Научная статья на тему 'Диагностика эффективности предоставления муниципальных услуг в сфере образования'

Диагностика эффективности предоставления муниципальных услуг в сфере образования Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
512
73
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ГОСУДАРСТВЕННЫЙ / МУНИЦИПАЛЬНЫЙ / ФИНАНСЫ / РАСХОДЫ / БЮДЖЕТ / РЕФОРМА / ОБРАЗОВАНИЕ / БЮДЖЕТИРОВАНИЕ / ОРИЕНТИРОВАННОЕ НА РЕЗУЛЬТАТ / ФИНАНСОВЫЙ / МЕНЕДЖМЕНТ / МУНИЦИПАЛЬНОЕ ЗАДАНИЕ

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Пенюгалова Л.А., Чулков А.С.

Повышение качества и доступности государственных и муниципальных услуг названо одной из основных целей Программы повышения эффективности бюджетных расходов на период до 2012 года. В статье рассматривается механизм оценки эффективности реализации муниципального задания путем оказания услуг, при помощи кластерного, дисперсионного, корреляционного и регрессионного анализа отбираются наиболее важные факторы, влияющие на эффективность оказания муниципальных услуг, и делаются выводы о путях внедрения системы муниципального задания в зависимости от полученных результатов.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по экономике и бизнесу , автор научной работы — Пенюгалова Л.А., Чулков А.С.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Диагностика эффективности предоставления муниципальных услуг в сфере образования»

УДК 336.144

ДИАГНОСТИКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРЕДОСТАВЛЕНИЯ МУНИЦИПАЛЬНЫХ УСЛУГ В СФЕРЕ ОБРАЗОВАНИЯ

л. А. ПЕНЮГАЛОВА,

кандидат экономических наук, старший преподаватель кафедры экономического анализа, статистики и финансов E-mail: liubov.penyugalova@gmail.com

А. С. ЧУЛКОВ,

аспирант кафедры экономического анализа, статистики и финансов E-mail: achulkov@mail.ru Кубанский государственный университет

Повышение качества и доступности государственных и муниципальных услуг названо одной из основных целей Программы повышения эффективности бюджетных расходов на период до 2012 года. В статье рассматривается механизм оценки эффективности реализации муниципального задания путем оказания услуг, при помощи кластерного, дисперсионного, корреляционного ирегресси-онного анализа отбираются наиболее важные факторы, влияющие на эффективность оказания муниципальных услуг, и делаются выводы о путях внедрения системы муниципального задания в зависимости от полученных результатов.

Ключевые слова: государственный, муниципальный, финансы, расходы, бюджет, реформа, образование; бюджетирование, ориентированное на результат; финансовый, менеджмент, муниципальное задание.

Процесс реформирования бюджетной системы в Российской Федерации порождает интерес к методам бюджетирования, используемым в других странах. В мировой практике на протяжении нескольких десятилетий успешно применяется модель бюджетирования, ориентированного на результат (БОР). Внедрение этой технологии на муниципальном уровне, наиболее близком к населению,

имеет более яркую специфику, чем аналогичный процесс на уровне всей страны и отдельных регионов, в связи со следующими обстоятельствами.

Особенностью бюджетных услуг, предоставляемых на местном уровне, является то, что о качестве большинства из них каждый житель муниципального образования может без труда составить свое мнение. В силу этого местная администрация имеет возможность, с одной стороны, обращаться к населению и строить свою политику с учетом пожеланий общественности, а с другой — привлекать обывателя к контролю за эффективностью проводимой политики и за качеством предоставляемых бюджетных услуг.

Одним из инструментов, способствующих решению накопившихся проблем, является внедрение новых форм оказания муниципальных услуг, в частности муниципальное задание. Эти изменения должны привести к росту качества и доступности услуг, повышению прозрачности и эффективности деятельности органов власти, а также к более результативному расходованию бюджетных средств. Но при этом внедрение муниципального задания в практику органов местной власти сопряжено с рядом трудностей, обусловленных неразработан-

ФИНАНСОВАЯ АНАЛИТИКА

проблемы и решения

ностью организационно-экономического и методического обеспечения этой формы работы [1].

Для решения указанных проблем в Российской Федерации проводится комплекс преобразований в области государственного и муниципального управления, в том числе направленных на повышение эффективности государственных и муниципальных услуг.

Принципиально новым подходом в этом направлении является внедрение муниципального задания на оказание услуг и выделение финансирования учреждению в зависимости от количества потребителей и объемов оказанных услуг. Такой подход полностью меняет принципы, лежащие в основе планирования [4, с. 56—59.].

Ключевым элементом деятельности органов местного самоуправления является муниципальная услуга. В литературе нет однозначного понимания этого термина. Различные авторы по-разному трактуют это понятие, уточняя его содержание и границы, акцентируя внимание на тех сторонах и аспектах, которые представляются им наиболее существенными. Авторы статьи предлагают под муниципальными понимать услуги, обладающие следующими характеристиками:

— органы местного самоуправления предоставляют либо организуют их предоставление гражданам и организациям;

— в отношении данного вида услуг органы местного самоуправления осуществляют нормативно-правовое регулирование, финансовое обеспечение и контролируют исполнение обязательств;

— муниципальные услуги формируются в рамках реализации установленных законодательством вопросов местного значения либо возлагаются на администрацию населением;

— муниципальные услуги могут оказывать как органы местного самоуправления, так и хозяйствующие субъекты (как правило, муниципальные предприятия и учреждения) и некоммерческие организации.

Перечень оказываемых услуг зависит от типа муниципального образования. Переход деятельности учреждений по удовлетворению общественных потребностей на контрактную систему для эффективного использования ресурсов должен быть реализован через формирование муниципального задания на оказание услуг [1].

Для оценки действенности предоставления населению муниципальных услуг в области образования авторы провели кластерный анализ с

предварительным выделением основных видов муниципальных услуг и последующей разработкой системы критериев эффективности их предоставления.

Для расчета были приняты 14 муниципальных услуг, оказываемых учреждениями дошкольного, общего и дополнительного образования городов Краснодара, Сочи, Новороссийска, Армавира и Тихорецкого района Краснодарского края:

предоставление общедоступного бесплатного дошкольного образования; предоставление общедоступного бесплатного начального общего, основного общего и среднего (полного) общего образования по основным образовательным программам; предоставление дополнительного образования детей и подростков;

организация спортивно-массовых мероприятий;

организация культурно-досуговых массовых мероприятий;

организация участия школьников в предметных олимпиадах, научно-исследовательских конференциях и интеллектуальных состязаниях;

организация отдыха и оздоровления детей в каникулярное время;

психолого-педагогическая и медико-социальная помощь;

методическая поддержка педагогических работников образовательных учреждений; информационно-коммуникационная поддержка педагогических работников образовательных учреждений;

организация бухгалтерского и налогового учета в образовательных учреждениях; организация питания воспитанников дошкольных образовательных учреждений; организация медицинского обслуживания в дошкольных образовательных учреждениях; обеспечение эксплуатации, ремонта зданий и сооружений и технического оснащения образовательных учреждений, проезда обучающихся к месту обучения и обратно. Для диагностики эффективности предоставления муниципальных образовательных услуг была разработана подробная система критериев эффективности из 30 показателей, которые могут быть использованы для оценки результативности тех или иных услуг:

- укомплектованность образовательного учреждения учащимися, %;

финансовая аналитика

проблемы и решения

— укомплектованность образовательного учреждения кадрами, %;

— соблюдение рациона детского питания (выполнение норм, %)

— показатель снижения уровня заболеваемости, %;

— доля учреждений, использующих инновационные образовательные программы, %;

— количество выявленных нарушений санитарно-эпидемиологических норм и правил, ед.;

— процент родителей (законных представителей) обучающихся, удовлетворенных качеством муниципальной услуги;

— средняя наполняемость групп или классов, чел.;

— доля учреждений, не соответствующих требованиям санитарно-эпидемиологических правил (СанПиН) 2.4.2.1178-02 «Гигиенические требования к условиям обучения в общеобразовательных учреждениях»;

— доля обучающихся, обеспеченных учебно-методическими комплектами;

— количество обучающихся, приходящихся на один компьютер, чел.;

— доля педагогов, имеющих высшее профессиональное образование и соответствующую курсовую переподготовку, %;

— доля фонда оплаты труда в общем объеме расходов бюджета по разделу «Образование», %;

— доля финансовых средств, переданных образовательным учреждениям на нормативно-подушевой основе, %;

— доля внебюджетных средств на одного учащегося, %;

— величина платной услуги на одного учащегося, тыс. руб.;

— соотношение административно-управленческого и педагогического персоналов, %;

— доля выпускников средней (полной) общей школы, преодолевших порог успешности на ЕГЭ по математике и русскому языку, %;

— уровень успеваемости учащихся общеобразовательного учреждения, %;

— показатель отчисленных в год, от общего числа учащихся, чел.;

— доля обучающихся в профильных классах с углубленным изучением отдельных предметов, %;

— доля выпускников основной школы, поступивших в 10-й класс, %;

— удельный вес выпускников общеобразовательных учреждений, поступивших в учреждения начального, среднего и высшего профессионального образования, %;

— количество случаев травматизма во время пребывания в образовательном учреждении (в абсолютной величине);

— количество призовых мест, полученных по итогам спортивно-массового мероприятия, ед.;

— количество призовых мест, полученных по итогам культурно-досугового мероприятия, ед.;

— количество призовых мест, полученных по итогам предметных олимпиад, научно-исследовательских конференций и интеллектуальных состязаний, ед.;

— затраты на повышение квалификации педагогического персонала, тыс. руб.;

— результативность внутреннего финансового аудита (контрольно-ревизионной работы), число составленных актов;

— количество рекламаций на качество услуги, ед. Поскольку необходимо получить итоговую

шкалу эффективности предоставления услуг по направлению «Образование», важно четко определить, насколько муниципальные образования отличаются друг от друга по этой характеристике, описываемой предложенными выше показателями. Задачи такого плана решаются посредством кластерного анализа, в основе которого лежит расчет полной матрицы расстояний.

В евклидовом пространстве расстояние между парой объектов i и у определяется формулой

(Х'- х)2,

где х, J — значение признака.

Многочисленные методы иерархического кластерного анализа различаются не только используемыми мерами сходства и различия, но и алгоритмами классификации. Из них наиболее распространен метод ближайшего соседа. Способ известен также под названием метода одиночной связи.

Пусть требуется провести классификацию заданного множества объектов методом ближайшего соседа. Расстояние между двумя классами определяется как расстояние между ближайшими их представителями.

Перед началом работы алгоритма рассчитывается матрица расстояний между объектами. На каждом шаге в матрице расстояний ищется минимальное значение, соответствующее расстоянию между двумя наиболее близкими кластерами. Найденные кластеры объединяются, образуя новый кластер. Эта процедура повторяется до тех пор, пока не будут объединены все кластеры [2].

ФИНАНСОВАЯ АНАЛИТИКА

проблемы и решения

Краснодар Сочи Новороссийск Армавир Тихорецкий район

Краснодар 2 028,383 2 371,827 2 830,693 3 061,776

Сочи 2 028,383 430,9455 1 076,856 1 437,271

Новороссийск 2 371,827 430,9455 664,3968 1 058,39

Армавир 2 830,693 1 076,856 664,3968 548,0821

Тихорецкий район 3 061,776 1 437,271 1 058,39 548,0821

Рис. 1. Матрица расстояний, построенная по показателям эффективности

Результат расчетов матрицы расстояний методом ближайшего соседа представлен на рис. 1.

В рассматриваемой матрице муниципальные образования Краснодарского края подобраны таким образом, что мы имеем наилучший, наиболее эффективный пример внедрения муниципального задания (г. Краснодар) и наихудший (Тихорецкий район). Ранжирование указанных муниципальных образований предпринято экспертным методом.

Из анализа матрицы расстояний видно, что чем меньше указанное расстояние, тем ближе друг к другу муниципальные образования в контексте результативности муниципальных услуг. Так, Краснодар, который является, по экспертной оценке, лучшим, отделен от Сочи 2 028,4 пунктами, от Новороссийска — 2 371,8, Армавира — 2 830,7 и от Тихорецкого района — 3 061,8. Это свидетельствует о наличии большого задела во внедрении муниципального задания вообще и муниципальных услуг в образовании в частности по сравнению с другими районами Краснодарского края.

Города Сочи, Новороссийск и Армавир находятся примерно на одном уровне. Муниципальное

образование Тихорецкий район уступает всем рассмотренным городским округам: от Краснодара его отделяет 3 061,8 пункт, от Сочи — 1 437,3, от Новороссийска — 1 058,4, от Армавира — 548,1.

Исходя из того, что в системе показателей эффективности муниципальных услуг велико количество индикаторов, актуальной становится задача отбора для модели наиболее значимых из них при помощи методов математической статистики.

Проведенный дисперсионный анализ показал, что ряд показателей обладает нулевой изменчивостью, о чем свидетельствует коэффициент вариации (табл. 1).

К подобным показателям в числе других относится группа индикаторов, характеризующая удовлетворенность учащихся, их родителей или самих педагогических работников теми или иными услугами. На взгляд авторов, это свидетельствует о формальном подходе к опросам, касающимся качества реализации муниципального задания и предоставления муниципальных услуг. Когда коэффициент вариации близок к нулю или равняется ему, показатели исключаются из дальнейшего анализа.

Таблица 1

Дисперсионный анализ показателей эффективности муниципальных образовательных услуг

Критерий эффективности муниципальной услуги Краснодар Сочи Новороссийск Армавир Тихорецкий район Среднее значение Дисперсия Коэффициент вариации

Соблюдение рациона детского питания в образовательном учреждении, % выполнения натуральных норм 100 100 100 100 100 100 0 0

Доля учреждений, не соответствующих требованиям СанПиН 2.4.2.1178-02, % 0 0 0 0 0 0 0 0

Доля учащихся, которым предоставляется горячее питание, % 100 100 100 100 100 100 0 0

Сохранение контингента учащихся в течение учебного года, % отчислений в течение года 100 100 100 100 100 100 0 0

Процент родителей (законных представителей), удовлетворенных качеством муниципальной услуги, % 100 100 100 100 100 100 0 0

^ччт финансовая аналитика

16 ^ проблемы и решения

Далее построим корреляционную матрицу (табл. 2).

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Значительная корреляция между двумя случайными величинами всегда является свидетельством существования некоторой статистической связи в данной выборке, но эта связь не обязательно должна наблюдаться для другой выборки и иметь причинно-следственный характер. Часто заманчивая простота корреляционного исследования подталкивает исследователя делать ложные интуитивные выводы о наличии причинно-следственной связи между парами признаков, в то время как коэффициенты корреляции устанавливают лишь статистические взаимосвязи. В то же время отсутствие корреляции между двумя величинами еще не значит, что между ними нет никакой связи.

Поэтому авторы убирают сильно коррелируемые показатели как ненужные для дальнейшего анализа, снижая таким образом размерность нашего пространства при минимальной потере информативности. При этом корреляционный анализ проводится только по тем показателям, которые мы приняли как значимые по результатам дисперсионного анализа [5].

Наиболее важным индикатором является количество корреляций. Он демонстрирует число сильных (±0,9 и выше) корреляций для конкретного показателя. Например, показатель «Укомплектованность образовательного учреждения воспитанниками» получил значение, равное двум. Это значит, что корреляция больше 0,9 была выявлена между данным показателем и двумя другими. Таким образом авторы выявили показатели, которые сильно коррелируют. Следовательно, их можно элиминировать из модели. Это обусловлено тем, что большое число сильных корреляций указыва-

Результаты корре

ет, что несколько показателей свидетельствуют об одном и том же и не позволяют получить дополнительной информации. Таким образом, показатели ситуации, где количество корреляций больше или равно 10, авторы приняли как незначимые.

Тесная корреляция подтверждается взаимосвязью и взаимозависимостью, например показателей «Доля выпускников средней (полной) общей школы, преодолевших порог успешности на ЕГЭ по математике и русскому языку» и «Уровень успеваемости обучающихся общеобразовательного учреждения»; «Показатель снижения уровня заболеваемости» и «Количество выявленных нарушений санитарно-эпидемиологических норм и правил»; «Уровень успеваемости обучающихся общеобразовательного учреждения», «Количество призовых мест, полученных по итогам спортивно-массового мероприятия» и «Количество призовых мест, полученных по итогам культурно-досугового мероприятия», и т. д.

Признанные незначимыми показатели были вновь удалены. Тем не менее оставшиеся показатели практически полностью опосредованно их замещают и, следовательно, фактическая информативность практически не изменилась.

Теперь представляется необходимым построить новую матрицу расстояний по отобранным показателям (рис. 2).

Сравнив новую матрицу расстояний с прежней (см. рис. 1), приходим к выводу, что данные почти не изменились и, следовательно, отброшенные показатели, действительно, были лишними и низкоинформативными. Дополнительно рассчитываем получившуюся погрешность, сравнив полученные значения первоначальной матрицы расстояний с модифицированной матрицей АХ = |Хп - Хм |,

Таблица 2

ционного анализа

Критерии эффективности муниципальной услуги Краснодар Сочи Новороссийск Армавир ТЬхо-рецкий район Коэффициент вариации Количество корреляций

Показатель снижения уровня заболеваемости, % 14,10 15,60 13,20 10,00 9,80 0,18 10,00

Количество выявленных нарушений санитарно-эпидемиологических норм и правил, ед. 0,00 0,00 0,00 1,00 2,00 1,33 10,00

Соотношение административно-управленческого и педагогического персоналов, % 0,43 0,37 0,43 0,52 0,54 0,14 14,00

Удельный вес выпускников общеобразовательных учреждений, поступивших в учреждения начального, среднего и высшего профессионального образования, % 98,00 98,00 97,00 94,00 92,00 0,03 12,00

ФИНАНСОвАя АНАлИтИкА

проблемы и решения

Краснодар Сочи Новороссийск Армавир Тихорецкий район

Краснодар 2 028,377 2 371,826 2 830,658 3 061,716

Сочи 2 028,377 430,9198 1 076,718 1 437,096

Новороссийск 2 371,826 430,9198 664,2724 1 058,235

Армавир 2 830,658 1 076,718 664,2724 548,052

Тихорецкий район 3 061,716 1 437,096 1 058,235 548,052

Рис. 2. Матрица расстояний, построенная по отобранным показателям

где Хп — значение первоначальной матрицы; Хм — значение модифицированной матрицы.

Минимальная ошибка возникла по Краснодару (0,102), следовательно, от данных по этому городу будем отталкиваться в дальнейшем при составлении шкалы эффективности муниципальных образовательных услуг, оказываемых органами местной власти.

Для расчета шкалы эффективности приведем данные матрицы расстояний по муниципальному образованию Краснодар. Расстояние от него до других муниципальных образований таково: до Сочи — 2 028,377; до Новороссийска — 2 371,826; до Армавира — 2 830,658; до Тихорецкого района — 3 061,716. Это указывает на то, что по эффективности предоставления муниципальных услуг Сочи отстает от Краснодара на 2 028,377 условных единиц. Еще больше отстает Новороссийск — на 2 371,826 ед., и т. д.

Однако крайне ненаглядно и малоинформативно оценивать результативность по условным единицам, не имеющим определенной размерности. Поэтому приведем полученные расстояния к шкале от 0 до 10, где Краснодару изначально присваиваем 10 баллов как наиболее эффективному. Следовательно, Тихорецкий район получит заведомо самый низкий балл, равный нулю. Исходя из этих рассуждений, проведем следующие расчеты.

Определим поправочный коэффициент, который поможет нам перевести расстояния в баллы. Он рассчитывается таким образом, чтобы получить в итоге десятибалльную шкалу, т. е. 3 061,716 / п, где п — размерность шкалы.

Вычисляем балльные оценки каждого из муниципальных образований. Если мы напрямую умножим поправочный коэффициент на имеющееся расстояние, т. е. 3 061,716 / 306,1716 при п = 10, то получим: Тихорецкий район имеет 10 баллов из 10 возможных и, таким образом, оказывается наилучшим. Значит, получена инвертированная шкала (наихудший получает наибольший балл). Чтобы уйти от этого, воспользуемся формулой п — 3,061 716 х Кп, где К — поправочный коэффициент.

В итоге получаем психологически привычную шкалу, в которой наилучший показатель соответствует наибольшему баллу. И оценка предоставления муниципальных образовательных услуг приобретает следующий вид: Краснодар — 10 баллов, Сочи — 3,375032; Новороссийск — 2,253281; Армавир — 0,75467; Тихорецкий район — 0.

Полученные данные свидетельствуют о неразработанности в Краснодарском крае механизма внедрения бюджетирования, ориентированного на результат, вообще и муниципального задания на основе муниципальных услуг в частности.

Однако сам по себе полученный итог интересен лишь в рамках пяти подробно изученных муниципальных образований. Куда более важно разработать инструмент, который сможет автоматически присваивать балл результативности любому из муниципальных образований края. Для этого построим регрессионную модель по отобранным показателям эффективности муниципальных услуг в образовании.

Такая модель строится с использованием методики построения множественной регрессии (multiple regression). Значимыми в ее уравнении по результатам анализа оказались четыре показателя: 1) количество призовых мест, полученных по итогам предметных олимпиад, научно-исследовательских конференций и интеллектуальных состязаний;

уровень успеваемости учащихся общеобразовательного учреждения; средняя наполняемость классов; количество призовых мест, полученных по итогам спортивно-массового мероприятия. Таким образом, чтобы провести классификацию эффективности всех или большинства муниципальных образований, достаточно знать значения только этих четырех показателей.

Уравнение регрессии в нашем случае имеет

вид:

y= -23,1351933732345 + 0,00525450004502882 х х Х + 0,0364147946037269 х Х2 + 0,0364 х х Х3 - 0,0000344948607771783 х Х4, где y - балл по шкале эффективности;

Х1 — количество призовых мест, полученных по итогам предметных олимпиад, научно-ис-

2)

3)

4)

финансовая аналитика

проблемы и решения

следовательских конференций и интеллектуальных состязаний;

Х2 - уровень успеваемости обучающихся общеобразовательного учреждения; Х3 - средняя наполняемость классов; Х4 - количество призовых мест, полученных по итогам спортивно-массового мероприятия. Для муниципального образования город Краснодар уравнение регрессии примет следующий вид:

у = -23,1352 + 0,0053 х 2 281,00 + 0,3980 х х 51,00 + 0,0364 х 25,40 - 0,00003449486 х

х 2 080,00 = 10,10491. Аналогично решив уравнение регрессии для других рассмотренных муниципальных образований, получаем следующие значения:

• для Сочи:

у = -23,1352 + 0,0053 х 846,00 + 0,3980 х х 53,00 + 0,0364 х 27,60 - 0,00003449486 х х 944,00 = 3,414677;

• для Новороссийска:

у = -23,1352 + 0,0053 х 725,00 + 0,3980 х х 52,00 + 0,0364 х 25,00 - 0,00003449486 х х 750,00 = 2,287429;

• для Армавира:

у = - 23,1352 + 0,0053 х 645,00 + 0,3980 х х 49,00 + 0,0364 х 28,00 - 0,00003449486 х х 564,00 = 0,785045;

• для Тихорецкого района:

у = -23,1352 + 0,0053 х 468,00 + 0,3980 х х 50,00 + 0,0364 х 22,00 - 0,00003449486 х

х 683,00 = 0,02244. Важно понять и пояснить одну особенность. Так как баллы рассчитывались по исходным данным и по ним же строилась регрессия, погрешность в итоге будет минимальной, а в идеале ее можно свести практически к нулю. Все факторы, влияющие на балл шкалы эффективности, присутствуют в регрессионной модели, т. е. влияние внешних факторов устранено. В связи с этим коэффициент детерминации модели равен 1, т. е. 100 % изменчивости зависимой переменной (балл по шкале эффективности) объясняется указанными выше переменными уравнения регрессии. Тем не менее рассмотрим основные характеристики построенной модели (табл. 3).

Полученные незначительные значения погрешности при построении уравнения регрессии свидетельствуют о высокой точности и наличии надежного результата.

Составленное уравнение может использоваться для оценки эффективности муниципальных услуг в образовании как в базисном 2010 г., так и

Таблица 3

Анализ погрешности

Субъект Фактическое значение Значения, полученные по регрессии Погрешность

Краснодар 10,00000 10,00006 -0,000060

Сочи 3,37503 3,37688 -0,001845

Новороссийск 2,25328 2,25034 0,002941

Армавир 0,75467 0,75438 0,000286

Тихорецкий район 0,00000 0,00132 -0,001321

впоследствии. Однако раз в пять лет его желательно скорректировать в соответствии с изменяющимися реалиями.

В некоторых случаях значение балла может оказаться ниже нуля (в нашем примере - если Тихорецкий район перестанет быть наихудшим в развитии муниципального задания и муниципальных услуг). В последующие годы балл также может быть как выше 10, так и ниже нуля. Первое будет указывать на повышение эффективности по сравнению с наилучшим показателем 2010 г. Значение ниже нуля, соответственно, укажет на снижение эффективности ниже наихудшего показателя 2010 г.

В зависимости от того, какой балл эффективности получает то или иное муниципальное образование по итогам проведенного мониторинга, необходимо применение различных стратегий развития муниципального задания на основе услуг в частности и бюджетирования, ориентированного на результат, вообще. На взгляд авторов, возможны два варианта внедрения БОР, на региональном и муниципальном уровнях.

Вариант 1. Поэтапный обращение всех ведомств к принципам построения бюджетного процесса на основе муниципального задания. Каждая стадия (определение перечня услуг, внедрение показателей результативности, внутренний контроль за расходами, внешний аудит эффективности, внедрение новых форм отчетности и т. д.) внедряется последовательно и одновременно во всех структурах.

Вариант 2. Комплексная реформа бюджетного процесса в нескольких пилотных ведомствах, постепенный (за счет расширения круга участников) охват прочих органов управления. Преобразования проводятся под руководством финансового органа, который готовит пакет документов, содержащий инструкции:

- по организации бюджетного планирования;

- по определению стоимости муниципальных услуг;

ФИНАНСОвАя АНАлИтИкА

проблемы и решения

7х"

19

— по управлению муниципальными закупками;

— по составлению финансовых отчетов и отчетов о результатах деятельности;

— по управлению активами;

— по проведению внутреннего аудита.

Выполнение требований должно обеспечивать

ведомствам свободное распоряжение выделенными ресурсами.

Практика показывает, что субъекты Федерации и муниципальные образования с более высокой бюджетной обеспеченностью чаще выбирают первый вариант. Менее обеспеченные регионы и муниципалитеты обычно предпочитают осуществлять переход к программно-целевым принципам построения бюджетного процесса сначала в одном или нескольких ведомствах, имеющих самую большую долю расходов в бюджете, наиболее подготовленные кадры и т. д. Затем успешный опыт распространяется на другие субъекты управления. Это отодвигает сроки внедрения методов БОР в бюджетный процесс, но позволяет избежать чрезмерных затрат и дорогостоящих ошибок.

Чтобы такой инструмент бюджетирования, ориентированного на результат, как муниципальное задание, стал реальным инструментом бюджетной политики городов и поселений, необхо-

димо создать комплексную и непротиворечивую нормативно-правовую и методическую базу. При разработке соответствующих документов в конкретном муниципальном образовании необходимо учитывать его специфику, сложившуюся практику управления предоставлением услуг, финансовую ситуацию и приоритеты развития муниципального образования.

Список литературы

1. АфанасьевМ. П., КривоговИ. В. Модернизация государственных финансов. М.: ИД ГУ ВШЭ, 2007.

2. Доугерти К. Введение в эконометрику. М.: Инфра-М, 2008.

3. Дубров А. М., Мхитарян В. С., Трошин Л. И. Многомерные статистические методы. М.: Финансы и статистика, 2008.

4. Опарина М. А, Карагодина Д. С. Нормативы финансирования государственных услуг: используем опыт коммерческого сектора // Бюджет. 2010. № 5.

5. Ферстер Э, Ренц Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа. М.: Финансы и статистика, 2002.

25-26 ноября 2011 г. кафедра «Бухгалтерского учета, аудита и статистики» экономического факультета РУДН проводит II международную научно-практическую конференцию

«Роль учетных практик в обеспечении устойчивого развития

предприятий».

В рамках конференции пройдут следующие секции:

- секция 1. Бухгалтерский учет и отчетность: современная методология и проблемы развития;

- секция 2. Экономический анализ;

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

- секция 3. Контроль и аудит;

- секция 4. Международные стандарты финансовой отчетности.

Основные темы конференции:

- учетно-аналитические системы;

- бухгалтерский учет ВЭД;

- экономический анализ;

- аудит во взаимосвязи с МСА;

- международные стандарты финансовой отчетности;

- инновационные технологии в системе образования российских ВУЗов.

За дополнительной информацией, а также по вопросам участия обращаться по телефону 433-94-04 либо e-mail: buhuchet-rudn@yandex.ru, а также на сайт РУДН в раздел «Новости».

www. econ-rudn. ru

ФИНАНСОВАЯ АНАЛИТИКА

20 ^ проблемы и решения

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.