Моделирование налогообложения - Банк бесплатных рефератов, курсовых, дипломных работ

Воспользуйтесь формой поиска по сайту, чтобы найти реферат, курсовую или дипломную работу по вашей теме.

Глава 10. Моделирование динамики налоговых обязательств, оценка налогового потенциала территорий

1. Моделирование налоговых обязательств в консолидированный бюджет РФ

1. 1. Моделирование налоговых обязательств. Основные факторы, определяющие динамику поступлений

Налоговые поступления - основной источник доходов консолидированного бюджета России: в 1992-1998 годах они в среднем составляли около 85% всех доходов бюджета. В этот период динамика налоговых доходов бюджета имела значительную амплитуду колебаний (рис. 1), наблюдались также резкие изменения структуры налоговых поступлений. Такая динамика и структура, особенно в начальный период экономических реформ, во многом связана с изменениями в налоговом законодательстве и нормативных актах, регламентирующих технику налогообложения.

Негативное влияние на динамику налоговых поступлений оказывали как микроэкономические факторы (эрозия налоговой дисциплины в секторе бывших государственных предприятий, отсутствие традиций добровольной уплаты налогов предприятиями частного сектора, рост сферы услуг, в которой степень собираемости налогов меньше, чем в сфере производства товаров и т. д.), так и макроэкономические (увеличение взаимной задолженности предприятий, рост задолженности предприятий бюджету). Важное значение имело также несовершенство налоговой системы, в частности, значительное число льгот, в т. ч. индивидуальных, противоречия в законах и нормативных актах, создающие возможности для уклонения от налогов, быстрое развитие процессов приспособления к нововведениям в области налогообложения.

Рисунок 1

По мере становления законодательства и адаптации к нему плательщиков налогов важнейшую роль, определяющую величину налоговых доходов государства, стали играть экономические факторы, воздействующие как на изменения величин баз налогообложения, так и на уровни эффективных ставок. Поэтому в ходе дальнейшего анализа налоговых поступлений мы, в первую очередь, сосредоточимся на выделении факторов, которые позволят оценить влияние происходящих макроэкономических процессов на поступление налогов.

Наиболее важным, на наш взгляд, является оценка воздействия экономической активности на налоговые поступления, то есть рассмотрение показателей, непосредственно влияющих на базу налогообложения, а соответственно и на уровень поступлений. В качестве одного из таких показателей в условиях ограничений, накладываемых имеющейся статистической информацией, в данной работе мы рассматривали реальный месячный ВВП. При этом следует учитывать определенную условность публикуемых Госкомстатом РФ данных по месячной величине как номинальных, так и реальных показателей ВВП. Как месячные, так и годовые оценки ВВП многократно пересматривались, причем их корректировки достигали 20%-25%, что свидетельствует об их невысокой достоверности - сумма месячных данных может сильно расходится с итоговой оценкой за год. Поэтому, в качестве дефлятора для используемых ниже показателей, в частности, для номинального ВВП, величины налоговых поступлений, задолженности по налогам, дебиторской задолженности предприятий и т. д. мы использовали индекс потребительских цен.

Проблема моделирования налоговых поступлений в значительной степени может быть сведена к моделированию динамики базы налогообложения в зависимости от различных макро- и микроэкономических параметров. Однако в России для 1992-1994 годов не существует данных по налогооблагаемой базе для основных налогов. Такая статистика стала собираться Госкомстатом РФ лишь с 1995 года (сначала - поквартально, а с 1996 года - два раза в год). Поэтому мы были вынуждены использовать объем ВВП (помесячные данные, в ценах на конец декабря 1993 года) не только в качестве показателя уровня экономической активности, но и показателя, отражающего колебания базы налогообложения. Подобная интерпретация представляется нам возможной из-за достаточно близкой связи между ВВП и базой налогообложения по основным видам налогов. Однако моделирование самого ВВП, как базы налогов, построение его зависимости от различных показателей (динамики капитала, труда, научно-технического прогресса, инфляции, реального обменного курса и др.) в данном случае имеет несколько другой смысл и более приближено к задаче описания и моделирования экономического роста, что выходит за рамки данного исследования.

Учитывая, что доля подоходного налога в суммарном объеме налоговых поступлений составляет в рассматриваемый период от 8, 9% (в 1992 году) до 13, 1% (в 1997 г.) мы посчитали возможным не рассматривать величину безработицы в качестве показателя, характеризующего уровень экономической активности.

Следующим важнейшим фактором динамики налогов, который будет подвергнут изучению в настоящей работе, является динамика инфляции. Если предположить абстрактную ситуацию равномерного роста всех цен и издержек, отсутствие межвременного перераспределения доходов и запасов, линейный характер связи между ростом цен и номинальными доходами, то инфляция не оказывала бы воздействия на реальные доходы. В этом случае влияние инфляции на величину реальных налогов сводилось бы к воздействию на эффективную ставку подоходного налога при наличии прогрессивности налоговой шкалы и на реальную ставку акцизного налогообложения (в случае специфических ставок). На практике, цены растут неравномерно, производство и потребление продукции не осуществляется моментально, поэтому инфляция искажает налоговую базу множеством способов, зависящих от конкретной техники взимания отдельных налогов. Так, несимметричное воздействие инфляции на издержки производства и выпускаемую продукцию приводит к тому, что разрешенные к вычету из базы налога на прибыль затраты предприятий на приобретение используемых в производстве материальных ресурсов и основных средств обесцениваются в условиях инфляции за период времени между их покупкой и моментом, в который фиксируется прибыль от реализации готовой продукции. Аналогично, с ростом цен за период между приобретением товаров, используемых в производстве, и моментом предоставления кредита по НДС происходит инфляционное обесценение величины разрешенного вычета. В условиях роста цен при отсутствии систематической переоценки стоимости налогооблагаемых активов уменьшается база налога на имущество физических лиц и предприятий. С ростом цен уменьшается реальная величина необлагаемого минимума доходов физических лиц. Все специфические ставки для различных налогов в реальном исчислении снижаются пропорционально инфляции и т. д. При этом опять же необходимо помнить, что инфляция по-разному действует на различные установленные налоги, а значит, интегральный эффект определить очень сложно, особенно в периоды высокой инфляции.

Если описанное искажающее воздействие инфляции на налоговую базу и шкалы налогов может оказывать как понижающее, так и повышающее воздействие на величину собираемых налогов, то второй механизм воздействия инфляции на налоговые доходы бюджета действует только в одном направлении и заключается в инфляционном обесценении налоговых поступлений за промежуток времени между возникновением налоговых обязательств плательщика и поступлением налога в бюджет. Действие этого механизма существенно усиливается тем, что подавляющее большинство российских предприятий используют метод учета реализованной продукции и прибыли по кассовому методу (метод счетов), а не общепринятый в странах с рыночной экономикой метод начислений.

Описанные разнонаправленные тенденции воздействия инфляции на поступления различных налогов должны приводить к неустойчивости коэффициентов в соответствующих регрессионных уравнениях, что, как будет показано ниже, подтвердилось при проведении статистического анализа. Различия в механизмах взаимосвязи между налоговой базой, эффективной ставкой налога и инфляцией для разных налогов приводят к неодинаковой степени чувствительности отдельных налогов к инфляционным процессам.

Выбор в качестве одного из факторов, определяющих величину налоговых поступлений, показателя дебиторской задолженности, объясняется рядом соображений. Во-первых, обязательства по уплате налога на прибыль и НДС появляются у предприятий после оплаты их клиентами поставленных им товаров и услуг. Поэтому рост задолженности покупателей приводит к сокращению объема реализации и прибыли, и как следствие, к падению реальных налоговых поступлений. Однако рост задолженности поставщикам, сопровождающий увеличение задолженности покупателей, приводит к тому, что для налога на добавленную стоимость должен уменьшаться размер зачета по НДС на приобретенные факторы производства, что частично компенсирует снижение сумм налога. Увеличение базы налога на прибыль в аналогичной ситуации не происходит, так как издержки на момент реализации могут вычитаться из налогооблагаемой базы вне зависимости от того, были ли проведены платежи.

Во-вторых, от размеров взаимной задолженности предприятий существенно зависит общая величина неплатежей предприятий бюджету. Это объясняется тем, что неплатежеспособность предприятий непосредственным образом сказывается на платежеспособности их кредиторов и взаимоотношениях последних с бюджетом.

В-третьих, показатель неплатежей предприятий является косвенным индикатором масштабов бартерных операций в народном хозяйстве, которые сопровождаются искажением ценовых пропорций и используются для уклонения от налогообложения.

Для того чтобы отдельно выделить динамику расчетов между предприятиями из общего объема дебиторской задолженности мы использовали показатель задолженности покупателей и просроченной задолженности покупателей (рис. 3).

Рисунок 3

Для статистической проверки высказанных гипотез непосредственно показатели накопленных задолженностей использовать нельзя, поскольку ряды этих показателей являются нестационарными, поэтому при оценке уравнений мы будем использовать реальные приросты задолженностей.

Широко распространена точка зрения, согласно которой уровень налоговых изъятий в России в настоящее время крайне высок и препятствует экономическому росту. Однако существенный разрыв между потенциальным объемом налоговых сборов, который, по оценкам Минфина РФ, составляет около 42-45% ВВП, и фактическими налоговыми поступлениями (30-33% ВВП) свидетельствует скорее не о тяжелом бремени налогов, а высоком уровне несправедливости российской налоговой системы. Налоговый пресс в России действительно является существенным лишь для добросовестных налогоплательщиков, не имеющих налоговых преференций. В то же время значительное число налогоплательщиков пользуется экономически неоправданными льготами, наращивает недоимки по налогам и (или) противозаконно уклоняется от них. Основную тяжесть налогового бремени несут средние и крупные предприятия (в основном промышленные), не имеющие значительных льгот и находящиеся под более пристальным вниманием государственных структур. Точно так же, среди физических лиц полностью уплачивают налоги граждане со средними доходами, получающие заработную плату, тогда как лица с высокими доходами имеют множество способов (в т. ч. формально не противоречащих закону, таких, как трансформация облагаемых видов доходов в необлагаемые типа процентного дохода или страховых выплат) снизить величину уплачиваемых налогов.

Среди факторов, увеличивающих несправедливость налоговой системы, важнейшее место занимают недоимки, т. е. начисление налогов с последующей задержкой их перечисления в бюджет. Наличие мягких бюджетных ограничений позволяет предприятиям годами функционировать, увеличивая свою задолженность бюджету. Такое положение вносит существенные различия в уровень налогового бремени для предприятий, имеющих недоимки, и предприятий, платящих налоги вовремя. В условиях массового характера данного явления государство практически легитимизировало существование недоимок, не только не осуществляя банкротств недоимщиков, но и устанавливая различные пропорции распределения средств, поступающих на счет предприятия, между бюджетом и нуждами предприятия, проводя реструктуризацию имеющейся задолженности, предоставляя отсрочки и т. д.

В процессе эволюции налогового законодательства и адаптации к нему плательщиков, несправедливость налоговой системы приобрела чрезвычайные масштабы, возросли и масштабы искажений, вносимые ей в процесс установления рыночного равновесия. На начальном этапе рыночных преобразований налоговые нарушения были лишь способом сокращения предприятиями своих издержек без существенного влияния на общую конкурентную среду на рынке. Возросшие в последующие годы масштабы уклонений, существование многочисленных, в том числе индивидуальных, льгот по налогам, проведение дискреционной политики по отношению к недоимщикам привели к тому, что соблюдение налогового законодательства ставит добросовестных предпринимателей в заведомо невыгодные условия, подрывающие возможности эффективной предпринимательской деятельности. Если ранее уклонение от налога или использование налоговой льготы обеспечивали предприятиям доходы выше среднего уровня (которые можно интерпретировать как премию за риск применения штрафных санкций или своеобразную ренту от применения налоговой льготы), то с ростом масштабов уклонения от налогов (означающим усиление несправедливости налогообложения) соблюдение налогового законодательства во многих сферах деятельности уже не обеспечивает получения среднего уровня прибыли. Это объясняется тем, что величина цен в процессе установления рыночного равновесия формируется с учетом доминирующего уровня уклонения от налогов. В результате происходит негативный отбор: добросовестные налогоплательщики или вытесняются с рынка, или (что происходит чаще) принимают новые правила игры, заключающиеся в выбивании льгот, отсрочек и просто в противозаконном уклонении от налогов.

Значительные масштабы противозаконного уклонения от налогов определяют важность попыток проверки гипотез о связи динамики сбора налогов и масштабов уклонения, характеризуемых различными косвенными параметрами, поддающимися измерению.

Теоретические соображения говорят о том, что по мере снижения уровня инфляции спрос экономических агентов на наиболее ликвидную часть денежной массы должен уменьшаться, что приводило бы к снижению доли наличных денег М0 в агрегате М2. Однако на практике этого не наблюдалось. На протяжении 1992-1993 годов доля наличных денег в агрегате М2 росла, а в 1994-1998 годах оставалась примерно на одном уровне - около 35% (рис. 4).

Рисунок 4

Одно из возможных объяснений этого явления состоит в том, что фактором, увеличивающим спрос на наличные деньги, является обслуживание наличными деньгами хозяйственных операций в теневой экономике. Среди теневых экономических операций важное место занимают те из них, которые связаны с уклонением от налогов. Расчеты с помощью наличных денег позволяют осуществлять хозяйственные операции без их оформления в бухгалтерском учете предприятия и, соответственно, без возникновения налоговых обязательств.

При анализе динамики наличных денег следует отметить, что рост М0 с 18% М2 в январе 1992 года до 24-26% М2 в конце первого полугодия 1992 года не является показательным для объяснения динамики налоговых поступлений. В начале этого периода наблюдался кризис наличного денежного обращения, связанный с понижением доли наличных денег в М2 в январе 1992 года вследствие резкого всплеска инфляции. Однако после восстановления к осени 1992 года традиционных пропорций наличных и безналичных денег рост доли наличных (начиная с лета 1993 года) с 28-29% М2 до 35-39% М2 в 1996 году и далее, на наш взгляд, имеет непосредственную связь с ростом масштабов уклонения от налогов.

Используемые нами для объяснения динамики поступлений макроэкономические параметры влияют в большей степени на возникновение обязательств по налогам, в то время как поступления сильно зависят от налоговой дисциплины, а часто и от политических факторов. В то же время статистика месячных налоговых поступлений помимо погашенных обязательств по уплате налогов, возникших в данном месяце, включает еще и погашение части обязательств к уплате, которые возникли в более ранние периоды, а также погашаемые пени и штрафы. Поэтому в качестве моделируемой переменной в ряде случаев целесообразно использовать не налоговые поступления, а величину обязательств по уплате налогов в текущем периоде.

Приближенную оценку налоговых обязательств, причитающихся к уплате в текущем месяце, можно получить суммированием поступлений налогов и прироста недоимки за указанный период. Действительно, обязательства к уплате в текущем периоде равны сумме налоговых поступлений в текущем периоде по обязательствам текущего периода, то есть налогов, уплаченных в срок, и прироста недоимки по обязательствам текущего периода: (верхний индекс у переменных - период возникновения обязательств, нижний - период уплаты налогов или изменений недоимки по этим обязательствам). Налоговые поступления в текущем месяце по обязательствам текущего месяца равны разности суммарных поступлений текущего месяца и налоговых поступлений, соответствующих оплате обязательств предыдущих месяцев: Поскольку последний показатель - это налоги, уплаченные не в срок, то есть обязательства по их уплате появились в более ранние периоды и не были вовремя погашены, значит, в тот же период возникла недоимка, поэтому погашение этих обязательств в текущем периоде есть сокращение недоимки по этим обязательствам:. Подставляя эти равенства в выражение для обязательств, с учетом того, что полный прирост недоимки в текущем месяце равен сумме прироста недоимки по обязательствам текущего месяца и изменения (сокращения) недоимки за счет уплаты по обязательствам предыдущих месяцев:, получаем:

То есть, обязательства по уплате налогов в текущем месяце равны сумме налоговых поступлений и прироста недоимки за текущий месяц. Динамика налоговых поступлений и обязательств отражена на рис. 5.

Следует отметить также, что при анализе динамики налоговых доходов консолидированного бюджета выделяются пики поступлений налогов в декабре-январе 1996-97 и 1997-98 годов, когда проводились зачеты взаимных обязательств налогоплательщиков и бюджета. Так как увеличение поступлений в эти месяцы большей частью было произведено за счет сокращения недоимки, то обязательства по уплате налогов, вычисленные указанным образом, показывают значительно меньший рост. В силу описанных причин, при дальнейшем анализе мы будем пользоваться именно величиной обязательств, случаи использования налоговых поступлений будут специально оговариваться.

В рассматриваемый нами период времени четыре основных налога: налог на прибыль, НДС, подоходный налог и акцизы - составляли от 72, 1% (1997 г.) до 85, 7% (1993 г.) от этой общей величины налоговых поступлений (рис. 6). Однако здесь мы не будем затрагивать вопросы акцизного обложения, поскольку поступления акцизов зависят от ряда факторов, рассмотрение которых выходит за рамки данной работы. Ниже мы сначала проведем анализ динамики обязательств по уплате основных указанных налогов, а затем, используя полученные результаты, рассмотрим моделирование динамики суммарных налоговых поступлений и обязательств.

Для целей нашего исследования необходимо выделить два периода, которые существенно отличаются как по макроэкономической ситуации в стране, так и по числу законодательных новаций в области налогообложения. Один из них - 1992-1993 годы, другой - 1994-1999 годы. Если в 1993 году было осуществлено достаточно большое количество налоговых изменений (в частности, касающихся взимания налога на прибыль и НДС), то 1994 и последующие годы в этом отношении были более стабильны. Для России 1992-1993 годы были периодами высокой инфляции и нестабильных показателей развивающегося финансового рынка, тогда как последующий период отличался большей устойчивостью как в области политики, так и в экономике. Кроме того, после резкого обострения финансового кризиса летом 1998 года многие экономические тенденции претерпели серьезные изменения. Поэтому в качестве базового интервала для расчетов выбран период с января 1994 по июль 1998 года.

1. 2. Налог на прибыль предприятий. Описание динамики обязательств с помощью моделирования авансовых платежей и квартальных перерасчетов. Влияние основных факторов

Налог на прибыль предприятий является одним из наиболее существенных налогов по объему налоговых поступлений в консолидированный бюджет РФ. Как видно из динамики структуры налоговых поступлений (см. рис. 6), доля налога на прибыль в общем объеме в период с 1992 по 1998 год изменялась в пределах от 35% налоговых поступлений в 1992-1994 гг. до 17-19% в 1997 -первой половине 1998 гг.

Аналогично налоговым поступлениям, для налога на прибыль с учетом месячного прироста недоимки выполним переход к налоговым обязательствам к уплате, возникшим за месяц, и будем в дальнейшем анализировать динамику именно этого показателя.

Рисунок 7

Начиная с 1991 года, налог на прибыль уплачивался исходя из фактических результатов деятельности предприятия за квартал, однако при этом были предусмотрены авансовые платежи налога, которые позволили бы выровнять поступления налога во времени и до определенной степени предотвратить инфляционное обесценение налоговых поступлений за период, проходящий между начислением налога и его перечислением в бюджет. Авансовые платежи в течение квартала должны были уплачиваться раз в месяц равными долями, исходя из предполагаемой прибыли за квартал.

В 1992-1993 годах крайне сложно проследить влияние отдельных факторов на поступления налога на прибыль. Статистический анализ затрудняют постоянные изменения порядка уплаты, а также процессы адаптации к этим изменениям. В период с 1994 года, колебания обязательств в месяцы перерасчета все еще имеют место в силу описанных причин, но в отличие от 1992-1993 года носят более установившийся характер, поэтому, так же как и для остальных налогов, базовым интервалом времени для расчетов выбран период с января 1994 по июль 1998.

Ежемесячная статистика по базе налога на прибыль не собирается, поэтому, исходя из доступной ежемесячной статистики с 1992 года, будем делать последовательные приближения базы налога на прибыль (начальным приближением можно считать ВВП). Для более точной оценки необходимо учесть долю косвенных налогов в ВВП, которые не входят в прибыль - объект обложения. Кроме того, доступная статистика позволяет оценить объем социальных платежей и вычет заработной платы из базы налога. Учет последних двух составляющих позволяет, например, проверить влияние пиков выплат заработной платы (выплата летних отпускных и пик выплат в декабре) на возникновение обязательств по налогу на прибыль. Такое влияние будет подтверждено в том случае, если статистики коэффициентов и самого уравнения с использованием указанного уточнения базы налога, будут лучше, чем у аналогичного уравнения без вычитания заработной платы или социальных платежей.

Как видно из рис. 8, различные оценки базы налога на прибыль имеют сходную динамику, характер которой немного меняется при уточнениях. По нашей гипотезе характеристики построенных уравнений зависимости обязательств по налогу на прибыль от оценки базы налога должны улучшаться в процессе уточнения базы, начиная с ВВП на начальном этапе.

Рисунок 8

в % ВВП/ (1+ставка НДС) - социальные платежи - разрешенный вычет з/п

Крайние сроки уплаты налога на прибыль согласно фактическим результатам за квартал, после которых начинают действовать штрафные санкции, приходятся для первых трех кварталов на второй месяц следующего за отчетным квартала, то есть на май, август и ноябрь соответственно. Окончательный срок уплаты по перерасчету за год (фактически за IV квартал) приходится на апрель следующего за отчетным года. Для статистического описания перерасчета будем считать, что размер возникающих за квартал обязательств пропорционален базе налога за квартал. Возникновение указанных обязательств в определенные месяцы будем описывать с помощью двух фиктивных переменных - первая соответствует перерасчетам за I, II и III кварталы и равна единице только в мае, августе и ноябре, в остальные месяцы она равна нулю. Вторая фиктивная переменная, соответствующая перерасчету за IV квартал, отлична от нуля только в апреле, где она равна единице.

Коэффициенты при вспомогательных переменных позволяют судить о размерах квартальных платежей, при этом необходимо помнить о том, что они соответствуют квартальным значениям базы, то есть соответствующая эффективная месячная ставка для квартального платежа в три раза больше.

Все номинальные величины пересчитаны в постоянные цены на конец декабря 1993 года с помощью индекса потребительских цен. В случае наличия автокорреляции остатков проводилась корректировка по методике Прайса-Уинстена, статистики уравнений приводятся после устранения автокорреляции остатков, для справки приводится статистика Дарбина - Уотсона для первоначального уравнения.

Zt -реальные обязательства по уплате налога на прибыль в месяце t.

Y (1) t - реальный месячный ВВП за вычетом косвенных налогов

Y (2) t - реальный месячный ВВП за вычетом косвенных налогов и социальных платежей

Y (3) t - реальный месячный ВВП за вычетом косвенных налогов, социальных платежей и заработной платы.

Y (0.. 3) ? (t-4, t-3, t-2) - реальная суммарная оценка базы за три месяца (t-4, t-3, t-2) - для оценки обязательств, возникающих в результате перерасчета за первые три квартала.

dumI-IIIt - фиктивная переменная, равная единице в мае, августе и ноябре и нулю в остальные месяцы.

Y (0.. 3) ? (t-6, t-5, t-4) - реальная суммарная оценка базы за три месяца (t-6, t-5, t-4) - для оценки обязательств, возникающих в результате перерасчета за IV квартал.

dumIVt - фиктивная переменная, равная единице в апреле и нулю в остальные месяцы.

Здесь и далее в скобках под коэффициентами уравнений приведены t-статистики.

Уравнение 1*

Zt = -1, 276 + 0, 101. Y (0) t + 0, 021. Y (0) ? (t-4, t-3, t-2). dumI-IIIt + 0, 021. Y (0) ? (t-6, t-5, t-4). dumIVt

Zt = -1, 241 + 0, 121. Y (1) t + 0, 025. Y (1) ? (t-4, t-3, t-2). dumI-IIIt + 0, 025. Y (1) ? (t-6, t-5, t-4). dumIVt

Zt = -0, 901 + 0, 120. Y (2) t + 0, 029. Y (2) ? (t-4, t-3, t-2). dumI-IIIt + 0, 028. Y (2) ? (t-6, t-5, t-4). dumIVt

Zt = -0, 217 + 0, 109. Y (3) t + 0, 040. Y (3) ? (t-4, t-3, t-2). dumI-IIIt + 0, 040. Y (3) ? (t-6, t-5, t-4). dumIVt

Особенностью анализа приведенных уравнений является то, что мы проверяем гипотезы о влиянии различных показателей, характеризующих базу налога и уровень экономической активности (различные корректировки ВВП), на налоговые обязательства, сохраняя функциональную форму уравнения, но заменяя объясняющие переменные. Одним из основных показателей для сравнения уравнений в этом случае является доля объясненной дисперсии налоговых обязательств, то есть коэффициент R2 . Сравнение также основывалось на значениях информационного критерия Шварца - результаты оценок значений критерия приведены в приложении 1.

Уточнение ВВП на заработную плату дает улучшение характеристик коэффициентов и уравнения в целом. Это объясняется тем, что с начала 1996 года было отменено ограничение по разрешенному вычету из базы налога на прибыль, что естественным образом привело к снижению налогооблагаемой прибыли - как видно из рис. 7, снижение тренда обязательств по налогу на прибыль приходится именно на 1996 год.

Воздействие инфляции на реальные поступления налога на прибыль сводится к следующим механизмам. Во-первых, высокая инфляция обесценивает затраты предприятия (текущие и капитальные) за время, проходящее между приобретением соответствующих товаров и отнесением их на затраты производства. Это приводит к завышению налогооблагаемой прибыли и, соответственно, к увеличению реальной величины налога на прибыль.

Во-вторых, в условиях высокой инфляции сокращаются реальные поступления налога на прибыль, что объясняется временным лагом между фактом возникновения налоговых обязательств и поступлением налога в бюджет. Такой лаг существует при любой технике налогообложения, и его негативное воздействие на доходы бюджета может быть сокращено за счет максимального сближения момента образования прибыли и момента уплаты налога и за счет использования системы авансовых платежей. Инфляционное обесценение доходов бюджета происходит также в случае нарушения сроков уплаты налога, если при этом задолженность по уплате налога на прибыль относится к части отсроченной недоимки, по которой пени не начисляются. Проблема инфляционного обесценения налоговых поступлений в России усугубляется тем, что промежуток времени между хозяйственными операциями, влекущими возникновение прибыли (и теоретически возникновение обязательств по уплате налога), и перечислением налога в бюджет увеличивается за счет особенностей применяемой системы бухгалтерского учета. Большая часть предприятий в России использует метод учета реализованной продукции и прибыли по факту оплаты поставленных товаров и услуг (метод счетов). Это означает, что обязательства по уплате в бюджет налога на прибыль появляются у предприятий только после оплаты их продукции, а не в момент возникновения обязательств клиентов по оплате соответствующих поставок. В результате происходит инфляционное обесценивание дебиторской задолженности предприятий, выручки от реализации, прибыли предприятия и, соответственно, налога на прибыль за промежуток времени между отгрузкой товара (оказанием услуги) и его оплатой.

С начала 1993 года был установлен порядок уплаты налога на прибыль, согласно которому разница между суммой, подлежащей внесению в бюджет по фактически полученной прибыли, и авансовыми взносами налога за истекший квартал подлежит уточнению на сумму, рассчитанную исходя из ставки рефинансирования Банка России, действовавшей в истекшем квартале. Поскольку нельзя исключить тот факт, что предприятия сознательно занижали предполагаемую прибыль, уплачивая при этом значительные суммы налога в момент перерасчета с уточнением на ставку рефинансирования, то изменение ставки вследствие долгосрочной динамики темпов инфляции должно вызывать увеличение возникающих обязательств по уплате налога на прибыль - это еще одна возможная причина положительной зависимости от инфляции.

Совокупность данных факторов не позволяет однозначно указать на ожидаемый знак зависимости обязательств по налогу на прибыль от темпа инфляции. Для статистической проверки возьмем уравнение (4), для которого получились наиболее удовлетворительные оценки для базы налога на прибыль, и добавим в него дополнительную объясняющую переменную - месячный темп прироста индекса потребительских цен.

Для периода высокой инфляции не удалось выявить значимой зависимости налога на прибыль от темпа роста цен (см. приложение 1). Оценки для второго периода мы проводили для данных с февраля 1995 по июль 1998 года. Здесь исключен пик темпа инфляции в январе 1995 года, рекордный за 1994-1995 гг. (17, 8%) и кризисная ситуация после июля 1998 года, когда месячные темпы роста цен в августе и сентябре составили 3, 7% и 38, 4% соответственно.

CPIt - месячный темп инфляции (индекса потребительских цен).

Уравнение 5

Эластичность обязательств по темпу инфляции: 0, 243

Оценка уравнения (5) показывает, что на базовом периоде исследования преобладала положительная зависимость обязательств по налогу на прибыль от месячного темпа инфляции (ИПЦ). Это означает, что в указанном периоде обесценение текущих и капитальных затрат за время между приобретением товаров и отнесением их на затраты производства было выше, чем обесценение налоговых поступлений за время перечисления в бюджет. Кроме того, в 1997 - первом полугодии 1998 года положительную зависимость обязательств от темпа инфляции также можно объяснить сходной тенденцией развития соответствующих временных рядов - снижение налогооблагаемой прибыли на фоне снижения месячных темпов прироста индекса цен.

При развитой практике сокрытия доходов от налогообложения путем оплаты наличными, минуя банковские счета и учет в кассе, возрастает доля наличных денег М0 в М2, то есть можно предположить наличие положительной зависимости между уклонением от налогообложения и долей М0 в М2, и, следовательно, отрицательную зависимость между обязательствами по налогу на прибыль и долей М0 в М2. Следует также отметить, что в случае уклонения от налогов с использованием наличного оборота уменьшается база налога и статистически регистрируемая добавленная стоимость. Это обстоятельство компенсируется тем, что при расчете публикуемой статистики по ВВП используются различного рода дооценки для учета подобных операций, поэтому мы не рассматриваем зависимость ВВП от доли наличных денег в экономике.

Статистически значимой зависимости от доли наличных денег на 5%-ом уровне значимости выявить не удалось (см. приложение 1). Наилучший результат, когда на 10%-ом доверительном уровне отвергается гипотеза о равенстве нулю соответствующего коэффициента получен для низкоинфляционного периода (февраль 1995 - июль 1998 гг.) для уравнения, аналогичного уравнению (5), где вместо темпа инфляции подставлена объясняющая переменная - доля М0 в М2 (см. приложение). Однако статистика Дарбина-Уотсона показывает наличие автокорреляции остатков, после устранения которой переменная - доля М0 в М2 - оказывается незначимой даже на 10% уровне. Это не позволяет утверждать, что уклонение от уплаты налога на прибыль в значительной мере происходило за счет использования наличного оборота. На основе этого, учитывая тот факт, что масштабы уклонения действительно огромны, можно предположить, что наиболее активно имеет место уклонение с помощью иных форм.

Еще одним фактором, влияющим на обязательства по налогу на прибыль, является доля убыточных предприятий. Во-первых, при относительном увеличении числа убыточных предприятий уменьшается число прибыльных, а, следовательно, и налогооблагаемая прибыль. Во-вторых, доля убыточных предприятий в экономике может отражать масштабы уклонения от налогообложения. Рост числа убыточных предприятий в условиях, когда часть предприятий сознательно занижают свою прибыль, в какой-то степени может отражать общую склонность предприятий к уклонению, однако, следует учитывать, что предприятия, уклоняющиеся от налогообложения, все же предпочитают показывать в отчетности небольшую прибыль, чтобы не привлекать внимания налоговых органов. Если имеет место ограниченность ресурсов контролирующих органов (налоговых инспекций), то при прочих равных условиях лицо, принимающее решение о выборе конкретного предприятия для проверки правильности уплаты налогов, вынуждено ориентироваться на отклонение показателей баланса данного предприятия от средних по рассматриваемому типу предприятий. При росте числа бесприбыльных и низкоприбыльных предприятий адекватная оценка целесообразности налоговой проверки на определенном предприятии затруднена (т. к. растет вероятность, что конкретное предприятие действительно функционирует с убытком или низкой прибылью). Соответственно, для уклоняющегося от налогов предприятия уменьшается вероятность проверки и наказания, таким образом, ожидаемая выгода от выбора стратегии неуплаты налогов возрастает. При неизменных ставках налогов и штрафов возможно положение, когда предприятие максимизирует свою прибыль путем постоянного уклонения от налогов.

Оценки зависимости обязательств по налогу на прибыль от доли убыточных предприятий в промышленности проводились на базовом периоде с добавлением в уравнение (4*) соответствующей объясняющей переменной. При этом необходимо отметить, что скорректированный ВВП не является непосредственно базой налога на прибыль, а лишь служит ее оценкой, одновременно являясь показателем экономической активности. Валовой внутренний продукт в меньшей степени отражает снижение базы налога при увеличении количества убыточных предприятий в экономике, поэтому эти показатели не являются мультиколлинеарными.

Unprft - доля убыточных предприятий в промышленности на конец периода t.

Уравнение 6*

Эластичность обязательств по доле убыточных предприятий: -0, 745

Воздействие динамики взаимной задолженности предприятий (величины дебиторской задолженности) на поступления налога на прибыль теоретически состоит в том, что, во-первых, рост дебиторской задолженности непосредственно сокращает балансовую и налогооблагаемую прибыль, если предприятие осуществляет учет прибыли по кассовому методу. Во-вторых, в условиях инфляции за срок между образованием и погашением дебиторской задолженности ее величина и, соответственно, реальная величина прибыли и налога на прибыль предприятия-кредитора подвергаются инфляционному обесценению. Поэтому ожидается отрицательная зависимость обязательств по налогу на прибыль от дебиторской и просроченной дебиторской задолженностей. Непосредственное использование уровней накопленной реальной задолженности является некорректным из-за наличия положительного временного тренда в данных, поэтому в уравнениях регрессии использовались реальные приросты задолженностей. Эконометрические оценки показали, что коэффициент при реальном приросте задолженностей незначимо отличается от нуля (см. приложение 1).

Для описания полученных результатов необходимо сначала определить, какие причины определяли сроки и величину перерасчета за квартал. На начальном этапе введения авансовых платежей, плательщики сознательно занижали величину предполагаемой прибыли с целью получения таким образом беспроцентного кредита, при этом основная сумма уплачивалась в момент перерасчета по фактическим результатам деятельности за квартал. Введение штрафных санкций в 1993 году позволило ликвидировать часть стимулов к занижению авансовых платежей, однако установление доплаты налога за излишек фактической прибыли по сравнению с предполагаемой в размере ставки рефинансирования ЦБ не решило полностью указанной проблемы. Плательщики, хотя и в меньших размерах, продолжали специально занижать предполагаемую прибыль с целью получения кредита, поскольку ставка рефинансирования, разумеется, была ниже, чем ставка по которой предприятие могло реально взять кредит, тем более в условиях его жесткого рационирования. Кроме того, наказание такого вида налагалось не всегда. По согласованию с налоговой инспекцией предприятие, подавшее до 20-го числа последнего месяца квартала справку о пересмотре прогнозируемой налогооблагаемой прибыли и уплатившее в эти же сроки разницу в налоге, наказанию не подвергалось. Этим активно пользовались предприятия, которым подобная льгота была предоставлена.

Проведенные оценки с использованием специального вида переменных для описания авансовых платежей и квартальных перерасчетов говорят в пользу того, что отсрочка уплаты основной суммы налога на самом деле имела место. Действительно, в случае, если для всех предприятий предполагаемая и представляемая налоговым органам прибыль приблизительно равнялась фактической, то в месяцы перерасчета мы бы не получили ярко выраженных пиков. Анализ показал, что t-статистики коэффициентов при специальных переменных для описания перерасчетов значительно превышают критическое значение, коэффициенты при этом позволяют оценить месячную эффективную ставку квартального платежа - она оказывается примерно равной эффективной ставке месячных платежей.

Проведенные оценки базы налога с помощью последовательных корректировок ВВП на величину разрешенного вычета показали, что наибольшее влияние оказала корректировка на разрешенный вычет заработной платы из прибыли, на который до 1996 года существовало ограничение в размере от 4 (в 1992-1993 годах) до 6 (в 1994-1995 годах) минимальных размеров оплаты труда. Наличие такой нормы носило, безусловно, вынужденный характер. Антиинфляционный характер данной меры позволял сдерживать рост заработной платы на высокорентабельных предприятиях, имеющих финансовые возможности для повышения заработной платы. При отсутствии подобного сдерживания рост дифференциации доходов вызвал бы нарастание требований об увеличении заработной платы работников различных менее рентабельных отраслей и бюджетной сферы. Соответствующее увеличение расходов бюджетов различных уровней на заработную плату работникам бюджетных отраслей и на субсидии предприятиям, не способным поддерживать конкурентоспособный уровень заработной платы, могло быть профинансировано лишь за счет роста денежного предложения.

В то же время ограничение затрат на оплату труда путем обложения их части налогом на прибыль было связано с большими издержками для общества и стимулировало предприятия к увеличению численности неквалифицированного низкооплачиваемого персонала, что позволяло платить более высокую заработную плату квалифицированным работникам и высшему менеджменту, избегая повышения налогового бремени. Соответственно, распространенной формой минимизации налога на превышение оплаты труда было создание нескольких предприятий, фактически подчиняющихся одному и тому же руководству и выполняющих одни и те же функции (работники оформлялись в эти предприятия по совместительству или по трудовым договорам). В силу этих причин, отмена в 1996 году ограничения на заработную плату была вполне естественным шагом, хотя отрицательно повлияла на фактическую базу налога на прибыль.

В период до 1994 года наблюдались значительные отклонения поступлений налогов от обязательств, то есть в месяцы перерасчета возникала недоимка. Это связано с тем, что реальная ставка пеней в этот период была отрицательной (см. рис. 9), поэтому предприятия замещали недоимкой необходимые кредитные ресурсы. В дальнейшем, после повышения ставки пеней с начала 1994 года с 0, 3% до 0, 7% в день, основными факторами, способствующими накоплению недоимки, стали общий платежный кризис и нарастающая политическая неопределенность в предвыборный период.

Рисунок 9

Общее уменьшение рентабельности основной массы предприятий - плательщиков налога, рост доли убыточных предприятий, активное использование бартера с завышением издержек в отчетности, различные формы уклонения - все это приводит к падению поступлений налога на прибыль через сокращение фактической базы налога. Еще одной причиной снижения уровня обязательств по налогу на прибыль могло также служить снижение эффективности экспортно-ориентированных отраслей в результате проведения политики квазификсированного обменного курса, приводившей к постоянному росту реального курса рубля. К сожалению, отсутствие достоверной количественной статистики по значительному количеству факторов (рентабельность предприятий, рентабельность предприятий-экспортеров, доля бартера в расчетах и др.) не позволяет провести эконометрические оценки налоговых поступлений и обязательств и проверить эти гипотезы.

1. 3. Налог на добавленную стоимость.

Моделирование квартальных пиков обязательств с учетом установленных сроков уплаты налога в зависимости от размера платежа. Зависимость от прочих факторов

Налог на добавленную стоимость является наиболее стабильным по объему начисления и собираемости среди всех основных налогов. На протяжении 1992-1998 годов его доля составляла около 30% от общей суммы налоговых поступлений.

Для анализа поступлений налога на добавленную стоимость будем использовать данные по объемам поступлений за период с января 1992 по июль 1998 года включительно. Специальный налог для поддержки некоторых отраслей, действовавший в 1994-1995 годах и носивший чрезвычайный характер, взимался по базе НДС, поэтому при количественном анализе мы будем рассматривать динамику суммы НДС и спецналога. Под ставкой НДС также будем понимать основную ставку НДС в сумме со ставкой спецналога.

Аналогично налогу на прибыль при статистическом анализе будем опираться не на ежемесячный объем поступлений, а на величину обязательств по налогу на добавленную стоимость к уплате в данном месяце. Динамика обязательств рассматривается только с 1993 года (до 1993 не собиралась статистика по недоимке).

Рисунок 10

Как видно из рис. 10 значительное влияние на уровень обязательств по налогу на добавленную стоимость сыграли изменения ставки налога. С начала 1993 года основная ставка налога на добавленную стоимость была снижена с 28% до 20%, одновременно был расширен список товаров, облагавшихся по льготной ставке 10%, - это, скорее всего, послужило основной причиной падения налоговых поступлений в 1993 году. С 1994 года в целях увеличения уровня налоговых поступлений в условиях снижения доходов бюджета был введен специальный налог для поддержки некоторых отраслей. Как уже отмечалось выше, введение спецналога мы будем рассматривать как временное повышение ставки НДС.

Анализ динамики поступлений налога на добавленную стоимость обнаруживает отдельные периоды, которые резко выделяются из общего ряда:

- Январь 1992 - декабрь 1993 гг.: период наибольших колебаний поступлений и обязательств по уплате НДС, вызванных техническими трудностями, присутствовавшими в первый год введения нового налога и постоянными изменениями, совершенствовавшими его технику. На величину поступлений и обязательств по налогу в первое время после его введения влияло много факторов, в том числе сложности с расчетом и уплатой нового налога в начале 1992 года, а также рост взаимных неплатежей предприятий и их взаимный зачет, проведенный Центральным банком в октябре 1992 года и вызвавший резкое увеличение налоговых поступлений. В 1993 году были произведены корректировки законодательства в части изменения ставок и базы налога на добавленную стоимость, что также отразилось на уровне поступлений НДС. Поэтому в качестве базового интервала времени для проведения статистических оценок выбран период с января 1994 по июль 1998. Другие периоды мы будем использовать только для оценки изменений влияния отдельных факторов на динамику поступлений на различных временных интервалах.

- Декабрь 1996 - январь 1997: пик поступлений НДС в результате проведения взаимозачетов; поскольку это произошло в значительной степени из-за сокращения недоимки, то переход к обязательствам устраняет эту особенность.

- Июнь 1997: наиболее вероятное объяснение «выброса» в данном месяце - некорректная статистика; во избежание ошибок при специальной корректировке данных в этом месяце ставится логическая переменная dummy0597, которая везде равна нулю, кроме июня 1997, где она равна единице.

- Декабрь 1997 - январь 1998: пик поступлений, обусловленный так же как и в предыдущем году взаимозачетами, но учет динамики недоимки при переходе к обязательствам не компенсирует в достаточной мере этот пик, поэтому для его учета тоже будем использовать логическую переменную (dummy1297), которая в декабре 1997 года равна единице, а в остальные месяцы равна нулю.

Как и для налога на прибыль, основное внимание обратим на динамику базы НДС и установленные законом сроки уплаты.

Для приближенного вычисления базы налога на добавленную стоимость рассмотрим расходную часть системы национальных счетов. Валовой внутренний продукт (GDP) по расходам состоит из конечного потребления домашних хозяйств (С), валовых инвестиций (I), конечных государственных расходов на товары и услуги (Gc) и сальдо по счету текущих операций платежного баланса, которое можно представить в виде разницы между экспортом и импортом товаров и услуг (eX-iM): GDP = C + I + Gc + (eX-iM).

В случае, когда инвестиционные расходы не подлежат обложению, из добавленной стоимости, помимо государственных расходов на заработную плату, должны быть исключены расходы капитального характера. Поскольку НДС в России взимается по принципу страны назначения, то есть импортируемые товары и услуги, входящие в конечное потребление, подлежат обложению налогом, а экспортируемые - не подлежат, то база налога на добавленную стоимость может быть представлена следующим образом: Base = C + Gc - Gw. Выражая сумму конечного потребления домашних хозяйств и государственных расходов из ВВП по расходам, получаем: Base = GDP - I - (eX-iM) - Gw, где Gw - государственные расходы на заработную плату.

Статистика по базе НДС собирается только с 1995 года поквартально, поэтому для расчетов на месячных данных предлагается использовать ВВП в качестве оценки базы налога. Для более точной оценки нужно также вычесть государственные расходы на заработную плату, валовые инвестиции и чистый экспорт. Статистика по первым двум показателям недоступна. Вычет чистого экспорта в качестве возможной корректировки будет проверен ниже. Однако, сначала, в качестве базового показателя базы налога будем использовать ВВП без корректировок. На рис. 11 представлен ВВП и база налога на добавленную стоимость, которые имеют сходную динамику.

Рисунок 11

Кроме того, в качестве оценки базы можно использовать величину розничного товарооборота. С помощью такого приближения учитывается зачет суммы налога по инвестициям и экспорту, а также обложение импорта. Однако исследование временного ряда товарооборота показывает наличие сезонности, например, резких пиков в декабре, обусловленных динамикой потребительского спроса, серьезными экспертными дооценками данного показателя, осуществляемыми Госкомстатом, поэтому использование соответствующей статистики при эконометрическом анализе представляется некорректным.

Рисунок 12

Сезонные изменения обязательств по налогу на добавленную стоимость наряду с сезонностью изменения базы налога зависят от суммы ежемесячного платежа и связаны с установленными сроками уплаты налога в бюджет в случае превышения суммы над НДС, начисленным по реализации. Соответствующие сроки уплаты:

- Субъекты малого предпринимательства - ежеквартально, не позднее 20-го числа месяца, следующего за отчетным кварталом, независимо от размера среднемесячного платежа;

- Предприятия связи - ежемесячно, исходя из фактических оборотов за предыдущий месяц, авансовый взнос за первую половину - 25-го числа, за вторую - 10-го числа следующего месяца;

- Предприятия МПС - до 25-го числа следующего за отчетным месяца в зависимости от среднемесячного платежа НДС;

- Вновь созданные организации, не являвшиеся ранее плательщиками, - через 3 месяца со дня начала деятельности переходят на общий режим уплаты НДС;

- с ежемесячными выплатами до 3 тыс. руб. - ежеквартально, исходя из фактических оборотов, в срок не позднее 20-го числа месяца, следующего за отчетным кварталом;

- с ежемесячными выплатами от 3 до 10 тыс. руб. - ежемесячно, исходя из фактических оборотов, в срок не позднее 2-го числа месяца, следующего за отчетным;

- с ежемесячными выплатами более 10 тыс. руб. - ежедекадно 15, 25 и 5-го числа в размере 1/3 суммы НДС, причитающейся к уплате по последнему расчету с перерасчетом по сроку 20-го числа месяца, следующего за отчетным.

Таким образом, для вычисления базы обязательств, возникших в данном периоде, необходимо учитывать часть обязательств по базе текущего периода и часть обязательств, относящихся к прошлому периоду (для крупных плательщиков эта часть составляет примерно 1/3). Субъекты малого предпринимательства, а также плательщики с небольшими ежемесячными выплатами налога (до 3 тыс. руб.) обязаны уплачивать НДС ежеквартально. НДС при этом рассчитывается и уплачивается исходя из номинальных величин, и соответственно, вследствие обесценения в результате инфляции, плательщику выгодно уплачивать НДС непосредственно перед окончанием разрешенного срока уплаты, но не позднее, так как далее начисляются пени по значительной ставке. Поскольку платеж производится не позднее 20-го числа месяца, следующего за отчетным кварталом, то соответствующие обязательства должны входить в обязательства по НДС в бюджет в первом месяце следующего квартала.

Используя ВВП в качестве оценки базы и исходя из приведенных соображений, при статистическом анализе влияния динамики базы налогообложения представляется логичным включать в число объясняющих переменных ВВП; ВВП с лагом 1; ВВП за предыдущие три месяца (только в первый месяц квартала, то есть в срок уплаты квартального платежа). Анализ показывает, что поскольку переменные ВВП и ВВП с лагом 1 мультиколлинеарны (коэффициент корреляции между реальными величинами около 0, 8), то есть их нельзя одновременно включать в уравнение. Так как большая часть обязательств к уплате возникает в текущем периоде, то более целесообразным является включение в число объясняющих переменных ВВП без лага.

Для статистической проверки указанных зависимостей будем использовать данные на период с января 1994 по июль 1998. В отличие от 1992-1993 гг. в указанном периоде наблюдались невысокие темпы инфляции (в среднем 4, 4% в месяц), происходило снижение темпов роста курса доллара. Кроме того, мы не включаем кризисный период, начиная с августа 1998. На начальном этапе мы моделируем обязательства по уплате налога на добавленную стоимость только от динамики базы налога.

Зависимость уровня поступлений от ставки налога на добавленную стоимость статистически выявить не удалось, хотя, как видно из рис. 10, тренд налоговых обязательств в некоторой мере отражает изменения ставки НДС. Для выявления зависимости обязательств по НДС от ставки мы использовали следующие подходы:

1. Линейная регрессия обязательств по НДС от уровня основной ставки, установленной законодательством.

2. Использование фиктивных переменных, каждая из которых отвечает периоду действия некоторой ставки, то есть на протяжении периода равна ставке, а в остальные месяцы равна нулю, с построением регрессии от этих переменных, исключив при этом из модели константу. Соответствующие коэффициенты будут отражать размер базы, которая должна обеспечивать такой же объем поступлений при отсутствии льгот.

3. Обязательства по налогу в идеальном случае равны произведению базы налога на ставку. Используя этот факт, мы проводили оценки линейных регрессий в логарифмах от базы налога и константы на периодах действия разных ставок. Константа в уравнении регрессии, будучи значимой, должна соответствовать логарифму действующей ставки, а так как предполагается пропорциональная зависимость обязательств по уплате от базы налога, то коэффициент при логарифме базы должен соответствовать предположению о линейности, то есть принимать значение около единицы (так как в мультипликативной форме - это степень, в которую возводится база).

4. Умножение базы на изменяющуюся ставку - если исследовать зависимость обязательств не просто от базы в линейной модели, а от произведения базы на ставку, то зависимость обязательств к уплате от базы налога должна при этом улучшаться.

Последний подход заслуживает наибольшего внимания, так как это предположение - умножение базы на ставку - позволяет получить наилучшие результаты. При проверке первых двух вариантов не удалось получить значимой взаимосвязи обязательств от ставки. Неудовлетворительные оценки уравнений со «ступенчатыми» переменными получаются, видимо, из-за того, что значительная необъясненная дисперсия обязательств не позволяет статистически значимо выделить изменение уровня поступлений при изменении ставки, хотя колебания тренда обязательств и ставки близки, как видно из рис. 10. Также следует отметить, что основные изменения ставки налога приходятся на 1992-1994 гг., то есть на переходный период после либерализации цен, характеризующийся многими изменениями в налоговом законодательстве, а также значительными темпами инфляции, искажающими зависимость между ставкой и налоговыми поступлениями. Основной период, на котором проводились эконометрические оценки (январь 1994 - июль 1998 гг.), не характеризуется такими колебаниями налоговых обязательств, в это же время ставка налога менялась незначительно (1994-1995 год - был введен спецналог с базы НДС, взимавшийся сначала по ставке 3%, а затем 1. 5%).

При использовании третьего подхода коэффициенты в уравнении зависимости обязательств по уплате НДС от ВВП и ставки налога значимо отличаются от нуля, но данный подход предполагает нелинейную зависимость, а квартальные платежи НДС представляют собой дополнительные суммы налога, которые должны вноситься согласно срокам уплаты, поэтому для их описания предпочтительнее использовать линейную модель.

Для того чтобы учесть изменения ставки налога и одновременно сохранить сопоставимость эффективной ставки (коэффициента при базе налога в уравнении) с фактическими значениями обязательств по уплате налога в % ВВП, мы умножали базу налога (ВВП) на отношение ставки налога в текущем месяце к 20%. Это отношение равно единице в 1993 и в 1996-1998 гг., в период действия ставки 28% (1992 год), а также в период введения спецналога (1994-1995 гг., снижение ставки с 3% до 1, 5% с апреля 1995 года) это отношение больше единицы, то есть отражает повышение уровня обязательств, как следствие увеличения ставки.

Для того чтобы не усложнять интерпретацию уравнений при использовании расширенного набора объясняющих факторов, подобная корректировка была проведена для исследования зависимости только от ВВП. В случае добавления в уравнения дополнительных переменных, таких как индекс цен, доля М0 в М2, взаимные задолженности и т. д., корректировка не проводилась, что главным образом объясняется тем, что мы используем не базу налога в уравнении, а ВВП в качестве ее оценки.

Все номинальные величины пересчитаны в постоянные цены на конец декабря 1993 года с помощью индекса потребительских цен. В случае наличия автокорреляции остатков проводилась корректировка по методике Прайса-Уинстена, статистики уравнений приводятся после устранения автокорреляции остатков, для справки приводится статистика Дарбина-Уотсона первоначального уравнения.

Zt - реальные обязательства по уплате налога на добавленную стоимость в месяце t.

?t - основная действующая ставка налога на добавленную стоимость в месяце t.

Yt - реальный месячный ВВП - оценка базы налога на добавленную стоимость.

- скорректированная на ставку оценка базы налога.

- скорректированная на ставку оценка базы налога - ВВП за вычетом чистого экспорта.

Y? (t-3, t-2, t-1), X? (t-3, t-2, t-1), X*? (t-3, t-2, t-1) - суммарные реальные оценки базы налога на добавленную стоимость за предыдущие три месяца.

dumквt - фиктивная переменная для учета квартальных платежей, она равна единице в первом месяце квартала и нулю в остальные - именно на этот месяц приходится срок уплаты НДС за предыдущий квартал; умножение этой переменной на суммарную оценку базы дает квартальное дополнение к ежемесячной базе НДС в срок уплаты платежа за квартал.

dummy0697 - переменная для корректировки выброса, равна 1 в июне 1997 и 0 в остальные месяцы

dummy1297 - переменная, равная 1 в декабре 1997 и 0 в остальные месяцы - используется для описания пика налоговых поступлений в результате проведенного зачета задолженности по налогам и расходов бюджета.

Уравнение 7*

Zt = 0, 238 + 0, 060. Yt + 0, 009. Y? (t-3, t-2, t-1). dumквt - 0, 916. dummy0697 + 1, 084. dummy1297

При включении в уравнение (7) вместо ВВП текущего периода ВВП с лагом 1, он также оказывается значимым.

Уравнение 8*

Zt = 0, 541 + 0, 050. Xt + 0, 009. X? (t-3, t-2, t-1). dumквt - 0, 920. dummy0697 + 1, 075. dummy1297

Zt = 0, 687 + 0, 041. X*t + 0, 009. X*? (t-3, t-2, t-1). dumквt - 0, 913. dummy0697 + 1, 167. dummy1297

Некоторое ухудшение оценок уравнения (DW, R2 после устранения автокорреляции остатков) при вычитании чистого экспорта объясняется рядом причин. Во-первых, возмещение НДС по экспорту осуществляется по ставке 20%, а эффективная ставка обложения импорта ниже, так как в нем значительную часть составляют продовольственные товары, облагаемые по льготной ставке, поэтому составляющие импорта имеют различный налоговый статус. Это означает, что необходимо вычитать не чистый экспорт, а разность экспорта и импорта с некоторым весом, причем весовой коэффициент нельзя точно оценить по статистике. Помимо этого, статистика по импорту подвергается дооценке в размере примерно 10-20%. В силу описанных причин вычет чистого экспорта, формально приводящий к более точной оценке базы НДС, фактически может и не дать улучшения результатов.

Аналогично налогу на прибыль инфляция воздействует на объем реальных поступлений НДС двумя путями: во-первых, происходит обесценение вычитаемого из налогооблагаемой базы кредита по НДС, предоставляемого в размере налога, уплаченного за приобретенные налогоплательщиком товары и услуги, используемые в производстве, вследствие чего должны увеличиваться поступления НДС; во-вторых, имеет место обесценение налога из-за существования лага между возникновением налоговых обязательств плательщика (осуществлением хозяйственных операций) и поступлением налога в бюджет, происходит обесценение дебиторской задолженности - эти причины вызывают отрицательную зависимость от темпов инфляции. Интегральный эффект от воздействия инфляции зависит от того, какой эффект будет проявляться в большей степени.

Качественный анализ показывает, что в 1992 году уменьшение величины НДС, связанное с обесценением средств за время перечисления их в бюджет, должно было превышать эффект от увеличения величины НДС в результате повышения базы налога, которое было вызвано обесценением вычетов. Это объясняется существованием весьма больших лагов между хозяйственными операциями, приводящими к возникновению у плательщиков налоговых обязательств и формирующими ВВП, и перечислением налога в бюджет.

В 1992 году были предприняты серьезные усилия по совершенствованию техники взимания налога, направленные на сокращение отмеченных лагов. Это было достигнуто, в частности, за счет введения порядка уплаты в бюджет НДС, осуществляемого без учета кредита по НДС по приобретенным ресурсам, с последующим перерасчетом один раз в квартал, а также за счет дифференциации частоты уплаты для плательщиков с различной величиной налогооблагаемого оборота. В результате отрицательное влияние инфляции на поступления и обязательства по налогу на добавленную стоимость должно было снизиться. Тем не менее нам представляется затруднительным выявление воздействия инфляции на поступления НДС на периоде времени, включающем 1992 и 1993 гг., так как основное влияние на объемы поступлений и обязательств в этот период оказывал процесс адаптации предприятий к новому налогу и изменения техники его взимания, ликвидировавшие наиболее заметные пробелы нормативной базы.

Существовавший в 1993 - 1994 годах порядок возмещения уплаченного НДС только по мере списания оборотных средств на производство, приводил к усилению данной тенденции, что особенно заметно проявлялось для предприятий с длительным циклом производства. Аналогично, длительный процесс кредитования по налогу на добавленную стоимость при инвестициях в основные средства и нематериальные активы в условиях инфляции являлся фактором, завышающим эффективную ставку налога особенно для капиталоемких предприятий, осуществляющих программы развития производства. В результате в 1993 году направление влияния инфляции на поступления налога вероятнее всего должно было измениться с отрицательного на положительное. Статистический анализ хотя и не привел к однозначным результатам, тем не менее позволил получить результаты, подтверждающие некоторые из высказанных соображений.

Ежемесячная статистика недоимки по налогу на добавленную стоимость в 1992 г. не собиралась, поэтому оценки для 1992-1993 годов проводились для реальных поступлений налога, а не для обязательств. При исследовании на временном интервале с января 1992 по декабрь 1993 влияния реального ВВП и месячного темпа инфляции на поступления НДС мы получили отрицательную зависимость от инфляции. В этом уравнении имеет место автокорреляция остатков, после устранения которой по методу Прайса - Уинстена, P-value для соответствующего коэффициента получается равным 0. 68, то есть на 5% уровне не отвергается гипотеза о значимом отличии коэффициента от нуля при месячном темпе инфляции.

К 1994 году в результате изменения практики взимания налога уменьшилось отрицательное воздействие инфляции на налоговые поступления. В то же время положительный характер воздействия инфляции на поступления НДС был вызван, как отмечалось, обесценением кредита по НДС, предоставляемого по приобретаемым товарам текущего и капитального потребления. Эти обстоятельства объясняют положительный характер взаимосвязи между инфляцией и обязательствами по налогу, начиная с 1994 года.

Для проверки статистической зависимости обязательств по налогу на добавленную стоимость и инфляцией мы использовали уравнение (7) с добавлением в него месячного темпа инфляции.

Уравнение 8

CPIt - месячный темп прироста индекс потребительских цен за месяц t.

Zt = 0, 398 + 0, 048. Yt + 0, 009. Y? (t-3, t-2, t-1). dumквt + 2, 893. CPIt -

Эластичность обязательств по темпу инфляции: 0, 046

В соответствии с тем, что обсуждалось для налога на прибыль, доля наличных денег может служить индикатором масштабов операций, совершаемых в теневом секторе экономики и неучитываемых в бухгалтерском учете. Тем самым, этот показатель может рассматриваться как показатель динамики процессов уклонения от уплаты налогов. При этом, если в уравнении регрессии обязательств от базы налога соответствующий коэффициент отражает размер эффективной ставки, то при добавлении в уравнение объясняющей переменной - доли М0 в М2, коэффициент при базе отражает размер потенциальной эффективной ставки в отсутствие уклонения от уплаты. Соответственно, представляется логичным проверить изменение зависимости обязательств по налогу от доли наличных денег на разных периодах (аналогично сказанному для налога на прибыль, здесь мы предполагаем, что неучитываемые операции с использованием наличных денег незначительно влияют на статистику ВВП, так как имеют место экспертные досчеты Госкомстата).

Для проверки статистической зависимости обязательств по налогу на добавленную стоимость от доли наличных денег в экономике мы использовали уравнение, аналогичное (7), с добавлением в него соответствующей объясняющей переменной, помимо этого мы проверили аналогичное уравнение в более ранний период: 1993/06-1996/06.

Zt = 1, 647 + 0, 058. Yt + 0, 009. Y? (t-3, t-2, t-1). dumквt - 3, 597. (M0/M2) t

Эластичность обязательств по доле наличных денег: -0, 683

Zt = 1, 601 + 0, 071. Yt + 0, 009. Y? (t-3, t-2, t-1). dumквt - 4, 617. (M0/M2) t

Эластичность обязательств по доле наличных денег: -0, 899

Если предположить, что при отсутствии уклонения обязательства по НДС не зависят от того, какую долю в денежном агрегате М2 составляют наличные деньги, то в случае, когда уклонение имеет место, включение в уравнение этой переменной (при которой получается отрицательный коэффициент) приводит к увеличению коэффициента при переменной, характеризующей базу налога. При этом, соотношение оцененного (7, 1% ВВП) коэффициента при базе налога с включенной переменной - долей наличных денег, и без нее (6, 0% ВВП), отражает размеры уклонения.

Оценки зависимости от доли М0 в М2, проведенные для различных периодов, подтверждают тезис о том, что в процессе адаптации к новому налогу, а также развития финансовых операций различного рода, возможно происходит обучение управленческого персонала «технике» уклонения от налога с использованием наличного оборота (увеличивается эластичность обязательств по НДС по доле наличных денег в целом по экономике).

Так как обязательства по налогу на добавленную стоимость при учете кассовым методом возникают в момент оплаты, то на величину обязательств могут оказывать влияние взаимные неплатежи между предприятиями. При прочих равных условиях (неизменных темпах роста цен, постоянной базе) рост неплатежей при существующей системе учета приводит к сокращению числа завершенных (оплаченных) операций, то есть к снижению обязательств, причитающихся к уплате налога на добавленную стоимость. С другой стороны, входящий в платеж НДС нельзя до момента оплаты вычитать из суммы налога, начисляемого по результатам реализации, что приводит к увеличению обязательств по налогу на добавленную стоимость на ту же сумму. Таким образом, изменение взаимной задолженности между предприятиями не должно влиять на обязательства по НДС, что согласуется с эконометрическими оценками - коэффициент при реальном приросте задолженности покупателей (поставщикам) оказывается незначимым на 5% уровне значимости - см. приложение 1.

В том случае, если в результате взаимозачета налоговых обязательств и расходов бюджета происходит увеличение поступлений только за счет снижения недоимки, то на величине обязательств к уплате в данном месяце это практически не сказывается (как, например, для налога на прибыль в декабре 1996 и в декабре 1997 гг.). Если же наряду с зачетом недоимки по налогу происходит сокращение взаимной задолженности, то при учете кассовым методом при погашении задолженности возникают дополнительные обязательства по уплате как налога на добавленную стоимость, так и налога на прибыль. Постоянное снижение базы налога на прибыль, наличие значительного количества убыточных предприятий приводят к тому, что для налога на прибыль не наблюдается пика обязательств в месяцы проведения взаимозачета. Обязательства по налогу на добавленную стоимость все равно возникают, если предприятие, даже убыточное, ведет какую-либо реализационную деятельность. Поэтому, в случае сокращения взаимной задолженности, могут наблюдаться пики обязательств по налогу, что действительно имело место в декабре 1997 года.

В отличие от налога на прибыль, при исследовании обязательств по уплате НДС коэффициент при доле убыточных предприятий незначимо отличается от нуля (см. приложение 1). Это может быть объяснено преимуществами техники взимания налога на добавленную стоимость по отношению к такому виду уклонению.

1. 4. Подоходный налог с физических лиц. База подоходного налога - заработная плата

или денежные доходы населения. Уклонение от уплаты подоходного налога

Подоходный налог в рассматриваемый период составлял от 8, 9% в 1992 до 13, 1% - в 1997 году от общей суммы налоговых поступлений.

Как для налога на прибыль и НДС ключевым фактором, определяющим динамику поступлений подоходного налога, является база налога. Имеющаяся статистика позволяет использовать для оценки базы подоходного налога начисленную заработную плату, выплаченную заработную плату и денежные доходы населения за вычетом обязательных платежей.

Начисленный месячный фонд заработной платы можно вычислить как произведение среднемесячной начисленной заработной платы на численность занятого в экономике населения. В эту величину не включаются социальные пособия, получаемые работающими из государственных и негосударственных внебюджетных фондов. Выплаченная заработная плата оценивается исходя из начисленного месячного фонда заработной платы и прироста задолженности по заработной плате в данном месяце. Суммарные денежные доходы населения определяются как произведение средних денежных доходов на общую численность населения.

Рисунок 13

На начальном этапе важно понять, какой из этих показателей наиболее тесно связан с поступлениями налога. В первые пореформенные годы заработная плата составляла 80-90% доходов населения, в результате чего динамика заработной платы и денежных доходов должна одинаково хорошо описывать изменения поступлений подоходного налога. В 1994-1995 годах ситуация изменилась: заработная плата составляла около половины денежных доходов населения. В такой ситуации, по нашему мнению, именно заработная плата в этот период должна лучше описывать динамику подоходного налога. Это можно объяснить высокой собираемостью налога с заработной платы и низким уровнем эффективного обложения доходов, не носящих характера заработной платы, среди которых доходы от собственности (в основном процентный доход и дивиденды), доходы от предпринимательской деятельности.

Рисунок 14

Недоимку в данном случае можно интерпретировать как отклонение обязательств от поступлений (см. рис. 13). Легко заметить, что недоимка по подходному налогу практически отсутствует, что связано с установленным порядком выплаты заработной платы. Небольшие отклонения приходятся лишь в последние годы на июль. Последний срок уплаты подоходного налога по декларации приходится на июль месяц, поэтому возникновение недоимки в июле объясняется именно просроченными платежами по декларациям. Но даже в эти периоды недоимка составляет малую часть (1, 5% и 4, 5% в июле 1996 г. и 1997 г., соответственно) от общей суммы поступлений, поэтому, в отличие от налога на прибыль и НДС, мы не будем учитывать величину недоимки путем перехода к обязательствам по налогу, тем более что статистика поступлений несколько шире, чем статистика по недоимке, а соответственно и обязательствам.

Подоходный налог начисляется по прогрессивной шкале, причем размер ежемесячной выплаты определяется как разность между налогом на доход с начала года и уплаченной суммой налога. Поэтому при увеличении накопленного с января дохода к концу года все большее количество плательщиков переходит в более высокие доходные группы, причем этот процесс происходит нелинейно - быстрее к концу года. В связи с этим предлагается дополнительно в уравнение регрессии для учета повышающейся эффективной ставки в течение года включать специальную пилообразную фиктивную переменную, квадратично растущую от нуля в январе до 1 в декабре каждого года.

Гипотезы, касающиеся наилучшей оценки базы подоходного налога, можно проверить исследованием уравнений вида:

Xt - оценка базы подоходного налога - начисленная заработная плата, денежные доходы или выплаченная заработная плата.

dumS - специальная фиктивная переменная, упомянутая выше - перераспределение платежей в течение года, связанное с переходом в более высокие доходные группы.

Подоходный налог уплачивается в момент выплаты заработной платы, поэтому результаты с использованием выплаченной заработной платы должны быть лучше, если ее использовать вместо начисленной заработной платы. Выплаченная заработная плата оценивается как разность начисленного фонда заработной платы и прироста задолженности по выплате - при таком рассмотрении мы учитываем только влияние задолженности на поступления подоходного налога через непосредственное сокращение фактической базы налога. Нельзя также исключить влияние задолженности по выплате заработной платы, как косвенной характеристики платежного кризиса. Увеличение задолженности по заработной плате может наблюдаться одновременно с увеличением неплатежей между предприятиями, что приводит к снижению эффективности деятельности предприятий и сокращению доходов физических лиц. Поэтому имеет смысл оценить уравнение с начисленной заработной платой, добавив объясняющую переменную - реальный прирост задолженности по заработной плате. Ожидаемая зависимость предполагается отрицательной, так как рост неплатежей вызывает сокращение поступлений или через непосредственное сокращение базы налога вследствие снижения эффективности деятельности, или через увеличение задолженности предприятий по отношению к своим работникам, что также сокращает базу налога.

Zt - реальные поступления подоходного налога в месяце t (пересчитанные к ценам на конец декабря 1993 года с помощью индекса потребительских цен).

X (1) t - реальная начисленная заработная плата.

X (2) t - реальная начисленная заработная плата минус прирост реальной задолженности по заработной плате в данном месяце (оценка выплаченной заработной платы).

(?A) t - прирост реальной задолженности по заработной плате.

dumS - специальная фиктивная переменная, в месяце s с начала года равная (s-1) 2/112, s меняется от 1 до 12.

Уравнение 14*

Эластичность поступлений по приросту задолженности: -0, 041

Поскольку статистики уравнений, описывающих поступления подоходного налога от различных оценок базы, близки, было также проведено исследование на двух пересекающихся периодах 1) январь 1993 - декабрь 1996 гг. и 2) июль1996 - июль 1998 гг. Результаты расчетов после устранения автокорреляции остатков по методике Прайса - Уинстена приведены в таблице 3.

Построенные модели показывают, что в 1993-1996 гг. не денежные доходы населения, а выплаченная заработная плата служили лучшей оценкой базы подоходного налога. Это подтверждает несправедливость обложения дохода: основными плательщиками подоходного налога являются те, кто получает заработную плату и для которых вероятность уклонения от уплаты налога мала. Лица же с высокими доходами используют целый ряд возможностей для уклонения, например, трансформацию заработной платы в проценты и страховые выплаты и др. При использовании данных за последние годы ситуация несколько меняется: заработная плата лишь незначительно лучше объясняет динамику поступлений подоходного налога. Это означает, что обложение ранее не облагавшихся форм дохода приводит к применению иных схем уклонения, при которых получаемые средства не учитываются в статистике по денежным доходам.

Оценку влияния неплатежей между предприятиями на величину поступлений подоходного налога можно также провести, применяя в уравнении регрессии в качестве объясняющей переменной реальный прирост просроченной задолженности покупателей. Используя прирост задолженности вместе с базой налога, мы хотим проверить, насколько изменение задолженности между предприятиями влияет на поступления налога при заданной базе налогообложения. Иными словами выяснить зависимость между налоговой дисциплиной и состоянием платежной системы (предположение о том, что прирост просроченной задолженности покупателей не влияет на заработную плату в данном случае допустимо - в парной регрессии не отвергается гипотеза о равенстве коэффициента нулю).

(?Bx) t -прирост реальной просроченной задолженности покупателей за период t.

Эластичность поступлений по приросту задолженности: -0, 030

В отличие от денежных доходов, в случае начисления заработной платы предприятия показывают возникновение обязательств по подоходному налогу на этапе получения средств для выплаты. Выплата вознаграждения за труд неучтенными наличными деньгами, под видом страховых и процентных доходов является одной из форм уклонения от уплаты подоходного налога.

Аналогично налогу на прибыль и НДС можно предположить, что использование неучтенного наличного оборота для уклонения имеет место также и для подоходного налога. На базовом периоде оценок статистически эту зависимость проверить не удалось - при включении в уравнение (17) доли М0 в М2 соответствующий коэффициент незначимо отличается от нуля на 5% уровне значимости (см. приложение 1) .

В ситуации, когда целью предприятий не является исключительно максимизация прибыли, можно предположить, что производится выплата вознаграждения за труд в виде различного рода благ (питание, автотранспорт, жилье, отдых и др.), маскируемых под производственные издержки, что позволяет избежать уплаты подоходного налога. Для оценки такого рода уклонения будем использовать долю убыточных предприятий, предполагая, что уклонение при помощи переложения доходов физических лиц на издержки более характерно именно для убыточных предприятий.

Unprft - доля убыточных предприятий в промышленности на конец периода t.

Уравнение 19

Эластичность поступлений по приросту задолженности: -0, 063,

При добавлении в уравнение (17) доли убыточных предприятий в промышленности, при этой переменной получается значимый отрицательный коэффициент. Это подтверждает сформулированный выше тезис.

1. 5. Моделирование суммарных налоговых

основных налогов. Интегральное влияние основных макроэкономических факторов

Анализ отдельных налогов выявил специфические особенности, связанные с техникой обложения, которые мы учитываем при изучении динамики суммарных налоговых поступлений.

- В качестве базы ежемесячных платежей всех налогов будем использовать реальный ВВП текущего месяца, то есть ВВП, пересчитанный на цены конца декабря 1993 года с помощью индекса потребительских цен. Соответствующий коэффициент в уравнении таким образом будет отражать эффективную ставку налогообложения по отношению к валовому внутреннему продукту. Эта ставка должна быть сопоставима с ежемесячным значением налоговых поступлений в процентах ВВП.

- Как и по основным налогам, для анализа будем использовать показатель обязательств по уплате налогов, рассчитываемый как сумма поступлений в данном месяце и прироста недоимки, при этом добавление прироста недоимки к налоговым поступлениям позволяет устранить текущее влияние недоимки на исследование зависимости от основных макроэкономических факторов.

- Налог на прибыль и НДС составляют более половины налоговых поступлений, поэтому пики перерасчета для налога на прибыль и расчета за квартал налога на добавленную стоимость заметно влияют на увеличение поступлений в соответствующие месяцы. Для учета этих особенностей будем включать в уравнения соответствующие квартальные переменные, введенные нами ранее.

- Интегральное влияние отдельных факторов будем исследовать, включая в уравнение дополнительно к базе налога различные макроэкономические факторы - темп инфляции, долю М0 в М2, долю убыточных предприятий, дебиторскую задолженность, задолженность покупателей.

На протяжении изучаемого периода изменения тренда налоговых обязательств должны быть связаны либо с законодательной корректировкой налогооблагаемой базы или ставки налога, либо они могут объясняться изменениями макроэкономического характера. Изменение ставки или базы налога вследствие изменений законодательства носят фундаментальный характер и оказывает влияние на долгосрочную динамику обязательств. Эти факторы были типичны для 1992-1993 гг., когда происходили наибольшие изменения в законодательстве по налогообложению.

В 1994-1995 гг. можно отметить повышение уровня налоговых обязательств (см. рис. 15). Основными причинами такого увеличения были повышение ставки налога на прибыль и введение спецналога, которые по времени совпадают с отмеченным изменением уровня. В дальнейшем произошло некоторое снижение ставок, что в совокупности с отмеченным нами ранее сокращением обязательств по налогу на прибыль, привело к сжатию общего уровня налоговых поступлений.

Период 1996-1998 гг. характеризуется относительной стабильностью трендов налоговых обязательств и налоговых поступлений.

Для объяснения динамики совокупных обязательств по уплате налогов будем использовать соответствующие переменные, введенные для основных налогов:

Zt - реальные суммарные обязательства по уплате налогов в месяце t (пересчет в постоянные цены конца декабря 1993 года с помощью индекса потребительских цен).

Y (3) ? (t-4, t-3, t-2) - реальная суммарная оценка базы налога на прибыль за три месяца (t-4, t-3, t-2) - для оценки обязательств, возникающих в результате перерасчета налога на прибыль по фактическим результатам за первые три квартала.

dumI-IIIt - фиктивная переменная, равная единице в мае, августе и ноябре (срок перерасчета за первые три квартала), и нулю - в остальные месяцы.

Y (3) ? (t-6, t-5, t-4) - реальная суммарная оценка базы налога на прибыль за три месяца (t-6, t-5, t-4) - для оценки обязательств, возникающих в результате перерасчета по налогу на прибыль за IV квартал.

dumIVt - фиктивная переменная, равная единице в апреле (срок перерасчета за год), и нулю - в остальные месяцы.

dummy1297 - фиктивная переменная, равная 1 в декабре 1997 и 0 в остальные месяцы - используется для описания пика налоговых поступлений в результате проведенного зачета по задолженности налогов и расходов бюджета, что отразилось в возникновении дополнительных обязательств по НДС.

dummy0196 - фиктивная переменная, равная 1 в январе 1996 и 0 в остальные месяцы - эта переменная позволяет учесть неточность в статистике - до 1996 года доступна статистика по суммарной недоимке по всем налогам, а с 1996 года - статистика задолженности по налогам, которая равна сумме недоимки и отсроченных платежей. При переходе к обязательствам в указанном месяце возникает дополнительный прирост, который мы учитываем с помощью фиктивной переменной.

Zt = -0, 140 + 0, 221. Yt + 0, 078. Y (3) ? (t-4, t-3, t-2). dumI-IIIt + 0, 084. Y (3) ? (t-6, t-5, t-4). dumIVt +

Для проверки гипотезы о влиянии изменения ставок налога на прибыль и НДС на налоговые поступления в уравнение дополнительно включались соответствующие независимые переменные, но по результатам оценок коэффициенты при этих переменных оказались незначимы, поэтому в дальнейших уравнениях эти переменные не использовались. Этот результат, скорее всего, объясняется тем, что вместе со снижением ставок происходило усиление налоговой дисциплины плательщиков. Также следует учесть, что в налоговые доходы консолидированного бюджета помимо НДС и налога на прибыль, входят также подоходный налог, акцизы, налоги на внешнюю торговлю, местные налоги и др.

При добавлении в уравнение (20) переменной, характеризующей квартальные платежи НДС, соответствующий коэффициент (см. приложение 1) оказывается незначимым. Объяснить это можно тем, что ежеквартально НДС платят предприятия с небольшими платежами этого налога, поэтому динамика остальных налогов не позволяет статистически выделить незначительные квартальные пики этих платежей.

Влияние остальных факторов будем оценивать, включая в это уравнение дополнительные объясняющие переменные:

CPIt - месячный темп инфляции (индекса потребительских цен).

rDollt - реальный курс доллара на конец периода t.

Unprft - доля убыточных предприятий в промышленности на конец периода t.

Zt = 1, 096 + 0, 143. Yt + 0, 097. Y (3) ? (t-4, t-3, t-2). dumI-IIIt + 0, 092. Y (3) ? (t-6, t-5, t-4). dumIVt +

* 9, 104. CPIt + 1, 846. dummy0196 + 2, 732. dummy1297 (2, 527) (2, 856) (4, 115)

Эластичность обязательств по темпу инфляции: 0, 042

Zt = -0, 846 + 0, 162. Yt + 0, 097. Y (3) ? (t-4, t-3, t-2). dumI-IIIt + 0, 097. Y (3) ? (t-6, t-5, t-4). dumIVt +

* 2, 562. rDollt + 1, 933. dummy0196 + 2, 999. dummy1297 (4, 583) (3, 352) (5, 201)

Эластичность обязательств по реальному курсу доллара: 0, 314

Уравнения (21-22, см. также приложение 1), отражают зависимость налоговых обязательств от темпа инфляции и курса доллара со значимым положительным коэффициентом. Это говорит в пользу гипотезы, сформулированной для отдельных налогов. Следует отметить, что оценки с темпом инфляции, курсом доллара и долей наличных денег проводились на низкоинфляционном периоде - с февраля 1995 года. В случае значительных темпов инфляции (более 10%-15% в месяц), эффект обесценения платежей за время перечисления в бюджет должен оказывать доминирующее влияние, а значит можно предположить отрицательную зависимость налоговых обязательств от темпов инфляции, однако статистически ее проверить не удалось.

Zt = 5, 160 + 0, 220. Yt + 0, 098. Y (3) ? (t-4, t-3, t-2). dumI-IIIt + 0, 098. Y (3) ? (t-6, t-5, t-4). dumIVt -

* 15, 852. (M0/M2) t + 2, 048. dummy0196 + 2, 179. dummy1297 (-2, 501) (3, 176) (3, 188)

Эластичность обязательств по доле наличных денег: -1, 020

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 -

* 0, 249. Unprft + 1, 504. dummy0196 + 2, 467. dummy1297 (-1, 985) (1, 720) (2, 768)

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).

Реальная просроченная дебиторская задолженность

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.

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

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 населения, 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 оценки, 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

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

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

- валовой региональный продукт -того региона;

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.

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.

Диаграмма рассеяния фактических и предсказанных

Как показывают результаты расчетов, налоговые обязательства регионов довольно сильно зависят от величины произведенного продукта. Модель объясняет около 90% дисперсии. Однако анализ «выбросов» (см. таблицы 5-7, Casewise Diagnostics) показывает, что плохо объясняются налоговые обязательства регионов № 16, 66, 81 (г. Москва, Тюменская область и Чукотский автономный округ соответственно) для 1994 г., и № 16 и № 79 для 1995 и 1996 гг. (г. Москва и Республика Саха (Якутия), соответственно). Это можно увидеть и из рисунков 18-20, на которых представлено соотношение теоретического и фактического значений налоговых обязательств предприятий региона перед бюджетной системой. «Выбросы» могут свидетельствовать о существенном отличии структуры налоговой базы, либо налоговых усилий в данных регионах. Например, валовой региональный продукт не характеризует базу налогов на использование природных ресурсов, хотя он увеличивает издержки производства, а значит и уменьшает прибыль, частично замещая таким образом один налог другим. Поэтому нельзя сказать, что база налога на использование природных ресурсов не учитывается вообще. По-видимому, для того чтобы более точным образом учесть эти особенности в модели, потребуется ввести дополнительные факторы, отвечающие за различие налоговых баз. Увеличивают ошибку также неучтенные отсроченные налоговые платежи и погашение недоимки.

Коэффициент при ВРП отражает налоговую нагрузку, которую несут регионы. Таким образом, можно утверждать, что среднее налоговое бремя составляет около 33% от ВРП (см. табл. 5-7). Линейность модели предполагает постоянную долю налогов в добавленной стоимости, т. е. рост ВРП на 1 рубль должен принести в бюджет дополнительно 33 копейки налогов. Однако, вопреки нашим предыдущим рассуждениям, существует и определенный необлагаемый налогами уровень ВРП, в соответствии с (26) равный 863 тыс. руб. (на душу населения) в 1994г., 1876 тыс. руб. - в 1995г. и 2587тыс. руб. - в 1996г. Таким образом, если душевой ВРП будет меньше необлагаемого уровня, то налоговые обязательства региона примут отрицательные значения. Так получается с Республикой Ингушетией. В 1994г. ее ВРП составил 753 млн. руб., что ниже минимального налогооблагаемого уровня. Однако фактические налоговые обязательства республики не были (и не могли быть) отрицательными, и составили 51 млн. руб.

Данная проблема возникает вследствие линейности модели. Ведь моделью предполагается, что если номинальный уровень ВРП на душу превысит налогонеоблагаемый уровень (вычисляемый в соответствии с формулой (26)), то превышающая величина ВРП будет облагаться фиксированной ставкой. Однако, не исключено, что доля налогов в ВРП может увеличиваться с ростом самого ВРП. Это может быть вызвано, например, прогрессивными ставками налогов (подоходный налог), ростом прибыли и доли прибыльных предприятий в регионе, которые облагаются по высокой ставке. Так, если в регионе преобладают убыточные, неприбыльные предприятия, то налога с прибыли в этом случае нет. В структуре ВРП при этом доминирует заработная плата, которая облагается подоходным налогом по прогрессивной шкале от 12% до 35%. Налог на прибыль (в производственном секторе) составляет 35%. Поэтому, увеличение доли прибыли в ВРП увеличивает и долю налогов в ВРП.

Таким образом, следуя данной логике, регионы с большим продуктом на душу населения имеют относительно больший процент налоговых обязательств в валовом региональном продукте, чем регионы с меньшим продуктом. Об этом свидетельствует и эластичность налоговых поступлений по региональному продукту, равная 1. 35 (для 1994г., в средних точках).

Одним из способов учесть дифференцированную ставку - переход к мультипликативной зависимости:

При этом мы предполагаем постоянство эластичности независимо от уровня ВРП, тогда как налоговое бремя растет одновременно с продуктом.

Оценим модель методом наименьших квадратов, переходя к линейности по параметрам через логарифм:

- коэффициент эластичности налоговых обязательств по продукту;

В соответствии с моделью (27) или (28), каким бы ни был валовой продукт региона, его налоговые обязательства принимают всегда положительные значения, т. к. ВРП положителен. Нулевые налоговые обязательства образуются лишь в том случае, когда регион не производит продукта, т. е. в регионе нет хозяйственной деятельности. В такой модели процент налоговых обязательств в региональном продукте зависит от величины продукта. Результаты оценки модели (27) по разным годам приводятся в таблицах 8-10. На рисунках 21-23 приводятся диаграммы рассеяния фактических и теоретических значений моделируемых величин.

Диаграмма рассеяния фактических и предсказанных

По результатам оценки, получаем, что мультипликативная модель также объясняет большой процент дисперсии. Коэффициент соответствует эластичности налоговых сборов по валовому продукту. Таким образом, увеличение продукта региона на 1% ведет к росту налоговых обязательств в среднем на 1. 2-1. 3% (в 1994-1996 гг.). И наоборот, снижение продукта региона на 1% ведет к падению налоговых обязательств на 1. 2-1. 3%. Эластичность больше единицы соответствует нашим предыдущим рассуждениям о прогрессирующей налоговой нагрузке.

Объясняющие свойства моделей (25) и (28) нельзя сравнивать через коэффициент детерминации поскольку зависимая переменная в них разная. Логарифм дает нелинейное преобразование налоговых обязательств. Поэтому, чтобы сравнить объясняющие свойства моделей рассчитаем остатки моделей, приводя их в одну размерность. В таблице 11 приводятся суммы квадратов остатков обоих моделей. Остатки модели 26 найдены как разность фактических значений налоговых обязательств и теоретических, переведенных в соответствующую размерность ().

Как видно из таблицы 11, остаточные суммы квадратов модели (27) меньше, чем у линейной в 1994 и 1995 гг. Однако в 1996 г. нелинейная модель хуже объясняет образование налоговых обязательств. Это может быть связано как с худшими описательными свойствами второй модели, так и с наличием «выбросов». Кроме того, что мультипликативная модель обладает лучшими объясняющими свойствами по двум годам, она устраняет большой недостаток линейной модели, в соответствии с которым в регионе могут возникнуть отрицательные налоговые обязательства при положительном ВРП. Поэтому, с нашей точки зрения, из двух представленных моделей нелинейная модель является предпочтительной.

Мультипликативная модель объясняет около 87-88% дисперсии. Остается всего около 12-13% необъясненной дисперсии налоговых обязательств. Этот разброс может быть вызван: во-первых, различием налоговых баз (отраслевой структуры); во-вторых, неодинаковой рентабельностью хозяйственной деятельности разных регионов; в-третьих, различием налоговых усилий регионов; в-четвертых, погрешностью в определении налоговых обязательств (отсроченные налоговые обязательства, погашение недоимки, см. выше), а также выбранной формой зависимости. Наличие данных причин, их пересечение, не позволяет утверждать о преобладании одной из них без анализа дополнительной информации, и пренебрежение одной из причиной в пользу другой будет все еще сильным упрощением.

Попробуем учесть в модели факторы различия налоговых баз. Неодинаковая рентабельность, а значит и различие налоговых баз, может наблюдаться по разным отраслям. Однако учесть данный разброс весьма сложно. На данный момент попытаемся учесть в модели различие среднего продукта труда сельского и городского населения. По предлагаемой гипотезе, фондовооруженность труда городского рабочего является более высокой по сравнению с трудом рабочего или крестьянина, проживающего в сельской местности. Связано это с тем, что концентрация производств, как правило, осуществляется в городских условиях. Естественно здесь могут быть и исключения, какими, например, являются временные поселения в добывающих отраслях. В общем по стране, надо полагать, труд сельского рабочего или крестьянина менее капитализирован. Более же высокая капитализация труда означает и более высокий продукт в стоимостном выражении, большую прибавочную стоимость. Отсюда, в соответствии с нашей гипотезой, и более высокие налоговые обязательства.

Итак, введем в модель переменную, характеризующую долю сельского населения:

- процент сельского населения в общей численности населения региона.

Предполагается, что коэффициент при вводимой переменной будет отрицательным, что свидетельствует о более низком налоговом бремени в сельскохозяйственной отрасли.

Результаты оценки модели (29) приведены в таблицах 12-14 и на рисунках 24-26.

Диаграмма рассеяния фактических и предсказанных

значений логарифма налоговых обязательств для 1994г.

Диаграмма рассеяния фактических и предсказанных

значений логарифма налоговых обязательств для 1995г.

Диаграмма рассеяния фактических и предсказанных

значений логарифма налоговых обязательств для 1996г.

Из полученных результатов видно, что переменная доли сельского населения статистически значима на высоком уровне доверия и входит в модель с предполагаемым отрицательным коэффициентом. При этом надо отметить снижение по абсолютной величине коэффициента при региональном продукте. Если ранее, в соответствии с моделью (26) или (27), рост ВРП на 1% давал увеличение налоговых обязательств на 1. 2-1. 3%, то с учетом структуры населения, рост ВРП на 1% приводит теперь к росту налоговых обязательств в среднем всего на 1. 0-1. 1%.

Теперь модель объясняет около 88-91% дисперсии (без исключения «выбросов» из выборки). Коэффициенты оценки для двух разных лет практически идентичны, что позволяет делать выводы о стабильности модели на разных временных интервалах. Таким образом, если необъясненный процент дисперсии, при определенных допущениях, считать различием налоговых усилий властей, то отклонение от теоретического значения налоговых обязательств будет означать более высокие, либо более низкие налоговые усилия (при условии, что необъясненный остаток дисперсии обусловлен только различием фискальных усилий).

Фискальные усилия властей можно разбить на две составляющие: усилия по сбору начисленных налогов и налоговое бремя в регионе. Налоговые усилия по сбору начисленных налогов характеризуются размерами недоимки. Если регион имеет высокий процент недоимки, то это характеризует усилия местных властей по сбору налогов как низкие. Практически, регион может собирать налогов больше, если недоимка будет меньше. Разумеется, высокий процент недоимки не всегда надо характеризовать как «плохую» работу налоговых органов. Ведь зачастую предприятия-неплательщики не могут произвести налоговых отчислений как вследствие отсутствия ликвидных активов, так и вследствие того, что само является «жертвой» неплатежей. Однако в условиях нормальной рыночной экономики такие проблемы решаются через процедуру банкротства, а значит неплатежи в бюджет являются причиной недостаточных усилий налоговых органов региона.

Налоговое бремя характеризуется величиной налоговых ставок, которые могут варьироваться в пределах полномочий региональных и местных властей. На фискальные усилия влияет и наличие всевозможных налоговых льгот и освобождений. Чем больше в регионе льгот по налогообложению и чем меньше местные налоги, тем меньше данный регион прилагает фискальных усилий. Практически такой регион обладает большим налоговым потенциалом, чем собирает налогов. Его фискальные усилия ниже средних по России если фактические налоговые обязательства ниже теоретических, найденных из модели.

2. 2 Недоимка и выплаченные налоги

До сих пор мы рассматривали в качестве объясняемой переменной налоговые обязательства, характеризуемые как сумму налоговых платежей в бюджетную систему РФ и недоимки. Однако не менее интересно как зависят фактические поступления налогов и недоимка в отдельности от валового регионального продукта. Оценим следующие модели:

- налоги, выплаченные (собранные) в -том регионе;

2. 2. 1. Собранные налоги

В таблицах 15-17 приводятся результаты оценки коэффициентов модели (30) для 1994-1996 гг.

Как видно из таблиц, фактические налоговые поступления моделируются несколько хуже, чем налоговые обязательства. Однако значимость коэффициентов остается, как и прежде, на высоком уровне. Причем коэффициенты при объясняющих переменных практически не изменились. Таким образом, налоговые усилия властей, выраженные в собираемости начисленных налогов, по всей видимости, не имеют систематической ошибки по всем регионам, либо она не высока.

Диаграмма рассеяния фактических и предсказанных

значений налоговых платежей (логарифмов), оцененных из модели (30) для 1996г.

2. 2. 2. Недоимка

Результаты оценки модели (31), приведенные в таблицах 18-20, свидетельствуют о том, что размеры недоимки растут с ростом регионального продукта. Более того в 1994 году эластичность недоимки по ВРП равна 2. 11 (коэффициент при логарифме ВРП), что говорит о прогрессирующем росте доли недоимки в ВРП. Поскольку данный коэффициент больше коэффициента эластичности налоговых сборов по валовому продукту (1. 0-1. 2), то это дает основания полагать, что доля недоимки в налоговых обязательствах растет вместе с ростом обязательств. Однако данный коэффициент существенно снизился в 1995 году (до 1. 36), что говорит о снижении и непостоянстве данной зависимости.

Как показывают расчеты, недоимка не зависит от процента сельского населения в регионе, что может свидетельствовать о равенстве долей недоимки в налоговых обязательствах по сельским и городским регионам.

Диаграмма рассеяния фактических и предсказанных

значений приростов недоимки (логарифмов), оцененных из модели (31) для 1994г.

Диаграмма рассеяния фактических и предсказанных

значений приростов недоимки (логарифмов), оцененных

2. 3. Налоговые сборы федерального

Ранее мы рассматривали налоговые обязательства регионов перед бюджетной системой Российской Федерации. Однако субъекты Федерации делят налоговые отчисления на федеральные и местные. При этом процент недоимки, как правило, выше в федеральный бюджет. То есть федеральные налоги собираются хуже, чем местные. Этот факт может свидетельствовать о неоднородности фискальных усилий местных властей, направленных в большей части на пополнение местного бюджета. Кроме того, в местных бюджетах больше доля зачетов, что в свою очередь увеличивает собираемость налогов.

Оценим модель (30) отдельно для федерального и местного бюджетов:

- налоги, выплаченные в федеральный бюджет в -том регионе;

- налоги, выплаченные в местный бюджет в -том регионе.

Результаты оценки моделей (32) и (33) приведены в таблицах 21-23 и 24-26 соответственно для периодов 1994-1996 гг. На рисунках 31 - 36 представлены диаграммы рассеяния фактических и теоретических значений объясняемых переменных.

Диаграмма рассеяния фактических и предсказанных

значений выплаченных налогов в федеральный бюджет (логарифмов), оцененных из модели (32) для 1994г.

Диаграмма рассеяния фактических и предсказанных значений выплаченных налогов в территориальный бюджет (логарифмов), оцененных из модели (33) для 1994г.

Диаграмма рассеяния фактических и предсказанных

значений выплаченных налогов в федеральный бюджет (логарифмов), оцененных из модели (32) для 1995г.

Диаграмма рассеяния фактических и предсказанных

значений выплаченных налогов в территориальный

бюджет (логарифмов), оцененных из модели (33) для 1995г.

Диаграмма рассеяния фактических и предсказанных

значений выплаченных налогов в федеральный бюджет (логарифмов), оцененных из модели (32) для 1996г.

Диаграмма рассеяния фактических и предсказанных

значений выплаченных налогов в территориальный

бюджет (логарифмов), оцененных из модели (33) для 1996г.

Как показывают результаты расчетов, налоговые сборы в федеральный бюджет объясняются моделью значительно хуже (R2=0. 4-0. 6), чем налоговые поступления в местные бюджеты (R2=0. 87-0. 88). Важно также, что при объяснении налоговых поступлений в территориальный бюджет (модель 33) коэффициенты при объясняющих переменных практически не отличаются от коэффициентов модели суммарных налоговых обязательств. Исключение составляет константа, которая характеризует налоговое бремя, определяя фиксированную долю отчислений. Напротив, коэффициенты моделей (32) и (29), объясняющих налоговые сборы соответственно в федеральный бюджет и налоговые обязательства в консолидированный, существенно отличаются. Значение коэффициента при ВРП в модели (32) значительно ниже, чем в модели (33), что может свидетельствовать о неодинаковой структуре налогов федерального и местного бюджетов, либо о худшей собираемости налогов федерального бюджета. Низкий процент объясненной дисперсии налоговых сборов федерального бюджета (модель 32) говорит о существенной дифференциации по регионам налоговых усилий местных властей в сборе уже начисленных налогов.

Таким образом, модель налоговых сборов территориального бюджета (33) более близка к модели налоговых обязательств (29) (в плане коэффициентов при объясняющих переменных). При этом, поскольку мы объясняем не налоговые обязательства перед местным бюджетом, а фактически собранные налоги, и объясненный процент дисперсии довольно велик, можно сделать вывод, что дисперсия недоимки в территориальные бюджеты невелика, т. е. доля ее менее изменчива по регионам. Это еще раз подчеркивает тот факт, что налоговые усилия властей более строги для сборов в местный бюджет, чем в федеральный. Действительно, на 1 января 1997 г. сумма годового прироста недоимки в бюджетную систему составила 9% по отношению к сумме собранных налогов. При этом недоимка в федеральный бюджет равна 13%, а в территориальные бюджеты - 5%.

По всей видимости хорошая собираемость налогов в местные бюджеты вызвана прежде всего производимыми внутри регионов зачетами. На федеральном уровне зачеты провести методологически труднее, доля их меньше, соответственно больше и недоимка.

Как видим, валовой продукт регионов (в сочетании с долей сельского населения) является довольно хорошим показателем для характеристики налогового потенциала регионов. Однако, одним из его недостатков является большой временной лаг в его расчете. Задержка в его разработке и публикации составляет два года. Поэтому, для более мобильных оценок, возникает необходимость в его замене другими, более доступными показателями.

2. 4. Моделирование налоговых обязательств

До сих пор мы моделировали налоговые обязательства регионов, используя основной показатель деловой активности регионов - валовой региональный продукт. Валовой региональный продукт агрегированно характеризует налоговые базы региона. Как уже отмечалось выше, для более точной оценки налогового потенциала необходимо моделировать сами налоговые базы с тем, чтобы предотвратить возможностъ их занижения в отчетности. Объем выпуска продукции не является фактической налоговой базой, однако является показателем деловой активности. Поэтому его использование может быть более корректным для определения налогового потенциала в широком смысле (см. выше). Еще одним и, пожалуй, основным недостатком ВРП при оценке налогового потенциала является агрегация налоговых баз. Дело в том, что налоговые базы, вследствие отличия отраслевой структуры, могут существенно разниться по регионам. Поэтому оценка единой эффективной ставки для всех налоговых баз одновременно создает дополнительную ошибку, увеличивает необъясненный остаток регрессии. В связи с этим, рассмотрим альтернативную модель налоговых обязательств, построенную на основе более дезагрегированных данных, чем ВРП - на объемах выпуска основных отраслей:

- как и ранее, налоговые обязательства регионов, определяемые как сумма налоговых поступлений и прироста недоимки;

Вместо доли сельского населения, в модель теперь включена доля трудоспособного населения. Фактор доли сельского населения, использовавшийся ранее, теперь в какой-то мере учитывается объемом сельскохозяйственной продукции. Доля трудоспособного населения введена для учета неодинаковой возрастной структуры населения по регионам. Предполагается, что переменная войдет в модель с положительным коэффициентом, т. к. в формировании налоговой базы в большей степени участвует трудоспособное население.

Результаты оценки модели (34) на данных 1994-1997 гг. приводятся в таблицах 27-30. На рисунках 37-40 представлены диаграммы рассеяния фактических и предсказанных моделью значений объясняемой переменной (логарифм налоговых обязательств).

Диаграмма рассеяния фактических и предсказанных значений логарифма налоговых обязательств,

Диаграмма рассеяния фактических и предсказанных

значений логарифма налоговых обязательств, оцененных из модели (34), 1995г.

Диаграмма рассеяния фактических и предсказанных

значений логарифма налоговых обязательств, оцененных из модели (34), 1996г.

Диаграмма рассеяния фактических и предсказанных

значений логарифма налоговых обязательств, оцененных из модели (34), 1997г.

Как видно из таблиц, модель в разные периоды объясняет от 86 до 93 процентов дисперсии логарифма налоговых обязательств. Примечательно, что с каждым годом объясняющие свойства модели немного снижаются. Чем вызвано снижение объясняющих свойств модели сказать сложно. Возможно, что с каждым годом увеличивается дисперсия недоимки, вызванная увеличением доли погашения предыдущих задолженностей. На протяжении рассматриваемого периода постоянно происходило снижение инфляции. Реальные объемы недоимки при этом росли. Высокая инфляция снижает долю погашаемой недоимки предыдущих периодов во вновь образующейся. Снижение же инфляции увеличило эту долю, породив тем самым большую ошибку. В то же время, возрастающие объемы недоимки требуют все большего погашения задолженности перед бюджетом предыдущих периодов.

Второй причиной, ухудшающей объясняющие свойства модели, может быть недостаточно учтенный в модели непроизводственный сектор экономики - сектор услуг. В модели учитывается лишь объем услуг населению, в то время как существует сектор корпоративных услуг, таких как реклама, финансовые услуги, и др. Надо отметить, что доля услуг в ВВП на исследуемом промежутке времени постоянно росла. И недоучет данного сектора экономики увеличивает ошибку регрессии из года в год.

Тем не менее, в 1994 г. данная модель обладает даже лучшими дескриптивными свойствами, чем модели на основе ВРП. Коэффициенты модели при объясняющих переменных, если сравнивать доверительные интервалы, примерно одинаковы. При этом валовой продукт сельского хозяйства входит в модель с отрицательным коэффициентом. Это не значит, что сельское хозяйство имеет отрицательные налоговые обязательства. Хотя и сельское хозяйство было в исследуемом периоде дотационным, данная модель не должна улавливать данный факт, т. к. налоговые обязательства в любом случае должны образовываться во всех отраслях, хотя бы за счет подоходного налога на физических лиц, возможные льготы на которых не распространяются. По всей видимости, отрицательный коэффициент следует трактовать как относительно меньшие суммарные налоговые обязательства в регионах с высокой долей сельскохозяйственного сектора.

Итак, имея оценки коэффициентов модели для четырех лет в отдельности, исследуем теперь насколько стабильны эти оценки во времени.

2. 4. 1. Оценка стабильности коэффициентов модели на периоде с 1994 по 1997 гг.

Прежде чем оценить единые коэффициенты для объединенного периода, необходимо привести данные разных лет в сопоставимый вид. Ранее оценивались модели на номинальных данных, поэтому для возможности их сопоставления во времени переведем их к реальным ценам января 1994 года. Получим четыре уравнения (для четырех лет):

- число регионов (в анализе участвуют 79 регионов - без автономных образований, относимых к вышестоящим субъектам (перечень см. в приложении 2), и без Чеченской республики);

- индекс цен для периода, характеризующий кратность роста цен по отношению к январю 1994г.,.

Проверим гипотезу о равенстве коэффициентов уравнений всех периодов:

- единый для всех лет коэффициент при -той объясняющей переменной.

Для этого объединим данные в одной выборке, сначала с разделением объясняющих переменных по годам, значения которых будут определяться следующим образом:

- объясняющие факторы модели (35) для периода,.

Объясняемая переменная (налоговые обязательства) формируется объединением выборок четырех лет, дефлированных на индекс цен. Таким образом, число наблюдений в выборке возрастает в четыре раза. Число переменных в модели также увеличивается в четыре раза. Чтобы учесть возможное изменение константы, в модель вводится три логические переменные для разных лет, значения которых равны единице в соответствующем году, и равных нулю во всех остальных случаях. Получим следующую модель:

- объединенный вектор значений налоговых обязательств четырех лет (1994-1997 гг., в сопоставимых ценах).

Данная модель попадает под классификацию кажущихся несвязанными регрессионных уравнений (SURE). Поэтому оценка коэффициентов данного уравнения должна производиться обобщенным методом наименьших квадратов, учитывающим возможную корреляцию остатков разных периодов. Если мы считаем, что ошибки (регионов разных лет) не коррелированы, то мы можем оценивать систему простым методом наименьших квадратов. На данном этапе работы будем считать, что остатки не коррелированны и оценим уравнение (38), используя OLS. Результаты оценки уравнения приведены в таблице 31. На рисунке 41 представлена гистограмма распределения остатков регрессии с аппроксимирующей кривой плотности нормального распределения. На рисунке 42 представлена диаграмма рассеяния фактических и предсказанных значений объясняемой переменной.

Примечание: для краткости записи переменные в таблице не отнесены к индексу цен, что подразумевается. Т. е., остальные (рублевые) переменные - по аналогии (см. формулу 38).

* - первая цифра номера соответствует последней цифре номера года; например, регион № 543, соответствует регион № 43 в 1995 году.

Рисунок 41

Гистограмма распределения остатков регрессии (38)

Диаграмма рассеяния фактических и предсказанных

значений логарифма налоговых обязательств, оцененных из модели (38), 1994-1997 гг.

Теперь объединим данные разных лет по каждому фактору в один вектор. Получим модель равносильную (34), но с объединенными переменными:

Результаты оценки данной модели приведены в таблице 32 и на рис. 44.

Таблица 32

Результаты оценки модели (39) на объединенных

Рисунок 43

Гистограмма распределения остатков регрессии (39)

Диаграмма рассеяния фактических и предсказанных

значений логарифма налоговых обязательств (в

Как показывают результаты расчетов, объясненный процент дисперсии изменился не сильно (с 0. 892 до 0. 876), однако скорректированный коэффициент детерминации (Adjusted R Squared) также снизился. Проведем F-тест на значимость изменения объясняющих свойств модели при консолидации данных разных лет, т. е. на справедливость гипотезы о стабильности коэффициентов (36):

Получаем, что гипотеза о постоянстве коэффициентов отвергается как на пяти-, так и на однопроцентном уровне значимости. Однако, как мы уже говорили ранее, применение данных оценок и тестов справедливо только при отсутствии коррелированности остатков. При этом серьезном допущении, мы можем сказать, что коэффициенты значимо изменялись с течением времени. Но, по всей видимости, их изменение было не настолько существенным, чтобы изменить процент объясняемой дисперсии более чем на один процент. Возможно также, что различие коэффициентов вызвано «выбросами», влияющих на точность оценки коэффициентов.

Повторим процедуру проверки гипотезы (36) о стабильности коэффициентов модели, исключая из выборки значения, определяемые как выбросы одновременно в двух моделях (38) и (39).

Результаты оценки моделей (38) и (39) с исключением «выбросов» приведены в таблицах 33-34, соответствующие гистограммы и диаграммы представлены на рисунках 45-48.

Таблица 33

Результаты оценки коэффициентов модели (38) для

1994-1997 годов, с исключением «выбросных» точек.

Рисунок 45

Гистограмма распределения остатков регрессии (38) с исключением «выбросных» точек

Диаграмма рассеяния фактических и предсказанных

значений логарифма налоговых обязательств, оцененных из модели (38) с исключением «выбросных»

для 1994-1997 годов, с исключением «выбросных» точек

Рисунок 47

Гистограмма распределения остатков регрессии (39)

Диаграмма рассеяния фактических и предсказанных значений логарифма налоговых обязательств, оцененных из модели (39) на объединенных данных (1994-1997гг.) с исключением «выбросных» точек.

По результатам оценки видно, что модель на данных без выбросов объясняет около 92-93 процентов дисперсии. Скорректированный коэффициент детерминации различается в моделях (38) и (39) только в третьем знаке. Проведем F-тест на справедливость гипотезы (36):

Получаем, что гипотеза о равенстве коэффициентов всех лет не отвергается. Таким образом, мы можем считать, что коэффициенты модели (34) одинаковы для всех лет и равны коэффициентам модели (39), если мы считаем «выбросы», необъясняемые моделью, случайными. Как и ранее, при этом мы предполагаем некоррелированность остатков. Из гистограмм 45 и 47 видно, что распределение остатков регрессий довольно хорошо описывается нормальным распределением, что может свидетельствовать о выполнении соответствующего условия Гаусса-Маркова.

Таким образом, переводя модель в мультипликативный вид, получим:

- оценка налогового потенциала i-того региона (в сопоставимых ценах).

В модели не учтена константа, т. к. она оказалась незначимой (при оценке модели без константы коэффициенты практически не изменились). Показатели степени равны эластичности налоговых обязательств по соответствующим переменным. Таким образом, из модели следует, что наибольшую налоговую нагрузку (эластичность) несут регионы в которых преобладают промышленность и строительство. Сельское хозяйство входит в модель с отрицательным коэффициентом, что может означать, убыточность либо наличие налоговых льгот или дотаций в данной отрасли.

Важно также отметить, что ограничением модели являются ненулевой выпуск всех отраслей. Это вызвано мультипликативной зависимостью модели. Для некоторых субъектов Федерации это требование не выполняется. Так, в г. Москве и г. Санкт-Петербурге не производится сельскохозяйственной продукции. Поэтому, для данных регионов из модели исключается соответствующий фактор (объем сельского хозяйства на душу населения). Остальные коэффициенты при этом будем считать неизменными, т. к. они оценивались с учетом данных регионов.

2. 5 Некоторые выводы

Обобщая полученные результаты, сформулируем основные выводы:

1. Налоговые обязательства регионов хорошо описываются моделями, построенными на основе добавленной стоимости, произведенной в регионе. Данная зависимость, по всей видимости, носит нелинейный характер, что может свидетельствовать о прогрессивной налоговой нагрузке на ВРП.

2. Налоговые усилия властей по сбору начисленных федеральных налогов неодинаковы в разных регионах, о чем говорит низкий процент объясненной дисперсии недоимки. В то же время фактические местные налоговые сборы объясняются моделью намного лучше, чем фактические налоговые сборы в федеральный бюджет. Это может свидетельствовать о том, что фискальные усилия местных властей в большей степени направлены на собираемость местных налоговых отчислений. Однако лучшая собираемость местных налогов может быть вызвана, прежде всего, высокой долей взаимозачетов в доходах местных бюджетов. Местные власти имеют больше возможностей для применения зачетов, что позволяет сократить недоимку и увеличить налоговые сборы.

3. Модель, построенная на основе объемов выпуска основных отраслей, объясняет около 90% дисперсии (логарифма) налоговых обязательств. Полученные результаты позволяют сделать вывод о том, что коэффициенты модели одинаковы для разных периодов (1994, 1995, 1996 и 1997 гг.). Данный факт позволяет использовать полученную модель в качестве прогнозной и для оценки налогового потенциала регионов.

4. Следует отметить, что модель, построенная на основе объемов выпуска отраслей, более предпочтительна для оценки налогового потенциала в широком смысле по сравнению с моделями на основе ВРП, поскольку строит оценку не на самих базах, а на их оценке (объемах отраслей). Модели же построенные на основе ВРП и дезагрегированных налоговых базах лучше подходят для оценки налоговых усилий регионов по сбору налогов и установлению налоговых ставок.

Приложение 1. Результаты статистического анализа налоговых обязательств

Результаты статистического

ВВП - косвенные налоги - соц. платежи - вычет з/п

* - уравнениe с устраненной автокорреляцией остатков по методике Прайса-Уинстена

ВВП - косвенные налоги - соц. платежи - вычет з/п

ВВП - косвенные налоги - соц. Платежи - вычет з/п

Результаты статистического анализа обязательств по налогу на добавленную стоимость (оценка базы, учет квартальных платежей)

* - уравнениe с устраненной автокорреляцией остатков по методике Прайса-Уинстена

Реальный прирост просроч. дебиторской задолж.

Результаты статистического анализа поступлений подоходного налога

Объясняемая переменная - реальные поступления

* - уравнениe с устраненной автокорреляцией остатков по методике Прайса-Уинстена

Реальный прирост просроч. дебиторской задолж.

Реальный прирост просроч. задолж. покупателей

* - уравнениe с устраненной автокорреляцией остатков по методике Прайса-Уинстена

Результаты статистического анализа суммарных налоговых обязательств

база налога на прибыль - перерасчет за I-III квартал

база налога на прибыль - перерасчет за IV квартал

* - уравнениe с устраненной автокорреляцией остатков по методике Прайса-Уинстена

база налога на прибыль - перерасчет за I-III квартал

база налога на прибыль - перерасчет за IV квартал

Реальный прирост просроч. дебиторской задолж.

Описание предмета: «Налоги и налогообложение»

Обязанность уплаты налогов и сборов закреплена в Конституции РФ. В соответствии со ст.57 Конституции РФ каждый обязан уплачивать законно установленные налоги и сборы.

В процессе взимания налогов возникают налоговые отношения между государством в лице органов законодательной власти и управления и налогоплательщиками. Система регулирования налоговых отношений - это совокупность законодательных и нормативных актов различного уровня, содержащих налоговые законы и нормы: федеральных законов, законов и актов субъектов РФ, ведомственных нормативных актов и актов местного самоуправления. Порядок исчисления и взимания налогов определяет основные аспекты налогообложения.

Внимание!

Банк рефератов, курсовых и дипломных работ содержит тексты, предназначенные только для ознакомления. Если Вы хотите каким-либо образом использовать указанные материалы, Вам следует обратиться к автору работы. Администрация сайта комментариев к работам, размещенным в банке рефератов, и разрешения на использование текстов целиком или каких-либо их частей не дает.

Мы не являемся авторами данных текстов, не пользуемся ими в своей деятельности и не продаем данные материалы за деньги. Мы принимаем претензии от авторов, чьи работы были добавлены в наш банк рефератов посетителями сайта без указания авторства текстов, и удаляем данные материалы по первому требованию.