CC BY
4УДК 657.014.075 Р.Б. Шахбанов
Исследование зависимости величины налоговой нагрузки от параметров развития и функционирования малого предприятия
Дагестанский государственный университет, e-mail: Ram1691@mail.ru
В статье рассматриваются вопросы анализа влияния различных факторов, характеризующих деятельность малого предприятия, на уровень налоговой нагрузки. Установлена математическая модель зависимости уровня налогового бремени от важнейших показателей развития и функционирования предприятий малого бизнеса.
Ключевые слова: налог, планирование, факторы, регрессия, зависимость.
In article questions of the analysis of influence of the various factors characterizing activity of a small enterprise, on level of tax loading are considered. The mathematical model of dependence of level of tax burden from the major indicators of development and functioning of the enterprises of a small-scale business is established.
Keywords: the tax, planning, factors, regress, dependence.
Хозяйственная деятельность организаций в условиях рыночной экономики подвержена влиянию множества объективных и субъективных факторов. Это предопределяет необходимость прогнозирования результатов деятельности во взаимосвязи с факторами, обусловившими их. Однако негативное отношение к планированию и прогнозированию экономических процессов, сохранившееся как элемент борьбы с тоталитарной экономикой, привело к утрате ценностей, достигнутых в отечественной науке и практике планирования.
В условиях рыночной экономики планирование, как важнейшая первостепенная функция управления, не может быть принято в форме единой системы планирования всех стадий экономического и социального развития общества. Причем, если в условиях плановой тоталитарной экономики в планировании упор делался на производственные процессы, то рыночная экономика опирается на сферу распределения, через которое государство регулирует пропорции распределения валового внутреннего продукта. Производственные процессы в условиях рыночной экономики регулируются законами рыночной конкуренции, спроса и предложения.
Следовательно, в рыночной экономике господствующим и определяющим способом регулирования взаимосвязей производства и распределения выступает рынок со своими механизмами распределения общественного продукта. Такая природа рыночного механизма определяет функционирование в нем прогнозного метода определения результатов с использованием элементов планирования.
Нельзя сказать, что рыночная экономика отвергает планирование как функциональный элемент управления. Управление экономикой современного предприятия предполагает применение традиционных методов планирования, позволяющих на основе достигнутого уровня с использованием действующих нормативов моделировать реальные уровни планируемых показателей. Однако такой подход к планированию экономики предприятия в условиях рыночной экономики недостаточен, поскольку исключаются воздействие и учет стохастических факторов, имеющих большое значение в условиях свободной конкуренции. В этом случае для прогнозирования исходных показателей целесообразно использовать экономико-математические методы.
Налоговые платежи - относительно объективный фактор, оказывающий зна-
чительное влияние на финансовое состояние и платежеспособность предприятия. Однако, несмотря на объективность формирования налоговых платежей, умелое использование методов перспективного анализа и прогнозирования позволяет регулировать их величину, а следовательно, снизить их влияние на экономику предприятия. Использование имитационного моделирования в прогнозировании величины налоговых платежей предприятия является весьма эффективным методом управления финансами предприятия. По сравнению с другими методами анализа такое моделирование позволяет рассмотреть большое количество альтернативных вариантов, точнее прогнозировать последствия принимаемых управленческих решений [1].
Эффективность, достоверность и точность прогноза во многом зависят от результатов ретроспективного анализа достигнутых результатов. В процессе такого анализа устанавливаются зависимости результативных и факторных показателей, выявляются тенденции и закономерности их динамики, а затем на их основе составляются математические модели.
В целях установления закономерностей развития показателей используется как можно больше информации, обработка которой производится на основе математических методов с использованием компьютерной техники и пакетов прикладных программных средств.
Весь процесс математического моделирования экономических процессов состоит из нескольких этапов, предусматривающих определение цели исследования, выбор качественной однородности совокупности исследуемых показателей, уточнение метода анализа, оценку полученных моделей и составление прогнозов их развития.
Цель нашего исследования - установление математической модели зависимости величины налоговой нагрузки от параметров развития и функционирования малого предприятия.
В качестве функции цели исследования принят коэффициент налоговой нагрузки (У), а в качестве переменных - матрица, включающая 23 показателя: численность работающих (х1), объем реализации (х2), балансовая прибыль (х3), прибыль от реализации продукции (х4), фонд оплаты труда (х5), себестоимость реализованной продукции (х6), стоимость израсходованных материальных ресурсов (х7), среднегодовая остаточная стоимость основных средств (х8), среднегодовая стоимость оборотных активов (х9), годовая амортизация основных средств (х10), налогооблагаемая прибыль (х11), стоимость основных средств (х12), налог на прибыль (х13), налог на добавленную стоимость (х14), среднегодовая заработная плата работников (х15), налог на доходы физических лиц (х16), платежи за пользование природными ресурсами (х17), земельный налог (х18), налог на имущество (х19), транспортный налог (х20), единый социальный налог (х21), величина добавленной стоимости (х22), прочие налоги (х23).
Задача решалась на основе исследования указанной взаимосвязанности по 35 малым предприятиям за 2008 год, применяющим единую систему налогообложения. Применение стандартных наблюдений объясняется несколькими обстоятельствами. Во-первых, происходит абстрагирование от фактора нестабильности налогового законодательства, что позволяет более точно установить связь между изучаемыми показателями. Во-вторых, эпизодический характер деятельности малых предприятий не позволяет изучить динамику развития одних и тех же предприятий. Поэтому, чтобы обеспечить качественную однородность изучаемой со-
вокупности, наблюдения были ограничены одним отчетным периодом.
Технически задача решалась на ПЭВМ в среде Microsoft Excel при помощи статистического пакета прикладных программ, в частности корреляционного, дисперсионного и регрессионного анализа.
Учитывая неоднозначность взаимосвязи факторных показателей с величиной налоговой нагрузки, вначале мы выполнили расчеты по установлению наличия и тесноты связи между ними путем исследования парной корреляции. В результате были получены статистические показатели, анализ которых позволил отбросить несущественные факторы, у которых уровень парной корреляции составлял не более 0,12. По оставшимся 16 факторам были рассчитаны статистические параметры. Они позволили оценить тесноту корреляционной связи как достаточно сильную (коэффициент множественной корреляции составляет 0,83) и подтвердить обоснованность включенных в модель факторов (коэффициент множественной детерминации превышает требуемого уровня (0,5). Коэффициент составил 0,69. Полученное уравнение регрессии достаточно значимо, что подтверждается расчетным значением F-критерия (2,58), которое в значительной мере превышает его табличное значение (0,027).
Анализ коэффициентов регрессии дает основание оценить статистическую надежность полученной в уравнении регрессии. В полученном уравнении числовые значения коэффициентов регрессии, их знаки соответствуют логическим представлениям и реальным направлениям влияния отобранных факторов на исследуемый результативный показатель. Из указанных коэффициентов видно, что на уровень коэффициента налоговой нагрузки наиболее существенное влияние (в порядке убывания) оказывают налог на добавленную стоимость, транспортный налог, численность персонала, объем реализованной продукции, прибыль от реализации, себестоимость реализованной продукции, единый социальный налог. Так, увеличение налога на добавленную стоимость и транспортного налога приводит к росту коэффициента налоговой нагрузки. В то же время рост объема реализации оказывает обратное воздействие на величину налоговой нагрузки. Следовательно, расширение объемов производства и реализации продукции обеспечивает не только прирост общей суммы причитающихся налогов, но и снижение уровня налоговой нагрузки. Это достигается в результате опережения темпов роста объема реализации темпов роста налоговых платежей.
Дальнейший анализ проводился в целях детализации полученных результатов и установления более надежных регрессионных моделей. С этой целью вся исходная совокупность была предварительно разбита на несколько групп по численности персонала и уровню коэффициента налоговой нагрузки. Были образованы 3 исходные матрицы для групп предприятий по численности персонала: до 10 чел.; от 10 до 15 чел.; от 10 до 25 чел. Были образованы также 2 матрицы в зависимости от уровня результативного показателя, т. е. уровня коэффициента налоговой нагрузки: до 0,5; свыше 0,5.
Исследование взаимосвязи указанных выше 16 факторов и коэффициента налоговой нагрузки по группам предприятий выявило следующее: наблюдается повышение уровня корреляционной зависимости, что характеризует правильность выполненных группировок, наличие определенной корреляции между группиро-вочным признаком и исходными показателями. Группировка также выявила, что с ростом средней численности персонала на предприятии степень значимости данного фактора возрастает. Это позволяет отметить невыгодность роста числа пер-
сонала на малых предприятиях. Взаимосвязь результативного показателя и амортизации снижается, даже меняется знак коэффициента регрессии. Во всех случаях наиболее значимым фактором, оказывающим положительное воздействие на снижение коэффициента налоговой нагрузки, остается объем реализации продукции. В группе предприятий с коэффициентом налоговой нагрузки менее 0,5 себестоимость реализованной продукции меняет и знак регрессионного коэффициента, оказывая положительное воздействие на снижение налоговой нагрузки предприятия. В целом выявленная ранее тенденция сохраняется.
Первоначальная исходная матрица факторных показателей включает по своему содержанию и отношению к величине результативного показателя две группы факторов. Первая группа - это показатели, характеризующие размеры малого предприятия и его производственные ресурсы, т. е. производственный потенциал предприятия. К данной группе относятся численность персонала, объем реализации, среднегодовая стоимость основных средств, среднегодовая стоимость оборотных активов, себестоимость реализованной продукции, стоимость материальных затрат, фонд оплаты труда, прибыль.
Другая группа показателей характеризует суммы начисленных налоговых платежей и обязательств малого предприятия. Эти показатели-факторы по экономическому содержанию имеют функциональную связь с результативным показателем, чем и объясняется сильная теснота корреляции, выявленная в предыдущих расчетах. По этой причине в качестве формы корреляционной зависимости была выбрана линейная модель, что и подтвердилось в процессе выполненного статистического анализа.
Однако цель статистического анализа, проводимого нами, не только установление наличия и тесноты связи рассматриваемых показателей, но и прогнозирование и оптимизация налоговой нагрузки хозяйствующего субъекта. Для решения этой задачи необходимо исследование взаимосвязи показателей, характеризующих производственный потенциал малого предприятия, с одной стороны, и уровень налоговой нагрузки малого предприятия, с другой. Установленная математическая модель при этом может служить основанием для прогнозирования величины налоговой нагрузки путем изменения размеров предприятия и его потенциала.
Самостоятельное исследование взаимосвязи другой группы факторов продиктовано необходимостью установления корреляционных закономерностей непосредственно в системе налогообложения малых предприятий. Такой анализ позволяет выявить роль и значение отдельных налогов в изменении уровня налогового бремени предприятий, хотя на уровне хозяйствующего субъекта величина налоговых платежей обуславливается показателями, включенными в первую группу.
В исходную матрицу показателей, характеризующих производственный потенциал предприятия, включены: численность персонала (хх), объем реализации (х2), прибыль (х3), себестоимость реализованной продукции (х6), величина материальных затрат (х7), среднегодовая стоимость основных средств (х8), средние остатки оборотных активов (х9).
Для установления тесноты связи между уровнем коэффициента налоговой нагрузки и отобранными факторами, а также между самими показателями-факторами, были рассчитаны коэффициенты корреляции.
Анализ показывает, что уровень налоговой нагрузки в наибольшей мере зависит от объема реализации, себестоимости реализованной продукции, стоимости
материальных затрат. Наименьшая взаимосвязь наблюдается с показателем среднегодовой стоимости основных средств, средними остатками оборотных активов, величиной балансовой прибыли.
Как известно, факторные показатели коррелируют также между собой, что приводит к мультиколлинеарности, т. е. влияние одного из факторов аккумулирует влияние другого. Исходя из требований статистики, чем меньше парная корреляция между факторами, тем выше устойчивость множественной корреляции. Поэтому на данном этапе регрессионного анализа из исходной матрицы были исключены факторы, у которых частные коэффициенты корреляции оказались выше соответствующего коэффициента парной корреляции. Так, были исключены среднегодовая стоимость основных средств (х8) и средние остатки оборотных активов (х9).
Следующий этап анализа состоит в составлении уравнения множественной регрессии. Поскольку распределение отдельных факторных признаков отклоняется от нормального, нами были выбраны линейная и показательная функции.
В результате решения задачи были получены следующие зависимости:
а) линейная
У = 0.55 + 0.003X - 0.0003Х2 + 4.34Е - 05Х3 + 0.0005Х6 - 0.0001Х7 (1)
б) показательная
У = 0,529-0,995Х1-1,0009Х2-1,0006Х3-0,999Х6-1,0004Х7 (2)
Установленные математические модели по-разному выражают точность выполненных расчетов и, следовательно, подлежат анализу по статистическим критериям оценки корреляции. Для выбора типа модели, наиболее полно выражающего взаимосвязь величины налоговой нагрузки и рассматриваемых факторных показателей, необходимо оценить значимость уравнения регрессии [2]. Для этого используем значение Б-критерия Фишера, который должен быть выше табличного значения. Как видно из таблицы 1, значимость уравнения регрессии по Б-критерию Фишера, табличное значение которого составляет 0,1, в линейной модели выше, чем в модели с использованием показательной функции, следовательно, линейная модель более точно выявляет реальность связи.
Таблица 1. Статистические характеристики уравнений регрессии
Показатели Типы уравнений
Линейная Показательная
1 2 3
Коэффициент корреляции 0,505 0,489
Коэффициент детерминации 0,255 0,239
Расчетное значение ^критерия Стъюдента 9,74 4,23
Расчетное значение Б-критерия 1,99 1,87
Кроме того, для оценки существенности факторов, включенных модель, используется ^критерий Стъюдента, который показывает, что установленная корреляция обусловлена определенной закономерностью, а не является случайностью. Так, превышение фактического значения данного критерия (9,76) над его табличным значением (0,43) позволяет отметить большую существенность его при линейной форме уравнения регрессии, чем при использовании показательной функции. Фактическое значение 1-критерия при использовании показательной функции
снижается и составляет 4,23.
Таким образом, линейное уравнение множественной регрессии более точно выражает корреляционную связь, имеет существенную значимость, обеспечивает большую степень достоверности и точность расчетов.
Полученное уравнение регрессии позволяет оценить степень воздействия вошедших в модель факторов на уровень налоговой нагрузки. Для этого используются полученные коэффициенты регрессии, которые показывают, насколько изменится величина налоговой нагрузки предприятия при изменении соответствующего фактора на 1 %. Так, из полученного уравнения видно, что увеличение численности персонала предприятия на 1 % приводит к повышению уровня налоговой нагрузки на 0,003. Это в целом соответствует экономическому содержанию взаимосвязи указанных показателей. Однако влияние данного фактора на величину налоговой нагрузки может быть и обратным, если при этом производительность труда растет медленнее, чем численность персонала.
Другим положительным фактором является объем реализации продукции, увеличение которого на 1 % снижает уровень налоговой нагрузки на 0,0003. Такую зависимость можно объяснить и с экономической точки зрения. Рост объема реализации приводит при прочих равных условиях к увеличению валовой добавленной стоимости, которая имеет обратно пропорциональную функциональную связь с коэффициентом налоговой нагрузки. Поэтому хозяйствующие субъекты должны быть заинтересованы в росте объема реализации продукции, который, хотя и связан с увеличением абсолютной суммы налогов, в целом обеспечивает снижение коэффициента налоговой нагрузки.
Себестоимость реализованной продукции, наоборот, оказывает нежелательное воздействие на уровень коэффициента налоговой нагрузки. Так, рост себестоимости на 1 % повышает уровень налоговой нагрузки на 0,0005. С точки зрения экономической обоснованности такая взаимосвязь допустима, если рост себестоимости происходит в большей мере за счет материальных затрат. А если нет, то это может быть обусловлено частной корреляцией между факторами внутри модели.
В рассматриваемом случае произошло увеличение доли материальных затрат, что привело к снижению суммы налога на добавленную стоимость, начисленную к уплате в бюджет. Так, увеличение доли материальных затрат в себестоимости на 1 % снижает уровень налоговой нагрузки на 0,0001. Влияние балансовой прибыли на величину налоговой нагрузки незначительно. Таким образом, анализ действия рассмотренных факторных показателей показывает не только математическую, но и экономическую обоснованность полученной модели и, следовательно, возможность ее использования для прогнозирования уровня налоговой нагрузки малого предприятия.
Литература
1. Козлов Н.В., Бочаров Е.П. Перспективный экономический анализ. - М.: Финансы и статистика, 1987. - С. 167.
2. Замков О. О., Толстопятенко А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике: Учебник. - М.: ДИС, 1997. - С. 245.
