Как указано в статье (ролике) «Экономика и статистика» ч.1 «недопустимо забывать о том, что сущность некоторых категорий, используемых статистикой, до настоящего времени с позиций фундаментальной экономической науки является дискуссионной, то есть находится на стадии теоретической разработки, что мгновенно поднимает одну из проблем статистики».
Неоднозначность понятий и определений способна привести к некорректным данным и их неверному интерпретации. Нетрудно догадаться, если понятие неточно выражает смысл процесса, то возникает вопрос: измеряется то, что необходимо измерять?
В некоторых случаях сложно точно определить, что именно нужно измерять. В результатах окажутся недостаточно точные данные для проводимого исследования и принимаемых решений.
Возникающие и существующие проблемы по сбору информации об экономике сталкиваются с препятствиями теоретического и практического плана. Из проблемы определения того, что и для чего необходимо собирать, возникают или вытекают проблемы, которые можно назвать методологическими.
Выбор метода: Выбор подходящего статистического метода, которые разрабатываются в основном применительно к признакам, ошибка измерения которых не существенна по сравнению с дисперсией оценок признака в данной популяции (биология, медицина и т. п.) может быть сложным из-за разнообразия доступных методов.
Неправильный выбор метода может привести к неверным результатам и неправильным выводам. Конечно, разработаны методы, позволяющие учитывать в модели наличие ошибок измерений для случая, когда независимые переменные сами являются случайными величинами.
Как выбирать статистический метод, который наилучшим образом соответствует характеру данных и целям исследования, никому неизвестно. В основном, выбор метода определяется интуицией и профессионализмом аналитика.
Большинство статистических методов имеют определенные предположения - предпосылки (например, нормальность распределения. Перед применением статистических методов необходимо проверить выполнение всех предпосылок этих методов. Нарушение предпосылок может привести к неверным результатам.
Методологические трудности возрастают с течением времени, а информационная база качественно меняется как по форме, так и по содержанию. Постоянно происходит непрерывное изменение методологии учета вследствие радикальных преобразований в теоретических подходах.
Прежде всего, важен необходимый набор индикаторов и показателей, с помощью которых можно с достаточной полнотой охарактеризовать состояние и/или динамику развития экономики (народного хозяйства). Однако входящие в статистические данные многие показатели неравнозначны по уровню информативности и весомости с точки зрения оценки развития экономики.
Качество данных (выборки), на которых основан анализ, может сильно влиять на результаты статистического анализа или выборка способна привести к искаженным результатам. Данные могут быть неполными, неправильно классифицированными или иметь другие проблемы, которые затрудняют проведение статистического анализа.
Проблемы измерения в статистике. Прежде, чем перейти к проведению анализа статистических данных представляется уместным остановиться на анализе измерительных проблем в данной области.
Некоторые общественные и экономические явления могут быть сложными, для которых в качестве причин может выступать много факторов, что усложняет их измерение и анализ.
Проблемы измерения в статистике могут быть разнообразными и зависят от контекста исследования. Вот несколько ключевых аспектов, на которые стоит обратить внимание:
Недостаточная выборка. Первая проблема организации данных — это проблема их отбора. Если выборка, на основе которой проводится измерение, недостаточно представительна – мал объем данных, то результаты исследования могут быть неверными или искаженными.
Неоднородность выборки. Статистический анализ может быть искажен, если данные собраны из различных источников или получены разными методами.
Недостоверность информации. Главная проблема использования статистики – достоверность используемых данных. В статистике могут возникать проблемы с недостоверностью информации, например, из-за ошибок при сборе данных или неполноты их представления.
Дело в том, что в периоды качественных сдвигов в экономике утрачивается сопоставимость временных рядов. По России представление сопоставимых данных за значительные и длинные периоды времени пока что роскошь. Так что, даже, если в стране имеются цифры, то получить их – большая проблема.
Недостаточная точность. Некорректная оценка точности измерения также может привести к ошибкам и искажениям данных.
Статистическая значимость: Важно определить, являются ли результаты исследования статистически значимыми и не получены ли они случайно.
Сопоставимость: Данные должны быть сопоставимы между различными исследованиями и странами, что требует единых стандартов измерения.
Эти аспекты являются лишь верхушкой айсберга в широком спектре вопросов, связанных с измерением в статистике. Они подчеркивают важность тщательного планирования и анализа при проведении статистических исследований.
Интерпретация результатов:
При использовании статистических методов важно сохранять объективность и непредвзятость в анализе данных, чтобы избежать искажения результатов под влиянием субъективных убеждений или предпочтений. Любая статистика часто требует специальных знаний для ее интерпретации. Это может затруднить использование данных для принятия решений или проведения исследований.
Каждое число, полученное из статистики, еще должно быть интерпретировано и понято в отношении его истинного смысла.
Некоторые статистические методы могут иметь сложную интерпретацию результатов, особенно для людей без специализированного обучения в статистическом анализе. Неправильное истолкование результатов может привести к неверным выводам. Например, далее пример с гвоздями и яйцами.
Любые результаты должны интерпретироваться с учетом контекста данных и исследования. Даже если результаты статистического анализа кажутся правильными, они могут быть неправильно интерпретированы. Это особенно актуально для сложных исследований, где необходимо учитывать множество факторов.
Множественные сравнения: при проведении множественных сравнений возрастает вероятность ложноположительных результатов. Для уменьшения этого риска необходимо применять поправки на множественные сравнения.
Корреляция и причинно-следственная связь. Часто корреляция между двумя переменными принимается за причинно-следственную связь, хотя на самом деле она может быть случайной. Причинно-следственную связь можно установить лишь логически, чего статистика не способна обеспечить.
Статистикой, которая представляет собой смесь фактов и дезинформации, каждый человек пользуется по-своему. Но каждое число, полученное статистикой, должно быть интерпретировано и понято в отношении его истинного смысла.
Многомерность: Сложность измерения увеличивается, когда рассматриваются многомерные данные, включающие как количественные, так и качественные переменные.
Ошибки обработки и анализа данных. Главная их причина – несоблюдение норм и принципов математической статистики для проводимых исследований.
Обработка выбросов: выбросы в данных могут искажать результаты статистического анализа. Важно уметь правильно обрабатывать выбросы, чтобы избежать их негативного влияния на результаты.
Искажения и ошибки: Важно учитывать возможные источники искажений и ошибок, таких как выборка, распределение данных и методы обработки, которые могут привести к неправильным результатам.
Что из перечисленного интересно для экономики
Любой анализ экономических взаимосвязей (каждый параметр анализируется через взаимосвязи с другими параметрами) является определенной интерпретацией, чаще всего, индивидуальной и здесь важно учитывать контекст и условия, в которых проводилось измерение, чтобы избежать некорректных обобщений и выводов.
В результате, у разных аналитиков будут разные интерпретации и, соответственно, разные выводы. Следовательно, любым аналитикам, чтобы оспорить официальную статистику, требуется лишь противопоставить ей собственные расчеты, которые могут быть получены также в результате тех же неточностей.
Кроме того, значительная часть реальности выпадает из сферы действительно научного исследования и наблюдения. Во-первых, потому что она сама сопротивляется своему изучению, например, криминальная экономика. Во-вторых, предприятия могут умышленно искажать отчетные данные, достоверность которых не может быть проверена по другим источникам с целью сокрытия, например, прибыли и т.д. В-третьих, существуют общественные силы, например, правящие элиты, которые препятствуют получению точной информации, получению реальных знаний и изучению действительности.
Недостатки экономических показателей.
Показатель ВВП, как и всякий другой экономический индикатор, есть лишь инструмент для решения некоторого класса задач. Системы национальных счетов совсем по-новому формируют информационную базу управления и заставляют изменить подходы к составлению различных видов балансов.
В ролике нет необходимости перечислять недостатки показателя ВВП. Если кому-то интересно, укажите в комментариях, можно сделать дополнительный ролик.
ВЫВОДЫ
Национальные особенности статистики России для россиян не актуальны.
Нетрудно догадаться, что необходимы определенные затраты на сбор необходимых сведений. При государственной структуре сборе статистических данных необходимые затраты на сбор данных закладываются в бюджет как необходимые расходы на функционирование государства.
Любые индивидуальное попытки сбора статистических данных неизбежно требует внешнего финансирования исследования и ставит под сомнение его целесообразность. Соответственно, все попытки получить данные, отличающиеся от официальных, требуют своего спонсора и финансирование, соответственно, упирается в интерес спонсора.
Попытка собрать любые сведения самостоятельно сразу приводит к росту издержек на исследование
В современных условиях процесс реформирования экономики часто опережает процесс совершенствования системы сбора и обработки статистической информации. Некоторые направления статистики еще только оформляются в самостоятельное направление.
Для пользователей (потребителей, получателей) статистики.
Статистическая информация может конфликтовать с личным опытом пользователей, которые принадлежат к разным слоям общества и имеют различные интересы, что приводит к различному восприятию статистических данных.
В современном мире узнать точные сведения почти невозможно - везде встречаются грифы: «государственный секрет», «частная собственность», «коммерческая тайна» и т.д. Постоянно приходится использовать аналитические методы, овладение которыми возможно лишь при специальном обучении.
Официальная статистика, как и любой другой инструмент, имеет свои недостатки. Во-первых, ограниченность данных из-за недостаточной доступности или недостаточной детализации. Это может затруднить анализ и понимание ситуации.
Ошибки и манипуляции, вызванные политическими интересами, приводимыми данными статистики могут лишь приводить население в крайнее недоумение. Тем более, что существуют задержки в публикациях, а также недостаточная прозрачность данных.
Большая часть данных строго повторяется из сборника в сборник, обеспечивая, якобы, преемственность данных и возможность временных (исторических) сопоставлений. Но дело в том, что в периоды качественных сдвигов в экономике утрачивается сопоставимость временных рядов. Представление сопоставимых данных за длинные периоды пока что роскошь. Даже, если в стране имеются цифры, то получить их – большая проблема.
Общий недостаток доверия к государственным институтам может отражаться и на восприятии официальной статистики. В результате статистика будет восприниматься как предвзятая или ненадежная, что затрудняет принятие обоснованных решений на её основе.
Выводы по фундаментальной науке
Часто для ученых и экономистов существует достаточно смутное представление о реальности. Им приходится работать с данными, которые лишь косвенно отражают истинное положение дел. в значительной степени.
Сейчас мы доверяем только положениям, которые предоставляет нам теория, которые иногда резко расходятся в оценке происходящих процессов. Представления о целостном объекте и одновременно о сочетании разных его свойств, об их взаимодействии никакая статистика дать не может.
У экономистов нет своего эталона, по которому возможно осуществлять сравнения экономических величин. Деньги как эталон абсолютно не годятся, так как сами подвержены изменениям.
Выводы по прикладной науке
Невозможно, опираясь на статистику, установить логическую зависимость между экономическими явлениями и процессами, и, соответственно, вывести новые теоретические знания. Но, обработав математическими методами статистическую информацию, возможно, получить лишь определенные зависимости, коррелирующие друг с другом.
Функциональные зависимости (эконометрические законы и зависимости) не позволяют выяснить причину происходящего, что наиболее важно для экономической науки и принятия конкретных решений.
Чтобы экономическая наука действительно стала точной, она нуждается в расширении и совершенствовании статистических данных, которые позволят дать формулам количественную определенность.
Полученные статистические обобщения на основе данных традиционно рассматриваются в качестве удобного вспомогательного средства для описания, систематизации и обобщения собранного эмпирического материала.
Но при анализе статистической информации, которая используется теми или иными аналитиками, которая публикуется в тех или иных статистических сборниках, требуется учитывать некоторые моменты, имеющие, как теоретический, так и прикладной характер. Выводы любого экономического исследования прямо или косвенно опираются на результаты измерений, которые находятся в начале «аналитической цепочки» исследований.
Цифры, приводимые в экономических сочинениях, являются, как правило, частными, иллюстративными и потому не могут ничего доказывать. А за общими цифрами можно слишком мало увидеть. Поэтому доказательность общих построений в экономической литературе на основе статистических данных остается весьма спорной.
В этом смысле изучение имеет преимущество в ситуации, когда научная литература собой представляет концептуально нейтральный материал, а не подогнана под какую-то определенную идею. Статистика тоже должна обладать этим качеством. К сожалению, у нас очень часто бывает совсем не так.
На основе обработки статистических рядов можно определить лишь определенные функциональные взаимосвязи без определения их логической зависимости.
Значительная часть реальности выпадает из сферы действительно научного исследования и наблюдения. Во-первых, потому что она сама сопротивляется (в частности, криминальная экономика) своему изучению. Во-вторых, существуют очень серьезные социальные силы, в том числе правящие элиты, которые препятствуют получению знаний и изучению действительности.
Выводы по принятию решений
Поскольку целью статистических расчетов является понимание процессов, а не чисел, которые отражают их, внимательно вдумайтесь в имеющиеся данные, прежде чем начинать анализировать их.
Одной статистики для принятия решений в экономике, недостаточно. На полученных данных статистки невозможно утверждать, что решения, основанные на данных статистики, окажутся верными. Для принятия «верных» решений необходима теория – модель общественного развития или точнее, модель общества.
Для анализа и оценки происходящих процессов статистических данных не всегда бывает достаточно из-за чрезмерного укрупнения используемых показателей.
Надежной макроэкономической статистики административных и торговых издержек предприятий не существует, поскольку именно торговая сфера, а также сфера распределения доходов на предприятиях являются наиболее тщательно оберегаемыми от огласки.
Выводы по политическим мотивам
При анализе политического влияния важно учитывать огромный прессинг со стороны властей, которому подвергается любая наука об общественном развитии, в т. ч. и статистика.
В западной статистике большинство данных публикуется с большими подробностями, что создает надежную основу для оценки работы предприятий и экономики в целом, а также для прогнозирования.
Использование статистики в условиях командно-административной системы являлось демонстрация преимуществ плановой экономики, другими словами, статистический учет создавался как часть системы контроля за эффективностью хозяйственного планирования.
В условиях быстро меняющейся (развивающейся) экономики оперативность выходит на первый план.
Выводы по социальной статистике
Методология социологического исследования включает в себя инструменты или процедуры, которые ставят один или несколько вопросов, на которые могут ответить или которые могут оставить без ответа.
В ролике не место развернутому описанию этапам социологического исследования, методам сбора первичной социологической информации и прочим деталям, которые ничего не добавляют к данным социальной статистики.
При статистической обработке социальных данных понятие строгости приобретает иной смысл в отличие от принятого в математике.
Если в качестве заказчика выступает государственный орган, имеющий долгосрочные планы, то вероятной становится модификация существующей системы сбора статистических данных с учетом новых потребностей.
В первой части «Экономика и статистика» указывалось, что социальной статисткой занимаются негосударственные фонды или центра, которые существуют на деньги заказчиков проводимых опросов.
В то же время, если заказ на анализ общественного мнения поступает от правительственной организации, то какой может оказаться реакция правительства на негативные результаты опроса.
Вероятна проблема с социологическими службами, которые коллекционируют массы неточных ответов на неправильно заданные вопросы и на их основании делают ложные выводы.
Вообще, кто узнает о том, что население России поверит в это? Или нам в очередной раз расскажут, что население безусловно верит и доверяет социологическим опросам.
ОБЩИЕ ВЫВОДЫ
Официальная статистика является важным инструментом для анализа и понимания экономической, социальной и политической ситуации в стране или регионе. Однако, она не лишена недостатков, и для получения более полной картины может потребоваться использование дополнительных источников информации.
В России уже принят Федеральный закон "Об официальном статистическом учете и системе государственной статистики в Российской Федерации" от 29.11.2007 N 282-ФЗ (последняя редакция).
В целом, использование статистических методов требует хорошего понимания их принципов, а также осторожности и внимательности при проведении анализа данных.
Таков врожденный недостаток статистики, да и любого эмпирического метода: любые обобщения можно делать лишь с какой-то, как говорят, доверительной вероятностью.
Статистические данные говорят лишь о количественной стороне вопроса, а ведь есть и качественная. При анализе одной лишь статистики дефицит качественной информации слишком часто восполняется некими чрезмерно распространенными теориями, а также их трактовками.
В современном мире все статистические описания, несомненно, являются способом количественного анализа, но в очень искаженной форме. Хотя для анализа самого себя обществу лучше смотреть в искажающее зеркало, чем в никакое.
Общая статистика, конечно, очень важная вещь, но статистика – всего лишь инструмент. Как любой инструмент, использовать его можно по-разному, как с различными целями, так и с разным уровнем владения этим инструментом. С помощью статистики, которая представляет собой смесь фактов и дезинформации, и которой каждый человек пользуется по-своему. можно показать истинную картину того или иного явления, а можно обосновать выдумки.
Статистический подход к имеющимся данным позволяет извлекать из них полезные сведения, имеющие количественную оценку, а также оценивать качество имеющихся данных.
При анализе статистической информации, которая используется теми или иными аналитиками, публикуется в тех или иных статистических сборниках, требуется учитывать некоторые моменты, имеющие, как теоретический, так и прикладной характер.
Но существуют очень веские основания подвергать сомнению достоверность современной статистической информации.
Когда статистика занимается замером конкретных величин в т, кг, шт., баррелях и т.д. она неизбежно излагает конкретные значения. Когда статистика занимается замером комплексных величин в процентах, т. е. индексами - темпами прироста или снижения, статистика уже врет или передергивает.
Например, увеличение производства гвоздей такого размера в процентах всегда точен. Увеличение производства гвоздей всех моделей вообще в процентах – абсолютная ложь или сказка.
Или, например, увеличение производства яиц (шт.) имеет явно пропагандистский характер, так как для яиц установлено несколько групп (сортов). Цифры увеличения производства яиц по группам (сортам) являются более точными. Одновременно по ним можно судить об изменении качества поголовья кур. Но статистический отчет всегда производится в общем количестве.
Любопытный пример. «Интересно, что почти четверть осуществленных в 2023 году инвестиций — около 8 из 34 трлн руб. — осуществлено малыми предприятиями и теневой экономикой (в виде, как деликатно выражается Росстат, «вложений, не наблюдаемых прямыми статистическими методами». https://svpressa.ru/economy/article/409466/.
Как получают цифры по процессам, которые не наблюдаемы? теневой экономикой как деликатно выражается Росстат, «вложений, не наблюдаемых прямыми статистическими методами».
Наиболее ярким примером и, пожалуй, наиболее известным индексом является темп инфляции. Чтобы понять причину занижения величины инфляции, необходимо вспомнить, что индексацию пенсий и других выплатных величин осуществляется на величину инфляции или, как иногда заявляется, на величину превышающую величину инфляции. Если индексируется инфляция в 7 %, хотя реальная, не считанная инфляция значительно больше, то население неизбежно становится беднее под сказки про улучшение уровня жизни. Инфляция всегда выгодна государству.
Ролик «Немного об инфляции» на канале.
Подобная ситуация в экономике складывалась, не смотря на то, что вопросы исследования точности измерения роста цен или инфляции в современной литературе проработаны лучше вопросов исследования точности измерения динамики производства.
Но помимо теоретических расхождений по определениям статистической информации, у государства имелась и практическая (политическая) заинтересованность в сокрытии и изменении собранной информации.
Статистические наблюдения, измерения, формирование крупных агрегатов (индексов) являются, конечно, важными средствами изучения экономики. Но их не нужно абсолютизировать. Важно понимать истинные значения выдаваемых показателей, а в мире существуют принятые методологии учета и статистики, на которые ориентируется большинство исследователей.
Как известно, в западной статистике сводные дефляторы (индексы) для прибыли считаются ненадежными и не публикуются.
Существующая статистика одновременно, и лжет, и не лжет. Все расчеты по утвержденной методике (технологии расчетов) статистики произведены точно, и статистика тут не лжет. Но учтены ли при подсчетах все требуемые величины, верно ли используются заложенные в категории смысл (сущность) явления - один из главных вопросов экономической статистики и науки. А в этом аспекте статистика постоянно лжет.
Однако, общеизвестна фраза о существовании трех видов лжи: «Есть ложь, есть грубая ложь и есть статистика». И которая из них наиболее опасна, приходится судить лишь косвенно.
Любые статистические индикаторы, предлагаемые теорией для практического применения, сталкиваются с проблемой наличия (доступности) первичных статистических данных. Если еще достаточно широко распространена фраза «общедоступная статистика», то, следовательно, существует и недоступная статистика, статистика, предназначенная для определенного круга лиц.
Проявление ранее скрываемых трудностей и деформаций в экономике порождает сомнение относительно достоверности статистики и экономической информации в целом.
Современная общественность к статистике относится или безразлично, или с недоверием. Как преодолеть негативное отношение к статистике не знает никто. Вероятно, негативное отношение к статистике будет до тех пор, когда ее цифрам начнут доверять. Как повысить качество официальной статистики не знает никто.
В наши дни возможности экономистов существенно расширились. Современные статистические базы данных, предоставляемые государственными органами, частными фирмами и академическими институтами содержат более исчерпывающую информацию, чем данные середины и даже конца ХХ века. Данные обрабатываются сейчас гораздо быстрее, компьютеры с огромной скоростью выдают статистическую информацию, получаемые обобщения и выводы.
Статистические выводы могут отражать реальность лишь тогда, когда они не зависят от того, какую единицу измерения предпочтет исследователь, т.е. когда они инвариантны относительно допустимого преобразования шкалы.
Несмотря на заметные достижения российской статистики за последние годы, в этой области еще существует ряд проблем и недостатков. Одна часть их порождена субъективными искажениями статистической информации в прошлом, другая - усложнившимися условиями для статистических измерений в настоящее время.
В первой части ролика «Экономика и статистика» указывалось, что статистическая служба, по определению, должна быть независимой от всех структур. Но, как сказал Андрей Михайлович Макаров, председатель Комитета Госдумы по бюджету и налогам: после того как мы подчинили Росстат Минэкономразвития, нам по плечу любые показатели. В любых сферах.
Но из-за недостатков измерений и сопоставлений экономисты вынуждены придумывать новые индексы. Многим, вероятно, уже известен индекс Бигмага, хотя после него появилось уже много других придуманных индексов.
В целом, статистика является мощным инструментом, который должен использоваться с учетом этических норм и стандартов, чтобы обеспечить её положительное влияние на общество и политику.
Для любого, для кого выделяемые проблемы интересны, а знания на канале способны помочь при принятии решений (принести пользу), призыв: подписывайтесь на мой канал, оставляйте комментарии, ставьте лайки и поддержите мой канал!
