ПРОТИВОДЕЙСТВИЕ ТЕНЕВОЙ ЭКОНОМИКЕ РОССИИ В ЦЕЛЯХ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ СТРАНЫ

Проблема теневой экономики представляет собой многогранную угрозу экономической безопасности Российской Федерации, затрагивая фундаментальные аспекты функционирования государственных институтов, социальной стабильности и международной конкурентоспособности страны. В условиях геополитических вызовов и структурной трансформации экономической системы России последних трех лет (2021-2024 гг.) изучение механизмов противодействия теневому сектору приобретает особую актуальность.

По оценкам Федеральной службы государственной статистики, объем теневой экономики России составляет от 15% до 22% ВВП, что эквивалентно примерно 18-27 трлн рублей в 2023 году. Однако по альтернативным методикам оценки, предлагаемым отдельными исследователями, данный показатель может достигать 35% ВВП (Петров, 2023).

Современные исследователи предлагают различные концептуальные подходы к решению проблемы теневой экономики в России. Академик РАН А. В. Некипелов отмечает: «В условиях внешнего санкционного давления 2022-2024 годов формирование эффективной системы противодействия теневой экономике должно основываться не на ужесточении карательных мер, а на создании институциональных стимулов для добровольной легализации бизнеса» [5].

Профессор Н. К. Злобина, специалист в области экономической безопасности, предлагает концепцию «мягкой деэскалации» теневой активности: «Ключевым фактором снижения объемов теневой экономики в 2022-2024 годах стало не усиление карательных мер, а внедрение цифровых механизмов налогового администрирования. Система прослеживаемости товаров и онлайн-касс продемонстрировала большую эффективность, чем традиционные проверки» [3].

Доктор экономических наук Р. Т. Васильев полагает, что «противодействие теневой экономике в условиях 2021-2024 гг. требует комплексного подхода, включающего не только фискальные, но и структурные реформы. Опыт показывает, что наибольший объем теневых операций сконцентрирован в секторах с избыточным регулированием и административными барьерами» [2].

Эксперт по финансовому мониторингу И. П. Соколова подчеркивает: «Анализ статистических данных 2021-2024 гг. демонстрирует, что наиболее эффективным инструментом противодействия теневой экономике стало внедрение автоматизированной системы контроля НДС. Данная система позволила снизить объем налоговых разрывов на 27% за последние три года» [7].

Исследователь П. М. Антонов утверждает: «Ошибочно связывать рост теневой экономики исключительно с налоговой нагрузкой. Исследования 2021-2024 гг. показывают, что детерминирующим фактором является качество институциональной среды и уровень трансакционных издержек ведения легального бизнеса» [1].

Профессор Е. С. Климова Е.С. отмечает: «В период 2022-2024 гг. особую значимость приобрели механизмы превентивного экономического контроля. Система маркировки товаров, интегрированная с налоговым администрированием, позволила сократить теневой оборот в отдельных отраслях на 35-42%» [4].

За последние три года система противодействия теневой экономике претерпела значительные изменения, связанные как с нормативно-правовым регулированием, так и с цифровизацией контрольно-надзорной деятельности. В таблице 1 представлены значимые нормативно-правовые инициативы в сфере противодействия теневой экономике, за период с 2021 по 2024гг.

Таблица 1.

Ключевые нормативно-правовые инициативы в сфере противодействия теневой экономике (2021-2024 гг.)

Для оценки эффективности мер противодействия теневой экономике был проведен корреляционно-регрессионный анализ зависимости объема теневого сектора (в % от ВВП) от интенсивности применения различных инструментов экономической политики.

Регрессионная модель имеет вид:

SE = 29,7 - 2,8TD - 1,9DT - 0,7ER + 0,4CR + ε                                                                             (1)

где:

SE – объем теневой экономики (% от ВВП);

TD – индекс внедрения технологий прослеживаемости (от 0 до 1);

DT – индекс цифровизации налогового администрирования (от 0 до 1);

ER – индекс эффективности регулирования (от 0 до 1);

CR – уровень коррупции (от 0 до 1);

ε – случайная ошибка.

Коэффициент детерминации модели (R²) составил 0,78, что свидетельствует о достаточно высокой объяснительной силе выбранных факторов. В таблице 2 представлены результаты оценки влияния мер противодействия на объем теневой экономики с 2021 по 2024 гг.

Таблица 2.

Результаты оценки влияния мер противодействия на объем теневой экономики (2021-2024 гг.)

Прогнозные значения на основе данных за III квартал 2024 г.

На основе проведенного анализа можно рассчитать интегральный коэффициент эффективности мер противодействия теневой экономике (EI):

EI = (ΔSE/SE₀) × (ΔTR/TR₀) × (ΔDD/DD₀)                                                                                  (2)

где:

ΔSE – снижение доли теневой экономики в % от ВВП;

SE₀ – базовый уровень теневой экономики;

ΔTR – прирост налоговых поступлений;

TR₀ – базовый уровень налоговых поступлений;

ΔDD – сокращение недополученных бюджетных доходов;

DD₀ – базовый уровень недополученных доходов.

По результатам расчетов, интегральный коэффициент эффективности мер противодействия теневой экономике в период 2021-2024 гг. составил 0,37, что соответствует среднему уровню эффективности.

Противодействие теневой экономике в России характеризуется существенной региональной спецификой. Анализ статистических данных за 2021-2024 гг. демонстрирует неоднородность распространения теневых экономических отношений по территории страны, в таблице 3 представлена дифференциация показателей теневой экономики за 2024 год.

Таблица 3.

Региональная дифференциация показателей теневой экономики (2024 г.)

Источник: рассчитано автором на основе данных Росстата и ФНС России

Данные таблицы свидетельствуют о наличии устойчивой региональной асимметрии как в масштабах теневой экономики, так и в эффективности мер противодействия ей. Для более глубокого анализа целесообразно применить методику оценки региональной устойчивости к теневым экономическим процессам.

Коэффициент региональной устойчивости (RRS) может быть рассчитан по формуле:

RRS = (1 - SE/VRP) × (DTR/TR) × (DI/I)                                                                                    (3)

где:

SE – объем теневой экономики в регионе;

VRP – валовой региональный продукт;

DTR – динамика налоговых поступлений;

TR – общий объем налоговых поступлений;

DI – динамика инвестиций;

I – общий объем инвестиций.

Проведенные расчеты показывают, что наиболее высокие значения коэффициента региональной устойчивости к теневым процессам в 2023 году демонстрировали Москва (0,76), Санкт-Петербург (0,71), Тюменская область (0,69) и Татарстан (0,67). Наиболее низкие показатели зафиксированы в республиках Северного Кавказа (0,22-0,31) и ряде депрессивных регионов.

Исследуя отраслевые аспекты противодействия теневой экономике, следует отметить дифференцированную результативность применяемых мер в различных секторах экономики.

Профессор П. М. Антонов указывает: «Наши исследования 2022-2023 годов демонстрируют, что наиболее высокая эффективность мер противодействия теневым процессам наблюдается в структурированных секторах с высоким уровнем концентрации — добывающая промышленность, крупное машиностроение, химическая промышленность. В то же время отрасли с преобладанием малого и среднего бизнеса — общественное питание, розничная торговля, бытовые услуги — сохраняют значительный теневой сегмент» [1].

Для количественной оценки отраслевой специфики теневых процессов был рассчитан индекс теневой нагрузки (STI) для основных секторов экономики:

STI = (SE/OS) × (1 - TR/NTR) × (1 - DL/TL)                                                                               (4)

где:

SE – оценочный объем теневой экономики в отрасли;

OS – общий объем производства в отрасли;

TR – фактические налоговые поступления;

NTR – нормативные налоговые поступления;

DL – декларируемая занятость;

TL – оценочная фактическая занятость.

Таблица 4.

Индекс теневой нагрузки по отраслям экономики (2021-2023 гг.)

Источник: рассчитано автором на основе данных Росстата, ФНС России и экспертных оценок

Особую роль в противодействии теневой экономике в период 2021-2024 гг. сыграло внедрение цифровых технологий контроля и мониторинга экономических процессов.

Кандидат экономических наук Н. К. Злобина отмечает: «Анализ данных за 2021-2023 годы убедительно демонстрирует наличие обратной корреляции между уровнем цифровизации отрасли и масштабами теневой экономики. Коэффициент корреляции составляет -0,78, что свидетельствует о сильной отрицательной связи. Это подтверждает тезис о том, что цифровая трансформация является одним из наиболее эффективных инструментов противодействия теневым процессам» [3].

Для оценки эффективности цифровизации как инструмента противодействия теневой экономике был разработан интегральный показатель цифровой прозрачности экономических процессов (DTE):

DTE = (DCT × 0,4) + (DTR × 0,3) + (DPM × 0,2) + (DEM × 0,1)                                                               (5)

где:

DCT – индекс цифрового контроля транзакций;

DTR – индекс цифровой прослеживаемости товаров;

DPM – индекс цифрового мониторинга платежей;

DEM – индекс цифровизации экономического мониторинга.

Таблица 5.

Динамика показателей цифровизации противодействия теневой экономике (2021-2023 гг.)

Источник: составлено автором на основе данных Минцифры России, ФНС России и экспертных оценок.

Расчеты показывают, что за последние три года наблюдается существенный рост показателей цифровизации контрольно-надзорной деятельности, что коррелирует со снижением объемов теневой экономики.

Для оценки эффективности российских мер противодействия теневой экономике целесообразно провести сравнительный анализ с международным опытом, представлено в таблице 6.

Таблица 6.

Сравнительная эффективность мер противодействия  теневой экономике (2023 г.)

Источник: составлено автором на основе данных Всемирного банка, ОЭСР и национальных статистических служб

Автор И. П. Соколова отмечает: «Компаративный анализ международного опыта противодействия теневой экономике демонстрирует, что российская модель периода 2021-2024 годов в значительной степени ориентирована на китайский опыт использования цифровых технологий в налоговом администрировании, но с адаптацией к российским институциональным условиям. При этом темпы сокращения теневого сектора в России за последние три года превышают среднеевропейские показатели» [7].

Таким образом, проведенное исследование позволяет сформулировать следующие выводы. Во-первых, наиболее эффективными механизмами противодействия теневой экономике в 2021-2024 гг. являются инструменты цифрового налогового администрирования и системы прослеживаемости товаров. Во-вторых, определяющее значение для снижения теневой активности имеет не столько ужесточение санкций, сколько повышение транспарентности экономических процессов. В-третьих, корреляционно-регрессионный анализ подтверждает статистически значимую зависимость между индексом цифровизации налогового администрирования и снижением объема теневого сектора.

Для повышения эффективности противодействия теневой экономике и обеспечения экономической безопасности России целесообразно: совершенствовать механизмы превентивного контроля, снижать административные барьеры, расширять сферу применения системы прослеживаемости товаров и платежей, а также проводить дальнейшую цифровизацию налогового администрирования.