РЕГИОНАЛЬНЫЕ ОСОБЕННОСТИ ПРОЯВЛЕНИЯ ТЕНЕВОЙ ЭКОНОМИКИ (НА ПРИМЕРЕ САМАРСКОЙ ОБЛАСТИ)

REGIONAL FEATURES OF THE SHADOW ECONOMY IN THE SAMARA REGION (BASED ON THE SAMARA REGION CASE)

Khairullina Albina Denisovna

Student, Kazan (Volga Region) Federal University, Russia, Kazan

Chesskaya Arina Alekseevna

Student, Kazan (Volga Region) Federal University, Russia, Kazan

Khairullova Alina Ilsurovna

Scientific supervisor, Candidate of Economics, Associate Professor, Kazan (Volga Region) Federal University, Russia, Kazan

Аннотация. В статье рассматриваются региональные особенности проявления теневой экономики и оценка ее масштабов на примере Самарской области. Обосновывается необходимость регионального подхода из‑за различий в отраслевой структуре, институциональной среде и рынке труда субъектов РФ. На основе итальянского и налогового методов представлены расчеты за 2021-2023 гг., а также дана оценка возможного экономического ущерба в абсолютном выражении. Выделены факторы, определяющие теневые практики в регионе, и предложены направления их снижения.

Abstract. The paper examines regional features of the shadow economy and estimates its scale using the Samara Region as a case. The relevance of a regional approach is justified by differences in sectoral structure, institutions and labour markets across Russian regions. Indirect estimates based on the Italian method and a tax‑gap approach are provided for 2021-2023 together with an approximate monetary loss assessment. Key regional drivers of shadow activity are identified and policy directions are proposed.

Ключевые слова: теневая экономика; экономическая безопасность; региональная экономика; неформальная занятость; Самарская область.

Keywords: shadow economy; economic security; regional economy; informal employment; Samara Region.

Теневая экономика относится к числу наиболее устойчивых и сложно устранимых проблем современной экономической системы. Сокрытие хозяйственной деятельности и доходов ведет к снижению налоговых поступлений, ухудшению условий конкуренции, росту коррупционных практик и усилению социальной уязвимости работников. В контексте Стратегии экономической безопасности Российской Федерации на период до 2030 года теневая активность влияет на бюджетную устойчивость (доходы и дефицит), инвестиционную привлекательность, качество занятости и криминализацию экономики [12].

Существенная доля неформальной и скрытой экономической деятельности ограничивает возможности государства по реализации социально-экономической политики и формированию долгосрочных стимулов развития.

Важно учитывать, что единая официальная и сопоставимая статистика по объему теневой экономики на региональном уровне в открытом доступе, как правило, отсутствует: для субъектов РФ не публикуются регулярные оценки «уровня теневой экономики», а оценки разных авторов существенно зависят от методики и исходных данных. Поэтому для анализа региональных особенностей применяются косвенные методы (налоговый, «итальянский» по рынку труда, монетарные и др.) и сопоставление индикаторов, характеризующих предпосылки теневой активности.

Целью исследования является отражение региональной специфики (отраслевая структура, рынок труда, география и институциональная среда), которая формирует предпосылки теневой экономики, и проведение оценки ее масштабов на примере одного из экономически развитых регионов страны - Самарской области.

Под теневой экономикой понимается совокупность видов экономической деятельности, намеренно скрываемых от учета и регулирования (включая «серые» схемы оплаты труда, неформальную занятость и неучтенный оборот товаров и услуг) [11]. Наличие значимого теневого сектора приводит к искажению макро‑ и мезоэкономических показателей и ухудшает качество государственного управления.

С точки зрения экономической безопасности регионов ключевые негативные эффекты проявляются в:

- снижении собственных налоговых доходов региональных и местных бюджетов;

- ухудшении инвестиционного климата и конкурентоспособности территории;

- росте неформальной и неустойчивой занятости, снижении уровня доходов и защищенности работников;

- криминализации региональной экономики, сращивании криминальных структур с органами власти и бизнесом [1; 4].

Поэтому исследование региональных особенностей теневой экономики позволяет точнее определять «точки риска» и формировать адресные меры политики.

Самарская область - крупный индустриальный регион Приволжского федерального округа, расположенный на пересечении международных транспортно‑логистических потоков Поволжья - «Север-Юг» и «Запад-Восток». Экономика региона опирается на промышленное производство, развитую инфраструктуру и крупные городские агломерации (Самара, Тольятти), что делает область показательным примером для анализа теневых практик в экономически развитых субъектах РФ [2; 10].

Валовой региональный продукт (ВРП) Самарской области вырос с 1625,5 млрд руб. в 2020 г. до 2646,5 млрд руб. в 2023 г.; по оценкам региональных источников, в 2024 г. ВРП составил 3123,5 млрд руб [6].

Индекс промышленного производства успешно преодолел спад в 2022 г. (96,7%) и стабилизировался на отметке 105,7% в 2024 г [7].

Инвестиции в основной капитал демонстрируют непрерывный рост, увеличившись с 308,5 до 568,6 млрд рублей.

Номинальные выплаты выросли с 38,7 до 67,9 тысяч рублей, а их реальный размер в 2024 году составил 111,6% к предыдущему году.

Уровень безработицы по методологии МОТ сократился более чем в два раза - с 4,4% до 2% [3]. Данные представлены в  таблице 1.

Таблица 1.

Ключевые социально-экономические показатели Самарской области

Существенная индустриальная специализация повышает чувствительность к конъюнктуре на рынках промышленной продукции и одновременно создает предпосылки для теневых практик в цепочках подрядов (субподряд, услуги, логистика, строительство). В таблице 2, для уточнения отраслевой специфики приведем структуру промышленного производства по основным видам деятельности [9].

Таблица 2.

Структура промышленного производства Самарской области (по основным видам деятельности) в 2024 году, %

Эта структурная особенность находит прямое, но неоднозначное отражение в формировании налоговой базы региона. Если в ВРП ведущую роль играют обрабатывающие производства, то в налоговых поступлениях за 2024 год абсолютно доминирует добывающий сектор (54,1%), тогда как доля обрабатывающей промышленности составила лишь 21,1% [14]. Такая диспропорция указывает на повышенную значимость контроля за финансовыми потоками ограниченного круга крупных сырьевых компаний. Одновременно это актуализирует вопросы трансфертного ценообразования внутри холдингов и прозрачности операций в высокооборотных секторах с развитыми цепочками контрагентов (например, автосборочные кластеры), что создает потенциальные ниши для оптимизации налоговой нагрузки и вывода средств в теневой оборот.

Рынок труда Самарской области характеризуется относительно низкой безработицей (4,4-2% в 2020-2024 гг.), при этом в 3 квартале 2024 года в стране в целом доля занятых в неформальном секторе оценивается на уровне 21,3% (то есть порядка каждого пятого работника). Для региона это означает наличие устойчивого сегмента самозанятости и микробизнеса, а также формирование угроз, связанных с потенциальными «серыми» выплатами в отдельных  видах деятельности (строительство, услуги, мелкая торговля), что следует учитывать при оценке предпосылок теневой экономики.

Ввиду отсутствия официальной статистики по объёму теневой экономики на региональном уровне, для оценки её масштабов необходимо обращение к косвенным методам. В рамках исследования используются два распространенных подхода: итальянский метод (оценка скрытого сегмента рабочей силы по расхождению между исследуемой и зарегистрированной безработицей) и налоговый метод (сценарная оценка объема теневого сектора в процентах к ВРП на основе публичных оценок) [1; 4].

Для повышения прозрачности расчетов ниже приведены исходные показатели, использованные формулы и контрольные подстановки. Оценки выполнены по двум косвенным подходам:

1) «итальянский» метод по рынку труда, фиксирующий расхождение между безработицей по обследованию рабочей силы и зарегистрированной безработицей; 

(2) налоговый метод, сопоставляющий валовую прибыль и смешанные доходы в региональных счетах с официально отраженной прибылью корпоративного сектора. В совокупности эти подходы позволяют оценить динамику теневых практик по разным каналам (занятость и прибыль).

Итальянский метод:

Tтэ = (Тбп - Тб) / (Тз + Тбп) · 100 %, где Тбп - безработные по обследованию рабочей силы (методология МОТ), Тб - зарегистрированные безработные, Тз - официально занятые. Результаты расчетов приведены в таблице 3.

Значение (Тз + Тбп) соответствует численности рабочей силы (занятые + безработные по обследованию), а числитель (Тбп - Тб) - величине расхождения между обследуемой и зарегистрированной безработицей, интерпретируемой как «скрытый» сегмент рабочей силы (в т.ч. незарегистрированная безработица/необращение в службу занятости). Отношение умножается на 100; значения Tтэ округлены до 0,01 процентных пункта.

Таблица 3.

Расчет доли скрытого сегмента рабочей силы (итальянский метод)

Расчеты показывают устойчивое снижение доли «скрытого» сегмента рабочей силы в Самарской области с 2,65% в 2021 г. до 1,55 % в 2023 г. (-1,10 п.п., или -41%). Снижение обусловлено уменьшением разрыва между безработицей по обследованию и зарегистрированной безработицей: (Тбп - Тб) сократилось с 45,0 тыс. чел. в 2021 г. до 26,2 тыс. чел. в 2023 г., при относительной стабильности численности рабочей силы (Тз + Тбп около 1,68-1,70 млн чел.).

Содержательно динамика может отражать (а) повышение вероятности регистрации безработных и/или улучшение работы институтов рынка труда; (б) усиление спроса на труд и сокращение длительной незанятости; (в) структурные сдвиги, снижающие число лиц, находящихся в статусе неформального поиска работы. Вместе с тем показатель Tтэ является индикатором именно расхождения между исследуемой и зарегистрированной безработицей и не измеряет напрямую неформальную занятость среди занятых или масштабы «серых» выплат; поэтому результаты корректно интерпретировать как оценку «скрытой» безработицы/неучтенного предложения труда, а не всей теневой занятости.

Налоговый метод: доля неучтенной прибыли = (P - Pt) / GRP · 100 %, где P - валовая прибыль экономики и валовые смешанные доходы [8], Pt - прибыль корпоративного сектора, отраженная в официальной отчетности/налоговой статистике, GRP - валовой региональный продукт. Результаты расчетов приведены в таблице 4.

Показатель Pt сформирован на основе данных ФНС России по налогу на прибыль организаций (статистическая налоговая отчетность) [13]. Все показатели приведены в млрд руб. (также выполнен перевод из млн руб. делением на 1000); итоговая доля рассчитана в процентах и округлена до 0,1 п.п.

Таблица 4.

Оценка доли неучтенной прибыли (налоговый метод)

По налоговому методу получена высокая доля неучтенной прибыли (налогового разрыва по прибыли): 65,5 % ВРП в 2021 г., 65,6 % в 2022 г. и 63,3 % в 2023 г. В динамике показатель снизился на 2,3 п.п. за 2021-2023 гг., что может указывать на частичную легализацию прибыльности и/или изменение структуры доходов в пользу более прозрачных сегментов экономики. В абсолютном выражении разность (P - Pt) составила 1 413,1 млрд руб. в 2021 г., 1 552,5 млрд руб. в 2022 г. и 1 676,6 млрд руб. в 2023 г. (в текущих ценах).

Разрыв (P - Pt) увеличивается при занижении прибыли в отчётности (через завышение расходов, трансфертное ценообразование, вывод средств внутри холдингов), использовании серых схем выплат (конвертные зарплаты, фиктивные договоры), а также при неполном отражении смешанных доходов микробизнеса и самозанятых в корпоративной прибыли. Чем активнее применяются эти механизмы уклонения от налогообложения, тем выше доля (P - Pt)/GRP - показатель выступает косвенным индикатором потенциального налогового разрыва по прибыли и теневой компоненты в доходах. Однако значение завышено, поскольку P включает дооценки Росстата на скрытую деятельность, а Pt - это узкая налоговая база с учётом льгот, убытков и корректировок.

Однако интерпретация требует осторожности: P - макроэкономический показатель региональных счетов, включающий валовую прибыль и смешанные доходы (в т.ч. дооценки на скрытую/неформальную деятельность), тогда как Pt формируется по данным отчетности/налоговой статистики и отличается по охвату, составу и правилам учета (налоговая база не тождественна бухгалтерской прибыли; возможны убытки прошлых лет, льготы и др.). Поэтому (P - Pt)/GRP следует рассматривать как косвенный индикатор потенциального «разрыва» по прибыли и ориентир для выявления зон риска, а не как прямую оценку доли всей теневой экономики.

Факторы теневой экономики в Самарской области целесообразно рассматривать как совокупность взаимосвязанных условий развития территории. По результатам социально-экономического анализа региона, представленного выше, можно выделить: (а) структурные факторы (индустриальная специализация, цепочки кооперации и подрядов); (б) факторы рынка труда (спрос на рабочую силу, миграция, распространенность самозанятости); (в) институциональные факторы (качество контроля, правоприменение, коррупционные риски и стимулы к легализации).

Отраслевая структура с высокой долей добычи полезных ископаемых (24,7%), производства автотранспортных средств (23,4%) и химических веществ (7,9%) в таблице 2 означает преобладание крупных производственных цепочек и большого числа контрагентов. На стыке крупных производств (например, нефтехимия, автопром и авиационно-космический сектор) и малого бизнеса (услуги, строительство, ремонт, перевозки) чаще возникают риски неформальной занятости и расчетов «в обход» официальных процедур. Это обусловлено сложностью цепочек поставок, где субподрядчики и поставщики могут прибегать к теневым схемам для снижения издержек или уклонения от контроля.

Факторы рынка труда в Самарской области усиливают эти риски. Регион характеризуется высоким спросом на квалифицированную рабочую силу в индустриальных секторах (нефть, газ, машиностроение), что привлекает мигрантов из других регионов России и стран СНГ. По данным Росстата на 2025 год, численность населения области составляет 3 112 566 человек с плотностью 58,11 чел./кв. км, при этом миграционный приток в 2023-2024 гг. способствовал росту неформальной занятости в сферах строительства, торговли и услуг. Распространенность самозанятости (особенно среди ИП и фрилансеров) также высока: в 2024 году доля самозанятых в регионе превысила среднероссийский уровень на 5-7%, что часто приводит к «серым» выплатам зарплат и уклонению от социальных взносов. По оценкам Росстата, в 3 квартале 2024 года доля занятых в неформальном секторе в России в целом составила 21,3% (порядка каждого пятого работника), а в Самарской области этот показатель выше за счет промышленной специализации и сезонных работ в АПК и добыче, где неофициальное трудоустройство достигает 25-30% в отдельных сегментах. Эти факторы создают благоприятную среду для теневых практик, таких как неофициальное трудоустройство, фиктивные контракты и миграционные нарушения, особенно в условиях низкой безработицы (2% по МОТ в 2024 г.) и роста реальной зарплаты (111,6% к предыдущему году).

Особое внимание следует уделить институциональным факторам, которые проявляются через качество правоприменения, уровень коррупционных рисков и распространенность экономических правонарушений. Эти факторы играют ключевую роль в формировании теневой экономики, поскольку слабый контроль и коррупция создают условия для систематического уклонения от регуляций, подрывая доверие к институтам и стимулируя «серые» схемы. В 2022-2024 гг. в регионе зарегистрировано 642, 890 и 781 коррупционное преступление соответственно; число преступлений, связанных со взяточничеством, составило 172 в 2022 г. и 328 в 2024 г., а средний размер взятки оценивался в 517 тыс. руб. (2022 г.) и 388 тыс. руб. (2024 г.) [5]. Кроме того, в 2023 г. выявлено 2 829 преступлений экономической направленности, а в 2024 г. - 2 211, в том числе значительная доля тяжких и особо тяжких составов. Такая статистика отражает наличие институциональных рисков, которые могут подпитывать теневые практики. Для наглядности данные по коррупции и экономическим преступлениям представлены в таблице 5.

Таблица 5.

Статистика коррупционных и экономических преступлений в Самарской области, 2022–2024 гг

Стоит отметить, что в регионе формируется благоприятная политика, направленная на снижение теневой экономики через стимулы к легализации. Эти меры можно систематизировать по направлениям: налоговый компонент (льготные ставки и режимы), инвестиционный компонент (инфраструктура и финансовые инструменты), социальный компонент (поддержка занятости и семейного бизнеса).

Во-первых, налоговый компонент включает конкретные льготы: пониженную ставку налога на прибыль (13,5% для резидентов ОЭЗ и приоритетных проектов, вместо стандартных 20%, что снижает общую ставку до 16,5%); дифференцированные ставки налога на имущество организаций (общая 2,2%, повышенная 2,5% для объектов с кадастровой стоимостью свыше 300 млн руб., как торговые центры и офисы, и сниженная 1,5% для производственных объектов); упрощенную систему налогообложения (УСН) для МСП (1% от доходов вместо 6%, 5% от «доходы минус расходы» вместо 15%, с дополнительными льготами для IT, туризма и производства, применяемыми для фирм с выручкой менее 200 млн руб./год). Такие меры снижают налоговую нагрузку на 3-6 раз для целевых отраслей, делая легальный бизнес более привлекательным и уменьшая стимулы к уклонению от налогов, особенно в малом бизнесе и IT-секторе [14].

Во-вторых, инвестиционный компонент охватывает преференциальные режимы и инфраструктуру: особые экономические зоны (ОЭЗ «Тольятти») и территории опережающего социально-экономического развития (ТОСЭР в Тольятти и Кинеле), которые предоставляют резидентам освобождение от таможенных пошлин, налоговые каникулы (до 5-10 лет) и упрощенные процедуры регистрации; финансовые инструменты через Фонд развития промышленности Самарской области (ГФРП СО) и Гарантийный фонд (ГФСО), включая займы, гранты и поручительства (в 2024 г. ГФРП СО выдал 24 займа на 716,46 млн руб., ГФСО - поручительства на 22,5 млрд руб., с акцентом на импортозамещение и приоритетные отрасли). Наличие этих зон и инструментов способствует привлечению инвестиций (в 2024 г. объем инвестиций в основной капитал достиг 568,6 млрд руб., с реализацией более 300 проектов на 1,5 трлн руб.), повышает прозрачность операций за счет строгого контроля и интеграции в официальные цепочки поставок, что снижает риски теневых схем в автопроме и химии [9; 10].

В-третьих, социальный компонент фокусируется на поддержке занятости и бизнеса: развитие цифровых государственных сервисов (платформа МСП.РФ, портал Госуслуг, региональный центр «Мой бизнес» и электронные сервисы ФНС), которые упрощают регистрацию бизнеса, подачу отчетности и получение поддержки, минимизируя бюрократию и коррупционные риски (например, через МСП.РФ в 2024 г. выдано более 67 микрозаймов на 195 млн руб., а портал Госуслуг позволяет оформлять самозанятость онлайн, стимулируя переход из «серой» зоны для фрилансеров и ИП); институциональные меры, включая Закон Самарской области от 08.11.2024 № 98-ГД «О развитии и поддержке семейных предприятий в Самарской области», который предоставляет гранты, субсидии и консультации для семейного бизнеса, поощряя легализацию и повышая социальную защиту работников [14]. Эти меры повышают прозрачность хозяйственной деятельности, снижают привлекательность теневых схем и способствуют легализации, однако их эффект требует системной поддержки и сочетания с профилактикой «серых» практик на рынке труда (например, через усиление контроля за миграцией и самозанятостью).

Проведенный анализ подтвердил, что региональная специфика (индустриальная структура, рынок труда и институты) оказывает существенное влияние на формы и масштабы теневой экономики. Для Самарской области, несмотря на высокий уровень экономического развития, сохраняются предпосылки теневой активности в отдельных секторах и в цепочках кооперации. Косвенные оценки за 2021-2023 гг. показывают снижение доли скрытого сегмента рабочей силы по итальянскому методу до 1,55 %, а по налоговому методу - высокий уровень неучтенной прибыли (63,3 % ВРП в 2023 г.), что позволяет интерпретировать проблему как экономически значимую для бюджета и социального развития региона. На региональном уровне целесообразно сочетать меры по снижению стимулов к уходу «в тень» (упрощение процедур, поддержка легализации занятости) с усилением адресного контроля в секторах повышенного риска, профилактикой коррупционных практик и развитием межведомственного сотрудничества (между ФНС, МВД, прокуратурой и региональными органами) для обмена данными и совместных проверок.