+7(926)208-66-66      2086666@mail.ru

Фонд науки и образования

 

 Налоги в России



 

 М.Д. Сулейманов[1]

 ПОКАЗАТЕЛЬ СОВОКУПНЫХ НАЛОГООБЛАГАЕМЫХ РЕСУРСОВ (СНР), КАК ОСНОВНОЙ ИЗМЕРИТЕЛЬ ФИСКАЛЬНОГО ПОТЕНЦИАЛА РЕГИОНА

 В случае использования показателя совокупных налогооблагаемых ресурсов в России, прежде всего, необходимо будет также внести некоторые изменения для преодоления расхождений между валовом региональным продуктом и совокупным объемом налогооблагаемых ресурсов, тесно связанных со структурой налога на прибыль предприятий.

 Ключевые слова: валовой региональный продукт, совокупные налогооблагаемые ресурсы, федеральный налог, федеральный бюджет, налогооблагаемые ресурсы, налоговая система.


 

 M.D. Suleymanov

 INDICATOR OF TOTAL TAXABLE RESOURCES (TTR), AS THE MAIN GAUGE OF THE FISCAL POTENTIAL OF THE REGION

 In the case of using the aggregate taxable resources indicator in Russia, first of all, it will also be necessary to make some changes to overcome the discrepancies between the gross regional product and the total taxable resources, which are closely related to the structure of the corporate income tax.

 Keywords:gross regional product, aggregate taxable resources, federal tax, federal budget, taxable resources, tax system.


 На современном этапе развития экономики довольно тесную связь имеют показатели валового регионального продукта (ВРП) и совокупных налогооблагаемых ресурсов (СНР) - как измерителя фискального потенциала региона. Показатель СНР впервые начал использоваться Федеральным правительством США в качестве основной меры фискального потенциала еще в 1987 г.

 На сегодняшний день, необходимость введения показателя совокупных налогооблагаемых ресурсов продиктована тем, что ВРП недостаточно учитывает влияние некоторых федеральных налогов и трансфертов из федерального бюджета на фискальный потенциал регионов.

 В случае использования показателя СНР в России, прежде всего, необходимо будет также внести некоторые изменения для преодоления расхождений между ВРП и совокупным объемом налогооблагаемых ресурсов, тесно связанных со структурой налога на прибыль предприятий.

 Неоспоримым преимуществом показателя СНР в качестве основной меры фискального потенциала заключается в том, что он наиболее точно отражает фактический объем налоговых ресурсов, доступных региону, в сравнении с ВРП. Что касается его недостатков, то они идентичны недостаткам ВРП, и, заключаются в том, что для точного расчета данного показателя требуется собрать и проанализировать огромное количество данных. Показатель СНР вполне может занять свое важное место в России, однако на сегодняшний день, необходимо объема данных для его расчета, скорее всего, у нас может не быть.

 Необходимый перечень уточнений (корректировок), которые нужно произвести, чтобы от показателя ВРП перейти к показателю СНР, условно можно разделить на несколько групп. Первая группа преобразований представляет собой поправку на косвенные федеральные налоги на предприятия и федеральные трансферты (субсидии) предприятиям и населению. Необходимость такой корректировки связана с тем, что федеральные косвенные налоги уменьшают способность регионов генерировать бюджетные платежи, а субсидии юридическим и физическим лицам, наоборот, увеличивают фискальный потенциал регионов.

 Однотипность, которая свойственна практически всем показателям фискального потенциала не позволяет повысить точность определения фискального потенциала. Большей точностью здесь обладают методы, основанные на дезагрегации данных. Например, в США разработана и применяется так называемая «репрезентативная налоговая система» (РНС).

 Основной же идеей, заложенной в РНС в качестве меры фискального потенциала регионов, заключается в расчете суммы бюджетных платежей, которые были бы собраны в регионе, если бы регион прилагал для их сбора средний уровень фискальных усилий, и при этом состав налогов и ставки налогообложения во всех регионах использовались одинаковые (поскольку в США правительства штатов могут сами определять состав и структуру местных налогов, а также ставки, по которым они взимаются).

 Для применения данного метода необходимо иметь данные по фактически собранным налогам (и неналоговым платежам) и по налоговым базам (показателям, прямо или косвенно их отражающим) по всем рассматриваемым налогам и по всем регионам. Что касается основного преимущество РНС то, оно состоит в том, что все расчеты производятся на дезагрегированных данных и учитывают все особенности налоговых баз региона (их прямых или косвенных характеристик).

 Применение метода РНС предполагает необходимость соблюдения и следования пяти шагам: (1) для каждого региона определяются все статьи доходов местного бюджета (2) строится единая классификация статей доходов разных регионов (3) для каждого класса доходов определяется состав стандартной (нормативной) налоговой базы, (4) для каждой налоговой базы определяется репрезентативная (средняя) ставка налогообложения, (5) производится расчет фискального потенциала каждого региона. Ниже мы остановимся на каждом из этих пяти пунктов подробнее.

 Для того, чтобы построить показатель, который бы максимально точно отражал фискальный потенциал регионов, репрезентативная налоговая система должна учитывать все налоги и квази-налоговые платежи, поступающие в региональные и местные бюджеты. Платежи, включаемые в состав РНС по каждому региону, должны включать все местные налоги а также квази-налоги, такие как налог с владельцев транспортных средств, платежи за лицензирование, регистрационные сборы, платежи за получение различных разрешений (прав на ту или иную деятельность), платежи за пользование коммунальными услугами, штрафы.

 Для примера, в налоговой практике США элементы репрезентативной налоговой структуры называются налоговыми компонентами. Например, в одну группу можно объединить все региональные акцизные налоги на крепкие алкогольные напитки. В том или ином виде такой налог, скорее всего, будет существовать в каждом регионе, но взиматься может по разным правилам и по разным ставкам. Объединяя их в одну группу – в один и тот же компонент налоговой системы – мы получаем возможность в дальнейшем работать не с мелкими доходными статьями (которые в каждом регионе могут быть разными), а с меньшим числом стандартных налоговых компонентов.

 Так, репрезентативная налоговая система Канады состоит из 33 компонентов; данные в разрезе этих компонентов публикуются по всем 10 канадским провинциям.

 В США репрезентативная налоговая система включает 27 типов налогов, взимаемых на уровне штатов, включая как детализированные компоненты, например «Некоторые налоги с продаж крепких алкогольных напитков», так и сводные, например «Налоги с валовых продаж и валовых поступлений от реализации.

 В целом, метод определения фискального потенциала по репрезентативной налоговой системе позволяет очень точно и полно оценить фискальный потенциал каждого региона. Метод основан на использовании дезагрегированных данных и учитывает неодинаковость налоговых ставок по разным компонентам налоговой системы. Благодаря этому показатель фискального потенциала, определенный с помощью репрезентативной налоговой системы, считается весьма точной мерой истинного фискального потенциала регионов. Недостатком данного метода является то, что он требует использования чрезвычайно большого объема данных. Пока еще никто не пытался применить метод репрезентативной налоговой системы для оценки налогового потенциала регионов России (во всяком случае, нам ничего о таких попытках не известно).

 Вместе с тем, этот метод весьма требователен к данным (и по количеству, и по качеству). Следует отметить, что при настоящем состоянии статистической базы в Российской Федерации расчет (оценка) налогового потенциала по методу РНС практически не возможен. Однако данную методику не следует полностью исключать из перспективных вариантов оценки налогового потенциала.

 Но существует и другой способ, который, обеспечивая сопоставимый с РНС уровень точности, позволяет существенно снизить требования к данным (по крайней мере, к их количеству). Этот метод предполагает использование в рамках подхода РНС регрессионного анализа.

 Использование регрессионного анализа в подходе РНС позволяет резко сократить потребность в данных для измерения фискального потенциала. При использовании регрессионного анализа уже не потребуется собирать данные по фактическим поступлениям доходов и по налоговым базам для каждого компонента налоговой системы, а потребуется только информация о совокупных доходах, собранных в каждом регионе, плюс данные по некоторому набору переменных, используемых в качестве косвенных измерителей налоговых баз регионов.

 Хотя и в этом случае необходимо заботиться о качестве и сопоставимости данных, требования к данным в этом подходе предъявляются не такие жесткие, как при покомпонентном измерении. Еще одним достоинством является то, что при использовании регрессионного анализа отпадает необходимость группировать доходные статьи по налоговым компонентам, а также конструировать для каждого компонента налоговой системы свою собственную стандартную налоговую базу.

 Но можно поступить и наоборот – расширить метод РНС с использованием регрессионного анализа за счет использования дезагрегированной информации по поступлениям из основных доходных источников, косвенным измерителям налоговых баз этих источников, а также за счет использования показателей, косвенно отражающих прочие доходы. Включение большего количества объясняющих переменных в регрессионную модель повышает точность регрессионного варианта РНС, хотя достигается это за счет повышения требований к данным и более интенсивного анализа данных.

 Итак, определив некоторый набор переменных, отражающих (как правило, косвенно) размер налоговых баз регионов, и собрав данные по этим переменным по всем регионам, а также данные по фактически собранным в этих регионах платежах, можно оценить фискальный потенциал регионов с помощью регрессионного анализа.

 Регрессионный анализ – это статистический метод, который позволяет предсказать значение некоторой переменной, зная значения одной или нескольких других переменных.

 Однако и регрессионный метод не лишен недостатков. Количество точек наблюдения, по которым оценивается уравнение регрессии (т. е. количество наборов характеристик баз данных и соответствующих этим наборам сумм бюджетных платежей, фактически собранных в регионах), равно количеству регионов, а результаты регрессионной оценки всегда тем точнее, чем больше точек наблюдения.

 В случае Российской Федерации эта проблема стоит не очень остро, поскольку регионов достаточно много. Но самый главный недостаток оценки фискального потенциала с помощью регрессионного метода заключается в том, что этот метод достаточно сложен и далеко не так ясен и прост, как, скажем, использование в тех же целях показателя среднедушевого дохода.

 В рамках репрезентативной налоговой системы с использованием регрессионного анализа некоторые шаги в сторону оценки налогового потенциала «в широком смысле» возможны. Это объясняется возможностью использования при оценке не самих налоговых баз, а их характеристик.

 Так, например, прибыль, по всей видимости, является более манипулируемым показателем, чем объем выпуска. Тогда, если в качестве характеристики базы используется последний, то оценка налогового потенциала будет меньше зависеть от действий руководства предприятий по минимизации налогов. Следовательно, фискальный потенциал будет более справедлив.

 Как уже отмечалось выше, компромиссом между точностью оценки налогового потенциала и требовательностью к данным может быть метод репрезентативной налоговой системы с использованием регрессионного анализа, суть которого состоит в использовании косвенных показателей, характеризующих налоговые базы и неналоговые доходы, например, таких как доходы населения, объем розничного товарооборота, валовой региональный продукт или объем промышленной продукции, сельского хозяйства на душу населения.

 Необходимо подчеркнуть, что в России на величину налоговых поступлений негативное влияние оказывают как микроэкономические факторы (эрозия традиционно высокой налоговой дисциплины в секторе бывших государственных предприятий, изменение поведения предприятий в связи с ростом частного сектора, характеризующегося отсутствием традиций добровольной уплаты налогов, рост сферы услуг, в которой степень собираемости налогов также меньше, чем в сфере производства товаров и т.д.), так и макроэкономические (снижение темпов инфляции, увеличение взаимной задолженности предприятий, рост задолженности предприятий бюджету). Важное значение имеет также несовершенство налоговой системы, в частности, значительное число льгот, в т.ч. индивидуальных, большое количество противоречий в законах и нормативных актах, создающих существенные возможности для уклонения от налогов.

 Широко распространена точка зрения, согласно которой уровень налоговых изъятий в России в настоящее время является крайне высоким и препятствует экономическому росту. Однако налоговый пресс в России является высоким лишь для добросовестных налогоплательщиков, не имеющих налоговых преференций.

 Начисление налогов с последующей задержкой их перечисления в бюджет является основным фактором среди многих других, определяющих низкий уровень справедливости налоговой системы, Бюджетные ограничения позволяют предприятиям годами функционировать, увеличивая свою задолженность по отношению к бюджету. Исходя из вышесказанного следует, что такое положение вносит существенные различия в уровень налогового бремени для предприятий, имеющих недоимки и платящих налоги вовремя.

 В такой ситуации, государство практически легитимизировало существование недоимок, не только не осуществляя банкротств недоимщиков, но и устанавливая различные пропорции распределения средств, поступающих на счет предприятия, между бюджетом и нуждами предприятия, проводя реструктуризацию имеющейся задолженности, предоставляя отсрочки и т.д.

 Довольно большой разрыв между потенциальным объемом налоговых сборов и фактическими налоговыми поступлениями свидетельствует о высоком уровне несправедливости российской налоговой системы.

 Всю тяжесть налогового бремени несут средние и крупные предприятия (в основном промышленные), которые не имеют значительных льгот и связей в государственных структурах, позволяющих наращивать недоимку. Именно такие предприятия не имеют возможности и связей, которые помогали бы им уклониться от налогов, так как их деятельность довольно-таки прозрачна для налоговых органов.

 Тем же способом физические лица со средними доходами полностью уплачивают налоги, в то время как граждане с более высокими доходами имеют некоторое количество способов (в т.ч. формально не противоречащих закону, таких, как трансформация облагаемых видов доходов в необлагаемые типа процентного или страхового дохода) сократить величину уплачиваемых ими налогов.

 В ходе эволюции налогового законодательства, а также адаптации к нему плательщиков, несправедливость налоговой системы приобрела чрезвычайные масштабы, возросли и масштабы искажений, вносимые ей в процесс установления рыночного равновесия.

 Сперва, налоговые нарушения являлись простым способом сокращения предприятиями своих издержек без существенного влияния на общую конкурентную среду на рынке. Участившиеся и возросшиеся в последнее время масштабы уклонений, существование многочисленных, в том числе индивидуальных, льгот по налогам, проведение дискреционной политики по отношению к недоимщикам привели к тому, что соблюдение налогового законодательства практически ставит добросовестных предпринимателей в абсолютно невыгодные условия, которые подрывают возможности эффективной предпринимательской деятельности.

 Если раньше, уклонение от налога или использование налоговой льготы обеспечивали предприятиям доходы выше среднего уровня (которые можно интерпретировать как премию за риск применения штрафных санкций или своеобразную ренту от применения налоговой льготы), то с ростом масштабов уклонения от налогов (означающим усиление несправедливости налогообложения) соблюдение налогового законодательства во многих сферах деятельности уже не обеспечивает получения среднего уровня прибыли. Это объясняется тем, что величина цен формируется с учетом доминирующего уровня уклонения от налогов. Естественным путем в итоге происходит негативный отбор, так добросовестные налогоплательщики или полностью вытесняются с рынка, или чаще всего вынуждены принять новые правила игры, которые заключаются в выбивании льгот, отсрочек и, в конце концов, в простом и абсолютно противозаконном уклонении от налогов.

 

 

1  Руководитель Центра фундаментальных и прикладных исследований Института налогового менеджмента и экономики недвижимости НИУ ВШЭ, доцент кафедры налогового администрирования и правового регулирования Налогового института РосНОУ, кандидат экономических наук.


Список использованных источников

1. Налоговый кодекс Российской Федерации (НК РФ).
2. Аслапов В.Ф. О налоговом бремени и эффективности действующей системы налогообложения в Российской Федерации// Налоговый вестник. – 1996. - №12.
3. Краснов Ю.К. Влияние налоговой нагрузки на экономику: основные итоги реформы и тенденции// Налоговая политика и практика. – 2013. - №2.
4. Островенко Т. К. Налоговая нагрузка на предприятие: обобщающие и частные показатели системы// Аудиторские ведомости. – 2013. - №9
5. Паскачев А.Б. Налоговый потенциал экономики России. – М: МЕЛАП, 2001.
6. Сулейманов М.Д. Реализация инвестиционного потенциала России в условиях экономических санкцийСборник статей. – М.: МНИ, 2016 - 138 с.
7. Сулейманова М.Д Стратегическое управление инвестиционым потенциалом России. // Монография - М.: МНИ, 2017. – 253 с.
8. Сулейманова М.Д России необходима замена показателя «Внутреннего валового продукта» на «Национальное богатство» для измерения экономического развития // Журнал Инновации и инвестиции. 2018. № 2. с. 46-49
9. Сулейманов, М.Д. Инвестиционный потенциал экономики России: Учебник. – М: БИБЛИО-ГЛОБУС, 2018. – 200 с
10. Трошин А. В. Сравнительный анализ методик определения налоговой нагрузки на предприятия// Финансы. – 2015. – №5. – С. 44-47
11. URL: http:// http://rosnou.ru / – сайт Российского нового университет
12. URL: // https://re.hse.ru/cfarmission/ – сайт Центра фундаментальных и прикладных исследований Института налогового менеджмента и экономики недвижимости НИУ ВШЭ.

 

Наши партнеры

  • Институт миграции и межнациональных отношений
  • Налоговый институт Российского нового университета
  • Центр налогового администрирования и финансового управления Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации
  • Международная консалтинговая компания ICG
  • Институт налогового менеджмента и экономики недвижимости Высшей школы экономики
  • Факультет
  • Журнал «Налоговая политика и практика»
  • Институт налогового консультирования
  • Налоговый колледж