CC BY
31
УДК 332.1 КОЛЕСНИКОВА ОЛЬГА СЕРГЕЕВНА
аспирант кафедры «Финансы», младший научный сотрудник лаборатории региональных социально-экономических исследований, Амурский государственный университет, Благовещенск,
e-mail: [email protected]
DOI: 10.26726/1812-7096-2018-11-204-209 МЕТОДИКА КОЛИЧЕСТВЕННОЙ ОЦЕНКИ СОВОКУПНЫХ НАЛОГОВЫХ ПОТЕРЬ РЕГИОНАЛЬНОГО БЮДЖЕТА ОТ НЕНАБЛЮДАЕМОЙ ЭКОНОМИКИ1
Аннотация. Предмет. Представлена авторская методика количественной оценки совокупных налоговых потерь бюджета от ненаблюдаемой экономики на региональном уровне и произведена ее апробация на примере Амурской области. Цель. Разработка и апробация методики количественной оценки совокупных налоговых потерь бюджета от ненаблюдаемой экономики на региональном уровне. Методология. Методология исследования базируется на экономико-статистическом, расчетно-конструктивном методе и методе сравнительного анализа. Для определения теоретической (расчетной) суммы налоговых поступлений в бюджет используется метод расхождений, относящийся к группе балансовых методов и основанный на сравнении двух или более источников данных или статистических документов. Результаты. На основе авторского подхода произведена оценка налоговых потерь бюджета Амурской области от ненаблюдаемой экономики по налогу на доходы физических лиц, который является бюджетообразующим налогом для большинства субъектов Российской Федерации. Установлено, что в Амурской области уровень налоговых потерь бюджета от ненаблюдаемой экономики достаточно высок в силу существования большого количества факторов возникновения и распространения данного явления. Выводы. Проведенное исследование показало возможность использования представленного подхода на региональном уровне. Применение предложенной методики оценки совокупных налоговых потерь бюджета от ненаблюдаемой экономики на практике позволит, с одной стороны, определить объем незадействованных в официальной экономике налоговых доходов, а с другой — через определение налоговых потерь бюджета в динамике — проводить анализ эффективности региональной бюджетно-налоговой политики. Направления дальнейшего исследования. Планируется уточнить методику оценки налоговых потерь бюджета от ненаблюдаемой экономики по каждому налогу, входящему в структуру совокупных налоговых потерь на уровне региона.
Ключевые слова: ненаблюдаемая экономика, региональный бюджет, совокупные налоговые потери бюджета, налог на доходы физических лиц.
KOLESNIKOVA OLGA SERGEEVNA
post-graduate student of Finance Department, Junior researcher laboratory of regional socio-economic research, Amur state University, Blagoveshchensk, e-mail: [email protected]
METHODS OF QUANTITATIVE EVALUATION OF AGGREGATE TAXATION LOSSES OF THE REGIONAL BUDGET FROM INVISIBLE ECONOMY
Abstract. We have presented a unique method of a quantitative evaluation of aggregate taxation losses of the budget from invisible economy on the regional level and have tested it on an example of the Amur region. In order to determine the theoretical (projected) total of taxation receipts in the budget we are using the method of variances that belongs to a group of balance methods and is based on a comparison of two or more sources of data or statistical docu-
1 Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 18-010-00792.
ments. It has been established that in the Amur region the level of taxation losses in the budget from invisible economy is quite high due to the existence of a large number of factors of the appearance and spread of this phenomenon. The application of the suggested method of evaluation of aggregate taxation losses of the budget from invisible economy in practice will allow, on the one hand, to determine the volume of unengaged in the official economy taxation income, and on the other hand - through determining taxation losses of the budget in dynamics - to perform an analysis of effectiveness of the regional budget-taxation policy. Keywords: invisible economy, the regional budget, aggregate taxation losses of the budget, personal income tax.
Введение. Современная бюджетная система регионов России характеризуется высокой зависимостью от федеральных трансфертов и острой нехваткой собственных доходов, предназначенных для реализации обязательств, возложенных на них существующим законодательством. В связи с этим актуальной становится проблема поиска факторов, оказывающих негативное влияние на величину налоговых доходов.
Общепризнано, что значительное влияние на бюджетную наполняемость оказывает ненаблюдаемая экономика [13].
Попытки серьезного анализа ненаблюдаемой экономики и ее структуры впервые были предприняты во второй половине 70 годов XX века зарубежными экономистами: Gutmann P., Tanzi V., Feige E., Hart K. Именно эти ученые определили теоретические основы ненаблюдаемой экономики.
Различные аспекты теневой деятельности и сегодня выступают объектом изучения как для зарубежных (Katsios S. [18], Medina L., Schneider F. [19], Buehn A. [20], Alexandru A. [17], Enste D. [21]), так и для отечественных исследователей (В. О. Исправников [6], И. И. Елисеева [5], А. А. Куклин [10], В. Ю. Буров [3], Н. В. Артемьев, Ю. В. Латов [1], Е. Т. Гурвич, А. Л. Суслина [4], Р. С. Леухин [12]).
При этом, несмотря на то, что влияние ненаблюдаемой экономики на доходы бюджета рассматривается во многих исследованиях, в науке не существует общепризнанной интерпретации дефиниции «налоговые потери бюджета от ненаблюдаемой экономики».
В данном исследовании под налоговыми потерями бюджета от ненаблюдаемой экономики понимается один из видов налоговых потерь бюджета, являющийся следствием негативного влияния ненаблюдаемой деятельности на динамику поступления налогов в бюджет соответствующего уровня. Данный показатель определяется с целью выявления объема потенциальных налоговых доходов, которые могли бы поступить в бюджетную систему при условии отсутствия влияния ненаблюдаемой экономики.
Методы исследования. Несмотря на то, что, по мнению большинства исследователей, ненаблюдаемая экономика оказывает негативное влияние на величину налоговых поступлений в бюджетную систему [7], в науке отсутствует и общепринятая методика оценки суммы недополученных налоговых платежей.
В то же время существуют различные подходы к оценке уровня ненаблюдаемой экономики. Так, Е. С. Бирюков [2], Н. В. Черемисина [16], О. А. Цепелев [14], А. В. Костин [9], Г. А. Медведев [11] подразделяют все существующие методы на прямые (основанные на опросах, обследованиях отдельных групп населения, экспертных оценках, интервью) и косвенные методы (основанные на сводных экономических индикаторах статистических и налоговых служб). Ф. Шнайдер и Д. Энст [21] как отдельный вид выделяют модельные методы, к которым они относят, например, метод скрытой переменной.
Нами проанализированы данные подходы на возможность их применения для оценки налоговых потерь.
Установлено, что наиболее подходящим методом для измерения величины налоговых потерь бюджета от ненаблюдаемой экономики является метод расхождений, который относится к группе балансовых методов и основывается на сравнении двух или более источников данных или статистических документов. Именно этот метод позволяет оценить налоговые потери бюджета от ненаблюдаемой экономики не только в целом, но и по каждому от-
дельно взятому налогу.
На основе метода расхождений нами предложен подход к оценке совокупных налоговых потерь регионального бюджета от ненаблюдаемой экономики.
В соответствии с данным подходом совокупные налоговые потери регионального бюджета определяются по формуле:
НПБтэ = НПБнп + НПБндфл + НПБнио + НПБакц + НПБндпи + НПБпроч (1),
где НПБТЭ - совокупные налоговые потери регионального бюджета от теневой экономики; НПБНП - налоговые потери регионального бюджета от теневой экономики по налогу на прибыль; НПБндфл - по налогу на доходы физических лиц; НПБНИО - по налогу на имущество организаций; НПБакц - по акцизам; НПБндпи - по налогу на добычу полезных ископаемых; НПБПРОЧ - по прочим налоговым доходам.
В свою очередь налоговые потери бюджета по каждому отдельному налогу определяются как разница между теоретической суммой (НТ) (суммой налога, которая должна была поступить в бюджет при условии отсутствия влияния теневой экономики) и суммой налога, фактически поступившей в бюджет за тот же период (НФ):
НП^ = Нт - Нф (2).
В данном исследовании рассмотрен процесс нахождения налоговых потерь регионального бюджета от ненаблюдаемой экономики по налогу на доходы физических лиц (НДФЛ), который является бюджетообразующим налогом для большинства российских субъектов [8].
При этом, если фактическая сумма каждого налога, в том числе НДФЛ, определяется по данным Федеральной налоговой службы России (ФНС России), то определение теоретической суммы для каждого налога имеет свою специфику [15].
Так, для расчета теоретической суммы НДФЛ необходима, прежде всего, информация о величине налоговой базы, то есть о сумме доходов физических лиц, которая определяется на основании данных официальной статистики (Росстата). При этом для оценки налоговых потерь бюджета от теневой экономики из состава доходов населения необходимо исключить и сумму социальных трансфертов, так как данный вид дохода, в соответствии со статьей 217 Налогового кодекса Российской федерации (НК РФ), не подлежит налогообложению.
Кроме того, необходимо учесть, что в соответствии с НК РФ налогооблагаемая база по НДФЛ может быть уменьшена на сумму предоставленных налоговых вычетов.
Исходя из сказанного, теоретическую сумму НДФЛ определим по формуле:
где НТ - сумма налога, которая теоретически должна поступить в бюджет при отсутствии влияния теневой экономики; СН - ставка НДФЛ; НБ - налоговая база; ТС - сумма социальных трансфертов; НВ - сумма предоставленных налоговых вычетов.
Результаты. По данной методике нами было произведено измерение налоговых потерь бюджета от ненаблюдаемой экономики по НДФЛ для Амурской области, в которой, по нашим оценкам, существуют значительные стимулы развития теневой деятельности.
Результаты оценки представлены на рис. 1.
На рисунке видно, что в период с 2012 по 2016 год третья часть денежных доходов населения не учитывалась налоговыми органами. Величина налоговых потерь за рассматриваемый период увеличилась на 3010,7 млн руб.
Однако обращает на себя внимание то, что в 2016 году данный показатель значительно снизился, что, на наш взгляд, обусловлено, с одной стороны, постепенным выходом российской экономики из кризиса 2014-2015 годов, а с другой - снижением численности неформально занятого населения Амурской области: в 2016 году доля неформально занятых в общей численности занятого населения региона снизилась на 0,4 % при том, что в целом по России данный показатель, напротив, увеличился на 0,7 % (рис. 2).
Рис. 1. Налоговые потери бюджета Амурской области от ненаблюдаемой экономики в 2012-2016 годы, %.
2012 2013 2014 2015 2016
в Ам}рсбсоП области ^^В целом гш России
Рис. 2. Занятые в неформальном секторе Амурской области и в целом по России в 2012-2016 годах (в % от общей численности населения).
Итак, результаты проведенной оценки налоговых потерь бюджета Амурской области от ненаблюдаемой экономики наглядно показали, что на протяжении длительного периода времени значительная часть доходов населения указанного субъекта сосредоточена в ненаблюдаемом секторе экономики, в связи с чем региональный бюджет ежегодно теряет значительную сумму налоговых доходов.
Выводы. Таким образом, предлагаемая нами методика оценки совокупных налоговых потерь регионального бюджета от ненаблюдаемой экономики имеет ряд достоинств:
1. Доступность исходной информации.
2. Исключение субъективности в расчетах (отсутствуют экспертные оценки в общем составе показателей).
3. Возможность использования для различных налогов (учитывается специфика исчисления каждого налога).
Кроме того, предложенная методика может позволить оценить уровень использования совокупного налогового потенциала региона; определить, как изменятся бюджетно-налоговые показатели субъекта в случае мобилизации потенциальных налоговых доходов в бюджет. Расчет налоговых потерь бюджета от ненаблюдаемой экономики по данной методике в динамике позволит объективно оценить эффективность проводимой в стране и регионе бюджетно-налоговой политики.
Литература
1. Артемьев Н. В. Институционально-экономические причины «Теневизации» малого бизнеса России /Н. В. Артемьев, Ю. В. Латов // Terra Economicus. - 2015. - Том 13. - № 1. - С. 61-72.
2. Бирюков Е. С. Альтернативные подходы к оценке теневого сектора экономики // Вестник Чел-ГУ. - 2010. - № 27 (208). - С. 21-25.
3. Буров В. Ю. Теневая экономика и малое предпринимательство: теоретические и методологические основы исследования: моногр. /В. Ю. Буров. - Чита: ЗабГУ, 2014. - 200 с.
4. Гурвич Е. Т. Динамика собираемости налогов в России: макроэкономический подход /Е. Т. Гурвич, А.Л. Суслина // Финансовый журнал. - 2015. - № 4. - С. 22-33.
5. Елисеева И. И. Подход к измерению теневой экономики в регионах: научные труды РЕЦЭП /И. И. Елисеева, Н. В. Бурова. - Москва, 2001. - 13 с.
6. Исправников В. О. «Теневая» экономика и перспективы образования среднего класса / В. О. Исправников // Общественные науки и современность. - 1998. - № 6. - С. 40-50.
7. Колесникова О. С. Влияние теневой экономики на оценку налогового потенциала: региональный аспект (на примере Амурской области) / О. С. Колесникова //Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. - 2017. - № 1 (49). - С. 277-288. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://eee-region.ru/article/4926/, свободный. - Загл. с экрана.
8. Колесникова О. С. Налог на доходы физических лиц: современные тенденции и факторы, их определяющие /О. С. Колесникова //Финансы и кредит. - 2017. - Т. 23. -№ 39. - С. 2361-2376.
9. Костин А. В. Теневая экономика и государственное управление / А.В. Костин // Вестник НГУ. -2012. - Т. 12 - № 1. - С. 18-25.
10. Куклин А. А. Теневая экономика региона: особенности проявления и методы диагностики /А. А. Куклин // Экономическая безопасность и устойчивое развитие региона. Серия: экономика региона. -2005. - № 1. - С. 39-53.
11. Медведев Г. А. О методах оценки теневой региональной экономики // Экономический вестник РГУ. - 2007. - Т. 5. - № 2. - Ч. 3. - С. 208-211.
12. Суслина А. Л. Борьба с теневой экономикой в России: частные аспекты общих проблем / А. Л. Суслина, Р. С. Леухин // Финансовый журнал. - 2016. - № 6. - С. 46-61.
13. Цепелев О. А. Измерение ненаблюдаемой экономики в регионе: моногр. / О. А. Цепелев, Н. Л. Си-мутина. - Благовещенск: Изд-во Амурского гос. ун-та, 2006. - 186 с.
14. Цепелев О. А. Оценка влияния налоговой нагрузки на уровень ненаблюдаемой экономики региона /
0. А. Цепелев //В мире научных открытий. - 2011. - № 10-1. - С. 651-667.
15. Цепелев О. А. Оценка влияния теневой экономики на величину налоговых доходов бюджета: региональный аспект / О. А. Цепелев, О. С. Колесникова //Региональная экономика: теория и практика. - 2017. - Т. 15. - С. 832-844.
16. Черемисина Н. В. Методы статистической оценки теневой экономики //Вестник ТГУ. - 2006. -№ 3 (43). С. 96-103.
17. Alexandru A. A. Estimating the size of Romanian shadow economy using Gutmann's simple currency ratio approach. Theoretical and Applied Economics Volume XX (2013). No. 10(587). P. 33-48.
18. Katsios S. The shadow economy and corruption in Greece. South-Eastern Europe Journal of Economics, 2006. P. 61-80.
19. Medina L., Schneider F. Shadow Economies Around the World: New Results for 158 Countries Over 1991-2015 (April 10, 2017). CESifo Working Paper Series. No. 6430. [An electronic resource]. Access mode: https://ssrn.com/abstract=2965972, free. Heading from the screen.
20. Schneider F., Buehn A. Shadow Economy: Estimation Methods, Problems, Results and Open questions. Open Economics, 2017. P. 1-29. [An electronic resource]. Access mode: https://doi.org/10.1515/openec-2017-0001, free. Heading from the screen.
21. Schneider F., Enste D. Shadow Economies: Size, Causes, and Consequences. Journal of Economic Literature, 2000. Vol. XXXVIII. P. 77-114. doi: 10.1257/jel.38.1.77.
References:
1. Artemyev N. V., Latov Yu. V. Institutional and economic reasons for the «shadowing» of small business in Russia // Terra Economicus. 2015. No. 1. P. 61-72.
2. Biryukov E. S. Alternative approaches to the assessment of the shadow economy // Vestnik ChelGU. 2010. No. 27 (208). P. 21-25.
3. Burov V. Yu. The shadow economy and small business: theoretical and methodological foundations of the study. Chita, Zabaykalsky state University, 2014, 200 p.
4. Gurvich E. T., Suslina A. L. Dynamics of tax collection in Russia: macroeconomic approach. // Financial journal. 2015. No. 4. P. 22-33.
5. Eliseeva I. I., Burova N. V. The approach to measuring the shadow economy in the regions // Scientific papers RECEP. 2001, 13 p.
6. Ispravnikov V. O. The «shadow» economy and the prospects for the formation of the middle class // Social Sciences and modernity. 1998. No. 6. P. 40-50.
7. Kolesnikova O. S. Influence shadow economy on the assessment of tax potential: regional aspect (An example of Amur region). Regional Economics and management: electronic scientific journal. 2017. No. 1 (49). [An electronic resource]. Access mode: http://eee-region.ru/article/4926/, free. Heading from the screen.
8. Kolesnikova O. S. Tax on income of individuals: current trends and factors determining them // Finance and credit. 2017. No. 39. P. 2361-2376.
9. Kostin A. V. The shadow economy and public administration // Bulletin of the NSU. 2012. No. 1. P. 18-25.
10. Kuklin A. A., Agarkov G. A. The shadow economy of the region: specific features of manifestation and diagnostic methods // Economic security and sustainable development of the region. 2005. No. 1. P. 39-53.
11. Medvedev G. A. Methods of estimation of the shadow of the regional economy // Economic Herald of Rostov state University. 2007. Vol. 5. No. 2. P. 208-211.
12. Suslina A. L., Leuhin R. S. Combating the shadow economy in Russia: private aspects of common problems //Financial Journal. 2016. No. 6. P. 46-61.
13. Tsepelev O. A., Simutina N. L. Measuring the non-observed economy in the region: a monograph. Blagoveshchensk, Amur state University, 2006. 186 p.
14. Tsepelev O. A. Assessing the impact of tax burden on the level of non-observed regional economy // In the world of scientific discoveries. 2011. No. 10-1. P. 651-667.
15. Tsepelev O. A., Kolesnikova O. S. Assessing the impact of the shadow economy on the amount of tax revenues of the budget: the regional aspect. 2017. Vol. 15. P. 832-844.
16. Cheremisina N. V. Methods of statistical estimation of shadow economy // Bulletin Of The TSUm 2006. No. 3 (43). P. 96-103.
17. Alexandru A. A. Estimating the size of Romanian shadow economy using Gutmann's simple currency ratio approach. Theoretical and Applied Economics Volume XX (2013). No. 10(587). P. 33-48.
18. Katsios S. The shadow economy and corruption in Greece. South-Eastern Europe Journal of Economics, 2006. P. 61-80.
19. Medina L., Schneider F. Shadow Economies Around the World: New Results for 158 Countries Over 1991-2015 (April 10, 2017). CESifo Working Paper Series No. 6430. [An electronic resource]. Access mode: https://ssrn.com/abstract=2965972, free. Heading from the screen.
20. Schneider F., Buehn A. Shadow Economy: Estimation Methods, Problems, Results and Open questions. Open Economics, 2017. P. 1-29. [An electronic resource]. Access mode: https://doi.org/10.1515/openec-2017-0001
21. Schneider F., Enste D. Shadow Economies: Size, Causes, and Consequences. Journal of Economic Literature, 2000. Vol. XXXVIII. P. 77-114. Doi: 10.1257/jel.38.1.77.
