Роль Всемирной Таможенной Организации. Cборник статей «Реформа в цифрах

Цель данной главы заключается  в том, чтобы показать, что сбор данных и относительно простые методы статистических измерений могут  помочь таможенным службам в развивающихся  странах оценивать риски и, следовательно, эффективно сократить количество проводимых инспекций. Данная глава также показывает, что развитие данных техник поспособствует модернизации таможенных служб. Следуя описанию некоторых этих техник, глава  выделяет, как эти техники были реализованы в Западной Африке и  показывает оценку их использования  в Сенегале. Далее в главе приведен анализ эффектов этих техник на процесс  модернизации.

Система направления деклараций для проведения таможенной инспекции  должна принимать во внимание наиболее важные компоненты торговых сделок: (а) происхождение товаров и торговые каналы, по которым они прошли, (б) товары, которые являются объектами  торговых сделок и (в) операции, проделанные  в процессе сделки. Происхождение  и торговые каналы являются необходимыми, т.к. они могут выявить ненормальные каналы, как это определено знанием  наиболее обычных и постоянных торговых сделок. Вид товаров (который определяет ставку налогового обложения, ограничения, запрещения, количественный контроль и соглашения о специальных тарифах) и таможенная стоимость являются двумя ключевыми факторами в предполагаемом случае мошенничества. В конечном итоге, операции, задействованные в сделке, формируют оставшийся компонент системы. Не смотря на то, что импортер является главной фигурой, вовлеченной в процесс,  в цепочке существуют и другие действующие лица (экспортер, компания по транспортировке грузов, банкир, экспедитор и др.).

Первый подход включает проверку каждой новой операции, которая включает оператора, виды товаров или торговый канал, по которым таможенные органы не имеют информации.

Второй подход, который  такой же радикальный, как и первый, включает проведение систематических  инспекций сделок, основанных на факторах, связанных с определенными характеристиками (например, сделки, со значением, большим, чем х денежных единиц, тот факт, что  оператор не осуществил проверку за последние х недель и т.д.) и на подозрениях в мошенничестве (не подтвержденный случай мошенничества).

В третьем подходе используются результаты проверок документов, формирующих  пакет документов по импорту и  статистический анализ установленных  случаев мошенничества для выведения  информации о риске мошенничества.

Четвертый подход включает чисто выборочный процесс отбора.

Пример Сенегала

При поддержке Западно- Африканского Центра по оказанию региональной технической  помощи в рамках Международного валютного  фонда (West AFRITAC) пять стран в западной Африке в настоящее время развивают  данный тип системы: Бенин, Буркина  Фасо, Кот-д’Ивуар, Мали и Сенегал. Система  была недавно представлена в Бенине и Мали, она же находится на стадии тестирования в Кот-д’Ивуаре и Сенегале. В Буркина Фасо система только была запущена.

На протяжении первой четверти 2012 г. Сенегал объединял двойную систему: автоматизированную систему управления рисками (TAMÉ) и Gaindé, уже существующую систему автоматизированного управления таможенной информацией и торговлей. TAMÉ использует две широкие категории импортеров: зарегистрированных и незарегистрированных. Анализ рисков для зарегистрированных операторов основан на уровне мошенничества по четырем критериям: импортер, страна происхождения, таможенный режим и позиция ГС. Незарегистрированные операторы систематически посылаются для детальной проверки.

 

Ранее Таможенная служба Сенегала применяла систему SIAR (система компьютерного анализа рисков), реализованная частной компанией Cotecna для выбора деклараций для проведения проверки. Координационный комитет SIAR, включающий представителей компании Cotecna и таможенной службы Сенегала, собирается на регулярной основе для приспособления системы к потребностям на местах.

На практике существуют две  системы управления рисками. Первая, «SIAR – Сенегал», основана на анализе данных, полученных от программы проверки импорта (PVI) и определяет, какие импортные грузы должны пройти предотгрузочную проверку. Грузы направляются в один из пяти коридоров для проверки места назначения, зависящей от Акта сверки. Вторая система управления рисками относится к не-PVI импорту, который выполняется системой Gaindé таможенной службы Сенегала, работающей на основе критериев по проведению простых проверок. Таким образом, 70 % импорта обходит  систему SIAR – Сенегал и, следовательно, не проходит анализ риска, проводимый компанией Cotecna.

 

Cotecna   SIAR – Сенегал.

Система SIAR состоит из двух уровней: верхний SIAR и нижний SIAR. Верхний SIAR определяет вид оперативных мер, предпринимаемых компанией Cotecna перед загрузкой товаров. Процесс, зависящий от анализа подачи декларации до импортирования, предписывает импортным товарам пройти через один из трех коридоров:

• Синий коридор. Товары освобождаются от оперативных мер компании Cotecna.
• Зеленый коридор. Необходима проверка документов для тарифной классификации и анализа цены.
• Красный коридор. Фактический досмотр товаров перед погрузкой.

Целью верхнего SIAR является снижение количества фактических предотгрузочных проверок до 10 % от всех импортных сделок. Нижний SIAR определяет вид оперативных мер, предпринимаемых таможенной службой Сенегала по отношению к прибывшим товарам, для которых имеется Акт сверки. Используются пять коридоров:

• Синий коридор. Происходит автоматическая выдача ордера без проведения досмотра, в частности для товаров, которые прошли фактический предотгрузочный досмотр.
• Зеленый коридор. Производится проверка документов.
• Желтый коридор. Производится проверка имущества импортера.
• Оранжевый коридор. Требуется проверка документов и сканирование.
• Красный коридор. Производится фактический досмотр товаров.

Каким образом учитывается риск в системе  Gaindé. Для сделок, которые выходят за пределы подачи декларации до импортирования и, следовательно, не подвергаются анализу рисков в системе SIAR, система Gaindé направляет декларации в один из пяти коридоров, используя только те критерии, которые были определены координационным комитетом SIAR на основе их восприятия риска мошенничества:

• Синий коридор. Данный коридор используется для товаров, принятых со складов.
• Зеленый коридор. Для деклараций на скоропортящиеся продукты, при некоторых отлагательных условиях и для импортеров, к которым применяются специальные договоренности, используется данный коридор.
• Желтый коридор. Через этот коридор проходят большегрузные или опасные товары и личные вещи.
• Оранжевый коридор. Через этот коридор проходят полностью загруженные контейнеры, которые выходят за пределы подачи декларации до импортирования.
• Красный коридор. Данный коридор применяется при запрещающем режиме; для продуктов, подверженных мошенничеству, а также для декларантов, импортеров и стран происхождения, находящихся в черном списке. Он также используется в случаях, когда стоимость товаров выше, чем фиксированная сумма, как это определено каждым таможней.

 

TAMÉ: TAMÉ совмещает четыре взаимосвязанных подхода, описанных выше. Незарегистрированные операторы составляют около 40 % во всех импортных сделках в Сенегале, что привело к тому, что таможенная служба Сенегала разработала двойную систему анализа и управления риска, посредством чего импортеры разделяются на две группы.

Пять существующих коридоров  таможенного оформления сохранены  в новой системе. Версия 1.0 TAMÉ основана на простом совмещении профилей риска по четырем критериям: импортер, страна происхождения, продукт (код ГС) и таможенный режим.

 

Сам по себе анализ рисков обеспечивает  использование мощных рычагов к  общей реформе таможенной службы, в частности из-за того, что требуется  более тесное сотрудничество между  различными службами, ответственными за проведение досмотров и разведку. Сокращение количества первичных проверок даст больше свободного времени инспекторам, которые могут быть мобилизованы для выполнения пост- таможенного  контроля. Развитие такого вида проверок, которые до сегодняшнего момента  практически не существовали, представляет собой важную составляющую любой  программы по проведению реформ.

 

  Предпосылкой использования  системы сбора данных для оценки  риска мошенничества является  разработка надежной базы данных  о таможенных правонарушениях.  Т.к. важным является обеспечение  прослеживание выявленных случаев мошенничества на каждом уровне , компьютеризацию таможенных судебных разбирательств, что предоставляет возможность вести регистрацию он-лайн, и выписывать штрафы в электронном виде. Таможенным службам, которые уже используют данный подход, пришлось полностью пересмотреть все их процедуры ведения судебных процессов перед тем, как перейти на автоматизированную систему, что позволило упростить эти процедуры. Данный процесс привел к обращению внимания на несколько сложных дисфункций. Он также предоставил возможность специалистам по информационным технологиям, статистикам и таможенным инспекторам работать вместе посредством использования точного подхода, способствующему принятию новых технологий.

Анализ рисков необходим  для таможенных служб в развивающихся  странах, где целью является производить  инспекции меньше, но более качественно. Эти службы не так давно пришли к выводу о том, что возможности  от системы сбора данных, благодаря  инициативам инспекционных компаний, которые предлагали использовать результаты инструментов, которые они разработали  для их собственных процедур скрининга. Однако, таможенные органы не были способны к использованию данных инструментов, и теперь они испытывают необходимость  в развитии этой системы внутри своих  организаций. В течение последних  пяти лет пять стран Западной Африки запустили эти проекты при  поддержке Западно -Африканского Центра по оказанию региональной технической  помощи  и Международного валютного  фонда. Каждая служба приняла подход, разработанный специально для каждой из них и в соответствии с их потребностями, в результате был  достигнут значительный прогресс.  В примере с Сенегалом сравнение  результатов системы направления, в которой используется система  сбора данных при анализе рисков, с результатами традиционной системы  скрининга, показывает прогресс, достигнутый  в отношении упрощения торговли. В дополнение, данные эксперименты показывают положительные результаты этих проектов по реформам через их прямое влияние на процедуры и  методы работы, развитие информационной культуры и открытие пути к другим инновационным проектам

 

ГЛАВА 6

 

Зеркальная торговая статистика: Инструмент, способствующий выявлению мошенничества в таможенных органах

 

На  примере Камеруна

Данная глава проводит подробный анализ данных и информации по импорту в Камеруне для выявления  секторов, где вероятность таможенной недооценки (или её завышения) является самой высокой, тем самым обеспечивая  дополнительный инструмент для сотрудников  таможни с целью улучшения  развития политики в области управления рисками и внедрения системы  избирательности грузов. Зеркальная статистика представляет собой  использование  торговой статистики партнеров для  оценки структуры торговли страны X. Широко используясь в международной  экономике в течение нескольких десятилетий, данный метод регулярно  показывает, что высокие налоги действуют  в качестве стимула для повышения  случаев уклонения по уплате пошлин и ошибочной классификации.

Используя зеркальную статистику, определили оказываемое влияние  налоговых ставок на уклонение от уплаты налогов.

Ориентируясь по большей  части на страны Центральной и  Восточной Европы, было  обнаружено, что дифференцированный товар может  быть предметом для большего уклонения  от уплаты пошлин из-за трудностей, связанных  с оценкой их качества и цены.

Торговые экономисты используют зеркальную статистику, чтобы продемонстрировать проблемы надежности торговых данных.

Вот в чем заключается  главное отличие данной главы, она  предназначена для использования  таможенными службами и является инструментом, который поможет таможенным службам Камеруна контролировать практики мошенничества. Сложно найти доказательства уклонения от уплаты пошлин, но зеркальная статистика появляется для оказания помощи в следующих аспектах:

• понимание  самого механизма  мошенничества

• оценка эффективности  таможенного контроля и управления, когда предпринимаются новые  меры по борьбе с мошенничеством (например: разрыв резко снизился, когда был  назначен новый начальник таможенного  управления)

• раскрытие процесса переговоров, проводимых некоторыми таможенными  сотрудниками с импортерами и  спекулянтами

• оценка потерь доходов

• формирование  политической воли независимо от таможенного управления

Данный эксперимент продолжается в Камеруне, но предварительные результаты и выводы могут быть сделаны уже  на данном этапе. Данный инструмент был  рассчитан на два этапа: проведение анализа, используя зеркальную статистику, и затем консультации с таможенными  должностными лицами, ответственными за анализ рисков и оперативными подразделениями  по улучшению сбора доходов и  снижению мошенничества. Данная глава  показывает, насколько может быть полезно использование зеркальной статистики таможенными службами оперативного назначения.

Во-первых, в данной главе  осуществляется сравнение,  стоимости  и веса, (a) экспорта в Камерун сообщаемого в Базу данных статистической комиссии ООН(Комтрейд ООН) и (b) импорта сообщаемого в Таможенную базу данных Камеруна с 2007 по 2010 год. Данный первый шаг осуществил систематическое сравнение и определил крупнейшие расхождения с высоким процентом для мошенничества и влияния доходов. Некоторые расхождения были проигнорированы должностными лицами таможенных органов; другие были известны, но масштабы мошенничества не были известны. Вторым шагом были  исследованы некоторые конкретные потоки товаров с целью раскрытия самой организации мошенничества и предоставления информации, которая позволит улучшить контроль на местах.

Ограничения в отношении  точности зеркальной статистки, касается Вопросов точности данных.

Основные объяснения расхождений  в торговой статистике, также демонстрируют, что если несоответствия выше 20- 30 процентов, что характерно для Камеруна, можно  предположить факт осуществления мошенничества:

Первое объяснение расхождения  это просто ошибка в классификации  товаров.