Моделирование налогообложения

Знание налоговой базы позволяет  прогнозировать первоначальное (в первый год) изменение налоговых сборов при применении управляющих воздействий. Для оценки дальнейшей динамики необходимо учитывать реакцию налогоплательщиков на изменение системы налогообложения (в первом приближении - линейный отклик с коэффициентами эластичности в  качестве множителей перед приращениями переменных). Прогнозирование на далекую перспективу возможно лишь методом сценариев, поскольку необходимо спрогнозировать, в частности, динамику народонаселения.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Глава 2.

Подходы к  экономико-математическому моделированию  процессов налогообложения

 

2.1. О разработке подходов к моделированию поступлений налогов и других обязательных платежей в бюджетную систему Российской Федерации

 

2.1.1. Введение. Общие требования

 

Разработка имитационных моделей  процессов налогообложения с  целью оценки влияния управляющих  воздействий на эти процессы, сбора  и обобщения информации о процессах  налогообложения на основе компьютерных систем представляет собой достаточно наукоемкую и трудоемкую задачу. Эту  научно-исследовательскую работу (НИР) целесообразно выполнять творческому  коллективу специалистов по математическому  моделированию, компьютерным и экономическим  наукам, налогообложению.

Цель начального этапа - разработка первой версии математических и компьютерных средств, позволяющих  решать задачи оценки управляющих воздействий  на процессы налогообложения. Основные задачи НИР таковы:

- анализ нормативной базы и  практической реализации процессов  налогообложения в России,

- постановка основных задач  оценки управляющих воздействий  на процессы налогообложения,  

- разработка и изучение первой  версии системы математических моделей, имитирующих процессы налогообложения в ныне действующей налоговой системе, а также в модифицированной согласно решениям государственной власти налоговой системе (в дальнейшем следует рассмотреть вопрос о целесообразности разработки моделей для анализа ряда предлагаемых различными организациями и лицами налоговых систем, а также для оценки влияния процессов налогообложения на статику и динамику микро- и макроэкономических характеристик),  

- разработка макета диалоговой  компьютерной системы и соответствующих  программных средств, позволяющих  сотрудникам организации-заказчика  решать стоящие перед ними  задачи оценки управляющих воздействий  на процессы налогообложения. 

Сформулируем основные требования к выполнению НИР:

- работа должна основываться  на анализе действующей системы  сбора налогов и других обязательных  платежей в бюджетную систему  Российской Федерации (в федеральный  бюджет и в бюджеты территорий),

- математические модели и соответствующие  компьютерные разработки, предназначенные  для оценки управляющих воздействий  на процессы налогообложения,  должны позволять рассчитывать  объемы налоговых поступлений  при тех или иных значениях  управляющих воздействий - ставок  налогов, льгот, штрафов, 

- они должны предоставлять возможности  для модификации налоговой системы,  в частности, изменения ставок, системы льгот и штрафов, правил  относительно времени внесения, а также введения новых видов  налогов,

- конечный программный продукт  предназначается для эксплуатации  специалистами государственной  налоговой службы, не имеющими  специальных знаний в программировании  и математическом моделировании.

Дополнительные требования вырабатываются совместно с заказчиком на первом этапе выполнения НИР.

При выполнении НИР должен быть использован  имеющийся научный раздел, в частности:

- экономическая теория налогообложения, 

- современные теории менеджмента, 

- теория управляющих воздействий  (как часть теории управления),

- отечественных и зарубежных  исследования по математическому  моделированию и построению имитационных  моделей социально-экономических  систем,

- опыт разработки диалоговых  компьютерных систем, в частности,  накопленный в МГИЭМ (ту), АОЗТ "ТРИВО", во Всесоюзном центре  статистических методов и информатики  Центрального Правления Всесоюзного  экономического общества и в  других организациях,

 

2.1.2. Объекты математического моделирования

 

Работа должна основываться на анализе  действующей системы сбора налогов  и других обязательных платежей в  бюджетную систему Российской Федерации (в федеральный бюджет и в бюджеты территорий), включающей:

 а) основные виды налогов: 

- подоходный налог с физических лиц,

- налог на добавленную стоимость,

- налог на прибыль (доходы),

- акцизы (в том числе на спирт, водку и ликеро-водочные изделия, вина, пиво, табачные изделия, легковые автомобили, нефть (включая газовый конденсат), природный газ, бензин автомобильный и другие товары),  

б) поступления в государственные  внебюджетные фонды:

- Пенсионный фонд,

- Фонд медицинского страхования,

- Фонд социального страхования,

- Фонд занятости населения,

- налоги, поступающие в территориальный дорожный фонд, экологические фонды и др.,

 в) а также прочие виды  налогов и платежей:

- налог на операции с ценными бумагами,

- платежи за пользование недрами и природными ресурсами (в том числе платежи за право пользования недрами, акваторией и участками морского дна, лесной налог, плата за воду, отчисления на воспроизводство минерально-сырьевой базы и др.),

- земельный налог,

- налог на имущество предприятий и физических лиц,

- специальный налог,

- государственная пошлина (в том числе по делам, рассматриваемым в Конституционном суде, судах общей юрисдикции, арбитражных судах, нотариальных конторах, загсах и других организациях),

- лицензионные сборы за право производства, розлива, хранения и оптовой продажи алкогольной продукции, розничной торговли спиртными напитками и пивом,

- транспортный налог,

- налоги, поступающие в Федеральный дорожный фонд (в том числе налоги на реализацию горюче-смазочных материалов) ,

- прочие налоги, сборы и другие поступления, в том числе: дивиденды по акциям, принадлежащим государству, доходы от приватизации, доходы от сдачи в аренду государственного имущества.

Различные организации и лица имеют  предложения по изменению налоговой  системы. С помощью разрабатываемой  системы математических моделей  необходимо уметь анализировать  результаты реализации подобных предложений.

С теоретической точки зрения к  приведенному выше перечню налогов  и других обязательных платежей в  бюджетную систему Российской Федерации (в федеральный бюджет и в бюджеты  территорий), естественно добавить также экспортные и импортные  пошлины (как это предлагается Российским союзом промышленников и предпринимателей), налоги на монополии, различные виды рент, "инфляционный налог", вызванный ростом цен, рассматриваемые в экономической теории.

 

2.1.3. Предварительные представления о построении моделей

 

Разрабатываемые математические модели должны отвечать на вопросы типа: "Что  будет, если...?", т.е. являться имитационными.

Кроме переменных, связанных с управляющими воздействиями, т.е. описывающих характеристики налоговых систем - виды и ставки налогов, льгот, штрафов - в моделях  должны использоваться переменные, описывающие  экономическую ситуацию, в частности, объемы выпуска продукции и основных фондов, динамику индекса инфляции и процента за кредит и др. Методология  математического моделирования (другими  словами, построения имитационных моделей) достаточно хорошо отражена в литературе.

При построении моделей должны активно  применяться современные методы математической статистики, в частности, статистики объектов нечисловой природы и в том числе статистики интервальных данных, продвинутые методы анализа и прогнозирования временных рядов, планирования экспертных опросов и обработки ответов экспертов, прошедшие тестирование датчики псевдослучайных чисел, алгоритмы оптимизации и другие численные методы, отработанные технологии построения диалоговых систем и нужных для них баз данных, т.е. все необходимые современные методы математического моделирования.

 Первоначальный выбор объекта  моделирования определяется, в частности,  оценкой доступности информации  о процессах налогообложения.  На первом этапе выполнения  НИР предлагается ограничиться  изучением тех налогов и других  поступлений в бюджет через  систему Государственной налоговой  службы, которые составляют не  менее 95 % всех поступлений. (Величина 95% может быть заменена на иную, возможно, на 80% или 90%.) Предположительно  это все или некоторые из  следующих видов поступлений: 

а)  основные виды налогов:

- подоходный налог с физических лиц,

- налог на добавленную стоимость,

- налог на прибыль (доходы),

- налоги на ресурсы,  

- налог на имущество,

- акцизы (в том числе на спирт, водку и ликеро-водочные изделия, вина, пиво, табачные изделия, легковые автомобили, нефть (включая газовый конденсат), природный газ, бензин автомобильный и другие товары),

а также 

б) поступления в государственные  внебюджетные фонды:

- Пенсионный фонд,

- Фонд медицинского страхования,

- Фонд социального страхования,

- Фонд занятости населения.

(Хотя таможенные сборы составляют  существенную часть поступлений  в бюджет, но они не входят  в компетенцию Государственной  налоговой службы, а потому не  рассматриваются здесь.)

Для решения этой задачи первоначального  выбора объекта моделирования предлагается использовать сводные (по России) данные по форме N 1-Н, а именно: для каждого  вида доходов и поступлений взять  строки "всего", т.е. строки  04, 08, 24, 28, 31, 36, 51, 56, 60, 63, 66, 71, 72, 75, 81, 82, 85, 94, 97, 123, 126, 129, 132, 138, 200, 201, 204, 207. А также по форме 2-Н взять фактические поступления (столбец 4) для строк 237, 240, 241- 246(соответствующих видам поступлений, не включенным в форму 1-Н - поступлениям в Пенсионный фонд, Фонд социального страхования и др.), эти фактические поступления (по форме 2-Н) необходимо разделить на 3, поскольку форма 2-Н представляется ежеквартально, а форма 1-Н – ежемесячно. Просуммировать указанные величины и получить общий объем поступлений (или же найти общий объем поступлений в бюджет иным способом), рассчитать доли перечисленных видов поступлений в общем объеме поступлений, упорядочить указанные доли по убыванию, от наибольшей к наименьшей, нарастающим итогом суммировать доли до тех пор, пока суммарная доля не превзойдет 0,95, выделить те виды поступлений, доли объемов которых включены в рассматриваемую сумму.

Далее предлагается провести анализ временных рядов различных видов  поступлений в бюджет. Для каждого  включенного в модель вида налогов  и других поступлений в бюджет (в соответствии со сказанным выше предполагаемое число видов - 10, при  разделении на поступления в федеральный  и местный бюджет - 20) предлагается построить временной ряд поступлений в бюджет. Совместный анализ 10 или 20 временных рядов позволит сопоставить характер их изменений, что может дать возможность агрегировать некоторые из видов налогов и поступлений, а также сопоставить теоретические и практические соотношения между различными видами налогов и поступлений. Представляет интерес также анализ по регионам. Представляет интерес точечный и интервальный прогноз поступлений в бюджет в будущие моменты времени. При прогнозировании может быть применена разработанная нами техника прогнозирования индекса инфляции с использованием сезонных коэффициентов.

 

2.1.4. Применение метода статистического моделирования

 

 Следующий шаг - применение  метода статистического моделирования  (метода Монте-Карло) при разработке  и изучении модели поступления  налогов и других сборов в  бюджет в предположении (существенно  облегчающем моделирование) отсутствия  связей между параметрами, описывающими  налогоплательщиков. При построении  такой модели, которую временно  будем именовать МОНЕПА (МОдель с Независимыми ПАраметрами) налогоплательщик описывается имеющимися в действующей АИС параметрами, принимающими как количественный, так и нечисловой (качественный) характер. Например, для физического лица количественным параметром является величина заработка, нечисловым - наличие или отсутствие определенной льготы.

Последовательность работ такова. Просматривая базу данных, для каждого параметра вычисляем его эмпирическое распределение. Для количественных параметров эмпирические распределения описываются функциями распределения (конкретно, эмпирическими функциями распределения, оценками Пайка, сглаженными оценками (с помощью непараметрических оценок плотности типа Парзена-Розенблатта), возможны и иные варианты). Распределения нечисловых параметров описываются частотными таблицами.

Имея распределения по каждому  параметру, формируем модельного налогоплательщика  следующим образом. Описывающие  налогоплательщика (юридическое или  физическое лицо) параметры независимо друг от друга выбираем согласно соответствующим  распределениям с помощью датчика  псевдослучайных чисел. Смоделировав достаточно большое число налогоплательщиков - скажем, 1000000 - рассчитываем сводные  характеристики. Предположение о  возможности использования гипотезы независимости существенно облегчает моделирование, но требует проверки на соответствие реальности.