УДК 338.46

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОГО АППАРАТА ПРИ ИНДИКАТИВНОМ ВОЗДЕЙСТВИИ НА СИСТЕМУ

(gnezdova.doc)

© 2006 г. Гнездова Ю. В.

В статье рассмотрены вопросы применения математического аппарата для выбора индикаторов воздействия управляющей системы на управляемую систему. Анализ проведен на примере коммунального хозяйства при оптимизации тарифа на оказываемые коммунальные услуги.

В современных условиях индикативное планирование способно выступить мощным средством решения неотложных задач восстановления ряда отраслей экономики и проведения эффективной долгосрочной политики. Реализуя системную закономерность “наименьших относительных сопротивлений или наиболее слабых мест в системе” и позволяет определить “тонкие” места и подготовить систему к возникающим возмущениям на основе индикаторов. Их результативность доказана мировым опытом государственного управления в ряде стран традиционно рыночной ориентации, в том числе во Франции, Японии и др.

В условиях переходного периода для развития отрасли народного хозяйства наиболее эффективно использовать среднесрочное прогнозирование. Прогнозирование может использоваться для оценки движения тарифов на жилищно-коммунальные услуги, потребность в субсидиях района (области в целом), формирование расходов муниципального образования при формировании бюджета при заданном уровне прожиточного минимума, среднедушевого располагаемого дохода. Модель строится на основе функции потребления и производственной функции. Целевой функцией системы является принятие решения в сложной ситуации при применении различных политик управления на примере коммунального хозяйства в рамках построенной модели управления. Для анализа комплекса предприятий коммунальной сферы на микро уровне определялись причинно-следственные связи между выручкой получаемой предприятиями коммунального хозяйства и используемыми в производстве капиталом и трудом, использовалась производственная функция Кобба-Дугласа. Эмпирическое исследование производственных функций Кобба-Дугласа обычно связано со среднесрочными соотношениями, в которых все ресурсы переменные. Для анализа внешней среды использовался макро показатель, денежный доход на душу населения по группам и на одного члена домохозяйства (Дiгр.). Население каждого района было сегментировано на группы по среднедушевому денежному доходу и каждую группу в свою очередь по социальному фактору, также определяющий уровень дохода.

1. Сегментирование по среднедушевому денежному доходу:

  1. население с уровнем дохода не требующее субсидий;
  2. население со средним и низким уровнем дохода требующее субсидий;

2. Сегментирование по социальному фактору, определяющему уровень дохода:
  1. одинокие работающие люди, домохозяйства с детьми, пенсионеры, безработные, не требующие субсидий;
  2. одинокие работающие люди, домохозяйства с детьми, пенсионеры, безработные требующие субсидий;

Связывая воедино систему показателей на микро и макро уровнях: выручку от реализации коммунальных услуг, среднедушевой доход по группам населения и домохозяйствам и прожиточный минимум путем построения математической модели следующего вида:

где a ЖКУрi – оплата населения за потребленные жилищно-коммунальные услуги;

где 1) в виде параметра L — материальных затрат предприятий коммунального хозяйства, непосредственно в производстве;

2) в виде параметра K — активной части основных средств (машины и механизма) участвующих непосредственно в производстве по остаточной стоимости в денежном выражении);

3) в виде параметра Y — выручки за произведенные коммунальные услуги.

где a ЖКУрI — оплата населения, оплачивающее коммунальные услуги в полном объеме и не требующее субсидирования;

a ЖКУрII — оплата населения со средним уровнем располагаемого дохода требующее субсидирования;

a ЖКУрIII — оплата населения с низким уровнем дохода, требующее субсидирования;

Средний тариф по коммунальным услугам на одного человека, формируемый управляемой системой определяется отношением выручки, получаемой предприятиями на численность населения в районе, пользующихся жилищно-коммунальными услугами:

где ТсрЖКУ – средний тариф на жилищно-коммунальные услуги определенный управляемой системой;

Чр – численность населения;

где Ту.с. – тариф на жилищно-коммунальные услуги определяемый управляющей системой (государственной надстройкой), как доля дохода населения при сегментировании на группы по среднедушевому денежному доходу и по социальному фактору, также определяющий уровень дохода;

где Сфак – адресные субсидии населению за оказанные жилищно-коммунальные услуги;

Дбюд — недофинансированные обязательства по оказанным жилищно-коммунальным услугам;

Доля субсидированности района по коммунальным услугам определяется:

где С% – доля субсидированности района по коммунальным услугам;

a Ср – сумма субсидий рассчитанная по модели.

Для снижения уровня себестоимости по оказанным услугам необходимо восстанавливать суммы недофинансированных обязательств по оказанным жилищно-коммунальным услугам в виде прямых субсидий предприятиям коммунальной сферы при воздействии индикаторов на систему: политика обновления основных фондов; политика ресурсосбережения; синтез 2-х политик. Индикаторы управляющей системы заставляют управляемую систему минимизировать свои издержки путем стимулирования предприятий к получению прямых субсидий предприятиям. В результате применения индикаторов выбирается минимальный показатель доли субсидированности района по коммунальным услугам (limC%1,C%2,C%3® min) и определяется необходимая сумма прямых субсидий предприятий (суммы недофинансированных обязательств по оказанным жилищно-коммунальным услугам). Данный вид субсидий может предоставляться 2-х формах:

  1. в виде целевого финансирования на безвозвратной основе;
  2. в виде беспроцентного кредита с отсрочкой платежей.

Выбор финансирования должно выбирать муниципальное образования исходя из сформированного бюджета.

Полученные производственные функции Кобба-Дугласа для каждого района области можно дифференцировать по коэффициенту детерминации на три группы по следующим факторам:

  1. близость коэффициента детерминации к 1;
  2. величина района.

Таблица 1 – Признак дифференциации производственной функции

№

Районы Смоленской области

Разброс R2
  Большие

0,753–0,791
  Средние

0,872–0,921
  Малые

0,818–0,858

Данный вид дифференциации позволяет разработать общую концепцию для выделенных групп районов и определить значения сумм прямых субсидий предприятиям коммунальной сферы на основе оптимизации недофинансированных обязательств по предоставленным услугам за ограниченный период времени исходя из возможностей органов управления.

В большинстве регионов нашей страны существует ряд муниципальных образований, которые реально не могут обеспечить количество ресурсов и услуг, объективно необходимых человеку для существования. Построенная модель позволяет произвести реальный отбор тех предприятий коммунальной сферы, которые могут функционировать в рыночных условиях при отсутствии реального дохода граждан. На первое место выходит управление эффективностью функционирования комплексом коммунальных предприятий не как простой суммы отдельных предприятий, а как единой, действующей в тесной взаимосвязи системы в рамках муниципального образования.

На сегодняшний день предприятия коммунального хозяйства не получают полную оплату за поставляемые коммунальные услуги от населения по ряду объективных причин (нехватка денежных средств, бюрократические препоны при оформлении субсидий). Построенная модель позволяет рассчитать, в каком объеме необходимо осуществлять дополнительное датирование отрасли при адресном субсидировании, которое на сегодняшний момент не столь эффективно как хотелось бы и позволяет оценить эффективность индикативного воздействия на систему, а так же привязать к процессу формирования бюджета и возврату сумм недофинансированных обязательств по оказанным жилищно-коммунальным услугам в виде прямых субсидий предприятиям. Предложенная автором модель имеет статический характер. Возможность ее использования для прогнозирования исходит из того, что параметры функционирования управляемой системы известны.

Use of the mathematical device at influence on system

Gnezdova Y. V.

In clause the questions of application of the mathematical device for a choice of indicators of influence of managing system on controlled system are considered. The analysis is carried out(spent) on an example of a municipal services by optimization of the tariff on rendered municipal services.

 

АНО ВПО ЦС РФ “Российский университет кооперации”

Смоленский филиал

Поступила в редакцию 5.10.06.