|
Недостатком регрессионного метода является его сложность, к тому же он не так уж ясен и прост. Можно предположить, что многие руководители регионов из-за этого отнесутся к этому методу с недоверием. Всегда желательно, чтобы любые государственные решения опирались на показатели, которые были бы просты и понятны хотя бы большинству населения. Также 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. Однако в условиях Российской Федерации эта проблема стоит не так остро, поскольку регионов достаточно много. Рассмотренные методы оценки налогового потенциала территории являются альтернативными. Региональные власти при оценке налогового потенциала местных бюджетов вправе использовать тот метод, который как им кажется, лучше решает поставленную задачу. Однако сегодня существенная проблема не выбор метода оценки налогового потенциала, а формирование достоверной систематизированной информации о финансовых потоках в регионах, необходимой для расчета любого из показателей налогового потенциала. Используемая ныне информационная база не отвечает этим задачам. Показатели валового регионального продукта (ВРП) рассчитываются с большим запаздыванием и не по всем субъектам Федерации (не включают субъекты, входящие в сложные субъекты Федерации). Не все региональные показатели отвечают требованиям репрезентативности. Нельзя не учитывать и низкую достоверность информационной базы не зря на федеральном уровне производится корректировка отчетности на фактор «теневой» экономики. 96 |
в сравнении с расчетным методом РНС и большая объективность, поскольку регрессионное уравнение само выдает информацию о зависимостях между фактическими поступлениями и налоговыми базами в ходе процедуры статистической оценки. Данный метод особенно эффективен для целей среднесрочного и долгосрочного прогнозирования, поскольку он представляет собой некую модификацию рассмотренных ранее методов для случаев, когда не представляется возможным оценить в полной мерс совокупность налоговых ресурсов и налоговых баз по каждому из налогов, принимаемых во внимание при расчете потенциала. Для практического расчета целесообразно использовать относительно небольшой набор взаимосвязанных экономических характеристик, определяющих па величину бюджетных доходов: объем промышленного и сельскохозяйственного производства, продажи населению товаров и услуг, денежные доходы населения, стоимость основных производственных фондов. Недостатком регрессионного метода является его сложност ь, к тому же он не так уж ясен и прост. Можно предположить, что многие Главы регионов из-за аюго отнесутся к этому методу' с недоверием. Всегда желательно, чтобы любые государственные решения опирались на показатели, которые были бы просты и понятны хотя бы большинству. Также 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 бо:и>шс точек наблюдения. Однако в условиях Российской Федерации эта проблема стоит не так остро, поскольку' регионов достаточно много. Рассмотренные методы опенки налогового потенциала территории являются альтернативными. Региональные власти при оценке налогового потенциала местных бюджетов вправе использовать тот метод, который как им кажется. 78 лучше решает поставленную задачу. Однако сегодня существенная проблема — не выбор метода опенки налогового потенциала, а формирование достоверной систематизированной информации о финансовых потоках в регионах, необходимой для расчета любого из показателей налоговою пепенциача. Используемая ныне информационная база не отвечает этим задачам. 11оказатели валового регионального продута (ВРЦ) рассчитывшо]ся с большим запаздыванием и не по всем субъектам Федерации (не включают субъекты, входящие в сложные субъекты Федерации). Не все региональные показатели отвечают требованиям репрезентативности. Нельзя не учитывать и низкую достоверность информационной базы — не зря на федеральном уровне производится коррск-гаровка отчетности на фактор «теневой» экономики. Необходимы серьезные меры on улучшению региональной информационной базы. Основным направлением этой работы является формирование системы регионалыгътх счетов. Основы такой системы предложеш.т О. В. Богачевой. Рет о нальные счета должны быть сформированы на единых мелодологических положениях, гармоничных методологии системы национальных счетов ООН (СНС), которая постепенно внедряется в практику статистики России. Финансовые счета органов власти, выполняя важную самостоятельную -калачу по отражению финансовых потоков и запасов, контролируемых государственными и мукиц>лдальными opi-анами власти, должны играть роль переходных вспомогательных счетов, необходимых для составления счетов региональною дохода [6, с. 31]. Эконометрические методы оценки налогового потенциала Данные исследования предполагают использование в рамках подхода PIIC ретрессионного анализа. Оценка налогового потенциала субъектов РФ с помощью эконометрических методов осуществлялась группой ученых Инегитута Экономики Переходною Периода: Кадочников П., Луговой О., Баткибеков С., Синельников С., Трунин И. [об этом подробнее см. 4,34,35,147]. Ими был предложен следующий метод оценки налогового потенциала регионов. Его суть заключается в количественной оценке зависимости налоговых доходов региональных бюджетов от факторов, характеризующих налеловую |