CC BY
51
pISSN 2079-6714 Налоги и налогообложение
eISSN 2311-9411
СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПОДХОДОВ К ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ НАЛОГОВОГО СТИМУЛИРОВАНИЯ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ*
Анжела Станиславовна ОКУНЬ а'', Юлия Александровна СТЕШЕНКО ь
а кандидат экономических наук, доцент кафедры экономического анализа, статистики и финансов, Кубанский государственный университет, Краснодар, Российская Федерация
ь аспирантка кафедры мировой экономики и менеджмента,
Кубанский государственный университет, Краснодар, Российская Федерация
' Ответственный автор
История статьи:
Получена 02.06.2017 Получена в доработанном виде 03.11.2017 Одобрена 07.11.2017
Ключевые слова: налог, стимулирование, отрасль, оценка, бюджетная эффективность
Аннотация
Тема. Развитие налоговой системы в контексте формирования эффективного механизма налогового стимулирования. Последнее рассматривается в статье как эффективный инструмент воздействия государства на предпринимательскую, социальную, инновационную сферы, развитие науки и приоритетных отраслей экономики.
Цели. Разработка и апробация методики оценки эффективности налогового стимулирования для использования в процессе мониторинга налоговой системы. Методология. Использованы методы логического, корреляционно-регрессионного, статистического анализа, а также графический способ представления данных. Результаты. Установлено, что региональные методики различаются по структуре. Это не позволяет проводить качественные межрегиональные сравнения. Разработана методика комплексной оценки эффективности налогового стимулирования плательщиков, которая может использоваться как на федеральном, так и на региональном уровнях.
Выводы. Целесообразно проводить оценку эффективности налогового стимулирования в рамках отдельных отраслей, так как льготы не предоставляются всем налогоплательщикам одинаково. Эффективность необходимо анализировать с точки зрения бюджетной, экономической и социальной эффективности. Авторская модель комплексной рейтинговой оценки эффективности налогового стимулирования на региональном уровне показала, что наиболее высокий показатель у Сахалинской области. Элементы стимулирования в отраслях сельского хозяйства и научных исследований и разработок были эффективными.
© Издательский дом ФИНАНСЫ и КРЕДИТ, 2017
В нынешних российских условиях налоговое стимулирование особенно значимо для экономики. Функционирование налогового механизма показывает, что стимулирование имеет специфику, недостатки и достоинства. И существует объективная необходимость совершенствования механизма налогового стимулирования в направлении более эффективного и целевого назначения.
Теоретические основы налогового стимулирования были рассмотрены в работах Д.А. Артеменко [1], Д.Б. Волкова [2],
Статья публикуется по материалам журнала «Финансовая аналитика: проблемы и решения». 2017, т. 10, вып. 12.
В.К. Гираева [3], Р.Н. Калакова [4], Ю.Б. Иванова, И.А. Майбурова [5], Т.А. Малининой [6], Я.А. Михайлишиной [7], В.Г. Панскова [8], зарубежный опыт исследован в трудах А.А. Яника, С.М. Поповой [9], М.В. Пьяновой [10], Д.Г. Черника [11], Е.С. Глазовой, М.П. Степановой [12].
Современные подходы и методы оценки эффективности налоговых льгот представлены в работах И.Э. Ивониной, В.А. Аношкиной [13], Э.И. Жарулиной [14], О.В. Савиной [15], И.Г. Нигматуллина [16], О.В. Фишер, Л.В. Перекрестовой, Т.П. Ломакиной, М.Ш. Иризеповой [17].
Существующему в России механизму налогового стимулирования присущи крупные недостатки:
• слабая методологическая проработанность механизма налогового стимулирования, в частности отсутствие в нормативно-правовой базе определений и разъяснений;
• отсутствие ясных критериев стимулирующего воздействия налоговых льгот, так как не все они направлены на поддержку экономических явлений и процессов [18-20].
Нынешний механизм оценки эффективности налогового стимулирования не позволяет достоверно и комплексно изучить сложившееся положение.
Сущность механизма стимулирования, с точки зрения бюджетной эффективности, заключается в приросте поступлений от налогов и сборов по сравнению с величиной недополученных доходов. Сумма налоговых льгот должна быть направлена на развитие хозяйственной деятельности, поддержание уровня жизни населения, расширение воспроизводственного процесса.
Консолидированный бюджет недополучает налоговых доходов по налогам на прибыль организаций, добавленную стоимость (НДС), имущество организаций и транспортному.
Методики оценки эффективности налогового стимулирования и уполномоченные органы, которые должны контролировать соблюдение целевого назначения льгот и преференций, в Налоговом кодексе РФ не названы. Отсутствует и перечень критериев, с помощью которых можно проводить оценку результата налогового стимулирования.
В то же время такие методики существуют на региональном и местном уровнях, при этом каждый отдельный регион самостоятельно разрабатывает критерии оценки, утверждает и применяет способы анализа налоговых льгот, а также формы отчетности и цели оценки.
Методики субъектов РФ отличаются между собой, что отрицательно сказывается на
оценке эффективности на федеральном уровне. Например, в Тульской и Ярославской областях оценивают только бюджетную и социальную эффективность, а в Магаданской области, Ставропольском крае, Чукотском автономном округе - еще и экономическую (социально-экономическую). В Рязанской области и в ряде других регионов оценка социальной эффективности не проводится.
Затрудняет проведение межрегионального сравнения и мониторинга на федеральном уровне отсутствие единого подхода к определению бюджетной, социальной и экономической эффективности при анализе налогового стимулирования.
Так, в большинстве регионов бюджетную эффективность изучают только с позиции аб с ол ю тн о й оце нки в ли яни я на консолидированный бюджет предоставляемых или планируемых к предоставлению льгот.
Магаданская область определяет бюджетную эффективность как прирост налоговых поступлений по сравнению с недополученными доходами, возникшими в итоге предоставленных (планируемых к предоставлению) налоговых льгот. Под социальной эффективностью в большинстве региональных методик понимается совокупность благоприятных последствий от использования налоговых льгот, а именно рост уровня жизни людей, развитие социальной инфраструктуры, сохранение рабочих мест, а также повышение защищенности населения.
Экономическую эффективность налоговых льгот и преференций субъекты РФ ра с с м а т р и в а ю т к а к о ц е н к у д и н а м и к и определенных финансово-экономических показателей хозяйственной деятельности плательщиков, которым была предоставлена (планируется к предоставлению) налоговая льгота. В качестве показателей используют увеличение стоимости основных фондов, рост прибыли, снижение себестоимости и другие показатели.
Отсутствие в Налоговом кодексе РФ четко прописанной процедуры налогового контроля и налогового мониторинга эффективности
налоговых льгот делает невозможными сбор и подготовку информации для принятия и анализа решений о дальнейшем применении преференций.
Налоговые льготы для бюджетов различных уровней формируют показатель выпадающих налогов, выступая при этом налоговыми расходами.
На первом этапе для обеспечения эффективного мониторинга налогового стимулирования необходимо проводить оценку налоговых элементов на уровне хозяйствующего субъекта, а также оценивать показатели, с использованием которых анализируется финансовое и социально-экономическое состояние как слагаемые эффективности налогового элемента.
Результатом эффективного применения налоговых льгот на региональном уровне является в первую очередь рост объема валового регионального продукта (ВРП).
Анализ различных методик оценки эффективности налогового стимулирования на региональном уровне доказал необходимость проведения комплексной оценки, так как частные индикаторы не демонстрируют обобщающей региональной характеристики.
На основании изученных региональных методик оценки эффективности налоговых льгот и преференций диагностику в сфере регионального налогового стимулирования следует проводить на основе моделирования с использованием представленных в табл. 1 одиннадцати индикаторов, которые наиболее точно и комплексно позволяют оценить уровень региональной эффективности.
При построении модели был проведен анализ и расчет показателей экономической, бюджетной и социальной эффективности по 83 регионам РФ. В качестве обобщающего показателя использован объем ВРП.
Для проведения сравнительной балльно-рейтинговой комплексной оценки следовало проранжировать изучаемые регионы по уровню эффективности налогового стимулирования с использованием суммирования баллов, что
позволило более точно оценить чувствительные значения при дальнейшем построении регрессии. В табл. 2 представлен результат комплексной оценки регионов РФ по уровню эффективности налогового стимулирования - от наиболее устойчивого уровня до наименее устойчивого.
По итоговым показателям с использованием метода комплексной рейтинговой оценки можно сделать вывод о том, что наиболее высокий уровень эффективности налогового стимулирования в Сахалинской области (62,74 балла). На втором месте Чукотский автономный округ (60,94 балла). Тройку маяков замыкает Республика Мордовия (55,09 балла).
К регионам с самыми низкими уровнями налогового стимулирования можно отнести Карачаево-Черкесскую Республику (33,83 балла), Калининградскую область (30,14 балла) и Республику Ингушетию (27,35 балла).
Разрыв между наиболее и наименее эффективными регионами достаточно велик (35,39 балла), что соответствует уровню 56,41% от максимального значения.
Для построения уравнения регрессии добавим к исходным данным об индикаторах, представленным в табл. 1, показатель со значениями рейтинговой оценки, чтобы продемонстрировать его влияние на уровень эффективности.
В качестве зависимой переменной Y выступает комплексная рейтинговая оценка, а в качестве независимых индикаторов - Х1-Х11. Допустим также, что связь между зависимой и независимыми переменными может быть выражена в виде линейной функции регрессии, а случайные остатки отвечают условиям теоремы Гаусса - Маркова.
Инструментом моделирования выступает программа Microsoft office Excel, функция «Пакет анализа», опция «Регрессия». После вычисления получаем уравнение:
Y=-19,52-0,35 х 1 + 0,47 х2 + 0,0005 х3 + + 3,05 х4 + 0,004 х5 + 0,61 х6-19,6 х7 + + 0,0007 х 8 + 0,35 х 9+ 0,12 х10 + 0,002 х 11.
Из уравнения регрессии следует, что между рейтинговой оценкой эффективности налогового стимулирования и независимыми переменными, входящими в модель, есть связи - прямая и обратная.
В частности, можно сделать вывод, что два показателя из 11 оказывают дестимулирующее воздействие на налоговое стимулирование.
Далее рассмотрим показатели, оценивающие социальную эффективность. Изменение уровня безработицы на 1% будет способствовать уменьшению рейтинговой оценки в среднем на 0,35% при неизменных значениях остальных показателей.
При увеличении индикатора доли задолженности по налогам и сборам в структуре ВРП на 1% рейтинговая оценка снизится в среднем на 19,6%.
При увеличении прироста налоговых поступлений по транспортному налогу в потерях бюджета от предоставления налоговых льгот по транспортному налогу для организаций на 1% значение комплексной рейтинговой оценки увеличится на 3,05%.
В множественной линейной регрессии показателями тесноты связи являются коэффициенты множественной корреляции и детерминации. Первый из них:
Я = 0,999.
Следовательно, вариация объясняющих переменных, входящих в уравнение регрессии, на 99,9% обусловила вариацию результативной переменной.
Коэффициент множественной корреляции свидетельствует о тесной связи между зависимой и независимыми переменными. Для оценки значимости всего уравнения регрессии в целом используется критерий Фишера. Фактическое его значение во много раз превышает табличное, что свидетельствует о значимости уравнения регрессии с вероятностью 95%.
Вероятность допустить ошибку первого рода значительно ниже максимального значения, что свидетельствует о ее несущественности. Дисперсионный анализ показал, что модель комплексной оценки в целом значима.
Анализ же остатков продемонстрировал, что наибольшее отклонение сформировалось по Ярославской области. Это указывает на то, что регион нуждается в дополнительном мониторинге и оценке эффективности налогового стимулирования.
В целом отклонение по остальным регионам не превышает единицы и стремится к нулю. Следовательно, можно утверждать о высокой точности модели и возможной ее применимости для других регионов.
Проведенный эконометрический анализ, основанный на социально-экономических данных регионов России, позволил составить уравнение регрессии, с помощью которого можно оценить уровень эффективности налогового стимулирования региона в целом, не прибегая к пересчету по методу комплексной рейтинговой оценки.
Ценность представленной модели заключается в универсальности найденного уравнения, которое, правда, необходимо пересчитывать раз в год для уточнения коэффициентов регрессии. Тем не менее оно применимо с одинаковой точностью к любому субъекту РФ.
Для оценки уровня эффективности налогового стимулирования предложена шкала зон риска, представленная на рис. 1. Деление ее на пять уровней позволяет провести дифференциацию: ноль - недостаточная эффективность, а 100% - совершенная.
По результатам применения предложенной методики оценки уровня эффективности налогового стимулирования к регионам со слабым налоговым стимулированием относятся 11 из 83 рассматриваемых, включая Самарскую и Амурскую области, Республику Карелия. Московская и Омская области, Республика Алтай и Москва относятся к регионам с достаточным уровнем эффективности. Высокий ее уровень зафиксирован только в двух субъектах РФ -Сахалинской области и Чукотском автономном округе. 100%-ный показатель ни в одном регионе РФ не достигнут.
Проведенное исследование показало, что весь изучаемый период большинство регионов
страны показывали достаточную и слабую эффективность налогового стимулирования. В процессе мониторинга региональных методик было установлено, что они различаются по структуре, что не позволяет проводить качественные межрегиональные сравнения.
На основе данного утверждения, а также результатов исследования авторы разработали методику комплексной оценки эффективности налогового стимулирования, которая может быть использована как на федеральном, так и на региональном уровне. При этом изучаемый параметр на общегосударственном уровне следует оценивать как отношение прироста налоговых поступлений к сумме выпадающих налогов, что позволит установить эффективность расходования бюджетных денежных средств.
В налоговом законодательстве РФ действуют до 200 налоговых льгот. Как уже отмечалось, существующий механизм налогового стимулирования не имеет четких критериев, по которым было бы можно определить результативность использования льгот или преференций.
Кроме того, рассматриваемую проблематику расширяет отсутствие в Налоговом кодексе РФ четко выделенных критериев, указывающих на возможность выделения из общего числа льгот имеющие только стимулирующий характер.
Бюджет ежегодно теряет существенную часть поступлений, предоставляя плательщикам возможность вносить меньшую сумму налога либо вообще не платить налог, чтобы в б уд у щ е м п о л у ч и т ь положительный прирост налоговых поступлений, а также результатов финансово-хозяйственной деятельности и других показателей. По авторскому утверждению, налоговое стимулирование следует рассматривать как систему налоговых элементов, проводя анализ от частного значения показателей к общему, то есть отслеживая и оценивая требуемые значения сначала отдельных налоговых элементов, а затем - всей системы.
Элементы налогового стимулирования, закрепленные в законодательстве, многообразны и дифференцированны и целесообразно проводить оценку эффективности в рамках отдельных отраслей, так как льготы не предоставляются всем налогоплательщикам одинаково.
При этом оценку эффективности налогового стимулирования отдельных отраслей экономики необходимо проводить с точки зрения бюджетной, экономической и социальной эффективности. С учетом этого предлагается макроэкономическая модель отраслевой оценки эффективности налогового стимулирования с использованием системы показателей, необходимых к применению в процессе мониторинга (рис. 2).
Для системной оценки эффективности налогового стимулирования предлагается интегральный индекс, представляющий собой среднее геометрическое значение индивидуальных индексов отдельных индикаторов, входящих в модель:
I = У111К,
где I - интегральный индекс оценки отраслевой эффективности налогового стимулирования;
l1 - l
1 n
индивидуальные индексы отдельных
индикаторов эффективности.
Предложенная модель отраслевой оценки включает в себя набор показателей, наиболее точно отражающих состояние хозяйственной деятельности как предприятий определенной отрасли экономики, так и вообще способных показать эффективность использования элементов налогового стимулирования.
Интегральный индекс позволяет сделать вывод о том, насколько эффективен изучаемый механизм в отдельных отраслях народного хозяйства. Предлагаемая модель может быть использована для оценки таких отраслей, как рыбное хозяйство, образование, медицина и др.
Например, сельское хозяйство является одной из приоритетных отраслей экономики. Основной целью налогового стимулирования
в нем выступает обеспечение экономического роста на предприятиях отрасли. Проведенный анализ показывает, что эта сфера относится к одной из наиболее стимулируемых, но, несмотря на это, льготирование носит бессистемный характер.
В налоговом законодательстве определен внушительный перечень элементов налогового стимулирования, которые могут применяться только предприятиями, занятыми в сельском хозяйстве. Основные из них представлены на рис. 3.
Анализ налоговой нагрузки отдельных отраслей экономики показал, что удельный вес налогов и сборов в валовой выручке сельского хозяйства в 2014 г. составлял всего 1,05%, что в несколько раз ниже, чем в среднем по всем видам экономической деятельности. Это указывает на существенную поддержку данной отрасли на протяжении последних лет.
Индикаторы модели отраслевой эффективности налогового стимулирования по сельскому хозяйству представлены в табл. 3.
Рассматривая бюджетную эффективность налогового стимулирования сельского хозяйства, можно сделать вывод об увеличении темпов роста общей величины поступлений в консолидированный бюджет страны. Так, в 2014 г. по сравнению с 2013 г. рост составил 44%. Темпы роста поступлений по налогам на прибыль и имущество организаций также увеличились и составили в 2014 г. 36,5 и 3,9% соответственно. При этом значение входящего в индикатор социальной эффективности показателя темпов роста среднегодовой численности работников, занятых в сельском хозяйстве, демонстрирует отрицательную динамику на 3,1% в 2014 г. по сравнению с 2013 г.
Следующий информативный показатель -среднемесячная начисленная номинальная заработная плата работников отрасли -показал тенденцию роста на 12,7% в 2014 г. по сравнению с аналогичным периодом прошлого года.
Рассматривая динамику 2015 г., можно сделать вывод о росте поступлений налоговых
доходов и налога на прибыль организаций по сравнению с 2014 г., в то время как поступления по налогу на имущество организаций снизились на 1,19% по сравнению с 2014 г.
Экономическая эффективность представлена наибольшим количеством индикаторов. Рост более чем в вдвое продемонстрировал в 2014 г. показатель рентабельность активов по сравнению с 2013 г. Значительно также увеличение сальдированного финансового результата - более чем на 300%. Индексы физических объемов основных фондов и инвестиций в основной капитал снизились в 2014 г. по сравнению с 2013 г. на 0,3% и 9,07% соответственно.
Используя интегральный индекс отраслевой оценки эффективности налогового стимулирования, получим значения по сельскому хозяйству в целом, представленные на рис. 4.
Проведенная оценка показывает, что за исключением 2013 г. элементы налогового стимулирования этой отрасли были эффективными, так как значение интегрального индекса меньше единицы. При этом наибольший результат был зафиксирован в 2011 и 2014 гг., когда значение параметра достигало 1,18.
Набор индикаторов, представленных на рис. 3, может быть использован при оценке эффективности налогового стимулирования большинства отраслей экономики. Но существуют специфические виды деятельности, в которых результирующими показателями помимо традиционных (рентабельности активов, сальдированного финансового результата и др.) выступают специфические, такие как прирост затрат на технологические инновации, удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг.
В законодательстве РФ предусмотрен перечень элементов налогового стимулирования, которые вправе применять только предприятия, занятые инновационной деятельностью, опытно-конструкторскими и научно-
исследовательскими работами. Согласно ст. 262 Налогового кодекса РФ, в этом случае плательщики имеют право уменьшить налогооблагаемую базу по налогу на прибыль организации на величину расходов, перечень которых приведен в статье.
Кроме того, согласно подп. 16.1 п. 3 ст. 149 Налогового кодекса РФ, к не подлежащим обложению НДС причислены операции, связанные с выполнением научно-исследовательских, опытно-конструкторских и технологических работ, относящихся к созданию новых технологий и продукции или их усовершенствованию.
Целью предоставления налоговых льгот в данной отрасли научных исследований и разработок выступают стимулирование инновационной деятельности, поддержка наукоемких производств, уменьшение налоговой нагрузки на предприятиях, занятых в данном виде деятельности. С учетом этого рекомендуется отдельно оценивать стимулирующие показатели данной отрасли, представленные в табл. 4.
В статистической налоговой отчетности научные исследования и разработки не разделены, поэтому в качестве показателей бюджетной эффективности используются данные о поступлениях в консолидированный бюджет РФ по всем отраслям.
Анализ индикаторов экономической эффективности показывает, что большинство показателей демонстрировали рост за исследуемый период. Так, сальдированный финансовый результат в 2014 г. по сравнению с 2013 г. увеличился на 28,7%, а коэффициент текущей ликвидности - на 0,21%. Впрочем, показатель инвестиций в основной капитал по отрасли научных исследований и разработок снизился на 3,1% в 2014 г. и составил 129,7 млрд руб.
Следует отметить, что снижаются такие специальные индикаторы, как удельный вес внутренних затрат на исследования и разработки в ВВП и доля продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в ВВП. Это отрицательная тенденция.
Показатели социальной эффективности в исследуемом периоде демонстрировали незначительный рост. Так, численность занятых в данной отрасли в 2014 г. составила 895 тыс. чел., что на 0,7% больше, чем в 2013 г.
Показателями бюджетной эффективности отрасли научных исследований и разработок выступают значения налоговых поступлений в консолидированный бюджет РФ всех видов налогов и сборов, которые в 2014 г. показали существенный рост.
Проведенный анализ показывает, что значение интегрального индекса эффективности налогового стимулирования отрасли научных исследований и разработок за исследуемый период снижалось, но не достигло порогового значения менее единицы, что указывает на положительный результат применения механизма налогового стимулирования (рис. 5).
Стимулирующая функция налоговой системы является одной из важнейших и вместе с тем одной из трудно настраиваемых [20]. Исходя из этого, целесообразно внести изменения в Налоговый кодекс РФ в части разработки методологии механизма налогового стимулирования:
1) нормативно установить определение налоговой льготы и налоговой преференции, а также критерии их соотношения;
2) ввести классификацию налоговых льгот и преференций, исходя из налога, по которому предоставляется льгота или преференция, основываясь на целевом характере их предоставления;
3) закрепить публичную форму отчетности об использовании налоговых льгот и преференций, которая отражала бы уровень эффективности. В данном контексте можно дополнить декларации по отдельным налогам показателями, раскрывающими структуру эффективности;
4) ввести обязанность налогоплательщиков -получателей налоговых льгот и преференций предоставлять отчет об использовании выпадающих налогов, а также их целевом применении;
5) мониторинг достоверности сведений формы-представления о применении и целевом использовании налоговых льгот и преференций возложить на региональные налоговые органы;
6) предусмотреть штрафные санкции за нецелевое использование налоговых льгот и преференций, а также обязанность возмещать недополученные бюджетные доходы при невыполнении обязательств;
7) нормативно закрепить форму статистического отчета об использовании суммы
Accounting in Budgetary and Non-Profit Organizations
выпадающих налогов по каждому элементу стимулирования;
8) законодательно установить перечень операций, на которые следует направлять сумму налоговой экономии.
Реализация предложенных направлений будет способствовать достижению целей государства и плательщиков, повышению эффективности налоговой системы и ее структурных элементов, а также создаст благоприятные условия для стимулирования экономического роста.
15 (2018) 15-28
Таблица 1
Исходные данные для построения регрессионной модели региональной оценки эффективности налогового стимулирования
№ Функция
Эффективность
Показатель, %
xi Дестимулятор Х2 Стимулятор
Хз
Х4
Х5
Хб
Социальная
Уровень безработицы
Темп роста реальных доходов
Бюджетная
Х7 Дестимулятор
Доля прироста налоговых поступлений по налогу на прибыль в потерях бюджета от налоговых льгот по налогу на прибыль
организаций_
Доля прироста налоговых поступлений по налогу на прибыль в потерях бюджета от налоговых льгот по транспортному
налогу_
Доля прироста налоговых поступлений по налогу на прибыль в потерях бюджета от налоговых льгот по налогу
на имущество организаций_
Доля поступлений по налогам и сборам в консолидированный
бюджет в ВРП_
Доля задолженности по налогам и сборам в ВРП_
Х8 Стимулятор
Х9
Х10 Xii
Экономическая
Прирост сальдированного финансового результата_
Инновационная активность организаций_
Индекс физического объема инвестиций в основной капитал ВРП на душу населения_
Источник: составлено авторами на основе законодательства субъектов РФ
Таблица 2
Комплексная оценка уровня эффективности налогового стимулирования субъектов РФ, баллов
Место в рейтинге Регион Комплексная оценка
1-е Сахалинская область 62,747366
2-е Чукотский автономный округ 60,94268
3-е Республика Мордовия 55,098312
4-е Ненецкий автономный округ 54,958358
5-е Республика Татарстан 54,557125
6-е Липецкая область 54,514215
7-е Ямало-Ненецкий автономный округ 54,119169
8-е Санкт-Петербург 52,03815
9-е Кемеровская область 51,755035
73-е Амурская область 39,222007
74-е Самарская область 39,193289
75-е Республика Северная Осетия - Алания 38,756348
76-е Ивановская область 38,644573
77-е Республика Карелия 38,047419
78-е Кабардино-Балкарская Республика 38,013948
79-е Республика Калмыкия 37,293784
80-е Республика Тыва 35,779791
81-е Карачаево-Черкесская Республика 33,830753
82-е Калининградская область 30,146736
83-е Республика Ингушетия 27,357538
Источник: рассчитано авторами на основе данных Росстата
Таблица 3
Индикаторы модели отраслевой эффективности налогового стимулирования по сельскому хозяйству
Индикатор Индивидуальный индекс
2011 г. 2012 г. 2013 г. 2014 г. 2015 г.
Бюджетная эффективность
Поступления платежей в консолидированный бюджет РФ 1,003 0,894 1,041 1,446 1,257
Поступления в консолидированный бюджет по налогу на прибыль 1,111 1,202 0,952 1,365 1,191
Поступления в консолидированный бюджет по НДС 1,43 1,803 1,076 0,508 0,59
Поступления в консолидированный бюджет по налогу 0,856 1,071 1,037 1,039 0,981
на имущество организаций
Социальная эффективность
Среднегодовая численность занятых в отрасли сельского 1 0,985 0,985 0,969 1,003
хозяйства
Среднемесячная начисленная номинальная заработная плата 1,168 1,134 1,113 1,127 1,098
работников по полному кругу организаций в отрасли
Число рабочих мест в эквиваленте полной занятости 0,997 0,981 0,984 0,987 1,034
Экономическая эффективность
Валовая добавленная стоимость 1,368 0,997 1,100 1,113 1,202
Индекс физического объема инвестиций в основной капитал 1,513 0,749 1,029 0,903 0,963
Сальдированный финансовый результат 1,553 1,149 0,474 3,117 1,69
Индекс физического объема основных фондов 1,006 0,998 1,006 0,997 0,99
Коэффициент текущей ликвидности 1,026 1,045 0,839 1,106 0,992
Рентабельность активов 1,379 1 0,525 2,238 1,51
Источник: рассчитано авторами на основе данных Росстата
Таблица 4
Индикаторы модели отраслевой эффективности налогового стимулирования по научным исследованиям и разработкам
Индикатор Индивидуальные индексы, %
2011 г. 2012 г. 2013 г. 2014 г. 2015 г.
Бюджетная эффективность
Поступило платежей в консолидированный бюджет РФ 0,849 1,314 0,747 1,113 1,07
Поступило в консолидированный бюджет по налогу на прибыль 0,851 0,937 0,751 1,364 1,059
Поступило в консолидированный бюджет по НДС 1,214 0,832 0,917 1,165 1,122
Социальная эффективность
Среднегодовая численность занятых в отрасли научных 1,003 0,972 1,01 1,007 1,011
исследований и разработок
Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата 1,193 1,027 1,138 1,137 1,057
работников по полному кругу организаций в отрасли
Экономическая эффективность
Доля внутренних затрат на исследования и разработки в ВВП по Российской Федерации 0,965 1,037 1 0,956 1,037
Доля продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей 1,026 1,026 1,045 1,029 1,039
в валовом внутреннем продукте
Сальдированный финансовый результат 1,152 1,271 0,987 1,287 1,849
Инвестиции в основной капитал 1,225 1,114 1,423 0,969 1,155
Коэффициент текущей ликвидности 1,053 0,995 1,041 1,021 1,115
Рентабельность активов 1,125 0,889 1,083 0,769 1,737
Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем 1,308 1,267 1,151 0,946 0,966
объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг
Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем 1,247 1,279 1,141 0,921 0,963
объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг
организаций промышленного производства
Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем 2,094 1,151 1,167 1,143 1,008
объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг
организаций сферы услуг
Разработанные передовые производственные технологии 1,317 1,163 1,08 0,986 0,992
Источник: рассчитано авторами на основе данных Росстата
Рисунок 1
Шкала уровня региональной эффективности налогового стимулирования, составленная с использованием метода комплексной рейтинговой оценки
Источник: авторская разработка
Рисунок 2
Модель отраслевой оценки эффективности налогового стимулирования
Отраслевая оценка эффективности налогового стимулирования
Отражает эффективность предоставления элементов налогового стимулирования для консолидированного бюджета РФ
Бюджетная эффективность
• Прирост поступлений налогов и сборов
в консолидированный бюджет РФ по отрасли
• Прирост поступлений в консолидированный бюджет по налогу
на прибыль по отрасли
• Прирост поступлений
по налогу на добавленную стоимость по отрасли •Поступления в консолидированный бюджет по налогу на имущество организаций по отрасли
Определяет эффективность предоставления элементов налогового стимулирования для субъектов экономической деятельности, занятых ^ в отдельных отраслях у I
Экономическая эффективность
• Значение рентабельности активов организаций занятых в отрасли
•Коэффициент текущей ликвидности организаций, занятых в отрасли
• Индексы физического объема основных фондов в отрасли
•Валовая добавленная стоимость по отрасли
•Инвестиции в основной капитал в отрасли
•Сальдированный финансовый результат
Оценивает эффект от предоставленных элементов налогового стимулирования для работников, занятых в отдельных отраслях
Социальная эффективность
• Прирост среднегодовой численности работников, занятых в отрасли
• Среднемесячная начисленная номинальная заработная плата работников по полному кругу организаций, занятых в отрасли
•Число рабочих мест в эквиваленте полной занятости
Источник: составлено авторами на основе законодательства субъектов РФ
Рисунок 3
Основные элементы налогового стимулирования отрасли сельского хозяйства
Источник: авторская разработка Рисунок 4
Значение индекса эффективности налогового стимулирования сельского хозяйства за 2011-2015 гг.
Значение индекса
Источник: составлено авторами на основе Налогового кодекса РФ
Рисунок 5
Значение индекса эффективности налогового стимулирования
Источник: авторская разработка
Список литературы
1. Артеменко Д.А. Развитие методического обеспечения взимания налогов // Terra Economicus. 2010. Т. 8. № 3-2. С. 22-29.
2. Волков Д.Б. К вопросу о принципах налогового стимулирования // Налоги
и налогообложение. 2012. № 1. С. 58-63. URL: http://www.nbpublish.com/library_get_pdf.php? id=17181
3. Гираев В.К. Анализ влияния налогов на экономическое развитие России // Налоги
и налогообложение. 2014. № 6. С. 562-578. URL: https://doi.Org/10.7256/1812-8688.2014.6.12460
4. Калаков Р.Н. Налоговые преференции по налогу на прибыль в сфере инновационной деятельности // Налоги и налогообложение. 2012. № 6. С. 60-67. URL: http://en.nbpublish. com/library_get_pdf.php?id=21178
5. Майбуров И.А., Иванов Ю.Б. Налоги и налогообложение: сверяем теоретические позиции // Налоги и финансовое право. 2009. № 6. С. 196-207.
6. Малинина Т.А. Оценка налоговых льгот и освобождений: зарубежный опыт и российская практика. М.: Ин-т Гайдара, 2010. 212 с.
7. Михайлишина Я.А. Теоретические основы системы налогового стимулирования // Налоги и налогообложение. 2012. № 4. С. 44-52. URL: http://en.nbpublish.com/library_read_aitide.php?id=-18442
8. Пансков В.Г. О налоговом стимулировании модернизации российской экономики // Налоги и налогообложение. 2010. № 12. С. 11-18.
9. Яник А.А., Попова С.М. Новое в налоговом стимулировании инноваций: опыт ряда европейских стран // Налоги и налогообложение. 2015. № 11. С. 908-919. URL: https://doi.org/10.7256/1812-8688.2015.11.17001
10. Пьянова М.В. Зарубежный опыт налогового стимулирования аграрного сектора экономики // Налоги и налогообложение. 2009. № 8. С. 61-65.
11. Черник Д.Г. Налоговое стимулирование инновационной деятельности: зарубежный опыт и российская практика // Налоги и налогообложение. 2007. № 11. С. 15-18.
12. Глазова Е.С., Степанова М.П. Зарубежный опыт налогового стимулирования инноваций в ресурсных отраслях // Налоги и налогообложение. 2014. № 4. С. 63-80.
13. Ивонина И.Э., Аношкина В.А. Индикативная оценка и налоговое стимулирование финансовой стабильности (на примере нефтегазовой промышленности Республики Узбекистан) // Налоги и налогообложение. 2008. № 1. С. 63-71.
14. Жарулина Э.И. Оценка эффективности инновационных налоговых льгот // Налоговая политика и практика. 2015. № 1. С. 38-41.
15. Савина О.В. Оценка эффективности налоговых льгот в условиях действующего российского налогового законодательства и направления ее совершенствования // Налоги и налогообложение. 2012. № 9-10. С. 15-29. URL: http://en.nbpublish.com/library_get_pdf.php?id=22636
16. Нигматуллин И.Г. Подходы к оценке эффективности налоговых льгот
в республике Башкортостан // Налоги и налогообложение. 2014. № 1. С. 23-37. URL: https://doi.Org/10.7256/1812-8688.2014.1.10728
17. Фишер О.В., Перекрестова Л.В., Ломакина Т.П., Иризепова М.Ш. Оценка эффективности налогового стимулирования инновационной деятельности в России // Налоги и налогообложение.
2014. № 2. С. 156-173. URL: https://doi.Org/10.7256/1812-8688.2014.2.11120
18. Савина О.Н., Жажин М.А. Проблемы проведения оценки эффективности инструментов налогового стимулирования: анализ современной практики // Налоги и налогообложение.
2015. № 8. С. 580-591. URL: https://doi.Org/10.7256/1812-8688.2015.8.16168
19. Окунь А.С., Стешенко Ю.А. Методологические аспекты налогового инструментария государственного стимулирования экономики России // Финансовые исследования. 2016. № 2. С. 51-61. URL: https://finis.rsue.ru/2016_N2/Окунь%20А.pdf
20. Гираев В.К. Налоговое стимулирование и экономический рост // Налоги и налогообложение. № 3. 2015. С. 180-193. URL: https://doi.Org/10.7256/1812-8688.2015.3.14376
