Статистический анализ расходов бюджета по бюджетной классификации

годы по основным статьям функциональной классификации, млн. руб.

 

 

 

Происходило постепенное увеличение расходов по разделу «Национальная безопасность и правоохранительная деятельность». Они направлены на усиление борьбы с преступностью и укрепление материально-технической базы органов внутренних дел, противопожарной службы, а также на проведение мероприятий по гражданской обороне и защите населения от чрезвычайных ситуаций.

По разделу «Жилищно-коммунальное хозяйство» происходит постепенное уменьшение расходов в период с 2005 – 2008 на 2,1%. Средства направляются на обеспечение устойчивого функционирования жилищно-коммунальной сферы, повышения благоустройства и комфортности условий проживания граждан.

По разделу «Охрана окружающей природной среды» осуществлено финансирование расходов природоохранного характера в сумме 16,7 млн. руб., освоение составляет 86,2 процента. Средства направлялись на сбор, транспортировку и утилизацию непригодных для использования в сельском хозяйстве ядохимикатов и пестицидов, экологическое воспитание, образование и пропаганду экологических знаний, проведение конкурсов, слетов, научно-практических конференций экологического направления и другие цели. Перечисления денежных сумм нужно избегать.

В РМЭ наблюдалось постепенное увеличение расходов на образование, но доля финансирования, приходящаяся на образование, в общем объеме расходов бюджета составляли в 2008 г. только 5,4 %.

Таким образом, сравнивая, структуру  расходов и доходов консолидированного бюджета РМЭ за 2005 – 2008 гг. можно сделать вывод о том, что в структуре доходов и расходов произошли существенные изменения.

Концепция реформирования государственных и муниципальных финансов РМЭ направлена на повышение результативности бюджетных расходов и оптимизацию управления бюджетными средствами на всех уровнях бюджетной системы, что существенным образом сказывается на бюджетной безопасности региона.

Социально-экономическое положение  районов определяется относительно устойчивыми объективными факторами, обусловленными географическим положением, отраслевой структурой, местом района и города в общественном разделении труда, а также субъективными факторами, зависящими от политики, осуществляемой региональными и местными органами власти.

С целью моделирования расходов бюджетов муниципальных образований по факторным признакам, с учетом пространственной неоднородности объекта исследования были использованы многомерные методы.

На первом этапе для оценки уровня социально-экономического развития муниципальных районов РМЭ была проведена их типизацию при помощи методологии кластерного анализа. Кластерный анализ – одно из направлений статистического исследования, помогающее построить научно обоснованные классификации, выявить внутренние связи между единицами наблюдаемой совокупности. В отличие от комбинационных группировок кластерный анализ приводит к разбиению на группы с учетом всех группировочных признаков одновременно. При этом, как правило, не указаны четкие границы каждой группы, а также неизвестно заранее, сколько же групп целесообразно выделить в исследуемой совокупности.

Исходные признаки для классификации муниципальных районов, характеризующие, на мой взгляд уровень их социально - экономического развития:

X1 – среднемесячная заработная  плата работников предприятий и организаций, тыс. руб.;

X2 – задолженность по заработной  плате на душу населения, руб.;

X3 – просроченная дебиторская  задолженность на душу населения,  тыс. руб.;

X4 – просроченная кредиторская  задолженность на душу населения,  тыс. руб.;

X5 – уровень безработицы к  экономически активному населению, %;

X6 – напряженность на одну  вакансию, чел.;

X7 – оборот организаций по "хозяйственным" видам экономической деятельности крупных и средних предприятий в расчете на 1 работающего, тыс. руб.;

X8 – отгружено товаров собственного  производства, выполнено работ и услуг собственными силами в действующих ценах в расчете на 1 работающего в промышленности, тыс. руб.;

X9 – производство мяса в сельхозпредприятиях  в расчете на душу населения,  кг;

X10 – надой молока в сельхозпредприятиях  в расчете на душу населения,  кг;

X11 – дебиторская задолженность  в расчете на 1 работающего, тыс. руб.;

X12 – кредиторская задолженность  в расчете на 1 работающего, тыс.руб.;

X13 – оборот розничной торговли  и общественного питания во всех каналах реализации в расчете на душу населения, тыс. руб.;

X14 – объем реализации платных  услуг населению в расчете на душу населения, руб.;

X15 – сальдированный финансовый  результат крупных и средних предприятий в расчете на 1 работающего, тыс. руб.;

X16 – ввод жилья в расчете  на душу населения, кв. м. 

Предварительно, для достижения более  корректных результатов кластерного анализа из состава исследуемых объектов были исключены два района, признанных аномальными (существенно отличающимися от других). К ним относятся г. Йошкар Ола и Звениговский район.

Результаты классификации муниципальных образований представлены в таблице 2.

Т а б л и ц а 2

Результаты классификации муниципальных  образований РМЭ по уровню социально-экономического развития.

№ кластера	Кол-во объектов	Наименование муниципальных Образований (районы)
Кластер 1 Районы  с относительно высоким уровнем соц.-эконом развития	6	Сернурский, Волжский, Медведевский, Горномарийский, Оршанский, Советский
Кластер 2 Районы  с относительно низким уровнем соц-эконом развития	7	Юринский, Мари-Турекский, Параньгинский, Новоторъяльский, Килемарский, Куженерский, Моркинский.

 

Районы, вошедшие в первый кластер, имеют относительно высокий уровень социально-экономического развития. Доказательством этого стали высокие значения таких показателей, как среднемесячная заработная плата, оборот организаций по "хозяйственным" видам экономической деятельности, выпуск товаров собственного производства, производство мяса и молока, оборот розничной торговли и общественного питания, объем реализации платных услуг сальдированный финансовый результат, ввод жилья

Во второй кластер вошли районы, экономика которых развивается неэффективно (значение среднемесячной заработной платы невелико, высокий уровень безработицы, плохая обеспеченность населения товарами и услугами, низкий сальдированный финансовый результат предприятий), поэтому их можно интерпретировать как районы с низким уровнем социально-экономического развития.

Ранее исключенные из классификации г. Йошкар-Ола и Звениговский район, можно охарактеризовать как районы с самым высоким, по сравнению с другими районами РМЭ, уровнем социально-экономического развития. Доказательством этого стали высокие значения таких показателей, как среднемесячная заработная плата, объем реализации платных услуг населению, оборот розничной торговли и общественного питания, сальдированный финансовый результат крупных и средних предприятий. Очень контрастны по своим значениям показатели производства товаров, работ и услуг. Значение показателя оборота организаций по "хозяйственным" видам экономической деятельности в четыре раза больше чем в среднем по республике, выпуск товаров собственного производства в три раза больше.

На втором этапе было проведено  моделирование расходов бюджета. Моделирование причинно-следственных взаимосвязей, исследование закономерностей формирования массовых социально-экономических процессов являются одной из важнейших составляющих процесса познания. Массовый характер показателей муниципальной статистики обеспечивает возможность широкого применения, ставшего традиционным для решения такого класса задач аппарата корреляционно-регрессионного анализа.

Результатом проведения регрессионного анализа является отнесение группы первичных признаков к некоторому фактору-функции, то есть разделение пространства признаков на классы связанные определенными ограничениями.

В качестве факторов, влияющих на уровень  расходов муниципальных

бюджетов на душу населения (руб.) рассматривались  исходные признаки:

X1 – налоговые доходы на душу  населения, руб. 

X2 – неналоговые доходы на  душу населения, руб. 

X3 – безвозмездные поступления  на душу населения, руб. 

Ранее было выявлено наличие значительных территориальных диспропорций в развитии муниципальных районов РМЭ, т.е исходные статистические данные неоднородны. Это необходимо учитывать при моделировании расходов муниципальных бюджетов.

При работе с неоднородными статистическими данными используется прием введения в анализируемую линейную модель регрессии так называемых фиктивных переменных, отражающих влияние на исследуемый результативный показатель (у) сопутствующих качественных переменных. Учет влияния сопутствующих переменных на структуру модели осуществляют, как правило, с помощью аддитивно-линейного введения в правую часть регрессионного уравнения определенного числа дихотомических переменных, т.е. таких переменных, которые могут принимать одно из двух возможных значений («нуль» или «единица»).

Пусть, 1 класс – районы, отнесенные к аномальным (г.Йошкар-Ола, Звениговский район); 2 класс – районы, вошедшие в 1 кластер «Районы с относительно высоким уровнем социально – экономического развития; 3 класс – районы, вошедшие во 2 кластер «Районы с относительно низким уровнем социально – экономического развития».

Тогда:

 

Тогда переменные z1 и z2 принимают значения 0 для наблюдения, относящегося к 1 классу.

С целью предварительного анализа  взаимосвязи показателей построена

матрица парных коэффициентов корреляции (таблица 3). Необходимо исключить из модели регрессии мультиколлинеарные факторы.

Т а б л и ц а 3

Матрица парных коэффициентов корреляции

 

По матрице парных коэффициентов  корреляции видно, что фактор X1- тесно коррелирует с фактором X2 – (rx1x2 = 0,84). Из дальнейшего анализа исключается фактор, который оказывает меньшее влияние на результативный показатель (X1).

В результате реализации регрессионного анализа была получена следующая регрессионная модель, описывающая зависимость между расходами бюджета и факторными признаками, осредненными во времени:

 

Анализ регрессионной модели позволяет  сделать следующие выводы.

Параметры уравнения регрессии  значимы. Множественный коэффициент корреляции R=0,981 говорит о высокой линейной взаимосвязи между результативным признаком и показателями, включенными в уравнение регрессии. Коэффициент детерминации, равный 0,962 показывает, что 96,2% вариации результативного признака обусловлено влиянием факторов, включенных в уравнение регрессии. Поскольку (Fрасч= 115,8 )> (F(0,05;4;18) = 2,92), то с вероятностью 0,95 % построенная модель может быть признана достоверной.

Коэффициенты уравнения регрессии  показывают количественное воздействие каждого фактора на результативный показатель при неизменности других. В данном случае можно дать следующую интерпретацию полученному уравнению: при увеличении неналоговых доходов на душу населения на 1руб., расходы бюджета муниципального района в среднем увеличатся на 1,87руб., при росте безвозмездных поступлений на душу населения на 1 руб. расходы в среднем увеличатся на 0,93руб.

Параметры при фиктивных переменных z1 , z2 представляют собой разность между средним уровнем расходов бюджетов для соответствующей группы и базовой группы. За базу сравнения взяты расходы бюджетов муниципальных образований, относящихся к 1 классу, для которых z1=z2=0. Параметр при z1, равный -1104,8, означает, что при одинаковом влиянии факторов расходы бюджетов муниципальных образований, относящихся ко 2 классу, в среднем на 1104,8 руб. в расчете на душу населения будут ниже, чем в 1 классе. Соответственно параметр при z2 показывает, что расходы бюджетов муниципальных образований, относящихся к 3 классу, в среднем будут на 1422,7 руб. ниже, чем в 1 классе, при неизменном влиянии объясняющих переменных.  

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.

В результате исследования была получена оценка регрессионной модели с учетом пространственной неоднородности объекта исследования. Было выявлено, что наибольшее влияние на расходы муниципальных образований, оказывают безвозмездные поступления. Так как параметры при фиктивных переменных статистически значимы, то можно с определенной степенью уверенности говорить о влиянии на расходы муниципальных образований уровня социально – экономического развития.

Бюджеты муниципальных районов  РМЭ фактически формируются за счет регионального бюджета: им устанавливаются нормативы отчислений от основных бюджетообразующих налогов; жестко закрепляются не только нормативы расходов бюджетных средств, но и направления расходования каждого рубля местного бюджета.

Таким образом, можно сделать вывод:

1) Анализ исполнения утвержденных  доходов консолидированного бюджета РМЭ показал выполнения плана по мобилизации общей суммы доходов, что свидетельствуют об относительной стабильности и предсказуемости бюджета.

2) В период 2005-2008 гг. в структурах доходов и расходов консолидированного бюджета РМЭ произошли существенные изменения.

Если в 2005 г. наибольший удельный вес  в доходах занимали налоговые доходы, то в 2008 году – безвозмездные перечисления от бюджетов других уровней.

Т.е. РМЭ остается дотационным регионом. Аналогичная ситуация и в структуре расходов: если 2005 году наибольший удельный вес в расходах занимали расходы на национальную экономику, то 2008 году – межбюджетные трансферты.