СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ В СФЕРЕ ГОСУДАРСТВЕННЫХ ЗАКУПОК Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ В СФЕРЕ ГОСУДАРСТВЕННЫХ

ЗАКУПОК

С.В. Суровцева, старший специалист отделения централизованного снабжения Центр специального назначения в области обеспечения безопасности дорожного движения (Россия, г. Москва)

DOI: 10.24411/2500-1000-2020-11323

Аннотация. В статье проанализировано экономическое состояние субъектов Российской Федерации. На основе корреляционно-регрессионного метода установлена взаимосвязь между основными социально-экономическими показателями по регионам и суммами причиненного материального ущерба. При анализе динамики всех показателей выявлены как положительные, так и отрицательные тенденции. Полученный результат объясняется отдельно для каждого показателя.

Ключевые слова: государственные закупки, экономическая безопасность, статистический анализ, многомерная группировка, прогнозирование.

Роль государственных закупок возрастает в условиях мирового экономического кризиса, это объясняется тем, что значительные средства, выделяемые государством на поддержку отечественной экономики, распределяются в форме государственных заказов, а государство является одним из самых платежеспособных заказчиков. Вместе с тем вопросы обеспечения экономической безопасности в сфере государственных закупок должны получить новое содержание, связанное с необходимостью последовательного достижения добросовестной конкуренции и правовой чистоты конкурсов, направленных на экономию бюджетных средств.

Государственные закупки - это конкурсная форма размещения заказов на поставку товаров, выполнение работ, оказание услуг для государственных или муниципальных нужд на условиях, заранее оговоренных в документации, в установленные сроки, основанная на принципах конкуренции, справедливости и эффективности. «Система государственных закупок -это постоянно действующий, достаточно активный элемент экономических процессов, при чем значение госзаказа усиливается во времена кризиса, так как государство всегда было и будет одним из самых платежеспособных заказчиков» [1].

Осуществление закупок, товаров, услуг для обеспечения государственных и муниципальных нужд в Российской Федерации регламентируется Федеральным законом от 05.04.2013 № 44-ФЗ «О контрактной системе в сфере закупок товаров, работ, услуг для обеспечения государственных и муниципальных нужд» [2].

Согласно сводному аналитическому отчету министерства финансов «в 2019 году на участие в закупках было подано 6,7 млн. заявок, сумма предложений о цене контракта которых составила 20,5 трлн. рублей, из них 6,4 млн. (94%) заявок были допущены до участия в закупке и (или) признаны соответствующими требованиям Закона № 44-ФЗ и извещению, документации о закупке. Общая сумма предложений о цене контракта в указанных заявках составила 20,4 трлн. руб.» [3].

«Характер данных, которыми оперируют подразделения МТО (материально-технического обеспечения), закладывают основу проведения статистических исследований и позволяют в полной мере использовать методики, в основе которых лежит:

- статистическое наблюдение;

- сводка и группировка материалов статистического наблюдения;

- абсолютные и относительные статистические величины» [3].

Для того чтобы оценить состояние экономической безопасности субъектов Российской Федерации в сфере государственных закупок, необходимо проанализировать ее с точки зрения взаимосвязи и взаимозависимости отдельных социально-экономических показателей этих субъектов, а также определить, как одни показатели способны влиять на другие и впоследствии выявить закономерности этого изменения. Для удобства анализа используем метод многомерной группировки.

В целях решения поставленной задачи проанализируем показатели экономической безопасности в сфере государственных закупок по 44 субъектам Российской Федерации на конец 2019 года на основе статистических данных, взятых на официальном сайте Федеральной службы государственной статистики. В качестве результативного показателя Y возьмем раз-

мер причиненного материального ущерба (тыс. руб.).

Объясняющие показатели:

Х1 - Число официально ликвидированных организаций, ед.

Х2 - Прибыль, млн. руб.

Х3 - Кредиторская задолженность, млн. руб.

Х4 - Инвестиции в основной капитал, млн. руб.

Х5 - Стоимость заключенных контрактов, тыс. руб.

Для того, чтобы дать оценку объему размера причиненного материального ущерба в сфере государственных закупок, необходимо провести анализ влияющих факторов. Именно для этого в данной работе использована многомерная группировка регионов одновременно по всем показателям в целях выделения наиболее аномальных регионов.

JL

«

о и о s

L-

(D

а

о «

н о

(D

ч

а

и «

й S

S § °

00

S н о о И й « 5 (D

Я 4

й о a s U у

я s и

S

ч

<Ц

а «

S <и

И Ч

<D Ю

S3 л

Рн

О К

ч

(U S

(D Ч

И Л

ч ю

й s

(D (D

и

ч

(D

ч ю В

ч л

g g

s н о о и

И

м -

s «

« В

(D w

>? о

й О

и

00 «

и « « Ю а и о ^ Q s к а

о

§1

§ ^

й а

(D

(D

и

ч

о CP

л ю а

(D

27

2877,222

47034,11

172308,6

124919,3

6634419

37941,74

2.

9654

119902,4

507890,8

269117,4

17863925

15366,56

3.

14545,75

401739,8

780863,8

426696,1

16653467

270555,5

4.

17091

650315

3247154

974894,8

38801995

375485,8

Итого:

44

44167,97

1218991

4708217

1795628

79953806

699349,5

9

4

4

Таблица 1. Многомерная группировка субъектов Российской Федерации по размеру причиненного материал ьного ущ ер ба и об ъясняющим пок азателям в 2019 г.

Таким образом, на основе таблицы 1 наблюдаем, что 27 регионов входят в состав первого кластера, 9 регионов входят в состав второго кластера, 4 региона- в состав третьего кластера. Четвертый кластер состоит из 4 регионов, которые для данного анализа будут содержать аномальные значения по сравнению с другими регионами. В него входят: Московская область, Тюменская область, Свердловская область и Ростовская область. Возрастание вариационного размаха от минимального до

максимального значения указывает на улучшение социально-экономического положения в рассматриваемых регионах.

Для количественного определения степени тесноты связей и определения аналитического выражения между результативным показателем и объясняющими показателями, был проведен корреляционно-регрессионный анализ по всем кластерам. Наиболее многочисленным является первый кластер. Полученная модель демонст-

рирует как влияют объясняющие показатели на результативный.

Таким образом, по проведенному анализу первого кластера можно сделать вывод, что при уменьшении числа официально ликвидированных организаций на 1 ед., мы наблюдаем спадобщего причиненного материального ущербана 3,96 тыс. руб. То есть, при увеличениичисла официально ликвидированных организаций на 1% будет уменьшаться размер причиненного материального ущерба на 0,3%. При увеличении прибыли на 1 млн. руб., мы наблюдаем рост общего причиненного материального ущерба на 0,09 тыс. руб. То есть, при увеличении прибыли на 1% будет увеличиваться размерпричиненного материального ущерба на 0,1%. При увеличении кредиторской задолженности на 1 млн. руб., мы наблюдаем рост размера причиненного материального ущерба на 0,009 тыс. руб. То есть, при увеличении кредиторской задолженности на 1%, размер причиненного материального ущерба увеличится на 0,04%. При уменьшении инвестиций в основной капитал на 1 млн. руб.,

мы наблюдаем спад общего причиненного материального ущерба на 0,13 тыс. руб. То есть, при увеличении инвестиций в основной капитал на 1% будет уменьшаться размер причиненного материального ущерба на 0,4%. При уменьшении стоимости заключенных контрактов на 1 тыс. руб., мы наблюдаем спад размера причиненного материального ущерба на 2,83 тыс. руб. То есть, при увеличении стоимости заключенных контрактов на 1%, размер причиненного материального ущерба уменьшится на 0,5%.

Для того, чтобы наиболее качественно изучить тенденцию изменения размера причиненного материального ущерба и определить наиболее точные прогнозные значения исследуемого показателя нам необходимо изучить динамику причиненного материального ущерба в зависимости от динамики развития объясняющих показателей, для того, чтобы в дальнейшем определить прогнозные значения причиненного материального ущерба на будущие периоды, используя прогнозные значения объясняющих показателей.

Таблица 2. Прогнозные значения на 2020-2022 гг.

Год Число официально ликвидированных организаций, единиц Прибыль, млн рублей Кредиторская задолженность, млн рублей Инвестиции в основной капитал, млн рублей Стоимость заключенных контрактов, тыс. рублей Размер причиненного материального ущерба, тыс. рублей

х1 х2 х3 х4 х5 Y

2020 277125,6 14395091 54244684 20911932 715929 4805824

2021 300213,4 16121068 56109376 21184448 778879 5082229

2022 326576,4 18022661 57614476 21306748 855047 5248660

Таким образом, число официально ликвидированных организаций по прогнозу в 2020 году составит 277125,6 ед., в 2021 году - 300213,4 ед., в 2022 году -326576,4 ед., следовательно, прослеживается увеличение данного показателя по сравнению с прошлыми годами (20102019). Размер прибыли, спрогнозированной в 2020 году, составит 14395091 млн. руб., в 2021 году - 16121068 млн. руб., в 2022 году - 18022661 млн. руб., следовательно, прослеживается увеличение данного показателя по сравнению с прошлы-

ми годами (2010-2019). Кредиторская задолженность по прогнозув 2020 году определена вразмере 54244684 млн. руб., в 2021 году - 56109376 млн. руб., в 2022 году - 57614476 млн. руб., следовательно, прослеживается увеличение данного показателя по сравнению с прошлыми годами (2010-2019). Размер инвестиций в основной капитал по прогнозув 2020 году составит 20911932 млн. руб., в 2021 году -21184448 млн. руб., в 2022 году -21306748 млн. руб., следовательно, прослеживается увеличение данного показа-

теля по сравнению с прошлыми годами (2010-2019). Стоимость заключенных контрактов, по прогнозу в 2020 году образует 715929 тыс. руб., в 2021 году - 778879 тыс. руб., в 2022 году - 855047 тыс. руб. Такая динамика указывает на увеличение данного показателя. Прогнозные значения материального ущерба, причиненного преступлениями в сфере государственных заку-покв 2020 году оцениваютсяв 4805824 тыс. руб., в 2021 году - в 5082229 тыс. руб., а в 2022 году - в 5248660 тыс. руб. Можно

сделать вывод о том, что ущерб от рассматриваемых преступлений в России имеет положительную динамику и будет увеличивается вплоть до 2022 года. Из этого следует, что правоохранительным органам следует уделять особое внимание на преступления данного вида.

Для наглядности отобразим на графике фактические, теоретические и прогнозные значения по результативному показателю (рис. 1).

7000000

6000000

5000000

4000000

3000000

2000000

1000000

•Прогнозные Фактические ■Теоретические

0 -

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022

Рис. 1. Динамика размера причиненного материального ущерба в РФ, тыс. руб.

Таким образом, статистический анализ показателей экономической безопасности в сфере закупок позволяет рассматривать закупочную деятельность в комплексе количественных и качественных характеристик, что способствует повышению эффективности прогнозирования и планиро-

вания закупочного процесса, а сбалансированное использование методов статистического анализа усиливает научно-методическую составляющую мер, направленных на противодействие коррупции на всех этапах процесса государственных закупок.

Библиографический список

1. Картавых К.Е., Каранина Е.В. Угрозы и критерии экономической безопасности в сфере государственных закупок // Advanced Science. - 2017. - №2. - С. 63.

2. Федеральный закон «О контрактной системе в сфере закупок товаров, работ, услуг для обеспечения государственных и муниципальных нужд» (с изменениями и дополнениями) от 05.04.2013 N 44-ФЗ. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://base.garant.ru/70353464/(дата обращения: 14.11.2020).

3. Сводный аналитический отчёт по результатам осуществления мониторинга закупок, товаров, услуг для обеспечения государственных и муниципальных нужд в соответствии с Федеральным законом от 05.04.2013 №44-ФЗ «О контрактной системе в сфере закупок товаров, работ, услуг для обеспечения государственных и муниципальных нужд» по итогам

2019 года. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.minfin.ru/ru/perfomance/contracts/purchases/ (дата обращения 04.11.2020)

4. Суровцева С.В. Информационные технологии в системе госзакупок как фактор экономической безопасности и противодействия коррупции // Социально-гуманитарные знания. - 2020. - №4. - С. 334-340.

5. Рабинович П.М. Экономический анализ методом многомерных группировок // Экономика сельского хозяйства. - 1973. - №9. - С. 60-64.

STATISTICAL ANALYSIS OF THE STATE OF ECONOMIC SECURITY OF THE RUSSIAN FEDERATION IN THE FIELD OF PUBLIC PROCUREMENT

S.V. Surovtseva, senior specialist of the department of centralized supply Special Purpose Center for Road Safety (Russia, Moscow)

Abstract. This article analyzes the economic state of the subjects of the Russian Federation. The interconnections between the main socioeconomic indicators by regions and the amount of material damage are based on the correlation and regression method. Analyzing the dynamics of all indicators, both positive and negative trends are discovered. The result is explained separately for each indicator.

Keywords: public procurement, economic security, statistical analysis, multidimensional grouping, forecasting.