WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 5 | 6 || 8 | 9 |

График 8: Зависимость отношения доначислений к поступлениям (DON/POST) от ставки b в модели с пропорциональными доначислениями при различных значениях вероятности коррупции k Рассмотрим результаты численного моделирования для случая модели 3.2., когда доначисления, зачисляемые коррумпированным аудитором в бюджет, есть некоторая фиксированная величина. Полагаем, что Y=1, Q=0.1, ещё раз отметим, что задание Y определяет только выбор масштаба.

Согласно графику 9 с ростом вероятности встретить коррумпированного аудитора также как и в модели с пропорциональными доначислениями происходит снижение доначислений. Это происходит, поскольку среди налоговых проверок все больше случаев, когда доначисляется не все уклонение, а только некоторая фиксированная сумма.

График 9: Зависимость доначислений (DON) от вероятности встретить коррумпированного аудитора k в модели, где доначисления составляют фиксированную сумму, при различных значениях ставки b Из графика 10 следует, что при низкой ставке величины, включающей доначисления и взятку, b, доначисления в модели с фиксированными доначислениями с увеличением ставки b остаются практически неизменными. При достаточно больших значениях ставки b дальнейший её рост приводит к снижению доначислений.

График 10: зависимость доначислений (DON) от ставки b в модели, где доначисления составляют фиксированную сумму, при различных значениях вероятности коррупции k Рассмотрим, как уровень коррупции налоговых органов влияет на характер зависимости доначислений от вероятности налоговой проверки и дохода. Численное моделирование зависимости доначислений от вероятности налоговой проверки при различных значениях вероятности встретить коррумпированного аудитора при ставки b=0.представлено на графике 11 (аналогичный график для ставки b=0.4 представлен в Приложении В) График 11 показывает, что с увеличением вероятности налоговой проверки происходит снижение доначислений. При этом, чем выше уровень коррупции, т.е. чем выше вероятность в ходе налоговой проверки встретить коррумпированного аудитора, тем изменение вероятности налоговой проверки приводит к меньшему изменению доначислений, т.е. вероятность налоговой проверки при росте коррупции начинает слабее влиять на доначисления. Более высокий уровень коррупции приводит к тому, что доначисления становятся менее чувствительными к вероятности налоговой проверки.

График 11: Зависимость доначислений к доходу (DON) от вероятности налоговой проверки k в модели с пропорциональными доначислениями при ставке b=0. График 12: Зависимость доначислений (DON) от дохода (Y) в модели с пропорциональными доначислениями при ставке взятки b=0.Влияние уровня коррупции на зависимость доначислений от дохода представлено на графике 12, где изображена зависимость доначислений от дохода для различных значений вероятности встретить коррумпированного аудитора при ставке b=0.6 (аналогичный график для ставки b=0.4 представлен в Приложении В). Согласно графику 12, с ростом коррупции уровень дохода начинает меньше влиять на доначисления. Т.е. при более высоком уровне коррупции доначисления слабее зависят от дохода.

Таким образом, теоретический анализ и численное моделирование на основе теоретических моделей доначислений по результатам налоговых проверок позволяет сделать следующие выводы. Доначисления зависят от таких факторов, характеризующих уклонение от налогов, как доход налогоплательщика и вероятность налоговых проверок так же, как и уклонение от налогов. Т.е. с ростом дохода доначисления растут, а с увеличением вероятности налоговой проверки доначисления снижаются. Однако, при этом, чем выше вероятность столкнуться с коррупцией, тем уклонение, а соответственно и доначисления, слабее зависят от вероятности налоговых проверок. Также увеличение коррупции ведет к тому, что доначисления слабее зависят от дохода. Зависимость доначислений от вероятности встретить коррумпированного налогового аудитора оказывается отрицательной, т.е. чем чаще наблюдается столкновение с коррупцией, тем ниже доначисления налогов в бюджет.

Тем самым мы получаем, что более высокий уровень коррупции приводит к снижению доначислений. Зависимость доначислений от ставки величины, включающей доначисления и взятку, оказывается различной для разных значений этой ставки. Когда значения ставки величины, включающей доначисления и взятку, невысоки, то доначисления растут с ростом ставки. Но при достаточно высоких значениях ставки величины, включающей доначисления и взятку, её увеличение приводит к снижению доначислений.

4. Основные гипотезы модели, описывающей зависимость доначислений от факторов, характеризующих уклонение от налогов, и коррупции 4.1. Предпосылки модели и описание выбора основных переменных Из рассмотренных теоретических и эмпирических моделей следует, что уклонение от налога зависит от размеров истинного дохода налогоплательщика, ставки налога и характеристик механизмов налогового контроля таких, как вероятность налоговых проверок, а также величины и устройства штрафов. Для анализа в данной работе используются данные налоговой отчетности по налогу на прибыль организаций за 2004, 2005 года. Поскольку штрафы по налогу на прибыль организаций фиксированы Налоговым кодексом во всех регионах и не менялись в течение рассматриваемого временного интервала, то анализ их влияния провести не удается. В течение рассматриваемого периода не изменялась также и ставка по налогу на прибыль организаций. После реформы налога на прибыль в 2002 году величина, разрешенного понижения ставки налога региональными властями стала незначительной. Согласно существующему законодательству размер ставки по налогу на прибыль организаций составляет 24%: сумма налога, исчисляемая по ставке 6,5%, зачисляется в федеральный бюджет, по ставке 17,5% - в бюджеты субъектов, при этом последняя может быть понижена законами субъектов РФ в пределах до 13,5%. Т.е. в настоящее время региональные власти могут понизить ставку налога только на небольшую сумму, которая составляет порядка 15% от ставки налога. В связи с малой дифференциацией ставки налога среди регионов ее влияние рассматриваться не будет. Воздействовать на поведение налогоплательщиков (организации) региональные налоговые органы могут с помощью налогового контроля путем варьирования вероятности проверки. Таким образом, основными показателями, влияющими на уклонение от налога, чье влияние будет рассмотрено, являются доходы организаций и вероятность налоговых проверок. Как следует из теоретических моделей уклонения от налогов, между данными показателями и уклонением от налогов, а, следовательно, и доначислениями имеют место следующие связи.

Во-первых, вероятность проверки отрицательно влияет на уклонение от налогов (доначисления), т.е. чем чаще осуществляется контроль, тем меньше при прочих равных размеры скрываемого налога, а значит и доначислений. Во-вторых, с ростом доходов при прочих равных условиях увеличивается уклонение от налогов (доначисления), т.е. уклонение от налогов, а, следовательно, и доначисления положительно зависят от дохода налогоплательщиков.

В данной работе используются агрегированные данные по регионам России по налогу на прибыль организаций. В работе рассматриваются только выездные налоговые проверки, т.е. когда налоговый аудитор проводит проверку на территории налогоплательщика. Как уже отмечалось, поскольку статистических данных, которые описывали бы уклонение от налогов, нет, то в данной работе исследуются доначисления по налогу, которые непосредственно связаны с уклонением от налога. Подробно остановимся на том, что понимается под уклонением от налога на практике и какие показатели используются в данной работе для измерения дохода организаций, вероятности налоговой проверки, а также какие предпосылки используются при выборе соответствующих показателей.

В теоретических работах под уклонением от налогов обычно подразумевается величина сокрытого дохода или налога. На практике уклонение от уплаты налогов может достигаться различными видами действий: путем сокрытия части выпуска организации, снижения декларируемой прибыли путем искусственного увеличения издержек, а также декларирование особенностей предприятия, предполагающее применение льгот по уплате налогов. Это предполагает, что в отличие от теоретических моделей, где уклонение от налогов определяется характеристиками налогоплательщика, при рассмотрении уклонения от налога на прибыль организаций при агрегировании на уровне регионов на него могут оказывать влияние различия структуре экономики регионов. Т.е. различная структура экономик регионов может обуславливать различные возможности для уклонения от налогов.

В разных отраслях экономики различаются как способности налоговых органов выявить уклонение, так и доступность действий, позволяющих уклоняться от налогов. Так, в таких отраслях как бытовые услуги, отдельные виды торговли контролировать уклонение от налогов значительно труднее, чем, например, в промышленности. Поэтому при работе с эмпирическими данными учет влияния различий в структуре экономике существенен.

Как было подробно рассмотрено в теоретической части, уклонение от налогов и доначисления существенно зависят от коррупции в налоговых органах. Согласно теоретической модели, чем выше уровень коррупции, в том смысле, что выше вероятность столкнуться с коррумпированным налоговым аудитором, тем меньше доначисления с одного налогоплательщика.

Кроме того, чем сильнее коррумпированность налоговых органов, тем сильнее доначисления отличаются от величины уклонения. Согласно представленной в теоретической части модели, связывающей доначисления и уклонение (см. (42)):

DON= j (k)E, где j (k) = [ka b+(1-k)]s (51) DON – доначисления, Е – уклонение от налогов При этом коэффициент пропорциональности j (k) тем меньше, чем выше вероятность столкнуться с коррумпированным аудитором k. Т.е. если коррупция в налоговых органах отсутствует, то доначисления, по сути, есть уклонение от налогов, по мере того, как увеличивается уровень коррупции, доначисления составляют все меньшую долю объема уклонения от налогов.

Учитывая все упомянутые выше факторы, влияющие на доначисления, предполагается проверка следующей гипотезы. Доначисления по налогу на прибыль для одной организации отрицательно зависят от вероятности налоговой проверки, положительно зависят от размеров дохода организации и отрицательно зависят от уровня коррупции в регионе, а также зависят от переменных, характеризующих структуру экономики в регионе.

В качестве объясняемой переменной используется величина, равная отношению дополнительно начисленных налогов к количеству проведенных выездных проверок (далее доначисления на 1 проверку). При этом предполагается, что каждый регион может быть представлен репрезентативной организацией в смысле плательщика налога. Тогда отношение доначислений к количеству проверок можно рассматривать в качестве показателя, который представляет доначисления, приходящиеся на 1 репрезентативную организацию в регионе. Предполагается, что методы отбора организаций для проверки одинаковы во всех регионах. Также предполагается, что выбор организаций для проверки осуществляется среди всех организаций, и при этом нет перевеса в сторону либо крупных, либо мелких организаций, т.е. выбранные для проверки предприятия – репрезентативная выборка регионов. Поскольку преобладающие размеры организаций могут существенно варьироваться среди регионов, т.е. в одних регионах может быть много мелких организаций и несколько крупных, а в других наоборот, то предпосылка случайной выборки проверяемых организаций является существенной, так как позволяет считать, что организации, которые подвергаются проверкам, в целом соответствуют структуре экономики региона.

При оценивании уровня дохода организации в регионе, чтобы учесть весь доход организации необходимо помимо декларируемого дохода еще учитывать сокрытый доход.

Поэтому в качестве переменной, характеризующей средний уровень дохода организации в регионе, который, предполагается, соответствует доходу репрезентативной организации, используется величина, равная отношению налоговой базы к количеству организаций в регионе плюс дополнительно начисленные налоги на 1 проверку, деленные на ставку налога (t=0,24). В дальнейшем определенную таким образом переменную будем называть средней прибылью организации. Использование такого показателя подразумевает, что доход организации состоит из двух частей: декларируемого дохода и сокрытого дохода. Учет сокрытого дохода в общем доходе важен, поскольку позволяет точнее охарактеризовать истинный доход.

Для измерения вероятности налоговой проверки в регионе берется частота налоговых проверок, которая определяется как отношение числа проведенных выездных проверок к числу организаций в регионе. На Графике 13 представлена гистограмма для частоты налоговых проверок (представляющая собой аппроксимацию плотности вероятности).

Данная величина является лишь аппроксимацией вероятности проверки, в действительности она может не всегда отражает реальную вероятность проверок, на которую ориентируется налогоплательщик. Во-первых, потому что используемая величина является только некоторой оценкой вероятности проверки. Вероятность, с которой налоговые органы в действительности осуществляют проверки организаций, остается неизвестной. Во-вторых, субъективная вероятность, т.е. величина вероятности, как ее оценивает налогоплательщик, часто отличается от объективной вероятности проверок. Тем не менее, частота налоговых проверок позволяет провести сравнение по регионам того, насколько часто в среднем осуществляется проверка одной организации, что в большинстве случаев можно трактовать как вероятность проверки.

График 13: Гистограмма распределения величин значений частоты выездных налоговых проверок в регионах для 2005 года Histogram 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5 More частота налоговых проверок в % Источник: ФНС (форма 2-НК) Frequency График 14: Гистограмма распределения величин значений для индекса коррупции в регионах Histogram 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 2.2 2.4 More индекс коррупции Источник: данные фонда ИНДЕМ Для описания уровня коррупции в регионах, а именно вероятности столкнуться с коррумпированным аудитором, используется индекс коррупции. Несмотря на то, что существует большое количество работ, посвященных анализу коррупции, попыток численно оценить коррупцию крайне мало. В данной работе используется один из индексов коррупции, построенный фондом ИНДЕМ в рамках проекта по исследованию коррупции в регионах России (сайт www.indem.ru; http://www.anti-corr.ru/rating_regions/index.htm).

Pages:     | 1 |   ...   | 5 | 6 || 8 | 9 |



© 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.