Оценка масштабов распространения теневой экономики в регионах России
Автор: Колесникова Ольга Сергеевна
Журнал: Региональная экономика и управление: электронный научный журнал @eee-region
Статья в выпуске: 4 (72), 2022 года.
Бесплатный доступ
Цель статьи - провести оценку уровня теневой экономики в регионах России на основе предложенной автором методики, базирующейся на методе расхождений. В исследовании рассмотрены результаты измерения масштабов теневого сектора, проведенные разными авторами, а также проведена апробация предложенной методики для 85 субъектов Российской Федерации. Установлено, что российские регионы значительно дифференцированы по уровню теневой экономики, что объясняется автором общей неравномерностью пространственного развития Российской Федерации, а также наличием в регионах специфических факторов формирования и роста теневой экономики.
Теневой сектор экономики, региональное развитие, пространственная дифференциация, специфические факторы
Короткий адрес: https://sciup.org/143179462
IDR: 143179462
Текст научной статьи Оценка масштабов распространения теневой экономики в регионах России
Теневая экономика на протяжении длительного периода времени выступает объектом изучения как зарубежных [11], [12], [13], [14], [15], [16], так и отечественных исследователей [1], [2], [3], [7], [8].
Не смотря на это, интерпретация данного понятия до сих пор остается дискуссионной, что во многом обусловлено многогранностью данного феномена и неоднозначностью его влияния на социально-экономическое развитие территорий.
В данном исследовании теневая экономика определяется как законная деятельность, «…скрытая от органов государственной
Еще в рубриках
РЕГИОНЫ РОССИИ
• Внедрение экосистемного подхода как ступень к развитию цифровой экономики АПК региона (на материалах Старооскольского
власти с целью уклонения от уплаты налогов и взносов на социальное страхование, а также уклонения от необходимости следовать административным процедурам и определенным стандартам, предусмотренным соответствующим законодательством» [5].
Общепринято, что теневой сектор, наряду с официальным, является неотъемлемым элементом экономики страны и регионов. В связи с чем, основное внимание органов власти должно быть направлено не на борьбу с данным явлением, а на проведение превентивных мер, направленных на предупреждение дальнейшего роста теневой экономики, и сопровождающихся непрерывным мониторингом ее уровня. Это, в свою очередь, предопределяет необходимость систематической и всеобъемлющей оценки размеров теневого сектора.
Существующие оценки масштабов теневой экономики в регионах России
В настоящее время отсутствует общепринятая методика оценки масштабов теневой экономики на региональном уровне, что предопределяет существование большого количества исследования в данной области.
Так, в работе В.В. Криворотова, А.В. Калины, М.А. Подберезной [6] представлены результаты оценки масштабов теневой экономики в Свердловской, Вологодской, Липецкой, Челябинской, Кемеровской и Новосибирской областях в период с 2006 по 2017 гг.
В качестве методического аппарата авторами использовалась методика, предполагающая выявление теневой доли валового регионального продукта (ВРП) путем сопоставления совокупной величины ВРП и его составляющих по данным Росстата с величиной налоговой базы отдельных налогов, измеряемой и публикуемой Федеральной налоговой службой России (ФНС России).
По результатам оценки, во всех исследуемых областях зарегистрирована теневая экономика в размере свыше 30 %, при этом наибольший ее уровень отмечен в Вологодской области (42,6
городского |
|
округа) |
|
• Регулирование |
|
безработицы в СевероКавказском федеральном округе в условиях пандемии |
|
• Развитие |
|
геоинформационн |
|
ых систем в |
|
инфраструктуре |
|
пространственны |
|
х данных России |
|
РЕГИОНАЛЬНАЯ ЭКОНОМИКА |
|
• Пространственны |
|
е аспекты |
|
развития |
|
экономики: |
|
теория и практика |
|
• Подходы к |
|
содержанию |
|
понятия |
|
«урбанизированна |
|
я территория» в |
|
современных |
|
экономических |
|
исследованиях |
|
• Социальное и |
|
экономическое |
|
развитие северных территорий Дальнего Востока (на примере муниципального образования городской округ «Охинский» Сахалинской области) |
%) и Новосибирской области (40,9 %), наименьший уровень зарегистрирован в Челябинской области (30,3 %).
В исследовании А.П. Киреенко, Е.Н. Невзоровой, Е.Н. Орловой, О.Ю. Поляковой [4] измерение теневой экономики проводится с использованием факторного анализа и MIMIC-моделирования на основе показателей уровня и качества жизни населения. По итогам оценки авторами были сформированы соответствующие кластеры. Результаты кластеризации представлены в табл. 1.
Таблица 1 - Распределение регионов России по кластерам в зависимости от качества жизни населения и уровня теневой экономики
Кластеры |
Регионы |
1 |
2 |
Качество жизни населения выше среднего; уровень теневой экономики ниже среднего уровня |
Московская, Белгородская, Тюменская, Липецкая, Воронежская области, г. Санкт-Петербург, г. Москва, Республика Татарстан, Чувашская Республика, Республика Мордовия,Республика Северная Осетия - Алания, Краснодарский край, Республика Башкортостан. |
Качество жизни ниже среднего; теневая экономика выше среднего уровня |
Сахалинская, Курганская, Иркутская области, Республика Хакасия, Еврейская автономная область, Забайкальский край, Республика Бурятия, Республика Алтай, Республика Дагестан, Республика Тыва, Республика Ингушетия. |
Качество жизни ниже среднего; уровень теневой экономики ниже среднего |
Магаданская, Мурманская, Вологодская, Челябинская, Ярославская, Новгородская, Костромская, Владимирская, Архангельская, Кировская, Ивановская Тульская области, Камчатский край, Чукотский автономный округ, Республика Коми, Удмуртская Республика, Республика Карелия, Республика Саха (Якутия). |
Нижегородская, Свердловская, Рязанская, Самарская, Ленинградская, Орловская, Калужская, Оренбургская, Калининградская, Саратовская, Тверская Томская, Ульяновская, Смоленская, |
|
Индексы качества жизни и теневой |
Пензенская, Астраханская, Ростовская, Брянская, Псковская, Волгоградская, Омская, Тамбовская, Амурская, |
экономики |
Новосибирская, Кемеровская, Курская |
находятся около |
области; Кабардино-Балкарская |
среднего уровня |
Республика, Республика Марий Эл, Республика Адыгея, Республика Калмыкия, Карачаево-Черкесская Республика; Ставропольский, Пермский, Приморский, Красноярский, Хабаровский, Алтайский края. |
Источник: Составлено автором по данным [4]
Беркович М.И., Шурыгин А.А. в своей работе представили сравнительный анализ расчетов доли теневого сектора в ВРП Ярославской, Владимирской, Ивановской, Кировской и Костромской областей налоговым методом (на основе данных ФНС России и Росстата) [2]. В результате авторы пришли к выводу о том, что масштабы теневой экономики, рассчитанные по данным Росстата, по всем регионам, кроме Кировской области, несколько превышают оценки, полученные с помощью данных ФНС России (рис. 1).

По данным Росстата ■ По данным ФНС России
Рис. 1. Сравнение оценок (доли теневого сектора в ВРП отдельных регионов), полученных на основании данных Росстата и ФНС России (по данным 2018 г.), % к ВРП
Источник: по данным [2]
При этом во всех исследуемых областях теневая экономика регистрируется на уровне свыше 30 %.
Рассмотрим результаты еще одного исследования, проведенного Е.Ю. Перфиловой, в котором оценка теневой экономики проводилась методом электропотребления и методом регистрируемой и нерегистрируемой безработицы в период с 2001 по 2007 гг.
По итогам расчетов, полученных двумя указанными методами, автором были выделены две группы регионов.
К первой группе были отнесены регионы, в которых в рассматриваемый период наблюдалось уменьшение доли теневого сектора. Такими регионами, в частности, являются Пензенская, Самарская, Ульяновская, Иркутская, Кемеровская, Курская, Брянская, Ярославская, Смоленская, Ленинградская, Новгородская, Волгоградская области; Республика Адыгея, Республика Мордовия, Республика Марий Эл, а также Хабаровский и Камчатский края.
Во вторую группу вошли Тамбовская область, Республика Ингушетия, Чувашская Республика — субъекты, в которых, напротив, отмечается рост теневой экономики [9].
Таким образом, можно сказать, что большинство существующих исследований содержат в себе оценки теневого сектора по ограниченному кругу территорий, что не позволяет дать всеобъемлющую оценку теневой экономики Российской Федерации.
Оценка теневой экономики в регионах России на основе метода расхождений
В данном исследовании проведена оценка размеров теневого сектора экономики регионов с помощью авторской методики, в основе которой лежит метод расхождений, являющийся разновидностью балансового метода, используемого в международной практике для оценки теневой экономики.
В соответствии с авторским подходом, теневая экономика определяется как доля налогового потенциала, незадействованного в экономике официальной (1):
Lshe = 100 % - LTPcum, где ^she — уровень теневой экономики, LTPcum – уровень использования совокупного налогового потенциала.
В свою очередь, значение LTR определяется как отношение
C 1W суммы налогов, исчисленной к уплате по данным ФНС России ( ^ ), к величине налогов, которые поступили бы в бюджет в случае отсутствия теневой экономики ^theo (2):
LTPcum = — X 100.
1 theo
По результатам проведенной оценки все регионы России были разделены нами на пять групп согласно табл. 2.
Таблица 2 – Интерпретация результатов оценки уровня теневой экономики на региональном уровне
Уровень теневой экономики |
Диапазон |
1 |
2 |
Низкий уровень |
^she < 20 % |
Уровень теневой экономики |
Диапазон |
1 |
2 |
Средний уровень |
20 % ≤ ^sh < 40 % |
Уровень выше среднего |
40 % ≤ ^sh < 50 % |
Высокий уровень |
50 % ≤ ^she < 90 % |
Критический уровень |
^she ≥ 90 % |
Как видно на рис. 2, для большинства российских регионов (42,3 %) характерен высокий уровень теневой экономики.

Рис. 2. Распределение регионов России по уровню теневой экономики (по данным 2019 г.), %
При этом в общей численности регионов с высоким уровнем теневой экономики наибольшая доля (48,6 %) приходится на субъекты Центрального федерального округа (ЦФО): по данным 2019 г. из регионов ЦФО только г. Москва относится к группе территорий со средним уровнем теневой экономики.
Более половины регионов (54,5 %) Северо-Западного федерального округа (СЗФО) также имеют средний уровень теневой экономики. Низкий уровень данного показателя (12 %) регистрируется в г. Санкт-Петербурге.
Низкий уровень теневой экономики также отмечен в двух регионах Уральского федерального округа (УФО) (Ханты-Мансийский автономный округ - Югра (13 %), Ямало-Ненецкий автономный округ (8 %)), в двух регионах Сибирского федерального округа (СФО) (Иркутская область (18 %), Кемеровская область (18 %)), а также в четырех регионах Дальневосточного федерального округа (ДФО) (Камчатский край (12 %), Магаданская область (8 %), Сахалинская область (11 %), Чукотский автономный округ (8 %)).
Наименее благоприятная ситуация по уровню теневой экономики отмечается в Северо-Кавказском федеральном округе (СКФО): шесть регионов округа имеют высокий уровень теневой экономики, а один - критический уровень (Республика Дагестан).
Опасение вызывает и ситуация, сложившаяся в Южном федеральном округе (ЮФО): по данным 2019 г. у 88 % регионов по итогам оценки отмечается высокий уровень теневой экономики, а у оставшихся 12 % теневая экономика зарегистрирована на уровне выше среднего.
Обобщенные результаты оценки представлены в табл. 3.
Таблица 3 - Группировка регионов России по уровню теневой экономики (по данным 2019 г.)
Уровень теневой экономики ( ^she ) |
Федеральный округ |
Регионы |
1 |
2 |
3 |
Ьд. < 20 % (низкий) |
СЗФО |
г. Санкт-Петербург |
УФО |
Ханты-Мансийский автономный округ - Югра, Ямало-Ненецкий автономный округ |
|
СФО |
Иркутская, Кемеровская области |
|
ДФО |
Камчатский край; Магаданская, Сахалинская области; Чукотский автономный округ |
|
20 %5 i.h. < 40 %(средний) |
ЦФО |
г. Москва |
СЗФО |
Республика Карелия, Республика Коми; Архангельская, Вологодская, Мурманская, Новгородская области |
|
ПФО |
Республика Татарстан, Удмуртская Республика, Чувашская Республика, Самарская область |
|
УФО |
Тюменская, Челябинская области |
|
СФО |
Республика Тыва, Республика Хакасия, Красноярский край; Новосибирская, Томская области |
|
ДФО |
Республика Бурятия, Республика Саха (Якутия), Амурская область |
Уровень теневой экономики ( ^she ) |
Федеральный округ |
Регионы |
1 |
2 |
3 |
40 % s Lsh, < 50 % (выше среднего) |
СЗФО |
Калининградская, Ленинградская области |
ЮФО |
Республика Крым |
|
ПФО |
Республика Марий Эл, Республика Мордовия, Пермский край; Кировская, Нижегородская, Оренбургская, Саратовская, Ульяновская области |
|
УФО |
Курганская, Свердловская области |
|
СФО |
Республика Алтай, Омская область |
|
ДФО |
Хабаровский край, Забайкальский край, Еврейская автономная область |
|
Уровень теневой экономики ( ^she ) |
Федеральный округ |
Регионы |
1 |
2 |
3 |
50 %< Lsh. < 90 % (высокий) |
ЦФО |
Белгородская, Брянская, Владимирская, Воронежская, Ивановская, Калужская, Костромская, Курская, Липецкая, Московская, Орловская, Рязанская, Смоленская, Тамбовская, Тверская, Тульская, Ярославская области |
СЗФО |
Псковская область, Ненецкий автономный округ |
|
ЮФО |
Республика Адыгея, Республика Калмыкия, Краснодарский край; Астраханская, Волгоградская, Ростовская области, г. Севастополь |
|
СКФО |
Республика Ингушетия, Кабардино-Балкарская Республика, Карачаево-Черкесская Республика, Республика Северная Осетия - Алания, Чеченская Республика, Ставропольский край |
|
ПФО |
Республика Башкортостан, Пензенская область |
|
СФО |
Алтайский край |
|
ДФО |
Приморский край |
|
L,K. г 90 % (критический) |
СКФО |
Республика Дагестан |
Источник: Расчеты автора
Таким образом, проведенное исследование позволило установить, что субъекты Российской Федерации значительно дифференцированы по уровню теневой экономики.
Значимое влияние на отмеченную тенденцию оказывает общая неравномерность пространственного развития Российской Федерации, а также наблюдающееся усиление дифференциации регионов по уровню и темпам социально-экономического развития.
В сложившихся условиях, на наш взгляд, необходимо уделять первостепенное внимание специфическим факторам формирования и роста теневой экономики [10], основными из которых являются низкий уровень доходов населения в официальной экономике, высокий уровень бедности на соответствующих территориях, численность неформально занятого населения, низкий уровень устойчивости развития сектора малого предпринимательства, приграничное положение субъектов, отраслевая структура экономики регионов, а также миграционные процессы.
Ключевой задачей государства в данном случае является побуждение регионов к активным действиям по формированию и реализации системы мер и программ, направленных на противодействие разрастанию теневого сектора.
European Journal of Law and Economics, 2010, 6/3, pp.441-468.
European Journal of Law and Economics, 2010, 6/3, pp.441-468.
← Предыдущая публикация Следующая публикация →
Добавить комментарий
Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *
Комментарий *
Имя*
Сайт
Email*
Отправить комментарий
Название издания: "Региональная экономика и управление: электронный научный журнал"
Электронное периодическое издание зарегистрировано Роскомнадзором, свидетельство ЭЛ № ФС 77 - 45106 от 19 мая
2011 г. Возрастная категория сайта 6+
ISSN 1999-2645
Учредитель и издатель: Общество с ограниченной ответственностью "Международный центр научно-исследовательских проектов"
Гл.редактор: Бакланова Юлия Олеговна
Тел. 8-951-354-54-84
Подписаться на новости
Политика конфиденциальности Пользовательское соглашение
Правила отзыва (ретракции/ретрагирования) статьи от публикации Публичная оферта
Список литературы Оценка масштабов распространения теневой экономики в регионах России
- Алешникова, В.И., Бурцева, Т.А. Инструменты противодействия теневой экономике в регионах России // Вестник ВГУ. Серия: Экономика и управление. 2019. № 4. С. 28-34.
- Беркович, М.И., Шурыгин, А.А. Теневая экономика в России: экономико-статистическая оценка масштаба и меры по его сокращению в стране и регионах // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2021. Т. 14. № 5. С. 70-84. DOI: 10.15838/esc.2021.5.77.4.
- Буров, В.Ю. Уклонение от уплаты налогов субъектами малого предпринимательства как форма проявления теневых экономических отношений // Налоги и финансовое право. 2012. № 9. С. 118-124.
- Киреенко, А.П., Невзорова, Е.Н., Орлова, Е.Н., Полякова, О.Ю. Теневая экономика в регионах России: оценка на основе MIMIC-модели // Регион: экономика и социология. 2017. № 1 (93). С. 164-189.
- Колесникова, О.С. Влияние теневой экономики на оценку налогового потенциала: региональный аспект (на примере Амурской области) // Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. - 2017. - №1 (49). - С. 277-288.
- Криворотов, В.В., Калина, А.В., Подберезная, М.А. Оценка масштабов распространения теневой экономики на региональном уровне // Вестник УрФУ. Серия экономика и управление. 2019. Т. 18. № 4. С. 540-555. DOI: 10.15826/vestnik.2019.18.4.027.
- Латов, Ю.В. Функции теневой экономики как институциональной подсистемы // Экономический вестник Ростовского государственного университета. 2006. Том 4. № 1. С. 61-62.
- Майбуров, И.А., Соколовская, А.М. Проблема уклонения от налогов: теоретический анализ, изучение факторов и последствий // Вестник УрФУ. Серия Экономика и управление. 2012. № 3. С. 4-15.
- Перфилова, Е.Ю. Оценивание динамики теневой экономики в регионах России // Математические и инструментальные методы экономики. 2009. № 11(60). С. 331-334.
- Цепелев, О.А., Колесникова, О.С. Оценка влияния теневой экономики на величину налоговых доходов бюджета: региональный аспект // Региональная экономика: теория и практика. 2017. Т. 15. С. 832-844.
- Alexandru, A.A. Estimating the size of Romanian shadow economy using Gutmann's simple currency ratio approach. Theoretical and Applied Economics Volume XX, 2013, No. 10(587), pp. 33-48.
- Katsios, S. The shadow economy and corruption in Greece. South-Eastern Europe Journal of Economics, 2006, pp. 61-80.
- Medina, L., Schneider, F. Shadow Economies Around the World: New Results for 158 Countries Over 1991-2015 (April 10, 2017). CESifo Working Paper Series No. 6430.Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=2965972
- Schneider, F. The Influence of Public Institutions on the Shadow Economy: An Empirical Investigation for OECD Countries. European Journal of Law and Economics, 2010, 6/3, pp.441-468.
- Schneider, F., Buehn, A. Shadow Economy: Estimation Methods, Problems, Results and Open questions. Open Economics, 2017, pp. 1-29. DOI: https://doi.org/10.1515/openec-2017-0001.
- Tsepelev, O.A., Bobrova, V.V. Factors of spatial differentiation of non-observed economy: regional aspect. Advances in Economics, Business and Management Research, 2019, pp. 793.