Информационная помощь Администратора портала Информационная помощь Администратора портала
Информационная поддержка — сюда относится всё, что связано с содержанием сайта: контент, графика, наполнение.

Борьба с таможенным мошенничеством


Международное отмывание денег и международные незаконные финансовые потоки (IFF) являются серьезными проблемами как для бедных, так и для богатых стран, но особенно для бедных. Оба они глубоко укоренились в мошенничестве с импортом и экспортом при пересечении международных границ. Это включает в себя контрабанду, неправильную классификацию продуктов для изменения их оценки и прямое неправильное выставление счетов, то есть умышленное объявление ошибочной стоимости продуктов, чтобы сделать возможным перевод денег из одной страны в другую тайно и незаконно. Spanjers и Salomon (2017) подсчитали, что 87% IFF в развивающихся странах за период 2005-2014 гг. Возникли из-за неправильного выставления торговых счетов. Выявление заниженной оценки и неправильной классификации имеет решающее значение для борьбы с уклонением от уплаты налогов и МКФ.

Как зеркальная статистика может помочь обнаружить мошенническую деятельность?

Эту незаконную деятельность можно обнаружить, сравнив данные о торговых потоках между парами стран. В идеальном мире детали и стоимость всего зарегистрированного экспорта из Албании в Замбию должны соответствовать деталям и стоимости всего зарегистрированного импорта в Замбию из Албании. Это то, что называется зеркальной статистикой. В идеальном мире отражения идеально подошли бы. На самом деле они никогда этого не делают. Изучение того, как и почему они не соответствуют друг другу, в принципе является очень хорошим способом помочь таможенным администрациям выяснить, что происходит, и улучшить анализ рисков и выявление мошенничества. Например, на портале СтатИмЭкс (StatImEx.Ru) представлена официальная таможенная статистика внешней торговли России с возможностью произвести её анализ.

В статье во Всемирном таможенном журнале исследуется, как этот инструмент использовался и мог ли быть улучшен. Экономисты-торговцы впервые использовали зеркальную статистику в 1960-х годах (см. Bhagwati 1964). Обычно предполагается, что данные об импорте будут более надежными. Это основа для расчета импортных пошлин и налогов, поэтому они обычно подвергаются более тщательной проверке со стороны официальных властей. Но некоторые страны вообще не предоставляют свои данные о международной торговле. Было возможно построить оценки их торговых моделей, используя зеркальную статистику для других стран (Anderson & Van Wincoop, 2003; Carrère, 2006). Также существует проблема, заключающаяся в том, что статистика импорта обычно представляется на основе CIF (т.е. включает страхование и транспортные расходы), а статистика экспорта - на условиях FOB (т.е. Free On Board, без учета расходов на страхование и фрахт). Экономисты, занимающиеся торговлей, уже давно используют зеркальный анализ для улучшения оценок затрат на международные перевозки.

Что выявлено при исследовании?

Расхождения выходят за рамки чисто транспортных и логистических затрат.

Расхождения в статистике - неспособность зеркальных отображений точно отражать друг друга - сами по себе не указывают на неправильное выставление счетов или другие формы мошенничества. Существуют обычные причины отсутствия точного соответствия. Экспорт из Албании на календарный или финансовый год 2019 может прибыть в Замбию только в 2020 финансовом году. Или партия меди, первоначально отправленная из Замбии в Албанию, может быть законно перепродана в пути и перенаправлена ​​в Бельгию. Однако расхождения часто настолько велики, что мы можем быть уверены, что происходит что-то еще - и что это, вероятно, незаконно.

Хуммельс и Луговский (2006) изучили торговую статистику 17 790 пар стран. Они обнаружили, что почти в 50% случаев расхождения явно выходили за рамки разумных границ: то есть, когда заявленные цифры подразумевали, что международные транспортные расходы были либо отрицательными, либо превышали 100% стоимости продукта при экспорте. Аналогичные результаты были получены Raballand et al. (2012). Ayadi et al. (2014) продемонстрировали, что стоимость тунисского импорта из Ливии и Алжира в среднем занижалась примерно в 3 раза, а информация, которую они собирали на границах, подтвердила их выводы. Исследования также были проведены Bensassi et al (2017) в Mali и Chalendard et al. (2017) на Мадагаскаре. Практически все исследования делают два вывода:

  • Чем выше уровни тарифов и сложнее структура тарифов, тем больше вероятность появления зеркальных расхождений.

В разных странах большие статистические пробелы обычно ограничиваются менее чем 10 продуктами (из сотен / тысяч продаваемых товаров), но для одного и того же вида продуктов (обычно из-за высоких налогов на карту), таких как продукты питания (растительное масло, сахар, рис), одежда и обувь, промышленные товары (мотоциклы, телефоны), строительные материалы (цемент), топливо, продукция с низкой отпускной ценой за единицу продукции (например, удобрения, из-за риска неправильной классификации) или товары, освобожденные от уплаты пошлин. /НДС.

  • Расхождения связаны с проблемами управления
Исследования, проведенные за последние два десятилетия, показали, что большие расхождения в оценке, выявленные с помощью зеркального анализа, как правило, коррелируют с различными индикаторами плохого управления, включая уклонение от уплаты налогов и сговор. Используя модель гравитационного уравнения и всемирную панель очень подробных данных о торговле с 3,5 миллионами наблюдений, Каррере и Григориу (2014) обнаружили, что расхождения постоянно были выше, когда тарифы - и, следовательно, стимул к их уклонению - были выше; когда было больше прямых иностранных инвестиций (и, следовательно, больше стимулов для незаконного перемещения прибыли); и когда было больше сообщений о коррупции. Rijkers et al. (2017) демонстрируют на основе данных Туниса, что размер несоответствий больше, когда импортер близок к политической власти.

Следовательно, в странах со слабым управлением, относительно высокими тарифами и сложной тарифной структурой весьма вероятно обнаружение статистических расхождений по основным импортируемым товарам с использованием зеркального анализа.

Использование зеркальной статистики для более эффективного таможенного администрирования

Зеркальный анализ относительно прост. Это не требует значительных инвестиций или оборудования, а сотрудники таможни уже привыкли работать со статистическим программным обеспечением или программным обеспечением для управления базами данных (пошаговое руководство см. В Cantens (2015)). Зеркальный анализ использовался для таможенной реформы, в том числе как часть технической помощи таможенным администрациям, например, в Камеруне и Мадагаскаре. Хотя зеркальный анализ не подтверждает неправильного выставления счетов и мошенничества, он дает основания для подозрений. Таким образом, зеркальный анализ должен дополняться другими типами информации и поддерживаться рутинной работой служб таможенных данных, разведки и расследований.

Также важно отметить, что зеркальный анализ не может выполняться в режиме реального времени, потому что есть большие задержки в представлении торговых данных. Автоматический обмен информацией между национальными таможенными организациями при поддержке Всемирной таможенной организации позволил бы сократить эти задержки и сделать рутинный зеркальный анализ более эффективным средством борьбы с мошенничеством. Точно так же он более эффективен в сочетании с другими таможенными реформами, такими как усиление регистрации и мониторинга деятельности отдельных таможенных инспекторов. Таким образом, хотя зеркальная статистика и анализ являются очень полезным инструментом, они должны дополняться другими мерами для более эффективного таможенного и налогового администрирования.

Использованные источники

  1. How can mirror statistics help combat customs fraud in developing countries? The General Data Protection Regulation (GDPR). URL:ictd.ac/blog/mirror-statistics-combat-customs-fraud-developing-countries/

  2. Статистика внешней торговли России. АНАЛИЗ ОНЛАЙН. URL:statimex.ru

Авторизация
Забыли свой пароль?