Информационно-аналитические аспекты механизма жилищно-коммунальных субсидий

РЕГИОНАЛЬНОЕ И ОТРАСЛЕВОЕ РАЗВИТИЕ

ю.м. КРАКОВСКИЙ

доктор технических наук,профессор

М.В. СИТЧИХИНА

кандидат технических наук

А.В. ФРЯЗИНОВ

кандидат технических наук

ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ МЕХАНИЗМА жилищно-коммунальных субсидий

Управление любой сложной социальноэкономической системой без обратной связи, которая заключается в отслеживании и анализе данных, отражающих состояние этой системы и ситуацию вокруг нее, весьма затруднительно. Постоянная доступность актуальной информации о системе дает возможность оценить текущее положение ее дел, а обзор изменения конкретных характеристик системы во времени позволяет обнаружить тенденции ее развития и сделать выводы о том, что ожидает ее в будущем. Таким образом, обладая всей полнотой сведений о состоянии системы и ее элементов в статике и динамике, управляющий персонал может принимать грамотные решения по применению мер ее регулирования. Поэтому актуальной задачей является создание информационно-аналитической системы (ИАС), обеспечивающей поддержку принятия решения при управлении адресной социальной помощью, которая на первом этапе реализуется для ЖКС.

Под информационно-аналитической системой мы понимаем систему, способную выдавать аналитически обработанную информацию, когда эта «аналитика» в максимальной степени использует существующие пакеты программ различного назначения. Системы поддержки принятия решения (СППР) можно в зависимости от данных, с которыми они работают, разделить на две группы:

— оперативные, предназначенные для немедленного реагирования на текущую ситуацию;

— стратегические, основанные на анализе большого количества информации из разных источников с привлечением сведений, содержащихся в системах, аккумулирующих опыт решения проблем1.

СППР первого типа получили название информационных систем руководства (ИСР,

executive information systems). По сути, они представляют собой конечные наборы отчетов, построенные на основании данных из трансакционной информационной системы (on-line transaction processing — OLTP). СППР второго типа предполагают достаточно глубокую проработку данных, специально преобразованных так, чтобы их было удобно использовать в ходе процесса принятия решений.

Информация, на основе которой принимается решение, должна быть достоверной, полной, непротиворечивой и адекватной. Поэтому при проектировании СППР возникает вопрос, на основе каких данных эти системы будут работать. В ИСР качество оперативных решений обеспечивается тем, что данные выбираются непосредственно из информационной системы (базы данных), которая адекватно отражает свое состояние на данный момент времени.

В СППР второго типа традиционная технология подготовки интегрированной информации на основе запросов и отчетов является неэффективной из-за резкого увеличения количества и разнообразия исходных данных. Кроме того, данные, полученные в результате функционирования корпоративных информационных систем, — это только часть информации, необходимой для принятия решения.

Концепция хранилища данных. Включение в аналитическую систему данных различных электронных статистических сборников, прогнозов экономического развития регионов, законодательной базы позволяет по-новому взглянуть на многие закономерности, выявленные в процессе анализа внутренних данных. И как показывает практика, любое решение, принятое исключительно на основе внутренних данных, скорее всего, окажется не вполне корректным. Поэтому в середине 1990-х гг. была разрабо-

© Ю.М. Краковский, М.В. Ситчихина, А.В. Фрязинов, 2005

тана концепция хранилища данных (ХД, data warehouse), согласно которой корпоративные информационные системы строятся на основе непосредственного единообразного доступа к необходимым данным, источники происхождения которых организационно и территориально разделены, а анализ которых может способствовать принятию решений.

Автором концепции хранилища данных является Инмон, который определил хранилища данных как предметно ориентированные, интегрированные, неизменчивые, поддерживающие хронологию наборы данных, организованные для целей поддержки управления, призванные выступать в роли единого и единственного источника истины, обеспечивающего менеджеров и аналитиков достоверной информацией, необходимой для оперативного анализа и принятия решений2.

Программные продукты, поддерживающие методы анализа, прогнозирования и классификации ситуаций, можно разделить на следующие группы: библиотеки подпрограмм; открытые системы, допускающие настройку параметров; исследовательские программы, требующие от пользователя знаний по статистической обработке данных; специализированные программы3.

Функции программного обеспечения ИАС ЖКС. Программное обеспечение (ПО) ИАС ЖКС представляет собой совокупность прикладных программ, функционирующих в единой информационной среде и обеспечивающих решение задач эффективного предоставления жилищно-коммунальных субсидий нуждающимся семьям в соответствии с утвержденными стандартами. Функционально ПО ИАС ЖКС можно разделить на две группы:

1. Разрабатываемое специализированное ПО, которое в зависимости от решаемых задач делится на четыре подсистемы:

— предназначенное для решения задач повседневной деятельности (прием и регистрация граждан, назначение субсидий, выдача справок, составление отчетов и др.);

— выполняющее оперативный анализ данных;

— обеспечивающее обмен данными со смежными системами;

— обеспечивающее заполнение хранилища данных (извлечение данных из OLTP-системы, их трансформация и загрузка).

2. Стандартные программы, использующиеся для расширения функций анализа

данных ЖКС. К ним относятся пакеты статистических программ, локальные или корпоративные О^Р-системы.

Принцип взаимодействия программного обеспечения представлен на рис. 1. Стандартные пакеты не работают напрямую с базой данных, а используют агрегированные данные хранилища.

Рис. 1. Взаимодействие программного обеспечения

Прогнозирование величины среднего значения субсидии. Важность задачи прогнозирования величины среднего значения субсидии определяется необходимостью расчета потребных затрат бюджета на финансирование программы жилищных субсидий.

Реализация данной задачи осуществляется в несколько этапов:

1. Определяются независимые переменные и строится регрессионная зависимость среднего значения субсидии 5.

2. При количестве измерений N создаются прогнозные модели по каждой независимой переменной на интервале п = [1, N — 2].

3. Определяются прогнозные значения независимых переменных в ^ном измерении и с помощью регрессионных зависимостей вычисляется значение 5 в этой точке.

В соответствии с методикой, представленной в постановлении правительства «О предоставлении субсидий на оплату жилья и коммунальных услуг» от 30 августа 2004 г. № 444, величина субсидии 5 зависит от оплаты по социальной норме за жилье и коммунальные услуги 5N, среднего совокупного дохода семьи 5D, средней величины прожиточного минимума РМ и минимального размера оплаты труда MZ. Данные величины могут быть выбраны в качестве переменных. Их независимость обусловлена частными методиками, применяемыми для их расчета. Слабая положительная корреляция наблюдается между средним совокупным доходом и минимальным размером оплаты труда. Это обусловлено тем, что в программе жилищных субсидий участвуют пенсионеры, размер

Ю.М. КРАКОВСКИЙ, М.В. СИТЧИХИНА, А.В. ФРЯЗИНОВ

пенсии которых зависит от величины МРОТ. из одиноко проживающих пенсионеров. В

Для снижения влияния этой зависимости в табл. 1 представлены исходные данные для

расчет не были включены семьи, состоящие получения прогнозной модели.

Таблица 1

Исходные данные для построения прогнозной модели, р.

Дата п SN 5£ РМ MZ 5

01.02.2000 г. 1 136,89 327,11 764,78 83,49 53,68

01.03.2000 г. 2 143,07 327,40 762,06 83,49 59,13

01.04.2000 г. 3 166,91 353,95 751,76 83,49 72,87

01.05.2000 г. 4 172,30 361,31 747,06 83,49 74,91

01.06.2000 г. 5 176,64 367,50 745,76 83,49 77,11

01.07.2000 г. 6 184,37 380,53 757,93 83,49 81,33

01.08.2000 г. 7 188,08 391,66 764,12 83,49 82,81

01.09.2000 г. 8 195,04 407,48 774,75 83,49 86,06

01.10.2000 г. 9 195,67 422,45 804,70 83,49 87,05

01.11.2000 г. 10 196,09 432,38 827,88 83,49 88,47

01.12.2000 г. 11 198,72 447,72 850,36 83,49 90,47

01.01.2001 г. 12 201,20 456,12 865,70 100,00 90,66

01.02.2001 г. 13 218,68 470,53 888,69 100,00 102,98

01.03.2001 г. 14 228,90 486,65 992,39 100,00 111,63

01.04.2001 г. 15 235,16 520,09 1 101,53 100,00 114,67

01.05.2001 г. 16 241,19 545,19 1 160,07 100,00 117,94

01.06.2001 г. 17 246,99 560,55 1 206,21 100,00 121,93

01.07.2001 г. 18 252,10 574,50 1 231,93 100,00 125,98

01.08.2001 г. 19 254,21 590,84 1 272,17 100,00 127,15

01.09.2001 г. 20 256,17 611,74 1 299,02 100,00 128,19

01.10.2001 г. 21 256,86 633,94 1 356,36 100,00 129,26

01.11.2001 г. 22 256,29 642,96 1 410,97 100,00 130,22

01.12.2001 г. 23 309,46 663,38 1 503,07 100,00 183,29

01.01.2002 г. 24 349,87 689,57 1 552,87 100,00 222,70

01.02.2002 г. 25 382,95 719,55 1 599,99 100,00 254,38

01.03.2002 г. 26 400,31 732,95 1 623,75 100,00 271,34

01.04.2002 г. 27 419,80 753,90 1 645,15 100,00 289,93

01.05.2002 г. 28 431,97 769,66 1 656,74 100,00 301,56

01.06.2002 г. 29 433,33 779,80 1 661,43 100,00 302,97

01.07.2002 г. 30 432,07 792,39 1 666,52 100,00 302,11

01.08.2002 г. 31 456,81 808,23 1 673,40 100,00 327,91

01.09.2002 г. 32 544,15 820,92 1 683,01 100,00 414,67

01.10.2002 г. 33 564,74 835,12 1 694,78 100,00 434,28

01.11.2002 г. 34 566,94 849,13 1 718,95 100,00 436,51

01.12.2002 г. 35 567,77 866,97 1 745,80 100,00 437,00

01.01.2003 г. 36 606,54 888,55 1 774,52 100,00 474,69

Уравнение множественной регрессии име- В табл. 2 приведены полученные значения

ет вид коэффициентов при задании уровня надеж-

5 = а0 + a15N + a25D + а3РМ + a4MZ. ности 95% на интервале п = [1, 34].

Таблица 2

Данные для статистического анализа регрессионной модели

Переменная Коэффициенты Стандартная ошибка ¿-статистика Р-значение

У-пересечение -29,55 11,49 -2,57 0,015

5N 1,11 0,02 49,31 0,000

5Б -0,24 0,04 -6,10 0,000

РМ 0,05 0,01 3,93 0,000

MZ -0,42 0,17 -2,48 0,019

Для каждой переменной были получены четыре прогнозные модели (табл. 3):

- экспоненциальная: у = а0ехр(ахп);

- полиномиальная 1-й степени: у = а0 + ахп;

- полиномиальная 2-й степени:

+ ахп + а2п2;

- полиномиальная 3-й степени:

+ ахп + а2п2 + а3п3.

У = ао + У = ао +

Таблица 3

Значения коэффициентов для прогнозных моделей

Переменная Модель ао а1 а2 аз СКО ошибки Прогноз

SN Экспонента 133,1820 0,0399 - - 28,6948 560,3827

Полином 1-й ст. 83,7524 11,8426 - - 43,8904 510,0861

Полином 2-й ст. 174,2623 -3,2424 0,4310 - 21,9654 616,1120

Полином 3-й ст. 140,6543 7,5090 -0,3259 0,0131 19,2394 600,5899

5В Экспонента 321,2135 0,0307 - - 20,6525 970,5080

Полином 1-й ст. 277,2617 16,9753 - - 14,6413 888,3710

Полином 2-й ст. 297,4095 13,6168 0,0959 - 12,1100 911,8937

Полином 3-й ст. 328,3795 3,7097 0,7935 -0,0133 6,5330 869,1823

РМ Экспонента 656,8938 0,0319 - - 96,2684 2068,5859

Полином 1-й ст. 559,9616 36,9364 - - 83,6094 1889,6714

Полином 2-й ст. 589,6480 31,9887 0,1414 - 83,9882 1924,4469

Полином 3-й ст. 827,7708 -44,1882 5,5045 -0,1022 29,0309 1604,6820

5 Экспонента 49,7698 0,0603 - - 29,2581 435,7235

Полином 1-й ст. -11,1395 10,5460 - - 48,3517 368,5167

Полином 2-й ст. 91,8849 -6,6247 0,4906 - 21,4946 489,2024

Полином 3-й ст. 60,8037 3,5003 -0,2359 0,0128 27,9297 477,8130

После анализа каждой из моделей были отобраны наиболее подходящие, с нашей

точки зрения (выделены в табл. 3). Данные модели представлены на рис. 2-5.

Рис. 2. Зависимость 5N

Рис. 3. Зависимость 5Л

Т.Г. КРАСНОВА

Рис. 4. Зависимость PM

Рис. 5. Зависимость 5

Фактическое значение средней величины субсидии в точке п = 36 равно 474,69, прогнозное значение 477,81 (ошибка А = 0,657%), полученное по уравнению множественной регрессии с подстановкой прогнозных значений независимых переменных, дает значение 471,37 (ошибка А = 0,699%). В связи с малыми значениями ошибки можно говорить

об адекватности полученных моделей как по факторам, так и по величине субсидий. Для учета новых тенденций рекомендуется регулярно уточнять модель на основе мониторинга полученных данных, добавляя их в базу данных или заменяя ими данные, на основе которых строится модель.

ПРИМЕЧАНИЯ

1 Фишберн П. Теория полезности для принятия решения. М., 1978. 352 с.; Щавелев Л.В. Способы аналитической обработки данных для поддержки принятия решений // СУБД. 1998. № 4-5.

2 Inmon W.H. Building the Data Warehouse. Wellesley, 1992. P. 29-33.

3 Айвазян С.А. Интеллектуализированные инструментальные системы в статистике и их роль в построении проблемно-ориентированных систем поддержки принятия решений // Обозрение проблем прикладной математики. М., 1997. Т. 4. 153 с.; Айвазян С.А. Программное обеспечение персональных ЭВМ по статистическому анализу данных // Компьютер и экономика: экономические проблемы компьютеризации общества. М., 1991. С. 91-107.

Т.Г. КРАСНОВА

зам. мэра г. Абакана, доктор экономических наук, доцент

ВЛИЯНИЕ ИМУЩЕСТВЕННОГО КОМПЛЕКСА НА ПАРАМЕТРЫ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ МУНИЦИПАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

Проблемы устойчивого развития муници- тов местного самоуправления. В последние

пальных образований не теряют своей акту- годы по данному вопросу появилось большое

альности с момента формирования институ- количество исследований российских ученых,

© Т.Г. Краснова, 2005