Развитие методического обеспечения управления налоговым потенциалом региона и его муниципальных образований (1142648), страница 13
Текст из файла (страница 13)
Оценкавеличиныналоговогопотенциаларегионасучетомкоэффициента эластичности. Вардересян Л.В. предлагает для расчета метод,основывающийсянарасчетекоэффициентаэластичности(KR)какколичественной зависимости между ежегодным приростом поступлений ототдельных налогов и расширением их базы [76].Сумма прогнозных поступлений (11) при этом определяется «какпроизведение темпов роста налоговой базы на коэффициент эластичности покаждому налогу, в основе расчета которого использован предложенныйДж.Печманом подход [165]:ln R = a + b ln Y + с DUM,(11)гдеR − налоговые поступления;Y − база налогообложения;DUM − совокупность переменных, которые определяют измененияналоговой структуры;а, b, с – ожидаемые коэффициенты, причем именно коэффициент bуказывает на эластичность данного налога относительно Y» [76].В соответствии с величиной коэффициента эластичности (КR) налогигруппируются следующим образом:1.
КR < 1 – прямые налоги, при расчете которых учитываютпропорциональные подходы к определению ставки налога, а такжеиспользование необлагаемого минимума.2. КR = 1 – налоги на потребление - налог на добавленную стоимость иакцизный сбор (базируются на стабильности потребления в сравнении сполучением доходов или процессом накопления капитала).3.
КR > 1 – налоги, на расчет которых оказывают влияние различныеметоды налогообложения.802. Оценка развития налогового потенциала регионов на основе ихрейтингования. Согласно постановлению правительства [19] федеральныеорганыгосударственнойвластиосуществляютинтегральнуюоценканалогового потенциала региона. Расчет производится на основе изменения трехгрупппоказателей:промышленноепроизводство,налоговыедоходы,инвестиции.
Каждая группа состоит из двух индикаторов: показателя и егосреднего темпа роста. В методике используются такие показатели как среднийобъем отгруженных товаров собственного производства на 1 жителя за тригода, средний объем налоговых доходов на 1 жителя за три года, средний объеминвестиций в отдельной отрасли на 1 жителя за три года. Цель данной оценки–поддержка регионов, достигших наилучших результатов по увеличениюрегионального налогового потенциала. Итоговый рейтинг регионов за 2013 годсвидетельствует о том, что по состоянию на 2014 г. только 10 субъектов РФявляются «регионами–донорами». Среди них Москва и Московская область,Санкт-ПетербургиЛенинградскаяобласти,РеспубликаТатарстан,Самарская область, Тюменская область с автономными округами (ХМАО иЯНАО) и Сахалинская область. Однако, по приведенной выше оценке толькоСахалинская область имеет высокий потенциал, Москва и Самарскаяобласть– средний потенциал, остальные регионы– низкий [137, C.
66]Следует заметить, что по наиболее «весомому» показателю налоговыхдоходов Сахалинская область имеет различное значение ранга: среднийобъем налоговых доходов на одного жителя- 16 место, средний темп ростаналоговых доходов-62 место. Такой высокий ранг по первой группепоказателей получен за счет высокого среднего значения налоговых доходови низкого значения численности населения области.
При этом вторая итретья группа показателей получила низкие ранги, что свидетельствует онизком уровне развитии налогового потенциала региона. За счет весовогокоэффициента в 40 % для первой группы «налоговые доходы» и 20 % длявторой, третьей и четвертой группы Сахалинская область получила 62место в общем рейтинге регионов.
Парадокс заключается в том, что регион,являющийся регионом-донором, имеющий высокий уровень налогового81потенциала (значение показателя налоговых доходов) получает низкуюоценку уровня развития регионального налогового потенциала. И наоборот,регионом, занявшим первое место в данной оценке, является Калужскаяобласть, налоговый потенциал которой определен как низкий.
При этом, пообъему налоговых доходов данный субъект РФ занимает место ниже 50, азначение этого же показателяпо отношению к численности населенияприводит регион к рангу 15.Таким образом, применение методики, утвержденной ПравительствомРФ [19], приводит к тому, что субъекты, имеющие низкий налоговыйпотенциал, получают высокое значение уровня развития налоговогопотенциала, а регионы, имеющие высокий налоговый потенциал, получаютнизкое значение уровня его развития. Это говорит о несовершенствеметодики, поскольку она, не в полной мере отражает уровень развитиясубъектами своего налогового потенциала. Постановление не учитываетотраслевую структуру регионов, а также показатели, динамика которыхоказывает существенное воздействие на рост налоговых доходов вбюджетную систему [137]. В связи с чем, предлагается дополнить методикурейтинговой оценки показателями, приведенными в таблице 5.Таблица 5 – Показатели, которые необходимо использовать для интегральнойоценкиГруппаЭкспорт и импортСтроительствоФинансовоесостояниекрупныхисреднихорганизацийСельское хозяйствоПотребительский рынокТрудовые ресурсыПоказатель, используемый для оценкиВнешнеторговый оборот, млн.
руб.Ввод в действие общей площади жилых домов, м2Прибыль (убыток) предприятий по всем видам деятельности,тыс. рублейОбъем выручки от реализации сельскохозяйственнойпродукции(работ,услуг)сельскохозяйственнымиорганизациями, тыс. рублейОборот розничной торговли на душу населения, тыс. рублейСредняя заработная плата работающего, тыс. рублейИсточник: составлено автором.Следует также заметить, что в указанном постановлении отсутствует82присутствует градация налогового потенциала на высокий, средний и низкий,но не дано критерия такой градации. Поэтому предлагается:1. Закрепить понятие регионального налогового потенциала впостановленииПравительства,регулирующемраспределениедотацийрегионам, достигшим наилучших результатов по уровню развития.
Подрегиональным налоговым потенциалом следует понимать объем налоговыхдоходов, поступивший в консолидированный бюджет региона.2. Градацию субъектов РФ по значению регионального налоговогопотенциала производить методом кластерного анализа, разделив все регионына три группы: обладающие высоким, средним и низким региональнымналоговым потенциалом.3. Уровень развития регионального налогового потенциала следуетопределяться как интегральную оценку коэффициентов роста следующихгрупп показателей: экспорт и импорт, строительство, финансовое состояниекрупных и средних организаций, сельское хозяйство, потребительскийрынок, трудовые ресурсы, инвестиции, промышленное производство,налоговые доходы.Многообразие используемых методов оценки налогового потенциалаобусловилонеобходимостьвыявленияихосновныхпреимуществ,недостатков, а также области применения.
В связи с чем нами быларазработана система критериев, в которую включено 6 групп:1 – система информационного обеспечения оценки;2 – система показателей, включенная в методику;3 – система верификации метода;4 – учет особенностей оценки в разрезе различных налогов итерриторий;5 – система усилий налоговых органов по применению метода оценки;836 – возможности применения метода.В каждой группе выделены критерии, дана их характеристика ибалльная шкала оценки. Результаты исследования приведены в таблице 6.Сравнение методов на основе предложенных критериев представлено втаблице 7.Таблица6–Критериивозможностииспользованияметодаоценкиналогового потенциала№11.11.21.32.12.22.2.12.2.22.2.32.2.42.2.52.2.6КритерийХарактеристика231 группа критериев:«Система информационного обеспечения оценки»использования данных Федеральнойпреимущественнослужбы государственной статистикине используютсяиспользование данных ФНСпреимущественноне используютсяорганизация взаимодействияданные необходимые длягосударственных органовоценки предоставляютсяорганами государственнойвласти ФНСданные необходимые дляоценки не предоставляютсяорганами государственнойвласти ФНС2 группа критериев:«Система показателей, включенная в методику»Количество параметров, включенных в ограниченность расчетов заметодикусчет небольшого количестваиспользуемых параметровоптимальное количествопараметровнеобходимость использованиябольшого объема данныхСостав параметровдоходы нерезидентовучитываетинфляцияне учитываетуровень уклонения от уплатыналоговуровень доначисленныхплатежей по результатамконтрольных мероприятийуровень задолженности поосновным налогам и сборамвеличина выпадающих доходовБалльнаяшкала41010100101084Продолжение таблицы 612.2.72величина доходов дополнительнополученных за счет расширенияналоговой базы.2.2.82.2.9коэффициент собираемостипоказатели, характеризующиесоциально-экономическое развитиетерриториив т.
числе показатель ВВП (ВРПдля региона)2.2.102.32.43.13.24.14.24.35.15.2Временной характер данныхСезонный характер данных3 группа критериев:«Система верификации метода»степень детерминируемоститочность оценки при различныхвременных периодахучитывает341не учитывает0учитываетне учитываетучитываются ретроспективные,текущие и перспективныеданные о состоянии налоговойсистемыне учитывается один из видовданныхпри оценке в рамках одногофинансового года учитываетсясезонный характер данныхне учитываются101высокая связь между оценкой инаблюдениемчастичная связь между оценкойи наблюдениемслабая предсказуемость объектавысокая точность прикраткосрочной оценкевысокая точность присреднесрочной оценкевысокая точность придолгосрочной оценке4 группа критериев:«Учет особенностей оценки в разрезе различных налогов и территорий»дифференциация налоговых базучитываетне учитываетдифференциация налоговых ставок в учитываетразличных регионахне учитываетадаптивность метода в условияхадаптивенсущественной асимметриине адаптивенналогового потенциала регионов5 группа критериев:«Система усилий налоговых органов по применению метода оценки»трудоемкость оценкивысокаянизкаязатратность использования методавысокаяоценкинизкая0100-1111101010010185Продолжение таблицы 616.16.226 группа критериев:«Возможности применения метода»Временной период оценки (горизонтоценки)Возможность выявления налоговыхрисков при использование методаИсточник: составлено автором.34Оценка осуществляется на одинпериодОценка возможна на несколькопериодов впередНалоговые риски могут бытьформализованыНалоговый риск выявить неудается0110Таблица 7– Сравнение методов оценки налогового потенциалаМетоды прогнознойэкстраполяцииКритерий1группа2группа3группа4группа5группа6группаВид метода1.1 1.2Метод на основеРНСМетод «прямогосчета»Упрощенный методФактический методМетод на основеСНРМетод на основесреднедушевыхдоходовМетод на основеВВП (ВРП длярегиона)Метод наименьшихквадратовМетод скользящихсреднихМетодгармонических весовМетод адаптивногосглаживанияМетодэкспоненциальногосглаживанияМетодавторегрессионногопреобразования1.32.12.2.12.2.22.2.32.2.42.2.52.2.62.2.72.2.82.2.92.2.102.32.43.13.24.14.24.35.15.26.16.2111100000001001011111111011100000000100101111111101110000000010010111111110111000000001001011111111011110000000100101100000101111000000010010110000010111100000001001011000001010001111111111111100000111000111111111111110000011100011111111111111000001110001111111111111100000111000111111111111110000011100011111111111111000001186Методы на основепоказателей экономическойактивности регионаМетоды на основепоказателейформированияналоговых доходоврегионМетодГруппаметодовПродолжение таблицы 7МетодГруппаметодовКритерийВид методаМетодымоделированияМетод корр-норег-ого анализасетевогоимитационногоструктурногоматричного1группа2группа3группа4группа5группа6группа1.11.21.32.12.2.12.2.22.2.32.2.42.2.52.2.62.2.72.2.82.2.92.2.102.32.43.13.24.14.24.35.15.26.16.211111111111111111100111111110111111111111010000011111011111111111101000001111101111111111110100000111110111111111111010000011Источник: составлено автором.8788В результате анализа наивысшую оценку получили методы прогнознойэкстраполяции и методы моделирования.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
