Совершенствование методов оценки и регулирования налоговых рисков субъектов Российской Федерации (1142759), страница 17
Текст из файла (страница 17)
По итогам расчета, результаты которого приведены вприложении К, количество регионов с допустимым уровнем интегральногоналогового риска сократилось с 12-ти до 9-ти, с приемлемым уровнем – с66-ти до 52-х, а количество регионов с критическим уровнем рискаувеличилось с 5-ти до 29-ти. Наибольший рост значения риска зафиксированв Республике Мордовия (на 45,9 п.п. – с 26,1% до 72,0%), Чукотскомавтономном округе (на 21,8 п.п. – с 28,5% до 50,3%) и Республике Калмыкия(на 21,7 п.п.
– с 22,9% до 44,6%). Таким образом, проведение мероприятий поанализу причин возникновения рисков и реализация мероприятий по ихрегулированию для многих регионов приобретает обязательный, а нерекомендательный характер.В целях повышения уровня надежности расчетов можно использоватьметод трех сигм (исходные данные представлены в приложении Л, расчет – вприложении М). Апробация указанного метода была проведена на примеререгионов, занимающих 1-е, 42-е (медианное) и 83-е места в рейтинге уровнярискогенности налоговой политики государства, реализуемой субъектомфедерации, – Новосибирская область, Республика Хакасия и РеспубликаАлтай. Результаты расчетов с высокой степенью вероятности (99,7%)позволяют сделать вывод о том, что минимальное и максимальное значения101доверительных интервалов на 2016 год для Новосибирской области составят85,5% и 112,5%, для Республики Хакасия – 85,7% и 106,0%, для РеспубликиАлтай – 76,4% и 118,6%.
Фактические значения также входят в данныеинтервалы.Переводя диапазоны интервалов в абсолютные значения, из таблицы 14можно увидеть, что в денежных единицах измерения имеет место оченьбольшой разброс показателей, особенно в Республике Алтай. Это создаетпрепятствия для проведения корректного и обоснованного прогноза расходовбюджета субъекта Российской Федерации.Таблица 14 – Расчет доверительных интервалов объема поступлений налога на доходыфизических лиц методом трех сигм (вероятность – 99,7%)В миллионах рублейПрогнозМетод трех сигмпоступленийСубъектналога наОтношениеМинимальный Максимальный ДиапазонРоссийскойдоходыдиапазона кобъемобъемзначенийФедерации физическихплановомупоступлений поступлений поступленийлиц (НДФЛ)уровню (%)в 2016 годуНовосибирская32 507,427 793,836 570,88 777,027,0областьРеспублика4 940,84 234,35 237,21 002,920,3ХакасияРеспублика1 155,7883,01 370,7487,742,2АлтайИсточник: составлено автором по данным [145].Для нивелирования сильного разброса можно использовать метод трехсигм с доверительной вероятностью 68,3%.
Результаты такого подходаотражены в таблице 15. При снижении уровня вероятности, фактическиеданные вошли в пределы допустимых значений.102Таблица 15 – Расчет доверительных интервалов объема поступлений налога на доходыфизических лиц методом трех сигм (вероятность – 68,3%)Субъект РоссийскойНовосибирскаяФедерацииобластьМинимальное значение94,5доверительного интервала (%)Максимальное значение103,5доверительного интервала (%)Прогноз поступлений НДФЛ в32 507,42016 году (млн руб.)Минимальный объем30 719,5поступлений (млн руб.)Максимальный объем33 645,2поступлений (млн руб.)Диапазон значений поступлений2 925,7(млн руб.)Отношение диапазона к9,0плановому уровню (%)Источник: составлено автором по данным [145].РеспубликаХакасияРеспубликаАлтай92,490,599,2104,64 940,81 155,74 565,31 045,94 901,31 208,9336,0163,06,814,1Ключевой задачей при прогнозировании бюджета на очереднойфинансовый год является установление обоснованных целевых прогнозныхпоказателей.
Для обоснования значения можно рассчитать уровень рискарассматриваемого значения как обратную функцию плотности вероятности.В целях использования данного метода с помощью формулы (6) былирассчитаныфункцииплотностивероятности,представленныевприложении Н, для фактических и прогнозного значений темпов роста (наоснованииданныхприложения Л),послечегозначенияплотностивероятности нормировались на максимальные значения для получениязначений в пределах от 0% до 100%. На основании проведенных расчетоввыявлено, что уровень риска в отношении прогноза поступлений НДФЛ вНовосибирской области составляет 0,3%, в Республике Хакасия – 18,6%, вРеспублике Алтай – 56,7%.
Исходя из данного результата можно сделатьследующие выводы:1)низкий уровень риска, полученный в отношении доходов бюджетаНовосибирскойраспространенияобласти,свидетельствуетуспешногоопытаоцелесообразностипрогнозированияналоговых103поступлений и применяемых методик данного субъекта РоссийскойФедерации в других регионах;2)значение уровня риска по данным регионам изменяется прямопропорциональноуровнюрискогенностиналоговойполитикигосударства, реализуемой субъектами федерации, что подтверждаетдостоверность проведенной оценки интегрального налогового риска;3)значение уровня риска по данным регионам изменяется прямопропорционально (по модулю) отклонению фактических значенийпоступлений от плановых, что отражено в таблице 16.Таблица 16 – Сопоставление уровня риска исполнения бюджетных назначений по налогуна доходы физических лиц и фактического значения данного показателяСубъектРоссийскойФедерацииУровеньриска(%)Плановый объемпоступлений поНДФЛ(млн руб.)Новосибирская0,3областьРеспублика18,6ХакасияРеспублика56,7АлтайИсточник: составлено автором.Фактический объемпоступлений поНДФЛ(млн руб.)Отклонениефакта отплана (%)32 507,432 673,6+0,54 940,84 767,2-3,51 155,71 205,4+4,3Применение структурного метода определения уровня риска можнопродемонстрировать на примере оценки объема потерь в связи снеисполнением бюджета субъекта Российской Федерации по налоговымдоходам.
Указанный метод апробирован на примере Новосибирской области,Республики Хакасия и Республики Алтай. Результаты расчета представлены вприложении П, на основании которых можно сделать следующий вывод:объем потерь в связи с невыполнением бюджетных назначений (разницамежду уровнем бюджетных назначений и фактическим объемом поступлений)в 2017 году в Новосибирской области с вероятностью 64,9% составит17,1 млрд руб.
(16,8% от общего объема запланированных поступлений), в104Республике Хакасия с вероятностью 80,3% – 3,1 млрд руб. (19,6%), вРеспублике Алтай с вероятностью 36,3% – 0,3 млрд руб. (10,7%).В целях оценки налоговых рисков субъектами риска проводится анализтекущего состояния экономики России и региона, а также прогноза социальноэкономического развития (ПСЭР) Российской Федерации и субъектаРоссийской Федерации. Региональный ПСЭР, как правило, содержит триварианта развития экономики в среднесрочном периоде – базовый,оптимистический (целевой) и пессимистический.
Неверное прогнозированиеуказанных показателей влечет за собой опасность установления некорректныхцелевыхпоказателейв бюджетной иналоговойсферах. В целяхподтверждения надежности прогноза рекомендуется применять коэффициентточности прогнозирования. Расчет коэффициента точности прогнозированияпроизведен для макроэкономических показателей, динамика которых лежит воснове формирования налоговой базы по налогу на прибыль организаций иНДФЛ: индекс промышленного производства, налогооблагаемая прибыль,фондзаработнойплаты,среднесписочнаячисленностьработающих.Исходные данные и расчеты коэффициентов точности прогнозирования напримере Пермского края представлены в таблице 17.Таблица 17 – Прогнозные и фактические значения показателей социально-экономическогоразвития Пермского края и значения коэффициентов точности прогнозированияПоказательЗначение*Индекспромышленногопроизводства (% кпредыдущемугоду)ПесБазОптФактkAПесБазОптФактkAНалогооблагаемаяприбыль(млн руб.)2010107,4109,7110,3118,213,6118 487125 571144 012187 8323,42011101,7103,8106,4108,92,0111 928138 211160 883247 8534,8Период2012201397,895,2104,9103,7108,5107,398,9103,90,80,1206 728 296 765267 776 335 813353 681 369 613286 813 195 4053,60,2201496,1101,3107,5104,30,5238 736295 090332 667177 0312,1201596,297,998,799,41,9186 060195 796205 710215 0231,9105Продолжение таблицы 17Период201020112012201320142015Пес172 759 177 269 207 916 237 425 240 022 289 289Баз174 483 186 418 225 755 259 355 282 616 294 524Фонд заработнойОпт177 895 197 600 239 905 267 098 290 381 300 310платы (млн руб.)Факт186 789 204 414 227 506 255 175 275 513 280 684kA3,61,62,60,10,20,2Пес904 938 897 617 871 166 867 247 872 384 842 571Баз911 881 907 449 882 254 875 144 876 282 845 683СреднесписочнаяОпт913 977 913 958 901 004 879 123 896 830 846 363численностьработающих (чел.)Факт884 620 862 651 871 419 853 794 840 453 828 800kA3,94,61,02,79,25,4Примечание – Условные обозначения: Пес – значение показателя по пессимистическомуварианту прогноза, Баз – значение показателя по базовому варианту прогноза, Опт –значение показателя по оптимистическому варианту прогноза, Факт – фактическоезначение показателя, kA – коэффициент точности прогнозирования.Источник: составлено автором по данным [156; 159]ПоказательЗначение*Результаты расчета свидетельствуют о том, что только в 6-ти из 24-хслучаев результаты прогноза показателей характеризуются высокой степеньюточности.
Такой низкий удельный вес не позволяет признать прогноз ниодного из показателей, характеризующихся низкой и умеренной степеньювероятности, что представлено в таблице 18. Данное обстоятельство несет всебе риск неверного прогнозирования поступлений по налогу на прибыльорганизаций и НДФЛ на очередной финансовый год.Таблица18–ИнтерпретациярезультатоврасчетакоэффициентовточностипрогнозированияВ процентахПоказательИндекспромышленногопроизводстваНалогооблагаемаяприбыльДоля периодов вариационногоВероятностьряда, в котором значение прогноза Вариантыневерногохарактеризуется степеньюкомбинаций прогнозированияточностизначений Ана очереднойпериодA1A2A333,316,750,0В3Высокая16,70,083,3В3Высокая106Продолжение таблицы 18ПоказательДоля периодов вариационногоВероятностьряда, в котором значение прогноза Вариантыневерногохарактеризуется степеньюкомбинаций прогнозированияточностизначений Ана очереднойпериодA1A2A3Фонд заработной50,0платыСреднесписочнаячисленность0,0работающихИсточник: составлено автором.Применениеметода0,050,0В3Высокая16,783,3В3Высокаяпостроениядереварешенийможнопродемонстрировать на примере, когда перед регионом стоит задача поразвитию определенной отрасли на территории региона в целях последующегоувеличения объема налоговых доходов бюджета субъекта федерации.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
