Оптимизация системы налогообложения: определение, способы оптимизации, типичные ошибки при проведении — Контур.Бухгалтерия

• Модель потребления определяет только один вид труда и один товар. Утилита определяет вогнутую функцию потребления и досуга. Оба товара воспринимаются налогоплательщиками как взаимозаменяемые.

• Предпочтения налогоплательщиков определяются функцией полезности, где эквивалентное распределение товаров создает кривые безразличия. Налогоплательщики «однородны», потому что их предпочтения описывают одну и ту же функцию полезности.Правительству известно, что налогоплательщики предпочитают между потреблением и отдыхом.

• Моделируемая экономика учитывает ограниченную совокупность «однородных» налогоплательщиков. Их распределение описывается функцией плотности. Каждый налогоплательщик стремится достичь оптимального состояния, определяемого его функцией полезности (например, индивидуальным эгоизмом).

• Общая полезность для населения — это сумма индивидуальных коммунальных услуг. Однако совокупная полезность масштабируется нелинейно, чтобы учесть сопротивление налогоплательщиков неравенству.Функция масштабирования определяет форму графика налога на прибыль, что определяет его перераспределительный характер.

• Оптимизация охватывает один период, после которого взимается налог на прибыль. Следовательно, в модели не учитываются сбережения, накопленные в предыдущие периоды.

• Модель игнорирует миграцию людей между странами. Таким образом, игнорируются все эффекты налоговой конкуренции между регионами или странами.

• Административные расходы и затраты на соблюдение нормативных требований не принимаются во внимание, поскольку их влияние считается незначительным для оптимального графика налогообложения прибыли.

• Считается «отрицательный» подоходный налог, и это субсидия, выплачиваемая из бюджета налогоплательщикам.

Автор считает, что другие особенности среды незначительны или оказывают незначительное влияние на график подоходного налога. Как следствие, это дало много упрощений и открыло путь для разработки решаемой модели оптимизации.

Модель определяет распределение работы между налогоплательщиками с помощью работы выхода y (n). Предполагается, что значения рабочего времени отмечены в диапазоне 0; 1. Это приводит нас к доходу до налогообложения, который выводится из трудовой функции по формуле z (n) = y (n) · n.Фактическое потребление товаров налогоплательщиками рассчитывается с учетом собранных налогов на прибыль или предоставленных субсидий. Если взимаемый налог обозначен как t (n), то эффективное потребление налогоплательщиков определяется как c (n) = z (n) −t (n).

Модель основана на предположении, что в оптимизированной налоговой системе есть два типа преференций. Один, который влияет на налогоплательщиков, определяется функцией полезности u (c (n), y (n)). Эта вогнутая функция одинакова для всех налогоплательщиков. Другой представляет социальную политику и отражает отвращение к неравенству.Таким образом, он отражает государственную политику перераспределения и определяется функцией благосостояния G (u).

W = ∫0∞G (u (c (n), y (n))) · f (n) dn.

(1)

Стоит отметить, что t (n) (налоговый график) оптимизируется косвенно путем нахождения оптимального c (n).

2. Результаты

2.1. Основной вклад в модель оптимального подоходного налога

• Количество доступной рабочей силы в моделируемой экономике ограничено.Он распределяется между доступными вакансиями. Заработок налогоплательщика ограничен его навыками. Следовательно, каждому налогоплательщику присваивается ценность навыков. Это ограничивает возможности налогоплательщиков найти желаемую работу, поскольку они могут получить только те рабочие места, которые соответствуют их уровню квалификации или ниже их. Это отходит от модели, определенной Миррлисом (1971).
• Значение функции полезности зависит от потребления и досуга. Доход рассчитывается как произведение рабочего времени и ставки заработной платы, а потребление налогоплательщика зависит от его чистой прибыли, налогов и затрат.Однако размер заработной платы зависит от навыков, необходимых для работы. Досуг рассчитывается как разница между общим временем жизни и рабочим временем. Более того, в нашей структуре мы можем заменить его сложным алгоритмом расчета полезности, который учитывает различные другие входные данные. Наш подход расширяет служебную конструкцию, представленную Миррлисом (1971).
• Оптимизированные переменные этой модели оптимизации задают кривую перераспределения. Таким образом, это список диапазонов доходов и присвоенных значений, отражающих перераспределение.Величины перераспределения — это суммы денег, облагаемые налогом или присуждаемые (для узлов кривой с отрицательными значениями) налогоплательщику, если его заработок находится в пределах определенного разрыва в доходах. Узловая структура кривой перераспределения не зависит от конкретного семейства функций. Такой подход помогает находить даже нерегулярные налоговые графики, поскольку каждый узел кривой содержит независимо оптимизированную переменную. Количество измерений в пространстве поиска решения равно количеству узлов в кривой перераспределения.Следовательно, это проблема оптимизации большого размера, и ее решение не ограничивается заранее определенным семейством функций. Такая реализация отличается от модели, определенной Миррлисом (1971).

С этой точки зрения наша модель, кажется, дает более общие результаты и в меньшей степени ориентирована на внедрение конкретной системы подоходного налога. Мы предоставляем кривую перераспределения на основе узлов в качестве модели решения, которая способна обнаруживать нетривиальные свойства налогового графика, которые могут возникнуть при появлении различных новых ограничений, нестабильности, потрясений или функций.В нашем случае каждый узел кривой перераспределения может изменять свое значение независимо от других. Однако мы ввели параметризованное необязательное ограничение, которое обеспечивает некоторую финансовую простоту, требуя плавной кривой перераспределения на выходе. Это предотвращает появление в решениях слишком экзотических и непрактичных налоговых графиков.

Как мы покажем, полученные результаты хорошо иллюстрируют свойства оптимальной модели налога на прибыль. Однако их не следует рассматривать как прямой совет лицам, принимающим решения. На наш взгляд, существует разрыв в сложности между микромоделированием и реальной макроэкономикой.Не всегда удается изолировать процесс в экономике и рассматривать его отдельно. Однако часто такая изоляция дает нам ценное представление о свойствах изучаемой системы. Мы надеемся, что более декларативное определение модели, используемое в стохастической оптимизации, которую мы здесь преследуем, может помочь в разработке более сложной модели.

2.2. Определение вычислительной модели

Рынок труда моделируется матрицей распределения рабочей силы D. Столбцы m представляют навыки (работа, оплачиваемая при увеличивающейся заработной плате), а строки v представляют растущее число единиц рабочей силы.Для каждого конкретного столбца и строки матрицы распределения труда i∈0,…, v и j∈1,…, m можно определить w (j) как заработную плату за единицу труда на j-й работе и l (i) стандартизованное количество труда, связанное с i-й строкой. Смещение нормализации рабочего времени обозначается ltop, а в строке с i = 0 накапливается безработица. Следовательно, доход до налогообложения для ячейки матрицы можно рассчитать как z (i, j) = w (j) · l (i). Количество навыков, связанная с ними заработная плата и распределение рабочих мест являются параметрами оптимизации.Смоделированная совокупность налогоплательщиков обозначена P. k-й налогоплательщик pk∈P размещается в D в определенных координатах ячейки, обозначенных как hk = 〈i, j〉.

Распределение рабочей силы для матрицы D имеет некоторые ограничения. Модель предусматривает распределение налогоплательщиков в соответствии с ограничениями в наличии рабочей силы. Доступные рабочие задания связаны со столбцами D. Они определяются параметром lmax (i), который ограничивает выделенное (после уплаты налогов) предложение рабочей силы для рабочих мест, требующих определенных навыков.

Подоходный налог определяется кривой перераспределения Rd (g), где g∈1,…, q и q — количество периодов дохода.Границы слотов дохода определяются соотношением Rb (g), где Rb (0) = 0,0 и Rb (q) = ∞. Кривая определяет положительную или отрицательную сумму для каждого слота дохода. Эта сумма является либо налогом, либо грантом, в зависимости от того, является ли Rd (g) положительным или отрицательным. Следовательно, если zk — доход до налогообложения k-го налогоплательщика и Rb (g − 1) ≤zk

Потребление k-го налогоплательщика рассчитывается как ck = zk − tk − fk (zk, tk), где fk определяет некоторые дополнительные затраты.Характер затрат, описываемых fk, может быть разным. Функция может представлять собой затраты на соблюдение налоговых требований, сумму, не облагаемую налогом, надбавки или некоторые другие «скрытые» затраты по налогообложению. Потому что ck не может быть отрицательным в результате оптимизации; следовательно, tk

Распределение рабочей силы, определяемое как hk = 〈i, j〉, генерирует доход zk k-го налогоплательщика.Нахождение hk для всех pk∈P, вообще говоря, нетривиально. Для этого могут применяться различные стратегии. Они могут быть реализованы как алгоритм распределения рабочей силы, напоминающий конкретный реальный рынок труда. Это возможно в рамках стохастической оптимизации, но сложно в традиционных подходах к решению проблем.

Т (Р) = ∑pk∈Ptk: tk> 0,

(2)

R (P) = ∑pk∈Ptk: tk <0.

(3)

Обе суммы важны для бюджетного уравнения в моделируемой экономике. Однако в стохастическом моделировании трудно обеспечить точные ограничения равенства. Их строгое применение сделало бы процесс оптимизации практически невозможным, потому что количество возможных решений в области поиска резко сократилось бы.

Т (П) + B≥R (P) + CT (P) + CR (P),

(4)

Неравенство в бюджетных ограничениях не должно рассматриваться как проблема с концептуальной точки зрения. Алгоритм минимизирует разницу между обеими сторонами неравенства в соответствии с критерием оптимизации задачи. Это происходит потому, что любой избыток денег следует сэкономить на грантах для налогоплательщиков или просто оставить без налогообложения. Таким образом, любое превышение T (P) -R (P) будет естественным образом минимизировано во время оптимизации. Направление неравенства было выбрано исходя из предположения, что сумма собранных налогов должна быть больше затраченных денег.Таким образом, такой бюджет в приемлемом решении всегда возможен. Обратите внимание, что бюджетное неравенство также накладывает ограничения на отрицательные значения оптимизированной кривой Rd, представляющей субсидии.

Политика правительства описывается функцией общественного благосостояния G (u). Эта функция отражает неприятие неравенства среди населения. Предполагается, что это параметр модели оптимизации, известный правительству. Эта функция является важным компонентом целевой функции оптимизации, и она приводит нас к следующему определению проблемы.

max∑pk∈PG (uk (ck, (ltop − lk) / ltop)).

(5)

Кривая перераспределения должна быть найдена для заданных: G, uk, D, lmax, ltop, w, P, Rb, fk, uk, CT, CR, B, алгоритма распределения рабочей силы и бюджетного ограничения.

Стоит отметить, что предложенная вычислительная модель представляет собой расширяемую структуру, которая абстрагируется от конкретного метода стохастической оптимизации.Его можно легко расширить, чтобы обеспечить многоцикловую модель для оптимального налогообложения доходов, если мы оптимизируем последовательность совместно эволюционирующих кривых Rd. Такое расширение потребует отдельных рабочих заданий в последующих циклах и, следовательно, требует вычислительной мощности.

2.3. Настройка модели

u (c, l) = α · журнал (c) + журнал (1 − l),

(6)

G (u) = — 1β · e − β · u (c, l)

(7)

Алгоритм распределения рабочей силы распределяет население аналогично реальному рынку.В нашем случае в первую очередь выделяются налогоплательщики в категории P с более высокой квалификацией. Распределение налогоплательщиков уменьшает количество доступной рабочей силы, которое ограничено lmax (i). Следовательно, если доступный лимит рабочей силы был превышен для данного столбца D, то последующий налогоплательщик распределяется на менее оплачиваемое, но доступное количество рабочей силы. Таким образом, ему дают низшую работу или отправляют по безработице. Это решение зависит от индивидуального значения функции полезности uk. Он рассчитывается на основе местоположения налогоплательщика в матрице труда D и кривой перераспределения R (через потребление и рабочее время).Он должен быть максимальным для налогоплательщика в рамках текущих ограничений на доступность рабочей силы. Следовательно, алгоритм перебирает ячейки матрицы D, ища ячейку с доступной рабочей силой и максимизируя uk (включая ячейки, отражающие безработицу). Следовательно, у назначенных налогоплательщиков будут более низкие навыки и меньшая вероятность найти работу, максимизируя свои коммунальные услуги. В конечном итоге некоторая группа налогоплательщиков с самым низким уровнем квалификации может остаться без работы. Таким образом, это своего рода лучшее первое размещение.Он должен до некоторой степени отражать реальные случаи, когда для работы требуются более квалифицированные налогоплательщики, чем менее квалифицированные налогоплательщики. Следовательно, такие высококвалифицированные налогоплательщики имеют привилегированное положение при выборе работы в конкурентной среде.

Приведенный выше алгоритм производит распределение hk = 〈i, j〉 для всех pk∈P. Это затратно с точки зрения вычислений и эффективно для нескольких налогоплательщиков (агентов), используемых в моделировании. Он основан на расчете полезности для каждого налогоплательщика для всех ячеек в D при заданной кривой перераспределения Rd и предельных значениях рабочей силы.Поскольку вычисляемые полезности жестко привязаны к Rd и uk, кажется, что многие вычисления являются избыточными. Таким образом, в нашей реализации выделенный кеш для промежуточных вычислений значительно снизил вычислительные затраты этого алгоритма.

Rb (g) = — (1−1ϕ− (g + κ)),

(8)

2.4. Экспериментальные данные

LCp = δLC · p + 1 − δLC · LλLCpαLC · δLC1 · 1 − LλLC11 − pβLC1 + 1 − δLC1 · LλLC0pηLC

(9)

LλLCp = eλLC · p − 1eλLC − 1

(10)

Предложение рабочей силы до вычета налогов в моделируемой экономике также было оценено на основе этого распределения плотности населения. Он отражает спрос на рабочую силу для сбалансированного рынка труда (низкий уровень безработицы). Стоит напомнить читателям, что lmax (i) зависит от навыков (например, более высокооплачиваемая работа в экономике встречается реже). Аппроксимация lmax (i) была сделана в предположении, что каждый гражданин работает в среднем 6 часов в день.Это составляет 1560 рабочих часов из 260 дней в году, а общий доступный труд составляет 6,75 × 1010 рабочих часов. Согласно нашей модели, каждая рабочая единица распределяется в симуляции на весь налоговый цикл (например, год). Следовательно, каждая выделенная рабочая единица в моделировании равна примерно 260 часам в год. Максимально допустимое количество рабочей силы для налогоплательщика было установлено равным lmax = ltop = 12 единиц. Распределение рабочей силы было выполнено в соответствии с матрицей распределения, в которой было 50 столбцов (навыки) и 13 строк (рабочая сила).

Расчет, основанный на генеральной совокупности, может быть дорогостоящим в вычислительном отношении. В контексте алгоритмов стохастической оптимизации, где они повторяются многократно на каждой итерации, практически невозможно.Таким образом, численность населения сократилась до 1000 человек. Соответствующее распределение lmax (i) было пропорционально уменьшено до 6000 единиц. Однако оба коэффициента масштабирования были запомнены, чтобы обеспечить конечный результат в соответствии с диапазонами исходных значений при обратном масштабировании.

Кроме того, распределение населения было настроено так, чтобы гарантировать, что по крайней мере три представителя назначены для каждого навыка. Однако эта модификация немного нарушает распределение; это гарантирует отсутствие разрывов в настройке модели.Это полезно для получения кривых перераспределения более правильной формы. В качестве альтернативы также возможно сокращение количества навыков или введение большего количества представителей в симуляцию.

Следующие параметры настраивают уравнение бюджета и индивидуальные затраты. Подробное представление всех возможных конфигураций в этой статье не представляется возможным. Поэтому для простоты в этом описании не учитывались затраты на налогообложение и перераспределение.Предполагалось, что CT = CR = 0 и индивидуальные затраты fk = 0. Поток бюджета по умолчанию был нейтральным B = 0,0.

2,5. Оценка

Первоначальный набор экспериментов был проведен для трех различных значений α для индивидуальной функции полезности.

Интересно, что при низком значении α кривая перераспределения заметно зависит от распределения доходов среди населения. Это может привести к U-образным таблицам, в которых наибольшая налоговая нагрузка ложится на налогоплательщиков со средним доходом. Безработица снижается при α = 1,5, но средние налоги, взимаемые с более высокооплачиваемого населения, являются самыми высокими. В этом случае положительное отношение к работе приводит к тому, что даже более высокие налоги для высокооплачиваемых работников не вызывают заметного снижения их полезности.В заключение, результаты первоначальных экспериментов объясняют, что баланс между перераспределением и налогами явно зависит от положительного отношения общества к работе. Они также указывают на то, что препятствия в получении налогоплательщиками подходящей работы, например институциональные, процедурные или юридические, могут привести к снижению налогов и увеличению потребности в перераспределении, что приведет к ухудшению исполнения бюджета.

3. Обсуждение

Описанная модель не учитывает многие обстоятельства реальной экономики, например влияние других налогов. Таким образом, представленные результаты не должны использоваться в качестве прямых указаний для разработки политики в реальной экономике без дополнительных исследований.Однако они могут помочь вам определить взаимосвязи в таблицах налогов, которые возникли из-за различных настроек, используемых в экспериментах. Расширенная модель, учитывающая сложность всей налоговой системы, взаимодействия с другими компонентами экономики, рынка труда и финансовых рынков, может потребоваться для вычета готовых руководящих принципов разработки политики. Необходимо заполнить его точными реальными данными.

Предлагаемый алгоритм распределения рабочей силы является лишь примером многих возможных.В расширенной модели для каждого вида работы может потребоваться индивидуальный алгоритм, соответствующий поведению конкретного реального рынка труда. Более того, распределение рабочей силы и кривая перераспределения могут быть оптимизированы вместе в более гибкой конфигурации оптимизации. Это значительно увеличило бы количество измерений пространства поиска. В такой альтернативной конфигурации налогоплательщики могут перемещаться между соседними ячейками матрицы распределения рабочей силы во время оптимизации, чтобы максимизировать свою полезность.Такой подход может еще больше повысить социальное благосостояние моделируемой экономики. Однако полученное в результате распределение рабочей силы не соответствовало бы случаю свободного рынка — в первую очередь потому, что необходимо «альтруистически» разделить рабочую силу между налогоплательщиками, что на практике потребовало бы значительного контроля над рынком труда со стороны государства.

Кроме того, повторные эксперименты в стохастической структуре для одной и той же конфигурации могут предоставить интересные сведения о свойствах моделируемой экономики.Различные субоптимальные результаты, полученные для одного и того же количества итераций, отражают ландшафт решений в пространстве. Такой пул решений для немного разных значений целевой функции обычно покрывает нишу около оптимума в исследуемом пространстве поиска. В нашем случае у них немного разные ценности социального обеспечения. Они могут указать, какие части кривой перераспределения более подвержены изменениям, а какие — более жестко привязаны к параметрам оптимизации. Набор аналогичных графиков, разбросанных вокруг оптимального, можно использовать для определения групп доходов, для которых график подоходного налога может измениться с небольшим отрицательным влиянием на социальное благосостояние всего населения.Таким образом, повторное моделирование можно использовать в качестве инструмента для анализа чувствительности (или эластичности) таблицы подоходного налога.

С вычислительной точки зрения, наш выбор генетического алгоритма для решения задачи оптимального налогообложения доходов был мотивирован следующими соображениями:

• Проблема для метода стохастической оптимизации может быть сформулирована более декларативно. Эта формулировка может включать сложные нетривиальные отношения в моделируемой экономике.Эти характеристики могут быть определены в нелинейных уравнениях и для немонотонных или прерывистых функций или даже с помощью алгоритмов. Следовательно, относительно легко добавить некоторые функции, например, группы налогоплательщиков, различия между домохозяйствами, надбавки, административные расходы, затраты на соблюдение, исполнение, международная налоговая конкуренция, связь с некоторыми другими налогами и региональные различия между налогами. Кроме того, решение может быть проще наложить нетривиальные ограничения на налоговый график.

• Гибкая структура моделирования может быть полезна при обработке данных, собранных в реальной экономике.Этот метод позволяет моделировать значительные части реальной экономики и изучать их поведение в симуляциях. Таким образом, он позволяет проводить анализ «что, если», который можно использовать для оценки последствий до того, как предлагаемые изменения налоговой системы будут внесены в реальную экономику.

• Предлагаемый метод расчета относительно легко масштабируется. Таким образом, мощь современных вычислительных облаков может быть использована для быстрого поиска решения. Метод позволяет итеративно уточнять полученное решение до приемлемого уровня «качества» в рамках технико-экономических ограничений.Более того, можно начать оптимизацию с простого налогового графика и постепенно развивать решение в сторону более сложного с лучшим рейтингом.

• Генетический алгоритм дает лучшие решения, изменяя текущую популяцию с использованием операторов. Эти операторы часто выводятся из наблюдений за эволюцией в биологии, например, мутации, кроссинговера. Они производят дочерние решения, и после этого алгоритм выбирает те из них, которые приносят пользу населению.Однако некоторые операторы, относящиеся к предметной области, также могут использоваться при оптимизации. Они использовали бы знание свойств оптимизированной задачи. Несмотря на то, что они могут снизить универсальность реализации генетического алгоритма, их введение может значительно повысить эффективность вычислений для конкретной задачи оптимизации. Более того, они могут быть очень полезны на более поздних этапах оптимизации, когда почти оптимальные решения требуют более точных корректировок для получения потомства.В задаче об оптимальном подоходном налоге они могут изменять график подоходного налога в зависимости от плотности населения или предложения рабочей силы.

Помимо генетических алгоритмов, в последние десятилетия появилось много других альтернативных методов стохастической оптимизации. Они включают в себя расширения метода Монте-Карло, запретный поиск, моделирование отжига и различные методы оптимизации роя частиц. Понятно, что их можно рассматривать как альтернативу исследуемой оптимизационной задаче.У них разные вычислительные свойства из-за разных методов исследования пространства поиска, что в некоторых случаях может привести к лучшим результатам. Однако, согласно теореме «без бесплатного обеда», известной из эволюционной оптимизации, любой метод может преобладать над другими для всех возможных задач оптимизации.

Несмотря на многие преимущества предложенного метода оптимизации, для получения полной картины следует упомянуть некоторые ограничения:

• В целом стохастический метод не гарантирует получение оптимального решения.Скорее, это позволяет постепенно улучшать набор решений. Более того, невозможно определить, действительно ли полученное решение является оптимальным в глобальном масштабе. Кроме того, многие оптимальные решения могут сосуществовать с одинаковыми оценочными баллами. К сожалению, предлагаемый метод не позволяет определить и доставить их все.

• Лучшие решения создаются путем внесения изменений в оптимизированные значения различными операторами. Метод просматривает решение в области поиска.Это приводит к тому, что математическое доказательство решения не может быть легко предоставлено. Мы знаем только, осуществимо ли это и оценку целевой функции. Таким образом, свойства полученного решения можно изучать только поведенчески. Поэтому сложно проследить связь между параметрами постановки задачи и полученным решением.

• Генетический алгоритм требует начальной совокупности возможных решений для начала оптимизации. Создание такого набора в некоторых случаях нетривиально и сильно влияет на результаты для разрывных пространств поиска.Многочисленные строгие ограничения в определении проблемы могут вызвать фрагментацию областей выполнимости пространства поиска.

Из-за вышеупомянутых особенностей генетические алгоритмы могут предоставлять некоторые нетривиальные решения для нетривиальных проблем. Однако они не предоставили формального объяснения полученного решения. Таким образом, предлагаемый метод — не серебряная пуля. На наш взгляд, причина применения стохастического метода для поиска оптимального графика налога на прибыль в основном заключается в расширяемости предлагаемого метода.

4. Материалы и методы

Архитектура генетического алгоритма

Поиск на основе популяции позволяет алгоритму эффективно исследовать пространство для поиска лучших решений.Мы можем представить себе, что решения из совокупности разбросаны по кривым пространства поиска, вырезанным целевой функцией. Рассеяние популяции позволяет генетическим операторам производить лучшее потомство и избегать локальных оптимумов. Некоторые операторы могут использовать знания в предметной области для создания более приспособленного потомства. Они с меньшей вероятностью построят недопустимое решение из-за неудовлетворенных ограничений. Однако более сложным операторам не хватает универсальности, и они эффективны только на более поздних этапах оптимизации для точной настройки окончательного набора решений.

Хотя теоретически базовый генетический алгоритм может решить любую задачу оптимизации, его архитектура часто изменяется для улучшения его производительности. Общий алгоритм может быть неэффективным в многомерном пространстве поиска. Однако улучшение может быть достигнуто за счет сохранения набора подгрупп населения, которые развиваются изолированно. Такой подход был использован в нашей реализации. Это позволяет избежать некоторых локальных оптимумов и выполнить оптимизацию для более сложных проблем.Это также позволяет масштабировать обработку, поскольку вычисления могут быть распределены между множеством компьютеров одновременно. Эффективность можно еще больше повысить, выбрав подходящие решения для воспроизведения. Они не должны быть слишком похожими, потому что тогда они могут слишком быстро сходиться к локальному оптимуму, или слишком разными, потому что они могут произвести невозможное или непригодное потомство.

Операторы содержат важные инструменты для оптимизации производительности. К счастью, рассматриваемая задача оптимизации имеет множество свойств, которые позволяют нам построить несколько специализированных операторов. Алгоритм оптимизирует кривую перераспределения, содержащую последовательность узлов, которые определяют налогооблагаемые или предоставляемые субсидии.Как правило, каждое значение в узле кривой должно представлять угрозу как независимо оптимизированная переменная. Однако из-за характеристик основного рынка труда оптимизированные переменные взаимозависимы. Более того, известно, что крайне нерегулярные налоговые графики будут дорогостоящими и трудно объяснимыми для налогоплательщиков в реальной жизни. Поэтому как таковые их следует рассматривать как недопустимые решения. Полученное посильное решение должно содержать достаточно плавный переход налогооблагаемых сумм в сторону увеличения доходов.В конечном итоге полученный результат должен соответствовать графику, аналогичному прогрессивному, регрессивному или пропорциональному.

Эти наблюдения вдохновили на реализацию нескольких генетических операторов и ограничений, используемых при оптимизации. Они производят потомство в соответствии со следующими стратегиями:

• Оператор простой мутации создает решение потомка из единственного родительского решения, нарушая значение отдельного узла в допустимых пределах. Масштаб и направление возмущения выбираются случайным образом.Однако величина возмущения выбирается случайным образом отдельным способом. Такой подход позволяет оператору производить как небольшие, так и большие модификации. Таким образом, он способен предлагать лучшие решения на начальном и последующем этапах оптимизации. Этот оператор вводит новый генетический материал во время оптимизации.

• Оператор кроссовера принимает два решения, чтобы произвести потомство. Он выбирает два узла и копирует граничные значения кривой перераспределения из одного родителя и внутреннюю часть из другого.Этот оператор обменивает генетический материал решений от популяции посредством создания такого потомства.

• Оператор значений микширования работает аналогично оператору кроссовера. Он копирует часть значений из первого родительского решения и вычисляет средние значения из значений обоих родительских решений для оставшихся узлов.

• Оператор выравнивания принимает решение и создает дочерние элементы, сглаживая значения кривой перераспределения. Для каждого узла кривой перераспределения оператор вычисляет средневзвешенное значение из значения предыдущего узла и соседних значений.Таким образом, дочерний элемент содержит сглаженную версию исходной кривой перераспределения. Его можно рассматривать как своего рода оператор мутации. Он был введен, потому что менее неправильные кривые определяют более простые налоговые таблицы и могут быть более ценными.

• Оператор перекоса работает аналогично оператору выравнивания. Однако все значения кривой перераспределения умножаются на линейно возрастающие значения (положительные или отрицательные). Масштаб и направление множителей выбираются случайным образом в заданных пределах.Этот оператор производит потомков с кривой перераспределения, смещенной относительно исходной. Это оператор мутации, который одновременно меняет многие узлы кривой перераспределения.

• Оператор мутации локального поиска изменяет одно решение. Он последовательно применяет небольшую случайную модификацию ко всем узлам и оценивает решение для каждого случая. Во время таких оценок оператор запоминает контекст модификации, которая дала лучший результат. Он используется для получения в конце концов потомства.Этот оператор гарантирует, что у ребенка будет как минимум такой же балл, что и у родителя. Это особенно полезно на более поздних этапах оптимизации, когда случайные модификации имеют низкую вероятность успеха. Однако это также требует больших вычислительных ресурсов и поэтому редко применяется во время оптимизации.

• Оператор локального поиска работает в противоречии с предыдущим. Это устраняет неровности формы кривой перераспределения. Он обрабатывает все узлы последовательно и локально усредняет значения соседних узлов для каждого из них.После каждого такого усреднения полученное решение оценивается и запоминается контекст модификации лучшего. Этот контекст восстанавливается в конце обработки оператором, и создается дочернее решение.

Помимо списка операторов, используемых при оптимизации, для каждого дочернего решения также есть некоторые ограничения. Одно ограничение ограничивает значения узлов кривой перераспределения, чтобы гарантировать, что они не нарушают граничные ограничения определения проблемы.Другое ограничение используется для проверки угла между всеми тройками соседних узлов. Если угол ниже порогового значения, модификация применяется. Это ограничение гарантирует, что все созданные дочерние элементы имеют приемлемо правильную кривую перераспределения без значений, которые радикально отличаются от узла к узлу. Предполагается, что ограничения не приводят к уравнению баланса бюджета, потому что оно уравновешивается во время оптимизации (перераспределение предпочтительнее накопления денег в бюджете).

Повышение производительности генератора исходных растворов достигнуто при его работе в двух режимах.Эти режимы переключаются повторно после нескольких итераций. В первом режиме генератор берет из популяции лучшее решение. Он немного изменяет его случайным образом и добавляет потомство в популяцию. Эта мера дает шанс получить аналогичное или даже лучшее решение. Затем, во втором режиме, к генеральной совокупности добавляется целая случайно созданная кривая, если это возможно. Хотя этот алгоритм обеспечивает лишь очень грубое приближение к окончательному решению, он фактически обеспечивает лучшую начальную позицию для последующей оптимизации.

Алгоритм реализован на языке программирования Java в виде приложения. Он использует исходные данные, содержащие информацию о доходах и соответствующей плотности населения. Текущая версия поддерживает только один тип налогоплательщиков. Однако можно расширить алгоритм для работы с различными подгруппами налогоплательщиков (например, в случае семей). Мы также провели первоначальную реализацию модели влияния рынка труда на НДС и затраты на сбор налогов.

5. Выводы

Наконец, для полноты картины необходимо указать на некоторые недостатки предлагаемого подхода. Они возникают из-за того, что предлагаемый стохастический метод не гарантирует успеха в поиске глобального оптимума. Сложно даже проверить, действительно ли полученное решение является оптимальным в глобальном масштабе. Эта проблема становится более важной по мере увеличения количества измерений исследуемого пространства поиска. Следовательно, критерии приемлемости решения должны определяться на основе оценки социального обеспечения.

Наши экспериментальные результаты предлагают следующие руководящие принципы налоговой политики:

• Лица, принимающие решения, должны поощрять людей работать и вкладывать средства в компетенции сотрудников (в нашей модели выраженные как навыки — способность зарабатывать деньги). Финансирование социальных стимулов для рабочих вместо того, чтобы побуждать их к работе, могло бы спустить экономику по спирали. Это также накладывает относительно более высокое налоговое бремя на людей среднего класса, что, в свою очередь, делает некоторые услуги, такие как здравоохранение и образование, более дорогими.Наша модель показывает, что положительное отношение к работе напрямую снижает ставку подоходного налога, что в дальнейшем положительно влияет на потребление и развитие экономики в целом.

• Правительство должно оптимизировать и ограничить ненужные расходы. Это второй важный момент, который показали наши результаты. Правительству следует проводить последовательную политику сокращения расходов, поскольку это влияет на бедных больше, чем на богатых. В противном случае порог, при котором более бедным людям могут быть предложены социальные субсидии, сужается, а общие налоговые ставки резко повышаются даже для бедных.

• Третий эксперимент показывает, что сегмент самых богатых налогоплательщиков имеет относительно небольшое влияние на результаты социального обеспечения. Мы получили много решений с аналогичным показателем благосостояния и разными налоговыми ставками для высоких доходов. В то же время налоговые ставки для средней и малообеспеченной части населения остаются относительно стабильными. Результат свидетельствует о том, что социальная передача происходит в основном между средним классом и бедными людьми. С другой стороны, прямое влияние узкого, самого богатого класса на среднее социальное благосостояние населения относительно невелико (даже если их налоговые отчисления не являются низкими).Стоит отметить, что наша модель игнорирует то, что самый богатый класс делает с избыточными деньгами — например, как их необлагаемые налогом деньги инвестируются (в том числе куда они расходуются) и какое влияние это может иметь на экономику и структуру рынка труда. Мы считаем, что эмпирический ответ на этот вопрос имеет решающее значение при определении налоговых ставок для самых богатых налогоплательщиков.

По нашему мнению, последствия микромоделирования не всегда могут быть непосредственно применимы к разработке макроэкономической политики из-за разницы в сложности обеих систем.Их следует рассматривать как руководство, а не как непосредственно применимое решение, поскольку существует множество других факторов, влияющих на экономическую политику, которые не охватываются упрощенными моделями. Однако даже в этом случае знания, полученные из их результатов, могут дать лицам, принимающим решения, ценную информацию о свойствах процесса.

Обзор модели налогообложения и роста Налогового фонда

Налоговая политика требует экономических моделей, которые могут предсказать, как изменения в налоговом кодексе повлияют на экономическое поведение и налоговые поступления.Как показано в литературе о налогообложении, налоги изменяют относительные цены товаров, услуг и факторов производства и вызывают эффекты замещения, которые могут ограничивать поступления от налогов. Более того, налоги часто создают экономические искажения, ограничивающие потенциал экономики. Таким образом, директивным органам необходим инструмент для измерения влияния одной политики на другую. Экономические модели могут предоставить разработчикам политики средства для оценки воздействия налоговой политики на налоговые поступления и экономический рост, но способ построения модели может искажать прогнозы.

В настоящее время для оценки налоговых предложений используется несколько моделей. Объединенный комитет по налогообложению (JCT) использует две модели: модели макроэкономического равновесного роста (MEG) и модели жизненного цикла перекрывающихся поколений (OLG). Обе модели основаны на сильных предположениях о поведении людей и организаций. В частности, модель MEG предполагает, что Федеральная резервная система динамически реагирует на изменение цен, вызванное изменением налоговой политики, в то время как модель OLG предполагает, что репрезентативные агенты внутри населения могут использовать совершенное предвидение при принятии экономических решений для оптимизации своего благосостояния. в соответствии с заданными служебными функциями.[1] Сложность, привнесенная в эти модели с помощью этих предположений, может помешать их способности моделировать разумные реакции реального мира на налоговые изменения. Более того, ни одна из этих моделей не была выпущена для широкой публики, и фактическая механика моделей неизвестна большинству профессионалов.

В попытке предоставить реалистичный анализ экономических и бюджетных последствий налоговой политики на основе данных, Налоговый фонд и Гэри Роббинс разработали модель «Налоги и рост» (TAG).Модель TAG — это неоклассическая макроэкономическая модель, которая фокусируется на производственной стороне экономики и последствиях налоговых изменений цен и стимулов. В отличие от моделей MEG и OLG, модель TAG не предполагает, что другие государственные учреждения вмешиваются в экономику или что отдельные лица оптимизируют конкретную функцию полезности. Вместо этого модель TAG фокусируется на исторических взаимосвязях, обнаруженных в данных, предоставленных Бюро экономического анализа (BEA), Федеральной резервной системой и Службой внутренних доходов (IRS).Модель TAG использует простые рыночные механизмы корректировки, основанные на стандартном производственном поведении, как описано в экономической литературе.

Модель TAG состоит из двух основных частей: производственной или неоклассической экономической модели и симулятора налоговой декларации. Эти две части связаны в двух аспектах: эффективные предельные и средние налоговые ставки и факторы роста. Эффективные предельные налоговые ставки являются выходными данными симулятора налоговой декларации и входными данными в экономической модели. Факторы роста являются выходными данными экономической модели и входными данными для симулятора налоговой декларации.Обе части модели итеративно взаимодействуют друг с другом, чтобы найти равновесие экономики после изменения налоговой политики. Предельные налоговые ставки приводят к экономическим изменениям. Средние налоговые ставки влияют на расчет доходов.

Экономическая модель разделена на четыре сектора: частные корпоративные, частные некорпоративные, государственные предприятия и домашние хозяйства. Каждый сектор основан на определениях и данных BEA. Финансовые учреждения делятся на корпоративные и некорпоративные, и они добавляются к соответствующим секторам.Федеральная резервная система разделена на сектор государственных предприятий. Сектор домашних хозяйств включает домашнее производство, условно исчисленную арендную плату и некоммерческое производство.

Каждый сектор выполняет отдельную производственную функцию. Производственные функции — это формулы Кобба-Дугласа с постоянной отдачей от масштаба. Параметры формул оцениваются по выходам и входам каждого сектора. Затраты на производственные функции — это труд (L) в часах и капитал (K) в долларах. Коэффициент общей факторной производительности (a) и показатели предельной факторной производительности (α) оцениваются на основе долгосрочных данных BEA.[2] Выпуск — это общий объем товаров и услуг, доступных в секторе. Любые дополнительные товары и услуги, помимо суммы секторов, используемых внутри страны, должны уравновешиваться импортом.

Труда

Выпуск производственной функции распределяется между трудом или капиталом на основе параметра постоянной доли, оцененного для каждого сектора. [3] Сумма долей рабочей силы в производстве на час труда в каждом секторе определяет валовую заработную плату для всех секторов экономики. Чистая заработная плата — это валовая заработная плата за вычетом эффективной средней ставки налога на рабочую силу, которая рассчитывается симулятором налоговой декларации.

Желаемое предложение рабочей силы для всей экономики определяется эластичностью рабочей силы (e). Эластичность труда — это стилизованный факт. [4] Предложение труда делится на каждый сектор на основе исходного распределения между секторами.

Капитал

В каждом секторе есть две цены на услуги: наблюдаемая цена услуги (OSP) и минимальная требуемая цена услуги (MRSP). OSP — это валовая прибыль на капитал, наблюдаемая в экономике. OSP рассчитывается путем деления доли капитала в выпуске на запас капитала в экономике.

Минимальная требуемая цена услуги — это теоретический предел готовности инвестора инвестировать. MRSP использует уравнения, полученные из Jorgenson and Hall (1967) [5]. Минимальный требуемый доход рассчитывается с помощью долгосрочной отдачи на капитал (r) и экономической амортизации (δ), которые используются для всех секторов. [6] ]

Цены на услуги

Каждый сектор имеет разные уравнения MRSP, потому что налоговые режимы различаются в зависимости от сектора. Как корпоративный, так и некорпоративный MRSP включают инвестиционные налоговые льготы (itc), чистую приведенную стоимость налоговых графиков амортизации (Z) и базовую корректировку налоговой амортизации за счет налогового кредита (Ba).Кроме того, корпоративные и некорпоративные уплачивают налоги на недвижимость (te) и налог на имущество (tp), что сопровождается вычетом подоходного налога.

Корпоративный сектор имеет второй уровень налогов. Поскольку налоги относятся к доходам индивидуального инвестора, доход (r) должен быть увеличен для покрытия дополнительных индивидуальных налогов. Эффективная ставка налога на индивидуальный доход из корпоративного источника рассчитывается как средневзвешенное значение налогов на дивиденды (td) и прирост капитала (tkg).

Государственные предприятия и сектор домашних хозяйств имеют меньше налогов, чем два бизнес-сектора. Поскольку государственные предприятия в значительной степени освобождены от большинства налогов, минимальная требуемая цена услуги представляет собой сумму требуемой прибыли и экономической амортизации.

Сектор домашних хозяйств включает многие аспекты экономики, которые либо освобождены от налогов, либо субсидируются за счет налогов, такие как некоммерческие организации и вмененный доход от аренды домовладельцам.Кроме того, потребление основного капитала трудно измерить или оценить. Таким образом, минимальная требуемая цена услуг для сектора домашних хозяйств зависит только от косвенных факторов.

Учитывая трудности измерения в секторе домашних хозяйств, модель TAG использует эвристику для корректировки цен на услуги сектора домашних хозяйств. Эвристика корректирует базовую цену услуги пропорционально изменению количества жилых построек, занимаемых домовладельцами (собственное * krs), и предельному вычету из уплаченных налогов (dtp).Базовая цена услуг рассчитывается на основе дохода, не связанного с коммерческой деятельностью (ynb), и основного капитала секторов домашних хозяйств (Khh).

Желаемый капитал

Требуемый уровень капитала для каждого сектора рассчитывается с помощью мультипликатора и начального запаса капитала. Множитель — это отношение OSP к MRSP. Множитель увеличивает желаемый запас капитала, когда OSP больше MRSP, и сокращает запас капитала, когда OSP меньше MRSP. Желаемый запас капитала равен начальному запасу капитала только тогда, когда OSP равен MRSP.На данный момент весь капитал, который мог бы вернуть MRSP, был куплен, и все другие возможности невозможны без уменьшения MRSP.

Факторы роста

После того, как желаемые запасы капитала и желаемое предложение рабочей силы рассчитаны, производственная функция Кобба-Дугласа порождает новый уровень производства в экономике. Новый уровень производства оценивает новую заработную плату и наблюдаемую стоимость услуг. Изменения в экономике вызывают смещение налогового бремени из-за смещения индивидуальных налоговых ставок по заработной плате и капитальному доходу.Таким образом, изменение ценовых факторов в экономике создает три фактора роста: рост доходов от бизнеса (большой), рост доходов от заработной платы (парик) и рост других доходов (oig). Эти факторы роста рассчитываются путем деления новых уровней на старые. Фактором роста доходов бизнеса является средневзвешенная величина корпоративного и некорпоративного секторов.

Симулятор налоговой декларации использует файлы общего пользования (PUF) Налоговой службы (IRS) для определения влияния изменения налога или экономического роста на налоговое бремя физических лиц и доходы после уплаты налогов.[7] PUF состоит из более чем 140 000 индивидуальных налоговых деклараций, которые статистически представляют всех лиц, подавших налоговые декларации. Имитатор налоговой декларации использует доход и демографическую информацию из PUF для моделирования изменения налогового бремени и дохода после уплаты налогов для индивидуального подателя налоговой декларации, если налоговый кодекс был другим или определенные типы доходов выросли. Совокупные налоговые ставки рассчитываются исходя из веса смоделированных налоговых деклараций по доле подателя, которую представляет каждая декларация. Совокупные налоговые ставки передаются в экономическую модель как клин по ценам.

Факторы роста в симуляторе

Для каждой налоговой декларации в наборе данных PUF факторы экономического роста увеличивают / уменьшают индивидуальные доходы в зависимости от типа дохода. Новые уровни дохода передаются через калькулятор налоговой декларации, основанный на предложенном налоговом кодексе. Полученное налоговое бремя используется для расчета эффективной предельной и средней налоговой ставки на доход физического лица. Эти ставки используются для расчета цен после уплаты налогов в экономической модели.

Симулятор налоговой декларации имеет пять входных факторов роста: рост не корпоративных клиентов, рост корпораций, рост заработной платы, рост процентов и другие факторы роста.На практике, рост некорпоративного и корпоративного секторов получает фактор роста коммерческого дохода (большой) из экономической модели, а рост процентных ставок и другой рост получают другой фактор роста дохода (oig) из экономической модели. Рост заработной платы получает коэффициент роста заработной платы (парик) для экономической модели.

Каждый фактор роста влияет на разные части набора данных PUF. Фактор роста заработной платы масштабирует заработную плату, доход от самозанятости (SEInc), а также государственные и местные налоги на прибыль и с продаж (SLISTx).Фактор роста процентов масштабирует налогооблагаемые проценты (IntInc), не облагаемые налогом проценты (ExInt), расходы по инвестиционным процентам (InvInt) и вычеты по выплаченным процентам. Фактор корпоративного роста масштабирует обычные и квалифицированные дивиденды (DivAGI & Qdiv), чистый краткосрочный и долгосрочный прирост капитала (StGlessL & LtGlessL), чистый прирост или убыток капитала (CGAGI), распределение прироста капитала (CGDist) и прочий капитал. прибыль от продажи или обмена активов в торговле или бизнесе (CGOthr). Фактор некорпоративного роста масштабирует доход по таблицам C, E и F (SchCInc, SchEInc и SchFInc), чистый доход от аренды и роялти и чистые убытки (RRNetInc & RRNetLoss), чистую прибыль партнерства и S-корпорации (ParSbCnetInc), инвестиционный доход (InvInc), а также уплаченные государственные и местные налоги на недвижимость (SLRETx).Другой фактор роста относится к налогооблагаемым возмещениям, кредитам или зачетам государственных и местных налогов на прибыль (SLtax), полученных алиментов (AliRec), других доходов по таблице E (SchEOInc), прочих или разных доходов (OthrInc), общей суммы полученного социального обеспечения GrSS), общая корректировка валового дохода (Adjust), распределения IRA (IRADist), налогооблагаемой пенсии и годового дохода (PenSGI) и пособия по безработице (UComp).

Расчет налоговой ставки

Средняя налоговая ставка (ATR) — это доля дохода физического лица, уплаченная в виде налогов.ATR описывает общее налоговое бремя, возлагаемое на физических лиц с учетом вычетов, освобождений и факторов включения. ATR рассчитывается путем деления общей налоговой нагрузки (T) до вычета кредитов на совокупный валовой доход (AGI). Кредиты не включаются в расчеты, чтобы избежать отрицательных средних ставок в нижней части распределения доходов.

Установленные предельные ставки часто не соответствуют предельным ставкам, применяемым в экономике. То, как определяется доход для целей налогообложения, изменяет базу, к которой применяются установленные ставки.Часто меньшая база эффективно снижает влияние налога на маржу. Чтобы учесть изменение базы, экономическая модель использует эффективные предельные налоговые ставки (EMTR) как клин на ценах. EMTR рассчитывается путем масштабирования установленных законом предельных ставок на отношение базы дополнительного налога к фактическому приросту дохода. Таким образом, эффективная предельная ставка включает все изменения базы в соответствии с налоговым кодексом.

Базисная корректировка влияет на несколько предельных ставок.Исключения в отношении пособий по социальному обеспечению и прироста капитала изменяют базовую величину маржи. Поэтапное добавление и прекращение вычетов, кредитов и освобождений приводит к изменениям в базе маржи из-за незначительных изменений в основе графика. Дополнительные налоги, такие как дополнительный налог на медицинское обслуживание, также требуют корректировки базовой маржи из-за той части дохода, с которой взимается дополнительный налог.

Эффективные предельные налоговые ставки с поэтапным введением / прекращением кредита рассчитываются по линейной формуле.Эффективная предельная ставка после вычета, но до начисления кредитов, модифицируется поэтапной ставкой или поэтапной ставкой (PIR / POR). Этим объясняется влияние кредита на налоговое бремя, а не на базу.

Равновесие

Экономическая модель и симулятор налоговой декларации взаимодействуют друг с другом до тех пор, пока модель не достигнет равновесия. Процесс скоринга начинается с моделирования воздействия предложенного налогового кодекса на налоговые декларации PUF, что генерирует новые предельные налоговые ставки.Новые предельные налоговые ставки изменяют цену труда и капитала после уплаты налогов, что приводит к выходу модели из равновесия. Изменения цен вызывают рост или сокращение запаса капитала и предложения рабочей силы, что приводит к росту или сокращению экономики. В свою очередь, эти факторы роста изменяют доходы физических лиц в симуляторе налоговой декларации. Система циклически переключается между симулятором налоговой декларации и экономической моделью до тех пор, пока процентная разница между предыдущим и новым циклами не станет допустимой.На практике модель обычно циклически повторяется от 5 до 6 раз, прежде чем разница в процентах окажется в пределах 0,000001%.

(нажмите для увеличения)

Критики модели TAG отмечают, что в настоящее время модель не оценивает влияние изменений в политике частных и государственных расходов и фокусируется в первую очередь на изменениях в налоговой политике. Налоговый фонд стремится расширить модель, включив в нее экономические эффекты расходов.Однако расширенная модель не будет включать использование неокейнсианских множителей. Скорее, он будет основан на стимулирующем и замещающем эффекте предоставления общественных благ и их вкладе в производственный потенциал или его искажении. В нем также будет описываться трансграничное распределение активов, основанное на доходности, и распределение расходов между секторами. Фактически, Налоговый фонд расширяет модель производственной стороны до модели общего равновесия, называемой интегрированной моделью финансовых активов (FAIM).

Как и модель TAG, модель FAIM — это неоклассическая модель, но она описывает общее равновесие, в котором должны уравновешиваться две системы уравнений: производственная функция на стороне предложения и функция распределения бюджета на стороне спроса. Экономическая модель общего равновесия FAIM сопровождается симулятором налоговой декларации, который генерирует средние и предельные налоговые ставки. Налоговые ставки используются в экономической модели в качестве налоговых клиньев для цен факторов производства.

Модель FAIM расширяет исходную модель TAG, добавляя к экономической модели сторону спроса наряду с явным государственным и международным секторами.Сторона спроса модели использует систему спроса, основанную на ценовой, доходной и перекрестной ценовой эластичности в рамках альтернативных издержек. Система спроса оценивается на основе данных BEA с использованием модифицированной модели нестационарной системы транслогарифмического спроса (NTLOG), введенной Lewbel и Ng. [8] Система спроса определяет количество востребованного досуга и, следовательно, количество поставляемой рабочей силы, внутренние и иностранные капитальные активы, которые отечественные домохозяйства и предприятия хотели бы владеть, внутренний и внешний государственный долг, который домашние хозяйства и предприятия хотели бы иметь, и уровень потребления в экономике.

Государственный и международный секторы учитывают поток финансовых активов по мере роста или сокращения экономики. Государственный сектор отслеживает влияние долга на государственные расходы по обслуживанию долга. Кроме того, государственный сектор может явно отслеживать влияние увеличения программ государственной помощи на стимулы к производству и на результаты распределения через спрос в экономике. FAIM будет иметь возможность анализировать комбинированные эффекты государственных расходов и налоговых изменений.

Международный сектор отслеживает эффекты быстрого увеличения или уменьшения желаемых запасов капитала на международных рынках капитала. Международный сектор фиксирует выплаты капитала, которые оставляют внутреннюю экономику иностранным владельцам внутренних активов, и корректирует факторы роста для симулятора налоговой декларации, чтобы отразить фактический рост доходов. Кроме того, он фиксирует любые изменения во внутреннем владении иностранными активами по мере изменения доходов внутри страны. И внешний государственный долг, и капитальные активы включены в международный сектор.

Модель общего равновесия FAIM расширит возможности налогового фонда по анализу налоговых предложений. Включение стороны спроса в экономическую модель позволяет государственным расходам влиять на экономический рост и повышает точность симулятора налоговой декларации. Государственный сектор фиксирует влияние государственного долга на процентные ставки, в то время как международный сектор помогает объяснить критикам механику международных потоков капитала. Благодаря добавлению этих функций в модель TAG, Tax Foundation может направить дебаты о налоговой политике в сторону устойчивого экономического роста.

Для получения дополнительной информации или комментариев обращайтесь:

W. Gavin Ekins, PhD
Экономист-исследователь
[email protected]
Прямой: 202-661-8087

Стивен Дж. Энтин
Старший научный сотрудник
[email protected]
Прямой: 202-464-5113

[1] 2014, Объединенный комитет по налогам; Макроэкономический анализ «Закона о налоговой реформе 2014 года»

[2] Параметры Кобба-Дугласа оцениваются с помощью лог-линейного регрессионного анализа оценок ВВП от BEA с 1960 года.

[3] Постоянные акции — стилизованные факты. Они рассчитываются как среднее значение наблюдаемых акций с 1960 по 2010 годы.

[4] В академической литературе эластичность труда оценивается между 0,1 и 0,4. Модель TAG использует эластичность труда 0,3, в то время как Объединенный комитет по налогообложению (JCT) использует эластичность труда 0,19. Оба являются разумными параметрами реакции рынка труда на изменения реальной заработной платы после уплаты налогов.

[5] 1967, Холл, Роберт и Йоргенсон, Дейл; Налоговая политика и инвестиционное поведение, The American Economic Review, Vol.57, № 3

[6] Долгосрочная прибыль на капитал — это среднее значение доходов после вычета налогов и амортизации, рассчитанных по данным Бюро экономического анализа 1960–2010 годов.

[7] Файлы общего пользования (PUF) составляются отделом статистики доходов (SOI) Службы внутренних доходов. PUF — это набор данных из более чем 140000 статистических представлений индивидуальных налоговых деклараций в экономике США. Каждая декларация представляет собой часть населения и содержит все элементы, необходимые физическому лицу для подачи налоговой декларации.

[8] 2006, Левбель, Артур и Нг, Серена; Системы спроса с нестационарными ценами, Обзор экономики и статистики, Vol. 87, № 3

Оптимизация налогообложения

Оптимизация налогов против уклонения от уплаты налогов: различия

Кратность и сложность налогов в Польше очень высока. Конечно, Польша здесь не исключение: налоговые системы многих стран отличаются высокой степенью сложности. Это потому, что дизайн современных налоговых систем призван предотвратить уклонение от уплаты налогов.Однако есть как минимум три причины, по которым всегда можно будет снизить налоговую нагрузку без ущерба для законности.

Различия в налоговых системах

Первая причина заключается в том, что существуют различия в налоговых системах разных стран, например, в отношении их налоговых ставок. Существование так называемых «налоговых гаваней» позволяет налогоплательщикам управлять своими делами таким образом, чтобы налоги были ниже, несмотря на то, что доход (или другая налогооблагаемая база) остается неизменной.

Такие меры чаще всего называют мерами оптимизации, поскольку они призваны избежать чрезмерного налогообложения. Эти действия совершенно законны, хотя и вызывают серьезную критику. Это недешевые решения, требующие значительных капиталовложений. Следует отметить, что в последнее время страны зоны евро предпринимают некоторые интенсивные действия, направленные на сокращение, насколько это возможно, возможностей переноса налогов между странами.В ближайшее время стоит ожидать законодательного наступления со стороны налоговых органов. Первые объявления уже прозвучали в Польше.

Недостатки конструкции в налоговой системе

Если, вопреки своему намерению, законодатель примет положение, позволяющее уменьшить налоговые обязательства, налогообязанные лица могут использовать такую ​​лазейку в своих интересах. Некоторое время назад у нас в Польше была известная (и гигантская) налоговая лазейка, созданная постановлением о пожертвованиях физическим лицам.Налоговая система настолько сложна, что избежать подобных ошибок в законодательстве сложно. Однако сам факт того, что положение было принято и (как выяснилось впоследствии) давало большую свободу действий в снижении налогового бремени или его распределении на долгое время, был достаточным предлогом, чтобы использовать эту возможность, пока регулирование все еще действовало. эффект.

В настоящее время существует множество решений, позволяющих минимизировать текущую налоговую нагрузку в соответствии с буквой закона.Эти решения часто доступны только на короткое время, поскольку законодатель систематически устраняет все лазейки по мере их появления.

Намерения законодателя

Поскольку функция налогов не является чисто фискальной, они также действуют как форма регулирующей меры и стимулирующий фактор социальных и экономических процессов, которые важны для законодателя (то есть государства). Некоторые налоговые решения включены в правовые нормы, которые позволяют всем налогообязанным лицам получать налоговые льготы, обычно при условии, что они удовлетворяют определенным условиям.

Следует отметить, что в эпоху, когда жилищные проблемы были широко распространены, также действовали обширные налоговые льготы для стимулирования строительной отрасли. Демографические проблемы, в свою очередь, способствовали принятию «помощи семье». Поскольку сейчас мы имеем дело с легко заметным кризисом социального обеспечения, он побуждает законодателя ввести некоторые стимулы для налогооблагаемых лиц, чтобы они с большей готовностью откладывали часть своего текущего дохода сейчас, чтобы обеспечить будущее.С другой стороны, экономический спад побуждает законодателя вводить некоторые проинвестиционные решения или меры по увеличению занятости.

Налоговая оптимизация неправильная?

Когда мы говорим об уклонении от уплаты налогов, мы обычно имеем в виду человека, который просто является налоговым преступником. Между тем, существует огромная разница между незаконным поведением, сокрытием доходов или источников дохода и т. Д., Которые составляют уклонение от уплаты налогов — деяние, которое является уголовным или уголовным правонарушением в отношении налогов или мелким правонарушением, и мерами по оптимизации налогообложения.

В отличие от уклонения от уплаты налогов, концепция уклонения от уплаты налогов должна быть зарезервирована для действий, направленных на законное и законное уменьшение суммы уплаченных налогов или перенос даты уплаты налога на время, более подходящее для налогообязанного лица.

Таким образом, существует фундаментальное различие между уклонением от уплаты налогов и уклонением от уплаты налогов: первое касается законной деятельности в рамках закона, часто желаемой законодателем, тогда как второе является уголовным преступлением или мелким правонарушением, которое преследуется и наказывается ex officio.

Области оптимизации налогообложения

Обсуждая направления налоговой оптимизации, мы должны задать себе вопрос: что мы понимаем под налоговой оптимизацией?

Строгого определения не существует. Суть оптимизации заключается в простом использовании решений, которые в конкретных обстоятельствах налогоплательщика позволят им законно платить меньше налога, уплачивать его позже или вообще не платить.

Важно: Действия по оптимизации налогообложения требуют тщательного планирования и прогнозирования последствий налоговых решений до их реализации.Чаще всего, когда транзакция или действие уже завершены, оптимизация становится невозможной или очень сложной, а ее эффекты обычно менее впечатляющие. Область, связанная с анализом будущих событий, называется налоговым планированием. С помощью налогового планирования мы готовимся к оптимизации наших будущих обязательств.

Вот простой пример:

Вы покупаете старую лампу на барахолке за 1000 злотых. Однако оказывается, что он действительно вписывается в ваш интерьер так, как вы ожидали.Итак, вы решили выставить его на онлайн-аукцион. Удивительно, но вы получаете цену 8000 злотых. Другими словами, сделка привела к тому, что доход, выражаясь простым языком, представляет собой разницу между ценой покупки и ценой продажи. Если со дня покупки лампы прошло не более 6 месяцев, вы должны будете уплатить налог с этого дохода. Если вы продадите лампу через 6 месяцев, налог не взимается.

Если вы не знали об этом правиле до транзакции, вы не сможете впоследствии отменить практические последствия своего действия после того, как транзакция будет завершена.С другой стороны, если у вас есть такие знания раньше, вы можете запланировать транзакцию таким образом, чтобы она происходила по истечении 6-месячного периода. Таким образом, вы сможете юридически избежать уплаты подоходного налога с суммы 7000 злотых.

Пример аукциона показывает, что использование оптимизации налогообложения возможно для всех налогоплательщиков, независимо от дохода или способа его получения. Однако помните, что эффективная оптимизация требует знаний, постановки целей и планирования.Только если вы объедините все эти элементы, вы сможете получить ожидаемые выгоды в течение определенного периода времени.

Как мы уже упоминали, законодатель использует налоговое законодательство для стимулирования определенного поведения налогоплательщиков. Стимулы могут быть краткосрочными или долгосрочными и позволяют облагаемым налогом лицам получать льготы, ценность которых зависит не только от финансового положения человека, но и от использования соответствующей стратегии, планирования всей деятельности в время и последовательность в применении выбранных мер.

Тем не менее, определение областей возможной оптимизации налогов — это не только реализация планов законодательного стимулирования. Как налогоплательщики мы обязаны платить различные виды налогов: подоходный налог, НДС, акцизный сбор, местные налоги, налог на гражданско-правовые операции, сборы, аналогичные налогам, и т. Д. — в каждой из вышеупомянутых налоговых сфер существуют комната для налогового планирования и проведения мероприятий по оптимизации с использованием существующих правовых решений.

Безопасность налогоплательщика при оптимизации налоговых обязательств; права налогоплательщиков

Беседуя с предпринимателями или их бухгалтерами, мы часто слышим, что они обеспокоены будущими последствиями своих усилий по оптимизации.Это неудивительно, учитывая широко известную репрессивную политику налоговых органов и обнародованные случаи громких конфликтов, ведущих к ликвидации успешных компаний, которые были предметом детального анализа. Но следует помнить, что здесь было реализовано одно существенное изменение. Теперь у нас есть институт индивидуальных интерпретаций, выпускаемых для особых обстоятельств налогоплательщиков. Мы можем получить разъяснения, касающиеся как налогов, так и других сборов, таких как обязательные отчисления на социальное страхование.Если мы получим толкование и будем его придерживаться, мы будем в безопасности при общении с налоговыми органами.

Решения по оптимизации налогообложения, которые мы принимаем, либо очевидно законны и как таковые подтверждены многочисленными налоговыми интерпретациями, либо нет — тогда мы можем подать заявку на интерпретацию для конкретного случая, а когда мы не согласны с ее выводами, подать апелляцию в административный корт. Это последнее средство, но иногда оно действительно стоит того.

Административные суды неоднократно выступали по делам, связанным с уклонением от уплаты налогов.Их позиция заключается в том, что, если налогооблагаемое лицо может выбирать между двумя законными способами действий, один из которых будет уменьшать или отсрочивать налоговое обязательство, они имеют право сделать это, а налоговые органы не уполномочены оспаривать такое поведение.

Но трудно не заметить тот факт, что налоговые органы постоянно пытаются блокировать такую ​​законную деятельность налогоплательщиков, особенно когда идет какая-то массовая гонка, ведущая к значительной экономии налогов на стороне налогоплательщиков.Однако в этом случае шансы властей выиграть дело в суде практически равны нулю. Это потому, что правильный способ наложить налоговое бремя — это иметь правильные формулировки в законах, поэтому законодатели должны формировать законодательство таким образом, чтобы достичь своих целей. Налогообязанные лица обязаны соблюдать только применимые правила.

Действия и меры, которых следует избегать для полной и юридической оптимизации налоговых обязательств

Действия по оптимизации, как я неоднократно подчеркивал, полностью законны.Однако существует множество различных мер, которые, несмотря на одну и ту же цель сокращения или отсрочки платежа, представляют собой правонарушение, мелкое правонарушение или, по крайней мере, действие, которое может быть успешно оспорено налоговыми органами. Поэтому, обсуждая действия по оптимизации, полностью соответствующие закону, мы также укажем на аналогичные, но незаконные действия.

Здесь стоит процитировать довольно важное положение, включенное в Налоговый кодекс:

Мы сталкиваемся с мнениями, что процитированное выше положение дает налоговым органам большую свободу, поскольку им разрешается подвергать сомнению ряд операций, утверждая, что они являются фиктивными.

Мы не согласны с этим мнением. Обратите внимание, что при отсутствии скрытой юридической сделки налоговый орган не сможет подвергнуть сомнению «реальную» сделку. Если да, то такую ​​позицию в административном суде, конечно, нельзя будет защитить.

Тем не менее, именно мы, как облагаемые налогом лица, обязаны обеспечивать законность своего поведения. Мы не можем рассчитывать на сочувствие, если на самом деле совершаем фиктивные или иным образом противоречащие закону сделки. Типичные примеры псевдооптимизации, которые сразу же будут обнаружены налоговыми органами, включают:

а) покупка «сомнительных» счетов;
б) документирование операций, которые не состоялись;
c) неспособность документировать фактически завершенные операции;
г) занижение или завышение фактической стоимости сделок;
д) занижение налогооблагаемой базы;
е) подготовка внутренних калькуляционных документов, в которых будут завышены фактические значения затрат;
ж) занижение базы исчисления взносов на социальное страхование;
з) искусственное завышение тех компонентов заработной платы, которые не облагаются подоходным налогом и взносами на обязательное социальное страхование;
i) занижение налоговых сумм в налоговых декларациях — с намерением исправить декларацию позднее и дополнить недостающую сумму более низкими процентами за просрочку платежа.