Теневая экономика в регионах россии оценка на основе mimic модели

Обновлено: 07.07.2024

Для данной статьи нет доступного предпросмотра.
Приобретенный контент поставляется как PDF документ.

Цена: $14.00 Выбранная статья добавлена в корзину Выбранный номер добавлен в корзину

Настоящий текст был включен в «On Demand» согласно лицензии, полученной от издателя. По всем вопросам, касающимся данного текста, просьба обращаться непосредственно к издателю.

РЕГИОНАЛЬНЫЕ И МЕЖРЕГИОНАЛЬНЫЕ АСПЕКТЫ СТРУКТУРНОЙ И ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПОЛИТИКИ

East View offers a broad range of library services and databases of global authoritative content, including numerous collections from Russia and the former Soviet states, East Asia, and the Middle East.

Обратная связь

Таблица соответствий транслитерации

Поиск в транслитерации доступен для всех языков, основанных на Кириллице. Просто укажите поисковые слова в поле для поиска и платформа автоматически найдет все релевантные совпадения (например, при поиске по "Moskva" платформа выполнит поиск "Moskva ИЛИ Москва").

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Копылова Юлия Геннадиевна

В статье рассмотрены методы расчета уровня теневой экономики , применяемые в различных странах, отмечены их положительные и отрицательные стороны. Выявлены недостатки применения MIMIC-моделирования , используемого Всемирным банком при оценке уровня теневой экономики , а также методов, Государственным комитетом по статистике Российской Федерации. Проведен анализ статистических данных Статкомитета стран СНГ, Госкомстата России и Всемирного банка. Автором проведена корректировка данных уровня теневой экономики России и некоторых зарубежных стран на коэффициент, рассчитанный на основе долей составляющих элементов теневой экономики в составе ненаблюдаемой. Полученные данные позволили отметить положительную динамику европейских стран в борьбе с теневой экономикой и отсутствие такой динамики в России, а также сделать вывод о необходимости применения в Российской Федерации мер экономической политики в отношении теневой экономики , применяемых в Европе.

ALTERNATIVE APPROACHES TO THE ASSESSMENT OF THE SHADOW ECONOMY IN RUSSIA

The article describes the various methods of calculating the level of shadow economy , used in different countries, marks their positive and negative sides. The author reveals disadvantages of MIMIC-modelling used by the World Bank in assessing the level of shadow economy , as well as the methods used by the State Committee on Statistics of the Russian Federation. The main shortcomings of the commonly used system for assessing the level of the shadow economy are stated in the article. The author pays special attention to the construction of international rating and proves that its structure is incorrect. The author carries out the analysis of statistical data of the CIS Statistical Committee, the State Statistics Committee of Russia and the World Bank. The author adjusts the data on the level of shadow economy in Russia and some foreign countries by a coefficient calculated on the basis of shares of the constituent elements of shadow economy as a part of the unobserved. The data allowed to note the positive dynamics of European countries in the fight against the shadow economy and the lack of such dynamics in Russia, as well as to conclude on the need of RF to apply the economic policy measures used in Europe in respect of the shadow economy .

Текст научной работы на тему «Альтернативные подходы к оценке теневой экономики России и зарубежных государств»

УДК 338.001.36 ББК 65.05

АЛЬТЕРНАТИВНЫЕ ПОДХОДЫ К ОЦЕНКЕ ТЕНЕВОЙ ЭКОНОМИКИ РОССИИ И ЗАРУБЕЖНЫХ ГОСУДАРСТВ

Копылова Юлия Геннадиевна

просп. Университетский, 100, 400062 г. Волгоград, Российская Федерация

Аннотация. В статье рассмотрены методы расчета уровня теневой экономики, применяемые в различных странах, отмечены их положительные и отрицательные стороны. Выявлены недостатки применения М1М1С-моделирования, используемого Всемирным банком при оценке уровня теневой экономики, а также методов, Государственным комитетом по статистике Российской Федерации.

Проведен анализ статистических данных Статкомитета стран СНГ, Госкомстата России и Всемирного банка. Автором проведена корректировка данных уровня теневой экономики России и некоторых зарубежных стран на коэффициент, рассчитанный на основе долей составляющих элементов теневой экономики в составе ненаблюдаемой. Полученные данные позволили отметить положительную динамику европейских стран в борьбе с теневой экономикой и отсутствие такой динамики в России, а также сделать вывод о необходимости применения в Российской Федерации мер экономической политики в отношении теневой экономики, применяемых в Европе.

Ключевые слова: теневая экономика, уровень теневой экономики, методы расчета уровня теневой экономики, М1М1С-моделирование, европейские страны.

Достижение главной цели экономической политики государства в отношении теневой экономики - снижение ее доли в ВВП - предполагает проведение анализа статистических данных, позволяющих определить динамику показателей, масштабы проблемы, а также эффективность результатов при ее решении.

Однако в экономической литературе нередко встречаются различные показатели уровня теневой экономики, рассчитан-^ ные в рамках одних и тех же пространен ственно-временных координат. На наш ц взгляд, причинами этого служат, во-первых, 2 разногласия среди ученых в определении § содержания и форм проявления теневой || экономики; во-вторых - отсутствие унифицированной методологии расчета уровня © теневой экономики.

Оценка теневой экономики осуществляется прямыми, косвенными методами и при помощи методов моделирования.

В основе прямых методов лежит добровольное обследование субъектов рыночной экономики или налоговый аудит, широко применяемые во многих странах. Прямые методы предполагают определение разницы между доходами и расходами.

Косвенные методы дают возможность получить информацию о наличии и масштабах теневой экономики за определенный период времени путем сопоставления различных показателей:

- национального дохода и статистических данных о доходах;

- официальной и фактической занятости («итальянский метод», разработан и применяется Итальянским институтом статистики);

- официального и фактического ВВП, рассчитанного при помощи показателя денежной массы в обращении и скорости обращения.

Следует отметить, что расчет уровня теневой экономики прямыми методами дает сильно заниженный результат в силу учета не всех элементов ее структуры.

Основными недостатками косвенных методов являются соответственно: включение в расчеты статистических ошибок системы национальных счетов; отсутствие учета других, помимо перехода в теневой сектор рабочей силы, причин увеличения разницы в данных показателях; завышенная оценка уровня теневой экономики.

В мировой практике применяются также методы, основанные на анализе показателей, косвенно характеризующих уровень теневой экономики в стране: «спрос на наличные деньги» и «физические затраты».

Метод «спрос на наличные деньги» был разработан Ф. Кэгэном в 1958 г. для расчета уровня теневой экономики США. В России используется с 1994 г. Он основан на утверждении, что все теневые сделки происходят при помощи наличных денег, что, на наш взгляд, является его существенным недостатком. Кроме того, при подсчете уровня теневой экономики данным методом предполагается одинаковая скорость оборота денег в официальной и теневой экономиках, а основным допущением является отсутствие теневой экономики в базовый год, что говорит также о его серьезных недостатках.

Метод Кауфмана-Калиберды («физические затраты») часто используется в странах с переходной экономикой. Впервые был применен в работе Кауфмана и Калиберды в 1996 г. для оценки теневой экономики на Украине и в некоторых других странах. По мнению ученых, показатель расхода электроэнергии больше всего подходит для определения совокупной экономической активности. Эластичность отношения потребления электроэнергии к ВВП близка к 1. Рост потребления электроэнергии соответствует росту общего ВВП (официального и неофициального), а разница между величиной последнего и официальным ВВП существует за счет роста неофициальной экономики [7, с. 81]. Достоинством этого

метода является его простота, а недостатками - жесткая привязанность уровня теневой экономики к уровню энергопотребления, отсутствие учета изменения эластичности потребления электроэнергии по отношению к ВВП и межстрановые различия в этих показателях.

Методы моделирования, в отличие от вышеназванных методов, исследуют множественные причины и проявления теневой экономики. Их ярким примером является «модель MIMIC», основателями которой являются Век, Фрей и Вик-Ханнеман.

MIMIC-модель построена на предположении, что уровень скрытой экономики является латентной переменной, связанной как с определенным числом наблюдаемых индикаторов (отражающих изменения в объеме теневой экономики), так и с набором наблюдаемых каузальных переменных, которые рассматриваются как некоторые наиболее важные детерминанты скрытой экономической активности. Модель MIMIC широко применяется Ф. Шнайдером [6] при исследовании теневой экономики различных стран, но он среди ее недостатков выделяет неустойчивость предполагаемых коэффициентов относительно изменений объема выборки, трудность получения надежных данных по всем причинным переменным, кроме налоговых ставок, и неоднозначность влияния «причин» и «индикаторов» на изменение теневой экономики.

Применение разных методов может давать существенные расхождения в оценках уровня теневой экономики и несовпадение результатов по отдельным странам. Так, оценка теневой экономики в странах Центральной и Южной Америки методом затрат потребляемой электроэнергии (данные за 1989-1990 гг.) и методом моделирования (данные за 19901993 гг.) показала похожие результаты. В Венесуэле на теневую экономику приходится 30 % ВВП методом затрат электроэнергии и 30,8 % ВВП методом моделирования, в Бразилии -20,9 и 37,8 % соответственно, в Гватемале -61 и 54 %. Результаты по другим странам показывают существенные расхождения: Панама - соответственно 40 и 62 %, Перу - 44 и 57,4 %, Мексика - 49 и 27,1 % [7, с. 81].

Результаты исследования уровня теневой экономики в некоторых странах в 1990-е гг. [6] демонстрируют не только разницу в расчетах

уровня теневой экономики при использовании разных методов, но и достаточно серьезные отклонения при подсчете показателей одними и теми же методами, но разными исследователями. По нашему мнению, это объясняется отсутствием универсальной трактовки содержания и форм теневой экономики среди ученых, следствием чего становится отнесение различных составляющих ненаблюдаемой экономики к теневой.

Сравнение доли теневой экономики в производстве ВВП стран СНГ (в % к ВВП) по оценкам спецслужб данных стран [1, с. 30] и Всемирного Банка [5, с. 5] в текущих ценах показывает, что результаты исследований кардинально отличаются друг от друга; среднее отклонение результатов составляет: Азербайджан - 53,3 % от ВВП, Армения - 22,9 %, Беларусь - 44,1 %, Казахстан - 27,4 %, Кыргызстан - 35,9 %, Молдова - 26,0 %, Россия -34,2 %, Таджикистан - 22,2 %. На наш взгляд, весомые расхождения обусловлены различными масштабами охвата видов экономической деятельности при проведении исследований.

i Не можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

В связи с этим справедливо выделить еще один существенный, на наш взгляд, недостаток MIMIC-модели Ф. Шнайдера: она не может быть использована без оценки по спросу на деньги, который, в свою очередь, неприменим к отдельным составляющим ненаблюдаемой экономики, так как использует показатель денежной массы в обращении. В силу того, что спрос на деньги формируется одновременно как на теневом, неформальном, так и на криминальном рынках, и невозможно определить его величину на каком-то конкретном рынке, так как исследование спроса на деньги более связано с исследованием ненаблюдаемой, но не теневой экономики, можно утверждать, что несмотря на множество по-

ложительных черт, методология Ф. Шнайдера в совокупности с методом оценки по спросу на деньги дает сильно завышенную оценку уровня теневой экономики в соответствии с методологией СНС, изложенной в «Руководстве по измерению ненаблюдаемой экономики» (далее - Руководство).

Согласно данному Руководству, ненаблюдаемая экономика включает неформальный сектор, незаконную деятельность, экономику, не наблюдаемую по статистическим причинам, по экономическим причинам и другие виды недоохвата, то есть неформальную (показатель № 3), теневую (показатели № 1, № 4, № 5, № 6) и криминальную экономику (показатель № 2).

При расчете уровня ненаблюдаемой и теневой экономики различные страны учитывают разные показатели в соответствии с методологией ОЭСР. Россия делает подсчет по двум основным показателям - № 1 и № 6. Наряду с ней эти же показатели используются в 28 других странах из 43 исследованных. Отсутствие универсального метода и общих для всех стран системных оценок уровня теневой экономики значительно затрудняет попытки построения международного рейтинга по данному критерию.

Следует также выделить другую серьезную проблему изучения теневой экономики -отсутствие непрерывных систематических ежегодных исследований конъюнктуры теневой экономики и расчетов ее масштабов органами государственной статистики или межгосударственными статистическими комитетами. К примеру, последние данные по измерению теневой экономики Межгосударственным статистическим комитетом СНГ датированы 2008 г. [3]. В открытом доступе на официальном сайте Государственного комитета по статистике Российской Федерации вообще отсутствуют какие-либо данные по расчетам уровня теневой экономики. Однако, по словам представителей Госкомстата, в 2009 - 2011 гг. уровень теневой экономики увеличивался на 0,5 % в год, итогом чего стал его рост с 15 % до 16 % от ВВП страны [2].

Для упрощения изучения и анализа теневой экономики и, следовательно, повышения эффективности экономической политики в ее отношении считаем необходимым прове-

дение ежегодного систематического расчета уровня теневой экономики в России и других странах унифицированными методами на основе одинаковых составляющих (№ 1, № 4, №5, № 6). При прочих равных условиях это даст возможность объективного сопоставления уровня теневой экономики разных стран и построения мирового рейтинга.

Следует отметить, что уровень теневой экономики в России рассчитывается методом несоответствия между официальной и фактической рабочей силой, что указано на официальном сайте Бюджетной системы Российской Федерации. Однако разница между фактической и официальной рабочей силой может включать в себя занятых не только в теневой, но и в неформальной, и в криминальной экономических сферах. Таким образом, расчеты Государственного комитета по статистике в большей мере описывают ненаблюдаемую, но не теневую экономику, а существенная разница с показателями, полученными Всемирным банком, обусловлена, во-первых, применением разных методов расчета, а во-вторых - недоохватом некоторых видов ненаблюдаемой экономической деятельности (№ 2, № 4, № 5, № 7).

Международный статистический комитет стран СНГ также проводит оценку уровня ненаблюдаемой экономики, в составе которой выделяет теневую экономику. Расчеты проводятся путем применения комплекса различных методов, что на наш взгляд, дает возможность более точного определения данного показателя. Основываясь на Руководстве, Статкомитет СНГ практикует разграничение понятий «теневая» и «ненаблюдаемая» экономика и расчет их показателей производит отдельно. Исходя из этого, исследования уровня теневой экономики, проведенные статкоми-тетом стран СНГ, представляются нам наиболее достоверными. Однако стоит отметить и существенный недостаток в работе Международного статистического комитета стран СНГ по расчету уровня теневой экономики -отсутствие системности исследований.

Для получения представления о динамике теневой экономики, а также о разнице теневой и ненаблюдаемой экономики в различных странах, аккумулируем данные, полученные Ф. Шнайдером и Всемирным бан-

ком, результаты исследования Статкомите-та СНГ и Европейской экономической комиссии ООН [4].

По данным Европейской экономической комиссии ООН (ЕЭК ООН), для стран ЕС характерно следующее распределение элементов ненаблюдаемой экономики: на показатель № 1 в среднем приходится 15,5 %, на № 4 - 7,5 %, на № 5 - 5,8 %, на № 6 - 48,7 %. Сумма представленных данных, равная 77,5 %, отображает среднюю долю теневой экономики в составе ненаблюдаемой. Безусловно, такой подсчет уровня теневой экономики не дает точного результата в силу разнородности экономических систем, динамики изменения теневой экономики, меняющихся социально-экономических и других условий. Однако он позволит скорректировать имеющиеся статистические данные и сделать их более объективными. Так как расчет уровня ненаблюдаемой экономики ЕЭК ООН учитывает не все составляющие, отметим в качестве недостатка данного метода недоохват теневой экономики, присущий также и большинству других методов.

Используя размеры ненаблюдаемой экономики стран ЕС, полученные в результате исследования Ф. Шнайдера, рассчитаем для них средний уровень теневой экономики исходя из доли 77,5 % от ненаблюдаемой. Данные расчеты показали, что характерной чертой динамики уровня теневой экономики в странах ЕС в последние 10 лет является снижающаяся линия тренда. Так, исследуемый показатель с 2003 г. сократился: в Австрии -на 23,5 % относительно первоначальной величины, в Бельгии - на 25,5 %, в Болгарии - на 13,1 %, в Великобритании - на 20,5 %, в Германии - на 24 %, в Греции - на 16,3 %, в Ирландии - на 15,6 %, в Испании - на 16,2 %, в Италии - на 19,2 %, в Финляндии - на 26,1 %, во Франции - на 32,7 %. В Швеции произошло самое масштабное сокращение уровня теневой экономики - на 49,4 % относительно базисного 2003 года. Среднее относительное сокращение уровня теневой экономики на 23,5 % дает нам право предполагать, что сложившиеся за последнее десятилетие в странах ЕС социально-экономические условия благоприятны для официального ведения бизнеса, а экономическая политика государств в отношении теневой экономики - эффективна.

Характерный для большинства исследованных стран в 2009 г. рост уровня теневой экономики в среднем на 0,44 % от ВВП связан с мировым экономическим кризисом 2008 г., что подтверждает гипотезу о влиянии нестабильного социально-экономического положения в стране на уровень теневой экономики. Однако дальнейшая тенденция сокращения исследуемого показателя говорит об успешной адаптации мер экономической политики стран ЕС в отношении теневой экономики к изменяющимся социально-экономическим условиям.

Построение линии тренда на основе динамики полученных данных об уровне теневой экономики в России (см. рис. 1) и странах ЕС (см. рис. 2), а также расчет коэффициента детерминации, позволил выявить два важных факта. Во-первых, в отличие от европейских стран, в Российской Федерации наблюдается

Низкий коэффициент детерминации функции динамики уровня теневой экономики в России = 0,01) говорит об отсутствии тесной функциональной зависимости мер экономической политики и уровня теневой экономики. При этом в странах ЕС он варьируется в пределах от 0,75 до 0,96, за исключением Ирландии. Это лишний раз подтверждает тесную взаимосвязь между мерами экономической политики стран ЕС в отношении теневой экономики и уровнем последней, что характеризует их как эффективные. В России резкие

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Балог Михаил Михайлович

В статье проанализированы основные методы измерения теневой экономики и освещены результаты исследований теневого сектора российских регионов, содержащиеся в научной литературе. Проведено измерение уровня теневой экономики в регионах Российской Федерации на основе сопоставлении данных содержащихся в статистической и налоговой отчетности.

MEASUREMENT OF THE SHADOW ECONOMY IN RUSSIAN REGIONS

The article describes the main methods of measuring the shadow economy and presents the results of studies of the informal sector of the Russian regions contained in the scientific literature. The measurement of the level of shadow economy in the regions based on matching data contained in the statistical and tax reporting.

Текст научной работы на тему «ИЗМЕРЕНИЕ ТЕНЕВОЙ ЭКОНОМИКИ В РЕГИОНАХ РОССИИ7»

ИЗМЕРЕНИЕ ТЕНЕВОЙ ЭКОНОМИКИ В РЕГИОНАХ РОССИИ1

Ключевые слова: теневая экономика, региональная экономика, налог на прибыль, статистика.

Интерес представителей научной общественности и государственной власти к теневой экономической деятельности определяется ее существенным негативным влиянием на национальную экономику. К отрицательным последствиям теневиза-ции экономики относятся сокращение доходной части государственного бюджета, снижение объема инвестиций в реальный сектор экономики, ухудшение состояния конкурентной среды, создание финансовой и организационной основы для коррупции, увеличение дифференциации в распределении доходов населения и т. д.

Теневая экономика представляет собой явление, существующее повсеместно, однако масштабы теневой деятельности в межстрановом разрезе сильно отличаются. Согласно исследованию, проведенному международной Ассоциацией дипломированных сертифицированных бухгалтеров (АССА), наименьшая доля теневой экономики за 2016 год наблюдалась в США (7,78 % ВВП) и Японии (10,08 % ВВП), наибольшая в Азербайджане (67,04 % ВВП) и Нигерии (48,37 % ВВП). Россия вошла в пятерку стран с крупнейшим объемом теневого сектора, имея значение по данному показателю 39,07 % ВВП [1].

В настоящее время существует широкое многообразие методов измерения теневой экономической деятельности. Однако в силу сложной структуры теневой экономики, универсальные методы измерения данного явления отсутствуют. Исходя из этого выбор того или иного метода диктуется конкретными задачами, стоящими перед исследователем. Наибольшее распространение получили методы специфических индикаторов, подразделяющиеся на прямые и косвенные методы [6].

Прямые методы представляют собой проведение различных обследований, опросов и проверок (например, осуществляемых налоговым органами). Целью налоговой проверки является выявление несоответствий между декларированными доходами и доходами, выявленными в ходе аудита. Использование прямых методов имеет свои сильные и слабые стороны. Сильной стороной обследований является возможность получения достаточно подробной информации о структуре неформальной экономической деятельности. Слабая сторона — высокая роль субъективных факторов, влияющих на достоверность результатов исследований. Так, готовность респондентов к сотрудничеству зависит от их индивидуальных качеств и особенностей проведения опроса.

1 Исследование выполнено при финансовой поддержке РГНФ в рамках научно-исследовательского проекта «Методология управления экономической безопасностью на региональном уровне», проект РГНФ № 17-12-60003.

Преимуществом оценки теневой экономики посредством другого прямого метода — проверок официальными органами — является возможность количественного измерения определенных аспектов теневой деятельности. Недостатком является искажение полученных данных, так как выбор объектов исследования не является случайным, а основывается на имеющейся у фискальных органов информации, которая определяет вероятность мошенничества с налоговыми платежами.

Косвенные методы предполагают оценку отдельных, главным образом макроэкономических индикаторов, которые отражают определенные стороны теневой экономики. Источником информации здесь выступают данные официальной статистики, финансовых и налоговых органов. Примерами косвенных методов являются метод доходов и расходов, метод технологических коэффициентов, итальянский метод и др.

Метод доходов и расходов предполагает определение величины теневого сектора посредством измерения разницы между зафиксированными в системе национальных счетов размерами дохода и расхода валового национального продукта. Отметим, что данные, полученные указанным методом, характеризуются сомнительной достоверностью, что определяется стремлением органов статистики минимизировать расхождение между этими двумя показателями [6].

Метод технологических коэффициентов основывается на определении динамики реального объема валового внутреннего продукта при помощи наблюдения за косвенными показателями (потребление электроэнергии, грузоперевозки и т. д.). Полученные данные сравниваются с официальными что дает представление о теневом секторе экономики. Недостатками этого метода является выпадения из поля зрения видов теневой деятельности не требующих энергозатрат (например, коррупции), а также несовпадение динамики энергопотребления и промышленного производства в случае искусственного регулирования цен на электроэнергию или возможности не оплачивать ее в течении длительного времени [4, с. 60].

В качестве объекта измерения теневой экономической деятельности может выступать отдельно взятое предприятие, регион, национальная и мировая экономика. Вопросы измерения теневой экономики России на региональном уровне представлены в работах А. С. Мартынова, В. В. Артюхова, В. Г. Виноградова, С. Нико-лаенко, Я. Лиссоволика, Р. МакФаркара, Т. В. Комаровой, Е. Ю. Перфиловой,

Д. Ю. Федотова, Е. Н. Невзоровой, Е. Н. Орловой и др. Остановимся на исследованиях, проведенных данными авторами, более подробно.

А. С. Мартынов, В. В. Артюхов и В. Г. Виноградов осуществили сравнение динамики ряда натуральных показателей (электропотребления, перевозки грузов, потребления моторного топлива, грузооборота, выбрасываемых в окружающую среду отходов производства) и учтенного органами статистики производства продукции в отраслях промышленности, строительства и сельского хозяйства. Полученные данные позволили сделать выводы о развитии теневого производства в регионах России за период с 1990 по 1995 годы. В качестве территорий с наиболее высокой долей неучтенного производства были выделены крупные центры (Москва и Санкт-Петербург), депрессивные регионы (Ивановская область, Таймырский, Эвенкийский и Коми-Пермяцкий округа), преимущественно аграрные территории (Орловская, Курганская и Астраханская области, а также республика Калмыкия) и приграничные районы (Калининград, Дагестан и Дальний Восток). В качестве причин, объясняющих высокий уровень теневизации экономик данных территорий, авторы называют высокий уровень криминализации бизнеса в первом случае, низкие доходы во втором и третьем случаях, и развитие контрабанды в четвертом случае [5].

С. Николаенко, Я. Лиссоволик, Р. МакФаркар проводили исследование теневого сектора экономики российских регионов в 1997 году при помощи трех методов: метода уплаты налогов, метода безработицы и метода доходов. Полученные этими методами показатели были положительно коррелированы, однако коэффициент корреляции оказался достаточно низким. По мнению авторов, это объясняется тем, что использованные методы затрагивают разные стороны теневой деятельности. Результаты исследования показали положительную связь между объемом теневой экономики и бартером, а также отрицательную связь между размером теневой экономики и такими показателями как ВРП на душу населения и уровень преступности. В качестве причины последнего результата авторы называют подрыв преступностью стимулов к теневой производственной деятельности. Кроме того, было выявлено, что наиболее высокие показатели теневой экономики наблюдаются в приграничных регионах [2].

Еще одно исследование теневой экономики в российских регионах второй половины 1990-х голов было проведено Т. В. Комаровой. В основе исследования лежал метод электропотребления. Автор нашла выраженную отрицательную связь между изменениями объема теневой экономики с одной стороны и изменениями в уровне жизни и политической стабильностью с другой. Кроме того, было определено, что первоначальный рост преступности стимулирует развитие теневого сектора в среднесрочном периоде, однако дальнейшая динамика уровня преступности практически не связана с изменениями объема теневой экономики. Еще одним выводом было то, что первоначально высокий уровень благосостояния (реальных расходов населения) стимулирует рост теневой деятельности в среднесрочном периоде, однако происходящие изменения в уровне благосостояния (безотносительно к уровню благосостояния) отрицательно связаны с динамикой объема теневой экономической деятельности [3].

Е. Ю. Перфилова провела оценку уровня теневой экономики на региональном уровне за 2001-2007 годы при помощи метода общего электропотребления и метода регистрируемой и нерегистрируемой безработицы. Первый метод показал рост

доли теневой экономики за изучаемый период, второй — сокращение теневого сектора. По мнению автора, данное расхождение объясняется различием индикаторов теневой активности, которые лежат в основе использованных методов. Регионами, где по результатам расчетов обоими методами наблюдалось уменьшение доли теневой экономики, названы Брянская область, Курская область, Смоленская область, Ярославская область, Ленинградская область и другие. Регионами с возрастающей долей теневого сектора определены Тамбовская область, Республика Ингушетия и Чувашская республика. Факторами, способствующими повышению уровня теневой экономической деятельности, автор называет рост уровня безработицы и уровня бедности. Отрицательное влияние на изменение доли теневой экономики оказывают доля госслужащих в количестве занятого населения, а также доходы и расходы населения [7].

Измерение величины теневой экономики в российских регионах за период с 2010 по 2013 годы было проведено Д. Ю. Федотовым, Е. Н. Невзоровой и Е. Н. Орловой. В основе исследования лежала авторская методика расчета доли теневой экономики в ВРП на основе отклонения данных Федеральной налоговой службы от данных Федеральной службы государственной статистики. В качестве регионов с наибольшей долей теневого сектора были выделены Сахалинская область, Республика Дагестан и Кабардино-Балкарская Республика. Особого внимания заслуживает результат, который ставит под сомнение общепринятую точку зрения о наличии прямой зависимости между налоговой нагрузкой и масштабами теневой экономики. Большинство субъектов Российской Федерации (53 региона) показали обратную зависимость между данными параметрами, то есть повышение налоговой нагрузки на бизнес способствовало снижению величины теневого сектора, и наоборот. При этом в 39 регионах наблюдалась устойчивая обратная корреляционная зависимость (с коэффициентом корреляции свыше 50 %). По мнению авторов, данная ситуация объясняется тем, что регионы имеющие высокий производственный потенциал собирают значительные суммы налоговых платежей, которые направляются на создание качественной производственной и социальной инфраструктуры. Получение общественных благ хорошего качества в свою очередь мотивирует налогоплательщиков платить налоги в полном объеме [8].

Для оценки уровня теневой экономики на региональном уровне мы воспользовались методикой, разработанной Д. Ю. Федотовым, Е. Н. Невзоровой и Е. Н. Орловой. В рамках данной методики считается, что единственной составляющей валового регионального продукта, которая содержит результаты теневой активности является валовая прибыль экономики и валовые смешанные доходы. Исходя из этого, размер теневого сектора в экономике каждого региона определяется при помощи вычитания из величины валовой прибыли ее легальной составляющей. Величина легальной прибыли определяется на основе размера налоговой базы по налогу на прибыль организаций.

Авторы обращают внимание на возможные погрешности в расчетах по ряду регионов из-за искажения исходных данных. Причинами искажения являются особенности методики расчета ВРП (ряд экономических операций рассчитывается Росстатом только по стране в целом) и перевод крупнейшими налогоплательщиками (ПАО «НК «РОСНЕФТЬ», ПАО «Газпром нефть» и др.) налоговой базы по

налогу на прибыль от мест добычи и переработки нефти в Москву и Санкт-Петербург, где расположены головные офисы компаний. В случаях, когда из-за особенностей уплаты налога на прибыль нефтегазодобывающими корпорациями наблюдается выраженная погрешность результатов, исследователь предлагает пользоваться информацией о величине прибыли которую компании предоставляют органам статистики. В остальных случаях предпочтение отдается данным налоговой отчетности ввиду их большей достоверности. Последнее определяется ответственностью компаний за искажение налоговых данных, а также проверками и исправлениями налоговыми органами предоставляемых им сведений.

Результаты выполненных расчетов приведены в таблице 1.

Динамика теневой экономики в регионах Российской Федерации за 2013-2015 гг., рассчитанная на основе отклонения налоговой отчетности от статистической, % от

Читайте также: