2

Сучасний світовий досвід розробки і впровадження методик прогнозування доходів державного бюджету. – Ірпінь : НДІ фінансового права, 2014. – 58 с.

Рецензенти:

Ріппа С. П. – д.е.н., професор, декан факультету інформаційних технологій та менеджменту НУДПСУ

Швабій К. І. – д.е.н., професор, заступник начальника НДЦ ПО Національного університету ДПС України

Рекомендовано до друку Вченою радою Науково-дослідного інституту фінансового

права (протокол №4 від 18 вересня 2014 року) Автори:

Вдовиченко А. М. (керівник авторського колективу) – к.е.н., завідувач науково-дослідного відділу економіко-математичного моделювання, аналізу та прогнозів НДІ фінансового права;

Зубрицький А. І. – н.с. науково-дослідного відділу економіко-математичного моделювання, аналізу та прогнозів;

Орос Г. В. – провідний фахівець науково-дослідної лабораторії № 2 «Проблем удосконалення фінансового контролю та фінансово-правової відповідальності».

Науково-аналітична доповідь підготовлена у межах виконання науково-дослідної

роботи «Методи прогнозування доходів бюджету: зарубіжний досвід та можливість його адаптації в Україні та в роботі Міністерства доходів і зборів України».

НДІ фінансового права заохочує розповсюдження даної публікації та дозволяє

використовувати цей документ, копіювати його частини для особистого некомерційного користування, без права на перепродаж, подальше поширення або підготовку робіт на основі змісту чи інформації, що міститься в ньому.

При повному або частковому відтворенні матеріалів даної публікації посилання на видання обов’язкове.

Матеріали, що містяться в даній науково-аналітичній доповіді, подані як проміжний результат виконання науково-дослідної роботи «Методи прогнозування доходів бюджету: зарубіжний досвід та можливість його адаптації в Україні та в роботі Міністерства доходів і зборів України». Доповідь не потрібно розглядати як вичерпний огляд питань, що в ній обговорюються, також вона не повинна використовуватися для прийняття комерційних рішень.

© Науково-дослідний інститут фінансового права, 2014.

3

ЗМІСТ

Ст.

1. Загальна практика прогнозування доходів бюджету………………….. 4

2. Принципи прогнозування податку на прибуток у Литві…………...… 20

3. Загальні підходи до прогнозування бюджетних надходжень в

Австралії…………………………………………………………………..….

22

4. Прогнозування надходжень з бюджетоутворюючих податків у

Великобританії………………………………………………………………

24

5. Питання оцінки еластичності податкових надходжень: практика

Німеччини……………………………………………………………………

38

6. Прогнозування податкових надходжень в Ірландії……………...……. 43

7. Прогнозування непрямих податків в Португалії……………………… 49

Додатки…………………………………………………………………………….. 54

4 1. Загальна практика прогнозування доходів бюджету

Основні методи прогнозування

Найпоширенішою є класифікація методів економічного прогнозування

податкових надходжень залежно від ступеня формалізації. Відповідно до

даного критерію розрізняють дві великі групи: інтуїтивні (якісні) і

формалізовані (кількісні) методи прогнозування.

Інтуїтивні методи – це сукупність методів обробки кількісної інформації,

які базуються на суб’єктивній оцінці, особистому досвіді та переконаннях

експертів. Точність отриманих прогнозів зазвичай доволі сумнівна, оскільки

вона прямо пропорційно пов’язана з досвідом прогнозиста та іншими

суб’єктивними факторами. Однак існують випадки, коли застосування

суб’єктивної оцінки є виправданим (див. рис. 2), наприклад в умовах великої

невизначеності середовища. Суб’єктивний компонент значно пришвидшує

обробку та інтерпретацію результатів, а також обґрунтовує наслідки змін у

податковій системі.

На практиці виділяють широкий набір якісних методів прогнозування та

планування податкових і бюджетних показників. Найпоширенішими з них є:

метод експертних оцінок, Дельфі, консенсус-прогноз. Метод Дельфі – це

багаторазовий процес, який передбачає згладжування відмінностей в окремих

експертних думках до «середнього компромісного» рівня. Консенсус-прогноз –

це усереднене значення основних прогнозних показників економічного

розвитку країни, які розраховуються на основі експертних оцінок учасників

опитування. Серед учасників можуть бути посадові особи з виконавчої та

законодавчої гілок влади, а також зовнішні незалежні дослідники чи приватні

консультанти. Цей підхід вважається найбільш точним серед якісних методів.

Висока точність результатів забезпечується завдяки узгодженості кінцевого

прогнозу між різними зацікавленими сторонами.

Кількісні методи ґрунтуються на економетричних та статистичних

методах прогнозування. Очевидними перевагами даної групи методів є

простота порівняння та логічної перевірки отриманих результатів. Разом з тим

5 існують певні недоліки. Аналітично досить важко врахувати всі суттєві

фактори при складанні прогнозів, до того ж вплив деяких змінних може

нівелювати одна одну. Ще одне обмеження кількісних підходів полягає в

сильній залежності, порівняно з якісними методами, від якості та повноти

вхідної інформації.

До класу кількісних методів прогнозування входять1: екстраполяція,

умовний підхід розрахунку еластичності, регресійні моделі, структурні моделі

та інтегровані системи прогнозування або мікросимуляційні моделі.

Дано коротку характеристику найбільш поширеним методам та моделям

прогнозування податкових надходжень:

1. Найпростішою структурою для оцінки майбутніх надходжень є

побудова простої регресії:

, (1)

де T – податкові надходження; GDP – відповідна база оподаткування, у

загальному це може бути ВВП.

При цьому найбільше значення має саме коефіцієнт еластичності. Він

розраховується шляхом логарифмування попереднього рівняння:

. (2)

Коефіцієнт позначає еластичність податкових надходжень за інших

рівних умов. Він відображає вплив макроекономічної бази на податкові

надходження.

2. Прогнозування податкових надходжень за допомогою

мікросимуляційних моделей. Предметом аналізу є окремий суб’єкт

економічної діяльності (індивід, підприємство). Деталізовані моделі

конкретного податку розроблені для оцінки впливу зміни як ставки податку, так

інших складових бази. Таким чином, мікросимуляційні методи здатні добре

описати поведінку платників податків при зміні податкового законодавства.

Основні дані:

1) індивідуальний або сімейний дохід;

1 Gamboa Ana Ma. Sophia J. Development of Tax Forecasting Models: Corporate and Individual Income Taxes // Philippine Institute for Development Studies Discussion Paper Series. – 2002. – № 06. – Р. 6

6 2) ІСЦ, демографічне зростання, ВВП та інвестиції;

3) коди класифікації ПДФО.

Алгоритм реалізації мікросимуляційної моделі проводиться у такій

послідовності (див. рис. 1):

Рис. 1. Алгоритм мікромоделювання*

*Джерело: складено автором на основі Le T. Tax Base and Revenue Forecasting / Presented at Workshop on Public Finance Management in Bhutan

На першому етапі для калібрування моделі необхідно згрупувати

податки, нараховані для населення протягом періоду прогнозування. Цей крок

необхідний для того, щоб оцінити загальний обсяг надходжень.

Наступний крок полягає у зміні окремих положень податкового

законодавства, використання вибірки для перерахунку нарахованих податків і

екстраполяції результатів на населення в цілому.

Податковий калькулятор – це система управління даними, яка залежно від

рівня координації може бути пов’язана з довідковими матеріалами та іншою

інформацією платника податку. Програма відтворює податкові декларації

індивідуальних платників податку, а також відображає підсумкові суми за

різними статтями оподатковуваного доходу. Проте оподатковуваний прибуток

не є адекватною мірою істинних доходів через різноманітні пільги і різниці в

термінах оподаткування.

7 Моделі можуть використовуватися для розрахунку ефекту доходу більш

ніж на один рік, залежно від складності системи. Наприклад, макроекономічні

оцінки можуть бути застосовані для моделювання змін в особистих доходах,

прибутку або продажах, які потім можуть бути використані для розрахунку

бази кожного платника податків протягом ряду років2.

3. Авторегресійне інтегроване ковзне середнє (autoregressive

integrated moving average (ARIMA), широко відома як модель Бокса-Дженкінса

(1994). Модель будується в чотири кроки: ідентифікація, оцінка, діагностика та

прогнозування. ARIMA містить три параметри: p, d, q – це цілі невід’ємні

числа, що характеризують модель (порядок авторегресії, інтеграції і змінного

середнього).

Зальна форма моделі ARIMA має вигляд:

. (3)

Однією з модифікацій ARІMА є season autoregressive integrated moving

average (SARIMA). Сезонність – це закономірність періодичного повторення

певних процесів (S). У сезонній ARIMA-моделі сезонність AR та MA

прогнозується за допомогою yt , використовуючи значення змінних та похибки

з лаговим запізненням S. Для місячних даних (S = 12), сезонність першого

порядку використовуватиме yt-12 для того, щоб передбачити змінну yt.

Нестаціонарна варіація у рядах динаміки усувається за допомогою

логарифмічних перетворень3.

Порівняльний аналіз різних підходів до прогнозування податкових

надходжень дозволив сформувати певний алгоритм обґрунтування вибору

моделі прогнозування (рис. 2).

Алгоритм процесу прогнозування розпочинається з перевірки достатності

статистичних даних. Для прогнозування податкових надходжень важливо, щоб

інформація відповідала певним принципам, таким як об’єктивність

відображення, єдність, оперативність, доступність, економічність,

2 Назаров П.А. Методологические вопросы прогнозирования налоговых доходов бюджетной системы страны /П. А. Назаров, М. В. Казакова// Научно-исследовательская работа РАНХиГС при президенте Российской Федерации, 2014. – 63 с.

3 Koirala T. P. Government Revenue Forecasting in Nepal / NRP economic review.: Kathmandu, Nepal. –2012. – Vol. 24. – 47–60 pp.

8 достовірність, повнота та актуальність. У разі якщо дані є недоступними або

обмеженими, найкращою альтернативою є проведення експертного аналізу.

Експертна оцінка дозволяє виявити сукупність ендогенних змінних, що

впливають на прогнозовані показники, а також оцінити, наскільки істотним є їх

вплив.

Рис. 2. Алгоритм обґрунтування вибору моделі прогнозування податкових надходжень*

*Джерело: Kavanagh S., Iglehart C. Structuring the Revenue Forecasting Process / Government Finance Review. – 2012. – P. 16.

Переважно ретроспективні дані податкових надходжень є

загальнодоступними. Тому наступним питанням є характер функціональної

залежності (рівень статичного взаємозв’язку) між досліджуваними

показниками. Зокрема, базою оподаткування конкретним податком чи збором,

та відповідними макропоказниками, які виступають як ендогенні та екзогенні

змінні. Встановлення однозначної залежності між певними економічними

індикаторами та доходами є досить складним завданням, особливо для країн,

Достатність статистичних даних?

Чи правильним є усвідомлення основних

закономірностей?

Чи передбачені вагомі зміни в

системі?

Поєднання екстраполяції та

експертних оцінок

Екстраполяція Економетричні методи

Поєднання різних методів підвищує якість прогнозів?

Застосування окремого методу прогнозування

Комбінований прогноз

Чи встановлений характер функціональної

залежності?

Метод експертних оцінок

так ні

так ні

так

ні

так ні

так ні

9 що розвиваються, через недостатність індикаторів податкових надходжень або

через велику залежність від зовнішньоекономічної ситуації. Звідси виникає

закономірне запитання: чи усвідомлені повною мірою закономірності розвитку

внутрішнього середовища податкової системи. У випадку ствердної відповіді

найбільш доцільним є поєднання методів екстраполяції та експертної оцінки.

Формальна модель екстраполяції відображає абстракту схему відношень між

величинами, що характеризують властивість реального процесу. Вибір цих

властивостей і розробка схем відношень між ними здійснюється неформальним

шляхом.

Якщо у процесі прогнозування охоплено максимально широкий спектр

факторів, що впливають на формування обсягів баз оподаткування та сум

податкових надходжень, то варто звернути увагу на те, наскільки масштабними

є зміни, передбачені податковим законодавством. У разі, якщо зміни є

довгостроковими, то економетричні методи є більш корисними інструментами

прогнозування. Крім того, їх очевидними перевагами є: наукова

обґрунтованість, надійність, якість і об’єктивність отриманих результатів. У

разі якщо зміни у податковій системі є незначними, ми повертаємося до

попереднього блоку.

Звичайно, ключовим запитанням у процесі підготовки прогнозу є

доцільність поєднання (комбінування) методів прогнозування. Критерієм до

комбінування тих чи інших методів виступає підвищення якості результатів та

зменшення похибки прогнозу.

Важливість композитних підходів

Попередній аналіз моделей прогнозування податкових надходжень

переконує у широкому використанні методів математичної статистики з

побудовою багатофакторних регресійних моделей. Однак серед науковців

немає єдності щодо вибору найкращого методу прогнозування податкових

доходів бюджету, оскільки вони мають певні переваги та недоліки.

10 Віддаючи перевагу якомусь одному з підходів, аналітик втрачає ряд

можливостей, доступних за допомогою використання інших методів.

Композитний підхід до прогнозування здатний вирішити цю проблему.

Композитні моделі прогнозування за своєю сутністю є простою

комбінацією двох або більше видів прогнозів. Поєднуючи інформацію кількох

незалежних передбачень, прогнозисти прагнуть звести до мінімуму варіацію

змінних.

Поєднання методів дає змогу враховувати не лише екзогенні та ендогенні

фактори, а й вплив часу, циклічних та сезонних змін рівня податкових доходів.

Сутність композитного прогнозу описується лінійною залежністю. Дж. Е.

Рейнмут та М. Д. Гьортц (1979)4 запропонували визначити комбінацію ваги

через побудову регресії значень залежних змінних та n різних прогнозів.

Формально, модель описується так:

, (4)

де – значення прогнозованої змінної в період t;

– і-й прогноз змінної А за аналогічний період.

За умови виконання умови незміщеності константа очікується

наближеною до нуля, а сума коефіцієнтів нахилу повинна дорівнювати 1. Дане

обмеження дозволяє зберегти дворівневу ступінь свободи і не оцінювати

постійний член і коефіцієнт нахилу. Це можливо за умови, якщо число

спостережень невелике.

Томас Фуллертон (1989) проводить тестування двох різних методик

прогнозування. У першій використовується факторна економетрична модель, в

іншій – ARIMA–модель. Такі моделі широко використовуються для

прогнозування сезонних часових рядів.

Основним висновком даного дослідження є те, що не існує підстав

вважати багатовимірні моделі прогнозування, які ґрунтуються на композитному

підході, більш ефективними, ніж одновимірні моделі. Разом з тим, ключовим

запитанням є величина похибки прогнозування. Потрібно відзначити, що

4 Reinmuth J. E., Geurts M.D. A multideterministic approach to forecasting / TIMS Studies in the Management Science. – 1979. – Vol. 12. – Р. 203–211.

11 економетричні прогнози характеризуються більшою точністю порівняно з

методом екстраполяції часових рядів, проте як окремі моделі вони все-таки

поступаються композитним прогнозам (середньоквадратична похибка менше на

15,4%)5.

Якщо наводити як приклад США, то прогнозування податкових

надходжень США на рівні штатів забезпечується за допомогою поєднання

кількох кількісних та якісних підходів (консенсус-прогноз та аналіз тенденцій).

Особливо це стосується передбачення майбутніх надходжень з податку на

прибуток корпорацій, податку на доходи фізичних осіб та податку з продажів6

(Додаток А.).

Результати свідчать, що поширеною практикою є використання простих

методів аналізу часових рядів чи лінійної регресії у поєднанні з консенсус-

прогнозами:

1. Канзас, Юта, і Західна Вірджинія використовують виключно одну

модель для прогнозувати податкових надходжень – модель на основі аналізу

тренда;

2. Іллінойс, Міннесота, Міссісіпі і Огайо застосовують простий аналіз

тенденцій прогнозування для всіх перерахованих видів доходів бюджету;

3. Пенсільванія та Юта – лінійну регресію для всіх видів податкових

надходжень;

4. Міссісіпі застосовує виключно лінійну регресію для прогнозування всіх

видів доходів бюджету;

5. Кентуккі, Луїзіана, Мічиган, Нью-Мексико та Юта – консенсус-

прогноз для прогнозування виключно податкових платежів;

6. Іллінойс, Міссісіпі та Південна Кароліна використовують консенсус-

прогноз для всіх доходів.

При цьому точність прогнозування бюджетних доходів вища в тих

штатах, де застосовується більш різноманітний інструментарій прогнозування.

5Fullerton T. M. A composite approach to forecasting stategovernment revenues: Case study of the Idaho sales tax / International Journal of Forecasting. – 1989. – № 5. – 373–380 pp.

6 Там само.

12 Якість методів прогнозування

Важливим етапом статистичного прогнозування є верифікація прогнозів,

тобто оцінювання їх точності та обґрунтованості. На етапі верифікації

використовується сукупність критеріїв, способів і процедур, які дають

можливість оцінити якість прогнозу.

Найбільш поширений спосіб оцінити якість прогнозу доходів бюджету –

визначити похибку прогнозу як різницю фактичного і прогнозного рівнів.

Однак при підготовці прогнозу доходів на наступний рік потрібно враховувати

бюджетне обмеження. Часто бюджет містить видатки, які мають прямий або

непрямий вплив на податкові надходження.

Рис. 3. Похибки прогнозу в деяких країнах світу*†

*Джерело: Buettner T., Kauder B. Revenue Forecasting Practices: Differences across Countries and

Consequences for Forecasting Performance / CESifo WORKING PAPER. – 2009. – No. 2628. – P. 32. † Позитивне (негативне) значення позначає завищений (занижений) рівень прогнозу порівняно з

фактичними значеннями Умовні позначення: СВО – Конгрес управління бюджетом США; ОМВ – Офіс управління та бюджетування США; J –

Японія; NL – Нідерланди; IRL – Ірландія; D5 – Німеччина (травневий прогноз); І – Італія; CDN – Канада; NZ – Нова Зеландія; D11 – Німеччина (прогноз у листопаді); F – Франція; В – Бельгія; А – Австралія; UK – Великобританія.

На рисунку 3 відображений графік розсіювання похибок прогнозу

загальних податкових надходжень. На перший погляд здається, що здебільшого

випадків прогнозування надходжень є недооціненим, проте існують також

випадки значної їх переоцінки. Для Німеччини та Японії та СВО (США)

13 спостерігаються незначна недооцінка обсягів податкових доходів. Водночас

Канада – одна з країн, у якій похибка є найбільшою (відхилення в середньому

на 4,4 %)7.

Порівняльний аналіз основних методів прогнозування базових

бюджетоутворюючих податків, таких як лінійна модель, модель випадкових

змінних, ARIMA, регресійна модель та модель коригування похибок, дозволив

зробити такі узагальнення:

1. Обмеження, пов’язані з якістю та доступністю даних, не повинні

зупиняти політичних діячів у процесі адаптації формалізованих методів

прогнозування. Крім того, державні управлінці навіть виграють у разі

застосування більш простих методів прогнозування, зокрема аналізу часових

рядів, оскільки навіть лінійна модель та модель ковзного середнього деякою

мірою перевищує офіційний прогноз податкових надходжень8.

2. Порівняння переваг та недоліків застосування простих та більш

ускладнених економетричних методів фіскального прогнозування довів, що

рішення не завжди повинне ухвалюватися на користь останніх моделей.

Наприклад, ряд авторів Дж. Бекет-Камарата (2006)9, С. Бретшнейдер (1989) 10 Г.

Грізл та Е. Клей (1994)11, доводять, що поєднання методу експертних оцінок і

простих моделей часових рядів дає кращі результати щодо точності

прогнозування порівняно з більш складними моделями часових рядів. Крім

того, вони не ставлять жодних вимог до якості вхідних даних, не потребують

постійного оновлення прогнозів та є менш затратними.

3. Донедавна ARIMA-модель вважалася найбільш ефективною моделлю,

принаймні в короткостроковій перспективі. Однак у ряді останніх досліджень її

7 Buettner T., Kauder B. Revenue Forecasting Practices: Differences across Countries and Consequences for Forecasting Performance / CESifo Working Paper. – 2009. – № 2628. – P. 32.

8Botrić V., Vizek M. Forecasting Fiscal Revenues in a Transition Country: The Case of Croatia / Zagreb International Review of Economics & Business. – 2012. – Vol. 15. – № 1. – P. 23–36.

9 Beckett-Camarata J. Revenue Forecasting Accuracy in Ohio Local Government / Journal of Public Budgeting, Accounting & Financial Management. – 2006. – № 18(1). – Р. 77–99.

10 Bretschneider S. I. Political and Organizational Influences on the Accuracy of Forecasting State Government Revenues / S. I. Bretschneider, W. L. Gorr, G. A. Grizzle, E. W. Klay // International Journal of Forecasting. – 1989. – № 5(3). – Р. 307–319.

11 Grizzle G. A, Klay E. W. Forecasting State Sales Tax Revenues: Comparing the Accuracy of Different Methods / State and Local Government Review. – 1994. – № 26(3). – Р. 142–152.

14 порівняння з стандартною регресійною моделлю не дає чітких аргументів на

користь останньої. Не існує жодних однозначних уявлень стосовно того, який з

економетричних методів забезпечує найбільшу точність фіскальних прогнозів.

Кожен випадок прогнозування потрібно розглядати окремо.

4. Крім того, окремо потрібно розглянути перспективи структурного

моделювання, оскільки за допомогою нього можна оцінити ефекти податкових

реформ на економічну діяльність. Більше того, ці моделі забезпечують

взаємоузгодженість між базовими макроекономічними та фіскальними

змінними. Проте дані моделі рідко застосовуються у сфері бюджетного

планування, оскільки похибка прогнозу є значною.

Порівняльний аналіз методів прогнозування свідчить, що для кожної

групи доходів існує свій власний метод прогнозування. Так, податок на

прибуток і податок на нерухоме майно підлягають кращому прогнозуванню за

допомогою моделі випадкових блукань. Однак потрібно зазначити, що у разі

якщо протягом періоду спостерігаються перманентні шоки, на кшталт

економічної кризи, то результати можуть виявитися неоднозначними.

Узагальнена оцінка всіх методів дає змогу стверджувати, що в середньому

моделі випадкових блукань є більш ефективними, ніж лінійні моделі або

ARIMA.

Детермінанти точності прогнозування

Точність прогнозів податкових надходжень залежить від великої кількості

факторів, які Чатагни Ф. та Согуел Н. (2012)12 пропонують розподілити на чотири

групи: фактори економічного середовища, фіскальна ситуація, техніко-організаційні

аспекти і політичні чинники.

Фіскальна ситуація впливає на зміщеність прогнозів у бік недооцінки

податкових надходжень. Рубін І. С. (1987)13 висловлює припущення, що

12 Chatagny F., Soguel N. C. Determinants of Tax Revenue Forecasting Errors: Evidence from Swiss cantons. Accessed at 02. 05. 2012. – Avaliable at : http://web.archive.org/web/20120602075527/ http://www.pubchoicesoc.org/papers_2012/Chatagny_Soguel.pdf.

13 Rubin I. S. Estimated and actual Urban revenues: Exploring the gap / Public Budgeting &Finance. – 1987. – № 7(4). – Р. 83–94.

15 нестабільне фіскальне середовище породжує недооцінку перспективних

надходжень. Іншими словами, фіскальні дисбаланси змушують уряд приймати

песимістичні прогнози. Цей висновок узгоджується з нещодавнім

дослідженням С. Роза та Д. Сміта14. Науковці вважають, що ті штати Америки,

які адаптували стабілізаційні програми та мають певні резервні кошти у своєму

розпорядженні, менш консервативні у своїх прогнозах.

Стосовно інституційних і технічних детермінант похибок прогнозу Г. А.

Краузе, Д. Е. Льюїс, і Дж. В. Дуглас 15 надають переконливі докази того, що

точність оцінок залежить від якості організаційно-управлінської структури

прогнозування доходів. Такого самого висновку доходить Бретшнейдер С. І.16.

Він висловлює думку, що структура органів управління США та конкуренція

між виконавчою та законодавчою гілками влади здатні деякою мірою пояснити

розходження прогнозних результатів Управління конгресу з питань бюджету

(Congressional Budget Office).

Варто зауважити, що у той час як прогнозування є виключно технічним

процесом, затверджений бюджет або заплановані доходи, зазначені в бюджеті,

– це результат політичного рішення. Таким чином, незалежно від того,

наскільки компетентними та ефективними є методи оцінки, бюджетний процес

залишається під впливом конкуруючих політиків, які прагнуть підігнати

бюджет до найбільш прийнятної форми17.

Як зазначалося вище, менш консервативні підходи до оцінки доходів

можуть дозволити ухвалення понаднормових витрат. Це особливо важливо

перед виборами, коли діючі політики прагнуть продемонструвати виборцям

свою компетентність і бути переобраними. Емпіричні дані про існування

політичного циклу у доходах бюджету деяких країн світу свідчать, що в умовах

14 Rose S., Smith D.L. Budget slack, institutions and transparency / Public Administration Review. – 2012. – №72(2). – Р. 187–195.

15 Krause G. A., Lewis D. E., Douglas J. W. Political Appointments, Civil Service Systems, and Bureaucratic Competence: Organizational Balancing and Executive Branch Revenue Forecasts in the American States / American Journal of Political Science. – 2006. – № 50. – Р. 770–787.

16 Bretschneider S. I. Political and Organizational Influences on the Accuracy of Forecasting State Government Revenues / S. I. Bretschneider, W. L. Gorr, G. A. Grizzle, E. W. Klay // International Journal of Forecasting. – 1989. – № 5(3). – Р. 307–319.

17 Brogan M. The politics of budgeting: Evaluating the effects of the political election cycle on state-level budget forecast errors / Public Administration Quarterly. – 2012. – № 36(1). – Р. 84–115.

16 виборчого процесу Міністерство фінансів менш схильне недооцінювати

бюджетні доходи. Це доводить, що на офіційні бюджетні прогнози впливають

політичні цикли.

Проведений Б. Каудером18 аналіз незміщеності прогнозів у Німеччині

виявляє статистично сильний вплив зміни податкового законодавства. Навіть

якщо нововведення ще не вступили в дію, їх оцінювання має прямий вплив на

прогнозні параметри.

Отже, у процесі прогнозування всі країни стикаються з рядом проблем

фіскального прогнозування, серед яких часта зміна бюджетного і податкового

законодавства, зміна раніше обраних пріоритетів у бюджетних видатках під

впливом різних політичних сил та обмеженість часових рядів19.

Організація процесу прогнозування

Важливим аспектом процесу прогнозування є часовий горизонт.

Більшість розвинених країн перейшли на середньострокові моделі

прогнозування. Для прикладу, у ЕС цей принцип є частиною Плану зі

стабілізації і стимулюванню економічного зростання (Stability and Growth Pact).

Загалом у світі горизонт прогнозування є досить коротким, приблизно дві

третини країн світу використовують однорічні прогнози бюджетних

надходжень. Приблизно 30 % країн використовують середньострокове

прогнозування (3 роки). Однак і ця цифра, швидше за все, є завищеною,

оскільки багаторічні прогнози використовуються для описових цілей і вони не

інтегровані належним чином у бюджетний процес20.

18 Buettner T., Kauder B. Revenue Forecasting Practices: Differences across Countries and Consequences for Forecasting Performance / CESifo Working Paper. – 2009. – No. 2628. – 32 p.

19BotrićV., Vizek M. Forecasting Fiscal Revenues in a Transition Country: The Case of Croatia / Zagreb International Review of Economics & Business. – 2012. – Vol. 15. – No. 1. – P. 23–36.

20Kyobe A., Danninger S. Revenue Forecasting – How is it done? Results from a Survey of Low-Income Countries / IMF Working Paper. – 2005. – № 24. – P. 22.

17 Таблиця 1

Структури, що залучаються до процесу макроекономічного прогнозування (відсотки країн світу)*

Одна структура

Співробітництво декількох структур

2 3 Відсоток 55,8 29,4 14,8

Міністерство фінансів 29,3 ….. ….. Міністерство

економіки 20,5 ….. …..

Інші 10,5 ….. ….. *Джерело: Kyobe A., Danninger S. Revenue Forecasting – How is it done? Results from a Survey of Low-

Income Countries / IMF Working Paper. – 2005. – № 24. – P. 22. Відповідає за надання прогнозів доходів бюджету більшості країн одне

агентство. У 95 % випадків – це міністерство фінансів. Отже, можна було б

припустити, що діяльність з прогнозування є вузькоспеціалізованою,

обмежується невеликою кількістю учасників з обмеженою взаємодією. Це не

зовсім так. Незважаючи на те, що останнє слово при прогнозуванні доходів

належить міністерству фінансів, у фактичному прогнозі часто задіяний цілий

ряд державних установ.

У 30 % країн світу у процес прогнозування бюджетних надходжень

залучено інші державні структури та незалежні організації: митниці, соціальні

фонди, позабюджетні фонди тощо (таблиці 1, 2). Комплексна взаємодія між

різними структурами в уряді є досить звичайним явищем, усього в 47 % країн

бюджетний прогноз здійснюється однією структурою21.

Таким чином, інституційні аспекти прогнозування надходжень значно

різняться у країнах. У деяких країнах виконавча влада безпосередньо

займається прогнозуванням доходів, у інших дана функція делегована

відповідним дослідним інститутам та забезпечує незалежність прогнозування.

Таблиця 2 Організація процесу прогнозування доходів бюджету (%)*

Міністерство фінансів відповідальне за прогноз 94,1 Прогноз розробляється однією структурою 47,1 Неурядові структури беруть участь у прогнозуванні 34,4 П’ять або менше осіб відповідальні за розробку прогнозу доходів 23,5 Подається єдина форма прогнозу 76,4

*Джерело: Kyobe A., Danninger S. Revenue Forecasting – How is it done? Results from a Survey of Low-Income Countries / IMF Working Paper. – 2005. – № 24. – P. 22.

21 Там само.

18 Систематизація різних типів організаційних систем прогнозування

податкових надходжень дозволила виділити три ключові індикатори

ефективності організації процесу прогнозування, компоненти яких відображено

в таблиці 3:

1) прозорість (transparency). Цей індикатор ураховує участь у

прогнозуванні зовнішніх незалежних відомств, публічність та доступність

інформації. Варто розуміти, що більш детальна інформація сприяє підвищенню

якості бюджетної звітності, а також зростання довіри платників податків до

податкової системи.

Свідченням недостатньої прозорості урядових прогнозів є дані, наведені в

таблиці 3.

Більшість країн (майже 82 %) забезпечує детальний прогноз усіх видів

доходів бюджету. Ретроспективні дані виконання бюджету за доходами

публікуються в 59 % випадках, огляд макроекономічних змінних, що

використовуються у прогнозуванні, доступний у 60 % країн вибірки, глибша

аналітична робота проводиться всього у кількох країнах (18 %);

2) формальність (formality). Відсутність законодавчо регламентованої

процедури та недотримання чіткої послідовності дій при здійсненні прогнозних

розрахунків призводять до недоліків при плануванні та прогнозуванні доходів

бюджету. Рівень формалізації процесу прогнозування залежить від ідеології

країни – правової системи та адміністративних потреб.

Індекс формальності можна розраховувати як зважену суму чотирьох

бінарних змінних, які враховують законодавчо закріплені обов’язки та

відповідальність за здійснення прогнозу, формальну регламентацію процесу

прогнозування, уточнення та перегляд прогнозів, офіційне затвердження

прогнозу у вигляді документа.

Формальне визначення обов’язків спостерігається у 36 % країн. Близько

2/3 офіційно ініціювали щорічне прогнозування доходів і видатків держави.

Перегляд та уточнення прогнозів протягом року найчастіше здійснюється на

19 вимогу майже 50% країн. Інша половина – переглядає бюджетний прогноз у

ході підготовки бюджету;

3) простота організації (organizational simplicity). Цей індикатор

визначає, наскільки скоординованою та централізованою є організація процесу

прогнозування. Варто відзначити, що більш складана система прогнозування,

яка охоплює велику кількість суб’єктів прогнозування, вимагає відповідної

формальної системи. Тобто простота та формальність позитивно корелюють

між собою, оскільки один параметр системи обумовлює інший. Корупція

підриває як прозорість, так і формальність побудови системи.

Індекс простоти організації визначається комбінацією таких параметрів:

(I) чи відповідальність за здійснення прогнозів покладена на один інститут; (II)

чи одноосібною є відповідальність за макроекономічне прогнозування; (III) чи

проводиться тільки один прогноз.

Приблизно у половини (47,1 %) країн відповідальність за складання

прогнозу покладена тільки на один виконавчий орган. Значення є трохи

меншим для макроекономічного прогнозу (44,1 %). Тому середня оцінка

індикатора простоти досить низька, що свідчить про неефективність організації

процедури прогнозування.

Таблиця 3

Характеристика системи прогнозування надходжень країн світу

Опис параметра Середнє значення (%)

Загальні параметри Одноосібне прогнозування податкових надходжень 91,1 Одноосібне здійснення макроекономічного прогнозу 44,1 Період прогнозування – один рік 64,7 Прогноз бюджету проводиться тільки центральними органами влади

47,0

П’ять і більше відповідальних осіб за здійснення прогнозування

23,5

Методи Основні методи прогнозування: екстраполяція 83,9 Економетричні методи 12,9 Використання дезагрегованих даних 20,0 Формальність Законодавчо регламентована процедура прогнозування 36,6

20 Продовження табл. 3

Формально визначена процедура прогнозування 68,7 Перегляд та уточнення прогнозів 64,7 Затвердження результатів прогнозування у вигляді офіційної документації

51,6

Організація Прогнозування здійснюється окремим органом 47,1 Один вид прогнозу 76,4 Макроекономічний прогноз здійснюється окремим органом

44,1

Прозорість Залучення незалежних організацій у процес прогнозування

34,4

Публікація додаткової інформації поза межами бюджетного документа

36,3

Доступність інформації Агрегований прогноз доходів 82,3 Деталізація прогнозів залежно від джерела доходів бюджету

85,3

Оприлюднення ретроспективних даних податкових надходжень

58,8

Аналіз попередніх надходжень та прогнозів 17,6 Узагальнення макроекономічних припущень 55,9 Декомпозиція прогнозів 20,6 Коригування Значні дискреційні коригування технічного прогнозу 36,3

*Джерело: Kyobe A., Danninger S. Revenue Forecasting – How is it done? Results from a Survey of Low-Income Countries / IMF Working Paper. – 2005. – №24. – P. 22.

2. Принципи прогнозування податку на прибуток у Литві

У Литві процедура моделювання податкових надходжень проходить у два

етапи. На першому етапі показник прибутку виражається через лінійну

регресійну залежність між різними економічними параметрами. Прибуток

(РРА), як база для податку на прибуток, описується регресією22:

, (5)

де Х(t) – вектор пояснюючих, незалежних змінних;

– білий шум.

22 Назаров П.А. Методологические вопросы прогнозирования налоговых доходов бюджетной системы страны /П. А. Назаров, М. В. Казакова// Научно-исследовательская работа РАНХиГС при президенте Российской Федерации, 2014. – 63 с.

21 У лінійному вигляді дана регресія описується наступним чином:

, (6)

де – тренд.

На другому етапі прогнозування надходжень податку на прибуток

виражається як функція (РМ), яка залежить від прибутку та інших економічних

показників. Функція набуває вигляду:

, (7)

де b – вектор невідомих параметрів, що повинні бути оцінені економетрично;

TR – ставка податку;

TER – дата податкових виплат;

IST – методи розрахунку авансових платежів з податку на прибуток;

N – порядок перенесення недоїмки з податку на наступний період;

DIV – дивіденди;

UIP – доходи від іноземних компаній.

Найбільш простою з погляду оцінювання є функція, яка описує добуток

податкової ставки і податкової бази (у даному випадку доходу):

. (8)

Згідно з законодавством Литви податкові надходження в поточному році

складаються з авансових платежів податку за поточний рік і недоїмки за

попередні роки, а також податків на дивіденди і прибуток іноземних компаній.

Індикатор бази податку на прибуток однаковий для авансових платежів і

недоїмки з податку. Відрізняються тільки часові періоди, коли цей індикатор

використовується для розрахунку вказаних платежів. Таким чином, повинна

бути проведена певна модифікація індикаторів прибутку і податкової ставки

для випадків розрахунку авансових платежів з податку на прибуток і

податкової недоїмки за попередні роки. Для цього вводиться фіктивна змінна,

яка відповідає за метод розрахунку податку: .

Кінцева регресійна модель виглядає так:

(9)

22 3. Загальні підходи до прогнозування бюджетних надходжень в

Австралії

В Австралії Казначейство виконує функції основного консультативного

органу уряду з економічних питань. У цій ролі Казначейство готує економічний

прогноз та прогноз державних доходів, які є базою для оцінки доходів та витрат

бюджету. Така оцінка забезпечує вихідний фінансовий рівень, на якому можуть

ухвалюватися політичні рішення уряду, у тому числі прийняті в межах

реалізації середньострокової фіскальної стратегії.

Прогноз податкових надходжень в Австралії будується на основі

прогнозів окремих податків, основою яких є макроекономічний прогноз

відповідної податкової бази та моделі, що враховують різницю між

економічною та податковою базою. Такі прогнози є предметом внутрішнього

розгляду та рецензування на спеціальних конференціях, що проводяться

австралійським Податковим офісом та Митницею.

Казначейство Австралії готує прогноз доходів двічі на рік, до нього також

додається розширений коментар та аналіз тенденцій у державних доходах.

Прогнози, як правило, генеруються на решту поточного фінансового року,

бюджетний рік і наступний рік, з планом на два наступних бюджетних роки.

Прогнози враховують циклічні зміни економічної активності, водночас плани

базуються на довгострокових середніх темпах зростання.

Як і в більшості інших країн, в Австралії прогнозування бюджетних

надходжень здійснюється за підходом «знизу-вгору», де прогнози окремих

статей податкових надходжень формуються на основі макроекономічних

прогнозів відповідної економічної бази, а потім об’єднуються, щоб отримати

загальний прогноз доходів. Також з метою оцінювання сукупних податкових

надходжень Казначейством використовуються економетричні підходи.

Методологія прогнозування бюджетних надходжень найкраще може бути

визначатися як «відображення», а не моделювання. По-перше, це пов’язано з

тим, що моделі прогнозування окремих податків у типовому вигляді являють

собою рамки, у яких прогнози бази оподаткування застосовуються з одиничною

еластичністю. По-друге, макроекономічні прогнози, які готуються

23

х

Департаментом внутрішньої економіки, використовуються для збільшення

оподатковуваної бази без будь-якого критичного перегляду.

Моделі прогнозування доходів генерують інформацію на річній основі

або на основі нарахування.

Стилізовану схему прогнозування бюджетних надходжень в Австралії

подано на рис. 4.

4. На схемі відображені основні вхідні дані, які використовуються для

процесу прогнозування (виділені синім кольором), основні податки, які

прогнозуються в межах моделей (виділені рожевим кольором), та кінцеві

результати прогнозування (виділені зеленим кольором).

Рис. 4. Система прогнозування податкових надходжень в Австралії

Казначейство Австралії, як і багато органів, що відповідають за

здійснення прогнозів надходжень податків в інших країнах, детально не афішує

Параметри (за даними Департаменту внутрішньої

економіки)

Дані стосовно діяльності митниці

Пенсійні та фінансові дані Австралійського органу пруденційного нагляду

Податкова статистика

Кошторис витрат та інформація стосовно

заходів податкової політики

Дані Австралійського бюро статистики та Резервного

банку Австралії

Дані стосовно адміністрування податків

(поточні дані Австралійського

податкового офісу)

Прогноз цін на сировинні товари

Відображення індивідуальних

прибуткових податків

Відображення корпоративних

податків

Відображення ПДВ

Відображення інших податків

на доходи

Відображення інших

непрямих податків

Перегляд

Оціночна база оподаткування

Нормативні ставки

податків Таймінг моделі

Прогноз податкових надходжень

24 методи та підходи, що використовуються для прогнозування. Додаток Б дає

змогу зрозуміти концептуальний підхід, який використовується для

прогнозування податкових надходжень у розрізі окремих податків.

4. Прогнозування надходжень з бюджетоутворюючих податків у

Великобританії

Прогнозування бюджетних надходжень у Великобританії здійснюється

Управлінням бюджетної відповідальності, яке було створене у 2010 році з

метою забезпечення незалежного та авторитетного аналізу державних фінансів

Великобританії.

На Управління бюджетної відповідальності Великобританії покладені

такі основні функції:

1) підготовка п’ятирічних прогнозів стосовно національної економіки та

системи державних фінансів двічі на рік. Прогнози супроводжують звіт

канцлера стосовно виконання бюджету (як правило, у березні) та його осінню

заяву (Autumn Statement), яка зазвичай має місце в кінці листопада. Ці прогнози

містять передбачення потенційних ефектів усіх заходів у сфері податкової

політики та політики державних видатків, анонсованих канцлером;

2) використання власних прогнозів системи державних фінансів з метою

оцінювання діяльності уряду щодо середньострокових фіскальних цілей

останнього, а саме: збалансування циклічно скоригованого поточного бюджету

на п’ять років наперед та скорочення боргу публічного сектору економіки в

2015–2016 рр.;

3) ретельний аналіз витрат Казначейства на реалізацію податкових

заходів та заходів у сфері видатків на соціальне забезпечення. Під час

підготовки прогнозів проводиться ретельний контроль та перевірка урядового

проекту калькуляцій витрат на реалізацію податкових та видаткових заходів;

4) оцінка довгострокової стійкості системи державних фінансів.

У річному звіті про фінансову стійкість наводяться довгострокові

прогнози для різних категорій витрат, доходів і фінансових операцій, а також

25 здійснюється оцінка того, чи забезпечують вони стабільну динаміку боргу

державного сектору23.

Виробництво комплексного фіскального прогнозу являє собою

високодеталізований процес за методикою «зверху-вниз». Такий процес

вимагає окремих прогнозів для численних категорій доходів, витрат і

фінансових операцій, що базуються на постійному зв’язку з перспективами

розвитку національної економіки.

Рис. 5. Процес підготовки фіскального прогнозу у Великобританії

У зв’язку з відповідальністю за результати фіскального прогнозу

Управління бюджетної відповідальності координує процес його підготовки.

Оскільки економічний прогноз та прогноз публічних фінансів є

взаємозалежними, для прогнозування використовується повторюваний

стадійний процес, щоб вплив зміни одного з елементів прогнозу був повністю

відображений у прогнозі в цілому (див. рис. 5). Етапи підготовки фіскального

прогнозу такі:

23 Офіційний сайт Управління бюджетної відповідальності Сполученого Королівства [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://budgetresponsibility.org.uk/about-the-obr/what-we-do/

Доведення детермінант економічного прогнозу до Служби доходів та митних

зборів Її Величності, Міністерства праці та пенсійного забезпечення

Економічний прогноз (Управління бюджетної

відповідальності)

Прогноз доходів та видатків (Служба доходів та митних

зборів Її Величності, Міністерство праці та

пенсійного забезпечення)

Управління бюджетної відповідальності детально

аналізує та оскаржує прогноз

Повернення прогнозу доходів та видатків до Управління бюджетної

відповідальності

26 1. Управління бюджетної відповідальності готує проект економічного

прогнозу.

2. Економічні детермінанти (прогноз зростання ВВП, інфляція,

безробіття), отримані з цього прогнозу, відправляються в Службу доходів та

митних зборів Її Величності, Міністерство праці та пенсійного забезпечення та

інші органи, причетні до фіскального прогнозу.

3. На основі отриманих економічних детермінант команди відповідних

органів використовують моделі фіскального прогнозування.

4. Прогнози надходжень та видатків повертаються до Управління

бюджетної відповідальності для детального аналізу й оскарження та

інтегруються в загальний прогноз системи публічних фінансів;

5. Припущення, які лежать в основі прогнозів, узгоджуються Комітетом

бюджетної відповідальності Управління бюджетної відповідальності.

6. Управління бюджетної відповідальності готує переглянутий

економічний прогноз, сумісний з останнім фіскальним прогнозом, і процес

розпочинається знову.

Таким чином, незважаючи на наявність у структурі органів державної

влади спеціалізованого органу, яким є Управління бюджетної відповідальності,

прогноз податкових надходжень здійснюється спеціалізованим фіскальним

органом – Службою доходів і митних зборів Її Величності.

З метою більш предметного вивчення досвіду Великобританії, доцільно

проаналізувати основні методичні аспекти прогнозування тих податків, які є

бюджетоутворюючими в Україні, а саме: податку з доходів фізичних осіб,

податку на прибуток, ПДВ та акцизів.

Податок з доходів фізичних осіб

Податок з доходів фізичних осіб є найбільшим джерелом доходів уряду

Великобританії. Збір податків за допомогою відрахувань із заробітної плати

(Pay-as-you-earn, PAYE) є найбільшим компонентом податку з доходів

фізичних осіб, що становить понад 80 % загальних надходжень та здійснюється

«у джерела», тобто безпосередньо із заробітної плати працівників.

27 Вихідною точкою прогнозу збору податків за допомогою відрахувань із

заробітної плати є сума відповідних надходжень за останній повний рік за

методом нарахування. Прогноз робиться шляхом внесення щорічних змін

відповідно до факторів, що мають суттєвий вплив на потенційні надходження

податку з доходів фізичних осіб. Детермінанта оплати праці, що визначається

Управлінням бюджетної відповідальності Великобританії, є ключовим

фактором прогнозу. Зростання заробітної плати можна розкласти на зростання

доходів і зростання зайнятості.

Модель персональних податків Служби доходів та митних зборів Її

Величності (HMRC’s Personal Tax Model (PTM), яка являє собою

мікросимуляційну модель, основану на результатах дослідження зобов’язань

платників податків, генерує прогнози граничних податкових ставок з

урахуванням діючих пільг та допомоги. Вона також оцінює щорічні витрати на

індексацію граничних податкових значень.

На наступному етапі модель застосовує прогнозні граничні податкові

ставки до зростання доходів та середні податкові ставки до зростання

зайнятості з метою відображення зростання суми збору податків за допомогою

відрахувань із заробітної плати порівняно з базовим роком. Це зростання

знижується на суму очікуваного ефекту від індексації граничних податкових

значень. Інші зміни, пов’язані з бюджетними заходами та факторами, що не

імплементовані в моделі, вносяться до прогнозу пізніше.

Цей метод неявно припускає, що збільшення зайнятості та заробітної

плати поширюються рівномірно під час усього розподілу доходів. Окреме

коригування проводиться для граничних податкових ставок з урахуванням

очікуваних преміальних виплат у фінансовому секторі; таке коригування

збільшує граничні ставки податків, щоб відобразити бонусні виплати у

фінансовому секторі, які можуть призвести до необхідності у застосуванні

вищих ставок податку.

Модель прогнозує нарахування сум PAYE, які потім трансформуються в

грошові надходження на основі історичних тенденцій.

28 Дещо інша методика застосовується у Великобританії для прогнозування

доходів бюджету у сегменті самозайнятих осіб, що самостійно нараховують

власні податкові зобов’язання. Прогноз надходжень у сегменті самозайнятих

осіб складається на основі зобов’язань, а потім переорієнтовується на

надходження. Для попередніх років використовується інформація з податкових

декларацій з метою моделювання потоків доходів у межах сектору

самозайнятих осіб (наприклад, доходи від індивідуальної підприємницької

діяльності, надходження дивідендів, доходи від заощаджень). У межах

прогнозного періоду кожен з них зростає відповідно до детермінанти, що

надається Управлінням бюджетної відповідальності. Середні ефективні ставки

податків прогнозуються з використанням регресій і потім застосовуються до

прогнозних доходів. Результатом є сума теоретичних зобов’язань в

аналізованому році, яка порівнюється з оцінкою Служби доходів та митних

зборів Її Величності, що базується на надходженнях, для цього самого року.

Різниця між ними розглядається як залишки моделювання і, як передбачається,

збережеться і в наступні роки. Прогноз зобов’язань трансформується у прогноз

надходжень через використання інформації щодо платіжних режимів

самозайнятих осіб.

Є цілий ряд інших більш дрібних компонентів податку на доходи,

наприклад, схеми податкового відрахування по відсотках (TDSI) і прибутковий

податок компаній. Вони прогнозуються по-різному. TDSI, яким здійснюється

оподаткування відсотків по заощадженнях, прогнозується на основі суми

грошових депозитів та відсоткових ставок, що визначаються економічним

прогнозом. Коригування проводиться з урахуванням рівня індивідуальних

ощадних рахунків (ISAs), які не оподатковуються.

Основні економічні детермінанти, що використовуються для

прогнозування надходжень податку з доходів фізичних осіб:

1) заробітна плата – податкова база для податку з доходів фізичних осіб,

що нараховується в режимі PAYE;

2) зайнятість – кількість зайнятих осіб є ключовою детермінантою

прогнозу сум PAYE;

29 3) індекс роздрібних цін – застосовується з метою індексації;

4) змішаний дохід – використовується для оцінки прибутку

індивідуальних підприємців та партнерств, що підлягають під визначення

самозайнятих;

5) надходження дивідендів домогосподарств – оцінює зростання

надходжень дивідендів самозайнятих платників податків;

6) загальний обсяг відсоткових надходжень домогосподарств –

використовується з метою оцінки зростання доходів від накопичення

заощаджень;

7) відсоткові ставки – використовуються з метою оцінювання схем

податкового відрахування по відсотках (TDSI).

Основні прогнозні рішення:

− бонуси фінансового сектору є ключовим чинником, що визначає

прогноз індивідуального прибуткового податку. Такі бонуси, як правило,

виплачуються людям з високими заробітками, а тому оподатковуються за

ставкою, що є вищою від ставки оподаткування доходів, не збільшених на суму

таких бонусів. Це означає, що незважаючи на те, що загальна оподатковувана

сума обмежена прогнозом заробітної плати, розмежування доходу за критерієм

наявності/відсутності додаткових бонусів з фінансового сектору є важливим

моментом процесу прогнозування;

− оцінювання протягом року: моніторинг якості прогнозу з

використанням контрольних дат містить цінну інформацію стосовно якості

останнього та дає змогу вносити оперативні коригування;

− випередження: можуть бути здійснені коригування прогнозів

індивідуального прибуткового податку та національних внесків на соціальне

страхування з метою врахування ефекту заздалегідь оголошених змін

податкових ставок та граничних рівнів оподаткування.

Національні страхові внески

Система національних страхових внесків Великобританії складається з

різних класів внесків для зайнятих осіб (клас 1), самозайнятих осіб (класи 2 та

30 4) та добровільних внесків (клас 3). Класи 2 і 3 мають невисоку питому вагу в

загальному прогнозі. Інші елементи системи національних страхових внесків

(нормативні знижки, особисті пенсійні пільги та ін.) оцінюються моделлю

прогнозування окремо.

Оцінювання внесків за класом 1 (виплачуються працівниками та

роботодавцями) базується на розподілі доходів, отриманим з Щорічного

дослідження робочого часу та прибутків (ASHE), який містить дані щодо

чисельності груп працівників за критеріями тижневого заробітку, статі та віку.

Для майбутніх років кількість і середній заробіток працівників всередині

кожної групи доходів підвищуються відповідно до детермінант Управління

бюджетної відповідальності, що стосуються середнього заробітку та зайнятості.

Такий самий відсоток збільшення заробітку застосовується стосовно всіх

напрямів прогнозу. Ліміти та порогові значення, що використовуються у

процесі адміністрування, збільшуються відповідно до індексу роздрібних цін,

який є детермінантою індексування.

Національні страхові внески за класом 4 (внески самозайнятих осіб)

оцінюються з використанням даних Служби доходів та митних зборів Її

Величності щодо доходів самозайнятих осіб з поправкою на прогнозоване їх

збільшення. Дані поєднуються з інформацією щодо внесків, отриманих у

минулому, стосовно передбачуваної кількістю самозайнятих у майбутньому та

ставок внесків за класом 4 з метою оцінювання суми сплачених внесків у

майбутньому.

Нормативні страхові внески значною мірою складаються з встановленої

законодавством допомоги для матерів по догляду за дитиною, яка

прогнозується шляхом збільшення суми, що мала місце у останньому звітному

періоді, відповідно до прогнозів Офісу національної статистики щодо

народження дітей та з поправкою на можливі зміни рівня виплат.

Основні економічні детермінанти, що використовуються для

прогнозування надходжень національних страхових внесків:

1) кількість зайнятих в економіці;

2) середній заробіток;

31 3) кількість самозайнятих працівників;

4) індекс роздрібних цін – застосовується з метою індексації.

Основні прогнозні рішення:

− на практиці судження, які стосуються прогнозування податку з

доходів фізичних осіб у режимі PAYE, будуть застосовуватися і для прогнозу

національних страхових внесків;

− за відсутності заявлених змін, передбачається, що граничні рівні

оподаткування збільшуються на індекс роздрібних цін;

− оцінювання протягом року: моніторинг якості прогнозу з

використанням контрольних дат містить цінну інформацію щодо якості

останнього та дає змогу вносити оперативні коригування.

Податок на додану вартість

Прогноз ПДВ у Великобританії оснований на концепціях теоретичного

податкового зобов’язання та ПДВ-розриву. Розрив являє собою різницю між

фактичними надходженнями ПДВ і загальна сумою ПДВ, що теоретично могла

б бути зібрана з існуючої податкової бази, якби всі платники податків повною

мірою виконували всі свої податкові зобов’язання. Він складається з помилок,

шахрайства, ухилення і заборгованостей фірм перед Службою доходів та

митних зборів Її Величності.

Оцінки теоретичного податкового зобов’язання з ПДВ здійснюються на

основі детальних даних сукупних витрат за секторами економіки. Зростання

теоретичного податкового зобов’язання далі прогнозується для кожного

сектору окремо з використанням відповідних детермінант Управління

бюджетної відповідальності.

Ключовим фактором у прогнозуванні надходжень ПДВ є частка витрат,

яка підлягає оподаткування за стандартною ставкою ПДВ, що отримується з

відповідних даних про витрати. Зміни частки витрат, яка підлягає

оподаткуванню за стандартною ставкою ПДВ, оцінюються з використанням

прогнозу змін співвідношення споживчих витрат на товари тривалого

використання та сукупних споживчих витрат, виходячи з припущення, що

32 товари тривалого використання з більш високою ймовірністю оподатковуються

ПДВ за стандартною ставкою порівняно з товарами короткочасного

користування. В окремих випадках прогноз може бути скоригований у світлі

останніх подій, що мають місце в економіці.

Прогноз ПДВ здійснюється шляхом віднімання розриву з ПДВ від

теоретичного податкового зобов’язання. Зрештою, коригування у прогноз

вносяться для разових факторів, таких як результати розгляду судових спорів,

що в деяких випадках можуть тягнути за собою значні повернення коштів від

Служби доходів та митних зборів Її Величності бізнесу.

Основні економічні детермінанти, що використовуються для

прогнозування надходжень податку на додану вартість:

1) номінальні витрати домогосподарств – використовуються для

прогнозування зростання теоретичного податкового зобов’язання у секторі

споживання домогосподарств;

2) витрати на товари тривалого користування – застосовуються для

оцінки змін частки витрат, яка оподатковується за стандартною ставкою ПДВ;

3) номінальний ВВП – використовується для прогнозування зростання

теоретичного податкового зобов’язання у звільненому секторі;

4) інвестиції домогосподарств в основний капітал – використовуються

для прогнозування зростання теоретичного податкового зобов’язання у

житловому секторі;

5) закупівлі центрального уряду – використовуються для прогнозування

зростання теоретичного податкового зобов’язання для поточних видатків

центрального уряду;

6) інвестиції центрального уряду – застосовуються для проектування

зростання теоретичного податкового зобов’язання для капітальних інвестицій

центрального уряду.

Основні прогнозні рішення:

− ПДВ-розрив: як описано вище, ПДВ-розрив являє собою різницю між

теоретичними та фактичними надходженнями ПДВ. Прогноз ПДВ-розриву

33 містить судження щодо майбутньої динаміки сукупних помилок, ухилень та

податкового боргу;

− частка витрат, що оподатковуються за стандартною ставкою: у той час

як зазвичай така частка розраховується на основі співвідношення витрат на

товари тривалого користування та сукупних витрат, може бути прийняте

рішення стосовно зміни величини цієї частки у світлі фактичних надходжень;

− судові спори: для ключових судових спорів, за якими здійснюються

зворотні виплати від податкових органів бізнесу, надається інформація щодо

можливих сум та строків такого погашення. Рішення приймається стосовно

того, яким чином вводити подібні погашення у процес прогнозування;

− оцінювання протягом року: моніторинг якості прогнозу з

використанням контрольних дат містить цінну інформацію щодо якості

останнього та дає змогу вносити оперативні коригування.

Податок на прибуток корпорацій

Служба доходів та митних зборів Її Величності прогнозує податок, що

сплачується корпораціями, які розміщується в юрисдикціях з повними

оподаткуванням (офшори виключаються), розподіляючи так корпорації на три

основні сектори: промислові та комерційні компанії, компанії, що займаються

страхуванням життя, та компанії фінансового сектору (за винятком тих, що

займаються страхуванням життя).

Модель прогнозує окремо кожен компонент податку на прибуток

корпорацій як щодо доходів (прибуток, приріст капіталу), так і вирахувань

(амортизаційні відрахування, торгові збитки тощо). Прогноз будується на

основі відповідних детермінант Управління бюджетної відповідальності або

економетричних рівнянь з використанням даних стосовно нарахувань, які потім

трансформуються в надходження.

Основні економічні детермінанти, що використовуються для

прогнозування надходжень податку на прибуток корпорацій:

1) прибуток, за винятком фінансового та прибутків від продажу нафти, –

отримується з економічного прогнозу корпоративних прибутків;

34 2) прибутки фінансових компаній – базується на тому судженні, що

прибуток фінансових компаній зростає в цілому відповідно до номінального

ВВП;

3) інвестиції – базуються на економічному прогнозі. Зростання

інвестицій буде означати більш широке використання амортизаційних

відрахувань і, отже, зниження корпоративного податку;

4) інші економічні детермінанти – модель використовує різні

детермінанти з економічного прогнозу для прогнозування деяких елементів

розрахунку податку на прибуток корпорацій (наприклад, відсоткові доходи,

іноземні доходи).

Основні прогнозні рішення:

− розстрочені платежі: великі компанії роблять щоквартальні

розстрочені платежі корпоративного податку. Велика кількість компаній

можуть робити свої розстрочені платежі. Так, наприклад, розстрочені платежі

за прибутками 2010 року, можуть бути зроблені в липні 2010 року, жовтні 2010

року, січні 2011 року і квітні 2011 року. Для прогнозу, який робиться всередині

фінансового року, вирішальне значення при оцінці сукупних надходжень за

фінансовий рік мають перші два платежі. Тому поточна оцінка надходжень

податку ґрунтуватиметься на перших двох платежах, виходячи з припущення,

що платіж, зроблений у січні, відповідатиме цій тенденції. Хоча кожен платіж,

як передбачається, становить 25 % загальної суми, кожна компанія самостійно

обчислює своє податкове зобов’язання на дату платежу. Тому суми, сплачені в

різних платежах, можуть значно варіювати;

− перенесення збитків: поєднання кризи у фінансовому секторі та

рецесії економіки збільшило обсяг втрат корпорацій. Коли фірми знову почнуть

отримувати прибуток, вони можуть заявити такі збитки щодо майбутніх

зобов’язань. Прогноз містить припущення щодо ймовірного майбутнього

використання таких збитків в міру відновлення економіки;

− повернення податків: повернення значних сум з бюджету, які

виявилися вищими, ніж очікувалося, призвели до зниження корпоративного

податку останніми роками. Частково це відбулося за рахунок фірм, які

35 повернули кошти, сплачені під час економічного спаду у вигляді збитків та

фірм, які здійснили переплати у межах власного розстрочення. Рішення має

бути прийняте стосовно ймовірного масштабу таких повернень. У деяких

складних випадках остаточні податкові зобов’язання не можуть бути

врегульовані протягом кількох років після року розгляду. Такі випадки можуть

призвести до значних повернень або заборгованостей за виплатами. При

формуванні прогнозу також використовуються дані Сервісу для великого

бізнесу HMRC стосовно строків та розміру ймовірних виплат;

− об’єднання для цілей оподаткування: прогноз оподаткування охоплює

об’єднання для цілей оподаткування, унаслідок яких платники

оподатковуються податком на прибуток корпорацій, а не індивідуальними

прибутковими податками. Урахування таких інкорпорацій збільшує податок на

прибуток корпорацій, але таке збільшення більш ніж компенсується за рахунок

втрат податку з доходів фізичних осіб;

− вплив попередніх політичних заходів: зазвичай додаються в кінці

процесу формування прогнозу і полягають у бюджетних реформах та різних

заходах, спрямованих на ухилення від оподаткування.

Акциз з тютюнових виробів

Надходження акцизу з тютюнових виробів складається з акцизу на

сигарети (90 %) та акцизу на несигаретні вироби (сигари, тютюн для трубок).

Надходження акцизу на сигарети прогнозується шляхом множення

прогнозованого обсягу митної очистки сигарет на заявлені або прогнозовані

ставки мита.

Відповідно до прогнозів обсяги митної очистки сигарет знижуються.

Загальна тенденція зниження обсягів митної очистки сигарет охоплює

тенденцію до скорочення куріння. Прогнозне зростання реальних цін (за

рахунок інфляції) призводить до подальшого зниження обсягів митної очистки

сигарет. Обмінний курс фунта стерлінгів – євро використовується в моделі з

метою охоплення впливу транскордонних покупок.

36 Інші надходження акцизів з тютюнових виробів визначаються шляхом

збільшення надходжень за минулий період на зміну ставки акцизу (індекс

роздрібних цін плюс мультиплікатор) та з урахуванням темпу зростання, який

становить 2,5 % на рік. Прогнозні надходження коригуються на часові ефекти в

кінці року.

Основні економічні детермінанти, що використовуються для

прогнозування надходжень акцизу з тютюнових виробів:

1) індекс роздрібних цін: якщо майбутні ставки акцизів не були

оголошені заздалегідь на прогнозний період, прогнозується їх зростання на

величину індексу роздрібних цін;

2) обмінний курс фунта стерлінга – євро: сильний фунт стерлінгів, як

очікується, призведе до збільшеннях обсягу транскордонних покупок (купівлі

тютюнових виробів за кордоном, а не у Великобританії), що призведе до

зниження надходжень акцизів з тютюнових виробів.

Основні прогнозні рішення:

− споживання, що підлягає оподаткуванню акцизом: за умови

незмінності реальної ціни сигарет та вартості фунта стерлінгів припускається,

що основний обсяг оподатковуваного споживання сигарет скоротиться на

величину, що дорівнює близько 2 % на рік. Основний обсяг оподатковуваного

споживання сигарет визначається як обсяг митної очистки, скоригований на

часові ефекти. Одновідсоткове підвищення реальних цін, як очікується,

призведе до 1,05 % зниження обсягів митної очистки внаслідок того, що

споживач кине палити, придбає альтернативні тютюнові вироби або придбає

тютюнові вироби, які не оподатковуються акцизом у Великобританії;

− споживання тютюнових виробів, відмінних від сигарет, які підлягають

оподаткуванню: передбачається зростання на 2,5 % щорічно;

− оцінювання протягом року: моніторинг якості прогнозу з

використанням контрольних дат містить цінну інформацію щодо якості

останнього та дає змогу вносити оперативні коригування.

37 Акциз з алкогольних виробів

Прогноз доходів від акцизів з алкогольних виробів здійснюється шляхом

множення прогнозного зростання споживання алкогольних виробів на заявлені

або прогнозовані ставки акцизів.

Пиво, вино та спиртні напої прогнозуються за допомогою

економетричних моделей, які співвідносять кількісні показники митної очистки

відповідних продуктів з цілим рядом економічних детермінант. Сукупні

споживчі витрати є найважливішою детермінантою. Зайнятість позитивно

корелює з витратами на купівлю пива. Надходження податків від продажу

спиртних напоїв негативно корелюють з цінами виробників. Моделі також

містять ефекти від зміни акцизів за іншими типами алкоголю.

Номінальні ставки акцизів, як передбачається, зростають разом з

інфляцією. Попередньо анонсовані підвищення ставок включаються до

прогнозу.

Основні економічні детермінанти, що використовуються для

прогнозування надходжень акцизу з тютюнових виробів:

1) споживчі витрати на алкоголь – як передбачається, вони обумовлені

сукупними споживчими витратами;

2) індекс роздрібних цін – ставки податку, крім тих, стосовно яких

урядом анонсоване підвищення, відповідно до прогнозного припущення

зростатимуть на величину індексу роздрібних цін;

3) зайнятість – прогнозується з використанням детермінант Управління

бюджетної відповідальності.

Основні прогнозні рішення:

− оцінювання протягом року: моніторинг якості прогнозу з

використанням контрольних дат містить цінну інформацію щодо якості

останнього та дає змогу вносити оперативні коригування24.

24 Forecasting the public finances / Office for Budget Responsibility Briefing paper. – 2011. – № 1 – p. 60

38 5. Питання оцінки еластичності податкових надходжень: практика

Німеччини

Прогнозування бюджетних надходжень у Німеччині здійснюється

Робочою групою з прогнозування податкових надходжень, яка є

консультативним органом Федерального Міністерства фінансів та Німецьким

Федеральним банком.

Робоча група з прогнозування податкових надходжень оприлюднює

прогнози двічі на рік: у травні та листопаді. Травневий прогноз містить

середньострокову оцінку на найближчі три роки.

Крім представників федеральних і місцевих органів влади, у Робочу

групу входять такі організації: Інститут світової економіки в Університеті Кіля;

Інститут економічних досліджень у м. Галле; Німецький інститут економічних

досліджень, м. Берлін; Інститут IFO – Інститут економічних досліджень ім.

Лейбніца в університеті м. Мюнхена; Німецький федеральний банк; Рада

німецьких міст; Німецька рада економічних експертів; Федеральне статистичне

управління.

З метою оцінки податкових надходжень у Німеччині Робоча група

розглядає всі види податків індивідуально. Така дезагрегована процедура

дозволяє виділити окремі тенденції щодо окремих податків безпосередньо на

рівні регіональної влади (федеральні податки, державні податки, муніципальні

податки).

В основі прогнозу податкових надходжень лежать макроекономічні

припущення Федерального міністерства економіки та технологій. Крім того,

беруться до уваги ефекти податкової реформи, що оцінюються Міністерством

фінансів, та важливі рішення фіскальних судів.

Робоча група з прогнозування податкових надходжень не має

універсального інструменту прогнозування податкових надходжень. Окремі

податки прогнозуються з використанням різних моделей. Ця неоднорідність

приводить до продуктивної конкуренції серед моделей, що використовуються.

39 Успішні підходи відбираються та вдосконалюються у постійно триваючому

процесі обговорення.

Робоча група з прогнозування податкових надходжень є незалежним

органом; це має особливе значення для забезпечення якості прогнозу25.

У процесі прогнозування податкових надходжень даною Робочою групою

використовуються напрацювання багатьох організації як зі сфери академічної

науки, так і розробки та думки практичних економістів. З огляду на це,

методики не є доступними у вільному доступі, обговорюються, як правило, уже

результати прогнозів.

З іншого боку, спеціалісти Німецького федерального банку

використовують метод прогнозування, що базується на визначенні динамічної

еластичності податкових надходжень. Такий підхід виходить із припущення

стосовно того, що флуктуації економічної діяльності, які впливають на

податкові надходження, моделюються через еластичність податкових

надходжень, яка може бути розрахована емпірично. Така еластичність відіграє

центральну роль для аналізу економічної політики, наприклад, під час

коригування державних фінансів на ефекти бізнес-циклу, розрахунку

структурних дефіцитів і потенційно – для прогнозування податкових

надходжень. Еластичність податкових надходжень щодо змін їх бази відіграє

важливу роль у контролі, аналіз та прогнозуванні державних фінансів.

Прогнози податкових надходжень використовують еластичність для

розрахунку очікуваних надходжень виходячи з макроекономічних прогнозів.

Загальною проблемою податкової еластичності, що має місце у процесі

аналізу економічної політики, є те, що вони часто зосереджуються на разовій

взаємодії, тобто ефекті, який справляє економічна політика на доходи

публічного сектору тільки в період економічних потрясінь. Водночас

практично відсутні докази, які б унеможливлювали той факт, що економічний

розвиток впливає на податкові надходження більш, ніж протягом одного

періоду. Тому необхідний більш динамічний підхід, який би враховував

25 Офіційний інтернет-портал CESifo Group [Електронний ресурс]. – Режим доступу : http://www.cesifo-group.de/ifoHome/facts/Aktuelles-Stichwort/Topical-Terms-Archive/ Steuerschaetzung.html

40 коливання податкових надходжень у відповідь на економічні шоки протягом

більш як одного періоду. Крім того, бази даних для оцінки еластичності

податкових надходжень часто не коригуються з урахуванням впливу

податкових реформ, які можуть істотно змінити загальне співвідношення

економічного розвитку і податкових надходжень.

Беручи до уваги окреслені вище проблеми, зазначимо, що в основу

підходу експертів Німецького федерального банку покладена динамічна

концепція еластичності податкових надходжень. Цей підхід ураховує величину

еластичності податкових надходжень у короткостроковому періоді (пов’язану із

впливом бізнес-циклів на податкові надходженні) та величину еластичності

податкових надходжень у довгостроковому періоді (пов’язану із

довгостроковим зростанням податкової бази та наслідками зміни

прогресивності податкової системи), а також їх взаємне коригування.

Різниця між короткостроковою та довгостроковою еластичністю

податкових надходжень може виникати, наприклад, через неврахування

перенесення на майбутні періоди прибуткових податків або затримки у

адмініструванні податків, що, у свою чергу, призводить до запізненого

коригування податкових надходжень відповідно до змін податкової бази. Або

циклічні зміни споживчих витрат можуть вплинути на категорії витрати, що

оподатковуються за відмінними ставками, по-іншому, ніж довгострокові зміни,

– у кінцевому підсумку це призведе до різниці короткострокової та

довгострокової еластичності податків на споживання.

Ураховуючи всі застереження, міжчасова еластичність податкових

надходжень категорії r, Taxr щодо до кожної з його n=1,…,N баз Br,n може бути

формалізована у вигляді:

, де i = 1,…,T . (10)

Цей розрахунок еластичності містить разовий короткостроковий і

довгостроковий взаємозв’язки, а також шлях коригування між двома

підходами.

41 Еластичність податкових надходжень у довгостроковій перспективі:

рівноважні податкові надходження

Стабільний довгостроковий зв’язок між податковими надходженнями та

їх базою вимагає коінтеграційного зв’язку між ними. Якщо такий зв’язок існує,

довгострокове рівноважне відношення може бути виражене наступним

статичним виразом для категорії податкових надходжень r, виражених у

логарифмах, , які пояснюються їх N податковими базами в логарифмах,

, константою , потенційними структурними зрушеннями та деякими

стаціонарними рівноважними похибками .

. (11)

Еластичність податкових надходжень у короткостроковій перспективі:

прямі та непрямі ефекти зміни податкової бази

На відміну від довгострокового логарифмічного зв’язку, безпосередній

ефект зміни податкової бази на податкові надходження може бути

змодельований за допомогою одночасного відношення темпів їх зростання, які

приблизно можуть бути виражені через перші різниці логарифмічних значень

змінних. Відповідний коефіцієнт є адекватним індикатором циклічної

мінливості податкових надходжень і може бути формалізований у вигляді:

, (12)

де – перші різниці, – податкова база протягом періоду t, – рівень

сукупних податкових надходжень протягом періоду t. Коефіцієнт з цього

виразу вказує на еластичність податкових надходжень за доходом від певної

податкової бази та розглядається як прямий короткостроковий коефіцієнт

елестичності податкових надходжень за податковою базою26.

Проте це не єдиний працюючий у довгостроковому періоді канал.

Кожного разу, коли є різниця між прямим короткостроковим відгуком

податкових надходжень та ідентифікованим довгостроковим зв’язком

26 Sobel R., R. Holcombe. Measuring the Growth and Variability of Tax Bases over the Business Cycle // National Tax Journal. – 1996. – Vol. 49(4). – Р. 535–552.

42 податкових надходжень і податкової бази, можуть виникати тимчасові

відхилення від стійкої рівноваги їх взаємозв’язку. Наприклад, негайний відгук

податкових надходжень на зміни податкової бази, який є вищим від

довгострокової реакції, буде генерувати податкові надходження, що є вищими

від рівноважного рівня, та створювати позитивну помилку рівноваги

(завищення оцінки податкових надходжень). Однак через стабільність

довгострокового зв’язку ці відхилення будуть лише тимчасовими і тому мають

бути виправлені протягом певного періоду. Відповідний механізм коригування

пояснює другий – непрямий короткостроковий канал зміни податкової бази,

який може бути охоплений шляхом включення лагових значень рівноважних

помилок у стаціонарну модель короткострокової динаміки податкових

надходжень. Відповідний коефіцієнт розглядається як коригувальна

еластичність. У межах даного механізму корекції очікується негативна

коригувальна еластичність, коли логарифмічні рівні податкових надходжень у

попередньому періоді були вищими від рівноважного рівня, та позитивна –

коли логарифмічні рівні податкових надходжень у попередньому періоді були

нижчими від рівноважного рівня27. Рівноважні податкові надходження

розраховуються з використанням інформації стосовно логарифмічних рівнів

податкових баз у попередніх звітних періодах. Якщо обидва канали

(короткостроковий та довгостроковий) працюють одночасно, коригування

рівноважних помилок може призвести до скорочення податкових надходжень

навіть у випадку зростання податкової бази.

У цілому, складний і адекватний динамічний підхід до оцінювання

еластичності податкових надходжень щодо бази оподаткування повинен

містити щонайменше чотири компоненти: довгостроковий рівноважний

взаємозв’язок, прямий короткостроковий канал, непрямий канал коригування

рівноваги та лаги залежних і незалежних змінних. Ці вимоги можна

задовольнити за допомогою динамічної моделі корекції помилок загального

порядку лагів (p,q) для кожного податку:

27 У контексті цього дослідження, а саме впливу змін податкової бази на надходження податків, подібний короткостроковий зв’язок розглядається як непрямий канал, оскільки зміни бази оподаткування впливають на надходження лише через лагові відхилення від рівноважної взаємодії.

43

, (13)

де являє собою першу різницю логарифмів податкових надходжень

категорії r у періоді t, яка пояснюється константою , ефектами структурних

змін (імпульс та зрушення) та , впливом змін всіх N логарифмів

податкових баз включно до q їх лагів, динамічними властивостями

зростання податкових надходжень, що моделюються з використанням їх p

лагів, , лаговими довгостроковими рівноважними помилками та

незалежними і однаково розподіленими залишками . Отже, коефіцієнт

відображає пряму короткострокову еластичність податкових надходжень,

коефіцієнт – ступінь стійкості зростання податкових надходжень, а

коефіцієнт є короткостроковим параметром рівноважного коригування, який

відображає відсоток відхилення від рівноважного рівня, який був скоригований

у кожному з періодів.

З використання даної методології експерти Німецького федерального

банку оцінюють динамічну еластичність трьох основних груп податків, що є

бюджетоутворюючими, а саме: податки на заробітну плату, податок на додану

вартість та прибуткові податки за період 1970–2009 рр. У результаті

розрахунків виявлено, що найбільш суттєва різниця між довгостроковою та

короткостроковою еластичністю спостерігається для прибуткових податків28.

7. Прогнозування податкових надходжень в Ірландії

В Ірландії податкові надходження прогнозуються Департаментом

фінансів для кожного податку окремо з використанням відповідних

макроекономічних драйверів, що надаються відділом економічного

28 Koester G. B., Priesmeier С. Estimating dynamic tax revenue elasticities for Germany // Deutsche Bundesbank Discussion Paper. – 2012. – № 23. – р. 45.

44 прогнозування Департаменту фінансів та у разі необхідності окремих факторів

еластичності.

Прогнозуються вісім основних індивідуальних податків: ПДВ, податок з

доходів фізичних осіб, корпоративний податок, акцизні збори, гербовий збір,

податок на приріст капіталу, податок на капітальні придбання, мито

(прогнозується Податковим управлінням).

Можна виділити три основні стадії прогнозування податкових

надходжень в Ірландії:

1. У травні–червні прогноз здійснюється для Меморандуму бюджетної

стратегії (BSM). Дана інформація є доступною лише для уряду і не

оприлюднюється.

2. У вересні–жовтні прогноз вноситься до Попереднього огляду бюджету.

Цей огляд містить оцінку сукупних податкових надходжень поточного року та

прогнози податкових надходжень на два наступних роки.

3. У листопаді–грудні прогноз вноситься до бюджету. Він містить оцінку

податкових надходжень поточного року та прогноз на наступні три роки.

Розглянемо процедуру прогнозування податкових надходжень у розрізі

основних бюджетоутворюючих податків в Ірландії.

ПДВ

У Ірландії ПДВ прогнозується на основі даних про зростання

номінального рівня особистих витрат на кінцеве споживання, включаючи

придбання автомобілів.

Процес прогнозування здійснюється поетапно:

1. Оцінюються надходження ПДВ у базовому році.

2. Ця прогнозна сума коригується з урахуванням усіх відомих разових

факторів, як негативних, так і позитивних, що можуть вплинути на податкові

надходження у прогнозному році. Також прогнозні дані коригуються на ефекти

попередніх бюджетів, які були виконані.

3. Скоригована сума податкових надходжень потім збільшується на

прогнозну ставку зростання номінального рівня особистих витрат на кінцеве

45 споживання (включаючи придбання автомобілів) шляхом множення на

дефлятор номінального рівня особистих витрат на кінцеве споживання та

коефіцієнт еластичності.

4. Цифри потім уточнюються з урахуванням впливу бюджетних заходів,

якщо такі є.

Індивідуальний прибутковий податок (PAYE)

В Ірландії індивідуальний прибутковий податок сплачується у двох

основних формах: збору податків за допомогою відрахувань із заробітної плати

(Pay-as-you-earn, PAYE) та самостійної сплати податку (сплачують, як правило,

фермери та самозайняті особи). PAYE є найбільшим компонентом

індивідуального прибуткового податку, що становить понад 80 % загальних

надходжень та здійснюється «у джерела», тобто безпосередньо із заробітної

плати працівників.

Процес прогнозування індивідуального прибуткового податку, що

сплачується за системою PAYE, здійснюється поетапно:

1. Проводиться оцінка податкових надходжень, сплачених за системою

PAYE, у базовому році.

2. Прогнозована сума податку коригується з урахуванням будь-яких

відомих разових факторів, як негативних, так і позитивних, що можуть

вплинути на надходження податків у прогнозному році, а також наслідків

попередніх бюджетів, які були виконані.

3. Скоригована сума податкових надходжень множиться на загальний

мультиплікатор. Цей мультиплікатор являє собою поєднання прогнозованого

зростання несільськогосподарських доходів разом з коефіцієнтом еластичності

доходів та прогнозованого зростання зайнятості в несільськогосподарському

секторі разом з коефіцієнтом еластичності зайнятості. Коефіцієнти еластичності

доходів та зайнятості розраховуються з метою оцінки чутливості податків у

межах PAYE до зміни чисельності зайнятих осіб та рівня їх доходів.

4. Цифри потім уточнюються з урахуванням впливу бюджетних заходів,

якщо такі є.

46

Індивідуальний прибутковий податок (самостійне нарахування та

сплата)

Отже, принципи прогнозування індивідуального прибуткового податку,

що нараховується та сплачується самостійно, аналогічні тим, що

використовуються для PAYE, проте мають певні особливості:

− оцінка попередньої суми податку на основі «балансів». Попередня

сплата податку за поточний податковий рік має бути здійснена не пізніше 31

жовтня кожного року і повинна становити не менше 90 відсотків від остаточної

суми податкового зобов’язання за цей рік (або 100 відсотків зобов’язання за

попередній рік). Залишок податкового зобов’язання за попередній податковий

рік також має бути оплачений не пізніше 31 жовтня;

− розрахунок зростання власних доходів Податкового управління на

макрорівні з використанням історичних даних стосовно податкових

надходжень;

− додавання окремим показником надходжень від звичайної

контрольно-перевірочної діяльності;

− коригування у бік зниження з метою компенсації більш високих

утримань податкових кредитів, які виникають унаслідок збільшення цього

податку;

− використання більш низького коефіцієнта еластичності, ніж

використовується для PAYE (збільшення доходу з меншою імовірністю

відображатиметься в сумі податкових платежів).

Корпоративний податок

Процес прогнозування корпоративного податку в Ірландії здійснюється

поетапно:

1. Проводиться оцінка податкових надходжень у базовому році.

2. Прогнозована сума податку коригується з урахуванням будь-яких

відомих разових факторів, як негативних, так і позитивних, що можуть

47 вплинути на надходження податків у прогнозному році, а також наслідків

попередніх бюджетів, які були виконані.

3. Дана цифра потім множиться на зростання номінального ВВП та

коефіцієнт еластичності.

4. Окремою проблемою прогнозування податку на прибуток є те, що

трохи більше половини загального податкового зобов’язання підлягає оплаті в

листопаді. Таким чином, продуктивність адміністрування в попередніх місяцях

не є надійним орієнтиром для підсумків листопада.

5. Цифри потім уточнюються з урахуванням впливу бюджетних заходів,

якщо такі є.

Акцизний збір

В Ірландії прогнозування акцизного збору здійснюється за винятком

збору за першу реєстрацію транспортного засобу, що теж входить до складу

акцизного збору.

Процес прогнозування акцизного збору в Ірландії здійснюється поетапно:

1. Здійснюється оцінка податкових надходжень акцизних зборів (за

винятком збору за першу реєстрацію транспортного засобу) та окремо збору за

реєстрацію транспортного засобу у базовому році.

2. Прогнозована сума збору коригується з урахуванням будь-яких

відомих разових факторів, як негативних, так і позитивних, що можуть

вплинути на надходження податків у прогнозному році, а також наслідків

попередніх бюджетів, які були виконані.

3. Надходження базового року потім множаться на прогнозний показник

зростання номінального рівня особистих витрат на кінцеве споживання (за

винятком витрат на придбання автомобілів).

4. Водночас Податкове управління Ірландії застосовує відмінні підходи

до прогнозування обсягу надходжень акцизного збору (за винятком збору за

першу реєстрацію транспортного засобу). Їх оцінки, як правило, базуються на

очікуваних тенденціях споживання підакцизних товарів. Департамент фінансів

розглядає прогноз Податкового управління, що базується на тенденціях

48 споживання і комбінує методології у випадку, коли таке поєднання забезпечить

більшу точність прогнозу.

5. Для збору за першу реєстрацію транспортного засобу очікувані базові

надходження множаться на прогнозоване зростання ціни та обсягу реалізованих

нових автомобілів.

6. Цифри (і щодо акцизного збору, і щодо збору за першу реєстрацію

транспортного засобу) потім уточнюються з урахуванням впливу бюджетних

заходів, якщо такі є.

Гербовий збір

Гербовий збір стягується з юридичних або фінансових операцій, щодо

яких є відповідний документ. Більшість гербових зборів є адвалерними

(стягують у вигляді відсоткових ставок вартості відповідних угод). У випадку,

якщо базу для нарахування адвалерного збору визначити неможливо,

застосовується фіксована ставка.

Для здійснення прогнозування гербові збори розподіляються на такі

групи: житлова нерухомість, нежитлова/комерційна нерухомість, фонди та

акції, страховий збір, інші збори.

Процес прогнозування акцизного збору в Ірландії здійснюється поетапно:

1. Проводиться оцінка податкових надходжень за кожною групою

гербового збору базовому році.

2. Прогнозована сума податку коригується з урахуванням будь-яких

відомих разових факторів, як негативних, так і позитивних, що можуть

вплинути на надходження податків у прогнозному році, а також наслідків

попередніх бюджетів, які були виконані.

3. Для житлової нерухомості як індикатора використовуються прогнозні

зміни обсягу та ціни нової нерухомості. Цей індикатор призначений для

відображення прогнозованого обсягу та вартості операцій, що підлягають

оподаткуванню гербовим збором. Також він коригується (у бік зростання) на

можливі непрямі рухи житла в інші групи гербового збору, що пов’язано зі

зростанням цін на житло.

49 4. Для нежитлової нерухомості для цілей прогнозування

використовується номінальне зростання інвестицій у нежитлове будівництво

(без урахування доріг).

5. Прогноз щодо акцій здійснюється шляхом збільшення відповідно до

прогнозного зростання ВВП у році, для якого реалізується прогноз.

6. Передбачається, що страховий збір залишається на рівні базового року

(якщо інше не передбачене Податковим управлінням).

7. Інші категорії гербового збору збільшуються відповідно до прогнозних

індикаторів інфляції споживчих цін.

8. Цифри потім уточнюються з урахуванням впливу бюджетних заходів,

якщо такі є.

7. Прогнозування непрямих податків в Португалії

Прогнозні надходження з податку на додану вартість можуть бути

отримані шляхом множення ставки податку (T) та номінального приватного

споживання ( . Варто відзначити, що дана залежність не дозволяє однозначно

спрогнозувати обсяг надходжень з податку, оскільки не враховує доходи,

отримані від проміжного споживання приватного та публічного сектору, а

також державні інвестиції.

Передбачається, що існує певний часовий лаг (45 днів) між витратами на

споживання та адмініструванням податків, що узгоджується з правилами

передачі даних з рахунків публічних фінансів у національні рахунки.

Квартальна модель прогнозування податкових надходжень Португалії

розглядає податкові надходження з ПДВ як ендогенну змінну , що

змінюється з часом і становить середнє значення податкових надходжень за

рахунок споживання у поточному кварталі та споживання у попередньому

кварталі ( .

. (14)

50 Однак отримані результати повинні бути скориговані, з урахуванням

диференціації ставок оподаткування ПДВ для різних компонентів приватного

споживання.

Теоретична середня ставка ПДВ для певної компоненти загального

споживання j в період t розраховується з урахуванням ставки податку (i) в

момент t ( та ваги компоненти споживання j, яка оподатковується ПДВ .

, (15)

.

. (16)

Теоретично змодельований рівень податкового навантаження на

споживання ( відображає законодавчо встановлене навантаження, яке згодом

коригуються з метою досягнути реального навантаження для кожного

компонента споживання. Подібні міркування можуть набувати такого вигляду:

. (17)

Оскільки рівень споживання значно варіює між секторами, застосування

даної моделі через зміни ставки ПДВ може бути дещо ускладненим. У цьому

випадку передбачається, що співвідношення фактичного і теоретичного рівнів

оподаткування залишиться на одному рівні.

Тоді споживчі витрати до нарахування ПДВ ( ) для кожного компонента

споживання дорівнюватимуть відношенню номінального рівня споживання

і відповідної середньої ставки податку для даної групи споживання :

. (18)

Номінальні витрати можна подати як добуток обсягу (Q) та ціни (P)

спожитих товарів та послуг, припускаючи, що різниця між витратами з

урахуванням і без урахування ПДВ описується за допомогою дефлятора:

. (19)

51 Варто підкрслити, що використання у розрахунку обсягу споживання без

ПДВ дозволить більш точно оцінити додаткові надходження, пов’язані зі

зміною податкової ставки.

Якщо вважати, що структура споживання містить чотири групи витрат:

транспорт, товари довгострокового користування, продукти харчування, товари

та послуги нетривалого користування, тоді індикатор надходжень ПДВ може

бути виражений так:

. (20)

Дане рівняння можна розділити на дві складові: прогноз споживання на

основі величини податкових ставок і обсягу споживання та ціни

Індикатор надходжень від ПДВ на основі обсягу споживання і ставок

податку розраховується із застосуванням різних ставок ПДВ до різних

категорій споживання, що виражені у постійних цінах:

. (21)

Таким чином, отримане значення не тільки прогнозує обсяг

споживання, а й відображає вплив зміни ставок ПДВ. При цьому

дорівнює:

. (22)

Вираз, який оцінює вплив податкових ставок, відповідає

середньозваженій різних ставок оподаткування, чия вага відображає частку

кожного компонента у загальному обсягу споживання:

. (23)

Індикатор надходжень ПДВ на основі ціни розраховується із

співвідношення між номінальним обсягом і ставкою оподатковування. У

зв’язку з цим прогноз цін є не що інше як середньозважена ціна різних

компонентів споживання:

. (24)

52

Однак потрібно зазначити, що рівень прогнозованих надходжень є дещо

заниженим порівняно з фактичними обсягами зібраного ПДВ. Подібна похибка

може зумовлюватися, по-перше, тим, що індикатор не враховує всі статті

приватного споживання, які оподатковуються податком, по-друге, сезонністю

податкових платежів. Більші надходження у першому кварталі пов’язані з тим,

що доходи поточного кварталу відображають споживання попереднього.

Ураховуючи описані вище проблеми, модель для довгострокового

прогнозування набуває такого вигляду:

, (25)

де змінна Sі (і = 1,2,3) – сезонний чинник, а змінна Ds2009q2 – фіктивна

змінна, яка з’являється у другому кварталі 2009 року і відображає структурну

реформу ПДВ у Португалії.

Прогнозні значення надходжень ПДВ у короткостроковому періоді

розраховуються:

. (26)

При цьому існує принципова різниця між коротко- та довгостроковими

функціями прогнозування. Так, у довгостроковій перспективі передбачається,

що змінна входить до рівняння з одиничною еластичністю, що є досить

спірним питанням. З одного боку, ряд емпіричних досліджень доводять, що

еластичність перебуває на проміжку, нижчому нуля. З іншого боку, зважаючи

на те, що товари з більш високою еластичністю щодо доходу, як правило,

оподатковуються податком за вищими ставками, відповідно еластичність буде

більше одиниці. Зважаючи на зазначене, було вирішено ввести дану змінну з

одиничною еластичністю.

Податок на нафтопродукти – досить специфічний податок (збір), який

стягується під час продажу палива. Основні індикатори пов’язані з

прогнозуванням надходжень цього податку:

53 , (27)

де та – специфічні податки на продаж бензину та дизельного

палива у період t. У практиці Міністерства фінансів Португалії

використовується така модель прогнозування, що поєднує як довгострокову,

так і короткострокову динаміку надходження податків від продажу

нафтопродуктів:

. (28)

У рівнянні присутні дві фіктивні змінні, які позначають перманентні

зміни, пов’язані з кризою 2008 року. Змінна Ds2008 вимірює перманентні

зміни, які виникли між індикатором та рівнем податкових надходжень, а змінна

Dh2008 оцінює тимчасовий ефект зміни ставок оподаткування у 2008 році.

Крім того, до регресії включено змінну, що позначає статистичні викиди ( .

Річ у тім, що у лютому 2006 року відбулося різке падіння надходжень, яке було

компенсоване у наступному місяці.

54

Додатки

55

Додаток А

Податкові надходження та відповідні методи прогнозування в окремих штатах США* Податок Метод

Індивідуальний податок на

доходи

Податок на прибуток

корпорацій

Загальний податок

на продажі

Податок на моторне паливо

Податок на тютюнові

вироби

Податок на алкогольні

вироби

Податок на видобуток корисних копалин

Поточні платежі

Акциз на

тютюн

Лотереї / інші

азартні ігри

Міжнародні доходи

Просте трендове рівняння

19 20 17 18 24 19 12 27 14 24 20

Часові ряди 19 18 19 11 14 15 8 5 2 12 5 Лінійна

регрессія 25 23 24 18 15 16 7 5 3 11 9

Дельфі / експертна

оцінка 11 11 9 6 7 7 7 4 6 8 3

Незалежні консультанти 8 8 7 5 4 5 4 3 11 4 2

Консенсус -прогноз 23 24 23 17 18 20 10 9 10 16 6

*Джерело: Klay E., Vonasek J. Consensus Forecasting for Budgeting in Theory and Practice. / Government Budget Forecasting in Theory and Practice. Boca Raton. FL: Taylor

& Francis, 2008. – pp. 639.

56

Додаток Б

Сутність базових підходів до прогнозування податкових надходжень у розрізі основних видів податків в Австралії

Вид доходів База оподаткування Супутні економічні параметри

Проблеми з часом сплати

податку

Розширена методологія прогнозування

Податок на доходи, який стягується у джерела

Доходи, отримані як винагорода за найману працю

Оплата праці працівників (зарплата) Ні

Економетрична модель, у якій податкові надходження розраховуються на основі базових параметрів рівняння і коефіцієнта прогресивності

Інші особисті податки

Складові особистого доходу (тобто відсотки, дивіденди, приріст капіталу), за винятком заробітної плати та інших винагород

Валовий дохід, інші доходи домогосподарств, доходи від власності

Так Зіставлення темпів економічного зростання із зростанням обсягів податкового відшкодування для кожної окремої складової, з подальшим агрегуванням отриманих результатів

Податок на додаткові вигоди

Вартість пільг у безготівковій формі, яка надається працівникам і підлягає оподаткуванню

Оплата праці працівників (зарплата) Ні Зіставлення темпів економічного зростання та темпів

зростання податкових надходжень

Пенсійне забезпечення

Внески на пенсійне забезпечення та інвестиційний дохід

Оплата праці працівників (заробітна плата) і номінальне зростання ВВП

Так

Для внесків на пенсійне забезпечення – зіставлення темпів зростання доходів з темпами зростання податкового відшкодування. Для доходів від пенсійних внесків – зіставлення темпів зростання номінального ВВП та зростання цін на активи

Компанії Прибуток корпоративного сектору, що підлягає оподаткуванню

Валовий прибуток Так

У більшості випадків зіставлення параметрів зростання з темпами податкового відшкодування. Для деяких доходів, таких як доходи отримані за кордоном, застосовується аналіз часових рядів

57

Продовження Додатка Б

Вид доходів База оподаткування Супутні економічні параметри

Проблеми з часом сплати

Розширена методологія прогнозування

Рентний податок на нафтопродукти

Прибуток з нафтопродуктів, який підлягає оподаткуванню

Обмінний курс та ціни на сировину Так Зіставлення темпів економічного зростання та темпів

зростання податкових доходів

Податок на товари та послуги

Споживання і житлові інвестиції та пов’язані з ними витрати з передачі прав власності (наприклад збір за володіння нерухомістю)

Житлові інвестиції, витрати, які підлягають оподаткуванню і витрати, пов’язані з передачею прав власності

Ні Зіставлення темпів економічного зростання та темпів зростання податкових надходжень

Акцизний податок та митний збір з алкогольних виробів

Комерційне виробництво алкоголю та його імпорт

Обсяг споживання алкоголю Ні Зіставлення темпів економічного зростання та темпів

зростання податкових надходжень

Акцизний податок та митний збір з тютюнових виробів

Виробництво тютюнових виробів та його імпорт

Обсяг споживання сигарет Ні Зіставлення темпів економічного зростання та темпів

зростання податкових надходжень

Акцизний податок з палива

Виробництво палива та його імпорт

Обсяг споживання палива, реальний ВВП (для дизельного палива)

Ні Зіставлення відповідного темпу економічного зростання з темпами зростання податкових надходження, а потім агрегування

Податок на автомобілі класу «Люкс»

Вартість автомобілів

Загальний обсяг продажів транспортних засобів (автомобілі та причепи)

Ні Зіставлення темпів економічного зростання та темпів зростання податкових надходжень

Податок на приріст капіталу

Зміна вартості активів, які підлягають оподаткування

Зростання номінального ВВП Ні Зіставлення темпів економічного зростання та темпів

зростання цін на активи

58 Для нотаток

59 Для нотаток

60