WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 16 | 17 || 19 | 20 |   ...   | 23 |

Следует отметить, что используемая в явном виде прокси-переменная, отражающая неэффективность налоговых сборов1, в полной мере не учитывает всю несимметричность распределения ошибок, полученных при ее невключении в модель. Однако во многих случаях использование данной переменной снижает меру несимметричности ошибок2, что можно трактовать так: включение данной переменной дает определенное улучшение МНК-модели. В силу этого основными моделями в данной работе мы считаем frontier-модели без учета прокси-переменной неэффективности налоговых сборов.

Следует отметить, что используемые компоненты инвестиционного риска измеряются порядковыми шкалами, т.е. произвольны с точностью до любого преобразования, не изменяющего порядок 1 Индекс инвестиционного риска, построенный агентством «Эксперт РА». В его расчетах используются косвенные оценки эффективности работы государственного аппарата во всех регионах России, на основе которых определяются восемь видов риска: законодательный, политический, экономический, финансовый, социальный, криминальный, экологический, управленческий. Затем исходя из полученных значений складывается интегральный риск, задающий инвестиционный индекс риска. В связи с этим можно предположить, что величина индекса риска отражает и факторы, которые важны в нашей задаче, в частности, уровень коррупции.

2 Строгое определение будет дано ниже.

4.1. ОЦЕНКА СТОХАСТИЧЕСКОЙ ГРАНИЦЫ...

2,1,1 2 3 Рис. 16. Гистограмма распределения индекса риска для 2004–2007 гг.

классифицируемых объектов. Результатом является ограниченная применимость таких переменных в эконометрике (в общем случае мы получаем смещенные оценки коэффициентов). Однако, как уже было отмечено выше, проведенные расчеты с включением этой переменной носят иллюстративный характер.

Как видно из рис. 161, распределение индекса риска 2007 г. визуально является несимметричным. При этом, как будет показано далее, индекс риска позволяет частично объяснить неэффективность налоговых сборов. Это частично говорит в пользу того, что неэффективность сбора налогов связана с такими факторами, как коррупция, уклонение от налогов, теневой сектор.

Оценка налогового потенциала методом построения стохастической границы при наличии факторов неэффективности. Как мы показали, ряд институциональных ненаблюдаемых факторов неэффективности, влияющих на налоговый потенциал, может быть несимметрично распределен. Примерами такого рода факторов, как уже отмечалось, являются коррупция, уклонение от налогов, недостаточ1 Агрегированный индекс инвестиционного риска получается как взвешенное среднее отдельных составляющих (см. например http://www.raexpert.ru/ rankingtable/table_folder=/region_climat/2008/tab2/), в силу того, что отдельные составляющие риска являются порядковыми шкалами (т.е. строятся с точностью до монотонного преобразования – важен только порядок), это создает известные проблемы в оценках, в частности, в результате предобразования сохраняющего порядок, можно получить практически любые оценки угловых коэффициентов.

4. ОЦЕНКА ПОТЕНЦИАЛА РЕГИОНОВ РОССИИ...

ная квалифицированность в администрировании. Все эти факторы, являющиеся факторами неэффективности, приводят к снижению налоговых сборов. Таким образом, при построении оценки налогового потенциала большое значение имеет выбор метода оценивания. При оценке с помощью МНК налоговым потенциалом будет регрессионная прямая, которая по сути метода построения представляет линию, проходящую через середину облака рассеивания. Как отмечалось, при наличии явно неизмеримых факторов, имеющих теоретическое несимметричное распределение, применение МНК является не совсем корректным с технической точки зрения, а также никак не учитывает, что с содержательной стороны при оценке налогового потенциала необходимо исключить влияние факторов неэффективности. В этом случае оценка налогового потенциала представляет собой средние налоговые сборы при среднем уровне усилий, поэтому дает мало представления о потенциально возможном увеличении налогов.

В отличие от МНК frontier-метод позволяет получить оценку налогового потенциала, в котором исключено отрицательное влияние ненаблюдаемых факторов неэффективности, т.е. позволяет учесть, что в ряде регионов налоги собираются неэффективно из-за наличия факторов (трудно измеряемых), регулярно действующих в сторону снижения налоговых сборов. Поэтому frontier-метод позволяет оценивать предельный (максимальный) уровень налоговых сборов, который может быть реализован, если устранить неэффективность процесса сбора налогов. Отметим, что если бы можно было учесть явным образом все факторы, влияющие на налоговый потенциал, то ошибки определялись бы исключительно симметрично распределенными случайными факторами, и тогда можно было бы без ограничений применять МНК, а затем при расчете налогового потенциала зафиксировать соответствующие переменные на уровне, соответствующем максимальной эффективности.

4.2. Гипотезы о характере влияния институциональных факторов на величину налогового потенциала Данный раздел посвящен оценке налогового потенциала для регионов России в 2004–2007 гг. Год начала кризиса, 2008 г., и время после него мы не использовали в силу существенного изменения сформировавшихся ранее тенденций. В эмпирической части работы будем использовать оценки описанной ниже модели, без включения индекса инвестиционного риска с использованием frontier-метода, 4.2. ГИПОТЕЗЫ О ХАРАКТЕРЕ ВЛИЯНИЯ ИНСТИТУЦИОНАЛЬНЫХ ФАКТОРОВ...

и проверять значимость ошибки неэффективности (несимметричность ее распределения). Потом для иллюстрации будем включать в модель индекс инвестиционного риска и проверять, осталась ли ошибка неэффективности значимой. Следует отметить, что такая логика изложения связана с тем, что не во всех случаях включение явным образом инвестиционного риска позволяет отвергнуть гипотезу об отсутствии ошибки неэффективности. Это может объясняться, по крайней мере, тремя факторами: 1) наличием других ненаблюдаемых факторов, влияющих на налоговые сборы и имеющих несимметричное распределение; 2) плохой корреляцией индекса инвестиционного риска, построенного агентством «Эксперт РА», с реальной коррупционной обстановкой в регионах (например, из-за того, что на инвестиционный риск влияют не только рассматриваемые нами факторы неэффективности, а также в силу порядкового характера шкалы); 3) конкретной реализацией случайных величин. В силу этого нами будут приведены оценки как моделей с включением показателя инвестиционного риска, так и без них. Основными моделями, на которые мы будем опираться при интерпретации результатов, являются модели без включения индекса инвестиционного риска.

Кроме того, при рассмотрении детерминантов доли налоговых сборов в ВРП необходимо учитывать региональные налоговые ставки, снижающие налоговое бремя. Однако пониженная ставка применялась не во всех регионах, но информация об используемой ставке налога в регионах оказывается труднодоступной, поскольку обычно возможность уплаты налога по льготной ставке предоставляется не всем предприятиям, а если она предоставляется, то сопровождается требованиями осуществления инвестиций, создания новых рабочих мест и проч. В связи с этим влияние регионального снижения ставки налога на налоговые сборы рассматриваться не будет.

В настоящей работе наряду с построением оценки налогового потенциала проверяются также следующие гипотезы. Во-первых, гипотеза о том, что налоговый потенциал регионов России зависит не только от факторов, характеризующих налоговую базу и структуру экономики, но и от факторов, характеризующих институциональную среду регионов. В качестве таких факторов могут выступать уровень распространенности коррупции, размер теневого сектора, степень законодательной защищенности граждан и т.д. Сложность учета влияния институциональных факторов состоит в том, что в 4. ОЦЕНКА ПОТЕНЦИАЛА РЕГИОНОВ РОССИИ...

большинстве случаев нет адекватных статистических данных, позволяющих численно измерять эти факторы.

Поскольку распространенность коррупции, наличие теневого сектора, уклонение от налогов и т.д., обусловливая наличие неэффективности процесса сбора налогов, приводят к снижению налоговых сборов, оценка налогового потенциала без учета этих факторов стандартными методами (МНК) будет систематически занижать оценку налогового потенциала в силу того, что линия frontier-регрессии лежит строго выше линии, построенной МНК. То есть проверка первой гипотезы заключается в проверке значимости коэффициента при индексе инвестиционного риска при включении данной переменной в модель.

Вторая проверяемая гипотеза состоит в следующем.

Институциональные факторы, влияющие на налоговый потенциал, несимметрично распределены, что приводит к занижению оценки налогового потенциала при оценке МНК. В силу этого именно frontier-метод является более корректным методом построения регрессионной модели налогового потенциала, поскольку он позволяет учитывать возможное наличие факторов неэффективности. Таким образом, проверка второй гипотезы заключается в тестировании на значимость ошибки неэффективности в frontier-методе.

Еще одна гипотеза, которую мы попытаемся проверить в настоящей работе, состоит в том, что с помощью показателей, отражающих распространенность коррупции и низкий уровень качества администрирования, можно объяснить определенную долю неэффективности, влияющую на сбор налогов на региональном уровне.

Формальный тест для проверки данной гипотезы недоступен (в силу отсутствия приемлемых статистических данных). Мы будем считать, что данные говорят в пользу этой гипотезы, если в большинстве оценок в frontier-методе после включения индекса инвестиционного риска (имея в виду все недостатки данной переменной) тесты будут не отвергать гипотезу об отсутствии явно не учтенной ошибки неэффективности. То есть несимметричная ошибка неэффективности будет незначима.

Таким образом, с помощью представленных ниже расчетов мы хотим продемонстрировать оценку модели с включением и отсутствием индекса инвестиционного риска двумя методами: методом наименьших квадратов и frontier-методом. Отличие в полученных результатах при использовании МНК и frontier без индекса инвестиционного риска можно интерпретировать как подтверждение 4.2. ГИПОТЕЗЫ О ХАРАКТЕРЕ ВЛИЯНИЯ ИНСТИТУЦИОНАЛЬНЫХ ФАКТОРОВ...

наличия несимметрично распределенных факторов, влияющих на налоговые сборы, а отсутствие статистически значимого различиямежду методами при включении индекса риска можно толковать как то, что индекс инвестиционного риска «включает» ту несимметричность, которая влияет на налоговые сборы.

При этом с точки зрения интерпретации факторов неэффективности, оказывающих влияние на величину налоговых сборов (реальную эффективную ставку), по нашему мнению, на первый план выходят следующие:

1) Теневой сектор экономики. Под теневым сектором экономики понимается экономическая деятельность, которая скрыта от общества и государства и которая находится вне государственного контроля и учета2. Теневой сектор экономики, во-первых, характеризуется различными долями по секторам в официальной экономике и, следовательно, может оказывать влияние на реальные эффективные налоговые ставки в различных регионах России, во-вторых, его размер может оказывать влияние на другие факторы неэффективности, приумножая совокупную неэффективность сбора (собираемости) налогов.

2) Низкий уровень администрирования налогов. В понятие «налоговое администрирование» мы включаем оценку эффективности деятельности налоговых органов по осуществлению контроля за соблюдением налогового законодательства, в том числе по искоренению коррупции в налоговых органах. Таким образом, низкий уровень налогового администрирования может являться причиной низкой реальной эффективной налоговой ставки, т.е. приводить к неэффективности сбора налогов.

3) Уклонение налогоплательщиков от уплаты налогов. Под уклонением от уплаты налогов мы понимаем целенаправленное, намеренное снижение налогоплательщиком налоговых платежей без 1 Ниже это наблюдается только в отдельных случаях, а не на всей выборке в целом.

2 Согласно проведенным исследованиям, «основной причиной ухода в тень в России были и остаются высокие налоговые ставки. Важнейшим неналоговым фактором респонденты считают коррумпированность государственного аппарата: неформальные выплаты при получении лицензий, сертификатов, разрешений требуют получения неучтенной наличности. Следующая по степени важности причина – работа партнеров в теневом секторе (необходимость покупки сырья без оформления документов, выплаты процентов по займам, привлеченным на личной основе, и т.д.». (Бой с «тенью» // Российская газета – Российская Бизнес-газета. № 602. 8 мая 2007 г., http:// www.rg.ru/2007/05/08/biznes.html 4. ОЦЕНКА ПОТЕНЦИАЛА РЕГИОНОВ РОССИИ...

цели достижения хозяйственного результата. Высокий уровень уклонения от уплаты налогов сказывается как на собираемости налогов, так и на общей эффективности работы налоговой системы, поскольку требует дополнительных усилий со стороны налоговых органов.

В нашей работе эти три фактора рассматриваются как основные, влияющие на эффективность сбора налогов и работу налоговой системы России. Говоря в дальнейшем о высокой или низкой эффективности, мы в первую очередь имеем в виду влияние описанных выше факторов.

Перейдем непосредственно к описанию оцениваемой модели и используемых переменных. В качестве переменной, характеризующей налоговый потенциал, используется отношение фактических налоговых поступлений в регионе к ВРП. В качестве переменной, характеризующей налоговую базу в регионе, будем использовать отношение чистой прибыли организаций к ВРП. Такой выбор объясняемой переменной связан, во-первых, с тем, что отношение налоговых обязательств к ВРП отражает существующую налоговую нагрузку в регионе. Во-вторых, взвешивание по ВРП позволяет удалить часть индивидуальных фиксированных эффектов региона, связанных с его размерами.

Рассматривается уравнение, линейное в логарифмах относительно этих переменных. Используется также несколько показателей, которые характеризуют уровень институционального развития регионов, а именно индекс инвестиционного риска регионов, коэффициент младенческой смертности, долю расходов на образование в ВРП.

Pages:     | 1 |   ...   | 16 | 17 || 19 | 20 |   ...   | 23 |



© 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.