Оценка эффективности правоохранительной деятельности во взаимосвязи с созданием благоприятной экономической среды

Батурина Е.В.1
1 Санкт-Петербургский университет МВД РФ, Россия, Санкт-Петербург

Статья в журнале

Экономическая безопасность
Том 4, Номер 3 (Июль-сентябрь 2021)

Цитировать:
Батурина Е.В. Оценка эффективности правоохранительной деятельности во взаимосвязи с созданием благоприятной экономической среды // Экономическая безопасность. – 2021. – Том 4. – № 3. – С. 731-754. – doi: 10.18334/ecsec.4.3.112024.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=46439453

Аннотация:
В статье представлен научный подход к исследованию теневой экономики как критерия формирования благоприятной экономической среды через определение экономической эффективности правоохранительной деятельности. Предмет исследования – «теневой денежный поток», представляющий собой установленное движение денежных средств, зачисленных на банковские счета субъектов теневой экономики, с целью их дальнейшего перенаправления для получения нелегальной экономической выгоды. Автором рассматривается метод корреляционно-регрессионного анализа данных Всемирного банка, Росстата, ФНС и МВД РФ, ЕМИСС, за 2010-2018 гг., для анализа структуры категории «благоприятная экономическая среда» с позиции факторного влияния на нее результатов правоохранительной деятельности и для проверки статистической гипотезы – положительное отклонение прогнозируемого значения величины теневой экономики от вероятного свидетельствует о положительной динамике эффективности деятельности государственной правоохранительной системы. Результаты исследования демонстрируют целесообразность разработки информационной системы отслеживания «теневого денежного потока». Автор предлагает осуществлять его мониторинг на основании аналитических баз данных кредитных организаций России. Практическая значимость исследования заключается в возможности использования предлагаемого информационного ресурса как базы достоверных эмпирических данных об экономических преступлениях, связанных с легализацией теневых денежных потоков, что качественно расширяет статистическую параметризацию теневой экономики

Ключевые слова: теневая экономика; теневой денежный поток; маркер; мониторинг; экономическая безопасность

JEL-классификация: F52, H56, O17



Введение

Представленное исследование рассматривает влияние раскрываемости экономических преступлений как качественного показателя эффективности деятельности правоохранительных органов России на формирование теневых денежных потоков и величину теневой экономики. Формирование теневых денежных потоков находится во взаимосвязи с созданием благоприятной экономической среды через показатель доли теневой экономики в ВВП страны. Изменения количественно-качественной характеристики экономической преступности отражают динамику результативности правоохранительной системы, что является критерием в расчете прогнозируемой величины теневой экономики. Принимаемые на основании аналитических прогнозов управленческие решения, определяющие дальнейшие действия федеральных органов государственной власти, могут качественно изменить картину обеспечения экономической безопасности России [19] (Leshchenko, 2019). В свою очередь, оценка прогнозного значения величины теневой экономики не подменяет расчеты Росстата, Росфинмониторинга, так как является дополнительным инструментарием формирования государственной политики, ключевым элементом которого является расчет теневого безналичного денежного потока.

Например, субъект теневой экономики через подконтрольные ему фиктивные фирмы-однодневки обналичивает заемные денежные средства в виде бюджетных ассигнований для их дальнейшего использования на личные нужды, не связанные с их целевым предназначением. В этом случае создается теневой безналичный денежный поток, который затрагивает субъекта экономики, участвующего в теневой схеме, во-первых, в статусе получателя бюджетных средств, во-вторых, в статусе налогоплательщика при обеспечении и документальном сопровождении фиктивных сделок, в-третьих, в статусе потребителя экономических благ, получаемых или приобретаемых за счет извлеченной нелегальной экономической выгоды в виде обналиченных средств. Сформированный теневой денежный поток оказывает влияние на экономику страны, искажая ее. Таким образом, государственный механизм обеспечения экономической безопасности постоянно сталкивается с проблемой неопределенности такого искажения, что обуславливает значимость принятия соответствующих действительности управленческих решений, основанных как на предыдущем опыте, так и на последствиях изменений внешних обстоятельств (экономических кризисов, пандемии COVID‑19). Указанные факторы определяют необходимость формирования нового научного методологического подхода к оцениванию результатов государственной политики в сфере внутренних дел. Ожидания, определяющие изменения масштабов теневой экономики, характеризуются периодическими колебаниями теневых денежных потоков за счет изменения факторов, определяющих решения субъектов теневой экономики. Анализируя теневой денежный поток в определенной стадии его формирования (до момента обезличивания), возможно прогнозировать изменения величины теневой экономики.

Представленное исследование включает несколько разделов, в которых описаны используемые статистические показатели, сформулирована и проверена с помощью статистического анализа основная гипотеза исследования. На основе полученных результатов раскрываются практические рекомендации по оцениванию теневой экономики как критерия формирования благоприятной экономической среды через определение экономической эффективности правоохранительной деятельности.

Актуальность. Поддержание экономической стабильности и устойчивого экономического роста является приоритетной задачей при формировании государственной политики в сфере обеспечения экономической безопасности России. Поставленная задача обуславливает необходимость создания условий для синергии экономических и правовых научных подходов с целью разработки методологии оценки эффективности деятельности государственных органов управления, отвечающей потребностям современных реалий. Актуальность настоящего исследования обусловлена необходимостью разработки инструмента, который позволил бы осуществлять оперативную и качественную внешнюю оценку деятельности правоохранительных органов, отражающую ее реальные результаты и их влияние на динамику социально-экономических показателей в стране.

Цель исследования – разработка научно обоснованной методики определения экономической эффективности правоохранительной деятельности во взаимосвязи с созданием благоприятной экономической среды.

Предмет исследования – теневой денежный поток, представляющий собой установленное движение денежных средств, зачисленных на банковские счета субъектов теневой экономики, с целью их дальнейшего перенаправления для получения нелегальной экономической выгоды.

Для достижения цели исследования поставлены следующие задачи:

- обобщить российский и зарубежный опыт, раскрывающий научные подходы к оценке эффективности правоохранительной деятельности через понимание сущности теневой экономики в контексте создания благоприятной экономической среды и обеспечения экономической безопасности России;

- структурировать категорию «благоприятная экономическая среда» с позиции факторного влияния на нее результатов правоохранительной деятельности;

- проверить наличие и сопряжение связи между показателями реализации государственной программы РФ «Экономическое развитие и инновационная экономика» и показателями результативности правоохранительной деятельности; проанализировать влияние задач государственной программы РФ «Экономическое развитие и инновационная экономика» на обеспечение экономической безопасности России;

- оценить теневую экономику как один из критериев формирования благоприятной экономической среды через определение экономической эффективности правоохранительной деятельности;

- предложить алгоритм оценки эффективности правоохранительной деятельности во взаимосвязи с созданием благоприятной экономической среды, ориентированный на использование подразделениями ОВД МВД России.

Научная новизна исследования определяется тем, что разработан новый научный подход к методике определения экономической эффективности правоохранительной деятельности во взаимосвязи с созданием благоприятной экономической среды, отличающийся от ранее разработанных использованием показателя теневого денежного потока в качестве основного критерия оценки эффективности, что способствует дальнейшему развитию теории обеспечения экономической безопасности страны:

1. Идентифицировано авторское определение понятия теневого денежного потока с выделением маркерных спектров его распределения («Спектр распределения теневого безналичного денежного потока» исследуемых лиц»), отличающегося от традиционного рассмотрения денежного потока вычленением интересуемого движения денежных средств по конкретному направлению.

2. Предложена структура категории «благоприятная экономическая среда» с позиции факторного влияния на нее результатов правоохранительной деятельности в рамках решения задач государственной программы РФ «Экономическое развитие и инновационная экономика».

3. Расширен объект мониторинга экономической преступности за счет включения в него информации о теневом денежном потоке.

4. Разработана методика оценки теневого денежного потока относительно всей генеральной совокупности: экономической преступности за анализируемый период, основанная на показателях материального ущерба от экономических преступлений.

5. Адаптирована методика исследования теневой экономики к условиям деятельности подразделений ОВД МВД России.

Теоретическая значимость исследования заключается в систематизации знаний о теневом денежном потоке за счет развития понятийно-категориального аппарата прикладной экономики и дополнения раздела экономической теории «Макроэкономика» методическими подходами к исследованию теневого денежного потока. Практическая значимость исследования состоит в возможности применения полученных результатов в деятельности правоохранительных органов и иных государственных структур в целях формирования государственной политики в сфере обеспечения экономической безопасности России. Особое значение приобретает возможность использования предлагаемого алгоритма оценки эффективности деятельности правоохранительных органов и создаваемого на основе этого информационного ресурса в качестве базы достоверных эмпирических данных об экономических преступлениях, связанных с формированием теневых денежных потоков, что значительно расширяет статистическую параметризацию теневой экономики. Результаты исследования могут быть использованы при разработке проектов нормативных правовых актов и осуществлении контроля над предпринимательской деятельностью организаций органами власти. Материалы исследования могут быть использованы образовательными учреждениями при преподавании учебных курсов по экономической безопасности и подготовке учебно-методических пособий.

Методологическую основу исследования составили общенаучные методы синтеза, анализа, индукции, дедукции, диалектический метод познания социально-экономических явлений. В процессе написания статьи автором использованы метод структурного анализа, метод корреляционно-регрессионного анализа данных Всемирного банка, Росстата, ФНС и МВД РФ, ЕМИСС за 2010–2019 гг. для анализа структуры категории «благоприятная экономическая среда» с позиции факторного влияния на нее результатов правоохранительной деятельности и для проверки статистической гипотезы: положительное отклонение прогнозируемого значения величины теневой экономики от вероятного свидетельствует о положительной динамике эффективности деятельности правоохранительной системы страны. Методом экспертной оценки доказано, что максимальную степень влияния на обеспечение экономической безопасности России в изложенном контексте имеет массив статистических показателей преступности.

Положения и выводы, сформулированные в работе, являются достоверными, так как базируются на: статистических данных Всемирного банка, Росстата, ФНС и МВД РФ, ЕМИСС; данных анкетного опроса сотрудников профессорско-преподавательского состава ведущих вузов Северо-Западного и Центрального регионов России; заключениях экспертов-экономистов и отчетных данных отдела экономических экспертиз ЭКЦ ГУ МВД России по г. Санкт-Петербургу и Ленинградской области.

Апробация основных элементов разрабатываемой информационно-аналитической системы осуществлена на базе статистических данных Комитета по информатизации и связи Санкт-Петербурга.

Концептуальные основы информационно-аналитической системы докладывались и обсуждались на международных научно-практических и научно-теоретических конференциях.

Основная часть

Краткий обзор основных литературных источников

Для обобщения научных подходов к оценке эффективности правоохранительной деятельности в рамках создания благоприятной экономической среды и обеспечения экономической безопасности России определены концептуальные основы методологии исследования теневой экономики.

За последние годы прослеживаются некоторые тенденции, предопределяющие условное разделение научного сообщества на соответствующие группы. Первая группа ученых работает над специфическими узконаправленными проблемами мониторинга и оценки теневой экономики, рассматривая ее с конкретных отдельных точек зрения и предлагая совершенно новые или модифицированные методы подсчета ее масштабов. Например, через оценку негативного влияния наркорынка [17] (Klevakin, 2018), оценку материального ущерба от преступлений экономической направленности [10] (Bykovskaya, 2018), через структуру финансовых потоков в теневой экономике [3], методы противодействия легализации денежных средств [9] (Buyanskiy, Poryvaev, 2018). Разработки другой группы ученых характеризуются поиском универсального комплексного научного подхода, объединяющего в себя существующие научные концепции, с учетом их недостатков и преемственности достоинств [2, 7, 29] (Abroskin, Abroskina, 2018; Botasheva, Sarkisyan, 2018; Yarembash, Kokhan, 2017). Также в подобных работах рассматривается международный опыт [28] (Yuneva, Avdeeva, 2018), оценка масштабов теневых потоков и рисков отмывания денег в мировой экономике [4] (Alifanova, Evlakhova, Ilyin, Kramareva, 2018). В данном контексте также обращают на себя внимание исследования зарубежные ученых [30, 32, 33] (Schneider, 2016; Schneider, Buehn, 2018), на основе которых российские исследователи проводят количественную оценку ненаблюдаемой экономики и разрабатывают собственные методики, используемые для сравнения регионов, а также для построения различных моделей [16] (Kakaulina, 2018).

В то же время в рамках изучения вопросов оценки эффективности правоохранительной системы особую значимость приобретают научные исследования, основанные на макроэкономическом анализе [8, 14, 18, 22, 25] (Butkevich, 2019; Egoryshev, 2019; Lesovaya, 2019; Melnikova, 2018; Tyaptin, 2018).

Таким образом, приведенный обзор позволяет обобщить достоинства и недостатки существующих научных взглядов на проблему адекватной оценки теневого бизнеса и дополнить основную научную парадигму теневой экономики, определив терминологию и фундаментальные научные установки. По результатам представленного обзора сформулирован следующий вывод.

В настоящее время сформировалось противоречие в виде разнонаправленности научных подходов к оценке эффективности правоохранительной системы России, что обуславливает несоответствие экономико-правовой регламентации результатов правоохранительной деятельности потребностям существующих реалий. Состояние экономической безопасности России, связанное с уровнем криминализации экономики, находится в деструктивной зависимости от экономических преступлений. Анализ научной литературы показал, что вопросам оценки эффективности правоохранительной системы России уделено немало внимания. Однако методические аспекты экономико-правового анализа теневой экономики с точки зрения определения правоохранительными органами теневого денежного потока при раскрытии и расследовании экономических преступлений теоретически слабо разработаны и требуют дальнейшего исследования. Своевременным является развитие научных подходов к исследованию деятельности правоохранительных органов за счет выработки новых управленческих решений по расширению статистической параметризации теневой экономики.

Материалы и методы

Создание благоприятной экономической среды является одним из приоритетных направлений государственной политики РФ. В соответствии с Постановлением Правительства РФ от 15.04.2014 № 316 «Об утверждении государственной программы Российской Федерации «Экономическое развитие и инновационная экономика» [1] помимо создания благоприятного предпринимательского климата и условий для ведения бизнеса важное значение имеет повышение эффективности государственного управления. В рамках указанной государственной программы обозначены следующие задачи, при решении которых правоохранительная система является одним из важных элементов. Ниже представлена структура категории «благоприятная экономическая среда» с позиции факторного влияния на нее результатов правоохранительной деятельности (табл. 1).

Таблица 1

Структура категории «благоприятная экономическая среда» с позиции влияния на нее правоохранительной деятельности

Задачи Программы
Показатели реализации Программы
Показатель результативности правоохранительной деятельности
1
2
3
Создание условий для конкуренции и привлечения инвестиций
Позиция в рейтинге Всемирного банка «Ведение бизнеса» (Doing Business)
Уровень криминализации экономики
Повышение доступности и качества государственных услуг
Уровень удовлетворенности граждан качеством предоставления государственных услуг
Показатель удовлетворенности граждан качеством предоставленных МВД России государственных услуг
Развитие малого и среднего предпринимательства
Численность занятых в сфере малого и среднего предпринимательства, включая индивидуальных предпринимателей
Уровень налоговой преступности
Обеспечение управленческими кадрами, отвечающими современным требованиям экономики
Показатель обеспеченности высококвалифицированными и компетентными специалистами
Уровень компетентности сотрудников правоохранительных органов
Защита конкуренции и соблюдение баланса интересов субъектов экономики
Снижение инвестиционных и предпринимательских рисков, снижение уровня коррупции
Уровень экономических преступлений коррупционной направленности
Совершенствование сбора, обработки и предоставления статистической информации
Доля показателей, данные по которым опубликованы в Единой межведомственной информационно-статистической системе
Массив статистических показателей преступности
Повышение туристского потенциала
Индекс доступности сферы внутреннего туризма
Уровень преступлений в сфере туризма
Совершенствование государственной политики в области управления федеральным имуществом
Показатель доходности от управления федеральным имуществом
Источник: составлено автором.

На основании открытых статистических данных Всемирного банка [11], Федеральной службы государственной статистики [24], Федеральной налоговой службы [27] и Министерства внутренних дел РФ [21], информационного портала госпрограмм [23], Единой межведомственной информационно-статистической системы (ЕМИСС) [15] методом корреляционно-регрессионного анализа, заключающегося в построении экономико-математической модели в виде уравнения регрессии (корреляционной связи), характеризующего зависимость признака от определяющих его факторов, проверены наличие и теснота связи между указанными в таблице 1 показателями реализации Программы (результативный признак) и показателями результативности правоохранительной деятельности (фактор) по следующим трем задачам Программы:

- создание условий для конкуренции и привлечения инвестиций;

- развитие малого и среднего предпринимательства;

- совершенствование сбора, обработки и предоставления статистической информации.

Результаты исследования

1. Создание условий для конкуренции и привлечения инвестиций

Результативный показатель представляет собой позицию России в рейтинге Всемирного банка «Ведение бизнеса» (Doing Business) [12].

Исследованы данные позиций России в рейтинге «Ведение бизнеса», за 2013–2019 гг. согласно обзорам Всемирного банка. В качестве факторного признака выбран показатель – уровень криминализации экономики, рассчитанный на основании данных за 2013–2019 гг. согласно обзорам МВД РФ [20]. Под уровнем криминализации экономики понимается в данном контексте размер материального ущерба в млрд рублях, который выявлен в ходе расследования экономических преступлений. Статистические данные о количестве преступлений являются менее показательными при оценке влияния экономической преступности на ВВП страны, в связи с чем в проводимом исследовании не анализируются в качестве факторного признака.

По результатам проведенного корреляционно-регрессионного анализа сделаны следующие выводы. Связь между позицией России в рейтинге Всемирного банка «Ведение бизнеса» (признак y) и размером материального ущерба, нанесенного экономике страны от совершения выявленных экономических преступлений (фактор x), заметная и обратная. Результаты анализа показывают, что средняя ошибка аппроксимации составляет 20,26%, что обуславливает нежелательность использования предлагаемого уравнения регрессии в дальнейших прогнозах. Но даже в этом случае эмпирическое корреляционное отношение значимости тесноты зависимости подтверждает следующее: в исследуемой ситуации 45,42% изменения позиции России в рейтинге Всемирного банка «Ведение бизнеса» может быть обусловлено изменением величины материального ущерба, нанесенного экономике страны от совершения выявленных подразделениями ОВД РФ экономических преступлений. Остальные 54,58% изменения позиции объясняются другими внешними факторами, не учтенными в данном исследовании. Ниже представлены тренды изменений анализируемых показателей, благодаря чему визуализируется выявленная взаимосвязь.

2. Развитие малого и среднего предпринимательства

Результативный показатель по данному направлению характеризуется численностью занятых в сфере малого и среднего предпринимательства, включая индивидуальных предпринимателей, определенной на основании данных Единого реестра субъектов малого и среднего предпринимательства за 2017–2020 гг., согласно официальным сведениям Федеральной налоговой службы РФ. В качестве факторного признака выбрано два показателя – уровень экономической и налоговой преступности. Исследованы данные об экономических, в том числе налоговых преступлениях в России, за январь 2017 года – август 2020 года, согласно обзорам МВД РФ. При этом также в качестве исследуемого показателя экономической и налоговой преступности выбран размер материального ущерба, в тыс. рублях, который выявлен в ходе расследования рассматриваемого направления преступлений. Статистические данные о количестве преступлений в проводимом исследовании не анализируются в качестве факторного признака.

По результатам проведенного корреляционно-регрессионного анализа сделаны следующие выводы.

1. Связь между численностью занятых в сфере малого и среднего предпринимательства, включая индивидуальных предпринимателей (признак y) и размером материального ущерба, нанесенного экономике страны от совершения выявленных экономических преступлений (фактор x), слабая и прямая. Результаты анализа показывают, что средняя ошибка аппроксимации составляет всего 2,08%, что обуславливает высокую степень надежности и обоснованности результатов при использовании предлагаемого уравнения регрессии в дальнейших прогнозах. В этом случае эмпирическое корреляционное отношение значимости тесноты зависимости подтверждает следующее: в исследуемой ситуации 2,39% изменения в численности занятых в сфере малого и среднего предпринимательства может быть обусловлено изменением величины материального ущерба, нанесенного экономике страны от совершения выявленных подразделениями ОВД РФ экономических преступлений. Остальные 97,61% изменения позиции объясняются другими внешними факторами, не учтенными в данном исследовании.

2. Связь между численностью занятых в сфере малого и среднего предпринимательства, включая индивидуальных предпринимателей (признак y) и размером материального ущерба, нанесенного экономике страны от совершения выявленных налоговых преступлений (фактор x), слабая и прямая. Результаты анализа показывают, что средняя ошибка аппроксимации составляет всего 2,1%, что обуславливает высокую степень надежности и обоснованности результатов при использовании предлагаемого уравнения регрессии в дальнейших прогнозах. В этом случае эмпирическое корреляционное отношение значимости тесноты зависимости подтверждает следующее: в исследуемой ситуации 2,27% изменения в численности занятых в сфере малого и среднего предпринимательства может быть обусловлено изменением величины материального ущерба, нанесенного экономике страны от совершения выявленных подразделениями ОВД РФ налоговых преступлений. Остальные 97,73% изменения позиции объясняются другими внешними факторами, не учтенными в данном исследовании.

3. Совершенствование сбора, обработки и предоставления статистической информации

С точки зрения оценки правоохранительной деятельности решение задачи в части совершенствования сбора, обработки и представления статистической информации является наиболее показательным. Целевым индикатором в данном случае выступает доля показателей, данные по которым опубликованы в единой межведомственной информационно-статистической системе [31] (Lev, Medvedeva, Leshchenko, Perestoronina, 2021), в общем количестве показателей, данные по которым опубликованы в единой межведомственной информационно-статистической системе (процент).

Официальная статистика результатов деятельности правоохранительных органов неоднократно подвергалась критике, и в научном сообществе выдвигались различные научные идеи по совершенствованию и расширению статистического массива данных о преступности. С позиции обеспечения экономической безопасности России указанное направление научных изысканий считается достаточно актуальным в связи с необходимостью качественного изменения методологического подхода к оцениванию одного из весомых показателей уровня экономической стабильности и благополучия страны – теневой экономики. Это объясняет, почему в контексте создания благоприятной экономической среды деятельность правоохранительных органов не может рассматриваться в отрыве от показателя криминализации экономики.

С целью обоснования позиции о значимости массива и параметризации статистических показателей экономической преступности как основного результативного критерия оценки деятельности правоохранительной системы страны проведен следующий анализ.

Предлагаемая в таблице 1 структура категории «благоприятная экономическая среда» с позиции факторного влияния на нее результатов правоохранительной деятельности оценена с помощью метода экспертных оценок.

Для решения поставленной исследовательской задачи были привлечены сотрудники профессорско-преподавательского состава ведущих вузов Северо-Западного и Центрального регионов России. Каждый из них отбирался по критерию наличия опубликованных научных трудов по рассматриваемой проблеме. Привлеченным к исследованию докторам и кандидатам экономических наук было предложено заочно пройти анкетирование, по результатам которого с целью минимизации искажений в результате избыточности субъективных оценок была сформирована рабочая группа специалистов-аналитиков. Далее из рабочей группы были отобраны наиболее компетентные ученые и сформированы две экспертные группы, в том числе с применением метода мозгового штурма, который позволяет выявить наиболее приемлемых кандидатов для непосредственного исследования.

Путем одноразового раздельного опроса без обратной связи одной экспертной группе было предложено расположить в порядке иерархии важности решения предложенные задачи государственной программы РФ «Экономическое развитие и инновационная экономика», указанные в графе 1 таблицы 1, а другой – расположить в порядке иерархии важности показатели результативности правоохранительной деятельности при решении предложенных задач государственной программы РФ, указанные в графе 3 таблицы 1.

После обработки и анализа результатов экспертного оценивания предложенная классификация задач систематизирована по степени значимости каждого показателя.

Таким образом, в рамках настоящего исследования получен следующий равнозначный результат: максимальную степень влияния рассматриваемых задач государственной программы РФ «Экономическое развитие и инновационная экономика» на обеспечение экономической безопасности России, а соответственно, и максимальное значение важности получил показатель – массив статистических показателей преступности в рамках решения задачи «Совершенствование сбора, обработки и предоставления статистической информации».

Ниже приведены результаты исследования проблемы оценивания теневой экономики как одного из критериев формирования благоприятной экономической среды через определение экономической эффективности правоохранительной деятельности на основе статистических показателей экономической преступности. В данном контексте особое значение приобретают показатели теневой экономики.

4. Оценка теневой экономики как одного из критериев формирования благоприятной экономической среды через определение экономической эффективности правоохранительной деятельности

На сегодняшний момент официальной статистики по теневой экономике не существует. Найти открытые достоверные данные о теневых экономических явлениях практически невозможно. Это объясняется, с одной стороны, неоднозначностью самого понятия «теневая экономика», с другой – отсутствием единой методологической базы для расчета величины теневой экономики [13] (Dmitrieva, Drobot, 2018). Создание информационно-аналитической базы с максимально достоверными сведениями о данном социально опасном явлении может качественно изменить осведомленность аппарата государственного управления о существующей экономической ситуации и позволит выйти на более высокий уровень в принятии эффективных управленческих решений.

Созданию такой системы мониторинга теневой экономики посвящены работы Батуриной Е.В. [6] (Baturina, Litvinenko, 2018). Особое внимание заслуживают взгляды исследователя на систему информационно-аналитического обеспечения деятельности органов внутренних дел России по отслеживанию теневых денежных потоков [5] (Baturina, 2019). В этой части теневые денежные потоки рассматриваются как неотъемлемая часть теневого бизнеса, что обуславливает к ним особый интерес с точки зрения формирования эффективной государственной политики обеспечения экономической безопасности России. Органы внутренних дел РФ выступают одним из ключевых элементов механизма нейтрализации криминалистической угрозы экономической безопасности. В результате совершения экономических преступлений формируется нелегальная экономическая выгода, извлекаемая участниками теневых схем. Расследование указанных преступлений включает выявление теневых структур, через которые осуществляется легализация теневого денежного потока.

4.1. Методика определения теневого денежного потока

Теневой безналичный денежный поток – установленное движение денежных средств, зачисленных на банковский счет исследуемой организации по интересуемому основанию, с целью их дальнейшего перенаправления для получения нелегальной экономической выгоды (обналичивания и получения в личное пользование субъектов теневой схемы, при совершении различных мошенничеств, незаконной банковской деятельности, преступлений в финансово-кредитной сфере и др.). В случае, когда денежные средства поступают на банковский счет, направления их расходования устанавливаются по разработанному алгоритму.

Маркирование теневого безналичного денежного потока – аналитическая процедура идентификации интересуемого безналичного денежного потока начиная с момента установленного первого поступления (момента создания (появления) теневого безналичного денежного потока) и далее по цепочке его дальнейшего распределения до момента полного обезличивания, исходя из фактических обстоятельств движения денежных средств на исследуемых банковских счетах конкретных получателей и плательщиков денежных средств, от кого и кому далее перечислено интересуемое поступление или по конкретному назначению платежа, по которому зачислены и далее перечислены денежные средства за исследуемый период времени.

Конечная цель применения предлагаемого алгоритма – маркирование (окрашивание) интересуемого безналичного денежного потока, поступившего на банковские счета исследуемых организаций, по фактам выявленных экономических преступлений, при совершении которых был создан теневой безналичный денежный поток, следующим образом («спектр распределения теневого безналичного денежного потока» исследуемых лиц):

«Красный» – полностью идентифицирована сумма интересуемого поступления в конкретном расходе, переходящая на счет контрагента (подконтрольные организации);

«Оранжевый» – установлена минимальная сумма интересуемого поступления в конкретном расходе, переходящая на счет контрагента;

«Желтый» – установлена группа контрагентов, на счета которых в совокупности перечислена минимальная сумма интересуемого поступления в рамках одного дня;

«Зеленый» – установлена группа контрагентов, на счета которых в совокупности перечислена минимальная сумма интересуемого поступления в рамках периода, большего, чем 1 день;

«Голубой» – установлена вероятная минимальная сумма интересуемого поступления в конкретном расходе, переходящая на счет контрагента в рамках одного дня;

«Синий» – установлена вероятная минимальная сумма интересуемого поступления в конкретном расходе, переходящая на счет контрагента в рамках периода, большего, чем 1 день;

«Фиолетовый» – сумма интересуемого поступления полностью обезличена.

Алгоритм определения теневого безналичного денежного потока, основанный на исследовании движения денежных средств на расчетном счете исследуемой организации, выработан путем модификации существующей методики судебной бухгалтерской экспертизы.

4.2. Проверка выдвинутой статистической гипотезы

В рамках настоящего исследования выдвинута следующая статистическая гипотеза.

Основная гипотеза H0: положительное отклонение прогнозируемого значения величины теневой экономики от вероятного свидетельствует о положительной динамике эффективности деятельности правоохранительной системы страны.

Альтернативная гипотеза H1: динамика эффективности деятельности правоохранительной системы страны не связана с отклонением в прогнозах значений величины теневой экономики.

Под положительным отклонением прогнозируемого значения величины теневой экономики от вероятного понимается положительная разница между величиной теневой экономики, рассчитанной согласно предложенной методике (прогнозируемое значение), и величиной теневой экономики по данным исследований Росстата и Росфинмониторинга России (вероятное значение). В случае, если расчетное прогнозируемое значение величины теневой экономики выше ее вероятного значения, исходя из данных исследований Росстата и Росфинмониторинга России, то можно говорить о повышении эффективности правоохранительной деятельности, в обратной ситуации – о возможном снижении эффективности.

Методика проверки выдвинутой статистической гипотезы заключается в следующем.

Первый этап: определение значений исходных данных.

В качестве исходных данных выбраны следующие показатели:

1. Величина материального ущерба от экономических преступлений, выявленная правоохранительными органами.

2. Величина теневого безналичного денежного потока.

Второй этап: корреляционно-регрессионный анализ статистической выборки.

Определение вида уравнения регрессии при наличии связи между величиной теневого безналичного денежного потока и величиной материального ущерба от экономических преступлений.

Третий этап: определение вероятных значений статистических данных.

3. Величина теневого безналичного денежного потока.

4. Величина теневой экономики.

Четвертый этап: корреляционно-регрессионный анализ статистических данных.

Определение вида уравнения регрессии при наличии связи между величиной теневой экономики и величиной теневого безналичного денежного потока.

Пятый этап: вывод по результатам проверки выдвинутой статистической гипотезы.

Экономическое прогнозирование на основе построенной модели. Расчет границы интервала, в котором будет сосредоточено 95% возможных значений y при неограниченно большом числе наблюдений. Вычисление ошибки прогноза для анализируемого уравнения регрессии.

Ниже приведены результаты проверки выдвинутой гипотезы H0.

4.2.1. Первый этап: определение значений исходных данных

Для определения первой и второй позиций исходных данных – величины материального ущерба от экономических преступлений и величины теневого безналичного денежного потока – сформирована статистическая выборка из 50 материалов уголовных дел на основании данных Экспертно-криминалистического центра ГУ МВД России по г. Санкт-Петербургу и Ленинградской области. В выборку отобраны результаты производств судебных экономических экспертиз в рамках расследования уголовных дел по статьям: 159 «Мошенничество», 171 «Незаконное предпринимательство», 172 «Незаконная банковская деятельность», 174 «Легализация (отмывание) денежных средств или иного имущества, приобретенных другими лицами преступным путем», 174.1 «Легализация (отмывание) денежных средств или иного имущества, приобретенных лицом в результате совершения им преступления», 176 «Незаконное получение кредита», 199 «Уклонение от уплаты налогов, сборов, подлежащих уплате организацией, и (или) страховых взносов, подлежащих уплате организацией – плательщиком страховых взносов», 201 «Злоупотребление полномочиями» УК РФ.

В отношении каждого экспертного исследования:

во-первых, установлена величина экономического показателя, характеризующего материальный ущерб по конкретному составу преступления, в рублях;

во-вторых, проведен анализ по решению следующего типового вопроса: «В адрес каких контрагентов перечислены денежные средства, поступившие на расчетный счет ООО «***» (ИНН 78***) № 407***077 по интересуемому основанию платежа «***», за период с 01.01.20** по 31.12.20**?».

Всего проанализировано 250 расширенных выписок банков по расчетным счетам исследуемых лиц за исследуемый период.

Ниже приведены исследуемые исходные данные: величина материального ущерба от экономических преступлений и величина теневого безналичного денежного потока согласно выборке материалов уголовных дел, на основании результатов производств судебных экономических экспертиз за 2010–2018 гг.

4.2.2. Второй этап: корреляционно-регрессионный анализ статистической выборки

На втором этапе определен вид уравнения регрессии и проверено наличие связи между величиной теневого безналичного денежного потока и величиной материального ущерба от экономических преступлений.

По результатам проведенного корреляционно-регрессионного анализа сделаны следующие выводы. Связь между величиной теневого безналичного денежного потока (признак y) и величиной материального ущерба от экономических преступлений (фактор x) высокая и прямая. Результаты анализа показывают, что средняя ошибка аппроксимации составляет всего 3,29%, что обуславливает высокую степень надежности и обоснованности результатов при использовании предлагаемого уравнения регрессии в дальнейших прогнозах. Эмпирическое корреляционное отношение значимости тесноты зависимости подтверждает следующее: в исследуемой ситуации 99,25% изменения величины теневого денежного потока может быть обусловлено изменением величины материального ущерба, нанесенного экономике страны от совершения выявленных подразделениями ОВД РФ экономических преступлений. Остальные 0,75% изменения величины теневого денежного потока объясняются другими внешними факторами, не учтенными в данном исследовании.

4.2.3. Третий этап: определение вероятных значений статистических данных

Расчетным путем на основании полученного в п. 4.2.2 уравнения регрессии с учетом выявленной ошибки аппроксимации и показателей отклонений материального ущерба от экономических преступлений по отдельным направлениям определены значения величины теневого денежного потока относительно всей генеральной совокупности: экономической преступности за анализируемый период.

Для определения значений величины теневой экономики как доли от ВВП страны использованы данные Росстата и Росфинмониторинга [26].

4.2.4. Четвертый этап: корреляционно-регрессионный анализ статистических данных

На четвертом этапе определен вид уравнения регрессии и проверено наличие связи между величиной теневой экономики и величиной теневого безналичного денежного потока.

По результатам проведенного корреляционно-регрессионного анализа сделаны следующие выводы. Связь между величиной теневой экономики (признак y) и величиной теневого безналичного денежного потока (фактор x) высокая и прямая. Результаты анализа показывают, что средняя ошибка аппроксимации составляет всего 5,49%, что обуславливает высокую степень надежности и обоснованности результатов при использовании предлагаемого уравнения регрессии в дальнейших прогнозах. Эмпирическое корреляционное отношение значимости тесноты зависимости подтверждает следующее: в исследуемой ситуации 96,94% изменения величины теневой экономики может быть обусловлено изменением величины теневого денежного потока, выявленного подразделениями ОВД РФ в рамках расследования экономических преступлений. Остальные 3,06% изменения величины теневой экономики объясняются другими внешними факторами, не учтенными в данном исследовании.

4.2.5. Пятый этап: вывод по результатам проверки выдвинутой статистической гипотезы

Полученное в п. 4.2.4 уравнение регрессии проверено на значимость коэффициента корреляции по таблице критических точек распределения Стьюдента по заданному уровню значимости.

Экономическое прогнозирование на основе построенной модели предполагает, что сохраняются ранее существовавшие взаимосвязи переменных и на период упреждения. Для прогнозирования зависимой переменной результативного признака установлены прогнозные значения фактора, которые подставлены в модель, и получены точечные прогнозные оценки изучаемого показателя. Рассчитаны границы интервала, в котором будет сосредоточено 95% возможных значений y (величины теневой экономики) при неограниченно большом числе наблюдений. Вычислена ошибка прогноза для анализируемого уравнения регрессии. С вероятностью 95% можно гарантировать, что значения y при неограниченно большом числе наблюдений не выйдут за пределы найденных интервалов.

На основании результатов, полученных в пп. 4.2.1–4.2.4, сделан следующий вывод: в связи с тем, что величина материального ущерба от экономических преступлений, выявленная правоохранительными органами (качественный критерий оценки деятельности), находится в прямой зависимости с величиной теневого безналичного денежного потока (см. уравнение регрессии в п. 4.2.2), которая, в свою очередь, находится в прямой зависимости с величиной теневой экономики (см. уравнение регрессии в п. 4.2.4) – основная гипотеза H0 подтверждается, альтернативная гипотеза H1 отклоняется. В итоге полученное в п. 4.2.4 уравнение регрессии фактически является формулой расчета прогнозируемого значения величины теневой экономики. В связи с этим расчет динамики эффективности деятельности правоохранительной системы страны может быть произведен путем оценивания величины теневого денежного потока по совокупности экономической преступности в России за определенный период.

Заключение

Представленное исследование подтвердило, что величина материального ущерба от экономических преступлений, выявленная правоохранительными органами (качественный критерий оценки деятельности), находится в прямой зависимости с величиной теневого денежного потока, которая, в свою очередь, находится в прямой зависимости с величиной теневой экономики. Полученное уравнение регрессии фактически является формулой расчета прогнозируемого значения величины теневой экономики. Расчет динамики эффективности правоохранительной деятельности предложено производить путем оценивания величины теневого денежного потока по совокупности экономической преступности в России за определенный период. Результаты исследования демонстрируют целесообразность разработки информационной системы отслеживания теневого денежного потока. Автор предлагает осуществлять его мониторинг на основании аналитических баз данных кредитных организаций России. Получение картины движения денежных средств между банковскими счетами участников экономических преступлений позволит определить направления распределения теневой денежной массы в банковской среде. По результатам применения методики определения расходования интересуемого перечисления могут быть выявлены организаторы, исполнители теневых схем и фактические получатели нелегальной экономической выгоды.

Таким образом, научно обосновано, что правоохранительная деятельность является фактором, находящимся во взаимосвязи с созданием благоприятной экономической среды по большинству задач государственной политики по данному вопросу. Критериями оценки эффективности правоохранительной системы являются показатели уровня криминализации экономики, исходя из формируемого массива статистических данных о фактах экономических преступлений. При этом теневой безналичный денежный поток может являться основным критерием оценки.

В перспективе предлагается создание информационной системы отслеживания теневого денежного потока на основании аналитических баз данных кредитных организаций России. Получение картины маркерного следа движения денежных средств между банковскими счетами участников экономических преступлений позволит определить направления распределения теневой денежной массы в банковской среде. По результатам применения методики определения расходования интересуемого перечисления могут быть выявлены организаторы, исполнители теневых схем и фактические получатели нелегальной экономической выгоды.

Практическая значимость информационной системы отслеживания теневого денежного потока заключается не только в ее применимости при расследовании экономических преступлений (при оперативно-розыскных мероприятиях, при проведении судебных экономических экспертиз). С точки зрения оценки теневой экономики предлагаемый информационный ресурс может быть использован как база достоверных эмпирических данных об экономических преступлениях, связанных с легализацией теневых денежных средств. В свою очередь, получение маркерных картин теневых денежных потоков качественно расширяет статистическую параметризацию теневой экономики.


Источники:

1. Постановление Правительства РФ от 15.04.2014 № 316 «Об утверждении государственной программы Российской Федерации «Экономическое развитие и инновационная экономика»
2. Аброскин А.С., Аброскина Н.А. Теневая экономика: проблемы построения отраслевых оценок // Вестник университета. – 2018. – № 6. – c. 88-92.
3. Авдийский В.И., Безденежных В.М. Структура финансовых потоков в теневой экономике и основные способы их оценки // Экономика. Налоги. Право. – 2018. – № 11(5). – c. 6-15.
4. Алифанова Е.Н., Евлахова Ю.С., Ильин А.В., Крамарева Е.А. Индикаторы оценки масштабов теневых потоков и рисков отмывания денег в мировой экономике // Финансовые исследования. – 2018. – № 3(60). – c. 44-54.
5. Батурина Е.В. Информационно-аналитическая система мониторинга теневого безналичного денежного потока: основные элементы, авторский алгоритм моделирования // Вестник университета. – 2019. – № 7. – c. 144-151.
6. Батурина Е.В., Литвиненко А.Н. Мониторинг теневых денежных потоков инструментами компьютерного моделировани // Экономика региона. – 2018. – № 14(1). – c. 326-338.
7. Боташева Л.Х., Саркисян К.С. Выявление и оценка теневой экономики: методологический аспект // Экономика. Налоги. Право. – 2018. – № 11(5). – c. 28-37.
8. Буткевич С.А. Инновации в правоохранительной деятельности: оценка и критерии эффективности // Философия права. – 2019. – № 1(88). – c. 16-22.
9. Буянский C.Г., Порываев Г.В. Противодействие легализации денежных средств как инструмент минимизации уровня теневой экономики // Экономика. Налоги. Право. – 2018. – № 11(5). – c. 48-55.
10. Быковская Ю.В. Анализ методов оценки материального ущерба от преступлений экономической направленности // Вестник экономической безопасности. – 2018. – № 1. – c. 294-303.
11. Всемирный банк. [Электронный ресурс]. URL: https://russian.doingbusiness.org (дата обращения: 12.03.2021).
12. Всемирный банк. О проекте «Ведение бизнеса». [Электронный ресурс]. URL: https://russian.doingbusiness.org/ru/about-us (дата обращения: 12.03.2021).
13. Дмитриева Е.О., Дробот Е.В. Теневая экономика: угрозы и последствия // Теневая экономика. – 2018. – № 1. – c. 9–16.
14. Егорышев С.В Социальная эффективность правоохранительной деятельности: понятие и критерии оценки // Актуальные проблемы государства и общества в области обеспечения прав и свобод человека и гражданина. – 2019. – № 1. – c. 29-33.
15. Емисс. [Электронный ресурс]. URL: https://www.fedstat.ru (дата обращения: 12.03.2021).
16. Какаулина М.О. Методика количественной оценки ненаблюдаемой экономики на региональном уровне на основе отраслевой структуры валовой добавленной стоимости // Вестник УрФУ. Серия экономика и управление. – 2018. – № 17(6). – c. 1021-1036.
17. Клевакин А.Н. Оценка негативного влияния наркорынка на социально-экономическое развитие региона // Экономика региона. – 2018. – № 14(1). – c. 253-269.
18. Лесовая Н.В. Практика оценки эффективности деятельности правоохранительных структур в зарубежных странах // Научно-практические исследования. – 2019. – № 8-4(23). – c. 37-40.
19. Лещенко Ю.Г. Финансовый мониторинг как механизм обеспечения экономической безопасности Российской Федерации // Экономическая безопасность. – 2019. – № 4. – c. 371–000.
20. МВД России. Статистика и аналитика. Состояние преступности (архивные данные). [Электронный ресурс]. URL: https://xn--b1aew.xn--p1ai/Deljatelnost/statistics (дата обращения: 12.03.2021).
21. Мвд рф. [Электронный ресурс]. URL: https://мвд.рф (дата обращения: 12.03.2021).
22. Мельникова Д.П. Оценка эффективности деятельности правоохранительных органов в Российской Федерации // Аллея науки. – 2018. – № 1(2(18)). – c. 654-656.
23. Портал госпрограмм. [Электронный ресурс]. URL: https://programs.gov.ru (дата обращения: 12.03.2021).
24. Росстат РФ. [Электронный ресурс]. URL: https://rosstat.gov.ru (дата обращения: 12.03.2021).
25. Тяптин В.Д. О Взаимосвязи «внутренней» и «внешней» оценок эффективности деятельности правоохранительных органов // Вестник ВЭГУ. – 2018. – № 2(94). – c. 89-98.
26. Финансовая социальная платформа «Финансовая возможность». Теневая экономика в России. [Электронный ресурс]. URL: http://fincan.ru/articles/94_tenevaja-ekonomika-v-rossii/ (дата обращения: 14.11.2020).
27. Фнс рф. [Электронный ресурс]. URL: https://ofd.nalog.ru (дата обращения: 12.03.2021).
28. Юнева Е.А., Авдеева И.А. Методы борьбы с теневой экономикой в странах ЕС // Вестник СГСЭУ. – 2018. – № 2(71). – c. 36-39.
29. Ярембаш А.И., Кохан Н.В. Механизм диагностики в программах противодействия теневой экономике. - Издательство ГОУ ВПО «ДонАУиГС»:, 2017. – 76-84 c.
30. Hassan M., Schneider F. Size and Development of the Shadow Economies of 157 Countries Worldwide: Updated and New Measures from 1999 to 2013. IZA Discussion Papers 10281: Institute for the Study of Labor (IZA); 2016. 436 с
31. Lev M. Yu., Medvedeva M.B., Leshchenko Yu. G., Perestoronina E.A. Spatial analysis of financial Indicators Determining the level of Ensuring the economic Security of Russia // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2021. – № 1 (109). – p. 21-34.
32. Schneider F. Estimating the Size of the Shadow Economies in Highly developed Countries: Selected New Results // CESifo DICE Report. – 2016. – № 4. – p. 45-46.
33. Schneider F., Buehn A. Shadow economy: estimation methods, problems, results and open questions // Open Economics. – 2018. – p. 1-29.

Страница обновлена: 11.10.2021 в 06:56:45