WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 7 | 8 || 10 |

Zt = 1,700 + 0,178. Yt + 0,078. Y(3)∑ (t-4, t-3, t-2). dumI-IIIt + 0,083. Y(3)∑ (t-6, t-5, t-4). dumIVt -

(1,269) (3,834) (7,108) (6,718)

- 0,249. Unprft + 1,504. dummy0196 + 2,467. dummy1297

(-1,985) (1,720) (2,768)

R-squared

0,740

F-статистика

22,811

Adjusted R-squared

0,708

Стат. Дарбина – Уотсона

2,165

Эластичность обязательств по доле убыточных предприятий : -0,135

Значимый отрицательный коэффициент при доле наличных денег в уравнении (23) отражает тот факт, что уклонение с использованием неучтенного наличного оборота, имеет место не только для налога на прибыль и НДС, но и для других налогов, составляющих суммарные налоговые доходы бюджета.

Увеличение доли убыточных предприятий, как уже отмечалось, характеризует общее снижение экономической активности, сокращение базы налога на прибыль. Значимость отрицательного коэффициента при доле убыточных предприятий при условии, что данный показатель отражает общую тенденцию к занижению прибыли, подтверждает предположение о том, что сложившаяся ситуация позволяет использовать этот способ для уклонения от налогов.

Значимой зависимости суммарных налоговых поступлений от дебиторской задолженности и задолженности покупателей обнаружить не удалось (результаты оценок приведены в приложении 1).

Рост просроченной дебиторской задолженности предприятий непосредственно сказывается на наличии средств у предприятия для уплаты налогов, что отражается в значительном объеме накопленной недоимки.

Проведем для реальной дебиторской задолженности и реальной недоимки тест на стационарность (нулевая гипотеза – есть единичный корень, то есть ряд является нестационарным).

Таблица 4

Тест на единичный корень31

ADF-статистика

5%-ый критический уровень отвержения

гипотезы о наличии единичного корня

-3,492

Реальная просроченная дебиторская задолженность

-2,821

Реальная недоимка

-1,664

Тест Дикки-Фуллера для этих показателей не позволяет отвергнуть гипотезу о наличии единичного корня, поэтому для исследования зависимости между ними нужно либо переходить к приростам, либо исследовать соответствующие временные ряды на коинтеграцию. Мы использовали последний подход, поскольку зависимость между просроченной дебиторской задолженностью и недоимкой носит скорее характер не краткосрочных совместных колебаний, а долгосрочной общей тенденции.

Для оценки реальной дебиторской задолженности и реальной недоимки некорректно дефлировать накопленную величину, так как одни и те же номинальные увеличения задолженности в разные периоды соответствуют различным реальным приростам. В случае такого расчета, например, в период высокой инфляции может наблюдаться снижение реальной задолженности при увеличении номинального значения. Поэтому, для получения реальной дебиторской задолженности и реальной недоимки мы суммировали реальные приросты, дефлированные по индексу цен на момент увеличения.

На рис. 17 представлены реальная недоимка, реальная просроченная дебиторская задолженность и номинальная и реальная месячные ставки пеней.

Рисунок 17

Результаты теста на коинтеграцию подтверждают наличие долгосрочной положительной зависимости между просроченной дебиторской задолженностью и недоимкой по налоговым поступлениям. Содержательно такая зависимость означает, что оба процесса имеют сходные причины, главная из которых заключается в отсутствии в России действенной системы инфорсмента исполнения обязательств экономических агентов.

2. Моделирование налоговых
обязательств по регионам

При прогнозе финансовых поступлений и построении отношений между центральным правительством и регионами, важно знать каким доходным потенциалом обладает тот или другой регион. Поэтому задача налогового моделирования тесно связана с учетом оценки налогового потенциала регионов, позволяющей определить средние ожидаемые налоговые сборы в регионах.

Различные регионы обладают неодинаковым уровнем получаемых доходов на душу населения32, что связано, в частности, с неодинаковой налоговой базой – различиями в уровне экономического развития, различием отраслевой структуры. Однако уровень доходов, получаемых регионами, зависит также и от фискальных усилий местных властей. Другими словами, налоговые поступления зависят от величины ставок налогообложения в рамках местных налогов и сборов, уровня отношения собираемых налогов к начисленным и борьбы с уклонением налогов. Так, например, в высокодоходном регионе сбор налогов может быть значительно ниже, чем в регионе с меньшей налоговой базой за счет разных фискальных усилий властей. В связи с этим возникает необходимость в умении правильно оценить налоговый потенциал регионов, позволяющий проводить экономическую политику, нацеленную на повышение фискальных усилий местных властей по сбору налогов.

Существует целый ряд способов оценки налогового потенциала. Каждый из них имеет свои достоинства и недостатки, выраженные, в том числе, в точности и трудоемкости измерения. Среди них можно выделить оценки33, базирующиеся на: (1) фактически собранных налоговых доходах в регионе, (2) среднедушевых доходах населения, (3) валовом региональном продукте (ВРП), (4) совокупных налогооблагаемых ресурсах, (5) построении репрезентативной налоговой системы и (6) построении репрезентативной налоговой системы с использованием регрессионного анализа.

Самый простой способ – это использование в качестве меры фискального потенциала фактически собранные налоги в регионе. Однако этот показатель не учитывает фискальных усилий региональных властей, что делает его применение нецелесообразным. Среднедушевые доходы населения и валовой региональный продукт в этом смысле не зависят от фискальных усилий, но в свою очередь в показатель доходов населения не входят доходы нерезидентов, а объем ВРП не учитывает неравенство баз (структуру производства) и ставок налогообложения.

Более точным показателем в данном случае являются совокупные налогооблагаемые ресурсы, представляющие собой ВРП, скорректированный на федеральные налоги и платежи, однако его расчет требует большего количества данных, что осложняет его использование в России.

Самым точным из названных методов оценки налогового потенциала регионов является построение репрезентативной налоговой системы. Методология состоит в определении суммы бюджетных платежей, которые были бы собраны в регионе, если бы регион прилагал средний уровень фискальных усилий (к фактической налоговой базе). При этом учитывается состав доходов местных бюджетов, т.е. учитывается состав налоговых баз региона. Использование дезагрегированных данных позволяет более точно оценить фискальный потенциал каждого региона. Недостатком данного подхода является необходимость использования при анализе чрезвычайно большого объема данных, а также высокие требования к качеству и сопоставимости информации.

Компромиссом между точностью и достоверностью имеющихся данных может быть метод репрезентативной налоговой системы с применением регрессионного анализа, суть которого состоит в использовании косвенных показателей, характеризующих налоговые базы и неналоговые доходы, например доходы населения, объем розничного товарооборота, валовой региональный продукт или объем промышленной продукции, сельского хозяйства на душу населения. Метод позволяет применять как агрегированные, так и дезагрегированные данные, характеризующие различные налоговые базы. При этом чем больше число показателей, чем выше дезагрегация данных, тем выше точность оценки.

Следует отметить, что налоговый потенциал можно понимать по-разному. В нашем случае – это налоговые сборы, которые бы получал регион при применении средних налоговых усилий к фактической базе. В более широком смысле налоговый потенциал стоит понимать как налоги, которые способен собирать регион, учитывая все внутренние ресурсы, но при средних налоговых усилиях. При оценке внутренних ресурсов необходимо учитывать и теневой сектор, любые другие возможности повышения налоговой базы. Однако оценка внутренних ресурсов – это чрезвычайно сложная задача. В некотором смысле она решается в модели, построенной с учетом объемов выпуска основных отраслей. Показатели объемов в большей степени характеризуют деловую активность региона и, по всей видимости, лучше отражают потенциальную налоговую базу, налоговый потенциал.

Переходя непосредственно к оценке налогового потенциала регионов, исследуем зависимость налоговых обязательств от основного показателя деловой активности – ВРП. Объясняемую переменную – сумму налоговых обязательств данного года – будем определять как сумму налоговых платежей региона в бюджетную систему Российской Федерации (федеральный и местный бюджеты) в данном году плюс прирост недоимки по налоговым платежам. Объем недоимки в какой-то мере характеризует фискальные усилия местных властей по сбору налогов и представляет собой сумму задолженности по налоговым выплатам. Кроме недоимки в налоговые обязательства нужно включать также и отсроченные налоговые платежи. Однако, на данный момент мы не обладаем статистикой динамики отсроченной недоимки по регионам и поэтому ограничимся суммой фактически собранных налогов и недоимки. Для сравнения, величина отсроченных налоговых платежей, по Российской Федерации на 1 января 1998 года составляет около 12% от накопленной суммы задолженности по налоговым платежам. Максимальная по регионам доля отсроченных платежей в сумме задолженности на эту же дату наблюдается в Ханты-Мансийском автономном округе и составляет 43%. Однако в большинстве регионов она не превышает 10-15%.

2.1. Зависимость между налоговыми
обязательствами и ВРП

Итак, оценим степень зависимости определенных нами налоговых обязательств от величины валового регионального продукта:

, (25)

где

– сумма налоговых обязательств -того региона, (налоговые поступления плюс прирост недоимки в бюджетную систему РФ);

– валовой региональный продукт -того региона;

– ошибка, необъясненный остаток регрессии;

и – коэффициенты, параметры уравнения регрессии.

Уравнение (30) является простейшей моделью оценки налогового потенциала регионов. Оценив регрессионные коэффициенты, мы сможем рассчитать теоретические значения налоговых обязательств, которые можно считать оценкой налогового потенциала регионов.

Основным упрощением модели является предпосылка о равенстве долей налоговых баз различных налогов в ВРП по разным регионам. Коэффициент характеризует эффективную ставку налогообложения добавленной стоимости – долю налогов в валовом региональном продукте.

В соответствии с моделью, если

, (26)

то -тый регион не имеет налоговых обязательств. Таким образом эта величина представляет минимальный необлагаемый налогами уровень ВРП. Однако по своей экономической сути добавленная стоимость не может производиться без выплаты заработной платы и наличия валовой прибыли, а значит должны появляться и налоговые обязательства. В связи с этим справедливо было бы предполагать, что данное отношение должно быть неположительным, т.е. свободный член должен быть неотрицательным, что исключает возможность образования в регионе отрицательных налоговых обязательств.

Оценки коэффициентов модели для 1994 - 96 годов приведены в таблицах 5-7. На рисунках 18-20 представлены диаграммы рассеяния фактических и теоретических (найденных из модели) значений налоговых обязательств. Здесь и далее, при оценках моделей использовалась выборка из 79 регионов. Автономные образования, входящие в состав других регионов, не рассматривались как самостоятельные субъекты, т.к. ВРП для них не разрабатывается. Полный список регионов, использовавшихся в анализе приводится в приложении 2.

Таблица 5

Результаты оценки коэффициентов
модели (25) для 1994 года.


1 Авторы выражают глубокую благодарность и признательность к.ф-м.н. Носко В.П. за многочисленные комментарии и консультации в области эконометрического анализа.

2 Проверка на стационарность проводилась для всех используемых временных рядов при помощи теста Дикки-Фуллера на единичный корень. При этом нестационарные переменные использовались в уравнениях регрессий в приростах, либо проводилось некоторое сокращение периода, на котором оценивались уравнения, при условии сохранения достаточного количества наблюдений, но для ряда которых отвергается гипотеза о наличии единичного корня.

3 Этот кризис был во многом обусловлен чисто техническими причинами (длительностью подготовки к печати купюр большого номинала), но в большей степени инициирован оппозиционно настроенным Верховным Советом РФ.

4 В качестве подтверждающих примеров можно привести рост недоимки летом-осенью 1993 года во время противостояния между Президентом России и Верховным Советом РФ, а также период предвыборной неопределенности в 1996 году. В начале 1996 года вышел Указ Президента №65, предоставляющий беспрецедентную формулу погашения недоимок должниками бюджета – при условии своевременной уплаты текущих налоговых платежей предприятия получали право рассрочить уплату задолженности в бюджет на 5 лет. Подобные события сильно сказываются на поступлениях, но при прочих равных условиях не должны влиять на величину обязательств по уплате налогов.

Pages:     | 1 |   ...   | 7 | 8 || 10 |



© 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.