Author
Listed:
- A. Kamaletdinov S.
(Financial University)
- A. Ksenofontov A.
(Financial University)
- А. Камалетдинов Ш.
(Финансовый университет)
- А. Ксенофонтов А.
(Финансовый университет)
Abstract
A concept of the tax revenue intensity index is introduced based on the information on tax revenues and the employmment volume in the Russian Federation subjects. This integral index reflects revenues from all types of taxes and makes it possible to assess the economic activity of the population in the subjects under the study. The analysis of the index values for the period of 2006 to 2011 shows that their distribution tends to the normal law. An example of using the tax revenue intensity index is provided. The use of the index in question for the analysis of the economic performance of the RF subjects is demonstrated. The study of tax collections in Russia is based on dimensionless standardized relative indices of the tax revenue intensity. Based on the proposed method, the distribution of the Russian Federation subjects by the tax revenue intensity index was obtained; the groups of economically active subjects and those lagging behind in the economic development are identified. The Ivanovo region was found to be the most economically weak subject of the Central Federal District. The analysis of the the most economically successful subjects of the Russian Federation - Nenets Autonomous Area and Sakhalin Region - is made. The structure of the tax revenue intensity index in the city of Sevastopol and the Republic of Crimea in 2015 is examined. На основе сведений о налоговых доходах и численности занятого населения в субъектах РФ вводится понятие индекса интенсивности налоговых поступлений. Этот интегральный показатель отражает доходы по всем видам налогов и позволяет оценивать экономическую активность населения в исследуемых субъектах. Анализ значений индекса за период с 2006 по 2011 г. показал, что его распределение стремится к нормальному закону. Приводится пример прикладного использования индекса интенсивности налоговых поступлений. Продемонстрировано применение введенного показателя для анализа эффективности экономической деятельности субъектов РФ. Исследование собираемости налогов в субъектах РФ проводится на основе безразмерных стандартизованных относительных показателей интенсивности налоговых поступлений. На основе предложенного метода получено распределение субъектов РФ по индексу интенсивности налоговых поступлений, выявлена группа экономически активных субъектов и группа субъектов, отстающих в экономическом развитии. Обнаружен наиболее экономически слабый субъект Центрального федерального округа - Ивановская область. Проведен анализ слагаемых успеха наиболее экономически активных субъектов РФ - Ненецкого автономного округа и Сахалинской области. Исследована структура индекса интенсивности налоговых поступлений в городе Севастополь и Республике Крым в 2015 г.
Suggested Citation
A. Kamaletdinov S. & A. Ksenofontov A. & А. Камалетдинов Ш. & А. Ксенофонтов А., 2016.
"Оценка Экономического Состояния Субъектов Рф На Основе Индексного Метода // Assessment Of The Economic State Of The Russian Federation Subjects Based On The Index Method,"
Финансы: теория и практика/Finance: Theory and Practice // Finance: Theory and Practice, ФГОБУВО Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации // Financial University under The Government of Russian Federation, vol. 20(6), pages 63-70.
Handle:
RePEc:scn:financ:y:2016:i:6:p:63-70
Download full text from publisher
Corrections
All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:scn:financ:y:2016:i:6:p:63-70. See general information about how to correct material in RePEc.
If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.
We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .
If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.
For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: Алексей Скалабан (email available below). General contact details of provider: http://financetp.fa.ru .
Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through
the various RePEc services.