CC BY
38
УДК 311.21
Войнова В. И.
СТАТИСТИЧЕСКОЕ НАБЛЮДЕНИЕ КАК ИНФОРМАЦИОННАЯ ОСНОВА ИССЛЕДОВАНИЯ ФИНАНСОВОГО ПОВЕДЕНИЯ НАСЕЛЕНИЯ
Аннотация
Рассмотрены подходы к формированию статистических совокупностей, характеризующих финансовое поведение населения. Проведена взаимоувязка методологических положений статистического наблюдения со спецификой исследуемых проблем.
Ключевые слова
Статистическое наблюдение, финансовое поведение.
Voynova V. I.
STATISTIC OBSERVATION AS INFORMATIONAL BASIS FOR POPULATION'S FINANCIAL BEHAVIOR'S ANALYSIS
Annotation
In this article were disclosed a methods of statistical population's preparation, which describes a household's financial behavior. Moreover, an associativity of methodological statements of statistic observation and specificity of the article topics was performed.
Keywords
Financial behavior, statistic observation.
Тема финансового поведения населения за последние десятилетия стала социально востребованной и актуальной, ею занимаются ученые по всему миру из разных смежных областей, в числе которых экономическая теория, экономическая психология и экономическая социология. Каждая них рассматривает финансовое поведение, опираясь на свою концептуальную схему понимания процессов [1].
Потребительское и сберегательное поведение населения первыми стали изучать экономисты. После этого начались противостояния и острая критика их подходов со стороны психологов, занимающихся изучением поведения людей в широком смысле [2].
Основа исследований финансового поведения населения была заложена в
работах Дж. М. Кейнса [3], С. Кузнеца [4], В. Зелизер [5], Дж. Катоны [6], Д. Канемана и А. Тверски [7], М. Фридмана [8], Й. Шумпетера [9], Ф. Модильяни [10], Дж. Дьюзенберри [11] и других классиков экономической, социологической и психологической науки.
Достаточно много исследований финансового поведения населения проводится современными российскими учёными, среди которых Т. Ю. Богомолова [12], Е. В. Галишникова [13], О. Е. Кузина [2, 14, 15], В. В. Радаев [14], Я. М. Рощина [14], В. С. Тапилина [12], О. С. Дейнека [15] и др.
В настоящее время существует большое число теорий, объясняющих финансовое поведение людей за счёт влияния социальных (установки в отношении денег, уровень доверия к госу-
дарству), психологических (склонность к риску, мотивы поведения, личностные характеристики) и экономических факторов (уровень материального благосостояния, знание финансовых инструментов и др.). Однако вне зависимости от природы происходящих процессов принятие решений о получении и расходовании имеющихся денежных средств, оценки выдвигаемых теоретических гипотез могут быть осуществлены только опираясь на реальные эмпирические данные, получить которые бывает достаточно непросто. При этом основанием для выдвижения подобных теорий служат закономерности, выявленные на основе проведенных статистических наблюдений, потому как количественная характеристика социально-экономических явлений невозможна без глубокого статистического исследования. Однако для применения различных способов и приёмов статистической методологии к проверке теоретических обоснований различных аспектов финансового поведения необходимо наличие исчерпывающей и достоверной информации, позволяющей дать детальную характеристику изучаемого статистического объекта. Всё это предполагает организацию этапов сбора статистической информации и её первичную обработку, обобщение и анализ полученных данных об изучаемом объекте. Эти данные должны отвечать целому ряду требований, среди которых:
1) полнота и практическая ценность статистических данных;
2) достоверность и точность данных;
3) их единообразие и сопоставимость [17].
Статистическое наблюдение выступает информационной основой исследования финансового поведения населения. От того, насколько тщательно оно (наблюдение) будет продумано и организовано, зависит правильность и достоверность полученных на его основе теоретических и практических выводов.
При планировании выборочных обследований приходится сталкиваться с множеством проблем, связанных, в первую очередь, с недостатком информации о генеральной совокупности или трудностями ее получения. Особенно актуальны эти проблемы при изучении населения, поскольку структура домо-хозяйств в генеральной совокупности на обследуемой территории, как правило, неизвестна и необходимо найти информацию о ней, которая была бы тесно связана с изучаемыми характеристиками домохозяйств. Как показывает опыт, социально-демографические характеристики населения хорошо коррелируют со структурой жилищного фонда (район расселения, качество жилья и т. д.) [18].
Примером использования данных о жилом фонде при обследовании населения является база данных негосударственного лонгитюдного обследования домохозяйств Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ (РМЭЗ) [19]. Выборка домохозяйств основана на выборке жилищ, так как только их можно изначально переписать, то есть создать «основу выборки». Это общепринятая в мире практика построения выборки при изучении домохозяйств. Пронумерованные списки жилищ в опросных участках составляются таким образом, чтобы в каждом жилище находилось только одно домохозяйство. Такие выборочные совокупности, как РМЭЗ, являются достаточно уникальными и дорогостоящими. При этом они обладают рядом достоинств: они представлены в свободном доступе как по домохозяй-ствам, так и по индивидам и репрезен-туют население России, дают информацию о структуре доходов и расходов, материальном благосостоянии, структуре занятости, состоянии здоровья и структуре питания, о планировании семьи и образовательном поведении, о системе ценностей россиян и т. д.
Однако они не всегда могут быть подходящими для целей исследования в силу различных причин. Во-первых, при рассмотрении регионального аспекта проблем, когда необходимы локальные обследования, где выборочные данные должны репрезентовать население региона или отдельного населенного пункта. Во-вторых, имеющиеся в опросниках РМЭЗ вопросы не всегда отвечают поставленным задачам исследования. Так, при изучении финансового поведения населения интерес могут представлять не только результаты принятых решений о расходовании денежных средств, но о мотивах и социальных установках, им предшествующих, оценить которые не представляется возможным по данным РМЭЗ. В связи с этим возникает проблема проведения собственного выборочного обследования населения, отвечающего всем необходимым требованиям для получения достоверных и точных данных, от которых зависит результат всей работы.
При планировании статистического наблюдения для исследования финансового поведения населения возможны два варианта: когда единицей наблюдения выступает домохозяйство, и когда - отдельный индивид.
В настоящее время в связи с переходом на безбумажные методы хранения информации большинство предприятий и организаций накапливает и хранит данные о результатах их деятельности в компьютерах. К таким базам данных относится ежегодная отчетность БТИ в форме федерального статистического наблюдения «Форма № 1-жилфонд», в которой содержится объёмная информация о жилье граждан. Эти данные позволяют осуществить репрезентативное выборочное обследование домохозяйств муниципальных образований любого типа и размера [18].
Реализация данной методики формирования выборочной совокупности на основе данных ежегодной отчётности
БТИ была осуществлена при отборе до-мохозяйств, проживающих в г. Таганроге, для обследования различных аспектов уровня и качества жизни населения крупного промышленного города, проводимого под эгидой Института социально-экономических проблем народонаселения РАН в июне 2013 г. [18], а также при проведении выборочного обследования населения депрессивного региона (населённые пункты Ростовской области: Гуково, Зверево, Углеродный).
Алгоритм реализации выборки можно представить следующим образом.
На первом этапе планируется проведение отбора, пропорционального числу квартир в многоквартирных жилых домах и жилых домов (индивидуально-определенные здания) и вариации возраста зданий, т. е. используется оптимальное размещение. В качестве типических групп выступают квартиры в многоквартирных жилых домах и жилые дома (индивидуально-определенные здания). Дисперсия возраста строений характеризует степень различий в качестве жилья [18].
На следующем этапе рассчитывается численность домов с отбором частных жилых домов и квартир в многоквартирных домах по принципу оптимального размещения. В качестве типических групп выступает материал стен зданий, в значительной степени характеризующий качество жилья. Отбор производится пропорционально количеству частных жилых домов и квартир в многоквартирных домах и вариации возраста зданий. Вариация возраста рассчитывается по возрасту площади жилищного фонда по каждой группе выделенного материала стен зданий [18]. Далее по такому же принципу учитывается структура расселения по числу комнат в квартире / индивидуальном доме и площади расселения. Следующий этап отбора -перераспределение домохозяйств, проживающих в квартирах / частных домах
с разным материалом стен, с учетом числа комнат. Наконец, полученное распределение выборки жилых домов / квартир распределяется по годам возведения прямо пропорционально распределению площади жилищного фонда по материалу стен [18].
Наличие в БТИ компьютерной базы данных позволяет сформировать в ней массивы квартир / частных домов с учетом материала стен застройки, числа комнат и лет возведения. Далее реализуется алгоритм выбора адресов, по которым проживают домохозяйства: формируются два массива: жилых домов (индивидуально-определенных зданий) и квартир в многоквартирных домах; массивы разделяются на: жилые дома -на кирпичные, блочные, смешанные и прочие, а квартиры - на кирпичные, панельные, смешанные и прочие. Каждая из этих подгрупп разделяется на одно-, двух-, трех-, четырех- и более комнатные дома/квартиры. На последнем этапе происходит разбиение полученных на предыдущем этапе массивов по годам постройки [18]. Заключительным этапом выборки является собственно случайный отбор адресов квартир по порядковым номерам из массивов данных БТИ. Отбор адресов из полученных массивов может осуществляться либо по таблицам случайных чисел, либо механически через равный интервал [18].
Следует отметить, что процесс дробления групп можно остановить на любом этапе. Но квартиры в массиве данных должны иметь порядковые номера, на основе которых генерируются случайные числа, задающие номера отбираемых квартир.
Значительным удобством обращения к данным БТИ является наличие в них компьютерных баз данных, позволяющих в ходе интервью исключить вопросы к домохозяйству, отнимающие время. К ним относятся: тип постройки, число комнат, материал стен, общая площадь жилья, год постройки, процент
износа, год последнего капитального ремонта, рыночная стоимость, перечень коммунальных удобств.
Рассмотрим вторую ситуацию, когда единицей статистического наблюдения выступает отдельный индивид.
В научно-исследовательской работе (проекте) при финансовой поддержке (в форме субсидии из федерального бюджета) Министерства образования и науки РФ (Соглашение № 14.В37.21.0022) по теме: «Модернизация инструментария управления рисками финансовых институтов в сфере отмывания денег или финансирования терроризма на основе повышения финансовой грамотности клиентов-физических лиц (на примере Юга России)» [20] были в том числе исследованы вопросы системы рисков финансовых институтов в сфере отмывания денег или финансирования терроризма. В части методического подхода к исследованию использовался анкетный опрос. Респондентами в данном случае выступали молодые люди, что объясняется несколькими причинами.
Во-первых, формируемое с детства отношение к деньгам складывается под влиянием различных социальных установок, которые со временем меняются в зависимости как от самого человека, так и под воздействием внешних причин. Монетарные установки определяют финансовое поведение личности, будет оно сберегательным, кредитным или каким-либо другим. В результате, изучение современных установок в отношении денег среди молодых людей, только выходящих на рынок труда, только начинающих свою экономическую активность, позволяет увидеть портрет будущего экономического агента, насколько он будет ценностно ориентированным в денежных вопросах, рациональным и грамотным с точки зрения использования финансовых продуктов.
Во-вторых, финансовое поведение, помимо монетарных установок, определяется ещё и уровнем склонности инди-
вида к финансовому риску. Так, при одинаковых социальных установках в отношении денег, склонные и не склонные к риску индивиды будут вести себя по-разному. В результате, портрет будущего экономического агента будет неполным, если исключить из рассмотрения фактор склонности к риску. Изучение указанных детерминант финансового поведения во взаимосвязи друг с другом позволяет выделить основные типы экономических агентов и обозначить присущие им стратегии финансового поведения. Это представляется особенно важным и актуальным на примере молодых людей, так как они в скором будущем будут самостоятельно принимать финансовые решения, от которых будет зависеть развитие экономики страны в целом. В связи с этим было проведено выборочное обследование молодых людей - студентов вузов Юга России.
Процесс формирования выборочной совокупности строился на базе вероятностной многоступенчатой выборки с собственно случайным бесповторным методом отбора. Процедура многоступенчатой выборки включала в себя: отбор высших учебных заведений, в которых будет проводиться опрос; отбор академических групп; отбор студентов внутри групп.
На первой ступени были выбраны крупнейшие вузы Юга России, такие как Южный федеральный университет, Ростовский государственный экономический университет (РИНХ), Ростовский государственный университет путей сообщения, Донской государственный технический университет и ЮжноРоссийский государственный политехнический университет (НИИ).
На второй ступени методом собственно-случайного бесповторного отбора из указанных вузов и их филиалов были выделены для исследования академические группы студентов-старшекурсников различных специальностей и
направлений обучения. В каждой из отобранных групп проводился анкетный опрос (методом саморегистрации), в котором участвовали все присутствующие на момент опроса студенты.
Таким образом, в обследовании приняли участие 696 студентов, обучающихся на различных специальностях в крупнейших вузах Юга России, в таких городах, как Ростов-на-Дону, Новочеркасск, Ейск, Кисловодск и Черкесск.
Формирование выборочной совокупности было осуществлено с помощью компьютерных баз данных кадровых служб в университетах (деканатов), которые содержат информацию о студентах с момента их зачисления в высшие учебные заведения. Обращение к указанным базам данных позволило упростить задачу сбора данных об основных социально-демографических характеристиках респондентов: пол, возраст, специальность, курс, основа обучения (бюджетная/контрактная) и т. п.
Сложность эмпирического исследования финансового поведения заключается в отсутствии данных официальной статистики, касающихся данного аспекта жизни населения. Существующие выборочные обследования, проводимые отдельными коммерческими и некоммерческими организациями, не всегда отвечают целям исследования и характеризуют поведение населения либо по всей России, либо по отдельным населенным пунктам и регионам, где они проводились. К тому же далеко не всегда имеющиеся данные находятся в свободном доступе. Как правило, публикуются лишь результаты проведенных обследований. В связи с этим существует проблема получения точных и достоверных данных, репрезентующих поведение отдельных индивидов и домо-хозяйств. Решение этого видится в применении компьютерных баз данных предприятий и организаций либо предоставляемой ими в органы государственной статистики периодической отчётности для проведения единовременных вы-
борочных наблюдений, что позволяет получить детальную характеристику объекта изучения при существенном сокращении объёмов собираемой информации и повышении точности собираемых данных. В частности, предлагается при формировании выборочной совокупности опираться на данные ежегодной отчетности БТИ в том случае, если планируется статистическое обследование домохо-зяйств, либо внутренними базами данных отдельных предприятий, например, данными отделов кадров. Это может быть целесообразно при изучении финансового поведения людей определённой одной сферы деятельности.
Библиографический список
1. Ниворожкина, Л. И. Математико-статистическое моделирование поведенческих стратегий на финансовых рынках : учеб.-метод. пособие. - Ростов н/Д : ИПК РГЭУ (РИНХ), 2014.
2. Кузина, О., Рощина, Я. Экономические теории финансового поведения домохозяйств [Электронный ресурс]. -Режим доступа : http://soc.hse.ru/ecsoc/ fin_behaviour/presentation.
3. Кейнс, Дж. М.Общая теория занятости, процента и денег. - М. : Ге-лиос APB, 1999. - С. 96.
4. Kuznets, S. National product since 1869. - New York : National Bureau of Economic Research, 1946.
5. Зелизер, В. Создание множественных денег // Экономическая социология. - 2002. - № 4. - Т. 3. - С. 58-69.
6. Katona, G. To Spend or to Save? // Psychological economics. - New York : Elsevier, 1975. - Р. 229-239.
7. Kahneman, D., Tversky, A. Prospect theory: An analysis of decision under risk // Econometrica. - 1979. - № 47. - P. 263-291.
8. Friedman, M. A theory of the consumption function. - Princeton : Princeton University Press, 1957. - Р. 220-239.
9. Schumpeter, J. A. History of Economic Analysis. - New York, 1954.
10. Modigliani F. Prize Lecture Life cycle, individual thrift and the wealth of nations // Lecture to the memory of Alfred Nobel.
11. Duesenberry, J. S. Income, saving and the theory of consumer behavior. -Cambridge, MA : Harvard University Press, 1949. - Р. 24.
12. Богомолова, Т. Ю., Тапилина, В. С. Финансовое поведение домохо-зяйств в России в середине 90-х // Экономическая наука современной России. -1998. - № 4. - С. 58-69.
13. Галишникова, Е. В. Финансовое поведение населения: сберегать или тратить // Финансовый журнал. - 2012. -№ 2.
14. Кузина, О., Радаев, В., Рощина, Я. Основные понятия финансового поведения населения [Электронный ресурс]. -Режим доступа : http://soc.hse.ru/ecsoc/ fin_behaviour/presentation.
15. Дейнека, О. С. Динамика макроэкономических компонентов образа денег в обыденном сознании // Психологический журнал. - 2002. - № 2. -Т. 23. - С. 36-46.
16. Кузина, О. Е. Экономико-психологическое моделирование финансового поведения населения // Психология. - 2004. - № 3. - С. 83-105.
17. Чернова, Т. В. Экономическая статистика : учеб. пособие. - Таганрог : изд-во ТРТУ, 1999.
18. Ниворожкина, Л. И., Житников, И. В. Методика выборочного обследования населения крупного города (на примере г. Таганрог) // Совершенствование бухгалтерского учета, анализа, аудита, статистики и налогообложения в условиях устойчивого развития экономики : материалы III Междунар. науч.-практ. конф. - Ростов н/Д : ИПК РГЭУ (РИНХ), 2014. - С. 245-250.
19. Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ. Описание проекта [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://www.hse.ru/rlms/project.
20. Модернизация инструментария управления рисками финансовых институтов в сфере отмывания денег или финансирования терроризма на основе повышения финансовой грамотности клиентов - физических лиц (на примере Юга России) : моногр. / под ред. Е. Н. Алифановой, Н. Г. Кузнецова, Л. И. Ни-ворожкиной. - Ростов н/Д : Донской издательский дом, 2013.
Bibliographic list
1. Nivorozhkina, L. I. Mathematic-statistical modeling of behavioural strategy in the financial markets. - Rostov-on-Don : EPC of RSUE (RINH), 2014. - P. 85.
2. Kuzina, O., Roshchina, I. The economic theories of financial behaviour of households [Electronic resource]. - Mode of access : http://soc.hse.ru/ecsoc/fin_ behaviour/presentation.
3. Keynes, J. M. The general theory of employment, interest and money. - M. : Gelios, 1999. - P. 96.
4. Kuznets, S. National product since 1869. - New York : National Bureau of Economic Research, 1946.
5. Zelizer, V. A. Multiple money creation // Economic Sociology. - 2002. -№ 4. - Vol. 3. - P. 58-69.
6. Katona, G. To Spend or to Save? // Psychological economics. - New York : Elsevier, 1975. - P. 229-239.
7. Kahneman, D., Tversky, A. Prospect theory: An analysis of decision under risk // Econometrica. - 1979. - № 47. -P. 263-291.
8. Friedman, M. A theory of the consumption function. - Princeton : Princeton University Press, 1957. - P. 220-239.
9. Schumpeter, J. A. History of Economic Analysis. - New York, 1954.
10. Modigliani, F. Prize Lecture Life cycle, individual thrift and the wealth of nations // Lecture to the memory of Alfred Nobel.
11. Duesenberry, J. S. Income, saving and the theory of consumer behavior. -
Cambridge, MA : Harvard University Press, 1949. - P. 24.
12. Bogomolova, T. Y., Tapilina, V. S. Financial behavior of households in Russia in the mid-90s // Economic science of modern Russia. - 1998. - № 4. - P. 58-69.
13. Galishnikova, E. V. Financial behavior of the population: to save or spend // Financial journal. - 2002. - № 2.
14. Kuzina, O., Radaev, V., Roshchina, I. Basic concepts of financial behavior of the population [Electronic resource]. - Mode of access : http://soc. hse.ru/ecsoc/fin_behaviour.
15. Dejneka, O. S. The dynamics of the macroeconomic component of the image of money in everyday consciousness // Psychological journal. - 2002. - № 2. -Vol. 23. - P. 36-46.
16. Kuzina, O. E. Economical and psychological modeling of the population's financial behavior // Psychology. - 2004. -№ 3. - P. 83-105.
17. Chernova, T. V. Economic statistics. - Taganrog : TRTU, 1999.
18. Nivorozhkina, L. I., Zhitnikov, I. V. Technique sample survey of the population of large city (on example of Taganrog) // Improvement of accounting, analysis, audit, statistics and taxation in the conditions of a sustainable development of economy : materials of III International scientific conference. - Rostov-on-Don : EPC of RSUE (RINH), 2014. - P. 245-250.
19. Russian Longitudinal Monitoring Survey - Higher School of Economics (RLMS-HSE) [Electronic resource]. -Mode of access : http://www.hse.ru/rlms/ project.
20. Modernization of tools of risk management of financial institutions in the sphere of money laundering or financing of terrorism on the basis of increase of financial literacy of clients - natural persons (based on the example of South of Russia) : monograph / H. N. Alifanova, N. G. Kuznetsov, L. I. Nivorozhkina. -Rostov-on-Don : Don publishing house, 2013. - P. 368.
