Эффективное планирование расходов на предоставление мер социальной поддержки как фактор обеспечения экономической безопасности личности (на примере Свердловской области)

Размещено на http://www.allbest.ru/

Эффективное планирование расходов на предоставление мер социальной поддержки как фактор обеспечения экономической безопасности личности (на примере Свердловской области)

Шундрина Е.П., Радковская Е.В.

В настоящее время все острее стоит вопрос рационального использования бюджетных средств. С одной стороны во главу угла ставится эффективное планирование расходов бюджета, с другой стороны обеспечение предоставления мер социальной поддержки населению своевременно и в полном объеме, так как получателями социальных выплат являются самые уязвимые слои населения. Выполнение данных условий возможно только при условии повышения качества прогнозирования необходимых расходов.

Моделирование является эффективным приемом познания сущности изучаемых явлений. Выступая в качестве основного инструмента финансового анализа, оно дает возможность получить четкое представление об исследуемом объекте, охарактеризовать и количественно описать его внутреннюю структуру и внешние связи, а так же оно активно используется на практике для прогнозирования социально-эконмического развития территории. Содержание метода моделирования заключается в конструировании модели на основе предварительного изучения объекта и выделения его существенных характеристик, а так же в экспериментальном или теоретическом анализе модели, сопоставлении результатов с данными об объекте и корректировка модели.

Ключевые слова: эффективное планирование расходов бюджета, регрессивные модели

Evaluation of economic security of the person in the Sverdlovsk region. Shundrina E.P., Radkovskaya E.V.

Now everything costs a question of rational use of budgetary funds more sharply. On the one hand effective planning of expenses of the budget, on the other hand ensuring granting measures of social support to the population in due time and in full as recipients of social payments are the most vulnerable segments of the population is regarded as of paramount importance. Performance of these conditions possibly only on condition of improvement of quality of forecasting of necessary expenses.

Modeling is effective reception of knowledge of essence of the studied phenomena. Acting as the main tool of the financial analysis, it gives the chance to gain a clear idea of the studied object, to characterize and quantitatively to describe its internal structure and external relations, and also it is actively used in practice for forecasting of social and economic development of the territory. The maintenance of a method of modeling consists in designing of model on the basis of preliminary studying of object and allocation of its essential characteristics, and also in the experimental or theoretical analysis of model, comparison of results to data on object and correction of model.

Key words: effective planning of expenses of the budget, regressive models

В настоящее время все острее стоит вопрос рационального использования бюджетных средств. С одной стороны во главу угла ставится эффективное планирование расходов бюджета, с другой стороны обеспечение предоставления мер социальной поддержки населению своевременно и в полном объеме, так как получателями социальных выплат являются самые уязвимые слои населения. Выполнение данных условий возможно только при условии повышения качества прогнозирования необходимых расходов.

Планирование расходов областного бюджета в Свердловской области осуществляется в соответствии Методикой планирования бюджетных ассигнований областного бюджета на очередной финансовый год и плановый период, утвержденной приказом Министерства финансов Свердловской области от 2.07.2014г. №330 «О внесении изменений в порядок и методику планировании бюджетных ассигнований областного бюджета на очередной финансовый год и плановый период, утвержденные приказом Министерства финансов свердловской области от 25.05.2011 № 202». Указанная Методика планирования бюджетных ассигнований областного бюджета на очередной финансовый год и плановый период (далее - Методика) разработана в соответствии с требованиями Бюджетного кодекса Российской Федерации и пунктом 4 статьи 9 Областного закона от 25 ноября 1994 года №8-ОЗ «О бюджетном процессе в Свердловской области».

Данная Методика применяется при планировании бюджетных ассигнований на исполнение действующих и принимаемых расходных обязательств Свердловской области на стадии формирования проекта областного бюджета на очередной финансовый год и плановый период.

Главные распорядители бюджетных средств ежегодно представляют в Министерство финансов Свердловской области исходные данные, используемые для расчета объемов бюджетных ассигнований и обоснование бюджетных ассигнований на следующий финансовый год и плановый период.

Министерство социальной политики Свердловской (далее Министерство) области является основным органом исполнительной власти, реализующим социальную политику на территории области. Более 75 % или 32 млрд. рублей расходов Министерства, как главного распорядителя средств областного бюджета, составляют расходы на предоставление мер социальной поддержки населения.

В 2015 году в Свердловской области реализуются более 50 законов социальной направленности и постановлений социальной направленности. В соответствии с ними выплачиваются порядка 140 видов социальных пособий и компенсаций. Ежегодно более 2,1 млн. человек граждан проживающих на территории Свердловской области получаю социальные пособия и компенсации. В их число входят самые слабо защищенные слои населения - инвалиды, дети-инвалиды, ветераны, ветераны ВОВ, труженики тыла, реабилитированные граждане и граждане, пострадавшие от политических репрессий, дети-сироты и дети, оставшиеся без попечения родителей, многодетные семьи, граждане и семьи, имеющие доход ниже прожиточного минимума, включая детей, проживающих в данных семьях.

Основной задачей Министерства является предоставление мер социальной поддержки своевременно и в полном объеме. Для обеспечения исполнения вышеуказанной задачи необходимо ежегодно предусматривать в областном бюджете необходимый объем средств. В тоже время предусмотренный объем средств на очередной финансовый год не должен превышать необходимую для выплаты пособий и компенсаций потребность, так как данные расходы в соответствии с Бюджетным Кодексом являются расходами по публичным нормативным обязательствам и не могут быть перераспределены в течение года на другие цели. Следовательно, излишне запланированные средства на конец года останутся не использованными при предельно допустимом дефиците бюджета.

Планирование бюджетных ассигнований на социальное обеспечение населения рассчитывается Министерством по каждому виду обязательств осуществляется в зависимости от вида бюджетных ассигнований одним из следующих методов [4]:

1) на исполнение публичных обязательств в виде бюджетных ассигнований на предоставление социальных выплат гражданам либо на приобретение товаров, работ, услуг в пользу граждан для обеспечения их нужд в целях реализации мер социальной поддержки населения:

? нормативным методом путем умножения

планируемого норматива на прогнозируемую численность физических лиц, являющихся получателями выплат;

? нормативным методом с применением условного расчетного норматива по формуле:

БАпо(i) = (БА(i-1) / Ч(i-1)) x Ч(i), где

БАпо(i) - бюджетные ассигнования на исполнение публичного обязательства в i-ом году;

БА(i-1) - бюджетные ассигнования на исполнение публичного обязательства в году, предшествующем i-му году;

Ч(i-1) - прогнозируемая численность получателей социального обеспечения в году, предшествующем i-му году;

Ч(i) - прогнозируемая численность получателей социального обеспечения в i-ом году;

БА(i-1) / Ч(i-1) - условный расчетный норматив в i-ом году;

i - соответствующий финансовый год;

2) на исполнение публичных нормативных обязательств в виде пенсий, пособий, компенсаций и других социальных выплат, а также осуществления мер социальной поддержки населения нормативным методом путем умножения планируемого норматива на прогнозируемую численность физических лиц, являющихся получателями выплат.

При всех методах планирования учитывается такой показатель как прогнозируемая численность получателей социального обеспечения. На данный показатель влияют множество различных факторов, которые зависят от категории получателей. Это может быть доходы населения, величина прожиточного минимума, численность постоянного населения на территории области, численность детского населения на территории области, рождаемость, рождение третьего и последующего ребенка, количество многодетных семей, число детей в многодетных семьях и другие.

Учитывая значительную долю расходов на предоставление мер социальной поддержки в общем объеме расходов областного бюджета и крайне низкую наполняемость бюджета Свердловской области, необходимо обеспечить более эффективное планирование расходов областного бюджета в целях рационального использования средств областного бюджета, что крайне актуально в сложившейся финансовой ситуации, т.к. дефицит бюджета Свердловской области в 2015 году достиг предельно допустимое значение.

Уделяя первостепенное значение объективной и точной оценке показателей, учитываемых при формировании проекта бюджета на очередной финансовый год, можно обеспечить более качественное планирование расходов бюджета, и как следствие своевременно предоставлять выплаты слабозащищенным слоям населения и минимизировать остатки бюджетных ассигнований на конец отчетного периода.

В настоящее время моделирование является эффективным приемом познания сущности изучаемых явлений. Выступая в качестве основного инструмента финансового анализа, оно дает возможность получить четкое представление об исследуемом объекте, охарактеризовать и количественно описать его внутреннюю структуру и внешние связи, а так же оно активно используется на практике для прогнозирования социально-эконмического развития территории. Содержание метода моделирования заключается в конструировании модели на основе предварительного изучения объекта и выделения его существенных характеристик, а так же в экспериментальном или теоретическом анализе модели, сопоставлении результатов с данными об объекте и корректировка модели.

Исследуя влияние различных факторов на численность получателей мер социальной поддержки в отчетных периодах, можно более точно прогнозировать численность получателей социальных пособий и компенсаций на следующий финансовый год и плановые периоды.

Рассмотрим возможность применения моделей множественной регрессии на примере прогнозирования численности получателей для планирования расходов областного бюджета на предоставление ежемесячного детского пособия.

В соответствии с данным законом пособие назначается и выплачивается на ребенка, не достигшего возраста 16 лет, либо на ребенка в возрасте от 16 до 18 лет, обучающегося в образовательной организации общего образования в семьях со среднедушевым доходом ниже прожиточного минимума [3].

Разработку множественной регрессионной модели как инструмента планирования расходов областного бюджета на предоставление мер социальной поддержки в соответствии с федеральными и областными законами и постановлениями социальной направленности необходимо проводить в несколько этапов.

Первым этапом является сбор данных, которые легли в основу анализа и прогнозирования численности получателей детских пособий.

В качестве информационного источника выступили данные отчетов Министерства социальной политики Свердловской области, официальные данные статистических наблюдений Управления федеральной государственной статистики по Свердловской области, а также прогнозы социально-экономического развития области. Исходные данные брались за период с 2006 по 2014 годы.

Второй этап заключается в отборе зависимых и независимых показателей. Известно, что данного рода факторов, влияющих на численность получателей детских пособий, насчитывается достаточно много, поэтому нужно отобрать для регрессионного анализа наиболее информативные. В результате наиболее информативными было признано 9 показателей:

1. Численность детей, получающих пособие как малоимущие, тыс. человек;

2. Численность постоянного населения в Свердловской области, тыс. человек;

3. Численность детей в Свердловской области, тыс. человек;

4. Численность населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума, тыс. человек;

5. Доля населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума в Свердловской области, %;

6. Количество многодетных семей, тысяч;

7. Число детей воспитывающихся в многодетных семьях, тыс. человек;

8. Доля детей в многодетных семьях от общего количества детей в Свердловской области, %;

9. Среднегодовая величина прожиточного минимума на детей по Свердловской области, рублей.

Третий этап. В процессе моделирования необходимо исключить показатели, которые имеют не значительное влияние. При этом уменьшен объем выборки.

Из списка всех возможных входных переменных выбраны те, которые имеют наибольшую корреляцию с Y (Численность детей, получающих пособие как малоимущие, тыс. человек), после чего модель проверена на значимость при помощи F-критерия.

1. Численность постоянного населения в Свердловской области, тыс. человек- 0,76;

2. Доля детей в многодетных семьях от общего количества детей в Свердловской области, % - 0,58;

3. Среднегодовая величина прожиточного минимума на детей по Свердловской области, рублей - 0,74.

В Microsoft Excel, используя программу анализа данных стандартного Пакета анализа, проанализируем достоверность выбранных коэффициентов (параметров). Для этого необходимо сравнить Р-Значения каждого из коэффициентов с пороговым 5% значением. Из выведенных результатов (Таблица 3) видно, Р-Значение имеет следующие величины:

1. Y -пересечение - 0,351;

2. Численность постоянного населения в СО - 0,423;

3. Среднегодовой величиной прожиточного минимума на детей по СО - 0,048;

4. Долей детей в многодетных семьях от общего количества детей по СО - 0,066.

По результатам было отобрано 2 показателя, имеющих значительное влияние на численность получателей детских пособий и принявших участие в расчетах:

1. Доля детей в многодетных семьях от общего количества детей в Свердловской области, %;

2. Среднегодовая величина прожиточного минимума на детей по Свердловской области, рублей.

Четвертый этап. После того, как был определен состав выборки, можно приступить к процессу разработки регрессионной модели для прогнозирования численности получателей детских пособий.

Для получения численного решения в Microsoft Excel использована программа анализа данных стандартного Пакета анализа.

планирование расходы бюджетный

Исходные данные за 2006-2014 годы

Выполнив анализ коэффициентов, можно записать полученную регрессионную модель:

Проведем анализ качества регрессионной модели.

Проанализируем достоверность коэффициентов (параметров) построенной модели. Для этого необходимо сравнить Р-Значения каждого из коэффициентов с пороговым 5% значением. Как видно из выведенных результатов (Таблица 3), достоверными (значимыми) константу и коэффициенты перед Среднегодовой величиной прожиточного минимума на детей по СО и Долей детей в многодетных семьях от общего количества детей по СО, их Р-Значения меньше 5%.

Далее анализируем тесноту связи между показателями построенной модели.

Коэффициент корреляции (Множественный R, Таблица1) принимает значение 0,91 (больше значения 0,7), что позволяет сделать вывод о тесной линейной связи между показателями. При этом доля объясненной дисперсии (объясненного разброса данных) составила 0,83 (R-квадрат, Таблица 1), т.е. 83% анализируемых данных попадают под описание модели. Величина уточненного коэффициента детерминации (Нормированный R-квадрат Таблица 1) равна 0,78, следовательно, 78% разброса данных объяснено включенными в модель факторами. Другими словами изменение численности детей, получающих пособие как малоимущие на 78% объясняется изменением среднегодовой величиной прожиточного минимума на детей по СО и долей детей в многодетных семьях от общего количества детей по СО.

Достаточно высокие значения коэффициента корреляции (а, соответственно, и коэффициента детерминации), подтверждающие качество регрессионной модели, еще не является основанием использовать модель для практических рекомендаций, поскольку необходимо убедится в достоверности тесноты связи.

Проверка достаточности наблюдений предполагает сравнение величины Значимость F с пороговым 5% значением. Как видно из таблицы 2, Значимость F равна нулю, что позволяет сделать вывод о достоверности коэффициентов корреляции и детерминации и достаточности выборки.

Анализ построенной модели нельзя считать полным, пока не проверено наличие статистических выбросов, т.е. наблюдений, стандартный остаток которых по модулю больше 2.

В таблице 4 приведен результат регрессивного анализа, который показывает, что ни одно из 9 наблюдений не является статистическим выбросом, который необходимо удалить.

Подводя итоги, следует отметить, что три основных признака, характеризующие качество модели:

1. Множественный R (0,91) больше значения 0,7;

2. Значимость F (0) меньше 0,05 или 5%;

3. Все показатели Р-Значения (0, 0,01, 0,02) меньше 0,05 или 5%.

Из чего следует вывод: модель является качественной и может быть использована для планирования расходов областного бюджета.

В целях проверки возможности применения использование моделей множественной регрессии для достоверного прогнозирования на практике проведем эксперимент.

На основе исходных данных для анализа за 2006-2013 годы рассчитаем прогноз численности на 2014 год. Для получения численного решения в Microsoft Excel использована программа анализа данных стандартного Пакета анализа. По результатам анализа записана полученная регрессионная модель:

Прогноз численности получателей рассчитанной с использованием модели множественной регрессии: 272,58299-0,0279197788,25+1234,54430,156=247,73

Согласно отчетным данным за 2014 год численность детей, которым назначено пособие, составляет 247,74 тыс. человек. Погрешность составляет 0,01 тыс. человек, что свидетельствует о высокой степени достоверности прогнозирования указанным методом.

Следовательно, применение моделей множественной регрессии для прогноза численности получателей пособий при планировании расходов областного бюджета на очередной год является целесообразным.

Литература

1. Бюджетный кодекс Российской Федерации [Текст] - Доступ из справочно-правовой системы «Консультант Плюс»

2. О бюджетном процессе в Свердловской области [Текст]: Областной закон от 25 ноября 1994 года №8-ОЗ - Доступ из справочно-правовой системы «Консультант Плюс»

3. О ежемесячном пособии на ребенка [Текст]: Закон Свердловской области от 14.12.2004 г. № 204-ОЗ - Доступ из справочно-правовой системы «Консультант Плюс»

4. О внесении изменений в порядок и методику планировании бюджетных ассигнований областного бюджета на очередной финансовый год и плановый период, утвержденные приказом Министерства финансов свердловской области от 25.05.2011 № 202 [Текст]: Приказ Министерства финансов Свердловской области от 2.07.2014г. №330 - Доступ из справочно-правовой системы «Консультант Плюс»

5. Калинина В.Н., Соловьев В.И. Компьютерный практикум по прикладной статистике и основам эконометрики. - М.: Вега-Инфо, 2010

6. Кочкина Е.М., Радковская Е.В. Эконометрика: учебное пособие. - Екатеринбург: Изд-во УрГЭУ, 2013.

Размещено на Allbest.ru