Объем «серых» зарплат в России составляет порядка 5 триллионов рублей в год. То есть НДФЛ как источник доходов имеет значительный потенциал с точки зрения повышения собираемости. Как его использовать в условиях отсутствия у субъектов РФ и муниципальных образований сведений о реальной налоговой базе по НДФЛ?

Объем «серых» зарплат в России составляет порядка 5 триллионов рублей в год. То есть НДФЛ как источник доходов имеет значительный потенциал с точки зрения повышения собираемости. Как его использовать в условиях отсутствия у субъектов РФ и муниципальных образований сведений о реальной налоговой базе по НДФЛ? Рассказывает Эксперт БФТ Елена Зенцова, заместитель директора Департамента развития комплексных решений Компании БФТ.
С 1 февраля 2018 года вступил в силу приказ ФНС России от 15 января 2018 № ММВ-7-1/4@, утвердивший Методику прогнозирования поступлений доходов в консолидированный бюджет на очередной финансовый год и плановый период (Методика). Подобная Методика действовала и ранее, ее новый вариант содержит отдельные уточнения, касающиеся прогнозирования бюджетообразующих для региональных и местных бюджетов налоговых платежей.
За последние годы (2011-2017) структура доходов консолидированных бюджетов субъектов Российской Федерации не претерпела существенных изменений, наибольший удельный вес в ней занимают налоговые и неналоговые доходы. За последние 6 лет в целом их доля выросла с 76,2 % - в 2011 году до 84,2 % - в 2017 году (+8%), несмотря на общую макроэкономическую и внешнеполитическую нестабильность.
Среди федеральных налогов наибольший удельный вес приходится на налог на доходы физических лиц (НДФЛ), доля поступлений от которого в общей сумме доходов консолидированных бюджетов субъектов Российской Федерации, возросла с 26,1 % в 2011 году до 30,4 % в 2016 году.
Отсутствие сведений о реальной налоговой базе по НДФЛ
Формула расчёта прогнозного объёма поступлений налога на доходы физических лиц, в связи с утверждением новой Методики, не претерпела изменений. Расчёт осуществляется по методу прямого расчёта, основанного на непосредственном использовании прогнозных значений показателей, уровней ставок и других параметров (налоговые льготы по налогу, уровень собираемости и др.). В качестве источников данных для расчёта должны использоваться показатели прогноза социально-экономического развития Российской Федерации (в части фонда заработной платы), соответствующие формы статистической налоговой отчётности и другие источники. И уже здесь, на этапе анализа вышеуказанных источников информации возникают первые серьёзные вопросы, способы решения которых каждый из участников прогнозирования доходов региональных и местных бюджетов вынужден искать самостоятельно, что в итоге приводит к появлению многочисленных и «разнородных» методов прогнозирования, несмотря на декларируемое Методикой единство подходов.
Ключевой проблемой здесь, на наш взгляд, является отсутствие у субъектов Российской Федерации и муниципальных образований сведений о реальной налоговой базе по НДФЛ. Нельзя не отметить, что способы решения данной проблемы, в том числе предложения регионов по внесению изменений в действующее законодательство, направленные на введение механизмов, позволяющих осуществлять полную фиксацию доходов для исчисления НДФЛ, стимулирование работающих граждан к выходу из «тени», являются предметом многолетних дискуссий специалистов разных уровней. Однако ситуация не меняется, а актуальность этой проблемы только возрастает, поскольку показатели налоговой отчётности, в силу норм действующего законодательства, характеризуют достигнутые показатели прошлых лет, а не реально имеющийся потенциал для исчисления налога на доходы физических лиц.
Потенциал – в «серых» зарплатах
НДФЛ как источник доходов имеет значительный потенциал с точки зрения повышения собираемости. Так, в «Основных направлениях бюджетной политики на 2017 год и плановый период 2018 и 2019 годов» приведены оценочные данные по объёму серых зарплат в России в 5 трлн. рублей в год. Минфином России отмечается, что феномен «серых зарплат» представляет наибольший потенциал в части улучшения собираемости на среднесрочном горизонте. По оценке независимых экспертов, анализ показателя, характеризующего отношение скрытой заработной платы к совокупной, позволяет сделать вывод о том, что бюджетная система России недополучает около 1,6 % ВВП по НДФЛ и около 3,0 % ВВП в виде недопоступлений по социальным взносам.
Одним из особых методов контроля правильности формирования налоговой базы и полноты уплаты НДФЛ является работа Комиссий по легализации налоговой базы. Письмом ФНС РФ от 25.07.2017 № ЕД-4-15/14490@ «О работе комиссии по легализации налоговой базы и базы по страховым взносам» установлены обновлённые правила их работы. Деятельность по контролю за выплатой «теневой» заработной платы регламентирована и включает комплекс мер, начиная от аналитических мероприятий в целях отбора плательщиков для рассмотрения на комиссии до повторного рассмотрения их деятельности на заседаниях межведомственных комиссий, созданных при органах власти и местного самоуправления, и назначения, при необходимости, выездной налоговой проверки.
Вместе с тем, невольно возникает вопрос, а насколько «рентабельна» данная деятельность органов власти? Окупаются ли значительные административные издержки специалистов налоговых органов, органов власти регионального уровня и местного самоуправления, во многом обусловленные, на наш взгляд, отсутствием инструментов фиксации и учёта фактической налоговой базы по бюджетообразующему доходному источнику региональных и местных бюджетов, страховым взносам социальной направленности? Располагают ли уполномоченные органы сведениями о реальном состоянии базы для исчисления платежей по НДФЛ и прогнозирования доходной части бюджетов? Что служит ориентиром для постановки задач и утверждения конечных показателей деятельности?
До внесения корректировок
В целом понятно, что дальнейшее сохранение существующей ситуации невозможно и экономически невыгодно для государства. На федеральном уровне в рамках реализации Основных направлений бюджетной, налоговой и таможенно-тарифной политики на 2018 год и на плановый период 2019 и 2020 годов, запланирована разработка мер, направленных на сокращение теневого сектора и вовлечение граждан в официальную экономику. В числе значимых – меры по «обелению» рынка труда, улучшению условий ведения легального бизнеса, обеспечению равных конкурентных условий. Поскольку одной из конечных целей планируемых решений является легализация налоговой базы для исчисления страховых взносов, остаётся надеяться, что соответствующие решения будут оперативны и эффективны.
Однако до внесения корректировок в законодательство, проблемы, связанные с формированием доходной части региональных и местных бюджетов, обеспечением качества прогнозирования поступлений налога на доходы физических лиц, надо как-то решать. В этой связи первоочередной задачей, на наш взгляд, является выявление комплекса факторов, влияющих на рост (снижение) доходов от НДФЛ в режиме «реального» времени, оценка соответствующих отклонений и резервов.
Имитационное моделирование
Опыт отдельных регионов РФ свидетельствует о том, что такие возможности предоставляет использование методов имитационного моделирования, применение которых позволяет не только спрогнозировать объёмы поступлений НДФЛ на среднесрочную и долгосрочную перспективу, но и оценить возможную динамику поступлений в зависимости от комплекса вышеуказанных факторов в краткосрочной перспективе. С помощью инструментов, основанных на применении апробированных математических моделей ретроспективного анализа и прогнозирования, ответственные специалисты финансовых органов получают информацию о «зонах риска» НДФЛ, где обнаруживается тенденция оптимизации налогообложения.
Подход Компании БФТ
Опыт Компании БФТ показывает, что к преимуществам использования прогнозирования НДФЛ, основанных на методах имитационного моделирования, относятся возможность сравнения различных вариантов прогнозирования, учёта экономической (отраслевой) специфики региона, повышение точности и качества прогнозирования.
В целом, по сравнению с другими методами, имитационное моделирование позволяет рассматривать большее число альтернатив, улучшать качество управленческих решений и точнее прогнозировать их последствия.
Методологическое и консультационное сопровождение БФТ в части налогового анализа и прогнозирования включает следующие услуги:
- Формирование перечня организаций
- Формирование прогноза поступлений доходов
- Анализ отклонений от прогноза поступлений
Полный текст статьи заместителя директора Департамента развития комплексных решений Елены Зенцовой читайте в журнале «Бюджет».
Также более подробную информацию по налоговому анализу и прогнозированию Вы можете получить в Департаменте развития государственных и корпоративных проектов:
+7 (495) 784-70-00
bft@bftcom.com
О БФТ:
Компания «Бюджетные и Финансовые Технологии» (БФТ) – российский разработчик проектных решений на базе собственных методологических и программных продуктов для государственного сектора и бизнеса
Компания БФТ создана в 1997 году.
Компания БФТ является дочерним предприятием Компании IBS.
Решения Компании БФТ входят в Единый реестр российского ПО.
Продуктовая линейка Компании охватывает следующие направления:
 Управление государственными финансами
 Управление закупками.
 Управление имуществом и активами.
 Труд и занятость.
 Оказание государственных и муниципальных услуг.
 Системы управления базами данных PostgreSQL и Postgres Pro.
 Вычислительная платформа Скала-Р.
 Система электронного документооборота Docsvision.
Линейка решений Компании БФТ также включает спектр программных продуктов для коммерческих организаций и консалтинговые услуги.
Результатом многолетнего сотрудничества Компании БФТ с органами федеральной и региональной государственной власти стало внедрение централизованных решений масштаба региона в 22 субъектах РФ и успешная реализация более 3800 проектов в 79 регионах и более чем 9500 муниципальных образованиях РФ, а также в Республиках Беларусь и Казахстан.
По итогам 2013-2015 годов Компании БФТ присвоено звание «Лучший поставщик в сфере информационных технологий».
Дополнительная информация:
Пресс-служба БФТ
+7 (495) 784-70-00
companybft@bftcom.com