Консалтинговая компания PwC опубликовала рейтинг регионов России по эффективности налоговой политики в 2017 году. По результатам исследования недотатоционные регионы используют больше возможностей для сбора налогов, чем дотационные.
Критерии рейтинга
Рейтинг субъекта РФ зависит от того, успел ли он ввести новый расчет налога. С 2015 года введен расчет налога на имущество организаций и физлиц от кадастровой стоимости объектов. Также PwC дал больше баллов регионам, которые ввели патентную систему налогооблажения, сумели вернуть долги, дифференцировали потенциальные доходы предпринимателей и ввели налог на легковые авто с двигателем мощнее 250 л.с.
Исходя из девяти критериев, субъекты получали до 200 баллов. Показатели ниже 121 баллов говорят о том, что регион получает дотации, а показатели от 148 баллов — о полной или частичной независимости от федеральных денег.
Татарстан следит за авто, но упустил ИП
Республика заняла 18-е место и набрала 147,5 баллов. Татарстан взял максимальные 30 баллов за то, что ввел расчет налога на имущество организаций от кадастра и утвердил налоговую ставку для мощных легковых авто. Худший показатель региона — доля ИП, использующих патентную систему.
Для просмотра рейтинга в полноэкранном режиме на десктопе кликните верхнюю кнопку в правом углу инфографики.
Лидеры и аутсайдеры рейтинга
В тройке лучших регионов по эффективности налоговой политики: Москва, ХМАО и Сахалинская область. Эти регионы набрали больше всего баллов по критерию «Предоставление налоговых льгот» — у них нет дотаций и госдолга, а значит они могут предоставить больше льгот налогоплательщикам.
Пять регионов-аутсайдеров рейтинга: Северная Осетия — Алания, Смоленская область, Астраханская область, Красноярский край и Дагестан не поднимались в течение трех лет выше 74 места. Они не воспользовались переходом расчета налогов по кадастровой стоимости, установили низкую ставку по транспортному налогу и занизили стоимость патента для мигрантов.
Александр Токарев
Сообщить об опечатке
Текст, который будет отправлен нашим редакторам: