🔧На сайте запланированы технические работы
25.12.2025 в промежутке с 18:00 до 21:00 по Московскому времени (GMT+3) на сайте будут проводиться плановые технические работы. Возможны перебои с доступом к сайту. Приносим извинения за временные неудобства. Благодарим за понимание!
🔧Site maintenance is scheduled.
Scheduled maintenance will be performed on the site from 6:00 PM to 9:00 PM Moscow time (GMT+3) on December 25, 2025. Site access may be interrupted. We apologize for the inconvenience. Thank you for your understanding!

 

№ 4 (2023)

Обложка

Весь выпуск

Статьи

Теоретико-правовые подходы к определению сущности обстоятельств, подлежащих доказыванию в налоговом процессе

Орлова Н.А.

Аннотация

Правоприменительная деятельность налоговых органов неразрывно связана с установлением фактических обстоятельств, которые служат основанием для правильной квалификации действия или бездействия, имеющих признаки налогового правонарушения, а также для принятия индивидуальных правоприменительных актов. Выявление обстоятельств производится как в ходе применения мер принудительного взыскания задолженности, в ходе проведения налоговых проверок и привлечения налогоплательщиков к ответственности. Обстоятельства, подлежащие установлению и доказыванию, позволяют установить юридически значимые условия для применения норм права. Следовательно, законность и обоснованность правоприменительного акта зависит от полноты установления фактических обстоятельств, предусмотренных законодательством о налогах и сборах.    В результате проведенного исследования автором сделан вывод о наличии существенных различий между обстоятельствами, подлежащими доказыванию в налоговом процессе. Так, обстоятельства, подлежащие доказыванию при проведении налоговой проверки, непосредственно связаны с экономической деятельностью налогоплательщика, являются событиями в его хозяйственной жизни, а обстоятельства, связанные с обеспечением налогового контроля и принудительного взыскания налогов (сборов, взносов), носят процессуальный характер. Разграничение обстоятельств, подлежащих доказыванию в налоговом процессе, имеет научное значение и способствует проведению дальнейших исследований в области доказывания налоговых правонарушений. Практическое значение выводов подтверждается возможностью их использования в правоприменительной деятельности налоговых органов.
Налоги и налогообложение. 2023;(4):1-13
pages 1-13 views

Совершенствование методики проведения камеральной налоговой проверки декларации по HДФЛ, в которой заявлен вычет на обучение детей

Шемякина М.С.

Аннотация

Предметом исследования выступают экономические и налоговые отношения, возникающие в процессе налогового контроля деклараций по форме 3-НДФЛ. Целью исследования является развитие теоретических положений в части совершенствования налогового контроля налога на доходы физических лиц на основе внесения изменений в форму налоговой декларации и разработки методического инструментария камеральной налоговой проверки с использованием облачных технологий. Для достижения поставленной цели в работе определены следующие задачи: выявить проблемы камеральной налоговой проверки деклараций по форме 3-НДФЛ, в которых заявлен вычет на обучение детей; разработать новые контрольные соотношения, позволяющие автоматизировать процесс проверки. Научная новизна исследования заключается в усовершенствованной методике камеральной налоговой проверки налоговой декларации по налогу на доходы физических лиц, в которой заявлен вычет на обучение детей, на основе облачных технологий и учета общего размера социального налогового вычета по коду 321 в разрезе СНИЛС, отражаемого в разработанной форме карточки расчета вычетов. Внедрение данного механизма в практическую деятельность налоговых органов оптимизирует и снижает трудоемкость выполнения бизнес-процессов, повышает эффективность контрольных функций и налогового администрирования в целом, а также соответствует реализации мероприятий, указанных в п.2.2 «Оптимизация деятельности налоговых органов с учетом эффективности затрат на ее осуществление» Стратегической карты ФНС России на 2020-2024 годы.
Налоги и налогообложение. 2023;(4):14-27
pages 14-27 views

Прогнозирование налоговой нагрузки сельскохозяйственных предприятий методами машинного обучения

Харитонова А.Е.

Аннотация

В статье проанализированы данные совокупности сельскохозяйственных предприятий и построены модели машинного обучения для прогнозирования налоговой нагрузки. Предметом настоящего исследования являются система статистических показателей сельскохозяйственных предприятий, характеризующих уровень налоговой нагрузки. Целью исследования является прогнозирование налоговой нагрузки методами машинного обучения. Внедрение современных средств искусственного интеллекта представляют собой неотъемлемый и неизбежный процесс во всех сферах, в т.ч. и в налоговой среде. Для построения моделей были использованы методы машинного обучения: регрессионный анализ, дерево решений, случайный лес, градиентный бустинг. Были построены модели прогнозирования налоговой нагрузки в зависимости от комплекса факторов. Высокое качество моделей прогнозирования налоговой нагрузки позволит более точно оценивать финансовое состояние предприятий, проводить расчеты рентабельности, прогнозировать доходность и принимать обоснованные инвестиционные управленческие решения. В результате прогнозирования налоговой нагрузки лучшее качество оказалось у модели машинного обучения градиентного бустинга. В целом модель позволяет прогнозировать налоговую нагрузку лучше, чем традиционные эконометрические модели и давать прогнозы высокого качества. Внедрение современных инструментов прогнозирования, основанных на методах искусственного интеллекта, позволит получать высокоточные прогнозы при минимальных затратах времени, что повысит эффективность деятельности предприятий и уровень производства.
Налоги и налогообложение. 2023;(4):28-38
pages 28-38 views

Экономические эффекты изменения ставок НДС в России

Тихонова А.В., Засько В.Н.

Аннотация

Предметом исследования являются эффекты реформирования налога на добавленную стоимость. В частности, авторами анализируются экономические последствия увеличения ставки НДС с 18 до 20% в 2020 году. Проводится оценка следующих эффектов: инфляционных, потребительских, инвестиционных и бюджетных. Результаты сопоставляются с выводами, полученными ранее отечественными и зарубежными учеными на примере развитых и развивающихся стран мира. В качестве методов исследования используются анализ и синтез, табличный и графический методы визуализации данных, анализ динамических рядов, метод сопоставления, структурный и трендовый анализы. Исследование содержит ряд методических ограничений, которые также освящены в работе. Особым вкладом авторов в исследование темы является расширение зон влияния косвенного налогообложения на бизнес и население. В частности, авторы делают вывод о том, что несмотря на наличие ряда негативных эффектов роста ставки НДС для бизнеса, тем не менее, наиболее сильно такие негативные эффекты проявляются в отношении населения. Состоят они в ускорении темпов инфляции и сокращении объемов потребления в краткосрочном периоде. При этом опровергается гипотеза о существенном влиянии ставки НДС на инвестиционные процессы, что обосновывается анализом показателей инвестиционной деятельности экономических субъектов в России.
Налоги и налогообложение. 2023;(4):39-53
pages 39-53 views

Налоговое администрирование в изменившейся реальности: как вовлечь налогоплательщиков в цифровую среду?

Анисимова А.А.

Аннотация

На современном этапе процесс цифровизации вносит обширные изменения в жизни многих людей по всему миру. В связи с этим значимая роль в развитии цифровых процессов в обществе отводится государству. Автор статьи подробно рассматривает такие аспекты темы, как развития налогового администрирования в условиях цифровизации экономики. Представлено совершенствование налогового администрирования с точки зрения предложения со стороны налоговых органов и спроса со стороны налогоплательщиков на электронные налоговые сервисы. Затрагивается вопрос добровольности соблюдения налогового законодательства, а также существующие барьеры в рамках цифровизации в мировой и росссийской практиках.   Основными результатами проведенного исследования являются: 1. Были выявлены регионы, где население пользуется в основном традиционными каналами коммуникаций с налоговыми органами и субъекты Российской Федерации, в которых организации в меньшей степени вовлечены в цифровые технологии электронного документооборота. 2. Семантический анализ текстов сообщений одного из налоговых форумов показал наиболее обсуждаемые темы (НДФЛ и НДС) налогоплательщиков в интернет-среде. 3. Показано влияние цифровизации налогового администрирования на собираемость налоговых платежей в бюджетную систему Российской Федерации. Для крупных компаний расчеты не выявили разницу в двух выборках, а в случае со средними организациями статистический эффект имел место. Средние компании уплатили в 2019 году больше налогов, чем в 2018.
Налоги и налогообложение. 2023;(4):54-66
pages 54-66 views

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».