CC BY
77
УДК
Оценка налогового потенциала как основа прогнозирования налоговых
поступлений Республики Татарстан Assessment of tax potential as basis of forecasting of tax revenues of the
Republic of Tatarstan
Г ильфановРашитМахмутович кандидат технических наук, доцентКазГ АСУ
[email protected] GilfanovRashitMakhmutovich Candidate of Technical Sciences, associate professor KAZGASU
[email protected] Евстафьева АлсуХусаиновна кандидат экономических наук, доцент КазГ АСУ
[email protected] EvstafievaAlsyKhusainovna Candidate of Economic Sciences, associate professor KAZGASU
[email protected] Филатова Екатерина Андреевна аспирантКазГ АСУ [email protected] Filatova Ekaterina Andreevna graduate student KAZGASU [email protected]
Аннотация
От правильной оценки налогового потенциала зависят темпы социально-экономического развития регионов, качество межбюджетных отношений, достоверность бюджетного планирования и эффективность всего бюджетного процесса. Сегодня определение налогового потенциала необходимо для расчета потребностей бюджетов субъектов федерации в финансовой помощи из федерального бюджета с целью создания
благоприятных условий и экономического роста, как субъектов федерации, так и государства в целом.
Определение налогового потенциала Республики Татарстан проводилось с помощью метода регрессионного анализа.В результате расчетов выявлена зависимость налогового потенциала в Республике Татарстан от валового регионального продукта, среднего курса доллара и среднесписочной численности работающих в экономике.
Abstract
Rates of a social and economic development of regions, a quality of the interbudgetary relations, a reliability of budget planning and an efficiency of all budgetary processes depend on a correct assessment of a tax potential. Nowadays, determination of thetax potential is necessary for the calculation of requirements of budgets of subjects of federation in the financial help from the federal budget with the purpose of creating favorable conditions and an economic growth of both subjects of federation, and the state.
Determination of the tax capacity of the Republic of Tatarstanhas been completed bythe method of a regression analysis. As a result of calculations, dependency of the tax potential in the Republic of Tatarstan from a gross regional product, an average dollar exchange rate and an average number of working citizensin the economy is revealed.
Ключевые слова: налоговый потенциал, налоговые поступления, регион, валовый региональный продукт, средний курс доллара, среднесписочная численность работающих в экономике.
Keywords: tax potential, tax revenues, the region, gross regional product, average dollar exchange rate, average number working in economy.
Необходимость в управлении процессами прогнозирования экономического развития региона определяет актуальность оценки налогового потенциала как основного элемента в управлении бюджетом и экономикой в Республике Татарстан. Налоговые поступления и ставки
налогов значительно влияют на экономический рост региона. Для того чтобы повысить качество процессов экономического регулирования и проектов бюджета, необходимо наличие связи между экономической базой и доходами бюджета, а также наличие правильной обоснованности планируемых мероприятий в области налогообложения. Таким образом, только на обоснованных научных прогнозах и реально оцененной экономической ситуации в регионе, базируется формирование бюджетов различных уровней.
Развитие налогового потенциала региона подразумевает максимальное, с точки зрения экономического роста, использование всех собственных ресурсов и возможностей, т.е. тех объектов управления налоговым потенциалом, от которых формируются налоговые доходы региона: благосостояние и доходы населения; рентабельность хозяйствующих субъектов. При этом физические лица, предприниматели, юридические лица выступают как субъекты налогообложения.
Объем налоговых поступлений в федеральный и региональный бюджеты зависит от разных экономических показателей региона. В качестве таких экономических показателей нами были отобраны 23 показателя, наиболее полно характеризующих экономику Республики Татарстан. К ним относятся: объем налоговых поступлений в бюджет РТ, прибыль
предприятий, валовый региональный продукт, среднедушевые доходы населения, инвестиции в основной капитал, объем отгруженной продукции, ввод в действие жилых домов, среднемесячная заработная плата, валовая продукция сельского хозяйства, реальные денежные доходы населения, импорт товаров, экспорт товаров, фонд заработной платы, износ основных фондов, среднесписочная численность работающих в экономике, сальдированный финансовый результат, величина прожиточного минимума, объем выполненных работ по строительству. Определим зависимость налогового потенциала от совокупности экономических показателей, характеризующих уровень развития экономики Республики Татарстан с помощью метода регрессионного анализа. Регрессионный анализ является
одним из наиболее распространенных инструментов эконометрического анализа. Он позволяет проанализировать и оценить связи между зависимой (объясняемой) и независимыми (объясняющими) переменными. Сбор данных осуществлялся нами за период с 2006 по 2012 гг., так как за более ранние периоды это сделать практически невозможно в силу отсутствия данных на официальном сайте управления федеральной налоговой службы по Республике Татарстан.
Все показатели, характеризующие экономику Республики Татарстан, были обработаны методом корреляционного анализа, в результате чего была построена корреляционная матрица. Анализ элементов корреляционной матрицы показал, что наиболее сильно объем налоговых поступлений коррелирует с такими экономическими показателями как объем производства горюче-смазочных материалов (ГСМ) - туХ2о = 0,961(у - объем налоговых поступлений в бюджет РТ, х2о - объем производства горюче-смазочных материалов), импорт товаров - тух = 0,958 (у - это объем налоговых поступлений в бюджет РТ, х1± - импорт товаров), объем отгруженной продукции - гуХб = 0,946 (у - это объем налоговых поступлений в бюджет РТ,х6 - объем отгруженной продукции) и объем ВРП - гуХз = 0,940 (у - это объем налоговых поступлений в бюджет РТ,х3 — валовый региональный продукт), где г - коэффициент парной корреляции, который дает количественную оценку линейной зависимости. При этом анализ коэффициентов парной корреляции между этими экономическими показателями показывает, что они между собой значимо коррелированы. Поэтому эти экономические показатели одновременно включать в модель нельзя из-за возникновения, вследствие этого, проблемы мультиколленеарности [2].
Построение регрессионной модели, описывающей зависимость налоговых поступлений от выбранных макроэкономических показателей, начнем с расчета парной регрессии с фактором, наиболее тесно связанным с результатом. Добавление каждого нового фактора сопровождается не только
проверкой обоснованности включения данного фактора, но и проверкой значимости влияния на результат прочих факторов, уже включенных в модель. Выявленные незначимые факторы исключаются из модели. Процесс завершается, если добавление нового фактора не приводит к заметному улучшению качества модели, определяемого значением коэффициента детерминации для данной модели.
Поэтому, в первую очередь, строим регрессионную модель, описывающую зависимость налоговых поступлений от экономического показателя - объема производства ГСМ, которая является адекватной, но при этом свободный член в модели является незначимым по критерию Стьюдента. Построение регрессионной модели без свободного члена приводит к уменьшению значения коэффициента детерминации, при этом Я2 = 0,900, то есть информативность модели является недостаточно высокой и 10,0% дисперсии значений объема налоговых поступлений объясняется не включенными в модель факторами. Включение в модель других экономических показателей, незначимо коррелированных с экономическим показателем - производство ГСМ, так же не приводит к существенному улучшению описательных свойств модели.
Аналогичная ситуация наблюдается и тогда, когда в качестве основного экономического показателя определяющего объем налоговых поступлений выбирается такой экономический показатель как импорт товаров или объем отгруженной продукции.
Таким образом, мы приходим к необходимости построения зависимости объема налоговых поступлений от экономического показателя ВРП т. е. в виде:
НПР, = С0 + С1- ВРП + £р (1)
гдеНПР; - налоговый потенциал /-ого региона;
ВРП - валовой региональный продукт/-ого региона;
£1 - случайная величина, характеризующая влияние на налоговый потенциал регионане включенных в модель экономических факторов;
С0 и Сх- параметры уравнения регрессии.
Чтобы рассчитать зависимость налогового потенциала Республики Татарстан от ВРП, применим имеющиеся в нашем распоряжении статистические данные, которые приведены в таблице 1 и получим оценку модели (1) в виде:
НПРРТ = С0 + Сг • ВРПРТ, (2)
гдеНПРРТ- налоговый потенциал Республики Татарстан;
ВРПРТ - валовой региональный продуктРеспублики Татарстан;
С0 и С±- коэффициенты уравнения регрессии, являющимися оценками параметров С0 и соответственно.
Использование модели (2) позволяет получить ретроспективную, текущую и прогнозную оценки налогового потенциала Республики Татарстан.
Регрессионная модель, описывающая зависимость налоговых поступлений - НПРРТ (Урт) от экономического показателя ВРП (Х^), построенная по данным таблицы 1 имеет вид:
Урт = 27,446 + 0,195847 * Х1рт, (3)
где 7рт - налоговые поступления на территории Республики Татарстан;
^1рт - ВРП по Республике Татарстан.
Таблица 1. Исходные данные для анализа взаимосвязей между фактическими налоговыми поступлениями и валовым региональным продуктом Республики Татарстан с 2006-2012гг. (млрд. р.) [3]
Год Фактические налоговые поступления (Урт) ВРП (Хірт)
2006 159,7 605,9
2007 181,3 757,4
2008 227,4 926,1
2009 162,8 885,1
2010 211,6 1004,7
2011 282,3 1253,0
2012 304,4 1396,5
Статистические характеристики этой модели следующие: коэффициент детерминации = 0,884. Данное значение коэффициента детерминации
указывает на хорошее (адекватное) описание объясняемой переменной Урт полученным уравнением регрессии, расчетные значения критерия Фишера /рас = 38,107 и расчетные значения критерия Стьюдента для коэффициентов С0 = 27,446 и Сг = 0,195847 равны соответственно £с0 = 0,858 и £с1 = 6,173.
Используя построенное уравнение (3) рассчитаем налоговый потенциал по Республике Татарстан за каждый год с 2006 по 2012 гг. При этом будем говорить о ретроспективном налоговом потенциале, так как в своих расчетах мы использовали данные за предшествующие годы. Расчет ретроспективного налогового потенциала Республики Татарстан и его сравнение с фактическими налоговыми поступлениями представлено в таблице 2 и на рисунке 1 соответственно.
Таблица 2. Расчет ретроспективного налогового потенциала Республики
Татарстан (млрд. р.) [3]
Год Фактические налоговые поступления (урт) ВРП (Хірт) Налоговый потенциал (^нп рт)
2006 159,7 605,9 146,1
2007 181,3 757,4 175,7
2008 227,4 926,1 208,8
2009 162,8 885,1 200,7
2010 211,6 1004,7 224,2
2011 282,3 1253,0 272,8
2012 304,4 1396,5 300,9
Из рисунка 1 видно, что валовый региональный продукт играет основную роль при оценке налогового потенциала региона. Среднее относительное отклонение фактических налоговых доходов от налогового потенциала, рассчитанного на основе ВРП составляет примерно 7,7%. Данное относительное отклонение допускается, но это в свою очередь говорит о том, что наш расчет не является достаточно точным и модель не является идеальной. Также при математическом анализе построенного уравнения регрессии видно, что для 5%-ого уровня значимости а = 0,05 и
числа степеней свободы V = 7 - 2 = 5, критическое значение будет £кр = 1(0,05; 5) = 2,571.
350
300
250
200
150
■ Фактические налоговые поступления
■ Ретроспективный налоговый потенциал
100
50
0
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
Рисунок 1. Сравнение фактических налоговых доходов с ретроспективным налоговым потенциалом Республики Татарстан по
Следовательно, по критерию Стьюдента коэффициент С0 является не значимым, поэтому этот коэффициент из модели нужно будет исключать и значение коэффициента С± заново вычислять. При этом значение коэффициента детерминации Д2 уменьшится, и, учитывая это, возникает необходимость поиска вариантов улучшения модели (3) путем добавления в нее дополнительных объясняющих переменных. Строить последующие модели мы будем методом шагового регрессионного анализа.
Поэтому, помимо ВРП (Хрт), в модель в качестве дополнительных объясняющих переменных можно добавить экономические показатели, которые незначимо коррелированы с экономическим показателем ВРП. Проанализировав элементы корреляционной матрицы, принимаем решение включить в модель дополнительно две объясняющие переменные -экономические показатели - средний курс доллара по отношению к рублю (^2рт) и среднесписочную численность работающих в экономике (Х3рт). Выборочные коэффициенты парной корреляции между ВРП и этими экономическими показателями, а так же между самими этими экономическими показателями, следующие: тхх = 0,542, тХзХ = 0,195,
ВРП (млрд. р.)
'*15*22
= -0,613. По этим значениям коэффициентов парных корреляций
вычисляем расчетные значения критерия Стьюдента:
расХ3Х22
расХ3Х15
раС*15*22
N
N
N
'Хг.Х
3Л22
* (п — 2)
(1 Г*3*22)
*3*15
* (п — 2)
N
N
0,5422 * 5
(1 — 0,5422)
0,1952 * 5
(1 — 0,1952)
= 1,444;
= 0,444;
*15*22
* (п — 2)
(1 гх21.х,,)
0,6132 * 5
(1 — 0,6132)
= 1,736;
*15*22 ^
где п - объем выборки (п = 7).
Далее для 5%-ого уровня значимости и числа степеней свободы V = п — 2 = 7 — 2 = 5, находим из таблицы распределения критерия Стьюдента критическое значение ^р = 1(0,05; 5) = 2,571. Сравнение расчетных значений £рас Хзх22, ^рас х3х15, ^рас х15х22 с tkp показывают, что все они меньше, чем 1кр. Из чего делаем вывод, что объясняющие переменные ^1рт, ^2рт, ^зрт между собой коррелированы незначимо и их одновременное включение в модель не приведет к возникновению проблемы мультиколленеарности [2]. Таким образом, в модель (2) на основе ВРП мы включаем еще два фактора. Так как объем выборки у нас равен п = 7 (20062012гг.), то включение большего количества факторов будет являться некорректным [1]. В таблице 3 приведены основные данные для расчета налогового потенциала Республики Татарстан с учетом дополнительных факторов. В итоге, модель объясняющая зависимость объема налоговых поступлений через совокупное влияние объясняющих переменных ХХрТ, Х2рт, Х3рТ примет вид:
Урт = 60 + ^1 * ^1рт + ^2 * ^2рт + ^3 * ^Зрт + £рт, (4)
где Сх, С2,С3, С4 — параметры уравнения регрессии.
Таблица 3. Данные для расчета коэффициентов и построения уравнения
регрессии Республики Татарстан [3,4]
Год Фактические налоговые поступления (Урт) (млрд. р.) ВРП (*1рт) (млрд. р.) Средний курс доллара по отношению к рублю (Х2рт) (руб) Среднесписочная численность работающих в экономике (Х3рт) (тыс. чел.)
2006 159,7 605,9 27,02 1343,9
2007 181,3 757,4 25,66 1376,0
2008 227,4 926,1 24,88 1388,1
2009 162,8 885,1 31,79 1346,5
2010 211,6 1004,7 30,34 1359,4
2011 282,3 1253,0 29,41 1362,9
2012 304,4 1396,5 31,08 1364,5
Используя данные таблицы 3, строим оценку уравнения (4):
Урт = с0 + сг * хХрт + с2 * х2рт + с3 * Х3рт, (5)
где С1, С2С3, С4 - коэффициенты уравнения регрессии.
Конкретный вид модели (5), построенной по выборке наблюдений (таблица 3) по Республике Татарстан с 2006-2012 гг. получается следующим: 7рт = 1965,773 + 0,286185 * Х1рт — 14,232900 * Х2рт — 1,188100 * Х3рт.,(6) где Урт — налоговый потенциал Республики Татарстан;
^1рт — валовый региональный продукт Республики Татарстан;
Х2рт — средний курс доллара по отношению к рублю в регионе;
^зрт —среднесписочная численность работающих в экономике в Республике Татарстан.
Статистические характеристики этой модели следующие: коэффициент детерминации Д2 = 0,996; критерий Фишера F = 269,539; £с0 = 4,919; Ьс1 = 19,970; 1с2 = 7,999, 1с3 = 4,428; средняя
относительная погрешность Лср = 1,296 %. Модель является адекватной по критерию Фишера, так как F = 269,539 > /кр = ^(0,05; 3; 3) = 9,300. Также модель является адекватной по критерию средней относительной погрешности, так как Лср = 1,296 <8 % [1]. Все коэффициенты модели являются значимыми, поскольку все ЬС1 > Ькр = 1(0,05; 3) = 3,182 (г = 0,3).
Хотя и видно, что полученная модель является почти идеальной (функциональной зависимостью) проверим обоснованность включения в
модель двух дополнительных объясняющих переменных, то есть стала ли из-за этого модель достаточно более точной. Для чего вычислим статистику:
Я? - Я? п - Р - 1 0,996 - 0,884 3
F = —-----± *----------=--------------* - = 42,000
1 - Д| т 1 - 0,996 2 ,
где т- число добавленных в модель дополнительно объясняющих
переменных (т = 2), Р - число объясняющих переменных в модели (Р=3).
По таблице распределения критерия Фишера находим /кр = F(0,05; 2; 3) = 9,600. Так как F = 42,000 > /кр = 9,600, то мы приходим к выводу, что включение в модель дополнительных переменных оправдано -это приводит к существенному повышению точности модели.
Далее рассчитаем ретроспективный налоговый потенциал Республики Татарстан. В данном случае имеется в виду общий налоговый потенциал РТ, то есть налоговый потенциал консолидированного бюджета региона вместе с налоговым потенциалом федерального бюджета на территории РТ. Также необходимо отметить, что на сегодняшний день доллар США является самой популярной валютой мира. Мы практически зависимы от него. Абсолютное большинство валютных операций осуществляется в пересчете на доллар США. А значит он имеет очень сильное влияние на экономику стран мира и их субъектов, в том числе и на экономику Республики Татарстан. Расчет налогового потенциала РТ с 2006-2012 гг. представлен в таблице 4, а сопоставление ретроспективного налогового потенциала с фактическими налоговыми поступлениями изображены на рис.2.
Таблица 4. Расчет ретроспективного налогового потенциала Республики Татарстан с учетом факторов за 2006-2012гг. [3,4]
Год Фактические налоговые поступления (Урт) (млрд. р) ВРП (*1рт) (млрд. р.) Средний курс доллара по отношению к рублю (Х2рт) (руб) Среднесписочная численность работающих в экономике (Х3рт) (тыс. чел.) Налоговый потенциал (^нп рт) (мЛрД. р)
2006 159,7 605,9 27,02 1343,9 157,9
2007 181,3 757,4 25,66 1376,0 182,5
2008 227,4 926,1 24,88 1388,1 227,5
2009 162,8 885,1 31,79 1346,5 166,8
2010 211,6 1004,7 30,34 1359,4 206,4
2011 282,3 1253,0 29,41 1362,9 286,5
2012 304,4 1396,5 31,08 1364,5 301,9
Из рисунка 2 мы видим, что при включении в модель (2) дополнительных двух факторов - среднего курса доллара и среднесписочной численности работающих в экономике дает более точную оценку ретроспективного налогового потенциала Республики Татарстан за период с 2006 по 2012гг.
350 300 250 200 150
100
50
0
Фактические налоговые поступления Ретроспективный налоговый потенциал
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
Рисунок 2. Сравнение фактических налоговых доходов с ретроспективным налоговым потенциалом Республики Татарстан с
учетом факторов (млрд. р.)
Среднее относительное отклонение расчетных значений по модели (6) налогового потенциала РТ от фактических налоговых поступлений в бюджетную систему составляет около 1,3%, что является несущественным, с другой стороны положительным моментом для регрессионной модели (5) (для регрессионной модели построенной только на основе ВРП среднее относительное отклонение составляло 7,7% от величины фактических поступлений). Значит, существует очень тесная связь между налоговым потенциалом региона и факторами, включенными в уравнение многофакторной регрессии, что подтверждается коэффициентом детерминации 0,996 (для регрессионной модели построенной только на основе ВРП коэффициент детерминации был 0,884). А значит можно утверждать, что полученное уравнение дает возможность достаточно точно
описывать зависимость налогового потенциала от ВРП, от курса доллара и от
среднесписочной численности работающих в экономике.
Библиографический список
1. Елисеева И.И. Эконометрика: учебник под ред. И. И. Елисеевой. - М.: Проспект, 2009. - 288 с.
2. Новиков А.И. Эконометрика: Учебное пособие. - М.: Инфра-М, 2003. -106 с.
3. http://www.r16.nalog.ru/ - Официальный сайт Управления Федеральной Налоговой Службы по Республике Татарстан (дата обращения: 20.08.2013).
4. http://tatstat.gks.ru/ - Официальный сайт территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Республике Татарстан (дата обращения: 28.07.2013).
