Вхід в УЧАН Анонімний форум з обміну зображеннями і жартами.



Додати книгу на сайт:

Скачати одним файлом. Книга: Моделювання та інформаційні системи в економіці: Міжвід. М.Г. Твердохліб

ОЦІНЮВАННЯ ТОЧОК ЛАФФЕРА НА ОСНОВІ ДВОПАРАМЕТРИЧНОГО МЕТОДУ

Створення економіко-математичних моделей податкових процесів на мікрорівні повинно базуватися на апробованих макромоделях, що відображають соціально-економічні процеси території, де функціонує суб’єкт чи галузь господарювання.
Для цілеспрямованої роботи над цією проблемою необхідно узгодити поняття та визначення, що надалі повинні однозначно інтерпретуватися й використовуватися. Наприклад, для аналізу платоспроможності підприємств галузі необхідно мати оцінку як соціально-економічного розвитку та податкового зобов’язання регіону, у якому функціонують підприємства, так і їх податко- спроможності.
У даній роботі податкове зобов’язання регіону (ПЗ_Р) характеризує податкову дохідність регіону й визначається як сума фактичних податкових надходжень за зобов’язаннями звітного періоду та недоїмки, що виникла за відповідний звітний період
ПЗ_Р = ФПН_Р + ПН_Р, (1)
ФПН_Р — фактичні податкові надходження регіону за зобов’язаннями звітного періоду;
ПН_Р — податкова недоїмка у регіоні, що виникла за звітний період.
Наближену величину податкового зобов’язання регіону за звіт­ний період можна визначити як суму податкових надходжень за зобов’язаннями звітного періоду (податки сплачено в термін) і збільшення недоїмки за зобов’язаннями звітного періоду [1]:
, (2)
де верхній індекс у змінних — період виникнення зобов’язань, нижній індекс — період сплати податків або зміни недоїмки;
 — податкові зобов’язання за зобов’язаннями звітного періоду;
 — фактичні податкові надходження за зобов’язаннями звітного періоду;
 — приріст недоїмки за звітний період.
Найпростішою оцінкою податкового потенціалу держави за відповідний період може бути середня (ефективна) ставка оподаткування валової доданої вартості (ВДВ)
, (3)
де T_ВДВ — середня (ефективна) ставка оподаткування ВДВ в середньому по Україні;
ПЗ_{Р i} — сума податкових зобов’язань i- го регіону (податкові надходження плюс недоїмка, що виникла за відповідний період);
ВДВ_{Р i} — ВДВ і -го регіону.
На основі даних ДПА України та Держкомстату розрахунок ПЗ_{Р i} , та Т _ВДВ було виконано для всіх регіонів України. Для держави загалом дані наведено в табл. 1.

Таблиця 1

Показник	Познач.	1998 р.	1999 р.	2000 р.
Фактична ВДВ, млн грн [2]	ВДВ	82 834,1	103 847	142 669
Податкове зобов’язання,  млн грн *	ПЗ	30 961,9	28 671,0	30 271,6
Середня ставка оподаткування ВДВ, %	TВДВ	37,4	27,6	21,2

__________
* Розраховано за формулою (3) на основі даних ДПА України.

Дослідження показують, що залежність податкових зобов’я­зань від валової доданої вартості (у розрахунку на душу населення) має нелінійний характер (на рис. 1, 2 показано оцінювання залежності для 1998, 1999 рр.).

	A	B
Estimate	0,105516055	0,000149312
Std. Err.	0,047816686	2,44303E-05
t(26)	2,206678563	6,111747924
p-level	0,036370508	1,84672E-06
(Final loss: 439380,94836 R=,92938 Variance explained: 86,375 %

Рис. 1. Залежність податкового зобов’язання від валової доданої вартості (у розрахунку на душу населення) 1998 р.

	B	A
Estimate	0,031019000	0,0001128
Std. Err.	0,057834629	2,24327E-05
t(26)	0,536339564	5,028403333
p-level	0,596283495	3,1179E-05
Final loss: 1245139,3890 R=,86678 Variance explained: 75,130%

Рис. 2. Залежність податкового зобов’язання від валової доданої вартості (у розрахунку на душу населення) 1999 р.
Нелінійність пояснюється тим, що в регіонах, де більша час тина збиткових підприємств, податок на прибуток має меншу част­ку. У структурі ВДВ при цьому домінує заробітна плата, що оподатковується за ставкою від 10 % до 20 %. І навпаки — із збільшенням прибуткових підприємств у структурі ВДВ повинен домінувати прибуток. За даними Міністерства економіки, з 1998 по 2000 р. частка прибутку підприємств у структурі ВДВ зросла з 40 % до 45 %. Необхідно відзначити також уплив податкового експерименту в гірничодобувній галузі, що чітко спостерігається на рис. 2. (Запорізька, Донецька, Дніпропетровська області).
Використовуючи кластерний аналіз, було сформовано три групи регіонів. Як ознаки використовувалися податкове зобов’язання на душу населення (ПЗ_ДН ) та ефективна ставка оподаткування ВДВ (Т_ВДВ) у регіоні. Аналіз проводився за допомогою Statistica 5.5, із використанням метрики Евклідової відстані
, (4)
де    — стандартизовані значення i -ї ознаки в j -й та k -й одиницях сукупності регіонів (рис. 3).


Рис. 3. Результат кластерного аналізу для 1998 р. (без третьої групи регіонів)
До п е ршої групи впродовж усіх трьох років стабільно входять такі області, як Вінницька, Житомирська, Закарпатська, Тернопільська, Херсонська, Хмельницька, Чернівецька. Другу групу утворюють Автономна Республіка Крим, Івано-Франківська, Луганська, Львівська, Миколаївська, Одеська, Сумська, Черкаська області. Третю групу стабільно утворюють Дніпропетровська, Донецька, Запорізька, Полтавська, Харківська області, м. Київ. Чотири області — Рівненська, Чернігівська, Кіровоградська, Київська та Волинська — впродовж трьох років змінювали своє розташування між 1-ю та 2-ю групами, що вказує на відмінність динаміки їхнього розвитку від інших регіонів.
Для аналізу ефективності фіскальної політики регіонів використано двопараметричний метод оцінювання точок Лаффера  [3], в основі якого лежить апроксимація процесу економічного зростання скороченою квадратичною функцією (спрощена виробнича функція регіону), що включає тільки два параметри —  a та b.
Виробничу функцію для групи регіонів можна записати так :
ВДВ1П _j = a T _{ВДВ j} + b Т _{ВДВ j} ² (5)
де ВДВ1П _j — валова додана вартість у розрахунку на одного реального платника податків, вироблена у j -й групі регіонів;
ПЗ1П _j — податкове зобов’язання в розрахунку на одного реаль­ного платника податків у j -й групі регіонів;
Т _{ВДВ j} — середня ставка оподаткування ВДВ у j -й групі регіонів, j = (1, 2, 3).
На основі формули (5) фіскальну функцію (залежність суми податкового зобов’язання на одного платника податків від ставки оподаткування ВДВ) можна записати так:
ПЗ1П _j = ВДВ1П j × T _{ВДВ j}
або
ПЗ1П _j = a T _{ВДВ j} ² + b T _{ВДВ j} ³ ,  j = (1, 2, 3). (6)
Двопараметричний метод, на відміну від інших, передбачає оцінювання точок Лаффера першого ( Т _j ^* ) та другого типу ( Т _j ^** ), максимуми яких визначаються з формул (5, 6) так:
  ,  j = (1, 2, 3). (7)
Результати оцінювання точок Лаффера трьох груп регіонів для 1998—2000 рр. за допомогою пакета Statistica 5.5 (нелінійне оцінювання) наведено в табл. 2 (дані з ВДВ за 2000 р. попередні). Ураховуючи невелику величину вибірки (9—11 точок (регіонів у групі)), значення R = 0,3 – 0,6 можна вважати задовільним. На рис. 4 показано результат побудови виробничої та фіскальної функ­цій для 2-ї групи регіонів у 1998—2000 рр.

1999 р.

Рис. 4. Виробнича та фіскальна функції для 2-ї групи регіонів у 1998—2000 рр.
Для оцінки ефективності регіональних фіскальних систем доцільним є визначити позиціонування точки   відносно точок ,  та допустимі межі її зміщення. Позиціонування  можна оцінити, розраховуючи відношення  та . Ідеаль­ним для суб’єктів господарювання є варіант, коли , або , тобто коли держава або регіональна влада стимулює зростання виробництва, що, у свою чергу, приводить до зростання податкового зобов’язання регіону та зміщення точки  вправо.  У випадку  очевидною є необхідність виконан ня умов:  і .

Таблиця 2

Регіон	Рік	Середня ефективна ставка оподаткування ВДВ для  групи регіонів ( )	Точки  Лаффера		Аналіз точок Лаффера
1 Група регіонів	1998	25,4	19,06	25,41	1,33	1,00	1,14
	1999	20,6	15,02	27,73	1,37	1,03	1,18
	2000**	17,5	18,6	24,80	0,97	0,73	0,83
2 Група регіонів	1998	32,9	24,81	33,08	1,33	0,99	1,14
	1999	20,1	20,79	20,03	1,29	0,97	1,10
	2000**	21,1	19,17	25,56	1,10	0,83	0,94
3 Група регіонів	1998	45,5	39,11	52,14	1,16	0,87	0,99
	1999	33,2	32,88	43,84	1,01	0,76	0,86
	2000**	25,7	23,87	31,82	1,08	0,81	0,92

__________
** Розраховано на оcнові попередніх даних Держкомстату з ВДВ, створеної у регіонах.

На основі розрахунків, наведених у табл. 2, можна зробити такі висновки:
1. Значення ефективної ставки оподаткування ВДВ ( T _ВДВ), яке можна вважати стимулювальним для суб’єктів господарювання, мало місце тільки у 2000 р. для 1-ї групи регіонів (дані з ВДВ у регіонах попередні).
2. Рух точок , ,   ліворуч відображає загальну тенденцію до зменшення ефективної ставки оподаткування ВДВ за збільшення величини ВДВ, виробленої в регіонах, що пояснюється наданням суб’єктам підприємницької діяльності пільг, переходом їх на спрощену систему оподаткування, зменшенням  кількості реальних платників податків стосовно зареєстрованих. У цілому це свідчить, що за зростання ВДВ, виробленої в регіонах, частка декларованого прибутку зменшується із збільшенням у її структурі заробітної плати.
3. Для більшості річних регіональних даних , тобто податкове навантаження все-таки стимулювало спад виробництва.
4. Аналіз позиціонування точки  показує, що найменші (найкращі) значення відношення   були для 1-ї групи регіонів у 2000 р.; для 2-ї групи регіонів — у 2000 р.; для 3-ї («пільгової») групи регіонів — у 1998—2000 рр. Податковий тиск знаходився в межах оптимального, проте тут виникають інші непередбачені проблеми, що стосуються відшкодування ПДВ під час експортних операцій.
5. Використання даного підходу для оцінки й прогнозування ефективності регіональних фіскальних систем на центральному рівні може здійснюватися за таким алгоритмом: прогнозування ВДВ регіону ® прогнозування кількості суб’єктів господарювання ® визначення прогнозної ефективної ставки оподаткування ВДВ ® віднесення регіону до однієї з груп регіонів за показниками податкового зобов’язання на душу населення та T _{ВДВ j} ® ® збільшення або зменшення  за допомогою регулятивної  функції регіональної фіскальної системи відповідно до Бюджетного кодексу (місцеві податки, пільги, ліцензування діяльності тощо).
6. Для створення бази моделей податкових процесів як складової корпоративної системи підтримки прийняття рішень рекомендується провести комплексне наукове дослідження з використанням засобів інтелектуального аналізу (Data Mining) на інфор­маційних масивах ДПА України, Держкомстату, Мінфіну, Мін­економіки тощо. Використання таких засобів імітаційного моделювання, як GPSS, Simulink, iThink, імовірнісних автоматних моделей та інших у поєднанні з інформаційними ресурсами ДПА України може стати потужною аналітичною системою прийняття управлінських рішень у процесах адміністрування податків.


СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ

1. Проблемы налоговой системы России: теория, опыт, реформа // Науч. труд ы / Ин-т экономики переходного периода. —М., 2000. —№ 19. Р. —Т. 1. — С. 359. — http://www.iet.ru .
2. Моніторинг основних показників соціально-економічного розвитку регіонів України (1990—2000).http://www.me.gov.ua. — 2001.
3. Балацкий Е. В. Точки Лаффера и их количественная оценка // Мировая экономика и международные отношения. — 1997. — № 12.

Л. В. БЕРЕЖНА , асп.,
Київський національний економічний університет

Книга: Моделювання та інформаційні системи в економіці: Міжвід. М.Г. Твердохліб

ЗМІСТ

1.	Моделювання та інформаційні системи в економіці: Міжвід. М.Г. Твердохліб
2.	ПРОГНОЗУВАННЯ ФІНАНСОВИХ РИНКІВ ЗА ДОПОМОГОЮ СИСТЕМИ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ НА БАЗІ НЕЙРОМЕРЕЖ
3.	ДЕРЖАВНЕ РЕГУЛЮВАННЯ ТА УПРАВЛІННЯ РИЗИКАМИ
4.	ВИЗНАЧЕННЯ ЗАКОНІВ РОЗПОДІЛУ ПОКАЗНИКІВ РИЗИКУ НА ТРАНСПОРТІ
5.	ТЕХНОЛОГІЯ РОЗРОБКИ ЕКСПЕРТНИХ СИСТЕМ У ТАБЛИЧНОМУ СЕРЕДОВИЩІ
6.	ВИКОРИСТАННЯ СУЧАСНИХ ІНСТРУМЕНТАЛЬНИХ ЗАСОБІВ ОБРОБКИ РЕЗУЛЬТАТІВ АНКЕТУВАННЯ У МАРКЕТИНГОВИХ ДОСЛІДЖЕННЯХ
7.	ФІНАНСОВІ ІНДИКАТОРИ ЕФЕКТИВНОСТІ БІЗНЕС-ПРОЦЕСІВ
8.	ПРОБЛЕМИ ОЦІНКИ СКЛАДНОСТІ ПРОГРАМ ДЛЯ ЕОМ
9.	МОДЕЛЮВАННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ  РЕКЛАМИ ІТ-КОМПАНІЙ
10.	ОСОБЛИВОСТІ МОДЕЛЮВАННЯ ІНВЕСТИЦІЙНИХ ПРОЦЕСІВ У ЕЛЕКТРОЕНЕРГЕТИЧНІЙ ГАЛУЗІ ПРОМИСЛОВОСТІ
11.	МОДЕЛЬ БАГАТОЦIЛЬОВИХ РIШЕНЬ В УМОВАХ РИЗИКУ З УРАХУВАННЯМ ДИНАМIКИ
12.	СУМІСНЕ ВИКОРИСТАННЯ КОНЦЕПЦІЙ СТРУКТУРНОГО МОДЕЛЮВАННЯ ТА БАГАТОВИМІРНИХ БАЗ ДАНИХ ЯК ІНСТРУМЕНТ СТВОРЕННЯ ЕФЕКТИВНОЇ СППР
13.	ЕМПІРИЧНІ ТА ЕКОНОМЕТРИЧНІ МОДЕЛІ ОЦІНКИ РОЗВИТКУ ІНФОРМАЦІЙНОЇ СФЕРИ
14.	АНАЛІЗ ІНВЕСТИЦІЙНИХ ПРОЕКТІВ ПІДПРИЄМСТВА НА БАЗІ МЕТОДІВ НЕЧІТКОЇ МАТЕМАТИКИ
15.	МОДЕЛЮВАННЯ ТА ОПТИМІЗАЦІЯ ДИСКРЕТНИХ ЕВОЛЮЦІЙНИХ СИСТЕМ У ВИПАДКОВОМУ СЕРЕДОВИЩІ
16.	ЕКОНОМІКО-МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ФУНКЦІОНУВАННЯ НАФТОГАЗОВОЇ КОМПАНІЇ ЯК ЦІЛІСНОЇ СКЛАДНОЇ СПЕЦИФІЧНОЇ СИСТЕМИ
17.	СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ
18.	ЕКОНОМІКО-МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ ГРОШОВОГО ПОТОКУ НА БАНКІВСЬКИХ РАХУНКАХ
19.	ОЦІНЮВАННЯ ТОЧОК ЛАФФЕРА НА ОСНОВІ ДВОПАРАМЕТРИЧНОГО МЕТОДУ
20.	МЕТОДИЧНЕ, МАТЕМАТИЧНЕ ТА ПРОГРАМНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ВИРІШЕННЯ ЗАДАЧ ЛОГІСТИКИ

На попередню



Додати в закладки

  
Переклад Translate