CC BY
25
УДК 336.71:338.556 Юань Сышэн аспирант
Департамента финансовых рынков и банков Финансового университета при Правительстве РФ
ТЕНЕВАЯ БАНКОВСКАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ:
МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ОЦЕНКЕ И ОСОБЕННОСТИ РЕГУЛИРОВАНИЯ
https://doi.org/10.24158/tipor.2019.5.7
Yuan Sisheng
PhD student, Department of Financial Markets and Banks, Financial University under the Government of the Russian Federation
SHADOW BANKING: THE ASSESSMENT METHODS AND ASPECTS OF ITS REGULATION
Аннотация:
Необходимость объективной оценки масштабов, обоснования оптимальных мер регулирования и ограничения теневой банковской деятельности связана с ее активным развитием в последние годы. Ввиду актуальности заявленной проблемы в современных условиях и отсутствия разработанной методической базы в статье обобщены и проанализированы некоторые подходы к оценке степени тене-визации банковской деятельности, предусматривающие построение методики с учетом трех факторов: масштабов теневого сектора в экономике в качестве экономического фактора, жесткости нормативно-законодательного регулирования как политического фактора и показателя оценки делового климата как психологического фактора. Рассмотрены и обоснованы возможные методы расчета для каждого фактора исходя из российского и зарубежного опыта. Предложена методика расчета интегральной оценки степени теневизации банковской деятельности. В заключение автор утверждает, что на основе факторного анализа могут быть разработаны меры по регулированию теневой банковской деятельности ограничительной и стимулирующей направленности.
Ключевые слова:
теневая экономика, теневая банковская деятельность, методы оценки, индексы делового климата, расчет индекса, факторы, регулирование, меры ограничения и стимулирования.
Summary:
Since shadow banking has strongly developed in recent years, there is a need for the objective assessment of its scope, the substantiation of its proper regulatory and restrictive measures, and the creation of an efficient mechanism in this regard. Due to the lack of relevant studies and methodological background, the research summarizes and analyzes several approaches to assessing the extent of shadow banking. The assessment methods should be devised in terms of the scale of the shadow sector in the economy as an economic factor, the strict legislative regulation as a political factor, and business climate index as a psychological factor. The possible calculation methods for each factor are considered from the perspective of Russian and international practices. An integrated assessment technique of shadow banking is proposed as well. The author assumes that factor analysis can help introduce the restrictive and incentive measures to regulate shadow banking.
Keywords:
shadow economy, shadow banking, assessment methods, business climate indices, index calculation, factors, regulation, restrictive and incentive measures.
Теневая банковская деятельность сегодня активно развивается в мире. К концу 2016 г., согласно данным, приведенным в ежегодном докладе Совета по финансовой стабильности (FSB), объемы теневого банкинга, который мировыми регуляторами рассматривался как потенциальная угроза финансовой стабильности, достигли размера 45,2 трлн долл. (13 % глобальных финансовых активов), что находит отражение на рисунке 1.
50000 -
48000 -
46000 -
44000 42000 40000 38000 36000 34000 32000 30000
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
Рисунок 1 - Объемы теневого банкинга в мире, млрд долл. [1]
С учетом развития такой деятельности особенно востребован, на наш взгляд, анализ оценки степени и динамики ее теневизации, позволяющий оценить возможные последствия, разработать оптимальный механизм ее регулирования и ограничения. Как показал проведенный анализ [2], среди факторов, оказывающих существенное влияние на уровень теневизации банковской системы, можно выделить экономический (масштабы теневого сектора в экономике), политический (жесткость нормативно-законодательного регулирования) и психологический (показатели оценки делового климата).
Методика оценки возможной теневизации банковского сектора, как нам кажется, основана на комплексной системе оценки данных факторов. Каждый из них можно оценить с применением специальных методов или экспертных оценок. Так, для оценки масштабов теневого сектора в экономике применяются различные методы, что объясняет и различия в ее результатах [3]. Например, оценка размеров теневого сектора Международного валютного фонда (МВФ) существенно отличается от оценок российских статистических органов. Предлагаем объединить применяемые экспертами оценочные методы в две основные группы:
- микрометоды, предполагающие использование результатов опросов населения (что выявляет расхождения между уровнем его доходов и расходов, масштабы неформальной занятости), экспертных оценок, целевых выборочных обследований, анализ записей налоговых книг, метод товарных потоков;
- макрометоды, основанные на показателях занятости, анализе различных косвенных данных, применении методов расхождений, монетарных, структурных методов, статистических методов специфических индикаторов (физических затрат ресурсов, сравнения доходов и расходов, оценки валютного спроса) [4], мягкого моделирования (с учетом различных факторов формирования, роста и динамики теневой экономики, ранжирования стран по ее уровню [5]).
До начала 1990-х гг. обычно анализировалась информация о расхождениях в системе национальных счетов, иногда учитывались сведения об объемах энергопотребления, структуре рынка труда, скорости обращения денег. При этом достоверность оценки при использовании прямых методов ограничивалась рядом недостатков, связанных со сложностью сбора данных при опросах населения и намеренным искажением информации. Наблюдались также и недостатки косвенных методов, поскольку некоторые из них (прежде всего монетарные) требуют наличия развитых денежных отношений и основаны на определенных условных гипотезах. В целом эксперты отмечают отсутствие универсальных методов оценки теневой экономики, рекомендуя параллельное использование альтернативных методов [6], в связи с чем методики оценки и анализа теневой экономики постоянно развиваются.
Так, в основу исследования МВФ, опубликованного в январе 2018 г., положены три сравнительно новых методики, в соответствии с которыми масштаб теневой экономики в России с 1991 по 2015 г. составлял в среднем 38,42 % к объему ВВП, в 2015 г. - 33,7 % [7]. В то же время в более позднем исследовании международной Ассоциации дипломированных сертифицированных бухгалтеров 2016 г. Российская Федерация заняла четвертое место среди 28 исследуемых стран с показателем, равным 39 % от ВВП (рисунок 2) [8].
% от ВВП
Кения 27
Эстония 28
Болгария 30
Пакистан 32
Бразилия 35
Шри-Ланка 38
Россия 39
Украина 46
Нигерия 48
Азербайджан 67
0 10 20 30 40 50 60 70 80
Рисунок 2 - Страны с существенной долей теневой экономики [9]
Учитывая многообразие методических подходов к оценке масштабов теневого сектора экономики, наиболее целесообразным считаем выбор методики, предпочитаемой Банком России, так как его специалисты обладают соответствующей квалификацией в применении инструментария экономического моделирования. К тому же им накоплен значительный объем статистической
информации. В предлагаемой нами модели установлены предельные диапазоны доли теневого сектора. При этом именно экономический фактор обладает наиболее значительным весом, поскольку его оценка связана с большим количеством важнейших экономических показателей, способных существенно влиять на уровень теневизации банковского сектора.
Вторым фактором, который следует учитывать при оценке теневизации банковской деятельности, является политический, включающий оценку влияния особенностей регулирования банковской деятельности на динамику масштабов теневого сектора или изменение форм теневого банкинга. Влияние может быть разным:
- положительным (происходит развитие легитимных регулируемых организаций и форм небанковского кредитования, расширение доступа к получению финансовых услуг);
- нейтральным (в основном сохраняется существующее положение дел);
- негативным (стимулируется перетекание деятельности небанковских структур в серую зону, развитие новых форм сомнительных сделок, расширение теневого сектора экономики).
Влияние работы регулятора и экономических властей оценивается экспертами с учетом вероятных последствий введения в действие в анализируемый период наиболее значимых нормативных и законодательных актов. Например, регламентация обязанности коммерческих банков отслеживать регулярность переводов физических лиц с целью их выявления как вероятных самозанятых может вызвать расширение наличных расчетов этой группы населения, а ужесточение условий кредитования физических лиц в связи с применением показателя их долговой нагрузки при условии стагнации реальных доходов населения - способствовать расширению кредитования части из них в небанковских организациях, в том числе нелегальных.
В качестве третьего фактора - психологического - предлагаем рассматривать показатели оценки делового климата, включающие, например, рассчитываемые российскими учеными индексы предпринимательской уверенности (по сегментам или отраслям экономики), потребительских настроений, экономического настроения. С помощью таких показателей оценивается готовность предпринимателей вести свою деятельность в легальной сфере с учетом сложившихся в экономике тенденций и ожиданий. По мере роста этой уверенности возможны расширение их деятельности на регулируемом рынке, повышение ее прозрачности и сокращение нелегальных или полулегальных форм деятельности.
При выборе показателя или сочетания показателей необходимо учитывать возможность получения для их определения достоверной информации и в достаточном объеме. Для оценки делового климата могут применяться как показатели международных рейтингов (например, Doing Business, The Global Competitiveness Index, Global Innovation Index), с помощью которых оцениваются состояние предпринимательского климата, степень благоприятствования развитию бизнеса, активность бизнес-сообщества, уровень развития конкурентной среды, инвестиционных и инновационных возможностей [10], так и национальные индексы. В различных странах существуют свои индексы, для расчета которых используются прямые опросы руководителей предприятий во всех сферах экономики. Известны следующие страновые индексы:
- TANKAN в Японии, т. е. краткосрочный прогноз экономики, основанный на опросах Банком Японии 8 000 управляющих крупных предприятий Японии Центробанком страны (анализируются ответы на вопросы об оценке условий ведения дел; уровне состояния производства и объемах продаж относительно базового, предыдущего периода; оценке текущей конъюнктуры рынка -спроса и предложения, прибыли; о том, сколько привлечено и вложено инвестиций; о занятости; оценке фискальной политики государства);
- индикатор настроения бизнеса (IFO, Information und Fоrschung - информация и исследования) Мюнхенского научно-исследовательского института в Германии (основан на опросах менеджеров по снабжению 7 000 предприятий);
- ZEW Indicator of Economic Sentiment, т. е. балансовый показатель негативных и позитивных оценок представителей финансовых кругов Германии, составленный по опросникам института ZEW (рассчитывается не только для Германии, но и для стран еврозоны и Швейцарии);
- индексы деловой активности PMI (Purchasing Managers Index) в статистике различных государств (особенно выделяют индексы, рассчитываемые в Великобритании финансово-статистическим агентством IHS Markit Ltd; в Китае - органами государственной статистики и аналитическим отделом медиакомпании деловых и финансовых новостей Caixin; в Канаде - Институтом статистики Ivley) [11].
Индекс экономического настроения, существующий в России, ежеквартально рассчитывают, например, специалисты Центра конъюнктурных исследований Института статистических исследований и экономики знаний НИИ ВШЭ. Для его расчета используются результаты обследования деловой активности предприятий и организаций, анализ потребительских ожиданий Росстата. При этом обеспечивается широкий охват юридических и физических лиц. Выбор показателей для расчета индекса включает те отрасли, чей вклад в ВВП достигает 50 %: доказана существенная корреляционная связь индекса с показателем физического объема ВВП. Поэтому в нашей методике
использован диапазон отклонений именно от значения данного индекса, который существенно определяет возможные изменения масштабов теневой экономики и теневого банкинга.
На основе перечисленных выше факторов, влияющих на уровень теневизации банковской деятельности, возможна его интегральная оценка как средневзвешенное значение балльной оценки ряда факторов, что отражает таблица 1.
Таблица 1 - Расчет интегральной оценки степени теневизации банковской деятельности [12]
Фактор Уровень или критерий - сумма в баллах Вес показателя,%
Доля теневой экономики в ВВП До 20 % - 1 балл 20-40 % - 2 балла Свыше 40 % -3 балла 50
Жесткость нормативного и законодательного регулирования банковской деятельности Положительное влияние - 1 балл Нейтральное влияние - 2 балла Негативное влияние -3 балла 20
Оценка делового климата (комплекс показателей) В диапазоне от 100 до 110 п.п. -1 балл 100 п.п. (в районе статистической погрешности) - 2 балла В диапазоне от 90 до 100 п.п. -3 балла 30
Распределение весов каждого фактора обусловлено его возможным влиянием на масштабы и формы теневой банковской деятельности. С учетом этого обстоятельства интегральный показатель может быть рассчитан по следующей формуле:
А х 0,5 + В х 0,3 + С х 0,2 ^ min.
Чем меньше масштабы теневой экономики, чем больше учтены последствия изменения порядка регулирования и благоприятнее деловой климат, тем меньше предпосылок для проявления негативных последствий теневизации банковской деятельности. Значение показателя может анализироваться как во времени, так и на основе факторного анализа составляющих, что выявит роль каждого из них. Важно учитывать, что ряд данных для расчета показателя носит экспертный или вероятностный характер, требует анализа большого комплекса данных, поэтому его опытная апробация выступает в качестве самостоятельной задачи. Факторный анализ показателя позволяет обосновать выбор направлений регулирования теневого банкинга.
Первая группа будет включать в себя меры ограничительной направленности, а вторая -стимулирующей. При этом первая группа должна охватывать меры по пресечению нелегитимных и нелегальных форм теневого банкинга. Банк России уже принимает такие меры, предусматривающие, например, требования по регистрации некредитных организаций, их участию в саморегулируемых объединениях, расширению состава официально публикуемой отчетности. Вместе с тем определенные меры Банка России все еще не достигают заявленных целей, так как существование некоторых нелегитимных форм теневого банкинга может быть вызвано объективными обстоятельствами (например, недоступностью кредитования для ряда категорий населения в официальных банках и микрофинансовых организациях), на которые регулятор не способен повлиять.
Поскольку набор ограничительных мер является только одним из факторов, влияющих на теневизацию банковской деятельности, такие меры, на наш взгляд, следует принимать с учетом их возможных последствий. Вместе с тем безусловного ограничения требуют недопустимые формы теневого банкинга на основе жесткого ограничения и запрета рекламы организаций, имеющих признаки финансовой пирамиды; расширения социальной рекламы в средствах массовой информации, где разъяснялись бы негативные последствия обращения в нелегальные финансовые структуры; ужесточения мер материальной ответственности за нарушение норм законодательства и осуществление незаконной предпринимательской деятельности для владельцев и конечных бенефициаров таких структур.
Вторая группа мер должна предусматривать развитие форм интеграции банковских и небанковских структур, направленных на повышение доступности финансовых услуг для населения и предприятий. В связи с этим возрастет привлекательность финансовых продуктов официальных коммерческих банков, микрофинансовых организаций, регулирование которых обеспечивает достаточную защищенность клиентов и снижает их потребность в услугах теневых структур.
Таким образом, применение предложенной нами методики позволит, во-первых, выявить динамику степени теневизации банковского сектора, во-вторых - определить влияние на нее ряда факторов, в-третьих - разработать на этой основе меры по регулированию и ограничению теневого банкинга с учетом его влияния на развитие экономики.
Ссылки и примечания:
1. Рисунок 1 составлен автором по: Financial Stability Board [Электронный ресурс]. URL: http://www.fsb.org/ (дата обращения: 24.04.2019).
2. Терновская Е.П., Юань Сышэн. Основные тенденции и факторы развития теневого банкинга в России // Научный форум: экономика и менеджмент : сб. ст. по материалам XVI Междунар. науч.-практ. конф. М., 2018. С. 40-50 ; Юань Сышэн. Теневая банковская деятельность в России: виды и факторы развития [Электронный ресурс] // Российский экономический интернет-журнал. 2018. № 2. URL: http://www.e-rej.ru/Articles/2018/Yuan.pdf (дата обращения: 24.04.2019).
3. Обзор методов оценки теневой экономики [Электронный ресурс] / Ю.Э. Аппанова, Е.В. Воякина, С.С. Казанцева, И.С. Чернова // Novalnfo : электронный научный журнал. 2016. Т. 4, № 44. С. 161-164. URL: https://novainfo.ru/arti-cle/5661 (дата обращения: 24.04.2019).
4. Перов Е.В. Оценка теневой экономики России [Электронный ресурс] // Управление экономическими системами : электронный научный журнал. 2015. № 3. URL: http://uecs.ru/marketing/item/3395- (дата обращения: 24.04.2019).
5. Frey B.S., Week H. Bureaucracy and the Shadow Economy: a Macro-Approach // Anatomy of Government Deficiencies : Proceedings of a Conference / ed. by H. Hanusch. Diessen, 1983. P. 89-109. https://doi.org/10.1007/978-3-662-21610-1_6 ; Schneider F., Chaudhury K., Chatterjee S. The Size and Development of the Indian Shadow Economy and a Comparison with Other 18 Asian Countries: an Empirical Investigation [Электронный ресурс] : Working Paper no. 0302. Linz, 2003. URL: https://www.econstor.eu/bitstream/10419/73262/1/wp0302.pdf (дата обращения: 24.04.2019).
6. Аброскин А.С., Аброскина Н.А. Теневая экономика: проблемы построения отраслевых оценок // Вестник университета. 2018. № 6. С. 88-92. https://doi.org/10.26425/1816-4277-2018-6-88-92.
7. Треть экономики вне зоны видимости. МВФ дал новые оценки теневого сектора в России [Электронный ресурс] // Коммерсантъ. 2018. 7 февр. URL: https://www.kommersant.ru/doc/3541266 (дата обращения: 24.04.2019).
8. Макаров О., Фейнберг А. Россия вошла в пятерку стран с крупнейшей теневой экономикой [Электронный ресурс] // РБК. 2017. 30 июня. URL: https://www.rbc.ru/economics/30/06/2017/595649079a79470e968e7bff (дата обращения: 24.04.2019).
9. Рисунок 2 составлен автором по: The Association of Chartered Certified Accountants (ACCA) [Электронный ресурс]. URL: https://www.accaglobal.com/russia/en.html (дата обращения: 24.09.2019).
10. Санина Л.В. Рейтинги оценки предпринимательского климата: международный опыт [Электронный ресурс] // Baikal Research Journal : электронный научный журнал Байкальского государственного университета. 2014. № 5. URL: http://brj-bguep.ru/reader/article.aspx7idH9422 (дата обращения: 24.04.2019).
11. Индексы бизнес-климата или индикаторы оценки деловой активности (Business Climate Index, Purchasing Managers Index) [Электронный ресурс] // FX Wiki. URL: http://fx-wiki.ru/wiki/Индексы_бизнес_климата_или_индикаторы_оценки_деловой_активности_(Business_Climate_Index,_Pur-chasing_Managers_Index) (дата обращения: 24.04.2019).
12. Таблица 1 составлена автором.
References:
Abroskin, AS & Abroskina, NA 2018, 'Shadow Economy: Problems of Building Industry Assessments', Vestnik universiteta, no. 6, pp. 88-92, https://doi.org/10.26425/1816-4277-2018-6-88-92, (in Russian).
Appanova, YuE, Voyakina, EV, Kazantseva, SS & Chernova, IS 2016, 'Review of Methods for Assessing the Shadow Economy', NovaInfo: elektronnyy nauchnyy zhurnal, vol. 4, no. 44, pp. 161-164, viewed 24 April 2019, <https://novainfo.ru/arti-cle/5661>, (in Russian).
'Business Climate Indices or Indicators of Business Activity Evaluation (Business Climate Index, Purchasing Managers Index)' 2019, FX Wiki, viewed 24 April 2019, <http://fx-wiki.ru/wiki/Индексы_бизнес_климата_или_индикаторы_оценки_деловой_активности_(Business_Climate_Index,_Purchas-ing_Managers_Index)>, (in Russian).
Financial Stability Board 2019, viewed 24 April 2019, <http://www.fsb.org/>.
Frey, BS & Weck, H 1983, 'Bureaucracy and the Shadow Economy: a Macro-Approach', in H Hanusch (ed.), Anatomy of Government Deficiencies: Proceedings of a Conference, Diessen, pp. 89-109, https://doi.org/10.1007/978-3-662-21610-1_6.
Makarov, O & Feinberg, A 2017, 'Russia Entered the Top Five Countries with the Largest Shadow Economy', RBK, June 30, viewed 24 April 2019, <https://www.rbc.ru/economics/30/06/2017/595649079a79470e968e7bff>, (in Russian).
'One Third of the Economy out of Sight. The IMF Gave New Estimates of the Shadow Sector in Russia' 2018, Kommersant, Feb. 7, viewed 24 April 2019, <https://www.kommersant.ru/doc/3541266>, (in Russian).
Perov, EV 2015, 'Assessment of the Shadow Economy of Russia', Upravleniye ekonomicheskimi sistemami: elektronnyy nauchnyy zhurnal, no. 3, <http://uecs.ru/marketing/item/3395->, (in Russian).
Sanina, LV 2014, 'Ratings for Assessing the Business Climate: International Experience', Baikal Research Journal: elektronnyy nauchnyy zhurnal Baykal'skogo gosudarstvennogo universiteta, no. 5, viewed 24 April 2019, <http://brj-bguep.ru/reader/article.aspx?id=19422>, (in Russian).
Schneider, F, Chaudhury, K & Chatterjee, S 2003, The Size and Development of the Indian Shadow Economy and a Comparison with Other 18 Asian Countries: an Empirical Investigation: Working Paper no. 0302, Linz, viewed 24 April 2019, <https://www.econstor.eu/bitstream/10419/73262/1/wp0302.pdf>.
Ternovskaya, EP & Yuan Sisheng 2018, 'The Main Trends and Factors in the Development of Shadow Banking in Russia', Nauchnyy forum: ekonomika i menedzhment: sb. st. po materialam XVI Mezhdunar. nauch.-prakt. konf, Moscow, pp. 40-50, (in Russian).
The Association of Chartered Certified Accountants (ACCA) 2019, viewed 24 April 2019, <https://www.accaglobal.com/rus-sia/en.html>.
Yuan Sisheng 2018, 'Shadow Banking in Russia: Types and Factors of Development', Rossiyskiy ekonomicheskiy internet-zhurnal, no. 2, viewed 24 April 2019, <http://www.e-rej.ru/Articles/2018/Yuan.pdf>, (in Russian).
