Прогнозирование доходов федерального бюджета (на примере налога на прибыль)

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.

Диссертация имеет  следующую структуру:

Введение                    3

Глава 1. Теоретический аспект государственного прогнозирования доходов 10

    1.1. Система методов прогнозирования            11

    1.2. Подходы к прогнозированию государственных доходов               17

    1.3. Государственное налоговое прогнозирование               24

Глава 2. Прогнозирование  налога на прибыль.           39

    2.1. Анализ качества прогнозирования доходов федерального бюджета       40

    2.2. Ошибка прогнозирования налога на прибыль           49

    2.3. Факторный анализ прогноза налога на прибыль          57

Глава 3. Рекомендации по повышению качества прогнозирования налога на прибыль                        65

    3.1. Оптимизация системы подготовки статистической информации в части формирования доходов федерального бюджета            65

    3.2. Совершенствование модели прогнозирования налога на прибыль       70

    3.3. Методы повышения качества прогнозирования доходов федерального бюджета                  88

Заключение                 99

Список  использованной литературы и интернет источников       104

Приложение               117       

Во  введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулирована суть проблемы, определены цель и задачи исследования, раскрыта научная новизна и практическая значимость научных результатов.

В первой главе – «Подходы к прогнозированию государственных доходов» – рассмотрены существующие модели и методики государственного прогнозирования доходов,  применяемые в мире. Проведена их систематизация и оценка эффективности. На основе синтеза существующих подходов представлена классификация методов прогнозирования поступлений в бюджет от налога на прибыль, исходя из максимально возможного горизонта планирования, а также обоснованы предложения по выбору оптимальной модели прогноза.

Во  второй главе – «Прогнозирование налога на прибыль» – проведена оценка качества прогнозирования доходов федерального бюджета и налога на прибыль за пятнадцатилетний период, а также определены основные факторы, влияющие на возникновение ошибки прогнозирования.

В третьей  главе – «Совершенствование системы прогнозирования налога на прибыль» – разработаны рекомендации по совершенствованию применяемой модели прогнозирования налога на прибыль. Вместе с этим, сформулированы альтернативные предложения по улучшению качества государственного прогнозирования в России.

В заключении систематизированы сделанные по итогам исследования выводы, и представлены предложения по совершенствованию качества государственного прогнозирования в целом и налога на прибыль в частности.

 

 

2. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ.

 

Сформирована  система подходов государственного прогнозирования доходов, исходя из максимально возможного горизонта планирования, и определена наиболее эффективная модель прогнозирования поступлений от налога на прибыль в бюджет.

На протяжении многих лет модели, используемые при  прогнозировании налоговых доходов российского бюджета, претерпевали лишь незначительные изменения, связанные с нововведениями в налоговое и бюджетное законодательство. Результаты, которые обеспечивали применяемые методики, ежегодно приводили к ошибке прогнозирования. Однако в связи с тем, что российский бюджет носит ярко выраженный консервативный характер, данная ошибка всегда была положительной, то есть объем фактических доходов всегда был больше, нежели было предусмотрено в проекте бюджета.

Мировой экономический кризис наглядно показал, что используемая в России система прогнозирования государственных доходов недостаточно эффективна. Ни один сделанный прогноз не предусматривал кризисного варианта развития событий, а прогнозы развития в посткризисный период, подготовленные всеми участниками бюджетного процесса, сильно отличаются друг от друга.

В сложившейся ситуации анализ основных методов налогового прогнозирования  и выбор среди них оптимального с точки зрения как подготовки качественного прогноза, так и  эффективности функционирования в  российских реалиях поможет улучшить используемые в России модели. А это, в свою очередь, приведет к повышению точности бюджетных прогнозов.

Прогнозированию доходов  государственного бюджета уделено  большое внимание в мировой экономической  науке. Данный вопрос рассматривается  в двух аспектах: во-первых, - это технические аспекты прогнозирования, во-вторых, - анализ возникающих в процессе прогнозирования ошибок и приводящих к ним факторов.

Изучению технических  особенностей прогнозирования посвящены  работы А. Ауэрбаха, Й. Допке, Т. Пайка и Д. Сэваджа, Л. Шредера и М. Василенко и других. Ауэрбах в своем исследовании рассматривает процесс прогнозирования в США, сосредотачивая свое внимание на ошибке прогнозирования и эффективности прогноза.

По мнению автора данной работы государственные прогнозы обладают меньшей эффективностью, чем независимые, что может быть устранено использованием большего количества данных в государственных прогнозах, а также делает вывод о том, что бессмысленно требовать от прогноза точности в условиях несовершенного бюджетного процесса.

Анализу возникающих в  процессе прогнозирования ошибок посвящено  не меньше работ, чем техническим  аспектам прогноза, так как понятие  ошибки прогнозирования достаточно широко и факторов, приводящих к  ней, очень много.

С. Бреттшнайдер и В. Горр исследуют влияние краткосрочных политических целей и особенностей процесса прогнозирования на подготовку прогноза. Они заключают, что политические цели, в той или иной форме попадающие в прогноз, приводят к возникновению ошибок. Другим выводом работы является мысль о том, что прогнозы ряда стран специально подготавливаются в консервативном ключе с заниженными параметрами доходов, так как недооценка обеспечивает  запас прочности бюджета в случае спада.

В мире применяется большое  множество моделей, прогнозирующих поступления налогов в бюджет. Наиболее полная классификация, отражающая последние тенденции в составлении прогнозов доходов, в основу которой заложено разделение моделей по использованию макро и микро подходов выглядит следующим образом:

Макро подходы (Macro approaches):

• Экстраполяция (трендовый анализ) (Extrapolation);
• Условный подход на основе эластичности (Conditional approach using elasticities):
• Построение макроэконометрических моделей (Macroeconometric models);
• Промежуточный подход (Gap approach);
• Контрольный подход (Audit approach);
• Оперативный прогноз (Cash flow Model);

Микро подходы (Micro approaches):

• Микроэкономические модели (Integrated forecasting system or microsimulation models);
• Микроэконометрическое моделирование (Econometric models using enterprise (micro) data);
• Эффективная налоговая ставка (Effective tax rates approaches);

Деление существующих методов  прогнозирования налога на прибыль  в зависимости от использования  макро или микро подходов не в  полной мере решает поставленную задачу по выбору оптимальной модели прогнозирования. Главным критерием оптимальности модели, наряду с эффективностью ее применения, является обеспечиваемый ей горизонт прогнозирования, так как именно, исходя из задачи построения прогноза на определенный период, выбирается подходящая модель.

Структура деления моделей  прогнозирования налога на прибыль  в зависимости от периода подготавливаемого  прогноза может выглядеть следующим  образом:

Модели, обеспечивающие формирование краткосрочного прогноза (до 1 года):

• Экстраполяция (трендовый анализ) (Extrapolation);
• Промежуточный подход (Gap approach);
• Оперативный прогноз (Cash flow Model);
• Микроэкономические модели (Integrated forecasting system or microsimulation models);
• Дневной прогноз;

Модели, обеспечивающие формирование средне- и долгосрочных прогнозов:

• Условный подход на основе эластичности (Conditional approach using elasticities);
• Построение макроэконометрических моделей (Macroeconometric models);
• Микроэконометрическое моделирование (Econometric models using enterprise (micro) data);
• Композитный подход (Composite approach);

Представленная структура  в полной мере охватывает основные существующие подходы к прогнозированию  налога на прибыль и ранжирует  их в зависимости от горизонта  подготавливаемого прогноза. Ее использование на первоначальном этапе подготовки прогнозов способно существенно снизить затраты времени на выбор оптимальной модели.

Наиболее популярным подходом среди стран и таких  организаций, как МВФ и Институт финансовых исследований (IFS) является использование эластичности. Так как поступление налогов в большей степени зависит от роста экономики, прогнозирование при помощи эластичности дает наиболее точные результаты, ввиду ее тесной связи с прогнозом ВВП – наиболее точным из прогнозов в любой развитой экономике.

Существующие модели налогового микромоделирования в основном сосредоточены на оценке вводимых налоговым  законодательством изменений и  в редких случаях используются для  прогнозирования. Несомненным плюсом данных моделей также является их способность моделировать различные изменения в налоговой среде, что во много раз увеличивает точность прогноза.

Таким образом, наиболее продуктивным и точным методом прогнозирования  бюджетных доходов по отдельным  видам налоговых поступлений  является симбиоз методов микромоделирования и эластичности.

Выявлены  основные факторы, снижающие качество прогнозирования государственных доходов и, в частности, налога на прибыль в России.

Среднее абсолютное отклонение (MAD) прогноза доходов федерального бюджета в рамках временного ряда за пятнадцатилетний период наблюдения, отражающее на сколько в среднем отклонялся прогноз от факта, составляет 3,4% ВВП или 515,3 млрд. рублей. Минимальная ошибка прогноза была допущена в 2002 и 2007 годах и равнялась 0,7% ВВП или 79 млрд. рублей и 237,9 млрд. рублей соответственно. Данный факт объясняется ровным поступательным развитием российской экономики, отсутствием в эти годы значительных изменений налогового и бюджетного законодательства, а также резких колебаний в экономиках ведущих стран мира. Применяемые в эти периоды модели прогнозирования доходов, а они были практически идентичны, хорошо справляются с оценкой предстоящих событий в благоприятных условиях.

С другой стороны, те же самые модели и методики привели  к максимальной за рассматриваемый период ошибке прогнозирования в 2005 и 2008 годах равной 7,2% ВВП и 6,3% ВВП соответственно. Причиной столь значительных отклонений является благоприятная конъюнктура на мировых рынках энергоносителей, когда цена на нефть резко возросла и, к примеру, в 2008 году достигала своих максимальных значений и была равна 145 долларам за баррель.

В этих условиях и в связи с сырьевым характером российской экономики нефтегазовые доходы резко увеличились и привели к огромному разрыву между плановыми и фактическими значениями. Причем этот разрыв был получен в условиях использования таких же моделей и методик, как и в 2002 и 2007 годах, что свидетельствует о низкой их эффективности в периоды резких колебаний. Средняя абсолютная (по модулю) ошибка (MAPE) за пятнадцатилетний период составила 20,9%, что свидетельствует о среднем качестве прогнозирования в России, оставляя возможности увеличения его эффективности.