CC BY
51
Источники:
1. Отчет Минфина России об исполнении федерального бюджета и бюджетов бюджетной системы Российской Федерации за 2019 год;
2. Налоговая аналитика [Электронный ресурс] / Официальный сайт ФНС России - режим доступа: https://analytic.nalog.ru/portal/index.ru-RU.htm (Дата обращения: 26.04.2020).
3. Данные по формам статистической налоговой отчётности [Электронный ресурс] / Официальный сайт ФНС России - режим доступа: https://www.nalog.ru/rn20/related_activities/statistics_and_analytics/forms/ (Дата обращения: 26.04.2020).
4. Налоговые реформы. Теория и практика : монография для магистрантов, обучающихся по специальностям «Финансы и кредит», «Бухгалтерский учет, анализ и аудит» / И. А. Майбуров, Ю. Б. Иванов, Г. А. Агарков [и др.] ; под редакцией И. А. Майбурова, Ю. Б. Иванова. — Москва : ЮНИТИ-ДАНА, 2017. — 462 c.
5. Баташев Р.В. Особенности налогового администрирования доходов и имущества физических лиц на региональном уровне в рамках налоговой политики // Экономика и предпринимательство. 2015. № 11-2 (64). С. 213-218.
6. Баташев Р.В. Налог на имущество физических лиц: переход на кадастровую оценку и иные проблемы налогообложения // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2019. № 12-4 (39). С. 27-31.
7. Баташев Р.В. Имущественные налоги как потенциальный фактор экономической стабильности регионов // Региональные проблемы преобразования экономики. - 2020. - №5. - 57-65
References:
1. Report of the Ministry of Finance of Russia on the execution of the federal budget and budgets of the budgetary system of the Russian Federation for 2019;
2. Tax analytics [Electronic resource] / Official website of the Federal Tax Service of Russia - access mode: https://analytic.na-log.ru/portal/index.ru-RU.htm (Date of access: 04/26/2020).
3. Data on statistical tax reporting forms [Electronic resource] / Official website of the Federal Tax Service of Russia - access mode: https://www.nalog.ru/rn20/related_activities/statistics_and_analytics/forms/ (Date of access: 26.04.2020).
4. Tax reforms. Theory and practice: a monograph for undergraduates studying in the specialties "Finance and credit", "Accounting, analysis and audit" / IA Mayburov, Yu. B. Ivanov, GA Agarkov [and others]; edited by I. A. Mayburov, Yu. B. Ivanov. - Moscow: UNITY-DANA, 2017 .-- 462 p.
5. Batashev R.V. Features of tax administration of income and property of individuals at the regional level within the framework of tax policy // Economics and Entrepreneurship. 2015. No. 11-2 (64). S. 213-218.
6. Batashev R.V. Property tax of individuals: the transition to cadastral valuation and other problems of taxation // International Journal of Humanities and Natural Sciences. 2019. No. 12-4 (39). S. 27-31.
7. Batashev R.V. Property taxes as a potential factor of economic stability in regions // Regional problems of economic transformation. - 2020. - No. 5. - 57-65
DOI: 10.24411/2304-6139-2020-10503
А. Р. Биккулова - магистрант, Северо-Западный институт управления Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации, bikku-lovva@yandex.ru,
A. R. Bikkulova - undergraduate, North-West institute of management The Russian Presidential Academy of national economy and public administration.
ВЛИЯНИЕ ФИНАНСОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ НА РАЗВИТИЕ КРЕДИТНЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ IMPACT OF FINANCIAL TECHNOLOGIES ON THE DEVELOPMENT OF CREDIT INSTITUTIONS
Аннотация. Статья освещает проблемы внедрения финансовых инновационных технологий в кредитных организациях современной России. Поставив целью определить эффекты от внедрения так называемого ФинТеха, автор выделяет основные факторы, оказывающие влияние на прибыльность банковской деятельности в современных условиях, оценивает степень их стимулирования дальнейшего развития таких банков и с помощью корреляционного анализа выделяет тенденции этого развития. Читателю будут интересны определенные в статье прогнозные значения финансового результата банковского сектора России до 2023 года с учетом внедрения финансовых технологий и основанные на них авторские выводы.
Abstract. Article reflects the problems of introducing financial innovating technologies at credit institutions of modern Russia. Aiming to determine the effects from introduction so called FinTech,the author identifies the main factors impacting on banking profitability in modern conditions,evaluates the level of further development of such banks and within the help of correlation analysis to define tendencies if its' development. Reader will be interested in defined forecasted meanings of financial result of Russian bank sector till 2023 taking into account introducing financial technologies and based on it the author conclusions.
Ключевые слова: цифровая экономика, банк, кредитная организация, инновационные технологии, банковская система, финансовые технологии.
Key words: digital economy, bank, credit institution, innovative technologies, banking system, financial technologies.
В современных условиях очень сложно определить отрасль, в которую еще не успели проникнуть финансовые технологии, и банковский сектор не является исключением, а скорее стал ярким примером повсеместного использования инноваций XXI века. Современные финансово-технологические решения являются объективной необходимостью работы любой кредитной организации, что связано с бурным ростом отечественной финансовой системы, диверсификацией предлагаемых на рынке банковских продуктов и всплеском процессов циф-ровизации в работе финансовых посредников. Это, в свою очередь, приводит к сокращению количества физических отделений, работающих в прямом контакте с клиентами и помогает как оптимизации затрат, так и структуры управления банком. По данным Центрального банка Российской Федерации, можно отметить тенденцию сокращения количества кредитных организаций на территории Российской Федерации, таким образом в 2016 году успешно функционировало 733 банка, а на 1 января 2020 года их количество уменьшилось до 442, таким образом произошло сокращение на 42,8% [5].
Несмотря на то, что подавляющее большинство кредитных организаций уже сейчас запустили процессы цифровых преобразований, шансы на успех присутствуют не во всех банках. В подавляющем большинстве успешными являются крупные кредитные организации, которые используют преимущества своего масштаба и солидных бюджетов на внедрение ^-технологий, а для небольших кредитных организаций «дорогостоящая циф-ровизация имеет далекий горизонт окупаемости и создает большую нагрузку на финансовый результат в краткосрочной перспективе» [6].
Инновационные технологии играют важную роль в развитии банковского сектора, и для успешного функционирования на рынке кредитные организации вынуждены увеличивать свои расходы на разработку и внедрение инновационных финансовых услуг [2, а32] (рис.1).
35000
зоооо
25000
15000
10000
32539
28684 28176
6853
2015 2016 2017 2018
Рисунок 1 - Инвестиций банковского сектора России в капитал, долговые инструменты и развитие инновационных финансовых технологий в 2015-2018 гг., млн долл. США [5]
Однако в 2018 году произошло резкое снижение расходов на разработку банковских инновационных финансовых технологий до 28 176 млн долл. США, что объясняется ужесточением требований к деятельности кредитных организаций со стороны Банка России. Основные расходы приходятся на доработку уже действующих технологических систем, повышение их производительности. Крупные, системно значимые кредитные организации: ПАО «Тинькофф Банк», ПАО «ВТБ», ПАО «Сбербанк» и ПАО «Альфа Банк» - все занимаются разработкой и внедрением инновационных финансовых технологий. Современные условия не позволяют многим кредитным организациям увеличивать расходы на разработку и внедрение банковских инновационных технологий, в связи с чем появляется необходимость в оптимизации расходов на разработку и внедрение новых для кредитной организации банковских инновационных технологий. Для этой цели необходимо провести анализ, основанный на экономико-математическом моделировании.
Основным показателем, характеризующим развитие кредитной организации является финансовый результат коммерческого банка, который и избран объектом экономико-математического моделирования (У). Несмотря на высокий уровень банкротства кредитных организаций, прибыль банковского сектора за рассматриваемый период показывает положительную динамику (рис.2). На 01.01.2019 этот показатель составил 94,1 трлн руб. Прибыль банковского сектора за 2018 гол составила 1 345 трлн руб., превысив результат 2017 года в 1,7 раза.
Модель, созданная на основе корреляционно-регрессионного анализа, помогает определить зависимость финансового результата банковского сектора от влияния на него ряда факторов (табл. 1).
1600
1345
1400 -
2015 2016 2017 2018
Рисунок 2 - Прибыль кредитных организаций в динамике с 2015-2018 гг. [5].
Таблица 1 - Исходные данные для определения зависимости финансового результата банковского
сектора от избранных факторов [5]
Период Финансовый результат банковского сектора, млн руб. Кол-во платежных карт, эмитированных кредитными организациями, млн ед. Количество устройств по приему платежных карт, тыс ед. Кол-во безналичных операций, млн ед. Объем операции по снятию наличных денежных средств, млрд руб. ROA Комиссионные вознаграждения, млрд руб
А 1 2 3 4 5 6 7
01.01.15 589,1 229,7 223684,0 1931,5 5317 0,9 906,6
01.04.15 6,0 223,6 218646,0 2226,9 6080 0,5 213,9
01.07.15 51,5 240,1 213456,0 2556,2 6600 0,3 451,2
01.10.15 126,7 243,9 230188,0 2810,6 7139 0 704,9
01.01.16 192,0 242,5 201706 2968,2 5932 0,1 974,7
01.04.16 109,3 249 209719,0 3388,0 6738 0,4 259,8
01.07.16 359,9 251 203694,0 3644,7 6940 0,5 538,9
01.10.16 632,0 254,7 213534,0 4040,1 7282 0,8 816,8
01.01.17 929,7 253,5 201443,0 4167,5 6007 0,9 1132,9
01.04.17 338,6 259,7 205054,0 4793,4 6825 1,3 281,1
01.07.17 770,3 267,2 201689,0 5297,5 7061 1,7 596,3
01.10.17 674,8 271 208874 5880,9 7388 1,2 921,4
01.01.18 789,70 266,90 199465,00 5783,60 6149,00 1,3 1181,4
01.04.18 353,00 268,40 203190,00 6705,40 7103,00 0,9 314,3
01.07.18 634,00 270,60 195022,00 7047,00 7158,00 0,8 678,8
01.10.18 1068,20 271,60 206316,00 7672,20 7676,00 1,4 1067
Роль инновационных финансовых технологий в развитии кредитной организации крайне велика, поскольку внедрение инноваций способствует снижению временных и трудовых издержек, а также сказывается на прибыльности кредитной организации. Нами была изучена линейная зависимость результативного признака Y, которая является финансовым результатом банковского сектора от факторных признаков-регрессоров:
- X! - количество платежных карт, эмитированных кредитными организациями, млн ед.;
- Х2 - количество устройств по приему платежных карт (банкоматы, электронные терминалы, имприн-теры), тыс ед.;
- Х3 - количество безналичных операций, млн ед.;
- Х4 - объём операций по снятию наличных денежных средств, млрд руб.;
- X5 - ROA;
- X6 - комиссионные вознаграждения, млрд руб.
Матрица коэффициентов парной корреляции, которую применяют многие современные авторы [1; 7, c.494], показывает, что наибольшее влияние на финансовый результат банковского сектора, оказывают количество платежных карт, эмитированных кредитными организациями, млн. единиц (ryx1=0,64), количество безналичных операций (ryx3 = 0,65), ROA (ryx5=0,76) и комиссионные вознаграждения (ryx6=0,71) отражены в табл. 2.
Таблица 2 - Корреляция финансового результата банковского сектора с перечисленными факторами
Фин.результат банковского сектора, млн.руб. Количество платежных карт, эмитированных кредитными организациями, млн. единиц Количество устройств по приему платежных карт Количество безналичных операций, млн.ед. Объем операции по снятию наличных денежных средств, млрд.руб ROA Комиссионные вознаграждения, млрд.руб
Фин.результат банковского сектора, млн.руб. 1
Количество платежных карт, эмитированных кредитными организациями, млн. единиц 0,64336 1
Количество устройств по приему платежных карт (банкоматы, импринтеры, электронные терминалы), тыс. единиц -0,4335 -0,6697 1
Количество безналичных операций, млн.ед. 0,65092 0,93796 -0,6515 1
Объем операции по снятию наличных денежных средств, млрд.руб 0,19817 0,67626 -0,1588 0,63489 1
ROA 0,76435 0,6553 -0,441 0,65832 0,24136 1
Комиссионные вознаграждения, млрд.руб 0,71916 0,26186 -0,1656 0,23053 -0,1475 0,24031 1
Такие переменные, как (Х2) и (Х4) были исключены из дальнейшего моделирования в связи с тем, что не имеют тесной связи со случайными переменными. Таким образом, для дальнейшего исследования и построения экономической модели прибыли нами были выбраны факторы, у которых наблюдается тесная связь с зависимой переменной Y, характеризующаяся прямой зависимостью, то есть при увеличении независимой переменной -результирующий показатель увеличивается.
Таким образом, три переменные будут считаться явно коллинеарными, такие как: количество платежных карт, эмитированных кредитными организациями (Xi), количество безналичных операций (Х3), ROA (Х5) и комиссионные вознаграждения (Х6), так как как ryxj>0,6.
Однако, у одного фактора обнаружена мультиколлинеарность, rxKJ>0,7: (rx3xi = 0,93). Исходя из этого, в регрессионную модель включаем переменную, у которой больше корреляционная связь с результирующим показателем - это показатель количества безналичных операций (Хз), так как ryx3>ryxi.
В результате, исходя из корреляционного анализа, были выбраны три фактора, такие как: количество безналичных операций (Х3), ROA (Х5) и комиссионные вознаграждения (Х6). Количество безналичных операций (X3) оказывают прямое влияние на показатель финансового результата, так как большинство операций проходящих в банковском бизнесе являются безналичными. Показатель рентабельность активов (ROA) (Х5), характеризует отдачу от использования активов кредитной организации и оказывает существенное влияние на формирование прибыли.
В свою очередь, комиссионные вознаграждения (X6), образуются в результате установления комиссии банками за проведение своих операций, что положительно сказывается на увеличении прибыли кредитной организации. Результаты корреляционного анализа продемонстрировали тесноту взаимосвязи между факторами и объектом анализа (табл. 3).
Таблица 3 - Результаты регрессионного анализа финансового результата банковского сектора _с выделенными факторами_
Показатель Результат оценки
1 2
Множественный R 0,953311
R-квадрат 0,908802
Нормированный R-квадрат 0,886002
Стандартная ошибка 111,2626
Наблюдения 16
Анализ полученных данных свидетельствует о том, что коэффициент детерминации (R-квадрат = 0,908802) объясняет зависимость изменения финансового результата на 90,8% от выявленных раннее трех факторах, а оставшиеся 9,2 % сформированы под влиянием неучтенных факторов.
Также регрессионный анализ демонстрирует то, что множественный R выражает степень зависимости не только независимых переменных: количество безналичных операций (X3), ROA (X5), комиссионные вознаграждения (X6), но и зависимой переменной Y. В результате, связь между переменными является высокой, в связи с тем, что множественный R равен 0,95.
Таким образом получено уравнение регрессии (формула 1), которое демонстрирует какое значение принимает Y в зависимости от полученных значений X с учетом рассчитанных коэффициентов, отраженных в рис. 3.
ВЫВОД ИТОГОВ
Регрессионная статистика
Множественный R 0,95331
R-квадрат 0,9088
Нормированный R-
квадрат 0,886
Стандартная ошибка 111,263
Наблюдения 16
Дисперсионный анализ_
Значимость
d¿_SS_MS_F_F
3 1480343 493448 39,8605 1,6E-06
12 148552 12379,4
15 1628896
Стандартная Х- Р- Нижние Верхние Нижние Верхние Коэффициенты_ошибка_статистика Значение_95%_95% 95,0% 95,0%
Y-пересечение -342,23 88,8445 -3,852 0,0023 -535,8 -148,65 -535,8 -148,65
Количество
безналичных
операций, млн.ед. 0,03478 0,0213 1,63301 0,12841 -0,0116 0,08118 -0,0116 0,08118
ROA 341,548 78,7249 4,33851 0,00096 170,022 513,075 170,022 513,075
Комиссионные
вознаграждения, млрд.руб 0,56107 0,09145 6,13509 5,1E-05 0,36181 0,76032 0,36181 0,76032
Рисунок 3 - Регрессия коэффициентов
У= -342,23+0,03* Хз +341,548* Х5 +0,56* Хб (1)
Вышеупомянутое уравнение (формула 1) используется при построении модели прогноза за период с 01.01.2019 до 01.01.2023 гг. Данные по прогнозным значениям финансового результат банковского сектора, представлены на рисунке 4.
Регрессия
Остаток
Итого
Фин.результат банковского сектора, млн.руб.
1753,6
353,00
íNíNíNíNmmmm
ооо^ооо^ооо^ооо^ооо^ооо^ооо^ооо^ооо^ сзсзс^сзсзс^сзсзс^сзс^сзсзс^сзсзс^сзсзс^с^сзс^с^сзс^с^сзсзс^сзсзс^сзсзс^
Рисунок 4. - Рассчитанные прогнозные значения финансового результат банковского сектора до 01.09.2023 г.,
млрд руб.
На основе представленных данных можно заключить, что прогнозируется постепенное увеличение финансового результат банковского сектора с середины 2019 года.
Проведенный корреляционно-регрессионный анализ показал, что существует тесная связь между зависимой переменной Y - финансовым результатом банковского сектора и отобранными тремя факторами: количеством осуществленных безналичных операций (X3), ROA (X5) и комиссионным вознаграждением (X6).
Анализ регрессионной модели позволяет сделать вывод, что при возрастании таких переменных как количество безналичных операций (X3), ROA (X5) и комиссионные вознаграждения (X6) на единицу среднего значения переменной Y увеличится на 0,034, 341,54 и 0,561 единиц соответственно, так как коэффициенты перед факторами принимают положительное значение (табл.4).
В современных условиях у кредитных организаций есть уникальная возможность увеличения количества потребителей своих услуг, благодаря массовой вовлеченности клиентов в переходе на наиболее комфортный формат обслуживания. В сложившейся ситуации успех во многом зависит от кредитных организаций и их способности к быстрому проведению преобразований и наличию необходимых ресурсов для их достижения [4]. Распространение на рынке инновационных технологических решений, создает для кредитных организаций как новые возможности, так и новые риски.
Именно те кредитные организации, которые смогут подстроиться под текущий реалии рынка и отвечать на его вызовы, смогут не только улучшить свои рыночные позиции, но и повысить свою конкурентоспособность [3].
Источники:
1. Ариничев И.В., Коломеец В.Г., Геворкян С.М., Габриелян Г. Л. «Всепогодная» инвестиционная стратегия. Бэкте-стинг и сравнение с консервативными стратегиями // Вестник Академии знаний. - 2019. - № 4 (33). - С. 29-33.
2. Конягина М.Н. Проблемы и перспективы развития конкуренции на российском рынке банковских услуг // Банковские услуги. - 2010. - № 4. - С. 27-34.
3. Маслеников В.В., Федотова М. А., Сорокин А. Н. Новые финансовые технологии меняют наш мир. М.: Финансы и статистика, 2017. - 425 с.
4. Платонова Ю.А. Повышение конкурентоспособности банка за счет дистанционного обслуживания клиентов // Экономика и предпринимательство. - 2017. - № 12-3. - С. 553-558.
5. Центральный банк Российской Федерации. Официальный сайт. - Электронный ресурс. URL: https://www.cbr.ru (дата обращения 14.05.2020).
6. Цифровая Россия: новая реальность, июль 2017 // Отчет экспертной группы Digital McKinsey. - Электронный ресурс. URL: http://www.tadviser.rU/images/c/c2/Digital-Russia-report.pdf (дата обращения 29.06.2020)
7. Якимчук А.Ю., Тепленко А.И., Конягина М.Н. Влияние ключевой савки на темпы инфляции в современной России // Вестник Академии знаний. - 2020. - № 2 (37). - С.490-496.
References:
1. Arinichev I.V., Kolomeets V.G., Gevorkyan S.M., Gabrielyan G.L. All-weather investment strategy. Backtesting and comparison with conservative strategies // Bulletin of the Academy of Knowledge. - 2019. - No. 4 (33). - Р. 29-33.
2. Konyagina M.N. Problems and prospects for competition development in the Russian market of banking services // Banking services. - 2010. - № 4. - C. 27-34.
3. Maslenikov V.V., Fedotova M.A., Sorokin A.N. New financial technologies are changing our world. M.: Finance and statistics, 2017. - 425 р.
4. Platonova Yu.A. Increasing the bank's competitiveness through remote customer service // Economics and entrepreneur-ship. - 2017. - No. 12-3. - P. 553-558.
5. Central Bank of the Russian Federation. Official site. - Electronic resource. URL: https://www.cbr.ru (case date 14.05.2020).
6. Digital Russia: a new reality, July 2017//Report of the Digital McKinsey expert group. - Electronic resource. URL: http://www.tadviser.ru/images/c/c2/Digital-Russia-report.pdf (case date 29.06.2020)
7. Yakimchuk A.Yu., Teplenko A.I., Konyagina M.N. The influence of the key duck on the inflation rate in modern Russia // Bulletin of the Academy of Knowledge. - 2020. - No. 2 (37). - Р.490-496.
DOI: 10.24411/2304-6139-2020-10504
И.М. Блохина - канд. экон. наук, доцент, доцент кафедры финансов ФГБОУВО «Кубанский государственный аграрный университет имени И. Т. Трубилина», thirnika@mail.ru,
I.M. Blokhina - сandidate of Economics, аssociated Professor, associate Professor of Finance, FSBEI HE "Kuban State Agrarian University named after I. T. Trubilin";
И.А. Неводова - ст. преподаватель кафедры финансов, ФГБОУ ВО «Кубанский государственный аграрный университет имени И. Т. Трубилина», nevodovai.@mail.ru,
I.A. Nevodova - аrt. Lecturer of the Department of Finance, FSBEI HE "Kuban State Agrarian University named after I. T. Trubilin";
А.З. Атажахов - студент, ФГБОУ ВО «Кубанский государственный аграрный университет имени И. Т. Трубилина», Atazhaxov@inbox.ru,
A.Z. Atazhahov - student, FSBEI HE "Kuban State Agrarian University named after I. T. Trubilin".
СОЦИАЛЬНАЯ СФЕРА - ПРИОРИТЕТ ФЕДЕРАЛЬНЫХ РАСХОДОВ РОССИИ И ГЕРМАНИИ THE SOCIAL SPHERE IS A PRIORITY FOR FEDERAL SPENDING IN RUSSIA AND GERMANY
Аннотация. Основополагающим для понимания функций государства в национальной экономической системе явилось понятие «общественных благ» (в качестве главной его функции). Еще в трудах древнегреческих мыслителей можно найти начало теории экономики общественного сектора. Так, в своей работе «Государство» Платон описывает «идеальное государство», в котором наибольшую ценность представляет идея общественного блага, а порядки основаны на справедливости, которые обеспечивают благосостояние (счастье) человека и общества в целом [4]. Общественные блага в настоящее время - это образование, здравоохранение, социальное обеспечение, регулирование экономики, гарантии безопасности и правопорядка, защита общественных интересов, гражданских прав и свобод, то есть услуги и функции, которые не могут быть предоставлены рынком и оплачены каждым гражданином в отдельности. Эти блага общество фактически «приобретает» у государства (публично-правовых образований), за средства, которые в виде налогов и других платежей формируют бюджеты. Таким образом, в централизованных фондах денежных средств государств сосредоточены финансовые ресурсы, которые предназначены для повышения общественного благосостояния, а, следовательно, повышения уровня жизни каждого гражданина. И одной из важных задач органов власти и управления, прежде всего государственного уровня, является обеспечение эффективного расходования имеющихся бюджетных ресурсов путем достижения наилучших результатов. Поэтому необходимо совершенствовать механизм распределения централизованных ресурсов, постоянно проводить оценку расходов бюджетов, анализировать их эффективность.
Abstract. Fundamental to understanding the functions of the state in the national economic system was the concept of "public goods" (as its main function). Even in the works of ancient Greek thinkers, you can find the beginning of the theory of public sector Economics. Thus, in his work "the State" Plato describes an "ideal state" in which the idea of the public good is the most valuable, and orders are based on justice, which ensure the well-being (happiness) of a person and society as a whole [4]. Public goods are currently education, health, social security, economic regulation, security and law enforcement guarantees, protection of public interests, civil rights and freedoms, that is, services and functions that cannot be provided by the market and paid for by each individual citizen. These benefits society actually "acquires" from the state (public legal entities), for the funds that form the budgets in the form of taxes and other payments. Thus, in the centralized funds of monetary funds of States, financial resources are concentrated, which are intended to increase public welfare, and, consequently, to improve the standard of living of every citizen. And one of the important tasks of the authorities and management, especially at the state level, is to ensure the efficient use of available budget resources by achieving the best results. Therefore, it is necessary to improve the mechanism for allocating centralized resources, constantly evaluate budget expenditures, and analyze their effectiveness.
Ключевые слова: расходы федерального бюджета, Россия, Германия, структура расходов, социальная сфера, общественное благосостояние
Keywords: Federal budget expenditures, Russia, Germany, expenditure structure, social sphere, public welfare
