Фискальная политика
Курсовой проект - Экономика
Другие курсовые по предмету Экономика
ных” показателей X и T. Зная эти величины, по формуле (2) можно рассчитать ретроспективный ряд для такого “вторичного” показателя, как ??. В дальнейшем в результате вычислительных экспериментов отыскивается полином (1) соответствующей степени. Желательно, чтобы это была квадратичная или, в крайнем случае, кубическая функция, так как более высокий порядок полинома впоследствии осложнит отыскание точек Лаффера (полиномы третьей степени и выше приводят к “размножению” стационарных точек производственной кривой X=X(??) и предполагают дополнительную процедуру их выбраковки и фильтрации для выяснения, какие именно из них являются точками Лаффера).
Учитывая специфику операций сглаживания рядов, эконометрические модели типа (1) имеют ряд очевидных особенностей. Во-первых, для получения значений параметров ??i необходимо иметь достаточно длинные и “хорошие” в статистическом смысле динамические ряды. Во-вторых, параметры ??i постоянны во времени, что в некоторых случаях приводит к неизменности значений точек Лаффера (в частности, такая ситуация возникает для квадратичной функции). Это не совсем правомерно, так как более логично было бы предположить, что точки Лаффера являются “плавающими” во времени величинами.
Комментируя предлагаемый выше подход, который базируется на примитивной полиномиальной аппроксимации процесса экономического роста налоговой функцией (1), следует сразу оговориться: в данном случае решается чисто техническая, инструментальная проблема без учета внутрисистемных экономических связей. Явного моделирования функциональных свойств системы не ведется, однако они косвенно улавливаются зависимостью (1). При этом, хотя сама функциональная зависимость (1) нелинейна, регрессия (1), наоборот, линейна относительно входящих в нее параметров и, следовательно, никаких особых технических сложностей при ее идентификации не возникает. В этом состоит один из существенных плюсов предлагаемой модельной схемы.
Аналитические (алгебраические) методы оценки эффективности фискальной политики. Учитывая, что для российской экономики еще не сформированы ретроспективные динамические ряды, достаточные для проведения корректных эконометрических расчетов, можно воспользоваться другими способами оценки эффективности фискальной политики. К числу подобных альтернативных подходов можно отнести методы точечно-кусочной аппроксимации анализируемого процесса с помощью степенной функции, которые принципиально отличаются от эконометрических методов, основанных на интервальной аппроксимации. В этом случае для каждой отчетной точки (в нашем случае года) строится своя функция X=X(??) с соответствующими значениями входящих в нее параметров. Так как число параметров функции может быть больше одного, то для их однозначной оценки необходимо использовать дополнительную информацию о приростах переменных во времени. Учитывая нелинейность связи между объемом производства и уровнем налогового бремени, в качестве аппроксимирующей функции следует брать квадратичный полином. Здесь возможны два варианта расчета: обобщенный трехпараметрический и упрощенный двухпараметрический. Рассмотрим их более подробно.
1. Трехпараметрический метод. В основе данного метода лежит аппроксимация процесса экономического роста трехпараметрической квадратичной функцией, где в качестве аргумента выступает уровень налогового бремени:
Тогда в соответствии с (2) сумма налоговых поступлений определяется следующим образом:
В каждый момент времени объем ВВП зависит от уровня налогового бремени, причем характер этой зависимости задается формулой (4). Однако для однозначного определения трех параметров ??, ??и ??соотношения (4) недостаточно, в связи с чем необходимо составить еще два уравнения, включающие эти параметры. Такие уравнения можно записать, перейдя от функций (4) и (5) к их дифференциалам:
При переходе от (4) и (5) к соотношениям (6) и (7) нами использовалось предположение, что дифференциалы переменных X и ??удовлетворительно аппроксимируются конечными разностями: dX~??X; dT~??T; d??~????. Такое предположение традиционно для вычислительной математики и для рассматриваемого случая представляется вполне правомерным. Тогда в прикладных расчетах показатели ??X, ??T и ????означают приросты соответствующих величин за один временной интервал (год) между двумя отчетными точками, т. е.;;, где t индекс времени (года).
Таким образом, уравнение (4) описывает “точечный” экономический рост, т. е. на конкретный момент времени t, в то время как уравнения (6) и (7) воспроизводят “интервальный” рост объема производства и налоговых сборов за период между текущей (t) и последующей (t+1) отчетными точками. В соответствии с данным подходом уравнения (4) и (5) задают семейства производственных и фискальных кривых, а соотношения (6) и (7) фиксируют их кривизну, тем самым позволяя выбрать из обозначенных семейств искомые функциональные зависимости.
Подобная схема расчетов основана на конструировании системы уравнений (4), (6) и (7) и ее решении относительно параметров ??, ??и ??, что позволяет охарактеризовать эту схему как аналитическую или алгебраическую. Решение системы (4), (6), (7) дает следующие формулы для оцениваемых параметров:
Идентификация параметров функций (4) и (5) позволяет элементарно определить точки Лаффера. При этом точка Лаффера первого рода ??*, когда dX/d??=0, определяется по формуле
а точка Лаффера второго рода ??**, когда d2T/d??2=0, находится в результат?/p>