Статистическое изучение НДС

2) по товарам (работам, услугам), использованным при изготовлении продукции и осуществлении операций, освобожденных от налога на добавленную стоимость. Суммы налога, уплаченные поставщикам по таким товарам (работам, услугам), относятся на издержки производства и обращения.

В случае превышения сумм налога по товарно-материальным ценностям, стоимость которых фактически отнесена (списана) на издержки производства и обращения, а также по основным средствам и нематериальным активам (работам, услугам) над суммами налога, исчисленными по реализационным товарам (работам услугам), возникающая разница засчитывается в уплату предстоящих платежей или возмещается из бюджета.

При реализации на территории РФ товаров (работ услуг) за иностранную валюту взимание налога осуществляется также в иностранной валюте по установленной ставке. НДС уплачивается в доход бюджета, как правило, ежедекадно, ежемесячно или ежеквартально исходя из фактически облагаемых оборотов, в зависимости от суммы налога и особенностей условий хозяйственной деятельности в различных отраслях народного хозяйства.

Для отражения в бухгалтерском учете хозяйственных операций, связанных с налогом на добавленную стоимость, предназначаются счет «Налог на добавленную стоимость по приобретенным ценностям» и счет «Расчеты с бюджетом», субсчет «Расчеты по налогу на добавленную стоимость».1 14

Контроль за полнотой исчисления и своевременностью перечисления НДС в бюджет осуществляется налоговыми органами на основании данных, сообщаемых налогоплательщиками в налоговых расчетах, представляемых в сроки, установленные действующим законодательством.

Сумма налога, подлежащая уплате в бюджет, исчисляется по итогам каждого налогового периода, как уменьшенная на сумму налоговых вычетов общая сумма налога и увеличенная на суммы восстановленного налога.

Если сумма налоговых вычетов превышает общую сумму налога, то разница, подлежит возмещению налогоплательщику.

Сумма налога, подлежащая уплате в бюджет, определяется как сумма налога, указанная в соответствующем счете-фактуре, выставления покупателю:

1) лицами, не являющимися налогоплательщиками, или освобожденными от исполнения обязанностей налогоплательщика;

2) налогоплательщиками при реализации товаров (работ, услуг), операции по реализации которых не подлежат налогообложению.

Уплата налога производится по итогам каждого налогового периода не позднее 20-го числа месяца, следующего за истекшим налоговым периодом.215

1.2 Основные статистические методы изучения НДС

Для статистического изучения налогов, в частности и НДС, выделяют несколько самостоятельных групп показателей, позволяющих полно и достоверно проанализировать данное социально-экономическое явление.

Важнейшие группы системы показателей статистики НДС:

1. показатели динамики НДС;
2. средние показатели и показатели вариации НДС;
3. корреляционно-регрессионный анализ НДС;
4. факторный анализ НДС.

Ряды динамики характеризуют изменение сумм НДС во времени. При анализе рядов динамики рассчитываются абсолютный прирост, темп роста, темп прироста, а также абсолютное значение одного процента прироста.

Абсолютный прирост выражает абсолютную скорость изменения ряда динамики и определяется как разность между данным уровнем и уровнем, принятым за базу сравнения.

Базисный абсолютный прирост:

 

         = yi – y0          (1) 
где    yi – сумма НДС текущего периода;

          y0 – сумма НДС базисного периода.

 

Цепной абсолютный прирост:

 

= yi – yi-1          (2) 
где     yi-1 – сумма НДС предыдущего периода.

 

Темп роста – относительный статистический и плановый показатель, характеризующий интенсивность динамики явления и определяется как отношение величины экономического показателя в данное время к его исходному значению, принятому за базу отсчета, измеряемое в относительных величинах или в процентах.116

Базисный темп роста:

 

Трб = × 100 %          (3)

 

Цепной темп роста:

 

Трц = × 100 %         (4)

 

Темп прироста показывает, на сколько процентов уровень текущего периода больше (или меньше) уровня базисного периода.

 

Тпр = Тр – 100 %          (5)

 

Абсолютное значение одного процента прироста показывает абсолютное выражение каждого процента прироста и определяется как отношение абсолютного прироста цепного к темпу прироста цепному.

 

А1% =            (6)

 

Для того, чтобы дать особенную характеристику направления и интенсивности процесса развития за длительный период исчисляю такие обобщающие статистические показатели, как средние показатели в рядах динамики.117

Средний абсолютный прирост показывает, на сколько единиц увеличивался или уменьшался уровень по сравнению с предыдущим в среднем за единицу времени (в среднем ежемесячно, ежегодно и т. д.). Средний абсолютный прирост характеризует среднюю абсолютную скорость роста (или снижения). Он вычисляется путем деления общего прироста за весь период на длину этого периода в тех или иных единицах времени 2: 18

   

  =           (7)

 

Средний темп роста, выраженный в форме коэффициента, показывает, во сколько раз увеличивался уровень по сравнению с предыдущим в среднем за единицу времени (в среднем ежегодно, ежемесячно и т. п.). Он определяется по формуле средней геометрической из цепных коэффициентов роста:

 

 =          (8)

 

Средний темп прироста (или снижения), выраженный в процентах, показывает, на сколько процентов увеличивался (или снижался) уровень по сравнению с предыдущим в среднем за единицу времени (в среднем ежегодно, ежемесячно и т. п.). Он представляет собой средний темп роста, уменьшенный на 100 %.

 

  = - 100 %         (9)

 

Для интервального ряда динамики абсолютных показателей средний уровень ряда рассчитывается по формуле простой средней арифметической:

 

 =            (10)

 

Для того, чтобы получить описание плавной линии развития (тренда) изучаемого ряда используется аналитическое выравнивание, сущность которого заключается в нахождении уравнения, выражающего закономерность изменения явления как функцию времени у = f(t).

При данном уровне динамики поступления НДС в Федеральный бюджет, уравнение примет вид:

 

= a0 + a1t           (11)

 

Параметры a0 и a1 находятся из системы нормальных уравнений:

 

= n + a1

= a0 + a1         (12)

 

При анализе НДС с помощью средних величин и показателей вариации прежде всего рассчитывается средняя арифметическая. Она является наиболее общим и самым распространённым понятием средней величины.119

Средняя арифметическая простая рассчитывается по формуле:

 

 =            (13)

где    xi – значения НДС;

         n – число единиц совокупности.

 

Далее для определения структуры совокупности используют структурные средние, к которым относятся медиана и мода.

Модой является величина признака наиболее часто встречающегося в совокупности. В дискретном ряду модой является вариант, который соответствует наибольшей частоте.

Медианой является величина, которая делит численность упорядоченного вариационного ряда на две равные части. Одна часть имеет значение не больше, чем медиана, а другая –  не меньше, чем медиана.

Для дискретного ряда распределения медиана рассчитывается с помощью накопленных частот. Медианой является вариант, которому соответствует накопленная частота, впервые превысившая половину общей суммы частот.

 Средние величины не дают исчерпывающей характеристики статистической совокупности. Поэтому необходимо дополнительно измерить степень колеблемости признака.120

Размах вариации показывает, насколько велико различие между единицами совокупности, имеющими минимальное и максимальное значение признака. Его рассчитывают:

 

R = xmax – xmin          (14)

 

Но размах вариации не учитывает всех изменений варьирующего признака в пределах совокупности. Поэтому в изучении вариации нельзя ограничиться лишь ее размахом.

Другим показателем вариации служит среднее линейное отклонение – это средний модуль отклонений значений х от среднего арифметического значения. Для несгруппированных данных оно рассчитывается по формуле:

 

=            (15)

 

Среднее линейное отклонение дает обобщенную характеристику степени колеблемости признаков совокупности. Поэтому чаще всего в статистической практике используют дисперсию и среднее квадратическое отклонение.

Дисперсия представляет собой средний квадрат отклонений индивидуальных значений признака от его средней величины. Она характеризует рассеивание значений признака относительно его средней величины. Для несгруппированных данных дисперсия рассчитывается по формуле:

 

=           (16)

 

Если извлечь квадратный корень из дисперсии, получится среднее квадратическое отклонение:

 

=         (17)

 

По величине коэффициента вариации можно судить о степени вариации признаков совокупности. Данный коэффициент рассчитывается по формуле:

 

V = × 100 %        (18)

 

Для более глубоко изучения социально-экономического явления, анализируют влияние на него различных факторов. Чаще всего для этого используют корреляционно-регрессионный анализ. Строится множественное линейное уравнение регрессии:

 

yx = a0 + a1×x1 + а2х2         (19)

 

Для измерения тесноты корреляционной связи рассчитывают линейный коэффициент корреляции:

 

r =        (20)

 

Для определения зависимости между признаками рассчитывают множественный коэффициент корреляции. При наличии двух факторных признаков он определяется по формуле:

 

R =       (21)

Также для измерения тесноты связи применяют теоретическое корреляционное отношение:

 

=        (22)

 

Далее рассчитывается множественный коэффициент детерминации R2, представляющий собой множественный коэффициент корреляции в квадрате, и показывает, какая доля вариации результативного признака обусловлена изменением факторного признака, входящего в регрессионную модель.

Для того, чтобы определить, на сколько процентов в среднем изменится значение результативного признака с изменением факторного на 1 %, применяют частный коэффициент эластичности:

 

Э = аi ×            (23)

 

В заключение, вычисляется ошибка аппроксимации, определяющая, правильно ли был выбран фактор или же правильность произведенных расчетов корреляционно-регрессионного анализа, она не должна превышать 12-15 % 1: 21

 

= × 100         (24)   

Налог на добавленную стоимость, являясь самым доходным налогом Федерального бюджета, важен для статистического изучения в связи с его очевидной экономической важностью.

Анализ динамики данного налога предоставляет наглядные данные о том, в каких размерах он поступает в бюджет в цепном или базисном отношении. Темпы роста и прироста позволяют в процентном отношении оценить динамику данного налога, рассмотреть тенденцию к спаду или увеличению. На основе уже имеющихся данных становится возможным предсказать его дальнейшее значение, что помогает в планировании и прогнозировании расходов бюджета в краткосрочной и среднесрочной перспективе.

Средние величины позволяют проанализировать данное социально-экономическое явление в разрезе средних показателей, а также рассмотреть насколько отклоняются значения данного показателя за ряд выбранных лет от среднего значения. Эти данные наглядно показывают разброс значений суммы НДС вокруг его среднего показателя.

Немаловажным является анализ взаимосвязи социально-экономических явлений. Он позволяет выявить, какие из всех возможных факторов, влияющих на НДС наиболее существенны. Следовательно, выбор и анализ этих факторов позволит понять динамику поступления этого налога, а также влиять на его поступление путем косвенного или прямого регулирования факторов непосредственно связанных с ним.  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2 СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ  НАЛОГА НА ДОБАВЛЕННУЮ СТОИМОСТЬ  В РОССИИ ЗА 2004-2009 ГОДЫ

 

 

2.1 Анализ динамики НДС за 2004-2009 годы

Для того чтобы проанализировать динамику поступлений налога на добавленную стоимость в Федеральный бюджет, рассчитаем абсолютные приросты, темпы роста, темпы прироста, а также абсолютные значения одного процента и прироста, и рассчитанные данные занесем в Таблицу 1.

 

Таблица 1 – Динамика поступления налога на добавленную стоимость в федеральный бюджет за 2004-2009 годы на конец года

Год	Сумма НДС, млрд. руб.	Абсолютный прирост, млрд. руб.		Темп роста, %		Темп прироста, %		Абсолютное значение 1 % прироста, млрд. руб.
		цепной	базисный	цепной	базисный	цепной	базисный
2004	1069,7	-	-	-	100	-	-	-
2005	1472,3	402,6	402,6	138	138	38	38	10,59
2006	1511,1	38,8	441,4	103	141	3	41	12,93
2007	2261,7	750,6	1192	150	211	50	111	15,012
2008	2132,5	-129,2	1162,8	94	199	-6	99	21,53
2009	2050,3	-82,2	980,6	96	192	-4	92	20,55