VIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2016

Теневой сектор российской экономики оценивается в 15-20% от ВВП, который составляет около 60 трлн руб., то 15% - это 9 трлн. Совокупная налоговая нагрузка на экономику России составляет 35%. Таким образом, бюджет РФ недобирает около 3 трлн руб. налогов из-за ухода бизнеса в тень. При этом по НДФЛ, который поступает не в федеральный, а в региональные бюджеты, недобор оценивается примерно в 2 трлн. руб. Вывод серых зарплат из тени - задача и регионального, и федерального уровня. Порядка 18 млн. человек работают в теневом секторе экономики. По оценкам некоторых экономистов, в случае выхода малого бизнеса из тени его доля в ВВП России составит 40-50% против нынешних 19% [1].

Аналитики американского исследовательского института Global Financial Integrity (GFI) считают, что теневая экономика РФ оценивается в 46% от ВВП ежегодно. В течение 1994-2011гг. из России незаконно утекло 211,5 млрд долл. в виде взяток, скрытых от налогов доходов и средств, заработанных на торговле наркотиками, оружием и людьми. Глава GFI Рэймонд Бэйкер отметил: "Были потеряны сотни миллиардов долларов, которые можно было инвестировать в российскую систему здравоохранения, образования и инфраструктуру. В то же время более половины триллиона долларов было инвестировано в российскую теневую экономику, увеличивая преступность и коррупцию".

По данным Всемирного банка, российская теневая экономика в 3,5 раза больше, чем у других стран "Большой семерки". Кроме того, объемы теневой экономики и незаконные денежные потоки динамично растут на протяжении 18 лет, чему способствуют низкая эффективность политического управления и широко распространенное уклонение от уплаты налогов. Все это подрывает экономическую и политическую стабильность в стране, что заставляет решать вопросы оценки и прогнозирования темпо развития теневого сектора экономики. Применяют следующие методы оценки теневой экономики (рис.1.).

Рис.1. Методы оценки теневой экономики

Одним из недостатков, мешающих достоверному прогнозированию развития теневого сектора экономики, является несовершенство методов учёта ВВП страны. Так, исчисление ВВП производственным методом приводит к тому, что по отдельным видам деятельности могут оказаться неучтенными объёмы производства. Причины недоучёта могут быть разбиты на следующие три основные группы.

1. Неполный охват предприятий. Предприятия или их части исключаются из программы сбора данных, хотя в принципе они должны были бы быть включены в нее. Это может произойти, например, вследствие того, что предприятие является новым и еще не включено в обследование, или потому, что по своему размеру оно меньше порогового значения, установленного для обследований, или вследствие того, что неправильно был определен вид или регион его деятельности, в связи с чем оно было ошибочно исключено из обследования.

2. Неполучение отчетности от предприятий. Предприятия включаются в выборку, но никаких данных от них не поступает в связи с тем, (например, что вопросник обследования был направлен по неправильному адресу или же предприятие направило неполную информацию), и неучтенные наблюдения оценены условно.

3. Занижение отчетных данных предприятий. Данные получены от предприятий, искажены последними с той целью, чтобы занизить добавленную стоимость, или получены правильные данные, но они неправильно обработаны или взвешены.

Методы на основе прямого наблюдения используют информацию о потреблении, полученную от домашних хозяйств с помощью оценки расходов домашних хозяйств.

Методы потоков товаров используют информацию о ресурсах отечественных и импортных товаров и услуг и информацию об использовании этих ресурсов для другой деятельности, кроме потребления домашних хозяйств. Методы расчетов, использующие данные о розничном товарообороте, статистику производства, статистику международной торговли и отчеты производителей/поставщиков, являются вариантами метода потоков товаров. Методы потоков товаров дают наилучшие результаты, если продукт полностью или преимущественно используется в потреблении домашних хозяйств. Кроме того, методы потоков товаров требуют:

- чтобы имелись полные данные о ресурсах;

- имелась информация или могли быть рассчитаны данные о любых других видах использования, кроме потребления домашних хозяйств;

- можно было рассчитать налоги и торгово-транспортные наценки для перехода от оценки данных в ценах ресурсов (основные цены, цены производителей) к их оценке в ценах покупателей;

- можно было оценить прямые покупки за границей домашними хозяйствами-резидентами и прямые покупки на внутреннем рынке домашними хозяйствами-нерезидентами.

Методы на основе базисных данных и индикаторов предполагают, что полные и детальные расчеты расходов на потребление домашних хозяйств (базисные данные) производятся с некоторыми интервалами (скажем, в три или пять лет, или ежегодно в случае квартальных расчетов) и регулярные расчеты выполняются с использованием индикаторов для экстраполирования базисных данных. Расчеты базисных данных для какой-либо статьи расходов или группы потребительских продуктов должны основываться на наиболее подходящем источнике и предусматривать корректировку, необходимую для обеспечения полного охвата. Индикаторы можно получать из вышеописанных и других источников. Они могут быть в стоимостном выражении (например, продажи и акцизы) или в количественном выражении (например, число автомобилей, площадь жилищ и число домашних хозяйств). Взаимосвязь между базисными данными и индикаторами должна регулярно анализироваться для оценки пригодности индикаторов. Последовательные расчеты базисных данных могут показывать сдвиг в соотношениях между базисными данными и индикатором. Эти изменения следует распространить на весь период между базисными данными, так как они отражают изменения, которые должны были произойти в течение этого периода. Если не делать корректировку, это создаст проблему ступенчатости в динамических рядах в связи с отнесением всей разницы к одному периоду, когда вводятся новые данные. Если индикаторы плохие, то разница между оценками, полученными с помощью альтернативных индикаторов, может быть большой. В таких случаях следует изучить причины систематической ошибки, вызываемой индикатором, и использовать тот индикатор, который лучше отражает поведение требуемого показателя.

Методы на основе индикаторов потребления используют информацию, которая может быть связана с потреблением домашними хозяйствами определенных продуктов. Примером может служить использование административных и социально-демографических показателей для расчета расходов на потребление домашних хозяйств. Например, данные о питании можно использовать для расчета потребления продуктов питания. Аналогично число учащихся по годам обучения может служить индикатором для расчета платы за обучение и других расходов на образование.

Указанные методы позволяют эффективно применять данные методы для целей прогнозирования теневого сектора экономики. Вместе с тем, в настоящее время отсутствуют универсальные методы оценки масштабов теневой экономики, что обусловливает необходимость в каждом конкретном случае выбирать адекватный для конкретной ситуации метод или комбинацию нескольких методов.

Теневая экономика рассматривается как экономическая категория, отражающая сложную систему экономических отношений. Теневые явления характерны для различного типа экономики, свидетельствуя о наличии неудовлетворительного спроса на какие-либо услуги, действия либо товары. Чаще всего, это связано с желанием ряда граждан получать дополнительные «недекларируемые» доходы.

Объектом прогнозирования в нашем учебном исследовании послужили экономические преступления, как один из типов теневой экономики. Коррупция в экономике приводит к колоссальным материальным потерям для Российской Федерации (таблица 1).

Таблица 1

Прогнозирования количество экономических преступлений РФ 2007 -2017 гг.

Период	Количество экономических преступлений
2007	305 855
2008	307 627
2009	292 746
2010	190 178
2011	144 816
2012	127 799
2013	101 621
2014	75 729
2015	22 879,5
2016	- 14 990,9
2017	- 52 861,3

Для анализа и прогнозирования данных об экономических преступлениях использовался метод экстраполяции. Данный метод основывается на изучении сложившейся тенденции (тренда) и их переносе на будущие периоды. Тренды построены линейными и полиномиальным в шестой степени способами.

Коэффициент аппроксимации в используемой модели тренда составил 0,9929, что близко единице и свидетельствует о достаточной достоверности и точности прогнозной модели (рис.2).

Рис.2. Количество экономических преступлений в экономике России

Анализируя данные таблицы и рисунка можно наблюдать, что самый высокий уровень экономических преступлений приходится на 2008 год - 307 627, самый низкий - на 2014 год - 75 729. Сокращению числа экономических преступлений способствуют законодательные меры Правительства, принимаемые для предупреждения экономической преступности.

В странах с рыночной экономикой вмешательство государства в экономическую деятельность носит преимущественно косвенный характер, то есть путём регулирования налогообложения и кредитно-финансовых механизмов. Для вывода бизнеса из теневой сферы чаще применяются меры косвенного экономического воздействия - субсидирование процентных ставок по кредиту и снижение налогов. Наряду с финансовыми, существуют административные методы регулирования, которые сводятся к корректировке законодательства и контролю над его соблюдением.

К числу профилактических мер, предупреждающих разрастание теневого сектора экономики, относится создание информационного банка данных о физических и юридических лицах, проходящих по оперативным материалам и уголовным делам о хищениях денежных средств с использованием подложных платежных документов; разработка мер по выявлению фальшивых денег, финансовых документов и ценных бумаг, устранению их изготовления и обращения; разработка системы мер по организации борьбы с незаконным использованием объектов интеллектуальной собственности. Думается, что способствовать сокращению числа преступлений в сфере экономики должна и правовая пропаганда о деятельности правоохранительных органов, средствах и методах самозащиты населения.

Список источников:

1. Информационный портал РБК [Электронный ресурс] Режим доступа: http://www.rbc.ru

2. Кузык, Б.Н. Прогнозирование, стратегическое планирование и национальное программирование: Учебник / Б.Н. Кузык, В.И. Кушлин, Ю.В. Яковец. - 4-е изд., перераб. и доп. - Москва: Экономика, 2011. - 604 с.

3. Официальный сайт Министерства финансов Российской Федерации [Электронный ресурс] Режим доступа: http://www.minfin.ru/ru/

4. Прогнозирование и планирование в условиях рынка : Учебное пособие / Л. П. Владимирова. - 6-е изд., перераб. и доп. - М. : Дашков и К°, 2006. - 398[2] с. : ил., табл. - Библиогр.: с. 388-390.

Код для цитирования: Скопировать