CC BY
104
42 АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ ХОЗЯЙСТВЕННОЙ ПРАКТИКИ
DOI: 10.18522/2073-6606-2016-14-4-42-53
СКРЫТЫЕ ДОХОДЫ ДОМОХОЗЯЙСТВ: ОПЫТ ЭМПИРИЧЕСКОГО АНАЛИЗА1
Людмила Ивановна НИВОРОЖКИНА,
доктор экономических наук, профессор, заслуженный деятель науки РФ, Ростовский государственный экономический университет, РГЭУ (РИНХ),
г. Ростов-на-Дону, Россия, e-mail: lin45@mail.ru
^ В статье на основе анализа микроданных представлены количествен-
Е ные характеристики распространенности и объемов скрытых доходов до-
0 мохозяйств. Отражены современные мировые и российские тенденции в
области изучения теневых доходов населения. Эконометрическая оценка распространенности скрытых доходов осуществлена на панельных данных «Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ» (периоды с 2006 по 2014 гг.) на основе модели логистической регрессии, в которой зависимой является двоичная переменная, равная единице в случае, если текущие денежные расходы и сбережения домохозяйств 0 превышают их располагаемые ресурсы в течение двух смежных периодов,
£ и равная нулю в другом случае, что позволяет идентифицировать домо-
_ хозяйства, постоянно занижающие свои доходы. В ходе анализа выявлено,
£ что значительная доля домашних хозяйств регулярно недооценивает свои
£ доходы, что ведет к определенным искажениям при интерпретации пока-
№ зателей благосостояния, таких как неравенство, уровень бедности. Выяв-
4 лена взаимосвязь между присутствием скрытых доходов и социально-де-
мографическими характеристиками домохозяйств, их позицией на шкале доходов и типом расселения. Подтверждено, что оценка потребления домохозяйств - более надежный индикатор благосостояния, нежели текущие денежные доходы. Несмотря на то, что официальная статистика публикует упомянутые индикаторы с поправками на теневые доходы, выяснение механизмов распространения скрытых доходов среди домашних хозяйств различных типов, выявление их структуры, роли в формировании благосостояния, элиминировании бедности, сглаживании потребления в период экономических кризисов на альтернативных информационных источниках, по иным методикам позволяет расширять научное знание в этой важнейшей сфере жизнедеятельности общества, создает основу для выработки адекватной социальной политики.
Ключевые слова: домашние хозяйства; скрытые доходы; располагаемые ресурсы; потребительские расходы; бедность
1 Публикация подготовлена в рамках поддержанного РГНФ научного проекта № 16-02-00411. © Л.И. Ниворожкина, 2016
HIDDEN INCOME OF HOUSEHOLDS: AN EMPIRICAL EVIDENCE
Lyudmila I. NIVOROZHKINA,
Doctor in Economics, Professor, Honored Worker of Science of the Russian Federation, Rostov State University of Economics (RSUE), Rostov-on-Don, Russia, e-mail: lin45@mail.ru
The paper presents the results of micro-data analysis, showing distribution and level of household hidden income. Modern trends in foreign and Russian studies on hidden income of population are described. Econometric evaluation of the extent of hidden income relies on the panel data of "The Russia Longitudinal Monitoring Survey -Higher School of Economics (RLMS-HSE)" (covering the period from 2006 to 2014). The analysis uses the logistic regression model, with the binary variable as the dependent variable, which equals 1 when current household expenses and savings exceed the household disposable resources for two adjacent periods. This method enables the author to identify households that use to consistently underestimate their income. ^4s the findings have shown, a large number of households underestimate their income regularly. Thereby distortions in the interpretation of welfare indicators such as inequality and poverty take place. The relationship is identified between the presence of household hidden income and other socio-economic characteristics of households, their income level and settlement behavior. It is argued that the assessment of the household consumption is a more reliable indicator of well-being compared to the current cash income.
JEL classifications: D14, D31, G02, I32
о
Keywords: households; hidden income; disposable resources; consumption ^
expenditure; poverty
О о
с*
Неформальная экономическая деятельность, получившая широкое распространение в последние десятилетия, влечет за собой серьезные экономические и нравственные проблемы. Государство теряет значительную часть поступлений в бюджет, теневым становится поведение широких слоев работников, для которых заработная плата в конвертах, неформальная занятость, с которой не платятся налоги, перестают рассматриваться как незаконный способ получения доходов. Исполнительная и законодательная власть, научное сообщество не обладают полной информацией о процессах хозяйственной деятельности как на макро-, так и на микроуровне, что актуализирует поиск теоретических и эмпирических подходов для выявления различных видов и форм проявлений скрытой экономической деятельности, в том числе и оценки объема доходов населения, не попадающих в поле зрения налоговых органов, государственной статистики.
1. Методология оценки скрытых доходов: обзор литературы. Теневая экономика представляет собой феномен, который относительно легко определить, но невозможно точно измерить. И здесь, безусловно, доминируют подходы, в основе которых лежит статистическая методология построения системы показателей, классификаций и методик оценки отдельных сегментов экономической деятельности в теневом и неформальном секторах экономики (Рябушкин, 2003; Корягина, 2000; Ели-
сеева, Ширина, 2003). Методология оценки скрытых доходов - специальный раздел государственной статистики, совершенствованию которого уделяется много внимания со стороны Росстата, поскольку повышение надежности и согласованности оценок теневой экономики с реальными статистическими измерениями, встраивание их в повседневную практику улучшает общее понимание происходящих процессов, задает направление их адекватной корректировки. Оценка объемов скрытой экономики в статистике ведется на основании постановления Госкомстата РФ от 31.01.1998 г. № 7 «Об утверждении Основных методологических положений по оценке скрытой (неформальной) экономики»2. Статистическая методология оценки не учитываемых (теневых) доходов населения опирается на данные отчетности хозяйствующих единиц или на информацию, получаемую путем выборочных обследований домохозяйств. При определении неучтенных доходов домашних хозяйств Росстат применяет методику, основанную на балансовом подходе и сопоставлении с расходами на потребление и сбережением.
Следует отметить, что инструментарий измерения объемов теневой экономики базируется преимущественно на макроэкономических подходах. Наиболее извест-R ный подход, используемый для международных сравнений, основан на том, что до> ходная часть ВНП должна быть равна расходной части ВНП, а если они не совпада-C ют, то разница между доходами и расходами является индикатором, показывающим О увеличение или уменьшение теневой экономики (MacAfee, 1980; O'Higgins, 1989). О Монетарный подход основан на спросе на наличные деньги, поскольку, по мнению его разработчиков, в теневых расчетах преобладают наличные денежные средства (Cagan, 1958; Tanzi, 1989). Одним из популярных методов является так называемый итальянский метод по оценке расхождений между официальной и реальной рабочей силой (Del Boca, 1981), а также метод расхода электричества (Johnson, Kaufman and Shleifer, 1997). Все эти методы имеют как достоинства, так и недостатки, и ни один из них не может претендовать на всеобъемлющий охват масштабов теневой экономики (Костин, 2011; Воронкова, 2010). М Значительный пласт работ по проблемам теневой экономики посвящен ее взаи-
мосвязи с неформальной занятостью (Нуреев, Ахмадеев, 2015a; 2015b), концентрации в определенных сферах экономики, таких, например, как малый бизнес (Буров, 2011), воздействию на экономический рост (Чапля, 2003).
Публикационная активность в сфере измерения теневой экономики слабо затрагивает непосредственно скрытые доходы населения, они отражаются лишь на макроуровне в СНС путем косвенных измерений. Так, ряд авторов (Латов, Ковалев, 2006) аргументируют свои заключения об объемах скрытых доходов населения, оперируя макроэкономическими индикаторами, такими как доля теневой экономики в ВВП страны. Что касается микроэкономических подходов, то в литературе преобладают весьма осторожные оценки возможностей их широкого применения. Это связано с тем, что одним из известных феноменов экономического благосостояния домохозяйств является тот факт, что в среде, где высока доля неформальных и теневых доходов, декларируемые денежные доходы зачастую ниже, чем расходы до-мохозяйств. Причин тому несколько. Во-первых, при опросах домохозяйств период, за который спрашивают о доходах, чаще всего равен одному месяцу или кварталу, предшествующему опросу, что недостаточно для выявления типичного уровня доходов многих лиц, например, занятых индивидуальным предпринимательством, где поступление доходов нерегулярно. Занятые по найму люди зачастую оказываются в ситуации, когда предприятие задерживает выплаты и др. Во-вторых, население, чисто психологически, не расположено делиться сведениями о личных доходах, даже
о
Постановление Госкомстата РФ от 31.01.1998 г. № 7 «Об утверждении Основных методологических положений по оценке скрытой (неформальной) экономики» (с изменениями на 27.06.2005 г.) (http://docs.cntd.ru/document/901703559).
порой вполне легальных. В-третьих, некоторые домохозяйства имеют неформальные, теневые доходы, которые стремятся утаить. Статистика многих стран учитывает этот феномен и оценивает доходы домохозяйств по результатам их расходов. Эти методы основаны на непосредственной работе с населением, проведением специальных опросов, проверках, выявляющих расхождения между доходами и расходами отдельных групп населения (Попов, 2002), между потреблением определенных благ в различных домохозяйствах (Барсукова, 2005). Источниками для такого анализа могут служить данные Росстата, такие как «Выборочное обследование бюджетов домашних хозяйств», проводимое с 1952 г., а также более новые «Выборочное наблюдение доходов населения и участия в социальных программах» и «Комплексное наблюдение условий жизни населения». Однако до недавних пор результаты этих обследований были доступны лишь в виде официальных публикаций. Сейчас исходные данные находятся в открытом доступе на сайте Росстата (www.gks.ru), но слабо освоены исследователями вследствие отсутствия опыта работы с ними.
Наиболее доступными для широкого круга исследователей являются данные проекта «Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения НИУ-ВШЭ (RLMS-HSE)»3, осуществляемого с 1992 г. по общенациональной российской выборке и предназначенного для изучения различных аспектов экономического положения и здоровья населения России. С помощью этих данных оценить масштабы теневой экономики страны в целом невозможно, но они позволяют выявить группы лиц, домохозяйства, извлекающие доходы, которые не учитываются официальной статистикой, налоговыми органами.
Безусловно, число «узких мест» в таких оценках весьма велико (Суворов, 2008). Основной аргумент при критике микроэкономического подхода состоит в том, что информация о доходах, получаемая путем опросов, - весьма неточная, а, кроме того, маргинальные группы, как наиболее обеспеченные, так и самые бедные, в выборках отсутствуют. При оценке расхождений в потреблении сложно уловить те из них, кото- У рые обусловлены теневыми доходами.
Попыткой преодолеть указанные недостатки при анализе микроданных стал подход, предложенный К. Писсаридесом и Г. Вебером (Pissarides and Weber, 1989). Авторы О исходили из того, что все домохозяйства указывают правильно расходы на определенные виды потребительских благ, например, расходы на продукты питания, а некоторые типы домохозяйств - правильно указывают свои доходы. Наиболее склонны скрывать доходы люди, имеющие определенную долю дохода от самозанятости, а наименее те, чей основной источник дохода - заработная плата. Безусловным достоинством излагаемого подхода является теоретическая модель, которая описывает поведение домохозяйства-потребителя с учетом скрываемого дохода, с одной стороны, и связью между доходом и потреблением - с другой. Реализация подхода К. Писсари-деса, Г. Вебера была осуществлена для российских домохозяйств на данных 21 волны (2012 г.) Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения (Мурашов, Ратникова, 2016). Авторы сравнили потребление и структурные различия между домохозяйствами самозанятых и наемных работников, полагая, что они могут оказывать влияние на намерения домохозяйств скрывать свой доход (домохозяйства, в которых доля доходов от самозанятости была более 20%, квалифицировались как самозанятые). Эконометрическое моделирование, осуществленное авторами, позволило уточнить, что гипотеза Писсаридеса, Вебера о том, что потребление продуктов питания у самозанятых домохозяйств будет превышать аналогичное у остальных, для
ю
со
OL
3
Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения НИУ-ВШЭ (RLMS-HSE), проводится Национальным исследовательским университетом «Высшая школа экономики» и ЗАО «Демоскоп» при участии Центра народонаселения Университета Северной Каролины в Чапел Хилле и Института социологии РАН. Сайты обследования RLMS-HSE: http://www.cpc.unc.edu/projects/rlms и http://www.hse.ru/rlms
россииских домохозяйств не подтвердилась, а статьей расходов, позволившей оценить долю скрываемого дохода, оказались расходы на одежду. Также было выявлено, что доля скрываемого дохода в крайних категориях («бедные» и «богатые» домохозяйства) в селе и в областных центрах - выше, чем в средних городах.
2. Эмпирический подход. Оценка скрытых доходов, осуществленная в данной статье, основана на анализе характеристик домохозяйств, чьи расходы систематически из года в год превышали их доходы, и попытке оценить детерминанты этого процесса. Основой анализа стали панельные данные проекта «Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения НИУ-ВШЭ (RLMS-HSE)» за 2006-2014 гг. Феномен скрытых доходов в этих данных можно изучать путем сопоставления информации о доходах и расходах домохозяйств. Отслеживание домохозяйств, которые в рамках проекта от года к году представляли расходы, превышающие декларируемые ими доходы, либо отказывались от ответов по доходам, уточнение их социально-демографической структуры, принципов расселения и др. позволяет с определенной вероятностью идентифицировать группы домохозяйств, извлекающих не учитываемые официально доходы.
FF Обобщающей характеристикой доходов домохозяйств в RLMS-HSE служат распола-
А гаемые ресурсы, которые включают стоимость натуральных поступлений и льготы от
m работодателя, а также все денежные ресурсы, в том числе и займы, и израсходованные
О сбережения. Их можно представить в виде следующих тождеств:
0 Располагаемые ресурсы (R_R) = (стоимость натуральных поступлений и льготы от
1 работодателя) + (денежные ресурсы).
S Денежные ресурсы (D_R) = (стоимость займов и израсходованных сбережений) +
(денежные доходы).
<< Денежные доходы (D_D) = (доходы от продажи продукции подсобного хозяйства) +
(оплата труда) + (социальные трансферты) + (частные трансферты) + (другие доходы).
о Расходы включают денежные расходы и сбережения, в том числе потребительские
< и не потребительские расходы. Они также могут быть представлены в виде тождеств: Денежные расходы и сбережения (D_R_S) = (денежные расходы) + (прирост сбережений).
< Денежные расходы (D_R) = (потребительские расходы) + (расходы, не входящие в
2 составпотребительских).
4 Потребительские расходы (P_R) = (продукты питания и безалкогольные напитки)
+ (алкогольные напитки, табачные изделия и наркотики) + (одежда и обувь) + (жилищные услуги, вода, электроэнергия, газ и другие виды топлива) + (предметы домашнего обихода, бытовая техника и повседневный уход) + (здравоохранение) + (транспорт) + (связь) + (организация отдыха и культурные мероприятия) + (образование) + (гостиницы, кафе, рестораны) + (другие товары и услуги).
Расходы, не входящие в состав потребительских (N_P_R) = (затраты на ведение личного подсобного хозяйства) + (покупка недвижимости) + (налоги, сборы и обязательные платежи) + (помощь родственникам и знакомым) + (другие расходы). Все доходы и расходы учитываются за месяц, предшествующий опросу.
3. Результаты. Нижеследующий график (рис. 1) представляет динамику доли домохозяйств, в которых потребительские расходы были выше располагаемых ресурсов с 2006 по 2014 г. Потребительские расходы представляют собой показатель, наиболее устойчиво характеризующий текущий уровень благосостояния домохозяйства. Заработная плата, доходы от бизнеса могут зачастую поступать в домохозяйство нерегулярно, но домохозяйства стремятся поддерживать текущий уровень потребления, включающий расходы на питание, обязательные платежи на более или менее стабильном уровне. Непродовольственные же расходы могут в отдельные периоды демонстрировать заметные всплески, например, в случае покупки автомобиля, квартиры и др.
о
0,35
0Д5--
ОД
0,05--
0 Н-1-1-1-1-1-1-1-1-
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Рис. 1. Доля домохозяйств с потребительскими расходами (P_R), превышающими располагаемые ресурсы (R_R)
Спады линии графика в 2009 и 2014 гг., свидетельствуют о несомненном воздействии кризисных процессов на соотношение доходов и расходов в домохозяйствах, состоящем в том, что в эти периоды доля домохозяйств со скрытыми доходами уменьшается. Объяснение этому может состоять в том, что в кризисный период число источников неформальных доходов сокращается, а, кроме того, часть домохозяйств начинает расходовать сбережения и займы, меньше откладывать впрок. Процент домохозяйств, в которых текущие потребительские расходы превышали располагаемые ресурсы, колебался в исследуемом периоде в пределах от 22 до 31%, а если учитывать по превышению общих расходов и сбережений над доходами, то доля таких домохозяйств в этот период была еще примерно на 10% выше.
Рассмотрим различия между двумя группами домохозяйств: группа I, если (D_R_S) превышают (R_R), и группа II, если (D_R_S) меньше или равны (R_R) (рис. 2). Насколько различаются доходы и расходы в этих двух группах домохозяйств?
Налицо - устойчивый рост номинальных денежных размеров доходов и расходов домохозяйств. Располагаемые ресурсы среди домохозяйств 1-ой группы были на 38-33% ниже, чем во 11-ой, в то время как денежные расходы и сбережения в 1-ой группе превышали этот показатель по сравнению со 11-ой группой на 50-57%, потребительские расходы на 57-65%, а непотребительские расходы на 31-40%.
ю
о
СМ
со 3
О
О
О о
ш
80000 70000 60000 50000 40000 30000 20000 10000 0
V V пг ПГ П> ----R_R (группа I)
V V V* ПГ -D_R_S (группа I)
80000 70000 60000 50000 40000 30000 20000 10000 0
----R_R (группа II) -D_R_S (группа II)
Рис. 2. Располагаемые ресурсы и денежные расходы и сбережения домохозяйств
Заметной является и реакция домохозяйств на экономический кризис 2008-2009 гг. В 2009 г. произошло резкое снижение денежных расходов и сбережений в 1-ой группе, затем начался их интенсивный рост, продолжающийся до конца наблюдения в 2014 г. Во П-ой группе также наблюдалось снижение денежных расходов и сбережений в 2009 г., но не столь резкое, как в 1-ой, а затем замедление, начиная с 2013 г. В 1-ой группе располагаемые ресурсы, слегка замедлившись в 2009 г., продолжили линейный рост до 2014 г. Во 11-ой группе располагаемые ресурсы немного снижались в 2009 г., как и в 1-ой группе, затем продолжили рост до 2013 г., после чего произошло их заметное торможение. Полученные соотношения свидетельствуют о том, что ряд домохозяйств действительно имеют скрытые доходы, которые расходуют как на потребление, так и на непотребительские нужды. Однако факт, что для 1-ой группы характерно преобладание в непотребительских расходах, указывает на то, что для части домохозяйств это могут быть крупные разовые выплаты, такие как покупка жилья, автомобиля и др.
Представленные результаты могут вызвать сомнения вследствие того, что, как уже указывалось, доходы домохозяйств учитывались за месяц, предшествующий опросу, и это может стать причиной заметного смещения результатов. Проверить адекватность полу-Е ченных результатов и выводов возможно с учетом панельной компоненты RLMS-HSE: ^ значительная часть домохозяйств опрашивается повторно в следующих волнах проекта, Е и если домохозяйство, попадающее в выборку в течение ряда лет, либо уклонялось от от° ветов на вопросы о доходах, либо занижало их, то его можно с высокой вероятностью от-N нести к тем, кто сознательно скрывает или недооценивает свои располагаемые ресурсы. М Дальнейший анализ осуществлен на панельных данных за 2006-2014 гг., для чего
О были сформированы наборы данных по парам смежных периодов: 2006-2007 гг., 20072008 гг., ..., 2013-2014 гг., затем по ним были специфицированы и оценены модели логистической регрессии с зависимой переменной, равной единице в случае, если в домохозяйстве в двух смежных периодах денежные расходы и сбережения превышали 0 располагаемые ресурсы (D_R_S > R_R), и равная нулю в случае, если денежные расходы 6 и сбережения были меньше или равны располагаемым ресурсам (D_R_S < R_R).
В число независимых переменных были включены количественные переменные: М число членов домохозяйства и число пенсионеров в домохозяйстве. Априори можно 4 предположить, что пенсионеры - группа наименее склонная к недооценке своих ресурсов. Все остальные переменные - дихотомические, т.е. равны единице, если при-^ знак присутствует, и равны нулю в ином случае.
Поскольку анализируемый период достаточно продолжительный, то для элиминирования влияния инфляции на изменение денежного дохода положение домохозяйства на шкале доходов учитывалось по принадлежности к одной из 20% доходных групп (квинтилей). Для уточнения возможных материальных лишений в модель была включена переменная, которая равнялась единице, если потребительские расходы были ниже прожиточного минимума семьи, либо в одном из анализируемых периодов, либо в двух подряд. То есть порог абсолютной бедности в данном случае определялся по потреблению. Домохозяйство, испытывающее материальные сложности, основную часть расходов вынуждено направлять на потребление, уменьшая непотребительские траты. Переменная, учитывающая это обстоятельство, принимала значение равное единице, если в двух смежных периодах у домохозяйства присутствовали непотребительские расходы.
Одним из маркеров неучтенных доходов может стать наличие в домохозяйстве не обеспеченных официальными доходами кредитов и займов. Массовое вовлечение населения в систему потребительского кредитования увеличило риски просроченных и невозвратных кредитов. Домохозяйства, попадающие в форс-мажорные обстоятельства, вынуждены срочно искать средства для погашения задолженностей, в том числе используя неформальные источники (Ниворожкина, Синявская, 2012). Зачастую семьи, выплачивающие значительные кредиты, декларируют низкие доходы при сохранении нормального уровня потребления, что также может быть результатом того, что часть доходов ими не показывается. Для проверки этого предположения была сформирована
со
ю
переменная, принимающая значение равное единице в случае, если домохозяйство выплачивало кредит в каком-либо из двух периодов или подряд в двух смежных периодах.
Интерпретацию результатов логистической регрессии удобно проводить в терминах коэффициента отношения шансов (odds ratio), который показывает, насколько больше (или меньше) частота случаев наличия не декларируемых доходов в определенном домохозяйстве, для каждой категории независимой переменной (Х) по отношению к контрольной категории (свободному члену уравнения). Для его расчета определяется отношение вероятностей двух событий, которое называется шансом P(Y = 1)
(odds): odds(Y = 1) = —^ = ехр(Д, + в1 X). Такое представление результатов облегчает сравнение результатов между периодами. Результаты оценивания представлены в таблице 1.
Как и предполагалось, пенсионеры, которые обычно располагают невысокими и фиксированными доходами, менее мотивированы на их сокрытие, чем другие слои населения. Чем более многочисленно домохозяйство, тем ниже шансы того, что доходы в нем окажутся ниже расходов. По сравнению с домохозяйствами без детей, шансы всех других домохозяйств скрывать свои доходы были более высоки и статистически значимы в течение всего периода. В наиболее высокой степени это преобладание свойственно неполным семьям с детьми.
Домохозяйства, проживающие в селах, существенно реже занижали свои доходы, нежели горожане. Полученный результат интересен тем, что традиционно считается, что сельские домохозяйства недооценивают объем своих натуральных поступлений и вследствие этого денежная оценка их располагаемых ресурсов ниже, чем у горожан. о Тем не менее, соотношение располагаемых ресурсов и расходов в сельских семьях по полученным оценкам более сбалансированное.
Факт наличия непогашенного кредита в течение анализируемого периода увеличивал шансы занижения доходов по отношению к расходам. з
Характеристика домохозяйств по их позиции в 20% доходных групп позволяет у сравнивать относительное положение домохозяйств на шкале доходов и тем самым о отслеживать их динамику. Во всех оцениваемых периодах по сравнению с третьим квинтилем, вероятность того, что домохозяйства будут занижать свои доходы, была выше в первом и втором квинтилях и ниже в четвертом и пятом.
Следующая переменная, являющаяся индикатором материального положения домохозяйства - уровень бедности, рассчитанный по потреблению. Вероятность того, что доходы домохозяйств меньше расходов, была ниже в бедных домохозяйствах. То есть домохозяйства, испытывающие серьезные материальные затруднения, реже скрывали свои доходы.
Домохозяйства, в структуре расходов которых в двух периодах присутствовала компонента непотребительских расходов, значительно чаще указывали заниженные доходы. Присутствие домохозяйств, у которых располагаемые ресурсы ниже расходов и сбережений, а компонента непотребительских расходов весьма высока в течение нескольких волн обследования, также может служить сигналом для дальнейшего анализа структуры этой компоненты расходов, поскольку если ситуация имеет характер тенденции, то это сигнал о возможном наличии скрываемых доходов.
Интерпретация результатов моделирования выявила противоречие, состоящее в том, что при снижении размера декларируемых доходов вероятность их сокрытия возрастает, но в ситуации, когда домохозяйство не имеет достаточно средств для обеспечения прожиточного минимума, эта же вероятность снижается. Объяснением этому феномену может служить то, что в группе домохозяйств, где располагаемые ресурсы в течение смежных периодов были ниже расходов и сбережений, присутствуют как достаточно обеспеченные домохозяйства, сознательно скрывающие свои доходы, и низкий денежный доход в них не может служить индикатором бедности, так и крайне бедные, доход которых едва достигает уровня минимального потребления. Для проверки этой гипотезы домохозяйства вновь были распределены по двум груп-
о
с*
пам: I-ая, если D_R_S>R_R, и II-ая, если D_R_S<R_R, а также сформированы две переменные, характеризующие уровень бедности в домохозяйствах. Первая равнялась единице, если располагаемые ресурсы ниже прожиточного минимума домохозяйства, и вторая, если потребительские расходы ниже прожиточного минимума; построены графики распределения процентов бедных домохозяйств в каждой из групп (рис. 3).
Первое, на что указывают линии графика, - сокращение бедности в течение исследуемого периода и заметная реакция домохозяйств на кризисные спады в экономике страны. Наиболее заметно это в линиях графика, где бедность измерена по потребительским расходам: доля домохозяйств возрастала и в 2009, и 2014 гг., что является вполне предсказуемой реакцией на экономический спад. Если же измерение производилось относительно денежных ресурсов, то здесь картина намного более сглаженная и столь выраженной реакции на кризисные спады не видно. В I-ой группе проценты бедных домохозяйств по располагаемым ресурсам и тех, у кого бедность измерена по потребительским расходам, весьма близки. Для домохозяйств II-ой группы этот интервал намного шире. Таким образом, оценка бедности по потребительским расходам представляется более чувствительной мерой и более точно вычленяет действительно бедные домохозяйства.
70
Ю >
m
C O
~Z-
0
1
C с
со >
2
О >
о
s 4
По располагаемым ресурсам По потребительским расходам
Рис. 3. Уровень бедности домохозяйств
Для значительной части российских домохозяйств доходы, которые в рамках данной статьи названы скрытыми, определяют их экономическое благосостояние и являются «подушкой безопасности» в периоды экономических кризисов, фактором, элиминирующим социальную напряженность в обществе. А уровень бедности, рассчитанный по потреблению, является более адекватным отечественным реалиям, нежели рассчитанный по доходам.
Представленный анализ выявил наличие значительной доли домохозяйств, занижающих свои доходы и при повторных опросах, что свидетельствует о возможном нежелании указывать истинный их размер. Распространенность подобной практики среди российских домохозяйств приводит к определенным искажениям при интерпретации показателей благосостояния, таких как доходы, неравенство, уровень бедности. Официальная статистика публикует упомянутые индикаторы с поправками на теневые доходы, но, по иным методам, выяснение механизмов распространения скрытых доходов среди домашних хозяйств, выявление их структуры, роли в формировании благосостояния, элиминировании бедности, сглаживании потребления в период экономических кризисов на альтернативных информационных источниках позволяет расширять научное знание в этой важнейшей сфере жизнедеятельности общества, создает основу для выработки адекватной социальной политики.
Таблица 1
Детерминанты наличия в домохозяйстве скрытых доходов с 2006 по 2014 гг.
Переменные Панельные данные по смежным периодам
2006-2007 2007-2008 2008-2009 2009-2010 2010-2011 2011-2012 2012-2013 2013-2014
Квинтили по доходу (III)
I 3,379"* 3,590*** 3,817*** 4,255*** 3,823*** 3,980*** 4,351*** 4,824***
II 1,519"* 1,564*** 1,450*** 1,388** 1,650*** 1,662*** 1,476*** 1,472**
IV 0,785** 0,847 0,763** 0,673*** 0,921 0,871 0,816** 0,688**
V 0,604*** 0,652** 0,555*** 0,600*** 0,746** 0,499*** 0,564*** 0,487***
Тип домохозяйства (домохозяйства без детей)
одинокие 1,175 1,155*** 1,463*** 1,438** 1,286** 1,484*** 1,333** 1,369**
домохозяйства с детьми 1,405** 1,493*** 1,490*** 1,656*** 1,235*** 1,365*** 1,668*** 1,125
неполные семьи и другие домохозяйства 1,815*** 1,875*** 1,820*** 1,390*** 1,223* 1,648*** 2,301*** 1,650***
Тип поселения (областной центр)
город 0,882 0,917 1,068 1,037 0,900 0,852** 0,866* 0,963
поселок городского типа 0,987 0,866 1,146 1,034 1,050 0,998 0,946 1,286*
село 0,669*** 0,670*** 0,917 0,830 0,750*** 0,676*** 0,738** 0,791**
Число членов домохозяйства 0,840*** 0,871*** 0,811*** 0,789*** 0,886*** 0,875*** 0,818*** 0,875***
Число пенсионеров в домохозяйстве 0,805*** 0,765*** 0,747*** 0,807*** 0,646*** 0,607*** 0,656*** 0,674***
=1, если в домохозяйстве есть непотребительские расходы в течение двух периодов 1,855*** 1,976*** 2,125*** 1,948*** 1,062 1,923*** 1,783*** 1,812***
=1, если потребительские расходы меньше прожиточного минимума домохозяйства, = 0 в другом случае 0,167*** 0,130*** 0,181*** 0,138*** 0,1591 0,159*** 0,161*** 0,187***
=1, если домохозяйство выплачивает кредит, =0 в другом случае 1,380*** 1,309*** 1,178* 1,335*** 1,935*** 1,257*** 1,369*** 1,664***
Свободный член 0,329*** 0,264*** 0,265*** 0,287*** 0,398*** 0,291*** 0,308*** 0,242***
Реечек) К2 0,1069 0,1162 0,1168 0,1244 0,1091 0,1283 0,1283 0,1434
Число домохозяйств 4877 4824 4900 4811 6796 7037 7192 6179
О
"О сг
>
О х
О >
д: >
О
О х О
оо ю
О
—I
от
О =1 д:
—I 0)
=1 "О
л гп
О
о >
л >
>
ОО >
ТЕГ^ВД ЕСОЫОМЮиБ ^ 2016 Том 14 №4
сл
ЛИТЕРАТУРА
Барсукова С. (2005). Структура и институты неформальной экономики // Социологический журнал, № 3, с. 118-134.
Буров В.Ю. (2011). Теневая деятельность субъектов малого предпринимательства. Германия: LAP Lambert Academic Publishing GmbH & Co, 225 с.
Воронкова О.В. (2010). Зарубежный опыт исследования теневых доходов // Тетта Economicus, т. 8, № 4, с. 82-89.
Елисеева И.И., Ширина А.Н. (ред.) (2003). Измерение теневой экономической деятельности. СПб.: СПбГУЭФ, 269 с.
Корягина Т.И. (2000). Рост теневой экономики - вызов для теоретиков и для государственной статистики // Экономика и математические методы, т. 36, № 4.
Костин А.В. (2011). Опыт измерения теневой экономики в западной литературе // Вестник НГУ. Серия: Социально-экономические науки, т. 11, вып. 4, с. 33-43.
Латов Ю.В., Ковалев С.Н. (2006). Теневая экономика: Учеб. пособие для вузов. М.: Норма, 336 с.
т Мурашов Я.В., Ратникова Т.А. (2016). Неучтенные доходы российских домашних
R хозяйств // Вопросы экономики, № 5, с. 1-28.
> Ниворожкина Л.И., Синявская Т.Г. (2012). Концепция статистической оценки ри-
C сков вовлечения клиентов финансовых институтов в схемы по отмыванию денег // N Terra Economicus, т. 10, № 4, с. 30-36.
M Нуреев Р.М., Ахмадеев Д.Р. (2015a). Классификация неформальной деятельности и
C методы ее оценки // Тетта Economicus, т. 13, № 1, с. 14-29.
W Нуреев Р.М., Ахмадеев Д.Р. (2015b). Формальная и неформальная занятость как «близ-
нецы-братья»: современная российская практика// Тетта Economicus, т. 13, № 3, с. 16-33. ^ Попов В.В. (2002). Методы измерения теневой экономики и их использование в
ю постсоветской России/ В кн.: ТимофеевЛ.М., ЛатовЮ.В. (ред.) Экономическая теория 6 преступлений и наказаний. Теневая экономика в советском и постсоветском обществах. Вып. 4/2. М.
м Рябушкин Б.Т., Чурилова Э.Ю. (2003). Методы оценки теневого и неформального
4 секторов экономики. М.: Финансы и статистика, 143 с.
Чапля В.В. (2003). Теневая экономика и проблемы экономического роста // Эконо-W мический вестник Ростовского государственного университета, т. 1, №4, с. 124-127. ^ Del Boca D. (1981). Parallel Economy and Allocation of Time // Micns-Quarte^y Jorn-
nal of Micmeconomics, vol. 4 (2), pp. 13-18.
Cagan Ph. (1958). The Demand for Currency Relative to the Total Money Supply // Journal of Political Economy, vol. 66 (3), pp. 302-328.
Johnson S., Kaufman D. and ShleifeтA. (1997). The Unofficial Economy in Transition // Brnokings Papeтs on Economic Activity, Fall. Washington D.C.
MacAfeeK. (1980). A Glimpse of the Hidden Economy in the National Accounts // Economic Ттends, vol. 136, pp. 81-87.
O'Higgins M. Assessing the Underground Economy in the United Kingdom / In: Feige E.L. (ed.) (1989). The Underground Economies: Tax Evasion and Information Distortion. Cambridge: Cambridge Univ. Press, pp. 175-195.
Pissandes C. and Webeт G. (1989). An Expenditure-Based Estimate of Britain's Black Economy // Journal of Public Economics, vol. 39. pp. 17-32.
Tanzi V. (1983). The Underground Economy in the United States: Annual Estimates, 1930-1980 // IMF-Staff Papeтs, vol. 30 (2), pp. 283-305.
REFERENCES
Baтsukova S. (2005). Structure and institutes of informal economy. The Sociological Journal, no. 3, pp. 118-134. (In Russian.)
Burov V.Yu. (2011). Shadow activity of small businesses. Germany: LAP Lambert Academic Publishing GmbH & Co, 225 p. (In Russian.)
Chaplia V.V. (2003). The Shadow economy and the problems of economic growth. Economic Herald of Rostov state University, vol. 1, no. 4, pp. 124-127. (In Russian.)
Eliseeva I.I. and Shirina A.N. (eds.) (2003). Measurement of shadow economic activity. Saint-Petersburg: St. Petersburg University of Economics and Finance, 269 p. (In Russian.)
Koryagina T.I. (2000). The Growth of the shadow economy - a challenge for theorists and for state statistics. Economics and mathematical methods, vol. 36, no. 4. (In Russian.)
Kostin A.V. (2011). The experience of estimation the size of the shadow economy in western literature. Bulletin of the Novosibirsk State University. Series: Socio-economic Sciences, vol. 11, issue 4, pp. 33-43. (In Russian.)
Latov Yu.V. and KovalevS.N. (2006). The shadow economy. Moscow: Norma Publ., 336 p. (In Russian.)
Murashov Ya.V. and Ratnikova T.A. (2016). Under-reported income of Russian households. Voprosy Ekonomiki, no. 5, pp. 1-28. (In Russian.)
Nivorozhkina L.I. and Sinyavskaya T.G. (2012). The concept of statistical assessment of risks related to financial institutions clients involvement customers in money laundering ^ schemes. Terra Economicus, vol. 10, no. 4, pp. 30-36. (In Russian.) z
Nureev R.M. and Akhmadeev D.R. (2015a). Classification of the informal employment ^ and the methods of its assessment. Terra Economicus, vol. 13, no. 1, pp. 14-29. (In Russian.) 5
Nureev R.M. and Akhmadeev D.R. (2015b). Formal and informal employment as «twins £ brothers»: modern Russian practice. Terra Economicus, vol. 13, no. 3, pp. 16-33. (In Russian.) o
Popov V.V. (2002). Methods of measurement of shadow economy and their use in post- ° Soviet Russia / In: Timofeev L.M. and Latov Yu.V. (eds.) Economic theory of crime and punishment. The shadow economy in Soviet and post-Soviet societies, issue 4/2. Moscow. ^ (In Russian.)
CO
Ryabushkin B.T. and Churilova E.Yu. (2003). Methods of estimating the shadow and g informal sectors of economy. Moscow: Finansy I statistika Publ., 143 p. (In Russian.) ^
Voronkova O.V. (2010). Foreign experience of research on illegal incomes. Terra Eco- O nomicus, vol. 8, no. 4, pp. 82-89. (In Russian.) O
Del Boca D. (1981). Parallel Economy and Allocation of Time. Micros-Quarterly Journal of Microeconomics, vol. 4 (2), pp. 13-18.
Cagan Ph. (1958). The Demand for Currency Relative to the Total Money Supply. Journal of Political Economy, vol. 66 (3), pp. 302-328.
Johnson S., Kaufman D. and Shleifer A. (1997). The Unofficial Economy in Transition. Brookings Papers on Economic Activity, Fall. Washington D.C.
MacAfee K. (1980). A Glimpse of the Hidden Economy in the National Accounts. Economic Trends, vol. 136, pp. 81-87.
O 'Higgins M. Assessing the Underground Economy in the United Kingdom / In: Feige E.L. (ed.) (1989). The Underground Economies: Tax Evasion and Information Distortion. Cambridge: Cambridge Univ. Press, pp. 175-195.
Pissarides C. and Weber G. (1989). An Expenditure-Based Estimate of Britain's Black Economy. Journal of Public Economics, vol. 39. pp. 17-32.
Tanzi V. (1983). The Underground Economy in the United States: Annual Estimates, 1930-1980. IMF-Staff Papers, vol. 30 (2), pp. 283-305.
О
с*
