Заграбването на земи с цел източване на евросубсидии е едно от слабите места на Общата селскостопанска политика (ОСП). Кои мерки и схеми за плащания са най-рискови за измами, се посочва в доклад на Европейската сметна палата.

Гласувайте: Трябва ли да се намали ДДС върху храни и селскостопанска продукция?

Според одиторите заграбването на земи включва измамни практики, като фалшифициране на документи, принуда, използване на политическо влияние или вътрешна информация, манипулиране на процедури или плащане на подкуп. 

Разследванията на Службата на ЕС за борба с измамите (ОЛАФ) и на националните органи установяват, че земеделските площи, които са най-податливи на този вид измамна дейност, са общинските земи или частната земя с неясна собственост. 

Измамниците също така се стремят да придобият земя – законно или не, с цел само да получават директни плащания, без да извършват селскостопанска дейност. Рискът е по-висок за някои пасища и планински райони, където за разплащателните агенции е по-трудно да проверяват, че действително се пашува. 

Областите на разходи с по-сложни правила носят и по-висок риск от злоупотреби – например инвестиционните мерки от ПРСР и част от схемите за подпомагане на конкретни категории бенефициенти. 

В доклада се посочва, че някои заявители не разкриват необходимата информация или изкуствено създават условия за изпълнение на критериите за допустимост. Така те неоснователно се възползват от европейски субсидии. 

Такъв например може да е случаят с подкрепата за малки и средни предприятия, които не оповестяват връзките си с други дружества, или с недопустими бенефициенти, които подават заявления за плащания по схемата за млади земеделски стопани. 

В заключение одиторите препоръчват на ЕК да действа по-активно в борбата с измамите, както и да прави по-добър мониторинг на националните мерки срещу източването на субсидии. 

ЕК следва да дава на държавите членки по-конкретни насоки и да насърчава използването на нови технологии с цел предотвратяване и разкриване на измами, като извличане на данни, машинно самообучение, сателитни снимки и фотоинтерпретация.