Spatial Correlation and Distribution of the Shadow Economy in Russia

Autor: Nevzorova, E. N., Kireenko, A. P., Mayburov, I. A.
Jazyk: ruština
Rok vydání: 2020
Předmět:
DOI: 10.17059/2020-2-10&partnerID=40&md5=806715c778f727c068ada0cd1670d4f6
Popis: The paper aims to examine the spatial patterns of the distribution of the shadow economy in Russia, as well as to assess the correlation between the scale of the shadow economy and crime statistics. The methodology of spatial data analysis includes three steps. Firstly, we calculated the global Moran’s index and established its criteria of relevance. Secondly, we identified clusters of regions using Moran scatterplot. Thirdly, we conducted a correlation analysis of data on the shadow economy (for the period until 2016) and crime statistics (for the period until 2017, considering a time lag between a crime and its detection). The research results confirmed the correlation between the regional shadow economies. The correlated of the spatial cooperation of regions and the scale of the shadow economy is negative: a decrease in shadow economy leads to an increase in cooperation, and vice versa. In the considered period, spatial interaction gains more importance. The shadow economy is present in more than half of the Russian regions, located amid similar entities. Only a quarter of the regions are relatively unaffected by the shadow economies of their neighbours. Thus, we have established the configuration of spatial distribution of the shadow economy in Russia, demonstrating that such economic activity prevails in the western part of the country. This area is surrounded by the “transitional” zone where there is a risk of the spread of the shadow economy. Additionally, we identified isolated centres of shadow activity in Siberia and the Far East, as well as the zones of relative well-being. The findings demonstrate the difficulty in assessing the scale of the regional shadow economy using indirect and model methods due to the regions’ interaction. Moreover, the obtained results argue for the necessity of a targeted approach for creating policies aimed at preventing the regional shadow economy. © 2020 Institute of Economics, Ural Branch of the Russian Academy of Sciences. All rights reserved. Статья посвящена исследованию пространственных закономерностей распространения в России очагов теневой экономики и оценке степени взаимосвязи масштабов теневой экономики с параметрами криминальной статистики. Методика пространственного анализа данных включает три этапа: расчет глобального индекса Морана и критериев, определяющих его значимость, выявление кластеров регионов на основе пространственной диаграммы Морана, корреляционный анализ данных о теневой экономике и показателей криминальной статистики. Анализ масштабов теневой экономики проведен по 2016 г., а данных криминальной статистики — за 2017 г. с учетом временного лага между совершением преступления и его раскрытием. Результаты исследования подтвердили взаимосвязь региональных теневых экономик. Показано, что пространственное взаимодействие регионов и масштабы теневой экономики имеют обратную связь: при уменьшении теневой экономики пространственное взаимодействие, как правило, возрастает, а при его росте — снижается. В исследуемом периоде роль пространственного взаимовлияния регионов усиливается. Выявлено, что больше половины российских регионов имеют значительные масштабы теневой экономики и находятся в окружении аналогичных объектов. Только четверть российских регионов относительно устойчивы к влиянию теневой экономики из соседних регионов. Сформулированы выводы о конфигурации пространственных структур распределения теневой экономической деятельности в России: ареал наибольшей пораженности теневой деятельностью в западной части страны, опоясывающая его переходная зона (несвободная от риска распространения теневой экономической деятельности), обособленные очаги теневой деятельности в Сибири и на Дальнем Востоке, зоны относительного благополучия. Полученные результаты, во-первых, подтверждают сложность оценки масштабов теневой экономики на региональном уровне с помощью методов косвенного и модельного подходов вследствие влияния регионов друг на друга, во-вторых, доказывают необходимость адресного подхода к формированию политики, направленной на сокращение масштабов теневой экономики в регионах. The article has been prepared with the support of the Russian Foundation for Basic Research, the project No. 19-010-00365A "The shadow economy and its industry features as an obstacle to technological development". Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научно-исследовательского проекта № 19–010–00365А «Теневая экономика и ее отраслевые особенности как фактор, сдерживающий технологическое развитие».
Databáze: OpenAIRE
Externí odkaz: