DOI: 10.7256/2454-065X.2023.4.43599

EDN: SUZAWU

Аннотация: Правоприменительная деятельность налоговых органов неразрывно связана с установлением фактических обстоятельств, которые служат основанием для правильной квалификации действия или бездействия, имеющих признаки налогового правонарушения, а также для принятия индивидуальных правоприменительных актов. Выявление обстоятельств производится как в ходе применения мер принудительного взыскания задолженности, в ходе проведения налоговых проверок и привлечения налогоплательщиков к ответственности. Обстоятельства, подлежащие установлению и доказыванию, позволяют установить юридически значимые условия для применения норм права. Следовательно, законность и обоснованность правоприменительного акта зависит от полноты установления фактических обстоятельств, предусмотренных законодательством о налогах и сборах.    В результате проведенного исследования автором сделан вывод о наличии существенных различий между обстоятельствами, подлежащими доказыванию в налоговом процессе. Так, обстоятельства, подлежащие доказыванию при проведении налоговой проверки, непосредственно связаны с экономической деятельностью налогоплательщика, являются событиями в его хозяйственной жизни, а обстоятельства, связанные с обеспечением налогового контроля и принудительного взыскания налогов (сборов, взносов), носят процессуальный характер. Разграничение обстоятельств, подлежащих доказыванию в налоговом процессе, имеет научное значение и способствует проведению дальнейших исследований в области доказывания налоговых правонарушений. Практическое значение выводов подтверждается возможностью их использования в правоприменительной деятельности налоговых органов.

DOI: 10.7256/2454-065X.2023.4.39931

EDN: UNOCZS

Аннотация: Предметом исследования выступают экономические и налоговые отношения, возникающие в процессе налогового контроля деклараций по форме 3-НДФЛ. Целью исследования является развитие теоретических положений в части совершенствования налогового контроля налога на доходы физических лиц на основе внесения изменений в форму налоговой декларации и разработки методического инструментария камеральной налоговой проверки с использованием облачных технологий. Для достижения поставленной цели в работе определены следующие задачи: выявить проблемы камеральной налоговой проверки деклараций по форме 3-НДФЛ, в которых заявлен вычет на обучение детей; разработать новые контрольные соотношения, позволяющие автоматизировать процесс проверки. Научная новизна исследования заключается в усовершенствованной методике камеральной налоговой проверки налоговой декларации по налогу на доходы физических лиц, в которой заявлен вычет на обучение детей, на основе облачных технологий и учета общего размера социального налогового вычета по коду 321 в разрезе СНИЛС, отражаемого в разработанной форме карточки расчета вычетов. Внедрение данного механизма в практическую деятельность налоговых органов оптимизирует и снижает трудоемкость выполнения бизнес-процессов, повышает эффективность контрольных функций и налогового администрирования в целом, а также соответствует реализации мероприятий, указанных в п.2.2 «Оптимизация деятельности налоговых органов с учетом эффективности затрат на ее осуществление» Стратегической карты ФНС России на 2020-2024 годы.

DOI: 10.7256/2454-065X.2023.4.43917

EDN: VUBDLU

Аннотация: В статье проанализированы данные совокупности сельскохозяйственных предприятий и построены модели машинного обучения для прогнозирования налоговой нагрузки. Предметом настоящего исследования являются система статистических показателей сельскохозяйственных предприятий, характеризующих уровень налоговой нагрузки. Целью исследования является прогнозирование налоговой нагрузки методами машинного обучения. Внедрение современных средств искусственного интеллекта представляют собой неотъемлемый и неизбежный процесс во всех сферах, в т.ч. и в налоговой среде. Для построения моделей были использованы методы машинного обучения: регрессионный анализ, дерево решений, случайный лес, градиентный бустинг. Были построены модели прогнозирования налоговой нагрузки в зависимости от комплекса факторов. Высокое качество моделей прогнозирования налоговой нагрузки позволит более точно оценивать финансовое состояние предприятий, проводить расчеты рентабельности, прогнозировать доходность и принимать обоснованные инвестиционные управленческие решения. В результате прогнозирования налоговой нагрузки лучшее качество оказалось у модели машинного обучения градиентного бустинга. В целом модель позволяет прогнозировать налоговую нагрузку лучше, чем традиционные эконометрические модели и давать прогнозы высокого качества. Внедрение современных инструментов прогнозирования, основанных на методах искусственного интеллекта, позволит получать высокоточные прогнозы при минимальных затратах времени, что повысит эффективность деятельности предприятий и уровень производства.

DOI: 10.7256/2454-065X.2023.4.43537

EDN: VUCXDL

Аннотация: Предметом исследования являются эффекты реформирования налога на добавленную стоимость. В частности, авторами анализируются экономические последствия увеличения ставки НДС с 18 до 20% в 2020 году. Проводится оценка следующих эффектов: инфляционных, потребительских, инвестиционных и бюджетных. Результаты сопоставляются с выводами, полученными ранее отечественными и зарубежными учеными на примере развитых и развивающихся стран мира. В качестве методов исследования используются анализ и синтез, табличный и графический методы визуализации данных, анализ динамических рядов, метод сопоставления, структурный и трендовый анализы. Исследование содержит ряд методических ограничений, которые также освящены в работе. Особым вкладом авторов в исследование темы является расширение зон влияния косвенного налогообложения на бизнес и население. В частности, авторы делают вывод о том, что несмотря на наличие ряда негативных эффектов роста ставки НДС для бизнеса, тем не менее, наиболее сильно такие негативные эффекты проявляются в отношении населения. Состоят они в ускорении темпов инфляции и сокращении объемов потребления в краткосрочном периоде. При этом опровергается гипотеза о существенном влиянии ставки НДС на инвестиционные процессы, что обосновывается анализом показателей инвестиционной деятельности экономических субъектов в России.

DOI: 10.7256/2454-065X.2023.4.43710

EDN: VVSIIA

Аннотация: На современном этапе процесс цифровизации вносит обширные изменения в жизни многих людей по всему миру. В связи с этим значимая роль в развитии цифровых процессов в обществе отводится государству. Автор статьи подробно рассматривает такие аспекты темы, как развития налогового администрирования в условиях цифровизации экономики. Представлено совершенствование налогового администрирования с точки зрения предложения со стороны налоговых органов и спроса со стороны налогоплательщиков на электронные налоговые сервисы. Затрагивается вопрос добровольности соблюдения налогового законодательства, а также существующие барьеры в рамках цифровизации в мировой и росссийской практиках.   Основными результатами проведенного исследования являются: 1. Были выявлены регионы, где население пользуется в основном традиционными каналами коммуникаций с налоговыми органами и субъекты Российской Федерации, в которых организации в меньшей степени вовлечены в цифровые технологии электронного документооборота. 2. Семантический анализ текстов сообщений одного из налоговых форумов показал наиболее обсуждаемые темы (НДФЛ и НДС) налогоплательщиков в интернет-среде. 3. Показано влияние цифровизации налогового администрирования на собираемость налоговых платежей в бюджетную систему Российской Федерации. Для крупных компаний расчеты не выявили разницу в двух выборках, а в случае со средними организациями статистический эффект имел место. Средние компании уплатили в 2019 году больше налогов, чем в 2018.