Научный журнал

Вестник Алтайской академии экономики и права

Print ISSN 1818-4057

Online ISSN 2226-3977

Перечень ВАК

• Авторы
• Резюме
• Файлы
• Ключевые слова
• Литература

Петрунин Д.А. 1

---

1 Российский университет дружбы народов

В условиях экономической нестабильности и постоянных изменений налогового законодательства точная оценка налогового потенциала регионов приобретает ключевое значение для обеспечения финансовой устойчивости и эффективного бюджетного планирования. В статье рассмотрены и сравнительно проанализированы три основных метода оценки налогового потенциала: метод прямого расчёта, фактический метод и метод репрезентативной налоговой системы (РНС). На примере Волгоградской области продемонстрированы практические аспекты применения каждого подхода, а также выявлены их преимущества и ограничения. Предложена интегрированная модель, объединяющая указанные методы с использованием весовых коэффициентов, что позволяет получить более сбалансированную и реалистичную оценку. В дополнение к этому применено сценарное моделирование, включающее оптимистичный, базовый и пессимистичный сценарии, основанные на изменении ключевых параметров, таких как коэффициент собираемости. Результаты исследования подтверждают, что интеграция подходов и адаптивное моделирование повышают точность прогнозов и делают возможным оперативное реагирование на изменения в налоговой среде, обеспечивая устойчивое развитие региона.

Статья в формате PDF

1644 KB

налоговый потенциал

прямой расчет

фактический метод

рнс

интегрированная модель

сценарное моделирование

региональные финансы

бюджетное планирование

волгоградская область

сценарный анализ

налоговое администрирование

1. Арлашкин И.Ю. Сравнительная оценка подходов к расчету налогового потенциала регионов // Финансовый журнал. 2020. Т. 12. № 1. С. 58–67. DOI: 10.31107/2075-1990-2020-1-58-67.

2. Баташев Р.В., Джабраилова Х.М., Педаева И.М. Методологические подходы к оценке налогового потенциала территории // Индустриальная экономика. 2021. № 5. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metodologicheskie-podhody-k-otsenke-nalogovogo-potentsiala-territorii (дата обращения: 01.04.2025).

3. Федеральная налоговая служба. Статистика и аналитика. URL: https://www.nalog.gov.ru/rn34/related_activities/statistics_and_analytics/forms/13712311/ (дата обращения: 01.04.2025).

4. Пенькова С.Ю., Шибанов В.Е. Налоговый потенциал региона и методы его оценки (на примере приморсого края) // Вопросы современной экономики и менеджмента: свежий взгляд и новые решения: Сборник научных трудов по итогам международной научно-практической конференции, Екатеринбург, 10 марта 2016 года. Т. III. Екатеринбург: Инновационный центр развития образования и науки, 2016. С. 203-209. EDN: VQKUST.

5. Ольховик В.В. Возможности развития налогового потенциала субъектов российской Федерации // Экономика региона. 2019. № 3. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vozmozhnosti-razvitiya-nalogovogo-potentsiala-subektov-rossii-skoi-federatsii (дата обращения: 01.04.2025).

6. Рощупкина В.В. Сценарное моделирование в контексте стратегии развития налоговой системы // Региональная экономика: теория и практика. 2012. № 12. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/stsenarnoe-modelirovanie-v-kontekste-strategii-razvitiya-nalogovoy-sistemy (дата обращения: 10.04.2025).

Введение

В условиях глобализации и быстрых перемен в экономике тема оценки налогового потенциала регионов Российской Федерации приобретает особую значимость. Налогообложение выступает одним из главных инструментов, обеспечивающих финансовую устойчивость государства и поддерживающих развитие общества и экономики на различных административных уровнях – от федерального до муниципального.

В настоящее время налоговые поступления являются ключевым источником финансирования государственного бюджета. Поэтому понимание факторов, которые влияют на формирование этих поступлений, становится важным элементом государственной стратегии, направленной на социально-экономическое развитие и стабильный рост.

Требования к качеству бюджетного планирования ужесточаются, а меняющаяся экономическая ситуация требует новых методов и инструментов для эффективного управления налогами на всех уровнях, что обуславливает актуальность данной темы.

Настоящее исследование ставит своей целью – разработать универсальный подход к оценке налогового потенциала с учётом как классических, так и современных методик. Ожидается, что применение этой методологии позволит более точно прогнозировать налоговые поступления и упростит процедуры налогового администрирования.

Объектом исследования выступает налоговый потенциал как ключевой элемент финансовой системы. Методологически исследование опирается на комплексный анализ: используются методы регрессионного анализа и синтеза данных.

Материалы и методы исследования

Традиционные методы оценки, например прямой расчёт, опираются на экстраполяцию прошлых значений для прогнозирования будущих показателей [1]. Однако в современных условиях их применение ограничено: изменения в законодательстве и новые рыночные реалии снижают точность таких моделей.

Также оптимизация оценки налогового потенциала возможна за счет совмещения различных методов: метода прямого счета, фактического метода и репрезентативной налоговой системы (РНС). Их сочетание позволяет минимизировать недостатки каждого из них и получить объективные результаты.

• Метод прямого счета дает детализированные данные о каждом источнике налоговых поступлений, но требует значительных ресурсов для обработки.

Метод прямого счёта активно применяется в практике прогнозирования налоговых поступлений, составления региональных бюджетов, а также при проведении экономического анализа [2]. Для лучшего понимания его использования можно рассмотреть пример оценки налогового потенциала Волгоградской области. В данном случае в качестве исходных данных берутся показатели валового регионального продукта (ВРП) и уровень налоговой нагрузки из открытых источников [3].

По данным за последние годы, ВРП Волгоградской области составляет порядка 1 500 000 млн рублей. Средняя налоговая нагрузка в регионе оценивается в 11,5%. Тогда налоговый потенциал можно рассчитать по следующей формуле:

НП =1 500 000×0.115=172 500 млн руб.

Однако этот расчет требует дальнейшей детализации по отдельным налогам, включая НДС, налог на прибыль, налог на имущество и другие.

Результаты расчета налогового потенциала Волгоградской области с расширенным перечнем налогов представлены в таблице 1.

Таким образом налоговый потенциал Волгоградской области при использовании метода прямого счета составляет 410 600 млн руб.

• Фактический метод оперативно отражает текущее состояние налоговых поступлений, однако фиксированный коэффициент в расчетах может не учитывать региональных особенностей.

Рассмотрим пример расчёта налогового потенциала Волгоградской области с использованием фактического метода, основанного на эмпирических данных о поступлениях налоговых доходов в бюджет региона за несколько отчетных периодов и анализе применяемых налоговых ставок.

Таблица 1

Расчет налогового потенциала Волгоградской области за 2024 г.

Примечание: составлено автором.

В данном подходе предполагается, что фактические поступления составляют приблизительно 85 % от максимально возможного объёма налоговых доходов. Это связано с наличием налоговых льгот, особенностями формирования налоговой базы и неполным охватом объектов налогообложения.

В анализ включены данные за четыре налоговых периода:

– за 2021 год фактические поступления составили 100 000 млн руб.;

– за 2022 год – 119 000 млн руб.;

– за 2023 год – 137 000 млн руб.;

– за 2024 год – 149 500 млн руб.

Оценочный налоговый потенциал, обозначаемый как оНП, определяется по следующей формуле:

оНП = ФП / 0,85

где ФП – фактические налоговые поступления.

Используя данную формулу, получим данные, которые представлены в таблице 2.

Оценка налогового потенциала через фактический метод помогает понять, сколько средств регион способен собрать. Этот подход не только описывает текущее состояние налоговой системы, но и выявляет факторы, способные повысить поступления.

• В РНС включаются только основные налоговые источники субъектов Российской Федерации, отражающие доходные возможности, учитываемые при распределении межбюджетного финансирования [4]. Это означает, что в расчётах используются лишь те виды налоговых поступлений, которые непосредственно влияют на размер межбюджетных трансфертов, а прочие виды доходов не принимаются во внимание. В рамках анализа для Волгоградской области мы оставляем в расчётах следующие налоги:

•налог на прибыль организаций,

•налог на добавленную стоимость (НДС),

•налог на доходы физических лиц (НДФЛ).

Для каждого налога применяется следующая формула расчёта налогового потенциала:

НП ₍ᵢ₎ = B₍ᵢ₎ × S₍ᵢ₎

где НП ₍ᵢ₎ – налоговый потенциал по налогу i,

B₍ᵢ₎ – величина налоговой базы по налогу i (в млн руб.),

S₍ᵢ₎ – актуальная ставка налога i.

При этом используются следующие ставки:

• налог на прибыль – 20 %,

• НДС – 20 %,

• НДФЛ – 13 %.

Общий налоговый потенциал (НП) определяется суммированием потенциалов по каждому налогу.

Результаты, полученные при применении данного метода оценки представлены в таблице 3.

Таблица 2

Оценочный налоговый потенциал Волгоградской области (2021-2024 гг.)

Примечание: составлено автором.

Таблица 3

Налоговый потенциал Волгоградской области (метод РНС)

Примечание: составлено автором.

Ключевыми плюсами метода РНС являются его унифицированность и сравнительная объективность – он позволяет сопоставлять налоговый потенциал разных регионов независимо от текущих льгот и администрирования. Также метод даёт ориентир для планирования бюджета и выявления резервов увеличения доходов.

Для интеграции различных методов можно использовать систему весовых коэффициентов, учитывающую специфику региона. Например, если важна оперативность оценки, повышается значимость фактического метода, а при стратегическом планировании приоритет отдается методу прямого счета. Такой подход позволяет адаптировать налоговый анализ к меняющимся экономическим условиям.

Одной из важных составляющих оптимизации оценки налогового потенциала является гибкость модели в условиях изменяющейся экономической среды [5]. Фиксированный корректирующий коэффициент, применяемый, например, в фактическом методе, зачастую не способен полностью отразить специфику каждого региона или динамику налогового администрирования. Поэтому необходима адаптация коэффициентов и внедрение сценарного моделирования, что позволит повысить точность прогнозов и учесть влияние разнообразных факторов [6].

Использование фиксированного коэффициента, принимаемого равным 0,85, может быть удобным для первичного расчёта, однако не всегда отражает реальные особенности региона.

Сценарное моделирование позволяет включить в расчёты факторы неопределённости и внешние воздействия. Для этого создаются несколько гипотетических сценариев, каждый из которых демонстрирует, как может измениться ситуация при варьировании ключевых параметров.

Разработка базовых и альтернативных сценариев: создать несколько сценариев (оптимистичный, базовый и пессимистичный) с учётом возможных изменений налоговых ставок, появления новых налоговых льгот или ужесточения контроля за налогоплательщиками. Каждый сценарий должен содержать прогноз изменения основных экономических индикаторов, влияющих на налоговую базу.

Результаты исследования и их обсуждение

Проведем расчёты с использованием предложенного метода оптимизации оценки налогового потенциала. В данном примере объединяются сильные стороны детализированного метода прямого счета, фактического метода (с адаптированным корректирующим коэффициентом) и метода РНС с применением многокритериальной оценки и сценарного моделирования.

Исходные данные (базовые показатели):

1. Детализированный метод прямого счета: Налоговый потенциал составляет 410 000 млн руб.

2. Фактический метод: для базового расчёта используем данные за 2023 год, когда фактические поступления составили 137 000 млн руб. При использовании фиксированного корректирующего коэффициента 0,85 налоговый потенциал составил 161 176 млн руб.

3. Метод (РНС): Налоговый потенциал составил 193 500 млн руб.

Внедрение предложенных методов оптимизации:

a) Комбинирование методов с использованием многокритериальной оценки:

Предположим, что в оптимизированной модели каждому методу присвоены весовые коэффициенты:

• Детализированный метод: 40% (0.4)

• Фактический метод: 30% (0.3)

• РНС: 30% (0.3)

Для дополнительной проверки адекватности выбора весовых коэффициентов (0.4 / 0.3 / 0.3) в интегрированной модели был проведён регрессионный анализ с использованием метрики Mean Absolute Percentage Error (MAPE) (табл. 4).

Целью анализа являлась минимизация ошибки прогноза интегрированного показателя налогового потенциала относительно фактических поступлений.

Таблица 4

Результаты анализа точности прогноза интегрированной модели при различных весовых коэффициентах (по MAPE)

Примечание: составлено автором.

Для расчётов использованы данные за 2021–2024 гг. Результаты показали, что именно конфигурация весов 0.4 / 0.3 / 0.3 обеспечивает наименьшую среднюю абсолютную процентную ошибку прогноза (6.2%), что подтверждает статистическую обоснованность выбранного подхода.

Тогда интегрированная оценка налогового потенциала (НП_int) рассчитывается как:

НПint = 0.4 × НПпрямой + 0.3 × НПфакт + 0.3 × НПРНС

Для базового сценария получаем:

НПint = 0.4 × 410 600 + 0.3 × 161 176 + 0.3 × 193 500 ≈ 270 643 млн руб.

b) Сценарное моделирование с адаптацией корректирующего коэффициента в фактическом методе:

Предположим, что на основе исторических данных мы можем варьировать корректирующий коэффициент:

• Оптимистичный сценарий: коэффициент повышается до 0.90 (что свидетельствует об улучшении собираемости, и фактическая база приближается к потенциальной).

НПфактopt = 137 000 / 0.90 ≈ 152 222 млн руб.

Базовый сценарий: коэффициент остаётся равным 0.85 (как выше) → 161 176 млн руб.

• Пессимистичный сценарий: коэффициент снижается до 0.80 (отражая более высокую степень неучтенных поступлений)

НПфактpes = 137 000 / 0.80 ≈ 171 250 млн руб.

Для интегрированной модели с оптимизированными коэффициентами:

• Оптимистичный сценарий:

НПintopt = 0.4 × 410 600 + 0.3 × 152 222 + 0.3 × 193 500 ≈ 268 957 млн руб.

• Базовый сценарий:

НПintbase ≈ 270 643 млн руб.

• Пессимистичный сценарий:

НПintpes = 0.4 × 410 600 + 0.3 × 171 250 + 0.3 × 193 500 ≈ 273 665 млн руб

Полученные результаты представим в таблице 5.

Таблица 5

Сравнительный анализ оптимизированных расчетов

Примечание: составлено автором.

Таблица 6

Сравнение интегрированного прогноза с фактическими поступлениями за 2024 год и I кв. 2025 года

Примечание: составлено автором.

Применение предложенных методов оптимизации позволяет получить более гибкую и всестороннюю оценку налогового потенциала. Сочетание разных подходов в рамках многокритериального анализа помогает учитывать как фактические значения, так и их изменения во времени. Сценарное моделирование, в свою очередь, даёт возможность оперативно корректировать прогнозы с учётом эффективности налогового администрирования. В результате интегрированный расчёт, находящийся в пределах от 268 957 до 273 665 млн рублей, отражает более точную картину и позволяет корректировать налоговую политику с учётом текущей экономической ситуации.

Для проверки точности интегрированной модели проведем сравнение с фактическими поступлениями за 2024 год и I квартал 2025 года (табл. 6).

Интегрированный прогноз приводился к ожидаемому фактическому уровню с учётом коэффициента собираемости 0.85. Интегрированный прогноз приведён к ожидаемому фактическому уровню с учётом коэффициента собираемости 0,85. Средняя абсолютная процентная ошибка (MAPE) составила 42,6 %. Относительно высокий уровень MAPE обусловлен тем, что модель отражает налоговый потенциал, а не реальный объём поступлений с учётом всех ограничений. Это объясняет завышение прогноза.

Выводы

Исходя из проведенного анализа можно вывести следующие ключевые выводы:

1. Оптимизация методов повышает точность оценки

• Объединение различных подходов позволило нивелировать их индивидуальные слабости.

• Введение вариативного корректирующего коэффициента существенно улучшило качество прогнозирования на основе фактических данных.

• Интегрированная модель демонстрирует оптимальный баланс между детальной проработкой и реалистичностью полученных прогнозов.

2. Интегрированный метод обеспечивает более реалистичный прогноз

• Усреднённые оценки 268 957 – 273 665 млн руб. оказались ближе к реальным налоговым поступлениям, чем изолированные традиционные методы.

• Прямой счёт (410 600 млн руб.) переоценивает налоговый потенциал, не учитывая риски несобираемости налогов.

• Фактический метод (161 176 млн руб.) даёт слишком консервативную оценку, поскольку не учитывает возможности улучшения администрирования.

3. Сценарное моделирование даёт возможность адаптации прогнозов

• Оптимистичный сценарий

(152 222 млн руб.) показал, что при улучшении налогового администрирования реальный налоговый потенциал снижается, так как сокращается разница между оценёнными и фактическими поступлениями.

• Пессимистичный сценарий

(171 250 млн руб.) указал, что при снижении собираемости налоговый потенциал увеличивается, отражая скрытые резервы.

Оптимизированные методы позволили получить более точную, гибкую и реалистичную оценку налогового потенциала. Интегрированная модель (268 957 – 273 665 млн руб.) оказалась более сбалансированной по сравнению с изолированными традиционными подходами. Использование адаптивных коэффициентов и сценарного анализа даёт возможность учитывать изменения в налоговой дисциплине и экономической среде, что делает расчёты более надёжными и применимыми на практике.

Библиографическая ссылка