Kodėl mokesčių prognozės yra sudėtingesnės nei oro prognozė
Kai meteorologai klysta su oro prognoze, mes tiesiog paimame skėtį. Kai klysta finansų ministerijos specialistai, prognozuodami mokesčių surinkimą, pasekmės gali būti kur kas rimtesnės – nuo neįgyvendintų socialinių programų iki skolinimosi rinkose nepalankiomis sąlygomis. Mokesčių ir biudžeto surinkimo prognozavimas yra viena iš sudėtingiausių fiskalinės politikos valdymo sričių, kur susipina ekonominė teorija, statistika, politiniai sprendimai ir kartais – tiesiog sveiko proto spėlionės.
Mokesčių surinkimo prognozės nėra tiesiog matematinė formulė, į kurią įstatai praėjusių metų duomenis ir gauni atsakymą. Tai dinamiškas procesas, kuriame reikia įvertinti ekonomikos augimo tempus, infliacijos lygį, darbo rinkos pokyčius, verslo pelningumą, vartotojų elgseną ir net geopolitinius įvykius. Pavyzdžiui, 2022 metais daugelis Europos šalių turėjo iš naujo peržiūrėti savo prognozes dėl energijos krizės ir infliacijos šuolio – dalykai, kuriuos niekas negalėjo tiksliai numatyti prieš metus.
Pagrindiniai mokesčių surinkimo prognozavimo metodai
Praktikoje naudojami keli pagrindiniai prognozavimo metodai, ir kiekvienas turi savo privalumų bei trūkumų. Ekstrapoliavimo metodas yra paprasčiausias – imama istorinė tendencija ir pratęsiama į ateitį. Jei per pastaruosius penkerius metus PVM surinkimas augo vidutiniškai 4% per metus, prognozuojama, kad ir kitais metais augs panašiai. Problema ta, kad ekonomika retai kada elgiasi taip nuosekliai.
Ekonometriniai modeliai yra sudėtingesni ir bando įvertinti ryšius tarp skirtingų ekonominių rodiklių. Pavyzdžiui, PVM surinkimas tiesiogiai priklauso nuo vartojimo apimčių, kurios savo ruožtu priklauso nuo disponuojamų pajamų, užimtumo lygio ir vartotojų pasitikėjimo. Šie modeliai gali būti labai sudėtingi, apimantys šimtus kintamųjų ir lygčių.
Lietuvos finansų ministerija naudoja hibridinį metodą, derinantį keletą skirtingų prieigų. Tai protinga, nes vienas metodas gali nepastebi tam tikrų tendencijų, kurias pastebi kitas. Be to, kai skirtingi metodai duoda panašius rezultatus, galima būti labiau užtikrinam dėl prognozės patikimumo.
Kas daro didžiausią įtaką mokesčių surinkimui
Suprantant, kas lemia mokesčių surinkimą, galima geriau valdyti prognozes ir fiskalinę politiką. Ekonomikos augimas yra pagrindinis veiksnys – augant BVP, natūraliai auga ir mokesčių bazė. Tačiau ne visi ekonomikos sektoriai prisideda vienodai. IT sektorius gali sparčiai augti, bet jei jame vyrauja mažas pelningumas ar mokestinės lengvatos, tai nesukurs proporcingo mokesčių surinkimo augimo.
Darbo rinkos situacija tiesiogiai veikia gyventojų pajamų mokestį ir socialinio draudimo įmokas. Kai nedarbo lygis mažas ir atlyginimai auga, šie mokesčiai auga sparčiau nei bendras ekonomikos augimas. 2023 metais Lietuvoje tai buvo labai akivaizdu – nepaisant lėtėjančios ekonomikos, mokesčių surinkimas augo stipriau nei tikėtasi, nes darbo rinka išliko įkaista.
Infliacijos poveikis yra dviprasmis. Viena vertus, infliacija automatiškai padidina nominalius mokesčių surinkimus – tie patys produktai ir paslaugos apmokestinami didesne nominalia verte. Kita vertus, aukšta infliacija gali slopinti vartojimą ir investicijas, taip sumažindama realią mokesčių bazę. Be to, infliacijos laikotarpiu gali išaugti šešėlinės ekonomikos dalis, nes verslai bando išvengti kainų kėlimo perkeliant dalį veiklos į pilką zoną.
Biudžeto planavimo realybė: tarp optimizmo ir atsargumo
Biudžeto planavimas yra ne tik techninis, bet ir politinis procesas. Vyriausybės natūraliai linkusios būti optimistiškos dėl mokesčių surinkimo prognozių – tai leidžia planuoti daugiau išlaidų ir įgyvendinti daugiau pažadų. Tačiau pernelyg optimistiškos prognozės gali privesti prie biudžeto deficito ir skolinimosi poreikio.
Daugelis šalių taiko atsargumo principą – geriau prognozuoti šiek tiek mažesnį surinkimą nei tikimasi, nei atvirkščiai. Jei surenkama daugiau nei planuota, tai gera problema – galima sumažinti deficitą ar skirti papildomų lėšų prioritetinėms sritims. Jei surenkama mažiau, tenka skubiai mažinti išlaidas ar skolintis, o tai visada skausminga.
Lietuvoje fiskalinės drausmės taisyklės reikalauja, kad biudžeto prognozės būtų pagrįstos konservatyviomis ekonominės raidos prielaidomis. Tai reiškia, kad oficialios ekonomikos augimo prognozės paprastai būna žemesnės nei nepriklausomų analitikų. Tai protinga praktika, nors kartais sulaukia kritikos iš tų, kurie norėtų daugiau išlaidų.
Mokesčių administravimo vaidmuo prognozėse
Dažnai pamirštama, kad mokesčių surinkimas priklauso ne tik nuo ekonomikos būklės, bet ir nuo to, kaip efektyviai mokesčiai administruojami. VMI modernizacija ir skaitmeninių įrankių diegimas gali reikšmingai pagerinti mokesčių surinkimą be jokių įstatymų pakeitimų.
Pavyzdžiui, i.SAF sistemos diegimas Lietuvoje leido VMI geriau stebėti sandorius realiuoju laiku ir greičiau identifikuoti nesąžiningus mokesčių mokėtojus. Tai padidino PVM surinkimą keliais procentiniais punktais. Prognozuojant mokesčių surinkimą, būtina įvertinti tokius administracinius patobulinimus – jie gali duoti papildomų pajamų net ir stagnuojančioje ekonomikoje.
Mokestinė kultūra taip pat keičiasi laikui bėgant. Jaunesnės kartos verslininkai paprastai yra labiau linkę laikytis mokestinės drausmės nei vyresnieji, kurie pradėjo verslą 1990-aisiais, kai mokesčių vengimas buvo beveik norma. Šis kultūrinis pokytis yra lėtas, bet ilgalaikėje perspektyvoje didina mokesčių surinkimą.
Kaip valdyti rizikas, kai prognozės nepasitvirtina
Net ir geriausios prognozės kartais būna klaidingos. Svarbu turėti mechanizmus, kaip reaguoti, kai realybė nukrypsta nuo plano. Biudžeto rezervai yra pirmoji gynybos linija – tai lėšos, skirtos nenumatytiems atvejams. Lietuvoje paprastai rezervuojama apie 1% biudžeto išlaidų.
Vidmetinė biudžeto peržiūra leidžia koreguoti planus metų eigoje, kai tampa aišku, kad prognozės buvo per optimistiškos ar per pesimistiškos. Daugelis šalių atlieka tokią peržiūrą birželį ar liepą, kai jau yra pusės metų faktiniai duomenys. Tai leidžia laiku imtis korekcinių veiksmų, jei reikia.
Automatiniai stabilizatoriai taip pat padeda sušvelninti prognozių klaidų pasekmes. Pavyzdžiui, jei ekonomika lėtėja ir mokesčių surenkama mažiau, automatiškai išauga išlaidos nedarbo pašalpoms. Tai padidina deficitą, bet stabilizuoja ekonomiką ir neleidžia jai per greitai smukti.
Svarbu suprasti, kad lankstumas yra raktas į sėkmingą fiskalinės politikos valdymą. Šalys, kurios per griežtai laikosi pradinių planų net ir keičiantis aplinkybėms, dažnai susiduria su didesnėmis problemomis nei tos, kurios sugeba greitai prisitaikyti.
Skaitmeninė transformacija ir duomenų revoliucija prognozavime
Pastaraisiais metais mokesčių prognozavimas patiria tikrą revoliuciją dėl didžiųjų duomenų ir dirbtinio intelekto galimybių. Realaus laiko duomenys iš elektroninių atsiskaitymų sistemų, banko operacijų, prekybos centrų pardavimų leidžia stebėti ekonomikos pulsą daug tiksliau nei anksčiau.
Tradiciškai mokesčių prognozės rėmėsi ketvirčio ar mėnesio duomenimis, kurie paskelbiami su dideliu vėlavimu. Dabar galima stebėti kasdienius mokesčių surinkimo duomenis ir greitai pastebėti nukrypimus nuo tendencijos. Tai leidžia ne tik tiksliau prognozuoti, bet ir greičiau reaguoti į pokyčius.
Mašininio mokymosi algoritmai gali apdoroti daug sudėtingesnius ryšius tarp kintamųjų nei tradiciniai ekonometriniai modeliai. Jie gali pastebėti neakivaizdžius modelius duomenyse, kuriuos žmogus praleistų. Tačiau svarbu suprasti, kad AI nėra stebuklingas sprendimas – jis veikia gerai tik tuomet, kai turi pakankamai kokybišką istorinę duomenų bazę ir kai ekonominės struktūros iš esmės nesikeičia.
Praktiniai patarimai valdžios institucijoms ir analitikams
Remiantis gerąja tarptautine praktika ir Lietuvos patirtimi, galima suformuluoti keletą konkrečių rekomendacijų, kaip gerinti mokesčių ir biudžeto prognozavimą bei fiskalinės politikos valdymą.
Pirma, būtina naudoti kelis nepriklausomus prognozavimo metodus ir palyginti jų rezultatus. Jei skirtingi metodai duoda labai skirtingus rezultatus, tai signalas, kad reikia giliau išanalizuoti priežastis ir įvertinti rizikas. Nereikėtų pasikliauti vienu „pagrindinu” modeliu.
Antra, prognozės turėtų būti pateikiamos su pasikliautinaisiais intervalais, o ne kaip vienas tikslus skaičius. Pavyzdžiui, vietoj „mokesčių surinkimas augs 5%” geriau sakyti „mokesčių surinkimas augs 3-7%, bazinis scenarijus 5%”. Tai padeda politikams ir visuomenei suprasti neapibrėžtumą.
Trečia, būtina reguliariai vertinti prognozių tikslumą ir mokytis iš klaidų. Daugelis institucijų vengia viešai pripažinti, kad jų prognozės buvo netikslios, bet tai būtina profesionalumui. Sistemingas prognozių klaidų analizavimas padeda nustatyti, kurie metodai veikia geriau, o kurie prasčiau.
Ketvirta, fiskalinės politikos sprendimai turėtų būti grindžiami ne tik prognozėmis, bet ir atsparumo testais. Kas nutiks, jei ekonomika augs lėčiau nei tikimasi? Ar biudžetas išliks tvarbus? Ar bus galima įgyvendinti prioritetines programas? Šie „ką jeigu” scenarijai padeda pasiruošti nepalankiems pokyčiams.
Penkta, svarbu užtikrinti prognozavimo proceso skaidrumą ir nepriklausomumą. Kai prognozės rengiamos uždarai ir politikai gali daryti spaudimą optimizuoti skaičius, patikimumas mažėja. Geriausia praktika – turėti nepriklausomą fiskalinę tarybą ar instituciją, kuri vertina vyriausybės prognozes ir viešai pateikia savo nuomonę.
Fiskalinės politikos valdymas kintančiame pasaulyje
Mokesčių ir biudžeto surinkimo prognozavimas niekada nebus tikslus mokslas – per daug kintamųjų, per daug neapibrėžtumo. Tačiau tai nereiškia, kad reikia atsisakyti bandymų gerinti prognozes ir fiskalinės politikos valdymą. Priešingai, sparčiai kintančiame pasaulyje, kur ekonomikos ciklai tampa trumpesni, o šokai dažnesni, gebėjimas tiksliai prognozuoti ir greitai prisitaikyti tampa dar svarbesnis.
Šiuolaikinis fiskalinės politikos valdymas turi derinti technologines galimybes su sveiku skepticizmu. Didieji duomenys ir dirbtinis intelektas gali labai pagerinti prognozių tikslumą, bet niekada nepakeis žmogiškojo sprendimo ir politinio vertinimo. Galiausiai, biudžetas nėra tik skaičių lentelė – tai dokumentas, atspindintis visuomenės prioritetus ir vertybes.
Lietuvos patirtis rodo, kad konservatyvus požiūris į prognozavimą, stiprus mokesčių administravimas ir lankstumas reaguojant į pokyčius leidžia išlaikyti fiskalinę stabilumą net ir sudėtingomis sąlygomis. Tai nėra tobula sistema, bet ji veikia pakankamai gerai, kad šalis galėtų sėkmingai valdyti savo finansus ir planuoti ateitį. Ir galbūt svarbiausia – mokesčių prognozavimas ir biudžeto valdymas turėtų būti ne tikslas savaime, o įrankis siekiant platesnių tikslų: ekonominio augimo, socialinės gerovės ir visuomenės pasitikėjimo valstybe.
