Развитие научно-методических принципов совершения таможенных операций и проведения таможенного контроля в отношении меда натурального, перемещаемого через таможенную границу ЕАЭС Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ

БИТ 2018 Том 2 № 2(6)

УДК 339.56.055

РАЗВИТИЕ НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКИХ ПРИНЦИПОВ СОВЕРШЕНИЯ ТАМОЖЕННЫХ ОПЕРАЦИЙ И ПРОВЕДЕНИЯ ТАМОЖЕННОГО КОНТРОЛЯ В ОТНОШЕНИИ МЕДА НАТУРАЛЬНОГО, ПЕРЕМЕЩАЕМОГО ЧЕРЕЗ ТАМОЖЕННУЮ ГРАНИЦУ ЕАЭС

Пучкова К.В.

Санкт-Петербургский филиал Российской таможенной академии

THE DEVELOPMENT OF SCIENTIFIC AND METHODOLOGICAL PRINCIPLES OF PERFORMING CUSTOMS OPERATIONS AND CUSTOMS CONTROL OF A NATURAL HONEY, MOVED THROUGH THE CUSTOMS BORDER OF THE EEU

Puchkova K.V.

St. Petersburg Branch of the Russian Customs Academy

Аннотация

В представленной статье представлены результаты разработки практических рекомендаций по совершенствованию системы управления таможенными рисками при перемещении меда натурального через таможенную границу ЕАЭС, а также многофакторной модели выявления таможенных правонарушений при перемещении меда натурального через таможенную границу ЕАЭС. Также в статье описывается подход к применению регрессионного анализа при спектральном анализе меда натурального для выявления таможенных правонарушений при перемещении меда натурального через таможенную границу ЕАЭС.

Ключевые слова: мед натуральный, таможенный контроль, таможенные операции, правонарушения, страна происхождения, химический состав, регрессионный анализ.

Abstract

This article presents the results of developing practical recommendations for the improving the risk-management system for customs control of a natural honey, moved through the customs border of the EEU. Also this article presents the multifactor model for detecting customs offenses in customs control of a natural honey, moved through the customs border of the EEU. Moreover, the article describes the approach of the using regression analysis in the spectral analysis of natural honey for detecting customs offenses.

Keywords: natural honey, customs control, customs operations, offences, the country of origin, chemical composition, regression analysis.

При перемещении меда натурального через границу ЕАЭС наиболее существенными правонарушениями являются правонарушения, связанные с классификацией меда натурального и с его происхождением [1]. Однако такого рода правонарушения, умышленные или случайные, не могут пройти бесследно. Даже в случае тщатель-

ной подготовки совершения правонарушения участник ВЭД не сможет скрыть абсолютно все признаки, указывающие на совершение противоправного деяния [2]. Исследование таких признаков осуществляется в рамках системы управления рисками таможенных органов. До сегодняшнего дня меду натуральному уделялось недостаточ-

БИТ 2018 Том 2 № 2(6)

ное внимание в системе управления рисками [3, 4]. В этом заключается актуальность данного этапа исследования.

Цель статьи - развитие научно-методических принципов совершения таможенных операций и проведения таможенного контроля в отношении меда натурального, перемещаемого через таможенную границу ЕАЭС.

С помощью инструмента анализа причинно-следственных связей Диаграмма Ис-икавы были определены такие признаки. На рис. 1. представлены риски, указывающие на перемещение меда натурального с примесями. На рис. 2. - риски, указывающие на

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ

перемещение меда натурального под видом искусственного. На рис. 3. - риски, указывающие на перемещение меда натурального с заявлением недостоверной страны происхождения. В верхней части диаграммы представлены риски, которые могут быть подтверждены или опровергнуты в автоматическом режиме с помощью программного обеспечения, а в нижней части диаграмма - те риски, для подтверждения или опровержения их наличия необходима экспертная оценка.

Рис. 1. Риски, указывающие на перемещение меда натурального с примесями

Рис. 2. Риски, указывающие на перемещение меда натурального под видом меда искусственного

БИТ 2018 Том 2 № 2(6)

Рис. 3. Риски, указывающие на перемещение меда натурального с заявлением недостоверной

страны происхождения

Наличие профилей риска - всего лишь первый шаг по противодействию потенциальному правонарушению. Для того, чтобы установить, соответствует ли требованиям законодательства поставка необходимо осуществить некую последовательность действий.

Сначала необходимо проверить поставку на предмет совпадения с профилями риска, либо же на предмет наличия рисковых признаков

Если совпадений нет, то тогда поставка относится к низкому уровня риска. Если совпадения есть, то необходимо смотреть, какой уровень риска можно присвоить поставке (категорирование поставок). В случае если уровень риска будет низким или средним, то необходимо ответить на вопрос, есть ли необходимость дополнительной проверки. Решение о ней должно принять должностное лицо таможенного органа. Если уровень риска будет высоким или средним, то необходимо реализовать меры по минимизации рисков. Одной из мер может быть таможенная экспертиза, с помощью которой можно определить, есть ли признаки, указывающие на нарушение таможенного законодательства. В данном случае такими признаками могут быть: наличие незадекларированных примесей в меде натуральном, декларирование меда

натурального под видом искусственного, указание неверной страны происхождения меда натурального. Если такие признаки были выявлены, то поставка определяется, как не соответствующая требованиям законодательства.

В графическом виде данную многофакторную модель выявления таможенных правонарушений при перемещении меда натурального через таможенную границу ЕАЭС можно представить следующим образом (рис. 4.).

Теперь рассмотрим модель использования спектрометра при таможенной экспертизе меда натурального. Данный метод ранее был определен, как наиболее подходящий для анализа химического состава меда натурального. Также ранее было установлено, что наиболее подходящим методом для математической обработки спектров, полученных при спектроскопии, является регрессионный анализ.

Модель изображена в схематичном виде на рис. 5.

Здесь деятельность ЦЭКТУ можно разделить на три этапа. Первый - регистрация полученных образцов меда натурального. На данном этапе фиксируется состояние образца, а также определяются его физико-химические свойства. Далее, на втором этапе, происходит исследование. Образец

Профмп. реп

11|К1ППЯ

\ieiueseusue

( |ЖЛ11Й |»1

Пиши |1иа

Рмвпшш МГ|) 1 тиншшив риаи»

НеоНьияммЛк

ЛСТПММЛГГПНРЛ

Гтамшм о 1 1ИМСМ1«Л [фТОСЭСИНЯ

\IHMI ГС 1ММ1СМиа1 поцкиш

Пл:1ШЛ иприемпе* а» соонигаяукшм

■ммшшеисш

д»

Иртоетк тышик

ЙМ1КЮ1Ы В|ИМВ>

д»

Рис. 4. Многофакторная модель выявления рисковых поставок меда натурального

Рис. 5. Модель таможенной экспертизы меда натурального с использованием инфракрасного

спектрометра

п

БИТ 2018 Том 2 № 2(6)

тры регистрируются, затем сравниваются со спектрами, которые отражают норму по конкретному наименованию меда, после чего принимается решение о совпадении или несовпадении спектров. На этой основе даются ответы на поставленным должностным лицом таможенного органа вопросы, оформляется заключение таможенного эксперта, после чего материалы и образцы направляются в таможенный орган.

При спектральном анализе меда натурального необходимо применение методов математической обработки данных, в частности, возможно использование такого метода Data Mining, как регрессионный анализ.

Подход может заключаться в следующем. Сначала необходимо выделить пиковые значения спектра, после чего записать их в виде динамического ряда. Далее на основе данного динамического ряда необходимо определить регрессионное уравнение. Признаками-факторами в таком уравнении могут быть значимые для таможенных органов характеристики меда натураль-

ного (например, страна происхождения, которая оказывает влияние на химический состав меда натурального). При сравнении образцов участника ВЭД с образцами, о которых подлинно известны их характеристики, возможен расчет коэффициента равенства, который даст информацию о степени риска нарушения таможенного законодательства.

Поэтому, например, сравнивая два графика (рис. 6) двух опытных образцов, можно будет построить по ним уравнения, а затем сравнить значения х.

В данном случае необходимо получить коэффициент равенства (К) между значениями х (подлинный образец) и x' (образец участника ВЭД):

К=х'/х

Значение коэффициента равенства (К) будет говорить о риске нарушения таможенного законодательства (табл. 1).

В рассматриваемом примере коэффициент равенства рассчитывается следующим образом:

1,8

О Н-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-

1 2 3 4 5 б 7 S 9 10 11 12

Рис. 6. Сравнение спектров по значениям пиков

Таблица 1

Интерпретация коэффициента равенства

К K<0,75 0,75<K<0,9 0,9<K<1,1 1,1<K<1,25 K>1,25

Наличие Высокий уро- Средний уро- Низкий уро- Средний уро- Высокий уро-

риска вень риска вень риска, вень риска вень риска, вень риска

необходимо необходимо

проведение проведение

дополнитель- дополнитель-

ных испыта- ных испыта-

ний ний

БИТ 2018 Том 2 № 2(6)

_ 0,0767

К = 0,0925 К = 0,82

Значение коэффициента говорит о том, что необходимо проведение дополнительных испытаний.

Основным преимуществом такого подхода является то, что его можно запрограммировать. Недостаток подхода заключается в том, что может быть проблематично определять пики, которые в итоге будут составлять динамический ряд.

Подведем итоги. Теоретическая значимость текущих результатов заключается в

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ

содержании построенной модели выявления таможенных правонарушений при перемещении меда натурального через таможенную границу ЕАЭС, а также в развитии научно-методических принципов применения методов Data Mining при спектральном анализе меда натурального для выявления таможенных правонарушений при перемещении меда натурального через таможенную границу ЕАЭС. На основе разработанных положений в дальнейшем будут разработаны практические рекомендации по их применению в таможенных органах Российской Федерации.

Список литературы

1. Афонин П.Н., Афонин Д.Н., Поль-Мари А.Л., Билик В.В. Государственный контроль таможенными органами в пунктах пропуска. Учебник. СПб, 2014. 336 с.

2. Виденева Ю.Н., Афонин Д.Н. Криминологический анализ нарушений фитосанитарного, ветеринарного и санитарно-эпидемиологического законодательства в пунктах пропуска // Бюллетень инновационных технологий. 2017. Т. 1. № 1. С. 4-10.

3. Афонин Д.Н., Афонин П.Н., Книжник С.В. Вы-

числительные методы анализа таможенных рисков // Ученые записки Санкт-Петербургского имени В.Б. Бобкова филиала Российской таможенной академии. 2008. № 1 (30). С. 177-187.

4. Афонин П.Н., Афонин Д.Н., Мютте Г.Е., Кон-драшова В.А. Системный анализ рисков в пунктах пропуска через государственную границу Российской Федерации при реализации таможенных услуг // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2012. № 18. С. 14-18.

Поступила в редакцию 29.04.2018

Сведения об авторе:

Пучкова К.В. - студент факультета таможенного дела Санкт-Петербургского филиала Российской таможенной академии, e-mail: tstk@spbrta.ru

Научный руководитель:

Афонин Дмитрий Николаевич - доктор медицинских наук, профессор кафедры технических средств таможенного контроля и криминалистики Санкт-Петербургского филиала Российской таможенной академии, e-mail: tstk@spbrta.ru