Методика построения интегрального показателя качества жизни населения муниципальных образований Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Таким образом, введение коэффициентов в методику анализа эффективности рекламных расходов позволит расширить информационную базу для оптимального управления рекламными расходами и принятия продуктивных решений в области рекламного инвестирования.

1. Казуров А.В. Экономическая (торговая) эффективность рекламы // Маркетинг в России и за рубежом. 2003. № 2.

2. Мишин Ю.А. Управленческий учет: управление затратами и результативностью производственной деятельности. М., 2002.

3. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. Минск, 2000.

4. Суворова С.П., Бойцовая Н.А. Управленческие аспекты формирования учетно-информационного пространства // Управленческий учет. 2005. № 2.

УДК 31:33

МЕТОДИКА ПОСТРОЕНИЯ ИНТЕГРАЛЬНОГО ПОКАЗАТЕЛЯ КАЧЕСТВА ЖИЗНИ НАСЕЛЕНИЯ МУНИЦИПАЛЬНЫХ ОБРАЗОВАНИЙ

Появление категории качества жизни населения (КЖН) относится к 50-м годам XX в. и связано с осознанием ограничений, присущих традиционному понятию уровня жизни как меры благосостояния населения. Дей -ствительно, рост потребления материальных благ может сопровождаться ухудшением состояния окружающей среды, ростом преступности, заболеваемости и т.п.

Категория КЖН является междисциплинарной. Приведем два ее определения. Первое - с позиций метаэкономики - принадлежит Б.М. Ген -кину: «Качество жизни характеризуется степенью удовлетворения потребностей человека, определяемой по отношению к соответствующим нормам, обычаям и традициям, а также по отношению к уровню личных при -тязаний... Качество жизни в общем случае определяется по всем сферам и аспектам существования человека: природа, семья, работа, общественная деятельность, учеба, свободное время и т.д.» [3. С. 13]. Второе определение относится к социально-экономической статистике: КЖН - это «сформировавшаяся в массовом сознании обобщенная оценка совокупности характеристик условий жизни населения» [7. С. 613]. Другие встреча -ющиеся в литературе определения КЖН включают следующие идеи:

1) КЖН характеризует благосостояние населения; 2) в идеале КЖН отражает все сферы и аспекты жизнедеятельности человека; 3) КЖН характеризует как объективные условия жизни людей, так и отражение этих усло -вий в общественном сознании.

Исследования КЖН в России особенно актуальны в связи с возникновением в годы переходного периода значительных различий условий жизни людей по степени их благоприятности как между регионами страны, так и внутри последних. Вызванная этим отчужденность между ними, по нашему мнению, ухудшает политический климат в стране и замедляет ее социально-экономическое развитие. Значимость исследований КЖН связана с потребностями развития политического диалога и нуждами управления. В последние годы администрации многих субъектов Российской Федерации используют категорию КЖН как основу формирования стратегии развития регионов. Таким образом, КЖН стало важным инструментом согласования общественных интересов на внутрирегиональном уровне.

Для полного использования потенциала, заключенного в категории КЖН, необходима методика его статистической оценки. Оценка КЖН муниципальных образований (МО) региона позволила бы более точно выявить проблемы развития последних, что способствовало бы повышению эффективности управления как на региональном, так и на муниципальном уровне. Сравнение подобных оценок в динамике позволило бы оценить степень благоприятности происходящих изменений и, в конечном счете, внести соответствующие коррективы в региональную политику

КЖН может изучаться на различных уровнях - межстрановом, межрегиональном, внутрирегиональном (сравнение КЖН муниципальных об-

А.Ю. Митрофанов,

старший преподаватель кафедры прикладной математики, СГСЭУ

разований), индивидуальном. Оценки КЖН основываются на различных методологических подходах. Так, С.А. Айвазян в своих работах использовал многомерные статистические методы для анализа различий КЖН стран и регионов [1], а также метод ранжирования объектов на основе близости (в смысле евклидова расстояния) нормированных показателей к «идеальному» объекту, все координаты которого равны 1 [2]. Другой подход состоит в ранжировании социально-экономических объектов по сводному показателю. В качестве такового в практике сопоставления уровня развития стран часто используется индекс развития человеческого потенциала [4. С. 363]. Он был использован Н.В. Зу-баревич для сравнения уровней развития субъектов Российской Федерации [6]. По нашему мнению, методология оценки КЖН на внутрирегиональном уровне развита в недостаточной степени. Целью данной работы является разработка методики оценки КЖН для МО в форме (одного) интегрального показателя.

Исходными данными для построения такой оценки служит набор сводных характеристик отдельных аспектов КЖН, имеющих форму относительных показателей. Назовем эти показатели базовыми признаками КЖН. Примерами таковых могут служить: общий коэффициент рождаемости (число родившихся на 1000 населения); среднемесячная начисленная заработная плата работающих в экономике (руб.); число детей, приходящихся на 100 мест в дошкольных общеобразовательных учреждениях (на конец года, человек).

Интегральный показатель КЖН призван в максимальной степени объединить информацию, содержащуюся в базовых признаках. Стандартная методика решения подобных задач в социально-экономической статистике (метод «паттерн») включает следующие этапы: 1) установление границ изменения каждого базового признака; 2) нормирование каждого базового признака с использованием «благоприятной» границы его изменения (верхней или нижней) либо обеих границ;

3) вычисление для каждого объекта его обобщающей оценки как средней или медианы нормированных базовых признаков; 4) ранжирование объектов по их оценкам.

Несомненными преимуществами этой методики являются ее простота и наглядность, однако весьма вероятно, что результирующий интегральный показатель будет нести очень мало информации о значениях отдельных базовых признаков. Явление потери «представительности» обобщающей оценки, очевидно, связано со слабыми (и, возможно, даже отрицательными) корреляциями между базовыми признаками и существенно снижает познавательную ценность обобщенных оценок и ранжирования. Это замечание показывает, что построение интегрального показателя КЖН требует предварительного анализа взаимосвязей между его базовыми признаками.

Рассматривая оценку КЖН более широко, можно выделить три случая: 1) в качестве характеристики КЖН принимается вектор значений базовых признаков, при этом построение интегрального показателя не производится; 2) производится построение одного интегрального показателя КЖН, характеризующего все базовые признаки; 3) все множество базовых признаков разбивается на группы, для каждой из которых строится свой интегральный показатель КЖН.

Первый случай соответствует обычной практике статистического анализа и управления: различные объекты сравниваются между собой по отдельным базовым признакам, а также изучается динамика отдельных базовых признаков для каждого объекта. В этом случае отдельные сравнения выполняются наиболее просто, однако сложно получить обобщенную оценку благоприятности происходящих изменений, поскольку отдельные базовые признаки часто меняются в различных направлениях.

Второй случай предполагает сравнение КЖН объектов через сравнение значений интегрального показателя, при этом возможно упоминавшееся выше снижение «показательности».

Третий случай, очевидно, является промежуточным. Заметим, что именно этот подход использовался в упоминавшихся работах С.А. Айвазяна. В случае, когда базовые признаки каждой группы тесно взаимосвязаны, компонентный анализ позволяет построить линейную комбинацию базовых признаков, характеризующую их совместную изменчивость без существенных потерь информации (обобщенной дисперсии).

В данной работе мы рассматриваем второй случай -построение одного интегрального показателя, сопровождаемое анализом его «информативности». Прежде чем переходить к изложению самой методики, сформулируем требования, которым, по нашему мнению, должен удовлетворять конструируемый интегральный показатель КЖН: 1) независимость значений интегрального показателя от единиц измерения базовых признаков; 2) соответствие знаков коэффициентов линейной комбинации, определяющей интегральный показатель , и направлений «предпочтительности» базовых признаков; 3) статистическая значимость коэффициентов линейных комбинаций; 4) «представительность» интегрального показателя, т. е. его способность достаточно точно воспроизводить вариацию базовых признаков; 5) «сепарабельность», т.е. значения интегрального показателя для данного года должны вычисляться исключительно по данным этого же года (для моментных показателей усредненные значения на начало и конец года); 6) «гибкость» показателя, означающая, что набор реально обобщаемых им базовых признаков может различаться по годам; 7) значения интегрального показателя должны быть представлены в абсолютной шкале и нормированы (среднее 0, дисперсия 1 для каждого года).

Необходимость свойств 1 и 2 очевидна. Свойство 3 отражает «надежность» определения коэффициентов линейной комбинации, так как в противном случае бессмысленно говорить об их знаках. Свойство «представительности» обеспечивает возможность с достаточной надежностью делать вывод о том, что высокому (низкому) значению интегрального показателя соответствуют благоприятные (неблагоприятные) значения обобщаемых базовых признаков, тем самым, исключая возможность «противоречий» между ними. Свойство «сепарабельности» позволяет выполнять расчеты значений интегрального показателя независимо для каждого года по мере поступления данных. Свойство «гибкости» обеспечивает возможность изменения с течением времени «структуры КЖН» - набора реально отражаемых интегральным показателей базовых при-

знаков. Наконец, требование 7 обеспечивает возможность сопоставления оценки КЖН различных объектов для различных лет. Предлагаемая методика построения интегрального показателя КЖН включает следующие этапы:

1) отбор на основе качественных соображений в рамках имеющейся информации максимально широ -кого набора базовых признаков КЖН (относительных показателей);

2) замена нулевых значений на малые ненулевые (нами используется 1/20 минимального ненулевого значения показателя за тот же год);

3) определение показателей степени, приближенно нормализующих распределения отдельных базовых признаков с помощью преобразования Бокса-Кокса, с применением метода максимального правдоподобия;

4) возведение базовых признаков в соответствующие степени; в случае отрицательного показателя степени для сохранения «направления» признака результат умножается на -1;

5) значения базовых признаков, имеющих «отрицательные направления» (например, общий коэффициент смертности, относительное число зарегистрированных преступлений) умножаются на -1;

6) стандартизация каждого признака делением на его стандартное отклонение;

7) итеративная «фильтрация» преобразованных базовых признаков на основе знаков коэффициентов первой главной компоненты и их статистической значимости; на каждом шаге выполняется компонентный анализ [5] корреляционной матрицы, с помощью метода «складного ножа» [8] вычисляются стандартные ошибки коэффициентов первой главной компоненты и затем значения Статистики; переменная, имеющая наименьшее значение t (с учетом знака), исключается; процесс повторяется до тех пор, пока все Означения не превзойдут заданный уровень (мы использовали значение 2);

8) проверка многомерной нормальности распределения отобранных базовых признаков (мы используем простую проверку, основанную на графической оценке согласия расстояний Махаланобиса и распределения хи-квадрат с числом степеней свободы, равным числу переменных);

9) перебор всех подмножеств отобранных переменных (с числом элементов не меньше 2), выполнение компонентного анализа для переменных каждого подмножества и фиксация доли обобщенной дисперсии, объясняемой первой главной компонентой; выделение для каждого числа элементов «рекордного» подмножества, характеризующего максимальной долей обобщенной дисперсии;

10) построение графика зависимости «рекордной» доли обобщенной дисперсии, объясненной первой главной компонентой, от числа элементов подмножества;

11) вычисление значений интегрального показателя КЖН как индивидуальных значений нормированной первой главной компоненты ;

12) анализ динамики структуры КЖН - преобразованных базовых признаков, отобранных на этапе 7.

Как отмечалось выше, построение интегрального показателя КЖН предполагает анализ взаимосвязей между базовыми признаками КЖН. Наиболее удобной

характеристикой взаимосвязи между количественными показателями является коэффициент корреляции Пирсона, однако для обеспечения максимальной информативности корреляций требуется многомерная нормальность распределения. Поскольку практически все базовые признаки имеют распределения, существенно отличающиеся от нормального, возникает необходимость в их (приближенной) нормализации на этапе 3. Заметим, что не составляет трудностей получить точную нормальность распределений преобразованных базовых признаков, переходя к нормальным меткам по рангам, однако при этом теряется вся информация о различиях между отдельными значениями, что не согласуется с требованием представления интегрального показателя в абсолютной шкале.

Этап 6 методики тривиальным образом обеспечивает требование 1. Этап 7 является ключевым, обеспечивая согласованность знаков и статистическую значимость коэффициентов линейной комбинации, т.е. требования 2 и 3. Также в силу известного свойства компонентного анализа в максимальной степени обеспечивается требование 4. На этом этапе формируется множество отобранных (преобразованных) базовых признаков, которые сможет удовлетворительно представить конструируемый интегральный показатель. Требования 5-7 удовлетворяются автоматически «по построению». Можно сделать вывод, что предлагаемая методика приводит к построению интегрального показателя, удовлетворяющего перечисленным выше 7 требованиям.

Рассмотрим пример реализации предлагаемой методики для 39 МО Саратовской области (г Саратов и 38 муниципальных районов) по данным 2002 - 2006 годов.

Исходный набор включал 31 «базовый» показатель КЖН девяти категорий: 1) доходы (средняя заработная плата и пенсия); 2) демографические процессы (рождаемость, общая и младенческая смертность, брачность, разводимость); 3) труд (доля работающих в организациях в общей численности населения); 4) медицинское обслуживание (обеспеченность населения врачами, средним медицинским персоналом, больничными койками); 5) образование (число дошкольных образовательных учреждений, детей в них, мест в них, число школ и учащихся в них); 6) культура (число библиотек, книжный фонд, число клубов); 7) жилищные условия (средняя жилая площадь на одного человека; доля жилой площади, оборудованной газом, канализацией, центральным отоплением, ванной или душем, водопроводом); 8) торговля и услуги (обороты розничной торговли, платных и бытовых услуг, общественного питания на 1 жителя); 9) преступность (относительное число зарегистрированных преступлений и лиц, их совершивших).

В результате реализации этапов 1-10 методики были построены графики зависимости доли обобщенной дисперсии, объясненной первой главной компонентой, от числа отобранных преобразованных базовых признаков. Минимальная доля объясненной обобщенной дисперсии для всех лет составляет около 50%. Графики для отдельных лет весьма схожи и наглядно демонстрируют противоречие между «широтой» набора признаков и способностью (одного) интегрального показателя их представить.

Следует признать, что вряд ли можно сформулировать требования, позволяющие однозначно разрешить это противоречие, однако мы считаем, что доля объясненной дисперсии (около 50%) в рассматриваемой ситуации приемлема. Объединение максимальных наборов признаков по годам включает следующие 15 базовых признаков: брачность; обеспеченность населения больничными койками и врачами; обороты розничной торговли, платных услуг, общественного питания, бытовых услуг; доля лиц, совершивших преступления; доля занятых на предприятиях и в организациях; средние размеры заработной платы и пенсии; доли жилой площади, оборудованной канализацией, центральным отоплением, ваннами (душем), водопроводом. Все эти переменные входят в число отобранных для 2002, 2004, 2005 гг.; в 2003 г не входит доля лиц, совершивших преступления; в 2006 г не входят обеспеченность населения больничными койками и доля жилой площади, оборудованной центральным отоплением.

Полные результаты приведены на сайте: http:// mitrofanovay. web-place.ru/.

В заключение отметим, что реализация методики оценки качества жизни населения в муниципальных образованиях Саратовской области согласуется с априорными ожиданиями: КЖН г. Саратова выше, чем в других МО; КЖН Балаковского, Энгельсского, Ртищев-

ского, Татищевского МО превосходят все остальные МО, кроме г Саратова. Следует отметить весьма примечательный быстрый рост КЖН Вольского МО в 2003 - 2006 гг, обеспечивший ему четвертое место в 2006 году.

1. Айвазян С.А. Интегральные индикаторы качества жизни населения: их построение и использование в социальноэкономическом управлении и межрегиональных сопоставлениях. М., 2000.

2. Айвазян С.А. Анализ синтетических категорий качества жизни населения субъектов Российской Федерации: их измерение, динамика, основные тенденции // http:// www.vcug.ru/doc/j_uzhnrr/2002-11.zip.

3. Генкин Б.М. Введение в метаэкономику и основания экономических наук. М., 2002.

4. Доклад о развитии человека 2005. Международное сотрудничество на перепутье: помощь, торговля и безопасность в мире неравенства. М., 2005.

5. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. М., 2000.

6. Зубаревич Н.В. Социальное развитие регионов России: проблемы и тенденции переходного периода. М., 2003.

7. Курс социально-экономической статистики / под ред. М.Г Назарова. М., 2002.

8. Мостеллер Ф., Тьюки Дж. Анализ данных и регрессия. Вып. 1. М., 1982.

УДК 657.4

ОРГАНИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКОГО УЧЕТА НАКЛАДНЫХ РАСХОДОВ ПРЕДПРИЯТИЙ ЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

А.Е. Протасов,

аспирант кафедры бухгалтерского учета, СГСЭУ

Предприятия электротехнической промышленности (наукоемкой отрасли) требуют значительных затрат, связанных с организацией бизнес-процессов и управлением ими, которые в отечественной теории называют накладными расходами, а в зарубежной практике их отождествляют с косвенными.

Как показали исследования, основная часть затрат в себестоимости электротехнической продукции (до 55%) - это накладные расходы, связанные не только с управлением предприятием, но и с непосредственным выполнением технологических процессов.

Накладные расходы, возникающие в каждом бизнес-процессе, требуют их рассмотрения в системе управленческого учета, основанного на контроле деятельности в каждой технологической стадии производства электротехнической продукции. Другими словами, объектом контроля являются бизнес-процессы, а не отдельные виды затрат, как в существующих системах учета. Такой учет называется учетом затрат по функциям - АВС (activity based costing).

В рамках проведенных исследований выявлено, что метод АВС аналогичен методу позаказной калькуляции себестоимости, но имеет отличия, заключающиеся в группировке накладных расходов и подборе баз их распределения по каждой группе. Следует отметить, что в экономической литературе, как отечественной, так и зарубежной, существует полемика по вопросу классификации таких затрат.

Как известно, по отношению к технологическому процессу затраты подразделяют на основные и накладные. При этом к основным относят затраты, составляющие основу технологического процесса: расход сырья, материалов на технологические нужды, оплата труда основных производ-