¡Descarga Влияние налоговой нагрузки на прямые иностранные инвестиции: анализ отраслевых данных y más Apuntes en PDF de Economía solo en Docsity!
Налоговая политика
Влияние налоговой нагрузки
на распределение прямых
иностранных инвестиций
по отраслям экономики
Андрей Владимирович Корытин Института прикладных экономических, научный сотрудник исследований
РАНХиГС (г. Москва) E-mail: korytin-av@ranepa.ru, ORCID 0000-0001-6635-
DOI: 10.31107/2075-1990-2020-1-68-
Аннотация Создание условий для привлечения иностранных инвестиций, в т. ч. с помощью налоговых сти-
мулов, для целей развития экономики страны и ее отдельных отраслей является важной задачей экономической и налоговой политики. В статье представлены результаты построения и оценки
эмпирической модели, которая описывает влияние налоговой нагрузки на капитал (средних нало говых ставок, рассчитанных для отраслей экономики России по методике ОЭСР) и рентабельности-
наряду с другими отраслевыми характеристиками на распределение потоков прямых иностран ных инвестиций между отраслями российской экономики. В процессе разработки модели обсуж--
даются практические ограничения, следующие из несовершенства рынка капитала и инвестиций, а также доступности данных.
Оценки различных спецификаций построенной модели на отраслевых данных по 29 российским отраслям за период 2006–2015 гг. методом пул-регрессии показывают в целом значимый нега-
тивный эффект показателя налоговой нагрузки на приток иностранных инвестиций в отрасль. Для полной спецификации модели эластичность переменной притока ПИИ по отношению к показателю
налоговой нагрузки равна 0,88. Ключевые слова: прямые иностранные инвестиции, налоговая нагрузка, средняя налоговая
ставка, рентабельность, международная налоговая конкуренция, эмпирическая модель, отраслевые данные
JEL: Для цитирования: C23, F21, H32 Корытин А. В. Влияние налоговой нагрузки на распределение прямых ино-
странных инвестиций по отраслям экономики // Финансовый журнал. 2020. Т. 12. № 1. С. 68–86. DOI: 10.31107/2075-1990-2020-1-68-86.
DOI: 10.31107/2075-1990-2020-1-68-86 Tax Burden Influence on the Foreign Direct Investment Distribution
by Economic Industries Andrey V. Korytin 1
E-mail: korytin-av@ranepa.ru, ORCID 0000-0001-6635-7190 1 Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration (RANEPA), Moscow
119571, Russian Federation
Влияние налоговой нагрузки на прямые иностранные инвестиции
ВВЕДЕНИЕ Главным потенциальным источником роста российской экономики на официальном уров-
не называется увеличение инвестиций частного сектора [Медведев Д. В то же время возрастающая активность транснациональных корпораций приводит А., 2018, с. 23].
к повышению значимости международных инвестиций для национальных экономик [Cadestin C. et al., 2018, с. 13]. Хотя обострение международной конкуренции привело
к значительному падению глобальных потоков ПИИ в 2016–2017 гг. токи капитала остаются важным фактором экономического развития^1 , трансграничные по 2. В 2014 г., по дан--
ным Центрального банка, приток ПИИ в Россию упал в пять раз, но уже в 2015–2018 гг. составил в среднем 77 % от уровня 2010–2013 гг. в долларовом выражении 3.
ложений и развитии инвестиционной деятельности в Российской Федерации», ставящего^ Ввиду предложений проекта федерального закона «О защите и поощрении капиталов-
целью создание условий для размещения частных инвестиций в российской юрисдик ции, становится актуальной задача поиска различных, в т. ч. налоговых, инструментов-
повышения инвестиционной привлекательности. Привлечение иностранного капитала для развития экономики страны является одной
из задач экономической политики в рамках международной конкуренции за факторы производства [Наумова Т. С., Олейник Г. С., 2015, с. 96]. Если международная конкурен-
ция осуществляется с помощью инструментов налоговой политики, ее принято называть международной налоговой конкуренцией 4.
wir2018_overview_ru.pdf.^12 Доклад о мировых инвестициях, 2018 год / ЮНКТАД. URL: https://unctad.org/en/PublicationsLibrary/ первую очередь характеристики свободы и развития рынка капитала (см. https://www.msci.com/documents/ 1296102/1330218/MSCI_Global_Market_Accessibilty_Review_June_2019.pdf).Согласно принятым классификациям, в частности MSCI, показателями развитого рынка считаются в (^34) http://cbr.ru/statistics/macro_itm/svs/.Например, М. Деверо и С. Лорец определяют налоговую конкуренцию (по налогу на прибыль) как «некооперативное установление налога на прибыль у источника, когда страна вынуждена считаться с решени ями других стран об установлении налогов» [Devereux M., Loretz S., 2013, с. 746], подразумевая, что выигрыш страны зависит от принятых налоговых мер. -
Abstract Promotion of foreign investment attractiveness, including tax incentive measures, for the purpose of
economic development of a country and its particular industries is an important economic and tax policy problem. This article presents the results of construction and estimation of an empirical model
that describes the influence of the capital tax burden indicator (average tax rates calculated for Russian economic industries using the OECD methodology) and the rate of return along with other industry
characteristics on the distribution of FDI flows among Russian economic industries. Practical limitations derived from capital and investment market imperfections as well as data availability are discussed
during the model development process. The results of estimation of various specifications of the constructed model on industry data for 29
Russian industries for the period 2006–2015 through the pool regression method show a generally significant negative effect of the tax burden indicator on foreign investment inflow into industries. For
the full model specification, elasticity of FDI flow with respect to the tax burden indicator is equal to 0.88. Keywords: foreign direct investment, tax burden, average tax rate, rate of return, international tax
competition, empirical model, industry data JEL: C23, F21, H
For citation: Economic Industries. Financial Journal, 2020, vol. 12, no. 1, pp. 68–86 (In Russ.). DOI: 10.31107/2075- Korytin A.V. Tax Burden Influence on the Foreign Direct Investment Distribution by
Влияние налоговой нагрузки на прямые иностранные инвестиции
показывают существенно большее отрицательное влияние налогов на ПИИ, чем оценки на микроданных (т. е. на уровне фирм) [Feld L. P., Heckemeyer J. Н., 2011].
ния были проведены для различных стран, поэтому их сопоставление можно исполь^ Хотя использование отраслевых данных менее распространено, такие исследова - -
зовать для выявления общих подходов и закономерностей в получаемых результатах. В частности, Е. Михаликова и Э. Галеотти объясняют интенсивность ПИИ в отрасли чеш-
ской промышленности совокупностью отраслевых факторов, следующих из различных теорий ПИИ. Однако налоговая нагрузка не принимается во внимание [Michalikova E.,
Galeotti E., 2010]. А. и российской экономики в целом — для оценки и прогнозирования ПИИ в отрасли сель Н. Могилат использует данные на трех уровнях — фирм, отраслей-
ского хозяйства и промышленности. Уровень налоговой нагрузки оказывается значимой переменной с отрицательным влиянием на ПИИ [Могилат А. Н., 2015]. Последние две
работы, а также исследование [Swenson D. L., 1994] используются для выбора контроль ных переменных при построении эмпирической модели в соответствующей части данной-
статьи. Целью настоящей работы является построение эмпирической модели, которая опи-
сывает влияние средней ставки налогов на капитал и рентабельности на распределе ние потоков прямых иностранных инвестиций между отраслями российской экономики,-
а также эконометрическая оценка этой модели на отраслевых и макроэкономических данных для установления количественной зависимости интенсивности отраслевых ПИИ
от налоговой нагрузки. Дальнейший текст статьи структурирован следующим образом. Сначала из модели
малой открытой экономики выводится теоретическая модель для ПИИ с необходимыми ограничениями, следующими из несовершенства рынка инвестиций, которая описыва-
ет зависимость притока иностранных инвестиций в отрасли экономики от налоговой на грузки, рентабельности и других факторов. Затем на основе теоретической модели ПИИ-
с учетом опыта других эмпирических исследований и доступности отраслевых данных строится эмпирическая модель, позволяющая произвести регрессионный анализ. По-
сле этого производится эконометрическая оценка построенной эмпирической модели методом пул-регрессии, анализ и интерпретация полученных результатов.
ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПИИ Наиболее теоретически строгий подход к исследованию влияния налоговой нагрузки на
инвестиции лежит в основе методики расчета средней налоговой ставки ATR и предельной эффективной налоговой ставки METR, которые отражают уменьшение рентабельности ин-
вестиций [OECD, 2000, с. 48]. Точный расчет предельных налоговых ставок возможен только с привлечением информации о типичных инвестиционных проектах, реализуе-
мых в каждой отрасли. Однако из методики METR нам нужна лишь основная идея о том, что изъятие части прибыли в результате налогообложения в малой открытой экономике
приводит к росту требуемой доналоговой нормы рентабельности инвестиций, а значит, снижает число окупаемых инвестиционных проектов. В условиях данной модели можно
рассматривать как всю экономику страны, так и ее часть (отрасль). Малая открытая экономика не влияет на цену капитала (т. е. гарантированную норму
рентабельности инвестиций, ниже которой «капитал не согласен на применение», поэтому принимает глобальную норму рентабельности R как заданную. При отсутствии налогов 5
лагается, что налоги на потребление полностью перекладываются в цену товаров, а налоги на труд включены^5 Имеются в виду только налоги на капитал или доход с капитала. В идеальных условиях модели предпо- в стоимость рабочей силы, потому что в силу малости такая экономика не может повлиять на рынок товаров и рабочей силы.
Налоговая политика
инвестиции в объеме T на доход с капитала RI 0 снижает рентабельность проектов в 1/(1осуществляются в проекты с рентабельностью не ниже − T ) раз, следовательно, R. Налог
инвестиции осуществляются в проекты с рентабельностью не ниже вышенную рентабельность имеют меньше проектов, следовательно, объем инвестиций Rg = R /(1 − T ). По-
снижается до I 1 (см. рис. 1). Рисунок 1
Рентабельность инвестиций в случае простого налога на прибыль / Return on investment with a simple corporate income tax
Rg, R Rg R (^) E Ib Ia
E
Источник: [OECD, 2000, с. 50] / Source: [OECD, 2000, p. 50]. I1^ I0 I
Объем инвестиций равен сумме инвестиций в проекты с нужной рентабельностью (не ниже Rg ) и зависит от некоторой инвестиционной емкости 6 отрасли V, а также вероятности
того, что конкретная порция инвестиций окупится: Емкость V зависит от размера экономики отрасли, а для конкретного инвестора — еще.
и от того, какая часть инвестиционных проектов для него доступна. В отсутствие огра ничений на движение капитала инвесторы вкладывают средства во всевозможные про--
екты с рентабельностью от максимальной существующей до минимально приемлемой , но часть проектов может не приниматься во внимание из-за запрета на
инвестиции, индивидуальной стратегии инвестора или того, что об этих проектах пока ни кому не известно. Вероятно, что международный инвестор будет расширять присутствие-
в тех отраслях, которые связаны с его сферой деятельности, полностью реализуя свои преимущества в этой сфере [Dunning J. H., 1979].
ра рассматривается как функция размера отрасли, инвестиционной активности и присут^ Таким образом, доступная инвестиционная емкость отрасли^ V^ для внешнего инвесто--
ствия иностранных компаний в ней, а также существующих ограничений на иностранные инвестиции:
Rg , зависит от того, насколько высока норма^ Вероятность^7 того, что рентабельность проекта окажется не ниже требуемой нормы Rg (выше Rg — меньше вероятность), а так-
же от того, какие показатели доходности вероятность). RR характерны для отрасли (выше RR — больше
ность разумных проектов (например, с положительной доходностью). Эта величина нужна не сама по себе,^6 Объем инвестиций, которые отрасль потенциально способна потребить, можно понимать как совокуп- а для более явной демонстрации зависимости объема инвестиций от размера отрасли. требить «доля». Но поскольку множество всех проектов — гипотетическое, а рентабельность инвестиционного (^7) Так как случайность в рассматриваемой модели отсутствует, то можно вместо слова «вероятность» упо- проекта на деле — всегда ожидаемая, то практически термин «вероятность» здесь более уместен.
Налоговая политика
Д. вой нагрузки на ПИИ в отрасли США использует именно ATR, так как в его случае средние Л. Свенсон, исходя из модели малой открытой экономики, при оценке влияния налого-
налоговые ставки более точно отражают влияние изменений налогового законодатель ства, чем METR. Автор считает, что превосходство ATR над METR обусловлено высокой-
интенсивностью слияний и поглощений в иностранной инвестиционной деятельности, а также неспособностью METR учесть все существенные изменения отраслевых налого-
вых условий в результате реформы 1986 г. Поскольку произошедшие изменения оказали различное влияние на разные отрасли, применяются отраслевые ATR, чтобы отделить на-
логовые эффекты от общих тенденций динамики ПИИ и эффектов изменения курса доллара [Swenson D. L., 1994, с. 255].
ров налоговой нагрузки обусловлен как приведенными выше соображениями, так и не^ В нашем случае выбор средних налоговых ставок в качестве отраслевых индикато--
возможностью рассчитать METR на отраслевых данных без привлечения информации о фактических инвестиционных проектах, предполагаемых к реализации в каждой отрас-
ли. Расчет относительного уменьшения рентабельности в результате налогообложения на агрегированных данных дает в результате именно ATR [Корытин А. В., Шаталова С. С.,
2017]. Эмпирический анализ отраслевой структуры ПИИ для экономики России проведен
в работе А. и А. Моди [Wheeler D., Mody A., 1992, с. 60]. Поскольку их подход описывает ПИИ как Н. Могилат, теоретическая часть которой опирается на подход Д. Уилера
функцию ожидаемой прибыли и риска, эмпирическая модель А. ет различные показатели эффективности, динамики выпуска, финансового состояния Н. Могилат включа-
и конкуренции, агрегированные на уровне фирм, отраслей и экономики России в целом [Могилат А. Н., 2015, с. 34]. Зависимой переменной в этой модели выступает показатель
прироста капитала иностранных компаний за год, отнесенный к совокупному объему их активов в предшествующем году, как приближение ПИИ на уровне фирмы (прокси-ПИИ).
Налоговая нагрузка используется в качестве объясняющей переменной на отраслевом уровне, обнаруживая значимое отрицательное влияние на прокси-ПИИ. Однако в статье
не раскрывается способ расчета налоговой переменной, поэтому оцененный эффект сложно интерпретировать. Это не является большой проблемой в задаче прогнозирова-
ния, но для раскрытия экономического механизма влияния налогов на ПИИ требуется более ясный методологический подход.
ния налогов на инвестиционные решения бизнеса, анализируя способы эмпирической^ С.^ С.^ Лазарян и М.^ А.^ Черноталова вносят вклад в отечественные исследования влия-
оценки этой зависимости. Они отмечают, что многие авторы эмпирических работ по дан ной тематике не опираются на теоретическую модель, а сосредотачиваются на эмпириче--
ских методах оценки связи между зависимой переменной (инвестициями, либо отноше нием инвестиций к основному капиталу или к ВВП, либо логарифмом этих показателей)-
и налоговой переменной (средней или предельной эффективной ставкой, имплицитной налоговой ставкой либо отношением налогов к ВВП) вместе с другими контрольными
переменными. Главной проблемой исследований, проводимых с использованием временных ря-
дов, называется эндогенность, поскольку изменение налоговой политики может быть от ветом на изменения инвестиционной активности бизнеса 9. Поэтому для оценки стоит-
стимулировании инвестиций: вплоть до 2014 г. инвестиции в основной капитал были стабильны, а прямые ин^9 Заметим на это, что до недавнего времени в России не было насущной необходимости в налоговом- вестиции и вовсе показывали положительную динамику. В то же время налоговая нагрузка в исследуемом пе риоде (2006–2015 гг.) неуклонно снижалась во всех отраслях экономики, кроме добычи полезных ископаемых, металлургического производства, производства транспортных средств и оптовой торговли, в которых снижение- налогов также имело место, но носило не столь монотонный характер [Корытин А. В., Шаталова С. С., 2017, с. 81].
Влияние налоговой нагрузки на прямые иностранные инвестиции
использовать кросс-секционные или панельные данные [Лазарян С. 2017, с. 74]. С., Черноталова М. А.,
зачастую абсолютные показатели ПИИ формируют нестационарный ряд, поэтому при^ Стоит указать и другую эконометрическую проблему при анализе временных рядов:-
ходится использовать отношение ПИИ к масштабной переменной, например ВВП стра ны, ВРП региона или валовой добавленной стоимости (ВДС) отрасли. По отношению-
к ней же приводятся и прочие абсолютные величины. Для этих целей закономерно взять показатель экономического размера отрасли; опираясь на опыт других исследований —
ВДС. В качестве примера использования такого отношения можно привести исследование
Е. эмпирических результатов для оценки интенсивности ПИИ (отношения накопленных ПИИ Михаликовой и Э. Галеотти, которые, привлекая ряд различных теорий ПИИ, а также
к валовой добавленной стоимости в отрасли) в 23 отраслях промышленности Чехии за 2000–2007 гг., используют совокупность отраслевых показателей: физический капитал,
труд, суммарную факторную производительность, изменения цен производителей, расхо ды на оплату труда, расходы на НИОКР, прибыль на одного работника, средние зарплаты-
в отрасли и межотраслевую специализацию (индекс Балассы) [Michalikova E., Galeotti E., 2010, с. 25]. Авторы показывают, что отраслевые различия в факторах производительно-
сти, доходности и издержках на оплату труда существенны для интенсивности ПИИ. Нало говые факторы в работе не рассматриваются, хотя налог на прибыль учтен в определении-
чистой прибыли. Следует обратить внимание на то, что последняя работа использует данные не о при-
токе инвестиций, а об изменении запасов ПИИ. С одной стороны, запасы ПИИ лучше со ответствуют методологии ATR, показывая накопленный объем инвестиционных проектов.-
С другой стороны, поясняет Д. стиций, базирующихся на рыночной оценке, данные о накопленных инвестициях требуют Л. Свенсон, в отличие от данных о стоимости текущих инве-
поправок, например на амортизацию. Кроме того, налоговые изменения вряд ли приве дут к немедленному переносу производств, зато потоки ПИИ, вероятно, будут скорректи--
рованы в целях достижения оптимального размера бизнеса в новых налоговых условиях [Swenson D. L., 1994, с. 254].
ОПИСАНИЕ ДАННЫХ И ПОСТРОЕНИЕ ЭМПИРИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ Зависимая переменная
отношению к ВДС отрасли в качестве зависимой переменной.^ Опыт аналогичных эмпирических работ указывает на выбор входящих потоков ПИИ по
ций по видам экономической деятельности за 2003–2013 гг. С 2014 г. доступны только^ В открытом доступе имеются данные Росстата о поступлении иностранных инвести-
данные Центрального банка РФ (далее — ЦБ) о прямых инвестициях в Россию по видам экономической деятельности, которые, скорее всего, менее точны; для них выполняется
корректировка на основе сопоставления рядов по каждой отрасли за пересекающиеся периоды (2010–2013 гг.). Исходные значения ПИИ в долларах США^10 с данными Росстата
переводятся в рубли по среднегодовому курсу ЦБ. Ввиду отсутствия детализации отраслевых ПИИ по странам-инвесторам в приведенные
суммы иностранных инвестиций входят и ПИИ офшорных компаний, имеющих россий ское происхождение. По этой причине из расчетов нельзя исключить российский капитал,-
ности согласно классификации ОКВЭД ОК 029-2001 (КДЕС Ред. 1), по разделам и подразделам. При необходи^10 Здесь и далее используются отраслевые данные, приведенные в разрезе видов экономической деятель-- мости выделения существенно отличающихся отраслей (внутри производства транспортных средств, торговли, а также раздела I «Транспорт и связь») применяется бóльшая детализация. Список отраслей см. в табл. 1.
Влияние налоговой нагрузки на прямые иностранные инвестиции
этих условий для стороннего исследователя. Поэтому аналогично прочим переменным, которые сразу известны заинтересованным сторонам (стратегия инвестора, ограничения
на инвестиции, показатели риска, размер отрасли), используются значения ATR за период, соответствующий притоку ПИИ.
нагрузки, поскольку они не влияют на изменение рентабельности инвестиций в рамках^ Налоги на труд и потребление не используются при вычислении показателя налоговой
описанной теоретической модели. С другой стороны, они влияют на финансовые ресурсы бизнеса, от которых может зависеть его расширение, но поскольку речь идет об иностран-
ных инвесторах, финансовые ограничения российских компаний не должны быть суще ственны. Также отметим, что налоги на труд включены в стоимость рабочей силы, расчет-
которой описан среди других контрольных переменных. Стратегия и ограничения на инвестиции
вестиций в основной капитал, в то время как другие — низким. Предполагается, что ино^ Как было отмечено ранее, некоторые отрасли характеризуются высоким уровнем ин--
странные инвестиции, при прочих равных, будут больше в отраслях с повышенным уров нем инвестиций в основной капитал. Чтобы учесть отраслевую специфику, привлекаются-
данные Росстата об инвестициях в основной капитал по видам экономической деятель ности за 2000–2015 гг. Начиная с 2015 г. меняется методика расчета этого показателя,-
поэтому более поздние данные не используются. Чтобы учесть заинтересованность иностранного капитала теми или иными россий-
скими в этих отраслях, взяты данные о численности организаций с иностранным участием (т. отраслями, выраженную в фактическом присутствии иностранных компаний е.
в иностранной и совместной российской и иностранной собственности) из числа средних и крупных предприятий и рассчитана доля организаций с иностранным участием по от-
раслям. Измерение иностранного присутствия как доли в числе предприятий, а не в их активах делает менее выраженную обратную зависимость (рост ПИИ приводит к росту
иностранных активов в отрасли) и помогает избежать проблемы эндогенности. В отношении иностранных инвестиций в некоторые отрасли могут действовать огра-
ничения или даже прямой запрет но включить все нюансы существующих ограничений в эмпирическую модель, однако^13 , что уменьшает активность ТНК в этих отраслях. Слож-
ОЭСР рассчитывает индекс регулятивных ограничений ПИИ, измеряющий установленные законом ограничения на ПИИ в различных отраслях экономики 14. Индекс принимает зна-
чения от нуля (полная открытость) до единицы (строгий запрет) и может быть использо ван в эмпирической модели наряду с другими переменными, объясняющими, почему-
иностранные инвесторы предпочитают одни отрасли другим. Другие контрольные переменные
должны учитывать риск, связанный с получателем инвестиций. Это прежде всего страно^ Как следует из используемой теоретической модели, инвестиционные решения ТНК-
вой риск, отражающий множество экономических и политических факторов данное исследования не ставит целью поиск зависимости между институциональными пе^15. Поскольку-
ременными и ПИИ, для учета основных внешнеэкономических факторов нестабильности
зяйственные общества, имеющие стратегическое значение для обеспечения обороны страны и безопасности^13 Например, Федеральный закон от 29.04.2008 № 57-ФЗ ограничивает иностранные инвестиции в хо- государства. (^1415) https://stats.oecd.org/Index.aspx?datasetcode=FDIINDEX. Business International, включая риск политических изменений или прихода к власти оппозиции, изменение отношений с Западом и соседями, нестабильность рынка труда, террористическую угрозу, риск экспроприД.^ Уилер и А.^ Моди указывают два десятка факторов риска, учитываемых при составлении рейтинга- ации или введения ограничений на внешнюю торговлю или трансграничные потоки капитала либо введение ценового регулирования и др. [Wheeler D., Mody A., 1992, с. 63].
Налоговая политика
используются следующие данные: среднегодовой курс доллара к рублю по данным ЦБ, вариация среднемесячного курса доллара за год, средняя стоимость страховки по
среднесрочным российским гособлигациям (кредитный дефолтный своп CDS Russia 5Y) [Беляков И. В., 2017, с. 203], средние экспортные цены на российскую нефть для стран
дальнего зарубежья, а также ожидаемая реальная ставка процента (которая также является индикатором альтернативной доходности).
между ставкой по кредитам нефинансовым организациям и ценовыми ожиданиями^ Ожидаемая реальная ставка процента рассчитана как усредненная за год разность
предприятий по данным ЦБ РФ Помимо риска эти переменные призваны учесть поведение российских офшорных^16.
компаний, так как высокие значения цен на нефть и курса валюты способствуют росту репатриируемой прибыли экспортеров, а высокие процентные ставки означают большую
привлекательность вложений в финансовые активы, а не в основной капитал. Кроме того, учитывается стоимость рабочей силы, поскольку она входит в необходи-
мые издержки при производстве. Высокие с точки зрения капитала расходы на оплату труда могут снизить привлекательность инвестиций 17. В затраты на рабочую силу входит
фонд оплаты труда (ФОТ) по данным Росстата по отраслям, включающий НДФЛ, а также страховые отчисления в фонды пенсионного, медицинского и социального страхования,
вычисленные для каждой отрасли умножением ФОТ на эффективную ставку страховых взносов, рассчитанную для России в целом за каждый год как отношение поступлений
в указанные фонды к общероссийскому ФОТ. В табл. 1 приводятся рассчитанные относительные значения основных отраслевых
переменных, усредненные по каждой отрасли за периоды 2006–2009 гг. и 2010–2013 гг.
Средние значения отраслевых показателей в 2006–2009 и 2010–2013 гг., % /^ Таблица 1
Industry Averages in 2006–2009 and 2010–2013, %
Отрасль экономики 2006–^ к ВДС^ ПИИ^ бельность^ Рента-^ ATR^ труда к ВДС^ на оплату^ Расходы^ Инвестиции^ в ОК к ВДС^ Доля ино-^ компаний^ странных Сельское хозяйство 2009 1,1 2010–^2013 0,9 2006–^2009 13,1 2010–^2013 9,3 2006–^2009 9,9 2010–^2013 8,0 2006–^2009 19,3 2010–19,5^2013 2006–^2009 24,9 2010–^2013 22,6 2006–^2009 2,7 2010–^2013 6, Рыболовство Добыча нефти и газа (^) 10,91,5 1,08,9 21,297,1 (^) 103,436,1 (^) 40,821,8 13,226,2 33,110,6 25,69,3 34,37,3 (^) 33,19,5 (^) 29,65,1 (^) 33,65, Добыча прочих полезных ископаемых Пищевая промышленность 17,210,0 13,78,6 81,828,6 92,323,1 22,225,3 19,020,5 40,935,8 33,734,3 35,623,4 33,218,3 14,810,2 23,815, Производство одежды и обуви Обработка древесины 18,91,6 (^) 17,21,7 11,59,4 13,77,7 29,430,1 26,623,7 47,547,1 49,644,6 (^) 33,48,9 13,737,5 (^) 28,68,8 19,039, Целлюлозно-бумажное производство Нефтепереработка 13,213,4 11,448,2 30,384,4 27,457,7 30,37,7 27,55,2 41,96,1 49,35,6 19,412,0 21,018,7 (^) 22,79,3 16,624, Химическая промышленность Производство пластмасс и резины 17,213,7 23,518,7 63,118,9 59,420,8 23,920,6 22,121,5 40,453,2 34,251,7 37,231,1 36,926,4 24,131,3 31,937, Производство стройматериалов 9,5 8,9 57,2 19,7 23,3 21,8 46,5 54,0 35,0 41,9 12,2 18,
и ставках по кредитам и депозитам организаций и физических лиц (http://cbr.ru/statistics/pdko/int_rat/).^1617 ЦБ приводит ежемесячные сведения о ценовых ожиданиях (https://www.cbr.ru/DKP/surveys/inflation/) в уровне заработных плат не слишком велики, большие затраты на рабочую силу в отрасли отчасти отражают повышенную концентрацию человеческого капитала, что должно, наоборот, привлекать инвесторов.С другой стороны, эта переменная может быть понята совсем иначе: так как внутристрановые различия
Налоговая политика
В табл. 2 приведены используемые макроэкономические показатели по годам. Таблица 2
Среднегодовые значения макроэкономических показателей в 2006–2015 гг. /
Macroeconomic averages in 2006–
Эффективная^ Показатель^2006 2007 2008 2009 Среднее значение за год^2010 2011 2012 2013 2014 ставка страховых отчислений, % 22,0 23,0 21,0 20,0 20,0 24,0 26,0 26,0 26,0 27, Цены на нефть, долл. США/баррель 58,74 66,35 95,43 57,28 76,20 107,28 109,69 106,86 100,04 51, Ставка по кредитам для организаций, % 10,6 10,2 12,3 15,2 10,8 8,5 9,9 10,0 11,4 15, Ценовые ожидания предприятий, % 22,0 22,6 25,3 14,1 15,1 15,0 15,8 12,5 15,6 15, Ожидаемая реальная ставка, % −11,4 −12,4 −13,0 1,2 −4,2 −6,5 −5,9 −2,5 −4,2 0, Курс доллара США к рублю 27,19 25,58 24,85 31,73 30,37 29,38 31,08 31,83 38,27 60, Вариация курса CDS Russia 5Y 2,39 70 2,51 50 6,23 110 6,09 400 1,75 160 4,56 180 3,27 185 3,18 170 15,78 220 9,40 350 Источники: ЦБ РФ, расчеты автора / Source: calculated by the author based on the data of Central Bank of the Russian Federation.
Заметим, что ожидаемая реальная ставка процента в табл. 2, равная разности между ставкой по кредитам для организаций и их ценовыми ожиданиями, является отрицатель-
ной. Такой результат, может быть, не вполне корректен по экономическим соображениям (представляется, что при отрицательных ставках инвестировать сверхвыгодно, однако ин-
вестиционный бум отсутствует), но в эмпирической модели он нужен для отражения дина мики изменений настоящих ожиданий реальной ставки, если предположить, что опросы-
ЦБ завышают ценовые ожидания предприятий на постоянную величину. Эмпирическая модель
стиций FDI как функцию факторов доходности (рентабельности RR и налоговой нагруз^ Так как теоретический подход позволяет выразить приток прямых иностранных инве--
ки ATR) и инвестиционной емкости, зависящую от размера (ВДС) отрасли GVA и прочих факторов, то эмпирическую модель можно представить в виде:
контрольные переменные без знака логарифма, если они представляют собой индекс^ Переходя путем логарифмирования к линейной модели (8), мы оставляем некоторые
или другой относительный показатель.
где дитно-дефолтный своп на российские гособлигации, — курс доллара к рублю, — волатильность курса доллара, — ожидаемая реальная про — кре--
центная ставка, компаний в иностранной и совместной собственности, — инвестиции в основной капитал, — расходы на оплату труда,— доля крупных и средних
Влияние налоговой нагрузки на прямые иностранные инвестиции
ошибка^ — индекс ограничений ПИИ,^18.^ — константа,^ — коэффициенты,^ — случайная
тов), которая остается у предприятия после налогообложения.^ Переменная^ показывает долю EBIT (прибыли до уплаты налогов и процен-
ному выше подходу для 29 отраслей за 2006–2015 гг.^ Значения переменных в эмпирическом уравнении рассчитываются согласно описан-
бавиться от нежелательной зависимости между абсолютными отраслевыми показателями^ Чтобы избежать проблем с нестационарностью временного ряда для ПИИ, а также из-
( что приводит к уравнению вида: FDI , Inv , LC ) и размером отрасли, переменные FDI , Inv , LC берутся по отношению к GVA ,
Полученное уравнение можно оценить с помощью линейных эконометрических методов.
ОЦЕНКА ЭМПИРИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ Эмпирическое уравнение (9) оценивается согласно модели пула
где и периодам времени ( — вектор значений зависимой переменной по объектам исследования ( t — годы), — набор векторов (матрица) значений объясняющих i — отрасли)
переменных по модели предполагается, что независимые переменные являются экзогенными (не кор i и t , — вектор коэффициентов, — вектор случайных ошибок. В этой -
релируют с ошибками), а ошибки ветствии с нормальным распределением независимы и одинаково распределены в соот , т. е. с матожиданием, равным нулю,-
и одинаковой дисперсией Это сильные предположения, существенно влияющие на состоятельность модели, по для любых i и t [Mátyás L., Sevestre P., 1996, с. 521]. -
этому выполняется внимательная проверка справедливости указанных ограничений для оценок регрессии с помощью соответствующих статистических тестов. Другие же методы
оценки, менее зависящие от сформулированных предположений, могут ослабить влияние межотраслевых зависимостей, что нежелательно.
путем перехода к относительным переменным в уравнении (9). Для устранения проблем,^ Часть эконометрических проблем, связанных с корреляцией по отраслям, обходится
связанных с корреляцией по периодам, применяется процедура детрендирования вре менных рядов для каждой переменной, у которой выявлен тренд, и проверки рядов на-
стационарность. Чтобы получить больше информации о влиянии независимых переменных из модели
(9) на ПИИ, применяется следующий порядок оценки. Начинаем оценку с ограниченной спецификации, включающей только факторы доходности:
ние показало ее высокую корреляцию с курсом доллара к рублю, значит, эти переменные не следует вклю^18 Переменная цен на нефть исключена из эмпирической модели, поскольку предварительное тестирова-- чать в модель вместе. Сделан выбор в пользу валютного курса, поскольку он показывает условия торговли для экономики в целом, а не только для сырьевого сектора, хотя роль последнего в российском экспорте велика.
Влияние налоговой нагрузки на прямые иностранные инвестиции
словами, эластичность ПИИ к ВДС относительно показателя рентабельности равна 1,3). Аналогично, увеличение на 1 % доли прибыли, остающейся у предприятия после налого-
обложения (за счет снижения налога на прибыль или имущественных налогов), при прочих равных стимулирует рост ПИИ на 0,9 % (т. е. эластичность равна 0,9).
модели. Коэффициент для^ Результаты оценки остальных коэффициентов также свидетельствуют об адекватности USDRUB также ожидаемо положительный: чем выше курс дол-
лара к рублю, тем больше стоят ПИИ в России (с поправкой на инфляцию) при той же их стоимости для зарубежного инвестора.
того, может быть индикатором экономических рисков. Поэтому результат оценки отражает^ Вариация курса рубля отражает неопределенность стоимости инвестиций и, кроме
ожидаемое отрицательное влияние переменной. По мере включения новых переменных в модель становится менее значимым влия-
ние переменных эффициентов при них. Из полученной оценки нельзя сделать однозначный вывод о том, CDS и XRate , но сохраняются знаки и почти не меняется величина ко-
что высокие значения ПИИ, поскольку велика вероятность, что коэффициент при переменной равен нулю. Отри CDS (стоимости страховки по гособлигациям) способствуют притоку-
цательный коэффициент при (и стоимость заимствований), тем ниже инвестиции в экономику. XRate показывает, что чем выше альтернативная доходность
в основной капитал (переменная^ Ожидаемо получилось найти положительную связь между суммарными инвестициями Inv/GVA ), а также долей иностранных компаний в от-
расли ( странных компаний в отрасли на один процентный пункт (т. FJ ) и иностранными инвестициями. Таким образом, увеличение присутствия ино е. на 0,01) увеличивает приток-
ПИИ на 8 Как показывают результаты оценки в табл. 3, высокое отношение расходов на оплату %.
труда к ВДС делает отрасль привлекательной для ПИИ, что может объясняться повышен ной ролью квалифицированного труда в этих отраслях. Действительно, в табл. 1 показано,-
что наибольшая доля оплаты труда в ВДС наблюдается (за пределами бюджетной сфе ры) в машиностроении, приборостроении, автомобилестроении, судо- и авиастроении,-
производстве пластмасс, т. Наконец, отрицательный коэффициент при индексе ограничений ПИИ логично показы е. в отраслях, производящих наиболее сложную продукцию. -
вает, что чем больше ограничений для иностранных инвесторов в отрасли, тем меньше прямые иностранные инвестиции.
раслевых ПИИ за 2006–2015 гг. Следует допустить, что изменившиеся с 2014 г. условия^ Заметим, что полученные результаты отражают закономерности распределения от-
могли отразиться и на распределении иностранных инвестиций по отраслям. Однако от сутствие сопоставимых временных рядов отраслевых данных как по финансовым пока--
зателям предприятий, так и относительно ПИИ не позволяет пока произвести оценку этого эффекта, оставляя перспективу для дальнейших исследований.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ В ходе проведенного исследования из модели малой открытой экономики, показываю-
щей связь инвестиций с рентабельностью и налоговой нагрузкой, была выведена теоре тическая модель ПИИ, учитывающая дополнительные отраслевые и макроэкономические-
условия, влияющие на приток иностранных инвестиций: инвестиционную активность в отрасли, присутствие иностранных организаций, условия торговли и административные
ограничения на ПИИ. На основе теоретической модели ПИИ с привлечением отраслевых и макроэконо-
мических данных построена эмпирическая модель, отражающая зависимость отноше ния отраслевых ПИИ к ВДС отрасли от отраслевых значений средней налоговой ставки-
ATR, рентабельности, доли затрат на оплату труда в ВДС, инвестиций в основной капитал
Налоговая политика
Список источников Беляков И. В. О факторах, определяющих спрэды суверенных еврооблигаций России // Экономическая
политика. 2017. Т. 12. № 1. С. 200–225. URL: https://doi.org/10.18288/1994-5124-2017-1-08. в отраслях экономики // Экономическое развитие России. 2017. Т. 24. № 4. С. 79–85. Корытин А. В., Шаталова С. С. Расчет показателей налоговой нагрузки и ее влияния на рентабельность Научно-исследовательский финансовый институт. Финансовый журнал. 2017. № 3. С. 71–84.^ Лазарян С. С., Черноталова М. А. Влияние налоговой политики на уровень инвестиций частного сектора // Медведев Д. А. Россия-2024: Стратегия социально-экономического развития // Вопросы экономики.
- № 10. С. 5–28. уровня и прогноз до 2017 года // Вопросы экономики. 2015. № 6. С. 25–44. Могилат А. Н. Прямые иностранные инвестиции в реальный сектор российской экономики: взгляд с микро- современной экономики. 2015. № 2 (54). С. 95–100.^ Наумова Т. С., Олейник Г. С. Роль прямых иностранных инвестиций в развитии экономики РФ // Проблемы ches^ Agarwal J. P. Determinants of foreign direct investment: A survey // Review of World Economics ( Bailey N. Exploring the relationship between institutional factors and FDI attractiveness: A meta-analytic Archiv). 1980. Vol. 116 (4). P. 739–773. Weltwirtschaftli- review // International Business Review. 2018. Vol. 27. No. 1. P. 139–148. URL: http://dx.doi.org/10.1016/ j.ibusrev.2017.05.012. No. 31 (1). P. 65–76.^ Billington N. The location of foreign direct investment: an empirical analysis // Applied Economics. 1999. Cadestin C., de Backer K., Desnoyers-James I. et al. Multinational enterprises and global value chains: New insights from the trade-investment nexus / OECD Science, Technology and Industry Working Papers 2018/05. OECD Publishing, 2018. URL: http://dx.doi.org/10.1787/194ddb63-en. analysis // Journal of Comparative Economics. 2004. Vol. 32. Iss. 1. P. 3–22.^ Carstensen K., Toubal F. Foreign direct investment in Central and Eastern European countries: a dynamic panel Chung W., Alcácer J. Knowledge Seeking and Location Choice of Foreign Direct Investment in the United States // Management Science. 2002. Vol. 48 (12). P. 1534–1554. Devereux M. P., Hubbard R. G. Taxing Multinationals // International Tax and Public Finance. 2003. Vol. 10. No. 4. P. 469–487. Vol. 66. Iss. 3. P. 745–774. URL: dx.doi.org/10.17310/ntj.2013.3.08. Devereux M. P., Loretz S. What Do We Know About Corporate Tax Competition? // National Tax Journal. 2013. Oxford Bulletin of Economics and Statistics. 1979. No. 41 (4). P. 269–295.^ Dunning J. H. Explaining changing patterns of international production: in defence of the eclectic theory //
(по отношению к ВДС) и доли иностранных компаний в отрасли, а также значимых для иностранных инвестиций макроэкономических условий (показателей валютного курса
и ожидаемой реальной ставки процента). Особое внимание уделено расчету коррект ных показателей средней ставки налогов на капитал ATRK и рентабельности с поправкой-
на оборачиваемость. На основе данных по 29 отраслям российской экономики за 2006–2015 гг. произво-
дится эконометрическая оценка эмпирической модели методом пула. Применение метода обосновано результатами статистических тестов.
обуславливающих их доходность: рентабельности и налоговой нагрузки. Эластичность^ Результаты оценки показывают, что иностранные инвестиции зависят от показателей,
переменной иностранных инвестиций (отношение притока ПИИ за год к ВДС отрасли) по отношению к рентабельности равна 1,26; эластичность переменной ПИИ по отношению
к показателю налоговой нагрузки ((1 – ATR) — доли EBIT, остающейся у организаций после налогообложения) равна 0,88.
вий. В частности, законодательные ограничения иностранных инвестиций снижают по^ Кроме этого обнаружено значимое влияние на приток ПИИ других отраслевых усло--
ступления ПИИ в отрасль, а повышенная доля иностранных компаний в отрасли приводит к увеличению притока ПИИ.
стимулированию инвестиционной деятельностей частных компаний на территории^ Полученные результаты могут быть использованы при разработке предложений по
Российской Федерации.
Налоговая политика
Voprosy ekonomiki^ Mogilat A.N. (2015). FDI Inflows into Russian Real Sector: Microeconomic Foundations and Forecasting. Mátyás L., Sevestre P. (1996). The Econometrics of Panel Data., no. 6, pp. 25–44 (In Russ.). A Handbook of the Theory with Applications. Springer. Available at: Michalikova E., Galeotti E. (2010). Determinants of FDI in Czech Manufacturing Industries Between 2000–2007. https://www.doi.org/10.1007/978-3-540-75892-1. South East European Journal of Economics and Business Russian Federation. Naumova T.S., Oleinik G.S. Problemy sovremennoi ekonomiki — Problems of Modern Economics (2015). The Role of Direct Foreign Investment for Economic Development in the, vol. 5, no. 2, pp. 21–32. , no. 2 (54), pp. 95– (In Russ.). Nielsen B.B., Asmussen C.G., Weatherall C.D. (2017). The location choice of foreign direct investments: Empirical evidence and methodological challenges. at: http://dx.doi.org/10.1016/j.jwb.2016.10.006. OECD (2000). Organisation for Economic Co-operation and Development. Tax Burdens: Alternative Measures. Journal of World Business , vol. 52, no. 1, pp. 62–82. Available In OECD Tax Policy Studies Overesch M. (2009). The Effects of Multinationals’ Profit Shifting Activities on Real Investments., no. 2, Paris. Available at: https://doi.org/10.1787/9789264181588-en. National Tax Journal of Public Economics Swenson D.L. (1994). The impact of US tax reform on foreign direct investment in the United States., vol. 62, no. 1, pp. 5–23., vol. 54, no. 2, pp. 243–266. Journal of International Economics^ Wheeler D., Mody A. (1992). International investment location decisions: The case of US firms., vol. 33, no. 1–2, pp. 57–76.^ Journal Basin.^ Woodward D.P., Rolfe R.J. (1993). The Location of Export-Oriented Foreign Direct Investment in the Caribbean Zodrow G.R. (2010). Capital Mobility and Capital Tax Competition. Journal of International Business Studies , vol. 24, no. 1, pp. 121–144. National Tax Journal , vol. 63, no. 4, part 2,
pp. 865–902. Received 03.11.
Accepted for publication 10.02.
