Карев, Михаил Александрович. Прогнозирование доходов федерального бюджета : на примере налога на прибыль

Краткое описание

Карев, Михаил Александрович. Прогнозирование доходов федерального бюджета : на примере налога на прибыль : диссертация ... кандидата экономических наук : 08.00.10 / Карев Михаил Александрович; [Место защиты: Гос. ун-т Мин-ва финансов РФ].- Москва, 2011.- 137 с.: ил. РГБ ОД, 61 11-8/3058

Введение к работе

Актуальность темы исследования.
Актуальность темы исследования обусловлена необходимостью дальнейшего совершенствования налогового и бюджетного прогнозирования в Российской Федерации, особенно на федеральном уровне. Дело в том, что налоговое и бюджетное прогнозирование представляют собой неотъемлемые элементы налогового и бюджетного процессов, при осуществлении которых принимаются необходимые политические, финансовые и социально-экономические решения. Более того, в условиях циклических проявлений финансовой нестабильности в экономике, подобных современному мировому экономическому кризису, усовершенствованный инструментарий прогнозирования призван решать задачи предвидения и предупреждения негативных последствий экономических потрясений, обеспечения финансовой устойчивости федерального бюджета.
Востребованность прогнозов обусловлена их непосредственным участием в процессе принятия решений на всех уровнях. Обоснованное представление о будущем важно не столько само по себе, а по причине его доминирующего воздействия на принимаемые решения в настоящее время. Соответственно и последствия от использования прогнозов возникают не только в отдаленном будущем, но и в настоящем.
В этих условиях повышаются требования к надежности и обоснованности макроэкономического и бюджетного прогнозирования.
Согласно авторским расчетам, за время действия Закона РФ о Федеральном бюджете, отклонение между прогнозом доходов федерального бюджета и результатами их исполнения составляет 20,9%. Значительную долю в данной величине составляет отклонение прогноза налога на прибыль, которое за тот же период оценивается в объеме 36,1%. Существующее различие между прогнозом и фактом, как доходов в целом, так и налога на прибыль в частности, свидетельствуют о большом резерве в деле повышения качества государственного прогнозирования в России.
Заметное влияние на масштабы несоответствия параметров прогноза и результатов исполнения федерального бюджета России оказывают многие факторы. Среди них надо отметить и динамику социально-экономического развития государства за конкретный бюджетный год, и уровень мировых цен на нефть, и изменение законодательной базы, и рамки используемой модели прогнозирования.
Особое влияние на планируемые показатели федерального бюджета оказывает также «политический фактор», представляющий собой степень зависимости параметров, закладываемых в прогноз от существующей в Правительстве России концепции разработки прогнозов. Влияние данного фактора, зачастую, приводит к консервативным бюджетным прогнозам, нежели к оптимистичным.
В качестве одного из основных инструментов повышения качества прогнозов предлагается применение современных методик и основанных на них моделей прогнозирования, наиболее эффективные из которых - использующие регрессионные уравнения и эластичность.
Использование современных моделей, наряду с реализацией других мер повышения качества прогнозов доходов бюджетов различных уровней позволит сформулировать сбалансированный, адекватный подход к прогнозированию доходов и, в частности, налога на прибыль, который будет одинаково эффективен, как в периоды хозяйственной нестабильности, так и во время динамичного экономического роста.
Степень научной разработанности проблемы.Теоретические аспекты государственного прогнозирования доходов в исследованиях зарубежных авторов принципиально разграничены двумя направлениями. В первом - авторы делают акцент на анализе технических подходов, используемых в практике государственного прогнозирования (А. Ауэрбах, Дж.С. Армстронг, Й. Допке, Т. Пайк, Д. Сэвадж). Во втором - рассматриваются возникающие в процессе прогнозирования ошибки и проводится всесторонний анализ приводящих к ним факторов. (С. Бреттшнайдер, Н. Мокан, С. Данингер, Р. Роджерс).
В российской экономической литературе, на данный момент, не существует комплексного отражения проблемы качества прогнозирования доходов бюджетов различных уровней. Встречаются лишь отдельные работы, содержащие либо констатацию факта о несовершенстве системы государственного прогнозирования доходов (С.Г. Синельников-Мурылев, Е.В. Боровикова, А.В. Едронов, М.И. Яндив), либо рассматривающие лишь методы социально-экономического прогнозирования (А. Гранберг, В.Макаров, Ю.В. Белецкий, В.И. Дудорин).
Ряд авторов в своих работах, рассматривая подходы к государственному прогнозированию, останавливаются на описании методик и моделей прогнозирования без прямой их увязки с вопросами составления государственных прогнозов доходов бюджета (А. Гранберг, В.Макаров), превращая, тем самым, свои работы в сугубо статистические и математические.
Значительный вклад в решение проблем, связанных с различными вопросами функционирования бюджетной системы Российской Федерации, в том числе и в части доходов, внесли А.Л. Кудрин, Е.В. Бушмин, М.П. Афанасьев, А.Н. Клепач.
Немногочисленную группу экономистов, анализирующих проблему прогнозирования доходов в ее многофакторном характере, образуют Е.Т. Гурвич, А.А. Паскачев, Ф.К. Садыгов, Р.А. Саакян и другие.
Такого рода данность позволяет считать, что, несмотря на значительный объем зарубежных исследований, а также наличие работ российских авторов, проблема государственного прогнозирования доходов (охватывающих как применяемые методы, так и особенности формирования прогнозов доходов по отдельным видам налоговых и неналоговых поступлений), является весьма актуальной для российской науки и практики.
Основнаягипотеза исследованиязаключается в объективной потребности разработки и реализации механизма развития налогового и бюджетного прогнозирования финансовых ресурсов, соответствующего современному этапу реформирования налогообложения, бюджетного процесса, особенностям налогово-бюджетных отношений. Указанные обстоятельства предопределили цель и задачи диссертационной работы.
Цель и задачи исследования.Цельюдиссертационной работы является разработка и обоснование методики прогнозирования налога на прибыль в целях минимизации отклонения между прогнозной и фактической величиной доходов бюджета, а также формирование альтернативных мер повышения качества прогнозов доходной части федерального бюджета.
Поставленная цель предопределила необходимость решения следующихзадач:
- раскрыть особенности методологического инструментария прогнозирования доходов бюджета в условиях проявления финансовой нестабильности в экономике;
- определить приоритетность и область применения методов прогнозирования налоговых доходов в бюджетном процессе и обобщить функционально-элементное взаимодействие моделей построения прогнозов налоговых поступлений;
- исследовать теоретические основы государственного прогнозирования и предложить пути его совершенствования;
- изучить мировую практику прогнозирования доходов бюджета и выявить основные причины несоответствия между прогнозом и фактом;
- определить ошибку прогнозирования доходов федерального бюджета Российской Федерации, используя факторный анализ и другие известные методы;
- проанализировать существующие в мире методики прогнозирования налога на прибыль и разработать модель прогнозирования налога на прибыль, эффективно функционирующую в российских реалиях, на основе синтеза рассмотренных моделей;
- сформулировать альтернативные методы повышения качества бюджетных прогнозов;
- внести предложения по совершенствованию процесса прогнозирования доходов федерального бюджета в целях повышения его эффективности.
Объект исследования-процесс прогнозирования доходов федерального бюджета Российской Федерации и, в частности, прогноз налога на прибыль.
Предмет исследования организация и методы прогнозирования доходов федерального бюджета и, в частности, налога на прибыль, применяемые Минфином России и Минэкономразвития России.
Теоретическая и методологическая основа исследования.В основу диссертации легла классическая теория прогнозирования, основанная на тезисе, сформулированном К. Грэйнджером, что все налоговые агенты стремятся минимизировать потери, связанные с ошибками прогноза. Автор опирался также на исследования А. Ауэрбаха и Дж.С. Армстронга по вопросу качества государственного прогнозирования доходов. Часть исследований проведена с использованием процедур Бокса-Дженкинса.
При написании диссертации, в качестве методологической и инструментальной базы, используется теория финансов, теория статистики, системный подход и метод анализа исторических аналогий, синтез теоретического и практического материала, сравнительный, факторный, корреляционно-регрессионный анализ, метод экспертных оценок, моделирование поступления налога на прибыль в бюджет. Применение указанных теорий и методов позволяет обеспечить достоверность исследования и обоснованность выводов.
Информационно-эмпирической базойисследования явились прогнозы доходов федерального бюджета, прогноз социально-экономического развития, статистические исследования качества социально-экономического прогнозирования и государственного прогнозирования доходов, статистические данные Казначейства России и Федеральной службы государственной статистики (Росстата), формы налоговой отчетности Федеральной налоговой службы, информационные ресурсы Интернет.
Положения, выносимые на защиту:
- классификация методов прогнозирования налога на прибыль по величине максимально возможного горизонта прогноза;
- модель прогнозирования налога на прибыль с использованием регрессионных уравнений при определении прибыли для целей налогообложения;
- модель реализации композитного подхода (консенсус-прогноз) к прогнозированию доходов бюджетов бюджетной системы Российской Федерации.
Научная новизна,содержащаяся в диссертационном исследовании, состоит в следующем:
- предложена классификация на основе систематизации существующих подходов к прогнозированию налога на прибыль, исходя из максимально возможного горизонта планирования (с. 28-34). В результате проведенного анализа, оптимальной, с точки зрения качества и горизонта прогноза, является синтез моделей микромоделирования и эластичности либо микромоделирования и регрессионных уравнений (с. 35-37).
- выявлены основные факторы (изменение показателей социально-экономического развития, величина мировых цен на нефть, изменение законодательства, несовершенства используемой модели прогнозирования), оказывающие наибольшее влияние на величину несоответствия между прогнозом и ошибки прогноза доходов и налога на прибыль (с. 57-59), а также определена взаимосвязь между качеством прогнозирования доходов и налога на прибыль (с. 53). Данная связь заключается в том, что ошибка прогнозирования налога на прибыль больше совокупной ошибки прогноза доходов бюджета в целом, что говорит о существовании более качественных прогнозов по другим видам поступлений в бюджет.
- разработана комплексная модель прогнозирования поступлений от налога на прибыль, использующая результаты регрессионного анализа (с. 70-75, с. 81-88). Основными факторами, влияющими на качество прогноза налога на прибыль, являются объем прибыли организаций без учета полученных убытков и цена на нефть марки «Urals». Данные факторы введены в регрессионное уравнение определения прибыли для целей налогообложения в качестве неизменных переменных.
- предложена модель прогнозирования доходов бюджета на основе композитного подхода (консенсус-прогноз), реализованного в виде линейного уравнения регрессии с определением веса n-различных прогнозов (с. 93).
- дана рекомендация по представлению официальной оценки ошибки прогноза в отчете об исполнении бюджета (с. 96-97), а также указания приведших к ней факторов, что наряду с другими мерами позволит снизить возникающую из года в год неточность прогноза.
Практическая значимость диссертационного исследования.Основные выводы и предложения диссертационного исследования могут быть использованы Минфином России и Минэкономразвития России с целью повышения качества прогнозирования поступлений от налога на прибыль в федеральный и консолидированный бюджет. Обоснованные автором методические процедуры, направленные на повышение эффективности прогноза, могут значительно повысить точность разрабатываемых государственных прогнозов бюджета на текущий финансовый год и среднесрочную перспективу.
Развитие системы консенсус-прогноза способно стать решающим фактором в повышении качества всей системы государственного прогнозирования доходов бюджетов бюджетной системы Российской Федерации.
Аналитические материалы и практические выводы могут быть задействованы при подготовке учебных пособий и методических материалов к лекциям по дисциплине «Финансы» и «Планирование и прогнозирование», спецкурсу «Бюджет и бюджетная система».
Соответствие исследования паспорту научной специальности.Исследование выполнено в рамках п. 2.4. «Бюджетное и налоговое прогнозирование и планирование в рыночной экономике» паспорта специальности ВАК 08.00.10 - «Финансы, денежное обращение и кредит».
Апробация результатов исследования.Основные выводы и положения диссертационного исследования нашли отражение в выступлении автора на межвузовской научной конференции на тему «Финансовые аспекты развития России в условиях глобализации и нестабильности» (Москва, апрель 2009), двух научно-практических семинарах в Государственном университете Министерства финансов Российской Федерации, а также в научных публикациях автора.
Выполненные исследования, разработанные методики и модели были использованы Сводным департаментом макроэкономического прогнозирования Минэкономразвития России при участии в работе по подготовке уточнений в Федеральный закон «О Федеральном бюджете на 2010 год и плановый период 2011 и 2012 годов».
Публикации.Основные результаты исследования опубликованы в трех работах общим объемом 3,4 п.л. в изданиях, входящих в перечень научных изданий, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки Российской Федерации.
Структура и объем работы.Диссертация общим объемом 137 страниц состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и интернет-источников (125 наименований). Основной текст исследования изложен на 116 страницах и содержит 14 рисунков и 1 таблицу.