Территориальная концентрация кредитов и вкладов населения России

Введение

Одной из специфических черт российской экономики является неравномерность экономического развития территорий, имеющая ярко выраженный центр-периферийный характер. Это проявляется как в разной структуре экономик регионов, так и в разнице в уровне доходов населения. Ярким свидетельством этого является разница в среднедушевых доходах в регионах: по данным Росстата, он колеблется в диапазоне от 213 494 рублей в Чукотском автономном округе до 30 260 рублей в Республике Ингушетия [17]. Многие исследователи считают, что ключевой причиной, порождающей межтерриториальное неравенство в нашей стране, является ее большая территория. В связи с этим развитие средств информационных коммуникаций и рост цифровой экономики может рассматриваться как фактор, снижающий уровень неравенства. Действительно, у населения и бизнеса, вне зависимости от их физического местоположения, выравнивается доступ к цифровой среде, которая все больше определяет как качество жизни, так и конкурентоспособность субъектов на рынке. Так, по такому показателю цифровизации, как «доля домашних хозяйств, имеющих широкополосный доступ к сети Интернет, в общем числе домашних хозяйств», различие между федеральными округами еще в 2023 году составляло менее 5% [18] (Sorokina, 2025).

Важным фактором, влияющим на уровень жизни населения и одновременно характеризующим его, является доступ к финансовому рынку. Финансовая сфера является одним из лидеров по уровню цифровизации. Внедрение цифровых технологий в работу финансовых институтов и распространение мобильных устройств постепенно сводят разницу в доступе к финансовым услугам между разными территориями к минимуму. Тем не менее появление физического доступа к финансовым услугам для многих людей не приводит к увеличению их доступности, которая определяется уровнем их финансовой грамотности, доходом, возможностью получения информации об их платежеспособности и пр. Но и на эти факторы, на первый взгляд, цифровизация оказывает положительное влияние, сокращая разрыв между центром и периферией.

Различные аспекты проблемы неравномерности финансовой активности населения и условий ее осуществления по географического признаку, а также влияние цифровизации на уровень финансового неравенства между территориями исследовались такими авторами, как Мишура А.В. [14] (Mishura, 2024), Земцов С.П. [8] (Zemtsov, 2025), Кубасова Т.И., Чепинога О.А. [11] (Kubasova et al., 2023), Степанова С.С. [19] (Stepanova, 2023), Малкина М.Ю. [13] (Malkina, 2017), Бахматов С.А. [5] (Bakhmatov et al., 2024), Нарбут В.В. [15] (Narbut, 2016), Антипин И.А., Шишкина Е.А., Бедняков П.С. [1] (Antipin et al., 1998), Бабич С.Г. [2] (Babich, 2015), Ибрагимов К.Х., Таштамиров М.Р., Мусханова Х.Ж. [9] (Ibragimov et al., 2022), Лунякова Н.А., Лаврушин О.И., Луняков О.В. [12] (Lunyakova et al., 2018), Жигас М.Г., Кузьмина С.Н. [7] (Zhigas et al., 2020), Воронова Н.С., Мирошниченко О.С. [6] (Voronova et al., 2018) и др.

Целью данной статьи является определение изменений в финансовых возможностях населения центральных и периферийных территорий на примере кредитного и депозитного рынков с помощью анализа уровня разброса показателей кредитной и депозитной активности населения, а также уровня ее концентрации.

Актуальность темы статьи обусловлена важностью проблемы межтерриториального неравенства в России и необходимостью анализа воздействия на эту ситуацию процесса становления цифровой экономики. Финансовая сфера может послужить хорошим объектом для подобного исследования, поскольку, как уже было сказано, цифровое неравенство в доступе к ней постепенно сводится к минимуму.

Материалы и методы

Для достижения поставленной цели в статьи использованы такие инструменты, как коэффициент вариации (V), индекс концентрации Херфиндаля-Хиршмана (HHI), коэффициент концентрация Crn, рассчитанные за период с 2018 по 2025 год. Для расчета коэффициента вариации использованы формула:

, (1)

где σ – стандартное отклонение, рассчитанное на основе данных о среднем объеме задолженности или объеме вкладов на душу населения в регионах, µ – среднее значение объема задолженности или объема вкладов на душу населения в стране в целом.

Анализ изменений значения коэффициента вариации покажет нам изменения степени разброса указанных показателей, то есть позволит дать ответ на вопрос: произошло ли выравнивание доступности кредитования и вложения средств между регионами России или нет.

Индекс HHI показывает, в нашем случае, уровень территориальной концентрации кредитов, просроченной задолженности и вкладов населения. Индекс HHI рассчитан по формуле:

, (2)

где Ci – объем задолженности или вкладов населения в регионе i, С – общий объем задолженности или вкладов населения в стране в целом. Максимальное значение индекса равно 1.

В настоящей работе индекс Crn характеризует долю объема кредитов, просроченной задолженности или вкладов, приходящуюся на n регионов – лидеров по данному показателю. Индекс Crn рассчитан по формуле:

(3)

Кроме того, в статье проведен сравнительный анализ абсолютных значений кредитов и вкладов в регионах, их среднедушевых показателей, а также отношения объема кредитов и вкладов к доходам населения.

Источником данных для анализа послужила официальная статистика Росстата, Банка России, а также Единая межведомственная информационно-статистическая система (ЕМИСС).

Результаты

Развитие банковской системы и небанковских финансовых институтов под воздействием внедрения цифровых технологий приводит к тому, что рынки кредитов и депозитов переместились в виртуальное цифровое пространство, доступ к которому перестал зависеть от физического местоположения его участников. Кроме того, стали возникать новые формы взаимодействия между покупателями и продавцами финансовых услуг, основанные на одноранговом взаимодействии с помощью цифровых платформ. Объем мирового рынка кредитования между физическими лицами (peer to peer кредитование или краудлендинг) в 2025 году составил 176,5 млрд долларов США и, согласно прогнозам, вырастет до 1 600 млрд долларов США к 2035 году, увеличиваясь на 25% ежегодно. В России же в 1 полугодии 2024 года объем данного рынка оценивался в 20,1 млрд рублей [10]. Доступ к сети Интернет в России, как и обеспеченность мобильными устройствами, также все меньше зависит от места проживания пользователя, поэтому можно предположить, что уровень доступа к финансовому рынку должен выровняться.

Таблица 1

Коэффициенты вариации для среднедушевой задолженности, вкладов и доходов в регионах России

Таблица 1 показывает, что значения коэффициента вариации, рассчитанные на основе данных о среднедушевой задолженности, за рассматриваемый период изменились незначительно (-3%). Разброс уровня задолженности немного снизился, несмотря на рост разброса значений в уровне среднедушевого дохода между регионами. Значения коэффициента вариации для среднедушевых вкладов в регионах, напротив, выросли на 10,7%, что свидетельствует о росте неравенства, что также видно из значений коэффициента, рассчитанного для среднедушевых доходов. Характерно, что темпы роста значений этих двух показателей практически совпадают.

Таблица 2

Изменения уровня концентрации объема задолженности населения в России

В таблице 2 представлены значения индексов концентрации, характеризующих изменения распределения общей суммы задолженности населения, в том числе просроченной, по регионам. Индексы HHI, Cr3 и Cr5 показывают, что за указанный период времени происходила постепенная концентрация суммы розничных кредитов как в целом в стране, так и в регионах-лидерах. Поскольку темпы роста индекса HHI выше, чем Cr3 и Cr5, можно предположить, что центрами притяжения данной кредитной массы являются не только г. Москва, Московская область и г. Санкт-Петербург, но и другие субъекты Федерации. В целом уровень концентрации кредитной массы нельзя назвать высоким. Вклад вышеуказанных регионов-лидеров в экономику России, определенный на основе валового регионального продукта (ВРП), в 2024 году составил 34,7%, что гораздо выше значения индекса Cr3 (25,6%). Концентрация объема просроченной задолженности населения в России в целом, напротив, уменьшилась, несмотря на незначительный рост показателей Cr3 и Сr5, рассчитанных на основе данных о ней. Это может быть вызвано ростом просроченной задолженности у населения периферийных территорий.

Абсолютные показатели задолженности населения по регионам, естественно, не отражают реальную картину динамики уровня закредитованности населения. Для этого необходим расчет относительных показателей.

Таблица 3

10 российских регионов-лидеров по отношению задолженности к уровню дохода в 2025 г.

Данные, приведенные в таблице 3, показывают, что лидерами по среднедушевому показателю отношения задолженности к доходу одного жителя в подавляющим большинстве являются регионы-аутсайдеры с точки зрения уровня дохода населения. В принципе, Республику Саха также можно отнести к экономической периферии относительно центральных регионов, несмотря на относительный высокий среднедушевой доход. Отметим, что показатель отношения просроченной задолженности к доходу населения у данных регионов также существенно превышает общероссийский уровень. При этом темпы роста закредитованности у всех регионов, кроме Чувашской Республики, являются положительными. Более подробно динамика среднедушевого показателю отношения задолженности к доходу одного жителя отображена на рисунке 1.

Рисунок 1. Изменение отношения задолженности к уровню дохода в регионах-лидерах по этому показателю

Источник: составлено автором на основе данных Банка России [3] и Росстата [16].

Из рисунке 1 видно, что относительно быстрый рост показателя наблюдался до 2023 года, после чего началось его снижение. Автор предполагает, что рост доступности кредитования привел к резкому росту задолженности населения в данных регионах, но с определенного момента, когда, с одной стороны, закредитованность жителей достигла некоего критического уровня, а с другой – финансовые институты начали более жестко рационировать кредиты, задолженность уже не могла расти. Покажем подушевую долговую нагрузку по итогам 2025 года во всех регионах страны с помощью рисунка 2.

Рисунок 2. Подушевой показатель отношения задолженности к доходу в 2025 году

Источник: создан автором с помощью сервиса Yandex DataLens на основе данных Банка России [3] и Росстата [16].

На рисунке 2 графически отображена долговая нагрузка во всех регионах России по итогам 2025 года с помощью «тепловой карты». Зеленый цвет соответствует минимальным значениям отношения задолженности к доходу, а красный – максимальным. Рисунок, как и таблица 3, показывает, что в лидерах по этому показателю находятся в основном российские республики.

Динамика показателей концентрации кредитной массы и относительные показатели задолженности отдельных регионов позволяют сделать вывод о том, что тенденции концентрации кредитов в регионах-лидерах практически не наблюдается. Действительно, еще в исследовании, основанном на данных 2011–2017 гг., было установлено, что увеличение среднедушевых доходов не сопровождается пропорциональным увеличением банковских кредитов на душу населения, кроме ипотечного кредитования [6] (Voronova et al., 2018).

Напротив, рост доступности кредитов, вызванный развитием финансовой инфраструктуры и цифровых технологий, привел к увеличению относительных показателей задолженности в периферийных регионах. Можно также предположить, что относительно низкий уровень дохода и финансовой грамотности вызвал рост просроченной задолженности их населения.

Перейдем к анализу концентрации вкладов населения. С точки зрения наличия технической возможности доступ к рынку вкладов у населения разных регионов выравнивается, но разница в доходах обуславливает разрыв в этом виде финансовой активности.

Таблица 4

Изменения уровня концентрации вкладов населения регионов России

Индексы концентрации HHI и Crn, показанные в таблице 4, свидетельствуют об относительно высоком уровне концентрации депозитов населения. Индекс HHI по вкладам равен 0,116, а по кредитам – 0,038, индекс Cr3 – 0,457 и 0,258 соответственно. Причем значение индекса Cr3 существенно выше аналогичного показателя, рассчитанного на основе данных о ВРП регионов, что подтверждает идею Дж.М. Кейнса о взаимосвязи между изменением уровня дохода и уровня сбережений. Темпы роста показателей концентрации, несмотря на их изначально высокий уровень, опережают темы роста концентрации кредитной массы, особенно это касается индекса HHI.

Таблица 5

10 регионов-лидеров по отношению вкладов к уровню дохода

Таблица 5 содержит несколько противоречивые данные. С одной стороны, лидерами по отношению вкладов к уровню дохода являются г. Москва и г. Санкт-Петербург, что довольно ожидаемо и соответствует общим тенденциям концентрации вкладов. Эти же субъекты являются абсолютными лидерами по показателю объема вкладов на одного жителя. С другой – остальные восемь позиций заняты регионами, среднедушевой доход в которых ниже общероссийского уровня. Видимо относительно невысокие доходы в этих регионах в сочетании с близкими к среднему показателями вкладов, а также относительно высоким уровнем финансовой грамотности позволили попасть в число лидеров. Заметим, что абсолютные значение вкладов на душу населения в них ниже среднего показателя по стране (кроме Калининградской области), на высокое значение которого, впрочем, оказали влияние два вышеуказанных субъекта. Покажем динамику среднедушевого показателя отношения вкладов к доходу на рисунке 3.

Рисунок 3. Изменение отношения вкладов к уровню дохода в регионах-лидерах по этому показателю

Источник: составлено автором на основе данных Банка России [3] и Росстата [16].

Рисунок 3 показывает, что примерно с середины рассматриваемого периода отношение вкладов к уровню дохода на одного жителя начинает увеличиваться, что еще раз подтверждает предположение об увеличении экономической концентрации в регионах-лидерах и положительном влиянии роста доступности цифровой финансовой инфраструктуры для населения.

Ситуацию с территориальным неравенством населения по уровню подушевых вкладов можно проиллюстрировать с помощью рисунка 4.

Рисунок 4. Подушевой показатель вкладов населения России в 2025 году

Источник: создан автором с помощью сервиса Yandex DataLens на основе данных Банка России [3] и Росстата [16].

Зеленый цвет на рисунке 4 соответствует минимальным значениям подушевого показателя вкладов населения, а красный – максимальным. Из рисунка видно, что в числе лидеров находятся экономические центры на западе России, а также отдаленные восточные территории.

Данные о динамике вкладов населения показывают, что темпы их концентрации в целом отражают картину экономического межрегионального неравенства в России и очевидным образом связаны с ростом экономической концентрации в целом.

Обсуждение

Судя по тому, что по уровню закредитованности населения лидируют регионы, которые можно условно отнести к периферийным, а уровень концентрации кредитной массы в г. Москве, г. Санкт-Петербурге и Московской области существенно ниже их вклада в суммарный доход жителей страны, рост потенциальной кредитоспособности не вызывает роста объема кредитов. Концентрация вкладов населения в экономических центрах России значительно выше, чем концентрация доходов, что подтверждает «основной психологический закон», сформулированный Дж.М. Кейнсом. При этом темпы роста концентрации остаются довольно высокими, что свидетельствует о наличии тенденций к дальнейшей концентрации лиц с высокими доходами в центральных территориях и росте разрыва с периферийными.

Из сложившейся ситуации и выявленных тенденций можно заключить, что рост технической возможности получения доступа к кредитованию в существующих реалиях вряд ли может способствовать снижению уровня экономического неравенства и росту финансовой устойчивости населения с относительно низкими доходами. Напротив, становление виртуального кредитно-депозитного рынка привело росту процентных доходов населения центральных регионов и чрезмерной закредитованности населения периферии. Кроме того, ставки по кредитам в периферийных территориях по очевидным причинам, как правило, выше, чем в центральных, что еще больше усугубляет ситуацию с неравенством. Это еще раз подчеркивает важность политики повышения финансовой грамотности, проводимой, в частности, Банком России [4], поскольку только при условии примерно равного уровня «рациональности» финансового поведения рост доступности кредитно-депозитного рынка окажет положительное влияние на финансовое положение населения всех регионов.

Отдельно стоит отметить тот факт, что цифровая трансформация российской экономики в целом в большей степени негативно сказывается на неравенстве в доходах населения из разных регионов [20] (Tagarov et al., 2024), что также влияет на уровень их финансовой устойчивости.

Заключение

1. Значения коэффициента вариации, рассчитанные на основе данных о среднедушевой задолженности в регионах, за рассматриваемый период незначительно уменьшились, а для среднедушевых вкладов, напротив, выросли.

2. Уровень концентрации кредитной массы увеличился незначительно, а концентрация объема просроченной задолженности населения в России даже уменьшилась, что наряду со значениями коэффициента вариации говорит о выравнивании уровня задолженности в пользу периферийных регионов, что может негативно сказаться на уровне финансовой безопасности населения.

3. Индексы концентрации HHI и Crn, рассчитанные для вкладов, свидетельствуют о высоком уровне концентрации депозитов населения, который значительно превышает уровень концентрации доходов и кредитной массы.

4. Сопоставление индексов концентрации кредитной массы и депозитов населения показывает, что рост доступности финансовых услуг отрицательно сказывается на финансовой устойчивости заемщиков на периферии и способствует усилению уровня финансового неравенства.