WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 17 | 18 || 20 | 21 |   ...   | 23 |

Коэффициент младенческой смертности и доля расходов на образование используются как характеристики уровня жизни в регионе. То есть мы используем показатели, коррелирующие с уровнем жизни в регионе, полагая, что в более богатых регионах относительная эффективная налоговая нагрузка также больше. Согласно нашим гипотезам, введение этих двух показателей не приводит к существенному внесению мультиколлинеарности в регрессию. С ростом младенческой смертности и ростом доли расходов на образование в ВРП мы переходим к более бедному региону, в котором меньше налоговые сборы, т.е. мы ожидаем отрицательных знаков угловых коэффициентов при этих переменных.

Для оценки уровня жизни в регионе мы бы могли использовать показатель государственных расходов (объем предоставления общественных благ), однако в силу того, что на межрегиональном уровне государственные расходы региона в среднем примерно равны нало4.2. ГИПОТЕЗЫ О ХАРАКТЕРЕ ВЛИЯНИЯ ИНСТИТУЦИОНАЛЬНЫХ ФАКТОРОВ...

говым доходам (небольшие различия вносят трансферты и неналоговые доходы), введение данного показателя в регрессию привело бы фактически к оцениванию тождества.

Для оценивания налогового потенциала используются следующие уравнения (в отдельности для каждого года), которые согласно frontier-методу включают составную ошибку:

(53) спецификация (a), (54) спецификация (b), где случайная ошибка ni имеет нормальное распределение, а ui – несимметричное строго неотрицательное распределение;

i – индекс региона;

пруi– отношение налоговых поступлений в регионе к ВРП, в %;

pribyi – отношение прибыли организаций в регионе к ВРП, в %;

Xi – переменные, характеризующие структуру экономики региона (данные Росстата):

selhozi – доля сельского хозяйства в ВРП, в %;

obrazovi– расходы на образование в ВРП, в %;

mladsmerti– коэффициент младенческой смертности (число детей, умерших в возрасте до 1 года, на 1000 родившихся живыми).

В спецификации (b) мы добавляем индекс инвестиционного риска, для проверки высказанных выше гипотез:

riski– индекс инвестиционного риска (рассчитан российским агентством «Эксперт»).

4.3. Эмпирическое оценивание налогового потенциала регионов по налогу на прибыль организаций и проверка гипотез о характере влияния различных факторов Итак, исследование и оценка налогового потенциала по налогу на прибыль организаций проводились на основе данных по налоговым поступлениям за 2004, 2005, 2006 и 2007 гг. В качестве величины, характеризующей налоговый потенциал, используется отношение налоговых поступлений к ВРП (далее, если не указано иное, именно эту переменную в работе будем называть налоговыми поступлениями), которое отражает существующую налоговую нагрузку в регио4. ОЦЕНКА ПОТЕНЦИАЛА РЕГИОНОВ РОССИИ...

не. Под оценкой налогового потенциала в дальнейшем будет пониматься оценка отношения налоговых поступлений к ВРП, полученная с помощью frontier-метода. Для характеристики налоговой базы используется отношение прибыли организаций к ВРП. Зависимость отношения налоговых поступлений от прибыли организаций в логарифмической шкале для 2007 г. представлена на рис. 17 (аналогичные графики для 2004, 2005 и 2006 гг. см. в Приложении 3). Для каждой точки на графиках указан номер региона, соответствие между номером и регионом приведено в таблице из Приложения 4.

С помощью frontier-метода на cross-section данных для 2004, 2005, 2006 и 2007 гг. (для каждого года отдельно) оценивались уравнения (53)–(54)1. Несимметричная составляющая остатков в этом случае отвечает за все неучтенные явным образом факторы неэффективности налоговых сборов, в число которых, согласно нашей гипотезе, входят коррупция, теневой сектор, плохое администрирование.

Значимость несимметричной составляющей ошибок говорит о том, что неучтенные факторы неэффективности имеют несимметричное распределение.

Рис. 17. Зависимость налоговых поступлений (в % ВРП) от прибыли организаций (в % ВРП) для 2007 г.

1 Для того чтобы сделать выборку однородной из рассмотрения были исключены следующие регионы: Коми-Пермяцкий АО, Республика Калмыкия, Чеченская Республика, Ханты-Мансийский АО, Таймырский АО, Эвенкийский АО, Читинская область, Агинский Бурятский АО, Чукотский АО. В основном это либо бедные регионы, либо, наоборот, богатые нефтедобывающие регионы, наблюдения по которым явно классифицируются как выбросы в рассматриваемой задаче.

4.3. ЭМПИРИЧЕСКОЕ ОЦЕНИВАНИЕ НАЛОГОВОГО ПОТЕНЦИАЛА...

Сначала оценка уравнений была проведена без включения индекса риска (спецификация (a)), а потом – с включением (спецификация (b)).

В табл. 14 представлены результаты оценивания уравнений (53)–(54) с помощью frontier-метода для трех лет в двух спецификациях по каждому году. При оценивании была выбрана модель с экспоненциальным распределением несимметричной компоненты ошибок.

Во всех случаях переменная, характеризующая налоговую базу (доля прибыли в ВРП), получилась значимой и положительно влияющей. Доля сельского хозяйства в ВРП и доля расходов на образование в ВРП оказывают отрицательное влияние на величину налоговых поступлений. Сельское хозяйство снижает налоговые поступления, поскольку эта отрасль имеет льготы по уплате налога на прибыль.

Таким образом, с повышением доли сельского хозяйства в ВРП доля налоговых сборов в ВРП падает. Отрицательный коэффициент при доле расходов на образование в ВРП показывает, что с их ростом (что характерно для более бедных регионов) наблюдается падение доли налогов в ВРП, т.е. для регионов с более высоким уровнем жизни характерна более низкая налоговая нагрузка.

Также отрицательно значимое влияние на налоговые поступления оказывает переменная, отражающая младенческую смертность.

Более высокий коэффициент младенческой смертности соответствует более бедным регионам, а более бедные регионы платят меньше налогов (фактически показатель младенческой смертности является наравне с прибылью еще одним показателем, отражающим благополучие региона, однако корреляция размера прибыли организаций с уровнем младенческой смертности, согласно расчетным данным, находится в диапазоне [–0.24, 0.25]). Таким образом, знаки объясняющих переменных согласуются с экономическими соображениями относительно их влияния.

Для спецификации (a) для оценок каждого года на 10%-ном уровне значимости оказывается несимметричная составляющая ошибки, отвечающая за наличие факторов неэффективности. Это говорит о том, что существуют неучтенные факторы, которые приводят к снижению налоговых поступлений и влияние которых несимметрично.

Для спецификации (b) переменная, отвечающая за риск, оказалась значимой и отрицательно влияющей, значимость и знаки остальных переменных не поменялись. Чем выше индекс риска, т.е. чем менее привлекательна институциональная среда региона, тем меньше собирается налогов. При этом включение индекса риска в регрессии приводит к тому, что снижается значимость (повышается p-value теста на Таблица Оценка налогового потенциала по cross-section модели, frontier-метод 2004a 2004b 2005a 2005b 2006a 2006b 2007a 2007b Зависимая переменная: логарифм отношения налоговых поступлений к ВРП 0.541 0.476 0.505 0.494 0.355 0.347 0.482 0.Логарифм отношения прибыли организаций к ВРП (.00) (.00) (.00) (.00) (.00) (.00) (0.00) (0.00) –0.013 –0.009 –0.012 –0.011 –0.007 –0.006 –0.022 –0.Доля сельского хозяйства в ВРП (.00) (0.01) (.00) (.00) (.03) (.06) (0.00) (0.00) –0.045 –0.089 –0.059 –0.043 –0.114 –0.094 –0.053 –0.Расходы на образование к ВРП (0.04) (.00) (.01) (0.06) (.00) (.00) (0.04) (0.06) –0.103 –0.075 –0.027 –0.036 –0.065 –0.056 –0.078 –0.Коэффициент младенческой смертности (0.00) (.00) (.01) (0.00) (.00) (.00) (0.00) (0.00) –0.671 –0.386 –0.404 –0.Индекс инвестиционного риска (.00) (.01) (.01) (0.00) 0.290 0.820 1.008 1.186 1.427 1.702 –1.441 –1.Константа (.12) (.00) (0.00) (.00) (.00) (.00) (0.00) (0.00) Число наблюдений 72 72 74 74 74 74 72 Распределение несимметричной составляющей ошибки u: экспоненциальное p-value теста на значимость ошибки неэффективности 0.028 0.196 0.043 0.095 0.014 0.115 0.060 0.(Н0: ошибки неэффективности нет) * В скобках под коэффициентами указанны соответствующие p-value.

4. ОЦЕНКА ПОТЕНЦИАЛА РЕГИОНОВ РОССИИ...

4.3. ЭМПИРИЧЕСКОЕ ОЦЕНИВАНИЕ НАЛОГОВОГО ПОТЕНЦИАЛА...

значимость ошибки неэффективности) несимметричной компоненты остатков, отвечающей за факторы неэффективности, в большинстве случаев эта компонента становится незначимой на 10%-ном уровне.

То есть переменная, отвечающая за риск, частично отражает факторы неэффективности, которые несимметрично влияют на налоговый потенциал и приводят к снижению налоговых поступлений.

Расчетные значения детерминистической границы по модели frontier могут быть использованы для расчетов налогового потенциала регионов, т.е. для расчета потенциальной величины налоговых сборов при минимальном значении факторов неэффективности. В силу того что в построенной модели объясняемая переменная стоит под знаком логарифма, при вычислении ожидаемого уровня налогового потенциала следует сделать поправку на величину дисперсии ошибок1.

Разница между долей потенциальных налоговых сборов в ВРП и долей фактических налоговых сборов в ВРП для 2007 г. представлена на рис. 18.

Как видно из рисунка, для большинства регионов теоретическое значение налоговых сборов (потенциально максимально возможПримечание. Распределение построено для разницы логарифмов доли налоговых сборов в ВРП, для оцененного по модели frointier потенциала налоговых сборов и доли фактических налоговых сборов в ВРП.

Рис. 18. Гистограмма распределения разницы между потенциальными и фактическими налоговыми сборами в ВРП в 2007 г., в процентных пунктах, для спецификации (a) 4. ОЦЕНКА ПОТЕНЦИАЛА РЕГИОНОВ РОССИИ...

0,Источник: расчеты авторов.

Рис. 19. Гистограмма распределения разности между потенциальными налоговыми сборами по модели frontier и МНК, в процентных пунктах ВРП ных) больше фактического, т.е. для большинства регионов (88%) факторы неэффективности существенно снизили уровень налоговых сборов. В относительно меньшем количестве регионов в 2007 г.

(12%) факторы неэффективности были не столь существенны, в силу чего в отдельных регионах за счет положительной случайной ошибки и неучтенных факторов наблюдалось превышение фактических налоговых сборов над потенциальными.

На рис. 20–22 для каждого региона представлены значения фактических и потенциальных налоговых сборов в 2007 г. в % ВРП.

Потенциальные налоговые сборы рассчитаны двумя способами: 1) на основании оценок модели frontier, 2) на основании оценок метода наименьших квадратов1. Как отмечалось нами ранее, в силу невозможности статистического учета факторов неэффективности, влияющих на налоговые сборы, именно налоговый потенциал регионов, рассчитанный по модели frontier, дает оценку потенциальных налоговых сборов в условиях минимального воздействия факторов неэффективности. Приведенные на рисунках диаграммы наглядно показывают, что оценка величины налогового потенциала по МНК дает существенно заниженную величину потенциальных налоговых сборов2.

1 Аналогично расчетам налоговых сборов по модели frontier следует делать поправку на величину дисперсии ошибки 2 Мы не анализируем расположение доверительных интервалов для оценок налогового потенциала модели frontier и МНК.

4.3. ЭМПИРИЧЕСКОЕ ОЦЕНИВАНИЕ НАЛОГОВОГО ПОТЕНЦИАЛА...

Для 50% рассматриваемых регионов разница между потенциалом по модели frontier и МНК лежит в пределах 1 п.п. ВРП региона (см. рис. 20). Однако для остальных 50% она больше. Таким образом, мы наглядно демонстрируем масштаб занижения налогового потенциала регионов, если его оценивать МНК, а не frontierметодом.

Возвращаясь к проведенным оценкам налогового потенциала, отметим, что наибольшая разница между потенциальными и фактическими налоговыми сборами по модели frontier наблюдается в Новгородской и Томской областях – 4.9 и 4.0 п. п. ВРП соответственно. Сравнительно меньшая разница между потенциальными и фактическими сборами в Пермском крае (3.2 п.п.), в Республике Коми (2.8 п.п.) и в Калининградской области (2.7 п.п.). Однако, следует отметить, что в номинальном выражении разница потенциальных и фактических налоговых сборов составляет для этих регионов единицы, а иногда и десятки миллиардов рублей. Таким образом, в представленных регионах факторы неэффективности (распространенность коррупции, наличие теневого сектора, уклонение от налогов, низкий уровень налогового администрирования) оказывают наиболее существенное влияние на величину налоговых сборов.

Регионов, в которых наблюдается превышение фактических налоговых сборов над потенциальными по frontier-методу, сравнительно немного1 – их всего 6: г. Санкт-Петербург (1.5 п.п. ВРП), Амурская область (0.4 п.п.), г. Москва (0.2 п.п.), Курганская область (0.2 п.п.), Магаданская область (0.1 п.п.), Красноярский край (0.1 п.п.). В этих регионах и в тех регионах, в которых отклонение фактических налоговых сборов от потенциальных сравнительно невелико, факторы неэффективности в меньшей степени повлияли на налоговые сборы или были компенсированы действием случайных либо не учтенных в модели факторов (в частности, для Москвы и Санкт-Петербурга – столичным положением этих регионов) и положительной случайной ошибкой.

Подробные данные о сопоставлении фактических налоговых сборов с потенциальными рассчитанными по frontier-методу и МНК представлены в табл. 25 Приложения 4.

1 Отметим, что согласно логике модели frontier фактические налоговые сборы могут превышать потенциальные только за счет случайной ошибки и неучтенных факторов 4. ОЦЕНКА ПОТЕНЦИАЛА РЕГИОНОВ РОССИИ...

Рис.. Фактические и потенциальные налоговые сборы в 2007 г. (модель a), в % ВРП (часть 1) Источник:

расчеты авторов.

4.3. ЭМПИРИЧЕСКОЕ ОЦЕНИВАНИЕ НАЛОГОВОГО ПОТЕНЦИАЛА...

Рис. 21.

Фактические и потенциальные налоговые сборы в 2007 г. (модель a), в % ВРП (часть 2) Источник:

расчеты авторов.

4. ОЦЕНКА ПОТЕНЦИАЛА РЕГИОНОВ РОССИИ...

Рис. 22.

Фактические и потенциальные налоговые сборы в 2007 г. (модель a), в % ВРП (часть 3) Источник:

расчеты авторов.

4.3. ЭМПИРИЧЕСКОЕ ОЦЕНИВАНИЕ НАЛОГОВОГО ПОТЕНЦИАЛА...

Динамика изменения величины налогового потенциала по годам (см.

табл. 26 Приложения 4) демонстрирует тенденцию к повышению количества регионов, в которых неэффективность сбора налогов возрастает.

Так в 52 регионах за 2004–2007 гг. произошло увеличение отклонения фактических налоговых сборов от налогового потенциала (измеренное в процентных пунктах от налогового потенциала каждого года), т.е. факторы неэффективности стали оказывать более существенное влияние.

Pages:     | 1 |   ...   | 17 | 18 || 20 | 21 |   ...   | 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.