CC BY
146УДК 338.24:336.22
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ РИСК-МЕНЕДЖМЕНТА И НАПРАВЛЕНИЯ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ МЕТОДИК АНАЛИЗА НАЛОГОВЫХ РИСКОВ ОРГАНИЗАЦИИ
Т.П. ВИНОКУРОВА,
старший преподаватель кафедры банковского дела, анализа и аудита E-mail: vi-tp@list.ru Белорусский торгово-экономический университет потребительской кооперации (г. Гомель)
В современной экономической среде любой субъект хозяйствования подвержен воздействию рисков, в том числе связанных с изменением налогового законодательства, расчетом и уплатой налогов, налоговыми проверками. Уклонение и отказ от риска не всегда являются возможными и оптимальными вариантами. Поэтому работать с рисками необходимо постоянно и целенаправленно. Повышенный интерес к исследованию рисков появился после принятия Указа Президента Республики Беларусь от 16.10.2009 № 510 «О совершенствовании контрольной (надзорной) деятельности в Республике Беларусь». Вместе с тем в документе используется понятие «риск» как обобщенное, обезличенное, т.е. как риск, связанный с ведением организацией предпринимательской (хозяйственной) деятельности. На основании изучения экономической литературы по риск-менеджменту предложено авторское определение понятия «налоговый риск». Также в указе не рассмотрены методики определения наличия и степени налогового риска субъекта хозяйствования. Ранее автором были предложены объективная и субъективная методики анализа налогового риска отдельного субъекта хозяйствования. В этой статье предлагаются методики анализа налогового риска для холдинга. Сделан вывод о том, что всестороннее изучение налоговых рисков во взаимосвязи с хозяйственной деятельностью организации позволяет определить ее наиболее значимые налоговые риски в текущий период времени, рассчитать их вероятность в перспективе, разработать и внедрить своевременные мероприятия для их минимизации.
Ключевые слова: риск, риск-менеджмент, налоговый риск, анализ
Разнообразные экономические источники, словари трактуют риск как непредсказуемость, опасность или то, что разрушает; возможность опасности, неудачи; действие наудачу в надежде на счастливый исход; возможную опасность потерь, вероятность потери части ресурсов, неполного получения доходов или получения дополнительных расходов в результате осуществления определенной производственной и финансовой политики [8, 9, 12, 16, 17].
Согласно государственному стандарту СТБ ISO Guide 73-2014 «Менеджмент рисков. Термины и определения»1, риск - это результат неопределенности в отношении целей. Далее уточняется, что результат -это положительное или отрицательное отклонение от цели, а целью могут быть разные аспекты.
Следовательно, в стандарте и у авторов экономической литературы так или иначе риск отождествляется с опасностью и неопределенностью в отношении возможных потерь, а потери - это непреднамеренное сокращение стоимости в результате реализации опасности, значит, опасность -причина потерь.
При оценке рисков хозяйственной деятельности организации в экономической литературе используются понятия «хозяйственный риск», «предпринимательский риск», «экономический риск». По мнению С.А. Егорова [8, с. 8]., Л.В. До-
1 Национальный фонд технических правовых актов Республики Беларусь. URL: http://tnpa.by/KartochkaDoc. php?UrlRN=314323.
Рис. 1. Налоговый риск в совокупности предпринимательских (хозяйственных) рисков
гиля [9, с. 16] и других авторов, хозяйственный риск характеризуется как опасность потери ресурсов или недополучения доходов в результате осуществления хозяйственной деятельности, в частности, риск -это количественная оценка опасности. В то же время в экономической литературе схожее определение имеет предпринимательский риск [6]. В свою очередь С.Н. Кабушкин, основываясь на мнениях других авторов, определяет экономический риск как вероятность возникновения убытков или недополучения доходов по сравнению с прогнозируемым вариантом в результате осуществления определенной производственной, финансовой и некоммерческой деятельности [12, с. 18-19]. Следовательно, определения «хозяйственный риск», «предпринимательский риск» и «экономический риск» у различных авторов практически тождественны.
По мнению автора, понятия «хозяйственный риск» и «предпринимательский риск» обозначают одно и то же, но различаются лексическими оттенками, т.е. предпринимательский риск - это осовремененное название хозяйственного риска. Кроме того, «хозяйственный (предпринимательский) риск» -более широкое понятие, чем «экономический риск», так как предпринимательская или хозяйственная деятельность организации связана не только с экономической деятельностью, но и с трудовой, социальной, экологической, технологической и т.п. В области интересов авторского исследования находится экономический риск или его часть - финансовый риск -один из наиболее изучаемых в экономической литературе, так как связан с денежным или стоимостным эквивалентом опасности или потерь. Он является наиболее значимым в общем портфеле рисков субъекта хозяйствования и подразделяется на много видов. Но, несмотря на важность и необходимость изучения всех финансовых рисков хозяйственной деятельности, в данном случае всесторонне исследуются только налоговый риск организации и его проявления.
Налоговый риск является составляющей предпринимательского риска вообще и финансового риска в частности. Цепочка рисков предпринимательской (хозяйственной) деятельности с выделением во всей их совокупности налогового риска представлена на рис. 1.
В экономической литературе налоговый риск недостаточно изучен и в комплексных исследованиях по риск-менеджменту отдельно не выделяется. Целенаправленно изучают налоговый риск отдельные авторы, но результаты их исследований принципиальных отличий не содержат. Поэтому необходимо уточнить определение налогового риска в тех аспектах, которым не уделяли внимания другие авторы при его исследовании.
По мнению В.А. Бунько, И.А. Дрожжиной, Л.Г. Липника, Б.Г. Маслова, В.Г. Панскова, М.Р. Пинской, Л.В. Поповой, Д.Н. Тихонова, А.Ю. Че и др. [2-4, 11, 13-15, 18-20], налоговый риск - это возможность для налогоплательщика понести финансовые и иные потери, связанные с процессом уплаты и оптимизации налогов, принятием управленческих решений, выраженная в денежном эквиваленте. Также Л.В. Попова, И.А. Дрожжина и Б.Г. Маслова считают, что в отличие от предпринимательских рисков налоговые риски не страхуются и являются однонаправленными, т.е. экономическая ответственность государства перед налогоплательщиками незначительна по сравнению с экономической ответственностью налогоплательщика перед государством [7, 14, 15, 20]. Налоговые риски ввиду значительной экономической ответственности субъекта хозяйствования и отсутствия возможности их страхования требуют разработки методик их оперативной (предварительной) оценки, текущего и перспективного анализа для снижения неопределенности и вероятности финансовых потерь, для реализации которых достаточно данных бухгалтерского учета, отчетности и знаний математического аппарата.
Определения налогового риска у других авторов отличаются от приведенного только деталями. В частности, Е.А. Елгина и М.И. Мигулова отмечают также, что налоговый риск может проявиться не только в виде финансовых (и иных) потерь, но и в возможности получения дополнительной выгоды (дохода) в результате позитивных отклонений [10, с. 120]. Учитывая, что риск - это опасность, то опасность получить дополнительную выгоду звучит некорректно и противоречит самой сути понятия «риск». Кроме того, если обратиться к примечанию
к определению термина «риск» в Государственном стандарте РФ ГОСТ Р 51897-2002 «Менеджмент риска. Термины и определения»2, то указанный термин используется только в том случае, если существует возможность негативных последствий. Также при изучении эволюции представления о риске [16, с. 18-20] можно заметить, что он рассматривался основоположниками теории риск-менеджмента только как вероятность негативных последствий. По мнению автора, если размер прибыли у организации превысил желаемый результат, то это дополнительный бонус, а не риск, так как прибыль - это цель любого субъекта хозяйствования, а риск - это получение суммы прибыли меньше ожидаемой (или убытка), т.е. негативных последствий.
Особого внимания заслуживает выделение «иных», а не только финансовых потерь. Поскольку налоги уплачиваются только в денежной форме, можно предположить (в определениях, где указываются не только финансовые, но и иные потери, это не уточняется), что потери, связанные с налоговым риском могут быть не только материальными, но еще и моральными, связанными с потерей репутации, кредита доверия. То есть, если были ошибки в расчете налогов или задержки платежей, то увеличивается степень риска, и налоговые проверки будут чаще, что предусмотрено Указом Президента Республики Беларусь от 16.10.2009 № 510 «О совершенствовании контрольной (надзорной) деятельности в Республике Беларусь» (далее - Указ № 510). По мнению автора, если это предположение верное, то целесообразно в определении налогового риска упомянуть не только финансовые, но и иные потери.
Таким образом, после изучения взглядов различных авторов на налоговый риск можно дать следующее определение. Налоговый риск - это вероятность финансовых и иных потерь, связанная с неблагоприятными событиями для субъекта хозяйствования (изменения в налоговом законодательстве; последствия налоговых проверок; несоблюдение расчетно-платежной дисциплины по расчетам с бюджетом; человеческий фактор) и неверно принятыми управленческими решениями по результатам анализа и оценки налогов, налоговой нагрузки, направленных на оптимизацию и минимизацию указанных параметров.
2 Менеджмент риска. Термины и определения. ГОСТ Р 51897-2002: постановление Госстандарта РФ от 30.05.2002 № 223-ст)
Также в экономической литературе рассматриваются классификации и методики анализа налоговых рисков. В частности, Н.В. Бондарчук и З.М. Карпасова рассматривают налоговые риски по пяти классификационным группам и методики анализа налоговых рисков в целях принятия решения о выборе наиболее целесообразного варианта воздействия на параметры налогообложения [1, с. 43-50]. В свою очередь Д.Н. Тихонов и Л.Г. Липник делят налоговые риски по трем классификационным признакам [20, с. 105-118]. При этом классификации налоговых рисков от автора к автору практически не отличаются. Отличия лишь в степени детализации следующих групп налоговых рисков: рисков налогового контроля и рисков усиления налоговой нагрузки. Методики анализа налоговых рисков повторяются во многих источниках и обобщены в статье [5].
Для анализа и прогнозирования рисков субъекта хозяйствования в экономической литературе предлагается использовать три метода вероятности наступления событий: субъективный, объективный и смешанный, или объективно-субъективный. Согласно А.А. Титовичу, смешанный (объективно-субъективный) подход к оценке рисков объединяет две противоположные позиции [17, с. 5]. Большинство рисков, в том числе и налоговый, относится к смешанным, кроме рисков, связанных со стихийными бедствиями. Для анализа налоговых рисков предлагаются объективные и субъективные методики в зависимости от используемой для расчетов информации:
- метод анализа налоговых рисков на основе многомерного анализа и данных бухгалтерской отчетности. Основные достоинства метода - в доступности и нетрудоемкости получения информации для его реализации;
- метод экспертных оценок, позволяющий оценить качественные параметры возникновения налогового риска.
В каждой предлагаемой методике есть объективная и субъективная составляющие, поэтому деление методик на объективную и субъективную условно. Субъективная и объективная методики анализа налогового риска одного субъекта хозяйствования (одного юридического лица) были рассмотрены автором в статье [5]. В данном случае предлагаются альтернативные методики анализа налогового риска организации для более углубленной и всесторонней его оценки во взаимосвязи
с хозяйственной деятельностью, а также для оперативной (предварительной) оценки налогового риска холдинга. Предварительная оценка каждой организации, входящей в холдинг, - достаточно трудоемкий процесс. Следовательно, для предварительной оценки налогового риска холдинга, в который входит ряд субъектов хозяйствования схожих видов и объемов деятельности, предлагается использовать возможности программы STATISTICA «Кластерный анализ».
Подобную форму предпринимательского объединения имеет Гомельский облпотребсоюз (ОПС), в который входят 17 районных потребительских обществ (райпо), основным видом деятельности (~ 80%) которых является розничная торговля. Использование кластерного анализа для решения данной задачи наиболее эффективно, так как целью является разделение райпо Гомельского ОПС на кластеры, каждый из которых соответствует определенной рисковой группе. Организации, попавшие в одну группу (кластер), характеризуются одинаковой вероятностью наступления налогового риска, которая впоследствии оценивается специалистами для разработки мероприятий по нивелированию выявленных рисков. Таким образом, наиболее пристальной оценке налогового риска подлежат субъекты хозяйствования, попавшие в кластер с высоким налоговым риском, а не все субъекты
хозяйствования холдинга, что экономит время и позволяет оперативно реагировать на возникающие рисковые ситуации.
Для объединения райпо Гомельского ОПС в кластеры по степени налогового риска автором были выбраны опытным путем пять показателей (переменных), которые прямо или косвенно характеризуют налоговый риск и прошли проверку на значимость:
- налоговая нагрузка (НН, %);
- отклонение налоговой нагрузки от среднеотраслевой (отклННсредн, %);
- доля вычетов по НДС от суммы начисленного с налоговой базы налога (Соот Д/Р, %);
- соотношение доходов и расходов по основной текущей деятельности (ДНВндс, %);
- рентабельность продаж (Я %). Исходные данные по показателям (переменным) для проведения кластерного анализа райпо Гомельского ОПС в 2013 г. при помощи программы STATISTICA «Кластерный анализ» представлены на рис. 2.
Далее необходимо стандартизировать исходные данные, чтобы их можно было сравнивать (рис. 3). Стандартизировать исходные данные необходимо, так как при различных измерениях используются различные типы шкал, и каждая переменная будет иметь среднее (0) и стандартное (1) отклонения.
Щ Данные: Spreadsheet Исходные данные.sta (5v by 17c) ШНТНГ! X
1 2 3 4 5
НН, о/о отклННсредн. % Соот Д/Р ДНВндс, %
1.Брагинское райпо 1.5 -2.4 1,011 91,53 1,14
2.Буда-Кошелевское райпо 2.3 -1.6 1 87,43 0,01
3. Гомельское райпо 2.6 [ -1,3 1,012 83.51 1,23
4. Добрушское райпо 1.9 -2 1,018 89,91 1 1,75
5. Ельское райпо 0.7 -3,2 1,014 97 48 1,38
б. Житковичское райпо 3.4 -0.5 1.013 83,21 1,32
7. Жлобинское райпо 2.8 -1Д 1.002 85.18 0.29
8. Калинковичское райпо 3.9 0 1,007 77,49 0,68
9. Кормянское райпо 2.4 -1,5 1.008 85,76 0,76
10. Лельчицкое райпо 2.2 -1,7 1,021 88.41 2,03
11. Лоевское райпо 1.9 -2 1,012 91.54 1,2
12. Октябрьское райпо 1,8 -2,1 1,008 90.41 0,8
13. Петриковское райпо 2.4 1,016 86.56 1,59
14. Речицкое райпо 3,6 -0,3 1,007 80.94 0,65
15. Рогачевское райпо 2.5 -1,4 1,002 84.75 0,19
16. Светлогорское райпо 3.5 -0,4 1,008 77 ;68 0,82
17. Хойникское райпо 1.8 -2 Л 1,01 90.56 1
АЛ
Рис. 2. Окно программы 8ТАТ18Т1СА с данными за 2013 г. для кластерного анализа райпо Гомельского ОПС
(компьютерное отображение)
шшшшш^шшшшшшш яшшщ
ш данные: bpreaasneet исходные данные" pv Dy i /с)
1
1 НН, о/о 2 отклННсредн, % 3 Соот Д/Р 4 ДНВндс.% 5 Rnp;°/o
1.Брагинское райпо -1Л103( -1.11026174 0.18700353 0.944917047 0.272094
2.Буда-Кошелевское райпо -0.1485 -0.148506347 -1.7557553 0.15767442 -1.78575
3. Гомельское райпо 0.21215 0.212151925 0.36361797 -0.595006335 0.435993
4. Добрушское райпо -0.6294 -0.629384043 1.42330461 0.633860204 1.382966
5. Ельское райпо -2.072 -2.07201713 0,71684685 2.08737891 0.709158
б. Житковичское райпо 1.17391 1.17390732 0.54023241 -0.652609454 0.599892
7. Жлобинское райпо 0.45259 0.452590772 -1.4025264 -0.274348973 -1.27584
8. Калинковичское райпо 1.775 1.77500444 -0,5194542 -1.75090892 -0.56561
9. Кормянское райпо -0.0283 -0.0282869233 -0.3428398 -0,162982943 -0.41992
10. Лельчицкое райпо -0.2687 -0.268725771 1.95314793 0.345844609 1.892874
11. Лоевское райпо -0.6294 -0.629384043 0.36361797 0.946837151 0.38136
12. Октябрьское райпо -0.7496 -0.749603467 -0.3428398 0.729865402 -0.34708
13. Петриковское райпо -0.0283 -0.0282869233 1.07007573 -0.009374625 1.09159
14. Речицкое райпо 1.41435 1.41434616 -0,5194542 -1.08847306 -0.62025
15. Рогачевское райпо 0.09193 0.0919325006 -1.4025264 -0.356913443 -1.45795
16. Светлогорское райпо 1.29413 1.29412674 -0.3428398 -1.71442695 -0,31066
17. Хойникское райпо -0.7496 -0.749603467 0.01038908 0.758666962 0.01714
►
Рис. 3. Окно программы STATISTICA со стандартизированными исходными данными для кластерного анализа райпо Гомельского ОПС за 2013 г. (компьютерное отображение)
На первом этапе кластерного анализа программой 8ТАТ18Т1СА автоматически формируется иерархическая классификация, т.е. в начале кластерного анализа выясняется, формируют ли райпо кластеры, которые могут быть осмыслены, т.е. объединяются ли райпо по анализируемым показателям в однородные группы по степени налогового риска (низкая, средняя, высокая).
Затем оценивается близость райпо при помощи метода Евклидова расстояния. Наиболее важным результатом, получаемым в результате древовидной кластеризации, является иерархическое дерево (рис. 4).
Райпо Гомельского ОПС с наиболее схожими по значениям показателями, характеризующими налоговый риск, объединяются и формируют кластеры (рис. 4). Каждый узел диаграммы представляет собой объединение двух или трех кластеров, а положение узлов на вертикальной оси определяет расстояние, на котором были объединены соответствующие кластеры.
Таким образом, исходя из визуального представления результатов, можно предположить, что райпо образуют три кластера по степени налогового риска. Проверим данное предположение. На втором этапе проведем кластеризацию методом К-средних, т.е. распределим исходные данные на три кластера и
проверим значимость различий между полученными группами при помощи дисперсионного анализа (рис. 5).
Значение р < 0,05 (рис. 5), это свидетельствует о значимом различии. Следовательно, показатели (переменные) для кластерного анализа подобраны верные, а результаты анализа являются значимыми.
Полученные кластеры представлены на рис. 6. В первый кластер включены семь райпо, во второй и третий - по пять. Также опция дисперсионного анализа «Элементы кластеров и расстояния» программы 8ТАТ18Т1СА позволяет отобразить Евклидовы расстояния объектов от центров (средних значений) соответствующих им кластеров.
Далее результаты кластерного анализа, представленные на рис. 6, расшифруем и покажем, какие райпо Гомельского ОПС объединены в кластеры на основании анализа показателей (переменных), характеризующих налоговый риск (табл. 1). Также на основании критериев, рассмотренных автором в работе [5], определим, какой кластер относится к какой группе риска. Выберем по одному райпо из кластера (например, первое в кластере) и определим степень его налогового риска. В частности, в первом кластере - это Буда-Кошелевское райпо; во втором -Гомельское райпо; в третьем - Брагинское райпо,
Примечание. С_1 - С_17 - районные потребительские общества Гомельского ОПС.
Рис. 4. Окно программы STATISTICA с древовидной вертикальной диаграммой кластерного анализа райпо Гомельского ОПС по степени схожести результатов показателей, характеризующих налоговый риск (компьютерное отображение)
Дисперсионным анализ (Spreadsheet Дисперси
Перемени между SS df Внутрен SS df F signif. Р
HH.o/o 9.045361 2 6.954644 14 9.10435 0.002931
ОтклКК средн. % 9.04536 2 6.954644 14 9,10435 0.002931
Соот ДР 11.54391 2 4 456095 14 18.13412 0 000130
ДНВндс.% 9.84303 2 6.156972 14 11,19076 0 001249
11.96986 2 4 030140 14 20.79060 0.000064
Рис. 5. Оценка значимости переменных, используемых для кластеризации райпо Гомельского ОПС по степени налогового риска методом К-средних на основе дисперсионного анализа (компьютерное отображение)
затем оценим налоговый риск каждого кластера по методу аналогий.
В каждом из трех кластеров находятся райпо со схожей степенью налогового риска. В основном райпо относятся к высокой степени налогового риска, что связано преимущественно с низкой эффективностью основной деятельности, а не с регулярными нарушениями налогового законодательства.
Субъективный показатель налогового риска предлагается определять на основании критериев, представленных в Указе № 510, не имеющих количественной оценки и однозначных значений в других нормативных документах, с использованием метода экспертных оценок. Следовательно, оценивать результаты анализа по объективной и субъек-
тивной методикам необходимо комплексно, так как они исследуют разные аспекты деятельности организации, связанной с ее налогообложением. То есть результаты объективного и субъективного методов дополняют друг друга и взаимосвязаны.
Среди множества инструментов стратегического анализа рыночной позиции организации одним из наиболее наглядных является SWOT-анализ. Он применяется для совместного изучения внешней и внутренней среды, а также установления связи между силой и слабостью, которые присущи организации, внешними угрозами и возможностями.
Основным достоинством SWOT-анализа является то, что перспективная оценка налоговых рисков осуществляется в тесной взаимосвязи с экономической средой организации. Недостатком, как и любого метода, основанного на экспертных оценках, — субъективность суждений при оценке каждой ситуации. Возможные ситуации для перспективной оценки налогообложения организации рассмотрим на пересечении граф и строк SWOT-матрицы. В частности, получаются поля: «СИВ» - сильные стороны - возможности; «СИУ» - сильные стороны -
Members of Cluster Number 1 (Spreadsheet Исходные данные) and Distances from Respective Cluster Center Cluster contains 7 cases
Случай h С 2 Случай н С 7 Случай н С 8 Случай н С 9 Случай н С 14 Случай н С 15 Случай н С 16
Расстоян 0 861540 0.378286 0.851903 G 0,621750 0.527965 0.532010 0.685268
Members of Cluster Number 2 [Spreadsheet Исходные да and Distances from Respective Cluster Center Cluster contains 5 cases
Случай h С 3 Случай н С 4 Случай н С 6 Случай н С 10 Случай н С 13
Расстоян 0.496931 0 588542 0.801225 0.610032 0.078928
Members of Cluster Number 3 [Spreadsheet Исходные да and Distances from Respective Cluster Center Cluster contains 5 cases
Случай h С 1 Случай н С 5 Случай н С 11 Случай н С 12 Случай н С 17
Расстоян 0 078752 0 843879 0,302619 0.427756 0,273715
Рис. 6. Результаты деления райпо Гомельского ОПС по кластерам в зависимости от степени налогового риска (компьютерное отображение): а - первый кластер; б - второй кластер; в - третий кластер
Таблица 1 Деление райпо Гомельского ОПС на кластеры по степени налогового риска в 2013 г. на основании результатов анализа программы STATISTICA
Степень налогового риска Номер кластера Состав кластера
Высокая 1-й С_2 - Буда-Кошелевское райпо; С_7 - Жлобинское райпо; С 8 - Калинковичское райпо; С_9 - Кормянское райпо; С_14 - Речицкое райпо; С_15 - Рогачевское райпо; С_16 - Светлогорское райпо
Средняя 2-й С_3 - Гомельское райпо; С_4 - Добрушское райпо; С 6 - Житковичское райпо; С 10 - Лельчицкое райпо; С 13 - Петриковское райпо
Высокая -средняя 3-й С_1 - Брагинское райпо; С_5 - Ельское райпо; С_11 - Лоевское райпо; С_12 - Октябрьское райпо; С 17 - Хойникское райпо
угрозы; «СЛВ» - слабые стороны - возможности; «СЛУ» - слабые стороны - угрозы. На каждом из возможных полей рассмотрены комбинации сильных и слабых сторон в деятельности организации и их влияние на налогообложение организации.
Анализ налоговых рисков проведем, основываясь на данных по райпо Гомельского ОПС на 2014 г., для разработки стратегических направлений развития его налоговой политики (рис. 7).
Как свидетельствуют результаты SWOT-анализа, нахождение большинства объектов Гомельского ОПС в сельской местности -это слабая сторона, так как уменьшается количество сельских жителей, растет конкуренция по торговле, реализуются в основном социально значимые товары с низкими торговыми надбавками. Вместе с тем сильная сторона - это льготирование по уплате некоторых налогов при осуществлении хозяйственной деятельности в сельской местности (налог на недвижимость, земельный налог, налог на прибыль). Следовательно, по результатам SWOT-анализа можно оценить слабые и сильные стороны одной и той же ситуации.
Таким образом, результаты SWOT-анализа позволяют оценить перспективные налоговые риски организации в сочетании с экономической средой деятельности, принять меры по минимизации налоговых рисков и развитию выявленных перспективных направлений хозяйственной деятельности.
Для количественной оценки вероятности наступления налогового риска, связанного с ростом налоговой нагрузки, предлагается использовать метод контент-анализа и экономико-статистический метод (модель Марковица). Оценку вероятности риска увеличения налоговой нагрузки в 2014 г. проведем на данных отдельного субъекта хозяйствования - Гомельского райпо, входящего в систему Гомельского ОПС. Также определим отвлечение средств из хозяйственной деятельности Гомельского райпо в результате роста налоговой нагрузки. Исходные данные и расчет необходимых показателей для оценки налогового риска в 2014 г. представлены в табл. 2.
Сильные стороны СИВ СИУ
Многоотраслевая деятельность райпо. Большинство торговых объектов Гомельского ОПС находится в сельской местности. Наличие производства продовольственных товаров. Возможность перехода небольших субъектов хозяйствования на упрощенную систему налогообложения. Много объектов основных средств и земельных участков Возможность диверсификации деятельности в сторону более льготируемого производства и сокращения торговли. Освобождение от уплаты налога на прибыль в течение семи лет с даты регистрации собственного производства в малых городах, поселках и сельской местности. Нулевая ставка по НДС при экспорте товаров. Возможность применения упрощенной системы налогообложения некоторыми организациями Рост суммы налога на недвижимость и земельного налога. Наличие объектов незавершенного строительства и двукратная ставка по налогу на недвижимость
Слабые стороны СЛВ СЛУ
Большинство торговых объектов Гомельского ОПС находится в сельской местности. Сельское население ежегодно уменьшается. Много реализуется социально значимых товаров с низкими торговыми надбавками. Увеличивается количество конкурентов - индивидуальных предпринимателей. Наличие значительных остатков неходовых товаров Почти полное отсутствие внешнеэкономической деятельности. Недостаточная квалификация специалистов по расчету налогов и сборов Ниже ставки земельного налога и налога на недвижимость в некоторых районах Гомельской области. Льготная ставка НДС по социально значимым товарам. Уплата НДС по реализованным неходовым торговым остаткам по более низкой стоимости и возмещение входного НДС Уменьшаются выручка и прибыль и, соответственно, уменьшаются суммы НДС и налога на прибыль. Уплата экономических санкций за нарушения налогового законодательства по результатам налоговой проверки
Примечание. СИВ - сильные стороны - возможности; СИУ - сильные стороны - угрозы; СЛВ - слабые стороны - возможности; СЛУ - слабые стороны - угрозы.
Источник: Налоговый кодекс Республики Беларусь (Особенная часть): Закон Республики Беларусь от 29.12.2009 № 71-З (ред. от 31.12.2013); О стимулировании предпринимательской деятельности на территории средних, малых городских поселений, сельской местности: Декрет Президента Республики Беларусь от 07.05.2012 № 6 (ред. от 11.09.2013).
Рис. 7. SWOT-матрица налоговых рисков райпо Гомельского ОПС на 2014 г
Таблица 2
Исходные данные для расчета налоговой нагрузки по основной текущей деятельности Гомельского райпо Гомельского ОПС за 2007-2013 гг.
Год Выручка от реализации товаров (продукции, работ, услуг), млн руб. Уплаченные налоги, сборы и взносы в Фонд социальной защиты населения, млн руб. Налоговая нагрузка (гр. 3 : гр. 2 х 100), % Сравнение фактической налоговой нагрузки со среднеотраслевым показателем (гр. 4 - 3,9%*), % Отвлечение средств из оборота за счет роста налоговой нагрузки выше среднеотраслевой (гр. 2 х гр. 5 : 100), млн руб.
1 2 3 4 5 6
2007 79 816 1 742 2,18 -1,72 -
2008 106 406 3 987 3,75 -0,15 -
2009 116 847 4 372 3,74 -0,16 -
2010 98 180 4 142 4,22 0,32 314,2
2011 159 299 5 224 3,28 -0,62 -
2012 279 044 14 404 5,16 1,26 3 516,0
2013 344 794 14 395 4,17 0,27 930,9
* Среднеотраслевая налоговая нагрузка по розничной торговле.
Самый низкий показатель налоговой нагрузки по основной текущей деятельности был в 2007 г. -2,18%. Затем, несмотря на отмену некоторых налогов и всех сборов с оборота, налоговая нагрузка увеличивалась. Снижение ее отмечено только в
2011 г., который был сложным для субъектов хозяйствования Республики Беларусь и связан с кризисной ситуацией в экономике.
Далее методом контент-анализа [16] рассчитаем величину вероятности каждого случая, т.е. в какие из
исследуемых лет налоговая нагрузка превысила среднеотраслевой показатель, по следующей формуле:
А = -,
N
где А - вероятность каждого случая (частота наблюдений);
п - количество вариантов, при которых наблюдается воздействие рисков; N - общее число случаев. Величина вероятности может принимать значения в интервале от 0 до 1 или от 0 до 100%, если она рассчитывается в процентах.
В трех годах из семи налоговая нагрузка превышает среднеотраслевой показатель по розничной торговле (см. табл. 2), следовательно, количество исследуемых периодов N = 7, количество лет, в которых налоговая нагрузка выше среднеотраслевого значения п = 3, вероятность возникновения риска увеличения налоговой нагрузки в 2014 г. равна 42,85% (3 : 7 х 100). Отвлечение из оборота средств за счет превышения налоговой нагрузки над среднеотраслевой в 2010 г. составило 314,2 млн руб., в 2012 г. - 3 516 млн руб., в 2013 г. - 930,9 млн руб. То есть это те средства, которые можно было бы направить на текущую деятельность организации при рассмотрении возможностей снижения налоговой нагрузки в исследуемых годах и не привлекать заемные средства.
Используя экономико-статистический метод (модель Марковица) [16], рассчитаем коэффициент вариации налогового риска, в частности, риск увеличения налоговой нагрузки Гомельского райпо в 2014 г. Для этого сначала определим среднее ожидаемое значение по формуле
Е = Ах + А2х2 +... + Ах ,
11 2 2 п п'
где Е - среднее ожидаемое значение (математическое ожидание);
А. - вероятность каждого случая (частота наблюдений);
х. - ожидаемое значение для каждого случая наблюдения.
Как показали расчеты, налоговая нагрузка выше среднеотраслевой (3,9%) была в трех годах из семи, а именно: в 2010 г. - 4,11%, в 2012 г. - 5,16%, в 2013 г. -4,17%. Вероятность события определяется в пределах 100%, следовательно, три случая из семи составляют 42,85%, а четыре случая из семи -57,15%. В среднем налоговая нагрузка в четырех случаях была ниже среднеотраслевого значения: (2,18 + 3,75 + 3,74 + 3,28) : 4 = 3,24%.
А в трех случаях из семи - выше среднеотраслевого значения:
(4,22+5,16+4,17) : 3 = 4,51%. Таким образом, среднее ожидаемое значение (математическое ожидание) по налоговой нагрузке Гомельского райпо в 2014 г. составит
Е = (3,24 х 0,4285) + (4,51 х 0,5715) = 3,97%. Далее определим дисперсию по формуле
В = ± (х,. - Е)2Л,,
1=1
где п - общее число событий, возможных (фактических) значений показателей; В - дисперсия;
х. - среднеотраслевое, нормативное или плановое значение исследуемого показателя (конкретное фактическое или ожидаемое значения показателя, событие).
Дисперсия для оценки вероятности налогового риска по Гомельскому райпо в 2014 году составит В = (3,24-3,97)2 0,4285 + (4,51 -3,97)2 0,5715 = = 0,2283 + 0,1666 = 0,3949. Среднеквадратическое (стандартное) отклонение определяется по формуле
о = ^5.
Среднеквадратическое (стандартное) отклонение для оценки вероятности налогового риска по Гомельскому райпо в 2014 г. составит
о = у10,3949 = 0,6284. Для анализа изменчивости, колеблемости значений показателей используют коэффициент вариации, который определяется по следующей формуле:
V = —100.
Е
Коэффициент вариации является основным показателем, характеризующим воздействие риска. По Гомельскому райпо коэффициент вариации для оценки вероятности налогового риска в 2014 г. составит
0,6284
V = -
3,97
= 0,1583.
На основании проведенных расчетов можно сделать следующие выводы:
- общая вероятность повышения налогового риска составляет 42,85%;
- сумма отвлечения из оборота средств за счет превышения налоговой нагрузки над среднеотраслевой в среднем составляет 1 587 млн руб. (314,2 + 3 516 + 930,9) : 3, т.е. является резервом собственных оборотных средств;
— средневзвешенная величина налоговой нагрузки по основной текущей деятельности Гомельского райпо составляет 3,97%, т.е. выше среднеотраслевого значения. Следовательно, необходимо рассмотреть возможности снижения налоговой нагрузки (провести SWOT-анализ);
— значение коэффициента вариации, характеризующего воздействия риска увеличения налоговой нагрузки в 2014 г., равно 0,1583, или 15,83%, что соответствует малому (умеренному) уровню воздействия налогового риска. Таким образом, предлагаемая методика кластерного анализа налогового риска позволяет оценить налоговый риск холдинга, объединив входящие в его состав субъекты хозяйствования в кластеры по степени налогового риска. Затем необходимо исследовать налоговый риск одной организации в кластере с высоким риском, а к остальным применить разработанные мероприятия по минимизации риска на основе метода аналогий.
Предлагаемая методика SWOT-анализа налоговых рисков позволяет выявить неиспользованные возможности снижения налоговой нагрузи, предоставляемые государством в области налогообложения. Недостатком SWOT-анализа является его субъективизм при оценке налогового риска. Этот недостаток позволяет преодолеть применение экономико-статистического метода, который является достаточно объективным и позволяет количественно оценить вероятность потерь по изучаемому событию.
Список литературы
1. Бондарчук З.М., Карпасова Н.В. Финансовый анализ для целей налогового консультирования. М.: Вершина, 2006. 192 с.
2. Бунько В.А. Методы анализа налоговой нагрузки на предприятии. URL: http://www.uecs. ru/uecs58-582013/item/2429-2013-10-16-07-51-38/.
3. Бунько В.А. Налоговый менеджмент организации // Менеджмент в России и за рубежом. 2009. № 3. С. 102-108.
4. Бунько В.А. Способы снижения налога на имущество организаций // Экономический анализ: теория и практика. 2009. № 24. С. 42-49.
5. Винокурова Т.П. Методики мониторинга, оценки и прогнозирования налоговых рисков организации: достоинства и недостатки // Экономический анализ: теория и практика. 2014. № 16. С. 45-54.
6. Виды и классификация рисков. URL: http:// www.risk24.ru/vidi.htm.
7. Гордеева О.В. Налоговые риски: понятие и классификация // Финансы. 2011. № 1. С. 33-36.
8. Егоров С.А. Управление хозяйственными рисками. Минск: ТетраСистем, 2009. 128 с.
9. Догиль Л.Ф. Управление хозяйственным риском. Минск: Мисанта, 2005. 224 с.
10. Елгина Е.А., Мигунова М.И. Учетная политика и оценка налогового риска // Бухгалтерский учет. 2010. № 1. С. 121-122.
11. Иванян А.Г., Че А.Ю. О налоговых рисках // Налоговый вестник. 2007. № 10. С. 3-7.
12. Кабушкин С.Н. Управление банковским кредитным риском. М.: Новое знание, 2004. 336 с.
13. Пансков В.Г. Налоги и налогообложение в Российской Федерации. М.: МЦФЭР, 2006. 592 с.
14. Пинская М.Р. Налоговый риск: сущность и проявления // Финансы. 2009. № 2. С. 43-46.
15. Попова Л.В., Дрожжина И.А., Маслов Б.Г. Налоговые системы зарубежных стран. М.: Дело и сервис, 2008. 432 с.
16. Рыхтикова Н.А. Анализ и управление рисками организации. М.: Форум; ИНФРА-М, 2007. 240 с.
17. Титович А.А. Менеджмент риска и страхования. Минск: Вышэйшая школа, 2011. 287 с.
18. Тихонов Д.Н. Основы налогового планирования. М.: Инфограф, 1999. 192 с.
19. Тихонов Д.Н. Повседневный менеджмент. М.: Институт экономических стратегий, 2013. 320 с.
20. Тихонов Д.Н., Липник Л.Г. Налоговое планирование и минимизация налоговых рисков. М.: Альпина Бизнес Букс, 2004. 495 с.
Economic analysis: theory and practice Methods of analysis
ISSN 2311-8725 (Online) ISSN 2073-039X (Print)
THEORETICAL ASPECTS OF RISK MANAGEMENT AND DIRECTIONS OF PERFECTION OF METHODS OF ANALYSIS OF TAX RISKS OF THE ORGANIZATION
Tat'yana P. VINOKUROVA Abstract
In the current economic environment, any entity runs the risks, including those associated with changes in tax laws, the calculation and payment of taxes, tax audits. Evasion and avoidance of risk are not always possible and the best options. Therefore, work with risk must be constant and purposeful. Increased interest in the exploration of risks appeared after the adoption of the Decree of the President of the Republic of Belarus of October 16, 2009 № 510 "On Improving the control (supervision) in the Republic of Belarus". However, the document uses the concept of risk as a generalized, featureless one, that is, the risk associated with the conduct of the business (economic) activities. The Decree does not address methods of determining the presence and extent of tax risk of a business entity. Previously, I proposed objective and subjective methods of analysis of tax risks of a separate business entity. The article proposes tax risk analysis techniques for the holding company. On the basis of the study of the economic literature on risk management, I am offering my own definition of tax risk. I came to a conclusion that a comprehensive review of the tax risks in relation to the economic activity of the organization permits to identify its most significant tax risks in the current time period, calculate their chances in the long term, to develop and introduce timely measures to minimize them.
Keywords: risk, risk management, tax risk, analysis
References
1. Bondarchuk Z.M., Karpasova N.V. Finansovyi analiz dlya tselei nalogovogo konsul 'tirovaniya [Financial analysis for tax counseling]. Moscow, Vershina Publ., 2006, 192 p.
2. Bun'ko V.A. Metody analiza nalogovoi nagruzki na predpriyatii [Methods of analysis of tax burden in the company]. Available at: http://www.uecs.ru/uecs58-582013/item/2429-2013-10-16-07-51-38/. (In Russ.)
3. Bun'ko V.A. Nalogovyi menedzhment organi-zatsii [Tax management of the organization]. Menedzh-
ment v Rossii i za rubezhom = Management in Russia and abroad, 2009, no. 3, pp. 102-108.
4. Bun'ko V.A. Sposoby snizheniya naloga na imushchestvo organizatsii [How to reduce property tax of organizations]. Ekonomicheskii analiz: teoriya i praktika = Economic analysis: theory and practice,
2009, no. 24, pp. 42-49.
5. Vinokurova T.P. Metodiki monitoringa, otsenki i prognozirovaniya nalogovykh riskov organizatsii: dostoinstva i nedostatki [Methods of monitoring, assessment and prediction of tax risks of the organization: merits and demerits]. Ekonomicheskii analiz: teoriya i praktika = Economic analysis: theory and practice, 2014, no. 16, pp. 45-54.
6. Vidy i klassifikatsiya riskov [Types and classification of risk]. Available at: http://www.risk24.ru/vidi. htm. (In Russ.)
7. Gordeeva O.V. Nalogovye riski: ponyatie i klas-sifikatsiya [Tax risk: the concept and classification]. Finansy = Finance, 2011, no. 1, pp. 33-36.
8. Egorov S.A. Upravlenie khozyaistvennymi riskami [Management of the economic risk]. Minsk, TetraSistem Publ., 2009, 128 p.
9. Dogil' L.F. Upravlenie khozyaistvennym riskom [Management of the economic risk]. Minsk, Misanta Publ., 2005, 224 p.
10. Elgina E.A., Migunova M.I. Uchetnaya politika i otsenka nalogovogo riska [Accounting policy and tax risk assessment]. Bukhgalterskii uchet = Accounting,
2010, no. 1, pp. 121-122.
11. Ivanyan A.G., Che A.Yu. O nalogovykh riskakh [Tax risks]. Nalogovyi vestnik = Tax newsletter, 2007, no. 10, pp. 3-7.
12. Kabushkin S.N. Upravlenie bankovskim kredit-nym riskom [Management of bank credit risk]. Moscow, Novoe znanie Publ., 2004, 336 p.
13. Panskov V.G. Nalogi i nalogooblozhenie v Rossiiskoi Federatsii [Taxes and taxation in the Russian Federation]. Moscow, International Centre of Financial and Economic Development Publ., 2006, 592 p.
14. Pinskaya M.R. Nalogovyi risk: sushchnost' i
proyavleniya [Tax risk: the nature and manifestations]. Finansy = Finance, 2009, no. 2, pp. 43-46.
15. Popova L.V., Drozhzhina I.A., Maslov B.G. Nalogovye sistemy zarubezhnykh stran [The tax systems of foreign countries]. Moscow, Delo i Servis Publ., 2008, 432 p.
16. Rykhtikova N.A. Analiz i upravlenie riskami organizatsii [Analysis and risk management of the organization]. Moscow, Forum Publ., INFRA-M Publ., 2007, 240 p.
17. Titovich A.A. Menedzhment riska i stra-khovaniya [Risk and insurance management]. Minsk, Vysheishaya shkola Publ., 2011, 287 p.
18. Tikhonov D.N. Osnovy nalogovogoplanirov-aniya [The framework of tax planning]. Moscow, Infograf Publ., 1999, 192 p.
19. Tikhonov D.N. Povsednevnyi menedzhment [The day-to-day management]. Moscow, Institute for Economic Strategies Publ., 2013, 320 p.
20. Tikhonov D.N., Lipnik L.G. Nalogovoe planirovanie i minimizatsiya nalogovykh riskov [Tax planning and tax risk minimization]. Moscow, Al'pina Biznes Buks Publ., 2004, 495 p.
Tat'yana P. VINOKUROVA
Belarusian Trade and Economics University of Consumer Cooperatives, Gomel, Republic of Belarus vi-tp@list.ru
