Налоговый потенциал регионов: финансово-экономический анализ и Классификация Текст научной статьи по специальности «Социальная и экономическая география»

16 (106) - 2012

Налоги и налогообложение

УДК 336.221.4

налоговый потенциал регионов:

финансово-экономический анализ

и классификация

Г. Л. ПОПОВА,

кандидат экономических наук, старший преподаватель кафедры экономического анализа и качества Е-mail: galina2011.popova@yandex. ш Тамбовский государственный технический университет

В статье рассматривается комплекс факторов, оказывающий влияние на формирование регионального налогового потенциала. В работе приводится многомерная классификация регионов Центрального федерального округа по факторам, оказывающим влияние на формирование налогового потенциала регионов.

Ключевые слова: налоговый потенциал, регион, сравнительный анализ, тенденция, оценка.

Регион является сложной динамической социально-экономической системой. Тенденции формирования налогового потенциала региона являются отражением уровня социально-экономического развития территории. Налоговый потенциал региона -это максимально возможный объем поступления налоговых доходов в консолидированный бюджет региона с учетом сложившихся существенных внутренних и внешних факторов, определяющих уровень финансово-экономического развития региона [2].

Развитие налогового потенциала региона осуществляется под воздействием целого комплекса факторов, которые можно подразделять по классификационным признакам.

По месту возникновения:

- внутренние;

- внешние.

По природе возникновения:

- географические и природно-территориальные;

- социально-демографические;

- политические и правовые;

- организационно-управленческие;

- экономические.

К внутренним факторам следует отнести те, которые возникают на территории региона. К ним относятся факторы мезо- и микроуровней (рис. 1). К факторам мезоуровня относятся те, которые возникают на уровне региона. Например, валовой региональный продукт (ВРП), уровень безработицы, численность экономически активного населения, естественное движение населения, природно-климатические условия, нормативные и законодательные акты, принимаемые на уровне региона и т. д. Факторы микроуровня изначально формируются на уровне отдельного предприятия, а затем в комплексе влияют на региональный уровень. Например, финансовый результат деятельности организации (предприятия), средний размер заработной платы в организации, объем инвестиционных вложений и др.

К внешним факторам относят факторы, возникающие за пределами региона и оказывающие влияние на его развитие. Внешние факторы также подразделяются на факторы макроуровня и мегау-ровня. К факторам макроуровня относят факторы,

Рис. 1. Факторы, влияющие на налоговый потенциал региона (по месту возникновения)

возникающие на территории РФ. К ним следует отнести Налоговый кодекс РФ, Бюджетный кодекс РФ, нормативно-правовые акты, удаленность от центра, близость расположения конкурентоспособных регионов, развитие системы администрирования, миграцию населения, тенденции развития системы

налогового администрирования, инфляционные процессы и т. п.

Факторы мегауровня - это факторы, возникающие на мировом уровне. Например, процессы научно-технического прогресса (в том числе возникновение глобальной сети Интернет), мировые кризисы, взаимоотношения со странами ближнего и дальнего зарубежья, таможенные барьеры и пр.

По природе возникновения факторы, влияющие на формирование налогового потенциала региона, подразделяются на географические и природно-территори-альные; социально-демографические; политические и правовые; организационно-управленческие; финансово-экономические (рис. 2). Оценка природно-территориального потенциала региона позволяет оценивать регион с позиции обладания им следующими преимуществами: - удаленность от центра (например от Москвы); наличие полезных ископаемых;

Рис. 2. Факторы, влияющие на налоговый потенциал региона (по природе возникновения)

- близость магистральных трасс федерального значения;

- близость расположения конкурентоспособных регионов;

- наличие благоприятных природно-климатических условий и пр.

Оценка развития территории с точки зрения воспроизводства на территории региона трудового потенциала способствовала выделению категории социально-демографических факторов.

Оценка комплекса финансово-экономических факторов позволяет определить конкурентоспособность региона с позиций достигнутого им уровня экономического потенциала.

На развитие регионов оказывают существенное влияние политические и правовые факторы, так как именно они определяют правовую среду формирования налогового потенциала региона.

Организационно-управленческий потенциал региона включает комплекс факторов, регулирующих систему формирования и сбора налоговых поступлений в консолидированный бюджет региона.

Проведем многомерную классификацию регионов Центрального федерального округа по следующим факторам:

- природно-территориальным;

- социально-демографическим;

- финансово-экономическим. Организационно-управленческие, политические и правовые факторы в процессе анализа учтены не были, так как они в комплексе в равной степени оказывают влияние на развитие всех территорий Центрального федерального округа (например Налоговый кодекс РФ, Бюджетный кодекс РФ и пр.). В то же время существуют определенные трудности в доступе к информации (например уровень развития системы налогового администрирования региона, налоговая культура населения региона и пр.).

При проведении многомерной классификации регионов Центрального федерального округа автор считает целесообразным исключить из объектов исследования Москву и Московскую область, так как они занимают лидирующие позиции, и разрыв с остальными регионами округа является существенным [2].

Так как нет однозначности в оценках выбора показателей, определяющих уровень налогового потенциала региона, автором для анализа были выбраны четыре группы показателей.

К показателям, характеризующим уровень налогового потенциала, были отнесены:

- объем налогов, поступивших в консолидированный бюджет региона, в расчете на одного проживающего в регионе х1, тыс. руб./чел.;

- удельный вес налогов, поступивших в консолидированный бюджет региона, в составе ВРП х2,

- объем налогов, поступивших в консолидированный бюджет региона, в расчете на 1 руб. основных фондов х3, руб./ руб.;

- задолженность по налоговым платежам в бюджет в расчете на 1 руб. налоговых доходов консолидированного бюджета региона х11, коп. Представителями природно-территориальных

факторов стали показатели:

- удаленность от центра (от Москвы) х4, км;

- площадь территории региона х5, тыс. км2.

В качестве социально-демографических факторов были выбраны:

- коэффициент естественного прироста населения на 1 000 чел. х6;

- коэффициент миграционного прироста на 1 000 чел. х7;

- коэффициент экономической активности населения х8, %;

- коэффициент занятости х8, %. Финансово-экономические факторы развития

региона представлены следующим комплексом показателей:

- удельный вес безвозмездных поступлений в составе консолидированного бюджета региона

х10;

- сальдированный финансовый результат на 1 руб. ВРП х12, коп.;

- соотношение инвестиций в основной капитал на 1 руб. ВРП х13, коп.;

- степень износа основных фондов х14, %;

- удельный вес сельского хозяйства, охоты и лесного хозяйства в составе валовой добавленной стоимости региона х15, %;

- удельный вес обрабатывающих производств в составе валовой добавленной стоимости региона х16, %;

- удельный вес строительства в составе валовой добавленной стоимости региона х17, %;

- удельный вес оптовой и розничной торговли, ремонта автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования в составе валовой добавленной стоимости региона х18, %.

На основе данных за 2009 г. [3-5] была построена матрица парных корреляций. Высокий уровень

коэффициента парной корреляции был достигнут между следующими показателями:

- х1 и х2 (0,61); х1 и х3 (0,53); х1 и х17 (-0,52);

- х2 и х3 (0,74);

- х4 и х6 (0,58); х2 и х15 (0,67);

- х5 и х9 (-0,58);

- х6 и х11 (-0,57);

- х8 и х10 (-0,51); х8 и х15 (0,54);

- х9 и х11 (0,53); х9 и х14 (0,55);

- х10 и х16 (-0,59); х10 и х18 (0,54);

- х11 и х12 (-0,52);

- х13 и х17 (0,82);

- Х16 и Х18 (-0,74).

Для исключения взаимовлияния были выбраны показатели:

- объем налогов, сборов и приравненных к ним платежей, поступивших в консолидированный бюджет региона, в расчете на одного проживающего в регионе х1, тыс. руб. /чел.;

- объем налогов, сборов и приравненных к ним платежей, поступивших в консолидированный бюджет региона, в расчете на 1 руб. основных фондов х3, руб. / руб.;

- коэффициент занятости х9, %;

- сальдированный финансовый результат на 1 руб. ВРП х12, коп;

- соотношение инвестиций в основной капитал на 1 руб. ВРП х13,;

- удельный вес сельского хозяйства, охоты и лесного хозяйства в составе валовой добавленной стоимости региона х15, %;

- удельный вес обрабатывающих производств в составе валовой добавленной стоимости региона х16, %. Между выбранными

показателями парные коэффициенты корреляции принимают значения, не

превышающие | 0,55 | , что позволяет провести кластерный анализ без выделения главных компонент и для определения расстояния между точками использовать Евклидову метрику (рис. 3)

Расстояния между кластерами определялись по методам ближнего соседа, дальнего соседа (полная связь), средней связи, центроидного и методом Вар-да. Наилучший результат был получен с помощью классификации, проведенной с использованием иерархического алгоритма кластерного анализа, Евклидовой метрики и метода ближнего соседа (рис. 4.)

В результате проведенного исследования было получено три группы районов, различающихся по показателям, характеризующим уровень налогового потенциала регионов в 2009 г. (табл. 1) В первые два кластера вошли по одному региону: к первому кластеру была отнесена Липецкая область, а ко второму - Калужская. Оставшиеся регионы были отнесены к третьему кластеру. Подобное распре-

Хх *3 х9 *12 *13 *15 *1б

Хх 1 0,53 0,11 0,19 -0,33 -0,18 0,22

х3 0,53 1 -0,28 -0,04 -0,17 -0,37 0,32

Хд 0,11 -0,28 1 0,05 -0,1 0,15 -0,05

Х12 0,19 -0,04 0,05 1 -0,03 0,2 0,37

•«13 -0,33 -0,17 -0,1 -0,03 1 -0,21 0,22

•«15 -0,18 -0,37 0,15 0,2 -0,21 1 -0,37

•«16 0,22 0,32 -0,05 0,37 0,22 -0,37 1

Рис. 3. Матрица парных коэффициентов корреляции показателей, характеризующих уровень налогового потенциала регионов Центрального федерального округа в 2009 г.

«

Я

Я 8

Ч <ц

>0 ю о и 8

Я «

О

н о

£

20 18 16 14 12 10 8 6 4

с к

У,

ч

о

о &

у

£

о

ш

£ н

ч ш

ч ю

о §

о

и

о &

о и

ч

и

м

Рис. 4. Классификация регионов Центрального федерального округа по уровню налогового потенциала, социально-демографическим и финансово-экономическим

факторам в 2009 г.

Таблица 1

Классификация регионов Центрального федерального округа (без Москвы и Московской области) по уровню налогового

потенциала, социально-демографическим и финансово-экономическим факторам в 2009 г.

Коли-

Кластер чество объектов Регион

1 1 Липецкая область

2 1 Калужская область

3 14 Брянская, Ярославская, Рязанская, Костромская, Тверская, Ивановская, Тамбовская, Смоленская, Курская, Орловская, Воронежская, Тульская, Владимирская, Белгородская области

деление анализируемых регионов указывает на их схожесть по выбранным показателям.

Для региона, вошедшего в первый кластер, характерны низкие значения показателей, определяющих уровень налогового потенциала, но большинство показателей, характеризующих финансово-экономическое положение региона, принимает максимальное значение. Исключением является показатель «удельный вес сельского хозяйства, охоты и лесного хозяйства в составе валовой добавленной стоимости региона», значения которого минимальны среди регионов Центрального федерального округа. Значения коэффициента занятости соответствуют средним значениям по регионам округа (табл. 2).

Для региона, вошедшего во второй кластер (Калужская область), характерны наиболее высокие значения показателей, отражающих уровень налого-

вого потенциала региона. К среднему уровню среди регионов Центрального федерального округа относятся показатели, характеризующие финансово-экономическое состояние региона, а коэффициент занятости принимает минимальное значение.

В среднем для регионов, вошедших в этот кластер, характерно принятие наиболее низких значений показателей, характеризующих уровень налогового потенциала и занятости населения. Одновременно для этой группы характерны низкие значения показателей, характеризующих финансово-экономическое состояние регионов, за исключением показателя «удельный вес сельского хозяйства, охоты и лесного хозяйства в составе валовой добавленной стоимости региона», значения которого минимальны.

Проведем многомерную классификацию регионов Центрального федерального округа по аналогичным показателям за 2007 г., так как это последний год перед мировым финансовым кризисом 2008 г. Результаты корреляционного анализа выявили наличие взаимосвязей между исследуемыми показателями, но полученные значения парных коэффициентов корреляции указывают на то, что взаимосвязь не является сильной (рис. 5). Классификация проводилась с использованием иерархического алгоритма кластерного анализа, Евклидовой метрики и метода ближнего соседа.

В результате проведения многомерной классификации было выявлено три кластера (рис. 6). В первый и последний кластеры вошло по одному региону (Липецкая и Белгородская области, соответственно), а остальные регионы были отнесены ко второму кластеру (табл. 3).

Таблица 2

Средние значения показателей, характеризующих уровень налогового потенциала регионов в 2009 г.

Показатель Кластер 1 Кластер 2 Кластер 3 В среднем по регионам

Объем налогов, сборов и приравненных к ним платежей, поступивших в консолидированный бюджет региона, в расчете на одного проживающего в регионе х1, тыс. руб./чел. 18,32 23,95 20,25 20,36

Объем налогов, сборов и приравненных к ним платежей, поступивших в консолидированный бюджет региона, в расчете на 1 руб. основных фондов х3, руб./ руб. 3,66 6,26 5,46 5,4

Коэффициент занятости х9, % 89,46 85,12 90,16 89,8

Сальдированный финансовый результат на 1 руб. ВРП х12, коп. 14,31 3,99 3,84 4,51

Соотношение инвестиций в основной капитал на 1 руб. ВРП х13, коп. 36,93 37,57 27,05 28,32

Удельный вес сельского хозяйства, охоты и лесного хозяйства в составе валовой добавленной стоимости региона х15, % 8,9 9 10,18 10,03

Удельный вес обрабатывающих производств в составе валовой добавленной стоимости региона х16, % 42,8 29,7 20,14 22,15

финансовая аналитика

проблемы и решения ^ 29

Х1 -«3 Х9 Х12 -«13 -«15 -«16

Х1 1 0,55 0,03 0,61 0,39 -0,4 0,62

Х3 0,55 1 0,12 0,58 0,54 -0,16 0,51

Х9 0,03 0,12 1 0,29 0,21 0,34 -0,17

-«12 0,61 0,58 0,29 1 0,55 0,02 0,53

-«13 0,39 0,54 0,21 0,55 1 0,44 0,06

-«15 -0,4 -0,16 0,34 0,02 0,44 1 -0,52

-«16 0,62 0,51 -0,17 0,53 0,06 -0,52 1

Рис. 5. Матрица парных коэффициентов корреляции показателей. характеризующих уровень налогового потенциала регионов Центрального федерального округа в 2007 г.

с к

§

О

Л

&

&

§

о ш

о

ч &

О

о

ш

§

О

А

£

н

о &

У,

§

о &

О

Рис. 6. Классификация регионов Центрального федерального округа по уровню налогового потенциала, социально-демографическим и финансово-экономическим

факторам в 2007 г.

Таблица 3

Классификация регионов Центрального федерального округа (без Москвы и Московской области) по уровню налогового

потенциала, социально-демографическим и финансово-экономическим факторам в 2007 г.

Кластер Количество объектов Регион

Кластер 1 1 Липецкая область

Кластер 2 14 Брянская, Ярославская, Рязанская, Костромская, Тверская, Ивановская, Тамбовская, Смоленская, Орловская, Калужская, Воронежская, Тульская, Владимирская, Курская области

Кластер 3 1 Белгородская область

Для Липецкой области, вошедшей в первый кластер, характерны наиболее высокие значения показателей, характеризующих уровень налогового потенциала регионов и средний уровень занятости населения. Распределение показателей, характеризующих уровень финансово-экономического состояния регионов, является аналогичным 2007 г., т. е. большинство выбранных показателей принимает максимальное значение, за исключением показателя «удельный вес сельского хозяйства, охоты и лесного хозяйства в составе валовой добавленной стоимости региона» (табл. 4).

Для регионов, вошедших во второй кластер, характерно наличие низкого уровня налогового потенциала, низкий уровень занятости населения, низкий уровень финансово-экономического состояния регионов.

Регион, отнесенный к третьему кластеру, обладает значительным налоговым потенциалом (выше среднего уровня), уровень занятости населения является максимальным среди регионов Центрального федерального округа. Для анализируемого кластера показатели, характеризующие финансово-экономическое состояние, принимают значения выше среднего, а показатель «удельный вес сельского хозяйства, охоты и лесного хозяйства в составе валовой добавленной стоимости региона» достигает максимального уровня.

Сопоставление результатов многомерной классификации регионов Центрального федерального округа за 2007 и 2009 гг. показывает сокращение разрывов между регионами, входящими в первые два кластера, и регионами, входящими в последний, третий кластер. Наблюдается сокращение расстояния объединения регионов в кластеры. В 2007 г. расстояние объединения первого и второго кластеров составляло 32, а в 2009 г. - 18. Аналогичная

ч ш

§

о

и «

&

§ о

и

о &

о и

ч

и

м

Таблица 4

Средние значения показателей регионов, характеризующих уровень налогового потенциала в 2007 г.

Показатель Кластер 1 Кластер 2 Кластер 3 В среднем по регионам

Объем налогов, сборов и приравненных к ним платежей, поступивших в консолидированный бюджет региона, в расчете на одного проживающего в регионе х1, тыс. руб./чел. 27,24 14,82 19,7 15,90

Объем налогов, сборов и приравненных к ним платежей, поступивших в консолидированный бюджет региона, в расчете на 1 руб. основных фондов х3, руб./руб. 7,03 5,1 7,03 5,34

Коэффициент занятости х9, % 91,2 90,88 92,16 90,98

Сальдированный финансовый результат на 1 руб. ВРП х12, коп. 32,28 6,8 27,67 9,7

Соотношение инвестиций в основной капитал на 1 руб. ВРП х13, коп. 30,84 25,68 35,23 26,6

Удельный вес сельского хозяйства, охоты и лесного хозяйства в составе валовой добавленной стоимости региона х15, % 7,2 9,16 11,6 9,19

Удельный вес обрабатывающих производств в составе валовой добавленной стоимости региона х16, % 52,4 24,11 23 25,81

ситуация складывается при объединении второго и третьего кластеров. Расстояние объединения второго и третьего кластеров в 2007 г. составляло 20, а в 2009 г. - 14 (см. рис. 4, 6).

Выравнивание уровня налогового потенциала связано с его перераспределением. Сопоставление средних значений анализируемых показателей в сопоставимых ценах подтверждает приведенные выводы (табл. 5).

Таким образом, результатом воздействия мирового финансового кризиса на формирование налогового потенциала регионов Центрального федерального округа стало уменьшение их дифференциации. Эти процессы были обусловлены

ростом значений показателей, характеризующих уровень налогового потенциала х1, х3, показателей «удельный вес сельского хозяйства, охоты и лесного хозяйства в составе валовой добавленной стоимости региона» и «соотношение инвестиций в основной капитал на 1 руб. ВРП». Одновременно наблюдается снижение уровня занятости, значений показателей «сальдированный финансовый результат на 1 руб. ВРП», «удельный вес обрабатывающих производств в составе валовой добавленной стоимости региона».

Увеличение доли сельского хозяйства на фоне сокращения удельного веса обрабатывающих производств является негативной тенденцией и указы-

Показатель 2007 2009 (в ценах 2007) Отклонение

абсолютное относительное

Объем налогов, сборов и приравненных к ним платежей, поступивших в консолидированный бюджет региона, в расчете на одного проживающего в регионе х тыс. руб./чел. 15,9 16,43 0,53 3,33

Объем налогов, сборов и приравненных к ним платежей, поступивших в консолидированный бюджет региона в расчете на 1 руб. основных фондов х3, руб./ руб. 5,34 5,4 0,06 1,12

Коэффициент занятости х9, % 90,98 89,8 -1,18 -1,3

Сальдированный финансовый результат на 1 руб. ВРП х12, коп. 9,7 4,51 -5,19 -53,51

Соотношение инвестиций в основной капитал на 1 руб. ВРП х13, коп. 26,6 28,32 1,72 6,47

Удельный вес сельского хозяйства, охоты и лесного хозяйства в составе валовой добавленной стоимости региона х15, % 9,19 10,03 0,84 9,14

Удельный вес обрабатывающих производств в составе валовой добавленной стоимости региона х16, % 25,81 22,15 -3,66 -14,18

Таблица 5

Динамика средних значений показателей, характеризующих уровень налогового потенциала регионов Центрального федерального округа в 2007-2009 гг.

вает на снижение уровня налогового потенциала. Сложившиеся тенденции в формировании валовой добавленной стоимости характерны для отстающих регионов РФ, у которых наблюдается значительный удельный вес в составе валовой добавленной стоимости продукции сельского хозяйства (18-16 %) и сравнительно низкая доля обрабатывающих производств (ниже 10 %) [1].

Список литературы 1. Попова Г. Л. Анализ качества социально-экономического развития региона: понятия и критерии //

Экономический анализ: теория и практика. 2011. № 29.

2. Попова Г. Л. Финансово-экономический анализ дифференциации налогового потенциала регионов Центрального федерального округа // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2012. № 1.

3. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2010:Стат. сб. М.: Росстат, 2010.

4. Федеральная налоговая служба - http//www. па^. ги.

5. Финансы России. 2010: стат. сб. / Росстат, 2010.

россиискии налоговый саммит

25 2012 года

апреля

Организаторы:

S

Генеральный партнер:

7lg

pepeliaev group' Спонсор:

Ключевые темы:

• НАЛОГОВАЯ ПОЛИТИКА 2012 - 2014

• НОВОЕ В БУХГАЛТЕРСКОМ УЧЕТЕ

• НАЛОГОВОЕ АДМИНИСТРИРОВАНИЕ И НАЛОГОВЫЙ КОНТРОЛЬ. НАЛОГОВЫЕ ПРЕСТУПЛЕНИЯ И ОТВЕТСТВЕННОСТЬ

• СУДЕБНЫЕ СПОРЫ

В числе приглашенных докладчиков: СЕРГЕЙ РАЗГУЛИН Министерство финансов РФ ВАСИЛИЙ ЗУДИН компания «Такском» ДМИТРИЙ ДЕДОВ Высший Арбитражный Суд РФ ЕГОР ЛЫСЕНКО Пепеляев Групп КСЕНИЯ ЛИТВИНОВА Пепеляев Групп АНТОНИНА СИДОРЕНКО «Аргументы и факты» АЛЕКСЕЙ СКВОРЦОВ ТД ГУМ

МИХАИЛ ПОДЛАЗОВ Русская Фитнес Группа (World Class) РОМАН БОРИСОВ re:Store Retail Group ЛЮДМИЛА КОЧУБЕЕВА ОАО «МХК «ЕвроХим»

Стоимость делегатского участия: 29 ООО рублей (вкл. НДС).

Подробнее о программе и докладчиках Вы можете узнать здесь: ..■■

www.events.aif.ru

Екатерина Марчукова

ИД «Аргументы и факты» Тел. +7 (495) 625 3340; E-mail: ekaterlna.marchukova@alf.ru

Контактная информация

Анастасия Верещагина

Media Business Solutions

Тел.:+7-499-500-9396

E-mail: a.vereschaglna@mb-solutlons.ru