МЕТОДЫ СТАТИСТИЧЕСКОЙ НАУКИ

В данном параграфе будет представлен краткий обзор основных методов статистического исследования. При этом акцент сделан не на методиках разработки статистических показателей, не на количественных расчетах (все это можно найти в классических учебниках по статистике), а на качественном описании статистической методологии, ее методологических возможностях и рекомендациях, необходимых для описания и понимания социально-экономической реальности.

Методы сбора и систематизации данных

Любое исследование предполагает сбор данных (исходной информации), которые в теории статистики делятся на две группы: первичные и вторичные (сводные). Первичные данные формируются в ходе статистического наблюдения, вторичные берутся из результатов группировки первичных данных. Это может быть информация

Росстата, отчеты федеральных и региональных органов власти, сведения от предприятий.

Статистическое наблюдение — это научно организованный по определенной программе сбор (учет) данных о конкретном объекте, процессе или явлении. К собираемой в процессе наблюдения информации предъявляется ряд требований:

  • • значимость (существенность), т.е. информация должна быть необходима субъекту исследования, она должна способствовать принятию качественных решений, помогать формировать позицию на текущие и уже свершившиеся события, делать прогнозы на будущее;
  • • надежность, т.е. информация должна достоверно отражать именно то, что подразумевалось при ее отборе; в одних и тех же условиях применение различных методов измерения социальных событий или хозяйственных операций должно давать один и тот же результат;
  • • нейтральность, т.е. информация не должна подвергаться искажениям для достижения какого-либо заранее определенного результата;
  • • сопоставимость, т.е. информация должна быть сравнима с аналогичной информацией, относящейся к другим объектам, процессам или явлениям, что позволяет выявлять сходства и различия между ними;
  • • последовательность, т.е. информация должна быть представлена в определенном порядке, позволяющем получить все существенные характеристики.

Статистическое наблюдение как элемент статистического исследования должно иметь определенную форму и программу. Статистическая наука знает два способа организации сбора первичных данных: статистическая отчетность и специальные статистические обследования. Статистическая отчетность — это основная форма статистического наблюдения, с помощью которой органы государственной статистики (в РФ — Росстат) в определенные сроки получают от предприятий любых организационно-правовых форм и форм собственности необходимые данные в виде специальных отчетных документов. Статистическая отчетность характеризуется следующими особенностями:

  • • обязательность, т.е. в соответствие с законодательством любое предприятие по определенным унифицированным формам составляет отчетность и с установленной периодичностью направляет ее в органы государственной статистики;
  • • комплексность, т.е. отчетность охватывает все существенные стороны деятельности хозяйствующих субъектов, что позволяет получать интегральную оценку социально-экономического развития страны;
  • • юридическая сила, т.е. любой отчет является официальным документом, подписывается руководителем, который несет ответственность за достоверность предоставленных сведений;
  • • документальная обоснованность, т.е. все данные статистической отчетности формируются на основе первичных учетных документов, в которых отражается вся работа предприятий.

В современной российской практике выделяют централизованные и нецентрализованные формы статистического наблюдения. Вторая группа отличается от первой тем, что в ней сбор и обработка данных проводится в узких отраслевых целях. Как правило, сами нецентрализованные формы разрабатываются отдельными министерствами и ведомствами, а затем утверждаются Росстатом. Любая форма федерального статистического наблюдения состоит из трех частей (заголовочной, содержательной и оформительской), в пределах которых располагается шесть зон. Основная зона — 4-я, поскольку в ней находится содержательная часть формы, показатели которой могут располагаться в виде графо-клеток или в виде вопросника. Согласно требованиям Росстата «структура содержательной части формы в 4-й зоне должна быть максимально унифицирована субъектом официального статистического учета в соответствии с требованиями общероссийских классификаторов технико-экономической и социальной информации для обеспечения единого подхода к процессу автоматизированной обработки статистической информации» [68].

В нашей стране насчитываются сотни форм федерального статистического наблюдения, благодаря которым собирается как периодическая (годовая, полугодовая, квартальная, месячная и т.п.), так и единовременная статистическая информация. В качестве примера приведем содержательную часть централизованной единовременной формы № 2-КХ «Сведения о благоустройстве сельских населенных пунктов» (приказ Росстата от 01.10.2012, № 510) — табл. 5.1. Эта форма была разработана в целях организации и проведения в 2013 г. в Кировской и Ростовской областях пилотного обследования благоустройства сельских населенных пунктов.

Любая форма предполагает наличие указаний по ее заполнению, способствующих получению полной и достоверной информации. Даются рекомендации, кто должен предоставлять данную форму и в какие сроки, как правильно ее заполнять, каким образом округлять данные и т.п. В нашем примере в методических указаниях дается подробная расшифровка, что включать в тот или иной показатель, связанный с благоустройством сельских территорий. Например, в строке 03 должна показываться общая площадь зеленых насажде-

Таблица 5.1

Содержательная часть формы № 2-КХ «Сведения о благоустройстве сельских

населенных пунктов»

Наименование показателей

строки

Единица

измерения

Код по ОКЕИ

Фактически

Земли и зеленые насаждения Общая площадь земель

01

га

059

в том числе:

площадь застроенных земель

02

га

Общая площадь зеленых насаждений

03

га

из них:

насаждений общего пользования (парки, сады, скверы и бульвары)

04

га

лесопарков

05

га

лесов

06

га

озеленения автомобильных дорог местного значения

07

га

Общая протяженность берегов рек, озер, водохранилищ, заливов, морей

08

км

008

в том числе:

протяженность укрепленных берегов, дамб

09

км

Механизированная уборка и санитарная очистка территорий Специальные автомобили, используемые для механизированной уборки территорий и вывозу твердых бытовых отходов

10

единица

642

Площадь, убираемая механизированным способом

11

тыс. м2

058

Общий объем захороненных твердых бытовых отходов на конец года

12

тыс. м3

114

Вывезено за год: твердых бытовых отходов

13

тыс. м3

-«-

жидких отходов

14

тыс. м3

снега

15

тыс. т

169

Вывезено твердых бытовых отходов на предприятия переработки

16

тыс. м3

114

Площадь полигонов для захоронения твердых бытовых отходов

17

га

059

Количество сливных станций

18

единица

642

Количество снегоплавильных пунктов

19

единица

ний в границах сельского поселения. В этот показатель включаются специально посаженные или естественные леса, зеленые и защитные зоны и лесопарки, бульвары, скверы, сады и газоны, парки культуры и отдыха, стадионы, кладбища, насаждения в жилых районах, на

приусадебных участках, внутриквартальное озеленение, ботанические и зоологические сады и другие виды озеленения ограниченного пользования и специального назначения (на территории школ, лечебных и детских учреждений, общественных зданий, промышленных предприятий и т.д.).

Второй способ организации сбора первичных данных — специальные статистические обследования — обусловлен необходимостью получения сведений, отсутствующих в отчетности или для проверки ее данных. К специально организованному наблюдению относятся переписи, опросы, анкетирование. Наиболее распространенная форма — это перепись, т.е. периодическое наблюдение, повторяющееся, как правило, через равные промежутки времени с целью получения данных о численности, составе и других характеристиках объекта наблюдения. Особенностями любой переписи являются одновременность ее проведения на всей территории, единство программы наблюдения, регистрация всех единиц наблюдения по состоянию на один и то же момент времени, использование специального статистического формуляра. Очевидный классический пример переписи — это перепись населения, о которой писал еще Л.Н. Толстой (он принимал участие в переписи населения Москвы 1882 г.): «Для общества интерес и значение переписи в том, что она дает ему зеркало, в которое, хочешь не хочешь, посмотрится все общество и каждый из нас. Цифры и выводы будут зеркало. Можно не читать их, как можно отвернуться от зеркала. Можно мельком взглянуть в цифры и в зеркало, можно поглядеться и близко. Походить по переписи, как теперь делают тысячи людей, это — близко поглядеться в зеркало. Перепись если не лечение, то это, по крайней мере, попытка исследования болезни, за которую нам надо быть благодарными и по случаю которой нам надо хоть немножко оздоровить себя» [16, с. 214].

Материалы, полученные по результатам переписей, могут представлять интерес как специалистам, проводящим научные исследования, так и обычным гражданам. Например, итоги Всероссийской переписи населения 2010 г. показали, что по состоянию на 14 октября 2010 г. (на момент самой переписи) численность постоянного населения РФ составила 142,9 млн человек. Мы занимаем восьмое место в мире по численности населения после Китая, Индии, США, Индонезии, Бразилии, Пакистана и Бангладеш. Соотношение городских и сельских жителей на момент переписи составляло 74% и 26%, мужчин и женщин — 46 и 54%, средний возраст жителей страны равен 39 годам. В России 110,6 млн чел. в возрасте 15 лет и более имеют образование основное общее и выше, 596 тыс. кандидатов наук и 124 тыс. докторов наук [51]. Эти и многие другие цифры дают богатый материал для размышлений, для выработки направлений социально-экономического развития.

Опрос — устное или письменное обращение статистика-исследователя к выбранной совокупности людей (респондентов) с определенными вопросами, позволяющими пронаблюдать изучаемую проблему на эмпирическом уровне. Опрос предполагает также обработку полученных ответов, их теоретическую интерпретацию. Опросы используются при исследовании потребительского рынка, предпочтений покупателей, трудовой активности населения и безработицы. Например, с 1998 г. Росстатом ежеквартально проводятся опросы потребительского поведения населения в нашей стране. Охват этого выборочного обследования составляет 5,0 тыс. чел. в возрасте 16 лет и старше, проживающих в частных домохозяйствах во всех субъектах РФ. Теоретической предпосылкой проведения такого наблюдения является то, что, по мнению Росстата, «потребительские решения населения влияют на перспективы развития экономики. Оценка человеком своего личного материального положения и общих экономических условий во многом определяет его потребительские намерения. В совокупности такие намерения оказывают серьезное воздействие на экономику и служат достаточно точными показателями изменений в будущих расходах и сбережениях потребителей» [66J. На основании ответов респондентов и в соответствии с методикой Европейской комиссии рассчитываются значения частных индексов и обобщающего индекса потребительской уверенности населения.

Любой опрос целесообразно проводить, когда изучаемая проблема недостаточно обеспечена документальными источниками или эти источники полностью отсутствуют. Кроме того, он может быть необходим, когда предметом наблюдения являются элементы общественного или индивидуального сознания (потребности, интересы, настроения, ценности, убеждения людей). В этой связи следует отметить важную особенность любого опроса, а именно субъективность его результатов и, как следствие, ограниченность применения «опросной методологии» в статистической науке и практике (чаще опросы используются в прикладной социологии). На наш взгляд, не очевиден один из тезисов опросного метода: субъективные оценки явления или процесса переносятся на реальное развитие этого процесса или явления. Если один человек, сто человек или даже несколько тысяч говорят «я живу хорошо», то это вовсе не означает, что у них на самом деле высокий уровень жизни[1]. Для того чтобы это

подтвердить, нужны коррелирующие с собственными оценками объективные показатели, такие как уровень дохода, обеспеченность жильем, безопасность и т.д. Они никак не должны быть связаны с восприятием самим человеком исследуемой проблемы — в этом ключевое отличие статистических показателей от социологических оценок. Однако есть определенная сложность в методологии разработки этих показателей, в практических расчетах, в установлении единого критерия, например, критерия «высокий уровень жизни». Очевидно, что и в прикладной социологии существуют специальные инструменты, позволяющие минимизировать субъективность оценок. Вместе с тем их применение все равно не приведет к уходу от индивидуальных оценок к описанию закономерностей массовых общественных явлений, повысится лишь объективность самих оценок.

Статистическое наблюдение разными способами (выборочный метод, монографическое описание и т.п. — в учебниках по статистике они подробно описаны как виды статистического наблюдения) позволяет собрать данные об объекте, процессе или явлении. Однако для раскрытия закономерностей развития явлений этого явно недостаточно. Информацию сначала нужно систематизировать, а затем проанализировать. Для этого статистическая наука использует группу методов, связанных со сводкой и группировкой данных, с графическим оформлением результатов группировок. На основе сводных данных можно грамотно использовать метод обобщающих показателей, рассчитывать и интерпретировать статистические коэффициенты.

Очевидный способ систематизации первичной информации — это простая сводка в форме подсчитывания отдельных единиц и подведения итогов. Так, данные о численности работников предприятий можно привести сначала по отдельному предприятию, затем свести их на уровне конкретного региона и лишь затем подсчитать общий итог по отрасли или в целом по экономике. Однако такой способ подходит скорее для оперативного учета или текущего мониторинга ситуации. Он не позволяет провести серьезный анализ, выявить закономерности в структуре или динамике явлений. Поэтому статистика активно использует метод группировки, суть которого заключается не просто в подведении итога, а в разбивке изучаемой совокупности на группы в зависимости от значений варьирующего признака. Работников предприятия можно не только «пересчитать по головам» (в терминах статистики — применить простую сводку), но и разделить на группы по таким признакам, как пол, образование, зарплата и т.п. Предприятия можно группировать по отрасли, прибыли, формам собственности; продукцию или услуги — по качеству, цене, по- [2]

требителям; страны — по ВВП, уровню безопасности, коррупции и т.п. В жизни мы часто сталкиваемся со статистическими группировками, часто это не осознавая. Результаты выборов, бухгалтерский баланс, любые рейтинги (стран, коммерческих банков, политиков и т.п.), успеваемость класса или группы в школе и в вузе — все это примеры группировок.

Как правило, группа характеризуется значением группировочного признака и числом единиц с этим значением признака. Группиро- вочный признак в статистике называется основанием группировки. Он может быть количественным (возраст, зарплата, стоимость фондов и т.п.) и качественным (пол, образование, вид деятельности, форма собственности и т.п.). Если единицы сгруппированы по одному признаку, то это будет простая группировка. Например, все население страны можно разделить по полу и подсчитать численность мужчин и численность женщин. Однако образованные группы можно разделить на подгруппы уже по другому признаку (например, выбрать признак «местожительство» и подсчитать, сколько мужчин и сколько женщин проживает и в селе, и в городе) — в этом случае будет образована комбинационная группировка.

Группировки классифицируются не только по числу группиро- вочных признаков, но и по цели исследования. В этом случае выделяют типологические, структурные и аналитические группировки. Первый вид предполагает разбиение разнородной совокупности на качественно однородные группы (классы, типы, виды). Типологические группировки нужны для выделения социально-экономических типов, поскольку, по словам Н.Н.Ряузова, «в зарождении, развитии, борьбе и отмирании различных социально-экономических типов заключена суть исторического процесса развития общества» [82, с. 75]. Примерами типологических группировок являются группировки предприятий по формам собственности или видам деятельности, группировки людей по социальным группам, группировки продукции по товарным группам или номенклатуре. Необходимость типологических группировок заключается именно в выделении однородных типов социально-экономических объектов или явлений, поскольку без этого нельзя применять обобщающие статистические показатели, такие как средние величины. Если объектом исследования выступает совокупность, состоящая из неоднородных групп, например, разных социальных групп (пенсионеры, студенты, бюджетники и т.п.), то расчет определенных средних показателей без предварительной группировки будет некорректен. В каких-то случаях можно рассчитать общую среднюю характеристику (например, в демографических целях получить среднегодовую численность всего населения), а в каких-то нельзя. Так, методологически неправильным будет расчет среднего дохода у объединенной группы «работающие и пенсионеры», поскольку у этих категорий людей разные источники доходов, разный уровень трудоспособности. Другими словами, это разные социально-экономические типы, смешение которых в процессе статистического анализа может привести к неадекватным результатам.

Структурная группировка — это разделение качественно однородной совокупности на группы с целью изучения состава (структуры) совокупности. С помощью структурных группировок можно изучать структуру капитала и фондов предприятий, половозрастной состав населения, структуру ВВП, структуру доходов и расходов семьи и т.д. Главная задача таких группировок — отражение структурных изменений (сдвигов) в социально-экономических процессах и явлениях. Эти изменения могут происходить как на уровне отдельного предприятия или домохозяйства (изменение доли высококвалифицированных работников в их общей численности или доли накоплений в бюджете семьи), так и на уровне народного хозяйства (отраслевые диспропорции, урбанизация и т.п.). В любом случае группировки на количественном уровне подтверждают эти тенденции. Наконец, аналитические группировки производятся с целью выявления взаимосвязи признаков, характеризующих единицы одной и той же совокупности. Данные группируются по одному (факторному) признаку, рядом с которым фиксируются значения другого (результативного) признака. На основе такой группировки проводится анализ поведения результативного признака при изменении факторного. Можно изучать, как активы влияют на прибыль, доходы на расходы, производительность на себестоимость и т.д.

Отметим, что разделение группировок на представленные три вида носит относительный характер. Часто группировка бывает универсальной, одновременно отражая типы, структуру совокупности и закономерности изменения значений одного признака в зависимости от другого. Следует также сказать, что метод группировки, так же как и метод наблюдения, в процессе статистического исследования дополняется графическим и табличным методами как наиболее наглядными и рациональными способами изложения цифрового материала. В качестве примера приведем простейшую группировоч- ную таблицу, которая могла бы быть построена на основе данных из ранее приведенной формы № 2-КХ «Сведения о благоустройстве сельских населенных пунктов» (см. табл. 5.1). В табл. 5.2 представлено распределение сельских населенных пунктов по площади застроенных земель (группировочный признак — строка 02 указанной формы, данные условные). Такая группировка в статистике называется рядом распределения — упорядоченным распределением единиц совокупности на группы по какому-либо признаку (в нашем случае единицы — это населенные пункты, признак — площадь земель). Из этой таблицы можно сделать вывод, что большинство (почти треть) населенных пунктов имеют площадь застроенных земель в диапазоне 20—30 га.

Таблица 5.2

Распределение сельских населенных пунктов по площади застроенных земель

Группы сельских населенных пунктов по площади застроенных земель, га

Удельный вес сельских населенных пунктов, % к итогу

Менее 10

15

10-20

23

20-30

31

30-40

18

Более 40

13

Итого

100

Другой и уже реальный пример: с целью изучения заработной платы работников по категориям персонала и профессиональным группам в сочетании с их социально-демографическими характеристиками Росстат в октябре 2011 г. провел выборочное обследование ряда организаций [83]. Объектами наблюдения выступили предприятия, осуществляющие такие виды деятельности, как добыча полезных ископаемых, строительство, оптовая и розничная торговля, гостиницы и рестораны, транспорт и связь, образование, здравоохранение и др. Результаты были распространены на генеральную совокупность, т.е. на все предприятия, и сгруппированы по видам экономической деятельности, формам собственности, категориям персонала, профессиональным группам работников, субъектам РФ. Также получены сводные данные о структуре заработной платы, размерах заработной платы в зависимости от пола, возраста, уровня образования, стажа работы.

Одним из результатов этого обследования стала группировка работников, часть которой представлена в табл. 5.3. Согласно методологии статистики эта группировка является комбинированной (комбинационной) группировкой, поскольку получена при одновременном использовании двух признаков (вид деятельности и уровень образования). При этом данная группировка сочетает в себе элементы типологической и аналитической группировок. В ней выделены однородные группы видов экономической деятельности и образования, между которыми можно обнаружить связь, т.е. можно увидеть, в каких отраслях заработная плата больше, а в каких меньше и как на это влияет уровень образования.

Анализируя данные табл. 5.3, становится очевидным, что в любой отрасли экономики с ростом образовательного уровня растет заработная плата. Этот факт можно оценить как позитивный — чем

Таблица 5.3

Средняя начисленная заработная плата работников РФ по видам экономической деятельности и уровню образования

Вид экономической деятельности

Средняя заработная плата за октябрь 2011 г., руб.

Все

работники

В том числе имеющие профессиональное образование

высшее

среднее

начальное

Добыча полезных ископаемых

41 098

57 855

38 045

32 628

Обрабатывающие производства

23 996

32 376

21 926

21 594

Строительство

30 750

41 593

28 287

26414

Гостиницы и рестораны

21 394

32 164

21 605

15614

Транспорт

29 736

41 415

28 172

26 188

Связь

23 324

34 874

18 010

15 991

Научные исследования и разработки

33 024

39 242

25 303

23 058

Образование

15 430

20 127

11 384

8899

Здравоохранение и предоставление социальных услуг

16 754

24 784

15 165

10 909

больше человек учился, чем выше у него квалификация, тем должен быть выше его доход. Однако сравнение зарплат по разным видам деятельности отражает негативную ситуацию в дифференциации доходов: в отдельных отраслях эти доходы в разы выше, чем в других. Причем среднестатистический работник «нефти и газа» с начальным профессиональным образованием зарабатывает более чем в 1,5 раза больше такого же среднестатистического работника сферы образования, но уже с высшим образованием, а возможно и с ученой степенью (32628/20127 = 1,62). Получается, что в нашей стране экономически значимые отрасли тратят на своих работников гораздо больше средств, чем социально значимые отрасли, — этот давно уже известный всем факт подтверждают и статистические группировки.

  • [1] Это будет лишь свое собственное, личное, возможно и групповое, пониманиехорошей жизни, которое ничего общего может не иметь с мировыми стандартами качества жизни. На такое понимание влияет образ жизни, уровень потребностей, мировоззрение, образование, работа и т.п. (у авторов есть одназнакомая соседка, которая, поменяв работу нянечки в детском саду с зарплатойв 5,5 тыс. руб. на работу горничной в обеспеченной семье с зарплатой в
  • [2] тыс. руб., сказала: «У меня в семье сейчас никаких материальных проблемнет»).
 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ     След >