Моделирование развития автономизации финансов местного сообщества по экспериментальным данным в сегменте B2B

Адияк Екатерина Валентиновна магистрант, кафедра Аналитики больших данных и видеоанализа, Уральский Федеральный университет им БН Ельцина 620002, Россия, Свердловская область, г. Екатеринбург, ул. Мира, 21 Adiyak Ekaterina Valentinovna Master's Degree, the department of Big Data Analytics and Video Analysis, Ural Federal University named after the First Presiden of Russia B. N. Yeltsin 620002, Russia, Sverdlovskaya oblast', g. Ekaterinburg, ul. Mira, 21 eadiyak@gmail.com Берг Дмитрий Борисович доктор физико-математических наук профессор, кафедра Кафедра анализа систем и принятия решений, Уральский Федеральный университет имени БН Ельцина 620002, Россия, Свердловская область, г. Екатеринбург, ул. Мира, 21 Berg Dmitry Borisovich Doctor of Physics and Mathematics Professor, the department of System Analysis and Decision-Making, Ural Federal University named after the First President of Russia B. N. Yeltsin 620002, Russia, Sverdlovskaya oblast', g. Ekaterinburg, ul. Mira, 21 bergd@mail.ru

Паначев Антон Анатольевич аспирант, кафедра Кафедра анализа систем и принятия решений, Уральский Федеральный университет им БН Ельцина 620002, Россия, Свердловская область, г. Екатеринбург, ул. Мира, 21 Panachev Anton Anatol'evich Postgraduate student, the department of System Analysis and Decision-Making, Ural Federal University named after the First President of Russia B. N. Yeltsin 620002, Russia, Sverdlovskaya oblast', g. Ekaterinburg, ul. Mira, 21 panachev1@mail.ru

Введение

Вопрос развития местных сообществ стал особенно актуален в России в последние три десятилетия. Усиление территориальной диспропорции доходов и уровня жизни населения, миграция населения из сельской местности в города, демографические и другие проблемы требуют своего системного решения ^[1]. Одним из таких решений, предложенных федеральной властью, является развитие местного самоуправления. Соответствующий федеральный закон, принятый 28.08.1995, неоднократно дополнялся, а в последствии был заново принят (федеральный закон от 06.10.2003 N 131-ФЗ "Об общих принципах организации местного самоуправления в Российской Федерации"), причем последняя его редакция датирована 09.11.2020. Это свидетельствует, с одной стороны, о пристальном внимании власти к данному вопросу, а с другой – о его нерешенности до сих пор ^[2].

Одной из основных проблем местного самоуправления является нехватка финансовых средств для реализации местных инициатив по улучшению условий жизни на территории. За последние 5 лет в условиях бюджетных ограничений - недостаточного объема федеральных трансфертов в бюджеты регионов и консолидированных расходов субъектов РФ - она существенно обострилась. Основной формой поддержки развития регионов являются программы государственной поддержки и инвестиции, направленные на развитие какой ˗ либо территории. Но необходимо отметить, что на протяжении последних лет в РФ есть тенденция неравномерного распределения инвестиционных денег ^[3]. В настоящее время даже относительно развитые регионы получают недостаточно денег для развития. В частности, в 2019 году заметно выросла доля инвестиций только двух территорий: Москва с Московской областью и Тюменская область с автономными округами. Это не только бюджетные деньги (только 15 % от всех инвестиций страны ˗ бюджетные), но и решение бизнеса. А бизнес инвестирует туда, где эти деньги окупятся вероятнее всего ^[4].

Поэтому естественным является процесс автономизации финансов местных сообществ, интенсивность которого за последние 20 лет существенно выросла не только в России, но и за рубежом. Под финансовой автономией местных сообществ в широком смысле понимают определенный действующим законодательством набор прав граждан, проживающих на конкретной территории, позволяющий последним самостоятельно (инициативно) обеспечивать формирование местных бюджетов и привлекать частные средства, а также обеспечивать их эффективное распределение и использование ^[5].

Автономизация финансов местных сообществ (местными могут быть сообщества, локализованные не только территориально, но и в сети Интернет) идет по двум основным направлениям – институциональному и технологическому. Примером институционального направления является программа поддержки местных инициатив граждан на конкурсной основе с участием Международного банка реконструкции и развития. Примером технологического направления является массовая разработка и использование криптовалют отдельными сообществами. Оба эти направления взаимно влияют друг на друга – развитие институтов автономизации финансов создает спрос на новые финансовые технологии, а новые финансовые технологии создают условия для появления новых институтов автономизации. Таким образом, автономизация финансов местных сообществ естественным образом становится частью финтеха ^[6], определенного Агентством стратегических инициатив к одному из перспективных направлений развития страны ^[7].

В условиях существенных бюджетных ограничений единственной возможностью финансирования местных проектов является использование внутренних ресурсов территории. Одним из таких ресурсов является местная (локальная) экономика, удовлетворяющая потребности проживающего на ней населения. Ранее авторами было показано, что замкнутые (циклические) контуры производства и потребления имеют естественную природу и поддерживают устойчивость экономической экосистемы на данной территории ^[8]. Более того, из результатов исследования, изложенного в работе ^[8], следует, что финансовые средства, циркулирующие в замкнутых сбалансированных потоках, могут быть автономизированы, поскольку для их появления наличие внешнего эмиссионного центра не является обязательным условием. Институционализация экономического обмена в замкнутых контурах и перевод его в некоммерческий сектор экономики позволяют получить существенный экономический эффект не за счет снижения налогов, а за счет уменьшения долговой (кредитной) нагрузки на субъекты хозяйственной деятельности – участников экономического обмена ^[9]. В данном контексте естественной является постановка вопроса о сценариях развитии экономики местных сообществ с автономизированными финансами. Модельные расчеты данных сценариев необходимы для принятия соответствующих управленческих решений на местном уровне.

Наибольший интерес в этом отношении представляют исследования, выполненные на основании реальных экономических данных. Получение последних сопряжено с существенными трудностями, связанными с большим количеством участников, коммерческой и банковской тайной, недостаточной детализацией собираемых статистических данных на уровне муниципальных образований и др. Одним из выходов в данной ситуации является использование обезличенных данных о банковских транзакциях. В сегменте В2В эти транзакции отражают производственные взаимосвязи между местными предприятиями, добавление к анализу сегмента В2С и учет занятости на них населения позволяют получить полную картину финансовых потоков, замкнутых на территории. Однако в последнем случае резко возрастает общий объем данных, необходимых для анализа. С другой стороны, наличие замкнутых цепочек поставок продуктов и услуг между местными предприятиями является необходимым условием формирования на территории замкнутых финансовых потоков. Поэтому экспериментальное исследование возможностей автономизации экономики местных сообществ целесообразно начинать с анализа транзакций в сегменте B2B.

Целью настоящей работы является изучение возможных траекторий развития местной экономики с замкнутыми контурами производства и потребления по различным сценариям на основании модельных расчетов по реальным данным о банковских транзакциях в сегменте B2B.

Постановка задачи исследования

В данной работе объектом исследования является сегмент В2В местной экономики, представленный совокупностью N экономических агентов {ai} на территории одного муниципального образования (МО). В процессе ведения хозяйственной деятельности эти агенты осуществляют поставки продуктов и услуг как между собой, так и агентам, находящимся за пределами своего МО. Каждая поставка отражается встречной банковской транзакцией. Данные о транзакциях позволяют составить матрицу связей ||rij|| экономических агентов муниципалитета между собой, где величина rij - совокупный объем транзакций (в денежных единицах) i-того агента j-тому за некоторый промежуток времени. На основании матрицы связей может быть составлен соответствующий ориентированный взвешенный граф (сеть) транзакций между агентами.

Как было указано во введении, с точки зрения автономизации представляют интерес замкнутые сбалансированные на территории МО финансовые потоки. Поэтому первой задачей исследования является исключение из дальнейшего анализа агентов, не входящих ни в один замкнутый контур графа транзакций. Для этого используется решение известной транспортной задачи ^[10]. Полученный в результате граф транзакций представляет собой совокупность замкнутых контуров. Каждая его вершина имеет как минимум по одной входящей и одной исходящей связи. Соответствующие вершинам данного графа агенты формируют местное сообщество, финансы которого могут быть автономизированы.

Чем больше замкнутый сбалансированный финансовый поток, тем больший экономический эффект может быть получен от автономизации местных финансов, тем больше возможностей получает территория для развития за счет собственных ресурсов. Максимизация данного эффекта может рассматриваться как цель управления местной экономикой. Соответствующий вектор управления должен включать в себя воздействия, направленные как на увеличение количества агентов-участников системы автономизированных финансов, так и на увеличение вклада каждого из них во внутренние (замкнутые на территории) сбалансированные финансовые потоки. Без знаний о зависимости величины указанного потока от количества агентов-участников и структуры образуемого ими графа транзакций, отражающего взаимные поставки продуктов и услуг, формирование данного вектора невозможно.

Исследование указанной зависимости может быть выполнено только в результате моделирования, при котором есть возможность контролируемого изменения значений управляющих параметров. В данном случае это количество входящих в сеть агентов, количество связей между ними и их качество (количество связей, в которых участвует агент; его вклад в замкнутый сбалансированный оборот) и др.

В работе предполагается, что развитие экономики местного сообщества с автономизированными финансами начинается с некоторого исходного множества участников, составивших ядро сообщества, к которому последовательно присоединяются другие участники (по одному или группами) так, что в результате каждого нового присоединения образуются новые замкнутые контура транзакций. Разумно предположить, что такое ядро составляют агенты, имеющие наибольшее количество связей в данном графе и вносящие наибольший вклад в величину замкнутого сбалансированного оборота. Поэтому второй задачей исследования является выявление наиболее «плотного» ядра в полученном на первом этапе графе замкнутых транзакций.

Начальное состояние моделируемой системы: задан ориентированный взвешенный граф ядра сообщества и дополнительное множество агентов, которые при присоединении к ядру могут образовать новые замкнутые контура транзакций. Для каждого агента известно, какие связи он образует как с уже принадлежащими ядру агентами, так и с другими агентами дополнительного множества.

Конечное состояние моделируемой системы: полученный на первом этапе исследования граф замкнутых транзакций. Переход из начального состояния в конечное осуществляется путем присоединения агентов из дополнительного множества к ядру сообщества по одному или группами (при необходимости). Порядок присоединения агентов из дополнительного множества к ядру является сценарием развития экономики местного сообщества с автономизированными финансами. Таким образом, начальное и конечное состояния системы (количество агентов, связей между ними, объем сбалансированного замкнутого оборота и др.) совпадают, отличаются только траектории движения системы между ними.

Сами агенты в модели не являются интеллектуальными, они не принимают решений, их присоединение происходит в результате внешнего управляющего воздействия со стороны субъекта управления. Таким субъектом в реальности может быть любое лицо, заинтересованное в развития территории за счет внутренних ресурсов (представитель местной администрации или органа местного самоуправления; руководитель местного религиозного, общественного, национального и/или другого типа сообщества и др.). Как правило, управляющее воздействие с его стороны – это убеждение и демонстрация выгод (экономического эффекта) для конкретного агента и всей системы в целом от вхождения в систему данного агента. Очевидно, что такое воздействие осуществляется на агентов – потенциальных участников системы по одному. Субъекту управления на каждом шаге развития системы необходимо выбирать агента для воздействия в соответствии с некоторым сценарием (следуя определенным правилам).

Поскольку все агенты уникальны, то при их последовательном присоединении по одному к уже имеющейся сети замкнутых транзакций (ядру системы) возможно n! различных сценариев развития экономики местного сообщества с автономизированными финансами, где n – мощность множества дополнительных агентов. Поэтому третьей задачей исследования является формирование нескольких различных сценариев развития системы, которые в последствии будут сравниваться между собой по целевым параметрам – значениям величины замкнутого сбалансированного финансового потока и однозначно соответствующего ему экономического эффекта.

Расчеты интегральных (для всего графа) и локальных (для одного узла) структурных параметров проводятся с использованием метрик SNA (Social Network Analysis). Выделение сбалансированной составляющей внутреннего оборота проводится согласно методике, приведенной в работе ^[8], экономического эффекта – согласно методике расчета из работ ^{[8, 9]}. Расчеты всех численных параметров поясняются в соответствующих разделах статьи.

Описание данных

Исследование основано на обезличенных данных о банковских транзакциях между организациями и предприятиями (экономическими агентами) на территории городского округа с населением около 75 тысяч человек, входящего в одну из крупнейших агломераций на территории Российской Федерации. Всего было проанализировано 11792 транзакции между 2933 экономическими агентами, произведенные в течение 1 месяца. Использование известных методов решения транспортной задачи ^[10] применительно к банковским транзакциям, а также разработанный алгоритм для анализа банковских данных ^[11] позволили выявить группу из 59 агентов, связанных между собой замкнутыми цепочками взаимных поставок продуктов и услуг. Совокупность этих агентов и цепочек поставок между ними образуют экономически автономизированное (т.е. удовлетворяющее свои потребности за счет собственных ресурсов) сообщество, финансы которого могут быть институциализированы. Отраслевой состав всех компаний (экономических агентов), входящих в выявленную группу, представлен в таблице 1.

Замкнутость цепочек взаимных поставок иллюстрируется следующим примером. Производитель сухих строительных смесей (24) оплачивает услуги компании по оптовой торговле лакокрасочными материалами (34). Эта компания (34) покупает услуги по производству общестроительных работ у агента (39), который, в свою очередь покупает товар у производителя сухих строительных смесей (24). Таким образом, цепочка взаимных поставок замкнулась. Эта и другие агенты (субъекты хозяйственной деятельности) образуют связную совокупность замкнутых цепочек, граф которых представлен на рисунке 1.

Таблица 1. Отраслевой состав группы компаний – участников замкнутых цепочек обмена на территории (по общероссийскому классификатору видов экономической деятельности)

Рисунок 1. Граф замкнутой сети из 59 экономических агентов, образующих экономически автономизированное сообщество

В полученной замкнутой сети 59 агентов ‒ участников. Для моделирования сценариев развития местного сообщества – увеличения количественного и качественного (расширение перечня отраслей) состава его участников – необходимо определиться с исходным кластером – ядром сообщества. Будем считать, что его формируют агенты, наиболее интенсивно взаимодействующие друг с другом (имеющие максимальное количество связей в кластере). Это можно сделать, рассчитав сетевой коэффициент для каждого участника. Он является аналогом сетевого коэффициента кластеризации (СС) из SNA (Social Network Analysis) методологии ^[12] и определяется как соотношение количества связей агента к общему числу связей в сети (1). Сетевой коэффициент кластеризации (СС) отражает степень «связности» сети, а сетевой коэффициент, рассчитанный в данной работе, показывает степень вовлеченности каждого агента в сеть.

Значения сетевого коэффициента в исследуемой замкнутой сети варьируются от 0,012 (агент, имеющий взаимные транзакции с 2 другими) до 0,224 (агент, имеющий взаимные транзакции с 38 другими).

(1)

Где ‒ общее количество связей в замкнутой сети, равное 170

По результатам сравнения значений сетевого коэффициента для 59 агентов были выбраны 14 из них, имеющих наибольшие значения, находящиеся в диапазоне от 0,047 (с 8 связями с другими агентами) до 0,224 (с 38 связями). Но не все они оказались связаны друг с другом. Исключив лишних, получили замкнутую цепь из 12 агентов. На рисунке 2 они выделены овалами.

Рисунок 2 ‒ Сеть из 12 агентов, составляющих ядро экономически автономизированного сообщества

12 агентов, входящие в данную замкнутую сеть, имеют наивысшую плотность связей в сети из 59 участников. Таким образом, они могут считаться ядром экономически автономизированного сообщества, выявленного на территории исследуемого муниципального образования, что подтверждается сравнением значений интегральных параметров этих сетей по SNA методологии. Они представлены в таблице 2.

Таблица 2. Сравнение значений интегральных параметров сети экономически автономизированного сообщества из 59 агентов и ее ядра из 12 агентов по методологии SNA.

В первую очередь обратим внимание на диаметр и коэффициент кластеризации. Диаметр – это наибольшее из геодезических расстояний между узлами в сети или количество узлов, отделяющих самых дальних агентов друг от друга ^[12]. Диаметр показывает масштабность сети. Сетевой коэффициент кластеризации (СС) представляет собой среднее значение плотностей̆ эго ‒ сетей всех агентов сети ^[13]. Данный коэффициент отражает степень «связности» сети ^[14]. Значение диаметра (D) у сети, состоящей из 12 участников в 3 раза меньше, а коэффициента кластеризации на 37 % больше.

Еще одной показательной характеристикой является коэффициент взаимности (Re). Его принято определять, как долю связанных пар агентов (диад), имеющих взаимную связь между собой. Он на 38 % больше у сети из 12 агентов. Это говорит о том, что сеть из 12 агентов более компактна, узлы имеют большую пропускную способность (больше связей на каждого агента сети).

Для сетей из 12 и 59 агентов были рассчитаны экономические характеристики оборота, которые представлены в таблице 3. Сумма значений всех транзакций (по поставкам), произведенных между агентами, составляет полный оборот сообщества (W сумм). Полный оборот разделен на две составляющих: внутреннюю Wвнутр (сбалансированную взаимными поставками между участниками сообщества) и внешнюю Wвнешний (балансируемую транзакциями с агентами, находящимися вне сообщества). Расчет проводился по методике ^[8]. Коэффициент кооперации (Kкооп) характеризует долю сбалансированного оборота в общем обороте и рассчитывается как отношение внутреннего оборота Wвнутр к суммарному W сумм.

Таблица 3 ‒ Характеристики оборота в замкнутых сетях из 59 и 12 агентов

Моделирование развития местного сообщества из 59 агентов ‒ участников по различным сценариям

Моделирование проводилось следующим образом. Предполагалось, что в начальный момент времени местное сообщество, участвующее в замкнутых финансовых потоках, состоит из 12 агентов. Со временем другие агенты присоединяются к нему по очереди, в итоге формируется сеть из 59 агентов. В данном исследовании под сценарием развития местного сообщества понимается порядок присоединения агентов (или групп агентов, если при присоединении только одного из них не образовывалась новая замкнутая цепочка) к существующей на текущий момент сети. Были рассмотрены четыре возможных сценария. По сценарию 1 к ядру сообщества из 12 агентов присоединялись отдельные агенты или их группы, вносящие наименьший вклад в значение сбалансированного оборота Wвнутр (по данным для конечной сети из 59 агентов). По сценарию 2 – вносящие наибольший вклад. По сценарию 3 агенты для присоединения выбирались случайным образом. В 4 сценарии использовались рассчитанные коэффициенты интеграции (их определение дано ниже) для каждого агента или группы агентов на момент, на основании которых принималось решение о добавлении агента в сеть.

Для реализации 4 сценария каждый потенциальный участник был исследован на предмет его «полезности» включения в сеть в момент присоединения. Для этого были рассчитаны следующие коэффициенты. Коэффициент интеграции экономического агента характеризует относительное значение увеличения объема суммарного, внутреннего и внешнего финансовых потоков в замкнутом локальном сообществе при включении в него отдельного экономического агента (2 ‒ 4).

, (2)

где ‒ разность значений суммарного финансового оборота после присоединение агента () и до.

(3)

где ‒ разность значений внешнего финансового потока после присоединения агента () и до.

, (4)

где ‒ разность значений внутреннего сбалансированного финансового оборота после присоединение агента () и до.

Для расчета индивидуальных коэффициентов для каждого агента к исходной сети из 12 компаний по очереди присоединялись другие участники исследуемой сети из 59 участников. Оказалось, что не каждого можно присоединить по одному напрямую. Для включения в сеть некоторых агентов потребовалось присоединить целую группу для того, чтобы сеть замкнулась. В этом случае коэффициент рассчитывался для целой группы. Например, самую большую такую группу образовали шесть агентов 48, 41, 47, 33, 18, 4. Нужно отметить, что все эти агенты работают в разных отраслях по ОКВЭД таких как добыча камня для строительства, проведение общестроительных работ, оптовая торговля, техническое обслуживание и ремонт легковых автомобилей и легких грузовых автотранспортных средств. Эти шесть компаний связаны между собой и могут быть включены только совместно.

Коэффициенты участников, которых удалось включить в сеть по одному следующие. Значения коэффициента интеграции экономического агента характеризуют увеличение объёма суммарного финансового потока (Kинт/сумм) в замкнутой сети и изменяются от 0,1 до 8,97. Значения Kинт/внеш ‒ от -1.62 до 10.69. При таких значениях коэффициента внешний денежный оборот уменьшается на (т е при присоединении этого агента он переходит во внутренний) 117 000 руб в первом случае и увеличивается на 774 150 руб во втором. Значения K инт/внутр изменяются от 0,18 до 23.99, в этих случаях внутренний оборот увеличивается на 3900 и на 517 000 рублей. Cсетевой варьируется от 0.012 до 0.035. Коэффициенты участников, которые были включены в сеть группами представлены в таблице 4.

Результаты и обсуждение

На рисунках 3а и 3б показаны зависимости изменения значений суммарного и внутреннего сбалансированного оборота в сети местного сообщества от количества его участников при различных сценариях. Рассмотрим изменения значений коэффициентов интеграции агентов-участников на примере сценария 4.

Рисунок 3 – Изменения суммарного и внутреннего оборотов в локальном сообществе в зависимости от сценария развития

Для сценария 4 диапазон значений коэффициентов интеграции участников, которых удалось включить в сеть по одному (агенты номер 1, 4, 5, 6, 7, 8, 13, 15, 18, 19, 21, 29, 30, 31, 32, 35. 36, 37, 38, 42) следующий. Значения коэффициента интеграции экономического агента характеризуют увеличение объёма суммарного финансового потока (K инт/сумм) в замкнутой сети и изменяются от 0,1 до 8,97. Значения K инт/внеш ‒ от -1.62 до 10.69. При таких значениях коэффициента внешний денежный оборот уменьшается на (т е при присоединении этого агента он переходит во внутренний) 117 000 руб в первом случае и увеличивается на 774 150 руб во втором. Значения K инт/внутр изменяются от 0,18 до 23.99, в этих случаях внутренний оборот увеличивается на 3900 и на 517 000 рублей. C сетевой варьируется от 0.012 до 0.035.

Диапазон значений коэффициентов интеграции групп участников (11 и 4, 12 и 5, 23 и 5, 25 и 19, 26 и 19, 27 и 21, 33 и 18, 39 и 44, группа из 40, 33, 18 и 4, группа из 41, 47, 33, 18 и 4, 43 и 37, 44 и 39, 45 и 49, группа из 46, 39 и 44, группа из 47, 41, 33, 18 и 4, группа из 48, 41, 47, 33, 18 и 4, 49 и 45, группа из 50, 46, 39 и 44, группа из 51, 44 и 39, 52, 55 и 38, группа из 53, 45 и 49, группа из 54, 45 и 49, группа из 55, 52 и 38, группа из 56 и 58, группа из 57, 55 52 и 38, группа из 58и56, группа из 59, 55, 52 и 38) следующий. Всего было выделено 27 групп, они включают от 2 до 6 участников.

Величина коэффициента интеграции суммарного оборота при присоединении одного агента (Кинт/сумм) изменяется от 0,08 до 370 единиц, коэффициента интеграции внешнего оборота (Кинт/внеш) изменяется от ‒29,16 до 348,22 единиц, а коэффициента интеграции внутреннего оборота (Кинт/внутр) от 0,18 до 448,49. Такой широкий разброс значений объясняется отличием областей экономической деятельности агентов, в результате чего продукция одного агента оказывается более востребованной на местном уровне, чем продукция другого.

Значения коэффициента интеграции внешнего (несбалансированного) финансового потока (Кинт/внеш) могут иметь отрицательные значения. Это свидетельствует о том, что при присоединении агента к кластеру (включении его в сеть местного сообщества) величина несбалансированного оборота уменьшается и оборот в сети становится более сбалансированным. Например, при присоединении группы из агентов № 47,41,33,18,4 суммарный оборот всего сообщества увеличится на 1 111 310 рублей (К инт/сумм = 11,82). Но при этом изменилось соотношение внешнего несбалансированного оборота и внутреннего сбалансированного оборотов. Внешний оборот уменьшился на 2 112 540 руб (К инт/внеш = ‒29,16), а внутренний увеличился на 5 163 850 руб (К инт/внут = 149,62). Это показывает, что некоторые агенты вносят существенный вклад в перераспределение оборота замкнутого сообщества между сбалансированной и несбалансированной его составляющими, и поэтому являются наиболее привлекательными для включения в местное сообщество.

Проанализировав, полученные значения коэффициентов можно сделать следующие выводы. Во-первых, в исследуемой замкнутой сети есть ряд агентов, присоединение которых к исходному ядру невозможно без участия других агентов. Об этом говорит разное значение сетевого коэффициента. Во-вторых, при включении любого агента или группы увеличивается значение суммарного оборота замкнутой сети (Кинт/сумм всегда положительный). А внешний финансовый поток в некоторых случаях может уменьшаться при присоединении некоторых участников (Кинт/внеш не всегда положительный). Это говорит о том, что присоединение некоторых компаний к местному сообществу перераспределяет соотношение внутренних сбалансированных и внешних (несбалансированных) финансовых потоков в пользу первых.

Всё вышеперечисленное говорит о том, что для максимального увеличения внутреннего оборота замкнутого сообщества в него в первую очередь необходимо включать агентов с наиболее высоким К инт/внутр и отрицательным К инт/внеш. Такое сочетание коэффициентов говорит о том, что, при присоединении агента внешний финансовый поток уменьшается, переходя во внутренний, коэффициент кооперации увеличивается. Это позволяет реализовать четвёртый сценария развития сообщества. Согласно этому сценарию агенты с отрицательными коэффициентами интеграции внешнего оборота (K инт/внеш )и положительными коэффициентами интеграции внутреннего оборота (К инт/внутр) присоединяются к сообществу в первую очередь.

Причины возникновения экономического эффекта от автономизации финансов местного сообщества подробно проанализированы в работе ^{[8, 9]}. Введение института клиринга для агентов, участвующих в замкнутых финансовых потоках (один из возможных институтов автономизации финансов местных сообществ) снижает потребность сообщества в заемных средствах для обеспечения оборота. В этом случае в экономической сети сообщества высвобождаются оборотные средства Wдоп, до автономизации обеспечивавшие циркуляцию сбалансированного потока платежей Wвнутр. Высвобожденные в рамках сообщества оборотные средства могут быть использованы им по своему усмотрению, например – для инвестиций в производство внутри сообщества. Другая сторона такого высвобождения – объем финансовых средств (Wэкон), сэкономленных на уплате банковских процентов за находящиеся во внутреннем сбалансированном обороте сообщества средства Wвнутр. Естественно, сообщество может использовать только один из этих эффектов от одних и тех же финансовых средств.

, (5)

На рисунке 4а и 4б показаны изменения экономического эффекта местного сообщества в зависимости от выбранного сценария развития.

Рисунок 4. Изменения экономических параметров местной экономики при различных сценариях её развития: а) объём денежных средств, сэкономленных на уплате банковских процентах Wэкон б) объём высвобожденных дополнительных оборотных средств Wдоп, доступных для инвестиций в экономику местного сообщества

Величина сэкономленных в результате автономизации средств, то есть высвобожденного внутреннего оборота, увеличивается скачкообразно, максимальным образом после второй итерации согласно второму сценарию. Согласно присоединению по случайному сценарию эта величина меньше максимальной на 66 %, а по сценарию с коэффициентами на 64,7%. После третьей итерации согласно четвёртому сценарию внутренний оборот увеличивается на 78 %, тогда как по третьему сценарию на 4,7 %. После четвертой итерации наиболее максимально (на 7,5%) внутренний оборот увеличивается согласно 4 сценарию, по второму на 2,5 %, а по третьему на 7,5%.

Заключение

В данной работе представлены результаты исследования четырех сценариев развития местного сообщества на территории одного из муниципальных образований, финансы которого могут быть автономизированы на базе института клиринга. Под развитием понимается количественное (по числу участников) и качественное (по видам экономической деятельности) увеличение числа участников системы клиринга. Необходимым условием введения этого института является наличие сети участников с замкнутыми финансовыми потоками. Проведение клиринга возможно только в отношении сбалансированной составляющей такого потока. В результате модельных расчетов были получены зависимости величин замкнутого сбалансированного оборота и экономического эффекта для четырех различных сценариев развития: присоединение агентов, вносящих минимальный или максимальный вклад во внутренний оборот сообщества, выбираемых случайным образом или с помощью коэффициентов.Указанные зависимости необходимы для принятия управленческих решений по развитию местного сообщества (включая автономизацию его финансов), однако эти решения не являются предметом исследования в настоящей статье

Необходимо отметить, что в работе использованы данные только В2В сегмента. В перспективе возможно включение в исследуемую сеть населения как конечных потребителей, что должно значительно повысить численные значения внутреннего сбалансированного оборота и соответствующего экономического эффекта, однако получение необходимых реальных данных и их анализ представляют существенные трудности, которые, тем не менее, могут быть преодолены в дальнейшем.

Общий экономический эффект от автономизации исследуемого сообщества составляет 57.5 миллионов рублей. Эти средства, обеспечивающие циркуляцию сбалансированного потока платежей Wвнутр внутри сообщества, в случае введения института клиринга могут быть высвобождены из оборота и стать источником инвестиций в местную экономику. Объем средств, которые будут сэкономлены на уплате банковских процентов за находящиеся во внутреннем обороте Wвнутр составляет 5,7 миллионов рублей. Рассчитанный экономический эффект является внутренним ресурсом местного сообщества, которым оно может воспользоваться в случае автономизации своих финансов.

Благодарности

Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ № 19-010-00974 «Экспериментальные институциональные модели автономизации финансов местных сообществ в условиях снижения доверия населения к формам участия в бюджетном процессе»