WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 || 3 | 4 |

4. Эконометрический анализ качества администрирования НДС В качестве показателя эффективности налоговых сборов авторы данной статьи также используют показатель Ci-efficiency8, значение которого для отдельных стран приведено на рисунке 1. Видно, что распределение стран по показателю Ci-efficiency не соответствует  распределению по уровню экономического развития, что, как отмечалось выше, объясняется наличием других влияющих на качество администрирования налога факторов, а также  межстрановыми различиями в налоговой базе и ставках.

80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Рис. 1. Показатель Ci-efficiency (средние значения за 2005–2006 гг.) Источник: МВФ, Всемирный Банк, расчеты авторов.

Базовая гипотеза данного исследования состоит в том, что улучшение качества институтов, которое с большой долей условности можно охарактеризовать показателем подушевого ВВП, вызывает рост эффективности сборов НДС. В то же время необходимо учитывать и влияние других переменных, которые отражают различия в структуре налоговой базы и ставок.

Исходя из сказанного, моделировать показатель Ci-efficiency следует с учетом национальных особенностей в структуре налоговой базы, количестве и широте применения льготных  В настоящем исследовании для расчета показателя Ci-efficiency сборы НДС взяты из базы данных GFS  Международного Валютного Фонда, а конечное потребление — из базы данных World Development Indicators  (WDI) Всемирного Банка.  Налоги А.Ю.Кнобель,С.Г.Синельников-Мурылёв,И.А.Соколов Чили Литва Дания Россия Греция Италия Мальта Бельгия Польша Швеция Венгрия Израиль Эстония Боливия Австрия Испания Марокко Франция Германия Норвегия Словакия Исландия Ирландия Австралия Финляндия Португалия Люксембург Нидерланды Новая Зеландия Великобритания ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА № 1 (21) ставок, размерах теневого сектора, качестве общественных институтов и пр. Ниже сформулированы основные гипотезы (выделены полужирным шрифтом), подлежащие эмпирической проверке, и приведено описание показателей, используемых при построении регрессионных уравнений.

1) Развитость институтов определяет качество администрирования налогов; при более развитых институтах должно наблюдаться большее значение показателя Ci-efficiency.

Хотя различия в ВВП на душу населения сами по себе не могут объяснить различие  в Ci-efficiency, этот показатель (при прочих равных условиях) должен оказываться статистически значимым. Для проверки гипотезы используется переменная подушевого ВВП по  паритету покупательной способности (ППС) в ценах 2005 года (gdppc).

2) Величина ставки НДС (rate) должна при прочих равных условиях отрицательно влиять на показатель Ci-efficiency. Во-первых, на практике высокая базовая ставка НДС  обычно предполагает более узкую налоговую базу, поскольку большое число товаров облагается по льготной ставке или пользуется освобождениями от НДС. Во-вторых, чем больше  величина налоговой ставки, тем больше стимулов к уклонению от выполнения налоговых  обязательств (Yitzhaki, 1974; Sandmo, 1987; Aizenman, Jinjarak, 2005; McCarten, 2005), что  непосредственно влияет на эффективность администрирования.

3) Между показателем импортной ориентированности экономики и показателем Ci-efficiency можно (при прочих равных условиях) предположить существование положительной зависимости. Ввиду простоты сбора налога на импорт, объем поступлений  НДС должен быть выше для стран с более высокой долей импорта в ВВП в конечном потреблении. В качестве показателя импортной ориентированности экономики используется  отношение суммарного импорта к конечному потреблению (imp_cons).

4) Чем выше доля теневого сектора и коррупция, тем больше масштаб уклонения от уплаты налогов и ниже качество администрирования НДС. Расчет индикатора масштабов теневого сектора представляет существенные трудности. Шнейдер в своем исследовании (Schneider, 2005) представил данные о доле теневого сектора в ВВП по ряду стран за  некоторые годы, однако в работе приводится ограниченное число наблюдений. Далее будет  использоваться индекс коррупции (corrupt) из базы данных Heritage Foundation9. Значения  индекса варьируется от 0 до 100: чем больше значение индекса, тем выше качество институтов противодействия коррупции. На рисунке 2 показана диаграмма рассеяния индекса теневой экономики (чем выше значение индекса, тем меньше доля теневого сектора в ВВП) и  индекса коррупции. Корреляция между индексом коррупции и данными Шнейдера составляет 82  %, поэтому этот индекс позволяет одновременно характеризовать как уровень коррупции, так и размеры теневой экономики.

5) Длительность применения НДС (age) должна положительно сказываться на качестве администрирования в связи с накоплением опыта работы налоговых органов и налогоплательщиков с данным налогом.

6) В финансовом секторе существенная доля операций не облагается НДС, что предполагает отрицательное влияние переменной «доля финансовых активов в ВВП» на налоговые сборы. В то же время уровень развития финансовых институтов должен коррелировать  с уровнем развития других общественных институтов, в том числе институтов администрирования налогов. Наша гипотеза заключается в том, что при прочих равных условиях (при  Индекс Freedom From Corruption, составная часть идекса экономической свободы (Heritage Foundation).

Налоги КачествоадминистрированияналоганадобавленнуюстоимостьвстранахОЭСРиРоссии ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА № 1 (21) USA CHE NLD AUT JPN IRL GBR NZL DEU CAN FIN FRA SVK CZE NOR 80 BEL DNK SWE HUN ESP ITA 75 POL PRT SVN LTU HRV ROM KGZ BGR EST LVA 60 KAZ RUS MDA MKD UKR 10 20 30 40 50 60 70 80 90 Индекс коррупции Рис. 2. Диаграмма рассеяния индексов коррупции (по данным Heritage Foundation)  и теневой экономики (по данным (Schneider, 2005)) по состоянию на 2002 год Источник: Heritage Foundation, (Schneider, 2005), расчеты авторов.

контроле за остальными переменными) доминирует положительное влияние финансового сектора на качество администрирования. Для характеристики финансового сектора  в структуре ВВП используется доля активов банковского сектора в ВВП (assets_share)10.

7) Доля сельского хозяйства в ВВП (agriculture) должна отрицательно влиять на уровень Ci-efficiency. Во-первых, для этой отрасли в налоговом законодательстве обычно  предусмотрено много преференций (льготных ставок и налоговых освобождений), а сбор  налогов в этом секторе затруднен из-за наличия натурального хозяйства. Во-вторых, более  высокое значение этого показателя означает преимущественно аграрную структуру экономики, что предполагает более низкое развитие общественных институтов11.

Исследуемая выборка содержит данные по 33 странам12, период наблюдений — 1995– 2007 гг., панель несбалансированная. В таблице 3 приведена матрица парных корреляций  переменных, участвующих в анализе. Из таблицы видно, что с показателем Ci-efficiency сильнее всего скоррелированы доля импорта в конечном потреблении и доля банковских  активов в ВВП. Эти переменные также сильно коррелируют между собой. Наибольшая по  модулю корреляция (– 0.84) наблюдается между долей сельского хозяйства в ВВП и логарифмом ВВП на душу населения.

База данных International Finance Statistics Международного Валютного фонда.  Отношение ВВП к конечному потреблению, ВВП на душу населения по ППС в ценах 2005 года и доля  сельского хозяйства в ВВП взяты из базы данных WDI Всемирного Банка.  Аргентина, Австралия, Австрия, Бельгия, Боливия, Чили, Колумбия, Дания, Эстония, Финляндия, Франция, Германия, Греция, Венгрия, Исландия, Ирландия, Израиль, Италия, Литва, Люксембург, Мальта, Марокко,  Нидерланды, Новая Зеландия, Норвегия, Польша, Португалия, Румыния, Россия, Словакия, Испания, Швеция,  Великобритания.  Налоги Индекс теневой экономики А.Ю.Кнобель,С.Г.Синельников-Мурылёв,И.А.Соколов ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА № 1 (21) Таблица 3. Матрица парных корреляций переменных, используемых при оценке  детерминантов эффективности сборов НДС Ci-efficiency ln gdppc rate imp_cons corrupt agriculture assets_share age Ci-efficiency ln gdppc 0.18 rate – 0.19 0.08 imp_cons 0.55 0.30 – 0.07 corrupt 0.30 0.73 0.19 0.14 agriculture – 0.20 – 0.84 – 0.04 – 0.25 – 0.60 assets_share 0.45 0.42 – 0.25 0.80 0.25 – 0.28 age 0.16 0.37 0.10 0.18 0.37 – 0.38 0.31 Источник: МВФ, Всемирный Банк, Heritage Foundation, расчеты авторов.

Для проверки высказанных предположений оценивались следующие эконометрические  модели:

Ci-efficiencyi,t =b0+b1ln gdppci,t+b2ratei,t+b3imp_consi,t+b4corrupti,t+b5agei,t+xi,t, (1) Ci-efficiencyi,t = b0 + b1 ln gdppci,t + b2ratei,t + b3imp _ consi,t + b4corrupti,t + +b5agei,t + b6assets _ sharei,t + b7agriculturei,t +xi,t, (2) Ci-efficiencyi,t =bi+b1ln gdppci,t+b2ratei,t+b3imp_consi,t+b4corrupti,t+b5agei,t+xi,t, (3) Ci-efficiencyi,t = bi + b1 ln gdppci,t + b2ratei,t + b3imp _ consi,t + b4corrupti,t + +b5agei,t + b6assets _ sharei,t + b7agriculturei,t +xi,t, (4) где:

gdppci,t — значение ВВП на душу населения по ППС в постоянных ценах 2005 года для i-ой  страны в t-ом году (базовая гипотеза: коэффициент b1 >0 );

ratei,t — величина базовой ставки НДС в i-ой стране в t-ом году (базовая гипотеза: b2 >0);

imp _ consi,t — импортная ориентированность налоговой базы (отношение импорта i-ой  страны в t-ом году к значению конечного потребления этой страны в том же году), базовая  гипотеза: b3 >0;

corrupti,t — значение индекса коррупции (Heritage Foundation) для i-ой страны в t-ом году  (базовая гипотеза: b4 >0);

agei,t — длительность применения НДС для i-ой страны в t-ом году, т. е. период времени  с момента введения налога до t-ого года (базовая гипотеза: b5 >0);

assets _ sharei,t — доля активов банковского сектора в ВВП для i-ой страны в t-ом году (базовая гипотеза: b6 >0);

agriculturei,t — доля сельского хозяйства в ВВП для i-ой страны в t-ом году (базовая гипотеза: b7 >0 ).

Налоги КачествоадминистрированияналоганадобавленнуюстоимостьвстранахОЭСРиРоссии ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА № 1 (21) Уравнения (1) и (2) оцениваются на данных в виде пула, но в уравнение (2) по сравнению с уравнением (1) добавлены две дополнительные переменные: доля банковских активов  в ВВП и доля сельского хозяйства в ВВП. Оценка модели с наличием и отсутствием этих  переменных объясняется тем, что они сильно коррелированы (коэффициенты корреляции  по модулю больше 0.8) с долей импорта в конечном потреблении и логарифмом ВВП на душу населения соответственно. Уравнения (3) и (4) оцениваются в виде модели с индивидуальными фиксированными эффектами. Фиксированные, а не случайные, индивидуальные  эффекты выбраны потому, что для любой страны существует конкретная индивидуальная  характеристика, отличающая ее от других стран.

По результатам оценок уравнений можно сделать следующие выводы13:

1) Гипотеза о равенстве нулю коэффициента при логарифме ВВП на душу населения  отвергается в трех спецификациях из четырех. В спецификации (4) эта гипотеза не отвергается, вероятно, из-за того, что присутствует сильная коллинеарность переменной ВВП на  душу населения и доли сельского хозяйства в ВВП. Удаление из (4) незначимых переменных (индекса коррупции, длительности применения НДС, доли банковских активов в ВВП)  и оценка регрессии Ci-efficiencyi,t = bi + b1 ln gdppci,t + b2ratei,t + b3imp _ consi,t + b7agriculturei,t +xi,t (5) показывает, что гипотеза о равенстве нулю коэффициента при среднем значении логарифма  ВВП на душу населения в спецификации (5) отвергается на уровне 10  %.

Таким образом, коэффициент отрицателен в моделях объединенной регрессии (значим  на уровне 1 %) и (5) (значим на  %) и положителен в спецификациях (3) (значим на уровне 5  уровне 10  %). Соответственно, только модели с индивидуальными фиксированными эффектами свидетельствуют в пользу гипотезы о положительном влиянии уровня экономического развития на качество администрирования НДС. По-видимому, это может быть объяснено тем, что страны с более высоким показателем ВВП на душу населения могут обладать  меньшим значением показателя Ci-efficiency не вследствие более низкого качества администрирования, а из-за различий в ставках и структуре налоговой базы. В то же время, если  рассмотреть рост выпуска на душу населения во времени в каждой отдельно взятой стране,  т. е. модель с индивидуальными фиксированными эффектами, то он будет сопровождаться  ростом показателя Ci-efficiency. В пользу приведенного объяснения говорят оценки регрессий усредненных во времени переменных (межгрупповые оценки) Ci-efficiencyi = b0 + b1ln gdppci + b2 rate + b3imp _ consi + b4 corrupti + b5 agei +ei, (6) i i Ci-efficiencyi = b0 + b1ln gdppci + b2 rate + b3imp _ consi + b4 corrupti + i i b5 agei + b6 assets _ sharei + b7 agriculturei +ei. (7) Анализ межстрановой вариации Ci-efficiency в зависимости от вариации средних во времени значений объясняющих переменных показывает, что гипотеза о равенстве нулю коэффициента при среднем значении логарифма ВВП на душу населения отвергается. КоэффиРезультаты оценок этих и других регрессионных уравнений представлены в Приложении.  Налоги А.Ю.Кнобель,С.Г.Синельников-Мурылёв,И.А.Соколов ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА № 1 (21) циент отрицательный и значимый на уровне 5  %. Это означает, что в данной выборке, чем  больше среднее значение ВВП на душу населения в одной стране по сравнению с другой,  тем меньше значение Ci-efficiency. Можно сделать вывод, что у каждой страны есть некоторые индивидуальные характеристики, связанные, по-видимому, с различиями в определении  базы налога и структуре льготных ставок, которые не учитываются в регрессиях (1) и (2).  Эти индивидуальные фиксированные для каждой страны характеристики задают различия  в показателе Ci-efficiency, причем таким образом, что межстрановый анализ показывает отрицательную зависимость, т. е., чем больше ВВП, тем меньшая доля потребления облагается налогом на добавленную стоимость.

Рисунок 3 представляет собой диаграмму парного рассеивания остатков регрессии Ciefficiency на все переменные, кроме логарифма подушевого ВВП (e1), и остатков регрессии  логарифма подушевого ВВП на остальные переменные (e2) (для спецификации (2), т. е. для  модели объединенной регрессии). Это позволяет проиллюстрировать влияние на показатель  Ci-efficiency, очищенный от влияния всех переменных, кроме логарифма подушевого ВВП,  самого логарифма ВВП на душу населения, вариация которого очищена от вариации остальных переменных14. Рисунок иллюстрирует различия в межстрановом и межвременном  для каждой страны влиянии уровня экономического развития на показатель Ci-efficiency.  e0.Россия Россия Россия Россия Россия 0.Россия Россия Россия – 0.e– 0.– 0.8 – 0.4 0 0.4 0.Рис. 3. Диаграмма рассеивания остатков (e1) и (e2)  Источник: расчеты авторов.

Pages:     | 1 || 3 | 4 |



© 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.