CC BY-NC-ND
23
Рынок обязательного пенсионного страхования в России: проблемы конкурентной среды в условиях открытой экономики
Предмет исследования — рынок обязательного пенсионного страхования в Российской Федерации с целью идентификации услуг негосударственных пенсионных фондов в терминах инспекционного, экспериментального и доверительного блага, выявления причин низкой информационной прозрачности рынка. Предложены пути повышения транспарентности инвестиционной деятельности негосударственных пенсионных фондов для потребителей.
Ключевые слова: негосударственный пенсионный фонд, доверительное благо, инспекционное благо, раскрытие информации, доходность, риск, рыночная доля, оппортунизм, информационная асимметрия.
Введение
Недобросовестное поведение участников контрактов, обусловленное асимметричным распределением информации на рынке, является одной из наиболее актуальных проблем в российской экономике. Слабость репутацион-ных практик и низкое качество государственного регулирования в России также не способствуют снижению стимулов к оппортунистическим действиям. Одно из направлений поиска механизмов защиты интересов сторон в контрактных отношениях связано с анализом структуры и величины издержек измерения качественных характеристик благ (measurement costs, МС) [1]. Возможность получения потребителем достаточной информации о характеристиках товара (работы, услуги) до заключения сделки существенно снижает риск оппортунистического поведения производителя.
В ряде случаев получение оценки ex ante невозможно, либо требует существенных затрат и соответствующие измерения могут быть проведены только
1 Туманянц Карэн Авакович — кандидат экономических наук, доцент Ка-
федры экономической теории и экономической политики Волгоградского государственного университета. E-mail: <[email protected]>.
в процессе потребления блага, т.е. уже после его приобретения. Первая категория благ получила название инспекционных (search goods), вторая — экспериментальных (experience goods) [2]. Однако в наибольшей степени риску недобросовестного исполнения подвержены контракты, объектом которых выступают доверительные блага. В отличие от инспекционных и экспериментальных благ покупатель доверительных благ, как правило, не способен оценить его качество ни до приобретения, ни даже в процессе потребления [3]. Причем такие механизмы снижения издержек измерения, как лицензирование, гарантии, стандартизация, сертификация, торговая марка на рынке доверительных благ оказываются неэффективными, поскольку доказать сам факт недобросовестных действий поставщика оказывается затруднительно [4].
Считается, что «различия в структуре издержек измерения во многом обусловлены природой товара, являющегося предметом сделки» [2]. В частности, сфера услуг традиционно относится к рынкам с высоким уровнем асимметрии информации, так как оценить качественные характеристики нематериального продукта ex ante нельзя. Однако уровень несовершенства информации в современных условиях зависит «не только от типа блага, но и от институциональной среды рынка» [5, с. 57]. Одна и та же услуга в различных институциональных условиях может обладать свойствами как доверительного, так и экспериментального и даже инспекционного блага. Использование инструментов снижения МС (особенно для измерений ex ante) и сокращения качественной неопределенности блага позволяет менять структуру издержек и повышать защиту интересов потребителей.
В настоящей статье указанные вопросы рассмотрены на примере российского рынка обязательного пенсионного страхования (ОПС). Выявленная в результате исследования слабая связь между качеством услуг, предоставляемых негосударственным пенсионным фондом (НПФ), и его долей на рынке свидетельствует о наличии барьеров для получения потребителями информации и позволяет охарактеризовать ОПС в России как доверительное благо. В то же время в статье показано, что измерение качественных параметров услуг НПФ на рынке ОПС возможно и результаты данных оценок могут быть доступны клиентам.
В первой части статьи описывается методология исследования, в том числе определены показатели, измерение которых позволяет клиентам получить представление о качестве услуг НПФ. Во второй части содержатся результаты эконометрической оценки влияния качества услуг НПФ на его рыночную долю. В третьем разделе приведены анализ причин несовершенства информации на рынке ОПС и предложения по формированию механизма снижения МС.
1. Методология исследования
В результате пенсионной реформы 2003 г. в России начали формироваться индивидуальные обязательные пенсионные накопления. Россиянам предоставлено право выбора организации, через которую их пенсионные средства будут
«0
о
^
в
«0
о
Б
<0
о
Si
Ж
S
S
<0
о
а
^
а
а
а
<0
о
«и
a
инвестироваться в финансовые активы, и смены ее не чаще одного раза в год. Среди таких организаций насчитывалось более 100 НПФ, более 50 управляющих компаний, в том числе государственная — Внешэкономбанк. Большая часть клиентов государственной управляющей компании — это застрахованные лица, не сделавшие выбор в пользу какой-либо другой управляющей компании или НПФ. Совокупная доля клиентов частных управляющих компаний за весь период существования обязательного пенсионного страхования не превышала 1,5% от общего числа застрахованных. Поэтому в рамках настоящего исследования анализировались данные лишь по негосударственным пенсионным фондам.
Оценка услуг, предоставляемых НПФ, потенциально требует измерения следующих характеристик: уровень доходности и риска пенсионных инвестиций, стоимость услуг и качество обслуживания клиентов. В отличие от абсолютного большинства стран у российских НПФ отсутствует вознаграждение, рассчитываемое от объема активов. В соответствии с отечественным законодательством размер услуг НПФ ограничен 15% от полученного за год дохода. Размер дохода и доходности, публикуемые НПФ, уже включают компенсацию всех расходов и отражают чистый финансовый результат от инвестирования пенсионных средств, распределяемый на счета клиентов. В связи с этим издержки нецелесообразно рассматривать как отдельный индикатор конкурентоспособности услуг, оказываемых российскими НПФ.
Выплата накопительных пенсий началась только с 2012 г. и преобладающему числу пенсионеров выплаты осуществлялись единовременно. Таким образом, различия в уровне сервиса при выплате пенсий пока можно не рассматривать как значимую характеристику продуктовой линейки НПФ в России. Следовательно, основными составляющими услуги по обязательному пенсионному страхованию, требующих измерения потребителем, выступают доходность и риск инвестиционной деятельности НПФ. Традиционным показателем, объединяющим эти два аспекта операций на финансовом рынке, является коэффициент Шарпа. Тем не менее большинство населения оценивает конкурентоспособность услуг инвестиционных институтов по номинальной доходности на вложенные средства. Поэтому, как и в исследовании МВФ [6], мы включили в анализ оба показателя.
Таким образом, значимая положительная взаимосвязь между номинальной доходностью и/или значением коэффициента Шарпа при инвестировании пенсионных накоплений НПФ, с одной стороны, и долей соответствующего НПФ на рынке ОПС — с другой, будет свидетельствовать о том, что информационная асимметрия в отрасли невелика либо потребители имеют доступ к результатам измерения характеристик услуг НПФ. В противном случае имеет место несовершенство информации и существует угроза оппортунистического поведения НПФ.
Для повышения достоверности получаемых результатов помимо модели линейной регрессии были построены двойная логарифмическая модель [7; 8] и логарифмически-линейная модель [9]. В условиях высокой инертности поведения домашних хозяйств рыночные доли финансовых институтов могут
меняться довольно слабо, но реакция клиентов на оценку качества услуг фонда первоначально может проявиться в динамике удельного веса НПФ на рынке, что позволяет оценить логарифм рыночной доли. Логарифм регрессоров в двойной логарифмической модели дает возможность тестировать предположение о большей восприимчивости клиентов не к значениям доходности и коэффициента Шарпа, а к их изменениям. Иными словами, клиенты могут оказаться более чувствительны к тенденциям изменений качества услуг, нежели к самой оценке их качества. Кроме того, логарифмические показатели позволяют снизить риск гетероскедастичности данных [10]. Вслед за Тулад-хар [11] мы использовали при моделировании не только метод наименьших квадратов, но и модель фиксированных эффектов.
Согласно действующему в России порядку смена организации, инвестирующей пенсионные накопления застрахованного лица, осуществляется на следующий год после поступления заявления в Пенсионный фонд России (ПФР). Таким образом, по нашему мнению, информация о доходности и расчет коэффициента Шарпа за год t становятся доступными для клиентов в году t + 1. В этот же год клиент, при обнаружении более оптимального для себя варианта, передает заявление в ПФР, а в год t + 2 происходит перевод его пенсионного счета и он переходит на обслуживание в новый НПФ. Мы составляли две группы модели: в первой зависимой переменной выступает удельный вес (Share, доли) клиентов г-го НПФ в общем числе клиентов всех НПФ в году t + 2, а во второй — численность клиентов г-го НПФ (Client, число человек) в году t + 2. В качестве регрессоров использовались показатели доходности (Yield, проценты за год) и коэффициент Шарпа (Coeff_Sharp, процентные пункты на единицу стандартного отклонения) за год t.
В отличие от исследования МВФ [6] мы включили в состав регрессоров не только доходность за год, но и кумулятивную доходность с 2005 г. по год t (Yield_ cum, проценты за период). Коминек [12] аргументировал использование кумулятивной доходности пенсионных фондов в исследовании тем, что клиенты вполне логично могут предпочитать оценивать инвестиционные результаты НПФ за более продолжительный временной промежуток. Поскольку фонды начинали работать с пенсионными накоплениями в разные годы, а некоторые из них прекращали эту деятельность в анализируемый период, то состав организаций, инвестирующих пенсионные накопления, все время менялся. Поэтому эмпирическую базу исследования составили только данные по НПФ, предоставлявшим такую услугу на протяжении всего анализируемого периода. Клиенты 39 НПФ, включенных в выборку, составляют от 60 до 80% клиентов всех НПФ, что позволяет характеризовать выборку как репрезентативную.
НПФ, включенные в выборку, за рассматриваемый период участвовали в 18 сделках по слиянию с другими фондами. С целью использования в расчетах корректных значений мы вычитали из показателя Share и Client НПФ за год, в котором произошло присоединение другого фонда, значение данного показателя присоединенного фонда. В последующие периоды коррек-
к
тировка данных показателей не проводилась, поскольку мы посчитали, что клиенты, оказавшиеся в НПФ не в результате собственного выбора, а по причине присоединения, в дальнейшем имели возможность оценить результаты инвестирования нового фонда и при желании сменить его на другой.
В качестве контрольных переменных в регрессиях использовались данные о численности клиентов НПФ (Client_base, число человек), размере активов НПФ (Asset, млн руб.) в году t, а также длительность работы НПФ на рынке (Experience, количество лет) по состоянию на год t + 1. При прочих равных условиях контрольные переменные должны оказывать положительное влияние на рыночную долю НПФ. В моделях log-log переменная Experience не использовалась, поскольку ежегодно ее значение у всех НПФ возрастает на одинаковую величину.
я
Источником информации выступили годовые данные Федеральной службы по финансовым рынкам РФ и Центрального банка РФ за период с 2005 по 2013 г. Характеристики значений показателей приведены в табл. 1. В 2014 г. государство объявило мораторий на смену НПФ до завершения процедуры отбора фондов в создаваемую систему гарантирования пенсионных накоплений.
Таблица 1
Описательная статистика по Н ПФ
Переменная Среднее значение Медиана Стандартное отклонение Минимальное значение Максимальное значение
Client 215 545 40 421 413 768 118 2 492 093
Share 0,017 0,003 0,031 0,00001 0,163
Yield_cum 48,495 45,4369 24,719 11,5982 130,808
Yield 9,574 9,0 8,949 0,000 62,37
Coeff_sharp 6,167 5,685 3,023 2,312 21,808
Asset 21554,8 1868,38 77051,4 120,571 773,474
Client_base 236711 68 287 424 769 5 068 2 519687
Experience 12,769 13,000 2,803 4,000 18,000
о ° о, а
2. Оценка воздействия качества услуг НПФ на его рыночные позиции
Результаты оценки коэффициентов парной и множественной регрессии с поправкой на гетероскедастичность (табл. 2-7) свидетельствуют о слабой взаимосвязи между качеством оказываемой НПФ услуги и его местом на рынке. Коэффициенты при переменных Yield_cum и Yield в модели множественной регрессии (5) табл. 2 статистически значимы на 95%-ном доверительном интервале для значения доли клиентов г-го НПФ (табл. 2), однако величины этих коэффициентов очень малы, а для кумулятивной доходности даже имеют отрицательный знак, что противоречит здравому смыслу. Аналогичная ситуация наблюдается
Зависимая переменная: удельный вес НПФ (Share, доли от общего числа граждан, застрахованных в НПФ)
Метод/модель Наименьших квадратов Фиксированных эффектов
Регрессор (1) (2) (3) (4) (5) (6)
Yield_cum 4,92х10-5 (8,05х10-5) -9,32х10-5 (8,16х10-5) -0,0003** (0,0001) -4,41х10-5 (6,96х10-5)
Yield 0,0002 (0,0002) 0,0001 (0,0001) 0,0003** (0,0001) 6,826х10-5 (5,631х10-5)
Coeff_Sharp -0,0017 (0,001) 0,002 (0,001) 0,0004 (0,0006) 0,0011* (0,0006)
Asset -8,78х10-8 (1,34х10-8) -9,425х10-9 (1,325х10-8)
Client_base 6,018х10-8*** (7,268х10-9) -9,646х10-9 (1,12х10-8)
Experience 0,0008 (0,0006) -0,301 (0,208)
Constant 0,015*** (1,732) 0,016*** (0,004) 0,007 (0,005) 0,008 (0,006) 0,0015 (0,005) 0,031*** (0,0096)
Стандартная ошибка регрессии 0,031 0,033 0,031 0,031 0,0178 0,0079
R2 0,002 0,002 0,027 0,032 0,677 0,164
Число наблюдений 195 234 195 195 195 195
Примечание. *р < 0,1; **р < 0,05; ***р < 0,01.
Зависимая переменная: изменение удельного веса НПФ в общем числе застрахованных граждан во всех НПФ (1 Share, проценты к предыдущему году)
Метод/модель Наименьших квадратов Фиксированных эффектов
Регрессор (1) (2) (3) (4) (5) (6)
l_Yield_cum 0,174 (0,273) 0,116(0,375) -0,669" (0,289) -0,1699 (0,291)
LYield -0,003 (0,088) -0,063 (0,105) 0,0769' (0,0438) 0,0685 (0,049)
l_Coeff_Sharp 0,145 (0,322) 0,156 (0,553) -0,0409 (0,231) -0,1077 (0,204)
L Asset -0,0208 (0,1306) 0,0273 (0,272)
L Client_base 1,236*** (0,209) -0,0229 (0,339)
Constant -6,308*** (0,999) -5,538*** (0,284) -5,905*** (0,545) -6,194*** (1,198) -17,00*** (1,567) -4,823** (2,213)
Стандартная ошибка регрессии 2,096 2,041 2,097 2,072 1,194 0,619
R2 0,002 0,000 0,001 0,004 0,674 0,053
Число наблюдений 195 191 195 152 152 152
Примечание. *р < 0,1; **р < 0,05; ***р < 0,01.
Зависимая переменная: изменение удельного веса НПФ в общем числе застрахованных граждан во всех НПФ (1 Share, проценты к предыдущему году)
Метод/модель Наименьших квадратов Фиксированных эффектов
Регрессор (1) (2) (3) (4) (5) (6)
Yield_cum 0,0009 (0,0059) -0,0021 (0,0072) -0,01 (0,00768) 0,0044 (0,0069)
Yield -0,007 (0,0079) -0,0009 (0,00787) 0,0085 (0,00675) -0,002 (0,0044)
Coeff_Sharp 0,0407 (0,0519) 0,0499 (0,0622) -0,031 (0,052) 0,016 (0,019)
Asset 8,6х10-7 (2,26х10-6) 3,038х10-7** (1,33х10-7)
Client_base 2,94х10-6*** (7,07х10-7) 1,938х10-7 (3,27х10-7)
Experience 0,034 (0,096) -0,173** (0,087)
Constant -5,701*** (0,413) -5,679*** (0,329) -5,907*** (0,398) -5,854*** (0,431) -6,183*** (0,904) -3,794*** (0,915)
Стандартная ошибка регрессии 2,098 2,075 2,095 2,105 1,702 0,571
R2 0,0001 0,001 0,004 0,004 0,359 0,07
Число наблюдений 195 234 195 195 195 195
Примечание. *р < 0,1; **р < 0,05; ***р < 0,01.
Зависимая переменная: число клиентов НПФ (Client, число человек)
Метод/модель Наименьших квадратов Фиксированных эффектов
Регрессор (1) (2) (3) (4) (5) (6)
Yield_cum 3459,2** (1715,2) 1983,78 (1622,73) -513,37 (909,6) 759,92 (768,6)
Yield -2170,71* (1122,74) -2916,97*** (1057,30) -105,68 (778,14) -20,767 (489,018)
Coeff_Sharp 35896,4** (16437,5) 28515,7* (16892,7) 5024,9 (7683,24) 4130,47 (4160,49)
Asset 0,07 (0,163) 0,1212 (0,116)
Client_base 0,81*** (0,169) 1,043*** (0,0699)
Experience 15056,6* (8797,95) -5823,65 (8971,44)
Constant 47792,2 (57071,1) 212854*** (58815) -5820,04 (71682) -32551,7 (69520,0) -175140* (97791,7) -21851,0 (93705,8)
Стандартная ошибка регрессии 405884,2 386446,6 400320,8 400084,0 203969,6 99359,85
R2 0,043 0,003 0,069 0,0795 0,765 0,75
Число наблюдений 195 234 195 195 195 195
Примечание. *р < 0,1; **р < 0,05; ***р < 0,01.
Зависимая переменная: изменение числа застрахованных граждан НПФ (1 Client, проценты к предыдущему году)
Метод/модель Наименьших квадратов Фиксированных эффектов
Регрессор (1) (2) (3) (4) (5) (6)
l_Yield_cum 0,905*** (0,277) 0,858** (0,376) 0,0822 (0,298) 0,766** (0,2936)
LYield -0,299*** (0,0866) -0,198* (0,106) -0,059 (0,045) -0,024 (0,0479)
l_Coeff_Sharp 0,776** (0,311) 0,362 (0,543) 0,166 (0,235) -0,003 (0,179)
L Asset 0,0001 (0,1306) 0,1304 (0,275)
L Client_base 1,194*** (0,216) -0,013 (0,334)
Constant 7,228*** (0,990) 11,149*** (0,297) 9,291*** (0,532) 7,137*** (1,194) -3,385** (1,6099) 6,926*** (1,903)
Стандартная ошибка регрессии 2,071 2,092 2,092 2,041 1,18 0,606
R2 0,0497 0,019 0,0299 0,073 0,694 0,344
Число наблюдений 195 191 195 152 152 152
Примечание. *р < 0,1; **р < 0,05; ***р < 0,01.
Зависимая переменная: изменение числа застрахованных граждан НПФ (1 Client, проценты к предыдущему году)
Метод/модель Наименьших квадратов Фиксированных эффектов
Регрессор (1) (2) (3) (4) (5) (6)
Yield_cum 0,015** (0,0066) 0,012 (0,00791) 0,003 (0,0076) 0,0038 (0,0069)
Yield -0,011 (0,007) -0,01496* (0,00788) -0,0038 (0,0067) -0,001 (0,0044)
Coeff_Sharp 0,1221** (0,519) 0,075 (0,0649) -0,009 (0,051) 0,008 (0,019)
Asset 1,22х10-6 (2,31х10-6) 3,538х10-7*** (1,33х10-7)
Client_base 2,82х10-6*** (7,32х10-7) 1,818х10-7 (3,28х10-7)
Experience 0,069 (0,097) 0,181** (0,088)
Constant 9,867*** (0,4189) 10,569*** (0,335) 9,8635*** (0,3997) 9,677*** (0,4304) 8,986*** (0,932) 8,021*** (0,92)
Стандартная ошибка регрессии 2,0896 2,12 2,09197 2,087 1,69 0,572
R2 0,033 0,002 0,0303 0,045 0,383 0,337
Число наблюдений 195 234 195 195 195 195
Примечание. *р < 0,1; **р < 0,05; ***р < 0,01.
в двойной логарифмической модели (табл. 3). Изменение годовой доходности г-го НПФ на 1% с вероятностью 90% приводит к изменению его доли на рынке лишь на 0,08%.
Для подтверждения полученных результатов аналогичные расчеты были проведены для уравнений регрессии, где вместо удельного веса НПФ в качестве зависимой переменной использовалось количество клиентов каждого фонда по ОПС, а также темпы его изменения. Модели (1)-(4) указывают на значимость коэффициентов при регрессорах для новых уравнений (табл. 5-7). Но значение коэффициента детерминации R2 свидетельствует о низкой объясняющей силе моделей. Кроме того, отрицательный знак коэффициента при переменной Yield (табл. 5 и 7) и ее логарифме (табл. 7) противоречит здравому смыслу. В рамках модели фиксированных эффектов выявлено положительное, статистически значимое влияние изменения кумулятивной доходности г-го НПФ на темпы изменения количества его клиентов (табл. 6), однако единственность этого случая и невысокий коэффициент R2 модели не дают достаточных оснований для вывода о наличии устойчивой связи между оценкой качества услуг фонда и динамикой численности вкладчиков.
3. Информационные барьеры в ОПС и способы их преодоления
Итак, несмотря на то что доходность и риск на данный момент являются основными критериями качества услуг российских НПФ, потребители практически не учитывают значения данных показателей при выборе НПФ на рынке ОПС. Полученный вывод свидетельствует о высокой степени информационной асимметрии на данном рынке, порождающей угрозу оппортунистического поведения фондов по отношению к своим клиентам. Многочисленные нарушения в деятельности НПФ, выявленные в ходе проверок Центрального банка РФ, и отзыв лицензий у большого числа фондов подтверждают обоснованность опасений. Недоступность для потребителей объективного измерения качества услуг НПФ либо высокие издержки такого измерения могут привести к неэффективному равновесию и ставят вопрос о наличии рыночных отношений в отрасли.
Однако качественную неопределенность нельзя рассматривать как имманентно присущее данному виду услуг свойство. Выше обоснована возможность количественной оценки качества предоставляемых НПФ услуг. Использование возможностей сети Интернет для раскрытия информации повышает скорость ее распространения и радикально снижает затраты на ее получение. Причина несовершенства информации, на наш взгляд, кроется в слабом нормативном регулировании этого аспекта деятельности НПФ в России.
Статья 35.1 «Информация, подлежащая раскрытию фондами» появилась в Федеральном законе «О негосударственных пенсионных фондах» № 75-ФЗ только в декабре 2007 г., т.е. спустя пять лет после начала пенсионной рефор-
к
«0
о
^
в
«0
о
Б
<0
о
Si
Ж
S
S
<0
о
а
^
а
а
а
<0
о
«и
a
мы. В перечне обязательной к раскрытию на сайте каждого фонда информации указаны в том числе «результаты инвестирования». При этом никакой детализации по составу публикуемых показателей, методике, форме представления и периодичности их расчета ни в указанном правовом акте, ни в других действующих нормативных документах нет. Методика расчета годовой доходности инвестирования пенсионных накоплений была утверждена Центральным банком РФ только в 2015 г. [13]. Поэтому неудивительно, что фонды выбирают способ размещения важнейшей информации о результатах своей инвестиционной деятельности в зависимости от собственных маркетинговых интересов. Например, сообщение о высокой доходности, полученной за год, размещается на главной странице фонда крупным шрифтом, а информация о доходности в неудачном для НПФ году прячется в разделе сайта, доступ к которому может быть получен только после многоступенчатых переходов. Некоторые фонды публикуют данные о размере полученного за год дохода в денежном выражении. Такая форма представления результатов инвестирования не нарушает нормативные требования, но абсолютно неинформативна для потребителя. Еще один способ скрыть плохие инвестиционные результаты, не входя в противоречие с законодательством, — указать доходность не за один последний год, а совокупную за период в несколько лет или нарастающим итогом с начала деятельности фонда на рынке ОПС.
Наименование разделов на главной странице сайтов большинства крупных НПФ не содержит однозначное указание на место размещения показателей ежегодной доходности. Зачастую такая доходность приводится за ограниченное число лет или только за один последний, что определяется оценкой соответствующих значений. На своих интернет-сайтах фонды не упоминают об инвестиционных рисках своей деятельности и тем более не дают их количественную оценку. Сопоставление собственной доходности с релевантными показателями используется минимальным количеством фондов и только в случае, если такое сравнение в пользу НПФ. В роли сравнительной базы выступает доходность Пенсионного фонда России (Внешэкономбанка) и еще более редко потребительская инфляция в стране. Таким образом, институциональные условия на российском рынке ОПС позволяют фондам манипулировать информацией о качестве предоставляемых ими услуг, что затрудняет рациональную оценку их деятельности потребителями.
Мировой и даже российский опыт внедрения стандартов раскрытия информации свидетельствует о наличии эффективных инструментов снижения МС на финансовом рынке. Прежде всего Центральным банком РФ как регулятором этого рынка должна быть утверждена методика расчета среднегеометрической доходности за пятилетний период, а также сред-неквадратического отклонения доходности в качестве меры риска. Целесообразно обязать НПФ при раскрытии информации о доходности и риске за каждый квартал одновременно указывать данные за последние 12, 24, 36 и 60 месяцев. Такие нормы (за исключением расчета и публикации уровня риска) уже действуют в России для управляющих компаний при раскры-
тии информации об управлении паевыми инвестиционными фондами [14] и пенсионными накоплениями по договору с ПРФ [15]. Фактически в рамках одного рынка ОПС регулятор допустил существование двух различных режимов информационного обеспечения. Показательно, что суммарная доля частных управляющих компаний на рынке ОПС с 2005 г. не изменилась и по состоянию на 1 января 2016 г. составила 1,1%, тогда как доля НПФ выросла с 1 до 45,6% при соответствующем падении доли государственной управляющей компании [16]. На наш взгляд, именно неравенство институциональных условий в двух рыночных сегментах обеспечило столь резкое изменение субъектной структуры ОПС, поскольку средневзвешенная среднегеометрическая доходность НПФ (6,7% годовых) за этот период ниже, чем и у частных (8,1% годовых) и у государственной (7,0% годовых) управляющих компаний. По коэффициенту Шарпа НПФ также существенно уступают Внешэкономбанку (0,59 против 1,86) и сопоставимы с частными управляющими компаниями (0,51). Немаловажно, что за период управления средствами ОПС лицензия была отозвана только у одной управляющей компании, тогда как среди НПФ таких насчитывается 22 [16].
Лучшие мировые практики обеспечения транспарентности при управлении пенсионными накоплениями предполагают не только регулярную публикацию данных о доходности и риске инвестирования средств, но и обязательное сравнение с бенчмарками. Такая форма представления результатов деятельности предоставляет потребителям доступ к «независимому сигналу о качестве блага...» [5, с. 58], что облегчает измерение характеристик предлагаемых услуг ex ante и снижает уровень несовершенства информации на рынке. В странах с высокими инфляционными рисками доходность сопоставляется с темпами роста потребительских цен за отчетный период либо указывается в номинальном и реальном выражении (Чили, Мексика, Казахстан, Македония). В странах с более стабильной экономикой (Австралия, Канада, Новая Зеландия, Норвегия, Португалия) наряду с доходностью и риском инвестирования пенсионных активов требуется указывать на изменение за отчетный период таких индикаторов фондового рынка, как национальные и международные биржевые индексы акций и облигаций, доходность государственных долговых обязательств. В России в роли таких бенчмарков могут выступать индексы пенсионных накоплений, с 2007 г. рассчитываемые Московской биржей.
В некоторых странах, например, в Мексике и Чили, НПФ не имеют права публиковать результаты своей инвестиционной деятельности на собственных сайтах. Сайт НПФ должен информировать посетителей о возможности посмотреть данные о доходности и риске инвестирования активов на сайте государственного органа по контролю за деятельностью фондов и управляющих компаний и содержать ссылку на соответствующий раздел интернет-портала регулятора. Это не только избавляет надзорный орган от необходимости проверки своевременности и полноты раскрытия информации каждым фондом, но и дает возможность унифицировать содержание и форму ее представления, сделать единообразным способы визуализации отчетных данных. В частно-
сти, на сайте Национальной комиссии по пенсионным сбережениям Мексики (Comision Nacional Del Sistema De Ahorro Para El Retiro, <http://www.consar. gob.mx>) и Главного управления по вопросам пенсионного обеспечения Чили (Superintendencia de Pensiones, <https://www.spensiones.cl>) доходность и ее вола-тильность указываются одновременно для всех НПФ страны в форме таблицы и с отражением среднего значения показателя по всем фондам.
Использование предложенного инструментария снижения информационной асимметрии приведет к существенному снижению издержек измерения характеристик услуги ОПС. Важной предпосылкой к этому выступает и произошедшее сокращение числа игроков на рассматриваемом рынке. На момент подготовки данной статьи число НПФ, предлагающих ОПС, сократилось с 124 до 38, а управляющих компаний — с 58 до 40. В таком объеме обобщенная информация об инвестиционных результатах всех этих финансовых организаций вполне пригодна для восприятия рядовыми гражданами. Следовательно, потенциальным клиентам станут доступны оценки качества услуг ex ante, что позволит трансформировать ОПС в России из рынка доверительного блага в рынок инспекционного блага с соответствующим снижением риска оппортунистического поведения поставщиков на нем.
«0
о
^
в
«0
о
Б
<0
о
к
ж
S
S
<0
о
а
^
а
а
а
<0
о
«U
a
Выводы
Полученные в ходе исследования результаты позволили сделать следующие
выводы:
• уровень доходности и соотношение доходность/риск негосударственного пенсионного фонда в рамках ОПС не оказывали существенного влияния на число его клиентов и его долю на рынке;
• тот факт, что ключевые характеристики предоставляемой фондами услуги не влияют на решение потребителей, приводит к классификации ОПС в России как доверительного блага с вытекающей высокой вероятностью оппортунистического поведения НПФ;
• причиной значительной информационной асимметрии на рынке ОПС выступает не природа предлагаемого на нем блага, а дефекты институциональной среды, обусловленные недостаточными нормативными требованиями к раскрытию информации;
• применение в России современных механизмов борьбы с неравномерным доступом к информации позволит снизить издержки потребителей по измерению характеристик предлагаемых на рынке ОПС услуг, обеспечит качественную определенность блага до заключения контракта на его приобретение;
• использование предложенного в статье инструментария позволит трансформировать услуги ОПС как доверительного блага в инспекционное благо, что снизит угрозу нарушения интересов клиентов вследствие недобросовестных действий НПФ.
Источники
[1] Barzel Y. Measurement Costs and the organization of Markets // Journal of Law and Economics. 1982. No. 25 (1). Р. 27-48.
[2] Nelson P. Information and consumer behavior // Journal of Political Economy. 1970. No. 78 (2). Р. 311-329.
[3] Darby M., Karni E. Free competition and the optimal amount of fraud // Economica. 1973. No. 12. Р. 67-88.
[4] Юдкевич М.М. Издержки измерения и эффективность института посредников на рынке доверительных товаров // Экономический журнал ВШЭ. 1998. № 3. С. 358-378.
[5] Юдкевич М.М., Пивоварова С.Г. Классификация благ и выбор оптимальной процедуры в системе государственных закупок // Госзаказ: управление, размещение, обеспечение. 2009. № 18. С. 54-61.
[6] Republic of Poland: Financial Sector Assessment Program — Technical Note—Competition and Performance in the Polish Second Pillar. IMF Country Report. 2007. No. 07/104.
[7] Barros C., Ferro G., Romero C. Technical Efficiency and Heterogeneity of Argentina Pension Funds. Technical University Of Lisbon 2008. WP 29/2008/ DE/UECE.
[8] Glans E. Retirement Patterns During The Swedish Pension Reform. Uppsala University. Working paper 2008:9. 2008.
[9] Pitselisa G., Grigoriadoua V., Badounasa I. Robust loss reserving in a log-linear model // Insurance: Mathematics and Economics. 2015. Vol. 64. Р. 14-27.
[10] Bikker J.A., Broeders D., Hollanders D., Ponds E. Pension Funds' Asset Allocation and Participant Age: A Test of the Life-Cycle Model // Journal of Risk and Insurance. 2012. Vol. 79. Iss. 3. Р. 595-618.
[11] Tuladhar A. Pension reform and financial markets: encouraging household savings for retirement // In Pension reform in Southeastern Europe: linking to labor and financial market reforms / R. Holzmann, L. MacKellar, J. Repansek (eds). Wash.: World Bank, 2009.
[12] Kominek Z. Regulatory induced herding? Evidence from Polish pension funds // Economic Change and Restructuring. 2012. Vol. 45. Iss. 1-2. Р. 97-119.
[13] О порядке расчета результатов инвестирования средств пенсионных накоплений: указание Банка России от 18 мая 2015 г. № 3638-У // Вестник Банка России. 2015. № 58 (1654). С. 44-45.
[14] Об утверждении Положения о требованиях к порядку и срокам раскрытия информации, связанной с деятельностью акционерных инвестиционных фондов и управляющих компаний паевых инвестиционных фондов, а также к содержанию раскрываемой информации: приказ ФСФР России от 22 июня 2005 г. № 05-23/пз-н. Правовая база «Гарант».
[15] Стандарты раскрытия информации об инвестировании средств пенсионных накоплений: приказ Министерства финансов РФ от 22 августа 2005 г. № 107н. Правовая база «Гарант».
[16] Статистические показатели и информация об отдельных субъектах рынка коллективных инвестиций. Центральный банк РФ, 2016. URL: <http://cbr.ru/finmarkets/?PrtId=sv_coll_invest>.
Tumanyants K.1
Market for compulsory pension insurance in Russia: Problems of competitive environment in open economy
Article deals with the developments of compulsory pension insurance schemes to identify services of non- governmental pension funds in relation to concept of inspection good, pilot benefit and confidential benefit and understand why the market is not transparent enough. Some ways to increase rate of transparency are suggested.
Key words: non-governmental pension fund, inspection good, pilot benefit, confidential benefit, rate of return, risk, market share, transparency, opportunism, information asymmetry.
Статья поступила в редакцию 29 апреля 2016 г.
1 Tumanyants Karen — PhD, assistant professor of Department of Economic Theory
and Economic Policy Volgograd State University. E-mail: <[email protected]>.
