Методы прогнозирования налоговых доходов бюджета

Прогнозирование и планирование в налогообложении как единый адаптивный процесс оценки налогового потенциала.

Прогнозирование становится неотъемлемым элементом изучения и использования всей системы общественных отношений, начиная с функционирования хозяйствующих субъектов и заканчивая обществом в его глобальном масштабе. Любая составляющая хозяйственной жизни остро нуждается в глубоких, многовариантных прогнозах своего развития. К ним относятся налоговые системы.

Классический набор функций управления в теории менеджмента предполагает прогнозирование, постановку цели с формированием стратегии их достижения, планирование, принятие решений, контроль, анализ и оценку результатов (при вводе оценки как новой информации в процесс корректировки прогнозов замыкается контур обратной связи и начинается очередной цикл).

В абстрактной модели прогнозирование предшествует планированию, однако в прогнозировании налоговых доходов бюджета все функции переплетены и осуществляются одновременно. Поэтому налоговое прогнозирование и налоговое планирование правомерно рассматривать как единый адаптивный процесс, в рамках которого происходит регулярная (в рамках заданной периодичности) корректировка решений, оформленных в качестве показателей, пересмотр мер по их достижению на основе непрерывного контроля и мониторинга происходящих изменений.

Налоговое прогнозирование представляет собой оценку налогового потенциала и поступлений налогов и сборов в бюджетную систему (консолидированный, федеральный и территориальный бюджеты) и основывается на социально-экономическом прогнозировании развития Российской Федерации в целом и ее субъектов. Налоговое прогнозирование включает в себя определение налоговых баз по каждому налогу и сбору, мониторинг динамики их поступления за несколько периодов, расчет уровней собираемости налогов и сборов, объемов выпадающих доходов, состояние задолженности по налоговым платежам, оценку результатов применения налогового законодательства и т.д.

В зависимости от поставленных целей налоговое планирование может проводиться различными методами. Однако все расчеты должны учитывать следующие составляющие:

- фоновый уровень поступления;

- сезонную составляющую их изменений;

- событийную составляющую (например, варианты развития политической ситуации, изменения в налоговом законодательстве);

- остаточную составляющую, включающую возможные неучтенные факторы.

Прогнозирование налоговых доходов бюджета представляет собой прогнозирование развития сложной социально-экономической системы, для которого необходим комплекс последовательных и одновременно осуществляемых взаимодействующих мер по решению задач обоснованного расчета размера налоговых поступлений в бюджет соответствующего уровня на заданный период. Для решения указанных задач наиболее эффективно применение эконометрических методов. Одним из важнейших из них является метод эконометрического моделирования. Эконометрическая модель (ЭКМ) может иметь различные модификации.

ЭКМ может состоять из одного уравнения регрессии с одним фактором. Например,

Y = А0 + А1Х

где: А0 — свободный член;

А1 — коэффициент регрессии.

ЭКМ может состоять из одного уравнения регрессии с несколькими факторами, т.е. многофакторного уравнения. Например,

Y = А0 + А1Х1 + А2Х2 +... + АnХn

где: n — число факторов.

ЭКМ может состоять из нескольких уравнений двух вышеуказанных видов. Эти уравнения называются одновременными, так как образуют систему уравнений. При этом они могут быть взаимоувязаны, т.е. результирующие переменные первого уравнения системы используются как факторы для нахождения результирующих переменных последующих уравнений. Уравнения системы могут быть и независимы одно от другого. При этом каждое уравнение системы решается самостоятельно, независимо от других уравнений.

В этой ЭКМ переменные, находящиеся в левой части уравнения (Y) моделируются в рамках данной ЭКМ, а переменные, находящиеся в правой части уравнения (Х1; Х2; Хn), могут прогнозироваться вне данной ЭКМ (в рамках другой модели, статистическими или экспертными методами).

Эконометрические методы применяются для среднесрочного прогнозирования в условиях нестабильной экономической среды, зависящей от влияния различных факторов. При этом эффективность данных методов повышается по мере повышения устойчивости экономической системы и стабилизации тенденций ее развития.

Недостатком эконометрических методов является повышенная сложность и высокая стоимость реализации, а достоинством — возможность прогнозирования бюджетных показателей, наиболее чувствительных к изменениям экономических условий.

Метод экстраполяции тренда применяется для краткосрочного прогнозирования бюджетных показателей. Трендовая модель — это математическая модель, описывающая изменение прогнозируемого показателя только в зависимости от времени и имеющая вид

Y = f (t)

Это один из пассивных методов прогнозирования, так как он предполагает строгую инерционность развития, которая представляется в виде проецирования прошлых тенденций в будущее и независимость показателей развития от любых факторов, кроме времени.

Именно игнорирование экономических и демографических условий, оказывающих влияние на изменение налоговых доходов бюджета в будущем и является основным недостатком данного метода. Достоинством же считается то, что трендовый метод является простейшим инструментом прогнозирования.

В качестве базы для применения этого метода служит информация о поступлении конкретных налогов и сборов за определенные периоды предыдущих лет, об объемах выпадающих доходов, состоянии задолженности по налоговым платежам, анализ тенденций в развитии налогооблагаемой базы, структуры налогоплательщиков и т.д. При этом в методе планирования соответствующие показатели должны приводиться в сопоставимые условия. Особенно важно правильно оценить размеры дополнительных поступлений налогов и сборов и выпадающих доходов в результате определенных изменений в налоговом законодательстве.

Детерминистические методы представляют собой установление зависимости прогнозируемого показателя от определенных факторов, доминирующих среди прочих, влияющих на изменение прогнозируемого показателя, вследствие чего при применении данных методов не учитываются факторы неопределенности, случайной природы.

Среди детерминистических методов наиболее распространенными являются: условный метод прогнозирования налоговых поступлений и метод «налогового калькулятора».

Условный метод применяется для получения прогнозных значений агрегированных поступлений и основывается на получении оценок эластичности налоговых поступлений по налоговой базе. Существует два типа условных методов прогнозирования: статистические и динамические модели прогнозирования налоговых поступлений.

Статистические модели прогнозирования налоговых поступлений ориентированы на учет прямых эффектов воздействия на налоговую базу, в частности, изменения структуры налогов. Для составления прогнозов с помощью статистических моделей необходимы данные о налоговых поступлениях и налоговых базах по каждому из рассматриваемых налогов. В этих данных уже отражена та часть изменения налоговых поступлений, которая была вызвана соответствующими изменениями совокупного дохода или объема расходов и то, что было обусловлено изменениями в налоговом законодательстве и налоговом администрировании. Дифференциация этих эффектов является определяющим для статистических моделей прогнозирования налоговых поступлений. Разделить эти эффекты можно различными способами.

Так, один из подходов основан на построении скорректированных временн ы х рядов налоговых поступлений с учетом изменений в налоговом законодательстве и налоговом администрировании, возникших на всем временн о м интервале. При этом подходе для построения скорректированных налоговых баз необходима только информация об объеме поступления налогов и сборов. Эти скорректированные налоговые поступления в основном будут изменяться только в зависимости от изменения объема облагаемых налогом доходов (или расходов), поскольку система налогообложения остается неизменной в исследуемом периоде.

Оценка эластичности налоговых поступлений по налоговой базе для любого t -того из рассматриваемых периодов осуществляется по формуле:

еt = [(NP't - NP't -1): (NBt - NBt -1)] * (NBt: NP't)

где: t = 2,... n.

NP't = NPt * [NP't +1: (NPt+1 - NP^t +1)]

где: NPt и NPt+1 — налоговые поступления в t -том и (t+1)-м периодах, где t = 1, 2,... n;

NP't — объем скорректированных налоговых поступлений в t-том периоде, где t = 1, 2,... n-1;

NBt и NBt-1 — налоговые базы по соответствующему налогу в t-том и (t - 1)-м периодах, где t = 1, 2,... n;

NP^t+1 — объем налоговых поступлений в результате изменений в налоговом законодательстве и налоговом администрировании в (t+1)-м периоде, где t = 1, 2,... n.

Под эластичностью понимается процентное изменение налоговых доходов при условии, что не происходило изменений в налоговом законодательстве и налоговом администрировании.

Наряду с эластичностью рассчитывается гибкость налоговых поступлений, под которой понимается процентное изменение налоговых поступлений в результате однопроцентного изменения налоговой базы вне зависимости от того, чем оно было вызвано. Гибкость рассчитывается аналогично эластичности налоговых поступлений.

С помощью динамических моделей учитывается не только прямой эффект воздействия налоговой базы на объем поступлений, но и косвенные эффекты, такие как реакция налоговой базы на изменение структуры налоговой системы и др. Динамические модели рассматривают ожидаемую реакцию секторов экономики на изменения налогового законодательства. В силу этого налоговые базы не являются фиксированной величинойпри построении прогнозов налоговых поступлений, и на них отражаются изменения налоговой системы.

Метод «налогового калькулятора» как один из методов детерминистического подхода к построению прогноза налоговых поступлений применяется тогда, когда доступна база данных с налоговой отчетностью налогоплательщиков. Он особенно распространен при моделировании НДФЛ и налога на прибыль организаций. При построении налоговых калькуляторов обычно используются модель типичного налогоплательщика и модель агрегирования.

Применение модели типичного налогоплательщика предполагает, во-первых, поиск типичного представителя для каждой группировочной категории; во-вторых, на основе индивидуальной налоговой декларации расчет текущих налоговых обязятельств. Эта модель позволяет рассматривать влияние изменений налогового законодательства на различные категории налогоплательщиков.

С помощью модели агрегирования можно при наличии базы индивидуальной налоговой отчетности за несколько лет, значений темпов экономического роста и дефлятора прогнозировать суммарные налоговые поступления. Применение этой модели предполагает, во-первых, разбивку налогоплательщиков на несколько групп, каждой из которых присваивается определенный вес; во-вторых, расчет налоговых обязательств отдельно для каждого налогоплательщика; в-третьих, построение прогноза налоговых поступлений на следующий период на основании значений темпов экономического роста и расчета индивидуальных налоговых обязательств по группам налогоплательщиков.

Детерминистические методы применяется при краткосрочном прогнозировании налоговых доходов бюджета и среднесрочном планировании в условиях сравнительно стабильной и предсказуемой экономической среды. Достоинством данных методов является простота, информационная гибкость и достаточная точность прогнозов для определенной категории показателей. Основной недостаток — это невозможность прогнозирования сложных явлений.

Детерминистические методы предполагают установленную зависимость прогнозируемой величины от известных переменных. Эти методы можно также назвать индексными, так как они предполагают широкое применение системы разнообразных макроэкономических индексов-дефляторов при прогнозировании налоговых доходов. Ввиду их простоты и информационной гибкости это наиболее актуальные методы для прогнозирования бюджетов территорий и получения прогнозных значений агрегированных поступлений. Однако данные методы предполагают отказ от прогнозирования таких сложных явлений как налоговые льготы, задолженность по налоговым платежам, величина налоговой базы и др. Для учета влияния различного рода изменений налогового и бюджетного законодательства на объемы налоговых доходов вводятся поправочные коэффициенты.

Методы экспертных оценок — это методы прогнозирования, использующие в качестве источника информации обработанные суждения экспертов, полученные в ходе проведения специальных консультаций.

Данные методы применяются для кратко- и среднесрочного бюджетного прогнозирования и планирования в случае:

- отсутствия или недостаточного количества статистических данных об объекте;

- если объект прогнозирования чрезвычайно сложен для формализации, крупномасштабен или достаточно велик период упреждения прогноза;

- если достаточно велик фактор неопределенности, связанный с будущим состоянием прогнозного фона;

- острого дефицита времени на разработку прогноза в связи с экстремальной ситуацией.

Методы экспертных оценок обычно применяются в сочетании с другими методами и дают наибольшую эффективность в условиях относительно стабильной экономической среды.

Недостатками данных методов считаются субъективный характер и зависимость от квалификации экспертов, а преимуществами — небольшая затратность и достаточная точность прогнозов при соответствующей компетентности экспертов.

Увеличению достоверности экспертных прогнозов и оценок способствует привлечение к решению нестандартных проблем, напрмер, связанных с прогнозированием в нестабильных условиях, экспертов высокой квалификации, способных оценить скрытые факторы и возможность появления новых тенденций.

Оценка уровня компетентности экспертов может быть осуществлена по следующим направлениям:

- по частоте цитирования или количеству публикаций эксперта;

- по результатам оценки ранее выполненных прогнозов;

- по результатам самооценки и взаимооценки;

- по результатам контрольной экспертизы.

В целом, при привлечении экспертов соответствующей квалификации, методы экспертных оценок предоставляют возможности анализа и прогноза развития объекта, не имеющего предыстории, а также прогнозирования качественных (скачкообразных) изменений. Данные методы достаточно широко применяются в прогнозировании налоговых доходов бюджета для проведения мониторинга динамики поступления налогов и сборов за несколько периодов, выявления объемов выпадающих доходов, оценки состояния задолженности по налоговым платежам в результате изменения законодательства и т.д.

Метод математического моделирования — наиболее сложный метод прогнозирования, состоящий из разнообразных подходов к прогнозированию сложных систем, процессов и явлений. Математическое моделирование процесса поступления налоговых доходов бюджета заключается в построении интегрированной модели экономики, учитывающей экономические связи между наиболее важными группами хозяйствующих субъектов.

Метод моделирования основан на применении экономико- математических моделей и соответствующего программного продукта, позволяет рассматривать как оптимистические, так и пессимистические прогнозы в экономике и налоговом прогнозировании. В современных автоматизированных системах применяется ряд подсистем макро- и микроэкономического анализа, ряд подсистем прогнозирования и планирования налоговых платежей.

Основными видами моделирования являются:

- функционально-иерархическое моделирование;

- сетевое моделирование;

- матричное моделирование.

Данный метод применяется для средне- и долгосрочного прогнозирования налоговых доходов бюджета в условиях неопределенности будущего развития экономики. Достоинством данного метода является учет множества взаимосвязанных факторов и возможность разработки нескольких вариантов развития экономики. Недостатками же являются повышенная сложность и высокая стоимость реализации, а также необходимость большого количества исходных статистических данных.

Следует отметить, что независимо от применяемого метода исходной составляющей налогового прогнозирования и планирования является определение налоговой базы для каждого вида налога на федеральном уровне и в региональном разрезе. Региональное налоговое планирование, в свою очередь, основано на результатах анализа исполнения текущих налоговых обязательств и прогноза макроэкономической ситуации в регионах.