Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Теоретические основы налоговой кластеризации регионов РФ 12
1.1. Проблемы и перспективы применения налоговых кластер процедур в региональной экономике 12
1.2. Востребованность в финансовой науке и объективные предпосылки налоговой кластеризации на субфедеральном уровне 26
1.3. Теоретические аспекты идентификации налоговой кластеризации субъектов РФ 59
ГЛАВА 2. Методические вопросы налоговой кластеризации субъектов РФ 79
2.1. Характеристика информационной базы для целей налоговой кластеризации российских регионов 79
2.2. Обоснование комплексной системы налоговых показателей для налоговой кластеризации на субфедеральном уровне 91
2.3. Методика налоговой кластеризации территорий РФ на основе комплексной системы налоговых показателей 109
ГЛАВА 3. Применение налоговой кластеризации регионов рф в целях совершенствования управления налогообложением 122
3.1. Налоговая кластеризация субъектов РФ на основе комплексной системы налоговых показателей 122
3.2. Интерпретация результатов налоговой кластеризации регионов РФ 131
3.3. Направления совершенствования управления налогообложением в регионах РФ на основе результатов их кластерного структурирования и перспективы развития кластерных инициатив в сфере налогообложения 160
Заключение 189
Библиографический список
- Востребованность в финансовой науке и объективные предпосылки налоговой кластеризации на субфедеральном уровне
- Теоретические аспекты идентификации налоговой кластеризации субъектов РФ
- Обоснование комплексной системы налоговых показателей для налоговой кластеризации на субфедеральном уровне
- Интерпретация результатов налоговой кластеризации регионов РФ
Востребованность в финансовой науке и объективные предпосылки налоговой кластеризации на субфедеральном уровне
Начиная с древних времен для управления государством правители разделяли его на определенные территории, обладающие рядом общих свойств, параметров: исторических, политических, экономических и других. Еще в Древнем Риме существовали общины, которые с течением времени стали называться провинциями, в устройство и управление которыми правители вносили постоянные изменения. В России также каждый новый царь осуществлял ряд преобразований в части территориального деления. Петр I разделил Российскую империю на 8 губерний, Екатерина II – на 68 губерний.
Первые попытки теоретического осмысления районирования России предприняли ученые географы и статистики: П.П. Семенов-Тян-Шанский, К.И. Арсеньев и другие. Вопросами регионального развития занимались такие организации как Госплан СССР, Министерство экономики СССР, многочисленные научно-исследовательские институты. В 1960-70-х годах прошлого века был разработан ряд программ развития регионов: «Комплексная программа научно-технического прогресса», «Генеральная схема развития и размещения производительных сил СССР»; «Генеральная схема расселения СССР» в разработке которых участвовало более 500 различных учреждений. В 1995 г. в Москве была создана Международная академия регионального развития и сотрудничества (МАРС).
Начало развитию российской региональной политики положил Указ Президента РФ от 03.06.1996 г. № 803 «Об основных направлениях региональной политики в РФ». В разные периоды новейшей истории РФ предлагались концепции предполагающие приоритетность регионального выравнивания или принципов поляризованного развития территорий1. В разработанной еще в 2008 г. и действующей в настоящее время «Концепции долгосрочного социально-экономического развития РФ до 2020 года» отражены обе цели пространственного развития страны: как создание новых центров социально-экономического развития, так и уменьшение дифференциации уровня и качества жизни в РФ. Необходимо указать, что в названной Концепции предусматривается создание сети территориально-производственных кластеров, реализующих конкурентный потенциал территорий. В «Концепции совершенствования региональной политики в Российской Федерации на период до 2020 г. (проект)», разработанной действующим тогда еще Министерством регионального развития, опять в качестве цели выдвигается сбалансированное развитие регионов2, при том, что в Стратегии 2020 говорится о стимулировании центров роста и управляемом «сжатии» периферийных территорий3.
Взамен утратившего силу распоряжения Правительства РФ от 26 марта 2013 г. № 435-р постановлением Правительства РФ от 15 апреля 2014 г. № 307 утверждена Государственная программа РФ «Региональная политика и федеративные отношения». В названной программе говорится об обеспечении сбалансированного развития, усилении финансовой самостоятельности, росте инвестиционного потенциала российских регионов в период с 2013 до 2020 гг., достаточно много внимания уделяется налоговым доходам бюджетов. По мнению
Считаем необходимым также кратко осветить вопросы законодательного регулирования территориального развития. В новой России первым документом в этой сфере считается Указа Президента РФ от 1.04.1996 г. № 440 «О концепции перехода Российской Федерации к устойчивому развитию». В экономической литературе активно разрабатываются авторские концепции территориального развития, такими авторами как С.С. Сулакшин, В.Н. Лексин, А.С. Малчинов, А.Н. Швецов2 и другими.
Созданы и успешно функционируют научные школы регионального развития Дальневосточного отделения РАН в г. Хабаровске; Вологодского научно-координационного центра ЦЭМИ; уральские школы региональной экономики при Институте экономики УрО РАН и на кафедре региональной и муниципальной экономики Уральского государственного экономического университета и ряд других. В научных исследованиях предметно освещаются проблемы устойчивости, сбалансированности, социальной ориентации, территориального и хо 1 Лексин В.Н., Швецов А.Н. Государство и регионы: теория и практика государственного ре
В условиях наличия таких тенденций законодательных и научных инициатив в РФ объективно и закономерно говорить о необходимости разработки предпосылки и внедрения в практику налоговой кластеризации российских регионов, позволяющей изыскивать дополнительные резервы для продуманного выравнивания уровня социально-экономического развития субъектов РФ. При этом следует указать, что необходима доработка стратегии пространственного развития экономии РФ, принципов региональной политики и механизмов ее реализации, что позволит более точно ставить задачи, обозначать принципы налоговой кластеризации субъектов РФ и интерпретировать ее результаты для выработки обоснованных предложений по совершенствованию управления налогообложением и налогового администрирования на субфедеральном уровне.
Современная российская наука и практика изучает и решает многочисленные проблемы развития субъектов РФ, среди которых следует назвать следующие направления, разрабатываемые в научно-практической сфере:
Теоретические аспекты идентификации налоговой кластеризации субъектов РФ
Эта информация по-разному классифицируется различными исследователями1. Из многочисленных золотоносных завалов достаточно разнородных и неструктурированных статистических данных перед автором стояла задача формирования информации для осуществления кластерного анализа налогового состояния регионов РФ.
При этом, так как данные предназначены для использования в программных статистических продуктах, то они должны быть представлены в такой форме, которая пригодна для хранения, обработки и передачи. Они также должны быть обоснованно определены по составу, правильно вычислены, грамотно обработаны (собраны, переданы, введены в систему и т.п.). Информация для налоговой кластеризации должна быть предварительно обработана, так как разнородную информацию трудно, а порой и нельзя использовать для систематизации в общем поле измерения.
Напомним, что в главе 1 мы писали, что показатели, используемые в качестве исходной информации для осуществления кластерного анализа российских территорий, следует интерпретировать как параметры – числовые характеристики генеральной совокупности регионов РФ2.
Показатели-параметры, предлагаемые и используемые для налоговой кластеризации должны отвечать единой аксиоматике кластерной модели классификации. Следует учитывать, что, во-первых, есть налоговые параметры объекта кластеризации – региона, которые могут быть оценены непосредственным измерением (сумма налоговых поступлений, налоговые издержки и т.п. показатели, а также рассчитываемые на их основе относительные показатели). Во-вторых, есть показатели, которые нельзя в их первоначальном виде измерить (налоговая дисциплина, налоговые предпочтения органов управления конкрет-1 См. Томшинская И.Н. Классификация информативных инструментов развития региона // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 5: Экономика. – 2013. – № 3(127). – С. 133-137/
Под показателем (индексом, индикатором) обычно принято считать выраженную числом характеристику какого-либо свойства экономического объекта или решения, которые подразделяются на группы в зависимости от экономического содержания, способа измерения, варианта использования, по способам получения, по методикам расчета. ного субъекта РФ в принятии решений по совершенствованию социально-экономического положения территории и т.д.). Исходя из единой аксиоматики кластерной модели классификации исходная информация различными способами должна быть приведена в вид, удобный для кластеризации. Сделанное выше замечание, прежде всего, касается различных типов нечисловой, экспериментальной, гипотетической и т.п. информации. Однако и числовая информация: прямая, косвенная, альтернативная, априорная и т.д. практически всегда нуждается в преобразованиях, последовательном выборе методов разделения и первичной обработки информации, необходимых для ее использования в кластер процедурах. Так, например, Л.Х. Гитис выделяет 14 блоков, характеризуя последовательность выбора методов разделения и первичной обработки информации для ее использования в кластер процедурах 1.
Необходимо в обязательном порядке учитывать объективно имеющиеся особенности экономических, в том числе налоговых измерений2: 1. Существование различных систем измерения и измерителей: наряду с денежными есть также натуральные и гибридные, в том числе индексные и т.п.; 2. У денежных показателей нет эталонов, и они зависят от многих факторов, отдельные из которых достаточно трудно учесть; 3. Сложность и многоуровневый характер показателей; 4. Наличие наряду с установленными в международных или национальных методиках показателями (ВВВП, ВРП и другие), ряда показателей (обычно их называют оценочными) методика расчета которых устанавливается экспертным путем, создавая сложности при сопоставлении данных; 5. Дискретный характер измерения объектов в процессе их непрерывного многопланового и разно направленного изменения и развития; обработки программными продуктами, ее декомпозиции, шкалировании и нормировании.
Первичная оценка информации для целей налоговой кластеризации регионов РФ и представление ее в пригодном для налоговой кластеризации виде происходит по следующему алгоритму: 1) определение налоговых и взаимосвязанных с ними параметров субъектов РФ и анализ их репрезентативности; 2) отбор параметров, необходимых и достаточных для налоговой кластеризации; 3) сбор информации, осуществление ее подготовки для пригодности в кластер процедурах. Обобщенно подход к выбору параметров для налоговой кластеризации предполагает: изучение налоговых аспектов (свойств) субъекта РФ; измерение показателей-параметров и использованием возможностей их объединения (см. предлагаемые далее 12 групп налоговых показателей) и сопоставления (см. далее изложение вопросов корреляции показателей); отбор показателей не только содержательно, но и расчетно пригодных для использования в налоговой кластеризации.
Для целей диссертационного исследования мы использовали только данные из официальных источников: сайта Минфина РФ, ФНС РФ, Росстата РФ. Такой подход обоснован тем, что до настоящего момента налоговая кластеризация российских регионов системно не осуществлялась. Поэтому для впервые проводимой налоговой кластеризации субъектов РФ на основе комплексной системы налоговых показателей, которую мы назвали «разведочная кластеризация», вполне достаточно данных из официальных источников. В последующем целесообразно расширение информационной платформы для налоговой кластеризации регионов за счет использования информационных ресурсов тех или подразделений органов власти всех уровней, данных полученных по результатам опроса общественного мнения и т.д.
Обоснование комплексной системы налоговых показателей для налоговой кластеризации на субфедеральном уровне
Приведенная информация подтверждает правильность выбора нами для характеристики субъектов РФ, входящих в названые кластеры терминологической конструкции - максимально всесторонне успешные в налоговой сфере (с позиции государства) регионы.
Необходимо также отметить, что в 2011 году не все регионы-лидеры по тому или иному показателю (см. таблицу 7) вошли в состав существенно функционально пропорциональных налоговых кластеров (см. таблицу 5). Не попали в рассматриваемом году в существенно функционально пропорциональные налоговые кластеры следующие субъекты РФ1: Республика Тыва (она была в лидерах и в 2010 г.); г. Санкт-Петербург (он был в лидерах и в 2010 г.); Ненецкий АО (лидер по двум показателям; он попал в состав наиболее функционально пропорциональных кластеров в 2012 г.); Смоленская область (она попала в состав наиболее функционально пропорциональных кластеров в 2012 г.).
В таблице 7 данные субъекты РФ выделены жирным шрифтом. В 2011 году Ханты-Мансийский АО, являясь лидером по двум показателям, не входит в состав существенно функционально пропорциональных налоговых кластеров (входил в 2010 году). В 2011 году Чукотский АО, являясь лидером по двум показателям, не входит в состав существенно функционально пропорциональных налоговых кластеров (входил в 2010 году и входит в 2012 году).
Саратовская область, являясь в 2011 г. лидером по двум показателям, входит в состав наиболее функционально пропорционального налогового кластера. Рязанская область являясь в 2011 г. лидером по показателю – коэффициент поступления налогов 1 (Кпн) также входит в состав наиболее функционально пропорционального налогового кластера. Такая ситуация является еще одной особенностью 2011 года, когда по 5 показателям из 14 лидирующие позиции заняли субъекты РФ, входящие в состав существенно функционально пропорциональных налоговых кластеров.
Комментируя позицию регионов (см. таблицу 8), стабильно входящих в состав существенно функционально пропорциональных налоговых кластеров в 2012 г., следует указать, что позиции названных выше 6 регионов имеют в данном году свою специфику.
Ни один из 6 регионов не занимает первую позицию по какому-либо показателю. Наилучшая ситуация в данных регионах сложилась в 2012 г. по показателю эффективности НДС (Эндс), по которой 5 из названных субъектов занимают со 2 по 24 позицию и только Кемеровская область – 67 позицию.
Рассматриваемые регионы также занимают высокие места по следующим показателям: Владимирская область занимает 4 место по коэффициенту начисления налогов по сравнению с контрольными цифрами ( нк), 11 место по пере-платоемкости (Пе) и 10 место по показателю эффективности НДС (Эндс); Калининградская область – 2 место по показателю эффективности НДС (Эндс), 6 место по коэффициенту начисления налогов (Кпк) и 7 места по налогоемкости (Ен), коэффициенту начисления налогов по сравнению с контрольными цифрами (Кнк) и уровню налоговых издержек (Эни); Кемеровская область – 3 место по уровню налогообложения юридических лиц ( ); Московская область – 5 ме сто по переплатоемкости (Пе), 6 место по налоговой урегулируемости путем уплаты процентов (Уепроц), 7 место по уровню дополнительно начисленных сумм по результатам выездных налоговых проверок (Уднв), 8 место по уровню дополнительно начисленных сумм по результатам камеральных налоговых проверок (Уднк), 11 место по уровню налогообложения юридических лиц ( ); Республика Коми занимает 9 место по показателю эффективности НДС (Эндс); Удмурская Республика – 5 место по налогоемкости (Ен) и по показателю эффективности НДС (Эндс), 10 место по коэффициенту поступления налогов по сравнению с контрольными цифрами (Кпк). Приведенная информация подтверждает правильность выбора нами для характеристики субъектов РФ, входящих в названые кластеры терминологической конструкции - максимально всесторонне успешные в налоговой сфере (с позиции государства) регионы.
Необходимо также отметить, что в 2012 году не все регионы-лидеры по тому или иному показателю (см. таблицу 8) вошли в состав существенно функционально пропорциональных налоговых кластеров (см. таблицу 5). Не попали в рассматриваемом году в существенно функционально пропорциональные налоговые кластеры следующие субъекты РФ1: Республика Тыва (она была в лидерах и в 2010-2011 гг.); Псковская область; Сахалинская область (лидер по двум показателям; она была в составе существенно функционально пропорциональных кластеров в 2010-2011 гг.); Ямало-Ненецкий АО (он был в составе существенно функционально пропорциональных кластеров в 2010 г.).
В 2012 году Ханты-Мансийский АО, являясь лидером по двум показателям, не входит в состав существенно функционально пропорциональных налоговых кластеров (входил в 2010 году).
В 2012 году Чукотский АО, Краснодарский край, Белгородская область, являясь лидером по одному из показателей, входят в состав наиболее функционально пропорциональных налоговых кластеров.
Ненецкий АО и Ставропольский край, являясь в 2012 лидерами по двум показателям - входят в состав наиболее функционально пропорционального налогового кластера. Таким образом, в 2012 году по 7 показателям из 14 лидирующие позиции заняли субъекты РФ, входящие в состав существенно функционально пропорциональных налоговых кластеров.
Сводная информация о 6 регионах стабильно входящих в состав существенно функционально пропорциональных налоговых кластеров представлена в таблицах 9-14. По этим таблицам можно отследить динамику изменения показателей налогового состояния данных регионов.
По итогам обобщения информации о регионах лидерах мы выяснили, какие из них в 2010-2012 годах входили в состав существенно функционально пропорциональных налоговых кластеров. Исходя из этого, в таблицу 5 внесены дополнения: по данным регионам поставлен значок « » в соответствующей графе.
Кроме этого нами построена таблица 15, где сгруппированы регионы РФ, занимающие лидирующую позицию по соответствующему показателю.
Исходя из данных таблиц 5 и 15, нами сформирован сводный список регионов, которые в тот или иной из 2010-2012 годов, являясь лидерами по отдельным показателям, также входили и в состав существенно функционально пропорциональных налоговых кластеров. Такими регионами стали: Белгородская область, Калининградская область, Краснодарский край, Ненецкий АО, Республика Коми, Рязанская область, Саратовская область, Сахалинская область, Ставропольский край, Ханты-Мансийский АО Югра; Чукотский АО, Ямало-Ненецкий АО.
Интерпретация результатов налоговой кластеризации регионов РФ
Очевидно, что опыт управления налогообложением в регионах, входящих в состав наиболее (существенно) функционально-пропорциональных налоговых кластеров следует изучать и использовать другим субъектам РФ. Закономерно возникает вопрос как их достижения в налоговой сфере, которые отражены в таблицах 6-14 и проанализированы в предыдущем параграфе, взаимосвязаны с социально-экономическим положением данных субъектов РФ. Для этих целей, по мнению автора, целесообразно использовать результаты рейтинга1 социально-экономического положения субъектов РФ. Нами использован рейтинг, который начиная с 2010 года составляет РИА «Рейтинг» (группа «РИА Новости»)2. При этом следует указать, что неоспоримое преимущество данного рейтинга перед другими состоит в системности осуществления и доступности результатов расчетов. При этом в экономической литературе предлагаются и другие различные системы показателей для мониторинга и анализа социально-экономического положения и уровня его развития в регионах3.
Результаты рейтинга позволяют не только производить комплексное сравнение оценку позиций регионов, но и исследовать динамику их развития, которая, как будет видно из результатов, весьма неравномерна.
Методика исчисления индекса основывается на агрегировании различных показателей, характеризующих важнейшие особенности экономического положения регионов.
Используемые РИА «Рейтинг» показатели состоят из 4 групп- подмножеств.
1. Показатели масштаба экономики: объем производства товаров и услуг; численность занятых в экономике; объем доходов консолидированного бюджета. Данные показатели, являясь абсолютными, следует использовать в обосновании достижений в налоговой сфере с большой осторожностью, особенно если есть альтернативный относительный показатель во второй группе, перечисляемой далее.
2. Показатели эффективности экономики: объем производства товаров и услуг на одного жителя; инвестиции в основной капитал на одного жителя; иностранные инвестиции на одного жителя; доля прибыльных предприятий; отношение задолженности по налогам к объему поступивших налогов и сборов в бюджетную систему РФ (подчеркнуто автором, чтобы акцентировать этот налоговый показатель). Считаем необходимым указать, что данные показатели создают основы для достижений в налоговой сфере (по показателям налогообложения, входящим в предлагаемую нами комплексную систему налоговых показателей для осуществления налоговой кластеризации регионов РФ).
3. Показатели бюджетной сферы: доходы консолидированного бюджета на одного жителя; доля налоговых и неналоговых доходов в суммарном объеме доходов консолидированного бюджета; отношение государственного долга к налоговым и неналоговым доходам консолидированного бюджета; дефицит к налоговым и неналоговым доходам консолидированного бюджета (подчеркнуто автором, чтобы акцентировать эти налоговые показатели). Названные показатели в большинстве своем являются налоговыми показателями или непосредственно с ними взаимосвязанными.
4. Показатели социальной сферы: отношение денежных доходов населения к стоимости фиксированного набора потребительских товаров и услуг; уровень безработицы; ожидаемая продолжительность жизни при рождении; уровень младенческой смертности. Взаимосвязь данных показателей с показателями налогообложения, входящими в предлагаемую нами комплексную систему налоговых показателей для осуществления налоговой кластеризации регионов РФ нельзя оценить однозначно. Например, по уровню безработицы, можно сказать, что чем она ниже, тем больше должны быть поступления налогов в бюджетную систему от работающих физических лиц; с другой стороны уровень налогообложения занятых оказывает влияние на уровень безработицы.
С учетом сделанных выше замечаний по взаимосвязи групп показателей социально-экономического положения субъектов РФ с предложенной нами комплексной системой показателей для целей налоговой кластеризации регионов далее будут делаться выводы и вноситься предложения по совершенствованию управления налогообложением.
Приведем краткую информацию о методике рейтинга.
Рейтинг осуществлен путем ранжирования российских регионов по убыванию значений интегрального рейтингового балла.
Данный балл рассчитан в три этапа. 1. определен рейтинговый балл региона по каждому показателю; 2. определен рейтинговый балл по группе показателей; 3. определен интегральный рейтинговый балл.
По каждому показателю рейтинговый балл региона РФ рассчитан в соответствии с интервалом значений от 1 до 100, при этом субъект РФ получал рейтинговый балл, равный 100, если значение показателя наилучшее; 1 балл – наихудшее. При расчете рейтингового балла учтено как место каждого региона РФ среди других субъектов РФ по данному показателю, так и степень отставания от лучшего результата.
По каждой группе показателей определен рейтинговый балл региона РФ как среднее арифметическое рейтинговых баллов всех показателей, входящих в соответствующую группу. Интегральный рейтинг региона рассчитан как среднее геометрическое рейтинговых баллов всех рассматриваемых групп показателей.
Беря исходную информацию из названных рейтингов, автор считает необходимым сделать по ним несколько критических замечаний. Во-первых, не приведены должные обоснования выбора как групп так и перечня конкретных показателей. Поэтому отдельные показатели вызывают вопросы. Так, например, ожидаемая продолжительность жизни при рождении, на наш взгляд является субъективно рассчитываемым показателем, кто бы ни осуществлял такие расчеты. Во-вторых, спорным является использование для расчетов абсолютных показателей – по всем показателям масштаба экономики, так как происходит нарушение принципов сопоставимости данных, а также так как ряд абсолютных показателей еще используются и для расчета относительных показателей на душу населения. В-третьих, не совсем понятно как учитывается то обстоятельство, что по разным показателям отличаются значения разницы между минимумом и максимумом в условиях применения единой шкалы от 1 до 100 по всем показателям. В-четвертых, никак не обосновано использование средне арифметических величин в случае расчета рейтингового балла по группе показателей, и средне геометрических для расчета интегральных рейтингов. В-пятых, в расчетах показателей по субъектам РФ иногда при одинаковом значении показателя, регионам присваиваются разные места (см., например, возраст). С учетом всего выше изложенного автор будет далее анализировать позицию регионов, стабильно входящих в состав существенно функционально пропорциональных налоговых кластеров, по итогам 2010-212 гг. согласно рейтинга социально-экономического положения субъектов РФ на основе информации составленных им таблиц 19-28.