Перейти к основному содержимому

Анализ расходов по госпрограммам

Назначение и аудитория​

Для аналитиков программного финансирования, которым нужно согласовать целевые показатели и план/факт мониторинга с бюджетным исполнением по КБК и не смешать разные витрины (ГАСУ, ГИИС, Казначейство).

Входные данные​

  • Каталог открытых данных ГАСУ — https://gasu.gov.ru/opendata (см. данные ГАСУ по программам); состав наборов и полей — по карточкам на дату выгрузки.
  • Паспорта и реестр госпрограмм — programs.gov.ru (цели, подпрограммы, объёмы по годам в модели портала).
  • Бюджетные открытые наборы — budget.gov.ru и how-to по list.json для исполнения в классификационном разрезе.
  • Отчётность по госпрограммам — отчётность по государственным программам РФ — регламент и формы рядом с машиночитаемыми слоями.
  • Ключи стыковки — как минимум отчётный период, наименование или код показателя, при необходимости ведомство / ГРБС и КБК из бюджетного контура.

Инструменты​

  • Python 3 (csv, json) или Excel — для табличных выгрузок после скачивания файлов из каталогов.
  • Браузер — для проверки метаданных набора и единиц измерения на gasu.gov.ru и programs.gov.ru.

Шаги​

  1. Сформулируйте вопрос — «динамика показателя программы», «сопоставление с кассой по КБК» или «паспорт vs мониторинг».
  2. Загрузите программный слой из каталога ГАСУ (CSV/JSON по ссылкам из карточек наборов).
  3. Подтяните паспортные объёмы с programs.gov.ru для той же программы и горизонта лет.
  4. Подтяните бюджетный факт/план из наборов ГИИС по согласованным КБК и периоду (см. расшифровку КБК).
  5. Соединяйте витрины только по явным ключам (период, показатель, код); не делайте склейку «по похожему названию» без ручной выборки.
  6. Зафиксируйте версии файлов и даты публикации в отчёте.

Воспроизводимый пример​

Учебная таблица план/факт по двум показателям имитирует выгрузку мониторинга; в бою замените строки на CSV из каталога ГАСУ после выбора набора.

import csv
import io

CSV_TEXT = """indicator,year,plan_mln,fact_mln
roads_km,2024,100.0,95.0
hospital_beds,2024,500.0,520.0
"""

rows = list(csv.DictReader(io.StringIO(CSV_TEXT)))
for row in rows:
    plan = float(row["plan_mln"])
    fact = float(row["fact_mln"])
    rel = fact / plan - 1.0 if plan else float("nan")
    print(row["indicator"], row["year"], "выполнение к плану, %:", round(rel * 100, 2))

Ожидаемо: для roads_km выводится -5.0%, для hospital_beds — +4.0%.

Проверка результата​

  • Для учебного CSV число строк после разбора — 2.
  • Доли факт/план согласованы с ручным расчётом для каждой строки.
  • На реальных данных — выборочная сверка одного показателя с HTML-карточкой на gasu.gov.ru или с паспортом на programs.gov.ru за тот же год.

Ограничения и типовые ошибки​

  • ГАСУ ≠ ГИИС — поля и агрегирование различаются; нет универсального ID «госпрограмма» во всех таблицах (см. государственные программы).
  • План/факт в ГАСУ не заменяет формы казначейского исполнения без методики.
  • SSL и доступность порталов зависят от среды; для пайплайнов закладывайте повторы, мониторинг ответов и кеш.
  • Национальные проекты и госпрограммы пересекаются по содержанию — не смешивайте уровни без явного признака в данных (нацпроекты).

Связанные страницы​