Перераспределение ресурсов между частным и общественным сектором пространственной экономики: агент-ориентированный подход
DOI:
https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2023-3-2Ключевые слова:
общественный сектор, агент-ориентированное моделирование, инвестиционное поведение, налоги, социальные трансферты, социальная политикаАннотация
При анализе государственной политики одним из ключевых является вопрос перераспределения ресурсов между частным и общественным сектором, в том числе в региональном разрезе. В статье исследуются последствия изменения налоговых ставок и величины социальных трансфертов с точки зрения перераспределения между этими двумя секторами финансовых ресурсов, основного капитала и труда. Исследование базируется на пространственной агент-ориентированной модели, в которой основные решения принимаются на микроэкономическом уровне домашними хозяйствами и предприятиями. Основной капитал формируется в результате инвестиционной политики частных и государственных предприятий, на рынке труда уравновешиваются спрос и предложение при заданных общих размерах трудовых ресурсов. Государство задает налоговые ставки и распределение общего объема и структуру социальных трансфертов в качестве институциональных рамок принятия микроэкономических решений. На мезо- и макроуровне изменения параметров государственной политики проявляются в изменении структуры экономики в разрезе регионов, отраслей, общественного и частного секторов. Относительные размеры общественного сектора рассчитываются по показателям использования в нем капитала и труда, а также финансовых ресурсов. В экспериментах по изменению трансфертов и налогов проявляются противоположные тенденции в соотношении частного и общественного секторов. При заданных налоговых ставках расширение социальных трансфертов приводит к существенному сокращению социального неравенства и одновременно к глубоким структурным изменениям в экономике, вызванным уменьшением объемов предоставления общественных товаров и увеличением доходов домохозяйств-реципиентов. При этом масштабы общественного сектора по показателю использования финансовых ресурсов остаются практически неизменными: удельный вес в ВВП уменьшается с 32,2 % до 30,4 %. Одновременно в этом секторе экономики заметно сокращаются удельные веса и капитала (на 9,9 %), и труда (на 14,7 %). Одновременно происходит значительное перераспределение и капитала, и труда от общественного к частному сектору. Увеличение налогового бремени, наоборот, приводит к увеличению всех основных показателей, характеризующих удельный вес общественного сектора, одновременно большинство частных показателей резко падает, и существенно возрастает социальное неравенство.
Библиографические ссылки
Abramov, A., Aksenov, I., Radygin, A. & Chernova, M. (2018). Мodern Approaches to Measuring the State Sector: Methodology and Empirics. Economicheskaya Politika [Economic policy], 13(1), 36-69; 13(2), 28-47. (In Russ.)
Albrecht, J. W. (1989). MOSES Code. Stockholm: IUI, 354.
Assenza, T., Delli Gatti, D. & Grazzini, J. (2015). Emergent Dynamics of a Macroeconomic Agent Based Model with Capital and Credit. Journal of Economic Dynamics and Control, 50, 5-28. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jedc.2014.07.001
Bakhtizin, A. R. (2008). Agent-orientirovannye modeli ekonomiki [Agent-Based Models of the Economy]. Moscow: Ekonomika, 279. (In Russ.)
Bloch, D., Fournier, J., Gonçalves, D. & Pina, Á. (2016). Trends in Public Finance: Insights from a New Detailed Dataset. OECD Economics Department Working Papers No. 1345. 53. DOI: https://doi.org/10.1787/4d3d8b25-en
Dawid, H., Gemkow, S., Harting, P., van der Hoog, S. & Neugart, M. (2018). Agent-Based Macroeconomic Modeling and Policy Analysis: The Eurace@Unibi Model. In: S. Chen, M. Kaboudan, Y. Du (Eds.), The Oxford Handbook on Computational Economics and Finance (pp. 490-519). New York: Oxford University Press. DOI: https://doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199844371.013.19
Dawid, H., Harting, P., van der Hoog, S. & Neugart, M. (2019). Macroeconomics with Heterogeneous Agent Models: Fostering Transparency, Reproducibility and Replication. Journal of Evolutionary Economics, 29, 467-538. DOI: https://doi.org/10.1007/s00191-018-0594-0
Dosi, G., Fagiolo, G., Napoletano, M., Roventini, A. & Treibich, T. (2015). Fiscal and Monetary Policies in Complex Evolving Economies. Journal of Economic Dynamics and Control, 52, 166-189. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jedc.2014.11.014
Farmer, J. D. & Foley, D. (2009). The Economy Needs Agent-Based Modelling. Nature, 460, 685-686. DOI : https://doi.org/10.1038/460685a
Filatova, T., Voinov, A. & van der Veen, A. (2011). Land Market Mechanisms for Preservation of Space for Coastal Ecosystems: An agent-based analysis. Environmental Modelling & Software, 26(2), 179-190. DOI: https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2010.08.001
Furtado, B. A. (2018). PolicySpace: Agent Based Modeling. Rio de Janeiro: Ipea, 121.
Gazda, J., Kováč, V., Tóth, P., Drotár, P. & Gazda, V. (2017). Tax Optimization in an Agent-Based Model of Real-Time Spectrum Secondary Market. Telecommunication Systems, 64, 543-558. DOI: https://doi.org/10.1007/s11235-016-0180-4
Hashimzade, N., Myles, G. D., Page, F. & Rablen, M. D. (2015). The Use of Agent-Based Modelling to Investigate Tax Compliance. Economics of Governance, 16(2), 143-164. DOI: https://doi.org/10.1007/s10101-014-0151-8
Hindriks, J. & Myles, G. D. (2013). Intermediate Public Economics, Second Edition. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press, 980.
Makarov, V. L., Bahtizin, A. R. & Sushko, E. D. (2015). An agent-oriented social-ecological-economic model of a region. Natsionalnye interesy: prioritety i bezopasnost [National Interests: Priorities and Security], 3(288), 2-11. (In Russ.)
Novikova, T. (2021). Territorial inequality: an agent-based approach in modelling of social policy. E3S Web of Conferences, 301, 03001.
Novikova, T. S. & Tsyplakov, A. A. (2020). Social policy in a multi-regional agent-based model. Ekonomicheskie i sotsialnye peremeny: fakty, tendentsii, prognoz [Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast], 13(3), 129–142. (In Russ.)
Novikova, T. S. & Tsyplakov, A. A. (2021). Social policy development based on a combination of agent-oriented and inter-industrial approaches. Zhurnal Novoy Ekonomicheskoy Assotsiatsii [The Journal of the New Economic Association], 4(52), 12-36. (In Russ.)
Novikova, T. S. (2023). Ekonomika obshchestvennogo sektora [Economics of Public Sector]. Saint Petersburg: LANBOOK. (In Russ.)
Pellizzari, P. & Rizzi, D. (2014). Citizenship and Power in an Agent-based Model of Tax Compliance with Public Expenditure. Journal of Economic Psychology, 40, 35-48.
Seppecher, P., Salle, I. & Lang, D. (2019). Is the Market Really a Good Teacher? Journal of Evolutionary Economics, 29, 299-335. DOI: https://doi.org/10.1007/s00191-018-0571-7
Somani, R. (2021). Public-Sector Productivity (Part 1): Why Is It Important and How Can We Measure It? Equitable Growth, Finance and Institutions Insight. Washington, DC: World Bank. 25. Retrieved from: https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/35165
Stiglitz, J. E. (2018). Pareto Efficient Taxation and Expenditures: Pre- and Re-Distribution. Journal of Public Economics, 162, 101-119. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2018.01.006
Stiglitz, J. E. (2019). People, Power and Profits: Progressive Capitalism for an Age of Discontent. New York: W. W. Norton & Company, 366.
Suslov, V. I., Domozhirov, D. A. & Ibragimov, N. M. (2021). Simulation and Analysis of Spatial Equilibrium in the Russian Economy. Region: Ekonomika I Sotsiologiya [Region: economics and sociology], 4, 82-96. (In Russ.)
Suslov, V. I., Novikova, T. S. & Tsyplakov, A. A. (2016). Simulation of the Role of Government in Spatial Agent-Based Model. Ekonomika regiona [Economy of region], 12(3), 951-965. (In Russ.)
Teglio, A., Mazzocchetti, A., Ponta, L., Raberto, M. & Cincotti, S. (2019). Budgetary Rigour with Stimulus in Lean Times: Policy Advices from an Agent-Based Model. Journal of Economic Behavior and Organization, 157, 59-83. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jebo.2017.09.016
Tsekeris, T. & Vogiatzoglou, K. (2011). Spatial Agent-Based Modeling of Household and Firm Location with Endogenous Transport Costs. Netnomics, 12, 77-98. DOI: https://doi.org/10.1007/s11066-011-9060-y
Wolf, S., Fürst, S., Mandel, A., Lass, W., Lincke, D., Pablo-Martí, F. & Jaeger, C. (2013). A Multi-Agent Model of Several Economic Regions. Environmental Modelling & Software, 44, 25-43. DOI: https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2012.12.012
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2023 Суслов Виктор Иванович , Цыплаков Александр Анатольевич , Новикова Татьяна Сергеевна
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
