<!DOCTYPE article
PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.4 20190208//EN"
       "JATS-journalpublishing1.dtd">
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" article-type="research-article" dtd-version="1.4" xml:lang="en">
 <front>
  <journal-meta>
   <journal-id journal-id-type="publisher-id">Russian Journal of Management</journal-id>
   <journal-title-group>
    <journal-title xml:lang="en">Russian Journal of Management</journal-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>Russian Journal of Management</trans-title>
    </trans-title-group>
   </journal-title-group>
   <issn publication-format="print">2409-6024</issn>
   <issn publication-format="online">2500-1469</issn>
  </journal-meta>
  <article-meta>
   <article-id pub-id-type="publisher-id">69080</article-id>
   <article-id pub-id-type="doi">10.29039/2409-6024-2023-11-2-45-52</article-id>
   <article-categories>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru">
     <subject>Риск-менеджмент</subject>
    </subj-group>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en">
     <subject>Risk management</subject>
    </subj-group>
    <subj-group>
     <subject>Риск-менеджмент</subject>
    </subj-group>
   </article-categories>
   <title-group>
    <article-title xml:lang="en">Analysis of the impact of the shadow economy on the country's economic security indicators</article-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>Анализ влияния теневой экономики на показатели экономической безопасности страны</trans-title>
    </trans-title-group>
   </title-group>
   <contrib-group content-type="authors">
    <contrib contrib-type="author">
     <contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-3269-6634</contrib-id>
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Литвиненко</surname>
       <given-names>Александр Николаевич</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Litvinenko</surname>
       <given-names>Aleksandr Nikolaevich</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <email>lanfk@mail.ru</email>
     <bio xml:lang="ru">
      <p>доктор экономических наук;</p>
     </bio>
     <bio xml:lang="en">
      <p>doctor of economic sciences;</p>
     </bio>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
    </contrib>
    <contrib contrib-type="author">
     <contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0001-8052-3677</contrib-id>
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Грачев</surname>
       <given-names>Александр Владимирович</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Grachev</surname>
       <given-names>Aleksandr Vladimirovich</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <email>grachevalexunder@rambler.ru</email>
     <bio xml:lang="ru">
      <p>кандидат экономических наук;</p>
     </bio>
     <bio xml:lang="en">
      <p>candidate of economic sciences;</p>
     </bio>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-2"/>
    </contrib>
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Виноградова</surname>
       <given-names>Юлия Александровна</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Vinogradova</surname>
       <given-names>Yuliya Aleksandrovna</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <email>juliaros@rambler.ru</email>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
    </contrib>
   </contrib-group>
   <aff-alternatives id="aff-1">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Санкт-Петербургский университет МВД России</institution>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Saint Petersburg University of the Ministry Internal Affairs of Russian Federation</institution>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <aff-alternatives id="aff-2">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Санкт-Петербургский университет МВД России</institution>
     <city>Санкт-Петербург</city>
     <country>Россия</country>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Saint-Petersburg university of the Ministry of internal affairs of Russia</institution>
     <city>St Petersburg</city>
     <country>Russian Federation</country>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <pub-date publication-format="print" date-type="pub" iso-8601-date="2023-08-05T09:27:12+03:00">
    <day>05</day>
    <month>08</month>
    <year>2023</year>
   </pub-date>
   <pub-date publication-format="electronic" date-type="pub" iso-8601-date="2023-08-05T09:27:12+03:00">
    <day>05</day>
    <month>08</month>
    <year>2023</year>
   </pub-date>
   <volume>11</volume>
   <issue>2</issue>
   <fpage>45</fpage>
   <lpage>52</lpage>
   <history>
    <date date-type="received" iso-8601-date="2023-07-20T00:00:00+03:00">
     <day>20</day>
     <month>07</month>
     <year>2023</year>
    </date>
   </history>
   <self-uri xlink:href="https://riorpub.com/en/nauka/article/69080/view">https://riorpub.com/en/nauka/article/69080/view</self-uri>
   <abstract xml:lang="ru">
    <p>В статье проводится анализ связей между показателями теневой экономики и показателями экономической безопасности страны. Для проведения данного анализа использована методика корреляционного анализа. Определены восемь показателей, характеризующих теневую экономику. Определены показатели, характеризующие: угрозу криминализации, угрозу безработицы, производительность труда; угрозу бедности населения, пополняемость государственного бюджета. В ходе анализа подтверждена гипотеза о негативном влиянии теневой экономики на: преступность, уровень бедности населения, производительность труда и пополняемость государственного бюджета. Подтверждена альтернативная точка зрения о положительном влиянии теневой экономики на экономическую безопасность в части нейтрализации такой угрозы, как безработица.</p>
   </abstract>
   <trans-abstract xml:lang="en">
    <p>The article analyzes the links between the indicators of the shadow economy and the indicators of economic security of the country. To carry out this analysis, the correlation analysis technique was used. Eight indicators characterizing the shadow economy have been identified. The indicators characterizing the threat of criminalization, the threat of unemployment, labor productivity, the threat of poverty of the population, the replenishment of the state budget are determined. The analysis confirmed the hypothesis about the negative impact of the shadow economy on: crime, the level of poverty of the population, labor productivity and replenishment of the state budget. An alternative point of view about the positive impact of the shadow economy on economic security in terms of neutralizing such a threat as unemployment is confirmed.</p>
   </trans-abstract>
   <kwd-group xml:lang="ru">
    <kwd>теневая экономика</kwd>
    <kwd>корреляционный анализ</kwd>
    <kwd>связь</kwd>
    <kwd>угрозы</kwd>
    <kwd>экономическая безопасность</kwd>
    <kwd>влияние</kwd>
   </kwd-group>
   <kwd-group xml:lang="en">
    <kwd>shadow economy</kwd>
    <kwd>correlation analysis</kwd>
    <kwd>communication</kwd>
    <kwd>threats</kwd>
    <kwd>economic security</kwd>
    <kwd>influence</kwd>
   </kwd-group>
  </article-meta>
 </front>
 <body>
  <p>Взаимосвязь теневой экономики и экономической безопасности выступает объектом значительного количества научных исследований. Однако в последнее время количество работ, в которых проводилась бы статистическая оценка влияния теневой экономики на экономическую безопасность сократилось. Среди наиболее значимых можно выделить работы Песковой Д. Р. [1], Лизиной О.М. [2], Блиничкиной Н. Ю. [3], Литвиненко А.Н. [4].В рамках данной статьи на основе методики корреляционного-регрессионного анализа проведем проверку наличия связи и установим степень ее тесноты между показателями, характеризующими теневую экономику, и показателями, характеризующими экономическую безопасность страны.Для проведения анализа были использованы:1. Показатели, характеризующие теневую экономику:Теневая экономика (в текущих ценах);Теневая экономика (в сопоставимых ценах);Теневая экономика в % ВВП ;Численность занятых в теневой секторе;% занятых в теневой секторе;Скрытый фонд оплаты труда (в текущих ценах);Скрытый фонд оплаты труда (в сопоставимых ценах);Скрытый фонд оплаты труда в % к ВВП.2. Показатели, характеризующие экономическую безопасность страны:2.1. Показатели, характеризующие угрозу криминализации:Количество зарегистрированных преступлений;Уровень преступности на 100 тыс. чел;Количество преступлений экономической направленности;Уровень преступности экономической направленности;Количество преступлений коррупционной направленности.2.2. Показатели, характеризующие угрозу безработицы:Уровень безработицы;Численность безработных.2.3. Показатели, характеризующие производительность труда:Индекс производительности труда (в % к предыдущему году);Индекс производительности труда (в % к базисному году).2.4. Показатели, характеризующие угрозу бедности населения:Доля населения с денежными доходами ниже границы бедности (прожиточного минимума).2.5. Показатели, характеризующие пополняемость государственного бюджета:Доходы консолидированного бюджета (в текущих ценах);Доходы консолидированного бюджета (в сопоставимых ценах);Доходы консолидированного бюджета в % к ВВП.В ходе корреляционного анализа на основе сопоставления показателей за 2012-2021 гг. были расcчитаны парные коэффициенты корреляции. Результаты корреляционного анализа представлены в таблице 1.Таблица 1Результаты корреляционного анализа связи показателей теневой экономики и экономической безопасности России По результатам проведенного анализа можно сделать следующие выводы:1. У показателей, характеризующих угрозу криминализации, максимальные (по модулю) коэффициенты корреляции определены между:«Количеством зарегистрированных преступлений» и «Теневой экономикой в % ВВП» - 0,53 – прямая умеренная связь;«Количеством зарегистрированных преступлений» и «Скрытым фондом оплаты труда (в сопоставимых ценах)» - 0,51 – прямая умеренная связь;«Количеством зарегистрированных преступлений» и «Скрытым фондом оплаты труда в % к ВВП» - 0,61 – прямая умеренная связь;«Уровнем преступности на 100 тыс. чел.» и «Теневой экономикой в % ВВП» - 0,45 – прямая умеренная связь;«Уровнем преступности на 100 тыс. чел.» и «Скрытым фондом оплаты труда (в сопоставимых ценах)» - 0,52 – прямая умеренная связь;«Уровнем преступности на 100 тыс. чел.» и «Скрытым фондом оплаты труда в % к ВВП» - 0,59 – прямая умеренная связь;«Количеством преступлений экономической направленности» и «Теневой экономикой текущих ценах)» - -0,53 – обратная умеренная связь;«Количеством преступлений экономической направленности» и «Скрытым фондом оплаты труда (в текущих ценах)» - -0,64 – обратная умеренная связь;«Уровнем преступности экономической направленности» и «Теневой экономикой (в текущих ценах)» - -0,55 – обратная умеренная связь;«Уровнем преступности экономической направленности» и «Скрытым фондом оплаты труда (в текущих ценах)» - -0,65 – обратная умеренная связь;«Количеством преступлений коррупционной направленности» и «Скрытым фондом оплаты труда (в текущих ценах)» - -0,58 – обратная умеренная связь.2. У показателей, характеризующих угрозу безработицы, максимальные (по модулю) коэффициенты корреляции определены между:«Уровнем безработицы» и «Теневой экономикой в % ВВП» - 0,53 – прямая умеренная связь;«Уровнем безработицы» и «Численностью занятых в теневом секторе» - -0,97 – обратная очень сильная связь;«Уровнем безработицы» и «% занятых в теневом секторе» - -0,73 – обратная сильная связь;«Численностью безработных» и «Теневая экономика в % ВВП» - 0,55 – прямая умеренная связь;«Численностью безработных» и «Численностью занятых в теневом секторе» - -0,97 – обратная очень сильная связь;«Численностью безработных» и «% занятых в теневом секторе» - -0,74 – обратная сильная связь;3. У показателей, характеризующих производительность труда, максимальные (по модулю) коэффициенты корреляции определены между:«Индексом производительности труда (в % к предыдущему году)» и «Численностью занятых в теневом секторе» - 0,78 – прямая сильная связь;«Индексом производительности труда (в % к базисному году)» и «Теневой экономикой (в текущих ценах)» - 0,93 – прямая очень сильная связь;«Индексом производительности труда (в % к базисному году)» и «Теневой экономикой в % ВВП» - -0,87 – обратная сильная связь;«Индексом производительности труда (в % к базисному году)» и «% занятых в теневом секторе» - 0,70 – прямая умеренная связь;«Индексом производительности труда (в % к базисному году)» и «Скрытым фондом оплаты труда (в текущих ценах)» - -0,56 – обратная умеренная связь;«Индексом производительности труда (в % к базисному году)» и «Скрытым фондом оплаты труда (в сопоставимых ценах)» - -0,84 – обратная сильная связь;«Индексом производительности труда (в % к базисному году)» и «Скрытым фондом оплаты труда в % к ВВП» - -0,95 – обратная сильная связь;4. У показателей, характеризующих бедность населения, максимальные (по модулю) коэффициенты корреляции определены между:«Долей населения с денежными доходами ниже границы бедности (прожиточного минимума)» и «Теневой экономикой (в текущих ценах)» - -0,95 – обратная очень сильная связь;«Долей населения с денежными доходами ниже границы бедности (прожиточного минимума)» и «Теневой экономикой в % ВВП» - 0,91 – прямая очень сильная связь;«Долей населения с денежными доходами ниже границы бедности (прожиточного минимума)» и «Скрытым фондом оплаты труда (в сопоставимых ценах)» - 0,77 – прямая сильная связь;«Долей населения с денежными доходами ниже границы бедности (прожиточного минимума)» и «Скрытым фондом оплаты труда в % к ВВП» - 0,88 – прямая сильная связь.5. У показателей, характеризующих пополняемость государственного бюджета, максимальные (по модулю) коэффициенты корреляции определены между:«Доходами консолидированного бюджета (в текущих ценах)» и «Скрытым фондом оплаты труда (в сопоставимых ценах)» - -0,8 – обратная сильная связь;«Доходами консолидированного бюджета (в текущих ценах)» и «Скрытым фондом оплаты труда в % к ВВП» - -0,86 – обратная сильная связь;«Доходами консолидированного бюджета (в текущих ценах)» и «Скрытым фондом оплаты труда в % к ВВП» - -0,86 – обратная сильная связь;«Доходами консолидированного бюджета (в сопоставимых ценах)» и «Теневой экономикой (в сопоставимых ценах)» - -0,56 – обратная умеренная связь;«Доходами консолидированного бюджета (в сопоставимых ценах)» и «Теневая экономика в % ВВП» - -0,74 – обратная сильная связь;«Доходами консолидированного бюджета (в сопоставимых ценах)» и «Скрытым фондом оплаты труда (в сопоставимых ценах)» - -0,61 – обратная умеренная связь;«Доходами консолидированного бюджета (в сопоставимых ценах)» и «Скрытый фонд оплаты труда в % к ВВП» - -0,83 – обратная сильная связь;«Доходами консолидированного бюджета в % к ВВП» и «Теневой экономикой в % ВВП» - -0,6 – обратная умеренная связь;«Доходами консолидированного бюджета в % к ВВП» и «Скрытым фондом оплаты труда (в сопоставимых ценах)» - -0,57 – обратная умеренная связь;«Доходами консолидированного бюджета в % к ВВП» и «Скрытым фондом оплаты труда в % к ВВП» - -0,73 – обратная умеренная связь.Между остальными парами показателей коэффициенты корреляции по модулю меньше 0,5.Подводя итоги проведенному анализу, можно сделать следующие выводы:1. В ходе анализа подтверждена гипотеза о негативном влиянии теневой экономики на: преступность, уровень бедности населения, производительность труда и пополняемость государственного бюджета.2. Подтверждена альтернативная точка зрения о положительном влиянии теневой экономики на экономическую безопасность в части нейтрализации такой угрозы, как безработица. Корреляционно-регрессионный анализ показал, что при росте теневого сектора до определенного значения (по результатам анализа до 17%) наблюдает сокращение безработицы в стране за счет трудоустройства лиц, ищущих работу в теневом секторе. Однако при дальнейшем росте теневого сектора происходит и рост безработицы.На основе выявленных связей могут быть построены регрессионные модели для целей:прогнозирования угроз экономической безопасности в зависимости от изменяющихся параметров теневой экономики России;количественного обоснования деструктивного воздействия теневой экономики на экономическую безопасность страны.</p>
 </body>
 <back>
  <ref-list>
   <ref id="B1">
    <label>1.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Пескова, Д. Р. Теневая составляющая экономического роста : специальность 08.00.01 «Экономическая теория» : автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук / Пескова Динара Рустемовна. - Уфа, 2006. - 22 с. - EDN NKDAIP.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Peskova, D. R. The shadow component of economic growth : specialty 08.00.01 &quot;Economic theory&quot; : abstract of the dissertation for the degree of Candidate of Economic Sciences / Peskova Dinara Rustemovna. - Ufa, 2006. - 22 p. - EDN NKDAIP.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B2">
    <label>2.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Лизина, О. М. Теневая составляющая качественного экономического роста В РОССИИ / О. М. Лизина // Контентус. - 2012. - № 1. - С. 9-17. - EDN PJVPEZ.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Lizina, O. M. The shadow component of qualitative economic growth IN RUSSIA / O. M. Lizina // Contentus. - 2012. - No. 1. - pp. 9-17. - EDN PJVPEZ.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B3">
    <label>3.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Блиничкина, Н. Ю. Теневая экономика как угроза и как защитный механизм в период экономической трансформации / Н. Ю. Блиничкина // Научное знание современности. - 2018. - № 10(22). - С. 31-34. - EDN YOFVZR.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Blinichkina, N. Y. The shadow economy as a threat and as a protective mechanism in the period of economic transformation / N. Y. Blinichkina // Scientific knowledge of modernity. - 2018. - № 10(22). - Pp. 31-34. - EDN YOFVZR.4. Klyamkin I. M. Timofeev L. M. Shadow Russia: Economic and sociological research. -- M.: Publishing house of RSUH, 2008</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B4">
    <label>4.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Оценка вероятности роста угроз экономической безопасности на основе построения классификационных функций / А. Н. Литвиненко, А. В. Грачев, C. И. Тарашнина, И. И. Бритвина // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Экономика. Социология. Менеджмент. - 2019. - Т. 9, № 2(31). - С. 129-147. - EDN BDSXGJ.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Assessment of the probability of growth of threats to economic security based on the construction of classification functions / A. N. Litvinenko, A.V. Grachev, C. I. Tarashnina, I. I. Britvina // Proceedings of the Southwestern State University. Series: Economics. Sociology. Management. - 2019. - Vol. 9, No. 2(31). - p. 129-147. - EDN BDSM GJ.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
  </ref-list>
 </back>
</article>
