Methodology for identifying small business activities with high probability of shadow payments

Gulyy I.M.¹
¹ Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I

Journal paper

Shadow Economy ^{(РИНЦ, ВАК)}
опубликовать статью | оформить подписку

Volume 8, Number 4 (October-December 2024)

Indexed in Russian Science Citation Index: https://elibrary.ru/item.asp?id=80566160

Abstract:
The problem of identifying the places of tax and fee concealment is of permanent relevance and does not decrease its severity even in the context of the recent transition to digital accounting systems of control by government agencies. It remains extremely important for government agencies to create a methodological framework for a comprehensive and comprehensive analysis and assessment of types of activities, specific organizations and entrepreneurs who are at risk of concealing a part of taxes and fees. As a rule, most of the economic entities that use the practice of shadow activities and tax evasion resort to paying low wages to employees. This practice has existed in Russia for over 30 years. It is quite easy for economic entities due to the fact that employees of organizations and those employed by individual businessmen often do not require respect of their full legal rights to official employment and payment of official (legal) salaries. The article proposes a methodological approach to identifying the types of activities in the region that have a high risk of hiding the true amount of wages paid to employees. The approach is based on the hypothesis that in a given economic activity in a given region, wages in large and small enterprises cannot differ significantly by a multiple. The identification of types of activities and, as a result, organizations and businessmen in a particular type of business is based on a coefficient analysis of the wage ratio for a full range of organizations and in the field of small business. The results of the research are addressed to public authorities responsible for the implementation of measures within the framework of the general economic policy of the state to reduce the shadow sector of the economy.

Keywords: shadow wages, shadow small business, illegal salary identification

JEL-classification: J31, J32, J33, J38, E26, J46, O17

Введение

В проведенном исследовании автор раскрывает особенность предлагаемого методического подхода к выявлению видов деятельности в сфере малого предпринимательства в регионе, в которых имеются признаки высокой вероятности занижения налогооблагаемого фонда заработной платы, в связи с чем выплаты налога на доходы физических лиц и страховых взносов за наемных работников осуществляются работодателем не в полном, значительно заниженном объеме. Апробация подхода проведена на материалах официальной статистики по видам деятельности на территории Вологодской области.

Актуальность исследования

Оценка мест возникновения случаев занижения налогооблагаемой базы по налогу на доходы физических лиц и страховым взносам в социальные фонды является перспективным направлением исследований в экономической науке, в развитии теории и методологии оценки теневого сектора экономики.

Актуальность темы исследования подчеркивается также тем, что сфера малого предпринимательства, индивидуальное предпринимательство остается одним из самых ярких и распространенных практических примеров использования схем сокрытия части налоговой базы, ухода от налогообложения.

Литературный обзор в рамках исследования

При подготовке результатов исследования использованы научные публикации ряда авторов.

Оценке теневого сектора оплаты труда посвящены работы: И.Р. Абдуллиной, В.Ю. Щеглова [1], И.П. Богомоловой, М.И. Королева, А.И. Хорева, И.Н. Василенко, Д.В. Шайкина [2], О.В. Ларионов О.В. [6], О.А. Орловой [7], А.В. Павлюковой [8]. На уровне отдельных отраслей экономики решению проблем оценки теневого сектора экономики посвящена работа Е.В. Перова [9]. Н.А. Журавлева, А.Б. Никитин, Л.Ф. Казанская, Л.М. Чеченова [3, 4, 5] особое внимание уделили взаимосвязи теневого сектора с общим уровнем экономической безопасности организаций транспортной отрасли экономики.

Научный пробел. Автор отмечает отсутствие единых и общепринятых методологических подходов к выявлению случаев и признаков уменьшения экономическими субъектами налогооблагаемой базы при формировании доходов от трудовой деятельности. Имеющиеся опубликованные исследования в основном затрагивают тематику актуализации и акцентирования негативных последствий для экономики и социального благополучия граждан распространённости теневых схем выплат заработной платы.

Цель исследования: предложить методический подход к оценке видов экономической деятельности в сфере малого предпринимательства региона, которые имеют признаки высокой вероятности применения экономическими субъектами серых схем выплат заработной платы.

Научная новизна проведенного исследования заключается в формировании алгоритма оценки видов экономической деятельности в сфере малого предпринимательства региона, обладающих признаками высокой вероятности занижения налогооблагаемой базы по налогу на доходы физических лиц, по начислению страховых взносов в социальные внебюджетные фонды РФ, с последующим расчетом сумм потенциально возможного дохода в консолидированный бюджет субъекта РФ и федеральный бюджет (в части поступлений от субъекта РФ) при реализации мер по минимизации и прекращению схем ухода от налогообложения, легализации теневой заработной платы.

Авторская гипотеза исследования: в сфере малого предпринимательства официальная средняя заработная плата по многим видам экономической деятельности (мелкотоварное производство, отдельные работы и услуги производственного характера, торговля, услуги населению, отдельные виды услуг для коммерческих организаций), согласно официальной статистике, зачастую существенно ниже, чем в среднем по соответствующему виду деятельности в целом, в том числе по крупным и средним организациям. Это может быть связано с тем, что владельцы малых организаций, индивидуальные предприниматели чаще используют практику серых схем выплат заработной платы по сравнению с крупным и средним бизнесом. Заработная плата по конкретному виду деятельности на определенной территории (регион, муниципалитет) в крупном-среднем бизнесе и в организациях малого бизнеса могут различаться, но не в кратном размере, не в больших масштабах. Иначе организации малого предпринимательства при предложении работникам ставки оплаты туда значительно ниже рыночной не в состоянии привлекать требуемого количества наемных работников необходимой квалификации.

Методология и информационная основа исследования.

Теоретико-методологическая основа исследования затрагивает положения трудовой теории стоимости, неоинституционализма, маржиналистской теории, опирается на экономический закон равновесия спроса и предложения (на труд).

Информационная основа исследования сформирована на основе данных Росстата о показателях среднесписочной численности работников, фонду заработной плате работников в разрезе субъектов крупного, среднего и малого предпринимательства, по субъектам Российской Федерации.

Результаты исследования

Информационная база и алгоритм оценки

Информационная база оценки предполагает использование из официальной статистической базы следующих показателей:

1. Среднемесячная заработная плата на одного работника по полному кругу организаций.

2. Среднемесячная заработная плата на одного работника по организациям, не относящимся к малому предпринимательству (крупные и средние организации).

3. Среднесписочная численность работников по полному кругу организаций.

4. Среднесписочная численность работников по организациям, не относящимся к малому предпринимательству (крупные и средние организации).

Показатели выбираются из базы данных ЕМИСС [10] по конкретному региону – субъекту Российской Федерации, за конкретный период (год, несколько лет).

Предлагается следующая последовательность (алгоритм) расчета показателей в рамках предлагаемого подхода:

1) Расчет численности работников по каждому виду экономической деятельности в регионе по кругу малых организаций Ч_м осуществляется по формуле 1:

Ч_м = Ч_в – Ч_кс, (1)

где Ч_м – среднесписочная численность работников по малым организациям в регионе, человек (за период); Ч_в – среднесписочная численность работников по полному кругу организаций в регионе (за период), человек; Ч_кс – среднесписочная численность работников по крупным и средним организациям в регионе (за период), человек.

2) Расчет среднемесячной заработной платы на одного работника по организациям малого предпринимательства в регионе проводится по формуле 2.

ЗП_м = (ЗП_в·Ч_в – ЗП_кс·Ч_кс) / Ч_м, (2)

где ЗП_м – среднемесячная заработная плата на одного работника по организациям малого предпринимательства в регионе за период, рублей; ЗП_в – среднемесячная заработная плата на одного работника в регионе по полному кругу организаций за период, рублей; ЗП_кс – среднемесячная заработная плата на одного работника по организациям, не относящимся к малому предпринимательству (крупные и средние организации) в регионе за период, рублей; Ч_в – среднесписочная численность работников по полному кругу организаций в регионе за период, рублей; Ч_кс – среднесписочная численность работников по организациям, не относящимся к малому предпринимательству (крупные и средние организации) в регионе за период, рублей.

3) Расчет доли среднесписочной численности сферы малого предпринимательства в общей численности работников полного круга по каждому виду экономической деятельности по формуле 3:

a_м = Ч_м / Ч_в · 100, (3)

4) Расчет коэффициента соотношения среднемесячной заработной платы работников по полному кругу организаций и среднемесячной заработной платы работников по субъектам малого предпринимательства по каждому виду экономической деятельности в регионе, за период, на основе формулы 4:

K_м = ЗП_в / ЗП_м, (4)

5) Выявление видов экономической деятельности в регионе с высокой вероятностью наличия признаков выплаты серых зарплат организациями малого предпринимательства. В случае, если по виду экономической деятельности в регионе одновременно выполняются два условия: K_м ≥ 1,5; a_м ≥ 20%, то рассматриваемый вид экономической деятельности в регионе относится к виду деятельности с высокой вероятностью наличия признаков выплаты серых зарплат организациями малого предпринимательства.

6) Оценка потенциально возможного прироста налогооблагаемого фонда оплаты труда в случае легализации серых зарплат (всеми субъектами малого предпринимательства, прибегающими к схемам серых заработных плат, по всем видам экономической деятельности в регионе) проводится с использованием формулы 5:

ЗП_доп = Σ(Ч_м_i·(ЗП_в_i – ЗП_м_i) · 12), (5)

где ЗП_доп – потенциально возможный прирост налогооблагаемого фонда оплаты труда в случае легализации серых зарплат (всеми субъектами малого предпринимательства, прибегающими к схемам серых заработных плат), по всем видам экономической деятельности в регионе; Σ – сумма по всем видам экономической деятельности в регионе, имеющим признаки высокой вероятности выплат серых зарплат организациями малого предпринимательства; Ч_м_i – среднесписочная численность работников по виду экономической деятельности i по субъектам малого предпринимательства в регионе (за период); ЗП_в_i – среднемесячная заработная плата на одного работника по полному кругу организаций по виду экономической деятельности i в регионе (за период); ЗП_м_i – среднемесячная заработная плата на одного работника по субъектам малого предпринимательства по виду экономической деятельности i в регионе (за период).

7) Оценка потенциально возможного прироста выплат по налогу на доходы физических лиц и страховых взносов на обязательное пенсионное и обязательное медицинское страхование в случае легализации серых зарплат (всеми субъектами малого предпринимательства, прибегающими к схемам серых заработных плат), по всем видам экономической деятельности в регионе проводится с использованием формулы 6:

Н_доп = ЗП_доп · (13 + 30) / 100, (6)

где Н_доп – потенциально возможный прирост выплат по налогу на доходы физических лиц и страховых взносов на обязательное пенсионное и обязательное медицинское страхование в случае легализации серых зарплат (всеми субъектами малого предпринимательства, прибегающими к схемам серых заработных плат), по всем видам экономической деятельности в регионе; 13 – наиболее часто применяемая ставка налога на доходы физических лиц (для наемных работников), %; 30 – наиболее распространенная (применяемая) величина совокупной ставки выплат страховых взносов, %.

Апробация алгоритма оценки на материалах статистики Вологодской области

Проведем апробацию предложенного в статье подхода на статистических данных по экономике Вологодской области за 2023 год.

В таблице 1 сведены результаты выборки видов экономической деятельности на территории Вологодской области с признаками высокой вероятностью выплаты серых зарплат организациями малого предпринимательства (по результатам расчетов автора).

Таблица 1

Виды экономической деятельности на территории Вологодской области с высокой вероятностью наличия признаков выплат серых зарплат организациями малого предпринимательства (по данным за 2023 год)

Вид деятельности	Тыс. человек			Тыс. рублей			%	Ед.	Млн. рублей
Вид деятельности	Ч_в	Ч_кс	Ч_м	Ч_в	Ч_кс	Ч_м	a_м	k_м	ЗП_доп	Н_доп
Растениеводство и животноводство, охота и предоставление соответствующих услуг в этих областях	10,75	8,11	2,64	47,6	51,7	34,7	25	1,37	407,6	175,3
Лесозаготовки	5,05	3,77	1,29	56,0	65,7	27,8	25	2,02	435,8	187,4
Добыча камня, песка и глины	0,37	0,25	0,12	62,4	69,7	46,6	32	1,34	22,2	9,6
Переработка и консервирование мяса	0,24	0,19	0,05	23,4	25,8	15,2	23	1,54	5,3	2,3
Производство хлебобулочных и мучных кондитерских изделий	3,16	1,95	1,20	43,3	52,0	29,3	38	1,48	202,0	86,9
Производство прочих пищевых продуктов	0,57	0,42	0,15	66,7	77,1	36,5	26	1,83	52,7	22,6
Распиловка и строгание древесины	2,69	1,23	1,46	38,7	52,9	26,7	54	1,45	210,1	90,3
Производство изделий из бумаги и картона	0,37	0,22	0,14	49,4	62,2	29,8	39	1,66	34,0	14,6
Производство изделий из бетона для использования в строительстве	0,96	0,38	0,58	37,0	51,9	27,5	61	1,35	66,9	28,8
Производство абразивных и неметаллических минеральных изделий, не включенных в другие группировки	0,68	0,51	0,17	84,9	98,0	45,6	25	1,86	79,6	34,2
Производство мебели	0,59	0,39	0,20	34,9	44,2	17,2	35	2,03	43,4	18,7
Ремонт и монтаж машин и оборудования	5,51	3,96	1,55	77,3	88,8	47,9	28	1,61	545,9	234,7
Сбор, обработка и утилизация отходов; обработка вторичного сырья	2,03	1,23	0,80	64,9	79,0	43,1	39	1,51	209,1	89,9
Строительство инженерных коммуникаций	2,38	1,85	0,53	82,5	98,4	26,9	22	3,07	353,2	151,9
Работы строительные специализированные	5,83	0,85	4,98	36,8	74,0	30,4	85	1,21	379,4	163,1
Деятельность агентов по оптовой торговле лесоматериалами и строительными материалами	0,19	0,04	0,15	49,6	122,0	31,8	80	1,56	31,7	13,6
Торговля оптовая машинами, оборудованием и инструментами для сельского хозяйства	0,59	0,27	0,32	64,1	103,1	30,9	54	2,07	126,2	54,3
Торговля оптовая прочими машинами и оборудованием	1,17	0,51	0,66	122,3	202,7	59,6	56	2,05	492,9	211,9
Торговля оптовая твердым, жидким и газообразным топливом и подобными продуктами	1,03	0,33	0,69	39,9	69,1	26,0	68	1,54	116,0	49,9
Торговля оптовая металлами и металлическими рудами	0,83	0,26	0,57	61,3	105,0	41,4	69	1,48	136,8	58,8
Торговля оптовая скобяными изделиями, водопроводным и отопительным оборудованием и принадлежностями	0,06	0,02	0,04	54,3	98,5	30,4	65	1,78	11,5	5,0
Торговля розничная хлебом и хлебобулочными изделиями и кондитерскими изделиями в специализированных магазинах	0,34	0,19	0,15	29,0	37,6	17,9	43	1,62	19,8	8,5
Торговля розничная напитками в специализированных магазинах	2,84	1,57	1,27	35,8	46,5	22,6	45	1,59	201,8	86,8
Торговля розничная моторным топливом в специализированных магазинах	1,04	0,83	0,21	54,9	59,6	36,1	20	1,52	47,3	20,3
Торговля розничная прочими товарами в специализированных магазинах	3,17	1,61	1,56	35,7	45,0	26,2	49	1,36	178,4	76,7
Деятельность автомобильного грузового транспорта и услуги по перевозкам	2,86	0,99	1,87	44,2	74,2	28,3	65	1,56	355,8	153,0
Деятельность почтовой связи прочая и курьерская деятельность	0,14	0,06	0,08	37,4	54,7	24,3	57	1,54	12,2	5,3
Деятельность по предоставлению мест для временного проживания	0,82	0,32	0,50	35,5	46,7	28,4	61	1,25	42,7	18,4
Производство кинофильмов, видеофильмов и телевизионных программ, издание звукозаписей и нот	0,10	0,05	0,05	43,1	57,2	31,2	54	1,38	7,8	3,4
Разработка компьютерного программного обеспечения, консультационные услуги в данной области и другие сопутствующие услуги	3,17	1,86	1,31	104,0	139,2	54,1	41	1,92	784,1	337,2
Деятельность в области информационных услуг прочая	0,09	0,07	0,02	54,4	64,6	25,5	26	2,13	8,5	3,7
Деятельность по предоставлению прочих финансовых услуг, кроме услуг по страхованию и пенсионному обеспечению	0,43	0,27	0,16	99,9	147,0	19,5	37	5,12	154,7	66,5
Деятельность в области права и бухгалтерского учета	3,10	2,43	0,67	44,5	48,8	29,0	22	1,54	124,5	53,5
Деятельность в области архитектуры, инженерных изысканий и предоставление технических консультаций в этих областях	3,71	1,73	1,98	64,4	88,7	43,1	53	1,49	505,5	217,4
Технические испытания, исследования, анализ и сертификация	0,49	0,30	0,19	57,8	92,7	28,4	39	2,04	67,4	29,0
Научные исследования и разработки	0,40	0,31	0,08	102,0	119,6	35,6	21	2,86	66,3	28,5
Аренда и лизинг	0,44	0,04	0,40	49,0	68,3	47,0	91	1,04	9,7	4,2
Деятельность по обеспечению безопасности и проведению расследований	3,76	2,16	1,59	44,4	57,2	27,2	42	1,63	330,1	141,9
Образование профессиональное дополнительное	0,27	0,17	0,10	46,3	63,5	15,6	36	2,96	35,2	15,1
Деятельность в области отдыха и развлечений	0,35	0,27	0,08	45,3	52,0	22,4	23	2,02	21,8	9,4
Деятельность общественных и прочих некоммерческих организаций	0,66	0,45	0,21	48,7	64,0	16,6	32	2,94	81,5	35,1
Ремонт компьютеров, предметов личного потребления и хозяйственно-бытового назначения	0,45	0,12	0,33	41,6	77,5	28,4	73	1,47	52,7	22,6
Деятельность по предоставлению прочих персональных услуг	0,82	0,43	0,39	34,1	45,8	21,4	48	1,59	59,9	25,8
Всего	74,46	42,96	31,50	-					7130	3066

Источник: расчеты автора на основе показателей [10].

Заключение

Проведенное исследование позволило сформулировать следующие основные его выводы.

Подтверждена научная гипотеза исследования: в отдельных видах экономической деятельности в регионе, в которых преобладает занятость в малом бизнесе (лесозаготовки, крестьянско-фермерские хозяйства, выпечка хлебобулочных изделий, деревообработка, общестроительные работы, производство мебели, грузовые автоперевозки, размещение туристов, разработка программного обеспечения, профессиональные услуги, отдых и завлечения, аренда, дополнительное образование) заработная плата работников малых организаций и предпринимателей более, чем в 1,5 раза ниже, чем в целом по крупному и среднему бизнесу в соответствующих сферах деятельности. Это с уверенностью можно отнести к признакам занижения налогооблагаемой базы по налогам, выплачиваемым с заработной платы (практика применения схем серых зарплат).

Предложенный в статье методический подход к выявлению видов деятельности в регионе, которые обладают высоким риском сокрытия истинного размера заработной платы, выплачиваемой работникам, предполагает проведение коэффициентного анализа: расчет коэффициентов соотношения заработных плат по полному кругу организаций и заработных плат в сфере малого предпринимательства и коэффициента доли (удельного веса) занятости в малом бизнесе в общей занятости по виду деятельности.

Апробация предложенного подхода проведена на материалах статистики Вологодской области за 2023 года. Расчеты показали, что в зоне серых выплат в сфере малого предпринимательства региона могут находиться порядка 32 тыс. работников. При этом в случае максимальной результативности мер по выводу заработных плат в отдельных сферах малого бизнеса из тени (легализации теневых выплат зарплат), размеры потенциально возможного прироста налогооблагаемого фонда оплаты труда и потенциально возможного прироста выплат по налогу на доходы физических лиц и страховых взносов на обязательное пенсионное и обязательное медицинское страхование всеми субъектами малого предпринимательства, прибегающими к схемам серых заработных плат, оценены автором в сумме соответственно 7,1 млрд. рублей и 3,1 млрд. рублей. При общей собираемости налога на доходы физических лиц в Вологодской области по отчетным данным об исполнении консолидированного бюджета за 2023 год в сумме 36,7 млрд. рублей дополнительные поступления подоходного налога при максимальной легализации теневых выплат оценены автором в сумме 927 млн. рублей (или 2,5% от текущего уровня поступлений по НДФЛ).

References:

Abdullina I.R., Scheglov V.Yu. (2018). Tenevoy rynok truda Rossii [The shadow labor market in Russia]. Shadow Economy. 2 (2). 47-53. (in Russian). doi: 10.18334/tek.2.2.40568.

Bogomolova I.P., Korolev M.I., Khorev A.I., Vasilenko I.N., Shaykin D.V. (2023). K voprosam issledovaniya «tenevogo» sektora oplaty truda: spetsifika, masshtab, motivatsiya, puti resheniya [The shadow remuneration sector: specifics, scale, motivation and solutions]. Russian Journal of Labor Economics. 10 (6). 937-950. (in Russian). doi: 10.18334/et.10.6.118114.

Kazanskaya L.F., Chechenova L.M. (2022). Podkhody k otsenke bezopasnosti perevozok gruzov zheleznodorozhnym transportom [Approaches for safety assessment of cargo transportation by railways]. Byulleten rezultatov nauchnyh issledovaniy. (2). 211-222. (in Russian). doi: 10.20295/2223-9987-2022-2-211-222.

Larionov O.V. (2019). Tenevoy rynok truda Rossiyskoy Federatsii [Shadow labor market of the Russian Federation]. Normirovanie i oplata truda v stroitelstve. (10). 72-76. (in Russian).

Orlova O.A. (2015). «Seraya» zarplata: problemy i ikh razreshenie ["Gray" salary: problems and their resolution]. Innovatsionnaya ekonomika i pravo. (1(1)). 105-111. (in Russian).

Pavlyukova A.V. (2020). Tenevoy sektor ekonomiki: problema «seryh zarplat» [The informal sector of the economy: the problem of «gray salaries»]. Notes of a scientist. (12). 254-257. (in Russian).

Perov E.V. (2003). Metody otsenki tenevoy ekonomiki na predpriyatiyakh prodovolstvennogo sektora ekonomiki [Methods for assessing the shadow economy in enterprises of the food sector of the economy] Vologda. (in Russian).

Zhuravleva N.A., Nikitin A.B. (2018). Problemy ekonomicheskoy bezopasnosti transportnyh sistem v usloviyakh globalnyh kiberugroz [The challenges of the economic transport systems security under global cyber threats]. Economic sciences. (168). 20-25. (in Russian).

Zhuravleva N.A., Nikitin A.B., Chechenova L.M. (2023). Obespechenie ekonomicheskoy bezopasnosti manevrovogo operatora porta na osnove rosta investitsionnogo potentsiala deyatelnosti [Ensuring the economic security of the port shunting operator based on the growth of the investment potential of the activity]. Innovatsionnye transportnye sistemy i tekhnologii. 9 (4). 94-107. (in Russian). doi: 10.17816/transsyst20239494-107.

Страница обновлена: 02.07.2025 в 17:37:48

Подробнее об авторе: