В период кризисов возрастает значение фискальной политики в обеспечении макроэкономической стабильности и устойчивого экономического роста интеграционных объединений. Налоговая политика является значимым параметром в формировании государственных бюджетов и оказывает существенное влияние на доходы населения, что требует оценки процессов сближения налоговых систем в интеграционных союзах. Исследование направлено на проверку гипотезы о конвергенции налоговых систем для интегрирующихся государств: Армении, Белоруссии, Казахстана, Киргизии и России. Методологическую основу составила теория конвергенции экономических систем, процессный и системный подходы. Методика исследования базируется на концепции сигма-конвергенции и расчете индексов Франка. Информационной базой послужили статистические данные Евразийского банка развития за 2012–2022 гг. Результаты показывают, что до пандемии COVID-19 произошла сигма-конвергенция налоговой политики в группе стран, входящих в Евразийский экономический союз (ЕАЭС). С распространением пандемии страны проводили несогласованную налоговою политику по поддержке национальных экономик, что отразилось в дивергенции налоговых систем. Полученные результаты подтверждают необходимость создания на наднациональном уровне ЕАЭС автоматических механизмов кризисного управления в области фискальных интервенций. Это позволит более скоординировано реагировать на будущие гуманитарные и финансовые шоки и повысит способность государств-членов ЕАЭС быстрее их преодолевать
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
Активизация процессов региональной экономической интеграции на всех континентах обусловлена возможностями позитивных макроэкономических изменений в присоединившихся странах, обеспечивающих экономический рост, повышение уровня и качества жизни населения, стимулирование саморегулирования национальных экономических систем в их взаимодействии с общим рынком
Список литературы
1. Ахунбаев А. М., Дауранов Т. Ш., Кузнецов А. С., Петросьян А. Р., Никитушкина Ю. В. (2020). Евразийская экономическая интеграция-2020. Москва: Публикации ЕАБР. 80 с. DOI: 10.13140/RG.2.2.30622.15683 EDN: WRIMRR
2. Балтер Е. Б., Бессонова Е. В., Волчкова Н. А., Габдрахманов С. Р., Евдокимов К. С., Кораблева Л. А., … Ломберде Ф. (2014). Система индикаторов евразийской интеграции II. Доклад № 22 / под ред. Е. Ю. Винокурова. Санкт-Петербург: ЦИИ ЕАБР. 110 с.
3. Винокуров Е. Ю., Либман А. М., Ломбаерде Ф., Максимчук Н. В., Молдабеков Е. М. (2009). Система индикаторов евразийской интеграции ЕАБР 2009 // Евразийский Банк Развития. Алматы. 160 с.
4. Демиденко М., Карачун О., Коршунов Д., Липин А., Хребичек Г. (2016). Система анализа и макроэкономического прогнозирования Евразийского экономического союза. Совместный доклад Евразийской экономической комиссии и Евразийского банка развития. Москва: ЕЭК; Санкт-Петербург: ЦИИ ЕАБР. 116 с.
5. Демиденко М. В., Коршунов Д. А., Карачун О. Р., Миксюк А. Ю., Пелипась И. В., Точицкая И. Э., Шиманович Г. И. (2017). Денежно-кредитная политика государств-членов ЕАЭС: текущее состояние и перспективы координации. Совместный доклад Евразийской экономической комиссии и Евразийского банка развития. Москва: ЕЭК; Санкт-Петербург: ЦИИ ЕАБР. 148 с.
6. Полбин А. В., Андреев М. Ю., Зубарев А. В. (2018). Зависимость стран-членов ЕАЭС от цен на сырьевые товары // Экономика региона. Т. 14, вып. 2. С. 623-637. DOI: 10.17059/2018-2-23 EDN: UYIMUR
7. Ahmad E., Stern N. (1989). Taxation for developing countries. In: Chenery H., Srinivasan T. N. Handbook of Development Economics (vol. 2, pp. 1005-1092). DOI: 10.1016/S1573-4471(89)02007-3
8. Aigner D., Lovell C. A. K., Schmidt P. (1977). Formulation and estimation of stochastic frontier production function models. Journal of Econometrics, vol. 6, issue 1, pp. 21-37. DOI: 10.1016/0304-4076(77)90052-5
9. Arnold J. M., Brys B., Heady C., Johansson A., Schwellnus C., Vartia L. (2011). Tax policy for economic recovery and growth. Economic Journal, no. 121, issue 550, pp. F59-F80. DOI: 10.1111/j.1468-0297.2010.02415.x
10. Arzoumanian S. (2023). Spillovers from Russia to neighboring countries: Transmission channels and policy options (IMF Working Paper no. 2023/185). Washington, D.C. 46 p. DOI: 10.5089/9798400254871.001
11. Atik S. (2014). Regional economic integrations in the post-soviet Eurasia: An analysis on causes of inefficiency. Procedia - Social and Behavioral Sciences, vol. 109, pp. 1326-1335. DOI: 10.1016/j.sbspro.2013.12.633
12. Bahl R. W. (1971). A regression approach to tax effort and tax ratio analysis (IMF Staff Papers no. 1971/003). Washington, D.C. 283 p. DOI: 10.5089/9781451969276.024
13. Bahl R. W. (1972). A representative tax system approach to measuring tax effort in developing countries (IMF Staff Papers no. 1972/001). Washington, D.C. 274 p. DOI: 10.5089/9781451956337.024
14. Benešová I., Dlubalová Z., Rumánková L., Laputkova A. (2017). Economic convergence of the post-Soviet Countries. Proc. 20th Int. Sci. Conf. “Enterprise and Competitive Environment” (March 9-10, 2017 Brno, Czech Republic).
15. Benešová I., Smutka L. (2016). The post-soviet countries - development and structure of economy: Is there any potential for future regional integration? Procedia - Social and Behavioral Sciences, vol. 220, pp. 30-39. DOI: 10.1016/j.sbspro.2016.05.466
16. Bird R. M. (1964). A note on “tax sacrifice” comparisons. National Tax Journal, vol. 17, issue 3, pp. 303-308. DOI: 10.1086/NTJ41791001
17. Bird R. M., Martinez-Vazquez J., Torgler B. (2008). Tax effort in developing countries and high-income countries: The impact of corruption, voice and accountability. Economic Analysis and Policy, vol. 38, issue 1, pp. 55-71. DOI: 10.1016/S0313-5926(08)50006-3
18. Bisciari P., Essers D., Vincent E. (2020). Does the EU convergence machine still work. NNB Econometric Review, June, pp. 23-64.
19. Bušovská M., Ladislav B. (2015). How single taxes impact the convergence of the taxation in the European Union. ACC Journal, vol. 21, issue 2, pp. 7-21. DOI: 10.15240/tul/004/2015-2-001
20. Crowley P. M., Schultz A. (2011). Measuring the intermittent synchronicity of macroeconomic growth in Europe. International Journal of Bifurcation and Chaos, vol. 21, no. 04, pp. 1215-1231. DOI: 10.1142/S0218127411028957
21. Degiannakis S., Duffy D., Filis G. (2014). Business cycle synchronisation in EU: A time-varying approach. Scottish Journal of Political Economy, vol. 61, issue 4, pp. 348-370. DOI: 10.1111/sjpe.12049
22. Delgado F., Presno M. J. (2011). Convergence of fiscal pressure in the EU: A time series approach. Applied Economics, vol. 43, issue 28, pp. 4257-4267,. DOI: 10.1080/00036846.2010.491449
23. Dvorokova K. (2014). Sigma versus beta-convergence in EU28: Do they lead to different results? WSEAS Transactions on Business and Economics, vol. 11, pp. 314-321.
24. Fedajev A., Radulescu M., Babucea A. G., Mihajlovic V., Yousaf Z., Milićević R. (2022). Has COVID-19 pandemic crisis changed the EU convergence patterns? Economic Research-Ekonomska Istraživanja, vol. 35, issue 1, pp. 2112-2141. DOI: 10.1080/1331677X.2021.1934507 EDN: DXTWJV
25. Frank H. J. (1959). Measuring state tax burdens. National Tax Journal, vol. 12, issue 2, pp. 179-185. DOI: 10.1086/NTJ41790763
26. Gemmell N., Kneller R. (2003). Fiscal policy, growth and convergence in Europe (New Zealand Treasury Working Paper no. 03/14). 28 p.
27. Özgüzer G. E., Binatlı A. O. (2016). Economic convergence in the EU: A complexity approach. Eastern European Economics, vol. 54, issue 2, pp. 93-108. DOI: 10.1080/00128775.2015.1126787
28. Hale H. E. (2010). Eurasian polities as hybrid regimes: The case of Putin’s Russia. Journal of Eurasian Studies, vol. 1, issue 1, pp. 33-41. DOI: 10.1016/j.euras.2009.11.001
29. Hartwell C. A. (2013). A Eurasian (or a Soviet) Union? Consequences of further economic integration in the Commonwealth of Independent States. Business Horizons, vol. 56, issue 4, pp. 411-420. DOI: 10.1016/j.bushor.2013.03.003 EDN: RFHOUB
30. Kirkham K. (2016). The formation of the Eurasian Economic Union: How successful is the Russian regional hegemony? Journal of Eurasian Studies, vol. 7, issue 2, pp. 111-128. DOI: 10.1016/j.euras.2015.06.002 EDN: YCWWKD
31. Krivorotov V. V., Mokhov V. G., Ivanova O. Y., Polyakova O. Y. (2020). Research of the effects of convergence of economic policy in regional and interregional integration associations. Journal of Computational and Engineering Mathematics, vol. 7, issue 2, pp. 15-30. DOI: 10.14529/jcem200202 EDN: EYRAFN
32. Krugman P. (2012). Europe’s economic suicide. The New York Times, April 15. https://www.nytimes.com/2012/04/16/opinion/krugman-europes-economic-suicide.html.
33. Lall S. V., Yilmaz S. (2001). Regional economic convergence: Do policy instruments make a difference? The Annals of Regional Science, vol. 35, pp. 153-166. DOI: 10.1007/s001680000035 EDN: ASZKOH
34. Libman A., Vinokurov E. (2012). Regional integration and economic convergence in the post-soviet space: Experience of the decade of growth. Journal of Common Market Studies, vol. 50, issue 1, pp. 112-128. DOI: 10.1111/j.1468-5965.2011.02209.x EDN: PDGKTV
35. Libman A. (2009). Russian federalism and post-soviet integration: Divergence of development paths. Europe-Asia Studies, vol. 63, issue 8, pp. 1323-1355. DOI: 10.1080/09668136.2011.601105
36. Lotz J. R., Morss E. R. (1967). Measuring “tax effort” in developing countries. (IMF Staff Papers no. 1967/003). Washington, D.C. 174 p. DOI: 10.5089/9781451969139.024
37. Odendahl C., Springford J. (2020). Three ways COVID-19 will cause economic divergence in Europe. https://www.cer.eu/sites/default/files/pb_econdiv_20.5.20.pdf.
38. Reddy K. N. (1975). Inter-state tax effort. Economic and Political Weekly, vol. 10, issue 50, pp. 1916-1924.
39. Sevim T. V. (2013). Eurasian Union: A utopia, a dream or a coming reality? Eurasian Journal of Business and Economics, vol. 6, issue 12, pp. 43-62. EDN: VOQHFB
40. Siljak D. (2015). Real economic convergence in the European Union from 1995 to 2013. The Business and Management Review, vol. 6, issue 4, pp. 213-225.
41. Sinn H. W. (1990). Tax harmonization and tax competition in Europe. European Economic Review, vol. 34, issues 2-3, pp. 489-504. DOI: 10.1016/0014-2921(90)90122-F EDN: HHKKVJ
42. Szeles M. R., Mendieta Munos R. (2016). Analyzing the regional economic convergence in Ecuador. Insights from parametric and nonparametric models. Romanian Journal of Economic Forecasting, vol. 19, issue 2, pp. 43-65.
43. Tanzi V. (1994). Taxation in an integrating world. Washington, D.C.: Brookings Institution Press. 194 p.
44. Tibulca I.-L. (2015). Is there evidence of tax convergence in the European Union? Procedia Economics and Finance, vol. 32, pp. 194-199,. DOI: 10.1016/S2212-5671(15)01382-9
45. Wilson J. D. (1991). Tax competition with interregional differences in factor endowments. Regional Science and Urban Economics, vol. 21, issue 3, pp. 423-451. DOI: 10.1016/0166-0462(91)90066-V
46. Wöhlbier F., Astarita C., Mourre G. (2014). Consolidation on the revenue side and growth-friendly tax structures: An indicator-based approach (Economic Papers no. 513). Directorate-General for Economicand Financial Affairs of European Commission. 84 p. DOI: 10.2765/69729
47. Young A. T., Higgins M. J., Levy D. (2008). Sigma convergence versus beta convergence: Evidence from U.S. county-level data. Journal of Money, Credit and Banking, vol. 40, issue 5, pp. 1083-1093. DOI: 10.1111/j.1538-4616.2008.00148.x
Выпуск
Другие статьи выпуска
Экономико-математическое моделирование и прогнозирование котировок акций компаний необходимы для формирования и успешной реализации торговых стратегий на фондовых рынках. Однако на текущий момент эти процессы не всегда приносят удовлетворительные результаты, так как осложнены недостатком информации и методик изучения сложившихся тенденций экономического развития. Статья посвящена построению моделей полиномиального тренда второго порядка котировок акций компании для формирования соответствующего прогноза с учетом фактора цикличности экономики. Методологической базой исследования послужили фундаментальные положения теории экономических циклов. Методы работы включали анализ рядов динамики, экономико-математические методы моделирования и прогнозирования. Информационную базу составили статистические данные о котировках обыкновенных акций ПАО «Сбербанк» за февраль 1998 г. – август 2024 г., полученные с финансового портала Investing. com. Построено пять полиномиальных моделей котировок обыкновенных акций ПАО «Сбербанк». Выявлено, что котировки обыкновенных акций ПАО «Сбербанк» достигнут максимальных уровней через полтора года. По истечении указанного периода целесообразно продать данные инвестиционные активы. Полученные результаты могут быть использованы инвесторами и топ-менеджерами для прогнозирования и оценки рисков наступления экономических кризисов
Times of crises underscores the importance of guarding against deteriorations in the quality of loan portfolio through effective credit risk management. The purpose of the study is to examine the credit risk resilience of Namibia’s banking sector and forecast the quality of its loan portfolio. Methodologically, the study is hinged on the theories related to information asymmetry, moral hazard, and adverse selection. The methods include a VAR and an ARIMA out of sample dynamic forecasting model. The study employs secondary time-series data for the period 1996Q1–2021Q4 from various sources including the Bank of Namibia, the Namibia Statistics Agency, the World Bank and some others. The stress-testing results analysed via the VAR’s impulse responses show that Namibia’s banking sector is highly susceptible to various shocks with the early warnings emanating primarily from the non-performing loan itself, followed by the monetary, institutional, bank-specific, and interest rate indicators. The forecast for 2023Q4–2025Q4 obtained from the ARIMA model reveals that the riskiness of its loan portfolio is predicted to persist beyond the benchmark of 4 % set by the Bank of Namibia. The findings highlight important policy interventions, including the need to strengthen the mechanisms for monitoring the share of non-performing loans, re-evaluate existing policies, continue to ensure a sound macroeconomic and financial environment, and require banks to maintain a minimum capital adequacy ratio.
Постоянно возрастающее негативное воздействие экономического роста на окружающую среду обусловливает необходимость внедрения бизнес-моделей циркулярной экономики, базирующихся на принципах промышленного симбиоза. Однако для развития промышленного симбиоза необходимо не только понимание его сущности и возможных выгод, но и оценка потенциала региональной экономики к реализации симбиотических взаимодействий. Статья направлена на разработку инструментария оценки регионального потенциала промышленного симбиоза. Методология исследования базируется на концепции промышленного симбиоза и системной парадигме Г. Б. Клейнера. В исследовании использованы индексный и матричный методы. Информационную базу составили данные Росстата и Федеральной службы по надзору в сфере природопользования за 2021–2022 гг. по регионам ЮФО. В результате предложен инструментарий оценки регионального потенциала промышленного симбиоза, представляющий собой систему показателей оценивания его основных компонентов и типологизацию регионов по уровню развития потенциала промышленного симбиоза. Определено, что Ростовская и Астраханская области, а также Республика Крым обладают наибольшим потенциалом к развитию симбиотических взаимодействий. Исследование вносит вклад в развитие теоретических представлений в области циркулярной экономики с точки зрения понимания факторов и условий, необходимых для реализации процессов промышленного симбиоза в регионе. Практическая значимость работы выражается в возможности использования полученных результатов при формировании методических подходов к разработке проектов промышленного симбиоза как элемента стратегии социально-экономического развития российских регионов
Существование цифровых разрывов значительно тормозит развитие платформенной модели в корпоративном секторе российской экономики, что не способствует активному проявлению положительных эффектов цифровизации. Недостаток методических и эмпирических работ, описывающих цифровые разрывы в корпоративном секторе экономики, не позволяет сформировать эффективные способы решения данной проблемы. Статья посвящена оценке цифровых разрывов, препятствующих становлению платформенной модели в корпоративном секторе национальной экономики. Методологическая база основывается на теории инноваций, концепции технологических укладов и концепции четвертой промышленной революции, которые обосновывают преимущества цифровизации и объясняют экономический рост с позиций технологического прогресса. Использован корреляционный анализ показателей, отражающих интенсивность применения организациями платформенных технологий и ряда других факторов. Информационную базу исследования составили данные НИУ ВШЭ об использовании в организациях программных средств и цифровых технологий за 2012–2022 гг. Результаты исследования показывают, что наибольшее значение для становления платформенной модели в корпоративном секторе экономики играет однородность цифровых технологий, используемых в отрасли. На втором месте по значимости стоит однородность в использовании программных средств, ориентированных на взаимодействие с партнерами, а также функционирование организаций в условиях доступа к широкополосному интернету. Полученные данные позволяют проводить диагностику становления платформенной модели путем описания цифровых и программных технологий, используемых потенциальными участниками цифровых платформ и бизнес-экосистем
Междисциплинарный характер современных экономических исследований способствует росту научной популярности пространственной экономики, которая играет роль интегратора при изучении разнообразных объектов. Статья направлена на исследование объяснительного потенциала пространственной экономики в отношении экономического благополучия муниципальных образований. Методологической базой послужила совокупность теорий, формирующих фундамент пространственной экономики. В качестве методов использованы абстрактно-логический метод, дедукция и индукция. По результатам исследования выделены и проанализированы пять этапов в становлении теоретической базы пространственной экономики и показан пространственный аспект формирования экономического благополучия муниципального образования, который выражается в поддержании экономической активности территории, ее населенности и базируется на воспроизводственном процессе. При этом воспроизводственный процесс выступает в качестве пространственно-образующего, а такие параметры экономического пространства, как расстояние (связанность), преимущества/недостатки местоположения (размещение), распределение (концентрация) отражают, соответственно, пространственную инклюзивность территории местного самоуправления, наличие объектов, повышающих риски ее развития или увеличивающих ее привлекательность, а также пределы емкости территории и могут быть использованы для определения уровня экономического благополучия муниципального образования. Полученные выводы применимы для разработки методологии исследования и методики измерения уровня экономического благополучия муниципальных образований
Кризис современной экономической теории и модели рыночноцентричной экономики в частности включает в себя осмысление сущности, форм и пределов текущей трансформации отраслевых рынков. Экономическая наука и практика нуждаются в понимании особенностей взаимодействия акторов рынка, в преодолении энтропии существующих концепций и формировании комплексной модели экономического развития. Статья посвящена развитию положений концепции отраслевого квазирынка на мезоуровне и выявлению его соответствующих структурных особенностей. Методологической базой работы послужили неолиберальные и неоинституциональные теории. Методами выступили теоретико-методологический анализ, обобщение и сравнение. По результатам исследования выделены три ветви формирования концепции отраслевого квазирынка, в рамках которых предложены следующие его трактовки: как механизма взаимодействия бизнеса и государства; как механизма межфирменного и внутрифирменного взаимодействия на отраслевом рынке; как национального механизма организации производства, распределения и обмена. На основе ретроспективного анализа экономических теорий обоснована концепция отраслевого квазирынка, определены признаки, позволяющие формировать систему показателей для оценки его развития. Полученные результаты углубляют теоретические представления о развитии отраслевых рынков, прежде всего рынков сложной технологической продукции, позволяют разрабатывать методы измерения эффективности рыночных структур и методов промышленной политики
Издательство
- Издательство
- УрГЭУ
- Регион
- Россия, Екатеринбург
- Почтовый адрес
- 620144, Уральский ФО, Свердловская область, г. Екатеринбург, ул. 8 Марта/Народной Воли, д. 62/45
- Юр. адрес
- 620144, Уральский ФО, Свердловская область, г. Екатеринбург, ул. 8 Марта/Народной Воли, д. 62/45
- ФИО
- Силин Яков Петрович (РЕКТОР)
- E-mail адрес
- odo@usue.ru
- Сайт
- https://www.usue.ru/