WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 5 | 6 || 8 | 9 |   ...   | 23 |

По результатам вышеупомянутого исследования, поведение ВВП хорошо описывается авторегрессионной схемой второго порядка AR(2) с детерминистским трендом или стационарным в разностях ARMA-процессом со случайным блужданием.

Напротив, по мнению [Lippi, Reichlin, 1994], моделирование трендовой компоненты ВВП как случайного блуждания не соответствует ее интерпретации как роста производительности, поскольку не отражает учет изменений технологии разными фирмами в экономике. Альтернативной спецификацией, предлагаемой авторами, является ARIMA-процесс с S-образной функцией импульсного отклика, отражающей процесс распространения изменений в технологии. Подобный ARIMAпроцесс используется в целях построения и оценки UCARIMA-процесса1 на основе послевоенных квартальных данных американской экономики.

[Smith, 1996] выделяет бизнес-циклы в Великобритании при помощи обобщенного метода моментов, предполагающего обобщенную функцию циклической компоненты ряда, зависящую от исходного ряда и вектора параметров, полученных по результатам детрендирования исходного ряда.

В работе [Brechling, 1967] была предпринята попытка выделения трех компонент региональной безработицы для регионов Великобритании (на основе квартальных данных с 1952 по 1963 г.), таких, как: 1) агрегатные циклические компоненты, отражающие уровень экономической активности в стране в целом; 2) структурные компоненты, присущие каждому отдельному региону, которые могут содержать временной тренд, и 3) региональные циклические компоненты, которые также связаны с конкретными регионами, но – в отличие от 2) – описываются общей циклической моделью. Данные компоненты были оценены статистическими методами и играют важную роль в региональной политике при оценке безработицы.

[Weber, 1995] выделяет циклическую составляющую безработицы и выпуска (на базе квартальных данных с 1948 по 1988 г.) в целях получения оценки коэффициента Оукена. Выделение циклических компонент проводится несколькими методами:

первый метод заключается в оценке методом наименьших квадратов версии уравнения, описывающего закон Оукена;

второй основан на построении модели распределенных лагов для ряда безработицы; третий метод предполагает отнесение инноваций в циклической безработице на счет инноваций в циклическом выпуске и, наконец, четвертый метод предполагает, что после проведения процедуры детрендирования ряды безработицы и выпуска должны быть коинтегрированы, что позволяет оценить коинтеграционное соотношение между ними на основе процедуры Энгла–Гренджера2 и, таким образом, 1 ARIMA-процесс с ненаблюдаемыми компонентами.

2 Подробнее см. [Engle, Granger, 1987].

в случае стационарности остатков этого соотношения – получить долгосрочную оценку коэффициента Оукена.

Статья [Mocan, 1999] посвящена анализу влияния инфляции и безработицы на распределение доходов в США за период 1948–1994 гг., в рамках которого безработица разделялась на структурную, циклическую и шумовую компоненты при помощи техники фильтрации (фильтры Калмана и Ходрика–Прескотта, дающие эквивалентные результаты). Причем выделение структурной и циклической безработицы показывает, что рост структурной безработицы увеличивает долю дохода в наиболее высокой квантили и сокращает – в нижней. В указанной выше статье также было обнаружено, что инфляция не оказывает действенного влияния на неравенство доходов, однако при ее декомпозиции на ожидаемую и неожиданную оказывается, что ожидаемая инфляция не оказывает воздействия на неравенство доходов, а неожиданная приводит к перераспределению доходов из наиболее высокой квантили в три нижние квантили.

Исследование [Martins, 2001] приводит тесты и оценки выбора между отклонением безработицы от равновесного уровня и изменениями инфляции в еврозоне в целом. Этот выбор моделируется при помощи простой макроэкономической модели ненаблюдаемых компонент1, основанной на соотношениях Филипса и Оукена, которая оценивалась методом максимального правдоподобия на базе квартальных агрегированных данных по еврозоне за период с I квартала 1970 г. по II квартал 2000 г.

при помощи фильтра Калмана. В данной работе приводятся новые оценки динамического NAIRU для еврозоны, которые при некоторых предпосылках подтверждают эквивалентные оценки, полученные в рамках исследования, проведенного в ЕЦБ2. При этом оценка 95%-х доверительных интервалов показывает, что разрыв в безработице статистически значимо отличается от нуля во время рецессий, но не подъемов.

1 Данная модель предполагает, что тренд является процессом случайного блуждания, а цикл – стационарным авторегрессионным процессом, причем эти две компоненты некоррелированы. В эконометрических терминах это означает, что ненаблюдаемый цикл и тренд рассматриваются как динамические параметры и, таким образом, оцениваются при помощи фильтра Калмана (впервые такой тип модели был использован в работе [Watson, 1986]).

2 См. [ECB, 2000].

* * * Итак, структурная компонента экономического показателя представляет собой его фундаментальную часть, наиболее важным признаком которой является ее медленное изменение во времени. Конъюнктурная составляющая показателя определяется из текущей ситуации на рынке и соответственно изменяется быстро. По результатам проведенного в настоящем разделе обзора исследований, посвященных выделению структурной и конъюнктурной составляющих экономических показателей, можно сделать следующий вывод.

В основе традиционных подходов к оценке структурной и конъюнктурной компонент динамики макроэкономических показателей лежит тот факт, что медленная изменчивость является единственным признаком структурной составляющей макроэкономического показателя. Следовательно, ни один из перечисленных выше фильтров не сможет выделить структурную компоненту временного ряда, если эта компонента менялась достаточно сильно или исследуемый ряд достаточно мал. В этой связи применение фильтров для выделения структурной составляющей налоговой нагрузки в России нецелесообразно ввиду короткого ряда имеющихся статистических данных. Кроме того, в связи с отсутствием в России на данный момент полных циклов экономического развития в настоящей работе будут изучаться не циклические колебания экономики, а колебания, связанные с изменением мировых цен на нефть.

Раздел.2..Методологические.проблемы.

выделения.структурной.и.конъюнктурной.

составляющих.экономических.показателей.

В настоящем разделе нами будут проанализированы методологические проблемы выделения структурной и конъюнктурной составляющих экономических показателей в мировой практике, а также будет предпринята попытка разработки методологии оценивания этих составляющих, основанная на исследовании влияния благоприятной внешнеэкономической конъюнктуры на темпы экономического роста страны, действующего в долгосрочном и краткосрочном периодах.

2.1..Особенности.учета.вклада.нефтегазового.сектора.

в.динамику.экономических.показателей.в.России.и.в.

мировой.практике Для устойчивости государственных финансов принципиальное значение имеет долгосрочное соотношение доходов и расходов бюджета расширенного правительства. Особую остроту вопросы поддержания баланса доходов и расходов бюджетной системы приобретают в странах, где налоговые поступления находятся в сильной зависимости от экспорта сырьевых ресурсов и конъюнктуры на мировых рынках. В результате возникают серьезные проблемы в прогнозировании налоговых поступлений, что, в свою очередь, может привести к проблеме нестабильности в сфере государственных финансов.

Особую важность приобретает выделение структурной и конъюнктурной составляющих в налоговой нагрузке и с точки зрения оценки границ возможности снижения налоговой нагрузки на экономику. Существенное превышение доходов расширенного правительства над расходами в период благоприятной внешнеэкономической конъюнктуры не означает, что структурная налоговая нагрузка может быть значительно снижена в долгосрочной перспективе. Профицит бюджета расширенного правительства в период благоприятной экономической конъюнктуры не может в полном объеме восприниматься как признак наличия резерва для снижения налоговой нагрузки и/или повышения государственных расходов в долгосрочной перспективе, так как в случае ухудшения внешнеэкономической конъюнктуры придется сокращать государственные расходы и/или увеличивать налоговую нагрузку на экономику.

Подобные резкие изменения противоречат одному из принципов государственного управления – постоянству правил игры, что может привести к росту недоверия бизнеса к власти, оттоку иностранных инвестиций и бегству отечественного капитала за границу. Значительное снижение налогов и/или повышение расходов в период благоприятной экономической конъюнктуры может восприниматься бизнесом как увеличение риска существенного изменения «правил игры» при ухудшении внешнеэкономических условий. Поэтому для определения границ возможного снижения налоговой нагрузки на экономику необходимо выделить структурную и конъюнктурную составляющие налоговых поступлений. Долгосрочным резервом снижения налогов можно считать лишь превышение структурной части налоговых поступлений над расходами расширенного правительства.

Конъюнктурная составляющая должна включать ту долю налоговых поступлений, которая обусловлена благоприятной ситуацией на внешних рынках. Структурная же составляющая отражает уровень налогов, которые поступят в бюджетную систему при средней многолетней внешнеэкономической конъюнктуре.

Если говорить о применении перечисленных выше методов к налоговым доходам бюджетной системы, то возможны разные подходы к выделению структурной и конъюнктурной составляющих налоговой нагрузки. Для России основным индикатором внешнеэкономической конъюнктуры являются цены на нефть (учитывая, что цены на газ для поставок в Европу «привязаны» к ценам на нефть). Поскольку динамика мировых цен на нефть – один из важнейших факторов конъюнктурной составляющей динамики ВВП и налоговых поступлений в России, то соответственно возможным способом выделения конъюнктурной составляющей является выделение нефтегазовых доходов в бюджете.

Рассмотрим методику расчета нефтегазовых доходов, закрепленную в Бюджетном кодексе РФ (в редакции Федерального закона № 63-ФЗ от 26 апреля 2007 г.). В соответствии с новой главой БК РФ 13.2 доходы федерального бюджета делятся на нефтегазовые и ненефтегазовые. К нефтегазовым доходам относятся поступления от:

1) НДПИ в виде углеводородного сырья;

2) вывозных таможенных пошлин на нефть сырую;

3) вывозных таможенных пошлин на газ природный;

4) вывозных таможенных пошлин на товары, выработанные из нефти.

Данные по нефтегазовой и ненефтегазовой части федерального бюджета за 2000–2008 гг. представлены в табл. 2.

Таблица Доходы и расходы федерального бюджета в 2000–2008 гг. (% ВВП) 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Расходы (1) 14,2 14,8 18,9 17,8 15,8 16,3 15,9 18,1 18,Доходы (2) 15,5 17,8 20,3 19,5 20,1 23,7 23,3 23,6 22,В том числе:

ненефтегазовые 11,7 13,1 15,1 14,1 13,5 13,6 12,7 14,6 11,доходы (2.1) нефтегазовые 3,8 4,7 5,2 5,4 6,6 10,1 10,9 9,0 10,доходы (2.2) Профицит федерального 1,4 3 1,4 1,7 4,3 7,4 7,5 5,5 4,бюджета РФ, % ВВП (3)=(2)–(1) Ненефтегазовый дефицит –2,5 –1,7 –3,8 –3,7 –2,3 –2,7 –3,4 –3,5 –6,(4)=(1)–(2.1) Источник: Федеральное казначейство, расчеты ИЭПП.

Часть нефтегазовых доходов может направляться на финансирование текущих расходов федерального бюджета (нефтегазовый трансферт), а часть сберегаться. С точки зрения оценки конъюнктурных рисков важен показатель ненефтегазового дефицита, представляющий собой разницу между ненефтегазовыми («структурными») доходами и совокупными расходами бюджета.

Таким образом, он представляет собой оценку структурного дефицита федерального бюджета. Из данных табл. 2 видно, что на протяжении всего рассматриваемого периода расходы устойчиво превышают ненефтегазовые доходы и структурный дефицит в долях ВВП существенен. Это указывает на наличие серьезных рисков, связанных со стабильностью системы государственных финансов.

Рассмотренный выше подход к выделению структурной и конъюнктурной составляющих налоговых доходов федерального бюджета России, по сути, основан на разделении налогов на «структурные» и «конъюнктурные». В данном случае к «конъюнктурным» отнесены те налоги, которые напрямую зависят от цен на нефть и газ, однако влияние динамики цен на нефть на объемы поступлений по другим налогам не учитывается. Например, совершенно очевидно, что от уровня цен на нефть и газ зависит прибыльность нефтегазового сектора, что, в свою очередь, влияет на сборы по налогу на прибыль.

Если говорить о выделении вклада сектора природных ресурсов в ВВП, то в мировой практике применяется несколько подходов к решению этой задачи. Одним из частных случаев является оценка ресурсного богатства страны, и чем больше отношение ресурсного богатства к ВВП, тем больше национальное богатство определяется именно природными ресурсами.

Международным валютным фондом применяется подход, основанный на измерении доли производства нефти и газа в общем объеме ВВП1.

Всемирный банк учитывает доходы от высоких цен на нефть путем оценки рентных доходов. Для группы показателей запасов используются два типа данных: доказанные запасы полезных ископаемых (как правило, в тоннах нефтяного эквивалента или в тоннах условного топлива) и так называемые рентные оценки доказанных запасов.

Рентный показатель стоимости доказанных запасов, рассчитываемый Всемирным банком, называется sub-soil assets (SSA) и рассчитывается в долларах США2. Этот показатель содержит оценочное значение доказанных запасов металлических руд, нефти, газа и угля. Он равен совокупной приведенной ренте за период жизни месторождений. Рента от извлечения единицы ресурса исчисляется как разница между объемом производства за данный год в мировых ценах и издержками добычи (для каждой страны издержки разные). В 1994 г. некоторые страны имели показатель запасов сырья по SSA больше десяти тыс. долл. на душу населения: Саудовская Аравия – примерно 70 тыс. долл., Норвегия – 20 тыс. долл., Венесуэла – 15 тыс. долл. К сожалению, 1 [IMF, 2006].

2 Cм. подробнее в [Kunte et al., 1998].

систематические данные по SSA за разные годы отсутствуют.

Однако Всемирный банк в качестве рентного показателя стоимости доказанных запасов публикует данные о ренте от добычи нефти, газа и других полезных ископаемых, которая рассчитывается как разность мировых цен и издержек извлечения. В табл. 3 представлена динамика этого показателя в 90-х годах в России, Саудовской Аравии и США.

Pages:     | 1 |   ...   | 5 | 6 || 8 | 9 |   ...   | 23 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.