Механизмы фискального стимулирования инноваций посредством анализа бюджетных эффектов от внедрения "инновационных" налоговых льгот

Льготы по налогу на прибыль (ННП) занимают второе место по объёму доходов и расходов, не включённых в расчёт налоговой базы, хотя их объём по ННП значительно меньше, чем соответствующее значение по налогу на добавленную стоимость (НДС). Основную категорию неучтённых доходов и расходов по ННП составляют затраты на НИОКР, определяемые в соответствии с 262 НК РФ. Проведём сопоставление расходов на НИОКР, которые компании понесли и отразили в отчётности по ННП, со статистикой выпадающих доходов по данной категории расходов. В таблице 3 представлено сравнение соответствующих показателей.

Сравнение показателей вызывает определенные вопросы в части достоверности статистики по неучтённым доходам и расходам организаций, образовавшихся в связи с применением налогоплательщиками льготного режима обложения расходов на НИОКР. Статья 262 НК РФ определяет, что налогоплательщики имеют право учитывать расходы на НИОКР с коэффициентом 1,5 при формировании налогооблагаемой прибыли. Как показывает сравнение показателей в таблице, объём неучтённых доходов и расходов составляет ровно 20% от суммы расходов организаций на НИОКР в каждом из рассматриваемых периодов, что является некорректным способом учёта расходов, которые должны были бы включаться в расчёт налогооблагаемой базы в случае отсутствия льготы. Исходя из данной таблицы можно сделать вывод, что никто из налогоплательщиков не воспользовался льготой в соответствии со статьёй 262 НК РФ, хотя возможность применения повышенного коэффициента к расходам на НИОКР существует с 2009 года.

Таблица 3. Сравнение объёма выпадающих доходов бюджета и общей суммы заявленных расходов на НИОКР, 2010 - 2013 гг.

	2010	2011	2012	2013
Расходы организаций на НИОКР, по данным формы №5-П	21 605 865	39 660 893	59 297 645	47 924 838
Размер «выпадающих доходов бюджета» в связи с применением льготного режима обложения расходов на НИОКР, указанных в Основных направлениях налоговой политики	4 321 173	7 932 179	11 859 529	9 584 968
Соотношение объёма «выпадающих доходов» и общей суммы заявленных расходов на НИОКР	0,20	0,20	0,20	0,20

В действительности же, уровень выпадающих доходов бюджета от применения льготы по статье 262 НК РФ должен определяться исходя из сравнения двух величин - количества расходов на НИОКР по Перечню Правительства РФ (к которым был применен повышающий коэффициент) и этой же суммы расходов только без учёта данного коэффициента. В отчётности ФНС с 2009 года ведётся учёт расходов, к которым был применён коэффициент 1,5 - в строках 2011, 2012 учитываются расходы по Перечню, в том числе те, которые не дали положительного результата. Как следует ожидать, данные расходы учтены налогоплательщиками с коэффициентом 1,5. Поэтому для получения значения выпадающих доходов нужно разделить данные суммы расходов на 1,5 - с тем, чтобы оценить, как были бы они учтены без применения к ним повышающего коэффициента. Разница в двух величинах и будет представлять собой сумму расходов, которые организации не учли при расчёте налоговой базы по налогу на прибыль. Для оценки объёма выпадающих доходов бюджета следует умножить полученное значение на ставку налога на прибыль. В результате получается, что объём выпадающих доходов в связи с применением льготы по статье 262 НК РФ составляет 152,8 млн руб. в 2010 году; 246,2 млн руб. - в 2011 году; 464,5 млн руб. - в 2012 году; 615,5 млн руб. - в 2013 году. В Приложении 4 приведен расчёт соответствующих величин за период с 2009 года по 10 месяцев 2015 года. Основной вывод состоит таким образом в том, что в Основных положениях налоговой политики РФ приведены некорректные данные по расчёту недополученных бюджетных доходов.

Наибольший объём неучтённых доходов в отношении «инновационных» льгот формирует НДС. Большая часть доходов не поступает в бюджет в связи с применением налогоплательщиками освобождения от уплаты НДС в связи с выполнением НИОКР за счёт средств бюджета и фондов, а также выполнением НИОКР учреждениями образования и научными организациями. В 2010 году объём неучтённых доходов бюджета в связи с применением данной льготы был оценен на уровне 8,9 млрд руб.; в 2011 году - 9,3 млрд руб.; в 2012 году - 11 млрд руб.; в 2013 году - 12,8 млрд руб., что является самым большим показателем в группе недополученных доходов бюджета, составляя более 2/3 всех доходов за период 2010 - 2013 годов.

Определённый вес в структуре недополученных доходов имеют суммы освобожденного от уплаты НДС в связи с реализацией исключительных прав на РИД на основании лицензионного договора. Объём выпадающих доходов в связи с применением данного механизма освобождения от НДС увеличился более чем в 2 раза в 2013 году (3,3 млрд руб.) по сравнению с 2010 годом (1,5 млрд руб.). Основные недостатки применения данной льготы были описаны в разделе 2.1.

В 2013 году произошёл рост до 984 млн руб. с 614 млн руб. в 2012 году выпадающих доходов бюджета в связи с применением плательщиками НДС льготы по статье 149.3.16.1, которая предполагает освобождение от уплаты от НДС некоторых операции при выполнении организацией НИОКР. Перечень данных операций был представлен в разделе 2.2. Основной сложностью при применении данной льготы налогоплательщиками является размытость понятия «новые технологии», что может являться почвой для разногласий с налоговыми органами.

В отношении налога на имущество и земельного налога уже был проведён анализ их применения в предыдущем разделе. Следует отметить, что сумма выпадающих доходов по данным налогам невелика (меньше чем 25 млн руб. ежегодно), что объясняется узким кругом объектов для их применения и формирующимся характером законодательства в их отношении.



2.3 Анализ и структурирование экспертных мнений налогоплательщиков по вопросу применения «инновационных» налоговых льгот

В данном разделе систематизированы экспертные мнения представителей российского бизнеса по вопросам применения инновационно-ориентированных льгот. Основанием для систематизации мнений послужили опросы, проводимые РСПП в 2011, 2012, 2013 годах среди компаний-членов РСПП; исследование, выполненное ИСИЭЗ НИУ ВШЭ по заказу Минобрнауки России (2011-2013 гг.) по оценке спроса российских организаций на налоговые льготы для научной и инновационной деятельности; исследование компании Deloitte «Эффективность механизмов государственной поддержки НИОКР в России», выполненное в 2016 году.

Проводимый РСПП в 2011 году опрос на тему востребованности мер налогового стимулирования, принятых в 2008 - 2010 годах, позволяет сделать вывод, что большинство российских компаний не используют меры налогового стимулирования инноваций. В опросе приняли участие компании транспорта, машиностроения, металлургии, легкой промышленности, ТЭК, пищевой промышленности, добывающей промышленности, услуги, ряд других секторов. налоговый стимулирование инновационный льгота

Основные выводы:

· Большинство компаний не используют инновационные льготы в силу того, что не проводят операций, попадающих под условие предоставление льготы (повышенный коэффициент 1,5 по затратам на НИОКР; повышающий коэффициент в отношении амортизируемых ОС, используемых только для научно-технической деятельности; освобождение от НДС НИР и НИОКР, выполняемых за счет средств бюджетов и различных фондов);

· Одна из опрошенных компаний отметила, что не применяет «льготу», т.к. «НИОКР в РФ не разрабатывается». В целом «льготой» пользуется менее 25% респондентов.

· Компании, представляющие топливно-энергетический комплекс, не применяют к расходам на НИОКР повышенный коэффициент 1,5 по перечню направлений таких НИОКР;

· Компании, представляющие топливно-энергетический комплекс, также не пользуются повышающим коэффициентом амортизации в отношении ОС, используемых только для научно-технической деятельности (среди компаний, представляющих отрасль металлургии, льготу использует только 1 компания).

Опрос РСПП от 2012 года был посвящён конкретно возможности применения повышающего коэффициента 1,5 к сумме расходов на НИОКР в соответствии со статьёй 262 НК РФ и в этой связи представляет особый интерес в рамках данной работы. В анкетировании приняли участие более 30 компаний - членов РСПП, представляющих такие сектора, как добыча полезных ископаемых, производство и распределение электроэнергии, газа и воды, обрабатывающие производства, строительство, транспорт и связь, оптовая и розничная торговля и ряд других секторов. В опросе приняли участие преимущественно крупные компании, менее 20 % приходится на представителей малого и среднего бизнеса.

Основные выводы:

· опрос показал, что льгота не входит в число наиболее востребованных компаниями. Лишь 3 компании из числа опрошенных заявили, что используют данную льготу, еще три отметили, что «планируется применять, работы, указанные в перечне, еще не закончены».

· основные причины, по которым компании не используют льготу - они реализуют НИОКР по направлениям, не указанным в перечне, либо сталкиваются со сложностями администрирования (примерно по 25% опрошенных).

· компании, применяющие льготу (планирующие ее использовать либо использовавшие раньше), подтверждают наличие эффекта экономии от применения льготы, но при этом не подтверждают наличие стимулирующего эффекта льготы, который заключается в росте количества проведенных НИОКР и увеличении объёма расходов на их проведение;

· требование о необходимости предоставлять в налоговый орган отчет по результатам НИОКР, к которым применяется коэффициент 1,5 большинством компаниями оценивается отрицательно.

В 2013 году РСПП был проведён опрос среди представителей российского бизнеса на тему эффективности государственной поддержки, которую власть реализует через налоговые льготы и прочие формы государственной поддержки. В опросе приняли участие компании более чем 7 секторов, при этом только среди сектора промышленности (56,9% респондентов) представлено боле 11 направлений деятельности.

Основные выводы:

· доступные «инновационные» налоговые льготы имеют характер либо среднеэффективных, либо неэффективных, с точки зрения представителей российского бизнеса;

· среднеэффективными льготами участники опроса посчитали следующие типы льгот:

o освобождение от НДС НИР и НИОКР, выполняемых за счет средств бюджетов и различных фондов (18,8% всех респондентов указали, что мера была эффективной для их компаний. Порядка 10% участников опроса выбрали вариант «льгота скорее эффективна»);

o освобождение от НДС ввоза технологического оборудования, не имеющего аналогов в РФ (7,8% согласились с тем, что льгота оказалась эффективной, а 7,8% - выбрали вариант «льгота скорее эффективна»);

o получение инвестиционного кредита, предоставляемого организациям при осуществлении этой организацией инвестиций в создание объектов, имеющих наивысший класс ЭЭФ (8,7% компаний оценили свой опыт как сугубо положительный, а 4,7% выбрали вариант «льгота скорее эффективна»);

· неэффективными льготами участники опроса посчитали следующие типы льгот:

o повышенный коэффициент амортизации в отношении амортизируемых ОС, относящихся к объектам, имеющим высокую ЭЭФ (5% дали оценку данной норме как «мера скорее эффективная», а 1,7% - как «мера эффективная»);

o введение повышенного коэффициента 1,5 по затратам на НИОКР также не применимо к деятельности большинства компаний-участников опроса;

o повышающий коэффициент в отношении амортизируемых ОС, используемых только для научно-технической деятельности (3,1% респондентов оценили эту меру как эффективную и только 1,6% организаций считают её эффективной);

o освобождение от НДС операций по реализации исключительных прав на РИД (95,7% компаний не имели возможность использовать в своей деятельности данную льготу, оставшаяся доля распределена между ответами «льгота эффективна» и «льгота скорее эффективна» по 2,2% голосов респондентов).

Среди ответов на вопрос о причинах неиспользования льготы по статье 262 НК РФ большая часть респондентов отметила вариант «отсутствие основания для получения льготы» (40%), «несоответствие учётной политике компании» (16,4%), «сложная доказательная база» (12,7%), «несущественность выгоды» (10,9%).

Исследование ИСИЭЗ НИУ ВШЭ - самое крупное из рассмотренных в данном разделе, в выборку вошли 519 научных организаций, 299 вузов, выполняющих НИОКР, и 851 предприятие обрабатывающей промышленности. Охват исследования составляет как минимум 25 субъектов РФ, что свидетельствует о репрезентативности выборки и полученных в исследовании оценок.

Рис 11. Причины неиспользования льготы по статье 262 НК РФ

Основные выводы Gokhberg L., Kitova G., Roud V. (2014) Tax Incentives for R&D and Innovation: Demand versus Effects. Foresight-Russia, vol. 8, no 3, pp. 18-41.:

· 23,1% предприятий обрабатывающих производств используют льготы по НДС при вывозе товаров с территории РФ и ускоренную амортизацию основных средств (хотя взаимосвязь данных «льгот» непосредственно с инновационной деятельностью незначительна, поскольку помимо использования повышенных коэффициентов амортизации по ЭЭФ ОС и в отношении оборудования, используемого только для научно-технической деятельности, многие организации используют льготу по НДС и по другим признакам);

· высокая инновационная активность характерна для крупных предприятий (свыше 1000 человек), осуществляющих инновационную деятельность и аффилированных с государством - ускоренной амортизацией ОС воспользовались свыше трети из них, повышенный коэффициент 1,5 для расходов на НИОКР применили около 25%.

· основные препятствия для применения повышенного коэффициента в отношении расходов на НИОКР предприятиями обрабатывающей промышленности - несоответствие расходов перечню и чрезмерные транзакционные издержки применения льготы

· характерными чертам предприятий, применяющих повышенный вычет расходов на НИОКР, является из крупный размер (свыше 500 человек) и их ориентация на среднетехнологиеческие виды экономической деятельности высокого уровня.

Последнее рассмотренное в данной главе исследование - это опрос компании Deloitte, который проводился преимущественно среди компаний-резидентов проекта «Сколково» (более 70%), 95% из которых имели годовую выручку в размере до 10 млрд руб. В выборку вошли 130 компаний, представляющие более 8 секторов экономики (47% - высокие технологии).

Основные выводы Эффективность механизмов государственной поддержки НИОКР в России, Deloitte, 2016:

· 59% респондентов не осведомлены о возможности применения повышенного коэффициента к расходам на НИОКР;

· общий уровень удовлетворенности компаний взаимодействием с институтами развития составляет 31%;

· большинство (61%) компаний привлекают подрядчиков при проведении НИОКР, только 11% компаний выполняют НИОКР собственными силами;

· большинство компаний не используют повышенный вычет по расходам на НИОКР, т.к. считают правила получения данной льготы неясными и стремятся избежать повышенных рисков, связанных с работой налоговых органов.

· эффективность деятельности государства по поддержке НИОКР в России оценивается респондентами ниже среднего и составляет 25%.

· основным барьером на пути повышения эффективности государственной поддержки НИОКР является её бюрократическая сложность;

· 72% респондентов согласились, что государственная поддержка частных НИОКР стимулирует их компании вкладывать больше средств в инновационную деятельность (данный факт очень важен для понимания восприятия компаниями возможности использовать повышенный вычет по расходам на НИОКР не с целью экономии средств, а с целью увеличения финансирования частных исследований и разработок);

· 80% респондентов отметили, что основным фактором увеличения расходов на НИОКР для их компаний является возможность получения денежных грантов и налоговых льгот.



3. Исследование эффективности «инновационных» налоговых льгот: обзор существующих подходов и разработка методики

3.1 Анализ существующих методов оценки эффективности мер государственного стимулирования НИОКР

Государственная поддержка НИОКР может выражаться в прямых и косвенных формах. Прямыми формами поддержки НИОКР являются фискальные стимулы (налоговые льготы и преференции, снижающие налоговую нагрузку на НИОКР) и субсидирование напрямую через гранты, субсидии и кредиты. Фискальное стимулирование НИОКР, частью которого являются налоговые меры, зачастую противопоставляется прямому субсидированию исследований и разработок как более рыночное и эффективное [Hall, 2010; Paff and Watkins, 2009; Pottelsberghe et al., 2003; Гохберт и др., 2014].

Основными аргументами в пользу налогового стимулирования НИОКР в противовес субсидированию являются:

· их рыночный характер, связанный с отсутствием искажающих эффектов при определении научных сфер, в которых выполняются НИОКР, и при выполнении компаниями исследований в разных сферах науки;

· открытость перечня направлений, которые попадают под действие льгот по НИОКР, возможность участия всех компаний и относительная нейтральность (тем не менее, во многих странах ставка льготы по НИОКР разная для предприятий разного масштаба);

· поскольку сами компании являются инициаторами НИОКР, то в результате их действий определяются наиболее эффективные направления НИОКР;

· процедура разработки новых технологических решений независима от бюджетного процесса, что освобождает предприятия от бюрократии и требует меньшей подотчётности;

· издержки государства на администрирование льготы менее значительны, поскольку происходит внедрение льготы в действующую систему корпоративных налогов.

При этом налоговое стимулирование НИОКР не лишено недостатков. Прежде всего, как отмечает Pottelsberghe V.B. Pottelsberghe V.B. et al, Evaluation of current fiscal incentives for business R&D in Belgium, Solvay Business School, 2003. - 62 p., основной проблемой прямой поддержки науки государством (как в случае с фискальными стимулами, так и с субсидированием) является риск субституции - в случае, если компания планирует осуществить НИОКР, которые могут положительно повлиять на её финансовое положение, она бы всё равно их осуществила вне зависимости от возможностей государственного финансирования. Другой недостаток в применении прямых механизмов финансирования НИОКР заключается в том, что кумулятивный объём проведенных НИОКР компанией рассчитывается как сумма расходов на НИОКР, умноженная на их количество. В этом случае возможен так называемый эффект вытеснения через цены (crowding out through prices). Данный эффект подразумевает, что рост кумулятивного объёма НИОКР происходит за счёт увеличения их стоимости, а не количества самих исследований и разработок. В самом худшем (крайнем) сценарии роста количества проведенных компанией исследований не происходит, но кумулятивная сумма расходов на НИОКР увеличивается, т.к. увеличивается зарплата персонала, занятого выполнением данных работ и цены поставщиков технологического оборудования. Третьим недостатком, который присущ скорее субсидированию конкретных компаний государством, чем налоговому стимулированию, являются искажения в распределении подобной поддержки - в то время как осуществляется государственная поддержка каких-то проектов, другие не реализуются ввиду недостатка средств.

Большинство исследователей [Hall, 2010; Paff and Watkins, 2009; Pottelsberghe et al., 2003; Гохберт и др., 2014] соглашаются, что среди недостатков, характерных конкретно для фискальных мер стимулирования НИОКР, основной заключается в недофинансировании исследований частными компаниями, что приводит к уменьшению уровня общественной отдачи. Поскольку общественная отдача от проектов НИОКР выше, чем отдача частных компаний, что объясняется прежде всего эффектом трансфера знаний, который происходит, если научные разработки становятся достоянием общественности, государству выгоднее субсидировать напрямую НИОКР в тех сферах, где различие между общественными и частными выгодами наибольшее.

Помимо прямых методов поддержки НИОКР государство также может использовать косвенные стимулы. Прежде всего, государство может увеличивать субсидирование университетов и стимулировать компании кооперироваться с университетами по вопросам разработки новых технологий. Также косвенная поддержка может иметь форму стимулирования проведения исследований в публичных лабораториях, результаты работы которых впоследствии становятся достоянием общества в результате трансфера знаний (spillover effect). Однако, как и в случае прямой государственной поддержки, косвенные стимулы также подвержены эффекту вытеснения через цены. Более того, разработки и технологии, осуществляемые университетами и лабораториями, далеко не всегда могут использоваться частными компаниями под конкретные проекты, что особенно характерно для Российской Федерации, где кооперация университетов и частных компаний находится в стадии формирования.

Тем не менее оценка и сопоставление величин частных и общественных издержек и отдачи представляется затруднительной, поскольку требует ответа на вопрос, как бы общество выиграло, если бы результаты частных НИОКР были бы доступны другим фирмам. Превышение общественной отдачи от выполнения НИОКР над частной объяснятся тем, что РИД, полученные в рамках исследования, могут быть скопированы другой компанией и улучшены - при этом фирма-разработчик получает некоторый рентный доход с данных РИД в силу законодательства о защите интеллектуальной собственности и задержек в распространении новых знаний Griffith R. et al, Measuring the Cost-Effectiveness of an R&D Tax Credit for the UK // Fiscal Studies (2001) vol. 22, no. 3, pp. 375-399. Так, рядом исследователей было представлено доказательство того, что среднее количество затрат на копирование инновационных разработок одной компании составляет 65% от затрат, которые понесла компания, которая первая разработала инновационное решение; при этом количество времени, необходимого для копирования инновационного решения, составляет 70% от изначального Mansfield, E., Schwartz, M. and Wagner, S. (1981), `Imitation costs and patents: an empirical study', Economic Journal, vol. 91, pp. 907-18. Другие исследования [Aghion and Howitt (1998), Cohen and Levinthal (1989)] показали, что распространение результатов НИОКР за пределы компании не только стимулирует инновации в экономике, но также способствует улучшению изначального инновационного решения, что получило в академических кругах название «второе лицо НИОКР».

Изложив основные аргументы в отношении прямого и косвенного стимулирования науки и инноваций государством, перейдём к рассмотрению методологических подходов к оценке эффективности фискальных стимулов. Среди основных применяемых подходов к измерению результативности применения налоговых льгот можно выделить проведение опроса среди представителей компаний, осуществляющих НИОКР и построение эконометрических моделей.

В рамках эконометрического моделирования применяется большое количество подходов, которые нацелены на аналитическое измерение результативности НИОКР, часто с учётом нескольких переменных. Условно можно выделить следующие подходы к оценке эффективности налоговых льгот, измеряемой таким способом:

· макроэкономические модели, учитывающие отдачу от инвестиций в частные НИОКР при оценки факторной производительности, в которой НИОКР выступают в качестве переменной, увеличивающей производительность компаний через инновации;

· микроэкономический подход, который основан на концепции фирмы, максимизирующей свою прибыль. Подход основан на выделении инновационной компоненты при оценке стоимости такой фирмы.

· подход, основанный на выявлении влияния ряда факторов (уровня продаж, уровень закредитованности фирмы, индустриальная специфика и т.д.) на уровень расходов на НИОКР. Данный подход применяется по отношению к данным, содержащим статистику по использованию льгот конкретными фирмами преимущественно с использованием анализа панельных данных. В целом данный подход близок по смыслу к описанному в предыдущем пункте, однако особенностью чаще всего является то, что инструментарий микроэкономики непосредственно не используется.

Рассмотрим более подробно подходы, используемые при оценке эффективности льгот на НИОКР. В рамках использования эконометрического инструментария в макроэкономических моделях в качестве результата таких исследований выступает оценка соотношения эластичности выпуска фирм по уровню расходов на НИОКР и общественной отдачи. Эластичность в данных моделях определяется следующим образом:

,

Следует отдельно отметить подход к определению уровня капитализированных затрат на НИОКР. В процессе выполнения НИОКР происходит трансфер ресурсов, таких как экспертиза и креативность персонала, машин, оборудования, зданий и прочих объектов (R&D inputs), в результаты НИОКР (R&D outputs). Поскольку такие факторы, как экспертиза и труд работников, являются нематериальными активами, однозначная оценка которых сопряжена с трудностями, то подход к учёту результатов НИОКР в СНС многих странах и при проведении эмпирического анализа заключается в аппроксимировании объёма нематериальных активов, таких как знания и креативность персонала, в форму капитализированных затрат на НИОКР. Далее применяется метод амортизации, суть которого заключается в формировании объёма затрат на НИОКР путём добавления к существующему объёму капитальных затрат сумм расходов на НИОКР, выполненных в течение года с дальнейшей амортизацией существующего объёма капитальных расходов на НИОКР. Данный метод получил название PIT - perpetual inventory method и может быть выражен следующей формулой Parham D., Empirical analysis of the effects of R&D on productivity: Implications for productivity measurement?, OECD Workshop on Productivity Measurement and Analysis, 2007, pp. 1-22.:

,

Где отражает объём капитальных затрат на НИОКР в году t+1, коэффициент - норма амортизации, - объём капитальных затрат на НИОКР в году t, - уровень затрат на НИОКР в году t.

В одоном из исследований [Griliches, Z., 1992] эластичность выпуска фирм по затратам на НИОКР в США оценивалась на уровне 0,07, что свидетельствует о том, что 10% увеличение расходов фирмы на НИОКР в среднем увеличивает объём выпуска товаров и услуг всего на 0,7% при прочих равных условиях. В том же исследовании соотношение капитализированных затрат на НИОКР к объёму выпуска фирмы было оценено на уровне 26%, что подразумевает уровень отдачи от осуществления расходов на НИОКР в 27%.

В свою очередь оценка общественной отдачи от проведения НИОКР затруднена в силу того, что трансфер инноваций может происходить внутри индустрии, между несколькими индустриям и между странами, что вынуждает использовать различные подходы к оценке отдачи общества от частных инвестиций в НИОКР. Однако методология оценки данного показателя будет одинакова в трёх случаях - уровень общественной отдачи будет определяться исходя из функции общей факторной производительности (TFP - total factor productivity), суть которой определяется следующим уравнением:

,

Где определяет объём выпуска в экономике, i - индекс страны, t - индекс периода, - индекс факторной производительности (определяемый из функции активности компаний в сфере НИОКР), K - затраты капитала, L - затраты труда.

Поскольку уровень общественной отдачи от НИОКР состоит из увеличения общей производительности через инновации и копирования данных инноваций другим компаниями, то функция активности компаний в сфере НИОКР будет иметь общий вид:

,

Где R - уровень затрат на НИОКР всеми компаниями, = dY/dG представляет собой уровень общественных затрат на НИОКР, где G - объём капитальных затрат на НИОКР, представляет собой вектор независимых переменных, - стохастическая ошибка. Данную модель можно существенно расширить, включив в неё влияние эффекта «второго лица НИОКР», суть которого была описана выше. Но поскольку в данной работе не делается акцента на детализацию конкретных исследований, а проводится оценка общих подходов к измерению результативности льгот, то подробное описание моделей не будет приведено.

Стоит однако отметить, что в исследовании, в котором используется приведенная выше модель [Griffith R. et al., 2001], также используются следующие подходы, которые учитывают эффект от внедрения льготы.

Так, в основе определения оценки влияния налоговой льготы в форме налогового кредита на стоимость инвестиций в НИОКР лежит финансовая оценка стоимости таких инвестиций, рассчитываемая следующим образом:

,

Где - чистая приведенная стоимость налогового кредита, - чистая приведенная стоимость амортизируемых денежных потоков, - номинальная ставка корпоративного налога, - реальная ставка корпоративного налога, - норма амортизации. Данный подход позволяет оценить, какой вклад окажет применение налогового кредита на стоимость дополнительных инвестиций в НИОКР. Применяя данный подход к оценке влияния налогового кредита на инвестиции в НИОКР в Великобритании, автор пришёл к выводу, что внедрение налогового кредита сокращает на 1,9% стоимость инвестиций в НИОКР.

Как уже было отмечено выше, модель оценки производительности факторов производства, описанная выше и применяемая для оценки общественной отдачи от расходов на НИОКР, может быть значительно расширена и применена в отношении разных типов данных.

Рассмотрим пример, когда данная модель применяется для оценки общественной отдачи от НИОКР по секторальным данным в отношении пяти стран ОЭСР. В работе авторов [Keller, Wolfgang, 2002] специфицирована следующая модель для оценки различных параметров на уровень факторной производительности, который опять же определяется через уровень общественной отдачи от НИОКР, при этом учитывается также расстояние между странами:

,

Несмотря на кажущуюся сложность модели, концептуально она практически не отличается от описанной ранее. В данной модели c является индексом страны, i - индекс сектора экономики, t - индекс периода, g - индекс, определяющий принадлежность страны к ОЭСР, определяет факторную производительность, S - кумулятивные затраты на НИОКР, D - географическое расстояние между странами с индексами c и g, параметры ,, , , оцениваются далее в ходе проведения эконометрического анализа, - стохастическая ошибка. Более подробно про оцениваемые параметры: позволяет оценить разницу в факторной производительности между странами, отражает дистанцию между странами, параметр относится к эластичности производительности по уровню расходов на НИОКР, определяет влияние на продуктивность факторов производства в стране иностранных НИОКР, охватывает степень «локализованности» НИОКР в стране, которая определяется исходя из вариации в продуктивности между странами ОЭСР и остальными странами.

Описав несколько макроэкономических моделей, которые используются для установления количественной оценки влияния налоговых льгот на выпуск фирм в экономике, перейдём к рассмотрению микроэкономического подхода, который чаще всего заключается в построении уравнения регрессии, где в качестве зависимой переменной выступает уровень расходов фирм на НИОКР, а бинарная переменная учитывает факт применения льготы (0 - если фирма не применяет льготу, 1 - если применяет). Поскольку данный подход будет впоследствии с некоторыми изменениями использован для оценки влияния льготы на НИОКР, действующей в России, перейдем к рассмотрению модели.

В работе [Swenson, C.W, 1991] оценивается влияние налогового кредита на уровень расходов на НИОКР по панельным данным, содержащим сведения о финансовой деятельности фирм за период 1975 - 1988 годов. Автор приходит к выводу, что введение налогового кредита позволило увеличить количество расходов на НИОКР, выполняемые фирмами.

Оценка влияния налогового кредита производится за счёт использования следующей эконометрической модели:

,

Где - объём расходов фирм на НИОКР, - специфичный для фирм (стационарный) член, - объём продаж фирмы в год t, - вектор индустриальных переменных, , - изменение уровня долгосрочных долговых обязательств за предыдущий и предшествующий предыдущему года соответственно, - бинарная переменная, отражающая факт применения налогового кредита, - вероятностная стандартная ошибка.

Данная модель с некоторыми модификациями будет использоваться для оценки влияния возможности применить коэффициент 1,5 к расходам на НИОКР в России.

3.2 Анализ влияния возможности получения льготы по расходам на НИОКР в России на уровень расходов компаний на исследования и разработки

В предыдущем разделе было отмечено, что для исследования влияния налоговой льготы по статье 262 НК РФ, позволяющей с 2009 года применить коэффициент 1,5 к расходам на НИОКР, будет использована микроэкономическая модель, которая применяется в работе [Swenson, C.W, 1991].

Основным препятствием при применении данной модели к фирмам, выполняющим НИОКР в России, является отсутствие данных об уровне затрат и количестве проведённых НИОКР, поскольку первичные данные статистического наблюдения являются коммерческой тайной. В этой связи для проведения подобной оценки будут использованы агрегированные данные по показателям, которые фирмы указывают при подаче таких форм отчётности, как №1-наука, №2-инновация и прочих.

Отсутствие возможности провести регрессионный анализ непосредственно по финансовым показателям конкретных фирм значительно ослабляет качество выводов, полученных путем применения эконометрического инструментария к агрегированным показателям по двум причинам: 1) поскольку мониторинг статистической отчётности по многим показателям ведётся, начиная с 2000 года, это обуславливает низкое количество наблюдений (15) в модели (к примеру, в работе С. Свэнсона, где используется микроэкономический подход, описанный выше, количество наблюдений составляет более 4000). В свою очередь низкое количество наблюдений и высокий уровень мультиколинеарности между переменными ухудшают качество полученных выводов; 2) в силу отсутствия данных по фирмам представляется невозможным использовать разнообразный эконометрический инструментарий. В этой связи основной метод, который будет использован при проведении анализа - это метод наименьших квадратов (ordinary least squares).

Полный вид модели, используемой для анализа влияния льготы на НИОКР по статье 262 НК РФ, имеет следующий вид:

,

Где:

отражает средства предпринимательского сектора в структуре внутренних расходов на науку и исследования;

, - уровень кредитов и прочих размещенных средств, предоставленных организациям в рублях и иностранной валюте;

являеся дамми-переменной, которая учитывает возможность применения коэффициента 1,5 к уровню расходов на НИОКР (до 2009 года - 0, после (включительно) - 1);

- вектор контрольных переменных, в который включены: индекс патентной активности, доля организаций промышленности и связи, которые осуществляют технологические инновации, доля затрат на технологические инновации в общем объёме продаж компаний промышленности и связи;

- стохастическая ошибка.

Таблица 4. Описательная статистика переменных

Переменная	Количество наблюдений	Среднее значение	Стандартное отклонение	Минимум	Максимум
	15	17.62988	1.306751	15.0927	19.21967
	15	17.31223	1.462525	14.45493	19.09504
	15	13.62062	.7112608	12.25353	14.53804
	15	.754869	.0636848	.6606554	.849178
	15	.4	.5070926	0	1
techinnov_organisations_share_industry	15	2.275399	.0422122	2.230014	2.360854
techinnov_organisations_share_telecom	15	2.559992	.1345187	2.370244	2.772589
techinnov_sales_share_telecom	15	.4496502	.1843454	.1823216	.7884573
techinnov_sales_share_industry	15	1.359338	.5144017	.6931472	2.397895

Все переменные скорректированы на уровень инфляции. Описательная статистика переменных представлена в таблице 4, результаты регрессионного анализа в таблице 5. Первоначальная оценка проводилась по 15 наблюдениям и включала в себя 2 модели - расширенную, которая учитывала все независимые переменные и усечённую, в которой были исключены переменные, учитывающие долю организаций, выполняющих технологические инновации.

В результате первоначального анализа был установлен обратный эффект: внедрение льготы способствует уменьшению расходов на НИОКР в среднем на 2,6%. Во второй модели, в которой не были учтены две контрольные переменные, коэффициент при дамми-переменной оказался значим также на уровне 90%, однако поскольку R2 первой модели выше, то её результаты наиболее точно отражают выявленные закономерности. Также были установлены следующие закономерности: рост суммы выданных кредитов на 1% увеличивает объём финансирования НИОКР компаниями на 6,1% в среднем, а увеличение доли технологических инноваций в объёме продаж компании на 1% стимулирует рост расходов на НИОКР на 4,4% в секторе телекоммуникаций и на 1,9% в секторе промышленности.

Таблица 5. Результаты регрессионного анализа

	Model 1 (extended)	Model 2	Model 3	Model 4
loanst1	0.606	0.607*
	(2.07)*	(2.14)
loanst2	-0.010	-0.028
	(0.04)	(0.12)
tax_allowance	-0.263	-0.150	1.291	0.777
	(2.19)*	(1.91)*	(2.38)**	(2.03)*
patents	-0.176	-0.412
	(0.12)	(0.36)
techinnov_organisations_share_in	-0.982		2.847	-0.666
	(1.18)		(0.55)	(0.14)
techinnov_organisations_share_te	-0.184		-0.096	-0.762
	(0.57)		(0.07)	(0.55)
techinnov_sales_share_telecom	0.437	0.263	-0.955	-1.016
	(2.31)*	(2.03)*	(0.84)	(0.78)
techinnov_sales_share_industry	0.188	0.114	-0.695	-0.368
	(2.56)*	(2.47)*	(1.81)	(1.05)
_cons	5.594	3.511	8.245	17.629
	(1.87)	(1.58)	(0.68)	(1.66)
R2	0.98	0.97	0.78	0.76
N	15	15	15	15

* p<0.1; ** p<0.05; *** p<0.01

Несомненно, в силу ограниченности данных полученные выводы имеют изъяны в предсказательной силе. В частности, вывод об отрицательной зависимости между внедрением льготы и уровнем расходов на НИОКР достаточно спорный отчасти в силу того, что зависимая переменная учитывала капитальные затраты на НИОКР, которые в том числе включают затраты на приобретение участков, зданий и строительство, которые не учитываются при применении льготы по 262 статье НК РФ.

В описанной выше моделях присутствует высокий уровень мультиколинеарности. Так, по показателю VIF (инфляция дисперсии) некоторые переменные (, ,  ) имели очень высокие значения, которые в несколько десятков раз превышали нормальные значения (>10). В этой связи в третьей модели данные переменные были исключены, что сразу же отразилось на качестве подгонки регрессии (показатель R2 снизился до 0,78, что, тем не менее, считается высоким значением). Далее, были проведены тесты Уайта и Бройша-Пагана для проверки гипотезы о наличии в модели гетероскедастичности. Оба теста показали, что нулевая гипотеза о наличии гетероскедастичности отвергается (Heteroskedastitiy p-value=0,37 / chi2 = 15 / df =14), уровень инфляции дисперсии по всем переменным был ниже 7.

Третья модель оказалась специфицирована наиболее удачным образом, в ней отсутствует мультиколинераность и гетероскедастичность, в этой связи именно оценка данной модели является наиболее приближенной к реальности. Регрессионный анализ показал, что на уровне значимости 5% предельный эффект от внедрения льготы составил 12,9%.

Для того чтобы оценить эффект от расширения в 2012 году перечня научно-исследовательских и опытно-конструкторских разработок, фиктивная переменная была перекодирована: значение «2» было присвоено периодам с 2012 по 2014 и впоследствии была проведена регрессия, результаты которой представлены в таблице (Модель 4). Анализ показал, что коэффициент перед бинарной переменной оказался значим на уровне 10%, а предельный эффект на объём расходов на НИОКР от введения льготы и расширения перечня НИОКР в 2012 году составляет 7,7%. На рисунке 12 представлен диаграмма рассеивания затрат на НИОКР и фиктивной переменной, которые оценивались в четвертой модели.

Поскольку из данных моделей третья обладает наибольшим показателем R2, то её оценка является наиболее точной. В этой связи можно постулировать, что «вклад» налоговой льготы в рост объёма внутренних расходов на НИОКР составляет около 12,9%.

Поскольку, как было отмечено выше, статистика по внутренним затратам на исследования и разработки учитывает в составе капитальные затраты, к части из которых не подлежит применению повышенный вычет расходов на НИОКР, представляется целесообразным провести анализ по данным, которые компании предоставляют непосредственно в налоговые органы.

Форма, в которой ведётся учёт поступлений по налогу на прибыль, - форма №5-П. В данной форме с 2007 года ведётся учёт расходов налогоплательщиков на НИОКР, с 2009 года учитываются расходы на НИОКР по перечню, в том числе те, которые не принесли положительного результата.

Для оценки влияния льготы непосредственно на объём расходов, учтённых по перечню, в качестве зависимой переменной был выбран уровень расходов, заявленных с повышенным коэффициентом. В оценке использовался тот же вектор независимых переменных, однако для выяснения влияния расширения перечня в 2012 году, фиктивная переменная была перекодирована. Количество наблюдений в такой регрессии составило всего 6 единиц, однако значимых оценок получить не удалось, а переменные ещё больше оказались чувствительны к проблеме мультиколинеарности (в данном случае была полная мультиколинеарность с коэффициентом R2 =1, что в целом объясняется низким количеством наблюдений и линейной связью между переменными).

Рис 12. Диаграмма рассеивания затрат на НИОКР и фиктивной переменной

В этой связи основные оценки «вклада» льготы в рост показателя объёма расходов на НИОКР, полученные ранее, являются наиболее точными и полными.



Заключение

Изначальной задачей данной работы являлось исследование влияния фискальных стимулов на инновационный сектор экономики в Российской Федерации. Для достижения данной цели был выполнен ряд задач:

· проведена оценка текущего состояния инновационного сектора, где в качестве «бенчмарка» были выбраны целевые значения «инновационных» показателей, определённых в Стратегии развития науки и инноваций в РФ до 2015 года;

· был проведён анализ существующих мер налогового стимулирования инноваций в России по группам налогов, приведено сравнение с зарубежными налоговыми системами, описаны основные подходы к дизайну «инновационных» налоговых льгот и преференций, сложившиеся в мировой практике;

· оценена структура доходов и расходов, которые не были учтены при расчёте налоговой базы по «инновационным» льготам, были выявлены изъяны в существующей системе подсчёта размера недополученных доходов бюджета по налогам в Российской Федерации на примере учёта выпадающих доходов по расходам на НИОКР;

· систематизированы экспертные мнения в области применения налоговых льгот и преференций, основным выводом является, что большинство налогоплательщиков осведомлены о возможности применения льготы, однако их деятельность не попадает под соответствующий перечень, также барьерами для применения льготы являются стремление избежать высоких налоговых рисков и непонятный порядок её получения.;

· проанализированы и систематизированы основные методологические подходы к оценке влияния льготы на деятельность организаций, были описаны основные макроэкономические и микроэкономические модели, используемые для корреляционно-регрессионного анализа при оценке эффективности льготы;

· проведен эконометрический анализ, который позволил идентифицировать компоненту налоговой льготы в структуре расходов компаний на исследования и разработки.

Основные количественные результаты, полученные в ходе данного исследования можно систематизировать следующим образом:

· установлено, что объём недополученных (выпадающих) доходов бюджета от применения всех льгот и преференций, которые можно отнести к инновационным, составляет 11,1 млрд руб. в 2010 году, 12,4 млрд руб. в 2011 году, 15,1 млрд руб. в 2012 году, 17,9 млрд руб. в 2013;

· посчитано, что объём выпадающих доходов в связи с применением льготы по статье 262 НК РФ составляет 152,8 млн руб. в 2010 году; 246,2 млн руб. - в 2011 году; 464,5 млн руб. - в 2012 году; 615,5 млн руб. - в 2013 году;

· установлено, что экономия по объёму расходов на НИОКР в связи с применением льготы по статье 262 НК РФ составляет 12,5%;

· «вклад» налоговой льготы в рост объёма внутренних расходов на НИОКР в РФ составляет около 12,9%.

Главным итогом данной работы является вывод о том, что процесс инновационного развития в России сдерживается мириадами факторов, для сокращения пагубного влияния которых должно пройти немалое количество времени. В этой связи примечательным является опыт разработки целевых индикаторов Стратеги развития науки и инноваций в РФ до 2015 года - анализ показывает, что динамика большей части индикаторов была хуже инерционного сценария развития и лишь по нескольким из них удавалось в определенных года достигать значений, соответствующих прогрессивному сценарию, и даже превышать их. Однако действительность позволяет сделать вывод, что меры, которые предпринимаются государством по улучшению инновационного климата в стране, недостаточны. В частности, налоговая льгота по расходам на НИОКР в мировой практике является основным фискальным инструментом стимулирования инноваций в компаниях. Однако её применение в России сталкивается с определёнными рисками - как, например, риск оспаривания решения налоговыми органами, что может повлечь за собой дополнительные издержки компании в веди начисленных пеней и штрафа, а также может повлечь за собой уголовную ответственность. Поскольку налоговый орган обязан провести камеральную проверку в каждом случае, когда компания получает льготу, большинство компаний не желают брать дополнительный риск - ведь трансакционные издержки оспаривания решения налоговых органов очень высоки, они включают в себя необходимость предоставлять отчёт о выполненных НИОКР (в случае получения льготы по статье 262 НК РФ), нанимать консультантов, привлекать юристов, задействовать лоббистский ресурс, расходы на которых могут в результате оказаться выше, чем экономия от применения льготы.

Стоимость услуг по заявлению и защите права компании на получение льготы в суде в консалтинговых компаниях «большой четвёрки» начинается от $30k, что изначально определяет круг бенефициаров от применения таких льгот - малый и средний бизнес просто не может позволить себе подобные траты. В этой связи совершенно ожидаемо, что большинство «потребителей» инновационных налоговых льгот - это крупные компании, транснациональные корпорации, вертикально--интегрированные холдинги, аффилированные с государством, государственные компании и их дочерние структуры. В такой ситуации очень сложно говорить об «эффекте стимулирования дополнительных НИОКР в организации», на которых по задумке и должно быть направлено действие льготы. В действительности же её эффект в российских реалиях носит скорее характер экономии средств, предоставляя легальную возможность уменьшить налогооблагаемую базу, чем и пользуются некоторые компании.

Несомненно, применение налоговой льготы всё же стимулирует некоторые компании продолжать осуществлять НИОКР в России и перераспределять денежные потоки от экономии средств на новые НИОКР - но условием для этого является необходимость в положительном предыдущем опыте взаимодействия с налоговыми органами, который выражается в прозрачности и предсказуемости их действий. Однако, удельный вес таких компаний в общем числе бенефициаров льготы невелик.

Аналитическим методом в данной работе было установлено, что компонента льготы в росте расходов на НИОКР составляет около 12,9%. Несомненно, метод, который применялся для этой оценки и данные, могут быть улучшены, в результате чего могут быть получены более точные оценки характера влияния льготы на расходы компаний на НИОКР. В российских статьях очень мало внимания уделяется попыткам аналитически оценить влияние налоговых льгот и преференций на инновационную активность компаний. Данная работа, таким образом, является отправной точкой для продолжения подобного рода исследований.



Список литературы

1. Гохберг Л.М., Кузнецова Т.Е. (2011) Стратегия-2020: новые контуры российской инновационной политики // Форсайт. Т. 5. № 4. С. 8-30.

2. Асаул А.Н. и др., Модернизация экономики на основе технологических инноваций, СПб: АНО ИПЭВ, 2008. - 606 с

3. Льготы по налогу на имущество организаций: отдельные вопросы применения, Deloitte, 2015 г.

4. Определен перечень объектов основных средств, имеющих высокую энергетическую эффективность, в отношении которых установлен льготный режим налогообложения, Консультант Плюс

5. Постановление Правительства РФ от 24 декабря 2008 года № 988

6. Постановление Правительства РФ от 06.02.2012 N 96

7. Постановление Правительства РФ от 17 июня 2015 г №600

8. Приказ Росстата от 25.09.2015 N 442 "Об утверждении формы федерального статистического наблюдения N 4-инновация "Сведения об инновационной деятельности организации"

9. РСПП (2013) Эффективность инструментов государственной поддержки. Экспресс-опрос компаний-членов РСПП. М.: Российский союз промышленников и предпринимателей.

10. Руководство Осло - Рекомендации по сбору и анализу данных по инновациям Совместная публикация ОЭСР и Евростата. Третье издание. М.: 2010. - 107 с

11. Стратегия развития науки и инноваций в Российской Федерации до 2015 года, 2006

12. Федеральный закон от 28.09.2010 N 244-ФЗ "Об инновационном центре "Сколково"

13. Форма федерального статистического наблюдения № 2-наука «Сведения о выполнении научных исследований и разработок»

14. Эффективность механизмов государственной поддержки НИОКР в России, Deloitte, 2016

15. Aghion, P. and Howitt, P. (1992), `A model of growth through creative destruction', Econometrica, vol. 60, pp. 323-51

16. Bloom N. et al, Do R&D tax credits work? Evidence from a panel of countries 1979-1997 // Journal of Public Economics 85 (2002) pp. 1-31

17. Cohen, W. and Levinthal, D. (1989), `Innovation and learning: two faces of R&D', Economic Journal, vol. 99, pp. 569-96.

18. Gokhberg L., Kitova G., Roud V. (2014) Tax Incentives for R&D and Innovation: Demand versus Effects. Foresight-Russia, vol. 8, no 3, pp. 18-41.

19. Griffith R. et al, Measuring the Cost-Effectiveness of an R&D Tax Credit for the UK // Fiscal Studies (2001) vol. 22, no. 3, pp. 375-399

20. Griliches, Z. (1992), `The search for R&D spillovers', Scandinavian Journal of Economics, vol. 94, pp. 29- 47.

...