Комплексная система налоговых показателей для налоговой кластеризации российских регионов Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

71 НАУЧНЫЕ СООБЩЕНИЯ

КОМПЛЕКСНАЯ СИСТЕМА НАЛОГОВЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ДЛЯ НАЛОГОВОЙ КЛАСТЕРИЗАЦИИ РОССИЙСКИХ РЕГИОНОВ

А.А.Тарасевич,

аспирант кафедры государственных и муниципальных финансов Санкт-Петербургского государственногоэкономического университета

starss@ list.ru

В статье показана востребованность налоговой кластеризации регионов России. Приведена методика расчета комплексной системы налоговых показателей для налоговой кластеризации субъектов РФ. Приведена интерпретация результатов налоговой кластеризации на субфедеральном уровне за 2010-2012 годы и сформулированы перспективы развития кластер процедур.

Ключевые слова: налог, налоговый показатель, налоговая кластеризация субъектов РФ, налоговый кластер

УДК 330.145 ББК 65.291.572

В настоящее время крайне актуально обоснованное добавление новых слоев налоговой информации на теоретическом и практическом уровнях, что позволит существенно расширить круг исследуемых проблем налогообложения и углубить степень их познания.

Сегодня существует большое количество программных продуктов, позволяющих расширить горизонты изучения налоговых явлений. Новые возможности для пополнения доходов бюджета может создать налоговая кластеризация субъектов РФ, осуществляемая с использованием передовых информационных технологий. Налоговая кластеризация призвана обнаружить в официальных налоговых данных нетривиальных, практически полезных новаторских интерпретаций экономических явлений, необходимых для принятия решений в сфере налогообложения. В настоящее время в силу огромности имеющегося массива налоговой информации сложные закономерности не являются очевидными, хотя они объективны и крайне полезны на практике.

Налоговая кластеризация регионов призвана исследовать и моделировать большие объемы ретроспективных данных, делая их явными и структурированными, для обнаружения неизвестных до настоящего времени структур (налоговых кластеров) с целью увеличения достижений в совершенствовании региональной налоговой политики, обнаружения новых тенденций ее развития в будущем.

О востребованности таких процессов как кластеризация свидетельствует утверждение одного из известных ученых и практиков в налоговой сфере — Т.И. Ефименко, что «надо конкретизировать углубление фискальных концепций в соответствии с обновленным характером общественных отношений» [4, с 26-27].

В настоящее время в экономических публикациях, как правило, осуществляется систематизация информации в сфере регионального налогообложения применительно либо к одному показателю (индикатору) [2, с. 25-120], либо к одной группе однотипных показателей [3, с. 40-42]. Исследователи при этом по видам налоговой политики, по показателю или группе показателей налогового потенциала территории РФ, как правило, классифицируются, группируются, ранжируются. По регионам анализируется также дифференциация, дисбаланс, поляризация и ассиметрия и т.п. Кластеризация для этого до последнего времени практически не применяется.

Автор предлагает понимать под кластеризацией разновидность классификации фиксирующей систематизацию объектов в соответствии с определенными закономерностями признаков по кластерам, в которой классификационной характеристикой (единицей) выступает та или иная группа единиц, объединяющая совокупность объектов сообразно с выбранными признаками. Налоговая кластеризация регионов РФ — разновидность классификации фиксирующей систематизацию субъектов РФ в соответствии с определенными закономерностями признаков по кластерам.

Можно выделить два основных подхода к формированию перечня (состава) показателей-параметров для осуществления налоговой кластеризации субъектов РФ:

1. Комплексный. При таком подходе выбирается совокупность показателей, наиболее полно раскрывающая налоговое состояние региона, результаты налогового администрирования и налоговой политики. Данный подход представляет наибольший интерес, как позволяющий наиболее всесторонне рассмотреть всю палитру налоговых отношений на соответствующих территориях. Именно данный подход автор раскрывает в данной статье.

2. Ориентированные на оценку того или иного аспекта налогового состояния, налогового администрирования, налоговой политики. Такие подходы целесообразно, например, использовать для налоговой кластеризации регионов в целях более предметного исследования формирования налоговой базы по тому или иному налогу — налогу на прибыль организаций, НДС и т.д.

Для целей впервые осуществляемой в соответствии с первым подходом налоговой кластеризации субъектов РФ следует предлагать систему показателей-параметров, которая должна отвечать следующим основным требованиям:

— основываться на теоретических налоговых изысканиях и направлениях их развития в среднесрочной перспективе;

— быть адаптированной к изменяющейся окружающей среде;

— опираться на доступные, достаточные и значимые базы данных;

— быть достаточной для оптимально всесторонней характеристики уровня налогового развития регионов РФ.

Кроме того, при разработке комплексной системы налоговых показателей для налоговой кластеризации на субфедеральном уровне следует исходить из того, что предлагаемая система показателей должна:

1. иметь концептуально-содержательное и логическое комплексное наполнение;

2. позволять задействовать возможности компьютерных программ, производящих обработку статистической информации с применением кластерного анализа.

Предложения по составу налоговых показателей для кластерного анализа субъектов РФ есть в публикациях Г.П. Борисова, Е.С. Вылковой, И.В. Горского, О.А. Лях, Л.С. Гринкевич,

В.В. Рощупкиной, В.Г. Панскова, Е.С. Вылковой и И.А. Позова [1, с. 107-211] и др.

Показатели эффективности налоговой политики и оценки налогового потенциала, предлагаемые в экономической литературе, повторяются, дублируются и не связываются с этимологическим содержанием и различием понятий «политика» и «потенциал». Такие же показатели содержатся в публикациях, говорящих об эффективности налогового администрирования, налогового контроля и т.п. таких налоговедов как Ф.Ф. Ханафе-ев, О.А. Миронова и др.

В издании «Doing Business» в последнее время предлагается термин Taxation, который переводится во многих отечественных публикациях как «индикатор (совокупный показатель) «налогообложение». Например, такова точка зрения Е.Ф. Киреевой [5, с. 98-100]. Taxation представляет собой совокупность таких показателей как выплаты (количество); время на подготовку и

4 1 8

НАУЧНЫЕ СООБЩЕНИЯ

сдачу налоговой отчетности; налог на прибыль в процентах от прибыли; налоги и выплаты на зарплату в процентах от прибыли; другие налоги в процентах от прибыли; общая налоговая ставка в процентах от прибыли [6]. Это свидетельствует об осознании западными исследователями смысловой неточности в обозначении налоговым потенциалом или налоговой политикой рассматриваемых в экономической литературе показателей, о поиске новых терминов для обозначения фактически достигнутого уровня налогового развития территорий (это могут быть как страны, так и регионы). При этом, по нашему мнению, термин «налогообложение» или «индикатор (совокупный показатель) «налогообложение» является не очень удачной интерпретацией смыслового содержания понятия Taxation. Правомернее использовать для обозначения такой совокупности понятие «налоговое состояние».

Автор согласен с позицией, изложенной в монографии Е.С. Вылковой и И.А. Позова, различающими не только по экономическому содержанию, но и по перечню показателей такие налоговые явления как налоговый потенциал, налоговое состояние и налоговая политика субъектов РФ.

Автор полагает, что исходя из этимологического значения слова «потенциал», налоговый потенциал, как и любой другой потенциал, представляет собой:

— совокупность абсолютных показателей;

— возможную для достижения (корректно также применение словосочетаний: максимально возможную и т.п.).

Отметим, что попытка автора использовать для налоговой кластеризации субъектов РФ абсолютные показатели (те, которые задействованы в расчете относительных: суммы налоговых поступлений, численность занятого населения и т.д.) не увенчалась успехом. Получилось выделить 2, максимум 3 кластера, причем один из них включал подавляющее большинство (более 70) субъектов РФ.

Налоговое состояние — это совокупность относительных показателей. При этом, базируясь на показателях, предлагаемых Е.С. Вылковой и И.А. Позовым [1, с. 138-216], автор для целей налоговой кластеризации российских регионов, во-первых, эти показатели критически осмысливает, выбирая лишь отдельные из них, используя свой подход к группировке показателей; во-вторых, добавляет ряд дополнительных показателей налогового состояния субъектов РФ.

Результат налоговой политики, как и любой другой политики, характеризуется изменением показателей абсолютных и относительных, т.е. изменением показателей (рост, снижение) налогового потенциала и налогового состояния территорий.

При изложении своей позиции по системе показателей автор исходит из концептуально-содержательного, логического и расчетного наполнения комплексной системы налоговых показателей для налоговой кластеризации на субфедеральном уровне и с учетом многочисленных предварительных расчетов, осуществленных автором с применением программных средств SPSS.

С учетом вышеизложенного предлагается следующая комплексная система налоговых показателей для налогового кластерного анализа субъектов РФ, рассчитываемая на основе, прежде всего, официальных данных ФНС РФ и Росстата [7, 8].

1. Еен — налогоемкость ВРП

E =

^EH

X Пн

ВРП

X Нн

где ХНН — начислено к уплате в текущем году налогов и т.п. в бюджетную систему России (субъекта РФ).

4. коэффициент соотношения поступления и контрольной суммы поступления налогов (КПК)

.X Пн

Кпк =

X КН

где ХКН — контрольная сумма поступления налогов и т.п. в бюджетную систему России (субъекта РФ).

5. коэффициент соотношения начисления налогов и контрольной суммы поступления налогов (КНК)

K X НН

Н = X Кн

6. ЕЗ — задолженностеемкость ВРП по налогам и т.п. в бюджетную систему РФ.

X Зн

ЕЗ

3 ВРП

где ХЗН — налоговая задолженность в бюджетную систему РФ

7. Уровень налоговой задолженности юридических лиц (УзЮР).

X зн

У3

3юр т/"

^юр

8. налоговая урегулируемоемкость ВРП путем зачета (ЕУз)

X з3

ВРП

где ХЗЗ — урегулированная задолженность путем зачета (сумма).

9. налоговая переплатоемкость ВРП (ЕПН)

E =XnL

Пп ВРП

где ХПН — переплата по налогам и сборам.

10. Уровень дополнительно начисленных сумм (включая налоговые санкции и пени) на одну камеральную проверку (УднК)

У

X д

н

ДОПк

ДпК

K

где ХДНдопк — дополнительные начисления по итогам камеральных проверок

ККАМ — количество камеральных проверок.

11. Уровень дополнительно начисленных сумм на одну выездную проверку (УднВ)

У

X д

н

ДПв

ДОПв

K

где ХПН — сумма поступлений налогов и т.п. в бюджетную систему России (на уровне субъекта РФ).

ВРП — валовой региональный продукт.

2. Уровень налогообложения юридических лиц (УнЮР).

У =XnL

н юр К

^ЮР

где КЮР — количество юридических лиц по регионам.

3. коэффициент соотношения поступления и начисления налогов (КПН)

К X пн

К пп '

где ХДНдопв — дополнительные начисления по итогам выездных проверок

КВ — количество выездных проверок.

12. Показатель эффективности НДС (ЭНДС)

Jrnc ^ в

Z-uD№C

где ХИНДС — исчисленная сума НДС по различным налоговым объектам;

ХВНДС — сумма налоговых вычетов по НДС.

13. Эффективная ставка налога на прибыль прибыльных

предприятий (ЭснПОприб)

X н

НПОприб

НПОприб

X д

Ри

+

X д

ВПРН

1 НПОприб 1 НПОприб

где ХДрНПОприб — доходы от реализации прибыльных предприятий

ХДвнрНПОприб — внереализационные доходы прибыльных предприятий

ХННПОприб — сумма исчисленного налога на прибыль по прибыльным организациям.

14. показатель эффективности налогового администрирования (Э).

41 9

НАУЧНЫЕ СООБЩЕНИЯ

Z H,, Z Пи

где ХНИ — сумма издержек налогообложения (затрат на содержание налоговых органов).

На данном этапе разведочной налоговой кластеризации возможно ограничиться этим количеством показателей. В дальнейшем спектр показателей для кластеризации, конечно же, будет расширен.

Приведем пример расчета и интерпретации результатов кластерного анализа налогового состояния субъектов РФ.

На основе предложенной комплексной системы налоговых показателей программа SPSS в 2012 г. предложила выделить 6 кластеров, и мы сочли возможным с этим согласиться.

Кластер 1 включает 5 субъектов РФ. Кластер 2 включает 26 регионов. Кластер 3 включает 48 территорий. Кластер 4 состоит из города Москва и Сахалинской области. Кластер 5 — Республика Северная Осетия-Алания. Кластер 6 — Кабардино-Балкарская Республика.

Необходимо отметить, что большинство из отобранных нами для осуществления кластерного анализа показателей имеют положительную векторную направленность (чем больше значение показателя — тем лучше). Только 3 показателя: ЕЗ, УзЮр и ЭНИ имеют отрицательную направленность (чем меньше значение показателя — тем лучше). В таблице конечных центров налоговых кластеров, сформированной программными средствами мы произвели бальную оценку показателей по кластерам, расставляя места исходя из векторной направленности. При положительной направленности место 1 занимать кластер с наибольшим значением показателя; а при отрицательной направленности место 1 будет занимать кластер с наименьшим значением показателя. Номер места — интерпретируется нами как то количество баллов, которое характеризует тот или иной кластер. В результате суммирования баллов получаем итоговое значение и ранжируем кластеры от меньшего (наилучшего) к большему (наихудшему).

Исходя из полученных данных по конечным центрам налоговых кластеров и бальной оценке данных кластеров в 2012 году» получается следующее:

— наименьшее количество баллов (лучший результат) — 37 баллов получился у кластера 2. Для названия данного кластера считаем возможным предложить применять терминологическую конструкцию «наиболее функционально пропорциональный налоговый кластер». Использование такого термина для обозначения кластера, получившего лучший результат по итогам суммирования баллов, обосновано тем, что занимая всего лишь по трем показателям лидирующие позиции — первые места, он при этом по всем показателям, кроме одного, занимает не последние места. Такая ситуация закономерно может быть оценена, как наиболее пропорциональная, что и положено нами в основу термина, предлагаемого для точной интерпретации содержания такого кластера.

— вторую позицию с количеством баллов 46 занимает кластер 4 — его мы назвали «достаточно функционально пропорциональный налоговый кластер».

— последнюю шестую позицию с количеством баллов 60 занимает кластер 5 (в его состав входит Республика Северная Осетия-Алания). Его целесообразно охарактеризовать как «наименее функционально пропорциональный налоговый кластер».

На основе произведенных автором расчетов степени функциональной пропорциональности региональных налоговых кластеров в 2010-2012 гг. шесть регионов (Владимирская, Калининградская, Кемеровская и Московская область, Республика Коми, Удмуртская Республика) были в составе существенно функционально пропорциональных налоговых кластеров в течение всех трех лет. Дважды за исследуемый период в составе существенно функционально пропорциональных налоговых кластеров был 21 регион: Алтайский край; Архангельская область; Белгородская область; Иркутская область; Камчатский край; Краснодарский край, Красноярский край; Курская область; Магаданская область; Мурманская область,

420

Омская область; Республика Саха (Якутия); Республика Северная Осетия-Алания; Республика Татарстан; Рязанская область; Сахалинская область; Свердловская область; Ставропольский край; Хабаровский край, Чукотский АО; Ярославская область. Именно на передовом опыте данных регионов в налоговой сфере необходимо сконцентрировать внимание как центральному аппарату Минфина РФ и ФНС РФ, так и соответствующим органам в федеральных округах и субъектах РФ.

По каждому из исследуемых временных периодов автором проанализирована позиция перечисленных выше 6 регионов, а также определены регионы — лидеры по уровню соответствующих показателей (см. таблицу 1, в которой жирным шрифтом выделены регионы, попавшие в соответствующем году в состав существенно функционально пропорциональных налоговых кластеров).

Таблица 1

Субъекты РФ — лидеры по уровню показателей налогового состояния в 2010—2012 гг.

Пока- затели 2010 2011 2012

ЕН Ханты-Мансийский автономный округ — Югра Ханты-Мансийский автономный округ — Югра Ханты-Мансийский автономный округ — Югра

КПН Республика Тыва Рязанская область Республика Тыва

КНК Республика Тыва Республика Тыва Ставропольский край

Унюр Сахалинская область Ненецкий АО Ненецкий АО

ЕЗ Архангельская область Ненецкий АО Ненецкий АО

Уз 1 °ЮР город Санкт-Петербург город Санкт-Петербург Псковская область

УднК Иркутская область Саратовская область Сахалинская обл.

ЕПН Чукотский АО Чукотский АО Краснодарский край

ЕУз г. Москва Республика Коми Белгородская обл.

ЭНДС Ямало-Ненецкий АО Кал и н и н градская обл. Ямало-Неннец-кий АО

Эс НПОприб Чукотский АО Чукотский АО Чукотский АО

ЭНИ Ханты-Мансийский АО — Югра Ханты-Мансийский АО Ханты-Мансийский АО

Уднв Сахалинская область Смоленская обл. Сахалинская обл.

КПК Челябинская область Саратовская обл. Ставропольский край

Исходя из осуществленных расчетов автором сформирован сводный список регионов, которые в тот или иной из 2010-2012 годов, являясь лидерами по отдельным показателям, также входили и в состав существенно функционально пропорциональных налоговых кластеров. Такими регионами стали: Белгородская область, Калининградская область, Краснодарский край, Ненецкий АО, Республика Коми, Рязанская область, Саратовская область, Сахалинская область, Ставропольский край, Ханты-Мансийский АО Югра; Чукотский АО, Ямало-Ненецкий АО.

По данным регионам следует глубже изучать их налоговую специфику, особенности налоговой политики и налогового администрирования и их опыт целесообразно распространять на другие субъекты РФ.

Произведенные автором расчеты свидетельствуют о комплексном характере кластерного анализа, его преимуществах перед классификацией или ранжированием отдельных налоговых показателей регионов. Осуществление кластерного анализа позволяет по-новому взглянуть на обобщение опыта субъектов РФ в налоговом администрировании, осуществлении ими налоговой политики и в формировании налогового потенциала.

НАУЧНЫЕ СООБЩЕНИЯ

Таким образом, интерпретация результатов налоговой кластеризации регионов РФ позволяет существенно расширить спектр субъектов РФ, передовой опыт которых в формировании налоговой политики и осуществлении налогового администрирования необходимо предметно изучать и внедрять на других территориях. Она также меняет подход к интерпретации понятия лучшего региона в налоговой сфере с позиции государства, потому что позволяет рассматривать и оценивать позицию того или иного российского региона не по

одному показателю, а на основе комплексной системы налоговых показателей. Субъекты РФ, стабильно входящие в состав существенно функционально пропорциональных налоговых кластеров и, кроме того, занимающие лидирующие позиции по тем или иным показателям, следует оценивать как регионы опережающего роста налогового потенциала, комплексного развития налоговой политики и удовлетворительного налогового состояния, способные не только служить примером, но и способствовать развитию других российских территорий.

Литература

1. Вылкова Е.С., Позов И.А. Налоговое состояние субъекта РФ: теория, методология, методика диагностики. Монография. — СПб.: Изд-во «КультИнформПресс, 2014. — 264 с

2. Ермакова Е.А., Нестеренко Е.А. Налоговая нагрузка в России: диспропорциональность развития. — Саратов: Саратовский государственный социально-экономический университет, 2013. — 132 с.

3. Налетов А.Ю., Чимитдоржиева Е.Ц. Эконометрическое моделирование налогового потенциала муниципальных образований с помощью кластер-процедур (на примере Республики Бурятия) // Известия Иркутской государственной экономической академии. — 2009. — № 6. — С. 40-42.

4. Налоги и налогообложение. Палитра современных проблем: монография для магистрантов, обучающихся по программам направления «Финансы и кредит» / Под ред. И.А. Майбурова, Ю.Б, Иванова. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2014, — 375 с.

5. Экономика налоговых реформ: Монография / Под ред. И.А. Майбурова, Ю.Б. Иванова, Л.Л. Тарангул. — К.: Алерта, 2013. — 432 с.

6. World development indicators / The World Bank. — Washington, 2011 — 564 p.

7. www.nalog.ru

8. www.gks.ru

ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ИНТЕГРАЦИОННЫМ ПРОЦЕССОМ КОМПАНИЙ

В.В. Бузырев,

заведующий кафедрой организации и управления в строительстве Санкт-Петербургского государственного экономического университета,

доктор экономических наук, профессор dept.emc@engec.ru

Д. В.Борисов

соискатель кафедры организации и управления в строительстве Санкт-Петербургского государственного экономического университета

В статье авторами предложены принципы построения эффективной системы управления интеграционным образованием, разработанные на основе уточнения факторов, влияющих на эффективность интеграции. Следование данным принципам в процессе интеграции позволяет получить максимальные преимущества от объединения компании.

Ключевые слова: интеграция, интеграционные процессы, эффективность, управление

ББК У24(0)-21

Неудачи в сделках по слиянию и поглощению являются в бизнес практиках явлением достаточно частым. Зачастую, это происходит из-за неправильных финансовых расчетов, ошибочного выбора стратегического партнера, искаженной оценки поглощающей компанией конкурентной позиции поглощаемой (целевой) структуры или привлекательности рынка. В случае наличия благоприятной возможности приобретения контроля над успешной компанией, всё равно придётся столкнуться с рядом сложностей для того, чтобы процесс поглощения был удачным и выгодным. Нередко к снижению эффективности сделки приводят ошибки в прогнозах, переговорах и в определении цены.

В рамках сделок M&A понятие эффективности можно охарактеризовать следующим образом. Эффективность интеграции — это показатель результативности объединения нескольких хозяйствующих субъектов, который отражает соотношение затрат и результатов данного объединения и учитывает характерные особенности экономических, организационных, социальных и иных явлений, возникающих в этом процессе, а также возможные синергетические эффекты.

Потенциальная эффективность может быть приблизительно определена еще до начала интеграционных процессов, в то

время как реальная эффективность будет зависеть от степени достижения целей интеграции, и, соответственно, от полученных результатов.

Для того чтобы интеграционный процесс можно было назвать эффективным необходимо такое управление, которому бы соответствовали высокая результативность, высокое качество процессов и их результатов, рациональность технологии и организации производства в новой структуре, соответствие целям объединения, надежность всех элементов (основных фондов, материальных и трудовых ресурсов), высокая активность, предприимчивость, усердие, настойчивость участников, трудолюбие.

Для эффективной интеграции в современных условиях необходимо продумывать и просчитывать многовариантные решения в соответствии с имеющимися ресурсами. Это предотвратит от попадания в кризисную ситуацию с неопределенным исходом. Если такая работа не проделана, то в ряде случаев придется задерживать момент для начала действий, что, в свою очередь, может привести к потере выгодной позиции. Возможная свобода действий обеспечивается постоянным поиском резервов для реализации предоставляющихся возможностей в постоянно меняющихся условиях хозяйствования.

42 1