О методах оценки теневой региональной экономики

сновать эффективность кластерного способа организации производственно-инновационного взаимодействия различных участников на региональном уровне:

- во-первых, кластеры имеют в своей основе устойчивую систему распространения новых технологий, знаний, продукции, так называемую технологическую сеть, которая опирается на совместную научную базу;

- во-вторых, предприятия кластера имеют конкурентные преимущества за счет возможности осуществлять внутреннюю специализацию и стандартизацию, минимизировать затраты на внедрение инноваций;

- в-третьих, важной особенностью инновационно-промышленных кластеров является наличие в их структуре гибких предпринимательских структур — малых предприятий, которые позволяют формировать инновационные точки роста экономики региона;

- в-четвертых, кластеры чрезвычайно важны для развития малого бизнеса: они обеспечивают ему высокую степень специализации при обслуживании конкретной предпринимательской ниши, так как при этом облегчен доступ к капиталу промышленного предприятия, а также активно происходит обмен идеями и передача знаний от специалистов к предпринимателям [4].

Таким образом, в рамках целевого подхода с использованием аппарата проблемно-ориентированных оценок могут достаточно эффективно решаться задачи оценки соответствия потенциала кластерных форм ассоциированного предпринимательства целям региона как экономической суперсистемы, а также определения преимуществ кластерной организации производства для различных субъектов региональной экономики.

ЛИТЕРАТУРА.

1. Дранев Я.Н. Кластерный подход к экономическому развитию территорий // Практика экономического развития территорий: опыт ЕС и России. М.: Сканрус, 2001.

2. Матвеева Л.Г. Оценка потенциала интегрированных форм предпринимательства: региональный аспект. Ростов н/Д: Изд-во СКНЦ ВШ, 2000.

3. Матвеева Л.Г., Матыцын В.В. Теоретико-концептуальное обоснование кластерных стратегий в при-

оритетных сферах экономики региона: факторы, условия, модели. Ростов н/Д: Изд-во СКНЦ ВШ, 2006.

4. Четырбок Н.П. Кластерная политика как метод активизации инновационных процессов в регионах. Материалы республиканской научно-практической конференции. Мн.: ГУ «БелИСА», 2005.

МЕДВЕДЕВ Г.А.

О МЕТОДАХ ОЦЕНКИ ТЕНЕВОЙ РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКИ

Теневая экономика играет далеко не последнюю роль в экономической жизни любой страны. Особенно заметна ее роль в экономике транзитивных стран. Факт существования неофициальной экономической активности порождает много исследовательских вопросов. Каков размер теневого сектора? Какие экономические агенты являются наиболее активными участниками теневой деятельности? Как теневая экономика влияет на экономический рост и развитие? Какие меры наиболее эффективны для предотвращения роста неофициальной активности? Многие работы посвящены различным аспектам теневой экономики (причинам, последствиям, политическим рекомендациям и т.д.), в которых авторы пытаются найти ответы на эти вопросы [6].

Актуальность исследования теневой экономики определяется тем, что необходимо учитывать негативные последствия теневой экономической деятельности, которые проявляются в различных социально-экономических деформациях: невозможности государства собирать налоги с теневой деятельности; искажении экономических и статистических показателей; невозможности или существенной затрудненности доступа неофициальных фирм к официальным источникам финансирования;

невозможности использования теневыми фирмами не преимуществ формальных институтов; трудности наращивания капитала неофициальным фирмам; увеличении непосредственных затрат времени и денег для осуществления коррупционных сделок, избежания налогов; неэффективности экономической политики и избыточности регулирования, являющимися индикатором для теневой экономики, по мнению авторов [13].

Основными причинами теневой экономической деятельности, как правило, являются избежание уплаты налога на прибыль, НДС и других; избежание уплаты социальных платежей; уклонение от соблюдения определенных требований или стандартов; уклонение от соответствия определенным административным процедурам; производство товаров и услуг, а также их продажа или просто владение запрещены законом; производственная деятельность, которая становится незаконной в случае ее исполнения производителем, не обладающим для этого необходимыми правами.

Понимание теневой экономики существенно отличается в зависимости от того, избирается ли теоретический или операциональный подход, а также с позиций какой из дисциплин экономики, социологии, кибернетики или права исследуется теневая экономика. Операциональный подход позволяет помочь в формулировании рекомендаций по совершенствованию законодательства и корректировке социально-экономической политики. Особенностью экономического подхода является изучение влияния теневой экономики на эффективность экономической политики, распределения и использования экономических ресурсов, разработка надежных методов ее оценки и измерения.

Важным для экономического анализа является статистическая оценка динамики и объяснение региональной вариации теневой экономики (как доли ВВП) в России. В связи с чем является актуальной постановка задач оценивания теневого сектора в России и объяснения динамики теневого сек- ^ тора и его территориальных различий. ^

Использование межрегиональных различий позволяет проверить альтернативные объяснения ^ роста теневой экономики при неизменности ряда макроэкономических и макрополитических факто- о ров, которые играют важную роль при сравнении показателей разных регионов, но региональный подход не лишен недостатков. Один из них заключается в том, что для регионов отсутствуют хроно-  логические ряды многих показателей, используемых для оценки масштабов теневой экономики на 20 национальном уровне, в частности, показателей системы национальных счетов и денежных агрегатов. ^

Региональные исследования теневой экономики выполнялись в работах [6, 3, 4]. В первой ис- о пользованы три метода оценки теневой экономики ? доходов, безработицы и метод налогов. Оценки £ по трем методам оказались слабо коррелированными. Авторами показано, что размер теневой дея- о тельности больше в приграничных регионах и отрицательно связан с ВРП и уровнем преступности. ^ Во второй производится сравнение динамики группы индикаторов и учтенного статистикой произ- х водства продукции промышленности, что позволяет дать оценку уровня теневого производства в ре- о гионах. В третьей получена оценка доли теневой экономики в ВРП методом электропотребления и

о

построены эмпирические модели как на пространственных, так и на панельных данных. Получено, ф что политическая стабильность подавляет теневой сектор, также выявлена отрицательная зависимость о

между динамикой уровня жизни и теневой экономикой. Уровень преступности в панельных регрес- о

^

о о

сиях оказался не значим.

Из работ, выполненных на российских данных, в которых используется, в частности, метод скрытых переменных, можно отметить [5]. Также, за исключением работы Комаровой Т. [3], практически 2 нет оценок теневой экономики России за период с начала 2000-х гг. о

ш

Измерение теневого сектора имеет очевидную трудность. Применяемые методы оценки теневой экономики условно группируют на прямые и косвенные (см., например, [13]). Прямые предпо- о лагают проведение опросов и специальных обследований, что, как показывает практика, занижает ^ результат в силу искажения информации респондентами. Косвенные методы разнородны и исполь- ^ зуют официальную макроэкономическую информацию и данные налоговых, финансовых служб. К ф косвенным методам относят: оценки, основанные на расхождениях различных статистических данных; оценку по показателю занятости; монетарные методы анализа спроса на наличные деньги, изу- ¡^ чения объема денежных операций, сделок; эконометрические методы мягкого моделирования, скры-  тых переменных. Так же получает распространение метод структурного моделирования.

Не существует единой позиции, какой из методов дает наиболее достоверную оценку. Прямые §

методы занижают оценку теневой экономики, косвенные — обычно завышают. Подробный анализ о

достоинств и недостатков используемых методов имеется в работах [6, 13, 1, 2]. Отметим, что для западных экономик хороший результат дает монетарный метод. Однако в силу неразвитости банковского сектора и все еще существующих бартерных сделок в России этот метод может дать большую погрешность.

Предполагается провести оценку динамики теневой экономики с использованием методов общего электропотребления, безработицы, спроса на наличные деньги и структурного моделирования.

Метод электропотребления часто используется для измерения теневого сектора и впервые для транзитивных экономик был применен в [10]. Суть метода основывается на эмпирическом наблюдении о единичной (или близкой к единичной) эластичности отношения электропотребления к ВВП.

Метод регистрируемой и нерегистрируемой безработицы предполагает, что каждый из занятых в теневом секторе сообщает при проведении обследований, что является безработным, но не регистрируется как безработный поскольку имеет другие источники дохода. Тогда доля рабочей силы занятой в теневом производстве оценивается как различие между измерением безработицы при обследованиях и официально зарегистрированной. Недостатки методы обсуждаются, в частности, в [11].

Модель спроса на наличные деньги используется, например, в [6, 8]. Спрос на наличные деньги включает две части — для легальной деятельности и для скрытой деятельности: Mt = MRt + MHt.

Перечисленные методы имеют общий недостаток в том, что фокусируются только на одном из индикаторов теневой деятельности. В то же время, применение современного и мало апробирован-F ного для постсоветских стран метода структурного моделирования (SEM — Structural Equation CD

П .0

Modelling) позволяет исследовать статистическую связь между латентной и наблюдаемыми переменными, в том числе, что важно, и на региональном уровне. Мы будем использовать разновидность SEM — модель множественных индикаторов и факторов MIMIC — (Multiple Indicators and Multiple Causes model), впервые предложенную в [9]. В MIMIC модели предполагается, что размер скрытой экономики является латентной переменной, связанной с одной стороны с определенным числом на-о блюдаемых индикаторов (отражающих изменения в объеме теневой экономики) и с другой — с набором наблюдаемых каузальных переменных, которые рассматриваются как некоторые наиболее q важные детерминанты скрытой экономической активности.

Структурная модель определяет связь между латентной переменной и причинами, а модель

2измерения — зависимость между индикаторами и ненаблюдаемой экономикой, т.е. теневая экономика линейно определяется при наличии случайной ошибки множеством экзогенных факторов и ö измеряется посредством наблюдаемых эндогенных индикаторов, описание в [9].  Предполагается, что структурное возмущение и ошибки измерения нормально распределены,

0 взаимно независимы и имеют нулевое математическое ожидание.

В качестве индикаторов теневой экономики могут использоваться реальный ВРП, доля мужчин

1 в рабочей силе, объем иностранной валюты как доли индивидуального дохода [7, 8, 5].

(з В качестве факторов-причин используем переменные согласно возможным тестируемым гипо-

° тезам: уровень безработицы, государственные расходы, налоговые доходы в ВРП, уровень преступ-

ай ности, доля госслужащих в занятых.

о Для оценки модели (1)-(2) используется метод максимального правдоподобия, дающий асимп-

о тотически несмещенные, состоятельные и асимптотически эффективные оценки. Подробности особен-

U ностей его применения описаны в руководстве [12].

2 Выбор различных спецификаций модели MIMIC основан на статистической значимости парамет-

2 ров, экономичности спецификации, значении теста отношения правдоподобия и информационных

g критериях Акейка и Шварца. Стандартные ошибки правильно подогнанной модели должны иметь

о нормальное распределение. Для выбранных моделей проверяются ошибки на нормальность с помо-

0 щью теста Шапиро-Уилка и построения квантильных графиков. В силу нестационарности временных рядов факторов они, как правило, измеряются в первых разностях и оценка h получается также в

1 разностях, так что для перехода к временному ряду в уровнях необходимо начальное значение h, в ф качестве которого используем, например, оценку теневого сектора методом спроса на наличные деньги.

со

Таким образом, в статье обосновано использование набора методов для сравнительной оценки

^ теневой экономики на региональном уровне.

CL

о

ЛИТЕРАТУРА.

1. Барсукова С.Ю. Методы оценки теневой экономики: критический анализ // Вопросы статистики. 2003. № 5.

21 1

2. Елисеева И.И. Измерение теневой экономики России // Экономические исследования: теория и приложения. Гальперинский сб. Вып. 1. СПб.: Европейский ун-т в С.-Петербурге, 2000.

3. Комарова Т.В. Теневая экономика в российских регионах. Магистерская работа. М.: РЭШ, 2003.

4. Мартынов А.С., Лртюхов В.В., Виноградов В.Г. Россия как система. Practical science. 1997 // http:/ /www.sci.aha.ru/RUS/wab_.htm.

5. Прохоров А.Б. Ненаблюдаемая экономика как элемент современной системы мирохозяйственных связей: Дисс. ... канд. экон. наук. СПб.: СПбГУ, 2003.

6. Bhattacharyya D.K. An econometric method of estimating the «hidden economy» United Kingdom (1960-1984): estimates and tests // Economic Journal. 1990. № 100.

7. Dell'Anno R. Estimating the Shadow Economy in Italy: a Structural Equation Approach. Working Paper. University of Salerno, 2003.

8. Giles D.A. Modeling the hidden economy and the tax-gap in New Zealand // Empirical Economics. 1999. 24.

9. J4reskog K., Goldberger A.S. Estimation of a model with multiple indicators and multiple causes of a

single latent variable // Journal of the American Statistical Association. 1975. № 70.

10. Kaufmann D., Kaliberda A. Integrating the Unofficial Economy into the Dynamics of Post-Socialist Economies: A Framework for Analysis and Evidence // In Kaminski B. (ed.) Economic Transition in ^ Russia and the New States of Eurasia. London: M.E. Sharpe, 1996.

11. Nikolayenko S., Lissovolik Y., MacFarquhar R. Special Report: The Shadow Economy in Russia's Regions

// Russian Economic Trends. 1997. № 4. ^

12. Rabe-Hesketh S., Skrondal A., Pickles A. GLLAMM manual. U.C. Berkeley Division of Biostatistics. qj Working Paper № 160. 2004. ^

13. Schneider F., Enste D. Shadow Economies: Size, Causes, and Consequences // Journal of Economic ^

Literature. 2000. Vol. 1. № 38. ^

о b

N

__

--

МЕЩЕРЯКОВА Л.А. w

НАЛОГОВЫЙ ПОТЕНЦИАЛ КАК ФАКТОР, ОПРЕДЕЛЯЮЩИЙ ФОРМИРОВАНИЕ *

БЮДЖЕТНОЙ ПОЛИТИКИ РЕГИОНА 5

i—

х

--о

а ф

ш

Основой экономической жизни государства и региона, как его составной части, является бюд- ^

жет, основную часть которого составляют поступления от налогов (более 70%) и неналоговые дохо- о

ды, включающие доходы от государственной собственности внутри страны и за рубежом, доходы °

государственного сектора в экономике и торговле (рис. 1, 2).

Возможности неинфляционного покрытия бюджетного дефицита в большой степени зависят от о своевременного и полного поступления налоговых платежей. Неналоговые платежи в бюджет даже

в период становления новой российской экономики, при массовой продаже государственной собствен- о

ности, были значительно меньше, чем налоговые, а в начале 90-х годов дефицит бюджета покрывал- L-

о

ся за счет внешних заимствований, поэтому можно сделать вывод, что основой дальнейшего нормаль- q

ного экономического развития нашей страны могут быть лишь налоговые поступления. Сейчас не- о приватизированными в РФ, из находящихся в общественной собственности ресурсов, которые могли

бы быть направлены на пополнение доходной части бюджета при их продаже, остались часть земель- о

ных ресурсов и естественные монополии, которые под различными предлогами уходят из под конт- ^

роля государства. Дальнейшее развитие и совершенствование налоговой системы, т.е. совокупности i

всех налогов, форм и методов их расчета и взимания, остается единственным реальным путем для  формирования сбалансированного по доходам и расходам бюджета и снижения государственного

долга. По составу превалирующей функции в налоговой системе государства, многие авторы отно- о

сят налоговую систему РФ по определению к фискальной. Однако, в целом налоговая система, в силу |

наличия различных налогов, объектов налогообложения и дифференциации налоговых обязательств, §

наличием различных элементов налога, обладает множеством функций по воздействию на экономи- о

ку. Высокие ставки налогов способствуют росту инфляции, тормозят развитие деловой активности и О