12.1 Принципы, модели и методы планирования доходов бюджета

Планирование доходов республиканского и местных бюджетов и по­ступлений в бюджет, направляемых в Национальный фонд Республики Казахстан, является процессом разработки предложений по определению объемов поступлений республиканского и местных бюджетов на планиру­емый период и направлений их использования с учетом приоритетности и задач социально-экономического развития государства.

Принципами планирования доходной части бюджета являются:

• принцип преемственности - планирование республиканского и мест­ных бюджетов, поступлений в бюджет, направляемых в Национальный фонд Республики Казахстан, с соблюдением направлений социально-эко­номического развития республики, среднесрочной фискальной политики, с учетом результатов оценки эффективности реализации программ и испол­нения бюджета истекшего и текущего финансовых годов;

• принцип приоритетности - планирование республиканского и мест­ных бюджетов с соблюдением приоритетных направлений стратегическо­го и социально-экономического развития республики или региона на пред­стоящий среднесрочный период;

• принцип обоснованности - планирование доходов бюджета на основе нормативных правовых актов и других документов, определяющих необ­ходимость включения в проект бюджета тех или иных поступлений;

• принцип снижения зависимости расходов от нефтяных поступлений - уменьшение размера ненефтяного дефицита за счет целенаправленного развития ненефтяного сектора;

• принцип единого подхода к формированию расчетов прогнозных по­казателей по административно-территориальным единицам;

• принцип объективности - правильность определения прогнозов по­ступлений в бюджет по каждому виду налога, сборов и других обязатель­ных платежей в целом по республике и в территориальном разрезе.

Для осуществления прогнозирования с наибольшей вероятностью со­впадения планируемых и фактических данных необходимо получить кар­тину динамики показателей объема того или иного вида налоговых по­ступлений в зависимости от складывающейся экономической ситуации, которая, в свою очередь характеризуется динамикой макроэкономических показателей.

Бюджетное планирование тесно связано с бюджетным прогнозировани­ем. Бюджетное прогнозирование - предвидение возможного финансового положения государства, обоснование показателей государственного бюд­жета. Цель бюджетного прогнозирования заключается в определении

реально возможного объема финансовых ресурсов, их источников форми­рования и использования в прогнозируемом периоде.

Прогноз бюджетных параметров содержит:

• основные направления налогово-бюджетной политики;

• прогнозы соответствующих бюджетов;

• прогнозируемые объемы расходов по администраторам бюджетных программ.

В настоящее время наиболее актуальной является проблема сбаланси­рованности бюджетов всех уровней. Возникновение как дефицита, так и профицита зависит не только от исполнения бюджета в течение финансово­го года, но и от качества планирования и прогнозирования при утвержде­нии бюджетных показателей.

В связи с этим существует необходимость создания информационно- аналитической системы анализа и прогнозирования поступлений доходов в региональный бюджет, обеспечивающей автоматизацию деятельности ме­стных исполнительных органов области. Повышение точности прогноза бюджетных доходов с помощью современных информационных техноло­гий является наиболее реальным способом управления сбалансированно­стью бюджета.

Обеспечить комплексную информационно-аналитическую поддержку формирования решений прогноза и исполнения доходной части бюджета возможно с помощью систем поддержки принятия решений (СППР). Среди отличительных особенностей СППР можно выделить:

• централизованное хранилище данных, позволяющее накапливать и хранить данные, интегрировать информацию из других источников;

• подсистему мониторинга, позволяющую обрабатывать и визуализи­ровать статистическую и аналитическую информацию, формировать от­четы на основе накопленных данных с использованием деловой графики;

• аналитическую подсистему, поддерживающую анализ тенденций и закономерностей в динамике показателей, выявление и статистическую оценку степени взаимосвязи показателей, расчеты на основе стандартных и формируемых методик;

• подсистему моделирования и прогнозирования, позволяющую выпол­нять прогнозирование на основе комплекса имитационных моделей.

В структуре СППР важнейшим компонентом является комплекс мате­матических моделей доходов бюджета, предназначенный для прогнозиро­вания поступления налоговых и неналоговых доходов бюджетов различ­ных уровней. При этом используются следующие методики:

• статистическое прогнозирование поступления налогов и сборов с применением формализованных статистических моделей;

• прогнозирование поступлений на основе выявления статистических взаимосвязей между поступлениями налогов и сборов и показателями со­циально-экономического развития;

• имитационное моделирование поступлений налогов и сборов. Имита­ционная модель математически описывает зависимость поступления каж­

дого вида налогов и сборов как функцию от перечня факторов. В число факторов могут входить нормативы государственной налоговой и бюд­жетной политики; показатели социально-экономического развития, прямо или косвенно влияющие на налоговую базу; ключевые финансовые инди­каторы (курсы валют, цены на мировых товарных рынках) и т.д.

Разрабатываемая информационно-аналитическая система интегрирует возможности современных средств сбора, аналитической обработки и ви­зуального представления информации.

Г~

Подсистема ведения данных

Подсистема анализа многомерных данных (OLAP)

Подсистема прогнозирования доходов

Подсистема генерации от четов

Рисунок 12.1 - Состав информационно-аналитической системы

Современные системы поддержки принятия решений в области госу­дарственных финансов представляют собой интегрированные информа­ционно-аналитические комплексы. Данные комплексы разрабатываются с помощью информационно-аналитических технологий, среди которых можно выделить следующие:

• технологии хранилищ данных и витрин данных;

• технологии оперативной аналитической обработки данных (OLAP);

• технологии интеллектуального анализа данных.

В состав информационно-аналитической системы мониторинга дохо­дов бюджета входят (рисунок 12.1):

- подсистема ведения данных на основе единой бюджетной классифика­ции;

- подсистема анализа многомерных данных с целью определения пол­ноты поступлений налоговых и неналоговых доходов в бюджет области;

- подсистема прогнозирования доходов на основе регрессионных моде­лей;

- подсистема генерации отчетов, необходимых для поддержки принятия решения в планировании доходов бюджета.

Для разработки ИАС была выбрана среда Delphi 7, для создания разрабо­танной базы данных использована реляционная СУБД Microsoft SQLServer 2000. Соединение с базой данных происходит посредством технологии ADO (Active X Database Object) - прикладной интерфейс программирова­ния, подключенный к низкоуровневым интерфейсам OLEDB. Он позволяет осуществлять доступ и манипулировать данными посредством провайде­

ров OLEDB, поставляемых фирмой Microsoft или другими фирмами-разра­ботчиками.

Подсистема ведения данных предназначена для создания, редактирова­ния и удаления набора данных по исполнению бюджета области за опреде­ленный период; для добавления, изменения и удаления записей в выбранном наборе данных; для редактирования и для ведения данных в справочниках: «Факторы», «Категория», «Класс», «Подкласс», «Специфика». Справоч­ники «Категория», «Класс», «Подкласс», «Специфика» созданы в соответ­ствии с единой бюджетной классификацией Республики Казахстан. Спра­вочник «Факторы» содержит данные по социально-экономическим показа­телям области, которые используются в корреляционно-регрессионном анализе для прогнозирования доходной части бюджета области.

Рисунок 12.2 - Трехмерный OLAP-куб

Инструментальное средство разработки Borland Delphi содержит ком­понент Decision Cube, позволяющий создавать приложения, реализующие простейший OLAP-сервис.

Для реализации функции многомерного анализа поступлений бюджета с использованием OLAP-технологии строится трехмерный куб, изображен­ный на рисунке. В качестве мер в трехмерном кубе использованы доходы бюджета области за определенный период, а в качестве измерений - наиме­нование категорий, классов, подклассов.

Подсистема прогнозирования доходов предназначена для прогноза до­хода на предстоящий период на основе корреляционно-регрессионного ана­лиза. Функция прогнозирования данных реализована при помощи техноло­гии Automation.

На основе содержательного экономического анализа, а также с учетом требований представительности и информационной доступности были выделены следующие показатели, влияющие на уровень доходов местных бюджетов:

• индекс потребительских цен (инфляции), %;

• курс доллара США, тенге;

• средняя цена на медь, долл.;

• средняя цена на свинец, долл.;

• средняя цена на цинк, долл.;

• объем промышленного производства, млн.тенге;

• финансовый результат хозяйственной деятельности предприятий и организаций, млн.тенге;

• дебиторская задолженность крупных и средних организаций, млн.тенге;

• кредиторская задолженность крупных и средних организаций, млн.тенге;

• задолженность организаций по заработной плате, млн.тенге;

• удельный вес убыточных предприятий, %;

• численность занятого в экономике населения, тыс. чел. ;

• общая численность безработных, тыс.чел.;

• фонд начисленной заработной платы, млн.тенге;

• денежные доходы (в среднем на душу населения в месяц), тенге;

• размер минимальной оплаты труда, тенге;

• инвестиции в основной капитал, млн.тенге;

• объем работ, выполненных строительными организациями, млн.тенге;

• стоимость жилья (1 кв.м), введенного индивидуальными застройщи­ками, тыс.тенге;

• объем платных услуг населению, млн.тенге;

• оборот розничной торговли, млн.тенге;

• оборот общественного питания, млн.тенге;

• продукция сельского хозяйства, млн.тенге.

В качестве результирующего показателя можно выбрать объем соб­ственных доходов. При исследовании влияния различных комбинаций при­знаков на результирующий показатель с построением по каждой комбина­ции корреляционных матриц, были выявлены факторные признаки, кото­рые оказались в меньшей степени подвержены мультиколлинеарности и имеющие более высокую степень зависимости с результирующим призна­ком. Эти факторы были включены в регрессионную модель. В качестве сервера автоматизации для построения многофакторной регрессионной модели используется Microsoft Excel.

Для построения отчетов используется генератор отчетов Quick Report. Разработанная информационно-аналитическая система мониторинга до­ходов бюджета позволит повысить оперативность и эффективность приня­тия решений в планировании доходов с помощью внедрения информацион­ных технологий.

Ключевые слова: план, планирование, прогноз, прогнозирование, имита­ционное моделирование, регрессионная модель, бюджетная политика, доходы бюджета, бюджетная система, информационные технологии, индекс потребительских цен.