Проблемы прогнозирования налоговых поступлений в бюджет

Опубликовано: 06.05.2024

Елена Викторовна ЗЕНЦОВА, заместитель директора Департамента развития комплексных решений Компании «Бюджетные и Финансовые Технологии»

Объем «серых» зарплат в России составляет порядка 5 триллионов рублей в год. То есть НДФЛ как источник доходов имеет значительный потенциал с точки зрения повышения собираемости. Как его использовать в условиях отсутствия у субъектов РФ и муниципальных образований сведений о реальной налоговой базе по НДФЛ?

С 1 февраля 2018 года вступил в силу приказ ФНС России от 15 января 2018 года № ММВ-7-1/4@, утвердивший Методику прогнозирования поступлений доходов в консолидированный бюджет на очередной финансовый год и плановый период. Подобная методика действовала и ранее, ее новый вариант содержит отдельные уточнения, касающиеся прогнозирования бюджетообразующих для региональных и местных бюджетов налоговых платежей.

За последние годы (2011–2017) структура доходов консолидированных бюджетов субъектов РФ не претерпела существенных изменений, наибольший удельный вес в ней занимают налоговые и неналоговые доходы. За последние шесть лет в целом их доля выросла с 76,2% в 2011 году до 84,2% в 2017 году (+8%), несмотря на общую макроэкономическую и внешнеполитическую нестабильность. Некоторое снижение показателя наблюдалось в 2014 году, однако оно оказалось незначительным (менее 0,5%) и не повлияло на общий тренд поступлений (рисунок 1).

Основу доходов консолидированных бюджетов субъектов РФ по-прежнему составляют налоговые доходы. Их доля в общем объеме поступлений в консолидированные бюджеты по состоянию на 1 октября 2017 года составила 77,1% против 69% в 2011 году.

Сохраняется тенденция значительной зависимости доходной базы бюджетов субъектов РФ от поступлений федеральных налогов и сборов, их доля увеличилась с 56,2% в 2011 году до 60,9% за девять месяцев 2017 года. Среди федеральных налогов наибольший удельный вес приходится на налог на доходы физических лиц, доля поступлений от которого в общей сумме доходов консолидированных бюджетов субъектов РФ возросла с 26,1% в 2011 году до 30,4% в 2016 году (рисунок 2).

На протяжении последних лет доля поступлений НДФЛ в структуре налоговых доходов находится в среднем на уровне 40%: 2011 год — 37,8%, 2012 год — 39, 2013 год — 41,9, 2014 год — 41,5, 2015 год — 40,5, 2016 год — 39,9, девять месяцев 2017 года — 38,8% (рисунок 3). Кроме того, следует отметить, что, чем более развита экономика, в том числе с точки зрения отраслевого разнообразия, тем большую значимость представляют поступления доходов от НДФЛ (например, Москва, Санкт-Петербург, Мурманск, Хабаровск, Калужская область и др.).

Отсутствие сведений о реальной налоговой базе по НДФЛ

Формула расчета прогнозного объема поступлений налога на доходы физических лиц в связи с утверждением новой методики не претерпела изменений. Применяется метод прямого расчета, основанный на непосредственном использовании прогнозных значений показателей, уровней ставок и других параметров (налоговые льготы по налогу, уровень собираемости и др.). В качестве источников данных для расчета должны использоваться показатели прогноза социально-экономического развития Российской Федерации (в части фонда заработной платы), соответствующие формы статистической налоговой отчетности и другие источники. И уже здесь, на этапе анализа вышеуказанных источников информации, на наш взгляд, возникают первые серьезные вопросы, способы решения которых каждый из участников прогнозирования доходов региональных и местных бюджетов вынужден искать самостоятельно, что в итоге приводит к появлению многочисленных и разнородных методов прогнозирования, несмотря на декларируемое методикой единство подходов.

Ключевой проблемой здесь, на наш взгляд, является отсутствие у субъектов РФ и муниципальных образований сведений о реальной налоговой базе по НДФЛ. Нельзя не отметить, что способы решения данной проблемы, в том числе предложения регионов по внесению изменений в действующее законодательство, направленные на введение механизмов, позволяющих осуществлять полную фиксацию доходов для исчисления НДФЛ, стимулирование работающих граждан к выходу из «тени», являются предметом многолетних дискуссий специалистов разных уровней. Однако ситуация не меняется, а актуальность этой проблемы только возрастает, поскольку показатели налоговой отчетности в силу норм действующего законодательства характеризуют достигнутые показатели прошлых лет, а не реально имеющийся потенциал для исчисления налога на доходы физических лиц.

Так, налоговые агенты ежегодно представляют в налоговый орган по месту своего учета сведения о доходах физических лиц истекшего налогового периода и суммах начисленных, удержанных и перечисленных в бюджетную систему за налоговый период налогов. Соответственно, в распоряжение налоговых органов попадают и в дальнейшем учитываются в отчетности сведения о налоговой базе, налог с которой, по сути, уже уплачен. Сроки формирования отчета по форме № 5-НДФЛ «Отчет о налоговой базе и структуре начислений по налогу на доходы физических лиц, удерживаемому налоговыми агентами» таковы, что на момент прогнозирования доходов бюджета на очередной финансовый год и на плановый период доступны данные только 1,5–2-летней давности по отношению к текущему году, в котором осуществляются расчеты. В результате специалистам финансовых органов приходится путем проб и ошибок, в том числе в ходе защиты проектировок бюджета, определять некую оптимальную (а фактически — условную) величину прогноза НДФЛ, которая всех устроит: и контрольно-счетные органы (с точки зрения имеющегося потенциала поступлений), и главного администратора платежа (с точки зрения обеспечения собираемости), и руководство финоргана (с точки зрения покрытия расходов бюджета).

Эти обстоятельства позволяют сделать вывод о том, что предлагаемая методикой модель прогнозирования поступлений НДФЛ, основанная на индексировании достигнутого уровня поступлений прошлых лет, в действующих условиях не совсем корректна. Она не учитывает в полной мере реальное состояние налоговой базы по НДФЛ, изменение экономической ситуации, в том числе изменения, происходящие на рынке труда, демографические тенденции и иные существенные факторы.

В этой связи хотелось бы обратить внимание на дополнение, внесенное в методику в части, касающейся определения расчетного уровня собираемости. Пунктом 2.2 методики установлено, что «расчетный уровень собираемости — коэффициент, характеризующий долю налога в исчисленной сумме налога (1-НМ, 5-НДФЛ)». С 1 февраля 2018 года это положение дополнено нормой о том, что «показатель собираемости учитывает работу по погашению задолженности по налогу». Специалисты, знакомые с содержанием утвержденной формы налоговой отчетности 4-НМ «Задолженность по налогам и сборам, страховым взносам, пеням, налоговым санкциям в бюджетную систему Российской Федерации», знают, что данная форма не содержит сведений об объеме задолженности по НДФЛ. Соответственно, ориентиры, дающие возможность спланировать конечные результаты деятельности по погашению задолженности в абсолютном выражении, отсутствуют.

Вместе с тем анализ показателей формы 1-НМ за истекшие периоды свидетельствует о том, что в целом из года в год собираемость НДФЛ растет. Как отмечают эксперты, это происходит независимо от изменения экономической ситуации, даже при снижении объемов производства продукции (работ, услуг) в целом. Так, по состоянию на 1 октября 2017 года расчетный уровень собираемости НДФЛ (1-НМ: поступило / начислено к уплате) составлял 105,6% (в среднем по всем группам доходов). Максимальное значение расчетного показателя достигает 132,0% (ЦФО: Липецкая область), минимальное — 100,4% (СКФО: Республика Ингушетия). И это вполне объяснимо, поскольку такие показатели достигаются за счет проведения дополнительной работы по мобилизации платежей.

Потенциал — в «серых» зарплатах

Следует отметить, что НДФЛ как источник доходов имеет значительный потенциал с точки зрения повышения собираемости. Так, в Основных направлениях бюджетной политики на 2017 год и плановый период 2018 и 2019 годов приведены оценочные данные по объему «серых» зарплат в России — 5 триллионов рублей в год. Минфином России отмечается, что феномен «серых» зарплат представляет наибольший потенциал в части улучшения собираемости на среднесрочном горизонте. По оценке независимых экспертов, анализ показателя, характеризующего отношение скрытой заработной платы к совокупной, позволяет сделать вывод о том, что бюджетная система России недополучает около 1,6% ВВП по НДФЛ и около 3,0% ВВП в виде недопоступлений по социальным взносам [1] .

Одним из особых методов контроля правильности формирования налоговой базы и полноты уплаты НДФЛ является работа комиссий по легализации налоговой базы. Письмом ФНС РФ от 25 июля 2017 года № ЕД-4-15/14490@ «О работе комиссии по легализации налоговой базы и базы по страховым взносам» установлены обновленные правила их работы. Деятельность по контролю за выплатой теневой заработной платы регламентирована и включает комплекс мер, от аналитических мероприятий в целях отбора плательщиков для рассмотрения на комиссии до повторного рассмотрения их деятельности на заседаниях межведомственных комиссий, созданных при органах государственной власти и местного самоуправления, и назначения при необходимости выездной налоговой проверки. Проводимые мероприятия имеют многолетнюю практику, а их действенность помимо дополнительных поступлений в бюджеты, на наш взгляд, подтверждает тот факт, что любой поисковый запрос в сети интернет, связанный с темой уплаты НДФЛ, выдает в ответ массу инструкций о том, как вести себя на комиссии по легализации, кого стоит взять с собой на комиссию, что отвечать и пр. Подчас складывается ощущение, что осуществляется подготовка некого «спецназа». Как пример можно привести названия отдельных материалов и памяток: «Как выиграть поединок с ИФНС, если вас вызвали на налоговую комиссию?», «Как защищаться на комиссиях по легализации объектов налогообложения», «Как пережить комиссию в налоговой?» и др.

Вместе с тем невольно возникает вопрос: а насколько «рентабельна» данная деятельность органов власти? Окупаются ли значительные административные издержки специалистов налоговых органов, органов власти регионального уровня и местного самоуправления, во многом обусловленные, на наш взгляд, отсутствием инструментов фиксации и учета фактической налоговой базы по бюджетообразующему доходному источнику региональных и местных бюджетов, страховым взносам социальной направленности? Располагают ли уполномоченные органы сведениями о реальном состоянии базы для исчисления платежей по НДФЛ и прогнозирования доходной части бюджетов? Что служит ориентиром для постановки задач и утверждения конечных показателей деятельности?

До внесения корректировок

В целом понятно, что дальнейшее сохранение существующей ситуации невозможно и экономически невыгодно для государства. На федеральном уровне в рамках реализации Основных направлений бюджетной, налоговой и таможенно-тарифной политики на 2018 год и на плановый период 2019 и 2020 годов запланирована разработка мер, направленных на сокращение теневого сектора и вовлечение граждан в официальную экономику. В числе значимых — меры по «обелению» рынка труда, улучшению условий ведения легального бизнеса, обеспечению равных конкурентных условий. Поскольку одной из конечных целей планируемых решений является легализация налоговой базы для исчисления страховых взносов, остается надеяться, что соответствующие решения будут оперативны и эффективны.

Однако до внесения корректировок в законодательство проблемы, связанные с формированием доходной части региональных и местных бюджетов, обеспечением качества прогнозирования поступлений налога на доходы физических лиц, надо как-то решать. В этой связи первоочередной задачей, на наш взгляд, является выявление комплекса факторов, влияющих на рост (снижение) доходов от НДФЛ в режиме реального времени, оценка соответствующих отклонений и резервов. Эффективным могло бы стать создание системы планирования, оценки и прогнозирования, позволяющей осуществлять моделирование динамики базы налогообложения НДФЛ в зависимости от изменения социально-экономических условий и специфики территорий. Повышению качества прогнозирования, несомненно, способствовало бы наличие данных о налоговом потенциале и поступлениях по НДФЛ в разрезе видов экономической деятельности различного уровня детализации, организаций разных типов. Также представляется целесообразным учитывать при прогнозировании изменение параметров бюджетной и налоговой политики в разных вариантах.

Опыт отдельных регионов Российской Федерации свидетельствует о том, что такие возможности предоставляет использование методов имитационного моделирования [2] , применение которых позволяет не только спрогнозировать объемы поступлений НДФЛ на среднесрочную и долгосрочную перспективу, но и оценить возможную динамику поступлений в зависимости от комплекса вышеуказанных факторов в краткосрочной перспективе. С помощью инструментов, основанных на применении апробированных математических моделей ретроспективного анализа и прогнозирования, ответственные специалисты финансовых органов получают информацию о зонах риска НДФЛ, где обнаруживается тенденция оптимизации налогообложения. Дальнейший анализ сведений позволяет осуществлять поиск причинно-следственных связей происходящих изменений налогового потенциала по НДФЛ, отраслевых резервов собираемости НДФЛ, оперативный анализ и оценку текущей ситуации. Повышению качества прогнозирования поступлений способствует использование возможности осуществления прогноза поступлений в сценариях «как есть» и с учетом возможных мер по повышению собираемости НДФЛ, сравнение разных вариантов прогнозирования, а также сравнение данных отчетности ФНС и Росстата (которые собираются по разным методикам, а следовательно, при правильном сопоставлении значительно расширяют аналитический потенциал данной информации).

Несмотря на то что описываемые методы в основном используются субъектами РФ, относящимися к группе крупных (с точки зрения масштаба экономики) публично-правовых образований, представляется целесообразным их дальнейшее распространение на все уровни. Аналитические данные, получаемые в результате соответствующих расчетов, являются ориентиром для разработки планов мероприятий по мобилизации НДФЛ в бюджеты, веским подтверждением необходимости реализации таких мероприятий для органов власти, а также доказательством их правомерности для плательщиков.

Как показала практика, к преимуществам использования прогнозирования НДФЛ, основанным на методах имитационного моделирования, относятся возможность сравнения различных вариантов прогнозирования, учета экономической (отраслевой) специфики региона, повышение точности и качества прогнозирования. В целом по сравнению с другими методами имитационное моделирование позволяет рассматривать большее число альтернатив, улучшать качество управленческих решений и точнее прогнозировать их последствия.

[1] Гурвич Е., Суслина А. Динамика собираемости налогов в России: макроэкономический подход // Научно-исследовательский институт. Финансовый журнал. 2015. № 4.

[2] В общем случае — экономико-математическое моделирование.

Налоговая система Российской Федерации является одним из наиболее действенных инструментов регулирования экономических отношений. Регулирующее воздействие налогов должно быть направлено, в основном, на расширение налоговой базы, как федерального бюджета, так и бюджетов территорий.

Прогнозы одних и тех же показателей, полученные при использовании разной исходной информации и различных моделей и методов её обработки, могут весьма сильно различаться между собой, и далеко не всегда ясно, какому прогнозу следует доверять больше. Одна группа проблем связана с информацией, которая используется для решения задачи прогнозирования. Так, пользователям разной статистической отчётности предоставляются данные по показателям, которые хотя и имеют одинаковые наименования, например, такие, как прибыль, оплата труда, объем выпуска продукции и т. д., но различаются по содержанию. Такие проблемы возникают при использовании традиционной сводной статистики, систем бухгалтерского учёта, национальных счетов и статистики государственных финансов. Поэтому одной из актуальных задач является гармонизация различных систем учёта и отчётности. В частности, большие надежды связываются с внедрением международных стандартов бухгалтерского учёта и финансовой отчётности.

По мнению профессора Научно-исследовательского финансового института Минфина РФ Погорелко И. А., прогнозирование всегда связано с неопределённостью. Поэтому уже при постановке задачи необходимо принимать во внимание, что прогноз зависит от исходной информации, принятых допущений, заданных условий и ограничений и т. п. и не может быть абсолютно точным, достоверным и однозначным. И если модели физических систем оперируют со сравнительно небольшим перечнем исходной информации и неопределённость в прогнозе возникает в основном из-за действия помех при измерениях, то для моделей экономических систем характерна их зависимость от большого числа различных факторов, нестационарность и т. п. Здесь обычно не удаётся выделить небольшое число постоянно действующих существенных факторов, так как из-за большой изменчивости экономических условий факторы, которые в какой-либо период времени были несущественны, в другие периоды могут оказаться наиболее важными, и наоборот. При этом, так как прогноз на каждый следующий шаг зависит от данных и управленческих решений, полученных (принятых) на предыдущих шагах, то с ростом глубины прогнозирования неопределенность прогноза увеличивается, накладываясь на все неточности предыдущих шагов.

Совершенствование методов анализа и планирования поступлений налогов и сборов имеют особое значение, поскольку нереальность (завышенность) плановых показателей по сбору налоговых доходов вызывает в последующем объективные трудности в их мобилизации, приводит к недопоступлению доходов в бюджетную систему, а, следовательно, ставит под угрозу исполнение расходной части бюджетов и новинки авто.

В процессе налогового прогнозирования разрабатываются меры по совершенствованию контрольной работы налоговых органов, а также по улучшению общеэкономической обстановки в стране и регионах и созданию необходимых условий для предпринимательства, которые являются основой для планирования дополнительных поступлений налогов за счет их лучшей собираемости. Особо важное значение эти меры имеют в переходный период, когда в условиях платежного кризиса из месяца в месяц растет задолженность предприятий-налогоплательщиков перед бюджетом, а собираемость по отдельным налогам не превышает 50 – 60%.

МИНИСТЕРСТВО ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

от 14 января 2020 года N 9

(с изменениями на 30 сентября 2020 года)

Документ с изменениями, внесенными:

1. Утвердить Методику прогнозирования поступлений доходов в федеральный бюджет, администрируемых Министерством экономического развития Российской Федерации, согласно приложению к настоящему приказу.

2. Настоящий приказ применяется к правоотношениям, возникающим при составлении и исполнении федерального бюджета на 2020 год и на плановый период 2021 и 2022 годов.

3. Признать утратившим силу с 1 января 2020 г. приказ Минэкономразвития России от 20 марта 2019 г. N 147 "Об утверждении Методики прогнозирования поступлений доходов в федеральный бюджет, администрируемых Министерством экономического развития Российской Федерации".

Приложение
к приказу Минэкономразвития России
от 14 января 2020 года N 9
(В редакции, введенной в действие
с 30 октября 2020 года
приказом Минэкономразвития России
от 30 сентября 2020 года N 646. -
См. предыдущую редакцию)

Методика прогнозирования поступлений доходов в федеральный бюджет, администрируемых Министерством экономического развития Российской Федерации

1. Методика прогнозирования поступлений доходов в федеральный бюджет, администрируемых Министерством экономического развития Российской Федерации (далее - Методика прогнозирования), разработана в целях реализации Министерством экономического развития Российской Федерации (далее - Министерство) полномочий главного администратора доходов федерального бюджета в части прогнозирования поступления доходов федерального бюджета по закрепленным за Министерством главой 139 "Министерство экономического развития Российской Федерации" кодам бюджетной классификации Российской Федерации, а также представления сведений, необходимых для составления проекта федерального бюджета, составления и ведения кассового плана, проведения факторного анализа отклонений фактического исполнения доходов федерального бюджета от прогноза доходов федерального бюджета.

2. Методика прогнозирования необходима для создания единой методической базы подготовки прогноза поступлений доходов федерального бюджета в текущем финансовом году, очередном финансовом году и плановом периоде и обеспечения полноты поступлений доходов федерального бюджета, администрируемых Министерством.

3. Методика прогнозирования разрабатывается по каждому виду доходов с учетом наименования вида доходов и соответствующего кода бюджетной классификации Российской Федерации и определяет порядок расчета прогнозного объема поступлений, являющихся источниками доходов федерального бюджета, администрируемых Министерством, а также порядок расчета прогнозных поступлений доходов от разрешенных видов деятельности, осуществляемой Постоянным представительством Российской Федерации при Всемирной торговой организации, а также специалистами Министерства в иных постоянных представительствах Российской Федерации при международных организациях, составляющими загранаппарат Министерства (далее - загранаппарат).

Методика прогнозирования разрабатывается на основе единых подходов к прогнозированию поступлений доходов в текущем финансовом году, очередном финансовом году и плановом периоде. Для текущего финансового года Методика прогнозирования предусматривает в том числе использование данных о фактических поступлениях доходов за истекшие месяцы этого года.

Методика прогнозирования предусматривает использование при расчете прогнозного объема поступлений доходов оценки ожидаемых результатов работы по взысканию дебиторской задолженности по доходам, а также влияние на объем поступлений доходов отдельных решений Президента Российской Федерации и Правительства Российской Федерации.

4. При формировании прогноза поступлений доходов федерального бюджета, администрируемых Министерством, необходимо руководствоваться:

иными нормативными правовыми актами Российской Федерации по вопросам администрирования доходов федерального бюджета и правовыми актами Министерства;

соглашениями, заключаемыми Министерством в установленной сфере деятельности;

макроэкономическими показателями прогноза социально-экономического развития Российской Федерации на очередной финансовый год и плановый период.

5. Методика прогнозирования подлежит корректировке в случае внесения изменений в законодательные и иные нормативные правовые акты Российской Федерации в части формирования и прогнозирования доходов федерального бюджета в 2-месячный срок после вступления соответствующих изменений в силу по согласованию с Министерством финансов Российской Федерации.

6. Оценка прогнозного объема поступлений доходов в федеральный бюджет, администрируемых Министерством (по каждому виду доходов и по соответствующему коду бюджетной классификации Российской Федерации), на текущий финансовый год составляется с учетом фактического объема поступлений на последнюю отчетную дату текущего финансового года и помесячной динамики поступлений предыдущих лет.

При формировании уточненного прогноза поступлений доходов в федеральный бюджет на текущий финансовый год расчет производится с учетом данных о фактических поступлениях доходов за истекшие месяцы текущего года.

7. Прогноз поступлений доходов в федеральный бюджет (по каждому виду доходов и по соответствующему коду бюджетной классификации Российской Федерации) формируется Министерством с помощью подсистемы бюджетного планирования государственной интегрированной информационной системы управления общественными финансами "Электронный бюджет" Министерства финансов Российской Федерации.

8. В основу расчета прогнозного объема поступлений доходов федерального бюджета, администрируемых Министерством, принимаются следующие доходы федерального бюджета:

1) государственная пошлина за выдачу документов об аккредитации организаций, осуществляющих классификацию гостиниц, классификацию горнолыжных трасс, классификацию пляжей, а именно:

139 1 08 07420 01 1000 110 "Государственная пошлина за выдачу документов об аккредитации организаций, осуществляющих классификацию гостиниц, классификацию горнолыжных трасс, классификацию пляжей (перерасчеты, недоимка и задолженность по соответствующему платежу, в том числе по отмененному)";

139 1 08 07420 01 4000 110 "Государственная пошлина за выдачу документов об аккредитации организаций, осуществляющих классификацию гостиниц, классификацию горнолыжных трасс, классификацию пляжей (прочие поступления)";

139 1 08 07420 01 5000 110 "Государственная пошлина за выдачу документов об аккредитации организаций, осуществляющих классификацию гостиниц, классификацию горнолыжных трасс, классификацию пляжей (уплата процентов, начисленных на суммы излишне взысканных (уплаченных) платежей, а также при нарушении сроков их возврата)".

По данному коду учитывается поступление государственной пошлины за выдачу документов об аккредитации организаций, осуществляющих классификацию гостиниц, классификацию горнолыжных трасс, классификацию пляжей.

Для расчета прогнозного объема поступлений по данному доходу применяется метод прямого расчета.

Алгоритм расчета прогнозных показателей определяется исходя из количества выдаваемых документов об аккредитации (государственной аккредитации) организаций и размера платежа.

У организаций, осуществляющих классификацию гостиниц, классификацию горнолыжных трасс, классификацию пляжей, и получающих государственную аккредитацию, отсутствуют льготы, освобождения и иные преференции при оплате государственной пошлины за выдачу аттестата аккредитации.

Прогнозный объем поступлений по данному виду дохода рассчитывается по следующей формуле:

- прогнозируемые поступления государственной пошлины за выдачу документа об аккредитации (государственной аккредитации) организаций;

- планируемое количество выдаваемых документов об аккредитации (государственной аккредитации) организаций;

- размер государственной пошлины за выдачу документа об аккредитации (государственной аккредитации);

2) 139 1 11 01010 01 6000 120 "Доходы в виде прибыли, приходящейся на доли в уставных (складочных) капиталах хозяйственных товариществ и обществ, или дивидендов по акциям, принадлежащим Российской Федерации (федеральные государственные органы, Банк России, органы управления государственными внебюджетными фондами Российской Федерации)".

Основанием для администрирования данного дохода являются статьи 42, 51 Бюджетного кодекса Российской Федерации.

По данному коду учитывается поступление средств в виде прибыли, приходящейся на доли в уставных (складочных) капиталах хозяйственных товариществ и обществ, или дивидендов по акциям, принадлежащим Российской Федерации.

Для расчета прогнозного объема поступлений по данному доходу применяется метод прямого расчета.

Алгоритм расчета прогнозных показателей данного дохода определяется исходя из фактической или прогнозной величины чистой прибыли хозяйственных товариществ и обществ в году, предшествующем году, на который осуществляется расчет прогнозного объема доходов согласно информации о финансовых планах, представленной хозяйственным товариществом и обществом; размера доли чистой прибыли хозяйственных товариществ и обществ, направляемой ими на выплату дивидендов или распределяемой ими среди участников хозяйственных товариществ и обществ, с учетом отдельных решений Правительства Российской Федерации, устанавливающих на отдельные годы индивидуальные нормативы направления чистой прибыли на выплату дивидендов или ее распределения среди участников хозяйственных товариществ и обществ; размера доли государственного или муниципального участия в хозяйственном товариществе и обществе (с учетом прогнозного плана (программы) приватизации федерального имущества, актов планирования приватизации имущества, находящегося в собственности субъектов Российской Федерации, муниципальных образований, отдельных решений Президента Российской Федерации, Правительства Российской Федерации); периода деятельности хозяйственного товарищества и общества, за который выплачиваются дивиденды.

Прогнозный объем поступлений по данному виду дохода рассчитывается по следующей формуле:

- ожидаемое поступление средств от прибыли, приходящейся на доли в уставных (складочных) капиталах хозяйственных товариществ и обществ;

- чистая прибыль хозяйственных товариществ и обществ;

- доля чистой прибыли хозяйственных товариществ и обществ, направляемой ими на выплату дивидендов;

- доля Российской Федерации в уставном капитале хозяйственного товарищества и общества;

3) 139 1 11 02012 01 6000 120 "Доходы по остаткам средств на счетах федерального бюджета и от их размещения, кроме средств Фонда национального благосостояния (федеральные государственные органы, Банк России, органы управления государственными внебюджетными фондами Российской Федерации)".

По данному коду учитываются доходы в виде процентов, начисленных на остатки денежных средств в иностранной валюте, числящихся на счетах, открытых Министерству, которые начисляются банками по условиям договоров банковского счета. Поступления по данному виду доходов зависят от суммы денежных средств на валютном счете на дату начисления процентов, размера процентной ставки, устанавливаемой банком по месту открытия счета, и курса валют на соответствующий год, указанного в базовом сценарии прогноза социально-экономического развития Российской Федерации.

Доход является труднопрогнозируемым. Прогнозный объем поступлений по данному доходу рассчитывается методом усреднения. Расчет осуществляется на основании усреднения годовых объемов поступлений в валюте за три года.

- ожидаемый доход по остаткам средств на счетах федерального бюджета;

,
,
- фактические поступления за три предыдущих года;

,
,
- фактические среднегодовые курсы за три предыдущих года;

- планируемый курс валюты, указанный в базовом сценарии прогноза социально-экономического развития Российской Федерации;

4) 139 1 11 05021 01 6000 120 "Доходы, получаемые в виде арендной платы, а также средства от продажи права на заключение договоров аренды за земли, находящиеся в федеральной собственности (за исключением земельных участков федеральных бюджетных и автономных учреждений) (федеральные государственные органы, Банк России, органы управления государственными внебюджетными фондами Российской Федерации)".

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 29 Апреля 2013 в 17:29, курсовая работа

Описание работы

Целью работы является анализ состава и структуры налоговых доходов бюджета, определение и изучение применения планирования и прогнозирования, выявление методологических проблем. В соответствии с целью в работе поставлены и решены следующие задачи:
изучение теоретических и методологических основ налогового планирования и прогнозирования;
выявление структурных особенностей формирования налоговых доходов в экономике страны, выявление тенденции усиления фискальной функции налогов;
анализ структуры и динамики налоговых доходов

Содержание работы

Введение…………………………………………………………………………………. 3
Глава 1.Теоретические основы налогового планирования и прогнозирования. . 5
1.1 Содержание и понятие налогового планирования и прогнозирования…..5
1.2 Методика формирования доходов на федеральном уровне. ……………….7
Глава 2.Сущность и значение налогового планирования на уроне хозяйствующих субъектов. ………………………………………………………………………………..12
2.1 Методы оценки налогового потенциала регионов………………………..12
2.2 Налоговое планирование и прогнозирование на примере определенного региона. ………………………………………………………………………………….20
2.3 Методологические проблемы прогнозирования налоговых доходов регионов………………………………………………………………………………….46
Глава 3.Совершенствование методов налогового планирования и прогнозирования на федеральном уровне. ………………………………………………………………..40
3.1 Налоговая статистика на федеральном уровне, налоговые поступления в бюджет федерации……………………………………………………………………….49
3.2 Оптимизация налогового планирования в РФ……………………………..55
Заключение……………………………………………………………………………….58
Список использованной литературы…………………………………………………. 61

Файлы: 1 файл

курсовая.doc

Анализ поступления доходов в бюджет города Курска в динамике за ряд лет

* согласно ожидаемому исполнению

Проектом решения о бюджете на 2013 год объем доходов запланирован в сумме 6042700,2 тыс.рублей, в том числе налоговые доходы 2918659,0 тыс.рублей или 97,4 % к уровню ожидаемых налоговых доходов в 2012 году (2996539,0 тыс.рублей), неналоговые доходы 933947,0 тыс.рублей или 142,4 % к уровню ожидаемых неналоговых доходов в 2012 году (655648,9 тыс.рублей), а также безвозмездные поступления 2190094,2 тыс.рублей или 73,9 % к уровню ожидаемых в 2012 году (2964428,1 тыс.рублей).

На 2014 год доходы запланированы в сумме 5869012,6 тыс.рублей, что на 2,9 % ниже уровня 2013 года, в том числе налоговые доходы составят 3041758,0 тыс.рублей или на 4,2 % выше уровня 2013 года, неналоговые доходы составят 464821,0 тыс.рублей или ниже уровня 2013 года на 49,7 %, безвозмездные поступления составят 2357411,6 тыс.рублей или выше уровня 2013 года на 7,6 %.

На 2015 год доходы запланированы в сумме 3722381,0 тыс.рублей или на 36,6 % ниже уровня 2014 года. Уменьшение произошло за счет увеличения суммы неналоговых доходов на 214359,0 тыс.рублей или на 7,0% к уровню 2014 года, уменьшения неналоговых доходов на 5022,0 тыс.рублей или на 1,1% к уровню 2014 года, уменьшения суммы безвозмездных поступлений на 99,9 %. Безвозмездные поступления впоследствии будут корректироваться.

Ожидаемое поступление доходов в 2012 году и прогноз на 2013 год и плановый период 2014 и 2015 годов.

Проект решения Курского городского Собрания "О бюджете города Курска на 2013 год и на плановый период 2014 и 2015 годов"

Налог на доходы

Единый налог на

вмененный доход для

Налог на имущество

Доходы от оказания

платных услуг и

Доходы от продажи

поступления от других

субсидий, субвенций и

Из приведенной таблицы 5 видно, что по одним видам налогов прогнозные показатели 2013-2015 годов превышают утвержденные показатели 2012 года, в то время как по другим видам доходов наоборот.

Так, по налогу на доходы физических лиц планируется увеличение в 2013 году на 7,3% до уровня 1742913,0 тыс.рублей к 2012 году, в 2014 году на 11,0% к уровню 2013 года, в 2015 году на 11,0% к уровню 2014 года.
Объем поступлений по налогу на вмененный доход для отдельных видов деятельности в 2013 году предусматривается в сумме 384550,0 тыс.рублей или на 1,3 % больше уровня 2012 года, в 2014 и 2015 годах данный налог планируется на уровне 2013 года.

Объем поступлений единого сельскохозяйственного налога в 2013 году прогнозируется в сумме 246,0 тыс.рублей или на 5,7% ниже уровня 2012 года, в 2014 и 2015 годах планируется на уровне 2013 года.

Поступления по налогу на имущество физических лиц в 2013 году планируется в сумме 47303,0 тыс.рублей или на 4,7 % больше уровня 2012 года, в 2014 году с ростом к уровню 2013 года на 4,7 %, в 2015 году с ростом к уровню 2014 года на 4,7 %.

Объем поступлений земельного налога в 2013 году планируется в сумме 703690,0 тыс.рублей, что на 22,6 % ниже уровня бюджета 2012 года, в 2014 и 2015 годах на 10,0% ниже уровня 2013 года.

Объем поступлений государственной пошлины планируется в 2013 году в сумме 39957,0 тыс.рублей или на 10,8 % выше уровня 2012 года, в 2014 году на 0,8 % ниже уровня 2013 года, в 2015 году на 1,8% ниже уровня 2014 года.

Основную массу поступлений по доходам бюджета (без учета безвозмездных поступлений) в последние годы составляют налог на доходы физических лиц (в 2011 году – 36,1 %, в 2012 году – 44,5 %, в 2013 году – 45,2%, в 2014 году – 55,1%, в 2015 году – 57,7%), земельный налог (в 2011 году – 19,1 %, в 2012 году – 24,9 %, в 2013 году – 18,3%, в 2014 году – 18,0%, в 2015 году – 17,0%), единый налог на вмененный доход для отдельных видов деятельности (в 2011 году – 9,1 %, в 2012 году – 10,4 %, в 2013 году – 10,0%, в 2014 году – 11,0%, в 2015 году – 10,3%), доходы от использования имущества, находящегося в государственной и муниципальной собственности (в 2011 году – 11,0%, в 2012 году – 10,8 %, в 2013 году – 8,7%, в 2014 году – 8,8%, в 2015 году – 8,2%), доходы от продажи материальных и нематериальных активов (в 2011 году – 5,3 %, в 2012 году – 5,7 %, в 2013 году – 14,0%, в 2014 году – 2,8%, в 2015 году – 2,7%).

Анализ структуры налоговых доходов бюджета города Курска по основным видам и группам налогов показал, что основная доля планируемых в 2013 году налоговых доходов – 59,7 %, также как и в 2011 году (52,9%) и в 2012 году (54,2 %) приходится на отчисления от налога на доходы от физических лиц, в 2014 году приходится 63,6 %, в 2015 году - 65,9 %.

На поступления от единого налога на вмененный доход для отдельных видов деятельности в 2013 году приходится 13,2%, в 2014 году 12,6%, в 2015 году 11,8 % (2011 год – 13,2 %, 2012 год – 12,7%).

Планируемая сумма поступления налога на имущество физических лиц составляет в 2013 году 1,6% от общей суммы налоговых доходов, в 2014 году – 1,6%, в 2015 году – 1,6% (2011 год – 0,4 %, 2012 год – 1,5 %). Планируемая сумма поступления земельного налога составляет в 2013 году 24,1 % от общей суммы налоговых доходов, в 2014 году – 20,8 %, в 2015 году – 19,4 % (2011 год – 28,0 %, 2012 год – 30,4 %). На государственные пошлины в 2013 году планируется только 1,4 %, в 2014 году – 1,3%, в 2015 году – 1,2 % (2011 год – 5,5%, 2012 год – 1,2 %).

В силу незначительного объема средств, единый сельскохозяйственный налог не оказывает существенного влияния на объем налоговых доходов.

При благоприятном инвестиционном климате приток внутренних и внешних инвестиций в реальный и финансовый секторы региона способствовал бы расширению налоговой базы. Представляется, что при формировании политики увеличения налоговой базы следует руководствоваться опытом более развитых регионов России. И следует воспользоваться преимущественно аграрная направленность с акцентом на растениеводство.

В развитой рыночной экономике с устоявшимися ценами в аграрной специализацией региона, обладающего для производства сельхозпродукции хорошими природно-климатическими ресурсами, нет ничего плохого. Следовательно, Курская область, располагая схожими природно-климатическими условиями, также способна увеличить налоговую базу регионального бюджета за счет данного фактора.

Суммируя вышесказанное можно утверждать: столкнувшись с проблемой необходимости пересмотреть структуру налоговых поступлений в территориальный бюджет, законодатель пока вынужден ограничиваться весьма непопулярными мерами – увеличением ставок налогов и сборов. Стратегия совершенствования и укрепления налоговой базы региона ещё облачна. Представляется, что такой подход не сможет оправдать себя в долгосрочной перспективе, а направлен лишь на сиюминутное “латание дыр” в оскудевшем областном бюджете. Формирование новой политики по укреплению доходной базы территориального бюджета – насущная задача ближайшего будущего.

2.3. Методологические проблемы прогнозирования налоговых доходов.

Показана значимость методологических подходов к определению налогового потенциала субъектов Российской Федерации и создания рационального механизма планирования и прогнозирования поступлений налогов и с боров в бюджетную систему, необходимость их совершенствования как особо важного инструмента государственного регулирования.

Одним из основных факторов увеличения налоговых поступлений является работа ФНС России по совершенствованию методологических подходов к определению налогового потенциала субъектов Российской Федерации и созданию рационального механизма планирования и прогнозирования поступлений налогов и сборов в бюджетную систему Российской Федерации. Прогнозы одних и тех же показателей, полученные при использовании разной исходной информации и различных моделей и методов её обработки, могут весьма сильно различаться между собой, и далеко не всегда ясно, какому прогнозу следует доверять больше. Одна группа проблем связана с информацией, которая используется для решения задачи прогнозирования. Так, пользователям разной статистической отчётности предоставляются данные по показателям, которые хотя и имеют одинаковые наименования, например, такие, как прибыль, оплата труда, объем выпуска продукции и т. д., но различаются по содержанию. Такие проблемы возникают при использовании традиционной сводной статистики, систем бухгалтерского учёта, национальных счетов и статистики государственных финансов. Поэтому одной из актуальных задач является гармонизация различных систем учёта и отчётности. В частности, большие надежды связываются с внедрением международных стандартов бухгалтерского учёта и финансовой отчётности.

Основная задача налогового прогнозирования – определение на заданный временной период экономически обоснованного размера поступлений налогов в соответствующий или консолидированный бюджет, а так же объема налогов, подлежащих уплате конкретным предприятием- налогоплательщиком. Таким образом, налоговое прогнозирование можно рассматривать как с позиции государства и органов местного самоуправления в лице их уполномоченных органов, так и с позиции налогоплательщика. Совершенствование методов анализа и планирования поступлений налогов и сборов имеют особое значение, поскольку нереальность (завышенность) плановых показателей по сбору налоговых доходов вызывает в последующем объективные трудности в их мобилизации, приводит к недопоступлению доходов в бюджетную систему, а, следовательно, ставит под угрозу исполнение расходной части бюджетов.

2014-02-02

7962

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,

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

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 временных рядов налоговых поступлений с учетом изменений в налоговом законодательстве и налоговом администрировании, возникших на всем временном 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)

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:

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.

Читайте также: