Математическое моделирование оптимальной налоговой траектории коммерческой организации

Цель исследования – разработка математической модели для проведения количественной оценки налоговой нагрузки посредством построения налоговой траектории коммерческой организации как инструмента оптимизации налоговых платежей.

Методы. Представленная концепция разработана на основе математического моделирования связанных экономических процессов, касающихся формирования налоговой базы крупного хозяйствующего субъекта. В основе модели используется дифференциальное уравнение, определяющее динамику остаточной стоимости основных средств относительно выбранной оптимальной налоговой траектории предприятия.

Результаты работы. Авторами предлагается подход к исчислению налоговых платежей, основанный на построении оптимальной налоговой траектории хозяйствующего субъекта. Проведен анализ влияния построения оптимальной налоговой траектории на эффективность деятельности организации. В данном контексте сформирован ряд принципов построения оптимальной налоговой траектории компании, позволяющих учитывать интересы налогоплательщиков и государства с точки зрения эффективности распределения ресурсов и стабильной пополняемости бюджета. Выявлено, что в целях пополнения доходной части бюджета возможно такое увеличение налоговой нагрузки хозяйствующих субъектов, которое не сказывается на их финансовом положении.

Выводы. Предложенный подход расширяет инструментальный аппарат исчисления налоговых платежей с позиции как налогоплательщиков, так и фискальных органов. Построение оптимальной налоговой траектории способствует принятию точечных решений, касающихся повышения или понижения налоговой нагрузки хозяйствующего субъекта во взаимоучете с факторами макроэкономической конъюнктуры. Это позволяет и управлять доходной частью бюджета, и впоследствии перераспределять ее для решения социальных проблем или преодоления спада деловой экономической активности. На микроуровне это способствует синхронизации системы налогообложения организации и финансовых результатов ее деятельности. Практическая значимость указанного подхода заключается в перспективе дальнейшей проработки и масштабирования механизма построения оптимальной налоговой траектории для большего круга компаний, в том числе за счет различных инструментов государственной финансовой поддержки.

1. Laffer A. Government exactions and revenue deficiencies // Cato Journal. 1981. Vol. 1. Р. 1–21. URL: https://www.semanticscholar.org/paper/Government-Exactions-and-Revenue-Deficiencies-Laffer/fbc6de4968de3836d9a71f83ba844feb4e8e7605#related-papers (дата обращения: 24.03.2024)

2. Povarova A.I. The issues of tax burden distribution in Russia’s economy // Economic and social changes: facts, trends, forecast. 2013. Vol. 6. Iss. 30. Р. 153–168. EDN: https://elibrary.ru/tvmdyz

3. Shnaider E., Kandel A. A system for forecasting corporate-tax revenue based on fuzzy logic and fuzzy set theory // Information Sciences. 1992. Vol. 63. Iss. 1-2. Р. 11–31. https://doi.org/10.1016/0020-0255(92)90060-L

4. Kuo Y.-Y., Liang K.-Y. Human judgments in New York state sales and use tax forecasting // Journal of Forecasting. 2004. Vol. 23. Iss. 4. Р. 297–314. https://doi.org/10.1002/for.914

5. Rich R., Bram J., Haughwout A., Orr J., Rosen R., Sela R. Using regional economic indexes to forecast tax bases: evidence from New York // The Review of Economics and Statistics. 2005. Vol. 87. Iss. 4. Р. 627–634. https://doi.org/10.1162/003465305775098215

6. Горский И.В. К проблеме налоговой нагрузки в России // Экономика. Налоги. Право. 2015. № 1. С. 127–133. EDN: https://elibrary.ru/rnzhjm

7. Лыкова Л.Н. Налоговое бремя в Российской экономике: избыточное или недостаточное // Экономика. Налоги. Право. 2014. № 3. С. 4–11. EDN: https://elibrary.ru/sfukfv

8. Барашева Т.И. Налоговое регулирование субъектов малого и среднего предпринимательства // Север и рынок: формирование экономического порядка. 2011. № 1(27). С. 146–150. EDN: https://elibrary.ru/nrbkip

9. Balatsky E.V., Ekimova N.A. Evaluation of Russian economic sectors’ sensitivity to tax burden // Journal of Tax Reform. 2020. Vol. 6. Iss. 2. Р. 157–179. EDN: https://elibrary.ru/glrhsv. https://doi.org/10.15826/jtr.2020.6.2.080

10. Okafor L.E., Bhattacharya M., Apergis N. Bank credit, public financial incentives, tax financial incentives and export performance during the global financial crisis // The World Economy. 2019. Vol. 43. Iss. 1. Р. 114–145. https://doi.org/10.1111/twec.12848

11. Christensen R.C., Hearson M. The new politics of global tax governance: taking stock a decade after the financial crisis // Review of International Political Economy. 2019. Vol. 26. Iss. 5. Р. 1068–1088. https://doi.org/10.1080/09692290.2019.1625802

12. Ju J., Li L., Nie G., Shi K., Wei S.-J. Nonlinear capital flow tax: capital flow management and financial crisis prevention in China // China & World Economy. 2019. Vol. 27. Iss. 4. Р. 1–28. https://doi.org/10.1111/cwe.12284

13. Чернова Е.Г., Разманова С.В. Структурные сдвиги в нефтегазовой отрасли: ключевые факторы, индикаторы, последствия // Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика. 2017. Т. 33. № 4. С. 622–640. EDN: https://elibrary.ru/lhpbvp. https://doi.org/10.21638/11701/spbu05.2017.406

14. Zhang F., Huang Y., Nan X. The price volatility of natural resource commodity and global economic policy uncertainty: Evidence from US economy // Resources Policy. 2022. Vol. 77. Р. 102724. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2022.102724

15. Hajiyev N., Abdullayeva S., Abdullayeva E. Financial stability strategies for oil companies amidst high volatility in the global oil products market // Energy Strategy Reviews. 2024. Vol. 53. Р. 101377. https://doi.org/10.1016/j.esr.2024.101377

16. Зайцев Ю.К., Лощенкова А.Н. Влияние санкций на выручку российских компаний // Журнал Новой экономической ассоциации. 2024. № 2(63). Р. 57–74. EDN: https://elibrary.ru/tujrzc. https://doi.org/10.31737/22212264_2024_2_57-74

17. Minabe N. The possible shapes of the production possibility curve under Cobb-Douglas production function: a comment // European Economic Review. 1982. Vol. 19. Iss. 2. Р. 395–396. https://doi.org/10.1016/S0014-2921(82)80062-7

18. Biddle J. Retrospectives: the introduction of the Cobb-Douglas regression // Journal of economic perspectives. 2012. Vol. 26. Iss. 2. Р. 223–236. https://doi.org/10.1257/jep.26.2.223

19. Muro K. A note on the three-sector Cobb-Douglas GDP function // Economic Modelling. 2013. Vol. 31. Р. 18–21. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2012.11.008

20. Cheng M.L., Han Y. A modified Cobb-Douglas production function model and its application // IMA Journal of Management Mathematics. 2014. Vol. 25. Iss. 3. Р. 353–365. https://doi.org/10.1093/imaman/dpt012

21. Shen Z., Hassani A., Shi Q. Multi-objective time-cost optimization using Cobb-Douglas production function and hybrid genetic algorithm // Journal of Civil Engineering and Management. 2016. Vol. 22. Iss. 2. Р. 187– 198. https://doi.org/10.3846/13923730.2014.897966

22. Kaplanoglou G., Rapanos V., Daskalakis N. Tax compliance behaviour during the crisis: the case of Greek SMEs // European Journal of Law and Economics. 2016. Vol. 42. Р. 405–444. https://doi.org/10.1007/s10657-016-9547-y

23. Buettner T., Kauder B. Political biases despite external expert participation? An empirical analysis of tax revenue forecasts in Germany // Public Choice. 2015. Vol. 164. Р. 287–307. https://doi.org/10.1007/s11127-015-0279-2

24. Jochimsen B., Lehmann R. On the political economy of national tax revenue forecasts: evidence from OECD countries // Public Choice. 2017. Vol. 170. Р. 211–230. https://doi.org/10.1007/s11127-016-0391-y

25. Fisher L.A., Kingston N. Improved forecasts of tax revenue via the permanent income hypothesis // Australian Economic Review. 2017. Vol. 50. Iss. 1. Р. 21–31. https://doi.org/10.1111/1467-8462.12198

26. Tanzer E.P. The effect on housing quality of reducing the structure tax rate // Journal of Urban Economics. 1985. Vol. 17. Iss. 3. Р. 305–318. https://doi.org/10.1016/0094-1190(85)90053-1

27. Zellner A., Ngoie J.K. Evaluation of the effects of reduced personal and corporate tax rates on the growth rates of the U.S. economy // Econometric Reviews. 2012. Vol. 34. Iss. 1-2. Р. 56–81. https://doi.org/10.1080/07474938.2014.944468

28. Malliaris A.G., Malliaris M. What microeconomic fundamentals drove global oil prices during 1986–2020? // Journal of Risk and Financial Management. 2021. Vol. 14. Iss. 8. Р. 391. https://doi.org/10.3390/jrfm14080391

29. Алехин Б.И. Нефть и рубль: коллапс коинтеграции // Финансовый журнал. 2021. Т. 13. № 1. С. 58–74. EDN: https://elibrary.ru/kmvvzp. https://doi.org/10.31107/2075-1990-2021-1-58-74

30. Zhou S., Zhou P., Ji H. Can digital transformation alleviate corporate tax stickiness: The mediation effect of tax avoidance // Technological Forecasting and Social Change. 2022. Vol. 184. Р. 122028. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2022.122028