Abstract
Three basic methods are employed to assess the fiscal capacity of territories for fiscal equalization: the representative tax system method, the historical data method, and the macroeconomic indicator method. Each of these methods has its own advantages and disadvantages, while the historical data method is considered the most accurate in terms of approximation of the values of fiscal capacity to actual budget revenues. The aim of the article is to compare the accuracy of assessing Russian regions’ fiscal capacities through various methods, as well as by combining them, and to propose measures to change the current methodology for fiscal capacity assessment. The calculations presented in this article for the Russian regions for 2018 show that, in fact, the representative tax system and historical data methods have a comparable degree of accuracy, and the macroeconomic indicator method is only slightly inferior to them. At the same time, while assessing the fiscal capacity in regard to individual taxes, both the method of historical data and the method of representative tax system may have an advantage in the accuracy of the assessment, the method of macroeconomic indicators being inferior to them (except for the case of corporate income tax). As the author’s calculations show, it is possible to improve the accuracy of assessing regional fiscal capacity through the following measures: (1) not taking into account data for the current financial year, that is, taking into account data for only two reporting years; (2) not adjusting income tax and personal income tax fiscal capacity to the rate of tax revenue growth; (3) using the method of macroeconomic indicators for mineral extraction tax and other tax fiscal capacity.
Highlights
Инструменты фискального выравнивания применяются для сокращения межрегиональной дифференциации доходных возможностей, мерой измерения которых служит налоговый потенциал
От точности оценки налогового потенциала во многом зависят результаты выравнивания, то есть эффективность и справедливость распределения выравнивающих межбюджетных трансфертов между регионами
При этом несколько неожиданным фактом является то, что метод макроэкономических показателей применим для оценки потенциала по НДПИ, акцизам на нефтепродукты и прочим налогам, по всей видимости, корректируя ошибки оценки по иным налогам прочими методами
Summary
Аннотация Для оценки налогового потенциала в целях фискального выравнивания территориальных бюджетов используются три основных метода: метод репрезентативной налоговой системы, метод исторических данных и метод макроэкономических показателей. Показывают, что на самом деле метод репрезентативной налоговой системы, использующийся в действующей методике оценки налогового потенциала, и метод исторических данных обладают сопоставимой степенью точности, а метод макроэкономических показателей уступает им лишь незначительно. При этом на уровне оценки потенциала по отдельным налогам преимуществом в точности оценки может обладать как метод исторических данных, так и метод репрезентативной налоговой системы, а метод макроэкономических показателей заметно им проигрывает (кроме случая налога на прибыль). Как показывают проведенные автором расчеты, повысить точность оценки налогового потенциала регионов можно за счет следующих мер: отказаться от учета данных за текущий финансовый год, то есть учитывать данные только за два отчетных года; отказаться от корректировки налогового потенциала по налогу на прибыль и НДФЛ на превышение темпов роста налоговых доходов выше среднего уровня; использовать метод макроэкономических показателей для оценки налогового потенциала по НДПИ и группе прочих налогов.
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callDisclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
