CC BY
456
®
DOI: http://dx.doi.org/10.15688/jvolsu3.2014.3.9
УДК 338.001.36 ББК 65.05
АЛЬТЕРНАТИВНЫЕ ПОДХОДЫ К ОЦЕНКЕ ТЕНЕВОЙ ЭКОНОМИКИ РОССИИ И ЗАРУБЕЖНЫХ ГОСУДАРСТВ
Копылова Юлия Геннадиевна
Ассистент кафедры экономической теории и экономической политики Волгоградского государственного университета yulya_k@front.ru, htes@volsu.ru
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.
К примеру, в исследовании при поддержке Всемирного банка «Shadow Economies All Over the World» Ф. Шнайдер, А. Бён и К. Мон-тенегро не исключают такой широкомасштабный блок в составе ненаблюдаемой экономики, как неофициальная экономика. При этом С. Джонсон в работе «Почему предприятия "уходят в тень"? Взятки и теневая экономика в посткоммунистический период» не учитывает теневую экономическую деятельность незарегистрированных предприятий.
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.
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
практически горизонтальная линия тренда уровня теневой экономики как по расчетам Всемирного банка (с коэффициентом наклона +0,02), так и с учетом корректировки по данным Статкомитета СНГ (с коэффициентом наклона -0,02), что говорит о долгосрочной стабильности теневого сектора экономики России.
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
с
ш со
а 8«
60 50 40 30 20 Ю,
ф
до О
О.
>
Кх) = 0.02х + 43,53
......I........]........;................
Цх) = -0,02х + 7;52
И* = 0,01
—ф •*—ф ф —^-ф—* -
- расчетные показатели
■Линейная (расчетные показатели)
- Всемирный банк
■ Линейная (Всемирный банк)
2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Год
Рис. 1. Динамика уровня теневой экономики в России Примечание. Составлено автором.
Рис. 2. Динамика уровня теневой экономики в странах ЕС (на примере Швеции) Примечание. Составлено автором.
отклонения от линии тренда можно трактовать как доказательство высокой чувствительности уровня теневой экономики от факторов, не контролируемых государством.
Сравнивая разницу в показателях уровня теневой экономики России и стран ЕС, отметим, что Российская Федерация имеет самый высокий уровень теневой экономики (в среднем на 10,5 пунктов выше, чем наивысший показатель по странам ЕС). Если же принимать в расчет данные Международного комитета по статистике СНГ, то средний уровень теневой экономики в России с учетом корректировки значительно снижается - на 36,3 пунктов. Соответственно, при проведении сравнительного анализа стран мы можем наблюдать кардинально противоположную ситуацию, при которой среднее значение уровня теневой экономики России превышает минимальное среднее значение среди стран ЕС (в Австрии) всего на 0,6 пунктов. Такое расхождение говорит о недостаточной разработанности системы оценки уровня теневой экономики в России и за рубежом и необходимости ее совершенствования.
Опираясь на факты и заключения, полученные при анализе динамики уровня теневой экономики, линии тренда и коэффициентов детерминации, стоит сделать вывод о неэффективности экономической политики Российской Федерации в отношении теневой экономики, что обусловливает необходимость разработки комплекса действенных мер, направленных на снижение уровня теневой экономики в стране. При этом представляется целесообразным заимствование положительного зарубежного опыта с целью его последующей адаптации к условиям российской экономики.
СПИСОК ЛИТЕРА ТУРЫ
1. Карасева, В. Л. Об оценках ненаблюдаемой экономики в странах СНГ / В. Л. Карасева // Вопросы статистики. - 2010. - №№ 9. - С. 26-31.
2. Официальный сайт информационного агентства «Финмаркет». - Электрон. текстовые дан. -Режим доступа: http://www.finmarket.ru/news/ 2893747. - Загл. с экрана.
3. Официальный сайт Межгосударственного статистического комитета Содружества Независимых
Государств. - Электрон. текстовые дан. - Режим доступа: http://www.cisstat.com/crime/. - Загл. с экрана.
4. Non-Observed Economy in National Accounts. Survey of Country Practices. Geneva. 2008. - Electronic text data. - Mode of access: http:// www. unece. org/fileadmin/DAM/stats/publications/ NOE2008.pdf. - Title from screen.
5. Schneider, F. Shadow Economies All Over the World. New Estimates for 162 Countries from 1999 to 2007 / F. Schneider, A. Buehn, C. Montenegro // Policy Research Working Paper. - 2010. - № 5356. - P. 2-28.
6. Schnaider, F. Increasing Schadow Economies All Over the World - Fiction or Reality? A Survey of the Global Evidence of their Size and of their Impact from 1970 to 1995 / F. Schnaider, D. Enste. - Electronic text data. - Mode of access: http://www.economics.uni-linz.ac.at/Members/ Schneider/EnstSchn98.html. - Title from screen.
7. Schneider, F. Shadow Economies: Size, Causes and Consequences / F. Schneider, D. Enste // J. of Econ. Literature. - 2000. - № 1. - P. 77-114.
REFERENCES
1. Karaseva V.L. Ob otsenkakh nenablyudaemoy ekonomiki v stranakh SNG [On Estimates of the Non-Observed Economy in the CIS]. Voprosy statistiki, 2010, no. 9, pp. 26-31.
2. Ofitsialnyy sayt informatsionnogo agentstva "Finmarket" [Official Website of the Finmarket Information Agency]. Available at: http:// www.finmarket.ru/news/2893747.
3. Ofitsialnyy sayt Mezhgosudarstvennogo statisticheskogo komiteta Sodruzhestva nezavisimykh gosudarstv [Official Website of the International Statistical Committee of the CIS]. Available at: http://www.cisstat.com/crime/.
4. Non-observed economy in national accounts. Survey of Country Practices. Geneva, 2008. Available at: http://www.unece.org/fileadmin/DAM/ stats/publications/NOE2008.pdf.
5. Schneider F., Buehn A., Montenegro C. Shadow Economies All over the World. New Estimates for 162 Countries from 1999 to 2007. Policy Research Working Paper, 2010, no. 5356, pp. 2-28.
6. Schnaider F., Enste D. Increasing Shadow Economies All Over the World - Fiction or Reality? A Survey of the Global Evidence of their Size and of their Impact from 1970 to 1995. Available at: http:// www.economics.uni-linz.ac.at/Members/Schneider/ EnstSchn98.html.
7. Schneider F., Enste D. Shadow economies: Size, causes and consequences. J. of Econ. Literature, 2000, no. 1, pp. 77-114.
ALTERNATIVE APPROACHES TO THE ASSESSMENT OF THE SHADOW ECONOMY IN RUSSIA
Kopylova Yuliya Gennadievna
Assistant, Department of Economic Theory and Economic Policy, Volgograd State University yulya_k@front.ru, htes@volsu.ru
Prosp. Universitetsky, 100, 400062 Volgograd, Russian Federation
Abstract. 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.
Key words: shadow economy, level of shadow economy, methods of calculating the level of shadow economy, MIMIC-modelling, European countries.
