Сотрудники Института Гайдара приняли участие в конференции «Ломоносовские чтения-2024»

Татьяна Ивахненко выступила с докладом, посвященным оценке влияния сложности экономик регионов на уровень внутрирегионального неравенства доходов в России. В докладе была представлена методология исследования, описаны механизмы влияния уровня экономической сложности на степень расслоения населения по доходам, а также приведены результаты оценки данного эффекта в регионах России. В частности, в ходе выступления была представлена модификация многофакторной панельной модели с включением индекса экономической сложности (ECI) в качестве фактора внутрирегионального неравенства доходов. Результаты моделирования показали, что регионы с более сложной экономикой демонстрировали более высокий уровень неравенства доходов по сравнению с другими регионами. Также на примере полученных оценок было показано, что существуют потенциальные способы компенсации роста неравенства доходов в результате усложнения экономики за счёт влияния на другие его факторы, в том числе уровень расходов на социальную политику. В качестве объяснений полученного эффекта рассматриваются повышение спроса на высококвалифицированную рабочую силу в результате развития высокотехнологичных производств и увеличение дифференциации заработных плат между высококвалифицированными и низкоквалифицированными работниками, а также миграция работников с высоким уровнем квалификации в экономически более сложные регионы. Полученные в этой работе оценки говорят о том, что уровень сложности экономики является существенным фактором неравенства доходов, который следует принимать во внимание при проведении экономической и социальной политики в регионах России. Кроме того, в рамках дискуссии во время доклада была рассмотрена проблема потенциального упрощения экономик регионов вследствие новых экономических санкций и возможные пути господдержки для её нивелирования.

Елизавета Мартьянова выступила с докладом на тему: «Сценарная оценка макроэкономических эффектов прогрессивного налогообложения в РФ». В своем докладе она представила количественные оценки влияния прогрессивного налогообложения на макроэкономические показатели. Для анализа использовалась модель общего равновесия с неполными рынками и идиосинкратическими шоками, где домохозяйства сталкиваются с неожиданными изменениями в доходах, вызванными различными непредсказуемыми обстоятельствами. Было проанализировано три группы сценариев, в которых устанавливалась пороговая прогрессивная налоговая шкала с вариантами порогов 30, 50 и 70 тыс. руб., при которой государственные доходы от подоходного налога (1) увеличиваются, (2) остаются неизменными, (3) уменьшаются. Согласно количественным оценкам, введение прогрессивной налоговой шкалы с увеличением поступлений подоходного налога приводит к потере от 0.3% до 1.3% ВВП в долгосрочной перспективе. В сценариях, в которых ставки подобраны так, чтобы поступления подоходного налога практически не менялись, снижение ВВП составляет от 0.2% до 0.6% в зависимости от порогов и подобранных ставок. В сценариях, где сокращение поступлений подоходного налога компенсируется увеличением в других сценариях, изменения в ВВП минимальны и не превышают 0.1%.

В выступлении Анны Майгур с докладом на тему прогнозирования длительности безработицы методами машинного обучения были представлены результаты построения моделей машинного обучения для прогнозирования длительности индивидуальной безработицы. Модели были оценены на данных центров занятости различных регионов России за период с 2017 года по первую половину 2021 г., которые охватывают различные индивидуальные характеристики безработных. Анна описала качество прогнозов двух моделей, первая из которых – модель пропорциональных рисков Кокса, а вторая – нейронная сеть непропорциональных рисков Кокса. В результате, нейронная сеть достигла более качественных прогнозов на всем временном отрезке. Дополнительно был разобран вклад отдельных переменных в качество прогноза. Оказалось, что точность предсказаний существенно ниже при исключении переменных «регион» и «опыт работы за последний год». При этом точность практически не меняется, если не использовать переменную «уровень образования», что говорит, скорее, о том, что уровень образования не сильно варьируется среди людей, которым пришлось обратиться в центр занятости за помощью при поиске работы.

Ангелина Шпилевая выступила с докладом «OLG-модель с гетерогенными предпочтениями и способностями к обучению для анализа политики в сфере высшего образования». В докладе подчеркивалось, что при проведении государственной политики в области образования необходимо учитывать гетерогенность индивидов по таким параметрам, как несклонность к риску, коэффициент дисконтирования, способности к обучению, поскольку реакция индивидов на стимулы будет зависеть от их индивидуальных характеристик, определяя эффективность проводимой политики. В дискуссии с другими участниками конференции обсуждалось также, что в условиях неопределенности и несклонных к риску индивидов налоговая система может создавать стимулы для накопления человеческого капитала в той мере, в которой она может снизить дисперсию будущих доходов индивидов с высшим образованием (например, при использовании займов, зависящих от дохода или при прогрессивном налогообложении).