Оценка таможенных рисков: возможности использования статистических данных из деклараций на товары

УДК 311.42

Тамразян С. Э.

ОЦЕНКА ТАМОЖЕННЫХ РИСКОВ: ВОЗМОЖНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ ИЗ ДЕКЛАРАЦИЙ НА ТОВАРЫ

Аннотация

В статье исследуется вопрос использования данных из деклараций на товары в статистических исследованиях, направленных на оценку таможенных рисков. Применение и совершенствование статистических методов в оценке рисков играют важную роль в повышении эффективности системы управления таможенными рисками в целом. Определен и проанализирован перечень основных и наиболее практически полезных сведений из деклараций на товары. Полученные результаты и рекомендации могут быть использованы на этапах сбора и первичной обработки статистических данных.

Ключевые слова

Таможенный риск, декларация на товары, оценка риска, статистические данные, многомерная классификация.

JEL: C83

Tamrazyan S. E.

CUSTOMS RISKS ASSESSMENT: POSSIBILITIES OF USING OF STATISTICAL DATA FROM GOODS DECLARATIONS

Annotation

Article explores the using of goods declarations data in statistical studies aimed at the customs risks assessment. Application and improvement of statistical methods in risk assessment plays an important role in improving the efficiency of customs risk management system as a whole. List of main and most practically useful information from the goods declarations is identified and analyzed. Obtained results and recommendations may be used during collection and initial processing of statistical data.

Keywords

Customs risk, goods declaration, risk assessment, statistical data, multidimensional classification.

В современных условиях одним из направлений совершенствования таможенного контроля является повышение эффективности системы управления рисками (СУР), применяемой в целях обеспечения его выборочности. Это способствует, с одной стороны, содействию внешней торговле путем ускорения товарооборота через границу, с другой - более рациональному распоряжению ограниченными ресурсами таможенных органов в условиях неопределенности и риска [1].

В процессе совершения таможенных операций (таможенного оформления) используется широкий ряд различного рода документов. Часть из них формализована и составляется в электронном виде, что является важной предпосылкой для проведения статистических исследований в целях определения вероятности нарушения таможенного законодательства и величины его потенциальных негативных последствий. Иными словами, оценка таможенных рисков, главной целью которой является

определение их уровня, основана на изучении информации, имеющейся в распоряжении субъектов управления ими -таможенных органов [2].

Разработка и совершенствование инструментария, обеспечивающего эффективное использование статистических данных в этом процессе, являются актуальной научной задачей. Это обусловлено, в первую очередь, важностью оценки таможенных рисков как определяющего этапа управления [3], от которого зависит итоговый результат применения мер по их минимизации (таможенный досмотр, экспертиза, проверка документов по тому или иному направлению и др.), и следовательно, эффективность СУР в целом.

Вопросам совершенствования подходов к оценке рисков нарушения таможенного законодательства посвящены работы ряда исследователей [4-8]. Однако на сегодняшний день недостаточно детально проработаны практические аспекты данной проблемы. В частности, необходимо выделить такой этап статистического исследования, как сбор и первичная обработка сведений из таможенных документов. Основным таким документом, содержащим значительный объем данных о товарной партии, является декларация на товары (ДТ), которая

до 2010 г. именовалась ГТД - грузовой таможенной декларацией. Как объекту статистического учета и анализа ей присущи следующие основные особенности:

1) наличие электронной копии, вносимой в общую базу данных ДТ [21], что дает возможность автоматизировать процесс формирования и обработки статистических выборок;

2) наличие широкого набора количественных и качественных данных, характеризующих как партию в целом, так и конкретный товар (в одной ДТ может быть заявлено до 999 товаров) [22];

3) четкая структурированность [23] и законодательно регламентированное заполнение граф ДТ, что позволяет разбить на группы содержащиеся сведения в зависимости от описываемых признаков и облегчает формирование статистических совокупностей.

Электронная копия ДТ представляет собой упорядоченную совокупность сведений из 41 таблицы, содержащей данные по определенным направлениям. Детальное изучение этого источника информации позволило выделить часть таблиц, которые представляют, по мнению автора, наибольший интерес с практической точки зрения при оценке таможенных рисков (табл. 1).

Таблица 1 - Перечень таблиц базы данных электронных копий ДТ, содержащих сведения, которые могут быть использованы при оценке таможенных рисков

№ п/п Наименование таблицы Краткое наименование объектов, описываемых в таблице Наличие количественных данных

1 DCLHEAD Товарная партия в целом +

2 DCLTOVAR Отдельный товар +

3 DCLTOVG -

4 DCLPK Упаковки и поддоны +

5 DCLCONT Грузовые контейнеры -

6 DCLPLATR Исчисленные и уплаченные таможенные платежи +

7 DCLPLATV +

8 DCLTRANS Транспортные средства -

9 DCLTECHD Представленные документы -

10 DCLRISKB Результаты применения мер по минимизации таможенных рисков +

11 DCLRISKА -

12 DCLRSK93 +

Как видно, наименования всех таблиц начинаются на «DCL» - сокращенно от англ. declaration (декларация). Вторая часть названия, как правило, отражает их содержание [9], например, для таблицы «DCLTOVAR» это слово «товар» латинскими буквами, для таблицы «DCLCONT» - слово «контейнер» (сокращенно от англ. container).

Каждая товарная партия характеризуется наличием такого идентифицирующего признака, как регистрационный номер ДТ (графа «А»). Кроме того, товары, декларируемые в одной ДТ, имеют порядковые номера (графа 32). Таким образом, каждому товару может быть присвоено свое (уникальное) значение идентифицирующего признака.

Как было отмечено, каждый товар в ДТ характеризуется рядом качественных и количественных признаков. Качественные признаки, как правило, формализованы и представлены двумя типами:

- номинальные альтернативные, имеющие значение «0» или «1» и характеризующие наличие или отсутствие у товара того или иного признака, например, признак контейнерных перевозок, признак объекта интеллектуальной собственности;

- номинальные неальтернативные, т. е. содержащиеся в специальных класси-

В отдельных научных трудах единицей наблюдения при оценке риска предлагается считать товарную партию [10, 11]. Однако, учитывая, что в отдельно взятой ДТ могут быть одновременно заявлены товары, характеризующиеся различным уровнем риска, полагаем, что зачастую при решении задачи по его определению более целесообразно исследовать именно отдельные товары.

Поскольку каждая из приведенных выше таблиц содержит номер ДТ и в большинстве из них данные сгруппированы с учетом номеров товаров, становится возможным формировать статистические выборки, содержащие те наборы данных, которые достаточны для достижения цели соответствующего исследования (рис. 1).

фикаторах, которые используются для заполнения таможенных деклараций и установлены Решением Комиссии Таможенного союза № 378 от 20.09.2010 (классификаторы стран мира, валют, видов транспорта, единиц измерения, видов упаковки и упаковочных материалов и др.).

Отдельные графы ДТ содержат неформализованные данные, которые вносятся в виде произвольного текста и могут быть полезны при экспертном исследовании сведений о товаре, например, его наименование и сведения о производителе, указываемые в графе 31.

Код ТН ВЭД Описание по ТН ВЭД Кол-во Единица Страна происх Вес нетто, кг Там стоимость Стат стоимость

4011100002 ШИНЫ ПНЕВМАТИЧЕСКИЕ РЕЗ 100 ШТ JP 1160,3 225500 3448,01

6908909900 ПРОЧИЕ ПЛИТЫ ДЛЯ МОЩЕНИ 3821,66 М2 ES 73848 2513080,29 37081,01

4407919000 ПРОЧИЕ ДУБОВЫЕ ЛЕСОМАТЕ 30,25 МЗ RU 21174 710909,97 10586,8

8415109000 УСТАНОВКИ ДЛЯ КОНДИЦИОН 421 ШТ CN 13051 3163198,46 48224,12

7321111000 УСТРОЙСТВО ДЛЯ ПРИГОТОВ1 99 ШТ TR 3490 741987,42 11318,41

2208501100 ДЖИН, В СОСУДАХ ЕМКОСТЬЮ 10,32 Л 100% СПИРТА GB 38,43 6885,52 104,97

4411149000 ПЛИТЫ ДРЕВЕСНО-ВОЛОКНИС 1341,22 М2 TR 18565,3 1408798,5 21678,43

8414802209 КОМПРЕССОРЫ ОБЪЕМНЫЕ Е 6364 ШТ CN 17896,14 5845826,46 89695,96

9506999000 ПРОЧИИ ИНВЕТАРЬ ДЛЯ ЗАНЯ 137 ШТ CN 5374,85 1041194,23 16021,77

8414600001 КО Л ПАКИ .ШКАФЫ ВЫТЯЖ.С № 10 ШТ TR 240 65569,52 1034,33

6109100000 МАИКИ, ФУФАИКИ С РУКАВАМ 8000 ШТ UZ 595,2 1109032,3 17105,8

8483200000 КОРПУСА ПОДШИПНИКОВ СО 4 ШТ DE 1410 5344824,5_7J 80861,76

0602909900 ПРОЧИЕ РАСТЕНИЯ ДЛЯ ЗАЩ1- 3591 ШТ NL 1223 241176,94 4288,54

3102900000 ПРОЧИЕ УДОБРЕНИЯ ЖИВОТН 2035,74 кг ы IT 22200 2680713,46 47667,64

8443319909 ПРИНТЕРЫ .КОПИР. АППАРАТЫ 324 ШТ ТН 4525,2 1082863,08 16557,54

Рисунок 1 - Фрагмент произвольной выборки из таблицы «DCLTOVAR»*

* На основе сведений из базы данных электронных копий ДТ.

Одним из основных качественных признаков товара в таможенных документах является его классификационный код согласно единой Товарной номенклатуре внешнеэкономической деятельности Евразийского экономического со-

юза (ТН ВЭД ЕАЭС), отраженный в графе 33 ДТ. Особенностью данного признака является возможность группировки единиц наблюдения по различным уровням детализации (табл. 2).

Таблица 2 - Пример детализации классификационного кода товара*

Уровень детализации кода Пример кода (элемента кода) Описание кода на уровне детализации

Группа 76 Алюминий и изделия из него

Позиция 7604 Прутки и профили алюминиевые

Субпозиция 7604 10 - из алюминия нелегированного

Подсубпозиция 7604 10 100 -- прутки

7604 10 100 1 --- для производства авиационных двигателей

* Фрагмент ТН ВЭД ЕАЭС, утвержденной Решением Совета Евразийской экономической комиссии от 16.07.2012 № 54 (ред. от 09.08.2016).

Наряду с качественными признаками товара и партии в целом важно исследовать количественные (в том числе путем расчета средних величин), к основным из которых можно отнести:

- вес нетто и вес брутто товара (различаются, если товар является упакованным) - графы 35 и 38 ДТ;

- таможенную стоимость товара в российских рублях (определяется по специальным правилам для таможенных целей) - графа 45 ДТ;

- так называемую «статистическую стоимость» товара в долларах США - графа 46 ДТ;

- сумму таможенных платежей, которыми облагается товар, в российских рублях (например, таможенной пошлины на товар исходя из ее применяемой ставки) - графа 47 ДТ.

При анализе данных о товарах по отдельным направлениям целесообразно применять индексы, получаемые в результате сопоставления уровней сложных социально-экономических явлений во времени, пространстве или по сравнению с любым эталоном. Например, в качестве одного из общепринятых в таможенной статистике индексов выступает индекс таможенной стоимости:

/„ =

Р

с х т

где р - таможенная стоимость товара; с - курс валюты, в которой предполагается осуществить расчет, к рублю; т - вес нетто товара в килограммах.

1с =

С +

Индекс таможенных платежей показывает, какая сумма платежей приходится на единицу веса товара и вычисляется по следующей формуле: е + V + /

т

где с - таможенная пошлина; е - акциз;

V - налог на добавленную стоимость; / - таможенные сборы; т - вес нетто товара в килограммах.

Многомерная совокупность данных, получаемых из деклараций на това-

ры, может формироваться в зависимости от направления анализа путем комбинации необходимых граф ДТ (ценовые и весовые характеристики товара, географические и транспортные данные, идентификация товара и т. д.). Кроме того, на основе исследования набора признаков

может оцениваться не только товар или ДТ, но и субъект внешнеэкономической деятельности, товары которого перемещаются через границу [12, 13].

В структуру электронной копии ДТ входят таблицы: «DCLRISKB», «БСЬШБКА» и «DCLRSK93», содержащие формализованные сведения о результатах применения мер по минимизации таможенных рисков по партии или товару (код меры, код ее результата, в отдельных случаях - сумма дополнительно начисленных таможенных платежей, номер статьи Кодекса Рос-

70 000

60 ООО V

\

50 000 Х-.

40 000 1

30 000

20 000

Из полученного графика можно сделать вывод о том, что, несмотря на значительное уменьшение количества ДТ, товары по которым досматривались (с 4967 Дт в I квартале 2013 г. до 3216 ДТ в III квартале 2016 г.), число результативных применений меры остается примерно на одном уровне (в среднем 449 ДТ за один квартал). Отношение данных значений свидетельствует о том,

сийской Федерации об административных правонарушениях, по которой было возбуждено дело) [14].

В связи с тем что одной из составных частей номера ДТ является дата (день) ее регистрации таможенным органом, становится возможным построение и дальнейший анализ временных рядов с детализацией по различным периодам. В частности, используя описанные выше данные о результатах применения СУР, можно провести анализ динамики количества ДТ по данному направлению (рис. 2).

5 000 4 000 3 000

2 000 1000

о

что эффективность СУР (в данном случае доля результативных досмотров) характеризуется в целом положительной динамикой. Подобные вспомогательные инструменты могут быть полезны при оценке показателей, связанных с эффективностью применения СУР, по конкретной группе товаров (как в абсолютных, так и в относительных величинах) [15].

ДТ всего

ДТс таможенным досмотром

ДТ с результативным таможенным досмотром

......Полиномиальная

......Полиномиальная

Рисунок 2 - Динамика количества ДТ, зарегистрированных в регионе деятельности Южного таможенного управления с 2013 г., в том числе ДТ с таможенными досмотрами*

* Составлен автором на основе сведений из базы данных электронных копий ДТ.

Таким образом, декларация на товары является важным источником статистической информации, содержащим большой набор сведений, которые могут быть использованы в процессе оценки таможенных рисков. Одним из перспективных направлений такого анализа является многомерная классификация [16], которая может осуществляться как путем дискриминантного анализа (благодаря наличию данных о предшествующих результатах применения СУР могут формироваться обучающие выборки) [17], так и посредством кластерного анализа (т. е. без обучения) [18]. Вопросы оценки информативности признаков [19, 20], имеющихся в ДТ, также нуждаются в детальной проработке.

В ходе исследования был выработан ряд практических рекомендаций по возможностям использования информации из ДТ в целях статистического анализа. Учитывая важность высокой результативности процесса оценки таможенных рисков, полагаем, что полученные выводы могут быть эффективно использованы в данной деятельности.

Библиографический список

1. Полухин, И. В. Применение системы управления рисками при таможенном контроле // Логистические системы в глобальной экономике. - 2011. -№ 1. - С. 162-166.

2. Андреев, А. Ф. Система управления рисками ФТС России: информационное обеспечение и эффективность применения : моногр. - М. : Изд-во Российской таможенной академии, 2014.

3. Теоретические основы применения системы управления рисками в таможенной службе Российской Федерации : науч.-метод. пособие / Е. Г. Ани-симов [и др.]. - М. : Изд-во Российской таможенной академии, 2015.

4. Кудрявцев, О. Е., Лисейкина, О. В. Методика автоматизированного выявления потенциального риска перетека-

ния товаропотоков между различными таможенными органами // Управление риском. - 2010. - № 3. - С. 52-58.

5. Кудрявцев, О. Е., Татарова, И. Б. Целевые методики выявления рисков как один из элементов построения полнофункциональной модели системы управления рисками // Вестник Российской таможенной академии. - 2011. -№ 1. - С. 42-47.

6. Саламан, О. Л. Развитие научно-методического аппарата управления таможенными рисками в процессе таможенного контроля // Вестник Российской таможенной академии. - 2013. -№ 1. - С. 104-109.

7. Соловьева, И. В. Комплексная система оценки таможенных рисков как основа повышения эффективности деятельности таможенных органов РФ // Terra Economicus. - 2008. - № 3. - С. 95-100.

8. Афонин, Д. Н., Афонин, П. Н., Книжник, С. В. Вычислительные методы анализа таможенных рисков // Ученые записки Санкт-Петербургского имени В. Б. Бобкова филиала Российской таможенной академии. - 2008. -№ 1. - С. 177-187.

9. Гамидуллаев, С. Н., Кудрявцев, О. Е., Хоршева, И. В. ^временные методы оценки и анализа рисков в таможенной деятельности : моногр. - М. : Вузовская книга, 2011.

10. Смирнова, А. Б. Основные направления анализа внешнеторговой партии товаров и оценка степени ее риска // Вестник Белгородского университета потребительской кооперации. -2009. - № 1. - С. 261-268.

11. Афонин, П. Н., Кондрашо-ва, В. А. Методология управления рисками : моногр. - СПб. : Изд-во СПб филиала РТА, 2012.

12. Попова, Л. И. Направления совершенствования организации таможенного контроля в рамках применения системы управления рисками // Управление инвестициями и инновациями. -2016. - № 2. - С. 74-79.

13. Власов, Д. Г. Критерии выбора объектов выездной таможенной проверки в зависимости от степени риска нарушения таможенного законодательства // Вестник Российской таможенной академии. - 2012. - № 4. - С. 121-127.

14. Тамразян, С. Э. Статистический учет результатов применения СУР при оценке таможенных рисков // Особенности государственного регулирования внешнеторговой деятельности в современных условиях : материалы III Всерос. науч.-практ. конф. (Ростов-на-Дону, 17-18 ноября 2016 г.). -Ростов н/Д : Российская таможенная академия, Ростовский филиал, 2016. -Ч. 1. - С. 267-274.

15. Матвеева, О. П., Смирнова, А. Б. Методические подходы к оценке результатов применения мер по минимизации рисков в сфере государственных таможенных услуг // Вестник Белгородского университета потребительской кооперации. - 2009. - № 3. - С. 22-32.

16. Ниворожкина, Л. И., Арже-новский, С. В. Многомерные статистические методы в экономике. - М. : ИТК Дашков и Ко, 2008.

17. Калинина, О. В. Дискрими-нантный анализ в системе управления рисками // Ученые записки Санкт-Петербургского имени В. Б. Бобкова филиала Российской таможенной академии. - 2008. - № 1. - С. 117-121.

18. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности / под ред. С. А. Айвазяна. - М. : Финансы и статистика, 1989.

19. Тамразян, С. Э. О применении классификационных алгоритмов в системе управления таможенными рисками // Экономика и предпринимательство. - 2015. - № 12. - С. 477-480.

20. Кульбак, С. Теория информации и статистика. - М. : Наука, 1967.

21. Описание электронной копии декларации на товары в формате dBASE (внутренний формат). Версия 07.14.00 от 01.10.2016.

22. Об инструкциях по заполнению таможенных деклараций и формах таможенных деклараций : [Решение Комиссии Таможенного союза № 257 от 20.05.2010 (ред. от 21.06.2016)] // СПС «КонсультантПлюс».

23. О структурах и форматах электронных копий таможенных документов : [Решение Комиссии Таможенного союза № 254 от 12.11.2013 (ред. от C2.CS.2C16)] // СПС «КонсультантПлюс».

Bibliographic list

1. Polukhin, I. V. Risk management system for customs control // Logistic systems in global economics. - 2C11. - № 1. -P.162-166.

2. Andreev, A. Ph. Risk management system in Federal customs service of Russia: information provision and efficiency of application : monograph. - M. : Publishing house of Russian customs academy, 2C14.

3. Theoretical basis of risk management system application in customs service of Russian Federation : textbook / E. G. Ani-simov [etc.]. - M. : Publishing house of Russian customs academy, 2C15.

4. Kudryavtsev, O. E., Liseykina, O. V. Methods of computer-aided detection of the potential risk of overflow of trade flows between the various customs authorities // Risk-management. - 2C1C. - № 3. -P. 52-5s.

5. Kudryavtsev, O. E., Tatarova, I. B. Targeted techniques to identify risks as one of elements of construction of a fully functional model of risk management system // Bulletin of Russian customs academy. -2C11. - № 1. - P. 42-4l.

6. Salaman, O. L. Development of scientific and methodical device of customs risk management in process of customs control // Bulletin of Russian customs academy. - 2C13. - № 1. - P. 1C4-1C9.

l. Solovyova, I. V. A comprehensive system of customs risks assessment as a basis for improvement of customs authori-

ties // Terra Economicus. - 2008. - № 3. -P. 95-100.

8. Afonin, D. N., Afonin, P. N., Knijnik, S. V. Computational methods of customs risk analysis // Scientific notes of St. Petersburg named V. B. Bobkov branch of Russian customs academy. - 2008. -№ 1. - P. 177-187.

9. Gamidullayev, S. N., Kudrya-vtsev, O. E., Khorsheva, I. V. Modern methods of risk analysis and assessment in customs activity : monograph. - M. : University book. - 2011.

10. Smirnova, A. B. Main directions of analysis of foreign trade consignments and assessment of its risk // Bulletin of Belgorod university of consumer cooperatives. - 2009. - № 1. - P. 261-268.

11. Afonin, P. N., Kondrashova, V. A. Risk-management methodology : monograph. - SPb. : Publishing house of SPb branch of RCA, 2012.

12. Popova, L. I. Directions of perfection of organization of customs control in framework of risk management system // Investment and innovation management. -2016. - № 2. - P. 74-79.

13. Vlasov, D. G. Criteria for selection of objects in field of customs inspection depending on degree of risk of violation of customs legislation // Bulletin of Russian customs academy. - 2012. - № 4. - P. 121-127.

14. Tamrazyan, S. E. Statistical accounting of risk management system application results in customs risk assessment // Features of state regulation of foreign trade activity in modern conditions : proceedings of III Russian scientific-practical conf. (Rostov-on-Don, 17-18 November 2016). -Rostov-on-Don : Russian customs academy, Rostov branch, 2016. - P. 1. -P. 267-274.

15. Matveeva, O. P., Smirnova, A. B. Methodological approaches to assessing the results of application of measures to minimize the risks in the area of state customs service // Bulletin of Belgorod university of consumer cooperatives. - 2009. -№ 3. - P. 22-32.

16. Nivorozhkina, L. I., Arzhenovs-kiy, S. V. Multivariate statistical methods in economy. - M. : ITK Dashkov and Co, 2008.

17. Kalinina, O. V. Discriminant analysis in the risk management system // Scientific notes of St. Petersburg named V. B. Bobkov branch of Russian customs academy. - 2008. - № 1. - P. 117-121.

18. Applied statistics: Classification and reduction of dimensionality / ed. by S. A. Ayvazyan. - M. : Finance and statistics, 1989.

19. Tamrazyan, S. E. About application of classification algorithms in customs risk management system // Economics and business. - 2015. - № 12. - P. 477-480.

20. Kullback, S. Information theory and statistics. - M. : Science, 1967.

21. Description of electronic copy of the declaration on goods in dBASE format (an internal format). Version 07.14.00 of 01.10.2016.

22. About instructions for filling of customs declarations and forms of customs declarations : [Decision of Commission of Customs union № 257 from 20.05.2010 (ed. from 21.06.2016)] // LRS «Consult-antPlus».

23. About structures and formats of electronic copies of customs documents : [Decision of Commission of Customs union № 254 from 12.11.2013 (ed. from 02.08.2016)] // LRS «ConsultantPlus».