WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 7 | 8 ||

Согласно полученной оценке доначисления на 1 проверку отрицательно зависят от вероятности налоговой проверки, уровня коррупции, доли обрабатывающей отрасли, и положительно зависят от средней прибыли организации и доли услуг. При этом коэффициент при переменной (1-D)PROB, которая характеризует чувствительность уклонения к вероятности проверки в регионах, где значения индекса коррупции ниже среднего показателя, получается значимым и больше по модулю, чем коэффициент при переменной D*PROB, отвечающей за регионы с высоким уровнем коррупции, который не значим. Для зависимости от средней прибыли организации получается, что обе переменные (1-D)PRIB_ORG и D*PRIB_ORG оказываются значимыми. Коэффициент при переменной (1-D)PRIB_ORG, описывающей уровень дохода в регионах, где коррупция низка, получается большим по модулю, чем коэффициент при переменной D*NB_ORG, которая характеризует доход в регионах, где уровень коррупции выше среднего. Такой результат согласуется с высказанной гипотезой о том, что в регионах с более высокой коррупцией доначисления (уклонение) менее чувствительны к вероятности налоговой проверки и размеру дохода.

Для 2004 года оценка регрессии уравнения (55’) получается следующей: (62) DN_PR = 261.36- 139.62D- 50.83 (1- D)PROB - 19.32Ч PROB + 91.73(1-D)PRIB_ORG DЧ (0.06) (0.48) (0.00) (0.23) (0.00) + 84.38Ч PRIB_ORG - 75.15 I - 1.45 OBRAB^ DЧ (0.05) (0.15) (0.02) R2 = 0.77; R2- adjusted =0.71; Prob(F-stat) = 0.00;

Данная оценка также показывает, что доначисления на 1 проверку отрицательно зависят от вероятности налоговой проверки, уровня коррупции в регионе и доли обрабатывающей отрасли, и положительно зависят от среднего дохода организации.

Наибольший интерес представляет то, как влияет включение дамми-переменных на коэффициенты наклона при соответствующих переменных. Данная оценка подтверждает результат, полученный для 2005 года. А именно, коэффициент при переменной (1-D)PROB, характеризующий зависимость уклонения от вероятности проверки в регионах, где уровень коррупции ниже среднего, получается значимым и больше по модулю, чем коэффициент при переменной D*PROB, которая отвечает за регионы с высоким уровнем коррупции, и при этом является незначимым. Переменные (1-D)PRIB_ORG и D*PRIB_ORG оказываются значимыми. Коэффициент при переменной (1-D)PRIB_ORG, который характеризует влияние уровня дохода на доначисления в регионах, где коррупция низка, оказывается по модулю большим, чем коэффициент при переменной D*PRIB_ORG, которая описывает доход в регионах, где уровень коррупции выше среднего показателя.

Таким образом, полученные эмпирические результаты позволяют сделать следующие выводы. Доначисления на 1 проверку, которые, в свою очередь, характеризуют уклонение от налогов, оказываются отрицательно зависящими от вероятности налоговой проверки, положительно зависящими от величины дохода, который описывался средней прибылью организации, и отрицательно зависящим от уровня коррупции в регионе. Такая зависимость показывает, что чем выше вероятность налоговых проверок, тем меньше доначисления. В теории этот факт следовал из того, что увеличение вероятности проверки приводит к уменьшению уклонения от налогов. Доначисления на 1 проверку получаются тем больше, чем выше доход налогоплательщиков, что вытекает из положительной зависимости уклонения от налога от размеров дохода. Чем выше в регионе уровень коррупции, тем меньше доначисления на 1 проверку. Это согласуется с теоретической зависимостью о том, что, чем выше вероятность столкнуться в ходе налоговой проверки с коррумпированным аудитором, тем меньше доначисления, поступающие в бюджет. Введение переменных, описывающих структуру экономики в регионе, позволяет учесть зависимость доначислений не только от факторов, характеризующих отдельного налогоплательщика, но и среды, обуславливающей возможности для уклонения от налогов. Значимыми переменными, характеризующими структуру экономики, являются доля сектора услуг и доля обрабатывающей отрасли для регрессии по данным 2005 года, а для регрессии по данным 2004 года значимой оказывается только доля обрабатывающей отрасли. Эмпирические результаты говорят в пользу гипотезы о том, что более высокий уровень коррупции приводит к снижению чувствительности доначислений к вероятности налоговой проверки и уровню дохода. Т.е. в соответствии с рассматриваемой моделью это выражается в том, что коэффициенты при вероятности налоговой проверки и средней прибыли организации в регионах, где коррупция низка, получается большим по модулю, чем коэффициенты при соответствующих переменных в регионах, где уровень коррупции выше среднего.

6. Основные результаты исследования и выводы Уклонение от налогов согласно теоретическим и эмпирическим работам зависит от ряда экономических факторов, а также от устройства налоговой системы и налогового контроля. Основными показателями, влияющими на уклонение от налогов согласно теории, являются размеры доходов, ставка налога, вероятность налоговой проверки, размеры штрафов. В качестве налогоплательщика в нашей работе рассматривались организации. Мы использовали данные по результатам налогового контроля в регионах России по налогу на прибыль организаций за 2004, 2005 годы. Анализ уклонения от налога проводится по данным о средней величине доходов организаций и частоте налоговых проверок в регионах России.

Из теоретических моделей и эмпирических исследований следуют, что с ростом доходов должно наблюдаться увеличение уклонения от налогов, а чем чаще осуществляются налоговые проверки, тем меньше оказывается уклонение от налогов. Однако эти выводы получаются для случая, когда предполагается, что налоговые органы являются честным игроком.

Существует ряд работ, которые указывают, на важность учета степени коррумпированности налоговых органов при рассмотрении уклонения от налога. Согласно теоретической модели, которая учитывает наличие коррупции налоговых органов, получаются, что чем выше уровень коррумпированности налоговых органов, т.е. чем выше вероятность налогоплательщика столкнуться с коррумпированным аудитором, тем больше уклонение от налога. Также коррупция приводит к изменению в зависимости уклонения от вероятности налоговых проверок и дохода. А именно, чем выше уровень коррупция, тем слабее вероятность налоговых проверок и доход влияют на уклонения от налога.

Однако имеющаяся статистика по результатам налогового контроля не позволяет исследовать само уклонение от налогов, поскольку налоговые проверки позволяют выявлять только часть уклонения даже в предположении о честном поведении налоговых органов. В настоящей работе эмпирически анализируется показатель, который характеризует уклонение от налогов и предоставляется налоговой службой. Таким показателем являются доначисления, т.е. дополнительно начисляемые налоги по результатам налоговых проверок.

При этом, если коррупция в налоговых органах отсутствуют, то доначисления определяют размер уклонения от налогов, если же имеет место коррупция, то доначисления отражают коррупцию только частично.

Теоретически анализ закономерностей формирования объема доначислений и численное моделирование ряда зависимостей для этого показателя устанавливают следующее. Доначисления зависят от факторов, характеризующих уклонение от налогов, в частности, дохода и вероятности налоговых проверок, так же, как и само уклонение. При этом, чем выше вероятность столкнуться с коррупцией, тем доначисления слабее зависят от вероятности налоговых проверок и дохода налогоплательщика. С точки зрения эмпирического анализа, существенно, что зависимость доначислений от вероятности встретить коррумпированного налогового аудитора оказывается отрицательной, т.е. чем чаще наблюдается столкновение с коррупцией, тем ниже доначисления налогов в бюджет.

На основании теоретических выводов о связи исследуемых показателей в работе исследовались следующие гипотезы. Во-первых, доначисления по налогу на прибыль для одной организации отрицательно зависят от вероятности налоговой проверки, положительно зависят от дохода организации и отрицательно зависят от уровня коррупции в регионе, а также от переменных, характеризующих структуру экономики в регионе. В качестве объясняемой переменной используется величина, равная отношению дополнительно начисленных платежей к количеству выездных проверок в регионе (доначисления на проверку). В качестве переменной характеризующей средний уровень дохода организаций в регионе, который, как предполагается, соответствует доходу репрезентативной организации, используется величина, равная сумме отношений налоговой базы к количеству организаций в регионе и дополнительно начисленных налогов к ставке налога. Для измерения вероятности налоговой проверки в регионе берется частота налоговых проверок, которая определяется как отношение числа проведенных выездных проверок к числу организаций в регионе. Основные предпосылки, которые используются при выборе соответствующих переменных, состоят в следующем. Предполагается, что каждый регион может быть представлен репрезентативной организацией, отражающей поведение организаций относительно принятия решения об уплате налогов. Также предполагается, что выбранные для проверки предприятия являются репрезентативной выборкой в регионах. Включение в модель переменных, характеризующих структуру экономики, связано с тем, что в реальности уклонение от налога может объясняться не только характеристиками налогоплательщика, но и наличием различных возможностей для уклонения, которые, в свою очередь, связаны с отраслевой структурой экономики.

Во-вторых, проверяется гипотеза, учитывающая тот факт, что согласно модели с учетом коррупции в налоговых органах, бо льшая вероятность встретить коррумпированного аудитора приводит к тому, что доначисления от налогов слабее зависит от вероятности налоговой проверки и дохода, а также то, что чем выше коррупция, тем все меньшую долю уклонения отражают доначисления. Поэтому чем выше уровень коррупции, тем менее чувствительны оказываются доначисления к изменению вероятности налоговых проверок и дохода.

Результаты эмпирической проверки показывает, что в целом поведение данных согласуется с высказанными гипотезами. Во-первых, данные говорят в пользу гипотезы о том, что увеличение вероятности налоговых проверок приводит к снижению доначислений на 1 проверку. Это, в свою очередь, свидетельствует о том, что чем выше вероятность проверки, тем меньше уклонения от налогов. Во-вторых, доначисления на 1 проверку получаются положительно зависящими от уровня дохода организаций, что говорит о том, что чем выше доход, тем больше уклонение от налогов. В-третьих, согласно полученным результатам рост коррупции приводит к сокращению доначислений на 1 проверку. Вчетвертых, эмпирические результаты свидетельствуют в пользу наиболее нетривиальной гипотезы о том, что чем выше уровень коррупции, тем слабей зависимость доначислений от вероятности налоговой проверки и уровня дохода налогоплательщика, при этом под более слабой зависимостью в модели подразумевается уменьшения величины соответствующих коэффициентов. Доначисления также оказываются зависящими от переменных, описывающих структуру экономики в регионе. Значимыми получились доля сектора услуг, доля обрабатывающей отрасли.

Приложение А В данном разделе приведены графики, которые относятся к разделу «Особенности статистики России по налоговым проверкам по налогу на прибыль организаций в регионах России».

График 18: Зависимость начисленных налоговых санкций и пеней от дополнительно начисленных платежей по налогу на прибыль организаций по данным за 2005 год для регионов РФ 0 300000 600000 900000 1200000 дополнительно начисленные платежи, тыс.руб.

Источник: ФНС (форма 2-НК).График 19: Зависимость доначислений 1 проверку от частоты налоговой проверки по данным за 2004 год для регионов РФ 2004 год 0 1 2 3 4 5 6 частота налоговой проверки в % Источник: ФНС (форма 2-НК) тыс.руб.

налоговые санкцие и пени доначисления налога на выездную проверку, тыс.руб График 15: Зависимость доначислений на 1 проверку от средней прибыли организации за 2004 год для регионов РФ 2004 год 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.прибыль организации, млн.руб.

Источник: ФНС (форма 2-НК) График 16: Зависимость доначислений на 1 проверку от индекса коррупции по данным за 2004 год для регионов РФ 2004 год 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.индекс коррупции Источник: ФНС (форма 2-НК) доначисления налога на выездную проверку, тыс.руб тыс.руб.

выездную проверку, доначисления налога на Приложение В График 17: Зависимость отношения доначислений к доходу (DON/Y) от вероятности налоговой проверки k в модели с пропорциональными доначислениями при ставке взятки b=0.График 18: Зависимость доначислений (DON) от дохода (Y) в модели с пропорциональными доначислениями при ставке взятки b=0. Приложение С Таблица 2: Индекс коррупции в регионах России Индекс Название региона коррупции 1 Алтайский край 1.2 Амурская область 1. Архангельская область и 3 Ненецкий АО 1.4 Башкортостан 1.5 Белгородская область 2.6 Волгоградская область 2.7 Воронежская область 3.8 Карелия 1.9 Кемеровская область 0.10 Краснодарский край 1. Красноярский край, Таймырский и Эвенкийский 11 АО 0.12 Курганская область 1.13 Ленинградская область 1.14 Москва 1.15 Московская область 1.16 Нижегородская область 1.17 Новосибирская область 1.18 Омская область 1.19 Оренбургская область 1. Пермская область и Коми20 Пермяцкий АО 2.21 Приморский край 1.22 Псковская область 2.23 Ростовская область 2.24 Рязанская область 1.25 Самарская область 1.26 Санкт-Петербург 1.27 Саратовская область 1.28 Свердловская область 2.29 Ставропольский край 1.30 Тамбовская область 2.31 Татарстан 2.32 Тверская область 2.33 Томская область 1.34 Тульская область 1.35 Тюменская область 1.36 Удмуртская Республика 1.37 Ульяновская область 1.38 Хабаровский край 1.39 Челябинская область 1.40 Ярославская область 1.Источник: www.indem.ru Список литературы 1. M.G. Allingham, A. Sandmo “Income tax evasion: A theoretical analysis”, Journal of Public economics, 2. A. Sandmo “The theory of tax evasion: A retrospective view”, National Tax Journal, 3. Yitzahaki “Income tax evasion: A note”, Journal of Public Economics, 4. J. Andreoni, B.Erard, J.Feinstein “Tax compliance”, Journal of Economic Literature, 5. J. Slemrod «An empirical test for tax evasion», The Review of Economics and Statistics, 6. David Joulfaian «Corporate income tax evasion and managerial preferences», U.S. Department of Treasury, 7. John T. Scholz, B.Dan Wood «Controlling the IRS: Principals, Principles and Public Administration», American Journal of Political Science, 8. А.А. Васин, Е.И. Панаева, “Собираемость налогов и коррупция в налоговых органах”, РПЭИ. Фонд «Евразия», 9. T. Addison, J. Levin, “Tax policy reform in developing countries”, 10. D.

Pages:     | 1 |   ...   | 7 | 8 ||



© 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.