CC BY
98
Власть и экономика
А. В. СКЛЯР, А. Н. ЦАЦУЛИН
АНАЛИЗ СТРУКТУРНЫХ ИЗМЕНЕНИЙ НАЛОГОВЫХ ДОХОДОВ БЮДЖЕТА РЕГИОНА
Ключевые слова:
мезо-, микроуровень экономики, налогообложение, налоговые и неналоговые доходы, группы налогов, фискальная политика, ставки налогообложения, налоговое бремя региона, социальноэкономическое развитие региона
В статье дан развернутый экономический анализ структурных изменений налоговых и неналоговых поступлений в бюджет Санкт-Петербурга в динамике по результатам предшествующих налоговых реформ и рыночных преобразований в России. Авторами исследования применен разнообразный статистический инструментарий для проведения анализа явлений со сложной структурой. Рекомендованы наиболее надежные методы и приемы исследования структурных изменений по совокупности групп налогов.
Key words:
economic meso-, microlevel of economy, taxation, tax and non tax revenues, taxes groups, fiscal policy, Tax Rates, region’s burden, socio-economical development of region
The article contains comprehensive over time economical analysis of the structural changes in tax and non tax revenues into Saint-Petersburg’s budget resulted from the previous tax reforms and market transformations in Russia. Various statistical tools were applied for analyzing phenomena having a complex structure. The most valid methods and approaches are recommended for investigation of structural changes within tax group totality.
В настоящее время оперативный анализ структуры налоговых поступлений в бюджеты разных уровней представляется особенно важной задачей любого прикладного исследования, поскольку каждый год, месяц, день в экономике происходят существенные перемены, как правило, структурного характера. Проведение такого анализа сегодня возможно, т. к. уже накоплен разнообразный полезный, и что существенно, широко обсуждаемый отечественный опыт хозяйствования внепланово-административной мо-
дели управления экономикой. Имеется также информация о результатах проведения подобных работ в странах традиционной рыночной экономики периода стабильности их развития. Правда, желанная экономическая стабильность хозяйственной деятельности в сложившихся условиях квазирыночной российской экономики еще не наступила, но сегодня стали доступными опыт и знания ученых и практиков тех стран, которые не просто относятся к «экономически развитым», а демонстрируют подлинно
высокие показатели экономического роста и уровня жизни населения.
Количественные приемы и методы анализа структуры заключаются в их точном измерении и умелом сопоставлении, выявлении значимых пропорций, зависимостей и закономерностей экономической природы, оценке неравномерности распределения, например, регионов по величине налоговых поступлений или по их доле в региональном и национальном бюджетах. Большое внимание аналитики уделяют также способностям структуры меняться во времени, т. е. изучению структурных сдвигов, своевременному выявлению тенденций экономического развития и вариации учтенных факторов.
Анализ структуры налоговых поступлений в средствах массовой информации освещается довольно скромно (по понятным причинам). Некоторые аспекты такого анализа можно увидеть только в специализированных исследованиях ученых-статистиков. Так, например, при изучении изменений в сложных структурах Т. Н. Агапова [1] особое внимание уделила проблеме оценки структуры доходной части бюджета в качестве одного из примеров расчета обобщающих показателей структуры. В данном исследовании сравнивалась структура доходов бюджета городов, экономических территорий, субъектов Федерации и, наконец, совокупного бюджета
страны в целом. При этом предлагалось оценить различие средних величин и коэффициентов вариации (Уф) двух структур, сравнивая показатели вариации долей, скорректированные на число несовпадающих групп в исследуемой структуре.
Чаще всего при статистическом изучении и моделировании экономических процессов анализ структуры ограничивается абсолютными и относительными приростами, иногда рассчитывается средний темп роста. В качестве примера может быть приведен метод корректировки портфеля облигаций, предложенный в свое время Т. Андерсоном [2, с. 271-278] и основанный на характеристике абсолютных приростов средней продолжительности платежей и рыночной стоимости ценных бумаг. Данная модель до сих пор позволяет корректировать структуру портфеля в зависимости от выбранных целей, например, повышения его доходности.
В некоторых более поздних расчетах стали использоваться и значительно более сложные методы исследования структуры. Приведем несколько примеров. В. Я. Кожинов в работе, посвященной налоговому планированию [6, с. 223-231], рекомендует использовать для оценки надежности страховых компаний алгоритм структурной группировки, основанный на расчетах некоего коэффициента надежности и сравнении групповых средних показате-
Скляр А. В., Цацулин А. Н. Анализ структурных изменений налоговых доходов бюджета региона
Власть и экономика
лей за различные годы. Оценивая статистически такие данные, как наполняемость каждой из групп надежности, структурные сдвиги, произошедшие за анализируемый период, можно охарактеризовать развитие рынка страховых услуг в целом и принять в этой связи своевременное решение при планировании деятельности компании.
Например, рейтинговое агентство «Эксперт РА» при анализе рейтингов крупнейших компаний России использует: структурные группировки и их графическое изображение (гистограммы) как способ представления данных; показатели концентрации (децильное распределение объема реализации по 250 крупнейшим отечественным компаниям) — для характеристики состояния экономики в целом и важнейших отраслей реального сектора экономики отдельно; коэффициент ранговой корреляции между рейтингами отдельных лет — для оценки глубины структурных сдвигов за определенный период. Это же агентство при составлении рейтинга инвестиционной привлекательности регионов России в 2009 г. использовало для структурной группировки рейтинги инвестиционного риска за 2008-2009 гг.
Таким образом, совокупность показателей структуры является одним из самых эффективных аналитических инструментов, и их применение возможно в самых различ-
ных областях, в том числе и для анализа налоговых поступлений. При изучении структуры налоговых поступлений следует выделить два аспекта — изучение структурных особенностей на макроуровне (доходной части госбюджета, налоговых поступлений в бюджеты различных уровней) и на микроуровне (налоговых выплат предприятий и организаций).
Все показатели структуры по направлениям анализа можно объединить в три основные группы:
1. Относительные показатели структуры.
2. Показатели структурных сдвигов.
3. Показатели концентрации и централизации.
Расчет характеристик совокупности показателей структуры возможен только после завершения этапа группировки первичных данных на основании какого-либо существенного признака. Например, конечным результатом группировки государственных доходов и расходов является бюджет. Его доходная часть представляет собой группировку поступлений в бюджет по источникам поступления. Особенность такой структуры состоит в том, что группы сформированы путем объединения однородных статей, т. е. на основании качественного анализа, а не количественных критериев. При этом средний размер той или иной группы практи-
чески определен заранее, т. к. величина налоговых выплат закреплена законодательно. Поэтому структуру бюджета наиболее целесообразно изучать в следующих аспектах:
— в динамике;
— в соответствии с плановой структурой;
— при сравнении нескольких структур (например, доходов различных регионов).
Если рассматривать документ, в котором приведены фактические данные о доходах бюджета Санкт-Петербурга за период 2006-2009 гг., следует отметить, что налоговые доходы здесь объединены в однородные группы и рассчитаны их суммы. Группы, в которые объединены налоги, сформированы согласно нормативным актам министерства финансов России, в частности, инструкции «О порядке составления и представления годовой, квартальной и месячной отчетности об исполнении бюджетов бюджетной системы Российской Федерации» [7]:
— налоги на прибыль, доход, прирост капитала. Эта группа объединяет налог на прибыль предприятий и организаций, подоходный налог с физических лиц;
— налоги, взимаемые с размера фонда оплаты труда (ФОТ). Эта группа налоговых платежей включает в себя те налоги, основой для расчета которых служит ФОТ и численность персонала;
— налоги на товары и услуги, сюда входят НДС, акцизы, специальный налог, лицензионные и регистрационные сборы, налог на покупку иностранных денежных знаков и платежных документов, выраженных в иностранной валюте;
— налог на имущество, объединяющий поступления от физических и юридических лиц;
— платежи за пользование природными ресурсами, состоящие из налога на водопотребление, земельного налога и прочих ресурсных сборов;
— прочие налоги, пошлины и сборы, представленные госпошлиной, налогами субъектов Российской Федерации, местными налогами и сборами. К ним относятся, например, налог на рекламу, сбор на нужды образовательных учреждений, налог на содержание жилищного фонда и объектов социально-культурной сферы.
На основании накопленной авторами статистической информации по Санкт-Петербургу можно сделать определенные выводы [10]:
1) доходы бюджета города каждый год возрастают;
2) коэффициент вариации налоговых доходов, несмотря на существенные различия, неуклонно снижается, т. к. увеличивается доля налогов с малыми ставками, что является свидетельством
Скляр А. В., Цацулин А. Н. Анализ структурных изменений налоговых доходов бюджета региона
Власть и экономика
чрезвычайно высокой степени колеблемости численных значений исследуемых признаков (значения коэффициента приведены в табл. 1);
3) налоговые доходы значительно превышают неналоговые;
4) самая весомая доходная статья — это налоги на прибыль, доход и прирост капитала.
При этом существует множество факторов, которые могут влиять на изменение абсолютных величин доходов бюджета. Это и уровень инфляции, и изменения в законодательстве страны, и рост размеров теневых доходов предприятий и населения. При анализе для получения информации об относительных изменениях изучаемого признака необходимо нивелировать некоторые из факторов и получить количественные характеристики изменений, происходящих в совокупности. Это позволяет осуществить структурный анализ.
Так как относительные показатели структуры рассчитываются путем соотнесения каждого значения в части совокупности со значением по всем наблюдениям в целом,
то в числителе и знаменателе взаимно погашается влияние некоторых факторов, например, инфляции. Затем относительные показатели (удельные веса и доли) могут сравниваться друг с другом и с предыдущим периодом. В этом случае сравнимы и показатели по разным структурам, в том числе обобщенные коэффициенты, рассчитанные по разному числу групп, на которые разбита исследуемая совокупность.
В табл. 2 представлено соотношение налоговых и неналоговых статей доходов бюджета города. Приняв за целое все доходы, определим, из каких источников преимущественно они были получены. Особый интерес представляет анализ динамики доли налоговых доходов в общей сумме поступлений, из которого следует, что с 2006 по 2009 г. доля налоговых доходов существенно, в 7-8 раз, превышала долю неналоговых поступлений и составляла не менее 79,84% всех доходов, а в 2007 г. достигала 91,59%. Отметим, что данная тенденция характерна и для Российской Федерации в целом. В 2008 г. общероссийский показатель доли налоговых
Таблица 1
Значения коэффициента вариации налоговых доходов бюджета Санкт-Петербурга в 2006-2009 гг., %
Годы 2006 2007 2008 2009
Коэффициент вариации налоговых доходов (Уф) 141,5 116,8 91,1 88,9
Доля различных групп доходов в объеме поступлений в бюджет в 2006-2009 гг., %
Показатели 2006 2007 2008 2009
Налоговые доходы1 79,84 91,59 89,50 87,88
Неналоговые доходы2 20,16 8,41 10,50 12,12
Всего доходов 100,00 100,00 100,00 100,00
доходов в доходах консолидированного бюджета страны составил 78,2%, а в 2009 г. — уже 83,23%. При этом, как правило, в общей сумме доходов консолидированного бюджета не учитывается сумма финансовой помощи бюджетам других уровней из федерального бюджета.
И, хотя доля (ф;) налоговых доходов начиная с 2007 г. несколько снизилась (абсолютные изменения отрицательны: Лф08/07 = -2,09%; Дф09/08 = -62%), она по-прежнему остается более значимой в процессе образования доходной части бюджета. Получается, что бюджет города, так же как и бюджет всей страны, носит преимущественно фискальный характер и мало использует иные источники привлечения средств пополнения бюджетов. Сле-
1 Налог на прибыль (доход) организаций, НДФЛ, НДС, акцизы, налоги на имущество, НДПИ, таможенные пошлины, другие налоги.
2 Доходы от внешнеэкономической деятельности; доходы от имущества, находящегося в государственной и муниципальной собственности, или от деятельности; доходы целевых бюджетных фондов; ЕСН.
довательно, данное обстоятельство заметно увеличивает налоговую нагрузку (налоговое бремя) на население и хозяйствующие субъекты [8].
Следует отметить, что за 2008 и 2009 г., наблюдается сравнительно небольшое различие долей налоговых доходов. Это указывает на некоторую стабилизацию статей, формирующих доходы бюджета. Наиболее интересным представляется изучение самой большой группы доходов — налоговых поступлений. Относительные показатели структуры налоговых доходов представлены в табл. 3.
Сразу выделяются две группы налогов, имеющих наибольший удельный вес:
— первая группа — налоги на прибыль, доход, прирост капитала;
— вторая группа — налоги на товары и услуги.
В сумме эти две группы в 2006 г. составляли 88,68% налоговых поступлений, а в 2009 г. — 70,35%. Доля налогов на прибыль в объеме поступлений в бюджет за эти четыре года существенно снизилась:
Скляр А. В., Цацулин А. Н. Анализ структурных изменений налоговых доходов бюджета региона
Власть и экономика
Структура налоговых поступлений в городской бюджет в 2006-2009 гг., %
Группы налогов 2006 2007 2008 2009
1. Налоги на прибыль, доход, прирост капитала 67,13 57,24 46,80 44,83
2. Налоги, взимаемые от фонда оплаты труда (ФОТ) 1,81 1,46 2,81 3,19
3. Налоги на товары и услуги 21,55 23,19 24,22 25,52
4. Налог на имущество 4,41 8,21 11,92 15,52
5. Платежи за пользование природными ресурсами (НДПИ) 3,24 2,78 3,80 3,10
6. Прочие налоги, сборы, пошлины 1,86 7,12 10,45 7,84
Итого 100,00 100,00 100,00 100,00
®(09/06 = 0,67, но осталась по-прежнему самой весомой. Второй по значению группой можно считать налоги на товары и услуги, группу косвенных налогов, роль которой в формировании доходов бюджета год от года неуклонно растет:
«(2) = 118
09/06
Чтобы проанализировать изменения структуры во времени, недостаточно использовать только индивидуальные относительные показатели. На их основе рассчитывается целая группа показателей структурных сдвигов. Расчет и анализ этих показателей широко представлены в литературе, например, в трудах Л. С. Казинца [3; 4]. Изменения в доле отдельной]-й группы оцениваются с помощью абсолютных приростов удельного веса по г-м годам, рассчитываемых по формуле:
Дф»! = Дф» - ДфЮ. (1)
Приросты Дф^ из выражения
(1) показывают, на сколько процентных пунктов (п. п.) изменился удельный вес данной ]-й налоговой группы в совокупности налогов. Если абсолютный прирост имеет знак «+», то это означает рост удельного веса или доли, а если «-», — то снижение. Так как сумма частей целого всегда равна 1, то сумма абсолютных приростов всегда равна 0. Соответственно, роль одной из групп налогов, формирующих налоговые доходы, повышается только за счет снижения значимости другой группы.
В табл. 4 рассчитаны абсолютные приросты по 6 группам налоговых доходов, которые приведены в табл. 3 и которые формируют бюд-
Таблица 4
Абсолютные приросты удельных весов налоговых доходов (Дф^) городского бюджета по годам, процентные пункты (п. п.)
Группы налогов І = 1, т 2007 / 2006 2008 / 2007 2009 / 2008
1 -9,89 -10,44 -1,97
2 -0,35 1,35 0,38
3 1,64 1,03 1,30
4 3,80 3,71 3,60
5 -0,46 1,02 -0,70
6 5,26 3,33 -2,61
Итого 0,00 0,00 0,00
жет города за последние четыре года. После построения этой группы показателей сравнение структур городского бюджета за изучаемый период дополнится следующей релевантной для всего исследования информацией:
— непрерывно снижается удельный вес 1-й группы прямых налогов (налоги на прибыль). Правда, в 2009 г., по сравнению с 2008 г., это снижение происходило не такими высокими темпами (Дф09/08 = 1,97 п. п.), как в 20072005! гг. (Дф08/07 = 10,44 п. п.);
— все эти годы возрастал удельный вес группы косвенных налогов на товары и услуги. Непрерывный прирост демонстрирует и группа налогов на имущество. Это не всегда является отражением позитивных процессов увеличения основного и оборотного капитала, а зачастую ока-
зывается просто результатом регулярно проводимых переоценок основных фондов;
— наметилось некоторое снижение удельного веса группы прочих налогов и сборов, что можно считать объективно позитивным изменением, т. к. рост этой группы означал бы, что пять основных групп не обеспечивают достаточного объема налоговых поступлений. Местные власти просто вынуждены дополнять и без того огромный перечень налогов еще дополнительными сборами. Относительные приросты удельных весов по группам характеризуют те же экономические процессы, что и показатели абсолютных приростов, соответственно, они дают сходные результаты. Их значения по данным о налоговых доходах Санкт-Петербурга представлены в табл. 5.
Скляр А. В., Цацулин А. Н. Анализ структурных изменений налоговых доходов бюджета региона
Власть и экономика
Таблица 5
Коэффициенты роста удельных весов (ф Ш) налоговых доходов городского бюджета (к())
Группы налогов, ] = 1, т 2007 / 2006 2008 / 2007 2009 / 2008
1 0,85 0,82 0,96
2 0,81 1,92 1,14
3 1,08 1,04 1,05
4 1,86 1,45 1,30
5 0,86 1,37 0,82
6 3,83 1,47 0,75
На основании индивидуальных относительных приростов, рассчитанных за ряд периодов, например, за несколько лет, можно рассчитать средний темп роста удельного веса данной ]-й группы налогов в совокупности по формуле средней геометрической (0) величины:
Ш» = \/ кф» х х ш, (2)
Фг V ф1 ф2 Фя У '
где кф» — индивидуальный коэффициент роста удельного веса]-й группы налогов в совокупности ( = 1, т) в анализируемом периоде каждого ¿-го текущего года по сравнению с предшествующим годом (’ = 1, п); п — число цепных темпов роста.
Этот показатель к0) из выражения (2) позволяет получить сводную характеристику изменений размера доли отдельной группы за несколько периодов и при различных колебаниях увидеть общую тенденцию изменений роли этой
группы в совокупности. Например, если оценивать средний темп роста доли группы налогов на прибыль за период с 2006 по 2009 г., т. е. за три цепных периода, то по данным табл. 5 и в соответствии с формулой из выражения (3) получим:
к0) = ^0,85 х 0,82 х 0,96 = 0,871 ~ 87,1%.
Это означает, что в среднем за четыре года с 2006 по 2009 г. доля группы налогов на прибыль в налоговых доходах сократилась на 12,9%, последовательно убывая каждый год. При сравнении структур во времени данный показатель характеризует отрицательную тенденцию динамики структуры налоговых поступлений. Его применение возможно при характеристике пространственных особенностей структур, и в этом случае средний темп роста удельного веса будет характеризовать среднее изменение по совокупности.
Абсолютные и относительные приросты удельного веса, а также средние относительные приросты позволяют охарактеризовать каждую отдельно взятую часть совокупности. Существуют также методы оценки значимости изменения структуры в целом. В связи с тем, что структура совокупности представляет собой единое целое, а сумма долей ее частей равна 1,0 (или 100%), изменения в одной из групп неизбежно ведут к изменению в другой. Поэтому комплексная оценка всех групп обязательна.
Такую сводную характеристику позволяют получить обобщающие показатели структурных сдвигов, которые основаны на учете вариации приростов и темпов роста удельных весов рассматриваемых групп. Чем выше вариация этих показателей изменения налоговых поступлений, тем большие структурные сдвиги произошли за период. На этом и были основаны предложения Л. С. Казинца по построению абсолютных и относительных показателей структурных сдвигов [3, с. 184], которые в настоящее время уже вошли в учебную литературу и повседневную практику аналитических расчетов [9].
Структурные сдвиги в составе налоговых поступлений связаны с неравномерностью изменения абсолютной величины суммы поступлений в бюджет от отдельных налогов. Убедиться в этом можно на основе
расчета общего темпа роста всех налоговых доходов и темпов роста поступлений по отдельным группам налогов. За анализируемый период взаимосвязь этих темпов роста может быть представлена в виде следующей среднегеометрической взвешенной характеристики:
кбщ=(3)
где К(о0бщ — средний коэффициент роста всех налоговых поступлений; к— средний коэффициент роста отдельных сумм налогов; ф. — доля отдельных видов налогов0 в общей сумме налоговых поступлений в базисном 2006 г.
Применительно к имеющимся отчетным данным может быть получена следующая сводная оценка структурных изменений в динамике согласно выражению (3):
1,6420 = У1,43 523 х 0,6713 + 1,98443 х 0,0181 + 1,73713 х 0,2 1 55 + 2,49 753 х 0,1441 + 1,61813 х 0,1324 + 2,6553 х
0,0186. (4)
Как следует из расчета, произведенного в выражении (4), ежегодно сборы по налогу на прибыль возрастали в среднем на 43,52%. При этом данный коэффициент роста — самый низкий. Сумма налогов, взимаемых от размера ФОТ, в среднем ежегодно удваивалась. Сумма налогов на товары и услуги также возрастала исключительно высо-
Скляр А. В., Цацулин А. Н. Анализ структурных изменений налоговых доходов бюджета региона
Власть и экономика
кими темпами: ежегодный прирост, в среднем, составлял 73,7%. Практически суммы налоговых поступлений, включая налог на имущество, ежегодно возрастали в 2,5 раза.
Наконец, еще более высокими темпами роста характеризуются платежи по прочим налогам и сборам. Все это, естественно, не могло не отразиться на динамике структуры налоговых поступлений, как это видно из табл. 5. В ходе анализа целесообразно также рассмотреть группу обобщающих показателей, характеризующих скорость и интенсивность исследуемых структурных сдвигов. Рассчитанные характеристики фактических налоговых поступлений в бюджет города приведены в табл. 6.
Показатели абсолютных структурных сдвигов. Здесь в качестве варьирующего признака учитываются абсолютные приросты удельных весов групп сложившейся совокупности налогов. Среднее линейное отклонение к-й долей отчетного года от базисного года по модулю рассчитывается по формуле простой средней арифметической (1) величины
Е 1Ф(1)-Ф(0Л|
}=1
т
(5)
где т — число выделенных групп.
Линейное отклонение, приведенное в выражении (5), показывает, на сколько п. п. в среднем откло-
няются друг от друга удельные веса сравниваемых групповых структур. При отсутствии различий в сравниваемых структурах его величина равна 0; при двух группах максимальное значение может быть равно
1, или 100%. В остальных типах структур численного значения коэффициент верхней границы не имеет.
Из данных, приведенных в табл. 6 видно, что удельные веса групп налогов наименее всего различаются в паре лет — 2008 и 2009 гг., всего на 1,76 п. п. против 3,48 п. п. в паре — 2007 и 2008 гг. Аналогичный вывод можно сделать и на основании различий квадратов удельных весов, обычно более чутко реагирующих на происходящие структурные сдвиги в совокупности. Поэтому при структурном анализе чаще применяют более сенсибильную характеристику — квадратический коэффициент абсолютных структурных сдвигов. В отличие от линейного коэффициента, основанного на расчете среднего линейного отклонения отчетных данных от базисных, квадратический коэффициент абсолютных структурных сдвигов строится на основании показателей среднеквадратического отклонения. Оценка этого коэффициента ведется следующим образом:
гт
(фО) - ф(0'))2
т
(6)
Этот показатель также определяет, на сколько п. п. в среднем различаются удельные веса сравниваемых структур. При отсутствии реальных структурных сдвигов его величина также равна нулю. Она тем больше, чем заметнее абсолютные изменения долей. Наиболее резкие структурные изменения происходили в 2006 г. — 4,9 п. п., а для 2009 г. значение показателя составило лишь 2,1 п. п. По своей величине квадратический коэффициент абсолютных структурных сдвигов о(ф1 - ф0), естественно, больше среднего линейного отклонения (коэффициента) А(1)(ф1 - ф0), т. к. расчет его базируется на среднеквадратическом, а не на среднем линейном отклонении.
При расчете группы показателей относительных структурных сдвигов используются не приросты, а темпы роста удельных весов различных групп, как это показано в выражениях (7) и (8):
— формула для расчета среднего линейного показателя в связи со свойствами структуры, которые предопределяют значение средней арифметической взвешенной из темпов роста удельных весов на уровне 1, имеет вид:
т
кф) = Е 1Ф(5/) - ФоЧ , где 1 > ф. > 0; (7)
10 ] - 1
- квадратический коэффициент, расчет которого ведется по формуле из выражения (8):
V:т
Е
(ФУ - ФУ)2
ф0)
(8)
где 0 < ф. < 1.
Показатели абсолютных структурных сдвигов применяются, если необходимо рассчитать скорость изменения удельных весов налоговых групп, а показатели относительных структурных сдвигов — если важна интенсивность данного изменения в терминах ускорения приростных характеристик.
Относительные коэффициенты структурных сдвигов показывают, что индексы удельных весов сумм отдельных налогов отличаются от своего среднего роста (равного 100%) на 14,4% в 2009 г., что значительно ниже, чем при сравнении структуры налоговых доходов в предыдущие годы. Подобным образом интерпретируется и линейный коэффициент относительных структурных сдвигов. Как и положено, их величины больше соответствующих значений квадратических коэффициентов структурных сдвигов.
Сводную оценку относительных структурных сдвигов обеспечивает также индекс различий $ :
= 1/2 Е |фО) - фо)1. (9)
Значения этого индекса находятся в пределах от 0 до 1, что позволяет сравнивать индексы по различным периодам. Ситуация, при
Скляр А. В., Цацулин А. Н. Анализ структурных изменений налоговых доходов бюджета региона
Власть и экономика
которой {^разлтах = 1}, в выражении (9) возникает, когда вся исследуемая совокупность объектов сосредоточена в одной группе. Естественно, такой ситуации при анализе налоговых доходов бюджета быть не должно, равно как и равномерного распределения значений признака по всем группам, при котором индекс может принять свой {^разл™п = 0}. Поэтому индекс различий при анализе внутрибюджетных процессов имеет ограниченное значение.
Интегральный коэффициент, предложенный К. Гатевым [5], и индекс различий оценивают значимость различий структур, т. е. показывают существенность изме-
нений, которые характеризуют абсолютные показатели вариации. При отсутствии различий эти показатели равны 0, при перестроении структуры совокупности на обратную ей (как матрицу) — 1,0. Максимальное значение, равное единице, возможно лишь при наличии двух групп.
Если же учтенных групп больше, то данный показатель никогда не достигнет этого значения. Коэффициент Гатева оценивает существенность структурных изменений, используя при этом суммы квадратов удельных весов обеих структур, т. е. взвешивается по средней величине из имеющихся структур:
Таблица 6
Результаты анализа структурных сдвигов налоговых поступлений в городской бюджет в 2006-2009 гг.
Группы показателей Наименование показателя 2006-2007 2007-2008 2008-2009
1. Абсолютных 1.1. Линейный 3,57 3,48 1,76
структурных сдвигов коэффициент
1.2. Квадратический коэффициент 4,88 4,79 2,08
2. Относительных 2.1. Линейный 21,4 20,88 10,56
структурных сдвигов коэффициент
2.2. Квадратический коэффициент 44,6 26,1 14,4
3. Интегральные 3.1. Коэффициент
характеристики различий Гатева 3.2. Коэффициент 0,13 0,14 0,07
корреляции рангов Спирмэна 0,94 1,00 0,94
4. Аналитические индексы Индекс различий 0,11 0,10 0,05
£ (ФУ - ФУ)2
т-------т----. (10)
£фУ + Ефу2
1 - 1 1 - 1
В ситуации полностью тождественных групповых структур коэффициент из выражения (10) равен нулю. Верхняя граница изменения этого коэффициента (КГ2)) - 1. Однако практически такого значения коэффициент Гатева никогда не достигает, ибо для этого должна произойти полная сменяемость значимости групп налогов при переходе от одного периода к другому, т. е. элементы структуры должны сменить свои ранги на противоположные значения. И только в означенном случае:
КФ1 — Фо)2 = 1Ф12 + !Фо2 = 1 и К = 1.
Необходимо также отметить, что индекс различий и коэффициент различий Гатева мало информативны при анализе структуры налоговых поступлений в бюджет, т. к. при практических расчетах их значения мало отличаются от нуля, что отражает особенность формирования структуры. В рассматриваемом случае — сохранение значимости практически каждой из групп налогов на протяжении всего анализируемого периода.
В этом же смысле мало информативным будет и нормированный
квадратический коэффициент абсолютных структурных сдвигов, который также был предложен Гатевым:
Vm
1/2£ (ФУ-ФУ)2, (И)
1 - 1
где 1 > ф > 0.
При расчете принимается допущение — тах Х(ф1 - Ф0)2 = 2, которое основано на предположении о том, что исследуемая совокупность состоит из двух частей. Это явно нереально при изучении структуры налоговых поступлений. Формулой из выражения (11) более целесообразно воспользоваться при анализе данных, представленных в табл. 2, в которой рассматривается структура доходов бюджета с выделением двух укрупненных классов — налоговых и неналоговых доходов. При анализе же структуры налоговых доходов значение этого коэффициента составило 0,084 за период с 2006 по 2009 гг., что незначительно отличается от нуля, хотя визуально отличия структур достаточно весомы.
В данном случае тенденции, которые прослеживались на основании абсолютных и относительных коэффициентов, подтверждают и обобщающие показатели: наименьшие различия наблюдаются в структурах 2008 и 2009 гг., например, коэффициент различий Гатева и индекс различий в два раза меньше, чем между 2007 и 2009 гг., и, соответственно, менее значительны
Скляр А. В., Цацулин А. Н. Анализ структурных изменений налоговых доходов бюджета региона
Власть и экономика
сдвиги. Можно сделать вывод об относительной стабилизации бюджетного процесса в Санкт-Петербурге в 2008-2009 гг., выделении наиболее стабильных налогов — на товары и услуги. Здесь следует заметить, что, как свидетельствует опыт большинства развитых стран, лишь при условии стабильности системы сборов и отчислений и внятной налоговой политике в отношении физических и юридических лиц способна развиваться предпринимательская инициатива.
В случае анализа различий в структуре совокупности, состоящей из двух классов, например, налоговых и неналоговых доходов, индекс различий, коэффициент различий Гатева, нормированный коэффициент структурных сдвигов могут принимать свои максимальные значения, равные 1 (100%). Рассчитаем их по табл. 2, а результаты расчетов представим в табл. 7.
Отметим, что для доходов бюджета в целом, как и для налоговых
поступлений, в частности, не характерны большие значения вышеприведенных показателей, т. к. они тем более значимы, чем большая часть совокупности переместилась за рассматриваемый период из одной группы в другую, т. е. альтернативную. Очевидно, что налоговые доходы по своей величине значительно больше неналоговых, хотя их доля варьирует в известных пределах.
Добавим к сказанному, что при наличии двух выделенных групп индекс различий принимает те же значения, что и абсолютные приросты. Причем для того чтобы узнать величину индекса различий, достаточно рассчитать абсолютный прирост по любой из групп, т. к. сумма долей целого равна единице, и если доля одной группы уменьшилась на величину А., то доля другой группы возрастет на эту же величину А.. Таким образом, формула расчета индекса различий примет вид:
Таблица 7
Структурные сдвиги в доходах городского бюджета, принимающие максимально возможные значения при двух группах, за период 2006-2009 гг.
Показатель 2007/2006 2008/2007 2009/2008
1. Индекс различий (Зразл) 0,117500 0,020900 0,016200
2. Коэффициент различий Гатева (Кг) 0,018117 0,000528 0,000329
3. Нормированный квадратический коэффициент абсолютных структурных сдвигов (®норм.) 0,006904 0,000219 0,000132
^разл. = 1/2 Х 2|Ф1 - Ф01 = |Ф1 - Ф01, (12)
где 0 < ф. < 1.
То есть индекс различий для двух классов налогов в выражении (12) есть не что иное, как абсолютный прирост любой из групп, взятый по модулю.
Здесь полезно указать на еще одну сводную характеристику, которая учитывает структурные сдвиги не только за изучаемый период, но и за предшествующие анализируемому периоды, т. е. характеристику, содержащую, в известном смысле, параметр лага времени. Это так называемый сводный индекс структурного сдвига — йстр, предложенный Агаповой в указанной выше работе, посвященной теории структурного анализа [1]. Сводный индекс рассчитывается по следующей формуле:
т
Ж - ФУІ
«и=т-------------. (13)
ж - ф(й1
і - 1
Значения данного показателя находятся в пределах от 0 до 1. Рассчитаем два значения индекса структуры:
(Ятр) : %/06 = 0,9757,
^09/07 = 0,5057.
Это означает, что структурные сдвиги во втором периоде (с 2007 г. по 2009 г.) менее существенны, чем за период с 2006 по 2008 гг., т. е. год
от года происходит стабилизация соотношения групп налогов внутри раздела налоговых поступлений. Данный показатель из выражения
(11) может использоваться только при анализе динамических изменений в структуре и, по сути, свидетельствует об устойчивости существующей тенденции. Особенностью показателя является использование информации за три года, что частично сглаживает случайные колебания долей.
Если же исследуемая структура налоговых поступлений нестабильна, при этом ранги отдельных групп налогов часто изменяются или значительно различается наполненность самой группы, то индекс структурных различий будет значительно отличаться от 0. При наличии стабилизационных процессов, как в анализируем случае, значения индекса будут приближаться к 0, т. к. он является соотношением сумм модулей абсолютных приростов долей. Чем меньше отклонения, тем более стабильны доли отдельных групп и менее значительны собственно структурные сдвиги.
Учитывать динамику структурных сдвигов в налоговых поступлениях чрезвычайно важно в плановых расчетах на предстоящие периоды формирования бюджетов уже на стадии анализа прогнозных вариантов. При прогнозировании социально-экономических процессов и при решении ряда других при-
Скляр А. В., Цацулин А. Н. Анализ структурных изменений налоговых доходов бюджета региона
Власть и экономика
кладных задач широко применяются экспертные оценки. И методы ранговой корреляции в этой области являются едва ли не единственным количественным способом обобщения экспертных оценок. Поэтому целесообразно добавить к системе показателей структурных сдвигов коэффициент корреляции рангов Ч. Спирмэна [5], как это сделали в отношении инвестиционных рейтингов ряда предприятий аналитики агентства «Эксперт РА», что уже отмечалось выше.
Обычно коэффициент Спирмэ-на применяется для оценки устойчивости непосредственно тенденции динамики экономических процессов, хотя автор ввел этот показатель в научный оборот при исследованиях в области психологии. А так как структурные сдвиги отражают динамическое изменение упорядоченной структуры, то коэффициент может применяться и в качестве самостоятельной характеристики интенсивности сдвигов, тем более что он учитывает не только наличие структурных сдвигов, но и роль отдельных групп налогов при формировании структуры. Ведь структурные сдвиги проявляются более резко, когда изменению удельного веса сопутствует изменение места группы, ее значимости в общей статистической совокупности.
Для расчета коэффициента необходимо ранжировать ]-е группы налогов, присвоить группе ранг
(численный рейтинг) по разным признакам — рХ, ру , а затем определить разность этих рейтингов ¿0) = рО) - рО). в таких обозначениях
ху Г X Г у
коэффициент ранговой корреляции рассчитывается по формуле:
т 2
6 £ Л °°
ху
Я = 1 - ------. (14)
х т(т2 - 1)
Чем ближе величина коэффициента к 0 и далее от 1, тем большие структурные сдвиги произошли в совокупности. При этом коэффициент корреляции рангов из выражения (14) может принимать значения меньше 0, но при любых значениях в интервале [-1; 0] показатель характеризует значительные структурные сдвиги. Таким образом, значения коэффициентов с отрицательными (или тем более с разными) знаками сравнивать практически невозможно. Описание и доказательство данного свойства коэффициента Спирмэна подробно излагаются в работе [5, с. 145-156].
Существенным недостатком коэффициента корреляции рангов можно считать тот факт, что данный показатель учитывает только ранги, но не учитывает разности фактических значений признака в случае количественного признака. Поэтому его считают приближенной мерой тесноты статистической связи. Приведем значения коэффициента в табл. 7, что несколько добавит информации к имеющейся в резуль-
тате проведенного анализа. Так как ставки налогов закреплены законом, то ранги отдельных групп, в отличие от удельных весов, редко могут меняться, это возможно только в случае введения новых налогов или отмены уже существующих. Поэтому коэффициент практически всегда будет равен единице.
Значение 0,94 объясняется ростом доли группы «прочие налоги», куда входят все временные сборы, вводимые государством чтобы «залатать» бюджетные дыры, которые, например, для федерального бюджета достигают 40%. Рейтинги основных групп налоговых доходов на протяжении четырех лет оставались неизменными. Коэффициент корреляции рангов, как представляется, более целесообразно применять для изучения структуры налоговых доходов отрасли или региона, а не для характеристики собственно бюджетного строения. Такое же замечание можно сделать и в отношении как нормированных квадратических коэффициентов структурных сдвигов (обычного и скорректированного на число доминантных групп), так и коэффициента неравномерности распределения.
Во всех случаях необходимо определить критические значения приведенных выше показателей, поскольку для разных сфер оценки
влияние даже одинаково интенсивных структурных сдвигов может быть различным. Относительно групп налогов изменение удельных весов может быть вызвано как, например, изменением инвестиционного климата города (рост или потеря инвестиционной привлекательности экономической территории, создание особых условий для регистрации крупных хозяйствующих субъектов), так и повышением (понижением) эффективности использования природных и иных материальных, а также трудовых и финансовых ресурсов.
Изучение реальных структурных сдвигов, их механизма при плановом формировании городского бюджета чрезвычайно важно в условиях, когда налоги служат мощным стимулом перераспределения ресурсов разного рода, труда и капитала. Поэтому при решении конкретной экономической задачи, принятии ответственного управленческого решения и при разработке разумной налоговой политики региона необходимо, с учетом заданного целеполагания, определить, какие значения характеристик структурных сдвигов следует считать приемлемыми или допустимыми с точки зрения особенностей бюджетного процесса города [11], а какие — целесообразно исключить из рассмотрения вообще.
Скляр А. В., Цацулин А. Н. Анализ структурных изменений налоговых доходов бюджета региона
Власть и экономика
1. Агапова Т. Н. Статистические методы изучения структуры сложных систем и ее изменения. М., 1996.
2. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. М. 1976.
3. КазинецЛ. С. Измерение структурных сдвигов в экономике. М., 1972.
4. Казинец Л. С. Темпы роста и структурные сдвиги в экономике (показатели планирования и статистики). М., 1981.
5. Кендэл М. Ранговые корреляции. М., 1975.
6. Кожинов В. Я. Налоговое планирование. Рекомендации бухгалтеру. М., 1998.
7. О внесении изменений в Инструкцию о порядке составления и представления годовой, квартальной и месячной отчетности об исполнении бюджетов бюджетной системы Российской Федерации, утвержденную приказом Министерства финансов Российской Федерации от 13 ноября 2008 г. № 128н: приказ Министерства финансов Рос. Федерации от 13 ноября 2008 г. № 128н. [Электронный ресурс] // Российская газета. Документы. 2010. 5 марта. ШЗ!.: http://www.rg. ги/2010/03/05/ттй'п-<1ок.1^т1. (дата обращения: 11 октября 2010 г.)
8. Пансков В. Г. Налоги и налогообложение в Российской Федерации. М., 2002.
9. СигелЭ. Ф. Практическая бизнес-статистика. М., 2008.
10. Скляр А. В., Цацулин А. Н. Рациональная организация системы налогообложения как фактор эффективного функционирования национальной экономики // Государство и бизнес. Вопросы теории и практики: моделирование, менеджмент, финансы. СПб., 2009. С. 570-579.
11. ^авгородская М. Ю. Организация финансирования крупных городов: есть ли стимулы к стратегическому развитию? // Управленческое консультирование. 2009. № 2. С. 141-152.
