WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 || 3 |

Чем объясняются региональные различия Сам по себе «географический» факт местонахождения хозяйства в той или иной области вряд ли может влиять на доступность кредита. Различия, с одной стороны, могут объясняться тем, что в рассматриваемых регионах различно общее экономическое положение, неодинакова степень развитости сельского хозяйства и банковского сектора, различна политика региональных властей. Как мы уже отмечали, эти факторы непосредственно нельзя учесть эмпирически. С другой стороны, различия в доступности кредита можно свести к различиям в «измеримых» характеристиках самих сельхозпредприятий. Если бы нам полностью удалось количественно описать все содержательно значимые характеристики, в нашей модели не потребовалось бы вводить переменную, отражающую местоположение предприятия в том или ином регионе, или удаленность от экономического центра. К сожалению, на практике это невозможно.

Выше мы выделили пять групп факторов, которые, по-нашему мнению, должны оказывать наиболее существенное влияние на доступность кредита. При переходе к эмпирическому анализу мы должны определить конкретные количественные переменные, при помощи которых мы имеем возможность оценить влияние указанных факторов. В таблице 3 мы приводим описание тех переменных, которые, как показал анализ, наиболее адекватны. В последнем столбце таблицы приводятся наши гипотезы в отношении влияния соответствующей переменной на доступность кредита. Обозначение «+» означает, что исходя из предположений, сформулированных в начале статьи, вероятность получения кредита возрастает с увеличением значения переменной. Если регрессор принимает значения 1 или 0, знак «+» в последней графе означает, что мы ожидаем большую вероятность получения кредита в случае, когда переменная принимает значение 1.

Таблица 3. Описание используемых переменных Обозна- Гипотеза в Группа фак- чение Название Ед. отношении Способ расчета торов перемен- переменной изм. влияния пеной ременной Дамми-переменная, которая принимает значение 1 для хозяйств, Объясняющая Получение 1 credit получавших кредит, и значение 0 переменная кредита для хозяйств, не получавших кредит Выручка от Выручка от реализации всех ви- Млн.

2 Первая revenue + реализации дов продукции руб.

Норма при- Отношение валового дохода по 3 Первая pr_marg %+ были форме №6 – АПК к выручке Площадь земельных угодий, наПлощадь Тыс.

4 Вторая land ходящихся в распоряжении пред- + угодий га приятия Энергетическая мощность техники, имеющейся в хозяйстве, согласно строке 090 формы №6Энергетиче- АПК. Эта переменная отражает 5 Вторая machin ская мощ- залоговый потенциал предпри- Л. с.+ ность ятия за исключением поголовья скота, хотя и не вполне корректно, поскольку не учитывает реальный износ техники.

Доля выруч- Отношение выручки от продаж ки от жи- мяса КРС, мяса свиней, молока, 6 Вторая rev_str %+ вотноводст- мяса птицы, яиц к общей выручке.

ва 7 Третья od_priv Просрочен- Просроченная задолженность пе- Тыс.Обозна- Гипотеза в Группа фак- чение Название Ед. отношении Способ расчета торов перемен- переменной изм. влияния пеной ременной ная задол- ред поставщиками, в том числе за руб.

женность электроэнергию и газ, а также перед банкамиДамми-переменная, формируемая по ответам на вопрос: «Имели ли Доступ к Вы в последние два года доступ к кредиту с кредитам с компенсацией части 8 Четвертая privil компенсаци- процентной ставки из бюджета» -+ ей процент- Если респондент отвечал «да» для ной ставки федеральных или региональных льгот, значение переменной принималось за 1.

Местонахо- Переменная, равная 1, если предждение в приятие расположено в Иванов9 Четвертая ivanovo Ивановской ской области, и 0 во всех остальобл. ных случаях Местонахо- Переменная, равная 1, если пред1 ждение в приятие расположено в ИвановЧетвертая nijegor 0 Нижегород- ской области, и 0 во всех остальской обл. ных случаях Местонахождение в Переменная, равная 1, если пред1 районе, уда- приятие расположено вдали от реПятая far -1 ленном от гионального центра, и 0 во всех экономиче- остальных случаях.

ского центра Для построения эконометрической модели доступности кредита мы применяем логистическую регрессию. Логистическая регрессия позволяет предсказывать наличие или отсутствие исследуемой характеристики (в данном случае – получение кредита) у объекта, если известен набор его характеристик. В целом модель аналогична линейной регрессии, однако в качестве регрессанта здесь выступает дихотомическая переменная, принимающая значение один, если хозяйство получало кредит и ноль в противном случае.

Наиболее показательной и лучшей с точки зрения точности прогноза оказалась модель, данные о коэффициентах которой приведены в таблице 5. При построении регрессии использовано наблюдений (75 предприятий, не получавших кредит и 30 получавших). Остальные наблюдения не рассматривались, поскольку по ним отсутствовали значения одной или нескольких характеристик.

Таблица 4. Коэффициенты регрессионной модели LOGIT Nagelkerke R2=0,№ п/п Группа факто- VAR B S.E. Wald P-value Exp(B) ров (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) 1 Первая revenue 0,028 0,014 4,139 0,042 1,2 Первая pr_marg 0,027 0,010 6,629 0,010 1,3 Вторая land -0,239 0,144 2,766 0,096 0,4 Вторая machin 0,022 0,080 0,076 0,783 1,5 Вторая rev_str 0,060 0,025 5,611 0,018 1,№ п/п Группа факто- VAR B S.E. Wald P-value Exp(B) ров (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) 6 Третья od_priv -0,030 0,135 0,050 0,824 0,7 Четвертая privil 0,598 0,552 1,175 0,278 1,8 Четвертая ivanovo -3,123 1,068 8,550 0,003 0,10 Четвертая rostov 3,846 1,826 4,435 0,035 46,11 Пятая far -0,437 0,624 0,490 0,484 0,12 const -5,443 1,983 7,533 0,006 0,В третьем столбце таблицы 4 приведены названия переменных, вошедших в данную модель.

Третий столбец содержит коэффициенты модели LOGIT. Как уже было сказано выше, для интерпретации влияния факторов удобно использовать не сами значения коэффициентов, а их потенцированные значения, которые содержатся в столбце 8. Так, потенцированное значение коэффициента 0,646 при дамми-переменной far означает, что при прочих равных отношение шансов получить и не получить кредит, в 0,646 раз уменьшается для удаленных от экономического центра предприятий. Под отношением шансов здесь мы понимаем отношение вероятностей: если вероятность получить кредит 0,2, а не получить соответственно 0,8, то этот показатель равен 0,25. Потенцированное значение коэффициента 1,027 при переменной pr_marg означает, что при прочих равных увеличение показателя нормы маржинального дохода на один процентный пункт приводит к росту отношения шансов получить и не получить кредит в 1,027 раз. Однако, для того чтобы судить о влиянии того или иного фактора на вероятность получения кредита, необходимо учитывать не столько величину того или иного коэффициента, сколько его статистическую значимость. Для каждого коэффициента рассчитывается статистика Вальда (столбец 6), распределенная асимптотически по нормальному закону. Вероятность того, что статистика Вальда равна нулю, соответствующая вероятности равенства нулю истинного значения коэффициента (отсутствию влияния) содержится в столбце 6.

Таким образом, для нас наибольшее значение имеют знаки коэффициентов, показывающие направления влияния фактора, и статистическая значимость коэффициентов, которая свидетельствует о том, насколько достоверна наблюдаемая зависимость.

Коэффициенты в регрессии при региональных дамми-переменных не отражают в полной мере степень дифференциации экономического развития регионов. Они показывают лишь те различия, которые не отражены в характеристиках самих хозяйств. Значимость этих коэффициентов означает, что в модель не включены важные факторы, описывающие различия хозяйства и рынков, или же, что используемые нами конкретные прокси-переменные не позволяют полностью учесть факторы, анализируемые в модели. Важно, что это неценовые по своей природе факторы. Согласно Valdivia, 1996, необъясненные экономическими переменными различия в доступности кредита по регионам свидетельствуют о несовершенствах рынка и наличии неценового рационирования.

Как мы видим в таблице 4, знаки почти всех коэффициентов предсказуемы. Фактор, оказывающий весьма значительное влияние на доступность кредита, – рентабельность. Мы можем утверждать, что эффективность хозяйственной деятельности предприятия, которую отражает в нашем случае рентабельность, является существенным фактором. Это говорит о том, что в принципе кредитование осуществляется на основе рыночного механизма. Как свидетельствуют результаты анализа, показатели рентабельности в советский период самостоятельного интереса не представляют – вся полезная информация, которую они несут в себе, содержится в текущих показателях.

Отметим, что значимым в модели оказывается фактор специализации хозяйства на животноводстве. Предприятия с большей долей выручки от животноводства имеют больше шансов на получение кредита. Первая причина этого явления заключается в том, что животноводческие предприятия в меньшей степени зависимы от сезонности. Если зерновые хозяйства имеют четкий годовой производственный (и финансовый) цикл, то большинство животноводческих предприятий используют круглогодичное производство. Соответственно, они могут брать кредит на более короткие сроки, тем самым снижая риски для кредиторов. Вторая причина может состоять в том, что животноводческие хозяйства имеют залоговый потенциал – продуктивный скот.

Почему же в таблице 1, показывающей различия в экономических показателях между предприятиями, получавшими и не получавшими кредит, доля выручки от животноводства была незначима Дело в том, что влияние доли выручки от животноводства отчетливо видно "внутри" каждой области, но не по выборке в целом. Поэтому в многофакторной регрессии, включающей региональные дамми, рентабельность и пр., этот фактор начинает проявляться.

Фактор льгот, с которым мы пытались связать интерпретацию региональных различий, оказался относительно незначимым, хотя коэффициент при нем и оценен как положительный. Доступность льгот определялась нами по анкете: Опрашиваемые отвечали, по их мнению, имеют ли они теоретическую возможность получить кредит по льготной процентной ставке (т. е. не получали фактически, а думают, что в принципе могли бы воспользоваться этим механизмом).

Из наших результатов следует, что на самом деле кредит получали далеко не только те предприятия, которые указывали на доступ к федеральным и региональным льготам.

Несмотря на значимость ценового рационирования, на которую указывает положительная корреляция вероятности получения кредита и рентабельности, теоретическая возможность получить кредит по льготной ставке не делает его доступным для большинства хозяйств. Предприятия, для которых кредит доступен, часто могут заплатить проценты и по рыночной ставке. Это говорит о том, что обеспечение самой возможности кредитования по льготной процентной ставке не является достаточной мерой повышения доступности кредита. Более эффективными, по-видимому, были бы меры, способствующие улучшению финансового состояния заемщиков, – например, через снижение рисков их деятельности путем страхования, развитие инфраструктура сбыта сельхозпродукции и т. д.

Итак, фактор возможности получения компенсации процентной ставки не является решающим для доступности кредита. Этот вывод подтверждают и данные анкеты, в которой руководители предприятий сами указывали основные препятствия в получении кредита. Лишь пятая часть потенциальных заемщиков отметила слишком высокий процент по кредиту. Основными же причинами оказались плохое финансовое состояние предприятия («закредитованность» предприятий, плохая кредитная история), недостатки залога, высокие риски в сочетании с относительно длительными сроками кредитования, сложности оформления кредита, т. е. неценовые факторы.

Эти проблемы ни коим образом не решаются компенсацией процентной ставки.

Почему же на агрегированном уровне наблюдается корреляция доступности льгот и доступности кредита Анализ индивидуальных данных показал, что причинно- следственные связи здесь должны быть более сложными. По-видимому, доступность льгот по кредиту – переменная, хорошо отражающая общее состояния инфраструктуры сельского хозяйства в регионе и в целом экономическую ситуацию в нем. В относительно благополучных регионах больше кредитоспособных хозяйств, которые и получают доступ к финансовым ресурсам, необязательно благодаря самой системе льготной процентной ставки.

Среди переменных, отражающих кредитную историю предприятия, наилучшей оказалась величина просроченной задолженности перед частным сектором (поставщиками, банками). Однако коэффициент при этой переменной статистически незначим. Величина долгов перед бюджетами и внебюджетными фондами оказалась еще менее релевантной. По-видимому, проблема здесь состояла в неправильной постановке вопроса в самой анкете: большая часть долгов предприятий фактически не являлась просроченной из-за пролонгаций. Даже очень сильно «закредитованное» предприятие может иметь сравнительно малый объем просроченной задолженности.

Интересно, что коэффициент при переменной, отражающей площадь угодий в собственности, оказался отрицательным и значимым на уровне =10%. По-видимому, это связано с тем, что относительно небольшим хозяйствам лучше удается приспособиться к рыночным условиям, добиться большей экономической эффективности. Количество земли в распоряжении – это в каком-то смысле «экстенсивная» характеристика размера предприятия. Выручка – тоже характеристика размера, но несколько иного плана. Она определяет «экономический» размер предприятия. И коэффициент при этом факторе оценен как положительный, хотя в отличие от показателя эффективности деятельности (рентабельность), здесь мы не наблюдаем статистически достоверной зависимости.

Особый интерес представляют переменные, которые должны описывать залоговый потенциал предприятия. Земля, как показывает регрессия, особого интереса как предмет залога не представляет. Это, вероятнее всего, связано с неразвитостью рынка земли в России. Однако не наблюдается и существенного влияния количества техники на вероятность получения кредита.

Pages:     | 1 || 3 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.