Methods for assessing the quantitative component of the shadow economy in the Russian Federation

Меньшиков А.С.1
1 Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Russia

Journal paper

(РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Volume 4, Number 3 (July-september 2020)

Please, cite as:
Menshikov A.S. Metody otsenki kolichestvennoy sostavlyayushchey tenevoy ekonomiki Rossiyskoy Federatsii // Tenevaya ekonomika. – 2020. – Tom 4. – № 3. – S. 111-126. – doi: 10.18334/tek.4.3.110873.

Indexed in Russian Science Citation Index: https://elibrary.ru/item.asp?id=44267985
Cited: 14 by 30.01.2024

Abstract:
The article explains and reveals the problems associated with the shadow economy in Russia. The main groups of methods for assessing the shadow economy are considered; and their particularities are discussed. The possible consequences of increasing unemployment in Russia for shadow employment are analyzed. The article reveals the essential characteristics of the shadow economy estimating procedures. The detailed analysis of some of these procedures is conducted.

Keywords: shadow economy, taxes, unemployment, estimating procedures

JEL-classification: O17, J64, J46



Введение

Проблема оценки теневой экономики была поставлена задолго до данного исследования. В течение более чем 25 лет она была предметом работы многих российских и зарубежных экономистов. В 2000-е г Ф. Шнайдер создал множество работ по изучаемой нами теме. Его труды легли в основу современных идей о теневой экономике. Среди современных российских ученых можно выделить Д.Р. Пескову (Орлову), О.В. Хмыз, В.И. Глотова. Их работы помогают анализировать и систематизировать полученные методы подсчета теневой экономики. Анализ работ по исследуемой теме показал, что в настоящий момент описаны отдельные методы измерения теневой экономики в контексте множества других. Но при всем многообразии исследуемого материала недостаточно внимания уделяется сравнению данных методов, а также их групп. Развернутая сравнительная характеристика была дана в рамках классификации некоторых прямых и косвенных методов в монографии «Противодействие теневой экономике и определение ее масштабов: отечественный и зарубежный опыт (теория и практика)» [2, с. 190–192] (Burov, Aliev, Kyazimov, Maga, Akhmadaliev, Tumunbayarova, Fedotov, Khanchuk, Khudaynazarov, 2020).

Проблема исследования берет свое начало из цели нашего исследования. Каким образом измерять теневую экономику? Ведь существует множество инструментов измерения. А значит, необходимо четкое сравнение и понимание отличий одного метода от другого. В конце работы проведен сравнительный анализ нескольких наиболее популярных методов оценки теневой экономики. В данной работе мы впервые проведем подробное сравнение трех видов ее оценки. Данный эксперимент в виде сравнения типов оценки теневого сектора является научной новизной статьи, основанной на детальном анализе источников по исследуемой нами проблеме. Кроме того, в условиях пандемии коронавируса и глобальной рецессии возникают предположения об изменении кластера теневой экономики в связи с происходящими негативными событиями на рынке труда. В работе присутствует анализ ключевых показателей безработицы с 2018 по 2020 год и высказаны предположения о нарастании доли теневого сектора в России.

Цель нашей работы – систематизировать и сравнить всевозможные методы оценки теневого сектора в Российской Федерации. Объектом исследования является теневая экономика России, ее количественная составляющая. Предметом исследования следует считать неопределенность теневой экономики, многообразие ее проявления, разнообразие и несовершенство методов подсчета теневой деятельности.

Общее описание теневой экономики России

Классифицировать теневую экономику можно по-разному – например, по отношению к легальной экономике. Согласно классификации, представленной В.Ю. Буровым [8, с. 11], можно выделить официальный сектор и неофициальный, содержащий неформальную и нелегальную экономику.

Из-за допущений и погрешности в разных источниках теневая экономика нашей страны составляет от 20% до 39%. Причем ее масштаб был наибольшим в 2014–2015 годах, а по состоянию на 2019 год доля теневого сектора упала. На протяжении последних 5 лет теневая экономика РФ имеет тенденцию к сокращению. На 2020 год эксперты не дают никаких прогнозов, так как ситуация с коронавирусной инфекцией сильно изменила мировую экономическую конъюнктуру и ударила по многим странам. Ясно лишь то, что экономика России претерпевает сильные изменения, и говорить о том, как сильно изменится доля теневой экономики, пока что рано. Более ранний прогноз на несколько лет вперед очень оптимистичный и внушает уверенность в стабильности нашей экономической системы. Согласно некоторым источникам, ожидается падение теневого сектора на несколько процентов к 2025 году или же стабильное процентное соотношение между теневой экономки к ВВП без восходящих скачков. Согласно мнению другого исследователя, эта доля останется прежней – порядка 39% ВВП. Спад доли теневого сектора будет происходить только в странах Европы [11, с. 18] (Khmyz, 2018, р. 18). Что касается общемировых тенденций, как и в России, общий масштаб теневой экономики будет уменьшаться. Это можно связать, прежде всего, с цифровизацией экономики, осуществлением более прозрачных операций.

Методы оценки теневой экономики страны

Для оценки теневого сектора не существует точных критериев – сложно подсчитать нигде не отражаемые данные. Существует возможность для специалиста на основании погрешности и допущений выяснить примерный объем теневой области.

Эксперты нашли 3 метода оценки ситуации на основании определенных допущений [6, с. 32] (Botasheva, Sarkisyan, 2018, р. 32). Так, мерилами масштабов теневой деятельности могут являться:

1. Прямые методы – сбор качественных данных напрямую путем опросов. Они не обеспечивают достоверность данных на основе человеческого фактора, но существуют в связи с их простотой.

2. Косвенные методы: непрямая, но более обоснованная оценка различных показателей, так или иначе зависящих друг от друга. Данные, получаемые из разных источников, сопоставляются друг с другом, составляя балансовый метод; или же возможна непрямая оценка отдельных компонентов макроэкономики. Ряд расхождений в показателях доходов и расходов выявляет «тень». Например, общепринятой практикой является оценка официальной и реальной занятости. К косвенным методам также можно отнести подсчет транзакций и даже оценку потребления электроэнергии. Чем больше транзакции, тем больше реальный ВВП страны. Как ни странно, было выяснено, что суммарное потребление электроэнергии также связано с экономической активностью в государстве.

3. Методы моделирования. MIMIC-модель, описывающая связь зависимых и независимых переменных. Является более сложным способом исследования проблемы с использованием особых формул и вычислений.

Данная классификация свидетельствует об отсутствии единых способов количественной оценки теневой экономики страны. По мнению специалистов, использование прямых методов приводит к менее точным результатам, так как данная группа методов занижает показатели теневой экономики. Наоборот, косвенные методы и методы моделирования дают завышенные оценки [7, с. 22] (Glotov, Rusakovich, Kolgushkin, 2017, р. 22).

Мы считаем, что вывести экономику из тени можно, исследуя только макроэкономические показатели, пользуясь косвенными методами оценки. Это объясняется несколькими факторами, которые являются более удобными для экономиста. Во-первых, такого рода данные гораздо легче получить из открытых источников. Косвенные методы проверены временем. Они не так громоздки, как методы моделирования. Во-вторых, исключено воздействие человеческого фактора, которое проявляется в прямых методах, например, подкуп, предоставление недостоверной информации, человеческое незнание.

Влияние теневого сектора на экономику РФ

Необходимо рассмотреть прежде всего особенности, создаваемые теневой экономикой, с точки зрения микроэкономики и макроэкономики.

В микроэкономике происходит деформация графика спроса и предложения. С точки зрения А.Г. Грязновой, при низком потолке цен, установленном государством, кривая предложения имеет излом, создающий новую цену на благо [3] (Gryaznova, 2011). Этот новый рынок является теневым с определенным излишком потребителя.

По мнению Д.Р. Песковой (Орловой), создается новая кривая предложения на товар, не совпадающая с рыночной [5, с. 19] (Peskova, 2006, р. 19). Цена становится меньше рыночной, предложение увеличивается – присутствует непосредственная выгода для продавца и покупателя: первый не платит налоги, тем самым создавая убытки для государства, второй имеет возможность получить дешевый товар в избыточном количестве. Из этого следует, что меняется совокупный спрос в стране. Согласно модели кейнсианского креста, совокупный спрос претерпевает изменения: как автономное, так и индуцированное потребление меняется под воздействием теневых факторов. Происходит положительный сдвиг точки равновесного выпуска. Ускорение экономического роста обеспечивается за счет эффекта мультипликатора 1/(1-MPC), где MPC – предельная склонность к потреблению.

Изображение выглядит как легкий, фотография, сидит, стол

Автоматически созданное описание

Рисунок 1. Модель «Кейнсианского креста» с учетом теневой экономики

Источник: [5].

Как видно из рисунка выше, теневая экономика составляет большую часть в совокупных расходах. Функция планируемых расходов из макроэкономической теории представляет собой тождество (1).

, (1)

где С – потребление, I – инвестиции, G – государственные расходы, Xn – чистый экспорт. Также интересно узнать, что было бы, если в данную модель добавить компонент нелегальной сферы деятельности. Планируемые расходы тогда были бы крайне высокими. Д.Р. Пескова (Орлова) предлагает модифицировать стандартную модель с учетом теневой экономики. Функция (2) – это функция потребления, сдвинутая на объем теневой экономики.

. (2)

При этом очевидно наличие эффекта мультипликатора теневых расходов. Данный мультипликатор зависит от факторов: степени коррумпированности экономики, развития теневой инфраструктуры и эффективности мер государственного противодействия теневой экономике. Долгосрочный мультипликатор для Российской Федерации равен 1,6 [5, с. 20] (Peskova, 2006, р. 20).

Микроэкономические методы оценки теневой экономики

На данном этапе проверки и оценки рассматриваются прямые методы, описанные ранее, и в большинстве случаев – косвенные. Оценка финансовых результатов компании является главной целью микроэкономических процедур контроля теневой экономики. Все микроэкономические процедуры основаны на неслучайной выборке подконтрольных организации [4, с. 5] (Perov, 2016, р. 5). Финансово-аудиторские проверки основаны на некоторых предположениях о мошенничестве внутри организации. Наблюдение за определенными параметрами будет осуществлено только по отношению к подозрительным организациям. Поэтому в случае с использованием микроэкономических методов теряется точность, не отражается вся структура теневой экономики. Кроме того, сейчас нарастает тенденция роста теневой экономики вне организаций: волонтерская деятельность, домашнее кустарное производство, перевозки пассажиров личным транспортом. Любой человек пытается заработать дополнительно. Развитие массовых коммуникаций предоставляет такую возможность многим домохозяйствам.

В категорию прямых методов можно отнести метод бухгалтерского анализа, позволяющий выполнить проверку счетов организации, провести инвентаризацию для выявления отклонений от запланированных [7, с. 9] (Glotov, Rusakovich, Kolgushkin, 2017, р. 9). Осуществляется проверка двойной записи, анализируется баланс предприятия. Прочие контролирующие органы пресекают также нарушения антимонопольного, валютного, таможенного законодательства, правил торговли и санитарных норм. Они проводят аудиторскую работу и специальные обследования. Возможно осуществить выборку определенного числа респондентов для опроса, средняя точность которого будет зависеть от желания людей сотрудничать с корреспондентами и точности их знаний [4, с. 7] (Perov, 2016, р. 7). Результат прямых методов очень чувствителен к способу их проведения. Однако во многих странах Скандинавии предпочтение отдается именно им.

Косвенные методы рассматривают информацию, так или иначе отраженную в деятельности экономического субъекта. Многие внешние признаки в «чистой» экономике встречаются крайне редко. Они носят название «красных флажков» как символы нечестности по отношению к кому-либо. Рассмотрим подробнее несколько методов из разряда косвенных.

Метод сопоставлений основан на анализе информации за несколько идущих подряд временных промежутков для поиска изменений в хозяйственном обороте компании, не имеющих под собой разумных обоснований. Может быть проведен сравнительный долгосрочный анализ таких показателей: объем прибыли и выручки предприятия, объем выпускаемой продукции, объем потребления.

Определенное условие, выполнимое тогда и только тогда, когда совершается экономическое преступление, может быть принято за специальный показатель в следующем методе. Если экономистам удастся найти эту переменную, ее наблюдение без отслеживания других дает предположение о совершении экономического преступления. Данный метод является методом специальных расчетных показателей [7, с. 8–9] (Glotov, Rusakovich, Kolgushkin, 2017, р. 8–9). В условиях постоянно функционирующего предприятия данный показатель примерно постоянен. Если произошло экономическое преступление, он изменяется. Существует возможная сложность выбора и расчета данного показателя. Но если он найден, метод специального расчетного показателя оказывается крайне эффективным и нересурсозатратным.

Теперь рассмотрим метод налогов и субсидий. Показатели, примененные в данном методе, имеют микроэкономическое происхождение. Обоснование применимости метода основывается на неэффективности введения налогов на единицу товара и отсутствии чистых потерь при этом [9, с. 61] (Morozova, 2009, р. 61).

При введении налога его бремя распределяется и на потребителя, и на производителя. Кривая предложения предприятия смещается вверх, увеличивается цена на товар, уменьшается его количество. В анализируемой нами исходной статье подмечено, что ни покупатели, ни производители не хотят смириться с чистыми потерями общества. На теневом рынке непроданный товар будет сбыт по цене, приближенной к оптимальной. Кроме того, эта часть не облагается налогом. Поступления в казну остаются теми же самыми, что и в отсутствие теневого рынка. Таким образом, введение налога приводит к нарушению рыночного равновесия, образованию черного рынка.

Посмотрев на микроэкономическую модель, можно подсчитать размер теневого рынка конкретного товара.

Рисунок 2. График рыночного равновесия при введении налогов

Источник: [9].

В данной схеме мы считаем необходимым привести пояснения и формулы (3), (4).

(3)

, (4)

где T – величина налога на единицу продукции.

Площадь трапеции Q1Q0E0E1 – максимальный размер теневой экономики предприятия. Остается только рассчитать его площадь, используя 3 переменные.

Методы оценки теневой экономики на макроуровне

Все макроэкономические методы позволяют на основе сопоставления разных показателей сделать и проанализировать отклонения на основе любых известных ранее зависимостей и макроэкономических законов. Фирма больше не выступает объектом исследования, анализ полученных данных будет относиться к экономике в целом с ее репрезентативными агентами. Наиболее популярным макроэкономическим методом является метод расхождений. Он сравнивает информацию из разных источников об общих макроэкономических процессах [7, с. 11] (Glotov, Rusakovich, Kolgushkin, 2017, р. 11). Основными инструментами для проведения анализа путем использования этого метода являются: сравнение доходов и расходов, сравнение товарных потоков и альтернативные оценки показателей. Очень часто оказывается, что расходы домохозяйств превышают доходы. Товарный метод применить очень сложно, так как необходимо проводить баланс на общеотраслевой основе. При этом при воплощении в жизнь этот метод оказывается одним из самых эффективных.

В качестве образца того, как можно применить данный метод на практике, мы предлагаем сравнить безработицу в России и число людей, зарегистрированных в органах занятости. Оценка серого ВВП основывается на допущении об одинаковой производительности труда как в официальной, так и в теневой экономике [2, с. 165] (Burov, Aliev, Kyazimov, Maga, Akhmadaliev, Tumunbayarova, Fedotov, Khanchuk, Khudaynazarov, 2020, р. 165). Ученые Мага А.А. и Николау П.Э., исследуя степень участия рабочей силы в Республике Казахстан, пришли к выводу, что доля теневой экономики страны прямо пропорциональна доле незарегистрированных безработных. Исследователи проанализировали 21-летний промежуток времени и сделали заключение, что влияние численности рабочей силы на ВВП подвержено колебаниям, связанным с техническим прогрессом и увеличением производительности труда [12, с. 121–123] (Maga, Nikolau, 2019, р. 121–123). Из этого следует, что для нашего исследования лучше всего подойдет короткий промежуток времени, не подверженный структурным изменениям на рынке труда. В качестве второго допущения можно обратить внимание на постоянную долю лиц, потерявших работу и находящихся на учете в службе занятости. Пусть это будет ключевой детерминантой – «красным флажком». Как видно из составленной таблицы ниже, этот показатель колеблется вокруг значения в 20% за последний год. Это означает, что в течение 2019 года примерно каждый четвертый безработный ищет работу через службу занятости и получает социальные гарантии от государства. Вместе с экономическим кризисом начала 2020 года заметно значительное уменьшение ключевой детерминанты проводимого нами эксперимента.

Таблица 1

Процент безработных в службе занятости

Дата
Количество безработных
Безработных на учете в службе занятости
Процент безработных в службе занятости
2018 год
3 967 000
1 106 000
27,9%
2019 год, июль
3 400 000
727 000
21,4%
2019 год, декабрь
3 500 000
691 000
19,7%
2020 год, январь
3 400 000
691 000
20,3%
2020 год, май
4 500 000
735 000
16,3%
Источник: составлено автором на основе данных https://gks.ru и https://ria.ru [13, 15].

На основании изученных данных можно сделать вывод о том, что желающих найти работу становится меньше в условиях стимулирования занятости государством. Действительно, с 1 марта 2020 года безработным выплачиваются повышенные пособия при условии регистрации в органах социальной защиты. То есть в категорию безработных можно с натяжкой внести даже «отчаявшихся безработных».

Из анализа социально-экономической ситуации на рынке труда вытекает вывод о существовании демотиватора безработных к поиску новых рабочих мест. Объяснением этой ситуации может быть развертывание теневой экономики на предприятиях – увольнение сотрудников и переход на «черную зарплату» в целях сокращения обязательств перед работниками и государством.

Теперь рассмотрим применение итальянского метода. Данный анализ, проведенный Итальянским институтом статистики, основывается на допущениях от эмпирической информации – опросах потенциальных работников [7, с. 13] (Glotov, Rusakovich, Kolgushkin, 2017, р. 13). Этот метод оценки теневой экономики подразделяется на 2 разновидности. Можно исследовать уровни занятости в процентах от общей величины взрослого населения. Разница между официально определенной величиной занятых и показателем, полученным по выборке, покажет с некоторой погрешностью число занятых в теневой экономике. Также можно сравнивать фактически отработанное время в неделю с официально зарегистрированным. Учитывается время на основной и дополнительной работах, а также время, отработанное с целью дополнительного заработка.

Ученые основывались на недостоверности данных, полученных от предприятий, ввиду занижения показателей производства. Данные, полученные от домохозяйств – собственников рабочей силы, не искажены: людей не спрашивают о доходах напрямую. Генеральная совокупность данных сравнивается с обследованиями домохозяйств. Таким методом выявляется реальное количество рабочей силы в стране.

Можно оценить примерный размер ВВП по формуле (5):

, (5)

где Тч/Тз – общее число отработанных одним занятым за год, Тз – официально зарегистрированная численность занятых, W – производительность труда. Формула дает достаточно точный результат. Расхождение между реальным ВВП и результатом вычислений представляет собой исследуемый показатель.

Широкое применение нашел и монетарный метод. Участники теневой экономики предпочитают проводить операции в наличной форме. Это удобнее и остается незамеченным. Поэтому увеличение спроса на наличные деньги – возможный «красный флажок». Увеличение размеров теневой экономики увеличивает спрос на наличную валюту [4] (Perov, 2016).

Если скорость обращения денег остается без изменений при высоком уровне инфляции, то можно предположить, что динамика прироста денежной массы должна совпадать с динамикой производства ВВП. Если же деньги в оборот выпускаются, инфляция находится под контролем, а зарегистрированный ВВП не растет, можно предположить, что существует еще незарегистрированный ВВП, который и связывает лишние деньги [1, с. 61] (Agentova, 2017, р. 61).

Ученые выделяют несколько феноменов, которые заставляют насторожиться и предположить о существовании теневой экономики. Например, феномен «лишних денег». Рассчитывается потребительский бюджет семьи, который оплачивается наличными денежными средствами. При общем увеличении объема наличной денежной массы и постоянных потребностей семейного бюджета, лишние наличные денежные средства причисляются к теневой экономике [7, с. 16] (Glotov, Rusakovich, Kolgushkin, 2017, р. 16).

Как и любой другой метод, он имеет свои допущения и условности. Такими предположениями являются:

1. Нелегальные сделки в основном совершаются при помощи наличных денег.

2. Скорость обращения денег приблизительно одинакова в официальной и теневой экономике.

3. Удельный вес наличных средств колеблется в результате как изменения доходов, налогов, процентных ставок, так и функционирования теневой экономики, которая выступает в качестве неучтенного фактора.

Монетарный метод, включающий в себя несколько подходов измерения теневого ВВП, используется очень активно. В то же время он является одним из первых и проверен временем. С середины двадцатого столетия ученые Ф. Кейган, П. Гутман и В. Танзи совершенствовали метод оценки спроса на деньги [2, с. 177–178] (Burov, Aliev, Kyazimov, Maga, Akhmadaliev, Tumunbayarova, Fedotov, Khanchuk, Khudaynazarov, 2020, р. 177–178). В 2020 году исследователи Мага А.А. и Николау П.Э. используют метод Кейгана для определения теневой экономики в Республике Узбекистан. Результат его применения немного завышенный и в некоторые периоды времени не соответствует критериям объективности, превышая 100% [2, с. 198] (Burov, Aliev, Kyazimov, Maga, Akhmadaliev, Tumunbayarova, Fedotov, Khanchuk, Khudaynazarov, 2020, р. 198). Это подтверждается сравнением результатов метода Кейгана с другими монетарными методами, которое было проведено авторами монографии «Противодействие теневой экономике и определение ее масштабов: отечественный и зарубежный опыт (теория и практика)» [2, с. 223] (Burov, Aliev, Kyazimov, Maga, Akhmadaliev, Tumunbayarova, Fedotov, Khanchuk, Khudaynazarov, 2020, р. 223).

Возникающее предположение о существовании разных результатов исследования в рамках одного метода обосновывается вычислениями теневой экономики непохожими способами, разработанными в различное время экономистами разных школ. При этом стоит помнить, что монетарный метод хорошо работает только в развитой экономике с хорошо выраженными товарно-денежными отношениями и при полном задействовании производственных сил.

Очень оригинальным является метод физических затрат ресурсов. В некоторых организациях возможно использование одного, незаменимого исчерпаемого ресурса. Обычно речь идет о ресурсоемких производствах, в которых наблюдается строгая зависимость потребления ресурсов от создания дополнительных стоимостей. При этом важно быть уверенными в незаменимости, исчерпаемости материала. Необходима информация о запасах в начале контрольного периода и удельное потребление ресурса на единицу работ на основе нормативов [1, с. 64–65] (Agentova, 2017, р. 64–65).

Ресурс, используемый на всех производствах, – электроэнергия. На графике видна прямая зависимость показателей ВВП, объема промышленного производства, потребления электричества. Наблюдается прямо пропорциональная зависимость.

Последняя тенденция к информатизации производства воздействует на потребление электроэнергии. На современных производствах может наблюдаться его спад – наукоемкая продукция больше не нуждается в столь сильном электрообеспечении. Во многих отраслях ввиду возникновения нового оборудования может появиться необходимость в сверхэлектризации.

Рисунок 3. Зависимость ВВП от потребления электроэнергии

Источник: [4].

Рассмотрим налоговый метод. Он пользуется особой популярностью в России. Основные материалы для исследования – базы Росстата и ФНС. Эти данные публикуются для каждого субъекта РФ. На их основе можно оценить теневую долю ВРП (валового регионального продукта), подразумевая под «легальным» ВВП данные ФНС [10, с. 24] (Fedotov, Nevzorova, 2016, р. 24).

Для вычисления официального компонента валовой прибыли (обозначается как Р) нужна информация о налогах на прибыль предприятий. Это отразит совокупную прибыль каждого предприятия в регионе (6).

(6)

Методы моделирования

Одним из таких является MIMIC-метод. Представленный на обозрение еще в 1970-х, данный метод относится к самым сложным. Однако его можно отнести к методу непрямых индикаторов и методу моделирования одновременно, так как он рассматривает связь латентной теневой экономики и экзогенных переменных [14, с. 13–14]. Источниками – красными флагами, часто выступают никак не связанные изменения конъюнктуры легальной экономики. При этом экзогенных переменных настолько много, что без сложного моделирования и вычислений не обойтись. В связи с этим описываемый нами метод носит соответствующее название: Multiple Indicators, Multiple Causes. В течение измерений при подсчетах по этому методу идет приближение к уже известным и упрощенным способам: методу сопоставлений с системой национальных счетов. Иногда при этом погрешность измерений варьируется то в одну, то в другую сторону. Этим можно обосновать неуниверсальность любого измерителя латентной переменной.

Общий размер теневой экономки высчитывается с использованием матрицы. Сам процесс определения объемов теневой экономики нельзя назвать однозначно правильным в данной модели. Переменные, используемые для подсчета: размер безработицы, изменение курса валют, среднее время рабочих часов, ВВП на человека, налоговое и регуляторное бремя, индекс экономической свободы и другие.

Сравнительный анализ перечисленных методов и их групп

Микроэкономические и макроэкономические способы оценки количественной составляющей теневой экономики вкупе могут дать усредненный результат оценки теневого сектора. При этом ни один из методов не универсален и имеет значительную погрешность и ограниченность условиями измерений. Сами методы оценки представлены в тексте статьи, а также хорошо сравниваются в работах других авторов. Ниже представлено сравнение групп методов оценки теневой экономики для возможной комплексной оценки теневых процессов.

Таблица 2

Сравнение основных типов измерения теневой экономики

Микроэкономические
Макроэкономические
Моделирования
Что принимается за переменные
Микроэкономические показатели, такие как объем инвестиций, заработная плата, налоговое бремя, норма занятости, объем издержек и величина спроса
Макроэкономические показатели, такие как уровень безработицы и инфляции, национальный и региональный доход
Множество показателей – явных и латентных
Для кого данная группа методов более предпочтительна
Для руководителей и высшего менеджмента предприятия, работникам, имеющим дело с финансовой отчетностью напрямую
Для экономистов-теоретиков, работников министерств, ведомств
Для финансовых аналитиков и консультантов, желающих отслеживать все возможные реакции теневой экономики на экономическую конъюнктуру
Основные преимущества методов
Относительная простота оценки и малая ресурсоемкость исследований
Позволяют на уровне субъекта или государства оценить объем теневой экономики и связанные с ней экономические потери
Имеют широкую базу переменных для анализа
Недостатки методов оценки
Все исследование не выходит за рамки одного предприятия или нескольких микроэкономических субъектов
Требуется множество теоретической и статистической информации для наиболее точного исследования
Большая ресурсоемкость и капиталоемкость исследований
Источник: составлено автором на основе [7] (Glotov, Rusakovich, Kolgushkin, 2017).

Заключение

В соответствии с поставленной целью и проведенными эмпирическими исследованиями можно сделать вывод, прежде всего, об увеличении доли теневой экономики в начале 2020 года на фоне общей тенденции к ее сокращению. Такая картина характерна для кризисных ситуаций и скорее является исключением из правил. Что касается методов оценки теневой экономики, ни один из них нельзя считать наиболее приближенным к реальности. Сравнительный анализ групп их оценки подтвердил их вариативность для измеряющего. Возможно, с развитием информационной науки будут набирать популярность методы моделирования, создаваться новые многофакторные модели с увеличенной точностью результата.

Теневая экономика будет существовать всегда в любом государстве. Нужно ли с ней бороться? Нам кажется, что при определенных обстоятельствах, когда теневая экономика приобретает криминальные черты, а также существует угроза национальной экономике, определенно, стоит. При этом, если в существующей системе институтов теневая экономика «нашла свое место» и помогает выполнять социально значимые функции, борьба с такой теневой экономикой может быть не только затратной, но и экономически необоснованной.


References:

Agentova G. V. (2017). Statisticheskaya otsenka nenablyudaemoy ekonomicheskoy deyatelnosti [Statistical estimation of non-observed economic activity] (in Russian).

Botasheva L. Kh., Sarkisyan K. S. (2018). Vyyavlenie i otsenka tenevoy ekonomiki: metodologicheskiy aspekt [Identification and assessmentof the shadow economy:methodological aspect]. Economy. Taxes. Law. (5). 28-37. (in Russian).

Burov V.Yu.,Aliev N. K.,Kyazimov M. S.,Maga A. A.,Akhmadaliev A.,Tumunbayarova Zh. B.,Fedotov D. Yu., Khanchuk N.N., Khudaynazarov A.K. (2020). Protivodeystvie tenevoy ekonomike i opredelenie eë masshtabov: otechestvennyy i zarubezhnyy opyt (teoriya i praktika) [Countering the shadow economy and determining its scale: domestic and foreign experience (theory and practice)] (in Russian).

Dmitrieva E.O., Drobot E.V. (2018). Tenevaya ekonomika: ugrozy i posledstviya [Shadow economy: threats and consequences]. Shadow Economy. 2 (1). 9–16. (in Russian).

Fedotov D. Yu. Nevzorova E. N. (2016). Nalogovyy metod raschyota velichiny tenevoy ekonomiki rossiyskikh regionov [A tax method to calculate the value of the shadow economy of russian regions]. Finance and credit. (15 (687)). 20-33. (in Russian).

Glotov V. I., Rusakovich M. V., Kolgushkin A. I. (2017). Metody otsenki tenevoy ekonomiki [Methods for assessing the shadow economy]. Rossiyskaya akademiya estestvennyh nauk. 24. (in Russian).

Gryaznova A. G. (2011). Mikroekonomika: prakticheskiy podkhod [Microeconomics: a practical approach] (in Russian).

Khmyz O.V. (2018). Nadnatsionalnaya borba s tenevoĭ ekonomikoĭ [Supranational fight against the shadow economy]. Economy. Taxes. Law. (5). 16-27. (in Russian).

Maga A.A., Nikolau P.E. (2019). Analiz masshtabov tenevoy ekonomiki v Respublike Uzbekistan [The analysis of the size of the shadow economy in the Republic of Uzbekistan]. Shadow Economy. (2). 115-126. (in Russian).

Morozova N. O. (2009). Metod izmereniya razmera tenevoy ekonomiki, obrazovannoy v rezultate vvedeniya nalogov i subsidiy: primenenie kontseptsii izlishkov [Shadow economy based on taxation and subsidies measurement method: surplus concept application]. Terra Economicus. (1). 58-66. (in Russian).

Perov E. V. (2016). Otsenka tenevoy ekonomiki Rossii [Assessment of Russia's shadow economy] (in Russian).

Peskova D. R. (2006). Tenevaya sostavlyayushchaya ekonomicheskogo rosta [Shadow component of economic growth] (in Russian).

Страница обновлена: 26.05.2024 в 23:01:10