Повышение акцизов на нефтепродукты — негативный эффект для бюджета и экономики

Нефтеперерабатывающая отрасль как одна из составляющих топливно-энергетического комплекса является опорной структурой экономики России. Потребление нефтепродуктов обеспечивает поступления в региональные и федеральный бюджеты от различных видов налогов. Повышение ставки акцизов на нефтепродукты, проводимое в России в последние годы, не учитывает в достаточной степени влияние применяемой меры на спрос на нефтепродукты. Это может снижать эффективность фискальной политики. Однако вопрос о влиянии роста цен нефтепродуктов на их потребление в России изучен недостаточно, а научно обоснованных значений соответствующих эластичностей потребления не представлено в открытых источниках. В настоящей статье предложена спецификация модели спроса на нефтепродукты в сфере автомобильного транспорта: модель динамическая, учитывающая индивидуальные региональные эффекты. Использованный подход позволяет отделить краткосрочные эффекты от долгосрочных. Он подразумевает формирование объемов потребления бензина за счет трех аппроксимируемых факторов: среднего пробега автомобиля, удельного расхода топлива и количества автомобилей. Оценивание модели проводилось на основе базы данных панельной структуры по субъектам РФ c 2010 года по 2016-й, в помесячной детализации. Краткосрочная эластичность по цене составила –1,1, а долгосрочная — –2,3. Найдены оценки краткосрочных и долгосрочных эластичностей по доходу и по количеству автомобилей на душу населения. Полученные результаты позволяют сделать следующий вывод. В России наблюдается эластичный спрос на нефтепродукты, и в существующих экономических условиях повышение ставки акцизов на 0,4 рубля за литр может привести к сокращению потребления бензина в краткосрочном и долгосрочном периодах на 0,93 и 2% соответственно. В краткосрочной перспективе это едва ли повлияет на бюджет, в долгосрочной — повлияет негативно.

1. Гордеев Д. С., Косухина Е. А. Оценка концентрации фирм в сфере розничной торговли нефтепродуктами в РФ // Экономическое развитие России. 2020. Т. 27. № 11. С. 52–68.

2. Каукин А. С., Миллер Е. М. Налоговый маневр в нефтяной отрасли: благоприятный момент для завершения // Экономическое развитие России. 2018. Т. 25. № 7. С. 50–54.

3. Anderson T. W., Hsiao C. Estimation of Dynamic Models with Error Components // Journal of the American Statistical Association. 1981. Vol. 76. P. 598–606.

4. Arellano M., Bond S. Some Tests of Specification for Panel Data: Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equations // The Review of Economic Studies. 1991. Vol. 58. No 2. P. 277–297.

5. Baltagi B. H. Econometric Analysis of Panel Data. New York, NY: John Wiley & Sons, 2005.

6. Baltagi B. H., Bresson G., Griffin J. M., Pirotte A. Homogeneous, Heterogeneous or Shrinkage Estimators? Some Empirical Evidence from French Regional Gasoline Consumption // Empirical Economics. 2003. Vol. 28. No 4. P. 795–811.

7. Baltagi B. H., Griffin J. M. Gasoline Demand in the OECD: An Application of Pooling and Testing Procedures // European Economic Review. 1983. Vol. 22. No 2. P. 117–137.

8. Baltagi B. H., Griffin J. M. Pooled Estimators vs. Their Heterogeneous Counterparts in the Context of Dynamic Demand for Gasoline // Journal of Econometrics. 1997. Vol. 77. No 2. P. 303–327.

9. Baranzini A., Weber S. Elasticities of Gasoline Demand in Switzerland // Energy Policy. 2013. Vol. 63. P. 674–680.

10. Blundell R., Bond S. Initial Conditions and Moment Restrictions in Dynamic Panel Data Models // Journal of Econometrics. 1998. Vol. 87. P. 115–143.

11. Bruno G. Approximating the Bias of the LSDV Estimator for Dynamic Unbalanced Panel Data Models // Economics Letters. 2005. Vol. 87. No 3. P. 361–366.

12. Bun M. J. G., Kiviet J. F. On the Diminishing Returns of Higher-Order Terms in Asymptotic Expansions of Bias // Economics Letters. 2003. Vol. 79. No 2. P. 145–152.

13. Bun M. J. G., Kiviet J. F. The Effects of Dynamic Feedbacks on LS and MM Estimator Accuracy in Panel Data Models // Journal of Econometrics. 2006. Vol. 132. No 2. P. 409– 444.

14. Dahl C. Measuring Global Gasoline and Diesel Price and Income Elasticities // Energy Policy. 2012. Vol. 41. P. 2–13.

15. Davis L. W., Kilian L. Estimating the Effect of a Gasoline Tax on Carbon Emissions // Journal of Applied Econometrics. 2011. Vol. 26. No 7. P. 1187–1214.

16. Espey M. Gasoline Demand Revisited: An International Meta-Analysis of Elasticities // Energy Economics. 1998. Vol. 20. No 3. P. 273–295.

17. Graham D. J., Glaister S. The Demand for Automobile Fuel: A Survey of Elasticities // Journal of Transport Economics and Policy. 2002. Vol. 36. No 1. P. 1–26.

18. Kiviet J. F. On Bias, Inconsistency, and Efficiency of Some Estimators in Dynamic Panel Data Models // Journal of Econometrics. 1995. Vol. 68. No 1. P. 53–78.

19. Nickell S. Biases in Dynamic Models with Fixed Effects // Econometrica. 1981. Vol. 49. No 6. P. 1417–1426.

20. Pock M. Gasoline Demand in Europe: New Insights // Energy Economics. 2010. Vol. 32. No 1. P. 54–62.

21. Schmalensee R., Stoker T. M. Household Gasoline Demand in the United States // Econometrica. 1999. Vol. 67. No 3. P. 412–418.

22. Scott K. R. Rational Habits in Gasoline Demand // Energy Economics. 2012. Vol. 34. No 5. P. 1713–1723.

23. Wooldridge J. M. Introductory Econometrics: A Modern Approach. Toronto: Nelson Education, 2016.