|
ВРПП; валовой региональный продукт промышленности; BPITCj валовой региональный продукт строительства; ВРПРУ; валовой региональный продукт рыночных услуг. В результате проведения дополнительного анализа регрессионная модель претерпела изменения и на конечном этапе оценки налогового потенциала выглядела следующим образом: НОТЕ; = 3! • ВРГЩ + а2• ВРПХ, + а3• ВРПС; + За • ВРПРУ; + ь , где ВР1Щ валовой региональный продукт промышленности; ВРПХ, валовой региональный продукт сельского хозяйства; ВРПС) валовой региональный продукт строительства; ВРПРУ валовой региональный продукт рыночных услуг. Из приведенных четырех моделей последняя наиболее точно определяет связь между переменными. По результатам расчетов, налоговая нагрузка в разных отраслях различна. Наименьшей налоговой нагрузкой в ВНР обладает сельское хозяйство (2,7%), наибольшей промышленность (22,7%). Доля налоговых изъятий в ВРП строительства и рыночных услуг составляют соответственно 12,3% и 15,4%. То есть: НОТЕ;=0,227 •ВРПП; + 0,027• BPnXi + 0,123•B P n q + 0,154• ВРПРУ,-+ £;. Методы оценки налогового потенциала на основе преобразования данных форм официальной итоговой отчетности Для того чтобы уменьшить влияние некоторых из перечисленных выше недостатков существуют методы, в основе расчетов которых лежат данные официальных форм налоговой отчетности. Хотя, конечно, и они не учитывают фактор «теневой» экономики. Налоговый потенциал может выражаться в отчетном и плановом показателе. Рассмотрим приемы оценки отчетного показателя налогового потенциала региона. Можно рассмотреть три методики, которые принципиально близки и могут использоваться самостоятельно или совместно. В основе всех расчетов лежат данные официальных форм налоговой отчетности. Предполагаегся, что эти данные учитывают всех налогоплательщиков, то есть методикой не 99 |
т базу в субъектах Федерации, с помощью эконометрических методов. Другими словами, происходит усреднение значений налоговых обязательств региональных бюджетов (которые определялись как сумма налоговых доходов и годового прироста задолженности но налогам и сборам в региональный бюджет) в зависимости от избранных факторов. Теоретическое (среднее) значение налоговых обязательств в регионе с данными (фактическими) значениями факгоров они считают налоговым потенциалом бюджета этого региона. Основными предпосылками при использовании данного метода является гипотеза о приложении равных налоговых усилий органами власти всех субъектов Федерации, а также стандартные предпосылки использования эконометрических методов. Предлагается регрессионная модель, последующая зависимость налоговых обязательств от основного показателя деловой активности ВРП. НО* = aD+ а, •ВРП, + г{, где (5) IlOi —сумма налоговых обязательств i того региона, (налоговые поступления плюс прирост задолженности в региональный бюджет); ВПР*валовой региональный продукт i того региона; б , ошибка, необъяспенный остаток регрессии; гц>и ai коэффициенты, параметры уравнения регрессии. Уравнение является простейшей моделью оценки налогового потенциала регионов. Оценив регрессионные коэффициенты, можно рассчитать теоретические значения налоговых обязательств, которые, которые можно считать оценкой налогового потенциала регионов. В результате проведения дополнительного анализа регрессионная модель претерпела изменения и на конечном этапе оценки налогового потенциала выглядела следующим образом: 1п (НОТБ,) Ьи+ Ь, • In (ВРП,) + Ь2• 1п(СНi + 1) + Ь3•In (ОФ,) + п., где (6) НГОТВ, — налоговые обязательства региона в территориальный бюджет за вычетом акцизов, ресурсных платежей и транспортною налога; СИ* — доля сельского населения в регионе; ОФ* — размер основных фондов в регионе (на душу населения). Этими же учеными была предложена еше одна модель оценки налогового потенциала с учетом отраслевой структуры ВРЛ: НОИ* = afj + ai *ВРПП; 4гг •ВРПС; + аз •ВРПУ; + Ej, где (7) ВРПГТ»— валовой региональный продукт промышленности; ВРПС; — валовой региональный продукт строительства; ВРПУ; — валовой региональный продукт рыночных услуг, В результате проведения дополнительного анализа регрессионная модель претерпела изменения и на конечном этапе оценки налогового потенциала выглядела следующим образом: HOTBi = а] *ВР1illj + гг ВРПХ] + а3 *ВРПС; + а, ВРПРУ, + где (8) BPIUIj — валовой региональный продукт промышленности; ВРПХ, — валовой региональный продукт сельскою хозяйства; ВРПС* — валовой региональный продукт строительства; ВРПРУ, — валовой региональный продукт рыночных услуг. Из приведенных четырех моделей последняя наиболее точно определяет связь между переменными. По результатам расчетов, налоювая нагрузка в разных отраслях различна. Наименьшей налоговой нагрузкой в ВПР обладает сельское хозяйство (2,7%), наибольшей —промышленность (22,7%). Доля налоговых изъятий в ВРП строительства и рыночных услуг составляю! соответственно 12,3% и 15,4%. То есть: НОТ!*= 0,227 •ВРП11;+ 0,027 •ВРПХ; + 0,123 -ВРПС;+0,154 -ВРПРУ;+£;. (9) Методы оценки налогового потенциала на основе преобразования данных форм официальной налоговой отчетности. Для того чтобы уменьшить влияние некоторых из перечисленных выше недостатков существуют методы, в основе расчетов которых лежат данные официальных форм налоговой отчетности [16]. Хотя, конечно, н они не учитывают фактор «теневой» экономики. Налоговый потенциал может выражаться в отчетном и плановом показателе. Рассмотрим приемы оценки отчетного показателя налогового потенциаларегиона. Можно рассмотреть три методики, которые принципиально близки и могут использоваться самостоятельно или совместно. В основе всех расчетов лежат |