СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ НАЛОГОВЫХ ПОСТУПЛЕНИЙ В БЮДЖЕТ РФ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 330

В.М. Недорезова

СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ НАЛОГОВЫХ ПОСТУПЛЕНИЙ В БЮДЖЕТ РФ

В статье затрагиваются актуальные вопросы формирования структуры доходов от налоговых поступлений федерального бюджета. Приведены и проанализированы данные по структуре налоговых поступлений в бюджет за 1999-2014 гг.

Ключевые слова: бюджет, налоги, налоговые поступления, доходы бюджета.

В бюджете концентрируется часть национального дохода, которая затем перераспределяется, что позволяет осуществлять государственное регулирование экономики и обеспечивать проведение необходимой социальной политики. Перераспределяемая посредством бюджетных отношений часть национального дохода поступает в распоряжение федеральных, региональных и местных органов власти и направляется на строго определенные цели в зависимости от разграничения функций между уровнями управления. Сосредоточение финансовых ресурсов в бюджетах разных уровней позволяет соответствующим органам государственной власти и управления иметь финансовую базу для реализации своих полномочий. Совокупность федерального бюджета, бюджетов субъектов Российской Федерации (региональных бюджетов) и местных бюджетов образует бюджетную систему Российской Федерации, основанную на ее экономических отношениях и государственном устройстве.

По данным рисунка 1 рассмотрим динамику налоговых поступлений в бюджет в РФ, анализ которых показал, что большая часть налоговых поступлений приходилась на 2011 год за период 1999 -2014 гг., в связи с экономическим кризисом, и по данным министерства финансов 2011 год закрыли без дефицита и сверх плана.

Рис. 1. Динамика налоговых поступлений в бюджет РФ

Проведем многофакторный корреляционно-регрессионный анализ за 15 лет в период 1999-2014 гг., где: У - Доходы бюджета, темп роста %; Х1 - Налог на прибыль организаций, %; Х2 - Налог на доходы физических лиц, %; Х3 - Единый социальный налог, %; Х4 - Страховые взносы на обязательное медицинское страхование, %; Х5 - Налог на добычу полезных ископаемых, %; Х6 - Таможенные пошлины, темп роста %.

© Недорезова В.М., 2016

ISSN 2223-4047

Вестник магистратуры. 2016. № 6(57). Т. IV.

Параметры модели с включением фактора времени оцениваются с помощью обычного метода наименьших квадратов (МНК) [1].

С помощью ПК получаем матрицу парных коэффициентов, на основании которых необходимо сделать вывод о факторах, которые могут быть включены в модель множественной регрессии (табл. 1).

Корреляционная матрица получена с помощью табличного редактора Excel ХР в пакете анализа.

Аналогичную процедуру проделываем для оставшихся факторов. По корреляционной матрице проверяем мультиколлинеарность факторов (т.е. есть ли взаимосвязь между самими факторами), в случае, если существует тесная связь между факторами (r > 0,5), то включать их в одну модель нельзя [2].

Таблица 1

Корреляционная матрица влияния факторов на уровень дохода в бюджет

Y X1 X2 X3 X4 X5 X6

Y 1

X1 0,65845 1

X2 0,68974 0,57895 1

X3 0,50236 0,42778 0,95698 1

X4 0,12654 0,21365 0,76545 0,80643 1

X5 0,23654 0,26843 0,43215 0,65641 0,66662 1

X6 0,71256 0,32224 0,71266 0,91236 0,61284 0,66371 1

Из приведенного ниже примера видно, что существует тесная связь между фактором Х3 и Х4, Х6; и Х4 и Х6, мультиколлинеарность и теснота проявляется через фактор Х6, то есть через таможенные пошлины.

PtfjMtfftrtJWflM слйгпюглылка

МЖИКГЕСКНЫГС R. ДО

R-mnjm D.H

Нгршрзьанный X-KEjjpir

W

HräraiottA

Дж-псрсияяння Д»

_SS_№_Г (ЪиМКщьГ

2 П515ДО46 5М7ВД4 Ol 10 ГОДОШ 2535Ш Ü IlSftjflWHi_

котффииие и лы Стандартная (жтбка I- слыяилпк Нижние 95% ¿ерхч tu 95%

Y-r*pKt4t™t 245.99554;

ГГвртмямая X 6 ЧЭТ ОДОЫЭИ

Рис. 2. Регрессионная статистика

Проведем регрессионный анализ. По результатам регрессионного анализа получено следующее уравнение регрессии:

У = -41589,21966 + 54,98 • х6

В результате построения уравнения регрессии получили следующие результаты. Множественный коэффициент регрессии равен 0,94. Это свидетельствует о высокой связи между признаками. Коэффициент детерминации - равен 0,84, следовательно, 84% вариации разводимости Оренбургской области обусловлено факторами, включенными в модель.

РетЖсю Ос таг™ [Ттсоо

Анализ полученного уравнения позволяет сделать выводы о том, что с увеличением темпа роста таможенных пошлин на 1,0 % темпы роста бюджета РФ будут возрастать на 54,97 %.

Проверка адекватности модели, построенной на основе уравнений регрессии, начинается с проверки значимости каждого коэффициента регрессии. Значимость коэффициента регрессии осуществляется с помощью t-критерия Стьюдента [3].

Параметры уравнения все значимы, кроме параметра при факторе времени, так как их расчетные

значения меньше табличных ( t таб1ШЧн0е = 2,02 , ур°вень значимости = 0,°5, tpaJtma6flm ).

Проверка адекватности всей модели осуществляется с помощью расчета F-критерия. Если Fp>F.j. при а=0,05, то модель в целом адекватна изучаемому явлению.

Ррасч = 13,75 Кабл = 2,79 Ур0веНЬ 3наЧим0сти = 0,05 Fe > Кабл

Следовательно, построенная модель на основе её проверки по F-критерию Фишера в целом адекватна, и все коэффициенты регрессии значимы. Такая модель может быть использована для принятия решений и осуществления прогнозов.

Таким образом, в России основную часть доходов бюджета составляют именно налоговые доходы. По результатам корреляционно-регрессионного анализа основными источниками дохода бюджета РФ являются таможенные пошлины, так как они являются важной составной частью системы экономического регулирования ввоза и вывоза товаров. Они используются государством как инструмент для стимулирования внешнеторговых поставок и закупок или, наоборот, сдерживания экспорта и импорта - это зависит от целей экономической политики.

Библиографический список:

1.Тимофеева Т.В., Снатенков А.А. Практикум по социальной статистике. Оренбург.: Издательский центр ОГАУ, 2002. - 104с.

2.Снатенков А.А. Сбережения населения и их место в финансово-экономической системе РФ: монография / А.А. Снатенков, Н.С. Приор. - Оренбург: Издательский центр ОГАУ, 2013.

3. Афанасьев В.Н. Анализ временных рядов и прогнозирование / В.Н.Афанасьев, М.М. Юзбашев. -М.: Финансы и статистика, 2001. - 228с

4.Федеральная служба государственной статистики: https://gks.ru

НЕДОРЕЗОВА ВИКТОРИЯ МИХАЙЛОВНА - студент направления подготовки «Экономика», Оренбургский филиал «РЭУ им. Г.В. Плеханова», Россия.