CC BY
255
ISSN 2311-9411 (Online) Налоги и налогообложение
ISSN 2079-6714 (Print)
ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ НАЛОГОВОГО АДМИНИСТРИРОВАНИЯ: МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЙ ПОДХОД*
Ирина Анатольевна ИВАНОВА3, Татьяна Александровна ЕФРЕМОВА1^
a кандидат экономических наук, доцент кафедры статистики, эконометрики и информационных технологий в управлении, Национальный исследовательский Мордовский государственный университет им. Н.П. Огарёва, Саранск, Российская Федерация
b кандидат экономических наук, доцент кафедры финансов и кредита, Национальный исследовательский Мордовский государственный университет им. Н.П. Огарёва, Саранск, Российская Федерация
• Ответственный автор
История статьи: Аннотация
Принята 14.10.2015 Тема. Использование экономико-статистического моделирования для прогнозирования
Принята в доработанном виде динамики налоговых поступлений в бюджет страны, которые являются необходимым 06.11.2015 условием обеспечения стабильности развития государства и выполнения его функций -
Одобрена 16.11.2015 социальной, экономической, военно-оборонительной, правоохранительной и др. Полноту и
своевременность налоговых поступлений в бюджет призвано обеспечивать налоговое администрирование - управление налоговыми отношениями со стороны государства. Цели. Разработка методики оценки эффективности налогового администрирования на основе эконометрического моделирования.
Методология. В статье рассматривается корреляционно-регрессионное моделирование зависимости уровня налоговых доходов от эффективности функционирования налогового администрирования. Основная цель множественной регрессии - построить модель с большим числом факторов, определив при этом влияние каждого из них в отдельности, а также совокупное их воздействие на моделируемый показатель.
Результаты. Выявлены факторы, оказывающие на формирование налоговых поступлений наиболее сильное влияние. Изучение характера и моделируемой связи между факторами и результативным показателем позволило подобрать и обосновать два математических уравнения регрессии, основанные на трех переменных. Сравнение уравнений по критериям значимости позволило определить сущность исследуемой зависимости. Оно было рекомендовано для исследования и прогнозирования налоговых поступлений в бюджетную систему.
Область применения. Полученные результаты могут быть использованы при оценке и прогнозировании налоговых поступлений в бюджетную систему государства. Ключевые слова: налоговое Значимость. Разработана модель зависимости налоговых доходов государства от администрирование, экономико- эффективности налогового администрирования. Обоснованы достоверность и возможность статистическое моделирование, использования модели при оценке и прогнозировании налоговых поступлений в бюджетную уравнение регрессии, систему государства. Доказано, что моделирование позволит прогнозировать величину
мультиколлинеарность, собираемости налогов на перспективу, обеспечивать их дальнейшее рациональное
детерминация распределение с учетом потребностей государства.
Сбор налогов является необходимой составляющей деятельности государства, направленной на регулирование рыночной экономики. Без этого не может быть целенаправленного развития общества.
Налоги олицетворяют собой ту часть финансовых отношений, которая связана с формированием денежных доходов государства (бюджета и внебюджетных фондов), необходимых для выполнения соответствующих функций -социальной, экономической, военно-
оборонительной, правоохранительной и др. [1].
*Статья публикуется по материалам журнала «Финансовая аналитика: проблемы и решения». 2015. № 45 (279).
© Издательский дом ФИНАНСЫ и КРЕДИТ, 2015
Полноту и своевременность налоговых поступлений призвано обеспечивать налоговое администрирование [2]. В самом упрощенном толковании его можно определить как управление налоговыми отношениями, которое должно быть организовано прежде всего со стороны государства. Это деятельность уполномоченных органов власти, направленная на исполнение законодательства по налогам и сборам, обеспечение эффективного функционирования налоговой системы и налогового контроля [3-6].
Такое понимание налогового администрирования, с одной стороны, учитывает основные функции и задачи деятельности полномочных
государственных органов в сфере управления
процессами налогообложения, конкретизирует цель их деятельности, а с другой - вызывает немало методологических трудностей при проведении экономической оценки, если постараться определить динамику экономических результатов администрирования.
На взгляд авторов, основная методологическая проблема заключается в том, что механизм налогового администрирования генерирует различные результаты, которые несопоставимы. Он призван обеспечить своевременное администрирование налогового долга, поддержку учета плательщиков и процессов
налогообложения, оформление соответствующих документов, предоставление разъяснений и консультаций и др. [7].
Основным результатом функционирования механизма налогового администрирования является поступление налогов в бюджеты всех уровней [8].
Следовательно, величина собранных налогов напрямую зависит от эффективности налогового администрирования. Ее можно определять в первую очередь с помощью экономически значимого показателя, который учитывает совокупность определенных экономических эффектов, полученных при определенных затратах на поддержание администрирования.
Вместе с тем современные ученые и практики в области налогового администрирования пока не выработали единого подхода к оценке эффективности этого процесса. Ситуация неопределенности в науке подтверждается постоянным реформированием на практике способов оценки работы налоговых органов -основного администратора налогов.
Так, в центральном аппарате Федеральной налоговой службы уже долгое время проводится целенаправленная и кропотливая разработка стройной системы аналитических показателей. Результатом стали внедрение первой методики оценки в 1993 г. и ее последующие корректировки (2003, 2004, 2008 гг.)1 [9].
Методики 1993 и 2003 гг. основывались на оценке контрольной работы налоговых органов. После этого действовала методика 2004 г., которая позволяла оценить качество выполнения
1 Дуплинская Е.Б. Совершенствование системы прогнозирования бюджетно-налоговых доходов // Финансы и кредит. 2007. № 31. С. 33-41.
налоговыми органами фискальной функции2. В 2008 г. была принята принципиально новая методика, позволяющая комплексно оценить все сферы деятельности налоговых органов РФ [10].
Действующие критерии оценки эффективности работы налоговых органов состоят из пятнадцати аналитических показателей, объединенных в группы, характеризующие:
• собираемость налогов и сборов;
• снижение задолженности по налогам и сборам в бюджетную систему РФ;
• досудебное урегулирование налоговых споров и долю решений, принятых в пользу налоговых органов;
• доступ налогоплательщиков через Интернет к персонифицированной информации о состоянии расчета с бюджетом;
• положительную оценку плательщиками качества работы налоговых органов3.
В связи с этим можно утверждать, что налоговые органы попытались сформулировать комплекс разносторонних критериев, которые позволяют оценить все сферы их деятельности в процессе налогового администрирования, в то время как разработанные ранее методики были сфокусированы на оценке только какой-либо одной стороны работы (контрольной или фискальной).
В то же время следует отметить, что данная совокупность критериев не является совершенной. К примеру, некоторые ученые помимо обозначенных выделяют еще ряд показателей для оценки эффективности налогового
администрирования.
Так, Г.Х. Алиев приводит параметр уровня добровольно уплаченных налогов в качестве одного из основных показателей анализа
4
результативности налогового администрирования . Изменение динамики данного показателя позволит
2 Алёхин С.Н. Особенности налогового администрирования в современных условиях РФ // Финансы и кредит. 2007.
№ 38. С. 45-49.
3 Методика оценки эффективности деятельности территориальных органов ФНС и распределения средств федерального бюджета, направляемых на материальное стимулирование федеральных государственных гражданских служащих территориальных органов ФНС в 2008 г., и значения критериев оценки качества деятельности ФНС на 2008 г.: приказ ФНС России от июня 2008 // Справочно-правовая система «КонсультантПлюс».
комплексно проанализировать работу налоговых органов в области профилактики налоговых правонарушений.
Схожий параметр предлагает А.Т. Щербинин. Это коэффициент начисления налогов, который рассчитывается как доля самостоятельно начисленных налогоплательщиком налогов в общей сумме начислений [11]. Данный показатель позволяет учесть характер взаимоотношений налоговых органов с плательщиками и дать комплексную характеристику работы ведомства, а также качество профилактики, проводимой с клиентами.
В работе Д.В. Крылова используются показатели, основанные на понятии «налоговый потенциал региона»5. Предложенная методика позволяет оценить степень собираемости на территории региона налогов в бюджет РФ.
Показатель, определяющий разность между ожидаемой и фактически перечисленной в бюджет суммой налоговых платежей, предлагает Г.Н. Карташова6. Она оценивает эффективность налогового администрирования по тому, насколько полно налоговый потенциал превращается в фактические налоговые поступления.
Основными традиционными показателями эффективности налогового администрирования в западных странах выступают количественные критерии, характеризующие конкретные аспекты работы налоговых органов.
Например, во Франции к таким параметрам относят:
• количество спорных ситуаций;
• количество уголовных преследований по фактам мошенничества;
• удельный вес дел с максимальными штрафными санкциями за налоговые правонарушения [12].
Важным показателем является соотношение между затратами и общей величиной доначисленных сумм (соотношение сил и результатов). Оно позволяет сравнивать
4 Алиев ГХ. Налоговый контроль и оценка его эффективности на современном этапе. Махачкала, 2004. 106 с.
5 Крылов Д.В. Экономическая оценка организации и налогового администрирования // Вестник международных научных конференций. Ижевск, 2006. С. 22-25.
6 Карташова Г.Н. К вопросу о разработке методики оценки эффективности работы налоговых органов // Налоговый вестник. 1999. № 11. С. 31-34.
деятельность разных управлений и подразделений
[13].
В других странах, скажем в Швеции, для оценки работы налоговых органов фискальные показатели практически не используются. В качестве таковых используют данные, характеризующие сроки и качество выполнения всех установленных процедур, в том числе случаи обязательного пересмотра решений налоговой службы или время, которое необходимо потратить плательщику, чтобы дозвониться до налоговой службы. Имеют значение также социальные аспекты, например среднее количество дней болезни, приходящееся на одного сотрудника в год [14].
В Германии анализ налогового администрирования проводится посредством характеристики работы персонала налоговых органов. Для этого применяют систему балльных оценок. Ее сущность заключается в том, что в зависимости от категории каждого проверенного предприятия (исходя из классификации по величине, а также отраслевой принадлежности) налоговому инспектору засчитывается определенное количество баллов. При этом за отчетный год каждый должен набрать определенный минимум [15]. Балльный норматив служит основой для составления планов проверок на предстоящий отчетный год с точки зрения оптимального распределения нагрузки между сотрудниками.
Таким образом, анализ существующих методик определения эффективности налогового администрирования позволил выделить и классифицировать показатели в соответствии с выполняемыми налоговым администрированием функциями (рис. 1) [16, 17].
Вместе с тем проведенное исследование показало отсутствие методик, позволяющих оценить эффективность налогового администрирования на основе эконометрического моделирования. Особенностью таких методик является возможность построить модель с большим числом факторов, определив при этом влияние каждого из них в отдельности, а также их совокупное воздействие на моделируемый показатель.
Считая, что характеристикой успешности налогового администрирования выступает величина налоговых поступлений в бюджетную систему, полагаем целесообразным провести моделирование зависимости уровня налоговых доходов от эффективности выполнения функций налогового администрирования (планирования, регулирования, учета, анализа и контроля).
Для математического описания такой модели был выбран один из методов экономической статистики - корреляционно-регрессионный анализ. Его суть заключается в построении и анализе экономико-математической модели в виде уравнения регрессии, выражающего зависимость явления от определяющих его факторов [18].
Многофакторный корреляционный анализ состоит из нескольких этапов:
• определяются факторы, которые оказывают воздействие на изучаемый показатель, и отбираются наиболее существенные для корреляционного анализа;
• собирается и оценивается исходная информация, необходимая для корреляционного анализа;
• изучается характер и моделируется связь между факторами и результативным показателем, то есть подбирается и обосновывается математическое уравнение, которое наиболее точно выражает сущность исследуемой зависимости;
• статистически оцениваются результаты корреляционно-регрессионного анализа и их
7
практического применения .
Отбор факторов, влияющих на уровень результативного признака У (в данном случае поступления налогов, администрируемых Управлением Федеральной налоговой службы (УФНС России) по Республике Мордовии, в бюджетную систему РФ), проводился на основе качественного теоретического анализа с одновременным использованием статистико-математических критериев. При этом использовался трехстадийный отбор.
На первой стадии на факторы, включаемые в предварительный перечень, не накладывалось никаких особых ограничений.
На второй стадии проводилась сравнительная оценка и исключение части параметров на основе сочетания качественного анализа с анализом парных коэффициентов и индексов корреляции, а также оценкой их по критерию Стьюдента.
Третья, заключительная стадия отбора факторов проводилась в процессе построения различных вариантов многофакторных моделей - уравнений
7 Иванова И.А., Кугушева К.В. Исследование факторов качества экономического роста Республики Мордовия на основе производственных функций // Системное управление. 2012. № 2. С. 21.
множественной регрессии и оценки значимости их параметров.
В качестве основных факторов, характеризующих результативность отдельных функций налогового администрирования, авторами были выбраны следующие:
• Х1 — количество налогоплательщиков (организаций и индивидуальных предпринимателей), состоящих на учете в налоговых органах Республики Мордовии, ед.;
• Х2 — уровень выполнения бюджетных назначений (заданий) по налоговым доходам, %;
• Х3 — суммы недоимок и задолженности по налогам, пеням и штрафам, администрируемым УФНС России по Республике Мордовии, тыс. руб.;
• Х4 — величина фактически погашенной задолженности по налогам, пеням и штрафам, администрируемым УФНС России по Республике Мордовии, тыс. руб.;
• Х5 — охват налогоплательщиков выездными налоговыми проверками, %;
• Хз — доля результативных камеральных проверок, %;
• Х7 — доля результативных выездных проверок,
%;
• Хв — доначисленные налоговые платежи по результатам налогового контроля, проводимого налоговыми органами Республики Мордовии, тыс. руб.;
• Х9 — количество санкций, наложенных на плательщиков по результатам налоговых проверок, проведенных налоговыми органами Республики Мордовия, тыс. руб.;
• Х10 — сумма уменьшенных налоговых платежей по результатам налоговых проверок, проведенных налоговыми органами Республики Мордовии, тыс. руб.;
• Х11 — взысканные платежи по результатам контроля, проводимого налоговыми органами Республики Мордовии, тыс. руб.;
• Х12 — удельный вес сумм платежей, взысканных по результатам выездных и камеральных проверок, от общей суммы дополнительно начисленных платежей за отчетный период, %;
• Х13 — величина налоговых льгот, полученных налогоплательщиками Республики Мордовии в отчетном периоде, тыс. руб.;
• Х14 — количество плательщиков, приходящихся на одного инспектора-камеральщика;
• Х15 — количество проверок, приходящихся на одного инспектора-камеральщика, ед.;
• Х16 — количество проверок, приходящихся на одного инспектора по выездным проверкам, ед.
Цифровые значения результативной переменной и обусловливающих ее факторов приведены в табл. 1.
На основе множественного корреляционного анализа были определены характер, сила и направления связей между результативным У и факторными признаками данного исследования, результатом чего стало построение матрицы парных коэффициентов корреляции (рис. 2).
Анализ данных, представленных на рис. 2, позволил выявить мультиколлинеарность между парами факторных признаков Х1 - Х5; Х\ - Х7; Х\ -Х14; Х7 - Х5; Х14 - Х5; Хб - Х9; Х14 - Х7; Х16 - Х7; Х11 - Х12. При этом была установлена заметная прямая связь У с Х4 (величиной фактически погашенной задолженности), обратная умеренная связь с Х5 (охватом налогоплательщиков выездными налоговыми проверками), с Х10 (суммой уменьшенных налоговых платежей по результатам налоговых проверок), с Хб (долей результативных камеральных проверок).
Методом последовательного пошагового присоединения было построено множественное уравнение регрессии зависимости У от представленных факторов с предварительным исключением из модели факторов, ответственных за мультиколлинеарность, а также статистически незначимых по критерию Стьюдента:
У =1347 878,174-110,370 Х10 -
(-3,59)
-171041,232 Х5+3,602 Х 4 + е; (1)
(-2,23) (-6,28)
¥ =36,37; Я2 =0,51. Анализ полученного уравнения регрессии (1):
• коэффициент детерминации Я2 = 0,51 указывает на то, что на 51% вариация уровня налоговых поступлений объясняется факторами, используемыми при построении модели, и на 49% - влиянием прочих факторов;
• после сопоставления значения множественного коэффициента корреляции Я = 0,72 с таблицей Чеддока выявлено наличие высокой корреляционной связи между результативным и факторными показателями;
• коэффициенты уравнения регрессии являются статистически значимыми при уровне значимости а = 0,03;
• уравнение регрессии надежно по критерию Фишера при уровне значимости а = 0,01 и, следовательно, применимо для исследования.
Таким образом, построенная модель (1) пригодна для исследования и прогнозирования. Вместе с тем качество исследования во многом зависит от прогнозных качеств модели. Последствия ошибки в выборе вида зависимости (неправильной спецификации) будут весьма серьезными. Обычно такая ошибка приводит либо к получению смещенных оценок, либо к ухудшению статистических свойств оценок коэффициентов регрессии и других показателей качества уравнения.
В связи с этим методом последовательного присоединения было также построено нелинейное (показательное) множественное уравнение регрессии зависимости У от представленных факторов:
У =а0 Ха-Ха2-Х333,..•Х°т-е.
Оценка параметров уравнений, нелинейных по объясняющим переменным, но линейных по оцениваемым параметрам, не представляет особой сложности: в этом случае можно использовать замену переменных для сведения модели к линейной и оценки параметров с помощью обычного метода наименьших квадратов (примененного к модели с замененными переменными) [19]:
1п У =1п а0 + а11п Х1+а21п Х 2+ а31п Х3 +... + ат 1п Х т+е.
Показательное многофакторное уравнение регрессии с учетом исключения факторов, ответственных за мультиколлинеарность и статистически незначимых по критерию Стьюдента, имеет следующий вид:
У =20 456,582 • Х °,474 • Х-0,208 • Х -00,188 • е.
Путем логарифмирования оно было приведено к линейной форме:
ln Y =9,926 —0,188 ln X10 -
( - 6,55 )
—0,208 ln X 5+0,474 ln X4 +s;
(2)
(—3,83)
( 7,95)
F =94,51; Я =0,73. Анализ уравнения регрессии (2):
• коэффициент детерминации Я2 = 0,73 свидетельствует о том, что на 73% вариация уровня налоговых поступлений объясняется факторами, используемыми при построении модели, и на 27% - влиянием прочих факторов;
• после сопоставления значения множественного коэффициента корреляции Я = 0,86 с таблицей Чеддока выявлено наличие весьма высокой корреляционной связи между результативным и факторными показателями;
• коэффициенты уравнения регрессии являются статистически значимыми при уровне значимости а = 0,01;
• уравнение регрессии надежно по критерию Фишера при уровне значимости а = 0,01 и, следовательно, применимо для исследования.
Таким образом, построенная модель (2), как и модель (1), пригодна для исследования и прогнозирования.
После сравнения двух разработанных моделей зависимости уровня налоговых доходов от эффективности выполнения налогового администрирования была определена сущность исследуемой зависимости (табл. 2). Анализ данных, приведенных в табл. 3, позволил сделать вывод, что наилучшей регрессионной моделью зависимости поступления налогов,
администрируемых УФНС России по Республике Мордовии в бюджетную систему РФ, от представленных факторов является степенная модель (2).
Экономическая интерпретация ее параметров такова:
• коэффициент регрессии при 1пХю показывает, что при увеличении суммы уменьшенных налоговых платежей по результатам проверок на 1% поступления налогов в бюджетную систему РФ снизятся в 1,01-0'188, то есть в 0,9981 раза;
• коэффициент регрессии при 1пХ5 показывает, что при увеличении доли охвата налогоплательщиков выездными проверками на 1% поступления налогов в бюджетную систему Российской Ф сократятся в 1,0 1 0,208, то есть в 0,9979 раза;
• коэффициент регрессии при 1пХ4 показывает, что при увеличении величины фактически погашенной задолженности на 1% поступления налогов в бюджетную систему РФ увеличатся в 1,01°>474, то есть в 1,0047 раза.
Таким образом, проведенное исследование показало высокую точность оценки эффективности налогового администрирования при применении эконометрического
моделирования.
Изучение зависимости поступления налогов от выполнения функций налогового
администрирования позволило разработать регрессионную модель, основанную на трех переменных:
• на величине фактически погашенной задолженности;
• степени охвата налогоплательщиков выездными налоговыми проверками;
• сумме налоговых платежей, уменьшенных по результатам налоговых проверок.
Данная модель позволит прогнозировать величину собираемости налогов на перспективный период, а следовательно, обеспечивать их дальнейшее рациональное распределение с учетом потребностей государства.
Таблица 1
Значения результативной переменной и обусловливающих ее факторов
Период Показатель
ление налогов, администрируемых региональным УФНС России, в бюджетную систему РФ, тыс. руб. Количество налогоплательщиков (организаций и индивидуальных предпринимателей), состоящих на учете в налоговых органах, чел. Уровень выполнения бюджетных назначений (заданий) по налоговым доходам, % Суммы недоимок и задолженности по налогам, пеням и штрафам, тыс. руб. Величина фактически погашенной задолженности, тыс. руб. Охват налогоплательщиков выездными налоговыми проверками, % Доля результативных камеральных проверок, % Доля результативных выездных проверок, % Сумма налогов, доначисленных по результатам налогового контроля, тыс. руб. шчество санкций, наложенных на плательщиков по результатам налоговых проверок, тыс. руб. Сумма налогов, уменьшенных по результатам налоговых проверок, тыс. руб. Взыскано налогов по результатам налогового контроля, тыс. руб. Удельный вес сумм налогов, взысканных по результатам выездных и камеральных проверок, от общей суммы дополнительно начисленных наогов за отчетный период, % Величина полученных плательщиками в отчетном периоде налоговых льгот, тыс. руб. Количество налогоплательщиков, приходящихся на одного инспектора-камеральщика Количество проверок, приходящихся на одного инспектора-камеральщика Количество проверок, приходящихся на одного инспектора по выездным проверкам
Х2 Х3 Х4 Х5 Х6 Х7 Х8 К Х10 Xi, Х,2 Х14 Х,5 Xi6
2006 10 439 718 26 64 1 125 2 493 119 1 288 823 3,44 7,04 94,10 936 880 420 212 17 425 630 821 67,0 37 954 146 883 6
2007 15 650 48 7 27 679 132 2 255 424 2 590 237 2,10 5,59 94,49 506 327 177 158 50 847 515 519 75,4 48 328 160 102 4
2008 16 517 54 4 30 645 159 1 981 471 2 187513 1,66 5,83 99,38 2 423 433 137 968 40 807 560 958 21,9 52 990 174 1 525 4
2009 11 061 46 7 31 754 179 2 809 128 2315 195 1,42 6,64 99,78 1 235 938 198 288 82 019 1 145 278 79,9 27 956 192 1 600 3
2010 14 088 668 37 842 165 2 971675 2 212 330 1,12 5,92 99,05 916 193 265 640 63 332 509 969 43,2 54 372 234 1 269 3
2011 18 833 363 38 828 161 2 190 577 2 233 012 1,05 6,50 99,26 852 661 213 679 26 649 555 777 52,1 52 207 244 1 032 3
2012 21 369 388 34 122 148 2 155 391 2 291 279 1,08 6,01 99,73 832 093 210 029 12 158 658 621 63,2 40 999 239 1 158 4
2013 23 047 117 31 213 158 2 206 080 3058350 0,96 6,42 99,67 755 519 195 736 28 613 492 750 51,8 27 411 230 1 261 3
2014 36 003 942 31 098 127 3 148 238 6 654 337 0,87 7,50 99,62 1 614670 372 574 12 616 781 501 48,4 41 887 213 1 100 3
Источник: составлено авторами на основе данных сайта ФНС России
Таблица 2
Сравнительный анализ регрессионных моделей (1) и (2)
Коэффициент детерминации R2
Критерий Фишера
F
Ошибка аппроксимации e
Регрессионная модель
Сумма рангов
Ранг
модели
е и г е и г £ !U г
н е на н е на и н на
h н PO аР h н PO аР е F а н PO аР
Y = 1 347 878,174 - 110,370 Xw - 0,51 2 36,3 2 125,45 2 6 2
- 171 041,232 X5 + 3,602X4 + s 7
lnY = 9,926 - 0,1881пХю - 0,73 1 94,5 1 0,13 1 3 1
- 0,208lnX + 0,474lnX + s 1
Рисунок 1
Система показателей эффективности и результативности налогового администрирования
Примечание. ИНК - инвестиционный налоговый кредит.
Рисунок 2
Матрица парных коэффициентов корреляции между статистическими признаками, определяющими уравнение регрессии
Y Xi X2 Хз X4 X5 Хб X7 Xs X9 Xio Xii Xi2 Xi3 Xi4 Xi5 Xi6
Y 1,00
Xi 0,28 1,00
X2 -0,10 0,26 1,00
Хз 0,07 0,13 -0,24 1,00
X4 0,66 0,19 -0,22 0,31 1,00
Х5 -0,42 -0,88 -0,32 -0,15 -0,46 1,00
Хб 0,09 -0,13 -0,41 0,36 0,24 0,23 1,00
Х7 0,32 0,81 0,34 0,16 0,38 -0,92 -0,24 1,00
Х8 0,14 -0,08 0,11 -0,10 0,18 -0,09 -0,20 0,13 1,00
Х9 0,11 -0,24 -0,33 0,47 0,24 0,26 0,71 -0,31 -0,01 1,00
Xio -0,40 -0,13 0,21 0,24 -0,28 0,03 -0,46 0,10 -0,02 -0,40 1,00
Xii -0,07 -0,04 0,08 0,06 0,08 -0,03 0,03 0,14 0,11 0,08 0,18 1,00
Xi2 -0,18 -0,10 -0,02 0,00 -0,14 0,17 0,05 -0,07 -0,43 -0,03 0,19 0,71 1,00
Xi3 -0,02 0,09 -0,16 0,09 -0,08 0,06 -0,16 -0,06 0,16 -0,02 -0,05 -0,20 -0,12 1,00
Xi4 0,39 0,93 0,25 0,15 0,32 -0,90 -0,05 0,78 -0,16 -0,11 -0,27 -0,09 -0,11 -0,03 1,00
Xi5 -0,07 0,27 0,38 0,12 0,05 -0,51 -0,53 0,62 0,34 -0,43 0,68 0,24 -0,08 -0,10 0,16 1,00
Xi6 -0,31 -0,70 -0,31 -0,15 -0,38 0,80 0,23 -0,77 -0,03 0,34 -0,15 -0,04 0,05 -0,02 -0,66 -0,51 1,00
Список литературы
1. Ефремова Т.А., Ефремова Л.И. Модернизация и информатизация налогового администрирования как условие обеспечения инновационного развития российской экономики // Налоги. 2013. № 2. С.17-20.
2. Ильин А.Ю. Влияние налогового администрирования на собираемость налогов // Финансовое право. 2013. № 1. С. 18-22.
3. Пономарёв А.И., Пономарёва А.М. Модернизация налогового администрирования в современной России // Налоги и налогообложение. 2012. № 3. С. 30-37.
4. Гончаренко Л.И. К вопросу о понятийном аппарате налогового администрирования // Налоги и налогообложение. 2010. № 2. С. 17-24.
5. Курочкин В.В., Басиев М.К. Налоговое администрирование как инструмент антикризисного управления // Финансы. 2010. № 1. С. 28-32.
6. Nasyrova V. Estimation of the quality of tax administration in the Russian fédération // Mediterranean Journal of Social Sciences. 2015. № 6 (1S3). P. 16-19.
7. Вигдорчик Д.Г. Отдельные вопросы налогового администрирования на современном этапе развития общества // Налоги и налогообложение. 2012. № 6. С. 12-18.
8. Проскура Е.П. Эффективность налогового администрирования: понятие и содержание // Современные технологии управления. 2013. № 7. С. 34-43.
9. Журавлёв А. Эффективность бюджетно-налогового администрирования // Экономист. 2008. № 6. С.80-85.
10. Гашенко И.В. Методологические основы налогового регулирования // Налоговая политика и практика. 2009. № 9. С. 13-17.
11. Щербинин А.Т. Проблемы повышения эффективности налогового контроля. // Налоговая политика и практика. 2002. № 3. С. 24-26.
12. Eichfelder S., Schorn M. Tax compliance costs: A business-administration perspective // FinanzArchiv. 2012. № 68. P. 191-230.
13. Weidong L. Study on the risk identification and warning of tax administration // Lecture Notes in Electrical Engineering. 2014. № 269 LNEE. P. 1137-1142.
14. Hauptman L., Horvat M., Korez-Vide R. Improving tax administration's services as a factor of tax compilance: The case of tax audit // Lex Localis - Journal of Local Self-Government. 2014. № 12. P. 481-501.
15. Proskura K.P., Kapustyan O.M. Методолопчш засади податкового адмшютрування // Actual Problems of Economics. 2012. № 136. P. 195-202.
16. Ефремова Т.А. Качество и результативность налогового администрирования: методики оценки и их характеристика // Финансы и бизнес. 2014. № 2. С. 70-77.
17. Филиппова Н.А., Ефремова Т.А. Результативность налогового администрирования: понятие и оценка // Налоги. 2014. № 3. С. 21-24.
18. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: ЮНИТИ, 2008. 1022 с.
19. Иванова И.А., Мурзаева О.В. Количественные параметры системы финансирования здравоохранения в России // Научное обозрение. 2012. № 2. С. 527-537.
