интересно
Предыдущая | Содержание | Следующая

Распределения средств городского бюджета.

Одним из важных моментов в построении эффективной системы управления городским хозяйством является решение задачи оптимального распределения бюджетных средств в условиях их реального дефицита. Один из возможных подходов к обоснованию количественных значений финансовых средств, направляемых во все секторы экономики города, состоит в учете их функциональной классификации. Данный подход основан, во-первых, на предположении о неизбежности в нынешних экономических условиях привлечения заемных средств для финансирования городского хозяйства и, во-вторых, на стремлении уменьшить влияние на процесс распределения бюджетных средств отдельных субъективных факторов (протекционизма).

Не менее важен и контроль за расходованием бюджетных средств. В этих целях в алгоритме подхода предлагается использовать полученные на первом этапе оптимальные значения предполагаемых рас-ходов с тем, чтобы определять, какой уровень доходов необходимо достичь по соответствующим стать-ям. В случае расхождения рассчитанных значений с фактическими делается вывод о нерациональном расходовании средств.

В целом, исследуемая проблема заключается в таком распределении финансовых средств, которое бы обеспечило нормальное функционирование всего городского многосекторного хозяйства. Другой постановки задачи не существует, а вот ее решение может быть различным. Чаще всего она решается исходя из необходимости удовлетворения минимальных потребностей того или иного сектора, а увеличение размеров финансирования (относительно минимального уровня) объясняется активностью лиц, заинтересованных в этом. Но могут быть использованы и другие подходы, в том числе тот, который рассматривается ниже.

Первый этап построения модели включает принятие решения о распределении предполагаемой суммы расходов С0 по всем направлениям (всего выделяют 13):

государственное управление и местное самоуправление;

правоохранительная деятельность и обеспечение безопасности государства;

промышленность, энергетика и строительная индустрия;

транспорт, дорожное хозяйство, связь и информатика;

жилищно-коммунальное хозяйство;

образование;

менее которых финансирование не должно быть ни

при каких обстоятельствах, считаются известными величинами. Эти величины берутся либо, исходя из опыта предыдущих лет (например, несколько выше прошлогоднего уровня), либо – если подходить к этому вопросу более взвешенно – на основе результатов решения задачи моделирования расходов того или иного сектора городского хозяйства как задачи оптимизации системы нормативов расходования материальных средств. В случае нехватки бюджетных средств берутся займы в виде кредитов. Причем как сами кредиты, так и процентные платежи по ним должны погашаться поступающими в бюджет города деньгами.

Поскольку вся сумма С0 предполагаемых расходов может быть получена только к концу года, а для жизни города необходимо постоянное финансирование, то задача распределения средств должна решаться несколько раз в году, по мере поступления доходов в городскую казну. В связи с этим для разрешения проблемы требуется не единичное решение как одномоментный акт, а последовательность решений (как результат процесса, развивающегося во времени). Таким образом, предлагаемый алгоритм предполагает разработку динамической модели распределения средств с привлечением кредитов. Экономико-математическая модель такой задачи имеет вид:

где t1, t2, ..., tn – моменты распределения поступивших на счет финансового управления мэрии денежных средств.

Данная задача может быть отнесена к классу задач стохастического программирования. Для ее корректного решения необходимо знание С1(t), С2(t), …, С13(t), I(t) как функций времени. Однако специфика

задачи заключается в том, что нас интересуют значения этих функций не на всей числовой оси t, а только в конкретные моменты времени t1, t2, ..., tn. Поэтому решение задачи (1) предлагается осуществить следующим образом: для каждого момента времени t1, t2, ..., tn составляются детерминированные модели вида:

(рис. 1).

Модель (1) проста и понятна, однако в ней не учтено, что городское хозяйство представляет собой единую экономическую систему со множеством обратных (как положительных, так и отрицательных) связей, отражающих действие механизма взаимоотношения секторов

Задача заключается в том, чтобы выявить и, по возможности, усилить влияние тех секторов, которые положительно коррелируют с другими секторами (т.е. увеличение вложений в эти направления приводит к улучшению состояния в других), и, наоборот, уменьшить влияние тех секторов, улучшение состояния которых не благоприятствует улучшению других. Состояние же того или иного сектора будем отождествлять с вектором значений тех его показателей эффективности, по которым судят о положении дел на рассматриваемом направлении. Для каждого из 13 секторов это свои, характерные только для них показатели. В описываемом алгоритме информацию о механизме регуляции взаимоотношений секторов предполагается использовать следующим образом. Важны не столько числовые значения коэффициентов корреляции, сколько их знак. Это позволяет обоснованно использовать так называемую порядковую информацию, сформировав ее на основе полученных с помощью корреляционного анализа результатов в виде суждений: дополнительное вложение средств в i-й сектор целесообразнее, чем в сектор j.

.

Достоинства такого способа оценки приоритетности вложений средств заключаются, прежде всего,

в отсутствии какой-либо субъективности. В качестве оценок весовых коэффициентов используем математическое ожидание = Mr соответствующего случайного веса. Мерой точности

этих оценок могут служить средние квадратические отклонения δ относительно .

i ri′

Пусть на основе проведенного ранее анализа статистического материала за определенный интервал времени оказалось, что наиболее значимыми являются первый, второй и третий секторы при практически одинаковой их весомости. Остальные секторы в соответствии с этой же информацией о сравнительной значимости расположились следующим образом:

т.е. вложения в пятый и седьмой секторы в одинаковой степени влияют на другие отрасли городской экономики, но это влияние менее весомо, чем влияние первого, второго и третьего секторов, и более весомо, чем влияние четвертого и т.д.

, что к анализу взаимодействия секторов городского хозяйства помимо математико-статистического подхода можно применить и другой подход, значительно более простой, базирующийся на следующих предпосылках. Смысл всей этой процедуры заключается в поиске количественной оценки степени важности вложения средств в каждый из секторов. То, что они взаимосвязаны и что улучшение финансирования (относительно некоторого уровня) одного из них может положительно повлиять на состояние дел в каком-то другом – это факт известный. Результаты же корреляционного анализа позволяют подтвердить это на цифрах.

типа той, что приведена выше в качестве примера. Далее эта система реализуется по описанному уже сценарию.

которые, как уже указывалось, должны быть получены

в результате решения задачи оптимизации системы нормативов расходования материальных средств, например, так, как это делается в работе . Оставшаяся же часть от предполагаемой суммы расходов С0 распределяется пропорционально весу каждого сектора, количественные оценки которых получаются в соответствии с реализацией вышеописанной процедуры. Более реалистичен вариант, когда в бюджет заложена возможность заимствования (в случае необходимости) у коммерческих банков города. Это и отражено в основной экономико-математической модели задачи (1).

Стремление учесть в моделях (1) – (1) факт взаимоотношения секторов преобразует их к виду:

Решение задач, аналогичных представленным на рис. 1, позволит найти оптимальные значения C1* , .

Этот же подход предлагается использовать и при распределении средств внутри каждого направления. Так, при рассмотрении сектора образование происходит распределение средств по статьям: до-школьное образование, общее образование, среднее профессиональное образование, переподготовка и повышение квалификации, высшее образование, прочие расходы. В свою очередь, решение задачи распределения средств по указанным статьям предполагает построение их математических моделей и решение ряда задач, аналогичных (2) – (3). Например, сумма средств, выделенная на статью дошкольное образование, распределяется на все учреждения, попадающие под эту статью (детские сады, ясли и пр.).

Что касается контроля за расходованием бюджетных средств, то это функция областной счетной палаты. Однако в разработке соответствующих алгоритмов и программ, безусловно, должны быть заинтересованы и городские власти (например, городская дума). Для них важно знать как количественные параметры предполагаемых расходов по всем направлениям, так и то, какой уровень доходов соответствует этим значениям.

В качестве доходных статей, как правило, рассматриваются подоходный налог, налог на имущество, налог с прибыли, налог с продаж и плата за аренду. На базе имеющегося статистического материала для всех расходных статей (государственное управление и местное самоуправление, образование, здравоохранение и физическая культура и др.) строятся многофакторные линейные регрессионные модели:

– const; pn – подоходный налог; ni – налог на имущество; np – налог с прибыли; nt – налог с продаж; ра – плата за аренду. Эти зависимости могут быть построены либо в среде STATISTICA, либо с помощью пакета Poly-Analyst, принцип работы которого основан на технологии эволюционного программирования. Причем использование второго пакета позволяет найти как линейную, так и нелинейную зависимости расходной статьи от вышеуказанных доходных.

Далее происходит отбор из рассчитанных моделей (линейной и нелинейной - по каждой расходной статье) наиболее адекватной.

В качестве параметров, определяющих качество модели, обычно принимаются коэффициент детерминации и .Р-критерий или коэффициент множественной корреляции.

Полученная зависимость позволит по поступившим на момент распределения доходам определить предполагаемый уровень расходов, который затем сравнивается с оптимальным, рассчитанным в результате решения задач (2) - (3). Результаты этого сравнения могут служить основанием для вывода о нерациональном расходовании средств. Таким образом, разработанную модель предполагается, по сути, использовать для краткосрочного прогнозирования анализируемой расходной статьи. Что касается обратной задачи - определения по размерам предполагаемых расходов необходимого уровня доходных статей, то однозначного решения ее не существует. Однако, протабулировав найденную зависимость и получив ее табличное (графическое) представление, можно (с учетом конкретной ситуации с доходами в городе) с определенной степенью точности решить и эту задачу. Подобная реализация функции контроля за предполагаемым расходованием средств бюджета имеет существенный недостаток - отсутствие в прогнозной модели фактора времени и, как следствие, невысокая точность. Использование систем динамического моделирования позволяет устранить этот недостаток. В частности, на базе уже полученных ранее линейной и нелинейной моделей в среде PowerSim можно построить динамическую модель, включающую в качестве аргументов не только доходные статьи, но и переменную, учитывающую временной лаг статистических данных. Такая модель, имея погрешность не большую, чем погрешность функциональной зависимости (4), позволяет со значительной долей достоверности имитировать реальные бюджетные процессы.