CC BY
15
Пространственная Экономика 2022. Том 18. № 3. С. 63-92
JEL: H77, R11, H61, C31 https://dx.doi.oig/10.14530/se.2022.3.063-092
УДК 332+338
Влияние меЖбюдЖетных трансфертов на региональные доходы
А.П. Башенков, А.А. Мясников, Е.В. Семерикова, С.Ф. Серегина
Башенков Артем Павлович
эксперт Форсайт-центра Института статистических исследований и экономики знаний Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Покровский б-р, 11, Москва, 109028, Российская Федерация E-mail: a.bashenkov@yandex.ru
Мясников Александр Алексеевич
кандидат экономических наук, доцент
доцент департамента теоретической экономики
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Покровский б-р, 11, Москва, 109028, Российская Федерация E-mail: amyasnikov@hse.ru ORCID: 0000-0001-8513-366X
Семерикова Елена Вячеславовна кандидат экономических наук
старший преподаватель департамента прикладной экономики
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Покровский б-р, 11, Москва, 109028, Российская Федерация E-mail: esemerikova@hse.ru ORCID: 0000-0003-2527-7527
Серегина Светлана Федоровна доктор экономических наук, профессор профессор департамента теоретической экономики
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Покровский б-р, 11, Москва,109028, Российская Федерация E-mail: sseregina@hse.ru ORCID: 0000-0003-2856-9867
Аннотация. В условиях усиления санкционного давления, ограниченности ресурсов и начала структурной перестройки экономики возникает необходимость оценки эффективности существующих инструментов экономической политики для понимания направления их совершенствования. Работа посвящена оценке влияния межбюджетных трансфертов в целом и субсидий в частности на региональный рост. Анализ проводится как для страны в целом, так и для трех групп регионов, отличающихся степенью дотационности бюджетов. Дополнительно регионы делятся на
© Башенков А.П., Мясников А.А., Семерикова Е.В., Серегина С.Ф., 2022
две категории в зависимости от доли занятых в добывающих отраслях. Результаты анализа показали, что рост доли межбюджетных трансфертов в доходах регионов способствует увеличению ВРП на одного занятого, но только в группе среднедо-тационных регионов. Принадлежность регионов к группе с высокой долей занятых в добывающих отраслях усиливает этот эффект. Рост субсидий также способствует росту региональных доходов в группах средне- и высокодотационных регионов, но незначим для низкодотационных регионов. Среди контрольных переменных значимое положительное влияние на региональный рост показала доля инвестиций в основной капитал и доля занятых с высшим образованием, но только в группе сред-недотационных регионов. С помощью модели Дарбина учтены пространственные взаимодействия между регионами. Анализ показал, что существующая в России система межбюджетных трансфертов способствует созданию условий для регионального роста только в группе среднедотационных регионов.
Ключевые слова: межбюджетные трансферты, региональный экономический рост, фискальная децентрализация, субъекты РФ
Для цитирования: Башенков А.П., Мясников А.А., Семерикова Е.В., Серегина С.Ф. Влияние межбюджетных трансфертов на региональные доходы // Пространственная экономика. 2022. Т. 18. № 3. С. 63-92. https://dx.doi.org/10.14530/se.2022.3.063-092
Influence of Intergovernmental Transfers on Regional Incomes in Russia
A.P. Bashenkov, A.A. Myasnikov, E.V. Semerikova, S.F. Seregina
Artem Pavlovich Bashenkov
Expert of the Foresight-center at the Institute for Statistical Studies and Economics of Knowledge National Research University Higher School of Economics, 11 Pokrovsky Bl., Moscow, 109028, Russian Federation E-Mail: a.bashenkov@yandex.ru
Alexander Alekseevich Myasnikov
Candidate of Sciences (Economics), Associate Professor
Associate Professor of the Department of Theoretical Economics
National Research University Higher School of Economics, 11 Pokrovsky Bl., Moscow, 109028, Russian Federation E-mail: amyasnikov@hse.ru ORCID: 0000-0001-8513-366X
Elena Vyacheslavovna Semerikova Candidate of Sciences (Economics) Senior Lecturer of the Department of Applied Economics
National Research University Higher School of Economics, 11 Pokrovsky Bl., Moscow, 109028,
Russian Federation
E-mail: esemerikova@hse.ru
ORCID: 0000-0003-2527-7527
Svetlana Fyodorovna Seregina
Doctor of Sciences (Economics), Professor
Professor of the Department of Theoretical Economics
National Research University Higher School of Economics, 11 Pokrovsky Bl., Moscow, 109028, Russian Federation E-mail: sseregina@hse.ru ORCID: 0000-0003-2856-9867
Abstract. Given the current conditions of intensifying sanctions, scarcity of resources and the start of a structural transformation of the Russian economy, the task of a reassessment of the efficiency of existing tools of economic policy, so that these tools can be realigned, becomes vital. In this publication, we study the influence of intergovernmental budget transfers, subsidies in particular, on regional economic growth in Russia. We perform the analysis on the full sample of relevant Russian regions and on three subsamples of regions, differing in the degrees of regional budgets' reliance on transfers. Additionally, we divide regions into two groups, based on the shares of natural resources extraction in their economies. Our analysis shows that increases in the shares of incoming transfers in regional budgets are followed by increases in the rates of growth of GRP per capita -however, this works only for regions with a medium degree of transfer reliance. Such regions having high shares of employment in extraction intensifies the positive effect of transfers. Increases in subsidies to regional budgets are also followed by faster growth -but only in regions with a medium to high reliance on incoming transfers; for regions with a low reliance on transfers the effect of subsidies is insignificant. Among the control variables we use, the share of capital investment in GRP and the share of employed with a higher education also correspond to higher rates of economic growth, but again - only for regions with a medium degree of reliance on incoming transfers. Using the spatial Durbin model, we control for spatial effects between regions. Overall, our analysis shows that the system of intergovernmental transfers currently in place in Russia promotes growth only for regions with a medium level of reliance on transfers.
Keywords: intergovernmental transfers, regional economic growth, fiscal decentralization, subjects of the Russian Federation
For citation: Bashenkov A.P., Myasnikov A.A., Semerikova E.V., Seregina S.F. Influence of Intergovernmental Transfers on Regional Incomes in Russia. Prostranstvennaya Ekonomika = Spatial Economics, 2022, vol. 18, no. 3, pp. 63-92. https://dx.doi.org/10.14530/se.2022.3.063-092 (In Russian)
ВВЕДЕНИЕ
В настоящее время сохраняется существенная дифференциация субъектов РФ по уровням социально-экономического развития и бюджетной обеспеченности. Различаются не только уровни ВРП на душу населения регионов (рис. 1), но и доходы их бюджетов, и, соответственно, возможности по исполнению своих расходных обязательств. Прослеживается тенденция к снижению удельного веса налоговых и неналоговых доходов и росту доли межбюджетных трансфертов (МБТ) в доходах бюджетов субъектов РФ. Но если общая доля трансфертов в доходах бюджетов субъектов РФ в последнее десятилетие в целом составляла около 20% (в 2020 г. - 25%), то между регионами эта доля сильно различалась (см. рис. 1).
80%
70%
60%
ш 50%
И
40%
30%
20%
10%
0%
-10%
О
< о о о 5
о О о о
♦♦ < >
< >Vv * V о
♦ \о\ 1о<> о о о
J i о< > 6 о \ < ►
Оо\ О о r2 = 0,иее о о
% сс % ю 0% 1С )% 20 0% ес 0% п0 0% пс 0% 40'
%
ВРП на одного занятого, % от среднероссийского
Рис.1. Доли межбюджетных трансфертов в доходах региональных бюджетов и ВРП на одного занятого в российских регионах в2019г.
Fig. 1. Shares of intergovernmental transfers in the incomes of regional budgets vs GRP pier capita in Russian regions in 2019
Примечание. Среди высокодотационных регионов с долей МБТ в доходах бюджета более 60% и ВРП на одного занятого ниже среднероссийского уровня - Республика Ингушетия, Республика Тыва, Карачаево-Черкес екая республика, РеспубликаАлтай и Ресщ' блика Дзге стан. Среда низкодотационных регионоесдолее 41БТ в доходах бюджета ниже 10% и ВРП на одного занетого еч1шесцеднер5ссийского уровне - Пермский край, Республеапа Татарстан, Свердлов-скае область, Ленинградская область, Красноярский край и Решу блика Коми. Пятьpoегийских регеюнов (Магаданская, Сахалинская и Тюменская области, Республика Саха (Якутия) и Чукот-скиИмтономный округ) окпзалисьяеныпча выбросами, в связи с чем ени неучитывались при по строение минии регре ссии, показанной на рисунке.
Источник: составлено авторами по: Консолидированные..., 2008-2021; Регионы..., 20082021.
Традиционно считается, что межбюджетные трансферты являются инструментами выравнивания вертикального и горизонтального дисбаланса бюджетной системы, компенсации внешних эффектов, выравнивания обеспеченности инфраструктурой, стимулирования регионов к проведению политики, отвечающей интересам центрального правительства и др. В более общем плане МБТ рассматриваются как дополнение к бюджетной децентрализации, позволяя как реализовывать ее преимущества, так и сглаживать негативные последствия. Трансферты выполняют важную функцию распределения рисков в случае различных экономических потрясений и могут действовать как встроенные стабилизаторы, оказывая влияние на совокупный спрос (Intergovernmental..., 2007). В данной работе мы сосредоточимся на влиянии МБТ в целом и субсидий в частности на региональный рост, используя в качестве его показателя темпы роста ВРП на одного занятого. Мы рассматриваем период с 2007 г. по 2019 г.1, не затрагивая период пандемии, когда параметры распределения трансфертов существенно изменились. В отличие от других работ по данной тематике мы оцениваем влияние МБТ и субсидий как на все регионы в целом, так и на отдельные группы регионов в зависимости от степени их дотационности. Дополнительно оценивается влияние МБТ и субсидий на региональный рост в регионах с высокой и низкой долями занятых в добывающих отраслях. Наконец, влияние МБТ и субсидий оценивается с учетом пространственного взаимодействия регионов.
СТРУКТУРА МЕЖБЮДЖЕТНЫХ ТРАНСФЕРТОВ
Существующая система межбюджетных отношений в России предполагает различные формы и методы финансовой поддержки бюджетов регионов для выполнения ими своих расходных обязательств и обеспечения более или менее равномерного предоставления жителям регионов общественных благ и социальных услуг разного рода.
Ключевым видом МБТ из федерального бюджета считаются дотации на выравнивание бюджетной обеспеченности субъектов РФ, главной целью которых является реализация равных условий получения гражданами социальной и медицинской помощи, образования, качественного предоставления государственных и муниципальных услуг. Методика их распределения учитывает различия в налоговом потенциале регионов, в заработной плате (с учетом территориальных и других надбавок), в стоимости услуг ЖКХ, уровне цен, а также другие факторы, определяющие специфику регионов. Дотации на выравнивание считаются наиболее стабильным элементом
1 Мы берем максимально возможный период, в течение которого состав элементов МБТ не претерпевал серьезных изменений.
МБТ, поскольку рассчитываются до начала бюджетного периода по специальной формуле, не предполагающей резкого отклонения от запланированного уровня в ту или другую сторону даже в кризисные периоды.
Другой вид МБТ - дотации на поддержку мер по обеспечению сбалансированности бюджетов субъектов РФ - предоставляются на условиях, установленных Правительством РФ и, согласно ст. 131 п. 11 Бюджетного кодекса РФ, могут быть использованы «в том числе в целях поощрения достижения наилучших значений показателей по итогам оценки эффективности деятельности органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации и (или) органов местного самоуправления». Нередко в кризисные периоды с помощью этих дотаций оказывается поддержка бюджетам наиболее пострадавших регионов (например, в 2009 г., 2020 г). Четкой формализации механизма предоставления этих дотаций нет.
Субсидии - целевой вид МБТ, который выделяется из федерального бюджета на условиях софинансирования. Субсидии носят в целом стимулирующий характер и преимущественно направлены на финансирование общегосударственных проектов развития или программ, актуальных для конкретных регионов1. Уровень софинансирования из федерального бюджета учитывает бюджетную обеспеченность и другие особенности регионов, поэтому субсидии оказывают и некоторое выравнивающее воздействие.
Иные МБТ отличаются меньшей формализацией порядка их предоставления и отсутствием требования о софинансировании со стороны получателя трансферта2. Предоставляются на разные цели, например, на финансирование отдельных направлений в рамках национальных проектов, поддержку особых экономических зон, центров экономического роста отдельных территорий и др.
Субвенции - особый вид МБТ, выделяемый из федерального бюджета для финансового обеспечения расходных обязательств субъектов РФ и муниципальных образований, возникающих при передаче им соответствующих полномочий с федерального уровня. По своему содержанию субвенции не несут ни выравнивающей, ни стимулирующей функции и не будут рассматриваться в работе.
В российском законодательстве не раз менялись определения структурных составляющих МБТ; непрозрачным остается принцип формирования
1 Субсидии на текущие расходы рассматривают как инструмент стимулирования политики, отвечающей приоритетам федерального центра, а субсидии на финансирование капитальных проектов направлены на выравнивание обеспеченности инфраструктурой (Голованова, 2018).
2 «Механизм иных трансфертов начал активно использоваться в 2008 году - в эту категорию... вошли в основном «бывшие» субсидии и субвенции, отчасти для формального уменьшения последних» (Одинг и др., 2016, с. 100).
дотаций на сбал«нсированность,«иных»МБТ Вопределенной степени это может затруднять анализ роли тех или иных видов трансфертов в межбюд-жетвых отношениях.
Структура МБТ претерпевала существенные изменения в рассматриваемый период (рис. 2), в пандемию они стали еще заметнее: с 2019 по 2021 г. снизилась доля дотаций! и увеличилась доля субсидий (хотя в номинальном выражении сумма дотаций в 2020 г. существенно выросла, а затем снизилась в 2021 г).
1»»« -
9»« -
8»« -
7»« -
6»« -
5»« -
4»« -
е»«
х»«
т»« »«
Х»»8 Х»»9 х»1» х»11 Х»1Х х»1е Х»14 Х»15 Х»16 Х»17 Х»18 Х»19 Х»Х»
□ Дотации бюджетам субъектов Российской Федерации и муниципальных образований
□ Субсидии бюджетам субъектов Российской Федерации и муниципальных образований (межбюджетные субсидии)
□ Субвенции бюджетам субъектов Российской Федерации и муниципальных образований
□ Иные межбюджетные трансферты
Рис. 2. Структура межбюджетных трансфертов в России, 2008-2020 гг., % Fig. 2. Breakdown of intergovernmental transfers in Russia in 2008-2020, %
Источник: составлено авторами по: Консолидированные..., 2008-2021; Исполнение..., 2008-2021.
ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ
Вопросы влияния МБТ на развитие регионов обычно рассматриваются в отечественной и зарубежной литературе в рамках более широких исследований - бюджетного федерализма и эффективности бюджетной децентрализации. В таких исследованиях зависимость региональных бюджетов от МБТ выступает как одна из переменных, характеризующих бюджетную децентрализацию наряду с показателями доходной и расходной децентрализации. Отдельную группу представляют работы, напрямую связанные с влиянием
1»,5_ 5 9 4,8 3,6 — 6,» 7,1 13,5 11,8
2»,9 2»,2 14,1 11,» 17,» 13,7
14,» 19,2 х7,5 18,4 19,2 21,» 21,3 19,3 15,6 16,8 2»,1
39,8 35,8 х9,8 35,1 38,2 34,7 25,5 25,» 22,7 24,8 21,1 27,2 29,9
35,7 39,1 37,9 4»,4 38,5 4»,9 48,2 4»,6 41,9 44,9 51,4 39,1 36,4
МБТ на экономический рост регионов, динамику доходов населения, с их выравнивающими и стабилизационными функциями. Исследование данных вопросов сопряжено с определенными сложностями, поскольку в настоящее время система МБТ является достаточно разнородной, формализация определения размеров и условий предоставления разных видов трансфертов может существенно различаться и основываться на разных критериях.
Ряд исследований (Михайлова, 2017; Михайлова и др., 2018) подтверждают положительное влияние МБТ на экономический рост регионов, причем большее влияние субсидий, нежели дотаций.
Результаты работы (Исаев, 2016), напротив, показали значимую отрицательную связь динамики МБТ с экономическим ростом российских регионов. К аналогичному выводу привело и исследование влияния объема МБТ в расчете на душу населения (с лагом в один год) на темпы роста различных индикаторов социально-экономического развития и качества жизни по 79 российским регионам в 1995-2013 гг. (Ермаков, 2017).
В большом исследовании РАНХиГС (Дерюгин и др., 2017) было выявлено значимое отрицательное влияние объема выделенных МБТ на рост реального ВРП (2005-2214 гг.). Что касается структуры трансфертов, то анализ показал значимое отрицательное влияние дотаций на сбалансированность бюджета на экономический рост; для дотаций на выравнивание бюджетной обеспеченности статистически значимые результаты не были выявлены.
Противоположные результаты получены в работе (Юшков, 2016). Анализ панельных данных по российским регионам за 2005-2012 гг. показал, что зависимость регионов от МБТ положительно и значимо (на 10%-м уровне) соотносится с темпами роста ВРП на душу населения. Не обнаружено негативной связи между федеральными трансфертами и региональным ростом и в работе (Freinkman et al., 2009).
Отметим также ряд работ, где исследуются отдельные аспекты функционирования системы МБТ. Стимулирующие и выравнивающие эффекты трансфертов рассмотрены в работе (Божечкова и др., 2018). По итогам эконо-метрического анализа МБТ за период 2001-2015 гг. авторы делают вывод о том, что трансферты обеспечивают лишь частичную стабилизацию доходов региональных бюджетов, причем не на всем протяжении рассматриваемого периода и не во всех группах регионов (в зависимости от их бюджетной обеспеченности). Подтверждается наличие выравнивающего эффекта МБТ и в статье (Малкина, 2014). Одновременно автор приходит к выводу о том, что эффективность политики бюджетного выравнивания с помощью МБТ (что отражалось в уменьшении неравномерности бюджетной обеспеченности регионов) проявлялась лишь в период роста российской экономики и в существующем виде оказалась исчерпанной.
Оценка методики распределения дотаций на выравнивание бюджетной обеспеченности субъектов РФ дается в работе (Дерюгин, 2016). На основе расчета специального показателя - степени замещения прироста налоговых и неналоговых доходов снижением выравнивающих дотаций - подтверждается гипотеза о наличии у регионов достаточного количества стимулов к развитию экономики и расширению доходной базы бюджета при существующей системе распределения дотаций. При этом сильнее оказались стимулы у регионов, уровень бюджетной обеспеченности которых до распределения дотаций был выше 60% от среднего по стране.
Методологические подходы к определению целей предоставления МБТ представлены в работе (Печенская-Полищук, 2021). Выделяется четыре подхода (с примерами конкретных форм МБТ для каждого): делегирование, сглаживание, точечное управление, стимулирование. В работе отмечается, что «рост количества и объема делегируемых полномочий усложняет исполнение и контроль переданных функций»; неполное финансирование из вышестоящих бюджетов и многократный пересмотр методов расчета субвенций нарушают стабильность бюджетного планирования и платежеспособность нижестоящих уровней. Фактический механизм предоставления дотаций на выравнивание нацелен на сокращение дифференциации, а не на выравнивание бюджетной обеспеченности. Нарушается и нецелевой, необусловленный характер дотаций, расширяется использование непрозрачных механизмов распределения МБТ. Преобладает выравнивающая функция МБТ (дополнение собственного бюджетного потенциала регионов), в то время как для преодоления зависимости регионов от финансовой помощи федерального центра исключительную важность имеет их стимулирующая функция.
В зарубежных публикациях вопросы МБТ рассматриваются в основном в рамках исследований фискальной децентрализации и - реже - в качестве самостоятельной проблемы. Так, в работе (Bloechliger, Akgun, 2018) отмечается, что с теоретической точки зрения возможно обосновать как положительное, так и отрицательное воздействие фискальной децентрализации на экономический рост, а существующие эмпирические исследования приходят к противоположным выводам, особенно если сравниваются страны, а не отдельные регионы в пределах одной страны. В их собственном исследовании влияния фискальной децентрализации на душевые доходы в странах ОЭСР переменные, характеризующие фискальную децентрализацию (в том числе и МБТ), в большинстве спецификаций оказались незначимыми.
В исследовании (Di Bella et al., 2018) также не было выявлено положительного влияния МБТ на рост ВРП на душу населения и на другие показатели - синхронизацию регионального роста, увеличение доли частного сектора в ВРП, улучшение финансовой устойчивости регионов.
В исследовании (Goerl, Seiferling, 2014) показано, что трансферты субнациональным правительствам в странах ОЭСР, выполняя выравнивающую роль, могут в то же время уменьшать их автономию в политике. Рост зависимости субнациональных правительств от МБТ имеет отрицательную корреляцию с неравенством доходов в странах.
Представляет интерес эмпирический анализ воздействия МБТ на региональный экономический рост на примере регионов Германии в 1975-2005 гг. (Baskaran et al., 2016). Результаты исследования демонстрируют, что трансферты не способствуют росту, поскольку регионы используют их для субсидирования отраслей, находящихся в упадке, вместо развития новых. Аналогичные выводы - о негативном влиянии трансфертов на динамику ВВП на душу населения - делаются в работе (Checherita et al., 2009), где анализируются данные пяти европейских стран за период с 1995 по 2005 г.
В одной из последних публикаций МВФ (Dynnikova et al., 2021) рассматриваются региональные диспропорции в России в рамках существующей системы межбюджетных отношений. В частности, подчеркивается, что МБТ обеспечивают некоторое сокращение дисперсии региональных бюджетных расходов на душу населения, но также, как правило, ассоциируются с более низкими темпами роста; носят проциклический характер и довольно слабо реагируют на резкие изменения в собственных доходах регионов. В целом МБТ способствуют выравниванию бюджетного потенциала регионов, тем самым обеспечивая единые стандарты предоставления общественных благ в стране, но одновременно дают незначительный стимул отстающим регионам догонять передовые. Авторы считают целесообразным сделать МБТ более антициклическими и увеличить объем выравнивающих дотаций.
Подводя итог, можно отметить противоречивость результатов анализа влияния МБТ на динамику региональных доходов, что может быть связано как с различиями в методологии анализа, структуре данных и наборах контрольных переменных, так и со сложностью самого объекта исследования - его неоднородностью, отсутствием единых устоявшихся критериев определения количественных параметров МБТ. При этом имеющиеся данные о положительном влиянии трансфертов на развитие характерны в основном для развивающихся стран и стран с переходной экономикой (Becker et al., 2010, 2012; Mose, 2021).
ДАННЫЕ И МОДЕЛЬ
Для решения поставленных задач мы используем панельные данные по 76 регионам Российской Федерации с 2007 по 2019 г., публикуемые ФСГС, Казначейством РФ и ФТС ежегодно. Из выборки были исключены субъекты РФ, по которым отсутствовали наблюдения в рамках рассматриваемого
периода, например, Республика Крым; из отдельного рассмотрения были исключены автономные округа, входящие в состав областей, например, Ненецкий автономный округ, входящий в состав Архангельской области; г. Москва, Московская область и г Санкт-Петербург были исключены ввиду особого экономического положения данных субъектов РФ.
Большинство работ, посвященных анализу влияния фискальной децентрализации на рост и доходы в регионах, используют в качестве теоретической основы разные модификации моделей роста Р. Солоу, Р. Барро и др. (Barro, 1990). В нашей работе мы опираемся на модель экономического роста в работе (Davoodi, Zou, 1998), которая стала основой для многих эмпирических исследований фискальной децентрализации, а также на работы (Eller, 2004; Buser, 2011; Baskaran et al., 2016). В такую модель, помимо традиционных переменных (начального уровня ВРП, уровня человеческого капитала, доли инвестиций в ВРП), включается государственный сектор (переменные фискальной децентрализации).
В нашей работе мы проверяем следующие гипотезы:
Гипотеза 1: межбюджетные трансферты в целом и субсидии в частности положительно влияют на темпы роста региональных экономик в России.
Гипотеза 2: межбюджетные трансферты и субсидии по-разному влияют на темпы роста региональных экономик в низко-, средне- и высокодотационных регионах.
Гипотеза 3: межбюджетные трансферты по-разному влияют на темпы роста региональных экономик в регионах с высокими и низкими долями занятости в добывающих отраслях.
В качестве зависимой переменной мы используем темпы роста реального ВРП на одного занятого, рассчитанные как разности натуральных логарифмов. В качестве независимых переменных используются традиционные для моделей роста переменные: доля инвестиций в ВРП, доля занятых с высшим образованием как показатель, характеризующий развитие человеческого капитала, рейтинг инвестиционной привлекательности региона1 как показатель качества институциональной среды2, степень открытости региона как доля суммы экспорта и импорта в ВРП. Независимые переменные, характеризующие межбюджетные трансферты, представлены, в зависимости от спецификации, первыми разностями (и их лагами) долей МБТ в доходах консолидированных бюджетов регионов, темпами роста реальных
1 Источник данных о рейтинге: Рейтинг инвестиционной привлекательности регионов RAEX за 2020 год / РАЭКС Аналитика. 2021. URL: https://raex-a.ru/ratings/regions/2020#graph (дата обращения: март 2022).
2 В работе (Buser, 2011) предполагается, что исследования связи фискальной децентрализации и экономического роста приходили к противоположным выводам во многом из-за недоучета влияния институциональных различий.
трансфертов, темпами роста субсидий (где темпы роста оценивались как разности соответствующих натуральных логарифмов).
При проверке гипотезы о возможном влиянии МБТ на региональный рост мы принимаем во внимание, что расчет отдельных видов МБТ (дотаций на выравнивание, субсидий) в той или иной степени учитывает уровень доходов регионов (налоговый потенциал), что может свидетельствовать о наличии эндогенности в модели и, как следствие, приводить к несостоятельным оценкам. Во избежание этой проблемы все значения регрессоров интереса в модели используются с лагом в один и/или два года - тем самым де-факто мы предполагаем, что размеры МБТ зависят лишь от прошлых значений ВРП на одного занятого.
В качестве основных независимых переменных, характеризующих межбюджетные трансферты, используются:
• абсолютное изменение доли трансфертов в доходах бюджета в преды-
TT ■
дущем период е (Д —i,t-1);
BRi,t-1
• относительное изменение величины реальных трансфертов в преды-
TT ■
дущем периоде по сравнению с позапрошлым период ом (Д ln i,t-1), рассчи-
pi,t-i
танное как первая разность натурального логарифма реальных трансфертов в предыдущем периоде;
• относительное изменение величины реальных субсидий в предыдущем периоде по сравнению с позапрошлым периодом, рассчитанное как первая разность натурального логартфма реальных субсидий на душу населения в прошлом периоие (С 1п5цЬ',е-1).
pi,e-1
Используемыенами переменные перечислены втаблице1.
В связи с неоднородностью российских регионов, помимо оценки регрессий на всей выборке регионов, анализ влияния трансфертов проводился также отдельно для разных групп регионов, выделенных в зависимости от степени дотационности. А именно,всерегионы были разделенынаЗгруппы:
• группа 1: 20 регионов с низкой долей дотаций в доходах консолидированного бюджета региона (до 5%)1;
• группа 2: 46 регионов со средней долей дотаций в доходах консолидированного бюджета региона (от 5 до 30%);
• группа 3: 10 регионов с высокой (более 30%) долей дотаций в доходах консолидированного бюджета региона.
Перечень высокодотационных регионов оставался практически неизменным в течение рассматриваемого периода и в основном соответствовал
1 Поскольку состав регионов-доноров (не получавших дотаций) и регионов с низкой долей дотаций периодически менялся, в эту группу были включены регионы, которые соответствовали обозначенному критерию (5%) на протяжении большей части рассматриваемого периода.
группе регпонов, выделявшихся по критерию, использованному вБюджет-ном кодексе РФ,где для высоксдотоционных регионов устанавливались особые бюджетные осранивенш!1.
Таблица1
Перелень ьспользуемых пероменнык
КсОСо 1
1лз1 оГ уагИа1Ые8 иеоО ¡и с^геззшвз
Пеоеменные Описеьне
а Ресвыенш еЕР°а,ПР на одного еснлвого о {энгиона р в году л Дыфпиыоусьие осу-ществлялооы с итполыо-ханием ыидмкслс нотееСителыских цен иоответству-ющего региона
Ц,о Реальный ВРП на одного занятого в регионе г в начальном году анализируемого пераыоа (перлменвао вклвееео рро контроля нс /Г-конвуртснцивс)
Доля траоофортов изфонецалыновебюржетцфцввычетор субвешош) в доходах кснсолидиртсрнного екоджета {региона г' в году а - 1
Доля ллхесмицой в основноы капитал в 1с!]еп ееолооа д в тыдо 0 - д
+ /т\ V е А Степрны етео]ы[oрыи (отношение сдммы роупонсе в! импорта к ВРП) экономили ренионе 0 в сур-мем си анализлруелпуй пырлоо
црйтпнп инресвецыснкый пкивлркатнвыности ыненран р ]д ллодл./ Г в 1 (пыонлы-зуптвя квепртиси имя качестве ие[]вестициоинве епед£>1)
Доия знсисогссвыгспп!м оНаанинаниео в рыоионо Ь в годуТ-Л Уиевоеыууется каст идоеги дао аеловтчтекосо копитаие)
^Ех-г ( Дамми-переменная, идентифицирующая уровень занятости в добывающих втранлях. Принимарв зкееение 1, воли долтдобывоюеецх тораслм0 в струе-туре занятости региона г в среднем па рптсматриваемый период превышала 1,57%(среднеезначениепостране),изначение0впротивномслучае
Т1о-1 Реальная величин а н>внсфаотоо в рвытю-ег'в году Д- 1; рысскитана как номинальная величина трансфертов г-му региону в году t - 1, поделенная на индекс цвнг'-нф ронивна - году н - 1
^и-1 Реальная величина субсидий в регионе г в году t - 1; рассчитана как номинальная величина субсидий г-му региону в году t - 1, поделенная на индекс цен г-горегионавгоду t -1
1 Согласно ст. 130 Бюджетного кодекса РФ, группа выгсокодотационных регионов включала субъекты РФ, в бюджетах которых доля дотаций из федерального бюджета в течение двух из трех последних отчетных финансовый лет превышала 40% объема собственный доходов консолидированного бюджета. Практически такая же по составу группа (за исключением одного региона) выделена в работе (Мильчаков, 2017) как группа из 9 субъектов РФ с устойчиво высокой зависимостью от финансовой помощи, где средний уровень дотационности за 20022015 гг. превышал 40% собственных доходов бюджета. Снижение границы до 30% практически не меняет состав группы, поскольку дотации берутся по отношению ко всем доходам консолидированных бюджетов субъектов, анетолько к собственным доходам.
С помощью дамми-переменной dExtr. учитывались различия в динамике ВРП на одного занятого, а также во влиянии трансфертов и субсидий между регионами с более высокими и более низкими долями занятых в добывающих отраслях. 45% низкодотационныхрегионов оказались в группе с высокой долей заняталхвдобыоающих отраслях; срвои средне- из вегсоко-дотационных регионон лишь яколо 30% имтли bcicoиую долюзянятых в добывающих отртслях.
Для эмпирической проверки вииотез мыизиорьзвоали модели панельных данных со случайными индивидоалтнымн в треиенрыми эффектами (проведенные нами тесты показали преимущество моделей со случайными эффектами над моделями с фиксированными эффектами). Оцениваемые спецификации имеют следующий вид:
Д Ы {-) =аМ + ам + ßtA Тп']э1 + Тг^-2 + вЫааааА Тг1Хэ2 + \L)ut 0 1 Р0 BRit-M P1 BRit_2 P2 Ехаа BR^2
+ ßieaaaaai + гАД^ + гАД^Ыв^э + бМдн^м + ^
. /Y\ . \tax + lm\ M
+sMln {д^+^Нт-) ,+ф t+dt
-) = а2 + а2 +ßßAln—^— + ß2Aln—^— + ßßd^Aln—^—
L/i,t "i,t-l "i,t-2 "i,t-2
ht-л 2 2 2 ^
+ ßßdExtfi + Y22A^-H- + y2A In Instit-! + SfAHit-! + Siln (-Y + (2)
2 fEf + fm + S2
2
i 3 ? ацип-н _ ацИп-2 _ аци t-2
A1n(-) =al + af+ß$A In —^ + ß?A Ы—Ш + ß^dfftff.A In—^ + 4 {/i,t "i,t-l "i,t-2 —i,t-2
+ ßidrntfi + y3aJ—l + yIa 1 nInsti,t-i + SlAHi,t-i + S33ln + (3)
i,t-1
0 tEx + Im\ Q
+ S3(-j-)+Ф{ + £3
i,t '
Представленные модели позволяют получить оценки эффектов трансфертов, однако не учитывают пространственное взаимодействие регионов между собой - между тем пространственная корреляция между значениями ключевых переменных, характеризующих экономики находящихся близко
друг к другу регионов, смещает оценки моделей, не учитывающих этого (Anselin, 1988; L2Sage, Расе, 2010). Для учета пространственной корреляции между регионами мы используем пространственную модель Дарбина (SDM)1.
Д lng)t = а1 8 p1 WA 1з g)t 8Xtß1 8 WXtß1 + 0>t + elt, (1)
Д 1п(^ = а2 8 p2WА 1з (£)t 8Xtß2 8 WXtß2 8 0t 8 е2^, (2)
Д1п(£) = а38р^Д In (£) 8Xtß№ 8 WXtß№ 8ф{ 8s^t, (3)
где Xt - матрица объясняющих переменных, описанных выше, W - пространственная матрица обратных расстояний между центрами регионов «по воздуху», нормированная по строкам. Данная матрица предполагает, что регионы России представляют собой глобальную структуру взаимосвязанных регионов. В таком случае регион напрямую зависит не только от своих соседей, как в случае использования бинарной матрицы, но и от других регионов. Взаимное влияние регионов уменьшается с расстоянием между ними.
РЕЗУЛЬТАТЫ
Оценка спецификации 1 без учета пространственных эффектов показала, что изменение доли МБТ в доходах консолидированного бюджета региона в периоде t - 2 оказывает значимое положительное влияние на темп роста ВРП на одного занятого в текущем периоде, но только в группе регионов со средним уровнем дотационности (табл. 2). Тот факт, что значимое влияние МБТ обнаруживается только во втором периоде, вполне объяснимо, если учесть, что поступление основной доли трансфертов в бюджеты регионов существенно смещено к концу года, на что регулярно обращает внимание Счетная палата2. Мы также фиксируем в среднем более высокие темпы роста в добывающих регионах из числа регионов со средним уровнем дотаци-онности.
На всей выборке регионов высокая доля занятых в добывающих отраслях усиливает положительное воздействие трансфертов на темпы роста ВРП на одного занятого, но лишь со значимостью 10%. В низкодотацион-
1 В рамках анализа диагностировались также пространственная модель с авторегрессионным лагом (SAR) и модель с пространственной структурой в остатках (SEM). В результате проведения диагностических тестов моделью, наилучшим образом учитывающей пространственную взаимосвязь, оказалась пространственная модель Дарбина (SDM).
2 По данным Счетной палаты в 2018-2020 гг., в IV квартале перечислялось 36-38% всех
МБТ (Оперативный..., 2021).
1к:ыас к! вырокодотацииннок регионах значимых различиймежду р>егиоиами с ][3]Е:.1^с)к:ой долей занятых в до бывающих отраслях и остальными регионами не просматриваотея ни с точки зрения гфямого воздействияэтого фактора (доли занятых ib до бывтяищих отратляхЯ та темпы экономического роста, ни с точки зрения его вликния на связь МБТ с темпами рорта.
Таблица 2
Результаты оценки спецификации I без учета пространственной взаимосвязи (регионы разделены на 3 группы ib завнспмостиот уровня дотацнонцости в соотв етствии с описанием, приведенным выше)
Table 2
Estimation results for specification 1 withou2 spatial effect (aHgixns weredivided in— 3 groups based on the tevels oí" their transfer dependence,
as discussed above)
Все регионы Группа 1 Групаа 2 Группа 3
Переменные 4l"(r)o( 4l"(ll д1"(г9„ 41"(ll
д ТП-1 0,0726 00)909 )))0:;i!3'7 -0,0830
(0,0549) (0,i0(:);) (0,9)94) (0,208)
л Тп<П 0,18 2*" 3,114 0,19-** 0,0366
~BRut_2 (0,0626) OO.1O80 (0,0(55 (5°) (0,228)
C л Triit-2 0,203* (0,106) 0,140 (0,200) 0,1(5-6 0,1.9.3) 0,586 (0,358)
^Eptr (3,00983 (0,00647) -0,00129 (0)0110) 0,0185e** 10,0071(5) 0,0381 (0,0276)
. kt-l -0,0255 -0.0978 0;0919** -0,531***
v ,t-í (0,0375) (0Д03) соашб) (0,146)
Д1п Instiit4 -0,0014 2 0,00^01 (0,10(55):? 0,0522
(0,0078-2) (0,0155) (0,000318 (0,104)
AJPw-i 0,00312 ** -0,000960 0,10002" 0,00359
(0,00123) (0,00210) (0.00140) (0,00337)
-Д) V /¿,0 -0,00753 -0,0001!; г 8 -0,01(7 -0,0334
(0l00643) (0,0011) (0,6087ea (0,0318)
{Ex + Im\ 0,00564 -0,00728 0,00457 0,233
• l (0,00989) (0,0139) (0,0154) (0,157)
Временныеэффекты да да да да
Кол-вонаблюдений 836 220 506 110
R2 76 20 46 10
Подтверждается положительное влияние роста доли инвестиций в основной капитал в ВРП и развития человеческого капитала (доли занятых с высшим образованием) на рост ВРП на одного занятого в регионах со средним уровнем дотационности. При этом в регионах с высоким уровнем дотационности связь инвестиций и темпа роста ВРП была отрицательной. Этот результат требует более детального анализа, поскольку присутствует практически во всех спецификациях, в том числе и не включенных в текст статьи1.
Рейтинг инвестиционной привлекательности и степень открытости регионов не оказывали значимого влияния на темпы роста ВРП на одного занятого.
Использование в модели временных эффектов показало, что регионы первой группы (низкодотационные) быстрее других преодолели спад после кризиса 2008-2009 гг. Заметим, что многие промышленно развитые регионы этой группы пережили сильный инвестиционный спад в 2009 г. (Зубаревич, 2012), но, как правило, получали относительно меньше дополнительных средств из центра через механизмы МБТ в кризисные периоды. Практически за шестилетний период - с 2014 по 2019 г - индексы физического объема инвестиций в основной капитал более чем в половине регионов этой группы показали падение. При значительном спаде в 2014-2015 гг. (доходившем до 30-35% к 2013 г.) даже некоторый рост инвестиций в последующие годы не позволил большинству регионов этой группы достичь уровня инвестиций 2013 г. (только в 5 регионах из 20 этот уровень был немного превышен, в остальных отставание колебалось от 7-8% до более 50%). Это, вероятно, объясняет и незначимость коэффициента, характеризующего влияние инвестиций на региональный рост, в этой группе регионов.
Оценивание спецификации с учетом пространственных эффектов (табл. 3) дало похожие результаты - в частности, показало значимое положительное воздействие изменения трансфертов в периоде £ - 2 на региональный рост. В регионах с низкой долей занятых в добывающих отраслях при увеличении доли трансфертов в соседних регионах снижались темпы
1 Добавление второго лага переменной инвестиций не меняет картины - на первом лаге коэффициент остается по-прежнему значимым и отрицательным, на втором лаге он незначим. Возможно, здесь сказывается тот факт, что все регионы данной группы имеют высокие уровни инвестиционных рисков (Рейтинг инвестиционной привлекательности регионов RAEX за 2020 год / РАЭКС Аналитика. 2021. URL: https://raex-a.ra/ratmgs/regions/2020#graph (дата обращения: март 2022) и не слишком привлекательны для частных инвесторов, при том что доля средств федерального бюджета в общем объеме инвестиций довольно высока - 20-40% (Миль-чаков, 2017). Почти все регионы этой группы получали субсидии в рамках Федеральных целевых программ, направленных на социально-экономическое развитие территорий, особенно на реализацию инфраструктурных проектов. Однако реализация проектов далеко не всегда была эффективной, в том числе из-за позднего заключения соглашений о предоставлении субсидий.
f^oí^T^ ВрП. ]Bo3]V[c^e^2iо, это отражаатсраврительно í52)j^:biiiyK) ориентацию регионов с низкой долей добывающих ле^й на торговые отношения с соседними регионами, замедлe^^tí раста в которых сказывается и на динамике их собственных экономик.
Таблица 3
Результаты оценки спецификации 1 с учетом простран ственно йвнаичео связи
Table 3
Estimation results forspecificationl with spatialeffects
П ере менные Main Wx L-JOirect Lí—OnOkeo t LR_Total
Тгц-i Д 1' BRi,t-i 0,0*18 5 (0,0588) -e0>077 (0°100j 0303 00 ф—0313 -3-009 (0,^40) -0,00414 (0,345)
ТП t-.2 A lt BRi,t-2 0,220** * 00,0(58 0) -0,004 * 0-12OJ ОД* °** (0-00-°) o0 0)08 (0,094;> -0,0444 (0,448)
¿ л Tri t_2 0,202* (0,106) МЗ60 100809) 0,36—* ** (0,9130) ()0010 1,3,015)8 5,835* (3,062)
d-Extr 0,00800 (0,00677) 3,9138 (3,1521) 5,-9902 (5,1)0801° 0.0030) (0050° 0,0922 (0,221)
я Vi Yi,t-i -0,0257 (0,0374) 8,038 (0,135) -0 -190 3009252 0,706 (0(60 2 0,386 (0,655)
ф In ^nstit_1 -0,0 0110 (0,00792) 0,3-55 (0,0685) 0033-23 (0,00972) 0^057 (0,272) 0,209 (0,278)
Mi.t-1 0,00300 ** (0,00)22) З0300 260 СО,000(5° 0,003001* 0 (0-0102) -0-101 (0—224) -0,0164 (0,0210)
н /-0 -0,2104 (0,00681) 0,0230 (3,000*1) -0,30080 I——07--) 0,0500 (0,206) 0,0410 (0,192)
(Ex + Irn\ v 7 A 0,00244 (0,0101) 0,0757 (0,0531) 0,00751 (0,0103) 0,287 (0,210) 0,295 (0,213)
p 0,723*** (0,0457)
Временныеэффекты да
Кол-вонаблюдений 760
R2 0,170
Кол-ворегионов 76
Примечание: В этой и последующих таблицах, содержащих результаты оценивания пространственных регрессий, LR_Direct, LR_Indirect и LR_Total означают, соответственно, пря-мой,косвенныйисовокупныйпредельныеэффекты соответствующихрегрессоров. Источник: расчетыавторов.
В регионах с долей занятых в добывающих отраслях, превышающей среднероссийскую, увеличение доли трансфертов в доходах региональных бюджетов в большей мере способствовало значимому (значимость 1%) ускорению темпов роста ВРП на одного занятого, чем в регионах с низкой долей занятых в добывающих отраслях; к ускорению роста таких регионов приводило увеличение доли трансфертов в доходах бюджетов не только самих этих регионов, но также и соседних с ними регионов. Если рост доли трансфертов у соседей связан с замедлением роста доходов их регионов1, то регионы с высокой долей добывающих отраслей, в большей степени ориентированные на глобальные рынки, становятся более привлекательными для бизнеса.
Мы также использовали дополнительную спецификацию 2 (табл. 4, 5), оценивающую влияние темпа изменения реальных трансфертов на динамику ВРП на одного занятого. Полученные результаты оказались качественно практически идентичными результатам оценки спецификации 1. Небольшое отличие связано со следующим: помимо значимого положительного влияния развития человеческого капитала на рост своего региона, данная спецификация допускает и вероятность того, что увеличение доли населения с высшим образованием в соседних регионах может снизить темп роста ВРП на одного занятого в рассматриваемом регионе (благодаря отрицательному значению при пространственном лаге регрессора, значимому на уровне 10%). Можно предположить (это требует дополнительной проверки), что рост доли населения с высшим образованием в соседних регионах, сопровождающийся более высоким ростом ВРП, делает их более привлекательными, что может означать перемещение сюда экономической активности и снижение ее в рассматриваемом регионе. Причинность может работать и в противоположном направлении: более быстрый рост соседних регионов может притягивать наиболее квалифицированные кадры из данного региона, тем самым отрицательно воздействуя на его динамику.
В целом отметим, что положительное влияние увеличения МБТ в доходах бюджетов на динамику ВРП на одного занятого снова обнаруживается только в регионах со средним уровнем дотационности и только на втором лаге. Последнее, как уже отмечалось, может быть связано с тем, что перечисление трансфертов региональным бюджетам на практике происходит с большим опозданием и в основном в конце года. Значимое влияние других факторов роста также наблюдается лишь в среднедотационных регионах. Можно предположить, что в двух других группах регионов - низко- и высокодотационных - распределение трансфертов менее прозрачно и в меньшей
1 Как отмечалось выше, распределение некоторых видов МБТ учитывает динамику налогового потенциала регионов.
степени обусловлеии систо эотномическимк сообр ажениями - как сточки зрениястимулщюванияк наращиванию собственной наооговойбскы, оаки с ночкв г^^ея-зст^т^ оказания помощи вследствие падения доходов в кризисные периоды (Зубаревич, 2021).
Таблица 4
Результаты оценки спецификаций без уч ета пространственной вааимо связи
Tab le 4
Estimation results for specification 2 without spatialeffects
Переме нные В се регипны Группа 1 пруппа2 Группа 3
4l"(l2,2 41"®„ 41n(r2u 4'"(г)(,
Arjt-i д l,t 1 BiWn 1 -0,00262 (0,00878) -0,00345 (0,0118) 2,00)560 (0,0212) 0,0101 (0,0551)
Тп t-2 Д z BRi,t-2 0,0228*2 (0,01162 0-113 (00)186) 201362*1 (0,3)21) 0,0535 (0,0660)
J л Tri t-2 aExtrABR2t_2 0,0143 (0,01762 0,0252 (0,0261) 0,02(55 (0,0707) 0,0223 (0,0925)
d-Extr 0 -0708 (0,00662) -0,03918 (0,0114) 03)151** (0,007280 0,0307 (0,0290)
Ah,t-1 Yi,t-i -0,0217 (0,0378) -0,100 (0,1088>8 0,0720** (0,0551) -0,481*** (0,147)
A In Insti t^ -0,00124 (0,00790) 0,0127 (0,0186) -0-0679 (0,00735)) 0,0394 (0,106)
bH^-i 0,00328 *** (0,0012 А) -0,00111 (0,00207) 0—5345" (ОД))«* 0,00314 (0,00343)
'x© n /-o -0,00717 (0,00650) -0,000201 00,0115) -0,0)553 (0,002291 -0,0377 (0,0321)
(Ex + Im\ V 7 A 0,00911 (0,00994) -0,00432 (0,0138) 0,00542 (0,0155) 0,230 (0,160)
Временныеэффекты да да да да
Константа 0,236*** (0,0796) 0,113 (0,146) 0,296*** (0,107) 0,636* (0,382)
Кол-вонаблюдений 760 200 460 100
Кол-ворегионов 76 20 46 10
Таблица 5
Результаты оценки спецификрцип 2 с учетом пространственной взаимосв!язи
Table 5
EstimatioB setults foi- «podi-cation 2 with spatial «efafïic^si
Перем енные Main WP LRJDire 09 LR_I-d0rect LR_Total
Trit-1 a 1 SKu-1 -0,00308 (0,00881) -0,0039 8 (0,0081) -6,50312 (0,009000 а,8454 (8,0090) -0,0282 (0,0598)
t_2 a BRi,t-2 0,0319 *** (0,0114) -2,-069 (0,0222) -,03)4"* (0-408" -00,149 (0,0760) 0,0197 (0,0771)
^ л ^ri,t-2 dEatrABRi>t_2 0,30889 (0,0170) -до-со,106) --1,45 (Г),0172- -,545 80,80(5 0,565 (0,417)
d-Extr 0,005 36 (0,00691) -0,0031 (0,-504) -о00004 ((-oosie- h0*0306 (0,-206 -0,0340 (0,227)
A11*-1 ni,t-i -0,0288 (0,0376) 0,0454 (8,103) —60273 (-,3381, 0,0075 (2,060) 0,0504 (0,649)
ф In Instit_M -0(000796 (0,00800) 0,085 3 (0,0605) 0,00121 (8,0(985) 0,246 (8,309) 0,250 (0,285)
ДЯи-i 0,00005** (0,00123) --,00837* (-,-0-080 0,00083" (0,00130) -3,0200 10,0104) -0,0177 (0,0202)
Krl -0,00953 (0,00689) 0-0308 (0,4409) -0-00045 (0,08707) 0-0000 (-Д93) 0,0741 (0,197)
(Ex + Irn\ V Y h 0,00502 (0,0101) 0,0755 (0,0535) 0,0103 (0,0104) 0,296 (0,214) 0,307 (0,217)
p 0,725*** (0,0460)
Временныеэффекты да
Кол-вонаблюдений 760
R2 0,160
Кол-ворегионов 76
Источник: расчетыавторов.
Отметим также, что наличие отмеченной в других публикациях по данной теме конвергенции регионов (Михайлова и др., 2018) в рассмотренных выш еспецификацияхнеподтвердилось1.
1 Эффект конвергенции регионов оказывался значимым только в спецификациях лишь с первым лагом переменной трансфертов, где собственно влияние трансфертов было незначи-
мым. Можно предположить, что при добавлении второго лага МБТ этот лаг перетягивал на себя значимость конвергенции, поскольку, по крайней мере, в теории, возможно рассмотрение МБТ как административного инструмента для обеспечения конвергенции регионов.
Отдельные спецификации 3 (табл. 6, 7) были использованы для оценки влияния изменения объема субсидий на темпы роста реального ВРП на одного занятого. Проаеринь влияние именно эяаго еида МБТвежня, посколн-ку субсидии, крк уже отмечалосе, предестевляютсс на софинансирование расходов врамквх восударственныхпроеравм, связанныхс инвестиционными проектами, в томчисле по развитию инфраструктуры, формированою человеческого капитала, тоесть, по вдее,должны в ИопыпыЫ степени, нежели другие виды МБТ, влиять на темпл1 экономического jd^^t^.
Таблица 6
Результаты оценки спецификации 3 безучета пространственной взаимосвязи
Table 6
Estimation resu(tseorspecification 3 without spatial effects
Все регионы Грунта i Гнупиа - Группа 3
Переменньie 4'"(В,, 41"(г1 41"<zl 41"(г1
л , Subit-! Д1п р 0,00 (518 -4—414 -0,-02640 0,00939
(0,00726) (O01f8) (2,009750 (0,0245)
Subitt_2 ЛЛ In———:- °i,t-2 0,0224*8* 0,-6600 1,5054* 0,0474*
(1,00811) (0-119) (0,50847) (0,0272)
Subí t-i ¿ЕхЛА I" р ' 0,000145 (0,0111) --448 (0,0250^4 4o,onooi (0,0483) -0,0390 (0,0411)
d-Extr 0,00790 (0,00654) -0,00f81 (0-111) 0,0208** (0,02848) 0,0329 (0,0278)
ф1—г-1 -0,0227 -0,0014 0,0074* _0 451***
(0,03 83) (0,100]) (0,0102* (0,143)
— ln Instit_1 -0,00043 0,0-140 -0,00671 0,0445
(0,0070.) (0-110) (0—0704) (0,105)
ЦНц-! 4,00346*" -0.000)28 0,00 591"* 0,00303
(0,00124) (0,00285) (0,00143) (0,00337)
'ф—) v /во -0,0067)1 (0,006^:^4 -0,0006)3 (0,0110* -0° 0106 (0,00848) -0,0411 (0,0316)
ÍEx + Im\ 0,00938 -0,00479 0,00701 0,251
У * 1 (0,00992) (0,0136) (0,0156) (0,157)
Константа 0,230*** (0,0797) 0,112 (0,147) 0,287*** (0,108) 0,672* (0,375)
Временныеэффекты да да да да
Кол-вонаблюдений 760 200 460 100
Кол-ворегионов 76 20 46 10
Таблица 7
Результаты спецификации 3 с учетом пространствеиной взаимосвязи
Table 7
Estimation results for specification 3 with spatial effects.
П еременные Main Wx 0 RoDir eit LR_1ndirec t LR_Total
Suby-i Д1п rt,t-i 0,00319 (0,00729) -0,0U(5 (0,0841) 0,00:305 1 (0(007(1(51 -0,0370 (0,0084) -0,0344 (0,0491)
Subw_2 Д1п—— M,i-2 0,022719 s (000 811) 0,00215 (0,0091) --)100*** (.0(08187(5) 0,0002 (0,0026) 0,0961 (0,0739)
Subi t-2 d-Extr1 In p' M,t-2 -0,003100 (0,0151) -3.0925 B0,1031 -0,0B007 ((0,0155) -0,032 ,0,(0 () -0,390 (0,389)
d-Extr 0,005 5-1 (0,0068 -0,01-1 (0.0)84) 00)0015 )f0,00:0*2) o-,0054 (0,30) -0,0163 (0,235)
Ah,t-e -0,0303 (0,03840 0,0-15 (0,106) ^0,0209 (0,0003) 0,(3151 (0,028) -0,0117 (0,722)
Д In Instil -0,000138 (0,00803) 0,0474 (0,0(5233 0(00304 00,00905) 0,189 -0,0Г1) 0,192 (0,281)
0,00332 *ff 20,00123-) -0,0 0174 (0,(006519) 0,00C(2*5 (0,(( 0140) e0,(055 42 (0,0097) -0,0111 (0,0223)
"GL -0,0093(5 )0,00693) 0,0908 (i-0011) ,0-00812 (0,00079) 0,0945 (0(20 91) 0,0864 (0,205)
(Ex + Irn\ V П Л 0,00524 (0,0101) 0,0660 (0,0537) 0,0102 (0,0105) 0,271 (0,221) 0,282 (0,224)
P 0,735*** (0,0450)
Временныеэффекты да
Константа -0,276 (0,628)
Количествонаблюдений 760
R2 0,117
Количестворегионов 76
Источник: расчеты авторов.
Анализ показал, что в регионах со средним и высоким уровнем дотационное™ наблюдается значимое положительное влияние темпов роста субсидий в периоде t - 2 на темп роста ВРП на одного занятого в текущем периоде. Этот результат является ожидаемым, поскольку означает, что рост субсидий, стимулируя локальный спрос, способствует росту производства в соответствующих отраслях (второй лаг всего лишь отражает практику по-
ступления значительной части субсидий в конце календарного года, как это упоминалось выше). Как и в предыдущих спецификациях, темпы роста ВРП в среднедотационных регионах, имеющих при этом высокую долю занятых в добывающей промышленности, в среднем оказались выше. Рост доли инвестиций в ВРП увеличивал темп роста ВРП на одного занятого в среднедотационных регионах и снижал его в высокодотационных регионах1. Человеческий капитал по-прежнему оказывал значимое положительное влияние на рост лишь в среднедотационных регионах.
Результаты оценивания пространственной спецификации (табл. 7) в целом подтвердили вышеописанные результаты. Увеличение ВРП в регионе оказывает положительное влияние на рост соседних регионов, однако изменения объемов субсидий и других факторов в них не оказывают влияния на темпы роста ВРП региона. Данный результат является ожидаемым, поскольку отражает в основном целевой характер субсидий, предоставляемых конкретному региону. Следует учитывать, что пространственная спецификация дает картину по стране в целом без группировки регионов по уровню дотационности.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Как показали результаты проведенного исследования, проверяемые гипотезы в целом подтвердились: за ростом МБТ и субсидий, в частности, следует ускорение темпов роста ВРП на одного занятого для всех регионов в целом (гипотеза 1). При этом существующая в России система МБТ по-разному воздействует на условия для роста различных региональных экономик - в т. ч. в зависимости от уровней их дотационности (гипотеза 2). А именно, значимость динамики МБТ для регионального роста просматривалась только для регионов со средним уровнем дотационности (с долей дотаций в доходах региональных бюджетов от 5 до 30%). Субсидии также оказывали положительное влияние на рост регионов, но только на группы регионов со средним и высоким уровнем дотационности. Подтвердилась и третья гипотеза - изменение доли МБТ в доходах региональных бюджетов оказывало большее влияние на темпы роста ВРП на одного занятого в регионах с более высокой долей занятых в добывающих отраслях.
1 Положительное влияние субсидий на рост в высокодотационных регионах наблюдалось одновременно с отрицательной связью инвестиций и роста. Возможно, здесь сыграло роль то обстоятельство, что в форме субсидий в эти регионы шли государственные инвестиции в рамках Федеральных целевых программ, и именно они сыграли определенную положительную роль в региональном росте. Однако госинвестиции не стимулировали привлечение в эти регионы частных инвестиций, которые имели больший вес в общем объеме инвестиций. Вероятно, для частных инвестиций имели значение другие факторы, в том числе формирующие инвестиционные риски в регионах.
Таким образом, нынешняя структура МБТ и условия их предоставления если и предоставляют стимулы для роста1 регионов и увеличения их собственной налоговой базы, то делают это в основном для группы регионов со средним уровнем дотационности, однако не влияют на низко- и высокодотационные регионы. Скорее всего, за этим результатом стоит более эффективная структура (в т. ч. институциональная) экономик среднедотационных регионов, позволяющая им трансформировать получаемые МБТ в целом и субсидии2 в частности в ускорение собственного роста. Вероятно, играет роль и тот факт, что при распределении помощи в кризисные годы наиболее успешные регионы получали меньше дополнительных трансфертов, тогда как большая их часть доставалась отстающим регионам, что порождало определенное иждивенчество. Отсутствие реакции экономик высокодотационных регионов на рост МБТ, а также негативная реакция на рост инвестиций требуют дальнейшего анализа. Наши оценки статистически подтверждают отмечавшуюся в публикациях устойчивую повышенную зависимость этой группы регионов от федерального бюджета в силу специфики институциональной и экономической структуры регионов, что требует, очевидно, иного формата и условий предоставления им МБТ для стимулирования их собственного экономического развития.
Принципы выделения трансфертов (дотаций на сбалансированность, иных трансфертов) часто оказывались непрозрачными и далеко не всегда поддающимися экономической интерпретации. Сложившееся в последние годы (в связи с пандемией и санкциями) практически ручное управление значительной частью предоставляемых МБТ делает актуальным вопрос о том, в какой мере и по каким направлениям в условиях шоковой ситуации возможно и целесообразно расширение самостоятельности регионов в использовании дополнительно выделяемых средств. По сути, это более общий вопрос о соотношении централизованного управления и самоуправления, который сегодня вновь становится актуальным и требует дальнейших исследований.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Божечкова А.В., Мамедов А.А., Синельников-Мурылев С.Г., Турунцева М.Ю. Стабилизационные свойства трансфертов, выделяемых регионам России из федерального бюджета // Журнал Новой экономической ассоциации. 2018. № 4 (40). С. 61-83. https://doi.org/10.31737/2221-2264-2018-40-4-3
1 Как это показано для дотаций на выравнивание бюджетной обеспеченности (Дерюгин, 2016).
2 Как наиболее инвестиционно ориентированную часть МБТ.
Голованова Н.В. Межбюджетные трансферты: многообразие терминов и российская практика // Финансовый журнал. 2018. N° 2. С. 24-35. https://doi.org/10.31107/2075-1990-2018-2-24-35
Дерюгин А.Н. Выравнивание регионов: сохраняются ли стимулы к развитию? // Экономическая политика. 2016. Т. 11. № 6. С. 170-191. https://doi.org/10.18288/1994-5124-2016-6-08
Дерюгин А.Н., АлексеевМ.В., Мамедов А.А., Фомина Е.Г. Влияние основных характеристик межбюджетных отношений на показатели экономического развития субъектов Российской Федерации: препринт. М.: РАНХиГС, 2017. 66 с.
Ермаков В.В. Применение обусловленных межбюджетных трансфертов для выравнивания уровня жизни населения // Экономика. Налоги. Право. 2017. Т. 10. № 1. С. 151-162.
Зубаревич Н.В. Возможности децентрализации в год пандемии: что показывает бюджетный анализ? // Региональные исследования. 2021. № 1. С. 46-57. https://doi. org/10.5922/1994-5280-2021-1-4
Зубаревич Н.В. Выход из кризиса: региональная проекция // Вопросы экономики. 2012. № 4. С. 67-84. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2012-4-67-83
Исаев А.Г. Распределение финансовых ресурсов в бюджетной системе РФ и экономический рост российских регионов // Пространственная экономика. 2016. № 4. С. 61-74. https://doi.org/10.14530/se.2016.4.061-074
Исполнение федерального бюджета РФ. 2007-2020 / Министерство финансов РФ. 2008-2021 .URL: https://minfin.gov.ru/ru/statistics/fedbud/execute/ (дата обращения: июнь 2022).
Консолидированные бюджеты субъектов Российской Федерации и бюджетов территориальных государственных внебюджетных фондов. 2007-2020 / Казначейство РФ. 2008-2021. URL: https://roskazna.gov.ru/ispolnenie-byudzhetov/konsoHdirovannye-byudzhety-subektov/ (дата обращения: июнь 2022).
МамкинаМ.Ю. Анализ и оценка выравнивающего эффекта межбюджетных трансфертов в Российской Федерации в 2000-2012 годах // Финансы и кредит. 2014. № 22 (598). С. 23-34.
Мильчаков М.В. Высокодотационные регионы России: условия формирования бюджетов и механизмы государственной поддержки // Финансовый журнал. 2017. № 1. С. 22-38.
Михайлова А.А. Межбюджетные трансферты как механизм стимулирования роста экономики регионов // Финансовый журнал. 2017. № 3 (37). С. 49-56.
Михайлова А.А., Климанов В.В., Сафина А.И. Влияние межбюджетных трансфертов на экономический рост и структуру региональной экономики // Вопросы экономики. 2018. № 1. С. 91-103. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2018-1-91-103
Одинг Н., Савулькин Л., Юшков А. Российский бюджетный федерализм сквозь призму реализации правительственных программ // Экономическая политика. 2016. Т. 11. № 4. С. 93-114. https://doi.org/10.18288/1994-5124-2016-4-04
Оперативный доклад об исполнении федерального бюджета и бюджетов государственных внебюджетных фондов. Январь - декабрь 2020 года / Счетная палата РФ. 2021. 235 с. URL: https://ach.gov.ru/upload/iblock/e37/e371835371389756c2d31 9de62f0bd12.pdf#page=147 (дата обращения: июнь 2022).
Печенская-Полищук М.А. Цели и формы предоставления бюджетных ресурсов регионам из федерального центра на безвозмездной основе // Вопросы экономики. 2021. № 11. С. 108-126. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2021-11-108-126
Регионы России. Социально-экономические показатели. 2007-2020 / ФСГС. 20082021. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13204 (дата обращения: июнь 2022).
Юшков А.О. Бюджетная децентрализация и региональный экономический рост: теория, эмпирика, российский опыт // Вопросы экономики. 2016. № 2. С. 94-110. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2016-2-94-110 Anselin L. Spatial Econometrics: Methods and Models. Springer Dordrecht, 1988. 300 p.
https://doi.org/10.1007/978-94-015-7799-1 Barro R.J. Government Spending in a Simple Model of Endogenous Growth // Journal of
Political Economy. 1990. Vol. 98. No. 5. Pp. 103-25. https://doi.org/10.1086/261726 Baskaran T., FeldL.P., Necker S. Depressing Dependence? Transfers and Economic Growth in the German States, 1975-2005 // Regional Studies. 2017. Vol. 51. Issue 12. Pp. 18151825. https://doi.org/10.1080/00343404.2016.1255318 Becker S.O., Egger P.H., von Ehrlich M. Absorptive Capacity and the Growth Effects of Regional Transfers: A Regression Discontinuity Design with Heterogeneous Treatment Effects // American Economic Journal: Economic Policy. 2013. Vol. 5. Issue 4. Pp. 29-77. https://doi.org/10.1257/pol.5.4.29 Becker S.O., Egger P.H., von EhrlichM. Going NUTS: The Effect of EU Structural Funds on Regional Performance // Journal of Public Economics. 2010. Vol. 94. Issue 9-10. Pp. 578-590. https://doi.org/10.1016/jjpubeco.2010.06.006 Bloechliger H., Akgun O. Fiscal Decentralisation and Economic Growth // Fiscal Decentralisation and Inclusive Growth. OECD; KIPF, 2018. Pp. 25-47. https://doi. org/10.1787/9789264302488-4-en Buser W. The Impact of Fiscal Decentralization on Economics Performance in High-Income OECD Nations: An Institutional Approach // Public Choice. 2011. Vol. 149. Pp. 31-48. https://doi.org/10.1007/s11127-011-9827-6 Checherita C., Nickel C., Rother P. The Role of Fiscal Transfers for Regional Economic Convergence in Europe / European Central Bank. Working Paper. 2009. No. 1029. 43 p. https://doi.org/10.2139/ssrn.1349093 Davoodi H., Zou H. Fiscal Decentralization and Economic Growth: A Cross-Country Study // Journal of Urban Economics. 1998. Vol. 43. Pp. 244-257. https://doi. org/10.1006/juec.1997.2042 Di Bella G., Dynnikova O., Grigoli F. Fiscal Federalism and Regional Performance in Russia // Russian Journal of Economics. 2018. No. 4. Pp. 108-132. https://doi. org/10.3897/j.ruje.4.27741 Dynnikova O., Kyobe A., Slavov S. Regional Disparities and Fiscal Federalism in Russia / IMF. Working Paper. 2021. No. 144. 42 p. https://doi.org/10.5089/9781513573649.001 Eller M. The Determinants of Fiscal Decentralisation and Its Impact in Economic Growth: Empirical Evidence from a Panel of OECD Countries. Diploma Thesis / Vienna University of Economics and Business Administration. 2004. URL: https://scholar. google.com/citations?view_op=view_citation&hl=en&user=RrdbgqwAAAAJ&citati on_for_view=RrdbgqwAAAAJ:LkGwnXOMwfcC (дата обращения: май 2022). Freinkman L., Konstantin A., Kholodilin K.A., Thießen U. Incentive Effects of Fiscal Equalization: Has Russian Style Improved? / German Institute for Economic Research. Discussion Papers. 2009. No. 912. 32 p. Goerl C-A., Seiferling M. Income Inequality, Fiscal Decentralization and Transfer Dependency / IMF. Working Paper. 2014. No. 64. 26 p. https://doi.org/10.5089/9781484354711. 001
Intergovernmental Fiscal Transfers: Principles and Practice / Edited by R. Boadway, A. Shah. Washington: World Bank Publications, 2007. 624 p. https://doi.org/10.1596/978-0-8213-6492-5
LeSage J., PaceR.K. Spatial Econometric Models // Handbook of Applied Spatial Analysis / Edited by M. Fischer, A. Getis. Berlin: Springer Heidelberg, 2010. Pp. 355-376. https:// doi.org/10.1007/978-3-642-03647-7_18
Mose N. Do Fiscal Transfers Foster Regional Economic Growth? // Financial Internet Quarterly. 2021. Vol. 17. Issue 1. Pp. 19-27. https://doi.org/10.2478/fiqf-2021-0003
REFERENCES
Anselin L. Spatial Econometrics: Methods and Models. Springer Dordrecht, 1988, 300 p.
https://doi.org/10.1007/978-94-015-7799-1 Barro R.J. Government Spending in a Simple Model of Endogenous Growth. Journal of
Political Economy, 1990, vol. 98, no. 5, pp. 103-25. https://doi.org/10.1086/261726 Baskaran T., Feld L.P., Necker S. Depressing Dependence? Transfers and Economic Growth in the German States, 1975-2005. Regional Studies, 2017, vol. 51, issue 12, pp. 18151825. https://doi.org/10.1080/00343404.2016.1255318 Becker S.O., Egger P.H., von Ehrlich M. Absorptive Capacity and the Growth Effects of Regional Transfers: A Regression Discontinuity Design with Heterogeneous Treatment Effects. American Economic Journal: Economic Policy, 2013, vol. 5, issue 4, pp. 2977. https://doi.org/10.1257/pol.5A29 Becker S.O., Egger P.H., von Ehrlich M. Going NUTS: The Effect of EU Structural Funds on Regional Performance. Journal of Public Economics, 2010, vol. 94, issue 9-10, pp. 578-590. https://doi.org/10.1016/jjpubeco.2010.06.006 Bloechliger H., Akgun O. Fiscal Decentralisation and Economic Growth. Fiscal Decentralisation and Inclusive Growth. OECD, KIPF, 2018, pp. 25-47. https://doi. org/10.1787/9789264302488-4-en Bozhechkova A.V., Mamedov A.A., Sinelnikov-Murylev S.G., Turuntseva M.Yu. Stabilization Properties of Federal Fiscal Transfers to Russian Regions. Zhurnal Novoy Eko-nomicheskoy Assotsiatsii = Journal of the New Economic Association, 2018, no. 4 (40), pp. 61-83. https://doi.org/10.31737/2221-2264-2018-40-4-3 (In Russian). Buser W. The Impact of Fiscal Decentralization on Economics Performance in High-Income OECD Nations: An Institutional Approach. Public Choice, 2011, vol. 149, pp. 31-48. https://doi.org/10.1007/s11127-011-9827-6 Checherita C., Nickel C., Rother P. The Role of Fiscal Transfers for Regional Economic Convergence in Europe. European Central Bank. Working Paper, 2009, no. 1029, 43 p. https://doi.org/10.2139/ssrn.1349093 Consolidated Budgets of the Subjects of the Russian Federation and Budgets of Territorial State Extra-Budgetary Funds. 2007-2020. The Federal Treasury. 2008-2021. Available at: https://roskazna.gov.ru/ispolnenie-byudzhetov/konsolidirovannye-byudzhety-subektov/ (accessed June 2022). (In Russian). Davoodi H., Zou H. Fiscal Decentralization and Economic Growth: A Cross-Country Study. Journal of Urban Economics, 1998, vol. 43, pp. 244-257. https://doi.org/10.1006/ juec.1997.2042
Deryugin A.N. Alignment of Regions: Will the Incentives for Development Remain? Ekonomicheskaya Politika = Economic Policy, 2016, vol. 11, no. 6, pp. 170-191. https://doi.org/10.18288/1994-5124-2016-6-08 (In Russian). Deryugin A.N., Alekseev M.V., Mamedov A.A., Fomina E.G. The Influence of the Main Characteristics of Inter-Budgetary Relations on the Indicators of Economic Development of the Subjects of the Russian Federation: Preprint. Moscow, 2017, 66 p. (In Russian).
Di Bella G., Dynnikova O., Grigoli F. Fiscal Federalism and Regional Performance in Russia. Russian Journal of Economics, 2018, no. 4, pp. 108-132. https://doi.org/10.3897/). ruje.4.27741
Dynnikova O., Kyobe A., Slavov S. Regional Disparities and Fiscal Federalism in Russia. IMF. Working Paper, 2021, no. 144, 42 p. https://doi.org/10.5089/9781513573649.001
Eller M. The Determinants ofFiscal Decentralisation and Its Impact in Economic Growth: Empirical Evidence from a Panel of OECD Countries. Diploma Thesis. Vienna University of Economics and Business Administration, 2004. Available at: https:// scholar.google.com/citations?view_op=view_citation&hl=en&user=RrdbgqwAAAAJ &citation_for_view=RrdbgqwAAAAJ:LkGwnXOMwfcC (accessed May 2022).
Execution of the Federal Budget of the Russian Federation. 2007-2020. Ministry of Finance of the Russian Federation. 2008-2021. Available at: https://minfin.gov.ru/ru/sta-tistics/fedbud/execute/ (accessed June 2022). (In Russian).
Freinkman L., Konstantin A., Kholodilin K.A., Thießen U. Incentive Effects of Fiscal Equalization: Has Russian Style Improved? German Institute for Economic Research. Discussion Papers, 2009, no. 912, 32 p.
Goerl C-A., Seiferling M. Income Inequality, Fiscal Decentralization and Transfer Dependency. IMF. Working Paper, 2014, no. 64, 26 p. https://doi.org/ 10.5089/9781484354711.001
Golovanova N.V. Intergovernmental Transfers: Diversity of Terms and Russian Practice. Finansoviy Zhurnal = Financial Journal, 2018, no. 2, pp. 24-35. https://doi. org/10.31107/2075-1990-2018-2-24-35 (In Russian).
Intergovernmental Fiscal Transfers: Principles and Practice. Edited by R. Boadway, A. Shah. Washington: World Bank Publications, 2007, 624 p. https://doi.org/10.1596/ 978-0-8213-6492-5
Isaev A.G. Distribution of Financial Resources Within the Budget System of the Russian Federation and Regions' Economic Growth. Prostranstvennaya Ekonomika = Spatial Economics, 2016, no. 4, pp. 61-74. https://doi.org/10.14530/se.2016.4.061-074 (In Russian).
LeSage J., Pace R.K. Spatial Econometric Models. Handbook of Applied Spatial Analysis. Edited by M. Fischer, A. Getis. Berlin: Springer Heidelberg, 2010, pp. 355-376. https:// doi.org/10.1007/978-3-642-03647-7_18
Malkina M.Yu. Analysis and Assessment of Leveling Effect of the Inter-Budgetary Transfers in the Russian Federation in 2000-2012. Finansy i Kredit = Finance and Credit, 2014, no. 22 (598), pp. 23-34. (In Russian).
Mikhaylova A.A. Interbudgetary Transfers as a Stimulation Mechanism of Regional Growth. Finansoviy Zhurnal = Financial Journal, 2017, no. 3 (37), pp. 49-56. (In Russian).
Mikhaylova A.A., Klimanov V.V., Safina A.I. The Impact of Intergovernmental Fiscal Transfers on Economic Growth and the Structure of the Regional Economy. Voprosy Ekonomiki [Economic Issues], 2018, no. 1, pp. 91-103. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2018-1-91-103 (In Russian).
Milchakov M.V. Heavily Non-Purpose Grants-Financed Russian Regions: Budgetary Conditions and Tools of State Support. Finansoviy Zhurnal = Financial Journal, 2017, no. 1, pp. 22-38. (In Russian).
Mose N. Do Fiscal Transfers Foster Regional Economic Growth? Financial Internet Quarterly, 2021, vol. 17, issue 1, pр. 19-27. https://doi.org/10.2478/fiqf-2021-0003
Oding N., Savulkin L., Yushkov A. Russian Fiscal Federalism through the Prism of the Implementation of Government Programs. Ekonomicheskaya Politika = Economic Policy, 2016, vol. 11, no. 4, pp. 93-114. https://doi.org/10.18288/1994-5124-2016-4-04 (In Russian).
Operational Report on the Execution of the Federal Budget and Budgets of State Extra-Budgetary Funds. January - December 2020. Accounts Chamber of the Russian Federation. 2021, 235 p. Available at: https://ach.gov.ru/upload/iblock/e37/e371835371 389756c2d319de62f0bd12.pdf#page=147 (accessed June 2022). (In Russian).
Pechenskaya-Polishchuk М.А. Goals and Forms of Granting Budgetary Resources to the Regions from the Federal Center on a Gratuitous Basis. Voprosy Ekonomiki [Economic Issues], 2021, no. 11, pp. 108-126. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2021-11-108-126 (In Russian).
Regions of Russia. Socio-Economic Indicators. 2007-2020. Federal State Statistics Service. 2008-2021. Available at: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13204 (accessed June 2022). (In Russian).
Yermakov V.V. Using Conditional Inter-Budgetary Transfers to Equalize the Living Standards. Ekonomika, Nalogi, Pravo = Economics, Taxes & Law, 2017, vol. 10, no. 1, pp. 151-162. (In Russian).
Yushkov А.О. Fiscal Decentralization and Regional Economic Growth: Theory, Empirical Studies, and Russian Experience. Voprosy Ekonomiki [Economic Issues], 2016, no. 2, pp. 94-110. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2016-2-94-110 (In Russian).
Zubarevich N.V. Possibility of Decentralisation during the Year of Pandemic: What Does the Analysis of Public Budgets Reveal? RegionalnyeIssledovaniya [Regional Researches], 2021, no. 1, pp. 46-57. https://doi.org/10.5922/1994-5280-2021-1-4 (In Russian).
Zubarevich N.V. Post-Crisis Development: Regional Aspects. Voprosy Ekonomiki [Economic Issues], 2012, no. 4, pp. 67-84. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2012-4-67-83 (In Russian).
nocTynn^a b pega^nro / Submitted: 03.06.2022
Ogo6peHa noc^e pe^ronpoBaHna / Approved after reviewing: 09.08.2022 npHHaTa k пy6flнкaцнн / Accepted for publication: 03.09.2022 ^ocTynHO OH^anH / Available online: 30.09.2022
