Прогнозирование динамики налоговой базы по налогу на имущество организаций

УДК 336.221

П. Г. Сорокина

Байкальский государственный университет, г. Иркутск, Российская Федерация

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ НАЛОГОВОЙ БАЗЫ ПО НАЛОГУ НА ИМУЩЕСТВО ОРГАНИЗАЦИЙ

АННОТАЦИЯ. Статья посвящена анализу налоговых поступлений в бюджеты субъектов Российской Федерации и прогнозированию налоговых поступлений на заданный временной период с помощью эконометрических методов. Актуальность работы обусловлена необходимостью развития современных подходов в области бюджетно-налогового прогнозирования. В статье особое внимание уделяется налогу на имущество организаций, а именно исследуется зависимость налоговой базы по налогу на имущество организаций от факторов, влияющих на ее формирование. В качестве эмпирической базы исследования использована статистическая налоговая отчетность в разрезе субъектов Российской Федерации за 2013 г. и базы данных Федеральной службы государственной статистики. На основе данных по 52 субъектам Российской Федерации построены регрессионные модели зависимости налоговой базы по налогу на имущество организаций, как в разрезе субъектов Российской Федерации, так и отдельно на примере Иркутской области. Полученные уравнения позволяют сделать вывод о том, как изменятся налоговые поступления в связи с изменением факторных показателей, и в дальнейшем спрогнозировать налоговые поступления на заданный временной период.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА. Налог на имущество организаций; налоговая база; факторы; уравнение зависимости; прогнозирование.

ИНФОРМАЦИЯ О СТАТЬЕ. Дата поступления 19 апреля 2017 г.; дата принятия к печати 6 мая 2017 г.; дата онлайн-размещения 19 июня 2017 г.

P. G. Sorokina

Baikal State University, Irkutsk, Russian Federation

FORECASTING OF TAX BASE DYNAMICS FOR CORPORATE PROPERTY TAX

ABSTRACT. The article is devoted to analysis of tax revenues to budgets of the subjects of the Russian Federation and forecasting of tax revenues over the predetermined time period through use of econometric methods. The topicality of the work is determined by necessity of developing modern approaches in the field of the budget-tax forecasting. The article pays a special attention to the corporate property tax, namely, it examines dependence of the taxation base in the corporate property tax on the factors influencing its formation. As an empiric investigation base, it uses statistic tax reporting in terms of the Russian Federation subjects during the year of 2013 and the database of the Federal State Statistics Service. On the basis of data from 52 Russian Federation subjects, the article builds regression models of dependence of the taxation base in the corporate property tax both in terms of the Russian Federation subjects and separately in terms of Irkutsk Oblast. The equations obtained allow to draw a conclusion of how the tax revenues will change in connection with changes of the factor indicators and to forecast in future the tax revenues over the predetermined time period.

KEYWORDS. Property tax; taxation base; factors; equation of dependence; forecasting. ARTICLE INFO. Received April 19, 2017; accepted May 6, 2017; available online June 19, 2017.

© П. Г. Сорокина, 2017

Налоговая система Российской Федерации играет важную роль в развитии экономических отношений и обеспечении финансово-экономической стабильности в стране. Совершенствование налоговой системы требует современных продвижений в областях бюджетно-налогового прогнозирования и планирования. Под прогнозированием понимается взгляд в будущее, оценка возможных путей развития, последствий тех или иных решений. Планирование трактуется как разработка последовательности действий, позволяющих достигнуть желаемого результата. В налогообложении эти два понятия тесно связаны между собой: очевидно, что планирование предполагает предварительное прогнозирование экономической ситуации. Целью налогового планирования, как на федеральном, так и на региональном уровне, является оценка соотношения налогового потенциала [1, с. 350] и фактических поступлений налогов и сборов для определения объемов экономически обоснованных поступлений в бюджетную систему в планируемом периоде.

К сожалению, отечественный опыт в области формирования налоговых прогнозов и планов невелик. Только в XXI в. в отечественной литературе появились разделы, так или иначе освещающие теоретические вопросы налогового планирования. В силу новизны проблемы авторы по разному трактуют содержание подходов и методов прогнозирования и планирования, неоднозначна их классификация, отсутствует сравнительная характеристика подходов по определенному набору признаков. В работе А. С. Кокина и А. В. Едронова [2] анализируются современные теоретические прогнозные подходы применительно к налоговым доходам консолидированных бюджетов субъектов Российской Федерации. Авторы, на основе обобщения взглядов современных отечественных ученых, выделяют следующие подходы к налоговому прогнозированию:

— экстраполяционный — распространение установленных в прошлом тенденций на прогнозируемый период;

— детерминированный — определение плановых значений в виде уравнения зависимости между результативным показателем и макроэкономическими факторами;

— эконометрический — прогнозирование на основе системы регрессионных уравнений;

— экспертный — предположение специалиста об изменении того или иного элемента налогообложения на основе большого опыта налогового планирования.

В статье проведена сравнительная характеристика перечисленных подходов, которую можно рассматривать как предпосылку анализа отечественного опыта планирования налоговых поступлений в субъектах Российской Федерации.

В работе В. В. Доржиевой и Е. Ц. Чимитдоржиевой [3] проведен анализ налоговых поступлений в консолидированные бюджеты субъектов Федерации Сибирского Федерального округа. Отмечено, что поступления налога на имущество организаций являются одним из основных источников доходов региональных бюджетов. Авторами актуализируется проблема прогнозирования бюджетов субъектов Федерации Сибирского федерального округа.

Прогнозирование налоговых поступлений, как было отмечено выше, может быть сведено к моделированию зависимости динамики базы налогообложения от различных макро- и микроэкономических показателей. В работе [4] при прогнозировании и планировании поступлений доходов от имущественного налога выделяются следующие подходы:

— анализ на основе методов обработки временных рядов;

— оценка зависимости от возможных изменений показателей социально-экономического положения в регионах Российской Федерации;

— использование имитационного моделирования.

Отметим, что в странах с устойчивой налоговой системой планирование налоговых доходов бюджетов часто основывается на экономических прогнозах с широким использованием математического инструментария. В данной работе используется второй подход, который относится к эконометрическому методу прогнозирования.

Прогнозирование налоговых доходов имеет особое значение для бюджетов субъектов федерации и местных бюджетов, и напрямую связано с возможностью развития регионов на основе реализации собственного потенциала, в том числе и налогового [5]. Существенное влияние на налоговый потенциал региональных и местных бюджетов оказывают имущественное налоги, в том числе налог на имущество организаций.

В связи с этим в работе исследуется зависимость налоговой базы по налогу на имущество организаций в разрезе субъектов Российской Федерации от факторов, потенциально влияющих на ее формирование. Изменчивость динамики налоговой базы является результатом воздействия на него целого ряда взаимосвязанных и взаимозависимых социально-экономических показателей. Возникает «соблазн» включить в исследование все факторы, какие только можно, в надежде на то, что некоторые из них окажутся значимыми. Однако согласно теории регрессионного анализа необходимо использовать, по крайней мере, от семи до десяти наблюдений на одну переменную, в противном случае полученная модель, скорее всего, окажется непригодной для дальнейшего изучения. На основании этого в работе предварительно было экспертно отобрано семь факторов (переменных), так как общее количество наблюдений равно 52. Опишем проведенные этапы исследования.

Обозначим через Y зависимую (результирующую) переменную — налоговую базу субъекта Российской Федерации. В качестве независимых факторов, от которых, предположительно, зависит размер налоговой базы, были выбраны [6]: x1 — плотность населения, чел./км2; x2 — степень износа, %;

x3 — инвестиции в основной капитал, млрд р.;

x

— валовой региональный продукт (ВРП) на душу населения, млрд р.;

x5 — стоимость основных фондов, млрд р.;

x6 — сальдированный финансовый результат деятельности организаций, млрд р.; x7 — количество льготников, чел.

С помощью формы статистической налоговой отчетности № 5-НИО «Отчет о налоговой базе и структуре начислений по налогу на имущество организаций» в разрезе субъектов Российской Федерации за 2013 г.1 и базы данных Федеральной службы государственной статистики2 сформирована табл. 1 для 52 субъектов Российской Федерации.

Таблица 1

Данные для исследования за 2013 г.

№ Субъекты РФ Y x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7

1 Белгородская область 337 513 56,8 43,3 129 369 1036 85 297

2 Воронежская область 368 231 44,6 43 217 263 1158 17 340

3 Костромская область 76 876 10,9 48,4 22 211 345 8 67

4 Курская область 152 227 37,3 47,9 72 243 607 42 330

5 Липецкая область 280 438 48,3 49,2 101 272 880 4 169

1 Федеральная налоговая служба Российской Федерации : офиц. сайт. URL: https://www.nalog. ru/rn38/related_activities/statistics_and_analytics/forms/4881216/.

2 Регионы России. Социально-экономические показатели. 2014 : стат. сб. / Росстат. М., 2014. 900 с. URL: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publications/ catalog/doc_1138623506156.

Окончание табл. 1

№ Субъекты РФ Y x1 Х2 Х3 Х4 x5 x6 x7

6 Московская область 1830 882 159,0 40,5 588 359 5 539 209 394

7 Рязанская область 205 968 28,9 51 76 244 671 18 2 233

8 Тверская область 355 957 15,8 41 81 225 1 008 -3 839

9 Тульская область 249 852 59,7 45,3 91 228 765 21 171

10 г. Москва 4 758 385 4 677,7 33,2 1413 981 26 547 8 4 899

11 Республика Карелия 145 305 3,5 43,4 34 281 485 9 871

12 Республика Коми 704 372 2,1 46,2 199 550 1 938 85 1 847

13 Архангельская область без АО 325 797 2,8 42,9 96 283 966 3 105

14 Вологодская область 557 073 8,3 43,1 75 290 1 236 16 271

15 Калининградская область 192 167 63,1 34,7 69 288 583 13 371

16 Ленинградская область 824 318 20,9 32,4 254 386 2 276 96 2 425

17 Новгородская область 139 928 11,5 43,8 53 287 393 -1 379

18 г. Санкт-Петербург 1 523 857 3 583,7 36,8 475 490 4349 499 3 524

19 Ростовская область 713 615 42,1 42,2 254 216 2 004 47 1 330

20 Республика Дагестан 159 005 58,6 42,1 179 153 986 -6 55

21 Республика Ингушетия 14 833 121,9 50,5 19 102 66 -1 9

22 Кабардино-Балкарская Республика 44 748 68,9 33,8 22 129 217 -2 62

23 Респ. Северная Осетия — Алания 50 938 88,4 47,3 29 168 197 -1 17

24 Чеченская Республика 47 610 84,7 50,5 45 92 404 -11 917

25 Ставропольский край 344 786 42,2 50 131 172 1 244 13 315

26 Республика Башкортостан 568 823 28,4 52,2 266 286 2 106 149 346

27 Республика Татарстан 1 039 844 56,3 43,4 526 405 3 343 219 777

28 Удмуртская Республика 231 751 36,1 62,3 83 267 870 47 141

29 Чувашская Республика 157 522 67,8 53,5 60 180 654 2 424

30 Кировская область 128 715 11,0 51,9 59 170 683 11 367

31 Нижегородская область 594 153 42,9 49,7 281 282 2 138 80 1 058

32 Оренбургская область 389 850 16,3 55,9 153 356 1 597 100 3 634

33 Пензенская область 148 798 31,6 51,3 82 198 720 1 83

34 Самарская область 678 897 60,0 53,5 270 326 2 343 151 405

35 Саратовская область 405 844 24,7 53,5 126 210 1 456 16 287

36 Курганская область 114 151 12,4 58,6 33 190 617 2 51

37 Свердловская область 1 089 895 22,2 57,8 353 363 3 949 103 5 919

38 Тюменская область без АО 399 331 8,6 46,7 245 605 1 545 159 1 762

39 Челябинская область 661 091 39,4 47,5 215 253 2 161 -34 263

40 Республика Алтай 33 717 2,3 22,4 12 158 86 3 14

41 Республика Бурятия 175 798 2,8 29,8 42 182 521 9 65

42 Республика Хакасия 101 522 8,7 31,3 32 266 341 5 1 000

43 Алтайский край 228 774 14,3 41,1 95 174 870 18 106

44 Забайкальский край 233 705 2,5 35 57 210 754 -3 38

45 Иркутская область 735 262 3,1 40,7 200 333 2 077 139 3 651

46 Новосибирская область 500 575 15,2 41,3 184 301 1 481 30 168

47 Томская область 289 317 3,4 50,6 103 377 987 34 1 570

48 Республика Саха (Якутия) 544 045 0,3 35 194 597 1 336 48 197

49 Приморский край 605 230 11,8 27,1 123 297 2 612 15 1 734

50 Хабаровский край 626 245 1,7 28,3 150 371 1 353 5 129

51 Амурская область 369 382 2,3 26,9 102 259 816 6 323

52 Сахалинская область 167 399 5,7 31,9 176 1365 1441 22 903

Для того чтобы создать регрессионную модель влияния факторов на размер налоговой базы по субъектам Российской Федерации необходимо построить матрицу парных коэффициентов корреляции [7] и пошаговым методом отобрать значимые факторы для последующего моделирования (табл. 2).

Таблица 2

Матрица парных коэффициентов корреляции

Y x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7

Y 1,00

x1 0,82 1,00

x2 -0,17 -0,18 1,00

x3 0,97 0,78 -0,12 1,00

x4 0,51 0,43 -0,25 0,55 1,00

x5 0,97 0,83 -0,15 0,94 0,52 1,00

x6 0,34 0,41 0,04 0,40 0,25 0,16 1,00

x7 0,59 0,51 0,04 0,57 0,41 0,55 0,42 1,00

Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции показывает, что зависимая переменная Y (налоговая база) имеет тесную связь с факторами x1, x3 и x5. Однако, многие факторы тесно связаны между собой и x1, x5 и x1, x5 и x3), что свидетельствует о наличии мультиколлинеарности.

В результате пошагового отбора факторов уравнение регрессии выглядит следующим образом:

Y = 42 206,92 + 1,1x3 + 0,12x5 + 0^6.

Данная модель по ^-критерию Фишера является пригодной для дальнейшего исследования. Факторы x6, x5 и x6 являются статистически значимыми с вероятностью 95 %. Экономический смысл коэффициентов уравнения следующий.

При увеличении инвестиций в основной капитал на 1 млрд р. налоговая база вырастет на 1,1 млрд р. При повышении стоимости основных фондов на 1 млрд р. налоговая база вырастет на 0,12 млрд р. При увеличение сальдированного финансового результата деятельности организации на 1 млрд р. налоговая база вырастет на 0,8 млрд р.

Найдем коэффициент эластичности. Напомним, что коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов изменится значение исследуемой величины при увеличении соответствующего фактора на 1 %. Налоговая база возрастет на 0,038 % при увеличении инвестиций в основной капитал на 1 %. При повышении стоимости основных фондов на 1 % рост налоговой базы составит 0,044 %. Увеличение сальдированного финансового результата деятельности организаций на 1 % приведет к повышению налоговой базы на 0,008 %.

Коэффициент детерминации R2 = 0,97 в модели регрессии показывает, что вариация налоговой базы субъекта Российской Федерации на 97 % объясняется изменчивостью инвестиций в основной капитал, стоимости основных фондов и сальдированного финансового результата деятельности организаций. При этом оставшиеся 3 % приходятся на неучтенные в модели факторы.

Построим аналогичную модель зависимости налоговой базы Иркутской области Y от влияющих на ее формирование факторов. При построении модели использовалась база данных показателей муниципальных образований Иркутской области за 2013 г.3, из которой для дальнейшего исследования отобрано 31 муни-

3 Федеральная служба государственной статистики : офиц. сайт. URL: http://www.gks.ru/wps/ wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publications/catalog/doc_1138623506156.

ципальное образование Иркутской области. В качестве независимых переменных рассмотрим факторы, которые в предыдущей модели оказались статистически значимыми:

х1 — инвестиции в основной капитал, млрд р.; х2 — стоимость основных фондов, млрд р.;

х3 — сальдированный финансовый результат деятельности организаций, млрд р. Для оценки взаимосвязи переменных обратимся к табл. 3.

Матрица парных коэффициентов корреляции

Таблица 3

Y X1 X2 X3

Y 1,00

x1 0,09 1,00

X2 0,98 0,07 1,00

X3 0,91 0,06 0,96 1,00

Из матрицы видно, что с зависимой переменной У тесно связаны переменные х2 и х3. С переменной х1 налоговая база Иркутской области связана слабо. Отметим, что переменные х2 и х3 между собой тесно связаны, что свидетельствует о наличии мультиколлинеарности.

После исключения факторов, не оказывающих существенного влияния на налоговую базу, уравнение регрессии принимает вид:

У = -3 730,649 + 0,005х2,

которое является статистически значимым по ^-критерию Фишера. Отметим, что наибольшее влияние на налоговую базу Иркутской области оказывает только один из перечисленных выше факторов — стоимость основных фондов. Таким образом, при увеличении стоимости основных фондов на 1 млрд р. налоговая база Иркутской области вырастет на 0,005 млрд р. При увеличении стоимости основных фондов на 1 % налоговая база увеличится на 0,1%.

Коэффициент детерминации в модели Я2 = 0,96 показывает, что вариация налоговой базы Иркутской области на 96 % объясняется изменчивостью стоимостью основных фондов. При этом оставшиеся 4 % приходятся на неучтенные в модели факторы.

В результате исследования в работе построены регрессионные модели зависимости налоговой базы от факторов, влияющих на ее формирование, как в разрезе субъектов Российской Федерации, так и на примере Иркутской области. Полученные уравнения позволяют сделать вывод о том, как изменятся налоговые поступления в связи с изменением факторных показателей. Модели отличаются друг от друга количеством и составом факторов. Так в уравнение зависимости налоговой базы Иркутской области факторы инвестиции в основной капитал и сальдированный финансовый результат деятельности организаций статистически незначимы. В работе [8] приводятся причины невысокой инвестиционной активности в Иркутской области и сформулированы предложения по развитию инвестиционных процессов в области. Одной из основных причин низких инвестиций в основной капитал в Иркутской области является преобладание в регионе предприятий, производящих экспортную продукцию. Это означает, что инвесторы ориентированы на внешние сырьевые рынки, а не на внутренний спрос. Сказывается потребительское отношение крупнейших предприятий региона к территории своей деятельности. Крупнейшие экспортеры встроены в транснациональные корпорации, собственники которых проживают за пределами области и не настроены на развитие региона. Отметим также, что в Иркутской области, в отличие от большинства

регионов, собственные источники преобладают над привлеченными. Ориентируясь, в основном, на собственные финансовые возможности, компании региона сокращают свой инвестиционный потенциал. Сальдированный финансовый результат определяется как разница между суммой прибыли прибыльных организаций и суммой убытков убыточных организаций. Отметим, что данный показатель у половины муниципальных образований в Иркутской области отрицателен или равен нулю, а это означает, что сумма убытков убыточных организаций больше или равна сумме прибыли прибыльных организаций и, следовательно, имеет место убыточность.

Налог на имущество организаций занимает центральное место в системе имущественного налогообложения в России по сумме налоговых поступлений и обеспечивает в среднем 11 % собственных доходов региональных бюджетов. В соответствии с положениями Основных направлений налоговой политики до 2016 г. продолжение налоговой реформы связано с переходом к налогообложению имущества организаций исходя из кадастровой стоимости объектов недвижимости [9, с. 363]. К таким объектам отнесены административно-деловые центры, торговые и офисные помещения, а также имущество иностранных организаций, не имеющих представительства в Российской Федерации. Налоговая ставка для субъектов Российской Федерации не может превышать 2%, начиная с 2016 г.

Результаты, полученные в работе позволяют:

— исследовать зависимость изменения налогооблагаемой базы в регионах, которые ввели кадастровую оценку, от различных факторов;

— сравнить полученные результаты с уравнением зависимости налогооблагаемой базы в регионах, которые не ввели кадастровую оценку; по возможности, выявить общие тенденции;

— спрогнозировать налоговую базу по налогу на имущество организаций субъектов Российской Федерации на заданный временной период.

Список использованной литературы

1. Энциклопедия теоретических основ налогообложения / под ред. И. А. Майбурова, Ю. Б. Иванова. — М. : Юнити-Дана, 2016. — 503 с.

2. Кокин А. С. Сравнительная характеристика подходов к планированию налоговых доходов бюджетов субъектов российской Федерации / А. С. Кокин, А. В. Едронов // Финансы и кредит. — 2009. — № 47 (383). — С. 2-11.

3. Доржиева В. В. Дифференциация регионов и проблемы асимметрии налоговых поступлений в консолидированные бюджеты субъектов Федерации Сибирского федерального округа / В. В. Доржиева, Е. Ц. Чимитдоржиева // Экономический анализ: теория и практика. — 2012. — № 36. — С. 30-44.

4. Анимица П. Е. Применение методов прогнозирования в целях диагностики имущественных налогов / П. Е. Анимица // Проблемы прогнозирования и сценарного моделирования социально-экономического развития территориальных систем : сб. ст. 1-й Науч. шк. молодых ученых. — Екатеринбург : Изд-во Ин-та экономики Урал. отд-ния РАН, 2012. — С. 4-10.

5. Киреенко А. П. Проявления региональной налоговой политики в условиях российского бюджетного федерализма / А. П. Киреенко, Е. Н. Орлова // Регион: Экономика и Социология. — 2014. — № 1 (81). — С. 193-217.

6. Лермонтов Ю. М. Показатели, оказывающие влияние на поступление налога на прибыль в бюджетную систему Российской Федерации / Ю. М. Лермонтов // Налоговый вестник. — 2004. — № 6. — С. 14-17.

7. Эконометрика : учебник / под ред. И. И. Елисеевой. — 2-е изд., перераб. и доп. — М. : Финансы и статистика, 2007. — 576 с.

8. Федотов Д. Ю. Проблемы развития инвестиционной деятельности в экспортоориен-тированном регионе (на примере Иркутской области) / Д. Ю. Федотов // Известия Уральского государственного экономического университета. — 2014. — № 6 (56). — С. 70-80.

9. Фискальный федерализм. Проблемы и перспективы развития : монография для магистров / под. ред. И.А. Майбурова, Ю.Б. Иванова. — М. : Юнити-Дана, 2015. — 415 с. — (Magister).

References

1. Maiburov I. A. Ivanov Yu. B. (eds). Entsiklopediya teoreticheskikh osnov nalogooblozheni-ya [Encyclopedia of Theoretical Basics of Taxation]. Moscow, Yuniti-Dana Publ., 2016. 503 p.

2. Kokin A. S., Edronov A. V. Comparative characteristic of approaches to planning tax budget revenues of the Russian Federation subjects. Finansy i kredit = Finance and Credit, 2009, no. 47 (383), pp. 2-11. (In Russian).

3. Dorzhiyeva V. V., Chimitdorzhiyeva E. Ts. Differentiation of regions and problems of asymmetry tax revenues into consolidated budgets of the Federation's subjects of the Siberian Federal District. Ekonomicheskii analiz: teoriya i praktika = Economic Analysis: Theory and Practice, 2012, no. 36, pp. 30-44. (In Russian).

4. Animitsa P. E. Using methods of forecasting with the purpose of diagnosing property taxes. Problemy prognozirovaniya i stsenarnogo modelirovaniya sotsial'no-ekonomicheskogo razvitiya territorial'nykh sistem [Problems of forecasting and scenery modelling of socio-economic development of territorial systems]. Yeketerinburg, Institute of Economic, Ural Branch of Russian Academy of Sciences Publ., 2012, pp. 4-10. (In Russian).

5. Kireyenko A. P., Orlova E. N. Regional fiscal policy in the context of Russian fiscal federalism. Region: Ekonomika i Sotsiologiya = Region: Economics and Sociology, 2014, no. 1 (81), pp. 193-127. (In Russian).

6. Lermontov Yu. M. Indictors that influence profit tax revenues in budget system of the Russian Federation. Nalogovyi vestnik = Taxation Bulletin, 2004, no. 6, pp. 14-17. (In Russian).

7. Eliseyeva I. I. (ed.). Ekonometrika [Econometrics]. 2nd ed. Moscow, Finansy i statistika Publ., 2012. 576 p.

8. Fedotov D. Yu. Problems of expanding investment activity in the export-oriented region (in terms of Irkutsk Oblast). Izvestiya Ural'skogo gosudarstvennogo ekonomicheskogo universiteta = Journal of Ural State University of Economics, 2014, no. 6 (56), pp. 70-80. (In Russian).

9. Maiburov I. A., Ivanov Yu. B. (eds). Fiskal'nyi federalizm. Problemy iperspektivy razvitiya [Fiscal Federalism. Problems and Prospects of Development]. Moscow, Yuniti-Dana Publ., 2015. 415 p.

Информация об авторе

Сорокина Полина Геннадьевна — аспирант, кафедра налогов и таможенного дела, Байкальский государственный университет, 664003, г. Иркутск, ул. Ленина, 11; e-mail: ermolaeva_polina@mail.ru.

Author

Polina G. Sorokina — PhD Student, Chair of Taxation and Customs, Baikal State University, 11 Lenin St., 664003, Irkutsk, Russian Federation; e-mail: ermolaeva_polina@mail.ru.

Библиографическое описание статьи

Сорокина П. Г. Прогнозирование динамики налоговой базы по налогу на имущество организаций / П. Г. Сорокина // Baikal Research Journal. — 2017. — Т. 8, № 2. — DOI: 10.17150/2411-6262.2017.8(2).16.

Reference to article

Sorokina P. G. Forecasting of tax base dynamics for corporate property tax. Baikal Research Journal, 2017, vol. 8, no. 2. DOI: 10.17150/2411-6262.2017.8(2).16. (In Russian).