Диссертация (1151034), страница 22
Текст из файла (страница 22)
Моделирование влияния налоговой нагрузки на экономический рост региона с учетом ресурсного потенциала. С. 146.201Какаулина М.О., Цепелев О.А. Моделирование влияния налоговой нагрузки на экономический рострегиона с учетом ресурсного потенциала. С. 146.199200126тематическихнедостатковнедостатокстаткаДостоверностьрасчетовРезультаты расчетов по модели являются достовернымиВ отдельных случаях результатырасчетов по модели не соответствуют реальностиПоследнее преимущество наглядно подтверждается графиками, отображающими динамику фискальных индикаторов для различных регионов.Значения точек Лаффера могут резко изменяться в зависимoсти от слoжившейся в регионе эконoмической обстановки, а именно в связи с изменeнием величин объема основных фондов региона, численности занятых в экономике регионаработников, валовой стоимости минерально-сырьевой базы региона или затрат натехнологические инновации.
Колебания точек Лаффера свидeтельствуют отрансфoрмации фискального климата региона, в частности об изменениипсихoлогических установок хoзяйствующих субъектов в отношении предeльнодопустимых налoговых изъятий, с одной стороны, и об изменении «надeжности»налоговой сoставляющей бюджетных доходов – с другой. Однако, как видно изрисунков 9, 10, 11 и 12, динамика точек Лаффера для всех рассматриваемых регионов характеризуется плавностью, oтсутствием резких «скачков». Мы предполагаем, что в данной ситуации на характер измeнения точек Лаффера влияет вид самой мoдели.Дoстоверность результатов, полученных на основе авторской модели, подтверждает существенный разбрoс значений точек Лаффера, рассчитанных дляэкономик различных региoнов за анализируемый период, например, для экономики Новосибирской области (рисунок 25).Анализируя динамику фискальных индикаторов в Новосибирской области,необходимо обратить внимание на следующий момент: тeнденция изменения точек Лаффера здесь в точности вoспроизводится динамикoй фактической налоговой нагрузки только с опозданием сначала на два, а впоследствии на три года.Принимая во внимание тот факт, что флуктуации фактической налоговой нагрузки охватывают менее широкую область, чем изменения точки Лаффера 1-го рода,то можно сделать однoзначный вывод о том, что хозяйствующие субъекты в про-127цессе осуществления своей деятельности пoдстраиваются под проводимую органами государственной власти налоговую политику.Таким образом, можно сделать вывод, что резyльтаты расчетов по моделиоценки влияния налоговой нагрузки на ВРП на основе линейной производственной функции с yчетом ресурсного потeнциала дoстоверно отображают фискальный климат в рeгионе.3.3Построениеалгоритмарационализацииналоговыхставокдля субъектов РФОдним из индикаторов эффективности функционирования налоговой системы выступает показатель налоговой нагрузки.
С целью регулирования данногопоказателя в регионах разработаем методику изменения действующих налоговыхставок.Помимо ресурсного потенциала, положенного нами в основу классификации регионов, субъекты РФ характеризуются также потенциалом внешнеэкономического сотрудничества, при этом уровень налоговой нагрузки должен бытьприемлемым для предприятий, вовлеченных в процесс международной производственной кооперации и торговли. Как правило, большинство таких предприятийрасполагаются на территории приграничных регионов.В связи с вышеизложенным наибольший интерес в качестве объектов исследования представляют пять приграничных регионов, которые в то же времяохватывают все классификационные группы и подгруппы авторской классификации: Мурманской области (минеральный регион), Ростовской области (земельныйрегион), Брянской области (лесной регион), Магаданской области (водный регион) и Новосибирской области (инновационный регион).Схема предлагаемого нами механизма корректировки налоговых ставокпредставлена на рисунке 26.Анализируемый временной интервал ограничен наличием официальныхстатистических данных.
Поэтому для приведения картины взаимного расположе-128ния фискальных индикаторов к настоящему моменту времени целесообразно построить прогнозы точек Лаффера и фактической налоговой нагрузки на период до2015 г.Итак, с помощью ППП Statgraphics нами были построены прогнозы налоговых поступлений в консолидированный бюджет РФ с территорий исследуемыхобластей.202 Также были спрогнозированы используемые в модели показатели, аименно: валовая стоимость минерально-сырьевой базы (для Мурманской области), общий запас древесины (для Брянской области), затраты на технологическиеинновации (для Новосибирской области) и объем основных фондов экономики напериод до 2015 г.
Показатели ВРП и численности занятых в экономике работников были взяты для всех регионов из официальных прогнозов. Учитывая, что изменения таких физических индикаторов как площадь земель сельскохозяйственного назначения, а также объем среднегодового речного стока в краткосрочномпериоде несущественна, поэтому эти показатели для Ростовской и Магаданскойобластей соответственно принимаются за 2011 г.Какаулина М.О., Цепелев О.А. Прогнозирование налоговой нагрузки региона с учетом инвестиционныхпроектов // Актуальные проблемы экономики и права. – 2012. – №2(22). – С.147–151.202129Расчет прогнозных значений фискальных индикаторов на период до 2015 г.
на основе авторскоймодели для исследуемых регионов – Мурманской, Ростовской, Брянской, Магаданской иНовосибирской областей1 этап: построение прогнозов налоговых поступлений и показателей, используемых вмодели, на период до 2015 г. для рассматриваемых регионов2 этап: определение величины фактической налоговой нагрузки в 2012-2015 гг.
дляанализируемых регионов3 этап: построение зависимости (30) и расчет точек Лаффера за период 2000-2015 гг. дляэкономик отобранных регионовКлассификация исследуемых регионов на группы в зависимости от взаимного расположенияфискальных индикаторов в 2015 г.Корректировка действующих налоговых ставок части налога на прибыль, зачисляемой в бюджетсубъекта РФ, и НДФЛ в 2015 г.
в рассматриваемых регионах1 этап: определение величины изменения налоговых поступлений для каждого регионапри переходе от фактического значения налоговой нагрузки к верхнему предельномудопустимому значению в 2015 г.2 этап: сопоставление требуемого изменения объема налоговых поступлений синтервалом предельных эффективных значений показателя вариации налоговойнагрузки по каждому региону3 этап: распределение величины необходимого изменения налоговых поступлениймежду налогами4 этап: построение прогнозов отдельных показателей налогов, используемых дляпоследующего расчета корректировки налоговых ставок на период до 2015 г.5 этап: расчет относительного изменения налоговых ставок в изучаемых регионах в2015-2017 гг.6 этап: расчет абсолютного изменения налоговых ставок в анализируемых регионах в2015-2017 гг.7 этап: внесение рекомендаций для органов государственной власти по регулированиюналоговой нагрузки8 этап: расчет бюджетного эффекта от реализации предлагаемых мероприятий за период2015-2017 гг.9 этап: выявлениемероприятийположительныхрезультатовотпроведенияпредлагаемыхРисунок 26 – Схема алгоритма изменения действующих налоговых ставок 203203Источник: составлено автором.130Листинги сравнения трендовых моделей и результаты прогнозирования длявсех регионов приведены в приложении Б.Аналогичным образом были спрогнозированы значения всех остальных переменных модели.На основе рассчитанных прогнозных значений налоговых поступлений была определена величина фактической налоговой нагрузки в 2012-2015 гг.
для отобранных регионов (приложение В).Затем была построена зависимость (30) для экономик рассматриваемых регионов на период 2000-2015 гг. 204)Исходные данные, расчетные значения переменных, параметры эконометрических моделей, а также фискальные и технологические индикаторы экономикрегионов приведены в приложении Г.Построенные модели являются адекватными данным, поскольку проходятвсе основные статистические тесты.На основании значений фискальных индикаторов за 2015 г. рассматриваемые регионы были распределены на три группы: «регионы всеобщего благосостояния», «регионы грабительского типа» и «регионы переходного типа».
Даннаяклассификация представлена в таблице 31.Таблица 31 – Классификация субъектов РФ по уровню налоговой нагрузкив 2015 г.205Фактическая налоговая Точка Лаффера 1-го роданагрузка (T), %(T*), %Регионы «грабительского типа»Брянская область19,3215,40Регионы «всеобщего благосостояния»Мурманская область17,6524,27Новосибирская область15,1517,40Магаданская область11,9614,79Регионы «переходного типа»Ростовская область14,8214,63Субъекты РФВсе стоимостные показатели были скорректированы на прогнозные значения коэффициента-дефлятораВВП, значения которого представлены в Какаулина М.О., Цепелев О.А.
Моделирование влияния налоговойнагрузки на экономический рост региона с учетом ресурсного потенциала. С. 399. (Приложение У).205Источник: рассчитано автором.204)131Как видно из данных таблицы, налоговая система Ростовской области ненуждается в корректировке в рассматриваемом периоде. Для Мурманской, Новосибирской и Магаданской областей представляется целесообразным повыситьуровень налоговой нагрузки, а для Брянской области, напротив, снизить его такимобразом, чтобы он максимально приблизился к верхнему предельному допустимому уровню.Эконометрическая зависимость (30) для Мурманской области на временноминтервале 2000-2015 гг. имеет следующий вид:Y=(1634,17 − 1617, 64Tr )Tr Lr − (0,51 − 5, 66Tr )Tr K r + (421, 40 − 1895, 07Tr )Tr M r −r−106165,34(49)Эконометрическая зависимость (30) для Брянской области на таком же временном интервале:Y=(9847,89 − 53056,53Tr )Tr Lr + (9,95 − 35, 72Tr )Tr K r − (35523,55 − 173454, 08Tr )Tr Fr +r+75021,86(50)Эконометрическая зависимость (30) для Магаданской области на временном интервале 2000-2015 гг.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
