Налоговый механизм развития территорий с преференциальными условиями ведения предпринимательской деятельности (на примере ОЭЗ) (1142205), страница 32
Текст из файла (страница 32)
Целевой сценарий развитияРеспубликиТатарстанможетосновыватьсянадостижениитемповустойчивого роста региональной экономики не ниже среднероссийских, апоказателей развития субъектов ОЭЗ «Алабуга» – выше среднероссийских.Продвинутый преференциальный сценарий может строиться напредположении, что сложившиеся тенденции и влияние внешних факторовна региональную экономику стабильны. Это позволяет применять политикуналоговых преференций для субъектов ОЭЗ на уровне базового сценария,кроме того в качестве дополнительных льгот можно было рассмотретьльготы по НДС и НДПИ. При этом сценарии тенденции демографическихпоказателей (общее количество населения, количество работоспособногонаселения) не должны отличаться снижением, сохраняться также на уровнебазового сценария.
Такой вывод мы делаем на основании произведенныхрасчетов влияния показателей численности населения на налоговыйпотенциал региона – основную величину, характеризующую правильностьвыбранного курса реализации налоговой политики и дающего ростналоговых доходов для регионального бюджета.Очевидно,территорийчтоспредпринимательскойразработкасценарныхпреференциальнымиусловийдляразвитияусловиямидеятельности должна быть адекватнойведенияобщейналоговой политике с ее выбранными сценариями и общей методологиейпрогнозирования экономической деятельности субъектов, осуществляющих186свою деятельность в ОЭЗ и уплачивающих налоги с учетом применениявсех возможных налоговых преференций.
Для прогнозных расчетов и ихвариативности потребуется единая методологическая основа, которая моглабы служить методической базой анализа и мониторинга деятельностиособыхэкономическихзонкактерриторийспреференциальнымиусловиями ведения предпринимательской деятельности. В такого родаметодическую основу следует включать, по нашему мнению, весьсуществующий арсенал налоговых инструментов: по налогу на прибыльорганизаций,НДС,поимпортнымтаможеннымпошлинам,поимущественным налогам. Возможность применения таких инструментовопределяется, как уже было отмечено в нашей работе, на уровнерегиональных властей и закрепляется в законодательных актах региона иактов местных органов управления.Для большинства резидентов особых экономических зон налоговыепреференции рассматриваются как стимулирующие экономическое развитиев период их применения. В этот же период региональные бюджеты получаютменьшее количество налоговых доходов, между планируемым налоговымпотенциалом (поступлением налоговых доходов в бюджет) и фактическимпоступлениемналоговыхплатежейвозникаетналоговыйразрыв,восполнение которого возможно только при условии расширения налоговойбазы и соответствующем росте налоговых платежей за счет влияниядополнительных факторов.
В этой связи беспрецедентное значение имеютоценка и мониторинг налогового потенциала особых экономических зон, дляреализации которых в следующем параграфе работы представлена методика,позволяющая дать оценку налоговому потенциалу под влиянием значимыхпоказателей экономического развития территории.1873.3 Методика оценки налогового потенциалас учетом влияния показателей, характеризующихуровень экономического развития регионаМетодику оценки налогового потенциала продемонстрируем напримере данных региона, поскольку информации о такого рода данных поОЭЗ «Алабуга» нет в открытом доступе. Характеристику названного методаанализа мы приводили ранее в нашей публикации [322].Показатели,характеризующиеэкономическоеразвитиерегиона,представленные в таблице 19, обработаны методом корреляционногоанализа, что позволило представить их в виде корреляционной матрицы,исходные данные для которой показаны в таблице 20.Определение корреляционной зависимости налоговых доходов регионаот различных факторов представлено в таблице 21.Исследование элементов корреляционной матрицы показало, что объемналоговых поступлений в бюджет (y) находится в сильной корреляционнойзависимости:1) от валового регионального продукта – ryx2 = 0,974,где y – объема налоговых поступлений в бюджет;x2 – валовый региональный продукт;2) объёма отгруженных товаров (выполненных работ) – ryx5 = 0,97046,где y – объем налоговых поступлений в бюджет;x5 – объем отгруженных товаров (выполненных работ);3) инвестиций в основной капитал – ryx4 = 0,96025,где y – объем налоговых поступлений в бюджет РТ,x4 – инвестиции в основной капитал.Таблица 19 – Показатели, выбранные для анализа эффективности налоговой политики и их условные обозначенияНаименование показателя, выбранного для анализа2Объем налоговых поступлений в бюджет РТ (млн руб.)Валовый региональный продукт (млрд руб.)Среднедушевые доходы населения (руб.)Инвестиции в основной капитал (млрд руб.)Объем отгруженных товаров, выполненных работ собственными силами (млрд руб.)Ввод в действие жилых домов (тыс.
кв. м)Среднемесячная заработная плата (руб.)Валовая продукция сельского хозяйства (млрд руб.)Реальные денежные доходы населения (проц.)Импорт товаров (млрд долл. США)Экспорт товаров (млрд долл. США)Численность населения (тыс. чел)Износ основных фондов (проц.)Среднесписочная численность работающих в экономике (тыс. чел)Сальдированный финансовый результат (млрд руб.)Величина прожиточного минимума (руб.)Объем выполненных работ по строительству (млн руб.)Оборот розничной торговли (млрд руб.)Объем производства алкогольной продукции (млрд руб.)Курс доллара по отношению к рублю (руб. за долл.)Организации, выполняющие научные исследования и разработки (единиц)Источник: составлено автором [227, с. 98].188Номер показателя11 (y)2 (2 )3 (3 )4 (4 )5 (5 )6 (6 )7 (7 )8 (8 )9 (9 )10 (10 )11 (11 )12 (12 )13 (13 )14 (15 )15 (16 )16 (17 )17 (18 )18 (19 )19 (20 )20 (21 )21 (22 )Таблица 20 – Данные для построения корреляционной матрицы1159,7181,3227,4162,8211,6282,3333,8345,1387,42605,9757,4926,1885,11001,61305,91437,01551,41671,339365,511566,914163,715892,51842420222,624004,326161,229829,74160,6214,6273,1277,6328,9393,6470,7525,7542,85596,1758,2932,9867,61070,31345,314681549,21678,6Источник: составлено автором [227, с.
98].61778,32040,72222,52010,22027,32396,12399,52400,42404,878849,911469149041520717350,120009,423233,726034,528293,6877,293,211711899150,4147,5168,11949117,5114,5108,6102,3109101,8112,2102,5106,71028,943,68652,778,6109,3113,4525,3440,811299,3331,5541,9355,3517,7705,1641223,6183,012376037633769377837873803382238383855134543,842,543,144,542,343,743,444,2141343,913761388,11346,51359,41362,91364,51817,71812,21591,7139,698,2119,5140,8194,6245,6219,5201,3162735309837624112455452145322611368801786,6124,1157165,2178,7220,8287,2297,4309,618192021213,9 2,5 27,02 81276,5 2,6 25,66 86369,3 3,0 24,88 80393,9 3,5 31,79 80454,4 9,4 30,34 86534,9 9,6 29,41 106650,7 10,3 31,08 117712,9 9,0 31,85 127781,0 8,2 37,97 114189Год200620072008200920102011201220132014Таблица 21 – Определение корреляционной зависимости налоговых доходов региона от различных факторов2345678910111213141516171819202111––––––––––––––––––––20,974781–––––––––––––––––––30,943335 0,9839861––––––––––––––––––40,960255 0,994311 0,9909561–––––––––––––––––50,970465 0,997561 0,982457 0,9923331––––––––––––––––60,902076 0,914023 0,842787 0,886893 0,9141411–––––––––––––––70,954797 0,991842 0,996197 0,996745 0,989141 0,8781411––––––––––––––80,935053 0,963744 0,943261 0,944611 0,948093 0,899463 0,9550071–––––––––––––9-0,37056 -0,53667 -0,534931––––––––––––1–––––––––––1––––––––––1–––––––––1––––––––1–––––––1––––––1–––––0,9662741––––1–––1––-0,539510 0,808177 0,807935 0,815011 0,82302-0,53064 -0,55913 -0,55882 -0,613290,782543 0,641297 0,827872 0,817942 -0,4566611 -0,05903 -0,03285 -0,11188 -0,06427 0,014075 0,219645 -0,08947 -0,12619 -0,07654 -0,5375812 0,957547 0,978386 0,987020,981105 0,970519 0,816366 0,982143 0,944938 -0,46783 0,858449 -0,2005513 -0,12626 -0,19939 -0,09453 -0,15842 -0,19386 -0,51971 -0,15909 -0,30358 0,658666 0,00853 -0,49204 -0,0245114 0,753652 0,737926 0,755993 0,749585 0,708068 0,556569 0,763374 0,77256 -0,37601 0,983971 -0,64841 0,808194 0,08562415 0,865458 0,888823 0,850435 0,887280,893666 0,837195 0,854326 0,787145 -0,33867 0,603392 0,12786 0,85639 -0,13223 0,50574116 0,929826 0,980028 0,992418 0,981347 0,978593 0,845853 0,990565 0,956202 -0,6065 0,823697 -0,10836 0,977779 -0,14832 0,765423 0,816187170,956820,989503 0,983890,995213 0,985742 0,894868 0,99013 0,941323 -0,51714 0,79022 -0,03877 0,972577 -0,17575 0,714858 0,9038518 0,955987 0,992149 0,997109 0,997635 0,989547 0,871158 0,998856 0,950163 -0,53923 0,817444 -0,08267 0,985798 -0,13721 0,75068 0,868928 0,988073 0,99332819 0,747721 0,807097 0,803519 0,817840,841147 0,710253 0,795443 0,648618 -0,41811 0,471506 0,335609 0,764198 -0,06315 0,350993 0,844918 0,794997 0,803383 0,80604820 0,685919 0,761296 0,846948 0,776877 0,750892 0,482044 0,804997 0,774864 -0,45839 0,676198 -0,36423 0,847847 0,186957 0,673235 0,591020,847691 0,767116 0,812141 0,577871121 0,919505 0,918872 0,873731 0,917667 0,911341 0,83261 0,886884 0,84468 -0,36951 0,79477 -0,07581 0,910732 -0,09716 0,708276 0,944789 0,853129 0,916979 0,896432 0,774549 0,605388Источник: составлено автором [227, с.
99].11901191Коэффициент парной корреляции (r) дает количественную оценкурассматриваемой линейной зависимости [227, с. 97-98].Результаты анализа коэффициентов парной корреляции выделенныхэкономических показателей демонстрируют значимую коррелированность,что не позволяет одновременно включать их в модель, может возникнутьэффект мультиколлинеарности (наличие линейной зависимости междуобъясняющими переменными (факторами) регрессионной модели) [112].Регрессионная модель, отражающая зависимость роста налоговыхдоходов бюджета от макроэкономических показателей, построена сиспользованием расчета парной регрессии, для которого мы отбираемфакторы, наиболее тесно связанные с результатом.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
