CC BY
96
ISSN 2311-8709 (Online) ISSN 2071-4688 (Print)
Бюджетно-налоговая система
ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОЛОГИИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ НАЛОГОВ ПО УРОВНЯМ БЮДЖЕТА НА ОСНОВЕ ВЕСОВЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ Луиза Александровна ЧЕСНОКОВА
аспирантка, ассистент кафедры финансов и кредита, Институт экономики и предпринимательства, Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, Нижний Новгород, Российская Федерация [email protected]
История статьи:
Принята 13.08.2015 Одобрена 01.09.2015
УДК 336.221.262 JEL: Н21, Н61, Н77, Н230
Ключевые слова: коэффициент вариации, налоговая база, бюджет
Аннотация
Предмет. Многоуровневая бюджетная система требует особого внимания к распределению налоговых поступлений между уровнями в целях соблюдения бюджетных принципов и уравнивания возможностей регионов. В РФ на данный момент налоги распределяются на основе нормативных критериев, не имеющих практических обоснований. Цели. Предлагается использовать расчетные методы при определении суммы налогов, причитающейся к поступлению в конкретный бюджет. Автором разработана система показателей по отдельным налогам, в том числе налогу на прибыль, и предложен алгоритм их использования для дифференцирования налоговых поступлений. Основная цель - проверка предложенного алгоритма статистическими методами.
Методология. Для проведения исследования планируется основываться не на текущих потребностях региона, а на динамике экономических показателей, то есть применить математические и статистические методы. Процентное соотношение налоговых отчислений в федеральный и региональный бюджеты планируется определять согласно теориям весовых коэффициентов.
Результаты. Исследование проводится для 83 субъектов РФ, которые разделяются по группам в соответствии с размерами планируемых налоговых отчислений. Для иллюстрации результатов случайным образом выбирается один из субъектов РФ - Белгородская область. Выводы и значимость. Постпроверочный анализ показал высокую результативность и низкую вероятность ошибки предложенного алгоритма. Успешность анализа говорит о возможности дальнейшего усовершенствования алгоритма по распределению налогов в соответствии со значениями весовых коэффициентов, что в свою очередь означает возможность математического обоснования всех распределительных процессов в бюджетной системе. Проработанный и обоснованный алгоритм по отношению ко всем видам налоговых доходов может быть использован государственными органами при распределении налоговых поступлений.
© Издательский дом ФИНАНСЫ и КРЕДИТ, 2015
Налоговые доходы - это основная составляющая государственного бюджета любой страны. Эффективное распределение налогов по уровням бюджетной системы обеспечивает повышение результативности, продуктивности и стабильности каждого звена бюджетной системы [1]. На данный момент в Российской Федерации, как и во многих других странах, распределение налогов производится на основе норм бюджетного и налогового законодательства. Для этой цели существует категория теоретических критериев для дифференцирования налоговых поступлений, как правило, распределительные бюджетные механизмы зависят от субъективных взглядов законодателей [2]. На данный момент отсутствует практическое обоснование распределительных критериев [3]. Для того чтобы практически обосновать подход к распределению налогов в бюджетной системе, автор предлагает использовать алгоритм, базирующийся на преобразовании теоретических критериев в систему относительных показателей:
1) определить для каждого нормативного критерия показатель, отражающий его суть;
2) выбрать временную или субъектную направленность расчета данного показателя, сформировать соответствующие ряды данных;
3) проследить динамику составленных рядов;
4) выбрать, если необходимо, дополнительный показатель, обеспечивающий сравнение по рядам;
5) определить и обосновать пограничное значение показателя для каждого критерия;
6) произвести расчет показателей по каждому субъекту РФ или по всей совокупности субъектов РФ;
7) проанализировать значений;
систему
полученных
8) выявить схожие и различные черты по составленным рядам;
9) определить веса рассчитанных показателей;
http://fin-izdat.ru/journal/fc/ 57
10) выстроить значения показателей согласно их весу в целях распределения поступления налогов между федеральным и региональным уровнями.
После определения алгоритма расчета данных показателей можно произвести перераспределение налогов по уровням бюджетной системы с учетом социальных и экономических особенностей региона и его налогового потенциала.
Для проверки алгоритма автором были предложены и рассчитаны показатели для соответствующих критериев в разрезе субъектов РФ. С учетом теоретического описания критериев в нормативных актах количественную интерпретацию получили показатели:
1) мобильности налоговой базы;
2) масштабности налоговой базы;
3) равномерности налоговой базы;
4) дисбаланса;
5) стабильности налоговой базы;
6) эффективности;
7) самообеспеченности субъекта налоговыми поступлениями;
8) взаимосвязи с благосостоянием населения.
Для конкретного налога каждый показатель рассчитывается с учетом соответствующей специфики. Так, для налога на прибыль показатель мобильности [4] автор предлагает определить соотношением размера налоговой базы к количеству обособленный подразделений, а для НДФЛ (налога на доходы физических лиц) -соотношением налоговой базы и количества физических лиц, уплачивающих и/или обязанных уплачивать налог.
Исследование показателей можно производить за некоторый период, в целях налоговых поступлений можно учитывать срок не менее трех лет, связано это с тем что по гражданскому законодательству - это срок исковой давности, а, соответственно, и период возможного избегания налоговых санкций [5].
Больший срок согласно статистическому подходу способствует повышению точности данных. Но в налоговой сфере возможно определение срока с учетом существенных изменений в законодательстве [6].
Данное исследование затрагивает срок 5 лет, с 2008 по 2012 г. Изначально предложенному дифференцированию был подвергнут налог на прибыль, как один из бюджетообразующих налогов1.
На основе полученных данных - указанных показателей - по субъектам РФ рассчитаны коэффициенты вариации, показывающие равномерность изменений выбранных показателей из года в год. Коэффициент вариации позволил выделить регионы РФ с наиболее устойчивыми и наименее устойчивыми критериями.
Однородность последовательности (значение коэффициента вариации), то есть временного ряда по каждому из показателей критериев распределения налогов, демонстрирует, насколько постоянны поступления налога на прибыль в каждом субъекте РФ [7]. Чем более постоянны поступления по отношению к конкретной расчетной базе, тем существеннее они для конкретного регионального бюджета и эффективнее его пополнение. Однородность означает возможность закрепления налога за субъектным уровнем, отсутствие однородности -за федеральным.
Исследование было проведено для 83 субъектов РФ по 9 показателям. Коэффициенты вариации временного ряда одного субъекта по разным показателям распределительных критериев получились и однородными, и неоднородными, то есть один и тот же налог может быть отнесен по разным основаниям к разным уровням бюджета. В целях усреднения и определения итогового
распределения налогов необходимо рассчитать вес
2
каждого показателя .
Автором весовые значения показателей были рассчитаны изначально по формуле Фишберна, путем ранжирования по убыванию значимости3. Для данного исследования убывание значимости удаление от порогового значения в 33,3%, то есть с учетом того, что чем ниже коэффициент вариации, тем стабильнее система, значения коэффициентов по каждому субъекту расположены в порядке возрастания. По суммарным значениям весовых
1 Шмойлова РА. Практикум по теории статистики: учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2003. 416 с.
2 БалиноваВ.С. Статистика в вопросах и ответах: учеб. пособ. М.: ТК Велби, Проспект, 2004. 344 с.
3 Мистяков Е.С., КорниловД.А. К вопросу о выборе весов при нахождении интегральных показателей экономической динамики // Труды Нижегородского государственного технического университета им. Р.Е.Алексеева. 2011. № 3.
С. 289-299.
коэффициентов, характеризующим один уровень бюджета, налог на прибыль был разделен для каждого субъекта между федеральным и региональным бюджетами.
С помощью формулы Стерджесса [8] и значений весовых коэффициентов было сформировано 8 групп субъектов РФ с интервалами возможных поступлений налога на прибыль, представленных в табл. 1.
Исходя из этих данных в большинстве субъектов РФ (группа 1) налог на прибыль следует преимущественно распределять в пользу регионального бюджета аналогично
существующему ныне распределению, то есть около 90% в региональный бюджет и 10% в федеральный. В чуть меньшем количестве субъектов (группа 2) предполагается снижение доли налога на прибыль, поступающего в региональный бюджет, в зачет поступлений в федеральный (примерно 80% на 20%). Меньше чем по 10% от всего количества субъектов приходится на группы 3-5, то есть группы, в которых поступления налога на прибыль в региональный бюджет находится в районе от 50 70%, обеспечивая более половины отчислений.
Весовой анализ для проверки полученных данных стоит произвести и другими методами. Одним из них является экспертный метод. Привлеченные эксперты (сотрудники университета им. Н.И. Лобачевского) распределили полученные коэффициенты вариации по уровню значимости согласно теоретическим представлениям (табл. 2).
Если в первом случае коэффициенты располагались в порядке удаления от порогового значения, то теперь они расположились согласно субъективным представлениям экспертов. Расчет весов был произведен также на основе формулы Фишберна, поскольку данные не изменились, то значения весов остались прежними, но теперь они принадлежат другим показателям [9].
Для примера случайным образом была выбрана Белгородская область.
Исходя из мнений экспертов определим итоговый весовой коэффициент, как среднеарифметическое весов коэффициентов (табл. 3).
Например, для коэффициента самостоятельности
и 4-е места. Для этого расчета применяется формула:
сг7 - итоговый вес 7-го покзателя; а^ - вес согласно порядковому номеру; 3 - количество экспертов.
Исходя из табл. 1 возьмем веса, соответствующие местам 2, 4 и 7, тогда получится:
17,78+ 13,33 + 6,67 12_9 а =-3-=12,59.
Произведем расчет итогового весового значения для каждого коэффициента с учетом того, что если итоговый коэффициент вариации менее 33%, то распределение налога в пользу регионального бюджета, более 33% - федерального (табл. 4).
Как и ранее, для распределения налога на прибыль между федеральным и региональным бюджетами на основе весов каждого из критерия предлагается сложить веса тех коэффициентов, которые относятся соответственно к федеральному или региональному уровням предполагаемых бюджетов.
Доля поступлений в региональный бюджет = = 10,37 + 13,33 + 6,67 + 5,19 + 17,77 = 53,33%;
Доля поступлений в федеральный бюджет = = 14,07 + 12,59 + 12,59 + 7,42 = 46,67%.
Таким образом, для Белгородской области согласно экспертному подходу поступления по налогу на прибыль между региональным и федеральным бюджетами можно распределить в соотношении 55 на 45% или даже 50 на 50%.
По итогам двух подходов определения весовых коэффициентов получились разные данные, хотя с одинаковым приоритетом для регионального бюджета (в предшествующем исследовании в региональный бюджет получились в интервале 7285%). Для уточнения данных предлагается использовать принцип нечеткого большинства в определении весовых коэффициентов.
Для этого необходимо выбрать простейшую функцию определения весов:
F: [ 0,1 0,1], так как функция может принимать только два пограничных значения 0 (0%) или 1 (100%). Функция должна удовлетворять условиям: F(0) = 0 и F(1) = 1. Пусть весовые коэффициенты определяются по формуле
, i =Г, n.
е ai =F i -F i-1
n n
a
_ j =i
Тогда для 9 коэффициентов вариации согласно разным показателям распределения налога на прибыль получится следующая система:
a i=f a 2=f a з=f a 4=f
a 5 =f a 6=f a 7 =f
a 8 =f a 9 =1 f
-f -f -f -f -f -f -f
8 ) 91
Фишберна f
\9)
=20 %.
(1 M2 ,
= a -| + Ъ
. 9 9
f (l)=a +Ъ = 1
1
Учитывая, что / 9) = 0,2, решим оставшуюся систему:
Для упрощения стоит допустить, что значение первого весового коэффициента в данном случае соответствует весу, полученному по формуле 1 1
ai= f a2 = f a3= f
a4=f
a5= f
a 6=f
a7=f
a8=f
= 0,2,
- f
- f -f
-f -f -f -f
a9=1-f
8 )=o
=0,9
2 )
-0,2 = 0,18,
=0,53-0,37-0,16, =0,14,
=0,1, = 0,08, =0,06, =0,05, 02.
Используем полином второй степени как /х) = ах2 + Ьх + с. Так как функция должна удовлетворять условиям F(0) = 0 и F(1) = 1, получится:
+ Ъ = 0,2 81 9 .
Решая систему, получим, что а = -0,9 и Ь = 1,9.
Таким образом, в результате использования значения веса первого коэффициента были выявлены коэффициенты для полинома, который будет применяться в данном исследовании для определения весов оставшихся восьми коэффициентов:
/ (х)= - 0,9х2+ 1,9х.
Также необходимо указать значение весовых коэффициентов по принципу нечеткого большинства (табл. 5).
Согласно принципу нечеткого большинства поступления налога на прибыль между бюджетами двух уровней можно распределить следующим образом:
Доля поступлений в региональный бюджет = = 20 + 18 + 16 + 14 + 10 = 78%;
Доля поступлений в федеральный бюджет = = 8 + 6 + 6 + 2 = 22%.
Таким образом, как и в случае с определением веса согласно формуле Фишберна, по принципу нечеткого большинства соотношение получилось примерно 80 на 20% соответственно в федеральный и региональный бюджеты.
В связи с тем, что модель Фишберна, в том числе экспертная, не имеет экономических обоснований, стоит перепроверить найденные показатели через уравнение множественной регрессии [10]. Важно учесть, что имеется девять показателей - для критериев распределения налогов по уровням бюджетной системы РФ. Данное уравнение имеет вид
У= Ьх-/(х\)+Ь2-/(х2) + Ьз/(х3) + ... + (х8 )+е \
9
+
9
где у =1, п - номер коэффициента; у - значения весовых показателей; Ьь..Ьв - весовые коэффициенты;
f (х:7) - параметры уравнения регрессии;
хУ - значения показателей распределительных критериев;
ё - показатель, отражающий действие случайной вариации; п - количество показателей.
Используя табличную форму уровня значимости ^-тест), составленную Фишером, определим значимость построенной модели. Расчеты по ранее представленным данным показывают, что при уровне значимости фактическая значимость ^фак) составит 35,77, что превышает табличное значение ^табл = 3,44), поэтому уравнение регрессии является статистически значимым, как и вся построенная модель в целом [11].
Для оценки надежности рассчитаем среднюю относительную ошибку аппроксимации. Фактические значения результативного признака отличаются от теоретических, рассчитанных по уравнению регрессии. Чем меньше эти отличия, тем ближе теоретические значения к эмпирическим данным и тем лучше качество модели. В отдельных случаях ошибка аппроксимации может оказаться равной нулю. Для сравнения используются величины отклонений, выраженные в процентах к фактическим значениям. Для того чтобы иметь общее суждение о качестве модели из относительных отклонений, находят среднюю ошибку аппроксимации как
IV- У -Ур
A 1
n
У
-100.
A =
100
y
!
Z( у-Ур )2
A = --У °
R ^/=1
8
8 /=1
У/-У/
У/
100 0,23984%
Поскольку А<5%, то можно говорить о том, что построенная модель имеет довольно высокую точность.
Адекватность предложенного алгоритма можно проверить с помощью коэффициента детерминации:
R2 =1
X, (у- -fi)
Возможно и другое определение средней ошибки аппроксимации:
Ошибка аппроксимации в пределах 5-7% свидетельствует о хорошем подборе модели к исходным данным. В данном случае
Е,- (У; -У)2 '
где у7 - выборочные данные,
fi - соответствующие им значения модели.
Коэффициент принимает значения из интервала [0;1]. Чем ближе значение к 1 тем ближе модель к эмпирическим наблюдениям.
Согласно показателям шкалы Чеддока функциональная связь возникает при значении равном 1, а отсутствие связи - при 0. При значениях показателей тесноты связи меньше 0,7 величина коэффициента детерминации всегда будет ниже 50%. Это означает, что на долю вариации факторных признаков приходится меньшая часть по сравнению с остальными неучтенными в модели факторами, влияющими на изменение результативного показателя. Построенные при таких условиях регрессионные модели имеют низкое практическое значение [12].
В данном исследовании Я2 = 0,876669, что свидетельствует о существенной функциональной внутренней связи факторов, входящих в модель и, соответственно, ее надежности.
Выстроенная эконометрическая модель по методу наименьших квадратов позволила определить весовые значения в целях распределения налога на прибыль между региональным и федеральным бюджетами. Постпроверочный анализ подтвердил обоснованность предложенного алгоритма. Метод регрессионного анализа позволяет получить надежные данные о взаимозависимости исследуемых показателей (весов) от объясняющих коэффициентов (показателей). В связи с этим предложенный алгоритм распределения налоговых поступлений по уровням бюджетной системы имеет право на реализацию.
Для усовершенствования механизма
дифференцирования налогов по уровням бюджетной системы стоит проработать процесс расчета весовых значений в целях определения конкретных процентных значений объема налоговых поступлений [13]. При проведении исследования стоит учитывать следующие выводы:
1) в большинстве субъектов ныне существующий порядок распределения налога на прибыль имеет практическое обоснование;
2) субъекты РФ, для которых получились иные интервалы распределения налога, могут разработать свой механизм расчета конкретных долей или воспользоваться результатами табл. 1 и алгоритмом, который был предложен;
n
3) для каждого субъекта и РФ в целом стоит 4) дальнейшее исследование необходимо
определить, как часто проводить оценку направить на выбор однозначного подхода к
поступлений в целях перераспределения налога определению весовых показателей. между уровнями бюджетной системы;
Таблица 1
Группы субъектов РФ по доле поступлений в бюджеты регионального и федерального уровней
Размер поступлений в федеральный бюджет, % Размер поступлений в региональный бюджет, % Регион РФ
4,5-14,54 85,46-95,5 Владимирская, Воронежская, Брянская, Московская, Орловская, Тамбовская, Смоленская, Тверская, Рязанская, Ярославская, Архангельская, Мурманская, Вологодская, Ростовская, Нижегородская, Самарская, Саратовская, Ульяновская, Курганская, Тюменская, Новосибирская, Омская, Томская, Читинская области. Ненецкий автономный, Ханты-Мансийский округа. Республика Адыгея, Дагестан, Кабардино-Балкарская, Северная Осетия, Башкортостан, Марий Эл, Удмуртская, Чувашская, Бурятия, Тыва, Хакасия, Саха. Краснодарский, Ставропольский, Алтайский, Приморский, Хабаровский края
14,54-24,58 75,42-85,46 Ивановская, Калужская, Костромская, Белгородская, Курская, Калининградская, Ленинградская, Новгородская, Псковская, Оренбургская, Свердловская, Иркутская, Амурская, Магаданская, Сахалинская, Еврейская области. Москва, Санкт-Петербург. Ямало-Ненецкий автономный округ. Красноярский, Камчатский края. Республики Коми, Чеченская, Татарстан
24,58-34,62 65,38-75,42 Тульская, Кемеровская области. Карачаево-Черкесская Республика
34,62-44,66 56,34-65,38 Липецкая, Вологодская, Астраханская, Кировская, Челябинская области. Республики Ингушетия, Калмыкия
44,66-54,69 45,31-56,34 Пензенская область. Республики Карелия, Мордовия, Алтай. Пермский край
54,69-64,73 36,27-45,31
64,73-74,77 25,23-36,27
74,77-84,81 15,19-25,23 Чукотский автономный округ
Таблица 2
Расположение коэффициентов вариации налога на прибыль согласно экспертным представлениям
Эксперт Коэффициент
1 2 3 4 5 6 7 8 9
1-й КЭ„ Щ Kij2 KMj KCmij Kj1 KCj KPj KMj
2-й КЭц KCmtj КД KCj KMj KBij KPij Kj1 Kij 2
3-й КДи KCV щ КЭц KCmj KPij KMj Kij 2 Kij 1
Вес по формуле Фишберна, % 20 17,78 15,56 13,33 11,11 8,89 6,67 4,45 2,22
Примечание. К 1 - показатель мобильности по отношению к количеству обособленных подразделений по /-му субъекту РФ за г'-й налоговый период;
К 2 - показатель мобильности с учетом эластичности по /-му субъекту РФ за г'-й налоговый период;
КРг/ - показатель равномерности распределения налоговой базы в м налоговом периоде по г'-му субъекту РФ;
КМг/ - показатель масштабности налоговой базы в /-м налоговом периоде по г'-му субъекту РФ;
КСтг/ - показатель стабильности в /-м налоговом периоде по г'-му субъекту РФ;
КЭц - показатель эффективности в /-м налоговом периоде по г'-му субъекту РФ;
КДу - показатель дисбаланса в /-м налоговом периоде по г'-му субъекту РФ;
КСг/ - показатель самообеспеченности (дисбаланса) по безвозмездным поступлениям в /-м налоговом периоде по г'-му субъекту РФ; КБу - показатель взаимосвязи с благосостоянием в /-м налоговом периоде по г'-му субъекту РФ.
Таблица 3
Значение весов коэффициентов вариации по Белгородской области
Порядковый № Значение коэффициентов в порядке возрастания, % Коэффициент Вес коэффициента, %
1 20,10 KMij 20
2 20,21 KCmij 17,78
3 23,97 KPij 15,56
4 27,60 Kij 1 13,33
5 28,34 КЭц 11,11
6 41,74 KBij 8,89
7 42,77 КДи 6,67
8 56,80 KCij 4,45
9 74,74 Kij 2 2,22
Примечание. Расшифровка коэффициентов - в примечании к табл. 2. Таблица 4
Значение итоговых весовых коэффициентов по экспертным данным
Порядковый № Коэффициент Значение коэффициентов в порядке возрастания, % Предполагаемый уровень бюджета Вес коэффициента, %
1 KMij 20,10 Региональный бюджет 10,37
2 KCmij 20,21 Региональный бюджет 13,33
3 KPij 23,97 Региональный бюджет 6,67
4 Kij 1 27,60 Региональный бюджет 5,19
5 КЭЦ 28,34 Региональный бюджет 17,77
6 KBij 41,74 Федеральный бюджет 14,07
7 m 42,77 Федеральный бюджет 12,59
8 KCij 56,80 Федеральный бюджет 12,59
9 Kij 2 74,74 Федеральный бюджет 7,42
Примечание. Расшифровка коэффициентов - в примечании к табл. 2.
Таблица 5 Значение итоговых весовых коэффициентов по экспертным данным
Порядковый № Коэффициент Значение коэффициентов в порядке возрастания, % Предполагаемый уровень бюджета Вес коэффициента, %
1 KMij 20,10 Региональный бюджет 20
2 KCmij 20,21 Региональный бюджет 18
3 KPij 23,97 Региональный бюджет 16
4 Kij 1 27,60 Региональный бюджет 14
5 mj 28,34 Региональный бюджет 10
6 KBj 41,74 Федеральный бюджет 8
7 m 42,77 Федеральный бюджет 6
8 KCij 56,80 Федеральный бюджет 5
9 Kij 2 74,74 Федеральный бюджет 2
Примечание. Расшифровка коэффициентов - в примечании к табл. 2.
Список литературы
1. Lambert P.J. The distribution and redistribution of income. Manchester: Manchester University Press, 2001. 313 p.
2. Ермак Д. Бюджетный дефицит: курс на снижение // Финансы. Учет. Аудит. 2012. № 4. С. 16-18.
3. Carbone J.C., Morgenstern R.D., Williams R.C., Burtraw D. Deficit reduction and carbon taxes: budgetary, economic, and distributional impacts. URL: http://www.rff.org/files/sharepoint/WorkImages/Download/ RFF-Rpt-Carbone .etal.CarbonTaxes.pdf.
4. Panteghini PM. Corporate Taxation in a Dynamic World. Berlin: Springer, 2007. 225 p.
5. Сулакшин С.С., Погорелко М.Ю. Бюджет и налоги в экономической политике России: монография. М.: Научный эксперт, 2008. 240 с.
6. StarchildA. History of the Income Tax. UK: International Law and Taxation Publishers, 2005. 175 p.
7. Яшина Н.И., Чеснокова Л.А. Совершенствование алгоритма прогнозирования поступлений налога на прибыль в субъектах РФ на примере Нижегородской области // Сборник научных трудов по итогам международной научно-практической конференции. Ростов-н/Д: ИЦРОН, 2014. 193 с.
8. Яшина Н.И., Чеснокова Л.А. Анализ налогового потенциала территорий на основе совокупного стандартизированного показателя риска // Налоги и финансовое право. 2014. № 4. С. 86-92.
9. Кийко С.Г., Кравченко М.В. Оценка эффективности управления компаний: опыт ПАО «Днепроспецсталь» // Металлургическая и горнорудная промышленность. 2012. № 1. С. 105-108.
10. Толбатов Ю.А. Економетрика. Киев: Четверта хвиля, 1997. 320 с.
11. Hufbauer G.C., Grieco P.L.E. Reforming the US Corporate Tax. Washington: Institute for International Economics, 2005. 150 p.
12. Спирин А.А. Общая теория статистики. Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности. М.: Финансы и статистика, 1997. 296 с.
13. Каплан Р.С., Нортон Д.П. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию. М.: Олимп-бизнес, 2004. 320 с.
14. Прокопенко В. Налог на прибыль предприятий // Всё о бухгалтерском учете. 2010. № 114. С. 13-17.
15. Schneider S.R., O'Connor B.J. A partnership tax distribution menu. URL: http://www.goulstonstorrs.com/ portalresource/lookup/wosid/contentpilot-core-6-38403/media.name=/Schneider%20%200.
16. Федосимов Б.А. Оптимальное распределение налогов между уровнями бюджетной системы // Аудит и финансовый анализ. 2010. № 4. С. 60-61.
ISSN 2311-8709 (Online) Fiscal System
ISSN 2071-4688 (Print)
RESEARCH OF THE METHODOLOGY FOR TAX ALLOCATION BETWEEN BUDGET LEVELS, BASED ON WEIGHT INDICES
Luiza A. CHESNOKOVA
Lobachevsky State University of Nizhny Novgorod, Nizhny Novgorod, Russian Federation [email protected]
Abstract
Importance A multilevel budgetary system requires special attention to tax revenues allocation between budget levels to observe the budgetary principles and equalize the opportunities of regions. Currently, all taxes in the Russian Federation are distributed based on standard criteria having no economic underpinning.
Objectives I developed a system of indicators for certain taxes, including corporate tax, and offer an algorithm of their use to differentiate tax revenues. The main objective is to check the algorithm, using statistical methods.
Methods I employ mathematical and statistical methods in the research. I determine the percentage ratio of tax payments to federal and regional budgets under the weighted coefficient theory. Results The research covers 83 subjects of the Russian Federation. They are divided by groups according to the size of anticipated tax payments. I illustrate the results on a randomly chosen subject of the Russian Federation, namely, the Belgorod oblast.
Conclusions and Relevance The after-test analysis showed a high productivity and low probability of error of the offered algorithm. The success of the analysis suggests that it is possible to further improve the algorithm of tax allocation according to weighted coefficients. It means that it is possible to provide a mathematical justification of all distribution processes in the budgetary system. Keywords: variation coefficient, The improved and reasoned algorithm can be used by government authorities for tax revenues tax base, budget distribution.
© Publishing house FINANCE and CREDIT, 2015
References
1. Lambert P.J. The Distribution and Redistribution of Income. Manchester, Manchester University Press, 2001, 313 p.
2. Ermak D. Byudzhetnyi defitsit: kurs na snizhenie [Budget deficit: the focus on a decrease]. Finansy. Uchet. Audit = Finance. Accounting. Audit, 2012, no. 4, pp. 16-18.
3. Carbone J.C., Morgenstern R.D., Williams R.C., Burtraw D. Deficit Reduction and Carbon Taxes: Budgetary, Economic, and Distributional Impacts. Available at: http://www.rff.org/files/sharepoint/WorkImages/Download/RFF-Rpt-Carbone.etal.CarbonTaxes.pdf.
4. Panteghini P.M. Corporate Taxation in a Dynamic World. Berlin, Springer, 2007, 225 p.
Article history:
Received 13 August 2015 Accepted 1 September 2015
JEL classification: H21, H61, H77, H230
5. Sulakshin S.S., Pogorelko M.Yu. Byudzhet i nalogi v ekonomicheskoi politike Rossii: monografiya [The budget and taxes in the economic policy of Russia: a monograph]. Moscow, Nauchnyi ekspert Publ., 2008, 240 p.
6. Starchild A. History of the Income Tax. UK, International Law and Taxation Publishers, 2005, 175 p.
7. Yashina N.I., Chesnokova L.A. Sovershenstvovanie algoritma prognozirovaniya postuplenii naloga na pribyl' v sub"ektakh RF na primere Nizhegorodskoi oblasti. V kn.: Sbornik nauchnykh trudov po itogam mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii [Improving the algorithm of forecasting the income tax revenues in the subjects of the Russian Federation. The Nizhny Novgorod oblast case study. In: Collection of scientific works following the results of the international scientific and practical conference]. Rostov-on-Don, ITsRON Publ., 2014, 193 p.
8. Yashina N.I., Chesnokova L.A. Analiz nalogovogo potentsiala territorii na osnove sovokupnogo standartizirovannogo pokazatelya riska [Analyzing the tax capacity of territories on the basis of cumulative standardized indicator of risk]. Nalogi i finansovoe parvo = Taxes and Financial Law, 2014, no. 4, pp.86-92.
9. Kiiko S.G., Kravchenko M.V. Otsenka effektivnosti upravleniya kompanii: opyt PAO Dneprospetsstal' [Assessment of the management efficiency of companies: the experience of PAO Dneprospetsstal].
Metallurgicheskaya i gornorudnayapromyshlennost' = Metal Journal, 2012, no. 1, pp. 105-108.
10. Tolbatov Yu.A. EKOHOMeTprna. Kiev, HeTBepTa xbhot Publ., 1997, 320 p.
11. Hufbauer G.C., Grieco P.L.E. Reforming the U.S. Corporate Tax. Washington, DC, Institute for International Economics, 2005, 150 p.
12. Spirin A.A. Obshchaya teoriya statistiki. Statisticheskaya metodologiya v izuchenii kommercheskoi deyatel'nosti [General theory of statistics. Statistical methodology in the study of commercial activity]. Moscow, Finansy i statistika Publ., 1997, 296 p.
13. Prokopenko V. Nalog na pribyl' predpriyatii [Corporate income tax]. Vse o bukhgalterskom uchete = All about Accounting, 2010, no. 114, pp. 13-17.
14. Schneider S.R., O'Connor B.J. A Partnership Tax Distribution Menu. Available at: http://www.goulstonstorrs.com/portalresource/lookup/wosid/contentpilot-core-6-38403/media.name=/Schneider%20%20O.
15. Kaplan R.S., Norton D.P. Sbalansirovannaya sistema pokazatelei. Ot strategii k deistviyu [The Balanced Scorecard: Translating Strategy into Action]. Moscow, Olimp-biznes Publ., 2004, 320 p.
16. Fedosimov B.A. Optimal'noe raspredelenie nalogov mezhdu urovnyami byudzhetnoi sistemy [The optimal distribution of taxes between the budgetary system levels]. Audit i finansovyi analiz = Audit and Financial Analysis, 2010, no. 4, pp. 60-61.
