Главная страница » Публикации » №3 (51) » Оценка реализации публичного управления в регионах России на основе математических методов моделирования

Оценка реализации публичного управления в регионах России на основе математических методов моделирования

The assessment implementation of public administration in the Russian’s regions on the basis of the mathematical model approach

Авторы

Лосева Наталия Владимировна
кандидат физико-математических наук, доцент кафедры прикладной математики и информатики
Россия, Волжский гуманитарный институт (филиал) Волгоградского государственного университета
loseva-nat@yandex.ru
Полковников Александр Александрович
кандидат физико-математических наук, доцент, зав. кафедрой прикладной математики и информатики
Россия, Волжский гуманитарный институт (филиал) Волгоградского государственного университета
polkovnikov@vgi.volsu.ru
Логинова Елена Викторовна
доктор экономических наук, доцент, заведующий кафедрой экономической теории и управления
Россия, Волжский гуманитарный институт (филиал) Волгоградского государственного университета
loginov1466@mail.ru
Калинин Алексей Петрович
ассистент кафедры прикладной математики и информатики
Россия, Волжский гуманитарный институт (филиал) Волгоградского государственного университета
buzaza@bk.ru

Аннотация

В статье рассматриваются вопросы построения математической модели, позволяющей осуществлять оценку реализации публичного управления в регионах России. В качестве инструментов построения модели используются математические методы (логистическая регрессия, градиентный бустинг, гребневая регрессия, лассо регрессия и ARD регрессия) и современные методы машинного обучения.

Ключевые слова

публичное управление, механизм реализации публичного управления, оценка реализации публичного управления, математическое моделирование, методы математической статистики, методы машинного обучения.

Финансирование

Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ и Администрации Волгоградской области, проект «Комплексная модель оценки реализации публичного управления в регионах России (на примере Волгоградской области)» № 17-12-34024.

Рекомендуемая ссылка

Лосева Наталия Владимировна , Полковников Александр Александрович , Логинова Елена Викторовна , Калинин Алексей Петрович

Оценка реализации публичного управления в регионах России на основе математических методов моделирования// Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. ISSN 1999-2645. — №3 (51). Номер статьи: 5106. Дата публикации: 22.08.2017. Режим доступа: https://eee-region.ru/article/5106/

Authors

Loseva Natalija Vladimirovna
Candidate of Physical and Mathematical Sciences, Associate Professor, Department of Applied Mathematics and Computer Science
Russia, Volzsky Humanities Institute (branches) Volgograd State University
loseva-nat@yandex.ru
Polkovnikov Aleksandr Aleksandrovich
Candidate of Physical and Mathematical Sciences, Associate Professor, Head of the Department of Applied Mathematics and Computer Science
Russia, Volzsky Humanities Institute (branches) Volgograd State University
polkovnikov@vgi.volsu.ru
Loginova Elena Viktorovna
Doctor of Economic Sciences, Head of the Department of Economic Theory and Management
Russia, Volzsky Humanities Institute (branches) Volgograd State University
loginov1466@mail.ru
Kalinin Aleksej Petrovich
Assistant of the Department of Applied Mathematics and Computer Science
Russia, Volzsky Humanities Institute (branches) Volgograd State University
buzaza@bk.ru

Abstract

The article considers the problems of constructing mathematical models, that allowed to make the implementation assessment of public administration in Russian’s regions As tools of constructing a model are using the mathematical methods (such as logistic regression, gradient boosting, ridge regression, lasso regression and ARD regression) and modern methods of machine learning.

Keywords

public administration, the realization mechanism of public administration, the implementation assessment in public administration, data science, the methods of mathematical statistics, the methods of machine learning.

Project finance

The work was supported by the RFBR and the Administration of the Volgograd region, the project "Integrated model for assessing the implementation of public administration in the regions of Russia (on the example of the Volgograd region)" No. 17-12-34024.

Suggested Citation

Loseva Natalija Vladimirovna , Polkovnikov Aleksandr Aleksandrovich , Loginova Elena Viktorovna , Kalinin Aleksej Petrovich

The assessment implementation of public administration in the Russian's regions on the basis of the mathematical model approach// Regional economy and management: electronic scientific journal. ISSN 1999-2645. — №3 (51). Art. #5106. Date issued: 22.08.2017. Available at: https://eee-region.ru/article/5106/ 

Print Friendly, PDF & Email

Введение

Одной из глобальных проблем современности является  невысокий уровень доверия по отношению к властным структурам со стороны населения и бизнес-сообщества, вызванный такими негативными явлениями, как коррупция, слабая ориентация на интересы населения и бизнес-сообщества, закрытость процесса принятия управленческих решений, что подтверждается результатами исследования качества и эффективности государственного управления  (Governance Research Indicator Country Snapshot – GRICS), проводимого по методике Всемирного Банка в 213 странах и территориях. По итогам 2015 г. только для пяти стран характерно максимальное значение индекса (100) по отдельным параметрам общего рейтинга: Сингапур – эффективность работы правительства и качество законодательства, Гренландия – политическая стабильность и отсутствие насилия, Новая Зеландия – сдерживание коррупции, Норвегия – учет мнения населения и подотчетность государственных органов), Финляндия – верховенство закона. Для тридцати стран среднее значение по 6 индексам составляет 80 и более баллов, большая же половина стран демонстрирует значение индексов ниже 50 баллов [1]. К сожалению, к этому числу стран относится и Россия (таб. 1).

 

Таблица 1 — Динамика значения индексов GRICS для России

Параметры рейтинга 1996 2000 2005 2010 2013 2014 2015
учёт мнения населения и подотчётность государственных органов 40,87 37,02 27,88 25,12 18,78 20,69 19,21
политическая стабильность и отсутствие насилия 12,08 10,14 12,56 18,96 22,27 14,76 12,86
эффективность работы правительства 32,68 23,41 38,05 39,71 44,08 50,96 48,08
качество законодательства 39,22 27,94 49,51 40,19 38,39 36,54 32,21
верховенство закона 23,44 13,40 20,57 26,07 24,88 26,44 26,44
сдерживание коррупции 15,61 16,59 23,90 14,29 16,59 19,71 19,23

Источник: The Worldwide Governance Indicators  URL: http://info.worldbank.org/governance/wgi/index.aspx#home (дата обращения 20.03.17).

 

Повысить уровень доверия населения и бизнес-сообщества государству и его институтам возможно посредством развития системы публичного управления, которая представляет собой партнерство, построенное на принципах взаимодействия между гражданами и их объединениями и государством и его институтами по поводу согласования интересов относительно целей социально-экономического развития.

Значимость подобного партнерства подчеркивается в Резолюции, принятой Генеральной Ассамблеей ООН 25 сентября 2015 года, в которой сформулированы цели в области устойчивого развития, определяющие перспективы мирового сообщества на период до 2030 года.  В Резолюции отмечается, что достижение поставленных целей возможно только на основе глобального партнерства правительства, частного сектора, гражданского общества и других субъектов, построенного на принципе взаимного уважения, этике глобального гражданства и совместной ответственности. Причем формирование партнерских взаимоотношений должно начинаться на региональном уровне, поскольку «региональные и субрегиональные механизмы могут способствовать эффективному претворению стратегий устойчивого развития в конкретные действия на национальном уровне» [2].

Таким образом, в целях повышения качества государственного управления в современной России необходимо сформировать условия, прежде всего на региональном уровне, при которых граждане и их объединения, а также бизнес-сообщество смогут включаться в процесс принятия управленческих решений через систему публичного управления. Формированию этих условий будет способствовать осуществление мониторинга показателей, характеризующих состояние факторов, которые конституируют систему публичного управления (ресурсные, инфраструктурные и институциональные) – объясняющие факторы, а также показателей, позволяющих оценить степень их влияния на реализацию публичного управления в регионах России – результирующие факторы.

Для мониторинга реализации системы публичного управления в регионах России предлагается авторская математическая модель, позволяющая  аналитически выразить соотношения между показателями, характеризующими значение ресурсных, инфраструктурных и институциональных факторов публичного управления и определить степень их влияния на результирующие факторы. Преимущества предлагаемой модели по сравнению со стандартными регрессионными моделями заключается в возможности строить эффективные оценки коэффициентов при экзогенных переменных.

 

Механизм реализации публичного управления в регионах России

Под публичным управлением понимают деятельность органов государственного (муниципального) управления при непосредственном участии граждан (общественности) и других заинтересованных сторон, направленную на формирование и развитие общественных отношений в целях устойчивого социально-экономического развития государства, ориентированного на обеспечение прав и свобод граждан и удовлетворение их потребностей в кратко-, средне- и долгосрочной перспективе [3].

При реализации публичного управления граждане, общественные ассоциации и предпринимательские сообщества наравне с государством выступают как активные субъекты управления, принимая участие в процессе принятия решения об использовании общественных ресурсов, а также осуществляя контроль за этим использованием. Результатом взаимодействия общественных объединений и государственных институтов в системе публичного управления является установление баланса интересов относительно целей социально-экономического развития. Таким образом, возможность баланса интересов в процессе принятия решений об использовании общественных ресурсов в значительной степени зависит от уровня активности граждан в политическом и социально-экономическом процессах.

Следовательно, в целях обеспечения условий для устойчивого развития в современной России необходимо совершенствовать механизм активного участия граждан и общественных объединений в управлении процессом использования общественных ресурсов, то есть механизм реализации публичного управления.

Под механизмом реализации публичного управления понимается последовательность упорядоченных связей, возникающих между субъектами публичного управления (граждане и их объединения, бизнес-сообщество, институты государственного и муниципального управления) в процессе их совместного воздействия на объект управления (совокупность общественных ресурсов), направленного на достижение единых скоординированных целей развития территории.

Основными элементами механизма реализации публичного управления являются:

  • субъектно-объектное и структурно-функциональное взаимодействие агентов;
  • единство интегральной и дифференциальных целей, методов, инструментов, форм и результатов действия;
  • блоки формирования, мониторинга и коррекции условий, методов,  инструментов и форм достижения поставленной цели.

Действие механизма реализации публичного управления характеризуется следующими этапами [4, с. 276-277]:

  1. Происходит постановка цели социально-экономического развития региона, определяющей объект (объекты) управления.
  2. Выявляются субъекты, заинтересованные в реализации определенной цели. К числу данных субъектов могут относиться федеральные, региональные и муниципальные органы власти, зарегистрированные общественные организации, отдельные граждане и их неформальные сообщества, бизнес-сообщества.
  3. Заинтересованные в реализации поставленной цели субъекты объединяют свои ресурсные потенциалы, формируя ресурсные факторы публичного управления, использование которых будет осуществляться под воздействием инфраструктурных и институциональных факторов [5].
  4. Происходит процесс организации публичного управления, который включает определение его содержания, структуры, характера взаимодействий субъектов и распределения полномочий между ними, а также описание процесса принятия решений.
  5. Определяется совокупность методов управления и набор соответствующих им инструментов.
  6. Происходит процесс непосредственного воздействия инструментов на объект (объекты) управления, результатом которого является достижение поставленной цели (рис. 1).

 

Механизм реализации публичного управления в регионах России

Рис. 1 — Механизм реализации публичного управления в регионах России

 

Специфика механизма реализации публичного управления заключается в двойственной природе функций, выполняемых его субъектами. Дело в том, что в системе публичного управления все субъекты являются активными. А это означает, что в зависимости от того, кто из субъектов инициирует постановку цели социально-экономического развития территории, тот на этапе постановки задачи по ее достижению является управляющим субъектом, а на этапе принятия и реализации управленческого решения этот же субъект может уже выполнять функции управляемого субъекта. Кроме того, возможны ситуации, когда граждане и их объединения, бизнес-сообщество, институты государственного и муниципального управления могут одновременно выступать в качестве и управляющих, и управляемых субъектов реализации публичного управления. Из этого следует, что определение функциональных ролей субъектов механизма реализации публичного управления зависит от поставленной цели, методов, инструментов и форм ее достижения.

Особым элементом механизма реализации публичного управления является блок формирования, мониторинга и коррекции условий достижения поставленной цели, который определяет возможность и, в конечном итоге, эффективность публичного управления. В основу этого блока включена совокупность факторов, конституирующих систему публичного управления (ресурсные, институциональные и инфраструктурные факторы), и факторов, определяющих степень его реализации (результирующие факторы), подробный анализ которых представлен в ранее опубликованных работах авторов [4, 5].

 

Математическая модель оценки реализации публичного управления в регионах России

Оценить степень реализации системы публичного управления в российских регионах возможно посредством создания математической модели мониторинга состояния ее структурных элементов, к числу которых относятся ресурсные, институциональные, инфраструктурные и результирующие факторы, в качестве которых были определены  такие социально-экономические показатели регионов России, как число территориальных организаций самоуправления на десять тысяч человек, наличие общественного обсуждения законопроектов в сети Интернет и контроль над ходом государственных закупок [5].

В целях построения математической модели оценки реализации публичного управления в регионах России были использованы открытые данные по регионам Южного федерального округа –  Астраханская область, Волгоградская область, Ростовская область, Краснодарский край, Республика Адыгея,  Республика Калмыкия.

Основной задачей построения математической модели оценки реализации публичного управления было по результатам наблюдений, искажённых ошибками, восстановить истинный закон или построить регрессионную зависимость. Для решения этой задачи авторы использовали методы математической статистики и современные методы машинного обучения, позволяющие строить модели зависимостей для точного предсказания целевых переменных по набору факторов. В экономических исследованиях данные методы применяют преимущественно для оценки значения показателей, которые обычно определяются методом экспертных оценок, или для выделения факторов, в наибольшей степени влияющих на результирующую переменную [6]. В качестве инструмента построения моделей и анализа данных использовался язык программирования Python и его библиотеки [7, 8, 9].

При анализе имеющихся значений объясняющих переменных было замечено, что часть из них принимают постоянные значения во всех наблюдениях, поэтому в процессе построения  математической модели их необходимо было удалить.

Далее, изучая наборы значений, определили, что часть показателей в наборах значений различных групп факторов обладают высокой мультиколлинеарностью (считали, что два фактора тесно коррелированы между собой, если значение коэффициента парной корреляции между ними не менее 0,85).

На рис. 2 – 4 приведены парные коэффициенты корреляции факторов каждой группы, более коррелированным факторам отвечают более темные участки изображения. Удалив часть объясняющих переменных из каждого набора факторов, избавляемся от мультиколлинеарности внутри этих наборов.

 

Исходные корреляции между иституциональными факторами

Рис.2 —  Исходные корреляции между институциональными факторами

 

Исходные корреляции между инфраструктурными факторами

Рис.3 —  Исходные корреляции между инфраструктурными факторами

 

Исходные корреляции между ресурсными факторами

Рис. 4 — Исходные корреляции между ресурсными факторами

 

Четвертым этапом построения модели явился прогноз значения результирующих переменных для каждого набора оставшихся факторов. В качестве инструментов решения поставленных задач были использованы логистическая регрессия и градиентный бустинг, гребневая регрессия, лассо регрессия и ARD регрессия (библиотека sklearn для языка Python и её реализации по указанным алгоритмам). Мерой качества построенных моделей выбрали среднеквадратическую ошибку и число правильных ответов на скользящем контроле по отдельным объектам.

Для результирующего показателя «контроль над ходом государственных закупок»  наилучшей оказалась модель гребневой регрессии по инфраструктурным факторам:

Модель гребневой регрессии по инфраструктурным факторам

где internet_all – количество абонентов в сети Интернет в тысячах;

internet_mobile – количество абонентов мобильного интернета на сто человек в единицах;

internet_pc – число персональных компьютеров на сто человек в единицах;

org_access – организации, связанные с бизнесом и использующие интернет, от общего числа обследованных организаций в процентах;

edm – наличие систем электронного документооборота от общего числа организаций в процентах;

edm_external – автоматический обмен данными между своими и внешними информационными системами от общего числа обследованных организаций в процентах.

 

Следует заметить, что даже у наилучшей модели посредственное качество – средняя величина средней квадратичной ошибки достаточно велика.

Для показателя числа зарегистрированных организаций ТОС на десять тысяч человек наилучшей оказалась модель ARD регрессии по ресурсным факторам:

модель ARD регрессии по ресурсным факторам

где  average_edu – доля населения со средним образованием в процентах;

degree – доля населения с учёными степенями в процентах;

ict – доля специалистов в ИКТ в процентах;

po – объём использованного программного обеспечения в процентах;

venture – доступность венчурного капитала в единицах.

 

Для этой модели значение средней квадратичной ошибки относительно невелико, и она может с успехом применяться на практике для прогноза значения результирующего показателя.

Учитывая, что одна из результирующих переменных – публичное обсуждение законопроектов в сети Интернет – является бинарной, для построения модели был использован метод логистической регрессии. Наилучшей оказалась модель логистической регрессии, построенная по инфраструктурным факторам:

модель логистической регрессии, построенная по инфраструктурным факторам

где internet_all – количество абонентов в сети Интернет в тысячах;

internet_mobile – количество абонентов мобильного интернета на сто человек в единицах;

internet_pc – число персональных компьютеров на сто человек в единицах;

org_access – организации, связанные с бизнесом и использующие интернет, от общего числа обследованных организаций в процентах;

edm – наличие систем электронного документооборота от общего числа организаций в процентах;

edm_external – автоматический обмен данными между своими и внешними информационными системами от общего числа обследованных организаций в процентах.

 

Следует отметить, что эта модель даёт верный ответ в двух третях случаев, что является достаточно хорошим результатом, поскольку объём анализируемых данных весьма ограничен.

Пятый этап в работе – построение математической модели для объединённого набора данных. Первым шагом в рамках данного этапа была проверка объединённых факторов на наличие тесных корреляций между ними и сокращение их количества для устранения мультиколлинеарности (рис. 5).

 

Корреляции в объединённом наборе данных

Рис.5 — Корреляции в объединённом наборе данных

 

Результатом устранения переменных с тесными корреляционными связями явилось формирование следующего набора из 14 объясняющих переменных: уровень парламентской конкуренции; включенность граждан в избирательный процесс; участие граждан в деятельности общественных организаций;  количество абонентов сети интернет; количество абонентов мобильного интернета на 100 человек; организации, связанные с бизнесом и использующие интернет (от общего числа обследованных организаций);  автоматический обмен данными между своими и внешними информационными системами (от общего числа обследованных организаций); доля населения со средним образованием;  доля населения, имеющего ученые степени; доля специалистов в области ИКТ;  ВРП на душу населения;  среднедушевые доходы населения;  доступность венчурного капитала; затраты организаций на сетевые технологии.

Шестым этапом было применение метода главных компонент для понижения размерности данных. В следующей формуле представлено разложение первой главной компоненты по стандартизированным исходным факторам:

 

разложение первой главной компоненты по стандартизированным исходным факторам

 

Первая главная компонента объясняет 44% вариативности факторов. Наибольший вклад в первую главную компоненту вносят следующие переменные: включенность граждан в избирательный процесс (citizens_election) , количество абонентов сети интернет (internet_all ), доля населения со средним образованием (average_edu ), среднедушевые доходы населения (income) и затраты организаций на сетевые технологии (nt).

Однако  на объединённом и обработанном с помощью метода главных компонент наборе данных не удалось построить адекватные модели для двух результирующих переменных – «контроль над ходом госзакупок» и «общественное обсуждение законопроектов в сети Интернет».  А для третьей результирующей переменной «количества организаций ТОС на десять тысяч человек»  была получена модель, построенная на основе гребневой регрессии, отлично описывающая обучающую выборку:

количества организаций ТОС на десять тысяч человек

 

Заключение

В процессе исследования зависимостей между объясняющими и результирующими факторами реализации публичного управления на основе разработанной авторами математической модели было выявлено, что одной из наиболее значимых зависимостей является влияние доли абонентов мобильного интернета на контроль над ходом государственных закупок. Таким образом, высокая интернет-активность граждан способствует повышению прозрачности и контролируемости процесса государственных закупок, а, следовательно, формирует один из результирующих факторов публичного управления. Кроме того, рост абонентов мобильного интернета увеличивает возможности обсуждения законопроектов в сети Интернет.

Анализ полученных результатов также показал, что в качестве еще одной ярко проявляющейся зависимости следует выделить влияние уровня квалификации населения на другой результирующий фактор – рост численности организаций территориального общественного самоуправления (ТОС). Чем выше уровень квалификации населения, проживающего на территории, тем больше там создано организаций ТОС. Причем наиболее значимое влияние на создание ТОС оказывает численность населения, имеющего не только высшее образование, но и ученую степень.

В практическом аспекте использование предложенной модели позволит обосновывать систему используемых исходных статистических показателей и индикаторов, необходимых для осуществления достоверной оценки публичного управления в регионах России, и осуществлять мониторинг его реализации. Результаты мониторинга будут способствовать разработке целевых мероприятий по развитию публичного управления в Российской Федерации, что обеспечит рост эффективности использования общественных ресурсов за счет повышения прозрачности процессов принятия и реализации решений в системе государственного и муниципального управления.

 

Список литературы

  1. The Worldwide Governance Indicators // Режим доступа: http://info.worldbank.org/governance/wgi/index.aspx#home
  2. Transforming our world: the 2030 Agenda for Sustainable Development: Resolution adopted by the General Assembly on 25 September 2015 // Режим доступа: http://www.un.org/ru/documents/ods.asp?m=A/RES/70/1
  3. Глушакова О.В., Михайлов В.В. О стандартах публичного управления устойчивым социально-экономическим развитием территории // Вестник НГУЭУ. – 2014. – № 3. – С. 60-74.
  4. Логинова Е.В. Механизм реализации публичного управления в регионах России // Экономика и управление отраслями, комплексами на основе инновационного подхода: материалы Международной научной конференции «Экономика и управление отраслями, комплексами на основе инновационного подхода», 24 марта 2017 г. – Элиста: Изд-во Калм. ун-та, 2017. – С. 275 – 277.
  5. Логинова Е.В., Лосева Н.В., Полковников А.А. Формирование системы мониторинга реализации публичного управления в регионах России // Устойчивое развитие: общество и экономика: материалы Международной научно-практической конференции. Санкт-Петербург, 20–23 апреля 2016 г. – С.101-112.
  6. НоскоВ.П. Эконометрика. Книга 1. – М.: Издательский дом «Дело» РАНХиГС, 2011. – 672 с.
  7. Математика и Python для анализа данных // Режим доступа: https://www.coursera.org/learn/mathematics-and-python/
  8. Обучение на размеченных данных // Режим доступа: https://www.coursera.org/learn/supervised-learning/home/
  9. Документация по библиотеке scikit-learn для машинного обучения с Python // Режим доступа: http://scikit-learn.org/stable/

 

References

  1. The Worldwide Governance Indicators // access Mode: http://info.worldbank.org/governance/wgi/index.aspx#home
  2. Transforming our world: the 2030 Agenda for Sustainable Development: Resolution adopted by the General Assembly on 25 September 2015 // access Mode: http://www.un.org/ru/documents/ods.asp?m=A/RES/70/1
  3. Glushakova O.V., Mihajlov V.V. The standards of the public governance of sustainable socio-economic development [O standartah publichnogo upravlenija ustojchivym social’no-jekonomicheskim razvitiem territorii // Vestnik NGUJeU. – 2014. – № 3. – S. 60-74.] // Vestnik of – 2014. – no. 3. – pp. 60-74.
  4. Loginova E. V. The realization mechanism of public administration in the Russian regions [Mehanizm realizacii publichnogo upravlenija v regionah Rossii] // Economy and management of industries and complexes based on innovative approach: proceedings of the International scientific conference «Economics and management of industries and complexes based on innovative approach», March 24, 2017 – Elista: Publishing house of  University, 2017. – pp. 275 – 277.
  5. Loginova E. V., Loseva N. V. , Polkovnikov A. A. The system formation of monitoring the implementation of public administration in the regions of Russia [Formirovanie sistemy monitoringa realizacii publichnogo upravlenija v regionah Rossii]// Sustainable development: society and economy: materials of  International scientific-practical conference. Saint-Petersburg, 20-23 April 2016 – pp. 101-112.
  6. Nosko V. P. Econometrics. Book 1. [Jekonometrika. Kniga 1] – M.: Publishing house «Delo» of the Russian Academy of Sciences, 2011. – 672 p.
  7. Mathematics and Python for data analysis [Matematika i Python dlja analiza dannyh] // Access Mode: https://www.coursera.org/learn/mathematics-and-python/
  8. Training on labeled data [Obuchenie na razmechennyh dannyh ]// Access Mode: https://www.coursera.org/learn/supervised-learning/home/
  9. Documentation for the library scikit-learn for machine learning with Python [Dokumentacija po biblioteke scikit-learn dlja mashinnogo obuchenija s Python] // Access Mode: http://scikit-learn.org/stable/

Еще в рубриках

Регионы России

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *