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;

α_i (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]:

W^b = R–Z – балансовая прибыль;

W^r = (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 = α₃W^b = α3(R–Z);

N₄ = α₄F = α₄βR;

N₅ = α₅R.

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

;

;

; (1)

;

;

;

; ,

,

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

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

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

x_2n+i (i = 1,…,I) – затраты на избежание (устранение) i-го риска производителя;

x_2n+I+k (j = 1,…,K) – затраты на избежание (устранение) k-го риска управляющего центра;

с_k – стоимость k-го ОПФ;

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

V_k – производительность k-го ОПФ;

T_k – время полезного использования k-го ОПФ;

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

– максимальная фондоотдача k-го ОПФ производственной подсистемы;

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

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

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

L_inv, L_tax – 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 J_tax и налоговой нагрузки экономических субъектов, рассчитываемой по указанным выше методикам.