Материал: Akhremenko_A_S_Sotsialnaya_effektivnost_gosudar

16

П

• 

оведенческие

стандарты

 (behavioral habits). 

Например

, 

регионы

с

очень

высоким

уровнем

хронического

алкоголизма

, 

очевидно

, 

не

да

-

дут

ожидаемой

отдачи

от

развития

структур

публичного

сектора

. 

E 

X 

Y 

Вход –

свойства

природной 

и техногенной

среды

DMU – принятие

решений

Выход –

свойства

общества

Рис

. 4. 

Факторы

внешней

среды

, 

влияющие

на

оценки

эффективности

Рассмотрим

статистические

связи

между

полученными

оценками

 (

Е

)

и

факторами

групп

X 

и

Y

. 

Разумно

для

 «

входной

» 

группы

рассматривать

корреляции

с

эффективностью

затрат

, 

для

 «

выходной

» – 

корреляции

с

результативностью

. 

Операциональные

параметры

даны

в

табл

. 5. 

Таблица

 5

.  

Группы

экзогенных

параметров

и

их

операционализация

Группа

экзогенных

параметров

Свойство

Операциональный

параметр

Оценки

эффективности

X – 

факторы

входа

Уровень

инфраструктурной

освоенности

территории

Уровень

транспортной

доступности

 (

Минрегион

)

Input

Система

расселения

Коэффициенты

расселения

(

Минрегион

)

Уровень

цен

Величина

прожиточного

минимума

 (

Росстат

)

Y – 

факторы

выхода

Приобретенные

социальные

навыки

Доля

лиц

с

высшим

образованием

в

экономике

региона

 (

Росстат

)

Output

Поведенческие

стандарты

Установление

диагноза

алкоголизма

и

алкогольного

психоза

на

 100 

тыс

. 

населения

(

Росстат

)

Корреляции

с

оценками

эффективности

следующие

 (

для

краткости

мы

приводим

только

коэффициенты

для

оценок

и

независимых

перемен

-

ных

за

 2011 

г

.). 

17

Таблица

 6

. 

Корреляции

внешних

факторов

с

оценками

эффективности

Операциональный

параметр

Корреляция

с

оценками

эффективности

Уровень

транспортной

доступности

. 

Величина

растет

со

снижением

уровня

транспортной

освоенности

территории

. 

–0,58**

Коэффициенты

расселения

. 

Величина

растет

вместе

с

увеличением

дисперсности

расселения

0,1

Величина

прожиточного

минимума

–0,71**

Доля

лиц

с

высшим

образованием

в

экономике

региона

 0,23*

Установление

диагноза

алкоголизма

и

алкогольного

психоза

на

 100 

тыс

. 

населения

–0,42**

** – 

коэффициент

значим

на

уровне

 < 0,01.

* – 

коэффициент

значим

на

уровне

 < 0,05.

Для

оценок

эффективности

затрат

мы

наблюдаем

весьма

существен

-

ное

влияние

двух

взаимосвязанных

факторов

 – 

транспортной

доступно

-

сти

и

относительного

уровня

цен

. 

Первый

фактор

объясняет

−

0,58

2

≈

0,34

(

треть

) 

вариации

оценок

эффективности

затрат

, 

второй

−

0,71

2

≈

0,5

 (

по

-

ловину

). 

По

результатам

регрессионного

анализа

, 

совокупное

влияние

этих

двух

факторов

 (

R

-

квадрат

) 

с

учетом

их

корреляции

между

собой

со

-

ставляет

около

 0,56. 

Таким

образом

, 

чуть

более

половины

дисперсии

оценок

эффективности

затрат

зависит

от

факторов

, 

не

находящихся

в

сфере

контроля

региональных

властей

. 

Это

говорит

о

том

, 

что

без

над

-

лежащей

коррекции

эти

оценки

невалидны

. 

Менее

очевидна

история

с

влиянием

 «

факторов

выхода

» – 

поведен

-

ческих

стандартов

и

человеческого

потенциала

. 

Уровень

образования

объясняет

  

−

0

,

23

2

≈

0

,

05

 (

одну

двадцатую

) 

вариации

оценок

результа

-

тивности

, 

уровень

алкоголизма

−

0,42

2

≈

0,17

  (

одну

шестую

). 

По

резуль

-

татам

регрессионного

анализа

, 

совокупная

объяснительная

сила

этих

пе

-

ременных

составляет

около

 0,18 – 

менее

одной

пятой

дисперсии

оценок

результативности

. 

Кроме

того

, 

имеются

и

сомнения

содержательного

характера

: 

неза

-

висимость

свойств

общества

от

эффективности

власти

значительно

менее

очевидна

по

сравнению

с

 «

факторами

входа

»

. 

Ясно

, 

что

природно

-

географические

характеристики

регионов

никак

не

могут

быть

измене

-

ны

решениями

региональных

органов

власти

.  

Так

ли

это

по

отношению

, 

18

например

, 

к

образованности

занятых

в

экономике

? 

Или

можно

говорить

о

том

, 

что

власти

создают

 (

или

не

создают

) 

условия

для

привлечения

в

экономику

региона

более

квалифицированной

рабочей

силы

? 

Та

же

схе

-

ма

рассуждения

применима

, 

в

принципе

, 

и

к

поведенческим

стандартам

.  

Другими

словами

, 

нет

уверенности

в

том

, 

что

вектор

параметров

Y 

в

мо

-

дели

 (2) 

в

действительности

независим

от

вектора

E

. 

На

сегодняшний

день

вопрос

остается

открытым

, 

и

для

его

решения

требуется

уточнение

модели

 (2). 

Необходимо

найти

конкретный

вид

функ

-

ции

f

, 

что

будет

означать

 «

раскрытие

» 

черного

ящика

системы

принятия

решений

. 

Это

одна

из

актуальнейших

задач

в

рамках

анализа

эффектив

-

ности

, 

но

пока

что

сделаны

лишь

первые

шаги

в

ее

решении

. 

Поэтому

на

данный

момент

мы

воздерживаемся

от

коррекции

оценок

эффектив

-

ности

с

помощью

переменных

, 

отражающих

развитие

общества

, 

и

со

-

средоточимся

на

очевидно

необходимой

коррекции

на

 «

входные

» 

пока

-

затели

. 

Итак

, 

полученные

на

данном

этапе

оценки

эффективности

характе

-

ризуются

 «

эндогенной

» 

валидностью

, 

но

при

этом

не

проходят

проверку

на

 «

экзогенную

» 

валидность

. 

Требуется

произвести

коррекцию

с

учетом

переменных

, 

характеризующих

транспортные

условия

и

относительный

уровень

цен

в

субъектах

Федерации

. 

1.3. 

Коррекция

оценок

эффективности

с

учетом

внешних

условий

Для

решения

проблемы

коррекции

 DEA-

оценок

на

внешние

условия

следует

определиться

с

двумя

основными

опциями

. 

Во

-

первых

, 

это

на

-

бор

внешних

переменных

, 

на

которые

будет

осуществляться

коррекция

. 

Выше

было

решено

, 

что

мы

примем

во

внимание

лишь

те

факторы

, 

ко

-

торые

отражают

разнообразие

природно

-

географических

и

транспорт

-

ных

условий

в

регионах

России

. 

После

целого

ряда

проб

мы

останови

-

лись

на

Индексе

бюджетных

расходов

 (

ИБР

), 

рассчитываемом

Мини

-

стерством

финансов

РФ

. 

Этот

показатель

учитывает

наличие

населения

в

труднодоступных

районах

и

плотность

транспортных

сетей

, 

долю

тру

-

доспособного

населения

, 

стоимость

фиксированного

набора

продуктов

и

услуг

ЖКХ

, 

а

также

доходы

населения

3

. 

Это

именно

тот

набор

свойств

регионов

, 

который

вызывает

наибольшие

проблемы

с

экзогенной

валид

-

ностью

. 

3 

Детальное

описание

расчета

индекса

см

. 

на

сайте

Минфина

 <http://www1.min

fi

 n.ru/

ru/budget/regions/methodology/archive/index.php?id4=607>.

19

Во

-

вторых

, 

нужно

определиться

с

методикой

коррекции

. 

В

этом

раз

-

деле

мы

охарактеризуем

четыре

различных

стратегии

коррекции

 DEA-

оценок

эффективности

на

внешние

переменные

, 

выделив

их

преимуще

-

ства

и

недостатки

. 

Начнем

с

подхода

, 

использованного

автором

в

работе

по

итогам

предыдущего

года

 (

Ахременко

 2012). 

1.3.1. 

Линейная

регрессия

В

рамках

данного

подхода

модель

 (2) 

рассматривается

как

обобщение

линейной

модели

:  

ˆ

E

=

β

0

+

ββ

k

Z

+

E

 (3)

где

  ˆ

E

 – 

оценка

эффективности

, 

 E

 – «

истинная

» 

эффективность

, 

вектор

Z

 – 

множество

внешних

переменных

, 

β

0

,

ββ

k

 – 

параметры

линейной

связи

между

внешними

переменными

и

оценкой

эффективности

. 

Неизвестна

величина

E

,

отражающая

 «

истинную

», 

неискаженную

внешними

факторами

эффективность

, 

известны

вектор

Z 

и

оценка

  ˆ

E

. 

Считая

E 

остаточным

случайным

членом

, 

решение

уравнения

сводится

к

нахождению

параметров

β

0

,

ββ

k

, 

т

.

е

. 

к

обычной

задаче

линейной

регрес

-

сии

. 

Технически

классический

метод

наименьших

квадратов

примени

-

тельно

к

 DEA-

оценкам

дополняется

робастными

стандартными

ошиб

-

ками

и

бутстрепом

 (

см

. Simar, Wilson 2007). 

Последнее

связано

с

тем

, 

что

оценки

  ˆ

E

, 

вообще

говоря

, 

автокоррелированы

. 

Рассчитав

коэффициенты

регрессии

, 

можно

получить

истинную

эф

-

фективность

, 

вычтя

из

  «

сырых

» 

оценок

эффекты

внешних

перемен

-

ных

:

E

=

ˆ

E

−

(

β

0

+

ββ

k

Z

)

=

ˆ

E

−

β

0

− ββ

k

Z

 (4)

Данный

метод

достаточно

широко

распространен

в

прикладных

ис

-

следованиях

эффективности

, 

однако

его

применение

связано

с

рядом

  

методологических

проблем

. 

Во

-

первых

, 

может

быть

 (

и

, 

судя

по

всему

, 

является

)  

неверным

предположение

о

линейной

связи

эффективности

с

внешними

факторами

. 

Как

было

отмечено

выше

, 

истинная

эффектив

-

ность

системы

может

зависеть

от

сочетания

внутренних

и

внешних

усло

-

вий

. 

Другими

словами

, 

она

не

является

линейной

комбинацией

первого

и

второго

, 

и

тогда

аддитивная

модель

 (3) 

неверна

в

принципе

.  

20

Во

-

вторых

, 

очень

существенный

момент

связан

с

сильной

неодно

-

родностью

объектов

исследования

и

характером

распределений

, 

не

под

-

чиняющихся

нормальному

закону

. 

В

таких

условиях

влияние

отдельных

регионов

на

оценки

параметров

уравнения

регрессии

становится

много

-

кратно

выше

по

сравнению

с

другими

 (

рис

. 5). 

При

коррекции

на

индекс

бюджетных

расходов

наибольшим

весом

обладают

те

субъекты

РФ

, 

для

которых

значения

этого

параметра

сильно

отличается

от

типичных

для

России

в

целом

: 

Чукотка

, 

Якутия

, 

Ненецкий

АО

и

т

.

д

. 

Это

приводит

к

тому

, 

что

основой

для

коррекции

показателей

эффективности

всех

реги

-

онов

становятся

параметры

, 

рассчитанные

преимущественно

под

воз

-

действием

некоторых

нетипичных

территорий

. 

В

результате

оценки

эф

-

фективности

для

 «

обычных

» 

регионов

оказываются

заниженными

, 

а

для

регионов

со

сложными

природно

-

географическими

условиями

 – 

сильно

завышенными

. 

Возникает

 «

эффект

трамплина

», 

когда

, 

к

примеру

, 

нахо

-

дившаяся

на

одном

из

последних

мест

Магаданская

область

совершает

 – 

после

регрессионной

коррекции

 – 

стремительный

рывок

в

лидеры

рей

-

тинга

эффективности

. 

Рис

. 5. 

Связь

между

уровнем

транспортной

доступности

 (

ось

абсцисс

) 

и

оценками

эффективности

 (

ось

ординат

). 

Пунктиром

выделена

группа

регионов

, 

оказывающая

наибольшее

влияние

на

наклон

линии

регрессии