Теневая банковская деятельность: методические подходы к оценке и особенности регулирования

И ОСОБЕННОСТИ РЕГУЛИРОВАНИЯ

Теневая банковская деятельность сегодня активно развивается в мире. К концу 2016 г., согласно данным, приведенным в ежегодном докладе Совета по финансовой стабильности (FSB), объемы теневого банкинга, который мировыми регуляторами рассматривался как потенциальная угроза финансовой стабильности, достигли размера 45,2 трлн долл. (13 % глобальных финансовых активов), что находит отражение на рисунке 1.

Рисунок 1 – Объемы теневого банкинга в мире, млрд долл. [1]

С учетом развития такой деятельности особенно востребован, на наш взгляд, анализ оценки степени и динамики ее теневизации, позволяющий оценить возможные последствия, разработать оптимальный механизм ее регулирования и ограничения. Как показал проведенный анализ [2], среди факторов, оказывающих существенное влияние на уровень теневизации банковской системы, можно выделить экономический (масштабы теневого сектора в экономике), политический (жесткость нормативно-законодательного регулирования) и психологический (показатели оценки делового климата).

Методика оценки возможной теневизации банковского сектора, как нам кажется, основана на комплексной системе оценки данных факторов. Каждый из них можно оценить с применением специальных методов или экспертных оценок. Так, для оценки масштабов теневого сектора в экономике применяются различные методы, что объясняет и различия в ее результатах [3]. Например, оценка размеров теневого сектора Международного валютного фонда (МВФ) существенно отличается от оценок российских статистических органов. Предлагаем объединить применяемые экспертами оценочные методы в две основные группы:

– микрометоды, предполагающие использование результатов опросов населения (что выявляет расхождения между уровнем его доходов и расходов, масштабы неформальной занятости), экспертных оценок, целевых выборочных обследований, анализ записей налоговых книг, метод товарных потоков;

– макрометоды, основанные на показателях занятости, анализе различных косвенных данных, применении методов расхождений, монетарных, структурных методов, статистических методов специфических индикаторов (физических затрат ресурсов, сравнения доходов и расходов, оценки валютного спроса) [4], мягкого моделирования (с учетом различных факторов формирования, роста и динамики теневой экономики, ранжирования стран по ее уровню [5]).

До начала 1990-х гг. обычно анализировалась информация о расхождениях в системе национальных счетов, иногда учитывались сведения об объемах энергопотребления, структуре рынка труда, скорости обращения денег. При этом достоверность оценки при использовании прямых методов ограничивалась рядом недостатков, связанных со сложностью сбора данных при опросах населения и намеренным искажением информации. Наблюдались также и недостатки косвенных методов, поскольку некоторые из них (прежде всего монетарные) требуют наличия развитых денежных отношений и основаны на определенных условных гипотезах. В целом эксперты отмечают отсутствие универсальных методов оценки теневой экономики, рекомендуя параллельное использование альтернативных методов [6], в связи с чем методики оценки и анализа теневой экономики постоянно развиваются.

Так, в основу исследования МВФ, опубликованного в январе 2018 г., положены три сравнительно новых методики, в соответствии с которыми масштаб теневой экономики в России с 1991 по 2015 г. составлял в среднем 38,42 % к объему ВВП, в 2015 г. – 33,7 % [7]. В то же время в более позднем исследовании международной Ассоциации дипломированных сертифицированных бухгалтеров 2016 г. Российская Федерация заняла четвертое место среди 28 исследуемых стран с показателем, равным 39 % от ВВП (рисунок 2) [8].

Рисунок 2 – Страны с существенной долей теневой экономики [9]

Учитывая многообразие методических подходов к оценке масштабов теневого сектора экономики, наиболее целесообразным считаем выбор методики, предпочитаемой Банком России, так как его специалисты обладают соответствующей квалификацией в применении инструментария экономического моделирования. К тому же им накоплен значительный объем статистической информации. В предлагаемой нами модели установлены предельные диапазоны доли теневого сектора. При этом именно экономический фактор обладает наиболее значительным весом, поскольку его оценка связана с большим количеством важнейших экономических показателей, способных существенно влиять на уровень теневизации банковского сектора.

Вторым фактором, который следует учитывать при оценке теневизации банковской деятельности, является политический, включающий оценку влияния особенностей регулирования банковской деятельности на динамику масштабов теневого сектора или изменение форм теневого банкинга. Влияние может быть разным:

• –    положительным (происходит развитие легитимных регулируемых организаций и форм небанковского кредитования, расширение доступа к получению финансовых услуг);

• –    нейтральным (в основном сохраняется существующее положение дел);

• –    негативным (стимулируется перетекание деятельности небанковских структур в серую зону, развитие новых форм сомнительных сделок, расширение теневого сектора экономики).

Влияние работы регулятора и экономических властей оценивается экспертами с учетом вероятных последствий введения в действие в анализируемый период наиболее значимых нормативных и законодательных актов. Например, регламентация обязанности коммерческих банков отслеживать регулярность переводов физических лиц с целью их выявления как вероятных самозанятых может вызвать расширение наличных расчетов этой группы населения, а ужесточение условий кредитования физических лиц в связи с применением показателя их долговой нагрузки при условии стагнации реальных доходов населения – способствовать расширению кредитования части из них в небанковских организациях, в том числе нелегальных.

В качестве третьего фактора – психологического – предлагаем рассматривать показатели оценки делового климата, включающие, например, рассчитываемые российскими учеными индексы предпринимательской уверенности (по сегментам или отраслям экономики), потребительских настроений, экономического настроения. С помощью таких показателей оценивается готовность предпринимателей вести свою деятельность в легальной сфере с учетом сложившихся в экономике тенденций и ожиданий. По мере роста этой уверенности возможны расширение их деятельности на регулируемом рынке, повышение ее прозрачности и сокращение нелегальных или полулегальных форм деятельности.

• –    TANKAN в Японии, т. е. краткосрочный прогноз экономики, основанный на опросах Банком Японии 8 000 управляющих крупных предприятий Японии Центробанком страны (анализируются ответы на вопросы об оценке условий ведения дел; уровне состояния производства и объемах продаж относительно базового, предыдущего периода; оценке текущей конъюнктуры рынка – спроса и предложения, прибыли; о том, сколько привлечено и вложено инвестиций; о занятости; оценке фискальной политики государства);

• –    индикатор настроения бизнеса (IFO, Information und Fоrschung – информация и исследования) Мюнхенского научно-исследовательского института в Германии (основан на опросах менеджеров по снабжению 7 000 предприятий);

• –    ZEW Indicator of Economic Sentiment, т. е. балансовый показатель негативных и позитивных оценок представителей финансовых кругов Германии, составленный по опросникам института ZEW (рассчитывается не только для Германии, но и для стран еврозоны и Швейцарии);

• –    индексы деловой активности PMI (Purchasing Managers Index) в статистике различных государств (особенно выделяют индексы, рассчитываемые в Великобритании финансово-статистическим агентством IHS Markit Ltd; в Китае – органами государственной статистики и аналитическим отделом медиакомпании деловых и финансовых новостей Caixin; в Канаде – Институтом статистики Ivley) [11].

Индекс экономического настроения, существующий в России, ежеквартально рассчитывают, например, специалисты Центра конъюнктурных исследований Института статистических исследований и экономики знаний НИИ ВШЭ. Для его расчета используются результаты обследования деловой активности предприятий и организаций, анализ потребительских ожиданий Росстата. При этом обеспечивается широкий охват юридических и физических лиц. Выбор показателей для расчета индекса включает те отрасли, чей вклад в ВВП достигает 50 %: доказана существенная корреляционная связь индекса с показателем физического объема ВВП. Поэтому в нашей методике использован диапазон отклонений именно от значения данного индекса, который существенно определяет возможные изменения масштабов теневой экономики и теневого банкинга.

На основе перечисленных выше факторов, влияющих на уровень теневизации банковской деятельности, возможна его интегральная оценка как средневзвешенное значение балльной оценки ряда факторов, что отражает таблица 1.

Таблица 1 – Расчет интегральной оценки степени теневизации банковской деятельности [12]

Фактор	Уровень или критерий – сумма в баллах			Вес показателя, %
Доля  теневой эконо мики в ВВП	До 20 % – 1 балл	20–40 % – 2 балла	Свыше 40 % – 3 балла	50
Жесткость нормативного и законодательного регулирования банковской деятельности	Положительное влияние – 1 балл	Нейтральное влияние – 2 балла	Негативное влияние – 3 балла	20
Оценка делового климата (комплекс показателей)	В диапазоне от 100 до 110 п.п. – 1 балл	100 п.п. (в районе статистической погрешности) – 2 балла	В диапазоне от 90 до 100 п.п. – 3 балла	30

Распределение весов каждого фактора обусловлено его возможным влиянием на масштабы и формы теневой банковской деятельности. С учетом этого обстоятельства интегральный показатель может быть рассчитан по следующей формуле:

А × 0,5 + В × 0,3 + С × 0,2 → min.

Чем меньше масштабы теневой экономики, чем больше учтены последствия изменения порядка регулирования и благоприятнее деловой климат, тем меньше предпосылок для проявления негативных последствий теневизации банковской деятельности. Значение показателя может анализироваться как во времени, так и на основе факторного анализа составляющих, что выявит роль каждого из них. Важно учитывать, что ряд данных для расчета показателя носит экспертный или вероятностный характер, требует анализа большого комплекса данных, поэтому его опытная апробация выступает в качестве самостоятельной задачи. Факторный анализ показателя позволяет обосновать выбор направлений регулирования теневого банкинга.

Первая группа будет включать в себя меры ограничительной направленности, а вторая – стимулирующей . При этом первая группа должна охватывать меры по пресечению нелегитимных и нелегальных форм теневого банкинга. Банк России уже принимает такие меры, предусматривающие, например, требования по регистрации некредитных организаций, их участию в саморе-гулируемых объединениях, расширению состава официально публикуемой отчетности. Вместе с тем определенные меры Банка России все еще не достигают заявленных целей, так как существование некоторых нелегитимных форм теневого банкинга может быть вызвано объективными обстоятельствами (например, недоступностью кредитования для ряда категорий населения в официальных банках и микрофинансовых организациях), на которые регулятор не способен повлиять.

Поскольку набор ограничительных мер является только одним из факторов, влияющих на теневизацию банковской деятельности, такие меры, на наш взгляд, следует принимать с учетом их возможных последствий. Вместе с тем безусловного ограничения требуют недопустимые формы теневого банкинга на основе жесткого ограничения и запрета рекламы организаций, имеющих признаки финансовой пирамиды; расширения социальной рекламы в средствах массовой информации, где разъяснялись бы негативные последствия обращения в нелегальные финансовые структуры; ужесточения мер материальной ответственности за нарушение норм законодательства и осуществление незаконной предпринимательской деятельности для владельцев и конечных бенефициаров таких структур.

Вторая группа мер должна предусматривать развитие форм интеграции банковских и небанковских структур, направленных на повышение доступности финансовых услуг для населения и предприятий. В связи с этим возрастет привлекательность финансовых продуктов официальных коммерческих банков, микрофинансовых организаций, регулирование которых обеспечивает достаточную защищенность клиентов и снижает их потребность в услугах теневых структур.

Таким образом, применение предложенной нами методики позволит, во-первых, выявить динамику степени теневизации банковского сектора, во-вторых – определить влияние на нее ряда факторов, в-третьих – разработать на этой основе меры по регулированию и ограничению теневого банкинга с учетом его влияния на развитие экономики.

Ссылки и примечания: