CC BY
2711 (44) - 2005
МЕТОДИКА НАЛОГОВОГО КОНТРОЛЯ
Т.О. ЧИТАЯ, кандидат экономических наук, доцент кафедры «Экономика и менеджмент» Волжского политехнического института Волгоградского государственного технического университета
Выездные налоговые проверки налогоплательщиков являются разновидностью налогового контроля. По разным оценкам, такие проверки обеспечивают 15-20% дополнительных налоговых начислений и способствуют воспитанию налоговой законопослушности налогоплательщиков. Охват большого круга налогоплательщиков выездными налоговыми проверками требует значительных финансовых и временных затрат. Ограниченность необходимыми людскими и финансовыми ресурсами налоговых инспекций, где на одного инспектора приходится достаточно большое число налогоплательщиков-организаций, задача эффективного отбора налогоплательщиков для выездных налоговых проверок очень актуальна. Кроме того, не менее актуальна разработка методики, позволяющей на основе документального анализа с достаточно высокой вероятностью установить предприятия и физических лиц, скрывающих существенные размеры доходов от уплаты налогов.
Применяемые в настоящее время методы отбора налогоплательщиков можно разбить на три группы:
1) Методы случайного выбора;
2) Традиционные методы отбора, используемые для группировки и классификации налогоплательщиков в соответствии с разработанной системой признаков и критериев;
3) Экономико-математические методы и модели отбора налогоплательщиков, включающие
достаточно широкий класс моделей, реализуемых преимущественно методами имитационного моделирования.
Встречающиеся в экономической литературе исследования, посвященные проблеме эффективного отбора налогоплательщиков, преимущественно носят теоретический характер, что, несомненно, способствует проведению прикладных разработок. Между тем конкретные методики отбора налогоплательщиков, служащие основанием для принятия решения об организации выездной налоговой проверки, встречаются крайне редко. В лучшем случае предлагается описание традиционных методов группировки подозреваемых в соблюдении налоговой дисциплины налогоплательщиков или достаточно сложные теоретико-математические конструкции, требующие серьезного финансирования и кадрового обеспечения процедур получения на их основе конкретных, дееспособных методических разработок, совместимых и реализуемых в рамках автоматизированных информационных систем (АИС) территориальных налоговых органов. Объективная необходимость разработки конкретизированных методических рекомендаций по более эффективному отбору «продуктивных» налогоплательщиков и их внедрения в практической деятельности территориальных налоговых служб в комплексной системе управления налоговыми проверками более чем очевидна. Даже небольшое увеличение дополнительных начислений,
32
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: Ш£07>Ш ъ. тсрякжсм
- стсииистигеский лНемлсу. 11 (44) - 2005
основанное на применении подобных методик в регионах, способно обеспечить мультипликативный рост доходов бюджетов всех уровней страны. Понятно, что такие разработки относятся к инновационной сфере деятельности налоговых служб, которая слабо развита на сегодняшний день в силу присутствия ряда объективных причин. Во-пер-вых, научно-прикладные разработки имеют коммерческий характер; во-вторых, недостаточен квалификационный уровень работников налоговых служб; в-третьих, слабо присутствуют, а чаще всего вовсе отсутствуют механизмы финансирования прикладных проектов, и наконец, в-четвертых, в регионах страны практически нет инновационной инфраструктуры, способной стимулировать разработку эффективных для внедрения проектов и продвигать их на рынок. Несмотря на указанные причины, один из возможных методических подходов к отбору налогоплательщиков, реализуемых в рамках традиционных методов прикладного экономического исследования, предлагается автором статьи.
Постановка задачи
Цель данной статьи состоит в создании методики формирования выборок предприятий, подозреваемых в правильности соблюдения дисциплины по уплате налога на прибыль и налога на добавленную стоимость (НДС), на основе разработки алгоритма статистической группировки и обработки данных и программных средств его реализации. Для этого необходимо:
— формирование базы данных признаков - показателей эффективного налогового контроля;
— формулирование содержания алгоритма реализации методики;
- формализация критериев формирования выборок предприятий;
- оценка эффективности реализации предложенной методики.
Формирование базы данных признаков - показателей эффективного налогового контроля
Теоретико-методической предпосылкой построения базы данных финансово-экономических показателей, предназначенных для установления предприятий и организаций, уклоняющихся от полноценной уплаты налогов, может послужить многомерная матрица исходных данных (М.М.И.Д), которая является трехмерной и включает три признака: время, наименование пред-
приятия и финансово-экономический показатель. Количество численных данных, присутствующих в М.М.И.Д, определяется количеством рассматриваемых единиц времени, предприятий и показателей. Их произведение позволяет определить размерность М.М.И.Д.:
М.М.ИД. =
*п(0 х,2(0 х2!(0 Х22(0
*т! (О Ха2(Г)
где /1, 2,..., Т их..(0 (/ = 1, 2,
*2„(0
Хт„(0
(1)
,.,т; у = 1, 2,...,п)
— значение у-го экономического показателя на /-м предприятии в момент времени I. Учитывая специфику формирования налоговых деклараций о доходах предприятий и организаций в качестве единицы времени, целесообразно использовать квартал. В частности, формирование матрицы данных за последние три года в поквартальной разбивке с предварительной разбивкой предприятий по отраслям, а внутри отраслей - по признакам абсолютного размера активов, уставного капитала, численности персонала, абсолютной величины доходов и т.д. позволяет приступить к аналитическим расчетам на основе содержащихся в матрице финансово-экономических показателей и их динамических рядов.
Формирование базы данных целесообразно по следующим финансово-экономическим показателям:
— выручка от реализации;
— себестоимость реализованной продукции;
— командировочные расходы;
— управленческие расходы;
— затраты на энергию всех видов;
— коммерческие расходы;
— расходы по внереализационным операциям;
— вложения в ценные бумаги;
— прочие расходы.
На основе базовых показателей следует рассчитывать относительные показатели, являющиеся по своему содержанию коэффициентами и принадлежащие интервалу [0; 1 ]:
1) (Выручка от реализации — Себестоимость реализованной продукции)/( Себестоимость реализованной продукции);
2) (Командировочные расходы)/(Себестоимость реализованной продукции);
3) (Прочие расходы)/(Себестоимость реализованной продукции);
4) (Управленческие расходы)/(Себестоимость реализованной продукции);
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: ЖВбРИЯ- ъ тгмъюгсм
зз
^к&Жммкл - сшл*нис*шгеа<мй лнлли^
11 (44) - 2005
5) (Затраты на энергию всех видов)/(Себесто-имость реализованной продукции);
6) (Затраты на энергию всех видов)/( Выручка от реализации);
7) (Командировочные расходы)/(Выручка от реализации);
8) (Прочие расходы)/(Выручка от реализации);
9) (Управленческие расходы)/(Выручка от реализации);
10) (Коммерческие расходы)/(Выручка от реализации);
11) (Вложения в ценные бумаги)/(Выручка от реализации);
12) (Расходы по внереализационным операциям)/ (Выручка от реализации);
13. (Себестоимостьреализованной продукции)/ (Выручка от реализации).
Содержание алгоритма реализации методики
Относительные показатели по своей сущности являются коэффициентами, величина которых не превышают единицы. Целесообразность использования метода коэффициентов можно объяснить рядом очевидных соображений. Во-первых, в значительной мере снимается проблема достижения сравнимости предприятий (например, по признакам абсолютного размера активов, уставного капитала, численности персонала, абсолютной величины доходов и т.д.). Во-вторых, поскольку коэффициент представляет собой частное от деления числителя дроби на ее знаменатель, коэффициент может меняться в зависимости от изменения значений числителя и знаменателя. Причем приближение коэффициента к своему минимальному или максимальному значению с учетом содержания отобранного для анализа относительного показателя служит основанием для отнесения соответствующего предприятия к группе подозрительных в части надлежащего выполнения своих налоговых обязательств. В-третьих, среднее значение коэффициента (относительного показателя) в расчете на одно предприятие обладает более высокими аналитическими качествами, чем среднее значение абсолютного показателя. В этой связи установление размера отдаленности предприятия по тому или иному собственному относительному показателю от среднего его значения в минимальную или максимальную сторону позволяет включить его в выборку предприятий, отличающихся подозрительностью в соблюдении налоговой дисциплины.
Рассмотрим конкретное прикладное содержание отдельных относительных показателей (коэффициентов), с соответствующими обозначениями (например, по показателю 1 из приведенного перечня относительных показателей — П.1).
Низкое значение П. 1 в отдельно взятом предприятии по сравнению с его средним значением по отрасли может быть вызвано либо завышением себестоимости реализованной продукции, либо занижением выручки от реализации на данном предприятии. И в том:, и в другом случае предприятие могло уйти от правильной уплаты налога на прибыль и НДС соответственно.
По остальным П.2 — П. 13 — максимальные, приближающиеся к единице, их значения могут свидетельствовать о существенном завышении таких статей расходов, как командировочные и прочие расходы (расшифровываются по строкам листа 2 приложения 2 декларации по налогу на прибыль), управленческие расходы, затраты на энергию всех видов, вложения в ценные бумаги, расходы по внереализационным операциям. П.2 — П.5 характеризуют долю перечисленных статей расходов в себестоимости реализованной продукции. Предприятия, расположенные с долевыми значениями перечисленных относительных показателей достаточно отдаленно (правее на числовой оси) от среднего значения (ближе к их единичному значению), попадают в выборку с подозрительной налоговой послушностью. Совокупность предприятий с высокими, близкими к единице, значениями относительных показателей П.6 — П. 13, также образует выборку предприятий, заслуживающих рассмотрения вопроса об организации выездной проверки правильности соблюдения обязательств по налогу на прибыль и по НДС. Дело в том, что высокое значение этих коэффициентов в существенной мере может быть вызвано либо завышением расходов, либо занижением выручки от реализации.
Формализация критериев формирования выборок предприятий
Будем исходить из того, что относительные показатели рассчитаны по всем предприятиям каждой отрасли и для каждого квартала, т.е. преобразованная база данных представлена в виде матрицы (1). Формализацию критериев образования выборок предприятий, заслуживающих особого внимания налоговых служб на стадии принятия решения об организации выездной налоговой проверки, следует проводить в определенной последовательности.
34
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: жгорш яг
^кыНо+чсисо - (ияиимстиъесхмй лЯлмср
11 (44) - 2005
1. По всем относительным показателям определяются средние их значения в расчете на одно предприятие (х ).
2. Рассчитываются отклонения каждого относительного показателя от его среднего значения по всем предприятиям соответствующей отрасли:
х,- - х или х - х1.,
где х. — значение рассматриваемого относительного показателя на /-м предприятии данной отрасли.
3. В соответствии со значениями отклонений (х - х,,) по П. 1 формируется выборка из тех предприятий, для которых выполняются условия:
х - х, >с1. (2)
4. В соответствии со значениями отклонений (х, -х) по 12 относительным показателям П.2 — П. 13 формируются выборки из тех предприятий, для которых выполняются условия:
х,- - х >с?. (3)
В формулах (2) и (3) й является ключевым параметром, требующим состоятельного экономического объяснения. За исключением П. 13, по всем остальным показателям формирование выборок целесообразно по трем условиям: а) 0,9 х=й\ б) 0,95 х = й или в) 0,99 х = й.
Согласно условию а из формулы (2) следует, что х >10х;, также по условиям б и виз (2) получится, соответственно, х >20х(. и х>100х(.. Это означает, что в выборку попадают предприятия, у которых индивидуальные значения П. 1 в 10,20 или 100 раз меньше среднего значения показателя по отрасли. Экономический смысл критерия выбора предприятий по П.1 находит объяснение в следующей логике суждений: так как этот показатель, по существу, представляет собой не что иное, как норму рентабельности реализации продукции, то подозрительными могут считаться предприятия, у которых норма рентабельности ниже 10, 5 или 1%, и при этом никаких внешних признаков их возможного банкротства не обнаруживается. Состоятельность такого критерия усиливается, если за некоторый период ретроспективной динамики одно и то же предприятие постоянно попадает в сформированную таким принципом выборку.
В отношении выборок, формируемых на основе формулы (3) по остальным показателям, за исключением П. 13, логическое обоснование критерия аналогично критерию формирования выборок по П.1. А именно, подозрительными признаются предприятия, у которых индивидуальные значения показателей меньше единицы (единица выступает
теоретически допустимым, но практически невозможным значением коэффициента, поскольку в таком случае конкретная статья расхода, являющаяся элементом формирования себестоимости, полностью совпадает с себестоимостью или с выручкой от реализации) менее чем на 10, 5 и 1%.
П. 13 отражает себестоимость 1 руб. реализованной продукции. Предприятия со значениями показателя более чем 0,95 руб. могут подозреваться в завышении себестоимости или занижении выручки от реализации от их истинного значения. Следовательно, согласно такому критерию в выборке окажутся предприятия с себестоимостью реализованной продукции (точнее, с долей себестоимости реализованной продукции в выручке от реализации) свыше 0,95 (или 95 коп., но не более чем 1 руб.). Учитывая это обстоятельство, при программном обеспечении расчетов параметр удобнее представить в виде разницы г/=0,95 — х .
Программная реализация расчетов по шагам 1 — 4 приводит к выборкам предприятий в отраслевой разбивке по каждому относительному показателю и для каждого квартала ретроспективного периода.
5. В целях снижения размерности полученных выборок после их тщательного анализа опытными налоговыми инспекторами возможна дальнейшая фильтрация выборок. Под фильтрацией выборок понимается формирование сводной таблицы, в которую попадут предприятия при отдельном или одновременном применении следующих двух подходов: а) отбираются те предприятия, которые оказались в выборках одновременно по нескольким относительным показателям; б) отбираются те предприятия, которые по каждому относительному показателю в поквартальной динамике более часто попадали в выборках. Следует заметить, что реализация шага фильтрации возможна в тесном сотрудничестве с налоговыми службами, заинтересованными в повышении степени точности образованных таким образом выборок предприятий-налогоплательщиков.
Оценка эффективности практического применения методики
Для оценки эффективности практической применимости методики далее приводятся фрагменты автоматизированных расчетов, осуществленных непосредственным участием автора по сформированным в соответствии с методикой базам данных обезличенных предприятий строительства и промышленности по одному из территориальных управлений ИМНС Российской Федерации по
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: шгоръя ъ тяж-ЖкЪ4
35
^клМмикл-с&л&ис&игеский Aftcuuj.
11 (44) - 2005
Волгоградской области за 2003 г. (табл. 1 и 2). Выборка предприятий произведена по относительному показателю П. 1.
Для формирования базы данных использовалась система управления базами данных Access, позволяющая выгружать данные в электронные таблицы Excel для дальнейшей их обработки и формирования выборок в соответствии с алгоритмом реализации методики.
О практической значимости методики свидетельствуют результаты расчетов, частично представленных в табл. 1 и 2. Территориальной налоговой службой, по материалам которой были получены выборки, было подтверждено, что более 50% строительных предприятий и около 60% промышленных предприятий, попавших в выборки, действительно подвергались выездной налоговой проверке в первом квартале 2004 г. и к ним применялись санкции
Таблица 1
Выборка строительных предприятий за 2003 г. на основе П.1 по критерию 0,95 х = d, число предприятий - 20 из 172 попавших под расчеты.
Отрасль NPP CODE Предприятие П.1,2003 г. Хср-Х Х-Хср
Строительство 1 41 7.51Е-3 0,19 -0,19
Строительство 1 60 0,00Е+00 0,19 -0,19
Строительство 1 70 1,07Е—3 0,19 -0,19
Строительство 1 76 7.41Е-3 0,19 -0,19
Строительство 1 78 0,00Е+00 0,19 -0,19
Строительство 1 101 7,31Е—3 0,19 -0,19
Строительство 1 103 0.00Е+00 0,19 -0,19
Строительство 1 115 0,00Е+00 0,19 -0,19
Строительство 1 119 4,84Е—4 0,19 -0,19
Строительство 1 127 0,00Е+00 0,19 -0,19
Строительство 1 131 6,ЗОЕ—4 0,19 -0,19
Строительство 1 133 2,27Е—4 0,19 -0,19
Строительство 1 144 0.00Е+00 0,19 -0,19
Строительство 154 4,84Е—4 0,19 -0,19
Строительство 1 156 0.00Е+00 0,19 -0,19
Строительство 1 165 2.56Е-3 0,19 -0,19
Строительство 1 167 0.00Е+00 0,19 -0,19
Строительство 1 181 1,90Е—3 0,19 -0,19
Строительство 1 187 7.36Е-3 0,19 -0,19
Строительство 1 213 0,00Е+00 0,19 -0,19
Отрасль NPP CODE Предприятие П.1, 2003 г. Хср-Х Х-Хср
Промышленность 3 1166 0,00Е+00 0,24 -0,24
Промышленность 3 1174 0,00Е+00 0,24 -0,24
Промышленность 3 1180 8.88Е-3 0,23 -0,23
Промышленность 3 1198 0,00Е+00 0,24 -0,24
Промышленность 3 1226 1.04Е-2 0,23 -0,23
Промышленность 3 1244 0,00Е+00 0,24 -0,24
Промышленность 3 1249 0,010253155159614 0,23 -0,23
Промышленность 3 1262 0,00Е+00 0,24 -0,24
Промышленность 3 1268 4.16Е-3 0,23 -0,23
Промышленность 3 1280 4,57Е—3 0,23 -0,23
Промышленность 3 1310 0,00Е+00 0,24 -0,24
Промышленность 3 1314 1,05Е—3 0,24 -0,24
Промышленность 3 1316 7,83Е—3 0,23 -0,23
Промышленность 3 1326 0,00Е+00 0,24 -0,24
Промышленность 3 1328 0,00Е+00 0,24 -0,24
Промышленность 3 1338 0.00Е+00 0,24 -0,24
Таблица 2
Выборка промышленных предприятий за 2003 г. по критерию 0,95 х — d на основе П.1, число предприятий 16 из 115 попавших под расчеты
36
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: Ж£б7>теЯ ЪЪ-РА-ХМЪХА
^клЯо^ншса - с*иЛ(кис*иигес*гий лн&мср
11 (44) - 2005
по дополнительным налоговым начислениям. Этот факт свидетельствует о том, что методика налогового контроля, созданная с применением традиционных методов экономико-статистического анализа, работоспособна и позволяет получить информацию, на основе которой налоговые органы могли бы принять решение об организации выездной налоговой проверки. Повышение точности такой информации, по мнению автора, возможно
с применением вероятностно-статистических методов моделирования, позволяющих определить: а) насколько высока вероятность того, что проверка данного предприятия даст дополнительные налоговые начисления и, б) доначислений какого размера можно ожидать, если проверка окажется результативной. Проведение работ по дополнению методики в этом направлении будет производиться на следующем этапе прикладного исследования.
ГГ
Внимание!
Открыта подписка на II полугодие 2005 года Подписка в любом отделении связи
Индексы по каталогу Индексы по объединенному агентства "Роспечать" каталогу "Пресса России"
Финансы и кредит 71222 45029
Дайджест-Финансы 71221 40787
Бухгалтер и закон 47697 83846
Всё для бухгалтера 72007 45305
Бухгалтерский учет в издательстве 47698 27824
и полиграфии
Бухгалтерский учет в бюджетных и 47699 29614
некоммерческих организациях
Международный бухгалтерский учет 48997 83847
Экономический анализ: теория и практика 81287 83874
Региональная экономика: теория и практика 82327 15089
Национальные интересы: приоритеты 46573 12926
и безопасность
Тел./факс: 237-8657 237-8659 959-6979
http://www.financepress.ru е-таП: post@financepress.ru
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: жгорш тс -НРАТЖЪЪА
37
