сотрудник
сотрудник
г. Москва и Московская область, Россия
ВАК 08.00.05 Экономика и управление народным хозяйством (по отраслям и сферам деятельности, в том числе: экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда; экономика народонаселения и демография; экономика природопользования; экономика предпринимательства; маркетинг; менеджмент; ценообразование; экономическая безопасность; стандартизация и управление качеством продукции; землеустройство; рекреация и туризм)
ВАК 08.00.10 Финансы, денежное обращение и кредит
ВАК 08.00.12 Бухгалтерский учет, статистика
ВАК 08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики
ВАК 08.00.14 Мировая экономика
УДК 31 Статистика. Демография. Социология
ГРНТИ 83.29 Экономическая статистика
ОКСО 38.07.02 Экономическая бехопасность
ББК 606 Статистика
ББК 65 Экономика. Экономические науки
BISAC BUS051000 Public Finance
BISAC BUS061000 Statistics
В научной статье рассматриваются аналитические возможности, которыми располагает статистическая наука для проведения комплексного статистического анализы системы пенсионного обеспечения граждан в регионах центральной России. В частности, речь идет о статистическом моделировании на основе методов корреляции и регрессии показателя среднемесячной начисленной пенсии от факторов, характеризуемых показателями работы региональных пенсионных фондов
статистический анализ, пенсионное обеспечение, регионы, экономическая безопасность
Введение
Представляемая научная статья актуальна тем, что в настоящее время, в условиях рыночных отношений, на финансовую систему России крайне сильно влияют государственные внебюджетные фонды, образованные вне федерального бюджета и бюджетов субъектов Федерации. Судьбоносным стал 2018 год, когда декларированный руководством страны по-сути, дефицит денежных средств, в частности в Пенсионном фонде, как по остаткам, так и по перспективам. Вместе с тем, эксперты, как сторонние независимые, так специалисты, имевшие непосредственное отношение к формированию дискутируемых фондов, высказывают мнение, противоположное полярно. Их доказательная база сводится к тому, что финансовые активы, которыми располагают пенсионные копилки регионов и страны в целом, вполне можно сопоставить по размеру с федеральным бюджетом. А потребность в средствах со стороны их главного акционера – народа – значительно меньше и повышение пенсионного возраста, как и иные меры «политики огораживания» населения преклонного возраста от их пенсионных накоплений направлено на достижение каких угодно целей, но только не сбалансированности доходов и расходов «коллективной пенсии общества». Статистика является наукой общественной, но не политической, поэтому наша задача – объективный анализ, направленный на выявление закономерностей и тенденций развития любого явления, в том числе и системы внебюджетных фондов страны, ее ориентации на нужды граждан.
В последние десятилетия вопросам пенсионного обеспечения посвящено большое количество научных разработок российских и зарубежных авторов. Значительный вклад в развитие общетеоретических аспектов пенсионного обеспечения внесли российские ученые, такие как: А. В. Бабаев [3], Г.Б. Поляк [4] и др.
Большое внимание аспектам статистического анализа уделяют в своих работах такие российские ученые как: Т.Н. Агапова [1], Д.В. Дианов [9], А.Ф. Дятлова [9], С.А. Айвазян [2], И.С. Енюков [2], Л.Д. Мешалкин [2], М. Г. Назаров [5], А.Е. Суглобов [9] и др.
Основные тенденции развития малого и крупного бизнеса, их взаимосвязь с формирование пенсионного фонда и целостной концепцией обеспечения экономической безопасность России посвящены работы ученых: В.И. Бобошко [6], С.В. Банка [8], С.С. Маиляна [7], А.Е. Суглобова [6,8] и др.
1. Постановка задачи статистического анализа и применение метода корреляции
Отличительной особенностью, определяющей финансовую специфику ГВФ является четкое закрепление источников дохода и строгое целевое расходование их средств, закрепленное Бюджетным кодексом Российской Федерации. Отметим, что согласно Бюджетного кодекса Российской Федерации (БК РФ), миссия государственного внебюджетного фонда заключается в исполнении расходных обязательств РФ. Речь идет об обязательствах перед гражданами, имеющим право на выплаты по достижению пенсионного возраста и некоторым другим причинам.
Комплексный анализ пенсионного обеспечения слишком многообразный и масштабный, как в части деятельности самого Пенсионного фонда, социальной политики государства в части расставления приоритетов, а также уровня жизни и обеспеченности пенсионным довольствием населения, так и в части применения обширного статистического инструментария, охватывающего систему взаимоувязанных показателей и математико-статистических методов. В рамках данной работы смоделируем уровень пенсионных выплат населению от факторов его определяющих.
Определим тесноту и направление связи, а также ее аналитическое выражение между следующими показателями, реализовав статистические методы корреляции и регрессии. Согласно Бюджетного кодекса Российской Федерации, миссия государственного внебюджетного фонда заключается в исполнении расходных обязательств Российской Федерации. В работе осуществлена количественная оценка социально-экономических показателей пенсионного обеспечения Российской Федерации на основе систематизации статистических показателей.
Для определения аналитического выражения связи между показателями пенсионного обеспечения Российской Федерации, такими как: численность безработных; численность пенсионеров; численность занятых, приходящихся на одного пенсионера; величина прожиточного минимума пенсионера; среднедушевые доходы населения и поступления в бюджет Пенсионного фонда Российской Федерации, - следует применить метод корреляционно-регрессионного анализа.
Таблица 1 – Основные показатели развития пенсионного обеспечения в системе экономической безопасности Российской Федерации
|
Годы |
Численность безработных, тыс. чел. |
Численность пенсионеров, тыс. чел. |
Численность занятых, приходящихся на одного пенсионера, чел. |
Величина прожиточного минимума пенсионера, руб. |
Среднедушевые доходы населения, руб. |
Поступления в бюджет Пенсионного фонда РФ, млн. руб. |
|
|
Х1 |
Х2 |
Х3 |
Х4 |
Х5 |
У |
|
2010 |
5544 |
39248 |
1,71 |
4780 |
18958 |
1274592,1 |
|
2011 |
4922 |
39706 |
1,69 |
4938 |
20780 |
1536606,4 |
|
2012 |
4131 |
40298 |
1,68 |
5564 |
23221 |
1719345,4 |
|
2013 |
4137 |
40863 |
1,66 |
6131 |
25928 |
1968864,7 |
|
2014 |
3889 |
41019 |
1,64 |
6354 |
27766 |
1961132,3 |
|
2015 |
4264 |
41456 |
1,71 |
7161 |
30467 |
2112695,6 |
|
2016 |
4243 |
42729 |
1,68 |
8803 |
30747 |
2260382,3 |
|
2017 |
3967 |
43177 |
1,66 |
8540 |
31422 |
2280693,4 |
|
2018 |
3855 |
43504 |
1,65 |
9203 |
31982 |
2299865,5 |
Мы выяснили, насколько сильная взаимосвязь между социально-экономическими показателями пенсионного обеспечения Российской Федерации, а именно между численностью безработных; численностью пенсионеров; численностью занятых, приходящихся на одного пенсионера; величиной прожиточного минимума пенсионера; среднедушевыми доходами населения и поступлениями в бюджет Пенсионного фонда Российской Федерации.
По результатам проведенного корреляционного анализа можно сделать вывод о наличии сильной связи между численностью безработных и численностью пенсионеров. Так же сильной связью обладают численность безработных и поступления в бюджет Пенсионного фонда Российской Федерации, численность пенсионеров и поступления в бюджет Пенсионного фонда Российской Федерации.
2. Регрессионное динамическое моделирование пенсионного обеспечения
В научной работе проведен регрессионный анализ с учетом фактора времени t, что позволяет получить более достоверные и точные данные.
Таблица 2 – Регрессионная статистика с учетом фактора времени t
Исходя из полученной регрессионной статистики, можно сказать о том, что коэффициент детерминации (R – квадрат) равен 0,992259922, что является наивысшем результатом по сравнению с регрессионным анализом кластеров, проведенного во 2 разделе научной работы.
Коэффициент детерминации принимает значения от 0 до 1. Чем ближе значение к 1, тем сильнее зависимость. При оценке регрессионных моделей это интерпретируется как соответствие модели данным. Коэффициент детерминации равен 0,992259922, что говорит о том, что объясняемые переменные на 99% описываются рассматриваемой моделью.
Построив регрессионную модель, мы выявили что:
- При увеличении численности безработных на 1 тысячу человек поступления в бюджет Пенсионного фонда РФ снижается на 114,24 млн. руб. То есть при увеличении численности безработных на 1% наблюдается снижение поступлений в бюджет Пенсионного фонда РФ на 0,256%.
- При увеличении численности пенсионеров на 1 тысячу человек поступления в бюджет Пенсионного фонда РФ увеличиваются на 254,82 млн. руб. То есть при увеличении численности безработных на 1% наблюдается увеличение поступлений в бюджет Пенсионного фонда РФ на 0,0544%. Однако, тенденция показателя размера назначенных пенсий – обратная. То есть при увеличении численности пенсионеров на 1% наблюдается снижение среднего размера назначенных пенсий на 0,46%. Разумеется, речь здесь идёт не о том, что чем больше «дольщиков», тем меньше им достаётся. Это общероссийская тенденция связана с прилежанием граждан, относимых к разным возрастным группам к своему финансовому будущему. Более старшие пенсионеры, относились к своей будущей пенсии куда более трепетно и пунктуально собирали ее по крупицам. С переходом к рыночным отношениям, работоспособное население, относимое к группам 30-45 лет, стало более беспечным в этом вопросе, предпочитая думать больше о сегодняшнем дне, нежели о пенсионном периоде своей жизни, и отложить пенсионную арифметику в «долгий ящик». Особенно это относилось к категории трудовых ресурсов, которую сегодня окрестили как «самозанятых». Одновременно и работодатели просекли вкус «второй бухгалтерии», и стали отдавать предпочтение серым схемам расчета заработной платы и выдачи ее наемным работникам «в конвертах». Сегодня «разбитое корыто» даёт о себе знать и именно поэтому мы наблюдаем такое снижение результативного показателя.
- При увеличении численности занятых, приходящихся на 1 пенсионера, на 1 тысячу человек поступления в бюджет Пенсионного фонда РФ уменьшаются на 211451,5073 млн. руб. То есть при увеличении численности безработных на 1% наблюдается уменьшение поступлений в бюджет Пенсионного фонда РФ на 0,183%.
- При увеличении величины прожиточного минимума пенсионера на 1 рубль поступления в бюджет Пенсионного фонда РФ увеличиваются на 32,3256 млн. руб. То есть при увеличении численности безработных на 1% наблюдается увеличение поступлений в бюджет Пенсионного фонда РФ на 0,114%.
- При увеличении величины среднедушевых доходов населения на 1 рубль поступления в бюджет Пенсионного фонда РФ увеличиваются на 76,893 млн. руб. То есть при увеличении численности безработных на 1% наблюдается увеличение поступлений в бюджет Пенсионного фонда РФ на 0,0106%.
Имея фактические данные о социально-экономических показателях пенсионного обеспечения Российской Федерации, размещенные на сайте Федеральной службы государственной статистики, определили следующие показатели:
- фактические и прогнозные значения численности безработных в Российской Федерации за 2019-2020 гг., тыс. чел.;
- фактические и прогнозные значения численности пенсионеров в Российской Федерации за 2019-2020 гг., тыс. чел.;
- фактические и прогнозные значения численности занятых, приходящихся на 1 пенсионера, в Российской Федерации за 2019-2020 гг., чел.;
- фактические и прогнозные значения величины прожиточного минимума пенсионера в Российской Федерации за 2019-2020 гг., руб.;
- фактические и прогнозные значения среднедушевых доходов населения в Российской Федерации за 2019-2020 гг., руб.;
- фактические и прогнозные значения поступлений в бюджет Пенсионного фонда Российской Федерации за 2019-2020 гг., млн. руб.
Исходя из сделанных расчетов, можно сделать вывод, что в период с 2010 по 2018 гг. результативный показатель – поступления в Пенсионный фонд Российской Федерации, - растет. Так же в данный период наблюдается увеличение среднедушевых доходов населения и численность пенсионеров. Остальные показатели ведут себя циклично (то уменьшаются, то увеличиваются).
Рис. 1. Фактические и прогнозные значения результативного показателя Y – поступления в бюджет Пенсионного фонда РФ, млн. руб.
Проведенный анализ на основе аналитических моделей с параболическим выравниванием позволяет сделать вывод о том, что численность безработных, численность пенсионеров, величина прожиточного минимума пенсионера в Российской Федерации и численность занятых, приходящихся на 1 пенсионера, увеличатся в 2019-2020 гг. Среднедушевые доходы населения в 2019 году увеличатся, а в 2020 году снизятся. Поступления в бюджет Пенсионного фонда Российской Федерации уменьшатся в 2019-2020 гг.
Снижение поступлений в бюджет Пенсионного фонда Российской Федерации в 2019-2020 гг. может быть связано с увеличением численности пенсионеров, так как чем больше неработающих пенсионеров, тем меньше поступлений в бюджет ПФ РФ.
Увеличение численности безработных негативно скажется на поступлениях в Пенсионный фонд Российской Федерации, так как сократится рабочая сила и заодно сократятся отчисления с их заработной платы в бюджет Пенсионного фонда.
3. Статическая регрессия по показателям и факторам развития пенсионной системы в регионах Центрального и Северо-Западного федеральных округов
Рассмотрим отчетный 2018 год, закономерности которого непосредственно являются главенствующими при определении тенденций на краткосрочную перспективу. Единицы наблюдения - регионы Центрального и Северо-Западного федеральных округов без аномальных наблюдений – городов Москвы и Санкт-Петербурга, а также Московской области. Моделирование осуществляется по тем же показателям, рассмотренным в предыдущих пунктах.
Таблица 2 – Фрагмент матрицы парных коэффициентов корреляции для регионов ЦФО и СЗФО
|
X1 |
X2 |
X3 |
X4 |
X5 |
Y |
|
0,496 |
0,737 |
0,179 |
-0,031 |
0,286 |
1 |
По результатам проведенного корреляционного анализа обозначенных выше показателей для регионов двух федеральных округов можно сделать вывод о наличии сильной положительной связи между численностью безработных и численностью пенсионеров. Так же сильной связью обладают связки: численность безработных и поступления в Пенсионный фонд РФ; численность пенсионеров и поступления в Пенсионный фонд РФ; численность занятых, приходящихся на одного пенсионера и среднедушевые доходы населения; величина прожиточного минимума пенсионера и среднедушевые доходы населения.
Умеренная связь наблюдается у показателей численности занятых, приходящихся на одного пенсионера, и величины прожиточного минимума пенсионера.
Самую слабую положительную связь можно констатировать о паре показателей: численности пенсионеров и численности занятых, приходящихся на одного пенсионера, а самую слабую отрицательную связь наблюдаем между численностью пенсионеров и величиной прожиточного минимума пенсионера.
Построим регрессионные модели зависимости результативного показателя Y от объясняющих показателей Х1, Х2, Х3, Х4 и Х5 определяется следующими параметрами регрессии. Полученное регрессионное уравнение можно записать в следующем виде:
Ŷ = -883220,16 – 5229,53*х1 + 853,44*х2 + 63993,97*х3 + 58,39*х4 + 6,45*х5
Исходя из полученной регрессионной статистики, можно констатировать, что коэффициент детерминации (R-квадрат) равен 0,9119, то есть наблюдается сильная связь между результативным и совокупностью всех объясняющих показателей, включенных в модель. На их долю приходится объяснение 91,2 % вариации показателя поступлений денежных средств в Пенсионные фонды региональных субъектов по двум федеральным округам. Также можно сделать вывод о том, что отчасти снижает качество модели объясняющий показатель Х3 – численность занятых, приходящихся на 1 пенсионера, чел., - так как в столбце t-статистика этот показатель имеет наименьшее значение по модулю.
Рассчитаем по данной модели коэффициенты эластичности Эj = bj*
:
Э1 = -5229,53 * (29,27: 125839,03) = -0,012%
Э2 = 853,44 * (421,15: 125839,03) = 0,0286%
Э3 = 63993,97 * (1,409: 125839,03) = 0,048%
Э4 = 58,39 * (9220,56: 125839,03) = 0,0428%
Э5 = 6,44 * (27021,44: 125839,03) = 0,0138%
При увеличении численности безработных на 1 тысячу человек поступления в бюджет Пенсионного фонда России снижаются на 5229,53 млн. руб. То есть при увеличении численности безработных на 1% наблюдается снижение поступлений в бюджет Пенсионного фонда РФ на 0,012%.
Рост численности пенсионеров на 1 тысячу человек предопределяет увеличение поступлений в региональные бюджеты Пенсионного фонда РФ на 853,44 млн. руб. В относительном выражении, при увеличении объясняющего показателя на 1% наблюдается увеличение поступлений в бюджет Пенсионного фонда РФ на 0,0286.
Численности занятых, приходящихся на 1 пенсионера, увеличиваясь от региона к региону на 1 тысячу человек, влечёт рост поступлений в бюджет Пенсионного фонда РФ на 63993,97 млн. руб., или при увеличении удельного объясняющего показателя на 1% наблюдается увеличение поступлений в бюджет Пенсионного фонда РФ на 0,05%.
При увеличении показателя прожиточного минимума пенсионера на 1 рубль, можно констатировать рост поступлений в бюджет Пенсионного фонда РФ на 58,39 млн. руб. То есть при увеличении прожиточного минимума для пенсионеров на 1% наблюдается увеличение поступлений в бюджет Пенсионного фонда РФ на 0,043%.
Изменение в большую сторону среднедушевых доходов населения на 1 рубль сопровождается положительной реакцией результативного показателя на 6,44 млн. руб., что в относительном выражении означает: при увеличении среднедушевых доходов населения на 1% региональные пенсионные бюджеты возрастают в среднем по регионам двух федеральных округов на 0,014%.
Заключение
Представленное в данной работе исследование было направлено на комплексный статистический анализ состояния и перспектив развития пенсионного обеспечения в системе экономической безопасности Российской Федерации на основе методов корреляции и регрессии, аналитического выравнивания и прогнозирования. В ходе исследования был проведен подробный статистический анализ системы социально-экономических показателей пенсионного обеспечения в Российской Федерации.
Но, конечно, самой важной частью данной научной работы является ее практическая составляющая. Первым методом, примененным для наиболее полного и всестороннего рассмотрения социально-экономических показателей пенсионного обеспечения РФ, является метод корреляции и регрессии, на основе которых осуществляется моделирование взаимосвязей. С помощью моделирования взаимосвязи показателей можно предполагать о будущем приросте в сфере пенсионных отчислений, находить и вовремя устранять ошибки. Примененный статистический метод корреляции и регрессии полностью оправдал себя.
Также в данной работе был использован метод аналитического выравнивания и прогнозирования. Благодаря этому, удалось проследить закономерность социально-экономических показателей пенсионного обеспечения РФ и составить краткосрочные прогнозы, что является неотъемлемой частью статистического исследования.
В заключении хочется отметить, что полученные в ходе написания этой работы результаты позволяют получить достоверные, теоретически и практически доказанные социально-экономические связи между показателями пенсионных ресурсов Российской Федерации и формирующих их факторов.
1. Агапова Т.Н., Суглобов А.Е. Методика анализа структуры социально-экономических показателей // Вопросы региональной экономики. 2014. № 3 (20). С. 3-9.
2. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичной обработки данных. М.: Финансы и статистика, 2016.
3. Батаев А. В. Прогноз дефицита пенсионного фонда России на основе актуарного моделирования // Молодой ученый. - 2015. - №7. - С. 349-355. - [электронный ресурс]. Режим доступа: URL https://moluch.ru/archive/87/16507/
4. Государственные и муниципальные финансы / учебник по ред. Поляка Г.Б. 4-е издание, переработанное и дополненное. - М.: Юнити -ДАНА, 2016.
5. Курс социально-экономической статистики: Учебник для ВУЗов/Под ред. Проф. М. Г. Назарова. - М.: Финстатинформ, Юнити-Дана, 2015. 437с.
6. Суглобов А.Е., Бобошко В.И. Основные тенденции развития малого предпринимательства в России // Региональная экономика: теория и практика. 2008. № 19. С. 2-11.
7. Экономическая безопасность. учебник для студентов вузов, обучающихся специальностям экономика и управление; под ред. С.С. Маиляна. (3-е издание, переработанное и дополненное). - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2016.
8. Bank S.V., Suglobov A.E. Tactical and strategic modelling of the corporate financial performance indexes // World Applied Sciences Journal. 2014. Т. 29. № 5. С. 683-688.
9. D. Dianov, A. Suglobov, A. Dyatlovа The application of statistical methods in the study of unprofitable organizations’ activities // MATEC Web of Conferences Volume 212 (2018) 2018. The International Scientific Conference “Investment. Construction. Real Estate: New Technologies and Special-Purpose Development Priorities” (ICRE 2018) Irkutsk, Russia, April 26-27, 2018.
