WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 6 | 7 || 9 | 10 |   ...   | 12 |

(48) где EXPit – расходы бюджетов региональных властей на душу населения в реальном выражении (т.е. в постоянных ценах и с учетом межрегиональных различий в уровне цен); GRPit – валовой региональный продукт региона на душу населения в реальном выражении; GRANTit – федеральная финансовая помощь региону на душу населения в реальном выражении; Structit – переменные, характеризующие социальную структуру региона.

Альтернативная логарифмическая модель имеет следующий вид:

(49) Для выбора более адекватной спецификации модели региональных расходов проведем тест Рамсея (Ramsey test), а также визуальные тесты по графикам частных регрессий.

На рисунках в Приложении представлены графики частных регрессий остатков для линейной и логарифмической спецификаций. На них можно видеть, что остатки в случае логарифмической спецификации модели не являются независимыми (об этом говорит гораздо более существенный наклон графиков остатков), что противоречит предпосылкам теоремы Гаусса–Маркова. Данная ситуация может возникнуть в случае, если в модели пропущен ряд существенных переменных. Этот вывод также подтверждается результатами оценок для теста Рамсея на наличие упущенных переменных. В случае логарифмической модели Prob > F = 0,00, что не позволяет отвергнуть гипотезу о наличии упущенных переменных в регрессии. В случае линейной спецификации мы видим, что остатки являются практически независимыми (заметно меньший наклон прямых на рисунках). В данном случае результаты теста на наличие неучтенных переменных (Prob > F = 0,61) позволяют отвергнуть гипотезу о наличии упущенных переменных.

5. ЭМПИРИЧЕСКАЯ ПРОВЕРКА АЛЬТЕРНАТИВНОГО ОБЪЯСНЕНИЯ ЭФФЕКТА...

Проведенный анализ дает основания для выбора линейной спецификации модели расходов регионального правительства в качестве базовой.

Отметим, что одним из возможных продолжений настоящего исследования может быть тестирование наличия эффекта «липучки» в случае логарифмической спецификации с подходящими инструментальными или дополнительными объясняющими переменными.

Далее нас интересуют знак и величина коэффициента при переменной GRANTit в уравнении (48). Ожидаемый знак этого коэффициента положительный, а величина этого коэффициента будет отвечать на вопрос, сопровождается ли увеличение федеральной помощи регионам большим ростом региональных расходов, чем увеличение собственных доходов регионов.

Рассмотрим состав основных переменных, характеризующих социальную структуру региона Structit и включаемых нами в уравнение (48).

Для того чтобы учесть влияние межрегиональных демографических различий, введем в модель для расходов переменную, отражающую долю пенсионеров в населении региона. В случае если доля пенсионеров в населении высока, то при прочих равных условиях это увеличивает потребности региона в финансировании общественных благ (таких, как больницы, поликлиники и т.д.). Ожидаемый знак при переменной, отражающей возрастную структуру населения в регионе, положительный.

В модель нами также включена переменная, отражающая долю городского населения в регионе. Ожидаемый знак при этой переменной – положительный. Гипотеза состоит в том, что более высокий уровень урбанизации ведет к общему росту душевых бюджетных расходов, прежде всего из-за более высоких расходов бюджетов на развитие и поддержание (субсидирование) ЖКХ и общественного транспорта. Последнее также свидетельствует о существенно неравном доступе к этим благам в городе и деревне, причем эффект неравенства оказывается сильнее, чем эффект масштаба, характерный для оказания услуг в городах, который действует в противоположном направлении.

Вообще говоря, для полноценного анализа наших данных необходимо рассмотреть общую панельную модель с различными коэффициентами наклона прямой и свободными членами для разных подпериодов и регионов, после чего проверить гипотезы о равенстве угловых коэффициентов. В данной работе мы ограничиваемся оценкой панельной модели с фиксированными индивидуальными эффектами для каждого из рассматриваемых периодов, а также оценкой моделей с разбиением исходной выборки на подпериоды и группы регионов (по уровню их собственных налоговых доходов). Мы не вводили фиксированные индивидуальные эффекты на отдельные регионы, так как в рассматриваемой выборке содержится статистика по регионам России, приведенная в постоянные цены и рассчитанная в величинах на душу населения, поэтому можно ожидать, что изменения в бюджетных расходах и доходах в рассматриваемых регионах подчиняются общим закономерностям.

Следует особо отметить тот факт, что пространственная часть панели оказывается существенно больше временной, поэтому интерпретация полученных результатов оценки моделей в динамических терминах не вполне корректна. Однако с учетом проведения оценок в величинах на душу населения, наличия в моделях структурных переменных, а также отсутствия более полной статистической базы можно предположить, что большинство индивидуальных эффектов нам удалось элиминировать и полученные результаты можно интерпретировать и в динамике.

Ниже представлены результаты оценки модели линейной регрессии (48) с фиксированными индивидуальными эффектами на рассматриваемые годы. Результаты представлены для двух разных вариантов оценки объема федеральной помощи – все трансферты и только трансферты из ФФПР. Следует отметить, что полученные результаты в целом соответствуют основным гипотезам модели: знак при переменной федеральных трансфертов оказался положительным и значимым, также выполняется предположение о наличии эффекта «липучки» (коэффициент при переменной федеральной помощи существенно больше, чем при ВРП).

Коэффициент при переменной «доля городского населения» – положительный.

Таблица Объясняемая переменная: расходы бюджетов региональных властей (в скобках указан p-value) Число регионов: Объясняющие переменные Число наблюдений: Период оценивания: 1996–ВРП на душу населения 0,035 (0,000) 0,051 (0,000) Объем федеральной финансовой помощи 0,899 (0,000) – на душу населения Объем средств ФФПР на душу населения – 1,891 (0,000) Доля пенсионеров в населении региона –369,641 (0,000) –352,713 (0,000) Доля городского населения 3436,583 (0,000) 3657,722 (0,000) d97 585,947 (0,254) 558,478 (0,270) d98 –465,777 (0,365) –449,699 (0,375) d99 –386,195 (0,452) –310,972 (0,539) 5. ЭМПИРИЧЕСКАЯ ПРОВЕРКА АЛЬТЕРНАТИВНОГО ОБЪЯСНЕНИЯ ЭФФЕКТА...

окончание Таблицы Объясняемая переменная: расходы бюджетов региональных властей (в скобках указан p-value) Число регионов: Объясняющие переменные Число наблюдений: Период оценивания: 1996–d00 45,383 (0,930) –260,271 (0,607) d01 267,115 (0,603) –23,244 (0,963) d02 621,613 (0,227) 469,720 (0,355) d03 –61,560 (0,905) 761,319 (0,135) d04 674,784 (0,191) 1218,012 (0,017) d05 447,076 (0,386) 193,143 (0,704) d06 1354,109 (0,009) 1299,461 (0,011) Константа 6418,047 (0,000) 5114,684 (0,000) R^2 0,48 0,Источник: расчеты авторов.

Однако следует отметить, что знаки при переменной «доля населения старше трудоспособного возраста»» оказались отрицательные как в случае модели с ФФПР, так и для всех трансфертов в целом. Это может быть связано с тем, что российские региональные бюджеты остаются недостаточно социально ориентированными. Доля их социальных расходов (особенно связанных с финансированием программ здравоохранения и социальной поддержки населения) по международным меркам относительно невелика. В то же время, как мы увидим ниже при анализе модели региональных доходов, повышенная доля пенсионеров в структуре населения отрицательно влияет на региональные доходы, что дополнительно ограничивает расходные возможности соответствующих правительств.

Была также проведена оценка уравнения, где вместо суммарного размера душевой федеральной финансовой помощи была включена переменная «объем средств ФФПР на душу населения» (см. табл. 2).

Основные результаты сохраняются.

Следует отметить, что переменная, характеризующая объем грантов из ФФПР, имеет коэффициент больше 1, т.е. различия в объемах получаемого гранта на 1 руб. вызывают различия в региональных расходах более чем на 1 руб. Это может быть вызвано, например, различными мультипликационными эффектами – федеральные гранты приводят к росту местной экономической активности, расширению налоговой базы и дальнейшему росту региональных расходов. Как будет показано ниже, подобный результат наблюдался во многих работах зарубежных авторов (см., например, (Inman, 1971)). Альтернативная интерпретация этого результата может быть связана с эффектом федерального софинансирования региональных расходов: возможно, что распределение грантов отчасти зависит от увеличения собственных расходов регионов. Как показано ниже, результаты нашего моделирования соответствующих процессов на основе системы одновременных уравнений можно рассматривать как поддерживающие подобную интерпретацию.

Таблица Объясняемая переменная: расходы бюджетов региональных властей (по периодам) (в скобках указан p-value) Число регионов: Объясняющие переменные 1996–1998 1999–2001 2002–Число наблюдений 237 261 ВРП 0,031 (0,000) 0,087 (0,000) 0,027 (0,002) Объем федеральной финансо1,531 (0,000) 1,623 (0,000) 0,666 (0,000) вой помощи Доля пенсионеров –200,171 (0,000) –209,285 (0,000) –454,644 (0,000) в населении региона Доля городского населения 3813,723 (0,000) 4114,627 (0,000) 2849,269 (0,051) Константа 1518,396 (0,000) 1769,262 (0,080) 9361,142 (0,000) R^2 0,82 0,68 0,Источник: расчеты авторов.

Нами также были проведены оценки масштабов присутствия эффекта «липучки» в динамике (см. табл. 3). Анализ результатов тестов с использованием F-критерия показывает, что с точки зрения стабильности коэффициентов модели в рамках рассматриваемого периода можно выделить три самостоятельных временных интервала: 1996–1998, 1999–2001 и 2002–2006 гг. Мы оценили параметры модели (48) отдельно для каждого из этих трех интервалов.

В целом основные результаты, полученные выше при оценке полной модели расходов бюджетов региональных властей, сохраняются и при оценке на отдельных интервалах. Это особенно относится к периоду после кризиса 1998 г., т.е. когда система межбюджетных отношений стала заметно более прозрачной и предсказуемой. Вместе с тем следует отметить, что в течение этого периода величина эффекта «липучки» существенно выросла. Если в период 1999–2001 гг. эффект замещения собственных доходов (ВРП) федеральной финансовой помощью составлял, то в период 2002–2006 гг. –.

5. ЭМПИРИЧЕСКАЯ ПРОВЕРКА АЛЬТЕРНАТИВНОГО ОБЪЯСНЕНИЯ ЭФФЕКТА...

Следует также отметить, что полученные нами количественные оценки коэффициентов модели (48) для России вполне согласуются с результатами оценивания аналогичной модели другими авторами (см. табл.4), хотя заметим, что масштаб эффекта «липучки», обнаруженный нами на российских данных, находится в верхней границе диапазона, наблюдавшегося в других исследованиях.

Таблица Предельная склонность к Предельная склонность к потреблению собственных Автор Данные потреблению федерального доходов (ВРП или налогогранта вый доход) Расчеты авторов Россия 0,03–0,09 0,67–1,Inman (1971) США 0,04 1,Weicher (1972) США 0,02 0,Gramlich, Galper США 0,1 0,(1973) Grossman (1990) США 0,01 1,Olmsted, Denzau, США 0,05 0,58–1,Roberts (1993) Case, Hines, Rosen США 0,11–0,17 0,65–1,(1993) Becker (1996) США 0,06 0,Gamkhar, Oates США 0,11 0,(1996) Levaggi R and ZaИталия 0,02 0,nola R. (1994) Источник: (Hines, 1995) и цитируемые работы.

Проведем оценку эластичности расходов по собственным налоговым доходам региона и по федеральным грантам. Так как в результате проведенного анализа нами была выбрана линейная модель, следует особо оговорить способ, каким мы будем оценивать соответствующие эластичности. Строго говоря, эластичность для линейной спецификации модели можно оценить только в какой-то конкретной точке. Однако при некоторых упрощениях можно оценить эластичности и для отдельных частей исходной выборки. Оценим эластичности расходов по собственным налоговым доходам региона и по федеральным грантам для двух групп регионов: бедных и богатых. Результаты оценок эластичности приведены в табл. 5. Эластичности оценены в точках среднего уровня доходов и грантов для бедных и богатых регионов соответственно.

Таблица Бедные регионы Богатые регионы (с доходами на душу населения < 1,5 (с доходами на душу населения > 1,Период тыс. руб./чел.) тыс. руб./чел.) оценок FE* FE1996–2006 0,13 0,83 6,34 0,12 0,17 1,1996–1998 1,03 0,71 0,69 –0,02 0,15 – 1999–2001 0,91 0,71 0,78 0,26 0,31 1,2002–2006 –0,03 0,87 – 0,14 0,18 1,* Мера интенсивности эффекта «липучки» – отношение эластичности расходов по полученным грантам к эластичности расходов по собственным доходам.

Источник: расчеты авторов.

Из табл. 5 следует, что эластичность расходов по собственным доходам для оценок на всем рассматриваемом периоде 1996–2006 гг. значительно ниже эластичности расходов по грантам, выделяемым федеральным центром. Таким образом, в случае, например, бедных регионов при увеличении федерального гранта на 1% расходы регионального правительства увеличиваются на 0,83%, а при увеличении на 1% собственных доходов региона (ВРП) расходы увеличиваются лишь на 0,13%.

Кроме того, нужно отметить, что величина эффекта «липучки» сильно зависит от уровня собственных доходов региона: если в богатых регионах величина эффекта в период 1996–2006 гг. равна 1,37, то в бедных регионах эффект гораздо сильнее – около 6,34. Данный результат согласуется с нашим предположением о том, что в федеративной стране существуют некоторые оторванные от величины собственных налоговых доходов, единые для всех регионов расходные стандарты, которые повышают спрос на использование федеральных грантов без снижения собственных налогов. В такой ситуации интенсивность эффекта «липучки» в бедных регионах, очевидно, должна быть выше.

Следует также отметить, что полученные нами результаты для оценок эластичности вполне согласуются с результатами других авторов (см.

табл. 6). Следует обратить внимание, что, несмотря на то что предельная склонность к потреблению, финансируемому за счет федеральных грантов в России, в нашем исследовании оказалась выше, чем, например, в США, эластичность расходов регионального бюджета по грантам и вместе с тем величина эффекта «липучки» в России оказались заметно ниже, чем в аналогичных исследованиях по США. В этих результатах нет противоречия. Они объясняются существенно различными средни5. ЭМПИРИЧЕСКАЯ ПРОВЕРКА АЛЬТЕРНАТИВНОГО ОБЪЯСНЕНИЯ ЭФФЕКТА...

ми долями федеральных грантов в финансировании региональных расходов. В России эта доля составляет около 20% региональных расходов, а в США достигает 30%. Этим вызывается такое существенное различие в величине эффекта «липучки». Вместе с тем отметим, что наши результаты существенно ближе к тем, которые получены на итальянских данных (Levaggi & Zanola, 1994).

Pages:     | 1 |   ...   | 6 | 7 || 9 | 10 |   ...   | 12 |



© 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.