CC BY
547
DOI: 10.26794/1999-849X-2018-11-5-28-37 УДК 330(045) JEL C80, С82, E20
Выявление и оценка теневой экономики: методологический аспект
Л.Х. Боташева,
Финансовый университет, Москва, Россия https://orcid.org/0000-0001-6682-0501
К. С. Саркисян,
компания X5RetaiL Group, Москва, Россия https://orcid.org/0000-0002-2535-9576
АННОТАЦИЯ
Предмет исследования — теневая экономика. Несмотря не наличие множество работ по данной тематике, феномен теневой экономики не достаточно изучен. В настоящее время ученые-экономисты предлагают различные подходы к классификации методов выявления и оценки масштабов теневой экономики. Однако все их многообразие можно подразделить на прямые и косвенные методы, обладающие определенными сильными и слабыми сторонами.
Актуальность данной темы обусловлена тем, что в современных условиях проблемы исследования теневой экономики и оценки ее масштабов приобрели в последние десятилетия особую значимость как для России, так и для большинства стран мирового сообщества.
Цель работы — рассмотрение основных методологических подходов к оценке масштабов теневой экономики.
В статье делается вывод, что значительное количество проводимых исследований и разнообразие применяемых методов свидетельствуют об отсутствии единой унифицированной методики выявления и количественной, и качественной оценки масштабов теневой экономики. Как показывают проведенные исследования, прямые методы способствуют, как правило, заниженной оценке теневой экономики, в то время как косвенные методы — преимущественно завышенной. В этой связи целесообразным представляется комплексное использование различных методов с последующим сравнением полученных результатов и изучение вторичных информационных источников.
Ключевые слова: теневая экономика; методы оценки теневой экономики; налоговое планирование
Для цитирования: Боташева Л. Х., Саркисян К. С. Выявление и оценка теневой экономики: методологический аспект. Экономика. Налоги. Право. 2018;11(5):28-37. DOI: 10.26794/1999-849Х-2018-11-5-28-37
м
DOI: 10.26794/1999-849X-2018-11-5-28-37 УДК 330(045) JEL C80, С82, E20
Identification and Assessment of the Shadow Economy: Methodological Aspect
L. Kh. Botasheva,
Financial University, Moscow, Russia https://orcid.org/0000-0001-6682-0501
K.S. Sarkisyan,
X5RetaiL Group, Moscow, Russia https://orcid.org/0000-0002-2535-9576
ABSTRACT
The subject of the research is the shadow economy. Despite numerous studies and publications on this topic, the phenomenon of the shadow economy has not been sufficiently explored. Today, economists offer different approaches to the classification of methods for identifying the shadow economy and assessing its size. However, the whole variety can be divided into direct and indirect methods, each having strengths and weaknesses. The relevance of this topic is due to the fact that in the recent decades the problems of investigating the shadow economy and assessing its scale have become a matter of special significance both for Russia and for most countries of the world community.
The purpose of the research was to examine the principal methodological approaches to assessing the size of the shadow economy.
The paper concludes that a significant number of ongoing studies and a variety of methods currently in use indicate the lack of a unified methodology for identifying and quantitative and qualitative assessment of the size of the shadow economy. According to the research finding, direct methods tend to underestimate the shadow economy, while indirect methods tend to overestimate it. In this regard, a comprehensive use of various methods with subsequent comparison of the results obtained seems appropriate along with investigation of secondary information sources.
Keywords: shadow economy; methods for assessing the shadow economy; tax planning
For citation: Botasheva L.Kh., Sarkisyan K.S., Identification and assessment of the shadow economy: methodological aspect. Ekonomika. Nalogi. Pravo = Economics, taxes & law. 2018;11(5):28-37. DOI: 10.26794/1999-849X-2018-11-5-28-37
ВВЕДЕНИЕ
В настоящее время проблемы изучения теневой экономики как социально-экономического явления приобретают особую актуальность и значимость как для России, так и для большинства стран мирового сообщества. Многие виды теневой хозяйственной деятельности признаются угрозами национальной безопасности, в связи
с чем они небезосновательно включаются в перечень глобальных проблем современности. Так, в Стратегии экономической безопасности Российской Федерации на период до 2030 г., утвержденной Указом Президента Российской Федерации от 13.05.2017 № 208, одной из угроз экономической безопасности названо сохранение значительной доли теневой экономики. По-
этому поиск методов и способов оценки теневой экономики представляется нам актуальным и своевременным.
По данным Ассоциации дипломированных сертифицированных бухгалтеров (АССА), Россия входит в пятерку крупнейших теневых экономик. Ее объем в 2016 г. составил примерно 33,6 трлн руб., или 39% ВВП страны 2015 г., что почти на 84% превышает среднюю величину по миру (см. таблицу).
В настоящее время теневая экономика является предметом значительного количества исследований, однако до сих пор не сформулировано универсального понятия этого явления. Так, В. И. Авдийский, В. А. Дадалко под теневой экономикой понимают деятельность субъектов хозяйствования, которая развивается вне государственного учета и контроля [1].
Несмотря на множество проводимых исследований, в настоящее время нет единого методологического подхода к выявлению и оценке теневой экономики, что затрудняет проведение исследований по проблемам теневой экономики и разработку предложений по снижению ее уровня как на макро-, так и на мезо- и микроуровнях. Кроме того, показатели уровня теневой экономики, рассчитанные в одних тех же пространственных и временных рамках, существенно отличаются, что обусловлено:
• неоднозначностью социально-экономической природы теневой экономики и отсутствием единого подхода к трактовке сущности теневой экономики;
• отсутствием унифицированного методологического подхода к оценке масштабов теневой экономики.
МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ВЫЯВЛЕНИЮ И ОЦЕНКЕ ТЕНЕВОЙ ЭКОНОМИКИ
Масштаб теневой экономической деятельности может определяться различными методами, дифференцированными в зависимости от решаемых в процессе исследования данного явления задач. В научных трудах отечественных и зарубежных ученых выделяются несколько классификационных признаков способов и приемов оценки теневой экономики в зависимости от видов источников информации, количества и характера оцениваемых показателей и т.д.
Разнообразие применяемых в мировой практике методов измерения масштабов теневой экономики свидетельствует о том, что до настоящего времени не сформулированы универсальные и общепринятые подходы к расчету объемов теневой экономики и критериев достоверности полученных результатов, которые зависят от квалификации проводивших исследование экспертов, а также от наличия дополнительной информации. Поэтому исследователи, рассчитывающие объем теневой экономики, часто рассматривают ее показатели как индикаторы, характеризующие общее представление об этом явлении. Данное обстоятельство обусловливается, во-первых, самим характером теневой экономики, определяемым степенью сокрытия от регистрации, учета и контроля, т.е. от вида доступного наблюдения, а во-вторых, вероятностным характером результатов, получаемых по итогам произведенных расчетов посредством реализации большинства методов оценки теневого сектора.
При оценке объемов теневой деятельности задачи, формулируемые специалистами-статистиками, в значительной степени отличаются от задач, которые ставят перед собой сотрудники налоговых и правоохранительных органов. Деятельность последних в данной сфере заключается в оценке объемов недополученных государственных доходов в виде налоговых поступлений, а также в действиях по их возврату. Сотрудники органов статистики оценивают объемы теневой экономики для того, чтобы скорректировать рассчитываемые показатели, снижая риски и ошибки, совершенные при их расчете, до минимума [4].
Анализ исследований, проводимых АССА, показал, что в 2017 г. экономика Российской Федерации характеризовалась одним из самых высоких уровней показателя теневой экономики — 39,29% ВВП. Согласно прогнозам она останется в 2025 г. на том же уровне — 39,3% [6] (см. таблицу).
Уровень теневой экономики, по мнению экспертов АССА, определяется совокупностью факторов, основными из которых являются экономические факторы. При этом наиболее существенными эксперты выделяют высокое налоговое бремя и сложность налоговой системы, экономический спад / рецессию как на национальных, так и на мировом рынках, относительную простоту работы в неформальном секторе [6].
Таблица / Table
Анализ масштабов теневой экономики (в % к ВВП) / Analysis of the scale of the shadow economy
Страна / Country 2011 2016 2017 Прогноз / Forecast В среднем за 20112025 гг. / Period average 2011-2025
2020 2025
По миру в целом / Global 23,1 22,6 22,5 22,11 21,39 22,35
Австралия /Australia 12,82 11,4 11,09 10,24 8,89 10,85
Канада / Canada 14,82 14,4 14,15 13,95 13,8 14,3
США / USA 8,2 7,78 7,69 7,42 6,94 7,59
Китай / China 10,53 10,15 10,17 10,05 9,9 10,12
Япония / Japan 10,22 10,08 9,89 9,42 7,86 9,5
Италия / Italy 26,24 26,32 26,5 26,56 26,37 26,37
Россия / Russia 39,33 39,07 39,29 39,37 39,3 39,19
Украина / Ukraine 45,16 45,96 46,12 46,1 45,98 45,84
Бразилия / Brazil 35,57 34,76 34,75 34,48 34,2 34,69
Пакистан / Pakistan 32,5 31,78 31,99 32,41 33,89 32,46
Болгария / Bulgaria 30,28 29,93 29,85 29,56 29,56 30,06
Эстония / Estonia 27,78 28,48 28,4 28,09 26,46 27,83
Кения / Kenya 27,77 26,82 26,79 26,6 26,72 26,89
Источник/Source: составлено по данным АССА / compiled according to ACCA.
При условии отсутствия статистической информации, являющейся необходимой для анализа масштаба теневой экономики, предпочтительнее оценивать ее на основе определенных допущений. Именно поэтому во многих случаях оценки теневой экономики приблизительны и носят вероятностный характер.
Анализ зарубежной и отечественной практики позволяет выделить три основные группы методов выявления и оценки размеров теневой экономики:
• косвенные методы, т. е. методы, основанные на оценке количественных показателей хозяйственной деятельности;
• прямые методы, которые охватывают методы сбора качественных данных, такие как опросы, интервью или экспертная оценка;
• методы моделирования, включающие использование эконометрических моделей для оценки теневой экономики.
Косвенные методы (макроэкономические методы) включают совокупность методов непрямых оценок неформальной экономики или ее отдельных компонентов, которые основаны на информации об отдельных фактах и явлениях или на сравнительном анализе данных, полученных из различных источников (балансовый подход).
Балансовые методы являются наиболее распространенными при определении параметров неформальной экономической деятельности вследствие их многообразия и универсальности и основаны на сопоставлении ряда взаимосвязанных показателей: доходов и расходов; ресурсов и использования.
Одним из распространенных балансовых методов является метод расхождений, который базируется на сопоставлении имеющихся источников данных и статистических документов. Посредством данного метода можно рассчитать теневой товарооборот, отражающий реализацию товаров и услуг на неорганизованном рынке товаропроизводителями и частными лицами.
Метод, основывающийся на исследовании различий между суммарным потребленным доходом и произведенным доходом, рассчитанным альтернативным путем, восстанавливается по данным об уплаченных налогах или о произведенной добавленной стоимости. Основным недостатком балансовых методов является то, что выявленные расхождения между показателями могут
считаться эквивалентом теневой деятельности только в случае, если сами эти показатели и их составные части рассчитаны правильно.
Косвенные методы основаны на применении макроэкономических показателей, варьирующихся от натуральных показателей, таких как количество малых и средних предприятий или спрос на электроэнергию, до стоимостных показателей, включающих соотношение денежных доходов и расходов, количество денежных транзакций, ВВП, уровень занятости и т.д. [10].
Многие косвенные методы предполагают оценку и анализ одного показателя экономической активности. Вместе с тем наиболее распространенными косвенными методами оценки теневой экономики принято считать:
• метод, основанный на различиях между официальной и реальной занятостью;
• метод, основанный на анализе потребления электроэнергии;
• метод транзакций и метод денежного спроса;
• метод валютного спроса;
• метод товарных потоков.
Метод, основанный на различиях между официальной и реальной занятостью, предполагает, что при постоянном уровне реальной занятости трудоспособного населения снижение официальной занятости обратно пропорционально производству в теневой экономике. При этом, используя приемы корреляционно-регрессионного анализа, объемы теневого производства определяются динамикой официальной занятости. Несмотря на определенную простоту в расчетах, данный метод не лишен недостатков, вызванных рядом допущений. Например, уровень реальной занятости может изменяться во времени по причине объективных факторов, а также занятности населения одновременно и в официальной экономике, и в теневом секторе.
Метод оценки потребления электроэнергии основывается на предположении, что динамика энергопотребления в экономике является надежным показателем изменения совокупного (официального и неофициального) ВВП страны. Данный подход основывается на эмпирическом наблюдении и тесной связи совокупного потребления электроэнергии и уровня экономической активности. При этом размер теневой экономики определяется как разность величины совокупного ВВП и официального ВВП. Оппоненты данного
подхода отмечают, что не все виды теневой деятельности требуют больших объемов потребления электроэнергии, а также на количество потребляемой электроэнергии оказывают внедрение технологических инноваций, структурные изменения национальной экономики. Экспертами Международного валютного фонда были произведены расчеты реального темпа роста экономики на базе потребления электроэнергии для таких стран, как Китай, Россия, страны Восточной и Центральной Европы [1].
Метод транзакций и метод денежного спроса предполагают выявление и оценку теневой экономики через призму теневой экономической активности в разрезе денежно-кредитных отношений. Преимуществом данного подхода является возможность оценки не только производственных, но и распределительных и перераспределительных отношений теневого сектора экономики. Метод транзакций был развит Э. Фейжом и базируется на предположении, что отношение транзакций к ВВП является постоянной величиной. В свою очередь объем транзакций оценивается как продукт денежной массы (наличные и текущие депозиты) и скорость обращения. Определив базовый год, в котором уровень теневой экономики, вероятно, будет очень низким (в идеале нулевым), метод отслеживает рост общего экономического производства при росте объема транзакций. Недостатком данного подхода является то обстоятельство, что транзакции являются несовершенной мерой экономической деятельности. Например, некоторые транзакции не связаны с получением дохода, а денежные средства используются в качестве меры стоимости, в то время как депозиты чувствительны к изменению процентных ставок и ставок инфляции.
Метод денежного спроса, предложенный Ф. Каганом, является одним из первых среди методов измерения масштабов теневой экономики и заключается в том, что вся экономическая активность, как легальная, так и теневая, обслуживается денежно-кредитными отношениями, а бартерные операции имеют небольшой удельный вес.
Достоинство данного подхода заключается в том, что он позволил обосновать зависимость между налоговым бременем (как причиной увеличения масштабов теневой экономики) и спросом на денежные средства, тем самым позволив ему определить размеры теневой экономики.
Ключевым принципом метода валютного спроса является то, что увеличение теневого сектора экономики обусловливает повышение спроса на деньги и исходит из предположения, что теневые транзакции осуществляются с наличными деньгами, не оставляя подтверждений данных операций.
Россия входит в пятерку крупнейших теневых экономик, занимая 4-е место в мировом рейтинге. Ее объем в 2016 г. составил примерно 33,6 трлн руб., или 39% ВВП страны 2015 г., что почти на 84% превышает среднюю величину по миру
Показателем высокой статистической культуры в мире считается развитие так называемого метода товарных потоков. Он основывается на балансовом методе, т.е. представляет собой разновидность метода статистических расхождений, в основе которого лежит предположение о том, что стоимость товара изменяется по стадиям его движения от производства до конечного потребления, а объем товарного потока определяется не по макроэкономическим характеристикам, как это принято в аналогичных методах, а по отдельным важнейшим продуктам или товарным группам. Данный метод применяется не столько для построения какой-то специфической балансовой модели, хотя и это важно, сколько для обнаружения слабых мест в существующей информационной базе. Например, если по какому-либо товару совокупные ресурсы (производство и импорт) оказались меньше совокупного потребления ресурсов (конечное и промежуточное потребление, накопление и экспорт), специалисты должны принять решение о том, какая часть информации более надежна, и после этого досчитать другую часть. Широкое внедрение метода товарных потоков означает, что балансовый метод должен применяться уже на уровне отраслевой статистики. Данное обстоятельство существенно повысило бы достоверность расчетов и позволило бы более
точно выявлять недостатки информационной базы, т.е. обозначать направления дальнейших работ.
Прямые методы оценки теневой экономики могут дать заниженную оценку теневой экономики, а косвенные методы, наоборот, - завышенную оценку
Метод товарных потоков оценки ненаблюдаемой деятельности на сегодняшний день нашел широкое применение во многих странах Европы [3]. Его использование в России позволило установить количественную характеристику отдельных видов экономической деятельности, а именно внешнеэкономического посредничества, масштабов «челночного» бизнеса. При реализации данного метода используются, с одной стороны, статистические данные (как в стоимостных, так и в натуральных измерителях) от товаропроизводителей об отгрузке продукции на экспорт, а с другой — количественные данные таможенной службы о товарах, пересекающих границу. Что касается натуральных показателей, то они могут соответствовать друг другу, в то время как стоимостные показатели таможенных служб значительно выше, что объясняется следующим: в таможенных декларациях прописывается цена контракта с внешним потребителем; товаропроизводители формируют цену, по которой продукция продается предприятием. При этом разница (за вычетом транспортной наценки) идет посреднику. Практически никакими другими данными об этой деятельности Госкомстат России в начале 1990-х гг. не располагал [5]. В настоящее время рассматриваемый метод также широко применяется в статистике торговли, что немаловажно для оценки масштабов теневой экономики.
Эксперты ОЭСР, сравнивая сильные и слабые стороны косвенных и прямых методов, отмечали определенные недостатки косвенных методов, ссылаясь на неточность получаемых результатов, ограниченность возможностей применения, определяемые дисбалансами данных.
Прямые методы (микроэкономический анализ) включают специальные обследования (домашних хозяйств, рабочей силы и т.д.), налоговый аудит (налоговые проверки) и другие аналогичные методы, направленные на выявление расхождений между доходами и расходами по группам налогоплательщиков.
Прямые методы оценки ненаблюдаемой деятельности представляют возможность получения подробной информации высокого качества. Следует отметить, что анализу может подвергаться как экономика в целом, так и ее составляющие. С помощью детально проработанных интервью эксперты предпринимают попытку «обхитрить» людей, т.е. преодолеть их желание скрыть участие в теневой экономике. При опросах физических и юридических лиц вопросы должны задаваться так, чтобы респонденты не могли осознать реальной цели проводимого исследования. Итальянское управление статистики успешно применяет данный способ, делая акцент на изучение затрат трудовых ресурсов и отработанного времени. Первичные данные собираются посредством проведения организованного обследования случайной выборки домашних хозяйств. Интервьюеры, помимо прочего, проявляют интерес к количеству отработанных домохозяйствами часов в той или иной отрасли. При этом учитываются любые затраты как в крупных, так и мелких организациях. Психологический эффект результативности опроса заключается в том, что лица, доходы которых не уточняются, не видят смысла скрывать правду о количестве отработанных часов. После проведения интервью эксперты обрабатывают полученные ответы и распространяют данные на генеральную совокупность.
Вместе с тем прямые методы имеют ряд недостатков. В частности, следует отметить:
• среднюю точность проводимых исследований и прямую зависимость результатов обследования от готовности и желания респондента сотрудничать;
• вероятность фальсификации информации, особенно если она напрямую связана с теневой деятельностью, осуществляемой самим респондентом.
При этом представляется затруднительной оценка объема неформальной занятости на основании прямого анкетного опроса, так как ответы имеют сомнительную надежность, что мешает
давать реальную оценку теневого сектора экономики. Однако достоинством прямых методов является формирование подробной информации о структуре теневой экономики.
Основной моделью, широко используемой для оценки масштабов теневой экономики, как в зарубежной, так и в отечественной практике, является модель MIMIC* или так называемая модель структурного уравнения. Основной целью данной модели является исследование связи между независимыми и зависимыми переменными. В модели MIMIC зависимая переменная — величина теневой экономики, в то время как независимые переменные могут включать, например, долю прямых налогов, величину общей налоговой нагрузки, уровень безработицы, ВВП на душу населения, уровень инфляции и т.д. Вместе с тем данный подход не лишен недостатков, в числе которых неустойчивость предполагаемых коэффициентов по отношению к изменениям размера выборки, трудность получения достоверных данных по так называемым причинным переменным, кроме налоговых ставок, а также неоднозначность влияния «причин» и «индикаторов» на изменение величины теневой экономики.
Таким образом, многообразие применяемых в практике методов свидетельствует об отсутствии унифицированной методики оценки объемов теневого производства. Как показывают исследования, прямые методы оценки теневой экономики могут дать заниженную оценку теневой экономики, а косвенные методы, наоборот, — завышенную оценку. При этом применение разных методов при оценке масштабов теневой экономики приводит к разным, зачастую существенно отличающимся результатам. В этой связи совершенствование методологических подходов к оценке теневой экономики может осуществляться по следующим направлениям:
1. Определение приоритетных направлений анализа, в основе которого совершенствование
* Модель MIMIC (Multiple Indicators Multiple Cases) — модель, построенная на предположении, что уровень теневой экономики является «скрытой» переменной, в основе которой, с одной стороны, определенное число исследуемых индикаторов (раскрывающие изменения в масштабах теневой экономики), а с другой — наблюдаемые независимые переменные, которые рассматриваются как некоторые наиболее важные детерминанты скрытой экономической активности. Данная модель достаточно широко используется при исследованиях теневой экономики различных стран.
методологии получения статистических данных для оценки теневой и неформальной экономики в счетах производства и образования дохода, составленных для отдельных отраслей экономики в разрезе отдельных секторов и отраслей экономики, а также регионов страны. При этом следует отметить необходимость пересмотра динамических рядов ВВП и его составляющих, так как более точная оценка теневой экономики в отчетном году приводит к несопоставимости динамических рядов за ряд лет.
2. Совершенствование информационной базы, используемой для анализа и оценки теневой экономики. В рамках данного направления следует отметить необходимость более полного изучения в настоящее время характерных типов современных организаций посредством уточнения методических подходов к сбору информации с учетом типов и размеров организаций, повышения уровня достоверности и полноты данных; совершенствования статистических обследований домашних хозяйств, периодического проведения специальных выборочных исследований структуры промежуточного потребления, неосновных видов производственной деятельности компаний, затрат на оплату труда, расходов домохозяйств и т. д.
3. Внедрение наиболее эффективных методов расчетов. В настоящее время для оценки размеров теневой экономики предложены разнообразные методологические подходы. В этой связи наиболее эффективным представляется сочетание различных методов расчетов. Например, комбинирование исследований скрытой оплаты труда по регионам и структуры распределения крупных покупок (дорогостоящих товаров) по регионам для выявления скрытых доходов. Для повышения достоверности результатов оценки теневой деятельности целесообразно также проводить альтернативные расчеты одного и того же показателя, основывающиеся на различных предположениях, источниках информации и методологии расчета. Так, при условии, что два или несколько независимых методов приводят к схожим результатам, оценка рассматривается как достаточно достоверная.
Таким образом, объективная оценка масштабов теневой экономики в современных условиях возможна при комплексном использовании различных групп методов с последующим сопоставлением полученных результатов.
Вместе с тем важно обратить внимание на необходимость повышения аналитической ценности производимых расчетов и на обеспечение согласованности макроэкономических показателей и показателей других отраслей статистики при проведении оценки теневой деятельности.
При оценке масштабов теневой экономики представляется целесообразным анализ не только официальных данных, но и так называемых вторичных источников информации (материалы СМИ, судебных разбирательств и т.д.), что также позволяет оценить отдельные аспекты теневой деятельности.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В настоящее время теневая экономика является предметом значительного количества исследований, однако за сорокалетнюю историю иссле-
дований этого явления не сформулировано общепризнанного понятия «теневая экономика».
Общественная опасность теневой экономики привела к появлению различных методов, применяемых для расчета ее размеров, обладающих своими достоинствами и недостатками. Большинство методов можно подразделить на прямые и косвенные.
Применение таможенной статистики при оценке использования ресурсов определенных товаров дает возможность устанавливать размеры скрытого производства стратегически важных и приоритетных экспортных товаров или их групп, а также разницу между стоимостью произведенных товаров, о которых сообщают товаропроизводители и экспортеры, и ценой контракта, указанной в таможенных декларациях, позволяя оценить стоимость посреднических услуг.
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Авдийский В. И., Дадалко В. А., Синявский Н. Г. Теневая экономика и экономическая безопасность государства. М.: ИНФРА-М; 2018. 538 с. DOI: 10.12737/24758
2. Илюхина Р. В., Цигурова Ю. В. Теоретико-методические основы оценки масштабов теневой экономики. Сборник научных трудов «Актуальные проблемы обеспечения экономической безопасности и противодействия теневой экономики» М.: Изд-во «Научный консультант»; 2018. С. 85-93.
3. Марциевский Н. С. Теневая Россия: истоки, сущность, причины, последствия: в 3-х т. Т. 1. Томск: STT; 2014. 282 с.
4. Марциевский Н. С. Теневая Россия: истоки, сущность, причины, последствия: в 3-х т. Т. 2. Томск: STT; 2014. 260 с.
5. Неформальная экономика в России выросла до рекордных размеров. URL: https://www.rbc.ru/eco nomics/17/04/2017/58f4b8789a7947c1418ff1af.
6. Орусова О. В. Методы измерения теневой экономики и проблемы ее легализации. Экономика и предпринимательство. 2015;8-1:64-70.
7. Сенчагов В. К. Экономическая безопасность России: общий курс. М.: Дело; 2005.
8. Уханов В. В. Подходы к определению понятия и сущности теневой экономики и анализу ее масштабов. Российское предпринимательство. 2017;18(22):3405-3418. DOI: 10.18334/rp.18.22.38452
9. Emerging from the shadows. The shadow economy to 2025. URL: www.accaglobal.com/content/dam/ ACCA_Global/Technical/Future/pi-shadow-economy.pdf.
10. Gasparenienea L., Remeikienea 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;39:753-760. URL: https://doi.org/. DOI: 10.1016/S 2212-5671(16)30277-5
REFERENCES
1. Avdijsky V. I., Dadalko V.A., Sinyavsky N. G. The shadow economy and economic security of the state: Proc. allowance. Moscow: INFRA-M; 2018. 538 p. (Higher education: Bachelor's program). (In Russ.). DOI: 10.12737/24758
2. Ilyukhina R. V., Tsigurova Yu. V. Teoretiko-methodical bases of an estimation of scales of shadow economy. №e Collection of scientific works "Actual problems of maintenance of economic safety and counteraction of shadow economy". Мoscow, Publishing house 'The Scientific adviser"; 2018. 276 p. (In Russ.).
3. Martsievsky N. S. Shadow Russia: origins, essence, causes, consequences. In 3 vol. Vol. 1. Tomsk: STT; 2014. 282 p. (In Russ.).
4. Marcievsky N. S. Shadow Russia: origins, essence, causes, consequences. In 3 vol. Vol. 2. Tomsk: STT; 2014. 260 p. (In Russ.).
5. The informal economy in Russia has grown to a record size. URL: https://www.rbc.ru/economics/17/04/ 2017/58f4b8789a7947c1418ff1af (In Russ.).
6. Orusova O. V. Methods of measuring the shadow economy and the problems of its legalization. Economics andEntrepreneurship. 2015;8-1:64-70. (In Russ.).
7. Senchagov V. K. Economic Security of Russia: General Course. Moscow: The Case; 2005. (In Russ.).
8. Ukhanov V. V. Approaches to the definition of the concept and nature of shadow economy and analysis of its magnitude. Rossiyskoe predprinimatelstvo — Russian business. 2017;18(22):3405-3418. DOI: 10.18334/rp.18.22.38452
9. Emerging from the shadows. The shadow economy to 2025. URL: www.accaglobal.com/content/dam/ ACCA_Global/Technical/Future/pi-shadow-economy.pdf.
10. Gasparenienea L., Remeikienea R. The methodologies of shadow economy assessment in the world and in Lithuania: Procedures Economics and Finance 2016;39:753-760. URL: https://doi.org/ DOI: 10.1016/S 2212-5671(16)30277-5
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ
Людмила Хасановна Боташева — доцент кафедры «Анализ рисков и экономическая безопасность»,
Финансовый университет, Москва, Россия
LHBotasheva@fa.ru
Карина Суреновна Саркисян — кандидат экономических наук, директор по внутреннему контролю,
X5Retail Group, Москва, Россия
karina.moskva@gmail.com,
ABOUT THE AUTHORS
Botasheva Lyudmila Kh. — PhD (Economics), associate professor at the Risk Analysis and Economic
Security Department, Financial University, Moscow, Russia
LHBotasheva@fa.ru
Sarkisyan Karina S. — PhD, (Economics), Director for Internal Control, X5Retail Group, Moscow, Russia karina.moskva@gmail.com,
