Оценка влияния тарифной политики на социальные расходы региона

1065
Передача полномочий по регулированию тарифов и по установлению нормативов потребления коммунальных услуг на региональный уровень привела к необходимости более оперативного прогнозирования на уровне субъектов РФ размера необходимых субсидий на оплату жилого помещения и коммунальных услуг для различных сценариев установления цен и нормативов.

Передача полномочий по регулированию тарифов и по установлению нормативов потребления коммунальных услуг на региональный уровень привела к необходимости более оперативного прогнозирования на уровне субъектов РФ размера необходимых субсидий на оплату жилого помещения и коммунальных услуг для различных сценариев установления цен и нормативов.

Помимо традиционных инструментов для решения данной задачи, которые, как правило, требуют расчета стоимости жилищно-коммунальных услуг (ЖКУ) по всем муниципальным образованиям региона, предлагается использовать один из многомерных статистически методов – факторный и корреляционно-регрессионные анализы, которые применяются при изучении причинно-следственных зависимостей экономических показателей, представленных в форме временных рядов.

Для описания сути явления экспертным методом были отобраны показатели (xi), представленные в табл. 1.

Таблица 1

Показатели социально-экономического развития Самарской области

Наименование показателя

Переменные

Среднегодовая численность населения, занятого в экономике, тыс. чел.

x1

Индекс потребительских цен продовольственных товаров (декабрь к декабрю предыдущего года), %

x2

Заработная плата первой 20-процентной группы работников, руб./чел. × мес.

x3

Средняя стоимость ЖКУ для населения, руб./кв. м

x4

Сумма субсидий, возмещенная населению на оплату жилого помещения и коммунальных услуг за год, тыс. руб.

x5

Собираемость платы за ЖКУ, в среднем за год, %

x6

Чтобы получить коэффициенты корреляции, характеризующие причинно-следственную связь между изучаемыми рядами, следует устранить ложную корреляцию, которая вызвана наличием тенденции в рядах. Для этого можно использовать метод исключения тенденции из временных рядов, основанный на применении в расчете показателей, определенных по временным трендам и, как следствие, не содержащих тенденцию. Таким образом, влияние тенденции можно устранить путем применения в исследовании не исходных величин рядов, а отклонений от временного тренда.

Каждый из анализируемых рядов показателей, характеризующих социально-экономическое развитие Самарской области и ее ценовую политику, содержит трендовую компоненту. Влияние тенденции устранено для каждого исследуемого ряда путем применения отклонения от тренда. Коэффициенты корреляции анализируемых показателей представлены в табл. 2.

Таблица 2

Матрица коэффициентов корреляции и соответствующие им значения уровней значимости

Показатели

х1

х2

х3

х4

х5

х6

х1

1,0000

-0,8274

0,1535

-0,3891

-0,2154

0,7356

p = 0,006

p = 0,693

p = 0,301

p = 0,578

p = 0,024

х2

-0,8274

1,0000

-0,1841

0,0656

-0,0306

-0,7205

p = 0,006

p = 0,635

p = 0,867

p = 0,938

p = 0,029

х3

0,1535

-0,1841

1,0000

-0,4085

-0,4079

-0,2117

p = 0,693

p = 0,635

p = 0,275

p = 0,276

p = 0,585

х4

-0,3891

0,0656

-0,4085

1,0000

0,8848

0,1341

p = 0,301

p = 0,867

p = 0,275

p = 0,002

p = 0,731

х5

-0,2154

-0,0306

-0,4079

0,8848

1,0000

0,3706

p = 0,578

p = 0,938

p = 0,276

p = 0,002

p = 0,326

х6

0,7356

-0,7205

-0,2117

0,1341

0,3706

1,0000

p = 0,024

p = 0,029

p = 0,585

p = 0,731

p = 0,326

Для дальнейшего анализа произведем сравнительную оценку и отсев части факторов с помощью факторного анализа. В один фактор объединяются переменные c сильной корреляцией. Переменные из разных факторов слабо коррелируют между собой. Таким образом, главными целями факторного анализа являются сокращение числа переменных и нахождение таких комплексных факторов, которые как можно более полно объясняют наблюдаемые связи между переменными.

Собственные значения факторов, представленные в табл. 3, отсортированы в порядке убывания.

Из табл. 3 видно, что выделено шесть факторов. Первый фактор объясняет 42,95% суммарной дисперсии, второй фактор – 38,61% и т. д.

Таблица 3

Собственные значения факторов

Фактор

Собственные значения

Относительный вклад в общую дисперсию, %

Кумулята

Кумулята, %

1

2,577000

42,95000

2,577000

42,9500

2

2,316614

38,61024

4,893614

81,5602

3

0,761162

12,68604

5,654776

94,2463

4

0,219171

3,65284

5,873947

97,8991

5

0,068977

1,14961

5,942924

99,0487

6

0,057076

0,95127

6,000000

100,0000

. . .ПОЛНОСТЬЮ статью можно прочитать в февральском номере журнала "ЖКХ: журнал руководителя и главного бухгалтера"



Мероприятия

Школа

Проверь свои знания и приобрети новые

Посмотреть

Самое выгодное предложение

Самое выгодное предложение

Воспользуйтесь самым выгодным предложением на подписку и станьте читателем уже сейчас

Живое общение с редакцией





Электронная система

Можно ли за невыполнение предписания ГЖИ отделаться предупреждением?

Ответы на этот и другие вопросы вы найдете в электронной системе «Управление многоквартирным домом»

Получить доступ
ВСЁ ДЛЯ ГОРОДСКОГО ХОЗЯЙСТВА

ВСЁ ДЛЯ ГОРОДСКОГО ХОЗЯЙСТВА

ВСЁ ДЛЯ ГОРОДСКОГО ХОЗЯЙСТВАЭЛЕКТРОННЫЙ КАТАЛОГ
НАШИ ПАРТНЁРЫНАШИ ПАРТНЁРЫ

Рассылка




© МЦФЭР, 2006-2016. Все права защищены.

По вопросам подписки обращайтесь по телефонам: 
Москва: 8 (495) 775-48-44 
Другие регионы: 8 (800) 775-48-44 

Получите техническую поддержку: 
по телефону: +7 (495)-937-90-82 
e-mail: sd@mcfr.ru 


  • Мы в соцсетях
×

Подпишитесь на бесплатные рассылки, и получайте актуальную информацию обо всех нюансах, касающихся Вашей профессии! Будьте с нами!