CC BY
224
Izvestiya of Irkutsk State Economics Academy, Известия Иркутской государственной экономической академии.
2015, vol. 25, no. 3, pp. 480-484. ISSN 1993-3541 2015. Т. 25, № 3. С. 480-484. ISSN 1993-3541
FINANCIAL, TAX AND MONETARY POLICY
Е. В. СОКОЛОВСКАЯ
Национальный университет государственной налоговой службы Украины,
г. Ирпень, Украина Д. Б. СОКОЛОВСКИЙ
Институт экономики промышленности Национальной Академии Наук Украины, г. Киев, Украина
ОЦЕНКА РАЗМЕРОВ ТЕНЕВОЙ ЭКОНОМИКИ НА РЕГИОНАЛЬНОМ УРОВНЕ КАК ПРЕДПОСЫЛКА РЕГУЛИРОВАНИЯ
НАЛОГОВЫХ ПОСТУПЛЕНИЙ
Аннотация. В статье исследованы особенности модельных методов измерения теневой экономики, связанной с неуплатой налогов на национальном уровне. С целью адаптации этих методов к региональному уровню рассматривается соответствие общенациональных методов и показателей в региональной проекции и отбираются наиболее адекватные для экономики региона показатели. Выделена совокупность переменных, которые могут использоваться в качестве каузальных переменных (налоговое бремя, уровень безработицы, уровень межбюджетных трансфертов, соотношение доходов населения и уровня цен) и индикаторов модели (валовой региональный продукт, уровень экономически активного населения). Практическая реализация модели позволит оценивать объемы теневой экономики в регионах с целью принятия более обоснованных решений по совершенствованию налоговой политики на региональном уровне.
Ключевые слова. Налогообложение; регион; теневая экономика; экономико-математические модели и методы.
Информация о статье. Дата поступления 30 апреля 2015 г.; дата принятия к печати 12 мая 2015 г.; дата онлайн-размещения 30 июня 2015 г.
УДК 332.05
DOI 10.17150/1993-3541.2015.25(3).480-484
Е. V. SOKOLOVSKAYA
National University of the State Tax Service of Ukraine,
Irpin, Ukraine D. B. SOKOLOVSKI
Institute of Industrial Economics of National Academy of Sciences of Ukraine,
Kiev, Ukraine
EVALUATING THE SHADOW ECONOMY SIZE AT THE REGIONAL LEVEL AS A PREREQUISITE FOR TAX REVENUES REGULATION
Abstract. The article is intended to analyze the features of the shadow economy evaluation methods related to tax evasion at the national level. In order to adapt these methods to the regional level, the authors attempted to determine the regional indicators' compliance with national practices and indicators and, proceeding from that, selected the most appropriate indicators defining the region's economy. A set of variables which can be used as causal variables (tax burden, unemployment level, intergovernmental transfers level, the ratio between population income and price level) and model performance indicators (gross regional product, economically active population level). Practical implementation of the model enables to evaluate the regional shadow economy size in order to take actions on tax policy enhancement at the regional level.
Keywords. Taxation; region; shadow economy; economic and mathematical models and methods. Article info. Received April 30, 2015; accepted May 12, 2015; available online June 30, 2015.
Одним из негативных свойств региональных теневых схем является то, что они приводят к недонаполнению местных бюджетов, так как на современном этапе теневая экономика связана, прежде всего, с неуплатой налогов в бюджеты различных уровней. В то же время
уклонение от уплаты налогов не только мешает наполнению бюджетов, но и искажает систему налогообложения, исполнение ею своих функций — фискальной и регулирующей, в том числе на местном уровне. Все это замедляет развитие и совершенствование местного налогообложе-
© Е. В. Соколовская, Д. Б. Соколовский, 2015
Izvestiya of Irkutsk State Economics Academy, Известия Иркутской государственной экономической академии.
2015, vol. 25, no. 3, pp. 480-484. ISSN 1993-3541 2015. Т. 25, № 3. С. 480-484. ISSN 1993-3541
Е. V. SOKOLOVSKAYA, D. B. SOKOLOVSKI
ния. Одним из первых шагов для борьбы с данной проблемой является адекватная оценка масштабов и структуры теневой экономики региона с учетом фактора налогообложения.
Теоретический и эмпирический инструментарий количественной оценки размеров теневой экономики на национальном уровне уже создан и является достаточно разнообразным (В. П. Вишневский, Ю. Б. Иванов, А. П. Киреенко, С. Н. Ковалев, А. В. Костин, Ю. В. Латов, И. А. Майбу-ров, В. В. Попов, Н. И. Суслов, S. Davids, C. Elgin,
E. L. Feige, B. S. Frey & H. Week, P. M. Gutmann,
F. Schneider, D. Kaufmann & A. Kaliberda, R. Klinglmair, M. Lacko, V. Tanzi и др.). Однако методы измерения теневой экономики на макроуровне не всегда пригодны для определения размеров теневого сектора экономики в региональном разрезе. Это обусловлено тремя причинами: во-первых, самим характером этого явления, предусматривающим сокрытие от учета и регистрации налогов; во-вторых, специфическими особенностями теневой экономики, присущими каждому региону; в-третьих, проблемами с наличием в регионах статистических данных, необходимых для расчетов.
Поэтому вопрос разработки подходов к оценке основных количественных параметров теневой экономики на региональном уровне с использованием открытых источников информации требует дальнейшего исследования.
На сегодняшний день для оценки объемов теневой экономики на национальном уровне применяются три группы методов:
1. Прямые — представляют собой микроэкономические методы, основанные на добровольных опросах или использовании данных налогового аудита.
2. Косвенные (макроэкономические) методы — используют различные экономические и другие показатели, которые содержат информацию о развитии теневой экономики во времени.
3. Модельные методы. Существуют два варианта модельного подхода — мультиинди-каторный-мультифакторный (Multiple Indicator-Multiple Cause — MIMIC) и динамический муль-тииндикаторный-мультифакторный (Dynamic Multiple Indicator-Multiple Cause — DYMIMIC).
Эти подходы используют структурно-эконо-метрические модели, в которых доля теневого сектора выступает как ненаблюдаемая, косвенно оцениваемая переменная, позволяющая учесть все основные факторы, влияющие на развитие теневой экономики.
Анализ показал, что преимущества модельного подхода при определении размеров теневой экономики региона, превышают недостатки его использования1.
Основное преимущество использования методов моделирования для оценки теневой экономики региона заключается в варьировании набором каузальных переменных и индикаторов. Для моделирования на уровне регионов, которые отличаются друг от друга экономическими характеристиками, степенью доступности данных и исследуемым периодом, последнее является ключевым фактором.
Косвенные методы призваны определить размер теневой экономики с помощью одного интегрированного показателя, который, предположительно, учитывает все ее последствия. Однако очевидно, что эти последствия отражаются одновременно на объемах производства, рынке труда и денежном рынке страны как в целом, так и в ее отдельных регионах. Модельный подход учитывает различные причины возникновения и изменения теневой экономики во времени. Эмпирическая методология также отличается от косвенных методов, основываясь на статистической теории ненаблюдаемых переменных, учитывающей различные причины и индикаторы измеряемого показателя.
При использовании модели DYMIMIC для определения объемов теневой экономики региона целесообразно применять факторно-аналитический подход, с помощью которого теневая экономика измеряется в динамике как ненаблюдаемой фактор. Неизвестные коэффициенты будут оцениваться в виде совокупности структурных уравнений, в пределах которых ненаблюдаемая переменная может быть непосредственно измерена.
При определении размера теневой экономики региона, процесс оценки с помощью данной модели состоит из двух частей:
- модель измерения, связывающая латентную переменную (размер теневой экономики региона) с наблюдаемыми индикаторами;
- совокупность (модель) структурных уравнений, которая определяет причинно-следственные взаимосвязи между каузальными переменными, размером теневой экономики региона и индикаторами.
Предполагается, что размер теневой экономики региона может быть косвенно определен с
1 Модель оцЫювання та прогнозування тЫьовоТ еко-ном^и ДонецькоТ област / Ин-т экономики пром. НАН Украины. URL : http://iep.donetsk.ua/projects/shadow/ shadow2.html.
Izvestiya of Irkutsk State Economics Academy, 2015, vol. 25, no. 3, pp. 480-484. ISSN 1993-3541
FINANCIAL, TAX AND MONETARY POLICY
помощью совокупности ее индикаторов. Это позволяет определить структурные зависимости размера теневой экономики от каузальных переменных, что, в свою очередь, может быть полезным при прогнозировании ее размеров в будущем.
Изменение значений каузальных переменных приводит к зафиксированным индикаторами изменениям значения скрытой переменной (размера теневой экономики региона). Анализ общей вариации каузальных переменных и индикаторов показывает, как изменяется скрытая переменная; это позволяет сделать вывод о динамике и относительных масштабах теневой экономики региона.
В моделях DYMIMIC обычно выделяют 3 типа каузальных переменных:
1. Бремя прямого и косвенного налогообложения, бремя номинального и реального налогообложения. Предполагается, что увеличение уровня налогов является существенной причиной для перехода в теневой сектор.
2. Бремя административного регулирования. Принято считать, что повышение бремени регулирования со стороны органов власти также является причиной для перехода в теневой сектор.
3. Налоговая мораль — отношение граждан к государству, описывает готовность индивидов (по крайней мере, потенциально) изменить деятельность в официальном секторе на теневой. Соответственно, считается, что падение уровня налоговой морали приводит к увеличению размеров теневой экономики.
К индикаторам DYMIMIC-моделей обычно относят следующие:
1. Монетарный индикатор. Предполагается, что рост теневой экономики приводит к росту объемов денежных операций, особенно если наличные используются для предотвращения разоблачения.
2. Индикатор рынка труда. Сокращение уровня экономически активного населения, занятого в официальной экономике, приводит к росту этого показателя в теневой экономике. Подобным образом повышенная активность в теневом секторе отражается, в частности, в сокращении трудовых затрат, и затрат рабочего времени в официальной экономике.
3. Индикатор производства. Рост объемов теневой экономики приведет к «выводу» факторов производства (ресурсов) из официальной экономики, что негативно скажется на темпах роста последней [7-9].
С учетом анализа исследований теневой экономики на национальном уровне с использовани-
Известия Иркутской государственной экономической академии.
2015. Т. 25, № 3. С. 480-484. ISSN 1993-3541
ем MYMIC и DYMIMIC-моделей, их показатели были адаптированы к региональному уровню с учетом фактора налогообложения (рис.).
Индикаторы
Валовый региональный продукт Y,
Уровень экономически
активного населения У2
Каузальные переменные и индикаторы
для определения размеров теневой экономики
на региональном уровне
Поскольку на региональном уровне показатели, отражающие бремя административного регулирования и налоговой морали, не вычисляются (в отличие от национального уровня), в каузальные переменные модели эти показатели не включены.
Налоговое бремя X1. В экономической литературе налоговое бремя считается основной причиной уклонения от уплаты налогов [10], следовательно, одной из главных причин роста теневой экономики [1-7; 9; 11; 12; 13; 14], т. е. между показателями X1 и п наблюдается прямая взаимосвязь. В дальнейших разработках модели бремя прямых и косвенных налогов можно рассматривать отдельно.
Уровень безработицы X2. В регионе уровень безработицы может иметь разнонаправленное влияние на теневую экономику. С одной стороны, рост безработицы приводит к падению уровня теневой экономики, так как ее рост положительно связан с ростом валового регионального продукта, который отрицательно коррелирует с уровнем безработицы. С другой стороны, определенная доля занятых в официальном секторе посвящает часть своего рабочего времени занятости в теневой экономике, т. е. наблюдается положительная взаимосвязь между этими явлениями.
Межбюджетные трансферты X3. Предполагается, что межбюджетные трансферты, поступающие в виде помощи предприятиям региона, на величину теневого сектора влияют также разнонаправлено:
Причины
Izvestiya of Irkutsk State Economics Academy, Известия Иркутской государственной экономической академии.
2015, vol. 25, no. 3, pp. 480-484. ISSN 1993-3541 2015. Т. 25, № 3. С. 480-484. ISSN 1993-3541
Е. V. SOKOLOVSKAYA, D. B. SOKOLOVSKI
- субсидии, направляемые предприятиям официального сектора, увеличивают его привлекательность, уменьшая привлекательность теневого;
- увеличение объема субсидий увеличивает (при прочих равных условиях) возможности для коррупции чиновников, занимающихся их распределением.
Таким образом, предоставленные субсидии уменьшают удельный вес «тени» в сегменте непосредственной деятельности предприятий, но увеличивают его в бюрократическом сегменте.
Соотношение доходов населения и уровня цен Х4 показывает среднюю обеспеченность региона. Если регион является малообеспеченным, его население вынуждено искать дополнительные средства заработка, в частности, в теневом секторе; иначе говоря, у него увеличивается стимул к нелегальной деятельности. То есть между показателями Х4 и п определяется обратная взаимосвязь.
Индикаторами в предложенной модели было выбрано два показателя — валовый региональный продукт У\, как основной индикатор, который отражает развитие экономики региона, и уровень экономически активного населения У2■ Предполагается, что падение уровня экономически активного населения в динамике может отображать перемещение рабочей силы из официальной экономики в теневую. Использование этой переменной как индикатора позволяет эмпирически определить наличие перемещения ресурсов из формального сектора в теневой.
Следует иметь в виду, что на этапе практической реализации предлагаемой методики, воз-
можные изменения в наборе факторов и индикаторов измерения теневой экономики связаны с особенностями конкретных регионов, а также степенью сложности получения и достоверности статистической информации о тех или иных показателях.
Таким образом, можно сделать вывод, что для решения проблемы оценки объема теневой экономики на региональном уровне целесообразно использовать инструментарий модельного подхода, когда доля теневого сектора выступает как ненаблюдаемая, косвенно оцениваемая переменная, позволяющая учесть все основные факторы, влияющие на развитие теневой экономики. Это позволит определять различные для каждого региона факторы, с получением на выходе унифицированного показателя — величины теневой экономики региона.
Главными направлениями дальнейших исследований по определению объемов теневой экономики региона и их практического воплощения являются уточнение системы факторов, влияющих на региональную экономику в целом и на экономику каждого региона страны, а также адаптация к региональному уровню показателей структурно-эконометрических моделей оценки общенациональных объемов теневой экономики.
Осуществление указанных мероприятий позволит практически рассчитывать и контролировать объемы теневой экономики в регионах с целью принятия более обоснованных и взвешенных решений по совершенствованию налоговой политики государства и регионов.
Список использованной литературы
1. Кизим Н. А. Тенизация экономики в Украине и России и ее влияние на экономическое развитие страны / Н. А. Ки-зим, А. П. Киреенко, И. О. Губарева // Бизнес информ. — 2013. — № 8. — С. 8-14.
2. Киреенко А. П. Развитие налогообложения индивидуальных предпринимателей и борьба с уклонением от уплаты налогов / А. П. Киреенко, М. О. Климова // Регион: экономика и социология. — 2012. — № 1. — С. 142-159.
3. Киреенко А. П. Различие и взаимосвязь теневой экономики и уклонения от уплаты налогов / А. П. Киреенко // Налоги и финансовое право. — 2012. — № 9. — С. 164-171.
4. Майбуров И. А. Методологические аспекты учета вклада теневой экономики в расчетах налоговой нагрузки / И. А. Майбуров // Аудиторские ведомости. — 2012. — № 9. — С. 50-62.
5. Орлова Е. Н. Домохозяйства как субъекты ненаблюдаемой экономики / Е. Н. Орлова // Известия Иркутской государственной экономической академии (Байкальский государственный университет экономики и права). — 2013. — № 1. — URL : http://eizvestia.isea.ru/reader/article.aspx?id=18672.
6. Суходолов А. П. Уклонение от уплаты налогов и обязательных платежей в пенсионный фонд России: мотивация совершения преступлений / А. П. Суходолов, Д. Ю. Федотов // Криминологический журнал Байкальского государственного университета экономики и права. — 2015. — Т. 9, № 1. — С. 111-119.
7. Allingham M. Income Tax Evasion: A Theoretical Analysis / M. Allingham, А Sandmo // Journal of Public Economics. — 1972. — № 1. — Р. 323-338.
8. Buehn A. Shadow economy and Do it yourself activities: the German Case / A. Buehn, A. Karamann, F. Schneider // Journal of Institutional and Theoretical Economics JITE. — 2009. — № 165(4). — Р. 701-722.
9. Dell'Anno R. The shadow economy in Portugal: an analysis with the MIMIC approach / R. Dell'Anno // Journal of Applied Economics. — 2007. — Vol. X, № 2. — Р. 253-277.
10. Giles D. Taxes and the Canadian Underground Economy / D. Giles, L. Tedds // Canadian Tax paper. — 2002. — № 106. — 270 p.
Izvestiya of Irkutsk State Economics Academy, Известия Иркутской государственной экономической академии.
2015, vol. 25, no. 3, pp. 480-484. ISSN 1993-3541 2015. Т. 25, № 3. С. 480-484. ISSN 1993-3541
FINANCIAL, TAX AND MONETARY POLICY
11. Johnson S. Regulatory Discretion and the Unofficial Economy / S. Johnson, D. Kaufmann, P. Zoido-Lobaton // American Economic Review. — 1998. — № 88:2. — P. 387-392.
12. Schneider F. Shadow Economies Around the world: Size, Causes, and Consequences. IMF Working Paper / F. Schneider, D. Enste. — 2000. — № 26. — 56 p.
13. Schneider F. Shadow Economies in OECD Countries: DGE vs. MIMIC Approaches. WP №2013/13 / F. Schneider, C. Elgin ; Bogazici University, Department of Economics, 2013. — 30 p.
14. Tanzi V. Uses and Abuses of Estimates of the Underground Economy / V. Tanzi // The Economic Journal. — 1999. — № 109 (June). — P. 338-347.
References
1. Kizim N. A., Kireenko A. P., Gubareva I. O. Shadow Economy in Ukraine and Russia and its Influence upon Economic Development of a Country. Biznes inform = Business inform, 2013, no. 8, pp. 8-14. (In Russian).
2. Kireenko A. P., Klimova M. O. Individual entrepreneurs' taxation development and the fight against tax evasion. Region: ekonomika i sotsiologiya = Region: Economics and Sociology, 2012, no. 1, pp. 142-159. (In Russian).
3. Kireenko A. P. Difference and interdependence of the shadow economy and tax evasion. Nalogi i finansovoe pravo = Taxes and Financial Law, 2012, no. 9, pp. 164-171. (In Russian).
4. Maiburov I. A. Methodological aspects of accounting the shadow economy contribution in tax burden calculation. Au-ditorskie vedomosti = Accounting Journal, 2012, no. 9, pp. 50-62. (In Russian).
5. Orlova E. N. Households as entities of non-observed economy. Izvestiya Irkutskoy gosudarstvennoy ekonomicheskoy ak-ademii (Baykalskiy gosudarstvennyy universitet ekonomiki i prava) = Izvestiya of Irkutsk State Economics Academy (Baikal State University of Economics and Law), 2013, no. 1. Available at: http://eizvestia.isea.ru/reader/article.aspx?id=18672. (In Russian).
6. Sukhodolov A. P., Fedotov D. Yu. Evasion of tax and obligatory payments to the pension fund of Russia: the motivation of crimes. Criminology Journal of Baikal National University of Economics and Law, 2015, vol. 9, no. 1, pp. 111-119. DOI : 10.17150/1996-7756.2015.9(1).111-119. (In Russian).
7. Allingham M., Sandmo A. Income Tax Evasion: A Theoretical Analysis. Journal of Public Economics, 1972, no. 1, pp. 323-338.
8. Buehn A., Karamann A., Schneider F. Shadow economy and Do it yourself activities: the German Case. Journal of Institutional and Theoretical Economics JITE, 2009, no. 165 (4), pp. 701-722.
9. Dell'Anno R. The shadow economy in Portugal: an analysis with the MIMIC approach. Journal of Applied Economics, 2007, vol. X, no. 2, pp. 253-277.
10. Giles D., Tedds L. Taxes and the Canadian Underground Economy. Canadian Tax paper, 2002, no.106. 270 p.
11. Johnson S. Kaufmann D., Zoido-Lobaton P. Regulatory Discretion and the Unofficial Economy. American Economic Review, 1998, no. 88:2, pp. 387-392.
12. Schneider F. Enste D. Shadow Economies Around the world: Size, Causes, and Consequences. IMF Working Paper. 2000, no. 26. 56 p.
13. Schneider F., Elgin C. Shadow Economies in OECD Countries: DGE vs. MIMIC Approaches. Bogazici University, Department of Economics. Aug. 2013. WP №2013/13. 30 p.
14. Tanzi V. Uses and Abuses of Estimates of the Underground Economy. The Economic Journal, 1999, no. 109 (June), pp. 338-347.
Информация об авторах Соколовская Елена Васильевна — кандидат экономических наук, старший научный сотрудник, отдел изучения международного опыта и европейской интеграции, Научно-исследовательский институт финансового права, Национальный университет государственной налоговой службы Украины, 08201, Украина, г. Ирпень, ул. Карла Маркса (Университетская), 31, e-mail: elena.lukyanenko@gmail.com.
Соколовский Дмитрий Борисович — кандидат экономических наук, старший научный сотрудник, докторант, Институт экономики промышленности, Национальная Академия Наук Украины, 01011, Украина, г. Киев, ул. П. Мирного, 26, e-mail: dmy.falko@gmail.com.
Библиографическое описание статьи Соколовская Е. В. Оценка размеров теневой экономики на региональном уровне как предпосылка регулирования налоговых поступлений / Е. В. Соколовская, Д. Б. Соколовский // Известия Иркутской государственной экономической академии. — 2015. — Т. 25, № 3. — С. 480-484. — DOI : 10.17150/1993-3541.2015.25(3).480-484.
Authors
Elena V. Sokolovskaya — PhD in Economics, senior research associate, Department of International Experience Research and European Integration, Research Institute of Financial Law of the National University of the State Tax Service of Ukraine, 31 Karl Marx St. (Universitetskaya St.), 08201, Irpin, Ukraine, e-mail: elena.lukyanenko@gmail.com.
Dmitry B. Sokolovsky — PhD in Economics, Senior Research Associate, Candidate for a Doctoral Degree, Institute of Industrial Economics of National Academy of Sciences of Ukraine, 26 P. Mirnogo St., 01011, Kiev, Ukraine, e-mail: dmy.falko@gmail.com.
Reference to article
Sokolovskaya E. V., Sokolovski D. B. Evaluating the shadow economy size at the regional level as a prerequisite for tax revenues regulation. Izvestiya Irkutskoy gosudarstvennoy ekonomicheskoy akademii = Izvestiya of Irkutsk State Economics Academy, 2015, vol. 25, no. 3, pp. 480-484. DOI: 10.17150/1993-3541.2015.25(3).480-484. (In Russian).
