Развитие методического обеспечения управления налоговым потенциалом региона и его муниципальных образований (1142648), страница 14
Текст из файла (страница 14)
При этом методы моделированиядостаточно трудоемки и сложны в применении. В связи с чем, особоевнимание при оценки налогового потенциала необходимо уделить методукорреляционно-регрессионного анализа, а для повышения достоверности егопрогноза использовать в моделях показатели экономической активностирегиона, учитывая при этом и метод репрезентативной налоговой системы.Полученную в результате такого подхода модель можно использовать какдлякраткосрочногоисреднесрочного,такидлядолгосрочногопрогнозирования налогового потенциала. Практическая реализация такоймодели продемонстрирована в следующем параграфе работы.2.3 Моделирование налогового потенциала региона с учетомкоэффициента равномерности при использовании корреляционнорегрессионного анализаПрогнозирование налогового потенциала региона должно производитьсяна основе тех налогов, доля которых в структуре налоговых доходов неизменяется или изменяется незначительно.
Если налоговые доходы поступаютравномерно, то на основе расчета средневзвешенной величины доли данногоналога в общем объеме поступлений за аналогичные периоды можно определитьналоговый потенциал каждой группы при известной величине доходов за год.Оценкаравномерностиналоговыхпоступленийосуществляетсяпосредством анализа структуры налоговых доходов консолидированногобюджета РФ, что позволяет выявить динамику поступления налогов и сборов,определить вектор дальнейшего развития работы налоговых органов по ихсобираемости.Исследованиепроведеновотношенииналоговыхдоходовконсолидированного бюджета Республики Марий Эл. Анализ налоговыхпоступлений с 2010 по 2014 гг., приведенных в таблице 8, позволяет сделать89вывод об их стабильной положительной динамике. При этом доля трехосновных налогов (налог на доходы физических лиц, налог на прибыльорганизаций, налог на имущество организаций) в среднем составляла с 2010по 2014 г.
84%, а коэффициент равномерности с 2012 по 2014 г. 0,85. Расчетыпредставлены в таблице 9.Представляется, что оценку консолидированного бюджета РеспубликиМарий Эл и прогнозирование налогового потенциала региона необходимоосуществлять по трем основным налогам: налогу на доходы физических лиц,налогу на прибыль организаций и налогу на имущество организаций.В диссертационном исследовании использовано два методапрогнозирования: экстраполяции и корреляционно-регрессионного анализа.Рассмотрим каждый из них более подробно.Таблица 8– Поступление налоговых доходов в консолидированный бюджет Республики Марий ЭлВиды налогов2008200920148215,80 100% 7518,1 100% 8524,3 100% 9594,4 100% 11085,1100%11454903 100% 12629811 100%1699,10 20,68 1215,40 16,17 1822,00 21,37 2296,20 23,932578,6023,261914793,00 16,72 2526906,00 20,013987,60 48,54 4098,10 54,51 4454,80 52,26 4774,70 49,775432,9049,016357278,00 55,50 6703321,00 53,08476,80593,905,807,23386,80528,602,978,17414,30984,703,748,88248707,00 2,17 247727,00 1,961029412,00 8,99 1130817,00 8,95757,909,22840,30 11,18 915,00 10,73 977,20 10,191150,2010,381281275,00 11,19 1391386,00 11,02700,508,53448,90524,404,73623438,005,147,035,97207,10650,80474,602,437,635,57284,50783,70478,104,98Источник: составлено автором на основе данных УФНС России по Республике Марий Эл [176].5,44629654,004,9990Поступило всего, тыс.
руб.:в том числе:Налог на прибыльорганизацийНалог на доходыфизических лицАкцизыНалоги, взимаемые в связи сприменением специальныхналоговых режимовНалог на имуществоорганизацийОстальные налоги и сборыКонсолидированный бюджет Республики Марий ЭлПоступление201020112012201391Таблица 9– Расчет коэффициента равномерности налоговых поступленийПоказательРазмах вариацииСреднее линейное отклонениеСреднее квадратическое отклонениеКоэффициент равномерностиналоговых поступлений20100,500,130,050,8420110,470,130,050,8420120,450,130,050,8520130,530,130,050,8520140,510,130,050,85Источник: составлено автором.На основе метода линейного приближения, исходя из данныхприведенных в таблице 10 нами был осуществлен прогноз налоговыхпоступлений в консолидированный бюджет Республики Марий Эл.Таблица 10– Поступило налоговых доходов в консолидированный бюджетРеспублики Марий Эл всего.В миллионах рублейгод200420052006поступления 3006,2 3599,2 4812,22007659220087943200920107601,2 8935,9201197302012201311009,6 11435,4Источник: cоставлено автором на основе данных Федеральной службыгосударственной статистики [175]Приведенные выше данные представлены графически на рисунке 22.Источник: составлено автором на основе данных Федеральной службыгосударственной статистики [175]Рисунок 22– Поступления НДФЛ в консолидированный бюджетРеспублики Марий Эл в 2006-2013 гг.92Налоговые доходы консолидированного бюджета Республики МарийЭл описывает следующее уравнение (12):y = 963,72x + 2166(12)где х- фактор времени (от 1 до 10).Прогноз налоговых доходов в консолидированный бюджет РеспубликиМарий Эл на основе полученного уравнения представлен в таблице 11.Таблица 11– Прогноз налоговых доходов в консолидированный бюджетРеспублики Марий ЭлВ миллионах рублейГод20152016Налоговые доходы консолидированного бюджетаРеспублики Марий Эл13730,6414694,36Источник: составлено автором.Второй метод необходимо использовать при прогнозе трех основныхналоговых доходов.
Алгоритм его применения представлен на рисунке 23.ЭтапХарактеристикаЭтап 1Выбор показателей, возможно имеющих взаимосвязь с налоговымипоступлениямиЭтап 2Построение корреляционного поля зависимости между показателямиЭтап 3Оценка парных коэффициентов корреляцииЭтап 4Оценка регрессионной статистикиЭтап 5Построение прогнозной модели налогового потенциалаЭтап 6Построение прогнозной модели для зависимой переменнойЭтап 7Прогноз зависимой переменной и налогового потенциалаИсточник: составлено автором.Рисунок 23– Алгоритм оценки налогового потенциала на основекорреляционно регрессионного анализа93Рассмотрим поступления по налогу на доходы физических лиц вконсолидированныйбюджетРеспубликиМарийЭл.Результатыпредставлены графически на рисунке 24.Источник: составлено автором на основе данных Федеральной службыгосударственной статистики [175].Рисунок 24– Поступления НДФЛ в консолидированный бюджетРеспублики Марий Эл в 2006-2013 гг.Поступление НДФЛ ежегодно увеличивается, при этом темп ростапоступлений соответствует зафиксированной Территориальным органомФедеральной службы государственной статистики по Республике Марий Элдинамике прироста номинальной заработной платы в республике.
В связи сэтим для построения модели выбран показатель средняя номинальнаязаработная плата в месяц.Исходные данные для расчета приведены в таблице 12.Таблица 12– Исходные данные для построения моделиГодПоказательСредняяноминальнаязаработнаяплата в месяц,руб.2006200720086344840410535200920102011201211357,10 12669,40 14128,40 16075,402013201418558,32035094Продолжение таблицы 12ПоступлениеНДФЛ, тыс.руб.2215090 3123792 3987615 4 098128 4454793 477469854328806357278 6705129Источник: составлено автором на основе данных Федеральной службыгосударственной статистики [175].На втором этапе, согласно предложенной методики, построимкорреляционное поле между поступлениями НДФЛ и выделенным намизависимым показателем - средней номинальной начисленной заработнойплаты.
Результаты представлены на рисунке 25.Источник: составлено автором.Рисунок 25– Корреляционное поле зависимости НДФЛот средней номинальной начислено заработной платыНатретьемэтапенеобходимопостроитьматрицукоэффициентов корреляции. Результаты представлены в таблице 13.Таблица 13– Матрица парных коэффициентов корреляцииyxy10,9944Источник: составлено автором.X1парных95Коэффициент корреляции (множественный R) стремится к 1, чтоозначает сильную взаимосвязь между зависимой и независимой переменной.На 4 этапе проведем регрессионный анализ исходных данных.Результаты представлены в таблице 14.Таблица 14– Регрессионная статистикаРегрессионная статистикаМножественный RR-квадратНормированный R-квадратСтандартная ошибкаНаблюдения0,9954226050,9908661630,98956133147,84551899Источник: составлено автором.Коэффициент детерминации (R-квадрат) показывает, что в 99 %случаях изменчивость y (поступления по налогу на доходу физических лиц)можно объяснить с помощью прогнозного значения средней номинальнойначисленной заработной платы.Нормированный R-квадрат практически не отличается от коэффициентадетерминации, что свидетельствует о качестве предложенной модели.
Значениякоэффициентов представлены в таблице 15.Таблица 15– КоэффициентыY-пересечениеПеременная X 1Коэффициенты457,42460560,312718053Источник: составлено автором.В результате анализа t-статистики Стьюдента (tрасчетное=27,5 >tтабличное=2,36) , оценивающей отношение величины линейного коэффициентакорреляции к среднему квадратическому отклонению, сделан вывод, чтомежду переменными существует зависимость и найденный коэффициенткорреляции значим.P-Значение составило менее 0,05, что также свидетельствует означимости полученного уравнения.96Оценка статистической значимости уравнения произведено с помощьюF-критерия Фишера.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
