Короткий вывод — сокращение налогов для высоких доходов обычно снижает поступления в бюджет (в кратком и среднем сроке), что ограничивает финансирование общественных благ и может ухудшать социальную мобильность через сокращение инвестиций в образование, здравоохранение и трансферы; точные размеры эффектов зависят от поведенческих реакций верха (уклонение, смена налоговой базы, миграция), от того, как компенсируется недобор (дефицит/скореее перераспределение/сокращение расходов) и от общих макроэффектов на рост и доходы. Для обоснованной оценки нужны данные и модели — ниже чёткий список.
Необходимые данные
- Микроуровневые налоговые и доходные административные данные (индивиды, декларируемые доходы, виды доходов, богатство).
- Лонгитюдные данные для оценки межпоколенческой мобильности (регистры заработков, соцстрахование, PSID, EU-SILC и т.п.).
- Данные по государственным расходам по секторам (образование, здравоохранение, инфраструктура) и по уровню/провинциям.
- Данные по фирмам/капиталу (балансы, инвестиции, дивиденды, статическая/динамическая структура плательщиков налогов).
- Миграционные и международные потоки капитала/работников.
- Оценки уклонения/эвазиона (аудитные данные), административные изменения в налогах и даты реформ.
- Макроэкономические показатели (ВВП, занятость, процентные ставки) и бюджетные параметры (дефицит, долговые обязательства).
Ключевые параметры/эластичности, которые нужно оценить
- Эластичность налогооблагаемой базы по ставке: ${\epsilon }_{B,\tau }=\frac{\Delta B/B}{\Delta \tau /\tau }$.
- Эластичности предложения труда/работы на верхах и по остальным доходным группам.
- Реакции богатства/накопления и инвестиционные реакции.
- Чувствительность миграции к налогообложению.
- Возвратность государственных инвестиций в человеческий капитал: эффект изменения расходов на образование/здоровье на межпоколенную подвижность. Можно представить упрощённо как $\Delta IGE=\beta \Delta G_{edu}$, где IGE — интергенерационная эластичность дохода.
- Фискальные мультипликаторы и предельная стоимость привлечения средств (MCPF).
Простая бухгалтерская формула для оценки изменения поступлений (учитывая поведение)
- Бюджетная разность: $\Delta R\approx (\tau +\Delta \tau )(B+\Delta B)-\tau B\approx \Delta \tau B+\tau \Delta B$.
- При использовании эластичности: $\frac{\Delta B}{B}={\epsilon }_{B,\tau }\frac{\Delta \tau }{\tau }$ => $\Delta R\approx \Delta \tau B(1+{\epsilon }_{B,\tau })$.
(замечание: знак ${\epsilon }_{B,\tau }$ обычно отрицательный при сокращении ставки; формула показывает влияние поведенческих эффектов на выручку).
Модели и методы для оценки
- Микросимуляционные модели распределения доходов (TAXBEN, EUROMOD и т.п.) для статической распределительной оценки и первичной фискальной оценки.
- Структурные модели с гетерогенными агентами (OLG, Aiyagari-type, модели человеческого капитала) для динамической оценки эффектов на накопление капитала, инвестиции в образование и мобильность.
- DSGE / CGE (компьютабельные общая равновесия) для макрообобщения эффектов, включая трудо- и капиталопотоки, цены и долгосрочный рост.
- Эвристические эмпирические методы для идентификации: разницы в разницах (DiD) на основе налоговых реформ, регрессия с разрывом (RDD) при пороговых ставках, синтетические контролы, event-study (реформы как естественные эксперименты), инструменты (политические шоки) для экзогенности.
- Структурная оценка эластичностей налогооблагаемой базы и уклонения (айдентификация с использованием административных реформ, аудитов).
- Кросс-страповые и панельные сравнения с контролем институциональных различий для оценки связей между государственными вложениями и IGE.
Последовательность практической оценки (рекомендация)
1. Статическая микросимуляция прямого бюджетного эффекта (без поведенческих реакций).
2. Оценка поведенческих эластичностей (налоговая база, уклонение, миграция) на основе административных данных и квазииспытаний. Включить чувствительность по источникам дохода (труд, капитал, предпринимательство).
3. Встроить полученные эластичности в микросим/структурную модель, оценить динамическую траекторию доходов, дефицита и уровня общественных расходов.
4. Оценить влияние изменения расходов на ключевые каналы мобильности (образование, здравоохранение) через эмпирически оцененные коэффициенты возврата ($\beta$).
5. Прогнозировать распределительные и долгосрочные эффекты на IGE и на агрегированный рост с оценкой неопределённости (чувствительный анализ, разные сценарии компенсации дефицита).
Что особенно важно проверить
- Различие краткосрочных и долгосрочных эффектов (капитал/человеческий капитал реагируют медленно).
- Чувствительность результатов к способу компенсации недобора (дефицит, сокращение расходов по линии общественных благ, повышение НДС и т.д.).
- Возможность больших изменений через избежание налогов/миграцию и неоднородность эффектов внутри верхнего квинтиля.
- Неопределённость оценок — представлять диапазоны и сценарии, а не единственное число.
Коротко по выводу: для надёжной оценки нужно сочетать высококачественные административные данные, оценку поведенческих эластичностей и модели, которые связывают бюджетные изменения с реальными инвестициями в человеческий капитал и долгосрочной экономической динамикой; без этого легко недооценить влияние налоговой реформы на финансирование общественных благ и социальную мобильность.