Диссертация (1151034), страница 21
Текст из файла (страница 21)
187На существенную неравнoмерность налоговой нагрузки указывает такжевклад рассматриваемых отраслeй в ВВП страны. Здесь отмечаются большие диспропoрции: добывающая отрасль создает около 9% ВВП, при этом доля налоговых поступлений в бюджет с данной отрасли превышает 30%. Совокупный вкладв ВВП металлургии, гидроэнергетики, рыбной промышленности и водного транспорта также составляет порядка 9%, но вместе с тем суммарный удельный весданных отраслей в налоговых поступлениях бюджета равен всего лишь 3,5%.Вклад в ВВП сельского хозяйства около 3%, а доля данной отрасли в налоговыхпоступлениях бюджета – 0,13% 188Также нами была произведена классификация субъектов РФ по значениюдопустимой налоговой нагрузки.
Результаты за 2012 г. отображены на рисунке 21в виде картограммы, построенной с помощью программы QuickMap 2.1.Рейтинг отраслей России по объему налоговых платежей в 2011 году / Рейтинговое агентство «РИАРейтинг». – 2011. – М.: Рейтинговое агентство «РИА Рейтинг», 2011-2015. URL: http://riarating.ru/infografika/20120330/609785211.html, свободный. Загл. с экрана.188Там же.187120Рисунок 21 – Картограмма классификации субъектов РФ по уровнюдопустимой налоговой нагрузки в 2012 г. 189При сопоставлении рисунков 21 и 17 было установлено, что верхний пределдопустимой налоговой нагрузки в большей части земельных регионов тяготеет кзначению 13%, в большинстве инновационных регионов – к значению 17%, в минеральных регионах – к значению 54%.Рассмотрим подробно результаты анализа, выявленные для экономик ужеизученных нами ранее регионов: Краснодарского края, Свердловской, Московской и Новосибирской областей.
Все они принадлежат к одной классификационной группе – инновационные регионы, поэтому оценка фискального климата дляних производилась на основе одинаковой зависимости, учитывающей факторНТП.Эконометрическая зависимость (30) для Краснодарского края на временноминтервале 2000-2011 гг. имеет следующий вид:=Yr ( 2423, 74 - 4011, 46Tr )Tr Lr + ( 7,95 - 29, 28Tr )Tr K r + ( 548,37 - 2536,83Tr )Tr I r -747853, 76(45)Эконометрическая зависимость (30) для Свердловской области на таком жевременном интервале:=Yr ( 5202, 75 - 15240, 44Tr )Tr Lr + ( 2,89 - 0, 66Tr )Tr K r + ( 122, 01 -719, 09Tr )Tr I r - 1020594, 21(46)Эконометрическая зависимость (30) для Московской области на интервале2000-2011 гг.:Yr= (330, 01 + 187,16Tr )Tr Lr + (5, 33 − 16, 60Tr )Tr K r + (244, 42 −−1038, 09Tr )Tr I r − 171066,18189Какаулина, М.О. Налоговая нагрузка и экономический рост: поиск эффективной модели.
С. 186.(47)121Эконометрическая зависимость (30) для Новосибирской области на временном интервале 2000-2011 гг. имеет вид:Yr = ( 5489 ,15 - 8954 , 20Tr )Tr Lr + ( 8, 07 - 35,10Tr )Tr K r --( 475,50 3160 ,19Tr )Tr I r-843608,50(48)Результаты эконометрической оценки зависимостей (45)-(48) даны в таблицах 25-28.Таблица 25 – Параметры эконометрической модели для экономикиКраснодарского края на интервале 2000-2011 гг. 190КоэффициентПоказательЗначениеt-статистикаСтатистическиепараметрыabcdmnB2423,740,28-4011,46-0,337,950,92-29,28-0,55548,370,32-2536,83-0,22-747853,76-0,29R2 = 0,996; F = 185,25; DW=1,72; E=5,24; N = 12191)Таблица 26 – Параметры эконометрической модели для экономики Свердловскойобласти на интервале 2000-2011 гг. 192КоэффициентПоказательЗначениеt-статистикаСтатистическиепараметрыa5202,750,70b-15240,44-1,00cdm2,890,50-0,66-0,02122,010,30n-719,09-0,37B-1020594,21-0,52R2 = 0,982; F = 45,96; DW=1,40; E=8,67; N = 12Таблица 27 – Параметры эконометрической модели для экономики Московскойобласти на интервале 2000-2011 гг.
193КоэффициентПоказательЗначениеt-статистикаСтатистическиепараметрыabcdmnB330,010,21187,160,055,331,33-16,60-0,87244,420,27-1038,09-0,25-171066,18-0,34R2 = 0,989; F = 71,87; DW=2,18; E=7; N = 12Источник: рассчитано автором.R2 – коэффициент детерминации, F – критерий Фишера, DW – критерий Дарбина-Уотсона, E – средняяошибка аппроксимации, N – число наблюдений.192Источник: рассчитано автором.193Источник: рассчитано автором.190191)122Таблица 28 – Параметры эконометрической модели для экономикиНовосибирской области на интервале 2000-2011 гг. 194КоэффициентПоказательЗначениеt-статистикаСтатистическиепараметрыabcdmnB5489,153,12-8954,20-1,548,071,85-35,10-1,61-475,50-0,643160,190,85-843608,50-3,79R2 = 0,994; F = 133,39; DW=2,52; E=3,59; N = 12В целом расчеты показали, что зависимости (45)-(48) проходят все основные статистические тесты.
Однако значимость коэффициентов моделей, построенных для Краснодарского края, Свердловской и Московской областей, можногарантировать только с вероятностью 80%. Но, учитывая достаточно высокиезначения коэффициента детерминации для указанных регионов, все это не служитаргументом для отклонения моделей.Динамика фискальных индикаторов экономик исследуемых регионов отображена на рисунках 22-25.22%21%20%19%18%17%16%15%14%13%Динамика фискальных индикаторов экономикиКраснодарского края2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011годыТочка Лаффера 1-го рода (Т*)Точка Лаффера 2-го рода (T**)Фактическая налоговая нагрузка (T)Рисунок 22 – Динамика фискальных индикаторов экономикиКраснодарского края за период 2000-2011 гг.195194195Источник: рассчитано автором.Источник: рассчитано автором.123Динамика фискальных индикаторов экономикиСвердловской области27%25%23%21%19%17%15%13%2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011годыТочка Лаффера 1-го рода (Т*)Точка Лаффера 2-го рода (T**)Фактическая налоговая нагрузка (T)Рисунок 23 – Динамика фискальных индикаторов экономикиСвердловской области за период 2000-2011 гг.
196Динамика фискальных индикаторов экономикиМосковской области40%35%30%25%20%15%2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011годыТочка Лаффера 1-го рода (Т*)Точка Лаффера 2-го рода (T**)Фактическая налоговая нагрузка (T)Рисунок 24 – Динамика фискальных индикаторов экономикиМосковской области за период 2000-2011 гг.197196197Источник: рассчитано автором.Источник: рассчитано автором.124Динамика фискальных индикаторов экономикиНовосибирской области25%24%23%22%21%20%19%18%2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011годыТочка Лаффера 1-го рода (Т*)Точка Лаффера 2-го рода (T**)Фактическая налоговая нагрузка (Tr)Рисунок 25 – Динамика фискальных индикаторов экономикиНовосибирской области за период 2000-2011 гг.
198Сравнивая между собой рисунки 9 и 22, 10 и 23, 11 и 24, 12 и 25, можносделать такой вывод: динамика точек Лаффера, выявленных с помощью предлагаемой модели и статической трехфакторной модели для исследуемых регионов,различается только для экономики Свердловской области. Так, если значения точек Лаффера, полученные на основе статической трехфакторной модели для экономики Свердловской области, имеют тенденцию к снижению, то значения точекЛаффера, полученные на основе авторской модели – тенденцию к увеличению.Для остальных регионов прослеживается схожая динамика.Интервалы значений верхней предельной допустимой по отношению к ВРПналоговой нагрузки, рассчитанных с использованием статической трехфакторнойи авторской моделей, представлены в таблице 29.Таблица 29 – Интервал значений верхней предельной допустимой по отношениюк ВРП налоговой нагрузки, рассчитанных с использованием различных моделей 199198Источник: рассчитано автором.125Краснодарский край15,21-20,65%Интервал значений T*,рассчитанных на основестатическойтрехфакторной модели15,63-21,25%Свердловская область17,75-21,36%17,56-20,56%Московская область22,15-34,94%10,87-15,33%Новосибирская область18,18-23,42%19,02-22,65%.Интервал значений T*,рассчитанных на основеавторской моделиСубъекты РФКак видно из таблицы, интервалы значений верхней предельной допустимой по отношению к ВРП налоговой нагрузки, рассчитанные на основе двух моделей, кардинально различаются только для экономики Московской области.200Что объясняется как различным набoром факторов, используемых в мoделях, таки видом зависимoсти, лежащей в основе каждoй из моделей.Предложенная нами модель оценки влияния налоговой нагрузки на ВРПимеет ряд преимуществ перед статической трехфакторной моделью (таблица 30).Таблица 30 – Преимущества авторской модели перед статической трехфакторноймоделью201КритериисравнениямоделейАвторская модельСтатическая трехфакторная модельТрудоемкостьрасчетовРасчеты, производимые на основелинейной зависимости, являютсяэлементарными операциямиМодель необходимо предварительнопривести к линейному виду, что может быть сопряжено с определенными техническими трудностямиУчет региональной спецификиАдекватностьмоделиКоличество ма-Учитывает особенности экономического развития каждого конкретного региона, в частности его ресурсный потенциал, что позволяетточнее определить допустимуюналоговую нагрузкуЯвляется пригодной для 45 субъектов РФ в условиях исходных значений показателей, взятых за период 2000-2011 гг.Имеет лишь один математическийНе учитывает особенности экономического развития регионов, применима для макроуровняЯвляется пригодной для 39 субъектов РФ в условиях исходных значений показателей, взятых за период2000-2011 гг.Имеет четыре математических недо-Источник: рассчитано автором.Какаулина М.О., Цепелев О.А.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
