Оценка использования налогового потенциала в контексте социально-экономического развития региона

В современных условиях развитие и экономический рост субъектов Российской Федерации во многом зависит от проводимой ими налоговой политики. При ее построении региональные власти должны учитывать не только потенциальный объем налоговых доходов, но и мультипликативный эффект налоговых преференций, оказываемый на региональную экономику.

В связи с тем, что инвесторы предпочитают «заходить» в регионы с наименьшим для них уровнем налоговой нагрузки, государством созданы разнообразные механизмы для их привлечения: территории особого социально-экономического развития (ТОСЭР), свободный порт Владивосток (СПВ), региональные инвестиционные проекты, специальные инвестиционные контракты, приоритетные инвестиционные проекты, концессии, государственно-частное партнерство и т. п. – в рамках которых инвесторам предоставляются налоговые льготы и различные преференции.

При этом налоговые доходы – это основной источник финансирования государственных программ и обязательных расходов бюджета ^[1]. Учитывая, что на сегодняшний день около 70 субъектов Российской Федерации остаются дотационными, вопросы оценки использования налогового потенциала являются актуальными.

Полномочия субъектов Российской Федерации по определению основных параметров налогов закреплены в Налоговом кодексе Российской Федерации: это ставки и льготы по региональным налогам, пониженные ставки в отношении отдельных категорий налогоплательщиков по федеральным налогам.

Отметим, что при планировании региональной налоговой политики, а именно предоставление льгот и иных налоговых преференций, важным шагом является оценка налогового потенциала: определение его размера и степени использования.

В связи с этим основная цель исследования – разработать методический подход для оценки использования налогового потенциала региона, апробировать его на примере субъектов Дальневосточного федерального округа и определить его влияние на региональную экономику.

Основные задачи исследования:

1) рассмотреть подходы к трактовке понятия «налоговый потенциал» и изучить его классификацию;

2) разработать алгоритм оценки использования налогового потенциала регионами;

3) провести апробацию предложенного метода и оценить влияние на экономику на примере регионов ДФО.

В настоящее время в нормативной литературе отсутствует четкое определение понятия «налоговый потенциал».

В Бюджетном кодексе Российской Федерации (ст. 138) дана следующая трактовка налогового потенциала: «налоговые доходы на одного жителя, которые могут быть получены бюджетом муниципального района (муниципального округа, городского округа, городского округа с внутригородским делением) или консолидированным бюджетом муниципального района (бюджетом муниципального округа, бюджетом городского округа, консолидированным бюджетом городского округа с внутригородским делением) исходя из уровня развития и структуры экономики и (или) налоговой базы» ^[2].

При этом отечественные и зарубежные авторы придерживаются разных подходов (таблица 1).

Таблица 1 – Классификация подходов по толкованию термина «налоговый потенциал региона»

Таким образом, экономисты рассматривают налоговый потенциал как широком (совокупность налогооблагаемых ресурсов), так и в узком (максимальный объем налоговых поступлений) смысле.

Матрусов Н. Д. рассматривает налоговый потенциал как максимально возможную сумму налоговых доходов, которую возможно собрать с определенной территории. Такой же позиции придерживаются в своих работах Лотз ДЖ. Р. и Мозз Е. Р. В свою очередь Коломиец А. Л. и Мельник А. Д. определяют налоговый потенциал как совокупность объектов обложения. Бёд Р. М. считает налоговый потенциал через функцию мобилизации финансовых ресурсов, которые подлежат налогообложению.

Каждый подход имеет свои недостатки. В частности, фискальный подход не учитывает особенности налоговой базы и ее возможности. Ресурсный подход, наоборот, рассматривает только сумму налогооблагаемых ресурсов, не учитывая размер налоговых ставок и льгот.

Смешанный подход является более объективным. Поэтому в данном исследовании определим налоговый потенциал региона как совокупность налоговых ресурсов региона, которая при действующих параметрах налогообложения преобразуются в налоговые доходы бюджета.

В связи с многообразием подходов существуют также разные классификации налогового потенциала (рис. 1).

Рисунок 1 – Классификация налогового потенциала региона

Анализ научных работ показал, что вопрос использования налогового потенциала остается малоизученным. Абсолютное большинство авторов изучают проблемы определения объема налогового потенциала, рассматривают методы и инструменты более точной его оценки. И лишь немногие отмечают вопрос дальнейшего использования налогового потенциала. Так, Малолеткина М. П. пишет: «недостаточно сформировать налоговый потенциал территории, необходимо его реализовать в налоговые доходы территории с максимально возможной эффективностью» ^[18].

Поэтому в данной работе предлагается новый методический подход к оценке уровня использования налогового потенциала, что позволит ответить на следующие вопросы: «Каков уровень реализации налогового потенциала?», «Каков эффект от недоиспользования налогового потенциала для экономики региона?».

В связи с этим воспользуемся данной классификацией налогового потенциала:

номинальный налоговый потенциал региона – это максимальная сумма налоговых доходов, которая может поступить в бюджет региона при полной оплате налогов по всем налогооблагаемым ресурсам (полное использование возможностей);

реализованный налоговый потенциал региона – это сумма налоговых доходов, которая поступила в бюджет региона при действующей системе налогообложения (фактически аккумулированный).

Данная классификация позволяет оценить результаты проводимой регионами налоговой политики: какой экономический эффект получен от установления пониженных налоговых ставок и предоставления налоговых льгот, достигнуты ли цели предоставления налоговых преференций. Иными словами, насколько разрыв между номинальным и реализованным налоговым потенциалом повлиял на динамику социально-экономических показателей.

В соответствии с предложенной классификацией, разработаем методический подход к оценке реализации налогового потенциала региона и апробируем его на субъектах Дальневосточного федерального округа (далее – ДФО).

Алгоритм оценки использования налогового потенциала:

1) расчет номинального и реализованного налогового потенциала региона за определенный период;

2) определение степени использования налогового потенциала;

3) построение уравнений зависимости социально-экономических показателей от значения разрыва;

4) оценка выявленного влияния (группировка субъектов);

5) определение оптимального уровня налогового потенциала.

Для расчета номинального налогового потенциала региона воспользуемся формулой 1 ^[19]:

НПном = Нпост + НЛ + НЗ (1)

где – объем поступивших налогов, – объем предоставленных налоговых льгот, – объем задолженности по налогам.

Данная формула выбрана неслучайно, так как в современных научных работах авторы отмечают ведущую роль налогового администрирования в формировании и реализации налогового потенциала ^[20].

При этом расчет объемов поступивших налогов, налоговых льгот и задолженности будет произведен на основе данных консолидированных бюджетов субъектов ДФО. Консолидированный бюджет отражает полную картину по возникновению и расходованию финансовых ресурсов бюджетами всех уровней на соответствующей территории. Так как в дальнейшем в работе будут использоваться показатели социально-экономического развития регионов в целом, как единой территории, необходимо обязательно учитывать не только налоговые доходы регионального бюджета, но и местных бюджетов.

Реализованный налоговый потенциал региона берем равным объему налоговых доходов, поступивших в консолидированный бюджет за год.

В таблице 2 приведены полученные значения налоговых потенциалов субъектов ДФО, согласно статистической налоговой отчетности ^[21].

Таблица 2 – Расчетные данные за 2020 год

Из субъектов ДФО в Магаданской области и Приморском крае реализованный налоговый потенциал составляет наибольшее значение, 27,7 % и 21,4 % соответственно: почти в равной степени обусловлен льготами и задолженностью налогоплательщиков. Наименьшее значение разрыва налогового потенциала наблюдается в Сахалинской области и Чукотском автономном округе: большая его часть приходится на налоговые льготы.

В остальных регионах реализованный налоговый потенциал составляет 5–9 % от номинального. Стоить отметить, что структура налогового разрыва претерпела значительные изменения (рис. 2).

Рисунок 2 – Структура налогового разрыва

Наблюдается положительная тенденция: увеличение объема предоставляемых налоговых льгот и уменьшение налоговой задолженности. Тем самым, региональные власти могут определять приоритетные отрасли развития для предоставления налоговых льгот за счет налоговых доходов бюджета.

В таблице 3 представлены значения разрыва налогового потенциала по субъектам ДФО за 10 лет.

Таблица 3 – Значение разрыва НП, в млн. руб.

Устойчивая тенденция роста разрыва налогового потенциала на протяжении 9 лет наблюдается только в трех субъектах ДФО: Магаданская область, Хабаровский край и Еврейская автономная область. В остальных регионах наблюдается неравномерная динамика, за исключением Камчатского края, в котором налоговый разрыв неуклонно снижается. В 2020 году почти во всех субъектах ДФО налоговый разрыв вырос, что, в первую очередь, обусловлено мерами налоговой поддержки бизнеса в условиях распространения новой коронавирусной инфекции COVID-19. В этот период региональные и местные органы власти стремились снизить налоговое бремя для наиболее пострадавших отраслей экономики, предоставляя освобождение от уплаты налога, устанавливая пониженные ставки и коэффициенты в пределах своей компетенции.

Стоит отметить, что Пугачев А. А. в своей работе приводит другую структуру налогового разрыва, а именно «в налоговый разрыв включены суммы задолженности по налогам, сборам и иным обязательным платежам, администрируемым ФНС, суммы доначисленных налогов и сборов по результатам налоговых проверок, а также оценочные данные, касающиеся масштабов теневой экономики» ^[22]. Автор разделил субъекты Российской Федерации на 4 группы в зависимости от уровня и динамики налогового разрыва. Несмотря на различный подход к расчету налогового разрыва, полученные результаты по некоторым субъектам оказались схожими.

Во всех субъектах ДФО, за исключением Камчатского края, наблюдается тенденция роста разрыва налогового потенциала. В связи с этим необходимо оценить, насколько разрыв между номинальным и реализованным налоговым потенциалом повлиял на динамику социально-экономических показателей.

Для оценки влияния налогового разрыва на социально-экономическое развитие субъектов ДФО проведем регрессионный анализ между налоговым разрывом (X) и следующими показателями:

– валовый региональный продукт (Y1);

– среднедушевые денежные доходы населения (Y2);

– среднегодовая численность занятых в экономике (Y3);

– инвестиции в основной капитал (Y4);

– оборот малых предприятий (Y5).

На рисунках 3-5 представлена динамика выбранных показателей за последние 10 лет по четырем субъектам ДФО.

Валовый региональный продукт в субъектах ДФО имеет возрастающий тренд, что свидетельствует о планомерном развитии экономики. Это также наглядно видно по растущему обороту малых предприятий.

Рисунок 3 – Динамика показателей, млрд. руб.

При этом объем инвестиций в основной капитал имеет неравномерную динамику, но находится примерно в одном диапазоне.

Рисунок 4 – Динамика показателя, тыс. руб.

Среднедушевые денежные доходы населения растут во всех субъектах ДФО: в течение последних 10 лет размер доходов населения почти удвоился.

Рисунок 5 – Динамика показателя, тыс. чел.

По показателю «среднегодовая численность занятых в экономике» наблюдается обратная тенденция: практически во субъектах ДФО происходит снижение занятого населения в экономике на фоне неудовлетворительной демографической ситуации.

Для оценки влияния разрыва налогового потенциала на социально-экономическое развитие субъектов ДФО воспользуемся уравнениями линейной и нелинейной парной регрессии. Модель подбиралась на основе значений ошибки аппроксимации, коэффициентов детерминации и корреляции.

Измерение тесноты корреляционной связи между факторным и результативным признаками осуществляется при помощи линейного коэффициента корреляции, формула (2):

, (2)

Для измерения доли в общей вариабельности результативного признака, которая объясняется полученной моделью, т. е. объясняется изменением факторного признака, воспользуемся коэффициентом детерминации (формула 3):

, (3)

Проверка адекватности всей модели осуществляется с помощью расчета средней ошибки аппроксимации, формула (4):

, (4)

В результате расчетов по каждому субъекту ДФО получено пять моделей зависимости социально-экономических показателей от налогового разрыва. В зависимости от того, на динамику какого показателя в большей мере повлияла динамика налогового разрыва, регионы поделены на три группы (таблица 4):

группа 1: изменение налогового разрыва оказало наибольшее влияние на изменение валового регионального продукта или объема инвестиций в основной капитал;

группа 2: изменение налогового разрыва оказало наибольшее влияние на динамику среднедушевых денежных доходов населения;

группа 3: изменение налогового разрыва оказало наибольшее влияние на изменение объема оборота малых предприятий или среднегодовой численности занятых в экономике.

Таблица 4 – Классификация субъектов ДФО по использованию налогового разрыва

В группу 1 вошли два субъекта – Камчатский (рис. 6) и Хабаровский края: более 90% изменения валового регионального продукта объяснялось изменением налогового разрыва, связь между рассматриваемыми переменными прямая и тесная.

В Хабаровском крае основной объем налоговых льгот предоставляется компаниям, осуществляющим инвестиционную деятельность в крае, в Камчатском крае – организациям, получившим статус резидента ТОСЭР либо СПВ, или реализующим особо значимые инвестиционные проекты по добыче полезных ископаемых.

Во вторую группу вошли Приморский край (рис. 6) и Еврейская автономная область: более 65% изменения размера среднедушевых денежных доходов населения объяснялось изменением налогового разрыва, связь между рассматриваемыми переменными прямая и тесная.

В данных регионах предусмотрены налоговые льготы для поддержки организаций, инвестирующих в свою деятельность, из разных отраслей, что в итоге отражается на росте фонда заработной платы специалистов.

В третью группу вошли остальные пять субъектов: более 60% изменения размера оборота малых предприятий или среднегодовой численности занятых в экономике объяснялось изменением налогового разрыва, связь между рассматриваемыми переменными прямая и тесная.

В Республике Саха (Якутия) (рис. 6) и Чукотском автономном округе активно предоставляются льготы вновь созданным промышленным предприятиям и новым технологичным проектам, и как следствие, это способствовало росту численности занятых в экономике.

В Амурской и Магаданской областях активно осуществляется поддержка предпринимателей: пониженные ставки по упрощенной системе налогообложения и уменьшенный размер потенциального дохода по патентной системе налогообложения, налоговые каникулы по указанным специальным режимам для впервые зарегистрированных субъектов малого и среднего предпринимательства.

Рисунок 6 – Модели парной регрессии

Итоги проведенного анализа свидетельствуют о низком влиянии налогового разрыва на рост валового регионального продукта и объем инвестиций в основной капитал. При этом в субъектах ДФО распространены льготные механизмы для привлечения инвесторов. Данный факт связан отчасти с тем, что новые инвестиционные проекты еще находятся на стадии строительства и, следовательно, отсутствует налогооблагаемая база.

С другой стороны, предоставляемые региональными властями меры налоговой поддержки активно развивают сегмент малого и среднего предпринимательства. На протяжении последних 10 лет наблюдается устойчивая динамика роста оборота малых предприятий по всем субъектам ДФО.

Согласно исследованиям Abhijit Sen Gupta ^[23], на налоговые доходы стран сильное влияние оказывают структурные факторы, такие как размер ВВП на душу населения, доля отдельных отраслей в ВВП, открытость бизнеса, а также коррупция и политическая стабильность. Сделан вывод, что страны, которые зависят от налогообложения товаров и услуг в качестве основного источника налоговых поступлений, как правило, имеют более низкие показатели доходов. С другой стороны, страны, которые уделяют больше внимания налогообложению доходов, прибыли и прироста капитала, работают лучше.

В связи с этим при дальнейшем анализе целесообразно углубление регрессионных моделей для более точного определения оптимального уровня реализации налогового потенциала. А именно, предлагаем оценивать оптимальный размер налогового разрыва отдельно по каждому налогу в зависимости от целей, преследуемых налоговыми льготами.

Результативными факторами могут быть:

– налог на прибыль организаций: количество организаций, инвестиции в основной капитал, численность экономически активного населения по отдельным отраслям;

– налог на имущество организаций: основные фонды, численность экономически активного населения по отдельным отраслям;

– транспортный налог: денежные доходы населения, среднедушевые денежные доходы, грузооборот;

– специальные налоговые режимы (упрощенная система налогообложения, патентная система налогообложения, единый сельскохозяйственный налог): количество субъектов малого и среднего предпринимательства (МСП); оборот производимой ими продукции; численность наемных работников, занятых у субъектов МСП; численность экономически активного населения по отдельным отраслям;

– земельный налог: продукция сельского хозяйства, оборот розничной торговли;

– налог на имущество физических лиц: денежные доходы населения, среднедушевые денежные доходы, среднегодовая численность населения.

Таким образом, несмотря на то, что налоговый потенциал, выступая одновременно в качестве измерителя налоговых возможностей региона и в качестве индикатора, идентифицирующего реакцию экономики на применяемую систему налогообложения, представляет собой основной показатель финансовой самостоятельности региона, проблема его оценки остается нерешенной.

Результаты проведенного исследования свидетельствуют о том, что регрессионный анализ применим для оценки влияния уровня использования налогового потенциала на развитие региональной экономики. В среднем, по субъектам ДФО, уровень использования налогового потенциала составляет около 90 % от его максимального значения.

По каждому из девяти регионов получены модели зависимости налогового разрыва и основных социально-экономических показателей. Они свидетельствуют о том, что недоиспользование налогового потенциала в целом оказало положительный эффект на экономику субъектов ДФО, связь между отдельными показателями весьма высокая. При этом эффект от налоговых преференций проявился еще не в полной мере.

Однако для того, чтобы ответить на вопрос об оптимальном уровне использования налогового потенциала, необходимо в дальнейшем проанализировать ситуацию отдельно по каждому налогу.

Отметим, что описанный метод может использоваться региональными властями для выстраивания своей налоговой политики и принятия решения о введении (отмене) налоговых преференций.