Моделирование взаимосвязи уровня налоговой нагрузки и поступлений от налога на прибыль для регионов Российской Федерации Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

НАЛОГООБЛОЖЕНИЕ

УДК 336.221.26

МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЗАИМОСВЯЗИ УРОВНЯ НАЛОГОВОЙ НАГРУЗКИ И ПОСТУПЛЕНИЙ ОТ НАЛОГА НА ПРИБЫЛЬ ДЛЯ РЕГИОНОВ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ*

М. Ю. МАЛКИНА,

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

Р. В. БАЛАКИН,

студент финансового факультета E-mail: [email protected] Нижегородский государственный университет

им. Н. И. Лобачевского -Национальный исследовательский университет

Статья посвящена исследованию взаимосвязи уровня налоговой нагрузки и налоговых поступлений. Предложена методика для определения связи между указанными показателями. Кроме того, по тем же показателям проведена кластеризация регионов РФ. Исследование проводится на основании анализа данных по налогу на прибыль, однако предложенная методика применима и для других налогов, и для всех налогов региона в сумме. На основании предложенной методики смоделирована взаимосвязь между средним уровнем налоговой нагрузки и уровнем поступлений по налогу, а также размером налоговой базы по рассматриваемому налогу.

* ^атья публикуется по материалам журнала «Финансы и кредит». 2013. № 35 (563).

Ключевые слова: уровень налоговой нагрузки, налоговые поступления, налоговая база, моделирование взаимосвязи, кластеризация регионов РФ, налог на прибыль организаций.

Одной из наиболее известных моделей, характеризующих связь между уровнем налоговой нагрузки и налоговыми поступлениями в масштабах страны, является кривая А. Лаффера. Она представляет собой экономико-математическую модель, отражающую п-образную зависимость между общим уровнем налогообложения и совокупными налоговыми доходами бюджетной системы. Модель А. Лаффера

обосновывала необходимость снижения уровня налоговой нагрузки в развитых странах в целях достижения полной занятости, потенциального ВВП при одновременной максимизации доходов бюджетной системы. В последующем модель А. Лаффера была применена для определения оптимального инфляционного налога (сеньора-жа) в ситуации эмиссионного финансирования бюджетного дефицита.

Применительно к российской экономике попытки построения кривой А. Лаффера предпринимались в трудах Е. В. Балацкого. В то же время представляет определенный интерес моделирование налоговых соотношений не только в масштабах всей налоговой системы, но и для ее отдельных составляющих, а именно в разрезе конкретных налогов и в рамках отдельных регионов. Это дает возможность одновременного проведения структурного, динамического и сравнительного анализа.

Одним из налогов, для которого связь между уровнем налоговой нагрузки и поступлением средств в казну теоретически хорошо обосновывается, является налог на прибыль. Как известно, налог на прибыль является федеральным налогом со ставкой 20 %, из которых 2 % распределяются в федеральный бюджет, а 18 % - в бюджеты субъектов РФ, составляя, таким образом, существенную статью доходов последних. Уровень нагрузки по данному налогу отражает как влияние размера основной ставки налога, так и возможностей использования различных льгот и освобождений, что в целом зависит от проводимой в стране или в конкретном регионе налоговой политики. При этом поступления по налогу на прибыль зависят от уровня налоговой нагрузки и от базы налогообложения.

Динамика базы налогообложения отражает влияние разных факторов:

1) изменения масштабов легальной экономики, т. е. экономики, попадающей в сферу налогообложения. В то же время рост любой экономики включает как инфляционную составляющую, обусловленную увеличением цен на производимую продукцию, так и реальную составляющую, отражающую рост физических объемов производства;

2) структурных сдвигов в экономике, в частности, изменений доли прибыли в добавленной

стоимости, а также динамики рентабельности производства в различных отраслях и регионах;

3) качества налоговой политики и налогового администрирования. Одним из показателей качества налоговой политики является обоснованный уровень налогообложения. Логично утверждать, что, чем выше уровень налогообложения, тем меньше у хозяйствующих субъектов желание платить налог и тем выше теневая составляющая их деятельности. Кроме того, высокий уровень налогообложения подавляет стимулы к предпринимательской деятельности, а также уменьшает ресурсы для будущего развития, что отрицательно сказывается на росте базы налога в долгосрочном периоде. В то же время качество налогового администрирования измеряется рядом показателей, к числу которых относится удельный вес теневой экономики, находящейся вне сферы налогообложения.

Абстрагировавшись от обратных связей налоговой системы, необходимо отметить, что для выявления связи уровня налогообложения с размером налоговых поступлений в динамике необходимо очищение этих поступлений от факторов роста самой экономики. Для этого предлагаются две процедуры: дефлирование поступлений и исключение эффекта масштаба, обусловленного экономическим ростом. В связи с этим была предложена и апробирована на примере регионов Российской Федерации в 2005-2010 гг. следующая методика.

Методика определения связи между уровнем налоговой нагрузки и поступлениями налога на прибыль и ее апробирование. Алгоритм методики следующий:

1) определение уровня налоговой нагрузки по налогу на прибыль для /-го региона в у-м году:

и = -

Т

у

д,

где Т.. - поступления налога на прибыль для /-го региона в у-м году;

В .. - налогооблагаемая прибыль (база налогообложения) для / -го региона в у-м году. Источником данных, необходимых для указанных расчетов, служит отчетность Федеральной налоговой службы (ФНС России). Для поступлений налога на прибыль - это форма отчетности

№ 1-НМ «Отчет о начислении и поступлении налогов, сборов и иных обязательных платежей в бюджетную систему Российской Федерации» (код строки 1040 «Поступило всего налога на прибыль организаций»), для базы налогообложения - это форма отчетности № 5-П «Отчет о налоговой базе и структуре начислений по налогу на прибыль организаций» (код строки 1080 «Налоговая база для исчисления налога»);

2) дефлирование поступлений налога на прибыль - осуществляется за счет приведения годовых данных к ценам на начало 2006 г.

В качестве индекса-дефлятора используется индекс, показывающий рост валового регионального продукта (ВРП) для каждого региона вследствие инфляционной составляющей, рассчитанный как частное от деления номинального роста ВРП соответствующего региона в к-м году на индекс физического объема к-го года:

РЬ =

VI л

где ОГк - номинальный рост ВРП /-го региона в к-м году;

VIк - индекс физического объема к-го года для /-го региона.

Для приведения годовых данных к ценам на начало 2006 г. необходимо рассчитать указанный индекс нарастающим итогом с начала исследуемого периода:

Р1У =П Р1к,

к =1

где Р1.к- индекс-дефлятор /-го региона в к-м году,

к = 16.

Дефлированные налоговые поступления в каждом году рассчитываются по формуле

Т

Т * = 3

11 = Р1 3

Дефлирование базы налогообложения осуществлялось аналогичным образом (с использованием индекса-дефлятора):

» В,,

л* __з_.

В" = 1%, •

3) «очищение» налоговых поступлений от влияния роста экономики региона - производится за счет приведения дефлированных значений налога на прибыль к масштабам экономики 2005 г.

с помощью их корректировки на индексы физического объема конкретного региона, рассчитанные нарастающим итогом с начала исследуемого периода:

где VIк - индекс физического объема к-го года.

«Очищенные» от фактора роста объема производства налоговые поступления в каждом году рассчитываются по формуле

.. Т,

Т =_у_

3 = VI,

Динамика данного показателя отражает рост налоговых поступлений, обусловленный изменением структуры экономики, рентабельности производства в регионе (увеличением или уменьшением доли прибыли в ВРП), а также изменением качества проводимой в регионе налоговой политики. Полученные данные представлены на рис. 1.

800 000 000

700 000 000 600 000 000 500 000 000 400 000 000 300 000 000 200 000 000 100 000 000 0

2006 2007 2008 2009 2010 2011

Рис. 1. Динамика скорректированных налоговых поступлений в 2006 - 2011 гг по федеральным округам, тыс. руб.: 1 - Центральный федеральный округ; 2 - Уральский федеральный округ; 3 - Приволжский федеральный округ; 4 - Сибирский федеральный округ; 5 - СевероЗападный федеральный округ; 6 - Северо-Кавказский федеральный округ; 7 - Дальневосточный федеральный округ; 8 - Южный федеральный округ

к =1

6

Практически для всех федеральных округов характерна идентичная динамика (за исключением, пожалуй, Северо-Кавказского и Дальневосточного федеральных округов, где снижение поступлений в 2009 г. не настолько существенно, как в других округах, однако и масштаб этих поступлений значительно ниже, чем в остальных федеральных округах) (см. рис. 1). Еще одной тенденцией, которую хотелось бы отметить (помимо повсеместного снижения поступлений в 2009 г.) - это преобладание Центрального федерального округа по размеру поступлений налога на прибыль (более чем 2-кратное превышение поступлений налога по сравнению с занимающим 2-е место Уральским федеральным округом). Необходимо также отметить, что обозначенное авторами снижение поступлений в 2009 г. в округе-лидере наблюдалось уже в 2008 г., в отличие от остальных федеральных округов. Также следует отметить повсеместную положительную динамику поступлений налога на прибыль в 2010 и 2011 гг. (и некоторое замедление темпов его прироста в последнем году).

Аналогичным образом проводилось «очищение» базы налогообложения от эффекта роста экономики региона:

** д

В _ у •

д= УГ, ■

4) осуществление расчета суммы «очищенных» от инфляции и экономического роста налоговых поступлений и базы налогообложения для / -го региона за весь период (на основе полученных данных):

Т „ =£ Т**; Д* =£ Д»;

у=1 м

5) определение средней нагрузки по налогу на прибыль -го региона с учетом дефлирования и «очищения» от экономического роста:

5

IТ

у=1

*/ = 5

I д*

у=1

Полученные результаты по налоговой нагрузке для регионов Российской Федерации сгруппированы в табл. 1.

Таблица 1

Средний уровень налоговой нагрузки в 2006-2011 гг. по налогу на прибыль в регионах РФ

Средняя налоговая нагрузка в периоде, % Регионы

Менее 20 Брянская область, Москва

20-30 Санкт-Петербург, Республика Алтай, Пермский край, Красноярский край, Оренбургская область, Калининградская область, Республика Татарстан, Республика Башкортостан, Ленинградская область, Тюменская область, Белгородская область, Свердловская область, Калужская область, Томская область, Нижегородская область, Вологодская область, Самарская область, Удмуртская Республика, Кемеровская область, Липецкая область, Республика Коми, Республика Бурятия, Курская область, Магаданская область, Челябинская область, Московская область, Республика Карелия, Волгоградская область, Забайкальский край, Омская область, Иркутская область, Владимирская область, Краснодарский край

30-40 Республика Саха (Якутия), Новосибирская область, Алтайский край, Приморский край, Тульская область, Новгородская область, Орловская область, Мурманская область, Чувашская Республика, Ставропольский край, Республика Мордовия, Камчатский край, Ульяновская область, Чукотский автономный округ, Ростовская область, Саратовская область, Чеченская Республика, Республика Марий Эл, Амурская область, Астраханская область, Кировская область, Республика Хакасия, Хабаровский край, Рязанская область, Костромская область, Смоленская область, Ивановская область

40-50 Воронежская область, Ярославская область, Пензенская область, Курганская область, Республика Тыва, Тверская область, Карачаево-Черкесская Республика

50-60 Республика Дагестан, Республика Северная Осетия-Алания, Республика Калмыкия, Тамбовская область, Республика Адыгея, Псковская область

Более 70 Архангельская область (72,62 %), Кабардино-Балкарская Республика (73,01 %), Республика Ингушетия (113,15 %), Еврейская автономная область (142,59 %), Сахалинская область (146,49 %)

га

х

>

о

X

о

2 500 000 000,0

2 000 000 000,0

ю >

а

1 500 000 000,0

Рис. 2. Графическая зависимость между уровнем налоговой нагрузки и скорректированными налоговыми поступлениями

ш л X X

га со О а

Ё ш а а о

500 000 000,0

0,0

♦

20 40 60 80 100 120 Средняя налоговая нагрузка, %

140

160

Итак, преобладающее количество регионов (61 регион из 80) имеет средний уровень налоговой нагрузки от 20 до 40 %. Далее 14 регионов имеют достаточно высокий уровень налоговой нагрузки от 40 до 60 %. Отметим, что основную массу этих регионов составляют субъекты Северо-Кавказского федерального округа и другие дотационные регионы. Безусловно, следует выделить 2 региона-лидера (Москву и Брянскую область), в которых уровень налоговой нагрузки даже несколько ниже номинальной, закрепленной в Налоговом кодексе. Последнее, на что хотелось бы обратить внимание, -это регионы-аутсайдеры, т. е. регионы, в которых уровень налоговой нагрузки можно охарактеризовать как запредельный, особенно в тех регионах, в которых обозначенный уровень составляет более 100 %, т. е. согласно отчетности в данных регионах изымается вся (и даже больше!) прибыль, полученная в регионе. Безусловно, данный факт можно объяснить исключительно недостатками формирования отчетности и, как следствие, недостоверностью отраженных в ней данных;

6) кластеризация регионов по двум признакам: уровню средней налоговой нагрузки и размеру скорректированных налоговых поступлений. Массив данных об уровне налоговой нагрузки и скорректированных налоговых поступлениях в регионах РФ представлен на рис. 2.

Имеется несколько выпадающих из общей тенденции регионов (см. рис. 2). Первая группа таких регионов-аутсайдеров включает субъекты Федерации с несравнимыми с остальными регионами поступлениями по налогу на прибыль - это Москва (2 324 940,9 тыс. руб.) и Тюменская область (896 185,4 тыс. руб.), в то время как занимающий 3-е место Санкт-Петербург обеспечивает лишь 354 072,7 тыс. скорректированных поступлений по налогу на прибыль. Другая выделяющаяся группа включает регионы, которые, согласно отчетности ФНС России, имеют средний уровень налоговой нагрузки за 2006-2011 гг. более 100 % - это Республика Ингушетия (113,15 %), Еврейская автономная область (142,59 %) и Сахалинская область (146,49 %). Безусловно, ничем иным как недостатком отражения данных в отчетности этот факт объяснен быть не может. В этой связи целесообразно в целях кластеризации указанные регионы исключить из процедуры дальнейшей кластеризации в целях получения более адекватных результатов (иными словами, необходимо выделить их в отдельный кластер). Еще одним подготовительным этапом для кластерного анализа является нормирование показателей, т. е. изменение длины шкалы. Для этого с рассматриваемыми показателями выполним линейное преобразование следующего рода:

1000 000 000,0

0

T =-

—* t =

T* - MIN(T") . MAX (T*) - MIN(T**);

t - min (f)

MAX(t,) - MIN(t,)

После исключения регионов с крайними значениями и проведения с остальными показателями указанных преобразований рассматриваемая зависимость приобретает вид, представленный на рис. 3.

Далее можно выделить три кластера:

- регионы с высоким уровнем поступлений и умеренной налоговой нагрузкой;

- регионы с умеренным уровнем поступлений и умеренной налоговой нагрузкой;

- регионы с умеренным уровнем поступлений и высокой налоговой нагрузкой.

Поскольку количество кластеров можно определить исходя из полученных предпосылок, то наиболее адекватным методом кластеризации представляется метод ^-средних, который требует,

прежде всего, вычисления матрицы расстоянии (или матрицы мер сходства) между объектами и выбором первоначального центра сферы. Отметим, что в качестве меры сходства авторами использовалось евклидово расстояние, определяемое по формуле

p = . е (a - b, )2,

где Р - евклидово расстояние;

А. - значение / -го своИства объекта А;

I -

В - значение 1-го своИства объекта В.

1

В рассматриваемом случае / - это уровень налоговой нагрузки и величина скорректированных налоговых поступлений за 2006 - 2011 гг. (т. е. N = 2), а А, В, С и т. д. - это, разумеется, регионы Российской Федерации. Что же касается выбора центра сферы, то он осуществлялся методом перебора с учетом двух факторов, к которым относятся:

- предположения авторов об уровне налоговой нагрузки и размере скорректированных налоговых поступлений в каждом из кластеров;

♦ *

♦

♦ V;

--♦ t: % ♦V * ♦ ♦♦ ♦ ♦ ♦ ♦ ♦ ♦♦ ♦ ♦ ♦

0,2

0,4 0,6 0,8

Средняя налоговая нагрузка (нормированная)

1,2

Рис. 3. Графическая зависимость между нормированным уровнем налоговой нагрузки и нормированными скорректированными налоговыми поступлениями

1=1

1,2

1

ш 0,8

0,6

0,4

0,2

0

0

1

Таблица 2

Распределение регионов Российской Федерации по кластерам в зависимости от уровня налоговой нагрузки и размера скорректированных поступлений по налогу на прибыль в 2006 - 2011 гг.

Уровень поступлений Умеренный уровень налоговой нагрузки Высокий уровень налоговой нагрузки

Высокий уровень поступлений 4 региона: Красноярский край, Московская область, Свердловская область, Санкт-Петербург

Умеренный уровень поступлений 55 регионов: все остальные не перечисленные в других двух кластерах регионы 16 регионов: Республика Адыгея, Республика Дагестан, Кабардино-Балкарская Республика, Республика Калмыкия, Карачаево-Черкесская Республика, Республика Северная Осетия-Алания, Республика Тыва, Архангельская область, Воронежская область, Ивановская область, Курганская область, Пензенская область, Псковская область, Тамбовская область, Тверская область, Ярославская область

предполагалось, в своей характеристике имеют различные уровни налоговой нагрузки и скорректированных поступлений по налогу на прибыль организаций. Распределение регионов Российской Федерации представлено в табл. 2.

Распределение регионов по кластерам достаточно объяснимо. Первый кластер составляют регионы, обеспечивающие высокий уровень поступлений при адекватном уровне налоговой нагрузки. Таких регионов всего четыре - это наиболее экономически развитые и «богатые» регионы (с учетом того, что Москву и Тюменскую область авторы исключили из кластеризации - т. е. выделили в отдельный кластер). Второй по численности кластер - это регионы с наиболее высоким уровнем налоговой нагрузки (опять-таки при том, что регионы с зашкаливающим уровнем авторы исключили из кластеризации) и, как следствие, с невысоким уровнем поступлений (отмечаем преобладание в этом списке регионов Северного Кавказа и других дотационных регионов). Основная же масса регионов (55 из 75) составляют кластер, характеристиками которого является умеренный уровень как налоговой нагрузки, так и скорректированных налоговых поступлений. Последнее, на чем хотелось бы остановить внимание (это достаточно очевидно, но тем не менее достаточно важно) - это отсутствие регионов с одновременно высоким уровнем налоговой нагрузки при значительном размере поступлений по рассматриваемому налогу;

7) выявление связи между средним уровнем налоговой нагрузки и масштабами скорректированных поступлений по налогу на прибыль.

- оценка качества кластеризации (в качестве некоторых функционалов качества авторами были использованы два показателя):

а) сумма квадратов расстояний до центров кластеров:

k

F = й2 (х,, х,),

1=\ 1

где 1 - номер кластера (I = 1, 2,..., £);

X - вектор значений переменных для центра 1-го кластера;

X. - вектор значений переменных для 7-го объекта, входящего в 1-й кластер; й(X {, Х1) - евклидово расстояние между 7-м объектом и центром 1-го кластера. Отметим, что при использовании этого критерия наилучшим является такое разбиение совокупности объектов, при котором значение было бы минимальным;

б) сумма внутрикластерных расстояний между объектами:

^ =]Г X й2 (X.., X,),

1=1 7,,

где X, - вектор значений переменных для ,-го объекта, входящего в 1-й кластер; й (X, X) - евклидово расстояние между 7-м и ,-м объектами.

В этом случае наилучшим следует считать такое разбиение, при котором достигается минимальное значение Е2, т. е. получены кластеры большой «плотности».

В результате описанных действий авторами было получено три кластера, которые, как и

Определенные раньше размеры скорректированных налоговых поступлений различных регионов не сопоставимы между собой в силу разных экономических масштабов регионов. Для приведения их к сопоставимому виду авторами предложен метод доведения экономики региона до масштабов страны. Приведение экономики региона к масштабам страны осуществляется на основе доли региона в валовом региональном продукте за весь исследуемый период, то есть за 2006-2010 гг.:

IGRP*

j=i

^ = 5 -

IGRP*

j=1

где GRPj - валовой региональный продукт i-го региона в j-м году;

GRPj - суммарный валовой региональный продукт Российской Федерации в j-м году. Отметим, что для наиболее адекватного определения доли величина ВРП в текущих ценах была приведена к ценам на начало 2006 г., т. е. с

ВРП выполнены преобразования, описанные в

п. 2 рассматриваемой методики:

. GRP. * GRP, GRP* =-j; GRP =-

PI.

13 Р1.. ' 3

V 3

Скорректированные налоговые поступления региона, приведенные к масштабу страны, определяются по формуле

- Т" Т, .

я,

Для всех регионов Российской Федерации пары показателей представлены на рис. 4: скорректированные налоговые поступления, приведенные к масштабам страны Т, и средний уровень нагрузки по налогу на прибыль I,. Авторами выявлена обратная зависимость между ними, наиболее адекватно описываемая степенной функцией с коэффициентом детерминации 0,3412.

Однако гораздо более существенная зависимость прослеживается, если показатель скорректированных налоговых поступлений, приведенных к масштабам страны, заменить на аналогичный показатель, характеризующий раз-

12 000 000 000,0

10 000 000 000,0

-- 8 000 000 000,0

15 »

6 000 000 000,0

4 000 000 000,0

2 000 000 000,0

♦ ♦

♦ ♦ ♦ ♦

♦ ♦

0,0 0,00

20,00 40,00 60,00 80,00 100,00 120,00 140,00 160,00

Средняя налоговая нагрузка

Рис. 4. Связь между уровнем нагрузки и скорректированными налоговыми поступлениями регионов по налогу на прибыль, приведенными к масштабам страны

ÖU иии иии иии.и

¡5 £ 5U 000 000 000,0

Б 40 000 000 000,0

30 000 000 000,0

S 2

20 000 000 000,0

10 000 000 000,0

0,0 0,00

20,00 4 0,00 60,00 80,00 100,00

Средняя налоговая нагрузка

120,00 140,00

160,00

Рис. 5. Связь между уровнем нагрузки и скорректированным размером налоговой базы по налогу на прибыль, приведенным к масштабам страны

мер налоговой базы (также скорректированный и приведенный к масштабам страны):

Д = ^

Для всех регионов Российской Федерации пары показателей представлены на рис. 5: скорректированный размер налоговой базы по налогу на прибыль, приведенный к масштабам страны В., и средний уровень нагрузки по налогу на прибыль ti. Выявлена обратная зависимость между ними, наиболее адекватно описываемая степенной функцией с коэффициентом детерминации 0,7416. Она свидетельствует о том, что те регионы, где налоговая нагрузка ниже, в целом более продуктивны в плане поступлений налога на прибыль, более того, рост базы налогообложения у них происходит в большей степени, чем снижается уровень налоговой нагрузки. Косвенно это также подтверждает эффективность льгот по налогу на прибыль.

Таким образом, предложенная авторами методика позволяет выявить «очищенную» от посторонних факторов связь между уровнем налоговой нагрузки и налоговыми поступлениями по налогу

на прибыль. Внешне она напоминает изогнутую нисходящую ветвь кривой Лаффера, однако это все-таки не кривая Лаффера. Авторская методика также может быть пригодна для выявления зависимостей между нагрузкой и поступлениями для других налогов и в сумме по всем налогам региона.

Список литературы

1. Балацкий Е. В. Точки Лаффера и их количественная оценка // Мировая экономика и международные отношения. 1997. № 12. URL: http://www. kapital-rus. ru/index. php/articles/article/193350.

2. Балацкий Е. В. Инвариантность фискальных точек Лаффера // Мировая экономика и международные отношения. 2003. № 6. URL: http://www. kapital-rus. ru/index. php/articles/article/190047.

3. Едронова В. Н., Гарахина И. В. Методика оценки распределения налоговой нагрузки по видам экономической деятельности // Финансы и кредит. 2009. № 10. С. 10-16.

4. Федеральная служба государственной статистики. URL: http://www. gks. ru (дата обращения: 15.04.2013).

5. Федеральная налоговая служба. URL: http:// www. nalog. ru (дата обращения: 15.04.2013).