Особенности оценки теневой экономики в системе индикаторов экономической безопасности региона

Долганова Я.А.1
1 Пермский государственный национальный исследовательский университет, Россия, Пермь

Статья в журнале

Теневая экономика (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 7, Номер 4 (Октябрь-декабрь 2023)

Цитировать:
Долганова Я.А. Особенности оценки теневой экономики в системе индикаторов экономической безопасности региона // Теневая экономика. – 2023. – Том 7. – № 4. – С. 347-368. – doi: 10.18334/tek.7.4.120314.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=59886877

Аннотация:
На основе проведенного анализа показателя величины теневой экономики за период с 2017 года по 2021 год оценены значения по каждому региону Приволжского федерального округа в динамике. Ориентируясь на то, что развитие теневых процессов напрямую связано с состоянием социально-экономической системы, проведено исследование индикаторов экономической безопасности. Принимая во внимание то, что регионы Приволжского федерального округа схожи между собой по ориентации на индустриальную специализацию, но в то же время отличны друг от друга по степени развития отраслей, рассмотрены индикаторы не с позиции сравнения, а с позиции исследования изменений, происходящих в социально-экономической системе каждого региона в отдельности. С целью обобщения полученных результатов проведен кластерный анализ, по итогам которого три региона образовали один кластер, а второй кластер – оставшиеся одиннадцать регионов. Резюмируя примененные методы исследования, подтвердилась гипотеза: при невысоком уровне развития региональной социально-экономической системы, теневая экономика выступает, с одной стороны, сдерживающим фактором для наращивания регионального потенциала, но, с другой стороны, достигнутый уровень развития региональной социально-экономической системы не всегда создает сдерживающие условия для расширения теневых процессов, а, в большинстве своем, является источником для усиления рисков и угроз экономической безопасности.

Ключевые слова: экономическая безопасность региона, теневая экономика, система индикаторов экономической безопасности регионов, факторы негативного влияния, социально-экономическая система, цифровой рубль

JEL-классификация: E26, J46, O17



Введение

Экономическая безопасность субъектов Российской Федерации (регионов) заключается в состоянии защищенности их социально-экономической системы от воздействия факторов негативного влияния. Безусловно, проявление рисков и угроз на территории регионов отражает проблемы национального уровня. Регионы, обладающие более высоким уровнем социально-экономического развития, способны создавать условия по нейтрализации и предупреждению части факторов негативного влияния, нежели чем дотационные, депрессивные и узкоспециализированные регионы. Однако развитые регионы нередко подвержены значительному влиянию теневых процессов [11] (Savtsova, Patsenko, Grishanov, 2022). Масштабы теневой экономики невозможно оценить, так как статистически учитываются только официально выявленные теневые схемы и процессы [8] (Krivorotov, Kalina, Podbereznaya, 2019). В Стратегии экономической безопасности Российской Федерации до 2030 года среди вызовов и угроз обозначено сохранение значительной доли теневой экономики [1]. Несмотря на то, что указанный документ ориентирован на национальный уровень, региональные и местные уровни суммарно образуют достигнутое состояние социально-экономической системы государства [9] (Lev, 2022). С целью разработки направлений в области предупреждения рисков, связанных с теневыми процессами в регионах, необходимо разработать методический подход к оценке индикаторов теневой экономики в системе экономической безопасности. Безусловно, проблемой, связанной с достоверностью мониторинга индикаторов и отдельных показателей, будет являться учет только официально выявленных теневых процессов. Реальные масштабы теневой экономики оценить невозможно [10] (Menshikov, 2020). Определение достигнутого уровня экономической безопасности региона значимо для выявления факторов, способных оказать влияние на расширение теневых процессов. Таким образом, целью исследования является обоснование системы показателей и индикаторов оценки экономической безопасности региона для определения факторов теневой экономики. К объектам исследования отнесены четырнадцать регионов Приволжского федерального округа.

Материалы и методы

К основным материалам отнесены: данные Федеральной службы государственной статистики Российской Федерации [6, 13] и Генеральной прокураторы Российской Федерации [3], а также Федеральной налоговой службы Российской Федерации [12].

В качестве методики исследования величины теневой экономики в регионах (субъектах РФ) выбрано сопоставление данных статистической и налоговой отчетности. Методика разработана Федотовым Д.Ю., Невзоровой Е.Н., Орловой Е.Н. [15] (Fedotov, Nevzorova, Orlova, 2016). Расчет производится по формулам 1 и 2:

(1);

, (2).

где GRP – валовой региональный продукт;

W – оплата труда наемных работников (без учета скрытой оплаты труда и смешанных доходов) – легальная заработная плата;

Р – валовая прибыль экономики и валовые смешанные доходы;

Tpr чистые налоги на производство, к которым относятся налог на имущество организаций, транспортный налог и налог на землю, уплачиваемые юридическими лицами, лицензионные сборы;

GRPs – доля теневой экономики в ВРП региона, %;

PT – легальная прибыль, включенная в налоговую базу по налогу на прибыль организаций.

Для оценки экономической безопасности выбрана методика расчета результирующих индикаторов экономической безопасности региона, разработанная Цветковым В.А., Дудиным М.Н., Лясниковым Н.В. [16] (Tsvetkov, Dudin, Lyasnikov, 2019). Преимуществом методики является учет факторов, способных оказать потенциально формирующее влияние и потенциально разрушающее влияние на уровень экономической безопасности. Всего в расчет включено четыре индикатора. Первым индикатором экономической безопасности региона является индикатор качества экономического роста (ИКЭР) [16] (Tsvetkov, Dudin, Lyasnikov, 2019):

(3)

i1 – ИКЭР;

Iin цепной индекс инновационного производства;

Ip – цепной индекс суммарного производства;

Ie цепной индекс инвестиций в основной капитал.

Вторым индикатором экономической безопасности региона является индикатор качества предпринимательской активности (ИКПА) [16] (Tsvetkov, Dudin, Lyasnikov, 2019):

, (4)

I2 – ИКПА;

kb – коэффициент рождаемости;

ki коэффициент ликвидации организаций;

m – индекс финансирования программ поддержки предпринимательства.

Третьим индикатором экономической безопасности региона является индикатор диверсификации экономики (ИДЭ) [16] (Tsvetkov, Dudin, Lyasnikov, 2019):

, (5)

I3 – ИДЭ;

d0 – стоимостная доля каждого сектора ВРП на начало периода;

d1 – стоимостная доля каждого сектора ВРП на конец периода;

n – количество секторов экономики, формирующих ВРП.

Четвертым индикатором экономической безопасности региона является индикатор благосостояния населения (ИБН) [16] (Tsvetkov, Dudin, Lyasnikov, 2019):

, (6)

I4 – ИБН;

dw – доля населения с наиболее высокими доходами;

dp – доля населения с наиболее низкими доходами;

Iip – цепной индекс производительности труда;

Iso – цепной индекс социальных выплат за счет бюджета.

Если значение индикатора составляет ниже единицы, то регион испытывает заметное влияние кризисных ситуаций, чем меньше значение индикатора, тем выше вероятность наступления негативных воздействий. Достигая значения единицы, индикатор демонстрирует относительно стабильное развитие региона. Более высокие значения свидетельствуют о меньшем влиянии на регион рисков и угроз.

По причине того, что официальные статистические данные показателей для расчета всех выбранных индикаторов опубликованы до 2021 года (за 2022 год не по всем показателям достаточно исходных актуальных данных), исследование системы индикаторов экономической безопасности регионов Приволжского федерального округа проведено с 2017 года по 2021 год. В отдельных случаях результаты расчетов за 2022 год также будут учтены (при наличии исходных данных).

Включение показателя величины теневой экономики региона в систему индикаторов экономической безопасности обусловлено установлением влияния между достигнутым уровнем защищенности региональной социально-экономической системы от негативных воздействий и образованием теневых процессов. Важно учесть факторы социально-экономической системы, влекущие образование теневых процессов. Ввиду того, что выбранные для исследования индикаторы оценки экономической безопасности регионов включают достаточно разносторонние показатели, характеризующие и состояние экономического развития региона, и предпринимательскую активность в регионе, а также социальный блок, возможные источники возникновения теневых процессов могут быть выявлены в указанных составляющих. С целью комплексного обоснования факторов влияния между уровнем экономической безопасности региона и величиной теневой экономики выбран метод иерархической кластеризации – кластерный анализ. Кластерный анализ выполнен в программе IBM SPSS Statistics 19.

Результаты исследования

Итоги расчетов величины теневой экономики в регионах Приволжского федерального округа представлены в таблице 1.

Таблица 1

Величина теневой экономики в регионах Приволжского федерального округа за период с 2017 года по 2021 год, %

Регион (субъект РФ)
Приволжского федерального округа
2017 год
2018 год
2019 год
2020 год
2021 год
Республика Башкортостан
59,4
62,4
61,6
59,7
60,1
Республика Марий Эл
53,7
53,8
54,4
50,7
49,4
Республика Мордовия
54,6
53,2
54,1
56,0
54,8
Республика Татарстан
62,6
62,8
65,6
64,5
66,5
Удмуртская республика
55,1
56,0
58,4
56,1
60,9
Чувашская республика
55,2
53,4
54,4
54,3
54,8
Пермский край
63,6
64,8
64,9
61,7
66,3
Кировская область
37,2
36,7
38,6
35,5
39,5
Нижегородская область
54,7
53,4
53,7
54,2
55,1
Оренбургская область
68,2
71,8
72,0
70,0
76,0
Пензенская область
46,3
37,4
53,3
47,9
40,7
Самарская область
58,0
58,4
57,6
53,3
59,0
Саратовская область
56,7
55,3
53,9
54,0
58,5
Ульяновская область
56,5
55,8
57,2
55,7
55,8
Источник: составлено автором на основе проведенных расчетов [6, 12, 13].

Стоит отметить, что по итогам 2020 и 2021 годов налог на прибыль организации был снижен для ряда отраслей, пострадавших в результате пандемии новой коронавирусной инфекции Covid-19, поэтому возможны соответствующие расхождения в проведенных расчетах.

Согласно проведенным расчетам, самые невысокие значения величины теневой экономики среди регионов Приволжского федерального округа достигнуты за весь период исследования в Кировской области. В регионах: Республика Марий Эл, Пензенская область в 2021 году величина теневой экономики ниже 50%. Самые высокие значения показателя величины теневой экономики приходятся на Оренбургскую область, Пермский край и Республику Татарстан. Среди причин достаточно стабильной динамики роста величины теневой экономики в указанных регионах: рост неформальной занятости, а также увеличение преступлений экономической направленности, коррупционных преступлений и налоговых преступлений.

В целом тенденции роста неформальной занятости характерны фактически как для регионов Приволжского федерального округа, так и для всех регионов Российской Федерации. Неформальная занятость тесно связана с переходом многих индивидуальных предпринимателей и их сотрудников в статус самозанятых. В особенности подобные процессы были сопровождены последствием кризиса, вызванного пандемийными ограничениями и внедрены для сокращения издержек, связанных со взносами во внебюджетные фонды.

В трех регионах, в которых показатели величины теневой экономики заметно превышают значения среди остальных регионов Приволжского федерального округа, процентное соотношение нераскрытых преступлений экономической направленности стремительно возрастает к 2021 году (рис. 1–3), четверть из них – киберпреступлений [1], порядка 30% – ущерб в крупном и особо крупном размере. В период пандемии произошло быстрое развитие дистанционных технологий и колоссально возросли объемы данных, передаваемых с помощью сети Интернет, в то время как механизмы совершения преступлений характеризовались высокой степенью латентности.

Рисунок 1. Динамика нераскрытых преступлений экономической направленности в Республике Татарстан, %

Источник: [3].

Рисунок 2. Динамика нераскрытых преступлений экономической направленности в Пермском крае, %

Источник: [3].

Рисунок 3. Динамика нераскрытых преступлений экономической направленности в Оренбургской области, %

Источник: [3].

Также в регионах заметно возрастает количество выявленных преступлений коррупционной направленности за период с 2020 года по 2022 год (табл. 2). Более того, согласно сведениям, опубликованным на портале правовой статистики генпрокуратуры Российской Федерации, самое большое число коррупционных преступлений за 7 месяцев 2022 года зафиксировано в Приволжском федеральном округе – 24,2% [2].

Таблица 2

Количество официально зарегистрированных преступлений коррупционной направленности по отдельным статьям УК РФ


2017
2018
2019
2020
2021
2022
Республика Татарстан
Зарегистрировано преступлений по ст.290 УК РФ
76
67
81
164
169
200
Зарегистрировано преступлений по ст.291 УК РФ
38
74
65
174
266
286
Пермский край
Зарегистрировано преступлений по ст.290 УК РФ
22
28
38
61
18
18
Зарегистрировано преступлений по ст.291 УК РФ
43
63
81
95
78
78
Оренбургская область
Зарегистрировано преступлений по ст.290 УК РФ
62
92
98
42
73
137
Зарегистрировано преступлений по ст.291 УК РФ
28
46
94
68
61
63
Источник: составлено автором на основе [3].

Среди регионов Приволжского федерального округа с наибольшим количеством зарегистрированных налоговых преступлений: Республика Татарстан, Оренбургская область и Самарская область [3].

Комментируя относительно невысокую величину теневой экономики в Кировской области, Республике Марий Эл, Пензенской области (в сравнении с регионами Приволжского федерального округа), стоит выделить, что перечисленные регионы объединяют невысокие темпы социально-экономического развития, узкая специализированность региональной экономики. Поэтому допустимо рассмотреть гипотезу о том, что при невысоком уровне развития региональной социально-экономической системы, теневая экономика выступает, с одной стороны, сдерживающим фактором для наращивания регионального потенциала, но, с другой стороны, достигнутый уровень развития региональной социально-экономической системы не всегда создает сдерживающие условия для расширения теневых процессов, а, в большинстве своем, является источником для усиления рисков и угроз экономической безопасности.

Для нахождения доказательной базы, подтверждающей либо наоборот отклоняющей указанную гипотезу, рассмотрим полученные результаты расчетов индикаторов экономической безопасности регионов Приволжского федерального округа (табл. 3).

Таблица 3

Результаты расчетов индикаторов экономической безопасности регионов Приволжского федерального округа


2017 год
2018 год
2019 год
2020 год
2021 год
Республика Башкортостан
ИКЭР
1,191
1,382
0,894
0,789
1,168
ИКПА
1,082
1,495
1,176
1,266
1,183
ИДЭ
1,229
1,899
2,289
2,568
2,772
ИБН
1,962
0,828
3,088
0,721
2,677
Республика Марий Эл
ИКЭР
0,782
1,212
1,060
0,768
1,175
ИКПА
0,924
1,480
0,862
1,755
2,521
ИДЭ
3,331
3,038
1,388
3,093
2,878
ИБН
2,183
1,603
2,535
1,627
2,715
Республика Мордовия
ИКЭР
1,038
1,180
1,185
1,164
1,195
ИКПА
1,424
1,203
1,001
0,909
1,425
ИДЭ
3,101
2,630
2,923
2,319
2,360
ИБН
1,674
1,610
2,214
1,669
2,608
Республика Татарстан
ИКЭР
1,056
1,185
1,097
0,959
1,217
ИКПА
0,829
1,798
0,937
1,304
1,253
ИДЭ
2,704
1,409
1,621
1,410
1,969
ИБН
2,815
0,835
2,895
0,772
2,787
Удмуртская Республика
ИКЭР
1,014
1,036
1,047
0,828
1,106
ИКПА
1,039
1,249
1,291
1,205
1,354
ИДЭ
2,496
0,985
0,807
1,672
1,546
ИБН
2,740
1,105
2,274
1,019
2,405
Чувашская Республика
ИКЭР
1,026
1,041
1,132
1,029
1,055
ИКПА
1,349
1,789
1,135
1,234
2,263
ИДЭ
2,499
1,081
1,065
1,556
2,526
ИБН
2,184
1,311
2,445
1,333
2,539
Пермский край
ИКЭР
1,049
1,156
0,983
0,971
1,023
ИКПА
1,374
1,156
0,854
1,183
1,172
ИДЭ
3,041
2,276
1,315
1,763
2,194
ИБН
2,407
0,882
2,648
0,822
2,747
Кировская область
ИКЭР
0,969
1,108
1,049
1,096
1,163
ИКПА
1,742
1,522
1,092
1,545
1,800
ИДЭ
2,704
1,480
0,974
2,476
2,435
ИБН
2,161
1,149
2,076
1,137
2,471
Нижегородская область
ИКЭР
0,982
1,035
1,118
0,873
0,841
ИКПА
0,792
1,043
0,958
1,074
1,026
ИДЭ
2,531
1,726
1,895
1,943
2,651
ИБН
2,916
1,054
2,694
0,875
2,432
Оренбургская область
ИКЭР
1,075
1,052
1,202
0,865
1,235
ИКПА
1,536
1,610
1,023
1,139
1,853
ИДЭ
2,507
2,734
2,284
1,309
1,621
ИБН
2,294
1,086
2,387
1,008
2,512
Пензенская область
ИКЭР
0,954
1,281
0,776
1,323
0,974
ИКПА
1,344
1,281
0,812
1,161
1,308
ИДЭ
4,335
1,889
3,016
2,855
2,146
ИБН
2,679
1,195
1,874
1,298
2,623
Самарская область
ИКЭР
1,053
1,056
1,085
0,957
1,033
ИКПА
1,039
1,398
0,814
0,815
1,087
ИДЭ
2,729
1,277
1,493
2,307
2,939
ИБН
2,873
0,744
2,563
0,720
2,738
Саратовская область
ИКЭР
0,999
1,120
1,178
1,100
1,052
ИКПА
1,139
1,553
1,118
1,273
1,586
ИДЭ
2,467
0,802
1,501
2,576
2,403
ИБН
2,392
0,811
2,090
0,934
2,930
Ульяновская область
ИКЭР
0,907
0,972
1,363
0,918
1,004
ИКПА
0,875
1,425
1,041
1,107
1,337
ИДЭ
2,941
3,400
3,667
4,333
3,817
ИБН
2,517
0,971
2,430
0,919
2,394
Источник: составлено автором на основе проведенных расчетов [6, 12, 13].

На основе полученных результатов расчетов индикаторов экономической безопасности республики Башкортостан можно сделать следующий вывод: динамика индикаторов качества предпринимательской активности и диверсификации экономики демонстрирует положительную тенденцию за весь период исследования. Положительная тенденция связана с тем, что значения по каждому году превышают единицу, что означает достаточный уровень развития региона. Подтверждением полученных расчетов выступает то, что республика Башкортостан относится к крупным индустриальным регионам Приволжского федерального округа с диверсифицированной экономикой [4, 5] (Dolganova, 2020, 2023). Нестабильная динамика характерна для оставшихся двух исследуемых индикаторов: индикатора экономического роста и индикатора благосостояния населения. Относительно индикатора экономического роста снижение его значений приходится на период с 2019 года по 2020 год. Не стоит связывать подобную тенденцию только с внешними проявлениями кризиса, источником которого стала пандемия. Среди объективных причин: снижение объемов суммарного производства, связанного с недостаточной степенью развитости отдельных секторов экономики, узкая специализация экспорта. Значение индикатора благосостояния населения составило меньше единицы в 2018 году и в 2020 году. К причинам невысокого значения индикатора в 2018 году стоит отнести снижение объемов социальных выплат, а в 2020 году – снижение реальных доходов населения (превышение среднероссийского темпа снижения в 1,5 раза).

Для Республики Марий Эл характерна тенденция достижения значений меньше единицы по индикатору экономического роста в 2017 и в 2020 годах. Если для 2020 года общей причиной снижения экономического роста является кризис пандемии новой коронавирусной инфекции, то для 2017 года среди ключевых факторов, обуславливающих негативное влияние на экономическое развитие, стоит объективно отметить узкую специализацию региона, а также его дотационность. Среди выявленной причины в ходе проведенного анализа – невысокий объем инвестиций в основной капитал. Следующим индикатором, продемонстрировавшим значения ниже единицы, стал индикатор качества предпринимательской активности в 2017 году и в 2019 году. Среди факторов, оказавших негативное влияние, высокий процент ликвидированных организаций. Подобное обусловлено невысоким уровнем развития предпринимательской среды, первопричиной чего является низкий уровень доходов населения и, соответственно, невысокий уровень жизни региона в целом.

В Республике Мордовия только в 2020 году индикатор качества предпринимательской активности продемонстрировал значения ниже единицы. Стоит отметить, что в ходе анализа учитывались только значения региона, не проводилось его сравнение с другими регионами, входящими в состав федерального округа. Поэтому относительное стабильное положение в плане экономической безопасности можно отметить для исследуемого региона. Однако это еще не свидетельствует об отсутствии угроз и рисков. Согласно результатам проведенного исследования величины теневой экономики, результат показателя у Республики Мордовия находится достаточно на высоком уровне (более 50%).

Сразу три индикатора за исследуемый период в республике Татарстан продемонстрировали кризисные значения: индикатор экономического роста в 2020 году, индикатор качества предпринимательской активности в 2017 году и в 2019 году, индикатор благосостояния населения в 2018 году и в 2020 году. Среди факторов снижения: уменьшение объемов производства инновационной продукции, что привело в 2020 году к снижению общего объема производства; по отдельным периодам снижение расходов бюджета на социальные выплаты.

Как и для большинства регионов, для Удмуртской республики характерно снижение индикатора экономического роста в 2020 году. Значения индикатора диверсификации экономики меньше единицы в 2018 году и в 2019 году. Отрицательную динамику демонстрируют следующие сектора: сельское хозяйство, деятельность в области информационной связи, деятельность гостиниц и предприятий общественного питания, образование.

Для всех индикаторов экономической безопасности Чувашской Республики характерны значения выше единицы, что свидетельствует об относительно стабильном состоянии развития региональной социально-экономической системы. Однако показатель величины теневой экономики находится на высоком уровне.

Для Пермского края значения ниже единицы характерны для индикатора экономического роста в 2019 году и в 2020 году, индикатора качества предпринимательской активности в 2019 году, индикатора благосостояния населения в 2017 году и в 2019 году. Среди основных факторов негативного влияния: увеличение числа ликвидированных организаций, уменьшение расходов бюджета на социальные выплаты.

Значения двух индикаторов экономической безопасности Кировской области меньше единицы: в 2017 году у индикатора экономического роста и в 2019 году у индикатора диверсификации экономики. Отрицательная динамика наблюдается в таких отраслях как: добыча полезных ископаемых, водоснабжение, строительство и др.

Для Нижегородской области характерны значения ниже единицы по следующим индикаторам: по индикатору экономического роста в 2017 году и в 2019–2020 гг., по индикатору качества предпринимательской активности в 2017 году и в 2019 году, по индикатору благосостояния населения в 2019 году. К ключевым негативным факторам можно отнести: уменьшение объемов инновационного производства в 2017 году и в 2019–2020 гг., снижение рождаемости.

Для Оренбургской области в 2020 году индикатор качества предпринимательской активности продемонстрировал значения ниже единицы.

В Пензенской области за весь исследуемый период значения ниже единицы характерны для индикатора экономического роста в 2017 году и в 2019 году, а также для индикатора предпринимательской активности в 2019 году. Среди основных причин: снижение объемов производства и увеличение количества ликвидированных организаций.

В Самарской области индикатор экономического роста в 2019 году достигает значения ниже единицы, а также индикатор качества предпринимательской активности в 2019–2020 гг., индикатор благосостояния населения в 2018 году и в 2020 году. К факторам негативного влияния стоит отнести: значительное увеличение числа ликвидированных организаций, снижение расходов бюджета на социальные выплаты, а также значительное уменьшение индекса производительности труда по отдельным исследуемым периодам.

В Саратовской области значения индикатора экономического роста ниже единицы в 2017 году, в 2018 году – у индикатора диверсификации экономики, в 2018 году и в 2020 году – у индикатора благосостояния населения. Основные причины: отрицательная динамика в развитии секторов сельского хозяйства, электроэнергетическом секторе и др.; снижение расходов по социальным выплатам.

Для Ульяновской области значения индикаторов экономической безопасности ниже единицы: в 2017–2018 гг., а также в 2020 году по индикатору экономического роста; в 2018 году по индикатору качества предпринимательской активности; в 2020 году по индикатору благосостояния населения. Ключевые факторы негативного влияния: снижение объемов инновационного производства, увеличение числа ликвидированных организаций, снижение производительности труда.

Общей положительной тенденцией для регионов Приволжского федерального округа является то, что абсолютно у всех регионов в 2021 году значения индикаторов экономической безопасности выше единицы.

Стоит отметить, что достигнутые значения индикаторов больше единицы еще не свидетельствуют о достаточном уровне экономической безопасности региона. Исследование базируется не на сравнении регионов, а на анализе динамики изменений по каждому региону в отдельности. Поэтому динамика значений индикаторов выше единицы означает, что субъекту Российской Федерации удается наращивать региональный потенциал, наблюдаются определенные тенденции в развитии социально-экономической системы, но на ряду с этим влияние негативных воздействий может также нарастать.

С целью выявления зависимости между полученными значениями по расчетам индикаторов экономической безопасности регионов и величиной теневой экономики, возможно проведение кластерного анализа. Результаты кластерного анализа по всем индикаторам экономической безопасности и величины теневой экономики регионов представлены в виде дендрограммы (рис. 4).

Рисунок 4. Результаты кластерного анализа индикаторов экономической безопасности и величины теневой экономики регионов Приволжского федерального округа

Источник: составлено автором на основе проведенных расчетов в программе IBM SPSS Statistics 19.

По масштабированному расстоянию на уровне 5 единиц происходит разделение на два кластера. Первый кластер составляют регионы: Республика Башкортостан, Пермский край, Республика Татарстан, Ульяновская область, Самарская область, Удмуртская республика, Республика Марий Эл, Нижегородская область, Республика Мордовия, Саратовская область, Чувашская республика. Второй кластер – Оренбургская область, Кировская область, Пензенская область. Регионы второго кластера, кроме Оренбургской области, отличны от остальных регионов Приволжского федерального округа по критерию относительно небольшой величины теневой экономики. В то же время для Оренбургской области напротив характерны самые высокие значения величины теневой экономики. Объединяющим критерием трех регионов выступают стабильно высокие значения по следующим индикаторам: качества предпринимательской активности, диверсификации экономики, благосостояния населения. Фактически главные причины теневой экономики и негативное воздействие на экономическую безопасность составляют региональные процессы экономического развития, связанные с недостаточным объемом инвестиций в основной капитал. Безусловно, теневые процессы, происходящие в инвестиционной сфере, приводят к дестабилизирующим последствиям, которые, в свою очередь, оказывают негативное влияние на производственную составляющую, а также на социально-экономическое развитие региона в целом [2] (Burov, 2022).

Для регионов, образовавших первый кластер, характерна высокая доля теневой экономики. Несмотря на то, что регионы кластера невозможно определить как регионы одной типовой принадлежности, однако подтверждается выдвинутая гипотеза о том, что развитая региональная социально-экономическая система не создает сдерживающие условия для расширения теневых процессов. Подтверждением выступают такие крупные индустриальные регионы как: Республика Татарстан, Пермский край, Нижегородская область, Самарская область, Саратовская область, Республика Башкортостан. Также необходимо отметить, для указанных регионов кластера характерны резкие изменения в значениях исследуемых индикаторов экономической безопасности, что еще раз подтверждает уязвимость относительно развитой региональной социально-экономической системы к негативным воздействиям. Таким образом, необходимо разрабатывать направления в области предупреждения и минимизации рисков и угроз экономической безопасности регионов, учитывая тот факт, что на теневые процессы также оказывает значительное влияние на состояние социально-экономической системы [7, 14] (Karavaeva, Lev, 2023, Fedorov, Ermakova, Gureeva, 2021).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

На основе проведенного исследования стоит обозначить инструменты и направления в области снижения теневых процессов в регионах. Логично распределить рекомендации по следующим уровням: национальный, региональный и местный.

Одним из способов снижения величины теневой экономики в Российской Федерации становится внедрение цифрового рубля в экономику как третьей формы национальной валюты. Эмиссию цифрового рубля обеспечивает Центральный банк Российской Федерации. Каждому цифровому рублю будет присвоен уникальный код. Транзакции, совершаемые с цифровыми рублями, будут более прозрачными, нежели чем при проведении привычных наличных и безналичных расчетов. При использовании цифрового рубля, в особенности при распределении бюджетных средств (как пример, исполнение государственного заказа) снижается вероятность нецелевого использования выделенных средств, так как движение цифрового рубля возможно проследить.

Характер мер по предупреждению теневых процессов на региональном уровне имеет ряд уникальных особенностей, напрямую зависящих от типовой принадлежности исследуемых регионов. Субъекты Российской Федерации, входящие в состав Приволжского федерального округа, имеют явно выраженную индустриальную направленность. Поэтому происходящие теневые процессы не редко рассматриваются в системе вертикальной интегрированности множества хозяйствующих субъектов, участвующих в производственных процессах: от добычи полезных ископаемых до дальнейшей их обработки. Статистические данные демонстрируют рост налоговых преступлений. Значительное количество совершенных налоговых преступлений и правонарушений приходится на МСП. Безусловно, с переходом на ЭДО прозрачность операций повышается, поэтому процесс выявления противоправных действий несколько ускоряется. Из-за волатильности цен на ресурсы и продукцию закономерно изменяется налоговая база хозяйствующего субъекта. При увеличении налоговой базы для хозяйствующих субъектов логичным является снижение финансовых результатов, что также может приводить к росту убытков. Функционирование предпринимательских структур в постковидное время, во время санкций усложняет бизнес-процессы. Происходит рост затрат, связанных с поиском новых контрагентов, заключением контрактов, принятием новых условий, которые возникают в том числе из-за поправок и изменений в нормативно-правовой базе. Особое негативное значение составляет федерализация бизнеса, которая часто создает сдерживающий рост для местных производителей. Поэтому на региональных рынках остаются более устойчивые к внешним проявлениям предпринимательские структуры. Среди рекомендаций по снижению теневых процессов в предпринимательском секторе можно предложить развитие систем государственной и региональной поддержки МСП посредством различных целевых программ. В условиях санкций подобные меры по налоговым льготам действуют для IT-отрасли, а также меры финансовой поддержки – для сельскохозяйственных предприятий и индивидуальных предпринимателей.

Как правило, для местного уровня достаточно сложно предложить действенные мероприятия по снижению теневой экономики. Так как рассматривая один из ключевых источников проявления теневой экономики как коррупционные преступления, стоит отметить, что в основном большее количество коррупционных преступлений приходится именно на указанный уровень управления. Коррупционные схемы с земельными участками, муниципальной собственностью, строительством имеют достаточно сложный и длительный процесс выявления. Поэтому развитие мер по выявлению подобного вида преступлений заключается в совершенствовании экономических подходов к оценке подобных противоправных действий.

В системе экономической безопасности предупредить процессы теневой экономики возможно при создании условий, направленных на эффективную поддержку предпринимательской среды, уменьшение волатильности цен на продукцию и ресурсы. В целом особую значимость составляют именно те условия, которые ориентированы на снижение различных экономических шоков, которые вызваны геополитическими изменениями, внешнеэкономическими проявлениями.

[1] ПРАВО RU [Электронный ресурс]. URL: http:// https://pravo.ru/news/234052/?ysclid=lqwlxqwk5u252872417 (дата обращения: 02.01.2024).

[2]Первый Севастопольский (федеральное значение) [Электронный ресурс]. URL: https://sev.tv/news/75325.html?ysclid=lqwoes68um33895941 (дата обращения: 02.01.2024).

[3]Бизнес Online [Электронный ресурс]. URL: https://www.business-gazeta.ru/news/536161?ysclid=lqwou6ekx433865614 (дата обращения: 02.01.2024).


Источники:

1. Указ Президента РФ от 13 мая 2017 г. N 208 «О стратегии экономической безопасности Российской Федерации на период до 2030 года». Garant.ru. [Электронный ресурс]. URL: http:// www.garant.ru (дата обращения: 07.12.2023).
2. Буров В.Ю. Инвестиционная политика государства как инструмент экономического роста // Вестник Забайкальского государственного университета. – 2022. – № 3. – c. 88-95. – doi: 10.21209/2227-9245-2022-28-3-88-95.
3. Генеральная прокуратура РФ. [Электронный ресурс]. URL: http://genproc.gov.ru/ (дата обращения: 07.12.2023).
4. Долганова Я.А. Оценка и прогнозирование индикаторов обеспечения экономической безопасности регионов: на примере Приволжского Федерального округа. / дис.,.. кандидата экономических наук: 08.00.05. Место защиты: Институт проблем рынка Российской академии наук. - Пермь, 2020. – 190 c.
5. Долганова Я.А. Условия улучшения продовольственной безопасности как фактора обеспечения экономической безопасности региона // Экономическая безопасность. – 2023. – № 2. – c. 569-594. – doi: 10.18334/ecsec.6.2.117855.
6. ЕМИСС Государственная статистика (официальные статистические показатели) [информационно – аналитический ресурс]. [Электронный ресурс]. URL: https://www.fedstat.ru/ (дата обращения: 29.12.2023).
7. Караваева И.В., Лев М.Ю. Социальная составляющая экономической безопасности современной России // Экономическая безопасность. – 2023. – № 4. – c. 1217-1234. – doi: 10.18334/ecsec.6.4.118476.
8. Криворотов В.В., Калина А.В., Подберезная М.А. Оценка масштабов распространения теневой экономики на региональном уровне // Вестник УрФУ. Серия: Экономика и управление. – 2019. – № 4. – c. 540-555. – doi: 10.15826/vestnik.2019.18.4.027.
9. Лев М.Ю. О возрастании значимости исследований национальной безопасности в современной экономической науке // Экономическая безопасность. – 2022. – № 1. – c. 303-338. – doi: 10.18334/ecsec.5.1.114415.
10. Меньшиков А.С. Методы оценки количественной составляющей теневой экономики Российской Федерации // Теневая экономика. – 2020. – № 3. – c. 111-126. – doi: 10.18334/tek.4.3.110873.
11. Савцова А.В., Паценко О.Н., Гришанов С.М. Масштабы российской теневой экономики в современных реалиях // Вестник Северо-Кавказского федерального университета. – 2022. – № 3. – c. 122-130. – doi: 10.37493/2307-907X.2022.3.16.
12. Федеральная налоговая служба. [Электронный ресурс]. URL: https://www.nalog.gov.ru/rn77/ (дата обращения: 29.12.2023).
13. Федеральная служба государственной статистики. [Электронный ресурс]. URL: http://www.gks.ru (дата обращения: 29.12.2023).
14. Федоров М.А., Ермакова Е.А., Гуреева О.В. Основные критерии для оценки теневой экономики на современном этапе социально-экономического развития России и регионов // Теневая экономика. – 2021. – № 1. – c. 19-40. – doi: 10.18334/tek.5.1.112064.
15. Федотов Д.Ю., Невзорова Е.Н., Орлова Е.Н. Налоговый метод расчета величины теневой экономики российских регионов // Финансы и кредит. – 2016. – № 15. – c. 20-33.
16. Цветков В. А., Дудин М. Н., Лясников Н. В. Аналитические подходы к оценке экономической безопасности региона // Экономика региона. – 2019. – № 1. – c. 1-12. – doi: 10.17059/2019-1-1.

Страница обновлена: 30.01.2024 в 16:50:01