Налоговый потенциал на примере Республики Татарстан

Для бюджетов местных органов власти совокупность основных налогов может быть иной - в зависимости от вклада налога в доходы каждого бюджета. Исходным моментом является расчёт конкретных налоговых баз по налогам, вошедшим в репрезентативную налоговую систему.

В связи со сказанным выше, целесообразно, рассмотреть методы оценки налогового потенциала, использующие в своей основе проанализированные выше показатели, и провести критический анализ данных подходов.

На сегодняшний день наиболее сложным, но в то же время и более точным методом оценки налогового потенциала считается метод построения репрезентативной налоговой системы. Он представляет собой оценку потенциальных налоговых поступлений бюджета региона с помощью применения стандартных (или средних по стране) налоговых ставок к соответствующим налоговым базам. Необходимо отметить, что термин - «налоговая ставка», при рассмотрении налогового потенциала следует понимать не только в законодательном смысле, но и в экономическом - как отношение налоговых доходов к налоговой базе. При такой интерпретации налоговой ставки региональные власти оказываются в состоянии изменять уровень налоговых ставок, даже если формально законодательство не позволяет этого делать. При этом данные о размере налоговой базы в регионе предоставляются налоговыми органами государства. Результатом оценки в соответствии с данным методом является объём возможных налоговых доходов, который получал бы регион в случае, если бы он применял на своей территории типичную (репрезентативную) налоговую систему. При этом налоговый потенциал может оцениваться отдельно по каждому виду налоговых доходов, исходя из соответствующей налоговой базы и средней налоговой ставки. Таким образом, в основе метода репрезентативной налоговой системы лежит оценка способности региональных властей обеспечивать уплату в бюджет налоговых платежей, начисленных на декларируемую налогоплательщиками и выявленную налоговыми органами налогооблагаемую базу.

Оценка регионального налогового потенциала на основании метода репрезентативной налоговой системы, в свою очередь, подразделяется на несколько способов, которые отличаются друг от друга подходами к оценке налоговой базы в регионе. Среди подобных подходов следует выделить «нормативно-законодательный» (statutory) и «расширенный» (broader) подходы. Первый подход основывается на предположении о возможности получения от налоговых органов данных для расчёта показателей налоговой базы в отношении всех налогов, взимающихся на территории региона либо зачисляемых в региональный бюджет. При оценке налогового потенциала с помощью второго подхода рассчитываются косвенные оценки налоговой базы, так как в некоторых случаях прямая оценка налоговой базы не представляется возможной. Примером сложности прямого расчёта налоговой базы является оценка потенциальных поступлений платежей за пользование природными ресурсами. Можно предположить, что налогооблагаемой базой для таких платежей является экономическая рента, получаемая от использования природных ресурсов, каковую необходимо оценивать в качестве налоговой базы. Очевидно, что в законодательстве и, соответственно, в отчетности налоговых органов не содержатся данные об экономической ренте, что вызывает необходимость в её косвенной оценке. Аналогичные соображения могут быть приведены в отношении базы налога на имущество.

Практика стран с многоуровневой бюджетной системой, использующих метод репрезентативной налоговой системы для оценки налогового потенциала, показывает, что совершенствование данного метода приводит к использованию для оценки налогового потенциала территорий преимущественно косвенных методов оценки налоговой базы.

В рамках метода репрезентативной налоговой системы можно выделить четыре уровня, обусловливаемых различными потребностями, как региона, так и государства в целом:

- оценка налогового потенциала одновременно по всем доходам всех отраслей народного хозяйства,

- оценка налогового потенциала одновременно по всем доходам в разрезе отраслей народного хозяйства,

- оценка налогового потенциала в разрезе различных видов доходов (или групп доходов) одновременно по всем отраслям народного хозяйства,

- оценка налогового потенциала как в разрезе различных видов доходов (или групп доходов), так и в разрезе отраслей народного хозяйства.

В соответствии с данными уровнями оценки, общая формула расчёта налогового потенциала региона по j-му виду дохода для k-и отрасли методом репрезентативной налоговой системы имеет следующий вид:

(8)

где - искомый налоговый потенциал региона, ден. ед.;

- искомый налоговый потенциал i-го муниципального образования, находящегося в подчинении региона, ден. ед.;

База_i - показатель, аппроксимирующий базу налогообложения рассматриваемого источника доходов i -го муниципального образования, находящегося в подчинении региона, ден. ед.;

База - сумма показателей База_i, ден. ед.,

ДБ - сумма доходов регионального бюджета, полученных в базовом периоде (данный показатель включает в себя только доходы, контролируемые Министерством по налогам и сборам), ден. ед.

За период расчёта при использовании данного метода принимается календарный год. Показателем, аппроксимирующим базу налогообложения является показатель, определяющий базу налогообложения. Особенностью данного метода является возможность использования налоговых баз муниципальных образований по отраслям народного хозяйства.

В рамках данного подхода для расчёта налогового потенциала региона выделяют три основополагающих уровня:

Первый уровень - «активная» оценка совокупной налоговой базы с использованием объективных показателей - фактической налоговой базы (фонд оплаты труды), а также индикаторов экономической активности (валовой региональный продукт или совокупные расходы на потребление).

При таком подходе к оценке, по мнению разработчиков, важно принимать во внимание, что показатели доходов, используемые при расчете потенциала не должны основываться на фактических налоговых доходах региона (т.е. при существовании региональных льгот по отдельным налогам необходимо произвести оценку налоговых доходов без учёта указанных льгот).

Второй уровень - оценка среднего налогового потенциала на душу населения по всей стране. Предпосылкой для использования такого подхода исследователи выделяют отсутствие значительной межрегиональной дифференциации налогового потенциала в расчёте на душу населения. В этом случае положительные или отрицательные отклонения от средней величины могут быть интерпретированы как результат проводимой субнациональными властями налоговой политики или их фискальных усилий.

Третий уровень - оценка налогового потенциала на душу населения, основанная на фактических данных о налоговых доходах. Такой подход, по убеждению его сторонников, может применяться в случае существования незначительных различий налоговой базы, ставок, а также эффективности сбора налогов между регионами. В этом случае данные о фактических поступлениях налога с территории региона могут быть использованы в качестве оценки степени дифференциации налогового потенциала. Наилучшим вариантом для этих целей может служить какой-либо налог, целиком поступающий в национальный бюджет, - например, налог на добавленную стоимость. При этом должно выполняться условие об одинаковом уровне фискальных усилий национальных властей по всей территории страны.

Заслуживает внимания подход, предполагающий использование в рамках построения репрезентативной налоговой системы обобщённого регрессионного анализа. Его преимущество - сокращение потребности в данных для измерения налогового потенциала; потребуется лишь информация о совокупных доходах по региону и небольшой набор переменных, используемых в качестве косвенных измерителей налоговых баз регионов. При использовании регрессионного анализа отпадает необходимость в группировке доходных статей по налоговым компонентам и создании собственной налоговой базы для каждого компонента налоговой системы. Включение большего количества переменных повышает точность регрессионного варианта репрезентативной налоговой системы за счёт более эффективного анализа данных.

Для оценки налогового потенциала регионов с помощью регрессионного анализа, посредством оптимальных оценок случайных факторов B1, В2,...,Вт используется уравнение следующего вида:

 (9)

где Yj - фактически собранные в регионе платежи в бюджет, ден. ед.;

Xj - показатели налоговой базы, косвенно или непосредственно отражающие величину совокупной налоговой базы данного региона или отдельных её компонентов, ден. ед.;

т - количество рассматриваемых регионов;

Ej - случайная ошибка измерений;

Bi,..., Вт - коэффициенты оценки случайных факторов.

Таким образом, можно рассчитать возможные доходы региона по известным характеристикам его налоговой базы, которые можно интерпретировать как налоговый потенциал региона. Возможные отклонения фактических значении бюджетных поступлении от рассчитанных с помощью модели объясняются различной результативностью работы налоговых органов.

Преимуществом регрессионного метода, позволяющего осуществить отбор совокупности экономических характеристик, в максимальной степени влияющих на потенциальные налоговые доходы, является его меньшая трудоемкость в сравнении с расчётным методом репрезентативной налоговой системы и большая объективность, поскольку регрессионное уравнение само выдаёт информацию о зависимостях между фактическими поступлениями и налоговыми базами в ходе процедуры статистической оценки.

Недостатком регрессионного метода является его сложность. К тому же полученные показатели налогового потенциала регионов могут значительно различаться в зависимости от используемого набора экономических характеристик. Поэтому рациональный выбор тех или иных показателей налогового потенциала требует проведения дополнительного анализа. Кроме того, количество точек наблюдения, используемых в уравнении регрессии, равно количеству регионов, а результаты регрессионной оценки тем точнее, чем больше точек наблюдения. В условиях Российской Федерации эта проблема стоит не так остро, поскольку регионов достаточно много.

Наконец, наиболее сложная группа методов - это методы, основанные на использовании для оценки макроэкономических показателей с той или иной степенью их корректировки. Данные методы основаны, в противоположность методу репрезентативной налоговой системы, на оценке способности региональных властей мобилизовать налоговые доходы, исходя из способности налогоплательщиков уплачивать определённые суммы налогов, исчисленных на основании средней доли налоговых изъятий в конечном доходе на территории субнациональных административно-территориальных образований. Валовая добавленная стоимость, произведённая в регионе, является показателем доходов, наилучшим образом, в агрегированном виде, характеризующим уровень экономической активности в регионе. Рассмотрим несколько вариантов оценки налогового потенциала на основе этого показателя.

Простейшей оценкой в данном случае может быть средняя налоговая нагрузка на валовую добавленную стоимость, произведённую в регионе:

(10)

где - средняя ( эффективная) ставка налогообложения добавленной стоимости в среднем по стране, %;

- сумма налоговых обязательств i-го региона, (налоговые поступления плюс прирост задолженности), ден. ед,;

- валовой региональный продукт i -го региона, ден. ед.

Таким образом, оценка налогового потенциала может быть представлена следующим образом:

 (11)

где - оценка налоговых обязательств i -го региона (налоговые поступления плюс прирост задолженности), ден. ед.

Под налоговыми обязательствами здесь и далее понимается совокупность фактических налоговых доходов региона и прироста накопленной задолженности перед бюджетом (недоимка и отсроченные платежи). Это показатель, характеризующий начисленные налоги региона (налоговые обязательства). Это позволяет не учитывать различие усилий регионов по сбору налогов и выравнивать различие налоговых ставок. В любом случае оценки, как для налоговых обязательств, так и для собранных налогов отличаются лишь на (среднюю) долю задолженности по регионам. В обоих случаях производится выравнивание налоговых усилий. Но в случае использования фактических налоговых сборов необъясненная дисперсия будет больше на величину различия налоговых усилий по собранным налогам, что повлияет на точность оценивания коэффициентов.

Следует отметить, что использование такой оценки базируются на ряде допущений. Во-первых, предполагается постоянство налогового бремени на единицу добавленной стоимости для всех отраслей. Кроме того, такая оценка ставит регионы в неравные условия, т.к. является чувствительной к масштабу. Другими словами, больший (в экономическом смысле) регион входит в эту оценку с большим весом. Достоинством такого метода является то, что суммарная абсолютная ошибка прогноза будет равна нулю, т.е. суммы оценок по регионам будут равны фактическим налоговым сборам. Это может быть удобно для бюджетного планирования, но надо иметь ввиду, что качество оценки (стандартная ошибка, погрешность) налогового потенциала будет неодинаковым по регионам. Для крупных регионов оценка будет значительно точнее. Если различия в налоговом бремени мелких и крупных регионов обусловлены объективными экономическими причинами и их следует учитывать при оценке налогового потенциала территорий, то оценка на основе абсолютной средней ставки по стране будет смещённой. Для оценки налогового потенциала конкретных регионов, целью которого является выравнивание, данный факт может быть неприемлем.

Указанные выше недостатки исправлены в следующей методике посредствам использования линейной регрессионной модели и такого макроэкономического показателя как валовой региональный продукт. Предпосылкой, лежащей в основе линейной модели, является единая налоговая нагрузка на единицу добавленной стоимости по регионам. Это справедливо если структура налоговых баз экономических агентов, принимающих участие в производстве ВРП, одинакова для всех регионов, либо налоговая ставка одинакова для всех налоговых баз, входящих в ВРП. В целом, данный подход может быть представлен формулой вида:

(12)

где - сумма налоговых обязательств i-го региона, (налоговые поступления плюс прирост задолженности) на душу населения, ден. ед.;

- валовой региональный продукт i-го региона (на душу населения), ден. ед.;

- ошибка, необъясненный остаток регрессии, ед.;

и - коэффициенты, параметры уравнения регрессии, ед.

Сопоставляя две последние методики, стоит отметить, что их использование зависит от задачи оценки. Если задача состоит в том, чтобы оценить налоговый потенциал Российской Федерации в целом, то «вес» регионов в национальных доходах необходимо учитывать (см. уравнение 10), иначе оценка будет смещённой. В целях межбюджетного выравнивания необходимо оценить возможности регионов в получении доходов. Суммарная ошибка по России здесь менее важна. Более важным является оценка потенциала для данного региона. Поэтому приоритетом в оценке является равенство регионов (см. уравнение 12). Если же ориентироваться на суммарную оценку, то она будет более «точной» (в смысле более близкой к факту) для высокодоходных регионов, фактически являющихся донорами (а для них оценка потенциала менее важна), и менее «точной» (удаленной от факта) для низко доходных регионов-реципиентов (получателей федеральной финансовой помощи).

Для выравнивания в рамках данных методик предлагается использовать взвешенный метод наименьших квадратов, где в качестве весов принимают значения обратные объясняемой переменной:

(13)

где - веса, используемые для оценки взвешенным методом наименьших квадратов, ед.;

- объясняемая переменная в регрессиях, ед.

В этом случае, оценка на основе уравнения (11) даёт в сумме нулевую ошибку для России в целом, но максимальную дисперсию (стандартную ошибку) относительных ошибок по регионам. Оценка на основе линейного регрессионного уравнения (12) даёт минимальную дисперсию абсолютных ошибок по регионам. Использование же весов (см. уравнение 13) в оценке коэффициентов даёт возможность минимизировать относительную ошибку, добиться минимальной дисперсии относительных ошибок регионов. Возвращаясь к методу репрезентативной налоговой системы, следует отметить, что при использовании косвенных оценок метод репрезентативной налоговой системы по своей сути становится близок методу использования макроэкономических показателей к оценке налогового потенциала. Основное различие между ними состоит в следующем: при использовании метода макроэкономических показателей моделирование потенциальных налоговых поступлений осуществляется без учёта особенностей налоговых баз и ставок отдельных налогов, в то время как метод оценки с помощью репрезентативной налоговой системы исходит из необходимости как можно более точной оценки налоговой базы по каждому из основных бюджетообразующих налоговых источников с учётом соответствующих особенностей взимания данных налогов и налоговых ставок. С другой стороны, существует определённая условность в разграничении указанных двух методов. Оценка налогового потенциала по методу репрезентативной налоговой системы исходит из расчёта налоговой базы с постепенным агрегированием показателей, характеризующих налоговую базу при переходе к косвенной оценке потенциальных налоговых обязательств. В то же время, оценка с применением макроэкономических показателей основывается на использовании единственного макропоказателя в качестве характеристики базы для всех налогов в регионе с постепенным дезагрегированием используемой характеристики с учётом особенностей взимания отдельных налогов в случае получения неудовлетворительных результатов оценок на основании агрегированного показателя.

В связи с этим, необходимо рассмотреть следующий метод оценки налогового потенциала, который комбинирует в себе черты указанных выше подходов - метод расчёта регионального налогового потенциала, основанный на косвенной оценке потенциальных налоговых обязательств налогоплательщиков региона при условии применения региональными властями средних по стране налоговых усилий. Такой расчёт основывается на оценке налоговой базы как составляющей от одного или нескольких макроэкономических показателей, характеризующих конечный доход в регионе. Другими словами, оценка налогового потенциала с применением данного метода базируется на том, что «все налоговые платежи, несмотря на используемую базу налогообложения, в конечном итоге выплачиваются из доходов налогоплательщиков, и налоговой базой в регионе в широком понимании этого термина (т.е. для всей совокупности региональных налогов либо налогов, зачисляемых в региональные бюджеты) является совокупный региональный доход - независимо от того, взимаются ли налоги с дохода в момент его получения (налоги на прибыль и доход) или его использования (налоги с продаж и акцизы)». Данный метод, таким образом, включает в себя как элементы метода репрезентативной налоговой системы (принимает к расчётам базу по налогам), так и метода оценки налогового потенциала на базе макроэкономических показателей (оценка базы налогов опирается на независимые от местных властей макроэкономические показатели). В наиболее общем виде данный метод можно представить как сумму оценок налогового потенциала по отдельным налогам и налоговым группам (причем каждая из оце1юк отдельного налога или группы производится на основе макроэкономических показателей, объясняющих ту или иную базу налога), выраженных следующим уравнением:

, (14)

где - оценка налогового потенциала i-го региона (налоговые поступления плюс прирост задолженности в бюджетную систему РФ) на основе репрезентативной налоговой системы, ден. ед.;

- оценка потенциала по налогу на добавленную стоимость, ден. ед.;

- оценка потенциала по налогу на прибыль организаций, ден. ед.;

- оценка налогового потенциала по единому социальному налогу, ден. ед.;

- оценка потенциала по налогу на доходы физических лиц, ден. ед.;

- оценка налогового потенциала по налогам на имущество, ден. ед.;

- оценка налогового потенциала по акцизам на алкогольную продукцию, ден. ед.;

' - оценка платежей за пользование природными ресурсами в i-том регионе, ден. ед.;

и - фактические сборы от акцизов на нефть (включая газовый конденсат) и газ соответственно, ден. ед.;

- оценка налогового потенциала для всех «остальных налогов», по которым не производилась персональная оценка потенциала (i-го региона), ден. ед.

Данная оценка производится с применением методов регрессионного анализа на основании данных о характеристиках налоговых баз (макроэкономические показатели, предположительно имеющие связь с фактической базой или определяющие её величину). Полученная в результате построения регрессии оценка налогового потенциала усредняет как объективные (устанавливаемые федеральным законодательством), так и субъективные различия (налоговые усилия территориальных властей) в налоговой базе. Ввиду этого, полученные результаты с помощью расширенного метода репрезентативной налоговой системы не следует рассматривать как строгую оценку налогового потенциала.

Очевидно, что с ростом степени искажений в используемых характеристиках налоговой базы (вызванных как объективными, так и субъективными причинами), повышается отличие итоговых оценок налогового потенциала от фактических налоговых сборов (обязательств). Другими словами, в терминах эконометрического анализа, построенные модели регионального налогового потенциала будут в меньшей степени объяснять процент дисперсии налоговых обязательств. Таким образом, если используется не фактическая база, а её характеристика, то ошибка регрессии, интерпретируемая как отклонение налоговых усилий от средних по стране, будет обусловливаться, во-первых, межрегиональным различием налоговых усилий территориальных властей, и, во-вторых, объективным различием структур налоговых баз по регионам:

, (15)

где - ошибка, вызванная объективными различиями структуры налоговой базы (например, дисперсия по регионам), не учитываемыми используемым показателем характеристики налоговой базы; если используется фактическая база, то = 0;

- ошибка, вызванная различиями (например, дисперсия по регионам) в налоговых усилиях территориальных властей; в случае, если степень налоговых полномочий региональных властей в отношении моделируемого налога низка, то = 0;

- суммарная ошибка, вызванная как неучтенным различием в структуре налоговой базы (при использовании конкретного показателя - характеристики налоговой базы), так и различием в налоговых усилиях территориальных властей.

Таким образом, задача состоит в поиске таких характеристик налоговых баз, которые не зависят от налоговых усилий территориальных властей, но максимально хорошо характеризуют базу, и следствием использования которых является минимальная ошибка в объективных различиях налоговых баз . Если при этом используется показатель базы, не зависящий от налоговых усилий территориальных властей, то величина будет экзогенной (постоянной, ) и цель построения модели будет состоять в минимизации , что эквивалентно минимизации :

(16)

где И - вектор параметров.

Преимущество регрессионного метода над простым усреднением эффективной налоговой ставки (отношение налоговых обязательств к характеристике базы), в данном случае состоит в том, что он позволяет оценить, насколько хорошо данный показатель характеризует базу данного налога.

Если процент (доля) объясненной дисперсии (R²) большой ( принимает малые значения), то это означает, что используемый показатель хорошо характеризует базу, т.к. <. Поэтому можно утверждать, что при оценивании регрессионных моделей проверяется гипотеза о возможности использования данного показателя в качестве характеристики налоговой базы.

Нулевая гипотеза здесь состоит в том, что используемый показатель не характеризует базу. Она отвергается, если обнаруживается статистически значимая зависимость. Отсутствие такой зависимости не позволяет отвергнуть нулевую гипотезу. Однако это не означает, что данный показатель не характеризует базу, т.к. отсутствие явной статистической зависимости может быть вызвано высокой степенью межрегиональной дифференциации прилагаемых налоговых усилий ( принимает большие значения). Необходимо отметить, что регрессионный метод позволяет учесть и субъективные различия в сборе налогов, определяемые как различия в налоговых усилиях территориальных властей, с целью повышения качества оценок.

Проведённый анализ позволяет утверждать, что наиболее приемлемыми в российских условиях для целей оценки налогового потенциала региона являются методы репрезентативной налоговой системы и оценки потенциала на основе макроэкономических показателей.

Исходя из сопоставительного анализа, исходим, что наиболее приемлемым для российских условий методом оценки является метод построения репрезентативной налоговой системы с использованием регрессионного анализа, содержащий косвенные оценки налоговых баз на основе макроэкономических показателей.

Информационно-статистическая база данных по принятому нами методу включает и последовательно накапливает: отчетные данные финансовых и налоговых служб, органов статистики, других официальных источников муниципальных образований; оценки параметров статистических динамических моделей, получаемые в результате решения задачи идентификации и периодического решения задач адаптации; оценки значений репрезентативных налогооблагаемых баз; другие результаты, получаемые в процессе функционирования системы. Идентификация, т.е. структурно-параметрическое построение модели производится на основе статистических регрессионных моделей прогнозирования значений репрезентативных налогооблагаемых баз и соответствующих им макроэкономических показателей. Формирование системы на основе адаптации всех статистических моделей, её образующих, производится по завершению очередного финансового года. Концептуальные положения принятой нами системы детализируются построением моделей формирования и пополнения базы данных; оценивания репрезентативного набора налогооблагаемых баз; идентификации статистических моделей; прогнозирования оценки налогового потенциала; функционирования системы в целом.



Рисунок 8 - Концептуальная модель реализации репрезентативной налоговой системы на федеральном и региональном уровнях.

Условные обозначения:

РНС - региональные налоговые службы.

ОГС - органы государственной статистики.

ДОИ - других официальные источники.

СНРР - совокупные налоговые ресурсы региона.

РСНРР - репрезентативные совокупные налоговые ресурсы региона.

Исходя из сказанного выше, определена концептуальная модель реализации репрезентативной налоговой системы на федеральном и территориальном (региональном) уровнях. Она представлена на рисунок 8. Метод репрезентативной налоговой системы будет применён в дальнейшем для определения налогового потенциала в тактическом аспекте - для расчёта возможности ресурсной базы региона при сложившихся условиях использования всех фактически вовлечённых в общественное производство налоговых источников приносить реальные налоговые доходы в виде налогов и сборов, исчисленные в условиях действующего законодательства, в бюджетную систему государства.

2.3 Совершенствование системы требований к комплексной оценке налогового потенциала субъекта федерации

Методика оценки налогового потенциала территории предполагает соответствие определённой системе требований, отвечая которым, данная методика может давать достоверную информацию о величине потенциала.

Попытаемся выявить ряд моментов, которые, нужно учитывать в процессе построения методики оценки налогового потенциала и систематизировать.

Следует отметить, прежде всего, что эффективность и результативность той или иной концепции измерения налогового потенциала зависит от возможности избранной методики к измерению способности региона к мобилизации налоговых доходов без учёта фактического выбора региональных властей в области решений, определяющих налоговую политику в регионе. С другой стороны, результаты оценки регионального налогового потенциала должны быть независимы от структуры потребления и инвестиций в регионе.

Оценка налогового потенциала должна проводиться по каждому виду налогов в региональном разрезе с учётом экономической специфики региона и должна быть основана на расчёте агрегированной налоговой базы.

При определении уровня налогового потенциала в первую очередь должны учитываться экономические показатели, оказывающие определяющее воздействие на формирование налоговой базы региона. Хотя, эти показатели характеризуют систему факторов, влияющих на экономику субъекта федерации необходимо отметить, что ресурсы, формирующие налоговый потенциал, являются ресурсами экономическими.

Именно в связи с этим, на наш взгляд, их учёт необходим. Среди таковых показателей можно выделить отраслевую специализацию региона; численность населения; соотношение городского и сельского населения; объём валового регионального продукта; количество и отраслевой состав предприятий региона; число крупнейших налогоплательщиков; показатели, характеризующие внешнеэкономическую деятельность в отраслевом разрезе; уровень оплаты труда и наличие задолженности по заработной плате; а также некоторые другие макроэкономические показатели.

При анализе подходов к оценке налогового потенциала необходимо принимать во внимание и тот факт, что соответствующие методики оценки налогового потенциала в случае их внедрения на региональном уровне могут создавать стимулы для выбора региональными властями определённых стратегий поведения в отношении уровней налогообложения и бюджетных расходов. Данные стимулы выражаются эффектами, влияющими на оценку экономики региона и его налоговый потенциал. Можно выделить три вида стимулов: стимулы по применению налоговых ставок, стимулы по оказанию влияния на налоговые базы и стимулы по принятию стратегии недобросовестного поведения. Объём финансовой помощи региону в рамках эффективно построенной системы межбюджетного выравнивания не должен находиться в зависимости от изменения каким-либо регионом собственных налоговых ставок, в части сумм, поступающих в региональный бюджет. Между тем, если в регионе сконцентрирована значительная часть налоговой базы и вес данного региона в итоговом значении применяемой для оценки налогового потенциала стандартной (средней) налоговой ставки велик, то для данного региона появляются стимулы к снижению собственной налоговой ставки (в рамках налогов, с долевым распределением налоговых ставок) в целях оказания влияния на используемый для расчёта налогового потенциала средний показатель по стране и соответственно - на величину выделяемой финансовой помощи. С другой стороны, эффективно построенная система межбюджетных отношений должна принимать во внимание увеличение налоговой базы в регионах (путем соответствующего снижения размеров финансовой помощи), что может создать отрицательные стимулы к развитию собственной налоговой базы. Степень влияния методики оценки налогового потенциала на поведение региональных властей зависит, среди прочего, и от детализации используемых показателей (в части формирования). В случае если региональные власти видят, что путем принятия тех или иных решений они могут оказать прямое влияние на величину показателей, участвующих в расчёте налогового потенциала, то интенсивность отрицательных стимулов возрастает.

Таким образом, анализ косвенных показателей, рассчитываемых путем агрегирования данных по региональной экономике, снижает риск создания стимулов для выбора стратегии поведения региональных властей, однако, в силу своей низкой достоверности, они далеко не всегда могут в чистом виде применяться для оценки.

Влияние переложения (экспорта) налогового бремени также характеризует адекватность методики оценки налогового потенциала. Проблему переложения налогового бремени, на наш взгляд, следует рассматриваться в двух аспектах: горизонтальном (межрегиональном и межхозяйственном) и вертикальном (по уровням бюджетной системы).

В горизонтальном разрезе переложение налогового бремени определяется как прямое или косвенное налогообложение нерезидентов того или иного региона. Под налоговыми резидентами региона, в данном случае, понимаются юридические лица, местом нахождения (управления) которых является данный регион. Место нахождения (управления) определяется местом государственной регистрации и постановки на налоговый учёт.

Согласно данной позиции, налогообложению в регионах может подлежать экономическая активность, связанная с осуществлением межрегиональных операций либо с участием предприятий-резидентов (экономических агентов) иных регионов. В данном случае налоговое бремя переносится на экономических агентов из других регионов. Примером данного способа может служить налогообложение товаров, реализуемых нерезидентам, взимание налогов с доходов, выплаченных нерезидентам, налогообложение недвижимости.

Более сложным случаем межрегионального экспорта налогового бремени является взимание налогов на корпорации, продукция которых реализуется, в том числе и нерезидентам. Особенно характерен последний пример для региональных налогов на природные ресурсы, большая часть налогового бремени в отношении которых, как правило, переносится на нерезидентов.

Если вести речь о горизонтальном переложении налогового бремени, то в России наиболее понятным и известным фактом является существовавшая до середины 2002 г. практика взимания акцизов. Так, акциз, к примеру, на алкоголь, уплачивался производителями подакцизной продукции частично в бюджет тех субъектов РФ, на территории которых осуществлялась деятельность этого производителя. В то же время, как иной косвенный налог, акциз фактически оплачивался покупателями этой продукции, находящимися, в том числе, и в иных субъектах РФ. В этом случае явно наблюдался межрегиональный эффект переложения налогового бремени. Не случайны, в связи с этим, и имевшие место попытки властей к прямому или косвенному запрету реализации подакцизной продукции, произведённой в других регионах.

Другой аспект проявления эффекта переложения налогового бремени связан с особенностями бюджетного устройства. Для федеративного государства характерны вертикальные фискальные внешние эффекты, состоящие в стремлении региональных властей к переложению налогового бремени на национальные власти. Причем, чем менее централизована бюджетно-налоговая система государства, тем сильнее выражен данный эффект. Экспорт налогового бремени, согласно данной теории, может осуществляться следующим способом: региональные власти могут взимать собственные налоги, на сумму которых предоставляется кредит по федеральным (национальным) налогам. Применение данного варианта не возможно в российских условиях, т.к. в России не применяются вычитаемые налоги в явном виде. Необходимо отметить, что в неявном виде такое явление, как вычитаемость одних налогов из других, существует: в частности - повышение региональными властями ставок оборотных налогов ведёт к сокращению базы федерального налога на прибыль. В этом случае налоговое бремя переносится на федеральный (национальный) бюджет. В последнее время, в связи с политикой постепенной отмены оборотных налогов, возможности использования такой практики уменьшаются.

В России, как известно, функционирует трёхуровневая бюджетная система: федеральный бюджет, бюджеты субъектов Российской Федерации и местные бюджеты. В этом случае можно наблюдать вертикальные эффекты, состоящие в стремлении федеральных, региональных и местных властей к перераспределению налогового бремени. Экспорт налогового бремени, в данном случае, действует следующим образом. К компетенции, к примеру, органов государственной власти субъектов РФ относится назначение ставок региональных налогов в пределах, установленных федеральным законодательством РФ налоговых ставок, что, разумеется, влияет на величину этих налогов. Между тем часть таких налогов (налог на имущество организации, транспортный налог) влияет на налоговую базу налога на прибыль организации. Таким образом, повышение налоговых ставок региональных, местных налогов, как следствие, снижает налог на прибыль организации. Существуют и менее очевидные, отдалённые эффекты. Следует отметить, что ни один из методов оценки налогового потенциала не в состоянии полностью учесть экспорт налогового бремени. Тем не менее, можно утверждать, что оценка, основанная на использовании налоговых баз как первичного показателя, в большей степени способна учесть подобный экспорт, так как при оценке налоговой базы используются данные налоговой отчетности, позволяющие выделить экспортируемое налоговое бремя из общей суммы налога. Например, экспорт налогового бремени учитывается в методике оценки налогового потенциала с помощью таких показателей, как реализация товаров и услуг нерезидентам, сведения об имуществе, находящемся в собственности резидентов других регионов, сведения о прибыли, распределенной между акционерами - резидентами других регионов, а также сведения о налогооблагаемом доходе нерезидентов, полученном в регионе.

Учёт экспорта налогового бремени в показателях налогового потенциала, по нашему мнению, необходимо осуществлять по результатам оценки масштабов данного экспорта в экономике страны, т.к. при относительно небольших объёмах переложения налогового бремени соответствующая погрешность расчётов с помощью любого из методов оценки налогового потенциала может оказаться пренебрежимо мала.

При оценке налогового потенциала, использующей показатели налоговых баз, моделируются налоговые поступления по каждому виду налоговых доходов региональных бюджетов. Единственной переменной, таким образом, при использовании этого подхода является величина региональной налоговой базы. В данной ситуации стоит учесть тот факт, что при этом не принимается во внимание взаимосвязь налоговых баз, которая также должна быть учтена в оценке. Например, налоговая база налога на доходы физических имеет значение для поступлений в бюджет не только этого налога, но также и других налогов и платежей. В случае если население региона «А» получает больший доход, чем население региона «Б», то для бюджета региона «А» будет характерен более высокий уровень доходов не только от налога на доходы физических лиц, но также и налогов на имущество, налогов с потенциальные доходы от взимания конкретного налога являются также функцией от базы других налогов.

Наконец, при выборе методики оценки налогового потенциала следует учитывать фактор потребительских предпочтений (хотя в России влияние его в целом незначительно вследствие низких доходов основной массы населения и высоких транспортных издержек). При высокой доле налогов с продаж и акцизов в составе источников региональных бюджетных доходов использование для оценки налогового потенциала налоговой базы может привести к зависимости итоговой оценки от потребительских предпочтений. Если, к примеру, структура потребления в двух регионах с одинаковым уровнем среднедушевых доходов такова, что население первого региона потребляет большее (в стоимостном выражении) количество налогооблагаемых товаров, то и оценка налогового потенциала для этого региона будет выше, чем для региона с аналогичным уровнем доходов. Более общим примером искажений в налоговой системе с преобладанием налогов на потребление является зависимость значений оценки налогового потенциала от распределения дохода между потреблением и сбережениями - в регионе с большей долей сбережений налоговый потенциал будет ниже, несмотря на то, что способность платить за государственные услуги в обоих регионах одинакова.

Помимо учёта переложения налогового бремени следует выделить целый ряд требований как к методике оценки и прогноза налогового потенциала субъекта федерации, так и к информации, используемой для оценки и прогноза. Среди них:

- полнота и точность учёта налогов, их своевременность;

- непротиворечивость (с действующими подходами и перспективой в общеметодологическом плане);

- достаточности учёта (90 - 95 %) налогового потенциала региона;

- учёт максимального количества факторов, формирующих налоговую базу;

- верификация подхода;

- возможность моделирования и прогнозирования налогового потенциала.

В данном ракурсе возникают следующие проблемы. На территории Российской Федерации действует множество налогов, которые можно условно объединить в несколько групп (см. рисунок 9). В соответствии с принципом множественности налогов и объектов налогообложения, видов налогов должно быть достаточно много, чтобы сбор налогов был стабильным, а налоговое бремя - равномерным. Эффективное функционирование множественности налоговых форм предполагает умеренность обложения каждым из налогов и всей их совокупностью, а также стабильность и полноту охвата налогово-бюджетных проблем. Любая налоговая система только тогда эффективна, когда она предусматривает множественность налогов, функционирование единого налога нарушает принцип эластичности налоговой системы.

В связи с этим, мы считаем необходимым отметить, что методика оценки и прогнозирования налогового потенциала должна иметь возможность гибко и своевременно подстраиваться под изменения налоговой системы государства, легко включая в себя и исключая из себя различные виды налогов и их группы, обеспечивая тем самым принцип множественности.

Своевременность адаптации методики к изменяемости среды, должно достигаться в данном случае относительной её простотой. С учётом этого, подход, строящийся на построении репрезентативной налоговой системы, наиболее точно и полно отражают структуру налогов и наиболее чётко соответствуют выбранным ограничениям. Поскольку для оценки налогового потенциала территории нами выбрана методика построения репрезентативной системы с использованием регрессионного анализа, целесообразность применения которого обоснована выше, нужно, прежде всего, выделить ряд требований, касающихся именно данного метода моделирования и прогнозирования. К ним можно, в частности, отнести следующие.

1) Моделирование должно опираться на массовые статистические наблюдения, так как в налогообложении практически все процессы являются массовыми. Они характеризуются закономерностями, которые не обнаруживаются на основании лишь одного или нескольких статистических наблюдений.

2) Следующее требование порождается динамичностью налоговых процессов, изменчивостью их параметров и структурных отношений. Вследствие этого налоговые процессы приходится постоянно держать под наблюдением, необходимо иметь устойчивый поток новых данных. Поскольку наблюдения за динамикой налоговых отношений и обработка эмпирических данных обычно занимают довольно много времени, то при построении математических моделей налогового потенциала требуется корректировать исходную информацию с учётом её запаздывания.

3) Познание количественных отношений налоговых процессов и явлений опирается на экономические измерения. Точность измерений в значительной степени предопределяет и точность конечных результатов количественного анализа посредством моделирования.

Вид налоговых доходов	Сумма налоговых поступлений, млрд. руб.	Доля налоговых доходов, %
Налоговые доходы всего:	191,4	100
Налог на прибыль, в том числе:	59,7	31
- Налог на прибыль организаций	28	47
- Налог на доходы физических лиц	31,7	53
Налоги на товары и услуги, в том числе:	22,3	12
- Налог на добавленную стоимость	14,9	67
- Акцизы	7,4	33
Единый социальный налог, в том числе:	47,2	25
- Пенсионный фонд РФ	40,3	85
- Территориальный фонд обязательного медицинского страхования	3,7	8
- Федеральный фонд обязательного медицинского страхования	1,9	4
- Фонд социального страхования	1,3	3
Платежи за пользование природными ресурсами	62,2	32



Рисунок 9 - Структура налоговых поступлений на территории Республики Татарстан в бюджетную систему РФ за 2009 год.

Поэтому необходимым условием эффектного использования математического моделирования для оценки налогового потенциала в рамках выбранной методики является совершенствование экономических измерителей. Применение математического моделирования в нашем случае поднимает проблему измерений и количественных сопоставлений различных аспектов и явлений социально-экономического характера, достоверности и полноты получаемых данных, их защиты от намеренных и технических искажений.

4) В процессе моделирования возникает взаимодействие «первичных» и «вторичных» экономических измерителей. Поскольку модель оценки налогового потенциала посредствам построения репрезентативной налоговой системы опирается на определённую систему экономических измерителей - ресурсов, - и в то же время одним из важных результатов моделирования является получение вторичных экономических измерителей - экономически обоснованных оценок эффективности разнокачественных налоговых ресурсов, - эти измерители могут испытывать влияние недостаточно обоснованных первичных измерителей, что вынуждает исследователей разрабатывать для налоговых моделей особую методику корректировки первичных измерителей.

Для прогнозирования налогового потенциала также большое значение имеет понятие неопределённости и подвижности налоговых отношений. В данном аспекте можно выделить два типа неопределённости и подвижности: «истинную», - обусловленную свойствами налоговых процессов, и «информационную», - связанную с неполнотой и неточностью имеющейся информации об этих процессах. Истинную неопределённость нельзя смешивать с объективным существованием различных вариантов динамики налогообложения и возможностью сознательного выбора поведения налоговых агентов (например, выбор различных вариантов налогообложения субъектами налоговой системы). Речь идет о принципиальной невозможности точного выбора единственного варианта налоговой системы. В развитии налогообложения неопределённость вызывается двумя основными причинами.

Во-первых, ход планируемых и управляемых налоговых процессов, а также внешние воздействия на эти процессы не могут быть точно предсказуемы из-за действия случайных факторов и ограниченности человеческого познания в каждый момент. Особенно характерно это для прогнозирования показателя структуры налогоплательщиков, обусловливаемой социально-экономическими, географическими, политическими и др. факторами.

Во-вторых, общегосударственное планирование и управление не только не всеобъемлющи, но и не всесильны, а наличие множества самостоятельных налоговых субъектов с особыми интересами не позволяет точно предвидеть результаты их взаимодействий. Неполнота и неточность информации об объективных процессах и поведении участников налоговых отношений усиливают истинную неопределённость.

В целях минимизации данного эффекта можно выделить два основных направления. Во-первых, усовершенствование методики использования моделей жестко детерминистского типа: проведение многовариантных расчётов и модельных экспериментов с вариацией конструкции модели и её исходных данных; изучение устойчивости и надёжности получаемых решений, выделение зоны неопределённости; включение в модель резервов, применение приемов, повышающих приспособляемость решений к вероятным и непредвидимым ситуациям. Во-вторых, получение модели, непосредственно отражающей стохастику и неопределённость налоговых процессов и использующей соответствующий математический аппарат: теорию вероятностей и математическую статистику, теорию игр и статистических решении, теорию массового обслуживания, стохастическое программирование, теорию случайных процессов.

Сложность налоговых отношений и другие отмеченные выше особенности налоговых систем затрудняют не только построение математических моделей, но и проверку их адекватности, истинности получаемых результатов. Оценивая современное состояние проблемы адекватности математических моделей налоговому потенциалу, следует признать, что создание конструктивной комплексной методики верификации моделей, учитывающей как объективные особенности моделируемых объектов, так и особенности их познания, по-прежнему является одной из наиболее актуальных задач экономико-математических исследований.

В естественных науках достаточным условием истинности результатов моделирования и любых других форм познания является совпадение результатов исследования с наблюдаемыми фактами.

Категория «практика» совпадает здесь с категорией «действительность». В экономике и налогообложении в частности понимаемые таким образом принцип «практика - критерий истины» в большей степени применим к простым дескриптивным моделям, используемым для пассивного описания и объяснения действительности (анализа прошлого развития, краткосрочного прогнозирования неуправляемых экономических процессов и т.п.).

Однако главная задача, по нашему мнению, более конструктивна: разработка научных методов планирования и управления налоговым потенциалом. Поэтому распространенный тип математических моделей оценки налогового потенциала - это модели управляемых и регулируемых экономических процессов, используемые для преобразования экономической действительности.

Специфика верификации нормативных моделей состоит в том, что они, как правило, «конкурируют» с другими, уже нашедшими практическое применение методами оценки налогового потенциала. При этом далеко не всегда можно поставить так называемый «чистый» эксперимент по верификации модели, устранив влияние других управляющих воздействий на моделируемый объект. Особенно данная проблема актуальна в том случае, когда ставится вопрос о верификации моделей долгосрочного прогнозирования, поскольку невозможно 10 - 5 лет и более пассивно ожидать наступления событий, чтобы проверить правильность предпосылок модели.

Несмотря на отмеченные усложняющие обстоятельства, соответствие модели фактам и тенденциям реальной жизни остается, важнейшим требованием, определяющим направления совершенствования моделей. Всесторонний анализ выявляемых расхождений между действительностью и моделью, сопоставление результатов по модели с результатами, полученными иными методами, помогают выработать пути коррекции моделей. При этом значительная роль в проверке моделей принадлежит логическому анализу, в том числе средствами самого математического моделирования. Такие формализованные приемы верификации моделей, как доказательство существования решения в модели, проверка истинности статистических гипотез о связях между параметрами и переменными модели, сопоставления размерности величин и т.д., позволяют сузить класс потенциально «правильных» моделей. Внутренняя непротиворечивость предпосылок модели проверяется также путем сравнения друг с другом получаемых с её помощью следствий, а также со следствиями «конкурирующих» моделей.