Имитационное математическое моделирование системы подоходного налогообложения с использованием критерия Q-Тьюки

Бесплатный доступ

Исследование посвящено разработке имитационной математической модели построения системы подоходного налогообложения. В работе использованы общенаучные методы познания (анализ, синтез), а также приемы имитационного математического моделирования и доказательства статистических гипотез. Указанный комплексный подход выполняется в 2 этапа, что является особенностью настоящего исследования в отличие от ранее опубликованных трудов в данной области. В качестве базового условия системы задана плоская шкала НДФЛ. Эффективная система подоходного налогообложения должна учитывать два обязательных условия. Первое условие - бюджетное - состоит в неснижении налоговых доходов консолидированного бюджета Российской Федерации. Второе условие - социальное - заключается в устранении чрезмерного социального неравенства в первых 5-ти децильных группах граждан по доходу. Для выполнения первого условия автором построена имитационная математическая модель, в которую заложены необлагаемые минимум и налоговые вычеты. Для соблюдения второго условия предложено использовать критерий Q-Тьюки, позволяющий оценивать степень социального неравенства не только в крайних децилях, но и при их попарном сравнении. Автором определено, что проверка социального условия может быть выполнена и с применением наименее существенных разниц (НСР). В завершение работы отмечено, что предлагаемая модель может быть использована и при отсутствии бюджетного ограничения. Автором представлены также дальнейшие направления развития методики в части создания системы дифференциальных уравнений, учитывающих налоговое, трудовое и другие законодательства.

Еще

Имитационное математическое моделирование, критерий q-тьюки, математическая модель, подоходное налогообложение, социальное неравенство, плоская шкала, условия модели

Короткий адрес: https://sciup.org/147224986

IDR: 147224986   |   DOI: 10.15838/esc.2019.1.61.8

Список литературы Имитационное математическое моделирование системы подоходного налогообложения с использованием критерия Q-Тьюки

  • Технология моделирования экономики и модель современной экономики России / М.Ю. Андреев, И.Г. Поспелов, И.И. Поспелова, М.А. Хохлов. М.: МИФИ, 2007. 262с.
  • Roger H. Gordon, Kopczuk W. The choice of the personal income tax base. Journal of Public Economics, 2017, vol. 118, pp. 97-110
  • Lehmann E., Marical F., Rioux L. Labor income responds differently to income-tax and payroll-tax reforms. Journal of Public Economics, 2013, vol. 99, pp 66-84.
  • Long X., Pelloni A. Factor income taxation in a horizontal innovation model. Journal of Public Economics, 2017, vol. 154, pp. 137-159.
  • Morini M., Pellegrino S. Personal income tax reforms: A genetic algorithm approach. European Journal of Operational Research, 2018, vol. 264, no. 3, pp. 994-1004.
  • Kovárnik J., Hamplová E. Value tax equity and tax literacy as causality of tax incidence. International Journal of Economics and Statistics, 2013, vol. 1, no. 2, pp. 68-76.
  • Daniel M. Hungerman Public goods, hidden income, and tax evasion: Some nonstandard results from the warm-glow model. Journal of Development Economics, 2014, vol. 109, pp. 188-202.
  • Petrucci A. Optimal income taxation in models with endogenous fertility. Journal of Macroeconomics, 2015, vol. 43, pp. 216-225.
  • Tran Ch. Temptation and taxation with elastic labor. Economic Modelling, 2018, vol. 70, pp. 351-369.
  • Ching-Chong L., Chih-Hsing L. Optimal nonlinear income taxation with productive government expenditure. International Review of Economics & Finance, Elsevier, 2012, vol. 22(1), pp. 66-77.
  • Лискина Е.Ю. Некоторые математические модели налогов и сборов в России // Вестник Рязанского государственного университета им. С.А. Есенина. 2014. № 2 (43). С. 168-182.
  • Смирнов Р.О., Чистяков С.В. Моделирование выбора регрессивной шкалы единого социального налога // Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика. 2003. № 4 (29). С. 79-85.
  • Смирнов Р.О. Моделирование выбора параметров шкалы подоходного налога // Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика. 2011. № 4. С. 141-148.
  • Bertotti M.L., Modanese G. Micro to macro models for income distribution in the absence and in the presence of tax evasion. Applied Mathematics and Computation, 2014, vol. 244, pp. 836-846.
  • Sybiryanska Yu.V., Kondratenko M.B. The new model of the tax system of Ukraine: the redistribution of the tax burden. Business Inform, 2014, no. 7, pp. 276-283.
  • Мельников Ю.Б., Онохина Е.А., Шитиков С.А. Улучшение адекватности экономических моделей // Известия Уральского государственного экономического университета. 2018. Т. 19. № 1. С. 94-106.
  • Миронов В.В., Смирнов А.В. К проблеме математического моделирования имитационных моделей социально-экономического развития региона // Корпоративное управление и инновационное развитие экономики Севера: Вестник Научно-исследовательского центра корпоративного права, управления и венчурного инвестирования Сыктывкарского государственного университета. 2012. № 3. С. 8.
  • Allanson P. Income stratification and between-group inequality. Economics Letters, 2014, vol. 124, no. 2, pp. 227-230.
  • Molero-Simarro R. Inequality in China revisited. The effect of functional distribution of income on urban top incomes, the urban-rural gap and the Gini index, 1978-2015. China Economic Review, 2017, vol. 42, pp. 101-117.
  • Khosravi Tanak A., Mohtashami Borzadaran G. R., Ahmadi J. Entropy maximization under the constraints on the generalized Gini index and its application in modeling income distributions. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2015, vol. 438, pp. 657-666.
  • Тихонова А.В. Необлагаемый минимум по НДФЛ как инструмент социолизации налоговой системы России // Налоги. 2018. № 4. С. 36-40.
  • Kalinina O. Economic-mathematical Models of Progressive Income Taxation in Russia. International Journal of Economics and Statistics, 2015, vol. 3, pp. 39-47.
Еще
Статья научная