Fiscal resilience of Russia's regions in the face of COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of the study was to analyze how COVID-19 pandemic affects regional budgets and regional fiscal resilience in Russia. Design/methodology/approach The research article is structured as follows. Based on the official data from the Ministry of Finance, the Federal Treasure and the Accounts Chamber of the Russian Federation, first, the state of Russian regional budgets before and under COVID-19 is analyzed. Second, due to the increase of regional spending commitments under pandemic the regional debt dependence is reviewed. Third, anticrisis fiscal measures which have been taken to combat the negative impact of COVID-19 are discussed. Findings In general, 2020 may be the most difficult for regional budgets, although the results of the first quarter do not show such tension. However, the impact of COVID-19 on budget indicators is ambiguous because the economic crisis of 2020 is dual, including the crisis in the oil markets. The pandemic has become a unique global phenomenon, the effect of which is difficult to identify and interpret outside of the economic aspects of life. Originality/value The value of the article is based on the overview of the state of regional budgets before and under COVID-19, on the analysis of how pandemic affects fiscal resilience of the regional budgets and on the forecast of how serious the volume of lost revenues are going to be.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».