доктор экономических наук,

кандидат физико-математических наук

Некоторые соображения об определении понятия стоимости имущества для целей налогообложения и об оценке этой стоимости

Излагаемые ниже соображения возникли у меня в связи с подготовкой нормативных и методических документов по проведению массовой оценки стоимости недвижимого имущества для целей налогообложения и в связи с рассмотрением многочисленных предложений по отдельным пунктам этих документов. Я остановлюсь только на двух взаимосвязанных вопросах:

1) как определить само понятие той стоимости, которая, в конечном счете, будет установлена методами массовой оценки?;

2) каковы основные требования к тем экономико-математическим методам, которые должны использовать специально подготовленные оценщики при определении этой стоимости для конкретных объектов?

При этом в целях сокращения текста и упрощения изложения я буду именовать “стоимость имущества для целей налогообложения, определяемую методами массовой оценки” и тех оценщиков, которые эту стоимость определяют, более короткими терминами: “налогооблагаемая стоимость” (НС) и “налоговые оценщики”. Подчеркиваю, что эти условные термины введены здесь для целей понимания данного документа (не вступая в дискуссию с тем, что в других известных материалах используются также термины “кадастровая стоимость" и “кадастровые оценщики”).

Наконец, те ценообразующие факторы, на основе которых должна устанавливаться НС по объектам определенного типа в определенной территориальной зоне, будем называть “учитываемыми” (отвлекаясь от того, как должен устанавливаться перечень этих факторов). Попробуем разобраться, каково экономическое содержание НС и как она должна рассчитываться. В этих целях я опираюсь на условные числовые примеры.

Начнем рассмотрение с простейшей ситуации. В населенном пункте А имеется 100 коттеджей и для них как-то отобраны учитываемые ценообразующие факторы. Допустим, что по всем 100 коттеджам значения этих факторов одни и те же, т. е. с этих позиций все коттеджи “одинаковы”, “идентичны”. Тем самым и НС у всех коттеджей должна быть одной и той же. Чтобы ее установить, налоговые оценщики провели индивидуальную оценку рыночной стоимости (РС) 10 случайно отобранных коттеджей (или использовали данные независимых оценщиков рыночной стоимости каких-то 10 коттеджей). Получили следующие результаты (в условных единицах стоимости на 1 кв. м площади коттеджа, у. е.):

50, 78, 85, 96, 104, 115, 122, 150.

Примечание. Значения РС по 10 коттеджам оказались разными потому, что на РС каждого из них повлияли не только учитываемые, но и другие (“не основные”) ценообразующие факторы, которые при массовой оценке приходится игнорировать.

Будем говорить, что данные 10 объектов являются обучающей выборкой из генеральной совокупности наших коттеджей. Будем также считать, что объем этой выборки (10 единиц) является достаточным для установления НС (о том, как это установить, мы поговорим ниже).

Задача массовой оценки состоит в том, чтобы по данным обучающей выборки установить НС по всем объектам генеральной совокупности (или хотя бы по 90 “оставшимся” коттеджам). Каким образом это можно сделать? Рассмотрим четыре варианта.

Вариант 1 (“по максимуму”). НС=150. В этом случае собственники коттеджей будут недовольны. Они вызовут независимых оценщиков и докажут в суде, что налоговые оценщики всюду (или почти всюду ошиблись в большую сторону). Тем самым, будет поставлена под сомнение сама методика массовой оценки. Есть и другой недостаток: значение 150 может быть "сильно нерыночным" из-за того, что объект оказался нетипичным, ошибся оценщик или объект был оценен не совсем на ту дату, которая нужна.

Вариант 2 (“по минимуму”). НС=70. Здесь собственники коттеджей будут довольны, но государство “недоберет” налогов. Кроме того, минимальное значение также может оказаться “сильно нерыночным”.

Вариант 3 (“по среднему”) НС=100. Этот способ (на самом деле это не один способ, так как здесь можно использовать разные “средние”, скажем, среднее арифметическое и медиану) элиминирует влияние резко выделяющихся крайних (экстремальных) значений, однако в этом случае “недовольных” собственников будет примерно половина, а это очень много.

На этом основании кажется целесообразным использовать не среднее, а “смещенное в меньшую сторону” значение. Это будет еще один вариант:

Вариант 4 (“уменьшенное среднее”). Такое смещенное от среднего значение также можно рассчитывать разными способами, на чем мы пока не будем подробно останавливаться. Допустим, что один из таких способов дал НС=80. В этом случае будут два недовольных собственника, для которых РС составляет 50 и 78. Однако отклонение для второго коттеджа невелико и в суд из-за этого, скорее всего, не пойдут. Что же касается первого, то здесь “по делу” нужна индивидуальная оценка, поскольку здесь либо допущена ошибка при определении РС=50, либо на РС оказали влияние какие-то такие факторы, которые не существенны для всех остальных 9 коттеджей и не были включены в перечень учитываемых факторов стоимости.

Итак, допустим, что в данном случае принято решение установить НС=80. Каков экономический смысл этой величины? Какому определению отвечает это понятие?

Важное замечание: данная проблема решалась бы элементарно, если бы НС определялась по вариантам 1, 2 или 3. В таком случае мы могли бы определить понятие НС коттеджа как максимальную (минимальную, среднюю) рыночную стоимость одного коттеджа данной совокупности(т. е. расположенных в пункте А, и имеющих одни и те же (заданные) значения учитываемых ценообразующих факторов).

Покажем, что величина, получаемая по Варианту 4, не является рыночной стоимостью для каждого из 100 коттеджей! Действительно, она не совпадает с РС ни по одному из “индивидуально оцененных” коттеджей (при НС=85 она совпадала бы с РС только для одного коттеджа). Тем самым, нельзя сказать, что НС является рыночной стоимостью коттеджа, оцененной каким-либо методом массовой оценки. Более того, эта величина НС=80 не является ни максимальной, ни минимальной, ни средней, ни наиболее вероятной РС коттеджей данной совокупности. Однако, поскольку НС=80 превышает рыночную стоимость только по двум коттеджам из десяти, т. е. в 20% случаев, мы можем сказать, что НС коттеджа является 20%-ным квантилем рыночных стоимостей коттеджей данной совокупности. Цифра 20% здесь, разумеется, условная — ее можно заменить, например, на 10% или на 25%. По моему личному мнению, цифра 10% лучше — в этом случае поводов для обращения в суд, т. е. для оспаривания результатов массовой оценки, будет 10% или меньше. Этому в данном примере отвечало бы значение НС=78. Соответствующая 10%-ная квантиль в статистике называется децилем (децильным значением) и широко используется (скажем, при сравнении верхней и нижней децильных групп населения по доходам).

Проведенный анализ показывает, что определение такого типа будет наиболее приемлемым. Сформулируем его еще раз для общего случая (для упрощения мы говорим об РС объекта, хотя и в приведенном выше примере и на практике оценщики чаще оперируют с удельными показателями типа РС 1 кв. м. площади квартиры).

Налогооблагаемая стоимость объекта — это децильное (или какое-то иное квантильное) значение РС по совокупности аналогичных (т. е. имеющих те же значения учитываемых ценообразующих факторов) объектов.

Поясню еще раз. Налогооблагаемая стоимость (НС) не является рыночной стоимостью (РС) потому, что при оценке РС необходимо учесть по возможности все ценообразующие факторы, тогда как при оценке НС круг этих факторов искусственно (нормативно) ограничивается для обеспечения технической возможности проведения массовой оценки. Таким образом, различие НС и РС связано не с методами оценки, а с кругом ценообразующих факторов, учитываемых при оценке. Теперь становятся понятнее некоторые требования к методам массовой оценки.

1. Чем больше перечень учитываемых факторов, тем более узкими становятся группы объектов с совпадающими значениями этих факторов, тем больше становится количество этих групп. Это значит, что здесь потребуется большее количество обучающих выборок, больший объем исходной информации о РС отдельных объектов, что повышает затраты на саму массовую оценку. К тому же, возникают группы, содержащие менее 10 аналогичных объектов. В таких группах децильное значение совпадает с минимальным и потому с большей вероятностью может оказаться “нерыночным” или резко выделяющимся.

2. Если количество учитываемых факторов мало, группы становятся большими, но в пределах одной группы окажутся в некотором смысле разнородные объекты и будет достаточно большой разброс РС.

3. Поэтому при отборе учитываемых факторов необходимо обеспечить компромисс между неоднородностью объектов, включаемых в одну и ту же группу (т. е. неотличимых по значениям учитываемых факторов), количеством и объемом обучающих выборок и возможными ошибками при установлении РС по объектам обучающих выборок. Заранее и централизованно устанавливать единый на все случаи жизни перечень учитываемых факторов нецелесообразно, во всяком случае, для крупных территорий.

Выше мы условно приняли, что выборка объема 10 единиц достаточна для установления НС. Вообще говоря, это допущение достаточно разумно: по существу, при таком подходе мы “отбрасываем” объект с наименьшей РС (подозревая его “нетипичность”) и ориентируемся на второй по величине. Тем не менее, в конкретных расчетах может выявиться необходимость “отбросить” и этот объект — тогда требуемую выборку придется расширить до 20 единиц. Другими словами, и здесь в общем случае не может быть окончательных и пригодных на все случаи жизни рекомендаций по объему обучающей выборки.

Замечание. Выше мы предположили, что по каждому из объектов обучающей выборки нам уже известна рыночная стоимость. На практике ситуация несколько иная — по таким объектам обычно известна только цена предложения. Если это так, то без показателей РС всё равно не обойтись. Для этого необходимо (может быть, на основе какого-то более широкого круга объектов) выявить соотношение между ценой предложения и РС. Зная это соотношение, можно хотя бы ориентировочно определить РС по объектам обучающей выборки.

Теперь рассмотрим несколько более общую ситуацию, когда в населенном пункте имеется несколько типов коттеджей, различающихся по значениям учитываемых ценообразующих факторов.

Здесь надо каждый тип коттеджей представить как отдельную группу объектов, рассмотреть каждую из групп и для каждой установить свою КС. Проблема возникнет только тогда, когда в некоторых группах окажется мало объектов, по которым известны значения РС. Другими словами, все группы объектов придется разделить на два класса:

·  группы, в которых имеется обучающая выборка, достаточная для установления НС — назовем их условно “хорошие группы”;

·  группы, в которых либо нет обучающих выборок, либо этих выборок недостаточно для установления НС — “плохие группы”.

Как же определять НС для плохих групп? На практике в этих целях используют так называемые модели зависимостей РС от ценообразующих факторов. Разберемся в этом на простом примере оценки квартир. Пусть есть два ценообразующих фактора: количество комнат и тип здания.

Допустим, что достаточно точно оценены РС 1 кв. м. по панельным зданиям с 1-, 2-, 3- и 4-комнатными квартирами в микрорайоне Б, тогда как по кирпичным зданиям известны РС только по 2- и 4-комнатным квартирам. Из предыдущих рассмотрений вытекает, что необходимо прежде всего оценить НС по хорошим группам квартир, и только затем перейти к 1‑ и 3‑комнатным квартирам в кирпичных домах микрорайона.

Конечно, можно провести дополнительную работу и оценить десяток таких квартир (т. е. создать и здесь “хорошие” обучающие выборки), но проще “установить зависимость”. Это можно делать по‑разному, но с математической точки зрения мы имеем дело с одной и той же задачей интерполяции: известны значения функции двух переменных (в данном случае они дискретные) в некоторых точках и надо оценить ее значение в других точках. Для решения такой задачи в математике давно разработаны различные методы (см. , Эконометрические зависимости: принципы и методы построения. ‑М.: Наука, 2002).

Однако известные методы регрессионного анализа для этой цели неприменимы! Дело в том, что в этих методах предполагается, что вид зависимости (функции) заранее известен, тогда как в данном случае его-то как раз и надо установить. Более того, известный прием, когда правильность выбора вида зависимости определяется по значению коэффициентов корреляции или детерминации, не годится тоже — в статистике обосновываются совсем иные методы для того, чтобы принять или отвергнуть те или иные гипотезы или выбрать лучшую из нескольких гипотез (включая и гипотезы о виде зависимостей). Одним из распространенных и обоснованных здесь является критерий отношения правдоподобия Неймана-Пирсона, с которым многие оценщики, по-видимому, не знакомы.

Другими словами, значения НС для групп “с недостаточной или отсутствующей исходной информацией” можно получать путем интерполяции значений НС для других групп, а отнюдь не путем построения регрессионных зависимостей между РС и ценообразующими факторами по всем объектам всех обучающих выборок. Поясним это подробнее.

Во‑первых, если мы построим регрессионную зависимость РС от ценообразующих факторов, она будет именно регрессионной и потому не даст точного совпадения для хороших групп объектов. Спрашивается, если она не дает точного совпадения для этих групп, почему же этой зависимостью можно пользоваться для других групп?

Во‑вторых, если налоговый оценщик рассматривает несколько вариантов вида соответствующей зависимости и выбирает из них тот, которому отвечает больший коэффициент корреляции или детерминации, это отнюдь не означает, что в этом варианте для всех хороших групп отклонение фактически найденных НС от рассчитанных по регрессионной зависимости будет меньше.

Наконец, задачей налогового оценщика является установление НС, а не РС, поэтому, если и строить какую-то зависимость, то только для НС, а ее значение, в отличие от РС, одно и то же для всех объектов каждой группы. Поэтому при построении зависимости мы будем иметь столько известных точек, сколько у нас имеется хороших групп. Количество таких групп обычно невелико (в лучшем случае несколько десятков) и построить по этим данным “хорошую” многофакторную зависимость не удастся.

Таким образом, использование интерполяции будет единственно возможным вариантом. Это дает возможность использовать результаты оценки НС по другим микрорайонам. Например, если в ходе решения “интерполяционных задач” выяснилось, что НС в 1‑комнатных квартирах в разных микрорайонах и разных типах зданий на 5‑10% меньше, чем в 2‑комнатных, или, что НС в трехкомнатных квартирах весьма близка к среднему арифметическому из НС для двух‑ и четырехкомнатных квартир, это можно использовать в качестве дополнительной информации при решении данной конкретной задачи по микрорайону Б. Тем самым, речь идет не только о “простой” интерполяции (типа обычной линейной интерполяции), но и о гораздо более сложных интерполяционных процедурах, учитывающих большой объем исходной информации разного рода о рассматриваемых и других объектах.

Такая информация должна, разумеется, включать и суждения оценщика о характере влияния отдельных факторов на РС и о “степени типичности или представительности” отдельных объектов, выраженные, например, в форме “весов”, которые должны быть приписаны отдельным значениям РС при их статистической обработке. Укажу лишь один момент на примере.

В обучающей выборке есть данные о РС 100 квартир данной группы. Однако в эту выборку вошли и 20 двухкомнатных квартир в одном и том же доме, оцененные одной и той же оценочной фирмой в одно и то же время. Думаю, что эти данные нельзя рассматривать как независимые — при статистической обработке их надо считать, скорее всего, одной точкой или, в крайнем случае, приписать каждой такой РС вес не более 0,2. Поэтому указать какую-то единую формулу или прием, пригодные для интерполяции “на все случаи жизни”, по нашему мнению, нельзя. Представляется, что здесь оценщики могут использовать различные (но не самые “общераспространенные”) методы прикладной статистики в сочетании со своими экспертными оценками.

В задачу данного документа (и самой методики оценки НС!) не входит описание таких методов, хотя некоторые из них я бы мог изложить — с применением необходимого в таком случае математического аппарата.

Гораздо важнее изложить простые методологические требования к ним:

1)  для хороших групп объектов — НС должна определяться по указанной выборке;

2)  для плохих групп объектов — НС должна определяться исходя из значений НС по хорошим группам. При этом, разумеется, должны учитываться как зависимости НС от ценообразующих факторов, так и объем и надежность имеющейся информации о РС объектов в различных группах. При этом термин “зависимости” здесь следует понимать в широком смысле, а именно: требуемые зависимости могут быть выражены не только формулами, но и таблицами или в иной форме (например, может учитываться, что при увеличении какого‑то фактора НС возрастает).

Я не ставил своей задачей критиковать предлагаемые практикующими оценщиками методики оценки НС или, наоборот, поддерживать чью-то позицию. Вместе с тем, не могу не отметить тот положительный факт, что в последнее время оценщики (особенно те, которые имеют неплохую математическую подготовку) начинают уделять всё большее внимание содержательной основе и экономическому обоснованию предлагаемых к применению современных экономико-математических методов. Формальное же использование методов, разработанных в прошлом тысячелетии для совершенно иных целей, вызывает настороженность не только у меня.

Причина нынешнего возникновения соответствующих предложений объяснима: в период массового исхода настоящих ученых — их место в научной и образовательной сфере заняли конъюнктурщики, и сейчас мы пожинаем плоды этого. Под видом математизированных методик оценки нам предлагается некий гибрид, совмещающий принципы “чего изволите” и “нас так учили, и я больше ничего иного не знаю и не умею”.

Особенно печально, когда такой гибрид предлагается на основе сугубо затратного подхода (без обоснованных “рыночных свидетельств”) — не только для массовой оценки машин и оборудования (эти вопросы как раз сейчас обсуждаются на *****), а именно для массовой оценки участков земли (в том числе, недр), для которых прямое применение затратного подхода вообще невозможно. Очевидный отказ от применения сравнительного (рыночного) и доходного (на основе капитализации) подходов, т. е. отказ от основ теории оценки, — лишает получаемые результаты научной обоснованности и практической достоверности.

Автор приносит свою благодарность и , чьи соображения и предложения были учтены при подготовке этого текста.