Оценка результатов налоговых изменений для измерения эффективности инновационного развития регионов России
Журнал «KANT» №2(55) 2025 [стр. 141-148]
DOI: 10.24923/2222-243X.2025-55.20
Ключевые слова: налоговая политика; инновации; регионы; эффективность; KPI; эконометрические модели; налоговые льготы; инвестиции; макроэкономическая стабильность; высокие технологии.
Сложные экономические условия, с которыми столкнулась Россия с 2014 года, включая западные санкции и падение цен на сырье, обуславливают необходимость пересмотра налоговой политики как инструмента поддержки макроэкономической стабильности и стимулирования инновационного развития. В исследовании подчеркивается, что адаптация налоговых стратегий является важным условием для модернизации экономики, повышения её конкурентоспособности и обеспечения устойчивого роста регионов. Работа акцентирует внимание на значимости фискальных инструментов в формировании адаптивной модели управления, которая способствует росту инновационной активности регионов России. Исследование демонстрирует эффективность использования системы ключевых показателей, направленной на оценку экономических, социальных и экологических эффектов налоговых изменений. Отмечается, что интеграция налоговых мер с региональными экономическими целями позволяет достигать долгосрочных позитивных результатов, таких как рост числа высокотехнологичных предприятий и улучшение структуры налоговой базы. На основе проведенного анализа предлагается внедрение системы KPI для мониторинга и оценки влияния налоговых изменений, адаптированной под специфические условия российских регионов. Использование данных показателей будет способствовать более прозрачному и стратегически ориентированному управлению, включая возможность оперативной корректировки налоговой политики в ответ на внешние и внутренние вызовы. В частности, рекомендуется учитывать межрегиональные различия, а также стимулировать инновации в высокотехнологичных секторах экономики. Перспективными направлениями являются разработка более точных эконометрических моделей, учитывающих динамику фискальных мультипликаторов, и изучение влияния налоговых реформ на социальные и экологические аспекты. В результате, предложена интеграция цифровых технологий для автоматизации мониторинга налоговых процессов, что позволит повысить эффективность и оперативность принимаемых решений.
1. Алешина О.Г. Внешние и внутренние шоки в экономике: методология // Экономика и управление инновациями. – 2022. – № 2(21). – С. 39-60. https://doi.org/10.26730/2587-5574-2022-2-39-60
2. Аллаяров С.Р., Мардонов Ш.Х., Абдурахимова Г.М. Ретроспективный и целеориентированный подходы к оценке эффективности фискальной политики // Экономика и социум. – 2020. – №4(71). – С. 138-147.
3. Богачев О.В., Мандрощенко О.В., Антонова М.Б. Аспекты использования геоинформационных технологий при администрировании имущественных налогов // Экономические системы. – 2024. – №1. – С. 99-106. https://doi.org/10.29030/2309-2076-2024-17-1-99-106
4. Восканян М.А., Галстян А.Г. Оценка воздействия налогово-бюджетной политики на экономический рост в Республике Армения // Финансы: теория и практика. – 2023. – №27(4). – С. 104-117. https://doi.org/10.26794/2587-5671-2023-27-4-104-117
5. Вотинов А.И., Елкина М.А. Фискальное стимулирование российской экономики: оценка в рамках простой DSGE-модели с фискальным блоком // Финансовый журнал. – 2018. – №5(45). – C. 83-96. https://doi.org/10.31107/2075-1990-2018-5-83-96
6. Гордиенко М.С. Оценка и анализ изменений в налоговой политике РФ в 2016-2022 гг. // Экономика и экологический менеджмент. – 2019. – № 4. – С. 51-71.
7. Гулузаде Э.М. Эффективная налоговая политика в формировании доходов бюджета Азербайджана // Вестник Томского государственного ун-та. Экономика. – 2020. – №50. – С. 200-210. https://doi.org/10.17223/19988648/50/14
8. Жиронкин С.А., Таран Е.А., Алешина О. Принципы анализа и типология в методологии экономических шоков // Векторы благополучия. – 2023. – №48(1). – С. 128-144. https://doi.org/10.18799/26584956/2023/1/1528
9. Зяблицкий И.Е. Оценка фискальных мультипликаторов в российской экономике // Экономический журнал ВШЭ. – 2020. – №24(2). – С. 268-294. https://doi.org/10.17323/1813-8691-2020-24-2-268-294
10. Камалетдинов А.Ш., Ксенофонтов А.А. Индексный метод оценки эффективности функционирования видов экономической деятельности // Финансы: теория и практика. – 2019. – №23(3). – С. 82-95. https://doi.org/10.26794/2587-5671-2019-23-3-82-95
11. Мандрощенко О.В., Татаренко А.М. Оценка методических подходов к налоговому планированию на региональном уровне // Региональная экономика: теория и практика. – 2018. – Т. 16, №11. – С. 2059-2074. https://doi.org/10.24891/re.16.11.2059
12. Маслихова Е.А., Данилова С.В., Ильиных Ю.М. Оценка эффективности современной государственной налоговой политики // Вестник Алтайской академии экономики и права. – 2023. – №10-1. – С. 84-90. https://doi.org/10.17513/vaael.2995
13. Матвеев Е.О., Соколов И.А. Применение VAR-моделей для оценки влияния бюджетных расходов на динамику ВВП // Проблемы прогнозирования. – 2024. – №5(206). – С. 72-85. https://doi.org/10.47711/0868-6351-206-72-85
14. Миркин Я.М. Трансформация экономической и финансовой структур мира: воздействие растущих шоков катастроф // Контуры глобальных трансформаций: политика, экономика, право. – 2020. – Т. 13, №4. – С. 97-116. https://doi.org/10.23932/2542-0240-2020-13-4-5
15. Назаров С.А. Налоговая культура и справедливость в зеркале социологического опроса // ЭСГИ. – 2021. – №1(29). – C. 55-61. https://doi.org/10.24151/2409-1073-2021-1-55-61
16 Окунь А.С., Стешенко Ю.А. Совершенствование подходов к оценке эффективности налогового стимулирования в российской Федерации // Бухгалтерский учет в бюджетных и некоммерческих организациях. – 2018. – №15(447). – C. 15-28.
17. Пигарев Д., Тыртов Е. Налоговая "справедливость". Бенчмаркинг фискальной нагрузки отраслей // Национальный отраслевой журнал. – 2020. – №3-4. – С. 21-28.
18. Соколов И.А., Матвеев Е.О. Оценка воздействия бюджетно-налоговой политики на темпы экономического роста // Мир новой экономики. – 2023. – №17(4). – С. 65-78. https://doi.org/10.26794/2220-6469-2023-17-4-65-78
19. Суслина А.Л., Леухин Р.С. Работает ли налоговое стимулирование инноваций? Оценка эффективности в России и в мире // Финансовый журнал. – 2018. – №5. – С. 58-69. https://doi.org/10.31107/2075-1990-2018-5-58-69
20. Титов И.А. Стимулирующая функция налоговой политики как фактор экономического роста в условиях санкционных ограничений // Вестник евразийской науки. – 2024. – Т. 16, № s5. URL: https://esj.today/PDF/41FAVN524.pdf
21. Шипулина И.А., Боровков А.С. Оценка влияния налоговой политики на финансовые результаты и эффективность сельского хозяйства Алтайского края // Региональная экономика: теория и практика. – 2018. – Т. 16, №9. – С. 1693-1709. https://doi.org/10.24891/re.16.9.1693
22. Barrie M., Jackson E. Impact of Technological Shock on the Sierra Leone Economy: A Dynamic Stochastic General Equilibrium (DSGE) Approach // Economic Insights – Trends and Challenges. – 2022. – №12. – Pр. 1-19. http://doi.org/10.51865/EITC.2022.02.01
23. Christiano L., Eichenbaum M., Trabandt M. On DSGE Models // the Journal of Economic Perspectives. – 2018. – № 3(32). – Pp. 113-140. https://doi.org/10.1257/jep.32.3.113
24. Luo S., Zhou G., Zhou J. The Impact of Electronic Money on Monetary Policy: Based on DSGE Model Simulations // Mathematics. – 2021. – № 9. – Pр. 2614. https://doi.org/10.3390/math9202614
25. Murach M., Wagner H. The effects of external shocks on the business cycle in China: a structural change perspective // Review of International Economy. – 2021. – № 00. – P. 1-22. https://doi.org/10.1111/roie.12527
26. Poudyal N., Spanos A. Model Validation and DSGE Modeling // Econometrics. – 2022. – № 10 (2). - Pp. 17. https://doi.org/10.3390/econometrics10020017
Evaluation of the results of tax changes to measure the efficiency of innovative development of Russian regions
Keywords: tax policy; innovations; regions; efficiency; KPIs; econometric models; tax incentives; investments; macroeconomic stability; high technologies.