Кадастровая стоимость как ключевой фактор роста поступлений по налогу на имущество организаций Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

DOI: 10.24412/2072-4098-2023-12267-42-58

Кадастровая стоимость как ключевой фактор роста поступлений по налогу на имущество организаций *

Р.В. Балакин

кандидат экономических наук, старший научный сотрудник Центра налоговой политики Научно-исследовательского финансового института Министерства финансов Российской Федерации (г. Москва) А.А. Попов

руководитель Центра исследований эффективности государственных и муниципальных финансов Научно-исследовательского финансового института Министерства финансов Российской Федерации (г. Москва)

Родион Владимирович Балакин, balakin@nifi.ru

Положительная динамика налоговых поступлений является одной из важнейших задач, реализуемых инструментами налоговой политики. Рост поступлений может быть реализован как через повышение налоговых ставок, так и через расширение налоговой базы. Очевидно, что второй способ является приоритетным, поскольку в меньшей степени ведет к увеличению налоговой нагрузки на бизнес, в особенности за счет вовлечения новых налогоплательщиков. В то же время этот способ и более труднореализуемый из-за ограниченности налоговой базы.

В настоящее время для России актуален переход на кадастровую стоимость в качестве налоговой базы по налогу на имущество организаций. Это позволяет использовать именно расширение налоговой базы в качестве фактора роста налоговых поступлений по этому налогу. Одним из наиболее распространенных инструментов для выявления причин происходящих экономических процессов является факторный анализ. Довольно часто этот инструмент используется и в сфере налогообложения. В таблице 1 представлены объекты исследований и основные выводы работ, посвященных изучению с применением факторного анализа различных факторов, действующих в этой области 1. Следует отметить, что в таблице указаны статьи не только последних лет, но и более ранние работы, поскольку цель обзора - дать не только самые актуальные, но и наиболее релевантные работы по рассматриваемой тематике.

Как видно из содержания таблицы 1, большинство исследователей в качестве предмета исследования либо выбирают налоговые поступления в целом, либо предпочтение отдается крупным, системно значимым налогам (налогу на прибыль, НДС). При этом авторы приоритетно рассматривают макроэкономические факторы.

Представляется интересным исследовать возможность применения факторного анализа как прикладного инструмента, позволяющего, используя разработанную авторами

* Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 23-78-10160 (карточка проекта:

https://rscf.ru/project/23-78-10160/). 1 В таблице использованы следующие общеизвестные обозначения: ВВП - валовый внутренний продукт, ВРП - валовый региональный продукт, НДС - налог на добавленную стоимость, ППС - паритет покупательной способности, ЕС - Европейский союз, ОЭСР - Организация экономического сотрудничества и развития, ЕАЭС - Евразийский экономический союз, ОКВЭД - общероссийский классификатор видов экономической деятельность, ИПЦ - индекс потребительских цен, ВЭД - вид экономической деятельности, НДФЛ - налог на доходы физических лиц, НДПИ - налог на добычу полезных ископаемых, США - Соединенные Штаты Америки, РФ - Российская Федерация.

Примеры исследований различных аспектов налогообложения с применением факторного анализа

Источник База исследования Выделяемые факторы Основные выводы работы

1 2 3 4

ИССЛЕДОВАНИЯ, РАСКРЫВАЮЩИЕ ТЕОРЕТИЧЕСКИЙ И РЕТРОСПЕКТИВНЫЙ АСПЕКТЫ ФАКТОРНОГО АНАЛИЗА

[1] Кейс снижения налоговой ставки в США в 1962 и 1964 годах «Капитал» и «труд». Под первым термином авторы понимают стоимость вложенного капитала, деленную на его цену. Под трудом - количество человеко-часов, отработанных за год (классические определения из функции Кобба-Дугласа)2 Снижение налоговых ставок увеличивает отдачу от фактора труда. Влияние фактора капитала косвенное, четко проявляется лишь при принятии решения о расширении производства посредством вложения дополнительного капитала, что определяется размером прибыли за вычетом налогов

[2] Снижение налоговых поступлений во время Великой Депрессии Прогрессивность и волатильность налоговой системы Хотя потенциальные доходы бюджета в более прогрессивных штатах выше, наиболее важной причиной волатильности является неравномерность доходов налогоплательщиков. Корреляция между во-латильностью доходов и высоким налоговым бременем крупнейших налогоплательщиков привела к значительному снижению налоговых поступлений в нескольких штатах, и прогрессивность налогообложения не объясняет межштатную вариацию волатильности бюджетных доходов

[3] Панельный набор данных, охватывающий 105 развивающихся стран за 25 лет Структурные факторы - такие как ВВП на душу населения, доля сельского хозяйства в ВВП, открытость торговли и иностранная помощь. Косвенные факторы - такие как коррупция, политическая стабильность, доля прямых и косвенных налогов Структурные факторы существенно влияют на показатели доходов бюджета. Косвенные факторы зачастую игнорируются исследователями

[4] Налоговые поступления в 34 странах ОЭСР за период 2001-2011 годы Экономические, структурные, институциональные и социальные факторы ВВП на душу населения, объем производства промышленного сектора и гражданские свободы оказывают положительное влияние на налоговые поступления. В странах с более высоким уровнем доходов бюджета объем сельскохозяйственного сектора и доля прямых иностранных инвестиций оказывают даже большее положительное влияние на доходы бюджета

Ш1_: ЬКрз://ги^к1ре^а.огдМк1/Функция_Кобба_-_Дугласа

[5]

[6]

Данные о группе из 49 развитых и развивающихся стран за период 1996-2015 годы

Различные показатели налогооблагаемого потенциала страны - например уровень дохода на душу населения, доля торговли в ВВП, производственная структура (вклады сельского хозяйства, промышленности и услуг в ВВП), отношение денежной массы к ВВП и уровень финансовой устойчивости

Авторы приходят к выводу о том, что некорректно использовать институциональные переменные (и другие переменные, не связанные с налоговой базой стран) для измерения эффективности налоговой системы

ИССЛЕДОВАНИЯ, ПОСВЯЩЕННЫЕ ВЫДЕЛЕНИЮ ФАКТОРОВ НАЛОГОВЫХ ПОСТУПЛЕНИЙ ДЛЯ ОТДЕЛЬНЫХ НАЛОГОВ

Данные о 27 членах ЕС за 12 лет (с 1998 по 2009 год)

Структурные, циклические, международные и институциональные факторы - например ВВП, дефицит государственного бюджета, промышленный оборот, безработица,количество предприятий, открытость торговли, прямые иностранные инвестиции и коррупция

Уровень безработицы и коррупция оказывают негативное влияние на сбор налогов, в то время как другие проанализированные факторы способствуют улучшению этого показателя. Последние расширения ЕС не оказали влияния на соотношение поступлений от корпоративного налога и ВВП. Специфические факторы некоторых стран (Греция, Португалия и Испания) положительно влияют на поступления от корпоративного налога

[7]

Доходы от корпоративного подоходного налога 28 государств ЕС за период с 2007 по 2016 год

Доля доходов от корпоративного подоходного налога по отношению к ВВП

Доходы бюджета от корпоративного подоходного налога определяются элементами налогового законодательства и специфическими неналоговыми факторами

Поступления от НДС [8] в странах ЕС в 2004-2012 годах

ВВП, ВВП на душу населения, расходы на потребление, расходы на потребление домашних хозяйств, государственные расходы на потребление, экспорт, импорт и безработица

Проанализированные ключевые факторы, влияющие на сбор НДС в странах ЕС и характеризующие экономическую ситуацию в них, положительно влияют на поступления НДС

[9]

Данные статистических бюллетеней Центрального банка Нигерии за период с 1990 по 2012 год

Инфляция и процентная ставка

Существует значительная положительная связь между НДС и инфляцией как в краткосрочном, так и в долгосрочном периодах, в то время как процентная ставка оказывает отрицательное влияние на инфляцию в этих периодах.

1 2 3 4

[10] Данные опросов 205 плательщиков НДС, являющихся малыми и средними предприятиями в семи налоговых регионах Танзании, и 32 налоговых чиновников Налогового управления Танзании Поведенческие факторы - например ожидаемая вероятность обнаружения ошибок в исчислении налога или влияние размера штрафа за неправильность расчета на поведение налогоплательщика В силу наличия процедуры возмещения НДС с точки зрения поведенческих факторов он воспринимается малыми и средними предприятиями как актив бизнеса, а не как платеж в бюджетную систему

[11] Данные о собираемости НДС в ЕС и ЕАЭС в 2000-2017 годах Фактор применения 1Т-систем электронного декларирования, отношение импорта к конечному потреблению, уровень ВВП по ППС, численность населения, уровень коррупции, базовая ставка налога, доля сельского хозяйства в экономике, доли прочих секторов в экономике, доля теневой экономики, наличие в ЕС и ЕАЭС открытых границ Первые три названных фактора (фактор применения 1Т-систем электронного декларирования, отношение импорта к конечному потреблению, уровень ВВП по ППС) имеют положительное влияние на собираемость НДС, остальные - отрицательное

[12] Данные о доходах от индивидуального подоходного налога во Вьетнаме с 2002 по 2016 год ВВП в текущих ценах, налоговое бремя на доходы физических лиц и инфляция Выделенные факторы оказывают наиболее сильное влияние на поступления от налога на доходы физических лиц

[13] Данные опроса отдельных индивидуальных налогоплательщиков - физических лиц (в Нигерии) Поведение налогоплательщиков как институциональный фактор, финансовое благосостояние налогоплательщиков и их склонность к риску Отношение налогоплательщиков к уклонению от уплаты налогов положительно влияет на нормативное поведение. Кроме того, склонность налогоплательщика к риску оказывает сильное отрицательное влияние на взаимосвязь отношения к уклонению от уплаты налогов и нормативного поведения

[14] Данные о налоге на недвижимость в США, Канаде, Австралии, Чили и ОЭСР за 2006-2016 годы ВВП, численность населения, федеральные трансферты, ставка налога на недвижимость, размер домохо-зяйств, фактор управления Увеличение валового внутреннего продукта и численности населения приводит к увеличению доходов от налога на недвижимость, а увеличение федеральных трансфертов снижает его. Значимое влияние на сбор налога на недвижимость оказывают уровень развития страны и ее демографические, фискальные и специфические для налога на имущество характеристики

©

о

(Г

1э гп X гп

ж

X

о

гп

о от

-о >

Е

гп

гп

[15]

Данные об имущественных налогах в 70 странах различных регионов мира за 1990, 1995 и 2000 годы

ВВП надушу населения, численность, население, доля городского населения, рост численности населения

Коэффициент фискальной децентрализации является положительным и статистически значимым. Этим подтверждена гипотеза о том, что спрос на включение налогообложения имущества в бюджетную систему определяется уровнем децентрализации. Логарифм численности населения отрицателен и значим, а темпы роста населения положительны и значимы

[16]

Данные опроса жителей округа Дели Серданг (Индия) за 2015-2020 годы

ВРП, ВРП на душу населения, численность населения и инфляция

ВРП, ВРП на душу населения и общая численность населения оказывают положительное значительное влияние на налоговые поступления. Переменная инфляции не оказывает существенного влияния, однако в совокупности с другими факторами ее влияние более заметно

[17]

[18]

Первичные (анкетирование и интервью) и вторичные (публикации и отчеты Налоговой службы) данные по Танзании. Выборка из 200 респондентов - 100 работников Налоговой службы Танзании в регионе Темеке и 100 налогоплательщиков

Уклонение от уплаты налогов, мошенничество, злоупотребление налоговыми льготами, недоступность сбора и учета налоговых поступлений, сложность мониторинга, надзора и координации всей налоговой деятельности

Определены основные ресурсы роста доходов бюджета, выделены основные проблемы и препятствия, мешающие процессу сбора доходов. Предложены альтернативные средства и стратегии для увеличения налогооблагаемой базы

ИССЛЕДОВАНИЯ, ПОСВЯЩЕННЫЕ ВЫДЕЛЕНИЮ ФАКТОРОВ НАЛОГОВЫХ ПОСТУПЛЕНИИ НА ОТДЕЛЬНЫХ ТЕРРИТОРИЯХ

Налоговые поступления в странах Африки к югу от Сахары (39 стран) в 1980-2005 годах

Налоговая база, структурные факторы, иностранная помощь и конфликты в части налогов на международную торговлю, внутренних косвенных налогов и внутренних прямых налогов

Доля налогов в ВВП выше в более открытых и менее зависимых от сельского хозяйства экономиках менее населенных и мирных стран. Введение НДС оказывает значительное положительное влияние на долю налогов в ВВП. Обнаружена взаимосвязь влияния открытости экономики и ВВП на душу населения на долю налога на международную торговлю в ВВП. Размер сельскохозяйственного сектора и иностранная помощь отрицательно влияют на вклад прямых налогов в ВВП. НДС и мирная обстановка оказывают значительное положительное влияние на налоговые поступления

1 2 3 4

[19] Информация о 29 странах с уровнем дохода ниже среднего в 2001-2014 годах В исследовании представлены две модели. Первая касается налогового потенциала (рассматриваются факторы: ВВП на душу населения, добавленная стоимость сельского хозяйства, степень открытости экономики, прирост населения), вторая - налоговой нагрузки (анализируются факторы: инфляция, доля государственных расходов в ВВП, государственная помощь и внешний долг) ВВП на душу населения и добавленная стоимость сельского хозяйства значительно и положительно коррелируют с налоговыми поступлениями. Степень открытости оказывает положительное, но незначительное влияние на налоговые поступления. Влияние темпов роста населения является отрицательным, но незначительным. Влияние инфляции и государственных расходов на налоговую нагрузку является значительным и положительным. Взаимосвязь налоговой нагрузки, государственной помощи и внешнего долга значимо отрицательна

[20] Налоговые поступления в Кении за 2007-2011 годы Структура налогов, мероприятия по повышению эффективности налогообложения Изменение налоговых ставок демонстрирует отрицательное влияние на налоговые поступления

[21] Налоговые поступления в Кении с 1984 по 2016 год Иностранное влияние на экономику, стадия развития экономики, различия во вкладе секторов экономики в ВВП, демографические факторы и фактор политического риска Уровень бюрократии и демократической подотчетности приводит к увеличению налоговых поступлений. Эффективность политических институтов повышает налоговые сборы в периоды социальных волнений. Внутренние конфликты приводят к снижению налоговых поступлений

[22] Поступления от НДС, подоходного налога с населения, корпоративного подходного налога и акцизов в Литве в 2005-2013 годах Для НДС - денежные расходы на потребление, изменение ИПЦ, налоговая ставка, годовая ставка инфляции. Для подоходного налога с населения - уровень безработицы, средняя заработная плата, минимальный размер оплаты труда, необлагаемый доход, ставка налога. Для акцизов -расходы на потребление домохозяй-ствами товаров, количество транспорта, потребление табака на душу населения, потребление алкоголя. Для корпоративного подоходного налога - количество экономических агентов, количество прибыльных организаций, чистая прибыль, количество инициированных и завершенных банкротств Для каждого налога определены направления роста их поступлений в соответствии с их уникальным набором факторов

©

о

(Г

1э гп X гп

ж

X

о

гп

о от

-о >

Е

гп

гп

1 2 3 4

[23] Налоговые поступления в 28 странах - членах ЕС ВВП, уровень занятости, государственный долг, прямые иностранные инвестиции, эффективная налоговая ставка, номинальная налоговая ставка ВВП оказывает наибольшее влияние на налоговые поступления. Наиболее сильная корреляция наблюдается между налоговыми поступлениями и уровнем занятости. Менее сильную корреляцию демонстрируют прямые иностранные инвестиции и ВРП

[24] Налоговые поступления в регионах Российской Федерации в 2006-2013 годах Уровень налоговой доходности в стране в целом, уровень относительной налоговой доходности региона, реальный ВРП, уровень цен в регионе Наибольшее влияние на рост налоговых поступлений оказывал уровень цен. Реальный ВРП оказывал все уменьшающееся по годам влияние. Снижение уровня налоговой доходности в стране отрицательно сказалось на поступлениях

[25] Общие налоговые поступления в Российской Федерации в 2006-2014 годах в разрезе восьми укрупненных групп налогов и сборов Уровень налоговой доходности (оценивающий влияние изменений в налоговой политике и структурных сдвигов в экономике страны), фактор роста экономики в реальном выражении, инфляция. На региональном уровне модель расширена за счет введения четвертого фактора - относительная налоговая доходность в регионе, отражающая региональные особенности структуры экономики и налогового администрирования Инфляционный фактор оказывал преобладающее и увеличивающееся по годам влияние на прирост налоговых поступлений, фактор экономического роста - в основном положительное и уменьшающееся по годам влияние. Фактор общефедеральной налоговой доходности имел разнонаправленное влияние на поступления различных налогов, и интенсивность его влияния изменялась в разные годы

[26] Налоговые поступления в 80 регионах РФ по15-ти укрупненным видам экономической деятельности (согласно ОКВЭД-2001) за 2006-2015 годы Доля отрасли в экономике региона (структурный фактор), ее налоговая нагрузка (фискальный фактор), уровень внутренней абсорбции налоговых доходов (налоговые поступления, остающиеся в регионе после распределения налогов в бюджетной системе - межбюджетный фактор) и размер валового регионального продукта (фактор масштаба) Наибольший вклад в прирост налоговых поступлений в консолидированные бюджеты субъектов РФ внесли пять наиболее крупных регионов, а также ряд ВЭД. Изменение (здесь и далее использование термина «изменение» свидетельствует о том, что рост или уменьшение фактора может оказывать разнонаправленное влияние на итоговый показатель в разных регионах) налоговой нагрузки и уровня внутренней абсорбции налогов в среднем способствовало снижению налоговых поступлений в бюджеты субъектов РФ, а рост ВРП и изменение отраслевой структуры (структурный фактор) - их увеличению

1 2 3 4

[27] Налоговые доходы субфедеральных бюджетов РФ в 2011-2015 годах по сравнению с 2006-2010 годами Налоговая доходность (нагрузка), уровень налоговой абсорбции, инфляция, экономический рост региона Преобладающее положительное влияние на рост налоговых поступлений оказывает фактор инфляции, в то время как вклад фактора экономического роста в 4 раза меньше, однако ситуация в различных видах деятельности существенно отличалась. Изменения отраслевых уровней налоговой доходности и налоговой абсорбции отрицательно повлияли на региональные налоговые поступления. Неравномерное изменение налоговой доходности и уровня цен в добывающей и обрабатывающей промышленности российских регионов внесло наибольший вклад в межрегиональную неравномерность роста налоговых доходов субфедеральных бюджетов

[28] Налоговые поступления в консолидированные бюджеты субъектов Российской Федерации в 2006-2016 годах Доля вида экономической деятельности в экономике региона (структурный фактор), его налоговая нагрузка (фискальный фактор), уровень внутренней абсорбции налоговых поступлений (межбюджетный фактор) и размер ВРП (масштабный фактор) Наибольший вклад в рост налоговых поступлений в консолидированные бюджеты субъектов Российской Федерации внесли пять крупнейших регионов, а также отдельные виды экономической деятельности (прежде всего добыча полезных ископаемых). Изменение уровня внутренней налоговой абсорбции в среднем способствовало снижению налоговых поступлений в бюджеты субъектов РФ, в то время как увеличение ВРП, изменение отраслевой структуры, изменение налоговой рентабельности приводили к увеличению налоговых поступлений в территориальные бюджеты

[29] Данные о доходах бюджета РФ и выделенных авторами факторах за период с I квартала 2003 года по II квартал 2016 года (54 наблюдения) Цены на нефть, обменный курс, темпы инфляции и физический объем ВВП Зависимость бюджета РФ от цен на нефть гораздо сильнее, чем можно предположить исходя из доли нефтегазовых доходов в структуре ВВП

[30] Данные об исследуемых факторах в странах Юго-Восточной Азии (Индонезия, Камбоджа, Лаос, Мьянма, Малайзия, Филиппины, Таиланд и Вьетнам) с 2000 по 2016 год ВВП на душу населения, объем экспорта и импорта, прямые зарубежные инвестиции, вклад сельского хозяйства в ВВП, вклад промышленности в ВВП, уровень образования (процент государственных расходов на образование), средняя продолжительность жизни, уровень младенческой смертности, внешний долг, официальная помощь на цели развития страны, индекс политических прав, индекс гражданских свобод, инфляция Открытость экономики (выраженная через индексы политических свобод и гражданских прав), прямые иностранные инвестиции, отношение внешнего долга к ВВП, вклад добавленной стоимости в промышленности в ВВП оказывают положительное влияние на налоговые поступления, а официальная помощь в целях развития - отрицательное

©

о

(Г

1э гп X гп

ж

X

о

гп

о от

-о >

Е

гп

гп

Окончание таблицы 1

[31]

[32]

Данные о налоговых поступлениях в Нью-Йорке в 2011-2021 годах

Экономические и поведенческие факторы

На основе анализа факторов делаются прогнозы налоговых поступлений по налогам на недвижимость, личный доход, налог с продаж, общий корпоративный налог и налог на корпорации Нью-Йорка на 2022-2026 годы

СПЕЦИФИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ НАЛОГООБЛОЖЕНИЯ, ИССЛЕДУЕМЫЕ С ПОМОЩЬЮ ФАКТОРНОГО АНАЛИЗА

Различные типы данных Налогового управления США для установления причин недопоступления налогов. В частности, для выявления основной причины - занижения индивидуальных подоходных налогов - данные ежегодных проверок случайной выборки примерно 13 ООО налогоплательщиков

Степень охвата аудитом крупных налогоплательщиков, уровень взыскания недоимок, мероприятия, направленные на соблюдение международных и оффшорных норм, предотвращение кражи личных данных и мошенничества

Помимо традиционно выделяемых факторов масштаба налоговых поступлений, объема выявлений недополученных налогов, принципов ведения бюджетного учета, объема финансирования налогового департамента и ужесточения норм законодательства, направленных на сокращение мошенничества с использованием личных данных в налоговой системе, на увеличение доходов бюджета от сокращения недополученных налогов оказывают существенное влияние выделяемые авторами работы факторы

[33]

Данные Федеральной службы государственной статистики, Федеральной налоговой службы, Федерального казначейства и Министерства финансов Российской Федерации за 2018 год

Точность метода оценки налогового потенциала

Повысить точность оценки налогового потенциала регионов можно за счет следующих действий:

• отказ от учета данных за текущий финансовый год;

• учет только данных за два предыдущих отчетных года;

• отказ от корректировки налогового потенциала по налогу на прибыль и НДФЛ на превышение темпов роста налоговых доходов выше среднего уровня;

• использование метода макроэкономических показателей для оценки налогового потенциала по НДПИ и группе прочих налогов

Статистическая отчетность Международной организации труда, данные ФНС России о налоговых поступлениях от плательщиков налога на профессиональный доход с февраля 2020 по август 2021 года

Фактор пандемии как фактор, оказывающий влияние на налоговые поступления в бюджетную систему от самозанятых

Масштабы самозанятости в мире в связи с пандемией коронавиру-са значительно не изменились, лишь в некоторых странах несколько увеличились, что обусловлено изысканием самозанятыми дополнительных источников доходов, особенно это касается стран с низким уровнем жизни (Африка, Индия). В России же не только увеличилось количество самозанятых, уплачивающих налог на профессиональный доход, но и выросли поступления от этого налога

настоящей статьи мультипликативную модель поступлений по налогу на имущество организаций, выявить взаимосвязь таких доходов бюджета и следующих факторов:

• эффективная налоговая ставка;

• доля кадастровой стоимости объектов, налогообложение которых уже осуществляется исходя из их кадастровой стоимости, в общем объеме суммарной кадастровой стоимости объектов капитального строительства и суммарной кадастровой стоимости объектов капитального строительства в регионе.

Налог на имущество организаций, являясь примером классических прямых налогов, позволяет наиболее наглядно выявить такие взаимосвязи.

Для построения факторной модели проведем некоторые преобразования классической формулы расчета налоговых поступлений как произведения налоговой ставки и налоговой базы:

НП = НС х НБ, (1)

где НП - налоговые поступления от налога на имущество организаций, объектом налогообложения для которых является кадастровая стоимость;

НС - номинальная налоговая ставка;

НБ - налоговая база исходя из кадастровой стоимости объектов.

Однако в контексте факторного анализа более уместно говорить не о номинальной налоговой ставке, а об эффективной, которая показывает реальное соотношение налоговых поступлений и налоговой базы, то есть является частным от деления величины налоговых поступлений на размер налоговой базы:

ЭС = НП / НБ,

где ЭС - эффективная налоговая ставка.

Далее, используя информацию, полученную с помощью программного агрегирования данных государственного дата-сета

.осе .V нес 3 0!12 Оо ю

§ * о

о ^

оо л со

2 ° л т

2 о

-1 Л я

а*

_ о

0 ^

л

1

X

-О I I

о оо

I-

о

о ?

л ^

О 2

о гГ

к н-

3 £

.0 Ю

0 о £ о

1 *

о «

с о

Л 5

ш <5

X а-

>■ о

£ &

£ |

я л

О о

л

I

о о

1 «I

* §

о й

0 ¡х

Л 5

со ^

^ -О

1 I

о ь

3 о

о X

л

со ^ ^ и

5 л

л со о. ^ т л

I

о о

.0 ^ Е .0

1 * л х £ Л

т °

л с

* л о 1

® 2

О ф

00 о

о ш

* 5

0 X сР ® с ^

с

1 §

& I

ё «

л х 00

I- О

О О

3 Е

00 Л

о х

Е к

о

т

л 00

о £

л

л

I-

о о

I- д

К Л

¡2

ь ^оо

_. ж я

3 Йсо

£ "о

о ^ 2

х - ^

Л н со X 00

£ § 1

I - т-

1= О о

§■ 3

£

г а 2

I ^ |

00 х

о 2 ^

® ^

X 0

о ^ ш

.0^0

о

5 £

о о

00 О

5 Ш л

0 ^

1 ®

X Ф>.

00 ^Л

I- 2оо

о (СО ^ тс я

Я ^а

° т®

О ш1-

1_ X

^ §

о

I-

т

о х

х

л

л >■

о со х ^ о

со ®0 00 о

X

о

X

л л

л

о §

I I 1

о л ¡^

8 8 | О

£ ^ ^ ^ о <о| с

Л .0 ^

Я1 ^

л X г\

О 00 I® $1 -.0 Л

X

X & (Ц -

л

X

X 2 ^ .0

с X

л

X

I-0 л 00 .а

13 О

>. со О к ^ О

л

8 о л

2 о с

I

О

О

о

о

^ 3 ^

-8-8-

о о

о о ю -о I-со о

«я 1

о со о

X -О

х .0

л

X

о ^

О

/■1

со

о ^

л х

О ^

X

о

со о о

X

л

X

о 3

т -

^ Е ^ л >. ю о. х

О 3 ^ Ьх

^ Л<ц

I

л

О. ¡¿Ю

I- о

С

® «

-О- — л О ср о

5 О я

Л I-

О

>. л

СО -О

I- со

о Л

л о

.о л

о ^

щ ®

о *

оо ^

О _

^ -о

О |-

^ х

л о

х 2

о о т

о х

о

5 " л I-х ® л

о ш ^ ^

л ^

6!

* 8 ® ^

00

о 1-

т о

1- .0

ш и

1-

<2 ^ 00

ю л

л С

X 0

^

А) X

^

X ч

00

о

00 с

(1)

о

т

ц .0

Я и л

л ^ 00 о

см

л

нН И ^

о л -я о.

ю о ^^^^

о

с

®

.0 X X

.0

о

со

^ о

г ч ^

о л

X X

о оо

о о сч I

о ю

т

с ^

о Л ° со

00

о со .0 X

2 §

сЗ &■ ^ ю

Л .0 5 00 о к

л со

X

л

.0

о

со

ю со

®

.0 X X

Л о

X

со со

о о 1е ^^

X л

го

О

?

Я

Л о

оо см

^ I

00 о

со со

л о

со

«Данные о кадастровой стоимости объектов недвижимости в разрезе территориальной принадлежности», о суммарной кадастровой стоимости объектов капитального строительства в регионе [38] и суммарной кадастровой стоимости объектов, налогообложение которых уже осуществляется по их кадастровой стоимости, можно проводить дальнейшее преобразования формулы (1). Представив долю последних объектов в общем объеме суммарной кадастровой стоимости объектов капитального строительства как ДК = НБ / СКС, получаем следующую формулу модели:

НП = ЭС х ДК х СКС, (2)

где ДК - доля кадастровой стоимости объектов, налогообложение которых уже осуществляется исходя из их кадастровой стоимости, в общем объеме суммарной кадастровой стоимости объектов капитального строительства и суммарной кадастровой стоимости объектов капитального строительства в регионе;

СКС - суммарная кадастровая стоимость объектов капитального строительства в регионе.

Таким образом, факторами модели являются:

• эффективная ставка налога на имущество в регионе (фактор 1);

• доля кадастровой стоимости объектов, налогообложение которых уже осуществляется исходя из кадастровой стоимости, в общем объеме суммарной кадастровой стоимости объектов капитального строительства в регионе (фактор 2);

• суммарная кадастровая стоимость объектов капитального строительства в регионе (фактор 3).

Факторный анализ на базе модели (2) позволяет ответить на вопрос, какой вклад (в процентах) каждый фактор вносит в величину изменения поступлений налога на имущество организации, или, иными словами, какая доля суммарного изменения НП приходится на каждый из входящих в модель факторов. Нельзя априорно утверждать, что все они одинаково влияют на такие изменения. Более того, можно обосновано предполагать, что степень влияния какого-то фактора может быть даже более 100 процентов, если влияние другого фактора разнонаправленно относительно изменения результирующего показателя (например он увеличился при снижении величины этого фактора).

Для определения влияния каждого фактора на изменение налоговых поступлений применим известный логарифмический метод детерминированного факторного анализа. Этот метод более адекватен для мультипликативных моделей, чем метод цепных подстановок, так как получаемый результат не зависит от последовательности факторов. Отметим лишь, что для суммарной кадастровой стоимости объектов капитального строительства в регионе (фактор 3) имеются данные только за один период. Таким образом, рассчитать влияние этого фактора не представляется возможным и можно говорить только о влиянии двух остальных. Тогда их воздействие на общее изменение налоговых поступлений в ,-м периоде (за год или весь период наблюдения) в соответствии с указанным методом можно представить следующим образом.

Влияние (в %) фактора 1 - эффективной ставки по налогу на имущество в регионе (АНПдэа):

АНПАэа = {[(НП, - НП -1) / НП _ 1] х [!п(ЭС, / ЭС( - 1) / Ш(НП, / НП - 1)]} х 100.

Влияние (в %) фактора 2 - доли кадастровой стоимости объектов, налогообложе-

ние которых уже осуществляется исходя из кадастровой стоимости, в общем объеме суммарной кадастровой стоимости объектов капитального строительства в регионе

(ДНПдДК,):

ДНПдт = {[(НП, - НП, - 1) / НП, - 1] х [|п(ДК, / ДК - 1) / 1п(НП, / НП, - 1)]} х 100.

Источником информации о налоговой базе по кадастровой стоимости будет служить форма статистической налоговой отчетности 5-НИО «Отчет о налоговой базе и структуре начислений по НИО» за 2017-2021 годы (см. [39]), а информация о суммарной кадастровой стоимости объектов капительного строительства в регионе, как указывалось ранее, будет получена на основе программного агрегирования данных государственного дата-сета «Данные о кадастровой стоимости объектов недвижимости в разрезе территориальной принадлежности».

В таблице 2 представлены результаты апробации использования предложенной факторной модели для нахождения влияния факторов для страны в целом за каждый период исследования, а также для всего периода.

Таблица 2

Степень влияния факторов 1 и 2 на изменение поступлений налога на имущество организаций для объектов, налоговой базой которых служит кадастровая стоимость

в России в целом

Год НП, АНП, % ЭС, % АЭС, % Влияние ЭС ДК, % АДК, % Влияние ДК

млрд р. АНПйЭа, % % МП^ % %

2017 6,85 х 1,21 х х х 1,57 х х х

2018 8,97 30,93* 1,40 15,55* 16,59* 54 1,78 13,30* 14,33* 46

2019 11,67 30,18 1,48 6,32 7,02 23 2,17 22,44 23,16 77

2020 12,48 6,90 1,30 -12,46 -13,76 -199 2,66 22,11 20,65 299

2021 13,66 9,46 1,33 2,08 2,15 22 2,85 7,23 7,31 78

2017-2021 53,62 99,43 1,34** 9,79 13,46 13 2,20** 81,64 85,97 87

* Величина показателя рассчитана по отношению к данным 2017 года. ** Среднее значение по периодам с учетом данных 2017 года

Следует обратить внимание на результат 2020 года. Такие значения могут быть объяснены тем, что на вклад фактора в величину НП влияют как динамика самого фактора, так и направленность изменения результирующего показателя, в данном случае - поступлений налога на имущество организаций в части объектов, налоговой базой которых служит кадастровая стоимость. В 2018 и 2019 годах прирост налоговых поступлений от таких объектов был довольно активным (порядка 30-31 процента) - в 2018 году впервые их утвердили перечни 10 регионов, обеспечив рост поступлений более чем на 1,8 триллиона рублей, а в 2019 году - 5 субъектов с приростом поступлений почти на 900 миллиардов рублей. Далее рост этой части поступлений по налогу на имущество организаций замедлился и составил 7 процентов по результатам 2020 года и 9 процентов по результатам 2021 года - в 2020 году перечни приняли только два новых региона, что сказалось на приросте поступлений в этих регионах на 247 миллиардов рублей, в 2021 году такой регион вообще был только один, за счет этого прирост поступлений составил 86 миллиардов рублей.

При этом прирост налоговой базы был более равномерным и составил 13 процентов в 2018 году, по 22 процента в 2019 и 2020 годах и 7 процентов в 2021 году, поскольку на прирост базы влияет не только введение в базу новых объектов, но и изменение кадастровой стоимости уже находящихся в ней объектов в процессе их переоценки. Таким образом, в 2020 году сложилась ситуация, когда рост поступлений прекратился (в силу того, что уже почти все регионы сформировали перечни), при этом база (как более инертный показатель) продолжала расти в существующих темпах за счет расширения перечней.

В 2021 году, как видно из данных, ситуация выровнялась и рост базы и поступлений оказался сопоставим (7 и 9 процентов соответственно). Влияние эффективной ставки по итогам года составило 22 процента, а доли кадастровой стоимости - 78 процентов.

По итогам всего периода исследования влияние ставки чуть меньше, а доли чуть больше, что связано с ситуацией 2020 года. Но в любом случае необходимо отметить, что влияние доли кадастровой стоимости объектов, налогообложение которых уже осуществляется исходя из кадастровой стоимости, в общем объеме суммарной кадастровой стоимости объектов капитального строительства в регионе значительно выше, чем влияние эффективной ставки.

Рассмотрим, насколько ситуация, описанная для России в целом, характерна для регионов. На рисунке представлен региональный разрез влияния факторов за весь период исследования.

СПБ МУРМ

мое КАР НАО ЧАО КАМ

ЛЕН НОВГ вол АРХ КОМИ ЯНАО КРАС САХА МАГ

КАЛ пек ТВЕР ЯРОС ИВАН кос мэл КИР ПЕРМ ХМАО тюм ТОМ КЕМ ИРК АМУР ХАБ САХ

смол клж МО ВЛАД ниж ЧУВ ТАТ УДМ СВЕР КУР г НОВ |ХАК ВУР ЕАО

БРЯН ОРЛ ТУЛ МОРД УЛЬ САМ БАШ ЧЕЛ ОМСК АЛТК ТЫВ^ ЗАБ ПРИМ

КУР лип ТАМ ПЕНЗ САР ОРЕН РАЛТ

БЕЛ ВОР волг

СЕВ КРЫМ АДЫГ КРА РОСТ КАЛМ АСТ

КЧР СТАВ ЧЕЧ ДАГ А ДК более 100% А ДК от 50 до 100%

КБР СОА ИНГ * ЭС от 50 до 100% А ЭС более 100%

Влияние факторов 1 и 2 на поступления налога на имущество организаций для объектов, налоговой базой для которых служит кадастровая стоимость

Необходимо отметить, что факторный анализ был проведен не для всех регионов. Очевидно, что за рамки исследования выводятся регионы, в которых не сформированы перечни объектов, налогообложение которых осуществляется исходя из кадастровой стоимости. В настоящее время таких регионов семь - Волгоградская, Ростовская, Тверская области, город Севастополь, Красноярский край, Ненецкий и Чукотский автономные округа. Также следует выделить три региона, в которых перечни были введены после 2020 года - Владимирская область (перечень введен в 2021 году), Орловская область и Республика Саха (Якутия) (перечни введены в 2022 году). Кроме того, отметим Чеченскую Республику, где перечень сформирован, но согласно отчетности Федеральной налоговой службы налоговой базы, исчисляемой исходя из кадастровой стоимости, в регионе нет.

Для остальных регионов факторный анализ осуществлен. Интерпретируя его результаты, надо отметить, что для подавляющего большинства регионов (как и для страны в це-

лом) более значительное влияние на динамику поступлений по налогу на имущество организаций на основе кадастровой стоимости оказал фактор доли кадастровой стоимости облагаемых объектов в общем объеме суммарной кадастровой стоимости объектов капитального строительства в регионе. В 30 регионах его влияние составило от 50 до 100 процентов (темно-серый маркер с черным шрифтом на рисунке), в 25 регионах его влияние превысило 100 процентов (светло-серый маркер на рисунке). В последнем случае также следует отметить, что второй фактор (эффективная налоговая ставка) при этом оказал отрицательное влияние на динамику налоговых поступлений, что связано с отрицательной динамикой этого фактора во всех этих регионах.

Перечислим регионы, для которых фактор эффективной ставки оказался более значимым. В 12 регионах 3 влияние фактора превышает 50 процентов, но составляет менее 100 процентов (темно-серый маркер с белым шрифтом на рисунке). Еще в 7 регионах 4 это влияние превышает 100 процентов. Таким образом, для этих семи регионов фактор ДК оказал отрицательное влияние. При этом в Мордовии и Ленинградской области он не имел отрицательную динамику.

В заключение следует прокомментировать присутствие Москвы в перечне регионов с отрицательным влиянием фактора доли кадастровой стоимость. Это может быть связано с тем, что по данным 2021 года вклад Москвы в общероссийский объем поступлений от налога на имущество организаций, исчисляемого по его кадастровой стоимости, составляет 60 процентов.

Можно сделать предположение, что фактор ЭС имеет большое значение в регионах, где региональные перечни функционируют давно и, соответственно, доля поступлений от таких объектов выше, что уменьшает значение второго фактора - доля кадастровой стоимости. Хотя в большинстве регионов эта гипотеза не находит подтверждения, в Москве негативное влияние фактора доли кадастровой стоимости может объясняться именно этим. Налоговая база исходя из кадастровой стоимости в Москве по большей части сформирована и постоянна, имеет тенденцию к незначительному снижению в 2020 и 2021 годах. Как следствие, доля кадастровой стоимости не увеличивается на фоне роста поступлений, что и вызывает отрицательное влияние фактора ДК.

Таким образом, проведенный факторный анализ показывает, что кадастровая стоимость является действительно важным фактором поступлений налога на имущество организаций. Особенно это актуально в связи с расширением роли кадастровой стоимости в качестве налоговой базы по всем имущественным налогам. Для повышения поступлений по налогу на имущество организаций регионам необходимо активнее формировать региональные перечни, закрепляющие объекты, налогообложение которых осуществляется исходя из их кадастровой стоимости, увеличивая ее роль как налоговой базы.

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ИСТОЧНИКИ

1. Canto V, Joines D, Laffer A. Tax rates, factor employment, and market production // Economic policy conference series. 2011. № 1. P. 3-32. DOI: 1. 10.1007/978-94-009-8174-4_1.

2. Chernick H., Reimers C., Tennant J. 2014. Tax structure and revenue instability: the Great Recession and the states // IZA journal of labor policy. 2014. № 3(1). P. 1-22. D0I:10.1186/2193-9004-3-3.

3. Sen Gupta A. Determinants of tax revenue efforts in developing countries // IMF working

3 Ульяновская, Омская, Ивановская, Самарская, Калининградская, Новгородская, Иркутская и Архангельская области, республики Калмыкия, Адыгея, Татарстан и Тыва.

4 Республики Хакасия, Мордовия и Бурятия, Ленинградская, Костромская и Астраханская области, город

Москва.

papers. 2007. № 7(184). P. 1-39. DOI: 10.5089/9781451867480.001.

4. Angeles Castro G., Camarillo D. Determinants of tax revenue in OECD countries over the period 2001-2011 // Contaduría y Administración. 2014. № 59. P. 35-59. DOI: 10.1016/S0186-1042(14)71265-3.

5. Piancastelli M., Thirlwall A. P. The determinants of tax revenue and tax effort in developed and developing countries: theory and new evidence 1996-2015 // Nova Economia. 2020. 30. P. 871-892. DOI: 10.1590/0103-6351/5788.

6. Monteiro M., Brandäo E., Martins F. A panel data econometric study of corporate tax revenue in European union: structural, cyclical business and institutional determinants // SSRN Electronic Journal. 2012. № 2162442. P. 1-49. DOI: 10.2139/ssrn.2162442.

7. fahlová S., Banociova A. Assessment of corporate income tax revenues in the light of their current determinants // Montenegrin journal of economics. 2019. № 15. P. 87-97. DOI: 10.14254/1800-5845/2019.15-1.7.

8. Bikas E., Andruskaite E. Factors affecting value added tax revenue // European Scientific Journal. 2013. № 1. P. 24-26. DOI: 10.19044/esj.2013.v9n19p%p.

9. Olaoye C. O. Determinants of value added tax, interest rate, inflation and influence of revenue generation in Nigeria // International Journal of economics, commerce and management. 2016. 4(10). P. 322-338.

10. Msangi S. Evaluation and analysis of Value Added Tax (VAT) compliance: A case study of small and medium enterprises in Tanzania. Thesis for the degree of Doctor of Philosophy. 2015. 382 p.

11. Sokolov I. Factor analysis of value added tax collection in the Russian Federation (Факторный анализ собираемости налога на добавленную стоимость в Российской федерации) // SSRN electronic journal. 2021. № 3860243. P. 1-59. DOI: 10.2139/ssrn.3860243.

12. Son T., Huu Cung N. Individual income tax revenue and its determinants: a case study in Vietnam // Advances in economics and business. 2019. № 7(5). P. 185-193. DOI: 10.13189/ aeb.2019.070502.

13. Alabede J., ZainolAriffin Z., Idris K. Individual taxpayers' attitude and compliance behaviour in Nigeria: The moderating role of financial condition and risk preference // Journal of Accounting and Taxation. 2011. № 3. P. 91-104.

14. Rajul A., Le T. M., You C. Determinants of property tax revenue: lessons from empirical analysis // Policy research working paper series. 2020. № 9399. P. 1-23. DOI: 10.1596/18139450-9399.

15. Bahl R. W., Martinez-Vazquez J. The determinants of revenue performance // Making the property tax work: experiences in developing and transitional countries. 2008. P. 35-57.

16. Hanum Z., Sari L. Analysis of factors affecting local tax revenue // Proceedings of the 3rd international conference of business, accounting, and economics. 2022. № 3. Р. 1-9. DOI: 10.4108/eai.10-8-2022.2320791.

17. Mtasiwa A. M. J. Factors causing inefficiency on tax revenue collection in Tanzania. A case of Tanzania revenue authority located in Temeke tax region. A dissertation submitted in partial fulfilment for the requirements for the degree of master of business administration in the open university of Tanzania. 2013. 79 p.

18. Addison T., Levin J. The determinants of tax revenue in sub-Saharan Africa. Manuscript en Orebro University Library. 2012. 19 p.

19. Boukbech R., Bousselhami A., Ezzahid E. Determinants of tax revenues: evidence from a sample of lower middle-income countries // Applied Economics and Finance. 2019. № 6(1). P. 11-20.

20. Omolo E. A. Determinants of tax revenues in Kenya. Published PhD Thesis, University of

Nairobi. 2012. 61 p.

21. Manyanza R, Wawire N., Onono P. Effects of political risk factors on tax revenue in Kenya // European journal of economic and financial research. 2021. № 5(1). P. 48-64. DOI: 10.46827/ejefr.v5i1.1068.

22. Senkus K, Nikiforaviciute R. Analysis of factors affecting revenues from the main taxes in Lithuania / В сборнике материалов XIII Международной научной конференции студентов, аспирантов, преподавателей «Бухгалтерский учет, анализ и аудит: история, современность, перспективы» (г. Санкт-Петербург). 2015. URL: http://edoc.bseu.by:8080/handle/edoc/

23. Andrejovská A., Puliková V. Tax revenues in the context of economic determinants // Montenegrin journal of economics. 2018. № 14. P. 133-141. DOI: 10.14254/1800-5845/2018.141.10.

24. Малкина М. Ю., Балакин Р. В. Исследование налоговых поступлений в РФ, федеральных округах и регионах РФ с использованием логарифмического метода факторного анализа // Налоги и налогообложение. 2016. № 2. С.190-208. DOI: 10.7256/18128688.2016.2.17974.

25. Малкина М. Ю., Балакин Р. В. Факторный анализ динамики поступлений отдельных налогов в России в 2006-2014 // Финансы и кредит. 2016. № 32(704). С. 11-24.

26. Малкина М. Ю., Балакин Р. В. Вклад отраслей и их факторов в налоговые доходы консолидированных бюджетов субъектов Российской Федерации // Регион: Экономика и Социология. 2019. № 2(102). С. 30-55. DOI 10.15372/REG20190202.

27. Malkina M. Yu., Balakin R. V. Decomposition of tax revenue growth in Russian regions // Regional research of Russia. 2020. № 10(2). P. 117-126. DOI 10.1134/S2079970520020100.

28. Malkina M. Yu., Balakin R. V. Sectoral determinants of sub-federal budget tax revenues: Russian case study // Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy. 2019. № 14(2). P. 233-249. DOI 10.24136/eq.2019.011.

29. Balaev A. I. Factor analysis of the Russian budget system revenues // Economic Policy. 2017. № 12(3). P. 8-37. DOI: 10.18288/1994-5124-2017-3-01.

30. Minh Ha N, Minh P., Binh Q. The determinants of tax revenue: A study of Southeast Asia // Cogent economics and finance. 2022. № 10. P. 2026660. DOI: 10.1080/23322039.2022.2026660.

31. Tax revenue forecasting documentation, fiscal years 2022-2026. NYC Government Publication. Office of Management and Budget (OMB). 2022. 318 p.

32. Holtzblatt J., McGuire J. Factors affecting revenue estimates of tax compliance proposals // Congressional budget office working paper 2016-05. 2016. № 52199. P. 1-25.

33. Арлашкин И. Ю. Сравнительная оценка подходов к расчету налогового потенциала регионов // Финансовый журнал. 2020. № 12(1). С. 58-67. DOI: 10.31107/2075-1990-20201-58-67.

34. Измайлова М. О. Влияние пандемии коронавируса на поступление налогов от самозанятых граждан в Российской Федерации // Финансовый журнал. 2022. № 14(2). С. 55-72. DOI: 10.31107/2075-1990-2022-2-55-72.

35. Алехин Б. И. Налоговая автономия и бюджетные балансы регионов // Финансовый журнал. 2020. № 12(5). С. 114-127. DOI: 10.31107/2075-1990-2020-5-114-127.

36. Арлашкин И. Ю. Межбюджетные инструменты стимулирования регионального экономического роста в России // Финансовый журнал. 2020. № 12(6). С. 54-68. DOI: 10.31107/2075-1990-2020-6-54-68.

37. Tagem A. M. E. Aid, taxes and government spending: a heterogeneous cointegrated panel analysis // University of Nottingham GREDIT discussion papers 2017-02. 2017. 50 p.

38. Государственный дата-сет «Данные о кадастровой стоимости объектов недвижимости в разрезе территориальной принадлежности». URL: https://rosreestr.gov.ru/open-

service/data-sety-rosreestra/dannye-o-kadastrovoy-stoimosti-obektov-nedvizhimosti-v-razreze-territorialnoy-prinadlezhnosti

39. Форма статистической налоговой отчетности 5-НИО «Отчет о налоговой базе и структуре начислений по НИО». URL: https://www.nalog.gov.ru/rn77/related_activities/ statistics_and_analytics/forms/

* * *

ППО Единый ЭКСПЕРТЫ: СТАНЕТ ЛИ ТРАНШЕВАЯ ИПОТЕКА

ГЩ^Л Р6СУРС ЭФФЕКТИВНЫМ ИНСТРУМЕНТОМ ПРОДАЖ

■ застройщиков

Как одна из мер стимулирования просевшего спроса на жилье траншевая ипотека появилась в прошлом году вместе с другими программами от застройщика - c околунолевой ставкой, кешбэ-ком, комбинированной ипотекой и т. д., отмечает РБК. Данная ипотека представляет собой кредит на покупку жилья в новостройке, когда оплата застройщику производится банком частями (траншами). Первый транш обычно зачисляется сразу после заключения договора долевого участия (ДДУ), второй (основной) - после ввода дома в эксплуатацию. Причем первый транш может быть как символическим, так и доходить до 30% от суммы займа. В результате до сдачи дома заемщик платит по обслуживанию кредита относительно небольшие деньги: платежи могут составлять 1 руб. в месяц.

РБК совместно с экспертами попытался разобраться в плюсах и минусах этой «ипотеки за рубль».

«Данный гибкий инструмент продаж постепенно набирает популярность, особенно в условиях сворачивания субсидированных программ от застройщиков», - сказал управляющий директор компании Метриум Руслан Сырцов. Но пока траншевую ипотеку нельзя назвать очень распространенной, ведь сейчас ее предлагают лишь порядка 15-20% девелоперов, уточнил он. Очевидный плюс траншевой ипотеки - снижение финансовой нагрузки на заемщика.

По словам аналитика группы «Финам» Игоря Додонова, такая ипотека подойдет тем людям, которые снимают жилье и покупают квартиру в строящемся доме. Нагрузка меньше, им не надо вносить большие ипотечные платежи, пояснил специалист. К числу минусов такой ипотеки Додо-нов относит «неправильное информирование покупателя», в результате чего резкий рост финансовой нагрузки после перечисления основного транша может стать неприятной неожиданностью. Подойдет «траншевый» вариант и покупателям, приобретающим квартиру в строящемся доме без отделки, считает эксперт.

«Такая ипотека дает возможность накопить средства на ремонт, оплата которого составит еще одну существенную статью расходов для заемщика», — отметила гендиректор компании БЕСТ-Новострой Виктория Григорьева. При этом она обратила внимание на риск просрочки со стороны заемщика при погашении первого транша. В этом случае застройщик может не получить второй транш от банка и столкнуться с длительной и неприятной процедурой расторжения ДДУ.

Младший директор по банковским рейтингам Эксперт РА Надежда Караваева согласна с коллегами по поводу аренды и ремонта. Пока у заемщика нет высоких ежемесячных платежей, он может копить и на будущие выплаты по кредиту, добавила она.

Среди минусов такой ипотеки Караваева назвала «невозможность воспользоваться льготными программами». Кроме того, напоминают эксперты, что список банков, готовых выдавать такие кредиты, ограничен. Пока траншевую ипотеку в основном предлагают Сбер в партнерстве с некоторыми девелоперами и Альфа-Банк. Похожие программы также есть у МКБ.

РБК привел и точку зрения Банка России. Здесь нет ничего нового: регулятор с конца прошлого года последовательно выступает против любых ипотечных программ от застройщика. По мнению главы ЦБ Эльвиры Набиуллиной, портал ЕРЗ.РФ не раз его приводил, льготное кредитование -очень эффективный механизм в условиях кризиса, но он должен быть временным. В траншевой ипотеке она видит несколько рисков.

Первый касается застройщика. Это возможное подорожание проектного финансирования, так как на эскроу-счет поступает меньшая сумма.

Второй - повышение спроса на жилье как объект инвестирования и, соответственно, рост цен.

Третий риск - это мисселинг, недобросовестная продажа.

Информация предоставлена сайтом «Единый ресурс застройщиков» https://erzrf.ru