В данной статье представлен анализ факторов, оказывающих влияние на структуру задолженности по налоговым платежам и сборам в России. Результаты корреляционного анализа свидетельствуют о влиянии на данный показатель уровня безработицы в РФ. В статье представлен регрессионный анализ для наиболее полной оценки степени влияния безработицы на структуры задолженность по налоговым платежам и сборам в РФ.
Ключевые слова: налог, сбор, задолженность по налогам и сборам, безработица, корреляционный анализ, регрессионный анализ
Под налогом понимается обязательный, индивидуально безвозмездный платеж, взимаемый с организаций и физических лиц в форме отчуждения принадлежащих им на праве собственности, хозяйственного ведения или оперативного управления денежных средств в целях финансового обеспечения деятельности государства и (или) муниципальных образований [1].
Под сбором понимается обязательный взнос, взимаемый с организаций и физических лиц, уплата которого является одним из условий совершения в отношении плательщиков сборов государственными органами, органами местного самоуправления, иными уполномоченными органами и должностными лицами юридически значимых действий, включая предоставление определенных прав или выдачу разрешений (лицензий).
Задолженность по налогам и сборам — невыплаченные в оговоренные законом сроки налоговые суммы в силу субъективных и объективных причин.
Анализ динамики задолженности по налоговым платежам и сборам в РФ (рис.1) позволяет сделать вывод о том, что данная задолженность непостоянна. Она имеет ежегодное небольшое по сравнению с предыдущим годом увеличение, за исключением скачка в 2005 и 2009 годах.
Рис. 1. Динамика задолженности по налоговым платежам и сборам, млрд. руб.
В качестве результативного признака (Y) примем данные задолженности по налоговым платежам и сборам в России за 2000–2015 гг. В качестве факторных признаков будут использоваться следующие показатели:
Х1 — уровень безработицы, %;
Х2 — экспорт минеральных продуктов (темп роста), %;
Х3 — удельный вес убыточных организаций, %.;
Х4 — ВВП (темп роста), %;
Х5 — индекс промышленного производства, %.
В результате реализации процедуры корреляционного анализа получена матрица парных коэффициентов корреляции (табл. 1).
Таблица 1
Матрица парных коэффициентов корреляции
|
Y |
X1 |
X2 |
X3 |
X4 |
X5 |
Y |
1 | |||||
X1 |
-0,6512 |
1 | ||||
X2 |
-0,2413 |
0,27148 |
1 | |||
X3 |
-0,4774 |
0,71683 |
0,19883 |
1 | ||
X4 |
-0,5114 |
0,76928 |
0,07658 |
0,56076 |
1 | |
X5 |
-0,357 |
0,23528 |
0,74658 |
0,27584 |
-0,0733 |
1 |
По полученным данным можно сделать вывод, что среди факторов наибольшее влияние на задолженность по налоговым платежам и сборам оказывает фактор Х1 — уровень безработицы в РФ.
Чтобы наиболее полно оценить степень влияния фактора на результативный признак, проведем регрессионный анализ [2].
Таблица 2
Регрессионная статистика
Регрессионная статистика | |
Множественный R |
0,651159494 |
R-квадрат |
0,524008687 |
Нормированный R-квадрат |
0,38286645 |
Стандартная ошибка |
107,4129475 |
Наблюдения |
16 |
|
df |
SS |
MS |
F |
Значимость F |
Регрессия |
1 |
118905,0019 |
118905,0019 |
10,30592211 |
0,006290555 |
Остаток |
14 |
161525,5781 |
11537,54129 | ||
Итого |
15 |
280430,58 |
|
Коэффициенты |
Стандартная ошибка |
t-статистика |
P-Значение |
Y-пересечение |
1082,446179 |
135,6008914 |
7,982588958 |
1,40462E-06 |
Переменная X1 |
-5,943284 |
1868,757919 |
-3,210283805 |
0,006290555 |
Коэффициент множественной корреляции R= 0,65, что говорит о прямой тесной взаимосвязи признаков в уравнении. Коэффициент детерминации R2=0,524. Он показывает, что 52,4 % вариации задолженности по налоговым платежам и сборам обусловлено вариацией уровня безработицы в РФ.
Уравнение регрессии примет вид: У=1082,4–5,9Х1
Полученное уравнение говорит о том, что уменьшение уровня безработицы в РФ на 1 % приведет к уменьшению задолженности по налоговым платежам и сборам на 5,9 млрд. руб.
Проверка адекватности модели осуществляется с помощью расчета F-критерия Фишера. Fтабл=4,6, Fфакт=10,3. Следовательно, Fфакт > Fтабл, нулевая гипотеза отклоняется и уравнение статистически значимо.
Для оценки значимости параметров уравнения используется t-критерий Стьюдента. Так, ta=7,8, tb=3,2, tтабл=2,14. Таким образом, ta> tтабл, tb> tтабл — параметры регрессии статистически значимы.
Так как построенная модель на основе её проверки по F-критерию Фишера адекватна, и все коэффициенты регрессии значимы, то она может быть использована для принятия решений и осуществления прогнозов.
В заключении мы можем сказать о том, что неустойчивое поступление отдельных федеральных налогов и сборов, таких как налог на прибыль организаций, налог на доходы физических лиц, налог на добавленную стоимость, государственная пошлина, водный налог, — обусловлено колебаниями в экономике. Отметим, что уровень безработицы в стране оказывает прямое влияние на показатель собираемости налога на доходы физических лиц, потому что этот налог платит вся трудоспособная часть населения. Уровень безработицы в регионе отражает степень развития бизнеса и оказывает влияние на формирование задолженности по налоговым платежам и сборам. То есть чем меньше уровень безработицы, тем меньше задолженность по налоговым платежам и сборам.
Литература:
- Снатенков А. А., Тимофеева Т. В. Практикум по финансовой статистике: учеб. пособие. М.: Финансы и статистика; ИНФРА-М, 2014. 320 с.
- Снатенков А. А. Сбережения населения и их место в финансово-экономической системе РФ: монография / А. А. Снатенков, Н. С. Приор. — Оренбург: Издательский центр ОГАУ, 2014.