Обсуждается эконометрическое оценивание влияния на уровни инфляции в экономике России основных параметров бюджетной системы Российской Федерации, к которым относятся: 1) общий объем доходов бюджета, 2) общий объема расходов бюджета и 3) дефицит бюджета. В работе построены две эконометрические модели, в которых в качестве объясняемой переменной приняты годовые уровни инфляции в экономике России в период 2007–2023 гг. В состав объясняющих переменных модели включены производные основных параметров бюджетной системы РФ. Основные результаты работы состоят в следующем. Дефицит бюджета в текущем и лаговом периоде не влияет на уровни инфляции. Бюджетный импульс (первичный дефицит бюджета) в лаговом периоде снижает уровни инфляции. Темп прироста номинальных доходов бюджета не влияет и в текущем, и лаговом периоде на уровни инфляции. Темп прироста номинальных расходов бюджета оказывает существенное прямое влияние на уровни инфляции в России. Темп прироста номинальных затрат бюджета по обслуживанию государственного и муниципального долга оказывает значимое прямое влияние на уровень инфляции в России. Неблагоприятные события, такие как мировой финансовый кризис и санкции западных стран, оказывают существенное негативное воздействие на экономику России, повышая (при прочих равных условиях) годовые уровни инфляции в среднем на 5% в год.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
В свою очередь, величина коэффициента детерминации R2 = 0,92 означает, что в модели (16) объясняющие переменные на 92% показывают текущие уровни инфляции в России. Добавим, что коэффициент корреляции реального значения Inft и прогнозного значения Inf t примерно равен 0 92, = 0,96. Это значит, что объясняющая способность модели (16) высока.
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Андреев М. (2022). Влияние бюджетного правила и модельных предпосылок на реакцию инфляции на шоки условий торговли. Серия докладов об экономических исследованиях. М.: Банк России. С. 61.
2. Бакалова И. (2012). Некейнсианские эффекты фискальной политики: Россия, 1995-2011. Препринт WP12/2012/04. М.: Издательский дом Высшей школы экономики. 32 с. URL: https://wp.hse.ru/data/2012/11/16/1247831473/WP12_2012_04.pdf
3. Баумоль У.Дж., Блайндер А.С. (2004). Экономикс: принципы и политика. М.: ЮНИТИ.
4. Бывшев В.А. (2008). Эконометрика: учебное пособие. М.: Финансы и статистика. 480 с.
5. Бывшев В.А. (2019). Моделирование финансово-экономических временных рядов в R. М.: Изд-во Финансового университета. 110 с.
6. Бывшев В.А., Пахомов Е.В. (2024). Оценивание влияния бюджетного импульса и расходов бюджета на реальный ВВП России // Экономическая наука современной России. № 3 (106). С. 24-37.
7. Вербик М. (2008). Путеводитель по современной эконометрике. М.: Научная книга. 615 c.
8. Грин У.Г. (2016). Эконометрический анализ. Книга 1. М.: Дело при РАНХиГС. 760 с.
9. Доклады Банка России (2017). «О немонетарных факторах инфляции и мерах по снижению ее волатильности». М.: Банк России.
10. Долганова Ю.С., Истомина Н.А. и др. (2019). Бюджетная система Российской Федерации. Учебник. Екатеринбург: Изд-во Уральского гос. университета.
11. Мясников А., Тарасов В. и др.(2023). Оценка бюджетного импульса и его неоднородное влияние на инфляционные процессы в регионах России. Серия докладов об экономических исследованиях. № 118. Октябрь. М.: Банк России.
12. Пителин А.К. (2015). О немонетарных факторах инфляции // Экономика и математические методы. Т. 51. № 1. С. 45-67.
13. Grauwe P.D., Polan M. (2001). Is Inflation Always and Everywhere Monetary Phenomenon? CEPR Discussion paper, no. 2841.
Выпуск
Другие статьи выпуска
В Москве в Центральном экономико-математическом институте РАН 15–16 апреля 2025 г. состоялся XXVI Всероссийский симпозиум «Стратегическое планирование и развитие предприятий», традиционно посвященный обсуждению актуальных вопросов теории и практики развития российских предприятий и направлений повышения их эффективности. Ключевыми темами для обсуждения на Симпозиуме стали вопросы развития отраслей промышленности, меры по реализации стратегии опережающего развития в макроэкономической сфере, отдельные аспекты применения агентноориентированного моделирования, а также значимые методологические подходы к разработке стратегий предприятий и др. Выявленные проблемы и потенциальные пути их разрешения обсуждались участниками мероприятия через призму санкционных ограничений и торговых войн.
30 мая 2025 г. на очередном заседании научного семинара «Проблемы моделирования и развития производственных систем» под руководством чл.‑ корр. РАН, проф., д. э. н., руководителя научного направления «Мезоэкономика, микроэкономика, корпоративная экономика» Г. Б. Клейнера состоялась презентация коллективной монографии «Интеллектуальные технологии в микро- и мезоэкономике» под редакцией Г. Б. Клейнера и с предисловием чл.‑ корр. РАН, директора ЦЭМИ РАН А. Р. Бахтизина. Рецензентами выступили: академик РАН В. И. Маевский, г. н. с. Института экономики РАН и чл.‑ корр. РАН В. Е. Дементьев, руководитель научного направления «Макроэкономика и институциональная теория» ЦЭМИ РАН. Монография, содержащая результаты исследований, выполненных в ЦЭМИ РАН, утверждена Ученым советом ЦЭМИ РАН. Авторский коллектив монографии составили в основном сотрудники «Отделения моделирования производственных объектов и комплексов» ЦЭМИ РАН. Интеллектуальные технологии в микро- и мезоэкономике: монография / под ред. чл.‑корр. РАН Г. Б. Клейнера; предисл. чл.‑ корр. РАН А. Р. Бахтизина; Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Центральный экономико-атематический институт Российской академии наук. – М.: Издательский дом «НАУЧНАЯ БИБЛИОТЕКА», 2025. – 324 с. ISBN 978-5-907954-80-9
Цифровая трансформация экономики обусловливает необходимость глубокого анализа факторов, определяющих региональные различия в использовании цифровых технологий организациями. Актуальность исследования определяется потребностью в выявлении и систематизации ключевых аспектов цифровизации на уровне хозяйствующих субъектов, что имеет принципиальное значение для разработки эффективных стратегий регионального развития и преодоления цифрового неравенства. В статье рассматриваются теоретические основы цифровизации и цифровой трансформации, оцениваются текущие тенденции и масштабы цифровизации экономики на глобальном, национальном и региональном уровнях с особым вниманием к динамике электронной коммерции как одного из проявлений развития этих процессов. Обосновывается недостаточность анализа исключительно рынков электронной коммерции для комплексной оценки цифрового развития территорий. Предлагается методика расчета интегрального индекса цифровизации организаций (ИИЦО). На основе ИИЦО проводится анализ региональной дифференциации цифрового развития организаций в России, выявляются регионы-лидеры и аутсайдеры. Осуществляется сопоставление уровня цифровизации организаций с показателями экономического развития регионов для оценки репрезентативности предложенного индекса.
В условиях стремительной цифровизации экономики эффективное управление жизненным циклом цифровых продуктов становится критически важным элементом устойчивого развития. Целью настоящего исследования является анализ влияния типологических характеристик цифровых продуктов на структуру и продолжительность их жизненного цикла, а также разработка соответствующих рекомендаций, направленных на управление данным процессом. В работе предложена типологически ориентированная модель жизненного цикла цифрового продукта, учитывающая его архитектурную гибкость, частоту обновлений, характер взаимодействия пользователей, степень платформенной зависимости и институциональные ограничения. На основе анализа научной литературы, отраслевых отчетов и практик цифровых платформ разработана оригинальная классификация цифровых продуктов, а также адаптированная восьмиступенчатая модель жизненного цикла, отличающаяся от традиционных учетом специфики цифровой среды. Проведен сравнительный анализ для различных типов продуктов, включая программное обеспечение, цифровые активы, данные, интернет-услуги, цифровые товары и гибридные форматы. Впервые систематизированы стратегии продления жизненного цикла с учетом технологической динамики и рыночной волатильности. Полученные нами результаты позволяют уточнить закономерности развития цифровых решений в рыночной среде и могут быть использованы для оптимизации экономических моделей управления цифровыми продуктами в условиях трансформационной цифровой экономики. Отдельное внимание уделено цифровым активам и данным как продуктам с нестандартной траекторией развития. Практическая значимость работы заключается в возможности применения модели для стратегического планирования, инвестиционной оценки и мониторинга продуктового жизненного цикла. Представленные подходы могут быть использованы в исследованиях цифровых рынков, бизнес-аналитике и государственной политике в сфере регулирования цифровой экономики.
Экономика здравоохранения повсеместно связана с распространением консервативных методов менеджмента, сводимых в основном к доминированию инструментов управления человеческими ресурсами. Это обусловлено традиционным восприятием практикующими специалистами профессионального медицинского сообщества медицинской отрасли как преимущественно социальной структуры, а не экономической системы. Несмотря на научную доказанность наличия признаков экономической системы, многие специалисты-организаторы в сфере здравоохранения продолжают пренебрегать использованием современных управленческих инструментов. Представляется, что запрос общества на совершенствование методов управления требует более широкой предметной области исследования, применения инновационных технологий менеджмента. Для целей данной работы объектом изучения является сфера практического здравоохранения как производителя медицинских услуг. Анализируются типологии экономических систем и методов менеджмента в научных трудах различных авторов и их применимость по отношению к медицинской отрасли. Выявлены актуальные проблемы здравоохранения, новые вызовы постпандемического периода и геополитической ситуации, влияющие на процессы оказания медицинских услуг, важность базовых ресурсов, обеспечивающих развитие системы. Учитывая отсутствие значимых успехов в вопросах управления экономикой российского здравоохранения, подмену разработки новых действенных методов менеджмента внедрением лишь некоторых усовершенствований, разработка системного подхода представляется весьма актуальной. Определена необходимость активизации усилий, направленных на поиск фундаментально новых конструктивных управленческих решений. Разработана схема ресурсообмена в здравоохранении и модель взаимодействия при оказании медицинских услуг. Предложены направления применения инструментов системного менеджмента, ориентированные на обеспечение стабильности и целостности здравоохранения как экономической системы
Статья посвящена влиянию льготных условий ведения предпринимательской деятельности в статусе резидента территории опережающего развития (ТОР) на финансовые показатели организации. В качестве объекта исследования был взят якорный резидент ТОР «Набережные Челны» – китайская компания «Haier», которая за восемь лет функционирования ввела в эксплуатацию шесть заводов для производства бытового оборудования. В планах компании – открыть еще шесть заводов в рамках проекта создания Индустриального парка «Haier». Проанализированы финансово-экономические показатели резидента, на основе которого выявлена пятикратная разница в уплате налогов в сравнении с общей системой налогообложения. Рассмотрены и другие меры поддержки резидентов, такие как снижение административных барьеров, субсидирование процентных ставок, частичное возмещение затрат на покупку оборудования. Проведенное нами исследование доказывает существенное влияние предоставляемых преференций на результаты хозяйственной деятельности предприятий, открывающих новые производства в статусе резидента территории опережающего развития. В новых условиях российской экономики целевую функции территорий опережающего развития предлагается рассматривать как создание условий для привлечения резидентов с высокотехнологическими производствами и, соответственно, преференциальную территорию – как подсистему региональной инновационной экосистемы.
Статья посвящена построению моделей для панельных данных, учитывающих влияние качественных признаков на эндогенную переменную. Эконометрическим инструментом, формализующим влияние качественных признаков, являются фиктивные переменные. Необходимость включения фиктивных переменных в эконометрические модели в последнее время диктуется структурными изменениями в экономике ряда стран, вызванными беспрецедентными западными санкциями и изменениями, связанными с пандемией. Цель исследования – построить и апробировать модели товарооборота России со странами БРИКС в рамках моделей для панельных данных, учитывающих влияние качественных (постоянных во времени) признаков на эндогенную переменную с применением метода декомпозиции фиксированных эффектов (FEVD). Метод FEVD обеспечивает более гибкую спецификацию модели, совмещая достоинства моделей с фиксированными и случайными эффектами, но не опираясь на жесткие допущения о некоррелированности индивидуальных эффектов и регрессоров, характерных для модели случайных эффектов. Это совмещение расширяет возможности панельного анализа в эконометрике и позволяет более точно моделировать влияние качественных факторов на эндогенную переменную. Задача исследования включает: построение эконометрических моделей для панельных данных для прогнозирования объемов товарооборота России со странами БРИКС; проведение спецификационных тестов этих моделей; повышение точности прогнозов в рамках метода FEVD, алгебраическую и эмпирическую проверку свойств оценок параметров метода. В результате проведена адаптация метода FEVD к специфике экономик стран БРИКС в условиях современных экономических вызовов. В качестве эмпирической базы использованы сбалансированные панельные данные по пяти странам БРИКС (Бразилия, Россия, Индия, Китай, ЮАР) за период 2000–2020 гг. Особое внимание уделено анализу воздействия макроэкономических показателей (ВВП, курс доллара, цена на нефть, пандемийный шок и др.) на товарооборот России со странами БРИКС. Метод FEVD позволил повысить точность результатов оценивания по сравнению с традиционной моделью с фиксированными эффектами. Исследование вносит вклад в эмпирическую базу оценки моделей с фиксированными эффектами методом FEVD.
Статья посвящена эконометрическому моделированию влияния глобализации на межстрановое социально-экономическое неравенство между развитыми и развивающимися странами. Проблема глобализации как фактора межстранового неравенства является особенно актуальной на фоне накопленных к настоящему времени социально-экономических и военно-политических противоречий между отдельными странами и блоками стран. Целью исследования является разработка эконометрической модели для проверки гипотезы о том, что от господствующей модели глобализации в выигрыше оказываются преимущественно развитые страны, в то время как развивающиеся страны недополучают выгоды от процессов глобализации, в связи с чем межстрановое социально-экономическое неравенство увеличивается. На основе панельных данных за период с 1994 по 2023 г. для 116 стран мира была оценена система из двух взаимосвязанных уравнений с фиксированными индивидуальными эффектами. В качестве показателей глобализации использовались: торговый оборот как сумма экспорта и импорта, прямые иностранные инвестиции и миграция. В качестве показателей социально-экономического развития использовались: валовой национальный доход на душу населения и безработица. Для оценки влияния глобализации на неравенство между двумя группами стран применялся метод фиктивных переменных (в том числе перекрестных). По результатам исследования проверяемая гипотеза была подтверждена построенной эконометрической моделью. Значимым результатом исследования является также построение информативной и универсальной эконометрической модели, что дает возможность применять такую модель в дальнейших исследованиях проблемы неоднородности и противоречивости влияния глобализации на социально-экономическое развитие различных групп стран мира.
Статистика статьи
Статистика просмотров за 2026 год.
Издательство
- Издательство
- ЦЭМИ РАН
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 117418, Москва, Нахимовский пр, 47
- Юр. адрес
- 117418, Москва, Нахимовский пр, 47
- ФИО
- Альберт Рауфович БАХТИЗИН (Директор)
- E-mail адрес
- albert.bakhtizin@gmail.com
- Контактный телефон
- +7 (499) 1290822