CC BY
0
УДК 338.1:351.82 DOI 10.14258/epb202436
МАСШТАБЫ ТЕНЕВОЙ ЭКОНОМИКИ В РОССИЙСКИХ РЕГИОНАХ
О. М. Лизина
Национальный исследовательский Мордовский государственный университет им. Н. П. Огарёва
(Саранск, Россия)
В постсоветской России произошел значительный рост уровня теневой экономической деятельности с одновременной ее качественной трансформацией. Воздействие теневой экономики свидетельствует об утрате обществом контроля за направленностью социально-экономических и политических процессов. Исследователи регулярно предпринимают попытки оценки масштабов ее распространения на уровне государства; значительно реже проводятся исследования теневой экономики в региональном разрезе. Для ее изучения проведена группировка регионов по уровню экономического развития. На наш взгляд, наиболее предпочтительным методом для определения уровня теневой экономики является MIMIC-модель. Для ее построения с помощью метода главных компонент для каждой группы регионов были определены факторы, а с помощью анализа факторных нагрузок выделены показатели причин. На основе полученного структурного уравнения для каждой из групп регионов было рассчитано откорректированное значение объема теневой экономики. Теневая экономика Российской Федерации в региональном разрезе выглядит достаточно неравномерно. За период 2006-2022 гг. ее средний уровень превышал пороговое значение. В 2006-2022 гг. лишь на территории нескольких регионов уровень неформальной активности уменьшился. В большинстве регионов ситуация более печальна — уровень теневой экономики сохраняется стабильно высоким, а в ряде регионов теневая активность имеет тенденцию к увеличению.
Ключевые слова: теневая экономика, регион, экономическая безопасность, экономическое развитие, государственное регулирование.
SCALES OF SHADOW ECONOMY IN RUSSIAN REGIONS
O. M. Lizina
National Research Mordovian State University (Saransk, Russia)
In post-Soviet Russia there has been a significant increase in the level of shadow economic activity with its simultaneous qualitative transformation. The impact of the shadow economy testifies to the loss of society's control over the direction of socio-economic and political processes. Researchers regularly make attempts to assess the scale of its spread at the state level; studies of the shadow economy in the regional context are much less frequent. To study it, the regions were grouped according to the level of economic development. In our opinion, the most preferable method for determining the level of shadow economy is the MIMIC-model. To build it, factors were determined for each group of regions using the method of principal components, and indicators of causes were identified using the analysis of factor loadings. On the basis of the obtained structural equation for each of the groups of regions, the adjusted value of the volume of shadow economy in the regional context was calculated. The shadow economy of the Russian Federation in the regional context looks rather uneven. In the period from 2006 to 2022 its average level exceeded the threshold value. Only in a few regions the level of informal activity decreased. In most regions the situation is more sad — the level of shadow economy remains stably high, and in a number of regions shadow activity tends to increase.
Keywords: shadow economy, region, economic security, economic development, state regulation.
Введение. В современном мире ни для кого не секрет, что теневая экономика стала неотъемлемой частью экономики любого государства. Правительство каждый страны создает условия для развития государства, укрепления национальной безопасности, в том числе реализует комплекс мер по минимизации уровня теневой экономики.
Нельзя однозначно сказать, что теневая активность наносит только отрицательное воздействие на экономику. Известный экономист Д. Кассел [1] выделил положительное воздействие теневой экономики: экономическая смазка, встроенный стабилизатор, социальный амортизатор. Исследователи теневой экономики расширяют перечень ее положительных функций, однако следует отметить, что положительное воздействие возможно исключительно в краткосрочном периоде [2].
Безусловно, негативное воздействие теневой экономики затмевает ее положительное проявление. Системные свойства теневой экономики позволяют данному явлению развиваться значительно быстрее, чем официальной экономике. Учитывая взаимосвязь экономики со многими другими сферами жизнедеятельности общества, теневая активность распространяется на политические, социальные, культурные и другие процессы. Она запускает деструктивный механизм, разрушая сложившиеся устои, использует все имеющиеся ресурсы общества в целях собственного потребления.
Теневыми нитями связаны между собой континенты и страны, регионы и отдельные территории. Не секрет, что теневые процессы имеют свои различия и в пространстве. Экономика в России обладает своими отличиями по сравнению с теневой экономикой других стран. Даже внутри страны теневые процессы имеют свою специфику [3].
Уже несколько десятилетий представители различных наук проводят исследования по изучению особенностей развития данного явления в разных регионах. Разрабатываются различные подходы к определению и количественному измерению теневой составляющей. Можно выделить работы А. А. Куклина, Г. А. Агаркова [4, 5], А. З. Новень-ковой [6], Е. Ю. Перфиловой [7], Е. В. Перова [8], Д. Ю. Федотова, А. П. Киреенко, Е. Н. Невзоровой, Е. Н. Орловой, О. Ю. Поляковой [9] и многих других. Попытки измерения регионального уровня теневой экономики неоднократно применялись в работах отечественных исследователей. Однако таких работ значительно меньше, чем исследований данного явления на уровне отдельных стран.
Цель данного исследования — оценка масштабов теневой экономики в регионах Российской Федерации. Для достижения поставленной цели были определены следующие задачи:
1 Выбор метода изучения состояния теневой экономики в российских регионах.
2 Построение модели на основе совокупности переменных, влияющих на теневую активность, и переменных, способствующих увеличению или уменьшению данного показателя.
3. Определение динамики и уровня региональной теневой экономики.
Методы исследования. Все субъекты в составе Российской Федерации уникальны. Особенности каждого из них являются определяющими в региональном развитии и их, безусловно, необходимо учитывать при проведении исследования теневой экономики. Учитывая специфичность и уникальность российского государства, для оценки масштабов теневой экономики использована MIMIC-модель — метод, который анализирует «несколько показателей — несколько причин» (специальное наименование модели SEM — моделирование структурными управлениями).
Как известно, основным показателем, характеризующим экономическое развитие региона (производство и потребление материальных благ и услуг, распределение доходов между экономическими агентами), является валовой региональный продукт (ВРП). Однако при выборе данного показателя следует учитывать, что объемы валового внутреннего продукта (ВВП) и суммарного ВРП в России не совпадают [10]. Такая тенденция существует и в большинстве стран, осуществляющих расчеты ВРП. Это обусловлено национальными особенностями построения системы статистического учета, связанных с тем, что некоторые виды деятельности, учитываемые при расчете ВВП, не могут быть отнесены ни к одному из регионов страны. Нераспределенная часть ВВП неодинакова для разных субъектов РФ. Производство и потребление услуг центрального управления и международной деятельности преимущественно осуществляются в Москве, а деятельность армии затрагивает места дислокации воинских частей и распределена по всем регионам.
В целях проведения исследования все регионы были разделены на пять групп по уровню развития: депрессивные регионы; регионы с пониженным, нормальным, повышенным и высоким уровнем развития [11].
Для каждой группы регионов при помощи метода главных компонент были определены факторы, включаемые в MIMIC-модель. На наш взгляд, именно данная версия модели SEM может быть использована для вычисления уровня теневой экономики в российских регионах. Данная модель основана на изучении совокупности переменных, влияющих на теневую активность, и переменных, которые способствуют увеличению или уменьшению данного показателя (табл. 2).
Таблица 2
Группировка субъектов РФ по уровню производства ВРП на душу населения [11]
Таблица 1
Уровень развития региона Регионы
Высокий (более 160%) Сахалинская область, Чукотский автономный округ, Республика Саха (Якутия), Москва, Ханты-Мансийский АО, Ямало-Ненецкий АО
Повышенный (160-110%) Республика Коми, Магаданская область, Республика Татарстан, Красноярский край, Тюменская область, Санкт-Петербург, Ленинградская область, Камчатский край
Средний (110-80%) Хабаровский край, Свердловская область, Томская область, Иркутская область, Пермский край, Самарская область, Архангельская область, Республика Башкортостан, Оренбургская область, Вологодская область, Мурманская область, Амурская область, Московская область, Камчатский край
Пониженный (80-50%) Ульяновская область, Приморский край, Амурская область, Псковская область, Республика Карелия, Ростовская область, Астраханская область, Костромская область, Липецкая область, Республика Калмыкия, Владимирская область, Смоленская область, Белгородская область, Курская область, Удмуртская Республика, Кировская область, Нижегородская область, Саратовская область, Кемеровская область, Омская область, Волгоградская область, Ярославская область, Воронежская область, Калининградская область, Калужская область, Ставропольский край, Орловская область, Новосибирская область, Новгородская область, Рязанская область, Тверская область, Тульская область, Тамбовская область, Республика Хакасия, Челябинская область, Забайкальский край, Краснодарский край
Депрессивный (50% и менее) Республика Ингушетия, Республика Дагестан, Республика Тыва, Еврейская А. О., Республика Северная Осетия-Алания, Карачаево-Черкесская республика, Кабардино-Балкарская республика, Республика Алтай, Чувашская Республика, Брянская область, Курганская область, Пензенская область, Алтайский край, Республика Бурятия, Республика Марий Эл, Республика Адыгея, Республика Мордовия, Ивановская область
Индексы качества подгонки модели
Среднеквадратичная ошибка аппроксимации 0,000
Р-значение 0,584
Сравнительный индекс соответствия 1,0
Индекс Такера-Льюиса 1,011
Количество степеней свободы 28
Индикаторными переменными, отражающими отдельные измерения хозяйственной деятельности общества и связанные с уровнем теневой экономики, определены такие показатели, как потребление электроэнергии и уровень занятости населения [12]. Все переменные рассчитывались как темп роста исходных статистических данных в течение рассматриваемого периода.
Нормализация полученных данных по каждой группе регионов и определение темпа их роста позволило построить соответствующие структурные уравнения, на основе которых были скорректированы значения объемов теневой экономики.
Результаты исследования и их обсуждение. Исследование проводилось на основе данных 79 регионов в два этапа: 1) проведен в 2021 г. — анализировались показатели 2006-2019 гг. [12], 2) проведен в 2023 г. — за период в 2020-2022 гг. Для нормализации полученных данных использовался уровень занятости. Расчеты проводились в среде ЯБш&о с использованием пакета «1ауаап». Результат оценки представлен на рисунке.
По данным исследования, все регионы Российской Федерации имеют теневой след. Оттенки серого меняются в зависимости от географического местоположения, специфики экономического развития, политического устройства, исторических и культурных особенностей развития и влияния многих других факторов.
Однако следует выделить ряд регионов, которые за период 2006-2022 гг. уменьшили свой теневой окрас. Но таких регионов на карте России очень мало. Не исключено, что подобное изменение может быть связано с несовершенством исходной базы первичной статистической информации.
К сожалению, в большинстве своем российские регионы имеют стабильную или положительную динамику на уровне 41-50%. Есть ряд регионов, которые преимущественно сконцентрированы в Северо-Кавказском федеральном округе, где уровень теневой экономики превышает 50% и за рассматриваемый период имеет положительную динамику.
Created with mapchart.net
Состояние теневой экономики в российских регионах за 2006-2022 гг.
Анализируя исследования разных лет (2021 и 2024 гг.), необходимо отметить, что состояние теневой экономики в регионах изменилось незначительно. Отклонение ее среднего значения у большинства регионов составило не больше 5%.
Результаты оценки состояния теневой экономики в российских регионах за период 20062022 гг. показали, что теневые процессы раскинули свои невидимые сети по всей территории страны. Анализируя их динамику, следует отметить, что теневая составляющая активно наращивает свой экономический потенциал. Использование достижений научно-технической революции, цифровые трансформации способствуют быстрому изменению ее видов. Игнорирование государством масштабов неформального сектора может вызвать серьезные последствия для развития общества и государства [13].
Диверсификация теневых процессов в разных субъектах страны связана с их специфическими различиями. Теневой потенциал зависит от географического положения (удаленность от центра, климатические условия, прилежание к государственной границе), наличия природных и рекреационных ресурсов, политических и социальных особенностей, наличия транспортных путей (федеральных трасс). Так, в приграничных регионах наибольшим образом распространены такие виды теневой экономики, как контрабанда, фальсификат, контрафакт, незаконная миграция.
Немаловажным фактором является структура хозяйства и специализация региона. Анализ рейтингов регионов показывает, что теневая экономика реже встречается в регионах с высоким уровнем развития промышленных производств [14].
Уровень экономического развития региона определяет формы и специфику теневой деятельности. В регионах-донорах более распространенной является экономическая преступность, в то время как регионы-реципиенты отличаются большим распространением традиционного криминала и вынужденной внелегальной деятельности (неформальная занятость, скрытые производства и др.) [15].
Особыми теневыми связями обрастают регионы, деятельность которых связана с добычей и переработкой экспортно ориентированных ресурсов [16].
Возрастание неопределенности в политической и экономической сферах порождает неуверенность предпринимателей, что существенно влияет на принятие ими решений и развитие новых теневых схем [17].
Цифровая трансформация создает благоприятные условия для развития теневого сектора: отсутствие границ и административных барьеров, глобализация отношений, виртуальный характер хозяйственных связей, отсутствие должного контроля за экономическими субъектами, быстрота передачи информации и многие другие. Стремительными темпами развивается цифровая тене-
вая экономика, в рамках которой выделяют две формы — инициируемая поставщиком (например, финансовое мошенничество, оказание психологического воздействия на молодое поколение, рассылка спама) и инициируемая потребителем (например, цифровое пиратство, черный пиар). Каждая из форм имеет свои инструменты и каналы распространения. Черные рынки, реализующие запрещенные законом товары и услуги, используют специальные платформы, например, даркнет — теневой сегмент Интернета, который скрыт из общего доступа. Реализация мошеннических данных, различные проявления неформальной экономики функционируют на базе обычных интернет-сайтов [18].
Заключение. Теневая экономика создает существенную угрозу не только безопасному и устойчивому развитию отдельного региона или территории, но и безопасности всей страны. Результаты проведенного исследования позволяют определить уровень и тенденции развития теневых процессов в российской экономике. Изучая масштабы теневой деятельности в нашей стране, ее видоизменения и способность паразитировать во всех сферы жизнедеятельности общества, следует учитывать фактор качества государственного регулирования экономики.
Традиционные методы борьбы с теневой экономикой не приводят к уменьшению ее масштабов, а зачастую, напротив, способствуют ее увеличению. Создание формальных антикоррупционных отделов или структурных подразделений не способ-
но искоренить проблему коррупции. Освещение в СМИ произошедших правонарушений и их негативных последствий не уменьшает число правонарушителей и преступников.
Теневая деятельность является не только экономической проблемой. Она проникает и оказывает деструктивное воздействие и на другие сферы жизнедеятельности российского общества. В этой связи комплекс мер по деактивации теневых процессов должен быть направлен на создание такой институциональной среды, которая предлагает разумно допустимую налоговую нагрузку, создает условия для увеличения реальных располагаемых доходов населения, обеспечивает защиту интересов всех участников социально-экономических процессов [19]. Особое внимание следует уделять ди-джитальным инструментам, использованию искусственного интеллекта, предоставляя новые возможности для сбора и анализа данных, автоматизации экономических процессов [17].
При осуществлении политики по сокращению неформального сектора экономики необходимо систематизировать и использовать в отечественной практике положительный региональный и зарубежный опыт снижения и противодействия теневой экономике и различным формам ее проявления. Контроль и минимизация теневой экономической деятельности требует аккуратного точечного воздействия на различные группы субъектов теневой экономики, что должно подкрепляться активной деятельностью государственных структур и общественных институтов.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Авдийский В. И., Дадалко В. А., Синявский Н. Г. Теневая экономика и экономическая безопасность государства. М., 2018. 538 с. DOI: 10.12737/24758.
2. Лизина О. М. Теневая экономика как социально-экономический феномен // Контентус. 2019. № S11.
3. Жураковская А. В., Полякова О. Ю. Расчет объемов теневого сектора в экономике региона по причинам возникновения // Бизнес Информ. 2012. № 4. С. 97-99.
4. Куклин A. A., Агарков Г. А., Зыкова Е. А. Теневая экономика и хозяйственный комплекс региона. Екатеринбург, 2005. 169 с.
5. Агарков Г. А., Судакова А. Е., Найденов А. С. Экономические последствия влияния теневой экономики на социально-экономическую сферу Уральского федерального округа // Региональная экономика: теория и практика. 2013. № 42. C. 45-53.
6. Новенькова А. З. Особенности теневого сектора региональной экономики // Теневая экономика. 2017. Том 1. № 1. С. 13-21. DOI: 10.18334/tek. 1.1.37630.
7. Перфилова Е. Ю. Оценивание динамики теневой экономики в регионах России // Математические и инструментальные методы экономики. 2009. № 11. С. 331-334.
8. Перов Е. В. Оценка теневой экономики России // Управление экономическими системами: Электронный научный журнал. 2015. № 3. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-tenevoy-ekonomiki-rossii (дата обращения: 01.05.2024).
9. Федотов Д. Ю., Невзорова Е. Н., Орлова Е. Н. Налоговый метод расчета величины теневой экономики российских регионов // Финансы и кредит. 2016. № 15. С. 20-33.
10. Зайцева Ю. С. Валовый региональный продукт: что и как мы измеряем // ЭКО. 2012. № 4. С. 86-103.
11. Ивашкова Т. К., Морозова Н. В. Типология регионов Российской Федерации // Вестник евразийской науки. 2014. № 6 (25).
12. Бадокина Т. Е., Лизина О. М. Оценка масштабов теневого сектора в российских регионах // Экономика и управление: проблемы, решения. 2021. Т. 2. № 10 (118). С. 78-86.
13. Лизина О. М. Оценка ущерба от функционирования теневой экономики на региональном уровне / / Московский экономический журнал. 2021. № 11. URL: https://qje.su/otraslevaya-i-regionalnaya-ekonomika/ moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-11-2021-38/
14. Nevzorova E. N., Kireenko A. P. & Mayburov I. A. Spatial Correlation and Patterns of Distribution of the Shadow Economy in Russia // Ekonomika regiona [Economy of region]. 2020. № 16 (2). Pp. 464-478.
15. Карнишина Н. Г. Противодействие коррупции и теневой экономике на региональном уровне // Россия: тенденции и перспективы развития. 2018. № 13-2. С. 474-476.
16. Алешникова В. И., Бурцева Т. А. Инструменты противодействия теневой экономике в регионах России // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Экономика и управление. 2019. № 4. C. 28-34.
17. Балог М. М., Демидова С. Е., Троян В. В. Влияние цифровой трансформации на теневую экономику // ЭТАП. 2020. № 4. С. 58-72.
18. Розанова Н. М., Алтынов А. И. Цифровая теневая экономика как новая реальность современного мира // Вестник Института экономики Российской академии наук. 2019. № 5. С. 43-61.
19. Ермакова Э. Р. Инструменты противодействия теневой экономики в России // Национальная безопасность / nota bene. 2021. № 6. С. 22-32. DOI: 10.7256/2454-0668.2021.6.37067
REFERENCES
1. Avdijsky V. I., Dadalko V. A., Sinyavsky N. G. Shadow economy and economic security of the state. Moscow, 2018. 538 p. DOI: 10.12737/24758.
2. Lisina O. M. Shadow economy as a socio-economic phenomenon. Kontentus. 2019. No. S11.
3. Zhurakovskaya A. V., Polyakova O. Y. Calculation of the volume of the shadow sector in the economy of the region for the reasons of occurrence. Business Inform. 2012. No. 4. Pp. 97-99.
4. Kuklin A. A., Agarkov G. A., Zykova E. A. Shadow economy and economic complex of the region. Ekaterinburg, 2005. 169 p.
5. Agarkov G. A., Sudakova A. E. and Naidenov A. S. Economic consequences of the shadow economy impact on the socio-economic sphere of the Ural Federal District. Regional Economics: Theory and Practice. 2013. No. 42. Pp. 45-53.
6. Novenkova A. Z. Features of the shadow sector of the regional economy. Shadow Economy. 2017. Vol. 1. No. 1. Pp. 13-21. DOI: 10.18334/tek. 1.1.37630.
7. Perfilova E. Yu. Estimation of dynamics of shadow economy in Russian regions. Mathematical and instrumental methods of economics. 2009. No. 11. Pp. 331-334.
8. Perov E. V. Evaluation of the shadow economy of Russia. Management of economic systems: Electronic scientific journal. 2015. No. 3. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-tenevoy-ekonomiki-rossii (date of access: 01.05.2024).
9. Fedotov D. Y., Nevzorova E. N., Orlova E. N. Tax method of calculating the size of the shadow economy of Russian regions. Finance and Credit. 2016. No. 15. Pp. 20-33.
10. Zaitseva Y. S. Gross regional product: what and how we measure. ECO. 2012. No. 4. Pp. 86-103.
11. Ivashkova T. K., Morozova N. V. Typology of the regions of the Russian Federation. Bulletin of Eurasian Science. 2014. No. 6 (25).
12. Badokina T. E., Lizina O. M. Estimation of the scale of the shadow sector in the Russian regions. Economics and Management: Problems, Solutions. 2021. Vol. 2. No. 10 (118). Pp. 78-86.
13. Lizina O. M. Estimation of damage from the functioning of the shadow economy at the regional level // Moscow Economic Journal. 2021. No. 11. URL: https://qje.su/otraslevaya-i-regionalnaya-ekonomika/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-11-2021-38/ (date of access: 01.05.2024).
14. Nevzorova E. N., Kireenko A. P. & Mayburov I. A. Spatial Correlation and Patterns of Distribution of the Shadow Economy in Russia. Ekonomika regiona [Economy of region]. 2020. No. 16 (2). Pp. 464-478.
15. Karnishina N. G. Countering corruption and shadow economy at the regional level. Russia: trends and prospects of development. 2018. No. 13-2. Pp. 474-476.
16. Aleshnikova V. I., Burtseva T. A. Tools to counteract the shadow economy in the regions of Russia. Vestnik Voronezh State University. Series: Economics and Management. 2019. No. 4. Pp. 28-34.
17. Ermakova E. R. Tools to counteract the shadow economy in Russia. National security / nota bene. 2021. No. 6. Pp. 22-32. DOI: 10.7256/2454-0668.2021.6.37067.
18. Balog M. M., Demidova S. E., Troyan V. B. The impact of digital transformation on the shadow economy. ETAP. 2020. No. 4. Pp. 58-72.
19. Rozanova N. M., Altynov A. I. Digital shadow economy as a new reality of the modern world. Bulletin of the Institute of Economics of the Russian Academy of Sciences. 2019. No. 5. Pp. 43-61.
Поступила в редакцию: 14.05.2024. Принята к печати: 20.06.2024.
