• Автор (авторы):
    В.В. ПОПОВ
  • Дата публикации:
    12.11.11
  • № гос.рег.статьи:
    0421100034/0454
  • ВУЗ ИЛИ ОРГАНИЗАЦИЯ:
    Оренбургский государственный университет

Статистический анализ таможенных платежей региона в условиях создания и развития таможенного союза

 

THE STATISTICAL ANALYSIS OF CUSTOMS PAYMENTS OF REGION IN THE CONDITIONS OF CREATION AND DEVELOPMENT OF THE CUSTOMS UNION

 

В.В. ПОПОВ,

кандидат экономических наук,

старший преподаватель кафедры таможенного дела финансово-экономического факультета

Оренбургского государственного университета

 e-mail: popovvv1@yandex.ru

 

POPOV V.V.,

candidate of economic sciences,

the senior teacher of chair of customs business of

Finance & economics faculty ,Orenburg State University

e-mail: popovvv1@yandex.ru

 

Аннотация

            Теоретические аспекты статистического анализа взимания таможенных платежей постоянно требуют применения новых методик и средств практического применения. В статье рассмотрено значения взимания таможенных платежей в условиях Таможенного союза и проведения их статистического анализа, предложен и обоснован алгоритм осуществления статистического анализа взимания таможенных платежей, проведена его апробация на примере таможенного органа региона, а также проведен прогноз изучаемого явления на будущий период

 

Abstract

Theoretical aspects of the statistical analysis of collection of customs payments constantly demand application of new techniques and means of practical application. In article it is considered values of collection of customs payments in the conditions of the Customs union and carrying out of their statistical analysis, the algorithm of realization of the statistical analysis of collection of customs payments is offered and proved, its approbation on an example of customs body of region is spent, and also the forecast of the studied phenomenon for the future period is spent

Ключевые слова: таможенное дело, таможенная статистика, статистический анализ, таможенные платежи, таможенный союз

            Keywords: Customs business, the customs statistics, the statistical analysis, customs payments, the customs union

В статье будет проведен статистический анализ взимания таможенных платежей региона (на примере Оренбургской области) на основе апробации предложенной ранее методики анализа с учетом особенностей совершения торгово-экономических операций в рамках функционирования Таможенного союза России, Белоруссии и Казахстана.

В ранних авторских исследованиях была предпринята попытка обоснования необходимости проведения статистического анализа взимания таможенных платежей как одного из основных, на наш взгляд, индикаторов эффективности совершения торгово-экономических операций региона, федерального округа или страны в целом. Однако в тот период (до 2009 года) взимание таможенных платежей осуществлялось в несколько другом порядке; главной отличительной особенностью от настоящего порядка являлось то, что таможенные платежи поступали в федеральный бюджет исключительно от ВЭД Российской Федерации, теперь новшеством является перераспределение сумм этих поступлений в целом по Таможенному союзу согласно Соглашению «об установлении и применении в таможенном союзе порядка зачисления и распределения ввозных таможенных пошлин (иных пошлин, налогов и сборов, имеющих эквивалентное действие)» [5] в бюджеты стран-участниц. Соответственно можно полагать, что все эти действия могут в той или иной степени повлиять как на учет сумм таможенных платежей в силу неунифицированности налоговых законодательств, так и на предложенную нами методику (алгоритм) проведения статистического анализа взимания таможенных платежей.

Поступление таможенных платежей в федеральный бюджет представляет собой изменение явления во времени. Процесс анализа временных рядов можно разбить на этапы. На первом этапе осуществляется визуализация динамического ряда, затем выявляется наличие сезонной составляющей, если она присутствует, то дается ее описание, на третьем этапе осуществляется выявление наличия тенденции и выбор подходящего тренда, затем построение тренда, адекватно описывающего фактический уровни ряда (с поправкой на сезонность, если присутствует), затем проводится проверка адекватности модели на основе F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента и делается прогноз по модели.

Исходя из рассмотренных методик статистического анализа динамики и структуры явлений, можно предложить отдельный алгоритм статистического анализа таможенных платежей:

1) Этап наблюдения.

2) Этап анализа динамики.

3) Этап анализа структуры.

4) Этап анализа факторов, влияющих на поступление таможенных платежей.

5) Этап расчета будущего поступления таможенных платежей в федеральный бюджет РФ.

Применение предложенного алгоритма позволяет проанализировать динамику и структуру таможенных платежей, произвести прогноз поступления таможенных платежей в федеральный бюджет, выявить наиболее значимые факторы, оказывающие влияние на объем объемы поступлений таможенных платежей в федеральный бюджет. Однако факторный анализ взимания таможенных платежей,  в силу своей фундаментальности и большого объема, в данном исследовании проводиться не будет.

Первый этап проведения статистического анализа может заключаться в отборе необходимого исходного материала по объекту исследования. В этом контексте может возникнуть проблема в виде отсутствия исходной информации, решить которую может использование специальной формы отчетности по взиманию таможенных платежей [3].

Таким образом, представляется возможным применить методику статистического анализа таможенных платежей применительно к взиманию таможенных платежей в контексте действия Таможенного союза. В качестве объекта нашего исследования воспользуемся данными Оренбургской таможни по взиманию таможенных платежей.

На первом этапе анализа проведем визуализацию ряда динамики таможенных платежей в зоне деятельности Оренбургской таможни.

Таблица 1 –  Поступления в Оренбургскую таможню таможенных платежей за 2006 – 2010 гг.;     Млн.руб

1p

По данным таблицы 1 построим график (рисунок 1), который наглядно покажет динамику поступлений.

Рисунок 1 – Динамика таможенных платежей в федеральный бюджет по кварталам за 2006 – 2010 гг.

Анализируя приведенные данные, стоит заметить, что практически на всем протяжении рассматриваемого периода наблюдается превышение фактического объема таможенных платежей над плановыми, данный факт объясняется перестраховкой таможенных органов при составлении планов.

Также динамика ряда не выказывает наличия сезонной составляющей, отсутствуют явные пики максимума и минимума в каждом году.

В таблице 2 представим информацию о выполнении плановых заданий по взиманию таможенных платежей в зоне деятельности Оренбургской таможни за 2006 – 2010 годы, а также темп роста исследуемого явления.

Таблица 2 – Суммы таможенных платежей, взимаемых Оренбургской таможней в период с 2006 по 2010 годы

3p

В 2006 и 2007 годах наблюдается низкое количество таможенных платежей, взимаемых таможней региона. В рассматриваемые года плановые задания выполнялись на 104% и 132% соответственно (таблица 2). Стоит заметить, что низкое перечисление таможенных платежей в федеральный бюджет можно объяснить постоянным ростом ставки вывозной таможенной пошлины на нефть, приведшей к снижению оформляемых объемов нефти на вывоз в дальнее зарубежье и перераспределению объемов оформления в Казахстан и Белоруссию без взимания вывозной таможенной пошлины, что напрямую повлияло на сокращение объема экспортной составляющей. Второй причиной является установление мест декларирования нефти, вывозимой с перевалкой в морских портах, а, следовательно, перенос оформления данного вида товара из региона деятельности Оренбургской таможни.

Однако, в 2008 году в федеральный бюджет поступает 7640,56 млн. руб., что на 4360,3 млн. руб. больше, чем в 2007 году. Контрольное задание перевыполнено на 14,83%. Увеличение взимания таможенных платежей в 2008 году связано с ростом товарооборота Оренбургской области и ростом цен на некоторые товарные группы. В 2009 году снова наблюдается снижение сумм таможенных платежей, взимаемых таможней региона на 2594,84 млн.руб. по сравнению с предыдущим 2008 годом (скорее всего это можно связать с кризисной, нестабильной обстановкой в стране, следовательно со снижением импорта из стран дальнего и ближнего зарубежья). В 2010 году обстановка в стране стабилизируется, внешнеэкономическая деятельность активизируется, суммы таможенных платежей увеличиваются (рисунок 2).

Рисунок 2 – Динамика взимания таможенных платежей Оренбургской таможней за 2006 – 2010 гг.

Следующим шагом анализа является выявление наличия тенденции в исследуемом ряду. В качестве такого метода рассмотрим метод средних уровней. Для анализа используем данные, приведенные в таблице 1 (факт). Данный метод предполагает, что исходный временной ряд разбивается на две приблизительно равные по числу членов ряда, каждая из которых рассматривается как самостоятельная, независимая выборочная совокупность, имеющая нормальное распределение.

Если временной ряд имеет тенденцию, то средние, вычисленные для каждой совокупности, должны существенно различаться между собой. Если же расхождение незначимо и носит случайный характер, то временной ряд не имеет тенденции средней.

Таким образом, проверка нулевой гипотезы (Но:) о наличии тенденции в исследуемом ряду сводится к проверке гипотезы о равенстве средних двух нормально распределенных совокупностей, то есть:

Но: Уср1= Уср2

Н1:  Уср1=Уср2

Если t-факт > t-кр, то гипотеза о равенстве средних уровней двух нормально распределенных совокупностей отвергается, следовательно расхождение между вычисленными средними значимо, существенно и носит неслучайный характер, и, следовательно, во временном ряду существует тенденция средней и существует тренд.

Формально в случае двух групп (k = 2) статистика t-критерия имеет вид:

           5p

Где  х¯1(n1) и x¯2(n2) — выборочные средние первой и второй выборки;

        s~2—оценка дисперсии, составленная из оценок дисперсий для каждой группы данных [1,2,7]:

    7p

Для реализации данного алгоритма прибегнем к возможностям пакета программ Microsoft Excel. В результате расчетов получим следующие показатели (таблица ниже):

Таблица 3 – Результаты расчетов показателей

8p

Таким образом, получаем, что t-факт > t-кр (0,4 > 0,08), следовательно расхождение между вычисленными средними значимо, существенно и носит неслучайный характер, и, следовательно, во временном ряду существует тенденция средней и существует тренд. Поэтому приступаем к следующему этапу анализа, а именно выделению и описанию тренда. Для этого применим аналитическое выравнивание ряда динамики (линии тренда). Уравнение прямой линии имеет следующий вид:

y1 = а0 + а1 * t,

где y1 – значение уровней выровненного ряда, которые необходимо вычислить;

а0 , а1 – параметры прямой,

t – показатели времени.

Нужно добиться такого результата, чтобы уравнение максимально полно соответствовало фактическим уровням ряда. Для этого наиболее широко применяется метод наименьших квадратов, т.е. решают задачу для условия, когда сумма квадратов отклонений (фактических уровней от теоретических) является наименьшей:

[у – (ао + а1 х t)] =f ( (а0, а1) = min,

где у – фактические уровни ряда динамики.

Земетим, минимальные значения функции соответствуют точке, где первые частные производные равны нулю. Рассчитав их и приравняв нулю, получим следующую систему уравнений:

     y = na0 + a1t    ,

     yt = a0t + a1t2

где n – число уровней ряда динамики.

Для оптимизации наших вычислений периоды t обозначим так, чтобы t = 0. Следовательно, параметры прямой а0 и а1 в результате решения задачи можно вычислить по следующим формулам:

                  a0 = у / n (средний уровень ряда динамики),

                  а1 = yt / t2 (угол наклона прямой к оси абсцисс).

Рассчитаем параметры прямой ао и а1, выравнивающей фактические уровни ряда динамики [1,2,7].

Таблица 4 – Расчет параметров прямой a0 и а1

9p

Таким образом, уравнение прямой будет иметь вид:

y1 = а0 + а1*t =5993+1234t ,

По результатам полученного уравнения построим график, отображающий линию тренда и сглаживающий случайные колебания.

Рисунок 3 – Динамика таможенных платежей в Оренбургской таможне за 2006 -2010 гг.

Для уравнения тренда рассчитаем коэффициент детерминации (R2), F-критерий Фишера. В нашем случае R2 = 0,771, т.е. уравнение регрессии характеризует 77,1% вариации взимания таможенных платежей и 22,9% изменений являются следствием влияния случайных факторов.

Проверку адекватности найденной модели осуществим с помощью F-критерия Фишера. При проведении проверки на значимость выявили, что полученная нами модель адекватна, значима и ее можно использовать при проведении соответствующего прогноза.

Большинство экономических явлений, характеризующиеся изменением во времени, имеют структуру. На основе ранее произведенных авторских исследований можно сказать, что структура – это строение, форма организации системы, состоящей из отдельных элементов и связей между ними. Например, таможенные платежи, взимание которых можно охарактеризовать как определенный ряд динамики, имеют структуру, которая состоит из видов таможенных платежей. В соответствии со статьей 70 Таможенного кодекса Таможенного союза к таможенным платежам относятся: ввозная таможенная пошлина, вывозная таможенная пошлина, налог на добавленную стоимость, взимаемый при ввозе товаров на таможенную территорию таможенного союза, акциз (акцизы), взимаемый (взимаемые) при ввозе товаров на таможенную территорию таможенного союза, таможенные сборы [5]. Для анализа структуры можно воспользоваться графическим методом и методом расчета относительного показателя структуры, индексным методом, а также осуществить анализ коэффициентов структуры.

Рисунок 4 – Структура взимания таможенных платежей в Оренбургской таможне в среднем за 2008-2010 гг.

Исходя из представленной информации, видим, что значительную долю в общей структуре таможенных платежей в зоне деятельности Оренбургской таможни занимают НДС при ввозе товаров и вывозная таможенная пошлина.

В современной статистической литературе при анализе структуры экономических явлений используются некоторые показатели, расчет которых будет представлен ниже. К таким показателям можно отнести индивидуальные (таблица 5) и обобщающие показатели структурных сдвигов. К обобщающим показателям структурных сдвигов относится линейный коэффициент абсолютных структурных сдвигов, позволяющий оценить структурные изменения по всей структуре таможенных платежей в целом. Рассчитаем его по формуле:

   ,

где    – удельный вес признаков,

 – число градаций в структуре.

Линейный коэффициент абсолютных структурных сдвигов показывает, на сколько процентных пунктов в среднем отклоняются друг от друга сравниваемые удельные веса. При отсутствии сдвигов в структуре таможенных платежей этот показатель равен 0. Верхней границы изменения коэффициент не имеет: чем больше изменения структуры, тем выше значение коэффициента [1,2,7].

Для 2008 года линейный коэффициент абсолютных структурных сдвигов равен 2%, для 2009 года – 9,5%, для 2010 года – 14%.

Произведенные расчеты индивидуальных показателей структурных сдвигов и линейного коэффициента абсолютных структурных сдвигов указывают, что наибольшие изменения в структуре таможенных платежей произошли в 2010 году, этому периоду соответствует самая большая скорость изменения поступления НДС (его доля снизилась на 30%) и вывозной таможенной пошлины (ее доля увеличилась на 24%).

Таблица 5 – Индивидуальные показатели структурных сдвигов с переменной базой сравнения

В процентах

15p

На заключительном этапе анализа структуры таможенных платежей дадим сводную оценку структурных различий. Для этого используем индекс Салаи и интегральный коэффициент структурных различий Гатева, которые обладают более совершенными аналитическими свойствами, чем линейный коэффициент абсолютных структурных сдвигов, так как варьируют от 0 до 1.

Индекс Салаи рассчитаем по формуле:

  ,

где  d2, d1 – удельные значения градации структур,

n – число градаций [1,2,7].

А интегральный коэффициент структурных различий Гатева рассчитаем по формуле:

  ,

где  d2, d1 – удельные значения градации структур.

Полученные результаты представим в таблице 6.

Таблица 6 – Показатели структурных различий таможенных платежей, взимаемых Оренбургской таможней

16p

Рассчитанные показатели, служащие для оценки структурных различий изменяются от 0 до 1, и чем ближе к 0, тем меньше различия между признаками, чем ближе к 1, тем ощутимее различия между признаками в структуре. Таким образом, сравнив структуру таможенных платежей 2010 года со структурами таможенных платежей 2007 года, 2008 года и 2009 года, можно сказать о том, что наблюдается существенный, но не сильный уровень различий.

Построение прогнозов по полученным моделям является итоговым, завершающим этапом анализа временных рядов взимания таможенных платежей.

Ранее, при анализе динамики таможенных платежей, нами было выявлено уравнение прямой у=5993+1234t, отражающей линию тренда таможенных платежей и сглаживающей случайные колебания и доказано, что данная модель адекватна и может быть использована для принятия решений к осуществлению прогнозов. Таким образом, исходя из данного уравнения можно сделать вывод о том, что в 2011 году сумма таможенных платежей составит 9695 млн.рублей. При анализе структуры таможенных платежей было выявлено, что наибольший удельный вес приходится на вывозную таможенную пошлину и НДС, следовательно, целесообразно сделать прогноз именно по данным таможенным платежам.

По материалам о динамике вывозной таможенной пошлины построим график и выявим наиболее оптимальную тенденцию, описывающую исходный ряд (рисунок 5)

Рисунок 5 – Динамика вывозной таможенной пошлины в Оренбургской таможне за 2006 – 2010 гг.

Далее, установив наличие тенденции, представляется возможным подобрать оптимальное уравнение тренда. Наиболее соответствующий тип тренда для данного случая является линейный; описывается следующим уравнением прямой:

y = а0 + а1t =2676,3+545,2t

Коэффициент детерминации для линейного уравнения тренда равен 0,75, т.е. найденное уравнение регрессии объясняет 75% вариации  объемов взимания вывозной таможенной пошлины.

Проверку адекватности всей построенной модели осуществим с помощью расчета F-критерия Фишера, где:

Fрасч.>Fтабл.

5,67 > 4,14;

То есть построенная модель на основе проверки по F-критерию Фишера в целом адекватна и все коэффициенты регрессии значимы.

Согласно полученным результатам на основе уравнения прямой, с определенной долей вероятности можно утверждать, что в прогнозируемом периоде фактические поступления от  вывозной таможенной пошлины в федеральный бюджет составят приблизительно 4614,9 млн.рублей.

Также можно провести подобные расчеты и в отношении динамики НДС при ввозе товаров.

Из графика на рисунке 6 видим, что объем НДС имеет во времени возрастающий тренд.

Рисунок 6 – Динамика НДС в Оренбургской таможне за 2006 – 2010 гг.

Соответствующее уравнение прямой будет иметь вид:

y = а0 + а1t =2549,6+665,9t

В нашем случае коэффициент детерминации для линейного уравнения тренда равен 0,801, то есть найденное уравнение регрессии объясняет 80,1% вариации объема НДС.

Далее, Fрасч.>Fтабл.

4,34 > 4,14

Следовательно, такая модель может быть использована для принятия решений к осуществлению прогнозов. Согласно полученным результатам на основе уравнения прямой, с определенной долей вероятности можно утверждать, что в прогнозируемом периоде фактические поступления от  НДС в федеральный бюджет составят приблизительно 4547,3 млн.рублей.

Таким образом, в данном исследовании предпринята попытка проведения апробации разработанной методики статистического анализа взимания таможенных платежей, причем главный акцент смещен в сторону действия такой новой интеграционной группировки с участием России, как Таможенный союз. Данная методика позволит создать качественно новый инструмент при проведении комплексного статистического анализа и оценки рисков совершения торгово-экономических операций в рамках Таможенного союза.

Разумеется, предложенная и апробированная в данной статье методика не может учесть всех объективных факторов действия Таможенного союза, особенной в части поступлений от внешнеэкономической деятельности, что будет возможно сделать лишь по прошествии определенного времени, когда будет накоплен определенный теоретический и практический аспект осуществления внешнеэкономической деятельности России в новых условиях.

Статья публикуется при финансовой поддержке Российского гуманитарного научного фонда, номер проекта 11-32-00379а2.

Список литературы:

1.     Айвазян, С.  А. Прикладная статистика / С. А. Айвазян, И. С. Енюков, Л.Д. Мешалкин . – М. : Финансы и статистика, 2003. С. 395–397.

2.     Афанасьев, В. Н. Анализ временных рядов и прогнозирование : Учебник / В. Н. Афанасьев, М. М. Юзбашев. – М. : Финансы и статистика, 2001. – 144 с.

3.    Попов, В. В. Теоретические аспекты статистического анализа таможенных платежей / В.В.Попов // Вестник ОГУ, 2008. – № 84. – С.62-68.

4. Решение о Единой методологии таможенной статистики внешней торговли государств – участников Содружества Независимых Государств (Москва, 9 декабря 1994 г.)

5. СОГЛАШЕНИЕ об установлении и применении в Таможенном союзе порядка зачисления и распределения ввозных таможенных пошлин (иных пошлин, налогов и сборов, имеющих эквивалентное  действие)

6.  Таможенная статистика: Учебное пособие: Вып. 1 (второе издание). – М.: РИО РТА, 2003. – 191 с.

7.     Теория статистики : учебник для эконом. вузов / под ред. Р. А. Шмойловой . – 4-е изд., доп. и перераб. – М. : Финансы и статистика, 2007. – 656 с.

 

References:

1. S.A.Ajvazjan The applied statistics / S.A.Ajvazjan, I.S.Enjukov, L.D.Meshalkin. – М: the Finance and statistics, 2003. p. 395–397.

2. Afanasev, V.N.Analiz of time numbers and forecasting: the Textbook / V.N.Afanasev, M.M.Juzbashev. – М: the finance and statistics, 2001. – 144 p.

3. Popov V.V. Theoretical aspects of the statistical analysis of customs payments / V.V.Popov//Bulletin OSU, 2008. – № 84. – p.62-68.

4. The decision on Uniform methodology of customs statistics of foreign trade of the states-participants of the Commonwealth of Independent States (Moscow, on December, 9th, 1994)

5. The AGREEMENT on an establishment and application in the Customs union of an order of transfer and distribution of the import customs duties (other duties, the taxes and tax collections having equivalent action)

6. The customs statistics: the Manual: part. 1 (the second edition). – М: RIO RTA, 2003. – 191 p.

7. The statistics theory: the textbook for the house-keeper. High schools / under the editorship of R.A.Shmojlovoj. – 4 version. reslave. – М: the Finance and statistics, 2007. – 656 p.