CC BY
646
Вестник Института экономики Российской академии наук
5/2019
Н.М. РОЗАНОВА
доктор экономических наук, профессор, профессор департамента теоретической экономики Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики»
А.И. АЛТЫНОВ
студент Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики»
ЦИФРОВАЯ ТЕНЕВАЯ ЭКОНОМИКА КАК НОВАЯ РЕАЛЬНОСТЬ СОВРЕМЕННОГО МИРА
В статье анализируется новое явление современного мира - цифровая теневая экономика. Представлены теоретическое описание данной сферы, особенности и ее характеристики, дан краткий обзор вариантов измерения масштабов цифровой теневой экономики. Авторами предлагается оригинальный концептуальный подход к оценке количественных тенденций в развитии цифровой теневой экономики в России и в мире. Показываются пути для сокращения масштабов этого явления. Ключевые слова: цифровая экономика, теневая экономика, кибербезопасность. JEL: D01, E26, F01, L25, M20, O17, О33. DOI: 10.24411/2073-6487-2019-10058
Цифровые технологии получают все более широкое распространение, упрощая процессы коммуникации, оптимизируя бизнес-процессы, снижая издержки компаний. Внедрение цифровых технологий является одним из приоритетных направлений развития России до 2024 г. Для обеспечения ускоренного роста цифровой экономики был разработан Национальный проект «Цифровая экономика» с бюджетом в 1634,9 млрд руб. [1].
Активное развитие цифровых технологий помимо явных положительных сторон сопровождается рядом негативных явлений, связанных с применением инновационных инструментов в теневом секторе экономики (например, с потерей государством части налоговой базы, с совершением криминальных действий агентами цифровой теневой экономики).
Целью данной статьи является разработка концептуального подхода к анализу цифровой теневой экономики, оценка масштабов и динамики ее развития, осуществляемая с помощью доступных существующих экономических показателей.
Определение цифровой теневой экономики
Неопределенность термина «цифровая теневая экономика» создает дополнительные сложности для изучения и регулирования этой сферы. Все исследования цифровой теневой экономики, которые проводились различными учеными, можно подразделить на три направления: 1) исследования киберпреступлений; 2) исследования электронного мошенничества; 3) исследования мотивов акторов принимать участие в нелегальных действиях в цифровом пространстве [2; 3]. Эти исследования, как правило, затрагивают лишь конкретные области, а комплексных обобщающих работ явно не хватает.
Понятие «цифровая теневая экономика» является составным, сформулированном из двух терминов, «цифровая экономика» и «теневая экономика», поэтому прежде всего необходимо обратиться к определениям исходных понятий.
Единое определение цифровой экономики в международной научной практике отсутствует. В большинстве случаев цифровая экономика определяется через набор конкретных технологий, их применение в экономической сфере и изменения, которые данные технологии вносят в способы взаимодействия экономических агентов [4]. Цифровая экономика трактуется как особая стадия развития современной экономики, базой которой служат цифровые технологии и знания, формирующие цифровые навыки и открывающие благодаря их использованию новые возможности для общества, бизнеса и государства [5]; как форму экономической активности, которая возникает благодаря сетевому взаимодействию людей [6]; как экономика, зависимая от цифровых технологий [7]. Цифровая экономика характеризуется массовым использованием цифровых информационных данных, повсеместным внедрением многосторонних бизнес-моделей [8]. Цифровую экономику также называют невидимой второй экономикой, так как она формируется вследствие цифровизации бизнес-процессов, которые, благодаря цифровым технологиям, образуют новую «неосязаемую» структуру, параллельную общей экономической среде [9].
В самом общем виде цифровая экономика связана с деятельностью по созданию, распространению и использованию цифровых технологий и их продуктов и услуг. Разнообразие технологий и быстрый рост их количества затрудняет формирование концепции цифровой экономики, в том числе и цифровой теневой экономики [10].
Природа теневой экономики многообразна. Разные исследователи применяют различные подходы, при определении данной сферы чаще всего используя для этого экономико-статистический метод. Однако теневая экономика включает в себя такие типы экономической активности, которые, не зарегистрированы официально, то есть не учтены и, следовательно, не могут быть отражены адекватным образом в рамках официальной статистики [11].
Таким образом, к цифровой теневой экономике можно отнести любую неофициальную, незадокументированную (незарегистрированную), не отраженную в официальной статистике нелегальную и незаконную деятельность, основанную на использовании цифровых технологий и направленную на извлечение прибыли или какой-либо другой материальной или нематериальной выгоды.
Особенности цифровой теневой экономики
Одной из первых форм, выявленных исследователями в начале 2000-х годов, была продажа украденных банковских карт [12]. В последующие годы интерес к цифровой теневой экономике возрастал, и в 2013 г. были представлены такие формы, как нарушение безопасности личных и коммерческих данных, использование программного обеспечения (ПО) для взлома компьютерных систем, создание хакер-ских программ и вредоносных кодов, направленных на получение учетных данных пользователей; распространение мобильных угроз, взлом мобильных устройств, распределенные атаки для отказа в обслуживании (ЭЭОБ-атаки), направленные на сбой работы веб-сайтов [13].
Помимо различных видов хакерских атак в современном мире доминируют и другие формы деятельности злоумышленников в цифровой теневой экономике. Это финансовое мошенничество, оказание психологического воздействия на молодое поколение (например, склонение подростков к суициду), рассылка спама, нелегальные действия в виртуальных играх, включая кражу аккаунтов и нелегальные действия с виртуальными товарами и деньгами [14], торговля персональными данными, продажа товаров и услуг (в том числе запрещенных законом), формирование незаконных коллабораций, отмывание денег [15].
Все эти формы цифровой теневой экономики связаны с вариантами, инициируемыми поставщиком [2]. В последние годы активизировались формы цифровой теневой экономики, инициируемые потребителем. Одна из самых распространенных форм подобного вида - цифровое пиратство, или электронное мошенничество, которое включает копирование, продажу, покупку, распространение и скачивание легко воспроизводимых электронных материалов [16].
Жертвами цифрового пиратства, как правило, становятся производители фильмов, музыки, электронных книг и электронного ПО, а также обладатели прав на использование и продажу данных материалов. Помимо пиратства выделяются иные формы цифровой теневой экономики, инициированные потребителем. Речь идет, например, о дешоппинге (йевко'р'ргщ), т. е. о покупке товара онлайн, нацеленной на дальнейший возврат с целью получения финансовой выгоды. Далее такой формой может быть возврат платежа, т. е. предъявление мошеннического или незаконного требования о возврате средств. Возможно получение кредитных средств при отсутствии намерения выполнять условия кредитного договора или сокрытие информации с целью заключения договора на более выгодных условиях, например, кредитного договора [17].
Прогресс в технологической сфере привел к формированию обширной области теневого банкинга - компаний финансовой сферы, занимающихся выдачей кредита, но находящихся вне сферы традиционного банковского регулирования. Так, например, на рынке ипотечного кредитования США доля теневых банков выросла с 30% в 2007 г. до 50% в 2015 г., причем среди малообеспеченных заемщиков эта доля еще выше - 75% [18, р. 454].
Для разных форм цифровой теневой экономики существуют разные площадки. Выделяют физический черный рынок, существующий для торговли запрещенными законом товарами и услугами, а также рынок мошеннических данных, на котором акторы обмениваются украденными данными и частной информацией. Физический рынок функционирует благодаря специальным платформам, которые позволяют акторам сохранять анонимность. Рынок мошеннических данных функционирует на базе обычных интернет-сайтов [19]. В роли акторов цифровой теневой экономики могут выступать различные субъекты экономической сферы: продавцы и поставщики услуг, потребители, физические и юридические лица, транснациональные компании, коммерческие сети.
Одним из главных экономических факторов участия в цифровой теневой экономике является наличие явных экономических выгод. Это разнообразные доступные товары и услуги, легкий и удобный доступ к большому количеству информации о товарах, возможность коммуникации с продавцом, большое число рекламных акций, наличие условий возврата товара, удобные сроки оплаты [20]. Участников стимулирует также разница в цене между товарами в онлайн-магазинах и в традиционных магазинах [21]. Большое значение имеет финансовое положение актора [17]. Согласно некоторым исследованиям, субъекты, которые более независимы в финансовом плане, реже становятся участниками цифровой теневой экономики [22].
Кроме чисто экономических факторов, мотивирующих к участию в данной сфере деятельности, существуют и другие. Так, важным фактором здесь может быть влияние близких людей. Друзья и семья могут мотивировать человека к участию в цифровой теневой экономике своим успешным примером [23]. Что касается детей и подростков, то основным фактором, способствующим их участию, является недостаток родительского контроля [24]. Социальная приемлемость незаконных действий в онлайн пространстве, отсутствие жесткого институционального контроля и слабая угроза наказания также могут стимулировать людей к участию в цифровой теневой экономике [25].
Некоторые персональные особенности характера человека (импульсивность, низкий уровень самосознания и самооценки) повышают вероятность его участия в этой сфере [22] в цифровой теневой экономике также как и негативное отношение к крупному бизнесу [17]. Мужчины чаще, чем женщины, становятся участниками цифровой теневой экономики, причем молодых людей в этой сфере гораздо больше, чем людей среднего и старшего возраста. Разведенные люди более склонны к участию в цифровой теневой экономике, чем женатые и неженатые. Люди с высшим образованием менее склонны к участию в операциях цифровой теневой экономики [17; 21]. Как правило, данная область чаще всего становится привлекательной для людей с невысоким уровнем дохода и низким социальным статусом [22].
Акторы цифровой теневой экономики, функционируя в цифровом пространстве, используют различные удаленные платформы [26], среди которых наиболее популярными являются онлайн магазины, онлайн сайты предоставления услуг и социальные сети [27], рекламные сайты, игровые порталы [28], онлайн трансляции [29], криптова-люты [19]. Каналы цифровой теневой экономики - это платформы, которые позволяют пользователям сохранять в тайне свое географическое положение и действовать анонимно, создавая помехи для государственных органов, отслеживающих незаконные действия в сети.
С середины 2000-х годов наблюдается консолидация различных каналов цифровой теневой экономики в формате теневой цифровой экосистемы глобального характера [30]. Незаконные финансовые сделки, уход от налогообложения и криминальная активность базируются в теневом Интернете (dark network) - параллельной реальности современного глобального цифрового мира. Пересечения и взаимопроникновения «белой» и «серой» цифровых экономик многочисленны и не всегда очевидны. Даже вполне благопристойная инновационная активность, как показывают исследования, может порождать теневые цифровые эффекты [31].
Российские исследователи, в отличие от своих зарубежных коллег, зачастую недооценивают теневой потенциал цифровой экономики.
Многие авторы [32; 33] полагают, что цифровизация экономических связей сама по себе сможет решить проблему теневой экономики. Отмечается, что рост цифровой экономики, в том числе и ее теневого сегмента, обусловлен огромным интересом молодого поколения к новым высоким цифровым технологиям в большей степени владеющих цифровыми навыками и способного применять их в «серых» схемах [34]. Опасность видится и в том, что происходит цифровая глобализация, распространяющая теневой цифровой уклад на весь мир [35].
Измерение масштабов цифровой теневой экономики
Проблема измерения объема теневой экономики стала подниматься в научных работах гораздо раньше, чем проблема измерения объемов цифровой теневой экономики. Поэтому большинство методик измерения последней базируются на методиках измерения первой.
Для измерения масштабов теневой экономики предлагается два набора методов. Первый объединяет прямые методы, которые базируются на анализе данных, полученных непосредственно от лиц, занятых в теневом секторе экономики. При этом используются количественные и качественные методики сбора данных, такие как глубокие интервью и выборочные опросы [36].
Основным достоинством прямых методов анализа теневой экономики является актуальность полученных данных. Однако прямые методы связаны с исследованием конкретных сфер деятельности, что не всегда дает возможность увидеть картину в целом [37]. Информация, полученная при помощи прямых методов, не всегда надежна. Респонденты могут фальсифицировать данные, особенно когда речь идет об их деятельности в рамках теневой экономики. И хотя многие исследователи считают, что данную информацию можно считать достаточно достоверной [38], это не относится к участникам цифровой теневой экономики. Здесь результаты очень сильно зависят от готовности респондента сотрудничать. Часто бывает сложно оценить объем теневого сектора, так как большинство респондентов не решаются признаться в цифровом мошенничестве [39]. Проблематично также отличить показатели теневой деятельности от статистических ошибок и погрешностей [40].
Результаты, полученные в рамках прямых методов, как правило, недооценивают объем теневой экономики. Для корректировки результата в дальнейшем проводятся структурированные экспертные интервью лицом к лицу с респондентом, однако в рамках цифровой теневой экономики это достаточно сложно осуществить.
Второй набор методов - это косвенные методы, направленные на измерение объема теневой экономики при помощи различных
количественных показателей. Косвенные методы базируются на анализе переменных, характеризующих состояние экономической среды. Анализируются общие макроэкономические показатели, монетарные показатели, показатели денежного оборота, показатели потребления электроэнергии, показатели занятости, налоговые показатели. Однако эти показатели не могут быть использованы для исследований размера цифровой теневой экономики, так как данные методы измерения теневой экономики не учитывают особенности цифровой сферы [41].
Что касается измерения именно цифровой теневой экономики, то одной из наиболее популярных моделей является модель MIMIC (Multiple Indicators and Multiple Causes) [42]. Данная модель представляет собой набор сложных эконометрических методов, которые оценивают набор некоторых причин, способствующих формированию цифровой теневой экономики, а также подлинность и достоверность ее индикаторов. У этой модели есть несколько минусов. Во-первых, предполагаемые коэффициенты неустойчивы относительно изменений объёма выборки, что вводит дополнительные жесткие условия. Помимо этого, достаточно трудно получить надежные данные по выбранным переменным. Третьим недостатком модели является неоднозначность влияния «причин» и «индикаторов» изменения объемов теневой экономики [43].
Для измерения масштабов цифровой теневой экономики можно предложить следующий концептуальный подход. Так как цифровая теневая экономика, по определению, находится на стыке цифровой экономики и теневой экономики, индексы, оценивающие рост цифровой теневой экономики, должны также базироваться на стыке двух данных сфер. Требуется сформировать такую систему индексов, которая будет оценивать и уровень цифровизации, и уровень теневой экономики.
Анализ распространения цифровых технологий необходим, поскольку данные технологии являются платформой развития цифровой теневой экономики. Формирование показателей, оценивающих уровень теневой экономики, должны основываться на оценке стимулов ухода людей в теневую экономику. Необходимо определить, насколько люди сегодня мотивированы функционировать в рамках цифровой теневой экономики. Другая особенность цифровой теневой экономики - значительное снижение цены на товар относительно цены в реальном магазине. В рамках цифровой теневой экономики продавец обезличен, а реальный товар увидеть и оценить порой невозможно, что увеличивает риски покупки некачественного товара. Отсюда можно сделать вывод, что в рамках цифровой теневой экономики скорее будет функционировать тот агент, у которого меньше денежных средств на приобретение качественного товара в реальном «белом» магазине. В этом случае он предпочтет рискнуть и купить
товар в теневом цифровом секторе экономики, не будучи уверенным в его качестве. К подобным выводам приводят и результаты некоторых практических исследований стимулов к деятельности в сфере цифровой теневой экономики [22]. Согласно опросам, 17,6% респондентов определенно, а еще 10,4% скорее всего идут в теневой сектор в надежде на более высокий размер оплаты труда [44, с. 33].
Что касается бизнеса, то основным стимулом к переходу в теневой сектор является рост налогов. Главная, если не единственная цель бизнеса при сокрытии своих действий от официальной статистики -сохранение прибыли. В таком случае релевантным показателем может быть динамика налоговой нагрузки на предприятия и на людей. Чем сильнее налоговая нагрузка, тем больше стимулов у людей скрывать свои доходы, а у предприятий - прибыль. Для анализа динамики налоговой нагрузки могут быть использованы такие показатели, как налог на прибыль компаний и налог на доходы физических лиц.
Тенденции развития цифровой теневой экономики
в России
Логическая модель выявления трендов в развитии цифровой теневой экономики основана на выявлении показателей развития смежных сфер и на анализе их динамики.
Первая группа представлена показателями распространения цифровых технологий. Цифровизация общественной жизни и появление новых цифровых технологий ведут к появлению новых инструментов и новых стимулов у людей к участию в цифровой теневой экономике.
Данные табл. 1 показывают, что осуществляемый в России процесс цифровизации проходит не слишком быстро. Например, доля домо-хозяйств, обладающих доступом к Интернету, увеличилась с 48,4% в 2010 г. до 76,3% в 2017 г. Доля россиян, использующих Интернет каждый день, за этот же период увеличилась с 26 до 60%. Однако не все показатели росли так стремительно. Доля организаций, размещающих товары, работы и услуги в Интернете, выросла с 35 до 41%. Доля организаций, использовавших Интернет, выросла за семь лет с 82% в 2010 г. до всего лишь 89% в 2017 г.
В табл. 2 представлена динамика позиции России в международных индексах цифровизации.
Оценка России в рамках индекса развития ИКТ (рассчитывается Международным союзом электросвязи) значительно выросла за период 2010-2017 гг. и достигла 7,07 балла. Оценка лидера (Исландия) составила 8,98 балла. Однако позиция России в рамках исследуемого временного интервала изменилась не слишком сильно. Это означает замедление процесса цифровизации в России относительно других стран.
Таблица 1
Показатели распространения цифровых технологий в России в 2010-2017 гг., в %
Годы Показатель 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Удельный вес домохо-зяйств, имеющих доступ к Интернету, в общем числе домохозяйств 48,4 56,8 60,3 67,2 69,9 72,1 74,8 76,3
Удельный вес населения, когда-либо использовавшего Интернет 49,3 - 65,8 71 74,1 77,7 80,8 83,7
Удельный вес населения, использующего Интернет каждый день 26 - 41 48 51,6 55,1 57,7 60,6
Доля домохозяйств, имеющих ПК, в общем числе домохозяйств 54,5 60,1 66,5 71,4 71,0 72,5 74,3 74,4
Доля организаций, использовавших персональные компьютеры, в общем числе обследованных организаций 93,8 94,1 94,0 94,0 93,8 92,3 92,4 92,1
Доля организаций, использовавших Интернет, в общем числе обследованных организаций 82,4 84,8 86,9 88,1 89,0 88,1 88,7 88,9
Доля организаций, размещавших заказы на товары (работы, услуги) в Интернете, в общем числе обследованных организаций 35,0 39,2 41,1 43,4 41,7 41,3 41,6 41,2
Доля организаций, получавших заказы на выпускаемые товары (работы, услуги) по Интернету, в общем числе обследованных организаций 16,9 17,1 18,0 18,9 17,6 18,2 19,3 20,1
Источник: [45; 46].
Таблица 2
Позиция России в международных рейтингах оценки цифровизации в 2010-2018 гг.
Индекс/ Годы 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
Позиция в рейтинге ГО1* 46 38 41 42 - 42 43 45 -
Оценка в рейтинге ГО1 5,61 5,94 6,19 6,7 6,79 6,91 7,07 -
Оценка в рейтинге 1-ОЕБ1** - - - 0,35 0,44 0,43 0,48 - -
Место в рейтинге 1МО WDI**, фактор "Технологии" - - - - 41 44 47 44 43
Место в рейтинге са*** - - - - - 40 37 34 36
Оценка в рейтинге СС1 - - - - - 46 45 43 40
* IDI - Индекс развития ИКТ Международного союза электросвязи; ** I-DESI - Индекс цифровой экономики и общества Европейской Комиссии; *** IMD WDI - Рейтинг цифровой конкурентоспособности Института менеджмента в Лозанне; **** GCI - Гло -бальный индекс сетевого взаимодействия. Источник: [46; 47; 48].
В рамках Глобального индекса сетевого взаимодействия Россия улучшила свой результат и передвинулась с 40 места на 36-е место за период 2015-2018 гг. Данный рейтинг оценивает развитие стран в разрезе ключевых цифровых технологий, к которым относят широкополосную связь, центры обработки данных, облачные технологии, технологии Big Data, технологии Интернета вещей.
Оценка России в рамках Индекса цифровой экономики и общества также стабильно росла в период 2013-2016 гг. Индекс включает анализ таких параметров, как распространение высокоскоростного подключения, цифровые навыки населения, степень использования Интернета, уровень интеграции цифровых технологий, цифровизация сферы государственного управления [49]. Стоит отметить, что среднего значения индекса по странам Европы (0,54) Россия не достигает, что также свидетельствует о медленном процессе распространения цифровых технологий. Подтверждает этот факт замедленная динамика позиции России в рамках оценки фактора «Технологии» рейтинга цифровой конкурентоспособности. Данный фактор оценивает общий контекст развития технологий (нормативное регулирование развития технологий, капитал, задействованный в рамках развития) и технологическую основу [50].
Таким образом, в сравнении с развитыми странами для процесса цифровизации в России ускоренный темп не характерен. Тем не менее цифровые технологии все шире внедряются в жизнь российского общества.
Вторая группа показателей цифровой теневой экономики представляет оценку стимулов для населения к принятию участия в теневой экономике. Для выявления стимулов населения были выбраны следующие показатели: реальные располагаемые доходы населения, доля населения с доходами ниже прожиточного минимума, среднедушевые доходы населения (см. табл. 3).
Таблица 3
Динамика показателей, оценивающих бедность населения за 2010-2017 гг.
Годы Показатель 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Реальные располагае-
мые доходы населения (% к предыдущему периоду) 105,9 100,5 104,6 104 99,3 96,8 94,2 98,8
Доля населения
с доходами ниже прожиточного минимума (%) 12,5 12,7 10,7 10,8 11,2 13,3 13,3 13,2
Среднедушевые доходы населения 18958 20780 23221 25928 27766 30466 30747 31421
(руб.)
Источник: составлено автором по: данные Федеральной службы государственной статистики (Росстат).
Исходя из данных Росстата, можно сделать вывод о стабильном росте среднедушевых доходов населения. Однако если обратиться к динамике реальных располагаемых доходов, то можно заметить постоянное снижение данного показателя в период 2014-2017 гг. Кроме того, стабильно растет доля населения с доходами ниже прожиточного минимума. Динамика данных показателей может являться косвенным свидетельством роста стимулов населения принимать участие в цифровой теневой экономике в погоне за более дешевым товаром. Снижение доходов населения является драйвером развития цифровой теневой экономики, в особенности сферы пиратства и потребления пиратского контента.
Основная цель бизнеса при уходе в теневой сектор - скрыть свою прибыль от налоговых органов. Рост налогового давления на бизнес,
увеличение налоговых сборов и налоговых ставок служат показателем стимулов бизнеса уходить в теневой сектор. В табл. 4 приводятся доли, которые составляют основные налоги в общей прибыли бизнеса.
Таблица 4
Доля основных налогов в прибыли
Показатель 2013 2014 2015 2016 2017
Общее число налогов (% от прибыли) 48,7 48,9 47 47,4 47,5
Налог на прибыль (% от коммерческой прибыли) 8,5 8,4 8,9 8,8 8,8
Налог на рабочую силу (% от коммерческой прибыли) 35,2 35,4 35,6 36,1 36,3
Налоги на товары и услуги (% от выручки) 21 21,6 19,4 21,4 22,2
Налог на доход (% от выручки) 1,7 1,8 1,8 -1,3 2
Налоги на международную торговлю 25,4 25,1 13,2 10,1 9,1
Источник: составлено автором по: база данных Всемирного Банка [51].
Значительные изменения в доле основных налогов в общей прибыли организаций в России, за исключением доли налогов на международную торговлю, отсутствуют. Ставки большинства налогов остаются фиксированными на протяжении последних лет, за исключением ставки НДС, которая выросла до 20%, но только в 2019 г. Это говорит о том, что в последнее время не наблюдалось резкого ухода компаний в теневой сектор. Однако повышение ставки НДС и нестабильная ситуация в экономике могут стать стимулом для компаний, в особенности представителей малого и среднего бизнеса, скрывать свои доходы путем переноса активности в цифровую теневую экономику.
Третья группа показателей развития цифровой теневой экономики может быть сформирована из индексов, которые оценивают наличие барьеров для ее роста. Наличие развитой системы интеллектуальной собственности препятствует развитию пиратства, а сильная система кибербезопасности сможет защитить пользователей цифровых технологий от хакерских атак. Чем успешнее деятельность государства в данной сфере, тем меньше возможностей у заинтересованных лиц осуществлять подобную деятельность. Развитие кибербе-зопасности может служить барьером для роста цифровой теневой экономики.
Динамика показателей, оценивающих кибербезопасноть в России, представлена в табл. 5.
Таблица 5
Динамика показателей, оценивающих кибербезопасность в России
Показатель 2013 2014 2015 2016 2017 2018
Удельный вес населения,
сталкивающегося с про-
блемой заражения вирусами, приведшего к потере информации или времени 44,5 37,7 17,1 13,3 11,4 -
на их удаление (%)
Столкновение населения
с угрозами информационной безопасности при 34,2 31,1 28,8
использовании Интернета (%)
Оценка в глобальном 0,5 0,788 0,836
индексе кибербезопасности
Позиция в глобальном 12 10 26
индексе кибербезопасности
Источник: [46; 52].
Мы видим положительную тенденцию в борьбе с киберпреступ-ностью: уменьшается доля населения, подвергшаяся кибермошенни-честву. Для оценки кибербезопасности в международном масштабе используется рейтинг Глобального индекса кибербезопасности, который рассчитывается по пяти основным направлениям политики кибербезопасности (наращивание потенциала, технологическое развитие, организационное развитие, развитие нормативной базы, развитие кооперации) [52]. В рамках данного рейтинга Россия переместилась с 10 места на 26 место (из 175 стран). Оценка лидера рейтинга (Великобритании) составила 0,931 балла, что значительно выше рейтинга России (0,836 в 2018 г.). Таким образом, можно сделать вывод о наличии в России относительно крепкой системы кибербезопасности, но темп ее развития пока недостаточен.
Наиболее распространённой формой цифровой теневой экономики, инициируемой потребителем, является пиратство и потребление пиратского контента. Барьером распространения пиратского контента является развитая система защиты прав интеллектуальной собственности. В табл. 6 представлена динамика показателей, анализирующих уровень развития систем защиты интеллектуальной собственности в России.
Таблица 6
Динамика показателей, оценивающих уровень защиты прав интеллектуальной собственности в России
Показатель 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
Оценка в рейтинге 1РШ*; фактор «Интеллектуальная собственность» 5 4,800 4,900 4,767 4,841 4,841 4,943 5,216
Место в рейтинге 1РШ; фактор «Интеллектуальная собственность» 70 77 75 67 68 73 74 65
Заявки на патенты (резиденты) 26879 29174 29120 24370 29567 27136 23115 -
Заявки на патенты (нерезиденты) 14919 15510 16149 16236 16248 14792 14106
Действующие патенты 168558 181515 194248 208320 218974 230870 244217
* 1РШ - Международный индекс защиты прав собственности; Источник: [53; 54].
В процессе формирования оценки уровня развития интеллектуальной собственности анализируются такие факторы, как защита прав интеллектуальной собственности, защита патентов, уровень пиратства в сфере авторского права [54]. Позиция России в данном рейтинге улучшилась в период 2011-2018 гг., но оценка на протяжении всего периода 2011-2017 гг. снижалась и повысилась только в последний год. Согласно статистике, общее число действующих патентов в период 2011-2018 гг. росло, но ежегодное количество заявок на регистрацию патентов практически не изменялось. Данный факт позволяет говорить об отсутствии нарастающего количества лиц, заинтересованных в регистрации патентов на территории РФ, что, в свою очередь, может являться индикатором недостаточности развития сферы интеллектуальной собственности.
Итоги и выводы
Цифровая теневая экономика является реальностью наших дней. Акторами цифровой теневой экономики могут стать любые экономические агенты. Для функционирования в цифровой теневой экономике используются различные специальные платформы, формирующие в настоящее время полноценную теневую цифровую экосистему, задача которой - обеспечить анонимность участников и создать помехи для государственных органов.
Измерение объема цифровой теневой экономики при помощи классических методов оценки теневой экономики затруднено из-за того, что они не отражают особенности изучаемого явления. Исходя из теоретического обоснования цифровой теневой экономики, для косвенной оценки трендов развития оценка может быть осуществлена в разрезе трех направлений: оценка уровня распространения цифровых технологий, оценка стимулов населения участвовать в теневой экономике, оценка барьеров для развития цифровой теневой экономики.
Снижение реальных располагаемых доходов и увеличение доли населения с доходами ниже прожиточного минимума создает риски вовлечения большого числа людей в операции цифровой теневой экономики. Резкое сокращение издержек, благодаря использованию информационных технологий, в отсутствие институционального контроля может привлечь бизнес в цифровую теневую экономику.
Цифровая теневая экономика создает дополнительные источники инфляционного давления, затрудняет структурную перестройку экономики, формирует неадекватные сигналы бизнесу. Финансовые электронные мошенничества мешают проведению эффективной социальной политики государства, сокращая собираемость налогов в госбюджет, ограничивают возможности государственного регулирования, служат фактором ухудшения инвестиционного климата в стране. Цифровая теневая экономика усложняет конфигурацию пенсионной, страховой и медицинской систем, нарушая тем самым социальный контракт между гражданами и государством (обмен налогов на общественные блага).
Основными барьерами для роста масштабов цифровой теневой экономики являются высокий уровень кибербезопасности, который обеспечивает защиту от хакерских атак, и система защиты прав интеллектуальной собственности, препятствующая развитию интернет-пиратства. Данные индикаторы могут и должны быть учтены при формировании стратегии развития цифровой экономики, когда дальнейшая цифровизация всех сфер социально-экономической жизни в России может стать причиной укрепления существующих форм.
ЛИТЕРАТУРА
1. Национальные проекты: целевые показатели и основные результаты. М.: Правительство РФ, 2019. static.government.ru/media/files/3b1AsVA1v3VziZip5VzAY 8RTcLEbdCct.pdf.
2. Gaspareniene L, Remeikiene R. Digital shadow economy: a critical review of the literature // Mediterranean Journal of Social Sciences. 2015. Vol. 6. № 6. P. 402-409.
3. Gaspareniene L, Remeikiene R., Ginevicius R., Skuka A. Critical attitude towards the theory of digital shadow economy: literature review and new foundations // Terra Economicus. 2016. Vol. 14. № 4. C. 156-172.
4. Что такое цифровая экономика? Тренды, компетенции, измерения. Доклад к ХХ Апрельской международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества // Науч. ред. Л.М. Гохберг. М.: Изд. дом ВШЭ, 2019.
5. Развитие цифровой экономики в России. Всемирный банк, 2016. www. vsemirnyjbank.org/ru/events/2016/12/20/developing-the-digital-economy-in-russia-international-seminar-1.
6. What is digital economy? Deloitte. 2019. www2.deloitte.com/mt/en/pages/technology/ articles/mt-what-is-digital-economy.html.
7. Commission Expert Group on Taxation of the Digital Economy. Report. European Commission, 2014. ec.europa.eu/taxation_customs/sites/taxation/files/resources/ documents/taxation/gen_info/good_governance_matters/digital/report_digital_ economy.pdf.
8. Addressing the Tax Challenges of the Digital Economy, Action 1 - 2015: Final Report. Paris: OECD Publishing, 2015. read.oecd-ilibrary.org/taxation/addressing-the-tax-challenges-of-the-digital-economy-action-1-2015-final-report_9789264241046-en#page1.
9. Arthur B.W. The second economy // McKinsey Quarterly. October, 2011. www.mckinsey.com/business-functions/strategy-and-corporate-finance/our-insights/ the-second-economy.
10. Gaspareniene L, Remeikiene R., Schneider F.G. Concept, motives and channels of digital shadow economy: consumers' attitude // Journal of Business Economics and Management. 2017. Vol. 18. №. 2. Pp. 273-287.
11. Латов Ю.В. Экономика вне закона: Очерки по теории и истории теневой экономики. М.: Московский общественный научный фонд, 2001.
12. Holz T, Engelberth M., Freiling F. Learning More about the Underground Economy: A Case-Study of Keyloggers and Dropzones. In: Backes M., Ning P. (eds) Computer Security - ESORICS 2009. ESORICS 2009. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 5789. Berlin: Springer, 2009.
13. Mello J.P. Cybercrime fueled by mature digital underground. 2013. https://www. csoonline.com/article/2133649/cybercrime-fueled-by-mature-digital-underground. html.
14. Papathanasiou A. et al. Legal and Social Aspects of Cyber Crime in Greece. In: Sideridis A., Kardasiadou Z., Yialouris C., Zorkadis V. (eds) E-Democracy, Security, Privacy and Trust in a Digital World. e-Democracy 2013. Communications in Computer and Information Science. Vol. 441. Cham: Springer, 2014.
15. Yip M., Shadbolt N., Tiropanis Th., Webber C. The digital underground economy: a social network approach to understanding cybercrime // Digital Futures. 2012, October 23-25. Pp. 1-3.
16. Arli D., Tjiptono F., Porto R. The impact of moral equity, relativism and attitude on individuals' digital piracy behaviour in a developing country // Marketing Intelligence & Planning. 2015. Vol. 33. № 3. Pp. 348-365.
17. Amasiatu V.C., Shah H.M. First party fraud: a review of the forms and motives of fraudulent consumer behaviours in e-tailing // International Journal of Retail & Distribution Management. 2014. Vol. 42. № 9. Pp. 805-817.
18. Buchak G, Matvos G, Piskorski T, Seru A. Fintech, regulatory arbitrage, and the rise of shadow banks // Journal of Financial Economics. 2018. Vol. 130. Pp. 53-483.
19. Zorz M. Global black markets and the underground economy. 2015. www. helpnetsecurity.com/2015/05/18/global-black-markets-and-the-underground-economy.
20. Ho J., Weinberg C. B. Segmenting consumers of pirated movies // Journal of Consumer Marketing. 2011. Vol. 28. № 4. Pp. 252-260.
21. Sirkeci I., Magnûsdôttir B. L. Understanding illegal music downloading in the UK:
a multi-attribute model // Journal of Research in Interactive Marketing. 2011. Vol. 5. № 1. Pp. 90-110.
22. Gaspareniene L, Remeikiene R. Economic and demographic characteristics of the subjects, operating in digital shadow economy // Procedia Economics and Finance. 2016. Vol. 39. Pp. 840-848.
23. King T., Dennis C. Unethical consumers: deshopping behaviour using the qualitative analysis of theory of planned behaviour and accompanied (de) shopping // Qualitative Market Research: An International Journal. 2006. Vol. 9. № 3. Pp. 282-296.
24. Williams P., Nicholas D, Rowlands I. The attitudes and behaviours of illegal downloaders // Aslib Proceedings: New Information Perspectives. 2010. Vol. 62. № 3. Pp. 283-301.
25. Gaspareniene L, Remeikiene R., Navickas V. The concept of digital shadow economy: consumer's attitude // Procedia Economics and Finance. 2016. Vol. 39. Pp. 502-509.
26. Remeikiene R., Gaspareniene L, Schneider F. G. The definition of digital shadow economy // Technological and Economic Development of Economy. 2018. Vol. 24. № 2. Pp. 696-717.
27. Levi M., Williams L.M. Multi-agency partnerships in cybercrime reduction // Information Management & Computer Security. 2013. Vol. 21. № 5. Pp. 420-443.
28. Smith G. S. Management models for international cybercrime // Journal of Financial Crime. 2015. Vol. 22. №. 1. Pp. 104-125.
29. Dion M. Corruption, fraud and cybercrime as dehumanizing phenomena // International Journal of Social Economics. 2011. Vol. 38. № 5. Pp. 466-476.
30. Kraemer-Mbula E., Tang P., Rush H. The cybercrime ecosystem: online innovation in the shadows? // Technological Forecasting and Social Change. 2013. Vol. 80. Pp. 541-555.
31. Teece D. Profiting from innovation in the digital economy: enabling technologies, standards, and licensing models in the wireless world // Research Policy. 2018. Vol. 47. Pp. 1367-1387.
32. Скобликов Е.А. Казначейский блокчейн vs цифровая экономика // Общество и экономика. 2018. № 11. С. 58-73.
33. Маркова В Д. Влияние цифровой экономики на бизнес // ЭКО. 2018. № 12. С. 7-22.
34. Корчагин С.А., Польшиков Б.П. Цифровая экономика и трансформация механизмов государственного управления. Риски и перспективы для России // Свободная мысль. 2018. № 1. С. 23-36.
35. Смылов Д.В. Эволюция глобализации мировой экономики: современные тенденции // Мировая экономика и международные отношения. 2019. Т. 63. № 2.
36. Gaspareniene L., Remeikiene R. The methodologies of shadow economy estimation in the world and in Lithuania: whether the criterions fixing digital shadow are included? // Procedia Economics and Finance. 2016. Vol. 39. Pp. 753-760.
37. Fethi M. D, Fethi S., Katircioglu S. T. Estimating the size of the Cypriot underground economy: A comparison with European experience // International Journal
of Manpower. 2006. Vol. 27. № 6. Pp. 515-534.
38. Pahl R.E. Division of labor. Oxford: Blackwell, 1984.
С. 5-12.
39. Schneider F., Buehn A. Shadow economy: estimation methods, problems, results and open questions // Open Economics. 2018. Vol. 1. № 1. Pp. 1-29.
40. Аброскин А.С., Аброскина Н.А. Отраслевые аспекты измерения и анализа теневой деятельности в российской экономике // Экономическое развитие России. 2019. Т. 26. № 2. С. 24-39.
41. Gaspareniene L., Remeikiene R. Shadow economy estimation methods: Digital shadow economy assessment aspect. The 9th International Scientific Conference "Business and Management". May 12-13, 2016. Vilnuis. Lithuania. Vilnius Gediminas Technical University, 2016.
42. Костин А. В. Опыт измерения теневой экономики в западной литературе // Мир экономики и управления. 2011. Т. 11. № 4. C. 33-43.
43. Schneider F., Enste D. H. Shadow economies: size, causes, and consequences // Journal of Economic Literature. 2000. Vol. 38. № 1. Pp. 77-114.
44. Воловская Н.М., ПлюснинаЛ.К., Русина А.В., Черникова Е.В. Динамика теневой оплаты труда (по данным мониторинга в Новосибирской области) // Социологические исследовнаия. 2016. № 7. С. 30-40.
45. Мониторинг развития информационного общества в Российской Федерации. Федеральная служба государственной статистики РФ (Росстат), 2019. www.gks.ru/ free_doc/new_site/business/it/monitor_rf.xls.
46. Индикаторы цифровой экономики. Статистический сборник /Под общ. ред. Л.М. Гохберг, Я.И. Кузьминова, М. Сабельникова. М.: Издательский дом НИУ ВШЭ, 2018.
47. IMD World Digital Competitiveness Ranking 2018. IMD World Competitiveness Center. 2018. www.imd.org/wcc/world-competitiveness-center-rankings/world-digital-competitiveness-rankings-2018.
48. Global Connectivity Index. Country Profile. Russia. 2018. https://www.huawei.com/ minisite/gci/en/country-profile-ru.html.
49. International Digital Economy and Society Index. European Commission. 2018. ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/international-digital-economy-and-society-index-2018.
50. Bris A, Cabolis C., Caballero. J. The IMD World Digital Competitiveness Ranking. 2017. www.imd.org/research-knowledge/articles/the-imd-world-digital-competitiveness-ranking.
51. World Development Indicators. The World Bank. 2018. databank.worldbank.org/data/ source/world-development-indicators.
52. Global Cybersecurity Index 2018. Report. International Telecommunication Union (ITU). ITU Publications. 2019. www.itu.int/en/ITU-D/Cybersecurity/Pages/global-cybersecurity-index.aspx.
53. World Intellectual Property Organization. Statistical Country Profiles. Russian Federation, 2018. www.wipo.int/ipstats/en/statistics/country_profile/profile. jsp?code=RU.
54. Intellectual Property Right Index 2018. Russia. www.internationalpropertyrightsindex. org/country/russia.
ABOUT THE AUTORS
Rozanova Nadezhda Mikhailovna - Doctor of Economic Sciences, Professor, Professor of the Department of Theoretical Economics of the Faculty of Economic Sciences, National Research University "Higher School of Economics", Moscow, Russia [email protected]
Altynov Artyom Igorevich - Student of the Faculty of State and Municipal Management, National Research University "Higher School of Economics", Moscow, Russia
DIGITAL SHADOW ECONOMY AS A NEW REALITY OF THE MODERN WORLD
The article analyses a new phenomenon of the modern world, namely, the digital shadow economy. A theoretical description of this sphere, features and its characteristics were presented, a brief overview of options for measuring the scale of the digital shadow economy was given. The authors propose an original conceptual approach to assessing quantitative trends in the development of the digital shadow economy in Russia and in the world. Ways are shown to reduce the scale of this phenomenon Keywords: digital economy, shadow economy, cyber safety. JEL: D01, E26, F01, L25, M20, O17, 033.
