+7 (495) 150-06-61
Регистрация
Пономарев Ю.Ю., к.э.н., заведующий лабораторией инфраструктурных и пространственных исследований ИПЭИ РАНХиГС; с.н.с. научного направления «Реальный сектор» Института Гайдара;
Макаров А.В., н.с. лаборатории инфраструктурных и пространственных исследований ИПЭИ РАНХиГС;
Радченко Д.М., м.н.с. лаборатории инфраструктурных и пространственных исследований ИПЭИ РАНХиГС;
Борзых К.А., м.н.с. лаборатории инфраструктурных и пространственных исследований ИПЭИ РАНХиГС
В течение сентября во многие страны мира, в том числе и в Россию, пришла «вторая волна» коронавирусной пандемии; параллельно возобновилась дискуссия о необходимости возвращения к карантинным ограничениям. Ситуация в нашей стране характеризуется значительным ускорением распространения коронавируса – к концу сентября заболеваемость приблизилась к уровням мая 2020 г.
Согласно данным Worldometers, на 1 октября 2020 г. количество заболевших COVID-19 в мире составило около 34,1 млн человек (на 1.09.2020 – 25,7 млн), а число умерших преодолело психологический порог в 1 млн человек (на 1.09.2020 – 856 тыс.). Всего в мире продолжали болеть свыше 7,7 млн человек, выздоровели около 25,4 млн человек. В сентябре зачастую фиксировалось более 300 тыс. заболевших в день – вплоть до более чем 360 тыс., что говорит об ускорении пандемии.
Основной прирост приходится на Индию (которая за сентябрь вышла на 2-е место в мире по количеству заболевших), США, страны Латинской Америки и Карибского бассейна (Бразилия, Аргентина, Колумбия). В то же время существенно вырос уровень заболеваемости в европейских странах. Наибольший прирост был отмечен, например, во Франции (12 845 заболевших за сутки 30 сентября), Испании (11 016), Великобритании (7 108). Повышение уровня заболеваемости к концу сентября зафиксировано в Израиле и России, которая сохраняет 4-ю позицию среди стран мира по общему количеству заболевших: на 1 октября число заболевших превысило 1,176 млн человек. Более половины всех новых случаев (как и в сентябре) регистрируется в трех странах – Индии, США, Бразилии.
Согласно оценкам экспертов MIT1, коэффициент распространения коронавируса Rt по сравнению с концом августа значительно вырос во многих странах – прежде всего за счет роста числа социальных контактов (в том числе за счет возобновления туристических поездок, очной работы, деятельности образовательных организаций).
Рис. 1. Оценка коэффициента Rt по состоянию на 29.09.2020
Примечание. По горизонтальной оси – количество дней с момента, когда в стране было зарегистрировано 30 заболевших в день, цветовая гамма (см. легенду) показывает долю положительных тестов на коронавирус.
Рис. 2. Траектории числа новых случаев заболевания (логарифмическая шкала)
Источник: ECDC.
В сентябре повсеместно стали появляться сообщения о начале «второй волны» пандемии коронавируса. Официально начало «второй волны» объявлено в десяти европейских странах, включая Францию, Великобританию, Австрию, Испанию, Польшу, Нидерланды. Одними из первых решение объявить о приходе «второй волны» вируса приняли власти Чехии, где – наряду с Албанией, Болгарией, Северной Македонией и Черногорией – обновлены рекордные показатели случаев заболевания с начала года. В 21 штате США ежедневное количество новых случаев продолжает расти, в 18 штатах прирост остается стабильным. Продление карантинных мер в стране до 2021 г. было принято властями Армении. Одни из самых строгих карантинных ограничений, в частности, запрет на удаление от места проживания более чем на 1 километр, действуют в Израиле. При этом возникает противоречие между карантинными ограничениям и правами граждан на участие в социальной жизни, поэтому карантин в Израиле разрешает участие в митингах, религиозных мероприятиях.
Рис. 3. Распределение числа умерших за сутки по странам и регионам мира (по состоянию на 30.09.2020)
Источник: Financial Times.
В Иордании из-за вспышек коронавирусной инфекции с 17 сентября повторно на срок до двух недель закрыты школы, а также мечети, рестораны и уличные рынки. В Великобритании ограничительные меры продлены на полгода. Кроме того, введен штраф в размере до 10 тыс. ф. ст. для нарушителей предписанного режима самоизоляции, имеющих подтвержденный диагноз либо контактировавших с заболевшими. Новые меры с целью сдерживания роста заболеваемости вводятся также в Испании, Италии, Нидерландах и Франции, а именно – ограничения на часы и режим работы общественных мест (парков, пляжей и рекреационных зон) и развлекательных заведений (ресторанов, баров), а также на количество посетителей массовых мероприятий.
В течение сентября число ежедневно умирающих от коронавируса сохранялось на высоком уровне в среднем в пределах 3,5–6,3 тыс. человек в сутки. Наибольший вклад в уровень ежедневной смертности продолжают вносить Индия (1179 смертей за сутки 30 сентября), страны Латинской Америки и Карибского бассейна (Бразилия – 952, Мексика– 560, Аргентина – 418), США (928). В целом на эти страны приходится около 66,3% общей смертности (рис. 3). В России уровень летальности сохраняется на относительно низком уровне (около 1,8%).
По состоянию на 30.09.2020 г. в России зарегистрировано 1 176 286 случаев заболевания (т.е. прирост в сентябре составил 17,6%) (рис. 5–6).
Если в конце августа наступление «второй волны» в России только ожидалось, то спустя месяц данный прогноз подтвердился. На это указывает ряд фактов:
Представители системы здравоохранения связывают до 85% случаев заболевания с пренебрежением гражданами средствами индивидуальной защиты, посещением массовых мероприятий и мест скопления людей. В связи с ростом числа случаев заболевания в сентябре возросла нагрузка на систему здравоохранения и увеличилась заполняемость коечного фонда: по состоянию на 28 сентября доля свободных койко-мест составляла 31%.
В целях повышения социальной дисциплины в части соблюдения мер предосторожности в общественных местах в Москве усилен контроль за соблюдением масочного режима на предприятиях торговли и объектах транспортной инфраструктуры, объявлено о досрочном наступлении продолжительных каникул в школах. Региональные и местные власти также выпускают и распространяют рекомендации о соблюдении режима самоизоляции и возобновлении удаленного формата работы предприятий. В Москве с 28 сентября по 28 октября гражданам в возрасте старше 65 лет, имеющим хронические заболевания, рекомендовано минимизировать социальные контакты и находиться дома. Не менее 30% (рекомендательно до 50%) сотрудников столичные предприятия и организации обязаны перевести на удаленную работу. В свою очередь, в Калининградской области запрещается работа кинотеатров в выходные дни, ограничивается работа детских игровых комнат, ресторанов (банкеты и корпоративы).
Рис. 4. Топ-10 регионов по числу заболевших
Источник: Яндекс, по данным на 30 сентября.
Рис. 5. Число новых заражений, выздоровлений и смертей с начала марта в России
Источник: Яндекс, по данным на 30 сентября.
Рис. 6. Число новых заражений, выздоровлений и смертей с начала марта в Москве
Источник: Яндекс, по данным на 30 сентября.
Приоритетными задачами противодействия пандемии в России определены: контроль за распространением коронавирусной инфекции и недопущение возобновления строгого режима самоизоляции и ограничительных карантинных мер, дестабилизирующих экономику. В сентябре количество регионов, перешедших к заключительным этапам выхода из самоизоляции, росло; по сравнению с предыдущим месяцем на 1-м этапе находятся несколько субъектов Федерации, а именно – Костромская, Воронежская, Тверская, Курская и Ивановская области (рис. 7). По состоянию на 30.09.2020 коэффициент распространения коронавирусной инфекции в России фиксируется на отметке 1,18 (на начало месяца – 1,04, в среднем за прошедший период – 1,06), что свидетельствует о негативной тенденции, обозначившейся в сентябре. Хотя указанный показатель в среднем по России растет, коэффициент распространения остается ниже единицы в 41 субъекте Федерации.
Рис. 7. Карта снятия ограничительных мер
Источник: Стопкоронавирус.рф, 25.09.2020.
В сентябре продолжилось постепенное открытие границ, значительно расширилась география международного авиасообщения: с 7.09 – с Грецией (с ограничением не более 500 человек в неделю), с 9.09 – с Египтом, с 10.09 – с Республикой Южная Осетия, с 11.09 – с ОАЭ, с 10.09 – с Мальдивами, с 21.09 – с Казахстаном, Киргизией и Белоруссией, с 27.09.2020 – с Южной Кореей.
В целом действующие в России ограничительные меры согласуются с мерами, принимаемыми в других странах, где показатели заболеваемости в сентябре значительно выросли. Так, на российских граждан, возвращающихся из-за границы, распространяются карантинные меры на время ожидания результатов тестов на коронавирусную инфекцию. В отличие от ряда стран, в России контроль за распространением коронавируса осуществляется без ввода жестких ограничений, аналогичным тем, что были приняты весной (рис. 8).
Рис. 8. Требования по соблюдению самоизоляции
Источник: OurWorldInData, 30.09.2020.
Рис. 9. Прогноз прироста активных случаев заболевания
Источник: MIT, 28.09.2020.
Рис. 10. Прогноз прироста летальных исходов в день
Источник: IHME, 30.09.2020
Университет Джона Хопкинса прогнозирует в России экспоненциальный рост числа новых случаев (до 12,6 тыс. случаев в день 19 октября) в ближайшие две недели. Специалисты Института показателей и оценки здоровья (IHME) Вашингтонского университета ожидают, что, если сохранятся текущие меры безопасности («ослабленные»), начало экспоненциального роста смертности и новых выявленных случаев в России проявится уже во 2-й половине октября – 1-й половине ноября (рис. 9, 10). Прогноз также показывает, что к 1 ноября потребность в реанимационных койках может вдвое превысить их сегодняшнее количество. В случае введения более жестких ограничительных мер (или в случае установления более строгого контроля за выполнением существующих) можно, полагают эксперты IHME, избежать тяжелых последствий, которые неминуемо приведут к введению карантина. В модели IHME рассмотрены три сценария: продолжение смягчения ограничений (несоблюдение имеющихся), ввод новых ограничительных мер, полный контроль (повсеместное ношение масок, локдаун). На динамику дальнейшего распространения коронавируса в мире будет оказывать влияние в первую очередь похолодание в северном полушарии. Другие вирусные заболевания подвержены сезонным колебаниям и наиболее активны в холодное время года. Кроме того, приближающийся сезон гриппа и ОРВИ поспособствует усилению осложнений, в связи с чем заболевание может протекать тяжелее и дольше. Также вирус мутирует: в настоящее время все чаще стала встречаться мутация G614, с которой вирус передается значительно быстрее предыдущей версии. Количество заражений зависит и от наличия и длительности сохранения иммунитета. В исследовательской среде рассматривается несколько сценариев его формирования: кратковременный иммунитет (~40 недель) с ежегодными вспышками COVID-19 (по аналогии с гриппом и другими сезонными заболеваниями); умеренный иммунитет (~2 года), появление которого способно вызвать впечатление, что коронавирус исчез, но уже к 2024 г. он может вернуться снова; долгосрочный иммунитет, при котором пандемия постепенно завершится к 2021–2022 гг. – по мере обретения коллективного иммунитета.
Зубов С.А., к.э.н., доцент, с.н.с. лаборатории структурных исследований ИПЭИ РАНХиГС
Банковский сектор России в целом оказался подготовленным к текущему кризису – в том числе благодаря реализуемой ЦБ стабилизационной политике. Поддержание высокого уровня ликвидности, повышение требований к качеству банковских продуктов и услуг путем внедрения Базельских стандартов, позволили повысить устойчивость банковской системы. Вместе с тем в условиях высокой волатильности финансовых рынков и неопределенности масштаба последствий пандемии российские кредитные организации были вынуждены существенно скорректировать политику предыдущих лет, что привело к заметному снижению прибыльности российской банковской системы по сравнению с предыдущим годом.
За 8 месяцев 2020 г. совокупная нетто-прибыль российского банковского сектора достигла 1,15 трлн руб., при этом основной ее объем (около 60%) сосредоточен в трех крупнейших банках («Сбербанк», «Альфа-банк» и ВТБ). Показатель прибыли текущего года заметно – на 15% – снизился по сравнению с показателем годичной давности (1,35 трлн руб.).
На 1 сентября 2020 г. в России действовало 378 банковских кредитных организаций (на начало года 402), положительный финансовый результат в августе текущего года показали 268 банков (71% от общего количества).
Таким образом, влияние пандемии оказалось достаточно умеренным; она пока не привела к массовым убыткам банков. Тем не менее по итогам восьми месяцев текущего года эффективность деятельности банков снизилась. Уменьшение денежных потоков в банковском секторе и рост потерь от реализации кредитных рисков из-за пандемии привели к падению рентабельности. Коэффициент ROE[1] с начала года снизился примерно на 3 п.п. и в настоящее время соответствует значению 16,2%. Менее чувствительный показатель ROA[2] также продемонстрировал тенденцию к снижению – с 2,2% на 1 января до 1,8% на конец августа. Несмотря на снижение данных показателей, их уровень по-прежнему остается достаточно высоким относительно соответствующих показателей банков государств Евросоюза, США и Китая.
Рис. 1. Динамика накопленной прибыли банков (правая шкала) и рентабельности капитала (ROE) в 2015–2020 гг.
Источник: статистический бюллетень Банка России за 2015–2020 гг., «Обзор банковского сектора Российской Федерации» (Интернет-версия), сайт cbr.ru.
В период пандемии банки заметно нарастили активы и пассивы. Совокупные банковские активы за 8 месяцев текущего года выросли на 10,5%; за 8 месяцев предыдущего года данный показатель снизился на 0,5%. Ускорение темпов прироста банковских активов и пассивов во многом связано со стимулирующей политикой Банка России, а также переоценкой средств в валюте.
Объем кредитов предприятиям (нефинансового сектора) благодаря стимулирующим мерам ЦБ вырос за указанный период на 10,5% (в прошлом году за аналогичный период изменений не зафиксировано). Кредиты физлицам выросли на 8%, что несколько ниже прошлогоднего показателя за 8 месяцев (прирост 10,9%).
Депозиты предприятий за анализируемый период выросли на 4,0% (за 8 месяцев прошлого года – прирост 2,6%); вклады физических лиц – несмотря на существенное снижение процентных ставок – также превысили темпы прироста предыдущего года: 5,5% против 2,1% за аналогичный период 2019 г.
Падение процентных доходов зафиксировано по кредитам юридическим лицам. По итогам 1-го полугодия их значение снизилось на 2,3% по сравнению со 2-м полугодием 2019 г. Вместе с тем, несмотря на кризис, банкам по итогам 1-го полугодия удалось нарастить процентные доходы по кредитам физлицам на 2,1%, при этом темпы прироста снизились: на конец 2019 г. полугодовой прирост составлял 6,0%.
Под влиянием кризиса существенно изменилась динамика комиссионных доходов по кредитным операциям. Бурный рост, зафиксированный по итогам 2019 г., сменился падением; комиссионные доходы по кредитам предприятиям снизились на 16,2%, по кредитам гражданам – на 17,2%. Данное снижение является следствием собственной политики банков в условиях кризиса; каких-либо ограничительных мер Банк России относительно взимания комиссий по кредитным операциям в период пандемии не вводил.
Эксперты неоднократно указывали на изменение структуры доходов российского банковского сектора. Процентные выплаты по кредитам остаются основным источником поступлений, но их доля в последние годы постепенно сокращалась. В условиях устойчиво низкой инфляции и снижения маржинальности банковского бизнеса из-за падения ставок длительное время наблюдался рост менее зависимых от состояния экономики комиссионных доходов. Однако текущий финансовый кризис внес свои коррективы в тенденции последних лет. Ускорившийся рост работающих активов, снижение стоимости привлеченных средств и доли неработающих активов привели к снижению доли чистого комиссионного дохода в чистом операционном доходе с 23,2% в 2019 г. до 21,8% в 1-м полугодии 2020 г. Инициативы регулятора в период кризиса привели к тому, что бесплатные переводы в рамках СБП[3] стали обязательным сервисом, без которого невозможно удержать клиента.
В целом суммарные комиссионные доходы банков за первое полугодие 2020 г. снизились на 12,5%. Наиболее существенное снижение зафиксировано по доходам от оказания консультационных и информационных услуг (на 25,2%), от оказания посреднических услуг по брокерским и аналогичным договорам (на 21,1%), от расчетного и кассового обслуживания (на 13,7%).
В условиях ослабления рубля и повышения волатильности валютного рынка банки столкнулись с реализацией валютных рисков. По итогам 1-го полугодия резко выросли доходы и расходы от операций с иностранной валютой – на 198,5 и 198,9% соответственно; значения данных показателей на конец 2-го полугодия 2019 г. соответствовали 21,7 и 21,6%. При этом по указанным операциям зафиксировано падение чистого дохода: на 1 июля 2020 г. снижение составило 13,3%, в то время как на конец 2019 г. прирост чистого дохода составил 119,3%. Такое положение дел во многом объясняется несбалансированностью банковских валютных активов и пассивов (особенно это касается кредитов и депозитов населения).
В условиях снижения процентной маржи и усиления регуляторного и надзорного давления российские банки демонстрируют снижение аппетита к риску по кредитным операциям и постепенно осваивают новые формы ведения бизнеса. В период пандемии кредитные организации активнее предлагают комиссионные продукты: юридические сервисы, страховые и инвестиционные услуги, управление активами, а также разнообразные цифровые, в том числе небанковские, продукты (телемедицина, дизайн-проекты для жилья и пр.). В ближайшее время цифровая эволюция банковского сектора позволит, вероятно, стабилизировать уровень рентабельности кредитных организаций с одновременной трансформацией структуры доходов в пользу непроцентных поступлений. Общий уровень доходности банков будет повышаться по мере стабилизации эпидемиологической обстановки и экономической ситуации.
[1] Return on equity – рентабельность капитала, отношение чистой прибыли к собственным средствам (капиталу) кредитной организации.
[2] Return on assets – рентабельность активов, отношение чистой прибыли к совокупным активам кредитной организации.
[3] Система быстрых платежей Банка России (СБП) – система, позволяющая гражданам переводить средства по идентификатору (в настоящее время – по номеру телефона) получателя, даже если стороны перевода имеют счета в разных кредитных организациях.
Бурдяк А.Я., с.н.с. лаборатории исследований уровня жизни и социальной защиты ИНСАП РАНХиГС
Задолженность населения по платежам за жилищно-коммунальные услуги (ЖКУ) выросла относительно показателей 2017–2019 гг. и в 1-м полугодии составила 6,3%. Текущая ситуация похожа на ту, что сложилась в 2013– 2016 гг., когда задолженность за ЖКУ в 1-м полугодии составляла 6,4–6,6% от начисленных населению платежей. В среднем по Российской Федерации организационная форма платежей практически не влияет на долю неоплаченной задолженности: она одинакова как по услугам, предоставленным через организации-посредники, так и при работе ресурсоснабжающих организаций с населением по прямым договорам.
В связи с пандемией в апреле 2020 г. на период до конца текущего года было отменено начисление пени за несвоевременную оплату жилищно-коммунальных услуг[1]. С одной стороны, предприятия коммунальной отрасли из-за риска неплатежей могли оказаться в сложном финансовом положении, как это произошло со всей сферой платных услуг во II квартале 2020 г.[2]. С другой стороны, данная мера должна была защитить домашние хозяйства, облегчив им адаптацию к противоэпидемиологическим ограничительным мерам и их последствиям. В первое время отмена пеней была ошибочно воспринята некоторыми как отмена всех платежей за ЖКУ, однако, когда граждане получили очередные платежные квитанции, стало понятно, что установленные платежи никто не отменял.
В 1-м полугодии 2020 г. платежи населения за жилищно-коммунальные услуги покрыли 93,7%[3] выставленных за этот же период счетов, т.е. 6,3% составила неуплата[4]. Следовательно, негативные прогнозы отчасти подтвердились и долги населения за ЖКУ в текущем году действительно выросли по сравнению с 1-м полугодием 2017–2019 гг., когда 4,7–4,8% счетов за ЖКУ остались неоплаченными. Вместе с тем текущая ситуация не отличается от динамики 2013–2016 гг. (рис. 1).
Рис. 1. Разница между начисленными населению и оплаченными счетами за ЖКУ, % от объема начисленных за январь-июнь и январь-декабрь 2012–2020 гг. счетов
Источник: рассчитано по данным ЕМИСС
[1] Постановление Правительства Российской Федерации от 02.04.2020 г. № 424 «Об особенностях предоставления коммунальных услуг собственникам и пользователям помещений в многоквартирных домах и жилых домов» // Официальный интернет-портал правовой информации.
[2] В отличие от других видов платных услуг, потребление которых просело на 20% и более, сфера ЖКУ оказалась «островком стабильности», сократившись в 1-м полугодии 2020 г. всего на 4,5%.
[3] Рассчитано по данным ЕМИСС.
[4] Задолженность рассчитывается как разница между суммой выставленных населению за январь-июнь счетов и суммой полученных за эти шесть месяцев платежей. Она регулярно возникает по следующим причинам: (а) счет оплачивается в следующем месяце, (б) граждане задерживают платежи на месяц-два.
По федеральным округам ситуация по сравнению с предыдущим годом изменилась неравномерно. По итогам 2019 г. задолженность населения оказалась самой высокой в Северо-Кавказском федеральном округе – в 1-м полугодии 2020 г. неоплата выросла здесь до 28% объема выставленных счетов. Благополучными на фоне остальных федеральных округов выглядят Приволжский и Уральский ФО: в последнем доля неоплаченной задолженности даже снизилась по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. Южный федеральный округ, где долги за ЖКУ год назад были минимальными, сегодня занимает серединную позицию с показателем 5,7% (табл. 1).
Информация о платежах населения за ЖКУ собирается предприятиями поквартально. Начиная с 2019 г. статистика ведется отдельно за услуги, полученные населением по прямым договорам с ресурсоснабжающими организациями, и отдельно – через организации, оказывающие услуги в сфере жилищно-коммунального хозяйства, например, через управляющие компании. Жители крупных городов с преобладанием многоквартирного жилищного фонда преимущественно получают и оплачивают жилищно-коммунальные услуги через организации-посредники, а в сельской местности – напрямую от поставщиков ресурсов.
Таблица 1
Задолженность населения по оплате ЖКУ в 2019 г. и в 1-м полугодии 2019–2020 гг. по федеральным округам в разрезе формы предоставления, %
Источник: рассчитано по данным ЕМИСС
В среднем по Российской Федерации 54% коммунальных услуг в январе-июне 2020 г. были получены и оплачены населением по прямым договорам, а 46% – через организации, оказывающие услуги в сфере жилищно-коммунального хозяйства. В разрезе субъектов Российской Федерации сложилось неоднородное соотношение двух форм оказания коммунальных услуг: в 1-м полугодии текущего года доля платежей за ЖКУ по прямым договорам варьируется от 15% в Москве, 18% в Санкт-Петербурге и 28% в Республике Татарстан до 87–88% в Республиках Тыва и Калмыкия и до 90% и выше во всех субъектах, входящих в состав Северо-Кавказского ФО, кроме Ставропольского края.
В среднем по Российской Федерации организационная форма практически не влияет на объем неоплаченной задолженности за ЖКУ: она составляет 6,2% по услугам, предоставленным через организации-посредники, и 6,3% при работе по прямым договорам. Однако в Северо-Кавказском федеральном округе, где преобладает предоставление коммунальных услуг напрямую ресурсоснабжающими организациями, задолженность перед ними достигает 30% объема выставленных в 1-м полугодии 2020 г. счетов. Ситуация с оплатой через организации, оказывающие услуги в сфере ЖКХ, здесь складывается лучше – в этом секторе задолженность населения по платежам за жилое помещение, капитальный ремонт и коммунальные услуги составила 18%. В Сибирском ФО задолженность также оказывается ниже при оплате через организации-посредники (6% через посредников и 8% напрямую).
В Дальневосточном и Южном федеральных округах, где 70% коммунальных услуг населению предоставляются ресурсоснабжающими организациями напрямую, наоборот, задолженность по прямым договорам (7 и 5% соответственно) ниже, чем при работе с населением через организации ЖКУ (10 и 8%).
Региональная картина[5] представлена на рис. 2. В условиях умеренного в среднем по Российской Федерации роста просроченной задолженности населения по платежам за ЖКУ в январе-июне 2020 г. по сравнению с аналогичным периодом предыдущего года значительно усугубилась ситуация в регионах, где и прежде данная проблема носила острый характер – в первую очередь в субъектах Федерации, входящих в состав Северо-Кавказского федерального округа. В части этих регионов ситуация к концу 2019 г. выровнялась: доля неоплаченных счетов в годовом выражении снизилась. Возможно, текущий всплеск неплатежей за ЖКУ к декабрю 2020 г. в этих регионах также удастся сгладить.
Как показал опрос ИНСАП РАНХиГС «Человек, Семья, Общество» (весна 2020 г.), просрочку по платежам за ЖКУ в течение последнего года допускали 17% респондентов. Среди когорты 30–39-летних эта доля самая высокая – 24%; с увеличением возраста плательщика она постепенно снижается (до 9% в когорте 60–72-летних). Естественным фактором, который напрямую отражает финансовые возможности домашнего хозяйства, выступают его денежные доходы, и самая бедная по доходам первая квинтильная группа в 1,8–2 раза чаще задерживала платежи по сравнению со средней по всему населению ситуацией. В 2 раза повышает риск задолженности по финансовым причинам такой фактор, как неполнота семьи (одинокий родитель с детьми). 17% домохозяйств, состоящих только из взрослых трудоспособного возраста, платили за ЖКУ несвоевременно – на уровне среднего значения. Семьи трудоспособных с детьми в 1,5 раза чаще допускают задолженность за ЖКУ (24%); наличие пенсионеров в домохозяйстве (и отсутствие детей) снижает риск задолженности вдвое (9%), а в сложносоставных домашних хозяйствах, где есть и дети, и пенсионеры, наблюдаются средние показатели (18%). Хотя влияние отдельных факторов может со временем меняться, социально-демографические детерминанты обозначенных финансовых трудностей действуют постоянно, по-видимому, работая похожим образом и во время пандемии.
Рис. 2. Задолженность населения по оплате ЖКУ в 1-м полугодии 2019–2020 гг. и в 2019 г. по регионам, %
Источник: рассчитано по данным ЕМИСС
[5] Так как граждане оплачивают свои задолженности в том числе за предыдущие периоды, в небольшом числе регионов превышение суммы полученных за 1-е полугодие платежей над выставленными за это время счетами дает «отрицательную» задолженность.
Цухло С.В., к.э.н., заведующий лабораторией конъюнктурных опросов Института Гайдара
Лаборатория конъюнктурных опросов Института экономической политики имени Е.Т. Гайдара провела оперативный расчет индексов неопределенности для российской промышленности. Как следует из этого расчета, в 2020 г. пик неопределенности прогнозов спроса, выпуска и занятости пришелся на май. Если в условиях апрельского локдауна и вызванного им экономического шока большинство предприятий были едины в своих негативных прогнозах, то, начиная с мая, ситуация начала меняться в лучшую сторону.
Экономическую неопределенность можно измерять при помощи различных статистических инструментов, в том числе – на основе конъюнктурных опросов предприятий. Опросы ИЭП охватывают все периоды экономической истории 1992–2020 гг., проводятся ежемесячно и позволяют получать множество оценок неопределенности.
В основе вопросов об ожиданиях предприятий лежит предположение, что увеличение рассогласованности ожиданий экономических агентов означает рост неопределенности их представлений о развитии экономики. А единообразие ожиданий, наоборот, говорит о высокой определенности.
Неопределенность на основе конъюнктурных опросов можно измерять при помощи разных коэффициентов (метрик). Самый ранний из них был предложен еще в середине прошлого столетия. Другие разработаны позднее, некоторые – буквально в последние годы. Активность в этой области создает существенные проблемы – обилие результатов затрудняет их осмысление. Особенно с учетом непривычности измерения этого явления в оперативном режиме и возможности делать расчеты в любом разрезе.
Сейчас в нашем арсенале 11 коэффициентов, весьма схожих, как оказалось, между собой по результатам применения: например, минимальное значение в матрице парных коэффициентов корреляции 11 среднегодовых рядов коэффициентов неопределенности прогнозов цен 0,906. Это позволяет обойтись любым из вышеупомянутых индикаторов.
В российской промышленности (и экономике в целом) завершается 2-й кризисный квартал. Шесть месяцев кризиса и возможное быстрое его завершение если «вторая волна пандемии» не заставит власти вновь принудительно заморозить экономическую активность) позволяют сделать первые выводы о поведении предприятий в указанный период, в том числе оценить динамику определенности/неопределенности прогнозов предприятий. Именно этот тип показателей используется в первую очередь для измерения неопределенности.
Первые расчеты (рис. 1) по 9 месяцам каждого года из 29 лет проведения наших опросов показывают резкий рост неопределенности прогнозов спроса и выпуска в 2020 г. и умеренный рост неопределенности прогнозов занятости. При этом к 2019 г. (как по итогам всего года, так и первых его 9 месяцев) прогнозы всех трех показателей опустились до исторических минимумов неопределенности. Или достигли максимальной для 1992–2019 гг. определенности.
Рис. 1. Неопределенность прогнозов спроса, выпуска и занятости, 1992–2020 гг., по первым 9 месяцам каждого года
Однако это была определенность стагнации, т.е. снижение неопределенности и соответственно рост определенности прогнозов происходили за счет увеличения доли ответов «не изменится» в ожиданиях предприятий. В прогнозах изменения занятости таких ответов в 2019 г. было получено 77%, в прогнозах спроса – 69%, в прогнозах выпуска – 59%. Оставшиеся проценты (отражающие распространенность надежд на изменение ситуации) пришлись на ответы «возрастет» и «снизится», которых с каждым годом становилось все меньше и меньше.
Первые 9 месяцев 2020 г. оказались для российской промышленности кризисными – неопределенность прогнозов, как ей и полагается в ходе кризиса, выросла. Причем выросла на рекордные величины для ожиданий спроса и выпуска. В первом случае индекс неопределенности вырос на 0,18, во втором – на 0,12. Такого роста этих показателей никогда с 1992 г. не регистрировалось. Даже в классически кризисном 2009 г. рост значений индексов неопределенности прогнозов спроса составил 0,06, а планов выпуска – 0,09. Кризисный 2015 г. оказал еще меньшее влияние на определенность прогнозов предприятий: рост неопределенности составил лишь 0,01 и 0,03 соответственно.
Неопределенность прогнозов занятости после кризиса 2008–2009 гг. имеет специфическую динамику. Снижение неопределенности в 2010– 2012 гг. происходило за счет выхода доли ответов «не изменится» на докризисный уровень. Однако обостряющиеся кадровые проблемы промышленности вынудили предприятия в 2013–2014 гг. увеличивать долю ответов «снизится» за счет снижения доли ответов «не изменится». Это и привело к росту неопределенности прогнозов изменения занятости. С наступлением кризиса 2015–2016 гг. российская промышленность получила шанс решить свои кадровые проблемы и избавить Правительство Российской Федерации от необходимости запуска активных мер по борьбе с безработицей. В результате доля прогнозов сокращения занятости с началом кризиса 2015–2016 гг. снижается, а доля прогнозов о сохранении численности персонала демонстрирует резкий рост и достигает в 2019 г. исторического максимума. Кризисный 2020 г. к исходу III квартала не привел промышленность к кризисному изменению прогнозов занятости: баланс по 9 месяцам года остается положительным: промышленность по-прежнему готова и, главное, сохраняет возможности для найма работников. Доля прогнозов относительно сохранения персонала символически снизилась с исторического максимума 77 до 75%. Последнее обстоятельство и стало причиной умеренного роста неопределенности прогнозов занятости в 2020 г. на 0,05 (рис. 1).
В 2020 г. пик неопределенности прогнозов спроса, выпуска и занятости пришелся, как ни покажется это странным, на май. Однако если вспомнить, что определенность в нашем случае означает согласованность прогнозов, то приходится признать, что майский максимум неопределенности выглядит логичным. Действительно, если в условиях апрельского экономического шока большинство предприятий были едины в своих негативных прогнозах, то в мае ситуация, как сейчас можно с уверенностью говорить, начала меняться в лучшую сторону. Апрельский локдаун для российской промышленности оказался не таким страшным и не стал началом продолжительного кризиса. Те производители, которые поверили в скорое улучшение ситуации, уже в мае начали пересматривать свои негативные прогнозы. Другие же, оставшись в плену пессимистических настроений, сохранили негативные планы. Такая ситуация и вызвала локальный максимум неопределенности прогнозов в мае 2020 г.
Ниже мы попытаемся с помощью тех же индексов (метрик) неопределенности оценить единство оценок предприятиями спроса и двух видов запасов (готовой продукции и сырья), которые они дают по шкале «выше нормы», «нормально», «ниже нормы».
Если прогнозы предприятий в 2020 г. показали полагающийся им кризисный рост неопределенности, то оценки предприятиями спроса на свою продукцию, запасов готовой продукции и запасов сырья продемонстрировали либо незначительный (практически символический) рост, либо резкое снижение неопределенности (рис. 2).
Рис. 2. Неопределенность оценок спроса, запасов готовой продукции и запасов сырья, 1992–2020 гг.
Первый вывод, который можно сделать из наших расчетов, состоит в том, что определенность оценок предприятий в ходе всех наблюдаемых нами кризисов 1992–2020 гг. показывала разную динамику. В 1990-е годы оценки спроса имели низкую неопределенность (т.е. высокую определенность), поскольку большинство предприятий были едины в том, что спрос был недостаточным («ниже нормы»). В 1996 г. минимальная неопределенность (максимальная определенность) оценок спроса была получена за счет того, что 91% предприятий оценили спрос на свою продукцию «ниже нормы». Оценки же запасов готовой продукции, наоборот, демонстрировали экстремально высокую среднегодовую неопределенность, поскольку их распределение не имело явно выраженного пика. В 1998 г. максимальный уровень неопределенности был получен за счет того, что оценки запасов готовой продукции распределились как 31, 35 и 34% между тремя вариантами ответов.
Оценки запасов сырья демонстрировали в 1990-е годы не очень высокий уровень неопределенности за счет преобладания ответов «ниже нормы». Максимальная в прошлом столетии определенность оценок запасов сырья была получена в 1995 г., когда доля ответов «ниже нормы» достигла 72%, что стало историческим максимумом этого показателя. Кризис 2008–2009 гг. вызвал рост неопределенности оценок запасов готовой продукции и сырья за счет выравнивания распределения ответов и снижения неопределенности оценок спроса в условиях роста доли ответов «ниже нормы» до 70%. Официальный кризис 2015–2016 гг. не вызвал кризисного изменения определенности оценок предприятиями спроса и запасов – скорее, наоборот.
Неопределенность оценок запасов готовой продукции продолжила снижение в кризисном 2015 г. за счет роста доли ответов «нормальные» и снижения доли ответов «выше нормы». Эти процессы продолжились и в считающемся кризисном 2016 г. В результате в 2018 г. был повторно достигнут исторический (за период 1992–2020 гг.) минимум неопределенности оценок запасов готовой продукции. Оценки предприятиями запасов сырья в 2015 г. тоже стали более определенными за счет увеличения ответов «нормальные» до 76%. В 2016 г. таких оценок было получено уже 80%, что опустило уровень неопределенности показателя до минимума 1993–2019 гг. Определенность оценок спроса в 2015 г. сохранилась без изменений и оставалась удивительно стабильной все годы стагнации 2012–2016 гг.
Кризисный 2020 г. пока незначительно увеличил неопределенность оценок спроса и запасов готовой продукции. В первом случае неопределенность выросла на 0,03, во втором – на 0,02. Неопределенность оценок запасов сырья в первые 9 месяцев года снизилась. В условиях локдауна, остановки производств у смежников и логистических проблем российской промышленности удалось довести долю нормальных оценок своих запасов сырья до исторического максимума в 84%, что опустило неопределенность соответствующих оценок до исторического минимума.
Источник: Институт экономической политики
