Книги по разным темам
Pages: | 1 | ... | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | ... | 29 | Эмпирические оценки модели распределенияфинансовой помощи, проведенные в предыдущем разделе, указывают на то, что напротяжении 1994 – 2000годов в России наблюдалась ситуация, характеризуемая превышением параметраβ над α. Из теоретического анализаследует, что при α<βэффект дохода при увеличении размера финансовой помощи (увеличении γ) может приводить к увеличениюрасходов и сокращению налоговых доходов, эффект замещения при таком соотношениипараметров приводит к уменьшению налоговых доходов и расходов. В результате,при увеличении финансовой помощи стимулы к сокращению налоговых доходов припостоянных α иβ достаточно сильны,при этом знак изменения расходов может быть как положительным, так иотрицательным. Одновременно с этим уменьшение α и β также создает разнонаправленныеэффекты по отношению к оптимальной величине доходов и расходов. Со снижениемα расходы и доходыдолжны сокращаться, a соснижением β– увеличиваться. Витоге знак изменения доходов и расходов может быть не определен, но с учетомописанных выше соображений можно ожидать, что в России в 1994-2000 гг. имелиместо негативные фискальные стимулы, то есть увеличение объема получаемойфинансовой помощи могло приводить к снижению налоговых доходов региональныхбюджетов.
Оценка зависимости приростов налоговыхдоходов и расходов от прироста финансовой помощи. Дляпроверки наличия фискальных стимулов мы далее будем оценивать зависимостьприростов налоговых доходов и расходов региональных бюджетов только от приростафинансовой помощи, то есть считать, что прочие факторы, определяющие фискальнуюполитику регионов (различные для отдельных регионов), являются неизменными вовремени. Как было показано ранее, объем выделяемой финансовой помощи зависит отфактических доходов и расходов региональных бюджетов в текущем году (этоотносится, главным образом, к дополнительной финансовой помощи, оперативновыделяемой в течение года). Сказанное означает, что зависимость между доходами,расходами и финансовой помощью необходимо оценивать в системе одновременныхуравнений. При этом мы будем предполагать, что прирост налоговых доходов ирасходов региональных бюджетов помимо прироста финансовой помощи зависят такжеот своих предыдущих значений. Таким образом, мы предполагаем, что расходы идоходы обладают определенной инерционностью. Предыдущее значение финансовойпомощи не включено в оцениваемую систему, так как в модели распределенияфинансовой помощи мы предполагаем, что объем гранта не зависит от своихпредыдущих значений, а рассчитывается каждый год по формуле на основе данных офактических доходах и расходах, а также нормативах расходных потребностей иоценках налогового потенциала. Система уравнений в такой форме является точноидентифицируемой:
(24) |
При этом мы предполагаем проверить следующиегипотезы о знаках коэффициентов:
b2>0 – увеличениеобъема получаемой финансовой помощи приводит к увеличению расходоврегионального бюджета, то есть к повышению уровня предоставления общественныхблаг;
a2<0 – увеличениеобъема получаемой финансовой помощи сопровождается снижением налоговых доходов(в случае, если этот коэффициент статистически незначимо отличается от нуля,это означает, что модель распределения финансовой помощи не вызываетотрицательных фискальных стимулов);
с1<0 – финансоваяпомощь снижается при увеличении налоговых доходов региона;
c2>0 – увеличениерасходов приводит к увеличению финансовой помощи.
Использование приращений по времени помимопрочих факторов, значения которых предполагаются постоянными, позволяет удалитьтакже специфические значения константы для каждого региона (т.н. fixed effects), которые можно ожидать вобщем случае для модели в уровнях, поэтому для полученной системы модель такоговида не оценивалась. Однако для системы (24)(24)(24) в приращениях нельзяиспользовать метод наименьших квадратов, так как он даст несостоятельные оценкииз-за того, что ошибки εiT иεiE коррелируют с Δt-1Ti иΔt-1Eiсоответственно74. Эту проблему можно решитьиспользованием инструментальных переменных ΔsTi иΔsEi для всехs<t-1, для которых естьданные (до 1995 года).
Для того, чтобы убрать влияние измененияфинансовой помощи в предыдущие годы на изменение доходов и расходоврегионального бюджета в текущем периоде, также использовались инструментальныепеременные ΔsTri для всех s≤t-1, для которых имеются статистическиеданные. В дополнение к этому с учетом возможного присутствия неучтенныхфакторов в модели можно ожидать, что ошибки εiT, εiE и εiTr коррелированы между собой. По этимпричинам для оценок системы (24)(24)(24) использовался трехшаговый методнаименьших квадратов. Оценки проводились на основе данных региональнойбюджетной статистики для России 1994-2000 гг. (расходы, налоговые доходырегиональных бюджетов и суммарная финансовая помощь), все величины приводилисьв сопоставимый вид –оценки проводились для показателей в расчете на душу населения с учетоммежрегиональной дифференциации цен (для приведения в сопоставимые цены междугодами использовался дефлятор ВВП). Расчеты проводились для 85 регионов РФ (всерегионы, кроме Чеченской Республики, Ханты-Мансийского АО, Ямало-Ненецкого АО иТаймырского АО). Результаты оценок системы уравнений (24)(24)(24) приведены втаблице 8.
Таблица8
Результаты оценкиуравнений (24)
Период оценок: | 1996 | 1997 | 1998 | 1999 | 2000 |
Количество наблюдений | 255 | 255 | 255 | 255 | 255 |
a0 | |||||
константа | |||||
a1 | 0.031 | 0.641 | -0.675 | -0.024 | 0.404 |
прирост налогов с лагом | |||||
a2 | -0.108 | -0.318 | -0.110 | -0.076 | -0.354 |
прирост финансовой помощи | |||||
R2 adjusted | -0.0003 | 0.0072 | 0.152 | 0.008 | 0.144 |
уравнение для прироста расходов | |||||
b0 | |||||
константа | |||||
b1 | |||||
прирост расходов с лагом | |||||
b2 | |||||
прирост финансовой помощи | |||||
R2 adjusted | |||||
c0 | |||||
константа | |||||
c1 | -0.630 | -2.803 | -1.676 | -1.384 | -0.604 |
прирост налогов | |||||
c2 | |||||
прирост расходов | Книги по разным темам
| ||||