WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 6 | 7 || 9 |

Данный индекс представляет собой оценку среднего числа взяток в регионе в год, даваемых должностным лицам (индекс нормирован относительно размеров региона). Индексы коррупции строились на основании социологического исследования в 40 субъектах федерации России. Поэтому данные по индексу коррупции имеются только для 40 регионов (см. Приложении С). Предполагается, что индекс коррупции пропорционален вероятность столкнуться с коррумпированным аудитором. Используемый индекс позволяет сравнивать уровни коррумпированности между регионами. Гистограмма для индекса коррупции представлена на Графике 14.

4.2. Анализ наличия зависимости доначислений по налогу от вероятности налоговой проверки, прибыли организации и уровня коррупции для российских региональных данных по налоговой статистике Рассмотрим, какого рода зависимость прослеживается на статистических данных между зависимой переменной модели - доначислениями на 1 проверку – и объясняющими переменными: вероятностью налоговых проверок, среднее прибылью организации и уровнем коррупции. Диаграмма рассеивания для доначислений на одну проверку в зависимости от частоты налоговой проверки для регионов России по данным за 2005 году приведена ниже (для 2004 года см. приложение А). Из графика 15 видно, что в целом наблюдается отрицательная зависимость доначислений в расчете на 1 проверку от вероятности налоговой проверки, что говорит в пользу теоретических гипотез.

График 15: Зависимость доначислений на 1 проверку от частоты налоговой проверки по данным за 2005 год для регионов РФ Frequency 2005 год 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 5.5 6.частота налоговой проверки, % Источник: ФНС (форма 2-НК) Диаграмма рассеивания для доначислений на одну проверку в зависимости от средней прибыли организации (данная переменная определяется, как указано выше), для регионов России по данным за 2005 год представлена на графике 16 (соответствующий график для 2004 года приведен в приложении А):

График 16: Зависимость доначислений на 1 проверку от отношения средней прибыли организации за 2005 год для регионов РФ 2005 год 0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.прибыль организации, млн.руб.

Источник: ФНС (форма 2-НК) На графике 16 прослеживается положительная зависимость доначислений на одну проверку от средней прибыли организации. Это свидетельствует в пользу того, что доначисления так же, как и уклонение от налогов, увеличиваются с ростом доходов.

Рассмотрим диаграмму рассеянья для доначислений на одну проверку в зависимости от индекса коррупции (для 2004 года см. приложение А). Согласно виду графика 17 между доначислениями на 1 проверку и индексом коррупции прослеживается отрицательная зависимость.

тыс.руб.

выездную проверку, доначисления налога на доначисления налога на выездную проверку, тыс.руб График 17: Зависимость доначислений на 1 проверку от индекса коррупции для регионов РФ за 2005 год 2005 год 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.индекс коррупции Источник: ФНС (форма 2-НК) 4.3. Формализация предпосылок модели для проведения эмпирической проверки В рамках выбранных выше переменных проверяемая гипотеза формулируется следующим образом. Предполагается, что доначисления на 1 проверку положительно зависят от средней прибыли организации и отрицательно зависят от частоты налоговых проверок и уровня коррупции в регионе, а также зависят от переменных характеризующих структуру экономики региона. Для описания структуры экономик регионов, были использованы следующие переменные:

Prom – доля промышленности в % к ВРП (данные за 2004 год) Selhoz - доля сельского хозяйства в % к ВРП (данные за 2004 год) Stroit - доля строительства в % к ВРП (данные за 2004 год) Uslug - доля услуг в % к ВРП (данные за 2004 год) Dob – отношение объема отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами по добычи полезных ископаемых к ВРП в % (данные за 2005) Obrab - отношение объема отгруженных товаров собственного производства, выполненных собственными силами работ и услуг по обрабатывающим производствам к ВРП в % (данные за 2005) Malpr – отношение оборота малых предприятий к ВРП в % (данные за 2005 год) Проверяемое уравнение регрессии:

r DN_PRi = 0 +1 PROBi + 2 PRIB_ORGi +3 Ii + Xi +i (52) где i – индекс региона, дополнительно начисленные налоги по результатам выездных проверок, тыс.руб.

DN_PR = количество выездных проверок в регионе количество проведенных выездных проверок PROB = частота проверок = количество организаций в регионе доначисления налога на выездную проверку, тыс.руб налоговая база, млн.руб. дополнительно начисленные налоги, млн.руб.

PRIB_ORG = + количество организаций в регионе 0,I - индекс коррупции регионов X - переменные, характеризующие структуру экономики региона Согласно теоретическим моделям, учитывающих коррумпированность налоговых органов, большая вероятность встретить коррумпированного аудитора приводит к тому, что уклонение от налогов слабее зависит от вероятности налоговой проверки. Содержательное объяснение этому факту состоит в том, что с ростом коррупции налогоплательщик начинает меньше бояться налоговой проверки, поскольку у него есть возможность договориться с налоговым аудитором, и при этом наказание оказывается не таким жестким. Также в теоретической части было показано, что более высокий уровень коррупции приводит к тому, что доначисления слабее зависят от изменения дохода.

Как следует из формулы (51) с увеличением вероятности встретить коррумпированного налогового аудитора доначисления отражают все меньшую часть уклонения от налогов. Поэтому если, мы считаем, что уклонение от налогов описывается следующим уравнением:

E = a + a1P +a Y +, где (53) 0 E – уклонение от налогов, P – вероятность налоговой проверки, Y – доход налогоплательщика.

DON= j (k)E=a Ч (k) + a1 Ч (k)P +a Ч (k)Y + m (54) j j j 0 Т.е. коэффициенты при вероятности налоговой проверки и доходе зависят от уровня коррупции, причем уменьшаются с увеличением уровня коррупции. Таким образом, при росте уровня коррупции имеет место уменьшение коэффициентов, отражающих зависимость доначислений от исследуемых факторов.

В соответствии с отмеченными теоретическими результатами предполагается проверка гипотезы о том, что в регионах, где уровень коррупции более высокий, доначисления на 1 проверку слабее зависят (в смысле меньших коэффициентов) от вероятности налоговой проверки и средней прибыли организации. Для проверки этой гипотезы используется дамми-переменная на коэффициенты при вероятности налоговой проверки и средней прибыли организации.

Оцениваемое уравнение регрессии имеет следующий вид:

DN_PRi = a + a1Di + a (1-Di)PROBi + a Di PROBi + 0 2 r (55) + a (1-Di )PRIB_ORGi +a5Di PRIB_ORGi + Ii +Xib +i где дамми-переменная D на коэффициенты при PROB и PRIB_ORG устроена следующим образом. Если значение соответствующего индекса коррупции меньше среднего значения (т.е. коррупция низкая), то дамми равна 0, если значение индекса выше среднего (т.е.

коррупция высокая), то дамми равна 1.

0, I < I, т.е. коррупция низкая D= (56) 1, I > I, т.е. коррупция высокая 5. Эмпирическая проверка гипотез модели Как уже отмечалось, в настоящей работе эмпирический анализ проводится на основе данных по налогу на прибыль организаций. Данные взяты из статистики ФНС по проведению контрольной работы ФНС по регионам России за 2004, 2005 годы. В качестве характеристики уровня коррупции в регионе используется индекс коррупции, построенный фондом ИНДЕМ в рамках проекта по исследованию коррупции в регионах России, который дает оценку среднего числа взяток в регионе в год, даваемых должностным лицам (индекс нормирован относительно размеров региона). Данные по индексу коррупции имеются для 40 регионов. В связи с наличием информации по коррупции только для 40 регионов, эмпирический анализ проводится только для этих регионов.

В соответствии с изложенной выше моделью для проверки гипотезы о том, что доначисления на 1 проверку положительно зависят от средней прибыли организации и отрицательно зависят от частоты налоговых проверок и уровня коррупции в регионе, а также зависят от переменных характеризующих структуру экономики региона, оценивается следующее уравнение регрессии:

r DN_PRi = 0 +1 PROBi + 2 PRIB_ORGi +3 Ii + Xi +i (52’) где i – индекс региона, дополнительно начисленные налоги по результатам выездных проверок, тыс.руб.

DN_PR = количество выездных проверок в регионе количество проведенных выездных проверок PROB = частота проверок = количество организаций в регионе налоговая база, млн.руб. дополнительно начисленные налоги, млн.руб.

PRIB_ORG = + количество организаций в регионе 0,I - индекс коррупции регионов X - переменные, характеризующие структуру экономики региона Оценка этого уравнения без учета переменных структуры региональных экономик по данным за 2005 год для регионов дает1:

DN_PR = 216.20 - 53.83 PROB + 145.07 PRIB_ORG - 265.03 I (57) (0.03) (0.00) (0.00) (0.01) R2 = 0.86; R2- adjusted =0.85; Prob(F-stat) = 0.00;

Полученная оценка показывает, что вероятность налоговых проверок, средняя прибыль организации и индекс коррупции, т.е. все переменные, оказываются значимыми. Это говорит в пользу высказанной выше гипотезы о характере зависимости от исследуемых переменных.

А именно, доначисления на 1 проверку оказываются отрицательно зависящими от вероятности налоговой проверки и уровня коррупции в регионе, и положительно зависящими от средней прибыли организации. Т.е. увеличение вероятности налоговых проверок приводит снижению уклонения от налогов, а рост дохода положительно влияет на уклонение.

При оценке последнего уравнения были исключены такие регионы, как г. Москва и Тюменская область, поскольку для них значения переменных доначисления на 1 проверку и средняя прибыль организации имели выбросы.

Соответственно для 2004 года оценка уравнения (52’) без включения переменных характеризующих структуру экономики получается следующая:

DN_PR = 302.08 - 45.55 PROB + 65.58 PRIB_ORG - 86.43 I (58) (0.01) (0.00) (0.01) (0.03) Здесь и в дальнейшем в скобках указывается P-value переменной R2 = 0.56; R2- adjusted =0.52; Prob(F-stat) = 0.00;

При оценке данного уравнения в связи с сильно превышающими значениями по переменной доначисления на 1 проверку из регрессии были исключены следующие регионы:

г. Москва, Тюменская область, Удмуртская республика, Хабаровский край.

Для полученных оценок уравнения (58) существенным является то, что все переменные оказываются значимыми. Знаки коэффициентов также как и для регрессии для 2005 года согласуются с предполагаемыми теоретическими зависимостями. Доначисления на проверку получаются отрицательно зависящими от вероятности налоговой проверки и уровня коррупции в регионе и положительно зависят от средней прибыли организации, которая характеризуют размер дохода.

Рассмотрим оценки уравнения регрессии с учетом переменных, характеризующих структуру экономики в регионах, которые были описаны выше. Приведенные ниже уравнения включают только значимые переменные, характеризующие структуру экономики.

Проблема, связанная с использованием переменных, характеризующих структуру экономики, состоит в присутствии корреляции между самими этими переменными, а также между этими переменными и средней прибылью организации. Чтобы избежать проблемы мультиколлинеарности, были построены ортогональные переменные, в частности:

USLUG^ = USLUG + a PRIB_ORG OBRAB^ = OBRAB + b PRIB_ORG Оцениваемое уравнение регрессии для 2005 года с включением переменных структуры экономики получилось следующее:

DN_PR = 27.21 - 38.93 PROB + 149.71 PRIB_ORG - 293.08 I +3.94 USLUG^ - 1.12 OBRAB^ (59) (0.98) (0.01) (0.00) (0.03) (0.01) (0.05) R2 = 0.91; R2- adjusted =0.89; Prob(F-stat) = 0.00;

Полученный результат показывает, что имеет место зависимость доначислений на проверку от переменных, описывающих структуру экономики. В частности для 2005 года значимыми являются доля сектора услуг и доля обрабатывающей отрасли в экономике региона в % к ВРП. При этом зависимость от доли услуг оказывается положительной, а от доли обрабатывающей отрасли отрицательной. Это показывает, что чем больше доля услуг, тем выше доначисления на 1 проверку в регионе, и соответственно чем больше доля обрабатывающей отрасли, тем меньше доначисления на 1 проверку.

Оценка регрессии для 2004 года с включением переменных, характеризующих структуру экономики в регионах, показывает, что значимой является переменная, описывающая долю обрабатывающей отрасли в регионе. Соответствующее уравнение регрессии имеет вид:

DN_PR = 331.14 - 40.06 PROB + 69.67 PRIB_ORG - 113.08 I - 2.17 OBRAB^ (60) (0.00) (0.00) (0.00) (0.00) (0.01) R2 = 0.72; R2- adjusted =0.69; Prob(F-stat) = 0.00;

Для 2004 года зависимость от доли обрабатывающей отрасли получается отрицательной.

Перейдем к проверке следующей гипотезы о том, что уровень коррупции влияет непосредственно на характер зависимости уклонения и доначислений от вероятности проверки и дохода организаций. А именно, большая вероятность столкнуться с коррумпированным аудитором в ходе налоговой проверки приводит к тому, что уклонение от налогов слабее зависит от вероятности налоговой проверки и дохода. Для проверки этой гипотезы оценивается следующее уравнение регрессии:

DN_PRi = a + a1Di + a (1-Di)PROBi + a Di PROBi + 0 2 r (55’) + a (1-Di )PRIB_ORGi +a5Di PRIB_ORGi + Ii +Xib +i 0, I < I, т.е. коррупция низкая где D= 1, I > I, т.е. коррупция высокая Оценка этого уравнения по данным за 2005 год дает: (61) DN_PR = 62.47- 137.21D- 53.94 (1- D)PROB - 30.44Ч PROB + 158.99(1-D)PRIB_ORG DЧ (0.69) (0.46) (0.03) (0.10) (0.00) + 153.65Ч PRIB_ORG - 284.65 I + 4.02USLUG^ - 1.12OBRAB^ DЧ (0.00) (0.00) (0.02) (0.06) R2 = 0.91; R2- adjusted =0.89; Prob(F-stat) = 0.00;

Pages:     | 1 |   ...   | 6 | 7 || 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.