Математические модели прогнозирования трансформации налоговой траектории крупных российских компаний

Об авторах:

Баннова Кристина Алексеевна, кандидат экономических наук, заведующий кафедрой экономики и финансов, Тюменский государственный университет; k.a.bannova@utmn.ru; ORCID: 0000-0002-3603-2659

Актаев Нуркен Ерболатович, кандидат физико-математических наук, научный сотрудник, Тюменский государственный университет n.e.aktaev@utmn.ru

Тюрина Юлия Габдрашитовна, доктор экономических наук, доцент, профессор Департамента общественных финансов, Финансовый университет при Правительстве РФ (г. Москва); u_turina@mail.ru; ORCID: 0000-0002-5279-4901

Аннотация:

Цифровые технологии изменили отношения между обществом и субъектами хозяйствования, налогоплательщиками и государством. При прочих равных условиях способность эффективно управлять финансовыми потоками, принимать управленческие решения зависит от правильного и налаженного взаимодействия между государством и налогоплательщиками. <br>
Цель исследования заключается в построении математических моделей прогнозирования трансформации налоговой траектории крупных российских компаний в условиях цифровой экономики. Для этого необходимо исходить из формирования и развития понимания у налогоплательщика цифровой эпохи особенностей и возможностей современных и перспективных информационно-коммуникационных технологий, в том числе методов математического моделирования, составляющих основу цифровой экономики, для построения и устойчивого развития бизнеса, совершенствования системного видения бизнес-процессов. Научная гипотеза основывается на том, что дальнейшее развитие теории и практики управления взаимодействием экономических субъектов посредством математических моделей в условиях внедрения цифровых технологий, согласование их интересов возможно только в контексте взаимоотношений ключевых участников экономических отношений, в которых во главе угла стоит налогоплательщик, что позволяет четко определить направления совершенствования налоговой траектории крупных российских компаний. Научная новизна работы заключается в том, что результаты анализа трансформаций налоговых траекторий крупных российских компаний со стороны государства и налогоплательщика позволят решить вопрос достижения баланса интересов всех сторон. Нахождение такого баланса будет способствовать преодолению кризиса доверия к власти, развитию креативности и адаптивности российского общества к новым налоговым изменениям. Масштабность данной задачи определяется сложностью объекта исследования, долгосрочным и многоаспектным характером влияния моделирования цифровой экономики на адаптацию к новым цифровым реалиям государства и налогоплательщиков, а также отсутствием значимых аналогов решения данной задачи в мировой и отечественной экономической науке. В рамках данной статьи посредством полиномиальной аппроксимации получены модели налоговых траекторий компаний, позволяющие прогнозировать налоговую нагрузку. Данные для аппроксимаций получены с помощью ранее построенной математической модели оптимальной налоговой траектории. Основными входными данными модели являются основные фонды и человеческие ресурсы, совокупность которых образует производственную функцию.

Список литературы:

1. Баннова К. А. Модель оптимального управления налогами при стандартных типах производственных функций / К. А. Баннова, Н. Е. Актаев // Известия Дальневосточного федерального университета. Экономика и управление. 2018. № 2 (86). С. 38-44.

2. Баннова К. А. Математическое моделирование максимизации выпуска продукции при формировании оптимальной налоговой нагрузки / К. А. Баннова, Н. Е. Актаев // Известия Дальневосточного федерального университета. Экономика и управление. 2017. № 2 (82). С. 33-38.

3. Bach S. Optimal top marginal tax rates under income splitting for couples / S. Bach, G. Corneo, V. Steiner // European Economic Review. 2012. No 56. Рр. 1055-1069.

4. Bannova K. A. Mathematical modelling of optimal tax trajectory within the framework of Cobb-Douglas model / K. A. Bannova, N. E. Aktaev // Applied Economics Letters. 2019. Рр. 1-7. DOI: 10.1080/13504851.2019.1688240 (accepted).

5. Barhoumi K. Stochastic trends and fiscal policy / K. Barhoumi, R. Cherif, N. Rebei // Economic Modelling. 2018. No 75. Pp. 256-267.

6. Belan P. Optimal indirect taxation with a restricted number of tax rates / P. Belan, S. Gauthier // Economic Modelling. 2006. No 90. Pp. 1201-1213.

7. Bhattarai K. Tax plan debates in the US presidential election: a dynamic CGE analysis of growth and redistribution trade-offs / K. Bhattarai, P. Bachman, F. Conte, J. Haughton, M. Head, D. Tuerc // Economic Modelling. 2017. No 68. Pp. 529-542.

8. Biddle J. The introduction of the Cobb-Douglas regression / J. Biddle // Journal of Economic Perspectives. 2012. Vol. 26. No 2. Pp. 223-236.

9. Bohácek R. Optimal government policies in models with heterogeneous agents / R. Bohácek, M. Kejak // Journal of Economic Theory. 2018. No 176. Pp. 834-858.

10. Castelletti-Font B. Should euro area countries cut taxes on labour or capital in order to boost their growth? / B. Castelletti-Font, P. Clerc, M. Lemoine // Economic Modelling. 2018. No 71. Pp. 279-288.

11. Celimene F. Tax evasion, tax corruption and stochastic growth / F. Celimene, G. Dufrenot, G. Mophou, G. N’Gurekata // Economic modelling. 2014. No 52. Pp. 251-258.

12. Cheng M. L. A modified Cobb-Douglas production function model and its application / M. L. Cheng, Y. Han // IMA Journal of Management Mathematics. 2014. Vol. 25. No 3. Pp. 353-365.

13. Choi Y. Dynamic scoring of tax reforms in a small open economy model / Y. Choi, S. Kim // Economic Modelling. 2016. Vol. 58. Pp. 182-193.

14. Dahan M. The optimal asymptotic income tax rate / M. Dahan, M. Strawczynski // Journal of Public Economic Theory. 2012. No 14. Pp. 737-755.

15. Dahan M. Optimal income taxation: an example with a U-Shaped pattern of optimal marginal tax rates: comment / M. Dahan, M. Strawczynski // The American Economic Review. 2000. No 90. Pp. 681-686.

16. Diamond P. Optimal taxation in a stochastic economy. A Cobb-Douglas example / P. Diamond, L. Helms // Journal of Public Economics. 1980. No 14. Pp. 1-29.

17. Eichert W. Long-period positions in multi-sectorial Cobb-Douglas economies / W. Eichert // Metroeconomica. 2014. No 65. Pp. 136-153.

18. Gaffeo E. Taxing financial transactions in fundamentally heterogeneous markets / E. Gaffeo, M. Molinari // Economic Modelling. 2017. No 64. Pp. 322-333.

19. Guo J. Dynamic income taxation without commitment: comparing alternative tax systems / J. Guo, A. Krause // Economic Modelling. 2015. No 47. Pp. 319-326.

20. Kaneko M. The optimal progressive income tax. The existence and the limit tax rate / M. Kaneko // Mathematical Social Sciences. 1982. No 3. Pp. 193-222.

21. Minabe N. The possible shapes of the production possibility curve under Cobb-Douglas production function / N. Minabe // European Economic Review. 1980. No 14. Pp. 1-8.

22. Mitra S. To tax or not to tax? When does it matter for informality? / S. Mitra // Economic Modelling. 2017. No 64. Pp. 117-127.

23. Morimoto H. Optimal consumption in a growth model with the Cobb-Douglas production function / H. Morimoto, X. Zhou // SIAM Journal on Control and Optimization. 2008. Vol. 47. Pp. 2991-3006.

24. Muro K. A note on the three-sector Cobb-Douglas GDP function / K. Muro // Economic Modeling. 2013. Vol. 31. Pp. 18-21.

25. Myles G. On the optimal marginal rate of income tax / G. Myles // Economics Letters. 2000. No 66. Pp. 113-119.

26. Newbery D. Optimal tax rates and tax design during systemic reform / D. Newbery // Journal of Public Economics. 1997. No 63. Pp. 177-206.

27. Richardson G. The impact of financial distress on corporate tax avoidance spanning the global financial crisis: evidence from Australia / G. Richardson, G. Taylor, R. Lanis // Economic Modeling. 2015. No 44. Pp. 44-53.

28. Saez E. Using elastic to derive optimal income tax rate / E. Saez // Review of Economic Studies. 2001. No 68. Pp. 205-229.

29. Sanz-Sanz J. F. The Laffer curve in scheduler multi-rate income taxes with non-genuine allowances: an application to Spain / J. F. Sanz-Sanz // Economic modelling. 2016. No 55. Pp. 42-56.

30. Shen Z. Multi-objective time-cost optimization using Cobb-Douglas production function and hybrid genetic algorithm / Z. Shen, A. Hassani, Q. Shi // Journal of Civil Engineering and Management. 2016. No 22. Pp. 187-198.

31. Yang Z. Tax reform, fiscal decentralization, and regional economic growth: new evidence from China / Z. Yang // Economic Modelling. 2016. No 59. Pp. 520-528.

32. Zhang L. Optimal tax structure and public expenditure composition in a simple model of endogenous growth / L. Zhang, Y. Ru, J. Li // Economic Modelling. 2016. No 59. Pp. 352-360.