Фискальная политика
Курсовой проект - Экономика
Другие курсовые по предмету Экономика
µ решения следующего квадратного уравнения
и в итоге вычисляется по формуле
Дополнительное исследование свойств функций (4) и (5) позволит определить, являются ли найденные стационарные точки точками Лаффера. Если стационарные точки окажутся точками локального минимума или их значения выйдут за область допустимых значений [0;1], то точки Лаффера отсутствуют.
Альтернативой рассмотренному трехпараметрическому методу может служить подход, базирующийся на использовании в качестве производственной функции усеченного полинома третьей степени:. При этом число параметров не меняется, оставаясь равным трем. В этом случае процедура отыскания лафферовых точек корректируется с учетом исходной кубической зависимости, а стационарные точки для фискальной кривой будут отыскиваться в результате решения кубического уравнения. Понятно, что такой алгоритм может генерировать две точки Лаффера второго рода. На наш взгляд, в силу большей однозначности и наглядности на практике следует использовать первый, базовый вариант трехпараметрического метода.
Следует отметить, что аналитический (алгебраический) метод оценки эффективности фискальной политики позволяет использовать функциональные зависимости с числом параметров, не превышающим трех. Большее число параметров требует добавления к базовой системе (4), (6), (7) дополнительных уравнений, что невозможно из-за узкой постановки исходной задачи.
2. Двухпараметрический метод. В основе данного метода лежит аппроксимация процесса экономического роста усеченной квадратичной функцией, включающей только два параметра:
Тогда сумма фискальных поступлений равна
Дополнительное ограничение, накладываемое на функциональные свойства производственной системы, задается уравнением, аналогичным
Построенная система уравнений (14), (16) достаточна для отыскания параметров ??и ??. Как и в случае использования трехпараметрического метода, уравнение (14) воспроизводит “точечные” свойства производственной системы, а уравнение (16) “интервальные”. При этом вспомогательное уравнение, задающее динамические свойства фискальной системы, отсутствует; по умолчании считается, что получаемая сумма налогов полностью детерминируется активностью производственной системы и уровнем фискального давления.
Формулы для оценки параметров на основе решения (14), (16) имеют вид
Точки Лаффера первого и второго рода определяются из (14) и (15) по соответствующим формулам:
Анализ условий второго порядка показывает следующее: для того, чтобы стационарные точки (19) и (20) были действительно точками Лаффера, необходимо и достаточно выполнение двух неравенств: ??>0 и ??<0.
Сравнительный анализ методов оценки эффективности фискальной политики. В рамках класса алгебраических методов возможны два подхода к расчету эффективности фискальной системы с помощью точек Лаффера. Проанализируем особенности каждого из них с тем, чтобы выбрать наиболее приемлемый для дальнейших прикладных расчетов.
Прежде всего о эконометрическом подходе. Как указывалось выше, порядок полиномиальной регрессии не должен быть слишком высоким, так как по мере его роста утрачивается смысл эконометрической процедуры сглаживания. Дело в том, что в предельном случае, когда порядок полинома (1) будет равен ??-1, где ?? число отчетных ретроспективных точек (лет), количество параметров, подлежащих оценке, также будет равно ??. В такой ситуации пользоваться статистическими методами построения регрессии бессмысленно, ибо все параметры могут быть однозначно определены алгебраически с помощью процедуры интерполяции исходного динамического ряда X полиномом (1). Таким образом, в предельном случае статистические методы переходят в алгебраические, что иллюстрирует их изначальное методическое единство. Однако процедуры интерполяции, вообще говоря, следует избегать по целому ряду причин.
Во-первых, полиномы высокой степени требуют высокой точности расчетов, так как в противном случае накапливаются вычислительные погрешности. Во-вторых, полиномы выше четвертой степени порождают серьезные алгебраические проблемы при дальнейшем определении стационарных точек. В этом случае задача сводится к решению алгебраического уравнения высокой степени (пятой и выше), что само по себе представляет сложную задачу. Однако даже после ее решения в дальнейшем предстоит классифицировать все стационарные точки на локальные минимумы и максимумы, затем среди точек локального максимума выбрать те, которые являются точками Лаффера. В конечном счете помимо чисто вычислительных проблем придется решать еще проблему интерпретации полученных результатов, что также весьма непросто. В-третьих, сама процедура интерполирования априори предполагает, что имеется жесткая функциональная связь между объемом выпуска и уровнем налогового бремени. Хотя теоретически связь между этими переменными должна существовать, все же желательно, чтобы ее наличие было строго доказано. Кроме того, полиномиальная интерполяция, будучи технически безупречной, с содержательной точки зрения все же представляется несколько искусственной.
Между тем и построение регрессионной зависимости таит в себе целый ряд минусов. Во-первых, в России не накоплен информационный массив для формирования динамических рядов, позволяющих строить эффективные регрессионные модели. Во-вторых, в российской экономике переходного периода отсутствовала какая-либо устойчивость в развитии исследуемого процес