Развитие налогового потенциала региона в рамках совершенствования налогового федерализма (1142676), страница 24
Текст из файла (страница 24)
Для выбранных нами дляпостроения моделей множественной регрессии факторов, нелинейные функции повысиликоэффициент детерминации для РПО и ДДНСВ, однако, построение моделей в итогепоказало, что для РПО лучше использовать логарифмическую зависимость, а для ДДНСВ–линейную,притакойкомбинациивариантовпоказателикачествамоделеймножественной регрессии оптимальны.В общем случае, число наблюдений 18 позволяет строить модели множественнойрегрессии с двумя, тремя показателями-факторами. На базе четырех наиболее теснокоррелирующих с НПР показателей-факторов было проанализировано 8 вариантовмножественной регрессии (двух- и трехфакторные модели).
Комбинации факторовданных моделей и показатели качества последних представлены в таблице 20.Таблица 20 – Результаты корреляционно-регрессионного анализа множественнойрегрессии между показателями-факторами и реальным темпом роста полного налоговогопотенциала ЯОКомбинация показателейфакторов (реальные темпыроста)ВРП, ДДНСВВРП, РПОВРП, ИОКРПО, ДДНСВВРП, РПО, ДДНСВВРП, РПО, ИОКВРП, ДДНСВ, ИОКРПО, ДДНСВ, ИОККоэффициентдетерминации (R2)Уровень значимости(F-критерий Фишера)0,7650,7840,7720,5880,8040,7860,7730,685Средняя ошибкааппроксимации, %0,010,010,010,010,010,010,010,017,627,187,399,807,137,107,498,93Источник: рассчитано автором.Можно отметить, что все модели, которые включают в качестве фактора ВРП,имеют более высокий коэффициент детерминации, по сравнению с моделями без ВРП,что вновь подтверждает тесный уровень связи между ВРП и полным НПР, именно это иобусловливает существование отдельного метода оценки НПР по ВРП, которыйрассмотрен выше.Средидвухфакторныхмоделей,включающихВРП,наиболеевысокийкоэффициент детерминации (0,784) имеет модель, содержащая еще и показатель РПО.Модель с ВРП, и вторыми факторами ИОК и ДДНСВ имеет коэффициент детерминациинесколько ниже (0,772 и 0,765), еще ниже коэффициент детерминации модели сфакторами ДДНСВ и РПО.
Это является следствием того, что модель не включает106показатель ВРП как показатель, аккумулирующий налоговые базы по многим налогам. Издвухфакторных моделей в итоге для дальнейшего исследования была выбрана модель,содержащая показатели ВРП и РПО, что обусловлено более низкой ее средней ошибкойаппроксимации (7,2%) по сравнению с моделью с факторами ВРП и ДДНСВ (7,6%).В целом построенные трехфакторные модели описывают полный НПР примерно стой же степенью точности, что и двухфакторные. Однако, модель, включающая факторыВРП, ДДНСВ и РПО, имеет самый высокий из всех восьми моделей коэффициентдетерминации (0,804). Собственно, эти три фактора имели наибольший коэффициентдетерминации при построении соответствующих моделей парной регрессии, что показанов таблице 13.
Другие построенные трехфакторные модели имели несколько меньшийкоэффициент детерминации, а это значит, что добавление новых факторов в модель непривело к существенному увеличению объясняемой доли дисперсии показателярезультата.Для дальнейшего исследования были выбраны две наиболее качественные модели– двухфакторная и трехфакторная. Однако, с учетом того, что при проведении оценки наосновании ВРП возникла проблема с использованием данных Прогноза СЭР ЯО 2013 г.,обусловленная заложенными высокими темпами роста экономических показателей на2015 г., так же, как и в предыдущем методе решено проводить оценку НПР на 2014 г.
наосновании Прогноза СЭР ЯО на 2012 г. и плановый период 2013-2014 гг. При этом,соответственно, для построения моделей из статистической базы были исключены данныеза 2014 г.Для модели, включающей показатели-факторы ВРП и РПО, была выведенаформула (21):ТрНПРi = -54,67 + 1,147 ТрВРП i + 9,127 ln(ТрРПО i),(21)Коэффициент детерминации составил 0,784; изменение ВРП и РПО на 78,4%объясняют изменение НПР при уровне значимости 1%, то есть вероятностью 99% можноутверждать, что коэффициент детерминации в данном случае является статистическизначимым.
Средняя ошибка аппроксимации составила 7,75%.Данные о реальном темпе роста РПО и ВРП определены на основе Прогноза СЭРЯО на 2012 г. в целях обеспечения сопоставимости качественных показателей прогноза спомощью различных методов.Рассчитаем реальный темп роста НПР в 2012-2014 гг.:ТрНПР2012 = -54,67 + 1,147 ТрВРП 2012 + 9,127 ln(ТрРПО 2012)ТрНПР2012 = -54,67 + 1,147 *102,5 + 9,127 ln100,0 = 105,0ТрНПР2013 = -54,67 + 1,147 ТрВРП 2013 + 9,127 ln(ТрРПО 2013)107ТрНПР2013 = -54,67 + 1,147 *102,8 + 9,127 ln 98,9 = 105,2ТрНПР2014 = -54,67 + 1,147 ТрВРП 2014 + 9,127 ln(ТрРПО 2014)ТрНПР2014 = -54,67 + 1,147 *103,0 + 9,127 ln 98,8 = 105,4.С учетом рассчитанных реальных темпов роста и прогнозируемой инфляцииопределим НПР в 2014 г.
в рамках формулы (21):НПР2014 = 70 177 млн. руб.*1,050*1,052*1,054*1,092*1,088*1,083 = 105 128,5 млн. руб.По сравнению с фактическим полным налоговым потенциалом ЯО в 2014 году(107 932 млн. руб.) ошибка прогноза составила 2,7%.Для трехфакторной модели построена формула (22):ТрНПРi = - 53,75 + 1,234 ТрВРП i – 0,123 ТрДДНСВi + 9,816*ln(ТрРПО i),(22)Коэффициент детерминации составил 0,804 при уровне значимости 1%. Средняяошибка аппроксимации составила 7,81%.Подчеркнем, что в рамках данной оценки использовано допущение, что реальныйтемп роста денежных доходов населения за вычетом социальных выплат будет равенреальному темпу роста располагаемых денежных доходов населения. Необходимостьданного допущения обусловлена тем, что в Прогнозе СЭР показатель ДДНСВ нерассчитывается, самый близкий к нему из оцениваемых показателей это реальныерасполагаемые денежные доходы населения.Рассчитаем реальный темп роста НПР в 2012-2014 гг.
с учетом указанногодопущения:ТрНПР2012 = -53,75 + 1,234 ТрВРП 2012 – 0,123*ТрДДНСВ2012 + 9,816*ln(ТрРПО 2012)ТрНПР2012 = -53,75 + 1,234*102,5 – 0,123*103,5 + 9,816*ln100,0 = 105,2ТрНПР2013 = -53,75 + 1,234 ТрВРП 2013 – 0,123*ТрДДНСВ2013 + 9,816*ln(ТрРПО 2013)ТрНПР2013 = -53,75 + 1,234*102,8 – 0,123*101,2 + 9,816*ln98,9 = 105,7ТрНПР2014 = -53,75 + 1,234 ТрВРП 2014 – 0,123*ТрДДНСВ2014 + 9,816*ln(ТрРПО 2014)ТрНПР2014 = -53,75 + 1,234*103,0 – 0,123*102,6 + 9,816*ln98,8 = 105,8.С учетом рассчитанных реальных темпов роста и прогноза инфляции определимНПР в 2014 г. в рамках формулы (22):НПР2014 = 70 177 млн. руб.*1,052*1,057*1,058*1,092*1,088*1,083 = 106 231,0 млн.
руб.По сравнению с фактическим полным налоговым потенциалом ЯО в 2014 году(107 932 млн. руб.) ошибка прогноза составила 1,6%.Результаты оценки полного налогового потенциала ЯО с использованиемкорреляционно-регрессионного анализа обобщены в таблице 21.108Таблица 21 – Результаты оценки полного налогового потенциала Ярославской области сиспользованием корреляционно-регрессионного анализаКомбинацияпоказателейфакторов(реальныетемпы роста)ВРП, РПОВРП, ДДНСВ,РПОУравненияКоэффициентдетерминации(R2)Средняяошибкааппроксимации, %0,7840,8041) ТрНПРi = -54,67 + 1,147ТрВРП i + 9,127 ln(ТрРПО i)2) НПР2014= НПР2011 *ТрНПР2012 * ТрНПР2013 *ТрНПР2013* π2012 * π2013 *π20141) ТрНПРi = - 53,75 + 1,234ТрВРП i – 0,123 ТрДДНСВi +9,816*ln(ТрРПО i)2) НПР2014= НПР2011 *ТрНПР2012 * ТрНПР2013 *ТрНПР2013* π2012 * π2013 *π2014Ошибкапрогноза,%7,75ПрогнозноезначениеполногоНПР ЯО,млн.
руб.105 128,57,81106 231,01,62,7Источник: рассчитано автором.Наиболее точный результат оценки в итоге дала трехфакторная модель. Ошибкапрогноза в данном случае составила 1,6%, эта модель, как и двухфакторная, даетзаниженную оценку, что вызвано резким ростом полного налогового потенциала ЯО в2011, 2012 гг.Таким образом, как и отмечалось выше, метод оценки НПР с помощьюкорреляционно-регрессионного анализа является наиболее точным и одновременнонаиболее трудоемким. Этот метод может быть усовершенствован посредством егоприменения к НПР по отдельным налогам.4. Оценка налогового потенциала Ярославской области с помощью корреляционнорегрессионного анализа по отдельным налогамОценка НПР по отдельным налогам предполагает выделение из общего НПРпотенциалов по отдельным налогам, их оценку и дальнейшее агрегирование с цельюоценки полного НПР, то есть такой вариант исследования в целом основан на методаханализа и синтеза и аддитивном свойстве НПР.
Оценка НПР в разрезе отдельных налогови сборов является очень сложным и трудоемким процессом, поэтому предполагаетсяоценка налоговых потенциалов наиболее значимых налогов и экстраполяция тенденцийих развития по сравнению с базовым периодом на оставшиеся (непрогнозируемые)налоговые платежи.В ЯО в 2010-2016 гг. 93-95% полного НПР формировали следующие налоги:акцизы, НДС, НПО, НДФЛ, налоги на имущество. На основе сформированнойстатистической базы, представленной в приложении Г, и имеющихся данных по полному109налоговому потенциалу ЯО в разрезе отдельных налогов были исследованы зависимостимежду показателями факторами и налоговыми потенциалами по указанным отдельнымналогам и сборам.Для косвенных налогов объективно самый лучший фактор ВРП, который отражаетваловую добавленную стоимость региона в рыночных ценах (включая НДС), то естьфактически является налоговой базой по акцизам и НДС.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
