Методы оценки количественной составляющей теневой экономики Российской Федерации

Меньшиков А.С.1
1 Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Россия, Москва

Статья в журнале

Теневая экономика
Том 4, Номер 3 (Июль-сентябрь 2020)

Цитировать:
Меньшиков А.С. Методы оценки количественной составляющей теневой экономики Российской Федерации // Теневая экономика. – 2020. – Том 4. – № 3. – С. 111-126. – doi: 10.18334/tek.4.3.110873.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=44267985
Цитирований: 1 по состоянию на 20.09.2021

Аннотация:
В статье обусловлены и раскрыты проблемы, связанные с теневой экономикой в России; рассмотрены основные группы методов оценки теневой экономики, выдвинуты их отличительные черты; проведен анализ возможных последствий увеличения безработицы в России для теневой занятости. В статье раскрываются сущностные характеристики методов оценки теневой экономики, приводится детальный разбор некоторых из них

Ключевые слова: Теневая экономика, налоги, безработица, методы оценки

JEL-классификация: O17, J64, J46



Введение

Проблема оценки теневой экономики была поставлена задолго до данного исследования. В течение более чем 25 лет она была предметом работы многих российских и зарубежных экономистов. В 2000-е г Ф. Шнайдер создал множество работ по изучаемой нами теме. Его труды легли в основу современных идей о теневой экономике. Среди современных российских ученых можно выделить Д.Р. Пескову (Орлову), О.В. Хмыз, В.И. Глотова. Их работы помогают анализировать и систематизировать полученные методы подсчета теневой экономики. Анализ работ по исследуемой теме показал, что в настоящий момент описаны отдельные методы измерения теневой экономики в контексте множества других. Но при всем многообразии исследуемого материала недостаточно внимания уделяется сравнению данных методов, а также их групп. Развернутая сравнительная характеристика была дана в рамках классификации некоторых прямых и косвенных методов в монографии «Противодействие теневой экономике и определение ее масштабов: отечественный и зарубежный опыт (теория и практика)» [2, с. 190–192] (Burov, Aliev, Kyazimov, Maga, Akhmadaliev, Tumunbayarova, Fedotov, Khanchuk, Khudaynazarov, 2020).

Проблема исследования берет свое начало из цели нашего исследования. Каким образом измерять теневую экономику? Ведь существует множество инструментов измерения. А значит, необходимо четкое сравнение и понимание отличий одного метода от другого. В конце работы проведен сравнительный анализ нескольких наиболее популярных методов оценки теневой экономики. В данной работе мы впервые проведем подробное сравнение трех видов ее оценки. Данный эксперимент в виде сравнения типов оценки теневого сектора является научной новизной статьи, основанной на детальном анализе источников по исследуемой нами проблеме. Кроме того, в условиях пандемии коронавируса и глобальной рецессии возникают предположения об изменении кластера теневой экономики в связи с происходящими негативными событиями на рынке труда. В работе присутствует анализ ключевых показателей безработицы с 2018 по 2020 год и высказаны предположения о нарастании доли теневого сектора в России.

Цель нашей работы – систематизировать и сравнить всевозможные методы оценки теневого сектора в Российской Федерации. Объектом исследования является теневая экономика России, ее количественная составляющая. Предметом исследования следует считать неопределенность теневой экономики, многообразие ее проявления, разнообразие и несовершенство методов подсчета теневой деятельности.

Общее описание теневой экономики России

Классифицировать теневую экономику можно по-разному – например, по отношению к легальной экономике. Согласно классификации, представленной В.Ю. Буровым [8, с. 11], можно выделить официальный сектор и неофициальный, содержащий неформальную и нелегальную экономику.

Из-за допущений и погрешности в разных источниках теневая экономика нашей страны составляет от 20% до 39%. Причем ее масштаб был наибольшим в 2014–2015 годах, а по состоянию на 2019 год доля теневого сектора упала. На протяжении последних 5 лет теневая экономика РФ имеет тенденцию к сокращению. На 2020 год эксперты не дают никаких прогнозов, так как ситуация с коронавирусной инфекцией сильно изменила мировую экономическую конъюнктуру и ударила по многим странам. Ясно лишь то, что экономика России претерпевает сильные изменения, и говорить о том, как сильно изменится доля теневой экономики, пока что рано. Более ранний прогноз на несколько лет вперед очень оптимистичный и внушает уверенность в стабильности нашей экономической системы. Согласно некоторым источникам, ожидается падение теневого сектора на несколько процентов к 2025 году или же стабильное процентное соотношение между теневой экономки к ВВП без восходящих скачков. Согласно мнению другого исследователя, эта доля останется прежней – порядка 39% ВВП. Спад доли теневого сектора будет происходить только в странах Европы [11, с. 18] (Khmyz, 2018, р. 18). Что касается общемировых тенденций, как и в России, общий масштаб теневой экономики будет уменьшаться. Это можно связать, прежде всего, с цифровизацией экономики, осуществлением более прозрачных операций.

Методы оценки теневой экономики страны

Для оценки теневого сектора не существует точных критериев – сложно подсчитать нигде не отражаемые данные. Существует возможность для специалиста на основании погрешности и допущений выяснить примерный объем теневой области.

Эксперты нашли 3 метода оценки ситуации на основании определенных допущений [6, с. 32] (Botasheva, Sarkisyan, 2018, р. 32). Так, мерилами масштабов теневой деятельности могут являться:

1. Прямые методы – сбор качественных данных напрямую путем опросов. Они не обеспечивают достоверность данных на основе человеческого фактора, но существуют в связи с их простотой.

2. Косвенные методы: непрямая, но более обоснованная оценка различных показателей, так или иначе зависящих друг от друга. Данные, получаемые из разных источников, сопоставляются друг с другом, составляя балансовый метод; или же возможна непрямая оценка отдельных компонентов макроэкономики. Ряд расхождений в показателях доходов и расходов выявляет «тень». Например, общепринятой практикой является оценка официальной и реальной занятости. К косвенным методам также можно отнести подсчет транзакций и даже оценку потребления электроэнергии. Чем больше транзакции, тем больше реальный ВВП страны. Как ни странно, было выяснено, что суммарное потребление электроэнергии также связано с экономической активностью в государстве.

3. Методы моделирования. MIMIC-модель, описывающая связь зависимых и независимых переменных. Является более сложным способом исследования проблемы с использованием особых формул и вычислений.

Данная классификация свидетельствует об отсутствии единых способов количественной оценки теневой экономики страны. По мнению специалистов, использование прямых методов приводит к менее точным результатам, так как данная группа методов занижает показатели теневой экономики. Наоборот, косвенные методы и методы моделирования дают завышенные оценки [7, с. 22] (Glotov, Rusakovich, Kolgushkin, 2017, р. 22).

Мы считаем, что вывести экономику из тени можно, исследуя только макроэкономические показатели, пользуясь косвенными методами оценки. Это объясняется несколькими факторами, которые являются более удобными для экономиста. Во-первых, такого рода данные гораздо легче получить из открытых источников. Косвенные методы проверены временем. Они не так громоздки, как методы моделирования. Во-вторых, исключено воздействие человеческого фактора, которое проявляется в прямых методах, например, подкуп, предоставление недостоверной информации, человеческое незнание.

Влияние теневого сектора на экономику РФ

Необходимо рассмотреть прежде всего особенности, создаваемые теневой экономикой, с точки зрения микроэкономики и макроэкономики.

В микроэкономике происходит деформация графика спроса и предложения. С точки зрения А.Г. Грязновой, при низком потолке цен, установленном государством, кривая предложения имеет излом, создающий новую цену на благо [3] (Gryaznova, 2011). Этот новый рынок является теневым с определенным излишком потребителя.

По мнению Д.Р. Песковой (Орловой), создается новая кривая предложения на товар, не совпадающая с рыночной [5, с. 19] (Peskova, 2006, р. 19). Цена становится меньше рыночной, предложение увеличивается – присутствует непосредственная выгода для продавца и покупателя: первый не платит налоги, тем самым создавая убытки для государства, второй имеет возможность получить дешевый товар в избыточном количестве. Из этого следует, что меняется совокупный спрос в стране. Согласно модели кейнсианского креста, совокупный спрос претерпевает изменения: как автономное, так и индуцированное потребление меняется под воздействием теневых факторов. Происходит положительный сдвиг точки равновесного выпуска. Ускорение экономического роста обеспечивается за счет эффекта мультипликатора 1/(1-MPC), где MPC – предельная склонность к потреблению.

Изображение выглядит как легкий, фотография, сидит, стол

Автоматически созданное описание

Рисунок 1. Модель «Кейнсианского креста» с учетом теневой экономики

Источник: [5].

Как видно из рисунка выше, теневая экономика составляет большую часть в совокупных расходах. Функция планируемых расходов из макроэкономической теории представляет собой тождество (1).

, (1)

где С – потребление, I – инвестиции, G – государственные расходы, Xn – чистый экспорт. Также интересно узнать, что было бы, если в данную модель добавить компонент нелегальной сферы деятельности. Планируемые расходы тогда были бы крайне высокими. Д.Р. Пескова (Орлова) предлагает модифицировать стандартную модель с учетом теневой экономики. Функция (2) – это функция потребления, сдвинутая на объем теневой экономики.

. (2)

При этом очевидно наличие эффекта мультипликатора теневых расходов. Данный мультипликатор зависит от факторов: степени коррумпированности экономики, развития теневой инфраструктуры и эффективности мер государственного противодействия теневой экономике. Долгосрочный мультипликатор для Российской Федерации равен 1,6 [5, с. 20] (Peskova, 2006, р. 20).

Микроэкономические методы оценки теневой экономики

На данном этапе проверки и оценки рассматриваются прямые методы, описанные ранее, и в большинстве случаев – косвенные. Оценка финансовых результатов компании является главной целью микроэкономических процедур контроля теневой экономики. Все микроэкономические процедуры основаны на неслучайной выборке подконтрольных организации [4, с. 5] (Perov, 2016, р. 5). Финансово-аудиторские проверки основаны на некоторых предположениях о мошенничестве внутри организации. Наблюдение за определенными параметрами будет осуществлено только по отношению к подозрительным организациям. Поэтому в случае с использованием микроэкономических методов теряется точность, не отражается вся структура теневой экономики. Кроме того, сейчас нарастает тенденция роста теневой экономики вне организаций: волонтерская деятельность, домашнее кустарное производство, перевозки пассажиров личным транспортом. Любой человек пытается заработать дополнительно. Развитие массовых коммуникаций предоставляет такую возможность многим домохозяйствам.

В категорию прямых методов можно отнести метод бухгалтерского анализа, позволяющий выполнить проверку счетов организации, провести инвентаризацию для выявления отклонений от запланированных [7, с. 9] (Glotov, Rusakovich, Kolgushkin, 2017, р. 9). Осуществляется проверка двойной записи, анализируется баланс предприятия. Прочие контролирующие органы пресекают также нарушения антимонопольного, валютного, таможенного законодательства, правил торговли и санитарных норм. Они проводят аудиторскую работу и специальные обследования. Возможно осуществить выборку определенного числа респондентов для опроса, средняя точность которого будет зависеть от желания людей сотрудничать с корреспондентами и точности их знаний [4, с. 7] (Perov, 2016, р. 7). Результат прямых методов очень чувствителен к способу их проведения. Однако во многих странах Скандинавии предпочтение отдается именно им.

Косвенные методы рассматривают информацию, так или иначе отраженную в деятельности экономического субъекта. Многие внешние признаки в «чистой» экономике встречаются крайне редко. Они носят название «красных флажков» как символы нечестности по отношению к кому-либо. Рассмотрим подробнее несколько методов из разряда косвенных.

Метод сопоставлений основан на анализе информации за несколько идущих подряд временных промежутков для поиска изменений в хозяйственном обороте компании, не имеющих под собой разумных обоснований. Может быть проведен сравнительный долгосрочный анализ таких показателей: объем прибыли и выручки предприятия, объем выпускаемой продукции, объем потребления.

Определенное условие, выполнимое тогда и только тогда, когда совершается экономическое преступление, может быть принято за специальный показатель в следующем методе. Если экономистам удастся найти эту переменную, ее наблюдение без отслеживания других дает предположение о совершении экономического преступления. Данный метод является методом специальных расчетных показателей [7, с. 8–9] (Glotov, Rusakovich, Kolgushkin, 2017, р. 8–9). В условиях постоянно функционирующего предприятия данный показатель примерно постоянен. Если произошло экономическое преступление, он изменяется. Существует возможная сложность выбора и расчета данного показателя. Но если он найден, метод специального расчетного показателя оказывается крайне эффективным и нересурсозатратным.

Теперь рассмотрим метод налогов и субсидий. Показатели, примененные в данном методе, имеют микроэкономическое происхождение. Обоснование применимости метода основывается на неэффективности введения налогов на единицу товара и отсутствии чистых потерь при этом [9, с. 61] (Morozova, 2009, р. 61).

При введении налога его бремя распределяется и на потребителя, и на производителя. Кривая предложения предприятия смещается вверх, увеличивается цена на товар, уменьшается его количество. В анализируемой нами исходной статье подмечено, что ни покупатели, ни производители не хотят смириться с чистыми потерями общества. На теневом рынке непроданный товар будет сбыт по цене, приближенной к оптимальной. Кроме того, эта часть не облагается налогом. Поступления в казну остаются теми же самыми, что и в отсутствие теневого рынка. Таким образом, введение налога приводит к нарушению рыночного равновесия, образованию черного рынка.

Посмотрев на микроэкономическую модель, можно подсчитать размер теневого рынка конкретного товара.

Рисунок 2. График рыночного равновесия при введении налогов

Источник: [9].

В данной схеме мы считаем необходимым привести пояснения и формулы (3), (4).

(3)

, (4)

где T – величина налога на единицу продукции.

Площадь трапеции Q1Q0E0E1 – максимальный размер теневой экономики предприятия. Остается только рассчитать его площадь, используя 3 переменные.

Методы оценки теневой экономики на макроуровне

Все макроэкономические методы позволяют на основе сопоставления разных показателей сделать и проанализировать отклонения на основе любых известных ранее зависимостей и макроэкономических законов. Фирма больше не выступает объектом исследования, анализ полученных данных будет относиться к экономике в целом с ее репрезентативными агентами. Наиболее популярным макроэкономическим методом является метод расхождений. Он сравнивает информацию из разных источников об общих макроэкономических процессах [7, с. 11] (Glotov, Rusakovich, Kolgushkin, 2017, р. 11). Основными инструментами для проведения анализа путем использования этого метода являются: сравнение доходов и расходов, сравнение товарных потоков и альтернативные оценки показателей. Очень часто оказывается, что расходы домохозяйств превышают доходы. Товарный метод применить очень сложно, так как необходимо проводить баланс на общеотраслевой основе. При этом при воплощении в жизнь этот метод оказывается одним из самых эффективных.

В качестве образца того, как можно применить данный метод на практике, мы предлагаем сравнить безработицу в России и число людей, зарегистрированных в органах занятости. Оценка серого ВВП основывается на допущении об одинаковой производительности труда как в официальной, так и в теневой экономике [2, с. 165] (Burov, Aliev, Kyazimov, Maga, Akhmadaliev, Tumunbayarova, Fedotov, Khanchuk, Khudaynazarov, 2020, р. 165). Ученые Мага А.А. и Николау П.Э., исследуя степень участия рабочей силы в Республике Казахстан, пришли к выводу, что доля теневой экономики страны прямо пропорциональна доле незарегистрированных безработных. Исследователи проанализировали 21-летний промежуток времени и сделали заключение, что влияние численности рабочей силы на ВВП подвержено колебаниям, связанным с техническим прогрессом и увеличением производительности труда [12, с. 121–123] (Maga, Nikolau, 2019, р. 121–123). Из этого следует, что для нашего исследования лучше всего подойдет короткий промежуток времени, не подверженный структурным изменениям на рынке труда. В качестве второго допущения можно обратить внимание на постоянную долю лиц, потерявших работу и находящихся на учете в службе занятости. Пусть это будет ключевой детерминантой – «красным флажком». Как видно из составленной таблицы ниже, этот показатель колеблется вокруг значения в 20% за последний год. Это означает, что в течение 2019 года примерно каждый четвертый безработный ищет работу через службу занятости и получает социальные гарантии от государства. Вместе с экономическим кризисом начала 2020 года заметно значительное уменьшение ключевой детерминанты проводимого нами эксперимента.

Таблица 1

Процент безработных в службе занятости

Дата
Количество безработных
Безработных на учете в службе занятости
Процент безработных в службе занятости
2018 год
3 967 000
1 106 000
27,9%
2019 год, июль
3 400 000
727 000
21,4%
2019 год, декабрь
3 500 000
691 000
19,7%
2020 год, январь
3 400 000
691 000
20,3%
2020 год, май
4 500 000
735 000
16,3%
Источник: составлено автором на основе данных https://gks.ru и https://ria.ru [13, 15].

На основании изученных данных можно сделать вывод о том, что желающих найти работу становится меньше в условиях стимулирования занятости государством. Действительно, с 1 марта 2020 года безработным выплачиваются повышенные пособия при условии регистрации в органах социальной защиты. То есть в категорию безработных можно с натяжкой внести даже «отчаявшихся безработных».

Из анализа социально-экономической ситуации на рынке труда вытекает вывод о существовании демотиватора безработных к поиску новых рабочих мест. Объяснением этой ситуации может быть развертывание теневой экономики на предприятиях – увольнение сотрудников и переход на «черную зарплату» в целях сокращения обязательств перед работниками и государством.

Теперь рассмотрим применение итальянского метода. Данный анализ, проведенный Итальянским институтом статистики, основывается на допущениях от эмпирической информации – опросах потенциальных работников [7, с. 13] (Glotov, Rusakovich, Kolgushkin, 2017, р. 13). Этот метод оценки теневой экономики подразделяется на 2 разновидности. Можно исследовать уровни занятости в процентах от общей величины взрослого населения. Разница между официально определенной величиной занятых и показателем, полученным по выборке, покажет с некоторой погрешностью число занятых в теневой экономике. Также можно сравнивать фактически отработанное время в неделю с официально зарегистрированным. Учитывается время на основной и дополнительной работах, а также время, отработанное с целью дополнительного заработка.

Ученые основывались на недостоверности данных, полученных от предприятий, ввиду занижения показателей производства. Данные, полученные от домохозяйств – собственников рабочей силы, не искажены: людей не спрашивают о доходах напрямую. Генеральная совокупность данных сравнивается с обследованиями домохозяйств. Таким методом выявляется реальное количество рабочей силы в стране.

Можно оценить примерный размер ВВП по формуле (5):

, (5)

где Тч/Тз – общее число отработанных одним занятым за год, Тз – официально зарегистрированная численность занятых, W – производительность труда. Формула дает достаточно точный результат. Расхождение между реальным ВВП и результатом вычислений представляет собой исследуемый показатель.

Широкое применение нашел и монетарный метод. Участники теневой экономики предпочитают проводить операции в наличной форме. Это удобнее и остается незамеченным. Поэтому увеличение спроса на наличные деньги – возможный «красный флажок». Увеличение размеров теневой экономики увеличивает спрос на наличную валюту [4] (Perov, 2016).

Если скорость обращения денег остается без изменений при высоком уровне инфляции, то можно предположить, что динамика прироста денежной массы должна совпадать с динамикой производства ВВП. Если же деньги в оборот выпускаются, инфляция находится под контролем, а зарегистрированный ВВП не растет, можно предположить, что существует еще незарегистрированный ВВП, который и связывает лишние деньги [1, с. 61] (Agentova, 2017, р. 61).

Ученые выделяют несколько феноменов, которые заставляют насторожиться и предположить о существовании теневой экономики. Например, феномен «лишних денег». Рассчитывается потребительский бюджет семьи, который оплачивается наличными денежными средствами. При общем увеличении объема наличной денежной массы и постоянных потребностей семейного бюджета, лишние наличные денежные средства причисляются к теневой экономике [7, с. 16] (Glotov, Rusakovich, Kolgushkin, 2017, р. 16).

Как и любой другой метод, он имеет свои допущения и условности. Такими предположениями являются:

1. Нелегальные сделки в основном совершаются при помощи наличных денег.

2. Скорость обращения денег приблизительно одинакова в официальной и теневой экономике.

3. Удельный вес наличных средств колеблется в результате как изменения доходов, налогов, процентных ставок, так и функционирования теневой экономики, которая выступает в качестве неучтенного фактора.

Монетарный метод, включающий в себя несколько подходов измерения теневого ВВП, используется очень активно. В то же время он является одним из первых и проверен временем. С середины двадцатого столетия ученые Ф. Кейган, П. Гутман и В. Танзи совершенствовали метод оценки спроса на деньги [2, с. 177–178] (Burov, Aliev, Kyazimov, Maga, Akhmadaliev, Tumunbayarova, Fedotov, Khanchuk, Khudaynazarov, 2020, р. 177–178). В 2020 году исследователи Мага А.А. и Николау П.Э. используют метод Кейгана для определения теневой экономики в Республике Узбекистан. Результат его применения немного завышенный и в некоторые периоды времени не соответствует критериям объективности, превышая 100% [2, с. 198] (Burov, Aliev, Kyazimov, Maga, Akhmadaliev, Tumunbayarova, Fedotov, Khanchuk, Khudaynazarov, 2020, р. 198). Это подтверждается сравнением результатов метода Кейгана с другими монетарными методами, которое было проведено авторами монографии «Противодействие теневой экономике и определение ее масштабов: отечественный и зарубежный опыт (теория и практика)» [2, с. 223] (Burov, Aliev, Kyazimov, Maga, Akhmadaliev, Tumunbayarova, Fedotov, Khanchuk, Khudaynazarov, 2020, р. 223).

Возникающее предположение о существовании разных результатов исследования в рамках одного метода обосновывается вычислениями теневой экономики непохожими способами, разработанными в различное время экономистами разных школ. При этом стоит помнить, что монетарный метод хорошо работает только в развитой экономике с хорошо выраженными товарно-денежными отношениями и при полном задействовании производственных сил.

Очень оригинальным является метод физических затрат ресурсов. В некоторых организациях возможно использование одного, незаменимого исчерпаемого ресурса. Обычно речь идет о ресурсоемких производствах, в которых наблюдается строгая зависимость потребления ресурсов от создания дополнительных стоимостей. При этом важно быть уверенными в незаменимости, исчерпаемости материала. Необходима информация о запасах в начале контрольного периода и удельное потребление ресурса на единицу работ на основе нормативов [1, с. 64–65] (Agentova, 2017, р. 64–65).

Ресурс, используемый на всех производствах, – электроэнергия. На графике видна прямая зависимость показателей ВВП, объема промышленного производства, потребления электричества. Наблюдается прямо пропорциональная зависимость.

Последняя тенденция к информатизации производства воздействует на потребление электроэнергии. На современных производствах может наблюдаться его спад – наукоемкая продукция больше не нуждается в столь сильном электрообеспечении. Во многих отраслях ввиду возникновения нового оборудования может появиться необходимость в сверхэлектризации.

Рисунок 3. Зависимость ВВП от потребления электроэнергии

Источник: [4].

Рассмотрим налоговый метод. Он пользуется особой популярностью в России. Основные материалы для исследования – базы Росстата и ФНС. Эти данные публикуются для каждого субъекта РФ. На их основе можно оценить теневую долю ВРП (валового регионального продукта), подразумевая под «легальным» ВВП данные ФНС [10, с. 24] (Fedotov, Nevzorova, 2016, р. 24).

Для вычисления официального компонента валовой прибыли (обозначается как Р) нужна информация о налогах на прибыль предприятий. Это отразит совокупную прибыль каждого предприятия в регионе (6).

(6)

Методы моделирования

Одним из таких является MIMIC-метод. Представленный на обозрение еще в 1970-х, данный метод относится к самым сложным. Однако его можно отнести к методу непрямых индикаторов и методу моделирования одновременно, так как он рассматривает связь латентной теневой экономики и экзогенных переменных [14, с. 13–14]. Источниками – красными флагами, часто выступают никак не связанные изменения конъюнктуры легальной экономики. При этом экзогенных переменных настолько много, что без сложного моделирования и вычислений не обойтись. В связи с этим описываемый нами метод носит соответствующее название: Multiple Indicators, Multiple Causes. В течение измерений при подсчетах по этому методу идет приближение к уже известным и упрощенным способам: методу сопоставлений с системой национальных счетов. Иногда при этом погрешность измерений варьируется то в одну, то в другую сторону. Этим можно обосновать неуниверсальность любого измерителя латентной переменной.

Общий размер теневой экономки высчитывается с использованием матрицы. Сам процесс определения объемов теневой экономики нельзя назвать однозначно правильным в данной модели. Переменные, используемые для подсчета: размер безработицы, изменение курса валют, среднее время рабочих часов, ВВП на человека, налоговое и регуляторное бремя, индекс экономической свободы и другие.

Сравнительный анализ перечисленных методов и их групп

Микроэкономические и макроэкономические способы оценки количественной составляющей теневой экономики вкупе могут дать усредненный результат оценки теневого сектора. При этом ни один из методов не универсален и имеет значительную погрешность и ограниченность условиями измерений. Сами методы оценки представлены в тексте статьи, а также хорошо сравниваются в работах других авторов. Ниже представлено сравнение групп методов оценки теневой экономики для возможной комплексной оценки теневых процессов.

Таблица 2

Сравнение основных типов измерения теневой экономики

Микроэкономические
Макроэкономические
Моделирования
Что принимается за переменные
Микроэкономические показатели, такие как объем инвестиций, заработная плата, налоговое бремя, норма занятости, объем издержек и величина спроса
Макроэкономические показатели, такие как уровень безработицы и инфляции, национальный и региональный доход
Множество показателей – явных и латентных
Для кого данная группа методов более предпочтительна
Для руководителей и высшего менеджмента предприятия, работникам, имеющим дело с финансовой отчетностью напрямую
Для экономистов-теоретиков, работников министерств, ведомств
Для финансовых аналитиков и консультантов, желающих отслеживать все возможные реакции теневой экономики на экономическую конъюнктуру
Основные преимущества методов
Относительная простота оценки и малая ресурсоемкость исследований
Позволяют на уровне субъекта или государства оценить объем теневой экономики и связанные с ней экономические потери
Имеют широкую базу переменных для анализа
Недостатки методов оценки
Все исследование не выходит за рамки одного предприятия или нескольких микроэкономических субъектов
Требуется множество теоретической и статистической информации для наиболее точного исследования
Большая ресурсоемкость и капиталоемкость исследований
Источник: составлено автором на основе [7] (Glotov, Rusakovich, Kolgushkin, 2017).

Заключение

В соответствии с поставленной целью и проведенными эмпирическими исследованиями можно сделать вывод, прежде всего, об увеличении доли теневой экономики в начале 2020 года на фоне общей тенденции к ее сокращению. Такая картина характерна для кризисных ситуаций и скорее является исключением из правил. Что касается методов оценки теневой экономики, ни один из них нельзя считать наиболее приближенным к реальности. Сравнительный анализ групп их оценки подтвердил их вариативность для измеряющего. Возможно, с развитием информационной науки будут набирать популярность методы моделирования, создаваться новые многофакторные модели с увеличенной точностью результата.

Теневая экономика будет существовать всегда в любом государстве. Нужно ли с ней бороться? Нам кажется, что при определенных обстоятельствах, когда теневая экономика приобретает криминальные черты, а также существует угроза национальной экономике, определенно, стоит. При этом, если в существующей системе институтов теневая экономика «нашла свое место» и помогает выполнять социально значимые функции, борьба с такой теневой экономикой может быть не только затратной, но и экономически необоснованной.


Источники:

1. Агентова Г. В. Статистическая оценка ненаблюдаемой экономической деятельности. – Москва, 2017, С. 69
2. В. Ю. Буров, Н. К. Алиев, М. С. Кязимов, А. А. Мага, А. Ахмадалиев, Ж. Б. Тумунбаярова, Д. Ю. Федотов, Н. Н. Ханчук, А. К. Худайназаров. Противодействие теневой экономике и определение её масштабов: отечественный и зарубежный опыт (теория и практика). – Чита, 2020, с.337
3. Грязнова А. Г. Микроэкономика: практический подход. – Москва, 2011
4. Перов Е. В. Оценка теневой экономики России. – Москва, 2016
5. Пескова Д. Р. Теневая составляющая экономического роста. – Уфа, 2006, - С. 21
6. Боташева Л. Х., Саркисян К. С. Выявление и оценка теневой экономики: методологический аспект // Экономика. Налоги. Право. - 2018. №5.
7. Глотов В. И., Русакович М. В., Колгушкин А. И. Методы оценки теневой экономики // Российская академия естественных наук. – 2017, - С. 24
8. Дмитриева Е.О., Дробот Е.В. Теневая экономика: угрозы и последствия // Теневая экономика. – 2018. – Том 2. – С. 9–16
9. Морозова Н. О. Метод измерения размера теневой экономики, образованной в результате введения налогов и субсидий: применение концепции излишков // Экономический вестник Ростовского государственного университета. – 2009. – С. 64
10. Федотов Д. Ю. Невзорова Е. Н. Налоговый метод расчёта величины теневой экономики российских регионов // Финансы и кредит. – 2016. – С.33
11. Хмыз О.В. Наднациональная борьба с теневой экономикой // Экономика. Налоги. Право. – 2018. – С. 32
12. Мага А.А., Николау П.Э. Анализ масштабов теневой экономики в Республике Узбекистан // Теневая экономика. – 2019. – Том 3. – № 2. – С. 115-126
13. Федеральная служба государственной статистики. Режим доступа: https://gks.ru. Дата обращения: 14.07.20
14. Леандро Медина и Фридрих Шнайде. Теневые экономики во всем мире: чему мы научились за последние 20 лет? [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.elibrary.imf.org/view/IMF001/24905-9781484338636/24905-9781484338636/24905-9781484338636.xml?language=en&redirect=true . Дата обращения: 10.06.20
15. Число безработных в России с начала года выросло на 44 тысячи человек. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://ria.ru/20200415/1570088596.html. Дата обращения: 14.07.20

Страница обновлена: 26.09.2021 в 21:07:57