Анализ эффективности реализации региональных целевых программ в сфере туризма
Основные принципы и методы оценки эффективности целевых программ. Региональные целевые программы Российской Федерации в туристической сфере. Влияние кризиса 2008 года на показатели туристской отрасли. Анализ динамики показателей развития туризма.
| Рубрика | Спорт и туризм |
| Вид | диссертация |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 02.04.2016 |
| Размер файла | 336,4 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
- СОДЕРЖАНИЕ
- туризм целевой российский
- Введение
- Глава 1. Основные принципы и методы оценки эффективности целевых программ
- 1.1 Региональные целевые программы РФ в туристической сфере
- 1.2 Подходы к определению эффективности региональных целевых программ
- 1.3 Зарубежные методы и подходы к оценке эффективности целевых программ
- Глава 2. Анализ эффективности региональных программ рф в области туризма
- 2.1 Влияние региональных программ развития туризма 2004-2006 гг. на эффективность (предкризисный период)
- 2.2 Влияние региональных программ развития туризма 2006-2009 гг. на эффективность (кризисный период)
- 2.3 Влияние кризиса 2008 года на показатели туристской отрасли
- 2.4 Анализ динамики показателей развития туризма
- Заключение
- Список литературы
- ВВЕДЕНИЕ
- Туристическая отрасль в России и за рубежом, без сомнения, является одной из наиболее доходных и стремительно развивающихся.
- Туристическая индустрия взаимодействует, пожалуй, со всеми экономическими отраслями, обеспечивая работой тысячи людей. К туристической отрасли относятся: гостиницы и аналогичные средства размещения, транспорт, рестораны и другие объекты питания, развлекательные и спортивные учреждения, туристические фирмы и операторы, экскурсионные бюро и прочее.
- Развивать туристическую отрасль необходимо в каждой стране, что объясняется наличием нескольких причин. Прежде всего, стабильное развитие регионального туризма позволяет государству получить ряд экономических выгод - увеличить валовой региональный продукт (ВРП) и размер налоговых поступлений, сократить уровень безработицы, привлечь инвестиции, простимулировать развитие небольших городов. Кроме того, результатом развития туризма является повышение уровня жизни населения, сохранение традиций, достопримечательностей, исторического наследия и даже решение экологических проблем регионов.
- Но для того чтобы всё это стало возможным, должны разрабатываться долгосрочные стратегии развития туризма и реализовываться региональные целевые программы (РЦП). Последние призваны учитывать специфику региона, его слабые и сильные стороны, а также - угрозы и возможности.
- Что касается мировой практики, то следует отметить, что программно-целевой метод планирования активно применяется в развитых странах, таких как Великобритания, Германия, Япония, США, Франция и других. При этом особое внимание уделяется оценке эффективности государственных целевых программ - создаются специальные органы, контролирующие выполнение программ, формируется законодательная база, проводятся регулярные мониторинги.
- Актуальность данного исследования объясняется тем, что на данный момент в Российской Федерации не существует единой методики по оценке эффективности региональных целевых программ. Конечно, существуют различные подходы, позволяющие оценить результативность государственных программ, а также степень достижения основных целей. Однако не стоит забывать, что регионы России очень разнообразны как в культурно-социальном, так и в экономическом отношении, поэтому применение унифицированного подхода для оценки РЦП невозможно. Между тем, далеко не все региональные целевые программы можно считать эффективными, что обуславливает необходимость оценки результатов программно-целевого планирования. В таком случае, интересно проанализировать, действительно ли наличие региональных целевых программ в нашей стране способствует развитию отрасли и дает некую отдачу.
- Проблему оценки эффективности целевых программ в своих трудах рассматривали как отечественные (О.Е. Янин, А.А. Беленчук, А.М. Колесникова, Б.А. Минина, В.В. Шлыков, О.С. Минченко и другие), так и зарубежные авторы (Дж. Гилмор, Э. Аскот, Г. Кэмпбела, Н. Азума, П. Бартли и другие). Однако недостаточно детально изученным является вопрос формирования методики оценки эффективности реализации РЦП в современных условиях. Это и обуславливает интерес и актуальность данного исследования.
- Целью данного исследования является анализ эффективности реализации региональных целевых программ в сфере туризма.
- Для достижения этой цели необходимо было решить ряд задач:
- 1) проанализировать и систематизировать существующие подходы к оценке эффективности государственных (в частности - региональных) целевых программ;
- 2) провести сравнительный анализ отечественных и зарубежных методик оценки эффективности государственных целевых программ;
- 3) построить эконометрическую модель, предварительно выдвинув гипотезу о том, что наличие в регионе целевой программы в сфере туризма обуславливает динамичное развитие отрасли и всего региона после реализации программы;
- 4) обобщить полученные результаты и предложить соответствующие рекомендации.
- Объектом исследования являются региональные целевые программы регионов России (2004-2006 гг.). Предметом данного исследования выступает результат воздействия этих программ на экономические показатели регионов.
- Информационной базой исследования были данные о наличии региональных программ развития туризма за 2004-2006 год по всем регионам РФ, за исключением тех, статистическая информация о которых представлена на сайте государственной статистики не в полной мере. Анализу будут подвергнуты данные за 2007 год, взятые с сайта государственной статистики. В частности, были выбраны следующие факторы: количество турфирм в регионе в единицах (number), количество гостиниц и аналогичных средств размещения в единицах (hotel), среднедушевые денежные доходы населения в рублях (income), число мероприятий в парках культуры и отдыха Минкультуры России в единицах (meropr), количество театров Минкультуры России в единицах (teatr), численность работников в учреждениях культурно-досугового типа Минкультуры России (Q) [27].
- Практическая значимость полученных результатов обуславливается возможностью учитывать их при разработке методологии оценки эффективности региональных программ. Также, выводы, сделанные в исследовании, призваны обратить внимание на то, что некоторые программы реализовываются неэффективно, и в связи с этим туристическая отрасль развивается не динамично.
- Глава 1. ОСНОВНЫЕ ПРИНЦИПЫ И МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЦЕЛЕВЫХ ПРОГРАММ
- 1.1 Региональные целевые программы РФ в туристической сфере
Туризм - одна из наиболее перспективных отраслей мировой экономики, потенциал которой в России используется в недостаточной степени. При этом практически все российские регионы обладают определенной туристической привлекательностью и потенциалом для развития туристической инфраструктуры. Развивая туристическую отрасль в регионах, можно стимулировать их экономический рост в целом, сокращать количество миграций в более развитые центры, привлекать инвестиции, повышать уровень жизни населения.
Таким образом, формирование эффективной политики отдельного региона - это стратегически важный момент для всей страны в целом, в особенности, когда мы говорим о такой сфере как туризм. Региональная политика государства нацелена на обеспечение комплексного сбалансированного развития всех его регионов, как в экономическом и политическом, так и в социально-культурном отношении. Для такой большой страны как Россия, с ее разнообразными во всех отношениях регионами, особенно актуально ведение продуманной региональной политики, учитывающей специфику каждого региона.
Региональные программы развития туризма (в прочем, как и любой другой сферы) ориентированы на определение основных направлений развития отрасли, а также на постановку и воплощение поставленных в программе задач и целей.
Целевые программы включают в себя, как правило, несколько разделов, один из которых посвящается оценке эффективности предлагаемого проекта, с помощью конкретной методики. Такая методика содержит описание качественных и количественных показателей, оценка которых и позволяет судить об успешности реализации программы.
Однако не все составители программы включают такой раздел как «Оценка эффективности целевой программы». Более того, на сегодняшний момент не существует конкретной методики, применимой для оценивания эффективности государственных программ различных уровней (федеральный, муниципальный, региональный). В связи с этим чаще всего для оценки эффективности той или иной целевой программы анализируют объем выполненных работ, который могут отражать несколько количественных факторов. Такой подход нельзя назвать дальновидным, ведь он не позволяет сделать аргументированный вывод по поводу того, насколько успешно (в полной мере) была реализована программа, исходя из поставленных целей. Кроме того, в таком случае не представляется возможным оценить качество самой программы - ее разработки, ее целей, степень их достижения и прочее.
Также, следует отметить, что когда мы говорим о программах, отдача от которых ожидается не сразу, а по истечении какого-то времени, оценка эффективности по стандартным формулам из методик не отражает реальный результат. Ведь, оценивая эффективность по формулам, ориентированным только на точечную оценку полученного соотношения затрат и результатов на конкретный год, мы не можем увидеть динамику показателей в отрасли. Хотя, гораздо важнее как раз оценить, какую отдачу, какой толчок получила или не получила отрасль в результате реализации конкретной целевой программы. Это можно выяснить, проанализировав, как стала развиваться отрасль после реализации конкретной целевой программы, как изменились темпы роста отрасли и прочее.
О том, что же считать в таком случае эффективностью региональной целевой программы и как ее оценить, и будет идти речь в данном исследовании.
Прежде всего, целесообразно дать определение понятия «эффективность» (в контексте заявленной темы). Исходя из методики оценки эффективности государственных программ, можно сделать вывод, что под «эффективностью» подразумевают оправданность использования государственных ресурсов [25]. В целом понятие «эффективность» включает в себя все положительные результаты, полученные после реализации государственной программы в регионе. Эффективность в узком смысле представляет собой соотношение понесённых затрат к полученным результатам.
Оценка эффективности региональных целевых программ необходима с целью оптимизации соотношения затрат на реализацию и результатов, а также для обеспечения принципов бюджетной системы Российской Федерации: эффективности и экономности использования бюджетных средств, гласности, достоверности бюджета, адресности и целевого характера бюджетных средств.
Кроме того, целесообразно оценивать эффективность государственных программ еще на начальной стадии при обосновании заявок на расходование бюджетных средств региона. Основываясь на показателе прогнозируемой эффективности программы, вырабатывается оптимальная структура бюджетных расходов на реализацию государственной социально-экономической политики. Между тем, критерии оценки эффективности региональных целевых программ дают основание для принятия управленческих решений, в частности - для рациональной реализации программ и эффективного управления имеющимися ресурсами.
Важным аспектом, также, является необходимость обеспечения репрезентативности результатов государственных программ для населения, что отражает обоснованность использования средств налогоплательщиков.
Целесообразной оценку эффективности региональных программ можно считать лишь в том случае, если будет применяться системный подход: все используемые показатели ожидаемой эффективности должны быть достоверными и проверяемыми, должны четко определяться приоритеты расходования бюджетных средств, необходимо проведение мониторинга соотношения «цели-результаты». Всё это необходимо для того, чтобы полученные оценки эффективности государственной программы не носили сугубо декларативный характер. Таким образом, применение системного подхода невозможно без наличия органов государственного управления, отвечающих за исполнение конкретной программы на различных этапах ее реализации.
Однако даже применение системного подхода не позволяет дать абсолютно точный ответ относительно эффективности региональной целевой программы. Безусловно, при реализации различных государственных программ появляется ряд косвенных результатов, анализировать которые в полной мере нецелесообразно, ведь затраты на этот анализ довольно велики в сравнении с пользой и необходимостью этой информации.
Можно получить достоверную оценку эффективности региональной целевой программы, если эта программа призвана выполнить простую задачу за короткий срок, строго следуя программным заданиям, и участниками программы являются государственные организации. Однако чаще всего региональные целевые программы не носят точечный характер, а напротив нацелены на реализацию довольно масштабных мероприятий. К такого рода программам можно отнести фундаментальные исследования, социальные мероприятия, нацеленные на решение стратегических задач и прочее. Кроме того, такие программы обычно характеризуются большим количеством самостоятельных субъектов деятельности, преследующих собственные цели. В таком случае целевая программа выступает скорее в роли стимулирующего механизма, ее результаты опосредованы, а ответственность за ее реализацию не может в полной мере быть отнесена на ее куратора. Всё это крайне усложняет оценку эффективности такой программы.
Ещё одной проблемой для оценки эффективности целевой программы является тот факт, что при реализации любого проекта возникают непредвиденные факторы, оказывающие влияние на его результаты. К таким факторам можно отнести различные изменения на макро- и микро-уровнях, результаты реализации иных государственных программ и прочее.
На самом же деле, прежде чем перейти непосредственно к существующим подходам к оценке эффективности целевых региональных программ, отметим, что есть разные виды эффективности.
Эффективность является такой категорией, которая отражает соответствие программы и ее мероприятий целям и интересам ее участников. При успешной реализации программы происходит увеличение валового регионального продукта, а затем его деление между различными субъектами - участниками данного проекта (подразумеваются хозяйствующие субъекты и бюджеты разного уровня). Разные виды эффективности могут быть определены поступлениями от вышеупомянутых участников, а также их затратами.
Для оценки эффективности региональных целевых программ (РЦП) в сфере туризма (как и в любой другой) следует учитывать ряд принципов [5]:
1) рассматривать РЦП, начиная с этапа планирования, и до момента ее завершения;
2) моделировать денежные потоки (все денежные поступления за рассматриваемый период);
3) сравнивать только сопоставимые величины;
4) анализировать РЦП с точки зрения принципа положительности и максимизации эффекта;
5) учитывать временные параметры такие, как, например, динамика показателей РЦП;
6) сравнивать не «до программы» и «после нее», а «с ней» и «без нее»;
7) принимать во внимание все важные последствия РЦП (экономические последствия, внешние эффекты и т.п.);
8) так же, как происходит реализация РЦП, так и ее оценка должна проводиться в несколько этапов;
9) не забывать об инфляции и ее учете;
10) учитывать возможные риски.
1.2 Подходы к определению эффективности региональных целевых программ
Как отмечалось ранее, существуют различные виды эффективности целевых программ (эффективность в целом и эффективность участия в РЦП).
Оценка первой производится скорее с целью выявления привлекательности программы для потенциальных участников, а также для привлечения инвестиций. В этом случае исследователя интересует, насколько эффективна программа для общества (учитывается социальный и экономический аспект).
Здесь отметим, что эффективность целевых региональных программ развития туризма обеспечивается прямым и косвенным эффектом. Прямой эффект отражает то, какой результат непосредственно для туристической сферы принесла реализация проекта. В туристической сфере к нему можно отнести увеличение количества гостиниц и аналогичных средств размещения, музеев, ресторанов, туристических агентств, рабочих мест в индустрии туризма и прочее. А косвенный эффект представляет собой то, какие выгоды, в результате улучшения ситуации в туристической сфере, получили другие, смежные секторы экономики (это могут быть экологические выгоды, социокультурные и другие). Если существуют специальные методики и подходы, то (когда это возможно) косвенные результаты необходимо учитывать на их основе количественно, либо качественно (анализируя их влияние). В противном случае «косвенные» эффекты можно подвергнуть независимой экспертной оценке.
Выделяют два основных подхода к оценке эффективности реализации региональных целевых программ развития туризма: комплексный метод и поиндикаторная оценка [18]. Комплексный подход позволяет соотнести общий объем осуществленных работ и полученные результаты по всем интересующим нас показателям, оценить качество разработки программы и эффективность ее мероприятий. Поиндикаторная оценка призвана отразить то, в какой степени был достигнут тот или иной отдельный количественный или качественный параметр программы. Рассмотрим эти подходы подробнее.
Для того чтобы применить поиндикаторную оценку для анализа эффективности РЦП туристической отрасли, следует сначала определить основные индикаторы, которые будут нами учитываться. Среди таких индикаторов могут быть следующие показатели:
1) количество туристических фирм, зарегистрированных в регионе;
2) количество работающих гостиниц и аналогичных средств размещения;
3) количество рабочих мест в туристических фирмах и объектах размещения;
4) уровень жизни населения (выраженный в ВРП на душу населения, в динамике доходов и др.);
5) количество проводимых мероприятий, влияющих на развитие туризма в регионе (семинары, саммиты, спортивные и иные мероприятия и т.п.);
6) индекс доходности;
7) чистый дисконтированный доход и другие.
Также, индикаторами могут выступать различные параметры, характеризующие качество управления программой, качество реализации мероприятий проекта и так далее.
Существует и иной вариант оценки эффективности РЦП с помощью поиндикаторного подхода. Он подразумевает анализ эффективности путём сравнения плановых и фактических значений различных индикаторов. Данный способ (включающий все необходимые для этого формулы) нередко предлагается в методиках оценки эффективности, прилагаемых к региональным программам развития туристической отрасли.
Что касается комплексного метода оценки эффективности реализации РЦП развития туризма, выделим два основных подхода [6].
Первый нацелен на оценку конечных результатов программы по всем целевым индикаторам. Второй же способ помимо оценки целевых индикаторов принимает во внимание структуру программы, предложенную в ней стратегию развития отрасли, качество управления РЦП и не только.
Для реализации первого способа рассчитывается комплексный показатель эффективности РЦП, который можно получить в результате сравнения прогнозных значений целевых индикаторов с их фактическими значениями к уровню финансирования программы:
,
где:
Е - комплексный показатель эффективности реализации программы в процентах;
Рoi - бaзовое значение индикаторa на начало реализации прoграммы;
Рfi - фактическое значение индикатора после реализации программы;
Рni - прогнозное значение индикатора;
Сf - фактический размер финансирования;
Ср - нормативный размер финансирования программы;
N - количество индикаторов;
ki - весовой коэффициeнт индикаторa прoграммы (устанавливается, исходя из важности индикатора так, чтобы сумма всех коэффициентов равнялась единице).
Вышеуказанный показатель чаще всего рассчитывается по завершении определенного этапа - в конце года, после окончания программы. Программу называют успешной, если данный показатель превышает 80%; в случае, если значение Е < 50% - РЦП признается неэффективной.
Существует еще одна методика оценки эффективности региональных целевых программ, которая, по словам ведущего научного сотрудника Института региональных экономических исследований О.Е.Янина, является одной из самых наглядных. Однако Янин сам отмечает в своей статье, посвященной рассмотрению данной методики, что подход требует доработки с тем, чтобы появилась возможность оценивать социальные последствия РЦП.
Даная методика типа «затраты-результат» позволяет оценить не только эффективность реализации программы, но и ущерб от ее неисполнения [18]. Соотношение затрат и выгод является оценочным критерием, с помощью которого оценивается прогнозируемая результативность предлагаемого проекта, определяется эффективность уже реализуемых мероприятий и рассматриваются варианты их совершенствования.
К особенностям данного подхода относится возможность перевода всех затрат и выгод от реализации РЦП в денежное cоизмерение. При этом критерием, отражающим эффективность программы, считается в данной методике превышение выгод от проекта над понесёнными затратами.
Интересный момент - по условиям этого подхода понесённые затраты не тождественны сумме средств, выделенных из бюджета на реализацию программы (эта сумма обычно прописывается в описании РЦП). Здесь должны быть учтены не только финансовые затраты на реализацию ряда мероприятий, но и административные расходы (например, заработная плата руководителей, исполнителей программы). То же самое касается и выгод от реализации РЦП: должны приниматься во внимание не только финансовые успехи (рост ВРП, увеличение объема налоговых поступлений в бюджет от туристической отрасли), но и социальные эффекты (повышение качества социальных услуг, гостиниц, обслуживания и прочее).
Как было сказано ранее, особенностью подхода является то, что сравниваемые параметры переводятся в денежное выражение. Перевести нефинансовые выгоды в денежный формат довольно сложно. Для этого прибегают к помощи независимых экспертов. Переведя все затраты и все выгоды в денежное выражение, исследователь получает возможно оценить эффективность программы: если совокупные выгоды превышают общие затраты, то РЦП признается эффективной (и наоборот).
Таким образом, существуют различные подходы, применяемые для оценки РЦП в России - на основных из них мы остановились подробнее. Каждый подход, как отмечалось, имеет свои ограничения, но и свои преимущества. Единой методики для оценки эффективности государственных программ в России, к сожалению, не существует. Возможно, это объясняется тем, что регионы нашей страны настолько разнообразны, что применение унифицированного подхода для оценки реализуемых в них проектов - нецелесообразно. Интересно проанализировать, какие подходы для оценки результативности и эффективности государственных программ присутствуют за рубежом.
1.3 Зарубежные методы и подходы к оценке эффективности целевых программ
Международный опыт оценивания результативности и эффективности государственных программ насчитывает пятидесятилетнюю историю. По словам профессора Берлинского университета имени Гумбольдта Хельмута Вольманна, можно выделить три основные исторические волны [24]:
1) 60-е годы XX века: приходит понимание необходимости предварительного планирования, прогнозирования результатов и оценки эффективности государственных программ;
2) конец 70-х - 80-е годы XX века: появляется идея оценки и контроля расходов бюджета, эффективности использования выделяемых денежных ресурсов;
3) 90-е - 2000-е годы: ориентация на результат - базой для оценки эффективности реализации государственной программы теперь считаются результаты реализации программ.
Естественно, понимание необходимости анализа и оценки государственных программ в разных странах повлекло за собой возникновение различных методик и подходов. Рассмотрим опыт оценки эффективности государственных программ в разных странах.
1. Великобритания.
Система под названием «Best value regime» как механизм, позволяющий контролировать деятельность местных органов власти, существует в Англии и Уэльсе с 1999 года. В соответствии с рассмотренными ранее тремя волнами, создание «Best value regime» пришлось на третий период, а значит, ей свойственно оценивание эффективности программ по результатам. Система нацелена на контроль и проверку процесса реализации государственных программ, а также на анализ эффективности их исполнения. К основным учитываемым параметрам относятся [22]:
1) стратегические цели и задачи, заявленные в программе;
2) качество полученных результатов, их соответствие целям программы;
3) качество предоставляемых услуг и их доступность для бенефициариев.
Методика «Best value regime» предполагает проведение опроса Исполнителей (то есть представителей муниципалитетов, глав департаментом, служащих, предоставляющих услуги населению) и населения, а также использование экспертных оценок. Как правило, оценивание происходит в четыре этапа [29]:
1) анализ того, насколько успешно достигнуты цели;
2) проведение опросов;
3) сопоставление полученных выгод с результатами других провайдеров
тех же услуг;
4) оценка конкурентоспособности предоставленных услуг.
Еще в 2008 году Российский Институт Оценки Программ и Политик (ИОПП) критиковал британскую систему, ее методику, ссылаясь на «неравность институциональных условий для коммун», а также на то, что в зависимости от политической обстановки оценка может кардинально меняться в последний момент/
2. Германия.
В Германии оценка эффективности государственных программ осуществляется с помощью системы «Leistungsmessung», которая функционирует с начала 90-х годов XX века. Целью данной системы является анализ как внутренней, так и внешней эффективности. Параметрами для внешней оценки являются [21]:
1) потребности бенефициариев;
2) достижимость результатов;
3) риски;
4) альтернативные стратегии.
В целях внутреннего анализа эффективности проводится финансовый аудит.
Методика предполагает проведение внутреннего аудита документов, применение экспертных оценок, поиндикаторную количественную и качественную оценку различных параметров. Контролирующим органом является некоммерческая немецкая организация KGSt, созданная в 1996 году.
3. Швейцария.
В Швейцарии система оценивания эффективности государственных программ закреплена в Конституции страны, а также в законодательстве существует более тридцати статей регулирующих этот процесс на федеральном уровне. Оценка производится органами законодательной и исполнительной власти (Аудиторский офис, Счетная палата и Министерство Финансов, Казначейство соответственно).
Процесс мониторинга программ в Швейцарии строится на двух уровнях: правительственном и парламентском, для каждого из которых существуют свои параметры для оценки. На парламентском уровне учитывается [23]:
1) эффективность структуры программы;
2) эффективность управления программой со стороны Правительства и Парламента;
3) стратегия программы.
На уровне Правительства и Министерств принимаются во внимание такие параметры, как:
1) эффективность коммуникаций между ведомствами и министерствами;
2) оценка финансовых и иных показателей деятельности и прочее.
4. Соединённые Штаты Америки.
В 2001 году в США была разработана система рейтинговой оценки государственных программ «Program rating assessment tool» (PART). Преимущества PART заключается в том, что система позволяет оценить не только результативность, но и эффективность менеджмента при реализации программы.
Методика заключается в том, что эксперт должен ответить на 4-8 вопросов в каждой из четырёх основных категорий [20]:
1) структура программы и ее цели;
2) стратегическое планирование;
3) управление программой;
4) достигнутые результаты.
По первым трем критериям допускаются ответы: «да/нет», а по последнему: «да/нет», «в значительной/незначительной степени». Каждому ответу присуждаются определённые веса, а затем, на их основе рассчитывается интегральный рейтинг программы (R). Программы с интегральным рейтингом ниже 50% признаются неэффективными, выше 80% - эффективными, в остальных случаях - умеренно эффективными.
В настоящее время данная программа уже не используется, однако, некоторые ее идеи принимаются во внимание другими странами при разработке соответствующих систем оценивания.
5. Япония.
Результатом реформ 2001 года в Японии стало утверждение новой системы оценивания государственных программ. Все министерства и МГУВДПТ (Министерство государственного управления, Министерство внутренних дел, Почта, Министерство телекоммуникаций) регулярно проводить анализ программ. Применяются три основных метода оценки, в зависимости от особенности программы [19]:
1) метод «проектных оценок»;
2) метод «измерений»;
3) метод «оценок программы».
Первый метод используется, как правило, для оценки общественных государственных программ. Анализируется эффективность менеджмента в процессе реализации программы и после ее завершения, соотношение ее стоимости для бюджета и ожидаемых выгод. Учитываются общие расходы, включающие не только прямые расходы, но и внешние эффекты, непредвиденные расходы и прочее.
Метод «измерений» применяется для большинства японских государственных программ. Целью этой программы является аналитика и последующее предоставление обществу прогнозов относительно того, что и когда будет достигнуто. Прежде всего, по данному методу оценивается соотношение «цели - затраты».
Метод «оценок программы» ориентирован на выгодах, которые получат заинтересованные стороны, на пользе, которую получит общество. Данный подход призван ответить на вопрос: «как данная программа решит те или иные проблемы общества?».
Итак, в разных странах практикуют различные способы оценки эффективности государственных программ. В каждой из методик есть как достоинства, так и недостатки. Примерно с 2000-го года количество реализуемых государственных программ в РФ (в частности в регионах) стало расти, что еще раз объясняет необходимость доработки существующих методик оценки их эффективности. Наша страна должна анализировать преимущества и недоработки зарубежных систем, чтобы совершенствовать свои подходы оценивания эффективности и результативности государственных программ.
ГЛАВА 2. АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ РЕГИОНАЛЬНЫХ ПРОГРАММ РФ В ОБЛАСТИ ТУРИЗМА
2.1 Влияние региональных программ развития туризма 2004-2006 гг. на эффективность (предкризисный период)
Для того чтобы определить, оказывает ли какое-то влияние наличие региональных целевых программ в сфере туризма на развитие отрасли, построим эконометрическую модель. При этом оцениваться будет состояние регионов России на 2007 год, что не случайно: это позволит нам оценить влияние принятых на 2004-2006 год программ с помощью эконометрической модели, а затем проследить динамику развития на последующие годы. Выдвинем гипотезу: «Наличие государственной программы оказывает положительное влияние на развитие туризма в регионе». В качестве меры, отражающей уровень развития туризма в регионах, примем долю поступлений от гостиниц и ресторанов в валовом региональном продукте. Следует учитывать, что регионы России очень разнообразные во всех отношениях, поэтому неразумно было бы сравнивать ВРП крупных субъектов РФ и менее развитых. В связи с этим было решено оценивать изменение доли поступлений от гостиниц и ресторанов в ВРП (до программы и после ее реализации). Именно эта переменная, выраженная в процентах, и будет зависимой переменной в модели (Ynew). Наличие или отсутствие региональной программы развития туризма примем за фиктивную переменную (YESno), обозначив соответственно как 1 или 0. Целью построения регрессии как раз и будет являться выявление влияния фиктивной переменной на зависимую.
Помимо зависимой и фиктивной, конечно, следует включить в модель несколько других переменных, однако, нас не будут интересовать выявленные относительно них зависимости, так как это не представляет практического интереса в рамках данного исследования. Включение данных переменных необходимо для того, чтобы построение модели стало осуществимым. Среди них данные по следующим показателям за 2007 год: количество турфирм в регионе в единицах (number), количество гостиниц и аналогичных средств размещения в единицах (hotel), среднедушевые денежные доходы населения в рублях (income), число мероприятий в парках культуры и отдыха Минкультуры России в единицах (meropr), количество театров Минкультуры России в единицах (teatr), численность работников в учреждениях культурно-досугового типа Минкультуры России (Q). Выбор именно этих переменных обусловлен логическими соображениями - было проанализировано, какие количественные факторы способны оказывать влияние на выбранную зависимую переменную (доля поступлений от гостиниц и ресторанов в ВРП). Также, изучались государственные региональные программы 2004-2006 гг. и показатели, увеличение которых было их целью. Среди этих показателей встречались те, которые мы и включили в модель в качестве переменных (число туристический фирм, количество гостиниц и другое).
Итак, для того, чтобы перейти непосредственно к построению модели и к ее анализу, необходимо провести ряд преобразований. Это поможет нам получить такую модель, которая будет отражать действительность.
1) Строим диаграммы рассеивания, которые позволят сделать вывод относительно разброса собранных данных.
Рис. 2.1. Диаграммы рассеивания
Исходя из полученных диаграмм, можно сказать, что все переменные (естественно, за исключением фиктивной - YESNO) имеют широкий разброс. Это вполне логично, учитывая, что мы рассматриваем практически все регионы нашей страны. С эконометрической точки зрения это свидетельствует о возможном наличии гетероскедастичности.
2) Далее строим диаграммы на первоначальную предполагаемую спецификацию, то есть анализируем характер влияния каждой переменной на зависимую (положительное влияние или отрицательное). В контексте данной работы нас интересует только фиктивная переменная, поэтому анализируем только ее.
Таблица 2.1. Диаграмма на проверку спецификации
|
Test for Equality of Means Between Series |
|||||
|
Date: 05/18/13 Time: 17:13 |
|||||
|
Sample: 1 71 |
|||||
|
Included observations: 71 |
|||||
|
Method |
df |
Value |
Probability |
||
|
t-test |
140 |
4.405569 |
0.0000 |
||
|
Satterthwaite-Welch t-test* |
70.00419 |
4.405569 |
0.0000 |
||
|
Anova F-test |
(1, 140) |
19.40904 |
0.0000 |
||
|
Welch F-test* |
(1, 70.0042) |
19.40904 |
0.0000 |
||
|
*Test allows for unequal cell variances |
|||||
|
Analysis of Variance |
|||||
|
Source of Variation |
df |
Sum of Sq. |
Mean Sq. |
||
|
Between |
1 |
82128.35 |
82128.35 |
||
|
Within |
140 |
592402.8 |
4231.448 |
||
|
Total |
141 |
674531.1 |
4783.909 |
||
|
Category Statistics |
|||||
|
Variable |
Count |
Mean |
Std. Dev. |
Std. Err. of Mean |
|
|
YNEW |
71 |
48.61972 |
91.99263 |
10.91752 |
|
|
YESNO |
71 |
0.521127 |
0.503109 |
0.059708 |
|
|
All |
142 |
24.57042 |
69.16581 |
5.804265 |
Характер влияния данной переменной положительный, о чем свидетельствует значение Mean положительное.
3) Для обнаружения корреляционной зависимости между переменными и зависимой переменной Ynew, построим корреляционную таблицу.
Таблица 2.2. Корреляционная таблица
|
Covariance Analysis: Ordinary |
|||||||||
|
Date: 05/18/13 Time: 15:37 |
|||||||||
|
Sample (adjusted): 2 71 |
|||||||||
|
Included observations: 68 after adjustments |
|||||||||
|
Balanced sample (listwise missing value deletion) |
|||||||||
|
Correlation |
|||||||||
|
Probability |
YNEW |
YESNO |
TEATR |
Q |
NUMBER |
MEROPR |
HOTEL |
INCOME |
|
|
YNEW |
1.000000 |
||||||||
|
----- |
|||||||||
|
YESNO |
0.161258 |
1.000000 |
|||||||
|
0.1889 |
----- |
||||||||
|
TEATR |
-0.120326 |
0.083021 |
1.000000 |
||||||
|
0.3284 |
0.5009 |
----- |
|||||||
|
Q |
-0.030622 |
0.114058 |
0.268066 |
1.000000 |
|||||
|
0.8042 |
0.3544 |
0.0271 |
----- |
||||||
|
NUMBER |
-0.119976 |
0.173865 |
0.867860 |
0.473684 |
1.000000 |
||||
|
0.3298 |
0.1562 |
0.0000 |
0.0000 |
----- |
|||||
|
MEROPR |
-0.059356 |
0.140414 |
0.270232 |
0.499897 |
0.537410 |
1.000000 |
|||
|
0.6307 |
0.2534 |
0.0258 |
0.0000 |
0.0000 |
----- |
||||
|
HOTEL |
-0.021812 |
0.158750 |
0.311046 |
0.625082 |
0.650172 |
0.700059 |
1.000000 |
||
|
0.8599 |
0.1960 |
0.0098 |
0.0000 |
0.0000 |
0.0000 |
----- |
|||
|
INCOME |
0.277070 |
-0.027771 |
0.526108 |
0.002769 |
0.509046 |
0.082856 |
0.292663 |
1.000000 |
|
|
0.0222 |
0.8221 |
0.0000 |
0.9821 |
0.0000 |
0.5017 |
0.0154 |
----- |
Самый важный вывод из корреляционной таблицы заключается в том, что фиктивная переменная YESNO является не значимой (вероятность больше 0,05). Большинство остальных переменных тоже оказались незначимыми (все, кроме INCOME), а также между некоторыми из них слишком высокая корреляция. Всё это говорит о том, что модель необходимо корректировать, чтобы делать какие-то обоснованные выводы. В дальнейшем, если не избавиться от сильно коррелирующих переменных, в модели может быть обнаружена мультиколлинеарность.
4) Теперь пришло время построить непосредственно саму модель, при этом необходимо проанализировать - линейной ли она будет или не линейной. Характер зависимости обычно проверяется с помощью программы Eviews путём поочерёдного добавления логарифма к различным переменным. Однако, предположение о наличии нелинейной зависимости делается, исходя из логических соображений. Когда переменных довольно много, для экономии времени можно сразу приступить к помощи Eviews. Для этого логарифмируем разные переменные и сверяем полученные модели по значению R2-adj (чем выше, тем лучше), а также по критериям Акайке и Шварца (чем ниже, тем лучше). В результате, нам удастся выбрать наилучшую с нашей точки зрения модель.
Таблица 2.3. Эконометрическая модель с логарифмом перед переменной HOTEL
|
Dependent Variable: YNEW |
|||||
|
Method: Least Squares |
|||||
|
Date: 05/18/13 Time: 17:29 |
|||||
|
Sample (adjusted): 2 71 |
|||||
|
Included observations: 68 after adjustments |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
YESNO |
47.24851 |
21.35496 |
2.212531 |
0.0307 |
|
|
TEATR |
-0.899811 |
2.227780 |
-0.403905 |
0.6877 |
|
|
Q |
0.007504 |
0.005086 |
1.475589 |
0.1453 |
|
|
NUMBER |
-0.366348 |
0.284804 |
-1.286318 |
0.2033 |
|
|
MEROPR |
0.002073 |
0.005694 |
0.364107 |
0.7171 |
|
|
LOG(HOTEL) |
-17.61674 |
20.62953 |
-0.853958 |
0.3965 |
|
|
INCOME |
0.010348 |
0.002476 |
4.179707 |
0.0001 |
|
|
C |
-16.33263 |
68.44971 |
-0.238608 |
0.8122 |
|
|
R-squared |
0.267028 |
Mean dependent var |
47.45588 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.181515 |
S.D. dependent var |
93.75701 |
||
|
S.E. of regression |
84.82212 |
Akaike info criterion |
11.82912 |
||
|
Sum squared resid |
431687.6 |
Schwarz criterion |
12.09024 |
||
|
Log likelihood |
-394.1901 |
Hannan-Quinn criter. |
11.93258 |
||
|
F-statistic |
3.122648 |
Durbin-Watson stat |
2.496159 |
||
|
Prob(F-statistic) |
0.007060 |
Таблица 2.4. Эконометрическая модель с добавлением логарифма перед переменной INCOME
|
Dependent Variable: YNEW |
|||||
|
Method: Least Squares |
|||||
|
Date: 05/18/13 Time: 17:31 |
|||||
|
Sample (adjusted): 2 71 |
|||||
|
Included observations: 68 after adjustments |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
YESNO |
43.77008 |
22.78899 |
1.920668 |
0.0595 |
|
|
TEATR |
0.165888 |
2.678363 |
0.061936 |
0.9508 |
|
|
Q |
0.002676 |
0.004870 |
0.549612 |
0.5846 |
|
|
NUMBER |
-0.356686 |
0.346135 |
-1.030482 |
0.3069 |
|
|
MEROPR |
0.003030 |
0.006517 |
0.464928 |
0.6437 |
|
|
HOTEL |
-0.037692 |
0.329028 |
-0.114557 |
0.9092 |
|
|
LOG(INCOME) |
97.80372 |
35.57345 |
2.749346 |
0.0079 |
|
|
C |
-860.0405 |
325.1706 |
-2.644890 |
0.0104 |
|
|
R-squared |
0.161887 |
Mean dependent var |
47.45588 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.064107 |
S.D. dependent var |
93.75701 |
||
|
S.E. of regression |
90.70201 |
Akaike info criterion |
11.96317 |
||
|
Sum squared resid |
493611.3 |
Schwarz criterion |
12.22429 |
||
|
Log likelihood |
-398.7477 |
Hannan-Quinn criter. |
12.06663 |
||
|
F-statistic |
1.655622 |
Durbin-Watson stat |
2.572985 |
||
|
Prob(F-statistic) |
0.137497 |
Таблица 2.5. Эконометрическая модель с добавлением логарифма перед переменной NUMBER
|
Dependent Variable: YNEW |
|||||
|
Method: Least Squares |
|||||
|
Date: 05/18/13 Time: 17:32 |
|||||
|
Sample (adjusted): 2 71 |
|||||
|
Included observations: 68 after adjustments |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
YESNO |
37.34606 |
20.28954 |
1.840656 |
0.0706 |
|
|
TEATR |
-2.221175 |
1.199386 |
-1.851927 |
0.0690 |
|
|
Q |
0.011843 |
0.005108 |
2.318525 |
0.0238 |
|
|
LOG(NUMBER) |
-44.54641 |
17.24051 |
-2.583822 |
0.0122 |
|
|
MEROPR |
-0.000686 |
0.005772 |
-0.118850 |
0.9058 |
|
|
HOTEL |
-0.087529 |
0.261425 |
-0.334815 |
0.7389 |
|
|
INCOME |
0.009829 |
0.002333 |
4.213303 |
0.0001 |
|
|
C |
69.28942 |
58.06009 |
1.193409 |
0.2374 |
|
|
R-squared |
0.319631 |
Mean dependent var |
47.45588 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.240254 |
S.D. dependent var |
93.75701 |
||
|
S.E. of regression |
81.72179 |
Akaike info criterion |
11.75465 |
||
|
Sum squared resid |
400707.0 |
Schwarz criterion |
12.01577 |
||
|
Log likelihood |
-391.6581 |
Hannan-Quinn criter. |
11.85811 |
||
|
F-statistic |
4.026772 |
Durbin-Watson stat |
2.436042 |
||
|
Prob(F-statistic) |
0.001127 |
Таблица 2.6. Эконометрическая модель с добавлением логарифма перед переменной Q
|
Dependent Variable: YNEW |
|||||
|
Method: Least Squares |
|||||
|
Date: 05/18/13 Time: 17:33 |
|||||
|
Sample (adjusted): 2 71 |
|||||
|
Included observations: 68 after adjustments |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
YESNO |
46.79176 |
21.56579 |
2.169721 |
0.0340 |
|
|
TEATR |
-0.749105 |
2.550819 |
-0.293672 |
0.7700 |
|
|
LOG(Q) |
18.58052 |
18.55224 |
1.001524 |
0.3206 |
|
|
NUMBER |
-0.386858 |
0.327946 |
-1.179640 |
0.2428 |
|
|
MEROPR |
0.004417 |
0.006100 |
0.724177 |
0.4718 |
|
|
HOTEL |
-0.080007 |
0.303300 |
-0.263788 |
0.7928 |
|
|
INCOME |
0.009739 |
0.002459 |
3.960173 |
0.0002 |
|
|
C |
-195.5289 |
153.0858 |
-1.277250 |
0.2064 |
|
|
R-squared |
0.252828 |
Mean dependent var |
47.45588 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.165657 |
S.D. dependent var |
93.75701 |
||
|
S.E. of regression |
85.63985 |
Akaike info criterion |
11.84831 |
||
|
Sum squared resid |
440051.1 |
Schwarz criterion |
12.10943 |
||
|
Log likelihood |
-394.8425 |
Hannan-Quinn criter. |
11.95177 |
||
|
F-statistic |
2.900393 |
Durbin-Watson stat |
2.589188 |
||
|
Prob(F-statistic) |
0.011142 |
Таблица 2.7. Линейная эконометрическая модель
|
Dependent Variable: YNEW |
|||||
|
Method: Least Squares |
|||||
|
Date: 05/18/13 Time: 17:40 |
|||||
|
Sample (adjusted): 2 71 |
|||||
|
Included observations: 68 after adjustments |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
YESNO |
45.50812 |
21.36355 |
2.130176 |
0.0373 |
|
|
TEATR |
-0.879038 |
2.541623 |
-0.345857 |
0.7307 |
|
|
Q |
0.006010 |
0.004721 |
1.273087 |
0.2079 |
|
|
NUMBER |
-0.374582 |
0.324859 |
-1.153059 |
0.2535 |
|
|
MEROPR |
0.003705 |
0.006039 |
0.613499 |
0.5419 |
|
|
HOTEL |
-0.130246 |
0.308468 |
-0.422233 |
0.6744 |
|
|
INCOME |
0.009923 |
0.002439 |
4.068057 |
0.0001 |
|
|
C |
-67.12345 |
33.15462 |
-2.024558 |
0.0474 |
|
|
R-squared |
0.260317 |
Mean dependent var |
47.45588 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.174021 |
S.D. dependent var |
93.75701 |
||
|
S.E. of regression |
85.20953 |
Akaike info criterion |
11.83823 |
||
|
Sum squared resid |
435639.9 |
Schwarz criterion |
12.09935 |
||
|
Log likelihood |
-394.5000 |
Hannan-Quinn criter. |
11.94170 |
||
|
F-statistic |
3.016554 |
Durbin-Watson stat |
2.538939 |
||
