Научная статья на тему 'Ненаблюдаемая экономика и ее оценка'

Ненаблюдаемая экономика и ее оценка Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
2468
287
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Журнал
Terra Economicus
WOS
Scopus
ВАК
RSCI
ESCI
Область наук
Ключевые слова
ТЕНЕВАЯ ЭКОНОМИКА / НЕЛЕГАЛЬНАЯ ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ / НЕНАБЛЮДАЕМАЯ ЭКОНОМИКА

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Ширяева Я. Д.

В статье проводится анализ ненаблюдаемой экономики в различных странах. Анализируются различные подходы по статистической оценке ненаблюдаемой экономики. Рассматривается проблема исследования теневой экономической деятельности в экономико-теоретическом контексте.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Ненаблюдаемая экономика и ее оценка»

ТЕRRА ECONOMICUS (Экономичeский вестник Ростовского государственного университета) ^ 2009 Том 7 № 2

НЕНАБЛЮДАЕМАЯ ЭКОНОМИКА И ЕЕ ОЦЕНКА

Я.Д. ШИРЯЕВА,

кандидат экономических наук, Санкт-Петербургский государственный университет экономики и финансов

e-mail: y-sh@yandex.ru

В статье проводится анализ ненаблюдаемой экономики в различных странах. Анализируются различные подходы по статистической оценке ненаблюдаемой экономики. Рассматривается проблема исследования теневой экономической деятельности в экономико-теоретическом контексте.

Ключевые слова: теневая экономика, нелегальная экономическая деятельность, ненаблюдаемая экономика.

Коды классификатора ОБЬ: 017.

Ненаблюдаемая экономика

В последнее двадцатилетие не ослабевает интерес к проблемам измерения экономической деятельности, не наблюдаемой прямыми статистическими методами, то есть ненаблюдаемой экономики (ННЭ). Получили широкую известность разработанные для ее измерения методики анализа макропоказателей, такие как методы спроса на наличные деньги (Гутмана [16], Фейга [14], Танзи [23]); метод потребления электроэнергии, предложенный Кауфманом и Калибердой [18] и др. Применение этих методов для российских условий и результаты этих оценок подробно рассмотрены в работе С. А. Силаевой [10]. Однако указанные методы имеют следующие недостатки: они дают глобальную оценку без разбивки по видам деятельности; в их основе лежат чрезмерно упрощенные предположения, результаты расчетов не являются стабильными и изменение исходных данных зачастую приводит к существенно различающимся оценкам, разные модели дают сильно отличающиеся результаты и пр.

Отечественные исследователи не оставались в стороне от изучения ННЭ [6; 9; 3]. В настоящее время национальные статистические службы для измерения ННЭ используют «Руководство по измерению ненаблюдаемой экономики», выпущенное в 2002 году Организацией экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), МВФ, Статистическим бюро Международной организации труда и Статкомитетом СНГ [19]. Все последние дискуссии представителей официальной статистики ведутся в рамках единой терминологии и схожих методик. Однако упомянутый документ нельзя назвать универсальным стандартом измерения ненаблюдаемой экономики, поскольку существует много проблемных областей ее измерения, а ОЭСР и Евростат постоянно дорабатывают рекомендуемые методики.

Под ННЭ понимают: экономику, не наблюдаемую по статистическим причинам; не наблюдаемую по экономическим причинам; неформальный сектор; незаконную деятельность и другие виды недоохвата. Термин «ненаблюдаемая экономика» демонстрирует беспристрастное отношение к изучаемому предмету. При описании явлений ННЭ также применяли следующие термины: альтернативная экономика, скрываемая, скрытая, сумеречная, теневая, невидимая, автономная, черная, наличная, тайная, незаконная, параллельная, неофициальная и пр. Однако, во-первых, эти термины не беспристрастны (на что обращает внимание «Руководство по измерению ненаблюдаемой экономики»), а во-вторых, у разных авторов эти термины имеют разное значение. Поэтому в результате международных дискуссий выбор был остановлен на этом нейтральном термине.

© Ширяева Я. Д., 2009

За счет формирования единого стандарта стало возможным сравнительное изучение объемов ненаблюдаемой экономики в разных странах. Европейская экономическая комиссия (ЕЭК) ООН провела три обследования национальной практики в области оценки ННЭ в СНС. Первое сравнительное изучение объемов ННЭ в разных странах осуществлено в 1991 году, второе — в 2001-2002 годах. Если в первом проекте приняло участие только 9 стран, то во втором — уже 291. В третьем обследовании, состоявшемся в 20052006 годах, участвовали уже 45 стран: 18 стран — членов ЕС, 3 страны — кандидаты в ЕС, 5 стран ОЭСР — не членов ЕС, 12 стран СНГ, 5 других стран [21]. Кроме того, две страны из принявших участие в последнем обследовании не рассчитывают ННЭ: это Япония и Новая Зеландия. В этом обследовании участвовало не только значительно большее количество стран, но также в него были включены страны, которые не являются членами ЕЭК и не принимали ранее участие в обследовании.

Для достижения полноты охвата показателей Евростатом рекомендован так называемый табличный подход для классификации видов ННЭ. Первоначально применялась табличная основа Т1-Т8 1998 г., в которой ННЭ разбита на 8 видов2. В настоящее время большинство стран используют более новую табличную основу Ы1-Ы7, где ННЭ классифицируется по следующим семи типам:

N1 — Производители, преднамеренно не зарегистрированные — скрытые (подпольные).

В основном этот тип представлен незарегистрированными физическими лицами, оказывающими различные услуги (например, репетиторские услуги, транспортные услуги владельцами индивидуальных автомобилей и т. п.).

N2 — Производители, преднамеренно не зарегистрированные — незаконные (нелегальные).

К этому типу относятся нелегальное производство, продажа, импорт и экспорт наркотиков, оружия; организация и содержание притонов для занятия проституцией, незаконное распространение порнографических материалов или предметов в тех странах, где это законодательно запрещено.

N3 — Производители, которые не обязаны регистрироваться.

К этому типу относится, например, производство товаров для собственного потребления или строительные работы, производимые силами членов домохозяйства в своей квартире (ремонт), на даче и прочее.

N4 — Необследованные предприятия (юридические лица).

Перечень не обследованных официальными статистическими службами юридических лиц различен в разных странах и зависит от законодательства. Так, в Туркменистане к этому типу относят деятельность некоммерческих организаций, зарегистрированных как общественные организации, но имеющих в своем составе хозяйственные единицы, осуществляющие коммерческую деятельность [1].

N5 — Зарегистрированные, но не обследованные предприниматели.

Зарегистрированные предприниматели могут быть не включены в регистр предприятий и/или исключены из статистических обследований. В Польше к этому типу относят деятельность лиц, выполняющих работу для домашних хозяйств [17]. Эти лица не зарегистрированы в регистре экономической деятельности REGON, но зарегистрированы в регистре налогоплательщиков. В Туркменистане к типу N5 относят деятельность индивидуальных предпринимателей без образования юридического лица, так как до 2001 года в этой стране не велся статистический реестр таких предпринимателей [1].

N6 — Производители, намеренно искажающие данные.

Неправильные отчеты представляются предприятиями с целью занижения уплачиваемых налогов. Измерение объема ННЭ этого типа представляется, по нашему мнению, одной из основных задач, которые должны быть решены при разработке методик

1 Результаты обследования 2001-2002 гг. помещены в работе [20].

2 Табличная основа Т1-Т8 описана в [19].

ТЕRRА ECONOMICUS (Экономичeский вестник Ростовского государственного университета) ^ 2009 Том 7 № 2

ТЕRRА ECONOMICUS (Экономичeский вестник Ростовского государственного университета) ^ 2009 Том 7 № 2

измерения ННЭ. Несмотря на то, что в различных странах по-разному решается эта проблема, статистические служб пока не могут решить ее. Этот тип вносит самый существенный вклад в оценку объема ННЭ. В некоторых странах (например, в Туркменистане, Польше, России) эти оценки осуществляются на основании данных налоговых проверок, что представляется нам не вполне корректным. В «Руководстве» и других материалах по ННЭ рекомендуется сотрудничество с налоговыми органами для более точной оценки указанного типа ННЭ, однако в условиях России это может существенно исказить данные ввиду того, что проверки организаций налоговыми органами не являются «выборочными», а носят предвзятый характер3. Из рассмотрения методов отбора организаций, которые должны в первую очередь проверяться налоговыми органами, можно сделать вывод об их предвзятом отборе.

N7 — Прочие статистические недостатки:

Ша — Не все требуемые данные отражаются.

Например, зарплата в натуре, неофициальные платежи за услуги: чаевые и др.

ШЬ — Отсутствие ответа, неправильный подсчет.

Отсутствие ответа есть результат того, что не все зарегистрированные предприятия сдают отчеты в статистические службы своих стран. Следует отметить, что даже в странах СНГ законодательством по-разному регулируется предоставление информации от налоговых служб в статистические службы. Например, в Украине налоговые инспекции по закону имеют право предоставлять налоговую отчетность организаций в Госкомстат Украины, в то время как в России это запрещено.

Более наглядно табличная основа N^N7 может быть представлена графически (рис.). К типам N^N3 относятся незарегистрированные производители, к типам N4-N5 — необследованные, тип N6 означает искажение данных, а тип N7 — прочие недостатки. Теневая экономика включает типы N1 и N6, а нелегальная (незаконная) — тип N2. Использование табличных основ обеспечивает систематический учет ННЭ, охват всех ее потенциальных областей и недопущение двойного учета.

Табличная основа Евростата Ы1-Ы7

Наибольшие корректировки составляют корректировки на недостоверную отчетность (тип N6). Так, для западно-балканских стран в 2003 году тип N6 составил 59,7 % от всего объема ННЭ, а для новых стран — членов ЕС в 2000 году — 48,6 % (табл. 1).

Подробнее об отборе организаций для налоговых проверок см. [11].

Таблица 1

Распределение типов ненаблюдаемой экономики для стран — новых членов ЕС в 2000 г. и западно-балканских стран в 2003 г., %

Типы ненаблюдаемой экономики Страны — новые члены ЕС, 2000 г. Западно-балканские страны, 2003 г.

N1 15,5 7,9

N2 6,4 1,3

N3 7,9 16,8

N4 7,5 4,4

N5 5,8 3,2

N6 48,7 59,7

N7 8,2 6,7

Итого 100 100

Источник: [25].

Результаты последнего обследования ННЭ приведены в табл. 2. Чаще всего страны измеряют тип N6 (35 стран из 43), далее следуют тип N1 — производители, преднамеренно не зарегистрированные, — скрытые (подпольные) (34 страны) и тип N3 — производители, которые не обязаны регистрироваться (32 страны). Только Чехия, Болгария, Хорватия и Украина рассчитывают все семь типов ННЭ.

Согласно результатам проекта 2005-2006 годов, в «старых» странах — членах ЕС объем ННЭ составил: в Голландии — 1 % от ВВП, в Швеции — 1,3 %, в Бельгии — 3-4 %, в Ирландии — 4 %, в Австрии — 8 %, в Испании — 11 %, в Италии 14,8-16,7 %. Новые члены ЕС имеют следующие уровни ННЭ: Болгария и Эстония — по 10 % от ВВП, Венгрия — 12 %, Румыния — 18 %, в Литва — 19 %. В странах-кандидатах в ЕС: Турция — объем ННЭ 1,7 % от ВВП, Хорватия — 8 %, Македония — 16 %. У стран СНГ объем ННЭ выше: Белоруссия — 10,7 % от ВВП, Украина и Киргизия — по 17 %, Казахстан — 22 %, Россия —

24.3 %, Молдавия — 32 %. В США объем ННЭ составил 0,8 % от ВВП, в Австралии —

1.3 %, в Албании — 31 %, в Бразилии — 13 %.

Таким образом, в странах — членах ЕС доля ННЭ в ВВП составляет от 1 до 18,9 % (среди новых членов ЕС от 6,6 % до 18,9 %). Наибольший объем ННЭ отмечается в странах СНГ (от 10,7 % до 31,6 %), а наименьший — в странах с развитой экономикой. Однако, строго говоря, показатели ННЭ оказались несопоставимыми, так как разные страны измеряли разное число ее типов (например, в США оценивался только тип N 6.

Таблица 2

Объем ненаблюдаемой экономики (ННЭ) в различных странах, измеренный по методологии ОЭСР

Страна Год измерения Объем ННЭ в % от ВВП N1 N2 N3 N4 N5 N6 N7

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

ЧЛЕНЫ ЕС

ЕС — НОВЫЕ ЧЛЕНЫ

Болгария 2001 10,2 + + + + + + +

Венгрия 2000 11,9 + + + + +

Латвия 2000 8,28 (К), 13,6 (П) + + + +

Литва 2002 18,9 + + + +

Польша 2002 7,8 (К), 15,7 (П) + + + + +

ТЕRRА ECONOMICUS (Экономичeский вестник Ростовского государственного университета) ^ 2009 Том 7 № 2

ТЕRRА ECONOMICUS (Экономичeский вестник Ростовского государственного университета) ^ 2009 Том 7 № 2

Окончание табл. 2

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Румыния 2002 17,7 + + +

Чехия 2000 4,6 (К), 6,6 (Р), 9,3 (П) + + + + + + +

Эстония 2002 9,6 + + + +

ЕС-15

Австрия 2001 7,9 + + + + + +

Бельгия 2002 3-4 + + + +

Великобритания н/д + + + + +

Германия н/д - - - - - - -

Ирландия 1998 4 + + + +

Испания 2000 11,2 + + + +

Италия 2003 14,8 (Н), 16,7 (В) + + + + +

Нидерланды 1995 1 + +

Финляндия н/д + + +

Швеция 2000 1,3 + + +

Члены ОЭСР — не члены ЕС

Австралия 2001-2002 1,3 + + +

Канада н/д + + + + +

Мексика 2003 12,1 — + + — — — —

Норвегия 1995 1 (К), 2,4 (П) + + + + +

США 1997 0,8 +

Кандидаты в члены ЕС

Македония 2003 16,3 + + +

Турция 2004 1,66 + + +

Хорватия 2002 10,1 + + + + + + +

Страны СНГ

Азербайджан 2003 20,7 + + + + +

Армения 2003 28,9 + + +

Белоруссия 2003 10,7 + +

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

Грузия 2004 28,3 + + +

Казахстан 2003 21,6 + + + +

Кыргызстан 2003 21,6 + + + +

Молдавия 2001 31,6 + + +

Россия 2003 24,3 + + +

Таджикистан н/д 25 + + + +

Туркменистан 2005 18,1 + + + + +

Узбекистан н/д 29-30 + + +

Украина 2003 17,2 + + + + + + +

Прочие страны

Албания 2003 30,8 + +

Бразилия 2003 12,79 — — — — — — —

Монголия н/д 13 и 30 + +

Сербия 2003 14,56 + + + + + +

Черногория 2002 8,8 + + + +

Источник: [21, р.10].

Примечания: П — согласно производственному методу; Р — согласно распределительному методу;

К — согласно методу конечного использования; Н — нижняя граница оценки; В — верхняя граница оценки; + — этот тип ННЭ измеряется в данной стране;

----невозможно установить, какой из типов ННЭ применен страной; н/д — нет данных.

Существуют три основных метода расчета ННЭ: производственный, распределительный и метод конечного использования. Предпочтение обычно отдается производственному методу. Так, в Чехии масштабы ННЭ в ВВП следующие: 4,6 % (производственный метод), 6,6 % (распределительный), 9,3 % (метод конечного использования). В Польше ННЭ варьируется от 7,8 % (метод конечного использования) до 15,7 % (производственный метод). В Норвегии масштаб ННЭ составляет 2,4 % (производственный метод) и 1 % (метод конечного использования). В Монголии ННЭ, исчисленная двумя методами, равна 13 % и 30 %, при этом применяемые методы не указаны. Доля ННЭ в ВВП, исчисленная различными методами, варьирует, что обусловлено как различиями в экономической политике, в размерах и роли неформального сектора экономики, так и различиями в организации статистического наблюдения и в уровне оценок ННЭ.

Анализ показывает, что главным источником досчетов на ненаблюдаемую деятельность является неформальный сектор, в котором присутствуют такие малые единицы как домохозяйства; далее следует скрытая экономика. В них наиболее часто ненаблюдаемая деятельность присутствует в следующих секторах:

— строительство;

— сельское хозяйство;

— торговля;

— платные услуги в области здравоохранения и образования;

— перевозка грузов и пассажиров;

— доход от сдачи внаем жилых помещений и условно начисленная рента.

В странах СНГ, где измерение ННЭ осуществляется под методологическим руководством Статкомитета СНГ, досчеты проводятся практически по всем типам ННЭ (за исключением незаконной деятельности). В странах — новых членах ЕС распространены корректировки на искажение данных (N6), на прочие статистические недостатки (N7), а также на скрытую деятельность (N1). Страны ОЭСР чаще делают досчеты на искажение данных и статистические недостатки.

Незаконная (нелегальная) деятельность

Сложности с оценкой незаконной деятельности (тип N2) возникают как из-за противоправного характера этой деятельности, так и из-за ненадежности источников информации, а также сложности сбора данных. Незаконную деятельность в настоящий момент оценивают 13 стран, однако сведения о досчетах Казахстана и Мексики отсутствуют (табл. 3). Только Венгрия, Чехия, Хорватия и Эстония учитывают оценки этой деятельности при расчете своего ВВП.

Таблица 3

Доля нелегальной деятельности в ВВП, %

Страна Год Доля в ННЭ Доля в ВВП

Болгария 1998-1999 1,3

Хорватия 2000-2003 9 1,02

Чехия 2000 2,4 0,2

Венгрия 2000 11 1,4

Латвия 2000 9,7 1,5

Литва 2002 0,9

Польша 2002 3,8 0,6

Сербия 2003 6,6 0,96

Швеция 2005 0,15

Украина 2005 2,2

Источник: [25]

ТЕRRА ECONOMICUS (Экономичeский вестник Ростовского государственного университета) ^ 2009 Том 7 № 2

ТЕRRА ECONOMICUS (Экономичeский вестник Ростовского государственного университета) ^ 2009 Том 7 № 2

Наибольшая доля незаконной деятельности в ВВП отмечается в Украине (2,2 % от ВВП), при этом учитываются следующие типы незаконной деятельности:

— производство алкоголя (1,1 % от ВВП);

— контрабанда (0,7 %);

— проституция (0,3 %);

— производство и продажа наркотиков (0,1 %).

Оцениваемая незаконная деятельность в Хорватии состоит из коррупции (0,51 % от ВВП), производства и продажи наркотиков (0,27 %), проституции (0,19 %), торговли людьми (0,04 %), нарушения авторских прав (0,01 %).

В России ЦБ РФ совместно с МВД разработало модель оценки незаконного оборота наркотических средств и ресурсов, обеспечивающего его. Согласно этой модели, оценка нелегального импорта наркотиков в РФ в ценах ФОБ в годовом исчислении в 1998-2003 годах составила 200 млн долларов, а экспорта — 25 млн долларов [7].

Большинство стран, оценивающих нелегальную деятельность, производят оценки производства и торговли наркотиками и проституцию, методы расчета которых достаточно хорошо разработаны. Кроме указанных видов деятельности, страны учитывают: контрабанду, продажу и укрывательство краденого, производство и продажу подделок (то есть нарушение авторских прав), производство алкоголя и табака, торговлю людьми и коррупцию.

Трудно произвести сопоставления ННЭ в разных странах вследствие различий в используемых подходах, которые зачастую разнятся не только между странами, но даже в одной стране в разные периоды времени. Большое влияние на измерение ННЭ оказывают факторы, связанные методикой расчета, количеством измеряемых областей ННЭ, с типом страны. Пока что различия в системах налогообложения в разных странах, различия в налоговом, уголовном, трудовом и других законодательствах затрудняют сопоставление оценок ННЭ в разных странах.

Специфические формы ННЭ в других странах предполагают, по нашему мнению, не только применение стандартных подходов, но и адаптацию методики оценки ННЭ с учетом условий конкретных стран с целью более полного отражения в расчетах всех типов ННЭ, то есть процесс стандартизации методик должен быть дополнен их гармонизацией. В частности, разрабатывать и более широко применять методы, основанные на экспертных оценках.

Группа ученых кафедры статистики и эконометрики СПБГУЭФ (И. И. Елисеева, А. Н. Щирина, Е. Б. Капралова) в течение ряда лет занимается изучением теневой экономики, результатом исследований стала методику измерения теневой экономической деятельности (ТЭД) на основе экспертных опросов и СНС (см., например, [4; 5; 6]). Оценка масштабов теневой экономики в 1998 году в Санкт-Петербурге по этой методике составила 80 % ВРП.

Признавая большие масштабы российской теневой экономики, следует иметь в виду, что теневая экономическая деятельность имеет определенные границы. Однако, некоторые зарубежные авторы слишком вольно, на наш взгляд, рассуждают о теневой экономике в России, а также об искажениях в бухгалтерском учете в России, высказывая, например, суждение, что в 1997 году только 17 % российских предприятий регулярно платили налоги, а треть из них не вела никакого бухгалтерского учета [15,р. 62, 87]. Такие утверждения явно преувеличивают масштабы явления.

Теневая экономическая деятельность

Нами проведены глубинные интервью по вопросам теневой экономической деятельности (ТЭД) с экспертами — руководителями или главными бухгалтерами малых предприятий Санкт-Петербурга (2005-2008 гг.), что позволило выявить особенности

теневой экономической деятельности малых предприятий (МП). Под теневой экономической деятельностью здесь мы понимаем ненаблюдаемую экономику по экономическим причинам, возникающую как результат искажениия бухгалтерского учета и отчетности.

Система обналичивающих и обезналичивающих фирм

Рассмотрим систему обналичивающих и обезналичивающих фирм, которая является важнейшим компонентом в российских схемах уклонения от уплаты налогов. По оценкам руководителей малых предприятий Санкт-Петербурга (опросы проведены нами в мае — июне 2006 года и мае 2007 года), услугами системы обналичивающих и обезналичивающих фирм пользуются 96 % известных им малых предприятий. Причем 92 % пользуется только услугами обналичивающих фирм, остальные используют и обналичивание, и обезналичивание. Удельный вес обналичиваемых денежных средств в общей сумме выручки от реализации зависит от многих факторов, в том числе от вида деятельности организаций. Большинство малых предприятий (73%) обналичивает от 20 до 55 % от суммы своей выручки от реализации. По мнению опрошенных респондентов, лишь незначительное число малых предприятий оптимизируют налоги при помощи оффшорных компаний.

В 2005 году средний процент за услуги по обналичиванию в Санкт-Петербурге составил 3 %. В 2006-м он увеличился до 5,6 % и продолжал расти. Большинство малых предприятий (67 %) в 2006-2007 годах платили 5-6 % за услуги по обналичиванию.

Согласно опросу, проведенному нами в марте 2008 года, плата за обналичивание вновь начала расти с декабря 2007-го — января 2008 года и в настоящий момент в среднем составляет 8-9 %, при этом некоторые платят и по 13 % от обналичиваемой суммы. То есть с 2005 по 2008 год плата за обналичивание уже возросла более чем в 3 раза. В связи с этим резко сократился обналичиваемый объем денежных средств. По мнению наших экспертов, плата за обналичивание и в дальнейшем будет расти.

Некоторые считают, что увеличение стоимости услуг обналичивающих фирм происходит из-за борьбы налоговых органов с фирмами-однодневками [8]. Другие же приписывают увеличение стоимости обналичивания снижением конкуренции на рынке [2]. По нашему мнению, на увеличение платы за обналичивание влияют оба указанных фактора.

Согласно нашим опросам, большинство руководителей малых предприятий будут работать с обналичивающими фирмами, если плата за их услуги увеличится до 12-15 %, однако если стоимость «обналички» возрастет до 25 %, то малые предприятия предпочтут прекратить работу с системой обналичивающих и обезналичивающих фирм и постараются найти другие способы минимизации налогообложения.

Приводимые выше оценки платы за услуги обналичивающих фирм относятся к услугам обналичивающих фирм-«однодневок», которые при возможных встречных проверках не будут подтверждать фактов сделок, поскольку к тому времени они или уже «умрут», или «пропадут», как только придет соответствующий запрос из налоговой инспекции (мы называем их обналичивающими фирмами-«однодневками», хотя период их существования может достигать одного года и более). Фактическое руководство указанных фирм легко «бросает» их при любом намеке на проверку или по истечении определенного срока (несколько месяцев — год). Соответственно их плата за услуги обналичивающих и обезналичивающих фирм более высокого ранга — тех, кто готов участвовать во встречных проверках, — выше, чем за услуги обналичивающих фирм-«однодневок».

При обналичивании существенно занижаются объекты налогообложения и, как правило, сильно завышаются расходы организации, что ведет к неправомерному занижению прибыли. Многие расходы при этом вообще являются фиктивными. Нужно

ТЕRRА ECONOMICUS (Экономичeский вестник Ростовского государственного университета) ^ 2009 Том 7 № 2

ТЕRRА ECONOMICUS (Экономичeский вестник Ростовского государственного университета) ^ 2009 Том 7 № 2

сказать, что на данный момент система обналичивающих и обезналичивающих фирм отлично развита и готова предложить потребителям — организациям, желающим обналичить или обезналичить денежные средства, огромный пакет разнообразных услуг. Большая часть подобных «услуг», оказываемых обналичивающими фирмами, попадает под статьи как административного, так и уголовного кодексов и является наказуемой и в уголовном, и в административном порядке.

Фирмы на вход (обналичивающие) и на выход (обезналичивающие) не только связаны между собой, но и организуются одними и теми же лицами и активно взаимодействуют между собой. Отметим, что зачастую организации, участвующие в цепочке обналичивания, могут и не знать, что перечисляют денежные средства не «нормальной», а обналичивающей фирме.

Обезналичивание является более редкой операцией по сравнению с обналичиванием: его применяют менее 8 % малых предприятий. Обезналичивающие фирмы функционируют следующим образом. Обезналичивающая фирма перечисляет на расчетный счет предприятия определенную сумму денежных средств за вычетом платы за обезналичивание по выставленному счету. Например, у предприятия согласно данным бухгалтерского учета числится на складе определенное количество товара. Фактически же этот товар был реализован за наличный расчет без оформления документов (счет-фактура, накладная, кассовый чек). Данный товар предприятием никогда больше не будет закупаться и надо привести в соответствие данные бухгалтерского учета по счету 41 «Товары» с данными о фактическом наличии товара на складе. А предприятие хочет от этого несуществующего товара избавиться. Для этого предприятие выставляет обезналичивающей фирме счет на весь этот товар. Обезналичивающая фирма оплачивает счет по безналичному расчету и ставит печати и подписи на накладную, что свидетельствует о получении обезналичивающей фирмой этого товара. Организация отдает обезналичивающей фирме определенную плату за процедуру обезналичивания (это может быть сделано как по наличному расчету, так и по безналичному — через другую организацию из системы обналичивающих и обезналичивающих фирм).

Один из наших экспертов привел пример, когда обезналичивание потребовалось организации, у которой по результатам инвентаризации на складе оказалась крупная недостача товара на сумму более 20 млн руб. Это возникло из-за того, что недостающий товар — автомобильные запасные части для нужд автосервиса — на самом деле или отдавали в смежную организацию без каких-либо документов, или использовали в процессе ремонта, но не показывали этого в отчетности. Кроме того, бухгалтер полагал, что часть деталей «позаимствовали» рабочие для собственных нужд. Единственным выходом для указанной организации послужило обезналичивание, для проведения которого был выставлен счет обезналичивающей фирме на весь недостающий товар, а обезналичивающая фирма его оплатила. Это дало возможность организации привести дела на складе в соответствие с учетными документами.

Обычно сумма платы за обезналичивание равна плате за обналичивание (сейчас, как уже указывалось, это примерно 8-9 % от обезналичиваемой суммы). Малые предприятия пользуются услугами обезналичивающих фирм значительно реже по сравнению с крупными и средними, как показывают данные наших опросов. Аналогично обезналичивание осуществляется не только по операциям с товарами, но и с работами, услугами в зависимости от вида деятельности фирмы.

Обезналичивание требуется и некоторым малым предприятиям, которые, например, оказывают услуги населению или юридическим лицам. Это могут быть небольшие типографии, копировальные центры и другие организации, с которыми рассчитываются наличными денежными средствами и у которых нет на расчетном счете безналичных денежных средств, например, для уплаты налогов. Если организации, которой требуется обезналичить определенную сумму денежных средств, удастся договориться с организацией,

которая нуждается в обналичивании, то платы за эти операции вообще не будет, поскольку в этом случае не используется система обналичивающих и обезналичивающих фирм, а организации обходятся своими силами. По нашей оценке, в подобных случаях единовременно обезналичивают до 100 тыс. руб., и число подобных организации незначительно.

Одним из факторов развития теневой экономической деятельности, несомненно, является коррупция. В своем первозданном виде коррупция проявляется на микроуровне, в повседневной деятельности организаций, прежде всего представляющих малый бизнес.

Заметный вклад в развитие теневых операций в малом бизнесе вносит такая форма взятки как «откат» или, как иначе его называют, «комиссия». Практика «откатов» прочно вошла в жизнь руководителей малых предприятий, большинство из них в 2005 году (77 %) давали «откаты», «комиссию», осуществляли «добровольные пожертвования». При закупках «откаты» дают значительно реже — так поступали в 2005 году 15 % рес-пондентов4.

Запутанность, чрезмерная усложненность и перегруженность ссылками на нормативные документы, а также изменчивость российской системы бухгалтерского и налогового учета есть основные источники роста теневой экономики в России. Нестабильность налогообложения, системы учета, коррупция являются главными факторами развития теневой деятельности малых предприятий. Доминирующей схемой, которую использует большинство субъектов малого предпринимательства, стала система обналичивающих и обезналичивающих фирм. С ее помощью происходит значительная «оптимизация» налогового бремени организаций.

Статистическая диагностика теневой экономической деятельности малых предприятий

Пока не сложилось методик, позволяющих статистически выявить конкретные предприятия, вовлеченные в теневую экономическую деятельность. Поскольку доподлинно о включении в теневую деятельность известно, прежде всего, главным бухгалтерам, нами был проведен опрос 56 главных бухгалтеров малых предприятий Санкт-Петербурга (2004-2006 гг.). Кроме того, проведен анализ бухгалтерской отчетности за ряд лет тех 20 малых предприятий Санкт-Петербурга, на которых ранее были опрошены главные бухгалтеры. Анализировались данные бухгалтерской отчетности: форм № 1, 2 бухгалтерского баланса, расчет среднесписочной численности работников, а также фонд оплаты труда. Всего бухгалтерская отчетность анализировалась по данным 178 квартальной отчетности за 1997 год — I квартал 2006 года; то есть было охвачено 178 предприятие-кварталов.

Изучаемые малые предприятия распределились по отраслям следующим образом: оптовая торговля — 10 организаций (50 %), промышленность — 5 организаций (25 %), оказание услуг — 3 организации (15 %), строительство — 2 организации (10 %). Эта структура приблизительно соответствует структуре малого бизнеса в Санкт-Петербурге. При опросе главных бухгалтеров фиксировалась их оценка степени вовлеченности организации в ТЭД. Предлагалось различать три степени вовлеченности организаций в ТЭД: низкая — организация практически не вовлечена в теневые отношения; средняя — средняя степень теневых отношений; высокая — высокая степень вовлеченности организации в теневые отношения. Низкая степень вовлеченности в теневую деятельность была отмечена у 20 % малых предприятий; средняя степень — у 30 %, высокая — у 50 % организаций. Малые предприятия (МП) с низкой степенью вовлеченности включают организации оптовой торговли (75 %) и промышленные

4 Подробнее об особенностях коррупции на малых предприятиях см. [12; б, с. 212-232].

ТЕRRА ECONOMICUS (Экономичeский вестник Ростовского государственного университета) ^ 2009 Том 7 № 2

ТЕRRА ECONOMICUS (Экономичeский вестник Ростовского государственного университета) ^ 2009 Том 7 № 2

предприятия (25 %). Группа со средней степенью вовлеченности в теневую экономическую деятельность состоит на 50 % из промышленных предприятий и на 50 % из организаций сферы услуг. Группа организаций с высокой степенью вовлеченности включает организации оптовой торговли (70 %), строительные предприятия (20 %), промышленные предприятия (10 %).

В качестве анализируемых показателей были выбраны показатели имущественного положения, ликвидности, финансовой устойчивости, деловой активности, рентабельности, а, кроме того, в анализ были включены среднемесячная заработная плата и среднесписочная численность МП.

Основной гипотезой выступило предположение о том, что искажения в бухгалтерском учете и отчетности, обусловленные ТЭД, вызывают цепную реакцию, которая может привести к выбросам в значениях показателей. Именно эта гипотеза о том, что большая вариация, неустойчивость переменных может свидетельствовать о теневых операциях, была положена в основу предпринятого вариационного анализа. Анализ деятельности коммерческих организаций хорошо разработан, однако, как правило, его применение ограничивается исследованиями деятельности одной хозяйственной единицы. Новизна нашего подхода состоит в рассмотрении показателей по совокупности малых предприятий с учетом поквартальной колеблемости.

Поскольку анализ проводился по данным предприятие-кварталов, часть колеблемости была обеспечена за счет временного фактора, а часть — за счет пространственного: пространственная компонента выявлялась в анализе средних, а временная — в анализе временных рядов по каждому предприятию. Анализ доказал, что развитие во времени происходит чисто случайно, стохастически (отсутствуют тренд и сезонность).

Доля значимых корреляций между характеристиками ресурсов и результатов в общем числе корреляций составляет менее 25 %, что еще раз свидетельствует о раз-балансированности показателей, которая возникает в немалой степени в результате ТЭД малого бизнеса. На основе совместного использования метода экспертных оценок и вариационного анализа доказана большая колеблемость показателей при включении в теневую деятельность нежели при отсутствии таковой. Доказан эффект скрытой мультиколлинеарности между показателями предприятий — это подтверждается равенством нулю (или близостью к нулю) определителей корреляционных матриц. Функциональные связи проявляются как квази-функциональные.

На основе данных по группам малых предприятий с низкой степенью вовлеченности были установлены критические значения коэффициентов колеблемости показателей МП. Построена система индикаторов теневой экономической деятельности малых предприятий, в которую вошли 14 показателей (табл. 4). В случае если коэффициент колеблемости какого-либо из этих показателей организации превышал критическое значение, то это считалось индикатором того, что организация вовлечена в теневые операции. Безусловно, принятые критические значения показателей несут на себе отпечаток как объема выборки, так и специфики Санкт-Петербурга и временного периода. Вместе с тем, как будет показано ниже, принятые критические значения подтвердили свою пригодность.

На основе значений коэффициентов колеблемости нами предложено вычислять индекс теневой экономической деятельности предприятия (1Я0Е):

■'

1=1

где К. = 0 — если соответствующий коэффициент колеблемости показателя не превышает критического значения; К. = 1 — если соответствующий коэффициент колеблемости показателя превышает критическое значение.

Таблица 4

Показатели, использованные для диагностики вовлеченности МП в ТЭД

№ п. п. Название показателя Критическое значение коэффициента колеблемости показателя, не выше, %

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

1 Доля основных средств в активах 175

2 Величина собственных оборотных средств 80

3 Маневренность собственных оборотных средств 380

4 Доля собственных оборотных средств в общей их сумме 100

5 Доля запасов в оборотных активах 50

6 Доля собственных оборотных средств в покрытии запасов 130

7 Коэффициент концентрации собственного капитала 90

8 Коэффициент маневренности собственного капитала 290

9 Выручка от реализации, тыс. руб. 80

10 Оборачиваемость запасов (в оборотах) 130

11 Оборачиваемость собственного капитала 185

12 Рентабельность основной деятельности 500

13 Период окупаемости собственного капитала 650

14 Коэффициент абсолютной ликвидности (платежеспособности) 200

Организация считалась вовлеченной в ТЭД, если значение индекса ТЭД для нее равно двум или более (1Ш > 2), то есть коэффициенты колеблемости двух и более показателей превышают критическое значение. Значение 1ядЕ = 2 дает «мягкую» оценку вовлеченности в ТЭД; если принять 1Ш > 3, то, соответственно, оценка окажется более строгой. Была проведена проверка соответствия полученной оценки ТЭД с помощью 1тЕ и тех экспертных оценок, которые были даны главными бухгалтерами. Оказалось, что у всех МП с низкой степенью вовлеченности в теневые операции индекс ТЭД равен нулю, что подтверждает правильность оценки главных бухгалтеров. Предложенный индекс обладает чувствительностью к степени вовлеченности в ТЭД. Очевидно, что такого рода индексы ТЭД могли бы быть построены не только для малых, но и для средних и крупных предприятий.

Чаще всего критическое значение превышают коэффициенты колеблемости следующих показателей: коэффициента концентрации собственного капитала (это наблюдается у 33 % организаций со средней степенью вовлеченности в ТЭД и у 60 % организаций с высокой степенью вовлеченности); величины собственных оборотных средств (функционирующего капитала); доли запасов в оборотных активах; доли собственных оборотных средств в покрытии запасов; оборачиваемости собственного капитала; доли собственных оборотных средств в общей их сумме.

По предложенной системе индикаторов вовлеченными в ТЭД были признаны 66,7 % обследованных организаций со средней степенью вовлеченности в ТЭД (по самооценке главными бухгалтерами) и 90 % — с высокой степенью ТЭД. Итого

81,3 % организаций, оцененных экспертами как вовлеченные в ТЭД, признаны по данной методике вовлеченными в ТЭД. В эту группу не попало ни одно предприятие из группы с низкой степенью вовлеченности в ТЭД. Таким образом, можно утверждать, что предложенные система индикаторов и индекс ТЭД позволяют провести первичную селекцию малых предприятий по их вовлеченности в теневую экономическую деятельность.

Логит-модель оценки риска вовлеченности в ТЭД

Используя методику построения моделей бинарного выбора, мы построили две логит-модели оценки риска вовлеченности предприятий в теневую экономическую

ТЕRRА ECONOMICUS (Экономичeский вестник Ростовского государственного университета) ^ 2009 Том 7 № 2

ТЕRRА ECONOMICUS (Экономичeский вестник Ростовского государственного университета) ^ 2009 Том 7 № 2

деятельность. Одна из построенных логит-моделей предназначалась для выявления организаций, вовлеченных в теневую экономическую деятельность, а другая — для оценки степени вовлеченности в теневую деятельность (табл. 5).

В первом случае была построена логит-модель с бинарной зависимой переменной, принимающей значения 1 или 0 в зависимости от того, вовлечена ли организация в теневую экономическую деятельность или нет.

Логит-модель имеет вид:

.

\ + е

где г = В0 + Б& + ... + в, X.

Переменная г — логит; Х1,..., X- — независимые переменные.

Предварительно с помощью корреляционного анализа было установлено, что показатели, включенные в предлагаемые логит-модели связаны между собой слабыми и очень слабыми связями или вообще не связаны статистически значимыми связями. Объясняющими переменными в первой логит-модели выступают: доля основных средств в активах, доля запасов в оборотных активах, коэффициент концентрации собственного капитала, среднемесячная заработная плата и среднесписочная численность работников. Все параметры модели оказались статистически значимы на 5%-ном уровне значимости.

Таблица 5

Параметры логит-моделей

Переменная Модель для выявления МП, вовлеченных в ТЭД Модель для оценки степени вовлеченности МП в ТЭД

Доля основных средств в активах -3,111 -10,79

Доля запасов в оборотных активах -5,767 -

Коэффициент концентрации собственного капитала -2,746 -

Среднемесячная заработная плата -0,121 -

Среднесписочная численность работников -0,253 0,187

Коэффициент абсолютной ликвидности (платежеспособности) - 13,03

Рентабельность основной деятельности - -6,587

Константа 6,809 0,646

Знаки при всех переменных отрицательны и свидетельствуют о том, что все учтенные переменные ослабляют риск включения в ТЭД. Для оценки предсказательной силы модели был рассчитан процент правильно предсказанных значений, который составил 85,5 %, что свидетельствует о высокой предсказательной силе модели.

Логит-модель оценки степени вовлеченности МП в ТЭД

Для организаций, которые признаны вовлеченными в ТЭД, строилась модель бинарного выбора, где у = 0 — в случае средней вовлеченности организации в ТЭД и у = 1 — в случае высокой степени вовлеченности в ТЭД. Переменными в логит-модели оценки степени вовлеченности в теневую деятельность выступают: доля основных средств в активах, коэффициент абсолютной ликвидности (платежеспособности), рентабельность основной деятельности, среднесписочная численность работников (табл. 5). Процент правильно предсказанных значений по этой модели составил

88,3 %, что также свидетельствует о высокой предсказательной силе модели.

Обратим внимание на специфику полученных логит-моделей. Прежде всего, для предприятий, вовлеченных в ТЭД (модель 2), сужается круг объясняющих переменных: модель включает всего четыре переменные, тогда как в моделировании риска вовлеченности в ТЭД участвовали пять переменных. Характерно, что переменные, вошедшие в последнюю модель, отражают основные условия и результаты деятельности организаций: структуру активов, размер организации, рентабельность основной деятельности. Изменяется поведение переменной «среднесписочная численность работников»: если в первой модели коэффициент при этой модели имеет отрицательное значение, то во второй — положительное значение. Учитывая что среднесписочная численность работников — это индикатор размера предприятия, то можно заключить, что чем крупнее предприятие, тем меньше шансов у него оказаться в «тени», однако для тех, кто попал в «тень», ситуация меняется: более крупные организации получают возможность сочетать теневую деятельность с открытой и действуют в обоих сегментах рынка более решительно и продуктивно.

Предложенная нами комплексная диагностика теневой экономической деятельности малых предприятий статистическими методами представляет сочетание экспертного и статистического подходов к анализу теневой экономической деятельности; включает комплексное использование экспертных оценок и диагностику организаций, вовлеченных в теневую экономическую деятельность, методами вариационного и корреляционного анализа.

ЛИТЕРАТУРА

1. Акыниязова Г. Оценка ненаблюдаемой экономики Туркменистана // Совместный семинар «Ненаблюдаемая экономика: проблемы измерения». СПб., 23-25 июня 2004. Ч. 1. СПб., 2004.

2. Бурыхин Г. Почему дорожает обналичка // Расчет. 2006. № 4. http://www.berator.ru/ra-schet/article/3099.

3. Вопросы количественной оценки показателей ненаблюдаемой экономики в России / под ред. А. Е. Косырева. М., 2003.

4. Елисеева И. И., Капралова Е. Б., Щирина А. Н. Развитие теории и практики использования макроэкономических показателей в расчете элементов теневой экономики на региональном уровне // Вопросы статистики. 2006. № 7.

5. Елисеева И. И. Измерение теневой экономической деятельности в России // Безопасность Евразии. 2004. № 2 (16).

6. Измерение теневой экономической деятельности / под ред. И. И. Елисеевой, А. Н. Щириной. СПб., 2003.

7. Кислицына М. О проблеме оценки внешнеэкономических операций, связанных с криминальным оборотом наркотических средств // Совместный семинар «Ненаблюдаемая экономика: проблемы измерения». СПб. 23-25 июня 2004. Ч. 1. СПб., 2004.

8. Налоговики против однодневок // Расчет. 2006. № 5. http://www.berator.ru/raschet/ article/3155?print=1.

9. Ненаблюдаемая экономика: попытка количественных измерений / под ред. А. Е. Суринова. М., 2003.

10. Силаева С. А. Статистические методы оценки масштабов теневой экономики в Российской Федерации: дис. ... канд. экон. наук. СПб., 2001.

11. Ширяева. Я. Д. Барьеры налогового администрирования. Почему бизнес уходит в тень // Территория бизнеса. 2007. № 4 (13).

12. Ширяева Я. Д. Ненаблюдаемая экономика в России // Финансы и бизнес. 2006. № 3.

13. Ширяева Я. Д. Теневая экономическая деятельность малых предприятий и ее статистическая диагностика // Актуальные проблемы экономической теории : сб. науч. работ / под общ. ред. А. И. Леусского. СПб., 2006.

14. Feige E. L. The UK' Unobserved Economy: Preliminary Assessment // Journal of Economic Affairs. 1981. July.

15. Fontanel J., Samson I. Les liaisons dangereuses entre l'Etat et l'économie russes. Paris, 2003.

16. Gutmann P.M. The Currency Ratio and the Subterranean Economy // Financial Analysts Journal. 1978. Nov-Dec.

17. Jakobiak B., Gembarzewska H., Zgierska A. Exhaustiveness adjustements in polish national accounts // Joint Seminar «Non-observed Economy: issues of measurements». S.-Petersburg, 23-25 Junt 2004/ Part 2. S.-Petersburg, 2004.

ТЕRRА ECONOMICUS (Экономичeский вестник Ростовского государственного университета) ^ 2009 Том 7 № 2

ТЕRRА ECONOMICUS (Экономичeский вестник Ростовского государственного университета) ^ 2009 Том 7 № 2

18. Kaufmann D., Kaliberda A. Integrating the Unofficial Economy into the Dynamics of Post-Socialist Economies: A Framework of Analysis and Evidence// Economic Transition in Russia and the new states of Eurasia. International Politics of Eurasia Series. 1996. Vol. 8.

19. Measuring the Non-Observed Economy: A Handbook. Paris: OCED, 2002.

20. Non-observed economy in national accounts. Survey of national practices. Geneva, 2003.

21. Non-observed economy in national accounts. Survey of Country Practices. N. Y.; Geneva, 2008.

22. Tanzi V. The Underground Economy in the United States and Abroad. Toronto, 1982.

23. Tanzi V. Underground Economy Built on Illicit Pursuits is Growing Concern of Economic Poli-makers // International Monetary Fund. Survey. 1980. Febr. www.oecd.org http://www.unece. org/.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.