Научный журнал
Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований

ISSN 1996-3955
ИФ РИНЦ = 0,580

ОЦЕНКА НАЛОГОВОЙ НАГРУЗКИ НА ОСНОВЕ ОПТИМИЗАЦИОННОЙ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ

Медведев А.В. 1
1 Кемеровский филиал Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова
В статье предложено описание аналитического инструментария, позволяющий оценить налоговую нагрузку экономического субъекта (предприятия, отрасли, региона, страны). Указанный инструментарий включает оптимизационную математическую модель и автоматизированный программный комплекс, объединяемые в систему поддержки принятия решений (СППР) для управления налоговой политикой. Приведен алгоритм расчета составляющих финансово-хозяйственной деятельности (ФХД) предприятия, позволяющий применить большинство известных методик оценки налоговой нагрузки. Разработана соответствующая указанному алгоритму математическая модель управления региональной налоговой политикой в форме многокритериальной задачи линейного программирования. Предложенный инструментарий может быть положен в основу создания автоматизированного рабочего места налогового аналитика.
налоговая нагрузка
система поддержки принятия решений
налоговая политика
1. Кадушин М., Михайлова Н. Насколько посильно налоговое бремя (попытка количественного анализа) [Электронный ресурс] http://www.klerk.ru/boss/articles/2918/ (Дата обращения: 19.06.2015).
2. Кирова Е.А. Методология определения налоговой нагрузки на хозяйствующие субъекты // Финансы. – 1998. – № 9. – С. 31.
3. Конструктор и решатель дискретных задач оптимального управления («Карма») / Программа для ЭВМ. Свидетельство о регистрации в Роспатенте № 2008614387 от 11.09.2008. Правообладатели: А.В. Медведев, П.Н. Победаш, А.В. Смольянинов, М.А. Горбунов.
4. Крейнина М.Н. Финансовое состояние предприятия. Методы оценки. – М.: ДИС, 1997. – С. 144–148.
5. Медведев А.В. Алгоритм расчета показателей финансово-хозяйственной деятельности предприятия в задаче оптимизационного бизнес-планирования / А.В. Медведев // Научно-технический прогресс: актуальные и перспективные направления будущего. Материалы Международной конференции. – Кемерово, ЗСНЦ. – С. 117–119.
6. Медведев А.В. Концепция оптимизационно-имитационного моделирования региональных социально-экономических систем / А.В. Медведев // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2013. – № 7. – С. 21–24.
7. Медведев А.В. Математическая модель оценки инвестиционной привлекательности региона / А.В. Медведев // Современные наукоемкие технологии. – 2013. – № 8–2. – С. 357–361.
8. Трошин А.В. Сравнительный анализ методик определения налоговой нагрузки на предприятия // Финансы. – 2000. – № 5. – С. 44–47.

Получение показателей налоговой нагрузки экономических субъектов на микро-, мезо- и макроуровне, на основе объективных данных экономической статистики, является ключевой задачей при управлении социально-экономическим развитием территорий. Основной целью налоговой политики управляющих органов экономических субъектов при этом является получение максимального налогового дохода с учетом баланса ее экономической и социальной составляющих. При этом сохраняет актуальность не только задача разработки экономико-математического аппарата в виде математических моделей и методов их анализа, но и создание систем поддержки принятия решений в форме пакетов прикладных программ, аналитического инструментария обработки и представления соответствующей модельной и статистической информации. В данной работе описана системная концепция, позволяющая получать показатели налоговой нагрузки экономических субъектов на основе автоматизированного программного комплекса [3], созданного для анализа оптимизационной математической модели [7], в которой рассматриваются технико-экономические и бухгалтерские особенности функционирования как производственных предприятий с учетом их налогового окружения (основных видов налогов, составляющих большую часть налоговых затрат экономических субъектов), так и представляющего интересы населения региона налогового центра, в соответствии с подходом, подробно описанном в работе [6].

Следует отметить, что управление налоговой политикой на всех экономических уровнях должно осуществляться на основе математических моделей, позволяющих оценивать налоговый потенциал. Наиболее подходящими для этих целей, очевидно, являются оптимизационные модели и, в частности, модель [7]. Впрочем, для решения задачи определения оптимальной налоговой нагрузки, как результата взаимодействия производителя продукции и управляющих органов экономических субъектов, данное положение является, скорее, аксиоматическим.

Налоговые потоки являются затратными составляющими финансово-хозяйственной деятельности (ФХД) производителя. Для оценки ФХД предприятий региона целесообразно сориентироваться на разработку универсального алгоритма расчета доходных и расходных потоков, возникающих при их функционировании [5]. Кроме того, важно, чтобы указанный алгоритм, с минимальными модификациями, можно было бы адаптировать для различных уровней экономики – микро-, мезо- или макро, а также для различных типов производственной деятельности (товары и/или услуги). Ниже предлагается один из таких алгоритмов. Введем следующие обозначения:

R – выручка от продажи продукции (товаров и/или услуг) производителя;

I – инвестиционные затраты;

Z – общие производственные и налоговые затраты;

z – оборотные затраты;

Am – амортизационные отчисления;

F – фонд оплаты труда (ФОТ);

S0 – остаточная стоимость ОПФ;

N1 – налог на добавленную стоимость;

N2 – налог на имущество;

N3 – налог на прибыль;

N4 – страховые взносы предприятия (производителя);

N5 – другие налоговые (например, налог на добычу полезных ископаемых) и неналоговые (штрафы, «откаты» и пр.) затраты производителя, зависящие от объемов производства;

αi (i = 1,…,5) – соответствующие законодательно определенные ставки налоговых платежей и отчислений,

Т – горизонт планирования бизнес-проекта;

p, β – экспертно определяемые параметры, обозначающие соответственно долю оборотных затрат в общих затратах предприятия (материалоемкость производства) и долю ФОТ в выручке от продажи продукции (трудоемкость производства),

r – годовая ставка дисконтирования, учитывающая инфляцию, уровень требований инвестора и другие возможные, экспертно задаваемые, экономические и политические риски деятельности производителя.

Тогда алгоритм расчета прибыли и чистой приведенной стоимости (NPV) производителя можно представить в следующем виде [5]:

Wb = R–Z – балансовая прибыль;

Wr = (1–α3)(R–Z) – чистая прибыль,

где Z =Am + F + N1 + N2 + N4 + N5 + z;

F = βR;

z = pZ;

N1 = α1(R–pZ–I);

N2 = α2S0;

N3 = α3Wb = α3(R–Z);

N4 = α4F = α4βR;

N5 = α5R.

Ниже предлагается математическая модель, построенная на основе приведенного алгоритма, в форме двухкритериальной задачи линейного программирования:

med01.wmf

med02.wmf;

med03.wmf;

med04.wmf; (1)

med05.wmf;

med06.wmf;

med07.wmf med08.wmf med09.wmf;

med10.wmf; med11.wmf,

med12.wmf

med13.wmf,

где n – количество ОПФ; I, K – соответственно количество рисков для производителя и управляющего центра;

xk – стоимость приобретаемых ОПФ k-го вида (инвестиции в основные фонды);

xn+k – выручка от продажи продукции, произведенной на k-м ОПФ;

x2n+i (i = 1,…,I) – затраты на избежание (устранение) i-го риска производителя;

x2n+I+k (j = 1,…,K) – затраты на избежание (устранение) k-го риска управляющего центра;

сk – стоимость k-го ОПФ;

Pk – стоимость продукции, произведенной на k-ом ОПФ;

Vk – производительность k-го ОПФ;

Tk – время полезного использования k-го ОПФ;

qk – спрос на продукцию, произведенную на k-ом ОПФ;

med14.wmf – максимальная фондоотдача k-го ОПФ производственной подсистемы;

ak, fk – максимальные издержки в случае отсутствия затрат на k-ом рисковом направлении функционирования производственной и управляющей подсистем соответственно;

bk, gk – весовые коэффициенты относительной значимости k-го направления функционирования производственной и управляющей подсистем соответственно;

rps(k) – экспертно задаваемые коэффициенты, отражающие, во сколько раз выручка на стадии послепродажного сервиса больше выручки от продаж k-го вида продукции;

Linv, Ltax – соответственно максимальные затраты на избежание (устранение) всех выделенных рисков производителя и управляющего центра.

Модель (1) является разновидностью предложенной в работе [7] модели, не учитывающей дотации регионального центра производителю. Кроме того, (1) одновременно обобщает модель в [7] на случай α1 ≠ 0, α5 ≠ 0. Многопараметрическая, многокритериальная задача линейного программирования (1) может решаться и анализироваться с помощью пакета программ [3], являющегося, по существу, системой поддержки принятия решений налогового аналитика, который может самостоятельно формировать структуру налоговой затратной составляющей производителя, заносить в пакет входную статистическую информацию, визуализировать решение в виде таблиц и графиков многопараметрических зависимостей, построения Парето-множеств и т.п.

Следует отметить, что приведенный выше алгоритм расчета показателей финансово-хозяйственной деятельности содержит составляющие потоки, которые позволяют рассчитывать налоговую нагрузку в соответствии с большинством известных методик – Минфина [8], М.Н. Крейниной [4], А. Кадушина-Н. Михайловой [1] и М.И. Литвина [8], – а также большую часть составляющих методики Е.А. Кировой [2]. Вместе с тем отметим, что недостающие в модели (1) составляющие, связанные с внереализационными налоговыми потоками, вряд ли целесообразно использовать в прогнозно-аналитических моделях бизнес-планирования деятельности предприятий.

Результаты расчетов позволят налоговому аналитику принимать обоснованные решения по управлению региональной налоговой политикой, исходя из принципиальной возможности оценки налогового потенциала Jtax и налоговой нагрузки экономических субъектов, рассчитываемой по указанным выше методикам.


Библиографическая ссылка

Медведев А.В. ОЦЕНКА НАЛОГОВОЙ НАГРУЗКИ НА ОСНОВЕ ОПТИМИЗАЦИОННОЙ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2015. – № 8-4. – С. 720-722;
URL: http://www.applied-research.ru/ru/article/view?id=7228 (дата обращения: 07.03.2021).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074