Меню
Главная
Авторизация/Регистрация
 
Главная arrow История arrow Источниковедение новой и новейшей истории стран Европы и Америки

Источниковедческий анализ материалов статистики.

Используемые историками статистические публикации представляют собой уже обобщенные результаты работы, проделанной специалиста-ми-статистиками. Поэтому все, что относится к организации статистической деятельности (в данной стране вообще и применительно к данному конкретному исследованию), должно тщательно учитываться в историко-источниковедческом анализе.

При децентрализованной или не вполне ведомственно специализированной системе статистической службы текущая учетная деятельность различных учреждений нередко ведется без каких-либо единых исходных критериев. В результате получаются данные, которые могут по содержанию дублировать друг друга и при этом далеко расходиться между собой или же оказаться несопоставимыми. Известно, например, что число занятых в обрабатывающей промышленности США в 1947 г. было (по-видимому, из-за разной классификации относимых к ней отраслей) по сведениям Бюро переписи населения на 750 тыс. чел. меньше, чем по сведениям Бюро страхования по старости и инвалидности, и на 1 млн меньше, чем по сведениям Бюро статистики труда.

Следует по возможности подробнее выяснить (опираясь, в частности, на текстовое введение к изучаемой публикации), как в данном случае был организован сбор материала, т.е. статистическое наблюдение. Необходимо знать, было ли оно сплошным или не сплошным, а при не сплошном — как складывалась выборка. Существенно также, от кого поступали первичные сведения (их источником могут быть отдельные лица, учреждения, частновладельческие фирмы, общественные организации и т.д.), кто, где и каким образом их регистрировал.

К примеру, данные о численности безработных официальная статистика стран Запада обычно получает от бирж труда и т.п. учреждений. Но эти данные учитывают лишь тех, кто зарегистрировался с целью найти работу и получает пособие по безработице. Поскольку получение таких пособий нередко связано с возрастными и другими ограничениями, а иногда с лишением права на другие пособия, часть безработных не только вынуждена искать работу помимо официальных каналов трудоустройства, но и сама предпочитает не обращаться в систему страхования от безработицы. По относящимся к концу 1950-х гг. расчетам английских экономистов, основанная на подобных исходных данных официальная статистика занижала общую численность безработных в стране более чем вдвое. Насколько меняется статистическая картина безработицы в зависимости от источников первичных сведений, наглядно показывает сравнение численности безработных по данным текущей статистики занятости и по данным переписей, тоже официальным, но более полным ввиду поголовного охвата обследуемого населения (табл. I)1:

Таблица 1

Сравнение численности безработицы

Страны

Источник данных

Дата

Число безработных (в тыс.)

Франция

Перепись населения

8 марта 1936 г.

823,0

Биржи труда

Март 1936 г.

509,0

Италия

Перепись населения

21 апреля 1931 г.

919,9

Кассы страхования

Апрель 1931 г.

699,1

Бельгия

Перепись промышленности и торговли

31 декабря 1930 г.

386,9

Статистика страхования от безработицы

Декабрь 1930 г.

181,2

Норвегия

Перепись населения

1 декабря 1930 г.

111,1

Биржи труда

1 декабря 1930 г.

27,2

Канада

Перепись населения

1 июня 1931 г.

435,3

Биржи труда

Июнь 1931 г.

49,3

Австралия

Перепись населения

30 июня 1933 г.

439,8

Статистика профсоюзов

Май 1933 г.

106,7

1 См.: Цырлин Л.М., Петров А.И. Буржуазная статистика скрывает правду. М., 1953. С. 50.

Данные сельскохозяйственной статистики в большинстве стран Запада собираются путем рассылки фермерам анкет, из которых далеко не все возвращаются в заполненном виде. В середине XX века в Канаде фермеры, возвращавшие заполненные анкеты, составляли лишь около 1 % всех фермеров этой страны, а в США на анкеты отвечало 25—30% тех фермеров, которым они рассылались.

Но погрешности, возникающие на начальных ступенях статистического исследования, зависят не только от источника и способа регистрации первичных сведений или общих принципов организации статистики в данной стране. Существенно, по какой программе собирались исходные сведения. При характеристике программы следует обратить внимание на то, как формулировались и в каком порядке размещены задаваемые вопросы, насколько полно они охватывают предмет изучения, нет ли в программе умолчаний, указывающих на определенную тенденциозность.

Время регистрации статистических сведений, как правило, фиксируется в первичных документах, а затем указывается в соответствующих публикациях. Но в процессе источниковедческого анализа статистических материалов имеет значение не голая хронология, а точный и всесторонний учет условий проведения данного обследования. Необходимо, в частности, знать, с какой целью оно проводилось, в какой мере эта цель была разъяснена населению вообще или той его части, которая непосредственно опрашивалась, каков был культурный уровень опрашиваемых в момент обследования, как они относились к сбору статистической информации и т.д.

Поскольку между сбором первичного материала и появлением статистической публикации лежит процесс обработки данных, всесторонне охарактеризовать происхождение изучаемого источника в применении к материалам статистики значит также выяснить, как обрабатывалась исходная информация — традиционным «ручным» или машинным способом. В тех случаях, когда в историческом исследовании используется целая группа статистических публикаций разного времени или разного происхождения, требуется дать их сравнительную оценку с точки зрения сопоставимости данных, сходства или несходства критериев, положенных в основу группировки, и т.д. Например, во Франции времен «старого порядка», когда еще не было специально разработанной методики сбора статистической информации, при переписях (проводившихся нерегулярно) для подсчета численности населения использовались данные из церковных книг, а позднее — налоговая документация, что затрудняет их сопоставление.

При анализе статистических источников по содержанию требуют самого внимательного рассмотрения использованные в них приемы сводной обработки первичного материала. Необходимо установить, насколько обоснованы те критерии, по которым сгруппированы статистические единицы, не являются ли они произвольными или случайными, правильно ли выбраны показатели для характеристики выделенных групп.

Например, средние величины имеют реальный смысл лишь тогда, когда они исчислены для однородных статистических совокупностей, но иногда их выводят для таких групп явлений, которые составляются на основе второстепенных или чисто формальных общих признаков. Так часто бывало в прошлом, при относительной неразвитости методов статистического анализа, но и сейчас можно встретиться с имеющими весьма зыбкую основу выкладками, скажем, относительно удельного веса в социальной структуре нашей страны так называемого «среднего класса». В составе статистической совокупности не должно выделяться слишком много групп — излишняя дробность группировки не проясняет, а скорее, затемняет общую картину, особенно если в системе характеризующих группы показателей упущено что-то важное.

В случае, если установлена явная неправильность сводки (группировки) исходных данных, желательнее всего обратиться непосредственно к первичному материалу, чтобы перегруппировать его на основе иных, научно выверенных критериев. Но исследователю, работающему в области новой и новейшей истории стран Европы и Америки, подобная возможность предоставляется довольно редко — по причинам, о которых уже сказано.

Выяснение затронутых выше вопросов (источник первичных данных, способ их регистрации, структура и состав формуляра, качество группировки) необходимо историку для суждения о достоверности используемых статистических материалов. Но достоверность статистики зависит и от других обстоятельств.

Отклонения от истины на уровне первичного учета могут возникать прежде всего из-за ошибок статистического наблюдения — таких, как неполный охват подлежащих регистрации единиц, пропуск записи или неясная запись сведений об отдельных единицах, неверная с фактической стороны запись отдельных ответов. По происхождению подобные ошибки наблюдения делятся в статистике на непреднамеренные и преднамеренные, а по значению — на случайные (т.е. такие, которые с равной вероятностью могут исказить данные и в сторону преувеличения, и в сторону преуменьшения) и систематические (т.е. искажающие сведения в одном направлении).

Случайные ошибки совершаются, как правило, непреднамеренно — в результате допущенной регистратором описки, по неопытности, невниманию и тому подобным причинам и в процессе сводки данных взаимопогашаются, а потому при использовании готовой, обработанной статистики их можно не принимать в расчет. Систематические же ошибки всегда (за исключением, может быть, случая неисправности измерительных приборов, не замеченной регистратором) являются ошибками преднамеренными, т.е. делаются с целью скрыть или исказить действительное положение вещей. Они выражаются в округлении цифр, заносимых в первичные учетные документы, в умышленном пропуске единиц наблюдения и т.д. Эти ошибки не погашаются при сводке данных и могут существенно исказить обобщающие показатели.

Особого рода ошибки могут иметь место при выборочном статистическом наблюдении. Они называются ошибками представительства (репрезентативности) и выражаются в необоснованном или случайном отборе той группы единиц, по которой должны выявляться типичные характеристики всей совокупности. Но при правильной организации выборочного наблюдения получаемый материал, как считают статистики, отличается высокой степенью достоверности. Вероятность непреднамеренных ошибок регистрации здесь меньше, чем при сплошном наблюдении, т.к. выборочные наблюдения проводятся силами более квалифицированных работников. С другой стороны, улиц, проводящих выборочное наблюдение, нет личной заинтересованности в искажении собираемых ими данных.

Однако недостоверность первичного материала может быть вызвана не только невольными упущениями или недобросовестностью статистических работников при сборе сведений. Зачастую и сами опрашиваемые по тем или иным причинам искажают истину в своих ответах. Нередко к сообщению ложных сведений побуждает корыстная заинтересованность. В Италии, например, вошло в традицию, что работодатели, дабы снять с себя часть требуемых по закону выплат на социальные нужды, сообщают государственным статистическим органам преднамеренно заниженные данные о численности рабочих своих предприятий.

Во время переписей населения статистические работники особенно часто сталкиваются с тем, что опрашиваемые опасаются оглашения личной тайны и не хотят давать откровенных ответов. Это известное из зарубежной практики явление со всей наглядностью подтвердил опыт переписи 2002 г. в России. При невысоком культурном уровне опрашиваемых в их ответах возможны непреднамеренные искажения истины из-за неправильного понимания смысла поставленных вопросов. Представители старших возрастных групп не всегда знают свой точный возраст, а долгожители могут и намеренно преувеличивать его (статистики называют это «старческим кокетством»).

Статистика принимает определенные меры к тому, чтобы выявить погрешности в собранном первичном материале. Данные статистического наблюдения перед их обработкой должны проверяться. Такая проверка ведется в двух направлениях. Так называемый арифметический контроль имеет целью проверить счетную согласованность данных, которые занесены в формуляры наблюдения, и правильность подсчета итогов. Задача логического контроля — проверка правильности содержания сведений, собранных по каждой единице наблюдения. Она осуществляется путем сравнения данных различного рода (ответов на разные вопросы одного и того же формуляра, сведений аналогичного характера в обследованиях, относящихся к разному времени, результатов сплошного и специально организованных выборочных наблюдений и т.д.).

Сказанное, однако, относится лишь к самому высокому современному уровню организации статистических исследований. В прошлом такая проверка достоверности статистических данных в самом процессе их обработки если и делалась, то гораздо более поверхностно.

В ходе источниковедческого анализа материалов статистики необходима, таким образом, дополнительная проверка их достоверности методами собственно исторической критики. Именно для этого требуется предварительно как можно подробнее выяснить, каковы были цели, методика, условия проведения данного статистического обследования, от кого и как получался первичный материал, где и каким способом (вручную или с помощью компьютера) он обобщался и обрабатывался. Такие сведения дают основу для суждения о том, насколько надежен исследуемый статистический источник в целом, в чем именно и почему ему не следует доверять, в каком направлении его показания могут отклоняться от истины.

Однако максимально полное выявление возможных или вероятных причин недостоверности статистических материалов важно не само по себе, а как шаг по пути к установлению истины, как способ «взвесить», насколько в том или ином конкретном случае статистика расходится с действительностью. Чтобы судить об этом более определенно и попытаться хотя бы приблизиться к истине, следует сравнить показания различных статистических источников, подвергнуть их данные взаимопроверке. Это даст возможность если не установить точные абсолютные цифры, то, по крайней мере, определить порядок их преувеличения или преуменьшения.

При расхождении показаний разных источников их сравнительная достоверность может быть проверена математическими методами. Для этого годится, в частности, системный подход — включение проверяемых данных в систему других показателей. Если они вписываются в эту систему, не противоречат ей — это довод в пользу их достоверности.

Применение к статистическим источникам математических методов позволяет значительно повысить их информационную отдачу, не ограничиваясь использованием заключенной в них прямой информации. Особенно результативен в этом смысле метод корреляционного анализа, с помощью которого может быть измерена и представлена в количественном выражении взаимозависимость определенных процессов в экономическом развитии общества. Например, обработка с помощью специальных коэффициентов корреляции динамических рядов данных о ценах на зерно в отдельных местностях дает представление о том, существует ли сопряженность в колебаниях этих цен и насколько она значительна, а тем самым — получить информацию, конкретно характеризующую процесс складывания общенационального рынка . [1]

  • [1] Максимально наглядное изложение методики корреляционного анализа — Малов В.Н. К вопросу о складывании единого хлебного рынка во Франции в XVIII—XIX веках (Опыт корреляционного анализа)//Француз-ский ежегодник 1979. М., 1981. Об этом и других методах извлечения из статистических данных косвенной информации см. также: Миронов Б.Н. К вопросу об использовании скрытой исторической информации (на материалах статистических источников XVIII — нач. XX в.)//Вспомогательные исторические дисциплины. Л., 1985. XVII.
 
Если Вы заметили ошибку в тексте выделите слово и нажмите Shift + Enter
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   След >
 
Популярные страницы