К другим факторам активизации нормотворческой активности может быть отнесена смена регулятора. Так, изначально функции по регулированию сферы перевозок железнодорожным транспортом на основе Прейскуранта №10-01 исполнялись ФЭК России, с 2004 г. - ФСТ России, а с 2015 г. - ФАС России. Одним из эффектов смены регулятора в той или иной сфере является локальное повышение нормотворческой активности, что наблюдалось как в 2004 г., так и в конце 2015 - начале 2016 г., и сопровождалось упорядочиванием и перестроением прежней системы регулирования.
Рисунок 5. Поправки к Тарифному руководству №1, ед.
Источник: Расчеты автора по данным Консультант Плюс.
Частый переход полномочий и перераспределение ответственности между различными регуляторами также являются одним из признаков формирующейся системы государственных институтов и коррелируют с применением модели ручного управления и точечных мер поддержки в широком спектре отраслей народного хозяйства.
На современном этапе появились отдельные слабые признаки формирования предпосылок перехода к более системному режиму управления экономикой. В частности, был принят Федеральный закон от 28 июня 2014 г. №172-ФЗ «О стратегическом планировании в Российской Федерации», а также ряд подзаконных актов, детализирующих порядок его применения, сформирована программа среднесрочного развития, закрепленная в «майском» Указе Президента РФ Указ Президента Российской Федерации от 07.05.2018 №204 «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года».. Упорядочиванию нормотворческой активности способствует не только введенный в действие инструмент оценки регулирующего воздействия, но и планируемое сокращение регуляторной нагрузки с помощью «регуляторной гильотины» Кабинет министров намерен до февраля 2020 г. завершить работу по «регуляторной гильотине» // ТАСС, 19 января 2019 г., который предусматривает анализ и пересмотр действующих обязательных для бизнеса требований.
Все указанные инициативы в случае их успешной реализации будут способствовать повышению качества системы экономических (и иных) правил, а также расширению горизонта планирования участников различных отраслей российской экономики.
Отраслевое измерение нормотворческой активности
нормотворческий государственный власть российский экономика
Рассматривая данные по динамике детализации нормативной базы (см. Приложение А), необходимо обратить внимание на целый ряд закономерностей:
- распределение количества вновь принятых документов в разрезе отраслей экономики неравномерно;
- относительно высокая нормотворческая активность, характерна:
- для отраслей общественного сектора (здравоохранение, образование, медицина), финансирование которых напрямую осуществляется из бюджета (см. рис. 9 Приложения А). Таким образом, одной из задач нормативного регулирования данных отраслей является детализированная регламентация использования бюджетных средств;
- для «трансакционных» отраслей экономики, поддерживающих инфраструктуру рыночного механизма (включая финансовое посредничество, оптовую и розничную торговлюДля оптовой и розничной торговли показатели информационных объемов нормативных актов являются сравнительно невысокими, однако по количеству нормативных актов в единицу времени данные отрасли входят в число наиболее активно регулируемых., см. рис. 8-9 Приложения А).
Более низкая нормотворческая активность отмечается в отраслях частного сектора, однако она также является в существенной степени дифференцированной.
Для выявления факторов, определяющих уровень детализации (и коррелирующий с ним уровень регуляторной жесткости) нормативно-правовой базы в отраслях российской экономики, на основе моделей, разработанных Стиглером (Stigler, 1971)В работе Стиглера (БЯ, 1971) были построены две неструктурные модели, объясняющие: а) величину максимальной разрешенной массы грузовика в отдельных штатах США, б) дату сертификации (лицензирования) профессиональной деятельности различных профессиональных групп. Разрешенная масса грузовика была сравнительно выше в аграрных штатах, а на ускорение введения сертификации (барьеров входа в профессиональную группу) влияла концентрация профессиональных групп в городах. Таким образом, результаты работы Стиглера объясняли регулирование в пользу отдельных групп интересов экономической и политической значимостью данных общественных групп., а также (Mulligan, Shleifer, 2005), была сформулирована следующая теоретическая модельВ исследовании Маллигана и Шлейфера нормативно-правовая база рассматривается как результат сформировавшегося спроса на регулирование со стороны населения и компаний и предложения регу-лирования со стороны органов государственной власти (исследование проводилось на уровне штатов США). В работе было показано, что большей численности населения региона соответствует большая дета-лизация региональной нормативной базы. По предположению авторов, большая численность населения определяет возможность большей диверсификации видов экономической деятельности и взаимосвязей между экономическими агентами, что требует разработки детализированной системы экономических (и иных) правил.:
Где Rit - объем текстовой информации нормативных актов, принятых в период, который относится к регулированию отрасли, (в Кб), логарифм;
Yt - валовая добавленная стоимость, произведенная в отрасли i в период t В млрд. руб. в постоянных ценах 2004 г.;
- валовая добавленная стоимость, произведенная в отрасли i в период t в расчете на одну фирму отраслиДля оценки численности фирм в отраслях экономики использовался показатель количества территориально-обособленных подразделений организаций, публикуемый Росстатом.;
gov. - доля выручки отрасли, произведенная государственными компаниямиДоля совокупной выручки контролируемых государством компаний (из входящих в топ-100) в совокупной выручке топ-100 компаний отрасли. Показатель взят из публикации (Радыгин и др., 2018).;
gov.2 - квадратичный член для учета нелинейного влияния государственного присутствия в отрасли;
dpub - дамми-переменная, принимающая значение 1 для отраслей, входящих в общественный сектор (здравоохранение, образование, медицина), и 0 для всех остальных отраслей.
Данной формулировке модели соответствуют следующие гипотезы:
- в соответствии с теориями общественного интереса в отраслях общественного сектора (государственное управление и обеспечение военной безопасности, здравоохранение, медицина) будет наблюдаться более высокий уровень нормотворческой активности по сравнению с отраслями частного сектора. Разрабатываемые правила, затрагивающие деятельность большого числа бюджетных, казенных, автономных учреждений, «сопровождают» выделяемые на их финансирование бюджетные ресурсы. В целом разработка правил в особенности целесообразна при большом количестве адресатов регулированияКроме того, добавление дамми-переменной для отраслей общественного сектора обусловлено осо-бенностями расчета доли государственного сектора в выпуске: для данных отраслей она рассчитывалась без учета сектора бюджетных учреждений.;
- в соответствии с теориями частных интересов в отраслях с более высоким уровнем ВДС в расчете на фирму будет наблюдаться более низкий уровень нормотворческой активности и, соответственно, регуляторной жесткости. Более высокий уровень ВДС в расчете на фирму отрасли коррелирует с ростом концентрации отрасли. Небольшое число крупных игроков способствует более эффективному решению проблемы коллективных действий при организации отраслевого лоббированияОписание работы данного механизма соответствует теории захвата регулятора (Bernstein, 1955; Laffont, Tirole, 1991).;
- в отраслях экономики с более высоким уровнем выпуска будет наблюдаться более высокий уровень регуляторной активности (гипотеза влияния масштаба деятельности предложена по аналогии с гипотезой влияния численности населения штата на объемы нормативной базы штата (см.: Mulligan, Shleifer, 2005). Масштаб отрасли, ее значимость для экономики определяют потенциальную величину экономических потерь, связанных с наличием неурегулированных проблемных ситуаций, неопределенностью действующих экономических правил;
- в отраслях частного сектораЧастный сектор формально будет определен как совокупность видов экономической деятельности, не входящих в общественный сектор. с более высокой долей собственности госкомпаний будет наблюдаться более высокий уровень нормотворческой активности (правила «сопровождают» ресурсы, при этом необходимо регламентировать взаимодействие государственных и частных компаний по общим правилам игры). Однако данный механизм действует нелинейно в отраслях с очень высокой долей государственной собственности и относительно небольшим числом госкомпаний-участников, необходимость в разработке детализированной нормативной базы снижается в силу активного использования в таких отраслях инструментов «ручного» управленияНапример, точечное влияние на решения совета директоров и менеджмента госкомпаний.. Для учета возможной нелинейности влияния доли государственной собственности на уровень нормотворческой активности используется квадрат соответствующего показателя. Корреляционная матрица для переменных модели приведена в таблице ниже (табл. 3).
Таблица 3
Матрица парных коэффициентов корреляции
|
Объем текстовой информации НПА в год в Кб, логарифм |
Накопленный объем текстовой информации НПА в Кб, логарифм |
Доля государства в выпуске топ-100 компаний отрасли |
Доля государства в выпуске топ-100 компаний отрасли, квадрат |
ВДС (валовая добавленная стоимость) |
ВДС в расчете на фирму |
Отрасли общественного сектора (дамми-переменная) |
||
|
Объем текстовой информации НПА в год в Кб, логарифм |
1 |
|||||||
|
Накопленный объем текстовой информации НПА в Кб, логарифм |
0.9647* |
1 |
||||||
|
Доля государства в выпуске топ-100 компаний отрасли |
0.2563* |
0.2029* |
1 |
|||||
|
Доля государства в выпуске топ-100 компаний отрасли, квадрат |
0.1613* |
0.1245* |
0.9670* |
1 |
||||
|
ВДС |
0.2354* |
0.2468* |
0.2090* |
0.1991* |
1 |
|||
|
ВДС в расчете на фирму |
0.2765* |
0.2757* |
0.0721 |
0.0310 |
0.0737 |
1 |
||
|
Отрасли общественного сектора (дамми-переменная) |
0.2098* |
0.1700* |
-0.0487 |
-0.1148* |
0.0618 |
0.4779* |
1 |
Эмпирическая проверка выдвинутых гипотез проводилась с использованием модели пула (pooled OLS) по выборке, включающей наблюдения за период 2005-2016 гг. для 14 видов экономической деятельности, на долю которых приходится порядка половины выпуска продукции российской экономики.
Для проверки робастности оценок была также оценена кросссекционная спецификация теоретической модели для каждого года отдельно в период 2014-2016 гг. с включением 17 видов экономической деятельности, а также модель пула с лагом зависимой переменной, что было обусловлено попыткой учесть инерционность нормотворческой активности в исследуемом периоде (табл. 4).
Таблица 4
Эмпирические оценки модели: зависимая переменная - объем текстовой информации нормативно-правовых документов, принятых за год
|
(1) |
(2) |
(3) |
(4) |
(5) |
||
|
Переменная / Модель |
Модель пула |
Кросссекционная модель, 2016 г. |
Кросссекционная модель, 2015 г. |
Кросссекционная модель, 2014 г. |
Модель пула с лагом зависимой переменной |
|
|
ВДС отрасли |
ооо |
ооо |
ооо |
ооо |
0,000*** |
|
|
(0,000) |
(0,000) |
(0,000) |
(0,000) |
(0,000) |
||
|
ВДС в расчете на фирму |
-0,633*** |
-0,164*** |
||||
|
(0,190) |
(0,046) |
|||||
|
Доля гос-ва в выпуске |
9,422* |
12,821** |
14,889*** |
14,680*** |
2,269** |
|
|
(4,684) |
(4,533) |
(4,690) |
(4,441) |
(0,895) |
||
|
Доля гос-ва в выпуске, квадрат |
-11,638* |
-16,013** |
-18,922*** |
-18,331*** |
-2,834** |
|
|
(5,980) |
(5,871) |
(6,104) |
(5,752) |
(1,124) |
||
|
Отрасли общественного сектора (дамми-переменная) |
000СЯ |
0,233* |
||||
|
(0,486) |
(0,109) |
|||||
|
Константа |
6,260*** |
6,103*** |
5,879*** |
6,197*** |
1,398*** |
|
|
(0,532) |
(0,441) |
(0,490) |
(0,435) |
(0,372) |
||
|
Лаг зависимой переменной |
0,792*** |
|||||
|
(0,048) |
||||||
|
Количество наблюдений |
168 |
17 |
17 |
17 |
168 |
|
|
Я2 |
0,514 |
0,538 |
0,519 |
0,558 |
0,872 |