CC BY
7
Vladimir Anatolyevich Prokofiev,
Doctor of Economics, professor,
Tatyana Aleksandrovna Fomicheva,
PhD in Economics,
associate professor of the department of accounting, taxation and audit, Penza State University
Maria Vladimirovna Golovko,
senior lecturer of the department of statistics, Saratov socio-economic institute (branch) of Plekhanov Russian University of Economics
УДК 311(470)
Владимир Анатольевич Прокофьев,
доктор экономических наук, профессор
Татьяна Александровна Фомичева,
кандидат экономических наук, доцент кафедры бухгалтерского учета, налогообложения и аудита, Пензенский государственный университет
fomichevata@rambler.ru
Мария Владимировна Головко,
старший преподаватель кафедры статистики, Саратовский социально-экономический институт (филиал)
РЭУ им. Г.В. Плеханова
golovmar@yandex.ru
ПРЕДПОЛАГАЕМЫЕ ДИСПРОПОРЦИИ В РАЗВИТИИ ОТЕЧЕСТВЕННОЙ СТАТИСТИКИ И НЕКОТОРЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ ИХ НИВЕЛИРОВАНИЯ
В статье рассматривается ограниченность применения вероятностных методов анализа стохастической и корреляционной связи показателей социально-экономического развития органами государственной статистики, что снижает возможности использования углубленного статистического инструментария в современной экономической науке и практике. На примере факторного анализа динамики выпуска продукции было проведено понижение степени погодовой дискретности путем введения уровней астрономических периодов, выровненных по линейному тренду. Применение индексного и интегрального методов детерминированного факторного анализа позволило идентифицировать противоречивость результатов, полученных первым методом, и согласованность, полученных вторым методом. Таким образом, доказана предпочтительность интегрального метода факторного анализа, основанного на учете одновременности и непрерывности развития факторов. Применение результатов исследования позволит существенно расширить навыки, знания и умения специалистов экономической направленности.
Ключевые слова: дискретность, детерминированный факторный анализ, индексный и интегральный методы, астрономический уровень.
POSSIBLE DISPROPORTIONS IN THE DEVELOPMENT OF RUSSIAN STATISTICS SERVICE AND WAYS TO ELIMINATE THEM
The article discusses limited use of probabilistic methods for analyzing stochastic and correlation communication of socioeconomic development indicators by state statistics bodies, which reduces the possibility of using in-depth statistical tools in economic theory and practice. Using the example of the factor analysis of output dynamics, the authors calculate a decrease in the degree of discreteness per year by introducing levels of astronomical periods aligned with a linear trend. The use of index and integral methods of deterministic factor analysis makes it possible to identify the inconsistency of the results obtained by the first method, and consistency of the results obtained by the second method. Thus, the authors prove the feasibility of using the integral method of factor analysis based on simultaneous and continuous development of factors. The results of the research help to expand the skills and knowledge of experts in economics.
Keywords: discreteness, deterministic factor analysis, index and integral methods, astronomical level.
Государственное планирование, оценка степени выполнения плана, экстраполяция в государственной статистике представляются и осуществляются в жестко детерминированной форме, обычно на основе расчета абсолютных и относительных показателей рядов динамики: абсолютных приростов, темпов роста, средних хронологических и некоторых производных от них показателей, таких как индивидуальные и общие индексы, средние арифметические и средние гармонические.
При этом, к сожалению, практически не используются вероятностные методы обработки стохастической и корреляционной связи индикаторов раз-
вития социума, составляющие основу математической статистики и эконометрики.
Как правило, результаты государственного планирования социально-экономических индикаторов на макро- и мезоуровнях с перспективой их развития на несколько лет, когда инфляция детерминируется как случайный, недостаточно предсказуемый фактор, представляются в форме темпов прироста с переменной базой сравнения.
Последующий анализ фактически состоявшихся результатов и степени выполнения плановых заданий, по нашему убеждению, может успешно реализоваться согласуясь с трактовкой общих и
ISSN 1994-5094 ♦-
131 -♦
индивидуальных индексов как аналитических (фак-ториальных или, с нашей поправкой, - факторных) по методологии проф. Л.С. Казинца [3, с. 5, 118]. При этом его исполнители должны обладать глубокими и достаточно обширными знаниями статистического моделирования взаимосвязей развития социально-экономических индикаторов.
При подготовке кадров (носителей знаний статистики) к результатам освоения студентами содержания дисциплины « Социально-экономическая статистика» в вузах предъявляются достаточно серьезные требования:
1) знание методов сбора первичной информации, сводки и группировки, выявления взаимосвязей и тенденций социально-экономических процессов;
2) умение анализировать и интерпретировать данные отечественной и зарубежной статистики, выявлять проблемы экономического характера;
3) владение навыками подготовки и презентации информационных обзоров и аналитических отчетов по экономической и социальной проблематике; навыками оформления результатов экономических расчетов.
В паспорте научной специальности «Бухгалтерский учет, статистика» констатируется:
• в содержании - прогнозирование и изучение закономерностей как единичных факторов хозяйственной деятельности, так и массовых социально-экономических явлений;
• в области исследований - методы статистического измерения и наблюдения социально-экономических явлений, методология построения статистических показателей, методы анализа социально-экономических явлений и процессов, статистического моделирования, выявления трендов и циклов, прогнозирования развития социально-экономических явлений и процессов, методология социального и экономического мониторинга, статистического обеспечения управления административно-территориальными образованиями; измерение неравномерности их развития; совершенствование методологии национального счетоводства и макроэкономических расчетов; методология экономико-статистических исследований, направленных на измерение эффективности функционирования предприятий и организаций; прикладные статистические исследования, направленные на моделирование складывающейся конъюнктуры и разработки перспективных вариантов развития предприятий, организаций, отраслей экономики России и других стран.
В паспорте научной специальности «Экономическая теория», в ее содержании констатируется выявление устойчивых, повторяющихся связей в социально-экономических явлениях и процессах, их структурных характеристик, закономерностей функционирования и тенденций развития экономических отношений, что невозможно осуществить без предварительной научно обоснованной реализации статистических методов.
Одним из наиболее значимых вопросов при исследовании формирования результатов происходя-
щих социально-экономических процессов является анализ динамики уровня эффективности различных целевых показателей социального развития как результата влияния факторных признаков, что может быть представлено в виде жестко детерминированных моделей [5, с. 202; 10, р. 165]. Исторически определение соотношения ресурсов и затрат (как факторов) к величине их отдачи (результативному признаку) является выражением количественной оценки жизнеспособности общественного развития, человеческой популяции и ее экологии.
Форма детерминирования выступает естественным выражением этого соотношения (фактическим, планируемым и прогнозируемым), и именно она является основой для определения тенденций в государственном управлении.
Более того, органами государственной статистики формируется и показывается в основном общая сводная информация об индикаторах социально-экономического развития, полученная в результате выполнения программ и планов статистических работ. Сведения, полученные в результате статистического наблюдения, не раскрывают причинно-следственную связь показателей эффективности и величин затраченных сил и ресурсов, в связи с чем важным стимулом повышения интереса населения к овладению статистической грамотностью является систематическое предоставление информации о соотношении результатов и соответствующих расходов, что является важнейшей составляющей мониторинга качества проводимой социально-экономической политики.
Отсюда напрашивается заключение об укреплении и росте востребованности статистического инструментария в науке и практике, но в противовес этим благим надеждам наблюдается следующая динамика соотношения защит кандидатских и докторских диссертаций по экономическим специальностям.
За период с 2007 по 2016 г. число выпущенных аспирантов с защитой диссертаций по научной специальности 08.00.00 Экономические науки сократилось с 2039 до 275. Особенно резкое сокращение наблюдается с 2014 г. Основная доля защит приходилась на научную специальность 08.00.05 Экономика и управление народным хозяйством: разброс составил от 67,5% в 2011 г. до 74% в 2015 г. По другим специальностям удельный вес не превышал 10% (рис. 1).
Выпуск докторантов с защитой докторских диссертаций снизился за период с 2007 по 2017 г. почти в 13 раз (с 64 до 5), при этом по специальности 08.00.12 Бухгалтерский учет, статистика - ни одного докторанта начиная с 2014 г., по специальности 08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики - ни одного докторанта с 2012 г. и один в 2017 г., по специальности 08.00.01 Экономическая теория - ни одного с 2016 г.1
1 Без учета лиц, защитивших кандидатские и докторские диссертации, не проходящих обучение в аспирантуре и докторантуре. Источник: ЕМИСС. URL: https://www.fedstat. ru/indicator/36643.
Рис.1. Структура выпуска аспирантов с защитой диссертаций по научным специальностям экономического характера
Рис. 2. Динамика защит диссертаций по статистике2
Динамика защит кандидатских и докторских диссертаций непосредственно по статистике (рис. 2), с одной стороны, отражает общую тенденцию к снижению числа научных работ, но, с другой стороны, демонстрирует безусловный интерес к применению инструментария статистического анализа в глубоком, детальном изучении различных процессов и явлений общественной жизни, поскольку практически ни одно серьезное научное исследование не может обойтись без использования комплексной системы показателей, методов и методик сбора, обработки и анализа статистической информации.
В оценке результатов практической деятельности предприятий, организаций, учреждений на мезо- и макроуровне экономики; в разработке аналитической информации органами государственной статистики исторически и традиционно
ведущая роль из всего обширного многообразия статистического инструментария принадлежит методу детерминированного факторного анализа (ДФА). Его основу в настоящее время составляет пофакторное разложение темпа роста (индекса) и абсолютного прироста результативного индикатора социально-экономического развития по факторам, для которых априори детерминируется мультипликативно-аддитивная связь и порядок частного, обязательно последовательного влияния скорости их изменения на общий результат [1; 7; 8]. При этом исключается возможность одновременного параллельного развития факторов, что во многих случаях приводит к искажению реальной действительности, вызывая непредсказуемые, разной степени усугубления погрешности, ошибки и иногда противоречия вплоть до противоположного толкования направлений воздействия факторов на ре-
2 Сайт Высшей аттестационной комиссии (ВАК). URL: http://vak.ed.gov.ru/dis-list#_48_INSTANCE_mnE1V9 QhXO34_=http%3A%2F%2Fvak.ed.gov.ru%2Faz%2Fufx.html%3F%2Fais%2Fvak%2Ftemplates%2Fvak_idc.list.php%26 (дата обращения: 04.02.2019).
НБЫ1994-5094 ♦-
133 -♦
зультат: одного - в сторону роста, а не снижения в действительности, а другого, наоборот, - в сторону уменьшения результата вместо повышения.
Среди многочисленных предложений новых методов ДФА, конкурирующих с традиционными, особого внимания заслуживают интегральные, ориентированные на тенденции одновременного и непрерывного изменения факторов, не исключающие маловозможные в реальной действительности случаи последовательного и дискретного изменения факторов [4; 5; 6].
В процессе проведенного нами критического анализа подавляющего большинства статистических методов ДФА, опираясь на постулаты высшей математики в дифференциальном и интегральном исчислении [2], была сформирована важнейшая исходная предпосылка ясной трактовки непрерыв-
ности изменения экономических индикаторов, представляемых на практике дискретными уровнями, фиксированными только на начало и конец соответствующих смежных периодов, обязательно календарных с исторически сложившейся и закрепленной документально продолжительностью (месяц, квартал, год и пр.).
Приведем условный пример понижения степени погодовой дискретности от двух календарных годовых уровней экономических индикаторов производственного объединения до поквартальной дискретности его индикаторов путем добавления уровней астрономических периодов, выровненных по линейному тренду (табл. 1).
Опуская обилие промежуточных расчетов, представим конечные результаты индексного и интегрального методов ДФА в табл. 2.
Таблица 1
Показатели деятельности предприятий объединения, приходящиеся на начало и конец каждого квартала отчетного года
Предприятие Показатели Годовые уровни на начало и конец кварталов 2018 г.
31.12.17 01.04.18 01.07.18 01.10.18 31.12.18
А Б 1 2 3 4 5
1 Q - объем выпуска, млн руб. 17664,00 16678,25 15692,5 14706,75 13721,00
/ - доля Q в объединении 0,62770 0,59010 0,55283 0,51589 0,47925
Т - среднесписочная численность работников, чел. 369,0 362,25 355,5 348,75 342,0
Ш - выпуск продукции на одного работника, млн руб. 47,87 46,04 44,14 42,17 40,12
2 д - объем выпуска, млн руб. 10477 11585 12693 13801 14909
/ - доля д в объединении 0,37230 0,40990 0,44716 0,48411 0,52075
Т - среднесписочная численность работников, чел. 223,0 231,5 240,0 248,5 257,0
Ш - выпуск продукции на одного работника, млн руб. 46,98 50,04 52,89 55,54 58,01
Всего по объединению д - объем выпуска, млн руб. 28141,0 28263,25 28385,5 28507,75 28630,0
Т - среднесписочная численность работников, чел. 592,0 593,75 595,5 597,25 599,0
Ш - выпуск продукции на одного работника, млн руб. 47,54 47,60 47,67 47,73 47,80
Таблица 2
Оценка влияния факторов на динамику выпуска объединения
По данным на начало и конец отчетного года По данным на начало и конец каждого квартала отчетного года
Индексный метод Интегральный метод Индексный метод Интегральный метод
т ЪТ0Ш0 г= 1 г= 1 Х1> г= 1 ;' = 1 Г=1 ¡ = 1 ш ;'=1 г=1 Ж ;'=1 г=1
1 2 3 4 5 6 7 8
Компоненты темпа роста (/д)
1,0108 1,0065 1,0215 0,9964 1,0188 0,9986 1,0220 0,9955
Компоненты абсолютного прироста (Дд), млн. руб.
304,4 184,6 603 -114 529,8 -40,8 616,92 -127,85
С использованием только календарных годовых уровней взаимосвязанных показателей W, Т) факторные оценки, полученные индексным и интегральным методами ДФА в графах 1-4 табл. 2 отразили совершенно противоречивые результаты.
Согласно индексному методу оба фактора: количественный - затраты труда (Г) и качественный -производительность труда (- повлияли на результативный показатель - выпуск продукции (TQ) в направлении его роста на 1,08% и 0,65% соответственно, или на 304,4 млн руб. и 184,6 млн руб. По результатам же интегрального метода следует считать влияние факторов на динамику выпуска разнонаправленным: количественного (Т в графе 3) в сторону роста выпуска продукции на 2,15%, или 603 млн руб., а качественного (W в графе 4) в направлении снижения XQ на 0,36%, или 114 млн руб.
С привлечением в расчеты астрономических уровней оба конкурирующих метода выражают согласованность в определении направлений воздействия факторов: Т - в сторону роста XQ, а W -в сторону его снижения, хотя заметно отличаются по абсолютной величине количественных оценок силы воздействия факторов на результативный показатель.
Дальнейшее понижение степени дискретности годовых уровней связано с добавлением в расчеты помесячных годовых уровней, что в еще большей степени приблизит помесячную дискретность изменения годовых уровней индикаторов к их линейным или экспоненциальным трендам и, соответственно, уточнит искомые факторные оценки.
Все вышеизложенное, на наш взгляд, может послужить существенной предпосылкой выявления возможных диспропорций в подготовке, становле-
нии и распределении необходимой численности квалифицированных российских статистиков высшего и научного образования.
1. Адамов В.Е. Факторный индексный анализ. М.: Статистика, 1977.
2. Бермант А.Ф., Араманович И.Г. Краткий курс математического анализа для втузов. М.: Наука, 1966.
3. КазинецЛ.С. Теория индексов. М.: Госстатиздат, 1963.
4. Прокофьев В.А., Саломатина Т.В. Интегральные методы факторного анализа: учеб. пособие. Саратов: СГСЭУ, 2006.
5. Прокофьев В.А., Саломатина Т.В. Теория моментных темпов роста в развитии методологии экономических процессов. Саратов: СГСЭУ, 2006.
6. Шеремет А.Д. и др. Метод цепных подстановок и совершенствование факторного анализа экономических показателей // Вестник МГУ. Серия Экономика. 1971. № 4. С. 62-69.
7. Эдельгауз Г.Е., Курова Л.В. В защиту статистических методов анализа влияния факторов // Вестник статистики. 1985. № 10. С. 62-66.
8. Югенбург С.М. К вопросу о разложении абсолютного прироста по факторам // Ученые записки по статистике. 1957. Т. 3. С. 372-376.
9. Park Y. Constrained Efficiency in a Human Capital Model // American Economic Journal: Macroeconomics. 2018. Vol. 10. No 3. Р. 179-214. URL: https://www.aeaweb.org/ articles?id=10.1257/mac.20160405&within%5Btitle%5D=on& within%5Babstract%5D=on&within%5Bauthor%5D=on&q=e fficiency.
10.Xiaojuan K., TizhengLi. Efficient estimation of varying coefficient models with serially correlated errors // Statistical Methodology. 2016. Vol. 32. September. Р. 161-184. URL: https://www.sciencedirect.com/search?qs=efficiency&pub=Sta tistical%20Methodology&show=25&sortBy=relevance&origi n=jrnl_home&zone=search&cid=273257&years=2016&lastSe lectedFacet=years.
