Документ 2693481

АМУРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
На правах рукописи
КАКАУЛИНА МАРИЯ ОЛЕГОВНА
ВЛИЯНИЕ НАЛОГОВОЙ НАГРУЗКИ
НА ВАЛОВОЙ РЕГИОНАЛЬНЫЙ ПРОДУКТ
Специальность 08.00.10 «Финансы, денежное обращение и кредит»
ДИССЕРТАЦИЯ
на соискание ученой степени кандидата экономических наук
Научный руководитель:
к-т экон. наук, доцент
Цепелев Олег Анатольевич
Благовещенск
2015
2
ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение……………………………………………………………………………
1
Исследование
закономерностей
влияния
налоговой
4
нагрузки
на экономический рост……………………………………………………………
14
1.1 Подходы к определению налоговой нагрузки и методики ее
расчета……………………………………………………………………………...
14
1.2 Стимулирующая функция налогов в условиях концепции кривой
Лаффера…………………………………………………………………………….
31
1.3 Методы и модели определения точек Лаффера…………………………...
45
2 Оценка влияния налоговой нагрузки на валовой региональный продукт
субъектов РФ……………………………………………………………………….
57
2.1 Анализ модельного инструментария оценки воздействия налоговой
нагрузки на экономику…………………………………………………………….
57
2.2 Эконометрическая оценка точек Лаффера для региональной экономики
на основе статической трехфакторной модели………………………………….
63
2.3 Построение динамической зависимости валового регионального
продукта от налоговой нагрузки для субъектов РФ…………………………….
87
3 Методические подходы к оценке уровня допустимой налоговой нагрузки
для регионов с различным ресурсным потенциалом……………………………
93
3.1 Адаптация модели оценки влияния колебаний налоговой нагрузки
на экономический рост для субфедерального уровня..........................................
93
3.2 Разработка и тестирование модели оценки допустимой налоговой
нагрузки с позиции валового регионального продукта, учитывающей
ресурсную составляющую………………………………………………………... 100
3.3
Построение
алгоритма
рационализации
налоговых
ставок
для субъектов РФ………………………………………………………………….. 125
Заключение………………………………………………………………………… 144
Список сокращений ………………………………………………………………. 151
Список литературы……………………………………........................................... 152
3
Приложение А «Текст макроса для расчета предельных эффективных
значений коэффициента стабильности фискальной системы»……………….... 167
Приложение Б «Прогнозирование переменных авторской модели для
субъектов РФ»……………………………………………………………………..
168
Приложение B «Прогнозные значения фактической налоговой нагрузки
в субъектах РФ»….................................................................................................... 181
Приложение
Г
«Идентификация
и
верификация
авторской
модели
на период 2000-2015 гг.»………………………………………………………….
182
Приложение Д «Исходные данные для прогноза объема поступлений
и начислений налога на прибыль организаций и НДФЛ»…………………........ 192
Приложение Е «Прогнозирование объема поступлений и начислений налога
на прибыль организаций и НДФЛ»……................................................................ 194
4
Введение
Актуальность темы исследования. Комплексное развитие экономики
возможно только с учетом сбалансированности интересов хозяйствующих субъектов и государства, что должно отражаться в финансовой политике. При этом
трансформация бюджетно-налоговой системы должна учитывать стадию экономического развития. Замедление роста и начало рецессии, наблюдающиеся в экономике РФ с 2008 г. и связанные с мировым финансово-экономическим кризисом,
усиливаются под действием мер ограничительного характера и экономическими
санкциями других субъектов мирового хозяйства.
Резкое изменение конъюнктуры мирового рынка нефти, и нестабильность
на валютном рынке в 2014 г., могут только ускорить кризисные процессы в РФ:
переход экономики в стадию депрессии, снижение уровня доходов населения, сокращение поступлений во все уровни бюджетной системы. Наиболее уязвимыми
в этой ситуации окажутся региональные и местные бюджеты, что в условиях дотационности субъектов вызывает еще более серьезные экономические проблемы
и ставит дополнительные задачи перед органами управления.
Корректировка денежно-кредитной политики страны и макроэкономических индикаторов (курса национальной валюты, ключевой ставки, уровня инфляции) обосновывает необходимость уточнить приоритеты налоговой политики и
рассмотреть возможные направления реформирования современной российской
налоговой системы. Отсюда крайне важной является адекватная оценка влияния
возможных изменений в налоговом законодательстве на экономическое развитие
не только на уровне страны в целом, но и на уровне ее регионов. Однако, большинство существующих методик оценки влияния налоговой нагрузки на экономику имеют значительные недостатки.
Так, методика расчета налоговой нагрузки, представленная в проекте «Основных направлений налоговой политики РФ на 2014 г. и плановый период 20152016 гг.», не позволяет применять её в условиях резких изменений в экономике и
финансовой сфере и предполагает использование не официальных статистических
5
данных, а условно заданных параметров, что автоматически указывает на приблизительный характер полученных результатов и пригодность их лишь для сравнения с аналогичными показателями. Кроме того, существующие методики не всегда являются подходящими для регионального уровня и не учитывают специфику
территорий.
Органы государственной власти, руководствуясь результатами оценки реакции экономики на изменение налоговых ставок, полученными на основе несовершенных моделей, могут принимать управленческие решения, неадекватные
ситуации. Институциональная ловушка, возникающая в этом случае, характеризуется обратной реакцией хозяйствующих субъектов: сокращение налогооблагаемой базы, связанное с уклонением от уплаты налогов, а также с ликвидацией
ставшего невыгодным бизнеса, влечет замедление развития экономики регионов и
снижение налоговых поступлений уже в краткосрочном периоде.
Исходя из вышеизложенного, особую актуальность приобретают вопросы,
связанные с разработкой методического инструментария оценки влияния налоговой нагрузки на валовой региональный продукт (далее ВРП), что позволит осуществить более эффективное построение бюджетной и налоговой системы страны с
учетом интересов государства и бизнеса в различных субъектах РФ.
Степень научной разработанности темы исследования. Несмотря на относительно небольшую историю исследования влияния налоговой нагрузки на
экономический рост, в этом направлении имеются достаточно обоснованные результаты исследований, полученных отечественными и зарубежными учеными.
Среди зарубежных исследователей в первую очередь необходимо отметить
следующих: П.Н. Айленд, Ю.Ш. Ананиашвили, Э.Б. Аткинсон, А.С. Блиндер,
Б.А. Букач, В.А. Валигура. Дж.Ф. Ванниски, В.П. Вишневский, Б.А. Даламагас,
Дж.К. Кифер, А.Б. Лаффер, Д.Х. Липницкий, Г.Г. Лоладзе, Т.В. Меркулова,
В.Г. Папава, А.П. Рейнольдс, М.М. Соколов, Дж.Э. Стиглиц, М. Трабандт,
Х. Улиг, Д. Фуллертон. Эти авторы определили терминологию исследований данной области, разработали модели, задающие вид кривой Лаффера. Велика также
значимость практических расчетов величин точек Лаффера применительно к от-
6
дельным странам, но налоговая система России с ее характерными особенностями
не стала объектом их исследований.
Разрабатываемая проблема влияния налоговой нагрузки на экономический
рост базируется на накопленном опыте исследования теории и практики налогообложения, реформирования налоговой системы, вопросов налоговой политики,
налогового администрирования, налогового потенциала и налогового состояния
на региональном уровне, содержащемся в трудах известных российских ученых:
Л.М. Архипцевой, С.В. Барулина, О.В. Богачевой, А.В. Брызгалина. П.А. Васильева, М.В. Васильевой, Н.Г. Викторовой, Е.С. Вылковой, М.Р. Дзагоевой,
И.А. Дрожжиной, Л.И. Гончаренко, И.В. Горского, Л.С. Гринкевич, Е.Б. Дьяковой, Н.Д. Зариповой, В.В. Иванова, Е.Н. Евстигнеева, Е.А. Ермаковой, А.П. Киреенко, В.И. Клисторина, С.П, Колчина, Е.Н. Лавренчук, Д.В. Лазутиной, А.В. Левкина, О.А. Лях, И.А. Майбурова, В.Г. Панскова, А.Б. Паскачева, А.И. Погорлецкого, В.М. Пушкаревой, М.В. Романовского, В.В. Рощупкиной, Т.К. Садыгова,
Р.Л. Слепневой, М.А. Троянской, Ф.Ф. Ханафеева, Д.Г. Черника, Т.Ф. Юткиной и
др.
Повышенный научный и практический интерес вызывают положения отечественных исследователей по вопросам количественной оценки влияния налогов
на производство: С.В. Алексашенко, Е.В. Балацкого, А.Б. Виссарионова, С.В. Гусакова, А.Б. Гусева, А.Н. Кадушина, Д.А. Киселева, В.В. Капитоненко, В.А. Колемаева, Л.А. Константиновой, С.М. Мовшовича, С.В. Светлова, А.В. Сморгонского, Л.Е. Соколовского, Е.Е. Сушковой, П.М. Теплухина, В.Р. Юрченко,
Е.Г. Ясина и др. Однако их работы направлены на решение проблемы поиска допустимой налоговой нагрузки на уровне страны в целом.
Такими экономистами как М.С. Жукова, М.В. Мельничук, А.К. Караев,
Р.Г. Погребняк, Ц.Г. Тускаева, С.В. Фрумина были предприняты попытки количественной оценки влияния налоговой нагрузки на экономический рост для отдельных регионов, но в данных исследованиях не было получено надежных оценок
допустимого уровня налоговой нагрузки. Это связано с тем, что при расчетах не
7
были учтены особенности экономического развития территорий, т.е. не были соблюдены условия применения концепции кривой Лаффера.
Таким образом, региональная налоговая нагрузка (далее РНН) как «фактор
экономического роста» до сих пор не стала предметом серьезного научного анализа, кроме того, отсутствует эффективный механизм диагностики влияния налоговой нагрузки на процессы социально-экономического развития на уровне регионов.
Цель исследования – теоретическое обоснование и разработка методических подходов к оценке допустимого уровня региональной налоговой нагрузки по
отношению к валовому региональному продукту в субъектах РФ, что позволит
максимизировать валовой региональный продукт путем управления налоговыми
ставками.
Поставленная цель определила необходимость решения следующих задач:
сформулировать методические особенности и проблемы определения
допустимой налоговой нагрузки на экономику;
выявить факторы формирования налоговой нагрузки российских регионов и
провести эмпирическую оценку ее влияния на ВРП с применением различных
моделей;
адаптировать модель оценки влияния стабильности налоговой системы на
экономический рост для регионального уровня;
внести рекомендации по изменению уровня налоговой нагрузки в регионах
РФ;
разработать и апробировать модель взаимосвязи налоговой нагрузки и ВРП
субъектов РФ, учитывающую особенности ресурсного потенциала;
построить прогноз фискальных индикаторов и разработать методику
расчета допустимых налоговых ставок для российских регионов.
Объектом исследования является налоговая нагрузка субъектов РФ, рассматриваемая в аспекте ее рационализации в интересах стимулирования роста
ВРП.
8
Предметом исследования выступают процессы формирования региональной налоговой нагрузки, а также модели оценки ее допустимого уровня.
Хронологические и территориальные рамки (период) диссертационной
работы. Исследование проводилось на основе данных за период 2000-2014 гг.,
территориальная область исследования охватывает 83 субъекта РФ (без Республики Крым и Севастополя).
Теоретической и методологической основой исследования явились концепция кривой Лаффера, международные страндарты (IAS) 12 «Налоги на прибыль» и (IFRS) 6 «Разведка и оценка запасов полезных ископаемых», общегосударственная методика расчета уровня налоговой нагрузки, представленная в проекте «Основных направлений налоговой политики РФ на 2014 г. и плановый период 2015-2016 гг.», а также труды отечественных и зарубежных экономистов по
вопросам рационализации налоговой нагрузки.
При выполнении научного исследования использовались такие методы
научного познания как экономико-статистический, регрессионный и дисперсионный анализ, сравнительный анализ, критический анализ, ретроспективный анализ
и эконометрические методы исследования влияния налогов на экономику. Обработка данных проводилась с использованием табличного процессора MS Excel
2007, пакетов прикладных программ (ППП) Statgraphics Centurion XV.I и Mathcad
14.
Область исследования диссертационной работы соответствует п.п. 2.6
«Теория построения бюджетной и налоговой системы», п.п. 2.9 «Концептуальные
основы, приоритеты налоговой политики и основные направления реформирования современной российской налоговой системы», п.п. 2.17 «Бюджетно-налоговая
политика государства в рыночной экономике» и п.п. 2.21. «Трансформация бюджетно-налоговой системы на разных стадиях экономического развития: инструменты и модели адаптации» предметной области Паспорта специальности ВАК
08.00.10 – Финансы, денежное обращение и кредит (экономические науки).
Вклад автора в проведенное исследование. Автором внесен вклад в развитие теоретико-методических положений, выводов, научно-практических реко-
9
мендаций по моделированию влияния налоговой нагрузки на ВРП и апробацию
результатов исследования.
Научная новизна диссертационного исследования состоит в разработке
модели взаимосвязи налоговой нагрузки и валового регионального продукта, учитывающей ресурсный потенциал территории, квадратичными функциями в которой приняты предельные производительности ее факторов, для максимизации
объема валового регионального продукта в российских регионах путем формирования допустимого уровня налоговой нагрузки.
Научные положения, выносимые на защиту:
предложено содержание стимулирующей функции налогов с позиции
концепции кривой Лаффера и выявлены проблемы использования модельного
инструментария для оценки допустимой налоговой нагрузки на экономику;
типизированы факторы налоговой нагрузки региона и определены
возможности и диапазоны применения моделей, задающих вид кривой Лаффера,
для регионального уровня;
модифицирована и адаптирована к региональному уровню трехфакторная
модель оценки влияния стабильности налоговой системы на экономический рост;
установлены закономерности влияния колебаний налоговой нагрузки на
ВРП и предложены этапы корректировки налоговых ставок для отдельных
субъектов РФ;
предложена классификация регионов РФ по ресурсному потенциалу, на
основе которой разработана авторская модель оценки влияния налоговой
нагрузки на ВРП;
спрогнозированы фискальные индикаторы, позволившие классифицировать
субъекты РФ по уровню налоговой нагрузки и предложить мероприятия по ее
регулированию для каждой классификационной группы регионов.
Практическая значимость исследования состоит в том, что предложенный в ней инструментарий может использоваться органами власти при разработке
основных параметров региональных налоговых систем в процессе составления
прогнозов социально-экономического развития территорий. Материалы диссерта-
10
ционного исследования могут применяться в учебном процессе высшими учебными заведениями при преподавании курсов «Экономическая теория», «Налоги и
налогообложение», «Финансы», «Эконометрика», «Макроэкономическое планирование и прогнозирование» и «Региональная экономика».
Информационно-эмпирическая база диссертационного исследования
сформирована на основе материалов международных организаций (Организации
экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), Международной организации
по налогам и инвестициям), отраслевых министерств и ведомств правительства
РФ (Министерства финансов РФ, Министерства экономического развития РФ,
Министерства сельского хозяйства РФ, Министерства природных ресурсов и экологии РФ, Федеральной службы государственной статистики РФ, Федеральной
налоговой службы РФ (ФНС)), информации публичных сайтов сети интернет
(Федерального портала PROTOWN.RU, Центра экономических исследований
«РИА-Аналитика»), а также нормативных правовых актов федерального и регионального уровня, программных политико-правовых документов, данных аналитических журналов, результатов отечественных и зарубежных научных исследований по рассматриваемой тематике.
Апробация и внедрение выводов и предложений диссертанта. Основные
результаты диссертационного исследования докладывались и обсуждались на ряде конференций и олимпиад, в том числе:
XVIII студенческой научной конференции Амурского государственного
университета «День науки 2009» (Благовещенск, Амурский государственный
университет, 2009);
XIX студенческой научной конференции Амурского государственного университета «День науки 2010» (Благовещенск, Амурский государственный университет, 2010);
XI региональной научно-практической конференции «Молодежь XXI века:
шаг в будущее» (Благовещенск, Амурский государственный университет, 2010);
Международной научно-практической конференции, посвященной Году китайского языка в России, «Россия и Китай: социально-экономическое взаимодей-
11
ствие между странами и приграничными регионами» (Благовещенск, Амурский
государственный университет, 2010);
XIII международной научно-практической конференции научных докладов
студентов, аспирантов и молодых исследователей «Интеллектуальный потенциал
вузов – на развитие Дальневосточного региона России и стран АТР» (Владивосток,
Владивостокский государственный университет экономики и сервиса, 2011);
XII региональной научно-практической конференции с межрегиональным и
международным участием, посвященной 50-летию полета в космос Ю.А. Гагарина «Молодежь XXI века: шаг в будущее» (Благовещенск, Московская академия
предпринимательства при правительстве Москвы, 2011);
«Седьмой международной олимпиаде по экономическим, финансовым дисциплинам и вопросам управления» (Москва, Международный союз экономистов и
финансистов РФ, 2011);
XIII Всероссийском конкурсе научных работ молодежи «Экономический
рост России» (Москва, Вольное экономическое общество России, 2011);
Экономической секции XV открытого краевого конкурса-конференции молодых ученых (Хабаровск, Институт экономических исследований ДВО РАН,
2013);
XIV региональной научно-практической конференции с межрегиональным
и международным участием «Молодежь XXI века: шаг в будущее» (Благовещенск, Благовещенский государственный педагогический университет, 2013);
Международной научно-практической конференции «Россия и Китай: новый вектор развития социально-экономического сотрудничества» (Благовещенск,
АмГУ, 2013).
Результаты исследования внедрены в учебный процесс ФГБОУ ВПО
«Амурский государственный университет» при преподавании дисциплин «Налогообложение физических и юридических лиц», «Налоговое планирование и прогнозирование», «Региональные и местные налоги и сборы» для студентов экономического факультета и дисциплины «Математическое моделирование финансовых систем» для студентов факультета математики и информатики. Отдельные
12
положения диссертационного исследования используются в деятельности Министерства экономического развития Амурской области в качестве методического
материала для разработки прогнозных значений налоговых ставок. Методические
рекомендации, сформулированные в работе, применяются в практической деятельности Управления федеральной налоговой службы по Амурской области, что
подтверждается актами о внедрении.
Публикации по теме исследования. По теме исследования автором опубликованы 19 научных работ (монография, статьи и тезисы докладов), общим объемом 33,39 усл.п.л. (вклад автора – 26,26 усл.п.л.), в том числе 1 монография, 10
статей в ведущих рецензируемых журналах и изданиях, рекомендованных ВАК
Минобрнауки.
Структура и объем работы. Цель работы и поставленные задачи определили структуру диссертационного исследования, которое состоит из введения,
трех глав, заключения, списка использованной литературы, списка сокращений и
приложений. Содержание работы изложено на 166 страницах машинописного
текста, включая 41 таблицу, 60 формул, 26 иллюстраций. Список литературы
включает 140 наименований.
Во введении обоснована актуальность выбранной темы исследования, дана
характеристика степени разработанности проблемы, сформулированы цель и задачи исследования, установлены объект и предмет исследования, изложены теоретические и методологические основы исследования, приведены научные результаты и научная новизна, указаны теоретическая и практическая значимость,
апробация и практическое внедрение результатов, обозначены публикации автора, структура и объем работы.
В первой главе «Исследование закономерностей влияния налоговой
нагрузки на экономический рост» сформулирована авторская интерпретация
понятия региональной налоговой нагрузки; предложена классификация факторов
налоговой нагрузки; дано новое толкование стимулирующей функции налогов на
основе концепции кривой Лаффера; а также обоснована целесообразность приме-
13
нения концепции кривой Лаффера для определения допустимой налоговой
нагрузки с позиции экономического роста.
Во второй главе «Оценка влияния налоговой нагрузки на валовой региональный продукт субъектов РФ» проведен критический анализ моделей
оценки влияния налоговой нагрузки на экономический рост и государственной
методики расчета налоговой нагрузки; разработана авторская классификация
субъектов РФ по ресурсному потенциалу; произведена оценка влияния налоговой
нагрузки на ВРП на основе статической трехфакторной и динамической моделей с
целью установления границ применения используемых моделей, а также выявления основных закономерностей и проведения межрегиональных сопоставлений;
на основе результатов проведенного межрегионального анализа обоснован тезис
об отсутствии общего допустимого значения налоговой нагрузки для отдельного
уровня экономической системы и об отсутствии среднего допустимого значения
налоговой нагрузки за определенный период.
В третьей главе «Методические подходы к оценке уровня допустимой
налоговой нагрузки для регионов с различным ресурсным потенциалом»
разработана и апробирована модель оценки влияния налоговой нагрузки на ВРП с
учетом ресурсного потенциала, выделены основные преимущества модели; с помощью ППП Statgraphics построен прогноз фискальных индикаторов регионов РФ
на среднесрочный период; предложена методика расчета приемлемых налоговых
ставок в рассматриваемых регионах с целью совершенствования региональных
налоговых систем.
В заключении сформулированы выводы и рекомендации, сделанные на основе проведенного исследования.
В приложениях приведен расчетно-аналитический материал, иллюстрирующий отдельные положения диссертационной работы.
14
1 Исследование закономерностей влияния
налоговой нагрузки на экономический рост
1.1 Подходы к определению налоговой нагрузки и методики ее расчета
В условиях возрастающей международной конкуренции за прeдпринимательский капитал и квалифицированные кадры создание благоприятного налогового климата является одной из первоочередных задач органов власти всех уровней, поскольку благоприятный налоговый климат страны может стать катализатoром положительных социально-экономических процессов.
Налоговый климат (в широком смысле) – это совокупность правовых, экономических, политических и других условий, непосредственно или опосредованно влияющих на деятельность налогоплательщика в целом и процесс исполнения
его налоговых обязательств в частности. К таким условиям относятся налоговое
законодательство, налоговое администрирование, налоговое судопроизводство,
политические социальные факторы, а также информационные потоки.1
Одной из важнейших составляющих налогового климата является показатель налоговой нагрузки в стране.
В ходе сравнительного анализа подходов к понятию «налоговая нагрузка» с
другими терминами, нами предложено дополнить классификацию подходов.
Сравнение подходов представлено в таблице 1.
Таблица 1 – Подходы к определению «налоговой нагрузки» с точки зрения
ее сопоставления с другими терминами 2
Подход
1
Авторы
2
А.Б. Лаффер
Определение
3
Уровень предельно допустимой величины налоговых изъятий с территории в бюджеты всех уровней
Терешин А.В. Влияние налогового климата на экономику Сибирского Федерального округа //
Экономические проблемы развития регионов. – 2007. – № 2. – С. 52.
2
Составлено автором по Дрожжина И.А. Методика определения налоговой нагрузки с учетом налогового
потенциала экономического субъекта // Финансы. – 2009. – № 6. – С. 34.
1
15
Продолжение таблицы 1
1
2
Ф.В. Юсти,
М.П. Бифельд
К.Ф. Гок
Термины «налоговая
нагрузка», «налоговое
бремя», «налоговый
гнет», «налоговый
пресс» – синонимы
С.П. Колчин, 3
С.Г. Пепеляев 4
Б.А. Райзберг,
Л.Ш. Лозовский
К.Ф. Шмелев 5
А.В. Левкин 6
Термин «налоговое
бремя» шире термина
«налоговая нагрузка»
А.Б. Паскачев,
Ф.К. Садыгов,
Р.С. Саакян 7
3
С. 31–35.
3
Величина той доли свободного дохода, которая
может быть обращена на удовлетворение государственных потребностей без ущерба для народного
хозяйства
Оценка отношения бюджета к национальному доходу, зависящая от характера государственного
расходного бюджета
Объем налоговых изъятий
Мера, степень, уровень экономических ограничений, создаваемых отчислением средств на уплату
налогов, отвлечением их от других возможных
направлений использования
Бремя, которое государство непосредственно возлагает на население. А именно, общая сумма платежей или расходов, которые население несет через непосредственную уплату принудительных
налогов и сборов
Налоговое бремя рассматривается как часть произведенного обществом продукта, который перераспределяется посредством звеньев бюджетного механизма (мобилизация денежных средств в бюджеты; расходование бюджетных средств путем их
предоставления юридическим и физическим лицам; межбюджетное распределение и перераспределение финансовых ресурсов), а налоговая
нагрузка – как экономический показатель налогового бремени организации
Налоговое бремя – это совокупный объем налогооблагаемых ресурсов региона, с учетом собираемости налогов и сборов, макроэкономических показателей региона, средних налоговых издержек, а
налоговая нагрузка – максимально возможная
сумма мобилизации финансовых ресурсов региона,
которые через систему налогообложения и в соответствии с действующим законодательством
должны поступить в соответствующие бюджеты
Колчин С.П. Снижение налогового пресса и его вероятностные последствия // Финансы. – 2006. – №7. –
Налоговое право: учебник / С.Г. Пепеляева и др. – М.: Юристъ, 2003. – 160 с.
Шмелев К.Ф. Проблема тяжести обложения / Налоговое бремя в СССР и иностранных государствах. –
М.: Финансовое изд-во НКФ СССР, 1928. – 187 с.
6
Левкин А.В. Налоговая нагрузка // Консультант. – 2006. – №3. – С. 49–51.
7
Анализ и планирование налоговых поступлений: теория и практика / Ф.К. Садыгов [и др.]. – М.: Изд-во
экон.-правовой лит., 2004. – 232 с.
4
5
16
Окончание таблицы 1
1
2
Л.М. Архипцева 8
О.В. Богачева 9
Налоговая нагрузка –
самостоятельная экономическая категория
Д.П. Черник 10
А.В. Брызгалин 11
В.Г. Пансков 12
Б.В. Топорнин
3
Отношение общей массы налогов и сборов, уплачиваемых организацией фискальным органам, к
показателям ее деятельности при этой налоговой
нагрузке
Возможность налогов с использованием налогооблагаемых ресурсов приносить доходы в бюджет
Обобщенный показатель, характеризующий роль
налогов в жизни общества отношением сумм налогов и сборов к совокупному национальному продукту
Та часть валового внутреннего продукта (ВВП),
которая распределяется посредством налогов; ее
уровень – измеритель налоговой системы и оптимальности ее построения
Не включает налоги и сборы, уплачиваемые населением
Отношение суммы выплаченных (начисленных)
налогов и сборов к сумме валовой добавленной
стоимости (ВДС) региона
Так, А.Б. Лаффер, Ф.В. Юсти, К.Ф. Гок, С.П. Колчин, Б.А. Райзберг и
К.Ф. Шмелев полагают, что понятия «налоговая нагрузка», «налоговое бремя»,
«налоговый гнет», «налоговый пресс» являются синонимами.
Согласно Большому толковому словарю русского языка, слово «бремя» понимается как «вес, большая ноша, тяжелый долг, невзгоды». Таким образом, термин «налоговое бремя» указывает на чрезвычайно высокие расходы налогоплательщиков. Согласимся с суждениями В.А. Орловой о том, что использование
данного понятия не передает в полной мере важнейшие функции налогов – фискальную, контрольную, регулирующую и социальную. 13
В Большом толковом словаре русского языка слово «нагрузка» трактуется
как «совокупность сил, действующих на любой объект». Исходя из вышеизлоАрхипцева Л.М. Информационное обеспечение планирования налоговых поступлений // Налоги и
налогообложение. 2008. – №4. – С. 25–33.
9
Богачева О.В. Налоговый потенциал и региональные счета // Финансы. – 2000. – №2. – С. 19–24.
10
Черник Д.Г. О роли налоговой системы в стабилизации экономики // Российский налоговый курьер. –
2005. – №1. – С. 12–16.
11
Брызгалин А.В. Виды налоговых правонарушений. – М.: Налоги и фин. право, 2004. – 352 с.
12
Пансков В.Г. Налоговое бремя в российской налоговой системе // Финансы. – 2004. – №11. – С. 23–30.
13
Орлова В.А., Шунькина А.А. Теоретические аспекты налоговой нагрузки коммерческого банка //
Бизнес-информ. – 2011. – №2(2). – С. 22.
8
17
женного, более предпочтительным является применение термина «налоговая
нагрузка».
А.В. Левкин, А.Б. Паскачев, Ф.К. Садыгов придерживаются мнения, что
18
Окончание таблицы 2
1
Отражает качественную характеристику
налоговой нагрузки
2
Л.В. Кузнецова 18
Современный экономический словарь 19
Отражает характер
влияния уровня налогообложения на состояние налогоплательщиков
Л.А. Омельянович,
А.А. Папаика,
В.А. Орлова,
А.М. Соколовская 20
Б.П. Ярема,
В.П. Маринец 21
Отражает характер
влияния уровня налогообложения на состояние налогоплательщиков
П.К. Бечко,
22
Н.В. Лысая
3
Часть опосредованного (непрямого) государственного макроэкономического регулирования экономики, т. е. та составляющая, где инструментами макроэкономического регулирования являются налоги
Мера, степень, уровень экономических ограничений, создаваемых отчислением средств на
уплату налогов, отвлечением их от других
возможных направлений использования
Эффекты влияния налогов на экономику в целом и на отдельных плательщиков: ухудшение
благосостояния налогоплательщика, что проявляется в уменьшении его дохода (и соответственно – потреблении рыночных благ), не
компенсированное предоставление общественных благ, профинансированных за счет
оплаченных налогов
Решающий фактор налоговой среды, который
определяет последствия воздействия налоговых регуляторов на функционирование отдельных предприятий
Форма монопольной цены услуг государства:
процесс формирования совокупной цены государственных услуг в виде доли налоговых
изъятий совокупного дохода страны или совокупной ставки к добавленной стоимости в соответствии с законами рыночной экономики и
отдельных налоговых законов, которые формулируются под влиянием стоимости, спроса
и предложения, налоговой границы
Мы придерживаемся точки зрения В.А. Орловой и А.А. Шунькиной, что
интерпретация понятия «налоговая нагрузка», предложенная П.К. Бечко, Н.В.
Лысая, является неприемлемой, поскольку «налоговая нагрузка характеризует долю дохода, который отчуждается в бюджет страны для выполнения государством
своих социальных функций, стимулирования воспроизводственных процессов в
Кузнецова Л.В. Влияние налогового регулирования на финансовую деятельность банка // Финансы
Украины. – 2010. – №9. – С. 86–94.
19
Райзберг Б.А., Лозовский Л.Ш. Словарь современных экономических терминов. 4-е изд. М.: Айрис
Пресс, 2008. 480 с.
20
Налоговый менеджмент: учеб. пособие / Л.А. Омельянович, [и др.]. – Донецк: ДонНУЭТ, 2008. – 230 с.
21
Ярема Б.П., Маринец В.П. Налоговый менеджмент: учеб. пособие. – Львов «Магнолия 2006», 2008. –
224 с.
22
Бечко П.К., Лысая Н.В. Налоговый менеджмент: учеб. пособие. [для студ. высш. учеб. зав.]. – К.: Центр
учебной литературы, 2009. – С. 11.
18
19
экономике, усиления или ослабления процессов накопления капитала и т. д., поэтому она никак не может выступать в роли монопольной цены». 23
Исходя из анализа, результаты которого представлены в таблицах 1 и 2, в
некоторых определениях понятие «налоговая нагрузка» представляет собой абсолютную величину, что на наш взгляд недостаточно полно раскрывает смысл данного понятия. Абсолютная величина содержит информацию только об уплаченных налогах и сборах. Налоговая нагрузка, исчисляемая в абсолютном выражении, не может быть использована для сопоставления с аналогичными показателями других стран, регионов, отраслей, организаций, поскольку на его значение
влияет масштаб деятельности. Результаты анализа динамики показателей в абсолютном выражении подвержены влиянию фактора инфляции.
Анализ научной и учебной литературы показал, что термин «региональная
налоговая нагрузка» недостаточно изучен, в связи с чем, нами предложена авторская дефиниция этого термина.
По нашему мнению, РНН – это уровень налоговых изъятий, рассчитываемый как отношение величины налоговых платежей (налогов, сборов и иных обязательных платежей, администрируемых ФНС, поступивших в консолидированный бюджет РФ с территории конкретного региона за рассматриваемый период, к
ВРП данного региона, произведенного за тот же период.
В число налоговых платежей в этом случае входят: налог на прибыль организаций; налог на доходы физических лиц (НДФЛ); налог на добавленную стоимость (НДС); акцизы; налог на имущество физических лиц; налог на имущество
организаций; транспортный налог; налог на игорный бизнес; земельный налог;
налог на добычу полезных ископаемых (НДПИ); регулярные платежи за добычу
полезных ископаемых (роялти) при выполнении соглашений о разделе продукции; водный налог; сборы за пользование объектами животного мира и за пользование объектами водных биологических ресурсов; государственная пошлина; задолженность и перерасчеты по отмененным налогам, сборам и иным обязательным платежам; платежи при пользовании природными ресурсами; доходы от ока23
Орлова В.А., Шунькина А.А. Теоретические аспекты налоговой нагрузки коммерческого банка. С. 23.
20
зания платных услуг (работ) и компенсационных затрат государства; доходы от
продажи материальных и нематериальных активов, административные сборы;
штрафы, санкции, возмещение ущерба. А также налог, взимаемый в связи с применением упрощенной системы налогообложения (УСН); единый налог на вмененный доход для отдельных видов деятельности (ЕНВД); единый сельскохозяйственный налог (ЕСХН) в части, поступающей в консолидированный бюджет
субъекта РФ.
Рассматривая уровни экономической системы, на которых может быть
определена налоговая нагрузка, В.Р. Юрченко справедливо выделяет: макроэкономический, мезоэкономический, миниэкономический и микроэкономический. 24
Определение налоговой нагрузки на макроэкономическом уровне (уровне
национального хозяйства) предполагает ее рассмотрение в рамках экономики государства в целом и его отдельных отраслей (промышленность, сельское хозяйство, торговлю, транспорт и т.д.), а также населения страны или занятых в определенной отрасли экономики.
В исслeдованиях налоговой нагрузки на мезоэкономическом уровне (уровне
хозяйства регионов и отдельных территорий) присутствует налоговая нагрузка на
экономику отдельной территории и на ее oтрасли, а также на население этой территории или занятых в определенной ее отрасли.
Величина налоговой нагрузки на миниэкономическом уровне (уровне хозяйства отдельных юридических лиц) предполагает расчет налоговой нагрузки на
экономику отдельных организаций, а на микроэкономическом уровне (уровне хозяйства отдельных физических лиц) - на домохозяйство (семью) и на отдельных
граждан.
С понятием налоговой нагрузки территории тесно связано понятие ее налогового потенциала. Нами были систематизированы представленные в экономической литературе подходы к определению налогового потенциала в таблице 3.
Юрченко В.Р. Регулирование налоговой нагрузки как фактор развития производства: автореф. дис. …
канд. экон. наук / В.Р. Юрченко ; Рос. акад. гос. службы при Президенте РФ. — Москва, 2007. – С. 10.
24
21
Таблица 3 - Сопоставление определений налогового потенциала региона 25
Подход
1
Авторы
2
С позиций бюджетноналогового федерализма
М.В. Васильева 26
С позиций налогового
учета и аудита
Е.С. Вылкова,
М.В. Романовский 27
С позиций налогового
планирования
Е.С. Вылкова,
М.В. Романовский 28
С позиций бюджетного
федерализма
И.В. Горский 29
С позиций налогового
планирования
О.В. Богачева 30
С позиций финансового
(в том числе налогового)
менеджмента
Т.Ф. Юткина 31
Определение
3
Способность базы налогообложения в
пределах субъекта РФ приносить доходы
в виде налоговых поступлений (но не фактическая сумма налоговых поступлений
как таковых)
Применяется для характеристики скрытых, неявных переплат налогов в бюджет
Объект налоговой оптимизации, включающей реализацию законных способов
уклонения от уплаты налогов с использованием предоставляемых законом льгот и
приемов сокращения налоговых обязательств
Абстрактная финансовая категория, выражающая некую оптимальную сумму
налоговых сборов (оптимальное налоговое бремя) в условиях идеальной для конкретного субъекта налоговой системы.
Элемент расчета финансовой основы
межбюджетных отношений в реальной
системе налогов
Потенциальный бюджетный доход на душу населения, который может быть получен органами власти за определенный
промежуток времени (обычно финансовый год) с территории конкретного региона при применении единых по всей стране
условий налогообложения (то есть путем
стандартизации налоговых баз и ставок)
Совокупная денежная выручка всех производителей товаров, работ, услуг (ТРУ)
региона, уменьшенная на издержки производства и обращения
Источник: составлено автором.
Васильева М.В. Методы оценки налогового потенциала налога на прибыль организаций : дис. … канд.
экон. наук :08.00.10 / Марина Владимировна Васильева ; Орловский государственный технический университет. –
Орел, 2004. – 174 л.
27
Вылкова Е.С., Романовский М.В. Налоговое планирование. – СПб.: Питер, 2004. – 634 с.
28
Там же.
29
Горский И.В. Налоговый потенциал в механизме межбюджетных отношений // Финансы. – 1999. – № 6.
– С. 27-30.
30
Богачева О.В. Налоговый потенциал и региональные счета // Финансы. – 2000. – № 2. – С. 19-24.
31
Юткина Т.Ф. Налоги и налогообложение: учебник. 2-е изд., перераб. и доп. – М.: ИНФРА-М, 2001. – 576 с.
25
26
22
Окончание таблицы 3
1
С позиций налогового
планирования и налогового учета
2
В.В. Иванов 32
3
В широком смысле: совокупность налоговых платежей и сборов, которые могут
быть уплачены налогоплательщиками с декларируемой, латентной и перспективной
налоговых баз территории.
В узком смысле: совокупность налоговых
обязательств экономических субъектов региона в планируемом периоде, а также
налоговых обязательств предшествующих
периодов, которые способны трансформироваться в фактические налоговые поступления в условиях существующей налоговой
системы
Изучив определения дефиниции «налоговой потенциал» различных авторов, мы предлагаем для нашего исследования понимать под налоговым потенциалом относительный показатель, а именно, потенциальную долю ВРП, произведенного за определенный период, которая может быть изъята органами власти с
данной территории за рассматриваемый период.
Обозначая начальный этап по формированию методических подходов к
оценке уровня налоговой нагрузки региона, необходимо выявить факторы, влияющие на РНН.
Следует отметить, что факторы региональной налоговой нагрузки схожи с
факторами налогового состояния региона, поскольку определения данных терминов довольно близки по своему содержанию. Так, налоговое состояние региона –
это совокупность подверженных изменению в рамках проводимых экономических
реформ под воздействием внутренних и внешних факторов количественных – относительных и индексных показателей, а также качественных параметров – правил и условий налогообложения в виде налоговых льгот, преференций и иммунитетов в определенный момент времени на соответствующей территории, представляющих комплекс характеристик налогообложения в субъекте РФ, отражающих уровень обеспеченности конкретного региона налоговыми ресурсами, рацио-
Иванов В.В. Налоговый потенциал региона как фундамент бюджетной системы страны // Проблемы
современной экономики. – 2014. – №2(50). – С. 204-207.
32
23
нальность их формирования и эффективность использования, создающих основу
для принятия грамотных решений по управлению налогообложением. 33
Прежде всего, следует различать две взаимосвязанных группы факторов,
влияющих на налоговую нагрузку региона, – внешние и внутренние, – исходя из
того, что субъект федерации может быть рассмотрен как структурный элемент в
системе глобальной и национальной экономики.
1. Внешние факторы, которые представляют собой совокупность общих параметров, показателей и условий развития экономики страны. Они оказывают
влияние на РНН через различные федеральные механизмы воздействия и характеристики взаимодействия хозяйственного комплекса субъекта РФ с другими хозяйственными системами, формируя определенные исходные условия социальноэкономического развития территории. Органы власти субъектов РФ не способны
в полной мере оказывать влияние на данные факторы. Согласно представлениям
Е.С. Вылковой и И.А. Позова, к внешним факторам относятся: 34
- тенденции развития мировой и национальной экономик, процессы глобализации и интеграции в международном масштабе, которые крайне неравномерно
распространяются по территории РФ;
- развитие страны в целом, соседних регионов, а также субъектов РФ, с которыми у конкретной территории имеются наиболее тесные связи;
- политические факторы, в том числе действующая политическая система,
интеграционные процессы, осуществляемая в регионе федеральная социальноэкономическая политика, лоббирование различных льгот, преференций и исключений из общих правил налогообложения;
- исторический аспект развития налоговой политики РФ субъектов РФ, с которыми у изучаемого региона имеются наиболее тесные связи;
- обоснованность политики в сфере международного налогообложения (недопущение потерь объектов обложения и налоговой базы в пользу иностранных
государств, заключение налоговых соглашений с другими юрисдикциями в целях
Вылкова Е.С., Позов И.А. Факторы, влияющие на налоговое состояние региона // Журнал правовых и
экономических исследований. – 2013. – №4. – С. 10.
34
Там же.
33
24
исключения снижения налоговых доходов, совершенствование налогового контроля в отношении доходов, извлекаемых иностранными экономическими субъектами из источников в РФ и т.д.), налоговое регулирование операций с применением трансфертных цен, создание условий, препятствующих безналоговому выводу прибыли через оффшорные зоны путем применения различных схем и т.д.;
- политика и действия федеральных органов власти, в том числе государственная налоговая (фискальная) политика на федеральном уровне, которая
должна обеспечивать равнонапряженность федерального налогообложения регионов;
- общий уровень налогового контроля, налоговой дисциплины, налогового
администрирования, прежде всего в части повышения степени упорядоченности
налогового процесса и работы налоговых органов в целом;
- уровень развития и надежность федеральной расчетно-банковской системы и ее инфраструктуры, системы страхования, публичных и корпоративных финансов и т.д.;
- уровень инфляции. Для достоверной оценки и анализа налоговой нагрузки
региона во времени необходима корректировка на коэффициент инфляции, чтобы
нивелировать воздействие инфляционных процессов на размер рассчитываемых
показателей;
- рыночная (в том числе внешнеэкономическая) конъюнктура производимых в РФ и конкретных субъектах РФ товаров и т.д.
2. Внутренние факторы, включающие в себя совокупность условий и параметров социально-экономического развития территории, формирующихся под
непосредственным влиянием региональных органов власти и управления:
- тенденции развития региональной экономики в конкретном субъекте РФ, в
том числе тенденции и уровень социального развития региона, численность и
структура населения, направления совершенствования отраслей хозяйства и отдельных отраслей промышленности, их профильная направленность; тенденции
развития малого предпринимательства и т.д.;
- исторический аспект развития налоговой политики в конкретном регионе;
25
- политические факторы регионального уровня. Политика и действия региональных органов власти в условиях их законодательно ограниченной самостоятельности, в том числе в части государственной фискальной политики на региональном уровне с учетом специфики конкретной территории, включающей в себя
участие в получении доходов от сбора федеральных налогов, установление отдельных элементов налогов, в том числе льгот по налогам в пределах законодательно делегированных им полномочий;
- уровень развития и надежность региональной расчетно-банковской системы и ее инфраструктуры, системы страхования, публичных и корпоративных финансов и т.д.;
- финансовое состояние хозяйствующих субъектов: количество стабильно
убыточных предприятий, наличие у организаций значительной просроченной задолженности по налоговым платежам и т.п., а также производственная и инвестиционная активность организаций и т.д.
По своему содержанию факторы налоговой нагрузки классифицируются на
экономические и институциональные.
С точки зрения Р.Л. Слепневой, экономические факторы представляют собой комплекс общих условий и показателей экономического развития страны,
оказывающих влияние на фoрмирование налогооблагаемой базы региона, а также
на особенности взаимодействия региональной эконoмики с другими экономическими системами. Институциональные факторы отражают порядок взаимодействия между субъектами налоговой системы и включают ряд принципов, правил и
нoрм, а также алгоритм взаимоотношений в сфере налогообложения, устанавливаемый федеральной и региональной налоговой политикой. 35
Таким образом, экономические факторы воздействуют на размер ВРП, а институциональные факторы – непосредственно на величину налоговых поступлений.
Слепнева, Р.Л. Структурная модель формирования налогового потенциала региона и факторы его определяющие // Известия Института экономических исследований: электронный научный журнал. – 2012. – №1. –
URL: http://ier.bsu.ru/public/file/slepneva.pdf. Загл. с экрана.
35
26
В данном кoнтексте показатель ВРП выступает индикатором налогооблагаемой базы региона.
Авторская классификация факторов, определяющих формирование налоговой нагрузки (как абсолютного показателя), представлена в таблице 4.
внутренние
национальные
внешние
международные
Таблица 4 – Факторы, воздействующие на налоговую нагрузку региона 36
Экономические
1. Внешнеэкономическая деятельность и мировая конъюнктура.
2. Международное разделение
труда.
3. Иностранные инвестиции.
4. Международная трудовая миграция.
5. Деятельность международных
корпораций.
1. Макроразвитие экономической
системы.
2. Межрегиональная экономическая интеграция.
3. Крупные федеральные инвестиционные проекты.
4. Федеральные целевые программы.
5. Девальвация (ревальвация)
национальной валюты.
1. Структура экономики региона
2. Ресурсы производства.
3. Инфраструктура.
4. Инвестиции и инновации.
5. Инфляция и уровень цен.
Институциональные
1. Международная экономическая интеграция.
2. Международные договоры и правила в
сфере налоговых отношений.
3. Оффшорные зоны.
4. Международные финансовые центры;
5. Экономические санкции.
1. Устройство налоговой системы страны.
2. Полномочия федеральных налоговых
органов.
3. Нормы и правила федерального налогового законодательства.
4. Нормативы зачисления налогов по
уровням бюджетной системы.
5. Федеральные нормы и правила информационно-методического характера.
1. Устройство налоговой системы региона.
2. Полномочия региональных налоговых
органов.
3. Нормы и правила регионального законодательства.
4. Региональные нормы и правила информационно-методического характера.
5. Налоговые льготы и освобождения регионального уровня.
Мы полагаем, что при классификации факторов налоговой нагрузки имеет
смысл опираться на трактовку данного понятия. Если налоговая нагрузка понимается как абсолютный показатель (объем налоговых поступлений), то на ее величину будут оказывать влияние как факторы, вoздействующие на ВРП, так и факторы, воздействующие напрямую на объем налоговых поступлений.
36
Источник: составлено автором.
27
Итак, все рассмотренные факторы будут оказывать влияние на налоговую
нагрузку только если интерпретировать ее как абсолютную величину. При понимании налоговой нагрузки как относительного показателя (представленного в виде коэффициента, отражающего долю ВРП, которая направляется на уплату налогов) экономические факторы не будут воздействовать на нее, поскольку при расширении налогооблагаемой базы региона произойдет равноценный рост налоговых поступлений в бюджет, однако отношение между данными величинами не
изменится, то же самое будет наблюдаться и при сужении налогооблагаемой базы. Следовательно, в этом случае изменение налогооблагаемой базы никак не отразится на величине налоговой нагрузки.
Таким образом, на величину РНН как относительного показателя воздействуют только те факторы, которые изменяют лишь числитель ее коэффициента.
Такими факторами являются институциональные (как внешние, так и внутренние). То есть указанные факторы будут оказывать влияние только на объем налоговых поступлений, не изменяя при этом налогоoблагаемой базы, таким образом,
под воздействием этих факторов коэффициент налоговой нагрузки будет варьироваться.
Отечественными и зарубежными экономистами разработаны различные по
своему содержанию методики расчета налоговой нагрузки. Большинство авторов
– А.М. Соколовская, И.А.Лунина, Л.М. Шаблиста, А.В. Скрипник, А.В. Трошин –
полагают, что «основным показателем, который характеризует налоговую нагрузку на макроуровне, является отношение налоговых поступлений к валовому внутреннему продукту страны». 37
Е.Ф. Ажинова предлагает рассчитывать размер налоговой нагрузки на макроуровне как отношение общей величины налогов к денежной массе (денежный
агрегат М2).38
В ходе сравнительного анализа было установлено, что дифференциация
представленных в экономической литературе методик оценки налоговой нагрузки
Жарко Р.П. Отдельные аспекты оценки налоговой системы Украины как инструмента регулирования
развития предпринимательской деятельности // Экономика. Финансы. Право. – 2005. – №5. – С. 15.
38
Ажинова Е.Ф. Методики исчисления величины налоговой нагрузки предприятий // Аудит и финансовый
анализ. – 2011. – №2. – С. 10.
37
28
проявляется в иeрархии рассмотрения проблемы (макроуровень, мезоуровень,
миниуровень и микроуровень), перечне налогов и сборов, включаемых в состав
числителя коэффициента налоговой нагрузки, а также определении базы сравнения величины налоговых поступлений. 39
Таким образом, yниверсальной методики оценки налоговой нагрузки на
различных yровнях экономики, а также для различных объектов анализа не существует.
В диссертационной работе мы будем использовать методику, введенную
А.М. Соколовской, А.В. Скрипник, И.А. Луниной и др., как наиболее распространеннyю в практике экономических изысканий, а также yдовлетворяющую цели
нашего исследования, которая предполагает расчет показателя налоговой нагрузки на субфедеральном уровне.
Для осуществления расчетов нами будет применяться фактическая налоговая нагрузка, т.е. та доля налоговых изъятий из ВРП, которая фактически поступила в консолидированный бюджет страны. При этом номинальная налоговая
нагрузка, т.е. та доля ВРП, которая должна была бы быть yплачена в бюджет согласно налоговому законодательству, как правило, существенно выше, поскольку
она состоит из фактической налоговой нагрузки и из величины задолженности по
налоговым платежам. Выбор в пользу фактической налоговой нагрузки был сделан исходя из того, что во многих странах мира все конфликты между государством и налогоплательщиками разрешаются в кратчайшие сроки, и задолженность
по налоговым платежам, если и образуется, то является кратковременной и незначительной, поэтому номинальная налоговая нагрузка на практикe принимает
фoрму фактической.
Оценивая величину налоговой нагрузки в России на современном этапе
следует признать, что доля налоговых доходов бюджета консолидированного
правительства по отношению к ВВП не является чрезмерной (она составила
Систематизация методик расчета уровня налоговой нагрузки представлена в Какаулина М.О., Цепелев
О.А. Моделирование влияния налоговой нагрузки на экономический рост региона с учетом ресурсного
потенциала. С. 178-180. (Приложение А).
39
29
34,99% ВВП в 2012 г. и 33,31% ВВП в 2013 г.).40 Кроме того, налоговая нагрузка
для ненефтяного сектора экономики также невысока – в 2012 г. соответствующие
налоговые поступления составили 23,8% ВВП, а в 2013 г.– 26,3% ВВП. 41 Для
сравнения приведем показатели среднего уровня налоговой нагрузки в государствах – членах ОЭСР, которые в 2011 г. соответствовали 34,12% ВВП, а в 2012 г.
– 34,91% ВВП. 42
Очевидно, что совокупная налоговая нагрузка в России для отраслей экономики, не связанных с добычей нефти, оказывается заметно ниже, чем в ведущих
развитых странах мира. Таким образом, по общему уровню налоговой нагрузки
для хозяйствующих субъектов – резидентов Россия (особенно для ненефтяного
сектора экономики) оказывается конкурентоспособнее многих развитых стран
мира и западной Европы.43
Обратимся теперь к величине базовой ставки налога на прибыль компаний в
России и в ряде зарубежных стран по состоянию на 2014 г. Максимально возможная ставка налога на прибыль организаций в РФ (20%) хотя и проигрывает в конкурентоспособности некоторым небольшим европейским государствам, но при
этом она заметно меньше среднемирового уровня (23%). 44 Получается, что по
данному показателю Россия обладает достаточной привлекательностью для ведения бизнеса.
Давая оценку характеру косвенного налогообложения в России, обратим
внимание на основной косвенный налог, к которому весьма чувствительны хозяйствующие субъекты, – НДС. Хотя НДС, как любой косвенный налог, можно переложить на конечных потребителей готовой продукции, он в немалой степени
определяет итоговую цену реализуемых ТРУ, влияя на объемы производства и
Основные направления налоговой политики Российской Федерации на 2015 год и на плановый период
2016 и 2017 годов: [одобрены Правительством Российской Федерации 1 июля 2014 г.] // Министерство финансов
Российской Федерации. – URL: http://www.minfin.ru/common/UPLOAD/library/2014/07/main/ONBP_2015-2017.pdf,
свободный. Загл. с экрана.
41
Там же.
42
Там же.
43
Погорлецкий А.И. Налоговый климат России: влияние на конкурентоспособность хозяйствующих субъектов // Бизнес Информ. – 2012. – №11 – С. 11.
44 Organisation for Economic Co-operation and Development. – Paris.: OECD iLibrary, 1990-2015. – URL:
http://www.oecd-ilibrary.org/taxation/taxing-wages-2014/income-tax-plus-employees-and-employers-social-securitycontributions_tax_wages-2014-table2-en–, свободный. – Загл. с экрана.
40
30
потребления, а, следовательно, от величины НДС зависит прибыль экономических агентов. Россия также обладает определенной конкурентоспособностью по
величине стандартной ставки НДС (18%), которая равна средней ставке по странам мира. 45 Следовательно, характер обложения НДС опять­таки положительно
сказывается на потенциальной конкурентоспособности российских хозяйствующих субъектов.
Что касается социальных платежей с работодателей, то их можно считать
избыточными. В 2014 г. ставка социальных отчислений во внебюджетные фонды
составляла 30%, что в два раза превышает средний уровень по странам ОЭСР
(14,3%). 46 Подобная ситуация наблюдается с 2011 г., когда российская ставка социальных отчислений во внебюджетные фонды (34%) превысила уровень многих
стран – членов ОЭСР, в том числе обладающих более развитой системой социального обеспечения населения. Даже с учетом понижения ставки социальных
налогов на 2012 г. до 30% правительство Российской Федерации было вынуждено
признать ошибочный характер своей стратегии в части налогообложения фонда
оплаты труда, заключавшейся в отмене прежнего регрессивного единого социального налога.
Конечно, подобный высокий размер социальных налогов и сборов существенно ухудшает налоговый климат России для предпринимательской деятельности.
Вместе с тем, Россия обладает еще одним заметным налоговым преимуществом для предпринимателей, не всегда отмечаемым в официальных рейтингах
конкурентоспособности стран для ведения бизнеса, – привлекательностью ставок
индивидуального подоходного налогообложения для резидентов. Действительно,
для собственников бизнеса, топ­менеджеров и прочих высокооплачиваемых сотрудников компаний длительное постоянное проживание на территории России
(критерий налогового резидентства) представляется достаточно заманчивым с
налоговой точки зрения, особенно при сравнении с зарубежными странами, где
45
Organisation for Economic Co-operation and Development. – Paris.: OECD iLibrary, 1990-2015. – URL:
http://www.oecd-ilibrary.org/taxation/taxing-wages-2014/income-tax-plus-employees-and-employers-socialsecuritycontributions_tax_wages-2014-table2-en–, свободный. – Загл. с экрана.
46.Там же.
31
уровень индивидуального подоходного налогообложения, как правило, выше
(среднее значение по странам ОЭСР – 13,5%). 47 При этом физическим лицам желательно сделать Россию страной первоочередных личных и экономических интересов, не допуская наличия постоянного жилища либо центра жизненных интересов за рубежом (в последнем случае при наличии соглашений об устранении
двойного налогообложения совокупные доходы физических лиц будут облагаться
за пределами России, а ставки налогов на доходы из российских источников увеличатся). 48
Таким образом, согласимся с мнением А.И. Погорлецкого о том, что российские хозяйствующие субъекты обладают достаточной степенью международной конкурентоспособности в части применения по отношению к ним умеренных
ставок налогов на прибыль, индивидуальных подоходных налогов и НДС; но высокие ставки социальных платежей в России, а также не всегда стабильная и
предсказуемая налоговая политика правительства РФ способны ослабить конкурентные преимущества российского бизнеса на международной арене. 49
1.2 Стимулирующая функция налогов в условиях концепции кривой
Лаффера
Развитие рыночной среды всегда сопряжено с поиском такого уровня налоговой нагрузки, при котором будут учтены как интересы государственных органов, так и предприятий и организаций.
Вместе с тем, рост экономики может наблюдаться лишь до некоторого значения налоговой нагрузки, превышение которого будет сопровождаться замедлением экономического развития. Подобную зависимость можно представить в виде
кривой колоколообразной формы, получившей название «кривая Гортини», как
это представлено на рисунке 1.
47
Organisation for Economic Co-operation and Development. – Paris.: OECD iLibrary, 1990-2015. – URL:
http://www.oecd-ilibrary.org/taxation/taxing-wages-2014/income-tax-plus-employees-and-employers-social-securitycontributions_tax_wages-2014-table2-en–, свободный. – Загл. с экрана.
48
Погорлецкий А.И. Налоговый климат России: влияние на конкурентоспособность хозяйствующих субъектов. С. 16.
49
Там же.
32
Темпы роста
экономики
Налоговая нагрузка, %
Рисунок 1 – Вид кривой Гортини 50
Преодолевая максимальную точку «верхнего предела», экономический рост
будет стопориться при увеличении налоговой нагрузки. Это приведет к отсутствию стимулов не только к труду, но и к сбережению, уменьшению эффективности используемых ресурсов. Кроме того, реакцией хозяйствующих субъектов на
высокий уровень налогов будет развитие теневых отношений и снижение налогооблагаемой базы, что в свою очередь выступит помехой для специализации и рационального разделения труда.
На наш взгляд, верхний предел допустимой налоговой нагрузки по отношению к экономическому росту является таким значением налоговой нагрузки, в
условиях которого часть прибыли, необходимая и достаточная для простого воспроизводства остается в распоряжении хозяйствующих субъектов.
При этом воспроизводством считается процесс производства в непрерывном
потоке своего возобновления, то есть окончание одного производственного процесса одновременно является началом для другого процесса. 51
При простом воспроизводстве – процесс производства возобновляется из
года в год в неизменных масштабах, а объем и структура создаваемых вновь
Демиденко М.В. Налоговая нагрузка и темпы экономического роста // Банковский Вестник. – 2006. –
№2. – С. 12.
51
Лавров Е.И., Капогузов Е.А. Экономический рост: теории и проблемы: учебное пособие. – Омск: Изд-во
ОмГУ, 2006. – С. 9.
50
33
средств производства и предметов для потребления не меняются (объем производимых средств производства равен фонду амортизации). 52
Расширенному воспроизводству соответствует постоянный рост производства, при этом производство средств производства выше необходимого фонда
амортизации, вследствие чего происходит накопление. Такому воспроизводству,
как правило, соответствует увеличение уровня жизни. Именно для расширенного
воспроизводства характерен экономический рост.53
Для иллюстрации зависимости между налоговой нагрузкой и ростом экономики служит концепция кривой Лаффера. Именно она использовалась при проведении налоговых реформ во многих экономически развитых странах в конце XX
века.
Графическое представление кривой Лаффера отражено на рисунке 2.
Q
Qmax
0
Tmax
1
T
Рисунок 2 – Вид кривой Лаффера54
В первоначальной формулировке кривой Лаффера представлено описание
связи между налоговой нагрузкой и доходами государства в виде налогов. Сама
концепция кривой Лаффера базируется на следующем: если налоговая нагрузка
равна нулю (T = 0) и ста процентам (T = 1) , тогда налоговые доходы в консолидированный бюджет нулифицируются (Q = 0) , а в промежутке от нуля до ста
Лавров Е.И., Капогузов Е.А. Экономический рост: теории и проблемы. С. 9.
Там же.
54
Там же.
52
53
34
процентов существует точка Tmax , которая соответствует максимальным налоговым доходам Qmax . 55
Государство может расширить налоговую базу искусственно, например, в
условиях экономического кризиса ввести дополнительные налоги на сверхдоходы
или сверхприбыль, на безбрачие и бездетность. 56 Вид кривой Лаффера при этом
изменится, как это представлено на рисунке 3.
Q
Тmin
Тmax
T
Рисунок 3 – Вид кривой Лаффера при расширении налоговой базы 57
В первоначальном варианте концепция кривой Лаффера была представлена
следующим образом: «всегда существуют две величины налоговой ставки, которые дают один и тот же уровень налоговых поступлений». 58 Но данная трактовка
не является единственной.
Отдельные ученые интерпретируют кривую Лаффера в системе координат
«ставка налога на доход – стимул к росту производства». 59 Здесь отражается заинтересованность хозяйствующих субъектов в расширении своей деятельности.
Также с именем А. Лаффера связывают и «окупаемость временного снижения
налоговых поступлений в бюджет, вследствие сокращения налоговой нагрузки на
Ананиашвили Ю.Ш. Налоги и макроэкономическое равновесие: лафферо-кейнсианский синтез. –
Стокгольм: Издательский дом СА&СС Press, 2010. – С. 41.
56
Лавренчук Е.Н. Содержание и форма налогов // Вопросы экономики и права. – 2010. – №12. – С. 126.
57
Там же. С. 126.
58
Wanniski J.F. Taxes, Revenues and the Laffer Curve // Polyconomics institution. – 1999. – URL:
http://www.andrew.cmu.edu/course/88-301/classical_model/wanniski.html. Загл. с экрана.
59
Гусев А.Б. Влияние фискальных инструментов на экономический рост: методы макроанализа: дис. ...
канд. экон. наук: 08.00.05, 08.00.13 / Гусев Александр Борисович ; Ин-т макроэкон. исслед. – Москва, 2003. – С. 17.
55
35
первых этапах реформы, за счет ускорения темпов экономического роста с расширением налогооблагаемой базы в будущем». 60
Самым точным, на наш взгляд, определением кривой Лаффера и передающим саму суть концепции является дефиниция, предложенная Л.Е. Соколовским
и Е.В. Балацким: «логическое предположение о том, что налоговые доходы государства будут максимизированы при некоторых уровнях ставок налога в интервале от 0 до 100%». 61 Именно данная интерпретация стала основой для многих исследований и является доминирующей в научной литературе.
Кроме того, Е.В. Балацким введены термины «производственная кривая» и
«фискальная кривая», точки Лаффера 1-го и 2-го рода. Так точка Лаффера 1-го
рода (T * ) – это такой уровень налоговой нагрузки, при котором производственная кривая Y = Y (T ) в плоскости «налоговая нагрузка (T ) – объем производства
(Y ) » достигает локального максимума, т.е. здесь соблюдаются условия:
∂Y (T * ) / ∂T = 0 ; ∂ 2Y (T * ) / ∂T 2 < 0 .
Точка Лаффера 2-го рода (T ** ) – это уровень налоговой нагрузки, при котором фискальная кривая Q = Q(T ) в системе координат «налоговая нагрузка (T ) –
объем налоговых платежей (Q) » достигает локального максимума, т.е. здесь выполняются условия: ∂Q(T ** ) / ∂T = 0 ; ∂ 2 Q(T ** ) / ∂T 2 < 0 .
Экономическая интерпретация точки Лаффера 1-го рода означает такую величину налоговой нагрузки, за пределами которой начинается спад производства.
Точка Лаффера 2-го рода определяет ту величину налоговой нагрузки, за пределами которой снижается объем налоговых поступлений в бюджет.62
Расположение точек Лаффера на производственной и фискальной кривых
изображено на рисунке 4.
Гардаш С.В. Федеральная налоговая система США: современные особенности // США – Канада:
экономика, политика, культура. – 2000. – №8. – С. 18.
61
Балацкий Е.В. Фискальное регулирование в инфляционной среде // Мировая экономика и
международные отношения. – 1997. – №1. – С. 39.
62
Балацкий Е.В. Анализ влияния налоговой нагрузки на экономический рост с помощью производственноинституциональных функций // Проблемы прогнозирования. – 2003. – № 2. – С. 90.
60
36
Y
Q
T
0
T*
T**
1
T
Рисунок 4 – Расположение точек Лаффера
на производственной и фискальной кривых 63
В научной среде до сих пор нет единого мнения о составе и содержании
налоговых функций. Подходы к выделению функций налога обобщены в таблице
5.
В.Н. Едронова и Н.Н. Мамыкина считают, что основными функциями налогов являются: фискальная, регулирующая, социальная и контрольная. Ю.Ф. Кваша, А.П. Зрелов, М.Ф. Харламов придерживаются такой же классификации функций налогов, но подчеркивают приоритетную роль фискальной функции, другие
же функции относят к дополнительным. О.А. Миронова, Ф.Ф. Ханафеев также
концентрируют внимание на этих функциях, но одной из основных функций
определяют распределительную, которая имеет две подфункции - социальную и
стимулирующую. И.Ф.Харисов выделяет следующие основные функции налогов:
фискальную, контрольную, регулирующую, социальную и стимулирующую. А.И.
Гончаров и И.С. Землянская выделяют контрольную и фискально-регулирующую
функции. Больше всего функций налогов – восемь – выделяет Петрова Г.В.: кон-
Балацкий Е.В. Анализ влияния налоговой нагрузки на экономический рост с помощью производственноинституциональных функций. С. 95.
63
37
ституционную, координирующую, фискальную, стимулирующую, контрольную,
межотраслевую, правовую и внешнеэкономическую.
Таблица 5 - Подходы к выделению налоговых функций 64
Подход
Исключительность
фискального предназначения налогов
Авторы
Л.И. Горбенко,
Е.М. Анисимова 65
Содержание
У налогов только одна функция –
фискальная: в ней смысл, внутреннее
предназначение, логический и исторический движитель налога
Гармонизация фискального и распределительного предназначения налогов
А.А. Ялбулганов,
Д.Г. Черник,
Г.Б. Поляк,
А.Н. Романов 6667
Регулирующая функция неотделима
от фискальной, они находятся в тесной взаимосвязи и взаимообусловленности, представляя собой единство противоположностей. Однако
внутреннее единство не исключает
наличия противоречий внутри каждой функции и между ними
Необходимым условием стабильного
экономического роста является развитие не только фискальной и регулирующей функции налога, но и, по
меньшей мере, контрольной и распределительной.
Многофункциональное А.В. Брызгалин,
проявление сущности
И.А. Майбуров,
налогов
И.В. Никулкина,
Л.П. Павлова,
В.Г. Пансков 686970
Из вышеизложенного видно, что лишь немногие авторы выделяют стимулирующую функцию налога. Данная функция является малоизученной и, как
следствие, слабо реализуемой на практике. Однако, на наш взгляд, исследование
стимулирующей функции необходимо, так как она отражает механизм воздействия налоговой нагрузки на экономический рост.
В данном контексте стимулирующая функция налогов открывается в абсолютно новом понимании. Так при традиционном определении она косвенно, а не
прямо, влияет на экономическую активность хозяйствующих субъектов с помо-
Источник:составлено автором.
Горбенко Л.И., Анисимова Е.М. Сколько функций у налога? // Сб. науч. тр. Ставрополь: Изд-во: СевКавГТУ. Серия. Экономика. – 2006. – №3. – С.3-5.
66
Черник Д.Г. Налоги и налогообложение: учеб. пособие. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2010. – 367 с.
67
Поляк Г.Б., Романов А.Н. Налоги и налогообложение: учебник. 2 изд. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2012. – 400 с.
68
Брызгалин А.В. О функциях налогообложения и регулятивном значении налогов в экономике // Налоги.
– 2000. – №1. – С. 20.
69
Пансков, В.Г. Налоги и налогообложение: учебник для вузов. – М.: Международный центр финансовоэкономического развития, 2003. – 336 с.
70
Налоги и налогообложение: учебник для вузов с грифом Министерства образования РФ. 4 изд. / под ред.
И.А. Майбурова. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2010. – 559 с.
64
65
ред. Л.Л. Любимова. – Москва: Аспект Пресс, 1995. – С. 48.
Аткинсон Э.Б., Стиглиц Дж.Э. Лекции по экономической теории государственного сектора / под общ.
72
Брызгалин А.В. О функциях налогообложения и регулятивном значении налогов в экономике. С. 20.
71
рения их производства (в случае рецессии).
говой нагрузки, высвобождающее средства хозяйствующих субъектов для расширесурсов (в случае существования экономического роста) или как снижение налонии, выгодном государству, увеличивая эффективность использования всех видов
вой нагрузки, вынуждающее хозяйствующих субъектов действовать в направлеТаким образом, стимулирующая функция налогов – это повышение налогочтобы получать тот же доход, что и раньше.
результате чего хозяйствующие субъекты вынуждены работать еще активнее,
38
льшую часть заработанного предприятиями и индивидуумами дохода, в
щью отдельных преференций, каникул, льгот. Данные инструменты позволяют
снизить налоговую нагрузку на отдельные институциональные единицы. 71
Стимулирующая функция налогов в ракурсе кривой Лаффера носит двойственный характер: с одной стороны, она реализуется при снижении налоговой
нагрузки, а, с другой стороны, проявляется и при ее увеличении.
Итак, на восходящей ветви кривой Лаффера существует так называемый
«эффект доходов», который характеризует прямое влияние налогов на поведение
индивидуумов. Согласно Э.Б. Аткинсону и Д.Э. Стиглицу, возникновение эффекта доходов связано с тем, что существование налогов влечет снижение доходов
граждан, которые при этом становятся подчиненными необходимости отложить
срок выхода на пенсию, заменить досуг дополнительным рабочим временем и
т.д. 72 Исходя из такой логики, при повышении налоговой нагрузки эффект доходов представляется фактором, содействующим стимулированию экономической
активности.
Аналогично и предприятия в условиях нахождения экономики на восходящей ветви кривой Лаффера при повышении налоговой нагрузки увеличивают деловую активность, чтобы покрыть потери в прибыли за счет роста производства.
Следовательно, повышая налоговую нагрузку, государство начинает претендовать
39
Отметим, что экономический рост имеет место на восходящей ветви кривой
Лаффера, т.е. пока налоговая нагрузка не достигнет своего верхнего предельного
допустимого значения, при котором объем ВВП максимален. После перехода через данную точку в экономике начинается спад производства (рисунок 5).
Y
Ymax
Tmax
0
Y – ВВП; T – налоговая нагрузка; Y
рой ВВП максимизируется.
max
1
– максимальный объем ВВП; T
max
T
– налоговая нагрузка, при кото-
Рисунок 5 – Стимулирующая функция налогов на кривой Лаффера73
В этом и заключается абсолютно новое неординарное толкование стимулирующей функции налогов.
Представленное выше является еще одним аргументом в пользу того, что у
«фискальной терпимости» предприятий и индивидов безусловно существует некоторый предел, до которого они могут поддерживать уровень дохода с помощью
активизации своей деятельности.
Значимыми для самого факта существования кривой Лаффера и ее графического представления являются предположения о проявлении и взаимодействии
двух эффектов: дохода и замещения, возникающих при изменении уровня налогообложения (например, при переходе к пропорциональному обложению НДФЛ).
Эффект доходов был подробно описан выше. Что касается эффекта замещения, то он состоит в замещении видов деятельности, продуктов и ресурсов, подлежащих обложению, необлагаемыми или облагаемыми в меньшей степени: труда
досугом, сбережений – текущим потреблением, налогооблагаемых товаров – неналогооблагаемыми или облагаемыми по более низким ставкам.
73
Источник: составлено автором.
40
В случае взимания налога на доходы эффект дохода и эффект замещения
действуют в противоположных направлениях. Если эффект дохода побуждает индивидов работать больше, то эффект замещения – наоборот. Доминирование того
или другого эффекта зависит от ставки налога, а также от ряда неналоговых факторов: 74
1) возрастных, половых (гендерных) и квалификационных различий в предложении труда;
2) характера рынка того или иного вида труда и самого труда, соотношения
на нем спроса и предложения (в большинстве случаев рынки труда являются конкурентными);
3) отраслевой и территориальной специфики рынков труда;
4) институциональных факторов, позволяющих трудиться на дому, неполный рабочий день или с ненормированным рабочим днем;
5) ментальных особенностей отношения к труду и отдыху той или иной
нации и народности;
6) уровня развития потребностей индивида и материальной культуры, которые формируются под воздействием рынка потребительских благ.
Теоретически невозможно выявить – какой эффект (дохода или замещения)
будет превалировать при различном сочетании данных факторов, поэтому экономическая теория пошла по пути выявления зависимости предложения труда не
только от уровня его оплаты, но и от эластичности предложения труда для разных
категорий работников. Последний показатель более адекватно будет характеризовать влияние различных факторов на предложение труда разными категориями.
Исследования Д. Фуллертона показали, что эластичность предложения труда по налоговой нагрузке для различных категорий населения варьируется в диапазоне от 0,15 до 4. 75 Величина эластичности предложения труда сильно коррелирует с семейным положением работника. Соответственно налогообложение поразному влияет на мотивацию глав и членов семей.
Майбуров И.А., Соколовская А.М. Некоторые постулаты оптимального налогообложения труда // Вестник УрФУ. Серия. Экономика и управление. – 2012. – №2. – С. 31-32.
75
Fullerton D. On the Possibility of an Inverse Relationship between Tax Rates and Government Revenues //
Journal of Public Economics. – 1982. – № 19. – P. 3–22.
74
41
На наш взгляд, снижение налоговой нагрузки вызовет рост предложения
труда только в том случае, если исследуемая экономическая система в целом в
настоящий момент времени находится на нисходящей ветви кривой Лаффера, т.е.
если фактическое значение налоговой нагрузки выше верхнего предельного допустимого значения. А это подтверждает тот факт, что гипотеза А. Лаффера о
направлении изменения объема налоговых поступлений вследствие управления
налоговой нагрузкой не является универсальной или безусловной, а проявляется
лишь при определенных начальных условиях.
Рассмотрев эффекты от пропорционального налога на доходы, сравним
влияние на экономическую эффективность пропорционального и прогрессивного
налогов. Этот анализ можно осуществить с помощью рисунка 6.
ZA
доход
ZF
ZE2
A2
JB
ZE1
A1
JB
E2
E1
F2
G
F1
O
L1
L2
количество труда
ZA - величина дохода, который индивид имеет при каждом уровне затрат труда (бюджетное ограничение
до налогообложения); ZF – параллельный сдвиг бюджетного ограничения при установлении паушального налога
(фиксированная в абсолютном исчислении сумма налога); ZЕ1 – бюджетное ограничение после введения прогрессивного налога; ZЕ2 – бюджетное ограничение после введения пропорционального налога; JB является кривой безразличия (кривой индеферентности) налогоплательщика между досугом и трудом; G – бюджетная дотация, предоставляемая всем плательщикам при условии общего прогрессивного налога, гарантирующая каждому из них определенный минимальный уровень потребления (минимальный доход, свободный от налогообложения); A1E1 и A2E2
– налоговые поступления (вертикальное расстояние между бюджетными ограничениями до и после уплаты налога
при выбранном уровне количества труда); Е1F1 и Е2F2 – избыточная нагрузка, порождаемая соответственно прогрессивным и пропорциональным налогами (вертикальное расстояние между бюджетными ограничениями после
введения соответствующего налога и гипотетического паушального налога при выбранном уровне количества труда).
Рисунок 6 – Сравнение эффективности прогрессивного
42
и пропорционального налогов 76
Следовательно, как прогрессивный, так и пропорциональный налоги являются искажающими, но степень искажения у последнего существенно меньше.
Основные выводы об эффективности пропорционального и прогрессивного
налогообложения были сделаны И.А. Майбуровым и А.М. Соколовской. 77
Таким образом, чем больший уровень налогового изъятия устанавливается с
результата труда, то есть чем меньший прирост чистого дохода налогоплательщик
получает с увеличением количества труда, тем меньше стимулов у него для увеличения предложения труда, досуг становится более предпочтительным. Следовательно, как прогрессивный, так и пропорциональный налоги влияют на предложение труда, но степень влияния последнего существенно меньше.
Помимо этого, пропорциональный налог обеспечивает большие поступления в бюджет государства (А2Е2 > А1Е1), тогда как прогрессивный налог демонстрирует большую избыточную налоговую нагрузку (Е1F1 > Е2F2). Отсюда следует
очевидный вывод, что пропорциональное налогообложение в большей степени
отвечает требованиям экономической эффективности, чем прогрессивное.
Существование кривой Лаффера и ее форма подвержены различным факторам, например степени переложения налога (косвенный или прямой), субъекта
налогообложения (физические или юридические лица), метода налогообложения
(пропорциональный, прогрессивный или регрессивный).
Справедливым в этом отношении является мнение Б.А. Букач в том, что
критический подход к теории кривой Лаффера имеет три основных вектора: 78
1) самостоятельное определение исходных допущений или их критика (отсутствие учета инфляции, теневой сферы, других факторов, ограничения в оценке
эластичности производственных факторов по налоговой нагрузке, неопределенность последствий от комбинаций эффектов, возникающих при управлении налоговой нагрузкой);
Майбуров И.А., Соколовская А.М. Некоторые постулаты оптимального налогообложения труда. С. 35.
Там же. С. 36.
78
Букач Б.А. Анализ основных допущений кривой Лаффера // Вестник СевНТУ. Серия. Экономика и
финансы. – 2011. – №116. – С. 17.
76
77
43
2) размытость в определении вида налога и налоговой ставки;
3) различия в визуальном представлении (волны и отсутствие максимума,
асимметрия, граничные условия).
Так в работе М.М. Соколова отмечена критика исходного допущения, которое не учитывает влияния большого числа макроэкономических факторов на объем налоговых доходов бюджета: «…налоговая нагрузка складывается не только
под влиянием налоговых ставок; сильнейшее влияние на нее оказывает и ряд других факторов: доля заработной платы в издержках производства, размер амортизационных отчислений, использование целевых налоговых льгот, рентабельность
производства, оборачиваемость оборотных средств и т.д.». 79 Данную критику, на
наш взгляд, нельзя считать существенной, так как отдельные причины некоторых
экономических процессов остаются неизвестными, но их совместное влияние может быть достаточно устойчивым в течение длительных периодов времени. Поэтому, воздействие всех остальных факторов можно представить с помощью одной лишь переменной – время. Поскольку концепция кривой Лаффера предполагает наличие временной составляющей (процесс изменения налоговой нагрузки и
реакция на нее экономической системы), то влияние всех макроэкономических
факторов на совокупный объем налоговых поступлений можно косвенно учесть
через величину налоговой нагрузки.
В связи с тем, что обоснование кривой Лаффера изначально носило статический характер, при котором происходит мгновенная реакция экономики на изменение в уровне налоговой нагрузки, то целесообразно дополнить данную концепцию допущением об отсутствии инфляции в экономической системе. Действительно, даже в условиях небольшого уровня инфляции сокращение налоговой
нагрузки может вызвать рост номинальных налoговых поступлений в бюджет за
счет мнимого расширения базы налoгообложения вследствие увеличения oбщего
уровня цен в экономике.
Соколов М.М. Фантом в теории налогообложения (о кривой Артура Лаффера) // Экономика Украины. –
2010. – №7. – С. 55.
79
44
Встрeчающееся в научных публикациях мнение о том, что кoнцепция кривой Лаффера не принимает во внимание наличиe теневого сектора экономики, по
нашему мнению, не соответствует рeальности. Даже в работе А. Лаффера при аргументации эффектов снижения налоговой нагрузки и стимулирования экономического роста, одним из факторов отмечаетcя вероятность снижения числа хозяйствующих субъектов, которые уклоняются от налогов. 80
Вид кривой Лаффера и начальные граничные условия могут быть приемлемыми лишь применительно к НДФЛ, а многочисленные попытки в отношении
других налогов, предпринимаемые для предания универсальности данной теории,
приводят к недостоверным результатам. Но в большом количестве экономических
исследованиях концепция кривой Лаффера применяется для выявления зависимости роста экономики и налоговой нагрузки (совокупной средней налоговой ставки). Следует также сказать, что полученные на основе подобной зависимости результаты зачастую попадают в область допустимых значений (ОДЗ).
Доказательством того, что для отдельно взятого налога на прибыль граничные условия не будут сходиться с исходным допущением, представлено в работе
С.М. Мовшовича, Л.Е. Соколовского.81 Практически данный факт подтверждается
наличием налога на сверхдоходы и сверхприбыль в определенные периоды времени.
Еще более нeоднозначной с точки зрения граничных условий является ситуация с кoсвенными налогами. Парадокс заключается в том, что в истории налогообложения часто встрeчались и продолжают встрeчаться ситуации, когда ставка
косвенных налогов прeвышала 100%, и это не влекло полное отсутствие налоговых доходов. Наиболее ярким примером, подтверждающим вышесказанное, является соляной налог, взимавшийся в Индии во времена колониальной зависимости,
который составлял 4000 % от стоимости соли.
По нашему мнению, кривая Лаффера показывает применимость прогрессивной шкалы ставок налогов, что исходит из ее теории. Именно в таком случае
Laffer A.B. The Laffer Curve: Past, Present, and Future // Heritage foundation. – 2004. – № 1765. – P. 6.
Мовшович С.М., Соколовский Л.Е. Выпуск, налоги и кривая Лаффера // Экономика и математические
методы. – 1994. – том 30. – вып. 3. – С. 129–141.
80
81
45
дополнительный доход будет облагаться более высокой ставкой, что ослабит мотивы предложения труда. Данная система имела место экономике США в период
создания данной теории.
1.3 Методы и модели определения точек Лаффера
Первые попытки фoрмализовать идеи Лаффера до начала 1990-х гг. реализовывались посредством построения регрессионных моделей, аппрoксимирующих
общий объем налоговых доходов бюджета.
Дальнейшее мoделирование зависимости Лаффера предполагало построение функции эконoмического роста российскими учеными С.М. Мовшовичем и
Л.Е. Соколовским, В.В. Капитоненко и зарубежными исследователями П.Н. Айлендом и Б.А. Даламагасом (1994-1998 гг.).
Отметим, что под экономическим ростом во всех существующих моделях
понимается прирост ВВП в абсолютном выражении.
Основные модели, позволяющие оценить точки Лаффера, приведены в таблице 6.
Таблица 6 – Разновидности кривых Лаффера82
Автор
Время создания
модели
Вид модели
1
2
3
В.Г. Папава
Г.Г. Лоладзе
Е.В. Балацкий
1996-2001
2002
2003-2004
Y = -Y0 ln T
Q = -TY0 ln T
Y = -Y0eγtTδ ln T
Q = -Y0eγtTδ+1 ln T,
δ и γ – оцениваемые параметры
Y = γL(a+bT)TK(c+dT)T
Q = γTL(a+bT)TK(c+dT)T
K – капитал; L – труд; γ, a, b, c и d – оцениваемые параметры
Какаулина, М.О. Налоговая нагрузка и экономический рост: поиск эффективной модели // Вестн. Том.
гос. ун-та. – 2015. – № 394. – С. 181.
82
46
Окончание таблицы 6
1
Ю.Ш. Ананиашвили
Е.В. Балацкий
2
3
2009
Y = -YpoteTδln Tδ
Y/Ypot = 1 - λ (u - u*)
Q = -YpoteTδ+1 ln Tδ
Ypot – потенциальный ВВП; u и u* – фактический и естественный уровни безработицы; δ и
λ – оцениваемые параметры
2011
Y = mT+nT2
n и m – оцениваемые параметры
В настоящее время наиболее широко используемой моделью является статическая трехфакторная модель, предложенная Е.В. Балацким, которая имеет следующий вид: 83
(a + bT)T (c + dT)T
Y = γDL
K
(1)
(a + bT)T (c + dT)T
Q = γTDL
K
,
(2)
где Y – выпуск (объем ВВП страны);
Q – налоговые поступления (налоги, сборы и иные обязательные поступления
в консолидированный бюджет РФ);
K – капитал (объем основных фондов экономики);
L – труд (численность занятых в экономике работников);
T – налоговая нагрузка (относительная налоговая нагрузка, исчисляемая как
доля налоговых поступлений в ВВП: T = Q / Y );
D – трендовый оператор (функция, зависящая от времени t );
γ , a , b , c и d – параметры, оцениваемые статистически на основе ретроспективных динамических рядов.
Балацкий Е.В. Анализ влияния налоговой нагрузки на экономический рост с помощью производственноинституциональных функций. С. 89.
83
47
Функция (1) устанавливает зависимость между ВВП и относительной налоговой нагрузкой, функция (2) – зависимость между объемом налоговых поступлений в бюджет и относительной налоговой нагрузкой.
Все рассматриваемые зависимости имеют в основе производственную
функцию Кобба-Дугласа:
Y(T) = γe θT Lα K β ,
где
e – корень натурального логарифма;
θ – параметр, оценка которого должна происходить эконометрически.
В функции, представленной таким образом, множитель
e θT , являющийся
функцией налоговой нагрузки T , учитывает влияние на валовый выпуск той
кoнкретной части институциoнальной среды, которая связана с налогами.84
Специфика функции (1) заключается в том, что выпуск зависит от труда,
капитала и налоговой нагрузки. При этом воздействие труда и капитала на выпуск, в свою очередь, связано с величинoй налогового фактора, так как эластичности труда и капитала являются квадратичными функциями налоговой нагрузки.
Интересным представляется механизм учета научно-технического прогресса (НТП) в данной модели, а именно – трендовая функция может быть представлена в агрегированном виде: 85
[[
]]
D = exp β (t/h ) + r ,
k
(3)
где t – период времени (год);
h , k и r – параметры, априорно задаваемые с целью повышения аппроксимации процесса;
Ананиашвили Ю.Ш., Папава В.Г. Налоги и макроэкономическое равновесие: лафферо-кейнсианский
синтез. С. 63.
85
Гусев А.Б. Налоги и экономический рост: теории и эмпирические оценки. – М.: Экономика и право,
2003. – С. 44.
84
48
β – эконометрический параметр, определяемый статистически на основе ретроспективных динамических рядов.
В сущности метод учета научно-технического прогресса базируется на показателе нейтрального НТП, предложенном Я. Тинбэрхэном. Так, при h = k = 1 и
r = 0 выражение (3) принимает вид трендового мультипликатора Я. Тинбэрхэна: 86
D = exp βt
При логарифмировании функции (1) с учетом формулы (3), получается следующая линейная функция:
ln(Y ) = β(t / 100) + αT ln(L ) + βT 2 ln(L ) + cT ln(K ) + dT 2 ln(K ) + α
0, 2
(4)
Основной задачей оценки влияния налоговой нагрузки на экономический
рост является установление взаимного расположения фискальных индикаторов.
Фискальные индикаторы – показатели, используемые при анализе фискального климата, в данном исследовании это точки Лаффера 1-го и 2-го рода и фактическая величина налоговой нагрузки.
Фискальный климат в данном контексте мы рассматриваем в узком смысле,
а именно как уровень налоговой нагрузки, воздействующий на экономическую
деятельность хозяйствующих субъектов в целом и процесс исполнения ими своих
налоговых обязательств в частности.
Формула для расчета точки Лаффера 1-го рода функции (1): 87
1 alnL+ c ln K
T * =− *
2 blnL+ d ln K
(5)
Формула для расчета точки Лаффера 2-го рода функции (2):88
Тинбэрхэн Я., Бос Х. Математические модели экономического роста / под общ. ред. М.М. Голанского. –
М.: Прогресс, 1967. – C. 75.
87
Гусев А.Б. Налоги и экономический рост: теории и эмпирические оценки. С. 40.
88
Там же.
86
49
1 ± (alnL+ c ln K)2 − 8(blnL+ d ln K) − alnL − c ln K
T = *
4
blnL+ d ln K
**
(6)
Из двух фиксированных точек, определяемых в соответствии с (6), точкой
Лаффера 2-го рода будет являться точка максимума.
С понятиями точек Лаффера тесно связано понятие фискальной терпимости, которая представляет собой максимально возможный уровень налоговой
нагрузки, который могут выдержать хозяйствующие субъекты без ущерба для
своей деятельности. Таким образом, фискальная терпимость определяется значением точки Лаффера 1-го рода.
Следующий важный аспект проводимого анализа заключается в том, что
вид зависимостей (1)-(2) подразумевает комбинирование технологического и
фискального факторов экономического роста. Это проявляется в том, что характер влияния труда и капитала на выпуск (знак производных ∂Y/∂L и ∂Y / ∂K )
нелинейнo зависит от величины налоговой нагрузки. Поэтому в анализе присутствуют фискальные индикаторы в виде точек переключения TL и TK , соответствующие фиксированным условиям ∂Y/∂L = 0 и ∂Y / ∂K = 0 :89
TL = − a / b
(7)
TK = −c / d
(8)
TL является точкой максимума кривой предельной производительности
труда, а TK – точкой максимума кривой предельной производительности капитала.
Предельная производительность фактора показывает, на сколько единиц
увеличится выпуск при увеличении используемого в производстве фактора на 1
единицу.
89
Гусев А.Б. Налоги и экономический рост: теории и эмпирические оценки. С. 41.
50
2
Так, при условии если парабола EL = aT + bT вогнутая, то при налоговой
нагрузке, не достигающей уровня (7), предельная производительность труда положительная и любое увеличение численности занятых в экономике ведет к росту
выпуска. При превышении налоговой нагрузкой уровня (7) предельная производительность труда становится отрицательной, и экстенсивное увеличение численности занятых в экономике будет провоцировать спад производства. Если парабола выпуклая, то ситуация противоположная. Схожая закономерность проявляется
и в точке переключения (8).
Важным показателем технологического анализа является показатель эластичности замены капитала трудом E = (L/K)( ∂K/∂L) : 90
E=-
a + bT
c + dT
(9)
Эластичность замены капитала трудом показывает, на сколько процентов
увеличится количество используемого в производстве капитала, если количество
используемого труда возрастет на 1%.
Динамическая модель, введенная Е.В. Балацким, выглядит следующим образом:91
=
y mT + nT 2 ,
(10)
где y – темп роста ВВП страны;
T – фактическая налоговая нагрузка;
m и n – параметры, оцениваемые статистически на основе ретроспективных
динамических рядов.
Там же. С. 42.
Балацкий Е.В. Налогово-бюджетная политика и экономический рост // Общество и экономика. – 2011. –
№ 4–5. – С. 207.
90
91
51
Рассматриваемая зависимость основана на функции Арми-Рана, которая
описывает взаимосвязь между темпом прироста ВВП и долей государственных
расходов в ВВП.
Стержневая идея оценки влияния налоговой нагрузки на экономический
рост на основе данной модели заключается в расчете динамической и статической
точек Лаффера, а также максимального темпа экономического роста.
Динамическая точка Лаффера Tдин является точкой локального максимума
0 и ∂ y 2 / ∂T 2 < 0 и
динамической кривой (10), удовлетворяет условиям ∂y / ∂T =
имеет вид: 92
Tдин = −m / 2n
(11)
Экономически динамическая точка Лаффера обозначает величину налоговой нагрузки, при которой темп экономического роста максимален.
Поскольку функция абсолютного ВВП становится убывающей после того,
как функция темпа роста ВВП, пройдя точку максимума, упадет ниже отметки
( y = 100% ) , следовательно, максимум статической кривой
y =1
Лаффера рас-
полагается правее максимума динамической кривой Лаффера по шкале
T
. Таким
образом, статическая точка Лаффера всегда превышает соответствующую ей динамическую точку. Для зависимости (10) эта точка имеет вид: 93
Tстат = ( m 2 + 400n − m) / 2n
(12)
Из двух фиксированных точек, рассчитываемых в соответствии с (12), статической точкой Лаффера рода будет являться точка максимума.
Взаимное расположение динамической
(y)
и статической
Лаффера представлено на рисунке 7.
92
93
Там же. С. 203.
Балацкий Е.В. Налогово-бюджетная политика и экономический рост. С. 204.
(Y )
кривых
52
y
y
Y
Y
Tдин
Tстат
100%
T
Рисунок 7 – Взаимное расположение динамической ( y )
и статической (Y ) кривых Лаффера.94
В соответствии с используемой терминологией, оцениваемая статическая
точка Tстат является точкой Лаффера 1-го рода и показывает уровень налоговой
нагрузки, за пределами которого экономика переходит в фазу рецессии.
Допустимо также прoизвести расчет точки Лаффера 2-го рода, однако это
является необходимым только в случае глубoкого анализа эффективности налоговой системы, мы же ставим целью апрoбировать модель.
*
Максимальный темп роста ВВП ( y ) , который может быть достигнут при
величине налоговой нагрузке, равной динамической точке, рассчитывается следующим образом: 95
y* = − m 2 / 4n
(13)
Эта величина отражает определенные потенциальные возможности экономики при наиболее благоприятном налоговом климате.
Существенные колебания налоговой нагрузки, как и ее инертность и отсутствие мобильности, могут оказывать не только сдерживающее воздействие на
94
95
Там же. С. 209.
Балацкий Е.В. Налогово-бюджетная политика и экономический рост. С. 203.
53
экономический рост страны в целом, но и вызывать непредсказуемые, хаотичные
процессы в экономиках отдельных регионов.
Количественную оценку влияния колебаний налоговой нагрузки на экономический рост можно осуществить на основе соответствующей зависимости между валовым внутренним продуктом (ВВП) и коэффициентом стабильности налоговой системы. По мнению Е.В. Балацкого, в качестве коэффициента стабильности фискальной системы может выступать показатель вариации налоговой
нагрузки, который определяется по формуле: 96
V(t) = T (t ) − T (t − 1)
(14)
где t – период времени (год).
Регрессионная зависимость между ВВП и коэффициентом стабильности
налоговой системы для России выглядит следующим образом: 97
Y = T Ae aV(1+V) LbV V cL ,
H
(15)
где Y – объем ВВП страны;
T – фактическая налоговая нагрузка;
A, a , b
и c – параметры эконометрической модели, подлежащие оценке на
основе ретроспективных динамических рядов;
H – параметр, определяемый путем подбора в результате многократных расчетов таким образом, чтобы обеспечить максимальную точность модели.
Функцию (15) можно представить в линейном виде:
T 0, 01 ln Y = a(V + V 2 ) + bV ln L + cL ln V + B
(16)
Балацкий Е.В., Гусев А.Б. Стабильность налоговой системы и ее влияние на экономический рост. – М.:
Экономика и право, 2005. – С. 6.
97
Там же. С. 10.
96
54
Целью данного анализа является определение предельных эффективных
значений коэффициента стабильности фискальной системы. Зависимость (16)
имеет две стационарные точки – точку локального минимума
V*
и точку ло-
**
кального максимума V :
V * = a(V + V 2 ) + bV ln L + cL ln V + B → min при V ∈ [Vmin ; Vmax ]
V ** = a (V + V 2 ) + bV ln L + cL ln V + B → max при V ∈ [Vmin ; Vmax ] ,
где Vmin и Vmax соответственно наименьшее и наибольшее из фактических значений показателя вариации налоговой нагрузки.
Точка минимума является нижним предельным эффективным значением
коэффициента стабильности фискальной системы, а точка максимума – его верхним предельным эффективным значением. Если фактическое значение показателя
вариации налоговой нагрузки превышает свое верхнее предельное эффективное
(
)
**
значение V > V , то в данном случае налоговая система нуждается в стабилиза-
ции. Дальнейший рост амплитуды колебаний показателя вариации налоговой
нагрузки приведет к уменьшению ВВП и может спровоцировать отток капитала
из страны. Если фактическое значение показателя вариации налоговой нагрузки
(
)
*
**
находится в полосе эффективных значений V < V < V , значит, существующие
флуктуации налоговой нагрузки благоприятно сказываются на экономическом росте, и в этом случае нецелесообразно принимать меры как по стабилизации, так и
по активизации налоговой системы. Если же фактическое значение показателя вариации налоговой нагрузки меньше своего нижнего эффективного значения
(V < V ), то налоговая система считается инертной, и повышение подвижности
*
величины налоговой нагрузки положительно отразится на объеме производства. 98
Цепелев О.А., Какаулина М.О. Стабильность налоговой системы как фактор экономического роста в регионах России // Финансы и кредит. – 2014. – № 14(590). – С. 43.
98
55
Выводы по первой главе заключаются в следующем:
1. В ходе исследования представленных в экономической литературе дефиниций понятия «налоговая нагрузка» нами было установлено, что в определениях
недостаточно полно раскрывается смысл значения, в котором употребляется данный термин. Кроме того, некоторые авторы отождествляют указанное понятие с
терминами «налоговое бремя», «налоговый пресс», «налоговый гнет». В связи с
этим нами предложено интерпретировать региональную налоговую нагрузку как
«уровень налоговых изъятий, рассчитываемый как отношение величины налоговых платежей (налогов, сборов и иных обязательных платежей, администрируемых ФНС), поступивших в консолидированный бюджет РФ с территории конкретного региона за рассматриваемый период, к валовому региональному продукту данного региона, произведенного за тот же период». Принципиальное отличие
от большинства толкований данной дефиниции, существующих в экономической
литературе, состоит в конкретизации определения путем включения в состав него
способа расчета показателя; во включении в число налоговых платежей не только
налогов, но также сборов и иных обязательных платежей, администрируемых
ФНС.
2. Анализ специальной литературы позволил выявить проблему, связанную
с отсутствием классификаций факторов, влияющих на налоговую нагрузку. Исходя из этого, нами введена классификация факторов налоговой нагрузки, предполагающая их деление на экономические и институциональные, с одной стороны, и
на внешние (международные и национальные) и внутренние – с другой. Мы установили, что все указанные группы факторов будут оказывать влияние на показатель налоговой нагрузки в абсолютном выражении. При понимании налоговой
нагрузки как относительного показателя на ее величину будут воздействовать
только институциональные факторы (как внешние, так и внутренние).
3. В процессе изучения теоретических основ взаимосвязи налоговой нагрузки и экономического роста нами было выявлено, что стимулирующая функция
налогов может толковаться не только, как уменьшение налоговой нагрузки на от-
56
дельные хозяйствующие субъекты посредством установления налоговых льгот и
льшую часть заработанного предприятиями и индивидуумами дохода, в результате чего хозяйствующие субъекты вынуждены работать активнее, чтобы получать тот же доход, что и прежде, тем самым стимулируя экономический рост.
4. Исходя из проведенного анализа критики концепции кривой Лаффера,
нами были сделаны два основных вывода. Во-первых, для каждого уровня экономической системы существуют свои определенные условия применения данной
концепции, такие как набор учитываемых факторов и их исходные значения, данные условия необходимо принимать во внимание при осуществлении эмпирических расчетов. Во-вторых, что касается критики теоретических основ, то здесь мы
можем согласиться лишь с тезисом о невозможности использования концепции
для отдельных видов налогов (кроме НДФЛ).
преференций. Мы полагаем, что «стимулирующая функция налогов – это повышение налоговой нагрузки, вынуждающее хозяйствующих субъектов действовать
в направлении, выгодном государству, увеличивая эффективность использования
всех видов ресурсов (в случае существования экономического роста) или снижение налоговой нагрузки, высвобождающее средства хозяйствующих субъектов
для расширения их производства (в случае рецессии)». В основе определения лежит предположение о том, что в процессе реализации данной функции на фоне
существования экономического роста государство начина
57
2 Оценка влияния налоговой нагрузки
на валовой региональный продукт субъектов РФ
2.1 Анализ модельного инструментария оценки воздействия налоговой
нагрузки на экономику
Для критического анализа были выбраны пять моделей различных авторов,
задающих вид кривой Лаффера, описанных в п. 1.3 настоящей работы:
модель, введенная В.Г. Папава, основанная на однофакторной энтропийной
функции;
модель, предложенная Г.Г. Лоладзе, основанная на обобщенной энтропийной функции;
модель, разработанная Ю.Ш. Ананиашвили, основанная на обобщенной энтропийной функции, предполагающая использование закона А.М. Оукена;
статическая трехфакторная модель, введенная Е.В. Балацким, основанная на
функции Кобба-Дугласа;
динамическая модель, предложенная Е.В. Балацким, основанная на кривой
Арми-Рана.
Выявленные недостатки и достоинства рассмотренных моделей систематизированы в таблицах 7-8.
Таблица 7 – Систематизация недостатков моделей определения допустимой
налоговой нагрузки с позиции экономического роста 99
Автор модели
В.Г. Папава
Г.Г. Лоладзе
Ю.Ш.
Ананиашвили
2
3
4
Недостатки
1
Учет небольшого
количества факторов
99
Источник: составлено автором.
Е.В. Балацкий
(статическая
трехфакторная)
5
Е.В. Балацкий
(динамическая)
6
Не учтены никакие факторы,
кроме налоговой
нагрузки
58
Окончание таблицы 7
1
Несоответствие теоретическому стандарту
Отсутствие экономической интерпретации переменных
2
Частично удовлетворяет положениям классической теории предложения: при нулевом значении
налогов функция
выпуска не определена
3
4
Показатель
экономически не
интерпретирован
Показатели
Y0
Математические
1.При определенных значениях параметров модели
росту эффективности масштаба служит увеличение
налоговой нагрузки
2. При определенных значениях параметров не соблюдается условие
неотрицательности
предельной производительности труда и капитала
3. Ассимптотичность точки Лаффера 1-го рода при
неограниченном
использовании одного из ресурсов
4. Тяготение точки
Лаффера 2-го рода
к точке Лаффера 1го рода при неограниченном использовании одного из ресурсов
Y0 и δ дол
жны быть
положительными
числами,
противном
случае результаты
расчетов
не попадут
в ОДЗ
Априорность и константность искомых
показателей
Труднодоступность
информации для
расчетов
5
Частично отвечает
постулатам классической теории
предложения: при
нулевом и 100%
значении налогов
функция выпуска
не нулифицируется
Точка Лаффера 1го рода отсутствует, точка
Лаффера 2-го рода является заранее установленной постоянной
величиной и не
зависит от ситуации в экономике
Труднодоступность статистической информации
о естественном
уровне безработицы и параметре
Оукена
6
59
Таблица 8 – Достоинства моделей определения допустимой налоговой нагрузки
с позиции экономического роста 100
Автор модели В.Г. Папава
Г.Г. Лоладзе
Ю.Ш. Ананиашвили
Достоинства
Доступность
информации
для расчетов
1. Полностью отвечает постулатам теории Лаффера
2. Функция выпуска
является поведенческой функцией
Е.В. Балацкий
(статическая
трехфакторная)
1. Динамичность
точек Лаффера
2. Нейтрализация
искажающего фактора времени
3. Позволяет оценить не только фискальные, но и технологические индикаторы экономики
Е.В. Балацкий
(динамическая)
1. Динамичность
точек Лаффера
2.Универсальная
параболическая
форма зависимости, которая помогает «избежать»
трудоемкости расчетов
3. Доступность информации для расчетов
Таким образом, исходя из проведенного критического анализа, можно сделать вывод: наиболее совершенной моделью, определяющей вид кривой Лаффера,
является модель, разработанная Ю.Ш. Ананиашвили.
Стоит отметить, что в настоящее время при установлении налоговых ставок
органы государственной власти РФ не ориентируются на допустимую величину
налоговой нагрузки по отношению к ВВП. На правитeльственном уровне отсутствуют какие-либо общепринятые методики определения допустимой величины
налоговой нагрузки. Что касается актуальной общегосударственной методики
расчета фактического yровня налоговой нагрузки, то она представлена в проекте
«Основных направлений налоговой политики РФ на 2014 г. и плановый период
2015-2016 гг.».
В соответствии с этой методикой, величина налoговой нагрузки в целом по
России определяется ежегодно и рассчитывается как отношение суммы поступлений всех налогов, сборов, таможенных пошлин, страховых взносов на обязательное государственное социальное страхование и прочих платежей в объеме
ВВП. 101
Источник: составлено автором.
Основные направления налоговой политики Российской Федерации на 2014 год и на плановый период
2015 и 2016 годов: [одобрены Правительством Российской Федерации 30 мая 2013 г.] // Министерство финансов
Российской Федерации. – URL: http://www.minfin.ru/common/img/uploaded/ library/2013/06/ONNP_2013–06–05.pdf,
свободный. Загл. с экрана.
100
101
60
Данный показатель сопоставляется с аналогичным усредненным показателем, рассчитанным по странам, входящим в ОЭСР. Таким образом, oриентиром
при формировании уровня налоговой нагрузки для органов государственной власти служит не ее приемлемая величина, а средняя налoговая нагрузка по странам
ОЭСР, т.е. при установлении конкретных налоговых ставок подлежит учету
среднeарифметическое значение основных ставок каждого вида налога по странам ОЭСР.
Страны, входящие в ОЭСР, применяют общую методику определения средних эффективных налоговых ставок, разработанную Мендосом, Разиным и Цезарем в 1994 г.
Согласно данной методике, средние эффективные ставки различных налогов определяются по формулам, представленным в таблице 9.
Таблица 9 – Методика определения средних эффективных налоговых ставок,
предложенная Мендосом и др.102
Налоговая ставка
1) личного подоходного налога
(tper)
2) налога на доход с заработной
платы (tlab)
3) налога на доход с капитала
(tcap)
4) корпоративного подоходного
налога (tcor)
5) налога на потребление (tcon)
Формула расчета
tper = TR/(W+OSPUE+PEI)
tlab = (tper*W+SSC+TPW)/W+ ESSC
tcap =(tper*(OSPUE+PEI)+TRC+TP+TFCT)/OS
tcor = TRC/(OS-OSPUE)
tcon = (TGS+E)/[C+G-GW-(TGS+E)]
где TRI – объем поступлений от налога на доходы, налога на прибыль и налога на
прирост капитала индивидуумов;
W – заработная плата;
OSPUE – операционная прибыль некорпоративных предприятий;
PEI – предпринимательский доход домохозяйств;
SSC – сумма взносов на социальное страхование;
102
Tax Ratios: A Critical Survey / OECD Tax Policy Studies. – 2001. Paris.: OECD iLibrary, 1990-2015. – URL:
http://www.oecd-ilibrary.org/taxation/tax-ratios-a-critical-survey_9789264195622-en. Загл. с экрана.
61
TPW – сумма налогов на фонд заработной платы и рабочую силу;
ESSC – сумма взносов на социальное страхование, уплачиваемых работодателями;
TRС – объем поступлений от налога на доходы, налога на прибыль и налога
на прирост капитала корпораций;
TP – сумма налогов на собственность;
TFCT – сумма налогов на финансовые операции и операции с капиталом;
OS – операционная прибыль экономики;
TGS – сумма налогов на ТРУ;
E – сумма акцизов;
C – частное конечное потребление;
G – общественное конечное потребление;
GW – заработная плата государственных служащих.
На наш взгляд, использование показателя средней налоговой нагрузки по
странам ОЭСР является некорректным, поскольку он не учитывает специфику
российской экономики. Так, в России сущeствуют иные виды налогов. Кроме того, отдельные показатeли экономического развития, используемые в методике
Мендоса, для нашей страны не сопоставимы по размeру с аналогичными показателями стран ОЭСР (например, операционная прибыль экономики, личное и общественное конечное потребление и др.). 103
Что касается закрепления базовой ставки НДС, то здесь государство отталкивается от величины показателя VRR , отражающего разницу между фактичeскими годoвыми поступлениями НДС в бюджет и номинальной величиной
налога, которая должна была бы поступить в бюджет при условии применения
единой ставки налога ко всей потенциальной налоговой базе по НДС в случае
пoлной собираемости налога. Показатель рассчитывается по формуле: 104
Цепелев О.А., Какаулина М.О. О методологии формирования уровня налоговой нагрузки органами государственной власти // Вопросы экономики и права. 2014. № 7. – С. 110-111.
104
Основные направления налоговой политики Российской Федерации на 2014 год и на плановый период
2015 и 2016 годов: [одобрены Правительством Российской Федерации 30 мая 2013 г.] // Министерство финансов
Российской Федерации. – URL: http://www.minfin.ru/common/img/uploaded/ library/2013/06/ONNP_2013–06–05.pdf,
свободный. Загл. с экрана.
103
62
VRR = B * r − VR ,
(17)
где VR – фактические поступления НДС в бюджет;
B – потенциальная налоговая база НДС;
r – стандартная ставка НДС.
Чем ближе значение VRR к 1, тем выше эффективность НДС.
Из вышеизложенного следует, что при закреплении ставок НДС государство направлено, в первую очередь, на максимизацию налoговых доходов бюджета.
Подчеркнем, что общепринятый порядок расчета фактической величины
налоговой нагрузки по субъектам РФ на государственном уровне oтсутствует, однако имеет место методика определения размера налоговой нагрузки на отдельно
взятую oрганизацию и физических лиц, являющихся ее работниками.
Так, в рамках анализируемой методики рассматривается модельная организация с априорно заданными параметрами.
Налоговая нагрузка на организацию рассчитывается по следующей схеме: 105
1. Взносы на социальное страхование = заработная плата работников*ставка по взносам на социальное страхование;
2. Налог на прибыль организаций = (выручка – материальные расходы –
расходы на оплату труда – взносы на социальное страхование)*ставка налога на
прибыль;
3. Налоговая нагрузка = (взносы на социальное страхование + налог на
прибыль организаций) / выручка.
Налоговая нагрузка на физических лиц, являющихся работниками данной
организации, рассчитывается следующим образом: 106
1. НДФЛ, уплачиваемый работником со среднемесячным по стране доходом = заработная плата работников*расчетная ставка НДФЛ с учетом стандартных вычетов на двух несовершеннолетних детей;
105
106
Там же.
Там же.
63
2. НДС, уплачиваемый по стандартной ставке с доходов после уплаты
НДФЛ = (заработная плата работников - НДФЛ)*расчетная ставка НДС;
3. Налоговая нагрузка = (НДФЛ + НДС) / заработная плата работников.
При изучении методики были выявлены ее оснoвные достоинства и недостатки. Несомненным достоинством является испoльзование в качестве налогооблагаемой базы конкретного истoчника уплаты налогов. Одним из существенных
недостатков можно считать рассмoтрение модельной организации и использование не официальных статистичeских данных, а условно заданных параметров, что
автоматически предпoлагает приблизитeльный характер полученных результатов
и пригодность их лишь для сравнения с аналoгичными показателями. На несовершенство исследуемой методики также указывает учет далeко не всех налогов,
yплачиваемых как организациями, так и физичeскими лицами. Например, в ней
oтсутствует учет акцизов, транспортного и земельного налогов, налогов на имущeство организаций и физических лиц, вoдного налога, НДПИ и т.д. 107
Исходя из этого, рассчитываемую таким образом налоговую нагрузку нельзя назвать ни фактической, ни номинальной, а скорее «виртуальной» величиной.
2.2 Эконометрическая оценка точек Лаффера для региональной
экономики на основе статической трехфакторной модели
В п. 2.1 данной работы нами было выявлено, что наиболее совершенной
моделью, определяющей вид кривой Лаффера, является модель, разработанная
Ю.Ш. Ананиашвили. Однако при применении этой модели к региональному
уровню возникает информационно-методическая проблема, связанная с отсутствием данных о естественном уровне безработицы и параметре Оукена для отдельных регионов.
Поэтому осуществим проверку применимости динамической и статической
трехфакторной моделей, предложенных Е.В. Балацким, которые, согласно табли-
Цепелев О.А., Какаулина М.О. О методологии формирования уровня налоговой нагрузки органами государственной власти. С. 112-113.
107
64
це 8, имеют немало достоинств, в качестве инструментов анализа фискального
климата на субфедеральном уровне.
Для апробации работоспособности указанных моделей нами использовались статистические данные всех 83 регионов России.
Исследуемый период времени ограничен наличием официальных статистических данных. При этом нами учитывались два принципа, сформулированные
А.Б. Гусевым: длина ряда не должна превышать 17 лет, так как при изучении
слишком длинных периодов уменьшается точность расчетов; анализируемые временные лаги должны быть как можно ближе к настоящему моменту времени.108
Принимая во внимание то обстоятельство, что относительная макроэкономическая стабильность в России была достигнута в 2000 г., а официальные показатели
ВРП публикуются с запозданием в два года, нами был рассмотрен период с 2000
по 2011 гг. 109)110)111)
Определимся с интервалом приемлемых значений точек Лаффера. В 2006 г.
немецкие ученые Матиас Трабандт и Харальд Улиг в своем исследовании «Как
далеко мы от «скользкого склона»? Пересматривая вновь кривую Лаффера» установили, что максимальный размер налоговых доходов бюджета достигается при
соответствии фактической налоговой нагрузки уровню 60% – 80%. 112 Следовательно, значение точки Лаффера 2-го рода, равное 70%, можно считать максимально возможным допустимым значением. Таким образом, положим, что ОДЗ
точек Лаффера соответствует интервалу (0;70] .
Для таких регионов как Республика Ингушетия, Республика Калмыкия,
Республика Мордовия, Республика Алтай и Чукотский автономный округ значеГусев А.Б. Налоги и экономический рост: теории и эмпирические оценки. С. 45.
Исчисленная фактическая налоговая нагрузка приведена в Какаулина М.О., Цепелев О.А. Моделирование влияния налоговой нагрузки на экономический рост региона с учетом ресурсного потенциала. С. 185-206.
(Приложение В).
110)
Исходные данные, расчетные значения переменных, параметры эконометрических моделей, а также
фискальные и технологические индикаторы экономик регионов РФ приведены в Какаулина М.О., Цепелев О.А.
Моделирование влияния налоговой нагрузки на экономический рост региона с учетом ресурсного потенциала. С.
207-240. (Приложение Г).
111)
Все стоимостные показатели были скорректированы на коэффициент-дефлятор ВВП, значения которого за исследуемый период представлены в Какаулина М.О., Цепелев О.А. Моделирование влияния налоговой
нагрузки на экономический рост региона с учетом ресурсного потенциала С. 241. (Приложение Д).
112
Trabandt M., Uhlig H. «How Far Are We From The Slippery Slope? The Laffer Curve Revisited». – Frankfurt
am Main: European Central Bank, 2010. – p. 58.
108
109)
65
ния самой фактической налоговой нагрузки не входят в ОДЗ (они выше 100%),
что вообще предполагает нецелесообразность оценки влияния данного показателя
на ВРП на основе концепции кривой Лаффера для указанных регионов и тем самым исключает их из области проводимого исследования.
Схема проводимого фискального анализа представлена на рисунке 8.
1 этап – апробация статической
трехфакторной модели на
экономиках 83 субъектов РФ
Задачи: определить диапазон применения
модели; выявить основные
количественные закономерности влияния
налоговой нагрузки на ВРП в различных
регионах
2 этап – межрегиональный
фискальный анализ для регионов РФ
с различной отраслевой
специализацией экономики
Задачи: определить общие и
специфические количественные
закономерности воздействия налоговой
нагрузки на ВРП в рассматриваемых
регионах
3 этап – сравнительный анализ
результатов, полученных
различными авторами на основе
статической трехфакторной модели
Задачи: сравнить значения величин
фискальных индикаторов, рассчитанных
различными авторами на основе
статической трехфакторной модели
4 этап – апробация динамической
модели на экономиках 83 субъектов
РФ
Задачи: определить диапазон применения
модели; выявить регионы, в которых
значения динамической точки Лаффера
соответственно наименьшие и наибольшие
5 этап - сравнительный анализ
результатов, полученных при
использовании статической
трехфакторной и динамической
моделей для регионов РФ с
различной отраслевой
специализацией экономики
Задачи: сравнить значения величины
верхней предельной допустимой
налоговой нагрузки, полученные на основе
статической трехфакторной и
динамической моделей для
рассматриваемых регионов
Рисунок 8 – Схема анализа фискального климата113
В случае зависимости (1) показатели примут следующие значения:
Yr – выпуск (объем ВРП региона);
Qr – налоговые поступления (налоги, сборы и иные обязательные поступления в консолидированный бюджет РФ с территории конкретного региона);
K r – капитал (объем основных фондов экономики региона);
113
Источник: составлено автором.
66
Lr – труд (численность занятых в экономике региона работников);
Tr – РНН.
Опираясь на значения параметров h , k и r , предложенные А.Б. Гусевым
для экономики России, положим, что для всех регионов h = 100 , k = 0,2 ,
r = 0 .114
Наиболее значимые результаты, полученные в ходе анализа, представлены в
таблице 10.
Таблица 10 – Анализ результатов применения статической трехфакторной
модели115
№
Результат
Применение
Вывод
1
2
3
1.
Значения точек Лаффера
1-го и 2-го рода не входят в ОДЗ
4
Статическая трехфакторная модель не является универсальным
инструментом оценки влияния
налоговой нагрузки на ВРП
На допустимое значение налоговой нагрузки, кроме действующих
налоговых ставок, влияет и масштаб экономики региона
п\п
2.
39 субъектов РФ
Верхнее предельное
значение допустимой по
отношению к ВРП налоговой нагрузки в анализируемом периоде в регионах РФ варьируется в
пределах 6,61-63,46%
Наименьшие значения
Республика Дагестан
(6,61-6,96%)
Наибольшие значения
Ямало-Ненецкий авто(34,38-63,46%)
номный округ (ЯНАО)
3.
Установлены регионы с
наименьшим различием
между точками Лаффера
(величина «фискального
люфта» не превышала
1% ВРП)
Владимирская, Воронежская, Новгородская,
Волгоградская, Кировская, Саратовская области и Чувашская Республика
4.
Установлены регионы с
наибольшим различием
между точками Лаффера
(величина «фискального
люфта» составляла от 5
ЯНАО, Тамбовская,
Ярославская, Мурманская, Челябинская области, Республики Дагестан, Башкортостан и
114
115
При регулировании налоговых
ставок органам государственной
власти данных субъектов РФ следует ориентироваться на поведение хозяйствующих субъектов,
т.к. их реакция найдет отражение
в доходах бюджетной системы
При достижении налоговой
нагрузки уровня точки Лаффера
1-го рода и дальнейшем повышении налоговых ставок на 5-18
п.п., налоговые доходы бюджета в
Гусев А.Б. Налоги и экономический рост: теории и эмпирические оценки. С. 44.
Источник: рассчитано автором.
67
до 18% ВРП)
Бурятия
краткосрочной перспективе будут
возрастать
68
Окончание таблицы 10
1
5.
6.
7.
2
Выявлен регион, в котором фактическая налоговая нагрузка на протяжении всего исследуемого периода превосходила точку Лаффера
1-го рода
Определены регионы, в
которых фактическая
налоговая нагрузка всегда находилась в пределах точки Лаффера 2-го
рода
Определены регионы, в
которых эластичность
замены капитала трудом
в течении анализируемого временного периода была неизменно отрицательной
3
4
Тамбовская область
Высокие налоги в регионе сдерживали рост ВРП
Воронежская, Липецкая,
Московская, Тульская,
Мурманская, Ульяновская области, ЯНАО
Налоги в этих регионах дестимулировали производство, но при
этом не оказывали негативного
воздействия на рост налоговых
поступлений в бюджет
Мурманская и Новосибирская области
Экономики этих регионов сбалансированы, отмечено широкое
применение результатов НТП
При этом наибольший интерес представляют результаты анализа, выявленные для четырех регионов: для Краснодарского края, Свердловской, Московской
и Новосибирской областей. Выбор указанных регионов для обзора результатов
проведенного фискального анализа основан на принципе использования максимально представительной группы регионов, наиболее ярко демонстрирующей выявленные закономерности. Кроме того, данные регионы имеют различную отраслевую специализацию экономики.
Так, например, Краснодарский край – это крупнейший производитель сельскохозяйственной продукции в РФ (254,7 млрд. руб. в 2013 г., 1-е место по объему
производства сельскохозяйственной продукции). Свердловская область – это
крупнейший промышленный центр Урала и всей России. В настоящее время регион занимает 1-е место в Уральском Федеральном округе по объемам промышленного производства по виду экономической деятельности «Обрабатывающие
производства» (1257,1 млрд. руб. в 2013 г.). Московская область на данный момент занимает 2-е место в РФ (после г. Москва) по обороту розничной торговли
69
(1360 млрд. руб. в 2013 г.). 116 И, наконец, Новосибирская область – исторически
является одним из наиболее развитых научно-промышленных и образовательных
центров России. В настоящее время Новосибирская область занимает 1 место в
Рейтинге инновационной активности в России, представленном Фондом «Петербургская политика», Российской академией народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ и газетой «РБК-Daily». 117
Эконометрическая зависимость (4) для Краснодарского края на временном
интервале 2000-2011 гг. имеет следующий вид:
ln (Yr ) = 3, 02 ( t /100 ) − 30, 67Tr ln ( K r ) + 134,35Tr 2 ln ( K r ) + 21,11Tr ln ( Lr ) − 86, 76Tr 2 ln ( Lr ) + 6,50 (18)
0,2
Эконометрическая зависимость (4) для Свердловской области на временном
интервале 2000-2011 гг. имеет следующий вид:
ln (Yr ) = 2,81( t /100 ) − 18,54Tr ln ( K r ) + 72,32Tr 2 ln ( K r ) + 14, 46Tr ln ( Lr ) − 51,18Tr 2 ln ( Lr ) + 5,82
0,2
(19)
Эконометрическая зависимость (4) для Московской области на временном
интервале 2000-2011 гг. имеет следующий вид:
ln (Yr )= 12,01( t /100 ) − 5,09Tr ln ( K r ) + 27,66Tr 2 ln ( K r ) + 5,03Tr ln ( Lr ) − 19,80Tr 2 ln ( Lr ) + 2,67
0,2
(20)
Эконометрическая зависимость (4) для Новосибирской области на временном интервале 2000-2011 гг. имеет следующий вид:
ln (Yr ) = 5,86 ( t /100 ) − 15,54Tr ln ( K r ) + 83,39Tr 2 ln ( K r ) + 14,06Tr ln ( Lr ) − 58,96Tr 2 ln ( Lr ) + 1,34 (21)
0,2
Результаты эконометрической оценки зависимостей (18)-(21) даны в таблицах 11-14 с учетом обозначения α = lnγ . Единицы измерения труда и капитала
соответствуют единицам измерения, используемым в официальной статистике.
Регионы России. Социально-экономические показатели. 2014 [Текст]: стат. сб. / Росстат. − М., 2014. С.
447, 498, 629.
116
117
Рейтинг инновационной активности в России (весна 2012) // Петербургская политика. РБК-Daily ежедневная деловая газета. URL: http://old.fpp.spb.ru/ iRating_2012–03_05.php (дата обращения: 19.03.2013).
70
Таблица 11 – Параметры эконометрической модели для экономики
Краснодарского края на интервале 2000-2011 гг. 118
Коэффициент
Показатель
Значение
t-статистика
Статистические
параметры
α
β
a
b
c
d
6,50
0,90
3,02
0,83
-30,67
-1,86
134,35
1,03
21,11
1,60
-86,76
-1,02
R2 = 0,994; F = 215,59; DW=1,61; E=0,34; N = 12 119)
Таблица 12 – Параметры эконометрической модели для экономики Свердловской
области на интервале 2000-2011 гг. 120
Коэффициент
Показатель
Значение
t-статистика
Статистические
параметры
α
β
a
b
c
d
5,82
0,99
2,81
0,39
-18,54
-1,81
72,32
0,98
14,46
1,92
-51,18
-1,16
R2 = 0,987; F = 91,20; DW=1,11; E=0,54; N = 12
Таблица 13 – Параметры эконометрической модели для экономики Московской
области на интервале 2000-2011 гг. 121
Коэффициент
α
β
a
b
c
d
Показатель
Значение
2,67
12,01
-5,09
27,66
5,03
-19,80
t-статистика
1,18
2,15
-0,64
1,06
0,85
-1,08
Статистические
параметры
R2 = 0,994; F = 215,67; DW=1,24; E=0,36; N = 12
Таблица 14 – Параметры эконометрической модели для экономики
Новосибирской области на интервале 2000-2011 гг. 122
Коэффициент
Показатель
Значение
t-статистика
Статистические
параметры
α
β
a
b
c
d
1,34
0,10
5,86
3,25
-15,54
-0,89
83,39
0,67
14,06
0,80
-58,96
-0,66
R2 = 0,989; F = 112,81; DW=1,15; E=0,49; N = 12
Источник: рассчитано автором.
R2 – коэффициент детерминации, F – критерий Фишера, DW – критерий Дарбина-Уотсона, E – средняя
ошибка аппроксимации, N – число наблюдений.
120
Источник: рассчитано автором.
121
Источник: рассчитано автором.
122
Источник: рассчитано автором.
118
119)
71
Проведенные расчеты показали, что модель, построенная для экономики
Краснодарского края, проходит тест Стьюдента на уровне значимости только в
85%. Однако поскольку значение коэффициента детерминации очень высоко, то
данный факт не приводит к вычислительным проблемам. Исходя из этого, можно
утверждать, что модели (18)-(21) проходят все основные статистические тесты.
При минимальной калибровке трендовой функции (3) обеспечивается достаточно
высокая точность расчетов. Таким образом, модель (1) является хорошим инструментом оценки влияния налоговой нагрузки на ВРП во всех вышеописанных регионах.
На наш взгляд, влияние налоговой нагрузки на экономику проявляется через шесть основных закономерностей: величину верхней предельной допустимой
налоговой нагрузки; величину разрыва между точками Лаффера («фискальный
люфт»); устойчивость точек Лаффера; динамику точек Лаффера; взаимное расположение фискальных индикаторов; значения предельной производительности
труда, предельной производительности капитала и знака показателя эластичности
замены капитала трудом.
Рассмотрим особенности влияния налоговой нагрузки на экономику отобранных нами регионов через призму данных закономерностей.
Результаты расчетов по формулам (5), (6) для Краснодарского края приведены на рисунке 9.
Как видно из результатов анализа, экономике Краснодарского края в период
2000-2011 гг. были присущи следующие особенности:
Коридор верхней предельной допустимой по отношению к ВРП налоговой
нагрузки для экономики Краснодарского края в период 2000-2011гг. составил
15,63–21,25%.
Что касается «фискального зазора» между точками Лаффера 1-го и 2-го рода, то он был равен примерно 1,8%. Это означает, что реакция бюджета практически полностью эквивалентна реакции хозяйствующих субъектов. Следовательно,
любой «фискальный зажим» тотчас же губительно отразится на пополняемости
консолидированного бюджета страны. Таким образом, можно констатировать, что
72
чувствительность фискальной системы Краснодарского края к производственной
динамике чрезвычайно высока.
Динамика фискальных индикаторов
экономики Краснодарского края
24%
22%
20%
18%
16%
14%
20
00
20
01
20
02
20
03
20
04
20
05
20
06
20
07
20
08
20
09
20
10
20
11
12%
годы
Точка Лаффера 1-го рода (Т*)
Точка Лаффера 2-го рода (T**)
Фактическая налоговая нагрузка (T)
Рисунок 9 – Динамика фискальных индикаторов экономики
Краснодарского края за период 2000-2011 гг. 123
В исследуемый период прослеживается тенденция к сокращению точек
Лаффера 1-го и 2-го рода в среднем на 4%. Следовательно, снижение фискальной
терпимости хозяйствующих субъектов Краснодарского края происходило на фоне
уменьшения «надежности» налоговых доходов консолидированного бюджета
страны.
Отметим, что взаимное расположение фискальных индикаторов Краснодарского края на протяжении анализируемого периода было неодинаковым. Так,
например, в период 2000г. фактическая налоговая нагрузка размещалась ниже
точки Лаффера 1-го рода, оказывая стимулирующее влияние на рост ВРП в регионе. В периоды 2001-2002 гг. и 2004-2008 гг. фактическая налоговая нагрузка располагалась между точками Лаффера, сдерживая рост ВРП. А в 2003 г. фактичеКакаулина М.О. Влияние налоговой нагрузки на экономический рост в РФ: региональный аспект //
Региональная экономика: теория и практика. – 2014. – №17(344). – С. 59.
123
73
ская налоговая нагрузка превосходила точку Лаффера 2-го рода, сокращая налоговые доходы консолидированного бюджета страны.
При этом на протяжении анализируемого периода правительством Краснодарского края предпринимались активные попытки снижения налоговой нагрузки.
Например, в 2002 г. произошло уменьшение ставок ЕНВД и земельного налога
для предприятий малого бизнеса. С 2005 г. субъекты инвестиционной деятельности были освобождены от уплаты налога на имущество организаций. С 2008 г.
произошло снижение ставки налога на прибыль до 13,5% для субъектов инвестиционной деятельности, с 2009 г. – для предприятий нефтяного сектора, а с 2010 г.
– для цементных заводов. Также в 2010 г. была снижена ставка налога на имущество организаций с 2,2% до 0,3% для аэропортов.
Также существенное влияние на уменьшение налоговой нагрузки во всех
четырех описываемых регионах оказали изменения в федеральном налоговом законодательстве, среди которых введение в 2000 г. «плоской» шкалы по НДФЛ –
13%; полная отмена в 2001 г. налога на содержание жилищного фонда и объектов
социально-культурной сферы, отмена налога на приобретение автомобилей; снижение в 2002 г. ставки налога на прибыль предприятий с 35% до 24 %; замена в
2003 году налога на пользователей автомобильных дорог и налога с владельцев
транспортных средств на транспортный налог, а также отмена налога на покупку
валюты и налога на реализацию горюче-смазочных материалов (ГСМ), снижение
ставки ЕНВД с 20% до 15%; отмена в 2004 г. налога с продаж, снижение ставки
НДС с 20% до 18%. В 2006 г. – введение «амортизационной премии» в виде разрешения отнесения на расходы и учета при расчете налоговой базы по налогу на
прибыль в том налоговом периоде, когда основные средства введены в эксплуатацию, 10% стоимости введенных в действие основных фондов, увеличение с 30%
до 50% в этом же году верхнего предела для уменьшения налоговой базы по налогу на прибыль на сумму убытков, полученных организациями в предшествующие
годы, а также отмена налога с имущества, переходящего в порядке наследования
и дарения. В 2007 г. – установление дополнительного понижающего коэффициента для месторождений, находящихся на завершающей стадии разработки, а также
74
введение нулевой ставки НДПИ для новых месторождений; увеличение размеров
социальных налоговых вычетов на обучение граждан и их близких родственников
в образовательных учреждениях, а также на их лечение в медицинских учреждениях РФ. 124
Кроме того, федеральными органами государственной власти были предприняты следующие меры: установлен общий порядок принятия к вычету сумм
НДС при осуществлении капитальных вложений, введена «инвестиционная премия» по налогу на прибыль организаций, законодательно закреплена возможность
принятия к вычету всей суммы полученных убытков, внедрен способ ускоренного
отнесения на расходы затрат на НИОКР. 125
В период 2009-2011 гг. происходило дальнейшее реформирование федерального налогового законодательства. В 2009 г. – отмена обложения НДС реализации лома и отходов черных металлов и ввоза технологического оборудования,
вносимого в качестве вклада в уставный капитал, снижение ставки налога на прибыль с 24% до 20%, увеличение «амортизационной премии» по основным средствам 3–7 амортизационных групп до 30 процентов, увеличение имущественного
налогового вычета по НДФЛ при приобретении жилья до 2 млн. рублей, получение права субъектами РФ по снижению ставки единого налога при применении
УСН. В 2010 г. – получение права субъектами РФ по уменьшению / увеличению
ставок транспортного налога не более чем в десять раз. В 2011 г. – установление
нулевой ставки налога на прибыль в отношении любых дивидендов, если доля в
уставном капитале составляет не менее 50 % и срок непрерывного владения такой
долей составляет не менее 365 дней независимо от ее стоимости, снижение в 2 раза базовой ставки транспортного налога для автотранспортных средств.126
В результате данные налоговые послабления привели к существенному
снижению фактической налоговой нагрузки с одновременным оживлением деловой активности: в 2009-2011 гг. она вновь стала ниже точки Лаффера 1-го рода.
Налогообложение в России в 2001 году. [Электронный ресурс]. – URL: http://newsruss.ru/doc., свободный. Загл. с экрана.
125
Там же.
126
Налогообложение в России в 2001 году. [Электронный ресурс]. – URL: http://newsruss.ru/doc., свободный. Загл. с экрана.
124
75
Особо подчеркнем здесь проявление эффекта последействия. С момента снижения налоговых ставок проходит примерно 4-5 лет, прежде чем фактическая налоговая нагрузка заметно уменьшится.
Как показывают расчеты, в экономике Краснодарского края прослеживается
хроническая технологическая несбалансированность макрофакторов. Здесь имели
место отрицательная предельная производительность труда ( ∂Yr / ∂Lr ) < 0 и положительная предельная производительность капитала ( ∂Yr / ∂K r ) > 0 . Причем,
TL = 22,83% и TK = 24,33% . Как видно из рисунка 9, в течение исследуемого
временного периода указанную тенденцию переломить не удалось. Проблема неэффективности труда в регионе повлияла на эластичность замены капитала трудом, поскольку она была все время, во-первых, положительной, а во-вторых, постепенно возрастающей, так, за 12 лет ее величина изменилась с 1,09 до 1,34127).
Второй момент особенно интересен, т.к. поскольку фактор живого труда был избыточным, то обоснованно было бы предсказывать капиталоемкую направленность НТП, при которой эластичность
E уменьшается, стремясь достичь отрица-
тельного значения. Исходя из проведенных расчетов, эластичность замены капитала трудом, напротив, увеличивалась, указывая на все более сильный зажим
НТП.
Результаты расчетов для экономики Свердловской области, представленные
на рисунке 10, позволяют сделать определенные выводы.
Какаулина М.О., Цепелев О.А. Моделирование влияния налоговой нагрузки на экономический рост региона с учетом ресурсного потенциала. С. 235. (Приложение Г).
127)
76
Динамика фискальных индикаторов экономики
Свердловской области
24%
22%
20%
18%
16%
14%
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
годы
Точка Лаффера 1-го рода (Т*)
Точка Лаффера 2-го рода (T**)
Фактическая налоговая нагрузка (T)
Рисунок 10 – Динамика фискальных индикаторов экономики
Свердловской области за период 2000-2011 гг. 128
Коридор верхней предельной допустимой по отношению к ВРП налоговой
нагрузки для экономики Свердловской области в период 2000-2011гг. составил
17,56–20,56%.
При этом величина «фискального люфта» между точками Лаффера была
совершенно незначительная и составляла примерно 1,6%. Следовательно, реакция
консолидированного бюджета страны практически равна реакции хозяйствующих
субъектов.
К тому же для Свердловской области хорошо просматривается тенденция к
плавному сокращению фискальной терпимости хозяйствующих субъектов. Так, за
12 лет величина точек Лаффера уменьшилась примерно на 3,3%. Причем, данная
тенденция осуществлялась на фоне и так довольно низкой фискальной терпимости хозяйствующих субъектов края по сравнению с хозяйствующими субъектам
других субъектов РФ.
Подчеркнем, что экономика Свердловской области показывает достаточно
высокую стабильность точек Лаффера 1-го и 2-го рода. Так, первая из них в тече128
Какаулина М.О. Влияние налоговой нагрузки на экономический рост в РФ: региональный аспект. С. 59.
77
ние 12 лет находилась в интервале 17,56–20,56%, а вторая в интервале – 18,83–
22,54%. Соответственно, вариация точки Лаффера 1-го рода составила 3%, а точки Лаффера 2-го рода – 3,71%. Такая устойчивость говорит о постоянстве психологических установок хозяйствующих субъектов региона в отношении предельных налоговых изъятий, которые они могут выдержать без ущерба для своей деятельности. На этом фоне фактическая налоговая нагрузка имела менее устойчивую динамику в интервале 14,46–23,74% с соответствующей вариацией в 9,28%.
Иными словами, заметное регулирование реального налогового климата здесь
происходило на фоне практически неизменных фискальных стандартов.
На протяжении 2000-2011 гг. в Свердловской области происходило постепенное формирование «налогового убежища» с присущей ему низкой налоговой
нагрузкой. Так, период 2001-2003 гг. характеризовался крайне высокой налоговой
нагрузкой, когда она превышала точку Лаффера 2-го рода. Следовательно, налоговую политику данного периода можно считать неэффективной. При этом в описываемый период правительством области все же были предприняты некоторые
меры по корректировке налогового законодательства в целях уменьшения налоговой нагрузки: в 2001 г. была снижена ставка налога на имущество организаций в
части горных выработок для предприятий горнодобывающей промышленности до
0,1%; в 2002 г. ставка ЕНВД была уменьшена с 20% до 15%; в 2003 г. была сокращена ставка налога с оборота с 8% до 6% и ставка налога на прибыль с 20% до
15% для малых и средних предприятий.
В 2000 г., в 2004-2006 гг. и в 2008 г. фактическая ставка налоговой нагрузки
колебалась между точками Лаффера 1-го и 2-го рода, что являлось следствием
ослабления «налогового пресса». В эти годы налоги сдерживали производство, но
не настолько, чтобы сократился объем налоговых поступлений в консолидированный бюджет страны. Данные временные интервалы характеризуются односторонней налоговой политикой, т.к. в этом случае не принимаются во внимание интересы хозяйствующих субъектов.
Наконец, в 2007 г. и 2009-2011 гг. фактическая налоговая нагрузка падала
ниже точки Лаффера 1-го рода, давая возможность региональным хозяйствующим
78
субъектам для расширения своей деятельности. Налоговую политику области,
проводимую в эти годы, можно считать достаточно эффективной, направленной
на достижение максимальных темпов роста ВРП. Причиной сокращения налоговой нагрузки послужил ряд изменений в налоговом законодательстве Свердловской области. Так, с 1 января 2010 г. были снижены налоговые ставки для налогоплательщиков, применяющих УСН объектом налогообложения «доходы минус
расходы» и занимающихся видами деятельности: сельское хозяйство, производство пищевых продуктов, текстильное производство, обработка древесины, строительство, образование, здравоохранение, до 5%, и для всех остальных налогоплательщиков с таким объектом – до 10%. С 2011 г. была снижена ставка налога
на прибыль для крупных предприятий до 13,5%; был отменен налог на имущество
организаций для крупных предприятий в части той суммы, на которую вырастают
основные фонды компании; был снижен на 40% транспортный налог и освобождены от уплаты данного налога пенсионеры, инвалиды, родители, воспитывающие ребенка-инвалида и многодетные семьи.
В технологическом плане Свердловская область похожа на Краснодарский
край. Здесь также предельная производительность труда постоянно отрицательна,
а предельная производительность капитала неизменно положительна. Учитывая,
что TL = 25,64% , а TK = 28,25% , можно утверждать, что в Свердловской области
не сложилось такого налогового климата, который содействовал бы восстановлению баланса макрофакторов. Вдобавок, на протяжении анализируемого периода
эластичность замены капитала трудом была положительной и возрастающей, что
является показателем отрицательной направленности НТП 129).
Динамика фискальных индикаторов экономики Московской области отображена на рисунке 11. Наиболее значимыми здесь являются следующие выводы:
Какаулина М.О., Цепелев О.А. Моделирование влияния налоговой нагрузки на экономический рост региона с учетом ресурсного потенциала. С. 238. (Приложение Г).
129)
79
Динамика фискальных индикаторов
экономики Московской области
40%
35%
30%
25%
20%
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
годы
Точка Лаффера 1-го рода (Т*)
Точка Лаффера 2-го рода (T**)
Фактическая налоговая нагрузка (T)
Рисунок 11 – Динамика фискальных индикаторов экономики
Московской области за период 2000-2011 гг. 130
Интервал верхней предельной допустимой по отношению к ВРП налоговой
нагрузки для экономики Московской области в период 2000-2011гг. составил
22,15–34,94%.
Следует отметить, что в Московской области наблюдалась максимальная
нестабильность точек Лаффера. Так, значения точки Лаффера 1-го рода лежат в
интервале 22,15–34,94%, что соответствует вариации 12,79%, а значения точки
Лаффера 2-го рода – в интервале 24,63–38,60%, что соответствует вариации
13,97%. При этом, сдвиги уровня фактической налоговой нагрузки охватывали
более широкую область – 19,81–36,49%, что соответствует вариации 16,68%. Отсюда вытекает привычная логика хозяйственного механизма Московской области:
государство при осуществлении налоговой политики ориентируется на поведение
хозяйствующих субъектов.
Интересным представляется тот факт, что за 12 лет значения точек Лаффера
уменьшились примерно в полтора раза. Такая динамика является следствием того,
130
Какаулина М.О. Влияние налоговой нагрузки на экономический рост в РФ: региональный аспект. С. 60.
80
что экономика региона активно развивается, осуществляется большой приток инвестиций. 131
В 2001-2006 гг. экономика Московской области опережала национальную
экономику и все субъекты РФ по темпу роста ВРП (358,0%), показывая при этом
наивысшую среди административно-территориальных образований стабильность
(варьирование темпов прироста от 21,3% в 2004 г. до 32,5% в 2006 г.). Данное явление сопровождается наивысшим темпом роста инвестиций в основной капитал
(449,5%), однако при этом – и достаточно высоким уровнем возрастания темпов
прироста (от 7,5% в 2005 г. до 46,2% в 2006 г.). Необходимо отметить, что зафиксированное в данном случае значительное превышение темпов роста инвестиций
над тепами роста валового регионального продукта характерно для субъектов федерации, в которых превалирует обрабатывающий сектор экономики. 132
Экономика Московской области демонстрировала внушающие темпы роста
ВРП и в последующие годы: в 2007 г. – 121,6%, в 2008 г. – 107,7%, в 2009 г. –
91,2%, в 2010 г. – 104,8%, в 2011 г. – 122,5%.
В 2000 г. и в 2002 г. фактическая налоговая нагрузка в Московской области
колебалась между точками Лаффера. При этом в 2001 г. было зафиксировано значение налоговой нагрузки, несколько меньшее, чем значение точки Лаффера 1-го
рода. А в 2003-2011 г. фактическая налоговая нагрузка разместилась намного ниже точки Лаффера 1-го рода, «открыв клапан» хозяйствующим субъектам. Основным фактором, оказывающим влияние на снижение величины налоговой нагрузки, как уже отмечалось выше, являлся бурный рост экономики области, вследствие которого темп роста ВРП здесь превышал темп роста налоговых поступлений.
Также исследуемый интервал времени в регионе являлся периодом налоговых реформ. Так, с 1 января 2004 г. произошло уменьшение ставки налога на прибыль до 13,5% и ставки транспортного налога на 10% организациям, находящимся на территории развития Московской области; с 2005 г. были снижены ставки
Какаулина М.О. Оценка благоприятности налоговой нагрузки по отношению к экономическому росту в
регионах Дальнего Востока // Пространственная экономика. – 2013. – №2 (34). – С. 53.
132
Огоев, А.У. Экономические проблемы регионов и отраслевых комплексов // Проблемы современной
экономики. 2009. – № 1 (29). – С. 126–132.
131
81
транспортного налога и налога на прибыль для образовательных учреждений, в
этом же году были освобождены от уплаты транспортного налога и налога на
имущество физических лиц некоторые категории граждан, среди которых: Герои
РФ, Герои Советского Союза, ветераны ВОВ, инвалиды, граждане, подвергшиеся
радиации впоследствии катастрофы на Чернобыльской АЭС и др., для этих же категорий граждан была уменьшена налоговая база по земельному налогу; с 1 января 2009 г. были снижены налоговые ставки для налогоплательщиков, применяющих УСН объектом налогообложения «доходы минус расходы» и занимающихся
видами деятельности: сельское хозяйство, организация перевозок грузов, услуги в
области культуры, спорта, образования и др., до 5%, и для всех остальных налогоплательщиков с таким объектом – до 10%., в этом же году была снижена ставка
налога на прибыль для организаций, поставивших на баланс нематериальные активы (НМА), и для организаций, инвестирующих в недвижимость (за исключением жилья) до 13,5%; с 1 января 2011 г. произошло уменьшение ставок транспортного налога на мотосани и снегоходы, и сокращение ставок НДФЛ для переселенцев с 30% до 13%.
Расчеты показывают, что для Московской области
TL = 18,42% , а
TK = 25,43% , причем предельная производительность труда отрицательна, а пре-
дельная производительность капитала - положительна. Это значит, что предельная отдача труда может стать положительной только при налоговой нагрузке,
принадлежащей интервалу TL < Tr < TK ( 18, 42% < Tr < 25, 43%) . Из рисунка 11 видно,
что в период 2003-2011 гг. величина налоговой нагрузки находилась в указанном
интервале. В этом же периоде установлена отрицательная эластичность замены
капитала трудом, в то время как в 2000-2002 гг. она была положительной из-за неэффективности труда133). Таким образом, период 2003-2011 гг. в Московской области характеризуется сбалансированностью макрофакторов и существованием
внушающего НТП.
Какаулина М.О., Цепелев О.А. Моделирование влияния налоговой нагрузки на экономический рост региона с учетом ресурсного потенциала. С. 232. (Приложение Г).
133)
82
Наиболее интересным моментом межрегионального анализа является экономика Новосибирской области (рисунок 12).
Динамика фискальных индикаторов
Новосибирской области
25%
24%
23%
22%
21%
20%
19%
18%
2000200120022003 2004200520062007 2008200920102011
годы
Точка Лаффера 1-го рода (Т*)
Точка Лаффера 2-го рода (T**)
Фактическая налоговая нагрузка (Tr)
Рисунок 12 – Динамика фискальных индикаторов экономики
Новосибирской области за период 2000-2011 гг. 134
Интервал верхней предельной допустимой по отношению к ВРП налоговой
нагрузки для экономики Новосибирской области в период 2000-2011гг. составил
18,95–22,65%.
«Фискальный лаг» между точками Лаффера был достаточно мал и составлял примерно 1,3% ВРП. Следовательно, реакция бюджета страны идентична реакции хозяйствующих субъектов. Иными словами, как только налоговая нагрузка
возрастает настолько, что начинает оказывать дестимулирующее воздействие на
хозяйствующие субъекты, практически сразу же начинается сокращение налоговых доходов государства.
Важным моментом является снижение величины точек Лаффера в Новосибирской области в среднем на 3,9 п.п. Это говорит о том, что за исследуемый период произошло сокращение налогооблагаемой базы хозяйствующих субъектов, с
134
Какаулина М.О. Влияние налоговой нагрузки на экономический рост в РФ: региональный аспект. С. 61.
83
одной стороны, и пополняемости консолидированного бюджета РФ налоговыми
доходами, с другой.
Отличительной особенностью экономики Новосибирской области является
то, что рассмотренные 12 лет представляли собой время активного поиска правительством области благоприятного фискального климата. В 2000 г. фактическая
налоговая нагрузка была ниже точки Лаффера 1-го рода, давая стимулы для экономической активности. В 2001-2002 гг. фактическая налоговая нагрузка резко
повысилась, перепрыгнув точку Лаффера 2-го рода и повлекши сокращение налоговых доходов консолидированного бюджета страны. Реакция на сложившуюся
ситуацию последовала незамедлительно. Пытаясь простимулировать экономическую активность правительство Новосибирской области в 2003 г. снижает ставки
налога на имущество физических лиц, а с 2004 г. уменьшает ставку налога на
прибыль до 13,5% для субъектов инвестиционной деятельности и освобождает их
от уплаты налога на имущество организаций. Таким образом, правительство добилось существенного сокращения фактической налоговой нагрузки: в 2003 г. она
расположилась ниже точки Лаффера 2-го рода, а в 2004-2006 гг. - ниже точки
Лаффера 1-го рода. Однако уже с 2007 г. налоговая нагрузка вновь возросла и
превзошла точку Лаффера 2-го рода, а с 2008 г. разместилась между точками
Лаффера, данная картина взаимного расположения фискальных индикаторов
наблюдалась до конца анализируемого периода. При этом меры по сокращению
налоговой нагрузки, такие как: снижение ставок транспортного налога по целому
ряду транспортных средств (2007 г.); снижение ставок налога на имущество физических лиц (2007 г., 2010 г.); а также снижение налоговых ставок для налогоплательщиков, применяющих УСН объектом налогообложения «доходы минус
расходы» с 15% до 10% (2010 г.), не смогли изменить сложившуюся ситуацию.
При анализе экономики Новосибирской области особый интерес представляет сочетание фискального и технологического факторов. Значения точек переключения: TL = 18, 64% и TK = 23,85% . Причем, предельная производительность труда является параболой, выпуклой вниз, а предельная производительность капитала – параболой, выпуклой вверх. Следовательно, чтобы предельные производи-
84
тельности труда и капитала были одновременно положительными, фактическая
налоговая
нагрузка
должна
находиться
в
TL < Tr < TK
интервале:
18, 64% < T < 23,85% . Из рисунка 12 видно, что в течение всего анализируемого пе-
риода времени, величина налоговой нагрузки принадлежала именно этому интервалу. Графическое изображение данной закономерности приведено на рисунке 13.
E
EK
= cTr + dTr 2
0
TL T*
T**
TK 1
Tr
EL
= aTr + bTr 2
Рисунок 13 – Полоса технологически эффективных значений
налоговой нагрузки для экономики Новосибирской области 135
Итак, фискальная политика Новосибирской области была направлена на достижение максимального технологического эффекта. Однако помимо идеальной
работы каждого макрофактора в регионе был обеспечен существенный трудосберегающий НТП: эластичность замены капитала трудом на протяжении рассматриваемого периода была отрицательной 136). Таким образом, экономика региона ярко
продемонстрировала высокую социальную ориентированность производства и
НТП.
Какаулина М.О. Влияние налоговой нагрузки на экономический рост в РФ: региональный аспект. С. 62.
Какаулина М.О., Цепелев О.А. Моделирование влияния налоговой нагрузки на экономический рост региона с учетом ресурсного потенциала. С. 240. (Приложение Г).
135
136)
85
Проведенный фискальный анализ в отдельных регионах выявил некоторые
общие количественные закономерности для всех анализируемых субъектов РФ на
протяжении исследуемого периода.
В первую очередь, достаточно малая величина «фискального разрыва» между точками Лаффера. Интересным здесь представляется то, что мгновенное сокращение налоговых поступлений в бюджет, вследствие повышения налоговой
нагрузки, характерно также и для всех приграничных регионов Дальнего Востока.
137
Также существует тенденция к уменьшению точек Лаффера, что свидетельствует о снижении предельных налоговых изъятий, которые могут выдержать хозяйствующие субъекты без ущерба для своей деятельности, с одной стороны, и о
сокращении «надежности» налоговых поступлений в консолидированный бюджет
страны, с другой.
И, наконец, локомотивом производства в трех регионах (за исключением
Новосибирской области) является достаточно эффективный капитал, а труд при
этом имеет второстепенное значение.
Что касается установленных различий, то стоит отметить, что в РФ наблюдается отраслевая дифференциация налоговой нагрузки, т.е. разные отрасли оказываются далеко не в одинаковом положении с точки зрения оказываемого на них
налогового давления.
Так, интервал наименьших значений верхней предельной допустимой по
отношению к ВРП налоговой нагрузки за период 2000-2011 гг. среди рассматриваемых регионов был зафиксирован в сельскохозяйственном регионе - Краснодарском крае (15,63–21,25%), а интервал наибольших значений верхней предельной допустимой по отношению к ВРП налоговой нагрузки - в торговом регионе Московской области (22,15–34,94%). Данное явление объясняется, во-первых,
большой территориальной дифференциацией рассматриваемых субъектов по социально-экономическим условиям: существенными различиями в экономическом
развитии, интенсивности региональных и межрегиональных потоков товаров, фиКакаулина М.О. Влияние налоговой нагрузки на экономический рост в регионах Дальнего Востока //
Вестник НГУ. – 2013. – том 13. – вып. 2. – С. 125.
137
86
нансовых ресурсов и услуг. А во-вторых, тем, что сама система налогообложения,
а именно выбор налоговой базы, построен таким образом, что одни отрасли ставятся в более выгодное положение по сравнению с другими, это является одним
из существенных недостатков современной налоговой системы России.
Итак, статическая трехфакторная модель оценки влияния налоговой нагрузки на экономический рост является хорошим инструментом для разностороннего
анализа фискального климата на различных уровнях экономики, однако при этом
ее нельзя считать универсальной, поскольку с ее помощью не удалось оценить
налоговую нагрузку в 39 регионах РФ.
Стоит отметить, что в экономической литературе встречаются примеры
нахождения точек Лаффера для отдельных регионов, при этом все имеющиеся
расчеты базируются на статической трехфакторной модели, введенной Е.В. Балацким. Так, М.В. Мельничук, М.В. Караев и С.В. Фрумина произвели расчет точек Лаффера для экономик ХМАО Тюменской области и г. Москвы за период
2000-2006 гг.138 Впоследствии Р.Г. Погребняк, М.С. Жукова и Ц.Г. Тускаева предприняли попытку определения точек Лаффера для экономики Московской области за период 2000-2006 гг.139 Также в последующих работах М.В. Мельничук
имеют место расчеты точек Лаффера для экономик ХМАО Тюменской области и
г. Москвы за более продолжительный период – 2000-2008 гг. (таблица 15).140
Таблица 15 – Значения фискальных индикаторов субъектов РФ, полученные
различными авторами на основе статической трехфакторной модели, %141
Автор
Год
точка
Лаффера 1-го
рода
ХМАО-Югра
точка
фактиЛафческая
фера 2- налогого рода
вая
нагрузка
точка
Лаффера
1-го рода
г. Москва
точка
Лаффера 2го рода
фактическая
налоговая
нагрузка
Московская область
точка
точка
фактиЛаффеЛафческая
ра 1-го фера 2- налогорода
го рода
вая
нагрузка
Мельничук М.В., Караев А.К., Фрумина С.В. Налоговая нагрузка и экономический рост в российских
регионах // Аудит и финансовый анализ. – 2008. – №4. – С. 24–30.
139
Погребняк Р.Г., Жукова М.С., Тускаева Ц.Г. Влияние налоговой нагрузки на экономический рост регионов с различным природно-ресурсным потенциалом. С. 12–16.
140
Мельничук, М.В. Методология формирования стратегии регионального социально–экономического
развития (инвестиционный, инновационный, институциональный аспект) [Текст] : автореф. дис. … д–ра экон. наук
: 08.00.05 / М.В. Мельничук ; Всероссийская государственная налоговая акад. Министерства финансов РФ. –
Москва, 2011. – 54 с.
141
Источник: рассчитано автором.
138
87
1
2
2000
2001
3
51,00
51,04
4
52,93
52,94
5
32,46
35,23
6
32,70
32,71
7
33,82
32,83
8
31,03
34,56
9
-
10
-
11
-
88
Окончание таблицы 15
М.О. Какаулина
Р.Г. Погребняк
М.В.Мельнич
ук
1
2
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
3
51,06
51,07
51,09
51,03
51,02
50,95
50,78
51,00
51,04
51,06
51,07
51,09
51,03
51,02
49,04
48,64
48,34
48,18
48,07
47,63
47,30
46,88
46,53
45,71
45,58
45,40
44,56
4
52,94
52,94
52,94
52,94
52,94
52,92
52,92
52,93
52,94
52,94
52,94
52,94
52,94
52,94
-
5
45,43
41,40
55,83
72,98
57,89
45,23
47,12
32,46
35,23
45,43
41,40
55,83
72,98
57,89
32,46
32,59
45,35
41,37
55,84
75,15
59,31
53,68
66,67
45,11
53,74
61,20
62,61
6
32,72
32,73
32,72
32,73
32,70
32,65
32,68
32,68
32,71
32,71
32,73
32,72
32,72
32,72
27,62
26,89
26,48
25,54
25,64
24,96
24,62
23,72
22,92
22,34
22,30
22,14
21,73
7
33,81
33,82
33,77
33,75
33,76
33,72
33,71
33,83
32,83
33,81
33,80
33,77
33,75
33,76
-
8
29,06
27,28
21,58
20,01
20,82
20,90
21,00
31,03
34,56
29,06
27,28
21,58
20,01
20,82
31,03
30,53
29,02
27,28
21,58
19,39
20,36
29,93
22,24
19,75
19,95
20,34
20,48
9
28,76
28,77
28,77
28,76
28,77
28,77
28,77
33,25
29,86
25,53
24,71
24,76
24,06
23,37
22,62
22,43
21,69
21,70
21,50
21,37
10
29,96
29,95
29,92
29,89
29,85
29,84
29,82
36,66
33,01
28,33
27,40
27,44
26,65
25,86
24,99
24,77
23,92
23,93
23,70
23,54
11
36,00
34,01
29,00
25,07
21,04
22,10
21,01
36,49
30,63
28,53
25,27
20,98
22,27
21,19
21,35
20,49
20,76
20,70
19,81
20,92
Таким образом, значения фискальных индикаторов, полученные разными
авторами, отличны друг от друга. Это объясняется следующими причинами.
Во-первых, статистические данные о размерах ВРП и налоговых поступлений в консолидированный бюджет РФ с территорий регионов год от года уточняются органами государственной статистики РФ. Во-вторых, в работах М.В. Мельничук и Р.Г. Погребняк ничего не сказано об учете фактора инфляции и о составе
показателя налоговых поступлений, отсюда разница даже в рассчитанной величине фактической налоговой нагрузки. В-третьих, все авторы рассматривали различный период времени, а при изменении анализируемого периода даже на один
год, величина точек Лаффера может кардинально измениться и выйти за пределы
ОДЗ. И наконец, авторами использовались различные показатели для расчетов.
Так, нами был взят набор показателей {K , L) для г. Москвы, Московской области
и ХМАО, где K – объем основных фондов экономики в стоимостном выражении; L – численность занятых в экономике работников. В то время как М.В.
89
Мельничук и Р.Г. Погребняк применяли набор показателей {I,W } для г. Москвы
и Московской области и набор показателей {I , Rm } для ХМАО, где I – инвестиции в основные фонды в стоимостном выражении; W – фонд заработной платы;
Rm – затраты на природные ресурсы в стоимостном выражении.
2.3 Построение динамической зависимости валового регионального
продукта от налоговой нагрузки для субъектов РФ
При апробации динамической модели, представленной функцией (10), на
региональном уровне показатели примут следующие значения:
yr – темп роста ВРП региона;
Tr – РНН.
Основные результаты расчетов отображены в таблице 16. 142)
Таблица 16 – Анализ результатов применения динамической модели143
№
Результат
п\п
1.
2.
3.
4.
Значения статических
точек Лаффера существенно завышены
Значения динамических
точек Лаффера существенно завышены
Выявлены регионы с
наименьшими значениями динамической точки (9,71-14,77%)
Выявлены регионы с
наибольшими значениями динамической точки (34,75-45,91%)
Применение
83 субъекта РФ
34 субъекта РФ
Республики КарачаевоЧеркессия, Тыва, Хакасия,
Амурская и Магаданская
области
Ханты-Мансийский автономный округ (ХМАО),
ЯНАО,
Ненецкий автономный
округ (НАО) и
Тюменская область
Вывод
Расчет статических точек на
уровне регионов на основе исследуемой модели нецелесообразен
Модель непригодна для анализа
фискального климата данных
регионов
Высокая налоговая нагрузка в
данных регионах препятствует
более динамичному развитию
экономики
Экономики указанных регионов
могут выдержать более высокую налоговую нагрузку, пополнив при этом консолидированный бюджет
Исходные данные, параметры эконометрических моделей, а также фискальные индикаторы экономик
регионов РФ приведены в Какаулина М.О., Цепелев О.А. Моделирование влияния налоговой нагрузки на экономический рост региона с учетом ресурсного потенциала. С. 242-267. (Приложение E).
143
Источник: рассчитано автором.
142)
90
Рассмотрим подробно результаты анализа, выявленные для уже изученных
нами ранее четырех регионов: Краснодарского края, Свердловской области, Московской области, Новосибирской области.
Эконометрическая модель (10) для Краснодарского края на временном интервале 2000-2011 гг. имеет следующий вид:
=
yr 11, 65Tr − 0 , 24Tr 2
(22)
Эконометрическая модель (10) для Свердловской области на временном интервале 2000-2011 гг. имеет следующий вид:
=
yr 10 , 44Tr − 0 ,19Tr 2
(23)
Эконометрическая модель (10) для Московской области на временном интервале 2000-2011 гг. имеет следующий вид:
=
yr 7 , 49Tr − 0 , 08Tr 2
(24)
Эконометрическая модель (10) для Новосибирской области на временном
интервале 2000-2011 гг. имеет следующий вид:
=
yr 7 , 66Tr − 0 , 07Tr 2
(25)
Результаты эконометрической оценки моделей (22)-(25) даны в таблицах
17-20.
91
Таблица 17 – Параметры эконометрической модели для Краснодарского края
на интервале 2000-2011 гг.144
Показатель
Коэффициент
Значение
t-статистика
Статистические
параметры
n
m
-0,24
-1,81
11,65
4,69
R2 = 0,985; F = 333,68; E = 9,01; N = 12145)
Таблица 18 – Параметры эконометрической модели для Свердловской области
на интервале 2000-2011 гг.146
Коэффициент
Показатель
Значение
t-статистика
Статистические
параметры
n
-0,19
-1,84
m
10,44
4,97
R2 = 0,982; F = 271,16; E = 10,24; N = 12
Таблица 19 – Параметры эконометрической модели для Московской области
на интервале 2000-2011 гг.147
Коэффициент
Показатель
Значение
t-статистика
Статистические
параметры
n
-0,08
-2,78
m
7,49
9,75
R2 = 0,990; F = 503,69; E = 8,01; N = 12
Таблица 20 – Параметры эконометрической модели для Новосибирской
области на интервале 2000-2011 гг. 148
Коэффициент
Показатель
Значение
t-статистика
Статистические
параметры
n
-0,07
-0,36
m
7,66
1,90
R2 = 0,975; F = 196,52; E = 11,74; N = 12
Источник: рассчитано автором.
R2 – коэффициент детерминации, F – критерий Фишера, E – средняя ошибка аппроксимации, N – число
наблюдений.
146
Источник: рассчитано автором.
147
Источник: рассчитано автором.
148
Источник: рассчитано автором.
144
145)
92
Таким образом, модели (22)-(25) проходят все основные статистические тесты, включая t-статистики коэффициентов регрессии на уровне значимости в 90%.
Значения фискальных индикаторов, полученные для исследуемых регионов,
приведены в таблице 21.
Таблица 21 - Значения фискальных индикаторов для регионов РФ, полученные
при использовании различных моделей 149
Субъекты РФ
Краснодарский
край
Свердловская
область
Московская
область
Новосибирская
область
Период
Значения
динамической
точки Лаффера
(Tдин)
Интервал значений точки
Лаффера 1-го рода,
рассчитанных на основе
статической трехфакторной
модели (T*)
2000-2011
23,90%
15,63-21,25%
2000-2011
27,24%
17,56-20,56%
2000-2011
47,33%
22,15-34,94%
2000-2011
54,66%
18,95-22,65%
Как видно из данных таблицы, значения динамических точек Лаффера для
указанных регионов превышают значения точек Лаффера 1-го рода, выявленные
для данных регионов на основе статической трехфакторной модели (1). Следовательно, определять фискальные индикаторы для этих регионов на основе динамической модели представляется нецелесообразным.
Таким образом, динамическая модель Е.В. Балацкого на региональном
уровне подходит лишь для нахождения динамических точек Лаффера и максимального темпа роста ВРП и только для 39 регионов.
Исходя из вышеизложенного, можно сделать вывод, что в экономической
литературе не существует модели, на основе которой представлялось бы возможным оценить влияние налоговой нагрузки на ВРП во всех регионах РФ. Объяснением данному явлению служит резкая межрегиональная дифференциация по эко149
Источник: рассчитано автором.
93
номическому развитию. Следовательно, для анализа фискального климата на региональном уровне целесообразно применять модели, характерные для отдельных
групп регионов и учитывающие особенности их экономик.
Выводы по второй главе заключаются в следующем:
1. Критический анализ модельного инструментария воздействия налоговой
нагрузки на экономический рост показал, что все представленные в экономической литературе модели имеют различные недостатки, среди которых: математические недостатки, несоответствие теоретическому стандарту, учет малого количества факторов, отсутствие экономической интерпретации переменных, априорность и константность искомых переменных, а также труднодоступность информации для расчетов. Кроме того, все рассмотренные модели были разработаны
для макроуровня, поэтому не учитывают региональную специфику и, как следствие, не всегда оказываются применимыми для анализа на уровне регионов.
2. В процессе апробации на региональном уровне статической трехфакторной и динамической моделей определения допустимой величины налоговой
нагрузки с позиции ВРП мы пришли к выводу, что диапазон применения каждой
из них составляет 39 субъектов РФ, в условиях исходных значений показателей,
взятых за период 2000-2011 гг.
3. Межрегиональный фискальный анализ, проведенный на основе статической трехфакторной модели, выявил следующие общие количественные закономерности влияния налоговой нагрузки на ВРП на протяжении исследуемого периода для Краснодарского края, Свердловской, Московской и Новосибирской областей:
– достаточно малая величина «фискального разрыва» между точками Лаффера;
– тенденция к уменьшению точек Лаффера, а, следовательно, и к снижению
фискальной терпимости хозяйствующих субъектов;
94
– локомотивом производства в трех регионах (за исключением Новосибирской области) является капитал, а труд при этом лишь неэффективный придаток.
Все остальные закономерности влияния налогов на экономику являются
специфическими для каждого из рассматриваемых регионов.
Исходя из этого, применение одних и тех же фискальных стандартов к экономикам различных регионов неправомерно. На наш взгляд, величина верхней
предельной допустимой налоговой нагрузки должна определяться на мезоэкономическом уровне конкретно для каждого региона. При этом допустимый уровень
налоговой нагрузки следует рассчитывать ежегодно.
4. В результате сравнительного анализа значений фискальных индикаторов,
полученных для Краснодарского края, Свердловской, Московской и Новосибирской областей на основе статической трехфакторной и динамической моделей,
нами было установлено, что значения динамических точек Лаффера для рассматриваемых регионов не входят в интервалы значений точек Лаффера 1-го рода, выявленные для данных регионов на основе статической трехфакторной модели.
Следовательно, определять фискальные индикаторы для исследуемых регионов
на основе динамической модели представляется нецелесообразным.
95
3 Методические подходы к оценке уровня допустимой
налоговой нагрузки для регионов с различным ресурсным потенциалом
3.1 Адаптация модели оценки влияния колебаний налоговой нагрузки
на экономический рост для субфедерального уровня
Проверим применимость к субфедеральному уровню модели оценки влияния стабильности налоговой системы на экономический рост, в математической
формулировке представленную зависимостью (16). В этом случае показатели
примут вид:
Yr – объем ВРП региона;
Lr – труд (численность занятых в экономике региона работников);
Tr – РНН;
Vr – показатель вариации РНН.
Опираясь на значение параметра H , предложенное Е.В. Балацким для экономики России, положим, что для всех российских регионов H = 0,01 .
В ходе расчетов коэффициент детерминации
R2
моделей, построенных для
всех субъектов РФ, составлял порядка 0,1 – 0,4, что наглядно демонстрирует невозможность применения зависимости (16) на региональном уровне.
Одним из способов модификации зависимости является исключение из нее
свободного члена. Стоит отметить, что наличие константы B не оказывает вли0,01
ln Y (V ) , но предопределяет смещение граяния на монотонность функции T
фика функции вдоль оси ординат (рисунок 14). Следовательно, при элиминировании константы значения экстремумов и точек перегиба функции не изменятся.
96
Рисунок 14 – Вид графиков функций (16) и (26) 150
В результате модификации модели получим:
Tr 0,01 ln Yr = a (Vr + Vr 2 ) + bVr ln Lr + cLr ln Vr
(26)
Формулы для расчета предельных эффективных значений коэффициента
стабильности фискальной системы имеют следующий вид:
−(a + b ln Lr ) + (a + bTr ln Lr ) 2 − 8acLr
V =
4a
(27)
−(a + b ln Lr ) − (a + bTr ln Lr ) 2 − 8acLr
V =
4a
(28)
*
**
Какаулина М.О., Цепелев О.А. Моделирование влияния налоговой нагрузки на экономический рост региона с учетом ресурсного потенциала. С. 115.
150
97
Данные стационарные точки могут переходить одна в другую, превращаясь
каждая из точки минимума в точку максимума и наоборот (это проявляется в изменении знака производной ∂Yr / ∂Vr ).
Для тестирования трансформированной модели нами использовались статистические данные всех 83 субъектов РФ. 151)
Точки локального минимума и максимума (27) и (28), представляющие собой предельные эффективные значения коэффициента стабильности фискальной
системы, были рассчитаны с помощью макроса, созданного в среде Visual Basic
программы MS Excel. Текст макроса на примере Краснодарского края представлен на рисунке 1 приложения А.
Отметим, что коэффициент детерминации
R2
функции (26), построенной
для всех рассматриваемых регионов, превышает 0,9, что подтверждает корректность авторского предложения относительно исключения из функции константы.
Исходя из результатов анализа, можно сделать следующие выводы,
представленные в таблице 22.
Таблица 22 – Анализ результатов применения адаптированной модели 152
№
п\п
1
1.
Результат
Применение
Вывод
2
3
4
Модель является универсальным инструментом
оценки влияния колебаний налоговой нагрузки
на ВРП для всех регионов
РФ 153
Эффективные значения
коэффициента стабильности фискальной системы удовлетворяют ОДЗ
83 субъекта РФ
Исходные данные, параметры эконометрических моделей, а также предельные эффективные значения
коэффициента стабильности фискальной системы для регионов РФ приведены в Какаулина М.О., Цепелев О.А.
Моделирование влияния налоговой нагрузки на экономический рост региона с учетом ресурсного потенциала. С.
268-333. (Приложение Ж).
152
Источник: рассчитано автором.
153
Цепелев О.А., Какаулина М.О. Стабильность налоговой системы как фактор экономического роста в
регионах России. С. 45.
151)
98
Окончание таблицы 22
1
2.
2
Значения коэффициента
стабильности фискальной системы, а также
ширина полос его эффективных значений в исследуемом периоде во
всех регионах РФ существенно различается:
самые узкие полосы эффективных значений
(около 1 п.п.)
самые широкие полосы
эффективных значений
(до 25 п.п.)
3.
Определен регион, в котором значение показателя вариации налоговой
нагрузки на протяжении
анализируемого временного отрезка превышало
свой нижний предел
3
4
Республика Дагестан, Владимирская, Воронежская, Тамбовская, Псковская, Ростовская,
Кировская области, Краснодарский и Приморский края
ЯНАО, ХМАО и НАО, Забайкальский край
Значительные колебания
уровня налоговой нагрузки отрицательно влияют
на экономику данных регионов 154
Даже значительные перепады уровня налоговой
нагрузки данных регионов не влекут сокращение
ВРП 155
ЯНАО
Фискальная система данного региона крайне нестабильна 156
Как показал анализ, устойчивыми к существенным изменениям уровня
налоговой нагрузки оказались регионы, в которых перепады подобного характера
ранее уже имели место. Хозяйствующие субъекты данных регионов неоднократно
попадали под воздействие налоговых реформ, поэтому они быстро адаптируются
к различным налоговым нововведениям, не сокращая при этом свою деловую активность.
Так, например, в 2006 г. произошел огромный рост (в 4177%) поступлений
по налогу на прибыль в Агинском Бурятском автономном округе (Забайкальский
край).
Причиной столь резких колебаний налоговой нагрузки, на наш взгляд, является налоговая политика, проводимая крупными налогоплательщиками (в основЦепелев О.А., Какаулина М.О. Стабильность налоговой системы как фактор экономического роста в
регионах России. С. 43.
155
Там же. С. 43.
156
Там же.
154
99
ном финансово-промышленными группами), в частности процессы их перерегистрации в других регионах.
Рассмотрим подробно результаты оценки, выявленные для уже исследованного нами ранее региона – Краснодарского края.
Эконометрическая модель (26) для экономики Краснодарского края на временном интервале 2000-2011 г. имеет следующий вид:
Tr 0,01 ln Yr =
−6,90(Vr + Vr 2 ) + 3, 64Vr ln Lr − 0, 01Lr ln Vr
(29)
Результаты эконометрической оценки зависимости (29) даны в таблице 23.
Таблица 23 – Параметры эконометрической модели для Краснодарского края
на интервале 2000-2011 гг.157
Показатель
Значение
t-статистика
Коэффициент
Статистические параметры
a
b
c
-6,90
-6,08
3,64
10,02
0,00
-14,73
R2 = 0,994; F = 532,02; E = 6,43; N = 12158)
Зависимость (29) проходит все основные статистические тесты, включая tстатистики коэффициентов регрессии на уровне значимости в 95%.
Полоса эффективных значений показателя вариации налоговой нагрузки
для Краснодарского края показана на рисунке 15.
Источник: рассчитано автором.
R2 – коэффициент детерминации, F – статистика Фишера, E – средняя ошибка аппроксимации, N –
число наблюдений.
157
158)
100
Полоса эффективных значений коэффициента
стабильности фискальной системы Краснодарского края
1,8
1,6
1,4
1,2
1,0
0,8
0,6
0,4
0,2
0,0
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
годы
Нижнее предельное эффективное значение коэффициента стабильности фискальной
системы (V*)
Верхнее предельное эффективное значение коэффициента стабильности фискальной
системы (V**)
Фактическое значение коэффициента стабильности фискальной системы (V)
Рисунок 15 – Полоса эффективных значений коэффициента
стабильности фискальной системы для Краснодарского края 159
Построенная модель позволяет сделать следующие выводы:
Во-первых, согласно полученным результатам, сдвиги в налоговой нагрузке
больше, чем 1,21% и меньше, чем 0,32% , раздражающе действуют на хозяйствующих субъектов региона, и способствуют сокращению ВРП. В среднем полоса
эффективных значений коэффициента стабильности налоговой системы для
Краснодарского края имеет ширину – 0,89%.
Из графика видно, что в 2004 г., 2008 г. и 2010 г. фактическое значение показателя вариации налоговой нагрузки превосходило свое верхнее эффективное
значение. То есть сдвиг в уровне налоговой нагрузки превысил разумный предел
мобильности фискальной системы. Это свидетельствует о том, что в эти годы
налоговая система региона была переменчивой настолько, что имеющиеся колебания налоговой нагрузки стопорили рост ВРП. В 2000-2001 гг., 2005 г. и в 2007 г.
была зафиксирована малая подвижность фискальной системы: фактическое значение показателя вариации налоговой нагрузки было меньше своего нижнего эффективного значения. Значит, в эти годы, напротив, излишняя постоянность фис159
Источник: рассчитано автором.
101
кальных властей препятствовала росту ВРП в регионе. В остальные годы анализируемого периода фактическое значение показателя вариации налоговой нагрузки попадало в полосу эффективных значений.
Во-вторых, влияние роста фактической налоговой нагрузки на выпуск было
намного сильнее влияния показателя стабильности фискальной системы, при этом
они были почти все время разнонаправленными ( ∂Yr / ∂Tr < 0, ∂Yr / ∂Vr > 0 ) . В соответствии с этим, увеличение налоговой нагрузки логичным образом вело к падению
деловой активности. При этом само существование данного изменения положительно воспринималось хозяйствующими субъектами и это смягчало негативное
впечатление. Иными словами, для хозяйствующих субъектов было важно направление изменения налоговой нагрузки, но еще более важным для них являлось то,
чтобы она не оставалась «замороженной». 160
Исходя из проведенного исследования, нами предлагаются некоторые рекомендации, которые следует учитывать органам власти и управления в отдельных субъектах федерации (таблица 24).
Таблица 24 – Рекомендации для органов государственной власти, касающиеся
характера изменения уровня налоговой нагрузки 161
№ п\п
1
1.
1.1.
Размер предлагаемой
корректировки
2
Регионы
3
Эффективным будет одномоментное изменение уровня налоговой
нагрузки, но не более чем на:
14,29 п.п.
НАО
14,58 п.п.
ХМАО
15,44 п.п.
Забайкальский край
39,88 п.п.
ЯНАО
Цепелев О.А., Какаулина М.О. Стабильность налоговой системы как фактор экономического роста в
регионах России. С. 44.
161
Источник: рассчитано автором.
160
102
Окончание таблицы 24
1
2.
2.1.
2
3
Корректировать уровень налоговой нагрузки следует не
единовременно, а в несколько этапов, при этом на каждом из этапов
изменение не должно превышать:
1,07 п.п.
Тамбовская область
1,17 п.п.
Кировская область
1,20 п.п.
Краснодарский край
1,31 п.п.
Псковская область
1,34 п.п.
Воронежская область
Республика Дагестан,
1,40 п.п.
Владимирская область
1,43 п.п.
Приморский край
1,43 п.п.
Ростовская область
1,46 п.п.
Итак, адаптированная модель является универсальным инструментом оценки влияния колебаний налоговой нагрузки на ВРП для всех регионов РФ.
3.2 Разработка и тестирование модели оценки допустимой налоговой
нагрузки с позиции валового регионального продукта, учитывающей
ресурсную составляющую
Для моделирования производственных процессов обычно применяется
двухфакторная производственная функция следующего вида: Y = f(L, K) , показывающая зависимость между потенциальным объемом выпуска Y и объемами
используемых ресурсов труда L и капитала K .
Систематизация производственных функций, наиболее распространенных в
экономической литературе, представлена на рисунке 16 в виде схемы.
Статическая трехфакторная модель оценки влияния налоговой нагрузки на
экономический рост, предложенная Е.В. Балацким, базируется на производственной функции Кобба-Дугласа. Модель имеет существенные недостатки, подробно
описанные в п. 2.1 настоящей работы.
103
Производственная функция с
постоянной эластичностью
замещения или СES-функция
(constant elasticity of substitution):
Является наиболее общей и применяется в случаях,
когда отсутствует точная информация об уровне
взаимозаменяемости производственных факторов и
есть основания предполагать, что этот уровень
существенно не изменяется при изменении объемов
вовлекаемых ресурсов. Она может быть
использована для моделирования систем любого
уровня
Производственная функция КоббаДугласа:
Используется для описания среднемасштабных
объектов, характеризующихся устойчивым,
стабильным функционированием (от
промышленного объединения до отрасли)
Производственная функция с
фиксированными пропорциями
факторов (функция Леонтьева):
Предназначена для моделирования строго
детерминированных технологий, не допускающих
отклонения от технологических норм использования
ресурсов на единицу продукции, и обычно
используется для описания мелкомасштабных или
полностью автоматизированных производственных
объектов
Производственная функция с
линейной эластичностью замены
факторов или LES-функция (linear
elasticity of substitution):
Линейная производственная
функция:
Производственная функция Аллена:
Производственная функция Солоу:
Рекомендуется для описания производственных
процессов, у которых возможность замещения
вовлекаемых факторов существенно зависит от их
пропорций
Применяется для моделирования крупномасштабных
систем, таких как отрасль народного хозяйства в
целом, в которых выпуск продукции является
результатом одновременного функционирования
множества различных технологий
Используется для описания производственных
процессов, в которых чрезмерный рост любого из
факторов оказывает отрицательное влияние на объем
выпуска. Подходит для описания мелкомасштабных
производственных систем с ограниченными
возможностями переработки ресурсов
Используется в случае, когда предположение об
однородности функциональной зависимости
представляется неоправданным. В целом, она может
использоваться в большинстве ситуаций, что и
производственная функция СES, и моделировать
системы любого масштаба, однако предпосылки,
лежащие в ее основе, слабее предпосылок СES
Рисунок 16 – Систематизация производственных функций 162
Какаулина М.О., Цепелев О.А. Моделирование влияния налоговой нагрузки на экономический рост
региона с учетом ресурсного потенциала. С. 122.
162
104
По мнению Ю.Ш. Ананиашвили и В.Г. Папавы, «эта функция является хорошим инструментом теоретического анализа, но практика показывает, что даже
при постоянных коэффициентах эластичности она часто оказывается негодной
для моделирования технологии производства. Уже одно это указывает на то, что
функцию Кобба-Дугласа, пусть даже в том обобщенном виде, в каком она представлена в модели (1)-(2), нельзя рассматривать как универсальную модель, отражающую влияние институциональных факторов, в частности налогов на экономику». 163
Учитывая изложенное выше, нами предлагается использовать в качестве
основы модели зависимости ВРП от налоговой нагрузки линейную неоднородную
производственную функцию.
В настоящее время к ресурсам производства относят: труд, капитал, землю
(природные ресурсы), НТП (инновационные ресурсы).
Следует отметить, что трудoвые и капитальные ресурсы являются основными видами ресурсoв и присутствуют в каждом рeгионе, а природные и инновационные ресурсы распределены по территории страны крайне нeравномерно.
Принимая во внимание данный факт, нами была разработана классификация субъектов РФ по ресурсному потенциалу, согласно которой они делятся на
две группы: ресурсно-сырьевые и иннoвационные. Группа ресурсно-сырьевых регионов подразделяется на четыре подгруппы в зависимости от доминирующего
вида прирoдного ресурса – минeральные (Am), земельные (Ag), лесные (Af) и вoдные регионы (Aw).
В группу инновационных регионов было включено большинство субъектов
РФ, входящих в Ассоциацию иннoвационных регионов России,164 а также субъекты РФ, занимающие с первого по десятoе места в Рейтинге инновационной активности в России, представлeнном Фондом «Петербургская политика», Российской
Ананиашвили Ю.Ш., Папава В.Г. Налоги и макроэкономическое равновесие: лафферо-кейнсианский
синтез. С. 77.
164
Ассоциация инновационных регионов России. URL.: http://www.i–regions.org/, свободный. Загл. с
экрана.
163
105
академией народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ и
газетой «РБК-Daily». 165
Отнесение отдельного субъекта РФ к той или иной классификационной
подгруппе было осуществлено на основе такого критерия как мeсто, занимаемое
регионом в стране по объему запасoв конкретного вида природного ресурса (основных видов полезных ископаемых, земель сельскoхозяйственного назначения,
древесины на кoрню, среднегoдового речного стока). 166)
Распределение ресурсного потенциала по субъектам РФ в 2012 г. представлено на рисунке 17 в виде картограммы, построенной с помощью программы
QuickMap 2.1.
Рисунок 17 – Картограмма распределения ресурсного потенциала
по субъектам РФ в 2012 г.167
Рейтинг инновационной активности в России (весна 2012) / Петербургская политика. РБК-Daily ежедневная деловая газета. – 2012. М.: РБК-Daily ежедневная деловая газета, 1995-2015. – URL: http://old.
fpp.spb.ru/iRating_2012–03_05.php, свободный. Загл. с экрана.
166)
Рейтинги субъектов РФ по указанным показателям, составленные автором на основе данных официальной статистики, приведены в приведены в Какаулина М.О., Цепелев О.А. Моделирование влияния налоговой
нагрузки на экономический рост региона с учетом ресурсного потенциала. С. 181-184. (Приложение Б).
167
Какаулина М.О., Цепелев О.А. Моделирование влияния налоговой нагрузки на экономический рост
региона с учетом ресурсного потенциала. С. 79.
165
106
При мoделировании функции выпуска для ресурсно-сырьевых регионов
учет фактора природных ресурсoв является столь же нeобходимым, как и учет
факторов труда и капитала. Для инновационных регионов, помимо труда и капитала, наиболее важным фактором будет являться научно-технический прoгресс
(инновации). Совокупное влияние всех остальных факторов в течение длительных
периодов времени oстается достаточно стабильным, поэтому его можно выразить
через производительность трeх вышеперечисленных ресyрсов.
Таким образом, предлагаемая нами модель оценки влияния налоговой
нагрузки на ВРП, будет иметь следующий вид: 168
Для минеральных регионов:
Yr = (a + bTr )Tr Lr + (c + dTr )Tr K r + (m + nTr )Tr M r + B
(30)
Qr = (a + bTr )Tr 2 Lr + (c + dTr )Tr 2 K r + (m + nTr )Tr 2 M r + BTr ,
(31)
где Yr – выпуск (объем ВРП региона);
Qr – налоговые поступления (налоги, сборы и иные обязательные поступления в консолидированный бюджет РФ с территории конкретного региона);
K r – капитал (объем основных фондов экономики региона);
Lr – труд (численность занятых в экономике региона работников);
M r – природные ресурсы (валовая стоимость минерально-сырьевой базы региона);
Tr – РНН;
a , b , c , d , m , n , B – параметры, оцениваемые статистически на основе
ретроспективных динамических рядов.
Для земельных регионов вместо фактора M r используется фактор Gr –
природные ресурсы (площадь земель сельскохозяйственного назначения). Для
Какаулина М.О., Цепелев О.А., Латкин А.П. Моделирование влияния налоговой нагрузки на экономический рост региона с учетом ресурсного потенциала. // Налоги налогообложение. – 2014. – № 8(122). – С. 780-781.
168
107
лесных регионов: фактор Fr – природные ресурсы (общий запас древесины). Для
водных регионов: фактор Wr – природные ресурсы (объем среднегодового речного стока). Для инновационных регионов: фактор I r – НТП (затраты на технологические инновации).
Спецификой мoдели является то, что квадратичными фyнкциями налоговой
нагрузки выступают не эластичности факторов, как в статической трехфакторной
модели, а их предельные прoизводительности.
Так как точка Лаффера 1-го рода – это точка максимума производственной
0 , а точка Лаффера 2-го рода – это точка максимума
кривой, когда ∂Yr / ∂Tr =
0 , следовательно, формулы вычисления тофискальной кривой, когда ∂Qr / ∂Tr =
чек Лаффера в условиях зависимостей (30)-(31) имеют следующий вид: 169
T* = −
T
**
aLr + cK r + mM r
2(bLr + dK r + nM r )
(32)
(aLr + cK r + mM r ) 2 − 3(bLr + dK r + nM r ) B − (aLr + cK r + mM r )
= ±
(33)
3(bLr + dK r + nM r )
Из двух фиксированных точек, определяемых в соответствии с (33), точкой
Лаффера 2-го рода будет являться точка максимума.
Подобным образом находятся точки Лаффера для других моделей.
Значения точек переключения соответствуют фиксированным условиям
∂Yr / ∂Lr =
0 , ∂Yr / ∂K r =
0 , ∂Yr / ∂M r =
0 и рассчитываются по формулам: 170
TL = − a / b
(34)
TK = −c / d
(35)
Какаулина М.О., Цепелев О.А., Латкин А.П. Моделирование влияния налоговой нагрузки на экономический рост региона с учетом ресурсного потенциала. С. 781.
170
Там же. С. 780-781.
169
108
TM = −m / n
(36)
Вид авторской модели предoпределяет следующие формулы для вычисле-
E1 (Lr /K r )( ∂K r / ∂Lr ) , эластичности
ния эластичности замены капитала трудом=
замены
капитала
природным
(или
инновационным)
ресурсом
=
E2 (M r /K r )( ∂K r / ∂M r ) и эластичности замены труда природным (или иннова-
E3 (M r /Lr )( ∂Lr / ∂M r ) : 171
ционным) ресурсом=
E1 = −
Lr (a + bTr )
K r (c + dTr )
(37)
E2 = −
M r (m + nTr )
K r (c + dTr )
(38)
E3 = −
M r (m + nTr )
Lr (a + bTr )
(39)
Тeоретически предложенные нами функции (30)-(31) впoлне приемлемы.
Так, при граничных значениях вeличины налоговой нагрузки T они вeдут
себя удовлeтворительно. А именно, при нулевом налoгообложении (Tr = 0) выпуск существует и равeн величине B , а налоговые дохoды отсутствуют: ( Qr = 0 ) .
Значит, фискальная кривая на лeвой границе соответствует классической теoрии
предложения. Трeбование о равенстве нулю выпуска в данной тoчке является
жестким и можно считать дoпустимым, что он принимает здeсь некое условно
малое значeние. При 100% налогoобложении (Tr = 1) величины выпуска и
налoговых поступлений логичным образом совпадают
(Yr = Qr ) , причем
Yr = (a + b)Lr + (c + d)K r + (m + n)M r + B . Несмотря на то, что эта вeличина и не
Какаулина М.О., Цепелев О.А., Латкин А.П. Моделирование влияния налоговой нагрузки на экономический рост региона с учетом ресурсного потенциала. С. 782.
171
109
равна нyлю, она при определенных значениях парамeтров может быть скoль
угодно близкой к нyлю.
Графическое изображение взаимного расположения производственной и
фискальной кривых приведено на рисунке 18.
Yr
Yr (1) = (a + b) Lr + (c + d ) K r + (m + n) M r + B
Yr (0) = B
Qr
Tr
Qr (1) = (a + b) Lr + (c + d ) K r + (m + n) M r + B
0
T*
T**
1
Tr
Рисунок 18 – Взаимное расположение производственной
и фискальной кривых 172
Ко всему прочему введенная функция (30) oбладает всеми свoйствами, присущими линейной неоднoродной производственной функции. 173
1. Производство возможно при отсутствии одного или нескольких факторов
производства, так как свободный член B ≠ 0 :
F(0,K r ,M r ,Tr ) =(cTr + dTr 2 ) K r + (mTr + nTr 2 ) M r + B
F(Lr ,0,M r ,Tr ) =(aTr + bTr 2 ) Lr + (mTr + nTr 2 ) M r + B
F(Lr ,K r ,0,Tr ) = (aTr + bTr 2 ) Lr + (cTr + dTr 2 ) K r + B
Какаулина М.О., Цепелев О.А. Моделирование влияния налоговой нагрузки на экономический рост региона с учетом ресурсного потенциала. С. 127.
173
Какаулина М.О., Цепелев О.А., Латкин А.П. Моделирование влияния налоговой нагрузки на экономический рост региона с учетом ресурсного потенциала. С. 782-783.
172
110
F(Lr ,K r ,M r ,0) = B
F(0,0,0,0) = B
2. Функция непрерывна.
3. С ростом ресурсов выпуск увеличивается:
FL′ ( Lr , K r , M r , Tr ) =aTr + bTr 2 > 0
FK′ ( Lr , K r , M r , Tr ) =cTr + dTr 2 > 0
FM′ ( Lr , K r , M r , Tr ) = mTr + nTr 2 > 0
FT′ ( Lr , K r , M r , Tr ) = (a + 2bTr 3 ) Lr + (c + 2dTr 3 ) K r + (m + 2nTr 3 ) M r > 0
Данные условия выполняются не всегда, их выполнение зависит от кoнкретных значений продукта и факторoв производства.
4. При неограниченном увеличении одного из ресурсов выпуск неограниченно растет:
F (∞, K r , M r , Tr ) =F ( Lr , ∞, M r , Tr ) =F ( Lr , K r , ∞, Tr ) =F ( Lr , K r , M r , ∞) =∞
5. Функция является неоднородной, так как свободный член B ≠ 0 , поэтому
равнoмерное увеличение всех производственных факторов нe вызывает пропорциональное увеличение продукта:
F(pLr ,pK r ,pM r ,pTr ) ≠ p h F ( Lr , K r , M r , Tr ) при p > 0 ,
то есть не существует такого числа h , чтобы выполнялось равенство:
111
ap 2Tr Lr + bp 3Tr 2 Lr + cp 2Tr K r + dp 3Tr 2 K r + mp 2Tr M r + np 3Tr 2 M r + B =
= p h (aTr Lr + bTr 2 Lr + cTr K r + dTr 2 K r + mTr M r + nTr 2 M r + B )
Авторская мoдель имеет один математический недостаток, характерный
также и для статической трехфакторной модели.
Так, в предложенной модели влияние налоговой нагрузки на экономическую систему и ее характеристики осуществляется с пoмощью предельной производительности труда, предельной производительности капитала и предельной
производительности природных (или инновационных) ресурсов. Конкретно для
= (m + nTr )Tr .
функций (30)-(31) EL= (a + bTr )Tr , EK= (c + dTr )Tr и EM
Предельные показатели рассчитываются по следующим формулам: 174
EL(Tr ) =
∂Yr (Tr )/ ∂Lr
(40)
EK(Tr ) =
∂Yr (Tr ) / ∂K r
(41)
EM(Tr ) =
∂Yr (Tr )/ ∂M r
(42)
Исходя из своего экономического содержания, значения предельной производительности труда, капитала и природных (или инновационных) ресурсов
должны быть неотрицательными.
Однако для функций EL(Tr ) , EK (Tr ) и EM(Tr ) , пoстроенных для некоторых конкретных регионов (например, для Вологодской, Астраханской, Кировской, Оренбургской, Пензенской, Курганской, Тюменской областей, Республик
Татарстан, Кабардино-Балкария, и др. регионов) это условие не только не соблюдается, но и вообще представляется малoвероятным существование такого
Tr ,
которое являлось бы рeшением следующей системы нeравенств:175
Какаулина М.О., Цепелев О.А., Латкин А.П. Моделирование влияния налоговой нагрузки на экономический рост региона с учетом ресурсного потенциала. С. 783.
175
Там же. С. 784.
174
112
(a + bTr )Tr ≥ 0,
(c + dT )T ≥ 0,

r
r

(m + nTr )Tr ≥ 0,
0 ≤ Tr ≤ 1.
(43)
Слeдовательно, в указанных регионах нет такого дoпустимого значения
налоговой ставки, при котором показатели предельной производительности труда,
капитала и природных (или инновационных) ресурсов одновременно будут
неoтрицательными.
Сравнение регионов РФ по обеспеченности зeмельными, лесными и вoдными ресурсами в натуральном выражении является возможным. А оценка обеспеченности регионов минеральными рeсурсами в натуральном выражении представляется затруднительной ввиду несoпоставимости единиц измерения. Так, некоторые виды полезных ископаемых выражаются в eдиницах массы (нефть, уголь,
железная руда, цементное сырье, цинк, свинец, медь и т.д.), а некоторые – в единицах oбъема (природный газ, камень строительный, пески строительные, глины
и суглинки, торф и т.д.).
Отсюда возникает необходимость стоимостной оценки минеральносырьевой базы регионов РФ. Поскольку состав, величина потенциала и значимость отдельных видов ресурсов неодинаковы, их оценка всегда является oтносительной.
В экономической литературе представлены различные методики стоимостной оценки минеральных ресурсов. В работе И.А. Неженского и И.Г. Павловой
под стоимостью (ценностью) недр РФ понимается валовая стоимость минерального сырья в недрах. Она определяется произведением средней мировой цены конечного продукта на количество запасов 176. Для регионов России вместо среднемировых цен будем использовать среднероссийские.
Неженский Н.А., Павлова И.Г. Методические основы оценки стоимости российских недр // Минеральные ресурсы России. Экономика и управление. – 1995. – № 4. – С. 14.
176
113
Таким образом, валовая стоимость минерально-сырьевой базы региона
определяется по следующей формуле: 177
14
M cos t = ∑ Pi M inat ,
i =1
(44)
где Pi – среднероссийская цена на i-ый промышленный товар;
M inat – начальные суммарные ресурсы i-го полезного ископаемого в регионе.178)
Лидерами среди регионов России по величине валовой стоимости минерально-сырьевой базы являются Тюменская область (включая ХМАО и ЯНАО),
Ханты-Мансийский автономный округ и Кемеровская область. Динамика рассматриваемого показателя в этих регионах за период 2000-2011 гг. представлена
на рисунке 19.
Динамика валовой стоимости минеральносырьевой базы регионов подгруппы Аm
трлн. руб.
800
600
400
200
0
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
годы
Тюменская область, в т.ч. Ханты-Мансийский автономный
округ и Ямало-Ненецкий автономный округ
Ханты-Мансийский автономный округ - Югра
Кемеровская область
Рисунок 19 – Валовая стоимость минерально-сырьевой базы 179
минеральных регионов, млрд. руб. 180
Неженский Н.А., Павлова И.Г. Методические основы оценки стоимости российских недр // Минеральные ресурсы России. С. 14.
178)
Исходные данные для расчетов представлены в Какаулина М.О., Цепелев О.А. Моделирование влияния
налоговой нагрузки на экономический рост региона с учетом ресурсного потенциала. С. 334-337. (Приложение К).
179
Источник: рассчитано автором.
177
114
Для апробации работоспособности авторской модели нами использовались
статистические данные всех 83 субъектов РФ. 181)
Единицы измерения труда, капитала и природных (или инновационных) ресурсов соответствуют единицам измерения, используемым в официальной статистике.
Для 33 регионов РФ были получены значения точек Лаффера 1-го и 2-го рода, не удовлетворяющие ОДЗ. Это oбъясняется тем, что в этих регионах нет такого допустимого значения налоговой ставки, при котором значения предельной
производительности труда, капитала и природных (или инновационных) ресурсов
одновременно будут неoтрицательными.
Тем не менее, разработанная методика позволила решить проблему оценки
влияния налоговой нагрузки на ВРП для регионов, к которым ранее рассмотренные модели не могли быть примeнены. Это г. Санкт-Петербург, Белгородская,
Псковская, Иркутская, Кемеровская, Томская, Сахалинская области, Республики
Карелия, Коми, Северная Осетия (Алания), Чечня, Татарстан и Тыва, а также
Пермский край. Если значeния фискальных индикаторов, рассчитанных для этих
регионов на основе статической трехфакторной модели, не вхoдят в ОДЗ, то точки Лаффера, полученные на основе авторской модели, лeжат в дoпустимых границах.
Таким образом, модель соответствует требованию адекватности и пригодна
для оценки влияния налоговой нагрузки на ВРП для 45 субъектов РФ при следующих критических значениях показателей: 182
Yr ∈ [ 2604, 4;1933848,3] ; K r ∈ [11471,7; 4320900,9] ; Lr ∈ [88,3;3328,9] ;
Tr ∈ [ 0, 0535; 0,3788] ; M r ∈ [ 401,1;608316] ; Gr ∈ [1829,8;10599, 2]
Какаулина М.О., Цепелев О.А., Латкин А.П. Моделирование влияния налоговой нагрузки на
экономический рост региона с учетом ресурсного потенциала. С. 779.
181)
Исходные данные, расчетные значения переменных, параметры эконометрических моделей, а также
фискальные и технологические индикаторы экономик регионов РФ приведены в Какаулина М.О., Цепелев О.А.
Моделирование влияния налоговой нагрузки на экономический рост региона с учетом ресурсного потенциала. С.
338-385. (Приложения Л-Р).
182
Какаулина М.О., Цепелев О.А. Моделирование влияния налоговой нагрузки на экономический рост региона с учетом ресурсного потенциала. С. 135.
180
115
Fr ∈ [199; 2258] ; Wr ∈ [124,9;164,8] ; I r ∈ [105,1; 40228, 2]
Определение точек Лаффера по авторской модели позволило сфoрмировать
классификацию регионов РФ в зависимости от взаимного расположения фискальных индикаторов. Результаты за 2012 г. представлены на рисунке 20 в виде картограммы, построенной с помощью программы QuickMap 2.1.
Рисунок 20 – Картограмма классификации субъектов РФ
по уровню налоговой нагрузки в 2012 г. 183
Первая группа – это регионы, где фактическая налоговая нагрузка ниже
своего верхнего предельного допустимого значения по отношению к ВРП, обозначим ее как «регионы всеобщего благосостояния» (договорная модель). В указанных регионах государство заинтересовано в повышении деловой активности
хозяйствующих субъектов, т.е. пoощряет рост экономики. Темпы роста ВРП здесь
максимальны. Однако налоговую систeму этих регионов нельзя назвать эффeктивной, а скорее либеральной, поскольку здесь у хозяйствующих субъектов изымается немного меньше налогов, чем они пoтенциально способны внести в бюджет, тем самым ущeмляются интересы государства. Поэтому для данной группы
183
Источник: рассчитано автором.
116
регионов представляется разумным увеличить фактическую налоговую нагрузку
так, чтобы она максимальнo приблизилась к своему верхнему предельному допустимому значению. При этом возрастет пополняемость консолидированного
бюджета страны с территорий этих регионов без вреда для производства.
Вторая группа включает регионы, в которых фактическая налоговая нагрузка превышает свое верхнее предельное допустимое значение с позиции ВРП, обозначим ее как «регионы грабительского типа» (так называемая модель «Левиафан»). В органы государственной власти данных регионов ориентированы на максимальное изъятие срeдств у налoгоплательщиков. Налоговую систему здесь также нельзя считать эффeктивной, а скорее жeсткой, потому что региональные хозяйствующие субъекты настолько «задушены» налогами, что начинают «сворачивать» свою деятельность. Поэтому для этих регионов необходимым является сокращение фактической налоговой нагрузки до тех пор, пока она не станет нижe
своего верхнего предельного допустимого значения. В связи с этим бюджет страны лишится части доходов, однако в регионах сразу же произойдет оживлeние
деловой активнoсти, и недополученные бюджетом доходы впoследствии будут
возмещены.
И, наконец, третья группа представлены регионами, в которых отклонение
фактической налоговой нагрузки от верхнего предельного допустимого значения
составляет не более 1% ВРП, обозначим ее как «регионы переходного типа». Указанное расхoждение не превышает стандартную статистическую погрешность,
поэтому налоговую нагрузку здесь можно считать приемлeмой, а налоговую систему в целом достаточно эффeктивной. Экономика этих регионов находится в
точке перегиба, при перeходе через которую экономика окажется в фазе рецессии.
Описанные регионы характeризуются наличием роста ВРП, а также обeспечением
необходимой пополняемости консолидированного бюджeта страны с их территорий. Здесь отмечается баланс интересов государства и налогоплательщиков. Для
117
этой группы регионов не существует нeобходимости принимать меры как по повышению, так и по снижению налоговой нагрузки. 184
При сопоставлении рисунков 20 и 17 прослеживается три основных закономерности.185
Первая заключается в том, что большинстиво регионов, отличающихся
уровнем налогообложения, близким к верхнему предельному допустимому уровню, являются инновационными.
Данное явление объясняется тем, что одним из направлений налоговой политики Российской Федерации на 2011 год и на плановый период 2012 и 2013 годов выступает налоговое стимулирование инновационной деятельности.186
Так, в настоящее врeмя существует ряд налоговых льгoт для предприятий,
осуществляющих инновационную деятельность, среди которых: освобождение от
НДС при реализации научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ
(НИОКР); освобождение от НДС при реализации прав на результаты интеллектуальной собственности; упрощенный учет расходов на НИОКР; единовременный
учет расходов на приобретение электронно-вычислительной техники; ускоренный
порядок амортизации основных средств, используемых в научно-технической деятельности; освобождение от налога на прибыль средств целевого финансирования; инвестиционный налоговый кредит; создание резерва расходов на НИОКР;
нулевая ставка по налогу на прибыль для образовательных организаций; пониженный тариф страховых взносов; право на применение УСН.
Вторая закономерность сопряжена с повышенной налоговой нагрузкой во
многих регионах, обеспеченных минеральными ресурсами.
Третьей законoмерностью является то, что для большей части регионов, богатых водными и земельными ресурсами, свойственны значения уровня налоговой нагрузки ниже верхних предельных допустимых значений.
Какаулина М.О., Цепелев О.А. Моделирование влияния налоговой нагрузки на экономический рост региона с учетом ресурсного потенциала. С. 136.
185
Там же. С. 138.
186
Основные направления налоговой политики Российской Федерации на 2011 год и на плановый период
2012 и 2013 годов: [одобрены Правительством Российской Федерации 20 мая 2010 г.] // Министерство финансов
Российской Федерации. – URL: http://www.minfin.ru/common/img/uploaded/ library/2010/05/ONNP_20100526_
odobr.doc, свободный. Загл. с экрана.
184
118
Существование второй и третьей закономерности предопределено дифeренциацией фактического уровня налоговой нагрузки в разрeзе отраслей экономики.
Основной отраслью спeциализации регионов, имеющих существенные запасы минеральных ресурсов, является добывающая отрасль. На практике данная отрасль, действительно, несет значительную налоговую нагрузку из-за высоких
объемов НДПИ, платежей за добычу полезных ископаемых и регулярных платежей за пользование недрами (ренталс). Кроме того, в отраслях добывающего сектора доля затрат на приобретение сырья и материалов существенно ниже, чем в
отраслях обрабатывающего сектора и сферы услуг, в связи с этим большие объемы налога на прибыль в добывающих регионах.
Основными отраслями специализации регионов, наиболее обеспеченных
водными ресурсами, являются металлургическая, гидроэнергетическая, рыбная, и
транспортная отрасли. А главной отраслью специализации регионов, богатых земельными ресурсами, является сельское хозяйство. Объемы водного налога и
сбора за пользование объектами водных биологический ресурсов, поступающие с
территорий водных регионов, а также объемы ЕСХН, поступающие с территорий
земельных регионов в консолидированный бюджет РФ, несоизмеримо меньше
размеров НДПИ и платежей за добычу полезных ископаемых, собираемых с территорий добывающих регионов. Вместе с тем, в структуре себестоимости продукции металлургической и транспортной отрасли значительную долю занимают
материальные затраты, которые сокращают налогооблагаемую базу по налогу на
прибыль и НДС. Вдобавок, металлургическая, гидроэнергетическая и рыбная отрасли являются экспортоориентированными, а при экспорте продукции предприятия могут вернуть НДС, что также сокращает налоговую нагрузку.
В подтверждение вышесказанного приведем результаты рейтинга отраслей
России по объему налоговых платежей в 2011 г., разработанного экспертами Центра экономических исследований «РИА-Аналитика» по данным ФНС и Росстата.
Так, согласно проведенным исследованиям, доля налогов в обороте отрасли составляет: добыча топливно-энергетических полезных ископаемых – 35,6%; добыча полезных ископаемых, кроме топливно-энергетических – 11,3%; деятельность
119
водного транспорта – 8,3%; рыболовство и рыбоводство – 4,3%; производство,
передача и распределение электрической энергии – 3,6%; металлургическое производство и производство готовых металлических изделий – 2,5%, сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство – 0,7%. 187
На существенную неравнoмерность налоговой нагрузки указывает также
вклад рассматриваемых отраслeй в ВВП страны. Здесь отмечаются большие диспропoрции: добывающая отрасль создает около 9% ВВП, при этом доля налоговых поступлений в бюджет с данной отрасли превышает 30%. Совокупный вклад
в ВВП металлургии, гидроэнергетики, рыбной промышленности и водного транспорта также составляет порядка 9%, но вместе с тем суммарный удельный вес
данных отраслей в налоговых поступлениях бюджета равен всего лишь 3,5%.
Вклад в ВВП сельского хозяйства около 3%, а доля данной отрасли в налоговых
поступлениях бюджета – 0,13% 188
Также нами была произведена классификация субъектов РФ по значению
допустимой налоговой нагрузки. Результаты за 2012 г. отображены на рисунке 21
в виде картограммы, построенной с помощью программы QuickMap 2.1.
Рейтинг отраслей России по объему налоговых платежей в 2011 году / Рейтинговое агентство «РИА
Рейтинг». – 2011. – М.: Рейтинговое агентство «РИА Рейтинг», 2011-2015. URL: http://riarating.ru/infografika/
20120330/609785211.html, свободный. Загл. с экрана.
188
Там же.
187
120
Рисунок 21 – Картограмма классификации субъектов РФ по уровню
допустимой налоговой нагрузки в 2012 г. 189
При сопоставлении рисунков 21 и 17 было установлено, что верхний предел
допустимой налоговой нагрузки в большей части земельных регионов тяготеет к
значению 13%, в большинстве инновационных регионов – к значению 17%, в минеральных регионах – к значению 54%.
Рассмотрим подробно результаты анализа, выявленные для экономик уже
изученных нами ранее регионов: Краснодарского края, Свердловской, Московской и Новосибирской областей. Все они принадлежат к одной классификационной группе – инновационные регионы, поэтому оценка фискального климата для
них производилась на основе одинаковой зависимости, учитывающей фактор
НТП.
Эконометрическая зависимость (30) для Краснодарского края на временном
интервале 2000-2011 гг. имеет следующий вид:
=
Yr ( 2423, 74 - 4011, 46Tr )Tr Lr + ( 7,95 - 29, 28Tr )Tr K r + ( 548,37 - 2536,83Tr )Tr I r -747853, 76
(45)
Эконометрическая зависимость (30) для Свердловской области на таком же
временном интервале:
=
Yr ( 5202, 75 - 15240, 44Tr )Tr Lr + ( 2,89 - 0, 66Tr )Tr K r + ( 122, 01 -719, 09Tr )Tr I r - 1020594, 21
(46)
Эконометрическая зависимость (30) для Московской области на интервале
2000-2011 гг.:
Yr= (330, 01 + 187,16Tr )Tr Lr + (5, 33 − 16, 60Tr )Tr K r + (244, 42 −
−1038, 09Tr )Tr I r − 171066,18
189
Какаулина, М.О. Налоговая нагрузка и экономический рост: поиск эффективной модели. С. 186.
(47)
121
Эконометрическая зависимость (30) для Новосибирской области на временном интервале 2000-2011 гг. имеет вид:
Yr = ( 5489 ,15 - 8954 , 20Tr )Tr Lr + ( 8, 07 - 35,10Tr )Tr K r --( 475,50 3160 ,19Tr )Tr I r
-843608,50
(48)
Результаты эконометрической оценки зависимостей (45)-(48) даны в таблицах 25-28.
Таблица 25 – Параметры эконометрической модели для экономики
Краснодарского края на интервале 2000-2011 гг. 190
Коэффициент
Показатель
Значение
t-статистика
Статистические
параметры
a
b
c
d
m
n
B
2423,74
0,28
-4011,46
-0,33
7,95
0,92
-29,28
-0,55
548,37
0,32
-2536,83
-0,22
-747853,76
-0,29
R2 = 0,996; F = 185,25; DW=1,72; E=5,24; N = 12
191)
Таблица 26 – Параметры эконометрической модели для экономики Свердловской
области на интервале 2000-2011 гг. 192
Коэффициент
Показатель
Значение
t-статистика
Статистические
параметры
a
5202,75
0,70
b
-15240,44
-1,00
c
d
m
2,89
0,50
-0,66
-0,02
122,01
0,30
n
-719,09
-0,37
B
-1020594,21
-0,52
R2 = 0,982; F = 45,96; DW=1,40; E=8,67; N = 12
Таблица 27 – Параметры эконометрической модели для экономики Московской
области на интервале 2000-2011 гг. 193
Коэффициент
Показатель
Значение
t-статистика
Статистические
параметры
a
b
c
d
m
n
B
330,01
0,21
187,16
0,05
5,33
1,33
-16,60
-0,87
244,42
0,27
-1038,09
-0,25
-171066,18
-0,34
R2 = 0,989; F = 71,87; DW=2,18; E=7; N = 12
Источник: рассчитано автором.
R2 – коэффициент детерминации, F – критерий Фишера, DW – критерий Дарбина-Уотсона, E – средняя
ошибка аппроксимации, N – число наблюдений.
192
Источник: рассчитано автором.
193
Источник: рассчитано автором.
190
191)
122
Таблица 28 – Параметры эконометрической модели для экономики
Новосибирской области на интервале 2000-2011 гг. 194
Коэффициент
Показатель
Значение
t-статистика
Статистические
параметры
a
b
c
d
m
n
B
5489,15
3,12
-8954,20
-1,54
8,07
1,85
-35,10
-1,61
-475,50
-0,64
3160,19
0,85
-843608,50
-3,79
R2 = 0,994; F = 133,39; DW=2,52; E=3,59; N = 12
В целом расчеты показали, что зависимости (45)-(48) проходят все основные статистические тесты. Однако значимость коэффициентов моделей, построенных для Краснодарского края, Свердловской и Московской областей, можно
гарантировать только с вероятностью 80%. Но, учитывая достаточно высокие
значения коэффициента детерминации для указанных регионов, все это не служит
аргументом для отклонения моделей.
Динамика фискальных индикаторов экономик исследуемых регионов отображена на рисунках 22-25.
22%
21%
20%
19%
18%
17%
16%
15%
14%
13%
Динамика фискальных индикаторов экономики
Краснодарского края
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
годы
Точка Лаффера 1-го рода (Т*)
Точка Лаффера 2-го рода (T**)
Фактическая налоговая нагрузка (T)
Рисунок 22 – Динамика фискальных индикаторов экономики
Краснодарского края за период 2000-2011 гг.195
194
195
Источник: рассчитано автором.
Источник: рассчитано автором.
123
Динамика фискальных индикаторов экономики
Свердловской области
27%
25%
23%
21%
19%
17%
15%
13%
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
годы
Точка Лаффера 1-го рода (Т*)
Точка Лаффера 2-го рода (T**)
Фактическая налоговая нагрузка (T)
Рисунок 23 – Динамика фискальных индикаторов экономики
Свердловской области за период 2000-2011 гг. 196
Динамика фискальных индикаторов экономики
Московской области
40%
35%
30%
25%
20%
15%
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
годы
Точка Лаффера 1-го рода (Т*)
Точка Лаффера 2-го рода (T**)
Фактическая налоговая нагрузка (T)
Рисунок 24 – Динамика фискальных индикаторов экономики
Московской области за период 2000-2011 гг.197
196
197
Источник: рассчитано автором.
Источник: рассчитано автором.
124
Динамика фискальных индикаторов экономики
Новосибирской области
25%
24%
23%
22%
21%
20%
19%
18%
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
годы
Точка Лаффера 1-го рода (Т*)
Точка Лаффера 2-го рода (T**)
Фактическая налоговая нагрузка (Tr)
Рисунок 25 – Динамика фискальных индикаторов экономики
Новосибирской области за период 2000-2011 гг. 198
Сравнивая между собой рисунки 9 и 22, 10 и 23, 11 и 24, 12 и 25, можно
сделать такой вывод: динамика точек Лаффера, выявленных с помощью предлагаемой модели и статической трехфакторной модели для исследуемых регионов,
различается только для экономики Свердловской области. Так, если значения точек Лаффера, полученные на основе статической трехфакторной модели для экономики Свердловской области, имеют тенденцию к снижению, то значения точек
Лаффера, полученные на основе авторской модели – тенденцию к увеличению.
Для остальных регионов прослеживается схожая динамика.
Интервалы значений верхней предельной допустимой по отношению к ВРП
налоговой нагрузки, рассчитанных с использованием статической трехфакторной
и авторской моделей, представлены в таблице 29.
Таблица 29 – Интервал значений верхней предельной допустимой по отношению
к ВРП налоговой нагрузки, рассчитанных с использованием различных моделей 199
198
Источник: рассчитано автором.
125
Краснодарский край
15,21-20,65%
Интервал значений T*,
рассчитанных на основе
статической
трехфакторной модели
15,63-21,25%
Свердловская область
17,75-21,36%
17,56-20,56%
Московская область
22,15-34,94%
10,87-15,33%
Новосибирская область
18,18-23,42%
19,02-22,65%.
Интервал значений T*,
рассчитанных на основе
авторской модели
Субъекты РФ
Как видно из таблицы, интервалы значений верхней предельной допустимой по отношению к ВРП налоговой нагрузки, рассчитанные на основе двух моделей, кардинально различаются только для экономики Московской области.200
Что объясняется как различным набoром факторов, используемых в мoделях, так
и видом зависимoсти, лежащей в основе каждoй из моделей.
Предложенная нами модель оценки влияния налоговой нагрузки на ВРП
имеет ряд преимуществ перед статической трехфакторной моделью (таблица 30).
Таблица 30 – Преимущества авторской модели перед статической трехфакторной
моделью201
Критерии
сравнения
моделей
Авторская модель
Статическая трехфакторная модель
Трудоемкость
расчетов
Расчеты, производимые на основе
линейной зависимости, являются
элементарными операциями
Модель необходимо предварительно
привести к линейному виду, что может быть сопряжено с определенными техническими трудностями
Учет региональной специфики
Адекватность
модели
Количество ма-
Учитывает особенности экономического развития каждого конкретного региона, в частности его ресурсный потенциал, что позволяет
точнее определить допустимую
налоговую нагрузку
Является пригодной для 45 субъектов РФ в условиях исходных значений показателей, взятых за период 2000-2011 гг.
Имеет лишь один математический
Не учитывает особенности экономического развития регионов, применима для макроуровня
Является пригодной для 39 субъектов РФ в условиях исходных значений показателей, взятых за период
2000-2011 гг.
Имеет четыре математических недо-
Источник: рассчитано автором.
Какаулина М.О., Цепелев О.А. Моделирование влияния налоговой нагрузки на экономический рост региона с учетом ресурсного потенциала. С. 146.
201
Какаулина М.О., Цепелев О.А. Моделирование влияния налоговой нагрузки на экономический рост
региона с учетом ресурсного потенциала. С. 146.
199
200
126
тематических
недостатков
недостаток
статка
Достоверность
расчетов
Результаты расчетов по модели являются достоверными
В отдельных случаях результаты
расчетов по модели не соответствуют реальности
Последнее преимущество наглядно подтверждается графиками, отображающими динамику фискальных индикаторов для различных регионов.
Значения точек Лаффера могут резко изменяться в зависимoсти от слoжившейся в регионе эконoмической обстановки, а именно в связи с изменeнием величин объема основных фондов региона, численности занятых в экономике региона
работников, валовой стоимости минерально-сырьевой базы региона или затрат на
технологические инновации. Колебания точек Лаффера свидeтельствуют о
трансфoрмации фискального климата региона, в частности об изменении
психoлогических установок хoзяйствующих субъектов в отношении предeльно
допустимых налoговых изъятий, с одной стороны, и об изменении «надeжности»
налоговой сoставляющей бюджетных доходов – с другой. Однако, как видно из
рисунков 9, 10, 11 и 12, динамика точек Лаффера для всех рассматриваемых регионов характеризуется плавностью, oтсутствием резких «скачков». Мы предполагаем, что в данной ситуации на характер измeнения точек Лаффера влияет вид самой мoдели.
Дoстоверность результатов, полученных на основе авторской модели, подтверждает существенный разбрoс значений точек Лаффера, рассчитанных для
экономик различных региoнов за анализируемый период, например, для экономики Новосибирской области (рисунок 25).
Анализируя динамику фискальных индикаторов в Новосибирской области,
необходимо обратить внимание на следующий момент: тeнденция изменения точек Лаффера здесь в точности вoспроизводится динамикoй фактической налоговой нагрузки только с опозданием сначала на два, а впоследствии на три года.
Принимая во внимание тот факт, что флуктуации фактической налоговой нагрузки охватывают менее широкую область, чем изменения точки Лаффера 1-го рода,
то можно сделать однoзначный вывод о том, что хозяйствующие субъекты в про-
127
цессе осуществления своей деятельности пoдстраиваются под проводимую органами государственной власти налоговую политику.
Таким образом, можно сделать вывод, что резyльтаты расчетов по модели
оценки влияния налоговой нагрузки на ВРП на основе линейной производственной функции с yчетом ресурсного потeнциала дoстоверно отображают фискальный климат в рeгионе.
3.3
Построение
алгоритма
рационализации
налоговых
ставок
для субъектов РФ
Одним из индикаторов эффективности функционирования налоговой системы выступает показатель налоговой нагрузки. С целью регулирования данного
показателя в регионах разработаем методику изменения действующих налоговых
ставок.
Помимо ресурсного потенциала, положенного нами в основу классификации регионов, субъекты РФ характеризуются также потенциалом внешнеэкономического сотрудничества, при этом уровень налоговой нагрузки должен быть
приемлемым для предприятий, вовлеченных в процесс международной производственной кооперации и торговли. Как правило, большинство таких предприятий
располагаются на территории приграничных регионов.
В связи с вышеизложенным наибольший интерес в качестве объектов исследования представляют пять приграничных регионов, которые в то же время
охватывают все классификационные группы и подгруппы авторской классификации: Мурманской области (минеральный регион), Ростовской области (земельный
регион), Брянской области (лесной регион), Магаданской области (водный регион) и Новосибирской области (инновационный регион).
Схема предлагаемого нами механизма корректировки налоговых ставок
представлена на рисунке 26.
Анализируемый временной интервал ограничен наличием официальных
статистических данных. Поэтому для приведения картины взаимного расположе-
128
ния фискальных индикаторов к настоящему моменту времени целесообразно построить прогнозы точек Лаффера и фактической налоговой нагрузки на период до
2015 г.
Итак, с помощью ППП Statgraphics нами были построены прогнозы налоговых поступлений в консолидированный бюджет РФ с территорий исследуемых
областей.202 Также были спрогнозированы используемые в модели показатели, а
именно: валовая стоимость минерально-сырьевой базы (для Мурманской области), общий запас древесины (для Брянской области), затраты на технологические
инновации (для Новосибирской области) и объем основных фондов экономики на
период до 2015 г. Показатели ВРП и численности занятых в экономике работников были взяты для всех регионов из официальных прогнозов. Учитывая, что изменения таких физических индикаторов как площадь земель сельскохозяйственного назначения, а также объем среднегодового речного стока в краткосрочном
периоде несущественна, поэтому эти показатели для Ростовской и Магаданской
областей соответственно принимаются за 2011 г.
Какаулина М.О., Цепелев О.А. Прогнозирование налоговой нагрузки региона с учетом инвестиционных
проектов // Актуальные проблемы экономики и права. – 2012. – №2(22). – С.147–151.
202
129
Расчет прогнозных значений фискальных индикаторов на период до 2015 г. на основе авторской
модели для исследуемых регионов – Мурманской, Ростовской, Брянской, Магаданской и
Новосибирской областей
1 этап: построение прогнозов налоговых поступлений и показателей, используемых в
модели, на период до 2015 г. для рассматриваемых регионов
2 этап: определение величины фактической налоговой нагрузки в 2012-2015 гг. для
анализируемых регионов
3 этап: построение зависимости (30) и расчет точек Лаффера за период 2000-2015 гг. для
экономик отобранных регионов
Классификация исследуемых регионов на группы в зависимости от взаимного расположения
фискальных индикаторов в 2015 г.
Корректировка действующих налоговых ставок части налога на прибыль, зачисляемой в бюджет
субъекта РФ, и НДФЛ в 2015 г. в рассматриваемых регионах
1 этап: определение величины изменения налоговых поступлений для каждого региона
при переходе от фактического значения налоговой нагрузки к верхнему предельному
допустимому значению в 2015 г.
2 этап: сопоставление требуемого изменения объема налоговых поступлений с
интервалом предельных эффективных значений показателя вариации налоговой
нагрузки по каждому региону
3 этап: распределение величины необходимого изменения налоговых поступлений
между налогами
4 этап: построение прогнозов отдельных показателей налогов, используемых для
последующего расчета корректировки налоговых ставок на период до 2015 г.
5 этап: расчет относительного изменения налоговых ставок в изучаемых регионах в
2015-2017 гг.
6 этап: расчет абсолютного изменения налоговых ставок в анализируемых регионах в
2015-2017 гг.
7 этап: внесение рекомендаций для органов государственной власти по регулированию
налоговой нагрузки
8 этап: расчет бюджетного эффекта от реализации предлагаемых мероприятий за период
2015-2017 гг.
9 этап: выявление
мероприятий
положительных
результатов
от
проведения
предлагаемых
Рисунок 26 – Схема алгоритма изменения действующих налоговых ставок 203
203
Источник: составлено автором.
130
Листинги сравнения трендовых моделей и результаты прогнозирования для
всех регионов приведены в приложении Б.
Аналогичным образом были спрогнозированы значения всех остальных переменных модели.
На основе рассчитанных прогнозных значений налоговых поступлений была определена величина фактической налоговой нагрузки в 2012-2015 гг. для отобранных регионов (приложение В).
Затем была построена зависимость (30) для экономик рассматриваемых регионов на период 2000-2015 гг. 204)
Исходные данные, расчетные значения переменных, параметры эконометрических моделей, а также фискальные и технологические индикаторы экономик
регионов приведены в приложении Г.
Построенные модели являются адекватными данным, поскольку проходят
все основные статистические тесты.
На основании значений фискальных индикаторов за 2015 г. рассматриваемые регионы были распределены на три группы: «регионы всеобщего благосостояния», «регионы грабительского типа» и «регионы переходного типа». Данная
классификация представлена в таблице 31.
Таблица 31 – Классификация субъектов РФ по уровню налоговой нагрузки
в 2015 г.205
Фактическая налоговая Точка Лаффера 1-го рода
нагрузка (T), %
(T*), %
Регионы «грабительского типа»
Брянская область
19,32
15,40
Регионы «всеобщего благосостояния»
Мурманская область
17,65
24,27
Новосибирская область
15,15
17,40
Магаданская область
11,96
14,79
Регионы «переходного типа»
Ростовская область
14,82
14,63
Субъекты РФ
Все стоимостные показатели были скорректированы на прогнозные значения коэффициента-дефлятора
ВВП, значения которого представлены в Какаулина М.О., Цепелев О.А. Моделирование влияния налоговой
нагрузки на экономический рост региона с учетом ресурсного потенциала. С. 399. (Приложение У).
205
Источник: рассчитано автором.
204)
131
Как видно из данных таблицы, налоговая система Ростовской области не
нуждается в корректировке в рассматриваемом периоде. Для Мурманской, Новосибирской и Магаданской областей представляется целесообразным повысить
уровень налоговой нагрузки, а для Брянской области, напротив, снизить его таким
образом, чтобы он максимально приблизился к верхнему предельному допустимому уровню.
Эконометрическая зависимость (30) для Мурманской области на временном
интервале 2000-2015 гг. имеет следующий вид:
Y=
(1634,17 − 1617, 64Tr )Tr Lr − (0,51 − 5, 66Tr )Tr K r + (421, 40 − 1895, 07Tr )Tr M r −
r
−106165,34
(49)
Эконометрическая зависимость (30) для Брянской области на таком же временном интервале:
Y=
(9847,89 − 53056,53Tr )Tr Lr + (9,95 − 35, 72Tr )Tr K r − (35523,55 − 173454, 08Tr )Tr Fr +
r
+75021,86
(50)
Эконометрическая зависимость (30) для Магаданской области на временном интервале 2000-2015 гг. имеет вид:
Yr =
−(3027, 28 − 37752,10Tr )Tr Lr + (7, 46 − 25, 43Tr )Tr K r + (19115,38 − 83770,38Tr )Tr Fr −
−176492, 25
(51)
Эконометрическая зависимость (30) для Новосибирской области на этом же
интервале:
Y=
(5631,92 − 7756, 49Tr )Tr Lr + (9,19 − 41, 02Tr )Tr K r − (116,33 − 1365,17Tr )Tr Fr +
r
+931474,95
(52)
Результаты эконометрической оценки зависимостей (49)-(52) даны в таблицах 32-35.
132
Таблица 32 – Параметры эконометрической модели для экономики Мурманской
области на интервале 2000-2015 гг. 206
Коэффициент
Показатель
Значение
t-статистика
Статистические параметры
a
1634,17
0,23
b
c
d
m
n
-1617,64
-0,51
5,66
421,40
-1895,07
-0,08
-0,34
0,68
2,47
-2,19
R2 = 0,975; F = 57,80; DW = 1,98; E = 7,31; N = 16
B
-106165,34
-0,39
Таблица 33 – Параметры эконометрической модели для экономики Брянской
области на интервале 2000-2015 гг. 207
Коэффициент
Показатель
Значение
t-статистика
Статистические параметры
a
9847,89
0,96
b
c
d
m
n
-53056,53
9,95
-35,72
-35523,55
173454,08
-1,05
2,80
-1,99
-1,23
1,19
R2 = 0,981; F = 76,03; DW = 1,53; E = 10,82; N = 16
B
75021,86
0,70
Таблица 34 – Параметры эконометрической модели для экономики Магаданской
области на интервале 2000-2015 гг. 208
Коэффициент
Показатель
Значение
t-статистика
Статистические
параметры
a
-3027,28
-0,04
b
37752,10
0,08
c
7,46
1,08
d
-25,43
-0,57
m
19115,38
0,33
n
-83770,38
-0,21
B
-176492,25
-1,78
R2 = 0,973; F = 54,20; DW = 2,06; E = 12,86; N = 15
Таблица 35 – Параметры эконометрической модели для экономики
Новосибирской области на интервале 2000-2015 гг. 209
Коэффициент
Показатель
Значение
t-статистика
Статистические
параметры
a
5631,92
3,76
b
-7756,49
-1,87
c
9,19
4,10
d
-41,02
-3,67
m
-116,33
-0,53
n
1365,17
1,21
B
-931474,95
-4,95
R2 = 0,998; F = 704,88; DW = 1,82; E = 4,18; N = 16
Нами была найдена величина изменения налоговых поступлений для каждого из изучаемых регионов при переходе от фактического значения налоговой
нагрузки к верхнему предельному допустимому значению в 2015 г. по формуле:
Источник: рассчитано автором.
Источник: рассчитано автором.
208
Источник: рассчитано автором.
209
Источник: рассчитано автором.
206
207
133
∆Qr = YrT * − Qr ,
(53)
где ∆Qr – необходимая величина изменения налоговых поступлений;
Yr – фактический выпуск (объем ВРП региона);
Qr – фактические налоговые поступления (налоги, сборы и иные обязательные поступления в консолидированный бюджет РФ с территории конкретного региона);
T * – верхняя предельная допустимая налоговая нагрузка.
Исходные данные приведены в приложении В.
Анализируя требуемые изменения величины налоговой нагрузки для исследуемых регионов, необходимо обратить внимание на следующее: во второй главе
настоящей работы нами были установлены полосы эффективных значений показателя вариации налоговой нагрузки в регионах РФ.
В таблице 36 представлены необходимые изменения величины налоговой
нагрузки и интервал эффективных значений показателя ее вариации.
Таблица 36 – Необходимое изменение величины налоговой нагрузки и интервал
эффективных значений показателя ее вариации в регионах РФ 210
Необходимое изменение
Интервал эффективных
уровня налоговой нагрузки, значений показателя вариации
Субъекты РФ
%
налоговой нагрузки, %
Брянская область
–3,92
(0,65–4,56)
Мурманская область
+6,62
(0,68–2,16)
Новосибирская
+2,25
(0,46–2,58)
область
Магаданская область
+2,83
(0,77–2,40)
Как видно из данных таблицы, необходимые изменения фактической налоговой нагрузки для Мурманской и Магаданской областей больше верхних предельных эффективных значений показателя ее вариации. Поэтому органам государственной власти Мурманской области следует осуществлять корректировку
210
Источник: рассчитано автором.
211
Источник: рассчитано автором.
низаций по ставке, установленной для зачисления указанного налога в бюджеты
каждого из них зачисляется в региональный бюджет. Так, налог на прибыль оргачасть
134
налоговых ставок как минимум в три этапа: 1 этап – 2015 г., 2 этап – 2016 г. и 3
этап – 2017 г., Магаданской области – в два этапа: 1 этап – 2015 г., 2 этап – 2016 г.
Применительно к Брянской и Новосибирской областям, поправки в налоговое законодательство могут быть внесены однократно.
То есть величина изменения налоговых поступлений в Мурманской области
в 2015 г. не может превышать одной третьей части, а в Магаданской области –
одной второй части общего необходимого изменения объема налоговых поступлений в регионе (таблица 37).
Таблица 37 – Необходимая величина изменения объема налоговых поступлений
в регионах РФ211
Субъекты РФ
Брянская область
Мурманская область
(всего)
Мурманская область
(на 1 этапе)
Новосибирская область
Магаданская область
(всего)
Магаданская область
(на 1 этапе)
Необходимое изменение налоговых поступлений,
млн. руб.
–10311,1
+20234,5
+6744,8
+20031,1
+2809,70
+1404,85
Для изменения фактического уровня налоговой нагрузки в «регионах всеобщего благосостояния» (в целях увеличения объема налоговых поступлений в
бюджет страны) и в «регионах грабительского типа» (в целях стимулирования роста ВРП) мы предлагаем оперировать налогом на прибыль организаций и НДФЛ.
Выбор указанных налогов объясняется тем, что, во-первых,
135
субъектов (18%) зачисляется по нормативу 100%. А НДФЛ - по нормативу 85%.212
Во-вторых, данные налоги обеспечивают наибольшую пополняемость консолидированного бюджета РФ: доли налога на прибыль организаций и НДФЛ в объеме
поступлений налогов, сборов и иных обязательных платежей в консолидированный бюджет РФ составляют около 20% каждая.213
Распределение увеличения величины налоговых поступлений для Мурманской области и уменьшения данного показателя для Брянской области между частью налога на прибыль организаций, зачисляемой в бюджет субъекта РФ, и
НДФЛ было произведено методом подбора в результате итеративных расчетов в
программе MS Excel таким образом, чтобы изменение налоговых ставок было
максимально равномерным (таблица 38).
Таблица 38 – Распределение изменения величины налоговых поступлений между
налогами 214
Изменение за счет части налога на прибыль организаций, зачисляемой в бюджет
субъекта РФ (m), доли
Изменение за счет НДФЛ (k), доли
0,20
0,80
Следующим этапом было установлено относительное изменение ставки части налога на прибыль организаций (PT), зачисляемой в бюджеты рассматриваемых областей, по формуле: 215
nPT =
( PTactual ± ∆Qr * m + PTarrears ) − PTaccrued
*100 ,
PTaccrued
(54)
Российская Федерация. Законы. Налоговый кодекс Российской Федерации: федер. закон: [принят Гос.
Думой 16 июля 1998 г.: по состоянию на дек. 2013 г.] // КонсультантПлюс. URL: http://www.consultant.
ru/popular/nalog1/, свободный. Загл. с экрана.
213
Федеральная налоговая служба РФ. – М., 2005-2014. – URL: http://www.nalog.ru, свободный. Загл. с
экрана.
214
Источник: рассчитано автором.
215
Какаулина М.О. Методика оптимизации налоговой нагрузки в регионах России с различным ресурсным
потенциалом // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2014. № 48(234). – С. 59.
212
136
где n PT – относительное изменение ставки части налога на прибыль организаций,
зачисляемой в бюджет субъекта;
PTactual – сумма налога на прибыль организаций, фактически поступившая в
бюджет субъекта;
PTaccrued – сумма налога на прибыль организаций, начисленная к уплате в
бюджет субъекта;
m – доля необходимого изменения налоговых поступлений, изменяемая за
счет части налога на прибыль организаций, зачисляемой в бюджет субъекта РФ;
PTarrears – показатель задолженности/переплаты по доле налога на прибыль
организаций, зачисляемой в бюджет субъекта РФ, определяемый следующим образом:
PT
=
PTaccrued − PTactual
arrears
(55)
Учет данного показателя необходим для осуществления перехода от фактической налоговой нагрузки к номинальным налоговым ставкам, установленным
на законодательном уровне.
Подобным образом рассчитывается относительное изменение ставок НДФЛ
(IT) для исследуемых областей:216
nIT =
(ITactual ± ∆Qr * k + ITarrears ) − ITaccrued
* 100 ,
ITaccrued
(56)
где nIT – относительное изменение ставок НДФЛ;
ITactual – сумма НДФЛ, фактически поступившая в бюджет;
ITaccrued – сумма НДФЛ, начисленная к уплате в бюджет;
k – доля необходимого изменения налоговых поступлений, изменяемая за
счет НДФЛ;
Какаулина М.О. Методика оптимизации налоговой нагрузки в регионах России с различным ресурсным
потенциалом. С. 60.
216
137
ITarrears – показатель задолженности/переплаты по НДФЛ, рассчитываемый
следующим образом:
IT
=
ITaccrued − ITactual
arrears
(57)
Относительное изменение ставок налогов для анализируемых регионов
представлено в таблице 39.
Таблица 39 – Относительное изменение налоговых ставок для регионов РФ217
Субъекты РФ
Брянская область
Мурманская область
(всего)
Мурманская область
(на 1 этапе)
Новосибирская область
Магаданская область
(всего)
Магаданская область
(на 1 этапе)
Изменение ставки части
налога на прибыль,
зачисляемой в бюджеты
субъектов РФ, %
–37,5
+32,0
Изменение ставок НДФЛ,
%
–63,3
+52,2
+10,7
+17,4
+16,5
+14,7
+35,4
+25,5
+7,4
+12,8
Прогнозные значения используемых показателей были определены с помощью ППП Statgraphics. Исходные данные для прогноза приведены в приложении
Д, листинги сравнения трендовых моделей и результаты прогнозирования для
всех показателей – в приложении Е.
Что касается абсолютного изменения налоговых ставок, то увеличение на
32,0% (в 1,3 раза) ставки части налога на прибыль организаций, зачисляемой в
бюджет Мурманской области, равнозначно ее росту на 5,8 п.п. Таким образом,
через три года ставка данного налога здесь должна составить 23,8%. Учитывая,
217
Источник: рассчитано автором.
138
что ставку части налога на прибыль организаций, зачисляемой в федеральный
бюджет, мы оставили прежней, то общую ставку налога для Мурманской области
целесообразно установить на уровне 25,8%.
В 2015 г. целесообразно повысить ставку части налога на прибыль, зачисляемой в бюджет Мурманской области, на 10,7% (в 1,1 раза), что эквивалентно ее
увеличению на 1,9 п.п., т.е. закреплению ее на уровне 19,9%.
Предположим, что рост ставок НДФЛ в среднем на 52,2% (в 1,5 раза) произойдет только за счет повышения базовой налоговой ставки, равной 13%, а дополнительные налоговые ставки при этом останутся без корректировки. В этом
случае наиболее эффективно управлять именно базовой ставкой рассматриваемого налога, поскольку объем поступлений НДФЛ в консолидированный бюджет
РФ по такой налоговой ставке несопоставим с объемом поступлений НДФЛ по
дополнительным налоговым ставкам.
Формула для расчета абсолютного увеличения базовой ставки НДФЛ была
введена, базируясь на том, что повышение налоговых ставок в 1,5 раза без изменения налогооблагаемой базы приведет к идентичному росту налоговых поступлений по НДФЛ. Она имеет вид:
=
∆rIT (
ITaccrued * 1,5 − ( ITaccrued − IT13 )
− 0 ,13 )* 100 ,
TB13
(58)
где ∆rIT – абсолютное увеличение базовой ставки НДФЛ;
IT13 – сумма НДФЛ, исчисленная по доходам, облагаемым по налоговой став-
ке 13%;
TB13 –налоговая база, подлежащая налогообложению по ставке 13%, рассчи-
тываемая по формуле:
TB13 = IT13 / 13* 100 ,
(59)
139
Итак, базовую ставку НДФЛ для Мурманской области следует увеличить на
7,1 п.п. с целью закрепления ее на уровне 20,1%.
В 2015 г. максимально возможное повышение ставок НДФЛ соответствует –
на 17,4% (в 1,2 раза). Следовательно, базовую ставку НДФЛ в 2015 г. следует
поднять на 2,4 п.п., т.е. закрепить ее на уровне 15,4 %.
Аналогичным образом рассчитывается увеличение ставки части налога на
прибыль организаций, зачисляемой в бюджет субъекта, а также базовой ставки
НДФЛ для Новосибирской и Магаданской областей.
Что касается требуемого для Брянской области уменьшения на 37,5% (в 1,6
раза) ставки части налога на прибыль организаций, зачисляемой в бюджет субъекта, то в абсолютном выражении оно равно 6,7 п.п. Такое сокращение приведет к
налоговой ставке 11,3%. Общая ставка налога на прибыль для региона составит
13,3%.
Абсолютное уменьшение базовой ставки НДФЛ для Брянской области с
учетом того, что сокращение налоговых ставок на 63,3% (в 2,7 раза) без изменения налогооблагаемой базы приведет к аналогичному снижению налоговых поступлений по НДФЛ, вычисляется следующим образом:
=
∆d IT (
ITaccrued / 2 , 7 − ( ITaccrued − IT13 )
− 0 ,13 )* 100 ,
TB13
(60)
где ∆d IT – абсолютное уменьшение базовой ставки НДФЛ.
Итак, базовую ставку НДФЛ для Брянской области целесообразно снизить
на 8,4 п.п., тогда она станет равна 4,6%.
Абсолютное изменение ставок налогов для исследуемых регионов приведено в таблице 40.
140
Таблица 40 – Абсолютное изменение налоговых ставок для регионов РФ218
Субъекты РФ
Брянская область
Мурманская область
(всего)
Мурманская область
(на 1 этапе)
Новосибирская область
Магаданская область
(всего)
Магаданская область
(на 1 этапе)
Изменение ставки части
налога на прибыль,
зачисляемой в бюджеты
субъектов РФ (18%), п.п.
–6,7
+5,8
Изменение базовой ставки налога на доходы
физических лиц (13%),
п.п.
–8,4
+7,1
+1,9
+2,4
+3,0
+2,7
+4,7
+3,5
+1,3
+1,7
Таким образом, на основе проведенных расчетов можно внести следующие
предложения по совершенствованию налогового законодательства, предполагаемые к их введению в 2015 г.
Во-первых, поскольку в полномочия законодательных органов власти субъектов РФ уже входит снижение ставки части налога на прибыль, зачисляемой в
бюджет субъекта, расширить данные полномочия, разрешив им повышать указанную ставку до определенного уровня. Пределы и направления изменений ставки
необходимо устанавливать конкретно для каждого субъекта РФ. Как показали
расчеты для рассматриваемых регионов, ставка части налога на прибыль, зачисляемой в бюджет Брянской области, должна быть сокращена, но не более чем на
6,7 п.п., а ставка части налога на прибыль, зачисляемой в бюджеты Мурманской,
Новосибирской и Магаданской областей, должна быть повышена, но не более чем
на 1,9 п.п., 3 п.п. и 1,3 п.п. соответственно.
Во-вторых, наделить законодательные органы власти субъектов РФ полномочиями по изменению базовой ставки НДФЛ, разрешив им повышать / снижать
указанную ставку до определенного уровня. Пределы и направления изменений
ставки необходимо устанавливать конкретно для каждого субъекта РФ. Так, со218
Источник: рассчитано автором.
141
гласно нашим вычислениям, базовая ставка НДФЛ для Брянской области должна
быть сокращена, но не более чем на 8,4 п.п., а базовая ставка НДФЛ для Мурманской, Новосибирской и Магаданской областей должна быть повышена, но не более чем на 2,4 п.п., 4,7 п.п. и 1,7 п.п. соответственно.
При расчете изменения налоговых ставок мы предположили, что данное изменение произойдет исключительно за счет повышения/снижения налоговых доходов бюджета, а ВРП при этом останется прежним. Данное допущение является
слишком грубым, поскольку на практике такая ситуация возникнуть не может.
Данное допущение принималось нами только для того, чтобы перейти от обобщенного показателя РНН к конкретным налоговым ставкам.
Представляется важным оценить бюджетный и производственный эффекты,
которые будут иметь место при установлении налоговых ставок на новом уровне.
Расчет эффектов производился на основе модели (30) путем использования
в ней сначала фактической РНН, а затем вместо нее точки Лаффера 1-го рода, которой мы стремимся достичь, корректируя ставки.
Рассчитанные значения бюджетного и производственного эффектов от проведения предлагаемых мероприятий отображены в таблице 41.
Таблица 41 – Бюджетный и производственный эффекты от проведения
предлагаемых мероприятий219
Дополнительные доходы консолидированного бюджета РФ в 2015-2017 гг., млн. руб.
Дополнительные доходы консолидированного бюджета РФ в 2015 г., млн. руб.
20084,13
Прирост ВРП в 2015-2017 гг., млн. руб.
87243,88
Прирост ВРП в 2015 г., млн. руб.
69735,56
15834,86
В результате осуществления вводимых нами мероприятий возникнет ряд
положительных эффектов:
219
Источник: составлено автором.
142
1. Увеличение налогооблагаемой базы (ВРП) Брянской области на 12288,24
млн. руб. и, как следствие, повышение налоговых поступлений с ее территории на
1892,39 млн. руб. по прошествии определенного периода времени и возмещение
части недополученных доходов бюджета в течение нескольких лет.
2. Рост налоговых поступлений и ВРП с территорий Мурманской, Новосибирской и Магаданской областей начиная с 2015 г.
3. Повышение финансовой самостоятельности субъектов РФ вследствие
вменения им полномочий по увеличению ставки части налога на прибыль, зачисляемой в бюджет субъекта РФ, а также полномочий по управлению базовой ставкой НДФЛ.
Ввиду сложившейся политической обстановки в мире крайне актуальным
является вопрос о перераспределении полномочий в налоговой сфере между федеральным центром и регионами.
Согласимся с мнением А.И. Погорлецкого, что в связи с происходящими
событиями в мире, а именно Референдумами о независимости в Шотландии и Каталонии, «революцией зонтиков» в Гонконге, сепаратизмом ДНР и ЛНР на юговостоке Украины, многим странам мира нужно серьезно задуматься над проблемами фискального федерализма, отказавшись от абсолютного приоритета решений центра в налоговой политике. Удачным образцом учета налоговых интересов
регионов в составе стран может служить модель расширенного налогового суверенитета субъектов федерации/конфедерации (кантонов, земель, штатов), действующая, к примеру, в Швейцарии, Германии и США. Подобный характер взаимоотношений федеральных властей и регионов позволяет устанавливать ряд
налоговв соответствии с потребностями на местах, без согласований с центром.
При этом необходимо снижать уровень и долю налогов, поступающих в пользу
центрального правительства, более справедливо распределяя налоговые поступления между регионами и центром. 220
Погорлецкий А.И. Влияние геополитических факторов на налоговую политику России // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 3. Экономика. Экология. – 2014. – №6(29) – С. 119.
220
143
Для России, в настоящее время состоящей из 85 субъектов Федерации с достаточно ограниченными правами на проведение региональной налоговой политики, было бы правильно взять на вооружение вышеизложенный мировой опыт.
Это особенно важно для тех российских регионов, которые в свое время уже показали ответственное отношение своих жителей к проводимой региональными
властями налоговой политике.
Тем не менее российский Налоговый кодекс (НК РФ) не признает налоговый суверенитет регионов, а спускаемые из федерального центра на места решения не всегда учитывают особенности тех или иных субъектов РФ.
Поэтому, следовало бы серьезно задуматься над жизнеспособностью подобных сложившихся в России взаимодействий в налоговой сфере, по возможности смещая акценты в сторону децентрализованной модели фискального федерализма. Кроме того, укреплению единства страны способствовала бы более широкая возможность российских регионов определять свои приоритеты в налоговой
сфере не только в части местных налогов и сборов, но и в области подоходного
налогообложения, в настоящее время относящегося к прерогативе центральной
исполнительной и законодательной власти. Подобный подход позволил бы России в долгосрочной перспективе избежать тех региональных противоречий и диспропорций, наличие которых служит питательной средой для сепаратизма.221
Выводы по третьей главе заключаются в следующем:
1. В процессе апробации модели оценки влияния колебаний налоговой
нагрузки на экономический рост на региональном уровне за период 2000-2011 гг.
коэффициент детерминации зависимостей, построенных для всех субъектов РФ,
составлял порядка 0,1 - 0,4, что наглядно демонстрирует невозможность применения указанной модели на уровне регионов. В связи с этим нами было предложено
модифицировать модель посредством исключения константы из ее математической формулировки. Это позволило выявить полосы эффективных значений пока221
Там же. С. 119.
предельное допустимое значение с позиции ВРП; «регионы переходного типа» –
– регионы, в которых фактическая налоговая нагрузка превышает свое верхнее
ного допустимого значения по отношению к ВРП; «регионы грабительского типа»
которых фактическая налоговая нагрузка не достигает своего верхнего предельналоговой нагрузки в 2012 г.: «регионы всеобщего благосостояния» – регионы, в
нами была произведена классификация субъектов РФ на три группы по уровню
4. На основе рассчитанных по авторской модели значений точек Лаффера
достоверны.
ный математический недостаток; результаты расчетов, полученные на ее основе,
н-
144
зателя вариации налоговой нагрузки для всех субъектов РФ и подтвердило универсальность полученных инструментов.
2. На основе адаптированной к региональному уровню модели было установлено, что индифферентными к существенным изменениям уровня налоговой
нагрузки оказались регионы, в которых перепады подобного характера ранее уже
имели место – ХМАО, ЯНАО, НАО и Забайкальский край. Исходя из этого, в
процессе осуществления налоговых преобразований в данных регионах более эффективным будет одномоментное изменение уровня налоговой нагрузки. А в процессе разработки и реализации налоговых реформ в Республике Дагестан, Владимирской, Воронежской, Тамбовской, Псковской, Ростовской, Кировской областях, Краснодарском и Приморском краях корректировать уровень налоговой
нагрузки, напротив, следует не единовременно, а в несколько этапов.
3. Разработана авторская модель оценки влияния налоговой нагрузки на
ВРП, учитывающая ресурсный потенциал. Основные отличия введенной модели
заключаются в следующем: во-первых, в ее основе лежит линейная производственная функция, во-вторых, модель является четырехфакторной, в-третьих,
квадратичными функциями налоговой нагрузки являются предельные производительности факторов модели. Авторская модель имеет ряд преимуществ перед статической трехфакторной моделью: расчеты, производимые на ее основе, являются
элементарными операциями; учитывает региональную специфику (ресурсный потенциал); подходит для
145
регионы, в которых отклонение фактической налоговой нагрузки от верхнего
предельного допустимого значения составляет не более 1% ВРП.
5. При сопоставлении авторской классификации субъектов РФ по уровню
налоговой нагрузки с их классификацией по ресурсному потенциалу был сделан
вывод, что большинство регионов, отличающихся уровнем налогообложения,
близким к верхнему предельному допустимому уровню, являются инновационными. Также было установлено, что повышенный уровень налоговой нагрузки,
препятствующий росту ВРП, характерен для добывающих регионов, в то время
как пониженный уровень налоговой нагрузки, стимулирующий рост ВРП, но при
этом не обеспечивающий необходимую пополняемость бюджета, свойственен регионам, богатым водными и земельными ресурсами.
6. С помощью ППП Statgraphics построен прогноз фискальных индикаторов
Мурманской, Ростовской, Брянской, Магаданской и Новосибирской областей на
период 2012-2015 гг. На основе прогнозных значений фискальных индикаторов в
2015 г. данные субъекты РФ были классифицированы на три группы по уровню
налоговой нагрузки: «регионы всеобщего благосостояния», «регионы грабительского типа» и «регионы переходного типа».
7. Введена методика расчета приемлемых налоговых ставок по налогу на
прибыль и НДФЛ для рассматриваемых регионов. На основе произведенных вычислений, были внесены следующие рекомендации, предполагаемые к их введению в 2015 г.: первое – расширить полномочия законодательных органов власти
Мурманской, Новосибирской и Магаданской областей, разрешив им повышать
ставку части налога на прибыль, зачисляемой в бюджет субъекта РФ, но не более
чем на 1,9 п.п., 3 п.п. и 1,3 п.п. соответственно, а органам власти Брянской области – снижать указанную ставку, но не более чем на 6,7 п.п.; второе – наделить законодательные органы власти Мурманской, Новосибирской и Магаданской областей полномочиями по изменению базовой ставки НДФЛ, разрешив им повышать
ее, но не более чем на 2,4 п.п., 4,7 п.п. и 1,7 п.п. соответственно, а органам власти
Брянской области – снижать данную ставку, но не более чем на 8,4 п.п.
146
Заключение
В процессе проведенного исследования установлено, что существующая
теоретическая и методическая база не обеспечивает решение актуальных практических задач, связанных с определением допустимого уровня региональной налоговой нагрузки с позиции экономического роста.
В ходе критического анализа моделей оценки влияния налоговой нагрузки
на экономический рост было выявлено, что все представленные в экономической
литературе модели далеки от совершенства, поэтому полученные на их основе результаты часто не соответствуют действительности. Кроме того, все рассмотренные модели не учитывают региональной специфики и, как следствие, не всегда
оказываются применимыми для анализа на уровне регионов. В связи с возникшей
потребностью повышения эффективности функционирования налоговой системы
становятся актуальными задачи разработки методического инструментария оценки влияния налоговой нагрузки на ВРП с учетом особенностей его экономического развития.
В результате работы автором сформулированы следующие выводы:
1. Исследование раскрытия содержания термина «налоговая нагрузка» позволило установить, что в экономической литературе существуют отличные друг
от друга подходы к определению данного понятия. Основным недостатком подходов авторов является то, что большинство дефиниций предполагают существование налоговой нагрузки только на уровне организаций и как абсолютного показателя, также многие авторы не приводят отличия от схожих понятий, таких как
«налоговое бремя», «налоговый пресс», «налоговое давление» и «налоговый
гнет». В связи с этим нами предлагается интерпретировать региональную налоговую нагрузку как «уровень налоговых изъятий, рассчитываемый как отношение
величины налоговых платежей (налогов, сборов и иных обязательных платежей,
администрируемых ФНС), поступивших в консолидированный бюджет РФ с территории конкретного региона за рассматриваемый период, к валовому региональному продукту данного региона, произведенного за тот же период». В данном
147
определении указывается способ расчета показателя и уточняется состав налоговых платежей.
2. Анализ специальной литературы позволил выявить проблему, связанную
с отсутствием классификаций факторов, влияющих на налоговую нагрузку. Исходя из этого, нами введена классификация факторов налоговой нагрузки, предполагающая их деление по источнику возникновения – на внешние (международные
и национальные) и внутренние, и по содержанию – на экономические и институциональные. Мы определили, что все указанные группы факторов будут оказывать влияние на показатель налоговой нагрузки в абсолютном выражении. При
понимании налоговой нагрузки как относительного показателя на ее величину
будут воздействовать только институциональные факторы (как внешние, так и
внутренние). Таким образом, влияние институциональных факторов на величину
налоговой нагрузки является преимущественным.
3. В процессе изучения теоретических основ взаимосвязи налоговой нагрузки и экономического роста нами было выявлено, что традиционная интерпретация
стимулирующей функции налогов, как снижения налоговой нагрузки на отдельные хозяйствующие субъекты посредством установления налоговых льгот и преференций, не является единственной. Новый взгляд на содержание данной функции заключается в том, что в условиях концепции кривой Лаффера стимулирующая функция налогов реализуется также и на фоне увеличения налоговой нагрузки. Исходя из этого, мы предлагаем понимать под стимулирующей функцией
налогов «повышение налоговой нагрузки, вынуждающее хозяйствующих субъектов действовать в направлении, выгодном государству, увеличивая эффективность использования всех видов ресурсов (в случае существования экономического роста) или как снижение налоговой нагрузки, высвобождающее средства хозяйствующих субъектов для расширения их производства (в случае рецессии)».
Отметим, что экономический рост имеет место на восходящей ветви кривой Лаффера, а производственная рецессия – на нисходящей.
4. В результате критического анализа модельного инструментария воздействия налоговой нагрузки на экономический рост нами были определены основ-
148
ные недостатки представленных в научной литературе моделей, такие как: математические недостатки, несоответствие теоретическому стандарту, учет малого
количества факторов, отсутствие экономической интерпретации показателей,
априорность и константность искомых переменных, а также труднодоступность
информации для расчетов. На наш взгляд, основная проблема заключается в том,
что наличие указанных недостатков влечет получение недостоверных оценок,
также результаты расчетов, полученных на основе данных моделей, часто противоречат друг другу, что усложняет выбор наиболее совершенной модели, и, наконец, все рассмотренные модели разрабатывались для уровня страны в целом, поэтому они не учитывают региональной специфики, в связи с этим их применение
для анализа фискального климата отдельных регионов представляется крайне затруднительным. Следовательно, по нашему мнению, для регионального уровня
целесообразно применять модели, типичные для отдельных групп регионов и
учитывающие особенности их экономического развития.
5. В процессе апробации на региональном уровне статической трехфакторной и динамической моделей определения допустимой налоговой нагрузки с позиции экономического роста мы пришли к выводу, что диапазон применения каждой из них составляет 39 субъектов РФ в условиях исходных значений показателей, взятых за период 2000-2011 гг. Также нами был сделан вывод, что как значения, так и динамика результатов, полученных для отдельных регионов по статической трехфакторной и динамической моделям, не совпадают. Мы полагаем, что
это является следствием различного набора факторов, используемых в моделях.
6. Нами было эмпирически доказано, что трехфакторная модель оценки
влияния стабильности налоговой системы на экономический рост непригодна для
расчетов на уровне регионов. Исходя из этого, представляется целесообразной
модификация модели посредством исключения константы из ее математической
формулировки. Таким образом, проведенная адаптация модели к региональному
уровню позволила выявить полосы эффективных значений показателя вариации
налоговой нагрузки для всех субъектов РФ и подтвердила универсальность полученных инструментов. На основе адаптированной модели было выявлено, что
149
устойчивыми к большим перепадам уровня налоговой нагрузки оказываются регионы, в которых уже наблюдались подобные перепады – ХМАО, ЯНАО, НАО и
Забайкальский край, это является следствием того, что хозяйствующие субъекты
данных регионов неоднократно попадали под воздействие налоговых реформ, поэтому они быстро адаптируются к различным налоговым нововведениям, не сокращая при этом свою деловую активность.
Исходя из этого, в процессе внесения корректировок в налоговое законодательство следует иметь в виду, что для данных регионов более эффективным будет единовременное изменение уровня налоговой нагрузки. При разработке и реализации налоговых реформ в Республике Дагестан, Владимирской, Воронежской,
Тамбовской, Псковской, Ростовской, Кировской областях, Краснодарском и Приморском краях изменять уровень налоговой нагрузки, напротив, следует постепенно – в несколько этапов.
7. В экономической теории к базовым видам ресурсов производства традиционно относятся трудовые, капитальные и природные ресурсы. На современном
этапе развития производства не менее значимыми являются и инновационные ресурсы. Принимая во внимание тот факт, что трудовые и капитальные ресурсы являются основными видами ресурсов и присутствуют в каждом регионе, а природные и инновационные ресурсы распределены по территории страны крайне неравномерно, нами была предложена авторская классификация регионов по ресурсному потенциалу, предполагающая деление всех субъектов РФ на две основные группы: ресурсно-сырьевые и инновационные. При этом ресурсно-сырьевые
регионы подразделяется на четыре подгруппы в зависимости от вида преобладающего природного ресурса: минеральные, земельные, лесные и водные регионы.
Критерием для отнесения отдельного субъекта РФ к той или иной классификационной подгруппе выступает место, занимаемое им в стране по объему запасов
конкретного вида природного ресурса.
8. На основе авторской классификации регионов по ресурсному потенциалу
нами была разработана модель оценки влияния налоговой нагрузки на ВРП. Основные отличия предложенной модели заключаются в следующем: во-первых, в
вой нагрузки, стимулирующий рост ВРП, но при этом не обеспечивающий необрактерен для добывающих регионов, в то время как пониженный уровень налогочто повышенный уровень налоговой нагрузки, препятствующий росту ВРП, хапустимому уровню, являются инновационными. Также нами был сделан вывод,
отличающихся уровнем налогообложения, близким к верхнему предельному докацией по ресурсному потенциалу было установлено, что большинство регионов,
ской классификации субъектов РФ по уровню налоговой нагрузки с их классифидопустимого значения составляет не более 1% ВРП. При сопоставлении авторв которых отклонение фактической налоговой нагрузки от верхнего предельного
ное допустимое значение с позиции ВРП; «регионы переходного типа» – регионы,
ны, в которых фактическая налоговая нагрузка превышает свое верхнее предель-
150
стимого значения по отношению к ВРП; «регионы грабительского типа» – региофактическая налоговая нагрузка не достигает своего верхнего предельного допунагрузки в 2012 г.: «регионы всеобщего благосостояния» – регионы, в которых
субъекты РФ были классифицированы на три группы по уровню налоговой
9. На основе рассчитанных по авторской модели значений точек Лаффера
могли быть применены.
ки на ВРП для некоторых регионов, для которых ранее рассмотренные модели не
Введенная модель позволила решить проблему оценки влияния налоговой нагрузский недостаток; результаты расчетов, полученные на ее основе, достоверны.
е-
ее основе лежит линейная неоднородная производственная функция, во-вторых,
модель является четырехфакторной, в-третьих, квадратичными функциями налоговой нагрузки выступают предельные производительности факторов модели. В
процессе апробации модели было выявлено, что она соответствует требованию
адекватности и пригодна для определения допустимой налоговой нагрузки для 45
субъектов РФ в условиях исходных значений показателей, взятых за период 20002011 гг. Авторская модель имеет ряд преимуществ перед статической трехфакторной моделью: расчеты, производимые на ее основе, являются элементарными
операциями; учитывает региональную специфику (ресурсный потенциал); подходит для
151
ходимую пополняемость бюджета, свойственен регионам, богатым водными и земельными ресурсами.
10. С помощью ППП Statgraphics нами был построен прогноз фискальных
индикаторов на период до 2015 г. для пяти приграничных субъектов РФ, охватывающих все группы и подгруппы авторской классификации регионов по ресурсному потенциалу, – Мурманской, Ростовской, Брянской, Магаданской и Новосибирской областей. Отталкиваясь от прогнозных значений фискальных индикаторов в 2015 г., мы произвели классификацию данных субъектов РФ на три группы
по уровню налоговой нагрузки: «регионы всеобщего благосостояния», «регионы
грабительского типа» и «регионы переходного типа». Нами была предложена методика определения приемлемых налоговых ставок по налогу на прибыль и
НДФЛ для рассматриваемых регионов. Проведенные расчеты предопределили
целесообразность внесения следующих рекомендаций, предполагаемых к их введению в 2015 г.: первое – расширить полномочия законодательных органов власти Мурманской, Новосибирской и Магаданской областей, разрешив им повышать ставку части налога на прибыль, зачисляемой в бюджет субъекта РФ, но не
более чем на 1,9 п.п., 3 п.п. и 1,3 п.п. соответственно, а органам власти Брянской
области – снижать указанную ставку, но не более чем на 6,7 п.п.; второе – наделить законодательные органы власти Мурманской, Новосибирской и Магаданской областей полномочиями по изменению базовой ставки НДФЛ, разрешив им
повышать ее, но не более чем на 2,4 п.п., 4,7 п.п. и 1,7 п.п. соответственно, а органам власти Брянской области – снижать данную ставку, но не более чем на 8,4
п.п.
Применение разработанных методических подходов по оценке влияния
налоговой нагрузки на ВРП апробировано в процессе осуществления налогообложения в Амурской области. В рамках проведенной апробации сделаны выводы
об адекватности предложенного модельного инструментария, приняты обоснованные решения о модификации государственной методики формирования уровня налоговой нагрузки.
152
Предлагаемые автором теоретические и практические разработки позволят
совершенствовать существующую научную базу по оценке воздействия налогов
на экономику, повысить эффективность функционирования региональных налоговых систем путем установления уровня налоговой нагрузки, стимулирующего
рост ВРП, с одной стороны, и обеспечивающего необходимую пополняемость
бюджета – с другой. Проведенные исследования могут быть использованы для
дальнейшего изучения и решения проблем в области формирования допустимого
уровня налоговой нагрузки.
153
Список сокращений
ВВП валовой внутренний продукт
ВДС валовая добавленная стоимость
ВРП валовой региональный продукт
ЕНВД единый налог на вмененный доход для отдельных видов деятельности
ЕСХН единый сельскохозяйственный налог
НАО Ненецкий автономный округ
НДПИ налог на добычу полезных ископаемых
НДС налог на добавленную стоимость
НДФЛ налог на доходы физических лиц
НИОКР научно-исследовательские и опытно-конструкторские разработки
НК РФ Налоговый кодекс Российской Федерации
НТП научно-технический прогресс
ОДЗ область допустимых значений
ОЭСР Организация экономического сотрудничества и развития
ППП пакет прикладных программ
РНН региональная налоговая нагрузка
ТРУ товары, работы, услуги
УСН упрощенная система налогообложения
ФНС Федеральная налоговая служба
ХМАО Ханты-Мансийский автономный округ
ЯНАО Ямало-Ненецкий автономный округ
154
Список литературы
1. Ажинова, Е.Ф. Методики исчисления величины налоговой нагрузки
предприятий [Текст] / Е.Ф. Ажинова // Аудит и финансовый анализ. – 2011. – №2.
– С. 10–12.
2.
Анализ и планирование налоговых поступлений: теория и практика
[Текст] / А.Б. Паскачев, Т.К.Садыгов, В.И. Мишин, Р.А. Саакян [и др.] ; под ред.
Ф.К. Садыгова. – М.: Изд-во экон.-правовой лит., 2004. – 232 с. ISBN: 5–88349–012–3.
3. Ананиашвили, Ю.Ш. Налоги и макроэкономическое равновесие: лафферо-кейнсианский синтез [Текст] / Ю.Ш. Ананиашвили, В.Г. Папава. – Стокгольм: Издательский дом СА&СС Press, 2010. – 142 с. – ISBN 978–91–978153–5–2.
4. Архипцева, Л.М. Информационное обеспечение планирования налоговых поступлений [Текст] / Л.М. Архипцева // Налоги и налогообложение. 2008. –
№4. – С. 25–33.
5.
Ассоциация инновационных регионов России [Электронный ресурс].
URL.: http://www.i–regions.org/, свободный. Загл. с экрана.
6. Аткинсон, Э.Б. Лекции по экономической теории государственного сектора [Текст] / Э.Б. Аткинсон, Дж. Э. Стиглиц ; пер. с англ. под общ. ред. Л.Л. Любимова. – Москва: Аспект Пресс, 1995. – 832 с. – ISBN 5–7567–0040–4.
7. Балацкий, Е.В. Фискальное регулирование в инфляционной среде
[Текст] / Е.В. Балацкий // Мировая экономика и международные отношения. –
1997. – №1. – С. 68–72.
8. Балацкий, Е.В. Налог на имущество предприятия и накопление основного капитала [Текст] / Е.В. Балацкий // Мировая экономика и международные
отношения. – 1999. – №3. – С. 31–43.
9. Балацкий, Е.В. Анализ влияния налоговой нагрузки на экономический
рост с помощью производственно-институциональных функций [Текст] / Е.В. Балацкий // Проблемы прогнозирования. – 2003. – № 2. – С. 88–107.
155
10. Балацкий, Е.В. Оценка влияния фискальных инструментов на экономический рост [Текст] / Е.В. Балацкий // Проблемы прогнозирования. – 2004. – №4. –
С. 124–135.
11. Балацкий, Е.В Стабильность налоговой системы и ее влияние на экономический рост [Текст] / Е.В. Балацкий, А.Б. Гусев. – М.: Экономика и право, 2005.
– 32 с.
12. Балацкий, Е.В. Налоговые реформы и экономический рост [Текст] / Е.В.
Балацкий // Проблемы прогнозирования. – 2006. – №2. – С. 136 – 144.
13. Балацкий, Е.В. Налогово-бюджетная политика и экономический рост
[Текст] / Е.В. Балацкий // Общество и экономика. – 2011. – № 4–5. – С. 197–214.
14. Бечко, П.К. Налоговый менеджмент [Текст]: учеб. пособие. [для студ.
высш. учеб. зав.] / П.К. Бечко, Н.В. Лысая. – К.: Центр учебной литературы, 2009.
– С. 11. – ISBN 978–966–364–828–6.
15. Богачева, О.В. Налоговый потенциал и региональные счета [Текст] /
О.В. Богачева // Финансы. – 2000. – №2. – С. 19–24.
16. Брызгалин, А.В. О функциях налогообложения и регулятивном значении налогов в экономике [Текст] / А.В. Брызгалин // Налоги. – 2000. – №1. – С. 16–22.
17. Брызгалин, А.В. Виды налоговых правонарушений [Текст] / А.В. Брызгалин, А.Н. Головкин ; под ред. А.В. Брызгалина. – М.: Налоги и фин. право, 2004.
– 352 с. ISBN: 5–88819–138–8.
18. Букач, Б.А. Анализ основных допущений кривой Лаффера [Текст] / А.Б.
Букач // Вестник Севастопольского национального технического университета.
Серия 8. Экономика и финансы. – 2011. – №116. – С. 17–24.
19. Валигура, В.А. Теоретико-ретроспективный анализ налоговой нагрузки
[Электронный ресурс] / В.А. Валигура // Мир финансов. – 2008. – №4 (17). К.:
Национальная библиотека Укранины имени В.И. Вернадского, 2013-2015. URL:
http://www.nbuv.gov.ua/portal/Soc_Gum/Svfin/ 2008_4/17–045.pdf. Загл. с экрана.
20. Васильева, М.В. Методы оценки налогового потенциала налога на
прибыль организаций [Текст] : дис. … канд. экон. наук :08.00.10 / Марина Влади-
156
мировна Васильева ; Орловский государственный технический университет. –
Орел, 2004. – 174 л.
21. Вылкова Е.С. Налоговое планирование [Текст]: учебник [для студ.
высш. учеб. зав.] / Е.С. Вылкова, М.В. Романовский. – СПб.: Питер, 2004. – 634 с.
22. Вылкова, Е.С. Факторы, влияющие на налоговое состояние региона
[Текст] / Е.С. Вылкова, И.А. Позов // Журнал правовых и экономических исследований. – 2013. – №4. – С. 10-14.
23. Гардаш, С.В. Федеральная налоговая система США: современные особенности [Текст] / С.В. Гардаш // США – Канада: экономика, политика, культура.
– 2000. – №8. – С. 18–36.
24. Горбенко, Л.И. Сколько функций у налога? [Текст] / Л.И. Горбенко,
Е.М. Анисимова // Сб. науч. тр. Ставрополь: Изд-во: СевКавГТУ. Серия. Экономика. – 2006. – №3. – С.3-5.
25. Горский И.В. Налоговый потенциал в механизме межбюджетных отношений [Текст] / И.В. Горский // Финансы. – 1999. – № 6. – С. 27-30.
26. Гусев, А.Б. Налоги и экономический рост: теории и эмпирические оценки [Текст] / А.Б. Гусев. – М.: Экономика и право, 2003. – 139 с. – ISBN 5–89165–009–6.
27. Гусев, А.Б. Влияние фискальных инструментов на экономический рост:
методы макроанализа [Текст] : дис. ... канд. экон. наук: 08.00.05, 08.00.13 / Гусев
Александр Борисович ; Ин-т макроэкон. исслед. – Москва, 2003. – 160 л.
28. Гусев, А.Б. Государство и бизнес: необходимость стабильной налоговой системы [Электронный ресурс] / А.Б. Гусев // Ассоциация менеджеров. Бриф
1–019–05. – 2005. URL: http://www.urban–planet.org/materials/author/05–GUSEV–
AMR–taxation–and business.pdf. Загл. с экрана.
29. Гусев, А.Б. Государство и бизнес: проблема определения оптимальной
налоговой нагрузки [Электронный ресурс] / А.Б. Гусев // Ассоциация менеджеров.
Бриф 1–014–05. – 2005. URL: http://www.amr.ru/index.php?option=com_k2&view=
item&id=651:Gosudarstvo_i_biznes:_problema_opredeleniya_optimalnoy_nalogovoy_
nagruzki&Itemid=327. Загл. с экрана.
157
30. Демиденко, М.В. Налоговая нагрузка и темпы экономического роста
[Текст] / М.В. Демиденко // Банковский Вестник. – 2006. – №2. – С. 12–20.
31. Дрожжина, И.А. Методика определения налоговой нагрузки с учетом
налогового потенциала экономического субъекта [Текст] / И.А. Дрожжина // Финансы. – 2009. – № 6. – С. 33–38.
32. Дружинин, П.В. Прогнозирование развития экономики приграничных
регионов: методологические и методические положения [Текст] / П.В. Дружинин
// Труды Карельского научного центра РАН. Вып. 9. – Петрозаводск, 2006. – С. 67–83.
33. Жарко, Р.П. Отдельные аспекты оценки налоговой системы Украины
как инструмента регулирования развития предпринимательской деятельности
[Текст] / Р.П. Жарко // Экономика. Финансы. Право. – 2005. – №5. – С. 11–16.
34. Зарипова, Н.Д. Роль налогов в государственном регулировании экономики [Текст] / Н.Д. Зарипова // Вопросы экономики и права. – 2011. – № 7. – С.
169–173.
35. Иванов В.В. Налоговый потенциал региона как фундамент бюджетной
системы страны [Текст] / В.В. Иванов // Проблемы современной экономики. –
2014. – №2(50). – С. 204-207.
36. Кадушин, А.Н. Насколько посильно налоговое бремя (попытка количественного анализа) [Электронный ресурс]
/
А.Н. Кадушин, Н.Б. Михайлова //
Клерк. 2003. М.: Клерк, 2001-2015. URL: http://www.itrealty.ru/ analit/, свободный. Загл. с экрана.
37. Какаулина, М.О. Налоговая нагрузка как фактор экономического развития дальневосточных регионов [Текст] / М.О. Какаулина // Интеллектуальный потенциал вузов – на развитие Дальневосточного региона России и стран АТР: материалы XIII международной конференции студентов, аспирантов и молодых
ученых.– Владивосток: Изд-во ВГУЭС, 2011. – Кн. 3. – С. 276–279.
38. Какаулина, М.О. Влияние налоговой нагрузки на экономический рост в
регионах Дальнего Востока [Текст] / М.О. Какаулина // Вестник НГУ. Серия 6.
Естественные и экономические науки. – 2013. – том 13. – вып. 2. – С. 121–130.
158
39. Какаулина, М.О. Оценка благоприятности налоговой нагрузки по отношению к экономическому росту в регионах Дальнего Востока [Текст] / М.О. Какаулина // Пространственная экономика. – 2013. – №2 (34). – С. 49–64.
40. Какаулина, М.О. Оценка оптимальности налоговой нагрузки регионов
России [Текст] / М.О. Какаулина // Молодые ученые – Хабаровскому краю: материалы XV краевого конкурса молодых ученых и аспирантов: в 2-х томах. – Хабаровск: Изд-во Тихоокен. гос. ун-та, 2013. – том 2. – С. 5–10.
41. Какаулина, М.О. Прогнозирование фискальных индикаторов экономики
Хабаровского края с учетом планируемых изменений по налогу на прибыль для
крупных предприятий [Текст] / М.О. Какаулина // Молодежь XXI века: шаг в будущее: материалы XIV регион. науч.-практ. конф. с межрегион. и междунар. участием: в 4-х ч. – Благовещенск: Изд-во ДальГАУ, 2013. – Ч. 4. – Экономические
науки. – С. 11–12.
42. Какаулина, М.О. Влияние налоговой нагрузки на экономический рост в
РФ: региональный аспект [Текст] / М.О. Какаулина // Региональная экономика:
теория и практика. – 2014. – №17(344). – С. 55–64.
43. Какаулина, М.О. Методика оптимизации налоговой нагрузки в регионах
России с различным ресурсным потенциалом [Текст] / М.О. Какаулина // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2014. № 48(234). – С. 51-64.
44. Какаулина, М.О. Моделирование влияния налоговой нагрузки на экономический рост региона с учетом ресурсного потенциала [Текст] / М.О. Какаулина, О.А. Цепелев, А.П. Латкин // Налоги и налогообложение. – 2014. – №
8(122). – С. 774–790.
45. Какаулина, М.О. Моделирование влияния налоговой нагрузки на экономический рост региона с учетом ресурсного потенциала [Текст] / М.О. Какаулина, О.А. Цепелев. – Владивосток: Дальнаука, 2014. – 428 с. ISBN 978-5-8044-1478-9.
46. Какаулина, М.О. Налоговая нагрузка и экономический рост: поиск эффективной модели [Текст] / М.О. Какаулина // Вестн. Том. гос. ун-та. – 2015. – №
394. – С. 181-188.
159
47. Колчин, С.П. Снижение налогового пресса и его вероятностные последствия [Текст] / С.П. Колчин // Финансы. – 2006. – №7. – С. 31–35.
48. Кузнецова, Л.В. Влияние налогового регулирования на финансовую деятельность банка [Текст] / Л.В. Кузнецова // Финансы Украины. – 2010. – №9. – С.
86–94.
49. Лавренчук, Е.Н. Содержание и форма налогов [Текст] / Е.Н. Лавренчук
// Вопросы экономики и права. – 2010. – №12. – С. 124–127.
50. Лавров, Е.И. Экономический рост: теории и проблемы [Текст]: учебное
пособие / Е.И. Лавров, Е.А. Капогузов. – Омск: Изд-во ОмГУ, 2006. – 214 с. –
ISBN 5–7779–0684–2.
51. Лазутина, Д.В. Налоговая нагрузка и методы ее расчета [Текст] : автореф. дис. … канд. экон. наук : 08.00.10 / Д.В. Лазутина ; ТюмГУ. – Тюмень, 2005.
– 25 с.
52. Левкин, А.В. Налоговая нагрузка [Текст] / А.В. Левкин // Консультант. –
2006. – № 3. – С. 49–51.
53. Лоладзе, Г.Г. О некоторых аспектах кривой Лаффера [Текст] / Г.Г. Лоладзе // Макро-, микроэкономика. – 2002. – № 9. – С. 10–25. (пер. с груз.).
54. Майбуров, И.А. Некоторые постулаты оптимального налогообложения
труда [Текст] / И.А. Майбуров, А.М. Соколовская // Вестник УрФУ. Серия.
Экономика и управление. – 2012. – №2. – С. 38-39.
55. Мельничук, М.В. Налоговая нагрузка и экономический рост в российских регионах [Текст] / М.В. Мельничук, А.К. Караев. С.В. Фрумина // Аудит и
финансовый анализ. – 2008. – №4. – С. 24–30.
56. Мельничук, М.В. Методология формирования стратегии регионального
социально–экономического развития (инвестиционный, инновационный, институциональный аспект) [Текст] : автореф. дис. … д–ра экон. наук : 08.00.05 / М.В.
Мельничук ; Всероссийская государственная налоговая акад. Министерства финансов РФ. – Москва, 2011. – 54 с.
160
57. Меркулова, Т.В. Снижение налоговой нагрузки и эффект Лаффера: аргументы и заблуждения [Текст] / Т.В. Меркулова // Налогообложение: проблемы
науки и практики. – Харьков: ИД «ИНЖЕК», 2007. – С. 28–42.
58. Мовшович, С.М. Выпуск, налоги и кривая Лаффера [Текст] / С.М.
Мовшович, Л.Е. Соколовский // Экономика и математические методы. – 1994. –
том 30. – вып. 3. – С. 129–141.
59. Налоги и налогообложение [Текст]: учебник для вузов с грифом Министерства образования РФ. 4 изд. / под ред. И.А. Майбурова. – М.: ЮНИТИ-ДАНА,
2010. – 559 с. – ISBN 978-5-238-01759-4.
60. Налоговое право [Текст]: учебник / под ред. С.Г. Пепеляева и др. – М.:
Юристъ, 2003. – 591 с. – ISBN 5–7975–0625–4.
61. Налогообложение в России в 2001 году. [Электронный ресурс]. – URL:
http://newsruss.ru/doc., свободный. Загл. с экрана.
62. Налоговый менеджмент [Текст]: учеб. пособие / Л.А. Омельянович,
А.А. Папаика, В.А. Орлова, О.В. Мелентьева, Г.С. Тодосейчук. – Донецк:
ДонНУЭТ, 2008. – 230 с. – ISBN 978–966–385–110–5.
63. Неженский, Н.А. Методические основы оценки стоимости российских
недр [Текст] / Н.А. Неженский, И.Г. Павлова // Минеральные ресурсы России.
Экономика и управление. – 1995. – № 4. – С. 13–17.
64.
Огоев, А.У. Экономические проблемы регионов и отраслевых ком-
плексов [Текст] / А.У. Огоев // Проблемы современной экономики. 2009. – № 1
(29). – С. 126–132.
65. Орлова, В.А. Теоретические аспекты налоговой нагрузки коммерческого банка [Текст] / В.А. Орлова, А.А. Шунькина // Бизнес-информ. – 2011. – №2(2).
– С. 22–25.
66. Основные направления налоговой политики Российской Федерации на
2011 год и на плановый период 2012 и 2013 годов [Электронный ресурс]: [одобрены Правительством Российской Федерации 20 мая 2010 г.] // Министерство финансов Российской Федерации. – URL: http://www.minfin.ru/common/img/uploaded/
library/2010/05/ONNP_20100526_odobr.doc, свободный. Загл. с экрана.
161
67. Основные направления налоговой политики Российской Федерации на
2014 год и на плановый период 2015 и 2016 годов [Электронный ресурс]: [одобрены Правительством Российской Федерации 30 мая 2013 г.] // Министерство финансов Российской Федерации. – URL: http://www.minfin.ru/common/img/uploaded/
library/2013/06/ONNP_2013–06–05.pdf, свободный. Загл. с экрана.
68. Основные направления налоговой политики Российской Федерации на
2015 год и на плановый период 2016 и 2017 годов [Электронный ресурс]: [одобрены Правительством Российской Федерации 1 июля 2014 г.] // Министерство
финансов Российской Федерации. – URL: http://www.minfin.ru/common/UPLOAD/
library/2014/07/main/ONBP_2015-2017.pdf, свободный. Загл. с экрана.
69. О состоянии и использовании минерально-сырьевой базы регионов РФ
[Электронный ресурс]: Справки Министерства природных ресурсов и экологии
РФ // Всероссийский научно-исследовательский геологический институт им А.П.
Карпинского, 2009. URL: http://www.vsegei.ru/ru/. Загл. с экрана.
70. О состоянии и использовании земель сельскохозяйственного назначения [Текст]: доклад Министерства сельского хозяйства РФ. – М., 2011. – 155 с.
71. Пансков, В.Г. Налоги и налогообложение: учебник для вузов [Текст] /
В.Г.
Пансков,
В.Г.
Князев.
–
М.:
Международный
центр
финансово-
экономического развития, 2003. – 336 с. ISBN 5770902469.
72. Пансков, В.Г. Налоговое бремя в российской налоговой системе [Текст]
/ В.Г. Пансков // Финансы. – 2004. – №11. – С. 23–30.
73. Папава, В.Г. Лафферов эффект с последействием [Текст] / В.Г. Папава //
Мировая экономика и международные отношения. – 2001. – №7. – С. 34–39. (пер. с
груз.).
74. Погорлецкий, А.И. Налоговый климат России: влияние на конкурентоспособность хозяйствующих субъектов [Текст] / А.И. Погорлецкий // Бизнес Информ. – 2012. – №11 – С. 9-16.
75. Погорлецкий, А.И. Влияние геополитических факторов на налоговую
политику России [Текст] / А.И. Погорлецкий // Вестник Волгоградского государ-
162
ственного университета. Серия 3. Экономика. Экология. – 2014. – №6(29) – С.
114-123.
76. Погребняк, Р.Г. Влияние налоговой нагрузки на экономический рост регионов с различным природно-ресурсным потенциалом [Текст] / Р.Г. Погребняк,
М.С. Жукова, Ц.Г. Тускаева // Аудит и финансовый анализ. – 2009. – № 1. – С. 12–
16.
77. Поляк, Г.Б. Налоги и налогообложение [Текст]: учебник. 2 изд. / Г.Б.
Поляк, А.Н. Романов. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2012. – 400 с.
78. Прогноз социально-экономического развития Российской Федерации на
2014 год и на плановый период 2015 и 2016 годов [Электронный ресурс] // Министерство экономического развития Российской Федерации. – URL: http://www.
economy.gov.ru/minec/activity/sections/macro/prognoz/doc20130924_5, свободный.
Загл. с экрана.
79. Прогноз социально-экономического развития Брянской области на 2014
год и плановый период 2015 и 2016 годов [Электронный ресурс] // Департамент
экономического развития Брянской области. – URL: http://www.econom.brk.ru/
?p=48, свободный. Загл. с экрана.
80. Прогноз социально-экономического развития Магаданской области на
2014 год и плановый период 2015 и 2016 годов [Электронный ресурс] // Портал
Правительства Магаданской области. – URL: http://www.magadan.ru/dms/2–44–
10/PROGNOZ_soc–ec–razv/2p_2014 2016_ut.pdf, свободный. Загл. с экрана.
81. Прогноз социально-экономического развития Мурманской области на
2014 год и плановый период 2015 и 2016 годов [Электронный ресурс] // Министерство экономического развития Мурманской области. – URL: http://minec.gov–
murman.ru/content/forecasts/sub01/sub10/, свободный. Загл. с экрана.
82. Прогноз социально-экономического развития Новосибирской области
на 2014 год и плановый период 2015 и 2016 годов [Электронный ресурс] // Российская
газета.
–
URL:
http://www.rg.ru/2013/10/01/novosibirsk–rasp417–reg–
dok.html, свободный. Загл. с экрана.
163
83. Прогноз социально-экономического развития Ростовской области на
2014 год и плановый период 2015 и 2016 годов [Электронный ресурс] // Российская газета. – URL: http://www.rg.ru/2013/09/04/rostov–rasp338–reg–dok.html, свободный. Загл. с экрана.
84. Ревуцкий, Л.Д. Термины: хозяйствующий субъект, предприятие, организация, компания, фирма и бизнес. Области и уместность употребления этих
терминов в печатных изданиях по оценочной деятельности [Текст] / Л.Д. Ревуцкий // Вопросы оценки. – 2006. – № 1. – С. 46 – 49.
85. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2008 [Текст]:
стат. сб. / Росстат. − М., 2008. − 999 с. – ISBN 978–5–89476–264–7.
86. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2009 [Текст]:
стат. сб. / Росстат. − М., 2009. − 990 с. – ISBN 978–5–89476–285–2.
87. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2010 [Текст]:
стат. сб. / Росстат. − М., 2010. – 996 с. – ISBN 978–5–89476–310–1.
88. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2011 [Текст]:
стат. сб. / Росстат. − М., 2011. − 990 с. – ISBN 978–5–89476–327–9.
89. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2012 [Текст]:
стат. сб. / Росстат. − М., 2012. − 990 с. – ISBN 978–5–89476–349–1.
90. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2013 [Текст]:
стат. сб. / Росстат. − М., 2013. − 990 с. – ISBN 978–5–89476–369–9.
91. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2014 [Текст]:
стат. сб. / Росстат. − М., 2014. − 900 с. – ISBN 978-5-89476-394-1.
92. Рейтинг инновационной активности в России (весна 2012) [Электронный ресурс] / Петербургская политика. РБК-Daily ежедневная деловая газета. –
2012. М.: РБК-Daily ежедневная деловая газета, 1995-2015. – URL: http://old.fpp.
spb.ru/iRating_2012–03_05.php, свободный. Загл. с экрана.
93. Рейтинг отраслей России по объему налоговых платежей в 2011 году
[Электронный ресурс] / Рейтинговое агентство «РИА Рейтинг». – 2011. – М.: Рейтинговое агентство «РИА Рейтинг», 2011-2015. URL: http://riarating.ru/infografika/
20120330/609785211.html, свободный. Загл. с экрана.
164
94. Реки России [Электронный ресурс] / Федеральный портал PROTOWN.RU. – 2009. – М.: Федеральный портал PROTOWN.RU., 2008-2015. – URL:
http://www.protown.ru/russia/ruseconomy/, свободный. Загл. с экрана.
95. Российская Федерация. Законы. Налоговый кодекс Российской Федерации [Электронный ресурс]: федер. закон: [принят Гос. Думой 16 июля 1998 г.: по
состоянию на дек. 2013 г.] // КонсультантПлюс. – URL: http://www.consultant.
ru/popular/nalog1/, свободный. Загл. с экрана..
96. Российская Федерация. Законы. Бюджетный кодекс Российской Федерации [Электронный ресурс]: федер. закон: [принят Гос. Думой 17 июля 1998 г.:
по состоянию на окт. 2014 г.] // Гарант. – URL: http://base.garant.ru/12112604/, свободный. Загл. с экрана.
97. Российская Федерация. Президент (2000-2008, 2012- ; В.В. Путин). Послание Президента Российской Федерации Федеральному Собранию Российской
Федерации [Электронный ресурс]: (о положении в стране и основных направлениях внутр. и внеш. политики государства). – Москва, 2012 // КонсультантПлюс. –
URL: http://base.consultant.ru/cons/cgi/online.cgi?req=doc;base=LAW;n=131836, свободный. Загл. с экрана.
98. Россия может снизить ставку НДС до 12–13% [Электронный ресурс] /
Риа новости. – 2014. – М.: МИА «Россия сегодня», 2014-2015.
URL: http://
ria.ru/economy/20080317/101532748.html, свободный. Загл. с экрана.
99. Саяпина, Ю.Г. К вопросу прогнозирования показателя налоговой
нагрузки энергопредприятия с помощью временного ряда [Текст] / Ю.Г. Саяпина
// Вестник ХГАЭП. – 2009. – № 6. – С. 9–18.
100. Слепнева, Р.Л. Структурная модель формирования налогового потенциала региона и факторы его определяющие [Электронный ресурс] / Р.Л. Слепнева // Известия Института экономических исследований: электронный научный
журнал. – 2012. – №1. – URL: http://ier.bsu.ru/public/file/slepneva.pdf. Загл. с экрана.
101. Соколов, М.М. Фантом в теории налогообложения (о кривой Артура
Лаффера) [Текст] / М.М. Соколов // Экономика Украины. – 2010. – №7. – С. 50–59.
165
102.Сушкова, Е.Е. Анализ подходов к оценке уровня налоговой нагрузки
как фактора экономического развития региона [Текст] / Е.Е. Сушкова // Экономика Крыма. – 2008. – №25. – С. 20–24.
103.Терешин, А.В. Влияние налогового климата на экономику Сибирского
Федерального округа [Текст] / А.В. Терешин // Экономические проблемы развития регионов. – 2007. – № 2. – С.52-59.
104.Тинбэрхэн, Я. Математические модели экономического роста. [Текст] /
Я. Тинбэрхэн, Х. Бос ; пер. с англ. под общ. ред. М.М. Голанского. – М.: Прогресс,
1967. – 176 с.
105.Ушаков, М.В. Пространственная структура и временная изменчивость
годового стока рек Магаданской области [Текст] : автореф. дис. … канд. геогр.
наук : 25.00.27 / М.В. Ушаков ; Институт географии им. В.Б. Сочавы СО РАН. –
Иркутск, 2008. – 23 с.
106. Федеральная налоговая служба РФ: [Электронный ресурс]. – М., 20052014. – URL: http://www.nalog.ru, свободный. Загл. с экрана.
107. Федеральная служба государственной статистики РФ: [Электронный
ресурс]. – М., 1999-2014. – URL: http://www.gks.ru, свободный. Загл. с экрана.
108.Финансы России. 2002 [Текст]: стат. сб. / Росстат.
−
М., 2002.
−
301 с. –
−
М., 2004.
−
332 с. –
−
М., 2008.
−
453 с. –
−
М., 2012.
−
462 с. –
−
М., 2004.
−
189 с. –
−
М., 2008.
−
198 с. –
ISBN 5–89476–118–2.
109.Финансы России. 2004 [Текст]: стат. сб. / Росстат.
ISBN 5–89476–151–4.
110.Финансы России 2008. [Текст]: стат. сб. / Росстат.
ISBN 978–5–89476–259–3.
111.Финансы России 2012. [Текст]: стат. сб. / Росстат.
ISBN 978–5–89476–344–6.
112.Цены в России. 2004 [Текст]: стат. сб. / Росстат.
ISBN 5–89476–153–0.
113.Цены в России. 2008 [Текст]: стат. сб. / Росстат.
ISBN 978–5–89476–253–1.
166
114.Цены в России. 2012 [Текст]: стат. сб. / Росстат.
−
М., 2012.
−
209 с. –
ISBN 978–5–89476–338–5.
115.Цепелев, О.А. Особенности налоговой нагрузки приграничных регионов Дальнего Востока РФ [Текст] / О.А. Цепелев, М.О. Какаулина // Россия и Китай: социально-экономическое взаимодействие между странами и приграничными
регионами: материалы Междунар. науч.-практ. конф. / под общ. ред. Л.А. Понкратовой, А.А. Забияко. – Благовещенск: АмГУ, 2011. – Вып. 1. – С. 96–101.
116.Цепелев, О.А. Методика определения налоговой нагрузки в величине
прожиточного минимума региона [Текст] / О.А. Цепелев, М.О. Какаулина // В мире научных открытий. Серия. Экономика и инновационное образование. – 2012. –
№6(30). – С. 48–59.
117.Цепелев, О.А. Прогнозирование налоговой нагрузки региона с учетом
инвестиционных проектов [Текст] / О.А. Цепелев, М.О. Какаулина // Актуальные
проблемы экономики и права. Серия. Финансы, денежное обращение и кредит. –
2012. – №2(22). – С. 147–151.
118.Цепелев, О.А. The Medium-term Forecasting of the Regional Tax Burden
Taking Into Account Saving Rate From the Investment Projects [Текст] / О.А.
Цепелев, М.О. Какаулина // Европейский исследователь. Международный мультидисциплинарный журнал. – 2012. – № 5–2(21). – С. 633–639.
119.Цепелев, О.А. Моделирование влияния налоговой нагрузки на экономический рост с учетом экономического потенциала региона [Текст] / О.А. Цепелев,
М.О. Какаулина // Россия и Китай: новый вектор развития социальноэкономического
сотрудничества:
материалы
II
Международной
научно-
практической конференции: Вып. 2: В 2 ч. Ч. 1/под общ. ред. Л.А. Понкратовой. –
Благовещенск: Изд-во Амур. гос. ун-та, 2013. – С. 179–183.
120.Цепелев, О.А. Стабильность налоговой системы как фактор экономического роста в регионах России [Текст] / О.А. Цепелев, М.О. Какаулина // Финансы
и кредит. – 2014. – № 14(590). – С. 41–45.
167
121.Цепелев, О.А. О методологии формирования уровня налоговой нагрузки органами государственной власти [Текст] / О.А. Цепелев, М.О. Какаулина //
Вопросы экономики и права. 2014. № 7. – С. 110-113.
122.Черник, Д.Г. О роли налоговой системы в стабилизации экономики
[Текст] / Д.Г. Черник // Российский налоговый курьер. – 2005. – №1. – С. 12–16.
123.Черник, Д.Г. Налоги и налогообложение [Текст]: учеб. пособие / Д.Г.
Черник. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2010. – 367 с. – ISBN 978-5-238-01717-4.
124.Шмелев, К.Ф. Проблема тяжести обложения / Налоговое бремя в СССР
и иностранных государствах [Текст] / К.Ф. Шмелев. – М.: Финансовое изд-во
НКФ СССР, 1928. – 187 с.
125.Юрченко, В.Р. Регулирование налоговой нагрузки как фактор развития
производства [Текст] : автореф. дис. … канд. экон. наук / В.Р. Юрченко ; Рос.
акад. гос. службы при Президенте РФ. — Москва, 2007. – 22 с.
126.Юткина Т.Ф. Налоги и налогообложение [Текст]: учебник. 2-е изд., перераб. и доп / Т.Ф. Юткина. – М.: ИНФРА-М, 2001. – 576 с.
127.Яковенко, Д.А. Налоги «выжженной земли» [Текст] / Д.А. Яковенко //
Эксперт. – 2013. – №17–18(849). – С. 58–60.
128.Ярема, Б.П. Налоговый менеджмент [Текст]: учеб. пособие / Б.П. Ярема,
В.П. Маринец. – Львов «Магнолия 2006», 2008. – 224 с. – ISBN 966–8340–63–9.
129. Dalamagas, B.A. Testing the Validity of the Laffer-Curve Hypothesis
[Текст] / B.A. Dalamagas // Annales d’economie et de statistique. – 1998. – № 52. – P.
78–102.
130. Fullerton, D. On the Possibility of an Inverse Relationship between Tax
Rates and Government Revenues [Текст] / D. Fullerton // Journal of Public Economics.
– 1982. – № 19. – P. 3–22.
131.Galbraith, J.K. The World Economy Since The Wars. A Personal View
[Текст] / J.K. Galbraith. – London: Sinclair–Stevenson Ltd, 1994. – p. 232. – ISSN
1896–3541.
132. Laffer, A.B. The Laffer Curve: Past, Present, and Future [Текст] / A.B. Laffer // Heritage foundation. – 2004. – № 1765. – P. 1–16.
168
133. Organisation for Economic Co-operation and Development [Электронный
ресурс].
–
Paris.:
OECD
iLibrary,
1990-2015.
–
URL:
http://www.oecd-
ilibrary.org/taxation/taxing-wages-2014/income-tax-plus-employees-and-employerssocial-security-contributions_tax_wages-2014-table2-en–,
свободный.
–
Загл.
с
экрана.
134. Reynolds, А.P. Marginal Tax Rates. [Электронный ресурс] / A.P. Reynolds // The concise encyclopedia of economics. – Library economics liberty, 1999-2015.
– URL: http://www.econlib.org/library/Enc/MarginalTaxRates.html. Загл. с экрана.
135. Shmanske, S. Enrollment and Curriculum: A Laffer Curve Analysis [Текст]
/ S. Shmanske // Journal of Economic Education. – 2002. – Vol. 33. – № 1. – P. 73–82.
136. Stockman, D.A. The Education of David Stockman. [Электронный ресурс]
/ D.A. Stockman // The Atlantic. – 1981. – Boston: Тhe Atlantic Monthly Group, 19902015. – URL: http://www.theatlantic.com/magazine/archive/1981/12/the–education–of–
david–stockman/305760/. Загл. с экрана.
137. Tax Ratios: A Critical Survey [Электронный ресурс] / OECD Tax Policy
Studies. – 2001.
Paris.: OECD iLibrary, 1990-2015. – URL: http://www.oecd-
ilibrary.org/taxation/tax-ratios-a-critical-survey_9789264195622-en. Загл. с экрана.
138. Trabandt, M. «How Far Are We From The Slippery Slope? The Laffer
Curve Revisited» [Текст] / М. Trabandt, H. Uhlig. – Frankfurt am Main: European
Central Bank, 2010. – p. 58. – ISSN 1725–2806.
139. The Complete WorldWide Tax and Finance Site [Электронный ресурс]. –
URL: http://www.worldwide-tax.com/, свободный. – Загл. с экрана.
140. Wanniski, J.F. Taxes, Revenues and the Laffer Curve [Электронный ресурс]
/
J.F.
Wanniski
//
Polyconomics
institution.
–
1999.
http://www.andrew.cmu.edu/course/88-301/classical_model/wanniski.html.
экрана.
–
URL:
Загл. с
169
Приложение А
Текст макроса для расчета предельных эффективных значений
коэффициента стабильности фискальной системы
Sub Eval_V1()
' Version 1
Dim counter, start, stp, fun, f_min, f_max, V_min, V_max As Double
stp = 0.01
start = 0.11
Do
ActiveCell.Offset(0, -1) = start
f_min = ActiveCell.Offset(0, -3)
start = start + stp
Loop While f_min <= 0
f_max = f_min
V_min = start - stp
V_max = V_min
For counter = start To 1.78 + stp Step stp
ActiveCell.Offset(0, -1) = counter
fun = ActiveCell.Offset(0, -3)
If fun > 0 Then
If fun < f_min Then f_min = fun: V_min = counter
If fun > f_max Then f_max = fun: V_max = counter
End If
Next counter
ActiveCell.Offset(0, 5) = V_min
ActiveCell.Offset(0, 6) = V_max
End Sub
Рисунок 1 – Текст макроса для расчета предельных эффективных значений
коэффициента стабильности фискальной системы Краснодарского края 222
222
Источник: составлено автором.
170
Приложение Б
Прогнозирование переменных авторской модели для субъектов РФ
Модели
(A) – Линейный тренд = 2612,87 + 3211,63 t,
(B) – Квадратичный тренд = 2449,99 + 3272,72 t - 4,07 t2 ,
(C) – Экспоненциальный тренд = exp(8,98 + 0,14 t),
(D) –ARIMA модель (1,0,0),
(E) – Простая скользящая средняя за 3-хлетний период.
Рисунок 1 – Виды моделей, используемых для прогнозирования налоговых
поступлений с территории Мурманской области 223
Таблица 1 - Сравнение трендовых моделей налоговых поступлений с территории
Мурманской области 224
Модель
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
RMSE
2755,28
2877,03
5171,56
3376,41
7128,54
MAE
2184,00
2180,51
3296,40
2415,33
6157,52
MAPE
11,5798
11,6974
11,2674
11,1035
21,1472
ME
4,09273E-12
5,65186E-12
-79,25
1002,08
6157,52
MPE
-0,7835
-0,7153
-1,0917
0,9359
21,1472
Таблица 2 - Результаты тестирования трендовых моделей налоговых поступлений
с территории Мурманской области 225
Модель
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
RMSE
2755,28
2877,03
5171,56
3376,41
7128,54
RUNS
OK
OK
**
OK
OK
Источник: составлено автором.
Источник: рассчитано автором.
225
Источник: рассчитано автором.
223
224
RUNM
OK
OK
OK
OK
OK
AUTO
OK
OK
*
OK
OK
MEAN
OK
OK
OK
OK
OK
VAR
OK
OK
OK
OK
OK
171
Таблица 3 - Результаты прогнозирования налоговых поступлений с территории
Мурманской области 226
Год
2014
2015
Прогнозная величина
50787,4
53999,0
Нижний предел 95%
43893,6
46923,8
Верхний предел 95%
57681,1
61074,2
Модели
(A) – Линейный тренд = 1435,01 + 2227,16 t
(B) – Квадратичный тренд = 3614,04 + 333,77 t + 126,23 t2
(C) – Экспоненциальный тренд = exp(8,16 + 0,17 t)
(D) –ARIMA модель (1,0,0)
(E) – Простая скользящая средняя за 3-хлетний период
Рисунок 2 – Виды моделей, используемых для прогнозирования налоговых
поступлений с территории Брянской области 227
Таблица 4 - Сравнение трендовых моделей налоговых поступлений с территории
Брянской области228
Модель
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
RMSE
3795,78
3391,14
3354,39
5347,04
6487,69
MAE
2520,43
1863,16
2258,29
3307,63
5365,72
MAPE
20,8483
12,8578
15,4677
21,6701
28,9778
ME
-7,79567E-13
-1,94892E-12
32,50
798,58
4810,36
MPE
3,1936
-3,2498
-1,7611
-3,0925
25,2434
Таблица 5 - Результаты тестирования трендовых моделей налоговых поступлений
с территории Брянской области 229
Модель
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
RMSE
3795,78
3391,14
3354,39
5347,04
6487,69
RUNS
OK
OK
OK
OK
OK
Источник: рассчитано автором.
Источник: составлено автором.
228
Источник: рассчитано автором.
229
Источник: рассчитано автором.
226
227
RUNM
OK
OK
OK
OK
OK
AUTO
OK
OK
OK
OK
OK
MEAN
OK
OK
OK
OK
OK
VAR
OK
***
OK
***
**
172
Таблица 6 - Результаты прогнозирования налоговых поступлений с территории
Брянской области230
Год
2014
2015
Прогнозная величина
42979,7
50807,6
Нижний предел 95%
26353,3
30754,5
Верхний предел 95%
70095,9
83936,1
Модели
(А) – Линейное экспоненциальное сглаживание Хольта с альфа = 0,9999
и бета = 0,1
(В) Квадратичное экспоненциальное сглаживание Брауна с альфа = 0,9999
(С) – Линейное экспоненциальное сглаживание Брауна с альфа = 0,9999
(D) – ARIMA модель (0,1,1)
(E) – Простая скользящая средняя за 3-хлетний период
Рисунок 3 – Виды моделей, используемых для прогнозирования налоговых
поступлений с территории Ростовской области 231
Таблица 7 - Сравнение трендовых моделей налоговых поступлений с территории
Ростовской области 232
Модель
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
RMSE
6344,86
11062,50
7345,80
8221,79
21240,60
MAE
4283,75
8272,00
6135,87
6102,95
19104,20
MAPE
8,9350
25,5715
17,8444
16,8623
27,3366
ME
879,04
-316,05
1581,44
2874,32
19104,20
MPE
-2,7967
7,3998
8,9234
-3,9507
27,3366
Таблица 8 - Результаты тестирования трендовых моделей налоговых поступлений
с территории Ростовской области 233
Модель
1
(A)
(B)
RMSE
2
6344,86
11062,50
RUNS
3
OK
OK
Источник: рассчитано автором.
Источник: составлено автором.
232
Источник: рассчитано автором.
233
Источник: рассчитано автором.
230
231
RUNM
4
OK
OK
AUTO
5
OK
OK
MEAN
6
OK
OK
VAR
7
OK
OK
173
Окончание таблицы 8
1
(C)
(D)
(E)
2
7345,80
8221,79
21240,60
3
OK
OK
OK
4
OK
OK
OK
5
OK
OK
OK
6
OK
*
*
7
OK
OK
OK
Таблица 9 - Результаты прогнозирования налоговых поступлений с территории
Ростовской области234
Год
2014
2015
Прогнозная величина
145937,0
156541,0
Нижний предел 95%
134424,0
139427,0
Верхний предел 95%
157450,0
173656,0
Модели
(A) – Линейный тренд = 45,39 + 739,22 t
(B) – Квадратичный тренд = 1353,37 + 248,73 t + 32,70 t2
(C) – Экспоненциальный тренд = exp(7,35 + 0,15 t)
(D) –ARIMA модель (1,0,0)
(E) – Простая скользящая средняя за 3-хлетний период
Рисунок 4 – Виды моделей, используемых для прогнозирования налоговых
поступлений с территории Магаданской области 235
Таблица 10 - Сравнение трендовых моделей налоговых поступлений с территории
Магаданской области 236
Модель
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
RMSE
980,33
874,84
974,52
1187,65
1811,50
MAE
746,58
520,16
529,94
804,43
1522,86
Источник: рассчитано автором.
Источник: составлено автором.
236
Источник: рассчитано автором.
234
235
MAPE
16,9121
9,6866
9,7039
15,7476
22,7289
ME
-9,74459E-14
-6,49639E-14
3,49
196,30
1423,89
MPE
1,4131
-1,2763
-0,8852
0,3587
21,6774
174
Таблица
11
-
Результаты
тестирования
трендовых
моделей
налоговых
MEAN
OK
OK
OK
OK
OK
VAR
OK
*
**
*
OK
поступлений с территории Магаданской области 237
Модель
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
RMSE
980,33
874,84
974,52
1187,65
1811,50
RUNS
OK
OK
OK
OK
OK
RUNM
OK
OK
OK
OK
OK
AUTO
OK
OK
OK
OK
OK
Таблица 12 - Результаты прогнозирования налоговых поступлений с территории
Магаданской области 238
Год
2014
2015
Прогнозная величина
11133,7
11872,9
Нижний предел 95%
8680,9
9355,6
Верхний предел 95%
13586,5
14390,3
Модели
(A) – Линейный тренд = - 4018,48 + 8669,57 t
(B) – Квадратичный тренд = 7592,20 + 4315,57 t + 290,27 t2
(C) – Экспоненциальный тренд = exp(9,52 + 0,17 t)
(D) –ARIMA модель (1,0,0)
(E) – Простая скользящая средняя за 3-хлетний период
Рисунок 5 – Виды моделей, используемых для прогнозирования налоговых
поступлений с территории Новосибирской области 239
Таблица 13 - Сравнение трендовых моделей налоговых поступлений с территории
Новосибирской области 240
Модель
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
RMSE
6728,46
5204,15
10603,70
7853,25
19347,10
MAE
5531,84
3860,68
7422,68
5540,25
17483,9
Источник: рассчитано автором.
Источник: рассчитано автором.
239
Источник: составлено автором.
240
Источник: рассчитано автором.
237
238
MAPE
14,8145
8,5794
13,7385
15,6721
25,5541
ME
-9,3548E-12
-7,53581E-12
-734,29
2704,12
17483,90
MPE
3,0445
-1,1160
-1,5701
-2,5282
25,5541
175
Таблица 14 - Результаты тестирования трендовых моделей налоговых
поступлений с территории Новосибирской области 241
Модель
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
RMSE
6728,46
5204,15
10603,70
7853,25
19347,10
RUNS
*
OK
OK
OK
OK
RUNM
OK
OK
OK
OK
OK
AUTO
OK
**
OK
OK
OK
MEAN
OK
OK
OK
OK
OK
VAR
OK
OK
**
OK
OK
Таблица 15 - Результаты прогнозирования налоговых поступлений с территории
Новосибирской области 242
Год
2014
2015
Прогнозная величина
130269,0
135113,0
Нижний предел 95%
111907,0
109196,0
Верхний предел 95%
148630,0
161029,0
Модели
(A) – Линейный тренд = -90504,3 + 80878,0 t
(B) – Квадратичный тренд = 187186,0 + -30198,0 t + 7934,0 t2
(C) – Экспоненциальный тренд = exp(11,55 + 0,18 t)
(D) –ARIMA модель (1,0,0)
(E) – Простая скользящая средняя за 3-хлетний период
Рисунок 6 – Виды моделей, используемых для прогнозирования объема
основных фондов Мурманской области 243
Таблица 16 - Сравнение трендовых моделей объема основных фондов
Мурманской области 244
Модель
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
RMSE
117704,00
51355,00
39618,30
66251,50
210615,00
MAE
95446,40
33319,30
27938,80
46235,80
176426,00
Источник: рассчитано автором.
Источник: рассчитано автором.
243
Источник: составлено автором.
244
Источник: рассчитано автором.
241
242
MAPE
28,7822
10,0469
6,4115
10,9637
29,6114
ME
9,85053E-11
1,19773E-10
2080,80
6022,23
176426,00
MPE
5,4727
-1,3300
-0,2948
1,4754
29,6114
176
Таблица 17 - Результаты тестирования трендовых моделей объема основных
фондов Мурманской области 245
Модель
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
RMSE
117704,00
51355,00
39618,30
66251,50
210615,00
RUNS
OK
OK
OK
OK
OK
RUNM
*
OK
OK
OK
OK
AUTO
OK
OK
OK
OK
OK
MEAN
OK
OK
OK
OK
OK
VAR
OK
OK
OK
OK
OK
Таблица 18 - Результаты прогнозирования объема основных фондов Мурманской
области 246
Год
2013
2014
2015
Прогнозная величина
1365834,2
1644915,1
1977123,3
Нижний предел 95%
1105348,5
1320045,6
1575440,4
Верхний предел 95%
1694398,0
2049748,8
2481275,5
Модели
(A) – Линейный тренд = 14712,30 + 120416,00 t
(B) – Квадратичный тренд = 238658,00 + 30838,20 t + 6398,44 t2
(C) – Экспоненциальный тренд = exp(12,41 + 0,16 t)
(D) –ARIMA модель (1,0,0)
(E) – Простая скользящая средняя за 3-хлетний период
Рисунок 7 – Виды моделей, используемых для прогнозирования объема
основных фондов Ростовской области 247
Таблица 19 - Сравнение трендовых моделей объема основных фондов Ростовской
области248
Модель
1
(A)
RMSE
2
99297,40
MAE
3
82587,30
Источник: рассчитано автором.
Источник: рассчитано автором.
247
Источник: составлено автором.
248
Источник: рассчитано автором.
245
246
MAPE
4
13,3960
ME
5
-6,26852E-11
MPE
6
2,1772
177
Окончание таблицы 19
1
(B)
(C)
(D)
(E)
2
51475,90
69602,20
110818,00
263544,00
3
34600,50
44994,50
76786,30
245552,00
4
5,3776
5,6845
11,3877
24,8861
5
-9,85053E-11
-3320,47
38178,40
245552,00
6
-0,5132
-0,3242
-0,2802
24,8861
Таблица 20 - Результаты тестирования трендовых моделей объема основных
фондов Ростовской области249
Модель
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
RMSE
99297,40
51475,90
69602,20
110818,00
263544,00
RUNS
OK
OK
OK
OK
OK
RUNM
OK
OK
OK
OK
OK
AUTO
*
OK
OK
OK
OK
MEAN
OK
OK
OK
*
OK
VAR
OK
OK
OK
OK
OK
Таблица 21 - Результаты прогнозирования объема основных фондов Ростовской
области250
Год
2013
2014
2015
Прогнозная величина
1924498,3
2140884,7
2370078,4
Нижний предел 95%
1763999,0
1953214,0
2147541,6
Верхний предел 95%
2084986,6
2328556,4
2592667,3
Модели
(A) – Линейный тренд = 86531,90 + 83918,40 t
(B) – Квадратичный тренд = 196616,00+ 39884,90 t + 3145,25 t2
(C) – Экспоненциальный тренд = exp(12,35 + 0,14 t)
(D) –ARIMA модель (1,0,0)
(E) – Простая скользящая средняя за 3-хлетний период
Рисунок 8 – Виды моделей, используемых для прогнозирования объема
основных фондов Новосибирской области 251
Источник: рассчитано автором.
Источник: рассчитано автором.
251
Источник: составлено автором.
249
250
178
Таблица 22 - Сравнение трендовых моделей объема основных фондов
Новосибирской области 252
Модель
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
RMSE
64402,80
50813,30
64813,10
85465,90
179980,00
MAE
52233,50
30057,10
39897,20
56100,30
165565,00
MAPE
9,6695
4,5848
5,5855
9,2866
21,7601
ME
1,2537E-10
9,62665E-11
-1279,24
26768,70
165565,00
MPE
0,8877
-0,2844
-0,2616
0,9335
21,7601
Таблица 23 - Результаты тестирования трендовых моделей объема основных
фондов Новосибирской области 253
Модель
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
RMSE
64402,80
50813,30
64813,10
85465,90
179980,00
RUNS
OK
OK
OK
OK
OK
RUNM
OK
OK
OK
OK
OK
AUTO
OK
OK
OK
OK
OK
MEAN
OK
OK
OK
OK
OK
VAR
OK
OK
*
OK
OK
Таблица 24 - Результаты прогнозирования объема основных фондов
Новосибирской области254
Год
2013
2014
2015
Прогнозная величина
1371470,0
1502570,0
1639960,0
Нижний предел 95%
1213054,3
1317316,8
1420299,5
Верхний предел 95%
1529997,6
1687839,4
1859623,7
Модели
(А) – Линейный тренд = 1603,19 + 763,55 t
(B) – Квадратичный тренд = -600,73 + 1645,12 t + -62/97 t2
(C) – Экспоненциальный тренд = exp (7,71 + 0,14 t)
(D) – ARIMA модель (1,0,0)
(E) – Простая скользящая средняя за 3-хлетний период
Рисунок 9 – Виды моделей, используемых для прогнозирования валовой
стоимости минерально-сырьевой базы Мурманской области 255
Источник: рассчитано автором.
Источник: рассчитано автором.
254
Источник: рассчитано автором.
252
253
179
Таблица 25 - Сравнение трендовых моделей валовой стоимости минеральносырьевой базы Мурманской области 256
Модель
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
RMSE
1989,89
1887,27
2554,82
2502,87
2863,11
MAE
1381,79
1283,84
1673,27
1556,03
2300,99
MAPE
21,2264
21,7732
23,0217
27,0491
28,5899
ME
-1,04942E-12
-9,09495E-13
148,3520
289,2390
1520,2400
MPE
-8,5887
-3,7125
-3,9986
-8,1087
17,1755
Таблица 26 - Результаты тестирования трендовых моделей валовой стоимости
минерально-сырьевой базы Мурманской области 257
Модель
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
RMSE
1989,89
1887,27
2554,82
2502,87
2863,11
RUNS
OK
OK
OK
OK
OK
RUNM
OK
OK
OK
OK
OK
AUTO
OK
OK
OK
OK
OK
MEAN
OK
OK
OK
OK
OK
VAR
**
OK
**
*
OK
Таблица 27 - Результаты прогнозирования валовой стоимости минеральносырьевой базы Мурманской области 258
Год
2013
2014
2015
Прогнозная величина
10089,0
9908,0
9601,1
Источник: составлено автором.
Источник: рассчитано автором.
257
Источник: рассчитано автором.
258
Источник: рассчитано автором.
255
256
Нижний предел 95%
4204,8
3027,4
1442,5
Верхний предел 95%
15973,2
16788,7
17759,7
180
Модели
(А) – Случайная выборка со смещением = 2,1307
(В) Квадратичное экспоненциальное сглаживание Брауна с альфа = 0,4348
(С) – ARIMA модель (0,1,1)
(D) – Линейное экспоненциальное сглаживание Хольта с альфа = 0,9517
и бета = 0,0549
(E) – Линейное экспоненциальное сглаживание Брауна с альфа = 0,5948
Рисунок 10 – Виды моделей, используемых для прогнозирования
общего запаса древесины Брянской области259
Таблица 28 - Сравнение трендовых моделей общего запаса древесины Брянской
области260
Модель
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
RMSE
9,29
11,20
8,92
9,59
10,26
MAE
4,7491
6,7297
3,7391
4,0160
5,5315
MAPE
2,0892
2,9508
1,6995
1,7481
2,4288
ME
-2,18629E-15
-0,7010
1,0508
0,6083
0,4050
MPE
-0,0421
-0,2749
0,3652
0,2455
0,2148
Таблица 29 - Результаты тестирования трендовых моделей общего запаса
древесины Брянской области261
Модель
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
RMSE
9,29
11,20
8,92
9,59
10,26
RUNS
*
**
**
OK
OK
Источник: составлено автором.
Источник: рассчитано автором.
261
Источник: рассчитано автором.
259
260
RUNM
OK
OK
*
OK
OK
AUTO
OK
OK
OK
OK
OK
MEAN
OK
OK
OK
OK
OK
VAR
***
*
***
***
***
181
Таблица 30 - Результаты прогнозирования общего запаса древесины Брянской
области262
Год
2014
2015
Прогнозная величина
228,0
229,2
Нижний предел 95%
210,6
204,6
Верхний предел 95%
245,4
253,9
Модели
(A) – Линейный тренд = -1054,08 + 417,63 t
(B) – Квадратичный тренд = 700,37 - 284,16 t + 50,13 t2
(C) – Экспоненциальный тренд = exp(5,15 + 0,27 t)
(D) –ARIMA модель (1,0,0)
(E) – Простая скользящая средняя за 3-хлетний период
Рисунок 11 – Виды моделей, используемых для прогнозирования затрат
на технологические инновации Новосибирской области 263
Таблица 31 - Сравнение трендовых моделей затрат на технологические инновации
Новосибирской области 264
Модель
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
RMSE
724,678
273,176
401,041
522,401
1108,63
MAE
561,867
190,951
312,94
359,274
927,327
MAPE
80,8115
21,51
38,4961
32,5862
45,1889
ME
4,54747E-13
1,18059E-13
122,825
70,1099
883,98
MPE
-15,7539
-9,36891
-10,6793
-11,544
28,0813
Таблица 32 - Результаты тестирования трендовых моделей затрат
на технологические инновации Новосибирской области 265
Модель
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
RMSE
724,678
273,176
401,041
522,401
1108,63
RUNS
OK
OK
OK
OK
OK
Источник: рассчитано автором.
Источник: составлено автором.
264
Источник: рассчитано автором.
265
Источник: рассчитано автором.
262
263
RUNM
OK
OK
OK
OK
OK
AUTO
OK
**
OK
**
OK
MEAN
OK
OK
OK
OK
*
VAR
OK
OK
OK
OK
OK
182
Таблица 33 - Результаты прогнозирования затрат на технологические инновации
Новосибирской области 266
Год
2013
2014
2015
266
Прогнозная величина
7143,4
9320,2
12160,2
Источник: рассчитано автором.
Нижний предел 95%
2058,6
2587,0
3239,0
Верхний предел 95%
24787,6
33577,3
45653,4
183
Приложение В
Прогнозные значения фактической налоговой нагрузки в субъектах РФ
Таблица 1 – Прогнозные значения фактической налоговой нагрузки в субъектах
РФ 267
Субъекты
РФ
Мурманская
область
Ростовская
область
Брянская
область
Магаданская
область
Новосибирская
область
267
268
экрана.
Годы
2012
2013
2014
2015
2012
2013
2014
2015
2012
2013
2014
2015
2012
2013
2014
2015
2012
2013
2014
2015
Поступило налогов, сборов и
иных обязательных платежей в
консолидированный бюджет
РФ (Qr), млн. руб.(с учетом инфляции) 268
41984,1
46994,1
50787,4
53999,0
122553,7
135332,5
145937,0
156541,0
36006,1
31460,7
42979,7
50807,6
11995,2
9412,0
11133,7
11872,9
116463,9
125405,9
130269,0
135113,0
ВРП (Yr), млн. руб.
(с учетом инфляции)269270271272273
250000,0
274351,1
285828,9
305861,8
750808,2
851032,6
949347,7
1056441,7
187042,2
215495,8
239255,2
262961,0
80215,2
86250,8
93475,0
99279,7
631100,9
718113,2
801333,3
891714,3
Налоговая
нагрузка
(Tr), %
16,79
17,13
17,77
17,65
16,32
15,90
15,37
14,82
19,25
14,60
17,96
19,32
14,95
10,91
11,91
11,96
18,45
17,46
16,26
15,15
Источник: рассчитано автором.
Федеральная налоговая служба РФ. – М., 2005-2014. – URL: http://www.nalog.ru, свободный. Загл. с
Прогноз социально-экономического развития Мурманской области на 2014 год и плановый период 2015
и 2016 годов // Министерство экономического развития Мурманской области. URL: http://minec.gov–
murman.ru/content/forecasts/sub01/sub10/, свободный. Загл. с экрана.
270
Прогноз социально-экономического развития Ростовской области на 2014 год и плановый период 2015
и 2016 годов // Российская газета. URL: http://www.rg.ru/2013/09/04/rostov–rasp338–reg–dok.html, свободный. Загл.
с экрана.
271
Прогноз социально-экономического развития Брянской области на 2014 год и плановый период 2015 и
2016 годов // Департамент экономического развития Брянской области. URL: http://www.econom.brk.ru/?p=48,
свободный. Загл. с экрана.
272
Прогноз социально-экономического развития Магаданской области на 2014 год и плановый период
2015 и 2016 годов // Портал Правительства Магаданской области. URL: http://www.magadan.ru/dms/2–44–
10/PROGNOZ_soc–ec–razv/2p_2014 2016_ut.pdf, свободный. Загл. с экрана.
273
Прогноз социально-экономического развития Новосибирской области на 2014 год и плановый период
2015 и 2016 годов // Российская газета. URL: http://www.rg.ru/2013/10/01/novosibirsk–rasp417–reg–dok.html,
свободный. Загл. с экрана.
269
184
Приложение Г
Идентификация и верификация авторской модели
на период 2000-2015 гг.
Таблица 1 - Исходные данные по экономике Мурманской области для расчета
по авторской модели (30)274
ВРП (Yr),
млн. руб.
(с учетом
инфляции)
Год
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
275276
39952,9
48995,6
59004,7
70705,4
104143,3
111655,6
137501,7
168056,7
181130,1
197828,8
204771,0
224366,1
250000,0
274351,1
285828,9
305861,8
Объем основных фондов
(Kr), млн. руб.
(с учетом инфляции) 277278
112031,2
160493,2
185169,0
256106,1
259069,2
289448,7
353656,5
471979,8
528430,5
671377,5
701275,4
1002881,9
1191424,8
1368534,2
1644915,1
1977123,3
Численность
занятых в экономике работников (Lr), тыс.
чел. 279280281
469,6
460,8
436,8
440,6
446,0
445,8
445,8
444,0
442,9
438,9
434,8
427,4
423,5
420,0
418,3
416,5
Валовая стоимость
минеральносырьевой базы (Mr),
млрд. руб.
(с учетом инфляции)
2070,8
2041,2
2956,8
4809,2
5143,2
5067,7
11461,3
10736,7
6274,9
8670,2
11293,8
10060,3
9738,8
10089,0
9908,0
9601,1
Фактическая
налоговая
нагрузка (Тr),
в долях единицы
0,1946
0,2152
0,2012
0,1734
0,1428
0,1611
0,2057
0,1949
0,1869
0,1702
0,1867
0,1904
0,1679
0,1713
0,1777
0,1765
Таблица 2 - Расчетные значения переменных по спецификации авторской модели
(30) для Мурманской области 282
t
1
1
2
Yr
2
39952,8986
48995,5556
Tr*Lr
3
91,3836
99,1867
Tr2*Lr
4
17,7831
21,3498
Tr*Kr
5
21801,1194
34545,9763
Tr2*Kr
6
4242,4698
7435,9833
Tr*Mr
7
402,9831
439,3686
Tr2*Mr
8
78,4200
94,5736
Источник: рассчитано автором.
Федеральная служба государственной статистики РФ. – М., 1999-2014. – URL: http://www.gks.ru, свободный. Загл. с экрана.
276
Прогноз социально-экономического развития Мурманской области на 2014 год и плановый период 2015
и 2016 годов. URL: http://minec.gov–murman.ru/content/forecasts/sub01/sub10/, свободный. Загл. с экрана.
277
Регионы России. Социально-экономические показатели 2012. C. 409–410.
278
Регионы России. Социально-экономические показатели 2013: стат. сб. / Росстат. − М., 2013. − C. 401–402.
279
Регионы России. Социально-экономические показатели 2012. C. 100–101.
280
Регионы России. Социально-экономические показатели 2013. C. 88–89.
281
Прогноз социально-экономического развития Мурманской области на 2014 год и плановый период 2015
и 2016 годов. URL: http://minec.gov–murman.ru/content/forecasts/sub01/sub10/, свободный. Загл. с экрана.
282
Источник: рассчитано автором.
274
275
185
Окончание таблицы 2
1
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
2
59004,6552
70705,3509
104143,3333
111655,6303
137501,7391
168056,6667
181130,0847
197828,8235
204770,9649
224366,1207
250000,0000
274351,1321
285828,8571
305861,8095
3
87,8764
76,3883
63,6677
71,8292
91,6829
86,5151
82,7884
74,7165
81,1741
81,3916
71,1057
71,9460
74,3319
73,5123
4
17,6792
13,2437
9,0887
11,5734
18,8554
16,8578
15,4751
12,7194
15,1546
15,4997
11,9386
12,3243
13,2088
12,9749
5
37252,7103
44401,9705
36982,8429
46637,1864
72732,7233
91967,0935
98776,0458
114292,4808
130923,1897
190983,0119
200040,2190
234429,9085
292301,4133
348962,2625
6
7494,5843
7698,1168
5279,4035
7514,3777
14958,1549
17920,1437
18463,5578
19456,6725
24442,4383
36369,6971
33586,7528
40157,8433
51941,9611
61591,8393
7
594,8597
833,7822
734,2044
816,5234
2357,1270
2092,0790
1172,9325
1475,9738
2108,4763
1915,8340
1635,1399
1728,2457
1760,6516
1694,5942
8
119,6752
144,5556
104,8097
131,5617
484,7649
407,6497
219,2486
251,2636
393,6377
364,8403
274,5400
296,0485
312,8678
299,0959
Таблица 3 - Параметры авторской эконометрической модели (30) для Мурманской
области283
Показатели
коэффициенты
t-статистика
статистические
параметры
a
1634,17
0,23
b
-1617,64
-0,08
c
-0,51
-0,34
d
5,66
0,68
m
421,40
2,47
n
-1895,07
-2,19
B
-106165,34
-0,39
R2 = 0,975; F = 57,80; DW = 1,98; E = 7,31; N = 16
Таблица 4 - Фискальные и технологические индикаторы экономики Мурманской
области, рассчитанные на основе авторской модели (30)284
Год
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
283
284
Точка
Лаффера 1го рода
(Т*),%
19,55%
20,67%
17,73%
15,62%
15,36%
15,64%
13,16%
13,62%
16,12%
15,11%
14,10%
15,73%
16,91%
17,61%
19,85%
24,27%
Точка
Лаффера 2го рода
(T**),%
22,11%
23,50%
20,34%
18,55%
18,33%
18,68%
16,50%
17,03%
19,62%
18,73%
17,70%
19,70%
21,21%
22,16%
25,08%
30,87%
Источник: рассчитано автором.
Источник: рассчитано автором.
Фактическая
налоговая
нагрузка
(Tr),%
19,46%
21,52%
20,12%
17,34%
14,28%
16,11%
20,57%
19,49%
18,69%
17,02%
18,67%
19,04%
16,79%
17,13%
17,77%
17,65%
Эластичность
замены капитала трудом
(E1),%
-9,28
-5,18
-4,87
-4,89
-7,98
-5,20
-2,49
-2,08
-2,02
-1,94
-1,50
-0,99
-1,09
-0,90
-0,68
-0,58
Эластичность
замены капитала
минеральными
ресурсами (E2),%
-1,63
-0,24
-1,01
-3,66
-9,90
-5,00
-1,56
-1,99
-1,44
-2,78
-1,97
-1,06
-1,90
-1,54
-1,02
-0,86
Эластичность
замены труда
минеральными
ресурсами (E3),%
-0,18
-0,05
-0,21
-0,75
-1,24
-0,96
-0,63
-0,96
-0,71
-1,44
-1,32
-1,07
-1,74
-1,71
-1,49
-1,49
186
Таблица 5 - Исходные данные по экономике Ростовской области для расчета
по авторской модели (30)285
ВРП (Yr),
млн. руб.
(с учетом
инфляции)
Год
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
286287
64460,1
107761,2
121356,3
150744,7
184306,2
221051,7
295663,0
395118,2
488242,1
545288,4
578655,6
656748,8
750808,2
851032,6
949347,7
1056441,7
Объем основных фондов
(Kr), млн. руб.
(с учетом инфляции) 288289
236950,0
342237,6
411781,9
527429,8
541090,0
627607,6
722080,0
883643,0
988078,8
1305118,6
1328107,0
1509839,7
1725179,8
1924498,3
2140884,7
2370078,8
Численность
занятых в экономике работников (Lr),
тыс. чел. 290291292
1802,5
1810,4
1895,0
1881,7
1894,4
1898,6
1903,6
1915,1
1930,6
1901,5
1895,7
1902,2
1903,1
1899,4
1891,5
1882,5
Площадь земель
сельскохозяйственного назначения (Gr),
тыс. га. 293
8160,9
8160,9
8160,9
8160,9
8160,9
8160,9
8160,9
8160,9
8160,9
8160,9
8160,9
8160,9
8160,9
8160,9
8160,9
8160,9
Фактическая
налоговая
нагрузка (Тr),
в долях единицы
0,1694
0,1882
0,1850
0,1728
0,1490
0,1570
0,1566
0,1556
0,1466
0,1494
0,1482
0,1495
0,1632
0,1590
0,1537
0,1482
Таблица 6 - Расчетные значения переменных по спецификации авторской модели
(30) для Ростовской области 294
t
1
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Yr
2
64460,1449
107761,1966
121356,2931
150744,7368
184306,1667
221051,6807
295663,0435
395118,1579
488242,1186
Tr*Lr
3
305,4169
340,6775
350,5500
325,1697
282,2472
298,0464
298,1611
297,9686
282,9568
Tr2*Lr
4
51,7501
64,1080
64,8471
56,1914
42,0521
46,7880
46,7010
46,3606
41,4713
Tr*Kr
5
40148,9806
64401,6016
76174,2086
91143,2276
80617,1681
98523,2084
113099,4799
137485,1583
144816,9769
Tr2*Kr
6
6802,8725
12118,9671
14091,2219
15750,1293
12011,1771
15466,3888
17714,7855
21391,1830
21224,9838
Tr*Gr
7
1382,7888
1535,7022
1509,6586
1410,2554
1215,8950
1281,1159
1278,2428
1269,7466
1196,0957
Tr2*Gr
8
234,3007
288,9854
279,2669
243,7011
181,1566
201,1124
200,2113
197,5586
175,3048
Источник: рассчитано автором.
Федеральная служба государственной статистики РФ. – М., 1999-2014. – URL: http://www.gks.ru, свободный. Загл. с экрана.
287
Прогноз социально-экономического развития Ростовской области на 2014 год и плановый период 2015
и 2016 годов. URL: http://www.rg.ru/2013/09/04/rostov–rasp338–reg–dok.html, свободный. Загл. с экрана.
288
Регионы России. Социально-экономические показатели 2012. C. 409–410.
289
Регионы России. Социально-экономические показатели 2013. C. 401–402.
290
Регионы России. Социально-экономические показатели 2012. C. 100–101.
291
Регионы России. Социально-экономические показатели 2013. C. 88–89.
292
Прогноз социально-экономического развития Ростовской области на 2014 год и плановый период 2015
и 2016 годов. URL: http://www.rg.ru/2013/09/04/rostov–rasp338–reg–dok.html, свободный. Загл. с экрана.
293
О состоянии и использовании земель сельскохозяйственного назначения: доклад Министерства
сельского хозяйства РФ. С. 104–108.
294
Источник: рассчитано автором.
285
286
187
Окончание таблицы 6
1
10
11
12
13
14
15
16
2
545288,4314
578655,6140
656748,7931
750808,1651
851032,6415
949347,7143
1056441,7143
3
284,0923
280,8806
284,3150
310,5859
302,0046
290,7236
278,9865
4
42,4446
41,6173
42,4956
50,6876
48,0187
44,6842
41,3458
5
194990,3229
196781,9553
225670,3409
281549,3461
305995,2297
329053,9784
351245,6782
6
29132,3909
29156,6398
33730,1399
45948,8533
48653,2415
50575,5965
52054,6095
7
1219,2735
1209,1781
1219,7806
1331,8589
1297,5831
1254,3303
1209,4454
8
182,1647
179,1606
182,3162
217,3594
206,3157
192,7906
179,2398
Таблица 7 - Параметры авторской эконометрической модели (30) для Ростовской
области 295
Показатели
коэффициенты
t-статистика
статистические
параметры
a
b
48366,79 -275440,81
2,02
-2,03
c
7,51
3,11
d
-29,00
-1,87
m
-9309,81
-2,37
n
58187,21
2,29
B
-1348882,81
-0,55
R2 = 0,996; F = 414,93; DW = 2,18; E = 8,43; N = 16
Таблица 8 - Фискальные и технологические индикаторы экономики Ростовской
области, рассчитанные на основе авторской модели (30)296
Точка
Лаффера 1го рода
(Т*),%
22,79%
20,99%
15,90%
16,17%
15,74%
15,51%
15,28%
14,88%
14,51%
14,87%
14,97%
14,74%
14,61%
14,58%
14,60%
14,63%
Год
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
295
296
Точка
Лаффера 2го рода
(T**),%
23,73%
21,90%
16,61%
17,08%
16,68%
16,60%
16,51%
16,32%
16,07%
16,73%
16,85%
16,76%
16,78%
16,88%
17,02%
17,18%
Фактическая
налоговая
нагрузка
(Tr),%
16,94%
18,82%
18,50%
17,28%
14,90%
15,70%
15,66%
15,56%
14,66%
14,94%
14,82%
14,95%
16,32%
15,90%
15,37%
14,82%
Источник: рассчитано автором.
Источник: рассчитано автором.
Эластичность
замены капитала трудом
(E1),%
-4,96
8,91
5,54
-1,10
-8,03
-5,24
-4,63
-3,98
-4,79
-3,30
-3,35
-2,85
-1,35
-1,55
-1,74
-1,86
Эластичность
замены капитала
земельными
ресурсами (E2),%
-7,28
-19,00
-13,40
-4,61
3,02
0,77
0,74
0,79
1,98
1,21
1,31
1,04
-0,32
0,08
0,46
0,73
Эластичность
замены труда
земельными
ресурсами (E3),%
-1,47
2,13
2,42
-4,20
0,38
0,15
0,16
0,20
0,41
0,37
0,39
0,37
-0,23
0,05
0,26
0,39
188
Таблица 9 - Исходные данные по экономике Брянской области для расчета
по авторской модели (30)297
ВРП (Yr),
млн. руб.
(с учетом
инфляции)
Год
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
298299
17862,7
27441,4
32219,1
38333,6
42502,8
56043,9
71391,7
90093,2
106639,3
123724,8
128968,4
155104,2
187042,2
215495,8
239255,2
262961,0
Объем основных
фондов (Kr), млн.
руб.
(с учетом инфляции) 300301302
89567,4
116349,6
137149,1
163690,4
169769,2
183632,8
203695,7
273144,7
277143,2
350768,6
337665,8
371596,6
429608,3
422728,1
473949,0
524467,3
Численность занятых в экономике работников
(Lr),
тыс. чел. 303304305
575,7
587,7
601,1
602,3
601,0
604,1
603,3
607,7
608,2
582,1
571,6
561,2
559,6
559,5
547,0
547,0
Общий запас
древесины
(Fr),
млн. куб. м.
306307308
199,0
199,0
199,0
199,0
232,0
232,0
232,0
232,0
232,0
231,0
230,3
229,4
228,0
226,7
228,0
229,2
Фактическая
налоговая
нагрузка (Тr),
в долях единицы
0,1603
0,1710
0,2000
0,2006
0,2178
0,1805
0,1773
0,1597
0,1526
0,1868
0,1153
0,1543
0,1925
0,1460
0,1796
0,1932
Таблица 10 - Расчетные значения переменных по спецификации авторской модели
(30) для Брянской области 309
t
1
1
2
3
4
5
Yr
2
17862,6812
27441,3675
32219,0517
38333,5965
42502,8333
Tr*Lr
3
92,2573
100,5060
120,2261
120,8451
130,8867
Tr2*Lr
4
14,7844
17,1881
24,0464
24,2463
28,5047
Tr*Kr
5
14353,3829
19897,6092
27431,2220
32842,7264
36972,5939
Tr2*Kr
6
2300,1630
3402,8045
5486,5233
6589,5434
8051,9492
Tr*Fr
7
31,8902
34,0321
39,8020
39,9272
50,5253
Tr2*Fr
8
5,1105
5,8200
7,9608
8,0110
11,0035
Источник: рассчитано автором.
Федеральная служба государственной статистики РФ. – М., 1999-2014. – URL: http://www.gks.ru, свободный. Загл. с экрана.
299
Прогноз социально-экономического развития Брянской области на 2014 год и плановый период 2015 и
2016 годов. URL: http://www.econom.brk.ru/?p=48, свободный. Загл. с экрана.
300
Регионы России. Социально-экономические показатели 2012. C. 409–410.
301
Регионы России. Социально-экономические показатели 2013. C. 401–402.
302
Прогноз социально-экономического развития Брянской области на 2014 год и плановый период 2015 и
2016 годов. URL: http://www.econom.brk.ru/?p=48, свободный. Загл. с экрана.
303
Регионы России. Социально-экономические показатели 2012. C. 100–101.
304
Регионы России. Социально-экономические показатели 2013. C. 88–89.
305
Прогноз социально-экономического развития Брянской области на 2014 год и плановый период 2015 и
2016 годов. URL: http://www.econom.brk.ru/?p=48, свободный. Загл. с экрана.
306
Регионы России. Социально-экономические показатели 2009. C. 602–603.
307
Регионы России. Социально-экономические показатели 2010. C. 95–96.
308
Регионы России. Социально-экономические показатели 2011. C. 598–599.
309
Источник: рассчитано автором.
297
298
189
Окончание таблицы 10
1
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
2
56043,9496
71391,6522
90093,1579
106639,3220
123724,8039
128968,4211
155104,2241
187042,2018
215495,7547
239255,2381
262960,9524
3
109,0141
106,9504
97,0492
92,8150
108,7606
65,9126
86,5773
107,7230
81,6870
98,2412
105,6804
4
19,6724
18,9597
15,4987
14,1641
20,3210
7,6005
13,3564
20,7367
11,9263
17,6441
20,4175
5
33137,8403
36110,2747
43621,0013
42293,7525
65538,2296
38937,0749
57326,8253
82699,5894
61718,3045
85121,2490
101327,0888
6
5979,9590
6401,4716
6966,2399
6454,2856
12245,2785
4489,9301
8843,9058
15919,6710
9010,8725
15287,7763
19576,3936
7
41,8661
41,1279
37,0502
35,4046
43,1604
26,5565
35,3899
43,8900
33,0982
40,9488
44,2814
8
7,5550
7,2910
5,9169
5,4030
8,0642
3,0623
5,4597
8,4488
4,8323
7,3544
8,5552
Таблица 11 - Параметры авторской эконометрической модели (30) для Брянской
области310
Показатели
коэффициенты
t-статистика
статистические
параметры
a
9847,89
0,96
b
-53056,53
-1,05
c
9,95
2,80
d
-35,72
-1,99
m
-35523,55
-1,23
n
173454,08
1,19
B
75021,86
0,70
R2 = 0,981; F = 76,03; DW = 1,53; E = 10,82; N = 16
Таблица 12 - Фискальные и технологические индикаторы экономики Брянской
области, рассчитанные на основе авторской модели (30)311
Год
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
310
311
Точка
Лаффера 1-го
рода (Т*),%
13,42%
12,71%
13,48%
13,77%
13,41%
13,50%
13,60%
13,12%
13,13%
15,20%
16,55%
16,50%
15,37%
15,23%
15,65%
15,40%
Точка
Лаффера 2го рода
(T**),%
22,76%
23,49%
22,01%
20,81%
19,52%
19,46%
19,37%
23,54%
23,12%
23,46%
26,01%
25,07%
22,51%
22,35%
22,59%
21,96%
Источник: рассчитано автором.
Источник: рассчитано автором.
Фактическая
налоговая
нагрузка
(Tr),%
16,03%
17,10%
20,00%
20,06%
21,78%
18,05%
17,73%
15,97%
15,26%
18,68%
11,53%
15,43%
19,25%
14,60%
17,96%
19,32%
Эластичность
замены капитала трудом
(E1),%
2,50
1,93
1,55
1,30
1,15
1,23
1,12
-0,72
-0,85
0,03
-1,08
-0,57
0,15
-0,59
-0,10
0,14
Эластичность
замены капитала лесными
ресурсами
(E2),%
-1,42
-1,06
-0,77
-0,64
-0,59
-0,75
-0,69
1,56
1,68
0,63
1,82
1,22
0,37
1,15
0,59
0,29
Эластичность
замены труда
лесными
ресурсами
(E3),%
0,57
0,55
0,49
0,49
0,51
0,61
0,61
2,17
1,97
-18,93
1,68
2,15
-2,38
1,97
5,71
-2,09
190
Таблица 13 - Исходные данные по экономике Магаданской области для расчета
по авторской модели (30)312
ВРП (Yr),
млн. руб.
(с учетом
инфляции)
Год
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
313314
9427,2
13460,2
19288,6
21338,5
20510,3
22830,1
27133,2
30977,5
35638,8
47184,7
52298,0
64781,9
80215,2
86250,8
93475,0
99279,7
Объем основных
Численность
фондов (Kr), млн. занятых в экоруб.
номике работников (Lr),
(с учетом инфляции) 315316317 тыс. чел. 318319320
35275,4
105,2
46852,1
99,3
58800,9
109,8
68213,2
102,3
72880,8
96,3
78768,9
93,8
87432,2
94,1
100900,9
93,7
104072,0
93,0
133674,5
90,2
127117,5
89,9
129617,2
89,6
160178,9
88,3
205315,1
99,0
182492,1
98,7
197091,0
98,1
Объем среднегодового речного стока (Wr),
куб. км. 321322
124,9
124,9
124,9
124,9
124,9
124,9
124,9
124,9
124,9
124,9
124,9
124,9
139,0
139,0
139,0
139,0
Фактическая
налоговая
нагрузка (Тr),
в долях единицы
0,1440
0,1711
0,1554
0,1341
0,1519
0,1600
0,1574
0,1711
0,1766
0,1445
0,1560
0,1500
0,1495
0,1091
0,1191
0,1196
Таблица 14 - Расчетные значения переменных по спецификации авторской модели
(30) для Магаданской области 323
t
1
1
2
Yr
2
9427,1739
13460,1709
Tr*Lr
3
15,1539
16,9893
Tr2*Lr
4
2,1829
2,9067
Tr*Kr
5
5081,3658
8015,9507
Tr2*Kr
6
731,9635
1371,4522
Tr*Wr
7
17,9917
21,3692
Tr2*Wr
8
2,5917
3,6561
Источник: рассчитано автором.
Федеральная служба государственной статистики РФ. – М., 1999-2014. – URL: http://www.gks.ru, свободный. Загл. с экрана.
314
Прогноз социально-экономического развития Магаданской области на 2014 год и плановый период
2015 и 2016 годов. URL: http://www.magadan.ru/dms/2–44–10/PROGNOZ_soc–ec–razv/2p_2014 2016_ut.pdf,
свободный. Загл. с экрана.
315
Регионы России. Социально-экономические показатели 2012. C. 409–410.
316
Регионы России. Социально-экономические показатели 2013. C. 401–402.
317
Прогноз социально-экономического развития Магаданской области на 2014 год и плановый период
2015 и 2016 годов. URL: http://www.magadan.ru/dms/2–44–10/PROGNOZ_soc–ec–razv/2p_2014 2016_ut.pdf,
свободный. Загл. с экрана.
318
Регионы России. Социально-экономические показатели 2012. C. 100–101.
319
Регионы России. Социально-экономические показатели 2013. C. 88–89.
320
Прогноз социально-экономического развития Магаданской области на 2014 год и плановый период
2015 и 2016 годов. URL: http://www.magadan.ru/dms/2–44–10/PROGNOZ_soc–ec–razv/2p_2014 2016_ut.pdf,
свободный. Загл. с экрана.
321
Реки России / Федеральный портал PROTOWN.RU. – 2009. – М.: Федеральный портал PROTOWN.RU.,
2008-2015. – URL: http://www.protown.ru/russia/ruseconomy/, свободный. Загл. с экрана.
322
Ушаков М.В. Пространственная структура и временная изменчивость годового стока рек Магаданской
области : автореф. дис. … канд. геогр. наук : 25.00.27 / М.В. Ушаков ; Институт географии им. В.Б. Сочавы СО
РАН. – Иркутск, 2008. – С. 5.
323
Источник: рассчитано автором.
312
313
191
Окончание таблицы 14
1
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
2
19288,6207
21338,5088
20510,2500
22830,0840
27133,2174
30977,5439
35638,8136
47184,7059
52297,9825
64781,8966
80215,2294
86250,8491
93474,9524
99279,7143
3
17,0588
13,7188
14,6268
15,0068
14,8105
16,0321
16,4253
13,0379
14,0232
13,4383
13,2009
10,8009
11,7552
11,7328
4
2,6503
1,8398
2,2216
2,4009
2,3310
2,7431
2,9010
1,8846
2,1874
2,0155
1,9735
1,1784
1,4000
1,4032
5
9135,4361
9147,6559
11069,6855
12602,0162
13761,0293
17264,1577
18380,8508
19321,9276
19828,6883
19440,0852
23946,7454
22399,8768
21734,8085
23572,0779
6
1419,3022
1226,7371
1681,3465
2016,1612
2165,8609
2953,9004
3246,3637
2792,8802
3093,0182
2915,6377
3580,0384
2443,8266
2588,6157
2819,2205
7
19,4047
16,7496
18,9707
19,9824
19,6581
21,3704
22,0594
18,0536
19,4828
18,7326
20,7805
15,1649
16,5549
16,6244
8
3,0148
2,2462
2,8814
3,1969
3,0940
3,6565
3,8961
2,6096
3,0391
2,8095
3,1067
1,6545
1,9717
1,9883
Таблица 15 - Параметры авторской эконометрической модели (30) для
Магаданской области 324
Показатели
коэффициенты
t-статистика
статистические
параметры
a
-3027,28
-0,04
b
37752,10
0,08
c
7,46
1,08
d
m
-25,43 19115,38
-0,57
0,33
n
-83770,38
-0,21
B
-176492,25
-1,78
R2 = 0,973; F = 54,20; DW = 2,06; E = 12,86; N = 15
Таблица 16 - Фискальные и технологические индикаторы экономики Магаданской
области, рассчитанные на основе авторской модели (30)325
Точка
Лаффера 1го рода
(Т*),%
15,78%
15,41%
15,96%
15,52%
15,21%
15,08%
15,08%
15,05%
15,02%
14,88%
14,87%
14,86%
14,48%
14,82%
14,81%
14,79%
Год
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
324
325
Точка
Лаффера 2го рода
(T**),%
16,10%
15,85%
16,80%
16,38%
16,05%
15,98%
16,11%
16,25%
16,25%
16,41%
16,33%
16,34%
16,41%
17,14%
16,99%
17,06%
Источник: рассчитано автором.
Источник: рассчитано автором.
Фактическая
налоговая
нагрузка
(Tr),%
14,40%
17,11%
15,54%
13,41%
15,19%
16,00%
15,74%
17,11%
17,66%
14,45%
15,60%
15,00%
14,95%
10,91%
11,91%
11,96%
Эластичность
замены капитала трудом
(E1),%
-1,89
-2,34
-1,51
-0,75
-0,99
-1,06
-0,91
-1,02
-1,09
-0,43
-0,58
-0,50
-0,39
-0,11
-0,18
-0,17
Эластичность
замены капитала
водными
ресурсами (E2),%
-6,57
-4,10
-3,69
-3,56
-3,04
-2,67
-2,45
-1,90
-1,74
-1,73
-1,70
-1,73
-1,56
-1,44
-1,57
-1,45
Эластичность
замены труда
водными
ресурсами (E3),%
-3,47
-1,75
-2,45
-4,73
-3,06
-2,53
-2,70
-1,86
-1,59
-3,99
-2,94
-3,47
-3,97
-12,83
-8,76
-8,66
192
Таблица 17 - Исходные данные по экономике Новосибирской области для расчета
по авторской модели (30)326
ВРП (Yr),
млн. руб.
(с учетом
инфляции)
Год
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
327328
52183,1
90992,6
106107,3
134911,3
159855,6
197799,8
257447,4
320641,4
384385,3
415632,8
424685,4
497225,6
631100,9
718113,2
801333,3
891714,3
Объем основных фондов
(Kr), млн. руб.
(с учетом инфляции) 329330
232568,1
296419,7
367146,6
430125,4
454289,2
500511,8
593552,2
719883,3
795962,7
1034393,1
1028230,7
1059638,8
1248767,0
1371470,0
1502570,0
1639962,2
Численность
занятых в экономике работников (Lr),
тыс. чел. 331332333
1130,0
1146,2
1199,8
1203,1
1214,6
1263,7
1264,4
1280,0
1325,4
1265,0
1313,9
1305,1
1348,7
1351,4
1354,1
1356,8
Затраты на технологические инновации (Ir), млн.
руб. (с учетом
инфляции) 334
479,8
545,5
235,6
244,4
301,0
772,2
910,0
2225,4
2119,3
3009,2
3391,2
4795,8
5271,4
7143,4
9320,2
12160,2
Фактическая
налоговая
нагрузка (Тr),
в долях единицы
0,1954
0,2365
0,2318
0,2195
0,2054
0,1866
0,1927
0,2114
0,2032
0,1964
0,1991
0,1907
0,1845
0,1746
0,1626
0,1515
Таблица 18 - Расчетные значения переменных по спецификации авторской модели
(30) для Новосибирской области 335
t
1
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Yr
2
52183,1159
90992,5641
106107,3276
134911,3158
159855,5833
197799,8319
257447,3913
320641,4035
384385,2542
415632,8431
Tr*Lr
3
220,7740
271,0376
278,0689
264,1183
249,5086
235,7568
243,6049
270,5714
269,3667
248,4439
Tr2*Lr
4
43,1338
64,0912
64,4460
57,9823
51,2552
43,9830
46,9340
57,1944
54,7445
48,7940
Tr*Kr
5
45438,0562
70093,2328
85090,8879
94426,0737
93322,1156
93375,8393
114356,3950
152171,7256
161766,8959
203153,1135
Tr2*Kr
6
8877,4720
16574,6810
19720,8967
20729,4956
19170,6470
17420,2646
22032,4104
32166,6484
32876,5760
39898,9379
Tr*Ir
7
93,7377
128,9852
54,6041
53,6504
61,8328
144,0594
175,3246
470,4218
430,7189
591,0050
Tr2*Ir
8
18,3140
30,5007
12,6552
11,7780
12,7020
26,8758
33,7788
99,4396
87,5368
116,0724
Источник: рассчитано автором.
Федеральная служба государственной статистики РФ. – М., 1999-2014. – URL: http://www.gks.ru, свободный. Загл. с экрана.
328
Прогноз социально-экономического развития Новосибирской области на 2014 год и плановый период
2015 и 2016 годов. URL: http://www.rg.ru/2013/10/01/novosibirsk–rasp417–reg–dok.html, свободный. Загл. с экрана.
329
Там же. C. 409–410.
330
Регионы России. Социально-экономические показатели 2013. C. 401–402.
331
Регионы России. Социально-экономические показатели 2012. C. 100–101.
332
Регионы России. Социально-экономические показатели 2013. C. 88–89.
333
Прогноз социально-экономического развития Новосибирской области на 2014 год и плановый период
2015 и 2016 годов. URL: http://www.rg.ru/2013/10/01/novosibirsk–rasp417–reg–dok.html, свободный. Загл. с экрана.
334
Регионы России. Социально-экономические показатели 2012. C. 814–815.
335
Источник: рассчитано автором.
326
327
193
Окончание таблицы 18
1
11
12
13
14
15
16
2
424685,3509
497225,6034
631100,9174
718113,2075
801333,3333
891714,2857
3
261,6164
248,8944
248,8352
235,9544
220,1767
205,5552
4
52,0916
47,4664
45,9101
41,1976
35,8007
31,1416
5
204735,5298
202082,7258
230397,5064
239458,6620
244317,8820
248454,2733
6
40765,7903
38539,0081
42508,3399
41809,4824
39726,0876
37640,8224
7
675,2423
914,5979
972,5689
1247,2376
1515,4645
1842,2703
8
134,4505
174,4221
179,4390
217,7677
246,4145
279,1040
Таблица 19 - Параметры авторской эконометрической модели (30) для
Новосибирской области 336
Коэффициенты
Значение
t-статистика
статистические
параметры
a
5631,92
3,76
b
-7756,49
-1,87
c
9,19
4,10
d
-41,02
-3,67
m
-116,33
-0,53
n
1365,17
1,21
B
-931474,95
-4,95
R2 = 0,998; F = 704,88; DW = 1,82; E = 4,18; N = 16
Таблица 20 - Фискальные и технологические индикаторы экономики
Новосибирской области, рассчитанные на основе авторской модели (30)337
Год
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
336
337
Точка
Лаффера 1го рода
(Т*),%
23,92%
22,45%
21,01%
20,08%
19,86%
19,85%
18,94%
18,62%
18,15%
16,91%
17,23%
17,57%
16,93%
17,00%
17,12%
17,40%
Точка
Лаффера 2го рода
(T**),%
24,81%
23,39%
22,19%
21,30%
21,17%
21,55%
20,70%
20,71%
20,39%
19,18%
19,67%
20,15%
19,68%
19,94%
20,25%
20,75%
Источник: рассчитано автором.
Источник: рассчитано автором.
Фактическая
налоговая
нагрузка
(Tr),%
19,54%
23,65%
23,18%
21,95%
20,54%
18,66%
19,27%
21,14%
20,32%
19,64%
19,91%
19,07%
18,45%
17,46%
16,26%
15,15%
Эластичность
замены капитала трудом
(E1),%
-17,06
28,63
39,15
-60,50
-14,20
-6,89
-6,87
-13,76
-7,94
-4,44
-5,13
-3,75
-2,80
-2,08
-1,57
-1,24
Эластичность
замены капитала
инновационными ресурсами
(E2),%
-0,26
0,74
0,40
-0,57
-0,14
-0,14
-0,18
-1,03
-0,50
-0,39
-0,50
-0,48
-0,35
-0,31
-0,26
-0,23
Эластичность
замены труда
инновационными ресурсами
(E3),%
-0,02
-0,03
-0,01
-0,01
-0,01
-0,02
-0,03
-0,08
-0,06
-0,09
-0,10
-0,13
-0,13
-0,15
-0,17
-0,18
194
Приложение Д
Исходные данные для прогноза объема поступлений
и начислений налога на прибыль организаций и НДФЛ
Таблица 1 – Поступление и начисление части налога на прибыль, зачисляемой
в бюджет субъекта, и НДФЛ (с учетом инфляции) 338
Сумма налога на
прибыль организаций, начисленная к уплате в
бюджет субъекта
РФ (PTaccrued),
млн. руб. 340
4
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
1799,0
2070,5
2460,2
3299,0
3212,7
4517,1
6079,6
4185,0
3756,9
4447,3
6131,2
10513,2
8685,9
8087,7
12905,2
14048,4
10059,5
10537,4
10187,5
13709,3
7991,3
12467,2
13744,4
11841,4
14123,8
16774,7
22809,4
1611,7
1718,4
2114,7
3167,6
2930,6
3975,9
5659,4
3943,5
5224,0
5504,0
5915,2
8758,1
7322,3
8121,6
11390,4
12088,8
9538,0
9686,3
12094,9
12629,6
–
11545,9
11463,9
13316,6
14916,4
16565,0
21153,7
Субъекты РФ
Годы
2
Сумма налога на
прибыль организаций, фактически
поступившая в
бюджет субъекта
РФ (PTactual), млн.
руб. 339
3
Новосибирская
область
Мурманская область
Брянская область
1
338
339
экрана.
Сумма налога на
доходы физических лиц, фактически поступившая в
консолидированный бюджет РФ
(IT actual), млн. руб.
341342343
5
3445,3
4537,1
5768,5
6505,9
6267,9
6955,0
8662,8
10036,0
9238,4
11587,8
8200,4
10553,8
13012,1
16443,9
15554,2
16670,6
20209,8
22964,3
20067,5
25127,9
12723,5
17957,2
23076,4
26145,7
25077,4
27855,3
33498,8
Сумма налога на Сумма налога на
доходы физиче- доходы физических лиц, начис- ских лиц, исчисленная к уплате в ленная по доходам,
консолидирован- облагаемым по
ный бюджет РФ налоговой ставке
(ITaccrued), млн.
13%(IT13), млн.
руб. 344
руб. 345
6
7
–
–
–
6124,3
6189,8
6973,4
8414,8
9947,5
11450,3
13030,1
–
–
–
16515,0
15043,3
16015,3
18515,5
22347,0
26279,3
31004,5
13475,7
18542,2
23002,6
26757,5
26375,9
28560,9
33523,9
–
–
–
5921,7
6004,8
6832,4
8205,4
9736,8
11194,4
12724,7
–
–
–
15147,0
14804,5
15528,0
18300,7
22080,8
25584,7
29707,4
13196,1
18093,8
22316,0
26066,0
25653,7
27671,9
32798,0
Источник: составлено автором.
Федеральная налоговая служба РФ. – М., 2005-2014. – URL: http://www.nalog.ru, свободный. Загл. с
Там же.
Там же.
342
Прогноз социально-экономического развития Мурманской области на 2014 год и плановый период 2015
и 2016 годов. URL: http://minec.gov–murman.ru/content/forecasts/sub01/sub10/, свободный. Загл. с экрана.
343
Прогноз социально-экономического развития Брянской области на 2014 год и плановый период 2015 и
2016 годов. URL: http://www.econom.brk.ru/?p=48, свободный. Загл. с экрана.
344
Федеральная налоговая служба РФ. – М., 2005-2014. – URL: http://www.nalog.ru, свободный. Загл. с
экрана.
345
Там же.
340
341
195
Окончание таблицы 1
Магаданская область
1
2
2013
2014
2015
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
3
20649,1
18088,9
23088,2
744,7
748,7
892,2
1294,4
1686,7
2549,0
3582,1
2927,3
2434,1
4045,0
4
19396,1
22720,5
24315,2
–
541,8
903,1
1342,8
1618,6
2327,3
2526,6
2805,1
3414,9
3815,3
5
38712,7
35046,4
37778,1
1945,7
2444,1
2956,1
3875,2
3744,5
4174,6
5337,9
6361,4
5831,4
8297,2
6
39378,6
42045,1
45236,4
–
–
–
3677,5
3648,4
4016,2
5050,8
6154,3
7400,5
8803,0
7
38079,8
40798,6
43881,3
–
–
–
3402,5
3469,7
3880,4
4858,7
5954,7
7113,9
8407,0
196
Приложение Е
Прогнозирование объема поступлений и начислений
налога на прибыль организаций и НДФЛ
Модели
(A) – Линейный тренд = 1133,89 + 521,37 t
(B) – Квадратичный тренд = 792,84 + 726,01 t - 22,74 t2
(C) – Экспоненциальный тренд = exp(7,37 + 0,16 t)
(D) –ARIMA модель (1,0,0)
(E) – Простая скользящая средняя за 3-хлетний период
Рисунок 1 – Виды моделей, используемых для прогнозирования
суммы налога на прибыль организаций,
начисленной к уплате в бюджет Брянской области 346
Модели
(А) – Линейный тренд = 7646,17 + 561,49 t
(B) – Квадратичный тренд = 4568,95 + 2407,82 t + -205,15 t2
(C) – Экспоненциальный тренд = exp (8,94 + 0,06 t)
(D) – ARIMA модель (1,0,0)
(E) – Простая скользящая средняя за 3-хлетний период
Рисунок 2 – Виды моделей, используемых для прогнозирования
суммы налога на прибыль организаций,
начисленной к уплате в бюджет Мурманской области 347
346
347
Источник: составлено автором.
Источник: составлено автором.
197
Модели
(А) – Линейный тренд = 221,61 + 420,50 t
(B) – Квадратичный тренд = -11,81 + 576,12 t + -19,45 t2
(C) – Экспоненциальный тренд = exp (6,38 + 0,26 t)
(D) – ARIMA модель (1,0,0)
(E) – Простая скользящая средняя за 3-хлетний период
Рисунок 3 – Виды моделей, используемых для прогнозирования
суммы налога на прибыль организаций,
начисленной к уплате в бюджет Магаданской области 348
Модели
(А) – Линейный тренд = 10460,70 + 1674,48 t
(B) – Квадратичный тренд = 10774,6 + 1465,22 t + 26,16 t2
(C) – Экспоненциальный тренд = exp (9,33 + 0,10 t)
(D) – ARIMA модель (1,0,0)
(E) – Простая скользящая средняя за 3-хлетний период
Рисунок 4 – Виды моделей, используемых для прогнозирования
суммы налога на прибыль организаций,
начисленной к уплате в бюджет Новосибирской области 349
Таблица 1 - Сравнение трендовых моделей суммы налога на прибыль
организаций, начисленной к уплате в бюджет соответствующего субъекта350
Субъекты РФ
1
Брянская
область
Мурманская
область
Модель
2
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
(A)
(B)
RMSE
3
773,96
837,52
852,29
1116,87
1458,92
2115,86
1989,52
Источник: составлено автором.
Источник: составлено автором.
350
Источник: рассчитано автором.
348
349
MAE
4
486,23
511,74
499,31
758,83
1293,00
1688,61
1337,32
MAPE
5
12,3998
13,8305
11,6128
20,4050
28,9776
16,3430
12,9817
ME
6
3,41061E-13
2,27374E-13
41,14
158,71
1082,15
0,0
3,41061E-13
MPE
7
-2,1267
-1,7779
-1,1769
-0,9138
23,9334
-3,0643
-2,1479
198
Окончание таблицы 1
1
Магаданская
область
Новосибирская
область
2
(C)
(D)
(E)
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
3
2174,81
2417,36
2803,70
197,38
201,87
402,89
401,42
895,72
1676,47
1870,51
1704,65
2539,16
4344,28
4
1686,05
1782,87
2365,75
110,87
114,99
249,37
275,54
855,82
1131,27
1116,32
1155,07
1825,29
3837,03
5
15,9985
17,8578
19,3461
5,2008
6,7514
12,9602
19,8472
34,6457
6,5330
6,3698
6,4210
9,8784
19,1062
6
151,38
186,86
861,77
-1,6241E-14
1,29928E-13
-6,16
152,57
855,82
-2,85841E-12
-3,37812E-12
52,44
486,30
3837,03
7
-1,4756
-2,3349
4,5853
-1,0458
0,1514
-1,1281
3,5106
34,6457
-0,5751
-0,5791
-0,2903
1,8270
19,1062
Таблица 2 - Результаты тестирования трендовых моделей суммы налога
на прибыль организаций, начисленной к уплате в бюджет соответствующего
субъекта 351
Субъекты РФ
Брянская
область
Мурманская
область
Магаданская
область
Новосибирская область
351
Модель
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
RMSE
773,958
837,522
852,294
1116,87
1458,92
2115,86
1989,52
2174,81
2417,36
2803,70
197,38
201,87
402,89
401,42
895,72
1676,47
1870,51
1704,65
2539,16
4344,28
Источник: рассчитано автором.
RUNS
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
RUNM
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
AUTO
OK
OK
OK
OK
OK
OK
*
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
MEAN
OK
OK
OK
OK
VAR
*
OK
*
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
199
Таблица 3 - Результаты прогнозирования суммы налога на прибыль организаций,
начисленной к уплате в бюджет соответствующего субъекта 352
Субъекты РФ
Брянская
область
Мурманская
область
Магаданская
область
Новосибирская
область
Год
2014
2015
2014
2015
2014
2015
2014
2015
Прогнозная величина Нижний предел 95% Верхний предел 95%
5485,2
1789,7
9180,7
5779,2
700,2
10858,2
12699,6
6136,1
19263,1
13261,1
6228,2
20294,0
3585,6
2921,3
4249,9
4006,1
3282,2
4730,0
23856,5
18214,0
29499,0
25531,0
19382,3
31679,7
Модели
(А) – Линейный тренд = 9757,98 + 1448,46 t
(B) – Квадратичный тренд = 6881,82 + 3017,27 t + -156,88 t2
(C) – Экспоненциальный тренд = exp (9,24 + 0,09 t)
(D) – ARIMA модель (1,0,0)
(E) – Простая скользящая средняя за 3-хлетний период
Рисунок 5 – Виды моделей, используемых для прогнозирования
суммы налога на прибыль организаций,
фактически поступившей в бюджет Новосибирской области 353
Таблица 4 - Сравнение трендовых моделей суммы налога на прибыль
организаций, фактически поступившей в бюджет Новосибирской области 354
Модель
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
RMSE
3029,69
3073,34
3248,23
3772,44
4470,75
MAE
2264,47
2043,67
2373,07
3058,64
3587,71
Источник: рассчитано автором.
Источник: составлено автором.
354
Источник: рассчитано автором.
352
353
MAPE
14,2152
12,6186
14,6319
19,5468
17,5996
ME
3,43587E-12
2,82954E-12
197,72
632,99
2185,99
MPE
-2,7398
-2,1616
-1,3908
0,4514
9,0853
200
Таблица 5 - Результаты тестирования трендовых моделей суммы налога
на прибыль организаций, фактически поступившей в бюджет Новосибирской
области 355
Модель
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
RMSE
3029,69
3073,34
3248,23
3772,44
4470,75
RUNS
OK
OK
OK
OK
OK
RUNM
OK
OK
OK
OK
OK
AUTO
OK
*
OK
OK
OK
MEAN
OK
OK
OK
OK
VAR
OK
OK
OK
OK
Таблица 6 - Результаты прогнозирования суммы налога на прибыль организаций,
фактически поступившей в бюджет Новосибирской области 356
Год
2014
2015
Прогнозная величина
24242,6
25691,1
Нижний предел 95%
15387,5
16319,8
Верхний предел 95%
33097,6
35062,4
Модели
(А) – Линейный тренд = 5008,51 + 1071,09 t
(B) – Квадратичный тренд = 5596,26 + 567,30 t + 83,96 t2
(C) – Экспоненциальный тренд = exp (8,60 + 0,13 t)
(D) – ARIMA модель (1,0,0)
(E) – Простая скользящая средняя за 3-хлетний период
Рисунок 6 – Виды моделей, используемых для прогнозирования суммы
налога на доходы физических лиц, начисленной к уплате
в консолидированный бюджет РФ с территории Брянской области357
Источник: рассчитано автором.
Источник: рассчитано автором.
357
Источник: составлено автором.
355
356
201
Модели
(А) – Линейный тренд = 14273,20 + 1671,75 t
(B) – Квадратичный тренд = 17562,80 + -1147,95 t + 469,95 t2
(C) – Экспоненциальный тренд = exp (9,60 + 0,08 t)
(D) – ARIMA модель (1,0,0)
(E) – Простая скользящая средняя за 3-хлетний период
Рисунок 7 – Виды моделей, используемых для прогнозирования суммы
налога на доходы физических лиц, начисленной к уплате
в консолидированный бюджет РФ с территории Мурманской области358
Модели
(А) – Линейный тренд = 2852,18 + 689,14 t
(B) – Квадратичный тренд = 3635,68 + 17,57 t + 111,93 t2
(C) – Экспоненциальный тренд = exp (8,07 + 0,14 t)
(D) – ARIMA модель (1,0,0)
(E) – Простая скользящая средняя за 3-хлетний период
Рисунок 8 – Виды моделей, используемых для прогнозирования суммы
налога на доходы физических лиц, начисленной к уплате
в консолидированный бюджет РФ с территории Магаданской области359
358
359
Источник: составлено автором.
Источник: составлено автором.
202
Модели
(А) – Линейный тренд = 13990,70 + 3350,74 t
(B) – Квадратичный тренд = 13162,20 + 3847,86 t + -55,24 t2
(C) – Экспоненциальный тренд = exp (9,68 + 0,12 t)
(D) – ARIMA модель (1,0,0)
(E) – Простая скользящая средняя за 3-хлетний период
Рисунок 9 – Виды моделей, используемых для прогнозирования суммы
налога на доходы физических лиц, начисленной к уплате
в консолидированный бюджет РФ с территории Новосибирской области 360
Таблица 7 - Сравнение трендовых моделей суммы налога на доходы физических
лиц, начисленной к уплате в консолидированный бюджет РФ с территории
соответствующего субъекта 361
Субъекты РФ
Модель
(A)
(B)
Брянская
(C)
область
(D)
(E)
(A)
(B)
Мурманская
(C)
область
(D)
(E)
(A)
(B)
Магаданская
(C)
область
(D)
(E)
(A)
(B)
Новосибирская
(C)
область
(D)
(E)
360
361
RMSE
184,00
37,87
42,43
559,59
2248,69
1041,57
285,18
902,11
1997,87
4036,12
244,06
40,60
146,21
669,44
1547,68
1649,24
1778,06
2161,96
3324,92
6287,11
Источник: составлено автором.
Источник: рассчитано автором.
MAE
139,06
19,14
30,23
344,57
2239,90
782,49
139,15
669,77
1251,34
3854,58
174,16
20,45
98,76
467,05
1532,43
1122,67
1191,72
1476,66
2609,17
6148,93
MAPE
1,7360
0,2230
0,3687
4,5094
22,6908
4,0417
0,7003
3,4259
6,1010
17,2470
3,6477
0,4667
2,0226
9,1899
25,3557
4,4626
4,5078
5,9984
10,3920
18,2214
ME
-9,09495E-13
-9,09495E-13
0,4003
212,3790
2239,9000
1,45519E-12
-1,45519E-12
16,0752
708,6570
3854,5800
-9,09495E-14
-2,72848E-13
3,0071
287,5730
1532,4300
-1,13687E-12
-1,59162E-12
24,5563
1349,7700
6148,9300
MPE
0,0192
-0,0007
-0,0007
2,8717
22,6908
-0,1208
-0,0047
-0,0615
2,8900
17,2470
-0,0277
-0,0017
-0,0262
4,4051
25,3557
-0,5141
-0,4150
-0,3406
3,3534
18,2214
203
Таблица 8 - Результаты тестирования трендовых моделей суммы налога
на доходы физических лиц, начисленной к уплате в консолидированный бюджет
РФ с территории соответствующего субъекта 362
Субъекты РФ
Брянская
область
Мурманская
область
Магаданская
область
Новосибирская
область
Модель
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
RMSE
184,00
37,87
42,43
559,59
2248,69
1041,57
285,18
902,11
1997,87
4036,12
244,06
40,60
146,21
669,44
1547,68
1649,24
1778,06
2161,96
3324,92
6287,11
RUNS
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
RUNM
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
AUTO
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
MEAN
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
VAR
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
Таблица 9 - Результаты прогнозирования суммы налога на доходы физических
лиц, начисленной к уплате в консолидированный бюджет РФ с территории
соответствующего субъекта 363
Субъекты РФ
Брянская
область
Мурманская
область
Магаданская
область
Новосибирская
область
362
363
Год
2014
2015
2014
2015
2014
2015
2014
2015
Прогнозная величина Нижний предел 95% Верхний предел 95%
12022,8
11637,2
12408,4
13681,6
13013,8
14349,5
27593,3
24689,7
30497,0
32554,7
27525,5
37584,0
7770,5
7357,1
8183,9
9243,2
8527,1
9959,2
44147,4
39031,4
49263,4
47498,2
42016,3
52980,0
Источник: рассчитано автором.
Источник: рассчитано автором.
204
Модели
(А) – Линейный тренд = 4817,16 + 1066,02 t
(B) – Квадратичный тренд = 5357,96 + 602,48 t + 77,26 t2
(C) – Экспоненциальный тренд = exp (8,57 + 0,14 t)
(D) – ARIMA модель (1,0,0)
(E) – Простая скользящая средняя за 3-хлетний период
Рисунок 10 – Виды моделей, используемых для прогнозирования суммы
налога на доходы физических лиц в Брянской области,
исчисленной по доходам, облагаемым по налоговой ставке 13%364
Модели
(А) – Линейный тренд = 13043,90 + 1898,23 t
(B) – Квадратичный тренд = 15474,60 + -185,18 t + 347,24 t2
(C) – Экспоненциальный тренд = exp (9,53 + 0,10 t)
(D) – ARIMA модель (1,0,0)
(E) – Простая скользящая средняя за 3-хлетний период
Рисунок 11 – Виды моделей, используемых для прогнозирования суммы
налога на доходы физических лиц в Мурманской области,
исчисленной по доходам, облагаемым по налоговой ставке 13%365
364
365
Источник: составлено автором.
Источник: составлено автором.
205
Модели
(А) – Линейный тренд = 2600,01 + 702,35 t
(B) – Квадратичный тренд = 3255,46 + 140,54 t + 93,64 t2
(C) – Экспоненциальный тренд = exp (7,99 + 0,15 t)
(D) – ARIMA модель (1,0,0)
(E) – Простая скользящая средняя за 3-хлетний период
Рисунок 12 – Виды моделей, используемых для прогнозирования суммы
налога на доходы физических лиц в Магаданской области,
исчисленной по доходам, облагаемым по налоговой ставке 13%366
Модели
(А) – Линейный тренд = 13706,90 + 3236,85 t
(B) – Квадратичный тренд = 12876,30 + 3735,17 t + -55,37 t2
(C) – Экспоненциальный тренд = exp (9,66 + 0,12 t)
(D) – ARIMA модель (1,0,0)
(E) – Простая скользящая средняя за 3-хлетний период
Рисунок 13 – Виды моделей, используемых для прогнозирования суммы
налога на доходы физических лиц в Новосибирской области,
исчисленной по доходам, облагаемым по налоговой ставке 13%367
Таблица 10 - Сравнение трендовых моделей суммы налога на доходы физических
лиц, исчисленной по доходам, облагаемым по налоговой ставке 13%368
Субъекты РФ Модель
1
2
(A)
(B)
Брянская
(C)
область
(D)
(E)
RMSE
3
175,55
66,69
54,47
570,90
2220,86
Источник: составлено автором.
Источник: составлено автором.
368
Источник: рассчитано автором.
366
367
MAE
4
132,26
34,61
39,52
332,88
2211,42
MAPE
5
1,6925
0,4206
0,4938
4,5242
22,9233
ME
6
1,81899E-13
3,63798E-13
0,26
212,92
2211,42
MPE
7
0,0200
-0,0026
-0,0014
2,9535
22,9233
206
Окончание таблицы 10
1
Мурманская
область
Магаданская
область
Новосибирская
область
2
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
3
820,40
406,91
642,76
801,72
4261,32
204,93
40,25
96,87
665,79
1537,54
1541,96
1658,36
2051,0
3147,5
6075,24
4
566,05
224,05
438,90
317,74
4147,27
147,35
22,96
64,75
478,77
1523,98
1031,18
1100,39
1413,06
2478,91
5950,99
5
2,9418
1,2251
2,2375
1,8788
18,8922
3,1948
0,5328
1,3394
10,0091
26,1505
4,2703
4,3196
5,8942
10,1658
18,1555
6
1,45519E-12
1,45519E-12
9,4362
252,8660
4147,2700
6,36646E-13
5,45697E-13
1,8241
294,7250
1523,9800
1,36424E-12
1,36424E-12
21,78
1299,31
5950,99
7
-0,0522
-0,0140
-0,0299
1,4812
18,8922
0,0121
-0,0014
-0,0114
4,7061
26,1505
-0,4889
-0,3888
-0,3252
3,3708
18,1555
Таблица 11 - Результаты тестирования трендовых моделей суммы налога
на доходы физических лиц, исчисленной по доходам, облагаемым по налоговой
ставке 13% 369
Субъекты РФ
Брянская
область
Мурманская
область
Магаданская
область
Новосибирская
область
369
Модель
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
RMSE
175,55
66,69
54,47
570,90
2220,86
820,40
406,91
642,76
801,72
4261,32
204,93
40,25
96,87
665,79
1537,54
1541,96
1658,36
2051,00
3147,50
6075,24
Источник: рассчитано автором.
RUNS
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
*
OK
OK
RUNM
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
AUTO
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
MEAN
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
VAR
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
*
207
Таблица 12 - Результаты прогнозирования суммы налога на доходы физических
лиц, исчисленной по доходам, облагаемым по налоговой ставке 13% 370
Субъекты РФ
Брянская
область
Мурманская
область
Магаданская
область
Новосибирская
область
Год
2014
2015
2014
2015
2014
2015
2014
2015
Прогнозная величина Нижний предел 95% Верхний предел 95%
11754,1
11075,0
12433,1
13360,9
12184,7
14537,1
26863,9
22720,8
31007,1
31192,8
24016,7
38368,9
7469,6
7059,7
7879,4
8827,4
8117,5
9537,3
42838,5
38055,3
47621,7
46075,4
40950,1
51200,7
Модели
(А) – Линейный тренд = 14813,60 + 2909,51 t
(B) – Квадратичный тренд = 10571,90 + 5223,14 t + -231,36 t2
(C) – Экспоненциальный тренд = exp (9,70 + 0,11 t)
(D) – ARIMA модель (1,0,0)
(E) – Простая скользящая средняя за 3-хлетний период
Рисунок 14 – Виды моделей, используемых для прогнозирования суммы
налога на доходы физических лиц, фактически поступившей
в консолидированный бюджет РФ с территории Новосибирской области 371
Таблица 13 - Сравнение трендовых моделей суммы налога на доходы физических
лиц, фактически поступившей в консолидированный бюджет РФ с территории
Новосибирской области 372
Модель
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
RMSE
2723,67
2430,42
3564,41
4066,47
5764,05
MAE
1827,97
1700,39
2376,96
3242,47
5095,34
Источник: рассчитано автором.
Источник: составлено автором.
372
Источник: рассчитано автором.
370
371
MAPE
6,8166
5,7365
8,8018
11,9824
15,2824
ME
1,61688E-12
6,0633E-13
84,38
1006,78
5095,34
MPE
-1,1906
-0,4957
-0,6756
2,9924
15,2824
208
Таблица 14 - Результаты тестирования трендовых моделей суммы налога
на доходы физических лиц, фактически поступившей в консолидированный
бюджет РФ с территории Новосибирской области 373
Модель
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
RMSE
2723,67
2430,42
3564,41
4066,47
5764,05
RUNS
OK
OK
OK
OK
OK
RUNM
OK
OK
OK
OK
OK
AUTO
OK
OK
OK
OK
OK
MEAN
OK
OK
OK
OK
VAR
OK
OK
OK
OK
Таблица 15 - Результаты прогнозирования суммы налога на доходы физических
лиц, фактически поступившей в консолидированный бюджет РФ с территории
Новосибирской области 374
Год
2014
2015
373
374
Прогнозная величина
39667,0
40031,5
Источник: рассчитано автором.
Источник: рассчитано автором.
Нижний предел 95%
30042,6
27409,2
Верхний предел 95%
49291,4
52653,8