, Russian Federation
from 01.01.2018 to 01.01.2019
Saint Petersburg University of the Ministry Internal Affairs of Russian Federation (department of economic security and management of socio-economic processes, professor of the department)
from 01.01.2020 until now
Russian Federation
UDK 33 Экономика. Экономические науки
The structure of the article allows us to reveal the main content of the proposed information and analytical system, in order to provide a reasonable representation of the marker distribution of shadow non-cash cash flow by forming a database on the cash flow in the bank accounts of the studied persons and the practical implementation of the author’s methodology for economic and mathematical modeling of the process of monitoring the minimum value of shadow non-cash cash flow, as one of the main characteristics that identify the shadow economy for a certain period. Based on the review of the main provisions of the scientific literature in the field of countering the legalization (laundering) of criminal proceeds and the financing of terrorism, the qualitative characteristics of the initial data of the proposed information and analytical system are determined. The economic and mathematical tools for analyzing the initial data are considered on the example of the production of economic expertise.
shadow economy, monitoring, marker, economic expertise, banking system, laundering.
Введение
Настоящая статья посвящена не новой, но до сих пор неразрешенной проблеме — адекватной оценке теневой экономики. В существующем разнообразии методов и методик исследования теневого предпринимательства продолжает оставаться актуальным создание единой методологической концепции мониторинга и оценки масштабов теневой экономической деятельности, которая позволила бы вывести состояние обеспеченности экономической безопасности страны на качественно новый уровень и способствовала бы получению максимально полной и достоверной информации о данном социально опасном явлении.
Поставленная задача предполагает необходимость создания условий для синергии экономических и правовых научных подходов с целью разработки эффективной методологии оценки масштабов теневой экономики.
В данной статье предлагается авторская концепция, которая строится на реальности создания автоматизированной информационно-аналитической системы мониторинга теневого денежного потока. Апробация основных элементов разрабатываемой информационно-аналитической системы осуществлена на базе статистических данных Комитета по информатизации и связи Санкт-Петербурга. Фундаментальность научной идеи обосновывается необходимостью рассмотрения теневой экономики с двух взаимосвязанных научных позиций, что характеризует место предлагаемой информационно-аналитической системы в решении заявленной научной проблемы: с позиции экономической деятельности с помощью применения экономико-математического моделирования и с позиции права с помощью внедрения правовых норм и аксиоматических положений уголовного, финансового, банковского и других отраслей права в нормативно-правовое регулирование теневой экономики.
Цель исследования — обоснованное представление информационно-аналитической системы путем формирования базы данных о движении денежных средств на банковских счетах исследуемых лиц и практической реализации авторской методологии экономико-математического моделирования процесса мониторинга теневого безналичного денежного потока как одной из основных характеристик, идентифицирующих теневую экономику за определенный период.
Обзор литературы
Авторами настоящей статьи разработан новый концептуальный подход ухода от вероятных значений к минимальным достоверным величинам, которые со временем могут стать истинными критериями сравнения уровня теневой экономики разных регионов одной страны, а впоследствии и мировых держав. В данном контексте хотелось бы отметить работы следующих авторов. В частности, в трудах Т. В. Сидориной, Ю. Г. Григорова, А. А. Назарова [1] раскрываются фундаментальные понятия криминализации экономики и коррупции, определяются основные задачи мониторинга теневого сектора.
Анализу методов оценки материального ущерба от преступлений экономической направленности посвящены работы Ю. В. Быковской [2], в которых систематизированы методы оценки масштабов теневой экономики, а также сделан важный фундаментальный вывод о том, что для оценки преступлений экономической направленности следует использовать специальные экономико-правовые методы. В работах В. И. Авдийского и В. М. Безденежных [3] рассматривается структура финансовых потоков в теневой экономике и основные способы их оценки. Рассмотрению методологического аспекта выявления и оценки теневой экономики посвящена работа Л. Х. Боташевой и К. С. Саркисян [4], в которой представлен анализ основных методологических подходов и в очередной раз подчеркивается необходимость, важность и актуальность разработки единой унифицированной методики. В научных исследованиях C. Г. Буянского и Г. В. Порываева [5] изучаются методы противодействия легализации денежных средств как инструмент минимизации уровня теневой экономики. Еще одной значимой работой в рамках обозначенной проблемы является труд А. И. Ярембаш и Н. В. Кохан [6], в котором изложен механизм диагностики в программах противодействия теневой экономике. Интерес представляют положения, характеризующие основные задачи и функции диагностики.
Особого внимания заслуживает также работа А. В. Кожевникова, которая раскрывает методику диагностики и мониторинга «теневого» сектора региональной экономики в системе государственного управления [7]. В указанной статье подчеркивается важность понимания проблемы неадекватной оценки теневого сектора экономики из-за отсутствия методологии своевременной диагностики и мониторинга теневых процессов. Приведенные результаты опроса руководителей предприятий и организаций исследуемой Вологодской области, а также выводы, сделанные А. В. Кожевниковым в своих трудах, совпадают с предлагаемой научной концепцией авторов данной статьи.
В итоге сформулировано следующее научное положение (аксиома): модель декомпозиции теневой экономики, раскрываемая через структуру бизнеса по видам деятельности, отражает структуру и концентрацию, а также пространственное распределение теневого потока. Таким образом, приведенный обзор позволяет обобщить достоинства и недостатки существующих научных взглядов на проблему адекватной оценки теневого бизнеса и дополнить основною научную парадигму теневой экономики, определив терминологию и фундаментальные научные установки.
Исследование теневого безналичного денежного потока
Для формирования базы данных предлагаемой информационно-аналитической системы ниже представлены первичные эмпирические сведения, которые качественно и количественно будут подвергаться дальнейшему анализу по авторскому алгоритму, характеризуя теневой безналичный денежный поток.
1. Сведения об исследуемой организации: наименование, отрасль (сфера) деятельности, предполагаемый вид нелегальной экономической выгоды (теневой доход, уклонение от уплаты налогов, хищение бюджетных денежных средств, отмывание денег и др.).
2. Сведения об исследуемом банковском счете: реквизиты счета (номер, банк), период исследования.
При практической реализации авторского алгоритма идентифицируется дальнейшее движение интересуемого поступления [8; 9]. При этом формируется сложная многоступенчатая аналитическая таблица последовательного движения идентифицируемого денежного потока. Соответствующие ступени анализа присваиваются условно и не влияют на результаты идентификации движения интересуемого безналичного денежного потока, они упрощают его визуализацию. Таким образом, происходит отслеживание цепочки последовательных списаний и зачислений идентифицируемого денежного потока до момента невозможности его дальнейшей диагностики по причине значительного обезличивания в общей денежной массе денежных средств на банковском счете. Далее происходит построение графов (диаграмм, матриц) движения интересуемого денежного потока (табл. 1).
Таблица 1
Сведения о движении денежных средств на банковских счетах
№ п/п Дата Контрагент (ИНН) Расход, руб. Приход, руб. Назначение
платежа
1 Ступень № 1 — ИНН 1 (получатель: ООО «Х***»)
2 Остаток денежных средств на 01.03.2018 0,00
3 01.03.2018 ИНН 2 (ООО «А***») 1 000 000 000,00 Оплата по договорам поставки
4 02.03.2018 ИНН 3 (получатель) 800 000 000,00 Оплата по договору 1
5 03.03.2018 ИНН 4 (плательщик) 300 000 000,00 …
6 03.03.2018 ИНН 5 (получатель) 5 000 000,00,
в т. ч.
1 296 296,30 Оплата по договору 2
7 03.03.2018 ИНН 3 (получатель) 400 000 000,00,
в т. ч.
100 000 000,00 Оплата по договору 1
8 04.03.2018 ИНН 6 (плательщик) 100 000 000,00 …
9 04.03.2018 ИНН 3 (получатель) 100 000 000,00,
в т. ч.
15 966 386,55 Оплата по договору 1
10 04.03.2018 ИНН 6 (плательщик) 100 000 000,00 …
11 04.03.2018 ИНН 3 (получатель) 90 000 000,00,
в т. ч.
14 369 747,90 Оплата по договору 1
12 05.03.2018 ИНН 6 (плательщик) 1 500 000 000,00 …
13 Ступень № 2 — ИНН 3 (получатель)
14 Остаток денежных средств на 02.03.2018 0,00
15 02.03.2018 ИНН 1 (ООО «Х***») 800 000 000,00 Оплата по договору 1
16 02.03.2018 ИНН 5 (получатель) 600 000 000,00 Оплата по договору 2
17 03.03.2018 ИНН 5 (получатель) 5 000 000,00,
в т. ч.
1 739 972,58 Оплата по договору 2
18 03.03.2018 ИНН 1 (ООО «Х***») 400 000 000,00 Оплата по договору 1
19 04.03.2018 ИНН 1 (ООО «Х***») 100 000 000,00 Оплата по договору 1
20 04.03.2018 ИНН 1 (ООО «Х***») 90 000 000,00 Оплата по договору 1
21 05.03.2018 ИНН 5 (получатель) 100 000 000,00,
в т. ч.
34 799 451,70 Оплата по договору 2
22 06.03.2018 ИНН 5 (плательщик) 800 000 000,00 Оплата по договору 3
23 Ступень № 3 — ИНН 5 (получатель)
24 Остаток денежных средств на 02.03.2018 0,00
25 02.03.2018 ИНН 3 (плательщик) 600 000 000,00 Оплата по договору 2
26 03.03.2018 ИНН 1 (ООО «Х***») 5 000 000,00 Оплата по договору 2
27 03.03.2018 ИНН 3 (плательщик) 5 000 000,00 Оплата по договору 2
28 05.03.2018 ИНН 3 (плательщик) 100 000 000,00 Оплата по договору 2
29 06.03.2018 ИНН 7 (плательщик) 1 000 000 000,00 …
30 06.03.2018 ИНН 3 (получатель) 800 000 000,00 Оплата по договору 3
Ниже приведены результаты сравнения выводов судебной экономической экспертизы, выполненной без и при применении авторской методики исследования теневого безналичного денежного потока. Выводы, сформулированные в рассматриваемых случаях, отличаются (табл. 2).
Таблица 2
Сравнительный анализ выводов судебной экономической экспертизы
Критерий
сравнения Результат без применения авторского алгоритма Результат при применении авторского алгоритма
Выявленные контрагенты ИНН 3 (получатель) ИНН 3 (получатель)
ИНН 5 (получатель)
Вывод Денежные средства, поступившие в установленный период от ООО «А***» по заключенным договорам в размере 1 млрд руб. с банковского счета ООО «Х***», далее перечислены в адрес «ИНН 3 (получатель)», в сумме не менее 900 млн руб. Денежные средства, поступившие в установленный период от ООО «А***» по заключенным договорам в размере 1 млрд руб. с банковского счета ООО «Х***», далее перечислены в адрес «ИНН 5 (получатель)» и «ИНН 3 (получатель)» соответственно, в сумме не менее 31 632 430,75 руб. и не менее 900 млн руб., после чего обезличены
Как усматривается из таблицы 2, возможности и результаты судебной экономической экспертизы по рассмотренным обстоятельствам уголовного дела значительно расширяются в случае практической реализации авторского алгоритма исследования теневого безналичного денежного потока, поступившего на банковские счета исследуемых организаций. Таким образом, спектр движения интересуемого денежного потока, поступившего на банковские счета исследуемых организаций по фактам выявленных экономических преступлений, при совершении которых был создан теневой денежный поток, значительно расширяет возможности выявления теневой экономической деятельности, что является основой для выработки правильных и эффективных управленческих решений в обозначенной проблематике.
Заключение
Создание взаимосвязанных теневых денежных структур, в том числе с целью легализации извлекаемой нелегальной экономической выгоды участниками теневых схем в результате совершения ими экономических преступлений, неразрывно сопровождает любой теневой бизнес. В связи с этим при реализации государственной политики, направленной на максимально эффективное обеспечение экономической безопасности России, данный факт не может не учитываться. Предлагается создание информационно-аналитической системы отслеживания теневого денежного потока. Путем формирования аналитических баз данных о движении денежных средств на счетах в банках тех лиц (например, фигурантов уголовных дел), которые представляют интерес с точки зрения их причастности к теневой экономике, предполагается получение картины маркерного следа движения денежных средств между банковскими счетами участников экономических преступлений, которая и позволит определить направления распределения теневой денежной массы в банковской среде. В результате применения авторской методики выявляются организаторы, исполнители теневых схем и фактические получатели нелегальной экономической выгоды [10].
Таким образом, информационно-аналитическая система мониторинга теневого безналичного денежного потока представляет собой базу данных маркерного распределения денежных средств на банковских счетах исследуемых лиц на основе применения авторской методики экономико-математического анализа минимальной величины теневого безналичного денежного потока как одной из основных характеристик, идентифицирующих теневую экономику за определенный период.
На основании обзора основных положений научной литературы определены качественные признаки исходных данных предлагаемой информационно-аналитической системы. Приведенный обзор позволяет обобщить достоинства и недостатки существующих научных взглядов на проблему адекватной оценки теневого бизнеса и дополнить основную научную парадигму теневой экономики, определив терминологию и фундаментальные научные установки.
Предлагается ввести в научный оборот понятия: теневой безналичный денежный поток», «маркирование теневого безналичного денежного потока. Маркирование (окрашивание) интересуемого безналичного денежного потока, поступившего на банковские счета исследуемых организаций, по фактам выявленных экономических преступлений, при совершении которых был создан теневой безналичный денежный поток, предлагается осуществлять по авторскому алгоритму «Спектр распределения теневого безналичного денежного потока» исследуемых лиц. С точки зрения оценки теневой экономики предлагаемый информационный ресурс может быть использован как база достоверных эмпирических данных о теневой экономике, что характеризует его научную значимость. Практическая значимость информационно-аналитической системы отслеживания теневого денежного потока состоит не только в ее применимости при расследовании экономических преступлений (при оперативно-разыскных мероприятиях, при проведении судебных экономических экспертиз). При внедрении и практической апробации результатов работы повысится качество принимаемых управленческих решений исполнительными органами государственной власти при реализации социально-экономических задач в контексте обеспечения экономической безопасности России.
1. Sidorina T. V., Grigorov Yu. G., Nazarov A. A. Monitoring of areas of criminalization of the real sector of the economy. Current issues of ensuring economic security in the Russian Federation in the digital economy, Melbourne, 2018, pp. 1—7.
2. Bykovskaya Yu. V. Analysis of methods for assessing material damage from economic crimes. Bulletin of economic security, 2018, no. 1, pp. 294—303. (In Russ.)
3. Avdiyskiy V. I., Bezdenezhnykh V. M. The Structure of financial flows in the shadow economy and the main ways of their evaluation. Economy. Taxes. Right, 2018, no. 11 (5), pp. 6—15. (In Russ.)
4. Botasheva L. H., Sarkisyan K. S. Identification and evaluation of the shadow economy: methodological aspect. Economy. Taxes. Right, 2018, no. 11 (5), pp. 28—37. (In Russ.)
5. Buyansky C. G., Poryvaev G. V. Countering money legalization as a tool to minimize the level of the shadow economy. Economy. Taxes. Right, 2018, no. 11 (5), pp. 48—55. (In Russ.)
6. Yarembash A. I., Kohan N. V. Mechanism of diagnostics in programs of counteraction to shadow economy. Manager, 2017, no. 3 (81), pp. 76—84. (In Russ.)
7. Kozhevnikov A. V. Methods of diagnostics and monitoring of the “shadow” sector of the regional economy in the system of public administration. Problems of territory development: scientific journal, 2015, no. 4, pp. 27—36. (In Russ.)
8. Baturina E. V., Litvinenko A. N. Monitoring of shadow cash flows by computer modeling tools. Economy of region, 2018, vol. 14, no. 1, pp. 326—338. (In Russ.)
9. Baturina E. V. Prospects for the development of information and analytical support for the Russian economic security monitoring system. Bulletin of the Ural Federal University. Series: Economics and management, 2018, no. 5, vol. 17, pp. 869—892. (In Russ.)
10. Baturina E. V. Information-analytical system of monitoring of the shadow of non-cash flow: the basic elements, the author’s simulation algorithm. Bulletin of the University, 2019, no. 7, pp. 144—151. (In Russ.)
