Неэргодическая экономика

Авторский аналитический Интернет-журнал

Изучение широкого спектра проблем экономики

Экономическая оценка ущерба от законодательной деятельности федерального правительства в регионе

В статье предлагается оригинальная методика оценки ущерба от законодательной деятельности федерального правительства в регионе. Методика представляет собой простую процедуру расчета, основанную на использовании принципа мультипликатора. Продолжением методики является схема расчета компенсационных выплат федерального центра региону, понесшему ущерб. На условном примере показано применение разработанной методики.

1. Постановка проблемы

 

Интересы государства и отдельных субъектов федерации (регионов), как известно, отнюдь не всегда совпадают. При возникновении подобных противоречий приоритет вполне оправданно отдается общегосударственным интересам. Однако не менее логичным в этом случае представляется и подход, в соответствии с которым федеральное правительство должно хотя бы частично компенсировать тот ущерб, который наносится региону при проведении в жизнь общегосударственных интересов. Ярким примером подобных экономических коллизий может служить законодательная инициатива федерального правительства России по охране уникального природного ареала озера Байкал.

Принятие федеральным правительством России жестких экологических стандартов в отношении Байкала и прилегающей к нему территории означает либо полное закрытие, либо перенос в другие места многих производств, находящихся в прибрежной зоне озера. Таким образом, регион, в котором находится объект федерального значения, с одной стороны, получает экологически чистую зону, привлекательную для туристов всего мира, а с другой стороны – несет чисто экономические потери из-за сворачивания и перемещения различных производств. Было бы несправедливо все бремя экономических потерь возлагать на правительство субъекта федерации или на частного предпринимателя. Соответственно федеральное правительство должно брать на себя хотя бы частичную компенсацию возникающего регионального ущерба. В свою очередь это предполагает построение адекватного механизма межбюджетных отношений и, прежде всего, системы взаимных трансфертов между федеральным и региональными бюджетами.

Однако рассмотренная проблема не исчерпывается отношениями центра и региона, в котором находится объект федерального значения. Дело в том, что производство в рассматриваемом регионе может в значительной степени ориентироваться на потребности других, как правило, близлежащих, регионов. Это означает, что ликвидация некоего предприятия в одном регионе приведет к недополучению соответствующей продукции в других регионах. Следовательно, экономический ущерб от законодательной деятельности федерального правительства на самом деле распределяется между несколькими регионами. Регион, в котором находится объект федерального значения, и приграничные с ним регионы имеют одинаковое право на компенсацию возникающего у них ущерба. Однако признание данного факта ставит другую чисто экономическую проблему, а именно: в каких пропорциях между регионами должна распределяться общая сумма компенсации федеральным правительством нанесенного им экономического ущерба?

Данная постановка проблемы соответствует нынешним отношениям регионов страны и федерального правительства. В настоящее время администрации субъектов федерации нуждаются в методическом инструментарии, с помощью которого они могли бы провести оценку нанесенного законодательной деятельностью федерального правительства ущерба и пропорций его распределения между приграничными регионами. В данной статье мы рассмотрим один из подходов, который позволяет решить поставленную проблему.

 

2. Основные соотношения для оценки пропорций региональных величин экономического ущерба

 

Количественная оценка экономического ущерба, возникающего в результате институциональных решений федерального правительства России в отношении озера Байкал, должна опираться на понятие валовой добавленной стоимости, в терминах которой ведется официальный учет подобных эффектов. Однако для выяснения пропорций распределения общего производственного ущерба между регионом-реципиентом этого ущерба (в нашем случае – Республика Бурятия) и другими (в том числе сопредельными) регионами, вовлеченными в процесс обмена продукцией с регионом-реципиентом, этого недостаточно. Для решения поставленной задачи воспользуемся методикой, которая учитывает как внутреннюю экономическую активность регионов, так и интенсивность межрегиональной торговли. Теоретической и инструментальной основой методики является теория мультипликатора, широко применяемая в макроэкономических исследованиях.

В агрегированном случае можно рассматривать два типа субъектов хозяйствования: регион-реципиент (в нашем случае – Республика Бурятия) и совокупность регионов, составляющих его окружение и в дальнейшем обозначаемая как «остальные регионы». Ниже представлен вывод формул, с помощью которых можно проводить соответствующие прикладные расчеты макроэкономического характера.

Основой предлагаемой методики выступает уравнение, связывающее объем произведенной (X) и использованной (Y) валовой добавленной стоимости в регионе–реципиенте, а также импорт (V) и экспорт (W) данного региона относительно прочих регионов страны:

 

                                                                                     (1)

 

В приростной форме балансовое уравнение (1) может быть переписано в следующем виде:

 

                                                                           (2)

 

Для дальнейших преобразований необходимо ввести показатель предельной склонности региона–реципиента (Республики Бурятия) к импорту (k), то есть к ввозу продукции из соседних регионов:

 

                                                                                         (3)

 

Под предельной склонностью к импорту в данном случае понимается величина, на которую увеличивается объем ввозимой в регион–реципиент (Республику Бурятия) продукции при увеличении величины произведенной в нем (Республике Бурятия) добавленной стоимости на 1 руб. Данный коэффициент пропорциональности позволяет определить стоимостной объем ввозимой в Бурятию продукции, порождаемый ростом внутреннего производства.

Предлагаемая методика направлена на учет натурально–стоимостных сдвигов в экономике региона–реципиента, то есть все показатели в ней фигурируют в сопоставимых ценах. Данный подход позволяет отследить реальное товарное наполнение финансовых потоков, а не их номинальные величины с учетом искажающего влияния цен. Однако при необходимости предлагаемая методика может быть адаптирована специально для анализа роли ценового фактора. Кроме того, нами не учитываются сложные эффекты взаимозамещения, когда прекращение закупок или продаж одного товара сопровождается закупкой или продажей другого эквивалентного товара. Наконец, мы не учитываем многоразовый характер обменных процессов, когда продажа одного местного продукта порождает закупку другого, а эта закупка ведет к продаже дополнительной величины местного продукта и т.д. При развитии и дальнейшей доработке предлагаемой методики данные факты могут быть учтены.

В отличие от показателя предельной склонности региона–реципиента (Бурятии) к импорту процедура учета влияния изменения производства внутри региона–реципиента на объем экспорта из него (из Бурятии) в другие регионы является более сложной. Здесь действует следующая логика и цепочка хозяйственных взаимодействий. Увеличение внутреннего производства региона–реципиента (Бурятии) (ΔX) увеличивает его импорт из других регионов в соответствии со сложившейся предельной склонностью к импорту k, то есть на величину kΔX. В свою очередь импорт региона–реципиента (Бурятии) представляет собой часть экспорта других регионов и, следовательно, рост бурятского импорта на величину kΔX ведет к росту на эту величину объема валовой добавленной стоимости других регионов (ΔX*): ΔX*=kΔX. Одновременно с этим указанная порция валовой добавленной стоимости других регионов (ΔX*) предполагает рост их импорта из региона–реципиента (Бурятии) в соответствии со сложившейся предельной склонностью импорта других регионов из региона–реципиента (Бурятии) (k*), которая равна:

 

                                                                                 (4)

 

где X* – объем произведенной валовой добавленной стоимости в других регионах; V* – объем импорта другими регионами из региона–реципиента (Бурятии).

Как и в предыдущей формуле (3) под предельной склонностью к импорту других регионов в данном случае понимается величина, на которую увеличивается объем ввозимой в них из региона-реципиента (Республики Бурятия) продукции при увеличении величины произведенной в других регионах добавленной стоимости на 1 руб.

Тогда возросший импорт других регионов из региона-реципиента (Бурятии) (ΔW*) составит величину ΔW*=kkX, а уравнение (2) может быть переписано в следующем виде:

 

                                                                (5)

 

Данное соотношение связывает величину ущерба региона–реципиента (Бурятии), выраженную в объеме произведенной добавленной стоимости (ΔX), с величиной ущерба, выраженную в объеме использованной добавленной стоимости (ΔY). Учитывая экономический смысл коэффициентов предельной склонности к импорту k и k*, можно утверждать, что величина в квадратных скобках в формуле (5) всегда больше 1, а это означает, что падение производства ведет к более сильному падению потребляемого продукта.

Следует отметить, что ключевой показатель в нашей методике ΔX может быть как положительным, так и отрицательным. Если требуется оценка экономических последствий в результате роста производства, то во всех формулах ΔX>0; если же требуется оценить величину ущерба в результате недопроизводства тех или иных продуктов, то ΔX<0.

Произошедший рост (падение) производства и потребления из-за институциональных решений федерального центра в регионе–реципиенте Бурятии сопровождается аналогичными эффектами в других регионах. Для усредненной оценки такого влияния можно воспользоваться величиной предельной склонности к внутреннему использованию произведенного продукта применительно к другим регионам (g*):

 

                                                                                 (6)

 

 

где X* – объем произведенной валовой добавленной стоимости в соседних регионах; Y* – объем использованного соседними регионами продукта.

Показатель предельной склонности к внутреннему использованию произведенного продукта по своему экономическому смыслу может быть как больше, так и меньше 1. Если региональное сальдо системы «другие регионы» положительно (W*–V*>0), то g*<1; в противном случае, когда W*–V*<0, имеет место g*>1.

Учитывая введенные обозначения, сдвиги в объемах произведенного и использованного продукта в других регионах выражаются формулой:

 

                                                                                       (7)

 

Учитывая экономический смысл коэффициентов предельной склонности к импорту k и предельной склонности к внутреннему использованию g*, можно утверждать, что величина kg* в формуле (7) всегда меньше 1, а это означает, что падение производства в регионе–реципиенте (Республике Бурятия) ведет к менее сильному падению потребляемого продукта в других регионах.

Сопоставляя соотношения (5) и (7), можно оценить пропорции между потерями в использовании недопроизведенного продукта Республики Бурятия и другими регионами:

 

                                                                         (8)

 

 

 

Если учесть тот факт, что числитель в правой части (8) больше единицы, а знаменатель – меньше, можно утверждать даже на основе чисто теоретических построений, что ущерб в регионе–реципиенте (Республике Бурятия) от институциональных решений федерального правительства, по крайней мере, в несколько раз, а может быть, и на несколько порядков, больше, чем в соседних регионах.

При необходимости можно перейти к более традиционному показателю – показателю потребления С. В этом случае уравнение (1) переписывается в виде:

 

                                                                           (9)

 

 

где I – объем инвестиций в основной капитал в регионе–реципиенте (Республике Бурятия).

Соответственно уравнение (2) уточняется следующим образом:

 

                                              (10)

 

 

Введя понятие предельной склонности региона–реципиента (Республики Бурятия) к инвестированию (s):

 

                                                                                     (11)

 

 

и (с*) предельной склонности других регионов к потреблению

 

                                                                        (12)

 

 

где С* – объем потребления в других регионах, формулы (5) и (7) можно уточнить следующим образом:

 

                                                    (13)

 

 

                                                                                  (14)

 

 

Тогда соотношение величин ущерба в регионе–реципиенте (Республике Бурятия) и в других регионах выражается следующей формулой:

 

                                                                   (15)

 

 

 

Хотя вычисление пропорции в распределении региональных величин ущерба по многим причинам удобнее вести по формуле (15), она менее наглядна с точки зрения теоретического изучения масштаба соизмеряемых эффектов. Это связано с тем, что и числитель, и знаменатель в формуле (15) меньше 1. Тем не менее, более пристальное изучение конфигурации числителя и знаменателя позволяет утверждать, что имеет место существенный перевес ущерба региона–реципиента (Республики Бурятия) по сравнению с другими регионами.

При выводе формул (5) и (7), а также (13) и (14), мы пользовались асимметричной методологией учета последствий уменьшения производства: для региона–реципиента (Республики Бурятия) применялась развернутая схема формирования агрегата потребления, а для других регионов – усеченная схема. Это связано с тем, что учет последствий сдвигов в объеме внутреннего производства в регионе–реципиенте (Республике Бурятия) практически никак не сказывается на характере производства в других регионах. При желании можно использовать одинаково подробную процедуру учета всех эффектов для двух типов регионов, однако это потребует больше статистических показателей для их информационного наполнения. В целях экономии времени и средств, для других регионов выбрана максимально агрегированная методика учета производственных эффектов.

 

3. Идентификация параметров модели

 

Для того, чтобы оценить пропорции ущерба в рассматриваемых двух региональных сегментах, необходимо иметь оценки ряда параметров. Для формулы (8) это три параметра: k, k* и g*; для формулы (15) это четыре параметра: s, k, k* и c*. Оценка данных параметров представляет самостоятельную проблему. Здесь возможны два варианта ее решения: первый – максимально строгий подход, основанный на их эконометрической оценке; второй – упрощенный подход, предполагающий самые грубые прикидки.

В первом случае строятся следующие регрессионные зависимости (желательно линейные, так как это упрощает технику дальнейших расчетов):  ;  ;  ;  ;  , где α1, α2, α3, α4, α5, b1, b2, b3, b4 и b5 – параметры моделей, оцениваемые статистически на основе соответствующих ретроспективных динамических рядов.

На основе построения удовлетворительных регрессионных моделей легко найти искомые параметры, которые будут соответственно равны: k=b1, k*=b2, g*=b3, s=b4 и c*=b5.

Если в результате вычислительных экспериментов удовлетворительные линейные регрессионные зависимости построить не удается, то следует переходить к нелинейным моделям. Спецификой этих моделей является то, что предельные склонности должны оцениваться в конкретной точке с учетом возможного сдвига в объеме производства в результате мероприятий федерального правительства.

Во втором случае, когда отсутствуют динамические ряды нужной длины или не удается построить эконометрические зависимости из-за высокой неустойчивости изучаемых величин, предельные склонности могут грубо оцениваться в дискретной форме в виде отношения соответствующих приростов в предыдущий период времени: ; ; ; ; .

При необходимости «другие регионы» в предложенной схеме могут быть учтены более детально с выделением непосредственно регионов, граничащих с регионом–реципиентом (Бурятией), и регионов, находящихся с ней в торговых отношениях, но не имеющих с ней единых границ.

 

4. Условный пример

 

Для уяснения специфики предлагаемой методики рассмотрим ее работу на условном числовом примере. Подчеркнем, что хотя все последующие цифры являются условными, они, тем не менее, дают довольно полное представление об алгоритме расчета соотношения ущерба в двух группах регионов. Для определенности будем рассматривать систему, состоящую из двух регионов – Республики Бурятии и Иркутской области. Пусть для них характерны следующие данные.

Для Бурятии 1999 г.: произведенная добавленная стоимость X(1999)=200 млрд. руб.; объем ввозимой из Иркутской области продукции V(1999)=10 млрд. руб.; объем вывозимой в Иркутскую область продукции W(1999)=15 млрд. руб.; объем капиталовложений Бурятии I(1999)=30 млрд. руб.

В следующем 2000 году данные показатели для Бурятии составили соответственно: произведенная добавленная стоимость X(2000)=210 млрд. руб.; объем ввозимой из Иркутской области продукции V(2000)=10,4 млрд. руб.; объем вывозимой из Бурятии в Иркутскую область продукции W(2000)=15,8 млрд. руб.; объем капиталовложений Бурятии I(2000)=35 млрд. руб.

Для Иркутской области 1999 года: произведенная добавленная стоимость X*(1999)=300 млрд. руб.; объем ввозимой из Бурятии продукции V*(1999)=40 млрд. руб.; объем использованного продукта Y*(1999)=305 млрд. руб.; объем потребления в Иркутской области C*(1999)=270 млрд. руб.

В следующем, 2000-ом, году данные показатели для Иркутской области составили соответственно: произведенная добавленная стоимость X*(2000)=320 млрд. руб.; объем ввозимой из Бурятии продукции V*(2000)=43 млрд. руб.; объем использованного продукта Y*(2000)=327 млрд. руб.; объем потребления в Иркутской области C*(2000)=276 млрд. руб.

Для случая соизмерения использованной добавленной стоимости двух регионов на основе формулы (8) параметры вычисляются следующим образом (в дискретной форме):

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Тогда пропорции распределения суммарного ущерба оцениваются так:

 

 

 

 

 

Иными словами, доля ущерба в Иркутской области составляет (1,0/23,5)100%=4,3% от ущерба в Бурятии.

Для оценки суммарных потерь в двух регионах достаточно сложить две величины, что даст цифру (1,034+0,044)ΔX=1,078ΔX. Тогда доля ущерба Бурятии в суммарном ущербе двух регионов составляет: [1,034:(1,034+0,044)]100%=95,9%. Соответственно доля ущерба в Иркутской области составляет 100,0–95,9=4,1%.

Для случая соизмерения объемов потребления двух регионов на основе формулы (15) дополнительные параметры вычисляются следующим образом:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Тогда пропорции распределения суммарного ущерба равны:

 

 

 

 

 

Иными словами, доля ущерба в Иркутской области составляет (1,0/44,5)100%=2,2% от ущерба в Бурятии.

Для оценки суммарных потерь в двух регионах по данной схеме достаточно сложить две величины, что даст цифру (0,534+0,012)ΔX=0,546ΔX. Тогда доля ущерба Бурятии в суммарном ущербе двух регионов составляет: (0,534:0,546)100%=97,8%. Соответственно доля ущерба в Иркутской области составляет 100,0–97,8=2,2%.

 

5. Оценка величины компенсационных выплат

 

Предложенный метод оценки пропорций между величинами ущерба двух взаимосвязанных регионов в результате законодательной деятельности федерального правительства позволяет определить пропорции в возмещении (компенсации) федеральным правительством этого ущерба. Здесь возможны два подхода. Первый предполагает полную компенсацию причиненного ущерба в соответствии с его объемами, оцененными на основе предложенной методики. Второй предполагает частичную компенсацию ущерба в соответствии с региональными пропорциями, полученными на основе разработанной методики. В этом случае компенсацию получают все пострадавшие регионы, а степень недопокрытия ущерба в них одинакова. Система пропорциональной компенсации, строящаяся по принципу равной недоплаты, является экономически эффективной и отвечает основным требованиям социальной справедливости.

При рассмотрении системы из нескольких взаимосвязанных регионов алгоритм использования методики не меняется. В этом случае оценка ущерба в других регионах осуществляется аналогично в соответствии со всеми изложенного метода; единственный нюанс возникает при исчислении суммарного ущерба, который определяется как сумма ущерба во всех регионах. После того, как определен совокупный ущерб, определяются объемы компенсации каждому региону.

Общие формулы величины компенсации (трансферта), направляемой из федерального бюджета в Бурятию ΔG и регион (*) ΔG*, имеют следующий вид:  и , где n – уровень недопокрытия ущерба; остальные обозначения прежние.

Если степень недопокрытия ущерба составляет 10%, то n=0,1. Как следует из приведенных формул, при такой схеме недопокрытие ущерба равномерно распределено по всем регионам.

 

***

 

Предложенный метод оценки величины регионального ущерба, возникающего в результате действий федерального центра, не претендует на высокую точность и широту применения. Скорее, он должен использоваться для получения предварительных оценок, от которых можно отталкиваться при проведении процедуры согласования окончательных компенсационных сумм, выделяемых федеральным правительством на нужды регионов.

 

 

 

 

Официальная ссылка на статью:

 

Балацкий Е.В. Экономическая оценка ущерба от законодательной деятельности федерального правительства в регионе// «Финансовый бизнес», №4, 2005. С. 60–64.

1728
4
Добавить комментарий:
Ваше имя:
Отправить комментарий
Публикации
The early twenty–first century witnessed the emergence of new phenomena, among them an unprecedented intensification of formalization and regulation within scientific activity. To explain this development, the article introduces several useful concepts: knowledge as an ordered set of original ideas, models, and theories, their justifications and proofs, along with statistical and historical illustrations; and the knowledge market as the process of coupling the segments of knowledge supply (production) and demand (needs), as well as the acts of their purchase and sale at a given price. To deepen understanding of the global knowledge market’s evolution, a three–sector model is proposed, comprising a knowledge core (fundamental, scientific knowledge), a periphery (auxiliary or secondary knowledge), and pseudo– or anti–knowledge (outdated, rejected, and erroneous knowledge). This structural model of the knowledge market enables a more focused examination of three global trends and their resulting phenomena: the first (the Great Castling) consists of the accelerated accumulation of knowledge to the point of transitioning from scarcity to surplus in the market; the second (the Great Inversion) entails the rising cost of knowledge production concurrent with a decline in its returns, such that the marginal cost of producing knowledge exceeds its marginal utility; and the third (the Great Erosion) signifies an increasing share of anti– and pseudo–knowledge within the total stock of knowledge. This corresponds to the development of crisis phenomena such as glut, unprofitability, and widespread defective output. It is precisely this crisis–ridden state of the market that has driven the evolutionary shift from the “knight of science” model (service model), in which past researchers were ready to make great sacrifices in the name of science, to the “bureaucrat and imitator” model (business model), in which today’s researchers largely adapt to the bureaucratic demands of their organizations and skillfully simulate scientific activity. Overcoming the current crisis may be possible through “unloading” the market by “writing off” outdated and irrelevant cognitive products, which entails a transition from an additive paradigm of knowledge acquisition to a subtractive one.
Начало XXI века ознаменовалось возникновением новых феноменов, среди которых беспрецедентное усиление формализации и регламентации научной деятельности. Для объяснения этого явления в статье вводится несколько полезных понятий: знание как некий упорядоченный набор оригинальных идей, моделей и теорий, их обоснований и доказательств, статистических и исторических иллюстраций; рынок знаний как процесс сопряжения сегментов предложения (производства) знаний и спроса (потребностей) на них, а также актов их купли–продажи по определенной цене. Для углубления понимания эволюции глобального рынка знаний предложена его трехсекторная модель, состоящая из ядра знаний (основного, научного знания), периферии (вспомогательных или вторичных знаний) и псевдо– или антизнаний (устаревших, отвергнутых и ошибочных знаний). Предложенная структурная модель рынка знаний позволяет более предметно рассмотреть три глобальных тренда и финальных феномена: первый (Большая Рокировка) состоит в ускоренном накоплении знаний вплоть до перехода от их дефицита на рынке к избытку; второй (Большая Инверсия) предполагает удорожание производства знаний с одновременным падением их отдачи, когда предельные издержки производства знания становятся больше их предельной полезности; третий (Большая Эрозия) означает увеличение доли анти– и псевдознаний в совокупном объеме знаний. Это соответствует развитию таких кризисных явлений, как затоваривание, убыточность и массовый брак. Именно такое кризисное состояние рынка привело к эволюционному переходу от модели «рыцаря науки» (модели служения), когда исследователи прошлого были готовы к большим жертвам во имя науки, к модели «бюрократа и имитатора» (бизнес–модели), когда современные исследователи преимущественно приспосабливаются к бюрократическим требованиям своих организаций и умело имитируют научную деятельность. Преодоление возникшего кризиса возможно за счет «разгрузки» рынка посредством «списания» устаревших и нерелевантных когнитивных продуктов, что сопряжено с переходом от аддитивной парадигмы познания к субстрактивной.
В статье рассмотрена проблема неравномерного распределения социальных рисков массовой роботизации обрабатывающей промышленности по регионам России в рамках национального проекта «Средства производства и автоматизации». Цель работы заключается в идентификации зон повышенной социальной уязвимости к технологической безработице. Методология исследования основана на авторском алгоритме качественной маркировки регионов с учетом трех критериев: доли занятости в обрабатывающих производствах, отраслевом «технологическом ядре» и поглощающей способности сферы услуг. Пороговые значения для маркировки регионов по трем критериям определялись эмпирически. Информационную базу составили данные Росстата об отраслевой занятости за 2024 год и нормативные акты Минпромторга. Результаты расчетов позволили определить 26 высокоуязвимых и 12 потенциально уязвимых регионов, сконцентрированных преимущественно в европейской части страны и на Урале, что создаёт угрозы экономической безопасности страны. Обоснована необходимость перехода от унифицированной к дифференцированной региональной политике. Предложены меры по заблаговременной переподготовке кадров через цифровые сертификаты, селективному стимулированию экономического роста в уязвимых региональных зонах и пространственному перераспределению технологических мощностей на Восток для укрепления технологического суверенитета России. Даны рекомендации для модификации портала Государственной информационной системы промышленности для учёта региональных коэффициентов и создания межведомственного совета.
Яндекс.Метрика



Loading...