Создать PDF Рекомендовать Распечатать

Моделирование налоговых поступлений регионов РФ

Финансы и кредит | (48) УЭкС, 12/2012 Прочитано: 18458 раз
(0 Голосов:)
  • Автор (авторы):
    Н.В. Зюзина
  • Дата публикации:
    28.12.12
  • ВУЗ ИЛИ ОРГАНИЗАЦИЯ:
    Северо-Кавказский федеральный университет

МОДЕЛИРОВАНИЕ НАЛОГОВЫХ ПОСТУПЛЕНИЙ РЕГИОНОВ РФ

SIMULATION OF TAX REVENUES Regions of Russia 

Н.В. Зюзина,

ассистент

Северо-Кавказский  федеральный университет

Аннотация: в статье рассматриваются направления совершенствования государственного налогового планирования на основе построения пространственных эконометрических моделей налоговых доходов регионов РФ, реализуется верификация моделей на материалах региональной статистики.

Abstract: The article deals with the directions of state tax planning perfection on the basis of spatial econometric models of tax revenues, model verification on the data of regional statistics is realized.

Ключевые слова: налоговое прогнозирование и планирование, регрессионный анализ, эконометрическая модель налоговых поступлений.

Keywords: tax forecasting and planning ,regression analysis, econometric model of tax revenues.

Кризисные явления в экономике, сопровождающиеся спорадическими фискальными дисбалансами в бюджетной системе, актуализируют проблематику адекватного планирования налоговых поступлений в целях формирования реалистичных бюджетных проектировок. Изучение литературных источников позволяет выделить несколько концептуальных подходов к планированию налоговых доходов, основанных на программах социально-экономического развития территории, прогнозе макроэкономических показателей, изменениях в налоговом и бюджетном законодательстве, перспективном финансовом плане, разработанном в рамках предыдущего бюджетного цикла [1, 79]. Вместе с тем, указанные подходы практически не находят своего применения в практике деятельности налоговых органов в качестве инструментарно-методической базы анализа и планирования налоговых поступлений.

Характеризуя современное состояние системы налогового планирования на макроуровне, следует выделить целый ряд недочетов методологического характера, приводящих к снижению точности и обоснованности прогнозов и плановых расчетов:

- использование преимущественно детерминированных моделей, характеризующих процессы формирования налоговых доходов исключительно с учетом позиций налогового законодательства;

- широкое задействование методов индексирования налоговых поступлений с помощью плановых макроэкономических индексов-дефляторов социально-экономического развития,  являющихся, по сути, методами планирования «от достигнутого» [2, 19];

- излишне оптимистичный характер планирования, не учитывающий вероятность бифуркационного изменения инерционного временного тренда макроэкономических показателей.

Принимая во внимание относительную стабильность экономики и налогового законодательства, начиная с 2000-х годов, и накопление достаточного массива эмпирических данных о функционировании налоговой системы в указанный период, считаем возможной активную импликацию методов экономико-статистического моделирования в инструментарий государственного налогового планирования. Это позволит не только повысить качество бюджетного процесса, но и сформировать научный базис модернизации региональной экономики, в том числе с учетом целевых ориентиров повышения ее налогоспособности.

В традиционных эконометрических моделях принято определять налоговые поступления при помощи соответствующей величины налоговой базы или ее прокси-переменных (косвенных индикаторов, максимально точно соответствующих динамике налоговой базы), а также фиктивных переменных, которые позволяют учесть дискреционные изменения [3, 114]. Простейшей пространственной эконометрической моделью налоговых доходов (T) является линейная функция последних от агрегированной налоговой базы, представленной показателями ВРП (GRP). В таблице 1 представлены регрессионные уравнения, построенные по материалам региональной статистики (данные по 83 субъектам РФ, задействованные в регрессионном анализе представлены в расчете на душу населения в целях сокращения эффекта масштаба). 

 Таблица 1 – Регрессионные модели налоговых доходов регионов (администрируемых ФНС РФ) с учетом фактора ВРП в 2006-2009 гг.* 

zuzina1

Анализ простейших моделей налоговых поступлений свидетельствует о стабилизации налогоспособности регионов РФ на уровне 22-23% ВРП в 2006-2008гг, при этом изменяется в сторону увеличения лишь отрицательная константа, своеобразный «необлагаемый минимум» ВРП, выросший с 3,5 до 7,8 тыс. руб. в расчете на душу населения. В 2009 году, ознаменовавшимся усилением кризисных явлений в экономике и их постепенным проникновением в сектор государственных финансов, наблюдается снижение средней налогоспособности до 19,9% ВРП. Обращает на себя внимание постепенный рост коэффициента детерминации регрессионных моделей, что, по нашему мнению, связано со снижением отраслевой дифференциации структуры ВРП в регионах, прежде всего, с уменьшением роли нефтегазового комплекса в формировании добавленной стоимости.

В целом, региональная проекция налоговых поступлений детерминирована (согласно значениям коэффициента детерминации на 80%) динамикой показателя агрегированной налоговой базы, в качестве которого традиционно выступает ВРП. Более объективный учет отраслевой структуры региональной экономики, особенно сельскохозяйственного сектора, обладающего существенно более низкой «налогоспособностью», достигается посредством включения в регрессионные модели показателя, отражающего долю сельского хозяйства в структуре ВРП (AGR).

Таблица 2 – Регрессионные модели налоговых доходов региона с учетом факторов ВРП и доли сельского хозяйства в ВРП в 2006-2009 гг.*zuzina2

Исследование коэффициентов регрессионных уравнений позволяет сделать вывод о том, что сельскохозяйственный сектор оказывает выраженное негативное влияние на налогоспособность регионов. В частности, структурные изменения ВРП в сторону увеличения доли сельского хозяйства на 1 процентный пункт способствуют снижению налоговых доходов на сумму от 0,23 до 0,44 тыс.руб. на человека в разные годы исследования. Сложившая ситуация связана с традиционно более низкой рентабельностью сельхозпроизводства, которая, в свою очередь, обусловливает отставание динамики основных налоговых баз в руральных регионах от среднероссийских значений.

Анализ статистических «выбросов» регрессионных моделей свидетельствует о наличии в отдельных субъектах РФ значительной необъясненной вариации налоговых поступлений, связанной, на наш взгляд, с необходимостью более полного учета роли добывающей промышленности в отраслевой структуре ВРП. Для повышения прогностического качества моделей введем так называемую фиктивную бинарную переменную, дающую возможность идентифицировать роль добывающих отраслей в формировании налоговых доходов региона (d): d = 1, если доля добывающих отраслей в структуре ВРП превышает 15%; d = 0 – в остальных случаях. Результаты моделирования представлены в таблице 3.

 Таблица 3 – Регрессионные модели налоговых доходов региона с учетом факторов ВРП, доли сельского хозяйства в ВРП и доли ТЭК в 2006-2009 гг.* zuzina3

Результаты анализа свидетельствуют о выраженном влиянии отрасли «Добыча полезных ископаемых» на динамику налоговых доходов регионов вплоть до 2008 года включительно. В частности доля минерально-сырьевого сектора в ВРП более 15% автоматически способствует увеличению налоговых доходов минимум на  5,4-7,9 тыс.руб. на человека. Для 2009 года представленное регрессионное уравнение демонстрирует как снижение обусловленных наличием сырьевых отраслей дополнительных налоговых поступлений до 2 тыс. руб. на человека, так и статистическую незначимость фиктивной переменной, т.е. можно констатировать утрату добывающими отраслями роли «локомотивов» роста налогоспособности регионов.

В целом, проведенное моделирование свидетельствует о том, что динамика налоговых доходов в регионах РФ детерминируется результатами экономической деятельности, причем структура народнохозяйственного комплекса региона корректирует его среднюю налогоспособность: добывающие отрасли – в сторону увеличения, сельское хозяйство в сторону уменьшения. Тривиальные, на первый взгляд, результаты анализа легко интерпретируются с позиций современной архитектоники и специфики регулирования налоговой системы РФ.

В первом приближении величина налоговых доходов формируется под влиянием двух базовых факторов: экономических (определяющих размеры налоговых баз и достаточность источников уплаты налогов) и правовых (легитимизирующих в форме налогового законодательства основные элементы фискальной архитектуры отдельных налогов). Специфика нормативного регулирования налоговой системы РФ, несмотря на федеративный характер государственного устройства, заключается в гиперконцентрации налоговых полномочий на федеральном уровне, вследствие чего региональная вариабельность правовых факторов динамики налоговых доходов связана лишь с различными ставками и льготами по налогам на имущество организаций и физических лиц, а также транспортному налогу, совокупная роль которых в общей массе налоговых поступлений не превышает 10%. В данных условиях на первый план выходят экономические факторы, межрегиональная дифференциация которых продуцирует неравенство в налогоспособности региональных экономик.

Что касается институциональных факторов, которые в последнее время активно включаются исследователями в поле экономического анализа (в том числе в фискальной сфере), то их эффективная импликация пока невозможна по причине отсутствия адекватных и статистически доступных индикаторов развития институциональной среды в регионах РФ. Также следует отметить негативный опыт зарубежных ученых в области эконометрического моделирования влияния институциональных факторов на динамику налоговых поступлений. В частности, в работах экономистов Всемирного банка предприняты попытки использования в качестве объясняющих переменных показателей теневой экономики, коррупции, уровня государственного регулирования (полученные преимущественно методом экспертных оценок). Однако, любые комбинации указанных факторов с традиционными индикаторами налоговой базы приводили к статистической незначимости институциональных переменных [6, 71-72], что связано со слабым действием последних на процессы формирования налоговых доходов или с неадекватностью информационной базы.

Таким образом, представленные эконометрические модели обладают достаточно устойчивыми коэффициентами, которые к тому же инвариантны относительно выбора объясняющих переменных, следовательно, они могут быть использованы в практике краткосрочного планирования налоговых поступлений, а также в процессе обоснования мероприятий экономической политики, направленной на повышение фискальной самодостаточности регионов РФ.

Библиографический список

  1. Руководство по управлению общественными финансами на региональном и муниципальном уровне / Под ред. А.М. Лаврова. — М.: Изд. дом «Деловая и профессиональная литература». — Т. 4. 2007. — 384 с.
  2. Меских К.Л. Совершенствование методики планирования налоговых поступлений (бюджетных назначений) в территориальных налоговых органах / Автореферат дисс. …канд. экон. наук. – М.: ВГНА Минфина РФ, 2010. – 33 с.
  3. Турунцева М., Юдин А., Дробышевский С. и др. Некоторые подходы к прогнозированию экономических показателей. – М.: Институт экономики переходного периода, 2005. – 195 с.
  4. Финансы России 2010: Статистический сборник. – М.: Росстат, 2010. – 468 с.
  5. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2010: Статистический сборник. – М.: Росстат, 2010. – 996 с.
  6. Налогово-бюджетная политика и экономический рост: уроки для Восточной Европы и Центральной Азии / Под ред. Ш. Грей, Т. Лейн, А. Варудакиса. – Вашингтон: Всемирный банк, 2007. – 391 с.

  vakperechen

ОБНОВЛЕННЫЙ СПИСОК ВАК 2016 г.
ОТ 19.04.2016  >> ПРОСМОТРЕТЬ
tass
 
ПО ВОПРОСАМ ПУБЛИКАЦИИ СТАТЕЙ И СОТРУДНИЧЕСТВА ОБРАЩАЙТЕСЬ:
skype SKYPE: vak-uecs
e-mail
MAIL: info@uecs.ru
phone
+7 (928) 340 99 00
 

АРХИВ НОМЕРОВ

(01) УЭкС, 1/2005
(02) УЭкС, 2/2005
(03) УЭкС, 3/2005
(04) УЭкС, 4/2005
(05) УЭкС, 1/2006
(06) УЭкС, 2/2006
(07) УЭкС, 3/2006
(08) УЭкС, 4/2006
(09) УЭкС, 1/2007
(10) УЭкС, 2/2007
(11) УЭкС, 3/2007
(12) УЭкС, 4/2007
(13) УЭкС, 1/2008
(14) УЭкС, 2/2008
(15) УЭкС, 3/2008
(16) УЭкС, 4/2008
(17) УЭкС, 1/2009
(18) УЭкС, 2/2009
(19) УЭкС, 3/2009
(20) УЭкС, 4/2009
(21) УЭкС, 1/2010
(22) УЭкС, 2/2010
(23) УЭкС, 3/2010
(24) УЭкС, 4/2010
(25) УЭкС, 1/2011
(26) УЭкС, 2/2011
(27) УЭкС, 3/2011
(28) УЭкС, 4/2011
(29) УЭкС, 5/2011
(30) УЭкС, 6/2011
(31) УЭкС, 7/2011
(32) УЭкС, 8/2011
(33) УЭкС, 9/2011
(34) УЭкС, 10/2011
(35) УЭкС, 11/2011
(36) УЭкС, 12/2011
(37) УЭкС, 1/2012
(38) УЭкС, 2/2012
(39) УЭкС, 3/2012
(40) УЭкС, 4/2012
(41) УЭкС, 5/2012
(42) УЭкС, 6/2012
(43) УЭкС, 7/2012
(44) УЭкС, 8/2012
(45) УЭкС, 9/2012
(46) УЭкС, 10/2012
(47) УЭкС, 11/2012
(48) УЭкС, 12/2012
(49) УЭкС, 1/2013
(50) УЭкС, 2/2013
(51) УЭкС, 3/2013
(52) УЭкС, 4/2013
(53) УЭкС, 5/2013
(54) УЭкС, 6/2013
(55) УЭкС, 7/2013
(56) УЭкС, 8/2013
(57) УЭкС, 9/2013
(58) УЭкС, 10/2013
(59) УЭкС, 11/2013
(60) УЭкС, 12/2013
(61) УЭкС, 1/2014
(62) УЭкС, 2/2014
(63) УЭкС, 3/2014
(64) УЭкС, 4/2014
(65) УЭкС, 5/2014
(66) УЭкС, 6/2014
(67) УЭкС, 7/2014
(68) УЭкС, 8/2014
(69) УЭкС, 9/2014
(70) УЭкС, 10/2014
(71) УЭкС, 11/2014
(72) УЭкС, 12/2014
(73) УЭкС, 1/2015
(74) УЭкС, 2/2015
(75) УЭкС, 3/2015
(76) УЭкС, 4/2015
(77) УЭкС, 5/2015
(78) УЭкС, 6/2015
(79) УЭкС, 7/2015
(80) УЭкС, 8/2015
(81) УЭкС, 9/2015
(82) УЭкС, 10/2015
(83) УЭкС, 11/2015
(84) УЭкС, 11(2)/2015
(85) УЭкС,3/2016
(86) УЭкС, 4/2016
(87) УЭкС, 5/2016
(88) УЭкС, 6/2016
(89) УЭкС, 7/2016
(90) УЭкС, 8/2016
(91) УЭкС, 9/2016
(92) УЭкС, 10/2016
(93) УЭкС, 11/2016
(94) УЭкС, 12/2016
(95) УЭкС, 1/2017
(96) УЭкС, 2/2017
(97) УЭкС, 3/2017
(98) УЭкС, 4/2017
(99) УЭкС, 5/2017
(100) УЭкС, 6/2017
(101) УЭкС, 7/2017
(102) УЭкС, 8/2017
(103) УЭкС, 9/2017
(104) УЭкС, 10/2017
(105) УЭкС, 11/2017
(106) УЭкС, 12/2017
(107) УЭкС, 1/2018
(108) УЭкС, 2/2018
(109) УЭкС, 3/2018
(110) УЭкС, 4/2018
(111) УЭкС, 5/2018
(112) УЭкС, 6/2018
(113) УЭкС, 7/2018
(114) УЭкС, 8/2018
(115) УЭкС, 9/2018
(116) УЭкС, 10/2018
(117) УЭкС, 11/2018
(118) УЭкС, 12/2018
(119) УЭкС, 1/2019
(120) УЭкС, 2/2019
(03) УЭкС, 3/2019
(04) УЭкС, 4/2019
(05) УЭкС, 5/2019
(06) УЭкС, 6/2019
(07) УЭкС, 7/2019
(08) УЭкС, 8/2019
(09) УЭкС, 9/2019
(10) УЭкС, 10/2019
(11) УЭкС, 11/2019
(12) УЭкС, 12/2019

 Федеральная служба по надзору в сфере связи и массовых коммуникаций

№ регистрации СМИ ЭЛ №ФС77-35217 от 06.02.2009 г.       ISSN: 1999-4516