- Код статьи
- S0424738825020078-1
- DOI
- 10.31857/S0424738825020078
- Тип публикации
- Статья
- Статус публикации
- Опубликовано
- Авторы
- Том/ Выпуск
- Том 61 / Номер выпуска 2
- Страницы
- 90-103
- Аннотация
- Целью данной работы является оценка влияния мер фискальной политики, проводимой в регионах России, на валовой региональный продукт. В рамках исследования были использованы панельные данные по 80 российским регионам за 2005-2020 гг. В качестве метода оценки реакции ВРП на шок увеличения государственных расходов предлагается использовать модель пространственной векторной авторегрессии, состоящей из трех уравнений относительно следующих эндогенных переменных: ВРП, расходы консолидированного бюджета, налоговые доходы. Также в модель включается набор экзогенных факторов: цена на нефть, ставка MIACR, расходы Пенсионного фонда РФ. Дополнительно учитывается структура экономики региона. Преимуществом модели является возможность одновременно учесть пространственные эффекты при помощи матрицы общих границ и рассчитать функцию импульсного отклика, при этом для идентификации шоков используется разложение Холецкого. В ходе работы было оценено три спецификации SpVAR и были рассмотрены шоки государственных расходов по семи статьям региональных бюджетов. Основным результатом исследования являются пиковые и накопленные значения IRF за два и три года, которые отражают реакцию ВРП на экзогенный шок расходов на временном горизонте в 5 лет. Для всех спецификаций модели наибольший положительный эффект на ВРП наблюдается для шока увеличения расходов на национальную экономику и образование. За три года после шока увеличения расходов на 1% в зависимости от спецификации можно ожидать увеличение ВРП от 0,053 до 0,1% и от 0,051 до 0,1% соответственно.
- Ключевые слова
- российские регионы государственные расходы пространственные эффекты фискальная политика пространственная векторная авторегрессия
- Дата публикации
- 19.09.2025
- Год выхода
- 2025
- Всего подписок
- 0
- Всего просмотров
- 27
Библиография
- 1. Власов С. А., Дерюгина Е. Б. (2018). Фискальные мультипликаторы в России // Журнал Новой экономической ассоциации. № 2 (38). С. 104-119. @@ Vlasov S. A., Deryugina E. B. (2018). Fiscal multipliers in Russia. Journal of the New Economic Association, 2 (38), 104-119 (in Russian).
- 2. Вотинов А. И., Станкевич И. П. (2017). VAR-подход к оценке эффективности мер фискального стимулирования экономики // Финансовый журнал. Т. 40. № 6. С. 64-74. @@ Votinov A. I., Stankevich I. P. (2017). VAR approach to efficiency evaluation of fiscal economy encouragement measures. Financial Journal, 6 (40), 64-74 (in Russian).
- 3. Демидова О. А. (2021). Методы пространственной эконометрики и оценка эффективности государственных программ // Прикладная эконометрика. № 64. С. 107-134. @@ Demidova O. A. (2021). Methods of spatial econometrics and evaluation of government programs effectiveness. Applied Econometrics, 64, 107-134 (in Russian).
- 4. Демидова О. А., Каяшева Е. В., Демьяненко А. В. (2021). Государственные расходы на здравоохранение и экономический рост в России: региональный аспект // Пространственная экономика. T. 17. № 1. С. 97-122. @@ Demidova O. A., Kayasheva E. V., Demyanenko A. V. (2021). Government spending on healthcare and economic growth in Russia: A regional aspect. Spatial Economics, 17 (1), 97-122 (in Russian).
- 5. Зяблицкий И. Е. (2020). Оценка фискальных мультипликаторов в российской экономике // Экономический журнал Высшей школы экономики. Т. 24. № 2. С. 268-294. @@ Zyablitskiy I. E. (2020). Estimating fiscal multipliers in Russian economy. HSE Economic Journal, 24 (2), 268-294 (in Russian).
- 6. Каменских М. В., Иванова Н. Ю. (2011). Эффективность государственных расходов в России // Экономическая политика. № 1. С. 176-192. @@ Kamenskih M. V., Ivanova N.Yu. (2011). Efficiency of government expenditures in Russia. Economic Policy, 1, 176-192 (in Russian).
- 7. Регионы России. Социально-экономические показатели (2005-2022). М.: Росстат. @@ Regions of Russia. Socio-economic indicators (2005-2022). Moscow: Rosstat (in Russian).
- 8. Armingeon K. (2012). The politics of fiscal responses to the crisis of 2008-2009. Governance, 25, 4, 543-565.
- 9. Auerbach A. J., Gorodnichenko Y., Murphy D. (2019). Local fiscal multipliers and fiscal spillovers in the United States (No. 25457). National Bureau of Economic Research. DOI: 10.3386/w25457
- 10. Batini N., Eyraud L., Forni L., Weber A. (2014). Fiscal multipliers: Size, determinants, and use in macroeconomic projections. International Monetary Fund.
- 11. Blanchard O., Perotti R. (2002). An empirical characterization of the dynamic effects of changes in government spending and taxes on output. The Quarterly Journal of Economics, 117, 4, 1329-1368.
- 12. Blanchard O. J., Watson M. W. (1986). Are business cycles all alike? In: The American business cycle: Continuity and change. Chicago: University of Chicago Press.
- 13. Boone C., Dube A., Kaplan E. (2014). The political economy of discretionary spending: Evidence from the American Recovery and Reinvestment Act. Brookings Papers on Economic Activity, 375-428.
- 14. Brandeis C., Lambert D. M. (2014). Projecting county pulpwood production with historical production and macro-economic variables. Journal of Forest Economics, 20, 3, 305-315.
- 15. Čapek J., Crespo Cuaresma J. (2020). We just estimated twenty million fiscal multipliers. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 82, 3, 483-502.
- 16. Coenen G., Erceg C. J., Freedman C., Furceri D., Kumhof M., Lalonde R. et al. (2012). Effects of fiscal stimulus in structural models. American Economic Journal: Macroeconomics, 4, 1, 22-68.
- 17. Corsetti G., Meier A., Müller G. J. (2012). What determines government spending multipliers. Economic Policy, 27, 72, 521-565.
- 18. Devarajan S., Swaroop V., Zou H. F. (1996). The composition of public expenditure and economic growth. Journal of Monetary Economics, 37, 2, 313-344.
- 19. Dupor B., Guerrero R. (2017). Local and aggregate fiscal policy multipliers. Journal of Monetary Economics, 92, 16-30.
- 20. Forni M., Gambetti L. (2016). Government spending shocks in open economy VARs. Journal of International Economics, 99, 68-84.
- 21. Giannini M., Fiorelli C., Martini B. (2022). Ageing in the labour market: A spatial VAR approach. Spatial Economic Analysis, 17, 2, 538-556.
- 22. Hagedorn M., Manovskii I., Mitman K. (2019). The fiscal multiplier (No. 25571). National Bureau of Economic Research. DOI: 10.3386/w25571
- 23. Harris R. D.F., Tzavalis E. (1999). Inference for unit roots in dynamic panels where the time dimension is fixed. Journal of Econometrics, 91, 2, 201-226.
- 24. Im K. S., Pesaran M. H., Shin Y. (2003). Testing for unit roots in heterogeneous panels. Journal of Econometrics, 115, 1, 53-74.
- 25. Kuethe T. H., Pede V. O. (2011). Regional housing price cycles: A spatio-temporal analysis using US state-level data. Regional Studies, 45, 5, 563-574.
- 26. Lee L. F., Yu J. (2010). Estimation of spatial autoregressive panel data models with fixed effects. Journal of Econometrics, 154, 2, 165-185.
- 27. Nakamura E., Steinsson J. (2014). Fiscal stimulus in a monetary union: Evidence from US regions. American Economic Review, 104, 3, 753-792.
- 28. Raga S. (2022). Fiscal multipliers: A review of fiscal stimulus options and impact on developing countries. Ottawa: IDRC. Available at: https://set.odi.org/wp-content/uploads/2022/01/Fiscal-multipliers-review.pdf
- 29. Ramey V. A. (2011). Identifying government spending shocks: It's all in the timing. The Quarterly Journal of Economics, 126, 1, 1-50.
- 30. Ramey V. A. (2016). Handbook of macroeconomics. Amsterdam: Elsevier.
- 31. Romer C. D., Romer D. H. (2010). The macroeconomic effects of tax changes: Estimates based on a new measure of fiscal shocks. American Economic Review, 100, 3, 763-801.
- 32. Yu J., Jong R. de, Lee L. F. (2008). Quasi-maximum likelihood estimators for spatial dynamic panel data with fixed effects when both n and T are large. Journal of Econometrics, 146, 1, 118-134.
