Перспектива развития транспортного налога

Помимо указанных выше льгот, Законом Самарской области  установлено, что пенсионеры уплачивают транспортный налог по ставке, равной 1/2 ставки налога. Сельхозтоваропроизводители, у которых удельный вес доходов от реализации сельскохозяйственной продукции в общей сумме доходов составляет от 70% до 90%, уплачивают транспортный налог по ставке, равной 1/3 ставки налога для грузовиков. [21]

2.2 Статистический  анализ поступлений транспортного  налога в бюджеты субъектов  РФ    

 В таблицах 2.2-2.7 описана  ежегодная величина поступлений  транспортного налога в регионы  РФ за последние три года  и динамика роста.

Таблица 2.2. Величина поступлений  транспортного налога в бюджеты  субъектов РФ, в т.р.

Год	Удмуртская Республика	Республика Татарстан	Кировская область	Самарская область	Санкт-Петербург
2010	604305,7	1994507,9	557414,4	1693821,0	5946251,0
2011	567080,7	2268353,8	737211,3	1764786,0	5974330,0
2012	678822,4	2150000,0	927560,9	1857965,0	6633648,0

Таблица 2.3. Динамика поступлений  транспортного налога в бюджет Удмуртской Республики

Год	Расход, т.р.	∆Y цеп, т.р.	∆Y баз, т.р.	Тр цеп, %	Тр баз, %	Тпр цеп, %	Тпр баз, %	1% прироста цеп, т.р.	1% прироста баз, т.р.
2010	604305,7
2011	567080,7	-37225	-37225	93,84	93,84	-6,16	-6,16	6043,057	6043,057
2012	678822,4	111741,7	74516,7	119,70	112,33	19,70	12,33	5670,807	6043,057

Таблица 2.4. Динамика поступлений  транспортного налога в бюджет Республики Татарстан

Год	Расход, т.р.	∆Y цеп, т.р.	∆Y баз, т.р.	Тр цеп, %	Тр баз, %	Тпр цеп, %	Тпр баз, %	1% прироста цеп, т.р.	1% прироста баз, т.р.
2010	1994507,9
2011	2268353,8	273845,9	273845,9	113,73	113,73	13,73	13,73	19945,079	19945,079
2012	2150000	-118353	155492,1	94,78	107,80	-5,22	7,80	22683,538	19945,079

Таблица 2.5. Динамика поступлений  транспортного налога в бюджет Кировской  области

Год	Расход, т.р.	∆Y цеп, т.р.	∆Y баз, т.р.	Тр цеп, %	Тр баз, %	Тпр цеп, %	Тпр баз, %	1% прироста цеп, т.р.	1% прироста баз, т.р.
2010	557414,4
2011	737211,3	179796,9	179796,9	132,26	132,26	32,26	32,26	5574,144	5574,144
2012	927560,9	190349,6	370146,5	125,82	166,40	25,82	66,40	7372,113	5574,144

Таблица 2.6. Динамика поступлений  транспортного налога в бюджет Самарской  области

Год	Расход, т.р.	∆Y цеп, т.р.	∆Y баз, т.р.	Тр цеп, %	Тр баз, %	Тпр цеп, %	Тпр баз, %	1% прироста цеп, т.р.	1% прироста баз, т.р.
2010	1693821
2011	1764786	70965	70965	104,19	104,19	4,19	4,19	16938,21	16938,21
2012	1857965	93179	164144	105,28	109,69	5,28	9,69	17647,86	16938,21

Таблица 2.7. Динамика поступлений  транспортного налога в бюджет г.Санкт-Петербург

Год	Расход, т.р.	∆Y цеп, т.р.	∆Y баз, т.р.	Тр цеп, %	Тр баз, %	Тпр цеп, %	Тпр баз, %	1% прироста цеп, т.р.	1% прироста баз, т.р.
2010	5946251
2011	5974330	28079	28079	100,47	100,47	0,47	0,47	59462,51	59462,51
2012	6633648	659318	687397	111,04	111,56	11,04	11,56	59743,3	59462,51

За последние три года поступления в бюджет транспортного  налога показывают 12,3-процентный рост в Удмуртии; 7,8% в Татарстане;  66,4% в Кировской области и  9,7 – в Самарской;  11,6 – в Петербурге. Сохраняется тенденция к росту и для 2013 года. Описанная выше динамика и тренд отражены на рисунке 2.2. Для наглядности динамика поступлений транспортного налога в Санкт-Петербурге – на отдельном рисунке 2.3.

Рис. 2.2. Динамика поступлений  транспортного налога в бюджеты  субъектов РФ

Рис. 2.3. Динамика поступлений транспортного налога в бюджет г.Санкт-Петербург

Также из диаграммы структуры  можно оценить объемы поступлений  транспортного налога в бюджеты  рассматриваемых регионов за 2012 год. В связи с ростом количества автомобилей  поступления от транспортного налога увеличиваются с каждым годом, особенно высокий рост в Санкт-Петербурге: более половины доходов по отношению  к 4 регионам Поволжья. В бюджет Удмуртии поступает меньше всего транспортного  налога.

Рис. 2.4. Структура поступлений  транспортного налога в бюджеты  РФ в 2012 году    

 Расчет основных характеристик  ряда динамики произведен по  формулам: абсолютный прирост = ∆Yц=∆Yi-Yi-1, ∆Yб=Yi-Yб. Темп роста ТРц=Yi/Yi-1, ТРб=Yi/Yб. Темп прироста ТПРц=∆Yц/Yi-1, ТПРб=∆Yб/Yб. 1% прироста цепной= ∆Yц/ТПРц, базисный = ∆Yб/ТПРб. Темп наращения (пункт роста)=∆Yц/Yб.

Согласно 56 статье Бюджетного кодекса, транспортный налог в размере 100% идёт в бюджет субъекта Федерации. Причём сам субъект наделяется правом распределения полученных денежных средств. Существенная часть доходов  бюджета от транспортного налога перенаправляется на содержание и ремонт дорожного полотна, поэтому проведем анализ расходной части дорожного  фона в УР за период 2012 года и первого  квартала 2013. Начиная с 2012 года в  соответствии с Бюджетным кодексом РФ, транспортный налог наряду с  акцизами на нефтепродукты является одним из источников формирования дорожных фондов, на средства которых ремонтируются дороги общего пользования, дворовые территории многоквартирных домов и так далее.

Дорожный фонд УР формируется  из: транспортного налога, акцизов  на нефтепродукты, выдачу разрешений на перевозку спецгрузов и ассигнования из федерального бюджета и тратится на: ремонт и содержание дорог, субсидии муниципалитетам на содержание автомобильных дорог местного значения, погашение бюджетных кредитов, приобретение дорожной техники, РЦП «Развитие автомобильных дорог в Удмуртской Республике и содержание учреждений, осуществляющих управление автомобильными дорогами. [38]

Следующим этапом анализа  выступает аналитическое выравнивание ряда динамики. Для расчетов воспользуемся  линейной функцией и параболой второго  порядка. Аналитическое выравнивание является важнейшим способом количественного  выражения общей тенденции изменения уровней динамического ряда и позволяет получить описание плавной линии развития ряда, а также провести экстраполяцию – прогноз вне ряда.

Таблица 2.8. Расчеты для  аналитического выравнивания

Уравнение тренда: Yt=a0+a1t.

Система уравнений: na0+a1 Σt= Σy; a0Σt+a1 Σt^2= Σyt.

5a0+15a1=4752139; 15a0+55a1=15387278. Корни системы a0=611169.5 и a1=113086.1

Уравнение тренда 2: Yt=a0+a1t+a2t^2.

Система уравнений: a0n+a1Σt+a2Σt^2=Σy; a0Σt+a1Σt^2+a2Σt^3=Σyt; a0Σt^2+a1Σt^3+a2Σt^4=Σyt^2.

5a0+15a1+55a2=4752139; 15a0+55a1+225a2=15387278; 55a0+225a1+979a2=57931342

Корнями данной системы являются значения a0=47493; a1=596237.39; a2=-80525.21 Ошибка аппроксимации  составляет ((Σ(Y-Yt)^2)^0,5)/n) 153085,1 и 140726,13 соответственно.

Вычисленные данные позволяют  нам сделать точечный и интервальный прогноз для второго квартала 2013 года (апрель – июнь). В уравнение  Yt=a0+a1t+a2t^2 подставим значение t=6 и получим значение расхода = 726009,78 (1,92+0,11*9+0,0009*81). Это точечный прогноз. Интервальный прогноз будет скорректирован на ошибку аппроксимации и составит 726009,78 (+/-) 140726,13. Следовательно, во втором квартале 2013 года стоит ожидать расходы дорожного фонда в размере от 585283,65 т.р. до 866735,91 т.р, что в любом случае больше, чем аналогичные расходы в 2012-ом.

Также интересно посмотреть зависимость базовой ставки налога и количества автомобилей на 100 человек  населения на протяжении 10 последних  лет. Данные о количестве автомобилей  за 2010 год на рисунке 2.5 скорректированы  с учетом переписи населения, а данные за 2012 – предварительные.

Рис 2.5. Динамика роста количества авто на 100 человек населения и  ставки транспортного налога в РФ.

С ростом числа автомобилей  в стране базовая ставка налога была снижена, однако раньше регионы могли  варьировать ее в пределах 5 раз, сейчас – 10.

2.3. Эконометрический  анализ зависимости ставки транспортного  налога в регионах РФ от  цен на бензин и количества  автомобилей    

 Более половины (около  64%) автомобилей в России имеют  мощность двигателя до 100 лошадиных  сил, которые преимущественно  потребляют бензин АИ-92. Поэтому  именно такую модель возьмем  для анализа корреляции цены  бензина и ставки налога. [39]

Таблица 2.9. Средняя цена за литр АИ-92 и соответствующая ставка транспортного налога в регионах России

Регион	Средняя цена за литр бензина  АИ-92 на 1 апреля 2013 года (х)	Ставка транспортного  налога для легкового авто до 100 л.с.
Удмуртия	27,99	8
Санкт-Петербург	28,86	24
Татарстан	27,24	10
Кировская область	29,44	20
Самарская область	27,43	14

Оценить корреляцию можно  как с помощью функции «Регрессия»  в пакете «Анализ данных», так  и с помощью функции «КОРРЕЛ» в MS Excel. В данном случае показатель «Множественный R» показывает степень взаимосвязи элементов – 76%. Это достаточно высокий для данного примера процент.

Также проведем анализ зависимости  количества автомобилей на 1000 человек  в регионах и ставки налога для  автомобиля до 100 л.с. [49]

Таблица 2.10. Количество автомобилей  на 1000 человек и соответствующая  ставка транспортного налога в регионах России на конец 2010 года

Регион	Количество авто на 1000 человек (х)	Ставка транспортного  налога для легкового авто до 100 л.с.
Удмуртия	194,5	8
Санкт-Петербург	282,8	24
Татарстан	197,4	10
Кировская область	195,3	20
Самарская область	236,3	14

Данный анализ можно провести несколькими методами. Во-первых, с  помощью линейной функции y=a+bt. Применяя пакет «Анализ данных – регрессия», получаем значения R^2 (показывает тесноту связи) – 47,43%, значение ошибки аппроксимации (указывает на достоверность прогноза) 28,05%. Итого уравнение: y = 0,1198x - 11,311.

Таблица 2.11. Эконометрический анализ зависимости ставки транспортного  налога и количества автомобилей  на 1000 человек

Регрессионная статистика
Множественный R	0,688669
R-квадрат	0,474265
Нормированный R-квадрат	0,299019
Стандартная ошибка	5,628883
Наблюдения	5
Дисперсионный анализ
	df	SS	MS	F	ЗначимостьF
Регрессия	1	85,74703	85,74703	2,706292	0,198503
Остаток	3	95,05297	31,68432	-	-
Итого	4	180,8	-	-	-
	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	-
Y-пересечение	-11,3111	16,31079	-0,69347	0,537882	-
x	0,119819	0,072835	1,645081	0,198503	-
Вывод остатка
Наблюдение	Предсказанно y	Остатки	y	E/Yi	Относит. ошибка
1	11,99365	-3,99365	8	-0,4992	49,92066
2	22,57364	1,426359	24	0,05943	5,943163
3	12,34113	-2,34113	10	-0,2341	23,41127
4	12,08951	7,910493	20	0,39553	39,55246
5	17,00207	-3,00207	14	-0,2144	21,44338
-	-	-	-	-	140,2709
E=	28,05418	-	-	-	-