Оценка взаимосвязи риска и доходности налоговой системы в регионах России
DOI:
https://doi.org/10.17059/2015-3-20Ключевые слова:
регион, налоговые поступления, уровень налоговой доходности, риск налоговой системы, среднее квадратическое отклонение, коэффициент корреляции, портфельный подход Г. Марковица, коэффициент У. ШарпаАннотация
Предметом исследования данной статьи являются риск, доходность и эффективность налоговых систем регионов РФ. Методы исследования: дефлирование региональных показателей ВРП и налоговых поступлений; расчет среднего квадратического отклонения; портфельный подход Г. Марковица; расчет коэффициента У. Шарпа; корреляционно-регрессионный анализ. Результаты исследования: 1) дана сравнительная характеристика риска различных налогов и их групп в РФ и ее субъектах; 2) построена регрессионная зависимость между риском налоговых систем в регионах, масштабами региональных экономик и доходностью налоговых систем в разрезе панельных данных по регионам РФ в 2006-2012 гг.; 3) предложена кластеризация регионов по уровню риска и доходности налоговых систем; 4) проведено ранжирование регионов РФ по показателю эффективности налоговых систем - коэффициенту У. Шарпа. В работе сделаны следующие выводы: 1) все налоги (группы налогов) в регионах РФ демонстрируют положительную связь между доходностью и риском, но степень связи разная; 2) риск налоговых систем регионов зависит от структуры налоговых поступлений в них, риска отдельных налогов и взаимосвязанности поступлений между налогами, совместное влияние которых оценено на основе портфельного подхода Г. Марковица; 3) корреляция доходности и риска налоговых систем субъектов РФ с учетом масштабов региональных экономик составляет 75 %; 4) на риск налоговой системы РФ в целом наиболее заметное влияние оказывают 15 крупных высокорисковых регионов с общей долей в налоговых поступлениях около 62 %; 5) эффективность налоговых систем регионов, определенная на основе коэффициента Шарпа, зависит как от объективных, так и субъективных факторов, влияющих на доходность и волатильность налоговых поступлений в регионах. Полученные результаты могут быть применены в дальнейшем динамическом и компаративистском анализе риска и доходности региональных налоговых систем, а также в выявлении резервов повышения эффективности региональной налоговой политики.Библиографические ссылки
Shalneva, M. S. (2014). Nalogovye riski krupneyshikh rossiyskikh korporatsiy [Tax risks of the largest Russian corporations]. Finansy [Finances], 5, 34-40.
Rossing, C. P. (2013, June). Tax strategy control: The case of transfer pricing tax risk management. Management Accounting Research, 24(2), 175-194.
Bykovskaya, A. V. (2014). Upravlenie nalogovymi riskami pri optimizatsii nalogooblazheniya [Tax risk management in tax optimization]. Ekonomika i predprinimatelstvo [Economics and Entrepreneurship], 4-2, 855-859.
Panskov, V. G. (2013). Nalogovyye riski. Proyavenie i vozmozhnyye puti minimizatsii [Tax risks: manifestation and possible ways of risk minimazation]. Ekonomika. Nalogi. Pravo [Economics. Taxes. Law], 4, 74-80.
Shakhov, S. A. (2013). Mesto i rol nalogovykh riskov v sovremennoy ekonomike [The place and role of tax risks in modern economy]. Obshchestvo i ekonomika [Society and economics], 1, 175-187.
Baer, W. & Galv˜ao, A. F. Jr. (2008). Tax burden, government expenditures and income distribution in Brazil. The Quarterly Review of Economics and Finance, 48, 345–358.
Gujarathi, M. & Feldmann, D. (2006). Dividend imputation system in industrialized countries: an examination of relative tax burdens. Advances in International Accounting, 19, 243–259.
Fukuda, K. (2008). Empirical evidence on intergenerational inequality of tax burdens in the U.S. and Japan. The Journal of Socio-Economics, 37, 2214–2220.
Dolgova, I. N. & Korovkina, A. G. (2005). Otsenka vzaimozvyazi nalogovoy dokhodnosti i effektivnosti zanyatosti naseleniya v otraslyakh ekonomiki i promyshlennosti RF [Estimation of interrelation between the tax burden and employment efficiency in the economy and in industry branches of Russia]. Nauchnyye trudy. Institut narodnokhozyaystvennogo prognozirovaniya RAN [Research papers of Institute of Economic Forecasting, RAS]. Moscow: RAS IEF, 3, 440-470.
Dolgova, I. N. & Korolev, I. B. (2003). Otsenka nalogovoy dokhodnosti s uchyotom faktora riska i effektivnosti ispolzovaniya truda i kapitala: regionalnyy aspekt [Estimating the tax burden considering the risk factor and the labor and capital effectiveness: the regional aspect]. Nauchnyye trudy: Institut narodnokhozyaystvennogo prognozirovaniya RAN [Research papers of the Institute of Economic Forecasting, RAS], 1, 102-122.
Balatskiy, Ye. V. & Yekimova, N. A. (2011). Nalogovo-byudzhetnaya politika i ekonomicheskiy rost [Tax-budget policy and economic growth]. Obshchestvo i ekonomika [Society and economics], 4, 197-214.
Balatskiy, Ye. V. (2003). Analiz vliyaniya nalogovoy dokhodnosti na ekonomicheskiy rost s pomoshchyu proizvodstvenno-institutsionalnykh funktsiy [The analysis of tax burden influence on economic growth, using production and institutional functions]. Problemy prognozirovaniya [Forecasting problems], 2, 88-107.
Kakaulina, M. O. (2014). Influence of tax burden on economic growth in the Russian Federation: a regional aspect. Regional Economics: theory and practice, 17, 55-64.
Kakaulina, M. O., Tsepelev, O. A. & Latkin, A. P. (2014). Modelirovanie vliyaniya dokhodnosti na ekonomicheskiy rost regiona s uchyotom resursnogo potentsiala [Modelling the tax burden impact on the region’s economic growth based on the resource potential]. Nalogi i nalogooblozhenie [Taxes and taxation], 8, 774-790.
Penukhina, Ye. A. & Galimov, D. I. (2013). Otsenka sbalansirovannosti byudzhetno-nalogovoy politiki Rossii: otraslevoy podkhod [Estimation of the balancing the fiscal policy in Russia: a sectoral approach]. Moscow: Institute of Economic Forecasting, RAS, CMASF.
Kamalyan, A. K. & Slepokurov, A. V. (2010). Otsenka urovnya differentsiatsii nalogovogo bremeni mezhdu subyektami Rossiyskoy Federatsii [Estimation of tax burden differentiation level between regions of Russian Federation]. Finansy i kredit [Finances and Credit], 9, 10-14.
Cornia, G. C. & Nelson, R. D. (2010). State Tax Revenue Growth and Volatility. Regional Economic Development. Journal of Federal Reserve Bank of St. Louis, 6(1), 23-58.
Felix, R. A. (2008). The Growth and Volatility of State Tax Revenue Sources in the Tenth District. Economic Review of Federal Reserve Bank of Kansas City, 63-88.
Fricke, H. & Süssmuth, B. Growth and Volatility of Tax Revenues in Latin America. CESifo Working Paper Series with number 3312.
Salin, V., Patron, E. & Stallmann, J. I. (2004, November). Rainy Day Funds for Municipalities Estimated with Value at Risk. North American Meetings of the Regional Science Association International. Seattle, Washington.
Malkina, M. Yu. & Balakin, R. V. (2014). Analiz i otsenka riska nalogovoy sistemy Rossiyskoy Federatsii na osnove portfelnogo podkhoda [Analysis and evaluation of the Russian tax system risk based on the portfolio approach]. Finansovaya analitika: problemy i resheniya [Financial analytics: science and experience], 32, 14-22.
Malkina, M. Yu. & Balakin, R. V. (2013). Modelirovanie vzaimosvyazi urovnya nalogovoy dokhodnosti i postupleniy ot naloga na pribyl dlya regionov Rossiyskoy Federatsii [Modeling of interrelation of level of tax loading and receipts from profit tax for the regions of the Russian Federation]. Finansy i kredit [Finances and credit], 35, 21-29.
Dauchy, E. P. & Balding, C. Federal Income Tax Revenue Volatility Since 1966. Working Papers of Center for Economic and Financial Research (CEFIR) with number w0198.
Haim, S. & Shlomo, Y. Mean-Gini (1984, December). Portfolio Theory, and the Pricing of Risky Assets. The Journal of Finance, 39(5), 1449-1468.
Soleimani, H., Golmakani, H. R. & Salimi, M. H. (2009, April). Markowitz-based portfolio selection with minimum transaction lots, cardinality constraints and regarding sector capitalization using genetic algorithm. Expert Systems with Applications, 36(3), 5058-5063.
Wilford, D. S. (2012, September). True Markowitz or assumptions we break and why it matters. Review of Financial Economics. September, 21(3), 93-101.
Deng, G. F., Lin, W. T. & Lo, C. C. (2012, March). Markowitz-based portfolio selection with cardinality constraints using improved particle swarm optimization. Expert Systems with Applications. An International Journal, 39(4), 4558-4566.
Garrett, T. A. Evaluating state tax revenue variability: a portfolio approach. Working Papers of Federal Reserve Bank of St. Louis with number 2006-008.
Seegert, N. (2012). Optimal Taxation with Volatility. A Theoretical and Empirical Decomposition. University of Michigan, Ann Arbor, MI.
Albrecht, W. G. (2013). Managing Tax Revenue Volatility. Conference Proceedings of the International Academy of Business and Public Administration Disciplines, 27(1).
Bunescu, L. & Comaniciu, C. (2014). Analysis of Correlation Between Tax Revenues And Other Economic Indicators In European Union Member States. Studies in Business and Economics. Lucian Blaga University of Sibiu, Faculty of Economic Sciences, Iss. vol. 9, 1, 24-34.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2015 Малкина Марина Юрьевна, Балакин Родион Владимирович
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
