Развитие методологии комплексного анализа эффективности государственной финансовоинвестиционной модели социального обеспечения населения на примере региональных финансов России

Эффективность финансирования системы социального обеспечения является одним из ключевых условий устойчивого экономического роста. Глобальный экономический кризис 2020 г., связанный с пандемией коронавируса, и следующий за ним кризис 2022 г., обусловленный срочной необходимостью проводить структурную трансформацию российской экономики в условиях масштабных международных санкций, подчеркнули актуальность проблемы повышения эффективности бюджетных расходов на социальную политику. Целью исследования является развитие методологических подходов к проведению комплексного анализа эффективности государственной финансово-инвестиционной модели социального обеспечения населения (ГФИМСОН) на примере данных социально-экономического развития регионов России. Использованы методы: коэффициентного анализа, ранжирования, построения тепловых карт и регрессионного анализа. Коэффициент эффективности бюджетных расходов на региональном уровне позволяет дать достаточно исчерпывающие оценки регионов. Применение методологии регрессионного анализа дает возможность расширить его результативность и выявить важные зависимости и взаимосвязи, на основе которых можно проводить обоснование политики государственного финансового регулирования. Проведена оценка эффективности 85 регионов за период с 2017 по 2021 г. Выявлены наиболее и наименее эффективные регионы. Построение и интерпретация регрессионной модели позволили обосновать, что такие факторы, как размер ВРП, ВРП на душу населения, индекс физического объема ВРП, положительно влияют на эффективность ГФИМСОН. А задолженность населения по кредитам в рублях, объем бюджетных расходов на меры социальной поддержки отдельных категорий граждан, доля населения старше и моложе трудоспособного возраста оказывают отрицательное влияние. Даны рекомендации по развитию механизмов повышения эффективности проверки нуждаемости и обеспечения адресности бюджетных расходов, а также созданию условий для ускорения экономического роста в регионах, что позволит повысить эффективность ГФИМСОН.

1. De Neubourg C., Castonguay J., Roelen K. Social safety nets and targeted social assistance: Lessons from the European experience. World Bank SP Discussion Paper. 2007;(718). URL: https://documents1.worldbank.org/curated/en/916501468037521250/pdf/415290Safety0nets0SP0071801PUBLIC1.pdf (accessed on 20.12.2022).

2. Marseille E., Kahn J.G. Utilitarianism and the ethical foundations of cost-effectiveness analysis in resource allocation for global health. Philosophy, Ethics, and Humanities in Medicine. 2019;14(1):5. DOI: 10.1186/ s13010–019–0074–7

3. Verguet S., Kim J.J., Jamison D.T. Extended cost-effectiveness analysis for health policy assessment: A tutorial. Pharmacoeconomics. 2016;34(9):913–923. DOI: 10.1007/s40273–016–0414-z

4. Barnett W. S., Masse L.N. Comparative benefit-cost analysis of the Abecedarian program and its policy implications. Economics of Education Review. 2007;26(1):113–125. DOI: 10.1016/j.econedurev.2005.10.007

5. Bos F., van der Pol T., Romijn G. Should benefit-cost analysis include a correction for the marginal excess burden of taxation? Journal of Benefit-Cost Analysis. 2019;10(3):379–403. DOI: 10.1017/bca.2019.11

6. Lave L.B. Benefit-cost analysis: Do the benefits exceed the costs? In: Hahn R.W., ed. Risks, costs, and lives saved: Getting better results from regulation. Washington, DC: AEI Press; 1996:104–134.

7. Coelli T., Rao D.S.P., Battese G.E. Efficiency measurement using data envelopment analysis (DEA). In: An introduction to efficiency and productivity analysis. Boston, MA: Springer-Verlag; 1998:133–160. DOI: 10.1007/978–1–4615–5493–6_6

8. Gupta S., Verhoeven M. The efficiency of government expenditure: experiences from Africa. Journal of Policy Modeling. 2001;23(4):433–467. DOI: 10.1016/s0161–8938(00)00036–3

9. De Borger B. et al. A non-parametric free disposal hull (FDH) approach to technical efficiency: An illustration of radial and graph efficiency measures and some sensitivity results. Swiss Journal of Economics and Statistics. 1994;130(4):647–667. URL: http://www.sjes.ch/papers/1994-IV‑3.pdf

10. Lim B., Lee K., Lee C. Free Disposal Hull (FDH) analysis for efficiency measurement: An update to DEA. The Stata Journal. 2016;10(2):1–8. URL: https://www.cgdev.org/sites/default/files/archive/doc/stata/MO/DEA/free_disposal_hull.pdf

11. Dorofeev M.L. Interrelations between income inequality and sustainable economic growth: Contradictions of empirical research and new results. Economies. 2022;10(2):44. DOI: 10.3390/economies10020044

12. Afonso A., St. Aubyn M. Cross-country efficiency of secondary education provision: A semi-parametric analysis with non-discretionary inputs. Economic modelling. 2006;23(3):476–491. DOI: 10.1016/j.econmod.2006.02.003

13. Karaev A.K., Gorlova O. S., Sedova M. L., Ponkratov V.V., Shmigol N. S., Demidova S. E. Improving the accuracy of forecasting the TSA daily budgetary fund balance based on wavelet packet transforms. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity. 2022;8(3):107. DOI: 10.3390/joitmc8030107

14. Hauner D. Benchmarking the efficiency of public expenditure in the Russian Federation. IMF Working Paper. 2007;(246). URL: https://www.imf.org/external/pubs/ft/wp/2007/wp07246.pdf (accessed on 20.12.2022).

15. Herrera S., Pang G. Efficiency of public spending in developing countries: An efficiency frontier approach. World Bank Policy Research Working Paper. 2005;(3645). URL: http://documents.worldbank.org/curated/en/262621468135939068/pdf/wps3645.pdf (accessed on 20.12.2022).

16. Vasyunina M. L., Lipatova I.V. The effectiveness of government spending on health services. In: Popkova E.G., ed. Business 4.0 as a subject of the digital economy. Cham: Springer-Verlag; 2022:1197–1201. (Advances in Science, Technology & Innovation). DOI: 10.1007/978–3–030–90324–4_199