Результаты множественной корреляционной зависимости между поступлением платежей за землю и финансированием отдельных видов земельно-кадастровых работ

Регрессионная статистика
Множественный R	0,958439111
R-квадрат	0,918605529
Нормированный R-квадрат	0,782948078
Стандартная ошибка	363,7382016
Наблюдения
Дисперсионный анализ
	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия			895907,6	6,771508	0,073153569
Остаток		396916,4	132305,5
Итого

Например, минимальные и максимальные величины удельного веса топографо-геодезических и картографических работ в субъектах Федерации находятся в пределах от 0 до 100%, составление схем и проектов землеустройства – от 0 до 90% (при средней величине во всей выборке соответственно 35,7 и 14,3 %).

Анализ зависимости поступления земельных платежей от видов и объемов отдельных земельно-кадастровых и землеустроительных работ показал их значительное отличие от средних.

Результаты проведенных расчетов позволили сделать вывод о том, что отдача финансирования землеустроительных и земельно-кадастровых работ происходит через один год. Поэтому во всех последующих расчетах был использован лаг в 1 год.

При анализе информации о финансировании отдельных видов земельно-кадастровых работ были сделаны следующие выводы:

1) структура земельно-кадастровых работ значительно меняется по годам в каждом субъекте Федерации в зависимости от приоритетности (устанавливаемой директивным методом) того или вида земельно-кадастровых работ;

2) работы не имеют сплошного характера и различаются как по видам, так и по объемам финансирования в субъектах Федерации;

3) имеются значительные расхождения между средним объемом финансированием работ по Российской Федерации и объемами финансирования отдельных видов земельно-кадастровых и землеустроительных работ в округах Российской Федерации.

Анализ динамики федерального финансирования земельно-кадастровых и землеустроительных работ показал, что в период с 1991 по 1997 годы в субъектах Российской Федерации не было равномерного федерального финансирования земельного кадастра– имеются значительные колебания удельного веса федерального финансирования в общем объеме финансирования системы ГЗК. С 1998 года во всех федеральных округах наблюдается общая тенденция в федеральном финансировании: рост в 1999 г и постепенное снижение в 2000 и 2001 гг.

В таблице 13.4 представлен анализ поступления земельных платежей в федеральный бюджет и объема федерального финансирования в федеральных округах в 2001 году. При анализе данных в Северо-западном и Центральном округах были исключены данные гг.Москва и С.-Петербург.

13.4 Анализ поступления платежей за землю в бюджет Российской Федерации и объема федерального финансирования системы ГЗК

Наименование федеральных округов	Поступление платежей за землю в бюджет РФ	Объем федерального финансирования системы ГЗК
Тыс.руб.	В % к сумме по РФ	Тыс.руб.	В % к сумме по РФ
Северо-западный		6,3	63339,4
Центральный		24,0	114828,1	21,8
Приволжский		18,6	80363,7	15,2
Южный		14,7	59168,1	11,2
Уральский		15,5	41852,8	7,9
Сибирский		16,6	102391,5	19,4
Дальневосточный		4,3	65053,7	12,3
в среднем по РФ		100,0	526997,3	100,0

Наибольшее несоответствие анализируемых показателей получено в 2001 г. в Северо-западном и Уральском округах – при платежах, равных соответственно 6,3% и 4,3% от общей величины в Российской Федерации, объем финансирования составил 12%. В Приволжском, Южном и Уральском округах, наоборот, объем федерального финансирования ниже, чем объем поступлений земельных платежей. Наибольшая разница получена в Уральском округе – при удельном весе поступлений земельных платежей 15,5% объем финансирования составил 7,9%.

На рисунке 13.3 показана взаимосвязь платежей в федеральный бюджет и федерального финансирования в среднем на 1000 га в округе.

Из данных рисунка видно, что между этими поступления платежей и показателями финансирования нет взаимосвязи в Северо-западном, Центральном, Уральском, Южном и Сибирском округах.

Проведенные расчеты позволяют сделать следующий вывод: в системе Росземкадастра в настоящее время отсутствует экономически обоснованная система федерального финансирования системы ГЗК.

Анализ влияния числа работников земельной службы (чел. на 1000 га земель субъекта Российской Федерации) на величину земельных платежей показал, что наблюдается средняя положительная связь.

9 этап. Для расчета величены эффекта было составлено уравнение множественной корреляционной зависимости земельных платежей от удельного веса видов землеустроительных и земельно-кадастровых работ и числа работников земельной службы на 1000 га. При этих расчетах были использованы 96 пар наблюдений. В результате расчетов был выбран пошаговый метод расчета уравнения с последовательным включением наиболее значимых переменных. Коэффициент множественной корреляции полученной математической модели равен 0,486, коэффициент детерминации равен 0,236. В процессе предварительного анализа данных по субъектам Федерации из расчетов были исключены те из них, на которые отсутствовали данные о федеральном финансировании и перечислении платежей за землю: Чеченская Республика, Республика Татарстан и другие. Отбраковка данных была проведена средствами пакета Statistica.

Далее была построена новая математическая модель, которая отражает функциональную зависимость земельных платежей от выбранных факторов.

Коэффициент множественной корреляции откорректированной модели равен 0,617, коэффициент детерминации равен 0,381.

Уравнение имеет следующий вид:

Пл = 523,02 + 30,35Х₁ +2,40Х₂ – 8,33Х₃ – 13,96Х₄ +11,61Х₅ +12,48Х₆,

Где: Пл – поступление земельных платежей, у.е. на 1000 га; Х₁ – число работников земельной службы на 1000 га; Х₂ – удельный вес затрат топографо-геодезических и картографических работ, %; Х₃ – удельный вес затрат на составление схем и проектов по перераспределению и улучшению и охране земель, %; Х₄ – удельный вес затрат земельно-оценочных работ и мониторинга земель, %; Х₅ – удельный вес затрат на межевание и инвентаризацию земель, %; Х₆ – удельный вес затрат затрат на создание и ведение АИС ГЗК.

В таблице 13.5 представлены результаты анализа эффективности системы управления земельными ресурсами в субъектах Российской Федерации, входящих в Приволжский федеральный округ. Расчетные значения земельных платежей определены по уравнению множественной корреляционной зависимости.

13.5 Анализ эффективности земельно-кадастровых и землеустроительных действий в Приволжском федеральном округе, у.е./1000 га

Наименование субъекта РФ	Фактическое значение земельных платежей (Пзф)	Расчётное значение земельных платежей (Пзр)	Коэффициент эффективности земельно-кадастровых действий (Эзк= Пзф / Пзр)
Респ.Башкортостан	892,8		1,5
Респ. Марий Эл	474,8		0,6
Респ. Мордовия	1267,8		2,1
Респ. Татарстан	2928,8		2,9
Удмурдская Респ.	1627,3		0,9
Респ. Чувашия	2059,4		0,8
Кировская обл.	656,7		0,9
Нижегородская обл.	1662,6		0,8
Оренбургская обл.	1096,1		1,5
Пензенская обл.	884,9		1,2
Самарская обл.	4635,7		0,9
Саратовская обл.	851,2		0,8
Ульяновская обл.	1446,4		1,4
Коми-Пермяцкий АО	77,9		0,2

Данные табл. 13.5 свидетельствуют о значительном колебании коэффициента эффективности системы управления земельными ресурсами в регионах Приволжского федерального округа (от 0,2 до 2,9), который позволяет судить о степени использования субъектами Российской Федерации современной техники и технологий, а также уровня кадрового обеспечения в сфере управления земельными ресурсами. Наиболее эффективно осуществляется управление земельными ресурсами в Республике Татарстан (коэффициент 2,9) и Республике Мордовия (коэффициент 2,1). Наименее эффективно управление Коми-Пермяцком АО (коэффициент 0,2) и Республике Марий-Эл (коэффициент 0,6).

13.3. Определение влияния системы управления земельными ресурсами на результаты экономической деятельности региона

Определение влияния системы управления земельными ресурсами на результаты экономической деятельности региона должно осуществляться в следующей последовательности:

1) определение результативного показателя, характеризующего экономическую деятельность региона;

2) выбор факторов, оказывающих наиболее существенное влияние на результативный показатель;

3) составление статистической модели зависимости результативного показателя от факторов, его обуславливающих;

4) построение модели на основе нейросети для аналогичных переменных;

5) определение величин вкладов каждого фактора в величину результативного показателя;

6) анализ результатов.

1 этап. Определение результативного показателя, характеризующего экономическую деятельность региона.

Из множества показателей (стоимость промышленной и сельскохозяйственной продукции, рентабельность производства, валовой региональный продукт, поступление платежей за земельные и иные ресурсы и др.)

в качестве результативного показателя на данном этапе может быть использована величина валового регионального продукта в у.е. на 1000 га, так как этот показатель наиболее полно характеризует экономическую деятельность субъектов Российской Федерации.

2 этап. Выбор факторов, оказывающих наиболее существенное влияние на валовой региональный продукт.

На результаты экономической деятельности региона оказывают влияние большое число разнообразных факторов:

- плотность населения;

- пространственные показатели (например, удельный вес поселений в общей площади региона, площадь, протяженность и др.);

- инвестиции в промышленное производство;

- затраты на отдельные виды землеустроительной и земельно-кадастровой деятельности и др.

Каждая из отраслей хозяйства единого комплекса вносит свой вклад в результаты экономической деятельности региона. Анализ фактических данных за период 1991–2001 г.г. показал, что основной вклад в стоимость валового регионального продукта во всех регионах Российской Федерации вносит промышленное производство. Однако определенное воздействие на валовой региональный продукт имеет и деятельность системы Росземкадастра.

Для отбора значимых факторов был проведен корреляционно- регрессионный анализ. Сильная положительная связь наблюдается между валовым региональным продуктом и стоимостью основных производственных фондов (r=0,900), стоимостью промышленной продукции региона (r=0,920) и инвестициями в промышленность региона (r=0,890); средняя связь имеется между земельными платежами (r=0,680) и удельным весом поселений (r=0,530); слабая связь между финансированием землеустроительных и земельно–кадастровых работ (r=0,430), удельным весом земель в частной собственности (r=0,320) и арендной платой за землю (r=0,420); слабая отрицательная связь отмечена между удельным весом земель в государственной и муниципальной собственности (r=-0,410).

3 этап. Составление статистической модели зависимости валового регионального продукта от факторов, его обуславливающих

На этом этапе была составлена модель множественной корреляционной зависимости валового регионального продукта (ВРП) от наиболее значимых факторов: стоимость основных производственных фондов, инвестиции в промышленность региона, финансирование землеустроительных и земельно–кадастровых работ с коэффициентом множественной корреляции равным 0,813.

С помощью программы Statistica (методом анализа выбросов) были исключены из расчетов данные Республики Ингушетия, показатели которой значительно выходят за границы доверительного интервала. В результате было получено уравнение (коэффициент множественной корреляции которой равен 0,936, коэффициент детерминации равен 0,876) следующего вида:

ВРП=-16,132+0,164Х1-0,009Х2 – 0,077Х3,

где: ВРП –валовой региональный продукт, тыс.руб./га; Х1– стоимость основных производственных фондов, руб./га; Х2 – инвестиции в регион, руб./га; Х3 – финансирование землеустроительных и земельно–кадастровых работ в среднем за 1995 – 1999 г.г., у.е./1000га.

4 этап. Построение модели на основе нейросети для валового регионального продукта

Для проверки проведенных статистических расчетов (с использованием тех же исходных данных) была построена нейросеть с использованием пакета NeuroPro. Степень влияния факторов на величину валового регионального продукта был рассчитана по значимости входных сигналов нейросети. Наибольшую величину имеет стоимость основных производственных фондов (1,000), финансирование землеустроительных и земельно – кадастровых работ (0,714), инвестиции в регион (0,397).

Анализ показал, что нейросеть адекватно описывает зависимость валового регионального продукта от выбранных факторов (динамика наблюдаемых и прогнозных значений совпадает). При этом два фактора (инвестиции в промышленность региона и финансирование землеустроительных и земельно-кадастровых работ) обеспечивают в каждом субъекте Российской Федерации минимальный уровень ВРП в размере 90 у.е./га.

5 этап. Определение величин вкладов каждого фактора в величину валового регионального продукта

Величина доли факторов определялась следующим образом: коэффициент в уравнении корреляционной зависимости (В) был умножен на среднее значение фактора в выборке (Ср). Таким образом была получена значимость отдельного фактора. Далее все величины значимости были суммированы, а вклад отдельного фактора был определен как отношение значимости данного фактора к сумме значений всех факторов.

Величина влияния каждого фактора представлена в таблице 13.6. Финансирование землеустроительных и земельно–кадастровых работ обеспечивает получение 2 % валового регионального продука. В стоимостном выражении эта величина равна в Приволжском Федеральном округе 90 у.е./га. Необходимо отметить, что в расчетах были использованы данные по финансированию землеустроительных и земельно–кадастровых только из федерального бюджета.

Дата добавления: 2015-04-29