Макроэкономический анализ и моделирование поступлений налога на доходы физических лиц для регионов российской Федерации Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Налогообложение

УДК 336.221.26

МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОСТУПЛЕНИЙ НАЛОГА НА ДОХОДЫ ФИЗИЧЕСКИХ ЛИЦ ДЛЯ РЕГИОНОВ

О О _____,

РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ*

М.Ю. МАЛКИНА,

доктор экономических наук, профессор, заведующая кафедрой теории экономики E-mail: [email protected]

Р.В. БАЛАКИН,

аспирант кафедры теории экономики E-mail: [email protected] Нижегородский государственный университет

им. Н.И. Лобачевского -Национальный исследовательский университет

Рассматриваются макроэкономические особенности налога на доходы физических лиц. Выявлен ряд зависимостей между уровнем налогообложения по этому налогу и абсолютными и относительными доходами в регионах РФ с учетом и без учета социальных выплат. Использована авторская методика расчета среднего уровня налоговой нагрузки, скорректированной налоговой базы и скорректированных поступлений по НДФЛ, в основе которой лежит де-флирование показателей и очищение их от влияния фактора роста экономики региона.

Ключевые слова: налог на доходы физических лиц, уровень налоговой нагрузки, налоговые поступления, налоговая база, моделирование взаимосвязи, кластеризация регионов РФ

Налог на доходы физических лиц является одним из системообразующих налогов в современной

* Статья предоставлена Информационным центром Издательского дома «ФИНАНСЫ и КРЕДИТ» при Нижегородском государственном университете им. Н.И. Лобачевского - Национальном исследовательском университете.

российской экономике. Поступления по нему в бюджетную систему РФ в последние годы неуклонно растут как в абсолютном выражении, так и в относительном. На его долю в 2013 г. пришлось 22,1% всех налоговых поступлений в стране, хотя еще в 2006 г. доля налога составляла 17,1%1. Вследствие опережающего роста НДФЛ в доходах налоговой системы его поступления в 2013 г. (2 498 млрд руб.) впервые превзошли поступления от налога на прибыль организаций (2 072 млрд руб.) и приблизились к поступлениям от самого «производительного» российского налога - налога на добычу полезных ископаемых (2 576 млрд руб.). Будучи федеральным налогом, НДФЛ между тем полностью поступает в бюджеты субъектов РФ, далее частично перераспределяется в местные бюджеты, играя важную роль в пополнении их доходной части. Так, в 2013 г. доля НДФЛ в налоговых доходах консолидированных

1 Отчет по форме № 1-НМ по состоянию на 01.01.2014 // Федеральная налоговая служба. URL: http://www.nalog.ru/rn52/ related_activities/statistics_and_analytics/forms/4185658/.

бюджетов субъектов РФ составляла около 42% (для сравнения: доля налога на прибыль равнялась 29%). А в налоговых доходах местных бюджетов доля налога в 2013 г. составляла около 70%2.

Базой исследуемого налога являются доходы физических лиц, которые в последние три года по своей структуре на 65-66% состояли из оплаты труда (включая скрытую заработную плату), на 18-19% - из социальных поступлений, 8-9% -доходов от предпринимательской деятельности, 5-6% - доходов от собственности (в том числе от капитала), около 2% - других доходов3. Все эти доходы облагаются НДФЛ по разным ставкам. При такой структуре основную базу НДФЛ формирует фонд оплаты труда. Поэтому одним из важных макроэкономических факторов, повлиявших на увеличение доли НДФЛ в налоговых поступлениях РФ в последние годы, стал рост доли оплаты труда в добавленной стоимости. Еще в 1995 г. доля оплаты труда (включая скрытую оплату труда и смешанные доходы) составляла 45,4% ВВП на стадии первичного распределения доходов, в 2012 г. - уже 52%4. В последние годы рост зарплаты сопровождается опережающим ее повышением в бюджетном секторе экономики.

Из макроэкономики известно, что рынок труда обладает наименьшей степенью приспосабливае-мости. Поэтому НДФЛ, который является налогом главным образом на фонд оплаты труда, гораздо слабее реагирует на циклические колебания в экономике, чем, например, налог на прибыль, играя тем самым роль стабилизатора в российской бюджетной системе. Так, кризисные явления в экономике последних лет оказали на базу НДФЛ меньшее влияние, чем на финансовые результаты российских предприятий.

Поступления по НДФЛ тесно связаны с социальными начислениями на фонд оплаты труда (куда относятся страховые взносы в пенсионный фонд, фонды социального и обязательного медицинского страхования). Вместе они формируют группу так называемых налогов на труд, поступления от которых коррелируют друг с другом из-за того,

2 Рассчитано на основе данных Федеральной налоговой службы.

3 Уровень жизни // Федеральная служба государственной статистики. URL: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/ross-tat_main/rosstat/ru/statistics/population/level/#.

4 Национальные счета // Федеральная служба государственной статистики. URL: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/ros-stat main/rosstat/ru/statistics/accounts/#.

что их базы пересекаются, хотя полностью они не совпадают. В 2013 г. в сумме НДФЛ и страховые платежи впервые превысили поступления доходов в бюджетную систему РФ от сырьевой ренты (налога на добычу полезных ископаемых плюс экспортные пошлины на нефть, газ и нефтепродукты), которые в условиях ресурсной ориентированности российской экономики традиционно являются одной из основ формирования бюджета. Причиной этого структурного сдвига является то, что доходы от сырьевой ренты существенно стагнировали (вследствие стагнации мировых цен и слабого роста добычи), при том, что после кризиса с 2008 г. в стране стабильно повышались заработные платы. В результате по сравнению с 2007 г. (последним докризисным годом) доля поступления трудовых налогов в бюджетную систему РФ увеличилась вдвое и составила в 2013 г. 28,8% [1].

Однако если учитывать достаточно широкое распространение в РФ «серых» зарплат и других способов сокрытия налогоплательщиками своих доходов, фактические поступления по группе налогов на труд значительно ниже потенциальных. В целом высокий уровень обложения трудовых доходов (13% - ставка НДФЛ, уплачиваемая работником, плюс 30% - суммарная ставка страховых платежей работодателя) порождает институциональное поведение, направленное на существенное занижение субъектами базы налогообложения (увод доходов в тень). Причем инициаторами такого поведения часто являются работодатели, так как их интерес очевиден, в то время как работники получают и выгоды (фирмы, как правило, делятся с ними экономией на налогах), и несут издержки (происходит уменьшение личных страховых накоплений). Сокрытие части трудовых доходов от двойного (по сути) налогообложения оказывает негативное влияние на поступление платежей в бюджет по обоим составляющим налогов на труд.

Таким образом, на поступления НДФЛ влияют как макроэкономические факторы (уровень производства и занятости в стране, структура добавленной стоимости), так и институциональные факторы (особенности налогообложения, наличие разного рода льгот, возможности уклонения от налога и пр.). В современной зарубежной литературе достаточно широко представлено моделирование налога на персональный доход - personal income tax (для различных его составляющих: доходов от труда, социальных выплат, доходов от капитала и

пр.). В основе моделей лежит описание внутренних и внешних взаимодействий и нахождение оптимальных ставок налога для разных целевых функций [3-6]. Представим одну из попыток моделирования НДФЛ, основанного на выявлении эмпирических связей между элементами налога.

Основным показателем, характеризующим производительность того или иного налога, является уровень налоговой нагрузки (.. Он считается в целом по стране или по 7-му субъекту Федерации как отношение налоговых поступлений от данного налога в стране или регионе Т к показателю, характеризующему налоговую базу В.. В случае с налогом на доходы физических лиц налоговой базой являются суммарные доходы населения, которые определяются на основе умножения среднедушевых месячных доходов й7 на среднюю численность населения в регионе N (данные берутся из отчетности Федеральной службы государственной статистики) и на двенадцать месяцев. Однако часть доходов не подлежит налогообложению, а другие доходы, в зависимости от своего происхождения, облагаются на основе разных ставок. Поэтому для уточнения базы налогообложения из состава доходов выводятся социальные выплаты (путем корректировки размера доходов на долю социальных выплат 5 ). Дтнные о поступлениях НДФЛ берутся из формы 1-НМ отчетности Федеральной налоговой службы (код строки 1130). Таким образом, уровень налоговой нагрузки рассчитывается по следующей формуле:

t 1 д Т100% д-Т-100%. (1)

7 В7 12(1 -

Эта формула вполне пригодна для расчета уровня нагрузки в разных регионах РФ в один и тот же период времени, на основе чего можно осуществлять межрегиональные сравнения. Также формулу (1) можно использовать для временных рядов одного и того же субъекта, на основе которых можно прослеживать динамику показателя. Однако определение средней налоговой нагрузки в регионах за длительный период времени требует некоторых уточнений предложенной формулы. Дело в том, что сложение доходов или налоговых поступлений, относящихся к разным периодам времени, некорректно, так как данные в разные периоды времени включают влияние инфляционной составляющей и фактора роста экономики региона. В таком случае уровень нагрузки более позднего периода будет оказывать большее влияние на ее среднее значение, чем уровень нагрузки более ранних периодов.

Для приведения показателей, относящихся к разным периодам времени, к сопоставимому виду была осуществлена процедура их дефлирования и корректировки на темп роста реального ВРП. В качестве индекса-дефлятора в каждом году использовался дефлятор ВРП нарастающим итогом с начала рассматриваемого периода. В качестве индекса роста экономики региона в каждом году использовался индекс физического объема ВРП нарастающим итогом с начала рассматриваемого периода. Эта методика впервые была предложена в статье [2] на примере налога на прибыль. Таким образом, средний уровень налоговой нагрузки -го

субъекта Федерации (7 = 1,п) за т периодов времени, в нашем случае лет (для периодов времени используем индекс ] д 1, т), определяется по следующей формуле:

я а /я а

*

t* д

в

Т

д! п р пе

Т д! Т д!

вВ 12(1 - 5т)dТ ^

Т д! п р П е

Т д!

М

(2)

где Р т - индекс-дефлятор 7-го субъекта Федерации в Т-м периоде;

V.. - индекс физического объема ВРП 7 -го субъекта Федерации в Т-м периоде; Т* - общая сумма скорректированных налоговых поступлений -го региона за весь рассматриваемый период;

В* - общая величина скорректированной налоговой базы -го региона за весь рассматриваемый период.

Результаты группировки субъектов РФ по среднему уровню налоговой нагрузки по НДФЛ за 2006-2011 гг., рассчитанному на основе формулы (2), представлены в табл. 1.

В большинстве регионов (58 из 79 рассматриваемых) налоговая нагрузка по НДФЛ находится в диапазоне от 5 до 8% (табл. 1), что существенно меньше ставки по данному налогу в 13%, которая является наиболее распространенной и применимой для наибольшего числа доходов. Это позволяет констатировать отсутствие излишнего налогового бремени в отношении физических лиц. Первые пять мест среди регионов с наименьшей нагрузкой занимают республики Северо-Кавказского федерального округа (нагрузка колеблется от 1,5 до 4%),

Таблица 1

Средний уровень налоговой нагрузки по НДФЛ в 2006-2011 гг. в регионах РФ

Средняя налоговая нагрузка в периоде, % Регион

Меньше 5 10 регионов: Республика Дагестан, Республика Ингушетия, Кабардино-Балкарская Республика, Карачаево-Черкесская Республика, Республика Северная Осетия - Алания, Тамбовская область, Республика Башкортостан, Республика Адыгея, Ставропольский край, Омская область

От 5 до 6 17регионов: Брянская область, Курганская область, Пермский край, Пензенская область, Курская область, Республика Татарстан, Алтайский край, Ростовская область, Самарская область, Волгоградская область, Астраханская область, Краснодарский край, Воронежская область, Ульяновская область, Белгородская область, Свердловская область, Чувашская Республика

От 6 до 7 20 регионов: Челябинская область, Республика Бурятия, Смоленская область, Тульская область, Оренбургская область, Орловская область, Липецкая область, Республика Алтай, Саратовская область, Кировская область, Нижегородская область, Московская область, Рязанская область, Кемеровская область, Костромская область, Псковская область, Республика Мордовия, Калининградская область, Новосибирская область, Республика Тыва

От 7 до 8 21 регион: Тверская область, Республика Калмыкия, Ивановская область, Новгородская область, Еврейская автономная область, Республика Марий Эл, Удмуртская Республика, Республика Коми, Приморский край, Республика Хакасия, Томская область, Хабаровский край, Ярославская область, Калужская область, Забайкальский край, Иркутская область, Республика Саха (Якутия), Москва, Ленинградская область, Архангельская область, Владимирская область

Больше 8 11 регионов: Красноярский край, Вологодская область, Амурская область, Республика Карелия, Санкт-Петербург, Мурманская область, Сахалинская область, Магаданская область, Камчатский край, Тюменская область, Чукотский автономный округ

при том, что в других регионах, которые попали в ту же группу, значение нагрузки составляет около 4,5%. Другой крайней группой являются регионы, в которых значение показателя налоговой нагрузки превышает 8%, однако в большинстве из них это превышение не выходит за пределы 10%. Еще в двух регионах (Камчатском крае и Тюменской области) нагрузка несущественно выше уровня 10%. И лишь в одном регионе (Чукотском автономном округе) значение рассчитанной налоговой нагрузки превышает основную ставку 13% и составляет 15,72%. Все это подтверждает наше предположение об отсутствии излишнего налогового бремени в отношении налогообложения физических лиц.

Распределение регионов по уровню налоговой нагрузки обнаруживает, что наиболее «богатые» регионы имеют относительно большую налоговую нагрузку по сравнению с «бедными» регионами. Для более детального изучения причин этого явления обратимся к корреляционному анализу. Результаты расчетов коэффициентов корреляции, которые показывают статистическую связь между уровнем налоговой нагрузки по НДФЛ для регионов РФ в 2006-2011 гг. и различными абсолютными и относительными показателями, характеризующими уровень доходов населения регионов, представлены в табл. 2.

Анализ данных, представленных в табл. 2, прежде всего показывает среднюю по силе, но заметно меняющуюся в анализируемых периодах связь между уровнем налоговой нагрузки и абсолютным размером среднедушевых доходов населения в регионах. В то же время связь между уровнем нагрузки и доходами за вычетом социальных выплат оказывается несколько выше. Иногда превышение второго коэффициента корреляции над первым существенно, как, например, в 2008 и 2009 гг. Это объясняется рядом факторов.

Во-первых, имеет место существенная обратная статистическая связь между размером среднедушевых доходов и долей социальных выплат в регионах (в изучаемых периодах коэффициент корреляции этих показателей колеблется от -0,7 до -0,75). Это означает, что в «богатых» регионах (где среднедушевые доходы выше) доля социальных выплат в доходах меньше. Основным источником доходов в таких регионах являются не социальные трансферты, а заработная плата и иные поступления, связанные с экономической деятельностью налогоплательщиков. Напротив, в «бедных» регионах, с низким уровнем доходов, доля необлагаемой социальной составляющей в доходах больше.

Во-вторых, в «богатых» регионах, помимо заработной платы, которая облагается по стандартной

Таблица 2

Коэффициенты корреляции между уровнем налоговой нагрузки и показателями, характеризующими налоговую базу по НДФЛ, за 2006-2011 гг.

Показатель 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2006-2011

Среднедушевые годовые денежные доходы населения 0,3492 0,3979 0,3667 0,2561 0,4677 0,4576 0,2703

Среднедушевые годовые денежные доходы населения за вычетом социальных выплат 0,3905 0,4093 0,6095 0,5499 0,5451 0,5612 0,4818

Среднедушевые годовые денежные доходы населения / ВРП на душу населения -0,5813 -0,6774 -0,6267 -0,6046 -0,7468 -0,7205 -0,6332

Среднедушевые годовые денежные доходы населения за вычетом социальных выплат / ВРП на душу населения -0,5668 -0,6645 -0,6176 -0,5998 -0,7520 -0,7187 -0,6250

ставке, доля доходов, которые облагаются по более высоким ставкам, выше, чем в «бедных» регионах. А в последних, в свою очередь, доля разного рода стандартных, социальных и имущественных налоговых вычетов в получаемом доходе больше (не столько в силу большого размера вычетов, сколько в силу того, что сам доход меньше). Все это позволяет нам утверждать, что с экономической точки зрения НДФЛ в России является прогрессивным налогом.

Данные также свидетельствуют о существовании значительной отрицательной статистической связи уровня налоговой нагрузки и показателя относительных доходов населения в ВРП (последние две строки табл. 2). Это объясняется тем, что в регионах с большим ВРП на душу населения доля доходов населения в ВРП ниже. Помимо заработной платы и других доходов населения, в структуре их ВРП более весомо представлены прибыль, остающаяся в распоряжении предприятий, и чистые налоговые поступления в казну. А налоговая нагрузка по НДФЛ в таких регионах, как мы уже выяснили, выше - в силу слабо прогрессивного характера этого налога. Эту зависимость также подтверждает другой рассчитанный нами коэффициент корреляции: показателя среднедушевых доходов в регионах РФ и доли доходов населения в ВРП, который в рассматриваемом периоде варьировал от -0,41 (минимальное значение - в 2006 г.) до -0,57 (максимальное значение - в 2008 г.).

Дальнейший анализ предполагает определение зависимостей между средним уровнем налоговой нагрузки за рассматриваемый период, скорректированной налоговой базой и скорректированными налоговыми поступлениями по НДФЛ в разрезе регионов РФ. Однако размер налоговой нагрузки -относительный показатель, по которому регионы можно сравнивать друг с другом. А база и налоговые поступления - абсолютные показатели, на размер

которых оказывает влияние масштаб региона. Для устранения влияния этого фактора показатели скорректированной налоговой базы и скорректированных налоговых поступлений для каждого региона в каждом периоде нами были приведены к сопоставимому масштабу путем их деления на долю региона в ВРП страны. Только после этого их годовые значения складывались.

Проведенный анализ позволил выявить ряд графических зависимостей, представленных на рис. 1 и 2.

Видна обратная статистическая связь между скорректированной налоговой базой по НДФЛ, приведенной к масштабам страны, и уровнем налоговой нагрузки. Эта связь наиболее адекватно описывается экспоненциальной зависимостью и характеризуется уменьшающейся отрицательной отдачей. Как отмечалось в работе [2], подобная ситуация также характерна для еще одного налога, взимаемого с дохода, только в данном случае организаций, - налога на прибыль. Полученная связь позволяет сделать вывод о том, что в «бедных» регионах, где уровень налоговой нагрузки ниже, в то же время относительно выше размер скорректированной налоговой базы (именно потому, что доля таких регионов в совокупных доходах населения оказывается больше, чем их доля в совокупном ВРП). Обратное влияние налоговой базы несколько нивелирует эффект более низкой налоговой нагрузки в «бедных» регионах и эффект более высокой нагрузки в «богатых» регионах.

Для определения совместного влияния двух факторов построим зависимость между средним уровнем налоговой нагрузки и скорректированными поступлениями НДФЛ в регионе, приведенными к масштабам страны (рис. 2).

Можно сделать вывод, что между рассматриваемыми показателями существует несильная прямая

18

16

14

©

12

10

о т о о с го

(и О

О

♦

у= 0,1547 е-1Е~11х

Я2 =0,4541

К *

♦ \ ♦ ♦

♦

♦ Л

♦

♦ --1-1-1 1

50

100

150

Скорректированная база по НДФЛ, приведенная к масштабам страны, млрд руб.

Рис. 1. Графическая зависимость между скорректированной базой по НДФЛ, приведенной к масштабам страны, и уровнем средней налоговой нагрузки для субъектов РФ в 2006-2011 гг.

10 000

^ 3 5

ш ¡5 £ 3

9 000 8 000 7 000 6 000 5 000 4 000 3 000 2 000 1 000

0

200

♦♦♦ ♦

у= 2Е + Юх0,5062

Я =0,3963

♦♦♦ ♦

♦ ♦

♦ .

♦♦♦ ♦ ♦

ж

5 10 15

Средний уровень налоговой нагрузки по НДФЛ, %

Рис. 2. Графическая зависимость между уровнем средней налоговой нагрузки и скорректированными поступлениями НДФЛ, приведенными к масштабам страны, для субъектов РФ в 2006-2011 гг.

20

связь, наиболее адекватно описываемая степенной зависимостью с коэффициентом детерминации около 0,4. Она демонстрирует положительную, но уменьшающуюся отдачу от роста нагрузки. Этот вывод подтверждается и данными корреляционного анализа.

Обобщая полученные результаты, можно сделать вывод, что «богатые» регионы характеризуются в среднем более высоким уровнем налоговой нагрузки по НДФЛ и относительно более высокими налоговыми поступлениями (с учетом размеров их экономики). Однако относительно меньшая по размеру база НДФЛ для таких регионов (в сравнении с их ВРП) несколько корректирует их вклад в общий размер поступлений по НДФЛ. Уровень налоговой нагрузки и относительные поступления от «бедных» регионов ниже, но их относительная база выше, что несколько увеличивает их долю в общих поступлениях. С учетом всех этих факторов налогообложение «богатых» регионов по НДФЛ все равно оказывается относительно больше, чем бедных регионов.

8

6

4

2

0

Заключительным этапом анализа является кластеризация регионов по составляющим НДФЛ. Для кластеризации проведем нормирование показателей путем их приведения к единой шкале (0; 1). На относительное положение регионов в зоне рассматриваемых параметров это не повлияет, но приведет сами показатели, измеряемые в разных единицах и отличающиеся масштабом, к сопоставимому виду.

Для кластеризации используем метод ^-средних. Этот метод основан на расчете классических евклидовых расстояний между объектами и центрами кластеров. Центры кластеров в рамках этого метода определяются исходя из предположения о количестве кластеров (визуально было выбрано три кластера) и с учетом оценочной функции качества кластеризации. Параметрами качества кластеризации при этом служат средняя приближенность объектов к центру кластера (рассчитывается как сумма квадратов их расстояний до центров кластера в рамках каждого из предполагаемых кластеров) и плотность кластера (рассчитывается как сумма внутрикластерных расстояний между объектами). Очевидно, что наиболее качественная кластеризация получается при одновременной минимизации указанных параметров. При выборе центров клас-

теров изначально сделаем предположение, что они должны принадлежать полученному ранее тренду для нормированных показателей. Такой выбор вполне соответствует первому критерию качества кластеризации, так как при построении тренда, как известно, используется адекватный методу к-средних метод наименьших квадратов. Далее путем скольжения по линии тренда выберем оптимальные центры кластеров, которые позволяют достигать минимума суммы обоих параметров качества кластеризации.

Первую кластеризацию проведем на основе показателей налоговой нагрузки и скорректированных размеров налоговой базы, приведенной к масштабам страны. Результаты кластерного анализа представлены в табл. 3.

Полученная кластеризация характеризуется большим размером второго кластера, куда входят регионы со средним уровнем нагрузки и средним размером скорректированной налоговой базы, приведенной к масштабам страны. Это распределение не случайно. Большая часть регионов оказывается именно в среднем диапазоне изменения обоих показателей. Кроме того, как для налоговой нагрузки, так и для скорректированной налоговой базы характерно распределение, близкое к нормальному (рис. 3 и 4).

Таблица 3

Распределение регионов Российской Федерации по кластерам в зависимости от уровня налоговой нагрузки и размера скорректированной налоговой базы по НДФЛ, приведенной к масштабам страны в 2006-2011 гг.

Кластер Регион

Кластер 1 (нормированный центр кластера 0,55; 0,1) 6 регионов: Республика Дагестан, Республика Ингушетия, Кабардино-Балкарская Республика, Карачаево-Черкесская Республика, Республика Северная Осетия-Алания, Ставропольский край

Кластер 2 (нормированный центр кластера 0,4; 0,3) 58 регионов: Республика Адыгея, Ульяновская область, Воронежская область, Челябинская область, Алтайский край, Ростовская область, Свердловская область, Волгоградская область, Смоленская область, Курская область, Пермский край, Чувашская Республика, Орловская область, Тульская область, Пензенская область, Нижегородская область, Московская область, Рязанская область, Краснодарский край, Костромская область, Новосибирская область, Омская область, Астраханская область, Кемеровская область, Республика Калмыкия, Саратовская область, Республика Бурятия, Самарская область, Тверская область, Республика Башкортостан, Еврейская автономная область, Приморский край, Забайкальский край, Курганская область, Ивановская область, Республика Марий Эл, Кировская область, Тамбовская область, Псковская область, Республика Хакасия, Ярославская область, Республика Мордовия, Брянская область, Новгородская область, Калужская область, Хабаровский край, Удмуртская Республика, Калининградская область, Республика Тыва, Липецкая область, Владимирская область, Республика Татарстан, Республика Коми, Республика Алтай, Республика Карелия, Белгородская область, Мурманская область, Оренбургская область

Кластер 3 (нормированный центр кластера 0,2; 0,6) 15регионов: Республика Саха (Якутия), Красноярский край, Амурская область, Архангельская область, Вологодская область, Иркутская область, Камчатский край, Ленинградская область, Магаданская область, Сахалинская область, Томская область, Тюменская область, Москва, Санкт-Петербург, Чукотский автономный округ

ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: Ж(Ш И П/ШШ

39

т

1,6

"Г

3,3

т

5,1

0 0

"1-1-г

6,9 8,6 10,4 12,2 13,9

Средний уровень налоговой нагрузки (предельное значение)

Рис. 3. Частота распределения среднего уровня налоговой нагрузки по НДФЛ для регионов РФ в 2006-2011 гг., %

-г

34,3 51,4 68,6 85,7 102,8 120 137,1 154,2

Скорректированная налоговая база (предельное значение)

Рис. 4. Частота распределения скорректированной налоговой базы НДФЛ, приведенной к масштабам страны, для регионов РФ в 2006-2011 гг., млрд руб.

Такое положение объясняется в немалой степени тем, что НДФЛ, являясь федеральным налогом, поступает в региональные бюджеты (а потом часть налога перераспределяется в местные бюджеты). Поэтому региональные власти заинтересованы в нормальном администрировании этого налога и в предотвращении ухода личных доходов «в тень» (что, однако, не всегда получается).

Первая кластеризация пока еще не свидетельствует о вкладе каждого региона в общие налоговые поступления. Для оценки вклада регионов в поступления НДФЛ проведем вторую кластеризацию: по среднему уровню налоговой нагрузки и масштабам скорректированных налоговых поступлений, приведенных к масштабам страны, используя описан-

ные ранее критерии выделения центров кластеров и метод оценки качества кластеризации (табл. 4).

Полученные результаты схожи с результатами кластеризации по элементам налоговых поступлений, однако есть и заметные различия. В частности, в категории менее благополучных регионов остаются только пять республик Северо-Кавказского федерального округа, в то время как Ставропольский край переходит в разряд «средних» по налоговым поступлениям и налоговой нагрузке регионов. В то же время в числе регионов, вносящих относительно меньший вклад в поступления НДФЛ, оказались Республика Адыгея, Республика Башкортостан, Белгородская и Тамбовская области и даже один из самых обеспеченных регионов - Республика Татарстан. В число субъектов Федерации, вносящих большой вклад в поступления по НДФЛ, вошел ряд регионов со средней скорректированной приведенной налоговой базой. В то же время наиболее благополучный кластер покинули Республика Саха (Якутия), Красноярский край, Архангельская, Иркутская, Ленинградская, Сахалинская, Томская и Тюменская области, Москва. Это произошло потому, что в этих регионах высокая нагрузка по НДФЛ сопровождается относительно более низкой скорректированной базой по этому налогу (в основном этим регионам соответствуют точки, лежащие ниже линии тренда в левой части рис. 1).

Полученные результаты позволяют сделать адекватные выводы о вкладе каждого региона в общие налоговые поступления по НДФЛ в масштабах страны, что является важным ориентиром для изыскания способов приближения налоговых сборов по НДФЛ к потенциальным значениям. Это играет важную роль в пополнении базы региональных бюджетов. Между тем остается открытым вопрос

Таблица 4

Распределение регионов Российской Федерации по кластерам в зависимости от уровня налоговой нагрузки и размера скорректированных налоговых поступлений по НДФЛ, приведенной к масштабам страны в 2006-2011 гг.

Кластер Регион

Кластер 1 (нормированный центр кластера 0,25; 0,1) 10 регионов: Республика Адыгея, Республика Башкортостан, Республика Дагестан, Республика Ингушетия, Кабардино-Балкарская Республика, Карачаево-Черкесская Республика, Республика Северная Осетия-Алания, Республика Татарстан, Белгородская область, Тамбовская область

Кластер 2 (нормированный центр кластера 0,4; 0,3) 45 регионов: Республика Бурятия, Республика Коми, Республика Марий Эл, Республика Мордовия, Республика Саха (Якутия), Удмуртская Республика, Чувашская Республика, Алтайский край, Краснодарский край, Красноярский край, Ставропольский край, Архангельская область, Астраханская область, Брянская область, Волгоградская область, Воронежская область, Иркутская область, Калининградская область, Кемеровская область, Курганская область, Курская область, Ленинградская область, Липецкая область, Нижегородская область, Новгородская область, Омская область, Оренбургская область, Орловская область, Пензенская область, Пермский край, Ростовская область, Рязанская область, Самарская область, Саратовская область, Сахалинская область, Свердловская область, Смоленская область, Тверская область, Томская область, Тульская область, Тюменская область, Ульяновская область, Челябинская область, Москва, Еврейская автономная область

Кластер 3 (нормированный центр кластера 0,6; 0,5) 24 региона: Республика Алтай, Республика Калмыкия, Республика Карелия, Республика Тыва, Республика Хакасия, Приморский край, Хабаровский край, Амурская область, Владимирская область, Вологодская область, Ивановская область, Калужская область, Камчатский край, Кировская область, Костромская область, Магаданская область, Московская область, Мурманская область, Новосибирская область, Псковская область, Забайкальский край, Ярославская область, Санкт-Петербург, Чукотский автономный округ

о влиянии уровня налоговой нагрузки по НДФЛ на состояние рынка труда, на спрос и предложение на товарных рынках и, как следствие, на показатели реального сектора экономики.

Список литературы

1. Кувшинова О., Папченкова М. Население принесло бюджету денег больше, чем нефть. URL: http://www.vedomosti.ru/finance/news/22973691/ lyudi-vazhnee-nefti.

2. Малкина М.Ю., Балакин Р.В. Моделирование взаимосвязи уровня налоговой нагрузки и поступлений от налога на прибыль для регионов

Российской Федерации // Финансы и кредит. 2013. № 35. С. 21-29.

3. Cahuc P., Zylberberg A. Optimum income taxation and layoff taxes // Journal of public economics. 2008. Vol. 92, pp. 2003-2019.

4. Portal X.R. Is the optimal income tax regressive? // Economics letters. 2008. Vol. 100, pp. 402-404.

5. Scott A. Optimal taxation and OECD labor taxes // Journal of monetary economics. 2007. Vol. 54, pp. 925-944.

6. SlemrodJ., Traxler Ch. Optimal observability in a linear income tax // Economics letters. 2010. Vol. 108, pp.105-108.

Taxation

MACROECONOMIC ANALYSIS AND MODELLING OF THE PERSONAL INCOME TAX REVENUES FOR THE RF REGIONS

Marina Iu. MALKINA, Rodion V. BALAKIN

Abstract

The article investigates the macroeconomic features of personal income tax, and it identifies a number of dependences of a tax burden level and the absolute and

relative incomes with and without social benefits in the Russian regions. The authors use their own method to calculate the average tax burden, the corrected tax basis and personal income tax revenues. The method is based

on deflation of these indicators and clearing them of influence of the factor of regional economic growth. The authors construct figure and regression models describing interrelation between tax burden where the corrected tax basis is reduced to the scale of the country, and as well between tax burden and the corrected personal income tax revenues, also referred to the scale of the country. The authors study two clustering regions of the Russian Federation according to the pairs of indicators and draw conclusions on the relative contribution of the regions in personal income tax revenues for the country.

Keywords: personal income tax, tax burden level, tax revenues, tax base, interrelation modeling, Russian Federation's region clustering

References

1. Kuvshinova O., Papchenkova M. Naselenie pri-neslo biudzhetu deneg bol 'she, chem neft' [People have brought more money in the budget than oil]. Available at: http://www.vedomosti.ru/finance/news/22973691/ lyudi-vazhnee-nefti. (In Russ.)

2. Malkina M.Iu., Balakin R.V. Modelirovanie vzaimosviazi urovnia nalogovoi nagruzki i postuplenii ot naloga na pribyl' dlia regionov Rossiiskoi Federatsii [Modeling of interrelation of a tax burden level and profit tax revenues of the regions of the Russian Fed-

eration]. Finansy i kredit - Finance and credit, 2013, no. 35, pp. 21-29.

3. Cahuc P., Zylberberg A. Optimum Income Taxation and Layoff Taxes. Journal of Public Economics, 2008, vol. 92, pp. 2003-2019.

4. Portal X.R. Is the Optimal Income Tax Regressive? Economics Letters, 2008, vol. 100, pp. 402-404.

5. Scott A. Optimal Taxation and OECD Labor Taxes. Journal of Monetary Economics, 2007, vol. 54, pp. 925-944.

6. Slemrod J., Traxler Ch. Optimal Observability in a Linear Income Tax. Economics Letters, 2010, vol. 108,pp.105-108.

Marina Iu. MALKINA

Lobachevsky State University of Nizhny Novgorod -National Research University, Nizhny Novgorod, Russian Federation [email protected]

Rodion V. BALAKIN

Lobachevsky State University of Nizhny Novgorod -National Research University, Nizhny Novgorod, Russian Federation [email protected]