CC BY
102
Фалинский И.Ю.
МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕГИОНАЛЬНОЙ ТЕНЕВОЙ ЭКОНОМИКИ
Аннотация. В статье дана поэтапная характеристика процедуры моделирования региональной теневой экономики. Определены условные признаки разделения разработанных методических принципов оценки теневой экономики. Приведены разработанные показатели оценки экономической преступности, ориентированные на анализ стоимостных характеристик получаемой нелегальной экономической выгоды. Предложена методика мониторинга угроз экономической безопасности по объекту, исходным данным и их источникам, субъекту.
Ключевые слова. Региональная теневая экономика; региональный теневой поток; коэффициент нелегальной выгоды; коэффициент выявленности теневого потока.
Falinskiy I.Y.
SIMULATION OF REGIONAL SHADOW ECONOMY
Abstract. The article gives a stepwise procedure for the design of regional shadow economy. Determined by conditional splitting characteristics of the developed methodical principles of evaluation of the shadow economy. Given develop indicators to measure the economic crime focused on the analysis of cost performance obtained illegally economic benefits. The proposed method of monitoring the threats to economic security on the object, the source data and their sources, to the subject.
Keywords. Regional shadow economy; shadow regional flow; odds illegal benefits; detection ratio of shadow flow.
По результатам проведенного анализа существующих методов оценки теневой экономики нами определено, что масштабы теневой (криминальной) экономики могут быть установлены с определенной степенью достоверности, по причине скрытого характера рассматриваемого явления [4]. Как правило, существующие методологические подходы и приемы по оценке регионального теневого потока не позволяют охарактеризовать его структуру и специфику, что обуславливает наблюдаемые сложности в разработке адекватных государственных мер превентивного характера по противодействию теневому сектору экономики, в т.ч. в сфере ответственности органов внутренних дел (ОВД).
Масштабы теневой экономики, по сути, могут быть оценены путем анализа последствий от экономической преступности [5, 9]. Деятельность правоохранительных органов свидетельствует о фактах проявления теневой экономической деятельности, но это не позволяет предупредить факторы, способствующие формированию самой теневой формы предпринимательства [10]. Проблема оценки теневой экономической деятельности остается нерешенной и требует учета также региональных условий хозяйствования, путем исчисления относительных показателей, характеризующих уровень и качество жизни населения региона, экономическое положение региона, состояние преступности в регионе.
ГРНТИ 06.61.33 © Фалинский И.Ю., 2017
Илья Юрьевич Фалинский - кандидат экономических наук, сотрудник департамента государственной службы и кадров МВД России (г. Москва).
Контактные данные для связи с автором: 125009, Москва, Газетный пер., 6 (Russia, Moscow, Gazetny lane, 6). E-mail: [email protected].
Для сравнения регионов и федеральных округов России, предлагается расширить оценочный инструментарий путем введения модели региональной экономической системы, в основе которой будет рассчитываться интегральный экономический показатель, раскрывающий факторы формирования теневой экономической деятельности в совокупности, как на макро-, так и микро- уровне. Интегральный показатель применим в экономической, социальной и иных областях исследований. Посредством расчета данного показателя определяется конкурентоспособность и рентабельность производства, тренд и состояние инновационного ресурса, трудовых и материальных активов. В экономической науке использование интегрального показателя заключается в исчислении отношения суммы полученных выгод к сумме понесенных издержек [7].
При проведении социологических исследований используются интегральные показатели, ха-растеризующие уровень жизни населения [2]. Теоретическая база для таких исследований заложена в Концепции человеческого развития, разработанной при принятии Программы развития ООН (ПРООН) в 1980-х годах. Согласно данной Концепции, в качестве интегрального показателя определен индекс развития человеческого потенциала. Суть его заключается в расчете трех компонентов: дохода, долголетия и образования.
С одной стороны, расчет интегрального показателя связан с субъективной экспертной оценкой рассматриваемого социально-экономического явления. С другой стороны, на теневую экономическую деятельность оказывают влияние факторы, характеризующие уровень жизни населения, состояние предпринимательской деятельности, степень криминализации экономики и другие региональные особенности [8, 11, 12, 13]. Исходя из этого, нами определены методологические принципы оценки факторов формирования и функционирования теневой экономической деятельности на уровне федеральных округов России, основывающиеся на системно-методологическом подходе к определению структуры и характеристик факторов теневой экономики. Изначально определены условные признаки разделения разработанных методических принципов оценки факторов формирования и функционирования теневой экономики:
• социальное состояние регионов (федеральных округов) и иных территориальных образований;
• уровень экономического развития регионов (федеральных округов) и территориальных образований России;
• уровень преступности в сфере экономики регионов (федеральных округов) и территориальных образований.
Разработанный подход обуславливает оценку процессов формирования и функционирования теневого сектора экономики с учетом региональных факторов социального, экономического и правоохранительного характера. Каждый фактор благоприятствует ведению теневого бизнеса как отдельно, так и в совокупности, что предопределяет применение интегрального подхода и расчета интегрального показателя. В целях получения оценочных значений предлагается введение ряда этапов моделирования региональной теневой экономики.
На первом этапе, исходя из результатов анализа экономических преступлений с участием фиктивных организаций, предлагается организовать взаимодействие налоговых органов и служб банковского сектора с целью отслеживания моментов поступления и списания денежных средств на расчетных счетах организаций, для создания системы мониторинга теневого потока на уровне субъекта РФ [6].
Объект мониторинга - юридические лица, зарегистрированные в установленном законом порядке, сведения о которых содержатся в базе территориальных налоговых органов, имеющие признаки фиктивности. Субъект мониторинга - государственные службы, в полномочия которых входят выявление, сбор, анализ данных ФНС РФ, банков или иных кредитных учреждений, предоставляющих услуги по открытию и закрытию лицевых счетов, расчетно-кассовому обслуживанию. Сведения об открытии и закрытии счетов клиентов банков должны содержаться также в базе территориальных налоговых органов. Средства мониторинга - инструменты экономико-математического моделирования.
Основные пользователи - органы государственной статистики, выполняющие функции по оценке экономической ситуации в регионе, и правоохранительные органы. Форма мониторинга -скрытая, непубличная. Необходимо свести к минимуму степень влияния заинтересованных лиц на
достоверность результатов мониторинга. Источники исходных данных - базы налоговых органов и служб банковского сектора.
Принципами работы предлагаемой системы мониторинга являются: использование инструментов экономико-математического моделирования; соответствие применяемых методов и подходов общепринятой мировой и отечественной научной практике; комплексный подход, обеспечивающий количественную и качественную оценку элементов объекта мониторинга; единый подход к оценке организаций, предполагающий возможности для проверки и сопоставления результатов по различным сегментам рынка; совершенствование экономико-математической модели по мере накопления практического опыта, статистических и сводных данных, с учетом изменяющейся экономико-правовой ситуации (на уровне региона, страны, мировой экономики).
На втором этапе, одновременно с разработкой алгоритмов действия программного обеспечения, предлагается определять нормативные и критические значения количественных факторов моделирования. Альтернативными критериями в данном случае могут быть весовые категории или рейтинговая шкала.
На третьем этапе, при разработке алгоритма процедуры моделирования, должны быть решены следующие задачи: создание базовой модели; включение в базовую модель дополнительных инструментов анализа; корректировка базовой модели. Также необходимо отдельно выделить аддитивный и мультипликативный факторы. Отбор факторов, используемых при разработке модели и последующем исчислении величины регионального теневого потока, предлагается производить поэтапно: однофакторный анализ; трансформация факторов; многофакторный анализ; утверждение перечня влияющих факторов. Следует также обеспечить калибровку разрабатываемой модели.
Далее, в рамках созданной модели региональной теневой экономики, предлагается рассчитывать относительную величину доли теневого сектора через коэффициент незаконной банковской деятельности, по формуле:
Kiba
= Niba Nf ,
где Niba (illegal banking activity) - число фиктивных экономических субъектов, фактически не осуществляющих финансово-хозяйственную деятельность и выявленных при расследовании преступлений по ст. 172 «Незаконная банковская деятельность» УК РФ; Nf (fictitious) - общее число фиктивных экономических субъектов.
Далее, в модель региональной экономики предлагается включить показатели оценки экономической преступности. При анализе имущественных составов преступлений экономической направленности [3], выделены стоимостные характеристики получаемой нелегальной экономической выгоды: абсолютная величина суммы денежных средств, вовлеченных в преступную схему; стоимость имущества, в отношении которого совершены действия теневого характера; доход, полученный в результате осуществления теневой деятельности; сумма налогов, от уплаты которых уклонился или незаконно получил в качестве возмещения субъект теневой деятельности.
Методика расчета для каждой из указанных величин имеет свои особенности, раскрываемые в рамках судебной экономической экспертизы [1]. Для расширения статистических показателей и дальнейшего исследования теневой экономики предлагается исчислять:
1. Величину нелегальной экономической выгоды, приходящейся на единицу ее источника:
IEBJ = |,
где IEBV (Illegal Economic Benefit to victims) - нелегальный доход, извлекаемый за счет потерпевшего V, по совокупности экономических преступлений i-й направленности; Sг (Sum) - величина материального ущерба в виде стоимости похищенного, суммы извлеченного дохода, определенных судебной экономической экспертизой, по совокупности экономических преступлений i-й направленности; V (Victims) - число потерпевших, по совокупности экономических преступлений i-й направленности.
Данный показатель при изучении его в динамике позволит охарактеризовать качество профилактических мер, предпринимаемых правоохранительными органами, для ограждения потенциальных источников нелегальной экономической выгоды от участия в преступной схеме. Снижение значений IEBJ свидетельствует о повышении эффективности работы ОВД и падении уровня по-
тенциальной угрозы теневой экономики в целом, увеличение - о необходимости пересмотра реализуемых мер по работе с общественностью и, как следствие, об обострении ситуации в теневом секторе.
2. Величину нелегальной экономической выгоды, приходящейся на организатора теневого бизнеса:
1ЕВ" = £,
где I EBCr (Illegal Economic Benefit to criminals) - нелегальный доход, извлекаемый организатором теневого бизнеса Cr, по совокупности экономических преступлений i направленности; Si - величина материального ущерба в виде стоимости похищенного, суммы извлеченного дохода, определенных судебной экономической экспертизой, по совокупности экономических преступлений i направленности; Cri (Criminals) - число подозреваемых (обвиняемых), согласно материалам уголовных дел по совокупности экономических преступлений i направленности.
Значение I EBCr показывает минимальную величину теневого потока, на которую рассчитывает субъект теневого бизнеса. Положительная динамика показателя свидетельствует о расширении масштабов теневого сектора, отрицательная же характеризует снижение уровня угроз экономической безопасности.
3. Коэффициент выявленности теневого потока:
Ki = ~CT,
Ci
где KjEB - коэффициент выявленности теневого потока по совокупности экономических преступлений i направленности; Ci (Constant) - сумма минимального ущерба, согласно диспозиции статьи УК РФ, по совокупности экономических преступлений i направленности.
Данный коэффициент может служить ориентиром для оценки масштабов теневой экономики.
-г-г IFR
При расчете эластичности показателя Ki по числу участников преступной схемы, по каждому экономическому направлению, появляется возможность идентифицировать структуру выявленной теневой экономики в целом, и в динамике.
Таким образом, предлагается введение модели региональной теневой экономики, включающей в себя: индикативный метод оценки теневого финансового потока на уровне субъекта РФ, основанный на применении комплекса индикаторов, методов экономико-математического моделирования и финансового анализа, в целях выявления и нейтрализации угроз экономической безопасности страны; модель системы мониторинга теневой экономики на уровне субъекта РФ, включающая методические принципы моделирования региональных теневых финансовых ресурсов, алгоритм и систему показателей оценки теневой экономической деятельности.
В результате проведенного исследования нами разработаны новые показатели оценки экономической преступности, ориентированные на анализ стоимостных характеристик получаемой нелегальной экономической выгоды (удельные коэффициенты нелегальной выгоды, рассчитываемые на единицу ее источника, на организатора теневого бизнеса, коэффициент выявленности теневого потока). Предложенная методика мониторинга угроз отличается от существующих учетом специфики теневой экономики на уровне субъекта РФ и позволяет систематизировать угрозы экономической безопасности по объекту, исходным данным и их источникам, субъекту.
ЛИТЕРАТУРА
1. Батурина Е.В., Сиденко И.К. Судебная экономическая экспертиза (в схемах и таблицах). СПб.: Изд-во СПб ун-та МВД России, 2016. 108 с.
2. Нагимова А.М., Зайнуллина М.Р. Общественная оценка экономической ситуации в республике Татарстан: опыт социологического исследования // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Социология. Политология. 2015. № 4.
3. Олейник О.М. Экономический анализ права в российской науке и практике // Закон. 2014. № 12. С. 44-53.
4. Перов Е.В. Оценка теневой экономики России // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2015. № 3 (75).
5. Состояние преступности. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://мвд.рф/reports/item/9548394 (дата обращения 06.01.2017).
6. Фалинский И.Ю. Показатели оценки экономической преступности, характеристики теневой экономики: состав и методы расчета // Вестник Санкт-Петербургского университета МВД России. 2015. № 1 (65). С. 127-132.
7. Шелухина А.В., Марченко К.П. Применение интегрального исчисления в экономических исследованиях // Международный студенческий научный вестник. 2015. № 3-4. С. 492-493.
8. Костин К.Б. Концепция обеспечения энергетической безопасности (применительно к решению проблемы импортозамещения в электроэнергетике России) // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2015. № 1 (91). С. 32-43.
9. Литвиненко А.Н., Батурина Е.В. Методология экономико-правового анализа фиктивного предпринимательства // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2013. № 5 (83). С. 65-73.
10. Литвиненко А.Н., Максимова О.Ю. Ресурсы МВД России в системе обеспечения экономической безопасности страны // Экономические науки. 2010. № 69. С. 184-192.
11. Плотников В.А., Пролубников А.В., Сулейманова М.В. Учет взаимосвязи продовольственной, экономической и национальной безопасности при реализации государственной политики // Теория и практика сервиса: экономика, социальная сфера, технологии. 2016. № 4 (30). С. 38-43.
12. Чеджоев Р.Б. Анализ современного состояния и тенденций функционирования теневого сектора экономики // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2015. № 6. С. 149-152.
13. Шатровская А.С. Безопасность реального сектора экономики в системе национальной экономической безопасности // Теория и практика сервиса: экономика, социальная сфера, технологии. 2016. № 4 (30). С. 19-21.
