АНАЛИЗ И МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ БЮДЖЕТНОГО ФИНАНСИРОВАНИЯ НА СОЦИАЛЬНО-ДЕМОГРАФИЧЕСКИЕ ПРОЦЕССЫ РЕГИОНА Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Анализ и моделирование влияния бюджетного финансирования на социально-демографические процессы региона

Васильева Валерия Евгеньевна

магистрант, ИМИ, СВФУ [email protected]

М.К.

Аммосова,

сч сч о сч

1С

О Ш

т

X

<

т О X X

Николаева Ирина Михайловна

кандидат физико-математических наук, доцент кафедры МЭПИ ИМИ, СВФУ им. М.К. Аммосова

Актуальность работы обусловлена тем, что в настоящее время в Республике Саха (Якутия), да и в целом по всей Российской Федерации наблюдается сложная демографическая ситуация, показатели рождаемости падают, смертность растет, средняя продолжительность жизни сокращается. Начиная с 2007 года начали активно приниматься ряды законов и программ для улучшения демографии страны. Отдельно можно отметить, до сих пор оказываемую меру государственной поддержки семей имеющих детей, материнский (семейный) капитал и Концепцию демографической политики Российской Федерации на период до 2025 года, направленную на увеличение основных демографических показателей.

На социально-демографические показатели огромное влияние оказывает состояние социальной среды. Финансирование тех или иных статей бюджета региона играет ключевую роль. Данная работа проделана для определения влияния текущего бюджетного финансирования региона на его социально-демографические процессы.

В статье проанализированы основные социально-демографические процессы Республики Саха (Якутия), такие как показатели рождаемости, смертности, ожидаемой продолжительности жизни, количества браков и разводов, числа прибывших и выбывших. Далее были построены регрессионные модели для оценки влияния бюджетного финансирования на вышеперечисленные демографические процессы. В качестве факторных признаков были отобраны 6 статей расходов государственного бюджета Республики Саха (Якутия): охрана окружающей среды, образование, здравоохранение, физическая культура и спорт, жилищно-коммунальное хозяйство, социальная политика; и отдельно были взяты расходы на выплаты семейных и материнских пособий. Также вычислен коэффициент материнского капитала, который демонстрирует востребованность сертификатов относительно уровня рождаемости. Ключевые слова: государственный бюджет Республики Саха (Якутия), социально-демографические процессы, корреляционно-регрессионный анализ, материнский капитал, демографическая политика.

Анализ социально-демографических процессов Республики Саха(Якутия)

В качестве данных для исследования и анализа социально-демографических процессов Республики Саха (Якутия) были взяты основные показатели, такие как число родившихся и умерших, естественный прирост населения, суммарный коэффициент рождаемости, количество браков и разводов, число прибывших в республику и выбывших, также ожидаемая продолжительность жизни при рождении в регионе [4].

Показатель числа родившихся детей с 2005 года стремительно росла до 2012 года и составила 16998 человек. Максимальное значение было зафиксировано в 2014 году - 17010 человек. Затем наблюдается спад рождаемости. Однако в 2020 году мы видим маленький прогресс.

Насчет смертности можно сказать, что, начиная с 2008 года наблюдается положительная тенденция, показатель числа умерших с каждым годом постепенно снижалась. Но в 2020 году на фоне пандемии смертность резко возросла и достигла рекордного показателя за последние 10 лет - 9081 человек (см. Рисунок 1).

Рисунок 1 - Динамика изменения числа родившихся и умерших

Рисунок 2 - Динамика изменения естественного прироста населения

Что же касается следующего показателя (см. Рисунок 2), то здесь наблюдается положительная тенденция к увеличению естественного прироста населения с 2008 по 2014 годы. Наибольшее значение было отмечено в 2014 году - 8801 человек. Затем мы видим обратную тенденцию. Важно отметить, что за весь рассматриваемый период не наблюдается естественная убыль населения (превышение числа умерших над числом родившихся).

Про суммарный коэффициент рождаемости. Самый высокий показатель был зафиксирован в 2014 году и составил 2,25 (см. Рисунок 3). Отметка больше 2,1 держалась с 2012 по 2015 годы, что является нормой простого воспроизводства населения. Затем идет спад. Самый низкий показатель за последние десять лет наблюдается в 2019 году - 1,82.

I Количество прибывших ■ Количество выбывших Рисунок 5 - Динамика изменения объемов миграции населения

Рисунок 3 - Динамика изменения суммарного коэффициента рождаемости

Рисунок 6 - Динамика изменения миграционного прироста населения

Как видно из графика (см. Рисунок 7) начиная с 2008 года ожидаемая продолжительность жизни в Якутии росла вплоть до 2019 года. Но в 2020 году резко снизилась.

Далее у нас идут показатели количества браков и разводов (см. Рисунок 4). По графику видно, что в 2011 (9017) году приходится самое большое количество зарегистрированных браков за весь период. Затем наблюдается стремительный спад с волнообразным характером и в 2020 году достигает рекордно низкий показатель за последние 20 лет (4448).

Также из графика видно, что, начиная с 2013 года, количество оформленных разводов постепенно снижается, и в 2020 году достиг минимального значения, равное 3246.

Рисунок 4 -дов

Динамика изменения количества браков и разво-

Насчет динамики изменения объемов миграции населения (см. Рисунок 5), можно сказать, что почти за весь период наблюдается миграционная убыль, т.е. превышение выбывших из региона над прибывшими (см. Рисунок 6). Начиная с 2010 года, показатели обоих факторов постепенно росли с волнообразным характером. И в 2020 году миграционная убыль в регионе сменилась миграционным приростом.

Рисунок 7 - Динамика изменения ожидаемой продолжительности жизни

Проведенный анализ показал, что демографическая политика в области рождаемости, проводимая в России с 2007 года, имела положительный эффект вплоть до 2012 года, но начиная с 2014 показатель рождаемости стремительно падает. Это прежде всего связано с малочисленностью женщин фертильного возраста и изменением возрастной модели.

Демографическая политика в области миграции также сыграла значимую роль. Так, миграционная убыль, которая наблюдалась у нас за весь период времени, начиная с 2011 года начала стремительно снижаться и сменилась миграционным приростом.

На негативную динамику ожидаемой продолжительности жизни повлиял уровень избыточной смертности, который главным образом объясняется прямыми или косвенными результатами пандемии новой Коронави-русной инфекции (COVID-19).

Оценка реализации Федерального закона № 256-ФЗ «О дополнительных мерах государственной поддержки семей имеющих детей»

X X

о

го А с.

X

го т

о

О

м м

сч сч

0 сч

1П

01

о ш Ш X

<

m о х

X

С момента функционирования программы материнского (семейного) капитала в Республике Саха (Якутия) с 2007 года по 2020 год всего выдано 95804 сертификата.

В самом начале выплата составляла 250 тыс. рублей, к 2020 году она выросла в 2,5 раза и составила 616 617 рублей.

За все годы реализации программы своим правом использования средств материнского (семейного) капитала воспользовались 67666 семей:

• на улучшение жилищных условий — 59552 заявлений;

• на оказание платных образовательных услуг — 5520 заявлений;

• на формирование накопительной пенсии женщины — 58 заявлений;

• выплата ЕПМ - 2563 заявлений [5].

Далее был вычислен коэффициент материнского капитала, который рассчитывается как отношение количества выданных сертификатов за анализируемый промежуток времени к числу рожденных детей за этот же период времени. И демонстрирует востребованность материнского сертификатов относительно уровня рождаемости [2].

Из графика видно (см. Рисунок 8), что в 2009 и 2015 годах наблюдался всплеск роста коэффициента материнского капитала, который в значительный степени был обоснован выдачей единовременных выплат. После этого периода роста наблюдается незначительное сокращение коэффициента. Также скачок в 2020 году обуславливается нововведением - распространением программы материнского капитала на первого ребенка.

Сперва была построена корреляционная матрица с целью анализа взаимосвязи между первым результирующим признаком Y1 (число родившихся) со всеми факторными переменными Х1, Х2, Х3, Х4, Х5, Х6 и Х7 (см. Рисунок 9).

xl пособ х2 окр ср хЗ обр х4 здрав х5 спорт Хб Wr.K x7t:;u y1,к

xl пособ 1

у? онр ср 0,150834 1

хЗ обр 0,611458 0,746545 1

х4 здров 0,5551 0,495176 0,586442 1

х5 спорт 0,472415 0,552033 0,531366 0,692406 1

ХбЖКХ 0,628937 0,761821 0,960947 0,597019 0,543528 1

х7 соц 0,792514 0,443953 0,869669 0,355031 0,480486 1

yl родие -0,58754 -0,18093 -0,58399 0,116778 -0,18962 56113 ■5,86226 1

Рисунок 8 - Динамика изменения коэффициента материнского капитала

Анализ влияния бюджетного финансирования на социально-демографические процессы

Для определения влияния бюджетного финансирования на социально-демографические процессы региона был проведен корреляционно-регрессионный анализ с помощью инструмента «Пакет анализа» надстройки «Анализ данных» MS Excel. В качестве результирующих признаков Y были взяты основные показатели социально-демографических процессов: рождаемости (Y1), смертности (Y3) и ожидаемой продолжительности жизни (Y2) [4]. В качестве факторных признаков X были отобраны 6 статей расходов государственного бюджета Республики Саха (Якутия): охрана окружающей среды (Х2), образование (Х3), здравоохранение (Х4), физическая культура и спорт (Х5), жилищно-коммунальное хозяйство (Х6), социальная политика (Х7) [6]; и отдельно были рассмотрены расходы на выплаты семейных и материнских пособий (Х1).

Рисунок 9. - Корреляционная матрица У1

Анализ показывает, что результативный показатель Y1 имеет слабую связь с показателями Х2 (г ^1, Х2) = -0,18), Х4 (г ^1, Х4) = 0,12) и Х5 (г ^1, Х4) = - 0,19). А наиболее тесную с Х7 (г , Х7) = - 0,86). В то же время у Х7 имеется тесная связь и со всеми остальными факторными переменными (больше 0,7), что говорит о наличии мультиколлинеарности.

Таким образом были построены регрессионные модели отдельно для каждой переменной. 1 модель включала только показатель Х7, 2 модель: Х1 и Х3, 3 модель: Х1 и Х6. У 2-ой и 3-ей моделей уравнения регрессии и их коэффициенты были не значимы. У 1 модели расчетное значение F-критерия Фишера ^=28,98) больше табличного ^табл=4,96), что указывает на значимость построенного уравнения регрессии. Также расчетные значения ^критерия Стьюдента для параметров модели больше табличного ^табл=2,228 с уровнем значимости а=0,05 и число степеней свободы п-к-1=10), следовательно, коэффициенты регрессии тоже значимы. Уравнение 1 модели:

У1 = 18094,91 - 0,11854Х7 (1)

Также была рассчитана средняя относительная ошибка аппроксимации. Это среднее отклонение расчетных значений от фактических, если значение средней ошибки аппроксимации будет меньше 15%, то это свидетельствует о хорошо подобранной модели уравнения. У 1 модели она равна 4,43%, что говорит об адекватности модели.

Далее был проведен анализ взаимосвязи между вторым результирующим признаком Y2 (ожидаемая продолжительность жизни) со всеми факторными переменными Х1, Х2, Х3, Х4, Х5, Х6 и Х7 (см. Рисунок 10).

xl пособ х2 окр ср хЗобр х4 здрав х5 спорт хб жнх х7соц у2српр

xl пособ

x2 онр ср 0,150834 1

хЗобр 0,611458 0,746545 1

х4 здров 0,5551 0,495176 0,586442 1

х5 спорт 0,472415 0,552033 0,531366 0,692406

хб ЖКХ 0,628937 0,761821 0,960947 0,597019 0,543528 1

х7 соц 0,792514 0,443953 0,869669 0,355031 0,480486 0,836227 1

угсрпр 0,455442 0,685309 0,923207 0,257115 0,367516 0,891958 0,876278 1

Рисунок 10 - Корреляционная матрица У2

Результативный показатель Y2 имеет слабую связь с показателями Х1 (г ^2, Х1) = 0,46), Х4 (г ^2, Х4) = 0,25) и Х5 (г ^2, Х5) = 0,37). Затем выяснилось, что между всеми оставшимися факторными показателями также имеется тесная связь, как и в первом случае, которая говорит о наличии мультиколлинеарности, кроме Х2 и Х7.

Они отдельно были включены в 1 регрессионную модель. А для показателей Х3 и Х6 были построены 2 и 3 регрессионные модели соответственно. После анализа у всех моделей уравнения регрессии и их коэффициенты были значимы.

Необходимо по статистическим критериям найти наиболее адекватную модель среди трех представленных. Сравнение представлено в Таблице 1.

точной дисперсии SЛ2 = 206607 и средней относительной ошибки аппроксимации б = 3,21 %, и наибольшие значения RЛ2 = 0,57 и F = 13,17. Затем идут 1 и 3 модели. Уз = 9528,364 - 0,032Х2 (3)

Таблица 2

Сравнение регрессионных моделей

1 модель (Y3, X2) 2 модель (Y3, X3) 3 модель (Y3, X6)

F крит = 4,964602744 < F = 13,04, уравнение значимое F крит = 4,964602744 < F= 13,17, уравнение значимое F крит = 4,964602744 < F = 10,07, уравнение значимое

t крит = 2,228138852 < t = |-3,611, коэфф. значим t крит = 2,228138852 < t = |-3,63|, коэфф. значим t крит = 2,228138852 < t = |-3,17|, коэфф. значим

RA2 = 0,5660050551 RA2 = 0,5683833716 RA2 = 0,5018339431

sA2 = 207745,4343 sA2 = 206606,9778 sA2 = 238462,9708

5 = 3,68% 5 = 3,21% 5 = 3,81%

Из уравнения регрессии следует, что увеличение расходов на окружающую среду на 1 млн рублей приводит к сокращению количества смертности в среднем на 0,032 чел.

Таблица 1

Сравнение регрессионных моделей

1 модель (Y2, X2, X7) 2 модель (Y2, X3) 3 модель (Y2, X6)

F крит = 4,256494729 < F = 32,14, уравнение значимое F крит = 4,964602744 < F= 57,71, уравнение значимое F крит = 4,964602744 < F = 38,92, уравнение значимое

t крит = 2,262157163 < t1 = 2,83 и t2 = 5,47, коэфф. значимы t крит = 2,228138852 < t = 7,59, коэфф. значим t крит = 2,228138852 < t = 6,24, коэфф. значим

RA2 = 0,877195949 RA2 = 0,852310792 RA2 = 0,795589175

sA2 = 0,743872807 sA2 = 0,805150855 sA2 = 1,114377638

5 = 0,82% 5 = 1,08% 5 = 1,15%

По статистическим критериям наиболее адекватна 1 модель. Ей соответствуют минимальные значения остаточной дисперсии SЛ2 = 0,74 и средней относительной ошибки аппроксимации б = 0,82 %, и наибольшее значение RЛ2 = 0,87. Затем идут 2 и 3 модели.

У2 = 61,52 + 0,0069Х2 + 0,0001Х7 (2)

Из уравнения регрессии следует, что увеличение расходов на окружающую среду на 1 млн рублей приводит к увеличению продолжительности жизни в среднем на 0,0069 лет. И с увеличением расходов на социальную политику на 1 млн средняя продолжительность жизни повышается на 0,0001 лет.

Также был проведен анализ взаимосвязи между третьим результирующим признаком Y3 (число умерших) со всеми факторными переменными Х1, Х2, Х3, Х4, Х5, Х6 и Х7 (см. Рисунок 11).

xl пособ х2 окр ср хЗ обр х4 здрав х5 спорт хбжкх х7 :"л( yj умерьи

xl пособ 1

х2 окр ср 0,150834 1

хЗ обр 0,611458 □,746545 1

хА здрав 0,5551 0,495176 0,586442 1

х5 спорт 0,472415 0,552033 0,531366 0,692406

хбжкх 0,628937 0,761821 0,960947 0,597019 0,543528 1

х7 со ц 0,792514 0,443953 0,869669 0,355031 0,480486 0,836227 1

уЗ умерш 0,014049 -0,75233 -0,75391 -0,12255 -0,22604 -0,7084 -0,54341

Рисунок 11 - Корреляционная матрица У3

Y3 имеет слабую связь с показателями Х1 (г ^3, Х1) = 0,01), Х4 (г ^3, Х4) = - 0,12) и Х5 (г ^3, Х5) = - 0,23). А между всеми оставшимися факторными показателями имеется тесная связь, как и в остальных случаях, кроме Х2 и Х7. Они отдельно были включены в 1 регрессионную модель. При анализе выяснилось, что 2 коэффициент регрессии Х7 не значим, и его пришлось исключить. Таким образом была построена модель только с Х2. А для показателей Х3 и Х6 были построены 2 и 3 регрессионные модели соответственно. После анализа у всех моделей уравнения регрессии и их коэффициенты были значимы. Также строим таблицу для сравнения моделей.

По статистическим критериям наиболее адекватна 2 модель. Ей соответствуют минимальные значения оста-

Заключение

В результате проделанной работы, а именно проанализировав социально-демографические процессы РС(Я), мы убедились в том, что в последние годы в нашей республике наблюдается сложная социально-демографическая ситуация.

Был вычислен коэффициент материнского капитала, который рассчитывается как отношение количества выданных сертификатов за анализируемый промежуток времени к числу рожденных детей за этот же период времени. В результате он продемонстрировал востребованность материнского капитала в последние годы.

Также был проведен анализ влияния бюджетного финансирования на основные социально-демографические процессы и выявлены более значимые и адекватные регрессионные модели из всех возможных. Получили следующие результаты: увеличение расходов на окружающую среду на 1 млн рублей приводит к повышению продолжительности жизни в среднем на 0,0069 лет и также к сокращению количества смертности в среднем на 0,032 чел.; с увеличением расходов на социальную политику на 1 млн средняя продолжительность жизни повышается на 0,0001 лет.

Таким образом, согласно результатам моделирования, повышение расходов по статьям «Социальная политика» и «Окружающая среда» положительно влияет на повышение ожидаемой продолжительности жизни и сокращение количества смертности.

Литература

1. Васильева А.В., Васильева Е.В., Тюлюкин В.А. Моделирование влияния бюджетного финансирования на социально-демографические процессы региона. - 2012. - URL: https://cyberleninka.ru/article/n/modelirovanie-vNyaniya-byudzhetnogo-finansirovamya-na-sotsialno-demograficheskie-protsessy-regiona

2. Попова Л.А. Современная российская демографическая политика в области рождаемости: результаты и направления совершенствования // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2016. №2 (44). - URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennaya-rossiyskaya-

X X

о го А с.

X

го m

о

ю

2 О

м м

сч сч о сч

1П

demograficheskaya-politika-v-oblasti-rozhdaemosti-rezultaty-i-napravleniya-sovershenstvovaniya

3. Щербаков А.И., Мдинарадзе М.Г., Назаров А.Д., Назарова Е.А. Демография. Учебное пособие / А.И. Щербакова. — М.: ИНФРА-М, 2017. — 216 с. - ISBN 9785-16-105083-5 - URL: https://mgimo.ru/upload/iblock/0df/% D0%94%D0%B5%D0%BC%D0%BE%D0%B3%D1%80% D0%B0%D1%84%D0%B8%D1%8F%20%D0%BD%D0%B 0%D1%88%20%D1%83%D1 %87%D0%B5%D0%B1%D0 %BD%D0%B8%D0%BA.pdf

4. Gks: Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по РС(Я) [Электронный ресурс]. - URL: https://sakha.gks.ru/

5. Pfr: ПФРФ Отделение по Республике Саха (Якутия) [Электронный ресурс]. - URL: https://pfr.gov.ru/branches/sakha/

6. Государственное собрание (Ил Тумэн) РС(Я): Исполнение государственного бюджета РС(Я) [Электронный ресурс]. - URL: http://old.Ntumen.ru/content/ispolnenie-gosudarstvennogo-byudzheta-respubliki-sakha-yakutiya/

Analysis and modeling of the impact of budget financing on the socio-

demographic processes of the region Vasilyeva V.E., Nikolaeva I.M. NEFU named after. M.K. Ammosova,

JEL classification: G20, G24, G28, H25, H30, H60, H72, H81, K22, K34

The relevance of the work is due to the fact that currently in the Republic of Sakha (Yakutia), and in general throughout the Russian Federation, there is a difficult demographic situation, birth rates are falling, mortality is increasing, average life expectancy is decreasing. Since 2007, a number of laws and programs have been actively adopted to improve the demography of the country. Separately, we can note the measure of state support provided to families with children, maternal (family) capital and the Concept of Demographic Policy of the Russian Federation for the period up to 2025, aimed at increasing the main demographic indicators. The state of the social environment has a huge impact on socio-demographic indicators. Financing of certain budget items in the region plays a key role. This work was done to determine the impact of the current budget financing of the region on its socio-demographic processes. The article analyzes the main socio-demographic processes of the Republic of Sakha (Yakutia), such as fertility, mortality, life expectancy, the number of marriages and divorces, the number of arrivals and departures. Further, regression models were constructed to assess the impact of budget financing on the above demographic processes. 6 expenditure items of the state budget of the Republic of Sakha (Yakutia) were selected as factor features: environmental protection, education, healthcare, physical culture and sports, housing and communal services, social policy; and expenses for family and maternity benefits were taken separately. The coefficient of maternity capital has also been calculated, which demonstrates the demand for certificates relative to the birth rate. Keywords: state budget of the Republic of Sakha (Yakutia), socio-demographic processes, correlation and regression analysis, maternity capital, demographic policy.

References

1. Vasil'eva A.V., Vasil'eva E.V., Tyulyukin V.A. Modeling the impact of budget

financing on the socio-demographic processes of the region. - 2012. -URL: https://cyberleninka.ru/article/n/modelirovanie-vliyaniya-

byudzhetnogo-finansirovaniya-na-sotsialno-demograficheskie-protsessy-regiona

2. Popova L.A. Modern Russian demographic policy in the field of fertility:

results and directions for improvement // Economic and social changes: facts, trends, forecast. 2016. No. 2 (44). - URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennaya-rossiyskaya-demograficheskaya-politika-v-oblasti-rozhdaemosti-rezultaty-i-napravleniya-sovershenstvovaniya

3. Shcherbakov A.I., Mdinaradze M.G., Nazarov A.D., Nazarova E.A.

Demography. Textbook / A.I. Shcherbakov. — M.: INFRA-M, 2017. —

216 p. - ISBN 978-5-16-105083-5 - URL:

https://mgimo.ru/upload/iblock/0df/%

D0%94%D0%B5%D0%BC%D0%BE%D0%B3%D1

%80%D0%B0%D1%84%D0%B8%D1%8F%20%D0%BD%D0%B0%D

1%88%20%D1 %83%D1%87%D0%B5%D0%B1

%D0%BD%D0%B8%D0%BA.pdf

4. Gks: Territorial body of the Federal State Statistics Service for the Republic

of Sakha (Yakutia) [Electronic resource]. - URL: https://sakha.gks.ru/

5. Pfr: PFRF Department for the Republic of Sakha (Yakutia) [Electronic

resource]. - URL: https://pfr.gov.ru/branches/sakha/

6. State Assembly (Il Tumen) RS(Y): Execution of the state budget of the

RS(Y) [Electronic resource]. - URL:

http://old.iltumen.ru/content/ispolnenie-gosudarstvennogo-byudzheta-

respubliki-sakha-yakutiya/

О Ш

m x

<

m о x

X