Статті

Пріоритетні напрями зміни податкової політики в інформаційному секторі

• 
• 

Рейтинг користувача:  / 0

ГіршийКращий 

Деталі

Категорія: Зміст №3 2020

Останнє оновлення: 15 липня 2020

Опубліковано: 15 липня 2020

Перегляди: 1364

Authors:

О. A. Лаговська, доктор економічних наук, професор, професор кафедри обліку і аудиту, orcid.org/0000-0001-9517-0499, Житомирський державний технологічний університет, м. Житомир, Україна

В. Ю. Ільїн, доктор економічних наук, професор, професор кафедри бухгалтерського обліку, orcid.org/0000-0002-4223-1865, Університет Державної Фіскальної Служби України, м. Ірпінь, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

М. М. Коцупатрий, кандидат економічних наук, професор, професор кафедри обліку і оподаткування, orcid.org/0000-0001-5528-3210, Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, м. Київ, Україна

М. І. Іщенко, доктор економічних наук, професор, професор кафедри обліку, оподаткування, публічного управління та адміністрування, orcid.org/0000-0002-6820-9455, Криворізький національний університет, м. Кривий Ріг, Україна

Л. В. Вербівська, кандидат економічних наук, доцент, доцент кафедри підприємництва, торгівлі та біржової діяльності, orcid.org/0000-0002-2768-9157, Чернівецький національний університет імені Юрія Федьковича, м. Чернівці, Україна

 повний текст / full article

Abstract:

Мета. Обґрунтування пропозицій щодо пріоритетних напрямів зміни податкової політики в інформаційному секторі для різних галузей економіки, зокрема, гірничодобувної промисловості. Для розроблення пропозицій – проведення аналізу наявного стану інформаційного сектору, виявлення та оцінювання можливих ризиків від змін в оподаткуванні, прогнозування показників обсягу оподаткування за використання сучасних математичних методів та алгоритмів, встановлення межі підвищення податкового навантаження на спеціалістів, які працюють в інформаційному секторі.

Методика. Для прогнозування обсягу податкових надходжень від спеціалістів, які працюють в інформаційному секторі, та обсягу експорту інформаційних послуг використано вдосконалений метод моделювання інтервальних часових рядів. Параметр обсягу експорту відповідає необхідним вимогам до застосування вказаного методу. Цей параметр відноситься до змінних потоку (flow variables). Використання методу інтервальних рядів дає можливість отримувати рішення їх рівнів, що є зручним для поставленої задачі прогнозування. Як математичний апарат прогнозування обрана модель т. зв. «узагальненої авторегресії з умовною гетероскедастичністю» – УАРУГ (англ. GARCH), з використанням алгоритму адаптивного відхилення з дискретизацією за Метрополісом ARMS (англ. adaptive rejection Metropolis sampling). Застосування ARMS передбачає використання методів Hastings-Metropolis і adaptive rejection sampling (ARS). Отриманні результати апроксимовані для побудови аналітичних рівнянь прогнозних параметрів від часу.

Результати. Проведено детальний аналіз стану сектору інформаційних послуг для різних галузей економіки, зокрема, гірничодобувної промисловості. Виявлені ризики збільшення податкового навантаження за певні межові значення. Проведені розрахунки прогнозних значень обсягу експорту послуг і обсягу податкового навантаження на інформаційну галузь до 2025 року. Це дозволило науково обґрунтувати можливі зміни в податковій політиці інформаційні сфери. Надані пропозиції щодо пріоритетних напрямів зміни податкової політики в інформаційному секторі для різних галузей економіки, зокрема, гірничодобувної промисловості.

Наукова новизна. Розроблені та обґрунтовані конкретні пропозиції щодо пріоритетних напрямів зміни податкової політики в інформаційному секторі для різних галузей економіки. Обґрунтована межа можливого збільшення обсягу оподаткування на спеціалістів, які працюють в інформаційній сфері, і вперше розраховане значення цієї межі. Для прогнозування обсягів надходження до бюджету країни єдиного соціального внеску наступних періодів і обсягів експорту IT послуг уперше використано метод моделювання інтервальних часових рядів. На відміну від традиційних методів, на які спираються існуючи прогнози, запропоновано поліноміальний підхід, що зменшує величину відносної похибки.

Практична значимість. Видані детальні рекомендації зі зміни податкової політики у сфері інформаційних послуг для різних галузей економіки, зокрема, гірничодобувної промисловості. Вказано на необхідність зміни податкової політики, зокрема, для фізичних осіб-підприємців. Відмічено, що запропоновані зміни треба запроваджувати поступово, максимально прозоро та за умови ретельного моніторингу в галузі. Представлення прогнозу в аналітичному вигляді робить зручним їх практичне застосування.

References.

1. Legislation of Ukraine (2010). Tax Code of Ukraine of 02.12.2010 No. 2755-VI. Vidomosti Verkhovnoi Rady Ukrainy, 13-14, 15-16, 17. Retrieved from https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/2755-17.

2. Liashenko, V. I., & Vyshnevskyi, O. S. (2018). Digital Modernization of the Ukrainian Economy as a Breakthrough Opportunity: monograph. Kyiv: NAS of Ukraine, Institute of Industrial Economics. ISBN 978-966-02-8440-1.

3. IT Ukraine Association (2017). Ukrainian IT Industry: General Data and Expertise Level. Retrieved from http://itukraine.org.ua/news/infografika_ukrayinska_it_industriya_zagalni_dani_ta_profesiynyy_profil_specialistiv.

4. Dyba, M., & Gernego, I. (2018). Digitalization of Economy: International Expirience and Possibilities of Development in Ukraine. Finansy Ukrainy, 7, 50-63.

5. Mishchenko, L. (2020). Improvement of the state budget of Ukraine projecting income. Efektyvna ekonomika, 4, 1-9. https://doi.org/10.32702/2307-2105-2020.4.51.

6. Synyutka, N. H., & Lutsyk, A. I. (2018). Transformation of Fiscal Policy and Fiscal Space under Conditions of Digital Technologies Expansion. Accounting and Finance, 4(82), 108-113.

7. Matveichuk, L. O. (2016). Information technologies and systems in public administration of taxation. Public Administration and Customs Administration, 1, 77-84.

8. Delaney, T. K. (2018). Taxing the Gig Economy. University of Pennsylvania Law Review, 166, 1-60, https://doi.org/10.2139/ssrn.2894394.

9. Adams, A., Freedman, J., & Prassl, J. (2018). Rethinking legal taxonomies for the gig economy. Oxford Review of Economic Policy, 34(3), 475-494. https://doi.org/10.1093/oxrep/gry006.

10. Oei, S.-Y., & Ring, D. (2017). Tax Issues in the Gig Economy: Implications for Workers. Cambridge Handbook of the Sharing Economy, 343-356. https://doi.org/10.1017/9781108255882.026.

11. Lynch, T. D., Sun, J., & Smith, R. W. (2017). Public budgeting in America. Irvine, California: Melving & Leigh Publishers. Retrieved from https://www.amazon.com/Public-Budgeting-America-Sixth-Thomas/dp/0997308443.

12. Rekova, N., Dolozina, I., Nitsenko, V., Zaitsev, Y., & Za­mlynskyi, V. (2018). Budgetary revenue structure at central level of public administration in the federal countries. Administratie si Management Public, 30, 37-50. https://doi.org/10.24818/amp/2018.30-03.

13. Nitsenko, V., Mardani, A., Kuksa, I., & Sudarkina, L. (2018). Additional opportunities of systematization the marketing research for resource conservation practice. Management Theory and Studies for Rural Business and Infrastructure Development, 40(3), 361-368. https://doi.org/10.15544/mts.2018.34.

14. Aleksynska, M., Bastrakova, A., & Kharchenko, N. (2018). Work on Digital Labour Platforms in Ukraine: Issues and Policy Perspectives. International Labor Organization. ISBN: 978-92-2-030734-2.

15. Neuvoo (2020). Income Tax Calculator, California, USA. Find how much you salary is after tax. Retrieved from https://neuvoo.com/taxcalculator/?iam=&uet_calculate=calculate&salary=18000&from=year&region=California.

16. Higgins, P., Zha, T., & Zhong, K. (2016). Forecasting China’s economic growth and inflation NBER working paper series. National bureau of economic research. Retrieved from https://www.nber.org/papers/w22402.pdf.

17. Ministry for Development of Economy, Trade and Agriculture of Ukraine (2019). Forecast of economic and social development of Ukraine for 2020-2022. Retrieved from https://www.me.gov.ua/Documents/Detail?lang=ukUA&id=9cdcccd2-10de-4073-bb63-09a94f88a741&title=PrognozEkonomichnogoISotsialnogoRozvitkuUkrainiNa2020-2022-Roki.

18. Ministry of Finance of Ukraine (2019). Information on fiscal risks and their potential impact on the state budget in 2019. Retrieved from https://mof.gov.ua/storage/files/39ae660ef0cad97119c95ff41bfbf9e1.pdf.

19. Financial and Economic Analysis Office in the VRU (2020). Analysis of the forecasting methodology of main budget-forming taxes. Retrieved from https://feao.org.ua/products/budgetoutvoruyutchi-podatky/.

20. Nitsenko, V., Mardani, A., Streimikis, J., Ishchenko, M., Chaikovsky, M., Stoyanova-Koval, S., & Arutiunian, R. (2019). Automatic Information System of Risk Assessment for Agricultural Enterprises of Ukraine. Montenegrin Journal of Economics, 15(2), 139-152. https://doi.org/10.14254/1800-5845/2019.15-2.11.

21. Kuznietsova, N. V. (2017). Information Technologies for Clients’ Database Analysis and Behaviour Forecasting. CEUR Workshop Proceeding, 2067, 56-62.

• < Попередня
• Наступна >