Файл: Факультет экономики, менеджмента и бизнесинформатики.docx

Таблица 5

Корреляционная матрица

	Налоговые доходы	Инвестиции в основной капитал на душу населения	Доля с/х сектора	ВРП на душу населения	Доля убыточных организаций	Уровень безработицы	Доля экспорта в ВРП
Налоговые доходы	1
Инвестиции в основной капитал на душу населения	0.047	1
Доля с/х сектора	-0.307***	-0.318***	1
ВРП на душу населения	0.165***	0.952***	-0.389***	1
Доля убыточных организаций	-0.161***	0.209***	-0.148***	0.199***	1
Уровень безработицы	-0.241***	-0.104***	0.174***	-0.153***	0.226***	1
Доля экспорта в ВРП	0.299***	0.076**	-0.334***	0.159***	-0.059	-0.196***	1

Примечание: *** - значимость на 1% уровне, ** - значимость на 5% уровне, * - значимость на 10% уровне.

Если посмотреть на первый столбец, который показывает, насколько связаны рассматриваемые регрессоры с изучаемой переменной, то можно увидеть, что все факторы, кроме инвестиций в основной капитал на душу населения, имеют значимую взаимосвязь. У большинства объясняющих переменных анализ показал слабую и среднюю взаимосвязь. Однако, есть и те, что имеют сильную взаимосвязь. Это инвестиции в основной капитал на душу населения и ВРП на душу населения.

3. 1   2   3   4   5   6   7   8

---

Методология

В данном разделе будут отмечены основные этапы исследования. Во-первых, для оценки влияния рассмотренных регрессоров на налоговые доходы региона необходимо выбрать метод исследования.

Многие исследователи при работе с налоговыми поступлениями использовали, как правило, два основных метода:

1. 
   анализ динамической модели на основе панельных данных, используя обобщенный метод моментов;
   
2. 
   анализ модели с фиксированными эффектами, применяя метод наименьших квадратов.
   

Первый метод заключается в том, чтобы оценить уравнение, где добавляется лаг зависимой переменной в виде объясняющего фактора. Однако, такой подход приводит к коррелированности лаговой переменной со случайной ошибкой, что в свою очередь затрудняет оценивание. Данную проблему можно решить, используя обобщенный метод моментов, который предполагает добавление следующего лага в уравнение в качестве инструментальной переменной, которая имеет коррелированность с лаговой переменной, но не имеет коррелированность со случайной ошибкой.

Второй способ анализа предполагает использование модели с фиксированными эффектами, которая является линейной моделью регрессии, где свободные члены изменяются при переходе от одного объекта к другому. Одно из важнейших предположений модели заключается в том, что все случайные ошибки независимы от всех регрессоров.

В некоторых работах авторы применили оба метода (Gupta, 2007) и сравнили полученные результаты. Они пришли к выводу, что значения оценок получились приблизительно одинаковыми.

В данной работе используется второй метод. Во-первых, данный метод позволяет учесть индивидуальные особенности регионов, поскольку они неоднородны по рассматриваемым показателям. Во-вторых, во многих работах отмечалось, что модель с фиксированными эффектами предпочтительнее для анализа такого рода данных (Javid and Arif, 2012).

Необходимо отметить, что помимо рассмотренных переменных, в модель также были включены контрольные переменные.

• 
  Дамми-переменные (для 2011-2017 гг.), позволяющие отразить временной эффект.
  

Также, в работе используются натуральные логарифмы переменных, отражающих данные, выраженные в денежных единицах. Это позволяет упростить интерпретацию полученных коэффициентов, а также уменьшает их асимметрию (Ратникова, 2006). В уравнении регрессии

---

ltax, linvest и lgrppc – это натуральные логарифмы переменных tax, invest и grppc, соответственно.

Таким образом, спецификация модели имеет следующий вид:

.

(1)

где: – индивидуальный эффект субъекта РФ;

– дамми-переменная для 2011-2017 гг.
Оценим модель, используя регрессию «within». Данный метод заключается в том, что регрессия «within» — это исходная регрессионная модель, переписанная в терминах отклонений от средних по времени значений переменных. Она удобна тем, что позволяет элиминировать из модели ненаблюдаемые индивидуальные эффекты. Оценивание модели происходит путем применения обыкновенного МНК (Ратникова, 2004).

3. Эмпирические результаты

Результаты оценивания регрессии с помощью метода наименьших квадратов представлены в таблице 6.
Таблица 6

Результаты оценивания регрессии*

Переменные	Coef. (SD)
const	8.55*** (0.339)
Логарифм инвестиций в основной капитал на душу населения	-0.04* (0.022)
Доля сельского хозяйства в ВРП региона	-0.002 (0.002)
Логарифм ВРП на душу населения	0.41*** (0.06)
Доля убыточных организаций	-0.004*** (0.001)
Уровень безработицы	0.0003 (0.002)
Доля экспорта в ВРП	-0.001*** (0.0004)
Качество управления регионом	0.005 (0.01)
Уровень преступности	-0.016* (0.009)
2011	0.04** (0.019)
2012	0.08*** (0.017)
2013	0.13*** (0.018)
2014	0.098*** (0.017)
2015	0.08*** (0.016)
2016	0.03** (0.014)
2017	0.08*** (0.016)
Количество наблюдений	664
	0.31

---

*Зависимая переменная – логарифм налоговых доходов, в скобках – стандартные ошибки коэффициентов, *** - значимость на 1% уровне, ** - значимость на 5% уровне, * - значимость на 10% уровне.
Итак, согласно результатам, представленным в таблице 6, можно сделать ряд выводов.

Сперва обратимся к коэффициентам при переменных, оказывающих влияние на налог на прибыль организаций. Доля экспорта в ВРП и доля убыточных организаций оказались значимыми детерминантами налоговых поступлений. Так при увеличении доли убыточных организаций на 1%, с вероятностью 99% налоговые поступления в региональные бюджеты уменьшатся на 0,004%. Таким образом, подтверждается выдвинутая ранее гипотеза об отрицательном влиянии доли убыточных организаций. В свою очередь, увеличение доли экспорта в ВРП негативно сказывается на налоговых доходах, что противоречит результатам предыдущих исследований и выдвинутой ранее гипотезе, следовательно, можно сделать вывод, что гипотеза о положительном влиянии экспорта не подтвердилась.

Рассмотрим коэффициент при переменной, оказывающей влияние на налог на доходы физических лиц. Влияние уровня безработицы оказалось статистически незначимо. Вероятно, данный показатель на зависимую переменную оказывает косвенное воздействие.

Далее перейдем к показателю, который рассматривался как фактор, оказывающий влияние на налоговую базу по налогу на имущество организаций. Коэффициент при переменной инвестиции в основной капитал на душу населения оказывает статистически значимое влияние на налоговые доходы. Увеличение данного показателя приведет к снижению налоговых доходов. Результат является противоположным тому, что был получен в работе Белогорской и др.(2016). Таким образом, гипотеза о положительном влиянии инвестиций не подтвердилась.

Далее обратимся к таким показателям, как ВРП на душу населения и доля сельскохозяйственного сектора в ВРП.

Переменная ВРП на душу населения, отражающая уровень экономического развития в регионе, значима на уровне 1%. Это говорит о том, что с вероятностью 99%, в среднем и при прочих равных, при росте данного показателя на 1%, налоговые доходы вырастут на 0,41%. Схожие результаты были получены и в предыдущих исследованиях. Между тем, доля сельскохозяйственного сектора снижает налоговые доходы регионов, однако не является значимой детерминантой, что в свою очередь не подтверждает выдвинутую ранее гипотезу.

---

Наконец, рассмотрим влияние институциональных факторов на налоговые доходы регионов.

При наличии высокого качества управления регионом налоговых доходов в регион поступает больше на 0,005%, чем в регион с низким качеством управления. Однако, данная переменная оказалась статистически незначима.

Теперь обратимся к показателю уровня преступности в регионе. Сперва, стоит отметить, что результаты относительно этого фактора совпадают с результатами некоторых предыдущих исследований в данной области. Уровень преступности оказывает статистически значимое влияние на налоговые поступления. В регионах с более высоким уровнем преступности налоговых доходов в региональный бюджет поступает меньше, чем в регионах, имеющих более низкий показатель уровня преступности. Таким образом, подтверждается выдвинутая ранее гипотеза о негативном влиянии высокого уровня преступности на налоговые поступления.

Обобщая вышесказанное, по результатам анализа из выдвинутых ранее гипотез подтвердилась гипотеза о негативном влиянии доли убыточных предприятий на налоговые поступления региона, а также гипотеза о негативном влиянии высокого уровня преступности.

---