Налоговый вычет для обучения после окончания средней школы в США

Федеральное правительство США имеет несколько запутанный набор программ, которые помогают семьям платить за высшее образование. Некоторые из этих программ, таких как грант Пелла для студентов с низкими доходами, получают значительное внимание со стороны средств массовой информации и, как представляется, имеют особое значение для семей.

Другие, особенно те, которые действуют через налоговый кодекс, менее широко освещаются. Тем не менее, все эти программы имеют целью заставить людей приобретать дополнительное высшее образование, снижая цену колледжа и ослабляя ограничения ликвидности. Обычно они оправдываются аргументом о возврате инвестиций: заставляя людей получать больше образования, чем они были бы в противном случае, общество извлекает выгоду из-за того, что люди зарабатывают больше, платят достаточно большие налоги для финансирования программ и лучше становятся гражданами по-разному. Однако все эти аргументы зависят от того, какие программы оказывают положительное влияние на колледж. В этом документе мы исследуем одну из основных налоговых расходов на высшее образование: вычет за обучение и плату (DTF) (В России вычет на обучение регулируются статьей 219 Налогового Кодекса РФ: Социальные налоговые вычеты). У DTF есть особенности — резкие ограничения на льготы, основанные на доходе домашних хозяйств, которые делают его очень подверженным причинному анализу. Поскольку мы не находим доказательств того, что DTF оказывает каузальное воздействие на любую меру колледжа, мы применяем экономическую логику к ее структуре, чтобы объяснить вероятные причины, по которым она неэффективна. Например, мы утверждаем, что DTF может восприниматься как изменение в доходах, а не изменение цены в колледже (что на самом деле есть). Если это воспринимается как изменение дохода, его эффект будет незначительным, что согласуется с нашими результатами. Мы предлагаем простые модификации DTF, которые не изменят его стоимость, но это, скорее всего, сделает его более эффективным.

Это исследование имеет независимый прикладной эконометрический интерес, потому что наши данные настолько плотны и точны, что являются почти идеальным приложением для исследования «отверстий для пончиков» в качестве средства для манипулирования форсирующей переменной при анализе разности регрессий. Поскольку оценки DTF страдают от смещения обратной причинности, если мы не учитываем тенденцию домохозяйств к управлению своими доходами, чтобы получить немного ниже отсечки, мы производим непредвзятые причинные оценки, применяя статистически подходящую прорезь для каждого отсечения.

Разумно спросить, почему федеральное правительство имеет как субсидируемые, так и налоговые программы, которые поддерживают расходы отдельных лиц на высшее образование. Программы, которые действуют через налоговый кодекс, например, DTF, имеют преимущество в чрезвычайно низких объемах документации и административных расходах. Форма 8917, в которой файлы семейства для DTF, имеет только 6 вопросов и может занять не более нескольких минут. Напротив, бесплатное приложение для федеральной студенческой помощи (FAFSA), необходимое для грантовых программ, имеет 105 вопросов и требует много времени для завершения. Чтобы помочь Службе внутренних доходов (IRS) администрировать налоговые расходы для высшего образования, школы выдают 1098-T для каждого учащегося. Но затраты на это плюс затраты IRS на обработку дополнительных строк в Налоговом кодексе, даже если очень щедро оцениваются, не могут составлять более 0,1 процента налоговых расходов. В отличие от этого, каждый колледж и министерство образования США поддерживают офис по управлению федеральной грантовой помощью, а стоимость работы этих отделений составляет 10 процентов от общего объема расходов на гранты. Существуют также опасения, что школы совершают мошенничество при администрировании субсидируемой помощи (Оценка затрат на администрирование федеральной грантовой помощи основывается на расчетах авторов. Бюджет Министерства образования США указывает, что федеральные административные расходы составляют около 4,3% от общего объема расходов на гранты. Бюджеты высших учебных заведений предполагают, что их стоимость управления финансовой помощью составляет около 5,4% от грантов. Заботы о мошенничестве см., Например, в Общем управлении отчетности США (2010).).

Пренебрежимо малая стоимость администрирования налоговой программы помощи, такой как DTF, несомненно, является преимуществом, но она может иметь недостатки из-за ее поверхностных аспектов. Если семья платит за обучение и сборы с типичным сроком, он получает свою налоговую помощь в среднем 10,5 месяцев спустя. Это время может сделать налоговую помощь менее склонной к ослаблению ограничений ликвидности, чем помощь на основе грантов, которая приурочена координировать с счетами за обучение. Кроме того, поскольку налоговые правила сложны, семьи могут не понимать, что они имеют право на налоговую помощь, когда они принимают решения колледжа. Такое непризнание может ограничивать причинное влияние программ на образовательные достижения. В частности, семьи могут не воспринимать помощь как изменение цены в колледже (что она есть) и могут вместо этого воспринимать ее как доход. Если они воспринимают это как доход, последствия помощи, вероятно, будут незначительными. Мы показываем, что разумная верхняя граница эффекта дохода DTF — это увеличение посещаемости колледжа на крошечные 0,25 процентных пункта (четверть 1 процентного пункта).

Короче говоря, понимание причинно-следственных эффектов DTF является одновременно выполнимым и важным. Если основанная на налогах помощь причинно увеличивает количество колледжей, ее административные расходы настолько низки, что было бы разумно заменить ее на субсидированную помощь (для анализа федеральных налоговых кредитов для высшего образования см. Bulman and Hoxby (2015), Turner (2011), Long (2004), Hoxby (1998) и Maag and Rohaly (1997).). Если DTF практически не влияет на колледж, экономическая логика может предложить, как DTF может быть изменен, чтобы увеличить его причинные эффекты без увеличения его потенциальных затрат. Это необычная беспроигрышная ситуация.

Мы считаем, что этот документ способствует четырем путям. Во-первых, DTF является важной налоговой программой помощи, которая практически не получила оценки (Для анализа федеральных налоговых кредитов для высшего образования см. Bulman and Hoxby (2015), Turner (2011), Long (2004), Hoxby (1998) и Maag and Rohaly (1997).). Во-вторых, поскольку DTF поддается анализу регрессионных разрывов и, поскольку мы используем почти идеальные административные данные, наши оценки точны и не подвержены ошибкам при допущениях что мы можем хорошо обосновать. В-третьих, наш анализ показывает, что, по-видимому, поверхностные аспекты программы — ее характер, время, способ представления, способ ее получения — могут кардинально изменить его последствия. Вот почему мы сможем реструктурировать DTF, чтобы добиться его предполагаемого эффекта без увеличения его стоимости.

Наконец, наше исследование идеально подходит для исследования манипуляций с форсирующей переменной и использования донных отверстий в анализе разрыва регрессии. Хотя мы не начали это исследование, пытаясь узнать об оптимальных отверстиях для пончиков, наши результаты могли бы сообщить любой такой анализ.

Основное ограничение этого исследования заключается в том, что наши оценки влияния DTF являются локальными для домашних хозяйств с доходом в районе одного из пороговых уровней приемлемости (Наиболее достоверные исследования, которые изучают влияние грантовой помощи, основаны на рандомизации или разрыве регрессии. Они также создают эффекты, которые являются локальными. Например, большинство случайных назначений происходит только среди студентов, которые являются маргинальными для программы по некоторым параметрам, таким как достижение или семейный доход.). К счастью, существует несколько пороговых значений — всего лишь 65 000 долларов США и до 180 000 долларов США — Мы не полагаемся на домохозяйства в узком диапазоне доходов.

Использованные источники

  1. Bulman, George B. and Caroline M. Hoxby. 2015. “The Returns to the Federal Tax Credits for Higher Education.” Tax Policy and the Economy 29: 1-69.
  2. Deming, David and Susan M. Dynarski.  2008. «The Lengthening of Childhood,» Journal of Economic Perspectives, 22(3): 71-92.
  3. Davis, Albert J. 2002. «Choice Complexity in Tax Benefits for Higher Education,» National Tax Journal, 50 (3): 509–538.
  4. Hahn, Jinyong, Petra Todd, and Wilber van der Klaauw. 2001. “Identification and Estimation of Treatment Effects with a Regression-Discontinuity Design.” Econometrica 69(1): 201-209.
  5. Hoxby, Caroline M. 1998. «Tax Incentives for Higher Education.» in Poterba, James M. (ed.), Tax Policy and the Economy, Volume 12, 49–82. MIT Press, Cambridge, MA.
  6. Imbens, Guido, and Karthik Kalyanaraman. 2012. “Optimal Bandwidth Choice for the Regression Discontinuity Estimator.” The Review of Economic Studies 142: 675-697.
  7. Lee, David S. and Thomas Lemieux. 2010. “Regression Discontinuity Design in Economics.” Journal of Economic Literature. 48(2): 281-355.
  8. Long, Bridget Terry. 2004. «The Impact of Federal Tax Credits for Higher Education.» in Hoxby, Caroline M. (ed.), College Choices: The Economics of Which College, When College, and How to Pay For It. Chicago, IL: University of Chicago Press, 101–168..
  9. Maag, Elaine, and Jeffrey Rohaly. 2007. «Who Benefits from the Hope and Lifetime Learning Credit?» Tax Policy Center, Urban Institute and Brookings Institution, Washington, DC.
  10. National Center for Education Statistics, Institute for Education Sciences, U.S. Department of Education. Integrated Postsecondary Education Data System. Online data as of August 2015. nces.ed.gov/ipeds
  11. Turner, Nicholas. 2011. «The Effect of Tax-based Federal Student Aid on College Enrollment», National Tax Journal 64: 839-861.
  12. U.S. Department of the Treasury, Internal Revenue Service. 2002 to 2014. Form 1040 and Instructions for Form 1040.
  13. U.S. Department of the Treasury, Internal Revenue Service. 2007 to 2014. Form 8917 and Instructions for Form 8917.
  14. U.S. General Accountability 2010. «For-Profit Colleges: Undercover Testing Finds Colleges Encouraged Fraud and Engaged in Deceptive and Questionable Marketing Practices,» GAO-10-948T.

 

Оставьте комментарий