Analysis of the influence of climatic conditions on the tax potential of Russian regions using cluster analysis

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The tax burden of the regions is influenced by a whole range of factors, among which it is necessary to take into account the natural and climatic conditions. After all, the specialization of the regions, production capabilities, production volumes and, accordingly, the level of tax revenues to the consolidated budget of the Russian Federation depend on them. The article analyzes the tax potential of regions depending on the climatic factor. The subject of this study is a system of statistical indicators characterizing the natural and climatic conditions of the regions (temperature and precipitation in July and January for three years) and the economic results of their activities, including tax revenues to budgets. The aim of the work is to assess the influence of the climatic factor on the tax potential of the regions using the grouping method of cluster analysis.  The research method is cluster analysis (k-means method), implemented using the R programming language and its packages, which allows combining regions according to the similarity in climatic conditions, while minimizing variation within groups and maximizing intergroup differences. The results of the study can be applied in the development of recommendations at the state level on optimizing the tax burden of regions for regions with similar conditions. The novelty of the study lies in the possibility of assessing and comparing the characteristics of regions with similar climatic conditions in terms of tax potential, which is necessary to develop measures for the development of regions and increase their tax potential. As a result of the study, the influence of the climatic factor on the tax potential of the regions and the need to take it into account in combination with other factors is proved.

References

  1. Агузарова Ф. С., Токаева, С. К. (2013). Теоретические и методологические подходы к оценке налогового потенциала. Terra Economicus, 11(3–3), 10-13.
  2. Печенская-Полищук М. А. Влияние процессов централизации и децентрализации на формирование налогового потенциала территорий // Экономика региона. 2021. Т. 17, вып. 2. С. 658-672.
  3. Попова Г. Л. (2012). Финансово-экономический анализ дифференциации налогового потенциала регионов Центрального федерального округа. Финансовая аналитика: проблемы и решения, 5(1), 7-17.
  4. Рощупкина В. В. Логическая структура налогового потенциала региона / В. В. Рощупкина // Региональная экономика: теория и практика. – 2010. – № 2. – С. 43-48.
  5. Миронов А. А. Развитие методического инструментария оценки налогового потенциала регионов / А. А. Миронов // Инновационное развитие экономики. – 2011. – № 1. – С. 23-26.
  6. Шабашев В. А., Маликайдаров Т. Т. (2015). Понятие налогового потенциала региона и проблемы его развития. Вестник Кемеровского государственного университета, 4–3(64), 284-290.
  7. Майбуров И.А. Налоговая политика. Теория и практика. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2015. – 16 с.
  8. Рогачев А. С. Оценка налогового потенциала территории при реализации государственных программ стимулирования бизнеса / А. С. Рогачев, М. П. Логинов, Н. В. Усова // AlterEconomics. – 2023. – Т. 20, № 3. – С. 663-690.
  9. Совершенствование финансово-кредитного механизма развития органического сельского хозяйства в условиях формирования зеленой экономики / Н. Ф. Зарук, М. В. Кагирова, А. Е. Харитонова, Ю. Н. Романцева // Экономика сельского хозяйства России. – 2022. – № 9. – С. 7-15.
  10. Рогова Т. Н. Налоговый потенциал как элемент финансово-экономической безопасности региона / Т. Н. Рогова, А. П. Пинков // Социальные и экономические системы. – 2023. – № 2-1(41). – С. 193-202.
  11. Madreimov A. O. Assessing Tax Potential of Regions // Journal of Economics, Finance and Management Studies. – 2021. – Vol. 4. – Iss. 11. – pp. 2308-2311.
  12. Mutascu M. Influence of climate conditions on tax revenues // Contemporary Economics. – 2014. – Vol. 8. – Iss. 3. – pp. 315-328.
  13. Зинченко А. П. Метеоусловия и продуктивность растениеводства в России в 2010-2012 гг. / А. П. Зинченко, А. Е. Харитонова // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. – 2014. – № 4. – С. 16-19.
  14. Тихонова А. В. Об основополагающих принципах государственной поддержки сельского хозяйства / А. В. Тихонова // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. – 2016. – Т. 12, № 6(339). – С. 111-121.
  15. Богданов Г. Г. Особенности формирования налогового потенциала Центрального федерального округа / Г. Г. Богданов // Вестник евразийской науки. – 2023. – Т. 15, № S2.
  16. Баташев Р. В. Подходы к определению налогового потенциала / Р. В. Баташев, Х. С. Дашаев, К. М. Исраилов // Экономика и бизнес: теория и практика. – 2023. – № 11-1(105). – С. 61-65.
  17. Белогорская А.Н. Налоговый потенциал региона и методы его оценки / А.Н. Белогорская // Вестник Российского университета кооперации. – 2014. – №3 (17). – С. 30-39.
  18. Назаров М. А. Государственное налоговое планирование на уровне региона: особенности и пути развития / М. А. Назаров, М. И. Иваев, Е. Г. Сафронов // Экономика и предпринимательство. – 2022. – № 3(140). – С. 564-569.
  19. Назарова Н. А. Налоговая нагрузка: принципы и эффективные пути оптимизации / Н. А. Назарова // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2021. – Т. 2. № 2(110). – С. 136-142.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

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».