных ресурсов различных хозяйствующих субъектов рассматривалась в трудах многих исследователей: Д. В. Климова [1], М. К. Куманее-вой, Е. В. Слесаренко, О. Б. Шевелевой [2], И. М. Драп-кина, О. С. Мариева, Е. О. Семеновой, А. И. Колягиной [3], Х. Валиуллина, Э. Шакировой [4], М. Ю. Елсукова, А. В. Маевского, Е. Ф. Чеберко [5] и др. В ходе данных исследований авторами отмечалась необходимость снижения региональной дифференциации размещения инвестиционных ресурсов для прогрессивного социально-экономического развития территорий. Исследованию пространственной неоднородности локализации банковского капитала в научной литературе посвящено значительно меньшее число работ. Х. Х. Валиуллина и С. Д. Мерзлякова анализировали динамику изменения пространственной концентрации банковского сектора экономики в России [6], Ю. А. Маклакова рассматривала проблемы централизации банковской системы и сокращения числа региональных банков из-за активного развития цифровых платформ [7].

Возможно, данная проблема и не является, по мнению исследователей, глобальной угрозой для развития

территориальных систем, но в свете наблюдаемых сегодня тенденций к ликвидации региональных банков по всей стране, которые ранее обеспечивали крупные производственные холдинги ресурсами для развития, а также к их поглощению крупными банками, осуществляющими сегодня спекулятивную политику с иностранной валютой, долговыми ценными бумагами иностранных эмитентов и производными финансовыми инструментами и незаинтересованными в поддержке производственных предприятий и реализуемых стратегических программ инфраструктурного развития территорий, проблема пространственной неоднородности размещения банковского капитала, его концентрация в центральной части России окажет в ближайшей перспективе негативное влияние на развитие отдаленных регионов.

Теоретический обзор работ показал, что наиболее используемыми инструментами исследования пространственной неоднородности размещения банковского капитала являются простейшие методы статистического анализа и регрессионного моделирования. В то же время такие специализированные методы пространственного анализа данных, как пространственный автокорреляционный анализ П. Морана, Р. Джири, А. Гетиса, Дж. Орда, матрица межтерриториальных взаимовлияний Л. Анселина, доказавшие свою эффективность при исследовании процессов пространственной неоднородности, используются крайне редко. Пространственный автокорреляционный анализ по методике П. Морана с использованием стандартных матриц пространственных весов применял WangXiaoyang [8] для анализа пространственных особенностей размещения коммерческих банков в Китае, поиска финансовых центров с высокой концентрацией капитала. Пространственная автокорреляция использовалась Ying Li для оценки процессов кластеризации банковской сферы в Китае [9].

Более продвинутые методы пространственной эконометрики — авторегрессионное моделирование — использовали Ozlem Deniz Basar и Elif Guneren Genc для исследования концентрации банковских депозитов в городах Турции и их влияния на развитие промышленности [10]. Данные методы применяли также Blonigen, B., Davies, R., Waddel, G., Naughton H. для оценки влияния привлекаемых прямых иностранных инвестиций в космическую отрасль и для исследования пространственных взаимосвязей между территориальными системами в привлечении данных инвестиций [11]. Методы пространственного анализа и моделирования использовались Algeri Carmelo, Forgione

Antonio F. и Mucciardi Massimo для оценки влияния пространственных взаимосвязей небольших банков на уровень их риска и конкурентоспособности [12]. Исследование данных работ показало, что в процессе пространственного автокорреляционного анализа исследователями использовались только определенные матрицы пространственных весов (смежных границ, по линейным расстояниям, дорогам и другим транспортным сообщениям). Применение нескольких типов матриц пространственных весов позволило бы авторам получить более надежные и обоснованные результаты.

Вторым недостатком представленных в научной литературе работ является отсутствие системности в использовании методов пространственной эконометрики. Поскольку в исследовании пространственной неоднородности размещения банковского капитала важным является аспект его пространственного перемещения, именно он свидетельствует о востребованности банковского капитала в тех или иных регионах, считаем необходимым разработку системного методического инструментария, позволяющего, во-первых, выявить регионы с высокой концентрацией банковского капитала (полюса роста) и зоны их влияния — регионы, обладающие доступом к ресурсам данных полюсов, во-вторых, установить межрегиональные взаимосвязи в процессах перемещения банковского капитала, в-третьих, оценить тесноту данных взаимосвязей, в-четвертых, определить пространственные направления движения банковского капитала, в-пятых, подтвердить их достоверность с помощью регрессионных моделей. Такой системный методический подход к исследованию особенностей пространственной локализации и перемещения банковского капитала между региональными системами представлен на рис. 1.

На начальном этапе согласно представленному на рис. 1 подходу предполагается статистический анализ концентрации российского банковского капитала в регионах. Для расчета данного показателя и последующего анализа пространственных особенностей локализации и перемещения банковского капитала предполагается использование систематизированных данных первичной отчетности банков по оборотной ведомости бухгалтерского учета формы № 101. Для подтверждения пространственной неоднородности размещения банковского капитала предполагается проведение пространственного автокорреляционного анализа по незначительно модифицированной методике П. Морана. Для повышения точности и объектив-

ности формулируемых выводов пространственный автокорреляционный анализ предлагается провести по нормированным матрицам пространственных весов и матрицам обратных расстояний (смежных границ, линейных расстояний, по автомобильным дорогам).

Для более глубокого исследования пространственных особенностей размещения банковского капитала в каждом квадранте диаграммы рассеивания Морана предлагается выделение территориальных систем с высоким и низким уровнем пространственного взаимовлияния (локальным индексом пространственной автокорреляции выше и ниже среднего уровня). Такая модификация позволит из множества потенциальных полюсов роста (в квадранте НЕ) отобрать те регионы, которые действительно являются таковыми, обладают высокой концентрацией банковского капитала. Выделение силы пространственного взаимовлияния в квадранте НН позволит установить сформированные и формирующиеся пространственные кластеры регионов (схожие регионы по объему банковского капитала), а в категории Ш — установить регионы, испытывающие сильное и слабое влияние полюсов роста и кластеров. Более подробно информация о модификации диаграммы рассеивания Морана представлена в нашей ранней работе [13].

Для формирования данной диаграммы рассеивания, оценки схожести регионов по объему банковского капитала предполагается расчет локальных индексов Морана с помощью формулы (1):

1ц = Ъ ,

где 1Ь — локальный индекс Морана для г-го региона; — стандартизированная дистанция между г-м и )-м регионами; Ъ и — стандартизированные значения изучаемого показателя для г-го и )-го регионов.

Рассчитанные по данной формуле локальные индексы пространственной автокорреляции с использованием различных метрик пространственных весов будут использованы для формирования на следующем этапе исследования матрицы пространственного взаимовлияния Люка Анселина, которая позволит отобразить потенциальные межрегиональные взаимосвязи в процессах перемещения банковского капитала. Для их поиска в данной матрице предполагается выделение регионов, у которых индексы автокорреляции превышают средние значения, рассчитанные по отрицательным и положительным показателям. Выявленные потенциальные направления пространственного

перемещения банковского капитала будут более глубоко исследоваться на третьем, заключительном этапе. Данный этап предполагает формирование матрицы попарной корреляции по динамике объема банковского капитала регионов России за период с 1999 по 2020 г., исследование тесноты корреляционной взаимосвязи регионов (выделение пар регионов с высоким коэффициентом корреляции, превышающим по модулю 0,7), тестирование причинно-следственных взаимосвязей Грэнджера для каждой пары взаимосвязанных регионов для поиска источников и пространственных направлений перемещения банковского капитала, построение регрессионных моделей перемещения банковского капитала между регионами, подтверждающих установленные ранее причинно-следственные связи. Формируемая в результате такого многоэтапного исследования процессов перемещения банковского капитала между регионами матрица регрессионных моделей межрегиональных взаимосвязей позволит нам обосновать выдвинутую гипотезу. Представленный подход, в отличие от используемых в настоящее время способов, базируется на системном использовании различных методов пространственного анализа и регрессионного моделирования.

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Статистический анализ концентрации всего российского банковского капитала в регионах показал, что значительная его часть на протяжении последних 15 лет размещается в Москве (85%) и Санкт-Петербурге (12,4%). При этом к началу 2020 г. неоднородность пространственного размещения банковского капитала усилилась. Уровень его концентрации в Санкт-Петербурге повысился с 7,5 до 12,4% (табл. 1). В остальных регионах величена данного показателя существенно сократилась. Данные тенденции объяснимы проводимой в настоящее время ЦБ РФ политикой сокращения количества кредитных учреждений. Ликвидация региональных банков, сокращение сети филиалов коммерческих банков в отдаленных регионах, процессы их поглощения крупнейшими банками привели к повышению и без того высокого уровня концентрации банковского капитала в центральной части России.

Наличие высокой пространственной неоднородности распределения банковского капитала подтверждено в ходе пространственного автокорреляционного анализа, результаты которого представлены в табл. 2. Об этом свидетельствуют отрицательные значения глобального индекса Морана, рассчитанные по всем

Исследование пространственных особенностей размещения банковского капитала / Investigation of the spatial features of the placement of bank capital

Статистический анализ концентрации банковского капитала в регионах России;

пространственный автокорреляционный анализ по модифицированной методике П. Морана с использованием системы различных матриц пространственных весов; формирование диаграммы рассеивания П. Морана для пространственной кластеризации процессов размещения банковского капитала

2. Исследование межрегиональных взаимосвязей в перемещении банковского капитала / Study of interregional relationships in the movement of bank capital

Формирование матрицы взаимовлияния регионов в процессах перемещения банковского капитала Л. Анселина по различным матрицам пространственных весов; выделение в данных матрицах значений, превышающих среднее значение по положительным и отрицательным локальным индексам пространственной автокорреляции; обобщение результатов по различным матрицам пространственных весов и отображение устойчивых взаимосвязей

3. Исследование пространственных направлений в процессах перемещения банковского капитала / Research of spatial directions in the processes of transfer of bank capital

Формирование матрицы попарной корреляции между регионами России по динамике объема банковского капитала за период с 1999 по 2020 гг.;

выделение в матрице значений, свидетельствующих о тесной связи между регионами (превышающих значение 0,7 по модулю);

исследование пространственных направлений движения банковского капитала между тесно взаимосвязанными регионами с использованием теста Грэнджера на наличие причинно-следственных связей;

проверка достоверности выявленных пространственных направлений движения банковского капитала между регионами с помощью регрессионного моделирования по временным рядам

Рис. 1 / Fig. 1. Методический подход / Methodical approach

Источник/Source: составлено автором / compiled by the author.

матрицам пространственных весов в 2004 и 2020 гг. Наличие пространственной неоднородности размещения банковского капитала и его высокая концентрация в центральных регионах подтверждены диаграммой рассеивания П. Морана (рис. 2), сформированной в результате обобщения результатов расчета индексов автокорреляции по различным матрицам пространственных весов.

В результате исследования установлены только два полюса роста — регионы с высоким уровнем концентрации банковского капитала: Москва и Санкт-Петер-

бург. В окружении данных полюсов роста сформировалась зона влияния, распространяющаяся на регионы Северо-Западного, Центрального, Приволжского и Южного федеральных округов. Более сильное влияние на окружающие регионы в процессах пространственной локализации банковского капитала оказывает г. Москва. Как следует из рис. 2, данный регион оказывает сильное влияние на Московскую, Тверскую, Калужскую, Тульскую, Владимирскую и Рязанскую области.

Наличие устойчивых взаимосвязей между Москвой и указанными регионами подтверждено сформиро-

Таблица 1 / Table 1

Уровни концентрации российского банковского капитала в регионах по состоянию на 1 января 2004 и 2020 гг. / Levels of concentration of Russian banking capital in the regions as of January 1, 2004 and 2020

Регионы / Regions 01.01.2004 01.01.2020

млн руб./ million rubles % млн руб. / million rubles %

г. Москва 6866569 86,8 379734385 85,0

Санкт-Петербург 596791 7,5 55351259 12,4

Свердловская область 64 914 0,82 989188 0,22

Республика Татарстан 60 777 0,77 1347239 0,30

Самарская область 42 543 0,54 360811 0,08

Тюменская область 31 241 0,39 584 409 0,13

Челябинская область 31 055 0,39 303330 0,07

Вологодская область 15 768 0,20 169 049 0,04

Костромская область 5 275 0,07 3504338 0,78

Источник/Source: составлено автором по данным сайта ЦБ РФ / compiled by the author according to the website of the Central Bank of the Russian Federation. URL: https://cbr.ru/banking_sector/credit.

ванной матрицей пространственного взаимовлияния Л. Анселина (LISA), значения локальных индексов пространственной автокорреляции которой представлены в табл. 3.

Положительные индексы пространственной автокорреляции в матрице Л. Анселина между Москвой и Санкт-Петербургом свидетельствуют о прямой взаимосвязи данных регионов, согласно которой приток банковского капитала в одном из регионов, способствует его притоку в другом регионе. Отрицательная (обратная) взаимосвязь была установлена между Москвой и регионами, входящими в ее зону сильного влияния. Это означает, что приток банковского капитала в Москву может сопровождаться его оттоком из окружающих регионов. Для более детального исследования межрегиональных взаимосвязей и определения пространственных особенностей перемещения банковского капитала был проведен корреляционно-регрессионный анализ. Сформированная матрица попарной корреляции между регионами по объему изменения банковского капитала в период 1999-2020 гг. позволила установить тесные прямые и обратные корреляционные взаимосвязи, которые были протестированы с помощью теста Грэнджера на казуальность (причинно-следственные связи). В ходе тестирования по всем парам тесно взаимосвязанных регионов проверялось выполнение нулевой гипотезы об отсутствии взаимного влияния регионов. В результате тестирования значительная часть установленных корреляционным анализом взаимосвязей была отвер-

гнута. В подтвержденных взаимосвязях тест Грэнджера позволил установить источники и направления пространственного перемещения банковского капитала. Пример полученных в ходе тестирования результатов представлен в табл. 4.

В представленном примере отражены отклоненные нулевые гипотезы об отсутствии влияния одного региона на другой. Так, по данным табл. 4 видно, что Москва оказывает влияние на Калужскую область и является источником перемещаемого банковского капитала, а Санкт-Петербург оказывает влияние на Москву, перемещая сюда часть своего капитала. Установленные причинно-следственные взаимосвязи регионов в процессах перемещения банковского капитала были проверены в ходе регрессионного моделирования. В результате его проведения была сформирована матрица регрессионных моделей, характеризующих межрегиональные взаимосвязи в процессах движения банковского капитала (табл. 5). Параметры сформированных регрессионных моделей были проверены на статистическую значимость. Проводился также анализ автокорреляции между ошибками, осуществлялось тестирование модели на гетероскедастичность, нормальность распределения ошибок и другие тесты. В качестве факторов в моделях, представленных в данной матрице, выступают регионы, инициирующие перемещение банковского капитала, а в качестве зависимых переменных — регионы, в которые данный капитал перемещается. Так, согласно

Рис. 2/ Fig. 2. Диаграмма рассеивания П. Морана / Scatter diagram of P. Moran

Источник/Source: составлено автором / compiled by the author.

Таблица 2 / Table 2

Глобальный индекс пространственной автокорреляции П. Морана в динамике за 2004-2020 гг. / P. Moran's global spatial autocorrelation index in dynamics for 2004-2020

Тип Нормированные матрицы/ Normalized matrices Матрицы обратных расстояний / inverse distance matrices

матрицы/ Расстояний по Линейных По смежным Расстояний по Линейных

Matrix type дорогам / Distances by road расстояний / Linear distances границам / Along adjacent borders дорогам / Distances by road расстояний / Linear distances

Год / Year 2004 2020 2004 2020 2004 2020 2004 2020 2004 2020

Индекс

Морана / Moran's -0,650 -0,699 -0,686 -0,736 -0,272 -0,245 -0,03 -0,03 -0,026 -0,025

index

sd(Ii) 0,0023 0,0024 0,0023 0,0024 0,0135 0,0137 0,0001 0,0001 0,0001 0,0001

E(Ii) -0,0001 -0,0001 -0,0001 -0,0001 0,0000 -0,0001 0,0000 0,000 0,0000 0,0000

Z-score -281 -288 -302 -305 -20 -18 -435 -364 -425 -356

P-value 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

Источник/Source: составлено автором по данным сайта ЦБ РФ / compiled by the author according to the website of the Central Bank of the Russian Federation. URL: https://cbr.ru/banking_sector/credit.

Источник / Source: составлено автором / compiled by the author.

Таблица 4 / Table 4

Выборочные результаты теста Грэнджера причинно-следственных взаимосвязей в процессах движения банковского капитала / Selected results of the Granger test for causality in the processes of the

movement of bank capital

Таблица 3 / Table 3

Значения локальных индексов пространственной автокорреляции из матрицы Л. Анселина за 2020 г. / Values of local indices of spatial autocorrelation from L. Anselin's matrix for 2020

Полюс роста / Growth pole Зона влияния / Zone of influence Локальный индекс пространственной автокорреляции / Local Index of Spatial Autocorrelation

Санкт-Петербург 0,00290

Владимирская область -0,00116

Калужская область -0,00118

Москва Московская область -0,00185

Рязанская область -0,00108

Тверская область -0,00122

Тульская область -0,00118

Ярославская область -0,00078

Регион Y / Region Y Регион X / Region X Нулевая гипотеза / Null Hypothesis: F-Statistic Prob.

Москва Калужская область Y does not Granger Cause X 4.45250 0.0491

Москва Санкт-Петербург X does not Granger Cause Y 15.1423 0.0003

Владимирская область Вологодская область Y does not Granger Cause X 32.3333 4.E-06

Владимирская область Вологодская область X does not Granger Cause Y 31.3058 4.E-06

Владимирская область Свердловская область X does not Granger Cause Y 15.1859 0.0011

Калужская область Санкт-Петербург X does not Granger Cause Y 9.40520 0.0066

Калужская область Свердловская область Y does not Granger Cause X 6.27226 0.0221

Калужская область Рязанская область Y does not Granger Cause X 9.83720 0.0057

Рязанская область Тверская область Y does not Granger Cause X 24,1368 0,0001

Источник/Source: составлено автором / compiled by the author.

модели, представленной в первой строчке табл. 5, приток банковского капитала в размере 1 млн руб. в Калужскую область способствует перемещению капитала в Москву в размере 5,7 млн руб.

Сформированная матрица регрессионных моделей позволила установить двусторонние процессы перемещения банковского капитала, в частности между Белгородской и Волгоградской, Ивановской и Омской областями, Республикой Татарстан и Свердловской областью, Красноярским краем, между Мурманской областью и Карачаево-Черкесской Республикой. Смоделированные на заключительном этапе исследования

межрегиональные взаимосвязи в процессах перемещения банковского капитала подтвердили и значительно расширили результаты, полученные в ходе пространственного автокорреляционного анализа по методикам П. Морана и Л. Анселина.

ВЫВОДЫ

Банковский сектор экономики играет важную роль в экономическом развитии территориальных систем, поскольку формирует финансовые основы для прогрессивного развития реального сектора экономики, домашних хозяйств и сектора государственно-

Таблица 5 / Table 5

Матрица регрессионных моделей межрегиональных взаимосвязей в перемещении банковского капитала / The matrix of regression interregional relationships in the processes of movement of bank

capital

Регион Y / Region Y Регион X / Region X Модель / Model

Москва Калужская область Y = 5,7 * X

Волгоградская область Y = 1,0135 * X

Х = 0,662 * У

Белгородская область Севастополь X = 0,8735 * Y

Липецкая область X = 0,4082 * Y

Ярославская область X = 1,259 * Y

Вологодская область Y = 0,1516 * X

Владимирская область Республика Карелия X = 0,0726 * Y

Республика Адыгея Y = 5,0003 * X

Сахалинская область X = 0,7426 * Y

Республика Башкортостан Y = 0,0915 * X

Ивановская область Самарская область X = 45,6403 * Y

Омская область Y = 0,2903 * X

X = 2,6975 * Y

Калужская область Свердловская область Х = 24,583 * У

Рязанская область X = 0,4105 * Y

Костромская область Крым X = 0,1079 * Y

Новосибирская область X = 0,059 * Y

Смоленская область Ставропольский край Х = -0,3506 * У

Кемеровская область Y = 3,1332 * X

Тверская область Ленинградская область Y = 0,3361 * X

Красноярский край X = 8,1788 * Y

Оренбургская область Республика Татарстан X = 28,0491 * Y

Пензенская область Республика Хакасия X = 0,4457 * Y

Республика Башкортостан Республика Чувашия Y = 13,1403 * X

Свердловская область Х = 0,9032 * У

Республика Татарстан Y = 0,7039 * X

Красноярский край Y = 5,8718 * X

Х = 0,0887 * У

Республика Удмуртия Ставропольский край Y = 1,5179 * X

Республика Калмыкия Y = 103,11 * X

Ленинградская область Карачаево-Черкесская Республика X = 2,8728 * Y

Мурманская область Карачаево-Черкесская Республика Y = 0,1279 * X

X = 4,4375 * Y

Республика Карелия Сахалинская область X = 6,8629 * Y

Кабардино-Балкарская Республика Волгоградская область Y = 0,1621 * X

Республика Северная Осетия Кемеровская область Y = 0,3093 * X

Волгоградская область Севастополь X = 1,029 * Y

Краснодарский край Ростовская область X = 0,636 * Y

Свердловская область Красноярский край X = 0,0749 * Y

Источник/Source: составлено автором / compiled by the author.

го управления. Однако, как показало исследование, неоднородность пространственного размещения банковского капитала способствует формированию ограниченного доступа к банковским ресурсам для отдаленных от центральной части регионов. Данная гипотеза была подтверждена в ходе пространственного автокорреляционного анализа по методике П. Морана, исследования межрегиональных взаимосвязей с использованием матрицы Л. Анселина, ис-

следования причинно-следственных взаимосвязей в процессах перемещения банковского капитала с помощью теста Грэнджера и обоснования полученных результатов посредством регрессионного моделирования. Построенные модели могут использоваться для прогнозирования и выработки механизмов сглаживания пространственной неоднородности размещения банковского капитала, повышения его доступности.

БЛАГОДАРНОСТИ

Статья подготовлена при поддержке гранта РФФИ № 19-010-00660 «Сценарное проектирование модели воспроизводства инвестиционного потенциала институциональных секторов в региональной системе».

ACKNOWLEGEMENTS

The article was prepared with the support of RFBR grant No. 19-010-00660 "Scenario design of the model of reproduction of the investment potential of institutional sectors in the regional system".

СПИСОК ИСТОЧНИКОВ

1. Климов Д. В. Пространственная неоднородность распределения инвестиционной деятельности в российской федерации. Вестник Южно-Уральского государственного университета. серия: экономика и менеджмент. 2010;39(215):42-47.

2. Куманеева М. К., Слесаренко Е. В., Шевелева О. Б. Пространственная социально-экономическая дифференциация: проблемы регулирования внутрирегиональных диспропорций. Экономика, предпринимательство и право. 2020;10(4):965-986. DOI: 10.18334/epp.10.4.100857

3. Драпкин И. М., Мариев О. С., Семенова Е. О., Колягина А. И. Факторы пространственного размещения фирм в российской экономике: региональный аспект. Вестник УрФУ. Серия экономика и управление. 2016;5(15):717-733. DOI: 10.15826/vestnik.2016.15.5.036

4. Валиуллин Х. Х., Шакирова Э. Р. Неоднородность инвестиционного пространства России: региональный аспект. Проблемы прогнозирования. 2004;1:157-165.

5. Елсуков М. Ю., Маевский А. В., Чеберко Е. Ф. Инвестиционный климат и инвестиционная привлекательность макрорегионов России. Управленческое консультирование. 2019;12:70-89. DOI: 10.22394/1726-1139-2019-1270-89

6. Валиуллин Х. Х., Мерзлякова С. Л. Тенденции пространственной концентрации банковского сектора России. Проблемы прогнозирования. 2011;5:92-102.

7. Маклакова Ю. А. Проблемы и перспективы функционирования банковской системы в регионах России. Журнал ЭКО. 2019;49(8):163. DOI: 10.30680/EC00131-7652-2019-8-163-178

8. Wang, Xiaoyang. The changing geographies of financial centres in China: The case of commercial banking. Growth and change. 2019;1(50):164-183. DOI: 10.1111/grow.12276

9. Ying Li. The Spatial Econometric Analysis of China's Banking Competition and Its Influential Factors. Sustainability. 2015;7(12):16771-16782. DOI: 10.3390/su71215848

10. Ozlem Deniz Basar, Elif Guneren Genc. The Analysis of Bank Deposits through Spatial Modelling by Provinces. International Journal of Financial Research. 2015;7(1). DOI: 10.5430/ijfrv7n1p91

11. Blonigen, B., Davies, R., Waddel, G., & Naughton, H. FDI in space: Spatial autoregressive relationship in Foreign Direct Investment. European Economic Review. 2007;51(5):1303-1325. DOI: 10.1016/j.euroecorev.2006.08.006

12. Algeri, Carmelo; Forgione, Antonio F.; Mucciardi, Massimo. Spatial dependence in small cooperative bank risk behavior and its effects on bank competitiveness and SMEs. Applied stochastic models in business and industry. 2021. Jun. DOI: 10.1002/asmb.2637

13. Наумов И. В., Барыбина А. З. Пространственная регрессионная модель инновационного развития регионов России. Вестник Томского государственного университета. Экономика. 2020;(52):215-232. DOI: 10.17223/19988648/52/13

REFERENCES

1. Klimov D. V. Spatial heterogeneity of the distribution of investment activity in the Russian Federation. Vestnik Juzhno-Ural'skogo gosudarstvennogo universiteta. serija: jekonomika i menedzhment = Bulletin of the South Ural State University. series: economics and management. 2010;39(215):42-47. (In Russ.).

2. Kumaneeva M. K., Slesarenko E. V., Sheveleva O. B. Spatial socio-economic differentiation: problems of regulation of intraregional imbalances. Ekonomika, predprinimatel'stvo i parvo = Economics, entrepreneurship and law. 2020;10(4):965-986. (In Russ.). DOI: 10.18334/epp.10.4.100857

3. Drapkin I. M., Mariev O. S., Semenova E. O., Koljagina A. I. Factors of the spatial distribution of firms in the Russian economy: a regional aspect. Vestnik UrFU. Serija jekonomika i upravlenie = Vestnik UrFU. Economics and Management Series. 2016;5(15):717-733. (In Russ.). DOI: 10.15826/vestnik.2016.15.5.036

4. Valiullin H. H., Shakirova Je. R. Heterogeneity of the investment space of Russia: a regional aspect. Problemy prognozirovanija = Problems of forecasting. 2004;1:157-165. (In Russ.).

5. Elsukov M. Ju., Maevskij A. V., Cheberko E. F. Investment climate and investment attractiveness of macroregions of Russia. Upravlencheskoe konsul'tirovanie = Management consulting. 2019;12:70-89. (In Russ.). DOI: 10.22394/17261139-2019-12-70-89

6. Valiullin H. H., Merzljakova S. L. Trends in the spatial concentration of the banking sector in Russia. Problemy prognozirovanija = Problems of forecasting. 2011;5:92-102. (In Russ.).

7. Maklakova Ju. A. Problems and prospects for the functioning of the banking system in the regions of Russia. Zhurnal JeKO = Journal ECO. 2019;49(8):163. (In Russ.). DOI: 10.30680/Em0131-7652-2019-8-163-178

8. Wang, Xiaoyang. The changing geographies of financial centres in China: The case of commercial banking. Growth and change. 2019;1(50):164-183. DOI: 10.1111/grow.12276

9. Ying Li. The Spatial Econometric analysis of China's banking competition and its influential factors. Sustainability. 2015;7(12):16771-16782. DOI: 10.3390/su71215848

10. Ozlem Deniz Basar, Elif Guneren Genc. The analysis of bank deposits through spatial modelling by provinces. International Journal of Financial Research. 2015;7(1). DOI: 10.5430/ijfrv7n1p91

11. Blonigen, B., Davies, R., Waddel, G., & Naughton, H. FDI in space: Spatial autoregressive relationship in foreign direct investment. European Economic Review. 2007;51(5):1303-1325. DOI: 10.1016/j.euroecorev.2006.08.006

12. Algeri, Carmelo; Forgione, Antonio F.; Mucciardi, Massimo. Spatial dependence in small cooperative bank risk behavior and its effects on bank competitiveness and SMEs. Applied stochastic models in business and industry. 2021. Jun. DOI: 10.1002/asmb.2637

13. Naumov I. V., Barybina A. Z. Spatial regression model of innovative development of Russian regions. Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta. Jekonomika = Bulletin of the Tomsk State University. Economy.2020;52:215-232. (In Russ.). DOI: 10.17223/19988648/52/13

ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРЕ

Илья Викторович Наумов — кандидат экономических наук, руководитель Лаборатории моделирования пространственного развития территорий, Институт экономики УрО РАН, доцент Уральского государственного горного университета, Екатеринбург, Россия naumov.iv@uiec.ru

ABOUTTHE AUTHOR

Ilya V. Naumov — Cand. Sci. (Econ.), Head of the Laboratory for Modeling Spatial Development of Territories of the Institute of Economics of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, Assoc. Prof. of the Ural State Mining University, Yekaterinburg, Russia naumov.iv@uiec.ru

Статья поступила 13.08.2021; принята к публикации 20.10.2021. Автор прочитал и одобрил окончательный вариант рукописи. The article was received 13.08.2021; accepted for publication 20.10.2021. The author read and approved the final version of the manuscript.