Анализ факторов, влияющих на налоговые поступления в бюджет региона

Размещено на http://www.allbest.ru/

ПЕРМСКИЙ ФИЛИАЛ ФЕДЕРАЛЬНОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО АВТОНОМНОГО ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО УЧРЕЖДЕНИЯ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ «ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ»

Факультет экономики, менеджмента и бизнес-информатики

Выпускная квалификационная работа

БАКАЛАВРСКАЯ РАБОТА

студента образовательной программы бакалавриата «Экономика»

по направлению подготовки 38.03.01 Экономика

Анализ факторов, влияющих на налоговые поступления в бюджет региона

Кирпищиков Дмитрий Андреевич

Пермь, 2018



Аннотация

В данной работе исследуются факторы, влияющие на налоговые поступления в региональные бюджеты. Анализ исполнения доходной части бюджетов регионов показывает, что наибольшую долю имеют доходы от налогов, что также отмечается российскими исследователями. Исследуемая выборка включает в себя данные по всем регионам Российской Федерации за период 2010-2016 гг. В рамках данной работы анализируется модель с фиксированными эффектами. Результаты исследования показали, что значимыми детерминантами налоговых доходов являются ВРП на душу населения, уровень инфляции, доля убыточных организаций, доля сельскохозяйственного сектора в ВРП, доля экспорта в ВРП и среднедушевые доходы населения. В связи с этим результатами рассмотрены инструменты по оказанию влияния на налоговые доходы бюджетов регионов.



Abstract

In present paper we are investigating the factors which influencing tax revenue in regional budgets. Their revenue part shows that the tax revenue has the most share which also highlighted by Russians researchers. Data consist of the information about Russians regions over 2010-2016 years. In this paper model with fixed effects is used. The results show that GRP per capita, inflation, share of unprofitable organization, share of agriculture sector, share of export and income per capita have the significant impact on tax revenue. In connection with these results and theoretical background we also emphasise instruments which have effect on these.



Введение

Многие страны сталкиваются с проблемой нехватки финансов, которые необходимы для улучшения и поддержания качества здравоохранения, образования и других сфер жизни общества. Задача увеличения доходов также стоит и перед Российской Федерацией. В свою очередь в статье 41 Бюджетного Кодекса РФ выделяются три вида доходов бюджетов: налоговые, неналоговые и безвозмездные поступления.

Российские исследователи (Аландаров, 2014; Большова, 2014 и др.) отмечают, что доля налоговых поступлений в бюджеты как региональных, так и других уровней, превышают другие виды доходов. Более того, их доля увеличивается из года в год - такой вывод можно сделать исходя из данных Федеральной службы государственной статистики. В связи с возрастающей долей налоговых поступлений необходимо понимать, какие факторы на них влияют и поэтому немаловажны исследования, посвященные анализу потенциала увеличения налоговых доходов территорий. Актуальность данного вопроса подкрепляется тем, что повышение налоговой нагрузки не является эффективной мерой воздействия, поскольку это может привести к повышению неопределенности и сжатию инвестиционной активности (Министерство финансов РФ, 2017).

Однако в настоящее время исследователи акцентируют своё внимание либо на отдельно взятых регионах, анализируя их налоговую структуру (Большова, 2014; Белогорская, Сорокина, Тетерина 2016), либо на развивающихся странах (Gupta, 2007; Javid, Arif, 2012). Тем не менее, в исследованиях можно выявить схожий набор показателей, которые используются как на макроуровне, так и на уровне регионов.

Таким образом, целью работы является выявление и анализ факторов, влияющих на налоговые поступления в бюджет регионов Российской Федерации.

В данной работе будет использована выборка по субъектам Российской Федерации за период 2010-2016 гг., собранная с использованием открытых источников на официальных сайтах Федеральной налоговой службы и Федеральной службы государственной статистики.

Работа организована следующим образом: в первом разделе внимание уделено обзору литературы и выделению рассматриваемых показателей. Второй раздел посвящен методологии исследования: описание используемой модели, выбранного метода, характеристика выборки и эмпирический анализ. В третьем разделе - интерпретация полученных результатов. В заключении представлены общие выводы и ограничения исследования.



1. Теоретическое обоснование

1.1 Текущая экономическая политика и ситуация в России

Прежде всего, необходимо понять, как выстроена государственная экономическая политика по отношению к регионам. Как следует из проекта Министерства финансов Российской Федерации «Основные направления бюджетной, налоговой и таможенно-тарифной политики на 2018 год и на плановый период 2019 и 2020 годов» (далее: «Проект»), с 2015 года «государственная экономическая политика, равно как и бюджетная, ориентировалась на преодоление мощнейшего за последние полвека внешнего шока». В свою очередь, одними из итогов проведения данной политики в период 2015-2017 гг. является структурная трансформация экономики и рост собираемости налогов, что не могло не отразиться на бюджетах субъектов РФ.

Рис. 1. Соотношение доходов и расходов региональных бюджетов в среднем по Российской Федерации, млн. руб.*

* Сост. по источнику: Регионы России. Социально-экономические показатели. Москва, 2017. С. 1152-1156.



На рисунке 1 представлена динамика соотношений доходной и расходной частей региональных бюджетов в среднем по РФ. Можно отметить, что расходы регионов к 2016 году в среднем возросли на 47% по отношению к уровню 2010 года. Следовательно, можно заключить, что действительно наблюдается тенденция уменьшения дефицита региональных бюджетов в среднем по РФ, но не за счёт сокращения расходов. В то же время, как отмечено в тексте «Проекта»: «происходящие структурные изменения в российской экономике, которые оказали влияние на изменение налоговой базы, и проводимая политика в сфере межбюджетных отношений позволили добиться значительных результатов в обеспечении сбалансированности региональных бюджетов». Исходя из этого, можно сделать вывод, что данная положительная тенденция была достигнута за счёт доходной части бюджета.

Закономерным является следующий вопрос: что включается в доходы бюджета? Так в 41 статье Бюджетного кодекса РФ закреплено три их вида:

- Налоговые поступления - доходы от предусмотренных законодательством Российской Федерации о налогах и сборах федеральных налогов и сборов, в том числе от налогов, предусмотренных специальными налоговыми режимами, региональных налогов, местных налогов и сборов, а также пеней и штрафов по ним;

- Неналоговые доходы - это доходы от использования, продажи имущества, находящегося в государственной или муниципальной собственности; доходы от платных услуг, оказываемых казенными учреждениями; средства, полученные в результате применения мер гражданско-правовой, административной и уголовной ответственности, в том числе штрафы, конфискации, компенсации и иные виды неналоговых доходов;

- Безвозмездные поступления - дотации, субсидии, субвенции и иные межбюджетные трансферты из других бюджетов бюджетной системы Российской Федерации, а также безвозмездные поступления от физических и юридических лиц.

Итак, определив виды поступлений, обратимся к её структуре в региональных бюджетах, представленную в таблице 1.

Таблица 1. Структура региональных доходов в среднем по РФ, в млн. руб.*

	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016
Налоговые поступления	54064,6	63102,1	69775,6	71778,3	77757,5	82785,7	90475,7
Неналоговые поступления	14,8	20,0	20,3	19,6	20,7	23,7	28,3
Безвозмездные поступления	18198,7	21296,6	20227,8	18981,1	19303,2	19330,7	18624,6

*Сост. по истичникам: 1. Регионы России. Социально-экономические показатели. Федеральная служба государственной статистики. Москва, 2017. С. 1152-1156.

Отчёт по форме №1-НМ по состоянию на 2010-2016 гг. Федеральная налоговая служба

Таким образом, для регионов РФ характерна незначительная доля неналоговых поступлений, которые, как отмечено выше, включают в себя доходы от продажи или использования государственного имущества и ряд других источников. В то же время можно отметить возрастающую долю налоговых доходов:



Рис. 2: Структура доходов региональных бюджетов в среднем по РФ*

*Сост. по истичникам: 1. Регионы России. Социально-экономические показатели. Федеральная служба государственной статистики. Москва, 2017. С. 1152-1156.

Отчёт по форме №1-НМ по состоянию на 2010-2016 гг. Федеральная налоговая служба.

Данные, приведенные на гистограмме (рис. 2), показывают, что в среднем доля налоговых доходов субъектов РФ к 2016 году возросла практически на 10% в сравнении с 2010 годом. Факт роста налоговых поступлений также отмечается российскими исследователями (Аландаров, 2014; Большова, 2014). Следовательно, налоги играют наиважнейшую роль в формировании доходной части бюджета, таким образом, выполняя свою первичную функцию.

Статья 8 НК РФ п. 1 даёт следующее понятие налога: «Под налогом понимается обязательный, индивидуально безвозмездный платеж, взимаемый с организаций и физических лиц в форме отчуждения принадлежащих им на праве собственности, хозяйственного ведения или оперативного управления денежных средств в целях финансового обеспечения деятельности государства и (или) муниципальных образований». В данном определении также отражена идея об обязательности уплаты налогов, наряду с их индивидуальностью и безвозмездностью. Также в определении выделена и функция - фискальная, то есть финансовый источник для выполнения государственными органами своих функций (Полянская, 2017).

Рис. 3: Самоокупаемость регионов в среднем по Российской Федерации, в млн. руб.*

*Сост. по источнику: Регионы России. Социально-экономические показатели. Федеральная служба государственной статистики. Москва, 2017. С. 1152-1156.

Полянская (2015) в своём исследовании отечественной системы налогообложения отмечает, что при правильной организации налоги обеспечивают возрастающее поступление средств в бюджет. С другой стороны, проводимая Правительством политика оптимизации межбюджетных трансфертов выдвигает на передний план финансовую самостоятельность регионов, то есть их способность к покрытию расходной части бюджета за счёт собственных средств. В соответствие с гистограммой, представленной на рисунке 3, можно отметить положительный тренд касательно самоокупаемости регионов РФ, а также улучшение данного показателя примерно на 10% за период 2010-2016 гг.

С другой стороны, важно отметить то, что закладывалось в основу бюджетной политики до 2020 года. Так одной из целей политики является обеспечение сбалансированного и устойчивого исполнения бюджетов субъектов. Достичь этого планируется за счёт принятия и реализации программ оздоровления государственных финансов, сформированные по ряду направлений, одними из которых являются:

- Увеличение налоговых и неналоговых доходов;

- Оптимизация бюджетных расходов.

Вновь можно отметить значимость для бюджетной политики налоговых доходов. В то же время оптимизация расходной части бюджета, предполагает её стабильный ежегодный прирост.

В части налогового администрирования в качестве ключевого принципа выступает «принцип фискальной нейтральности», то есть налоговая нагрузка не должна увеличиваться для добросовестных налогоплательщиков.

В части социально-экономической политики предлагается ряд инструментов. Во-первых, оптимизация налоговых льгот и пресечение злоупотребления ими. В частности, это касается единого сельскохозяйственного налога - уточнение касательно исчисления и уплаты НДС.

Во-вторых, для стимулирования инвестиционной активности предлагается ввести налоговый вычет, предоставление которого остаётся на усмотрении субъектов РФ.

В-третьих, расширение перечня оснований для предоставления отсрочки (рассрочки) по выплате налогов для организаций. Эта мера может помочь организациям в случае непредвиденных трудностей отсрочить налоговый платёж, тем самым высвобождая финансовые ресурсы для покрытия расходов или инвестирования.

В-четвёртых, по части налога на доходы физических лиц, «обеспечение определенности налогообложения» и «вовлечение в формальную экономику малозанятых».

Таким образом, государственное управление в части бюджетной, и, как следствие, налоговой политики, принимает во внимание важные аспекты и особенности социально-экономического развития как страны в целом, так и регионов. Понимание того, какие факторы оказывают влияние на столь значимую часть доходов региональных бюджетов, даст возможность избежать увеличения налоговой нагрузки, к чему в свою очередь стремится государство.

1.2 Обзор литературы

Среди исследований в данной области можно выделить работу Леглера и Шапиро (Legler & Shapiro, 1968), которые оценивали налоговую структуру восьми штатов США за период 1945-1964. В оцениваемой модели рассматривались такие налоги, как налог на прибыль, на топливо, алкогольные напитки, на доход граждан и другие. Целью авторов не было выявление ключевых факторов, влияющих на налоговые поступления, однако в модель были включены показатели подушевого дохода и численности населения, так как в исследуемых штатах наблюдался рост данных факторов. В свою очередь, результаты показали, что некоторые штаты имеют налоговую структуру, которая не увеличивает доходы бюджета в ответ на рост специфичных для этих штатов показателей. Леглер и Шапиро выявили значимое влияние включенных социально-экономических показателей, но в тоже время не все налоговые ставки влияли на суммарные налоговые поступления штатов. В связи с этим авторами были даны рекомендации для изменения ставок по некоторым налогам.

Примерно с 80-ых годов в исследованиях начали появляться показатели, относящиеся к политике. Так Рао (Rao, 1979) в своей работе рассматривал влияние политических факторов, а именно силы партии в тот или иной период времени, а также различных экономических показателей, а именно: выплачиваемый процент от дохода первичного сектора, доход на душу населения в постоянных ценах и индексы потребительских цен в столицах. Для оценки данных, включающих в себя около двадцати наблюдений по каждому из четырёх выбранных штатов, Рао воспользовался методом наименьших квадратов. Автором не было обнаружено значимого влияния со стороны политических партий, в то время как увеличение налоговых поступлений в большей мере являлось причиной роста уровня цен.

Также Роус (Rose, 1985), отвечая в своей работе на вопрос «что влияет на максимизацию налоговых поступлений», исходил из того, что налоговые доходы (T) - результат взаимодействия действующего налогового законодательства (L), администрации (A), которая следит за исполнением законов и экономических агентов и их доходах (E), в свою очередь определяющих налоговую базу. Таким образом, налоговые поступления можно представить в виде функции:

.

Также автор отмечает, что повышение налоговой нагрузки сопряжено с «издержками» для политиков, выраженных в потере общественной поддержки. Данный подход можно считать «обобщающим», то есть каждый из элементов этой формулы может быть разбит на несколько факторов, что позволяет в свою очередь более детально подойти к анализу налоговых доходов. Также можно отметить, что идея взаимодействия этих компонент находит своё отражения в настоящее время, например, в проекте бюджетной политики Российской Федерации от 2017 года.

Схожая идея также прослеживается в работе Порка (Porca, 2002). В ней он выделял три, по его мнению, основные детерминанты налоговых поступлений в бюджет, оценивание которых позволяет корректировать политику, с целью обеспечения её задач и функций. С другой стороны, это является своего рода расширением подхода, описанным Роусом и, в некотором роде, его детализация. В работе Порка этими детерминантами являются:

- Отраслевые факторы - результаты деятельности компаний;

- Политические факторы - влияние решений, принимаемых политиками, на налоговые сборы;

- Налоговая конкуренция - различия в налоговых ставках между регионами.

Следовательно, можно считать, что Порка объединил налоговое законодательство (L) и регулирующий орган - правительство (A) в одно целое. Также он обратил внимание на условия налогообложения в регионах - налоговая конкуренция.

В Российской Федерации налоговая конкуренция может быть представлена в виде территорий опережающего социально-экономического развития (ТОР). Такие территории создавались с 2015 года преимущественно в Дальневосточном и Сибирском Федеральных округах. В настоящее время ТОРы создаются также на базе моногородов (городов с одним градообразующим предприятием), например, «Набережные Челны» в Республике Татарстан и «Гуково» в Ростовской области (Министерство экономического развития РФ, 2018).

Таким образом, исследователи обратили внимание на рассмотрение факторов, относящихся к политическим, а также на условия и функционирование налогового законодательства.

В настоящее время сформировался набор показателей, которые традиционно применяются исследователями в данной области. В то же время в центре внимания налоговые поступления бюджетов стран, а не их субъектов. Среди такого рода исследований можно выделить работу Гупта (Gupta, 2007). Ниже представлены некоторые детерминанты налоговых поступлений, которые им использовались:

- Подушевой ВВП;

- Отношение импорта к ВВП;

- Отношение иностранных поступлений к ВНД;

- Доля сельского хозяйства в ВВП;

- Отношение долга к ВНД;

- Политическая и экономическая стабильность;

- Уровень коррупции.

В данной работе использовались данные более чем по ста странам за двадцать пять лет. Для анализа автором были применены несколько методов, среди которых можно выделить метод наименьших квадратов для оценки модели с фиксированными эффектами и анализ динамической модели на основе панельных данных при помощи обобщенного метода моментов.

Так же автор отмечает, что возможно присутствует эндогенность в модели, исходящая из взаимовлияния налоговых доходов и, во-первых, долга, а во-вторых, иностранных поступлений. Для того чтобы избежать этой проблемы, Гупта оценивает регрессионное уравнение с лаговыми значениями показателей подозрительных на эндогенность. Однако результаты показали, что «эндогенность не является серьёзной проблемой», так как оценки переоцененной модели с лагами не изменились по отношению к оценкам, полученным в базовой спецификации модели с фиксированными эффектами.

Также можно выделить работу Джарифа и Арифа (Javid & Areif, 2012). Авторами были выделены следующие показатели:

- Экономические факторы:

- ВВП на душу населения;

- Торговое сальдо к ВВП;

- Долг к ВВП;

- Демографические факторы: рост населения;

- Институциональные факторы: контроль коррупции;

- Политические факторы: уровень инфляции.

Методология авторов была во многом основана на работе Гупта. В своей работе они анализировали панельный тип данных и отметили, что модель с фиксированными эффектами лучше, чем со случайными эффектами. Исследуя развивающиеся страны Азии, авторы получили результаты, которые во многом совпадают с Гупта. Например, отрицательное влияние долга на сумму налоговых поступлений в бюджет и положительного влияния ВВП на душу населения.

Подход Гупта также использовался и в ряде других работ. Так, например, Гамбаро (Gambaro, 2007) исследовала влияние иностранных инвестиций на налоговые поступления. Этот показатель также был рассмотрен в работе Гупта и оба автора обнаружили его положительное влияние. Однако Гамбаро в своей работе ссылается на более раннее его исследование от 2003 года, где им были получены противоположные результаты. Автор полагает, что причина этого кроется, во-первых, в рассмотрении гораздо меньшего временного периода (1970-2000 у Гупта и 1990-2000 у Гамбаро), а во-вторых, в рассмотрении только безвозмездных поступлений, без займов. Таким образом, Гамбаро отмечает, что небольшой временной период отражает наиболее актуальные тенденции.

В свою очередь, в работе Аяза и Ахмада (Ajaz & Ahmad, 2010), использовались данные по 25 развивающимся странам за период 1990-2005 гг. Главной целью авторов было выявление влияния коррупции на налоговые доходы, в связи с чем анализировались следующий набор показателей:

- Доля сельскохозяйственной отрасли в экономике;

- Индекс коррупции;

- Качество власти;

- Открытость экономики;

- Подушевые доходы населения;

- Индекс потребительских цен, отражающий уровень инфляции.

Как и в других исследованиях (Merrifield, 2000; Gupta, 2007, Javid & Arif, 2012), было обнаружено негативное влияние коррупции. Вместе с тем, результаты авторов свидетельствуют о значимости влияния на налоговые поступления рассматриваемых показателей: уровень инфляции, доля сельскохозяйственного сектора и открытость экономики. В то же время, авторы не обнаружили значимого влияния со стороны подушевого дохода.

Далее обратимся к ряду российских работ, в которых исследовалось влияние различных факторов на налоговые сборы.

В целом, рассмотрение данного вопроса многими авторами сводилось к тому, чтобы на примере отдельно взятого региона проанализировать те или иные показатели, которые формируют данную часть дохода бюджета. Так, например, Белогорская, Сорокина и Тетерина (Белогорская, Сорокина, Тетерина, 2016) в своей работе оценили влияние инвестиций в основной капитал и фонда оплаты труда на налоговые доходы Чувашской Республики. Также авторы коснулись результатов деятельности контролирующих органов и недополученных доходов из-за предоставления льгот.

Во-первых, необходимо отметить те факторы, которые, по мнению авторов, оказывают влияние на налоговые поступления бюджетов РФ. Так авторами было выделено четыре группы факторов:

- Экономические: налоговая политика, уровень развития экономики, уровень занятости населения, уровень инфляции и др.;

- Социальные: налоговая культура и уровень социальной ответственности налогоплательщиков;

- Правовые: налоговое и бюджетное законодательство;

- Налогового администрирования: эффективность налогового контроля.

В своём анализе авторы работали с панельным типом данных и остановились на анализе влияния инвестиций в основной капитал и фонд оплаты труда на суммарные налоговые поступления. Также их расчёты показали, что за 2015 год, на рост налоговых доходов всех уровней повлияли валовый региональный продукт и инфляция. Схожие выводы были сделаны и Большовой (Большова, 2014).

Косарев (Косарев, 2016), на примере Белгородской области, из всего перечня предложенных в работе факторов, остановился на оценке влияния показателей налоговой нагрузки, численности занятого населения, индексе потребительских цен и средней заработной плате.

В работах, которые представлены выше, можно отметить схожий набор факторов, а также их объединяет использование данных за один или два года. С другой стороны, Кортяев (Кортяев, 2013) среди прочих показателей выделил изменение законодательной базы. В Российской Федерации трёхуровневая бюджетная система и поступления от налогов распределяются между ними в соответствии с Бюджетным Кодексом. В связи с этим, Кортяев отмечает, что в 2009 году налоговая ставка по налогу на прибыль снизилась с 24% до 20%, а также изменились доли распределения между федеральным и региональным бюджетом: с 6,5% и 17,5%, до 2% и 18% соответственно. Очевидно, что это также отразилось на суммарных налоговых поступлениях региональных бюджетов.

Для обобщения вышесказанного ниже приведена таблица, в которой представлены анализируемые исследователями факторы.

Таким образом, можно отметить ряд показателей, которые традиционно включались в анализ исследователями: ВВП на душу населения, доход на душу населения, доля сельскохозяйственного сектора и уровень инфляции.

Таблица 2. Перечень факторов

Автор (ы)	Зависимая переменная	Факторы
A. Gupta (2007)		Логарифм подушевого ВВП; Доля в ВВП с/х; Доля в ВВП импорта; Доля безвозмездных поступлений в ВВП; Доля долга в ВВП.
A. Javid, U. Arif (2012)		Подушевой ВВП; Доля в ВВП с/х; Доля импорта в ВВП; Доля долга в ВВП; Рост населения; Уровень инфляции; Контроль коррупции.
T. Ajaz, E. Ahmad (2010)		Коррупция; ; Уровень инфляции; Подушевой доход; Доля с/х в ВВП.
G. Rao (1979)		Подушевой доход Уровень инфляции Доход основной отрасли
L. Gambaro (2007)		Безвозмездные поступления; Подушевой ВВП; Доля с/х в ВВП; .
Белогорская, Сорокина, Тетерина (2016)	Налоговые доходы	Инвестиции в основной капитал; Фонд оплаты труда; ВРП; Уровень инфляции.

Прежде чем перейти к выделению факторов для целей данной работы, необходимо обсудить, какие налоги подлежат зачислению в региональные бюджеты.

В статье 56 Бюджетного кодекса Российской Федерации закреплены следующие региональные налоги:

- Налог на имущество организаций;

- Налог на игорный бизнес;

- Транспортный налог.

Далее в данной статье установлен перечень налоговых доходов от федеральных налогов и сборов, подлежащих зачислению в бюджеты субъектов:

- Налог на прибыль организаций (по нормативу 100 процентов);

- Налог на доходы физических лиц (по нормативу 85 процентов);

Также зачислению в региональные бюджеты подлежат некоторые акцизы, государственные пошлины и сборы, доходы от налога на добычу общераспространенных полезных ископаемых, природных алмазов и другие виды налогов и сборов.

Далее обратимся к графику, отражающему доли налоговых поступлений в бюджеты субъектов в среднем по Российской Федерации.

Рис. 4: Соотношение долей налоговых поступлений в бюджеты регионов*

*Сост. по источнику: Отчёт по форме №1-НМ по состоянию на 2010-2016 гг. Федеральная налоговая служба.

Как видно из диаграммы, сумма долей налоговых поступлений от налога на имущество организаций, НДФЛ и налога на прибыль составляет примерно 80% на протяжении шести лет, с 2010 года. В то же время удельный вес налога на доходы физических лиц является наибольшим.

Таким образом, опираясь на факторы, которые использовались исследователями в данной области, и информацию о налогах, зачисляемых в бюджеты субъектов, был выдвинут следующий перечень показателей:

- Доля работающего населения;

- Среднедушевой доход;

- Индекс потребительских цен;

- Валовый региональный продукт на душу населения;

- Инвестиции в основной капитал на душу населения;

- Доля сельскохозяйственного сектора в валовом региональном продукте;

- Удельный вес убыточных организаций;

- Доля экспорта в ВРП.

В следующем разделе будет приведена их характеристика.



2. Методология исследования

2.1 Постановка исследовательского вопроса и характеристика выбранных показателей

Почему важен анализ налоговых доходов региональных бюджетов? Во-первых, как отметила в 2014 году председатель Счетной палаты Татьяна Голикова: «Часть полномочий регионов за последние 10 лет была передана им без надлежащего финансового обеспечения» (Башкатова, 2014). Во-вторых, «майские указы» Президента 2012 года требовали от региональных бюджетов больших денежных средств, чем они имели. Это повлекло за собой рост долга бюджетов (Перцев, 2017). Как было отмечено выше, в среднем для регионов РФ характерен рост налоговых доходов и, как следствие, их самоокупаемости. В то же время регионам свойственна неоднородность, обусловленная различными причинами, что отражается в возникновении регионов, нуждающихся в дополнительных финансовых средствах.

Таблица 3. Отношение налоговых доходов и расходов регионов РФ

	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016
Максимум	126%	110%	131%	115%	111%	119%	142%
Минимум	9%	9%	11%	10%	11%	11%	11%
Количество регионов, в которых самоокупаемость выше среднего значения по РФ	40	41	39	42	41	44	44

Обобщая вышесказанное, для выполнения своих функций региональным властям необходимы средства и если они не могут аккумулировать их сами, то они нуждаются в дотациях и займах. С другой стороны, бюджетная политика направлена на снижение доли долга субъектов и оптимизации межбюджетных трансфертов. Также предлагается введение дотаций регионам, которые показывают увеличение налоговых поступлений, таким образом, стимулируя регионы оптимизировать налоговое управление. В то же время большинство субъектов РФ смогли покрыть за счёт налоговых поступлений большую часть своих расходов в период 2010-2016 гг. и можно отметить увеличение количества таких регионов.

Таким образом, в ходе изучения релевантных источников и выделения факторов для рассмотрения был сформулирован следующий исследовательский вопрос: имеют ли значимое влияние на налоговые доходы рассматриваемые показатели? Далее перейдём к их характеристике.

В первую группу показателей были включены факторы, которые оказывают влияние на налоговую базу по налогу на доходы физических лиц, 85% которого, в соответствии со статьей 56 БК РФ, поступает в региональный бюджет, а также имеет наибольшую долю в структуре налоговых доходов в среднем по регионам РФ (рис. 4):

- Доля занятого населения - данный показатель был рассчитан как отношение численности рабочей силы к численности населения в регионе. В соответствии с рисунком 5 можно заключить, что численность рабочей силы по отношению к общему числу населения в среднем по субъектам РФ серьёзно не изменялась и составляла приблизительно 52-53%.

Рис. 5. Численность занятого населения в среднем по регионам РФ*



*Сост. по источнику: Регионы России. Социально-экономические показатели. Федеральная служба государственной статистики. Москва, 2017. С. 37-39, 108-110.

- Среднедушевой доход населения за год - на основе статистической информации Федеральной службы государственной статистики были взяты месячные данные по среднедушевым денежным доходам населения, а затем преобразованы в годовые. Согласно гистограмме, представленной на рисунке 6, можно отметить положительный тренд данного показателя: рост на 65% за период 2010-2016 гг.

Рис. 6. Среднедушевые доходы населения в год в среднем по регионам РФ*

*Сост. по источнику: Регионы России. Социально-экономические показатели. Федеральная служба государственной статистики. Москва, 2017. С. 242-244.

Анализ данных показателей также важен вследствие того, что по прогнозам Министерства Финансов («Проект») уровень безработицы будет сокращаться, в то время как реальная заработная плата будет увеличиваться.

Во вторую группу показателей были выделены факторы, относящиеся к налогу на прибыль организаций:

- Удельный вес убыточных организаций - данный показатель отражает финансовые результаты организаций. В соответствии с гистограммой на рисунке 7 можно отметить положительную тенденцию уменьшения доли убыточных организаций к 2016 году.

Рис. 7. Доля убыточных организаций в среднем по регионам РФ*

*Сост. по источнику: Регионы России. Социально-экономические показатели. Федеральная служба государственной статистики. Москва, 2017. С. 1286-1288.

- Доля экспорта в ВРП - переменная, отражающая внешнеэкономические результаты организаций. Вместе с тем, является частью финансовых результатов, что в свою очередь подлежит налогообложению. Нельзя сказать имеется ли определенная тенденция в динамике данного показателя, однако в 2016 году наблюдалось его резкое снижение (рисунок 8).



Рис. 8. Доля экспорта в ВРП в среднем по регионам РФ*

*Сост. по источнику: Регионы России. Социально-экономические показатели. Федеральная служба государственной статистики. Москва, 2017. С. 536-538, 1386-1402

Далее был взят показатель, который может оказывать влияние на налоговую базу по налогу на имущество организаций:

- Инвестиции в основной капитал на душу населения - основной капитал организации - это, по сути, и есть имущество организации, которое подлежит налогообложению. В то же время инвестиции не дают мгновенного эффекта, что необходимо учесть при сборе данных. По данным гистограммы, изображенной на рисунке 9, можно отметить их рост.



Рис. 9. Инвестиции в основной капитал на душу населения в среднем по регионам РФ

*Сост. по источнику: Регионы России. Социально-экономические показатели. Федеральная служба государственной статистики. Москва, 2017. С. 594-596.

Как было отмечено ранее, одной из целей экономическая политика является стимулирование инвестиционной активности, вплоть до предоставления налоговых льгот. Анализ данного показателя позволит определить, повлияет ли эта мера на налоговые поступления.

Наконец, в качестве общеэкономических показателей были взяты:

- Индекс потребительских цен - показатель, отражающий уровень инфляции. Согласно статистическим данным (рисунок 10), в 2016 году данный индекс по отношению к предыдущему году снизился более чем на 6% в среднем по субъектам РФ.



Рис. 10. Индекс потребительских цен в среднем по регионам РФ*

*Сост. по источнику: Регионы России. Социально-экономические показатели. Федеральная служба государственной статистики. Москва, 2017. С.1342-1344.

- Валовый региональный продукт на душу населения - переменная, отражающая уровень экономического развития региона. Согласно рисунку 11 можно отметить в среднем положительный тренд.

Рис. 11. ВРП на душу населения в среднем по регионам РФ*



*Сост. по источнику: Регионы России. Социально-экономические показатели. Федеральная служба государственной статистики. Москва, 2017. С. 538-540.

- Доля сельскохозяйственного сектора в ВРП - характеристика структуры экономики региона: чем выше его доля, тем более развита данная отрасль в регионе. Как видно на графике (рис. 12) в среднем наблюдается рост данного показателя, что говорит об укреплении данной отрасли.

Рис. 12. Доля сельскохозяйственного сектора в ВРП в среднем по регионам РФ*

*Сост. по источнику: Регионы России. Социально-экономические показатели. Федеральная служба государственной статистики. Москва, 2017. С.536-538, 777-780.

экономический налоговый доход инфляция

Что касается показателей ВРП на душу населения, отражающего уровень экономического развития, и уровня инфляции, то прогнозы Министерства Финансов выглядят оптимистично. Так, с одной стороны, прогнозируется увеличение темпов роста российской экономики, а с другой, достаточно низкий прогнозный уровень инфляции.

Итак, в целом можно заключить о формировании положительных тенденций среди рассматриваемых факторов. Далее перейдём к выдвижению гипотез, которые будут проверены в рамках данной работы.

Белгорская и др. (2014) в своём исследовании отмечают, что инвестиции в основной капитал компании имеют положительное влияние на налоговые доходы бюджета региона. Интерес рассмотрения данного показателя преимущественно является следствием того, что он занимает важное место в целях социально-экономической политики, что уже отмечалось выше. В свою очередь, анализ, проведенный авторами, включал, во-первых, рассмотрение одного региона, а во-вторых, не было учтено отложенного эффекта инвестиций. Отсюда первая гипотеза:

Н1: Инвестиционная активность российских организаций в основные средства оказывает, в среднем и при прочих равных, положительное влияние на налоговые доходы региона.

Также результаты предыдущих исследований показывают, что в развивающихся странах сельскохозяйственный сектор негативно влияет на налоговые доходы (Javid & Arif, 2012; Gupta, 2007). В Российской Федерации действует, с одной стороны, государственная программа развития сельского хозяйства Государственная программа развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2013-2020 годы, которая сопровождается как бюджетными ассигнованиями, а с другой, специальным налоговым режимом в виде единого сельскохозяйственного налога (гл. 26 НК РФ), который предоставляет льготные условия налогообложения организациям данной отрасли. Льготы, в свою очередь, не всегда дают желаемый эффект увеличения налоговых поступлений бюджета (Лавренчук, 2015). Таким образом, возникает следующая гипотеза:

Н2: В условиях развивающейся сельскохозяйственной отрасли, чем больше её доля в ВРП, тем меньше налоговые доходы бюджета.

Обращаясь к структуре налоговых доходов бюджетов регионов, представленную на рисунке 4, можно отметить, что большую долю имеют поступления от налога на доходы физических лиц. Более того, норматив отчислений в бюджеты региональных уровней дважды изменялся за рассматриваемый период. В связи с этим, появляются следующие гипотезы:

Н3: Доля занятого населения, в среднем и при прочих равных, оказывает положительное влияние на налоговые доходы бюджета региона.

Н4: В среднем рост среднедушевых доходов населения увеличивает налоговые поступления в бюджет регионов.

Как отмечено в проекте Министерства финансов РФ (2017), возросшая доля прибыли в валовом продукте, вследствие структурных изменений экономики, повлекла за собой рост налоговой базы по налогу на прибыль организаций. Однако не все предприятия являются прибыльными и, как следствие, могут в полной мере выплачивать все налоги, прибегая к отсрочке или рассрочке налоговых платежей (61 статья НК РФ). Отсюда следующая гипотеза:

Н5: Доля убыточных организаций в среднем оказывает отрицательное влияние на налоговые поступления регионов.

2.2 Эмпирический анализ

Для проведения эконометрического исследования важным этапом является сбор данных. Рассмотренные ранее работы отечественных и зарубежных авторов в основном акцентировали своё внимание на панельном типе данных. Их использование позволяет увеличить количество наблюдений и дает возможность проследить индивидуальное развитие всех объектов выборки во времени (Ратникова, 2006).

В качестве зависимой переменной в данной работе рассматриваются налоговые доходы субъектов РФ. Выбор в пользу данного показателя в качестве зависимого был сделан по причине его использования в наиболее близких по тематике работах, то есть рассматривающих налоговые поступления региональных бюджетов.

Данные по налогам были взяты из базы, предоставляемой Федеральной налоговой службой, а именно из отчётов о начислении и поступлении налогов, сборов и иных обязательных платежей в бюджетную систему Российской Федерации за 2010-2016 гг. Затем, на основе статистических данных по социально-экономическим показателям, предоставляемых Федеральной службой государственной статистики в ежегодном статистическом сборнике «Регионы России. Социально-экономические показатели» (2017), были собраны данные по субъектам Российской Федерации.

Затем, стоимостные показатели были приведены к реальным значениям, так как статистические данные были собраны в текущих ценах. Для этого был рассчитан цепной индекс потребительских цен, отражающий уровень инфляции. За базовый был взят 2010 год.

Таким образом, полученный массив данных включал в себя данные по 83 регионам за период 2010-2016 гг. - всего 581 наблюдение. Как отмечала в своём исследовании Гамбаро (Gambaro, 2007), небольшой временной ряд позволяет актуализировать данные. В выборку не попали данные по двум субъектам Южного ФО по причине отсутствия данных за период 2010-2013 гг.: Республика Крым и г. Севастополь.

Анализ данных проводился при помощи статистического пакета Stata. Основные описательные статистики, представленные в таблице 4, показывают неоднородность среди субъектов РФ. Тест Крускал-Уоллиса (kwallis test), проверяющий гипотезу об однородности выборки, также показал, что переменные неоднородны в разрезе регионов, кроме индекса потребительских цен.



Таблица 4. Основные описательные статистики

Переменная	Кол-во наблюдений	Среднее значение	Стандартное отклонение	Минимум	Максимум
Налоговые доходы, млн. руб.	581	57868,15	118400,2	1473,44	1132756
Доля занятого населения, %	581	52,31	4	38,71	66
Среднедушевые доходы населения за год, руб.	581	222392,8	94879,28	93288	681839,8
Индекс потребительских цен	581	1,26	0,21	1	1,69
Доля экспорта, %	581	17,79	19,74	0,01	159
Подушевой ВРП, тыс. руб.	581	316,88	458,94	48	3769,23
Доля сельскохозяйственного сектора, %	581	12,84	9,7	0	47,3
Подушевые инвестиции в основные средства, руб.	581	458,76	2991,6	5,17	38601,6
Доля убыточных организаций, %	581	32,81	6,3	17,5	53,2

Перед тем как приступить к этапу построения модели целесообразно обратиться к корреляционной матрице, которая отражает взаимовлияние выбранных переменных.

Таблица 5. Корреляционная матрица

	tax	emp	ipc	cpi	exp	pcgrp	agr	pcinv	suo
tax	1
emp	0,23*	1
ipc	0,43*	0,59*	1
cpi	-0,004	-0,09*	-0,01	1
exp	0,33*	0,21*	0,26*	-0,02	1
pcgrp	0,17*	0,36*	0,83*	-0,02	0,17*	1
agr	-0,29*	-0,48*	-0,57*	0,07*	-0,37*	-0,39*	1
pcinv	-0,05	0,10*	0,53*	-0,002	-0,02*	0,79*	-0.17*	1
suo	-0,17*	0,15	0,16*	0,08*	-0,10*	0,19*	-0,19*	0,22*	1

^* p < 0,01

где: tax - налоговые поступления в бюджет региона;

emp - доля занятого населения;

ipc - среднедушевой доход за год;

cpi - индекс потребительских цен;

exp - доля экспорта в ВРП;

pcgrp - подушевой ВРП;

agr - доля сельскохозяйственного сектора в ВРП;

pcinv - подушевые инвестиции в основные средства;

suo - доля убыточных организаций.

Опираясь на парные коэффициенты корреляции можно отметить, что все регрессоры, кроме индекса потребительских цен и подушевых инвестиций, имеют значимую взаимосвязь с зависимой переменной. Более того видно, что многие факторы также оказывают влияние друг на друга, что может привести к проблеме мультиколлинеарности. Наиболее сильной взаимосвязью обладают показатели среднедушевого дохода населения в год и подушевого ВРП. Чтобы избежать мультиколлинеарности регрессоров, Гупта и другие исследователи вводили несколько спецификаций модели, с не включением одного из таких регрессоров и включением обоих. В данной работе будет рассмотрено три спецификации: базовая, с включением обеих переменных, вторая - без включения среднедушевого дохода населения и третья - без включения ВРП на душу населения.

В модель также были включены следующие контрольные переменные:

- Дамми-переменные для 2011-2016 гг., позволяющие учесть временные эффекты, так как при таком способе учёта они будут интерпретироваться как детерминированные (Ратникова, 2006).

- Дамми-переменная для территорий опережающего развития, принимающая значение «1», если на территории региона была сформирована ТОР и «0», если нет.

Также, по причине использования данных, выраженных в денежных единицах, целесообразно перейти к логарифмам этих значений, что, во-первых, упростит интерпретацию полученных в-коэффициентов, а во-вторых, уменьшит их асимметрию (Ратникова, 2006). В уравнении регрессии, представленном ниже, ltax, lpcgrp, lpcinv и lipc - это натуральные логарифмы переменных tax, pcgrp, pcinv и ipc соответственно.

В работах, посвященных анализу налоговых поступлений можно выделить два основных метода, которыми пользуются исследователи. Во-первых, анализ динамической модели на основе панельных данных обобщенным методом моментов. Во-вторых, анализ модели с фиксированными эффектами методом наименьших квадратов.

Переход к динамической модели осуществляется путём добавления в качестве объясняющего фактора лага зависимой переменной. Вследствие того, что лаговая переменная коррелирует с ошибкой, возникают сложности оценивания (Gupta 2007; Ратникова, 2006). В свою очередь Ареллано и Бондом в 1991 году для решения данного вопроса было предложено использовать обобщенный метод моментов. Суть метода заключалась в использовании следующего лага в качестве инструментальной переменной, так как она коррелирована с лагом зависимой переменной и не коррелирована с ошибкой. Также можно включить в качестве инструментов экзогенные факторы, что было использовано в рассмотренных работах (Gupta,2007; Ajaz & Ahmad, 2010).

В свою очередь, второй способ анализа в работах никак не поясняется, что не удивительно, поскольку он является одним из основных методов анализа статичных панельных данных.

Между тем, Гупта в своем исследовании рассматривал оба перечисленных метода. Он пришёл к выводу, что результаты, полученные обобщенным методом моментов схожи с МНК-оценками модели с фиксированными эффектами.

В рамках данной работы не рассматривалась динамическая панель данных. Для проведения исследования был использован второй метод, который является релевантным для анализа собранного массива данных. С одной стороны, выборка включает в себя все субъекты РФ, которые неоднородны по исследуемым показателям, то есть возникает необходимость учёта их индивидуальных особенностей. С другой стороны, исследователи отмечают, что модель с фиксированными эффектами лучше подходит для анализа такого рода данных (Javid & Arif, 2012; Gupta, 2007).

Итак, регрессионное уравнение принимает следующий вид:

1. Базовая спецификация модели:

.

где: - индивидуальный эффект субъекта РФ;

tor - наличие территории опережающего развития;

year - фиктивная переменная для 2011-2016 гг.

2. Спецификация модели без подушевого ВРП.

.

3. Спецификация модели без среднедушевого дохода населения.

.



В свою очередь существует несколько подходов для оценки модели. В данной работе анализ проводился в статистическом пакете Stata, где была оценена регрессия «within». Суть метода состоит в следующем: исходная регрессионная модель переписывается в терминах отклонений от средних по времени значений, что позволяет элиминировать индивидуальные ненаблюдаемые эффекты (Ратникова, 2006). Затем, при помощи МНК, определяются коэффициенты регрессии.

В таблице 6 представлены полученные результаты. Коэффициент детерминации, который отражает качество модели, приведен в нижней части таблицы.

В приложении 1 представлены доверительные интервалы для уровня значимости 5%, показывающие диапазон, в котором лежат истинные значение параметров.

Таблица 6. Значения коэффициентов

Переменные	(2)	(3)	(4)
б	5,60***	5,94***	9,12***
	(1,18)	(1,03)	(0,49)
emp	-0,07	0,07	-0,07
	(0,41)	(0,41)	(0,41)
lipc	0,33***	0,42***	Х
	(0,08)	(0,08)	Х
cpi	-0,44**	-0,66***	-0,38*
	(0,20)	(0,19)	(0,20)
exp	0,08*	0,10**	0,10**
	(0,04)	(0,04)	(0,04)
lpcgrp	0,25***	Х	0,33***
	(0,07)	Х	(0,07)
lpcinv	-0,03	-0,01	-0,04
	(0,02)	(0,02)	(0,02)
sue	-0,47***	-0,55***	-0,46***
	(0,12)	(0,12)	(0,12)
agr	-0,43*	-0,55**	-0,28
	(0,24)	(0,24)	(0,23)
tor	0,13***	0,13***	0,15***
	(0,03)	(0,03)	(0,03)
d2011	0,07***	0,11***	0,07***
	(0,02)	(0,02)	(0,02)
d2012	0,13***	0,19***	0,15***
	(0,03)	(0,03)	(0,03)
d2013	0,13***	0,20***	0,15***
	(0,05)	(0,05)	(0,05)
d2014	0,18**	0,28***	0,19
	(0,07)	(0,07)	(0,08)
d2015	0,19*	0,33***	0,18
	(0,11)	(0,10)	(0,11)
d2016	0,27**	0,43***	0,23*
	(0,12)	(0,12)	(0,12)
	0,38	0,37	0,36

(В скобках указаны стандартные ошибки)

^* p < 0,10, ^** p < 0,05, ^*** p < 0,01



3. Описание результатов

Итак, согласно результатам анализа модели с фиксированными эффектами, приведенными в таблице 6, можно сделать ряд выводов.

Прежде всего, стоит обратить внимание на коэффициент детерминации в рассмотренных спецификациях, который отражает качество модели. В базовой спецификации (2) данный коэффициент наибольший и равен 38%. В предыдущих исследованиях (Gupta, 2007; Javid & Arif, 2012) данный коэффициент выше по причине включения других важных детерминант налоговых поступлений. Далее перейдём к интерпретации полученных коэффициентов базовой спецификации (2).

Во-первых, обратимся к коэффициентам при переменных, оказывающих влияние на НДФЛ. Влияние доли занятого населения оказалось статистически незначимо, в то время как логарифм годовых среднедушевых доходов значим на уровне 1%. Это значит, что в среднем и при прочих равных, с вероятностью 99%, изменение годовых среднедушевых доходов на 1% приведёт к росту налоговых поступлений на 0,31%.

Значимость доходов населения также отмечалась в работе Белогорской и др (2016). Таким образом, подтвердилась третья гипотеза о значимости доходов населения. Между тем не было найдено подтверждения четвёртой гипотезе. Исследователи чаще включают в рассмотрение показатели прироста населения, нежели чем её структуры, например, уровня безработицы или как в нашем случае - доли занятого населения. Не имея прямого воздействия на налоговые поступления, вероятно, данный показатель имеет косвенное влияние.

Далее перейдём к показателям, которые были выделены, как оказывающие влияние на вторую по размерам часть налоговых доходов - налог на прибыль организаций. Доля экспорта и доля убыточных организаций оказались значимыми детерминантами налоговых доходов. Так при росте доли экспорта в ВРП на 1%, с вероятностью 90% налоговые поступления в региональные бюджеты увеличатся на 0,08%. В то же время на долю экспорта проблематично оказывать влияние из-за внешних условий, в которых находится государство, а именно экономические санкции.

В свою очередь, с вероятностью 99% увеличение доли убыточных организаций негативно сказывается на налоговых доходах, что подтверждает выдвинутую ранее гипотезу.

Далее рассмотрим инвестиции в основной капитал на душу населения. В среднем, по результатам анализа, они не оказывают значимого влияния на налоговые доходы. Результат противоположный тому, что был получен в своём исследовании Белогорской и др. и гипотеза о положительном влиянии не подтвердилась.

Наконец, перейдём к рассмотрению последней группы показателей: ВРП на душу населения, уровень инфляции и доля сельскохозяйственного сектора в ВРП.

Прежде всего, стоит отметить, что результаты касательно данных показателей совпадают с предыдущими исследованиями в данной области и оказывают статисти...