CC BY
75
Налоговая политика
УДК 336.221.264
МЕТОДИКА ОПТИМИЗАЦИИ НАЛОГОВОЙ НАГРУЗКИ В РЕГИОНАХ РОССИИ С РАЗЛИЧНЫМ РЕСУРСНЫМ ПОТЕНЦИАЛОМ
М.О. КАКАУЛИНА,
аспирантка кафедры финансов E-mail: [email protected] Амурский государственный университет,
Благовещенск
В статье исследуется вопрос оптимизации налоговой нагрузки в регионах РФ с различным ресурсным потенциалом. Предметом исследования являются процессы формирования региональной налоговой нагрузки для ее оптимизации в интересах стимулирования экономического роста. Цель статьи - разработка методического инструментария оценки оптимального уровня налоговой нагрузки региона по отношению к экономическому росту.
В качестве теоретической и методологической основы выступает концепция кривой Лаффера.
Автором разработана модель оценки влияния налоговой нагрузки на экономический рост региона, учитывающая ресурсный потенциал. На основе результатов, полученных при апробации данной модели, предложена методика определения оптимальных налоговых ставок по налогу на прибыль и налогу на добавленную стоимость (НДС).
На основе проведенных расчетов внесены предложения по совершенствованию налогового законодательства. Во-первых, ставку части налога на прибыль, зачисляемой в бюджет Брянской области, уменьшить, но не более чем на 5,1 п.п., а ставка части налога на прибыль, зачисляемой в бюджет Мурманской области, должна быть повышена, но не более чем на 1,8 п.п. Во-вторых, установить базовую ставку НДС для Брянской области на уровне 16%, а для Мурманской области - на уровне 20%.
Указанный инструментарий может быть использован органами государственной власти при определении основных параметров региональных
налоговых систем, а также учеными-экономистами для разработки методик расчета оптимальных налоговых ставок на уровне регионов по другим видам налогов.
Ключевые слова: налоговая нагрузка, экономический рост, ресурсный потенциал, концепция кривой Лаффера, производственные функции, эко-нометрические модели, фискальные индикаторы, бюджетный эффект
Президент России Владимир Путин, выступая на расширенной коллегии Минфина России 15.04.2014, заявил, что налоговая политика должна стимулировать развитие и модернизацию страны1. Однако для решения задачи увеличения налоговых поступлений, стоящей перед органами государственной власти РФ в средне- и долгосрочной перспективе, зачастую применяются непопулярные меры, связанные с повышением налоговой нагрузки на экономику. Общеизвестно: когда налоги повышают в тяжелых условиях, в экономике намечается тенденция ухода в тень. Очевидно, что повышение налоговой нагрузки по самым чувствительным к ней зарплатным налогам будет снова и снова заводить бюджет в фискальный тупик.
1 Путин В.В. Налоговая политика должна стимулировать развитие и модернизацию страны. URL: http://file-rf.ru/news/6681.
Так, вследствие повышения ставки отчислений во внебюджетные фонды в 2011 г. с 26 до 34% представители малого и среднего предпринимательства начали искать различные способы ухода от возросших страховых платежей, что привело к сокращению поступлений налога на прибыль, НДС, налога на доходы физических лиц (НДФЛ) и платежей при специальных налоговых режимах. Учитывая, что выплаты страховых взносов для бюджетников - это расходы бюджета, то бюджетный эффект от увеличения их ставок также можно считать нулевым.
Наиболее уязвимыми в этой ситуации оказались региональные и местные бюджеты, что в условиях дотационности субъектов вызывает еще более серьезные экономические проблемы и ставит дополнительные задачи перед органами управления.
В связи с этим большую актуальность приобретают вопросы оптимизации уровня налоговой нагрузки для обеспечения стабильного экономического роста отдельных территорий.
Целью исследования является разработка методического инструментария оценки оптимального уровня налоговой нагрузки региона по отношению к экономическому росту.
Для достижения указанной цели поставлены следующие задачи:
1) обозначить элементы ресурсного потенциала региона;
2) предложить классификацию регионов РФ по ресурсному потенциалу;
3) разработать и апробировать модель взаимосвязи налоговой нагрузки и экономического роста региона, учитывающую особенности ресурсного потенциала;
4) построить с помощью прикладного программного продукта (ППП) Statgraphics прогноз фискальных индикаторов отдельных регионов на среднесрочную перспективу;
5) разработать методику расчета оптимальных налоговых ставок по налогу на прибыль и НДС для регионального уровня.
Научная новизна исследования состоит в разработке модели оценки влияния налоговой нагрузки на экономический рост региона, учитывающей его ресурсный потенциал, и предложении методики расчета оптимальных налоговых ставок по налогу на прибыль и НДС для отдельных регионов.
Практическая значимость исследования заключается в том, что предложенная в нем класси-
фикация регионов РФ по ресурсному потенциалу может использоваться для межрегиональных сопоставлений, создания региональных рейтингов по ресурсному потенциалу, разработки моделей оценки экономического развития отдельных регионов. Введенные автором модель взаимосвязи налоговой нагрузки и экономического роста, а также методика определения оптимальных налоговых ставок по налогу на прибыль и НДС могут применяться при разработке основных параметров региональных налоговых систем.
При выполнении исследования использовались такие методы научного познания, как экономико-статистический, регрессионный и дисперсионный, сравнительный, ретроспективный анализ и эконо-метрические методы исследования влияния налогов на экономику. Обработка данных проводилась с использованием табличного процессора MS Excel 2007 и пакета прикладных программ Statgraphics Centurion XV.I.
Универсальной методики определения оптимальной налоговой нагрузки по отношению к экономическому росту на региональном уровне не существует, поскольку все регионы России резко дифференцированы по экономическому развитию. Следовательно, целесообразно применять модели, типичные для отдельных групп регионов и учитывающие их специфику.
Основным критерием экономического развития территории, который необходимо учитывать в первую очередь, является ее ресурсный потенциал.
Исходя из того, что основными видами ресурсов производства в настоящее время являются труд, капитал, земля (природные ресурсы) и научно-технический прогресс (инновационные ресурсы), автор предлагает вариант состава ресурсного потенциала региона, представленный на рис. 1.
Трудовые и капитальные ресурсы являются основными и присутствуют в каждом регионе, а природные и инновационные ресурсы распределены по территории страны крайне неравномерно. Около 80% полезных ископаемых, лесных, водных, земельных богатств находится в азиатской части России, а инновационный потенциал и высококвалифицированные трудовые ресурсы в той же пропорции - в европейской.
Из-за проблемы неравномерности распределения природных и инновационных ресурсов в стране сформировалось два направления экономической деятельности, которые функционируют в принципиаль-
Источник: разработано автором.
Рис. 1. Состав ресурсного потенциала региона
но различных условиях. Первое направление характерно для регионов с богатым природно-ресурсным потенциалом, оно ориентировано главным образом на внешний спрос. Второе направление присуще регионам с высоким инновационным потенциалом и зависит от динамики внутреннего спроса.
Учитывая сложившиеся направления экономической деятельности, автором была разработана классификация регионов РФ по ресурсному потенциалу (рис. 2).
Помимо ресурсного потенциала, взятого автором за основу для классификации, регионы располагают также потенциалом внешней торговли, при этом налоговая нагрузка должна быть комфортной не только для традиционных местных предприятий, но и для совместных предприятий, предприятий с иностранным участием, а также занимающихся
Источник: разработано автором.
Рис. 2. Классификация регионов России по ресурсному потенциалу
приграничными экономическими отношениями. Как правило, большинство таких организаций располагается на территории приграничных регионов.
Поэтому одной из главных задач, стоящих перед органами государственной власти, является совершенствование действующего законодательства РФ о налогах и сборах для создания эффективной налоговой системы именно в приграничных регионах России.
Для анализа были отобраны следующие приграничные регионы, которые в то же время охватывают все классификационные группы и подгруппы авторской классификации: Мурманская область (минеральный регион), Ростовская область (земельный регион), Брянская область (лесной регион), Магаданская область (водный регион) и Новосибирская область (инновационный регион).
В настоящее время наиболее широко применимой в практике экономических исследований влияния налоговой нагрузки на экономический рост является статическая трехфакторная модель, предложенная Е.В. Балацким.
Автор придерживается мнения, что функцию Коб-ба - Дугласа, пусть даже в том обобщенном виде, в каком она представлена в модели влияния налоговой нагрузки на экономический рост Е.В. Балацкого, нельзя рассматривать как универсальную модель, отражающую влияние институциональных факторов, в частности налогов, на экономику. .
Поэтому в результате систематизации наиболее
распространенных в экономической литературе производственных функций и определения области применения каждой из них было предложено использовать в основе модели зависимости налоговой нагрузки и экономического роста трехфактор-ную линейную неоднородную производственную функцию.
При моделировании функции выпуска для каждого из рассматриваемых регионов столь же необходимым, как и учет факторов труда и капитала, будет являться учет определенного вида природного ресурса (или инновационного ресурса в случае Новосибирской области).
Влияние всех остальных факторов осуществляется через производительность трех перечисленных ресурсов и в течение длительных периодов времени остается достаточно устойчивым.
Таким образом, предлагаемые модели влияния налоговой нагрузки на экономический рост будут иметь вид:
1) для Мурманской области:
Т = (а + Ь-Т + (с + d■T )Т-К +
+(т + п-Т)Т -М + В; (1)
Q = (а + Ь -Т)Т 2L + (с + d -Т)Т2К +
+(т + п-Т )Т 2М + В-Т, (2)
где Т - выпуск (объем валового регионального продукта (ВРП) региона); а, Ь, с, d, т, п, В - параметры, оцениваемые статистически на основе ретроспективных динамических рядов;
Т - налоговая нагрузка (относительная налоговая нагрузка, исчисляемая как доля налоговых поступлений в ВРП, т.е. Т = Q / Т); L - труд (численность занятых в экономике региона работников);
К - капитал (объем основных фондов региона); М - природные ресурсы (валовая стоимость минерально-сырьевой базы региона); Q - налоговые поступления (налоги, сборы и иные обязательные платежи в консолидированный бюджет РФ с территории конкретного региона);
2) для Ростовской области:
Т = (а + Ь-Т)T-L + (с + d-T)Т - К +
+(т + п-Т )Т - G + В; (3)
Q = (а + b-T)T2L + (с + d - Т )Т2 К +
+(т + п-Т )Т 2G + В-Т, где О - природные ресурсы (площадь земель сельскохозяйственного назначения);
3) для Брянской области:
Т = (а + Ь-Т )T-L + (с-Т + d-T )Т - К +
+(т-Т + n-T)T-F + В; (4)
Q = (а + Ь-Т )Т ^ + (с-Т + d-T )Т 2К +
+ (т-Т + п-Т )Т2 F + В-Т, где ^ - природные ресурсы (общий запас древесины);
4) для Магаданской области:
Т = (а + Ь-Т )T-L + (с + d-T )Т-К +
+(т + п-Т)Т-Ж + В; (5)
Q = (а + b-T)T2L + (с + d - Т )Т2 К +
+(т + п-Т )Т 2Ж + В-Т, где Ж - природные ресурсы (объем среднегодового речного стока);
5) для Новосибирской области:
Т = (а + Ь-Т )T-L + (с + d-T )Т-К +
+(т + п-Т )Т -I + В; (6)
Q = (а + b-T)T2L + (с + d - Т )Т2 К +
+(т + п-Т )Т21 + В-Т, где I - инновационные ресурсы (затраты на технологические инновации).
Спецификой моделей является то, что квадратичными функциями налоговой нагрузки выступают предельные производительности факторов.
При оценке влияния налоговой нагрузки на экономический рост главной задачей является определение взаимного расположения точек Лаффера 1-го и 2-го рода и фактической величины налоговой нагрузки.
Точкой Лаффера 1-го рода называется величина налоговой нагрузки, при которой производственная кривая Т(Т) достигает локального максимума, т.е. когда дТ / дТ = 0. Экономически точка Лаффера 1-го рода означает предел налоговой нагрузки, при котором экономика не переходит в режим рецессии. Следовательно, эта точка является верхним пределом оптимальной налоговой нагрузки по отношению к экономическому росту. Формула для расчета точки Лаффера 1-го рода функции (1) имеет вид
T =-
a-L + c-K + m■ M 2(b -L + d-K + n-M)'
Точкой Лаффера 2-го рода называется значение налоговой нагрузки, при котором фискальная кривая Q(T) достигает локального максимума, т.е. когда дQ / дТ = 0. Точка Лаффера 2-го рода указывает величину налоговой нагрузки, за пределами которой объем налоговых поступлений в бюджет начинает сокращаться. Данный фискальный инди-
катор для функции (2) определяется по следующей формуле:
T =±-
(a ■ L + c ■ K + m ■ M)2 --3(b ■ L + d ■ K + n ■ M)B --(a ■ L + c ■ K + m ■ M)
(7)
3(6 • L + d • K + п • И) Из двух фиксированных точек, рассчитываемых в соответствии с формулой (7), точкой Лаффера 2-го рода будет являться точка максимума.
Аналогичным образом определяются точки Лаффера для других моделей.
При определении исследуемого периода времени автором учитывались два принципа:
- длина ряда не должна превышать 17 лет, так как при изучении слишком длинных периодов уменьшается точность расчетов;
- анализируемые временные лаги должны быть как можно ближе к настоящему моменту времени.
Принимая во внимание, что относительная макроэкономическая стабильность в России была достигнута в 2000 г., был рассмотрен период с 2000 по 2014 г. Анализируемый временной интервал ограничен наличием официальных статистических данных. С использованием ППП Statgraphics были построены прогнозы налоговых поступлений с территорий этих регионов в консолидированный бюджет РФ, а также всех используемых в модели показателей до 2014 г.
Прогнозирование посредством указанного ППП предполагает одновременное сравнивание пяти типов трендовых моделей путем оптимизации их параметров.
Приведем листинг сравнения трендовых моделей налоговых поступлений с территории Мурманской области: линейный тренд А, квадратичный тренд В, экспоненциальный тренд С, АММА-мо-дель В и простая скользящая средняя Е. Листинг содержит информацию об уравнениях построенных моделей.
Наибольший интерес представляют таблицы с ошибками прогнозирования, позволяющими оценить адекватность полученных зависимостей. К таким характеристикам относятся стандартная ошибка остатков RMSE, а также средняя арифметическая ошибка МЕ, описывающая отклонения фактических значений от выровненных. Чем ближе она к нулю, тем точнее осуществлена аппроксимация. Средняя квадратическая ошибка MSE и
средняя абсолютная ошибка МАЕ используются для сравнения разных процедур прогнозирования. Среднепроцентная ошибка МРЕ и среднеабсолют-ная процентная ошибка МАРЕ рассчитываются по остаткам одношагового выравнивания, каждое из которых делится на фактическое значение результирующей переменной.
Листинг также содержит пять тестов, определяющих выбор модели прогнозирования:
- RUNS (на чрезмерное количество пиков и впадин) - рассчитывает число повышений или падений в последовательности анализируемых данных. Тест чувствителен к долгосрочным циклам;
- RUNM (на чрезмерное количество отклонений от медианы) - рассчитывает число наблюдений, значение которых выше или ниже медианы, и игнорируют значения, которые являются равными медиане. Тест чувствителен к наличию тренда в данных;
- AUTO (на чрезмерную автокорреляцию) - рассчитывает коэффициент сериальной корреляции Бокса - Пирса;
- MEAN (на существенность разности средних) -служит для определения тенденции среднего значения;
- VAR (на существенность разности дисперсий) -позволяет установить тенденцию вариабельности.
Получены модели:
- модель A - линейный тренд = 2 612,87 + + 3 211,63?;
- модель B - квадратичный тренд = 2 449,99 + + 3 272,72? - 4,07?2;
- модель C - экспоненциальный тренд = = exp(8,98 + 0,14?);
- модель D - ARIMA-модель (1,0,0);
- модель E - простая скользящая средняя за трехлетний период.
Ошибки прогнозирования и результаты тестирования моделей приведены в табл. 1, 2.
Таким образом, статистический консультант автоматически отвергает модель С как потенциально возможную для прогнозирования. Изучение статистик остатков показывает, что моделью с самой маленькой стандартной ошибкой остатков RMSE, наименьшими абсолютной процентной ошибкой MAPE и средней процентной ошибкой MPE является линейный тренд A. Таким образом, линейный тренд наиболее удачно аппроксими-
Таблица 1
Сравнение трендовых моделей налоговых поступлений с территории Мурманской области
Модель RMSE MAE MAPE ME MPE
A 2 755,28 2 184,0 11,5798 4,09273E-12 -0,783456
B 2 877,03 2 180,51 11,6974 5,65186E-12 -0,715326
C 5 171,56 3 296,4 11,2674 -79,2492 -1,09172
D 3 376,41 2 415,33 11,1035 1 002,08 0,935853
E 7 128,54 6 157,52 21,1472 6 157,52 21,1472
Источник: разработано автором.
Таблица 2
Результаты тестирования трендовых моделей налоговых поступлений с территории Мурманской области
Модель RMSE RUNS RUNM AUTO MEAN VAR
A 2 755,28 OK OK OK OK OK
B 2 877,03 OK OK OK OK OK
C 5 171,56 ** OK * OK OK
D 3376,41 OK OK OK OK OK
E 7128,54 OK OK OK OK OK
Примечание. 1. ОК - модель прогнозирования является адекватной данным, т.е. тесты остатков несущественны.
2. * - тест статистически существенен. Количество звездочек определяет уровень существенности критерия^.
• Саяпина Ю.Г. К вопросу прогнозирования показателя налоговой нагрузки энергопредприятия с помощью временного ряда // Вестник ХГАЭП. 2009. № 6. С. 17.
Источник: разработано автором.
рует фактические данные. Поэтому для расчетов используется именно эта модель. Следовательно, уравнение для прогноза налоговых поступлений с территории Мурманской области имеет вид Q = 2 612,87 + 3 211,63?.
В результате прогнозирования налоговых поступлений с территории Мурманской области в 2014 г. получены следующие результаты:
- прогнозная величина - 50 787,4 млн руб.;
- нижний предел 95% - 43 893,6 млн руб.;
- верхний предел 95% - 57 681,1 млн руб.
Аналогичным образом были спрогнозированы
значения всех остальных показателей.
На основе имеющихся официальных статистических данных и рассчитанных прогнозных значений налоговых поступлений была найдена величина фактической налоговой нагрузки в 2000-2014 гг. для рассматриваемых регионов.
Затем были построены авторские модели (1), (3)-(6) для экономик изучаемых территорий за 2000-2014 гг.
Результаты эконометрической оценки моделей представлены в табл. 3.
Построенные модели проходят все основные статистические тесты и могут считаться работоспособными.
На основании значений фискальных индикаторов за 2014 г. исследуемые регионы были классифицированы на три группы:
- регионы всеобщего благосостояния, где фактическая налоговая нагрузка не достигает своего оптимального значения по отношению к экономическому росту;
- регионы грабительского типа, где фактическая налоговая нагрузка превышает свое оптимальное значение с точки зрения экономического роста;
- регионы переходного типа, где отклонение фактической налоговой нагрузки от оптимального значения составляет не более 1% ВРП. Классификация регионов представлена в табл. 4. Разница между фактической и оптимальной
налоговой нагрузкой для Магаданской области превышает 1% ВРП, но совсем незначительно. Поэтому данный регион также был отнесен к регионам переходного типа.
Анализ данных табл. 5 свидетельствует, что для Мурманской и Брянской областей необходима разработка мероприятий по оптимизации налоговой нагрузки.
Динамика фискальных индикаторов экономик Мурманской и Брянской областей представлена на рис. 3, 4.
-48 (234) - 2014-
Налоговая политика Tax policy -57-
Таблица 3
Параметры эконометрических моделей для исследуемых регионов за 2000-2014 гг.
Коэффициент Мурманская область Ростовская область
Значение /-статистика Статистические параметры Значение /-статистика Статистические параметры
a 3 131,13 0,43 R2 = 0,972; F = 46,14; DW = 1,76; E = 7,94; N = 15 48 431,83 1,88 R2 = 0,995; F = 279,21; DW = 2,18; E = 9,00; N = 15
b -8 319,65 -0,37 -275 825,97 -1,18
c -0,40 -0,29 7,49 3,05
d 5,77 0,74 -28,85 -2,21
m 307,18 1,52 -9 330,04 -1,34
n -1 350,80 -1,34 58 286,31 1,30
B -120 300,05 -0,42 -1 344 145,11 0,33
Продолжение табл. 3
Коэффициент Брянская область Магаданская область
Значение /-статистика Статистические параметры Значение /-статистика Статистические параметры
a 10 538,06 1,12 R2 = 0,980; F = 64,21; DW = 1,53; E = 10,62; N = 15 -52 188,31 -1,22 R2 = 0,973; F = 47,54; DW = 1,90; E = 13,33; N = 15
b -54 879,11 -1,18 342 421,55 1,23
c 10,50 3,05 2,81 0,29
d -39,31 -2,21 2,42 0,04
m -35 688,37 -1,34 51 982,95 1,30
n 175 219,81 1,30 -312 712,43 -1,23
B 34 167,11 0,33 -91 837,94 -1,29
Окончание табл. 3
Коэффициент Новосибирская область
Значение /-статистика Статистические параметры
a 5 540,86 3,44 R2 = 0,997; F = 466,27; DW = 1,78; E = 4,41; N = 15
b -7 133,81 -1,47
c 9,79 3,12
d -44,07 -2,80
m -202,91 -0,54
n 1 798,16 0,95
B -938 987,53 -4,69
Источник: авторская разработка.
Примечание: R2 - коэффициент детерминации; Г - критерий Фишера; DW - критерий Дарбина - Уотсона; Е - средняя ошибка аппроксимации; N - число наблюдений.
Таблица 4
Классификация исследуемых регионов в зависимости от взаимного расположения фискальных индикаторов в 2014 г., %
Регион Фактическая налоговая нагрузка T Точка Лаффера 1-го рода T
Регионы всеобщего благосостояния
Мурманская область 17,00 23,40
Регионы грабительского типа
Брянская область 18,08 14,58
Регионы переходного типа
Ростовская область 15,37 14,61
Магаданская область 11,05 12,12
Новосибирская область 16,26 17,19
Источник: авторская разработка.
■48 (234) - 2014
Таблица 5
Требуемое изменение налоговой нагрузки и верхнее предельное эффективное значение показателя вариации налоговой нагрузки в регионах РФ, %
Регион Требуемое изменение уровня налоговой нагрузки Верхнее предельное эффективное значение показателя вариации налоговой нагрузки
Мурманская область 6,40 2,16
Брянская область -3,50 4,56
Источник: разработано автором. 33
И-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-г
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Фактическая налоговая нагрузка Т
Точка Лаффера 1-го рода Т*
**
Точка Лаффера 2-го рода Т
Источник: разработано автором.
Рис. 3. Динамика фискальных индикаторов экономики Мурманской области за 2000-2014 гг, %
Т-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-г
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Фактическая налоговая нагрузка Т
--Точка Лаффера 1-го рода Т
......... Точка Лаффера 2-го рода т"
Источник: разработано автором.
Рис. 4. Динамика фискальных индикаторов экономики Брянской области за 2000-2014 гг., %
■48 (234) - 2014
На первом этапе была определена величина изменения налоговых поступлений для рассматриваемых регионов при переходе от фактической налоговой нагрузки к оптимальной в 2014 г. по следующей формуле:
ДQ = у. т' - Q, где ДQ - необходимая величина изменения налоговых поступлений;
У - фактический выпуск (объем ВРП региона);
Г*
- оптимальная налоговая нагрузка; Q - фактические налоговые поступления (налоги, сборы и иные обязательные поступления в консолидированный бюджет РФ с территории конкретного региона).
Анализируя необходимые изменения уровня налоговой нагрузки для исследуемых регионов, необходимо обратить внимание на следующее: ранее были выявлены интервалы эффективных значений показателя вариации налоговой нагрузки в регионах РФ. Требуемые изменения налоговой нагрузки и верхние предельные эффективные значения показателя вариации налоговой нагрузки приведены в табл. 5.
Изменение фактической налоговой нагрузки, требуемое для повышения эффективности налоговой системы в Мурманской области, больше верхнего предельного эффективного значения показателя ее вариации (см. табл. 5).
Таким образом, в Брянской области изменения в налоговом законодательстве могут быть произведены единовременно, а органам государственной власти Мурманской области следует осуществлять корректировку налоговых ставок как минимум в три этапа: 1-й этап - 2014 г., 2-й этап - 2015 г. и 3-й этап - 2016 г. То есть величина изменения налоговых поступлений в Мурманской области в 2014 г. не может превышать одной трети от общего необходимого изменения объема налоговых поступлений в этом регионе (табл. 6).
Для повышения фактического уровня налоговой нагрузки в регионах всеобщего благосостояния (в целях увеличения объема налоговых поступлений в
Таблица 6
Требуемая величина изменения налоговых поступлений в регионах РФ, млн руб.
Регион Необходимое изменение налоговых поступлений
Мурманская область, всего В том числе на 1-м этапе 19 100,6 6 366,9
Брянская область -8 323,6
Источник: авторская разработка.
Таблица 7 Распределение изменения величины налоговых поступлений между налогами для регионов РФ, доля
Регион Изменение за счет части налога на прибыль организаций, зачисляемой в бюджет субъекта РФ т Изменение за счет НДС к
Мурманская область 0,20 0,80
Брянская область 0,20 0,80
Источник: авторская разработка.
бюджет страны) и для снижения фактического уровня налоговой нагрузки в регионах грабительского типа (в целях стимулирования экономического роста) предлагается оперировать налогом на прибыль организаций и НДС. Выбор указанных налогов объясняется тем, что они являются основными видами налогов, уплачиваемых предприятиями. Так, часть ВВП, изъятая в виде НДС в консолидированный бюджет РФ в 2011 г., - наибольшая среди налоговых доходов и составляет 5,9%, на втором месте часть ВВП, изъятая в виде налога на прибыль организаций, которая в этом же году была равна 4,2%2 .
Отметим, что именно предприятия считаются локомотивами экономического роста, поскольку показатель валовой добавленной стоимости (ВДС), являющийся основой для расчета показателя ВВП, формируется в рамках отдельных юридических лиц.
Распределение увеличения величины налоговых поступлений для Мурманской области и уменьшения данного показателя для Брянской области между частью налога на прибыль организаций, зачисляемой в бюджет субъекта РФ, и НДС было произведено путем подбора в результате итеративных расчетов в программе MS Excel таким образом, чтобы изменение налоговых ставок было максимально равномерным (табл. 7).
На следующем этапе было установлено относительное изменение ставки части налога на прибыль организаций PT, зачисляемой в бюджеты Мурманской и Брянской областей, по формуле
_ (PTactual ± AQ ' m + PTarrears ) — PTaccrued
PT„,
100,
accrued
где nPT - относительное изменение ставки части налога на прибыль организаций, зачисляемой в бюджет субъекта;
2 Финансы России 2012: стат. сб. М.: Росстат, 2012. 26 с.
PTactuai _ сумма налога на прибыль организаций, фактически поступившая в бюджет субъекта; PT , - сумма налога на прибыль организаций,
accrued J ее •>
начисленная к уплате в бюджет субъекта; m - доля необходимого изменения налоговых поступлений, изменяемая за счет части налога на прибыль организаций, зачисляемой в бюджет субъекта РФ.
Показатель задолженности по доле налога на прибыль организаций, зачисляемой в бюджет субъекта РФ, рассчитывается следующим образом: pt = \ pt - pt
arrears | accrued actual | *
Учет этого показателя необходим для осуществления перехода от фактической налоговой нагрузки к номинальным налоговым ставкам, установленным на законодательном уровне.
Аналогичным образом находится относительное изменение ставок НДС (VAT) для Мурманской и Брянской областей:
(VATactual ±aQ-k + VATar
ПТ/ЛТ — "
) — VAT
s' accrued
VAT
100,
где nVAT - относительное изменение ставок НДС;
VATactual - сумма НДС, фактически поступившая в бюджет;
VAT , - сумма НДС, начисленная к уплате
accrued
в бюджет;
k - доля необходимого изменения налоговых
поступлений, изменяемая за счет НДС.
Показатель задолженности по НДС определяется по формуле
VAT = \VAT - VAT I
arrears | accrued actual | *
Относительное изменение ставок налогов для исследуемых регионов представлено в табл. 8.
Прогнозные значения всех используемых показателей были найдены с помощью ППП Statg-raphics.
Таблица 8
Относительное изменение ставок налогов для регионов РФ, %
Регион Изменение ставки части налога на прибыль, зачисляемой в бюджеты субъектов РФ Изменение ставок налога на добавленную стоимость
Мурманская 30,1 822,7
область, всего
В том числе на 1-м 10 274,2
этапе
Брянская область -30,3 -74,7
Предположим, что повышение ставок НДС для Мурманской области в среднем на 822,7% (в 9,2 раза) произойдет только за счет увеличения базовой налоговой ставки, равной 18%, а дополнительные налоговые ставки при этом останутся без изменения. В этом случае наиболее эффективно повышать именно базовую ставку рассматриваемого налога, поскольку объем поступлений НДС в консолидированный бюджет РФ по такой налоговой ставке в десятки раз превышает объем поступлений НДС по остальным налоговым ставкам.
Формула для расчета абсолютного увеличения базовой ставки НДС была выведена с учетом того, что повышение налоговых ставок в 9,2 раза без изменения налогооблагаемой базы приведет к равноценному росту налоговых поступлений по НДС. Она имеет вид:
Ar —
VAT
VATaccrued 9,2 - VAf + TD --(VAT^ - VAT18)
TB,,
-100
-18,
Источник: разработано автором.
где Агуат - абсолютное увеличение базовой ставки НДС;
TD - сумма налоговых вычетов по НДС; УАТЫа! - сумма НДС, исчисленная по налогооблагаемым объектам, всего; УАТ18 - сумма НДС, исчисленная по операциям, облагаемым по налоговой ставке 18%; ТВ18 - стоимость реализованных товаров, работ, услуг (ТРУ), облагаемых по ставке 18%, определяемая по формуле:
ТВ18 = УАТ^/18-100, где УАТге^ипс} - сумма восстановленного НДС, рассчитывается как
УАТ^ = УАТаССГиеа - (УАТШЫ - TD).
Абсолютное уменьшение базовой ставки НДС для Брянской области с учетом того, что сокращение налоговых ставок на 74,7% (в 4 раза) без изменения налогооблагаемой базы приведет к аналогичному снижению налоговых поступлений по НДС, вычисляется следующим образом:
МУАТ = [УАТассгша /4 - УАТгфпа +
^ - (УАТЫа1 -УАТ]8)]/ТД8 -100 -18,
где ЬЛуАТ - абсолютное уменьшение базовой ставки НДС.
Абсолютное изменение ставок налогов для исследуемых регионов приведено в табл. 9.
Таблица 9
Абсолютное изменение ставок налогов для регионов РФ
Регион Изменение ставки части налога на прибыль, зачисляемой в бюджеты субъектов РФ (18%), п.п. Изменение базовой ставки налога на добавленную стоимость (18%), п.п.
Мурманская 5,4 5,2
область, всего
В том числе на 1,8 1,7
1-м этапе
Брянская область -5,1 -1,7
Источник: разработано автором.
Таким образом, на основе проведенных расчетов можно внести следующие предложения по совершенствованию налогового законодательства, предполагаемые к их введению в 2014 г.
Во-первых, поскольку в полномочия законодательных органов власти субъектов РФ уже входит снижение ставки части налога на прибыль, зачисляемой в бюджет субъекта, расширить эти полномочия, разрешив законодательным органам власти субъектов РФ повышать указанную ставку до определенного уровня. Пределы и направления изменений ставки необходимо устанавливать конкретно для каждого субъекта РФ.
Во-вторых, ставка части налога на прибыль, зачисляемой в бюджет Брянской области, должна быть уменьшена, но не более чем на 5,1 п.п., а ставка части налога на прибыль, зачисляемой в бюджет Мурманской области, должна быть повышена, но не более чем на 1,8 п.п.
В-третьих, базовая ставка НДС не должна быть единой для всех субъектов РФ, ее следует устанавливать отдельно для каждого субъекта.
В-четвертых, установить базовую ставку НДС для Брянской области на уровне 16%, а для Мурманской области - на уровне 20%.
Бюджетный эффект консолидированного бюджета страны, который возникнет в результате предлагаемого изменения налоговых ставок, рассчитывается по формуле
ДQaM =ДЙ +ДQ2,
где ДQadd - бюджетный эффект консолидированного бюджета РФ;
ДQ1 - изменение налоговых доходов, полученное для Мурманской области; ДQ2 - изменение налоговых доходов, полученное для Брянской области.
Рассчитанные значения бюджетного эффекта от проведения предлагаемых мероприятий будут составлять:
- дополнительные доходы консолидированного бюджета РФ в 2014-2016 гг. - 10 777,0 млн руб.;
- выпадающие доходы консолидированного бюджета РФ в 2014 г. - (1 956,73) млн руб.
В результате осуществления вводимых мероприятий возникнут положительные эффекты.
1. Поскольку предлагаемые изменения в налоговом законодательстве повлияют на рост производственной активности в Брянской области и, как следствие, на расширение налогооблагаемой базы, то темп роста налоговых поступлений с ее территории возрастет, и недополученные доходы будут возмещены в течение нескольких лет.
2. Уже в 2014 г. можно ожидать рост налоговых поступлений с территории Мурманской области, который будет являться следствием повышения налоговых ставок. В последующие годы эти налоговые поступления также будут прирастать.
3. Произойдет повышение финансовой самостоятельности субъектов РФ в связи с наделением их дополнительными полномочиями в сфере налогообложения, а именно вменением им полномочий по увеличению ставки части налога на прибыль, зачисляемой в бюджет субъекта РФ. Таким образом, предлагаемая методика определения оптимальных налоговых ставок по налогу на прибыль и НДС может служить основой для разработки методик расчета оптимальных налоговых ставок на уровне регионов по другим налогам, например, по налогу на добычу полезных ископаемых, налогу на доходы физических лиц и т.д.
Список литературы
1. Ананиашвили Ю.Ш., Папава В.Г. Налоги и макроэкономическое равновесие: лафферо-кейн-сианский синтез. Стокгольм: СА&СС Press, 2010. 142 с.
2. Балацкий Е.В. Анализ влияния налоговой нагрузки на экономический рост с помощью производственно-институциональных функций // Проблемы прогнозирования. 2003. № 2. С. 88-107.
3. Государственный доклад «О состоянии и использовании минерально-сырьевых ресурсов Российской Федерации в 2009 году». URL: http://www. mnr.gov.ru/regulatory/detail.php?ID=118397.
4. Гусев А.Б. Налоги и экономический рост: теории и эмпирические оценки. М.: Экономика и право, 2003. 139 с.
5. Доклад о состоянии и использовании земель сельскохозяйственного назначения. М.: Росинфор-магротех, 2010. 100 с.
6. КакаулинаМ.О. Влияние налоговой нагрузки на экономический рост в РФ: региональный аспект // Региональная экономика: теория и практика. 2014. № 17. С. 55-64.
7. Клочков В.А. Определение природно-ресурс-ного потенциала территории как элемент оптимизации природопользования // Территориальная организация общества и управления в регионах: сборник научных трудов. Воронеж, 1996. С. 107-109.
8. МельничукМ.В., Караев А.К., Фрумина С.В. Налоговая нагрузка и экономический рост в российских регионах // Аудит и финансовый анализ. 2008. № 4. С. 24-30.
9. О прогнозе социально-экономического развития Мурманской области на 2014 год и плановый период 2015 и 2016 годов. URL: http://minec.gov-murman.ru/activities/forecasts/sub01/sub10.
10. О прогнозе социально-экономического развития Новосибирской области на 2014 год и плановый период 2015 и 2016 годов. URL: http://www. rg.ru/2013/10/01/novosibirsk-rasp417-reg-dok.html.
11. О прогнозе социально-экономического развития Ростовской области на 2014-2016 годы. URL: http://www.mineconomikiro.ru/m53.php .
12. ПогребнякР.Г., ЖуковаМ.С., ТускаеваЦ.Г. Влияние налоговой нагрузки на экономический
рост регионов с различным природно-ресурсным потенциалом // Аудит и финансовый анализ. 2009. № 1. С. 12-16.
13. Прогноз социально-экономического развития Брянской области на 2014 год и плановый период 2015 и 2016 годов. URL: http://www.econom.brk.ru/? p=48.
14. Прогноз социально-экономического развития Магаданской области на 2014 год и плановый период 2015 и 2016 годов. URL: http://www.magadan. ru/dms/2-44-10/PR0GN0Z_soc-ec-razv/2p_2014 2016_ ut.pdf.
15. Прогноз социально-экономического развития Российской Федерации на 2014 год и на плановый период 2015 и 2016 годов. URL: http:// www.economy.gov.ru/minec/activity/sections/macro/ prognoz/doc20130924_5.
16. Реки России. URL: http://www.protown. ru/information/tema/7.html.
17. Ушаков М.В. Пространственная структура и временная изменчивость годового стока рек Магаданской области. URL: http://www.irigs.irk. ru/aref/Ushakov_M_V.pdf.
18. Фоломейкина Л.Н., Игонченкова О.А. Инновационный потенциал региона: подходы к исследованию. URL: http://geoeko.mrsu.ru/2009-2/pdf/ folomeikina.pdf.
19. Цепелев О.А., Какаулина М.О. Стабильность налоговой системы как фактор экономического роста в регионах России // Финансы и кредит. 2014. № 14. С. 41-45.
20. Яковенко Д.А. Налоги «выжженной земли» // Эксперт. 2013. №17-18. С. 58-60.
Financial analytics: science and experience Tax policy
ISSN 2311-8768 (Online) ISSN 2073-4484 (Print)
A METHOD OF TAX BURDEN OPTIMIZATION IN RUSSIAN REGIONS WITH DIFFERENT RESOURCE POTENTIAL
Mariya O. KAKAULINA Abstract
Importance The article researches the issue of tax burden optimization in the Russian Federation's regions with different resource potential. The research encompasses the processes of shaping regional tax burden for its optimization to encourage the economic growth.
Objectives The study aims at developing methodological instruments to assess the optimal level of tax burden of regions with respect to economic growth. Methods The Laffer curve concept serves as a theoretical and methodological basis. I have developed a model to assess the impact of tax burden on the economic growth of a region, taking into account the resource potential.
Based on the results, which were obtained during model appraisal, I have proposed a method to determine the optimal income tax rates and value added tax (VAT). Results On the basis of the calculations, I propose to improve tax legislation. Firstly, the portion of income tax rate payable to the budget of the Bryansk region should be reduced but maximum by 5.1 percentage points, and the tax rate of the part of tax payable to the budget of the Murmansk region, should be increased by maximum 1.8 percentage points. Secondly, I propose to establish a VAT base rate for the Bryansk region at the level of 16%, and for the Murmansk region - 20%. Conclusions and Relevance The specified methodological instruments may be used by State government bodies while determining the basic parameters of regional tax systems, as well as by scientists and economists to develop the methods of optimal tax rates at the regional level for other types of taxes.
Keywords: tax burden, economic growth, resource potential, Laffer curve concept, production functions, econometric models, fiscal indicators, budgetary effect
References
1. Ananiashvili Yu.Sh., Papava V.G. Nalogi i makroekonomicheskoe ravnovesie: laffero-keinsianskii sintez [Taxes and macroeconomic equilibrium: the Laffer - Keynesian synthesis]. Stockholm, SA&SS Press, 2010, 142 p.
2. Balatskii E.V. Analiz vliyaniya nalogovoi na-gruzki na ekonomicheskii rost s pomoshch'yu proiz-vodstvenno-institutsional'nykh funktsii [An analysis of tax burden impact on economic growth with the help of production and institutional functions]. Problemy prognozirovaniya - Problems of forecasting, 2003, no. 2, pp. 88-107.
3. Gosudarstvennyi doklad "O sostoyanii i ispol 'zovanii mineral 'no-syr 'evykh resursov Rossiiskoi Federatsii v 2009 godu " [State Report "On condition and use of mineral and raw material resources of the Russian Federation in 2009]. Available at: http://www.mnr.gov. ru/regulatory/detail.php?ID=118397. (In Russ.)
4. Gusev A.B. Nalogi i ekonomicheskii rost: teorii i empiricheskie otsenki [Taxes and economic growth: theory and posteriori estimates]. Moscow, Ekonomika i pravo Publ., 2003, 139 p.
5. Doklad o sostoyanii i ispol'zovanii zemel' sel 'skokhozyaistvennogo naznacheniya [A report on
the status and use of agricultural lands]. Moscow, Rosinformagrotekh Publ., 2010, 100 p.
6. Kakaulina M.O. Vliyanie nalogovoi nagruzki na ekonomicheskii rost v RF: regional'nyi aspekt [Tax burden impact on economic growth of the Russian Federation: a regional aspect]. Regional'naia ekonomika: teoriia i praktika - Regional economics: theory and practice, 2014, no. 17, pp. 55-64.
7. Klochkov V.A. Opredelenie prirodno-resurs-nogo potentsiala territorii kak element optimizatsii prirodopol 'zovaniya . Territorial 'naya organizatsiya obshchestva i upravleniya v regionakh: sb. nauch. tr. [Determining natural and resource potential of a territory as an element of optimization of natural resource management. In: Territorial organization of society and governance in the regions: a collection of research papers]. Voronezh, 1996, pp. 107-109.
8. Mel'nichuk M.V., Karaev A.K., Frumina S.V. Nalogovaya nagruzka i ekonomicheskii rost v rossi-iskikh regionakh [Tax burden and economic growth in Russian regions]. Audit i finansovyi analiz - Audit and financial analysis, 2008, no. 4, pp. 24-30.
9. O prognoze sotsial'no-ekonomicheskogo raz-vitiya Murmanskoi oblasti na 2014 god i planovyi period 2015 i 2016 godov [Forecast of socio-economic development of the Murmansk region for 2014 and for the 2015-2016 target period]. Available at: http://mi-nec.gov-murman.ru/activities/forecasts/sub01/sub10. (In Russ.)
10. Oprognoze sotsial'no-ekonomicheskogo raz-vitiya Novosibirskoi oblasti na 2014 god i planovyi period 2015 i 2016 godov [Forecast of socio-economic development of the Novosibirsk region for 2014 and for the 2015-2016 target period]. Available at: http:// www.rg.ru/2013/10/01/novosibirsk-rasp417-reg-dok. html. (In Russ.)
11. Oprognoze sotsial'no-ekonomicheskogo raz-vitiya Rostovskoi oblasti na 2014-2016gody [Forecast of socio-economic development of the Rostov region for the period of2014-2016]. Available at: http://www. mineconomikiro.ru/m53.php. (In Russ.)
12. Pogrebnyak R.G., Zhukova M.S., Tuskaeva Ts.G. Vliyanie nalogovoi nagruzki na ekonomicheskii rost regionov s razlichnym prirodno-resursnym potent-sialom [Tax burden impact on the economic growth of regions with different natural resource potential]. Audit i finansovyi analiz - Audit andfinancial analysis, 2009, no. 1, pp. 12-16.
13. Prognoz sotsial 'no-ekonomicheskogo razvitiya Bryanskoi oblasti na 2014 god i planovyi period 2015 i
2016 godov [Forecast of socio-economic development of the Bryansk region for 2014 and for the 2015-2016 target period]. Available at: http://www.econom.brk. ru/? p=48. (In Russ.)
14. Prognoz sotsial 'no-ekonomicheskogo razvitiya Magadanskoi oblasti na 2014 god i planovyi period 2015 i 2016 godov [Forecast of socio-economic development of the Magadan region for 2014 and for the 2015-2016 target period]. Available at: http://www. magadan.ru/dms/2-44-10/PR0GN0Z_soc-ec-razv/ 2p_2014 2016_ ut.pdf. (In Russ.)
15 . Prognoz sotsial 'no-ekonomicheskogo razvitiya Rossiiskoi Federatsii na 2014 god i na planovyi period 2015 i 2016 godov [Forecast of socio-economic development of the Russian Federation for 2014 and for the 2015-2016 target period]. Available at: http://www. economy.gov.ru/minec/activity/sections/macro/prog-noz/doc20130924_5. (In Russ.)
16. Reki Rossii [Rivers of Russia]. Available at: http://www.protown.ru/information/tema/7.html. (In Russ.)
17. Ushakov M.V. Prostranstvennaya struktu-ra i vremennaya izmenchivost' godovogo stoka rek
Magadanskoi oblasti [Spatial structure and temporal variability of annual river flow of the Magadan region]. Available at: http://www.irigs.irk.ru/aref/Ushakov_M_ V.pdf. (In Russ.)
18. Folomeikina L.N., Igonchenkova O.A. Inno-vatsionnyi potentsial regiona: podkhody k issledovaniyu [The innovative potential of a region: approaches to research]. Available at: http://geoeko.mrsu.ru/2009-2/pdf/folomeikina.pdf. (In Russ.)
19. Tsepelev O.A., Kakaulina M.O. Stabil'nost' nalogovoi sistemy kak faktor ekonomicheskogo rosta v regionakh Rossii [The tax system stability as a factor of economic growth in the Russian regions]. Finansy i kredit - Finance and credit, 2014, no. 14, pp. 41-45.
20. Yakovenko D.A. Nalogi "vyzhzhennoi zemli" [The "scorched earth" taxes]. Ekspert- Expert, 2013, no.17-18, pp. 58-60.
Mariya O. KAKAULINA
Amur State University, Blagoveshchensk,
Russian Federation
