Наши люди в налоговую на авто не ездят

Георгий Трофимов
11 апреля 2016, 00:00

В начале 2000-х официальный заработок в столице в среднем составлял не более пятой части фактического, оценили экономисты, ставшие лауреатами Национальной премии по прикладной экономике 2016 года. Реальный размер зарплат определялся не столько продуктивностью компаний и организаций, сколько возможностями работодателей по сокрытию доходов

Игорь Шапошников

Подведены итоги четвертого цикла Национальной премии по прикладной экономике. Лауреатами стали Екатерина Журавская, профессор Парижской школы экономики, и Евгений Яковлев, профессор и директор Data-центра Российской экономической школы, за работу «Эффект от либерализации на примере реформы регулирования бизнеса в России» (Evgeny Yakovlev and Ekaterina Zhuravskaya. The Unequal Enforcement Of Liberalization: Evidence From Russia'S Reform Of Business Regulation // Journal of the European Economic Association, 2013, v. 11(4), pp. 808–883).

Авторы оценили российскую реформу начала 2000-х годов, направленную на уменьшение регуляционных издержек для бизнеса. Как показано в статье, реформа имела определенный эффект. Издержки фирм, связанных с прохождением различных регуляционных процедур, в среднем по стране существенно снизились. Однако эффект оказался неравномерен. В регионах с более прозрачным местным правительством, более информированным населением, более заинтересованными в реформах и более сильными бизнес-лобби, а также в регионах с более широкой автономией реформа шла лучше. В результате в регионах с хорошими институтами либерализация оказала существенный положительный эффект на рост малого бизнеса. В регионах же с плохой институциональной средой не было выявлено положительного эффекта от дерегулирования бизнеса.

Жюри премии также выбрало три почетно упомянутые работы, одну из которых мы посчитали любопытным рассмотреть более подробно (см. ниже). Это статья Сергея Брагинского, Сергея Митякова и Андрея Лисковича из университетов Карнеги—Меллон, Клемсона и Гарварда соответственно, под названием «Прямая оценка скрытых доходов: свидетельства из административных данных» (Serguey Braguinsky, Sergey Mityakov, and Andrey Liscovich. Direct Estimation of Hidden Earnings: Evidence from Administrative Data // Journal of Law and Economics, 2014, v. 57(2), pp. 281–319). 

Национальная премия по прикладной экономике вручается раз в два года за выдающиеся опубликованные научные работы, посвященные анализу российской экономики на страновом, отраслевом, региональном уровне или на уровне отдельных компаний. Учреждена в 2009 году НИУ ВШЭ, РЭШ, УрФУ, Ассоциацией независимых центров экономического анализа (АНЦЭА), ИМЭМО РАН и журналом «Эксперт». *Главный экономист Института финансовых исследований, кандидат экономических наук

Первая Национальная премия по прикладной экономике была вручена в апреле 2010 года. Ее удостоилась работа Юрия Городниченко, Хорхе Мартинеса-Васкеса и Клары Сабирьяновой-Питер «Мифы и реальность перехода к плоской шкале налогообложения: микроанализ уклонения от уплаты налогов и изменения благосостояния в России». Подробный реферат и критический анализ этой работы был дан в материале «Хороша для бюджета, нейтральна для общества» в «Эксперте №14 за 2010 год.

Лауреатом премии 2012 года стала работа Андрея Маркевича и Роджера Маркуса Харрисона «Первая мировая война, Гражданская война и восстановление. Национальный доход России в 1913–1928 годах». «Эксперт» подробно обсудил ее методологию и результаты в интервью с соавтором, Андреем Маркевичем, см. «Хроника русской катастрофы» в №14 за 2012 год.

Лауреатом Национальной премии по прикладной экономике 2014 года стала работа Уильяма Пайла и Лауры Соланко «Лоббирование в российской экономике: проверка гипотезы Олсона о всеобъемлющих организациях». Премия была присуждена за убедительное подтверждение гипотезы Мансура Олсона с использованием уникальных данных о деятельности российских бизнес-ассоциаций. Жюри премии отметило, что авторы впервые в экономической литературе предприняли эмпирическую проверку известной гипотезы Олсона о том, что узкие группы интересов (например, представляющие определенную отрасль, корпорацию или социальную группу) лоббируют выгодные для себя варианты государственной политики, связанные со значительными издержками для общества, в то время как широкие коалиции продвигают общественные интересы.

Если по каким-то причинам показатели официальной статистики не вызывают доверия, то часто имеет смысл проверить их с помощью косвенных данных. Например, объемы энергопотребления могут отражать экономическую активность населения, количество наличных денег в обращении — уровень теневых отношений, а интенсивность транспортных потоков — географическое размещение производства.

Использование индикативных данных для дополнения официальной статистики и выявления скрытых тенденций имеет давнюю историю. Советская экономика во многом была тайной за семью печатями, раскрытием которой занимались не только советологи, но и аналитики западных разведслужб. Им было необходимо оценить истинный экономический потенциал Советского Союза, динамику ВВП, структуру отраслей и особенности размещения производства.

Советские экономисты проводили аналогичные исследования. Например, в 1960-х годах Борисом Михалевским, одним из ведущих ученых ЦЭМИ АН СССР, были даны оценки скрытой инфляции и колоссальной внеэкономической нагрузки на общественное производство, которая вела его к неизбежному коллапсу. Представителям старшего поколения, наверное, еще памятна статья Василия Селюнина и Григория Ханина примерно на те же темы под названием «Лукавая цифра», ставшая хитом экономической публицистики 1987 года.

Подобные исследования представляют большой практический интерес и в наше время. В опубликованной в 2014 году статье Direct Estimation of Hidden Incomes: Evidence from Administrative Data ее авторами Сергеем Брагинским, Сергеем Митяковым и Андреем Лисковичем предложен оригинальный подход к оценке уровня сокрытия заработной платы и выявлению фактических доходов домохозяйств Москвы. На основе уникальной базы данных микроуровня были получены результаты, которые могли бы поразить иностранных наблюдателей, не знакомых с жизнью в России изнутри.

Предложенный подход основан на той идее, что во многих случаях работодателям, по словам авторов, «не так уж трудно скрывать значительную часть фактических выплат работникам, но самим работникам может оказаться очень накладно ездить на незарегистрированном автомобиле». Факт владения и пользования автотранспортным средством вряд ли можно скрыть от государственных органов без риска попасть под значительные штрафные санкции. По этой причине официальные регистрационные данные о легковых автомобилях являются источником достоверной информации, которая может быть использована для выявления истинных доходов домохозяйств.

Методы анализа и ключевые гипотезы

Авторы предваряют свои результаты любопытным примером, восходящим к анонимной инсайдерской информации об официальных и фактических выплатах топ-менеджерам двух коммерческих банков Москвы в 2003 году (см. таблицу). Приводятся данные о выплатах в долларовом выражении, составивших в среднем более 3 тыс. долларов в месяц по факту и менее 200 долларов — на бумаге. При этом в более крупном банке «А» доля раскрытых данных составила всего лишь 11%, а в относительно небольшом банке «Б» еще меньше — 9% (согласно расчетам авторов).

Конечно, сегодня, по прошествии более десяти лет, эти данные имеют скорее историческую, нежели практическую ценность, но они интересны прежде всего потому, что относятся к изучаемому пятилетнему периоду с 1999 по 2003 год. База данных ограничена Москвой и включает три источника: информация о прописке, данные об автовладельцах, включающие идентификационные номера транспортных средств, и наконец, сведения об индивидуальной официальной заработной плате с разбивкой по отраслям и формам собственности.

Последняя часть является уникальной, что объясняет ограниченность временного периода исследования. Состыковка информации из всех трех источников потребовала от авторов больших усилий и стала возможной благодаря сужению размера исходной полной популяции до выборки в 6,1 тыс. домохозяйств, или 21,6 тыс. индивидов, что все же является внушительной величиной.

Непрозрачность превращает малый бизнес в систематического получателя ренты за счет перераспределительных процессов. Если это действительно так, то возникают сомнения насчет оправданности мер его поддержки государством

Подход к оценке размеров сокрытия доходов заключался в том, чтобы оценить фактический доход по стоимости автомобилей в собственности домохозяйств. Эта стоимость является косвенным индикатором текущего дохода семьи, что вполне оправданно как предположение для периода до 2004 года, то есть до начала бума потребительского кредитования в России. Чтобы использовать данные об автомобилях в качестве такого индикатора, необходимо оценить эластичность спроса на автомобили по фактическому доходу, который является ненаблюдаемым для основной части выборки. Но это оказалось возможно для относительно небольшой контрольной группы лиц, для которых данные об официальных доходах можно считать достоверными. Для них декларируемая зарплата близка к истинному значению, что с некоторыми оговорками можно принять за данность для сотрудников иностранных компаний, имеющих офисы в Москве.

Правомерно было также предположить, что спрос на автомобили зависит от дохода семьи, но не от места работы ее членов. На этом основании можно построить регрессии, для которых эластичность спроса по доходу является известным параметром, заранее оцененным по контрольной группе работников инофирм. При этом объясняемая переменная регрессии — это размер сокрытия зарплаты, а объясняющие включают характеристики места работы, такие как отраслевая принадлежность, форма собственность, размер компании. С помощью этой регрессионной модели оценивается не только абсолютный размер уклонения, но также степень влияния характеристик места работы на уровень раскрытия доходов, определяемый через отношение официальной и фактической зарплаты.

Причинно-следственные связи данной модели основаны на следующих теоретических соображениях. Во-первых, решение о сокрытии заработной платы принимают в одностороннем порядке работодатели, оптимизирующие налоговые выплаты на зарплату, включая плоский подоходный налог. Во-вторых, работодатели сопоставляют выигрыш и ожидаемые издержки уклонения, определяемые «технологией» сокрытия, которая варьирует по секторам. Для частных компаний Москвы в сфере розничной торговли, услуг и финансов такие издержки существенно ниже, чем для государственных предприятий, ограниченных жесткими рамками регулирования. Для иностранных компаний, работающих в России, предельные издержки уклонения по налогам на зарплату еще более высоки, поэтому для них оптимальное уклонение можно считать близким к нулю. Кроме того, издержки по уклонению от налогов растут непропорционально с увеличением размера бизнеса, что означает относительно более высокие потери для более крупных компаний в случае обнаружения налоговыми органами факта сокрытия доходов. Таким образом, чем больше размер компаний, тем ниже доля сокрытия зарплаты и наоборот.

Результаты оценивания

Расчеты подтвердили теоретический прогноз и согласуются с инсайдерскими данными о сокрытии доходов в двух конкретных банках. Размеры сокрытия оказались в целом очень существенными, причем вариации их уровней определяются в значительной мере характеристиками места работы: отраслевой принадлежностью, размером и формой собственности компании.

В среднем уровень раскрытия доходов составил не более 20% по всем секторам и формам собственности. Для частных коммерческих банков этот уровень был 12,2%, что близко к данным приведенной таблицы. Для частных компаний в сфере торговли, услуг, массмедиа, образования уровень раскрытия доходов еще ниже — менее 10%. Очевидное объяснение заключается в широких возможностях искажения отчетной информации при относительно низких издержках сокрытия доходов и непрозрачных финансовых потоках.

Влияние размера компании на уровень сокрытия также соответствует выводам теории. Хотя официальная зарплата выше в более крупных компаниях по сравнению с менее крупными, соотношение для фактической зарплаты является обратным. Для массива данных выявляется статистическая закономерность: стоимость автомобилей в собственности работников монотонно снижается с увеличением размера компании. Для компаний с размером меньше медианы официальная зарплата была в среднее более чем в два раза ниже, чем для компаний большего размера, но стоимость автомобилей оказалась почти на 30% выше. Такое соотношение подтверждает теоретический вывод, что уровень сокрытия реальных доходов является более высоким для небольших фирм.

Работники государственных компаний получали официальную зарплату в среднем на 26% выше, чем в частном бизнесе, но стоимость автомобилей у них была на 30% ниже. Этот результат отражает более высокий уровень раскрытия доходов, в целом характерный для предприятий промышленности и инфраструктуры: ЖКХ, общественного транспорта, связи и логистики. Для этих отраслей оценки уровня раскрытия доходов статистически незначимо отличаются от контрольной группы.

Среднемесячная фактическая и официальная оплата труда менеджеров двух московских банков в 2003 году 47.gif
Среднемесячная фактическая и официальная оплата труда менеджеров двух московских банков в 2003 году

Что касается госслужащих, то основным фактором расхождения официальных и фактических доходов является не зарплата в конвертах, а альтернативные источники доходов, не всегда законных. Конечно же, это касается таких областей деятельности, как правоохранительная сфера, образование и здравоохранение. Официальная зарплата там примерно в два раза ниже, чем в госкомпаниях производственного назначения, а стоимость автомобилей в собственности работников оказывается несколько выше.

Иностранными компаниями, работающими в России, выплачивалась официальная зарплата, в среднем в три-четыре раза более высокая, чем российскими компаниями. При этом стоимость автомобилей для работников инофирм была лишь незначительно выше. Оценки модели свидетельствуют об отсутствии существенных различий в фактической оплате труда для российских и иностранных компаний. Аналогичное сравнение с использованием базы данных для США выявило различие индивидуальных декларируемых доходов в пять-шесть раз при близких значениях стоимости автомобилей. У такого феномена могут быть разные объяснения, но все же основное значение имеет сокрытие доходов работодателями в России.

Результаты эконометрического оценивания оказались устойчивы к выбору контрольной группы. Эластичность спроса на автомобили по доходу составила 0,35 для работников инофирм, зарегистрированных в Москве. Это значит, что оценка фактического дохода повышается в среднем на 2,9% с увеличением стоимости автомобилей во владении домохозяйств на один процент. Если же в качестве контрольной группы взять выборку для американских автовладельцев, то эластичность оказывается в два раза выше: 0,74. Но на самом деле для более высокой эластичности оценка фактического дохода оказывается ниже, а эффект уклонения от налогов на зарплату проявляется еще сильнее.

Некоторые выводы

Все эти результаты подтверждают тот факт, что автомобильный парк домохозяйств отражает динамику их фактических доходов. Темпы роста автомобилей на душу населения в России с самого начала рыночных реформ резко контрастировали с официальными данными о доходах. В 1990-е годы, согласно этим данным, произошел двукратный спад экономики, который сопровождался более чем двукратным увеличением числа легковых автомобилей в расчете на тысячу жителей. Такое расхождение свидетельствовало не только о преодолении дефицита личных транспортных средств, но и о кардинальных структурных сдвигах в экономике и уходе в «тень» значительной ее части.

Официальные оценки ненаблюдаемой экономики для России говорят о снижении ее размеров с 30–35% ВВП к началу 2000-х годов до примерно 20% ВВП к настоящему времени. Свидетельствуют ли полученные оценки сокрытия доходов для Москвы о значительных неучтенных нишах скрытой экономической деятельности для России в целом? На наш взгляд, такой вывод был бы слишком смелым. Зарплата в конвертах представляет собой лишь одну из сторон ненаблюдаемой экономической активности, причем не самую значительную, а коррупционные доходы отражают перераспределение, но не создание добавленной стоимости. Поэтому трудно поверить, что на основании полученных данных о фактической зарплате в Москве могла бы быть радикальным образом пересмотрена официальная оценка уровня доходов для страны в целом. По этой же причине предложенная авторами оценка «вклада» Москвы в ВВП России на уровне 55% представляется явно завышенной даже для начала 2000-х годов.

Тем не менее наиболее интересный аспект в данном случае связан с выявлением микроструктурных закономерностей, например влиянием размера предприятий на уровень сокрытия доходов. Оказывается, что фактические доходы у занятых в малом бизнесе значительно выше, чем у работников более крупных предприятий. Это означает, что на первый план в распределении доходов выходит фактор прозрачности, тогда как продуктивность играет второстепенную роль. Из полученных оценок следует, что непрозрачность превращает малый бизнес в систематического получателя ренты за счет перераспределительных процессов. Если взглянуть под таким углом зрения на вклад малого бизнеса в национальный продукт, то могут возникнуть сомнения насчет оправданности мер по его поддержке. Как пишут авторы статьи, их результаты следует рассматривать как «предупреждение относительно целесообразности мер по поддержке развития малого бизнеса. Если не дополнять такие меры условиями, обеспечивающими увеличение прозрачности и открытости, то они могут привести к подпитке теневой экономики».

Авторы также ставят под вопрос вклад иностранных компаний в российскую экономику. С учетом полученных результатов, разрыв в официальной оплате труда в три-четыре раза по сравнению с российскими компаниями вовсе не свидетельствует о подобном же разрыве в продуктивности. На наш взгляд, рынок труда при такой вариации в уровнях оплаты труда не мог бы функционировать как свободный рынок, а в России он все же является более свободным, чем во многих развитых странах. Как и в случае малого бизнеса, главным фактором различий здесь является не продуктивность, а прозрачность.

Бесспорно, что в этом отношении после 2003 года в России произошли позитивные изменения. Некоторые признаки улучшения прозрачности авторам удалось уловить даже для панельных данных, относящихся к изучаемому периоду 1999–2003 годов

Как представляется, предложенный подход может быть применен в условиях развитой системы потребительского кредитования. Допустим, что решения об использовании кредита принимают домохозяйства с учетом ожидаемого дохода в среднесрочной или долгосрочной перспективе. Тогда, используя аналогичную методологию для базы панельных данных с достаточно длительным временным горизонтом, можно было бы оценить фактические усредненные по времени доходы семей.