В России сохраняется проблема неуплаты налоговых платежей в бюджет, что приводит к ограничению объема финансовых ресурсов государства. Налоговая задолженность является негативным экономическим фактором, и ее рост является серьезной проблемой как для региона, так и в целом для страны, так как ограниченный объем финансовых ресурсов государства, приводит не только к серьезному дефициту бюджет, но и нарушает системно планово-прогнозные показатели реализации государственных программ.

Задолженность по налогам и сборам – невыплаченные в определенные законом сроки налоговые суммы в силу субъективных и объективных причин. Налоговые органы под задолженностью понимают суммарную величину всех невыполненных и недовыполненных обязательств перед субъектами РФ и государством в целом по уплате нормативно установленных и регламентированных налогов и сборов, начисленных при этом пени за несвоевременную уплату обязательств перед государством, а также определенных в судебном порядке штрафных санкций за нарушение налогового законодательства, выраженных в денежной форме[1].

Авторами данной статьи было проведено исследование, целями которого являлось: сбор и анализ статистической информации о формировании задолженности по налогам и сборам в регионах РФ; выявление зависимости величины задолженности по налогам и сборам в регионах РФ от социально-экономического положения субъектов РФ; определение ключевых факторов, оказывающих влияние на формирование задолженности по налогам и сборам в регионах РФ и ее величину методами корреляционного и регрессионного анализа[2].

Вышеуказанный анализ проводился на основе данных «Рейтингового агентства РИА Рейтинг», Федеральной налоговой службы и Федеральной службы государственной статистики по 85 субъектам России за 2016 год с помощью инструментов прикладного пакета программ Gretl [3].

Для анализа величины задолженности по налогам и сборам в регионах РФ – далее налоговой задолженности (tl, млн. рублей) были использованы следующие статистические данные о социально-экономическом положении регионов РФ:

empl – численность занятых в экономике, тыс. человек;

oppc – объем производства товаров и услуг на одного жителя, тыс. руб. на человека;

cipc – инвестиции в основной капитал на одного жителя, тыс. руб. на человека;

ppb – доля прибыльных предприятий, %;

rnd – отношение государственного долга к налоговым и неналоговым доходам консолидированного бюджета, %;

rcw – отношение денежных доходов населения к стоимости фиксированного набора потребительских товаров и услуг, %;

unr – уровень безработицы, %.

Для определения статистической связи между признаками и оценки их значений был проведен корреляционно-регрессионный анализ. Матрица межфакторной корреляции всех переменных представлена в таблице 1.

Таблица 1

Коэффициенты корреляции, наблюдения 1 — 85

5% критические значения (двухсторонние) = 0,2133 для n = 85

Среди рассматриваемых в анализе факторов присутствует мультиколлинеарность. Согласно полученным коэффициентам корреляции, наибольшее воздействие на объясняемую переменную оказывают объем производства товаров и услуг и численность занятых в экономике[4]. При этом присутствуют коррелирующие признаки: инвестиции в основной капитал на 1 жителя и объем производства товаров и услуг на 1 жителя, отношение денежных доходов населения к стоимости фиксированного набора товаров и услуг и объем производства товаров и услуг на 1 жителя. Необходимое устранение мультиколлинеарности факторов было достигнуто с помощью анализа взаимозависимых факторов и выявления наиболее существенных с позиции данного анализа.

В предложенном авторами варианте уравнение регрессии величины налоговой задолженности от социально-экономических факторов (численность занятых в экономике, тыс. человек; объем производства товаров и услуг на одного жителя, тыс. руб. на человека; инвестиции в основной капитал на одного жителя, тыс. руб. на человека; доля прибыльных предприятий, %; отношение государственного долга к налоговым и неналоговым доходам консолидированного бюджета, %; отношение денежных доходов населения к стоимости фиксированного набора потребительских товаров и услуг, %; уровень безработицы, %) приняло вид:

tl = 41,169 + 0,030*empl + 0,004*oppc + 0,005*cipc – 0,666*ppb + 0,012*rnd – 6,431*rcw + 0,169*unr                                                                                               (1)

Коэффициент множественной детерминации равен 0,807, что подтверждает 80,7% объяснения вариации регрессора за счет вариации вышеуказанных факторов и говорит о достаточно высокой объясняющей способности модели и качестве подбора значений [5]. Модель значима по критерию Фишера, но проверка коэффициентов по критерию Стьюдента на 5-% уровне статистической значимости показала, что существенное влияние оказывают следующие переменные: численность занятых в экономике и доля прибыльных предприятий при довольно высоком коэффициенте детерминации [6]. Такая ситуация весьма вероятна при высокой степени взаимозависимости факторов, в связи с этим данная модель подлежала преобразованию с позиций исключения наименее значимых для анализа факторов. Последовательное исключение из модели факторов, имеющих наибольшие р-величины привело к новой модели линейной регрессии величины налоговой задолженности от численности занятых в экономике и доли прибыльных предприятий:

tl = 46,31 + 0,02*empl – 0,84*ppb                                                                                         (2)

Коэффициент детерминации в данной модели 0,8 (на 80% объясняет вариацию регрессора в зависимости от вариации регрессантов). Модель в целом и коэффициенты при переменных значимы, что подтверждает статистика Фишера и статистика Стьюдента на 5-% уровне значимости [7, 8]. Мультиколлинеарность факторов отсутствует, что можно наблюдать в матрице межфакторных корреляций (таблица 1).

Уравнение показывает, что при увеличении численности занятых на 1 тысячу человек налоговая задолженность в регионах РФ в среднем увеличивается на 20 тысяч рублей [9]. Это связано с большим количеством задолженностей по НДФЛ в субъектах РФ и задолженностей по страховым взносам, а также объясняется проблемами, связанными с их администрированием. Можно предположить, что данная зависимость объяснена удельным весом НДФЛ в бюджетах субъектов РФ (НДФЛ является одним из бюджетообразующих налогов регионов РФ) и задолженность по НДФЛ резко негативно сказывается на величине собранных региональных налогов, что в свою очередь отражается на эффективности функционирования экономики регионов.

Задолженность по налогам и сборам в субъектах РФ может быть связана, по предположению авторов статьи, с невыполнением налоговыми агентами своих обязательств в полной мере, частой изменчивостью налогового законодательства и форм налоговой отчетности.

При увеличении доли прибыльных предприятий на 1% налоговая задолженность в регионах РФ в среднем уменьшается на 840 тысяч рублей, что говорит о важности государственной политики в области увеличения доли прибыльных малых и средних предприятий и необходимости продолжения государственных программ и проектов в этом направлении [10]. При увеличении доли прибыльных предприятий, в том числе предприятий малого и среднего бизнеса, возрастает возможность своевременного и полного исполнения всех налоговых и неналоговых обязательств перед бюджетами всех уровней.

Таким образом, наибольшее влияние на налоговую задолженность по налогам и сборам оказывают факторы численности занятых в экономике и доли прибыльных предприятий.

Анализируя структуру налоговой задолженности, государство может повышать эффективность налогообложения путем изменения ставок и других элементов налогообложения, списания безнадежных налоговых долгов и т.д. Так, например, в 2018 году по указу президента РФ В.В. Путина будут списаны долги физических лиц по имущественным налогам, долги индивидуальных предпринимателей по налогам и страховым взносам, а также долги по НДФЛ, начисляемые на «материальную выгоду», которая возникает в результате списания задолженности граждан по банковским кредитам или коммунальным услугам.