❔Что мы знаем о планируемой прогрессивной шкале?

Мы знаем 2 вещи: (i) предложение обсуждается, (ii) параметры пока не утверждены

Депутат Анатолий Аксаков делится своим предположением о параметрах:

А вот для кого она вырастет, пока не решили, рассказал глава комитета по финансовому рынку Анатолий Аксаков: «Суммы и этапы, с которых будут браться повышенные налоги, находятся на стадии формирования. Например, доход составляет 1 млн руб. в год, тогда налог будет 15%. Если годовой заработок 3 млн руб., налог 17%. От 5 млн руб. 20%. Это я говорю условно, конкретные цифры пока назвать не могу».

Коммерсант добавляет:

По данным Росстата, больше этой суммы зарабатывает 15% россиян, которых теоретически может коснуться реформа.

Откуда берется оценка в 15%?

@c0ldness

❔Откуда мы значем, что лишь 15% россиян зарабатывают больше 1 млн./год?

Основным нашим источником данных о распределении доходов является оценка Росстата - таб. 4.6 тут

Она говорит, например, что по итогам 2023 россиян со среднедушевыми месячными доходами между 10 и 14 тыс. руб. было примерно 5.2%

С этим есть две проблемы

Первая в том, что границы распределения этих тут грубые и не дают нам в лоб оценить долю россиян с доходами выше 1000,0000 / 12 = 83 тыс. руб / мес.

Что делать?

@c0ldness

Дело в том, что Росстат полагается на довольно жесткое предположение о лог-нормальном распределении доходов

Это распределние всего с двумя параметрами, которое можем идентифицироть из таблички "простым советским способом"

Мы можем взять цифры из таблички, решить систему из 2-х уравнений вида:

(a) cdf(lognorm(mu,sigma),19krub) = доля населения с доходами ниже 19 тыс руб

(b) cdf(lognorm(mu,sigma),27krub) = доля населения с доходами ниже 27 тыс руб

...и найти mu, sigma - параметры логнормального распределения Росстата

Это даст нам возможность оценивать доли населения в произвольных доходных интервалах - например, выше 83.3 тыс. руб.

Проделаем это упражнение

@c0ldness

Как видно при mu, sigma = {3.64746, 0.742925} наша накопленная ф-ция вероятности полностью совпадает с циферками из таблички

Так же, имея эту ф-цию мы можем проверить откуда взялась цифра в "снижение порога затронет 15% россиян" :

from scipy.stats import lognorm

di_log_norm = lognorm(s=0.742924808894822, scale=np.exp(3.647462305438866) )

INCOME = 1000 / 12

(1- di_log_norm.cdf(INCOME))*100
# 14.8313

Все сходится? Да - но тут начинаются более серьезные проблемы

@c0ldness

Дело в том, что эта оценка верна для распределение среднедушевых доходов домохозяйств, но не для налоговой базы для НДФЛ

Эта оценка была бы верна, если 100% домохозяйств имели бы вид: 1 взрослый занятый налогоплательщих без детей/иждивенцев 👨‍🦱

В реальной жизни мы имеем "зоопарк" видов домохозяйств, которые могут состоять из 2х взрослых с со всеми возможными комбинациями статуса занятости, могут состоять из комбинации взрослых и детей 👨‍👩‍👦‍👦 , из детей из взрослых 👩‍👧‍👧 - в общем надеюсь ясно

@c0ldness

Это значит, что даже если СРЕДНЕДУШЕВОЙ доход дохомозяйства ниже 1 млн. в год, такое д/х вполне может и будет платить повышенный НДФЛ, если хотя бы 1 его член имеет доход выше порога в 1 млн руб/год

Любые более сложные виды домохозяйств, чем "1 дом = 1 налогоплательщик" значат, что доля насления, чей бюджет затронет повышение НДФЛ выше 15%

@c0ldness

Дело в том, что оценка в 15% опирается на распределение доходов 2023 года, а снижение порога по повышенной ставке НДФЛ, которое мы обсуждаем произойдет в 2025

Использовать распределение 2023 года для оценки доли домохозяйств, на которые повлияет повышение налога в 2025 - можно, но нужно тогда обсудить, почему мы ждем 2 года нулевого номинального роста доходов

При росте доходов без коррекции на инфляциию на 8-10% в 2024-25 снижение порога по НДФЛ в 15% затронет, по нашим оценкам 25-30% домохозяйств

@c0ldness

Добрый день, @c0ldtalk.

Обычно для этих оценок используют микро-данные обследований бюджетов домохозяйтсв, но соотвествующая база Росстата "Микроданные выборочных обследований бюджетов домашних хозяйств" находится в состоянии длительнгого отпуска и недоступна

Микроданные ВНДН-2022 свободно доступны тут (https://rosstat.gov.ru/free_doc/new_site/vndn-2022/index.html). После экспорта из их экзотического формата Nesstar в .sav можно загрузить данные обследования домохозяйств и получить:

library(data.table)
library(haven)

vndn2022 <- as.data.table(read_sav("IND.sav", encoding = "cp1251"))

# Переменные: 
# H01_02 — Число исполнившихся лет
# R_DEN — Сумма денежного вознаграждения до выплаты подоходного налога по основному месту работы. NB: это оцененная переменная.
# KVZV — Коэффициент взвешивания

# Доля индивидов с доходом свыше 1 млн руб. в год
vndn2022[ H01_02 >= 18, weighted.mean(R_DEN > 1e6, w = KVZV)]
# 0.07171118

​​Встречаемся сегодня в 1️⃣8️⃣:0️⃣0️⃣ в эфире Pro Markets - ACI Russia с Кириллом Кононовым, Алексеем Третьяковым и Егором Сусиным

🔥 Тема "Рынки после 17.03.2024"

Если вы тоже готовы высказаться, поднимайте руки 🙋🏼‍♀️ или пишите комментарии 👇🏻👇🏻👇🏻

А подключиться онлайн можно в
📍Телеграм
📍Clubhouse

Если вы готовы выступить спикером или модератором эфира по любой профильной теме в будущем, 📩 напишите нам +7 (926) 143-59-23 WhatsApp/Telegram или на почту acirussia@gmail.com

Расскажу про интересный феномен, который часто наблюдается в экономических данных – т.н. bunching (я бы перевел его в этом контексте как «скопление»). Да на самом деле не только в экономических, в самых разных данных, характеризующих жизнь общества.

Представьте, что есть данные по некоторой величине; сама по себе величина достаточно «гладкая»: например, это может быть зарплата или количество сотрудников в компании, в отрыве от регулирования такие величины могут принимать самые разные значения. Теперь представьте, что государство вводит регулирование, которое дискриминирует, по-разному относится к людям исходя из значения этой величины. Меньше X — одно регулирование, выше X — другое регулирование. В таких случаях раз за разом можно наблюдать один и тот же феномен: невероятно высокую концентрацию людей или объектов «чуть ниже X» или «чуть выше X» (в зависимости от того, что людям более выгодно).

Примеров бесконечное множество. Количество сотрудников: если начиная с 50 сотрудников фирма будет рассматриваться как «большая» или «средняя» с большим регулированием, то вы обнаружите, что какое-то дикое количество фирм будет иметь 49 сотрудников. Вот как-то так получается! Или всяческие оценки по тестам: если для поступления нужно, условно, больше 80 баллов, то почему-то у какого-то дикого количества поступающих будет 81 балл.

Из последнего, что попадалось на глаза – частота людей, получающих соответствующий уровень дохода в Австралии. Там прогрессивная шкала, и выше некоторых уровней дохода включается повышенная ставка. Так вот, кто бы мог подумать, но какое-то дикое количество людей получает максимально возможный доход прямо перед точкой отсечения (см. график, пики на графике = bunching, скопление). Не нужно быть вангой, чтобы понять, что вскоре это будет и в РФ.

"А этот депозит оформляем на тещу"

@c0ldness