Система поддержки принятия решений для управления качеством работы налоговых органов тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Система поддержки принятия решений для управления качеством работы налоговых органов"

На правах рукописи

Смелнк Евгений Григорьевич

СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ РАБОТЫ НАЛОГОВЫХ ОРГАНОВ: РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ

Специальность 08.00.13 - математические и инструментальные методы экономики

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Ростов-на-Дону - 2006

Работа выполнена университете «РИНХ.

в Ростовском государственном экономическом

Научный руководитель: доктор экономических наук, профессор

Хубаев Георгий Николаевич

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор

Попова Елена Витальевна

кандидат экономических наук Курбесов Александр Валерьянович

Ведущая организация: Южно-Российский государственный технический

университет (НПИ)

Защита диссертации состоится 24 апреля 2006г. в 11 часов на заседании диссертационного совета ДМ 212.209.03 в Ростовском государственном экономическом университете «РИНХ» по адресу: 344002, г. Ростов-на-Дону, ул. Б. Садовая, 69, РГЭУ «РИНХ».

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке университета.

Автореферат разослан 24 марта 2006г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Тищенко Е.Н.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы диссертации. В современных условиях развития российской экономики особо актуальной задачей является максимальное наполнение государственного бюджета, основным источником формирования которого являются налоги. Состояние доходной части бюджета зависит от трех составляющих. Первая из них — состояние налоговой базы, т.е. общая ситуация в экономике. Вторая - налоговая система страны. Третья составляющая — это организация и эффективность функционирования налоговой службы государства.

Налоговыми органами (НО) выполняется значительный объем работ в соответствии с законами и нормативными актами Российской Федерации. Основным звеном Федеральной налоговой службы (ФНС), имеющим непосредственные контакты с налогоплательщиками, являются районные налоговые инспекции. Успешность функционирования всей налоговой системы во многом зависит от качества и эффективности работы налоговых органов этого уровня.

Таким образом, получение своевременной объективной информации о результатах функционирования районной налоговой инспекции — важная актуальная задача для Федеральной налоговой службы Российской Федерации.

Степень изученности исследуемой проблемы. В настоящее время предложено несколько различных подходов для оценки качества и эффективности работы налоговых органов. Используемые в настоящее время методики оценки качества и эффективности работы налоговой службы и оценочные показатели имеют существенные недостатки. Главные из них — это субъективизм, низкая достоверность исходной информации и, как следствие, низкое качество результатов оценки, закрытость, большие трудозатраты на реализацию и т.д.

За последние несколько лет появился ряд работ ученых и специалистов-практиков - С.Н. Алехина, Е.В. Бушмина, В.В. Глухова, Ю.Д. Джамурзаева, A.B. Захарова, Ю.С. Зерщикова, Г.Н. Карташовой, В.А. Кашина, В.П. Морозова, К.И. Оганян, В.Г. Панскова, A.B. Паскачева, А.П. Починка, В.К. Реша, Л.Н.

Хашиевой, Д.Г. Черника, С.Д. Шаталова, А.Т Щербинина, С.С. Штарева, в которых рассматриваются различные аспекты деятельности налоговых органов. Тем не менее, многие проблемы оценки деятельности налоговых органов изучены недостаточно и в современных условиях также требуют дальнейшего исследования, что и обусловило выбор темы диссертационного исследования, предопределили его цель, задачи и структуру.

Объектом исследования выступает единая система налоговых органов Федеральной налоговой службы Российской Федерации и ее подразделения, в том числе районные налоговые инспекции.

Предметом исследования являются информационные процессы в системе управления качеством работы налоговых органов.

Целью диссертационного исследования являются разработка и исследование системы поддержки принятия решений для управления качеством работы налоговых органов.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи-.

- провести анализ существующих методик и систем показателей, используемых для оценки качества и эффективности функционирования налоговых органов. Выявить их достоинства и недостатки. Определить перечень требований к существующим и разрабатываемым методикам;

- с использованием унифицированного языка моделирования иМЬ разработать объектно-ориентированную модель проектируемой информационной системы;

- провести сравнительный анализ и выбор технологии построения системы поддержки принятия решений для управления качеством работы налоговых органов;

- реализовать информационную систему на основании разработанной иМЬ-модели и выбранной технологии;

— провести исследование и оценку характеристик качества созданной информационной системы с использованием методов экстремальных экспериментов и экспертных опросов.

Инструментарий исследования составили методы научного познания — наблюдения, сравнения, математической статистики, системного анализа, теория баз данных, теория графов, методы планирования экстремальных экспериментов, методы формализованного анализа информационных характеристик, унифицированный язык моделирования UML, а также современное программное обеспечение общего и специального назначения: Microsoft Windows 2000 Professional, Linux, Microsoft Excel, СУБД Oracle 8/, СУБД MySQL 4.1, Java 2 Software Development Kit, Java 2 Enterprise Edition, JBoss 3.2, Apache Jakarta Tomcat 4.1, Apache JMeter 2.0.2.

Теоретическая база исследования послужили труды ведущих отечественных и зарубежных авторов, посвященные рассматриваемой проблеме, а также вопросам автоматизации управленческой деятельности, методам математической статистики, методам структурного и объектно-ориентированного анализа предметной области, законодательные и нормативные акты, инструктивные материалы, материалы научных конференций и публикации в периодической печати.

Эмпирической базой исследования явились данные, собранные в ходе активных и пассивных экспериментов, отчетно-аналитические материалы районных налоговых органов.

Работа выполнена в рамках паспорта специальности 08.00.13 - «Математические и инструментальные методы экономики» п.2.3 «Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях» и п.2.6 «Развитие теоретических основ, методологии и инструментария проектирования, разработки и сопровождения информационных систем субъектов экономической деятельности: методы формализованного представления предметной области, про-

«граммныс средства, базы данных, корпоративные хранилища данных, базы знаний, коммуникационные технологии».

Научная новизна результатов исследования и положения, выносимые на защиту. Элементы новизны содержат следующие результаты:

1. Построена модель информационных процессов системы управления качеством работы налоговых органов с использованием унифицированного языка моделирования UML: диаграмма прецедентов для описания функционального назначения системы, диаграмма классов для моделирования статического вида системы; диаграмма кооперации для моделирования динамики системы и диаграмма развертывания. Построенная модель позволяет: визуализировать систему в ее желательном состоянии, описать ее компоненты и связи между ними, обеспечить снижение трудозатрат на модификацию (сопровождение) системы с учетом изменяющихся условий.

2. Обоснован выбор инструментария и технологии создания системы поддержки принятия решений (СППР) для управления качеством работы налоговых органов. Выбранный инструментарий позволил за счет использования свободно распространяемых программных средств существенно снизить капитальные (единовременные) затраты на реализацию и внедрение системы с учетом одновременного сохранения требуемого уровня быстродействия и защищенности.

3. Реализована СППР для управления качеством работы налоговых органов, которая позволяет:

- осуществлять сбор значений исходных показателей с использованием сети Internet по защищенным каналам передачи данных;

- рассчитывать рейтинг по любому выбранному подмножеству показателей;

- модифицировать и расширять систему, в том числе изменять состав показателей;

- осуществлять автоматическую классификацию сравниваемых объектов на основе любых выбранных показателей;

— осуществлять автоматическую классификацию регионов Российской Федерации по выбранным показателям, характеризующим результативность или условия их деятельности, и визуализировать полученные результаты с использованием элементов геоинформационных систем;

— администрировать информационную систему с помощью разработанного \уеЬ-интерфейса.

4. Построены с использованием методов планирования экстремальных экспериментов статистически значимые регрессионные модели, позволяющие оценивать затраты времени на выполнение основных функциональных операций в зависимости от состава аппаратного обеспечения.

Практическая ценность результатов исследования. Использование системы поддержки принятия решений для управлении качеством работы налоговых органов позволяет выявлять узкие места в работе районных налоговых органов, проводить сравнительный анализ качества их работы, повысить оперативность принятия решений при управлении районными налоговыми инспекциями. При использовании разработанного методического и информационного обеспечения у налоговых органов появляется возможность более рационально распределять имеющиеся ресурсы и более достоверно оценивать эффективность реализации отдельных альтернатив, добиваясь повышения своего рейтинга.

Результаты, полученные в ходе активных экспериментов, могут быть использованы при выборе СУБД в качестве хранилища данных в информационных системах с применением многоуровневой архитектуры.

В диссертации представлены документы, подтверждающие прикладную полезность результатов исследования.

Апробация работы. Основные положения диссертационного исследования докладывались и обсуждались на следующих конференциях и симпозиумах: VII Международная научно-практическая конференция «Экономико-организационные проблемы проектирования и применения информационных систем» (Ростов-на-Дону, 2003г.); VI Всероссийский симпозиум «Математиче-

ское моделирование и компьютерные технологии» (Кисловодск, 2004г.); IV Международная конференция «Новые технологии в управлении, бизнесе и праве» (Невинномысск, 2004г.); I Международная научно-практическая конференция «Научный потенциал мира 2004» (Днепропетровск, 2004г.).

Результаты исследования использованы в типовом прикладном программном обеспечении: «Система поддержки принятия решений для управления качеством работы налоговых органов» (№2004612476, РОСПАТЕНТ).

По результатам диссертационного исследования опубликовано 5 печатных работ объемом 1,0 п.л.

Структура диссертационного исследования определена целью и задачами данной работы и состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы, 2 приложений, 16 таблиц, 21 рисунка.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы исследования, сформулированы цель и задачи исследования, определены объект, предмет и методология исследования, сформулирована научная новизна и положения, выносимые на защиту.

В первой главе «Система поддержки принятия решений для управления качеством работы налоговых органов: методическое и алгоритмическое обеспечение» проведен анализ существующих методик и показателей, используемых для оценки качества и эффективности работы налоговых органов. Он позволил сделать вывод о том, что рассматриваемые методики имеют существенные недостатки.

Главными из них являются:

- низкая достоверность исходной информации и как следствие низкое качество результатов оценки, закрытость, большие трудозатраты на реализацию;

- слабая содержательная обоснованность состава показателей. Зачастую, предлагаемые показатели и методики направлены па решение задач максимального привлечения средств в бюджет, при этом не учитываются затраты на организацию сбора налогов;

- невозможность корректного соотнесения разнородных показателей;

- не учитывается принципиально различные условия деятельности налоговых органов, не учитывается фактор территориальной неравноценности налогового^ потенциала отдельных регионов;

- отсутствие обобщающего критерия для оценки эффективности деятельности налогового органа в целом;

- использование экспертных оценок также является существенным недостатком рассмотренных методик, поскольку трудно надеяться на достаточные финансовые и кадровые ресурсы для выполнения всех необходимых требований к составу и к численности экспертной группы, а также к организации многошаговой экспертизы.

В диссертационной работе методика1' адаптирована к новой предметной области - к оценке качества работы налоговых органов. Методика лишена многих из отмеченных недостатков и позволяет повысить достоверность и оперативность проводимой оценки.

Преимуществами методики являются:

- демократичность, простота расчета и открытость для расширения используемых в ней показателей для оценки качества работы налоговых органов;

- повышение достоверности проводимой оценки за счет: а) использования в качестве исходной информации первичных (неагрегированных) данных;

"Хубаев Г.Н. Компьютерные сети в системе оценки качества подготовки спе-циалистов//Высшее образование в России. — 1995. — №3. — с. 9-16.

__ б) ориентации только на те показатели, которые допускают перекрестный контроль; в) применения системы штрафов за включение в БД недостоверной информации;

- реализованный в методике алгоритм позволяет с более строгих позиций подойти к проблеме соотнесения, сравнения разнородных показателей, выполнив лишь нормировку значений исходных показателей;

— располагая полученными значениями расчетных показателей, можно проводить более глубокий экономический анализ влияния различных факторов на результативность и эффективность деятельности налоговых органов.

Необходимо учитывать, что отдельные регионы имеют подчас несопоставимый экономический потенциал. В силу влияния экономического кризиса на региональные экономики и отдельные отрасли производства, различий в налоговой региональной политике разница между регионами страны по уровню сбора налогов на душу населения с учетом уровня прожиточного минимума достигает нескольких десятков раз. Для нивелирования фактора территориальной неравномерности экономического развития при оценке качества работы налоговых органов использованы алгоритмы кластерного анализа.

Рассмотрены алгоритмы автоматической классификации — иерархические (древовидные), последовательные и параллельные. На основе выделенных критериев выбран алгоритм «форель» для группировки налоговых инспекций (и регионов РФ), обладающих схожим экономическим потенциалом и условиями деятельности.

Во второй главе «Проектирование и разработка СППР для управления качеством работы налоговых органов» построена информационная модель проектируемой системы и осуществлен выбор технологий для ее программной реализации.

При этом учитывались следующие требования:

1. Развитая модель безопасности и защиты информации;

2. Высокая скорость доступа к данным в многопользовательском режиме, сбалансированность нагрузки;

3. Масштабируемость, распределенность;

4. Ориентированность на Internet, на использование «тонких» клиентов, мультиплатформенность;

5. Низкая стоимость внедрения и сопровождения.

Модель системы создана с использованием унифицированного языка моделирования — Unified Modeling Language (UML). Построены диаграмма прецедентов для описания функционального назначения системы, диаграмма классов для моделирования статического вида системы; диаграмма кооперации для моделирования динамики системы и диаграмма развертывания.

Разработанная модель позволяет:

- визуализировать систему в ее текущем и желательном состоянии;

- определить структуру и поведение системы;

- описать ее компоненты и связи между ними;

- проводить модификацию системы с учетом изменяющихся условий;

- документировать принимаемые решения, используя полученные модели.

В соответствии с диаграммой прецедентов, представленной на рисунке 1, имеется пять видов исполнителей, взаимодействующих с системой и использующих ее функциональные возможности.

Рисунок 1 — Фрагмент диаграммы прецедентов

12

На рисунке 2 показана диаграмма развертывания проектируемой системы. Из рисунка видно, что базовое ядро системы состоит из трех компонентов: сервера БД, web-cepsepa и сервера приложений. Связь с ядром системы осуществляется через сеть Internet посредством защищенных каналов передачи данных.

Структура проектируемой информационной системы в виде диаграммы классов представлена на рисунке 3.

Рисунок 3 - Диаграмма классов системы оценки качества работы

НО

На основе созданной диаграммы классов сгенерированы прототипы основных 1ауа-классов проектируемого приложения и структура используемой базы данных.

Фрагмент диаграммы кооперации для моделирования СППР представлен на рисунке 4.

Рисунок 4 — Фрагмент диаграммы кооперации

Рассматриваются современные технологии построения распределенных информационных систем — CORBA, Java 2 Enterprise Edition и .NET. Описаны составляющие компоненты, выделены схожие признаки и различия, проанализированы перспективы развития и кооперации рассматриваемых технологий.

Обоснован выбор платформы Java 2 Enterprise Edition, как наиболее распространенной и доступной технологии создания распределенных компонентных систем. Исследованы возможности выбранной технологии для создания информационных систем с многозвенной архитектурой и для обеспечения ин-

_ формационной безопасности в системах, ориентированных на работу в условиях глобальной сети Internet.

Использование технологии J2EE подразумевает применение трехуровневой архитектуры, представляющей информационную систему в виде совокупности трех компонент:

1. Сервер базы данных (возможно использование любой СУБД без модификации программного кода приложения);

2. Сервер приложений, отвечающий за выполнение логики приложения. В его состав входит EJB-контейнер, в качестве которого использовался JBoss 3.2, полностью соответствующий требованиям, предъявляемым спецификацией J2EE (fully J2EE compliant), и web-контейнер Tomcat 4.1, обеспечивающий работу Java Server Pages (JSP) и сервлетов. Компоненты EJB (Enterprise Java Beans) - это Java-клэссы, обеспечивающие основной функционал бизнес-приложения;

3. Клиентское приложение, в качестве которого может выступать любой Internet-браузер.

Основными преимуществами выделения логики приложения в отдельную составляющую являются возможность повторного использования логики программы, повышение производительности используемого сервера базы данных, возможность масштабирования системы в целом и относительная независимость системы от конкретного производителя системы управления базами данных (СУ БД).

Выбранный набор технологий соответствует перечисленным выше требованиям. А именно:

1. Система безопасности использует криптографические методы защиты информации, авторизацию (сопоставление определенных прав доступа к объектам системы конкретному пользователю) и аутентификацию (процесс установления соответствия между субъектом и тем за кого он себя выдает), протокол SSL с целью обеспечения безопасности передаваемых по сети данных, который

основан на принципах криптографии с открытым ключом (алгоритм RS А) и использовании поточных шифров высокой стойкости (RC4).

2. Высокая скорость доступа к данным в многопользовательском режиме обеспечивается с помощью средств сервера приложений (балансировка нагрузки, кэширование данных) и специально разработанной архитектуры приложения.

3. Архитектура построения системы позволяет применить сложные алгоритмы масштабирования для удовлетворения практически произвольной нагрузки, в том числе горизонтальную схему, когда несколько серверов объединяется в отказоустойчивый вычислительный кластер.

4. Система предоставляет интерфейс пользователям на основе стандартизованного протокола обмена данными HTTP, что позволяет получать доступ к системе с помощью web-браузера, входящего в состав любой современной операционной системы, при условии подключения к глобальной сети. (При наличии установленного пакета Microsoft Office данные можно получать в формате электронной таблицы Excel, имеющей широкое распространение). Данный подход позволяет отказаться от использования специально разработанных клиентских приложений, что снижает стоимость развертывания и сопровождения системы в условиях территориальной удаленности пользователей.

На рынке существует большое количество систем для эксплуатации разработанного распределенного приложения, как коммерческих, так и условно бесплатных. Последние, зачастую, не уступают коммерческим продуктам ни по скорости, ни по надежности. Подобная ситуация и то, что реализованная система мало зависима от компонентов, которые она использует (СУБД, сервер приложений, web-сервер, операционная система, аппаратная платформа) позволяет конечному потребителю самостоятельно сбалансировать показатели це-на/производительность/надежностъ, применяя в качестве этих компонентов различные программные продукты. Кроме того, предусмотренное в Java 2 Enterprise Edition разделение ролей между разработчиками системы и автономность отдельных программных блоков, позволит в будущем относительно про-

сто и с низкими затратами модифицировать и усовершенствовать информационную систему.

Все описанные методики, алгоритмы и технологии реализованы в виде системы поддержки принятия решений для управления качеством работы налоговых органов. Созданная информационная система официально зарегистрирована в Федеральной службе по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам.

Достоинства созданной СППР для управления качеством работы налоговых органов:

- возможность получения обоснованных однородных групп регионов и налоговых инспекций по различным наборам критериев (показателей) с помощью реализованных современных алгоритмов кластерного анализа;

- реализованная развитая модель безопасности, обеспечивающая высокий уровень защиты информации, позволяет использовать СППР в условиях сети Internet;

- минимизировано время выполнения основных функциональны операций;

- система спроектирована таким образом, чтобы уравновесить нагрузку на различные уровни приложения, и может быть легко расширена, чтобы обработать резко возросшее количество данных;

- все расчеты, связанные с обработкой первичных данных и получением оценочных показателей, выполняются централизованно, в автоматическом режиме и по единому алгоритму.

В третьей главе проведено исследование созданной СППР для управления качеством работы налоговых органов.

Сформулированы критерии выбора СУБД и проведено сравнение Oracle 8/ и MySQL 4.1 в качестве претендентов на использование в реализованной системе.

Спланированы и осуществлены экстремальные эксперименты для оценки времени выполнения основных функциональных операций в системах, построенных на базе СУБД Oracle8< и MySQL 4.1°.

В качестве выходного параметра Y использовалось время выполнения функциональной операции - время от запроса пользователя до получения результата в виде html-страницы с запрашиваемой информацией. То есть учитывалось время обработки данных, полученных web-сервером от клиента, формулирование и передача запроса к базе данных, обработка его результатов по определенному алгоритму, формирование ответа в виде html-страницы и передача ее пользователю.

Объектом изучения являлась производительность сервера и разработанной информационной системы. Время на передачу данных по сети, не являясь «узким» местом с точки зрения производительности системы, не оценивалось. В качестве оцениваемых функциональных операций разработанной СПГТР выбраны следующие:

— Изменение значения одного исходного показателя (ух, мс).

— Подсчет значения рейтинга для одного периода, пятидесяти налоговых инспекций и двадцати расчетных показателей; при расчете скользящих средних используются данные трех периодов (у2, мс).

— Автоматическая классификация налоговых инспекций с использованием метода поиска сгущений. В эксперименте использовалось пятьдесят налоговых инспекций, сглаживание значений выбранных расчетных показателей осуществлялось по трем периодам (у3, мс).

— Автоматическая классификация регионов РФ методом поиска сгущений. В эксперименте использовалось 82 региона, сглаживание значений выбранных расчетных показателей результата осуществлялось по трем периодам

"Хубаез Г.Н. Статистические методы планирования экстремальных экспериментов с информационными системами//Вопросы статистики. — 1999. — №6. -с.78-83.

— Визуализация результатов предыдущей функциональной операции с использованием элементов геоинформационных систем (ys, мс).

Варьируемые параметры:

— производительность процессора сервера — xj;

— размер оперативной памяти сервера - х2;

— пропускная способность памяти - х3;

— производительность файловой системы - х4.

Следует отметить, что существует проблема получения численных значений некоторых из перечисленных параметров. Например, для оценки скорости процессора недостаточно учитывать лишь частоту, на которой он работает. Также нужно учитывать архитектуру процессора, набор реализуемых им инструкций, размер и наличие кэша и т.д. Пропускная способность памяти также зависит не только от частоты, на которой она работает. По наблюдениям, полученным при постановке экстремальных экспериментов, производительность памяти зависит также от фирмььизготовителя, от спецификации и качества изготовления материнской платы, от того, работает ли модуль памяти один или в паре с другим и т.д. При оценке скорости работы файловой системы также существуют сложно учитываемые факторы, такие как фрагментированность файловой системы и ее тип, размер кэша, особенности реализации контролера привода жесткого диска, наличие в системе работающих антивирусных программ и т.д.

Принимая во внимание указанные проблемы, для оценки производительности процессора сервера, файловой системы и пропускной способности памяти использовался индекс производительности, полученный при тестировании с помощью утилиты Sandra Professional фирмы SiSoftware.

Число параллельных опытов при проведении эксперимента равно шестнадцати. В качестве времени выполнения функциональной операции использовалось среднее время последних восьми измерений. Необходимо принять во внимание, что при первом вызове jsp-страниц они компилируются в байт-код;

также в этот момент сервер приложений выполняет необходимое кэширование данных, а сервер базы данных может анализировать план выполнения запросов. Поэтому присутствовали резкие скачки времени выполнения функциональных операций, и результаты первых восьми измерений не использовались.

При уровне значимости а = 0,05 табличное значение критерия Кохрена равно 0,2756. Экспериментальные значения критерия Кохрена представлены в таблице 1.

Таблица 1 - Экспериментальные значения критериев Кохрена.

-^^Функциональные -^операции СУБД У\ Уг Уз У4 У5

Oracle 8/ 0,143 0,104 0,2405 0,1251 0,1769

MySQL 4.1 0,2171 0,2108 0,1964 0,2128 0,2065

Полученные экспериментальные значения критерия не превышают табличного, то есть гипотеза об однородности дисперсий подтверждается. Во всех случаях процессы считаются воспроизводимыми.

После обработки результатов опытов были получены следующие уравнения регрессии:

- для информационной системы, построенной на базе СУБД Oracle 8»: yl = 1383 - 566*1 - 43*2 -150*3 - 269*4;

у2 = 1549 - 547*! - 98*2 -164*3 - 440*4; .Уз = 1187 - 341*, -16*2 -159*з -179*4; >-4 = 10509 - 4443*] - 341*2 -153З*3 -1219*4; у$ = 14228 - 6073*, - 311*2 -1221*3 - 955*4.

- для информационной системы, построенной на базе СУБД MySQL 4.1: ух =1850-991*,-3*2-306*з-141*4;

у2 = 2913 —1471*, - 22*2 - 596*3 - б62*4; Уз = 1771 - 754х, + 28*2 - 371*3 - 219*4; у4 =13872-7469*, -46*2 -2838*3 -1579*4;

у5 = 17286 - 8465*1 - 25х2 -1851х3 -1352х4.

Расчетные значения критерия Стьюдента приведены в таблице 2.

Таблица 2 - Расчетные значения t-критерия Стьюдента

'о '1 h h '4

1 24,25 9,92 0,77 2,64 4,72

2 21,78 7,70 1,38 2,31 6,19

Oracle Si 3 16,99 4,88 0,24 2,28 2,57

4 17,43 7,37 0,57 2,54 2,02

5 23,51 10,04 0.SI 2,02 1.58

1 19,68 10,55 0,03 3,27 1,51

16,89 8,53 0,13 3,46 3,84

MySQL 4.1 3 19,54 8,32 0,31 4,09 2,43

4 18,31 9,86 0,06 3,75 2,09

5 17,93 8,78 0,03 1,92 1,40

Для принятого уровня значимости меньше табличного значения оказались критерии t2 во всех уравнениях, /4 в первом и пятом уравнениях для MySQL и /4 в пятом уравнении для Oracle.

Для информационной системы, построенной на базе СУБД Oracle Si, уравнения регрессии приняли следующий вид: ух = 1383-566х, — 150jCj -269Х4 ; у2 = 1549-547*| -164х,-440л:4 ! Уз = 1187 - 341х, -159*з - 179х,;

= 10509 - 4443х, -153 З*3 -1219х,; у5 = 14228—6073*,-1221х3. Для СУБД MySQL 4.1: у,= 1850-991*,-306дг}; у2 = 2913 -1471*, - 596*з - 662*,; у3 =1771-754*, +371*з-219*4;

=13872-7469*,-2838*,-1579*4; у, =17286-8465*,-1851*з.

Результатом проведенных экспериментов могут стать следующие выводы:

1. Oracle 8i показал лучшие результаты по сравнению с MySQL 4.1 при использовании этих СУБД в качестве подсистемы хранения данных в разработанной информационной системе с многоуровневой архитектурой. В среднем время выполнения основных функциональных операций для СУБД Oracle 8/ было в полтора раза меньше. Таким образом, можно рекомендовать Oracle 8/ для использования в качестве серверной СУБД.

2. Время выполнения выделенных функциональных операций сильно зависит от скорости процессора. Это объясняется тем, что реализованные алгоритмы предполагают сложный пересчет исходных данных. Поэтому при выборе аппаратного обеспечения для сервера, на котором будет работать сервер приложений, рекомендуется особое внимание обратить на арифметическую производительность сервера (кластера) и, возможно, использовать двух- или более процессорные системы.

3. Фактор «объем оперативной памяти» оказался незначимым для всех функциональных операций. Можно предположить, что при построении экспериментов выбранный нижний уровень размера оперативной памяти оказался достаточным. Возможная ее нехватка компенсируется виртуальной с помощью так называемого файла подкачки, снижая скорость и пропускную способность памяти. Но ввиду того, что физический размер базы данных сравнительно невелик в обеих СУБД, значимость этого показателя (f3) также невелика, хотя и больше табличного значения. Очевидно, показатель производительности файловой системы также имеет относительно небольшое значение критерия значимости (/4 ) по той же причине.

Далее в третьей главе была произведена оценка ряда других характеристик потребительского качества созданной СППР с использованием групповых экспертных оценок. В качестве экспертов были приглашены сотрудники налоговых служб и специалисты в области информационных технологий.

В заключении диссертации сформулированы выводы по результатам проведенного исследования.

Основные положения диссертационной работы нашли отражение в следующих работах-.

1. Джамурзаев Ю.Д., Борзак Г.Г., Войнова Г.В., Смелик Е.Г. Характеристика показателей качества работы налоговых органов // Научный потенциал мира 2004: материалы I Международной научно-практической конференции. -Днепропетровск, 2004. - 0,2 п.л. (лично автора 0,1 п.л.)

2. Джамурзаев Ю.Д., Побеленный A.B., Смелик Е.Г., Федорцова Э.Г. Обеспечение безопасности в информационной системе для управления качества работы налоговых органов // Научный потенциал мира 2004: материалы I Международной научно-практической конференции. - Днепропетровск, 2004. — 0,35 п.л. (лично автора 0,25)

3. Джамурзаев Ю.Д., Поведенный A.B., Смелик Е.Г., Хубаев Г.Н. Информационная система для управления качеством работы налоговых органов // Новые технологии в управлении, бизнесе и праве: материалы IV Международной конференции. - Невинномысск: ИУБиП, 2004. — 0,3 п.л. (лично автора 0,2 п.л.)

4. Джамурзаев Ю.Д., Полуянов Е.В., Смелик Е.Г. О показателях, характеризующих качество работы налоговых органов // Математическое моделирование и компьютерные технологии: сборник научных трудов по результатам VI Всероссийского симпозиума. - Кисловодск: Издательский центр Кисловодского института экономики и права, 2004. — 0,25 п.л. (лично автора 0,15 п.л.)

5. Смелик Е.Г. Разработка и сравнение модулей кластерного анализа // Экономико-организационные проблемы проектирования и применения информационных систем: материалы VII Международной научно-практической конференции. - Ростов-на-Дону, 2003. — 0,3 п.л.

6. Паскачев А.Б., Хубаев Г.Н., Джамурзаев Ю.Д., Смелик Е.Г., Поведенный A.B., Полуянов Е.В. Система поддержки принятия решений для повышения эффективности управления качеством работы налоговых органов. СВИДЕТЕЛЬСТВО ОБ ОФИЦИАЛЬНОЙ РЕГИСТРАЦИИ №2004612476. -Москва.: РОСПАТЕНТ, 2004.

Подписано в печать 2V. ОЪ. 06 Формат 60*84 1/i6- Бумага офсетная. Печать офсетная. Объем /,Офиз. печ. л. Тираж foO экз. Заказ № 25■?".

ИПО РГПУ:

4082, г. Ростов-на-Дону, ул. Большая Садовая, 33

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Смелик, Евгений Григорьевич

Введение.

1 Система поддержки принятия решений для управления качеством работы налоговых органов: методическое и алгоритмическое обеспечение

1.1 Организация деятельности налоговых органов Российской Федерации

1.2 Анализ существующих методик и показателей, используемых для оценки качества работы налоговых органов.

1.3 Предлагаемая методика для оценки качества и эффективности работы налоговых органов.

1.4 Критерии выбора алгоритма кластерного анализа (автоматической классификации).

2 Проектирование и разработка СППР для управления качеством работы налоговых органов.

2.1 Проектирование СППР для управления качества работы налоговых органов.

2.2 Сравнение технологий построения современных распределенных систем.

2.3 Особенности программной реализации СППР для управления качеством работы налоговых органов.

2.4 Обеспечение информационной безопасности в СППР для управления качеством работы налоговых органов.

3 Исследование СППР для управления качеством работы налоговых органов.

3.1 Критерии выбора СУБД для подсистемы хранения данных в СППР для управления качеством работы налоговых органов.

3.2 Планирование и реализация экстремальных экспериментов для оценки времени выполнения основных функциональных операций СППР для управления качеством работы налоговых органов.

3.3 Оценка СППР для управления качеством работы налоговых органов

3.4 Автоматизация проведения экспертных исследований.

3.5 Последовательность шагов при использовании СППР для управления качеством работы налоговых органов.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Система поддержки принятия решений для управления качеством работы налоговых органов"

В современных условиях развития российской экономики особо актуальной задачей является максимальное наполнение государственного бюджета, основным источником формирования которого являются налоги. Состояние доходной части бюджета зависит от трех составляющих. Первая из них - состояние налоговой базы, т.е. общая ситуация в экономике. Вторая - налоговая система страны. Третья составляющая — это организация и эффективность функционирования налоговой службы государства.

Налоговыми органами (НО) выполняется значительный объем работ в соответствии с законами и нормативными актами Российской Федерации. Основным звеном Федеральной налоговой службы (ФНС), имеющим непосредственные контакты с налогоплательщиками, являются районные налоговые инспекции. Успешность функционирования всей налоговой системы во многом зависит от качества и эффективности работы налоговых органов этого уровня.

Таким образом, получение своевременной объективной информации о результатах функционирования районной налоговой инспекции - важная актуальная задача для Федеральной налоговой службы Российской Федерации.

Степень изученности исследуемой проблемы. В настоящее время предложено несколько различных подходов для оценки качества и эффективности работы налоговых органов. Используемые в настоящее время методики оценки качества и эффективности работы налоговой службы и оценочные показатели имеют существенные недостатки. Главные из них - это субъективизм, низкая достоверность исходной информации и, как следствие, низкое качество результатов оценки, закрытость, большие трудозатраты на реализацию и т.д.

За последние несколько лет появился ряд работ ученых и специалистов-практиков - С.Н. Алехина, Е.В. Бушмина, В.В. Глухова, Ю.Д. Джа-мурзаева, А.В. Захарова, Ю.С. Зерщикова, Г.Н. Карташовой, В.А. Кашина, В.П. Морозова, К.И. Оганян, В.Г. Панскова, А.Б. Паскачева, А.П. Починка,

B.К. Реша, JI.H. Хашиевой, Д.Г. Черника, С.Д. Шаталова, А.Т Щербинина,

C.С. Штарева, в которых рассматриваются различные аспекты деятельности налоговых органов. Тем не менее, многие проблемы оценки деятельности налоговых органов изучены недостаточно и в современных условиях также требуют дальнейшего исследования, что и обусловило выбор темы диссертационного исследования, предопределили его цель, задачи и структуру.

Объектом исследования выступает единая система налоговых органов Федеральной налоговой службы Российской Федерации и ее подразделения, в том числе районные налоговые инспекции.

Предметом исследования являются информационные процессы в системе управления качеством работы налоговых органов.

Целью диссертационного исследования являются разработка и исследование системы поддержки принятия решений для управления качеством работы налоговых органов.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- провести анализ существующих методик и систем показателей, используемых для оценки качества и эффективности функционирования налоговых органов. Выявить их достоинства и недостатки. Определить перечень требований к существующим и разрабатываемым методикам;

- с использованием унифицированного языка моделирования UML разработать объектно-ориентированную модель проектируемой информационной системы;

- провести сравнительный анализ и выбор технологии построения системы поддержки принятия решений для управления качеством работы налоговых органов;

- реализовать информационную систему на основании разработанной UML-модели и выбранной технологии;

- провести исследование и оценку характеристик качества созданной информационной системы с использованием методов экстремальных экспериментов и экспертных опросов.

Инструментарий исследования составили методы научного познания - наблюдения, сравнения, математической статистики, системного анализа, теория баз данных, теория графов, методы планирования экстремальных экспериментов, методы формализованного анализа информационных характеристик, унифицированный язык моделирования UML, а также современное программное обеспечение общего и специального назначения: Microsoft Windows 2000 Professional, Linux, Microsoft Excel, СУБД Oracle Si, СУБД MySQL 4.1, Java 2 Software Development Kit, Java 2 Enterprise Edition, JBoss 3.2, Apache Jakarta Tomcat 4.1, Apache JMeter 2.0.2.

Теоретическая база исследования послужили труды ведущих отечественных и зарубежных авторов, посвященные рассматриваемой проблеме, а также вопросам автоматизации управленческой деятельности, методам математической статистики, методам структурного и объектно-ориентированного анализа предметной области, законодательные и нормативные акты, инструктивные материалы, материалы научных конференций и публикации в периодической печати.

Эмпирической базой исследования явились данные, собранные в ходе активных и пассивных экспериментов, отчетно-аналитические материалы районных налоговых органов.

Работа выполнена в рамках паспорта специальности 08.00.13 — «Математические и инструментальные методы экономики» п.2.3 «Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях» и п.2.6 «Развитие теоретических основ, методологии и инструментария проектирования, разработки и сопровождения информационных систем субъектов экономической деятельности: методы формализованного представления предметной области, программные средства, базы данных, корпоративные хранилища данных, базы знаний, коммуникационные технологии».

Научная новизна результатов исследования и положения, выносимые на защиту. Элементы новизны содержат следующие результаты:

1. Построена модель информационных процессов системы управления качеством работы налоговых органов с использованием унифицированного языка моделирования UML: диаграмма прецедентов для описания функционального назначения системы, диаграмма классов для моделирования статического вида системы; диаграмма кооперации для моделирования динамики системы и диаграмма развертывания. Построенная модель позволяет: визуализировать систему в ее желательном состоянии, описать ее компоненты и связи между ними, обеспечить снижение трудозатрат на модификацию (сопровождение) системы с учетом изменяющихся условий.

2. Обоснован выбор инструментария и технологии создания системы поддержки принятия решений (СППР) для управления качеством работы налоговых органов. Выбранный инструментарий позволил за счет использования свободно распространяемых программных средств существенно снизить капитальные (единовременные) затраты на реализацию и внедрение системы с учетом одновременного сохранения требуемого уровня быстродействия и защищенности.

3. Реализована СППР для управления качеством работы налоговых органов, которая позволяет:

- осуществлять сбор значений исходных показателей с использованием сети Internet по защищенным каналам передачи данных;

- рассчитывать рейтинг по любому выбранному подмножеству показателей;

- модифицировать и расширять систему, в том числе изменять состав показателей;

- осуществлять автоматическую классификацию сравниваемых объектов на основе любых выбранных показателей;

- осуществлять автоматическую классификацию регионов Российской Федерации по выбранным показателям, характеризующим результативность или условия их деятельности, и визуализировать полученные результаты с использованием элементов геоинформационных систем;

- администрировать информационную систему с помощью разработанного web-интерфейса.

4. Построены с использованием методов планирования экстремальных экспериментов статистически значимые регрессионные модели, позволяющие оценивать затраты времени на выполнение основных функциональных операций в зависимости от состава аппаратного обеспечения.

Практическая ценность результатов исследования. Использование системы поддержки принятия решений для управлении качеством работы налоговых органов позволяет выявлять узкие места в работе районных налоговых органов, проводить сравнительный анализ качества их работы, повысить оперативность принятия решений при управлении районными налоговыми инспекциями. При использовании разработанного методического и информационного обеспечения у налоговых органов появляется возможность более рационально распределять имеющиеся ресурсы и более достоверно оценивать эффективность реализации отдельных альтернатив, добиваясь повышения своего рейтинга.

Результаты, полученные в ходе активных экспериментов, могут быть использованы при выборе СУБД в качестве хранилища данных в информационных системах с применением многоуровневой архитектуры.

В диссертации представлены документы, подтверждающие прикладную полезность результатов исследования.

Апробация работы. Основные положения диссертационного исследования докладывались и обсуждались на следующих конференциях и симпозиумах: VII Международная научно-практическая конференция «Экономико-организационные проблемы проектирования и применения информационных систем» (Ростов-на-Дону, 2003г.); VI Всероссийский симпозиум «Математическое моделирование и компьютерные технологии» (Кисловодск, 2004г.); IV Международная конференция «Новые технологии в управлении, бизнесе и праве» (Невинномысск, 2004г.); I Международная научно-практическая конференция «Научный потенциал мира 2004» (Днепропетровск, 2004г.).

Результаты исследования использованы в типовом прикладном программном обеспечении: «Система поддержки принятия решений для управления качеством работы налоговых органов» (№2004612476, РОСПАТЕНТ).

По результатам диссертационного исследования опубликовано 5 печатных работ объемом 1,0 п.л.

Структура диссертационного исследования определена целью и задачами данной работы и состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы, 2 приложений, 16 таблиц, 21 рисунка.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Смелик, Евгений Григорьевич

Выводы по третьей главе:

1. Сформулированы критерии выбора СУБД и предложены СУБД Oracle Si и MySQL 4.1 в качестве претендентов на использование в реализованной системе.

2. Спланированы и осуществлены экстремальные эксперименты для оценки времени выполнения основных функциональных операций в системах, построенных на базе СУБД Огас1е9/ и MySQL 4.1. Получены статистически значимые уравнения регрессии, описывающие зависимость времени выполнения выделенных функциональных операций от производительности аппаратного обеспечения сервера. На основе результатов экспериментов выбрана СУБД Oracle 8/, как наиболее быстрая при использовании в качестве подсистемы хранения данных в информационной системе с многоуровневой архитектурой.

3. Произведена оценка созданной СППР с использованием метода групповых экспертных оценок. По результатам оценки эксперты признали систему соответствующей выделенным требованиям.

Заключение

В диссертационной работе произведен подробный анализ существующих методик и предлагаемых в них показателей для оценки качества работы налоговых органов. Выявлены их недостатки и преимущества.

Предложена и описана новая методика для оценки качества работы налоговых органов. Преимуществами данной методики являются:

- демократичность, простота расчета и открытость для контроля и расширения используемых в ней показателей;

- повышение достоверности проводимой оценки за счет: а) использования в качестве исходной информации первичных данных; б) ориентации только на те показатели, которые допускают перекрестный контроль; в) применения системы штрафов за включение в БД недостоверной информации;

- использование метода скользящих средних позволяет избежать влияния на оценку деятельности налоговой инспекции случайных, кратковременных, резких изменений значений исходных показателей. Такой подход нацеливает руководство инспекции на долгосрочное повышение своего рейтинга;

- подход позволяет с более строгих позиций подойти к проблеме соотнесения, сравнения разнородных показателей, выполнив лишь нормировку значений исходных показателей;

- располагая полученными значениями расчетных показателей, можно проводить более глубокий экономический анализ влияния различных факторов на результативность и эффективность деятельности налоговых органов.

На основе метода групповых экспертных оценок разработаны оценочные показатели для оценки качества работы налоговых органов. Предложенная совокупность показателей позволяет провести анализ эффектовности работы налоговых органов, но при необходимости может быть расширена Федеральной налоговой службой.

Рассмотрены основные методы кластерного анализа для выделения групп налоговых инспекций (регионов РФ), обладающих схожим потенциалом и условиями деятельности. На основе выделенных критериев выбран алгоритм кластерного анализа для реализации в системе поддержки принятия решений для управления качеством работы налоговых органов.

Построена информационная модель для системы поддержки принятия решений для управления качеством работы налоговых органов с помощью унифицированного языка моделирования UML. Предложены и рассмотрены современные технологии для реализуемой системы, особое внимание уделялось проблемам обеспечения информационной безопасности.

На основе построенных моделей и выбранных технологий реализована система поддержки принятия решений для управления качеством работы налоговых органов.

Достоинства созданной СППР:

- возможность получения обоснованных однородных групп регионов и налоговых инспекций по различным наборам критериев с помощью реализованных современных алгоритмов кластерного анализа. Результаты группировки могут быть визуализированы с использованием элементов геоинформационных систем на карте, а также в виде графиков;

- реализованная развитая модель безопасности, обеспечивающая высокий уровень защиты информации, позволяет использовать СППР в условиях сети Internet, что существенно снижает затраты на внедрение и эксплуатацию системы в условиях территориальной удаленности пользователей;

- система была создана с учетом оптимизации времени выполнения основных функциональны операций. В процессе разработки и реализации системы использовались самые современные программные технологии;

- система спроектирована таким образом, чтобы уравновесить нагрузку на различные уровни приложения, и может быть легко расширена для обработки резко возросшего количества данных;

- все расчеты, связанные с обработкой первичных данных и получением оценочных показателей, выполняются централизованно, в автоматическом режиме и по единому алгоритму.

Сформулированы критерии выбора СУБД и предложены СУБД Oracle 8/ и MySQL 4.1 в качестве претендентов на использование в реализованной системе.

Спланированы и осуществлены экстремальные эксперименты для оценки времени выполнения основных функциональных операций в системах, построенных на базе СУБД Огас1е9/ и MySQL 4.1. Получены статистически значимые уравнения регрессии, описывающие зависимость времени выполнения выделенных функциональных операций от производительности аппаратного обеспечения сервера. На основе результатов экспериментов выбрана СУБД Oracle 8/, как наиболее быстрая при использовании в качестве подсистемы хранения данных в информационной системе с многоуровневой архитектурой. Результаты экспериментов также могут быть использованы при выборе аппаратного обеспечения сервера или кластера.

Произведена оценка созданной СППР с использованием метода групповых экспертных оценок. По результатам оценки эксперты признали систему соответствующей выделенным требованиям.