Анализ влияния климатических условий на налоговый потенциал регионов России методом кластерного анализа

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

На налоговую нагрузку регионов оказывает влияние целый комплекс факторов, среди которых необходимо учитывать природно-климатические условия. Ведь именно от них зависит специализация регионов, производственные возможности, объемы производства и, соответственно, уровень налоговых поступлений в консолидированный бюджет Российской Федерации. В статье проведен анализ налогового потенциала регионов в зависимости от климатического фактора. Предметом настоящего исследования является система статистических показателей, характеризующих природно-климатические условия регионов (температура и количество осадков июля и января за три года) и экономические результаты их деятельности, в т.ч. налоговые поступления в бюджеты. Целью работы является оценка влияния климатического фактора на налоговый потенциал регионов с помощью группировки методом кластерного анализа. Методом исследования является кластерный анализ (метод k-средних), реализованный с помощью языка программирования R и его пакетов, позволяющий объединять регионы по мере схожести по климатическим условиям минимизируя при этом вариацию внутри групп и максимизируя межгрупповые различия. В результате исследования были выделены регионы с самыми благоприятными климатическими условиями, группа регионов с неблагоприятным климатом и кластер с умеренным климатом, а также дана оценка их экономического состояния и налогового потенциала. Результаты исследования могут быть применены при разработке рекомендаций на государственном уровне по оптимизации налоговой нагрузки для схожих по условиям регионов. Новизна исследования состоит в возможности оценки и сравнительной характеристики регионов, со схожими климатическими условиями с точки зрения налогового потенциала, что необходимо для разработки мер развития территорий и повышения их налогового потенциала. В результате исследования доказано влияние климатического фактора на налоговый потенциал регионов и необходимости его учета в совокупности с другими факторами.

Об авторах

Анна Евгеньевна Герасимова

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

Email: kharitonova.ae@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-8480-6279
доцент; кафедра налогов и налогового администрирования;

Список литературы

  1. Агузарова Ф. С., Токаева, С. К. (2013). Теоретические и методологические подходы к оценке налогового потенциала. Terra Economicus, 11(3–3), 10-13.
  2. Печенская-Полищук М. А. Влияние процессов централизации и децентрализации на формирование налогового потенциала территорий // Экономика региона. 2021. Т. 17, вып. 2. С. 658-672.
  3. Попова Г. Л. (2012). Финансово-экономический анализ дифференциации налогового потенциала регионов Центрального федерального округа. Финансовая аналитика: проблемы и решения, 5(1), 7-17.
  4. Рощупкина В. В. Логическая структура налогового потенциала региона / В. В. Рощупкина // Региональная экономика: теория и практика. – 2010. – № 2. – С. 43-48.
  5. Миронов А. А. Развитие методического инструментария оценки налогового потенциала регионов / А. А. Миронов // Инновационное развитие экономики. – 2011. – № 1. – С. 23-26.
  6. Шабашев В. А., Маликайдаров Т. Т. (2015). Понятие налогового потенциала региона и проблемы его развития. Вестник Кемеровского государственного университета, 4–3(64), 284-290.
  7. Майбуров И.А. Налоговая политика. Теория и практика. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2015. – 16 с.
  8. Рогачев А. С. Оценка налогового потенциала территории при реализации государственных программ стимулирования бизнеса / А. С. Рогачев, М. П. Логинов, Н. В. Усова // AlterEconomics. – 2023. – Т. 20, № 3. – С. 663-690.
  9. Совершенствование финансово-кредитного механизма развития органического сельского хозяйства в условиях формирования зеленой экономики / Н. Ф. Зарук, М. В. Кагирова, А. Е. Харитонова, Ю. Н. Романцева // Экономика сельского хозяйства России. – 2022. – № 9. – С. 7-15.
  10. Рогова Т. Н. Налоговый потенциал как элемент финансово-экономической безопасности региона / Т. Н. Рогова, А. П. Пинков // Социальные и экономические системы. – 2023. – № 2-1(41). – С. 193-202.
  11. Madreimov A. O. Assessing Tax Potential of Regions // Journal of Economics, Finance and Management Studies. – 2021. – Vol. 4. – Iss. 11. – pp. 2308-2311.
  12. Mutascu M. Influence of climate conditions on tax revenues // Contemporary Economics. – 2014. – Vol. 8. – Iss. 3. – pp. 315-328.
  13. Зинченко А. П. Метеоусловия и продуктивность растениеводства в России в 2010-2012 гг. / А. П. Зинченко, А. Е. Харитонова // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. – 2014. – № 4. – С. 16-19.
  14. Тихонова А. В. Об основополагающих принципах государственной поддержки сельского хозяйства / А. В. Тихонова // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. – 2016. – Т. 12, № 6(339). – С. 111-121.
  15. Богданов Г. Г. Особенности формирования налогового потенциала Центрального федерального округа / Г. Г. Богданов // Вестник евразийской науки. – 2023. – Т. 15, № S2.
  16. Баташев Р. В. Подходы к определению налогового потенциала / Р. В. Баташев, Х. С. Дашаев, К. М. Исраилов // Экономика и бизнес: теория и практика. – 2023. – № 11-1(105). – С. 61-65.
  17. Белогорская А.Н. Налоговый потенциал региона и методы его оценки / А.Н. Белогорская // Вестник Российского университета кооперации. – 2014. – №3 (17). – С. 30-39.
  18. Назаров М. А. Государственное налоговое планирование на уровне региона: особенности и пути развития / М. А. Назаров, М. И. Иваев, Е. Г. Сафронов // Экономика и предпринимательство. – 2022. – № 3(140). – С. 564-569.
  19. Назарова Н. А. Налоговая нагрузка: принципы и эффективные пути оптимизации / Н. А. Назарова // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2021. – Т. 2. № 2(110). – С. 136-142.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).