Таблица 3. Средний уровень налоговой нагрузки в регионах РФ в 2006-2011 гг.
|
Средняя налоговая нагрузка в периоде, % |
Регионы |
|
|
менее 10 |
Республика Дагестан (6,24%), Республика Ингушетия (7,84%) |
|
|
10-15 |
Республика Тыва, Карачаево-Черкесская Республика, Кабардино-Балкарская Республика, Еврейская автономная область, Республика Северная Осетия-Алания, Республика Хакасия, Тамбовская область, Липецкая область, Республика Адыгея, Алтайский край, Курганская область, Воронежская область, Тульская область, Республика Карелия, Приморский край, Псковская область, Новгородская область, Белгородская область, Республика Бурятия, Амурская область, Сахалинская область, Пензенская область, Челябинская область, Республика Марий Эл, Курская область |
|
|
15-20 |
Ростовская область, Иркутская область, Республика Калмыкия, Кировская область, Костромская область, Брянская область, Краснодарский край, Республика Саха (Якутия), Ульяновская область, Магаданская область, Смоленская область, Орловская область, Ставропольский край, Ивановская область, Вологодская область, Чувашская Республика, Тверская область, Камчатский край, Свердловская область, Кемеровская область, Красноярский край, Республика Мордовия, Владимирская область, Чеченская Республика, Забайкальский край,Хабаровский край, Мурманская область, Нижегородская область, Астраханская область, Калужская область, Волгоградская область, Омская область, Саратовская область, Новосибирская область, Республика Алтай |
|
|
20-25 |
Ленинградская область, Архангельская область, Московская область, Республика Башкортостан, г.Москва, Республика Татарстан, Ярославская область, г.Санкт-Петербург, Чукотский автономный округ, Пермский край, Калининградская область, Рязанская область |
|
|
25-30 |
Самарская область, Оренбургская область, Республика Коми, Томская область |
|
|
более 30 |
Удмуртская Республика (31,04%), Тюменская область (48,51%) |
|
|
22,29 |
Российская Федерация в целом |
6. Расчет относительной реальной нагрузки регионов осуществляется на основе формулы:
где ? реальная налоговая нагрузка в целом по стране в среднем за указанный период.
На рисунке 2 графически отображен массив данных об уровне относительной реальной налоговой нагрузки и скорректированных налоговых поступлений в регионах РФ.
Рис 2. Позиционирование регионов по уровню относительной реальной налоговой нагрузки и размеру скорректированных налоговых поступлений
После исключения регионов с крайними значениями (Москвы - высокий уровень поступлений, и Тюменской области - высокий уровень налоговой нагрузки) рассматриваемая зависимость приобретает следующий вид (рис. 3):
Рис. 3. Позиционирование регионов (с учетом исключения Москвы и Тюменской области)
7. Нормирование показателей ? приведение их значений к единой длине шкалы. Это необходимый подготовительный этап перед кластеризацией регионов по двум признакам, имеющим разную единицу измерения.
Для этого с рассматриваемыми показателями выполним линейное преобразование следующего рода:
8. Кластеризация регионов по двум нормированным признакам: уровню относительной реальной налоговой нагрузки и размеру скорректированных налоговых поступлений. Визуально на основе рисунка 3 мы можем выделить три кластера: 1) регионы с высоким уровнем поступлений и высокой налоговой нагрузкой; 2) регионы с умеренным уровнем поступлений и умеренной налоговой нагрузкой, и 3) регионы с умеренным уровнем поступлений и высокой налоговой нагрузкой. Кластер регионов с низкой нагрузкой и большими поступлениями является невыраженным. Однако его можно создать искусственно, меняя центры кластеров.
Наиболее адекватным методом кластеризации представляется метод k-средних, который требует, прежде всего, вычисления матрицы расстояний (или матрицы мер сходства) между объектами и выбора первоначального центра сферы. Отметим, что в качестве меры сходства нами использовалось Евклидово расстояние, определяемое по формуле:
где P - это евклидово расстояние, Ai - значение i-того свойства объекта A, Bi - значение i-того свойства объекта B. В нашем случае i - это уровень налоговой нагрузки и величина скорректированных налоговых поступлений за 2006 - 2011 годы (т.е. N = 2), а A, B, C и т.д. - это, разумеется, регионы Российской Федерации. Что же касается выбора центра сферы, то он нами осуществлялся методом перебора с учетом двух факторов: 1) нашего предположения об уровне налоговой нагрузки и размере скорректированных налоговых поступлений в каждом из кластеров; 2) оценке качества кластеризации, в качестве некоторых функционалов качества нами использованы два показателя:
а) сумма квадратов расстояний до центров кластеров (F1)
где l - номер кластера (l = 1,2,…, k); - вектор значений переменных для центра l-го кластера; Xi - вектор значений переменных для i-го объекта, входящего в l-й кластер; - евклидово расстояние между i-м объектом и центром l-го кластера. Отметим, что при использовании этого критерия наилучшим является такое разбиение совокупности объектов, при котором значение было бы минимальным.
б) сумма внутрикластерных расстояний между объектами (F2)
где - вектор значений переменных для j-го объекта, входящего в l-й кластер; - евклидово расстояние между i-м и j-ым объектами. В этом случае наилучшим следует считать такое разбиение, при котором достигается минимальное значение , т.е. получены кластеры большой «плотности».
В результате описанных действий нами получены четыре кластера, отличающиеся уровнем реальной налоговой нагрузки и скорректированных налоговых поступлений (табл. 4).
Таблица 4. Кластеры регионов Российской Федерации по уровню относительной налоговой нагрузки и размеру скорректированных налоговых поступлений в 2006 - 2011 гг.1
|
Налоговые поступления на уровне ниже среднего |
Налоговые поступления на уровне выше среднего |
||
|
Высокий уровень относительной налоговой нагрузки |
3 региона: Рязанская область (111,51%), Калининградская область (108,87%), Чукотский автономный округ (105,83%) |
10 регионов: Тюменская область (217,52%), Удмуртская Республика (139,18%), Томская область (130,44%), Республика Коми (129,02%), Оренбургская область (120,55%), Самарская область (117,93%), Пермский край (107,46%), г. Санкт-Петербург (104,21%), Ярославская область (103,89%), Республика Татарстан (101,63%) |
|
|
Низкий уровень относительной налоговой нагрузки |
50 регионов: Республика Алтай (89,45%), Калужская область (86,84%), Астраханская область (85,80%), Мурманская область (82,83%), Хабаровский край (81,33%), Забайкальский край (81,28%), Чеченская Республика (80,48%), Владимирская область (78,90%), Республика Мордовия (77,74%), Камчатский край (74,60%), Тверская область (74,47%), Чувашская Республика (73,90%), Вологодская область (73,82%), Ивановская область (73,38%), Ставропольский край (72,84%), Орловская область (72,79%), Смоленская область (71,88%), Магаданская область (71,39%), Ульяновская область (71,01%), Республика Саха (Якутия) (70,85%), Брянская область (70,37%), Костромская область (70,20%), Кировская область (69,31%), Республика Калмыкия (69,26%), Курская область (66,26%), Республика Марий Эл (65,95%), Пензенская область (65,61%), Сахалинская область (65,53%), Амурская область (65,44%), Республика Бурятия (64,46%), Белгородская область (63,30%), Новгородская область (62,82%), Псковская область (62,39%), Приморский край (61,69%), Республика Карелия (60,46%), Тульская область (59,62%), Воронежская область (58,83%), Курганская область (57,63%), Алтайский край (57,52%), Республика Адыгея (50,91%), Липецкая область (50,20%), Тамбовская область (49,32%), Республика Хакасия (49,30%), Республика Северная Осетия-Алания (48,41%), Еврейская автономная область (47,79%), Кабардино-Балкарская Республика (47,30%), Карачаево-Черкесская Республика (45,39%), Республика Тыва (45,16%), Республика Ингушетия (35,14%), Республика Дагестан (27,99%) |
17 регионов: г. Москва (99,47%), Республика Башкортостан (97,85%), Московская область (92,87%), Архангельская область (91,54%), Ленинградская область (89,81%), Новосибирская область (89,19%), Саратовская область (89,08%), Омская область (88,71%), Волгоградская область (87,28%), Нижегородская область (84,88%), Красноярский край (77,59%), Кемеровская область (75,14%), Свердловская область (75,06%), Краснодарский край (70,54%), Иркутская область (67,96%), Ростовская область (67,61%), Челябинская область (65,92%) |
1 В скобках указан относительный уровень реальной налоговой нагрузки
Как видно из таблицы 4, распределение регионов по кластерам достаточно неоднородно: почти две трети исследуемых регионов входит в один кластер, характеристиками которого являются: более низкий уровень относительной налоговой нагрузки и размер налоговых поступлений на уровне ниже среднего. Если также брать в расчет регионы, которые входят в четвертый кластер (низкий уровень налоговой нагрузки, но большой объем поступлений), то становится очевидным, что в большей части регионов (около 84%) средний уровень реальной налоговой нагрузки ниже общефедерального уровня. С математической точки зрения полученный результат объясняется тем, что экономики регионов с уровнем относительной налоговой нагрузки выше 100% или близким к 100% являются более крупными по масштабам, они влияют на общий результат за счет большого удельного веса в экономике страны. Поэтому численно таких регионов меньше. Данные таблицы свидетельствуют также об избыточном налоговом бремени отдельных регионов и недостаточном для других и указывают на направления применения налоговых льгот.
9. Построение матрицы BostonConsultingGroup для показателя относительной реальной налоговой нагрузки и ее динамики в 2006-2011 годах.
Таблица 5. Матрица БКГ для показателя относительной реальной налоговой нагрузки регионов РФ
|
Отрицательная динамика показателя относительной налоговой нагрузки |
Положительная динамика показателя относительной налоговой нагрузки |
||
|
Высокий уровень относительной налоговой нагрузки |
«Дойные коровы» 5 регионов: г. Санкт-Петербург, Пермский край, Республика Коми, Республика Татарстан, Удмуртская Республика |
«Звезды» 8 регионов: Калининградская область, Оренбургская область, Рязанская область, Самарская область, Томская область, Тюменская область, Чукотский автономный округ, Ярославская область |
|
|
Низкий уровень относительной налоговой нагрузки |
«Собаки» 34 региона: Архангельская область, Белгородская область, Брянская область, Волгоградская область, Вологодская область, Воронежская область, Еврейская автономная область, Забайкальский край, Ивановская область, Камчатский край, Карачаево-Черкесская Республика, Костромская область, Краснодарский край, Курская область, Липецкая область, Нижегородская область, Орловская область, Пензенская область, Приморский край, Республика Алтай, Республика Дагестан, Республика Марий Эл, Республика Мордовия, Республика Северная Осетия-Алания, Республика Тыва, Саратовская область, Свердловская область, Смоленская область, Ставропольский край, Тамбовская область, Тверская область, Ульяновская область, Чеченская Республика, Чувашская Республика |
«Трудные дети» 33 региона: Алтайский край, Амурская область, Астраханская область, Владимирская область, г. Москва, Иркутская область, Кабардино-Балкарская Республика, Калужская область, Кемеровская область, Кировская область, Красноярский край, Курганская область, Ленинградская область, Магаданская область, Московская область, Мурманская область, Новгородская область, Новосибирская область, Омская область, Псковская область, Республика Адыгея, Республика Башкортостан, Республика Бурятия, Республика Ингушетия, Республика Калмыкия, Республика Карелия, Республика Саха (Якутия), Республика Хакасия, Ростовская область, Сахалинская область, Тульская область, Хабаровский край, Челябинская область |
Таким образом, нами проведен факторный анализ налоговых поступлений в бюджет от различных субъектов Российской Федерации. Выделены и проанализированы 4 основных фактора: уровень общей налоговой нагрузки в стране (отражающий направленность налогово-бюджетной политики Российской Федерации), уровень относительной налоговой нагрузки в регионе (отражающий структурные особенности и структурные сдвиги в экономике региона), инфляционный фактор и фактор реального роста экономики региона. Предложена методика кластеризации регионов Российской Федерации по уровню реальной налоговой нагрузки и размеру скорректированных налоговых поступлений, которая позволила выявить 3 выраженных и один невыраженный кластер в российской экономике. На основе матрицы БКГ определены позиции различных регионов относительно их вклада в бюджетную систему РФ и тенденции его изменения. Полученные результаты могут использоваться при корректировке налоговой политики РФ в направлении сочетания принципов справедливости и эффективности в налогообложении.
Литература
1.Балацкий Е.В. Точки Лаффера и их количественная оценка // Мировая экономика и международные отношения. 1997. №12 [электронный ресурс]. URL: http://www.kapital-rus.ru/index.php/articles/article/193350. (дата обращения 15.04.2013)
2.Балацкий Е.В. Инвариантность фискальных точек Лаффера// Мировая экономика и международные отношения. 2003. №6 [электронный ресурс]. URL: http://www.kapital-rus.ru/index.php/articles/article/190047. (дата обращения 15.04.2013)
3.Тургель И.Д. Местное самоуправление в России: десять лет в условиях реформирования // Муниципалитет: экономика и управление. 2012. № 2. С. 18-29.
4.Тургель И.Д., Целищева Е.Ф. О финансовой самостоятельности местных органов власти // Известия Уральского государственного экономического университета. 2007. Т. 18. № 1. С. 167-173.
5.Федеральная служба государственной статистики [электронный ресурс]. URL: http://www.gks.ru/ (дата обращения 15.04.2013).
6.Федеральная налоговая служба [электронный ресурс]. URL: http://www.nalog.ru/ (дата обращения 15.04.2013).