CC BY
174
38 (176) - 2013
Налоги и налогообложение
УДК 336. 22И
МИКРОИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ КАК ИНСТРУМЕНТ РАЗРАБОТКИ
И ПОДДЕРЖКИ РЕШЕНИЙ В СФЕРЕ НАЛОГООБЛОЖЕНИЯ
Л. В. ДУКАНИЧ,
доктор экономических наук, профессор кафедры корпоративного управления E-mail: ludmila@emba.ru Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации
Внесение изменений в действующее налоговое законодательство РФ должно осуществляться на основе всестороннего обоснования их целесообразности со стороны фискальной продуктивности, регулирующих и социальных последствий, административной выполнимости. Сложность обоснования налоговых решений требует применения адекватного инструментария и современных информационных технологий. В статье рассмотрены возможности, которые предоставляет микроимитационное моделирование для обоснования принимаемых решений в сфере налогообложения.
Ключевые слова: налог, порядок налогообложения, решение, микроимитационное моделирование.
Разработка и принятие решений в области налогообложения представляет собой весьма сложный и ответственный процесс. Анализ содержания и практики принятия таких решений позволил выделить их ключевые признаки:
- многоаспектоность;
- необходимость учета более чем одного целевого ориентира;
- многокритериальное^, выражающаяся в необходимости осуществлять отбор рассматривае-
мых вариантов решений с позиций достаточно широкого круга требований (критериев); - в ряде случаев принципиальная неформализуемость целей и критериев, что делает невозможным использование уже ставших классическими методов оптимизации. К числу обстоятельств, усложняющих принятие налоговых решений, следует отнести также участие в этом процессе достаточно широкого круга лиц, ведомственные интересы которых бывают достаточно разнонаправленными. Сложность налоговых решений является одной из причин того, что сложившуюся практику характеризуют частые корректировки налогового законодательство, причем в ряде случаев без должного научного обоснования, практически на основе единственного обсчитанного варианта. Конечно, качество таких решений не может быть признано удовлетворительным, хотя бы потому, что, возможно, вне поля зрения лиц, принимающих эти решения, остаются более удачные варианты. Также возможны случаи, когда не до конца выявляются отрицательные последствия принятых налоговых решений для бюджетов (выпадающие, нескомпен-сированные доходы), отдельных сфер экономики
финансовая аналитика
проблемы и решения
и видов деятельности, а также налогоплательщиков. Достаточно привести пример негативных для малого бизнеса последствий недавних решений по повышению нормативов отчислений в страховые фонды. В результате таких недостаточно обоснованных решений приходится многократно корректировать условия налогового производства, действуя практически методом проб и ошибок, включая каждый раз всю процедуру законодательного утверждения изменений, что в свою очередь ведет к дестабилизации налогообложения в стране. Можно констатировать, что безальтернативность разрабатываемых налоговых решений, их недостаточная научно-инструментальная обоснованность являются одними из самых узких мест российского налогообложения.
Сложность обоснования изменений в налоговой системе, связанная с необходимостью одновременного учета их фискальной продуктивности, регулирующего и социального воздействия, а также административной выполнимости и других факторов и условий, требует применения адекватного инструментария и современных информационных технологий.
В экономической литературе приводится достаточно широкий перечень количественных методов, применение которых связывается с решением задач налогового планирования и контроля: балансовый, экспертных оценок, статистический, имитационного моделирования, оптимизационный, расчетно-аналитический и др. [1, 2, 4, 6, 7, 9]. Однако, как показывает анализ, лишь часть из них может быть реально задействована в практике управления процессами налогообложения.
В частности, достаточно широко в налоговой практике применяются модельные построения, ориентированные на прогнозирование налоговых поступлений [1, 2, 7, 9]. Причем практически всеми авторами отмечается их ограниченность рамками краткосрочного прогнозирования. Достаточно часто осуществляются краткосрочные прогнозные оценки налоговых доходов, получаемые с помощью анализа временных рядов и эконометрических моделей - однофакторных и многофакторных. Однако следует отметить, что как у трендовых, так и у факторных моделей есть один существенный недостаток: построенные модели статичны, в то время как даже относительно небольшое изменение ситуации требует построения нового уравнения или как минимум пересчета его параметров и соот-
ветственно вновь сбора данных и повторения всей процедуры расчетов.
Для более долговременных прогнозов некоторые авторы рекомендуют применять иные подходы, в частности строить имитационные модели, посредством которых можно имитировать различные значения параметров состояния социально-экономического и налогового пространства, а также осуществлять оценку их влияния на размер налогооблагаемой базы, уровень собираемости налогов, в конечном итоге - на налоговый потенциал как налогоплательщиков, так и региона или страны в целом [2, 5].
Имитационные модели, включая и микроимитационные, являются классом математических моделей, принципиально отличающихся от аналитических моделей тем, что компьютер с соответствующим программным обеспечением играет в их реализации основную роль. В статье остановимся на микроимитационных моделях, которые представляют собой вычислительную процедуру, формализованно описывающую изучаемый объект и имитирующую его поведение. При ее составлении, как правило, не требуется упрощать описание исследуемого явления, объекта, отбрасывая порой даже существенные детали, как это часто бывает при аналитическом моделировании. В микроимитационной модели сохраняются логическая структура исследуемого явления, последовательность его протекания. Микроимитационная модель по форме является алгоритмической. Среди микроимитационных моделей выделяют статические и динамические, детерминированные и стохастические, дискретные и непрерывные. Выбор типа модели определяется классом задачи, решаемой с ее помощью, предъявляемыми к ней требованиями.
К сожалению, в России, как совершенно справедливо отмечает Д. Черник [2], этот класс моделей еще не получил должного распространения в практике налогового законотворчества и администрирования в основном из-за трудностей, связанных с информационной поддержкой модельных расчетов, которые требуют сбора больших массивов данных. Однако постоянно растущая степень автоматизации обработки первичной налоговой документации в налоговых органах открывает новые возможности для внедрения такого эффективного инструмента, как микроимитационные модели. Кроме того, модульный принцип построения таких моделей позволяет использовать их для обоснования различных частных решений, например для оценки последствий
38 (176) - 2013
Налоги и налогообложение
изменения условий расчета налогового оклада при введении дополнительных льгот или изменения значений корректирующих коэффициентов и т. п., снижая тем самым требования к информационному обеспечению модельных расчетов. Этот инструмент может быть успешно применен при отработке условий налогообложения по таким налогам, как вводимый налог на недвижимость, или при уточнении условий налогообложения на региональном уровне по патентному налогу.
Микроимитационная модель, используемая для обоснования налоговых решений, как правило, состоит из трех блоков [1, 2, 8]:
- блок исходных данных, чаще всего организованный в виде базы данных;
- программы расчета оклада налога или нескольких налогов по этим данным с соблюдением всех условий действующего законодательства;
- программа расчета по результатам имитации различных модификаций правил формирования налогового обязательства (данная программа может быть дополнена блоком «поведенческих реакций» налогоплательщиков в ответ на изменения налогового законодательства);
- программа представления результатов имитационных расчетов с выводом на печать и (или) на экран, как правило, в виде структурированного массива данных в удобную для пользователя форму (таблицы). Содержательно это может быть размер налогов, формируемых при разных вариантах изменения налогового законодательства с учетом требуемых аспектов отражения (например, по разным категориям налогоплательщиков, по направлениям распределения и использования налоговых доходов и т. п.). Впервые попытка использования идеологии
микроимитационного моделирования для оценки последствий принятия налоговых решений на региональном уровне (для областного бюджета) была реализована автором в конце 1990-х гг. в целях изучения влияния предоставляемых регионом налоговых льгот на фискальные интересы региона, а также финансово-хозяйственные результаты деятельности льготируемых организаций [3]. Модель позволяла в ответ на предполагаемое введение налоговых льгот количественно оценивать, во-первых, возможный отклик в виде изменения основных финансовых параметров налогоплательщика (выручка от реализации, прибыль, сумма налоговых платежей и др.), во-вторых, измерить размер дополнительных доходов
или их выпадения из бюджетов разных уровней, в-третьих, с учетом ожидаемого выпадения подобрать набор компенсирующих мер для налогоплательщика в качестве условия предоставления льготы.
Ядро модели составляют два блока. Первый -блок имитации, позволяющий кроме изменения налоговых ставок изменять (в процентах к базисному уровню параметров модели) ряд показателей организации (стоимостный объем производства, численность работающих, фонд заработной платы, стоимость основных фондов). Второй блок содержит алгоритм пересчета показателей деятельности организаций и сумм налоговых обязательств по имитируемым вариантам (29 соотношений) с распределением сумм начисленных налогов по уровням бюджетной системы. Модель строилась на принципах гибкости и открытости, что позволяло при необходимости с незначительными затратами времени изменять ее налоговый блок, а также ставки распределения налогов по уровням изъятия.
Проведенные серии экспериментов показали, что эффект от снижения ставки налога на имущество положительно проявился на федеральном уровне (за счет повышения налоговой базы по налогу на прибыль), вызвав на региональном уровне выпадение доходов из бюджета (в условиях действия установленного на момент проведения модельных экспериментов норматива распределения налога на прибыль между федеральным и региональным бюджетами).
Модельные эксперименты позволили также рекомендовать комплекс компенсирующих этот феномен мер в качестве условий предоставления указанной льготы организациям. Для региона определенный интерес представлял также учет фактора фондоемкости для установления и возможной дифференциации размеров ставок по налогу на имущество в своем налоговом законодательстве. В ходе модельных экспериментов было установлено, что предоставление указанной льготы предприятиям с высокой фондоемкостью производства более выгодно для региона. Полученные результаты имели практический интерес, поскольку в число льготируемых предприятий по налогу на имущество в этом субъекте РФ входили предприятия угледобывающей промышленности.
Дальнейшая практика лишь подтвердила насущность разработки и применения в управлении налоговыми отношениями такого рода инструментария применительно к разным уровням российской
налоговой системы. Налоговое законодательство подвержено практически постоянным корректировкам. Достаточно вспомнить историю введения в субъектах РФ, а затем и в муниципальных образованиях единого налога на вмененный доход для отдельных видов деятельности (ЕНВД), когда порядок расчета налогового обязательства по нему менялся многократно, внося элементы дестабилизации не только в налоговые отношения, вызвав нежелательные искажения в поведении налогоплательщиков, но и в финансы региона (проблема выпадения доходов из бюджетов).
Для отработки условий налогового производства по этому налогу для нахождения баланса интересов между разными участниками налогового отношения (бюджет и налогоплательщик) автором была разработана микроимитационная модель для одного из субъектов РФ - Ростовской области.
Следует отметить, что микроимитационное моделирование (ММ-модель) особенно эффективно на стадии разработки условий налогового производства по налогам, в основе расчета оклада которых лежит принцип кадастрирования (в частности, кадастровая оценка объекта налогообложения: налог на землю, вводимый налог на недвижимость).
С полным основанием ЕНВД может быть отнесен к числу промысловых налогов, достаточно широко ранее распространенных в мировой налоговой практике. Их применение основано на «промысловом кадастре», в котором определяется объект обложения и средние (базовые) нормы доходности, которые выступают в качестве базы для расчета размера обложения конкретного налогоплательщика. Разработке такого кадастра должны предшествовать глубокие аналитические проработки, позволяющие из множества факторов выделить наиболее существенные с точки зрения их влияния на доходность вида деятельности (в ЕНВД, прежде всего, это физические показатели). Формирование разрядов, определение их границ требуют привлечения с последующей аналитической проработкой большого количества эмпирических наблюдений за доходностью налогоплательщиков в разных условиях деятельности. Указанный принцип с некоторой модификацией и был положен в концепцию российского ЕНВД (вместо разрядов для учета особенностей и различий в условиях деятельности, влияющих на доходность, используется система корректирующих коэффициентов). В этой связи возникает потребность в осуществлении многовариантных расчетов
для достижения максимального баланса между фискальной, регулирующей и социальной функциями налога как на стадии разработки рамочного федерального законодательства по такого рода налогам, так и при разработке на его основе региональных или муниципальных нормативных актов.
При проектировании ММ-модели безотносительно конкретного налога и налоготворческих полномочий субъекта, вводящего его в действие на своей территории, должны быть реализованы следующие этапы:
1) описание предметной области и целей создания системы (построение концептуальной модели);
2) постановка задачи;
3) составление словарей системы и базы данных;
4) формулирование модели - переход от реальной системы к некоторой логической схеме, позволяющей изменять значения параметров;
5) трансляция модели - описание модели на языке, приемлемом для ЭВМ;
Наибольший интерес в контексте данной статьи представляет содержание первого этапа - построение концептуальной модели. Проиллюстрируем его на примере ЕНВД. Концептуальная модель должна отражать следующие основные моменты:
- цели и возможные направления совершенствования условий формирования налогового обязательства (в рассматриваемой модели -ЕНВД), определяемые характером связи между поступлениями в бюджет и реакцией налогоплательщиков, а также взаимодействием между элементами налога;
- границы налоготворческих полномочий (ранее -субъект РФ, в настоящее время - представительные органы муниципального образования), которые регламентируются налоговым законодательством;
- состав изменяемых параметров в модели формирования налогового оклада, определяющий имитационные возможности модели. Кратко остановимся на каждом из указанных
моментов, иллюстрируя их на примере построенной модели для ЕНВД. Цели построения ММ-модели -проработка с выдачей количественных оценок возможных направлений совершенствования условий формирования налогового обязательства по ЕНВД для решения задачи расширения налогового поля и увеличения на этой основе налоговых доходов бюджета, а также, по возможности, максимальной реализации этических принципов налогообложения.
38 (176) - 2013
Налоги и налогообложение
В основу концептуальной модели должны закладываться общие принципы и рамочный порядок расчета налога, регламентированные соответствующими законами (в наших модельных построениях они определялись Федеральным законом от 31.07.1998 N° 148-ФЗ «О едином налоге на вмененный налог для определенных видов деятельности». В настоящее время - гл. 26.3 Налогового кодекса РФ «Система налогообложения в виде единого налога на вмененный доход для отдельных видов деятельности», которая введена в действие Федеральным законом от 24.07.2002 № 104-ФЗ «О внесении изменений и дополнений в часть вторую Налогового кодекса Российской Федерации и некоторые другие акты законодательства Российской Федерации, а также о признании утратившими силу отдельных актов законодательства Российской Федерации о налогах и сборах» (с изменениями и дополнениями). В этих же законах заданы границы налоготворческих полномочий соответствующих субъектов. В настоящее время на муниципальном уровне определяются конкретный перечень видов деятельности, подлежащих обложению налогом на его территории, а также принципы и правила формирования корректирующего коэффициента К2, с помощью которого учитываются различия в условиях осуществления конкретного вида деятельности). Ранее перечень таких полномочий был значительно шире. Помимо указанных параметров в полномочия субъекта РФ входило определение физического показателя для каждого вида деятельности, значений базовой доходности по каждому из них, значений корректирующих коэффициентов К3 и К4 и др.
В основу постановки излагаемой компьютерной модели был положен областной закон Ростовской области от 30.11.1998 № 14-зс «О едином налоге на вмененный доход для определенных видов деятельности» (с изменениями и дополнениями). Основу расчетного блока модели составляла базовая формула расчета платежа по ЕНВД в точном соответствии с принятым на то время законодательством.
При выборе содержания и форм представления результатов имитационных расчетов исходили из потребностей конечных пользователей (органов законодательной власти региона и налоговых органов, участвующих в процессе налогового законотворчества и его исполнения).
Исходным источником данных для микроимитационных расчетов являлись представляемые налогоплательщиками расчеты по этому налогу, на
основе которых осуществлялась группировка параметров модели (в частности физических показателей) по задаваемой моделью системе атрибутивных признаков. Корректность модельных расчетов зависит исключительно от полноты исходных данных. В принципе модель позволяет оценивать изменения в законодательстве и в условиях неполноты информации (на основе выборочных, репрезентативных наблюдений).
Постановка задачи (второй этап) предполагает указание результатов функционирования модели, описания требуемых исходных данных, а также процедур, формул и алгоритмов преобразования исходных данных в результирующие [8].
Важным моментом создания ММ-модели является построение моделирующего алгоритма и иерархии процедур выбора.
В данную модель была заложена следующая иерархия процедур выбора:
1) выбор территориально-административного образования региона (/ = 1-55);
2) выбор вида деятельности (/ = 1-18);
3) выбор подвида деятельности (к = к);
4) выбор типа населенного пункта (I = 1-5);
5) выбор места дислокации налогоплательщика (т = 1-6);
6) выбор вида льготы при условии положительного ответа на запрос о наличии льгот. Алгоритм расчета представляет собой совокупность формул, позволяющих исчислить годовую сумму ЕНВД в следующих разрезах:
- по видам деятельности;
- по категориям налогоплательщиков (организации и индивидуальные предприниматели);
- по типам населенных пунктов;
- по месту дислокации в населенных пунктах;
- по направлениям распределения сумм налога и др.
Модельные расчеты, проведенные по наиболее представительной группе налогоплательщиков, позволили определить интервалы значений корректирующих коэффициентов, обеспечивающих баланс интересов между бюджетом и налогоплательщиками.
Список литературы
1. Астафьева Е. В., Саакян Р. А. Налоговые поступления: краткосрочное прогнозирование на основе эконометрических моделей // Налоговая политика и практика. 2007. № 3. С. 10-15.
2. Введение в экономико-математические модели налогообложения / под ред. Д. Черника: учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2000.
3. Дуканич Л. В., Алехин В. В. Компьютерная имитационная модель оценки региональной налоговой политики. ВИНИТИ РАН. Деп. 3353-898, 1998.
4. Дуканич Л. В. Управление региональным налогообложением: теоретико-методологические основы и инструментальное обеспечение: монография. М.: Контур, 2001.
5. Дуканич Л. В. Налоги и налоговый менеджмент: учеб. пособие. Ростов н/Д: Феникс, 2008.
6. Малыгин Д. Б. Разработка и исследование макромоделей налогообложения: монография. Тамбов: ТГТУ, 2009.
7. Рогачев А. В. Моделирование налоговых поступлений на примере Сибирского федерального округа // Налоговая политика и практика. 2006. № 1. С. 44-48.
8. Романов А. Н. , Одинцов Б. Е. Советующие информационные системы в экономике. М.: Юнити, 2000.
9. РомановскийМ. В., Врублевская О. В. Налоги и налогообложение. 5-е изд. СПб: Питер, 2006.
6-7 ноября 2013 г. в Новосибирске факультет бизнеса НГТУ и Новосибирский территориальный институт профессиональных бухгалтеров и аудиторов проведут Всероссийскую научно-практическую конференцию
«АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО ОБРАЗОВАНИЯ».
Информационная поддержка - Издательский дом «ФИНАНСЫ и КРЕДИТ».
Тематика секционных выступлений:
- междисциплинарный подход в образовании: проблемы и перспективы реализации;
- проблемы и особенности развития образовательного пространства и рынка образовательных услуг в России;
- основные направления развития финансово-экономической науки;
- современные образовательные технологии в подготовке бакалавров и магистров финансово-экономических направлений;
- роль и значение научно-исследовательской деятельности студентов как доминанты федеральных государственных образовательных стандартов;
- повышение качества финансово-экономического образования: необходимое требование инновационной экономики;
- психолого-педагогические исследования в системе финансово-экономического образования;
- компетентностный подход при проектировании образовательных программ базового и дополнительного профессионального образования;
- повышение роли профессионального сообщества и саморегулируемых организаций в развитии финансово-экономического образования;
- совершенствование системы работы по выявлению, поддержке и сопровождению талантливой студенческой молодежи (круглый стол с участием педагогических работников общеобразовательных учреждений).
За дополнительной информацией, а также по вопросам участия обращаться по телефону (383) 315-32-45 либо по электронной почте fineced@yandex.ru
http://econedu.conf.nstu.ru
