CGE-моделирование эффектов государственной региональной политики в Дальневосточном федеральном округе

Эта работа © 2026 Михалевой М. Ю., Лавреньтева И. А., Андреева П. А., Перетятько П. О. распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 International. Чтобы просмотреть копию этой лицензии, посетите

This work © 2026 by Mikhaleva, M. Yu., Lavrentev, I. A., Andreev, P. A. and Peretyatko, P. O. is licensed under Creative Commons Attribution 4.0 International. To view a copy of this license, visit /licenses/by/4.0/

В течение последних десяти лет государство проводит активную экономическую политику в отношении Дальневосточного макрорегиона. В 2012 году было создано Министерство Российской Федерации по развитию Дальнего Востока и Арктики (Минвостокразвития России)1. Указом Президента Российской Федерации установлены цели и направления ускоренного социальноэкономического развития макрорегиона2. Утверждены государственная3 и национальная4 программы развития. В Дальневосточном федеральном округе (ДФО) используются различные налоговые, бюджетные и административные инструменты поддержки предпринимательской деятельности. К ним можно отнести преференциальные режимы. В настоящий момент в границах ДФО действуют территории опережающего развития (ТОР), свободный порт Владивосток (СПВ), Арктическая зона Российской Федерации (АЗРФ) и Курильские острова Российской Федерации (КОРФ) с разработанными для них особыми условиями, специальный административный район на острове Русский (САР), Особая экономическая зона в Магаданской области (ОЭЗ), инновационный научно-технологический центр «Русский» (ИНТЦ). При этом организации, зарегистрированные в ДФО, могут стать участниками региональных инвестиционных проектов (РИП).

Обширный спектр предлагаемых в ДФО мер поддержки делает актуальным вопрос о методах оценки их эффективности.

В настоящее время превалирующими способами оценки результативности инструментов поддержки предпринимательской деятельности являются план-фактный анализ и сравнение год к году экономических и социальнодемографических показателей5. Данный подход имеет преимущество в своей простоте, однако его существенным недостатком является невозможность учесть нелинейный характер влияния и одновременное воздействие различных инструментов политики на один и тот же целевой индикатор. Эффектив- ность данного подхода также сильно зависит от возможности определения корректных и статистически наблюдаемых целевых показателей. Кроме того, он не позволяет количественно измерить потенциальные результаты влияния иных мер поддержки на объект управления.

В условиях институциональных, бюджетных и других ограничений, разнонаправленного влияния внешних и внутренних факторов возникает необходимость разработки и внедрения в систему государственного управления альтернативных инструментов оценки результативности мер, повышающих прозрачность и обоснованность принимаемых решений. Поэтому представляется актуальным проведение исследования, направленного на построение модели, которая позволит количественно оценивать влияние государственных решений в сфере экономической политики на развитие ДФО.

МЕТОДОЛОГИЯ (ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ) ИССЛЕДОВАНИЯ

Обзор литературы

В современных исследованиях определенным стандартом в анализе последствий торговой, налоговой, региональной и других форм государственной экономической политики стали вычислимые модели общего равновесия (computable general equilibrium models, CGE models) (Изотов, 2014; Скрыпник, 2022). CGE-модели регулярно применяются при оценке эффектов налоговой политики (Lemelin and Savard, 2022), торговой и монетарной политики (Jafari et al., 2021; Beyers et al., 2024), а также антикризисных и прочих мер (Liu et al., 2022; Shahriari et al., 2023; Cao et al., 2021). Региональная политика изучается с помощью региональных CGE-моделей (RCGE), являющихся гибким инструментом анализа отдельных сегментов экономики (Ghaith et al., 2021; Ishikura and Yokoyama, 2022).

В России CGE-модели используются преимущественно для анализа общенациональных мер – например, налоговой политики (Скрыпник, 2022), торговой либерализации (Кнобель и Чокаев, 2014). Региональные CGE-модели немногочисленны.

Значительный вклад в развитие RCGE-моделей внесла модель «Россия: Центр – Федеральные округа», разработанная под руководством В. Л. Макарова. К мерам региональной политики, осуществляемой на федеральном уровне, авторы относят изменение распределения налогов между федеральным и региональным уровнями бюджетной системы Российской Федерации, инвестиции в регионы, дифференцированное изменение ставок налогов (Макаров и др., 2007).

Другой пример RCGE-модели приведен в работах А. Г. Исаева (Исаев, 2017; Исаев, 2019). Автор описывает российскую экономику как совокупность двух регионов: Хабаровского края и остальной России. На основе этой модели он оценивает эффекты межбюджетных трансфертов федерального правительства.

Предпосылки и исходные данные

Исходной экономико-математической конструкцией, заложенной в основу настоящего исследования, послужила «1-2-3» CGE-модель (Devarajan et al., 1990). Объектом изучения в исходной модели является малая открытая экономика с двумя производственными секторами, один из которых производит товары, ориентированные на внешнего потребителя, другой – товары для внутреннего потребителя. Внутри экономики потребители также предъявляют спрос на товары, произведенные за пределами страны.

Указанная модель статическая и не предусматривает межвременную оптимизацию. Фиксированные инвестиции равны гибким сбережениям. Ставки налогов фиксированы. Предполагается гибкое сбережение государства (Скрыпник, 2022). Примеры статических моделей, разработанных российскими учеными для оценки долгосрочных эффектов экономической политики, приведены в работах Д. В. Скрыпника и А. Г. Исаева (Скрыпник, 2022; Исаев, 2017). Статические модели фокусируются на достижении устойчивого равновесия в экономике, что делает их надежным инструментом для анализа структурных изменений и воздействия на различные секторы экономики.

В исследовании «1-2-3» CGE-модель адаптируется к региональной экономике через применение правила замыкания Йохансена (Johansen closure rule) (Johansen, 1960), при котором чистые финансовые потоки определяются в соответствии с инвестиционным спросом региона.

Выбор национальной модели «1-2-3» Ш. Девараджана для адаптации ее на региональном уровне обусловлен несколькими причинами. Во-первых, Дальневосточный макрорегион возможно рассматривать как отдельную автономную территорию с уникальными административными условиями. Во-вторых, данная модель имеет малые информационные требования и легко модифицируется; кроме того, есть опыт ее применения для отдельного субъекта ДФО (Исаев, 2017).

Объектом моделирования является экономика ДФО, включающая два производственных сектора и три группы товаров: торгуемого и неторгуемого секторов и ввозимые товары. Торгуемый сектор включает отрасли, ориентированные на внешних относительно региона потребителей (разделы ОКВЭД 2: A – сельское, лесное хозяйство, охота, рыболовство и рыбоводство; B – добыча полезных ископаемых). Неторгуемый сектор охватывает отрасли, производящие продукцию для внутреннего потребителя (ОКВЭД 2: все разделы, за исключением A и B). В модели учитывается ввоз товаров из других субъектов Российской Федерации и из-за рубежа. Обрабатывающие производства, часто относимые к торгуемым отраслям6, рассматриваются в данной модели общего равновесия ДФО как неторгуемые в силу незначительных долей в общем объеме выпускаемых товаров и экспорте7.

В модель включены четыре экономических агента: домашние хозяйства, государство, предприятия в разрезе торгуемых и неторгуемых отраслей и остальной мир.

Информационную основу предлагаемой CGE-модели составляет разработанная авторами матрица социальных счетов, в которой отражены все основные взаимосвязи показателей распределения, перераспределения и конечного использования доходов домашних хозяйств, предприятий и государства на региональном уровне.

В исследовании используются данные Росстата и ФНС России за 2022 год. Выбор базового года обусловлен доступностью данных по ДФО в системе национальных счетов на момент проведения исследования.

Расчет общего экономического равновесия на уровне региона ведется в постоянных основных ценах (2022 год).

Подробная спецификация модели, а также программный код в Python доступен по ссылке8.

Спецификация модели

Регион производит товары и услуги в объеме X , из них торгуемые товары в объеме E и неторгуемые в объеме :

X = E + D.(1)

Региональный спрос Q включает спрос на неторгуемые товары в объеме D и спрос на ввозимые в регион товары в объеме :

Q=M + D,(2)

M = Mic + Mfc,(3)

где M_lc – объем ввозимых товаров для промежуточного потребления, Mf_c – объем ввозимых товаров для конечного потребления.

Спрос на композитный товар M + D предъявляется со стороны домашних хозяйств C^ , государства C_g , инвестиций hn и предприятий для промежуточного потребления ^x (промежуточный спрос):

M + D = C_x + Ch + Cg + Ii_n.                   (4)

Промежуточное потребление торгуемых отраслей ^6 обеспечивается ввозимыми товарами в объеме ^ic и составляет долю a_e совокупных расходов торгуемых отраслей:

C_e = a_e ■ E = a_e ■ (X — D) = M_ic.                   (5)

Промежуточное потребление неторгуемых отраслей C^ обеспечивается неторгуемыми отраслями региона и составляет долю dd совокупных расходов неторгуемых отраслей:

^d &d ' ^- (6)

Из уравнений (2) – (4) с учетом (5) и (6) следует уравнение, объясняющее структуру спроса на товары неторгуемых отраслей и ввозимые товары для конечного потребления:

Mf_C + D = a_d ■ D + C_h + C_g + I_in. (7)

Совокупные расходы X в экономике региона включают промежуточное потребление C_x , фонд оплаты труда SF_X , валовую прибыль и смешанные доходы GP_X и другие налоги на производство :

X = C_x -{- S^x "1“ GP_X “I" TP_X- (8)

Л Л Л Л '

Фонд оплаты труда SF_X включает фонд заработной платы WF_X и страховые взносы :

SF_X = WF_X + SI_X. (9)

Фонд заработной платы работников торгуемых отраслей WF_e можно представить как долю ^e от совокупных расходов торгуемых отраслей E ; фонд заработной платы работников неторгуемых отраслей – как долю ^d совокупных расходов неторгуемых отраслей D .

Другие налоги на производство TP_X включают налоги на имущество организаций Tpropx , земельный налог Flandx и прочие налоги на производство Fpx . Ставки налогообложения налога на имущество и земельного налога – tprop и tland соответственно. Налогооблагаемая база для налога на имущество – стоимость основных фондов OF_X , для земельного налога – кадастровая стоимость земельных участков CAD_X .

Для анализа, проводимого в данной работе, налоговые поступления не разделяются на бюджеты федерального, регионального и местного уровня. Все обязательные платежи, включая страховые взносы, учитываются в доходах агента «Государство». В расходы агента «Государство» включаются два типа переводов из бюджетов всех уровней: трансферты домашним хозяйствам ДФО и государственное потребление, осуществляемое на территории Дальнего Востока.

В статье также не рассматриваются федеральные трансферты бюджетам субъектов ДФО. При этом подразумевается, что отрицательные сбережения государства компенсируются за счет поступлений от агента «Остальной мир».

Совокупные расходы торгуемых отраслей E определяются формулой:

X-D = ae-(X-D) + (1 + tsoc) -le-(X-D) + GPe +

"I” Ppe "I- ^prop ' 0Fe "I" ^land ' CADe, где tsoc – ставка страховых взносов.

Совокупные расходы неторгуемых отраслей D равны:

D = a_d ■ D + (1 + t_so^ ■ l_d - D + GP_d + T_pd + t_prop ■ 0F_d + t_land ■ CAD_d. (11)

Предполагается, что цены на вывозимые P_e и ввозимые Pm товары фиксированы и задаются экзогенно. Уровень цен неторгуемых товаров P определя-ется эндогенно в рамках модели.

Потребители минимизируют свои расходы при заданном желаемом уровне спроса (Lofgren and Cicowiez, 2018). Формализованное представление данного утверждения принимает вид:

' P_m - M + P_d - D —> min

I                     (12)

Q(M,D) = В[Л-Мв + (l-APDe]e = Q.

Система (12) включает Q(M,D) – агрегированную функцию полезности Армингтона (Armington, 1969) с постоянной эластичностью замещения. Эта функция полезности определяет спрос в регионе на композитный товар M + D .

Из системы (12) следует условие, определяющее соотношение цен неторгуемых и ввозимых товаров:

Mic + Mfc — ^ ’

П роизводители максимизируют свои доходы при заданном уровне выпуска X (Lofgren and Cicowiez, 2018):

P_e ■ E + P_d ■ D —» max

X(E,D~) = A[8 ■ Ep + (1-8P Dp]P = X.

Система (14) включает агрегированную производственную функцию с постоянной эластичностью трансформации. Производственная функция X(E,D) определяет предложение композитного товара E + D для внешнего по отношению к региону и внутреннего потребления.

Из системы (14) формируется условие соотношения цен неторгуемых и вывозимых товаров:

Ы ZkK1            (15)

E = D-^

5 Pj ‘

Из уравнений (13) и (15) следует, что оптимальное распределение объемов выпуска торгуемых и неторгуемых товаров, а также наилучший баланс объемов потребления ввозимых товаров и товаров, производимых на территории региона для внутреннего потребления, определяются паритетом цен.

Доход домашних хозяйств определяется фондом оплаты труда , смешанными доходами и трансфертами государства .

Валовая прибыль и смешанные доходы домашних хозяйств составляют долю валовой прибыли и смешанных доходов торгуемых и неторгуемых отраслей.

С учетом вышеизложенного формула, определяющая доходы домашних хозяйств, принимает вид:

Трансферты домашних хозяйств государству и некоммерческим организациям включают налоги и страховые взносы. Базой налогообложения домашних хозяйств является доход за вычетом страховых взносов и трансфертов со стороны государства:

Th ⁼ th' U^nch ^— [^e ‘ ^ + ^d ‘ ^] ‘ ^soc ^— TR^] +

+ [le ■ E + ld ■ D] ■ tsoc.

Потребительские расходы домашних хозяйств составляют долю располагаемого дохода:

где – доля сбережений в располагаемом доходе домашних хозяйств.

Соответственно, сбережения домашних хозяйств с учетом страховых взносов равны:

^h ^h ' ^JnCh Th)-

Доходы остального мира равны сумме доходов региона от вывозимых товаров и баланс текущих операций . Для величины выполняется равенство:

Incrw = M.

Региональные сбережения s включают сбережения домашних хозяйств ^h , предприятий Sp , государства Sg и баланс текущих операций CB и равны инвестициям.

Всего модель позволяет вычислять величины 49 эндогенных переменных. Количество экзогенных переменных модели – 23.

Замкнутую систему образуют 9 уравнений: (5), (7), (10), (11), (13), (15), (16), (17), (18). Решение данной системы позволяет находить значения эндогенных переменных D , Pcl , M_ic , ^fc , GP^ , GP_e , Inc_h , Th , Ch .

Параметры CES-функции Q(M,D) (12) и CET-функции X(E,D) (14) получены по оценке экономики Дальневосточного макрорегиона за 2022 год (Lofgren and Cicowiez, 2018; Armington, 1969; Olekseyuk and Schürenberg-Frosch, 2016).

Ставки налогов и страховых взносов в модели оценены эмпирически, то есть получены на основе реальных соотношений собранных на территории ДФО обязательных платежей к их базе, наблюдаемой на основе статистических показателей Росстата (фонд оплаты труда, кадастровая стоимость земельных участков, стоимость основных фондов, валовая прибыль и смешанные доходы организаций). Фактически наблюдаемые ставки обязательных платежей отличаются от нормативных значений, что вызвано действием налоговых льгот, расхождениями в собираемости налоговых поступлений, а также несоответствием между статистическими и «бухгалтерскими» значениями налогооблагаемой базы.

Откалиброванная модель полностью воспроизводит фактические показатели экономики ДФО.

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

В настоящее время Минвостокразвития России находится в поиске дополнительных способов увеличения инвестиционной привлекательности городов Дальнего Востока. Наиболее распространенными инструментами политики социально-экономического развития ДФО являются преференциальные режимы, в том числе предоставление льгот по налоговым и страховым платежам.

Преференциальные режимы, действующие сегодня на отдельных территориях, доказали свою результативность в рамках политики опережающего развития Дальнего Востока и Арктики (Goryunov et al., 2023), однако расширение их применения в дальневосточном макрорегионе в целом остается дискуссионным.

Для апробации модели авторы считают релевантным проведение расчетов эффектов от распространения действующих преференциальных режимов на крупнейшие городские агломерации ДФО. Такое предположение соответствует подходам к реализации мастер-планов, предусматривающим привлечение значительных объемов внебюджетных вложений в обмен на налоговые льготы.

Перечень изучаемых городов сформирован на основании утвержденных долгосрочных планов социально-экономического развития 25 городов ДФО9.

В качестве меры поддержки, действие которой распространяется на 25 городов ДФО, авторами выбран преференциальный режим свободный порт Владивосток (СПВ), что обусловлено репрезентативностью применяемых в нем льгот: пониженные ставки страховых взносов и налогов на прибыль, землю и имущество действуют в большинстве преференциальных режимов. При этом СПВ, в отличие от прочих, не требует дополнительных затрат на предоставление инфраструктуры (ТОР), не включает преференции по неактуальному для крупных городов налогу на добычу полезных ископаемых (ТОР, АЗРФ, ОЭЗ), а потенциальная сфера действия не ограничена конкретными территориями на законодательном уровне (АЗРФ, КОРФ, САР, ИНТЦ, ОЭЗ).

Соответственно, сценарным условием апробации модели является экспансия льгот, действующих в СПВ, на 25 городов ДФО: снижение ставок по налогу на прибыль и имущество организаций, земельному налогу до 0 %, а также применение пониженного тарифа страховых взносов (7,6 %). Льготы по таможенным платежам не моделируются в силу их относительно малой популярности у резидентов СПВ10.

В ряде исследуемых городов (Петропавловск-Камчатский, Большой Камень, Уссурийск, Находка, Корсаков, Владивосток, Артем) данный режим уже действует. Однако поскольку на получение статуса резидента СПВ наложены существенные ограничения (требование о реализации инвестиционных проектов по новым для организации видам деятельности), лишь малая часть компаний, зарегистрированных в указанных семи городах, пользуется льготами по налоговым и страховым платежам. Поэтому в рамках рассматриваемого сценария факт действия режима СПВ на соответствующих территориях игнорируется.

Расчет сценария основывается также на допущении, что все коммерческие предприятия в выбранных агломерациях автоматически становятся получателями льгот, связанных с применением режима СПВ.

Средние расчетные ставки по соответствующим платежам при текущем уровне поддержки и при распространении действия льгот приведены в таблице. Сценарные значения ставок определены через доли указанных 25 городов в отгрузке товаров, работ и услуг (земельный налог, налоги на прибыль и имущество организаций) и фонде заработной платы работников организаций (страховые взносы).

Таблица / Table

Значения ставок налогов и страховых взносов, % / Taxes and social insurance rates, %

Наименование переменной	Текущее равновесие	Сценарное значение
Ставки страховых взносов tsoc	17,82	11,75
Ставки налога на имущество организаций tprop	0,18	0,10
Ставка земельного налога с организаций tland	0,02	0,01
Ставка налога на прибыль организаций ^prof	20,10	9,81

Источник: рассчитано авторами.

В результате распространения льгот по налогу на прибыль, имущество и землю организаций и пониженных тарифов страховых взносов на 25 дальневосточных городов, для которых приняты долгосрочные планы социальноэкономического развития, наблюдается существенное перераспределение выпуска от торгуемых отраслей к неторгуемым, меняется структура совокупного предложения и спроса. Возрастают доходы (+3,8 %) и сбережения предприятий (+19,8 %), в то время как государственные доходы и сбережения значительно сокращаются (на 20,6 % и в 3,9 раза соответственно). Увеличивается занятость в регионе (+0,13 %), растет уровень цен (+0,7 %). Повышаются потребление, сбережения и располагаемые доходы домашних хозяйств (+1,3 %). Снижается отток капитала из региона (–4,9 %).

Данные результаты в целом соответствуют экономической логике: снижение ставок обязательных платежей приведет к росту прибыли предприятий, а доходы государства значительно сократятся, что может отрицательно отразиться на стабильности предоставления государственных и социальных услуг в ДФО и потребует дополнительных трансфертов из федерального бюджета или наращивания долга. Неочевидным является вывод о перераспределении ресурсов между секторами. Ограниченные возможности по извлечению прибыли в торгуемом секторе, связанные с фиксированными ценами на вывозимую и ввозимую для промежуточного потребления продукцию, приведут к концентрации производства в неторгуемом секторе. Так как в ДФО торгуемый сектор представлен преимущественно сырьевыми товарами, производимыми за пределами городов макрорегиона, увеличение доли неторгуемого сектора в экономике может указывать на рост экономической активности в крупнейших городах.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В рамках настоящего исследования построена вычислимая модель общего равновесия экономики ДФО (GEM DV) с двумя производственными секторами, тремя группами товаров и четырьмя экономическими агентами. Представленная CGE-модель предназначена для количественной оценки последствий реализации региональной политики, а именно трансформации структуры регионального выпуска в разрезе торгуемых и неторгуемых отраслей, изменения доходов и сбережений экономических агентов. При моди- фикации спецификации изменения экзогенных переменных могут касаться не только ставок налогов и социального страхования, но и быть связанными с расходами на государственное потребление, трансфертами государства домашним хозяйствам, инвестициями в основной капитал.

Модель апробирована на сценарии, предусматривающем распространение режима свободного порта Владивосток на 25 городов ДФО. Существенное сокращение средних ставок налогообложения влечет перераспределение ресурсов в экономике, создавая преимущества для ряда экономических агентов в ДФО, но также несет негативные последствия: сокращение выпуска торгуемого сектора и снижение бюджетной стабильности.

При дальнейшем развитии CGE-модели экономики Дальнего Востока, дезагрегации производимых в экономике товаров, переходе к динамической форме применение данной модели в государственном стратегическом планировании позволит повысить прозрачность и обоснованность выбора инструментов государственной региональной политики в отношении ДФО и избежать неоптимального государственного воздействия.