CC BY
17
Финансы, налогообложение, инвестиции The finance, taxation, investments
Научная статья УДК 336.02
DOI: https://doi.org/10.18721/JE.14504
ОЦЕНКА ТЯЖЕСТИ НАЛОГООБЛОЖЕНИЯ КОМПАНИЙ РЕГИОНА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ В ОТРАСЛЕВОМ РАЗРЕЗЕ
Е.С. Вылкова1 п , Н.В. Покровская2
1 Северо-Западный институт управления Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ, Санкт-Петербург, Российская Федерация;
2 Санкт-Петербургский государственный университет, Санкт-Петербург, Российская Федерация
и vylkova-es@ranepa.ru
Аннотация. Во все времена для государства, регионов, граждан важным является знание насколько велико налоговое бремя и тяжесть налогообложения. В условиях неоднозначности теоретической трактовки названных понятий и методик их расчета востребованным является их системная идентификация и исчисление. Предметом исследования является оборотная тяжесть налогообложения компаний в отраслевом разрезе по российским регионам. Цель исследования состоит в обосновании методологии расчета тяжести налогообложения и фискального обложения для компании, отрасли, региона, государства, а также апробировании предложенной методики расчета тяжести налогообложения отрасли по регионам Российской Федерации. Методология исследования предполагает формирование системы показателей тяжести налогообложения; расчет и анализ показателей оборотной тяжести налогообложения российских регионов в разрезе видов деятельности; характеристику и интерпретацию полученных результатов. Исследование тяжести налогообложения в 2019 г. позволило выявить регионы наиболее успешные в налоговом администрировании: Москва, Чукотский АО, Красноярский край, Республика Калмыкия; Кабардино-Балкарская Республика; Новгородская область. К наиболее проблемным территориям относятся Чеченская Республика, Кемеровская область, Республика Дагестан и ряд других. Органам власти и управления федерального и регионального уровня следует обратить внимание как на перечисленные регионы, так и на виды экономической деятельности, где наблюдается наибольший разброс значений показателя тяжести налогообложения: добыча полезных ископаемых, сельское и лесное хозяйство, охота и рыбоводство, деятельность в области информации и связи и другие. В дальнейшем целесообразно провести расчеты исследованного в статье показателя за ряд лет; сфокусировать внимание на предметном изучении опыта регионов и отраслей лидеров по тяжести налогообложения в целях тиражирования их успешного опыта налогового администрирования. Перспективным направлением является так же построение карты отклонений показателей, характеризующих тяжесть налогообложения и налоговое бремя, по субъектам РФ от среднероссийских как в целом, так и по конкретным видам деятельности. Более подробных эмпирических оценок заслуживают так же соотношение фискального и налогового бремени, фискальной и налоговой тяжести налогообложения.
Ключевые слова: налог, налогообложение, тяжесть налогообложения, налоговая нагрузка, налоговое бремя, тяжесть фискального налогообложения, оборотная тяжесть налогообложения, валовая тяжесть налогообложения, российские регионы, компании
Для цитирования: Вылкова Е.С., Покровская Н.В. Оценка тяжести налогообложения компаний региона Российской Федерации в отраслевом разрезе // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. 2021. Т. 14, № 5. С. 46-58. DOI: https://doi.org/10.18721/JE.14504
Это статья открытого доступа, распространяемая по лицензии CC BY-NC 4.0 (https://crea-tivecommons.org/licenses/by-nc/4.0/)
© Вылкова Е.С., Покровская Н.В., 2021. Издатель: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Research article
DOI: https://doi.org/10.18721/JE.14504
SECTOR-WISE ASSESSMENT OF COMPANIES' SEVERITY OF TAXATION IN RUSSIAN REGIONS
E.S. Vylkova1 Q , N.V. Pokrovskaia2
1 North-West Institute of Management, St. Petersburg, Russian Federation; 2 St. Petersburg State University, St. Petersburg, Russian Federation
H vylkova-es@ranepa.ru
Abstract. At all times, it is important to know how great the tax burden, tax pressure and severity of taxation are for the state, regions, citizens. Since the theoretical interpretation of the named concepts and their computational methods are ambiguous, their systemic identification and calculation is in demand. The purpose of the study is to substantiate the methodology for calculating severity of taxation and fiscal taxation for a company, industry, region, state, as well as to test the proposed methodology for calculating company's severity of taxation in the regions of the Russian Federation. The research methodology involves the formation of a system of tax indicators; calculation and analysis of turnover severity of taxation in Russian regions by type of activity; interpretation of the results obtained. The study of severity of taxation in 2019 made it possible to identify the most successful regions in tax administration: Moscow, Chukotka Autonomous Okrug, Krasnoyarsk Territory, the Republic of Kalmykia; the Kabardino-Balkarian Republic; Novgorod Oblast. The most problematic territories include the Chechen Republic, Kemerovo Region, the Republic of Dagestan and a number of others. Federal and regional authorities should pay attention to both the listed regions and the types of economic activities with the greatest spread in the values for severity of taxation: mining, agriculture and forestry, hunting and fish farming, information activities, communications and others. In the future, it is advisable to calculate the indicator under study for a number of years; focus on the substantive study of the experience of regions and industries of leaders in severity of taxation in order to replicate their successful experience in tax administration. A promising direction is also the construction of a map of deviations for severity of taxation and the tax burden for the Russian regions from the average Russian, both in general and for specific types of activity. The ratio of fiscal and tax burdens, fiscal and tax pressure, severity of taxation and fiscal taxation deserve a more detailed empirical estimation as well.
Keywords: tax, taxation, severity of taxation, tax pressure, tax burden, severity of fiscal taxation, turnover severity of taxation, gross severity of taxation, Russian regions, company
Citation: E.S. Vylkova, N.V. Pokrovskaia, Sector-wise assessment of companies' severity of taxation in Russian regions, St. Petersburg State Polytechnical University Journal. Economics, 14 (5) (2021) 46-58. DOI: https://doi.org/10.18721/JE.14504
This is an open access article under the CC BY-NC 4.0 license (https://creativecommons.org/li-censes/by-nc/4.0/)
Введение
По налоговой нагрузке, бремени, тяжести налогообложения и аналогичным понятиям до настоящего времени недостаточно сформирован методологический конструктив и нет однозначного подхода к методике их исчисления. Это лишает органы управления РФ и ее регионов возможности эффективного использования важного инструмента улучшения налогового администрирования в целях полномасштабного наполнения государственной казны, а также создает преграды для адекватного восприятия отечественных и зарубежных налоговых исследований.
Крайне важно правильно идентифицировать термины, используемые для тех или иных показателей, характеризующих отношение определенных налоговых сумм к показателям хозяйствен-
© E.S. Vylkova, N.V. Pokrovskaia, 2021. Published by Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University
ной деятельности компании отрасли, региона, страны. В настоящее время под одним и тем же названием зачастую представляются кардинально разные показатели, что существенно затрудняет пользование соответствующими данными. В частности, в налоговом паспорте г. Санкт-Петербург, формируемом ФНС России1, налоговая нагрузка в 2019 г. указана одновременно как 31,2% (раздел 10) и 9,7% (раздел 11). Различающиеся результаты, содержащиеся в одном и том же документе, объясняются разной методикой из расчета — раздел 10 предполагает исчисление налоговой нагрузки по отношению к ВРП, а раздел 11 — к обороту компаний. Получается, что без уточнения принципа калькулирования, термин «налоговая нагрузка» может иметь очень разные значения. Похожие двусмысленности наблюдаются и в данных международной статистики: например, налоговое бремя (tax burden) Германии в 2019 г. составляет по данным МВФ — 24,18%2, по данным ОЭСР — 38,8% [1], по данным Евростат — 40,3% [2]. Все перечисленные значения характеризуют отношение налогов к ВВП, однако различия обуславливаются разным учетом обязательных платежей системы социального страхования (см. подробнее: [3]).
Теоретические исследования, посвященные дифференциации терминов, характеризующих значимость налогов, в отечественной литературе весьма малочисленны [4; 5]. Преобладают работы, ориентированные на исчисление различных модификаций налогового бремени — на макроуровне [6], на уровне региона в целом [7], для отдельных отраслей [8; 9], для компаний различных масштабов деятельности [10; 11].
Если в русскоязычных источниках все же достаточное распространение получило разделение терминов налоговой нагрузки, налогового бремени, тяжести налогообложения, то англоязычные авторы используют преимущественно единый термин налогового бремени/нагрузки (tax burden). Однако, такое единодушие весьма коварно, потому что авторы используют существенно различающиеся индикаторы налогового бремени/нагрузки. Порой налоговое бремя/нагрузка может оцениваться как абсолютная величина уплачиваемых налогов3. Об этом свидетельствует и достаточно распространенный термин «уровень/ставка налогового бремени» (tax burden rate) [12]. Широко распространены оценки налогового бремени как соотношения налогов и ВВП (например, [13—15]; иногда такой подход предполагается по умолчанию, в частности индикацию налогового бремени как налоговых платежей к ВВП можно восстановить только по контексту в работе А. Озкера [16]. Другим распространенным подходом к расчету налогового бремени/нагрузки в зарубежных источниках являются различные эффективные ставки (Effective Tax Rates). Подробный обзор развития методик расчета средний эффективных ставок по налогооблагаемым факторам (потреблению, капиталу, труду и т.д.) представлен в работе С. Парка [17]. Как и в случае с налоговым бременем/нагрузкой, под единым термином «эффективная ставка налога» исследователи подразумевают весьма различные соотношения показателей: чаще всего в числителе предполагаются налоговые платежи в целом, однако Е. Кантел, С. Климент и Г. Лабатут [18] включают туда только налог на прибыль, Д. Данг, Х. Фанг и М. Хе [19] обобщают серию работ, где ключевым налоговым показателем является налог на прибыль, уменьшенный на отложенные расходы по налогу; в знаменателе используется выручка от реализации [20], добавленная стоимость [21], прибыль до уплаты процентов и налогов [22], прибыль до уплаты налогов [23], скорректированная прибыль до уплаты налогов [24]. Рассчитывается так же налоговое бремя/нагрузка (эффективная ставка) по отдельным налогам — налогу на прибыль корпораций [19], НДС [25], обязательным платежам, взимаемым с вознаграждения работникам [26]. Методологические подходы по их расчету так же разнятся.
Проведенный обзор публикаций зарубежных и отечественных авторов показывает, что мнения как о сущности налогового бремени, налоговой нагрузи и подобных показателей, так и о методиках их расчета различаются. Предполагая, что терминология, используемая для обозна-
1 См.: https://analytic.nalog.ru/portal/index.ru-RU.htm
2 См. https://data.imf.org/
3 Tax Foundation State and Local Tax Burdens. 2019. URL: https://taxfoundation.org/ publications/Sate-local-tax-burden-rankings/
чения показателей, характеризующих отношение определенных налоговых сумм к показателям хозяйственной деятельности экономических субъектов, должна быть четко выстроена и унифицирована, мы предлагаем разделять показатели: налоговая нагрузка (определяемый как сумма уплаченных налогов и сборов в абсолютном значении), налоговое бремя (относительный показатель, рассчитываемый как соотношение уплаченных налогов по отношению к обороту брутто на микроуровне и валовому продукту на макро и мезоуровнях, а также для отраслей), тяжесть налогообложения (предполагающий учет в числителе не только суммы налогов, но и величины изменения налоговых обязательств текущего периода за счет обязательств прошлых и будущих периодов). Наличие обязательных платежей системы социального страхования, не имеющие формального статуса налогов, возможно учитывать в рамках рассчитываемых схожим образом, но включающих эти обязательные платежи показателей фискальной нагрузки, фискального бремени и тяжести фискального обложения (см. подробнее [5]). Важное значение имеет так же обоснование методики расчета налогового бремени, налоговой нагрузки и тяжести налогообложения, позволяющее однозначно калькулировать данные показатели.
Цель исследования
Данное исследование призвано обосновать методологию расчета тяжести налогообложения, а также тяжести фискального налогообложения для компании, отрасли, региона, государства, а также апробировать предложенную методику расчета тяжести налогообложения отрасли по регионам Российской Федерации.
Методика исследования
В формуле показателя тяжесть налогообложения (ТН), по нашему мнению, в числителе целесообразно указывать сумму уплаченных экономическим субъектом в соответствующем периоде налогов и сборов (Ну) и величину изменения налоговых обязательств текущего периода за счет обязательств прошлых и будущих периодов (ЕДН), к которым относятся отсрочки, рассрочки, зачет, возврат и т.п. операции, связанные с налогами.
Во-первых, показатели возможно исчислять для широкого спектра пользователей информации, начиная от государства, регионов, вида деятельности и заканчивая отдельными компаниями. В этих показателях в знаменателе следует использовать показатель суммы оборота брутто (Об) для отдельной компании, компаний по виду экономической деятельности, региона, страны и т.п. за тот же самый период. Вследствие того, что НДС и акцизы присутствуют в числителе, изъятие из знаменателя формулы косвенных налогов (про что написано в методике ФНС РФ) считаем экономически нецелесообразным, т.к. это приводит к искажению показателя налогового бремени в сторону его необоснованного завышения. Отметим также, что использование показателя оборота брутто обусловлено математической логикой: следует для исчисления части чего-то именно на это целое и делить.
Во-вторых, возможно рассчитывать показатели, представляющие интерес для федеральных и региональных органов власти, соотнося те или иные суммы уплаченных налоговых платежей или поступлений с ВВП (ВРП).
Исходя из изложенного выше приведем иерархию формул расчета показателей тяжести налогообложения на различных уровнях.
I. 1. Индивидуальный уровень:
У Ну + ДНк
ТНк ^--, (1)
и У Об
/ ' II
где: ТНк — индивидуальная тяжесть налогообложения компании;
Нуи — сумма уплаченных компанией в соответствующем периоде налогов и сборов; ДНки — изменение налоговых обязательств компании (индивидуальное) текущего периода за счет обязательств прошлых и будущих периодов. Оби — оборот брутто компании (индивидуальный). I. 2. Отраслевой уровень:
С учетом выделения двух аспектов исчисления тяжести налогообложения, целесообразно разделить оборотные и валовые показатели.
у Ну + АНк
ТНко -Ч (2)
У Обо
где ТНк0о — тяжесть налогообложения оборотная для компаний отрасли, вида деятельности;
Нуо — сумма уплаченных в соответствующем периоде налогов и сборов компаниями отрасли, вида деятельности;
ДНко — изменение налоговых обязательств текущего периода за счет обязательств прошлых и будущих периодов по компаниям отрасли.
Обо — оборот брутто компаний отрасли, вида деятельности.
У Ну + АНк
ТНк о-Ч (3)
0в ВВП ' v ;
о
где ТНк0в — тяжесть налогообложения валовая для компаний отрасли, вида деятельности; ВВПо — валовой внутренний продукт по отрасли, виду деятельности. I. 3. Региональный уровень:
У Нур + АНк
ТНк -(4)
Ро у 0бр ' ^
где ТНкро — тяжесть налогообложения оборотная для компаний региона;
Нур — сумма уплаченных в соответствующем периоде налогов и сборов компаниями региона. ДНкр — изменение налоговых обязательств текущего периода за счет обязательств прошлых и будущих периодов по компаниям региона. Об — оборот брутто компаний региона.
р
У Нур +АНкр
ТНкР -(5)
Рв ВРП
где ТНк — тяжесть налогообложения валовая для компаний региона;
рв
ВРП — валовой региональный продукт субъекта РФ. I. 4. Страновой уровень
У Ну + АНк
ТНкс -(6)
Со У Обе '
где ТНкс^ — тяжесть налогообложения оборотная для компаний страны;
Нус — сумма уплаченных в соответствующем периоде налогов и сборов компаниями страны; ДНкс — изменение налоговых обязательств текущего периода за счет обязательств прошлых и будущих периодов по компаниям страны.
Обс — оборота брутто компаний страны.
У Ну
ТНк = ^ с, (7)
Св ВВП
где ТНк — тяжесть налогообложения валовая для компаний страны;
св
ВВП — валовой внутренний продукт страны.
Исходя из формулы расчета, показатель тяжести налогообложения допускает его отрицательное значение, если превалируют суммы возврата, возмещения налогов у конкретной организации, по виду деятельности, в регионе и т.п.
По аналогии с приведенной логикой расчета показателей тяжести налогообложения возможно рассчитать и тяжесть фискального налогообложения, предполагающую в числителе сумму уплаченных налогов и фискальных платежей, а также изменение обязательств по налогам и фискальным платежам.
В рамках исследования после обоснования методических подходов к расчету тяжести налогообложения проводится сравнительный анализ данного показателя для различных отраслей по регионам Российской Федерации. Рассматриваются данные 2019 г. для исключения искажения результатов вследствие последствий пандемии СОУТО-19 с 2020 г. Вместе с тем, полагаем, что для оперативного реагирования на состояние тяжести налогообложения необходимо и достаточно использовать данные за последний год, за который они имеются. Это позволит региональным органам власти и федеральному центру успешно тиражировать выявленные успехи, быстро устранять обнаруженные недостатки, нивелировать диспропорции по видам деятельности и территориям.
Источником данных являются официальные данные Федеральной налоговой службы России, представленные в налоговых паспортах регионов, содержащие исходя из изложенного выше информацию о тяжести налогообложения оборотной для компаний региона (ТНк ) — далее для
Ро
краткости она будет называться «тяжесть налогообложения».
Исследование предполагает расчет тяжести налогообложения компаний исходя из вида деятельности по субъектам Российской Федерации и дальнейшую характеристику российских регионов по следующим направлениям:
— ранжирование регионов по тяжести налогообложения в отраслевом разрезе: выделение территорий с максимальной и минимальной положительной тяжестью налогообложения, а также с отрицательной тяжестью налогообложения;
— статистический анализ распределения значений тяжести налогообложения в отраслевом разрезе по регионам России: выделение среднего значения, стандартного отклонения, коэффициента вариации, максимального и минимального значений, размаха вариации; визуализация полученных результатов.
Результаты и обсуждение
В табл. 1 сведены данные по тяжести налогообложения по видам экономической деятельности по регионам, имеющим три максимальных и три минимальных (положительных) значения этого показателя в 2019 г.
Отрицательна тяжесть налогообложения в разрезе видов деятельности в следующих регионах РФ: для сельского, лесного хозяйства, охоты, рыболовства и рыбоводства — Брянская, Калужская, Курская, Смоленская, Пензенская, Тверская обл. Республика Ингушетия, Чеченская Республика; для добычи полезных ископаемых — г. Москва, Вологодская, Магаданская обл.; для обрабатывающих производств — Чеченская Республика, Тюменская обл.; для обеспечения электрической энергией, газом и паром, кондиционирование воздуха — Амурская обл.; для строи-
Таблица 1. Максимальные и минимальные значения тяжести налогообложения в 2019 г. по регионам РФ Table 1. Maximum and minimum values of tax pressure in 2019 by regions of the Russian Federation
Вид деятельности Максимальные значения Минимальные значения
сельское, лесное хозяйство, охота, рыболовство и рыбоводство Чукотский АО (83,7%), Ненецкий АО (46,5%), город Москва (41,5%) Рязанская обл. (0%), Орловская обл. (0,3%), Липецкая обл. (0,5%)
добыча полезных ископаемых Республика Башкортостан (130,3%), Ставропольский край (92,3%), Тюменская обл. (83,1%) Камчатский край (0,7%), Республика Бурятия (0,7%), Республика Хакасия (1,1%)
обрабатывающие производства Республика Тыва (46,9%), Астраханская обл. (35,8%), Республика Калмыкия (34,1%) Республика Хакасия (2,8%), Кемеровская обл. (0,5%), Республика Башкортостан (2,2%)
обеспечение электрической энергией, газом и паром, кондиционирование воздуха Красноярский край (20,2%), Ставропольский край (12,9%), Магаданская обл. (12,7%) Республика Калмыкия (1,7%), Чукотский АО (2,3%), Кировская обл. (2,3%)
строительство Москва (23,3%), Калужская обл. (19,1%), Удмуртская Республика (18,5%) Хабаровский край (1,3%), Республика Дагестан (1,8%), Чеченская Республика (2,4%)
торговля оптовая и розничная; ремонт автотранспортных средств, мотоциклов Республика Коми (13,8%), Ямало-Ненецкий АО (10%), Кабардино-Балкарская Республика (9,2%) Кемеровская обл. (0,4%), Чеченская Республика (0,8%), Тамбовская обл. (1,3%)
деятельность гостиниц и предприятий общественного питания Москва (9,7%), Кабардино-Балкарская Республика (20,4%), Новгородская обл. (20,8%) Республика Дагестан (2,3%), Республика Крым (2,9%), Ивановская обл. (3,2%)
транспортировка и хранение Чукотский АО (20,9%), Республика Калмыкия (39,5%), Новгородская обл. (21,3%) Новосибирская обл. (1,8%), Ненецкий АО (2,1%), город Москва (2,2%)
деятельность в области информации и связи Чукотский АО (36%), Ленинградская обл. (103%), Курская обл. (29,2%) Чеченская Республика (2,9%), Республика Ингушетия (3,1%), Карачаево-Черкесская Республика (3,4%)
деятельность по операциям с недвижимым имуществом город Москва (56,3%), Красноярский край (166,6%), Мурманская обл. (63,5%) Чукотский АО (1,1%), Чеченская Республика (4,7%), Нижегородская обл. (5,7%)
деятельность административная и сопутствующие дополнительные услуги город Москва (28,8%), Тюменская обл. (29,1%), Республика Северная Осетия-Алания (92,5%) Чеченская Республика (4,3%), Республика Мордовия (4,7%), Калужская обл. (6,6%)
Примечание: выделены три региона, имеющие максимальные и минимальные положительные значения тяжести налогообложения.
тельства — Томская, Еврейская автономная обл.; для торговли оптовой и розничной; ремонта автотранспортных средств, мотоциклов — г. Санкт-Петербург; для деятельности гостиниц и предприятий общественного питания — Амурская обл. Таким образом, в сельском, лесном хозяйстве, охоте, рыболовстве и рыбоводстве зафиксировано отрицательное значение тяжести налогообложения в наибольшем количестве регионов — в 8 субъектах РФ. Это сигнал для региональных и федеральных органов власти разобраться в причинах такой ситуации и принять соответствующие меры в случае, если это не имеет экономического обоснования. По добыче полезных ископаемых в трех регионах, прежде всего, в Москве, это вряд ли допустимо и требуется принятие жестких мер по исправлению такой ситуации и недопущению ее в дальнейшем. Каждый случай получения отрицательного значения показателя тяжести налогообложения необходимо рассмотреть,
проанализировать и принять меры на уровне конкретной отрасли, региона, федеральных органов власти и управления.
Обобщение информации по различным характеристикам тяжести налогообложения представлено в табл. 2.
Таблица 2. Диапазон колебаний уровня тяжести налогообложения в разрезе видов экономической деятельности Table 2. The range of fluctuations in tax pressure by type of economic activity
Вид деятельности Значение по Росси и целом Среднее значение Стандартное отклонение Коэффициент вариации Максимальное значение Минимальное значение Размах вариации
Всего 11,8 11,5 7,6 66% 53,7 4,0 49,7
сельское, лесное хозяйство, охота, рыболовство и рыбоводство 4,5 8,4 11,8 141% 83,7 0,0 83,6
добыча полезных ископаемых 41,4 29,7 25,9 87% 130,3 0,7 129,6
обрабатывающие производства 7,6 10,5 8,7 83% 46,9 0,5 46,4
обеспечение электрической энергией, газом и паром, кондиционирование воздуха 7,1 6,0 3,1 52% 20,2 1,7 18,5
строительство 11,9 10,0 4,3 43% 23,3 1,3 22,0
торговля оптовая и розничная; ремонт автотранспортных средств, мотоциклов 2,8 3,5 2,0 57% 13,8 0,4 13,4
деятельность гостиниц и предприятий общественного питания 10,5 7,5 3,9 52% 20,8 2,3 18,5
транспортировка и хранение 6,4 10,2 5,0 49% 39,5 1,8 37,7
деятельность в области информации и связи 17,2 10,5 11,8 112% 103,0 2,9 100,1
деятельность по операциям с недвижимым имуществом 25,0 18,0 18,8 105% 166,6 1,1 165,5
деятельность административная и сопутствующие дополнительные услуги 17,9 15,7 9,8 63% 92,5 4,3 88,2
На рис. 1 наглядно продемонстрирован в отраслевом разрезе размах тяжести налогообложения.
Исходя из данных табл. 1, 2 и рис. 1 можно сделать ряд выводов.
1. Согласно данных таблицы 1 регионами, где чаще других уровень тяжести налогообложения составляет максимум (первые три максимальных значения) по различным видам деятельности, являются: г. Москва — 5 видов деятельности; Чукотский АО — 3 вида деятельности; Красноярский край — 2 вида деятельности. При этом по обоим наблюдается абсолютный максимум: обеспечение электрической энергией, газом и паром, кондиционирование воздуха (20,2%); деятельность по операциям с недвижимым имуществом деятельность по операциям с недвижимым имуществом (166,6% — абсолютный максимум). По 2 видам деятельности максимум тяжести налогообложения зафиксирован также Республике Калмыкия; Кабардино-Балкарской Республике; Новгородской обл.
2. Согласно данных таблицы 1 регионами, где чаще других уровень тяжести налогообложения минимален (первые три минимальных значения) по различным видам деятельности, являются: Чеченская Республика — 5 видов деятельности, в том числе по деятельности в области информации и связи и деятельность административная и сопутствующие дополнительные услуги — абсолютные минимумы; Кемеровская обл., где по двум видам деятельности наблюдается абсолютный
180
160
140
120
4? 100
80
I
я
H
60
40
20
1 _1 _,_
* 1 ■■ i h i ■ - Т t
5 6 7 8 Виды деятельности
10
11
1 — сельское, лесное хозяйство, охота, рыболовство и рыбоводство; 2 — добыча полезных ископаемых; 3 — обрабатывающие производства;4 — обеспечение электрической энергией, газом и паром, кондиционирование воздуха; 5 — строительство; 6 — торговля оптовая и розничная; ремонт автотранспортных средств, мотоциклов; 7 — деятельность гостиниц и предприятий общественного питания; 8 — транспортировка и хранение 9 — деятельность в области информации и связи; 10 — деятельность по операциям с недвижимым имуществом 11 — деятельность административная и сопутствующие дополнительные услуги Рис. 1. Размах тяжести налогообложения в 2019 г. по субъектам РФ в разрезе видов экономической деятельности Fig. 1. Scope of tax pressure in 2019 by Russian refions by type of economic activity
минимум: обеспечение электрической энергией, газом и паром, кондиционирование воздуха (0,5%); торговля оптовая и розничная; ремонт автотранспортных средств, мотоциклов (0,4%). Республика Дагестан имеет абсолютный минимум тяжести налогообложения по деятельности гостиниц и предприятий общественного питания (2,3%).
3. Наибольший разброс значений показателя тяжести налогообложения наблюдается в добыче полезных ископаемых. Диапазон колебаний от максимума до минимума составляет 186 раз; отклонение минимума от значения в среднем по РФ составляет 59,1 раза. Наибольшее отклонение от среднего наблюдается в сельском, лесном хозяйстве, охоте и рыбоводстве — при достаточно низком среднем значении 8,4% стандартное отклонение составляет 11,8%. Схожая ситуация наблюдается и в деятельности в области информации и связи. Крайне существенны масштабы вариации тяжести налогообложения по деятельности по операциям с недвижимым имуществом. Для данного вида деятельности характерно и наибольшее число «выбросов» — аномальных значений (см. рис. 1). По обрабатывающим производствам также видна большая амплитуда колебаний как от минимума до максимума так и по другим показателям.
Таким образом, в данных видах деятельности наблюдается крайне выраженная скачкообразность амплитуды колебания показателей тяжести налогообложения.
4. Максимально сглажено выглядит амплитуда колебаний тяжести налогообложения: в обеспечении электрической энергией, газом и паром, кондиционировании воздуха; по деятельности гостиниц и предприятий общественного питания; по строительству.
5. по остальным видам деятельности масштаб диверсификации тяжести налогообложения может быть охарактеризован как средний, достаточно плавный.
6. В целом максимальное значение тяжести налогообложения отличается от среднего в меньшей степени чем от последнего отличается минимум.
Выводы и предложения
Анализ тяжести налогообложения, произведенный исходя из данных налоговых паспортов регионов РФ, представляет интерес для бизнеса, так как позволяет при открытии, реорганизации фирмы ориентироваться на значения показателей и создавать предприятие в наиболее привлекательных регионах с учетом стратегических целей конкретного бизнеса.
Он также важен для государства, так как позволяет оценивать эффективность налогового администрирования, фокусировать внимание на проблемных регионах, создает основы для грамотного нивелирования диспропорций в тяжести налогообложения по отраслям и субъектам РФ.
Проведенный анализ выявил, что максимальные показатели по тяжести налогообложения по наибольшему количеству видов экономической деятельности в 2019 г. и соответственно наибольшие успехи в налоговом администрировании по этому показателю достигнуты в Москве, Чукотском АО, Красноярском крае, Республике Калмыкия; Кабардино-Балкарской Республике; Новгородской обл. Опыт этих российских регионов следует взять на вооружение другим субъектам РФ.
К проблемным отечественным территориям с наименьшей тяжестью налогообложения в ряде видов экономической деятельности относятся: Чеченская Республика, Кемеровская обл., Республика Дагестан. Кроме этого, следует сфокусировать внимание региональных администраций и федеральных органов власти на тех регионах, где тяжесть налогообложения в 2019 г. имеет отрицательное значение, рассматривая каждый такой случай отдельно, тщательно анализируя и принимая меры на уровне конкретной отрасли, отдельного региона, ФНС, Минфина и Правительства РФ.
Органам власти и управления как федеральным, так и региональным следует обратить внимание на указанные выше виды экономической деятельности, где наблюдается наибольший разброс значений показателя тяжести налогообложения. По ним необходимо проведение самостоятельных исследований с целью выявления причин такой скачкообразности амплитуды колебания показателей тяжести налогообложения и устранения необоснованного ее завышения или занижения.
Нивелирование диспропорций в размере тяжести налогообложения следует осуществлять, используя имеющийся опыт указанных выше отраслей, где амплитуда колебаний тяжести налогообложения выглядит максимально сглажено.
Заключение
Предложенные в статье показатели расчета налоговой и фискальной тяжести налогообложения в оборотном и валовом аспектах не только исправляют терминологическую путаницу, позволяют однозначно определить значимость налогов для компаний, отраслей и регионов, но и с очевидностью открывают перспективы для новых исследований. Всестороннее осмысление теоретических основ и практики расчета, анализа и систематизации информации об уровне налогового бремени и т.п. показателей на уровне экономических субъектов и регионов призвано способствовать развитию налогового администрирования, увеличению налоговых поступлений в бюджетную систему РФ и экономическому росту как России в целом, так и ее отдельных территорий.
Направления дальнейших исследований
Проведенное исследование тяжести налогообложения в российских регионах в разрезе видов экономической деятельности является пилотным, первым шагом в комплексном исследовании различных показателей, характеризующих отношение налоговых и фискальных отчислений и поступлений к обороту компаний или валовому продукту.
Систематизация показателей тяжести налогообложения по регионам позволяет в дальнейшем строить карты отклонений показателей по субъектам РФ от среднероссийских как в целом, так и по конкретным видам деятельности. Произведенная в статье характеристика тяжести налогообложения отраслей регионов России может быть рассмотрена в динамике. Так же интерес может представлять как фокус на параметрах налогообложения по виду деятельности в различных регионах, так и по региону и различным отраслям, соотношение анализируемых показателей по отдельной компании и их группам, сравнение их со среднеотраслевыми и среднероссийскими показателями и т.д. Более подробных эмпирических оценок заслуживают так же соотношение фискального и налогового бремени, фискальной и налоговой тяжести налогообложения.
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Revenue Statistics 2020. OECD, 2021. DOI: 10.1787/2522770x
2. Taxation Trends in the European Union. Data for the EU Member States, Iceland, Norway and United Kingdom. 2021.
3. Giday A., Tatay T. New Indicator to Measure Tax Burden — Proposal. Public Finance Quarterly. 2020, vol. 2, pp. 263-283. DOI: 10.35551/PFQ_2020_2_7
4. Вылкова Е.С. Энциклопедия управления налогообложением экономических субъектов. Т. 1. СПб., 2017. 339 с.
5. Вылкова Е.С., Покровская Н.В. Теоретические подходы к интерпретации налоговой нагрузки, налогового бремени и тяжести налогообложения // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2021. № 4 (130). С. 45-51.
6. Викторова Н.Г. Определение налогового бремени на макроуровне // Налоги и финансовое право. 2012. № 1. С. 301-307.
7. Балтина А.М., Комарова Е.И., Троянская М.А. Налоговая нагрузка на экономику и планирование налоговых доходов регионального бюджета. Оренбург, 2007. 220 с.
8. Ермакова Е.А. Налоговая нагрузка в отраслях российской экономики: методика и анализ // Налоги и финансовое право. 2013. № 8. С. 194-200.
9. Лаврентьева Е.А., Плавинская Г.А. Налоговое регулирование: теория и практика (на примере судоходного бизнеса). СПб., 2007. 148 с.
10. Буров В.Ю. Малое предпринимательство в пространственном развитии региона // Вестник Бурятского государственного университета. 2015. № 2. С. 78-83.
11. Баннова К.А., Актаев Н.Е. Математическое моделирование максимизации выпуска продукции при формировании оптимальной налоговой нагрузки // Известия Дальневосточного федерального университета. Экономика и управление. 2017. № 2 (82). С. 33-38.
12. Shen Z., Miao J., Lili L. Study on tax burden calculation and risk allocation for industries in free trade zones. Economic Research-Ekonomska Istrazivanja. 2021, vol. 34, iss. 1, pp. 880-901. DOI: 10.1080/1331677X.2020.1805346
13. Celikay F. Dimensions of tax burden: a review on OECD countries. Journal of Economics, Finance and Administrative Science, 2020, vol. 25, no. 49, pp. 27-43. DOI: 10.1108/JEFAS-12-2018-0138
14. Koatsa N., Paramaiah C., Scona M. Tax burden and economic growth in Lesotho: An estimate of the optimal tax burden. Accounting, 2021, vol. 7(3), pp. 525-534.
15. Paientko T., Oparin V. Reducing the Tax Burden in Ukraine: Changing Priorities. Central European Management Journal, 2020, vol. 28(3), 98-126. DOI: 10.7206/cemj.2658-0845.28
16. Оzker A. Changes in Investment Options in OECD Countries and Its Relationship with Analytical Tax Burden. Universal Journal of Accounting and Finance, 2021, vol. 9, no. 3, pp. 295-305. DOI: 10.13189/ujaf.2021.090303
17. Park S. Tax Burdens in Japan and South Korea: Measurement Using Average Effective Tax Rates. Social Science Japan Journal, 2020, vol. 23, iss. 1, pp. 37-64. DOI: 10.1093/ssjj/jyz050
18. Contell E., Climent S., Labatut G. The evolution of the tax burden for EU companies. Contemporary Economics, 2018, vol. 12, iss. 4, pp. 447-458.
19. Dang D., Fang H., He M. Economic policy uncertainty, tax quotas and corporate tax burden: Evidence from China. China Economic Review, 2019, vol. 56, 101303. DOI: 10.1016/j.chieco.2019.101303
20. Xu B., Li L., Liang Y., Rahman M. Measuring risk allocation of tax burden for small and micro enterprises. Sustainability (Switzerland), 2019, vol. 11(3), 741.
21. Fang H., Yu L., Hong Yu., Zhang J. Tax Burden, Regulations and Development of Service Sector in China. Emerging Markets Finance and Trade, 2019, vol. 55, no. 3, pp. 477-495, DOI: 10.1080/1540-496X.2018.1469001
22. Porcano T. Corporate tax rates: Progressive, proportional, or regressive. Journal of American Taxation Association, 1986, vol. 7(2), pp. 17-31.
23. Cai H., Liu Q. Competition and corporate tax avoidance: Evidence from Chinese industrial firms. Economic Journal, 2009, vol. 119(537), pp. 764-795. DOI: /10.1111/j.1468-0297.2009.02217.x
24. Shevlin T., Shivakumar L., Urcan O. Macroeconomic effects of corporate tax policy. Journal of Accounting and Economics, 2019, vol. 68, iss. 1, 101233, DOI: 10.1016/j.jacceco.2019.03.004
25. Ye J., Guo X., Luo D., Jin X. The Heterogeneous Tax Burden: Evidence from Firm-Level Data in China. Singapore Economic Review, 2018, vol. 63, no. 4, pp. 1003-1035. DOI: 10.1142/S0217590-817420073
26. Rievajova E., Kovarova A., Privara A. Measuring the income and payroll tax burden with emphasis on the effective marginal tax rate. Business and Economic Horizons, 2018, vol. 14(5), pp. 1011-1026.
REFERENCES
1. Revenue Statistics 2020. OECD, 2021. DOI: 10.1787/2522770x
2. Taxation Trends in the European Union. Data for the EU Member States, Iceland, Norway and United Kingdom. 2021.
3. A. Giday, T. Tatay, New Indicator to Measure Tax Burden - Proposal. Public Finance Quarterly. 2020, vol. 2, pp. 263-283. DOI: 10.35551/PFQ_2020_2_7
4. Е.S. Vylkova, Entsiklopediya upravleniya nalogooblozheniyem ekonomicheskikh subyektov. Tom 1. SPb., 2017. 339 s. (Vylkova E. Encyclopedia of Taxation Management of Economic Entities. Vol. 1. Saint Petersburg, 2017. 339 p. (rus)
5. Ye.S. Vylkova, N.V. Pokrovskaya, Teoreticheskiye podkhody k interpretatsii nalogovoy nagruzki, nalogovogo bremeni i tyazhesti nalogooblozheniya // Izvestiya Sankt-Peterburgskogo gosudarstvennogo ekonomicheskogo universiteta. 2021. №4 (130). S. 45-51. (Vylkova E.S., Pokrovskaia N.V. Theoretical approaches to the interpretation of the tax pressure, tax burden and the severity of taxation. Bulletin of the St. Petersburg State University of Economics, 2021, no. 4 (130), pp. 45-51. (rus)
6. N.G. Viktorova, Opredeleniye nalogovogo bremeni na makrourovne // Nalogi i finansovoye pravo. 2012. № 1. S. 301-307. (Viktorova N. Determination of the tax burden at the macro level. Taxes and Financial Law, 2012, no. 1, pp. 301-307. (rus)
7. A.M. Baltina, Ye.I. Komarova, M.A. Troyanskaya, Nalogovaya nagruzka na ekonomiku i plan-irovaniye nalogovykh dokhodov regionalnogo byudzheta. Orenburg, 2007. 220 s. (Baltina A., Komarova E., Troyanskaya M. Tax Burden on the Economy and Planning of Tax Revenues of the Regional Budget. Orenburg, 2007. 220 p. (rus)
8. Е.A. Yermakova, Nalogovaya nagruzka v otraslyakh rossiyskoy ekonomiki: metodika i analiz // Nalogi i finansovoye pravo. 2013. № 8. S. 194-200. (Ermakova E. Tax burden in the sectors of the Russian economy: methodology and analysis. Taxes and Financial Law, 2013, no. 8, pp. 194-200. (rus)
9. Ye.A. Lavrentyeva, G.A. Plavinskaya, Nalogovoye regulirovaniye: teoriya i praktika (na primere su-dokhodnogo biznesa). SPb., 2007. 148 s. (Lavrentieva E., Plavinskaya G. Tax Regulation: Theory and Practice (on the Example of the Shipping Business). Saint Petersburg, 2007, 148 p. (rus)
10. V.Yu. Burov, Maloye predprinimatelstvo v prostranstvennom razvitii regiona // Vestnik Buryatskogo gosudarstvennogo universiteta. 2015. № 2. S. 78-83. ( Burov V Small business in the spatial development of the region. Bulletin of the Buryat State University, 2015, no. 2, pp. 78-83. (rus)
11. K.A. Bannova, N.Ye. Aktayev, Matematicheskoye modelirovaniye maksimizatsii vypuska produktsii pri formirovanii optimalnoy nalogovoy nagruzki // Izvestiya Dalnevostochnogo federalnogo universiteta. Ekonomika i upravleniye. 2017. № 2 (82). S. 33-38. (Bannova K., Aktaev N. Mathematical modeling of maximizing production output in the formation of an optimal tax burden. Bulletin of the Far Eastern Federal University. Economics and Management, 2017, no. 2 (82), pp. 33-38. (rus)
12. Z. Shen, J. Miao, L. Lili, Study on tax burden calculation and risk allocation for industries in free trade zones. Economic Research-Ekonomska Istrazivanja. 2021, vol. 34, iss. 1, pp. 880—901. DOI: 10.1080/1331677X.2020.1805346
13. F. Celikay, Dimensions of tax burden: a review on OECD countries. Journal of Economics, Finance and Administrative Science, 2020, vol. 25, no. 49, pp. 27-43. DOI: 10.1108/JEFAS-12-2018-0138
14. N. Koatsa, C. Paramaiah, M. Scona, Tax burden and economic growth in Lesotho: An estimate of the optimal tax burden. Accounting, 2021, vol. 7(3), pp. 525-534.
15. T. Paientko, V. Oparin, Reducing the Tax Burden in Ukraine: Changing Priorities. Central European Management Journal, 2020, vol. 28(3), 98-126. DOI: 10.7206/cemj.2658-0845.28
16. A. Ozker, Changes in Investment Options in OECD Countries and Its Relationship with Analytical Tax Burden. Universal Journal of Accounting and Finance, 2021, vol. 9, no. 3, pp. 295-305. DOI: 10.13189/ujaf.2021.090303
17. S. Park, Tax Burdens in Japan and South Korea: Measurement Using Average Effective Tax Rates. Social Science Japan Journal, 2020, vol. 23, iss. 1, pp. 37-64. DOI: 10.1093/ssjj/jyz050
18. E. Contell, S. Climent, G. Labatut, The evolution of the tax burden for EU companies. Contemporary Economics, 2018, vol. 12, iss. 4, pp. 447-458.
19. D. Dang, H. Fang, M. He, Economic policy uncertainty, tax quotas and corporate tax burden: Evidence from China. China Economic Review, 2019, vol. 56, 101303. DOI: 10.1016/j.chieco.2019.101303
20. B. Xu, L. Li, Y. Liang, M. Rahman, Measuring risk allocation of tax burden for small and micro enterprises. Sustainability (Switzerland), 2019, vol. 11(3), 741.
21. H. Fang, L. Yu, Yu. Hong, J. Zhang, Tax Burden, Regulations and Development of Service Sector in China. Emerging Markets Finance and Trade, 2019, vol. 55, no. 3, pp. 477-495, DOI: 10.1080/1540-496X.2018.1469001
22. T. Porcano, Corporate tax rates: Progressive, proportional, or regressive. Journal of American Taxation Association, 1986, vol. 7(2), pp. 17-31.
23. H. Cai, Q. Liu, Competition and corporate tax avoidance: Evidence from Chinese industrial firms. Economic Journal, 2009, vol. 119(537), pp. 764-795. DOI: 10.1111/j.1468-0297.2009.02217.x
24. T. Shevlin, L. Shivakumar, O. Urcan, Macroeconomic effects of corporate tax policy. Journal of Accounting and Economics, 2019, vol. 68, iss. 1, 101233, DOI: 10.1016/j.jacceco.2019.03.004
25. J. Ye, X. Guo, D. Luo, X. Jin, The Heterogeneous Tax Burden: Evidence from Firm-Level Data in China. Singapore Economic Review, 2018, vol. 63, no. 4, pp. 1003-1035. DOI: 10.1142/S0217590-817420073
26. E. Rievajova, A. Kovarova, A. Privara, Measuring the income and payroll tax burden with emphasis on the effective marginal tax rate. Business and Economic Horizons, 2018, vol. 14(5), pp. 1011-1026.
СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ / THE AUTHORS
ВЫЛКОВА Елена Сергеевна
E-mail: vylkova-es@ranepa.ru VYLKOVA Elena S.
E-mail: vylkova-es@ranepa.ru
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3736-9683
ПОКРОВСКАЯ Наталья Владимировна
E-mail: n.pokrovskaia@spbu.ru POKROVSKAIA Natalia V.
E-mail: n.pokrovskaia@spbu.ru
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8314-9470
Статья поступила в редакцию 03.09.2021; одобрена после рецензирования 10.09.2021; принята к публикации 11.10.2021.
The article was submitted 03.09.2021; approved after reviewing 10.09.2021; accepted for publication 11.10.2021.
