Анализ налогового потенциала муниципальных образований Красноярского края


К недостатку фактического метода расчета налогового потенциала относится сложность планирования показателей, так как не используется (не предполагается) налоговая база. В то время как первые рассмотренные два метода с достаточно высокой степенью надежности допускают перспективную оценку налогового потенциала путем планирования налоговой базы.

Несмотря на различия показателей по отдельным видам налогов, средние значения в целом по краю практически равнозначны (0,7 - методом репрезентативной налоговой системы и 0,76 - фактическим методом) (рис. 3).

График налоговой активности муниципалитетов Красноярского края по видам налогов

. Метод оценки налогового потенциала через валовой местный продукт (ВМП) отражает вновь созданную стоимость товаров и услуг, произведенных на территории муниципального образования с использованием собственных экономических ресурсов (земли, труда, капитала) за некоторый период времени. Показатель ВМП определяется как разница между выпуском продукции и промежуточным потреблением. Расчет индекса налогового потенциала, отражающего возможную собираемость налогов на территории субъекта Федерации на основе данных о величине добавленной стоимости, создаваемых в различных отраслях и секторах экономик, ведет Росстат. К сожалению, расчет валового продукта на уровне ниже регионального статистическими органами не ведется, поэтому для оценок ВМП предлагается пользоваться данными отчета о базе налогообложения по налогу на добавленную стоимость, которыми располагают региональные налоговые органы. Для получения оценки величины добавленной стоимости, созданной на территории муниципального образования за год, из стоимости реализованных товаров, работ, услуг следует вычесть стоимость оприходованных и оплаченных ценностей. К сожалению, использование данных налоговых органов может внести свои неточности из-за того, что добавленная стоимость отражается не там, где она была создана, а там, где предприятие зарегистрировано для уплаты НДС. Тем не менее при использовании полученного показателя для оценки налогового потенциала привнесенные искажения нивелируются тем, что многие налоги также платятся по месту регистрации предприятия, а не по месту его экономической активности. В связи с этим использование данного метода в России считаем нецелесообразным.

. Метод регрессионного анализа позволяет количественно описать зависимость между исследуемой переменной (зависимой) и одной или несколькими независимыми переменными. Так, наличие данных по налоговым поступлениям, налоговой базе и численности населения в разрезе муниципалитетов позволяет проследить зависимость между объемом бюджетных доходов, собранных в муниципальном образовании, и факторами, которые прямо или косвенно влияют на размер налоговых поступлений местного бюджета (табл. 4).

Таблица 4 Исходные данные по муниципальным образованиям Красноярского края для расчета налогового потенциала методом регрессионного анализа, тыс. руб.

Муниципальное образование

Налоговая база

Налоговые поступления

Налоговая база на душу населения

Налоговые поступления на душу населения

Железногорск

5 081 693

844 492,3

49,5

8,2

Зеленогорск

5 990 410

1 334 863,9

86,6

19,3

Кедровый

77 783

14 190,2

16,2

2,9

Солнечный

491 013

89 548,6

47,3

8,6

Ачинск

7 937 916

1 414 940,8

70,1

12,5

Боготол

835 598

151 715,7

36,9

6,7

Бородино

1 278 116

257 423,1

66,8

13,5

Дивногорск

1 813 702

329 628,4

51,8

9,4

Енисейск

906 56

137 134,6

47,3

7,2

Заозерный

498 327

129 557,7

43,5

11,3

Канск

2 913 442

481 684,8

28,7

4,8

Красноярск

88 247 396

17 369 720,2

95,4

18,8

Лесосибирск

2 750 424

476 167,4

39,3

6,8

Минусинск

2 466 938

345 934,8

35,7

5,0

Назарово

2 393 862

363 605,1

43,9

6,7

Норильск

91 235 419

32 859 980,6

426,5

153,6

Сосновоборск

884 252

109 033,3

29,6

3,7

Шарыпово

1 692 703

184 432,5

32,2

3,5

Абанский

346 843

53 940,6

13,6

2,1

Ачинский

1 424 099

308 912,1

95,9

20,8

Балахтинский

4 969 581

1 919 949,6

120,1

78,5

Березовский

1 552 858

270 389,0

40,8

7,1

Бирилюсский

342 391

84 198,6

28,7

7,1

Боготольский

747 957

301 352,8

62,0

25,0

Богучанский

1 684 828

276 369,9

34,3

5,6

Большемуртинский

379 597

55 136,9

19,4

2,8

Большеулуйский

2 209 856

779 135,8

253,6

89,4

Дзержинский

304 220

40 379,3

19,3

2,6

Емельяновский

2 690 375

500 227,0

60,0

11,2

Енисейский

748 487

123 053,4

26,0

4,3

Ермаковский

314 746

111 875,3

14,5

5,1

Идринский

226 278

33 754,0

15,6

2,3

Иланский

809 957

148 269,0

30,1

5,5

Ирбейский

364 078

82 250,0

20,0

4,5

Казачинский

237 175

39 528,2

20,2

3,4

Канский

602 780

93 431,0

21,9

3,4

Каратузский

281 536

40 236,3

16,4

2,3

Кежемский

1 684 764

295 522,4

68,6

12,0

Козульский

743 940

201 089,6

39,6

10,7

Краснотуранский

333 561

49 707,8

19,8

2,9

Курагинский

1 247 461

212 030,9

24,2

4,1

Манский

6 333 950

1 893 231,1

98,0

104,6

Минусинский

591 077

104 757,2

23,1

4,1

Мотыгинский

945 403

217 534,9

50,8

11,7

Назаровский

726 810

108 660,8

30,8

4,6

Нижне-Ингашский

1 123 218

279 048,6

30,7

7,6

Новоселовский

352 726

47 884,7

22,4

3,0

Партизанский

239 624

39 877,3

21,2

3,5

Пировский

182 882

25 263,6

21,5

3,0

Рыбинский

2 212 538

528 489,0

93,8

22,4

Саянский

233 550

32 776,3

17,4

2,4

Северо-Енисейский

5 320 893

1 831 926,7

481,4

165,7

Сухобузимский

455 175

72 562,5

20,1

3,2

Тасеевский

256 870

38 091,2

18,2

2,7

Туруханский

1 930 928

399 287,2

89,2

18,4

Тюхтетский

161 618

24 258,1

17,2

2,6

Ужурский

928 751

155 608,5

27,0

4,5

Уярский

1 036 288

226 848,2

45,0

9,8

Шарыповский

1 621 853

449 947,0

89,6

24,8

Шушенский

898 880

191 807,8

25,2

5,4

Таймырский

5 386 680

1 629 512,7

101,0

92,5

Эвенкийский

735 689

313 128,4

18,5

7,9

Итого

257 086 093

71 412 023,4

91,6

25,4

Перейти на страницу: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10