Модель налоговых льгот - это разновидность модели микросимуляции . Обычно он основан на репрезентативном или административном наборе данных и определенных правилах политики. Эти модели используются для определения стоимости определенных политических реформ и определения победителей и проигравших от реформы . Одним из примеров является EUROMOD, который моделирует налоги и льготы для 28 стран ЕС .
Модели налоговых льгот используются политиками и исследователями для изучения воздействия предлагаемых или гипотетических изменений политики на неравенство доходов, бедность и государственный бюджет. Их основное преимущество перед традиционным методом сравнения между странами состоит в том, что они очень эффективны при оценке изменений политики не только ex post , но и ex ante .
Как правило, модели налоговых льгот могут моделировать налоги на прибыль, налоги на имущество, социальные отчисления, социальную помощь, пособия по доходам и другие льготы.
Основополагающие микроданные получены в основном посредством обследований домашних хозяйств. Эти данные включают информацию о доходах, расходах и составе семьи домохозяйств.
Большинство моделей налоговых льгот эксплуатируются правительствами или исследовательскими учреждениями. В открытом доступе очень мало моделей. [1]
В зависимости от цели модели налоговых льгот могут игнорировать или не игнорировать поведенческие реакции людей.
Основные этапы проведения исследования с использованием простой модели налоговых льгот:
Динамическая модель налоговых льгот. На веб-странице PoliSim представлена иллюстративная диаграмма этого процесса. Поскольку эта модель является динамической, она также требует данных о вероятностных характеристиках основной популяции. Эти данные будут созданы на шаге 1 и введены в модель на шаге 2.
По сути, есть два свойства, которые отличают данные модели налоговых льгот друг от друга. Модель может быть:
Арифметические модели налоговых льгот можно рассматривать как продвинутые калькуляторы. Обычно они показывают только прямое воздействие реформы на располагаемый доход физических лиц, налоговые поступления, неравенство доходов и другие аспекты, представляющие интерес. Эти модели не учитывают поведенческие реакции людей, такие как сокращение предложения рабочей силы, вызванное повышением налогов. Это не проблема, когда, например, исследователь заинтересован только в изучении воздействия незначительного изменения налоговых обязательств на общее неравенство.
С другой стороны, поведенческие модели налоговых льгот учитывают поведенческие реакции людей на изменения политики. В отличие от арифметических моделей, эти модели в основном моделируют два периода:
Статические модели налоговых льгот дают возможность изучать последствия изменения политики только «на следующее утро». То есть рассматривается только один период вперед, поэтому оценивается только непосредственное воздействие реформы.
С другой стороны, динамические модели налоговых льгот нацелены на моделирование выбранных аспектов экономики в течение длительных периодов времени. Они используют данные о вероятностных характеристиках основного населения для учета старения людей, изменений в семейном положении, появления новых детей и т. Д. Эти модели используются, например, для изучения долгосрочных последствий изменения налогового кодекса, связанного с количество детей в семье.
Четыре основных типа моделей налоговых льгот с наглядными примерами можно резюмировать в таблице ниже:
Арифметика | Поведенческий | |
---|---|---|
Статический | Небольшое изменение налоговых обязательств | Значительное изменение налоговых обязательств |
Динамический | Изменение налога на имущество | Изменение налогового кодекса, связанное с количеством детей в семье |
Динамические поведенческие модели налоговых льгот тесно связаны с агентными моделями , особенно когда модель также учитывает взаимодействия между людьми. [2]
Большинство моделей налоговых льгот во многом зависят от доступности и точности базовых микроданных. Как отмечает Холли Сазерленд, директор EUROMOD и один из самых влиятельных исследователей в этой области, «любая модель будет столь же хороша, как и имеющиеся в ней данные». [3]
Модели налоговых льгот предполагают, что данные обследований представляют интересующую нас совокупность. Это предположение нелегко удовлетворить. Не только пропорции различных семейств в выборке могут не отражать истинные пропорции, но также существует проблема охвата. То есть из переписи, вероятно, будут исключены такие группы, как вооруженные силы, люди в тюрьмах, больницах или домах престарелых, люди, живущие за границей. [3]
Некоторые домохозяйства могут (намеренно или непреднамеренно) сообщать о меньшем доходе, чем фактически было получено. Поскольку статические модели налоговых льгот обычно строятся на основе гипотезы о том, что люди сообщают обо всех своих доходах, результаты моделирования могут быть неточными. [4]
Важно, чтобы лежащие в основе микроданные были актуальными, поэтому опросы следует проводить часто.
Из-за своей сложности модели налоговых льгот (особенно поведенческие или динамические) обычно требуют обширных вычислительных ресурсов .
В мире существует множество моделей налоговых льгот. Ниже приведены некоторые из наиболее известных моделей:
Страна | Модель (ы) |
---|---|
Австралия | APPSIM, STINMOD + |
Канада | ДИНАКАН |
ЕС | EUROMOD |
Финляндия | TUJA |
Франция | ТАКСИПП |
Германия | IZAΨMOD, MIKMOD-ESt |
Ирландия | ВЫКЛЮЧАТЕЛЬ |
Люксембург | LuxTaxBen |
Швеция | SWEtaxben |
Соединенное Королевство | ТАКСБЕН, УКМОД |
нас | PoliSim, TRIM3, TAXSIM |