Оценка влияния технических мер на спрос населения на безналичные платежные инструменты
Основываясь на опыте различных стран, мы выделили три меры технического характера, способные существенно повлиять на развитие безналичных розничных платежей в России, устраняя препятствующие этому «бутылочные горлышки».
К таким мерам относятся:— рост обеспеченности предприятий торговли POS-терминалами;
— стимулирование использования кредитных карт при розничном кредитовании;
27 Платежная система России в 2009 году / Банк России. М., 2011.
28 В качестве примера можно привести опыт внедрения социальной карты на основе российской платежной системы «Золотая Корона». В отдельных регионах страны (Челябинск и др.) такая карта совмещает функцию начисления социальных выплат с функцией оплаты коммунальных услуг.
29 В частности, такие приложения должны предусматривать возможность «сохранять» реквизиты получателей платежа, устанавливать режим прямого дебетования счета, управляемого посредством платежной карты, и др.
95
— повышение удобства оплаты коммунальных платежей при помощи платежных карт.
Сначала мы оценили влияние первых двух мер на число платежных карт населения, а затем смоделировали влияние роста их числа на величину среднего дебетового остатка на данных картах. Затем мы учли дополнительный эффект, связанный с повышением доли платежей за ЖКУ, оплачиваемых при помощи платежных карт30.
Моделирование числа платежных карт на душу населения. Анализ панельных данных по 12 странам31 за 2003—2007 гг. позволил оценить влияние числа POS-терминалов, количества банкоматов (ATM) и соотношения кредитных и дебетовых карт на число платежных карт на душу населения (см. табл. 4).
Таблица 4
Результаты эконометрического моделирования числа платежных карт, приходящихся на одного человека
Примечания.
В скобках указаны стандартные ошибки. ***, ** и * означают значимость на уровне 1%, 5 и 10% соответственно. В таблице представлены оценки линейной зависимости числа карт на душу населения от выбранных факторов. Результаты эконометрических тестов показали, что предпочтительна модель со случайными эффектами, ВЗ.аРасчеты по МНК с фиктивными переменными (least squares dummy variables).
Квадрат коэффициента корреляции модельных и фактических значений зависимой переменной.
Источник: расчеты ЦМАКП.
Моделирование суммы дебетовых остатков по платежным картам на душу населения. На поквартальных данных по России за IV кв. 2005 — I кв. 2010 г. мы оценили влияние различных факторов
30 В расчетах мы предполагали, что величина среднего дебетового остатка по картам, используемого для оплаты ЖКУ, будет составлять не менее \'/24 годовых платежей за ЖКУ, осуществляемых при помощи карт. Это соответствует двум гипотезам: о ежемесячном пополнении (за счет зарплат, пенсий, пособий и др.) карточных счетов и ежемесячной оплате ЖКУ; об однократном поступлении и равномерном расходовании средств в течение месяца.
31 Россия, Бельгия, Великобритания, Германия, Италия, Нидерланды, Сингапур, США, Франция, Швейцария, Швеция, Япония.
96
(включая число платежных карт) на величину дебетовых остатков по картам на душу населения (см. табл. 5).
Таблица 5
Результаты эконометрического моделирования суммы дебетовых остатков по картам на душу населения
Примечания. Все показатели (кроме фиктивных переменных) используются в логарифмах. В скобках указаны робастные стандартные ошибки. ***, ** и * означают значимость на уровне 1%, 5 и 10% соответственно.
Источник: расчеты ЦМАКП.
С точки зрения состава факторов предпочтительна модель С2, учитывающая влияние доли валюты в активах населения на дебетовые остатки. Однако, как было показано выше, на этот фактор воздействуют меры денежно-кредитной политики. Поскольку мы стремимся разделить влияние мер технического характера и политики Банка России (для их последующего сопоставления) на долю наличности в активах населения, остановимся на модели С1 как основе для прогноза.