Развитие методического обеспечения управления налоговым потенциалом региона и его муниципальных образований (1142648), страница 11

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 11)

Однимиз показателей эффективности осуществления данной деятельности являетсякоэффициент, определяющий уровень мобилизации в бюджетную системуналоговых доходов и других обязательных платежей и участвующий воценке налогового потенциала региона.Анализкакфункция66управленияналоговымпотенциаломосуществляется в двух формах: макроэкономический и микроэкономическийанализ. Объектом анализа выступает внутренняя отчетность, формируемаяналоговыми органами (перечень приведен в приложение Г), а такжеинформация, полученная из внешних источников для оценки социальноэкономического положения территории и влияния различных факторов наформирование налогового потенциала.Налоговое регулирование реализуется в следующих формах: введениеновых налогов, изменение элементов существующих налогов (налоговойбазы, налоговой ставки, налоговых льгот, порядка исчисления и взимания идругих).Такиеизмененияналоговогозаконодательстваприводяткизменению структурных элементов налогового потенциала.Налоговый мониторинг следует считать специфической, комплекснойфункциейналоговогоадминистрированияиуправленияналоговымпотенциалом, позволяющей обрабатывать и получать своевременнуюинформацию для принятия решений.

Функциональные задачи мониторингасодержатся в перечнях основных задач всех управлений центральногоаппарата ФНС России, в функциях и задачах территориальных налоговыхорганов [50, С.66]. Мониторинг необходим для обобщения и анализасведений о структурных элементах налогового потенциала.Таким образом, управление налоговым потенциалом, обеспечиваемоепосредствомреализациивышеназванныхфункцийналоговогоадминистрирования, способствует выявлению и идентификации рисков,формируемыхвсистемеуправленияналоговымиотношениямиираспространяемых на все экономические процессы.

Наступление налоговыхрисков тесно связано с угрозами налоговой безопасности региона, к которымотнесены: угрозанеполнойфедерального бюджета;обеспеченностиналоговымидоходами67 угрозанеполнойобеспеченностиналоговымидоходамирегионального бюджета; угроза неполной обеспеченности налоговыми доходами местногобюджета.Поэтому снижение и предотвращение налоговых рисков, которые могутпривести к угрозам налоговой безопасности представляется одним изглавных инструментов управления налоговым потенциалом региона.2.2 Методический инструментарий оценки налогового потенциала регионаМногообразие существующих методов расчета налогового потенциалаобуславливает их систематизацию.Существует два основных подхода к классификации методов оценкиналогового потенциала:первый: деление всех методов на «методы, основанные на фактическихпоказателях и методы, основанные на макроэкономических показателях»[84, С.10].второй: деление всех методов на «прямые (те, которые основываются напоказателях формирования налоговых доходов) и косвенные (которыеосновываются на экономической активности региона)» [92, С.13].При этом существуют методы, которые нельзя однозначно отнести кодной из приведенных групп.

В связи с чем, возникает необходимостьвыделения иных критериев классификации и группировки методов оценкиналогового потенциала. Результаты исследования приведены в таблице 4.Таблица 4– Характеристика методов оценки налогового потенциала регионаКритерийПоказатели,необходимыедля расчетаГруппаМетодМетоды на основе Метод на основе ВРПпоказателей(ВВП)экономическойактивностирегионаМетоднаосновесреднедушевых доходовМетод на основе СНРМетодынапостроениярепрезентативнойналоговой системы-нормативнозаконодательный подход-косвенный подходМетод прямого счетаУпрощенный методФактический метод68Методы на основепоказателейформированияналоговыхдоходов регионаХарактеристикаНалоговый потенциал определяется как «произведение средней эффективнойналоговой ставки, определяемой как отношение суммарных налоговых обязательстввсех регионов к их совокупному продукту, на фактический валовой продуктрегиона».[94]Базируется на учѐте доходов, проживающих в данном регионе налогоплательщиков,и численности населения.«Показатель совокупных налогооблагаемых ресурсов (СНР) связан с валовымрегиональным продуктом (ВРП) и является альтернативой ВРП.

Показатель СНРболее точно отражает фактический объем налоговых ресурсов региона, чем ВРП, нодля расчета этого показателя, так же как и для ВРП, необходима достаточно большаябаза» [81], что ограничивает его применение.основе Оценка налогового потенциала региона производится с помощью применениястандартных (или средних по стране) налоговых ставок к соответствующимналоговым базам или при условии средних по стране налоговых усилий.В расчетах учитывается объѐм налоговой базы по установленным ставкам с учѐтомуровня собираемости налогов, предоставления налоговых льгот, погашенияналоговых кредитов по уплате налогов в консолидированный бюджет субъекта РФ.Предполагает использование данных по основным налогам, применяется в случаенедостатка данных для метода репрезентативной налоговой системы. Оценканалогового потенциала оставшихся налогов производится без большой погрешностиисходя из итога оценки.Налоговый потенциал определяется как сумма фактических поступлений налогов исборов, задолженности по налогам и сборам, пеням и налоговым санкциям,налоговых льгот и доначислений по результатам соблюдения законодательства оналогах и сборах.Продолжение таблицы 4КритерийВременнойгоризонтпрогнозированияГруппаМетодыпрогнознойэкстраполяцииМетодМетод экспоненциальногосглаживанияМетод авторегрессионногопреобразованияМетодсреднихМетодвесовгармоническихнаименьшихКорреляционнорегрессионный анализ69МетодквадратовскользящихХарактеристикаКраткосрочное, среднесрочное прогнозированиеПредставляет прогноз показателя на будущий период в виде суммы фактическогопоказателя за данный период и прогноза на данный период, взвешенных при помощиспециальных коэффициентов.Исследуетзависимостьналоговыхдоходов(объектимеет сложную,многофакторную природу) от одной или нескольких других величин.

Построениимодели производится по отклонениям значений временного ряда от выравненных потренду значений.Метод состоит в замене абсолютных уровней ряда динамики их среднимиарифметическими значениями за определенные интервалы. Выбираются этиинтервалы способом скольжения: постепенно исключаются из интервала первыеуровни и включаются последующие.Метод прогнозирования, основанный на экстраполяции скользящего тренда,аппроксимируемого отрезками линии с взвешиванием точек этой линии при помощигармонических весов.Математический метод, применяется оценки налогового потенциала, основан наминимизации суммы квадратов отклонений функций налоговых доходов от искомыхпеременных.Долгосрочное прогнозированиеКлассический метод стохастического моделирования.

Изучаются взаимосвязипоказателей хозяйственной деятельности, когда зависимость между ними не являетсястрого функциональной и искажена влиянием посторонних, случайных факторов.Продолжение таблицы 4КритерийГруппаУчетМетодынеопределенно моделированиястипроисходящихвналоговойсистемепроцессовИсточник: составлено автором.70МетодХарактеристикаМетодимитационного Метод оценки налогового потенциала, при котором изучаемая налоговая системамоделированиязаменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, скоторой проводятся эксперименты. При этом результаты определяются случайнымхарактером процессов.Методструктурного «Статистический метод проверки и оценки причинно-следственных связей междумоделированияструктурами данных, исходя из их качественной причинности, позволяет не толькопроверять и подтверждать гипотетические модели и конструкты, но и развиватьтеории, разрабатывать методики исследования» [119]Методматричного Матричная модель является одной из форм графического анализа, представляетмоделированиясобой логическую имитацию системы налогового администрирования и еепространственное (в задаваемых координатах) позиционирование, отражающеевнутренние причинно-следственные связи, пропорции, силы и факторы,определяющие закономерности и тенденции развития.Методсетевого Базируется на теории графов.

Моделируется совокупность взаимосвязанных работ имоделированиясобытий, отображающих процесс оценки налогового потенциала. Искусственныенейронные сети— «математически-обоснованные модели, в том числе ихаппаратные или программные реализации, в основу построения которых заложенпринцип функционирования и организации биологических нейронных сетей, то естьсетей нервных клеток в живом организме. Одно из основополагающих преимуществнейронных сетей перед традиционными вычислительными алгоритмами возможность обучения. С технической точки зрения обучение заключается в поискекоэффициентов связей между нейронами.

Выявление сложной зависимости междувходными и выходными данными, а также выполнение обобщений – одна из задачпроцесса обучения искусственных нейронных сетей» [107].71Все выделенные методы можно объединить в группу фактологическихметодов, поскольку они основываются на анализе фактов, статистическихданных и прогнозных оценок с использованием различных моделей.Следует отметить, что при оценке налогового потенциала можетиспользоваться и метод экспертных оценок, как отдельно, так и всовокупности с одним из фактологических методов. Это обуславливаетделение всех методов оценки налогового потенциала региона по отношениюк субъекту, осуществляемому оценку на три группы (приведены на рисунке21: эвристические, фактологические и методы комплексной оценки.Эвристические методы базируются на исследовании и раскрытииранее неизвестного, наиболее используемым из них является методэкспертных оценок.

Характеристики

Список файлов диссертации