Теневая экономика региона: аналитика и оценка масштабов
Чеченова Л.М.1
1 Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I
Статья в журнале
Теневая экономика (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Том 8, Номер 4 (Октябрь-декабрь 2024)
Аннотация:
Анализ исследований по вопросу оценки уровня и масштабов распространения теневой экономики в России показал наличие значительной доли теневого сектора – на уровне от 15 до 86% в зависимости от региональной принадлежности. Значительная дифференциация данного значения обосновывает необходимость наличия методического инструментария оценки теневизации экономики региона, а также возможность его потенциальной применимости наряду с различиями в социальном и хозяйственно-экономическом положении регионов России. Кроме того, по итогам 3 квартала 2024 г. численность населения, занятого в неформальном секторе экономики. достигла порядка 16 млн. человек, с ростом в 112% в сравнении аналогичным показателем прошлого года, что составляет 21% от совокупной численности занятого населения. По данным региональных подразделений ФСГС наибольший рост неформальной занятости установлен в г. Москва - 156% (до 1 млн. человек), г. Санкт-Петербург - 144% (до 300 тыс. человек), и г. Севастополь - 145%. Основной целью настоящего исследования является разработка регламента оценки теневого сектора экономики по отдельным направлениям хозяйственно-экономической деятельности региона. Научно-практическая значимость исследования заключается в возможности применения методического инструментария для оценки теневизации в целях обеспечения экономической безопасности регионов России.
Ключевые слова: теневая экономика, оценка масштабов, регионы России
JEL-классификация: E26, J46, O17, R11, R12, R13, R58
Введение
Экономика регионов России достаточно дифференцирована по уровню теневой составляющей, что определяется неравномерностью пространственного развития страны, а также неоднородностью факторов формирования, распространения и роста теневой экономики. Наибольший интерес в рамках настоящего исследования представляет Московская область, поскольку является ключевым регионом России с высокой экономической активностью, развитой инфраструктурой, промышленным потенциалом и выгодным экономическим положением, что делает его экономику значимой для страны. Однако наличие значительных объемов неформальной хозяйственной деятельности порождает риски и нестабильность в экономике региона, что требует разработки методических подходов к оценке масштабов теневизации экономики в целях обеспечения его экономической безопасности.
Литературный обзор в рамках исследования
Рассмотрению отдельных положений развития теории экономической безопасности и методологии анализа и оценки теневого сектора региональной и национальной экономик посвящено большое количество научно-практических работ. В своем исследования мы опирались на опыт ряда исследователей. Авторы [3] уделяют особое внимание мониторингу факторов, способствующих формированию и распространению теневизации экономического сектора экономики через призму рисков и угроз экономической безопасности региональной и национальной экономик. Заслуживает отдельного внимания систематизированные рекомендации организаций мирового сообщества [1] в части методологического базиса к структуризации показателей, позволяющих проанализировать и оценить теневую деятельность в разрезе отраслей национальной экономики. Кроме того, представляют интерес результаты, полученные в ходе рассмотрения методических подходов к оценке теневого сектора экономики [14, 11, 2, 12], масштабов его распространения в регионах России и способов сокращения в стране и регионах, что значительно расширяет архитектуру настоящего исследования. Подходы к решению проблем теневой экономики на основе оценки угроз экономической безопасности региона раскрыты в [13]. Разработанная авторами методика оценки ущерба, наносимого теневой экономики, позволяет концептуализировать факторы, минимизующие негативное влияние теневизации на экономику региона.
Значительное количество исследований посвящено вопросам анализа и оценки масштабов теневого сектора экономики, что подтверждает актуальность тематики настоящей работы.
Цель исследования: разработка регламента оценки теневого сектора экономики по отдельным направлениям хозяйственно-экономической деятельности региона.
Авторская гипотеза исследования: ключевыми факторами, оказывающими влияние на масштабы распространения теневого сектора экономики на мезоуровне, являются производственная структура и социально-экономической развитие региона, что дает основание оценивать масштабы распространения по социальным и хозяйственно-экономическим показателям.
Методология и информационная основа исследования.
Информационная основа исследования формируется по официальным данным, Федеральной службы государственной статистики, Федеральной налоговой службы по Московской области, Федеральной таможенной службы РФ, информационным ресурсам порталов «СПАРК-Интерфакс» и «Экспорт и импорт России по товарам и странам», прочих экспертных и аналитических организаций.
Теоретико-методологической основой исследования выступают теория экономической безопасности, методические подходы к оценке по ключевым индикаторам региональной экономики - валовый региональный продукт, уровень безработицы, объемы инвестиций и пр. Объектом исследования являются показатели экономической деятельности Московской области.
Результаты
Результатом настоящего исследования является оценки уровня теневой экономики региона по отдельным направлениям хозяйственно-экономической деятельности в следующей последовательности:
1. Оценка производится с применением налогового метода, информационной базой являются статистические данные за анализируемый период, опубликованные на официальных порталах Федеральной службы государственной статистики, Правительства Московской области. Порядок и результаты расчета сведены в таблице Таблица 1.
Таблица 1
Расчет доли теневой экономики налоговым методом
Показатели
|
2020
г.
|
2021
г.
|
2022
г.
|
Валовый
региональный продукт (ВРП), млрд. руб.
|
5
406
|
6
809
|
7
720
|
Доходы,
млрд. руб.
|
805
|
927
|
868
|
Поступления
налоговых платежей, млрд. руб.
|
97
|
107
|
116
|
Доля
теневой экономики в ВРП, %
|
58
|
46
|
53
|
Доля теневой экономики в ВРП, за 2020-2022 гг. снизилась на 5%. Однако доля теневой экономики показывает высокие значения на протяжении всего рассматриваемого периода.
2. Оценка по методике соотнесения реальной величины ВРП и примерной величины ВРП учитывает значение численности занятых и безработных, как ключевого показателя, обеспечивающего стабильность социально-экономического развития региона с учетом того, что в регионе наблюдается постоянное изменение темпов экономической активности.
Таблица 2
Оценка примерной величины ВРП
Показатели
|
2020 г.
|
2021 г.
|
2022 г.
|
Официально
зарегистрированная численность занятых
|
850,09
|
863,79
|
842,88
|
Производительность
труда
|
3422
|
3488
|
5467
|
Общее число
отработанных одним занятым за год
|
0,25
|
0,25
|
0,15
|
Примерная
величина ВРП (ПРВРП)
|
722649
|
746133
|
710439
|
Высокая отрицательная разница между реальным ВРП и ПРВРП указывает на то, что трудовые ресурсы (численность занятых и их производительность) вносят значительную, но не полную часть в формирование ВРП.
3. Оценка методом расхождения численности
официально занятого и безработного населения допускает [15],
что состав основной рабочей силы теневой экономики формируется за счет
численности населения, официально незарегистрированных в качестве безработных.
При
этом в расчете учитываются данные служб занятости (ЧЭАНсз) по
совокупной численности экономически активного населения (ЧЭАН),
количеству официально зарегистрированных безработных (ЧОЗБ) и
численности безработных (ЧБ). Базовый показатель ( ), исчисляемый как
отношение разности по численности безработного населения по данным служб
занятости и разности по численности официально зарегистрированного безработного
населения, определяется в следующем порядке:
,
Исходные данные для расчета за период с 2020 по 2022 гг. и
полученные результаты представлены в таблице Таблица 3.
Таблица 3
Характеристика занятости населения
Показатели
занятости, тыс. чел.
|
2020
г.
|
2021
г.
|
2022
г.
|
Исходные
данные для расчета
| |||
Численность
занятого населения
|
3422
|
3488
|
5467
|
Численность
безработного населения
|
149
|
124
|
131
|
Численность
безработного населения, официально зарегистрированного и состоящего на учете
в службе занятости
|
114
|
71,5
|
29,1
|
Численность
экономически активного населения
|
3571
|
3612
|
5598
|
Результаты
расчета
| |||
|
35
|
52,5
|
101,9
|
|
3457
|
3540,5
|
5568,78
|
|
0,010
|
0,015
|
0,018
|
Индикатор демонстрирует рост с 0,010 в 2020 г.
до 0,018 в 2022 г., что свидетельствует о разнице между численностью официально
зарегистрированных безработных и безработных, зафиксированных в результате
опроса службы занятости. Рост индикатора указывает на повышенную степень
неофициальной безработицы.
4. Оценка методом, учитывающим объемы теневой занятости населения, актуальна, поскольку Московская область – это регион с высоким уровнем официально занятого населения и разнообразной экономической структурой, что создает благоприятные условия для развития неформального рынка труда. Исходные данные и результаты расчета представлены в таблице Таблица 4.
Таблица 4
Исходные данные для расчета уровня теневой занятости
Показатели
|
2020
г.
|
2021
г.
|
2022
г.
|
Исходные
данные для расчета
| |||
Численность
населения, не входящего в состав рабочей силы, по полу и возрастным группам,
в возрасте 15-64 лет, тыс. чел.
|
2153
|
2233
|
2316
|
Численность
безработных граждан, зарегистрированных в государственных учреждениях службы
занятости населения, тыс. чел.
|
114
|
71,5
|
29,1
|
Численность
родившихся за год, тыс. чел.
|
73
|
68
|
73
|
Численность
женщин в декретном отпуске, тыс. чел.
|
31,8
|
31,1
|
29,7
|
Численность
работающих инвалидов, состоящих на учете в системе обязательного пенсионного
страхования, тыс. чел.
|
20
|
22
|
24
|
Численность
пенсионеров, получающих пенсии в соответствии с ФЗ «О страховых пенсиях», не
достигших общеустановленного пенсионного возраста (неработающих), тыс. чел.
|
35
|
36
|
37
|
Численность
неработающих трудоспособных лиц, осуществляющих уход за нетрудоспособными
гражданами, тыс. чел.
|
10
|
10
|
11
|
Объем валового
регионального продукта, млрд. руб.
|
5406
|
6809
|
7720
|
Выручка (нетто)
от продажи товаров, продукции, работ, услуг (млрд. руб.) за минусом НДС,
акцизов и иных аналогичных обязательных платежей).
|
85423
|
85910
|
92368
|
Фонд начисленной
заработной платы работников по полному кругу организаций, млрд. руб.
|
71774
|
67564
|
73019
|
Величина
прожиточного минимума на одного жителя (по оценке за год), тыс. руб.
|
13649
|
18346
|
19349
|
НДФЛ и налог на
совокупный доход, млрд. руб.
|
1320
|
1400
|
1500
|
Результаты
расчета
| |||
Оценка
потенциальной численности занятых в теневом секторе, тыс. чел.
|
-6,8
|
11,4
|
61,2
|
Оценка
«теневого» фонда оплаты труда, млрд. руб.
|
31,8
|
31,1
|
29,7
|
Оценка
«теневого» оборота - выручки, млрд. руб.
|
-2448
|
4240,8
|
23941,44
|
Оценка теневого
валового регионального продукта, млрд. руб.
|
-149291
|
280802
|
1385411
|
Оценка
потенциального объема неполученных налоговых отчислений, млрд. руб.
|
-10587
|
21698
|
129626
|
Общие тенденции показывают рост теневой экономики, что выражается в увеличении числа занятых в теневом секторе, выручки и валового регионального продукта, а также недополученных налоговых отчислений.
5. Методика, позволяющая соотнести данные по численности населения, занятого в теневом секторе экономики региона, и социально-экономическими показателями региона, требует построения корреляционно-регрессионной модели, исходная выборка факторов которой представлена в таблице Таблица 5.
Таблица 5
Выборка факторов корреляционно-регрессионной модели
Наименование факторов модели
|
2020 г.
|
2021 г.
|
2022 г.
|
X1 -
Численность населения, не входящего в состав рабочей силы, по полу и
возрастным группам, в возрасте 15-64 лет, тыс. чел.
|
2153
|
2233
|
2316
|
X2 -
Численность безработных граждан, зарегистрированных в государственных
учреждениях службы занятости населения, тыс. чел.
|
114
|
71,5
|
29,1
|
X3 -
Оценка численности женщин в декретном отпуске, тыс. чел.
|
31,8
|
31,1
|
29,7
|
X4 -
Численность работающих инвалидов, состоящих на учете в системе обязательного
пенсионного страхования, тыс. чел.
|
20
|
22
|
24
|
X5 -
Численность пенсионеров, получающих пенсии в соответствии с Федеральным
законом «О страховых пенсиях», не достигших общеустановленного пенсионного
возраста (неработающих), тыс. чел.
|
35
|
36
|
37
|
X6 -
Численность неработающих трудоспособных лиц, осуществляющих уход за
нетрудоспособными гражданами, тыс. чел.
|
10
|
10
|
11
|
Y -
Оценка потенциальной численности занятых в теневом секторе, тыс. чел.
|
-6,8
|
11,4
|
61,2
|
Далее формируется матрица корреляции на основе статистических данных за период в 10 лет (в целях получения максимально достоверного результата), фрагмент которой представлен в Таблица 6.
Таблица 6
Фрагмент матрицы корреляции
|
X1
|
X2
|
X3
|
X4
|
X5
|
X6
|
Y
|
X1
|
1,00
|
-1,00
|
-0,98
|
1,00
|
1,00
|
0,87
|
0,97
|
X2
|
-1,00
|
1,00
|
0,98
|
-1,00
|
-1,00
|
-0,87
|
-0,97
|
X3
|
-0,98
|
0,98
|
1,00
|
-0,98
|
-0,98
|
-0,94
|
-1,00
|
X4
|
1,00
|
-1,00
|
-0,98
|
1,00
|
1,00
|
0,87
|
0,97
|
X5
|
1,00
|
-1,00
|
-0,98
|
1,00
|
1,00
|
0,87
|
0,97
|
X6
|
0,87
|
-0,87
|
-0,94
|
0,87
|
0,87
|
1,00
|
0,97
|
Y
|
0,97
|
-0,97
|
-1,00
|
0,97
|
0,97
|
0,97
|
1,00
|
В результате, наибольшее влияние на состояние численности занятых в теневом секторе оказывают такие факторы как численность населения, не входящего в состав рабочей силы, по полу и возрастной группе (15-64 лет), численность работающих инвалидов, состоящих на учете в системе обязательного пенсионного страхования и численность неработающих трудоспособных лиц, осуществляющих уход за нетрудоспособными гражданами.
Заключение
Проведенное исследование позволило сформулировать следующий основной его вывод: в совокупности результатов, полученных путем расчета и анализа показателей, можно отметить достаточно высокий уровень теневизации экономики исследуемого региона за анализируемый период, что подтверждается увеличением числа занятых в теневом секторе, ростом выручки и валового регионального продукта, а также увеличением неполученных налоговых отчислений.
Источники:
2. Беркович М.И., Шурыгин А.А. Теневая экономика в России: экономико-статистическая оценка масштаба и меры по его сокращению в стране и регионах // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции прогноз. – 2021. – № 5. – c. 70-84. – doi: 10.15838/esc.2021.5.77.4.
3. Богомолова И.П., Хорев А.И., Королев М.И., Василенко И.Н., Шайкин Д.В. Исследование особенностей формирования теневой экономики, как фактора риска и угрозы экономической безопасности России // Теневая экономика. – 2023. – № 2. – c. 145-160. – doi: 10.18334/tek.7.2.117599.
4. Ria.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://ria.ru/20230608/yugra-1877096232.html (дата обращения: 16.12.2024).
5. Данные статистического портала «Экспорт и импорт России по товарам и странам». Ru-stat.su. [Электронный ресурс]. URL: https://ru-stat.su/date-Y2020-2022/RU71100/import/world (дата обращения: 16.12.2024).
6. Информационные ресурсы Управления Федеральной службы государственной статистики по Московской области. [Электронный ресурс]. URL: https://72.rosstat.gov.ru/.
7. Информационные ресурсы Федеральной службы государственной статистики. Gks.ru. [Электронный ресурс]. URL: http://www.gks.ru (дата обращения: 16.12.2024).
8. Информационные ресурсы Федеральной налоговой службы по Московской области. Nalog.gov.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://www.nalog.gov.ru/rn86/ (дата обращения: 16.12.2024).
9. Информационные ресурсы портала «СПАРК-Интерфакс». Spark-interfax.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://spark-interfax.ru/ (дата обращения: 16.12.2024).
10. Информационные ресурсы Федеральной таможенной службы РФ. Customs.gov.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://customs.gov.ru/folder/527 (дата обращения: 16.12.2024).
11. Колесникова О.С. Оценка масштабов распространения теневой экономики в регионах России // Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. – 2022. – № 4(72). – url: https://eee-region.ru/article/7218/.
12. Костин А.В. Методы оценки теневой экономики на региональном уровне // Регион: Экономика и Социология. – 2018. – № 3(99). – c. 21-37. – doi: 10.15372/REG20180302.
13. Куклин А.А., Агарков Г.А. Теневая экономика региона: особенности проявления и методы диагностики // Экономика региона. – 2005. – № 1(1). – c. 39-53.
14. 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.
15. Федорова М.А. К вопросу о методах оценки уровня теневой экономики национального хозяйства // Социально-экономические явления и процессы. – 2014. – № 8. – c. 114-119.
Страница обновлена: 23.03.2025 в 13:48:28