Развитие налогового потенциала региона в рамках совершенствования налогового федерализма (1142676), страница 16

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

Текст из файла (страница 16)

Дляисключения автокорреляции был использован переход от абсолютных показателей котносительным на основе расчета реальных темпов роста показателей по формуле (8):68i =aia i−1 ∗СPI ,(8)где i - значение показателя в i-том году,CPIi – индекс потребительских цен в i-том году (Consumer Price Index).При расчете НПР учитывался как полный – поступления администрируемых ФНСналогов,сборовиРоссийской Федерациипрочихсобязательныхучетомналоговойплатежей,вбюджетнуюзадолженности.системуСоответствующиестатистические данные для всех регионов ЦФО представлены в приложении В.На основе корреляционно-регрессионного анализа выявлено наличие слабой связимежду НПР и факторами либо ее отсутствие, что показано в таблице 13.

Вероятно, такойрезультат обусловлен использованием данных статистики за 2010-2011 г., что привело кучету при анализе конъюнктурных особенностей сразу двух периодов. В целяхисключения влияния подобной ситуации анализ проведен также для регионов ЦФО, ноисключительно для 2011 г., однако результаты остались аналогичными и для анализафакторов за 2010-2011 гг., как показано в таблице 13. Отдельно отметим, чтоиспользование данных за 2010-2011 г. обусловлено тем, что эти годы в экономике Россиипришлись на посткризисный период умеренного экономического роста (темпы прироста4-5%), при этом тенденции рецессии 2012-2013 г. (темпы прироста 1-3%) и кризиса 2009 г.(темп снижения -8%) исключены, то есть выбраны 2 года стабильного развития без резкихконъюнктурных колебаний.Примечание – Использование данных по ВРП требовало трансформации показателей,поскольку до 2004 г.

ВРП учитывался в рыночных ценах, а с 2004 г. – в основных.Таблица 13 – Результаты корреляционно-регрессионного анализа зависимости междупоказателями-факторами и налоговым потенциалом регионов ЦФО для 2010-2011 гг.ФакторыВРПДДНСВРПОСФРЧЗИОКПИИАнализ данных за 2010-2011 (ЧСС=34)Анализ данных за 2011 (ЧСС=16)Пр и м еча н и е – ЧСС – число степеней свободыКоэффициентУровень значимостиКоэффициентУровень значимостидетерминации (R2)(t-критерийдетерминации (R2)(t-критерийСтьюдента)Стьюдента)0,1110,010,041статистически незначим0,0730,050,087статистически незначим0,1010,010,1730,010,010статистически не0,1250,05значим0,002статистически не0,014статистически незначимзначим0,006статистически не0,003статистически незначимзначим0,036статистически не0,080статистически не69Продолжение таблицы 13ФакторыОТАнализ данных за 2010-2011 (ЧСС=34)Анализ данных за 2011 (ЧСС=16)Пр и м еча н и е – ЧСС – число степеней свободыКоэффициентУровень значимостиКоэффициентУровень значимостидетерминации (R2)(t-критерийдетерминации (R2)(t-критерийСтьюдента)Стьюдента)значимзначим0,013статистически не0,0461статистически незначимзначимИсточник: рассчитано автором.Таким образом, в периодическом ракурсе анализ показал отсутствие или наличиеслабой связи между показателями-факторами и НПР (низкие, менее 0,3, значениякоэффициента детерминации), что является свидетельством слабого воздействияконъюнктурных факторов конкретного периода на НПР и, одновременно, свидетельствомопределяющей роли структуры и особенностей региональной экономики конкретногорегиона в рамках формирования НПР, что требует определения набора влияющихфакторов для каждого региона отдельно или для отдельных групп регионов со схожимипоказателями структуры экономики.В целях подтверждения данного вывода анализ проведен для Ярославской области.Статистическая база для анализа представлена в приложении Г.Итоги анализа зависимости между показателями факторами и налоговымпотенциалом Ярославской области представлены в таблице 14.

Подчеркнем, что в таблицеприведены данные только по статистически значимым факторам, пустые ячейкисвидетельствуют о незначимости фактора по t-критерию Стьюдента.Таблица 14 – Результаты корреляционно-регрессионного анализа зависимости междупоказателями-факторамииналоговымпотенциаломЯрославскойобластидля 1997-2012 гг. (парная регрессия)ФакторыR2 при линейной связиВРПДДНСВРПОСФРЧЗИОКПИИОТ0,7750,4260,3940,2460,2660,330Лучший вид связиВидстепеннаяполином 2 ст.логарифмическаястатистически не значимполином 2 ст.полином 2 ст.статистически не значимполином 2 ст.R20,8310,5900,5980,2750,3900,598Источник: рассчитано автором.Таким образом, высокие показатели коэффициента детерминации демонстрируютналичие связи между факторами и результатом, а также о том, что структура70региональной экономики предопределяет структуру и формирование НПР (что ненаблюдалось при анализе в периодическом разрезе для всех регионов ЦФО).В целях подтверждения полученного вывода аналогичный анализ проведен еще длятрех регионов ЦФО с различным уровнем НПР – для Воронежской, Ивановской,Костромской областей.

Статистическая база по данным регионам также представлена вприложении Г, а сводные результаты анализа – в приложении Д.Проведенный анализ для всех четырех регионов с различными уровнями НПР иразличными характеристиками структуры экономики показал, что теснота связи поразличным регионам и наборы самих факторов для них различны, что подтверждаетопределяющее значение для НПР особенностей экономики конкретного региона.

Такжерезультаты анализа подтвердили, что выбор влияющих на НПР факторов долженосуществляться для каждого региона отдельно, что способствует более высокойкорреляции выбранных факторов с НПР.Рассмотрим показатели определения видов связи между соответствующимипоказателями-факторами и результатом, которые приведены в таблице 14. Для всехпоказателей-факторов коэффициентдетерминациисиспользованиемнелинейныхзависимостей был увеличен, однако, этот увеличение часто незначительно, либо лучшиефункции не могут быть использованы на практике (например, полином второй степени –зависимость графически выражается гиперболой, что значит, для ряда значенийувеличение показателя-фактора приводит к увеличению (снижению) результативногопоказателя, а для другой – наоборот, то есть для остальных значений существует обратнаязависимость, что на практике в известной степени спорно).Отметим отдельные особенности сформированной статистической базы ипроведенного на ее основе анализа.

Во-первых, важно, что нестабильная динамикапоказателяСФРпродиктовананестабильностьюсформированноговрегионахфинансового результата организаций, что и обусловило отсутствие статистическойзначимости СФР для НПР, как это показано в приложении Д. Во-вторых, стоитподчеркнуть, что «точки-выбросы» (данные периодов 1997-1999 и 2009-2010 связаны сэкономическими кризисами, а статистически в ряду динамики приводят к реализацииэффекта базы) негативно влияют на качество моделей регрессии, однако, исключениетаких значений не проводилось в связи с тем, что оценку НПР необходимо проводить сучетом рисков кризисных явлений.Возвращаяськопределениюконкретныхпоказателей-факторов,требуетсясформировать вывод по результатам корреляционно-регрессионного анализа.

С учетомтого, что основная доля налоговых доходов (до 90%) сегодня формируют НДС и акцизы,71НДФЛ, НПО и налоги на имущество, то необходимо формирование набора факторов,характеризующих динамику поступлений именно по этим налогам.Для Ярославской области наиболее тесная связь (R2 > 0,3) между НПР ипоказателями-факторами сложилась в отношении ВРП, ДДНСВ, РПО, ОТ, что в целомсоответствует логике определения факторов по налогам, формирующим основу НПР заисключением показателя ОТ.Если рассматривать четыре выбранных региона в совокупности, то наиболее теснаясвязь сложилась между НПР и ВРП и НПР и ОТ. ВРП и объем оборота розничнойторговли являются коллинеарными факторами, поскольку по косвенным налогам онифактически составляют налоговую базу, поэтому необходим выбор одного из них.

Так какмежду ВРП и НПР связь более тесная, а также в связи с тем, что ВРП является общиминдикаторомразвитияэкономикирегиона,использованиеданногофакторапредпочтительнее, нежели оборота розничной торговли.Также тесная связь сложилась между НПР и ДДНСВ, так как ДДНСВ фактически вполном объеме представляют собой налоговую базу по НДФЛ и, с учетом высокой долиНДФЛ в НПР, обусловливают свою значимость в рамках анализа факторов.ИОК как показатель, характеризующий налоговую базу по налогу на имуществоорганизаций, также может использоваться, несмотря на отсутствие статически значимойзависимости в отдельных регионах.Среди пары коллинеарных факторов – сальдированный финансовый результат иприбыль организаций, характеризующих налоговую базу по НПО, показал наличие связис НПР только РПО и только для Ярославской области, поэтому он может быть выбран вкачестве фактора.Таким образом, набор факторов, определяющих реализованный НПР (полный НПР,фактически налоговые поступления) может быть представлен следующим образом: ВРП,ДДНСВ, РПО, ИОК.

Характеристики

Список файлов диссертации