Моделирование механизма распределения трансфертов И3 федерального бюджета

Существует несколько групп моделей, в основе которых лежит анализ межбюджетных отношений.

Первую группу представляют теоретические модели оказания финансовой помощи. В рамках этих моделей описываются разные подходы в распределении трансфертов. Такие модели применяются в разных странах. В механизме распределения трансфертов имеются множество целей и критериев оказания финансовой помощи. К таким критериям относятся:

• а)    Снижение и погашение разницы между доходами и расходами бюджетов субъектов. Учитывается фактическая величина собственных доходов и расходов бюджета. В зависимости от этого выделяются трансферты.

• б)    Приведение региональных бюджетных финансовых показателей в соответствие с нормативными или средними показателями. Трансферт выделяется, учитывая налоговый потенциал региональных бюджетов или показателей расходов.

• в)    Комбинация первых двух критериев. В данном случае примером служат трансфертные механизмы, которые были предложены иностранными экономистами.

Также существуют модели, описывающие учет ограничений на величину средства, направляемых на цели бюджетного выравнивания.

В рамках второй группы рассматриваются модели, с помощью которых проводится анализ влияния размера межбюджетных трансфертов на решения региональных органов власти в определении объема государственных расходов на население и проведении налоговой политики. В основе данных моделей лежит принцип максимизации полезности. За Рубежом этими вопросами занимаются многие ученые. В литературе можно встретить работы Gramlich, Rosen, Wilde. И.В. Трунин посвятил ряд работ по вопросам создания моделей финансовой помощи.

В основе третьей группы моделей лежит анализ влияния межбюджетных отношений на экономическое развитие субъектов и страны в целом. Так, в работе Климова показано с использованием эконометрического оценивания наличие прямой зависимости между системой финансовой помощи бюджетам и темпом экономического роста субъектов РФ.

К последней группе относятся модели межрегиональных межотраслевых балансов. Научные работники института экономика и организации промышленного производства СО РАН, В.И. Клисторин, Л.В. Мельникова, Е.А. Коломак, В.Ю. Малов, А.Н. Буфетова и др. активно занимаются изучением вопросов регионального экономического развития.

Большое внимание проблемам моделирования межрегиональных взаимодействий уделяют ученые ИЭОПП СО РАН. Так, в работе В.Д. Маршака и В.И. Суслова описывается модель анализа основных народнохозяйственных финансовых потоков, содержащая бюджетный блок, отражающий формирование доходов ш расходов федерального и региональных бюджетов и учитывающий передачу средств из одного бюджета в другой.

Комплексный подход к оценке влияния государственной политики на региональное развитие предлагает С.А. Суспицын. В его работах описанные модели предусматривают возможность анализа бюджетной политики.

Модель представлена в виде грубого среза, в котором не учитываются способы производства продукта, отраслевая структура регионов и т.д. Логика модели состоит в следующем: считается, что региону предлагаются инвестиции. На каждый рубль инвестиций имеется отдача в виде дополнительных налогов. В нашем случае, норма налоговой отдачи от инвестиций равна 0,3 (то есть вложенный в текущем году рубль дает 30 копеек в следующем году, еще 30 копеек через год и т.д.). Таким образом сумма налоговых отдач от инвестиций за все годы компенсирует вложенные денежные средства. Данный коэффициент 0,3 получен путем анализа статистики по налоговой и инвестиционной отдаче. На данном этапе для всех регионов предложен один коэффициент в силу упрощенности модели. В противном случае, у каждого региона будет индивидуальная норма налоговой отдачи, и результатом такой модели стало бы решение инвестировать только в эффективно действующий регион с максимальным коэффициентом.

В модели используются следующие термины и определения:

Налоговые доходы (TA i ) - доходы от налоговых поступлений отдельных субъектов по основным видам экономической деятельности;

Инвестиции (Ц) - средства, направляемые на развитие экономики субъектов;

Объем государственных и муниципальных услуг (G i ) - объем бюджетных услуг, предоставляемых населению в виде денежных средств на развитие социальной инфраструктуры, отдельных выплат и т.п.

Безвозмездные поступления (TR i ) - дотации, межбюджетные субсидии, субвенции, в иные межбюджетные трансферты.

А также коэффициенты: норма налоговой отдачи от инвестиций; норма дисконтирования ценности бюджетных расходов по времени; коэффициент экономии от потребления; ограничение на максимальный и минимальный рост объема бюджетных услуг за один год; коэффициент, отражающий ограничение объема инвестиций в каждом регионе по отношению к среднему объему инвестиций за 2016-2018 гг.; коэффициент, показывающий отношение различий между максимальной и минимальной бюджетной обеспеченности в последнем году к различиям между максимальной и минимальной бюджетной обеспеченности в первом году.

Модель рассматривается на примере всех субъектов России (n=85). Период времени Т=23 года. В качестве исходных данных для имитационной модели используются данные за 2018 год, представленный в виде базового года. Обязательно контролируется форма бюджета: консолидированный бюджет субъекта Российской Федерации. Данные взяты с официального сайта Федерального казначейства России и Федеральной службы государственной статистики: безвозмездные поступления (TR i ), налоговые доходы (TA i ), объем бюджетных услуг, оказываемых населению (G i ); и инвестиции в основной капитал за 2016-2018 гг. (Ц). Все значения исчисляются в млн руб. Численность населения, тыс. чел (P i ), Представим ниже модель.

Целевая функция:

M-i^ (2.1)

суммируемая по всем регионам и по времени, интерпретируется как максимальное развитие всей экономики, либо сектора государственной ответственности, поскольку целевым значением в модели представлены объем государственных и муниципальных (бюджетных) услуг. Так как модель учитывает межвременной выбор (денежные средства в текущий год ценятся дороже, чем в последующий), то в целевую функцию добавляется норма дисконтирования ценности бюджетных расходов.

Следующее неравенство представляет собой основное бюджетное ограничение: сумма собранных на территории налогов и трансфертов, выделенных из федерального бюджета, превышает объем бюджетных услуг, предоставляемых населению, и инвестиции в экономику региона.

Git + Iit < TAit + TR^ (2.2)

Далее, накладывается формальное ограничение на трансферты: каждый год сумма трансфертов по всем регионам не превосходит выделенных в данный год трансфертов федеральным центром.

2UTR_t t t (2.3)

Неравенства (2.4) – (2.5) – ограничения на минимальный и максимальный рост объем бюджетных услуг за один год соответственно. Для любого региона в каждый год t нельзя экономить слишком сильно. То есть объем бюджетных услуг должен быть больше, чем объемы бюджетных услуг каждого региона в базовом году с некоторым коэффициентом. В модели предлагается взять 0,9 – это означает, что каждый год следует экономить не более десяти процентов, которые направляются на инвестиции.

G it > 0.9 * G io (2.4)

Есть определенные запреты на слишком резкий рост. Согласно данному ограничению, объем бюджетных услуг в каждом следующем году не превосходит более чем на 15 % в предыдущем.

G it < 1.15 * G it-i (2.5)

Модель заставляет инвестировать, поскольку целевым значением является объем бюджетных услуг, который можно максимизировать за счет роста бюджета. А бюджет, в свою очередь, вырастает с помощью собираемых каждый следующий год налогов, состоящих из объема собираемых налогов в базовом году и отдачи от инвестиций, вложенных в текущему году, в прошлом и так далее до первого года (2.6). Благодаря этому растет экономика.

TAit = TAio + a*Iit + a* It-i + - + a* Iii(2.6)

• (2 .7) - ограничение объема инвестиций в каждом регионе по отношению к среднему объему инвестиций за 2016-2018 гг.

^Iit < 1.15 * ^I i2016-2018 ⁽2.7⁾

В неравенстве (2.8) используется коэффициент, отражающий снижение дифференциации. Поскольку модель линейная, и чтобы не выходить за пределы линейности берется отношение различий между максимальной и минимальной бюджетной обеспеченности в последнем году к различиям между максимальной в минимальной бюджетной обеспеченности в первом году. Величина P i - население в регионе i.

max [^] — min [^-J < 0.8 * (max [^т°] — min [^;“])(2.8)

• (2 .9) - (2.12) - ограничения на неотрицательность переменных, выбираемых моделью для максимизации целевой функции.

G it >0(2.9)

TR it >0(2.10) TA_it >0(2.11) I it >0(2.12)

В итоге, общий вид модели выглядит следующим образом.

т

t=1

Git

(1 + d)t-1

^ max

G it + I it it + TR it

z

n

TRi t i=i

Git > 0.9 * Gi0

Git < 1.15 * Git-i

TAit = TAio + a * lit + a * I^—i + - + а*1ц

l it <  ¹.¹⁵ * I i2016-2018

max [^J - min [^J < 0.8 * (max [^] - min [5а])

Git>0

TRit > 0

TAit > 0 kt>0 i = 1, ™,n;t = 1, .„,T

На основе этой модели мы делаем рас-   чевых параметров на основе реальных четы применяя различные значения клю-   данных по 85 регионам России.