WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 13 | 14 || 16 | 17 |   ...   | 42 |

При описании поведения уклонения от налогов со стороны фирмы в литературе используется два типа предпосылок. В первом случае считают, что фирма является нейтральной к риску (Myles, 1995), во втором предполагают, что фирму можно считать отрицательно приемлющей риск. В частности, в работе (Crocker, Slemrod, 2004) проводится разделение функций владельца фирмы и менеджера и исследуется уклонение от налогов в зависимости от того, кто облагается штрафом за уклонение: владелец или менеджер. В обоих случаях есть основания считать, что имеет место отрицательное отношение к риску. В таком случае, если рассматривать отношение к риску фирмы как агрегированное отношение к риску группы лиц, которые могут быть обвинены в уклонении от уплаты налогов при его обнаружении, то поведение фирмы можно моделировать как поведение репрезентативного агента с отрицательным отношением к риску. Для подобного репрезентативного агента будет справедливой стандартная теория уклонения от налогообложения. В работе (Joulfaian, 1998) устанавливается, что между уклонением со стороны организации и поведением ее руководителя имеет место непосредственная взаимосвязь. Чем сильнее склонность руководителя к уклонению в отношении своих личных налогов, тем больше размеры уклонения от налогов организации.

Российская экономика: взгляд молодых исследователей В работе (Escobari, 2004) предлагается модель уклонения от налогов, которая учитывает коррумпированность налоговых органов. Рассматриваются два возможных случая: когда взятка, даваемая налоговому аудитору, фиксирована, т.е. паушальная взятка, и когда взятка пропорциональна уклонению от налога. В рассмотренной модели параметрами, характеризующими коррупцию, являются вероятность встретить в ходе налоговой проверки коррумпированного налогового аудитора, размер взятки в случае модели с паушальной взяткой и ставка взятки в случае модели со взяткой, пропорциональной уклонению. Модель с учетом коррупции показывает, что увеличение вероятности встретить коррумпированного аудитора приводит к росту уклонения от налогов.

Зависимость уклонения от размера паушальной взятки оказывается положительной, что объясняется тем, что в условиях, когда независимо от величины уклонения с налогоплательщика берут большую взятку, это обуславливает большее уклонение. В модели, когда взятка берется пропорционально уклонению, зависимость уклонения от ставки взятки (доли от уклонения) оказывается неоднозначной. Для большинства значений ставки штрафа и ставки взятки уклонение отрицательно зависит от ставки взятки. Но если ставка штрафа и ставка взятки оказываются достаточно малыми, то уклонение положительно зависит от ставки взятки.

Наличие коррупции в налоговых органах приводит к некоторому изменению влияния вероятности налоговых проверок на уклонение от налогов. Если вероятность встретить коррумпированного аудитора низка, то вероятность налоговых проверок по-прежнему отрицательно влияет на уклонение от налогов. Однако если коррумпированность достаточно велика, то зависимость уклонения от вероятности налоговых проверок становится положительной. Это говорит о том, что увеличение коррумпированности приводит к снижению отпугивающего влияния, которое налоговые проверки оказывают на налогоплательщика в связи с уклонением от налогов. Зависимость уклонения от налогов от ставки штрафа в модели с коррупцией продолжает оставаться отрицательной.

Влияние дохода на уклонение от налога во многом определяется мерой неприятия налогоплательщиком риска. В частности, если абсолютная мера отношения к риску убывает, то с ростом дохода уклонение от налога увеличивается.

Раздел 2. Государственные финансы, налоги и бюджет 1. 2. Подходы к моделированию поступлений налоговых сборов и оценке налогового потенциала Налоговый потенциал представляет собой предельную величину налоговых сборов на определенной территории. Величина налогового потенциала страны (региона) зависит от величины совокупного дохода, структуры экономики, особенностей налоговой системы и многих других факторов. Можно выделить два подхода к определению величины налогового потенциала: метод прямого счета, при котором оценивается налоговая база на определенной территории, на основе чего прогнозируются налоговые поступления, и эконометрические методы, при которых строится модель налоговых поступлений, зависящих от набора независимых переменных, характеризующих налоговые базы, ставки и др.

Один из основных вопросов при оценивании налогового потенциала – выявление набора факторов, которые определяют величину налогового потенциала региона. Другим важным вопросом является выбор метода оценивания, позволяющего наиболее точно оценивать величину налогового потенциала. На налоговый потенциал помимо факторов, характеризующих структуру экономики, могут существенно влиять такие институциональные факторы, как коррупция, размеры теневой экономики, уклонение от налогов, низкий уровень исполнения законов и т.д. Перечисленные институциональные факторы, которые в большинстве случаев явно неизмеримы, приводят к неэффективности процесса сбора налогов и не позволяют корректно определить налоговый потенциал с помощью обычных методов оценивания. Методом, позволяющим в такой ситуации построить корректные оценки налогового потенциала, является frontier-метод, или метод оценки стохастической границы, который по сравнению с другими эконометрическими методами позволяет оценивать предельную величину налоговых сборов в условиях, когда существуют ненаблюдаемые факторы, приводящие к систематическому снижению налоговых сборов.

Методы оценивания налогового потенциала Классическим методом оценивания является метод, который известен как репрезентативная налоговая система (РНС). Основная идея РНС заключается в расчете суммы налоговых платежей, которые были бы собраны в регионе, если бы регион прилагал для их сбора средний Российская экономика: взгляд молодых исследователей уровень налоговых усилий и при этом состав налогов и ставки налогообложения во всех регионах использовались одинаковые. Наиболее сложной задачей в этом подходе является нахождение адекватной меры для налоговой базы для каждого налога. В работе (Sobarzo, 2004) указывается ряд недостатков данного подхода. Во-первых, имеет место субъективность выбора переменных, характеризующих налоговую базу. Вовторых, данные в большинстве случаев недостаточно дезагрегированы для того, чтобы можно было учесть все различия в налоговых возможностях регионов. В-третьих, в этом подходе не учитывается влияние различия в доходах на душу населения в регионах.

Наиболее распространенным методом оценивания налогового потенциала является регрессионный метод с использованием OLSоценок. В этом случае строится регрессия, в которой в качестве объясняемой переменной выступают налоговые поступления, а в качестве объясняющих переменных выбираются показатели, характеризующие налоговую базу, структуру экономики, уровень развития институтов.

Наибольшее внимание при регрессионном методе оценивании уделяется правильной спецификации модели, т.е. выбору объясняющих переменных.

Широко распространены работы, в которых оценивается либо регрессия на cross section данных, либо пул-регрессия (Lotz, Morss, 1970;

Bird, Martinez-Vazquez, Torgler, 2004). Оценка налогового потенциала неоднократно проводилась для России и стран СНГ (Баткибеков, Кадочников, Луговой и др., 2000). Также много работ, в которых анализ проводится на основе панельных данных (Stotsky, WoldeMariam, 1997;

Piancastelli, 2001; Gupta, 2008).

Несмотря на то что метод оценивания налогового потенциала с использованием OLS-моделей широко распространен, он имеет существенный недостаток. Налоговый потенциал в этом случае определяется как средняя величина налоговых поступлений, которая может быть собрана при данной величине налоговой базы и при средних налоговых усилиях. Получаемая таким образом оценка налогового потенциала по своему смыслу недостаточно хорошо соответствует понятию налогового потенциала. Во многих случаях фактические налоговые поступления превышают налоговый потенциал, что трудно интерпретировать исходя из содержательных соображений.

Относительно недавно для оценивания налогового потенциала стали применять метод оценки стохастической границы, так называемый frontier-метод. Изначально этот метод был введен в работе (Aigner, Раздел 2. Государственные финансы, налоги и бюджет Lovell, Schmidt, 1977) и применялся для оценивания функции производственных возможностей. Общий вид frontier-модели описывается следующим уравнением:

k yi = b0 + b xji + vi - ui, (1) е j j= где y – независимая переменная, x – набор экзогенных переменных, случайная ошибка ei = vi - ui состоит из двух частей vi и ui ; vi имеет симметричное распределение, а ui имеет строго неотрицательное распределение и описывает неэффективность производства. Frontierмодель позволяет не только оценивать предельные производственные возможности с учетом неизмеряемых факторов неэффективности, но и оценивать саму величину неэффективности для каждой отдельной фирмы (Jondrow et al., 1982).

В работе (Alfirman, 2003) frontier-метод применяется для оценивания налогового потенциала регионов. Основное преимущество этого метода состоит в том, что он позволяет оценивать не среднюю, а максимальную величину налоговых сборов. Как отмечается в работе, налоговый потенциал есть предельная величина налоговых сборов, которая может быть собрана при отсутствии неэффективности процесса сбора налогов.

Факторы, влияющие на величину налогового потенциала Показатели, влияющие на величину налогового потенциала, разделяют на две группы (Bird, Martinez-Vazquez, Torgler, 2004):

(1) факторы, характеризующие структуру налоговой системы;

(2) факторы, характеризующие уровень развития общественных институтов, в частности уровень коррупции, размеры теневой экономики, степень неравенства в обществе, уровень законопослушания и т.д.

Коротко перечислим основные показатели, влияющие на величину налогового потенциала. В качестве зависимой переменной используются либо отношение налоговых поступлений/налоговых обязательств1 к Под налоговыми обязательствами понимаются налоговые поступления плюс прирост задолженности.

Российская экономика: взгляд молодых исследователей ВВП (ВРП), либо налоговые поступления/налоговые обязательства на душу населения.

В качестве объясняемых переменных выбираются следующие показатели, характеризующие:

1) уровень развития экономики (Lotz, Morss, 1970; Stotsky, WoldeMariam, 1997; Eltony, 2002):

- ВВП на душу населения (предполагается, что чем выше уровень развития экономики, тем выше возможность платить и собирать налоги, кроме того, ВВП характеризует налоговую базу (положительное влияние));

- уровень образования (предполагается, что более образованные люди являются более законопослушными (положительное влияние));

- темпы роста населения (при быстро растущем населении налоговая система может не успевать вовлекать новых налогоплательщиков (отрицательное влияние));

2) структуру экономики (Alm, Martinez-Vazquez, 2003; Stotsky, WoldeMariam, 1997; Piancastelli, 2001):

- доля сельскохозяйственного сектора в ВРП (отрицательно влияние);

- доля добывающей отрасли в ВРП (неоднозначное влияние);

- доля сектора услуг в ВРП (положительное влияние);

3) открытость экономики (Stotsky, WoldeMariam, 1997; Eltony, 2002):

- доля внешнеторгового оборота в ВВП;

- отношение экспорта/импорта к ВРП (положительное влияние);

4) уровень развития институтов экономики (Bird, Martinez-Vasquez, Torgle, 2004):

- различные индексы, характеризующие размеры теневого сектора, неравенство в обществе, уровень коррупции, степень честности налогоплательщиков.

Таким образом, наиболее часто используемыми переменными для объяснения величины налогового потенциала являются уровень развития экономики, доля внешнеторгового оборота в ВВП, доля экспорта/импорта в ВВП и структура экономики. Однако в недавних исследованиях повышенное внимание также уделяется группе институциональных, политических и социальных факторов.

Раздел 2. Государственные финансы, налоги и бюджет 2. Анализ уклонения от уплаты налога на прибыль организаций в разрезе регионов России, влияние налоговых проверок и возможности коррупции в налоговых органах Уклонение от налога есть ненаблюдаемая переменная, поскольку истинную величину уклонения у каждого налогоплательщика выявить на практике оказывается невозможно. Поэтому для эмпирического анализа приходится использовать данные по дополнительно начисляемым платежам (доначислениям), которые являются только оценкой уклонения от налогов. Часть уклонения остается невыявленной, поскольку проверяют не всех налогоплательщиков и не всегда возможно выявить уклонение полностью. Наличие коррупции в налоговых органах приводит к дополнительным отклонениям доначислений от величины уклонения от налогов, поскольку в этом случае достаточно часто при выявлении уклонения от налогов не налагается официальный штраф, а берется взятка.

2. 1. Основные факторы, определяющие размер дополнительно начисляемых налогов по результатам проверок, взаимосвязь доначислений и уклонения от налогообложения Для анализа доначислений в условиях коррумпированности налоговых органов нами рассматривается модель, в которой с некоторой вероятностью налогоплательщик сталкивается с коррумпированным аудитором. Если коррумпированный налоговый инспектор выявляет у налогоплательщика уклонение от налога, то в ходе торга они договариваются о величине взятки и величине доначисления. То есть истинное уклонение от налога делится между доначислением, взяткой и выгодой налогоплательщика. Для налогоплательщика важным является то, какую величину в сумме составляют взятка и доначисления относительно величины уклонения. Будем считать, что суммарная величина взятки и доначисления определяется пропорционально уклонению от налога, а соответствующий коэффициент пропорциональности будем называть ставкой величины, включающей доначисления и взятку. Доначисления при этом могут устанавливаться либо пропорционально уклонению, либо как некоторая фиксированная сумма.

Pages:     | 1 |   ...   | 13 | 14 || 16 | 17 |   ...   | 42 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.