Методика прогнозирования выполнения бюджетной политики субъекта федерации в области здравоохранения
B.Г. Акишкин,
к.м.н., доцент, доцент кафедры «Экономика и управление предприятием», Астраханский государственный технический университет (414056, г. Астрахань, ул. Татищева, 16; e-mail: lazer@astranet.ru)
C.А. Путина,
старший преподаватель кафедры «Экономика и управление предприятием», Астраханский государственный технический университет (414056, г. Астрахань, ул. Татищева, 16; e-mail: r.nabiev@astu.org) И.Е. Квятковский,
соискатель кафедры «Экономика и управление предприятием», Астраханский государственный технический университет (414056, г. Астрахань, ул. Татищева, 16; e-mail: Ikvyatkovskiy@astrobl.ru)
Аннотация. В статье рассматривается авторская методика прогнозной оценки выполнения бюджетной политики субъекта Федерации в области здравоохранения.
Abstract. The article discusses the author's method of forecasting evaluation of the implementation of the budgetary policy of the Federation subject in the healthcare.
Ключевые слова: здравоохранение, медицинские услуги, индикаторы эффективности, предпро-гнозный анализ, фрактальный анализ.
Keywords: healthcare, medical services, performance indicators, before forecast analysis, fractal analysis.
В настоящее время функционирование систем здравоохранения в отдельных субъектах Федерации не в полной мере обеспечивает выполнение политики государства в области здравоохранения в силу недостаточно четкого прогнозирования доступных финансовых потоков системы и планирования направлений их расходования. Указанное ведет к тому, что система здравоохранения в этих регионах не обеспечивает достижение конкретных индикаторов предоставляемой населению медицинской помощи. Для решения данной проблемы необходимо обеспечить адекватное условиям региона сбалансированное планирование и превентивный контроль территориальных нормативов финансовых затрат по видам и объемам медицинской помощи [1].
Для достижения соответствия общей стратегии кластеры территориальных программ государственных гарантий бесплатной медицинской помощи населению (ТПГГ) субъектов РФ должны обладать «фрактальным подобием», то есть иметь одинаковый тренд при сравнении с аналогичными кластерами Программами государственных гарантий бесплатной медицинской помощи населению (ПГГ). Значительные расхождения между динамическими свойствами оцениваемых временных рядов свидетельствуют об отсутствии требуемого стратегического соответствия. Информационной базой для прогноза являются данные о значениях соответствующих нормативов за предыдущие периоды, позволяющие выявить наличие зависимостей между значениями нормативов ТПГГ и аналогичными значениями ПГГ.
При формировании территориальных нормативов финансовых затрат по видам медицинской помощи в рамках ТПГГ органы управления здравоохранением обязаны руководствоваться соответствующими федеральными нормативами, утверждаемыми на три года. Структу-
ры федеральной и территориальной ПГГ идентичны. С принятием ежегодно нового бюджета РФ, значения федеральных нормативов корректируются.
Но в связи с тем, что территориальные органы здравоохранения обычно наделены высокой степенью самостоятельности финансово-хозяйственной деятельности, а федеральное подразделение не может обладать достаточной информацией об их динамичных демографических и социальных внутренних процессах, простая схема трансляции федеральных нормативов в территориальные может оказаться неэффективной.
С целью достижения заданных индикаторов в рамках мониторинга ТПГГ, ведомственные контрольные органы проверяют на стадии планирования расходы на конкретные направления здравоохранения в субъектах. Достаточность размера средств на достижение индикатора возможно адекватно определить на основе оценки «подобия» динамических свойств временных рядов нормативов финансовых затрат по видам медицинской помощи в денежном выражении.
Для решения задачи адекватного планирования и опережающего контроля ТПГГ необходимо оперативно получать релевантную информацию, требуемую для принятия обоснованных управленческих решений [2]. В частности, для установлении эффективных нормативов финансовых затрат по видам медицинской помощи на будущий период, необходимо построение адекватного прогноза на базе тщательного предпрогнозного анализа исследуемых процессов на предмет выявления наличия или отсутствия зависимостей.
Предпрогнозный анализ позволит сделать вывод о возможности формирования прогноза для исследуемых процессов вообще и оценить точность результата прогноза. Информационной базой для прогноза являются данные о значени-
ях соответствующих нормативов за предыдущие лет. Наличие фрактальных свойств у сравни-периоды. Объектом исследования в таком слу- ваемых временных рядов рассматривается как чае будут выступать временные ряды (ВР), гипотеза институциональной фрактальности. сформированные на основе динамики измене- Алгоритм адекватного планирования и оперений значений нормативов финансовых затрат по жающего контроля ТПГГ представлен на схеме видам медицинской помощи за 8-10 предыдущих (рис. 1).
На^ло
Загрузка значений федеральных нормативов за
Агрегация данных и формирование значении временного _ряда/УК,_
Рис. 1. Алгоритм адекватного планирования и опережающего контроля ТПГГ.
Предложенная схема (алгоритм), при последовательном прохождении, даст возможность специалистам при формировании ТПГГ принять решение об ее утверждении на планируемый период или об ее доработке, с указанием параметров несоответствия. Хотелось бы отметить, что временное отсутствие «подобия» при периодическом исследовании ТПГГ различных периодов, не всегда расценивается как критичное и следовательно ТПГГ все же может быть утверждена, окончательное решение принимают эксперты тарифной комиссии, с учетом когнитивного характера приятия решений.
Отметим, в настоящий момент теория анализа и прогнозирования ВР сформировалась в самостоятельное направление статистического исследования дискретных эволюционных процессов [3]. Широко распространенные методы нелинейного и статистического анализа и прогноза весьма эффективны, но эта эффективность может быть достигнута только при выполнении обязательного условия - рассматриваемые ВР должны быть достаточно длинными, т.е. количество значений, составляющих ВР должно быть свыше сотни единиц. В связи с чем, возникает проблема, что ВР нормативов финансовых затрат по видам медицинской помощи имеет критически недостаточную длину, поскольку система госгарантий в РФ введена лишь в 1991 г. (13 значений).
Использование математических методов анализа и прогнозирования «коротких» или
«очень коротких» ВР, сформированных на основе данных значений нормативов финансовых затрат по видам медицинской помощи позволит в дальнейшем применить адекватные методы анализа с допустимой погрешностью.
Последовательный И/Б-анализ и фазовый анализ для проведения фрактального анализа ПГГ. Для осуществления предпрогнозного анализа необходимо уточнить понятия «цикл», «квазицикл» и «период» которые, будут использованы в процессе исследования. Так, под циклом будем понимать многократно повторяющуюся однотипную последовательность элементов рассматриваемого временного ряда. При этом важно, что следующие друг за другом последовательности имеют совпадающий тренд, то есть принимают один из двух вариантов исполнения: «Возрастание+убывание»; «Убывание+возрас-тание».
Следовательно, в числовом временном ряду цикл - это последовательность, каждый элемент которой состоит из двух частей: первая - возрастающая/убывающая подпоследовательность; вторая - убывающая/возрастающая подпоследовательность. При этом на смену второй части приходит подпоследовательность, подобная первой части, причем длины в циклах обеих подпоследовательностей совпадают [4]. На рис.2 а и б представлены графические визуализации циклов такого свойства.
Рис. 2. Графическое изображение циклов ВР:
а - возрастающая/убывающая подпоследовательность; б - убывающая/возрастающая подпоследовательность.
Термин «квазицикл» (от греческого «квази» - «как бы») применяется когда отсутствует строгое совпадение длин частей циклов, а присутствует только тренд динамики временного ряда наличие подобия вида «возрастающая -убывающая часть» или наоборот «убывающая -возрастающая часть». «Периодом» - в данном контексте будем называть длину значений, составляющих квацзицикл.
Для оценки совпадения длин квазициклов временных рядов сформированных из значений некоторого норматива финансовых затрат по видам медицинской помощи, обозначенный как пт, за период реализации территориальной и федеральной программ госгарантий в качестве инструментария нелинейной динамики используем алгоритм последовательного КБ-анализа и фазовый анализ [5].
Определим временной ряд (ВР): ГО=[пт}, /'=1,2,...,п (1)
Во Вр (1) последовательно выделим его начальные отрезки
ЫМ т = пт1,пт2,.,пт т, т=3,4,...,п, для каждого из которых вычисляем текущее
_ 1 т
среднее ПШт = — V ПШ1
тт?
Затем для каждого ЫМ т, т=3,4,...,п, рассчитываем накопленное отклонение для его отрезков длинны t:
X . = V\nm. -nm
1=1
t = 1, T
(2)
Далее вычислим разность между максимальным и минимальным накопленными отклонениями, («размах R»): R = R(t)= max \XTt)- min [XTt)
1 < t <t 1 < t <t (3)
Этот размах нормируется путем представления в виде дроби R/S, где
R = RT), - стандартное отклонение для
отрезка ВР 3 < т < n.
Коэффициент Херста Н = Н(т), характеризующий фрактальную размерность исследуемого ВР, получаем из соотношения
R/S = (a хт)Н , H = H(т). Логарифмируем
обе части полученного равенства и зададим значение а = ЛЛ согласно [7,5]. В результате получим последовательность декартовых координат (х т у т) точек Н-траектории ординаты и абсциссы которых определяются как:
У = н (Л=1ое(^(т)/Мт))
Ут =н т= 1ое(т/2) и
хт=т,т = 3,4,...,п. (4)
Требуемая для проведения фрактального анализа временного ряда ЫМ ИБ-траектория представляется в логарифмических координатах последовательностью точек, ординаты и абсциссы которых определяются как:
Ут= 1ов(^(т)/$(т)) и хт = 1ой(т/2) (5)
Чтобы полу
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.