Оценка эффективности налогового администрирования: методологический подход (И.А. Иванова, Т.А. Ефремова, журнал "Бухгалтерский учет в бюджетных и некоммерческих организациях", N 4, февраль 2016 г.)

Оценка эффективности налогового администрирования: методологический подход*(1)

И.А. Иванова,

кандидат экономических наук, доцент кафедры статистики,

эконометрики и информационных технологий в управлении,

Национальный исследовательский Мордовский государственный

университет им. Н.П. Огарёва,

Саранск, Российская Федерация

Т.А. Ефремова,

кандидат экономических наук, доцент кафедры финансов и кредита,

Национальный исследовательский Мордовский

государственный университет им. Н.П. Огарёва,

Саранск, Российская Федерация

Журнал "Бухгалтерский учет в бюджетных и некоммерческих организациях", N 4, февраль 2016 г., с. 22-31.

Тема. Использование экономико-статистического моделирования для прогнозирования динамики налоговых поступлений в бюджет страны, которые являются необходимым условием обеспечения стабильности развития государства и выполнения его функций - социальной, экономической, военно-оборонительной, правоохранительной и др. Полноту и своевременность налоговых поступлений в бюджет призвано обеспечивать налоговое администрирование - управление налоговыми отношениями со стороны государства.

Цели. Разработка методики оценки эффективности налогового администрирования на основе эконометрического моделирования.

Методология. В статье рассматривается корреляционно-регрессионное моделирование зависимости уровня налоговых доходов от эффективности функционирования налогового администрирования. Основная цель множественной регрессии - построить модель с большим числом факторов, определив при этом влияние каждого из них в отдельности, а также совокупное их воздействие на моделируемый показатель.

Результаты. Выявлены факторы, оказывающие на формирование налоговых поступлений наиболее сильное влияние. Изучение характера и моделируемой связи между факторами и результативным показателем позволило подобрать и обосновать два математических уравнения регрессии, основанные на трех переменных. Сравнение уравнений по критериям значимости позволило определить сущность исследуемой зависимости. Оно было рекомендовано для исследования и прогнозирования налоговых поступлений в бюджетную систему.

Область применения. Полученные результаты могут быть использованы при оценке и прогнозировании налоговых поступлений в бюджетную систему государства.

Значимость. Значимость. Разработана модель зависимости налоговых доходов государства от эффективности налогового администрирования. Обоснованы достоверность и возможность использования модели при оценке и прогнозировании налоговых поступлений в бюджетную систему государства. Доказано, что моделирование позволит прогнозировать величину собираемости налогов на перспективу, обеспечивать их дальнейшее рациональное распределение с учетом потребностей государства.

Сбор налогов является необходимой составляющей деятельности государства, направленной на регулирование рыночной экономики. Без этого не может быть целенаправленного развития общества.

Налоги олицетворяют собой ту часть финансовых отношений, которая связана с формированием денежных доходов государства (бюджета и внебюджетных фондов), необходимых для выполнения соответствующих функций - социальной, экономической, военно-оборонительной, правоохранительной и др. [1].

Полноту и своевременность налоговых поступлений призвано обеспечивать налоговое администрирование [2]. В самом упрощенном толковании его можно определить как управление налоговыми отношениями, которое должно быть организовано прежде всего со стороны государства. Это деятельность уполномоченных органов власти, направленная на исполнение законодательства по налогам и сборам, обеспечение эффективного функционирования налоговой системы и налогового контроля [3-6].

Такое понимание налогового администрирования, с одной стороны, учитывает основные функции и задачи деятельности полномочных государственных органов в сфере управления процессами налогообложения, конкретизирует цель их деятельности, а с другой - вызывает немало методологических трудностей при проведении экономической оценки, если постараться определить динамику экономических результатов администрирования.

На взгляд авторов, основная методологическая проблема заключается в том, что механизм налогового администрирования генерирует различные результаты, которые несопоставимы. Он призван обеспечить своевременное администрирование налогового долга, поддержку учета плательщиков и процессов налогообложения, оформление соответствующих документов, предоставление разъяснений и консультаций и др. [7].

Основным результатом функционирования механизма налогового администрирования является поступление налогов в бюджеты всех уровней [8].

Следовательно, величина собранных налогов напрямую зависит от эффективности налогового администрирования. Ее можно определять в первую очередь с помощью экономически значимого показателя, который учитывает совокупность определенных экономических эффектов, полученных при определенных затратах на поддержание администрирования.

Вместе с тем современные ученые и практики в области налогового администрирования пока не выработали единого подхода к оценке эффективности этого процесса. Ситуация неопределенности в науке подтверждается постоянным реформированием на практике способов оценки работы налоговых органов - основного администратора налогов.

Так, в центральном аппарате Федеральной налоговой службы уже долгое время проводится целенаправленная и кропотливая разработка стройной системы аналитических показателей. Результатом стали внедрение первой методики оценки в 1993 г. и ее последующие корректировки (2003, 2004, 2008 гг.)*(2) [9].

Методики 1993 и 2003 гг. основывались на оценке контрольной работы налоговых органов. После этого действовала методика 2004 г., которая позволяла оценить качество выполнения налоговыми органами фискальной функции*(3). В 2008 г. была принята принципиально новая методика, позволяющая комплексно оценить все сферы деятельности налоговых органов РФ [10].

Действующие критерии оценки эффективности работы налоговых органов состоят из пятнадцати аналитических показателей, объединенных в группы, характеризующие:

- собираемость налогов и сборов;

- снижение задолженности по налогам и сборам в бюджетную систему РФ;

- досудебное урегулирование налоговых споров и долю решений, принятых в пользу налоговых органов;

- доступ налогоплательщиков через Интернет к персонифицированной информации о состоянии расчета с бюджетом;

- положительную оценку плательщиками качества работы налоговых органов*(4).

В связи с этим можно утверждать, что налоговые органы попытались сформулировать комплекс разносторонних критериев, которые позволяют оценить все сферы их деятельности в процессе налогового администрирования, в то время как разработанные ранее методики были сфокусированы на оценке только какой-либо одной стороны работы (контрольной или фискальной).

В то же время следует отметить, что данная совокупность критериев не является совершенной. К примеру, некоторые ученые помимо обозначенных выделяют еще ряд показателей для оценки эффективности налогового администрирования.

Так, Г.Х. Алиев приводит параметр уровня добровольно уплаченных налогов в качестве одного из основных показателей анализа результативности налогового администрирования*(5). Изменение динамики данного показателя позволит комплексно проанализировать работу налоговых органов в области профилактики налоговых правонарушений.

Схожий параметр предлагает А.Т. Щербинин. Это коэффициент начисления налогов, который рассчитывается как доля самостоятельно начисленных налогоплательщиком налогов в общей сумме начислений [11]. Данный показатель позволяет учесть характер взаимоотношений налоговых органов с плательщиками и дать комплексную характеристику работы ведомства, а также качество профилактики, проводимой с клиентами.

В работе Д.В. Крылова используются показатели, основанные на понятии "налоговый потенциал региона"*(6). Предложенная методика позволяет оценить степень собираемости на территории региона налогов в бюджет РФ.

Показатель, определяющий разность между ожидаемой и фактически перечисленной в бюджет суммой налоговых платежей, предлагает Г.Н. Карташова*(7). Она оценивает эффективность налогового администрирования по тому, насколько полно налоговый потенциал превращается в фактические налоговые поступления.

Основными традиционными показателями эффективности налогового администрирования в западных странах выступают количественные критерии, характеризующие конкретные аспекты работы налоговых органов.

Например, во Франции к таким параметрам относят:

- количество спорных ситуаций;

- количество уголовных преследований по фактам мошенничества;

- удельный вес дел с максимальными штрафными санкциями за налоговые правонарушения [12].

Важным показателем является соотношение между затратами и общей величиной доначисленных сумм (соотношение сил и результатов). Оно позволяет сравнивать деятельность разных управлений и подразделений [13].

В других странах, скажем в Швеции, для оценки работы налоговых органов фискальные показатели практически не используются. В качестве таковых используют данные, характеризующие сроки и качество выполнения всех установленных процедур, в том числе случаи обязательного пересмотра решений налоговой службы или время, которое необходимо потратить плательщику, чтобы дозвониться до налоговой службы. Имеют значение также социальные аспекты, например среднее количество дней болезни, приходящееся на одного сотрудника в год [14].

В Германии анализ налогового администрирования проводится посредством характеристики работы персонала налоговых органов. Для этого применяют систему балльных оценок. Ее сущность заключается в том, что в зависимости от категории каждого проверенного предприятия (исходя из классификации по величине, а также отраслевой принадлежности) налоговому инспектору засчитывается определенное количество баллов. При этом за отчетный год каждый должен набрать определенный минимум [15]. Балльный норматив служит основой для составления планов проверок на предстоящий отчетный год с точки зрения оптимального распределения нагрузки между сотрудниками.

Таким образом, анализ существующих методик определения эффективности налогового администрирования позволил выделить и классифицировать показатели в соответствии с выполняемыми налоговым администрированием функциями (рис. 1) [16, 17].

Рисунок 1

Система показателей эффективности и результативности налогового администрирования

      /------------------------------------------------------------\

/-----|Показатели оценки эффективности налогового администрирования|

|     \------------------------------------------------------------/

|

| /------------\   /--------------------------------------------------------\

| |Показатели  |   |1. Уровень выполнения бюджетных назначений (заданий)  по|

|-|оценки      |--|налоговым доходам.                                      |

| |налогового  |   |2.  Уровень   отклонения   фактических   поступлений   в|

| |планирования|   |федеральный бюджет относительно прогноза поступлений (за|

| \------------/   |год, квартал).                                          |

|                  |3.  Выполнение  плана  проведения   выездных   налоговых|

|                  |проверок                                                |

|                  \--------------------------------------------------------/

| /-------------\  /--------------------------------------------------------\

| |Показатели   |  |1. Количество представленных отсрочек или  рассрочек  по|

|-|оценки       |-|уплате налога, представление ИНК.                       |

| |налогового   |  |2. Величина полученных  налогоплательщиками  в  отчетном|

| |регулирования|  |периоде налоговых льгот.                                |

| \-------------/  |3. Суммы недоимок и задолженности по  налогам,  пеням  и|

|                  |штрафам, а так же их  рост  (снижение)  в  сравнении  со|

|                  |средним темпом по региону.                              |

|                  |4. Количество санкций,  наложенных  на  плательщиков  по|

|                  |результатам налоговых проверок.                         |

|                  |5.  Количество  судебных  дел,   выигранных   налоговыми|

|                  |органами в суде.                                        |

|                  |6. Соотношение сумм требований, рассмотренных  судами  в|

|                  |пользу налоговых органов, к общему  числу  рассмотренных|

|                  |требований.                                             |

|                  |7.  Соотношение  числа  жалоб   по   налоговым   спорам,|

|                  |рассмотренных в досудебном порядке, к общему  количеству|

|                  |исковых заявлений                                       |

|                  \--------------------------------------------------------/

| /----------\     /--------------------------------------------------------\

| |Показатели|     |1. Изменение количества налогоплательщиков, состоящих на|

|-|оценки    |----|учете в налоговом  органе,  по  сравнению  с  предыдущим|

| |налогового|     |периодом.                                               |

| |учета и   |     |2.  Уровень  нагрузки   персонала   налоговых   органов,|

| |анализа   |     |оцениваемых    по     количеству     налогоплательщиков,|

| \----------/     |приходящихся на одного работника.                       |

|                  |3.  Суммы  поступлений  налогов  и  сборов  в  бюджет  и|

|                  |государственные внебюджетные фонды в целом, а так  же  в|

|                  |разрезе отдельных видов бюджетов.                       |

|                  |4.  Удельный  вес  числа  плательщиков,   представляющих|

|                  |налоговую  отчетность  по  телекоммуникационным  каналам|

|                  |связи.                                                  |

|                  |5.  Удельный  вес   количества   проверок   организаций,|

|                  |отобранных   для   проведения   выездных   проверок   по|

|                  |результатам камерального анализа                        |

|                  \--------------------------------------------------------/

| /------------\   /--------------------------------------------------------\

| |Показатели  |   |1. Число проведенных налоговых проверок.                |

\-|оценки      |--|2. Число  проверок  (камеральных,  выездных),  выявивших|

  |налогового  |   |нарушения налогового законодательства.                  |

  |контроля    |   |3. Эффективность отбора налогоплательщиков для  выездной|

  \------------/   |проверки.                                               |

                   |4.  Сумма  доначисленных  налогов  (по  видам   налогов,|

                   |плательщиков, проверок, с истребованием документов).    |

                   |5.  Сумма   дополнительного   начисления   платежей   по|

                   |результатам  контрольной  работы  в  расчете  на  одного|

                   |специалиста, проводящего проверку.                      |

                   |6.  Соотношение  начисленных  платежей  по   результатам|

                   |контрольной  работы  и  суммы  затрат  на   деятельность|

                   |налоговых органов за отчетный период.                   |

                   |7. Удельный вес сумм взысканных платежей по  результатам|

                   |выездных  и  камеральных   проверок   от   общей   суммы|

                   |дополнительно начисленных платежей за отчетный период.  |

                   |8.   Сумма   дополнительно   взысканных   платежей    по|

                   |результатам  налоговых  проверок  в  расчете  на  одного|

                   |сотрудника налоговых органов.                           |

                   |9.   Сумма   дополнительно   взысканных   платежей    по|

                   |результатам  налоговых  проверок  в  расчете   на   одну|

                   |проверку.                                               |

                   |10.  Соотношение  взысканных  дополнительно  начисленных|

                   |платежей  по  результатам  контрольной  работы  и  суммы|

                   |осуществленных затрат на деятельность налоговых  органов|

                   |за отчетный период                                      |

                   \--------------------------------------------------------/

Примечание. ИНК - инвестиционный налоговый кредит.

Вместе с тем проведенное исследование показало отсутствие методик, позволяющих оценить эффективность налогового администрирования на основе эконометрического моделирования. Особенностью таких методик является возможность построить модель с большим числом факторов, определив при этом влияние каждого из них в отдельности, а также их совокупное воздействие на моделируемый показатель.

Считая, что характеристикой успешности налогового администрирования выступает величина налоговых поступлений в бюджетную систему, полагаем целесообразным провести моделирование зависимости уровня налоговых доходов от эффективности выполнения функций налогового администрирования (планирования, регулирования, учета, анализа и контроля).

Для математического описания такой модели был выбран один из методов экономической статистики - корреляционно-регрессионный анализ. Его суть заключается в построении и анализе экономико-математической модели в виде уравнения регрессии, выражающего зависимость явления от определяющих его факторов [18].

Многофакторный корреляционный анализ состоит из нескольких этапов:

- определяются факторы, которые оказывают воздействие на изучаемый показатель, и отбираются наиболее существенные для корреляционного анализа;

- собирается и оценивается исходная информация, необходимая для корреляционного анализа;

- изучается характер и моделируется связь между факторами и результативным показателем, то есть подбирается и обосновывается математическое уравнение, которое наиболее точно выражает сущность исследуемой зависимости;

- статистически оцениваются результаты корреляционно-регрессионного анализа и их практического применения*(8).

Отбор факторов, влияющих на уровень результативного признака Y (в данном случае поступления налогов, администрируемых Управлением Федеральной налоговой службы (УФНС России) по Республике Мордовии, в бюджетную систему РФ), проводился на основе качественного теоретического анализа с одновременным использованием статистико-математических критериев. При этом использовался трехстадийный отбор.

На первой стадии на факторы, включаемые в предварительный перечень, не накладывалось никаких особых ограничений.

На второй стадии проводилась сравнительная оценка и исключение части параметров на основе сочетания качественного анализа с анализом парных коэффициентов и индексов корреляции, а также оценкой их по критерию Стьюдента.

Третья, заключительная стадия отбора факторов проводилась в процессе построения различных вариантов многофакторных моделей - уравнений множественной регрессии и оценки значимости их параметров.

В качестве основных факторов, характеризующих результативность отдельных функций налогового администрирования, авторами были выбраны следующие:

- - количество налогоплательщиков (организаций и индивидуальных предпринимателей), состоящих на учете в налоговых органах Республики Мордовии, ед.;

- - уровень выполнения бюджетных назначений (заданий) по налоговым доходам, %;

- - суммы недоимок и задолженности по налогам, пеням и штрафам, администрируемым УФНС России по Республике Мордовии, тыс. руб.;

- - величина фактически погашенной задолженности по налогам, пеням и штрафам, администрируемым УФНС России по Республике Мордовии, тыс. руб.;

- - охват налогоплательщиков выездными налоговыми проверками, %;

- - доля результативных камеральных проверок, %;

- - доля результативных выездных проверок, %;

- - доначисленные налоговые платежи по результатам налогового контроля, проводимого налоговыми органами Республики Мордовии, тыс. руб.;

- - количество санкций, наложенных на плательщиков по результатам налоговых проверок, проведенных налоговыми органами Республики Мордовия, тыс. руб.;

- - сумма уменьшенных налоговых платежей по результатам налоговых проверок, проведенных налоговыми органами Республики Мордовии, тыс. руб.;

- - взысканные платежи по результатам контроля, проводимого налоговыми органами Республики Мордовии, тыс. руб.;

- - удельный вес сумм платежей, взысканных по результатам выездных и камеральных проверок, от общей суммы дополнительно начисленных платежей за отчетный период, %;

- - величина налоговых льгот, полученных налогоплательщиками Республики Мордовии в отчетном периоде, тыс. руб.;

- - количество плательщиков, приходящихся на одного инспектора-камеральщика;

- - количество проверок, приходящихся на одного инспектора-камеральщика, ед.;

- - количество проверок, приходящихся на одного инспектора по выездным проверкам, ед.

Цифровые значения результативной переменной и обусловливающих ее факторов приведены в табл. 1.

Таблица 1

Значения результативной переменной и обусловливающих ее факторов

Период	Показатель
	Поступление налогов, администрируемых региональным УФНС России, в бюджетную систему РФ, тыс. руб.	Количество налогоплательщиков (организаций и индивидуальных предпринимателей), состоящих на учете в налоговых органах, чел.	Уровень выполнения бюджетных назначений (заданий) по налоговым доходам, %	Суммы недоимок и задолженности по налогам, пеням и штрафам, тыс. руб.	Величина фактически погашенной задолженности, тыс. руб.	Охват налогоплательщиков выездными налоговыми проверками, %	Доля результативных камеральных проверок, %	Доля результативных выездных проверок, %	Сумма налогов, доначисленных по результатам налогового контроля, тыс. руб.	Количество санкций, наложенных на плательщиков по результатам налоговых проверок, тыс. руб.	Сумма налогов, уменьшенных по результатам налоговых проверок, тыс. руб.	Взыскано налогов по результатам налогового контроля, тыс. руб.	Удельный вес сумм налогов, взысканных по результатам выездных и камеральных проверок, от общей суммы дополнительно начисленных налогов за отчетный период, %	Величина полученных плательщиками в отчетном периоде налоговых льгот, тыс. руб.	Количество налогоплательщиков, приходящихся на одного инспектора-камеральщика	Количество проверок, приходящихся на одного инспектора-камеральщика	Количество проверок, приходящихся на одного инспектора по выездным проверкам
	Y	X1	Х2	Х3	Х4	Х5	Х6	Х7	Х8	X9	Х10	Х11	Х12	Х13	Х14	Х15	Х16
2006	10 439 718	26 641	125	2 493 119	1 288 823	3,44	7,04	94,10	936 880	420 212	17 425	630 821	67,0	37 954	146	883	6
2007	15 650 48 7	27 679	132	2 255 424	2 590 237	2,10	5,59	94,49	506 327	177 158	50 847	515 519	75,4	48 328	160	102	4
2008	16 517 54 4	30 645	159	1 981 471	2 187513	1,66	5,83	99,38	2 423 433	137 968	40 807	560 958	21,9	52 990	174	1 525	4
2009	11 061 46 7	31 754	179	2 809 128	2315 195	1,42	6,64	99,78	1 235 938	198 288	82 019	1 145 278	79,9	27 956	192	1 600	3
2010	14 088 668	37 842	165	2 971675	2 212 330	1,12	5,92	99,05	916 193	265 640	63 332	509 969	43,2	54 372	234	1 269	3
2011	18 833 363	38 828	161	2 190 577	2 233 012	1,05	6,50	99,26	852 661	213 679	26 649	555 777	52,1	52 207	244	1 032	3
2012	21 369 388	34 122	148	2 155 391	2 291 279	1,08	6,01	99,73	832 093	210 029	12 158	658 621	63,2	40 999	239	1 158	4
2013	23 047 117	31 213	158	2 206 080	3058350	0,96	6,42	99,67	755 519	195 736	28 613	492 750	51,8	27 411	230	1 261	3
2014	36 003 942	31 098	127	3 148 238	6 654 337	0,87	7,50	99,62	1 614670	372 574	12 616	781 501	48,4	41 887	213	1 100	3

Источник: составлено авторами на основе данных сайта ФНС России

На основе множественного корреляционного анализа были определены характер, сила и направления связей между результативным Y и факторными признаками данного исследования, результатом чего стало построение матрицы парных коэффициентов корреляции (рис. 2).

Рисунок 2

Матрица парных коэффициентов корреляции между статистическими признаками, определяющими уравнение регрессии

	Y
Y	1,00
	0,28	1,00
	-0,10	0,26	1,00
	0,07	0,13	-0,24	1,00
	0,66	0,19	-0,22	0,31	1,00
	-0,42	-0,88	-0,32	-0,15	-0,46	1,00
	0,09	-0,13	-0,41	0,36	0,24	0,23	1,00
	0,32	0,81	0,34	0,16	0,38	-0,92	-0,24	1,00
	0,14	-0,08	0,11	-0,10	0,18	-0,09	-0,20	0,13	1,00
	0,11	-0,24	-0,33	0,47	0,24	0,26	0,71	-0,31	-0,01	1,00
	-0,40	-0,13	0,21	0,24	-0,28	0,03	-0,46	0,10	-0,02	-0,40	1,00
	-0,07	-0,04	0,08	0,06	0,08	-0,03	0,03	0,14	0,11	0,08	0,18	1,00
	-0,18	-0,10	-0,02	0,00	-0,14	0,17	0,05	-0,07	-0,43	-0,03	0,19	0,71	1,00
	-0,02	0,09	-0,16	0,09	-0,08	0,06	-0,16	-0,06	0,16	-0,02	-0,05	-0,20	-0,12	1,00
	0,39	0,93	0,25	0,15	0,32	-0,90	-0,05	0,78	-0,16	-0,11	-0,27	-0,09	-0,11	-0,03	1,00
	-0,07	0,27	0,38	0,12	0,05	-0,51	-0,53	0,62	0,34	-0,43	0,68	0,24	-0,08	-0,10	0,16	1,00
	-0,31	-0,70	-0,31	-0,15	-0,38	0,80	0,23	-0,77	-0,03	0,34	-0,15	-0,04	0,05	-0,02	-0,66	-0,51	1,00

Анализ данных, представленных на рис. 2, позволил выявить мультиколлинеарность между парами факторных признаков . При этом была установлена заметная прямая связь Y c (величиной фактически погашенной задолженности), обратная умеренная связь c (охватом налогоплательщиков выездными налоговыми проверками), с (суммой уменьшенных налоговых платежей по результатам налоговых проверок), с (долей результативных камеральных проверок).

Методом последовательного пошагового присоединения было построено множественное уравнение регрессии зависимости Y от представленных факторов с предварительным исключением из модели факторов, ответственных за мультиколлинеарность, а также статистически незначимых по критерию Стьюдента:

(1)

F =36,37; =0,51.

Анализ полученного уравнения регрессии (1):

- коэффициент детерминации = 0,51 указывает на то, что на 51% вариация уровня налоговых поступлений объясняется факторами, используемыми при построении модели, и на 49% - влиянием прочих факторов;

- после сопоставления значения множественного коэффициента корреляции R = 0,72 с таблицей Чеддока выявлено наличие высокой корреляционной связи между результативным и факторными показателями;

- коэффициенты уравнения регрессии являются статистически значимыми при уровне значимости ;

- уравнение регрессии надежно по критерию Фишера при уровне значимости и, следовательно, применимо для исследования.

Таким образом, построенная модель (1) пригодна для исследования и прогнозирования. Вместе с тем качество исследования во многом зависит от прогнозных качеств модели. Последствия ошибки в выборе вида зависимости (неправильной спецификации) будут весьма серьезными. Обычно такая ошибка приводит либо к получению смещенных оценок, либо к ухудшению статистических свойств оценок коэффициентов регрессии и других показателей качества уравнения.

В связи с этим методом последовательного присоединения было также построено нелинейное (показательное) множественное уравнение регрессии зависимости Y от представленных факторов:

.

Оценка параметров уравнений, нелинейных по объясняющим переменным, но линейных по оцениваемым параметрам, не представляет особой сложности: в этом случае можно использовать замену переменных для сведения модели к линейной и оценки параметров с помощью обычного метода наименьших квадратов (примененного к модели с замененными переменными) [19]:

.

Показательное многофакторное уравнение регрессии с учетом исключения факторов, ответственных за мультиколлинеарность и статистически незначимых по критерию Стьюдента, имеет следующий вид:

.

Путем логарифмирования оно было приведено к линейной форме:

; (2)

F =94,51; =0,73.

Анализ уравнения регрессии (2):

- коэффициент детерминации = 0,73 свидетельствует о том, что на 73% вариация уровня налоговых поступлений объясняется факторами, используемыми при построении модели, и на 27% - влиянием прочих факторов;

- после сопоставления значения множественного коэффициента корреляции R = 0,86 с таблицей Чеддока выявлено наличие весьма высокой корреляционной связи между результативным и факторными показателями;

- коэффициенты уравнения регрессии являются статистически значимыми при уровне значимости ;

- уравнение регрессии надежно по критерию Фишера при уровне значимости и, следовательно, применимо для исследования.

Таким образом, построенная модель (2), как и модель (1), пригодна для исследования и прогнозирования.

После сравнения двух разработанных моделей зависимости уровня налоговых доходов от эффективности выполнения налогового администрирования была определена сущность исследуемой зависимости (табл. 2). Анализ данных, приведенных в табл. 3, позволил сделать вывод, что наилучшей регрессионной моделью зависимости поступления налогов, администрируемых УФНС России по Республике Мордовии в бюджетную систему РФ, от представленных факторов является степенная модель (2).

Таблица 2

Сравнительный анализ регрессионных моделей (1) и (2)

	Коэффициент детерминации		Критерий Фишера F		Ошибка аппроксимации e		Сумма рангов	Ранг модели
	Значение	Ранг	Значение	Ранг	Значение	Ранг
	0,51	2	36,3 7	2	125,45	2	6	2
	0,73	1	94,5 1	1	0,13	1	3	1

Экономическая интерпретация ее параметров такова:

- коэффициент регрессии при показывает, что при увеличении суммы уменьшенных налоговых платежей по результатам проверок на 1% поступления налогов в бюджетную систему РФ снизятся в , то есть в 0,9981 раза;

- коэффициент регрессии при показывает, что при увеличении доли охвата налогоплательщиков выездными проверками на 1% поступления налогов в бюджетную систему Российской Ф сократятся в , то есть в 0,9979 раза;

- коэффициент регрессии при показывает, что при увеличении величины фактически погашенной задолженности на 1% поступления налогов в бюджетную систему РФ увеличатся в , то есть в 1,0047 раза.

Таким образом, проведенное исследование показало высокую точность оценки эффективности налогового администрирования при применении эконометрического моделирования.

Изучение зависимости поступления налогов от выполнения функций налогового администрирования позволило разработать регрессионную модель, основанную на трех переменных:

- на величине фактически погашенной задолженности;

- степени охвата налогоплательщиков выездными налоговыми проверками;

- сумме налоговых платежей, уменьшенных по результатам налоговых проверок.

Данная модель позволит прогнозировать величину собираемости налогов на перспективный период, а следовательно, обеспечивать их дальнейшее рациональное распределение с учетом потребностей государства.

Список литературы

1. Ефремова Т.А., Ефремова Л.И. Модернизация и информатизация налогового администрирования как условие обеспечения инновационного развития российской экономики // Налоги. 2013. N 2. С.17-20.

2. Ильин А.Ю. Влияние налогового администрирования на собираемость налогов // Финансовое право. 2013. N 1. С. 18-22.

3. Пономарёв А.И., Пономарёва А.М. Модернизация налогового администрирования в современной России // Налоги и налогообложение. 2012. N 3. С. 30-37.

4. Гончаренко Л.И. К вопросу о понятийном аппарате налогового администрирования // Налоги и налогообложение. 2010. N 2. С. 17-24.

5. Курочкин В.В., Басиев М.К. Налоговое администрирование как инструмент антикризисного управления // Финансы. 2010. N 1. С. 28-32.

6. Nasyrova V. Estimation of the quality of tax administration in the Russian federation // Mediterranean Journal of Social Sciences. 2015. N 6 (1S3). P. 16-19.

7. Вигдорчик Д.Г. Отдельные вопросы налогового администрирования на современном этапе развития общества // Налоги и налогообложение. 2012. N 6. С. 12-18.

8. Проскура Е.П. Эффективность налогового администрирования: понятие и содержание // Современные технологии управления. 2013. N 7. С. 34-43.

9. Журавлёв А. Эффективность бюджетно-налогового администрирования // Экономист. 2008. N 6. С.80-85.

10. Гашенко И.В. Методологические основы налогового регулирования // Налоговая политика и практика. 2009. N 9. С. 13-17.

11. Щербинин А.Т. Проблемы повышения эффективности налогового контроля. // Налоговая политика и практика. 2002. N 3. С. 24-26.

12. Eichfelder S., Schorn M. Tax compliance costs: A business-administration perspective // Finanz Archiv. 2012. N 68. P. 191-230.

13. Weidong L. Study on the risk identification and warning of tax administration // Lecture Notes in Electrical Engineering. 2014. N 269 LNEE. P. 1137-1142.

14. Hauptman L., Horvat M., Korez-Vide R. Improving tax administration's services as a factor of tax compilance: The case of tax audit // Lex Localis - Journal of Local Self-Government. 2014. N 12. P. 481-501.

15. Proskura K.P., Kapustyan O.M. Методологiчнi засади податкового адмiнiстрування // Actual Problems of Economics. 2012. N 136. P. 195-202.

16. Ефремова Т.А. Качество и результативность налогового администрирования: методики оценки и их характеристика // Финансы и бизнес. 2014. N 2. С. 70-77.

17. Филиппова Н.А., Ефремова Т.А. Результативность налогового администрирования: понятие и оценка // Налоги. 2014. N 3. С. 21-24. 

18. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: ЮНИТИ, 2008. 1022 с.

19. Иванова И.А., Мурзаева О.В. Количественные параметры системы финансирования здравоохранения в России // Научное обозрение. 2012. N 2. С. 527-537.

-------------------------------------------------------------------------

*(1) Статья публикуется по материалам журнала "Финансовая аналитика: проблемы и решения". 2015. N 45 (279).

*(2) Душинская Е.Б. Совершенствование системы прогнозирования бюджетно-налоговых доходов // Финансы и кредит. 2007. N 31. С. 33-41.

*(3) Алёхин С.Н. Особенности налогового администрирования в современных условиях РФ // Финансы и кредит. 2007. N 38. С. 45-49.

*(4) Методика оценки эффективности деятельности территориальных органов ФНС и распределения средств федерального бюджета, направляемых на материальное стимулирование федеральных государственных гражданских служащих территориальных органов ФНС в 2008 г., и значения критериев оценки качества деятельности ФНС на 2008 г.: приказ ФНС России от июня 2008.

*(5) Алиев Г.Х. Налоговый контроль и оценка его эффективности на современном этапе. Махачкала, 2004. 106 с.

*(6) Крылов Д.В. Экономическая оценка организации и налогового администрирования // Вестник международных научных конференций. Ижевск, 2006. С. 22-25. 

*(7) Карташова Г.Н. К вопросу о разработке методики оценки эффективности работы налоговых органов // Налоговый вестник. 1999. N 11. С. 31-34.

*(8) Иванова И.А., Кугушева К.В. Исследование факторов качества экономического роста Республики Мордовия на основе производственных функций // Системное управление. 2012. N 2. С. 21.