Сравнительный институционально-статистический анализ теневой экономики в сельском хозяйстве России и Китая

Введение

Сельское хозяйство в России и Китае занимает сравнительно небольшую долю в валовом внутреннем продукте, но остается критически важным для продовольственной безопасности, занятости и устойчивого развития сельских территорий. После 2020 года аграрный сектор двух стран развивался в условиях пандемии, нарушений логистики, изменения структуры мирового спроса и, в случае России, санкционных ограничений. Эти факторы усилили стимулы к уходу в неформальные практики – от незарегистрированной занятости до неполного отражения выручки.

Теневая экономика в сельском хозяйстве понимается в статье как совокупность экономически значимых операций, которые не отражаются в официальной отчетности либо отражаются частично. К ним относятся незарегистрированная трудовая деятельность, неучтённое производство и реализация продукции, схемы ухода от налогообложения и нарушения правил получения государственной поддержки. Для России эти практики характерны прежде всего для личных подсобных хозяйств и части фермерских хозяйств. Для Китая – для многочисленных мелких семейных хозяйств и самозанятых сельских жителей.

Дополнительная проблема связана с доступностью и сопоставимостью статистики. Россия и Китай используют разные подходы к учету занятости и добавленной стоимости. Международные базы данных (World Development Indicators, ILO модельные оценки, FAOSTAT, статистические ежегодники Китая) частично сглаживают эти различия, но сами по себе не дают прямых оценок доли теневой экономики. Это требует построения косвенных индикаторов, опирающихся на официальные данные, но интерпретируемых с учетом институционального контекста.

Научная новизна работы заключается в институционально-статистическом сопоставлении России и Китая по единому набору показателей за период 2020–2024 годов и в предложении простых, но воспроизводимых индексных оценок потенциальной теневой нагрузки сельского хозяйства. В отличие от существующих макрооценок теневой экономики, в статье используются только открытые официальные данные международных и национальных статистических служб. Дополнительно выделяются ключевые институциональные различия, которые объясняют расхождения в масштабах и формах неформальной деятельности при сходных вызовах (демографические изменения, цифровизация, рост требований к безопасности пищевой продукции).

Таким образом, в центре анализа находятся три группы вопросов. Первая касается структурных параметров сельского хозяйства: доли отрасли в ВВП, доли занятых в сельском хозяйстве и распространенности уязвимых форм занятости. Вторая связана с институциональными особенностями – земельными отношениями, системой поддержки сельского хозяйства, режимами налогообложения и регулированием миграции. Третья группа вопросов затрагивает управленческие выводы: какие направления реформ способны уменьшить тень, не снижая устойчивость сельских домохозяйств и продовольственную безопасность.

Российские исследования, посвященные теневой экономике в сельском хозяйстве, прежде всего решают задачу уточнения методов оценки и увязки этих оценок с рисками продовольственной безопасности. В.И. Авдийский показывает, что традиционные подходы к оценке тени на уровне сельскохозяйственных предприятий недостаточны для выявления угроз продовольственной безопасности и предлагает учитывать не только объемы неучтённой продукции, но и нарушения при получении субсидий [1]. С.В. Арженовский анализирует динамику теневой экономики в России и регионах через инфляционный аспект и демонстрирует, что периоды ускорения инфляции сопровождаются ростом доли неформальной деятельности [2]. М.И. Беркович и А.А. Шурыгин оценивают масштаб теневой экономики в России и предлагают комплекс мер по его снижению на уровне страны и регионов, подчеркивая роль налоговой политики и качества государственного управления [3]. Работы, посвященные агропромышленному комплексу, фиксируют усиление структурных и институциональных вызовов. И.В. Борзунов и В.В. Калицкая рассматривают развитие экономики агропромышленного комплекса России в условиях санкций и показывают, что внешние ограничения стимулируют как модернизацию части крупных хозяйств, так и углубление неформальной активности у мелких производителей [4]. А.В. Голубев подчеркивает значение сельской экономики для России не только как поставщика продовольствия, но и как основы занятости и доходов сельского населения [5]. А.П. Зинченко и М.В. Кагирова анализируют развитие сельского хозяйства России в системе национальных счетов и обращают внимание на различия между показателями валовой добавленной стоимости и фактическими потоками продукции [6]. Методологические вопросы измерения теневой экономики в сельском хозяйстве подробно обсуждаются в работах С.В. Киселева и соавторов. В одной статье они систематизируют методы оценки теневой экономики в сельском хозяйстве и предлагают сочетать макроэкономические подходы с микроданными по хозяйствам [7]. В другой работе те же авторы обсуждают специфику измерения тени в сельском хозяйстве, подчеркивая важность учета личных подсобных хозяйств и особенностей занятости членов домохозяйств [8]. А.В. Колесников и Ю.И. Здоровец предлагают методический подход к обработке и интерпретации показателей реализации Доктрины продовольственной безопасности, который может быть использован для оценки влияния теневых практик на достижение целевых индикаторов [9].

Цифровизация и проектные методы управления рассматриваются в контексте повышения прозрачности аграрного сектора. Д.М. Назаров и соавторы на примере Румынии показывают, как цифровизация сельского хозяйства влияет на учет производственных процессов и расширяет возможности контроля за оборотом продукции [10]. О.Г. Овчинников анализирует экономику сельского хозяйства США в начале третьего десятилетия XXI века и отмечает, что высокая степень формализации и развитость контрактной системы позволяют снижать долю теневой экономики в аграрном секторе [11]. А.В. Сарсадских и Н.А. Эйрян обобщают цифровые технологии, пригодные для внедрения в агропромышленный комплекс России, и отмечают их потенциал для повышения прослеживаемости продукции [12]. В.В. Сулимин и В.В. Шведов предлагают применять проектный подход к управлению в сельском хозяйстве, что способствует более четкому описанию процессов и, следовательно, уменьшению пространства для неформальных практик [13].

Зарубежные исследования затрагивают как общие вопросы теневой экономики, так и особенности сельских регионов, рассматриваются новейшие направления исследований теневой экономики и уклонения от налогов, подчеркивая важность сочетания поведенческих и институциональных подходов. Анализируется влияние промышленной кластеризации на доходы и неравенство в сельском Китае, демонстрируя, что перераспределение экономической активности внутри кластеров меняет конфигурацию формальной и неформальной занятости [14-15]. X. Han и S. Rogers исследуют социально-экономические отношения в чайной отрасли Китая, показывая, как товарные цепочки и неформальные договоренности трансформируют аграрный уклад [16]. M. Jin и соавторы оценивают влияние развития цифровой экономики сельских регионов Китая на выбросы углерода и фактически показывают, что цифровизация может менять стимулы для перехода от неформального к формальному производству [17].

Совокупность работ [18-20] показывает, что для анализа теневой экономики в сельском хозяйстве необходимо сочетать институциональный подход с аккуратной обработкой официальных статистических данных и использовать сопоставимые показатели для разных стран. В существующей литературе пока отсутствует сопоставление России и Китая по единому статистическому набору, что и определяет нишу данного исследования.

Цель исследования заключается в сравнительном институционально-статистическом анализе масштабов и факторов теневой экономики в сельском хозяйстве России и Китая за период 2020–2024 годов на основе открытых официальных данных.

Для достижения цели решаются следующие задачи. Во-первых, описываются структурные характеристики сельского хозяйства двух стран по доле отрасли в ВВП, доле занятых в сельском хозяйстве и уязвимой занятости. Во-вторых, на основе этих показателей предлагаются простые индексные оценки потенциальной теневой нагрузки сельского хозяйства. В-третьих, выявляются ключевые институциональные различия, которые помогают объяснить полученные количественные различия и сформулировать управленческие выводы.

Материалы и методы

Эмпирическая база исследования сформирована исключительно из открытых официальных статистических источников и международных баз данных. Для сопоставления макроэкономических показателей используется база World Development Indicators Всемирного банка. Доля сельского хозяйства в ВВП оценивается по индикатору «Agriculture, forestry, and fishing, value added (% of GDP)» (код NV.AGR.TOTL.ZS) для Российской Федерации и Китая за 2020–2024 годы. Доля занятых в сельском хозяйстве в общей занятости берется по индикатору «Employment in agriculture (% of total employment) (modeled ILO estimate)» (код SL.AGR.EMPL.ZS). Для характеристики уязвимой занятости применяется индикатор «Vulnerable employment, total (% of total employment) (modeled ILO estimate)» (код SL.EMP.VULN.ZS).

Для интерпретации структурных особенностей сельского хозяйства Китая привлекаются данные статистического ежегодника China Statistical Yearbook (раздел «Agriculture») Национального статистического управления Китая, содержащие сведения о структуре посевных площадей, численности сельского населения и доходах сельских домохозяйств. Для контекстного сопоставления используются данные базы FAOSTAT по структуре сельскохозяйственного производства и экспортно-импортным потокам.

Из методов анализа применяются: сравнительный межстрановый анализ, динамический анализ (на уровне диапазонов значений за период 2020–2024 годов), индексный подход и элементы институционального анализа. Индексный подход реализуется через построение двух простых авторских показателей. Первый – структурное соотношение «занятость/ВВП» для сельского хозяйства, рассчитываемое как отношение доли занятых в сельском хозяйстве в общей занятости к доле сельского хозяйства в ВВП. Второй – оценочная доля работников, одновременно относящихся к уязвимой занятости и занятых в сельском хозяйстве, вычисляемая как произведение доли уязвимой занятости и доли занятых в сельском хозяйстве, деленное на 100. Этот показатель интерпретируется как упрощенная оценка потенциальной группы работников, наиболее подверженных уходу в тень.

Результаты и обсуждение

В период 2020–2024 годов доля сельского хозяйства в ВВП России колебалась в относительно узком диапазоне, постепенно снижаясь по мере роста других секторов. В Китае доля сельского хозяйства в ВВП значительно выше, но также имеет тенденцию к плавному снижению. При этом доля занятых в сельском хозяйстве в общей занятости существенно различается: в России это несколько процентов, тогда как в Китае – более пятой части занятых. Еще одно ключевое различие связано с показателем уязвимой занятости: в России он находится на уровне единиц процентов, в Китае – нескольких десятков процентов. Совокупность этих различий уже на макроуровне указывает, что потенциальная база для теневой занятости в сельском хозяйстве Китая значительно шире, чем в России (таблица 1).

Таблица 1. Сельское хозяйство и теневая экономика: Россия и Китай, средние значения за 2020–2025 гг. [21-25]

Из таблицы 1 видно, что сельское хозяйство России обеспечивает порядка 3 % ВВП (диапазон 2,7–3,8 % за 2020–2024 годы) при доле занятых около 5,7 % в 2023 году. В Китае доля сельского хозяйства в ВВП заметно выше – в пределах 6,8–7,7 %, а доля занятых в сельском хозяйстве достигает 22,3 %. В Китае на единицу добавленной стоимости приходится значительно больше работников, чем в России. Такая структурная «перегруженность» занятости при относительно меньшем вкладе в ВВП делает сельский сектор Китая особенно чувствительным к проблеме низких доходов и неформальной занятости. Показатель уязвимой занятости усиливает это различие. В России, по данным Всемирного банка, уязвимая занятость (самозанятые и помогающие члены семей) составляет около 5,2 % общей занятости. В Китае аналогичный показатель достигает 41,3 %. Если условно считать, что вероятность сочетания уязвимой занятости и работы в сельском хозяйстве пропорциональна произведению этих долей, оценочная доля работников, одновременно относящихся к этим двум категориям, составляет около 0,3 % общей занятости в России и около 9,2 % – в Китае.

С другой стороны, высокая доля уязвимой занятости в Китае отчасти является следствием сознательной государственной политики, направленной на снижение налоговой нагрузки на сельских жителей и сохранение их участия в сельском хозяйстве. Отмена сельскохозяйственного налога и развитие систем минимальной цены на зерно привели к тому, что значительная часть сельскохозяйственного производства статистически учитывается, но доходы производителей остаются вне полноценной налоговой базы. В России, напротив, акцент был сделан на формализации крупных производителей и стимулировании регистрации фермерских хозяйств, что позволило сократить пространство для крупных теневых схем, но оставило относительно автономной зону личных подсобных хозяйств.

Для углубления анализа целесообразно перейти от исходных структурных показателей к простым индексным оценкам, которые позволяют сопоставить потенциальную теневую нагрузку сельского хозяйства в России и Китае. Таблица 2 строится на основе тех же статистических рядов, но выделяет два агрегированных индикатора: структурное соотношение «занятость/ВВП» и относительную долю оценочной теневой занятости в сельском хозяйстве.

Таблица 2. Индексные оценки потенциальной теневой нагрузки сельского хозяйства России и Китая

По данным таблицы 2, структурное соотношение «занятость/ВВП» для сельского хозяйства России составляет примерно 2,1, то есть доля занятых примерно в два раза превышает долю отрасли в ВВП. Для Китая показатель достигает 3,3, что отражает более высокую «трудоемкость» аграрного сектора. Оценочная доля работников, одновременно относящихся к уязвимой и сельской занятости, составляет около 0,3 % общей занятости в России и 9,2 % – в Китае. Если отнести эти величины к доле занятых в сельском хозяйстве, получаем, что в России потенциально теневой сегмент составляет порядка 5,3 % занятых в аграрном секторе, в Китае – около 41,3 %.

С институциональной точки зрения, полученные различия объясняются несколькими факторами. Во-первых, земельные отношения. В России допускается частная собственность на землю, что способствовало формированию крупных агрохолдингов и зарегистрированных фермерских хозяйств. Это создает более четкие рамки для налогообложения и регулирования. В Китае земля остается в коллективной собственности, а домохозяйства имеют права пользования.

Во-вторых, налоговая и субсидийная политика. В России для товаропроизводителей действуют специальные налоговые режимы и меры поддержки, ориентированные на зарегистрированных производителей, что стимулирует часть хозяйств выходить из тени, но при этом сохраняет зону автономии личных подсобных хозяйств. В Китае отказ от прямого налогообложения сельскохозяйственных доходов снизил стимулы к формализации деятельности для мелких производителей. При этом участие в государственных программах поддержки и сбыта часто не требует полной формализации трудовых отношений, что позволяет сочетать учет продукции с неформальным характером занятости.

В-третьих, особенности регулирования миграции и рынка труда. В России свободное передвижение внутри страны сочетается с привлечением иностранных сезонных работников, часть которых занята без оформления трудовых договоров. Это создает локальные зоны тени, но они ограничены отдельными регионами и подотраслями. В Китае система регистрации места жительства (hukou), даже с поправкой на проведенные реформы, поддерживает многомиллионный слой сельских жителей, которые совмещают работу в городах и на семейных участках. Для них неформальная занятость является устойчивой нормой, а не временным отклонением.

Заключение

Проведенный сравнительный институционально-статистический анализ показал, что сельское хозяйство России и Китая существенно различается как по структурным характеристикам, так и по потенциальной теневой нагрузке. При сопоставимой доле сельского хозяйства в ВВП двух стран в период 2020–2024 годов различия в структуре занятости и уровне уязвимой занятости приводят к тому, что потенциальная база теневой экономики в сельском хозяйстве Китая значительно больше, чем в России. Расчеты, приведенные в статье, позволяют количественно зафиксировать это различие и увязать его с особенностями земельных отношений, налоговой политики и регулирования рынка труда. Перспективы дальнейших исследований видятся в двух направлениях. Во-первых, в переходе от агрегированных показателей к региональному уровню, когда сравниваются, например, отдельные провинции Китая и регионы России с учетом их специфики. Во-вторых, в углубленном анализе влияния цифровизации, кооперации и развития контрактных форм на снижение доли неформальной занятости и повышение прозрачности оборота продукции.