Экономический журнал ВШЭ, 2023 (4) http://ej.hse.ru ru-ru Copyright 2023 Mon, 11 Dec 2023 11:31:58 +0300 Оценка эффекта господдержки на производительность фирм за период COVID-19 https://ej.hse.ru/2023-27-4/879110060.html В работе исследуется эффективность мер государственной поддержки малых и средних предприятий, предоставляемых в период распространения COVID-19, с точки зрения производительности фирм. Государственная поддержка, направленная на сохранение экономики во время пандемии, с одной стороны, помогла компаниям выжить в краткосрочном периоде, с другой стороны, в долгосрочном могла привести к искажающим аллокативным эффектам (особенно если меры в основном были направлены на менее производительные фирмы). В целях количественной оценки эффекта господдержки на производительность МСП за период COVID-19 в работе применяется метод контрфактической оценки воздействия. Оценивается эффект от четырех групп мер поддержки: финансовой поддержки, поддержки инноваций, имущественной или налоговой поддержки, и иных видов поддержки. В качестве результирующих показателей используются совокупная факторная производительность (СФП) фирм, рассчитываемая как остаток оцененной производственной функции, а также производительность труда. Проведенный анализ показывает, что в целом государственная поддержка, предлагаемая во время кризиса COVID-19, положительно повлияла на производительность фирм. В среднем, изначально более производительные и молодые фирмы чаще получали поддержку – т.е., по-видимому, отсутствовал искажающий эффект господдержки. Несмотря на то, что эффект господдержки был сравнительно мал, она все же сделала свой вклад в сдерживание падения совокупной производительности в 2020 г. Особенно высок был эффект от применения мер поддержки инноваций, а также налоговых мер. Эффект от применения субсидий и прочих финансовых мер оказался ниже и был более неоднозначным, от прочих мер – незначим. Comparing Forecasting Accuracy between BVAR and VAR Models for the Russian Economy https://ej.hse.ru/2023-27-4/879111865.html This paper investigates variations in the accuracy of forecasting key macroeconomic indicators through the comparison of Frequentist and Bayesian vector autoregression (VAR) models. The primary aim of the study is to identify the most effective prior type in minimizing forecast errors for the key macroeconomic indicators in the context of the Russian economy. A significant aspect of this research involves elucidating the theoretical foundations of Bayesian methods and delineating the roles of different priors in the prediction of macroeconomic indicators. A pivotal consideration in the application of the Bayesian approach is the diversity of priors, such as Jeffreys and Minnesota, which may overlook economic considerations like inflation targeting and neutral money. Conversely, certain priors, such as steady-state or independent normal-Wishart priors, are grounded in economic policy. The study delves into the nuanced interplay between these priors and their implications for forecasting accuracy. The empirical findings reveal that all Bayesian VARs exhibit superior forecasting accuracy compared to the classical VARs. Furthermore, expanding the model's scope from a limited number of variables (4) to a more comprehensive set (18) enhances forecast precision, as evidenced by the escalating log-predictive scores, Model Confidence Sets, and The Diebold-Mariano test. Simultaneously, the BVAR with the steady-state prior has demonstrated the lowest forecast error over a two-year period, but the prediction with the Minnesota prior looks relatively stable in all horizons. Взаимосвязи России с ЕС, США, Китаем и АСЕАН в международных производственных цепочках https://ej.hse.ru/2023-27-4/879115436.html Статья посвящена исследованию взаимосвязей России с ЕС, США, Китаем и АСЕАН в торговле промежуточной продукцией. Статистической основой анализа выступает база данных ОЭСР по межстрановым межотраслевым балансам за 2018 г. в разрезе по 67 странам и 45 видам экономической деятельности. Используется аналитический аппарат, основанный на межотраслевом балансе и матричной алгебре. Методология исследования основана на расчете межотраслевых мультипликаторов Леонтьева и Гоша, с группировкой по крупнейшим странам (США, Китай) и региональным блокам (ЕС, АСЕАН) и фокусом на роль России как потребителя и поставщика промежуточных товаров. Рассчитываются три матрицы: распределения добавленной стоимости на конечное потребление; распределения добавленной стоимости на выпуск конечных товаров и услуг; источников добавленной стоимости в конечном экспорте.Делаются выводы относительно значимости взаимодействия России с отмеченными странами и блоками по разным видам деятельности и в разных ролях (потребителя или поставщика промежуточной продукции). Для России чувствительными к промежуточному импорту отраслями выступают все виды деятельности машиностроения, производство резины и пластмассы, текстильных изделий. Китай выступает наиболее важным партнером – поставщиком промежуточной продукции в Россию для компьютерного оборудования и электроники, тогда как автомобилестроение зависит в первую очередь от запчастей из ЕС и прочих стран (Япония, Южная Корея). Россия выступает как значимая страна – поставщик промежуточных ресурсов в части топлива, руд, металлов, химической продукции, товаров лесопромышленного комплекса, причем для Китая важны в первую очередь поставки из России первичных топливно-энергетических и лесных ресурсов, для ЕС – широкой линейки топлива и металлов, для США – в первую очередь, металлов и химической продукции. Россия встроена в глобальные цепочки добавленной стоимости, прежде всего, в качестве экспортера промежуточной продукции и потребителя конечных товаров и услуг. Значение промежуточного импорта для производства или экспорта товаров и услуг ограничено. Государственный долг в странах Центральной Азии: риски и подходы к управлению https://ej.hse.ru/2023-27-4/879116704.html Одним из глобальных макроэкономических трендов последних лет является наращивание государственного долга многими развитыми и развивающимися странами. Начавшийся в 2021 г. глобальный цикл повышения процентных ставок создает риски для долговой устойчивости, особенно в развивающихся странах. Эти тренды предопределяют растущую актуальность исследований в области устойчивости государственного долга. В работе проведен обзор состояния и анализ основных факторов динамики государственного долга четырех стран Центральной Азии – Республики Казахстан, Кыргызской Республики, Республики Узбекистан, Республики Таджикистан. Показано, что состояние государственного долга в этих странах значительно отличается. Так, существенно различны показатели размера долга, его структура, а также подходы к управлению долгом. В работе, в частности, описана история размещения этими странами еврооблигаций, показано, что эффективность использования этого инструмента в рассматриваемых странах значительно отличалась. Приведены результаты факторной декомпозиции роста государственного долга, позволяющей оценить источники рисков долговой устойчивости. Показано, что для Республики Казахстан основным фактором риска является дефицит бюджета, в то время как для остальных рассматриваемых стран основным фактором риска является девальвация национальной валюты.На основе приведенного анализа сделаны рекомендации по совершенствованию управления государственным долгом, которые представляются весьма важными для снижения рисков устойчивости государственного долга рассматриваемых стран. Рекомендации включают в себя уточнение методологии учета обязательств, повышение прозрачности данных о государственном долге, разработку основанной на декомпозиции роста долга системы оценки рисков, внедрение бюджетных правил или других законодательно закрепленных ограничений на динамику долга, развитие внутреннего долгового рынка. Секьюритизация лизинговых активов в солнечной энергетике https://ej.hse.ru/2023-27-4/879117506.html Ограниченный доступ к недорогому финансированию сдерживает развитие использования солнечной фотоэлектрической технологии. Существенным способом решения этой проблемы может стать секьюритизация лизинговых активов (SLA) в солнечной энергетике, обладающая возможностями обеспечить дополнительную ликвидность на рынке возобновляемой энергетики. В статье представлены теоретические аспекты эмиссионного финансирования солнечной энергетики посредством секьюритизации, дано определение SLA в солнечной энергетике, рассматривается многообразие и сущность договорных отношений, которые складываются по поводу поставки и функционирования солнечного оборудования на крышах домов, их инвестиционная составляющая. Эти договоры формируют портфели, объединяющие активы малых пользователей солнечной энергии, домохозяйств, в единую привлекательную для всех сторон сделку, которая откроет дополнительные возможности использования возобновляемых источников энергии для инвесторов. Рассматриваются pro- и contra механизма применения SLA в солнечной энергетике. Ставится под сомнение, что этим сделкам присуще избыточное обеспечение. Осуществлена оценка параметров и структуры анализируемого рынка. Автор формализовал расчет сокращения выбросов при электрификации домов за счет замещения угля солнечной энергией, вырабатываемой панелями. Проведен анализ, отражающий результаты проведенных сделок SLA в солнечной энергетике в США в 2013–2022 гг. по 729478 договорам. Делаются выводы относительно дальнейшего применения эффективного финансового механизма. University Admissions Mechanism: Theoretical Analysis with Application to Russian Universities https://ej.hse.ru/2023-27-4/879125570.html The Russian university admissions mechanism which is based upon a combination of the university proposing deferred acceptance algorithm and serial dictatorship is shown to generate unstable and manipulable allocations. To improve on the mechanism, we propose a sequenced student proposing deferred acceptance (DA) algorithm with a serial dictatorship which is followed after every cycle of the student-proposing DA, allocating state-funded placements and offering the opportunity to decommit and be allocated to tuition placements based on the hybrid STB-MTB tie-breaking rules (Single Tie Breaking – Multiple Tie Breaking rules). The proposed algorithm will satisfy both stability and strategyproofness assuming the Russian higher education system is defined as a large market and universities cannot manipulate their preferences. In addition, this paper deals with the possibility of students taking a risk of preference misrepresentation to improve their allocation despite the fact the mechanism is strategy-proof and chances of success are low. We identify that the profitability of preference misrepresentation depends on the size of the market (the number of universities participating in the algorithm), preference list size, and existence of a recommendation mechanism. The paper also reviews how truth-telling can be promoted specifically in the form of recommendation mechanisms being applied in the university admissions systems.