CC BY
23Original Article / Fighting Cartels No. 3 (27) 2021
УДК 343.9.018, 346.546.4
https://doi.org/10.47361/2542-0259-2021-3-27-46-54
ISSN: 2542-0259
© Российское конкурентное право и экономика, 2021
Понятие и методы оценки латентности картелей и иных антиконкурентных соглашений
Батанова К. Х.,
ФАС России,
125993, Россия, г. Москва, Садовая-Кудринская ул., д. '
Аннотация
Автором исследован вопрос латентной преступности и латентности картелей и иных антиконкурентных соглашений на стыке криминологической науки и конкурентного права, приведены методы оценки латентности картелей и иных антиконкурентных соглашений с учетом их преимуществ и недостатков, предложено понятие латентности картелей и иных антиконкурентных соглашений.
Ключевые слова: латентность, картели, антиконкурентные соглашения, методы оценки латентности картелей и иных антиконкурентных соглашений.
Для цитирования: Батанова К. Х. Понятие и методы оценки латентности картелей и иных антиконкурентных соглашений // Российское конкурентное право и экономика. 2021. № 3 (27). С. 46—54, https://d0i.0rg/10.47361/2542-0259-2021-3-27-46-54
Автор заявляет об отсутствии конфликта интересов.
The Concept and Evaluation Methods of Cartels and Other Anti-Competitive Agreements Latency
Klara Kh. Batanova,
FAS Russia,
Sadovaya-Kudrinskaya str., Moscow, 125993, Russia
Abstract
The author examines the question of crime latency and cartels and other anti-competitive agreements latency at the interface of forensic science and competition law, presents evaluation methods of cartels and other anti-competitive agreements latency taking into account their pros and cons, suggests the definition of cartels and other anti-competitive agreements latency.
Keywords: latency, cartels, anti-competitive agreements, evaluation methods of cartels and other anti-competitive agreements latency.
For citation: Batanova K.Kh. The concept and evaluation methods of cartels and other anticompetitive agreements latency // Russian Competition Law and Economy. 2021. No. 3 (27). P. 46—54, https://doi.org/10.47361/2542-0259-2021-3-27-46-54
The author declare no conflict of interest.
Kiara Kh. Batanova The Concept and Evaluation Methods of Cartels and Other Anti-Competitive Agreements Latency
Латентность1 как свойство преступлений и факторов, способствующих их свершению, традиционно относится к предмету криминологии. Этой теме посвящено множество научных работ как российских [1; 2; 3, с. 126—141], так и зарубежных [4] специалистов. Достаточно глубоко, на наш взгляд, исследована проблематика латентности административных правонарушений [5].
Вместе с тем латентность криминальных и административно наказуемых картелей и иных антиконкурентных соглашений является одной из актуальных и одновременно малоисследованных тем в сфере антимонопольного регулирования [6, с. 26—37].
Отчасти это обусловлено тем, что термин «картель» в антимонопольном законодательстве Российской Федерации появился относительно недавно (2012 г.)2.
Одна из первых попыток комплексного исследования латентности картелей и иных антиконкурентных соглашений с экономической и криминологической точек зрения была предпринята коллективом специалистов Уральского государственного юридического университета (2018—2020 гг.) и получила высокую оценку антимонопольного регулятора3.
Ключевой проблемой исследования латентности картелей и иных антиконкурентных соглашений, несомненно, является проблема определения понятий «латент-ность», «латентный картель», «латентное антиконкурентное соглашение».
Так, Н. В. Сазонова определяет латентную преступность как «часть преступности, внешне выраженную в совокупности преступлений, не вошедших в систему государственного статистического учета, характеризующуюся определенными особенностями возникновения и развития, социальным и уголовно-правовым характером, общественной опасностью, имеющую свои качественные и количественные характеристики, временные и пространственные границы» [7, с. 5].
1 В Толковом словаре русского языка «латентный» (латин. latens — «скрывающийся») означает не проявляющийся вовне, недоступный внешнему наблюдению. См.: Толковый словарь русского языка / Под ред. Д. Н. Ушакова. М.: Гос. ин-т «Сов. эн-цикл.»; ОГИЗ; Гос. изд-во иностр. и нац. слов., 1935—1940. URL: https://ushakovdictionary.ru/word.php?wordid=27004 (Дата обращения: 02.09.2020).
2 Понятие «картель» введено Федеральным законом от 06.12.2011 № 401-ФЗ «О внесении изменений в Федеральный закон "О защите конкуренции" и отдельные законодательные акты Российской Федерации» // Собрание законодательства Российской Федерации. 2011. № 50. Ст. 7343.
3 Комплексное (экономическое и криминологическое) исследование картелей и иных антиконкурентных соглашений в Российской Федерации, в том числе уровня их латентности, доходов картелей и иных антиконкурентных соглашений и оценки при-
чиняемого ущерба // ФАС России дала высокую оценку иссле-
дованию ученых УрГЮУ. URL: https://www.usla.ru/news/fas-uslu-
appreciation/) (Дата обращения: 23.07.2021).
По мнению А. А. Конева «данное антисоциальное явление должно быть наделено каким-то одним из состояний скрытости; то есть от известности немногим (либо абсолютной неизвестности) до самой широкой распространенности о ней в отношении социальных субъектов. Данная разновидность преступности должна обладать некоторым свойством, позволяющим ей при создавшихся определенных социальных ситуациях переходить из одного состояния (скрытость) в другое (известность)» [8, с. 65].
С. М. Иншаков под латентной преступностью понимает незарегистрированную государственными органами часть фактической преступности (незарегистрированная часть всей совокупности преступлений, совершаемых в обществе) [9, с. 110].
Применительно к определению понятия латентности картелей и иных антиконкурентных соглашений с учетом деления латентной преступности на «естественную» и «искусственную», на наш взгляд, более предпочтительным представляется подход А. А. Конева.
Естественная латентность — это латентность, которая фактически не установлена и не известна компетентным органам.
Искусственная (или осознанно создаваемая) латент-ность, которую выделяют многие исследователи, обычно определяется как результат действий (бездействия) компетентных органов по сокрытию преступлений [9, с. 110—111; 10, с. 92; 11] и представляется неприменимой относительно нарушений в антимонопольном законодательстве. На наш взгляд, применительно к картелям и иным антиконкурентным соглашениям преобладает естественная, а не искусственная латентность4.
С учетом изложенного латентность картелей и иных антиконкурентных соглашений может быть определена как объективно (естественно) присущее части указанных видов антимонопольных нарушений свойство неизвестности для антимонопольных и других уполномоченных органов власти, исключающее применение мер антимонопольного реагирования к нарушителям.
Учитывая, что исследования в области латентной преступности имеют определенную теоретическую и методологическую основу, представляется возможным использовать данные подходы и в отношении исследования латентности картелей и иных антиконкурентных соглашений.
4 В обоснование данной позиции приведем ситуацию, когда антимонопольный орган прекращает производство по делу в связи с истечением сроков давности. Признаки нарушения антимонопольного законодательства антимонопольным органом были установлены, но в силу определенных процессуальных положений дальнейшее рассмотрение дела невозможно, и дело подлежит прекращению. Мы можем говорить о том, что по результатам рассмотрения антимонопольного дела не было принято решение, и данное нарушение не стало объектом статистических данных как установленное нарушение, значит, оно соответствует признакам искусственной латентности, но для нас ключевым моментом все-таки является факт неизвестности антимонопольному органу о совершенном нарушении.
Original Article / Fighting Cartels No. 3 (27) 2021
К наиболее релевантным методам оценки масштабов латентности картелей и иных антиконкурентных соглашений на современном этапе развития науки следует отнести статистические, социологические, экономические и некоторые иные методы исследования, каждый из которых имеет как достоинства, так и недостатки5.
Статистические методы (методы сбора, обработки, анализа и интерпретации статистических данных)
В целях исследования данного метода оценки латентности картелей и иных антиконкурентных соглашений рассмотрим результаты их статистического наблюдения антимонопольными органами за 2018—2019 гг.6
Приведенные данные официальной статистической информации (табл. № 1) позволяют определить динамику увеличения количества возбужденных антимонопольных дел в период с 2018 по 2019 г., а также наиболее кар-телизованную сферу экономики (табл. № 2), в которой было выявлено наибольшее количество нарушений, что в целом можно охарактеризовать как количественные и качественные показатели нарушений.
К количественным показателям нарушений следует отнести не только динамику увеличения или уменьшения установленных нарушений антимонопольного законодательства, но и количество прекращенных дел, вынесенных решений и т. д. К качественным показателям статистического метода исследования можно отнести повторность совершения нарушений одними и теми же хозяйствующими субъектами, географические границы рынка нарушений, сферу экономики с наибольшим числом нарушений, размер незаконно полученного дохода участников соглашений, соотношение количества судебных решений, подтверждающих законность принятых решений антимонопольным органом, а также отмененных решений в судебном порядке и т. д.
Соответственно, количественные и качественные показатели нарушений позволяют определить статистическую вероятность наличия картелей и иных антиконкурентных соглашений, например в определенной отрасли экономики, товарном рынке, и чем выше процент установленных нарушений, тем ниже уровень латентности нарушений. В свою очередь, недостатком
5 Так, М. А. Хамуков выделяет проактивные и реактивные методы выявления картелей: проактивные методы (экономические инструменты, анализ дел, анализ рынка, взаимодействие различных органов) представляют собой профилактику антирыночных сговоров и их предотвращение до или в стадии фактического зарождения; реактивные методы (рассмотрение жалоб, сбор внешней информации, программа освобождения от ответственности) состоят в своевременном выявлении и прекращении активности существующих картелей [12, с. 40—41].
6 Борьба с картелями и иными антиконкурентными соглашениями. Итоги 2019 года. Ш1_: https://fas.gov.rU/p/presentations/585 (Дата обращения: 19.11.2020).
данного метода исследования является ситуация, когда количество нарушений равняется нулю, что, на наш взгляд, вряд ли является абсолютной истиной. В таком случае определение статистической вероятности нарушений не представляется возможным.
Социологические методы
Метод анкетного опроса (анкетирования)
Метод анкетирования является традиционным методом криминологических исследований. Одним из постоянств такого исследования является выбор цели исследования и, соответственно, формирование результатов на основе полученных сведений. Но такой вид оценки имеет и минусы, так как метод анкетирования (опроса) охватывает довольно узкий круг опрошенных лиц и носит исключительно оценочный характер с точки зрения респондентов.
Использование данного метода оценки в составе иных методов нашло свое отражение и в исследовании, проведенном Уральским государственным юридическим университетом. В основу исследования были заложены результаты опроса 1 тыс. граждан, 1 тыс. хозяйствующих субъектов и 10 ведущих экспертов в области антимонопольного законодательства. По результатам проведенных опросов были получены данные, которые содержат в какой-то степени противоречивые результаты, так, 40% опрошенных респондентов на вопрос о том, знают ли они о картелях, ответили «да», а 60% опрошенных и вовсе считают допустимым договариваться о цене с другими участниками рынка7.
Противоречивость приведенных данных, возможно, связана с низким уровнем знаний антимонопольного законодательства, неосведомленностью опрашиваемых респондентов о наличии ответственности за антимонопольные нарушения или «нормальным» восприятием допустимости заключения такого рода соглашений. По крайней мере, такие результаты, даже в рамках определенной группы респондентов, позволяют говорить о необходимости проведения профилактической работы с населением и профессиональными участниками товарного рынка с целью формирования устойчивого восприятия к существующим запретам антимонопольного зако-нодательства8.
7 Онлайн-конференция заместителя руководителя ФАС России Андрея Цариковского и начальника Управления по борьбе с картелями ФАС России Андрея Тенишева на тему: «Уровень латентности картелей, их доход и оценка причиняемого ущерба». URL: http://pressmia.ru/pressclub/20201029/952947832.html. (Дата обращения: 29.10.2020).
8 Интересным представляется опыт Венгерского конкурентного ведомства. В Венгрии создан Центр культуры конкуренции, который финансируется за счет собранных штрафов по антимонопольным делам (вплоть до 10% от величины собранных штрафов). Целью создания такого Центра является «просвещение» предпринимательского сообщества по вопросам требований законодательства («адвокатирование конкуренции»), особенно по вопросам незаконных соглашений [13, с. 9].
Kiara Kh. Batanova The Concept and Evaluation Methods of Cartels and Other Anti-Competitive Agreements Latency
Таблица 1. Количество дел о нарушении ст. 11, 16, п. 1 ч. 1 ст. 17 Федерального закона от 26.07.2006 № 135-ФЗ «О защите конкуренции» (далее — Закон о защите конкуренции) (2018 и 2019 гг.)
Table 1. Number of cases of violation of Articles 11, 16, paragraph 1 of Part 1 of Article 17 of the Federal Law No. 135-FZ of 26.07.2006 "On the Protection of Competition "(hereinafter-the Law on the Protection of Competition) (2018 and 2019)
Квалификация по статьям Закона о защите конкуренции9 Возбуждено дел в 2018 г. Возбуждено дел в 2019 г. Темп прироста, %
ст. 11 (всего), в том числе: 384 519 +26
ч. 1 ст. 11 (картели), из них: 332 424 +22
сговоры на торгах 283 372 +24
ч. 2 ст. 11 (вертикальные соглашения) 1 0 —
ч. 4 ст. 11 (иные соглашения) 46 106 +57
ст. 16 300 320 +6
п. 1 ч. 1 ст. 17 82 83 +1
Таблица 2. Распределение отраслей и сфер экономики с наибольшим числом нарушений, предусмотренных ст. 11 Закона о защите конкуренции в 2019 г.10
Table 2. Distribution of industries and spheres of the economy with the largest number of violations provided for in Article 11 The Law on the Protection of Competition in 2019
Наименование сферы Доля нарушений в соответствующей отрасли (сфере) от общего числа нарушений, предусмотренных ст. 11 Закона о Защите конкуренции, %
Строительные и ремонтные работы 16,8
Поставка лекарственных средств и медицинских изделий 11,8
Поставка продуктов питания 7
Строительство, ремонт и обслуживание дорог 6
Пассажирские перевозки 4,2
Предоставление услуг ЖКХ 2,5
Сфера 1Т 2,3
Охранные услуги 1,5
Прочее 48
Метод виктимологических опросов
Метод виктимологических опросов населения является одним из распространенных методов изучения мнения населения в зарубежных странах, так как использование метода виктимизации позволяет получать определенные сведения о совершенных нарушениях, пострадавших лицах, временном периоде совершения нарушения, территории и т. д.
Подобные опросы широко используются в разных странах для изучения количества и особенностей отдельных
9 Федеральный закон от 26.07.2006 № 135-ФЗ «О защите конкуренции» // Собрание законодательства Российской Федерации, 2006, № 31. Ст. 3434.
10 Борьба с картелями и иными антиконкурентными соглашения-
ми. Итоги 2019 года. URL: https://fas.gov.ru/p/presentations/585. (Дата обращения: 19.11.2020).
видов преступлений, а также для получения информации о жертвах преступлений, например в США и Англии.
Опросы виктимизации позволяют получать определенные сведения об уровне латентной преступности при сравнении количества зарегистрированных преступлений и количества преступлений, о которых граждане не сообщали в правоохранительные органы [14, с. 265].
Изучение опыта виктимологических опросов, используемых в зарубежных странах, позволило использовать данный метод и при изучении латентности картелей и иных антиконкурентных соглашений в России. Впервые научным коллективом Уральского государственного юридического университета были получены данные опросов населения и хозяйствующих субъектов, характеризующие долю лиц, которые в той или иной степени считают себя пострадавшими от антиконкурентных соглашений.
Original Article / Fighting Cartels No. 3 (27) 2021
Согласно данным проведенных опросов более половины опрошенных граждан считают, что причиной повышения цен на различные товары являются картельные соглашения — ценовые сговоры, а большинство опрошенных хозяйствующих субъектов считают, что проиграли торги из-за картельных схем других участников.
Репрезентативность приведенных данных в какой-то степени представляется показательной, так как определяет уровень отношения населения к такого рода нарушениям. Но в то же время субъективное мнение определенного круга опрошенных респондентов (граждан) и сложившийся положительный или негативный опыт участия в торгах (хозяйствующих субъектов) не может определять долю пострадавших лиц в целом по стране.
С другой стороны, возникает вопрос: если такое количество опрошенных респондентов считают себя пострадавшими от антиконкурентных соглашений, то почему не следует ответная реакция. И здесь данные опроса заставляют задуматься о необходимости просвещения населения о существующих способах защиты их прав, так как более половины опрошенных высказали пассивную позицию в борьбе с картелями11.
Метод экспертных оценок
Сущность метода экспертных оценок заключается в том, что в основу исследования закладывается мнение специалиста или коллектива специалистов, сформированное на профессиональном, научном и практическом опыте.
Метод экспертных оценок можно разделить на две группы: методы коллективной работы (экспертной группы); методы получения индивидуального мнения членов экспертной группы. Основное преимущество этих методов заключается в возможности разностороннего анализа проблем. Недостатками методов являются сложность процедуры получения информации и формирования группового мнения по индивидуальным суждениям экспертов, возможность давления авторитетов в группе [15, с. 183].
При этом при использовании метода коллективной работы причинами расхождения во мнениях экспертов может являться множество различных факторов, как объективных (недостаточный перечень представленных вопросов, вариативность ответов и т. д.), так и субъективных (сложность восприятия материала, скептическая оценка масштабов нарушений и т. д.).
11 Согласно сведениям, представленным по результатам научно-исследовательской работы, только 15—20% опрошенных готовы обращаться с жалобами в соответствующие инстанции. См.: Онлайн-конференция заместителя руководителя ФАС России Андрея Цариковского и начальника Управления по борьбе с картелями ФАС России Андрея Тенишева на тему: «Уровень латентности картелей, их доход и оценка причиняемого ущерба». UR_:http://pressmia.ru/pressclub/20201029/952947832.html (Дата обращения: 29.10.2020).
Экономические методы
В практике российского антимонопольного органа одним из способов доказывания картелей все чаще выступает экономический анализ всех обстоятельств и материалов дела, который, как правило, по масштабности исследований значительно шире формализованного анализа состояния конкурентной среды12. Экономический анализ может показать невозможность сложившейся на рынке ситуации в обычных рыночных условиях (т. е. в отсутствии антиконкурентного соглашения), а также доказать или опровергнуть наличие возможных вредных последствий соглашения [16, с. 215].
Следует отметить, что, несмотря на свою выгодность для участников, картели имеют свой жизненный цикл. Они могут быть в равной степени как устойчивыми, так и крайне неустойчивыми рыночными образованиями, в зависимости от целей их создания, выгодности существования и многих других факторов13. Но как только картель прекращает свое существование, вероятность установления признаков антиконкурентного поведения участников товарного рынка с применением метода экономического анализа снижается.
Мониторинг рынка — это сбор, анализ и прогноз изменений состояния товарного рынка для оценки целесообразности применения мер антимонопольного реагирования (Ex ante). Задача мониторинга рынка заключается в выявлении случаев, когда рынки недостаточно эффективно функционируют и имеются нарушения, такие как антиконкурентное поведение или наличие барьеров для входа [17, с. 65].
12 Одним из примеров применения экономического анализа при установлении нарушений антимонопольного законодательства является решение ФАС России, вынесенное по делу о «минтае-вом картеле». Виновными в нарушении антимонопольного законодательства были признаны 26 компаний. По результатам проведенного экономического анализа был установлен ежегодный рост экспорта продукции за границу, а потребности российских потребителей в минтае и продуктах его переработки обеспечивались не в полном объеме, что привело к дефициту данного товара и росту цен на территории России. — Прим. авт.
13 В российской и зарубежной практике есть случаи установления картелей, которые существовали на протяжении нескольких лет или десятилетий. Одним из примеров практики ФАС России является дело по установлению картеля на товарном рынке за-порно-пломбировочных устройств, который просуществовал с 2008 по 2017 г. В результате заключения антиконкурентного соглашения на протяжении девяти лет его участники устанавливали и поддерживали цены на ЗПУ, а также осуществили раздел товарного рынка. В 2019 г. антимонопольным регулятором Германии установлен картель сталелитейных компаний, действия которых привели к установлению и поддержанию цен на толстолистовую сталь (Quarto). Картель просуществовал на протяжении 12 лет. См.: Раскрыт картель на рынке запорно-пломбировочных устройств, используемых при железнодорожных перевозках. URL: https://fas.gov.ru/news/24681 (Дата обращения: 19.11.2020); Germany fines steel cartelists €646 million. URL: https://globalcompetitionreview.com/germany-fines-steel-cartelists-eu646-million (Дата обращения: 19.11.2020).
Kiara Kh. Batanova The Concept and Evaluation Methods of Cartels and Other Anti-Competitive Agreements Latency
Таблица 3. Преимущества и недостатки методов оценки латентности картелей и иных антиконкурентных соглашений Table 3. Advantages and disadvantages of methods for assessing the latency of cartels and other anti-competitive agreements
Преимущества Недостатки
Общенаучные методы
Статистические методы Использование данного метода позволяет определять количественные и качественные характеристики выявленных нарушений. Определить статистическую вероятность нарушений не представляется возможным, если количество установленных нарушений равняется нулю. Определить вероятную долю латентных нарушений возможно только в совокупности с иными методами оценки.
Социологические методы
Метод анкетирования Возможность выборки респондентов по территориальному принципу, профессиональной сфере, опыту работы, а также определения уровня латентности нарушений по результатам проведенного опроса. Уровень валидности данных опроса может быть как низким, так и высоким. Определить вероятную долю латентных нарушений возможно только в совокупности с иными методами оценки.
Метод виктимологических опросов Возможность установления доли лиц, которые в той или иной степени считают себя пострадавшими от антиконкурентных соглашений. Уровень валидности данных опроса может быть как низким, так и высоким. Определить вероятную долю латентных нарушений возможно только в совокупности с иными методами оценки.
Метод экспертных оценок Профессиональные знания экспертов, их практический и научный опыт в исследуемой сфере, а также возможность представления предложений по решению проблемы. Затруднительный подбор экспертов в соответствии с их уровнем компетенции и наличием практического опыта согласно решаемой задаче. Высокая вероятность разброса мнений экспертов по исследуемой теме. Определить вероятную долю латентных нарушений возможно только в совокупности с иными методами оценки.
Экономические методы
Метод экономического анализа Позволяет выявлять признаки антиконкурентного поведения путем изучения: поведения участников рынка, особенностей функционирования рынка, наличия системы наказаний для участников рынка. Применение метода требует глубоких экономических познаний и длительного периода исследования. Определить вероятную долю латентных нарушений возможно только в совокупности с иными методами оценки.
Мониторинг рынка Позволяет выявлять признаки антиконкурентного поведения при проведении исследования высокой стабильности долей определенной группы хозяйствующих субъектов, продуктовых и географических границ товарного рынка, сравнения цен других компаний, выпускающих идентичные товары или оказывающих аналогичные услуги, аффилированности участников рынка и т. д. Применение метода требует специальных экономических познаний и длительного периода исследования. Определить вероятную долю латентных нарушений возможно только в совокупности с иными методами оценки.
Скрининг данных Применение скрининга данных позволяет выявлять признаки нарушений антимонопольного законодательства с помощью использования открытых данных и сведений, полученных по закрытым каналам связи, анализа большого объема информации в автоматическом режиме и оперативности получения информации. Применение данного метода исследования в большей степени позволяет выявлять признаки антиконкурентного поведения на торгах, при проведении предварительной проверки и контроле закупочных процедур или контрактов. Определить вероятную долю латентных нарушений возможно только в совокупности с иными методами оценки.
Иные методы
Анализ открытых источников информации Позволяет выявлять признаки нарушений антимонопольного законодательства при анализе источников публичной информации (печатные и электронные средства массовой информации, сеть Интернет, радио- и телевизионные передачи), если такие публичные заявления могут привести или привели к повышению цен на товары или услуги. Позволяет выявлять признаки антиконкурентного поведения в большей степени на товарных рынках. Определить вероятную долю латентных нарушений возможно только в совокупности с иными методами оценки.
Original Article / Fighting Cartels No. 3 (27) 2021
Окончание таблицы 3
Преимущества Недостатки
Оценка итогов рассмотрения обращений (заявлений и жалоб) граждан и организаций Позволяет определять уровень правового сознания населения и нетерпимости к картелям и иным антиконку-ретным соглашениям. Недостаточный уровень знаний об антикартельном законодательстве снижает вероятность идентификации антимонопольных нарушений. Определить вероятную долю латентных нарушений возможно только в совокупности с иными методами оценки.
Оценка применения норм о деятельном раскаянии («программы» освобождения и смягчения административной и уголовной ответственности) Лицо, добровольно заявившее о заключении картеля или иного антиконкурентного соглашения, может быть полностью или частично (смягчение ответственности) освобождено от административной и (или) уголовной (в части картеля) ответственности Риски непризнания правоприменителем (прежде всего судом) деятельного раскаяния лица достаточным условием гарантированного смягчения административной или уголовной ответственности или освобождения от такой ответственности могут препятствовать принятию решения о деятельном раскаянии. Определить вероятную долю латентных нарушений возможно только в совокупности с иными методами оценки.
Известны попытки проведения регулярного мониторинга отраслей экономики в целях выявления картелей, для которых были разработаны целые системы индикаторов, направленных на выявление подлежащих углубленному анализу рынков и отраслей, включающие, как правило:
а) структурные характеристики отрасли (наличие необходимых для формирования картелей условий): высокая концентрация, однородность товара, стабильный (неэластичный спрос);
б) поведенческие признаки: стабильные доли, параллельная динамика цен компаний, длинные периоды повышения цен [18, с. 123—124].
В практике антимонопольных органов мониторинг рынка также является довольно часто используемым методом выявления антиконкурентного поведения участников товарного рынка.
Скрининг данных — это определенный алгоритм, который позволяет собирать и анализировать поведение участников товарного рынка с целью определения вероятности картельного сговора или иных антиконкурентных соглашений.
Выделяют два вида скрининга: структурный и поведенческий. Структурный скрининг оценивает вероятность возникновения сговора на основании рыночных условий и других факторов, способных привести к такому исходу, а поведенческий скрининг прибегает к сравнительному анализу информационных ресурсов, находящихся в открытом доступе [19, с. 21].
В настоящее время по инициативе ФАС России разрабатывается автоматизированная система «Большой цифровой кот», которую можно отнести к поведенческому скринингу. Данная система позволяет с использованием открытых баз данных получать в автоматическом режиме по закрытым каналам связи большой объем данных (с электронных торговых площадок, из Интернета, от на-
логовой службы и т. д.) и анализировать его на предмет соответствия заданным критериям, посредством чего осуществлять дистанционный процесс выявления и доказывания сговоров на торгах14.
Также выделяют и иные методы исследования латент-ности, к которым можно отнести источники публичной информации (электронные и печатные СМИ), сведения, полученные в результате рассмотрения жалоб и заявлений, в том числе общественных организаций, ведущих целенаправленную борьбу с антиконкурентными соглашениями, программу освобождения и смягчения административной ответственности.
Выводы
1. Латентность картелей и иных антиконкурентных соглашений — это объективно присущее части указанных видов антимонопольных нарушений свойство неизвестности для антимонопольных и других уполномоченных органов власти, исключающее применение мер антимонопольного реагирования к нарушителям.
2. Научно обоснованную оценку латентности картелей и иных антиконкурентных соглашений следует рассматривать в качестве обязательного условия выработки эффективной государственной политики декартелизации российской экономики. ■
14 Аналогичный проект электронного скрининга картелей под названием "Cerebro" разработан в Бразилии и на протяжении уже нескольких лет используется Административным советом по экономической безопасности Бразилии в целях выявления сговоров на торгах. См.: Проект Cerebro запущен в Бразилии в 2014 году. URL: https://cljournal.ru/vybor/211 (Дата обращения: 21.09.2020).
Kiara Kh. Batanova The Concept and Evaluation Methods of Cartels and Other Anti-Competitive Agreements Latency
Литература [References]
1. Забрянский Г И., Шляпочников А. С. Выявление латентной преступности // Советское государство и право, 1971. № 5. С. 98—103. [Zabriansky G. I., Shlyapochnikov A. S. Detection of latent crime // Soviet State and Law, 1971. No. 5. P. 98—103 (In Russ.)]
2. Клейменов М. П. Нераскрытая и латентная преступность: различия и сходство // Правоприменение, 2017. Т.1. № 1. С. 106—113.
https://doi.org/10.24147/2542-1514.2017.1(1).106-113. [Kleimenov M. P. Unsolved and latent crime: differences and similarities // Law Enforcement Review. 2017. Vol. 1. No. 1. P. 106—113 (In Russ.) https://doi.org/10.24147/2542-1514.2017.1(1).106-113]
3. Лунеев В. В. Место мониторинга криминальных реалий в механизме совершенствования уголовно-правовой политики // Уголовная политика Российской Федерации: проблемы и перспективы / Общ. ред. С. В. Максимов, В. Л. Шульц; Отв. ред. С. А. Бочка-рев. М.: Проспект, 2021. 824 с. [Luneev V. V. The place of monitoring of criminal realities in the mechanism of improving criminal policy // Criminal policy of the Russian Federation: problems and prospects / General ed. S. V. Maksimov, V. L. Shultz; Ed. S. A. Bochkarev. M.: Prospekt, 2021. 824 p. (In Russ.)]
4. Mosher, C., Miethe, T., & Hart, T. The Mismeasure of Crime. Los Angeles, CA: Sage, (2011).
URL: https://doi.org/10.4135/9781483349497 (Дата обращения / Accessed: 23.07.2021).
5. Дерюга А. Н., Мотрович И. Д. Причины латентности административных правонарушений // Административное право и процесс. 2013. № 7. С. 57—61. [Derjuga A. N., Motrovich I. D. The reasons of the latency administrative delictology // Administrative Law and Procedure. 2013. No. 7. P. 57—61 (In Russ.)]
6. Максимов С. В., Утаров К. А. Картели: проблемы уголовной политики, евразийский опыт, перспективы. М.: Норма. 2020. 96 с. [Maksimov S. V., Utarov K. A. Cartels: problems of criminal policy, Eurasian experience, prospects. Moscow: Norm. 2020. 96 p. (In Russ.)]
7. Сазонова Н. В. Латентная преступность: понятие, причины, измерение: Автореф. дис... канд. юрид. наук. Красноярск, 2004. 19 с. [Sazonova N. V. Latent crime: concept, causes, measurement: Abstract of the dissertation of the Candidate of Legal Sciences. Krasnoyarsk, 2004. 19 p. (In Russ.)]
8. Конев А. А. Основные криминологические характеристики латентной преступности. Омск, 1990. 47 с. [Konev A. A. The main criminological characteristics of latent crime. Omsk, 1990. 47 p. (In Russ.)]
9. Иншаков С. М. Латентная преступность как объект исследования. Материалы теоретического семинара Санкт-Петербургского криминологиче-
ского клуба «Латентная преступность» 29 февраля 2008 г. // Криминология: вчера, сегодня, завтра. 2009. № 1 (16). С. 107—130. [Inshakov S. M. Latent crime as an object of research. Materials of the theoretical seminar of the St. Petersburg Criminological Club "Latent crime" on February 29, 2008 // Criminology: yesterday, today, tomorrow. 2009. No. 1 (16). P. 107—130 (In Russ.)]
10. Гаврилов Б. Я. Латентная преступность и обеспечение конституционного права граждан на доступ к правосудию: Монография М.: ВНИИ МВД России, 2004. 91 с. [Gavrilov B. Ya. Latent crime and ensuring the constitutional right of citizens to access to justice / Monograph. M.: Research Institute of the Ministry of Internal Affairs of Russia, 2004. 91 p. (In Russ.)]
11. Алексеев А. М., Роша А. Н. Латентная преступность и эффективность деятельности правоохранительных органов // Вопросы борьбы с преступностью. 1973. № 19. С. 30—45. [Alekseev A. M., Rosha A. N. Latent crime and the effectiveness of law enforcement agencies ' activities // Issues of combating crime. 1973. No. 19. P. 30—45 (In Russ.)]
12. Хамуков М. А. Развитие инструментария антикартельного управления в российской промышленности. Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук. М., 2018. 150 с. [Khamukov M. A. Development of tools for anti-cartel management in the Russian industry: dis... Candidate of Economic Sciences: 08.00.05/ Khamukov M. A. M.: Mosk. gos. un named after M. V. Lomonosov, 2018. P. 19—20 (In Russ.)]
13. Макаров А. В. Анализ опыта антимонопольной политики в сфере борьбы со сговором в странах переходной экономики: страны ЦВЕ // Современная конкуренция. 2014. № 4 (46). С. 3—25. [Makarov A. V. Competition policy in transition economies: collusion problem in CEE // Journal of modern competition. 2014. No. 4 (46). P. 3—25 (In Russ.)]
14. Шкуринский А. М. Опросы виктимизации в США как метод оценки латентной преступности // Инновации и инвестиции. 2015. № 6. С. 265—267. [Shkurinsky A. M. Victimization surveys in the USA as a method of assessing latent crime // Innovations and investments. 2015. No. 6. P. 265—267 (In Russ.)]
15. Данелян Т. Я. Формальные методы экспертных оценок // Статистика и Экономика. 2015. № 1. С. 183—187, https://doi.org/10.21686/2500-3925-2015-1-183-187. [Danelyan T. Y. Formal methods of expert estimations // Statistics and Economics. 2015. No. 1. P. 183—187 (In Russ.)]
https://doi.org/10.21686/2500-3925-2015-1-183-187
16. Тенишев А. П., Хамуков М. А. Роль экономического анализа при доказывании картелей // Вестник АКСОР. 2016. № 1 (37). С. 214—218. [Tenishev A. P., Khamukov M. A. The role of economic analysis in
Original Article / Fighting Cartels
proving cartels // Vestnik AKSOR. 2016. No. 1 (37). P. 214—218 (In Russ.)]
17. Князева И. В. Актуализация экономического анализа по фактам нарушения антимонопольного законодательства и целесообразность создания экономического института антимонопольного органа // Актуальные вопросы современного конкурентного права: Сборник научных трудов / Д. М. Ашфа, И. В. Баш-лаков-Николаев, О. А. Беляева и др.; Отв. ред. М. А. Егорова. М.: Юстицинформ, 2019. Вып. 3. 164 с. [Knyazeva I. V. Actualization of economic analysis on the facts of violation of antimonopoly legislation and the expediency of creating an economic institute of an antimonopoly authority // Actual issues of modern competition law: A collection of scientific works / D. M. Ashfa, I. V. Bashlakov-Nikolaev, O. A. Belyaeva, etc.; Ed. by M. A. Egorova. M.: Justicinform, 2019. Issue 3. 164 p. (In Russ.)]
18. Алешин Д. А. Экономический анализ в практике зарубежного антимонопольного регулирования: Моно-
Статья поступила в редакцию: 26.07.2021 Принята к публикации: 23.08.2021 Дата публикации: 29.09.2021
No. 3 (27) 2021
графия / Д. А. Алешин, И. В. Князева, А. Г Сушкевич. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2016. 246 c. [Aleshin D. A. Economic analysis in the practice of foreign antimonopoly regulation: Monograph / D. A. Aleshin, I. V. Knyazeva, A. G. Sushkevich. Novosibirsk: Publishing House of NSTU, 2016. 246 p. (In Russ.)] 19. Хамуков М. А. Многопараметрический анализ товарных рынков как инструмент для выявления картелей // Российское конкурентное право и экономика. 2017. № 2 (10). C. 20—25. [Khamukov M. A. The multivariable analysis of the market as a tool for cartel detection // Russian Competition Law and Economy. 2017. No. 2 (10). P. 20—25 (In Russ.)]
Сведения об авторе
Батанова Клара Хабибуловна: советник Управления по борьбе с картелями E-mail: batanova@fas.gov.ru
The paper was submitted: 26.07.2021 Accepted for publication: 23.08.2021 Date of publication: 29.09.2021
