Інформатизація податкових систем

В.М. Казіев, О.Л. Шандіров, К.В. Казіев

Системні аспекти та аналіз

Наявність розвивається адекватної системи соціально-економічних, правових, технологічних, гуманітарних зв'язків і відносин - необхідна передумова побудови інформаційного суспільства. При цьому однією з найважливіших соціально-економічних систем є податкова [1, 8, 11, 13]. Рівень економічного розвитку суспільства визначається як розвитком засобів виробництва і виробничих процесів, так і розвитком інформаційних процесів і відносин у податкових системах, причому їх стан вирішальним чином впливає на еволюцію виробничих і невиробничих сфер, а також на все суспільство в цілому.

Інформатизація податкових систем - це процес перетворення їх у керовані, самоорганізуються системи на основі засобів опису та вивчення, технологій їх актуалізації, спрямованих як на отримання інформації, знань (це їх внутрішня сутність), так і на використання інформації, знань, прийняття на їх основі рішень в різних соціально-економічних областях (це їхня зовнішня сутність).

При інформатизації податкових систем вирішується цілий ряд завдань. У їх числі комп'ютерна та технологічна підтримка діяльності податкових служб, в Зокрема, комп'ютеризація, розвиток систем і засобів зв'язку податкових служб, використання типових комп'ютерних мереж та корпоративних відкритих інформаційних систем для оперативного обліку, контролю та діловодства. При це комп'ютеризація - не самоціль, а необхідне інструментальне забезпечення для постановки і вирішення проблем інформатизації та діловодства.

Ще один пласт завдань - автоматизація робіт з оподаткування (ведення баз даних по оподатковуваним особам, податкового законодавства, дій податкової служби тощо) і підготовка (перепідготовка) кадрів для її підтримки, розробка і використання АРМ працівника податкової служби. Тут автоматизація служить засобом необхідної методологічної та технологічної підтримки.

Вирішуються також завдання розробки і використання економіко-математичних моделей і розрахунків для оперативного та довгострокового прогнозування економічних ситуацій, наприклад, динаміки збору податків і ставок оподаткування, оптимальних та граничних ставок оподаткування та ін При цьому моделювання є засобом необхідної економіко-математичної підтримки передбачуваності і стабільності системи.

В процесі інформатизації досягається інтелектуальне забезпечення прийняття рішень у різних соціально-економічних ситуаціях та оцінки динамічної тяжкості податкового тягаря, фінансових наслідків рішень в системі оподаткування, інфологіческая і комп'ютерна підтримка прийняття таких рішень. Воно служить необхідною підтримкою ОПР і є умовою життєздатності системи.

В число найважливіших завдань інформатизації входять також забезпечення інформаційної безпеки податкових систем і установ, моделювання та прогнозування інформаційної небезпеки і несанкціонованого доступу до даних. Забезпечення цих функцій є необхідною умовою надійності і завадостійкості системи.

В процесі інформатизації податкової системи необхідно створити програмно-алгоритмічну і технічну базу розробки та впровадження перспективних обчислювальних середовищ, корпоративних систем та мереж. Має бути також створити якісні та гнучкі податкові інформаційні потоки і структури, системи на основі впровадження нових інформаційних технологій і інформаційного реінжинірингу. Одночасно слід забезпечити інформаційну безпека податкових систем і підвищити податкову, інформаційну грамотність населення.

Будь-яке економічне рішення повинне бути засноване на фундаментальних принципах системного аналізу, інформатики, теорії управління та враховувати поведінку людини і організаційно-ринкової структури в навколишньому середовищі, раціональні та економічно обгрунтовані форми мотивації і норми поведінки в цьому середовищі. У податкових системах часто відсутній системний підхід: одні види податків стимулюють одні види діяльності, а інші - зовсім інші, відсутня єдине джерело податкових платежів, є непрямі податки (ПДВ, акцизи), окремі види податків неспівставними і т.п. Системний підхід до стягування податків означає єдине джерело податків - прибуток, причому з урахуванням заходів впливу податкових складових прибутку на саму прибуток, а також з урахуванням відрахувань у позабюджетні фонди. Необхідна єдина податкова правова база, система заходів, які сприяють зростанню відповідальності за податкові правопорушення, а також скорочують ризик і підвищують інвестиційну активність і стійкість підприємницької діяльності. Важливим фактором системності економічних рішень, особливо, в податковій політиці, є розуміння того, що економічні цінності актуалізуються лише з урахуванням культурних, релігійних, політичних та інших цінностей та інститутів суспільства - кожне суспільство саме (іноді неявно) встановлює місце економічних цінностей в системі інших цінностей, впорядковуючи їх (наприклад, за допомогою податкових норм та прав) в структури і закони.

Основні системно-інформаційні цілі податкової системи:

актуалізація і підтримка правових актів і законів про податки і платежі;

облік платежів та платників, правильності та своєчасності платежів до бюджету;

взаємодія з виконавчими, фінансовими органами;

правильне застосування штрафних санкцій, облік прихованих (занижених) прибутків і втрат у тіньовій економіці;

подання звітності та документації вищестоящим органам та ін

Основні системно-інформаційні функції податкової системи:

забезпечення обліку платників податків і податків за категоріями, видами платежів тощо;

аналіз динаміки податкових платежів та їх прогнозування за всіма основними та відслідковувати фактори;

проведення податкового моніторингу;

аналіз економічної діяльності підприємств регіону;

організація і проведення необхідних податкових заходів;

впровадження систем і середовищ з використанням нових інформаційних технологій, систем прийняття та підтримки рішень;

вдосконалення функціонування податкових систем і систем оподаткування та ін

Розвиток податкової системи визначається метою і ресурсами системи, а зміна внутрішньосистемної інформації відбувається таким чином, щоб зменшувалася ентропія системи (відповідно до інформаційної синергетикою).

При формуванні федеральної і регіональної податкової політики необхідно враховувати, що сфера виробництва, розподілу і споживання товарів і послуг неможлива без сфери виробництва, розподілу і споживання знань і професіоналізму, а рівень розвитку суспільства залежить від якості, кількості та адекватності інформаційних потоків та магістралей для вирішення соціально-економічних проблем.

Політика інформатизації, інвестиційна та податкова політика тісно взаємопов'язані і в інформаційному суспільстві взаємно визначають один одного.

Нові інформаційні технології в податкових системах: проблеми, приклади і досвід застосування модельних рішень

Найкращі прогресивні інформаційні технології не можуть розвиватися і навіть функціонувати в умовах слаборозвиненою і негнучкій, неефективної економіки, низької кваліфікації та недостатнього професіоналізму працівників. Для нормального розвитку таких технологій необхідно також чітке розуміння соціально-економічних систем (їх цілей, ресурсів, моделей), що ведуть до ефективного виробництва та бізнесу, раціональному розподілу та споживання, цілеспрямованим і ресурсообеспечения процесам в суспільстві.

Найчастіше всього в податкових системах актуалізуються наступні нові інформаційні технології:

моделювання і обчислювальний експеримент;

бази даних та автоматизовані інформаційні системи (АІС);

бази знань, експертні та інтелектуальні системи (у тому числі часто -- евристичні процедури і системи);

інтелектуальні середовища планування та управління;

телекомунікаційні засоби доступу і стиснення інформації;

автоматизовані системи (контролю, управління і т.д.), АРМи;

комп'ютерні, віртуальні організаційні системи;

інтегровані пакети прикладних програм;

мультимедійні, гіпертекстові, гіпермедійний і WWW-технології;

технології когнітивні та візуалізації;

об'єктно-орієнтовані технології;

середу-орієнтовані технології;

CASE-технології;

нечіткі і нейро-орієнтовані технології.

Розглянемо приклади, що демонструють наявний в авторів досвід їх використання, а також перспективи застосування і напрямок вектора інформаційного реінжинірингу податкових систем. Виберемо для цієї мети часто застосовуються в таких системах технології.

Економіко-математичне і комп'ютерне моделювання, обчислювальний експеримент. Для вирішення актуальних завдань управління і планування використовуються математичне, в Зокрема, імітаційне моделювання та обчислювальний податковий експеримент. Перелік розв'язуваних завдань постійно розширюється, а самі моделі ускладнюються.

Актуальною завданням у податкових системах є аналіз і, хоча б короткострокове, прогнозування темпів збору податків. Розглянемо наступну модельну задачу: побудувати математичну і комп'ютерну модель і провести обчислювальні експерименти для аналізу динаміки заборгованості та налогособіраемості, а також виявлення факторів, що впливають на цю динаміку.

Сенс використовуваних нижче змінних: х1 - коефіцієнт абсолютної ліквідності; х2 - коефіцієнт поточної ліквідності; х3 -- дебіторська заборгованість; х4 - кредиторська заборгованість; х5 - Перевищення кредиторської заборгованості над дебіторською; х6 -- коефіцієнт фінансової залежності; х7 - коефіцієнт співвідношення залучених і власних коштів; х8 - кредиторська заборгованість перед бюджетом; х9 - кредиторська заборгованість із соціального страхування і позабюджетних платежів; х10 - коефіцієнт збирання податкових платежів; х11 - коефіцієнт збирання податку на прибуток. Ці коефіцієнти визначаються у відповідності з відомими фінансовими і нормативно-довідковими матеріалами і за даними республіканської податкової бази даних (БД УМНС РФ по КБР).

Були проведені різні (відсівають, що класифікують, регресійні і кореляційні) обчислювальні експерименти з використанням БД УМНС РФ по КБР. План експериментів визначався економічними міркуваннями, а також цілями і рекомендацій відділу аналізу УМНС РФ по КБР. Більшість експериментів було спрямовано на виявлення факторів, що роблять найбільший вплив на збір податків (на коефіцієнт збору податків) за різні місяці, квартали і роки, на оцінку податкового потенціалу підприємств, їх фінансової самостійності і стійкості. Зокрема, здійснювалися експерименти по знаходженню емпіричних залежностей виду: x10 = f (x1, x2, x3, x4, x6, x8, x9), x10 = F (x3, x4, x6, x7, x8), x10 = f (x1, x2, x6, x7), x10 = f (x3, x4, x8), x10 = f (x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9), x10 = f (x1, x2, x6), x10 = f (x3, x4, x8, x9), x10 = f (x3, x4, x8), x6 = f (x3, x4, x8, x9), x10 = f (x1, x2, x6), x6 = F (x1, x2, x3, x4, x5, x7, x8, x9, x10, x11), x10 = F (x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9, x10), x6 = F (x1, x2, x3, x4, x7, x8, x10), x10 = f (x1, x2, x3, x4, x6, x7, x8), x6 = F (x1, x2), x6 = f (x1, x2, x10, x11).

Важливі експерименти ставили метою знаходження емпіричної залежності виду х6 = F (x1, x2, x3, x4, x7, x8, x10). Вона дозволяє статистично оцінити фінансову залежність підприємств району, їх податковий потенціал. Наприклад, у результаті обробки даних з БД УМНС РФ по КБР по Баксанскому району КБР була знайдена лінійна залежність виду:

x6 = 0.85278 + 0.01021 x1 + 0.0001 х2 - 0.000005 х3 + 0.00002 х4 + 1.000025 х7 - 0.000012 х8 +0.000281 х10.

Коефіцієнт множинної кореляції значущий і складає 0.98. Обчислені довірчі інтервали коефіцієнтів зв'язку та значимість. Побудовано також загальна кореляційна таблиця 95%-ної значущості, яка дозволяє оцінити тісноту зв'язків зазначених вище факторів і визначити основні керуючі і керовані параметри податкової системи, здійснити короткострокове планування і управління.

Аналогічні залежності були отримані і використані для інших районів і міст КБР. Чи не приводячи їх з-за однотипності, відзначимо основні результати аналізу проведених експериментів:

найбільш адекватні результати отримані для експериментів типу x6 = f (x1, x2, x3, x4, x5, x7, x8, x9, x10, x11) і x6 = f (x1, x2, x3, x4, x7, x8, x10);

по кожному району і місту для експериментів зазначених двох типів знайдена регресійна залежність з високим ступенем адекватності; коефіцієнт множинної кореляції дорівнює 0.96 - 1.0, а відносна похибка складає в середньому 5 - 9%; експерименти інших типів дають гірші результати і вимагають використання нелінійного регресійного аналізу і більш складних методів, що, однак, не представляє принципових труднощів;

використана авторська програма (можливе використання відомих потужних пакетів аналізу, наприклад, MATHCAD, STATISTICA, але цей шлях вимагає узгодження вхідних та вихідних специфікацій пакету та БД УМНС РФ по КБР) працює якісно, наприклад, що були коливання параметрів (від 7814.612 до 0) "ухвачени" і відображені в моделі, а обчислені довірчі інтервали коефіцієнтів залежностей можна використовувати для визначення граничних прогнозних значень функції відгуку;

по зазначеним залежностей можна оцінювати (прогнозувати на короткий термін, наприклад місяць, квартал) збір податків і фінансову активність підприємств при тих або інших значеннях інших значущих факторів, тобто можна проводити імітаційні розрахунки та планування;

необхідно побудувати більш складні й адекватні моделі (відстежити динаміку за тривалий період) і провести податковий інформативний моніторинг.

В регіональній системі оподаткування дуже важливо використовувати методи аналізу економічного і фінансового стану підприємств і фірм, що дозволяють отримувати порівняльні оцінки економічної чи фінансової стійкості підприємств та їх налогоплатежеспособності. Такий аналіз необхідний і для вироблення відповідних рекомендацій щодо зміни порядку сплати податків, їх структури та ін

В Нині в країні і, зокрема, в КБР зростає питома вага збиткових підприємств. Як показують дані по республіці за 1998 р., найбільші збитки в розмірі 70,1% спостерігаються в промисловості. Проведені експерименти, аналіз їх результатів дозволяють оцінити потенціал виробників.

Складність і різноманітність, слабка структурованість і погана формалiзуються, економічних і політичних механізмів, що визначають роботу підприємств, що не дозволяють перетворити процедури прийняття рішень у податковій системі в ефективні математичні моделі [7] і алгоритми прогнозування. Тому часто ефективно використання хоча і простих напівемпіричних (подібних описаним вище), але гнучких, надійних і технологічних процедур прийняття рішення. Крім того, в силу динамічності процесів, що відбуваються в податкових системах, їх поганої формалiзуються, і структурованою, браку інформації, дорожнечу і складність проведення податкового моніторингу, імітаційне моделювання часто є основним джерелом отримання інформації про системі.

Імітаційна модель може бути прогнати з різними ставками оподаткування, що дозволить виробити оптимальну для бюджету ставку (вона відрізняється від максимальної ставки), зокрема, відповідну тієї чи іншої кривої Лаффера. Ці криві демонструють, що зі зростанням ставки оподаткування збір податків до бюджету збільшується лише до певного значення, а потім зменшується. Може мати місце оптимальна ставка оподаткування, максимізує інвестиції в економіку, і вона менше ставки, максимізує надходження податків до бюджету. Високі податки ведуть до спаду виробництва, ділової активності, приховування доходів, інфляції.

Розглянемо ще одну, поки що лише досліджену математично, і не доведену до практичного використання (через необхідність ідентифікації моделі), але досить актуальну задачу - моделювання можливості зниження податкового тягаря [6].

В Останнім часом все гостріше відчувається необхідність прогнозування впливу рівня оподаткування на діяльність господарствующего суб'єкта. Зокрема, необхідно визначити ту граничну норму, перевищення якої тягне за собою втрати суспільства і держави. Визначення сукупної величини податкових зборів таким чином, щоб вона, з одного боку, максимально відповідала державних витрат, а з іншого - надавала слабо негативне вплив на ділову активність, відноситься до числа головних завдань державного управління. У Росії, на відміну від більшості розвинених країн, значна частина доходів надходить до державного бюджету у вигляді податків з юридичних осіб. За таких умов важливо змоделювати, як зниження податкового тягаря впливає на діяльність і платежі підприємств до бюджету.

Отже, наше завдання полягає в тому, щоб визначити потенційну можливість збільшення збору податків в залежності від поведінки різних факторів, що впливають на цей процес. Об'єктом дослідження будуть способи збільшення обсягів випуску і чинники, що на це впливають. Тому в якості податкової бази приймаються обсяги випуску продукції.

Нехай Q - вихідна податкова база (обсяг випуску в грошовій формі), В - дохід бюджету, Т - податкова ставка. Сформулюємо багатокритеріальної оптимізаційних задачу знаходження максимуму приросту загального обсягу випуску продукції

,

де n - кількість розглянутих підприємств, DQi - приріст обсягу випуску i-го підприємства. Для простоти розглянемо адитивний варіант -- максимальний приріст загального обсягу випуску продукції є сума максимальних приростів випуску продукції кожного підприємства:

Використовуючи виробничі функції типу Кобба-Дугласа, приріст обсягів випуску по кожному підприємству будемо висловлювати у вигляді:

де m - кількість факторів, yi (t) - i-й фактор, уimax -- максимальне значення, уimin - мінімальне значення, уiopt - Оптимальне значення i-го фактора, t - час розрахункового періоду, ai (t) - Важливість фактора уi і вона є ваговій функцією кожного i-го фактора.

Так як величина початкової податкової ставки безпосередньо впливає на діяльність підприємства, як фактор у0 приймається величина ставки оподаткування Т0 в початковий момент часу t0 = 0. При цьому 0 Ј Т0 <1.

Оптимальними значеннями i-го фактора будемо вважати експертні оцінки, що характеризують оптимальні значення по кожному i-му фактору, або дані, вибрані з статистичних матеріалів, баз даних, або ж одержувані в результаті рішення більш простих оптимізаційних задач. Для нашого завдання актуальна наступна інтерпретація: фактор у1 (t) - величина зміни податкової ставки DТi (0Ј DТiЈ 1 - Т0); фактор у2 (t) - коефіцієнт рентабельності продукції R (у долях одиниці), аЈ RЈ b; фактор у3 (t) - Питома вага умовно-постійних витрат L в їх загальної величини (в частках одиниці), cЈ LЈd (0