Факторы и индикаторы теневой экономики России: эмпирический анализ региональных данных

Цель исследования – оценка факторов, оказывающих влияние на изменение масштабов теневой экономики в Российской Федерации (на примере ее отдельных регионов). Анализ проводился с применением математико-статистических методов по данным региональной статистики за 2013–2019 гг. В частности, была построена модель множественных индикаторов и факторов (MIMIC), адаптированная к панельной структуре данных. В качестве факторов теневой экономики рассматривались показатели, характеризующие налоговую нагрузку, государственное регулирование и состояние рынка труда; в качестве индикаторов – монетарные показатели и характеристики формальной экономики.
Показано, что в условиях экономических трудностей в отдельных регионах происходило «сжатие» масштабов теневой экономики. По мнению авторов, значительную роль в снижении теневой составляющей в экономике регионов в рассматриваемый период сыграли совершенствование механизма налогового администрирования в процессе формирования региональных и местных бюджетов (НДФЛ, имущественные налоги), а также координация межведомственного взаимодействия с целью достоверного определения величины налогооблагаемой базы. Доказана положительная роль льготных режимов налогообложения, устанавливаемых региональными властями. Обнаружена значимая зависимость масштабов теневой деятельности от структуры региональной экономики и условий на рынке труда: высокая доля добывающей промышленности и увеличение заработной платы в регионе относительно среднероссийского уровня создают стимулы для участия в формальной экономике и сокращения уровня теневой активности.
Результаты моделирования подтвердили релевантность индикаторов теневой экономики: больший размер региональной теневой экономики влечет за собой меньшее участие населения в рабочей силе и увеличение оборота наличности.
Полученные выводы позволяют под другим углом акцентировать внимание на задачах улучшения инвестиционного климата, снижения давления на предпринимателей, поддержки малого и среднего бизнеса.

1. Medina L., Schneider F. Shedding Light on the Shadow Economy: A Global Database and the Interaction with the Official One // CESifo Working Paper No. 7981. Munich, 2019. URL: https://www.cesifo.org/DocDL/cesifo1_wp7981.pdf.

2. Киреенко А.П. и др. Теневая экономика и уклонение от уплаты налогов: монография / под ред. А.П. Киреенко, Д.Ю. Федотова. Иркутск: ИрГУПС, 2017. URL: https://vseup.ru/static/files/1.pdf.

3. Schneider F., Raczkowski K., Mróz B. Shadow Economy and Tax Evasion in the EU // Journal of Money Laundering Control. 2015. Vol. 18. Iss. 1. P. 34–51. doi: https://doi.org/10.1108/JMLC-09-2014-0027.

4. Remeikienė R. et al. Identification of the Shadow Economy Determinants for the Eurozone Member States: Application of the MIMIC Model // Journal of Business Economics and Management. 2018. Vol. 19. No. 6. P. 777– 796. doi: https://doi.org/10.3846/jbem.2018.6276.

5. Зубаревич Н.В. Развитие российского пространства: барьеры и возможности региональной политики // Мир новой экономики. 2017. № 2. С. 46–57.

6. Преодоление пространственного неравенства. Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики. Группа Всемирного банка, 2018. URL: https://www.vsemirnyjbank.org/ru/country/russia/publication/rolling-back-russias-spatial-disparities.

7. Schneider F., Williams C.C. The Shadow Economy. London: The Institute of Economic Affairs, 2013. URL: https://iea.org.uk/wp-content/uploads/2016/07/IEAShadowEconomywebrev7.6.13.pdf.

8. Williams C.C. Evaluating the Magnitude of the Shadow Economy: A Direct Survey Approach // Journal of Economic Studies. 2006. Vol. 33. No. 5. P. 369–385. doi: https://doi.org/10.1108/01443580610706591.

9. Putniņš T.J., Sauka A. Measuring the Shadow Economy Using Company Managers // Journal of Comparative Economics. 2015. Vol. 43. Iss. 2. P. 471–490. doi: https://doi.org/10.1016/j.jce.2014.04.001.

10. Fleming M.H., Roman J., Farrell G. The Shadow Economy // Journal of International Affairs. 2000. Vol. 53. No. 2. P. 387–409. URL: https://www.jstor.org/stable/24357758.

11. Gomis-Porqueras P., Peralta-Alva A., Waller C. The Shadow Economy as an Equilibrium Outcome // Journal of Economic Dynamics and Control. 2014. Vol. 41. P. 1–19. doi: https://doi.org/10.1016/j.jedc.2014.02.006.

12. Kaufmann D., Kaliberda A. Integrating the Unofficial Economy into the Dynamics of Post Socialist Economies: A Framework of Analyses and Evidence // Policy Research Working Paper 1691. Washington, D.C.: The World Bank, 1996. doi: https://doi.org/10.1596/1813-9450-1691.

13. Dybka P. et al. Currency Demand and MIMIC Models: Towards a Structured Hybrid Method of Measuring the Shadow Economy // International Tax and Public Finance. 2019. Vol. 26. Isss. 1. P. 4–40. doi: https://doi.org/10.1007/s10797-018-9504-5.

14. Tanzi V. Underground Economy Built on Illicit Pursuits is Growing Concern of Economic Policymakers // IMF Survey. 1980. Feb. 4. P. 34–37.

15. Tanzi V. The Underground Economy in the United States: Annual Estimates, 1930–80 // Staff Papers (International Monetary Fund). 1983. Vol. 30. No. 2. URL: https://www.jstor.org/stable/3867001.

16. Cagan P. The Demand for Currency Relative to the Total Money Supply // Journal of Political Economy. 1958. Vol. 66. No. 4. P. 303–328. doi: https://doi.org/10.1086/258056.

17. Zellner A. Estimation of Regression Relationships Containing Unobservable Independent Variables // International Economic Review. 1970. Vol. 11. No. 3. P. 441–454. doi: https://doi.org/10.2307/2525323.

18. Goldberger A.S. Maximum-Likelihood Estimation of Regressions Containing Unobservable Independent Variables // International Economic Review. 1972. Vol. 13. No. 1. P. 1–15. doi: https://doi.org/10.2307/2525901.

19. Frey B.S., Weck-Hanneman H. The Hidden Economy as an ‘Unobserved’ Variable // European Economic Review. 1984. Vol. 26. Iss. 1–2. P. 33–53. doi: https://doi.org/10.1016/0014-2921(84)90020-5.

20. Schneider F. The Influence of Public Institutions on the Shadow Economy: An Empirical Investigation for OECD Countries // Review of Law and Economics. 2010. Vol. 6. Iss. 3. P. 441–468. doi: https://doi.org/10.2202/1555-5879.1542.

21. Hassan M., Schneider F. Size and Development of the Shadow Economies of 157 Countries Worldwide: Updated and New Measures from 1999 to 2013 // IZA Discussion Paper No. 10281. Bonn: 2016. URL: https://docs.iza.org/dp10281.pdf.

22. Breusch T. Estimating the Underground Economy Using MIMIC Models // Australian National University Working Paper. Canberra, 2005. URL: https://econwpa.ub.unimuenchen.de/econ-wp/em/papers/0507/0507003.pdf.

23. Feige E. Professor Schneider’s Shadow Economy: What Do We Really Know? A Rejoinder // MPRA Paper No. 71903. 2016. URL: https://mpra.ub.uni-muenchen.de/71903/1/MPRA_paper_71903.pdf.

24. Medina L., Schneider F. Shadow Economies Around the World: What Did We Learn Over the Last 20 Years? // IMF Working Paper WP/18/17. IMF, 2018. URL: https://www.imf.org/-/media/Files/Publications/WP/2018/wp1817.ashx.

25. Kim B.-Y., Kang Y. The Informal Economy and the Growth of Small Enterprises in Russia // Economics of Transition. 2009. Vol. 17. Iss. 2. P. 351–376. doi: https://doi.org/10.1111/j.1468-0351.2009.00348.x.

26. Smith N., Thomas E. Determinants of Russia's Informal Economy: The Impact of Corruption and Multinational Firms // Journal of East-West Business. 2015. Vol. 21. Iss. 2. P. 102–128. doi: https://doi.org/10.1080/10669868.2015.1004148.

27. Kluge J.N., Libman A. Sticks or Carrots? Comparing Effectiveness of Government Informal Economy Policies in Russia // Comparative Economic Studies. 2018. Vol. 60. Iss. 4. P. 605–637. doi: https://doi.org/10.1057/s41294-017-0042-4.

28. Pozdnyakova U.A. et al. The Model of Well-Balanced Taxation for Overcoming the Shadow Economy in Modern Russia // Optimization of the Taxation System: Preconditions, Tendencies and Perspectives. Cham: Springer, 2019. P. 207– 215. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-01514-5_24.

29. Shvets J. Judicial Institutions and Firms' External Finance: Evidence from Russia // The Journal of Law, Economics, and Organization. 2013. Vol. 29. No. 4. P. 735–764. doi: https://doi.org/10.1093/jleo/ews006.

30. Федотов Д.Ю., Невзорова Е.Н., Орлова Е.Н. Налоговый метод расчета величины теневой экономики российских регионов // Региональная экономика: теория и практика. 2017. Т. 15. № 11. С. 2015–2032. doi: https://doi.org/10.24891/re.15.11.2015.

31. Dell’Anno R., Schneider F. The Shadow Economy of Italy and other OECD Countries: What Do We Know? // Journal of Public Finance and Public Choice. 2003. Vol. 21. Iss. 2–3. P. 97–120. doi: https://doi.org/10.1332/251569203X15668905422009.

32. Bajada Ch., Schneider F. The Shadow Economy of the Asia-Pacific // Pacific Economic Review. 2005. Vol. 10. Iss. 3. P. 379–401. doi: https://doi.org/10.1111/j.1468-0106.2005.00280.x.

33. Levin A., Lin C.F., Chu C.S.J. Unit Root Tests in Panel Data: Asymptotic and Finite-Sample Properties // Journal of Econometrics. 2002. Vol. 108. Iss. 1. P. 1–24. doi: https://doi.org/10.1016/S0304-4076(01)00098-7.

34. Im K.S., Pesaran M.H., Shin Y. Testing for Unit Roots in Heterogeneous Panels // Journal of Econometrics. 2003. Vol. 115. Iss. 1. P. 53–74. doi: https://doi.org/10.1016/S0304-4076(03)00092-7.

35. Buehn A., Schneider F. MIMIC Models, Cointegration and Error Correction: An Application to the French Shadow Economy // IZA Discussion Paper No. 3306. Bonn: 2008. URL: https://docs.iza.org/dp3306.pdf.

36. Macias J.B., Cazzavillan G. Modelling the Informal Economy in Mexico. A Structural Equation Approach // The Journal of Developing Areas. 2010. Vol. 44. No. 1. P. 345–365. doi: https://doi.org/10.1353/jda.0.0077.

37. Wiseman T. U.S. Shadow Economies: A State-Level Study // Constitutional Political Economy. 2013. Vol. 24. Iss. 4. P. 310–335. doi: http://doi.org/10.2139/ssrn.2208637.

38. Trebicka B. Mimic Model: A Tool to Estimate the Shadow Economy // Academic Journal of Interdisciplinary Studies. 2014. Vol. 3. No. 6. P. 295–300. doi: http://doi.org/10.5901/ajis.2014.v3n6p295.

39. Medina L., Jonelis A., Cangul M. The Informal Economy in Sub-Saharan Africa: Size and Determinants // IMF Working Paper WP/17/156. IMF, 2017. URL: https://www.imf.org/-/media/Files/Publications/WP/2017/wp17156.ashx.

40. Chen H., Schneider F., Sun Q. Measuring the Size of the Shadow Economy in 30 Provinces of China over 1995–2016: The MIMIC Approach // Pacific Economic Review. 2020. Vol. 25. Iss. 3. P. 427–453. doi: https://doi.org/10.1111/1468-0106.12313.

41. Михеева Н.Н. Возможные альтернативы показателю валового регионального продукта // Проблемы прогнозирования. 2020. № 1. С. 32–42. URL: https://ecfor.ru/publication/vozmozhnye-alternativypokazatelyu-valovogo-regionalnogo-produkta/.

42. Баранов А.Ю. и др. Измерение институтов в российских регионах: методология, источники данных, анализ // Вопросы экономики. 2015. № 2. С. 69–103. doi: https://doi.org/10.32609/0042-8736-2015-2-69-103.

43. Buček J. Determinants of the Shadow Economy in the Czech Regions: A Region-Level Study // Review of Economic Perspectives. 2017. Vol. 17. Iss. 3. P. 315–329. doi: https://doi.org/10.1515/revecp-2017-0016.

44. Kelmanson B. et al. Explaining the Shadow Economy in Europe: Size, Causes and Policy Options // IMF Working Papers WP/19/278. IMF, 2019. URL: https://www.imf.org/-/media/Files/Publications/WP/2019/wpiea2019278-print-pdf.ashx.

45. Левин М., Сатаров Г. Рентоориентированная Россия // Вопросы экономики. 2014. № 1. С. 61–77. doi: https://doi.org/10.32609/0042-8736-2014-1-60-77.

46. Тамбовцев В.Л. Защита прав собственности и инвестиционный климат России // Журнал Новой экономической ассоциации. 2012. № 1. С. 163–165. URL: http://www.econorus.org/repec/journl/2012-13-163-165r.pdf

47. Bentler P.M. Comparative Fit Indexes in Structural Models // Psychological Bulletin. 1990. Vol. 107. Iss. 2. P. 238–246. doi: https://doi.org/10.1037/0033-2909.107.2.238.

48. Hu L., Bentler P.M. Fit Indices in Covariance Structure Modeling: Sensitivity to Underparameterized Model Misspecification // Psychological Methods. 1998. Vol. 3. Iss. 4. P. 424-453. doi: https://doi.org/10.1037/1082-989X.3.4.424.

49. West S.G., Taylor A.B., Wu W. Model Fit and Model Selection in Structural Equation Modeling // R.H. Hoyle (ed.). Handbook of Structural Equation Modeling. The Guilford Press, 2012. Vol. 1. P. 209–231.

50. Bukhval'd E.M. The Strategy for Development of Small and Medium Entrepreneurship in Russia till 2030: Ambitions and Realities // Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast. 2016. No. 1. P. 66–80. doi: https://doi.org/10.15838/esc/2016.1.43.4.

51. Баринова В.А., Земцов С.П., Царева Ю.В. Предпринимательство и институты: есть ли связь на региональном уровне в России? // Вопросы экономики. 2018. № 6. С. 92–116. doi: https://doi.org/10.32609/0042-8736-2018-6-92-116.

52. Pavlov R. Identifying and Overcoming the Barriers Which Hamper the Development of Social Entrepreneurship // ECIE 2020 16th European Conference on Innovation and Entrepreneurship. Academic Conferences limited, 2020. P. 439.

53. Laptev S.V., Filina F.V., Timohin D.V. Competitiveness Management of Russian Innovation Entrepreneurship // Complex Systems: Innovation and Sustainability in the Digital Age. Cham: Springer, 2020. P. 325–331. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-44703-8_35.

54. Fiofanova O.A. Startup Management in Social Entrepreneurship: A Strategy for Building Technological Potential // Complex Systems: Innovation and Sustainability in the Digital Age. Springer, Cham, 2020. P. 3–10. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-44703-8_1.

55. Зубаревич Н.В., Горина Е.А. Социальные расходы в России: федеральный и региональные бюджеты. М.: НИУ ВШЭ, 2015. URL: https://www.hse.ru/data/2015/05/19/1097215048/2015_3q_SocialSpendings_fin_z.pdf.

56. Keen M., Klemm A.D., Ivanova A. The Russian Flat Tax Reform. IMF Working Paper WP/05/16. IMF, 2005. URL: https://www.imf.org/en/Publications/WP/Issues/2016/12/31/The-Russian-Flat-Tax-Reform-17921.

57. Alexeev M., Pyle W. A Note on Measuring the Unofficial Economy in the Former Soviet Republics // William Davidson Institute Working Papers Series 436. 2001. URL: http://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/39820/3/wp436.pdf.

58. Костин А.В., Мартель А.В., Кашникова А.Д. Оценка доли теневой экономики России по электропотреблению // Мир экономики и управления. 2017. Т. 17. № 4. С. 84–93. URL: https://woeam.elpub.ru/jour/article/download/244/200.