Н.И. Суслов, ИЭОПП СО РАН, г. Новосибирск

Н.И. Суслов, ИЭОПП СО РАН, г. Новосибирск
Размеры теневой экономики в странах мира и изменение цен на энергоресурсы: есть
ли связь?
Представленная работа находится в русле публикаций, посвященных анализу
условий и факторов развития теневой экономики и ее роли в общей экономической
системе. По сравнению с аналогичными работами мы учитываем также ценовой фактор, а
именно, воздействие цен на энергию на размеры теневого сектора экономики. Мы
исходим из того, что увеличение издержек, связанное с ростом цен на энергию, может
создать для фирм дополнительные стимулы к сокрытию доходов для экономии на
налоговых и социальных выплатах, чтобы компенсировать указанный рост. Это должно
увеличивать размеры теневой экономики. Согласно теоретической модели, развитой в
работе (Friedman и др., 2000), описывающей поведение фирмы, которая решает, какую
часть полученного дохода ей выгодно укрыть от налоговых и регулирующих органов,
размер теневой экономики определяется институциональными условиями, налоговой
нагрузкой, налоговыми сборами и зависит также от эффективности производства. В такой
модели рост энергоиздержек может обуславливать увеличение размеров скрываемого
дохода, однако лишь до тех пор пока не предприняты меры по дополнительному
энергосбережению, которые также вызываются ростом цены энергии и противостоят
увеличению размеров теневой экономики.
Следовательно, с теоретических позиций, влияние роста цены энергии на размер
теневой экономики не может быть значимым. Есть, однако, важное обстоятельство,
которое обостряет проблему, поскольку может препятствовать возвращению системы в
исходное положение. Имеются серьезные эмпирические свидетельства о том, что эффект
от повышения цены энергии, выражающийся в снижении энергоемкости производства,
лишь частично проявляется сразу, а в большей степени складывается в рамках
длительных периодов времени. Так, обобщая опыт 70х – начала 80х гг., американский
ученый Дж. Свини подчеркивает, что реакция экономики на изменение цен энергии
включает в себя процессы замещения энергоресурсов другими факторами производства,
замещение одних энергоресурсов другими, сдвиг от производства одних конечных
продуктов к производству других, изменения структуры производства и сочетания всех
этих процессов, что может занять до десяти и даже более лет (Sweeney, 1984). Но тогда
весь период приспособления структуры экономики к новой структуре цен размер теневой
экономики должен превышать долгосрочный равновесный уровень, определяемый
решением (2a-2b). Таким образом, мы ожидаем, что рост реальных цен на энергию
обуславливает значимое увеличение доли теневого сектора в ВВП.
Для проверки высказанной гипотезы нам пришлось сначала построить собственные
оценки размеров теневой экономики, поскольку имеющиеся в литературе оценки других
авторов не выходят за пределы 2003 гг., в то время как мы строили анализ в рамках
периода 2003-2006 гг., когда рост энергоцен был достаточно равномерным. К тому же
имеющиеся оценки размеров теневой экономики по странам мира (Schneider, 2004)
построены с использованием подхода DYMIMIC, предполагающего анализ
энергопотребления, что делает некорректных их применение в регрессиях, где одним из
регрессоров выступает переменная цен на энергию.
Наиболее подходящим методом оценки размеров теневой экономики оказался
метод спроса на наличные деньги впервые, предложенный Танзи (Tanzi, 1983) и несколько
модифицированный нами для современных условий функционирования экономики.
Соответствующая регрессия выглядит следующим образом:
ln (M0/M2) = O + 1 ln (1+ Tr)·RL + 2 ·Sr + 3 ·ln (R) + 4 ·ln (y) + u
(4)
при этом ожидается, что 1 > 0, 2 > 0, 3 < 0, 4 > 0,
M0/M2 - доля наличных денег во всей денежной массе (как суммы денег и квазиденег),
Tr - средняя ставка налогов,
RL - один из индексов качества институтов – Верховенство закона.
Sr – доля субсидий и других трансфертов в ВВП
Rt – ставка процента по депозитам (для учета альтернативной стоимости наличных
денег)
yt – душевой доход.
Включение в регрессию интерактивной переменной ln(1+Tr)·RL (как произведения
переменной налоговой нагрузки ln(1+Tr) и RL - одного из индексов качества институтов –
Верховенства закона) соответствует представлению о том, что рост уровня налогов поразному воздействует на размеры теневой экономики в странах с хорошими и плохими
институтами. В странах с хорошими институтами рост доли налогов в ВВП означает
увеличение налоговых доходов, а значит и предложения общественных благ и улучшение
качества регулирования, снижающих размеры теневой экономики. Для стран с плохими
институтами рост доли налогов в ВВП означает увеличение налоговой нагрузки, и,
следовательно, увеличение размеров теневой экономики. Использованные выборки стран
относились к 2003-2006 гг. и включали от 48 до 66 экономик мира.
Результаты оценки оказались достаточно убедительными, а все регрессоры
значимыми. Применение построенных моделей для оценки размеров теневой экономики
основывается на методе формирования «образца» («benchmarking») и сравнения с ним
анализируемых объектов. В данном случае мы выбрали в качестве такого «образца»
экономику США, как одну из стран, обладающих наилучшей системой статистики.
Некоторое снижение среднего уровня доли теневой в 2006 году по сравнению с 2005 г.
объясняется различием выборок: в 2006 году выборка стала меньше на 11 стран, главным
образом, за счет выбытия из нее экономик с размерами теневой экономики выше среднего
уровня.
Таблица 1
Средние значения размера теневой экономики по группам стран в %
2003
2004
2005
2006
*
**
*
*
*
sm
ss
sm
sm
sm
Выборка в целом
29.5
34.7
29.8
31.7
31.5
Бывшие социалистические
32.7
38.3
32.6
35.3
36.3
экономики
Страны СНГ
36.8
50.5
39.7
41.7
42.9
Страны Восточной Европы и 27.2
32.7
30.3
31.4
31.5
Балтии
Экономики ОЭСР
21.1
18.3
20.1
20.5
21.2
* результат использования модифицированного метода спроса на деньги (уравнение (4),
Таблица 4)
** результат использование DYMIMIC (Schneider, 2004)
Далее мы использовали полученные оценки размеров теневой экономики для
тестирования значимости воздействия на них различных факторов, включая цены на
энергоресурсы. Для перекрестных данных для каждого года рассматриваемого периода
мы использовали модель, включающую два фактора: реальную цену энергии и
институциональный индекс качества регулирования, продемонстрировавших высокую
значимость в регрессиях. Фактор цены, как мы и ожидали, оказался положительно связан
с размерами теневой экономики, т.е. доля теневой экономики в ВВП была в указанный
период тем выше, чем выше был уровень цен на используемые энергоресурсы, что прямо
подтверждает нашу гипотезу. Воздействие качества регулирования отрицательно
сказывалось на размере теневой экономики: чем лучше экономическая политика, тем при
прочих равных условиях оказывается ниже уровень теневого сектора. Для смягчения
проблемы гетероскедастичности для всех перекрестных моделей мы применили метод
оценки ковариационной матрицы по Уайту.
Для проверки фактической взаимосвязи между изменениями цен на энергию, с
одной стороны, и изменениями размеров теневой экономики, с другой, мы построили
панельную модель для периода стабильного роста цен 2004-2006 гг. с 2003 годом, взятым
как базовый (Табл. 2). Чтобы исключить искажающее воздействие временных трендов, мы
перешли к приростам показателей и активировали модель со случайными эффектами.
Результаты оказались более содержательными, чем при панельных оценках. Так, наша
гипотеза о том, что рост относительных энергоцен приводил к увеличению размеров
теневой экономики подтвердилась, поскольку одновременно мы контролируем другие
факторы возможного влияния на теневую экономику: Так, мы вводим в регрессию
изменение интерактивной переменной ln(Tr)·RQ, которая есть произведение налоговой
нагрузки Tr (доля налоговых поступлений центрального правительства в ВВП) и индекса
качества регулирования RQ, которая входит в регрессию с отрицательным знаком. Это
значит, что рост налоговой нагрузки приводил к увеличению размеров теневой экономики
при ухудшении качества регулирования. Имеющийся при этом рост налоговых доходов
снижал размеры теневой экономики, если при этом также происходило улучшение
качества экономической политики. Это хорошо соответствует нашим представлениям,
заложенным на стадии оценки размеров теневой экономики (воздействие переменной
ln(Tr)·RL – см. Табл. 4 и спецификацию (4)). Также значимым фактором проявил себя
уровень инфляции: более сильный рост среднего уровня цен соответствовал большему
росту размера теневой экономики.
Таблица 2
Результаты оценки прироста доли теневой экономики в ВВП Δln(sm) за период 2004-2006
гг. в странах мира (панельные данные, модель со случайными эффектами, 160
наблюдений, 62 группы)
Коэффициент
z-Value
P>|z|
Константа
-.0117
-2.06
0.039
Прирост ln(P/pE)
-.0573
-2.54
0.011
Прирост интерактивной
-.4737
-2.87
0.004
переменной ln(Tr)*RQ
Изменение индекса верховенства закона RL
-.2005
-4.96
0.000
Уровень инфляции
.5696
6.07
0.000
Within R-sq
0.1899
Between R-sq
0.5440
Overall R-sq
0.3895
Wald chi2(4)
95.51
sigma_u
sigma_e
Rho
.00711
.04132
.02875
Представляется, что данные результаты, как в смысле использованной спецификации, так
и в смысле проведенных статистических тестов, выглядят удовлетворительно. Можно
заключить, что в рамках периода 2004-2006 гг., когда в странах мира имел место
стабильный и достаточно сильный рост относительных цен на энергию указанный рост
являлся самостоятельным фактором роста размеров теневой экономики, что подтверждает
нашу рабочую гипотезу.
Литература
Polterovich, V. and Popov V. (2004) Accumulation of Foreign Exchange Reserves and
Long Term Economic Growth, in: Tabata, S. and A. Iwashita, eds., Slavic Eurasia's Integration
into the World Economy (Slavic Research Center, Hokkaido University)
Schneider, F. (2004) The Size of the Shadow Economies of 145 Countries all over the
World: First Results over the Period 1999 to 2003 (Institute for the Study of Labor Discussion
Paper No. 1331)
Tanzi, V. (1983) The Underground Economy in the United States: Annual Estimates,
1930-1980, IMF-Staff Papers, 30/2, 283-305.