financeФинансы: теория и практика/Finance: Theory and PracticeFinance: Theory and Practice2587-56712587-7089Financial University under The Government of Russian Federation10.26794/2587-5671-2022-26-3-129-145finance-1670Research ArticleРЕГИОНАЛЬНАЯ ЭКОНОМИКАREGIONAL ECONOMYЭконометрический анализ эффективности государственных мер финансового стимулирования развития регионаEconometric Analysis of the Effectiveness of Government Incentive Measures for the Development of the Regionhttps://orcid.org/0000-0001-7329-8344ТрегубИ. В.TregubI. V.

Илона Владимировна Трегуб — доктор экономических наук, профессор департамента математики.

Москва

Ilona V. Tregub — Dr. Sci. (Econ.), Prof. Department of Mathematics.

Moscow

itregub@fa.ruhttps://orcid.org/0000-0002-0231-9598ИакоМ.IacoM.

Маргерета де Иако — аспирантка.

Турин

Margherita De Iaco — postgraduate student.

Turin

Финансовый университетРоссияFinancial UniversityRussian FederationИсследовательский университет ТуринаИталияUniversity of Studies TurinItaly202213072022263129145Copyright © Трегуб И.В., Иако М., 20222022Трегуб И.В., Иако М.Tregub I.V., Iaco M.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://financetp.fa.ru/jour/article/view/1670

Целью данного исследования является выявление основных факторов, способных оказывать влияние на рост региональной экономики, для определения эффективности мер финансовой поддержки региона, призванных стимулировать увеличение внутреннего регионального продукта (ВРП). Предмет исследования — взаимосвязь социальноэкономических показателей Северо-Западного федерального округа (СЗФО) Российской Федерации. Исследование проведено с применением метода корреляционно-регрессионного анализа. Научная новизна заключается в разработке на основе статистических данных субъектов СЗФО эконометрической модели для прогноза уровней ВРП и потребительских расходов на душу населения. Выявлены основные социально-экономические показатели развития СЗФО, позволяющие количественно оценить принимаемые правительством меры по финансовой поддержке населения и экономики региона. В качестве основы для исследования выбрана модель Менгеса, которая дает возможность анализировать взаимосвязи между такими значимыми финансово-экономическими показателями хозяйствующего субъекта, как валовый региональный продукт, инвестиции, прибыль организаций, потребление. Разработана эконометрическая модель в виде системы взаимосвязанных эконометрических уравнений, коэффициенты которых оценивались в пакете прикладных эконометрических программ Gretl. На основе анализа и модификации классической модели Менгеса авторам удалось определить ключевые показатели, оказывающие существенное влияние на динамику экономики СЗФО. К ним можно отнести: инвестиции; потребительские расходы на душу населения; налоги; социальные выплаты; депозиты населения; кредиты населения; объем промышленного производства; доходы от предпринимательской деятельности; прибыль организаций. Сделан вывод, что финансовая поддержка предпринимателей и бизнеса не оказывает значимого влияния на экономический рост региона, а меры, направленные на увеличение заработной платы работникам организаций, для экономики СЗФО являются более эффективными, чем меры, связанные с увеличением социальных выплат. Полученные результаты будут полезны лицам, принимающим региональные управленческие решения по стабилизации постпандемической экономической ситуации в Северо-Западном федеральном округе.

This study aims to identify the main factors that can influence the growth of the regional economy in order to assess the effectiveness of the government support measures for regions, designed to stimulate the regional domestic product growth. The subject of the study is the relationship of socio-economic indicators in the Northwestern Federal District of Russia. The authors apply the method of correlation-regression analysis. The scientific novelty lies in the development of an econometric model based on statistical data of the constituent entities of the Northwestern Federal District to forecast the levels of regional domestic product and consumer spending per capita. The main socio-economic indicators of the development of the Northwestern Federal District have been identified, which make it possible to quantitatively assess the measures taken by the government to financially support the population and the economy of the region. The Menges model was chosen as the basis for the study, which allows analyzing the relationship between such significant financial and economic indicators of an economic entity as gross regional product, investments, profit of organizations and consumption. The article developed an econometric model in the form of a system of interconnected econometric equations, the coefficients of which were estimated in the Gretl package of applied econometric programs. Based on the analysis and modification of the classical Menges model, the authors were able to determine the key indicators that have a significant impact on the dynamics of the economy of the Northwestern Federal District. These include the following factors: investments; consumer spending per capita; taxes; social payments; household deposits; personal loans; industrial production; income from business activities; profit of organizations. The authors conclude that financial support for entrepreneurs and businesses does not have a significant impact on the economic growth of the region, and measures aimed at increasing the wages of employees of organizations for the economy of the Northwestern Federal District are more effective than measures associated with an increase in social benefits. The research results will be useful to those who make regional management decisions to stabilize the post-pandemic economic situation in the Northwestern Federal District.

финансово-экономические показателиСеверо-Западный федеральный округмодель Менгесаэконометрический анализпрогнозированиеэффективность государственных мер поддержкиинвестицииприбыль организацийпотреблениепредпринимательская деятельностьfinancial and economic indicatorsNorthwestern Federal DistrictMenges modeleconometric analysisforecastingthe effectiveness of government support measuresinvestmentsprofit of organizationsconsumptionentrepreneurial activityСтатья подготовлена по результатам исследования, выполненного за счет бюджетных средств в рамках общеуниверситетской комплексной темы «Формирование условий долгосрочного устойчивого развития России: теория и практика» на период 2021–2025 гг. Финансовый университет, МоскваThe article is based on the results of budgetary-supported research within the framework of the universitywide complex topic “Formation of conditions for long-term sustainable development of Russia: Theory and practice” for 2021–2025.ReferencesГранберг А.Г. Стратегия территориально социально-экономического развития России: от идеи к реализации. Вопросы экономики. 2001;(9):15–27.Granberg A.G. Strategy of territorial socio-economic development of Russia: From idea to implementation. Voprosy ekonomiki. 2001;(9):15–27. (In Russ.).Минакир П.А., Демьяненко А.Н. Пространственная экономика: эволюция подходов и методология. Экономическая наука современной России. 2010;(3):7–25.Minakir P. A., Demyanenko A. N. Spatial economics: Evolution of approaches and methodology. Ekonomicheskaya nauka sovremennoi Rossii = Economics of Contemporary Russia. 2010;(3):7–25. (In Russ.).Клейнер Г.Б., Рыбачук М.А. Системная сбалансированность экономики России: региональный разрез. Экономика региона. 2019;15(2):309–323. DOI: 10.17059/2019–2–1Kleiner G.B., Rybachuk M.A. System balance of the Russian economy: Regional perspective. Ekonomika regiona = Economy of Regions. 2019;15(2):309–323. (In Russ.). DOI: 10.17059/2019–2–1Aivazian S.A., Afanasiev M. Yu., Kudrov A.V. Methodology of socio-economic development assessment given the characteristics of regional differentiation. Model Assisted Statistics and Applications. 2020;15(4):311–314. DOI: 10.3233/MAS 200502Aivazian S.A., Afanasiev M. Yu., Kudrov A.V. Methodology of socio-economic development assessment given the characteristics of regional differentiation. Model Assisted Statistics and Applications. 2020;15(4):311–314. DOI: 10.3233/MAS 200502Березняцкий А. Н., Бродский Б. Е. Моделирование макродинамики российского экономического региона. Актуальные проблемы экономики и права. 2019;13(3):1273–1286. DOI: 10.21202/1993– 047X.13.2019.3.1273–1286Bereznyatskiy A.N., Brodskiy B.E. Modeling macrodynamics of a Russian economic region. Aktual’nye problemy ekonomiki i prava = Actual Problems of Economics and Law. 2019;13(3):1273–1286. (In Russ.). DOI: 10.21202/1993–047X.13.2019.3.1273–1286Егоров Н.Е. Эконометрическая оценка инновационного потенциала регионов Дальневосточного федерального округа. Известия Дальневосточного федерального университета. Экономика и управление. 2017;(1):43–50. DOI: 10.5281/zenodo.386576Egorov N.E. Innovative potential econometric estimation of Far East Federal District regions. Izvestiya Dal’nevostochnogo federal’nogo universiteta. Ekonomika i upravlenie = The Bulletin of the Far Eastern Federal University. Economics and Management. 2017;(1):43–50. (In Russ.). DOI: 10.5281/zenodo.386576Tregub I.V., Buffet R.C. Managing methods of investment projects in the field of education on the example of France. In: Proc. 201912th Int. conf. “Management of large-scale system development” (MLSD 2019). (Moscow, Oct. 1–3, 2019). Piscataway, NJ: IEEE; 2019. DOI: 10.1109/MLSD.2019.8911089Tregub I.V., Buffet R.C. Managing methods of investment projects in the field of education on the example of France. In: Proc. 201912th Int. conf. “Management of large-scale system development” (MLSD 2019). (Moscow, Oct. 1–3, 2019). Piscataway, NJ: IEEE; 2019. DOI: 10.1109/MLSD.2019.8911089Tregub I.V. Econometric analysis of influence of monetary policy on macroeconomic aggregates in Indian economy. Journal of Physics: Conference Series. 2018;1039:012025. DOI: 10.1088/1742– 6596/1039/1/012025Tregub I.V. Econometric analysis of influence of monetary policy on macroeconomic aggregates in Indian economy. Journal of Physics: Conference Series. 2018;1039:012025. DOI: 10.1088/1742–6596/1039/1/012025Barro R.J., Chu A.C., Cozzi G. Intermediate macroeconomics. Andover: Cengage Learning EMEA; 2017. 512 p.Barro R.J., Chu A.C., Cozzi G. Intermediate macroeconomics. Andover: Cengage Learning EMEA; 2017. 512 p.Айвазян С.А., Афанасьев М.Ю., Кудров А.В. Модели производственного потенциала и оценки технологической эффективности регионов РФ с учетом структуры производства. Экономика и математические методы. 2016;52(1):28–44.Aivazian S.A., Afanasiev M. Yu., Kudrov A.V. Models of productive capacity and technological efficiency evaluation of regions of the Russian Federation concerning the output structure. Ekonomika i matematicheskie metody = Economics and Mathematical Methods. 2016;52(1):28–44. (In Russ.).Литвинцева Г.П., Карелин И.Н. Эффекты цифровой трансформации экономики и качества жизни населения в России. Terra Economicus. 2020;18(3):53–71. DOI: 10.18522/2073–6606–2020–18–3–53–71Litvintseva G., Karelin I. Effects of digital transformation of the economy and quality of life in Russia. Terra Economicus. 2020;18(3):53–71. (In Russ.). DOI: 10.18522/2073–6606–2020–18–3–53–71Hoang H.T., Huynh L.T.D., Chen G.S. How new economic geography explains provincial wage disparities: Generalised methods of moments approach. Экономика региона. 2019;15(1):205–215. DOI: 10.17059/2019– 1–16Hoang H.T., Huynh L.T.D., Chen G.S. How new economic geography explains provincial wage disparities: Generalised methods of moments approach. Ekonomika regiona = Economy of Regions. 2019;15(1):205–215. DOI: 10.17059/2019–1–16Бравок П.С., Пынько Л.Е. Эконометрический анализ валового регионального продукта Дальневосточного федерального округа. Современные технологии управления. 2020;(3):11. URL: https://sovman. ru/article/9311/Bravok P.S., Pynko L.E. Econometric analysis of the gross regional product of the Far Eastern Federal District. Sovremennye tekhnologii upravleniya = Modern Management Technology. 2020;(3):11. URL: https://sovman.ru/ article/9311/ (In Russ.).Кузнецов С.В. Стратегия научно-технического развития Северо-Запада как инструмент региональной политики. Экономика региона. 2011;(3):23–29. DOI: 10.17059/2011–3–3Kuznetsov S.V. The strategy of scientific and technological development of the North-West as an instrument of regional policy. Ekonomika regiona = Economy of Regions. 2011;(3):23–29. (In Russ.). DOI: 10.17059/2011– 3–3Гринчель Б.М., Назарова Е.А. Оценки устойчивости инновационного развития регионов Северо-Западного Федерального Округа. Экономика и управление. 2019;(2):20–27.Grinchel’ B.M., Nazarova E.A. Assessment of the sustainability of regional innovative development in the Northwestern Federal District. Ekonomika i upravlenie = Economics and Management. 2019;(2):20–27. (In Russ.).Tregub I.V. Forecasting demographic indicators of the regions of Russia. In: Proc. 2018 11th Int. conf. “Management of large-scale system development” (MLSD 2018). (Moscow, Oct. 1–3, 2018). Piscataway, NJ: IEEE; 2018. DOI: 10.1109/MLSD.2018.8551856Tregub I.V. Forecasting demographic indicators of the regions of Russia. In: Proc. 2018 11th Int. conf. “Management of large-scale system development” (MLSD 2018). (Moscow, Oct. 1–3, 2018). Piscataway, NJ: IEEE; 2018. DOI: 10.1109/MLSD.2018.8551856Строев П.В., Власюк Л.И., Макар С.В. Управление развитием макрорегиона: южный полюс роста. Экономика. Бизнес. Банки. 2018;(2):109–123.Stroev P.V., Vlasyuk L.I., Makar S.V. Management of the microregion development: The South Pole of growth. Ekonomika. Biznes. Banki = Economy. Business. Banks. 2018;(2):109–123. (In Russ.).Кашин В.К., Макар С.В. О перспективах развития регионов Российской Федерации, входящих в Северо-Западный Федеральный округ. Региональная экономика: теория и практика. 2017;15(1):19–34. DOI: 10.24891/re.15.1.19Kashin V.K., Makar S.V. On the prospects of development of the RF Northwestern Federal District regions. Regional’naya ekonomika: teoriya i praktika = Regional Economics: Theory and Practice. 2017;15(1):19–34. (In Russ.). DOI: 10.24891/re.15.1.19Frohn J., ed. Makroökonometrische Modelle für die Bundesrepublik Deutschland. Göttingen: Vandenhoeck & Ruprecht; 1978. 239 p.Frohn J., ed. Makroökonometrische Modelle für die Bundesrepublik Deutschland. Göttingen: Vandenhoeck & Ruprecht; 1978. 239 p.Трегуб И.В., Туркина С.Н. Модель Менгеса на примере экономики США. Маркетинг і менеджмент інновацій. 2014;(4):128–135. URL: https://mmi.fem.sumdu.edu.ua/sites/default/files/mmi2014_4_128_135.pdfTregub I.V., Turkina S.N. Menges model applied to the economy of the USA. Marketing і menedzhment іnnovatsіi = Marketing and Management of Innovations. 2014;(4):128–135. URL: https://mmi.fem.sumdu.edu. ua/sites/default/files/mmi2014_4_128_135.pdfTregub I.V. Econometrics. Model of real system. Мoscow: PSTM; 2016, 164 p.Tregub I.V. Econometrics. Model of real system. Мoscow: PSTM; 2016, 164 p.Tregub I.V., Dremva K.A. Estimating the consequences of Russia’s and the EU’s sanctions based on OLS algorithm. International Journal of Machine Learning and Computing. 2019;9(4):496–505. DOI: 10.18178/ijmlc.2019.9.4.832Tregub I.V., Dremva K.A. Estimating the consequences of Russia’s and the EU’s sanctions based on OLS algorithm. International Journal of Machine Learning and Computing. 2019;9(4):496–505. DOI: 10.18178/ ijmlc.2019.9.4.832

The authors declare that there are no conflicts of interest present.