Универсальным техническим средством обработки информации является компьютер, расширяющий спектр аналитических возможностей исследователя. В данной работе описывается создание информационно-аналитической системы «Налоги РФ», которая облегчает получение экономической информации, а также её последующий анализ. На основе разработанной информационной системы проводится исследование экономического состояния Приволжского федерального округа.

Один из источников получения экономической информации, отражающей функционирование субъектов Российской Федерации и экономики страны в целом, — это использование данных, предоставляемых Федеральной налоговой службой России (ФНС). Однако эффективное функциони-рование налоговой системы, одной из функций которой является сбор экономической информации на микроэкономическом уровне, её анализ, обобщение и предоставление на макроэкономический уровень, возможно только при использовании передовых информационных технологий.

С этой целью в ФНС была разработана автоматизированная информационная система (АИС) «Налог» (на современном этапе существует её модернизированная версия — система «ЭОД»), предназначенная для автоматизации выполнения функций всех уровней ФНС по обеспечению сбора налогов и других обязательных платежей в бюджет и внебюджетные фонды, проведению комплексного оперативного анализа материалов по налогообложению, обеспечению органов управления и соответствующих уровней налоговых служб достоверной информацией.
Анализ возможностей автоматизированной информационной системы «Налог»
Порядок использования АИС «Налог» связан с организационной структурой ФНС, которая может быть представлена тремя уровнями: ФНС, управления ФНС субъектов РФ (УФНС) и территориальные инспек-ции ФНС (ИФНС).

Входные данные, которыми оперирует АИС «Налог», можно разделить на два вида — данные, предоставляемые юридическими и физическими лицами в ИФНС в установленном Налоговым кодексом РФ порядке в формах бухгалтерской (6 форм) и налоговой (51 форма) отчётности.

Информация собирается в АИС «Налог», которой оснащены ИФНС. Данные проверяются, обобщаются и передаются в УФНС субъектов Российской Федерации. В результате дальнейшего обобщения и обработки формируются выходные данные.

Одним из видов выходной информации являются формы статистической налоговой отчётности, которые делятся на следующие группы: отчёты о начислении и поступлении налогов, сборов и иных обязательных платежей (формы 1-НМ, 1-НОМ); отчёты о задолженности по налогам и сборам, пеням и налоговым санкциям (формы 4-НМ, 4-НОМ); отчёты о налоговой базе и структуре начислений по налогам и сборам (формы 1-НДС, 5-П, 5-ИБ и пр.). Эти данные передаются на вышестоящий уровень в ФНС, где также обобщаются и предоставляются Министерству финансов. Параллельно отчёты размещаются на сайте Федеральной налоговой службы в сети Интернет [1]. Этот процесс представлен на рис. 1.

С точки зрения использования современных информационных технологий процесс, описанный выше, не полностью автоматизирован, так как использует ручную обработку данных при передаче информации из ИФНС в УФНС и далее по цепочке. Такой процесс функционирования информационной системы может повлечь возникновение ошибок, связанных с человеческим фактором, что приведёт к искажению выходной информации.

Рис.1. Функционирование АИС «Налог»

Проектирование ИАС «Налоги РФ»

Функциональная структура

Представленные на сайте ФНС формы статистической налоговой отчётности разрознены и сложны для дальнейшего анализа. Для консолидации вышеперечисленных данных и упрощения их дальнейшего анализа нами было принято решение о создании информационно-аналитической системы «Налоги РФ».

Создаваемая информационная система включает следующие основные структурные элементы:

• базу данных (БД), содержащую статистические данные налоговой отчётности и данные по населению субъектов Российской Федерации [2];
• пользовательское приложение, являющееся инструментом для автоматизированного переноса данных из форм статистической налоговой отчётности в базу данных;
• аналитический модуль, обладающий функциями анализа используемых данных.

Для анализа были выбраны отчёты о начислении и поступлении налогов, сборов и иных обязательных платежей (формы 1-НМ, 1-НОМ) и ежегодные статистические справочники, распространяемые Федеральной службой государственной статистики.

На первом этапе разработки ИАС проведено необходимое структурное преобразование первичных данных. Статистическая налоговая отчётность предоставляется в формате табличного процессора MS Excel в неудобных с точки зрения дальнейшей автоматизации формах. Поэтому данные форм 1-НМ и 1-НОМ были перемещены в более структурированную, с точки зрения дальнейшего переноса данных, промежуточную форму хранения. В ней выделены: 9 федеральных налогов, три специальных налоговых режима и два местных налога. Первичный перенос данных осуществлялся при помощи созданных в MS Excel программных обработок. С целью исключения ошибок, связанных с человеческим фактором, проводилась проверка правильности перевода, осуществляемая по специально созданной контрольной сумме. Также были отобраны данные, предоставляемые статистическими справочниками, касающиеся активного, трудоспособного и общего населения субъектов Российской Федерации.

На следующем этапе проектирования ИАС «Налоги РФ» была разработана структура базы данных. Средствами реализации CASE-технологий Erwin создана модель БД, включающая нижеперечисленные основные таблицы:

• «Федеральные округа» — общая информация по округу;
• «Субъекты» — название, описание и код субъекта;
• «Тип субъекта» — название, описание, код субъекта, код типа;
• «Население» — год, общая численность, численность занятых и безработных;
• «Налоговые доходы» — год, налоговый доход, код субъекта, код налога;
• «Налоговый орган» — название, описание, код субъекта, код налогового органа;
• «Город» — описание, код субъекта, код города;
• «Налоговая отчётность 1НМ» — год, налоговый доход, код субъекта, код налога, поля налоговой отчётности (1–7);
• «Налоговая отчётность 1НОМ» — год, налоговый доход, код субъекта, код налога, поля налоговой отчётности (1–13);
• «Налоги» — название налога и его описание;
• «Виды налогов» — федеральные налоги и сборы, региональные и местные налоги, специальные налоговые режимы.

Также БД содержит ряд вспомогательных таблиц. Логическая структура создаваемой базы представлена на рис. 2.

Рис. 2. Логическая модель БД ИАС «Налоги РФ»

Рис. 3. Физическая модель ИАС «Налоги РФ»

Используемые при разработке БД технологии позволяют в случае необходимости изменить структуру созданной БД путём добавления новых таблиц или введения новых информационных полей.

Далее была спроектирована физическая модель информационной системы. Современные системы управления базами данных (СУБД) имеют инструментальные средства построения физической модели ИС. Для реализации этого этапа была использована СУБД MS SQL Server — система управления реляционными базами данных, разработанная корпорацией Microsoft. На рисунке 3 представлена физическая модель ИАС «Налоги РФ», построенная средствами MS SQL Server 2005.
Создаваемая ИС должна оперировать гибкой системой запросов для вывода данных из БД в любой нужной пользователю форме. В информационно-аналитической системе «Налоги РФ» создан ряд запросов, позволяющих эффективно обрабатывать данные, при этом информационная система имеет гибкую структуру и возможность, при необходимости, добавления новых запросов. На сегодняшний день ИАС поддерживает более 20 вариантов запросов с представлением результата в виде отчётов. Основные из них описаны ниже.

• «Налоговой доход субъектов» — запрос выбирает из нескольких таблиц данные по всем налоговым доходам субъектов федерального округа.
• «Налоговые доходы по ВЭД» — запрос делает выборку данных доходов по ВЭД субъекта Российской Федерации.
• «Общий налоговый доход» — запрос выводит общий налоговый доход субъектов округа.
• «Общий доход по ВЭД» — запрос выполняет суммирование всех налоговых доходов по ВЭД для субъекта Российской Федерации.
• «Население по субъектам» — запрос выбирает данные по населению для субъекта.
• «Население по округам» — запрос выбирает данные по населению всех субъектов федерального округа.
• «Расчёт погрешности 1-НМ и 1-НОМ» — запрос производит выборку данных для составления погрешности между отчётностями 1-НМ и 1-НОМ.
• «Доля налогового дохода (НД)» — запрос производит расчёт доли НД субъекта относительно НД федерального округа.
• «Доли населения» — запрос выполняет расчёт долей населения для субъектов относительно населения округа (доля общего населения, доля занятого населения, доля безработного населения).
• «Налоговый доход к доле населения» (НД_ДН) — запрос рассчитывает отношение доли налогового дохода к доле занятого населения субъекта федерации.
• «Относительный показатель интенсивности налогообложения» (ОПИН_ij) — запрос выполняет выборку данных об отношении налоговых доходов субъекта к занятому населению субъекта за год.
• «Численность населения в субъектах» — запрос выводит данные по численности населения: безработное, занятое и общее.

Информационно-аналитическая система состоит из двух подсистем: пользовательского приложения (ПП) и приложения для администратора (ПА). Стандартные технологии БД не дают возможности пользователю полноценно обработать и вывести требуемую информацию в необходимой форме. С этой целью разработано специальное ПП, которое предназначено для вывода статистической и аналитической информации в виде отчётов. Подсистема ПА нацелена на упрощение ввода статистических данных в БД и их редактирование.

Приложение ПП проектировалось с целью создания максимально понятного интерфейса таким образом, чтобы конечному пользователю не требовались специальные знания для управления программой. Главная задача программы — обработать и предоставить актуальную статистическую и аналитическую информацию, как по налоговым отчётностям (1-НМ и 1-НОМ), так и по сведениям о населении Российской Федерации. Программа позволяет получать данные в разных формах:

1. суммарный налоговый доход по субъектам и округам;
2. доход по отдельным видам налогов и сборов субъектов и округов;
3. доход по видам деятельности субъектов и округов;
4. данные о населении Российской Федерации.

Существует возможность выборки данных за несколько лет. Информация предоставляется в виде отчётов с возможностью экспорта данных в форматы MS Excel, MS Word и PDF.

В разработанной системе пользовательское приложение помогает также преобразовать статистические данные, взятые из БД, в аналитическую информацию, удобную для дальнейшего анализа. Для того чтобы воспользоваться требуемой информацией, необходимо пройти авторизацию пользователя в ИАС «Налоги РФ». Программа использует БД на удалённом сервере, к которой имеется доступ через сеть Интернет (клиент-сервер). Подключение производится к MS SQL Server 2005 при помощи провайдера SQL Server.

После авторизации появляется возможность выполнения просмотра и экспорта полученной информации с помощью специальных форм. Для того чтобы открыть требуемую форму, надо воспользоваться конструк-тором отчётов, представленным на рис. 4, нажав на кнопку панели надстроек — «Показатели» (табл. 1). Существует два типа конструктора: относительный и абсолютный. Абсолютный конструктор — конструктор форм, где пользователь может сформировать отчёт со статистической информацией. Относительный конструктор предполагает формирование аналитических отчётов.

Конструктор отчётов позволяет сделать выборку данных, как по федеральным округам, так и по отдельным субъектам Российской Федерации. Для этого необходимо в первом меню выбрать соответствующее значение: «Округ» или «Субъект». Далее пользователю предлагается выбрать несколько вариантов компоновки отчёта. Выбирая название отчёта в поле списка отчётов, в поле справа отображается краткое описание отчёта и пример формирования. Ниже размещён ряд флажков, с помощью которых можно осуществить выборку данных по заданным параметрам:

• федеральный округ;
• субъект;
• налог;
• ВЭД;
• год (разрешается выбирать интервал лет).

Рис. 4. Конструктор отчётов ИАС «Налоги РФ»

После того как будут установлены все необходимые параметры, в форме конструктора отчётов следует нажать кнопку «Показать», в результате чего конструктор формирует отчёт, который появится в новом всплывающем окне. Например, выбрав отчёт «Налоговый доход» по Приволжскому федеральному округу за 2008–2010 гг., пользователь увидит структурированную статистическую информацию: федеральный округ, код субъекта, субъект, год и налоговый доход. По такому же принципу могут быть сформированы отчёты и по остальным имеющимся в базе налогам. Для некоторых отчётов предусмотрена функция построения графиков на основе выбранной информации.
Описание интерфейса пользовательского приложения приведено в табл. 1.

Таблица 1

Структура интерфейса пользовательского приложения ИАС «Налоги РФ»

Рис. 5. Форма для переноса данных «Население»

По нарастающей доле занятого населе­ния и нарастающей доле налоговых доходов субъектов УФО построим диаграмму Лорен­ца, представленную на рис. 8.

Рис. 8. Диаграмма Лоренца для налоговых доходов субъектов УФО в 2009 г.

В этой диаграмме по оси абсцисс от­кладывается накопленная доля занятого населения dзн_УФО, а по оси ординат — на­копленная доля налоговых доходов dд_УФО в УФО (предварительно все субъекты УФО были ранжированы по доле налогового до­хода в порядке возрастания). На рисунке 6 диаграмма Лоренца обозначена как рас­пределение налоговых доходов субъектов УФО.

На основании диаграммы Лоренца может быть вычислен аналог коэффициента Джини K_{G_УФО}, также являющийся интегральным показателем неравномерности налоговых доходов в субъектах УФО. Заменим факти­ческую ломаную линию полиномом четвер­той степени = 6,1672x4 - 8,454x3 + 3,6055x2 - 0,3247x + 0,0065 (коэффициент детер­минации равен 0,995). Далее определим площадь фигуры, ограниченной прямой и ломаной линиями (погрешность будет незначительной). Затем определим от­ношение найденной площади к площади прямоугольного треугольника с единич­ными катетами, т. е. к 0,5. Это отношение и равняется значению коэффициента Джи­ни. Для УФО коэффициент Джини равен K_{G_УФО} = 0,67

Полученное значение коэффициента Джини указывает на то, что распределение налоговых доходов в УФО в 2009 г. очень сильно отличается от равномерного. Отме­тим, что полученные значения коэффици­ентов Лоренца (0,6) и Джини (0,67) для УФО близки друг к другу. Это косвенно подтвер­ждает правильность вывода относительно неравномерности фактического распреде­ления налоговых доходов.

Кроме того, аналитический модуль по­зволит оценить степень неравномерности налогообложения в субъектах Федераль­ного округа по отдельным видам налогов и провести анализ структуры налоговых до­ходов в исследуемом округе по видам нало­гов и вкладу субъектов в суммарный нало­говый доход.

Аналитический модуль позволяет иссле­довать вклад различных отраслей экономики в создание налогового дохода округа, а также оценить эффективность их функционирова­ния. Для этого используются данные формы 1-НОМ статистической налоговой отчётности по видам экономической деятельности.

Заключение

В результате использования ИАС «Нало­ги РФ» исследователь освободится от ру­тинной работы по поиску, сбору и анализу статистической налоговой отчётности. Поль­зователь сможет проводить свои исследо­вания непосредственно в информационной системе. Разработанное программное при­ложение автоматически представляет ре­зультаты проводимых исследований в виде табличных отчётов, графиков и диаграмм. В дальнейшем информационная система на­логообложения может быть дополнена гео­информационной привязкой к администра­тивной карте Российской Федерации.

Список литературы:

1. Федеральная налоговая служба. www.nalog.ru.Российский статистический ежегодник. 2010:
2. Статистический сборник / Росстат. М., 2010. — 813 с.
3. Камалетдинов А. Ш., Ксенофонтов А. А. Структу­ра налоговых доходов в РФ в 2008 году // Вест­ник Университета. ГУУ. Вып. 1. М., 2011.
4.  Ксенофонтов А. А. Изменение структуры нало­говых доходов в Южном федеральном округе // Вестник Университета. ГУУ. Вып. 18. М., 2011.
5. Камалетдинов А. Ш., Ксенофонтов А. А. Анализ статистических данных по налогообложению до­бавленной стоимости в субъектах СКФО // Инно­вации и инвестиции. Вып. 2. М., 2011. 

Источник: Косарев И.М. Разработка и использование информационно–аналитической системы «Налоги РФ / А.А. Ксенофонтов, И.М. Косарев // Научно–практический журнал «Прикладная информатика», Вып. 3, – М., 2012. С. 36–45. – 0,9 / 0,45 п.л.