Прямой эфир
Ошибка воспроизведения видео. Пожалуйста, обновите ваш браузер.
Лента новостей
Bloomberg узнал об ограничениях для клиентов UniCredit и Intesa в России Финансы, 19:40
«Торос» отчислил трех хоккеистов и отстранил тренера по делу о насилии Спорт, 19:35
Осцилляторы в биржевой торговле: что это, виды и основные сигналы Инвестиции, 19:33
В Белоруссии ограничат пребывание граждан в пограничной полосе с Украиной Политика, 19:32
За рамки стереотипов: гендерные тренды поколения альфа Совместный проект, 19:30
В ВОЗ заявили об отсутствии необходимости в прививке от оспы обезьян Общество, 19:27
«Первый канал» подал в суд на Google Технологии и медиа, 19:27
«Ведомости» узнали об идее Минфина разрешить оплату криптовалютами Финансы, 19:19
Минюст внес в реестр СМИ-иноагентов «Апрельские тезисы» Политика, 19:18
Прокуратура Молдавии обжаловала решение суда о домашнем аресте Додона Политика, 19:17
Капитана «Ромы» признали лучшим игроком Лиги конференций Спорт, 19:09
Goldman Sachs выбрал самые перспективные акции IT-сектора на 2022 год Инвестиции, 19:07
Металлурги начали снижать производство. Почему у них стали падать доходы Pro, 19:03
Польза или вред: как научиться правильному питанию Партнерский проект, 18:59
Бизнес ,  
0 

Власти Москвы решили выявлять «серую» аренду квартир при помощи big data

С помощью анализа больших данных власти Москвы смогут выявлять арендодателей квартир, которые не платят с этого дохода налоги. Рынок «серых» квартир кратно превосходит легальный, но выявлять неплательщиков технически сложно
Фото: Антон Ваганов / ТАСС
Фото: Антон Ваганов / ТАСС

Департамент информационных технологий (ДИТ) Москвы разработал механизм, который позволяет с помощью анализа больших данных (big data) выявлять нелегальную аренду квартир, рассказал РБК руководитель ДИТа Артем Ермолаев в кулуарах Московского урбанистического форума.

«Механизм оттестирован, мы понимаем, как это работает. В определенный момент времени мы используем эти данные, этот механизм, — говорит Ермолаев. — Он не имеет выхода [для внешних пользователей] и конкретного сервиса для жителей. Для себя, для аналитических целей мы это [уже] используем».

Перед тем как механизм заработает в полную силу и с его помощью можно будет определять неплательщиков налогов, потребуется внести изменения в законодательство, говорит Ермолаев. «Это сложная схема, потому что она организационно-нормативно-правовая. Здесь пересечение зон ответственности. Чтобы это работало в обычном режиме, налоговой [службе] в первую очередь [необходимо внести] целый ряд нормативных изменений», — заключил Ермолаев. Другие детали проекта ни он, ни ДИТ не раскрывают.

Интерес к выявлению недополученных налогов с помощью анализа больших данных ДИТ проявляет минимум год. Сам Ермолаев еще на прошлогоднем Московском урбанистическом форуме на круглом столе «Data-driven cities: как данные меняют наше представление о городе» упоминал о том, что работа над такой системой ведется. Тогда он уточнял, что предполагается анализировать крупнейшие интернет-ресурсы, на которых предлагаются квартиры в аренду, и сопоставлять эти данные со статистикой об уплате налогов. После такого анализа данные о тех квартирах, которые, возможно, нелегально сдаются в аренду, планировалось передавать в налоговую службу для проверки.

Источник РБК в московских налоговых органах подтвердил РБК, что такой проект действительно существует, но не уточнил его статус. В департаменте финансов Москвы запрос РБК был перенаправлен в столичный департамент экономической политики и развития, в котором на момент публикации комментарии не предоставили.

Большой серый

Объем ежегодного арендного предложения квартир в Москве составляет 200–300 тыс. объектов, приводит оценку директор компании «Миэль-Аренда» Мария Жукова, добавляя, что сказать точно, сколько из них нашли арендаторов, нельзя. ​На «Яндекс.Недвижимость» за июнь, который считается низким сезоном, с сервиса «ушло» — то есть, предположительно, было сдано — 7,5 тыс. квартир на общую сумму 405 млн руб. месячной аренды, рассказали РБК в пресс-службе сервиса. То есть при минимальном объеме спроса в Москве в год может сдаваться 90 тыс. квартир.

Pro
Фото: David McNew / Getty Images Набор разморожен. Как сейчас крупные компании нанимают ИТ-специалистов
Pro x The Economist
Фото: Justin Setterfield / Getty Images Почему англоязычные страны больше страдают от инфляции — The Economist
Pro
Фото: Shutterstock Telegram все ближе к мечте о супераппе. Чего еще в нем не хватает бизнесу
Pro
Фото: Anton Vaganov / Reuters Экономика РФ не рухнула после санкций. Как это объясняют зарубежные СМИ
Pro
Кастовость, стартапы, осторожность — что нужно знать о бизнесе в Индии
Pro
Аналитики оценили, как долго доллар может торговаться по 60 руб.
Pro
Фото: Kai Schwoerer / Getty Images Доллар по 180: зарубежные аналитики — о реальном курсе рубля
Pro x The Economist
Фото: Ritesh Shukla / Getty Images Китай сдает позиции. Станет ли Индия новым локомотивом мировой экономики

Согласно последним доступным публичным данным департамента экономической политики и развития Москвы, по итогам девяти месяцев 2017 года легально в аренду было сдано 27,32 тыс. квартир. Налоги платят владельцы 25,418 тыс. квартир, остальные купили патенты, рассказывал тогда «Ведомостям» руководитель департамента Владимир Ефимов. По его словам, с 2012 года число горожан, сдающих свою квартиру легально, увеличилось на 68%. Согласно приводимым им тогда данным, в 2016 году сумма заявленного к уплате налога составила 1,116 млрд руб., за девять месяцев 2017 года — 1,28 млрд руб. «Тем не менее главная цель — не пополнение бюджета, а легализация рынка аренды жилья и наведение порядка в жилом секторе», — уточнял он.

Большинство тех, кто легально сдает квартиры в Москве, выбирают способ уплаты налога на доходы физических лиц. Но в управлении Федеральной налоговой службы по Москве РБК сообщили, что не ведут статистику того, какой объем из уплаченных налогов приходится на доходы от аренды квартир. Всего на 1 июля 2018 года в Москве подали декларации по налогу на доходы физлиц 26,8 тыс. человек, что на 24% больше, чем годом ранее. Но общая сумма налога уменьшилась на 4%, составив 852 млн руб. Растет и количество патентов, дающих право сдавать в аренду жилые и нежилые помещения: по данным ФНС на начало 2017 года, такие патенты были у 6,1 тыс. москвичей, в начале 2018 года — у 7,4 тыс. На момент публикации в департаменте экономической политики и развития не смогли актуализировать данные по количеству отчитавшихся легальных собственников квартир.

Выданные данные

Крупнейшие онлайн-сервисы объявлений для поиска квартир в аренду: «Авито. Недвижимость» (сайты «Авито» и «Домофонд» — по их собственной оценке, через них проводится 62% от всех арендных сделок в России), ЦИАН, «Юла» (проект Mail.ru Group), «Яндекс.Недвижимость».

В пресс-службе «Яндекса» рассказали, что с сервисом «Яндекс.Недвижимость» проект ДИТ не обсуждался, и подчеркнули, что «получить доступ к базам данных компании без ее ведома невозможно». В «Авито» также утверждают, что не знакомы с проектом департамента. «Но только на основании данных, указанных в объявлениях, делать выводы о том, что квартира сдана, было бы некорректно», — рассуждают в пресс-службе сервиса, добавляя, что разместить объявление может как собственник, так и его родственник или риелтор. В ЦИАН отказались от комментариев. В «Юле» не ответили на вопросы о проекте ДИТа.

Дата-директор Weborama Russia и вице-президент некоммерческого партнерства содействия развитию интерактивной рекламы IAB Russia Дмитрий Егоров пояснил РБК, что технически решить задачу, поставленную ДИТом, не так сложно. «Можно вытащить базу квартир и номера людей, которые их сдают. Единственный момент, на практике, как правило, в объявлении не указывают точный адрес объекта сдачи (номер квартиры, этаж и т.д.), а также зачастую квартиры сдают не собственники, а риелторы. Именно эти факты и затруднят связь объекта сдачи с собственником для последующего взыскания налогов», — пояснил он. Сделать это, по словам Егорова, можно или через договоренности с порталами, или начав копить «историческую базу». «Скажем, сегодня они (ДИТ. — РБК) принимают решение о начале реализации проекта и начинают накапливать базу, а после у них будет база неактивных объявлений, по которым можно проводить проверку», — заключил он.

С тем, чтобы получить данные об арендодателях, проблем не будет, так как объявления с номерами телефонов находятся в открытом доступе, считает коммерческий директор AmberData Виктор Митюнин. «Если пользователь дал ДИТу (или третьему сервису) разрешение на работу с его данными, то ДИТ, в теории, легко сможет собрать картину персональных данных, но вот найти ИНН по ФИО или номеру телефона будет сложно, а без этого не сопоставить эти данные. Но даже если каким-то образом ДИТ получит доступ к базе ИНН, то все равно остается важная проблема: более чем в 60% случаев на сайтах по аренде квартир указывают, например, виртуальный номер», — рассуждает Митюнин.

«Действующее законодательство не содержит прямого запрета на анализ общедоступных больших данных», — отмечает советник юридической фирмы Bryan Cave Leighton Paisner Russia Евгений Орешин. По его словам, сейчас как раз обсуждается вопрос о том, какие правила игры установить и не разрешить ли анализ больших данных компаниям. «Многие их уже успешно используют. Просто в данном случае полученные результаты анализа затруднительно использовать как официальные доказательства фактической аренды квартиры и неуплаты налога», — добавил он.

Адвокат Московского центрального филиала Московской областной коллегии адвокатов Любовь Киселева отмечает, что информация на сайтах об аренде квартир говорит лишь о намерении собственников сдать их в аренду, нужно еще доказать, что это намерение было реализовано, а договор аренды заключен. Она поясняет, что налоговая может запросить выписки с банковской карты и опросить собственников и арендаторов, но доказать коммерческий характер отношений все равно будет сложно, особенно если расчеты происходили наличными. «Выявить потенциальных уклонистов от налогов можно и по-другому: например, «пройтись» по тем, у кого в собственности находится более одной квартиры», — предполагает старший юрист BGP Litigation Денис Савин.

Авторы
Теги
Магазин исследований Аналитика по теме "Недвижимость"