CC BY-NC-ND
0
Распределительная парадигма роста в стратегиях устойчивого регионального развития
Рогнеда Васильева
Старший преподаватель, rogneda.v@urfu.ru
Кази Сохаг
Старший научный сотрудник, ksokhag@urfu.ru Высшая школа экономики и менеджмента Уральского федерального университета, 620002, Екатеринбург, ул. Мира, 19
Шокат Хаммуде
Профессор экономики и международного бизнеса, shawkat.hammoudeh@gmail.com, hammousm@drexel.edu
Колледж бизнеса Лебоу Дрексельского университета, США (Lebow College of Business, Drexel University), 3141 Chestnut St, Philadelphia, PA 19104, United States
Аннотация
Вопрос подтягивания регионов-аутсайдеров к лидерам в условиях неодинакового распределения активов с целью налаживания устойчивого развития - большая задача, как со стороны государства, так и компаний. Авторы статьи поднимают вопрос о выборе распределительных механизмов и их связи с разработкой оптимальной стратегии для устойчивого развития. Универсальные инструменты в этом отношении отсутствуют, а значит необходимо разрабатывать сложную комбинацию стратегических решений, учитывающую потенциал регионов и базирующихся в них компаний. Корпоративные стратегии могут значительно
усиливать действия государства. Эта задача особенно актуальна для стран с неоднородным распределением природных ресурсов, к которым относится и Россия, где ставка делается на фискальную децентрализацию как инструмент выравнивания экономического потенциала. Оценивая его влияние на экономику российских регионов, авторы констатируют, что, несмотря на свою эффективность в других государствах, для России он не подходит. Решением видится поиск уникальных рыночных механизмов, возможное привлечение динамичных компаний в регион и подбор других механизмов, запускающих устойчивое развитие.
Ключевые слова: устойчивое развитие; стратегии развития; региональное неравенство; региональное развитие; ресурсный потенциал; фискальная децентрализация
Цитирование: Vasilyeva R., Sohag K., Hammoudeh S. (2023) Distributional Growth Paradigm in the Strategies of Sustainable Regional Development. Foresight and STI Governance, 17(4), 54-67. DOI: 10.17323/2500-2597.2023.4.54.67
Distributional Growth Paradigm in the Strategies of Sustainable Regional Development
Rogneda Vasilyeva
Senior Lecturer, rogneda.v@urfu.ru
Kazi Sohag* (corresponding author)
Senior Researcher, ksokhag@urfu.ru
Graduate School of Economics and Management, Ural Federal University, 19 Mira street, 620002 Ekaterinburg, Russia
Shawkat Hammoudeh
Professor of Economics and International Business, shawkat.hammoudeh@gmail.com, hammousm@drexel.edu Lebow College of Business, Drexel University, USA, 3141 Chestnut St, Philadelphia, PA 19104, United States
Abstract
The issue of bringing outsider regions closer to leaders in conditions of unequal distribution of assets in order to establish sustainable development is a big task, both on the part of the government and of the companies as well. The authors of the article raise the question of the choice of distribution mechanisms and their connection with the development of an optimal strategy for sustainable development. There are no universal tools in this regard, which means it is necessary to develop a complex combination of strategic decisions that takes into account the capabilities of the regions and the companies based
there. Corporate strategies could significantly augment government action. This task is especially relevant for a country with a heterogeneous distribution of natural resources, among which Russia, making the emphasis is on fiscal decentralization as an equalization tool. Assessing its impact on the economy of Russian regions, the authors state that, despite its effectiveness in other countries, it is not workable for Russia. The solution seems to be the search for unique market mechanisms, the possible attraction of dynamic companies to the region and the selection of other mechanisms that trigger sustainable development.
Keywords: sustainable development; development strategies; regional inequality; regional development; resource capabilities; fiscal decentralization.
Citation: Vasilyeva R., Sohag K., Hammoudeh S. (2023) Distributional Growth Paradigm in the Strategies of Sustainable Regional Development. Foresight and STI Governance, 17(4), 54-67. DOI: 10.17323/2500-2597.2023.4.54.67
Сглаживание неравенства в темпах развития между регионами играет ключевую роль в наращивании национального экономического потенциала и переходе на модель устойчивого развития. Эта задача особенно актуальна для государств с неоднородным распределением природных ресурсов, к которым относится и Россия.
В постсоветский период стране удалось добиться определенного экономического роста путем перехода к рыночной экономике (хотя и с некоторыми исключениями). Поскольку подобная динамика в основном обусловлена добычей полезных ископаемых, возникает вопрос о распределительном аспекте парадигмы роста: в одних регионах их значительно больше, чем в других. Со временем неравенство между субъектами РФ усиливалось — с точки зрения как доходов населения, так и общего уровня экономического и социального развития1. Если первый из упомянутых аспектов получил определенное освещение в литературе (Зубаревич, 2019; Novokmet et al., 2018), то в отношении устойчивого развития сохраняется пробел. Для решения проблемы региональных различий правительство реализует комплекс стратегий, включая фискальную децентрализацию (ФД), которая считается одним из самых эффективных инструментов в этом отношении (Kyriacou et al., 2015)2. Подобная политика имеет особое значение для компенсации неравномерного распределения ресурсов, учитывая существенную природную ренту, которую извлекают отдельные территории. В связи с этим в нашей статье оценивается ее влияние на российскую экономику и устойчивое развитие.
Обзор литературы
Международный опыт применения ФД
В соответствии с теорией фискального федерализма децентрализация способствует развитию многих стран: улучшаются условия для конкуренции между регионами, повышается роль местных органов власти, более четко формулируются интересы территорий (Tiebout, 1956; Qian, Roland, 1998), возникают возможности для адаптации к переменам (Oates, 1999). При этом наряду с расширением «полномочий на местах» предполагается сохранение достаточного уровня вертикального контроля и регулирования региональной экономики.
В литературе сложились два направления дискуссий в отношении ФД. Представители первого лагеря полагают, что данный механизм способствует повышению качества управления и освоению модели устойчивого развития (Rubinchik-Pessach, 2005; Barankay, Lockwood, 2007). Особое внимание уделяется взаимодействию между разными уровнями власти как фактору устойчивого развития территории (Markevich, Zhuravskaya, 2011; Mookherjee, 2015). Положительные
Табл. 1. Положительные эффекты ФД
Эффекты Литература
Увеличение эффективности предоставления общественных благ, особенно услуг образования (Barankay, Lockwood, 2007; Freinkman, 2009; Kalirajan, Otsuka, 2012).
Расширение доступности государственных услуг, снижает уровень бедности (Sanogo, 2019).
Повышение качества государственного регулирования, стимулирование регионального экономического роста (Jia et al., 2020, 2021).
Усиление региональной конвергенции (Kyriacou et al., 2015).
Укрепление фискальной дисциплины (Bellofatto, Bestfamille, 2021)
Источник: составлено авторами.
эффекты ФД для регионального развития обобщены в табл. 1.
Вторая группа скептически оценивает вклад ФД в сокращение неравенства, отмечая связь рассматриваемого инструмента с коррумпированностью властей (Fan et al., 2009; Fisman, Gatti, 2002), отрицательно сказывающуюся на устойчивом развитии регионов (Zhang, Zou, 1998; Prud'homme, 1995). Рекомендуется балансировать ФД с централизацией, поскольку в странах с переходной экономикой высокая степень децентрализации препятствует контролю, снижает качество управления, усиливает коррупцию и замедляет развитие (Blanchard, Shleifer, 2001). Из-за неэффективной работы или злоупотреблений местных чиновников потенциальные преимущества ФД нивелируются (Jia et al., 2020). Например, в Китае практика ФД увеличивает налоговое бремя на отстающие регионы, что усиливает диспропорции (Zhang, 2006; Bellofatto, Besfamille, 2021). Предыдущие эмпирические исследования показали, что ФД может как способствовать, так и препятствовать устойчивому развитию регионов в зависимости от инфраструктурных различий между ними, а также масштабов экономики и т. п. (Qiao et al., 2019; Smith, Revell, 2016; Brock et al., 2015; Martinez-Vazquez, Timofeev, 2008). Неоднозначность эффектов ФД стала одним из поводов для анализа ситуации с применением рассматриваемого инструмента в России.
Российский контекст
В ряде исследований, посвященных России, подчеркивается роль политики распределения бюджетных средств и позиций местных властей (Di Bella et al., 2017; Markevich, Zhuravskaya, 2011). При этом связь между ФД и региональным неравенством остается недостаточно изученной. Например, исследование советского
1 Так, по данным Росстата, валовой региональный продукт (ВРП) на душу населения в 2019 г. варьировал от 3.378 млн руб. в Ханты-Мансийском автономном округе до 61.0 тыс. руб. в Чеченской республике. https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/9Yl4JKg4/vrp.xlsx, дата обращения 05.07.2023.
2 См. также: https://base.garant.ru/71405474/, дата обращения 05.07.2023.
периода (1950-1960-е гг.) показало, что по мере диверсификации регионов конкуренция между их главами усиливалась, благоприятствуя развитию территорий с большим многообразием экономической деятельности (Markevich, Zhuravskaya, 2011). Установлено, что недостаточная самостоятельность муниципалитетов в налогово-бюджетной политике тормозит рост местных компаний (Zhuravskaya, 2000). Роль ФД в снижении регионального неравенства частично рассматривалась ранее в работе (Martinez-Vazquez, Timofeev, 2008)3, однако за последние 20 лет ситуация в российской экономике и фискальные правила существенно изменились, что обусловливает необходимость вновь проанализировать эту связь. Предшествующие работы помогают глубже понять влияние фискальной политики на региональный диспаритет, однако ее эффективность не получила достаточного обоснования, что стало дополнительным мотивом для нашего исследования. По его итогам предложен показатель неравенства регионального экономического роста, который рассчитывается путем вычитания фактического среднедушевого ВРП из фактического среднедушевого ВВП России. Положительное значение этого индикатора означает, что в данном регионе наблюдается более высокий экономический рост в сравнении со средним по стране, отрицательное — что в среднедушевом выражении ВРП ниже, чем ВВП. Использован индикатор ФД, отражающий степень децентрализации регионального уровня от федерального. Изучается посредническая роль запасов природных ресурсов в связи между ФД и региональным неравенством. Оценивается влияние политического статуса губернаторов в отношении территориального диспаритета. По нашему мнению, их «вес» во многом зависит от принадлежности к правящей партии. Данные в изучаемой выборке характеризуются значительным разбросом по регионам и во времени4.
Мы применяли подход «квантили через моменты», нивелирующий общую погрешность корреляции, неоднородность регионов, эффект задержки во времени и потенциальную эндогенность данных. Наше исследование выявило новые закономерности во влиянии ФД на региональное экономическое неравенство в России. Поскольку менее развитые субъекты (квантили 10-30%) характеризуются невысокими темпами экономического роста, ФД служит усиливающим фактором диспропорций. В верхних квантилях (высокоразвитые регионы) не выявлено существенного влияния первого показателя на второй. Если разрыв превышает 70% (выше среднего), коэффициент ФД становится положительным, но незначительным, свидетельствуя об увели-
чении разрыва между развитыми и отстающими субъектами.
Аналогичный эффект наблюдается и в регионах, главы которых принадлежат к правящей партии, тогда как членство в других политических объединениях почти не влияет на изменение диспропорции в любую сторону. Добыча природных ресурсов также существенно снижает неравенство в менее благополучных регионах, но не влияет на территории из верхних квантилей.
Результаты исследования могут оказаться полезными для формирования региональных стратегий по таким направлениям, как:
• разработку инклюзивных программ устойчивого развития благодаря более эффективному распределению бюджетных ассигнований для сглаживания внутристранового экономического неравенства;
• формирование новых подходов к перенаправлению потоков из федерального и региональных бюджетов между территориями с изобилием и дефицитом ресурсов;
• оптимизацию выделения федеральных средств на поддержку регионов в целях минимизации предвзятости и непотизма, стимулирования инклюзивного экономического развития.
Особенности российской экономики и разработка гипотез
Влияние региональных различий на экономическое неравенство, уровень жизни и занятости, структуру населения и т. д. отмечено в ряде исследований (Zubarevich, Safronov, 2011; World Bank, 2018). Степень развития регионов исторически определялась наличием обрабатывающей, оборонной и горнодобывающей отраслей, что обусловило сильный разрыв между ними5. Другой усиливающий его фактор — отсутствие фискальной межведомственной координации на разных уровнях (Zhuravskaya, 2000). Значимую роль играет также инерционное следование советским экономическим паттернам и, соответственно, низкая эффективность государственного управления (Shleifer, 1997).
Учитывая описанную специфику, на основе выборочных данных и теоретического обоснования предлагается несколько гипотез.
Специфика российской фискальной структуры
Российская бюджетная система состоит из федерального, регионального и местного уровней6 (рис. 1). Бюджетные средства распределяются между терри-
3 Авторы изучили деятельность 2000 местных органов власти в 72 российских регионах.
4 Например, значения логарифма фактического среднедушевого ВРП варьируют от 9.45 для Республики Дагестан до 19.83 для Тюменской области, а доля добычи полезных ископаемых в ВРП от 0% в не имеющих нефти регионах до 78% в нефтедобывающих.
5 В советские времена расселение граждан происходило в соответствии с утвержденной структурой хозяйственной деятельности. Уровень межрегиональной миграции был чрезвычайно высок. Эффект этой политики ощущается по сей день: по данным Росстата, 12.47% населения России проживают в Москве и Санкт-Петербурге (2018-2020 гг.) (https://rosstat.gov.ru/folder/313/document/166784, дата обращения 14.08.2023). Заброшенные промышленные города советской эпохи испытывают серьезные социально-экономические проблемы и требуют масштабной федеральной поддержки.
6 Бюджетный кодекс, принятый в 1998 г., описывает бюджетную систему и механизм бюджетных отношений между различными уровнями государственного управления. Под регионами-донорами понимаются субъекты, использующие свой профицит для помощи территориям с дефицитным бюджетом. Федеральная политика перераспределения также учитывает размер среднедушевого налога в регионе, численность населения и уровень экономической деятельности. http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_19702/, дата обращения 17.06.2023.
Рис. 1. Уровни бюджетной системы Российской Федерации
Федеральный
Федеральный бюджет
Бюджеты внебюджетных фондов Российской Федерации . , ,
Пенсионный фонд
Федеральный фонд обязательного медицинского страхования
Фонд социального страхования
Региональный
Бюджеты субъектов Российской Федерации
Бюджеты городов федерального значения: Москвы, Санкт-Петербурга и Севастополя
Бюджеты территориальных государственных внебюджетных фондов (например, фонд медицинского страхования)
Местный
Бюджеты муниципальных образований
Бюджеты городских поселений Бюджеты сельских поселений
Бюджеты городских округов
Бюджеты городских округов с внутригородским делением
Условные обозначения: Источник: составлено авторами.
Бюджет
Выделенный фонд
ториями посредством выравнивающих трансфертов (дотаций), иных субсидий, субвенций7, прочих межбюджетных потоков, в том числе направляемых в государственные внебюджетные фонды (Martinez-Vazquez, Searle, 2007). Под ФД понимается распределение полномочий между центральными и субнациональными властями для принятия решений, включая агрегирование и последующее перераспределение доходов. Парадокс в том, что последние вначале направляются в «центр», который перераспределяет их между регионами. На это требуется больше времени, что создает фискальные диспропорции и затрудняет реализацию проектов устойчивого развития (Martinez-Vazquez et al., 2017; Martinez-Vazquez, Searle, 2007). В России федеральный бюджет аккумулирует поступления от налогов, штрафов, ренты природных ресурсов, в том числе сборы по некоторым региональным налогам8. Для реализации национальных проектов регионы получают от центра фискальную помощь в различных формах. В случае профицита часть этих активов возвращается в «центр» в форме дотаций и субвенций (рис. 2). Иногда проекты получают межрегиональную поддержку, что позволяет
более гибко перераспределять финансы между городами и поселками. Неизрасходованные средства возвращаются на региональный уровень.9
С 2010 г. Министерство финансов РФ проводит масштабную реформу управленческой системы, включая разработку новых фискальных инструментов, обеспечение долгосрочной устойчивости и внедрение бюджетного правила для обеспечения долгосрочного устойчивого развития. Преобразования нацелены на совершенствование поддержки дотационных регионов, улучшение условий для конкуренции и повышение прозрачности бюджетного процесса, включая государственные (муниципальные) закупки. С 2017 г. проводится централизованное отчисление 1% налога на прибыль организаций в федеральный бюджет для последующего перераспределения в виде выравнивающих трансфертов на поддержку регионов с дефицитным бюджетом10.
На 2019-2024 гг. поставлена задача снизить зависимость национальной экономики от ресурсной ренты и сформировать суверенный фонд для хеджирования внешних рисков, ведущих к бюджетному дефициту
7 Межбюджетные трансферты, предназначенные для определенных целей (ст. 129 Бюджетного кодекса РФ, 1998 (ред. 2022)). http://www.consultant. ru/document/cons_doc_LAW_l9702/, дата обращения 17.06.2023.
8 Например, региональные корпорации платят налоги в размере 20%, из которых 2% направляются на федеральный уровень, а 18% остаются на локальном. Поступления от НДФЛ (13% доходов) также перераспределяются между федеральным (15%) и региональным бюджетом (85%). Если НДФЛ индивида превышает 5 млн руб., эта сумма перечисляется в федеральный (13%), региональный (74%) и местный (13%) бюджеты. https:// www.nifi.ru/images/FILES/Journal/Archive/20l8/2/statii_2018_2/fm_2018_2_02.pdf, дата обращения 16.06.2023.
9 Порог устанавливается властями разных регионов и может варьировать.
10 Общая сумма выравнивающих трансфертов в 2021 г. значительно увеличилась (на 40% по сравнению с 2016 г.) и достигла 203.7 млрд руб. (https:// minfin.gov.ru/common/upload/library/2023/06/main/Rezultaty_monitoringa_mestnykh_budzhetov.pdf, дата обращения 19.08.2023). Эта тенденция иллюстрирует усилия федеральных властей по обеспечению финансовой справедливости и стабильности в регионах.
Источник данных: Бюджетный кодекс РФ.
(Sohag et г1., 2022). Данная мера направлена на увеличение предсказуемости и прозрачности фискальных трансфертов между регионами и центром. Для сокращения разрыва между государственными доходами и расходами и повышения фискальной эффективности определен перечень приоритетных проектов, планируется система межбюджетного мониторинга и регулирования. Перечисленные меры призваны сгладить неравенство между топ-10 лидеров и десятью наименее благополучными субъектами.
Финансовая автономия как основа устойчивого развития регионов обеспечивается выравнивающими трансфертами, федеральной компенсацией инвестиционного налогового вычета и реструктуризацией бюджетных кредитов11. В 2020 г. через федеральные каналы предоставлена фискальная помощь 72 дотационным субъектам за счет 13 «доноров» (рис. 3). Для разграничения этих двух категорий с учетом сальдо местного бюджета используется уравнение (1):
¥С = 1ТР. / 1ЕР1 , (1)
где: БС — фискальный потенциал ьго региона; 1ТР — индикатор налогового потенциала, т. е. относительная (по сравнению со средним уровнем по РФ) оценка налоговых поступлений в местный бюджет с поправкой на величину и структуру налоговой базы региона; 1ЕР — показатель расходного потенциала бюджета, оценивающий (по отношению к среднему уровню по РФ) затраты регионов на предоставление одинакового объема услуг на душу населения с учетом местной специфики.
С целью сокращения количества дотационных регионов и стимулирования роста собственных налоговых поступлений разрабатывваются федеральные нормы и правила в отношении автономии регионов12. Регионы
получают больше возможностей планировать свой бюджет и антикризисные меры, а за федеральным центром остаются контролирующие функции. Поскольку на практике разрыв между регионами продолжает расти, эффективность ФД остается неясной. Исходя из этого, мы попытаемся оценить ее результативность в сглаживании диспаритета путем проверки следующей гипотезы (Н1):
Н1: Фискальная децентрализация эффективно снижает неравенство российских регионов.
Опосредующие факторы в связи между ФД и региональным экономическим неравенством
Роль политической принадлежности
Баланс между национальными и региональными целями — важный аспект устойчивого развития на всех уровнях. В многопартийной системе он определяется авторитетом участников переговоров по соответствующим вопросам (ЕшкоЬро^ Zhuravskaya, 2007; Бi1ippov et г1., 2004; Oates, 1999; Ро^Лик, 1996; Шкет, 1964). Следовательно, темпы развития региона во многом обусловлены авторитетом губернатора, который во многом зависит от принадлежности к правящей партии (Sohag et г1., 2022; Нш^еП et г1., 2022). Мы частично согласны с выводами работы (Шкет, 1964) о значимом влиянии правительства на региональные стратегии, которые благодаря сильным позициям доминирующей партии успешнее адаптируются к национальным целям (Ешко1оро^ Zhuravskaya, 2007; Oates, 1999). Как результат, ФД вносит положительный вклад в увеличение темпов экономического роста, повышает качество регулирования, снижает уровень неравенства. Однако избыточное давление на глав регионов приводит к обратным эффектам (Бi1ippov et г1., 2004; Po1ishchuk, 1996; Шкет, 1964). Территории могут усилить влияние на федеральные органы за счет организации международных мероприятий, развития инфраструктурного и туристического потенциала, урегулирования конфликтов межрегиональных элит (Орлов, 2021). Проактивные руководители более успешны в продвижении региональных проектов, чаще получают федеральную поддержку для их реализации13.
От политической влиятельности губернатора зависят степень общественной поддержки и, следовательно, шансы на переизбрание. В мировой практике авторитет региональной администрации на федеральном уровне обеспечивается ее выборным статусом, гарантирующим поддержку со стороны местных элит и граждан (Шкет, 1964). Однако в российском контексте, по нашему мнению, подобный механизм не работает, поскольку большинство лидеров регионов принадлежит к одной
11 https://base.garant.ru/71405474/, дата обращения 19.06.2023.
12 https://ach.gov.ru/up1oad/reports/2020.pdf, дата обращения 19.06.2023.
13 Например, глава Тульской области в 2021 г. получил кредит на сумму более 3 млрд руб. на строительство моста. Аналогичная ссуда выделена руководству Красноярского края на постройку метро. Высокой оценки удостоились достижения губернатора Новосибирской области в улаживании конфликтов элит в 2020-2021 гг. (Орлов, 2021).
Рис. 3. Дотационные и донорские регионы РФ (доля внешней помощи в общем региональном бюджете, %), 2019 г.
партии.14 В их число входят 20 наиболее влиятельных губернаторов, представители же других партий занимают самые низкие позиции (Орлов, 2021). Кроме того, если региональные стратегии не синхронизированы с общенациональным вектором, позиции губернатора ослабевают, и федеральная поддержка региона сокращается. Несмотря на высокую централизацию государственного управления в России, автономия регионов постепенно увеличивается, расширяется свобода для их стратегических действий. Из сказанного следует гипотеза H2.
H2: Политическая принадлежность губернаторов влияет на эффект ФД в отношении снижения регионального неравенства.
Фактор природных ресурсов
Природоресурсный потенциал может оказывать разное влияние на развитие страны, в зависимости от управленческой модели (Al Mamun et al., 2017; Van der Ploeg, 2011). В России региональное неравенство обусловлено двумя базовыми факторами — изначально неравномерным распределением природных запасов между терри-ториями15 и инерционной политикой их перераспределения, унаследованной с советских времен (World Bank, 2018; Shleifer, 1997). Богатые ископаемыми субъекты привлекают больше прямых иностранных инвестиций, что увеличивает возможности для инновационной деятельности и экономического роста (Smith, Thomas, 2017). Принимая во внимание зависимость национальной экономики от ресурсной ренты, по нашему мнению, наличие крупных запасов природных ресурсов препят-
ствует сокращению внутристранового экономического диспаритета, что подводит нас к третьей гипотезе:
H3: Изобилие природных ресурсов является важнейшим фактором, усиливающим неравенство регионов.
Концептуальная основа, данные и методы Концепции и данные
Наше исследование основывается на панельных данных Росстата по 83 субъектам за 1996-2019 гг. Ввиду ограниченного характера соответствующих индикаторов, описанных в литературе, для оценки вариативности экономических позиций сформирован массив данных с помощью уравнений (2) и (3). Для вычисления масштабов диспаритета официально используется соотношение среднедушевых ВРП и ВВП16. Рассчитана дисперсия между первым и вторым показателями в течение финансового года. Относительная величина экономического разрыва стала результатом деления получившейся разницы (в абсолютном выражении) на среднее значение национального показателя. Ряд данных формировался на основе расчета разницы между логарифмами подушевого ВРП для региона i и средним значением логарифма национального ВВП на душу населения за время t:
Disparity. = lGRPpcu - lGRPpcTt (2)
Для проверки надежности предварительной оценки мы ввели дополнительный индикатор:
DISRU = (lGRPpc.t - IGRPpcT) / lGRPpcTt , (3)
14 По данным ВЦИОМ, правящая партия «Единая Россия» пользуется наиболее сильной поддержкой населения: за принадлежащего к ней губернатора проголосовало бы 42.5% респондентов (тогда как член КПРФ мог бы рассчитывать на 11.1% голосов, ЛДПР — 8.8%). https://wciom.com/ our-news/ratings/rating-of-political-parties, дата обращения 18.05.2022.
15 Согласно рейтингу природно-ресурсного потенциала регионов, рассчитываемому RAEX, наиболее обеспеченными являются Красноярский край (лесные и энергетические ресурсы), Республика Саха (месторождения алмазов), Ханты-Мансийский и Ямало-Ненецкий автономные округа (добыча углеводородов). В Ханты-Мансийском автономном округе имеется более 300 месторождений нефти, в Ямало-Ненецком — свыше 100 месторождений газа. По неофициальным данным, среднедушевой ВРП в Ханты-Мансийском и Ямало-Ненецком автономных округах значительно опережает показатели менее богатых ресурсами регионов. https://raex-rr.com/pro/regions/investment_appeal/investment_potential_of_ regions/2020/, дата обращения 18.05.2022.
16 https://www.economy.gov.ru/material/dokumenty/rasporyazhenie_ot_13_fevralya_2019_g_207_r.html, дата обращения 12.05.2023.
где: DISR.{— показатель неравенства по времени и регионам; lGRPpc.t — ВРП на душу населения (константа) во временном и «поперечном» (cross-section) разрезах; а lGRPpcTt — среднее значение удельного ВРП (константа) для всей страны.
В Приложении 117 представлены графики по субъектам, в которых реальный среднедушевой ВРП превышает среднее значение по стране. Максимальные положительные значения наблюдаются для Москвы, Тюменской области и основных хабов нефтегазодобычи, включая Ямало-Ненецкий, Ханты-Мансийский и Ненецкий автономные округа. В Приложении 2 показаны территории с фактическим среднедушевым ВРП ниже среднего. К наименее развитым относятся республики: Чеченская, Ингушетия, Тыва и Дагестан. Примерно в 60% субъектов фактический среднедушевой ВРП не достигает среднего российского, а по остальным — превышает его, что подтверждает высокий уровень неравенства.
Собственно показатель ФД рассчитывался по методологии Международного валютного фонда18 как доля собственных активов региона в его совокупных расходах государственных средств:
Fiscal decetralizationt = (Regional government expenditure - grants) / general government expenditures, (4) где: Fiscal decetralization( — ФД; Regional government expenditure — государственные расходы региона; grants — дотации; general government expenditures — совокупные затраты государственных средств.
Учитывая преобладание субъектов с доминирующим углеводородным сектором, в качестве главного фактора неравенства мы принимаем долю добычи полезных ис-
копаемых в ВРП (рис. 4). Контрольными переменными служили открытость торговли (отношение суммы экспорта и импорта к внутреннему ВРП), доля капиталовложений в ВРП и логарифм численности рабочей силы. Для учета политического статуса губернатора введена фиктивная переменная "party", которая принимает значение 1, если имеет место принадлежность к правящей партии, и 0 — в иных случаях. Использованные в ходе исследования переменные представлены в табл. 2.
Методология
Предварительный анализ данных выявил в панельных временных рядах перекрестную зависимость (табл. 3) и смещение в связи с гетерогенностью (табл. 4). Проверка на перекрестную зависимость выполнялась на основе среднего значения парных корреляций остатков, полученных методом наименьших квадратов (МНК) для каждого региона (Pesaran, 2004). Все переменные, включенные в эконометрическую модель, продемонстрировали пространственную корреляцию в панелях. Чтобы устранить смещение перекрестной зависимости, мы добавили общие корреляционные переменные, рассчитанные как средний показатель для всех субъектов в конкретный период времени (уравнение 5) логарифма подушевого ВРП, открытости торговли, доли капитальных вложений в ВРП и логарифма численности рабочей силы:
Txt = mean(X) , (5)
где X¡t — вектор контрольных переменных (логарифмы подушевого ВРП и численности рабочей силы, открытость торговли, доля капитальных вложений в ВРП).
Табл. 2. Описание переменных
Переменная Описание Источник
Неравенство (DSPR) Показатель экономического неравенства регионов Рассчитано авторами на основе показателей ВРП; полученных от Росстата
Фискальная децентрализация (FDC) Фискальная децентрализация (доля собственных средств региона в его совокупных государственных расходах) IMF (2020)
Открытость торговли (TRO) Открытость торговли (сумма экспорта и импорта, деленная на номинальный ВРП) Рассчитано авторами на основе данных Росстата по экспорту и импорту
Совокупная рабочая сила (TLF) Совокупная численность рабочей силы (лица в возрасте 15 лет и старше, которые в течение рассматриваемого периода были занятыми или безработными) Росстат
Валовые инвестиции в регион (INV) Доля валовых инвестиций в экономику региона в ВРП* Росстат
Добыча полезных ископаемых (NRS) Добыча полезных ископаемых как доля ВРП Росстат
Членство губернатора в политической партии Фиктивная переменная (принимает значение 1 для «Единой России») Иванов (2019)
* Совокупные затраты на строительство и реконструкцию, в т.ч. расширение и модернизацию объектов, повышающие их первоначальную стоимость; затраты на машины, оборудование, транспортные средства, производственный и хозяйственный инвентарь, инвестиции в объекты интеллектуальной собственности; культивируемые биологические ресурсы. Источник: составлено авторами.
17 Материалы Приложений представлены на веб-странице статьи: https://foresight-journa1.hse.ru/2023-17-4/866738714.htm1
18 https://data.imf.org/?sk=1C28EBFB-62B3-4B0C-AED3-048EEEBB684F, дата обращения 02.12.2021.
Табл. 3. Тестирование на перекрестную зависимость
Переменная CD-тест p-зна-чение Среднее общее T Среднее р Среднее abs(p)
Неравенство 16.199 0.000 23.22 0.06 0.39
Фактический среднедушевой ВРП (log) 275.739 0.000 23.22 0.98 0.98
Открытость торговли 161.701 0.000 19.84 0.61 0.65
Инвестиции (как доля ВРП) 269.532 0.000 23.50 0.95 0.95
Рабочая сила 41.837 0.000 23.67 0.14 0.50
Природные ресурсы (как доля ВРП) 19.068 0.000 15.98 0.08 0.49
Фискальная децентрализация (регион.) 218.27 0.000 14.00 1.00 1.00
Источник: составлено авторами.
Табл. 4. Тест на гетероскедастичность
Переменная Неравенство Неравенство с T-vars
delta 15.089 2.060
p-значение 0.000 0.039
скорр. Delta 19.229 5.868
скорр. p-значение 0.000 0.000
Источник: составлено авторами.
Специальная оценка показателей неравенства выявила высокую степень гетероскедастичности используемых данных (табл. 4). Чтобы исключить проблему автокорреляции, проводилось их тестирование на единичный корень c помощью метода CIPS (Pesaran, 2007), показавшее, что анализируемые переменные являются стационарными (табл. 5). В связи со значительной гетерогенностью использовался подход «квантили через моменты» (quantiles via moments) (Machado, Santos Silva, 2019), предполагающий одновременное выполнение квантильной регрессии со стандартной ошибкой начальной загрузки и использование переменных перекрестной зависимости (ур. 6).
Qy (т I XJ = (а. (т) + 8. q(T)) + ß(T) + у(т), (6)
где: а. (т) + S. q(r) — фиксированный эффект квантиля т для региона i или эффект распределения; Q^ (т 1 X.) — квантиль зависимой переменной; X'itß — вектор независимых переменных; Z — вектор известных дифференцируемых (с вероятностью 1) преобразований компонентов X.
Квантильная регрессия компенсирует гетероскедастичность структуры данных (Koenker, 1978) путем моделирования связи переменных-предикторов с определенными перцентилями зависимой переменной. Базовые эконометрические методы часто не позволяют решить проблему перекрестного и временного смещения данных. Для учета перекрестной зависимости мы включили в модель динамические переменные, по-
скольку метод квантильнои регрессии не устраняет искажения, вызванные кросс-секционной зависимостью. Использовалась следующая эконометрическая спецификация:
(т 1 X.) = (а + Я(т)) + в, ШОС + в21 (т)ТО№ + в, (т) ЬЬТ^ + в, (т)ШУЗ. + в5, (т) + в(т)Туат$ +
Yq(r) + £,
(7)
где: Q, — измеренный авторами показатель не-
^ disparity г *
равенства регионов; FDCt — величина фискальной децентрализации; TO — торговая открытость; LLF.t — численность рабочей силы; INVS.t — накопление основного капитала как доля ВРП; NRS.t — доля природных ресурсов в ВРП; Tvars — вектор эффектов перекрестной корреляции.
Чтобы учесть партийную принадлежность губернаторов, мы ввели фиктивную переменную и разделили массив данных на два подмножества для дальнейшего анализа.
На рис. 4 отражен график квантильного распределения неравенства российских регионов. По горизонтальной оси от нижнего к среднему квантилю (1% < 50%) показаны субъекты с подушевым ВРП ниже соответствующего среднего значения для страны в целом. Квантили от среднего до верхнего включают территории с удельным ВРП выше среднего национального показателя в соответствующем финансовом году. В среднем квантиле (50%) красная кривая пересекает вертикальную линию нулевого неравенства, т. е. показывает точку отсутствия диспаритета. Можно предположить, что для уменьшения расхождений коэффициент наклона для квантилей от 10 до 50% должен быть положительным (+), а в диапазоне 50-90% — отрицательным.
Рис. 4. Распределение неравенства по квантилям
3
2
П
в 1
т
Я
И
О, 0
к
-1
-2
/ /
/ 1 // /
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 Квантили
Примечание: красная кривая показывает распределение экономического неравенства регионов по квантилям; черная вертикальная линия, проходящая по 50% квантилю, означает нулевое неравенство. Стрелки вверх и вниз показывают конвергенцию в направлении равенства по обоим направлениям. Черная линейная прямая, пересекающая красную кривую, является воображаемой линией под углом 45 градусов. Источник данных: Росстат.
Табл. 5. Тестирование на единичный корень
Переменная Z-t-tilde-bar p-значение
Disparity -5.7517 0.0000
Real GRP per capita (log) -19.7011 0.0000
Trade openness -7.90 0.0000
Investment (share of GRP) 4.0034 1.0000
Labor force -1.8072 0.0354
FDC (regional) -2.2715 0.0116
Источник: составлено авторами.
Результаты и обсуждение Дескриптивный анализ
Описательная статистика представлена в табл. 6. Общая величина стандартного отклонения отражает волатиль-ность переменных по времени и регионам, тогда как его сравнительные и внутренние показатели измеряют пространственный («между») и временной («внутри») разброс переменных. Сравнительные показатели неравенства, численности рабочей силы и добычи ископаемых существенно опережают внутренние значения, что подтверждает высокий уровень диспаритета в отношении экономического роста и обеспеченности ресурсами. Стандартное отклонение ФД не имеет сравнительного показателя, поскольку данные меняются только во времени. Открытость торговли волатильна скорее во временном измерении, что объясняется ростом либерализации торговли во всех регионах в 1996-2019 гг. Валовые инвестиции сильно варьируют во времени и по территориям, но в целом их динамика свидетельствует о растущем диспаритете в плане расходов на модернизацию.
В табл. A4.1 (Приложение 4) представлены оценочные результаты для выборки по всем регионам. Показатель ФД является отрицательным и значимым в нижних квантилях неравенства (q10, q20 и q30). Это означает, что рассматриваемый механизм не способствует сглаживанию разрыва между лидерами и аутсайдерами. Одновременно он усиливает диспропорции темпов развития территорий ввиду их сильной зависимости от федерального бюджета, экономической неэффективности и диверсификации. Соответствующие коэффициенты в нижних квантилях оказываются выше и имеют отрицательный знак; иными словами, ФД усугубляет отставание регионов (q10). В квантилях 40% и 70% коэффициент децентрализации становится незначимым, при этом в первом случае его величина отрицательна, во втором — положительна.
Наши эмпирические результаты опровергают теоретические выводы исследований (Tiebout, 1956; Oates, 1999; Qian, Roland, 1998) относительно эффективности ФД для снижения неравенства. Вместе с тем, они соответствуют выводам публикации (Prud'homme, 1995), в которой отмечается, что ФД усиливает диспаритет, по-
скольку губернаторы получают возможность расходовать бюджет по собственному усмотрению. Авторы работы (Bellofatto, Besfamille, 2021) пришли к заключению, что ФД в определенной степени может уменьшать незначительный разрыв. Однако, если разрыв изначально высокий (в таких странах, как Россия), то с введением рассматриваемого механизма он лишь усугубляется.
Кроме того, наши расчеты согласуются с работой (Zhang, 2006), автор которой установил, что ФД повышает налоговую нагрузку на отстающие регионы, что, например, в контексте Китая усиливает рассматриваемую диспропорцию, а следовательно, не способствует устойчивому региональному развитию.
Природные ресурсы играют асимметричную роль в объяснении диспаритета. Так, для территорий с более низким среднедушевым ВРП наличие природных ископаемых значительно сокращает разрыв с другими субъектами. Однако в верхних квантилях оценочные
Табл. 6. Описательная статистика по переменным (в скобках указано среднее значение)
Уровень Ст. откл. Мин. Макс.
DSPR (-0.0000)
В целом 0.6783 -1.8249 2.8857
Между 0.6931 -1.3614 2.6105
Внутри 0.1333 -0.7590 0.5755
FDC (0.2306)
В целом 0.0117 0.2061 0.2459
Между 0 0.2306 0.2306
Внутри 0.0117 0.2061 0.2459
TRO (0.0117)
В целом 0.0220 0.00001 0.4994
Между 0.0098 0.0002 0.0644
Внутри 0.0198 -0.0344 0.4690
INV (63.4897)
В целом 102.5171 0.0633 804.4211
Между 28.3152 17.1258 176.5883
Внутри 98.8415 -112.9983 691.3226
LLF (13.3277)
В целом 0.9538 9.9570 15.8028
Между 0.9563 10.0484 15.6018
Внутри 0.0967 11.8800 13.9626
NRS (10.9505)
В целом 15.7330 0 78.6000
Между 13.0162 0 54.1000
Внутри 8.9405 -42.9496 41.3692
Примечание: DSPR — региональное неравенство, FDC — фискальная децентрализация, TRO — открытость торговли, INV — региональные инвестиции, LLF — рабочая сила, NRS — природные ресурсы. Источник данных: Росстат.
коэффициенты природных ресурсов положительные, что свидетельствует об усилении отрыва экономически процветающих субъектов от остальных за счет данного фактора. Указанные наблюдения подтверждаются пилотными исследованиями на основе кейсов Казахстана (Abdu11a, 2021) и Китая (Qiang, ^п, 2020). Распределение регионов по квантилям представлено в Приложении 3. В квантиль 90% входят наиболее обеспеченные ресурсами субъекты — экспортеры углеводородов и драгоценных металлов (включая Тюменскую область, Ханты-Мансийский, Ямало-Ненецкий и Ненецкий автономные округа, Камчатский край, Чукотский АО, Республику Саха).
Квантили из диапазонов выше среднего (70% и 80%) включают большинство субъектов, специализирующихся на обрабатывающей промышленности, добыче металлов и руд, производстве стали и меди. Их подушевой ВРП демонстрирует солидные показатели, опережая средний национальный уровень благодаря наличию ресурсов и открытости торговли. В указанных регионах возникают стимулы для экономического развития, однако из-за растущего неравенства эффект ФД снижается. При этом высокие значения таких параметров, как региональная торговля, инвестиции и численность рабочей силы, сглаживают диспаритет в нижних и средних квантилях, но наращивают — в верхних ^60^90), для которых коэффициенты открытости торговли и инвестиций увеличиваются. Напротив, показатели рабочей силы более эффективны в сглаживании разрыва между лидерами и аутсайдерами. К тому же величины индикаторов открытости торговли и ископаемых отражают зависимость российской экономики от природной ренты (Gaddy, 1ске8, 2013). В исследовании (Qiang, ^п, 2020) отмечено, что открытость рынка в Китае усиливает эффект «ресурсного проклятия», особенно в богатых природными ресурсами районах.
Эмпирические результаты свидетельствуют, что ФД недостаточно эффективна для решения проблемы регионального неравенства, независимо от темпов развития. Это согласуется с исследованиями (Barto1ini et г1., 2016; Bes1ey, Ghatak, 2003), в которых отмечено, что ФД может усилить региональные диспропорции, поскольку такой механизм выгоден только обеспеченным субъектам. Более того, растущий вклад параметров добычи природных ресурсов и открытости торговли в расхождение экономических позиций мотивирует к использованию ФД для его сокращения в более высоких квантилях.
На следующем этапе анализа мы разделили губернаторов по признаку политической принадлежности: членство в правящей партии либо в других структурах. Результаты представлены в табл. А4.2 (Приложение 4). Если лидер региона является членом правящей партии, ФД увеличивает неравенство в нижнем и среднем квантилях ^10^30) в отрицательном направлении. В некоторой степени это подтверждает теоретические положения работы (Шкет, 1964).
В нижние квантили входят отстающие территории, сильно зависящие от федеральных фискальных
трансфертов. Как правило, губернаторы — члены правящей партии пользуются большей властной автономией (Enikolopov, Zhuravskaya, 2007; Zhuravskaya, 2000). Отсутствие подотчетности и прозрачности часто наносит ущерб эффективности управления и препятствует экономическому росту. Региональные лидеры склонны использовать свое влияние и контакты в центральном правительстве с целью получения дополнительных средств. В итоге их фискальные планы оказываются неэффективными (Орлов, 2021). С 2000 г. республики Дагестан, Тыва, Карачаево-Черкесская, Кабардино-Балкарская, Ингушетия и Чеченская получают выравнивающие трансферты, размер которых превышает 40% их консолидированного бюджета, а доля упомянутых субъектов в совокупном объеме подобных выплат в России является максимальной. Темпы экономического роста здесь невысоки, поэтому они часто полагаются на «центр» и на регионы-доноры. Длительная зависимость от федерального уровня не мотивирует их находить новые возможности для решения экономических проблем. Однако в 40%, 50%, 60% и 70% квантилях эффект ФД в отношении неравенства демонстрирует отрицательное, но несущественное значение. Если диспаритет превышает 80%, коэффициенты ФД становятся положительными, но остаются незначительными, что говорит о неспособности решить рассматриваемую проблему.
Расчеты по регионам, где губернатор является членом другой партии или самовыдвиженцем, представлены в табл. А4.3 (Приложение 4). Можно видеть, что ФД незначительно влияет на неравенство во всех квантилях, хотя в некоторых из них знак параметров меняется. В субъектах, главы которых не являются членами правящей партии, эффект открытости торговли в отношении экономического неравенства минимален. Они меньше зависят от природной ренты, но наличие ископаемых все же определяет их развитие и значительнее влияет на разрыв по сравнению с регионами, указанными в табл. А4.2 (Приложение 4). Рабочая сила сглаживает внутристрановые экономические диспропорции лишь в самых нижних квантилях за счет роста ее численности в кризисные периоды и сокращения зарплаты. В более высоких квантилях величины оценочных коэффициентов уменьшаются, и по мере улучшения экономических условий значимые параметры там не наблюдаются, поскольку упомянутые факторы нейтрализуют друг друга.
Наши эмпирические результаты показывают, что ФД в России не способствует снижению неравенства, тем самым опровергая теорию фискального федерализма (Tiebout, 1956). Более того, в нижних квантилях (q10-q30) под влиянием ФД разрыв между регионами лишь увеличивается, тогда как в верхних сегментах существенного вклада рассматриваемого механизма не выявлено. Подобные результаты соответствуют выводам исследования (Prud'homme, 1995), в котором отмечается, что ФД увеличивает диспаритет, поскольку губернаторы злоупотребляют автономией, способствуя неконтролируемому распределению бюджета. Они находят подтверждения и в работах (Bellofatto,
Besfamille, 2021; Zhang, 2006), указывающих, что принадлежность главы региона к правящей партии стимулирует дальнейший межрегиональный разрыв. Тем самым опровергаются тезисы работы (Riker, 1964), аргументирующей в пользу указанного фактора. В исследовании (Blanchard, Shleifer, 2001) отмечено, что в странах с переходной экономикой ФД должна уравновешиваться централизацией, поскольку в противном случае она приведет к бесконтрольности, неэффективному государственному управлению, усилению коррупции и снижению темпов экономического роста.
Проверка робастности
В табл. A4.4 (Приложение 4) представлены расчеты по всем российским регионам. Полученные результаты согласуются с нашими предыдущими выводами в отношении величины и знаков анализируемых коэффициентов независимых переменных.
Оценка методом «квантили через моменты» выполнялась для двух подмножеств, сформированных на основе политической принадлежности губернаторов. В табл. A4.5 (Приложение 4) отражены результаты оценки для регионов, главы которых входят в правящую партию. Эти значения подкрепляют наши аргументы о том, что в нижних квантилях эффект ФД является существенным, но усиливает неравенство. В средних и верхних квантилях наличие природных ресурсов, открытость торговли, численность рабочей силы и размер инвестиций способствуют росту межрегиональной диспропорции, тогда как в нижних — ощутимо ее снижают.
В табл. А4.6 (Приложение 4) представлены результаты оценки для регионов, губернаторы которых являются членами других партий или самовыдвиженцами. Эти расчеты соответствуют данным табл. A4.3 и подтверждают наши предыдущие выводы.
Заключение и следствия в отношении политики
Для налаживания модели устойчивого развития регионов российское правительство за последние два десятилетия предприняло ряд фискальных мер по нивелированию их неравенства, в том числе с помощью ФД. Однако эмпирические исследования, посвященные оценке эффективности этого инструмента в России, являются ограниченными. Мы проанализировали эффект ФД в отношении снижения экономического диспаритета российских субъектов с учетом наличия природных ресурсов и политической принадлежности губернаторов. Ввиду значительной неоднородности регионов и волатильности данных по времени использовался подход «квантили через моменты», учитывающий локацию и масштаб территорий для выявления различий (и скачков) темпов их развития. Полученные
выводы свидетельствуют о неэффективности ФД для сглаживания вариативности экономических позиций. Более того, в квантилях ниже среднего этот механизм усиливает разрыв, поскольку тормозит темпы развития некоторых субъектов, а в средних и верхних квантилях — напротив, ускоряет. Даже после выделения центром значительной фискальной поддержки экономические показатели многих аутсайдеров продолжали падать19. При этом ФД непропорционально ускоряет экономический рост преуспевающих территорий20.
Наше исследование подтверждает, что эффект ФД в отношении выравнивания темпов регионального экономического роста зависит от политической принадлежности губернаторов. Точнее, в регионах нижних квантилей, главы которых состоят в правящей партии, ФД существенно усиливает диспаритет.
Наличие природных ресурсов, открытость торговли, размер рабочей силы и региональных инвестиций оказались важными факторами снижения неравенства для аутсайдеров. Однако в ведущих субъектах эти переменные ускоряют экономический рост более заметно, поэтому общий разрыв в темпах развития только увеличивается.
Из представленного анализа следует ряд выводов для политики. Контрпродуктивная роль ФД в сглаживании диспропорций в отстающих регионах означает, что для повышения своих экономических показателей им необходимо найти такие рыночные решения, которые позволят сравняться с лидерами. Кроме того, выделяемую центром фискальную поддержку следует использовать исключительно для предоставления общественных благ и государственных услуг, выделять ее только на условиях адекватной подотчетности и наличия прозрачных бюджетных планов. Более того, уменьшение сумм выравнивающих трансфертов из федерального бюджета может мотивировать регионы к поиску новых экономических возможностей для устойчивого развития. Поскольку основным фактором значительного неравенства является наличие природных ресурсов, федеральному правительству следует пересмотреть политику распределения ресурсной ренты для стимулирования сбалансированной экономической динамики. Наконец, при перенаправлении потоков средств из национального бюджета между территориями, необходимо исключить фактор политического непотизма, чтобы обеспечить более инклюзивное, устойчивое экономическое развитие.
Исследование выполнено при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (Программа развития Уральского федерального университета программы «Приоритет-2030»). Авторы заявляют об отсутствии конфликта финансовых интересов или личных связей, которые могли бы повлиять на представленные в статье результаты.
19 Например, речь идет о Республиках Дагестан, Тыва, Карачаево-Черкесия, Кабардино-Балкария, Ингушетия.
20 В частности, это касается Ненецкого, Ямало-Ненецкого и Ханты-Мансийского автономных округов, Тюменской и Сахалинской областей, Москвы и Республики Саха-Якутия.
Библиография
Зубаревич Н. (2019) Неравенство регионов и крупных городов России: что изменилось в 2010-е годы? Общественные науки и
современность, 4, с. 57-70. https://doi.org/10.31857/S086904990005814-7 Иванов В. (2019) Глава субъекта Российской Федерации. Историческое, юридическое и политическое исследование (История губернаторов), М.: «Издание книг ком».
Орлов Д. (2021) Рейтинг влияния глав субъектов РФ. Российские регионы и региональная политика в ноябре 2021 года. http:// www.apecom.ru/projects/item.php?SECTION_ID=101&ELEMENT_ID=7616, дата обращения 18.05.2022.
Abdulla K. (2021) Regional convergence and structural transformation in a resource-dependent country. Structural Change and Economic Dynamics, 59, 548-557. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.strueco.2021.10.004
Al Mamun M., Sohag K., Hassan M.K. (2017) Governance, resources and growth. Economic Modelling, 63, 238-261. https://doi.org/https:// doi.org/10.1016/j.econmod.2017.02.015
Barankay I., Lockwood B. (2007) Decentralization and the productive efficiency of government: Evidence from Swiss cantons. Journal of
Public Economics, 91(5), 1197-1218. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2006.11.006 Bartolini D., Stossberg S., Blochliger H. (2016) Fiscal Decentralisation and Regional Disparities (OECD Economics Department Working
Paper 1330), Paris: OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/5jlpq7v3j237-en Bellofatto A.A., Besfamille M. (2021) Tax decentralization notwithstanding regional disparities. Journal of Urban Economics, 123, 103346.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jue.2021.103346 Besley T., Ghatak M. (2003) Incentives, Choice, and Accountability in the Provision of Public Services. Oxford Review of Economic Policy,
19(2), 235-249. https://doi.org/10.1093/oxrep/19.2.235 Blanchard O., Shleifer A. (2001) Federalism with and without Political Centralization: China Versus Russia. IMF Staff Papers, 48, 171-179. http://www.jstor.org/stable/4621694
Bradshaw M., Connolly R. (2016) Russia's Natural Resources in the World Economy: History, Review and Reassessment. Eurasian Geography and Economics, 57(6), 700-726. https://doi.org/10.1080/15387216.2016.1254055
Brock G., Jin Y., Zeng T. (2015) Fiscal decentralization and China's regional infant mortality. Journal of Policy Modeling, 37(2), 175-188. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jpolmod.2015.03.001
Cavalieri M., Ferrante L. (2016) Does fiscal decentralization improve health outcomes? Evidence from infant mortality in Italy. Social Science
& Medicine, 164, 74-88. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2016.07.017 Di Bella G., Dynnikova O., Grigoli F. (2017) Fiscal Federalism and Regional Performance (IMF Working Papers, Volume 2017/265, Washington, D.C.: IMF.
Enikolopov R., Petrova M., Zhuravskaya E. (2011) Media and Political Persuasion: Evidence from Russia. American Economic Review,
101(7), 3253-3285. https://doi.org/10.1257/aer.10L7.3253 Enikolopov R., Zhuravskaya E. (2007) Decentralization and political institutions. Journal of Public Economics, 91(11), 2261-2290. https://
doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2007.02.006 Fan C.S., Lin C., Treisman D. (2009) Political decentralization and corruption: Evidence from around the world. Journal of Public Economics, 93(1), 14-34. https://doi.org/ 10.1016/j.jpubeco.2008.09.001
Fedorov L. (2002) Regional Inequality and Regional Polarization in Russia, 1990-99. World Development, 30(3), 443-456. https://doi.org/ https://doi.org/10.1016/S0305-750X(01)00124-3
Filippov M., Ordeshook P., Shvetsova O. (2004) Designing Federalism: A Theory of Self-Sustainable Federal Institutions, Cambridge: Cambridge University Press.
Fishman R., Gatti R. (2002) Decentralization and corruption: Evidence across countries. Journal of Public Economics, 83(3), 325-345. https://
doi.org/https://doi.org/10.1016/S0047-2727(00)00158-4 Freinkman L., Iossifov P. (2013) Decentralization in regional fiscal systems in Russia - trends and links to economic performance, Washington, D.C.: World Bank.
Gaddy C., Ickes B.W. (2013) Russia's dependence on resources. In: The Oxford Handbook of the Russian Economy (eds. M. Alexeev, S. Weber),
Oxford: Oxford University Press, pp. 309-340. Gradstein M. (2001) Government decentralization as a commitment in non-democracies. Journal of Comparative Economics, 45(1), 110118. https://doi.org/10.1016/j.jce.2016.01.005 Hartwell C., Horvath R., Horvathova E., Popova O. (2022) Natural resources and income inequality in developed countries: Synthetic control method evidence. Empirical Economics, 62(2), 297-338. https://doi.org/10.1007/s00181-021-02023-5
Jia J., Ding S., Liu Y. (2020) Decentralization, incentives, and local tax enforcement. Journal of Urban Economics, 115, 103225. https://doi. org/10.1016/j.jue.2019.103225
Jia J., Liang X., Ma G. (2021) Political hierarchy and regional economic development: Evidence from a spatial discontinuity in China. Journal of Public Economics, 194, 104352. https://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2020.104352
Kalirajan K., Otsuka K. (2012) Fiscal Decentralization and Development Outcomes in India: An Exploratory Analysis. World Development,
40(8), 1511-1521. https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2012.04.005 Koenker R. (1978) Quantile Regression. Econometrica, 46(1), 33-50. https://doi.org/10.2307/1913643
Kyriacou A., Muinelo-Gallo L., Roca-Sagales O. (2016) Regional inequalities, fiscal decentralization and government quality. Regional Studies, 51, 1-13. https://doi.org/10.1080/00343404.2016.1150992
Machado J.A.F., Santos Silva J.M.C. (2019) Quantiles via moments. Journal of Econometrics, 213(1), 145-173. https://doi.org/https://doi. org/10.1016/j.jeconom.2019.04.009
Markevich A., Zhuravskaya E. (2011) M-form hierarchy with poorly diversified divisions: A case of Khrushchev's reform in Soviet Russia. Journal of Public Economics, 95(11), 1550-1560. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2011.06.003
Martinez-Vazquez J., Lago-Peñas S., Sacchi A. (2017) The Impact of Fiscal Decentralization: A Survey. Journal of Economic Surveys, 31(4), 1095-1129. https://doi.Org/https://doi.org/10.1111/joes.12182
Martinez-Vazquez J., Searle B. (2007) Challenges in the Design of Fiscal Equalization and Intergovernmental Transfers BT. In: Fiscal Equalization: Challenges in the Design of Intergovernmental Transfers (eds. J. Martinez-Vazquez, B. Searle), New York: Springer US, pp. 3-10. https://doi.org/10.1007/978-0-387-48988-9_1
Martinez-Vazquez J., Timofeev A. (2008) Regional-local dimension of Russia's fiscal equalization. Journal of Comparative Economics, 36(1), 157-176. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jce.2007.04.004
Mookherjee D. (2015) Political Decentralization. Annual Review of Economics, 7(1), 231-249. https://doi.org/10.1146/annurev-economics-080614-115527
Novokmet F., Piketty T., Zucman G. (2018) From Soviets to oligarchs: inequality and property in Russia 1905-2016. The Journal of Economic
Inequality, 16(2), 189-223. https://doi.org/10.1007/s10888-018-9383-0 Oates W.E. (1999) An Essay on Fiscal Federalism. Journal of Economic Literature, 37(3), 1120-1149. http://www.jstor.org/stable/2564874
Ozornoy G.I. (1991) Some Issues of Regional Inequality in the USSR under Gorbachev. Regional Studies, 25(5), 381-393. https://doi.org/10 .1080/00343409112331346587
Pesaran M.H. (2004) General Diagnostic Tests for Cross Section Dependence in Panels (Cambridge Working Papers in Economics 0435), Cambridge, UK: University of Cambridge.
Pesaran M.H. (2007) A simple panel unit root test in the presence of cross-section dependence. Journal of Applied Econometrics, 22(2),
265-312. https://doi.org/https://doi.org/10.1002/jae.951 Polishchuk L. (1999) Russian Federalism: Decentralization that Failed. World Economic Affairs, 2, 69-75.
Prud'homme R. (1995) The Dangers of Decentralization. The World Bank Research Observer, 10(2), 201-220. http://www.jstor.org/ stable/3986582
Qian Y., Roland G. (1998) Federalism and the Soft Budget Constraint. The American Economic Review, 88(5), 1143-1162. https://www.jstor. org/stable/116864
Qiang Q., Jian C. (2020) Natural resource endowment, institutional quality and China's regional economic growth. Resources Policy, 66, 101644. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2020.101644
Qiao M., Ding S., Liu Y. (2019) Fiscal decentralization and government size: The role of democracy. European Journal of Political Economy,
59, 316-330. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ejpoleco.2019.04.002 Riker W.H. (1964) Federalism: Origin, operation, significance. Basic studies in politics, Boston, MA: Little Brown.
Rubinchik-Pessach A. (2005) Can decentralization be beneficial? Journal of Public Economics, 89(7), 1231-1249. https://doi.org/https://doi. org/10.1016/j.jpubeco.2003.11.005
Sanogo T. (2019) Does fiscal decentralization enhance citizens' access to public services and reduce poverty? Evidence from Cote d'Ivoire municipalities in a conflict setting. World Development, 113, 204-221. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2018.09.008
Shankar R., Shah A. (2003) Bridging the Economic Divide Within Countries: A Scorecard on the Performance of Regional Policies in Reducing Regional Income Disparities. World Development, 31(8), 1421-1441. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/S0305-750X(03)00098-6
Shleifer A. (1997). Government in transition. European Economic Review, 41(3), 385-410. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/S0014-2921(97)00011-1
Smith H.J.M., Revell K.D. (2016) Micro-Incentives and Municipal Behavior: Political Decentralization and Fiscal Federalism in Argentina
and Mexico. World Development, 77, 231-248. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2015.08.018 Smith N., Thomas E. (2017) Regional conditions and innovation in Russia: The impact of foreign direct investment and absorptive capacity.
Regional Studies, 51(9), 1412-1428. https://doi.org/10.1080/00343404.2016.1164307 Sohag K., Sokhanvar A., Belyaeva Z., Mirnezami S.R. (2022) Hydrocarbon prices shocks, fiscal stability and consolidation: Evidence from
Russian Federation. Resources Policy, 76, 102635. https://doi.org/10.1016Zj.resourpol.2022.102635 Soto V.E., Farfan M.I., Lorant V. (2012) Fiscal decentralisation and infant mortality rate: The Colombian case. Social Science & Medicine,
74(9), 1426-1434. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2011.12.051 Tiebout C.M. (1956) A Pure Theory of Local Expenditures. Journal of Political Economy, 64(5), 416-424. http://www.jstor.org/stable/1826343 Van der Ploeg F. (2011) Natural Resources: Curse or Blessing? Journal of Economic Literature, 49(2), 366-420. http://www.jstor.org/ stable/23071620
World Bank (2018) Rolling Back Russia's Spatial Disparities: Re-assembling the Soviet Jigsaw Under a Market Economy, Washington, DC: World Bank.
Zhang T., Zou H. (1998) Fiscal decentralization, public spending, and economic growth in China. Journal of Public Economics, 67(2), 221240.
Zhang X. (2006) Fiscal decentralization and political centralization in China: Implications for growth and inequality. Journal of Comparative Economics, 34(4), 713-726. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jce.2006.08.006
Zhuravskaya E., Petrova M., Enikolopov R. (2020) Political Effects of the Internet and social media. Annual Review of Economics, 12(1), 415-438. https://doi.org/10.1146/annurev-economics-081919-050239
Zhuravskaya E.V. (2000) Incentives to provide local public goods: fiscal federalism, Russian style. Journal of Public Economics, 76(3), 337368. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/S0047-2727(99)00090-0
Zubarevich N., Safronov S. (2011) Regional inequality in large post-soviet countries. Regional Research of Russia, 1(1), 15. https://doi. org/10.1134/S2079970511010138
