VIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2016

Актуальность прогнозирования налоговых доходов региональных и местных бюджетов обусловлена той ролью, которую налоги играют в социально-экономическом развитии регионов России. Несмотря на разнообразную конъюнктуру и большие различия в региональном развитии, все субъекты Российской Федерации и муниципальные образования сталкиваются со схожими проблемами, связанными с недостатком средств, необходимых для финансирования возложенных на них полномочий. На протяжении длительного периода наблюдается нехватка финансовых ресурсов, которая обусловливает возникающие дисбалансы региональных и местных бюджетов. Особенно проблема увеличения налоговых доходов бюджетов территорий обострилась в последнее время в связи с нарастающими кризисными явлениями в экономике. Анализ параметров доходов региональных и местных бюджетов за период 2010- 2013 гг. позволил выявить падение их доходов на протяжении всего периода, причем достаточно резкое – в 2012-2013гг. И если снижение доходов в 2010 и 2011 гг. на 1,15% и 0,46% ВВП соответственно можно было бы объяснить последствиями кризиса, то для объяснения снижения доходов на 0,7% и 0,73 % ВВП в 2012 и 2013 гг. соответственно следует искать иные причины.

Налоговое прогнозирование представляет собой оценку налогового потенциала и поступлений налогов и сборов в бюджетную систему (консолидированный, федеральный и территориальный бюджеты) и основывается на социально-экономическом прогнозировании развития Российской Федерации в целом и ее субъектов. Налоговое прогнозирование включает в себя определение налоговых баз по каждому налогу и сбору, мониторинг динамики их поступления за несколько периодов, расчет уровней собираемости налогов и сборов, объемов выпадающих доходов, состояние задолженности по налоговым платежам, оценку результатов применения налогового законодательства и т.д. Прогнозирование налоговых доходов бюджета представляет собой прогнозирование развития сложной социально-экономической системы, для которого необходим комплекс последовательных и одновременно осуществляемых взаимодействующих мер по решению задач обоснованного расчета размера налоговых поступлений в бюджет соответствующего уровня на заданный период [1].

Первичные данные для целей прогнозирования получают в результате выборочных исследований, специально проведенных для решения конкретной проблемы. Их сбор осуществляется путем наблюдений, измерений, опросов и экспериментальных исследований. Вторичные данные — это данные, собранные ранее из внутренних и внешних источников. Вторичными источниками информации служат бухгалтерские, финансовые, статистические и иные отчеты налоговой службы, информационные базы данных.

Для целей прогнозирования налоговых доходов наиболее эффективно применение эконометрических методов. Одним из важнейших из них является метод эконометрического моделирования. Эконометрическая модель (ЭКМ) может иметь различные модификации. Активно применяются классические регрессионные модели, которые устанавливают количественное соотношение между доходами, как эндогенными (зависимыми) переменными и показателями, которые их обусловливают, как экзогенными (независимыми) переменными. Расчет прогнозных значений налоговых доходов осуществляется по уравнению регрессии подстановкой в него значений экзогенных переменных, которые определяют условия, для которых производится прогноз влияющих на эффективность формирования налоговых доходов.

Выделяют две основные группы факторов. Управляемые – оценивают с позиции налоговых и финансовых органов субъектов РФ. Управляемые делятся на подгруппы факторов организационные (частота налоговых проверок; уровень собираемости отдельных налогов; организация индивидуальной работы с крупными налогоплательщиками; мероприятия по поддержке малого бизнеса). Вторая подгруппа факторов это региональные правовые (предоставление налоговых льгот по региональным налогам). Неуправляемые – делятся на экономические (фаза экономического цикла; промышленная специализация региона; налоговый потенциал субъекта РФ; уровень инфляции; состояние банковской системы), к второй подгруппе факторов среди неуправляемых это федеральные правовые (перечень налогов, зачисляемых в региональный бюджеты; нормативы зачисления отдельных федеральных налогов в региональные бюджеты; предельный размер налоговых ставок по региональным налогам).

Передача налоговых поступлений по дополнительным нормативам в местные бюджеты из бюджета субъекта РФ предполагает перераспределение налоговых поступлений между региональными и местными бюджетами. Практика показала, что перераспределение дополнительной части НДФЛ, а также налогов на малый бизнес, так как эти виды налоговых поступлений находятся в определенной зависимости от политики не только региональных, но и местных властей [2].

Поскольку налоговое прогнозирование осуществляется в рамках разработки проекта бюджета, расчет поступлений по каждому источнику налоговых доходов осуществляется отдельно. Сумма прогнозных поступлений по всем источникам налоговых доходов дает прогнозное значение совокупного налогового дохода бюджета.

Таким образом, для прогнозирования налоговых доходов в региональных и местных бюджетах применяются методы регрессии и экстраполяции, которые основываются на изучении сложившихся тенденций и переносе этих тенденций на будущий период.

Пример был рассмотрен на примере отчета о налоговой базе и структуре населения по налогу на имущество организаций в Российской Федерации за период с 2007 года по 2015 год. С каждым годом наблюдается увеличение налоговой базы (таблица 1) [3].

Таблица 1

Налоговая база по налогу на имущество организаций в РФ

за период с 2007 года по 2015 год

Номер периода, год	Значение показателей, тыс. руб.
2007	10 436 320 299
2008	13 162 819 659
2009	16 578 323 660
2010	20 257 272 641
2011	23 043 054 091
2012	26 239 523 064
2013	37 289 279 911
2014	39 090 840 920
2015	40 895 401 929

Используя прогнозный горизонт с 2007 по 2015 год составим прогноз:

Прогноз был осуществлен с помощью модели полиномиальной функции. С помощью предоставленных на сайте Федеральной налоговой службы данными, была составлена линия тренда в шестой степени, коэффициент аппроксимации равен 0,991. В связи с тем, что коэффициент аппроксимации близок к единице, следовательно, можно сказать, что составлен адекватный прогноз модели, он с достаточной точностью отражает закономерности функционирования реальной системы. Если мы добавим прогноз вперед на 2 года, как мы видим на рисунке 2.

Ожидается дальнейшее увеличение налоговой базы по налогу на имущество организаций.

Список источников:

1. Научная электронная библиотека [Электронный ресурс] Режим доступа: http://cyberleninka.ru/

2. Официальный сайт Федеральной налоговой службы [Электронный ресурс] Режим доступа: https://www.nalog.ru/

3. Кузык, Б.Н. Прогнозирование, стратегическое планирование и национальное программирование: Учебник / Б.Н. Кузык, В.И. Кушлин, Ю.В. Яковец. - 4-е изд., перераб. и доп. - Москва: Экономика, 2011. - 604 с

Код для цитирования: Скопировать