Средства экономико-математического моделирования для выявления теневой экономической деятельности промышленных предприятий тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Средства экономико-математического моделирования для выявления теневой экономической деятельности промышленных предприятий"

На правах рукописи

Бессонов Денис Аркадьевич

СРЕДСТВА ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ТЕНЕВОЙ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

Специальность: 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики (математические методы)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

2 мдр 2009

Екатеринбург-2009

003463854

Диссертационная работа выполнена в ГОУ ВПО «Уральский государственный технический университет - УПИ имени первого Президента России Б.Н.Ельцина».

Научный руководитель: Научный консультант:

доктор физико-математических наук профессор H.H. Астафьев (Россия)

кандидат экономических наук Г.А. Агарков (Россия)

Официальные оппоненты:

член-корреспондент, доктор экономических наук, профессор Х.Н.Гизатуллин (Россия), советник РАН, г.Уфа

кандидат экономических наук, Е.Ю. Виноградова (Россия), ведущий программист Управления информатизации Уральского государственного экономического университета, г.Екатеринбург

Ведущая организация: ГОУ ВПО «Уральский государственный

университет им. А.М.Горького»

Защита состоится 01 апреля 2009 г. в 10— на заседании диссертационного совета Д 004.022.01 Института экономики Уральского отделения РАН по адресу: 620014, г.Екатеринбург, ул. Московская, 29, Институт экономики УрО РАН.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института экономики УрО РАН.

Автореферат разослан » дгБ&Ш^л 2009 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета,

кандидат экономических наук, профессор

В.С.Бочко

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования. Активное изучение теневой экономики началось иностранными исследователями с 30-х годов XX века. В настоящее время исследования данного феномена активно проводятся и в России. Необходимость этих исследований обусловлена задачей нейтрализации негативного воздействия теневой экономики на экономическую, социальную, политическую и правовую ситуации в ряде стран, в экономике которых теневой сектор занимает довольно существенную долю.

Противодействие развитию теневой деятельности состоит как в нейтрализации факторов, влекущих ее возникновение, так и в увеличении выгод от осуществления экономической деятельности официально.

Решать задачу по противодействию негативным проявлениям теневой деятельности нужно как на макро-, так и на микроуровне. На данный момент подавляющее число исследований теневой экономики проводится на уровне отдельных стран и регионов. Результаты этих исследований важны для понимания того, что представляет собой теневая экономика и каким образом можно нейтрализовать ее негативное воздействие на официальную составляющую, но не раскрывают способы нейтрализации одной из значимых причин возникновения теневой активности - слабого контроля со стороны государства за исполнением требований законодательства. Построение данных способов следует начинать с изучения теневой экономики на уровне предприятий и построения экономико-математических моделей, позволяющих выявить теневую деятельность.

В связи с этим актуальной научной и практической задачей является построение на основе экономико-математических моделей методического подхода к выявлению теневой экономики, позволяющего оценить характеристики возможной теневой деятельности предприятий с использованием данных их бухгалтерской (официальной) отчетности. Относительная общедоступность данных официальной отчетности и универсальность ее показателей по отношению к разным видам деятельности позволяют снизить трудоемкость на этапе сбора данных и их обработки, а также обеспечить возможность применения моделей в отношении предприятий, осуществляющих различные виды деятельности.

Таким образом, актуальность и практическая значимость темы диссертационного исследования определяются необходимостью

совершенствования методического и модельного инструментария анализа теневой деятельности на уровне хозяйствующих субъектов.

Степень разработанности проблемы.

Основоположниками изучения теневой экономики являются зарубежные исследователи, среди которых можно выделить П.Гутманна, В.Танзи, Э.Файга.

В отечественной науке одними из первых стали активно заниматься изучением теневой экономики следующие исследователи: Г.Клейнер, Т.Корягина, В.Макаров.

В настоящее время изучением теневой экономики в России активно занимаются Н.Бокун, С.Глинкина, И.Елисеева, В.Иваницкий, В.Исправников, Л.Косалс, А.Куклин, Ю.Латов, Л.Никифоров, А.Пономаренко, В.Радаев,

A.Татаркин, Л.Тимофеев, А.Яковлев и др.

Вопросам моделирования процессов и явлений, происходящих в теневой экономике, посвятили свои исследования А.Ингстер, Г.Клейнер, М.Левин,

B.Макаров, С.Мовшович, В.Полтерович и др.

При этом моделирование теневой деятельности преимущественно осуществляется либо на макроуровне, либо моделируются отношения с отдельными экономическими агентами, возникающие в процессе осуществления теневой деятельности.

В настоящее время разрабатываются методические подходы, позволяющие выявить теневую деятельность на уровне хозяйствующих субъектов. Но данные подходы либо направлены на выявление теневой деятельности только во взаимоотношениях с конкретными субъектами экономики, либо они являются слишком трудоемкими для широкомасштабного применения.

Цель диссертационного исследования состоит в разработке и научном обосновании методического подхода к выявлению теневой деятельности средних и крупных промышленных предприятий с использованием средств экономико-математического моделирования.

Задачи исследования. Для реализации цели диссертационного исследования поставлены и решены следующие основные задачи.

1. Провести критический анализ основных методов и методических подходов, применяемых для исследования теневой экономики. Определить преимущества и недостатки в их использовании для исследования теневой

деятельности на уровне предприятий. Разработать классификацию видов теневой деятельности предприятия, которые могут быть выявлены на основе анализа данных бухгалтерской отчетности.

2. Построить систему индикаторов, характеризующих проявления видов теневой деятельности предприятия, в соответствии с построенной классификацией. Разработать экономико-математическую модель, позволяющую выявить возможную теневую деятельность среднего или крупного промышленного предприятия с учетом предпочтений лица, принимающего решение, в отношении характеристик теневой деятельности.

3. Разработать экономико-математическую модель, позволяющую построить значения показателей, описывающих экономическую деятельность среднего или крупного промышленного предприятия с возможной теневой составляющей, являющейся несущественной по сравнению с анализируемыми предприятиями.

4. Разработать методический подход к подготовке информации и проведению расчетов для выявления теневой деятельности средних и крупных промышленных предприятий на основе предложенных экономико-математических моделей. Проиллюстрировать применение предложенного методического подхода на множестве модельных предприятий. Провести адаптацию и апробацию методического подхода на региональном уровне на примере регионов Уральского федерального округа.

Объект исследования - средние и крупные промышленные предприятия.

Предмет исследования - экономические отношения, возникающие между крупными (средними) промышленными предприятиями и субъектами экономики по поводу осуществления теневых операций па всех этапах воспроизводства.

Теоретическую и методологическую основу исследования составили фундаментальные положения макро- и микроэкономической теории, разработки отечественных и зарубежных экономистов в области теневой экономики, специалистов в области математических методов.

Основными методами исследования являлись общенаучные методы анализа и синтеза, методы анализа теневой деятельности (в частности, балансовый метод и метод косвенных индикаторов), экономико-

математические методы (в частности, методы теории принятия решений и методы линейного программирования).

Информационную базу исследования составили формы бухгалтерской и статистической отчетности предприятий, сведения Федеральной службы государственной статистики (Росстат), Федеральной налоговой службы РФ, Министерства внутренних дел РФ, а также эмпирический материал, содержащийся в публикациях отечественных и зарубежных авторов.

В ходе проведенного научного исследования были получены следующие результаты, содержащие элементы научной новизны.

1. Предложена классификация видов теневой деятельности предприятия, которые могут быть выявлены на основе анализа данных бухгалтерской отчетности. Классификация учитывает ограниченность информации, содержащейся в формах бухгалтерской отчетности, и методов обнаружения теневой составляющей в экономической деятельности предприятия. Классификация устойчива к изменениям норм законодательства и применима в различных отраслях экономики (п. 1.2 паспорта специальности 08.00.13 ВАК РФ).

2. Разработан методический подход к формированию информации и проведению расчетов для выявления теневой деятельности средних и крупных промышленных предприятий, осуществляющих схожие виды деятельности, на основе данных бухгалтерской отчетности. В отличие от существующих подходов оценки характеристик теневой деятельности строятся в отношении отдельно взятого предприятия не обособленно, а с учетом специфики современных способов ведения экономической деятельности (п. 1.2 паспорта специальности 08.00.13 ВАК РФ).

3. Разработана экономико-математическая модель, позволяющая выявить возможную теневую деятельность среднего или крупного промышленного предприятия с учетом предпочтений лица, принимающего решение, в отношении характеристик теневой деятельности. В отличие от существующих в модели обеспечивается учет значимости отдельных характеристик теневой деятельности (п. 1.4 паспорта специальности 08.00.13 ВАК РФ).

4. Разработана экономико-математическая модель, позволяющая построить значения показателей, описывающих экономическую деятельность среднего или крупного промышленного предприятия с возможной теневой

составляющей, являющейся несущественной по сравнению с анализируемыми предприятиями. Данная модель включает матрицу относительных взаимосвязанных показателей, использование которой позволяет учесть системные взаимосвязи между экономическими показателями деятельности предприятия (п. 1.4 паспорта специальности 08.00.13 ВАК РФ).

Практическая значимость результатов исследования обуславливается тем, что предложенные в работе экономико-математические модели и разработанный на их основе методический подход к выявлению теневой деятельности могут рассматриваться как составная часть инструментария повышения эффективности мероприятий по противодействию негативным проявлениям теневой экономики. В частности, результаты исследования могут быть использованы представителями государственных органов как инструмент обеспечения адресности контроля за исполнением требований законодательства.

Особый интерес результаты исследования могут вызвать в среде аудиторских организаций, так как с их помощью на предварительном этапе аудиторской проверки (то есть до ознакомления с бухгалтерскими и налоговыми регистрами предприятия) возможно определить клиентов, достоверность отчетности которых может вызвать сомнения. Это позволит соответствующим образом скорректировать планируемое распределение трудозатрат между аудиторскими проверками разных предприятий.

Апробация работы проводилась в процессе использования результатов диссертационного исследования в рамках работ, выполненных Институтом экономики УрО РАН для аппарата полномочного представителя Президента РФ в Уральском федеральном округе (акт об использовании результатов исследований по проблемам диагностики теневой экономики от 15.04.2004 г.), Уральского филиала ВНИИ МВД (акт об использовании результатов исследовательской работы по проблемам диагностики и нейтрализации теневой экономики от 22.04.2004 г.), ГУ МВД по УрФО (акт об использовании результатов научно-исследовательской работы от 24.05.2004 г.), Правительства Свердловской области (акт об использовании результатов исследовательской работы по проблемам оценки влияния теневой экономики на социально-экономическую систему Свердловской области и мерам противодействия от 26.10.2005 г.), Управления ФНС России по Московской

области (акт от 13.12.2007 г.), Управления ФНС России по Свердловской области (акт от 24.12.2007 г.), Федеральной налоговой службы РФ (акт от 16.07.2008 г.).

Основные результаты диссертационной работы представлены на пяти научно-практических конференциях, в том числе: "Теневая экономика: проблемы диагностики и нейтрализации" (2004), "6-я отчетная конференция молодых ученых" (2004), "Tools for mathematical modelling" (2003), "4-я отчетная конференция молодых ученых" (2003), "Математическое программирование и приложения" (2003).

Публикации. Основные положения диссертации отражены в тринадцати публикациях общим объемом 37,86 п.л. (из них 4,3 авторских пл.), в т.ч. две статьи в журналах, рекомендованных ВАК для публикаций научных результатов диссертаций (Вестник УГТУ-УПИ. Серия экономика и управление).

Структура диссертационной работы. Логика и цель исследования определяют структуру диссертации. Работа состоит из введения, трёх глав, заключения, библиографического списка, включающего 118 наименований, и 4 приложений. Работа содержит 137 страниц машинописного текста, 7 таблиц, 8 рисунков и 42 формулы.

Во введении обоснована актуальность темы исследования, раскрыта степень её проработанности, сформулированы цели и основные задачи исследования, определены объект и предмет исследования, отражены научная новизна, научная и практическая значимость полученных результатов.

В первой главе «Теоретические основы противодействия теневой экономической деятельности на уровне хозяйствующего субъекта» приведено понятие теневой деятельности, выделены ее признаки, обозначены причины ее возникновения и рассмотрены способы их нейтрализации. Проанализирован характер воздействия теневой составляющей на официальную экономику. Содержится критический анализ существующих методов и методик выявления теневой деятельности. Приведена классификация способов перевода ресурсов в теневой оборот.

Предложена классификация видов теневой деятельности, которые могут быть выявлены на основе данных бухгалтерской отчетности. На ее основе построена система показателей (индикаторов), позволяющих выявить теневую деятельность на уровне хозяйствующего субъекта.

Во второй главе «Методический и экономико-математический инструментарий повышения эффективности мероприятий по противодействию развитию теневой экономики» предложен порядок построения матрицы относительных показателей и изучены ее свойства. На ее основе построены следующие экономико-математические модели теневой деятельности:

- модель, позволяющая выявить возможную теневую деятельность среднего или крупного промышленного предприятия с учетом предпочтений лица, принимающего решение, в отношении характеристик теневой деятельности;

- модель экономической деятельности среднего или крупного промышленного предприятия, позволяющая построить значения экономических показателей, описывающих экономическую деятельность с возможной теневой составляющей, являющейся несущественной по сравнению с анализируемыми предприятиями.

На основе полученных результатов разработан методический подход к подготовке информации и проведению расчетов для выявления теневой деятельности средних и крупных промышленных предприятий.

В третьей главе «Результаты апробации методического подхода» приведены результаты апробации методического подхода, проиллюстрировано использование данного подхода на примере анализа хозяйственной деятельности модельных (тестовых) предприятий. Кроме того, в данной главе описан процесс адаптации методического подхода для макроуровня, и представлены результаты его апробации на примере регионов Уральского федерального округа.

В заключении обобщены результаты проведенного исследования, а также предложено направление для дальнейшего совершенствования предлагаемого методического подхода.

В приложениях приведен порядок построения показателей, позволяющих выявить теневую деятельность, на основе данных форм бухгалтерской отчетности. Также описаны свойства матрицы относительных показателей, и содержатся исходные статистические данные для иллюстрации и апробации методического подхода на уровне предприятий и регионов УрФО.

ОСНОВНЫЕ НАУЧНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

1. Предложена классификация видов теневой деятельности предприятия, которые могут быть выявлены на основе анализа данных бухгалтерской отчетности. Классификация учитывает ограниченность информации, содержащейся в формах бухгалтерской отчетности, и методов обнаружения теневой составляющей в экономической деятельности предприятия. Классификация устойчива к изменениям норм законодательства и применима в различных отраслях экономики.

Классификация построена на основе критериев систематизации информации в бухгалтерской отчетности. Из состава данных критериев исключены те из них, которые соответствуют видам теневой деятельности, возможность выявления которых ограничена в виду ограниченности информации, содержащейся в формах бухгалтерской отчетности, и методов обнаружения теневой составляющей.

Полученный результат дает представление о возможности использования данных отчетности для выявления теневой деятельности.

Построенная классификация применима в различных отраслях экономики в виду использования в качестве основы критериев систематизации информации в бухгалтерской отчетности, которые не зависят от вида деятельности.

Существующие способы перевода ресурсов в теневой оборот, которые зависят, в частности, от социально-экономической, нормативно-правовой и политической ситуации в стране, не лежат в основе данной классификации, что делает ее независимой от изменений в указанных сферах.

Опишем порядок построения предложенной классификации.

Бухгалтерская отчетность формируется на основе значений, отраженных на счетах бухгалтерского учета. При этом можно привести следующую классификацию счетов бухгалтерского учета, утвержденных в РФ, которая находит свое отражение в бухгалтерской отчетности.

I. По экономическому содержанию: счета учета активов или источников активов (пассивов); счета по учету расходов или доходов.

II. По видам активов: счета по учету нематериальных активов, основных средств, доходных вложений в материальные ценности, финансовых вложений, запасов, НДС, дебиторской задолженности, денежных средств, прочих активов.

III. По видам пассивов: счета по учету уставного капитала, добавочного капитала, резервного капитала, нераспределенной прибыли, заемных средств, кредиторской задолженности, доходов будущих периодов, резервов предстоящих расходов, прочих пассивов.

IV. По сроку обращения активов и пассивов: счета по учету внеоборотных и оборотных активов, краткосрочных и долгосрочных обязательств.

V. По источнику средств: счета по учету собственного или заемного капитала.

VI. По видам задолженности: счета, отражающие задолженность по операциям с покупателями, поставщиками, персоналом, государственными органами (бюджетом), учредителями, прочими дебиторами (кредиторами).

VII. По отношению к видам деятельности: счета по учету расходов (доходов) по обычным или прочим видам деятельности; счета, используемые для отражения операций в рамках текущей, финансовой или инвестиционной деятельности.

VIII. По отношению к производственному процессу: счета по учету затрат на производство или по учету финансовых результатов.

На основе классификации информации в бухгалтерской отчетности осуществляется построение соответствующих видов теневой деятельности.

Проанализируем потенциальную возможность выявления данных видов теневой деятельности.

1. Информация, содержащаяся в формах бухгалтерской отчетности, ограничена. Рассмотрим данные ограничения.

а) Бухгалтерский баланс содержит данные на начало и конец отчетного периода, а в остальных формах отчетности содержатся данные за весь отчетный период. Поскольку теневая деятельность может проявляться в течение отчетного периода в любой момент, а не постоянно (отсутствует допущение о непрерывности теневой деятельности), то проводить анализ данной деятельности на отдельные, заранее известные моменты времени путем использования данных бухгалтерского баланса не представляется целесообразным.

Таким образом, в работе рассматриваются виды теневой деятельности, в основе которых не лежат критерии классификации активов и пассивов баланса.

Ь) В отношении возможности выявления теневой деятельности в рамках текущей, финансовой и инвестиционной деятельности отметим следующее. Показатели по данным видам деятельности содержатся в форме №4 "Отчет о движении денежных средств". Форма заполняется по кассовому методу. При этом все остальные формы бухгалтерской отчетности в отношении объекта исследования заполняются по методу начисления.

С целью исключения ошибок в виду использования данных, полученных разными методами (кассовый метод и метод начисления), при анализе бухгалтерской отчетности форма №4 в целом не рассматривается. В этой связи, выделение теневой деятельности в рамках текущей, финансовой и инвестиционной деятельности не производится.

2. Помимо ограниченности информации, содержащейся в бухгалтерской отчетности, необходимо учитывать и ограниченность существующих методов выявления теневой деятельности.

Современные методы выявления теневой экономики предполагают определение нормативных (эталонных) значений экономических показателей, характеризующих отсутствие теневой деятельности (ее несущественный уровень), или обнаружение диспропорций между экономическими показателями деятельности предприятия. Данные нормативные значения и диспропорции определяются по видам осуществляемой деятельности.

При этом в бухгалтерской отчетности указывается только основной вид деятельности предприятия. Таким образом, нормативные значения и диспропорции возможно определить только в отношении основного вида деятельности, который является обычным для предприятия.

Следовательно, на основе данных бухгалтерской отчетности потенциально могут быть выявлены виды теневой деятельности, приведенные на рисунке 1.

Рис.1. Классификация видов теневой деятельности предприятия, которые могут быть выявлены иа оси

бухгалтерской отчетности

2. Разработан методический подход к формированию информации и проведению расчетов для выявления теневой деятельности средних и крупных промыишенных предприятий, осуществляющих схожие виды деятельности, на основе данных бухгалтерской отчетности. В отличие от существующих подходов оценки характеристик теневой деятельности строятся в отношении отдельно взятого предприятия не обособленно, а с учетом специфики современных способов ведения экономической деятельности.

Предлагаемый подход позволяет построить оценки характеристик теневой деятельности для предприятий, осуществляющих схожие виды деятельности, на основе данных их полной бухгалтерской отчетности.

Оценки характеристик теневой деятельности строятся на основе значений экономических показателей деятельности анализируемых предприятий с учетом определения их отклонений от эталонных значений. Эталонные значения рассчитываются в отношении рассматриваемого вида деятельности на основе значений показателей экономической деятельности предприятий, которые прошли проверку государственными контролирующими органами без обнаружения теневой составляющей в их деятельности.

Такой способ построения оценок характеристик теневой деятельности позволяет учесть специфику современных способов ведения экономической деятельности.

Использование аналитических материалов, полученных на основе только данных бухгалтерской отчетности, позволяет снизить трудоемкость работы на этапе сбора данных и их обработки, с сохранением информации обо всех финансово-хозяйственных операциях предприятия.

Приведем алгоритм действий по подготовке информации и проведению расчетов для выявления теневой деятельности средних и крупных промышленных предприятий.

1. Определяется код вида деятельности по Общероссийскому классификатору видов экономической деятельности (ОКВЭД), в отношении которого будет проводиться исследование. Данный код указан в адресной части форм бухгалтерской отчетности.

2. Формируется выборка предприятий, имеющих отобранный код ОКВЭД за 4 рассматриваемых года, следующих подряд. Если предприятие не

предоставляет бухгалтерскую отчетность, то его не включаем в анализ. Для получения репрезентативной выборки, следует в нее включить всех субъектов, осуществляющих рассматриваемый вид деятельности, или обеспечить их отбор случайным образом с одинаковой вероятностью попадания в выборку.

Использование четырехгодичного периода позволяет, в частности, снизить влияние «нетеневых» факторов на значения экономических показателей (например, устаревших технологий и неэффективного управления), так как в долгосрочном периоде все ресурсы перемещаются к более доходным предприятиям. Также имеет место нивелирование эффекта сезонности.

3. Из выбранной совокупности (пункт 2) отбираются негосударственные, промышленные предприятия, так как ресурсы данных предприятий более чувствительны к снижению доходности бизнеса.

Определить форму собственности промышленных предприятий можно по коду Общероссийского классификатора форм собственности (ОКФС), указанному в адресной части форм бухгалтерской отчетности.

4. Из множества, полученного в пункте 3, отбираются средние и крупные предприятия. Данный отбор осуществляется по величине среднегодовой численности работников, которая должна быть более 100 человек. Ограничение на количество работников связано с обязанностью представления данными промышленными предприятиями всех форм бухгалтерской отчетности и применения общего режима налогообложения.

Определить среднюю численность работников за каждый месяц можно из формы статистической отчетности №П-4 "Сведения о численности, заработной плате и движении работников", которую обязаны представлять средние и крупные промышленные предприятия.

5. Для построения нормативных (эталонных) оценок показателей, свидетельствующих об отсутствии теневой деятельности, следует из множества, сформированного в пункте 4, отобрать тех субъектов (эталонные предприятия), по результатам проверок хозяйственной деятельности которых контролирующими органами теневой составляющей выявлено не было. Если таких субъектов нет, то использование предлагаемого методического подхода без кардинальных изменений невозможно.

6. Для всех отобранных предприятий построим значения следующих элементов показателей:

(Р«/Р), (Рот/Р), (Рос„/Р), (Рпр/Р), ((Р-Рот-Ршс-Р„с)/Д), (Рот/Д), (Ршс/Д), (Рнс/Д), (Рдив/Д), (Дшс/Р). (1)

Порядок построения элементов показателей (1) и их обозначение, применяемое в работе для предприятия с номером ¡, приведены в таблице 1.

Таблица 1

Порядок построения элементов показателей

Элементы показателей Форма и строки бухгалтерской отчетности Обозначение в работе

Р (расходы) Сумма строк 020, 030 и 040 формы №2 "Отчет о прибылях и убытках" за минусом строки 740 графы 3 формы №5 "Приложение к бухгалтерскому балансу" a'i

Рм (расходы материальные) Строка 710 формы №5 а'2

Рох (расходы на оплату труда) Строка 720 формы №5 а'з

Росн (расходы в виде отчислений на социальные нужды) Строка 730 формы №5 a¡4

Р„„ (прочие расходы) Строка 750 графы 3 формы №5 а'5

Ршс (расходы в виде штрафных санкций) Сумма строк "Штрафы, пени, неустойки признанные или по которым получены решения суда об их взыскании" и "Возмещение убытков, причиненных неисполнением или ненадлежащим исполнением обязательств" расшифровки отдельных прибылей и убытков формы №2 а'б

Рнс (расходы в виде налогов и сборов) Значение строки 180 формы №4 "Отчет о движении денежных средств" a¡7

Рдив (расходы в виде дивидендов) Значение строки "Дивиденды" раздела I формы №3 "Отчет об изменениях капитала" a¡8

Д (доходы) Значение строки 010 формы №2 а'9

Дшс (доходы в виде штрафных санкций) Сумма строк "Штрафы, пени, неустойки признанные или по которым получены решения суда об их взыскании" и "Возмещение убытков, причиненных неисполнением или ненадлежащим исполнением обязательств" расшифровки отдельных прибылей и убытков формы №2 а'ю

Следует проверить, чтобы расходы (а1!) и доходы (а'9) для каждого хозяйствующего субъекта за каждый календарный год рассматриваемого периода не были равны нулю. При равенстве нулю какого-либо из данных показателей предприятие исключается из исследования. Это требуется для того, чтобы исключить наличие неопределенных значений индикаторов теневой деятельности.

7. На основе значений, полученных в пункте 6, оценим характеристики теневой деятельности в порядке, описанном ниже в разделе 3.

В качестве характеристик теневой деятельности в работе рассматриваются:

a) Ув; - уровень уверенности в осуществлении хозяйствующим субъектом I теневой деятельности (1 е N. где N - множество анализируемых хозяйствующих субъектов);

b) Д - доля теневого оборота в экономической деятельности субъекта ц

c) Ущ; - размер ущерба, наносимого официальной экономике от осуществления теневой деятельности субъектом ¡.

8. Определим предпочтения лица, принимающего решение (ЛПР), в отношении характеристик теневой деятельности, то есть определим значения весовых коэффициентов для соответствующих характеристик теневой деятельности Ув], Д; и Ущ.

9. Путем решения следующей задачи принятия решений определяется предприятие, возможная теневая деятельность которого сказывает наиболее негативное воздействие на официальную экономику с учетом предпочтений ЛПР в отношении характеристик теневой деятельности:

Щ = \чу'-Ув,. +\ул-Д, -Ущ, ->тах. (2)

3. Разработана экономико-математическая модель, позволяющая выявить возможную теневую деятельность среднего или крупного промышленного предприятия с учетом предпочтений лица, принимающего решение, в отношении характеристик теневой деятельности. В отличие от существующих в модели обеспечивается учет значимости отдельных характеристик теневой деятельности.

Предлагаемая экономико-математическая модель позволяет построить оценки характеристик теневой деятельности хозяйствующего субъекта,

рассматриваемые в исследовании, и на их основе получить интегральную оценку теневой деятельности предприятия.

В процессе формирования интегральной оценки теневой деятельности учитываются предпочтения ЛИР относительно характеристик данной деятельности путем определения значений весовых коэффициентов. Одновременное использование нескольких характеристик позволяет повысить информативность результатов, полученных при применении модели.

В основе построения модели лежит задача принятия решений (2), состоящая в выборе из множества предприятий N тех, которые являются Парето-оптимальными решениями данной задачи с учетом предпочтений ЛПР в отношении критериев выбора. В качестве критериев выбора в данной задаче используются характеристики теневой деятельности.

Значения весовых коэффициентов и характеризующих

предпочтения ЛПР, определены таким образом, чтобы их сумма была равна единице, и выполнялись следующие ограничения: \уув>0, \И>0 и \уущ>0. Выбор значений весовых коэффициентов именно таким образом позволяет осуществить взаимоувязку данных весов между собой в отличие, например, от способа выставления баллов.

Оценки характеристик теневой деятельности производятся на основе показателей (1).

Опишем порядок построения оценок характеристик теневой деятельности.

1. Уровень уверенности в осуществлении хозяйствующим субъектом 1 теневой экономической деятельности (Ув;) оценивается в диапазоне от 0% (полное отсутствие уверенности в осуществлении теневой деятельности) до 100% (полная уверенность в осуществлении теневой деятельности).

Об осуществлении теневой экономической деятельности предприятия практически с уровнем уверенности, близким к 100%, может свидетельствовать любое строго большее нуля значение величины расхода предприятия в виде штрафных санкций. В работе данный уровень принят за 99%.

Для остальных хозяйствующих субъектов на основе анализа показателей (1), на наш взгляд, невозможно привести обоснованный довод в пользу

наличия или отсутствия теневой деятельности. Таким образом, уровень уверенности в осуществлении ими теневой деятельности обозначим как 50%.

2. Доля теневого оборота в экономической деятельности субъекта 1 (Д) оценивается в процентах от 0 (теневая деятельность не проявляется в экономической деятельности) до 100% (наибольшая доля теневой деятельности среди анализируемых субъектов). Под долей теневого оборота в исследовании понимается отношение объема ресурсов, занятых в теневой деятельности, к общему объему ресурсов, используемому предприятием.

Для оценки данной доли экономические показатели (1) разделим на две группы:

а) показатели, увеличение значения которых свидетельствует об увеличении доли возможно осуществляемой теневой деятельности в экономической деятельности предприятия, а снижение - об уменьшении данной характеристики. В эту группу включим следующий показатель: отношение величины начисленного расхода в виде штрафных санкций (Ршс) к общей величине начисленного дохода (Д).

б) показатели, для которых увеличение отклонения их значений в любую сторону от нормативного (эталонного) значения свидетельствует об увеличении доли возможно осуществляемой теневой экономической деятельности, а снижение - соответственно, об уменьшении данной характеристики. В данную группу попадут все оставшиеся показатели из (1).

В качестве эталонных значений показателей предлагается использовать средневзвешенные значения соответствующих показателей для рассматриваемых в исследовании хозяйствующих субъектов, проверки экономической деятельности которых государственными контролирующими органами не выявили наличия теневой составляющей.

Опишем порядок построения данных значений.

Обозначим через вектор а'=[а1ь а'г, ..., а'га] вектор составляющих элементов экономических показателей для хозяйствующего субъекта ¡, где т (количество элементов показателей) в данном случае равно 10, I е N (Ы -множество рассматриваемых хозяйствующих субъектов). Элементы данного вектора приведены в соответствие с элементами показателей, используемых в анализе, в таблице 1.

Эталонные значения показателей предлагается строить следующим образом:

а*1 -к.. + а*'

а 1 +...+а'

где - номера субъектов, проверки экономической деятельности

которых не выявили наличия теневой составляющей; р, д е 1,10.

Порядок построения эталонных значений обусловлен следующими доводами. В работе осуществляется переход от отдельных экономических показателей к матрице данных показателей А1 (матрица относительных показателей):

(4)

Матрица А' позволяет учесть системные взаимосвязи показателей между собой, так как вся матрица строится на основе одного вектора а-[а'ь а'2, ..., а'т] по единому правилу а'рч = а'р/ а'ч. То есть в работе осуществляется переход от множества экономических показателей (1) к матрицам данных показателей (4), что соответствует подходу Леонтьева.

Матрица, содержащая элементы, построенные по правилу (3), является матрицей относительных показателей, так как вся матрица в этом случае строится на основе вектора

аГ + ...+а;

= [3р

а,;...;а1(

(5)

Обозначим данную матрицу А и назовем ее матрицей эталонных значений показателей. Очевидно, что матрица А связана с матрицами А' следующим соотношением:

где Г' - диагональная матрица весовых коэффициентов. Таким образом, при расчете показателя (3) весовой коэффициент для показателя предприятия составил

а4' +... + а*'

я ч у

(7)

Данный весовой коэффициент (7) учитывает объем деятельности каждого хозяйствующего субъекта, участвующего в расчете эталонных значений, посредством учета его величины расходов или доходов.

В качестве показателя, характеризующего отклонение от эталонного значения, был использован следующий:

(8)

где - значение экономического показателя (а'р/а'ч) для ¡-го субъекта, а аРЧ - эталонное значение данного показателя для анализируемых субъектов.

В исследовании используется уровень существенности отклонений значений экономических показателей (1) от их нормативных (эталонных) значений (3), позволяющий учесть различия в хозяйственной деятельности, которые не связаны с наличием теневой составляющей

/ > < [Ч

п к v /«! ^ К

п-1

(9)

(ар/а„)

В случае отсутствия превышения значения (8) над уровнем существенности (9) значению (8) присваивается ноль, то есть данное отклонение считается несущественным.

Оценка доли теневого оборота в экономической деятельности субъекта 1 (ДО построена как сумма значений отклонений (8) для предприятия \ по показателям (1) (кроме отклонений, определенных для показателя аУа'9), превышающих уровень существенности (9), и значения показателя а'^/а^.

3. Величина ущерба, причиненного официальной экономике от осуществления теневой деятельности субъектом I (Ущ), оценена как величина, прямо пропорциональная объему теневой деятельности. Последний оценен как количество использованных в теневой деятельности ресурсов. Величина расходов, на наш взгляд, наиболее точно отображает стоимость всех использованных при производстве товаров (работ, услуг) ресурсов и меньше подвержена искажениям со стороны хозяйствующих субъектов по сравнению с доходами.

Оценить размер ущерба от осуществления теневой деятельности субъектом 1 можно путем определения произведения доли теневой деятельности (Д) и величины расходов, понесенных при осуществлении экономической деятельности в целом (а'1).

Процесс нахождения решения задачи (2) методом линейной свертки можно представить следующим образом:

Таблица 2

Порядок нахождения решения задачи принятия решений методом линейной свертки

Критерии Предприятие 1 Предприятие 2 Предприятие п

Уровень уверенности (Ув,) Ув, Ув2 Увл

Доля теневого оборота (Д) Д. Д2 Дп

Размер ущерба (УщО УЩ1 Ущ2 УШп

Свертка (ЦО) Ц1) Ц2) Цп)

4. Разработана экономико-математическая модель, позволяющая построить значения показателей, описывающих экономическую деятельность среднего или крупного промышленного предприятия с возможной теневой составляющей, являющейся несущественной по сравнению с анализируемыми предприятиями. Данная модель включает матрицу относительных взаимосвязанных показателей, использование которой позволяет учесть системные взаимосвязи между экономическими показателями деятельности предприятия.

Предлагаемая экономико-математическая модель позволяет на основе данных бухгалтерской отчетности построить в системной взаимосвязи между собой значения показателей (1), описывающих экономическую деятельность предприятия с возможной теневой составляющей, являющейся

несущественной по сравнению с анализируемыми предприятиями. Под несущественной теневой деятельностью понимается теневая деятельность, значения рассматриваемых характеристик которой являются минимальными среди аналогичных характеристик, построенных для множества анализируемых хозяйствующих субъектов, за рассматриваемый период.

Модель позволяет более широко задействовать применение метода аналогий в исследованиях теневой экономики.

В основе построения предлагаемой модели лежит матрица относительных показателей (4).

Рассмотрим следующее свойство матрицы относительных показателей:

а' а; р + _р_

1 я ' . с 1 л. с ' . о !

- А'+А1 _К +Уар

2-а' -а

л - - я 4 - р 4 я Р\

матрица л~ 0 ~(арч~ ~ ~ ~ , ~ ) является

1 „ * а „ я ч

матрицей относительных показателей только в случае, когда а'р = а\&а>р = а{ или а'р = а'р&а'д = ей), где

А' и А] - произвольные матрицы относительных показателей, ш -количество элементов показателей, п - количество предприятий, рассматриваемых в исследовании.

Данное свойство связано с тем, что только в указанных случаях можно

подобрать вектора [а(-а(;а'2 ■ а{\..:,а'т-а;т] и [а|;а'2;...;а'т] (или по которым можно построить матрицу относительных

показателей.

Таким образом, операция нахождения простых средних арифметических значений отдельных показателей из (1) теряет свой экономический смысл, так как в результате значения построенных показателей практически всегда не будут являться элементами матрицы относительных показателей. То есть теряется системная взаимосвязь данных показателей между собой.

При этом матрица, содержащая оценки показателей (1), построенных по формуле (3), является матрицей относительных показателей, так как строится на основе вектора (5). Таким образом, данные показатели могут описывать экономическую деятельность предприятия в системной взаимосвязи.

Множество значений показателей, описывающих экономическую деятельность среднего или крупного промышленного предприятия с возможной теневой составляющей, являющейся несущественной по сравнению с анализируемыми предприятиями, можно представить следующим образом:

|а2 ,аз ,а4 ,а5 ,(а1 ~аз ~аб -а7).а3 а6 _ а, а8 а,01 1 > > ) > > > —и> > > г, (10)

[ 3] а1 а, а^ а9 а^ а9 а^ а^ а1 I

где ар - элемент вектора (5), по которому строится матрица относительных показателей, ¿>б1,10/{б}, т.к. значение показателя искусственно приравнено к нулю.

Оценим характеристики возможной теневой составляющей для экономической деятельности, описываемой множеством показателей (10).

В множестве (10) содержатся средневзвешенные (или нулевые) значения показателей для группы хозяйствующих субъектов, проверки экономической деятельности которых государственными контролирующими органами не еыявили наличия теневой деятельности. Данные значения выступают в качестве оценок эталонных значений показателей, отклонение от которых может свидетельствовать о наличии теневой активности (см. раздел 3). То есть в данном случае оценка доли теневой составляющей в экономической деятельности, описываемой множеством (10), не выше аналогичных оценок для предприятий, рассматриваемых в исследовании.

Уровень уверенности в наличии теневой составляющей в экономической деятельности, описанной множеством (10), не выше, чем у анализируемых предприятий, т.к. значение элемента а« равно нулю. Данный вывод следует из порядка оценки уровня уверенности (см. раздел 3).

Размер ущерба, причиненного официальной экономике от осуществления теневой деятельности, в работе определяется путем произведения доли возможно осуществляемой хозяйствующим субъектом теневой деятельности и величины его расходов. При этом множество (10) не содержит абсолютную величину расходов. Так как предлагаемая модель позволяет получить множество относительных показателей, описывающих экономическую деятельность, то на основании данного множества можно построить и абсолютные значения элементов данных относительных показателей таким образом, чтобы их соотношение не поменялось. Причем

затем эти абсолютные значения можно изменять путем умножения на одинаковые строго положительные коэффициенты (к>0), что не приведет к

- 3р к'ар „

изменению значении относительных показателей: — =-. Таким

а, k-aq

образом, можно получить величину расходов, являющуюся минимальной для анализируемых предприятий.

Так как оценка доли теневой составляющей в экономической деятельности, описываемой множеством (10), не выше аналогичных оценок для предприятий, рассматриваемых в исследовании, и можно построить минимальную величину расходов, то и размер ущерба, причиненного официальной экономике от осуществления теневой деятельности в рамках экономической деятельности, описываемой множеством показателей (10), минимален.

Таким образом, получаем, что характеристики возможной теневой составляющей экономической деятельности, описываемой множеством показателей (10), являются минимальными для множества рассматриваемых хозяйствующих субъектов.

Основные публикации по теме диссертации

Результаты исследования отражены в тринадцати публикациях объемом 37,86 п.л. (из них 4,3 авторских п.л.), которые представлены ниже.

Статьи в изданиях, рекомендованных ВАК для публикаций научных результатов диссертаций:

1. Агарков Г.А., Астафьев H.H., Бессонов Д.А. Моделирование теневой экономической деятельности на микроуровне// Вестник ГОУ ВПО УГТУ-УПИ. Серия экономика и управление. - 2006. - № 7. (0,47 п.л., авторских - 0,2 п.л.).

2. Бессонов Д.А. Определение множества основных причин осуществления теневой деятельности промышленным предприятием// Вестник ГОУ ВПО УГТУ-УПИ. Серия экономика и управление. - 2005. - №9 (61). (0,44 пл.).

Монографии:

3. Теневая экономика в Свердловской области: временной феномен или перманентное явление / Под ред. д.э.н., проф. Г.А.Ковалевой, д.э.н., проф. А.А.Куклина. - Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2005. - 198 с. (13,2 п.л, авторских - 1 п.л.).

4. Экономические правонарушения в Уральском федеральном округе: предупреждение, пресечение, противодействие / Под. ред. д.э.н., проф. А.А.Куклина, д.ю.н., проф. М.Н.Зацепина. - Екатеринбург: ИЭ УрО РАН, 2005. - 262 с. (18,5 пл., авторских - 0,9 пл.).

Препринты научных докладов:

5. Мультииндикативный анализ динамики теневой экономики региона/ Куклин A.A., Астафьев A.A., Быстрай Г.П., Агарков Г.А., Бессонов Д.А. и др. Препринт. - Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2003. - 28 с.(2 п.л., авторских -0,1 п.л.).

Статьи в сборниках и опубликованные доклады:

6. Астафьев H.H., Бессонов Д.А. Анализ теневой экономической деятельности на уровне промышленного предприятия// Теневая экономика: проблемы диагностики и нейтрализации: тезисы докладов Всероссийской научно-практической конференции. - Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2004. (0,19 пл., авторских - 0,1 пл.).

7. Астафьев H.H., Бессонов Д.А. Моделирование теневой экономической деятельности на уровне регионального предприятия// Проблемы эффективности управления в экономике и развитие федеративных отношений. - Екатеринбург: Институт философии и права УрО РАН, НИЦ проблем федерализма, 2004. (0,88 пл., авторских - 0,4 пл.).

8. Астафьев H.H., Бессонов Д.А. Модель выявления наличия теневой экономической деятельности на уровне хозяйствующего субъекта// Информационно-математические технологии в экономике, технике и образовании: сборник статей. - Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 2004. (0,5 пл., авторских - 0,3 пл.).

9. Астафьев H.H., Бессонов Д.А. Показатели, позволяющие определить наличие теневой экономической деятельности на уровне хозяйствующего субъекта по данным его официальной отчетности// Сборник научных трудов 6-й отчетной конференции молодых учёных. - Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 2004. (0,43 пл., авторских - 0,25 пл.).

Ю.Астафьев H.H., Бессонов Д.А. Арбитражные операции и равновесие на рынке// Сборник научных трудов 4-й отчетной конференции молодых учёных. - Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 2003. (0,44 п.л., авторских - 0,25 п.л.).

П.Астафьев H.H., Бессонов Д. А. Моделирование арбитражных операций// Четвертая международная конференция "Инструменты математического моделирования". - Санкт-Петербург, 2003. (0,06 п.л., авторских - 0,03 пл.).

12. Астафьев H.H., Бессонов Д.А. Моделирование обменных операций и равновесие на рынке// Проблемы оптимизации и экономические приложения: тезисы докладов. - Омск, 2003. (0,06 п.л., авторских - 0,03 п.л.).

13.Астафьев H.H., Бессонов Д.А. Снижение доходности операций валютного арбитража как один из путей сохранения капитала в секторе нефинансовых корпораций. Возможности применения к хозяйственным отношениям в СНГ// Информационный бюллетень №10 Ассоциации математического программирования: тезисы докладов 12-й всероссийской конференции «Математическое программирование и приложения». -Екатеринбург: УрО РАН, 2003. (0,69 пл., авторских - 0,3 пл.).

Отпечатано в типографии ООО «Издательство УМЦ УПИ» 620078, Екатеринбург, ул. Гагарина, 35а, оф. 2. Заказ ¿406 Тираж /ОО

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Бессонов, Денис Аркадьевич

Введение.

1. Теоретические основы противодействия теневой экономической деятельности на уровне хозяйствующего субъекта.

1.1. Теневая экономическая деятельность на макро- и микроуровне.

1.2. Анализ существующих методов и методик, используемых для разработки мероприятий по противодействию развитию теневой экономики.

1.3. Индикаторы, характеризующие теневой оборот хозяйствующего субъекта, построенные на основе бухгалтерской отчетности.

2. Методический и экономико-математический инструментарий повышения эффективности мероприятий по противодействию развитию теневой экономики.

2.1. Матрица относительных показателей.

2.2. Экономико-математические модели взаимодействия хозяйствующего субъекта и теневой экономики.

2.2.1 Характеристики теневой деятельности и их оценки.

2.2.2 Модель, позволяющая построить значения показателей экономической деятельности с несущественной теневой составляющей

2.2.3 Модель, позволяющая выявить теневую экономическую деятельность.

2.3. Методический подход к подготовке информации и проведению расчетов для выявления теневой деятельности.

3. Результаты апробации методического подхода.

3.1. Результаты апробации методического подхода на уровне предприятия .*.

3.2. Результаты адаптации методического подхода к выявлению теневой деятельности на региональном уровне и его апробация.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Средства экономико-математического моделирования для выявления теневой экономической деятельности промышленных предприятий"

Актуальность темы исследования. Активное изучение явления под названием "теневая экономика"1 началось иностранными исследователями с

30-х годов XX века. Это было связано с осознанием того, что теневой сектор в экономике стал занимать значительную долю, в результате чего возник t вопрос о характере и силе его воздействия на официальную экономику.

Данное воздействие необходимо учитывать при разработке стратегии развития экономики, в частности, денежно-кредитной, бюджетной, трудовой политики. По данным зарубежных исследований, в начале 1990-х годов доля теневого сектора в экономике разных государств оценивалась в диапазоне от 7 до 76% ВВП (для России оценка теневого сектора в экономике составила 20-27% ВВП).

Изучение теневой экономики отечественными исследователями началось с 80-х годов XX века и активно проводится в настоящее время.

На данный момент подавляющее число исследований теневой экономики нацелено на определение причин появления теневой экономики, оценку ее объема, анализ последствий ее существования на макроуровне, то есть, например, на уровне страны, региона. Полученные в рамках таких работ результаты, безусловно, являются очень важными для понимания того, что представляет собой теневая экономика и каким образом можно нейтрализовать ее негативное воздействие на официальную составляющую.

Но основным результатом исследования теневой экономики должна стать кбмплексная программа по нейтрализации негативных воздействий теневой деятельности, включающая мероприятия по нейтрализации всех факторов, влекущих возникновение теневой экономики. Среди данных мероприятий можно выделить мероприятия по внесению изменений в нормы законодательства (в частности, в сфере налогообложения), по борьбе с

1 В англоязычной литературе данный феномен носит название shadow (underground, hidden) economy.

2 "The Shadow economy" by Matthew H. Fleming et a\ll "Journal of international affairs". - 2000. - vol.53. - №2. -P.57-71. коррупцией и бюрократией, по повышению эффективности контроля за соблюдением хозяйствующими субъектами требований законодательства.

Мероприятия по внесению изменений в нормы законодательства носят долгосрочный характер и требуют детального анализа последствий данных изменений на социально-экономические отношения, что повышает трудоемкость данных действий.

Борьба с бюрократией и коррупцией также носит долгосрочный характер, так как требует изменений в регламентах документооборота в государственных органах, стереотипов на общественное устройство, а также требует времени на подготовку и проведение следственных мероприятий.

Кроме того, указанные выше мероприятия не обязательно приведут к значительному снижению объема теневой деятельности, то есть могут не явиться достаточным стимулом для "выхода из тени".

Достаточно сильным стимулом для отказа от теневой деятельности, на наш взгляд, могут послужить контрольные мероприятия по выявлению и пресечению теневой деятельности на уровне хозяйствующих субъектов. Данные ^ мероприятия могут быть осуществлены с привлечением относительно небольшого количества ресурсов при условии разработки методики ранжирования предприятий, не требующей значительных затрат ресурсов, по характеристикам теневой деятельности на предварительном этапе, то есть до осуществления выездных проверок.

При этом повысить эффективность контроля со стороны государственных органов за соблюдением хозяйствующими субъектами требований законодательства возможно только путем обеспечения его адресности. То есть путем направления имеющихся ресурсов на контроль деятельности того субъекта, возможно осуществляемая теневая деятельность которого предположительно оказывает наиболее негативное воздействие на официальную экономику. Этого можно достичь путем разработки методических подходов к выявлению теневой деятельности на микроуровне, то есть на уровне хозяйствующего субъекта.

Выявление теневой деятельности на уровне хозяйствующего субъекта позволит нейтрализовать одну из самых широко распространенных причин возникновения теневой деятельности - слабый контроль со стороны государства за исполнением требований законодательства . Решение данной задачи существенно облегчит процесс построения комплексной программы по противодействию развитию теневой деятельности, оказывающей негативное влияние на официальную экономику.

В работе проанализирована возможность использования данных официальной (бухгалтерской) отчетности средних и крупных промышленных предприятий для выявления теневой деятельности. Также предлагаются экономико-математические модели, позволяющие выявить теневую деятельность, использующие данные общедоступной (бухгалтерской) отчетности, что позволяет снизить трудоемкость на этапе сбора данных и обеспечить универсальность применения моделей в отношении предприятий, осуществляющих разные виды деятельности. На основе предложенных моделей осуществляется построение методического подхода к выявлению теневой экономики.

Таким образом, актуальность и практическая значимость темы диссертационного исследования определяются необходимостью совершенствования методического и модельного инструментария анализа теневой деятельности на уровне хозяйствующих субъектов.

Степень разработанности проблемы исследования.

Основоположниками изучения теневой экономики являются зарубежные исследователи, среди которых можно выделить П.Гутманна, В.Танзи, Э.Файга.

В настоящее время ввиду большой загруженности контролирующих органов и отсутствия низкозатратных методик выявления теневой деятельности на уровне хозяйствующего субъекта выявляется незначительный массив предприятий, осуществляющих теневую деятельность. То есть имеет место слабая система обеспечения исполнения требований действующего законодательства в данной области.

В отечественной науке одними из первых стали активно заниматься изучением теневой экономики следующие исследователи: Г.Клейнер, Т.Корягина, В.Макаров.

В настоящее время изучением теневой экономики в России занимаются Н.Бокун, С.Глинкина, И.Елисеева, В.Иваницкий, В.Исправников, Л.Косалс,

А.Куклин, Ю.Латов, Л.Никифоров, А.Пономаренко, В.Радаев, А.Татаркин, »

Л.Тимофеев, А.Яковлев и др.

Вопросам моделирования процессов и явлений, происходящих в теневой экономике, посвятили свои исследования А.Ингстер, Г.Клейнер, М.Левин, В.Макаров, С.Мовшович, В.Полтерович и др. При этом моделирование теневой деятельности преимущественно осуществляется либо на макроуровне, либо моделируются отношения с отдельными экономическими агентами, возникающие в процессе осуществления теневой деятельности.

Особенностью исследований теневой экономической деятельности является тот факт, что научная теория еще далека от решения практических проблем, связанных с существованием теневой экономики. На практике требуется разработка мероприятий по нейтрализации негативного воздействия теневой деятельности на официальную экономику, а теория находится еще на стадии формирования терминологии, анализа причин возникновения теневой экономики, оценки ее масштабов и последствий ее существования.

Налоговыми органами РФ предпринимаются попытки создания методических подходов, позволяющих выявить предприятия, уклоняющиеся от уплаты налогов. Но данные подходы позволяют выявить только теневую экономическую деятельность, приводящую к занижению суммы уплаченных налогов, то есть проявляющуюся только во взаимоотношениях с государственными органами. К тому же данные методические подходы весьма трудоемки.

Комплексные подходы, позволяющие выявить предприятия, осуществляющие теневую деятельность в разных формах ее проявления, на момент проведения исследования отсутствовали. Также отсутствовала практика широкого применения иных методик выявления теневой активности в виду их высокой трудоемкости.

Цель исследования. Разработка и научное обоснование методического подхода к выявлению теневой деятельности средних и крупных промышленных предприятий с использованием средств экономико-математического моделирования

Задачи исследования. Для реализации цели диссертационного исследования поставлены и решены следующие основные задачи.

1. Провести критический анализ основных методов и методических подходов, применяемых для исследования теневой экономики. Определить преимущества и недостатки в их использовании для исследования теневой деятельности на уровне предприятий. Разработать классификацию видов теневой деятельности предприятия, которые могут быть выявлены на основе анализа данных бухгалтерской отчетности.

2. Построить систему индикаторов, характеризующих проявления видов теневой деятельности предприятия, в соответствии с построенной классификацией. Разработать экономико-математическую модель, позволяющую выявить возможную теневую деятельность среднего или крупного промышленного предприятия с учетом предпочтений лица, принимающего решение, в отношении характеристик теневой деятельности.

3. Разработать экономико-математическую модель, позволяющую построить значения показателей, описывающих экономическую деятельность среднего или крупного промышленного предприятия с возможной теневой составляющей, являющейся несущественной по сравнению с анализируемыми предприятиями.

4. Разработать методический подход к подготовке информации и проведению расчетов для выявления теневой деятельности средних и крупных промышленных предприятий на основе предложенных экономико-математкческих моделей. Проиллюстрировать применение предложенного методического подхода на множестве модельных предприятий. Провести адаптацию и апробацию методического подхода на региональном уровне на примере регионов Уральского федерального округа.

Объект исследования. Объектом исследования являются средние и крупные промышленные предприятия. Ограничение объекта исследования связано с отсутствием обязанности малых предприятий по предоставлению бухгалтерской отчетности в полном объеме.

Предмет исследования. Предметом исследования являются * экономические отношения, возникающие между крупными (средними) промышленными предприятиями и субъектами экономики по поводу осуществления теневых операций на всех этапах воспроизводства.

Теоретическую и методологическую основу исследования составили фундаментальные положения макро- и микроэкономической теории, разработки отечественных и зарубежных экономистов в области теневой экономики, специалистов в области математических методов.

Основные методы исследования. Общенаучные методы анализа и синтеза^ методы анализа теневой деятельности (в частности, балансовый метод и метод косвенных индикаторов), экономико-математические методы (в частности, методы теории принятия решений, методы линейного программирования).

Информационную базу исследования составили формы бухгалтерской и статистической отчетности предприятий, сведения Федеральной службы государственной статистики (Росстат), Федеральной налоговой службы РФ, Министерства внутренних дел РФ, а также эмпирический материал, содержащийся в публикациях отечественных и зарубежных авторов.

Научная новизна диссертационного исследования. В диссертационной работе получены следующие теоретико-методические результаты, определяющие новизну исследования и являющиеся предметом защиты.

1. Предложена классификация видов теневой деятельности предприятия, которые могут быть выявлены на основе анализа данных бухгалтерской отчетности. Классификация учитывает ограниченность информации, содержащейся в формах бухгалтерской отчетности, и методов обнаружения теневой составляющей в экономической деятельности предприятия. Классификация устойчива к изменениям норм законодательства и применима в различных отраслях экономики (п. 1.2 паспорта специальности 08.00.13 ВАК РФ).

2. Разработан методический подход к формированию информации и проведению расчетов для выявления теневой деятельности средних и крупных промышленных предприятий, осуществляющих схожие виды деятельности, на основе данных бухгалтерской отчетности. В отличие от существующих » подходов оценки характеристик теневой деятельности строятся в отношении отдельно взятого предприятия не обособленно, а с учетом специфики современных способов ведения экономической деятельности (п. 1.2 паспорта специальности 08.00.13 ВАК РФ).

3. Разработана экономико-математическая модель, позволяющая выявить возможную теневую деятельность среднего или крупного промышленного предприятия с учетом предпочтений лица, принимающего решение, в отношении характеристик теневой деятельности. В отличие от существующих в модели обеспечивается учет значимости отдельных ♦ характеристик теневой деятельности (п. 1.4 паспорта специальности 08.00.13 ВАК РФ).

4. Разработана экономико-математическая модель, позволяющая построить значения показателей, описывающих экономическую деятельность среднего или крупного промышленного предприятия с возможной теневой составляющей, являющейся несущественной по сравнению с анализируемыми предприятиями. Данная модель включает матрицу относительных взаимосвязанных показателей, использование которой позволяет учесть системные взаимосвязи между экономическими показателями деятельности предприятия (п. 1.4 паспорта специальности 08.00.13 ВАК РФ).

Научная и практическая значимость результатов диссертационной работы обуславливается тем, что предложенные в работе экономико-математические модели могут рассматриваться как составная часть инструментария повышения эффективности мероприятий по противодействию негативным проявлениям теневой экономики. В частности, результаты исследования могут быть использованы представителями государственных органов как инструмент обеспечения адресности контроля за исполнением требований законодательства на этапе отбора предприятий для проведения дальнейшего более детального исследования их деятельности, например, в виде выездных проверок.

Результаты исследования могут вызвать интерес в среде аудиторских организаций, так как с их помощью на предварительном этапе аудиторской проверки (то есть до ознакомления с бухгалтерскими и налоговыми регистрами предприятия) возможно определить клиентов, достоверность отчетности которых может вызвать сомнения. Это позволит соответствующим образом распределить трудозатраты между аудиторскими проверками разных предприятий.

Результаты исследования могут представлять практическую значимость и для коммерческих структур при выборе контрагентов по хозяйственным операциям. Так, своевременное (до заключения каких-либо соглашений) выявление теневой деятельности у партнера по бизнесу может обезопасить ♦ предприятие в дальнейшем от возможных негативных последствий, связанных с ведением бизнеса с данным партнером.

Апробация работы проводилась в процессе использования результатов диссертационного исследования в рамках работ, выполненных Институтом экономики УрО РАН для аппарата полномочного представителя Президента РФ в Уральском федеральном округе (акт об использовании результатов исследований по проблемам диагностики теневой экономики от 15.04.2004 г.), Уральского филиала ВНИИ МВД (акт об использовании результатов исследовательской работы по проблемам диагностики и нейтрализации теневой экономики от 22.04.2004 г.), ГУ МВД по УрФО (акт об использовании результатов научно-исследовательской работы от 24.05.2004 г.), Правительства Свердловской области (акт об использовании результатов исследовательской работы по проблемам оценки влияния теневой экономики на социально-экономическую систему Свердловской области и мерам противодействия от 26.10.2005 г.), Управления ФНС России по Московской области (акт от 13.12.2007 г.), Управления ФНС России по Свердловской области (акт от 24.12.2007 г.), Федеральной налоговой службы РФ (акт от 16.07.2008 г.).

Основные результаты диссертационной работы представлены на пяти научно-практических конференциях, в том числе "Теневая экономика: проблемы диагностики и нейтрализации" (2004), "6-я отчетная конференция молодых ученых" (2004), "Tools for mathematical modelling" (2003), "4-я отчетная конференция молодых ученых" (2003), "Математическое i программирование и приложения" (2003).

Публикации. Основные положения диссертации отражены в тринадцати публикациях общим объемом 37,86 п.л. (из них 4,3 авторских п.л.), в т.ч. две статьи в журналах, рекомендованных ВАК для публикаций научных результатов диссертаций (Вестник УГТУ-УПИ. Серия экономика и управление).

Структура и объём диссертационной работы. Работа состоит из введения, трёх глав, заключения, библиографического списка, включающего

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Бессонов, Денис Аркадьевич

Заключение

Проблема нейтрализации негативного воздействия теневой составляющей на официальную экономику представляет собой одну из самых актуальных проблем современности в области экономики. Для ее решени^ могут быть снижены уровни воздействия причин возникновения теневой экономики или увеличены выгоды для хозяйствующих субъектов от осуществления деятельности в официальной экономике. Указанные меры по нейтрализации могут быть осуществлены как в краткосрочном, так и в средне- и долгосрочном периоде.

В краткосрочном периоде можно повысить эффективность контроля со стороны государственных органов за выполнением требований законодательства, что способствует нейтрализации негативного воздействия теневой составляющей на официальную экономику. С этой целью в рамках данной работы разработаны экономико-математические модели и предложен методический подход, позволяющие с незначительными затратами ресурсов выявить теневую деятельность промышленного предприятия в различных формах ее проявления, оказывающую наиболее негативное воздействие на официальную экономику с позиции ЛПР. Данный подход также может быть адаптирован и для предприятий непромышленного характера при соблюдении основных принципов его построения, так как данные принципы были построены безотносительно классификации видов деятельности анализируемых предприятий.

Следует также отметить, что методический подход позволяет получить результаты, которые представляют интерес для целей теоретического исследования теневой деятельности. Например, предложенный подход к выявлению теневой деятельности на уровне хозяйствующего субъекта может быть использован при разработке комплексной методики по нейтрализации негативных воздействий теневой экономики.

Кроме того, для целей дальнейшего научного исследования может быть использована экономико-математическая модель, позволяющая построить

113 значения показателей экономической деятельности предприятия с несущественной теневой составляющей. Использование данной модели позволит активно задействовать в процессе исследования теневой деятельности метод аналогий.

Еще раз обращаем внимание на то, что процесс противодействия развитию теневой экономики на уровне предприятий должен включать, как минимум, два этапа - это выявление и пресечение теневой активности. В работе предложен методический подход к выявлению теневой активности на данном * уровне. Для дальнейшего развития этого подхода требуется разработка методики, описывающей порядок сбора доказательств, подтверждающих осуществление хозяйствующим субъектом теневой деятельности, так как без наличия данных доказательств практически невозможно доказать осуществление теневой активности с целью ее пресечения.