О подготовке экономистов-статистиков и экономистов-математиков: тенденции, проблемы, перспективы Текст научной статьи по специальности «Науки об образовании»

ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА --

^ Ив 1 2006

С. А. Айвазян, В. С. Мхитарян

О подготовке экономистов-статистиков и экономистов-математиков: тенденции, проблемы, перспективы

1. Введение

Десять лет назад в журнале «Вопросы статистики» (№12 за 1995 г.) была опубликована наша статья «К концепции статистического образования экономистов», в которой обсуждались требования к содержанию и качеству статистической подготовки экономистов направления 522200 — «Статистика», включающего одноименную специальность 061700, с учетом перехода России на рыночные отношения и принятую в международной практике систему учета и статистики.

С учетом основных положений этой концепции в МЭСИ, который является головным среди вузов России по направлению и специальности «Статистика», были разработаны и утверждены Минобразо-ванием РФ в 1995 г. государственные образовательные стандарты высшего профессионального образования и примерные учебные планы подготовки бакалавров, магистров и специалистов.

Продиктованное временем и положительным мировым опытом развитие этих концептуальных положений нашло свое отражение в стандартах второго поколения, утвержденных Министерством образования РФ в 2000 г. по специальностям 061700 — «Статистика» и 061800 — «Математические методы в экономике».

Наконец, на заседании научно-методического совета УМО по статистике и математическим методам в экономике (МЭСИ, Москва, 9 декабря 2004 г.) прошло первое обсуждение проекта стандартов 3-го поколения подготовки бакалавров-специалистов и магистров-специалистов по этим специальностям (в рамках направления 522200 — «Статистика»), Эти стандарты нацелены на еще более полную реализацию основных концептуальных положений, сформулированных в упомянутой выше статье, и, конечно, должны учесть те позитивные сдвиги, тенденции, «узкие места» и проблемы, которые выявились в сфере подготовки экономистов за прошедшее время.

Разумность и эффективность заложенных в государственные стандарты требований естественно оценивать как бы «сконца», т.е. с попытки дать, по возможности, четкие ответы на следующие два вопроса:

• для решения каких именно типовых задач вуз готовит экономистов-статистиков и экономистов-математиков1

• каковы основные специфические особенности тех объективных условий, в рамках которых эко-номисту-статистику и экономисту-математику придется решать эти задачи?

Попробуем, не претендуя на исчерпывающую полноту и законченность, хотя бы в общих чертах ответить на эти вопросы.

2. О содержании и специфике условий работы экономиста-статистика и экономиста-математика

Выпускники вузов по направлению «Статистика» готовятся в основном для работы в аналитических и финансовых подразделениях, отделах развития и маркетинга:

• банков, страховых и инвестиционных компаний, предприятий и фирм;

• органов государственного, регионального и муниципального управления;

Ф Образование

\_71

Ыя 1 2006

• организаций, занимающихся внешнеэкономической (в том числе, финансовой и туристической) деятельностью.

Динамизм современной экономики страны и регионов требует ежеквартальной, ежемесячной оценки и анализа итогов деятельности, как сферы материального производства, так и новых секторов экономики — услуг коммерческих банков, страховых компаний, бирж и других элементов рыночной инфраструктуры.

В условиях перехода экономики на рыночные отношения существенно изменились информационные запросы управляющих структур по объему, составу, достоверности и оперативности информации. Объективные условия, когда основой экономики становятся не госпредприятия, а миллионы агентов рынка, требуют перехода от сплошного учета к выборочному по многим системам показателей. Именно на основе выборочных данных осуществляются статистические построения, позволяющие судить о складывающихся в обществе процессах.

В рыночной экономике, где товаропроизводитель является свободным и обращение к предприятию, фирме не носит директивного характера, необходимо максимально использовать информационные возможности ограниченных первичных данных для разработки сводной макроэкономической информации.

Большое значение сейчас приобретают также технологии сбора, обработки и анализа данных о социально-экономических и демографических процессах, характеризующих экономически активное население, фактическую и скрытую безработицу, уровень жизни и покупательную способность различных категорий населения.

Высокий динамизм происходящих социально-экономических процессов приводит к тому, что знания об экономике переходного периода будут отставать от потребностей управления. В связи с э:чм

5 £ о

в-

I

щ аналитическая деятельность должна содержать прогностическую составляющую, способную заранее ?

¡и

сигнализировать о возможности наступления тех или иных «особых» (в том числе и кризисных) ситуа-щ ций, если в системе управления не произойдут изменения. Значительная потребность в экономистах-| аналитиках имеется на сегодня на микроэкономическом уровне у предприятий, учреждений и фирм

| различных форм собственности. Соответственно можно ожидать, что именно на микроэкономичес-

5 ком уровне будет работать большая часть выпускников вузов этого направления. ^ Таким образом, в своей деятельности экономисту-статистику и экономисту-математику приходит-

§ ся решать вопросы, связанные в той или иной мере со следующими разделами статистической науки:

и

I

| мо измерять для успешного решения основных задач управления социально-экономическими

0 X

1

о инструментарий для правильной организации выборки и научно обоснованных методов ее ма

2 тематического анализа.

V §

(А) Методология социально-экономических измерений, определяющая какие показатели необходимо измерять, процессами.

(Б) Теория и практика выборочных статистических обследований, обеспечивающие необходимый

(В) Методология современного эконометрического анализа и прогнозирования социально-экономи-| ческих данных, обеспечивающая наилучший выбор (в зависимости от поставленных целей) того

или иного математико-статистического метода, реализованного в виде проблемно- или мето-

|

§ до-ориентированных статистических программных систем.

I

СО

в

I

Все вышесказанное позволяет сформулировать общие требования к знаниям будущих специалистов. Экономисты-статистики и экономисты-математики должны получить хорошую гуманитарную, в частности, экономическую, языковую и правовую подготовку, владеть международной методологией статистики, хорошо ориентироваться в методологии экономических и социально-экономических из-

76

Ив 1 2006

мерений, бухгалтерском учете, быть высококвалифицированными пользователями современных эко- |

нометрических и информационных технологий. а*

Сегодня нужны специалисты не только владеющие опытом и знаниями предыдущих поколений, но §

и готовые к встрече с новыми постановками задач, обусловленными спецификой России в переход- *

ном периоде. „I

Теперь попробуем конкретизировать эти общие требования по схеме: позитивная динамика — уз- ас

кие места и проблемы — главные задачи на перспективу. 8

I

3. Позитивная динамика *

Говоря о позитивной динамике за прошедшие с момента публикации нашей статьи десять лет, следу- о' ет прежде всего констатировать, что число вузов, готовящих экономистов-статистиков (специальность 0617) увеличилось в 5 раз (было 5 таких вузов, стало 25), а число вузов, готовящих экономистов-матема-тиков (специальность 0618) увеличилось приблизительно в три раза (было 29, а теперь 91).

Существенно повысился научно-методический уровень учебных планов и программ по этим специальностям, особенно по таким дисциплинам, как «Эконометрика», «Многомерный статистический анализ», «Информационные технологии в экономике». Это, в частности, отражено в упомянутых выше государственных образовательных программах.

Повысилось количество и качество учебно-методического обеспечения педагогического процесса по специальностям 0617 и 0618. В связи с этим следует прежде всего упомянуть учебники по эконометрике [1-3], учебное пособие по эконометрической практике [4], задачник по прикладной статистике и многомерным статистическим методам [5], серию учебных пособий по эконометрическому моделированию [6], учебник по экономико-математическим методам [7], учебные пособия по анализу временных рядов и прогнозированию [8,9], учебник по статистике [10].

С удовлетворением можно констатировать, что в стране созданы и функционируют (в том числе, с помощью специализированных зарубежных фондов) эффективные формы повышения квалификации преподавательских кадров, количества и качества учебно-методического обеспечения по статистике и эконометрике. При финансовой и организационной поддержке Научного фонда повышения квалификации (НФПК) подготовлено и издано более 30-ти учебников и учебных пособий по дисциплинам направления «Статистика», проведен ряд учебно-методических семинаров для преподавателей этих дисциплин. Начиная с 1997 г. специалистами Российской экономической школы (РЭШ) и Центрального экономико-математического института Российской академии наук (ЦЭМИ РАН) при финансовой поддержке зарубежных научных фондов проведено более 20 региональных учебно-методических семинаров для преподавателей эконометрики. География этих семинаров широка, она охватывает не только различные регионы России от Владивостока до Санкт-Петербурга, но и ряд бывших республик СССР — Армению, Литву, Молдавию, Казахстан. К эффективным формам повышения квалификации следует отнести и ежегодные расширенные заседания научно-методического совета Учебно-методи-ческого объединения (УМО) по направлению «Статистика» с привлечением преподавателей по статистике, эконометрике и экономико-математическим методам из различных регионов страны, а также регулярные конференции и школы-семинары по этим дисциплинам, организуемые ЦЭМИ РАН, МЭСИ, рядом российских университетов.

Дальнейшее совершенствование процесса подготовки экономистов-статистиков и экономистов-математиков мы видим в выявлении и постепенном устранении тех недостатков, которые до сих пор существуют в практике отечественной высшей школы в данной области. Приведем здесь некоторые, наиболее существенные, с нашей точки зрения, «узкие места».

1. Слабо отраженная в учебных планах, программах и учебниках логика взаимосвязей, существующих между различными дисциплинами направления «Статистика». Так, например, до сих пор

4. «Узкие места» и проблемы

77

На 1 2006

остается непонятным определение содержания и места курса «Теория статистики» (в некоторых вузах — «Общая теория статистики») в учебных планах по специальностям 0617 и 0618. В том виде, как «Теория статистики» (или «Общая теория статистики») интерпретировалась в СССР, а теперь в России, она является чисто «домашним изобретением». Понятие «Теория статистики» («ТС») употребляется, правда, в Англии, но исключительно в смысле «Математическая статистика» (см., например: Кендалл, Юл. Теория статистики, М.: Госстатиздат, 1960 (англ. «Введение в теорию статистики»); Кендалл, Стюарт. Advanced Theory of Statistics. M.: Наука, 1966-1976). Об этом же, кстати, сказано и в предисловии акад. В. В. Немчинова к русскому изданию упомянутой книги Кендалла и Юла. Учебные программы по этой дисциплине имеют многочисленные пересечения с программами по дисциплинам «Математическая статистика» и «Эконометрика». В то же время сколько-нибудь связное, осмысленное и последовательное изложение ряда включаемых в «ТС» тем («Вариационные ряды», «Средние величины и показатели дифференциации», «Изучение взаимосвязей», «Ряды динамики») без предварительных сведений из курсов «Теория вероятностей» и «Математи-

3 ческая статистика» в принципе невозможно!

§ Слаба логика взаимосвязей, существующих между постановками задач в описании эконометрики ческих методов и методов многомерного статистического анализа (но это — недостаток общий, ин-тернациональный, в отличие от предыдущего, чисто российского). Принятые в мировой педагогичес-ё кой и, в несколько меньшей степени, исследовательской эконометрической литературе стандарты, | по существу, узаконивают ситуацию, в которой такие актуальнейшие для эконометрического анализа § многомерные статистические методы, как дискриминантный анализ, кластерный анализ, методы сни-*8 жения размерности оказываются как бы на нелегальном положении среди традиционного матемзти-

1 ческого инструментария эконометрики (подробнее об этом см. [11]).

2. «Узким местом» в методике преподавания эконометрики является крайне слабая реализация 5 синтеза трех ее составляющих: экономической теории, экономических измерений и соответствующего g математического инструментария. Наиболее подходящая форма для такой реализации — это кур-у сы по «Прикладной эконометрике», в которых можно подробно проследить цепочку «экономическая | теория — экономические наблюдения — математические методы анализа и моделирования», а также | представить и проанализировать удачные примеры процессов спецификации эконометрической моде-g ли, основанных на положениях экономической теории (подобно тому, как это делается в [4]). Однако та-| кие курсы практически отсутствуют в учебных планах вузов, готовящих специалистов по направлению § «Статистика». К тому же они плохо оснащены необходимой учебно-методической литературой (прав-s да, в этом отношении ситуация значительно улучшилась за счет выхода в свет прекрасного учебного | пособия [4]).1)

2 3. Нуждаются в совершенствовании содержание и методика преподавания курсов по пред-х метной (социально-экономической) статистике. Во-первых, в них слабо представлена совре-| менная международная теория и практика социально-экономических измерений (см., например, | периодические издания [12]). Во-вторых, обсуждаемые в курсах социальные и экономические 5 измерители даются, как правило, в отрыве от формулировок типовых задач экономической ана-ijl литики, в которых эти измерители должны играть ключевую роль. В-третьих, представленную в | курсах номенклатуру показателей приходится признать несколько устаревшей, не содержащей, в § частности, ряда важных современных измерителей качества и образа жизни населения. Наконец, | в существующих стандартных курсах (и учебниках) практически не уделяется внимания обсужде-§ нию типовых (и характерных не только для отечественной статистики!) изъянов в достоверности g и представительности предоставляемой статистическими службами исходной статистической § информации.

8 -:-

4 ' Читаемым в МЭСИ курс «Эконометрическое моделирование» и соответствующую серию учебных пособий [б] по этому § курсу мы, к сожалению, вынуждены отнести к редким исключениям, никак не влияющим на приведенную здесь общую оценку О ситуации в данной области.

Ив 1 2006

Ф Образование

\

79

I

I

4. Общеизвестен факт отставания отечественной теоретической и прикладной эконометрики от наиболее продвинутых зарубежных школ и объективные исторические причины такого отставания. Этим в основном можно объяснить то, что до сих пор существуют важные разделы статистического и эконометрического инструментария, не представленные (или слабо представленные) в учебных программах соответствующих обязательных дисциплин. К таким разделам следует в первую очередь отнести анализ панельных данных, теорию и практику коинтеграции временных рядов, модель коррекции £ ошибок, связь методов многомерного статистического анализа с традиционным эконометрическим

1

инструментарием.

5. Наконец, все еще явно недостаточно представлена научно-исследовательская составляющая в учебном процессе отечественной высшей школы вообще и в области экономического об- ^ разования в частности. Выполнение студентами (в виде, скажем, семестровых индивидуальных зачетных заданий) небольших самостоятельных исследований, результаты которых докладываются на специальных семинарах или (как это делается, например, в университете Гарварда) в течение первых 15-20 минут очередной профессорской лекции, — эта форма педагогического процесса, к сожалению, пока практически отсутствует в процессе отечественного экономического образования.

5. Основные задачи, требующие решения: текущие и на перспективу

Начнем с формулировки двух главных, с нашей точки зрения, стратегических задач.

(а) Мы полагаем, что одной из них следует признать постепенное устранение разницы в требованиях к уровню подготовки в области математических методов и информационных технологий, существующей между специальностью «Математические методы в экономике» и остальными экономическими специальностями, и в первую очередь специальностью «Статистика». Способ достижения этой цели должен предусматривать «встречное движение» с обеих сторон: с одной стороны, содержание преподаваемых математических и информационных дисциплин должно иметь более четкую прикладную направленность, сопровождаться примерами конкретного использования тех или иных математических методов или информационных технологий в решении экономических задач аналитического или управленческого характера; с другой стороны, следует добиваться повышения общей культуры в использовании математических методов и современных информационных технологий во всех экономических специальностях. Очевидно, что при достижении этой стратегической цели отпадет необходимость в сохранении самой специальности «Математические методы в экономике». Однако в процессе решения этой стратегической задачи (а он может растянуться, по нашим представлениям, лет на десять!) данная специальность должна играть роль своеобразного локомотива и соответственно является крайне важной и необходимой.

(б) Другой стратегической задачей является, по нашему мнению, кардинальное повышение роли научно-исследовательской составляющей в учебном процессе высшего экономического образования. Решение этой задачи невозможно без соответствующего кадрового преподавательского обеспечения: это означает, что придется постепенно «отфильтровать» преподавательские кадры предъявлением к ним необходимого требования об активном (и постоянном) участии, наряду с чисто педагогической нагрузкой в исследовательской деятельности. Другими словами, речь идет об органичном сочетании науки и образования, исследовательской и педагогической деятельности занятых в этих сферах специалистов. Положительные примеры подобного рода деятельности мы можем наблюдать не только в ведущих европейских и североамериканских университетах, но и в отечественной практике: именно такая схема реализо-

№ 1 2006

вана, например, в Центральном экономико-математическом институте РАН, являющимся базовым исследовательским центром и одновременно главным поставщиком преподавательских кадров для Российской экономической школы (с 1992 г.); экономического факультета Государственного университета гуманитарных наук (с 1998 г.) и Московской экономической школы МГУ им. М. В. Ломоносова (с 2004 г.).

Далее мы остановимся на некоторых текущих задачах совершенствования процесса подготовки экономистов-статистиков и экономистов-математиков в российской высшей школе.

(1) Следует добиться большей взаимной увязки и координации в содержании и учебных программах различных дисциплин, представленных в учебных планах направления «Статистика». Это в первую очередь относится к содержанию и учебным программам дисциплины «Теория статистики» (или «Общая теория статистики»), см. выше п. 1 в разд. 4. В частности, если всерьез относиться к курсу на сближение с мировыми стандартами и стремиться к конвертируемости отечественных дипломов о высшем экономическом образовании, то нам представляется необ-

Л

§ ходимым заменить дисциплину «ТС» («ОТС») курсом «Описательная статистика», подготовив для

| него соответствующую учебную программу, скоординированную с программами курсов «Ге-

5 ория вероятностей», «Математическая статистика» и «Эконометрика». При этом традиционно

§ включаемую в «ТС» («ОТС») тему «Индексы и их роль в экономическом анализе» целесообразно

перенести в курсы по предметной (социально-экономической) статистике.

I

Следует добиться также большей координации и в преподавании курсов по экономе" многомерным статистическим методам и по математической статистике.

$ ?

Я>

(2) Необходимо, с нашей точки зрения, ввести в учебный план подготовки специалистов

правлению «Статистика», в качестве обязательных курсов по прикладной эконометрике (или по прикладному эконометрическому моделированию), изложение в которых было бы построено по схеме: от конкретной экономической (социально-экономической) проблемы через отнс-

Й

I

^ сящиеся к этой проблеме положения экономической теории к спецификации эконометрической

| модели, затем — к сбору необходимых эмпирических данных (т.е. к экономическим измерениям)

8 §

и, наконец, к идентификации анализируемой модели с использованием современных эконо-метрических методов. Именно такие курсы предназначены для практической реализации в ь рамках учебного процесса столь важной идеи синтеза трех необходимых составляющих вся-

| кого полноценного эмпирического исследования: экономической теории, экономических изме-

| рений и соответствующего математического инструментария (включающего и подходящие

£

1 I

информационные технологии).

(з) Нуждаются в модификации содержание и методика подачи материала курсов по предметной (социально-экономической) статистике. В частности, их следует дополнить формулировкой основных типовых задач экономической аналитики, для решения которых используются описыва-V емые в курсе показатели. Сам традиционный набор представленных в курсах показателей так-

§ же нуждается в расширении в первую очередь за счет ряда современных показателей качества

| и образа жизни населения. Наконец, необходимо уделить определенное место в этих курсах

§ обсуждению типовых (распространенных как в отечественной, так и в зарубежной практике)

| изъянов в методах и результатах статистических обследований, приводящих к снижению ка-

5 чества (достоверности, репрезентативности) той статистической информации, которая предо-

|э ставляется соответствующими статистическими службами. |

§ (4) Требуется добиться органичного встраивания в существующие курсы по эконометрике доста-

о точно полного набора современных методов прикладного многомерного статистического она-

80 /

Не 1 2006

лиза, а также тех эффективных методов эконометрики, которые пока еще слабо представлены х

в соответствующих учебных программах. Речь идет, в первую очередь, о теории и практике Ц

коинтеграции временных рядов, о модели коррекции регрессионных остатков, об анализе па- х

нельных данных, об обобщенном методе моментов и о симуляционных методах компьютерного S

эксперимента в эконометрике. Ч

Ф

В заключение отметим следующее. Мы отдаем себе отчет в том, что приведенные выше соображе- g ния о ситуации в отечественной высшей школе в области подготовки экономистов-статистиков и эко- § номистов-математиков и о путях совершенствования этого процесса не могут быть лишены опреде- ¡| ленного субъективизма и, конечно, не могут быть полными, всеобъемлющими. Однако оправданность ^ изложенной нами позиции подтверждается, помимо нашего личного преподавательского опыта, пе- ij редовым зарубежным опытом, с которым нам довелось знакомиться в университетах Гарварда, Массачусетса, Сорбонны (Париж-1), Женевы и др. И еще: конечно, одним из главных вопросов, от которых зависит успешность решения задач (а), (б), (i)-(4), является вопрос качества преподавательских кадров. Мы полагаем, чт.е. основания с оптимизмом смотреть на перспективы решения и этого вопроса. В подтверждение такой точки зрения сошлемся на положительную динамику, отмеченную в разд. 3, а также на все большее внимание и значение, которое придает российское Правительство проблеме образования в целом.

Литература

1. Магнус Я. Р., Катышев П. К., Пересецкий А. А. Эконометрика. Начальный курс. Изд. 6-е. М.: Дело, 2004.

2. Эконометрика/Под ред. И. И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2005.

3. Айвазян С. А., Мхитарян В. С. Прикладная статистика и основы эконометрики. Изд. 2-е. В 2-х т. М.: Юнити, 2001.

4. Берндт Э.Р. Практика эконометрики: классика и современность/Перевод с англ.; под ред. С. А. Айвазяна. М.: Юнити.

5. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика в задачах и упражнениях. М.: Юнити, 2001.

6. Серия учебных пособий по эконометрическому моделированию. М.: МЭСИ, 2002.

Выпуск 1: С.А.Айвазян, С.О. Колеников. Уровень бедности и дифференциация по расходам населения России.

В ы п у с к 2: В. Л. Макаров, С. А. Айвазян, С. В. Борисова, Э. Л. Лакалин. Эконометрическая модель экономики России для целей краткосрочного прогноза и сценарного анализа.

Выпуск 3: С.А.Айвазян. Сравнительный анализ интегральных характеристик качества жизни населения субъектов РФ.

Выпуск 4: С.А. Айвазян. Межстрановой анализ интегральных категорий качества жизни населения.

7. Колемаев В. А. Математическая экономика. Изд. 2-е. М.: Юнити, 2002.

8. Носко В. П. Эконометрика. Введение в регрессионный анализ временных рядов. М„ 2005.

9. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. М.: Финансы и статистика, 2003.

10. Статистика/Под ред. B.C. Мхитаряна. М.: Экономист, 2005.

11. Айвазян С.А. Многомерный статистический анализ в эконометрике. Труды Vl-й (юбилейной) Международной школы-семинара «Многомерный статистический анализ и эконометрика». М.: ЦЭМИ РАН, 2004.

12. Social Indicators Research//An International and Interdisciplinary Journal for Quality-of-Life Measurement. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht-Boston-London.

\_!2