WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 9 | 10 || 12 | 13 |   ...   | 61 |

Интересный вопрос заключается в том, как налоговые усилия в России отличаются от усилий в других странах с переходной экономикой и отличается ли степень налоговых усилий в странах с переходной экономикой от этого показателя в других странах. Среди прочих факторов относительно низкая степень налоговых усилий в странах с переходной экономикой может быть связана с ограниченными возможностями их налоговых администраций и установившейся традицией уклонения от уплаты налогов. Для оценки степени налоговых усилий в России по сравнению с другими странами с переходной экономикой мы добавляем в стандартную регрессию фиктивную переменную, принимающую значение 1 для стран с переходной экономикой и 0 — для других стран. В этих расширенных регрессиях коэффициенты фиктивных переменных для стран с переходной экономикой всегда имеют отрицательное значение, хотя они и не являются статистически значимыми, кроме как в регрессиях за 1999 г. и для средних значений за 1999—2005 гг., где эти коэффициенты статистически значимы на уровне 10% (табл. 4 Приложения). Это означает, что степень налоговых усилий в странах с переходной экономикой была в целом аналогична или, может быть, чуть меньше, чем в других странах. (Аналогичный подход показывает, что степень налоговых усилий в странах СНГ незначительно отличалась от других стран с переходной экономикой в рассматриваемый период.) Степень налоговых усилий в России в этот период была выше, чем в других странах с переходной экономикой, особенно в 2000 и 2001 гг. (см. регрессионные отклонения, представленные в табл. 5 Приложения). Частично это может быть следствием значительных налоговых поступлений от российского нефтяного сектора1. В целом налоговые реформы в России, судя по всему, не имели существенного влияния на налоговые усилия.

Заметим, однако, что включение показателя добычи нефти (стоимость добытой нефти на душу населения или соотношение стоимости добытой нефти к ВВП) на правой стороне уравнения (1) не приводит к статистически значимому коэффициенту. Это может быть связано с тем, что в разных странах используются различные механизмы получения нефтяных доходов.

256 Раздел III. Налоговая политика Стандартные регрессии для уровня налоговых усилий, описанные выше, учитывают только небольшой диапазон характеристик, которые могли бы повлиять на этот показатель в разных странах. Как уже упоминалось выше, характеристики стран, используемые в стандартных регрессиях уровня налоговых усилий, отражают в основном способность государства собирать налоги, т.е. действенность налоговых рычагов. В работе (Bird et al., 2008) делается попытка добавить фактор спроса (т.е. степень готовности населения принять более высокую налоговую нагрузку) в переменные регрессии для расчета степени налоговых усилий. Авторы используют данные разных стран за 1990—1999 гг. для оценки влияния институционального качества на степень налоговых усилий, утверждая, что население будет готово принять более высокую налоговую нагрузку только в странах с достаточно хорошими институциональными характеристиками1. В частности, [Bird et al.] включают такие характеристики, как «борьба с коррупцией» и «открытость и подотчетность», разработанные Всемирным банком, в обычный набор переменных уравнения регрессии2.

Хотя в их регрессиях положительное влияние этих институциональных переменных на уровень налоговых усилий является статистически значимым, эти результаты ненадежны, так как существует возможность обратной связи между институциональным качеством и степенью налоговых усилий. Инструменты, которые [Bird et al.] использовали для решения этой проблемы (фиктивная переменная, отражающая то, что законодательная система страны основана на английском подходе, и переменная, отражающая степень этнической раздробленности страны), не отвергаются стандартными тестами пригодности инструментов регрессий, но те же инструменты являются довольно слабыми в нашей регрессии. Как известно, применение слабых инструментов приводит к значительным потенциальным систематическим ошибкам, особенно в небольших выборках при двухэтапной оценке по методу наименьших квадратов (Murray, 2006). (Заметим, однако, что мы используем данные за период, отличающийся от того, который использовали [Bird et al.]). Кроме того, когда мы используем те же инструменты в регрессиях с нашими данными и включаем фиктивные переменные для стран с переходной экономикой, а также некоторые дополнительные независимые переменные (см. ниже), коэффициенты при качестве институтов становятся статистически незначимыми.

Поскольку включение переменных, отражающих качество институтов в регрессии для оценки степени налоговых усилий, создает технические трудности, связанные с возможным наличием обратной связи, и найти надлежащие инструменты для этих переменных проблематично, мы предпочитаем другой подход. Мы задаем вопрос: какие сравнительно неизменные характеристики влияют на степень налоговых усилий в стране После испытания различных переменных, включая и те, которые используют [Bird et al.], мы выбрали два фактора, которые являются особенно стаВ одних странах применяется налог на природные ресурсы, в то время как в других используется роялти, который не включается в налоговые доходы. Россия собирает большую часть своих налоговых поступлений от нефтяного сектора с помощью налога на добычу полезных ископаемых и экспортной пошлины. Оба этих источника, по-видимому, включены в используемые нами данные по налоговым поступлениям России.

Можно также утверждать, что качество государственных институтов может сказаться на собираемости налогов («стороне предложения» налоговых усилий). Например, страна, где налоговые инспекторы коррумпированы, может столкнуться с трудностями при сборе налогов.

[Bird et al., 2008] рассматривали эффективность налоговых мер в Латинской Америке, поэтому они применяли также фиктивные переменные для Латинской Америки.

Оценка результатов налоговой реформы в России: сравнительный анализ тистически важными: географическую широту страны и долю населения, исповедующего протестантскую веру. Одно из преимуществ использования таких переменных в регрессиях состоит в том, что они являются явно экзогенными по отношению к налоговой системе. Хотя, возможно, коэффициенты этих переменных трудно интерпретировать, так как они предположительно влияют и на «сторону спроса», и на «сторону предложения» налоговых усилий, но можно утверждать, что в результате применения этих переменных можно обеспечить более точное сравнение степени налоговых усилий в различных странах, поскольку эти регрессии делают поправку на неизменные характеристики страны.

Регрессии степени налоговых усилий с применением этих дополнительных переменных представлены в табл. 6 Приложения. Интересно, что широта страны и доля протестантов в целом статистически более значимы, чем обычные переменные, для расчета степени налоговых усилий. Результаты наших регрессий свидетельствуют о том, что в России степень налоговых усилий достигла пика в 2001 г., но к 2005 г. она вернулась примерно к тому же уровню, какой был до налоговой реформы (табл. 7 Приложения). Мы приходим к выводу, что налоговая реформа 2000—2002 гг. не привела к существенному изменению степени налоговых усилий в России. Одна из причин этого может быть в том, что осуществление налоговой реформы и рост цен на нефть наряду с другими факторами привели к бюджетному профициту и менее острой необходимости для правительства в целом и для налоговых служб в частности повышать собираемость налогов. Другой причиной, конечно, могло быть сознательное решение правительства снизить налоговое бремя на экономику.

Оценки эффективности НДС Регрессии степени налоговых усилий, представленные выше, не позволяют учитывать налоговые ставки, хотя налоговые ставки, очевидно, имеют важное значение для уровня налоговых усилий. Предположительно налоговые ставки отражают в основном «сторону спроса» налоговых усилий1. Таким образом, включая налоговые ставки в качестве независимых переменных в регрессии степени налоговых усилий, мы сможем лучше отразить «сторону предложения» налоговых усилий или, другими словами, способность налоговых органов собирать налоги, а не готовность населения принимать определенные налоговые ставки. Эта способность собирать налоги, как правило, называется в экономической литературе эффективностью налогообложения (см. исследования, которые рассматриваются ниже)2.

Большинство исследований по налоговой эффективности были посвящены анализу НДС. Но даже в отношении НДС имеется очень мало эмпирических исследований факторов, определяющих эффективность НДС и его собираемости в разных странах. Одной из возможных причин такого положения является труд Налоговые ставки могут также оказывать влияние на «сторону предложения», поскольку при прочих равных государству, возможно, будет проще собрать налог, если его ставка ниже.

Конечно, налоговые сборы выше среднего уровня могут быть осуществлены неэффективным образом. Например, нежелание налоговой администрации возмещать НДС законным экспортерам может поднять сборы по НДС, по крайней мере в краткосрочной перспективе, но это нельзя считать эффективной системой сбора НДС. Тем не менее этот термин является общепринятым.

258 Раздел III. Налоговая политика ность в получении надежных и полных данных, особенно в отношении объема налоговых сборов. Хотя некоторые источники предоставляют данные по сборам налогов на потребление и налогов с оборота, единственной базой данных, содержащей существенные данные по сборам НДС, является база Статистики государственных финансов (СГФ) МВФ. Но даже эта база далеко неполная, и зачастую ее данные отличаются от других оценок и даже от предыдущих публикаций СГФ.

В нашем анализе мы используем данные СГФ, когда это возможно. Если эти данные отсутствуют, мы применяем усредненные оценки из других источников (см. табл. 1 Приложения) для справок по источникам данных по НДС, объемам его сборов и ставкам.

В одной из более ранних работ по этому вопросу [Bogetic и Хassan, 1993] использовали межстрановые данные выборки по 34 странам за 1988 г. для оценки факторов, определяющих эффективность налогообложения НДС, измеряемую долей поступлений НДС в ВВП. Они пришли к выводу, что помимо позитивного эффекта ставок НДС сборы по этому налогу были в среднем выше в странах, использующих единую ставку НДС, применяемую к относительно широкой базе.

Это не особенно удивительно, но этот результат ненадежен, потому что число наблюдений слишком мало.

Подход на основе межстрановых данных используется также в [Ebrill et al., 2001] для изучения того, что они называют C-эффективностью, которая измеряется как натуральный логарифм поступлений от НДС в виде процентной доли частного потребления1. На основе выборки от 40 до 89 стран в зависимости от спецификации они получили следующие результаты. Во-первых, в то время как C-эффективность НДС положительно зависит от ставки, эластичность этой зависимости статистически значимо меньше единицы (значение коэффициента равно 0,7). Этот результат может быть обусловлен тем, что повышенные ставки НДС обычно соответствуют более узкой налоговой базе НДС, или тем, что сбор НДС сталкивается с большими трудностями для налоговой администрации при превышении стандартной ставки. Эффективность сборов НДС была также выше в странах, имеющих большую долю внешней торговли в ВВП, вероятно, потому, что НДС на импорт легче собирать, чем на других этапах цепочки НДС, и, кроме того, в некоторых странах имеют место задержки возмещения НДС по экспорту.

Возможно также, что доля торговли в ВВП коррелирует с качеством государственных институтов в стране (например, как это имеет место в наших данных), а качество государственных институтов влияет на качество налогового администрирования. [Ebrill et al.] также установили, что эффективность НДС позитивно связана, хотя и слабо, с длительностью применения системы НДС в стране, что, возможно, отражает опыт налоговой администрации, а также приемлемость НДС для налогоплательщиков. Существенным негативным фактором, определяющим эффективность НДС, был уровень неграмотности в стране. Неграмотность, однако, может быть эндогенным по отношению к НДС показателем, если поступления НДС составляют значительную часть всех налоговых поступлений в стране.

Наконец, региональные фиктивные переменные были статистически незначимы, кроме положительных коэффициентов для группы малых островных стран.

В отличие от упомянутых выше исследований [Aizenman и Jinjarak, 2005] использовали панельные данные выборки по 44 странам за период с 1970 по 1999 г.

Неясно, однако, соответствуют ли годы изменения данных по поступлениям от НДС годам изменения других переменных в регрессиях [Ebrill et al.] (авторы отмечают, что они используют «поступления от НДС... за последний год». С. 12).

Оценка результатов налоговой реформы в России: сравнительный анализ для оценки факторов, определяющих эффективность НДС и рассчитываемых как сборы НДС, отнесенные к ставке НДС, умноженной на конечное потребление, или как сборы НДС, отнесенные к ставке НДС, умноженной на ВВП. По их результатам эффективность НДС положительно зависит от ВВП на душу населения, степени урбанизации, открытости торговли и политической стабильности.

Эффективность НДС негативно связана с долей сельского хозяйства в экономике.

K сожалению, эти результаты основаны на весьма сомнительных данных и предположениях. В частности, два ряда ключевых данных представляются ошибочными. Например, данные по поступлениям НДС взяты из базы данных Университета штата Мичиган, где они совмещены с данными по другим налогам на потребление. Очевидно, что поступления от всех налогов на потребление могут отличаться от поступлений от НДС.

Возможно, более серьезной проблемой в данном исследовании является предположение о том, что ставка НДС в странах, включенных в выборку, на протяжении всего периода оставалась такой же, как в 2003 г. Это предположение, очевидно, не соответствует действительности. В России стандартная ставка НДС изменялась несколько раз со времени его введения в 1992 г., особенно если принять во внимание специальный налог, который действовал в 1994—1995 гг. Ставки НДС изменялись с течением времени и в некоторых других странах. Учитывая, что ставка НДС, безусловно, является ключевым компонентом эффективности НДС, мы не можем сильно доверять результатам расчетов [Aizenman и Jinjarak].

Аналогично [Aizenman и Jinjarak] мы используем панельные данные для оценки эффективности НДС. В отличие от них, однако, мы используем данные по фактическим ставкам НДС, собранным из различных источников. Наша выборка стран также на 50% больше, чем у них. Кроме того, мы применяем различные регрессионные методы: обычный метод наименьших квадратов, метод постоянных эффектов (fixed effects), а также метод межгрупповых эффектов (between effects) (табл. 8 Приложения).

Мы используем две различные зависимые переменные в нашей регрессии:

Pages:     | 1 |   ...   | 9 | 10 || 12 | 13 |   ...   | 61 |



© 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.