31

Размещено на http://www.allbest.ru/

КИЇВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ЕКОНОМІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

Моделювання та комп'ютеризовані засоби підтримки прийняття рішень при адмініструванні податків

08.03.02 - ЕКОНОМІКО-МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата економічних наук

Редич Олександр Володимирович

Київ - 2003

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана на кафедрі інформаційних систем в економіці Київського національного економічного університету Міністерства освіти і науки України, м. Київ.

Науковий керівник:

доктор економічних наук, професор Ситник Віктор Федорович, Київський національний економічний університет, завідувач кафедри інформаційних систем в економіці

Офіційні опоненти:

доктор економічних наук, доцент Галіцин Володимир Костянтинович, Київський національний економічний університет, завідувач кафедри інформаційного менеджменту

доктор економічних наук, доцент Лондар Сергій Леонідович, Міністерство фінансів України,заступник начальника Управління зведеного аналізу виконання бюджету і фінансово-економічної статистики

Провідна установа: Львівський національний університет ім. Івана Франка, кафедра інформаційних систем у менеджменті, м. Львів Міністерство освіти і науки України

Захист відбудеться 17 квітня 2003 р. о 16⁰⁰ годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 26.006.01 при Київському національному економічному університеті за адресою: 03057, Київ-57, проспект Перемоги, 54/1, ауд.317.

З дисертацією можна ознайомитися в науковій бібліотеці Київського національного економічного університету за адресою 03057, Київ-57, проспект Перемоги, 54/1, ауд. 201.

Автореферат розісланий 17 березня 2003 р.

Вчений секретар спеціалізованої вченої ради О.Д. Шарапов

Загальна характеристика роботи

Актуальність теми. Реформування податкової системи держави на сучасному етапі характеризується переглядом та корегуванням відносин у сфері оподаткування, пошуком нових організаційних структур податкової служби. Велика "ціна" помилкових рішень при реформуванні такого соціально важливого елемента державного регулювання як податкова система вимагає пошуку методів оцінювання якості її функціонування та засобів, які дадуть змогу проводити експерименти не над реальною економікою, а над її математичною моделлю в пам'яті комп'ютера.

Найпоширенішим підходом до оцінювання якості функціонування податкової системи є економічна оцінка за критерієм ефективності, тобто відношенням ефекту, що припадає на одиницю ресурсів використаних для одержання досягнутого результату. Проте складність кількісного його обчислення пов'язана з неможливістю врахування багатьох політичних та економічних факторів, що призводять до невизначеності та появи економічних ризиків держави в сфері оподаткування. До таких ризиків можна віднести, зокрема, зменшення податкових надходжень через неефективну податкову політику, що не враховує особливості соціально-економічного розвитку регіонів, відсутність горизонтальної та вертикальної рівності в оподаткуванні галузей, видів діяльності, несистемне і неупорядковане надання податкових пільг, неефективне функціонування спеціальних економічних зон.

Зменшення ризиків отримання негативних результатів при плануванні та здійсненні державою податкової політики може бути досягнуто через створення системи підтримки прийняття рішень при адмініструванні податків (СППРАП), що за класичною схемою повинна будуватись на основі економіко-математичних моделей процесів оподаткування, сучасних інформаційних технологій збору, оброблення і аналізу інформації та експертної бази знань.

Впровадження сучасних інформаційних технологій у державній податковій службі України (ДПСУ) створює передумови застосування у процесах прийняття рішень технологій інтелектуального аналізу даних та концепцій штучного інтелекту, що вивільнить потенціал органів податкової служби для прогнозної та аналітичної діяльності, масово-роз'яснювальної роботи, суттєво підвищить ефективність адміністрування податків.

Отже, проблеми дослідження методів моделювання процесів оподаткування, побудова адекватних економіко-математичних моделей та вибір комп'ютеризованих засобів для створення на їх основі СППРАП є актуальними і необхідними для наукового забезпечення реформування та розвитку податкової системи України на даному етапі.

Зв'язок з науковими програмами, планами, темами.

Дисертація виконана відповідно до планів науково-дослідних робіт Київського національного економічного університету, зокрема теми НДР "Проблеми розробки та впровадження інформаційних систем підтримки прийняття рішень в економіці України" у 20002001 рр. (номер державної реєстрації 0101U009215) та згідно з планом виконання науково-дослідної роботи Науково-дослідного центру проблем оподаткування Академії державної податкової служби України "Розробка системи електронної освіти з елементами дистанційного навчання в органах державної податкової служби України" у 20012002 рр. (номер державної реєстрації 0102U002308).

Особисто автором виконано розділ теми 0102U002308 "Дослідження методів інтелектуального аналізу даних і сховищ інформації" та розроблена "Концепція системи дистанційного навчання у післядипломній освіті кадрів ДПС України". Відповідно до теми 0101U009215 здійснена інтеграція отриманих моделей у інформаційну систему ДПС України.

Мета й задачі дослідження. Метою дослідження є аналіз та обґрунтування вибору економіко-математичних методів і комп'ютеризованих засобів для створення на їх основі комплексу прогнозно-аналітичних моделей процесів оподаткування, формалізація на основі апробованих моделей процедур прийняття рішень при адмініструванні податків.

Відповідно до поставленої мети визначені завдання дослідження:

здійснити структурно-функціональний та системний аналіз податкової системи, систематизувати й обчислити показники ефективності здійснення податкової політики, функціонування податкової служби та податкової системи в цілому, побудувати на основі системи показників цільові функції і критерії;

формалізувати процедури прийняття рішень при формуванні регіональної податкової політики на основі економіко-математичних моделей оцінювання ефективності регіональної податкової політики;

формалізувати процедури раціоналізації використання ресурсів органів податкової служби при плануванні та здійсненні контрольно-перевірочних робіт, застосовуючи методи інтелектуального аналізу даних у частині визначення імовірностей податкоспроможності стану суб'єктів оподаткування;

дослідити засоби імітації системної динаміки з наміром створення структурно-потокових моделей оцінювання впливу зміни сукупної ставки оподаткування валової доданої вартості (ВДВ) на податкове зобов'язання узагальненого платника податків регіону при різних варіантах здійснення податкової політики;

розробити концептуальну модель сховища даних системи підтримки прийняття рішень при адмініструванні податків на базі корпоративної інформаційної системи ДПС України;

Об'єктом дослідження є економіко-математичне моделювання процесів оподаткування.

Предметом дослідження є процеси прийняття рішень при адмініструванні податків та інформаційні технології їх підтримки.

Методи дослідження. У дослідженні використовувались методи: системний аналіз і синтез; структурно-потокове моделювання; регресійно-кореляційний, кластерний та дискримінантний аналіз; нейроалгоритми; функція корисності.

Теоретичною і методологічною основою проведеного дослідження стали наукові праці вітчизняних і зарубіжних вчених з економічної теорії, фінансів та податків: А. Сміта, Д. Рікардо, К. Макконела, С. Брю, Є.Т. Гайдара, В.М. Федосова, О.Д. Василика; з питань системного аналізу: М. Месаровича, Я. Такахара, В.М. Глушкова, Э.М. Короткова; моделювання економічних процесів: В.К. Дмітрієва, Є. Є. Слуцького, Г. Манківа, В.М. Гейця; теорії прийняття рішень: Герберта А. Саймона, Е.І. Вілкаса; теорії баз даних та інтелектуального аналізу даних: В. Інмона, Е. Кодда, Р. Кімбала, А.Р. Саймона, В.Ф. Ситника; виявлення і розпізнавання образів: М.А. Айзермана, Ф. Розенблата, Г.С. Поспєлова, В.І. Васильєва, А.Г. Івахненко.

Наукова новизна одержаних результатів. Наукову новизну складають наступні результати, що виносяться на захист і отримані особисто здобувачем:

вперше синтезовано структурно-функціональну схему податкової системи України як комплекс взаємодіючих рівнів державного управління та суб'єктно-об'єктного рівня оподаткування;

розширено визначення понять "податкова система" та "адміністрування податків", що дає змогу застосовувати процесний підхід при їх аналізі та розглядати у вигляді системи управління із компонентами перехідного процесу і зворотними зв'язками;

запропоновано цільові функції, які побудовані на основі оригінальної системи показників та дають змогу визначити фактори, що впливають на ефективність функціонування податкової системи;

формалізовано процедури прийняття рішень щодо корегування регіональної податкової політики на основі застосування двопараметричної поліномінальної моделі, та запропонованої методології класифікації регіонів за ознаками податкового навантаження з використанням кластерного аналізу й отриманої автором степеневої залежності величини податкового зобов'язання від ВДВ;

вперше деталізовано методологію застосування нейроемуляторів, методів дискримінантного аналізу для визначення імовірності станів суб'єктів оподаткування, що уможливлює застосовування функції корисності для зменшення ризику втрати податкових надходжень та раціоналізації використання ресурсів органів ДПС;

побудовано і апробовано потокову динамічну модель, що дозволяє здійснювати дослідження впливу зміни сукупної ставки оподаткування ВДВ на податкове зобов'язання платника податків за різних варіантів здійснення податкової політики у регіоні та приймати рішення щодо етапності введення змін.

запропоновано об'єктно-орієнтовану модель сховища даних, що розширює можливості корпоративної інформаційної системи як інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень ДПС України на основі багатовимірних баз даних, технологій інтелектуального аналізу даних (дейтамайнінгу), ASP, XML, OLAP.

Практичне значення одержаних результатів. Системний підхід до розгляду податкової системи як складної системи забезпечив декомпозицію цілей її функціонування, процесів, що відбуваються при взаємодії різних рівнів державного управління, побудову цільових функцій та критеріїв оцінювання ефективності здійснення податкової політики, функціонування податкової служби.

Інтеграція отриманих класифікаційних моделей, засобів інтелектуального аналізу інформації у інформаційній системі податкової служби уможливлює формування обґрунтованих рішень щодо корегування податкової політики у регіонах, оптимізацію використання ресурсів підрозділів податкової служби.

адміністрування податок економічний математичний

Засоби структурно-потокового моделювання системної динаміки дозволяють реалізувати імітаційні експерименти з використанням отриманих моделей і аналізувати можливі наслідки прийнятих рішень.

Поєднання вищезгаданих компонентів у запропонованій структурі системи підтримки прийняття рішень на основі технології OLAP з використанням сучасних методів генерації звітів XML та ASP дасть змогу підтримувати концептуальні вимоги до систем групового прийняття рішень у слабоструктурованих системах.

Теоретичні положення дисертації використовуються:

Центром перепідготовки і підвищення кваліфікації кадрів державної податкової служби України при викладанні на курсах перепідготовки й підвищення кваліфікації начальників і спеціалістів управлінь інформатизації і обліку ДПА України (акт № 130/12-01/05 від 2 грудня 2002 року, довідка № 131 /12-01/05 від 2 грудня 2002 року);

Державною податковою адміністрацією України в контексті використання результатів розділу "Дослідження засобів інтелектуального аналізу даних і сховищ інформації" наукової теми "Створення електронної освіти в підрозділах ДПС України" (акт № 2873 від 19 листопада 2002 року).

Практичні результати дисертації використовуються:

Державною податковою адміністрацією України у програмному комплексі "Автоматизована інформаційна система обласного рівня (АІСОР) " як модуль розрахунку дискримінантних функцій прогнозування стану платників податків за ознаками платоспроможності (довідка ДПА України № 19-0016 від 8 листопада 2002 року);

підприємством розробником комплексу приймання і оброблення податкової звітності "БЕСТ-ЗВІТ" при розробці нових версій програмного забезпечення (довідка ТОВ "БЕСТ-ЗВІТ" № 1211/Д від 12 листопада 2002 року).

Апробація результатів дисертації. Основні положення і результати дослідження доповідались і обговорювались на П'ятій всеукраїнській науково-методичній конференції "Економічна кібернетика: проблеми методології та підготовки фахівців" (Київ, 78 грудня 1999 року), Міжнародній науково-практичній конференції "Ризикологія в економіці та підприємництві" (Київ, 2728 березня 2001 року), трьох міжнародних науково-практичних конференціях "Проблеми впровадження інформаційних технологій в економіці" (Ірпінь, травень 20002002 рр.).

Публікації. Основні положення дисертації опубліковані у 12 наукових працях загальними обсягом 13,6 друкованих аркушів, з яких п'ять у наукових фахових виданнях обсягом 3,35 друкованих аркушів. В інших виданнях опубліковано один підручник обсягом 8,38 друкованих аркушів, один посібник обсягом 0,28 друк. аркуша, та п'ять у матеріалах науково-практичних конференцій обсягом 1,55 друк. аркуші.

Структура та обсяг дисертації. Дисертація складається зі вступу, трьох розділів, висновків і вміщує 204 сторінки авторського комп'ютерного набору, 28 таблиць, 36 рисунків, 14 додатків обсягом 70 сторінок та список використаних джерел із 179 найменувань.

Основний зміст дисертації

У вступі розкрито актуальність теми дисертації, зв'язок дисертаційної роботи з науковими програмами, сформульовано мету і задачі дослідження, окреслено об'єкт, предмет та методи дослідження, наукова новизна і практичне значення отриманих результатів.

У розділі 1 "Системний аналіз проблем прийняття рішень при адмініструванні податків" досліджено наукові праці із теорії системного аналізу, податків, економіко-математичного моделювання та прийняття рішень, сучасні підходи до оцінювання ефективності функціонування податкової системи, здійснено її системний аналіз та структурно-функціональний синтез, сформовано систему показників і критеріїв оцінювання ефективності здійснення податкової політики, побудовано на їх основі відповідні цільові функції та критерії.

Традиційний погляд на податкову систему як на систему податків, ототожнення даного терміну з поняттям "система оподаткування", відсутність аналізу податкової системи як підсистеми державного управління, ускладнює систематизацію і оцінювання показників її ефективності. Системний підхід до розгляду податкової системи держави дав можливість розширити її визначення як складної системи. Податкова система, як складна система є комплексом взаємодіючих стратифікаційних рівнів державного управління, що формують та здійснюють податкову політику, направлену на досягнення визначених цілей у відповідності із законодавчо затвердженою системою податків та принципами формування податкових відносин у суспільстві. Рівнями державного управління податкової системи є: концептуальний (Конституція), нормативно-законодавчий або регулюючий (Верховна рада, Президент, Кабінет Міністрів України (КМУ)); виконавчий (Державна податкова служба і інші фіскальні установи); цільовий (Державний та місцеві бюджети); контролюючий (Рахункова палата, Державне казначейство, Державна контрольно-ревізійна служба).

З урахуванням запропонованої стратифікаційної моделі податкової системи термін "адміністрування податків" у широкому розумінні означає процеси управління та регулювання відносинами у сфері оподаткування, що забезпечують виконання функцій контролю за справлянням (стягненням) податків, методологічного забезпечення та здійснення прогнозування, обліку і контролю виконання планових показників податкових надходжень, дотримання суб'єктами оподаткування та установами що здійснюють податкову політику податкового законодавства.

Синтез податкової системи як складної системи із зворотними зв'язками у вигляді математичного оператора дозволив реалізувати структурну декомпозицію процесів системи. Так, оцінювання ефективності функціонування податкової системи запропоновано здійснювати на основі показників ефективності функціонування податкової служби та здійснення податкової політики. Для побудови порівняльних і прогнозних моделей регіональної податкової політики використовувались дані стосовно регіональної ВДВ та податкового зобов'язання звітного періоду у розрахунку на одного жителя та платника податків, що дійсно сплачує податки.

Отримані у роботі моделі базуються на використанні наступних показників: ФПН фактичні податкові надходження у звітному періоді, ПЗ податкове зобов'язання у звітному періоді (ПЗ = ФПН + Н, де Н - приріст недоїмки), ПП податки не сплачені через отримані пільги у звітному періоді, ППН потенційні податкові надходження у звітному періоді (ППН = ПЗ+ПП).

На основі вказаних показників побудовані наступні індекси: І_ппн - індекс потенційних податкових надходжень (І_ППН = ПЗ/ППН), К_рпн - коефіцієнт резерву збільшення податкових надходжень (К_РПН = ППН/ПЗ).

Як показали виконані розрахунки, потенційні податкові надходження (ППН) або "податковий потенціал держави" у 1998-2002 р. являв собою величину у 22,6 рази більшу від податкового зобов'язання регіонів. Питома вага податкового зобов'язання регіонів у потенційних податкових надходженнях держави протягом 19982002 років зменшувалась при абсолютному їх рості. Основним фактором такої невідповідності є пільги, які у 1998-2001 роках у 1,5 2,0 рази перевищували фактичні податкові надходження.

Аналітичні вирази цільових функцій та критеріїв оцінювання вибраних аспектів ефективності здійснення податкової політики у досліджуваному періоді побудовані за допомогою показників:

І_ППН індекс потенційних податкових надходжень (регіону, держави);

К_ефо коефіцієнт ефективності функціонування державних органів (К_ефо = (1В_ф/ФПН), де В_ффактичні витрати на забезпечення функціонування фіскальних органів);

D_рп індекс динаміки росту діючих підприємств (D_рп =1S_д/S_з, де S_{д -} кількість діючих підприємств; S_з кількість зареєстрованих підприємств);

D_ВДВ індекс динаміки ВДВ на душу населення (D_ВДВ = 1ВДВ_дн1/ВДВ_дн2, де ВДВ_дн1 і ВДВ _дн2 ВДВ на душу населення попереднього і наступного періодів відповідно);

Цільова функція податкової служби побудована за допомогою показників: І_фе індекс фіскальної ефективності (І_фе = ФПН/ПЗ); К_еа коефіцієнт ефективності адміністрування податків (К_еа = 1Н/ФПН, де Н податкова недоїмка); К_пр коефіцієнт результативності перевірочної роботи (К_пр = Спл/Нар, де Спл сума сплат за нарахуваннями; Нар - сума нарахувань за результатами перевірок); К_вб коефіцієнт виконання бюджету за податковим надходженням (К_вб= =ФПН/П, де П податкові надходження, заплановані у бюджеті).

Значення цільових функцій ефективності здійснення податкової політики F_ПП (1), діяльності податкової служби F_ПС (2) та функціонування податкової системи держави F (3) обчислювались за умови рівновагомості її складових. Результати розрахунків відповідних критеріїв ефективності у 1998 - 2001 роках наведені на графіках (рис.1).

, 0 < F_{ПП (}t) < 1, (1)

, 0 < F_ПС (t) < 1, (2)

, 0 < F ₍t) < 1, (3)

Рис. 1. Значення критеріїв ефективності податкової політики, функціонування податкової служби та податкової системи України у 1998-2001 рр.

Усереднений на інтервалі часу (t₁ t₂) критерій оцінювання ефективності функціонування податкової системи можна записати так:

,

де t₁ і t_{2 -} початок і кінець звітного періоду відповідно.

Як видно із рис.2, інтегрований критерій ефективності функціонування податкової системи має у 2000-2001 роках позитивну динаміку, проте через негативні тенденції у здійсненні податкової політики (значення критерію 0,63 і 0,51 відповідно) у 2001 році він не досягнув рівня 1998 року (0,69 і 0,72 відповідно). Таким чином позитивна динаміка інтегрованого показника функціонування податкової системи у 2000-2001 роках забезпечувалась покращанням показників діяльності податкової служби (значення критерію 0,81 у 1998 році і 0,87 у 2001 році), зокрема за рахунок росту показників фіскальної ефективності (І_фе), ефективності адміністрування податків (К_еа), перевірочної роботи (К_пр), виконання планових завдань (В_вб). Отже, вибрані аспекти оцінювання регіональної податкової політики та функціонування органів ДПС є, на нашу думку, одними із визначальних у підвищенні ефективності функціонування податкової системи держави загалом і вимагають детального дослідження.

Для вирішення поставлених задач визначені наступні напрями досліджень: перевірка гіпотези про доцільність формування регіональної податкової політики на основі порівняльного аналізу регіонів та груп регіонів за ознаками податкового навантаження; побудова економіко-математичних моделей оцінювання податкової політики для формалізації процедур прийняття рішень щодо її корегування у регіонах; побудова оптимізаційних моделей для формалізації процедур раціоналізації використання ресурсів органів податкової служби на місцевому рівні.

Оцінювання ефективності регіональної податкової політики та формування критеріїв її корегування запропоновано здійснювати за допомогою нелінійної двопараметричної моделі (5). Графічний вигляд залежностей із вказаними зонами ризику показаний на рис.2.



Рис. 2. Зони ризику держави та бізнесу на виробничій та фіскальній кривій

ВДВ_j (Т_ВДВ) =а_j Т_ВДВ+в_jТ²_ВДВ^, ПЗ_j (Т_ВДВ) =а_jТ²_ВДВ+в_jТ³_ВДВ^{, (}5)

де ВДВ_j (Т_ВДВ) залежність ВДВ у розрахунку на одного реального платника податків від ефективної ставки оподаткування у j-й групі регіонів (виробнича крива); ПЗj (Т_ВДВ) залежність податкового зобов'язання у розрахунку на одного реального платника податків від ефективної ставки оподаткування у j-й групі регіонів (фіскальна крива); Т_ВДВ ефективна ставка оподаткування; а_j, в_j параметри моделі для j-ї групи регіонів.

Економічно точка Лаффера першого типу Т_j* означає межу податкового тиску, при якому виробнича система у регіоні не переходить у режим рецесії. Точка Лаффера другого типу Т_j** показує величину податкового тиску, за межами якої збільшення маси податкових надходжень у регіоні стає не можливим (6):

Т_j* = а_j/2в_j, Т_j** = 2а_j /3в_j, (6)

Рівень фіскальності податкової політики у регіоні можна оцінювати на основі розрахунку індексу фіскальності податкової політики І_{фij (}7), який характеризує позицію сукупної ставки оподаткування ВДВ (T_ВДВij) у регіоні відносно точок Т_j*, Т_j**:

І_фij = 2T_ВДВij / (T_j*+T_j**). (7)

Ураховуючи попередні міркування, можна виділити наступні зони, що визначаються значеннями

І_фj: І І_{ф j}< 2T_j*/ (T_j* + T_j**),

зона економічного ризику держави, пов'язаного із малими значеннями податкового зобов'язанням, (із рівнянь (6)

T_j*/ (T_j*+T_j**) =0,86); ІІ 2T_j*/ (T_j* + T_j**) < І_{ф j}< 1,

зона помірних податкових зобов'язань і ефективного розвитку економіки регіону;

ІІІ1 < І_фj < 2T_j**/ (T_j* + T_j**),

зона високих податкових зобов'язань і ризику бізнесу, пов'язаного із зменшенням виробництва, (із рівнянь (6) 2T_j**/ (T_j*+T_j**) =1.14); ІVІ_ф> 2T**/ (T* + T**), зона надмірних податкових зобов'язань та ризику бізнесу і держави, пов'язаного із рецесією виробництва та переходом економіки у тінь.

У розділі 2 "Моделювання процесів оподаткування та технології інтелектуального аналізу податкової інформації" досліджувались методи та засоби для прогнозування податкових надходжень, класифікації, виявлення і розпізнавання образів суб'єктів оподаткування, оцінювання параметрів нелінійних виробничої та фіскальної функцій.

Для формалізації прийняття рішень при плануванні використання ресурсів органу податкової служби використовувалась функція корисності.

За допомогою пакета Stаtistica 5.5 була побудована степенева модель регіональних податкових зобов'язань залежно від валової доданої вартості, створеної у регіоні у розрахунку на душу населення:

, (9)

Отже, на основі отриманої моделі можна зробити висновок, що еластичність податкового зобов'язання з ВДВ на душу населення складає 1,43, тобто при збільшенні ВДВ_ДН у регіоні на 1 % податкове зобов'язання у розрахунку на душу населення збільшиться на 1,43 %. Модель підтверджує гіпотезу про те, що з ростом ВДВ, створеній у регіонах, податкове зобов'язання нелінійно зростає за рахунок зростання в її структурі питомої ваги податку на прибуток підприємств.

Прогнозування податкових надходжень на основі авторегресійних моделей динамічних рядів (ARIMAS) здійснювалось за допомогою пакета Statgrafics 5,5. Отримана авторегресійна модель (AR-0, SAR-3, NO-0, MA-1, SMA-0, SO-1) побудована на динамічному ряді податкових надходжень за 1998-2002 роки (усього 52 точки) і при апробації на фактичних даних січнячервня 2002 року показала точність 1,7 %, що дозволяє застосовувати її для задач прогнозування податкових надходжень на період до одного року.

Обчислені за допомогою моделі (9) значення податкового зобов'язання регіонів у 2002-2006 дали можливість класифікувати регіони за ознаками податкового навантаження на основі кластерного аналізу. Використовувались прогнозовані дані КМУ з ВДВ, що буде створена у регіонах. Результати класифікації підтверджують прогноз КМУ щодо збільшення диференціації регіонів за ознаками соціально-економічного розвитку у 2002-2006 роках, а також виявили негативні тенденції зростання внутрішньогрупової та міжгрупової диференціації регіонів (табл.1.)

У результаті кластерного аналізу на основі вказаних ознак класифіковано три кластери (групи) регіонів. У першу групу на протязі усіх трьох років постійно входять області: Вінницька, Житомирська, Закарпатська, Тернопільська, Херсонська, Хмельницька, Чернівецька. Другу групу утворюють відповідно: Автономна р. Крим (АРК), Івано-Франківська, Луганська, Львівська, Миколаївська, Одеська, Сумська, Черкаська області. Три області Рівненська, Кіровоградська, Київська та Волинська на протязі трьох років змінювали своє розташування між 1 - ю та 2 - ю групами, що вказує на відмінність та нестабільність динаміки їх розвитку від інших регіонів. Третю групу утворюють регіони (області) із специфічними умовами податкової політики та державного регулювання економічних процесів: м. Київ, м. Севастопіль, Дніпропетровська, Донецька, Запорізька, Харківська області. Полтавська область була включена в третю групу у зв'язку з значним відхиленням показників у порівнянні із регіонами 1-ї та 2-ї груп.

За допомогою модуля нелінійного оцінювання пакета Statistica 5.5 та Квазінютонівських методів було підверджено наявність у 1998-2001 роках ефекту Лаффера для виробничої та фіскальної функцій кожної із груп регіонів (5). Обчислені значення ВДВ та податкового зобов'язання у розрахунку на одного платника податків, що дійсно сплачує податки (ВДВ/пп та ПЗ/пп відповідно), середнє значення ефективної ставки оподаткування ВДВ у групі регіонів, точок Лаффера Т*, Т** індексу фіскальності податкової політики І_ф, внутрішньогрупове стандартне відхилення приведені у табл.1.

Аналіз позиції Т_ВДВj відносно значень Т*, Т** (табл.1) вказує на неефективність здійснюваної державою у регіонах 1-2 груп податкової політики у 19981999 роках, функціонування економіки цих регіонів у зоні економічного ризику бізнесу (виробництва), що підтверджує і індекс фіскальності: І_ф > 1 (рис. 2.).

На основі даних можна зробити висновок, що у 1999 році у 2-й групі регіонів найменш ефективно здійснювалась податкова політика у Миколаївській області, що виразилось у найнижчому серед регіонів групи значенні ВДВ/пп, при практичній рівності регіональної ефективної ставки оподаткування Т_вдвij середньому значенню у групі (Т_ВДВij = 26,3, Т_ВДВij = 26,8 відповідно). Орієнтиром у даній групі для інших регіонів були Луганська та Чернігівська області. Проте значення індексу фіскальності І_ф = 1,1 вказує на неефективну податкову політику, здійснювану державою в даній групі регіонів, загалом. Ризик негативних результатів при формуванні загальнодержавної податкової політики у прогнозованому періоді, на нашу думку, можна зменшити при використанні центральним рівнем методів поетапного уточнення податкової бази регіонів та їх податкового зобов'язання, чому буде сприяти інтеграція і апробація запропонованої нелінійної моделі у інформаційній системі ДПС України.

Таблиця 1

Показники ефективності регіональної податкової політики у 1999 - 2001 рр.

Групи регіонів	Роки	ВДВ/пп. (тис. грн.)	ПЗ/пп (тис. грн.)	TВДВj, %	Тj*	Tj**		Іфj
1 група регіонів	1998	156,03	39,23	25,4	19,06	25,41	34	1,14
	1999	184,00	37,25	20,6	15,02	27,73	46	1,18
	2000	279,31	45,08	17,5	18,60	24,80	30	0,83
	2001	265,02	38,07	14,1	14,55	19,40	89	0,83
2 група регіонів	1998	171,83	55,75	32,9	24,81	33,08	57	1,14
	1999	209,30	55,73	26,8	20,79	27,73	59	1,10
	2000	297,58	65,02	21,1	19,17	25,56	65	0,94
	2001	272,81	63,68	24,1	21,5	28,67	89	0,96
3 група регіонів	1998	173,54	77,12	45,5	39,11	52,14	-	0,99
	1999	210,70	64,57	33,2	32,88	43,84	-	0,86
	2000	324,07	82,27	25,7	23,87	31,82	-	0,92
	2001	288,71	66,01	28,7	27,63	36,84	-	0,89

Застосування запропонованого підходу державними установами, що формують і здійснюють регіональну податкову політику, дозволить активізувати відстаючими регіонами пошук недовикористаних ресурсів, стимулів розвитку підприємництва, що забезпечить економічне зростання у регіоні та збільшення надходжень до бюджету.

Формалізовано алгоритм оптимізації регіональної податкової політики на основі даного підходу можна записати так:

1) визначення регіональними державними установами значень ВДВ та податкового зобов'язання регіону у прогнозному періоді;

3) класифікація регіонів за ознаками податкового навантаження на основі кластерного аналізу;

4) визначення точок Лаффера та вияснення причин відмінності показників регіону від показників регіонів лідерів;

5) уточнення даних та розробка заходів щодо корегування податкової політики у регіоні;

6) повторення етапів 15.

Задача формалізації процедур прийняття рішень при раціоналізації використання ресурсів підрозділу органу ДПС вирішувалась застосуванням сучасних методів класифікації, виявлення і розпізнавання образів у процедурах відбору платників для контролю та підтримки їх платоспроможності.

Досліджувались методи дискримінантного аналізу, імовірнісні мережі Байєса та самонавчальні карти Кохонена при прогнозуванні платоспроможності підприємств на основі їх фінансово-статистичної та податкової звітності. Вибірка із 152 підприємств, на основі їх звітності за 2000 рік була класифікована на такі що:

1) протягом року стануть збитковими (СЗ),

2) залишаться прибутковими (ЗП),

3) стануть прибутковими (СП),

4) залишаться збитковими (ЗЗ). На вхід нейромереж пакета Statistica Neural Networks подавалась навчальна вибірка із послідуючим оцінюванням якості навчання на контрольній вибірці. У табл.2 наведено порівняльний аналіз результатів застосування дискримінантного аналізу і нейроалгоритмів у класифікації підприємств за вказаними ознаками.

Таблиця 2

Результати застосування методів класифікації і розпізнавання образів

№	Нейроалгоритм, метод	Похибка навчання мережі	Правильно класифіковано,%	Правильно класифіковано, %
			ЗЗСЗ	СПЗП	ЗЗ	СЗ	СП	ЗП
1	Дискримінантний аналіз	-	68,1	71,0	71,7	21,7	34,5	87,0
2	Імовірнісні мережі Байеса	0,25	82,2	60,0	-	-	-	-
3	Карти Кохонена	0,29	-	-	75,0	52,0	51,0	69,0

Класифікацію підприємств на дві групи (такі, що залишаться збитковими або стануть збитковими (ЗЗСЗ); стануть прибутковими або залишаться прибутковими (СПЗП)) якісніше здійснюють імовірнісні мережі Байєса 82,2 % і 60 % відповідно правильно класифіковано. Проте виявлення нових типів підприємств рекомендується здійснювати за допомогою самонавчальних мереж Кохонена.

Застосування функції корисності та розрахунки на основі експертних оцінок показали, що більшу суспільну корисність для даної вибірки підприємств мають альтернативи:

1) СЗ перевіряти,

2) ЗП не перевіряти,

3) СП консультувати,

4) ЗЗ порушити справу про банкрутство. Визначено, що очікуване зменшення податкового зобов'язання з податку на прибуток при неврахуванні знань імовірностей станів підприємств даної вибірки може сягнути 20 % загальної величини.

Раціоналізацію використання ресурсів органів ДПС за умови обов'язкового виконання усіх визначених контрольних процедур та залученням кожного інспектора до виконання одного їх типу, пропонується здійснювати за допомогою моделі (1012):

(10)

(11)

(12)

де m - кількість інспекторів, що дорівнює кількості типів процедур;

y_ij - витрати на проведення i - м інспектором j - ї процедури;

x_ij - j - та процедура, що виконується i - м інспектором;

y_ij - відносні затрати і-м інспектором на j - ту роботу;

w_i - денна заробітна плата і-го інспектора;

t_j - нормативна кількість днів, що виділена на здійснення j-ї процедури;

n_j - кількість підприємств j-го типу, включених у план перевірок;

K_ij - коефіцієнт компетентності i-го інспектора, що визначає ефективність проведення ним перевірок підприємств j-го типу.

Розрахунок за даною моделлю витрат на здійснення визначених процедур для тестової вибірки підприємств при різних варіантах розподілу умовних інспекторів, заданою їх компетентністю і заробітними платами показав існування ризику неефективного використання ресурсів умовного підрозділу органу ДПС, що у грошовому виразі в 1,73 рази перевищує мінімальні. Модель орієнтована на використання офісами великих платників, функціями яких є, зокрема, моніторингфінансового стану і підтримка платоспроможності платників податків.

Алгоритм раціоналізації використання ресурсів підрозділу органу ДПС можна записати так:

1) визначення імовірностей станів бюджетоутворюючих підприємств;

2) експертне визначення альтернатив та їх грошова оцінка;

3) формування плану перевірок із урахуваннями отриманих імовірностей станів підприємств;

4) розрахунок за моделлю (10-12) розподілу інспекторів для здіснення визначених підприємствам процедур.

У розділі 3 "Комп'ютеризовані засоби підтримки прийняття рішень при адмініструванні податків" досліджено інформаційне забезпечення прийняття рішень на основі АІС "Податки", запропоновано концепцію створення корпоративної системи підтримки прийняття рішень ДПС України. Описано результати інтеграції дискримінантних класифікаційних функцій у інформаційній системі обласного рівня. Побудована й апробована наступна стуктурно-потокова динамічна модель впливу зміни сукупної ставки оподаткування ВДВ на податкове зобов'язання узагальненого платника регіону:

де ВДВ1П_jT1 ВДВ, створена усередненим платником податку j-ї групи регіонів при сукупній діючій ставці оподаткування Т₁; ПЗ1П_jT1 податкове зобов'язання платника податку j-ї групи регіонів при діючій сукупній ставці оподаткування Т₁; ПЗ1П_jT2 податкове зобов'язання платника податку j-ї групи регіонів при новій сукупній ставці оподаткування Т₂, (у моделі Т₂ = Т₁ за відсутності змін у системі оподаткування); dT величина зміни сукупної ставки оподаткування ВДВ; с - змінна, що визначає моменти введення нової сукупної ставки оподаткування:

змінна, що визначає перехідний процес зміни величини податкового зобов'язання платника при введенні нових ставок оподаткування, = (2,5 + 0,8) місяці; t модельні моменти часу у місяцях (1< t <12), ПЗ1П_j (t) зміна податкового зобов'язання платника у часі із урахуванням релаксації, ПЗ1П_j сумарне податкове зобов'язання платника податку на момент часу t; I_фj індекс фіскальності податкової політики при введенні нової ставки оподаткування Т_2.

При зменшенні ставки оподаткування у зоні ризику податкове зобов'язання платника ПЗ1П_j (t) спочатку зменшується на величину, що визначається різницею Т2-Т1, та ВДВ, що вироблялась платником при ставці Т1. Проте зменшення податкового тиску на величину dT=Т2-Т1 стимулює виробництво, і податкове зобов'язання збільшується до величини ПЗ1П_jT2.

Аналіз результатів моделювання показує, що в зоні надмірного податкового зобов'язання (ІV зона) зміна сукупної ставки оподаткування ВДВ може призводити до більших пікових змін у податковому зобов'язанні платника ніж у інших зонах, що відповідно, може негативно вплинути на регіональну економіку в цілому.

Отже, при реформуванні системи податків необхідний диференційований підхід до введення змін у регіонах та групах типових регіонів, що повинен базуватись на визначенні рівня фіскальності їх податкової політики. Використання запропонованого підходу до оцінювання ефективності податкової політики у регіонах забезпечить виявлення причин регіональних відмінностей у її здійсненні, визначення можливих альтернатив вирівнювання регіонального податкового навантаження.

Існують передумови інтеграції запропонованих моделей та засобів у WEB орієнтованій інформаційній системі обласного рівня з використанням технології ASP, XML, СУБД Oracle та багатовимірних баз даних Oracle Express, що дозволить реалізувати концепцію гібридної структури OLAP (HOLAP) при створенні системи підтримки прийняття рішень.

Висновки

У дисертаційному дослідженні наведене теоретичне обґрунтування доцільності планування податкової політики на основі порівняльного аналізу її ефективності в регіонах і класифікації регіонів за ознаками податкового навантаження, можливість підвищення ефективності функціонування органів ДПС України завдяки визначенню імовірностей стану платоспроможності суб'єктів оподаткування. Системний підхід до розгляду податкової системи як складної системи, дослідження методів і засобів моделювання дають можливість зробити такі основні висновки та пропозиції:

Податкова система держави, як система податків, зборів та інших платежів на сучасному етапі реформування характеризується складністю, невпорядкованістю, порушенням їх функціональної взаємодії, що викликає протиріччя, пов'язані з неузгодженістю потреб у податкових надходженнях та можливостями їх отримання. Запропоновані методи та засоби надають можливість визначення можливих альтернатив дій державних установ при формуванні та здійсненні регіональної податкової політики, формалізувати процедури прийняття управлінських рішень при узгодженні протиріч між інтересами держави та платниками податків.

Розгляд податкової системи держави як складної системи, синтез її як комплексу взаємодіючих рівнів державного управління забезпечив виокремлення процесів, що відбуваються при їх взаємодії та визначають ефективність функціонування податкової системи. Такими, на нашу думку, є процеси формування і здійснення відповідними державними установами податкової політики, процеси мобілізації органами податкової служби податкових надходжень, що разом утворюють сукупність відносин у сфері оподаткування. Підвищення ефективності процесів адміністрування податків як процесів управлінням та регулювання відносинами у сфері оподаткування, є комплексною задачею податкового менеджменту, вирішення якої можна досягти поступовим формуванням бази моделей, експертної бази знань у сфері оподаткування, інтеграції їх у системі підтримки прийняття рішень.

Дослідження показують, що чинниками негативних тенденцій у ефективності здійснення податкової політики державою протягом 1998-2001 рр. є: несистематизоване надання пільг; зменшення динаміки ВДВ у розрахунку на душу населення; недостатня еластичність фактичних податкових надходжень з витрат на забезпечення функціонування державних органів; недостатня динаміка росту кількості діючих підприємств. За ознаками податкового навантаження регіони класифікуються на три типові групи, причому, на протязі 1998-2002 років спостерігається і прогнозується до 2004 року збільшення внутрішньогрупової та міжгрупової диференціації регіонів, зменшення кількості регіонів із середнім рівнем соціально-економічного розвитку, що є результатом неефективної податкової політики у регіонах.

Побудовані регресійно-кореляційні лінійні та нелінійні моделі процесів оподаткування підтвердили гіпотезу про доцільність формування податкової політики у регіонах із врахуванням показників податкового навантаження на виробництво, дали можливість формалізувати процедури прийняття рішень при плануванні регіональної податкової політики яке пропонується здійснювати за наступним алгоритмом:

1) визначення регіональними державними установами бази оподаткування (ВДВ) та податкового зобов'язання регіону у прогнозному періоді;

3) класифікація регіонів за ознаками податкового навантаження на основі кластерного аналізу;

4) визначення точок Лаффера та вияснення причин відмінності показників регіону від показників регіонів лідерів групи;

5) уточнення даних та розробка заходів щодо корегування податкової політики у регіоні;

6) повторення етапів 1-5.

Запропонована структурно-потокова імітаційна модель оцінювання впливу зміни сукупної ставки оподаткування ВДВ на податкове зобов'язання платника в форматі iThink, дає можливість оцінити наслідки змін у кожній із зон економічного ризику учасників економічних процесів. Так, при здійсненні податкової політики, що відповідає зоні економічного ризику держави та бізнесу, зміни ставок податків можуть призводити до більш значного зменшення надходжень, ніж в інших зонах, тому прийняття рішень щодо введення нових ставок податків у регіоні рекомендується приймати після аналізу й оцінювання ефективності податкової політики у регіоні.

Одним із важливих факторів впливу на ефективність і якість функціонування органів податкової служби є планування раціонального використання професійних кадрів. На прикладі планування контрольно-перевірочної роботи умовного офісу великих платників доведено, що підвищення результативності контрольно-перевірочної роботи органів податкової служби та мінімізації витрат на їх здійснення можна досягти застосовуючи методи й засоби інтелектуального аналізу даних для класифікації і визначення імовірностей платоспроможності платників податків у прогнозному періоді.

Підвищенню ефективності адміністрування податків буде сприяти інтеграція отриманих результатів у інформаційній системі ДПА України, що забезпечить можливість формування та здіснення регіональної податкової політики з меншим ризиком втрат податкових надходжень. Існують передумови створення системи підтримки прийняття рішень при адмініструванні податків на базі WEB орієнтованої автоматизованої інформаційної системи обласного рівня ДПА України із застосуванням технології ASP, XML, OLAP, багатовиміриних баз даних. У модулі інтелектуального аналізу СППР доцільно інтегрувати використані методи кластерного та дискримінантного аналізу, апробовані структури нейромереж, засоби імітації системної динаміки, зокрема iThink. Рекомендується продовжити дослідження методів виявлення і розпізнавання типових і аномальних образів суб'єктів оподаткування.

Список опублікованих праць за темою дисертації

У наукових фахових виданнях:

1. Редич О.В. Методи модернізації корпоративної інформаційної системи державної податкової служби України // Моделювання та інформаційні системи в економіці (Машинна обробка інформації): Міжвідом. наук. зб. К.: КНЕУ, 2000. Вип.64. С.173-185. 0,72 друк. арк.

2. Редич О.В. Методи і моделі створення експертно-аналітичних систем податкової служби України // Моделювання та інформаційні системи в економіці (Машинна обробка інформації): Міжвідом. наук. зб. Вип.65. К.: КНЕУ, 2001. С.2332. 0,60 друк. арк.

3. Редич О.В. Показники ефективності податків та їх економетричні моделі // Науковий вісник ВДУ. Луцьк, 2002. № 2. С.444448. 0,64 друк. арк.

4. Редич О.В. Оцінювання точок Лаффера на основі двопараметричного методу // Науковий вісник: Збірник наукових праць Академії державної податкової служби України, 2002. № 3 (17). С.104 119. 1,13 друк. арк.

5. Редич О.В. Мінімізація ризику при прийнятті рішень у адмініструванні податків // Науковий вісник: Збірник наукових праць Академії державної податкової служби України, 2002. № 4 (18). С.390 393. 0,26 друк. арк.

6. У інших виданнях:

7. Автоматизація роботи в органах державної податкової служби: Підручник / О.В. Гавро, Б.Т. Миськів, О.В. Редич та інші. За заг. ред.В.М. Росоловського та С.П. Ріппи Ірпінь: Академія ДПС України, 2002. С.245 396. (Особисто автору належить розділ 5 "Корпоративна автоматизована інформаційна система державної податкової служби України" та практичні роботи № 16, 8,38 друк. арк.).

8. Оподаткування зовнішньоекономічної діяльності в Україні: Навч. посіб. для студ. вищ. навч. закл. / М.Я. Азаров, Л.П. Гацька, Ю.В. Гладун, О.В. Редич та інш. За заг. ред. М.Я. Азарова. - К.: ДІЯ, 2000. - 320 с. (Особисто автору належить розділ 5.2.4 0,28 друк. арк.).

9. Редич О.В. Питання оптимізації бізнес-процесів адміністрування податків // Економічна кібернетика: проблеми методології та підготовки фахівців. Матеріали V Всеукраїнської науково-методичної конференції (Київ, 7 8 грудня 1999 року). Нормативні програми навчальних дисциплін інформаційного циклу (для бакалавра з економічної кібернетики). - К.: КНЕУ, 2000. - С.185191. 0,37 друк. арк.

10. Редич О.В. Методи та моделі створення екпертно-аналітичних систем податкової служби України // Проблеми впровадження інформаційних технологій в економіці та бізнесі. Тези доповідей І міжнародної науково-практичної конференції (м. Ірпінь, травень 2000 року). - Академія ДПС України. - С.62 65. 0,18 друк. арк.

11. Редич О.В. Фактори впливу на податкові надходження і методи їх аналізу // Ризикологія в економіці та підприємництві: Збірник наукових праць за матеріалами міжнародної науково-практичної конференції (27 - 28 березня 2001 року). - К.: КНЕУ, Академія ДПС України, 2001. С.347 - 348. 0,14 друк. арк.

12. Редич О.В. Нейромережі у моделюванні податкових надходжень // Науковий вісник: Збірник наукових праць Академії державної податкової служби України, 2001. № 3 (13). С.231 - 239. 0,66 друк. арк.

...