Содержание к диссертации
Введение
1 Методологические подходы к исследованию предпринимательства в неформальной экономике: трансформация понятий и структуры 13
1.1 Методологические подходы к исследованию ненаблюдаемой и неформальной экономики: от общего к частному 13
1.2 Сущность неформального предпринимательства как части неформальной экономики 28
1.3 Характеристика и классификация методов оценки ненаблюдаемой и неформальной экономик 48
2 Исследование динамики неформального предпринимательства в субъектах Российской Федерации 72
2.1 Оценка динамики ненаблюдаемой экономики как обобщающей характеристики неформальности 72
2.1.1 Динамика мировой ненаблюдаемой экономики 72
2.1.2 Динамика ненаблюдаемой экономики Российской Федерации 90
2.2 Анализ динамики занятости в неформальном секторе по субъектам Российской Федерации 95
2.3 Исследование функционирования индивидуальных предпринимателей в субъектах РФ как части неформального предпринимательства 104
3 Методика оценки тенденций функционирования неформального предпринимательства в субъектах Российской Федерации в зависимости от экономических факторов 125
3.1 Этапы методики оценки тенденций функционирования неформального предпринимательства в субъектах РФ 125
3.2 Обоснование и выделение факторов, влияющих на тенденции функционирования неформального предпринимательства, и показателей их характеризующих 131
3.3 Моделирование тенденций функционирования неформального предпринимательства в субъектах РФ в зависимости от экономических факторов 142
3.4 Особенности тенденций функционирования неформального предпринимательства в приграничных регионах ДФО 155
Заключение 168
Список литературы 172
- Методологические подходы к исследованию ненаблюдаемой и неформальной экономики: от общего к частному
- Характеристика и классификация методов оценки ненаблюдаемой и неформальной экономик
- Анализ динамики занятости в неформальном секторе по субъектам Российской Федерации
- Особенности тенденций функционирования неформального предпринимательства в приграничных регионах ДФО
Методологические подходы к исследованию ненаблюдаемой и неформальной экономики: от общего к частному
Сколько существует государство со своими законами, со своей фискальной системой, жизненным укладом, которые в свою очередь налагают на граждан определенные обязательства и ограничения, столько существует и «ненаблюдаемая», «теневая» или «неформальная» экономика -внегосударственная деятельность лиц, игнорирующих общественный договор, которую невозможно или сложно увидеть и/или учесть. Практически до середины ХХ века это явление не дифференцировалось и не классифицировалось, дефиниции не уточнялись, однако сам феномен был отмечен ещё в древности.
Еще до нашей эры в Китае появилось произведение Щт («Спор о соли и железе» 81 год до н.э.), которое создал Хуань Куань. В нем обсуждается государственная монополия на добычу соли, железа, производство опьяняющих напитков и чеканку монет, которая привела к массовому «подпольному» производству этих, ставших дефицитными продуктов и росту фальшивомонетничества [1]. «Ведь если сородичи государя не ведут себя честно, то не исполняются законы и указы; если «ноги и руки» (государя — его сановники) не ведут себя честно, то пышно расцветают мошенничество и порок» [2, С.58].
«Подобно тому как нельзя не воспринять мед или яд, если они находятся на языке, так и имущество царя не может быть, хотя бы и в малости, присвоено ведающим (этим) имуществом. Подобно тому как нельзя распознать, пьют ли воду плавающие во глубине вод рыбы (или не пьют), так и невозможно узнать, присваивают ли (или же нет) богатство чиновники, приставленные к выполнению дел» [3, С.75]. Это уже цитата из древнеиндийского трактата «Артхашастра или наука политики» Каутильи (конец IV в. до н. э.).
В своей работе Henry (1978) приводит примеры махинаций и уклонения от налогов со времен Аристотеля [4]. То есть еще в древности упор делался на характеристике теневой деятельности, сокращающей поступления в бюджет.
В дальнейшем, экономическая наука игнорировала теневые стороны экономической жизни, считая их маловажными. Однако, в XIX веке в журнале «Quarterly Reviewer» по этому вопросу высказался английский профсоюзный деятель и публицист Т. Дж. Даннинг, цитируемый К. Марксом: «Капитал избегает шума и брани и отличается боязливой натурой. Это правда, но еще не вся правда. Капитал боится отсутствия прибыли, или слишком маленькой прибыли, как природа боится пустоты. Но раз имеется в наличии достаточная прибыль, капитал становится смелым. Обеспечьте 10 процентов прибыли и капитал согласен на всякое применение, при 20 процентах он становится оживленным, при 50 процентах положительно готов сломать себе голову, при 100 процентах он попирает все человеческие законы, при 300 процентах нет такого преступления, на которое он не рискнул бы, хотя бы под страхом виселицы. Если шум и брань приносят прибыль, капитал станет способствовать и тому и другому. Доказательство: контрабанда и торговля рабами» [5, С.770].
«Неформальная экономика – непреодолимая, выдержавшая испытание временем реальность» – это цитата из работы Gooptu (2001), посвященной ненаблюдаемому сектору колониальной Индии начала ХХ века. [6, С.2].
Новый интерес к феномену неформальной экономики возник во второй половине ХХ века. Исследования, проведенные в 50-х годах Kaldor (1956) и Cagan (1958), считаются самыми ранними исследованиями в области теневой экономики [7], [8]. Bhattacharya (1999) ссылается на исследование Kaldor (1956) как на «первую попытку оценить неучтенный национальный доход» [9, С.349]. В 1963 году Geertz (1963) создал дуалистическую модель экономики, которая включала в себя «фирменную экономику» и «базарную экономику». «Фирменная экономика» характеризуется эффективным поведением бизнеса, высокой производительностью, и использованием существенного количества капитала и техники. В противоположность ей «базарная экономика» характеризовалась низкой производительностью, большими затратами труда, низкими затратами капитала, низкими доходами и высокой способностью к поглощениям, и она официально не регистрировалась властями [10].
Развивая дуалистическую модель Geertz (1963), Hart (1973) в своем исследовании первым ввел термины формального и неформального сектора при описании границ нерегистрируемой экономической деятельности в столице Ганы Аккре [11]. Предложенное Hart (1973) деление экономики на формальный и неформальный сектора послужило началом изучения данного феномена учеными во многих странах мира [12]. В 1972 году Международная организация труда (МОТ) провела исследование занятости в Кении, где концепция неформальной экономической деятельности использовалась уже как основная научная парадигма. Исследователи сделали для себя открытие, что неформальная деятельность не ограничивается занятостью на периферии крупных городов, в каких-то профессиях или даже экономической деятельности, а это есть «образ жизни» (Термин сформулирован автором на основе исследования [13]). Далее приводятся характеристики неформального и формального «образа жизни» (таблица 1.1).
После доклада МОТ термин «неформальный сектор» (informal sector) в считанные годы стал общепринятым в англоязычной научной литературе, в результате чего этот сектор был терминологически узаконен и эмпирически описан.
При подготовке издания стандарта «Система Национальных Счетов 1993 года» (СНС 1993) выяснилось, что учёт неформального сектора, который ранее считался проблемой исключительно развивающихся стран, необходим для всех стран независимо от уровня их развития. Понимание того, что указанное явление может иметь значительные масштабы и искажать статистические данные, обусловило необходимость учёта таких операций в национальных счетах. Поэтому СНС 1993 рекомендует оценивать и учитывать скрытую экономическую деятельность [14].
В процессе обсуждения международным сообществом статистиков проблем классификации этого феномена как наиболее общий был принят термин «ненаблюдаемая экономика» (ННЭ), что получило дальнейшие развитие в Руководстве по измерению ненаблюдаемой экономики (Руководство), изданном в 2002 г. Организацией экономического сотрудничества и развития (ОЭСР). В Руководстве неформальный сектор обозначен как одна из проблемных областей ненаблюдаемой экономики [15]. В новом международном стандарте по счетоводству – СНС 2008 уже чётко разделено содержание неформальной и ненаблюдаемой экономик [16].
Несмотря на это, у исследователей до сих пор не сложился единый понятийный аппарат для анализа указанных явлений. Экономисты, социологи, антропологи, статистики различных стран применяют большое количество названий и определений этого феномена, каждый по-своему, что по нашему мнению, приводит к большому разбросу в количественных оценках ненаблюдаемой экономики при низкой степени их сопоставимости.
В изданной МОТ в 1987 году «Аннотированной библиографии тайной занятости» (Annotated bibliography on clandestine employment) приводится девять выражений, являющихся синонимами термина «ненаблюдаемая экономика». Здесь же отмечается, что наличие множества названий одного и того же явления это есть одна из главных причин, которая затрудняет оценку его масштабов [17, С.2].
Ссылаясь на «Аннотированную библиографию тайной занятости» Thomas (1992) говорит о пятнадцати наименованиях того, что он называет нерегулируемым сектором [18]. Здесь же он делает выводы, что англоязычный мир предпочитает термин «black», за которым по популярности идет «hidden», тогда как североамериканские ученые предпочитают термин «underground», далее по популярности идут «hidden» и «shadow», а термин «black» почти не используется, но его активно применяют датчане, французы, немцы и итальянцы, в качестве второго по популярности после «subterranean» во Франции, «shadow» в Германии и «submerged» в Италии [18, С.124].
Еще дальше пошел Голландский статистик Robert van Eck (1987) В разделе «Терминология» своей работы «Secondary Activities and the National Accounts» он приводит 35 выражений, которые являются синонимами термина «теневая экономика» и используются в разных языках и в различных странах для лучшего понимания области исследований. Здесь же van Eck в качестве примера приводит варианты использования терминов в зависимости от авторов и целей проводимых исследований. Так, например, тем, кому интересны фискальные аспекты, используют термин «необлагаемая налогами экономика», а для юристов ближе термин «нелегальная экономика». Такие термины как «скрытая экономика», «неофициальная экономика» и «ненаблюдаемая экономика» как правило, используются при изучении качества официальной статистики [19].
Характеристика и классификация методов оценки ненаблюдаемой и неформальной экономик
С позиций национальной статистики и разработки государственных мер, направленных на повышение уровня жизни населения, важно измерять как ненаблюдаемую экономику, так и неформальную экономику.
Как отмечается в СНС-2008, для решения этой задачи используются специальные методы, имеющие общую основу, но направленные на достижение разных целей. Первая заключается в том, чтобы максимально полно учесть всю экономическую деятельность, которая может быть скрыта по разным причинам, вторая – измерить деятельность лиц, относящихся к неформальной экономике [16].
Нет никаких сомнений, что существование и величина ненаблюдаемой и неформальной экономик, привлекает большое внимание широкой общественности и не в последнюю очередь средств массовой информации. Часто считается, что эти экономики имеют значительный размер и широко распространены и, что официальная статистика, учитывающая экономические явления, необъективна.
Frank A. Cowell в своей работе Cheating the Government. The Economics of Evasion, отмечает, что степень уклонения от уплаты налогов трудно измерить эмпирически. Сама проблема измерения вместе с неопределенностью измерений, стала результатом тенденции проводить больше времени в написании о том, как измерить объем, чем проводить фактические измерения [95].
Для оценки данного сложного явления мировая теория и практика выработала множество подходов и методов. Поскольку методы измерения ненаблюдаемой экономики в большей степени формализованы, именно они адаптируются для исследования неформальной экономики, в дальнейшем будем обсуждать именно методы оценки ненаблюдаемой экономики. Подходы к оценке ненаблюдаемой экономики по типу источников данных подразделяются на прямые и косвенные. Прямыми методами получают информацию из административных источников (например, сбор налогов, регистрация новых предприятий, постановка на учёт автомобилей), а также данные, оцененные по результатам специальных обследований, чаще опросов домашних хозяйств. Полученные по выборке результаты распространяются на проблемные области ННЭ или на определенную группу экономических единиц. По уровню единиц исследования эти способы предполагают сбор первичных сведений на микроуровне, поэтому их еще называют микрометодами.
Методы косвенного измерения основываются на оценке специальных индикаторов, с помощью которых производится корректировка национальных счетов. Эта группа методов может использовать данные, собранные как на микроуровне, так и на макроуровне. Именно они привлекают наибольшее внимание общественности и средств массовой информации на основе макроэкономических показателей, потому что косвенные методы, которые еще называют макрометодами, дают эффектно высокие оценки [15, с.221]. Несмотря на обширную критику и низкий уровень применения этих подходов в статистике национального счетоводства, они активно развиваются исследователями в разных странах мира. С помощью макрометодов, как правило, дается оценка ННЭ в целом по стране или региону.
Несмотря на наличие различных эмпирически опробованных методов оценки данного явления, по нашему мнению, имеется три конкретных препятствия, которые существенно затрудняют процесс оценки. Во-первых, это существование бесчисленного количества определений данного явления, о чем подробно написано в п. 1.1 настоящей работы. Наблюдается некий хаос в выборе «имени» данного феномена, а, следовательно, и в его содержании. Во-вторых, это то, что до сих пор нет ни одного международного признанного определения данного феномена, которое полностью удовлетворяло бы всех. Pesut (1992), объясняет это тем, что данное явление включает в себя очень разные социальные и экономические факторы, зависящие от используемого подхода к проблеме и заинтересованности страны [23].
И, наконец, существуют расхождения в группировке методов измерения. Например, Schneider выделяет три группы методов оценки ННЭ. Это прямые методы, косвенные методы и методы статистического моделирования [96], [97], [98]. В Руководстве не выделяются прямые методы оценки ННЭ как таковые, а выделяются макрометоды (косвенные), в которые включаются методы статистического моделирования [15]. Еврокомиссия в своих исследованиях делит все методы на две группы прямые методы и косвенные методы, в которые так же включаются и методы статистического моделирования [99], [28]. Pedersen (2003) выделяет три группы методов – прямые, косвенные и монетарные [100]. Andrews at al. (2011) к методам статистического моделирования относит и ряд косвенных методов (метод спроса на наличные деньги и метод потребления электричества) [94]. И, наконец, ряд авторов вообще никак не группируют методы оценки ННЭ, например, van Eck (1987), Lemieux (2007) [19], [101].
Мы же, согласимся с Schneider. Таким образом, мы считаем, что все методы оценки ННЭ можно разделить на три группы: прямые методы, косвенные методы и методы статистического моделирования.
На рисунке 1.2 представлены укрупнённые группы методов оценки ненаблюдаемой экономики. Кратко охарактеризуем указанные группы методов.
Прямые методы оценки ННЭ включают анкетирование, наблюдение и аудит налоговых деклараций. Они основываются на контакте путём опроса или наблюдении за физическими лицами и/или фирмами.
Анкетирование является на сегодняшний день наиболее распространенным методом, оно позволяет обследовать напрямую величину и характер ННЭ путем опроса участников ненаблюдаемой деятельности об объеме или о стоимости их обменов, что они делали/получали, для/от кого и почему.
Степень ошибок при анкетировании зависит от того:
- насколько хорошо респондент понимает вопрос;
- в какой степени он/она в состоянии дать запрошенную информацию;
- степень правдоподобности, с которой он готов ответить на вопрос [33].
Наиболее известными исследованиями с применением прямых методов являются: в Бельгии Pestieau (1985) [102], Kesteloot and Meert (1999) [103], в Канаде Fortinetal (1996) [104], в Германии Frey (1982) [105], в Норвегии Isachsen and Strom (1985) [106], в Дании Pedersen (2003) [39], в Нидерландах van Eck and Kazemier (1988) [107], Renooy (1990) [108], в Великобритании Leonard (1994) [109], Pahl (1984) [110], Williams and Windebank (2003) [111], в США Ross (1978) [112], Jensenetal (1996) [113], Nelson and Smith (1999) [114], Tickamyer and Wood (1998) [115], в Евросоюзе Euro Commission (2007, 2013) [28], [99]. Исследования для оценки объема ННЭ проводятся на уровне домохозяйств. Запрашивается информация от респондентов, как поставщиков, так и покупателей неофициальных товаров, работ, услуг Leonard (1994) [109], Pahl (1984) [110], Warde (1990) [116], EuroCommission (2007) [99], (2013) [28], Pedersen (2003) [100]. Однако, некоторые исследователи обследуют только респондентов – покупателей Mc Crohan at al, (1991) [117], Smith (1985) [118].
Прямые исследования ННЭ проводятся на национальных, региональных или местных уровнях, но в большинстве случаев они применяются в определенной местности Barthe (1985) [119], Fortin etal (1996) [104], Leonard (1994) [109], Pahl (1984) [110], Renooy (1990) [108], Warde (1990) [116], Williams and Windebank (2003) [111] или относительно определенных социально-экономических групп, таких как надомные работники Phizacklea and Wolkowitz (1995) [120], или относительно определенных промышленных секторов, таких как производство одежды Ram etal (2003) [121].
Именно эти методы являются основой для оценки неформальной экономики [122].
Основное преимущество анкетирования заключается в том, что можно получить подробную информацию непосредственно от экономических агентов о структуре и характеристиках ННЭ, мотивах участников, видах деятельности, возможных взаимосвязях между секторами. Основными недостатками данного метода являются:
- чувствительность результатов обследований к тому, как в анкете сформулированы вопросы. Большинство интервьюируемых отказываются признавать свое участие в мошенничестве и нередко их ответы бывают ненадежны [89];
- в зависимости от культуры разных стран по отношению к ННЭ структура анкет становится все более и более громоздкой. Хотя конструкции вопросников, лежащих в основе этих исследований, пытаются сделать в целом сопоставимыми для группы исследуемых стран [99], [28].
Как упоминалось выше, другой тип прямых методов оценки ННЭ включает аудит налоговых деклараций. С помощью этого метода ведется наблюдение за физическими лицами и/или фирмами на основе тщательного изучения информации, предоставленной налогоплательщиками в налоговые органы. На основании нестыковок, которые налоговые органы могут найти в декларациях, можно получить приблизительное представление об общем объеме уклонении от уплаты налогов. Данный подход, например, был использован в США IRS (1979) [123], (1983) [124], Simon and Witte (1982) [125], в Дании Viby Mogensen (2003) [126].
Анализ динамики занятости в неформальном секторе по субъектам Российской Федерации
В СНС-2008 указано, что цель применения методов оценки неформальной экономики - измерить деятельность лиц, относящихся к неформальной экономике [16]. Поэтому в последние годы все большее внимание уделяется измерению занятости в неформальном секторе, которое в дальнейшем используется для оценки производства в нём. Для этого Росстат проводит обследования населения по проблемам занятости3 (прямой метод измерения), целью которого является получение информации о численности и составе экономически активного населения, занятых и безработных, уровне экономической активности и их динамике по России и ее субъектам. Обследование проводится во всех субъектах Российской Федерации с использованием выборочного метода наблюдения и распространением итогов на всю численность населения обследуемого возраста. Федеральная служба государственной статистики применяет разработанное с учетом стандартного определения, рекомендованного Международной Организацией Труда (МОТ), определение занятых в неформальном секторе. Занятые в неформальном секторе – лица, которые в течение обследуемого периода были заняты, по меньшей мере, в одной из производственных единиц неформального сектора независимо от их статуса занятости и от того, являлась ли данная работа для них основной или дополнительной [186].
В этом разделе мы взяли данные, начиная с 2009 года, т.к. начиная именно с этого времени Росстат начал проводить данное исследование ежемесячно и публиковать данные в открытом доступе в целом за год. Ранее обследования проводились с различной периодичностью, что делало их несопоставимыми с ежегодными данными. Для сопоставимости всех данных период исследования ограничен 2016 г.
Сначала исследуем динамику занятости в неформальном секторе в целом по России, затем по федеральным округам, и наконец, по субъектам, рассматривая более подробно субъекты ДФО.
Из данных таблицы 2.7 видно, что в целом по Российской Федерации наблюдается устойчивый рост количества занятых в неформальном секторе с одновременным увеличением их удельного веса в общем количестве занятых граждан. За рассматриваемый период рост занятых в неформальном секторе составил 2 млн. чел. Доля занятых в неформальном секторе в общей занятости в целом увеличилась на 1,7%. Снижение занятости в неформальном секторе наблюдалось только в 2010 году.
Необходимо обратить внимание на то, что к 2014 году количество занятых в неформальном секторе превысило 20% от общего количества занятого населения. В 2012 году количество занятых в НС превысило их количество в 2009 году, опровергая постулат о том, что в кризисные периоды (кризис 2008-2009 годов) население активно перебирается из формального сектора, в котором начинаются различные проблемы, в неформальный сектор, где экономические и другие проблемы сглаживаются за счет уклонения от уплаты налогов, отсутствия жесткого контроля за соблюдением формальных правил со стороны государства и др. Следовательно, можно сделать вывод о том, что интерес к работе в неформальном секторе у россиян не ослабевает, а только увеличивается.
По утверждениям Росстата, корректировка валовой добавленной стоимости (ВДС) на экономические операции, ненаблюдаемые прямыми статистическими методами, в региональном разрезе будет недостоверна из-за того, что в субъектах РФ функционирует большое количество предприятий из других регионов, которые подают свою отчетность в головную организацию, которая уже в свою очередь передает данные в Росстат. Поэтому статистики не могут точно определить какая доля деятельности предприятия относится к какому региону страны. При обследовании населения у Росстата есть возможность оценить количество граждан, занятых в неформальной деятельности в региональном разрезе, так как опрашиваются граждане, осуществляющие свою деятельность именно в данном регионе.
Рассматривая занятость в неформальном секторе по федеральным округам4 (таблица 2.8), а также динамику этих показателей (таблица 2.9), видно, что в 2016г. по отношению к 2009г. в пяти из восьми федеральных округов наблюдается рост количества занятых в неформальном секторе.
Наибольший рост наблюдается в Северо-Западном федеральном округе. Резкое снижение количества занятых в неформальном секторе произошло в Северо-Кавказском федеральном округе - в 42%. В Центральном и Дальневосточном федеральных округах снижение показателя незначительно. В опровержение принятого в среде специалистов мнения, что в годы кризиса число участников неформальной деятельности возрастает, для России мы видим, что в большинстве федеральных округов количество человек, занятых в неформальном секторе в 2016 году превышает аналогичные показатели 2009 года. Начиная с 2010г. численность занятых в неформальном секторе растёт практически по всем федеральным округам во все годы, снижаясь в отдельные периоды на 1-7 процентов.
Поэтому иная картина наблюдается, когда количество занятых в неформальном секторе по федеральным округам РФ 2016 года сравниваем с 2010 годом. Здесь по всем регионам наблюдается существенный рост, особенно большой в Северо-Западном федеральном округе – в 2,11 раза.
В приложении 2.1 (таблица 1) представлены данные о неформальной занятости в субъектах Российской Федерации.
Наибольшее количество человек, занятых в неформальном секторе в 2009 году зафиксировано Росстатом в Краснодарском крае – 627 тыс. человек, второе место Ростовская область 547 тыс. человек, замыкает тройку Республика Дагестан – 518 тыс. человек. В 2016 году ситуация практически не изменилась, только Ростовская область поменялась местами с Республикой Дагестан (623 тыс. человек и 662 тыс. человек соответственно). Краснодарский край остался на пером месте 734 тыс. человек. Наименьшее количество занятых граждан в неформальном секторе за весь период наблюдения фиксируется в Чукотском АО, Ненецком АО и Магаданской области.
Наивысший рост количества участников неформальной деятельности с 2009 по 2016 год был в г. Санкт-Петербург в 6,03 раза и, что характерно, Ленинградской области в 2,37 раза. Набольшее снижение произошло в Амурской области – на 44% по отношению к 2009г., Тюменской области – на 46% и Чукотском АО – на 50%.
Абсолютная величина занятых в неформальном секторе является основой расчёта относительного показателя «удельный вес занятых в неформальном секторе к общей численности занятого населения». Последний позволяет более корректно, с учётом численности занятого в экономике региона населения, сравнивать между собой различные территории. По нашему мнению, этот показатель отражает распространенность неформального сектора в конкретном регионе.
В таблице 2.10 приведен удельный вес занятых в неформальном секторе в общем количестве занятых граждан по федеральным округам России, из которой видно, что наибольшая доля неформально занятых в СевероКавказском федеральном округе: почти во все периоды более 40%.
На втором месте по распространённости неформального сектора с большим отрывом находится Южный федеральный округ, а следующим – Приволжский.
Важно отметить, что по сравнению с 2009г. в 2016 году снижение удельного веса занятых в неформальном секторе по отношению к общей численности занятого населения наблюдается только в Центральном федеральном округе (на 11%) и незначительно в Дальневосточном (на 4%).
Особенности тенденций функционирования неформального предпринимательства в приграничных регионах ДФО
Методы оценки ненаблюдаемой и неформальной экономик, которые применяются на федеральном уровне, не привязаны к региональным особенностям, поэтому при их измерении важно, чтобы статистической службой были разработаны инструменты, которые обеспечивали бы системность, всеобъемлемость и привязанность к региональным условиям. Однако известно, что в приграничных регионах Российской Федерации, как правило, существуют особые неформальные предпринимательские практики. Из субъектов ДФО к приграничным территориям можно отнести все за исключением Республики САХА (Якутия), не имеющей сухопутной или морской границы с иностранными государствами.
Для примера более подробно рассмотрим Амурскую область, где значительная часть экономики зависит от состояния внешнеторговых отношений с Китайской Народной Республикой, а также от специфических форм приграничной торговли [217].
Общая граница Амурской области с китайской провинцией Хэйлунцзян составляет 1243 км. В настоящее время на территории Амурской области на постоянной основе функционируют три погранперехода смешанного типа: Благовещенск – Хэйхэ, Поярково – Сюнькэ, Сковородино – Мохэ. Поэтому нет ничего удивительного, что доля КНР в импорте в Амурскую область по данным Амурстата составила в 2016 году 90,2%. Необходимо отметить, что в предкризисных годах доля Китая в импорте товаров в Амурскую область составляла: в 2008 году – 93,7%, в 2014 – 85,2%, в остальные годы она не опускалась ниже 70%, а среднее значение с 2009 по 2016 год составило 85,3%. При этом, официальная статистика региона не учитывает данные «челночного» завоза потребительских товаров. Доля КНР в экспорте товаров из Амурской области в 2016 году составила 91,8%. Максимум относится к 2015 году – 93,5%, минимум был зафиксирован в 2009 году – 73%. Среднее значение доли Китая в экспорте товаров из Амурской области с 2009 по 2016 год составило 86,8% [218].
К сектору ненаблюдаемой и неформальной экономики можно отнести такие элементы приграничной торговли между Амурской областью и КНР как:
- серые схемы посреднических закупок товаров для приграничной торговли («челночная торговля»: когда китайский товар беспошлинно ввозится в Россию обычными туристами как вещи, приобретенные для собственного потребления, а после прохождения таможенных процедур, передается китайским торговцам и таким образом попадает на рынки не только Амурской области, но и всей России. Этим объясняется значительная разница между данными по экспорту с китайской стороны и данными по импорту с российской стороны).
- валютообменные операции с наличной валютой с участием физических лиц («валютчики»: каждый турист, прибывающий на погранпереход, знает, где и у кого можно обменять по выгодному курсу рубли на юани и наоборот);
- трансграничные переводы безналичной валюты как физических, так и юридических лиц («валютчики»: для минимизации сумм таможенных пошлин, импортеры занижают стоимость ввозимого товара, возникающую разницу они затем переводят в Китай минуя банки через китайских или российских посредников. Импортер передает деньги посреднику, который в свою очередь звонит в Китай, сообщает, что деньги получены, и указывает место, где экспортер может их забрать);
- занижение экспортной и импортной стоимости товаров (юридические лица участники ВЭД: чтобы не платить таможенные пошлины в полном объеме, а так же минимизировать расходы на услуги банков, стороны российско-китайской приграничной торговли стараются максимально допустимо занизить стоимость товаров);
- контрабанда товаров из КНР как российскими, так и китайскими гражданами (юридические и физические лица участники ВЭД: помимо откровенного криминала (наркотики, поддельные полисы ОСАГО и т.п.) контрабандно ввозится электроника (сотовые телефоны, планшеты и т.п.). Причем ввозят ее по частям, сам гаджет отдельно, батарея отдельно, зарядное устройство отдельно, упаковка отдельно. Аналогично ввозятся товары легкой промышленности, являющиеся подделками под известные мировые торговые марки).
При расчетах ВРП, расчетах показателей внешнеторгового оборота Амурской области Амурстат выделяет следующие проблемные области определения уровня досчетов ненаблюдаемого сектора экономики региона в разрезе внешнеторговых отношений России и КНР:
1) Расхождение официальной таможенной статистики по импорту и экспорту товаров Благовещенской таможни и Народного правительства г.Хэйхэ провинции Хэйлунцзян КНР в несколько раз.
2) Данные об инвестициях в экономику Амурской области не достаточно полно отражают присутствие китайского капитала, когда предприятие, (например, ООО) регистрируются на физическое лицо с российским паспортом, но использует технику и материалы, завезенные из КНР. В этом случае, объемы реально осуществляемых иностранных инвестиций в статистике не учитываются.
3) При фиксировании числа туристических поездок, отсутствует возможность рассчитать количество россиян, посетивших КНР. Имеющаяся информация дает возможность сформировать представление о числе осуществленных пересечений погранпереходов, а выявить количество людей, использующих туристические поездки для закупки товаров, не представляется возможным.
4) Официальная статистика способна отразить лишь часть сегмента занятости граждан КНР в экономике области. Трудовыми мигрантами активно используется туристический канал, когда прибывающие в Амурскую область китайские туристы на деле ориентированы на трудовую деятельность [219].
Однако, помимо вышеперечисленных проблемных областей существуют и другие. За новейшую четверть вековую историю экономических взаимоотношений между Амурской областью и провинцией Хэйлунцзян сформировались устойчивые экономические связи между предпринимателями двух государств со свойственными только приграничным территориям схемами экспортно-импортных операций, которые не охватываются статистическим наблюдением, что в свою очередь занижает уровень ВРП региона. Если рассматривать данные процессы с позиции СНС – 2008, то они полностью попадают под формулировки, обозначенные в этом издании и приведенные выше: ненаблюдаемая и/или неформальная экономика. Одним из примеров сокрытия доходов является использование российскими предпринимателями законодательства КНР в области экспорта, когда российские импортеры получают часть доходов от импортируемой из КНР продукции на сопредельной территории и даже иногда, еще до перепродажи ее на российском рынке. Таким образом, эти доходы не отражаются ни в бухгалтерском учете предприятий - импортеров, ни в статистических данных региона [220].
В Китае существует система возврата налога на добавленную стоимость, введенная с целью стимулирования экспорта продукции, которая регламентируется Временными нормами и правилами КНР «О налоге на добавленную стоимость» и позволяет экспортеру вернуть уплаченные налоги, которые составляют до 17% от стоимости товара в зависимости от категории продукции. Этими льготами могут воспользоваться как китайские, так и иностранные компании, имеющие право на экспорт [221], [222].
Большинство китайских предприятий – экспортеров по разным причинам (отсутствие лицензии на экспорт, отсутствие желания заниматься таможенным оформлением и т.п.) сами не занимаются экспортом, а поручают это агентским структурам, специализирующимся на возврате НДС, сторонним торговым посредникам или создают дочернюю компанию, осуществляющую экспорт производимой продукции. Как показывает практика, российские импортеры из Амурской области также являются посредническими структурами и самостоятельно не занимаются возвратом НДС, т.к. это длительная процедура и может занимать от трех месяцев до одного года. Обычно этим занимается китайский партнер российского предпринимателя, поэтому полностью, например, 17% НДС импортеру вернуть не удастся. В основном доля российского импортера-посредника, по неофициальным данным составляет от 5 до 8% стоимости импортируемых товаров и в большей степени зависит от наличия длительных устойчивых доверительных отношений с китайским торговым посредником.
Результаты проведенного нами опроса амурских предпринимателей, участников ВЭД с КНР, показали, что около 49% опрошенных возвращают НДС по всем группам импортируемых ими товаров и 100% опрошенных ответили, что возвращают «китайский» НДС по машинотехнической продукции (грузовые автомобили, спецтехника на их базе, всевозможная дорожно-строительная техника, прицепы и т.п.).
На основании данных таблицы «Динамика импортных поступлений из КНР, по группам товаров» статистического ежегодника Амурской области и статистических данных Федеральной таможенной службы РФ, нами составлена представленная ниже таблица 3.6, где указана ставка НДС, подлежащая возврату по китайскому законодательству.