Источник ©  Москва 2001 www.iet.ru

Введение

При осуществлении бюджетной реформы и реформы межбюджетных отношений, проходящих в настоящее время, особенно важным является вопрос об адекватной оценке возможностей бюджетов всех уровней по мобилизации налогов и иных платежей в бюджетную систему, а также объективно обусловленных потребностей бюджетов субнациональных уровней в осуществлении расходов. Результаты такой оценки необходимы, в частности, в целях оптимизации межрегиональной структуры распределения федеральной финансовой помощи бюджетам субъектов Федерации и повышения эффективности системы распределения такой помощи. Говоря об оценке налогового потенциала и расходных потребностей бюджетов субъектов Федерации, необходимо отметить, что в последнее время на федеральном уровне было приложено немало усилий для повышения объективности используемых методов оценки регионального налогового потенциала и расходных потребностей. В частности, при распределении такого вида федеральной финансовой помощи субъектам Федерации, как трансферты из Фонда финансовой поддержки регионов (ФФПР), последние несколько лет в качестве базы для расчета сумм финансовой помощи уже не используются отчетные данные об исполнении доходной и расходной частей бюджетов субъектов Федерации за предыдущие периоды. Вместо этого используется единая для всех регионов методика расчета валовых налоговых ресурсов и индекса бюджетных расходов (аналогов регионального налогового потенциала и расходных потребностей), основанная на учете объективных факторов межрегиональной дифференциации как способности к мобилизации налоговых доходов, так и потребности в осуществлении бюджетных расходов. Такое изменение подхода к определению критериев приводит не только к изменению структуры распределения трансфертов между субъектами Российской Федерации, но также и оказывает стимулирующее влияние на региональные власти, заставляя их проводить более рациональную и эффективную политику как в области налогообложения и формирования бюджетных доходов, так и в области расходования бюджетных средств.

Однако, отмечая благоприятный для бюджетной эффективности характер реформ, проведенных в области механизма распределения федеральной финансовой помощи, нельзя не указать на тот факт, что применяемые в настоящее время при распределении трансфертов из ФФПР способы оценки налогового потенциала и, в особенности, расходных потребностей бюджетов субъектов Федерации нельзя охарактеризовать как построенные на основании объективно существующих зависимостей налогового потенциала и расходных потребностей от некоторого набора факторов. Скорее, действующие в настоящее время методики оценки основаны на компромиссе между представлениями их авторов о предполагаемой форме зависимости регионального налогового потенциала и расходных потребностей от используемых факторов, с одной стороны, и требованиями властей субъектов Российской Федерации об учете тех или иных факторов дифференциации расходных и доходных показателей региональных бюджетов, с другой стороны.

В этой связи, основной целью данного исследования, осуществленного в рамках российско-канадского Консорциума по вопросам прикладных экономических исследований, являлось построение моделей, описывающих зависимость как налогового потенциала, так и расходных потребностей, от факторов, характеризующих межрегиональную дифференциацию указанных показателей. При этом необходимо отметить, что как используемые методы оценки, так и ее результаты могут не применяться напрямую в бюджетном процессе при расчете величин финансовой помощи субъектам Федерации. Более вероятным направлением использования результатов представленного исследования может быть обоснование формул расчета налогового потенциала и расходных потребностей, а также набора факторов дифференциации этих величин, используемых в методике распределения трансфертов из Фонда финансовой поддержки регионов и других видов федеральной финансовой помощи бюджетам субъектов Федерации.

Глава 1. Оценка налогового потенциала субъектов Российской Федерации1

Одной из актуальных задач реформирования межбюджетных отношений в Российской Федерации в настоящее время является повышение эффективности системы федеральной финансовой поддержки бюджетов субъектов Федерации. При этом среди основных направлений совершенствования данной системы главное место занимают внедрение принципов объективности расчета финансовой помощи, а также стимулирующего характера финансовой поддержки. Для достижения этих целей необходимо осуществлять расчет сумм финансовой помощи регионам с учетом показателей потенциальных налоговых доходов и нормативных расходных потребностей, т.к. использование фактических (отчетных) показателей создает негативные стимулы для региональных властей с точки зрения неоправданного снижения налоговых ставок и завышения региональных бюджетных расходов2.

С учетом вышеизложенного следует отметить, что применяемая в настоящее время Министерством финансов при расчете сумм финансовой помощи методика оценки потенциальных налоговых доходов субъектов Федерации (валовых налоговых ресурсов) не удовлетворяет ряду требований, которые предъявляются к расчетам такого рода3. Во-первых, используемая форма зависимости налогового потенциала от основных факторов (в методике применяется система прогнозирования налогового потенциала регионов в виде фиксированной доли налоговых изъятий региона в валовом региональном продукте) не представляется обоснованной. Во-вторых, сложная система различных корректировок и индексов полученных значений налогового потенциала приводит к неоправданному усложнению методики, к снижению степени прозрачности и верифицируемости методики оценки.

С другой стороны, следует отметить, что многочисленность регионов России, а также большая степень межрегиональной дифференциации природно-климатических и социально-экономических условий, а в конечном счете и налогового потенциала, приводит к невозможности оценки регионального налогового потенциала с помощью сравнительно простых методов.

По этой причине основной целью настоящего исследования является рассмотрение и сравнительный анализ различных методов оценки налогового потенциала субнациональных административно-территориальных образований в государстве с многоуровневой бюджетной и налоговой системой, расчеты налогового потенциала субъектов Российской Федерации с применением методов эконометрического моделирования, сравнение результатов расчетов налогового потенциала российских регионов с помощью различных методов, а также выработка предложений в области совершенствования действующих механизмов оценки регионального налогового потенциала и расходных потребностей.

Обзор теоретических подходов к оценке налогового потенциала субнациональных административно-территориальных образований

В государстве с многоуровневым устройством бюджетной системы неизбежно возникает проблема обеспечения равных возможностей субнациональных административно-территориальных образований по оказанию государственных услуг. Одним из методов решения данной проблемы является перераспределение части ресурсов, поступающих в федеральный (национальный) бюджет с территории субнациональных административно-территориальных образований в виде налоговых платежей, в качестве финансовой помощи нижестоящим бюджетам. Для того, чтобы финансовая помощь носила объективный характер и стимулировала усилия властей – получателей по мобилизации бюджетных доходов, необходимо рассчитывать базу для определения размера финансовой помощи субнациональным образованиям на основе показателей фискального, или налогового, потенциала. В литературе по фискальному федерализму обычно выделяются два основных подхода к расчету налогового потенциала: во-первых, это оценка регионального налогового потенциала на основе метода репрезентативной налоговой системы (РНС), и во-вторых, – использование макроэкономических показателей для оценки возможностей субнациональных властей по мобилизации налоговых доходов в собственные бюджеты.

Предваряя рассмотрение различных методов, следует отметить, что трактовка понятия «налоговый потенциал» зависит от методики самой оценки потенциала. Вместе с тем, при формулировке понятия налогового потенциала бюджета административно-территориального образования необходимо учитывать, что в нашей задаче показатели налогового потенциала используются в целях межбюджетного выравнивания, т.е. выравнивания способности властей субнациональных административно-территориальных образований (регионов) оказывать государственные услуги на своей территории. Поэтому результат оценки налогового потенциала для каждого региона должен отражать способность региональных налогоплательщиков финансировать оказание государственных услуг в регионе при условии применении одинаковых для всех административно-территориальных образований правил налогообложения (налоговых ставок и состава налоговых льгот). Эффективная система межбюджетного выравнивания должна быть построена таким образом, что если эта способность оказывается ниже некоего установленного федеральным центром критерия, регион получает право на получение финансовой помощи, размер которой может определяться в данных условиях, помимо величины регионального налогового потенциала, уровнем расходных потребностей региональных властей.

Рассмотрим различные методы оценки налогового потенциала субнациональных властей, используемые в различных странах с многоуровневым бюджетным устройством. Первый (и самый простой) из рассматриваемых методов – метод репрезентативной налоговой системы (РНС) – представляет собой прогнозирование (или оценку) потенциальных налоговых поступлений бюджета региона с помощью применения стандартных (или средних по стране) налоговых ставок к соответствующим налоговым базам4. При этом данные о размере налоговой базы в регионе предоставляются налоговыми органами государства. Результатом оценки в соответствии с данным методом является объем возможных налоговых доходов, который получал бы регион в случае, если бы он применял на своей территории типичную (репрезентативную) налоговую систему. При этом налоговый потенциал может оцениваться отдельно по каждому виду налоговых доходов, исходя из соответствующей налоговой базы и средней налоговой ставки. Таким образом, в основе метода репрезентативной налоговой системы лежит оценка способности региональных властей обеспечивать уплату в бюджет налоговых платежей, начисленных на декларируемую налогоплательщиками и выявленную налоговыми органами налогооблагаемую базу.

Второй метод расчета регионального налогового потенциала основывается на косвенной оценке потенциальных налоговых обязательств налогоплательщиков региона при условии применения региональными властями средних по стране налоговых усилий. Такой расчет основывается на оценке налоговой базы как производной от одного или нескольких макроэкономических показателей, характеризующих конечный доход в регионе. Другими словами, оценка налогового потенциала с применением данного метода базируется на том, что все налоговые платежи, несмотря на используемую базу налогообложения, в конечном итоге выплачиваются из доходов налогоплательщиков, и налоговой базой в регионе в широком понимании этого термина (т.е. для всей совокупности региональных налогов либо налогов, зачисляемых в региональные бюджеты) является совокупный региональный доход – независимо от того, взимаются ли налоги с дохода в момент его получения (налоги на прибыль и доход) или его использования (налоги с продаж и акцизы)5. Таким образом, метод оценки налогового потенциала на базе макроэкономических показателей основан, в противоположность методу репрезентативной налоговой системы, на оценке способности региональных властей мобилизовать налоговые доходы, исходя из способности налогоплательщиков уплачивать определенные суммы налогов, исчисленных на основании средней доли налоговых изъятий в конечном доходе на территории субнациональных административно-территориальных образований.

Оценка регионального налогового потенциала на основании метода репрезентативной налоговой системы, в свою очередь, подразделяется на несколько методов, которые отличаются друг от друга подходами к оценке налоговой базы в регионе. Среди подобных подходов следует выделить "нормативно-законодательный" (statutory) и "расширенный" (broader) подходы. Первый подход основывается на предположении о возможности получения от налоговых органов данных для расчета показателей налоговой базы в отношении всех налогов, взимающихся на территории региона либо зачисляемых в региональный бюджет. При оценке налогового потенциала с помощью второго подхода рассчитываются косвенные оценки налоговой базы, т.к. в некоторых случаях прямая оценка налоговой базы не представляется возможной6. Практика стран с многоуровневой бюджетной системой, использующих метод репрезентативной налоговой системы для оценки налогового потенциала, показывает, что совершенствование данного метода приводит к использованию для оценки налогового потенциала территорий преимущественно косвенных методов оценки налоговой базы7.

Следует отметить, что при использовании косвенных оценок метод репрезентативной налоговой системы по своей сути становится близок методу использования макроэкономических показателей к оценке налогового потенциала, однако основное различие между ними состоит в следующем: при использовании метода макроэкономических показателей моделирование потенциальных налоговых поступлений осуществляется без учета особенностей налоговых баз и ставок отдельных налогов, в то время как метод оценки с помощью репрезентативной налоговой системы исходит из необходимости как можно более точной оценки налоговой базы по каждому из основных бюджетообразующих налоговых источников с учетом соответствующих особенностей взимания данных налогов и налоговых ставок.

С другой стороны, существует определенная условность в разграничении указанных двух методов: если оценка налогового потенциала по методу репрезентативной налоговой системы исходит из расчета налоговой базы с постепенным агрегированием показателей, характеризующих налоговую базу, при переходе к косвенной оценке потенциальных налоговых обязательств, то оценка с применением макроэкономических показателей основывается на использовании единственного макропоказателя в качестве характеристики базы для всех налогов в регионе с постепенным дезагрегированием используемой характеристики с учетом особенностей взимания отдельных налогов в случае получения неудовлетворительных результатов оценок на основании агрегированного показателя.

Ниже будут рассмотрены преимущества и недостатки перечисленных методов оценки налогового потенциала регионов с точки зрения различных критериев эффективности применения этих методов.

Независимость от фискальной политики региональных властей. Необходимо отметить, что эффективность и результативность той или иной концепции измерения налогового потенциала для решения поставленных задач межбюджетного выравнивания зависит от возможности избранной методики к измерению способности региона к мобилизации налоговых доходов без учета фактического выбора региональных властей в области решений, определяющих налоговую политику в регионе (т.е. без учета фактических фискальных усилий региональных властей). С другой стороны, при расчете показателей налогового потенциала не должен учитываться выбор частного сектора, т.е. результаты оценки регионального налогового потенциала должны быть независимы от структуры потребления и инвестиций в регионе, а также от предпочтений экономических агентов региона.

Зависимость оценки налогового потенциала от фискального выбора региональных властей и экономических агентов известна как "эффект обратной связи" (feedback effect). Обычно определяется, что указанный эффект имеет место в случае, если показатели налоговой базы либо иные факторы, используемые при оценке налогового потенциала, в свою очередь определяются выбором региональных властей или экономических агентов8. Устранение эффекта обратной связи является одной из важнейших задач при разработке методики оценки налогового потенциала, поэтому рассмотрим, какие факторы могут привести к возникновению данного эффекта в случае использования различных методов оценки налогового потенциала.

Соотношение частного и государственного секторов экономики. Предположим, что существуют два одинаковых региона – А и Б. Пусть регион А принимает решение об увеличении доли государственного сектора в своей экономике (с соответствующим увеличением налоговых ставок для повышения доходов регионального бюджета). Результатом принятия такого решения будет соответствующее росту доли государственного сектора снижение оценки налогового потенциала в соответствии с методом репрезентативной налоговой системы для этого региона по сравнению с регионом Б Вместе с тем, общий уровень региональной экономической активности, а следовательно, – и налогового потенциала в регионе, остался неизменным. Описанное снижение результата оценки налогового потенциала региона А при использовании метода репрезентативной налоговой системы происходит вследствие того, что в соответствии с данным методом учитывается лишь налогооблагаемая деятельность частного сектора, доля которой в регионе А снижается с ростом доли государственного сектора. Вместе с тем, результаты расчетов в соответствии с эффективным способом оценки налогового потенциала не должны находиться в зависимости от выбора региональных властей, в том числе и от размера государственного сектора в регионе.

Как видно из приведенного примера, оценка налогового потенциала региона в соответствии с методом репрезентативной налоговой системы в некоторой степени подвержена влиянию выбора субнациональных властей, который включает предпочтения об относительном размере частного и государственного секторов региональной экономики. Использование для оценки налогового потенциала некоторого макроэкономического показателя, включающего данные о размере как частного, так и государственного секторов экономики, позволяет значительно уменьшить зависимость итоговых оценок от решений региональных властей в области изменения долей частного и государственного секторов в экономике региона (в качестве примера такого показателя можно привести валовой региональный продукт).

Изменение структуры потребления в частном секторе. В большинстве государств с многоуровневой бюджетной системой налоговые полномочия субнациональных властей и налоговые доходы субнациональных бюджетов распространяются на несколько налогов с различными ставками и налоговыми базами. В этом случае (т.е. если оценка налогового потенциала осуществляется на основании данных о нескольких налоговых базах, а налоговые ставки различаются в зависимости от налоговой базы), изменения в структуре совокупной налоговой базы (т.е. соотношение величины налогооблагаемой базы по нескольким налогам, для которых осуществляется оценка потенциальных доходов) могут оказать влияние на оценку налогового потенциала, проводимую с помощью метода репрезентативной налоговой системы.

В качестве примера можно привести ситуацию, когда в результате увеличения уровня налогообложения продажи алкогольной продукции (налоговых ставок) в регионе А соответствующее снижение потребления алкоголя в стоимостном выражении компенсируется ростом продаж табачных изделий. В случае если при оценке налогового потенциала с помощью метода репрезентативной налоговой системы применяются различные стандартные налоговые ставки для алкогольной и табачной продукции, результатом такой оценки будет некоторое изменение величины налогового потенциала для региона A по сравнению с регионом Б, где уровень налогообложения не изменялся. Таким образом, на оценку налогового потенциала с помощью метода репрезентативной налоговой системы оказывает влияние также и фискальный выбор региональных властей.

Важно отметить, что изменение оценки налогового потенциала по методу репрезентативной налоговой системы может происходить при отсутствии изменений как в бюджетных ограничениях региональных властей, так и в потенциальных возможностях региональных налогоплательщиков по уплате налогов. С другой стороны, при использовании метода оценки налогового потенциала с помощью макроэкономических показателей сдвиги в структуре потребления (и в налоговых ставках) не оказывают влияния на итоговые показатели оценки, т.к. при расчетах учитываются данные только о совокупном потреблении9. Другими словами, если ставки налогов на потребление табачной и алкогольной продукции различаются, и в регионе А в структуре потребления 100% составляет табачная продукция, а в регионе Б – алкогольная продукция, то может сложиться такая ситуация, когда (в зависимости от соотношения стоимостного объема потребления между регионами) оценки налогового потенциала, основанные на показателях, характеризующих объем потребления в регионе, будут одинаковыми для двух регионов. При этом такую ситуацию можно расценивать как недостаток используемого метода оценки, т.к. результаты оценки не должны зависеть от выбора экономических агентов в отношении потребления.

Изменение общего уровня экономической активности. Как известно, величина установленных налоговых ставок может оказывать влияние на общий уровень экономической активности в регионе через воздействие на величину налоговой базы в зависимости от эластичности спроса на соответствующий товар или услугу по цене. Логично предположить, что подобные изменения будут оказывать влияние на результаты оценки налогового потенциала, сделанные с помощью всех рассматриваемых методов. Однако при этом следует отметить, что реакция оценки, основанной на макроэкономических показателях, на эти изменения будет ниже, чем в случае использования метода репрезентативной налоговой системы, т.к. база для построения макроэкономических показателей охватывает гораздо более широкий круг данных, чем налоговая база. В идеальном случае степень зависимости макроэкономической оценки налогового потенциала от фискального выбора будет пропорциональна степени влияния фискального выбора на общий уровень экономической активности.

Капитализация налогов в ценах на активы. Данный механизм возникновения эффекта "обратной связи" вызван влиянием дифференцированного налогообложения на рыночную цену активов. Вновь рассмотрим случай двух идентичных регионов – А и Б. Увеличение ставок налога на имущество в регионе А приведет к сокращению рыночной стоимости активов в данном регионе по сравнению с регионом Б в той степени, в которой налоги на имущество капитализируются в цене данных активов. В результате, если в качестве базы налога на имущество в репрезентативной налоговой системе используется рыночная стоимость активов, оценка налогового потенциала для региона А, сделанная в соответствии с данным методом, будет снижаться с повышением ставок налога на имущество.

В противоположность оценке с помощью метода репрезентативной налоговой системы, оценка налогового потенциала на основе макроэкономических показателей будет учитывать капитализацию налога в стоимости имущества только в той степени, в какой капитализированная стоимость налога влияет на размер вмененной ренты (imputed rent). По этой причине влияние ставок налога на имущество на общую оценку потенциальных поступлений данного налога на основе макроэкономических показателей будет слабее, чем в случае моделирования репрезентативной налоговой системы, т.к. вес вмененной ренты в базовых показателях для расчета по первому методу не очень высок.

Изменения в пространственном размещении экономической деятельности. Различия в фискальной политике региональных властей могут также оказывать влияние на межрегиональное размещение экономической деятельности. К примеру, если регионы А и Б идентичны, то при увеличении ставок налога на доходы предприятий в регионе А предприятия, осуществляющие свою деятельность на территории данного региона, могут принять решение о перемещении своей деятельности на территорию региона Б. Аналогичное влияние на размещение экономической деятельности может оказать политика региональных властей в отношении налогов на имущество и налогов с продаж. В любом случае, экономическая деятельность с высокой мобильностью, которая потенциально могла бы осуществляться в регионе с высоким уровнем налогообложения, на практике перемещается в регионы с более благоприятными налоговыми условиями. Подобные искажения в размещении экономической деятельности оказывают влияние на оценку налогового потенциала, произведенную в соответствии с любыми методами его оценки.

При анализе возможностей возникновения эффекта "обратной связи" необходимо отметить, что все описанные выше механизмы действия этого эффекта имеют место при оценке налогового потенциала с помощью метода репрезентативной налоговой системы. Действительно, размер базы налога находится в зависимости от налоговых ставок, а следовательно, результаты расчетов в соответствии с данным методом, основной компонентой которого является оценка налоговых баз, не могут не подвергаться влиянию фискальной политики региональных властей. С другой стороны, все рассмотренные механизмы действуют, хотя и в меньшей степени, и в случае оценки налогового потенциала с помощью макроэкономических показателей10. Меньшее влияние фискального выбора на оценку налогового потенциала с помощью анализа макроэкономических показателей можно объяснить двумя причинами: во-первых, данный подход не предусматривает анализа фактической налоговой политики региональных властей, концентрируясь на базовых источниках налоговых доходов, а следовательно, и налогового потенциала, а во-вторых, – более широкая база для расчетов макроэкономических данных снижает степень влияния эффекта "обратной связи" на итоговые показатели оценки. С другой стороны, при оценке налогового потенциала с помощью метода репрезентативной налоговой системы происходит агрегирование результатов расчетов потенциальных доходов от отдельных налогов. Такое агрегирование может приводить к уменьшению степени влияния искажений в расчетах на итоговый показатель, т.к. разнонаправленные ошибки в расчетах по отдельным налогам в таком случае элиминируются.

Учет совокупного регионального дохода. Одним из критериев эффективности метода оценки налогового потенциала является полнота используемых данных о доходах экономических агентов в регионе, которые являются в итоге налогооблагаемой базой для всех налогов. С этой точки зрения, в пользу применения метода оценки на основании макроэкономических показателей свидетельствует его способность более полного учета совокупного дохода экономических агентов региона, чем оценка с помощью метода репрезентативной налоговой системы. Действительно, в случае если метод оценки с использованием макроэкономических показателей основывается на показателе валового регионального продукта, то в качестве косвенной оценки агрегированной налоговой базы применяется самая полная из имеющихся база данных о полученном региональном доходе. В то же время, моделирование репрезентативной налоговой системы, основанное на анализе законодательно установленной налоговой базы, не может учесть все источники регионального дохода11. В частности, используемые в большинстве стран мира методики расчета статистических показателей валового продукта включают в себя некоторую оценку "теневой" экономической деятельности на территории региона.

Однако и макроэкономические показатели могут не учитывать все компоненты регионального дохода. Так, если в расчетах используется показатель валового внутреннего продукта, который охватывает доход, полученный только внутри региона, то итоговая оценка налогового потенциала не учитывает доход, полученный резидентами региона за его пределами. С другой стороны, показатель регионального продукта, аналогичный показателю валового национального продукта (учитываются доходы, полученные резидентами региона), не охватывает доходы, полученные нерезидентами на территории региона, что приводит к соответствующим искажениям в оценке налогового потенциала

Создание стимулов для региональных властей. При анализе подходов к оценке налогового потенциала необходимо принимать во внимание рассмотренную ранее предпосылку, заключающуюся в том, что рассчитываемые значения налогового потенциала применяются для определения объема межбюджетных выравнивающих трансфертов регионам. В этой связи соответствующие методики как оценки налогового потенциала, так и распределения финансовой помощи, могут создавать стимулы для выбора региональными властями определенных стратегий поведения в отношения уровней налогообложения и бюджетных расходов. В литературе по проблемам оценки налогового потенциала выделяются три вида стимулов: стимулы по применению налоговых ставок, стимулы по оказанию влияния на налоговые базы и стимулы по принятию стратегии недобросовестного поведения (moral hazard)12. Объем финансовой помощи региону в рамках эффективно построенной системы межбюджетного выравнивания не должен находиться в зависимости от изменения каким-либо регионом собственных налоговых ставок. Между тем, если в регионе сконцентрирована значительная часть налоговой базы и вес данного региона в итоговом значении применяемой для оценки налогового потенциала стандартной (средней) налоговой ставки велик, то для данного региона появляются стимулы к снижению собственной налоговой ставки в целях оказания влияния на используемый для расчета налогового потенциала средний показатель по стране и соответственно – на величину выделяемой финансовой помощи. С другой стороны, эффективно построенная система межбюджетных трансфертов должна принимать во внимание увеличение налоговой базы в регионах (путем соответствующего снижения размеров финансовой помощи), что может создать отрицательные стимулы к развитию собственной налоговой базы. Опасность выбора недобросовестного поведения региональными властями применительно к оценке налогового потенциала может проявляться разными способами: например, региональные власти могут вводить высокие налоги на товары, спрос на которые высоко эластичен по цене, в целях максимизации общих доходов с учетом трансферта (при высоком уровне налогообложения товаров с высокими значениями эластичности спроса по цене уменьшается налогооблагаемая база, что ведет к снижению оценки налогового потенциала региона с помощью метода РНС, что в свою очередь приводит к росту выделяемой региону финансовой помощи). Также региональные власти могут оказывать влияние на отражение налоговой базы в статистической и налоговой отчетности путем манипулирования правилами учета и отчетности на государственных и муниципальных предприятиях с целью занижения налогового потенциала.

Степень влияния методики оценки налогового потенциала на поведение региональных властей зависит, среди прочего, и от детализации используемых показателей. В случае если региональные власти видят, что путем принятия тех или иных решений они могут оказать прямое влияние на величину показателей, участвующих в расчете налогового потенциала (а следовательно, – и финансовой помощи), то интенсивность отрицательных стимулов возрастает. Таким образом, анализ макроэкономических показателей, рассчитываемых путем агрегирования данных по региональной экономике, снижает риск создания стимулов для выбора стратегии поведения региональных властей, максимизирующих объем финансовой помощи из федерального (национального) бюджета.

Межрегиональный экспорт налогового бремени. Экспортирование налогового бремени определяется в литературе как прямое или косвенное налогообложение нерезидентов данного региона. Для минимизации эффекта экспорта налогового бремени методика оценки налогового потенциала должна быть основана на показателе совокупного дохода, полученного на территории региона. Другими словами, в итоговой оценке регионального налогового потенциала необходимо учитывать возможности региональных властей по экспорту налогового бремени, т.к. налоговые платежи нерезидентов участвуют в формировании собственных бюджетных доходов региональных властей.

Экспорт налогового бремени может осуществляться с помощью двух основных способов. Во-первых, региональные власти могут взимать собственные налоги, на сумму которых предоставляется кредит по федеральным (национальным) налогам. Во-вторых, налогообложению в регионах может подлежать экономическая активность, связанная с осуществлением межрегиональных операций либо связанная с участием предприятий-резидентов иных регионов. В первом случае налоговое бремя переносится на федеральный (национальный) бюджет, во-втором – на экономических агентов из других регионов. Применение первого варианта невозможно в российских условиях, т.к. в России не применяются вычитаемые налоги (deductible taxes) в явном виде13, поэтому рассмотрим второй способ экспорта налогового бремени14. Примером второго способа может служить налогообложение товаров, реализуемых нерезидентам, взимание налогов с доходов, выплаченных нерезидентам, налогообложение недвижимости, принадлежащей нерезидентам. Более сложными случаями межрегионального экспорта налогового бремени являются взимание налогов на корпорации, продукция которых реализуется в том числе нерезидентам. Особенно характерен последний пример для региональных налогов на природные ресурсы, большая часть налогового бремени в отношении которых, как правило, переносится на нерезидентов.

Следует отметить, что ни один из методов оценки налогового потенциала не в состоянии полностью учесть экспорт налогового бремени. Тем не менее, можно утверждать, что оценка по методу репрезентативной налоговой системы в большей степени способна учесть подобный экспорт, т.к. при оценке налоговой базы используются данные налоговой отчетности, позволяющие выделить экспортируемое налоговое бремя из общей суммы налога. Например, экспорт налогового бремени учитывается в методике оценки налогового потенциала с помощью таких показателей, как реализация товаров и услуг нерезидентам, сведения об имуществе, находящемся в собственности резидентов других регионов, сведения о прибыли, распределенной между акционерами – резидентами других регионов, а также сведения о налогооблагаемом доходе нерезидентов, полученном в регионе.

Учет экспорта налогового бремени в показателях налогового потенциала необходимо осуществлять по результатам оценки масштабов данного экспорта в экономике страны, т.к. при относительно небольших объемах экспорта налогового бремени соответствующая погрешность расчетов с помощью любого из методов оценки налогового потенциала может оказаться пренебрежимо мала.

Взаимосвязь налоговых баз. При оценке налогового потенциала с помощью метода репрезентативной налоговой системы моделируются налоговые поступления по каждому виду налоговых доходов региональных бюджетов. Предполагается, что любой регион в состоянии взимать соответствующий налог по средней ставке, и единственной переменной, определяющей уровень налогового потенциала для региона, является величина региональной налоговой базы. При этом не принимается во внимание, что, например, налоговая база налога на доходы физических имеет значение для поступлений в бюджет не только этого налога, но также и других налогов и платежей. В случае если население региона А получает больший доход, чем население региона Б, то для бюджета региона А будет характерен более высокий уровень доходов не только от налога на доходы физических лиц, но также и налогов на имущество, налогов с продаж, акцизов и прочих налогов. Таким образом, традиционный метод репрезентативной налоговой системы не учитывает, что потенциальные доходы от конкретного налога являются также функцией от базы других налогов.

Следует отметить, что ни один из методов оценки налогового потенциала не учитывает взаимозависимость между налоговыми ставками в разных регионах. Если, например, власти одного региона приняли решение об установлении низких ставок налога с продаж либо о его полной отмене, то региональные власти соседнего региона, будут вынуждены удерживать налог с продаж на достаточно низком уровне для того, чтобы не создавать для населения стимулы совершать покупки в близлежащем регионе.

Зависимость от потребительских предпочтений. При значительной доле налогов с продаж и акцизов в составе источников региональных бюджетных доходов использование для оценки налогового потенциала налоговой базы может привести к зависимости итоговой оценки от потребительских предпочтений. Если, к примеру, структура потребления в двух регионах с одинаковым уровнем среднедушевых доходов такова, что население первого региона потребляет большее (в стоимостном выражении) количество налогооблагаемых товаров, то и оценка налогового потенциала для этого региона будет выше, чем для региона с аналогичным уровнем доходов. Более общим искажением в случае применения метода репрезентативной налоговой системы для оценки регионального налогового потенциала в налоговой системе с преобладанием налогов на потребление является зависимость значений оценки налогового потенциала от распределения дохода между потреблением и сбережениями – в регионе с большей долей сбережений налоговый потенциал будет ниже, несмотря на то, что способность платить за государственные услуги (осуществлять налоговые платежи) в обоих регионах одинакова.

В заключение сравнительного анализа основных методик оценки налогового потенциала следует отметить, что, несмотря на необходимость устранения перечисленных недостатков из методик, сама методика должна оставаться достаточно простой и понятной для использования. Помимо экономической эффективности, требования к прозрачности и открытости процедуры межбюджетного выравнивания требование простоты и понятности остается одним из важнейших условий, необходимых для успешного функционирования системы межбюджетных отношений.

Опыт Канады в использовании метода репрезентативной налоговой системы показывает, что в результате многочисленных усовершенствований методика оценки налогового потенциала субъектов канадской федерации представляет собой сложную последовательность расчетов, оценить которые с точки зрения правильности отражения межрегиональной дифференциации налогового потенциала достаточно тяжело15. Аналогичная ситуация складывается и в России, где стремление к усовершенствованию оценки налогового потенциала привело к построению сложной методики его оценки. При этом эффективность подобной методики в условиях неудовлетворительной статистической базы представляется сомнительной.

Далее в настоящей работе производится оценка налогового потенциала субъектов Российской Федерации в соответствии с обоими методами. Следует отметить, что использование в чистом виде метода репрезентативной налоговой системы для оценки налогового потенциала российских регионов не представляется возможным вследствие ограниченности статистических данных по величине налоговой базы в регионах, а также недостоверности подобных данных. Использование методов оценки с помощью макроэкономических показателей в чистом виде для всего объема налоговых платежей, поступающих в бюджеты субъектов Федерации, также представляется малоэффективным вследствие как высокой степени межрегиональной дифференциации структуры налоговых доходов, сложности российской налоговой системы, так и несовершенства статистической отчетности в России.

Оценка налогового потенциала регионов на основе валового регионального продукта

Валовая добавленная стоимость, произведенная в регионе, является показателем доходов, наилучшим образом в агрегированном виде характеризующим уровень экономической активности в регионе. Рассмотрим несколько вариантов оценки налогового потенциала на основе этого показателя.

Простейшей оценкой в данном случае может быть средняя налоговая нагрузка на валовую добавленную стоимость произведенную в регионе:

, (1.1)

где

– средняя (эффективная) ставка налогообложения добавленной стоимости в среднем по стране;

– сумма налоговых обязательств -того региона, (налоговые поступления плюс прирост задолженности);

– валовой региональный продукт -того региона.

Под налоговыми обязательствами здесь и далее понимается совокупность фактических налоговых доходов региона и прироста накопленной задолженности перед бюджетом (недоимка и отсроченные платежи). Это показатель, характеризующий начисленные налоги региона (налоговые обязательства). В данной работе производится оценка налогового потенциала для начисленных налогов, в отличие от выплаченных (собранных). Это позволяет не учитывать различие усилий регионов по сбору налогов, и выравнивать различие налоговых ставок. В любом случае оценки, как для налоговых обязательств, так и для собранных налогов отличаются лишь на (среднюю) долю задолженности по регионам. В обоих случаях производится выравнивание налоговых усилий. Но в случае использования фактических налоговых сборов необъясненная дисперсия будет больше на величину различия налоговых усилий по собранным налогам, что повлияет на точность оценивания коэффициентов. В таблице 1 представлены средние ставки налоговой нагрузки по видам бюджетов, рассчитанные в соответствии с (1).

Таблица 1. Суммарные по стране налоговые платежи, прирост задолженности и налоговые обязательства (начисленные налоги) в процентах к ВРП (сумме16 по регионам), 1999г.

Источник: МНС, Госкомстат, расчеты авторов.

Таким образом, оценка налогового потенциала может быть представлена следующим образом:

(1.2)

где

– оценка налоговых обязательств -того региона (налоговые поступления плюс прирост задолженности).

Поскольку для консолидированного бюджета (см. таблицу 1), то оценка налогового потенциала будет следующей:

(1.3)

Оценка налогового потенциала регионов на основе модели (1.3) приводится в приложении 2, таблица 1.

Следует отметить, что использование такой оценки базируются на ряде допущений. Во-первых, предполагается постоянство налогового бремени на единицу добавленной стоимости для всех отраслей. Кроме того, такая оценка ставит регионы в неравные условия, т.к. является чувствительной к масштабу. Другими словами, больший (в экономическом смысле) регион входит в эту оценку с большим весом. Достоинством такого метода является то, что суммарная абсолютная ошибка прогноза будет равна нулю, т.е. суммы оценок по регионам будут равны фактическим налоговым сборам. Это может быть удобно для бюджетного планирования, но надо иметь ввиду, что качество оценки (стандартная ошибка, погрешность) налогового потенциала будет неодинаковым по регионам. Для крупных регионов оценка будет более точной, чем для мелких. Для оценки налогового потенциала конкретных регионов, целью которого является выравнивание, данный факт может быть неприемлем.

Так, например, если сравнить оценки, полученные таким образом, для Республик Татарстан и Дагестан, ВРП которых отличается почти в 10 раз, а доля (начисленных) налогов в ВРП равна 21% и 8% соответственно, то оценка налогового потенциала будет отличаться от факта на 14 и 188 процентов соответственно. Это происходит, в том числе, потому что вследствие такой методики расчета республика Татарстан имела примерно в 10 раз больший вес при определении средней налоговой нагрузки.

Если различия в налоговом бремени мелких и крупных регионов обусловлены объективными экономическими причинами и их следует учитывать при оценке налогового потенциала территорий, то оценка на основе абсолютной средней ставки по стране будет смещенной. Другой вопрос – следует ли считать различия в налоговой нагрузке на регионы экономически обусловленными.

Ответ на этот вопрос можно искать как с экономической, так и с технической точки зрения. Ниже мы проведем эконометрический анализ зависимости между начисленными налогами и ВРП.

Оценка с использованием регрессионных моделей

На рис 1 представлено поле корреляции между налоговыми обязательствами17 и ВРП. Существующий опыт18 оценивания зависимости между налоговыми сборами (налоговыми обязательствами) и ВРП указывает на то, что линейный аппроксимирующий тренд данной зависимости проходит не через начало координат. Предполагается наличие значимой константы в регрессии:

, (1.4)

где

– сумма налоговых обязательств -того региона, (налоговые поступления плюс прирост задолженности) на душу населения;

– валовой региональный продукт -того региона (на душу населения);

– ошибка, необъясненный остаток регрессии;

и – коэффициенты, параметры уравнения регрессии.

Предпосылкой, лежащей в основе линейной модели, является единая налоговая нагрузка на единицу добавленной стоимости по регионам. Это справедливо если структура налоговых баз экономических агентов, принимающих участие в производстве ВРП, одинакова для всех регионов, либо налоговая ставка одинакова для всех налоговых баз, входящих в ВРП.

Рисунок 1. Поле корреляции (диаграмма рассеяния) между начисленными налогами и ВРП (на душу населения) по регионам, 1999 г.

В таблице 2 приводятся результаты оценки модели (1.4) для 1999 года.

Таблица 2. Результаты оценки модели (1) для 1999 года.

Из результатов оценки видно, что оба параметра модели обладают высокой статистической значимостью. Коэффициент , характеризующий эффективную ставку налогообложения добавленной стоимости – долю налогов в валовом региональном продукте, значительно19 выше, чем средняя по стране доля налогов в ВРП (см. табл. 1). Разумеется, это связано со значимой отрицательной константой в оцененной модели. Ее интерпретация может быть следующей.

В соответствии с моделью, если душевой ВРП соответствует соотношению

(тыс. руб./чел.), (1.5)

то -ый регион имеет нулевые налоговые обязательства. Таким образом, эта величина представляет минимальный необлагаемый налогами уровень ВРП. Однако по своей экономической сути добавленная стоимость не может производиться без выплаты заработной платы и получения прибыли или дохода, а значит должны появляться и налоговые обязательства. Регионы же с душевым ВРП в 1999 г. ниже 4939 тыс. руб. имеют, в соответствии с моделью, отрицательные налоговые обязательства. Фактически таких регионов в России в 1999 году не было. Кроме того, следует отметить, что при низких значениях ВРП наблюдается особенно большой разброс значений начисленных налогов, что затрудняет интерпретацию результатов об истинном виде изучаемой зависимости на этом интервале значений.

Следует отметить, что оценка модели (1.4), представленная в таблице 2, все еще чувствительна к величине дохода. Регионы, имеющие больший душевой ВРП (в отличие от оценки, приведенной в таблице 1, где имело место абсолютное значение дохода), имеют при оценке больший вес. Для уравнивания регионов при оценивании воспользуемся взвешенным методом наименьших квадратов, где в качестве весов возьмем значения обратные объясняемой переменной.

, (1.6)

где

– веса, используемые для оценки взвешенным методом наименьших квадратов (ВЗМНК - WOLS);

– объясняемая переменная в регрессиях.

Результаты оценивания модели (1.4) взвешенным методом наименьших квадратов приводятся в таблице 3. Диаграмма рассеяния фактических и предсказанных значений представлена на рис. 2.

Таблица 3.

Результаты оценки модели (1.4), взвешенным методом наименьших квадратов (ВМНК), 1999г.

Рисунок 2. Диаграмма рассеяния фактических и предсказанных значений объясняемой переменной модели (1.4), 1999 г.

Как видно из таблицы, угловой коэффициент () существенно снизился по сравнению с предыдущей его оценкой. Константа сохраняет свою значимость, хотя и уменьшилась в абсолютном значении. Теперь минимальный необлагаемый душевой ВРП, в соответствии с моделью, равен 2810 тыс. руб. Коэффициент детерминации модели с взвешенной оценкой снизился, что, вероятно, связано с увеличением вклада низкодоходных регионов в оценку, имеющих больший разброс (см. рис. 2).

Модель оценки налогового потенциала для 1999г. на основе регрессионных зависимостей (с равным вкладом регионов в оценку) может быть представлена следующим образом:

, (1.7)

где

– оценка налогового потенциала - того региона (налоговые доходы плюс прирост задолженности в бюджетную систему РФ).

Тем не менее, оценка с использованием взвешенного МНК уравнивает вклад регионов в ее расчет, что является более корректным для целей выравнивания.

Подчеркнем, что разница данных методов состоит в том, для чего производится оценка. Если задача состоит в том, чтобы оценить налоговый потенциал Российской Федерации в целом, то "вес" регионов в национальных доходах необходимо учитывать (модели 1.2-1.3), иначе оценка будет смещенной. В целях межбюджетного выравнивания необходимо оценить возможности регионов в получении доходов. Суммарная ошибка по России здесь менее важна. Более важным является оценка потенциала для данного региона. Поэтому приоритетом в оценке является равенство регионов (модель 1.7). Если же ориентироваться на суммарную оценку, то она будет более "точной" (в смысле более близкой к факту) для высокодоходных регионов, фактически являющихся донорами (а для них оценка потенциала менее важна), и менее "точной" (удаленной от факта) для низко доходных регионов-реципиентов (получателей федеральной финансовой помощи).

В таблице 4 наглядно представлены различия свойств оценок, полученных на основе разных моделей.

Таблица 4. Сопоставление статистических свойств моделей на основе ВРП

Так, оценка на основе модели (1.3) дает в сумме нулевую ошибку для России в целом, но максимальную дисперсию (стандартную ошибку) относительных ошибок по регионам. Оценка на основе линейной регрессионной модели (1.4) дает минимальную дисперсию абсолютных ошибок по регионам. Использование же весов (1.6) в оценке коэффициентов дает возможность минимизировать относительную ошибку, добиться минимальной дисперсии относительных ошибок регионов.

Оценка налогового потенциала субъектов Федерации с применением метода репрезентативной налоговой системы

Использование данного метода в Российской Федерации ограничено вследствие отсутствия достаточной статистической информации по базам налогов. Ставки налогов и льгот различаются для разных групп товаров, видов деятельности. Те из них, что установлены федеральным законодательством и не связанны с налоговыми усилиями регионов, должны быть учтены при оценке налогового потенциала. Как уже отмечалось ранее, налоговые усилия регионов различаются в пределах полномочий региональных властей по установлению ставок, уровню собираемости налогов, а не вследствие различий в структуре экономической активности региона.

В данном разделе представлена оценка налогового потенциала в отдельности для ряда основных налогов, составляющих более 90% всех налоговых сборов консолидированного бюджета в 1999 г. Это – налог на добавленную стоимость (НДС), налог на прибыль, подоходный налог с физических лиц, ряд акцизов и платежей за пользование природными ресурсами, налог на имущество предприятий, налог на содержание жилья и социальной инфраструктуры20, налог с продаж. Остальные налоги, поступающие в бюджеты всех уровней, моделировались отдельно как однородная совокупность. Произведена также оценка налогового потенциала для дорожного фонда, являющегося внебюджетным.

Прежде чем перейти к оценке налогового потенциала субъектов Российской Федерации, отметим некоторые особенности используемой при этом методологии. Как уже говорилось, данная оценка производится с применением методов регрессионного анализа на основании данных о фактических значениях налоговых баз, в случае если такие данные предоставляются Госкомстатом РФ или Министерством РФ по налогам и сборам, либо об их характеристиках (макроэкономические показатели, предположительно имеющие связь с фактической базой или определяющие ее величину). Как правило, информация, предоставляемая Госкомстатом, недостаточно дезагрегирована, поэтому такая информация не может использоваться в качестве налоговой базы. Например, показатель прибыли предприятий и организаций региона является агрегированным показателем и не содержит информации о структуре налоговой базы по налогу на прибыль организаций (т.е. установленных федеральным законодательством объективных различий в порядке налогообложения). Полученная в результате построения регрессии оценка налогового потенциала усредняет как объективные (устанавливаемые федеральным законодательством), так и субъективные различия (налоговые усилия территориальных властей) в налоговой базе. Ввиду этого, полученные результаты с помощью расширенного метода репрезентативной налоговой системы не следует рассматривать как строгую оценку налогового потенциала.

Очевидно, что с ростом степени искажений в используемых характеристиках налоговой базы (вызванных как объективными, так и субъективными причинами), повышается отличие итоговых оценок налогового потенциала от фактических налоговых сборов (обязательств). Другими словами, в терминах эконометрического анализа, построенные модели регионального налогового потенциала будут объяснять меньший процент дисперсии налоговых обязательств. Таким образом, если используется не фактическая база, а ее характеристика, то ошибка регрессии, интерпретируемая как отклонение налоговых усилий от средних по стране, будет обусловливаться, во-первых, межрегиональным различием налоговых усилий территориальных властей, и, во-вторых, объективным различием структур налоговоых баз по регионам:

где

– ошибка, вызванная объективными различиями структуры налоговой базы (например, дисперсия по регионам), не учитываемыми используемым показателем характеристики налоговой базы; если используется фактическая база, то ;

– ошибка, вызванная различиями (например, дисперсия по регионам) в налоговых усилиях территориальных властей; в случае, если степень налоговых полномочий региональных властей в отношении моделируемого налога низка, то ;

– суммарная ошибка, вызванная как неучтенным различием в структуре налоговой базы (при использовании конкретного показателя – характеристики налоговой базы), так и различием в налоговых усилиях территориальных властей.

Таким образом, наша задача состоит в поиске таких характеристик налоговых баз, которые не зависят от налоговых усилий территориальных властей, но максимально хорошо характеризуют базу, и следствием использования которых является минимальная ошибка в объективных различиях налоговых баз . Если при этом используется показатель базы, не зависящий от налоговых усилий территориальных властей, то величина будет экзогенной (постоянной, ) и цель построения модели будет состоять в минимизации , что эквивалентно минимизации :

где

– вектор параметров.

Преимущество регрессионного метода над простым усреднением эффективной налоговой ставки (отношение налоговых обязательств к характеристике базы), в данном случае состоит в том, что он позволяет оценить, насколько хорошо данный показатель характеризует базу данного налога. Если процент (доля) объясненной дисперсии () большой ( принимает малые значения), то это означает, что используемый показатель хорошо характеризует базу, т.к. . Поэтому можно утверждать, что при оценивании регрессионных моделей проверяется гипотеза о возможности использования данного показателя в качестве характеристики налоговой базы. Нулевая гипотеза здесь состоит в том, что используемый показатель не характеризует базу. Она отвергается, если обнаруживается статистически значимая зависимость. Отсутствие такой зависимости не позволяет отвергнуть нулевую гипотезу. Однако это не означает, что данный показатель не характеризует базу, т.к. отсутствие явной статистической зависимости может быть вызвано высокой степенью межрегиональной дифференциации прилагаемых налоговых усилий (принимает большие значения).

Если используется несколько вариантов альтернативных моделей для построения потенциала для одного налога, то выбор между ними, учитывая вышесказанное, может осуществляться по критерию качества объяснения фактических величин – коэффициенту детерминации (при предположении о независимости показателя от налоговых усилий и постоянстве ). Поскольку характеристик баз для каждого налога может быть несколько, из которых не всегда можно выбрать наиболее предпочтительный вариант, исходя только лишь из экономических соображений, по возможности, мы использовали разные варианты спецификации моделей, осуществляя выбор между ними по лучшим объясняющим свойствам.

Отметим, что регрессионный метод позволяет учесть и субъективные различия в сборе налогов, определяемые как различия в налоговых усилиях территориальных властей, с целью повышения качества оценок. При переходе от оценок моделей к оценке регионального налогового потенциала эти различия могут быть зафиксированы на определенном уровне. Такая методика применялась, например, при оценке расходных потребностей региональных (см. главу 2 настоящей работы). В оценке налогового потенциала мы не будем использовать данный метод, что объясняется сложностью подбора соответствующих показателей, характеризующих межрегиональные различия в налоговых усилиях () и не характеризующих объективные различия в налоговых базах ().

Структура налоговых доходов бюджетов

На рисунке 3 представлена структура налоговых доходов бюджетов (консолидированного, федерального и регионального) в 1999 году. Более подробно структура доходов представлена в приложении 1.

Более половины (53%) всех (начисленных) доходов консолидированного бюджета России в 1999 году формировалось за счет поступлений от двух налогов: налога на добавленную стоимость и налога на прибыль. 12% приходилось на подоходный налог с физических лиц, 11% и 5% – на акцизы и ресурсные платежи, 19% – на остальные налоги и сборы. Доходы федерального бюджета на 88% формировались за счет поступлений НДС, налогов на прибыль и акцизов. В составе доходов территориальных бюджетов поступления перечисленных основных федеральных налогов составляли в 1999 году лишь 57%, в то время как 31% составляют другие налоги. К налогам, полностью перечисляемым в бюджеты субъектов Российской Федерации в 1999 году, относились ряд акцизов на алкогольную продукцию (кроме водки и ликероводочных изделий, зачисляемых также и в федеральный бюджет), налоги на имущество (около 10% налоговых доходов территориальных бюджетов), налог с продаж (около 4%), местные налоги и сборы (около 10%), основную долю которых дает налог на содержание жилищного фонда и объектов социально-культурной сферы (около 9%).

Рисунок 3. Структура начисленных налогов трех уровней бюджетной системы РФ, 1999 г.

В совокупности за счет поступлений моделируемых налогов формируется около 91% всех налоговых доходов бюджетной системы РФ, 96% налоговых доходов федерального бюджета и 89% территориальных (1999 г.). Остальные налоги моделируются в совокупности.

Налог на добавленную стоимость

В соответствии с Налоговым кодексом РФ, объектами обложения налогом на добавленную стоимость являются обороты по реализации на территории РФ товаров, в том числе производственно-технического назначения, выполненных работ, оказанных услуг. Ставка налога составляет 10% и 20% для разных групп товаров (по льготной ставке облагается основная часть продуктов питания, а также ряд товаров для детей). Экспортируемые товары и услуги, за исключением поставок нефти и газа в страны СНГ, облагается по нулевой ставке21. Кроме того, существует ряд льгот по налогу для разных групп товаров (работ, услуг) и налогоплательщиков.

Так, в соответствии с действовавшим в 1999 году законом "О налога на добавленную стоимость"22, от налога на добавленную стоимость освобождались (основная часть этих освобождений сохранилась в Налоговом кодексе):

*

товары и услуги медицинского назначения;

*

ряд финансовых услуг;

*

услуги по перевозке пассажиров городским и пригородным пассажирским транспортом ;

*

коммунальные услуги и услуги по предоставлению внаем жилых помещений в жилом фонде всех форм собственности;

*

ряд услуг в сфере образования и науки, научно-исследовательские и проектно-конструкторские работы;

*

ряд товаров и услуг в области культуры и искусства;

*

товары и услуги, производимые и реализуемые организациями инвалидов;

*

реализация драгоценных камней и металлов, юридические услуги, реализация научной и учебной книжной продукции и т.д.

Рассмотрим несколько показателей в качестве характеристики налоговой базы для данного налога.

Оценка на основе розничного товарооборота23

Введя ряд предположений, касающихся прежде всего отсутствия межрегиональной торговли налогооблагаемыми товарами и услугами, можно утверждать, что характеристикой налогооблагаемой базы для налога на добавленную стоимость на территории субъекта Федерации может являться величина розничного товарооборота. Во-первых, данный показатель отражает уровень доходов населения и уровень экономической активности в регионе. Во-вторых, он характеризует конечное потребление домашних хозяйств, т.е. налогооблагаемую базу для налога на добавленную стоимость. Данная зависимость будет наиболее ярко выражена, в случае если экономика региона максимально закрыта, т.е. межрегиональные связи малы либо отсутствуют вовсе. В-третьих, в модели рассматривается довольно длительный период времени – такой, что потребление промежуточных продуктов производства, не прошедших через стадию розничных продаж (оборудование, материалы, инвестиции), в конечном итоге учитывается в цене конечного продукта.

Разумеется, данные допущения достаточно сильны. Кроме того, данная зависимость предполагает постоянство структуры валового продукта (потребление, инвестиции, государственные расходы, чистый экспорт).

Проверим гипотезу о наличии зависимости между начислениями НДС и розничным товарооборотом. Оценим следующую модель:

, (1.8)

где

– налог на добавленную стоимость (начисленный) в -том регионе (на душу населения);

– розничный товарооборот -того региона (на душу населения).

Результаты оценки модели (1.8) приводятся в таблице 5.

Таблица 5. Результаты оценки модели 1.8, ВМНК, 1999г.

Свободный член в модели статистически незначим, что дает возможность пренебречь им:

, (1.9)

Таблица 6. Результаты оценки модели (1.9) ВМНК, 1999г.

Рисунок 4. Диаграмма рассеяния фактических и предсказанных значений объясняемой переменной модели (1.9), 1999 г.

По результатам оценки, как и предполагалось, наблюдается явная взаимосвязь между налоговыми обязательствами по НДС и розничным товарооборотом. Однако налоговые обязательства ряда регионов довольно плохо объясняются моделью. Среди них Республика Калмыкия (№34) и Республика Ингушетия (№44). Прежде всего такие отклонения могут объясняться особым налоговым статусом этих территорий – до недавнего времени на территории указанных регионов функционировали зоны благоприятного налогообложения, что приводило к несоответствиям между объемом розничного товарооборота и поступлениями налога на добавленную стоимость.

Объясняющие свойства модели довольно низки, в том числе, потому что розничный товарооборот отражает не весь спектр потребляемых продуктов. В связи с этим часть доходов не учтена в модели. К ним относятся, например, услуги, предоставляемые населению.

Оценка на основе величины розничного товарооборота и стоимости услуг населению

В соответствии с методологией Госкомстата, объем платных услуг населению отражает объем потребления (населением) различных видов услуг. Он включает объемы услуг, оказанных населению официально зарегистрированными предприятиями и организациями, а также включает экспертную оценку скрытой и неформальной деятельности на рынке услуг24. С одной стороны, учет неформальной деятельности ухудшает объясняющие свойства модели, т.к. теневой сектор не платит налогов. С другой стороны, раз неформальная деятельность создает добавленную стоимость, значит, она должна быть учтена в налоговом потенциале, т.к. ее легализация может принести дополнительные доходы. Однако, как уже отмечалось ранее, целью данной работы является оценка налогового потенциала в узком смысле, который предполагает использование фактических, официально заявленных баз.

Второй момент, который необходимо иметь в виду при использовании данного показателя – его структура. Большая часть услуг имеет льготы по НДС, не является базой для данного налога. К ним, например, относятся: услуги образования, культуры, жилищно-коммунальные, пассажирского транспорта, и некоторые другие.

Рисунок 5. Структура объема платных услуг населению, 1999 г.

В случае если услуги, не облагаются НДС, и величина дооценки на неформальную экономическую деятельность несущественно различаются по регионам (не создают дополнительной дисперсии), то это не повлияет на оценку налоговых обязательств регрессионным способом (может быть учтено в константе).

Проверим возможность использования данного показателя в качестве характеристики базы НДС. Оценим следующие модели:

, (1.10)

, (1.11)

где

– розничный товарооборот -того региона (на душу населения);

– объем услуг, предоставленных населению в -том регионе (на душу населения).

Результаты оценки моделей (1.10)-(1.11) приводятся в таблицах 7-8.

Таблица 7. Результаты оценки модели (1.10) ВМНК, 1999г.

Таблица 8. Результаты оценки модели (1.11) ВМНК, 1999г.

По результатам оценки, услуги, предоставленные населению, хуже объясняют налоговые обязательства по НДС, чем розничный товарооборот. Данный результат довольно ожидаем. Однако в модели, где эти переменные выступают вместе, розничный товарооборот оказывается незначимым, что, вероятно, вызвано взаимозависимостью этих показателей (VIF=3.596, Tolerance=0.278). Коэффициенты при обоих используемых в модели переменных очень близки и статистически не отличаются друг от друга, что дает возможность объединить их. Таким образом, исключая незначимую константу получим:

, (1.12)

Результаты оценки данной модели приведены в таблице 9, диаграмма рассеяния фактических и предсказанных моделью значений приведена на рисунке 6.

Таблица 9. Результаты оценки модели (1.12) ВМНК, 1999г.

Рисунок 6. Диаграмма рассеяния фактических и предсказанных значений объясняемой переменной модели (1.12), 1999 г.

Таким образом, в соответствии с полученными результатами, оценка налоговых обязательств по НДС может быть представлена:

(1.13)

Следует отметить, что использование дополнительной переменной не внесло большого вклада в объясняющие свойства моделей (сравним моделей (1.11) и (1.8) или моделей (1.12) и (1.8)). Выбросы, наблюдавшиеся ранее, сохранились и в расширенной модели. Использование данных показателей дает весьма приблизительную оценку налоговых обязательств по НДС, что, вероятно, связано не только с различием усилий налоговых властей по регионам, но и с тем, что данные показатели являются довольно грубой оценкой налоговой базы для НДС.

Оценка на основе показателя ВРП

Важным показателем доходов является валовая добавленная стоимость, произведенная в регионе – валовой региональный продукт (ВРП).

, (1.14)

где

– налог на добавленную стоимость (начисленный) в -том регионе (на душу населения);

– валовой региональный продукт -того региона (на душу населения).

Проверим возможность использования данного показателя в качестве характеристики налоговой базы. Результаты оценки модели (1.14) приводятся в таблице 10.

Таблица 10. Результаты оценки модели (1.14) ВМНК, 1999 г.

Модель объясняет около 64% дисперсии начисленного НДС. Надо отметить, что для данного налога высокая объясняющая способность моделей вряд ли возможна, если они не различают виды производимой продукции, т.к. ставка НДС различна для разных групп товаров.

Константа в модели статистически незначима, что дает возможность ее не учитывать:

, (1.15)

Оценка коэффициентов модели (1.15) приводится в таблице 11. Диаграмма фактических и предсказанных значений представлена на рисунке 7.

Таблица 11. Результаты оценки модели (1.15) взвешенным методом наименьших квадратов, 1999г.

Рисунок 7. Диаграмма рассеяния фактических и предсказанных значений объясняемой переменной модели (1.15), 1999 г.

В соответствии с результатами оценки, эффективная ставка налогообложения ВРП налогом на добавленную стоимость составляет около 5% (коэффициент ).

, (1.16)

где

– оценка потенциала НДС (приводится в приложении 1, таблица 3).

Ставки налога (1999 г.) для разных групп товаров изменяются от 10 до 20%. Различия в ставках установлены федеральным законодательством25, поэтому различия в налоговом бремени для регионов, производящих различные группы товаров, могут быть объективными. Другими словами, если один регион специализируется в большей степени на производстве продовольствия, детских товаров и медикаментов, облагаемых по 10-процентной ставке, а другой - на любой другой продукции, с 20-процентной ставкой НДС, то вне зависимости от налоговых усилий регионов, их налоговые доходы по данному налогу объективно различны. Это различие должно быть учтено при расчете налогового потенциала.

Как уже отмечалось, существует ряд налоговых освобождений и льгот по данному налогу. В частности, экспорт не облагается НДС и экспортерам возвращается налог на входящие ресурсы. При этом возмещение осуществляется из федерального бюджета (см. выше). Чтобы учесть данный факт, установленный федеральным законодательством и, соответственно, не влияющий на налоговые усилия региональных властей, учтем в модели экспорт. По нашему предположению, величина экспорта должна отрицательно влиять на поступления НДС в регионе. Проверим эту гипотезу.

, (1.17)

где

– объем экспорта в -том регионе (на душу населения).

Результаты оценки модели представлены в таблицах 12-13.

Таблица 12. Результаты оценки модели (1.17), ВМНК, 1999 г.

Таблица 13. Результаты оценки модели (1.17) с исключением константы, ВМНК, 1999 г.

Рисунок 8. Диаграмма рассеяния фактических и предсказанных значений объясняемой переменной модели (1.17), 1999 г.

По результатам оценки, оба фактора в модели статистически значимы. Модель объясняет около 65% дисперсии, что, в общем, немногим больше однофакторной модели (63.5%). Как видно из диаграммы рассеяния (рис. 8), в соответствии с моделью, ряд регионов – Республики Калмыкия, Дагестан, Саха (№№ 34, 43, 79 соответственно) имеют меньше налоговых обязательств, чем в среднем по России. Напротив, Республика Ингушетия, Республика Алтай, Ярославская область, в соответствии с моделью, имеют большие налоговые обязательства по НДС, чем в среднем по России.

Одной из причин этого, по-видимому, является существенное отличие структуры ВРП этих регионов. Например, республики Алтай, Ингушетия, Дагестан являются сельскохозяйственными. Данная отрасль экономики, вследствие политики государства, обладает объективно более низкой налоговой нагрузкой, по сравнению с другими отраслями. Попытаемся учесть данный факт в оценке, включая в модель соответствующую переменную:

, (1.18)

где

– доля сельского населения в -том регионе.

Таблица 14. Результаты оценки модели (1.18), ВМНК, 1999г.

Введенная переменная обладает высокой статистической значимостью. В результате ее добавления объясняющие свойства модели выросли до 71%. Однако при этом переменная объема экспорта теряет свою значимость. Результаты оценки модели (1.18) с исключением переменной экспорта приводятся в таблице 15. Диаграмма рассеяния фактических и предсказанных значений приведена на рисунке 9.

Таблица 15. Результаты оценки модели (1.18), ВМНК, 1999г.

Рисунок 9. Диаграмма рассеяния фактических и предсказанных значений объясняемой переменной модели (1.18), 1999 г.

По результатам оценки, большинство выбросных значений, наблюдавшихся при оценке модели (1.17), перестают быть статистически значимыми в модели (1.18), что свидетельствует об учете специфических факторов, доминирующих в данных регионах. Поскольку данные различия объективны (сельскохозяйственные регионы производят продукцию, которая облагается меньшей налоговой ставкой) можно утверждать, что такая спецификация модели более верна.

Таким образом, полученную оценку налоговых обязательств регионов на основе ВРП и доли сельского населения будет выглядеть следующим образом:

, (1.19)

где

– оценка потенциала НДС (приводится в приложении 1, таблица 3).

Налог на прибыль организаций

Перечисление данного налога осуществляется в федеральный и территориальный бюджеты в соответствии с установленными пропорциями (в 1999г. ставки налога составляли 11% и 19% в федеральный и территориальный бюджеты соответственно). Объектом налогообложения данного налога является валовая прибыль предприятий и организаций. Существует ряд льгот и вычетов по данному налогу. (в том числе, доходы от реализации медицинской продукции и техники, образовательных услуг, доходы от игорного бизнеса, продажи аудио-видео записи и др.), доходы общественных организаций инвалидов, и др. Существует ряд льгот, в числе которых: расходы на финансирование капитальных вложений, затраты на содержание объектов социальной сферы, взносы на благотворительные цели, затраты на развитие социальной и коммунально-бытовой, сферы для содержания спецконтингента, прибыль малых предприятий, освобождаемая от налогообложения в первые два года работы, прибыль, направленная на покрытие убытка в течение 5 лет, и др. Кроме того, региональные и местные власти имеют полномочия по снижению ставки налога в пределах установленных закреплений, в том числе, для конкретных предприятий. Федеральная ставка налога на прибыль едина для всех видов деятельности и равна 11%.

По всей видимости, если указанные выше льготы велики и существенно отличаются по регионам, то использование агрегированной прибыли в качестве базы для данного налога увеличит стандартную ошибку регрессии. Диаграмма рассеяния налога на прибыль и агрегированной прибыли приведена на рисунке 10.

Проверим гипотезу о возможности использования данного показателя в качестве характеристики налоговой базы для налога на прибыль. Оценим следующую модель:

, (1.20)

где

– налог на прибыль (начисленный) в -том регионе (на душу населения);

– прибыль предприятий и организаций в -том регионе (на душу населения).

Рисунок 10. Диаграмма рассеяния фактических и предсказанных значений объясняемой переменной модели (1.20), 1999 г.

Результаты оценки модели (1.20) взвешенным методом наименьших квадратов, с исключением выбросов (outliers) представлены в таблице 16. Диаграмма рассеяния фактических и предсказанных моделью значений – на рисунке 11.

Таблица 16. Результаты оценки модели (1.20), ВМНК, 1999г.

Рисунок 11. Диаграмма рассеяния фактических и предсказанных значений объясняемой переменной модели (1.20), 1999 г.

По результатам оценки, модель объясняет около 88% дисперсии (при исключении выбросов) начисленного налога. Как и предполагалось, невысокие объясняющие свойства модели связаны с различиями в объемах предоставляемых льгот, как на федеральном, так и на территориальном уровне.

В зависимости от видов деятельности, ставка налога меняется в рамках региональной доли налога. Например, в г. Москве26 установлены следующие ставки налога27 для зачисления в городской бюджет:

*

для банков и других кредитных организаций - 27%;

*

по прибыли, полученной от посреднических операций и сделок, а также страховщиков, бирж и брокерских контор - 25%;

*

для остальных организаций - 19%.

В приложении 1, таблица 4 представлены оценки налогового потенциала (теоретических значений) по налогу на прибыль в соответствии с моделью:

, (1.21)

где

– оценка налогового потенциала по налогу на прибыль для -того региона.

Следует отметить, что в связи с использованием агрегированного показателя прибыли, полученная оценка выравнивает как различия налоговых усилий территориальных властей, так и все остальные льготы, установленные федеральным законодательством, которые считаются объективными (не зависящими от действий региональных властей).

Налог на доходы физических лиц

В соответствии с налоговым законодательством РФ (действовавшим в 1999г.) базой данного налога являлись все доходы, полученные налогоплательщиками, как в денежной, так и в натуральной форме. Не подлежали налогообложению (не включались в налогооблагаемый доход) государственные пособия по социальному страхованию и соцобеспечению, все виды пенсий, банковский процент и др. Ставка налога - была прогрессивной и изменялась от нуля до 35 процентов. Кроме того для некоторых видов доходов была определена единая ставка (выигрыши, доход от государственных ценных бумаг и др.).

Рисунок 12. Структура денежных доходов населения в 1999 г. (источник Госкомстат).

На рисунке 13 изображено поле корреляции (диаграмма рассеяния) между доходами бюджетной системы РФ от подоходного налога и денежными доходами населения28 (в расчете на душу населения) с аппроксимирующим трендом.

Рисунок 13. Диаграмма рассеяния между подоходным налогом и доходами населения 1999 г.

Проверим гипотезу о возможности использования данного показателя в качестве характеристики фактической налоговой базы. В таблице 17 приводится оценка налогового потенциала по подоходному налогу с физических лиц на основе денежных доходов населения:

, (1.22)

где

– сумма подоходного налога -того региона (на душу населения);

– среднедушевые денежные доходы населения в -том регионе.

Таблица 17. Результаты оценки модели (1.22), ВМНК, 1999г.

Из результатов оценки видно, что процент объясненной дисперсии не слишком высок (R2=0.75), что вероятно связано с неоднородностью структуры доходов населения по регионам и различием в налогообложении различных видов доходов. Эффективная ставка налогообложения доходов населения составляет около 6%. Как и в случае оценки налогового потенциала с использованием линейных моделей на основе ВРП, константа статистически значима, что может интерпретироваться как наличие необлагаемого уровня доходов.

Как уже отмечалось выше, показатель денежных доходов населения, рассчитываемый Госкомстатом, включает все виды денежных доходов, к которым также относятся доходы, не подлежащие обложению данным налогом (в 1999 г.). Большую их часть составляют различные социальные выплаты, включая пенсии. Среди налогооблагаемых доходов большую часть составляет заработная плата (46% всех денежных доходов населения в 1999 году).

Проверим гипотезу о возможности использования показателя денежных доходов населения в качестве характеристики фактической налоговой базы. Оценим следующую модель:

, (1.23)

где

– сумма подоходного налога -того региона (на душу населения);

– номинальная начисленная заработная плата в -том регионе за вычетом прироста задолженности (на душу населения).

Результаты оценки приводятся в таблице 18. Диаграмма рассеяния фактических и предсказанных значений представлена на рисунке 14.

Таблица 18. Результаты оценки модели (1.23), ВМНК, 1999г.

Рисунок 14. Диаграмма рассеяния фактических и предсказанных значений объясняемой переменной модели (1.23), 1999 г.

Как видно из результатов оценки, выплаченная заработная плата является лучшей базой для собранного подоходного налога в отличие от совокупных денежных доходов населения. Процент объясненной дисперсии близок к 95% (75% в случае использования денежных доходов, см. табл. 17). Вероятно, это объясняется тем, что заработная плата составляет подавляющую часть всех налогооблагаемых доходов населения.

Значимая отрицательная константа в данной модели имеет вполне определенный экономический смысл. Это часть доходов, не подпадающих под налогообложение вследствие прогрессивной ставки налога. В соответствие с (1.5) необлагаемый минимум в среднем по регионам равен 1245 руб. Таким образом, эффективная ставка налогообложения заработной платы составляет 11.3%, что несколько ниже минимальной ставки (12%).

Таким образом, в соответствие с результатами таблица 18 оценка налогового потенциала по подоходному налогу будет следующей:

, (1.24)

где

– оценка налогового потенциала по подоходному налогу для -того региона;

– число жителей в -том регионе.

Тем не менее, заработная плата отражает не все доходы, подлежащие налогообложению подоходным налогом. Попытаемся их учесть через разницу между денежными доходами и заработной платой, интерпретируя их как "остальные доходы в денежной форме":

, (1.25)

где

– сумма подоходного налога -того региона (на душу населения);

– номинальная начисленная заработная плата в -том регионе за вычетом прироста задолженности (на душу населения);

– остальные денежные доходы населения в -том регионе (на душу населения).

Результаты оценки модели (1.25) приведены в таблице 19. Диаграмма рассеяния фактических и предсказанных значений представлена на рис. 15.

Таблица 19. Результаты оценки модели (1.25), ВМНК, 1999г.

Рисунок 15. Диаграмма рассеяния фактических и предсказанных значений объясняемой переменной модели (1.25), 1999 г.

По результатам оценки, коэффициенты при обеих переменных модели положительны и статистически значимы. Из диаграммы рассеяния видно (рис. 15), что из общего облака рассеяния можно выделить некоторые выбросы, особенно "сильный" из которых – регион за номером 44 (Республика Ингушетия). Это может быть связано с существенными различиями в структуре доходов этого региона (например, меньшей долей необлагаемых доходов, т.к. ошибка имеет положительный знак) либо погрешностью определения используемых показателей. Выбросные значения сильно влияют на оценку параметров регрессионного уравнения. Для устранения этого влияния исключим данный регион из выборки. Результаты оценки модели (1.25) с исключенными выбросами представлены в таблице 20.

Таблица 20. Результаты оценки модели (1.25), ВМНК, с исключением выбросных точек, 1999 г.

, (1.26)

где

- оценка налогового потенциала по подоходному налогу;

- число жителей в -том регионе.

Расчет налогового потенциала в соответствие с моделью (1.26) приведен в приложении 1, таблица 5.

Налоги на имущество

Налоги на имущество (предприятий, физических лиц, на наследуемое имущество) зачисляются в территориальные бюджеты и составляют порядка 10% всех бюджетных доходов территорий (в совокупности). Практически все доходы (98%) этой статьи бюджета обеспечиваются налогом на имущество предприятий.

Плательщиками налога на имущество предприятий являются любые юридические лица, их филиалы и подразделения. Объект налогообложения – основные средства, нематериальные запасы и затраты, находящиеся на балансе плательщика. Ставка налога устанавливается территориальными властями и ограничивается федеральным законодательством29 в пределах 2%. По налогу установлен ряд федеральных льгот и предусматривается введение региональных.

Проверим гипотезу о возможности использования основных фондов в качестве характеристики фактической налоговой базы для данного налога . Оценим следующую модель:

, (1.27)

где

– налог на имущество предприятий в -том регионе (на душу населения);

– стоимость основных фондов предприятий и организаций -того региона (на душу населения).

Результаты оценки модели представлены в таблице 21.

Таблица 21. Результаты оценки модели (1.27), ВМНК, 1999г.

Модель объясняет порядка 60% дисперсии налога на имущество предприятий. Следует отметить, что основные фонды не полностью характеризуют базу налогов, т.к. налогом облагается и часть других активов, находящихся на балансе предприятия. По всей видимости, доход, полученный в регионе, должен в какой-то мере характеризовать данные активы. Остальные налоги на имущество (предприятий, наследуемого, операции с ценными бумагами) составляют менее 2% общей суммы от данной группы налогов. Поскольку в качестве объясняющей переменной вводится макрофактор, учтем эти налоги в объясняемой переменной::

, (1.28)

где

– налоги на имущество (совокупность всех налогов на имущество) в -том регионе (на душу населения);

– валовой региональный продукт -того региона (на душу населения).

Проверим гипотезу о возможности использования данных показателей в качестве характеристики фактической налоговой базы по данной группе налогов. Результаты оценки модели представлены в таблице 22 и на рисунке 16.

Таблица 22. Результаты оценки модели (1.28), ВМНК, 1999г.

Рисунок 16. Диаграмма рассеяния фактических и предсказанных значений объясняемой переменной модели (1.28), 1999 г.

По результатам оценки, оба коэффициента обладают высокой статистической значимостью. Объясняющие свойства модели повысились до 82% (в сравнении с 60% в случае с однофакторной моделью).

, (1.29)

где

– оценка налогового потенциала по налогам на имущество;

– число жителей в -том регионе.

Оценка представлена в приложении 1, таблица 6.

Налог с продаж

Данный налог полностью поступает в региональные и местные бюджеты, регулируется региональным законодательством. При этом следует отметить, что в настоящее время отсутствует отдельный федеральный закон, регулирующий особенности взимания данного налога, а общий порядок налогообложения регулируется статьей Закона "Об основах налоговой системы в Российской Федерации". Ставка налога устанавливается региональными властями и может быть различной для разных групп товаров (в основном до 5%, в некоторых случаях по подакцизным товарам 10%, например, в Омской обл.). Плательщиками налога являются предприятия, организации и индивидуальные предприниматели. Объектом налогообложения признается стоимость товаров (работ, услуг), реализуемых оптом или в розницу за наличный расчет. При рассмотрении налога с продаж необходимо указать на то, что отдельные положения закона "Об основах налоговой системы в Российской Федерации", регулирующие налог с продаж, были признаны Конституционным судом РФ не соответствующими Конституции РФ. По этой причине, в случае если законодательство о налоге с продаж не будет приведено в соответствие с Конституцией РФ, он, согласно решению Конституционного суда, подлежит отмене, начиная с 1 января 2002 года.

Наиболее подходящей характеристикой базы для данного налога, по-видимому, является розничный товарооборот. Во всяком случае, это та часть товаров, которая оплачивается за наличный расчет. Проверим эту гипотезу, оценим следующую модель:

, (1.30)

где

– суммарный налог с продаж в -том регионе (на душу населения);

– розничный товарооборот -того региона (на душу населения).

Результаты оценки модели представлены в таблице 23, диаграмма рассеяния фактических и предсказанных моделью значений налога с продаж представлена на рисунке 17.