МЕТОДИКА ОЦЕНКИ НАЛОГОВОГО ПОТЕНЦИАЛА РЕГИОНОВ РФ

 

Жиляева М.И., Кабардова И.А. (КБГУ, г. Нальчик, РФ)

 

In given article the technique of an estimation of tax potential of regions Russian Federations is considered. The method «Representative tax system» was extended in such countries as the USA, Canada, Germany, Switzerland, and is rather actual for the Russian tax system in developed economic conditions.

 

В современной России налоговый вопрос занимает особое место. Россия - крайне дифференцированная страна по уровню собираемости налогов между отдельными регионами. В силу различного и подчас несопоставимого экономического потенциала отдельных регионов, влияния экономического кризиса на региональные экономики и отдельные отрасли производства, различий в налоговой региональной политике разница между регионами страны по уровню сбора налогов на душу населения с учетом уровня прожиточного минимума достигает нескольких десятков раз. В основном наименее диверсифицированной оказывается структура налоговых поступлений по отраслям экономики в тех регионах, где ведущими отраслями специализации являются отрасли добывающей промышленности, причем преимущественно экспортно-ориентированные. А наиболее диверсифицированная структура налоговых поступлений характерна, как это не парадоксально, не для регионов с наиболее диверсифицированной структурой экономики, а для наименее развитых регионов (таких как Тува и Эвенкия), а также для регионов, где ведущая отрасль специализации оказалась в глубоко депрессивном состоянии (как в Ивановской обл.). Структура налоговых поступлений оказывает существенное влияние на перспективы изменения собираемости налогов в регионе: чем более диверсифицирована структура налоговых поступлений как по отраслям экономики, так и по отдельным видам налогов и сборов, тем выше стабильность налоговых платежей.

Решение важнейшей государственной задачи по обеспечению роста налоговых поступлений и повышению уровня собираемости налоговых платежей требует разработки нового научно-методического подхода к количественной оценке налогового потенциала. Выбор показателя, отражающего потенциальную способность генерировать бюджетные доходы, осложняется отсутствием достоверной статистики местной базы: данные часто оказываются неточными или отсутствуют вообще. Налоговый потенциал характеризуется экономической структурой и его обеспеченностью налогооблагаемыми ресурсами, определяемой налоговыми базами.[2]

Одним из наиболее комплексных методов оценки налогового потенциала региона, который может быть использован в налоговой практике  России на современном этапе экономического развития является «репрезентативная налоговая система» (РНС), разработанная экспертной комиссией США по межбюджетным отношениям.[1] Суть РНС в качестве меры налогового потенциала регионов заключается в расчете суммы бюджетных платежей, которые могут быть собраны в регионе, при условии среднего уровня налоговых усилий и одинаковом составе налогов и ставки налогообложения во всех регионах (в США правительства штатов могут сами определять состав и структуру местных налогов, а также ставки, по которым они взимаются). Для применения этого метода необходимо иметь сведения по всем регионам. Имея данные по фактически собранным налогам и сборам и по их налоговым базам, можно рассчитать объем поступлений по региону. Именно эта величина и принимается за меру налогового потенциала региона.

Для каждого региона оценка РНС включает определение всех статей доходов местного бюджета, построение единой классификации статей доходов разных регионов, определение состава стандартной (нормативной) налоговой базы и репрезентативной (средней) ставки налогообложения, а также расчет налогового потенциала региона.

Данный метод позволяет весьма достоверно и объективно оценить налоговый потенциал региона. Однако, вследствие использования чрезвычайно большого объема данных, он трудоемок.

Опыт использования данного метода накоплен в Канаде, Германии и Швейцарии. В Канаде концепция бюджетного федерализма отличается высоким уровнем бюджетной и налоговой самостоятельности регионов (провинций), что требует введения специального общенационального стандарта для сопоставления налоговых баз, поскольку при оценке налогового потенциала учитывается совокупность налоговых баз по 37 региональным и местным налогам.

В условиях России, когда основными налоговыми источниками доходов региональных бюджетов служат отчисления от федеральных налогов, а базы значительной части остальных налогов определяются преимущественно федеральными законами, применение метода РНС облегчается. При этом необходимо только решить вопрос выбора налоговых баз (количество видов налоговых поступлений), включаемых в расчеты потенциально налогооблагаемых ресурсов регионов. Учитывая различную значимость налогов для бюджетной системы Российской Федерации, было бы целесообразно, по нашему мнению, ограничиться налогом на прибыль, НДС, акцизами, подоходным налогом с физических лиц и налогом на имущество предприятий.

В дальнейшем, по мере совершенствования межбюджетных отношений в Российской Федерации, подъема производства и расширения налоговых баз, все большее значение будет приобретать проблема адекватного соответствия налоговых поступлений от различных секторов экономики их налоговому потенциалу.

Метод репрезентативной налоговой системы может применяться для определения налогового потенциала, «в узком смысле», для расчета налоговых ресурсов регионов с учетом их реальных возможностей и существующей практики формирования налоговых баз.

Данный метод особенно эффективен для целей среднесрочного и долгосрочного прогнозирования, поскольку он представляет собой некую модификацию рассмотренных ранее методов для случаев, когда не представляется возможным оценить в полной мере совокупность налоговых ресурсов и налоговых баз по каждому из налогов, принимаемых во внимание при расчете потенциала.

Заслуживает внимания метод, предполагающий использование в рамках подхода РНС регрессионного анализа. Его преимущество - сокращение потребности в данных для измерения налогового потенциала; потребуется лишь информация о совокупных доходах по региону и небольшой набор переменных, используемых в качестве косвенных измерителей налоговых баз регионов. При использовании регрессионного анализа отпадает необходимость в группировке доходных статей по налоговым компонентам и создании собственной налоговой базы для каждого компонента налоговой системы. Включение большего количества переменных повышает точность регрессионного варианта РНС за счет более эффективного анализа данных.

Для оценки налогового потенциала регионов с помощью регрессионного анализа, посредством оптимальных оценок случайных факторов b1, b2,... bm используется уравнение следующего вида:[1]

j = 1, 2, … n,

где yj - фактически собранные в регионе платежи в бюджет;

Xj- показатели налоговой базы, косвенно или непосредственно отражающие величину совокупной налоговой базы данного региона или отдельных ее компонентов;

m - число рассматриваемых регионов;

Ej - случайная ошибка измерений.

Таким образом, можно рассчитать возможные доходы региона по известным характеристикам его налоговой базы, которые можно интерпретировать как налоговый потенциал региона. Возможные отклонения фактических значений бюджетных поступлений от рассчитанных с помощью модели объясняются различной результативностью работы налоговых органов. Преимуществом регрессионного метода, позволяющего осуществить отбор совокупности экономических характеристик, в максимальной степени влияющих на потенциальные налоговые доходы, является его меньшая трудоемкость в сравнении с расчетным методом РНС и большая объективность, поскольку регрессионное уравнение само выдает информацию о зависимостях между фактическими поступлениями и налоговыми базами в ходе процедуры статистической оценки.

Данный метод особенно эффективен для целей среднесрочного и долгосрочного прогнозирования, поскольку он представляет собой некую модификацию существующих методов для случаев, когда не представляется возможным оценить в полной мере совокупность налоговых ресурсов и налоговых баз по каждому из налогов, принимаемых во внимание при расчете потенциала.

Для практического расчета целесообразно использовать относительно небольшой набор взаимосвязанных экономических характеристик, определяющих на величину бюджетных доходов объем промышленного и сельскохозяйственного производства, продажи населению товаров и услуг, денежные доходы населения, стоимость основных производственных фондов.

Недостатком регрессионного метода является его сложность. К тому же полученные показатели налогового потенциала регионов могут значительно различаться в зависимости от используемого набора экономических характеристик. Поэтому рациональный выбор тех или иных показателей налогового потенциала требует проведения дополнительного анализа. Кроме того, количество точек наблюдения, используемых в уравнении регрессии, равно количеству регионов, а результаты регрессионной оценки тем точнее, чем больше точек наблюдения. Однако в условиях Российской Федерации эта проблема стоит не так остро, поскольку регионов достаточно много.

В связи с этим данная модель является весьма приемлемой для российской экономики в целом, и в частности её налоговой политики в части повышения эффективности оценки налогового потенциала регионов РФ. Следует отметить, что несмотря на трудоемкость и затратность данной модели, в будущем выгоды,  получаемые от её использования в значительной степени превысят расходы на её внедрение.

Литература

1.    Мещерякова Л.А. Оценка потенциальных возможностей региона в увеличении налоговых доходов бюджета// Региональная экономика: теория и практика. – 2008. – № 7 (64).

2.    Филина Ф.Н. Налоги и налогообложение в Российской Федерации. М.: Издательство «ГроссМедиа», 2009.