Диссертация (1151034), страница 16
Текст из файла (страница 16)
12–16.140Мельничук, М.В. Методология формирования стратегии регионального социально–экономическогоразвития (инвестиционный, инновационный, институциональный аспект) [Текст] : автореф. дис. … д–ра экон. наук: 08.00.05 / М.В. Мельничук ; Всероссийская государственная налоговая акад. Министерства финансов РФ. –Москва, 2011. – 54 с.141Источник: рассчитано автором.138871220002001351,0051,04452,9352,94532,4635,23632,7032,71733,8232,83831,0334,569-10-11-88Окончание таблицы 15М.О. КакаулинаР.Г.
ПогребнякМ.В.Мельничук12200220032004200520062007200820002001200220032004200520062000200120022003200420052006200720082009201020112012351,0651,0751,0951,0351,0250,9550,7851,0051,0451,0651,0751,0951,0351,0249,0448,6448,3448,1848,0747,6347,3046,8846,5345,7145,5845,4044,56452,9452,9452,9452,9452,9452,9252,9252,9352,9452,9452,9452,9452,9452,94-545,4341,4055,8372,9857,8945,2347,1232,4635,2345,4341,4055,8372,9857,8932,4632,5945,3541,3755,8475,1559,3153,6866,6745,1153,7461,2062,61632,7232,7332,7232,7332,7032,6532,6832,6832,7132,7132,7332,7232,7232,7227,6226,8926,4825,5425,6424,9624,6223,7222,9222,3422,3022,1421,73733,8133,8233,7733,7533,7633,7233,7133,8332,8333,8133,8033,7733,7533,76-829,0627,2821,5820,0120,8220,9021,0031,0334,5629,0627,2821,5820,0120,8231,0330,5329,0227,2821,5819,3920,3629,9322,2419,7519,9520,3420,48928,7628,7728,7728,7628,7728,7728,7733,2529,8625,5324,7124,7624,0623,3722,6222,4321,6921,7021,5021,371029,9629,9529,9229,8929,8529,8429,8236,6633,0128,3327,4027,4426,6525,8624,9924,7723,9223,9323,7023,541136,0034,0129,0025,0721,0422,1021,0136,4930,6328,5325,2720,9822,2721,1921,3520,4920,7620,7019,8120,92Таким образом, значения фискальных индикаторов, полученные разнымиавторами, отличны друг от друга.
Это объясняется следующими причинами.Во-первых, статистические данные о размерах ВРП и налоговых поступлений в консолидированный бюджет РФ с территорий регионов год от года уточняются органами государственной статистики РФ. Во-вторых, в работах М.В. Мельничук и Р.Г. Погребняк ничего не сказано об учете фактора инфляции и о составепоказателя налоговых поступлений, отсюда разница даже в рассчитанной величине фактической налоговой нагрузки. В-третьих, все авторы рассматривали различный период времени, а при изменении анализируемого периода даже на одингод, величина точек Лаффера может кардинально измениться и выйти за пределыОДЗ.
И наконец, авторами использовались различные показатели для расчетов.Так, нами был взят набор показателей {K , L) для г. Москвы, Московской областии ХМАО, где K – объем основных фондов экономики в стоимостном выражении; L – численность занятых в экономике работников. В то время как М.В.89Мельничук и Р.Г. Погребняк применяли набор показателей {I,W } для г. Москвыи Московской области и набор показателей {I , Rm } для ХМАО, где I – инвестиции в основные фонды в стоимостном выражении; W – фонд заработной платы;Rm – затраты на природные ресурсы в стоимостном выражении.2.3 Построение динамической зависимости валового региональногопродукта от налоговой нагрузки для субъектов РФПри апробации динамической модели, представленной функцией (10), нарегиональном уровне показатели примут следующие значения:yr – темп роста ВРП региона;Tr – РНН.Основные результаты расчетов отображены в таблице 16. 142)Таблица 16 – Анализ результатов применения динамической модели143№Результатп\п1.2.3.4.Значения статическихточек Лаффера существенно завышеныЗначения динамическихточек Лаффера существенно завышеныВыявлены регионы снаименьшими значениями динамической точки (9,71-14,77%)Выявлены регионы снаибольшими значениями динамической точки (34,75-45,91%)Применение83 субъекта РФ34 субъекта РФРеспублики КарачаевоЧеркессия, Тыва, Хакасия,Амурская и МагаданскаяобластиХанты-Мансийский автономный округ (ХМАО),ЯНАО,Ненецкий автономныйокруг (НАО) иТюменская областьВыводРасчет статических точек науровне регионов на основе исследуемой модели нецелесообразенМодель непригодна для анализафискального климата данныхрегионовВысокая налоговая нагрузка вданных регионах препятствуетболее динамичному развитиюэкономикиЭкономики указанных регионовмогут выдержать более высокую налоговую нагрузку, пополнив при этом консолидированный бюджетИсходные данные, параметры эконометрических моделей, а также фискальные индикаторы экономикрегионов РФ приведены в Какаулина М.О., Цепелев О.А.
Моделирование влияния налоговой нагрузки на экономический рост региона с учетом ресурсного потенциала. С. 242-267. (Приложение E).143Источник: рассчитано автором.142)90Рассмотрим подробно результаты анализа, выявленные для уже изученныхнами ранее четырех регионов: Краснодарского края, Свердловской области, Московской области, Новосибирской области.Эконометрическая модель (10) для Краснодарского края на временном интервале 2000-2011 гг. имеет следующий вид:=yr 11, 65Tr − 0 , 24Tr 2(22)Эконометрическая модель (10) для Свердловской области на временном интервале 2000-2011 гг. имеет следующий вид:=yr 10 , 44Tr − 0 ,19Tr 2(23)Эконометрическая модель (10) для Московской области на временном интервале 2000-2011 гг.
имеет следующий вид:=yr 7 , 49Tr − 0 , 08Tr 2(24)Эконометрическая модель (10) для Новосибирской области на временноминтервале 2000-2011 гг. имеет следующий вид:=yr 7 , 66Tr − 0 , 07Tr 2(25)Результаты эконометрической оценки моделей (22)-(25) даны в таблицах17-20.91Таблица 17 – Параметры эконометрической модели для Краснодарского краяна интервале 2000-2011 гг.144ПоказательКоэффициентЗначениеt-статистикаСтатистическиепараметрыnm-0,24-1,8111,654,69R2 = 0,985; F = 333,68; E = 9,01; N = 12145)Таблица 18 – Параметры эконометрической модели для Свердловской областина интервале 2000-2011 гг.146КоэффициентПоказательЗначениеt-статистикаСтатистическиепараметрыn-0,19-1,84m10,444,97R2 = 0,982; F = 271,16; E = 10,24; N = 12Таблица 19 – Параметры эконометрической модели для Московской областина интервале 2000-2011 гг.147КоэффициентПоказательЗначениеt-статистикаСтатистическиепараметрыn-0,08-2,78m7,499,75R2 = 0,990; F = 503,69; E = 8,01; N = 12Таблица 20 – Параметры эконометрической модели для Новосибирскойобласти на интервале 2000-2011 гг.
148КоэффициентПоказательЗначениеt-статистикаСтатистическиепараметрыn-0,07-0,36m7,661,90R2 = 0,975; F = 196,52; E = 11,74; N = 12Источник: рассчитано автором.R2 – коэффициент детерминации, F – критерий Фишера, E – средняя ошибка аппроксимации, N – числонаблюдений.146Источник: рассчитано автором.147Источник: рассчитано автором.148Источник: рассчитано автором.144145)92Таким образом, модели (22)-(25) проходят все основные статистические тесты, включая t-статистики коэффициентов регрессии на уровне значимости в 90%.Значения фискальных индикаторов, полученные для исследуемых регионов,приведены в таблице 21.Таблица 21 - Значения фискальных индикаторов для регионов РФ, полученныепри использовании различных моделей 149Субъекты РФКраснодарскийкрайСвердловскаяобластьМосковскаяобластьНовосибирскаяобластьПериодЗначениядинамическойточки Лаффера(Tдин)Интервал значений точкиЛаффера 1-го рода,рассчитанных на основестатической трехфакторноймодели (T*)2000-201123,90%15,63-21,25%2000-201127,24%17,56-20,56%2000-201147,33%22,15-34,94%2000-201154,66%18,95-22,65%Как видно из данных таблицы, значения динамических точек Лаффера дляуказанных регионов превышают значения точек Лаффера 1-го рода, выявленныедля данных регионов на основе статической трехфакторной модели (1).
Следовательно, определять фискальные индикаторы для этих регионов на основе динамической модели представляется нецелесообразным.Таким образом, динамическая модель Е.В. Балацкого на региональномуровне подходит лишь для нахождения динамических точек Лаффера и максимального темпа роста ВРП и только для 39 регионов.Исходя из вышеизложенного, можно сделать вывод, что в экономическойлитературе не существует модели, на основе которой представлялось бы возможным оценить влияние налоговой нагрузки на ВРП во всех регионах РФ. Объяснением данному явлению служит резкая межрегиональная дифференциация по эко149Источник: рассчитано автором.93номическому развитию. Следовательно, для анализа фискального климата на региональном уровне целесообразно применять модели, характерные для отдельныхгрупп регионов и учитывающие особенности их экономик.Выводы по второй главе заключаются в следующем:1.
Критический анализ модельного инструментария воздействия налоговойнагрузки на экономический рост показал, что все представленные в экономической литературе модели имеют различные недостатки, среди которых: математические недостатки, несоответствие теоретическому стандарту, учет малого количества факторов, отсутствие экономической интерпретации переменных, априорность и константность искомых переменных, а также труднодоступность информации для расчетов. Кроме того, все рассмотренные модели были разработаныдля макроуровня, поэтому не учитывают региональную специфику и, как следствие, не всегда оказываются применимыми для анализа на уровне регионов.2.
В процессе апробации на региональном уровне статической трехфакторной и динамической моделей определения допустимой величины налоговойнагрузки с позиции ВРП мы пришли к выводу, что диапазон применения каждойиз них составляет 39 субъектов РФ, в условиях исходных значений показателей,взятых за период 2000-2011 гг.3. Межрегиональный фискальный анализ, проведенный на основе статической трехфакторной модели, выявил следующие общие количественные закономерности влияния налоговой нагрузки на ВРП на протяжении исследуемого периода для Краснодарского края, Свердловской, Московской и Новосибирской областей:– достаточно малая величина «фискального разрыва» между точками Лаффера;– тенденция к уменьшению точек Лаффера, а, следовательно, и к снижениюфискальной терпимости хозяйствующих субъектов;94– локомотивом производства в трех регионах (за исключением Новосибирской области) является капитал, а труд при этом лишь неэффективный придаток.Все остальные закономерности влияния налогов на экономику являютсяспецифическими для каждого из рассматриваемых регионов.Исходя из этого, применение одних и тех же фискальных стандартов к экономикам различных регионов неправомерно.
На наш взгляд, величина верхнейпредельной допустимой налоговой нагрузки должна определяться на мезоэкономическом уровне конкретно для каждого региона. При этом допустимый уровеньналоговой нагрузки следует рассчитывать ежегодно.4. В результате сравнительного анализа значений фискальных индикаторов,полученных для Краснодарского края, Свердловской, Московской и Новосибирской областей на основе статической трехфакторной и динамической моделей,нами было установлено, что значения динамических точек Лаффера для рассматриваемых регионов не входят в интервалы значений точек Лаффера 1-го рода, выявленные для данных регионов на основе статической трехфакторной модели.Следовательно, определять фискальные индикаторы для исследуемых регионовна основе динамической модели представляется нецелесообразным.953 Методические подходы к оценке уровня допустимойналоговой нагрузки для регионов с различным ресурсным потенциалом3.1 Адаптация модели оценки влияния колебаний налоговой нагрузкина экономический рост для субфедерального уровняПроверим применимость к субфедеральному уровню модели оценки влияния стабильности налоговой системы на экономический рост, в математическойформулировке представленную зависимостью (16).
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
