Публикации

Процедура комплексирования частично известного вектора квартальных данных рассматривается в статье как способ идентификации неизвестных компонент этого вектора на основе структурной информации, содержащейся в его известных компонентах и в заранее выбранной эталонной макроэкономической матрице. Иными словами, рассматриваемая задача комплексирования вектора квартальных данных сводится к «достраиванию» неизвестной его части по известной на основе косвенной априорной информации. Статью открывает формальная постановка общей задачи комплексирования вектора вместе с ее экономико-статистической интерпретацией для случая согласования квартальных счетов производства. Получено общее аналитическое решение задачи комплексирования вектора строчных сумм на основе блочного разбиения эталонной матрицы с неотрицательными элементами в виде линейной модели. Показано, как применять полученное решение для комплексирования вектора выпуска продуктов в отчетном квартале с использованием эталонной матрицы, ассоциированной с соответствующим кварталом предыдущего года, и как эвристически оценивать погрешность расчетов для отчетного квартала, анализируя отклонение расчетного вектора от гомотетического луча, определяемого эталонной матрицей. Предложено обобщение аналитического решения задачи комплексирования для совместной корректировки квартальных итогов производства в отчетном году с целью приведения их в точное соответствие с годовыми данными. Особое внимание уделено эвристической оценке погрешности расчетов для отчетного года на основе анализа различия между системой расчетных квартальных векторов и гомотетией их суммы (вектора-столбца окаймляющих итогов эталонной годовой матрицы). В заключение даны рекомендации по повышению надежности результатов комплексирования квартальных векторов в практических ситуациях

Различия в стоимости жизни между регионами оказывают искажающее воздействие на оценки монетарных компонентов уровня жизни и потребностей в ресурсах для реализации мер, направленных на сокращение доходного неравенства, как основной причины социальной несправедливости и напряженности. Для того, чтобы оценить влияние покупательной способности доходов населения регионов на общепопуляционные характеристики неравенства, была предложена и апробирована методика пересчета уровней номинальных доходов населения по территориальным паритетам покупательной способности рубля. В основе методики лежит измерение неравенства по данным об индивидуальных значениях доходов домашних хозяйств, приведенных к единой покупательной способности, через исключение фактора территориальной дифференциации потребительских цен. Оценка влияния региональных различий в уровнях потребительских цен на национальные показатели доходного неравенства проводилась путем сравнения значений коэффициента Джини, измеренных для одной и той же совокупности домашних хозяйств, но ранжированных по двум критериям. В качестве таких критериев выступали номинальные душевые доходы и душевые доходы, скорректированные на покупательную способность рубля в регионах

Исследование выявило, что территориальные различия в стоимости жизни нивелируют разницу в номинальных доходах жителей регионов. Доходы населения, скорректированные на территориальные паритеты покупательной способности, распределены в обществе более равномерно, чем номинальные. Результаты работы возможно использовать при выработке мер политики, направленных на выравнивание благосостояния населения регионов и сокращение бедности.

В статье разбираются методологические различия следующих показателей: (а) показатель реальных располагаемых денежных доходов населения, побликуемый во всех основных статистических сборниках, как правило, в виде соотвтетствующих индексов, официально используемых государственными органами; (b) показатель валового располагаемого дохола домашних хозяйств, публиукемый в официальном статистическом сборнике "Национальные счета России" в виде абсолютного значения в текущих ценах; (с) показатель реального располагаемого дохода домашних хозяйств, публикуемый в виде индекса в статистических сборниках международной организации (ОЭСР) на основании данных по России, полученных от Росстата, которые ведут к разнице в их величине и в смысловом содержании, различия в форматах их публикаций, а также даются рекомедации по их корректному использованию и интерпретации. 

Исследование посвящено изучению доходного неравенства как важнейшей характеристики монетарного компонента уровня жизни, обусловливающей удовлетворение потребностей людей. Задача состояла в том, чтобы оценить неравенство по доходам с учетом их разной покупательной способности в регионах и возможности удовлетворять потребности людей, исходя из состава и размера домашних хозяйств, в которых они проживают. От точности измерения неравенства зависит обоснование стоимости социальной политики, направленной на его сокращение как фактора, ограничивающего социальный прогресс. Показатели неравенства, скорректированные на региональные различия в стоимости жизни, размер и состав домашних хозяйств, дали возможность оценить благосостояние населения, исходя из реальной покупательной способности доходов и их достаточности для удовлетворения потребностей. Для коррекции номинальных доходов использовались региональные паритеты покупательной способности рубля и модифицированная шкала эквивалентности ОЭСР. Расчеты проводились на микроданных выборочного обследования доходов населения и участия в социальных программах. Сопоставление параметров распределений скорректированного и номинального доходов стало основой для оценки степени влияния региональных различий в стоимости жизни и составе домашних хозяйств на доходное неравенство. Цель статьи состоит в выявлении уязвимых слоев общества, подверженных риску бедности из-за низких доходов в сочетании с высокой стоимостью жизни и слабым эффектом экономии на масштабе. В работе описаны результаты экспериментальных расчетов распределения в обществе доходов, скорректированных на региональные различия в стоимости жизни и шкалы эквивалентности. Авторы показали, как можно измерить воздействие этих факторов на смещение доходных страт по территории страны, а также зависимость национальных показателей неравенства от территориальных диспропорций в уровнях потребительских цен и демографических характеристик региональных социумов

Профессиональная подготовка в россии включает в себя школу, университет и программы повышения квалификации. Люди выбирают университет после окончания школы и работу после окончания университета. Это важные моменты. Поддержка, оказанная в эти моменты, имеет большую ценность. Российская ассоциация статистиков (РАС) является независимой, некоммерческой организацией, которая не занимается оказанием образовательных услуг, как университеты, и не собирает статистические данные, как статистические агентства, но РАС помогает студентам, университетам и производителям статистических данных найти друг друга. В статье описывается деятельность РАС по организации школьного конкурса по статистике "Тренд", целью которого является поддержка школьников в выборе профессии, и по организации конкурса для молодых статистиков Карьера, целью которого является поддержка молодых статистиков в поиске работодателей. Организаторы школьных конкурсов обычно сталкиваются с проблемами связанными с юным возрастом участников и недостатком средств. Если мы говорим о такой огромной стране как Россия - проблемы возрастают. Для решения этих проблем организатор использует сочетание статистических исследований, проводимых школьниками в своих регионах, и онлайн викторины по статистике на заключительном этапе. Росстат оказывает техническую поддержку конкурса, предоставляя свою информационную сеть. организатор надеется, что конкурс сделает профессию Статистик более привлекательной и увеличит количество студентов на статистических программах университетов.

Интенсивные дискуссии по широкому кругу тем прошли в рамках конференции, посвященной вопросам изучения доходов иблагосостояния в странах СНГ и Восточной Европы, организованной в Москве IARIW и НИУ ВШЭ в сентябре 2019 г. В статьеобсуждаются отдельные темы конференции. В рамках макроэкономического анализа отмечается, что влияние глобализации на распределение мировых доходов выступаетодним из факторов изменения мировых центров силы. Все большее значение приобретает исследование совокупной факторнойпроизводительности, замедление которой, по некоторым оценкам, наблюдается на протяжении последних двух десятилетий. Развитие инструментария с использованием паритета покупательной способности валют дает дополнительные возможности для стратификации экономик по уровню развития и способствует расширению макроэкономических оценок и базы анализа. Наряду с вопросами макроэкономического анализа, в статье рассматриваются основные положения дискуссии по измерению доходов. Одним из ключевых направлений сегодня является построение оценок бедности на основе многомерного подхода, позволяющего качественно расширить содержание анализа бедности. При обсуждении стратификации по доходам, помимо стандартно распространенного описания среднего класса на основе уровня дохода, внимание в статье уделяется также подходу к его определению на основе модели расходов.

В статье исследуется роль данных как экономического актива в цифровой экономике. Цель работы состоит в разработке подходов к комплексной оценке стоимости данных (информации) и их корректному учету в макроэкономической статистике. В первой части статьи представлен обзор основных теоретических источников, посвященных исследованию так называемого парадокса производительности Солоу: влиянию цифровых процессов на замедление роста производительности в мире. Рассматривая различные точки зрения участников научной дискуссии, автор высказывает мнение о том, что существующая статистическая методология не позволяет оценить в полной мере вклад цифровой экономики в динамику производительности. Вместе с тем автор не считает обоснованными предложения о включении в макроэкономический учет стоимости данных, формируемых в рамках неоплачиваемой деятельности домашних хозяйств, и расширении основных макроэкономических показателей, например ВВП. Во второй и третьей частях статьи рассмотрены подходы к оценке стоимости данных, используемых компаниями в производстве в качестве актива, а также основные обсуждаемые в настоящее время предложения о методах ее измерения в макроэкономической статистике. Эти аспекты измерения стоимости данных тесно связаны между собой как в информационном плане, так и методологически. Автор делает вывод о том, что рост потребности в стоимостной оценке данных на микроуровне неизбежно приведет к соответствующим изменениям в методологии макроэкономической статистики. В последней части статьи более подробно исследованы вопросы измерения стоимости данных как непроизведенного актива. Потребность в таком подходе обусловлена существующим разрывом между рыночной оценкой вклада данных в производство и существующими возможностями их учета в объеме затрат на их производство. По мнению автора, это перспективное направление, позволяющее преодолеть указанный разрыв. В подтверждение в статье приводятся примеры экспериментальных расчетов на основе отчетов по стандарту МСФО четырех российских компаний, занятых в производстве цифровых услуг. Экспериментальная оценка непроизведенных активов методом чистой приведенной стоимости показывает, что стоимость участвующих в производстве непроизведенных активов дата-ориентированных компаний отличается от величин, учитываемых в их финансовой отчетности, и это, в частности, происходит за счет недооценки или переоценки стоимости используемых в производстве данных, которые, по мнению автора, составляют основную часть неидентифицированных непроизведенных активов цифровых компаний. В завершение делается вывод о том, что разработка методов учета стоимости данных как непроизведенного актива, используемого в производстве цифровых продуктов, - это одна из приоритетных задач развития методологии системы национальных счетов

Актуальность темы исследования, результаты которого представлены в данной статье, обусловлена тем вниманием в обществе, которое уделяется сегодня разработке эффективной политики в области ликвидации бедности и сокращения неравенства на глобальном и национальном уровнях.

Цель этой статьи состоит в анализе приемлемости использования шкал эквивалентности, применяемых в ЕС и ОЭСР, для России, исходя из особенностей потребления ее населения, и получении дополнительных соответствую­щих международной практике показателей, оценивающих бедность и неравенство на данных официальной статистики, доступных для широкого круга пользователей. Исследования неравенства и бедности на основе эквивалент­ного дохода являются широко распространенной практикой зарубежных ста­тистических служб и международных организаций. Однако в России она не получила должного применения. Единственным примером здесь является оценка риска бедности и социальной изоляции, которую производит Росстат, реализуя методологию Евростата.

Исследование выявило, что использование в качестве классификационного признака домашних хозяйств расчетной величины эквивалентного дохода существенно меняет состав групп населения в социальной иерархии. Так, в беднейшие слои населения с минимальными значениями эквивалентного дохода в большей степени попадают лица старшего возраста и в меньшей степени дети по сравнению с группировкой домашних хозяйств по среднедушевому номинальному доходу. При этом характеристики концент­рации доходов, такие как индексы Джини и Палмы, практически своих значений не меняют. Таким образом, включение в анализ неравенства и бедности эквивалентного дохода позволяет выявить дополнительные характеристики и социально значимые аспекты этих явлений, соответственно учесть их при выработке мер политики и адресной поддержки нуждающихся групп населения.

Информационной основой проведенных расчетов в исследовании являлись доступные на сайте Федеральной службы государственной статистики файлы обезличенных микроданных выборочного обследования доходов населения и участия в социальных программах.

Учебник содержит как описательные (дескриптивные) методы исчисления статистических показателей, так и аналитические методы организации и обработки результатов выборочных наблюдений. Рассмотрены актуальные на сегодняшний день вопросы занятости и безработицы, государственных финансов, результатов экономической деятельности и их эффективности и многие другие. Основные теоретические положения в издании широко иллюстрированы экономическими примерами и задачами, связанными с практикой обработки статистических данных. Приведены примеры из зарубежного опыта статистического анализа. После каждой главы есть контрольные вопросы для проверки знаний.

Рассмотрены актуальные на сегодняшний день вопросы занятости и безработицы, государственных финансов, результатов экономической деятельности и их эффективности и многие другие. Особое внимание уделено вопросам статистики производства, реализации и качеству продукции, производительности труда и оплаты труда, финансовых результатов деятельности. Основные теоретические положения в издании широко иллюстрированы экономическими примерами и задачами, связанными с практикой обработки статистических данных. Приведены примеры из зарубежного опыта статистического анализа. После каждой главы есть контрольные вопросы для проверки знаний.

В статье дается характеристика методологических проблем и возможностей оценки цифровой экономики в макроэкономи­ческих расчетах. Актуальность темы подтверждается тем, что Статистическая комиссия ООН определила статистическое описание процессов цифровизации экономики в качестве одного из приоритетных направлений программы научных исследований в области национальных счетов.

Автор анализирует проблемы и структуру построения сателлитного счета цифровой экономики (ССЦЭ), предложенного ОЭСР в рамках комплексного подхода к измерению процессов цифровизации. Составление данного счета позволит статистикам дать оценку всем измеряемым в цифровой экономике явлениям, а также расширит границы сферы производства путем включения в оценку цифровых услуг, которые предоставляются потребителям бесплатно.

Указывается, что основные усилия разработчиков нового сателлитного счета в СНС в настоящее время сосредоточены на составлении таблиц цифровых ресурсов и использования (ТЦРИ), образующих ядро будущего ССЦЭ. При их построении модифи­цируется структура традиционных таблиц ресурсов и использования за счет включения новых групп специфических продуктов и выделения цифровых составляющих в ряде продуктов, входящих в действующую классификацию. Кроме того, добавляются новые отрасли, формируемые путем переклассификации производственных единиц, занятых в производстве цифровых продуктов.

В статье исследуется проблема измерения «цифровой» добавленной стоимости, а также описываются подходы к ее решению, применяемые, например, Бюро экономического анализа США. Перечисляются актуальные методологические задачи, от решения которых зависит успешное построение полноценного ССЦЭ.

Особое внимание в статье уделяется проблеме стоимостной оценки данных (информации), при этом отмечается, что в дейс­твующей методологии СНС 2008 она не предусмотрена. Предложен авторский подход к оценке стоимости данных (информации) как непроизведенного актива организации, основанный на методе чистой приведенной стоимости. Его суть состоит в том, что стоимость информации (непроизведенного актива) на определенный момент времени оценивается в виде разности суммы будущих дисконтированных доходов организации в целом и стоимости ее основного капитала. Такой подход, по мнению автора, мог бы применяться для оценки стоимости данных, которые используются организациями, создающими цифровые продукты, в качестве основного предмета их деятельности.

В статье также рассматриваются различные аспекты статистической оценки бесплатных цифровых продуктов.

По мнению автора, предложенные в статье подходы к статистической оценке цифровой экономики могут быть использованы в качестве основы для построения системы таких измерений в России.

Предлагаемый учебник соответствует утвержденной программе дисциплины «Международная статистика». В нем рассматриваются вопросы деятельности международных организаций в следующих областях: статистика населения, труда, национального богатства, окружающей среды, обобщающих показателей экономической деятельности на базе системы национальных счетов, эффективности экономической деятельности, государственных финансов, внешнеэкономических связей, уровня жизни населения.

В каждой главе, помимо изложения теоретического материала, имеются контрольные вопросы и задания, а также примеры решения типовых задач и задачи для самостоятельного решения. Учебник содержит глоссарий важнейших терминов с переводом на английский язык.

Соответствует Федеральному государственному образовательному стандарта высшего.

Для магистров, обучающихся по экономическим направлениям, аспирантов и преподавателей вузов экономического профиля и специалистов в области экономики, статистики и международных экономических отношений.

Важнейшие принципы международных сопоставлений макроэкономических показателей

Статистика населения

Статистика обобщающих показателей экономической деятельности на базе системы национальных счетов

Статистика труда

Статистика цен и инфляции

Важным фактором при сравнительном анализе региональных стоимостных показателей является учет субнациональных различий в ценах. Для получения корректных показателей, пригодных для такого анализа, может быть использована методика пространственного дефлятирования на основе разницы покупательной способности национальной валюты между регионами. Эта методика широко используется в международных сопоставлениях, но в настоящее время многие страны при поддержке международных организаций применяют ее для субнациональных расчетов. В связи с этим возникает ряд важных методологических и практических вопросов при организации указанных статистических работ.

В статье аргументируются возможные подходы к решению некоторых задач, относящихся к данным проблемам. Авторы дают характеристику межтерриторильной дифференциации покупательной способности национальной валюты как важной особенности общенационального рынка, исследуют международный и российский опыт оценки субнациональной дифференциации покупательной способности национальной валюты, рассматривают вопросы методологии расчетов паритетов покупательной способности (ППС) национальной валюты на субнациональном уровне, партнерства между Росстатом и научным сообществом по корректировке в аналитических целях стоимостных показателей регионов на основе субнациональных ППС.

Дана развернутая информация о начале работ в Национальном исследовательском университете «Высшая школа экономики» по оценке влияния пространственных различий цен на стоимостные показатели регионального развития, в частности на показатели благосостояния и неравенства населения по доходам. Отмечается, что расчеты будут проводиться с использованием официальных данных о ценах, публикуемых Росстатом, и в сотрудничестве с официальной статистикой. В связи с предстоящей корректировкой стоимостных показателей развития российских регионов с учетом ППС авторы на конкретных примерах обосновывают необходимость не только тщательного изучения соответствующего международного опыта, но и обязательного учета российской специфики, запросов российских пользователей статистических данных и особенностей имеющихся источников информации.