Methodological approach to assessing the impact of tax authorities' activities on regional economic security

Введение

Региональная экономическая безопасность и ее налоговая составляющая в

последнее десятилетие приобрели особую значимость, что связано с многочисленными нарушениями в налоговой сфере, которые оказывают значительное влияние на уровень экономической безопасности региона.

Как отмечают некоторые авторы, уровень экономической безопасности региона имеет тесную связь с налоговой политикой и деятельностью налоговых органов [1, с. 2095–2106; 2, с. 1807–1816; 3, с. 1365–1386; 4, с. 125–131] (Kleymenova, Osadchuk, 2022, р. 2095–2106; Drobot, Kukina, Makarov, 2019, р. 1807–1816; Andronova, Izryadnova, Kazakova, 2020, р. 1365–1386; Mironova, 2019, р. 125–131). Другие авторы отмечают необходимость формирования налогового инструментария обеспечения экономической безопасности региона, что позволит снижать риски и угрозы для региона [5, с. 12] (Anisimov, Shirpuzhev, 2017, р. 12). По словам Баташева Р.В. [6, с. 12] (Batashev, Elzhurkaev, 2018, р. 12), эффективность деятельности налоговых органов оказывает существенное влияние на безопасность региона и в качестве такого показателя предлагает использовать показатель, отражающий суммы дополнительных начислений по результатам работы налоговых органов. На наш взгляд, использование только одного показателя не отражает в полной мере картину эффективности деятельности налоговых органов и не отражает силу прямой зависимости между деятельностью налоговых органов и экономической безопасностью региона. В работе Николаева В.А. [7, с. 132–136] (Nikolaev, Tatarkanov, 2018, р. 132–136) представлены результаты исследования деятельности налоговых органов региона в процессе реализации налоговой политики и поддержания экономической безопасности на основе проведения контрольных мероприятий.

В диссертационной работе Вихрова А.В. [8, с. 161–187] (Vikhrov, 2020, р. 161–187) разработана логическая модель налогового механизма как инструмента обеспечения экономической безопасности, значимыми элементами которой выделены методы и инструменты налогового администрирования и их развитие в условиях цифровизации для обеспечения экономической безопасности.

В целом можно отметить, что одни авторы рассматривают только вопросы оценки экономической безопасности региона, при этом отмечают, что деятельность налоговых органов и ее эффективность могут существенным образом влиять на уровень экономической безопасности региона [9, с. 122–129; 10, с. 99–102] (Kislaya, 2021, р. 122–129; Semikin, Bitkina, Goncharov, Kulagina et al., 2019, р. 99–102). Другие авторы предлагают методы оценки эффективной деятельности налоговых органов регионов [11, с. 188–189] (Mityakov, 2018, р. 188–189), при этом оценка в обоих случаях производится независимо, в связи с чем становится невозможным построение причинно-следственной связи между деятельностью налоговых органов региона и ее влиянием на уровень экономической безопасности региона.

На наш взгляд, для целей оценки влияния деятельности налоговых органов на региональную экономическую безопасность необходим комплексный подход, включающий в себя три взаимосвязанных этапа:

1. Оценить уровень экономической безопасности региона.

2. Оценить результаты деятельности налоговых органов региона.

3. На основе предлагаемой модели корреляционно-регрессионного анализа провести анализ, который позволит выявить и оценить связь между показателями эффективности деятельности налоговых органов и рассчитанным единым интегральным показателем экономической безопасности региона, что в дальнейшем позволит определить факторы, оказывающие значительное влияние на уровень экономической безопасности и создающие риски и угрозы.

Цель статьи – предложить комплексный методический подход к оценке влияния деятельности налоговых органов на уровень экономической безопасности региона.

В качестве объекта исследования выбраны регионы Сибирского федерального округа (СФО).

В настоящее время наиболее востребованным для оценки экономической безопасности является индикативный метод. Индикативная оценка основана на сопоставлении фактических значений индикаторов с их пороговыми значениями. Основными преимуществами данного метода оценки являются простота, доступность и наглядность.

Для оценки уровня экономической безопасности регионов Сибирского федерального округа предлагается использовать самостоятельно составленную систему показателей, базирующуюся на различных индикаторных подходах оценки экономической безопасности региона и сравнения их с пороговыми значениями. Данный методический подход включает в себя следующие этапы:

1. Формирование системы показателей оценки экономической безопасности региона. На данном этапе важно грамотно сформировать систему, придерживаясь принципов полноты отражения и универсальности.

2. Дифференциация показателей на блоки, каждый из которых характеризуется отдельным набором показателей. Для показателей нужно подобрать пороговые значения.

3. На основе предлагаемой модели корреляционно-регрессионного анализа провести анализ, который позволит выявить и оценить связь между показателями эффективности деятельности налоговых органов и рассчитанным единым интегральным показателем экономической безопасности региона.

При проведении анализа экономической безопасности целесообразна группировка по блокам, каждый из которых характеризуется отдельным набором показателей. Данная система должна предоставлять возможность оценки параметров и тенденций экономической безопасности. От состояния безопасности каждого из блоков зависит оценка экономической безопасности в целом. Данные показатели сформированы по сферам: экономическая, бюджетно-финансовая, производственная, научно-технологическая (инновационная) и социальная.

Первая группа показателей включает ВРП, используемый в целях оценки уровня развития экономики региона, темп роста ВРП, индекс потребительских цен. Также в данную сферу включен показатель, отражающий объем инвестиций в основной капитал, чтобы увидеть сколько у региона инвестиционных ресурсов для поддержания устойчивого экономического роста в регионе.

Вторая группа – бюджетно-налоговая сфера – является одной из важных в системе оценки экономической безопасности региона, поскольку задача роста экономики и благосостояния региона во многом определяется бюджетом региона. Показатель, характеризующий долю налогов и сборов, зачисленных в бюджет региона, от общей величины налогов, собранных на территории региона, показывает наполняемость бюджета региона для реализации социально значимых программ и мероприятий.

В третью группу включены показатели производственной сферы, так как они отражают способность реального сектора экономики в случае угроз, например, как введение международных санкций, обеспечить производство отечественной необходимой продукции для удовлетворения общественных потребностей.

Следующая группа включает показатели, характеризующие научно-технологическую сферу, поскольку они отражают способность региона обеспечивать качественный рост экономики региона посредством введения новшеств, востребованных рынком.

Социальная сфера является также стратегически важной, поскольку отражает благосостояние населения региона. Выбранные показатели отражают динамику доходов населения, рынка труда, динамику уровня преступности, а также продолжительности жизни населения региона.

Для оценки экономической безопасности региона использованы пороговые значения, разработанные С.Ю. Глазьевым, В.К. Сенчаговым, С.Н. Митяковым [12, с. 41–49] (Senchagov, Mityakov, 2011, р. 41–49).

Для проведения расчетов в рамках предложенного метода необходимо провести нормирование показателей. Согласно методике Д.В. Третьякова [13] (Tretiakov, 2011), нормирование, а именно нахождение коэффициента значимости частного показателя, определяется как соотношение фактического значения показателя к пороговому. Если желательно увеличение соответствующего показателя экономической безопасности, то используется формула 1, если наоборот, формула 2:

, (1)

, (2)

где x1_i – нормированное значение, если необходимо увеличение i показателя относительно порогового значения;

х2_i – нормированное значение, если необходимо снижение i показателя относительно порогового значения;

Фi – фактическое значение i показателя;

Пi – пороговое значение i показателя.

Затем необходимо рассчитать интегральные показатели по отдельным сферам экономической безопасности региона (формула 3):

, (3)

где Is – интегральный показатель по отдельной сфере экономической безопасности;

n – количество рассматриваемых индикаторов.

После определения интегральных показателей по отдельным направлениям необходимо определить значение единого интегрального показателя. Следует отметить, что при расчете интегрального индекса ЭБР, включающего экономическую, бюджетно-налоговую, производственную, научно-технологическую и социальную сферы, используется подход, где единый интегральный индекс рассчитывается как среднее арифметическое интегральных индексов по каждой сфере (формула 4):

, (4)

где Is – общий интегральный показатель экономической безопасности региона;

I(э) – интегральный индекс экономической сферы;

I(б) – интегральный индекс бюджетно-налоговой сферы;

I(п) – интегральный индекс производственной сферы;

I(н) – интегральный индекс научно-технологической сферы;

I(с) – интегральный индекс социальной сферы.

Затем необходимо определить общий уровень экономической безопасности региона в соответствии с таблицей 1.

Таблица 1

Уровни оценки экономической безопасности региона

Как было отмечено ранее, система показателей сформирована по блокам безопасности: экономическая, бюджетно-финансовая, производственная, научно-технологическая (инновационная) и социальная сферы. На основе рассчитанных интегральных показателей оценки уровня экономической безопасности регионов СФО по блокам рассчитан единый интегральный показатель оценки экономической безопасности регионов СФО (рис. 1).

Рисунок 1. Динамика единого интегрального показателя оценки экономической безопасности регионов СФО за 2011–2020 гг.

Источник: составлено авторами по данным исследования.

Для оценки влияния деятельности налоговых органов на экономическую безопасность регионов СФО проведем корреляционно-регрессионный анализ на основе созданной модели анализа.

В модели в качестве результативных признаков будут выступать все показатели экономической безопасности, используемые в рамках анализа. В качестве факторных показателей, наиболее полно характеризующих деятельность налоговых органов, будут выступать такие показатели, как:

- коэффициент собираемости налогов и сборов налоговыми органами (Х1);

- коэффициент сокрытия налогов по результатам выездных налоговых проверок (Х2);

- коэффициент выявления ошибок при заполнении налоговых деклараций по результатам камеральных налоговых проверок (Х3).

Для оценки силы связи парных коэффициентов корреляции будет использована шкала Чеддока, в соответствии с которой значения коэффициентов интерпретируются от 0,1 до 0,99.

Таким образом, становится возможной не только оценка состояния экономической безопасности регионов, но и определение наиболее уязвимых, склонных к получению вреда от реализации угроз зон.

В таблице 1 представлена группа факторов, обладающих заметной и большей взаимосвязью с показателями экономической безопасности.

Таблица 1

Парные коэффициенты корреляции показателей экономической безопасности, имеющие наибольшую связь с коэффициентом собираемости

В соответствии с данной таблицей построим парные уравнения регрессии (табл. 2).

Таблица 2

Парные уравнения регрессии показателей экономической безопасности с коэффициентом собираемости налогов налоговыми органами

Как видно из данных таблиц 1 и 2, во всех регионах СФО сформировалась очень высокая прямая связь между ВРП на душу населения (более 0,9). Довольно сильная обратная связь наблюдается между объемом инвестиций в основной капитал и коэффициентом собираемости в Красноярском крае (-0,91), Республика Хакасия (-0,83), Томская область (-0,87), в остальных регионах СФО можно наблюдать высокую и среднюю взаимосвязь данных показателей.

Парные уравнения регрессии свидетельствуют о том, что при увеличении собираемости налогов и сборов на 1 единицу происходит падение инвестиций в основной капитал в Красноярском крае на 3,1%, в Республике Хакасия – на 1,1%, в Томской области – на 2,6%.

Далее проведем анализ влияния коэффициента сокрытия налогов на показатели экономической безопасности регионов СФО.

В таблице 3 представлены парные коэффициенты корреляции, имеющие сильную связь показателей экономической безопасности регионов и коэффициента сокрытия налогов.

Таблица 3

Парные коэффициенты корреляции показателей экономической безопасности, имеющие наибольшую связь с коэффициентом сокрытия налогов

В соответствии с данной таблицей построим парные уравнения регрессии (табл. 4).

Таблица 4

Парные уравнения регрессии показателей экономической безопасности с коэффициентом сокрытия налогов

Как видим по данным таблиц 3 и 4, высокая и средняя прямая взаимосвязь наблюдается с численностью населения со среднедушевыми доходами ниже прожиточного минимума. Самый высокий коэффициент корреляции наблюдается в Республике Хакасии 0,71, при увеличении на 1 единицу коэффициента сокрытия налогов происходит увеличение данной доли населения на 0,02%. Это свидетельствует о том, что рост доли налоговых платежей, которую налогоплательщики скрыли от уплаты в бюджет, вызван недостатком денежных средств у населения. Экономические причины роста сокрытия налогов, как показывают полученные парные коэффициенты корреляции, связаны также с ростом безработицы в регионах, наиболее высокая связь наблюдается в Алтайском крае (0,83) и Иркутской области (0,87).

Кроме того, выявленная сильная прямая зависимость между коэффициентом сокрытия налогов и уровнем преступности указывает на то, что с ростом случаев сокрытия налогов, подлежащих уплате в бюджет, происходит рост не только налоговой, но общей преступности в регионе.

В таблице 5 представлены парные коэффициенты корреляции, имеющие сильную связь показателей экономической безопасности регионов и коэффициента выявления ошибок при заполнении налоговой декларации

Таблица 5

Парные коэффициенты корреляции показателей экономической безопасности, имеющие наибольшую связь с коэффициентом выявления ошибок при заполнении налоговой декларации

В соответствии с данной таблицей построим парные уравнения регрессии (табл. 6).

Таблица 6

Парные уравнения регрессии показателей экономической безопасности с коэффициентом выявления ошибок при заполнении налоговых деклараций

Выявленная сильная обратная зависимость между показателями экономической безопасности регионов СФО и коэффициентом выявления ошибок при заполнении налоговых деклараций по результатам деятельности налоговых органов свидетельствует о том, что при росте данного коэффициента происходит рост дефицита регионального бюджета, недополучающего полный и достоверный объем отраженных в налоговых декларациях и подлежащих к уплате налогов. Самый высокий коэффициент корреляции наблюдается в Иркутской области – 0,98, увеличение на 1 единицу коэффициента выявления ошибок при заполнении налоговой декларации приводит к росту дефицита бюджета на 0,3%.

Таким образом, на основе рассчитанного единого интегрального показателя и использования предлагаемых специализированных показателей эффективности деятельности налоговых органов на основе разработанной модели корреляционно-регрессионного анализа были получены более четкие, детализированные значения, что позволяет тщательней выбирать пути предупреждения и разрешения возникающих угроз в регионе.

Заключение

Предлагаемый комплексный подход к оценке влияния деятельности налоговых органов на экономическую безопасность региона базируется на расчете единого интегрального показателя экономической безопасности региона и специализированных факторных показателей, наиболее полно характеризующих деятельность налоговых органов: коэффициент собираемости налогов и сборов налоговыми органами, коэффициент сокрытия налогов по результатам выездных налоговых проверок и коэффициент выявления ошибок при заполнении налоговых деклараций по результатам камеральных налоговых проверок.

В дальнейшем в рамках комплексного подхода предлагается корреляционно-регрессионная модель с целью установления степени влияния специализированных показателей, характеризующих деятельность налоговых органов, на показатели оценки экономической безопасности и определения их значимости для всей модели.

Таким образом, предлагаемый новый подход является одним из возможных решений по своевременному выявлению угроз и принятию управленческих решений для целей экономической безопасности региона в случае неэффективности деятельности налоговых органов.