Научный журнал

Вестник Алтайской академии экономики и права

Print ISSN 1818-4057

Online ISSN 2226-3977

Перечень ВАК

• Авторы
• Резюме
• Файлы
• Ключевые слова
• Литература

Яроменко Н.Н. 1 Мельконьян А.А. 1 Жарикова К.К. 1 Каширин В.В. 1

---

1 Кубанский государственный аграрный университет имени И.Т. Трубилина

В данной статье рассматривается вопрос о распределении объема получаемых субъектами Российской Федерации дотаций в зависимости от таких факторов, как объем налоговых поступлений в консолидированный бюджет региона, области, края, стоимость потребительской корзины и среднемесячная начисленная заработная плата. Приводится краткое описание различия регионов-реципиентов и регионов-доноров Российской Федерации, а также предоставляется их перечень. Определяются наиболее значимые социо-экономические факторы, влияющие на размер получаемых регионом дотаций, в соответствии с Бюджетным Кодексом Российской Федерации. Вычисляются парные коэффициенты корреляции между результативным и факторными показателями. Осуществляется множественный корреляционно-регрессионный анализ данного вопроса, с предоставлением подробного описания полученных результатов. На основе проведенного исследования формулируются выводы о качестве полученной корреляционно-регрессионной модели.

Статья в формате PDF

1469 KB

дотации

корреляционно-регрессионный анализ

регионы-доноры

регионы-реципиенты

уравнение множественной регрессии

1. Яроменко Н.Н. Государственное регулирование развития экономики регионов как элемент обеспечения экономической безопасности России // Развитие экономики: проблемы, закономерности и перспективы: сборник статей Международной научно-практической конференции преподавателей, аспирантов, магистрантов и студентов, 2019. С. 246–251.

2. Распределения дотаций на выравнивание бюджетной обеспеченности субъектов РФ на 2022 год. [Электронный ресурс]. URL: https://minfin.gov.ru/common/upload/library/2021/12/main/FFPR_2022_-_2024.pdf (дата обращения: 03.04.2024).

3. Бюджетный кодекс Российской Федерации от 31.07.1998 г. № 145-ФЗ (c изменениями и дополнениями) [Электронный ресурс]. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_19702/ (дата обращения: 03.04.2024).

4. Данные по формам статистической налоговой отчетности/ Отчеты о начислении и поступлении налогов, сборов, страховых взносов и иных обязательных платежей. [Электронный ресурс]. URL: https://www.nalog.gov.ru/rn23/related_activities/statistics_and_analytics/forms/ (дата обращения: 05.04.2024).

5. Шевченко К.С., Сергеичева И.А. Виды регионов-реципиентов и их влияние на Российскую Федерацию // Научное пространство современной молодежи: приоритетные задачи и инновационные решения: III ReФОРУМ «Управлять мечтой!»: сборник статей участников II Всероссийской молодежной научно-практической конференции (Челябинск, 20 мая 2021 г.). Челябинск: Челябинский государственный университет, 2021. С. 216–219.

6. Федеральный закон от 05.12.2022 г. № 466-ФЗ «О федеральном бюджете на 2023 год и на плановый период 2024 и 2025 годов». [Электронный ресурс]. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_433298/065170e6ac1cbd4d98b74b311f9551de7a070aa8/ (дата обращения: 10.04.2024).

Введение

Российская Федерация, являясь государством федеративного типа обладает трехуровневой бюджетной системой, в число которых входят федеральный бюджет, бюджеты субъектов РФ, местные бюджеты. Каждый из субъектов РФ, обладая обособленным бюджетом, получает различный объем налоговых и неналоговых поступлений, использует региональные средства для удовлетворения варьируемого объема потребностей населения, сталкивается с различными экономическими ситуациями. Для урегулирования различных финансовых трудностей субъекта Российская Федерация перечисляет регионам, краям и областям определенную сумму дотаций, необходимых для выравнивания их бюджетной обеспеченности.

В зависимости от размера получаемых дотаций, субъекты РФ можно разделить на регионов-доноров и реципиентов. Донорами являются субъекты, способные не только обеспечивать свою территорию денежными средствами, но и перечислять часть своих доходов в федеральный бюджет. Регионы-реципиенты — это те регионы, которые не способны обеспечивать себя самостоятельно, и поэтому получают дотации от государства [1]. В Российской Федерации на данный момент всего 22 субъекта обладают статусом регионов-доноров. В их число входят Республика Татарстан (Татарстан), Красноярский край, Белгородская область, Вологодская область, Иркутская область, Калужская область, Ленинградская область, Липецкая область, Московская область, Мурманская область, Нижегородская область, Самарская область, Сахалинская область, Свердловская область, Тульская область, Тюменская область, Челябинская область, Ярославская область, Москва, Санкт-Петербург, Ханты-Мансийский автономный округ — Югра, Ямало-Ненецкий автономный округ [2]. Остальные 67 субъектов, соответственно, являются регионами-реципиентами.

Главной целью данного исследования является определение степени влиянии различных социо-экономических факторов на объем получаемых регионом дотаций в расчете на одного человека, а также получение корреляционно-регрессионной модели, отражающей результаты проведенного анализа.

Материалы и методы исследования

Данная работа основана на специальных и общенаучных методах научного познания, таких как анализ, сравнение, синтез, конкретизация и абстрагирование. Кроме того, используются эконометрические модели исследования, в частности корреляционный и регрессионный анализ.

Результаты исследования и их обсуждение

Согласно пункту 6 статьи 131 Бюджетного Кодекса РФ, на размер получаемых регионом дотаций оказывают влияние налоговые доходы в консолидированный бюджет РФ, структура населения, социально-экономические, географические, климатические и иные объективные факторы, а также условия, влияющие на стоимость предоставления одного и того же объема государственных и муниципальных услуг в расчете на одного жителя [3]. Рассмотрим влияние наиболее общих и ключевых показателей, объема получаемых в консолидированный бюджет субъекта РФ налогов [4], стоимости потребительской корзины [5] и среднемесячной начисленной заработной платы, на размер его дотационных поступлений. Для проводимого корреляционно- регрессионного анализа возьмем данные 2023 года по соответствующим показателям, представленным в таблице 1. Отметим, что для получения наиболее точных результатов было принято решение в качестве результативного показателя взять объем дотационных поступлений [6], приходящийся в среднем на одного жителя региона. В качестве исследуемых субъектов были взяты регионы-реципиенты центрального, южного, северо-кавказского и приволжского округов.

Используя данные таблицы 1, был произведен корреляционно-регрессионный анализ, результаты которого отражены ниже. Прежде всего были получены парные коэффициенты корреляции факторных и результативных признаков, указанных в таблице 2.

Согласно данным таблицы 2, наибольшее влияние на размер получаемых субъектом РФ дотаций оказывает размер среднемесячной начисленной заработной платы, так как коэффициент корреляции данных показателей равняется -0.863, а наименьшее – стоимость потребительской корзины: 0,129.

Таблица 1

Исходные данные для проведения корреляционно-регрессионного анализа влияния социо-экономических факторов на получаемый объем дотаций, в тыс. руб.

Таблица 2

Парные коэффициенты корреляции факторных и результативного показателей

Отметим, что отсутствует мультиколлинеарность факторных показателей, так как ни один из их парных коэффициентов корреляции не больше 0,7. Это означает, что при составлении уравнения множественной регрессии можно использовать все 3 факторных показателя. Однако следует обратить особое внимание на взаимосвязь первого и третьего факторных показателей: объема налоговых поступлений в консолидированный бюджет субъекта РФ и среднемесячной начисленной заработной платы, так как их парный коэффициент корреляции равняется 0,648. Таким образом, рациональнее исключить один из данных показателей для получения наиболее точных результатов: в данном случае следует оставить x3, так как теснота его связи с результативным фактором больше, чем у х1 с показателем y.

После дальнейших вычислений было составлено уравнение множественной регрессии, а также рассчитаны средние значения, средние квадратические отклонения, коэффициенты вариации, коэффициент множественной корреляции, детерминации и коэффициенты эластичности, представленные ниже в таблице 3.

Согласно результатам, представленным в таблице 3, увеличение стоимости потребительской корзины на одну тысячу рублей приведет к увеличению объема полученных дотаций на одного человека на 48,3 рубля, а уменьшение среднемесячной начисленной заработной платы на одну тысячу рублей поспособствует увеличению объема получаемых дотаций на 1147 рублей.

По максимальному коэффициенту эластичности Еx3 = -7,209 делаем вывод, что наибольшее влияние на объем полученных дотаций на одного человека оказывает третий факторный показатель, среднемесячная начисленная заработная плата. Коэффициент детерминации, полученный нами, свидетельствует, что изменение объема дотаций региона, области, края на одного человека вызвано в 74,48% варьированием стоимости потребительской корзины и объема среднемесячной заработной, другие 25,52% – неучтенными в модели факторами.

Для проверки качества уравнения регрессии y = 61,805 + 0,04833*x2 – 1,1472*x3 необходимо провести проверку значимости параметров множественного уравнения регрессии, а также общего качества уравнения множественной регрессии. Для проведения данных вычислений обратимся к t-критерию Стьюдента и F-критерию Фишера, представленным в таблице 4. Опираясь на расчет t-критерия Стьюдента и F-критерию Фишера факторных и результативного показателей, можно сделать вывод о том, что статистическая значимость коэффициента регрессии по уравнению в целом и по среднемесячной начисленной заработной плате подтверждается, так как t наблюдаемое данных показателей больше t критического, в то время как статистическая значимость стоимости потребительской корзины отвергается, в связи с тем, что ее наблюдаемый t-критерий Стьюдента меньше критического.

Таблица 3

Результаты корреляционно-регрессионного анализа

Таблица 4

Результаты расчета t-критерия Стьюдента и F-критерия Фишера факторных и результативного показателей

Отметим, что коэффициент детерминации является статистически значимым, так как наблюдаемое его значение больше критического. Это указывает на высокое качество полученного уравнения множественной регрессии.

Заключение

Таким образом, посредством проведенного корреляционно-регрессионного анализа мы получили уравнение множественной регрессии, отличающееся высоким качеством, иллюстрирующее долю влияния показателей стоимости потребительской корзины и начисленной среднемесячной заработной платы, на объем получаемых регионами, областями дотаций от федерального бюджета. Однако следует отметить, что в данной модели мы не учли прочие факторы, влияющие на данный результативный показатель, чье значение в изменении размера получаемых дотаций равняется примерно 25%. Данное соотношение процентов учтенных и неучтенных в предоставленной нами модели факторов возможно изменить за счет продолжения исправления вычисленного уравнения множественной регрессии, включая в модель большее число факторов показателей.

Библиографическая ссылка