CC BY-NC-ND
90
ВОЗМОЖНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ АДМИНИСТРАТИВНЫХ ДАННЫХ ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ СТАТИСТИКИ РЫНКА ТРУДА: ПРИМЕР МОСКВЫ1
Крючкова П.В., Провков К.С., Решетников М.Г.2
Аннотация
Цель статьи - показать на примере статистики рынка труда, как использование административных данных может оперативно и с низкими издержками повысить точность и информативность официальных статистических показателей. В России в настоящее время официальная статистика при формировании основных показателей рынка труда - занятости и заработной платы - использует только два источника статистической информации: статистическую отчетность предприятий и обследования населения. Авторы показывают, что имеющиеся показатели не отвечают потребностям пользователей, противоречивы и не согласованы между собой. На примере Москвы показано, что имеющиеся административные данные (данные Пенсионного фонда Российской Федерации) позволяют как повысить точность уже рассчитываемых показателей занятости и заработной платы за счет сплошного охвата респондентов, так и ввести новые показатели, которые в настоящее время официальной статистикой не рассчитываются (заработная плата российских и иностранных граждан, заработная плата лиц, работающих на нескольких работодателей, и т.д.). Обсуждены ограничения использования данных ПФР, а также рекомендации по включению административных данных в систему государственной статистики на региональном и национальном уровнях.
Ключевые слова: административные данные, занятость, заработная плата, система государственной статистики, Пенсионный фонд.
1 Авторы выражают благодарность сотрудникам ГБУ «Аналитический центр» Роману Абрамову и Илье Залманову за помощь в обработке данных и проведении расчетов.
2 Крючкова Полина Викторовна - доктор экономических наук, заместитель руководителя Департамента экономической политики и развития города Москвы, профессор НИУ ВШЭ. Адрес: 125032, г. Москва, ул. Тверская, д. 13. E-mail: [email protected]
Провков Константин Сергеевич - заместитель начальника отдела ГБУ «Аналитический центр» города Москвы. Адрес: 119019, г. Москва, ул. Новый Арбат, д. 11. E-mail: [email protected] Решетников Максим Геннадьевич - кандидат экономических наук, губернатор Пермского края. Адрес: 614006, г. Пермь, ул. Куйбышева, д. 14. E-mail: [email protected]
Введение
Для проведения разумной социально-экономической политики необходимо знать процессы, происходящие в экономике. В идеале система государственной статистики должна обеспечивать пользователей полной, достоверной, научно обоснованной и своевременной официальной статистической информацией, необходимой для принятия управленческих решений.
К сожалению, на практике и у органов государственной власти и управления, и у других пользователей статистической информации возникает множество претензий к российской официальной статистике. Среди работ, в которых обсуждаются системные проблемы российской статистики с точки зрения пользователя, следует отметить статьи В.А. Бессонова (2015; 2012; 2009). Проблемам измерения экономических показателей в российской статистике была посвящена экспертная дискуссия, проводившаяся 14 января 2017 г. в рамках Гайдаровского форума (Материалы экспертной дискуссии, 2017).
Авторы выделяют ряд проблем официальной статистики, которые критичны для пользователей и носят системный характер:
- методология расчета показателей часто непрозрачна и невоспроизво-дима; при расчете почти любого показателя присутствует множество скрытых досчетов;
- масштабные пересчеты показателей задним числом без раскрытия изменений (нет практики публикации параллельно оперативных и скорректированных рядов);
- многочисленные технические ошибки (особенно на уровне региональной статистики), которые часто не исправляются;
- несвязанность и несбалансированность отдельных показателей между собой;
- разрыв рядов вследствие изменения методологии;
- низкая оперативность данных (пример: публикация данных по валовому региональному продукту через год и три месяца после завершения отчетного периода, для управленческих целей показатель становится бесполезен).
Все эти проблемы приводят к низкой достоверности публикуемых статистических показателей и ограничению возможностей их использования для управленческих целей. При этом, имея «на выходе» неполные и неактуальные данные, «на входе» организации - субъекты государственного статистического учета вынуждены заполнять огромное количество форм государственной статистической отчетности, показатели в которых часто дублируются и между собой, и в другой отчетности (бухгалтерской, налоговой). Избыточная нагрузка приводит в том числе к низкому качеству предоставляемой отчетности.
Неудовлетворенность полнотой, оперативностью и качеством официальной государственной статистики ведет к тому, что пользователи, прежде всего государственные органы разных уровней, вынуждены выстраивать параллельные системы сбора и обработки информации. В результате бумажная нагрузка на организации возрастает, но качество информации «на выходе»
не улучшается. Ведомственная статистика так же, а то и в большей степени, неполна, неточна и методологически закрыта, как и публикуемая Росстатом.
На наш взгляд, в России назрела полномасштабная реформа государственной статистики, которая должна стать предметом широкой научной дискуссии. В рамках данной статьи мы сосредоточимся лишь на одном направлении возможных изменений - на расширении использования административных данных для формирования статистических показателей.
Под административными данными мы будем понимать массивы данных, собираемых органами государственной власти и управления и иными организациями с нестатистическими целями (в связи с осуществлением ими разрешительных, регистрационных, контрольно-надзорных и других административных функций), например данные Федеральной налоговой службы, Пенсионного фонда, Федерального фонда обязательного медицинского страхования, МВД и других организаций.
Цель данной статьи - на примере статистики рынка труда (основных показателей - занятости и заработной платы) показать, во-первых, что имеющиеся в России административные данные могут оперативно и с низкими издержками быть интегрированными в систему государственной статистики, а во-вторых, что использование таких данных повышает точность и информативность статистических показателей, а также позволяет исследовать явления, которые в настоящее время официальной статистикой не наблюдаются.
Выбор рынка труда для демонстрации возможностей использования административных данных обусловлен следующим.
В большинстве развитых стран для расчета показателей занятости и заработной платы используются три основных источника статистической информации: статистическая отчетность предприятий, обследования рынка труда и домохозяйств и административные данные (Вишневская, 2018). При этом значение административных данных постепенно растет, а статистической отчетности предприятий уменьшается, поскольку содержательно статистическая отчетность и административные данные во многом дублируют друг друга, а по охвату респондентов административные данные выигрывают (см. об этом: Groves & Harris-Kojetin, 2017; Wieser, 2011; UNECE, 2007). Переход к административным данным также способствует снижению административных издержек бизнеса, связанных с подготовкой статистической отчетности (OECD, 2003).
Методы использования административных данных для статистики рынка труда достаточно проработаны (подробный обзор методов представлен: Wallgren & Wallgren, 2007; 2014). Применение административных данных национальными статистическими органами вышло из стадии экспериментов и стало обычной практикой (см., например: UNECE, 2007, Nordbotten, 2010 - скандинавские страны; Berka etc., 2016 - Австрия; Trepanier, Pignal & Royce, 2013 - Канада; UK Statistics Authority, 2015 - Великобритания; Ruggles, 2015 - США).
Административные данные, как и любые другие, обладают определенными недостатками и не могут стать единственным источником статистических данных. Подробно такие недостатки рассмотрены в работе Hand (2018), наиболее существенные из них связаны с тем, что административные данные
изначально собираются не со статистическими целями, поэтому некоторые важные для статистиков показатели могут отсутствовать, контроль качества данных может быть неполным (например, налоговым органам важно контролировать правильность декларирования выплат сотрудникам и размер уплаченных налогов, но не вид экономической деятельности организации) и т.п.
В целом развитие статистики рынка труда в мире движется к формированию все более эффективных комбинаций административных данных и данных опросов (см. об этом: Antoni, 2013; Lenk, 2008; Horn and Czaplewski, 2013).
В России официальная статистика при формировании основных показателей рынка труда - занятости и заработной платы - использует только два источника статистической информации: статистическую отчетность предприятий и обследования населения. Как будет показано в следующем разделе, публикуемые Росстатом показатели не удовлетворяют потребностей пользователей и нуждаются в совершенствовании.
В третьем разделе на примере Москвы мы покажем, что имеющиеся административные данные, а именно данные Пенсионного фонда Российской Федерации (ПФР), позволят решить хотя бы часть имеющихся проблем официальной статистики. С 2016 г. Департаментом экономической политики и развития города Москвы осуществляется работа по расчету ряда показателей рынка труда на основании данных ПФР, и накопленный опыт позволяет сформулировать обоснованные рекомендации по интеграции административных данных в систему государственной статистики рынка труда.
В заключение мы обсудим ограничения и необходимые шаги по интеграции административных данных в официальную статистику рынка труда в России на региональном и национальном уровнях.
Проблемы официальной статистики рынка труда: взгляд пользователя
Статистика рынка труда крайне важна для принятия управленческих решений на федеральном, региональном и местном уровнях. На показатели занятости и заработной платы завязано принятие бюджетных решений как в доходной, так и в расходной части, решений по мерам социальной поддержки, миграционной политики, политики в сфере занятости, образования, здравоохранения, транспорта и др.
Посмотрим, как отвечает на эти запросы система государственной статистики.
В части занятости населения Росстат рассчитывает три основных показателя (рассматриваем только показатели, публикуемые не реже чем один раз в год):
- Численность занятых (по данным выборочных обследований рабочей силы, ОРС). Формируется на основании формы федерального статистического наблюдения N 1-3 «Анкета выборочного обследования населения по проблемам занятости», утвержденной приказом Росстата от 1 сентября 2017 г. N 566. Имеет ежемесячную периодичность отчетности.
- Среднесписочная численность работников организаций (ССЧ). Данные для крупных и средних предприятий берутся из формы отчетности № П-4 «Сведения о численности и заработной плате работников», утвержденной приказом Росстата от 1 сентября 2017 г. N 566. Среднесписочная численность работников за месяц исчисляется путем суммирования списочной численности работников за каждый календарный день месяца и деления полученной суммы на число календарных дней месяца. При этом в ССЧ не входят внешние совместители и сотрудники, с которыми заключен гражданско-правовой договор (ГПД). Досчет до полного круга организаций по малым и микропредприятиям осуществляется по их доле в структуре за предыдущий год; индивидуальные предприниматели не учитываются. Годовые данные формируются на основе другой формы отчетности - №1-Т «Сведения о численности и заработной плате работников», - утвержденной приказом Росстата от 1 сентября 2017 г. N 566.
- Численность занятых (по данным баланса трудовых ресурсов, БТР). Интегральный показатель использования трудового потенциала региона, формирующий итоговую оценку состояния рынка труда и структуру занятости. Помимо ССЧ работников в организациях включает в себя иностранных работников (не учтенных в ССЧ); лиц, работающих по договорам гражданско-правового характера; работающих без официального оформления; работающих в религиозных организациях; занятых индивидуальным трудом и по найму у граждан; помогающих членов семей, досчеты численности. Показатель публикуется один раз в год.
К сожалению, совокупность этих показателей не дает достоверной картины занятости, особенно на региональном уровне. Посмотрим на них с точки зрения пользователя, желающего получить ответ на простой вопрос: «Сколько людей работает в городе Москве?» В Таблице 1 приведены годовые значения показателей занятости для Москвы.
Таблица 1
Показатели занятости, г. Москва, 2011-2016 гг., млн. человек
Показатель ——■--- ____—— " Год 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Численность занятых по БТР 6,48 6,57 6,65 6,78 6,76 -
Среднесписочная численность работников организаций (ССЧ) 4,46 4,53 4,70 4, 76 4 ,66 4,74
Численность занятых по ОРС 6,55 6,75 6,76 6,98 6,94 7,11
Источник: Данные Росстата.
Во-первых, два показателя с одинаковым названием «численность занятых» фактических измеряют разные вещи. Численность занятых по ОРС формируется по месту проживания. То есть для Москвы этот показатель определяет, сколько жителей Москвы заняты в экономике (неважно, работают они в Москве или в другом регионе). Численность занятых по БТР формируется по месту работы. Этот показатель должен отражать, сколько человек работает
на территории Москвы. Есть и другие методологические расхождения (так, занятость по ОРС включает военнослужащих и женщин в декрете и в отпуске по уходу за ребенком до 1,5 лет, но не включает лиц, находящихся в неоплачиваемом отпуске по инициативе работодателя). Таким образом, рядовой пользователь статистической информации вынужден разбираться в тонкостях методологии и каждый раз при виде показателя занятости пытаться понять, о какой именно занятости - по месту жительства или по месту работы - идет речь. А для Москвы и многих других регионов такое различие весьма существенно.
Во-вторых, ситуация с занятостью в Москве окончательно запутывается, если мы начинаем сопоставлять значения разных показателей. По общей логике: если к числу занятых москвичей (занятость по ОРС) прибавить численность работающих в Москве из других регионов и стран и вычесть численность москвичей, работающих в других регионах, то получится численность работающих в Москве (с учетом расхождений по военнослужащим и женщинам в декретном отпуске). Итак, в 2015 г. занятость по ОРС в Москве 6,9 млн. человек, чистая межрегиональная миграция в Москву порядка 1,1 млн. человек3, численность работающих иностранцев по БТР минимум 900 тыс. человек4. То есть число работающих в Москве (занятость по БТР) должно составлять порядка 9 млн. человек. Однако по факту опубликованная Росстатом численность занятых по БТР (6,76 млн. человек) оказывается даже меньше занятости по ОРС на 180 тыс. человек. Вряд ли можно предположить, что более 2 млн. составляют военнослужащие и женщины в декрете (при общем населении Москвы в 12 млн.). Таким образом, внятного и непротиворечивого ответа на вопрос, сколько же работающих в Москве, пользователь не получает. В то же время с точки зрения управления городом, формирования, например, транспортной стратегии или определения налоговой базы для расчета налога на доходы физических лиц (а это один из основных налогов, формирующих доходную часть бюджета Москвы) разница между 6,76 и 9 млн. работающих оказывается весьма существенной5.
Не меньше вопросов вызывает и показатель ССЧ работников в организациях. На первый взгляд он должен быть более надежным, чем занятость, поскольку основан не на опросах, а на отчетности предприятий (ежемесячной крупных и средних и годовой малых и микро). Но на практике он также вызывает сомнения. Его значение в 2015 г. по городу Москве составило 4,66 млн. человек, и если исходить из того, что в Москве работает 6,76 млн. че-
3 Данные за 2014 г. взяты из сборника «Труд и занятость в России 2015». За 2015 г. опубликованных данных на момент написания статьи не было. Альтернативные источники информации, например, данные геоаналитики и транспортных потоков, дают оценку в диапазоне 0,7-2,3 млн. человек.
4 В БТР иностранные мигранты могут быть учтены как занятые в организациях или у граждан, так и в отдельной графе «иностранные работники». То есть при определении численности занятых смешиваются два основания - место работы и гражданство. Нет возможности понять из БТР, сколько иностранцев работает в организациях. Выделенных в отдельной графе иностранных работников 900 тыс.
5 Уже после подготовки статьи был опубликован БТР за 2016 г., в соответствии с которым численность занятых в Москве составила 8,69 млн. человек. Это в большей степени соответствует и расчетным данным, и данным альтернативных источников. Однако, поскольку БТР за предыдущие годы не пересчитывался, данные за разные годы оказываются несопоставимыми (рост численности занятых в 2016 г. по сравнению с 2015 г. на 28%, что нереалистично).
ловек (занятость по БТР), то получается, что в организациях работает около 70% занятых. Цифра выглядит достаточно разумной. Но если все-таки более корректными являются расчетные 9 млн. занятых, то в организациях работает чуть более 50%. И эта цифра вызывает серьезные сомнения. В общем, у пользователя возникает ощущение, что показатель ССЧ достаточно сильно занижен по сравнению с реальной занятостью в организациях. Как мы покажем далее, административные данные это ощущение подтверждают.
Отметим, что все вышеуказанные проблемы характерны в той или иной степени для всех регионов, Москва взята в качестве примера.
Показатели заработной платы, публикуемые органами государственной статистики, также вызывают вопросы у пользователей.
Основным показателем, публикуемым Росстатом, является среднемесячная начисленная номинальная заработная плата работников организаций (далее - средняя заработная плата). Показатель публикуется ежемесячно по кругу крупных и средних организаций и по полному кругу организаций. Для крупных и средних организаций показатель рассчитывается путем деления фонда начисленной заработной платы (ФОТ) всех работников (включая внешних совместителей и работающих на основании ГПД) на ССЧ. Показатель формируется на основании формы отчетности № П-4 «Сведения о численности и заработной плате работников». Значение показателя по полному кругу организаций получается путем досчета к данным по крупным и средним организациям данных по малым и микроорганизациям.
Собственно в расчет уже методологически заложено завышение показателя: в числителе полный ФОТ (в том числе деньги, выплаченные внешним совместителям и работающим по ГПД), а в знаменателе лишь часть фактически занятых (совместителей и работающих по ГПД нет). Подробно эти проблемы рассмотрены, например, в работе Карасева и др. (2016). Кроме того, высказанные выше сомнения относительно достоверности показателя ССЧ также вызывают вопросы по точности оценки заработной платы. Плюс до-счет на малые и микропредприятия, сдающие статистическую отчетность выборочно и не ежемесячно, а раз в квартал (малые) и раз в год (микро). В результате представляется, что показатель может быть существенно завышен.
Показатели, характеризующие заработную плату лиц, не работающих в организациях, до 2015 г. в системе государственной статистики отсутствовали.
Значение показателя средней заработной платы для целей экономической и социальной политики стало особенно велико после принятия в 2012 г. «майских» указов Президента. В соответствии с Указом Президента РФ от 7 мая 2012 г. N 597 «О мероприятиях по реализации государственной социальной политики» заработная плата определенных категорий - учителей, врачей, младшего и среднего медицинского персонала, научных сотрудников, работников культуры, работников социальной сферы и ряда других - к 2018 г. должна составить не менее определенного процента от средней заработной платы по региону. «Майские» указы создали существенную дополнительную нагрузку на региональные и местные бюджеты, поэтому проблемы завышения средней заработной платы работников организаций и неучета заработной платы иных категорий работников стали особенно актуальны.
По итогам 2015 г. был впервые опубликован показатель среднемесячная начисленная зарплата наемных работников в организациях, у индивидуальных предпринимателей и физических лиц (ЗНР). Именно по отношению к этому показателю стало оцениваться выполнение «майских» указов. Методика расчета этого показателя, принятая в 2016 г., существенно изменилась в 2017 г.6. Но общая идея сохранилась: годовое значение показателя основано на данных о среднечасовой заработной плате разных категорий наемных работников и фактически оплаченном времени их работы. Помимо отчетности предприятий источником для расчета показателя являются ОРС и выборочное наблюдение доходов населения (ОДН). Подробное описание подходов к разработке методики в 2016 г. и ее корректировки в 2017 г. рассматривается в работах Лайкама и др. (2016, 2017). На квартальной основе показатель рассчитывается по принципиально иной методике: как процент от средней заработной платы в соответствующем квартале.
Введение показателя ЗНР не решило полностью управленческих проблем определения действительного уровня заработной платы по субъектам Российской Федерации. Во-первых, методика расчета ЗНР предполагает значительные досчеты и неочевидное «скрещивание» результатов ОДН, по которому определяется уровень получаемой заработной платы, и ОРС, по которому определяется оплаченное время. Во-вторых, принципиально разная методика расчета показателя на годовой и квартальной основе может приводить к существенным расхождениям квартальных и годовых данных. В результате бюджетное планирование в регионах оказывается крайне затрудненным: даже по результатам трех кварталов бывает сложно предсказать годовые значения показателя ЗНР, а значит, выполнение/невыполнение «майских» указов в конкретном регионе превращается в лотерею.
Подводя итог, отметим, что представленные в официальной статистике показатели занятости и заработной платы не удовлетворяют потребностей пользователей и вызывают сомнения в их корректности. И это даже на уровне укрупненных значений. Если рассматривать показатели занятости и заработной платы в разрезе видов экономической деятельности или форм собственности, то вопросов будет еще больше. Обследования проводятся, предприятия статистические формы заполняют, сотрудники органов статистики и внешние специалисты проводят сложную работу по совершенствованию методик, досчетам и балансированию, но пользоваться полученным результатом при принятии управленческих решений и проведении экономической политики крайне затруднительно.
Отметим, что часть из указанных проблем, в частности возможные искажения значений показателей из-за неполного охвата респондентов (сплошное наблюдение только за крупными и средними организациями), не является исключительно российской проблемой. Так, Wieser (2011) отмечает, что только в трети случаев страновые обследования предприятий по вопросам заработной платы охватывают все предприятия вне зависимости
6 Методика расчета среднемесячной начисленной заработной платы в организациях, у индивидуальных предпринимателей и физических лиц. Утверждена приказом Росстата от 13 апреля 2017 г. N 239.
от размера, в двух третях случаев для малых и микропредприятий обследования носят выборочный характер и требуются досчеты, снижающие точность получаемого результата. Собственно, неполнота охвата предприятий статистическим наблюдением - один из серьезнейших аргументов в пользу использования административных данных.
Использование данных ПФР: основные показатели
занятости и заработной платы
Поскольку потребность в достоверной и оперативной информации о рынке труда крайне высока, в Департаменте экономической политики и развития города Москвы с 2015 г. начали разрабатывать методики по использованию административных данных, прежде всего Пенсионного фонда России (ПФР). Эти подходы, апробированные для Москвы, могут быть использованы для субъектов РФ и для России в целом.
В 2016 г. между Правительством Москвы и Пенсионным фондом Российской Федерации было подписано соглашение об информационном взаимодействии. В соответствии с соглашением ПФР передает в Департамент экономической политики и развития города Москвы массив деперсонифицированных данных о работниках и работодателях, осуществляющих деятельность на территории Москвы и уплачивающих страховые взносы. Предоставлены данные с 2013 г. в помесячной разбивке. В отличие от данных официальной статистики, мы имеем сплошное, а не выборочное наблюдение за всеми работодателями и работниками, выплачивающими и получающими официальную заработную плату. В Москве это порядка 9,5 млн. человек, более 330 тыс. организаций, около 200 тыс. индивидуальных предпринимателей и самозанятых. Для сравнения: для расчета показателей ССЧ и среднемесячной заработной платы по Москве в рамках государственного статистического наблюдения учитываются данные примерно 20 тыс. крупных и средних предприятий (сплошное наблюдение) и выборочного обследования малых и микропредприятий (около 17 тыс. респондентов). Помимо показателей выплат каждому работнику каждым работодателем и объема уплаченных взносов в ПФР массив содержит ряд дополнительных атрибутов. По работодателям: организация/ИП/самозаня-тый; ОКВЭД. По работникам: гражданство, регион выдачи СНИЛС.
Использование данных ПФР позволяет как произвести альтернативные расчеты показателей, публикуемых Росстатом, так и рассчитать дополнительные показатели, аналогов которым в официальной статистике нет.
На Рисунке 1 представлены данные по численности работающих в организациях города Москвы по данным Росстата и ПФР. Показатель «Среднегодовая численность работников организаций» по данным ПФР рассчитан на основе сведений о помесячной численности работников организаций, за которых уплачены взносы в ПФР. Работники, работающие в двух и более организациях, учтены один раз. Отдельно рассчитан показатель «Среднегодовая численность рабочих мест»: средняя из помесячной численности работников организаций, за которых уплачены взносы в ПФР; работники, работающие одновременно у двух и более работодателей, учтены по каждому месту работы.
8000 7000 ^ 6000 5000 ^ 4000
Рисунок 1
Численность занятых в организациях по данным Росстата и ПФР, тыс. человек
7 958
7 731
7 496
7 508
•- -----
7 298 7 201 7 019 7 034
4 700 4 756 4 662 4 739
2013
2014
2015
2016
ССЧ (Росстат)
Среднегодовая численность работников (ПФР) Среднегодовая численность рабочих мест (ПФР)
Источники: Составлен авторами на основе данных ПФР и Росстата.
На Рисунке 1 видно расхождение между показателями Росстата и ПФР в 1,5 раза. Часть расхождений можно объяснить тем фактом, что в ССЧ не учитываются внешние совместители и работники по ГПД. Однако, по данным баланса трудовых ресурсов, численность работников, работающих неполный рабочий день, по договорам в организациях и по ГПД составляла лишь около 290 тыс. человек в 2015 г. По данным ПФР, численность работников, работающих одновременно у двух и более работодателей (т.е. внешних совместителей по одному из мест работы), также относительно невелика - порядка 350 тыс. человек. Как было показано выше, если исходить из корректности данных по занятости ОРС (опрос жителей Москвы), то общая численность занятых в Москве (включая занятых вне организаций) составит порядка 9 млн. человек. Представляется, что 7 млн. официально работающих в организациях по данным ПФР лучше соотносятся с этой цифрой, чем 4,7 млн. человек ССЧ, которые дает Росстат.
Рассмотрим, как распределена занятость по типам организаций. На Рисунке 2 видно, что официальная статистика недооценивает занятость во всех типах организаций, но для малых и микроорганизаций такая недооценка больше. Если по данным Росстата доля занятых в малых и микроорганизациях в общей занятости составляет 27% (2016 г.), то по данным ПФР - около 31%.
Интересный результат дает сопоставление данных о фонде оплаты труда по ПФР и Росстату. Показатель ФОТ по данным ПФР более чем на 30% превосходит показатель ФОТ по данным Росстата. Конечно, в определении ФОТ по ПФР и Росстату есть некоторые различия, но ими нельзя объяснить более чем 30%-ное расхождение.
Картина становится еще более интересной при сопоставлении ФОТ по двум источниками для организаций разного размера (рис. 3).
Рисунок 2
6000 -Г-5000 — 4000 — 3000 — 2000 — 1000
Занятость по типам организаций, тыс. человек
Малые и микро
5149 5188
Крупные и средние "5443 ¿¿74
3453 3000 т 2000 —-I 1000 |
2013 2014 2015 2016 ■ ПФР Росстат
2013 2014 2015 2016 ■ ПФР Росстат
Источники: Составлен авторами на основе данных ПФР и Росстата.
Рисунок 3
Фонд оплаты труда по типам организаций, млрд. руб.
5000 т
4000 -
3000
2000 -
1000
Крупные и средние
Малые и микро
3000 у 2000 --
1000 —
1062
1141 1169 1235
2013 2014
■ ПФР
2015 Росстат
2016
2013 2014 2015 2016 ■ ПФР Росстат
Источники: Составлен авторами на основе данных ПФР и Росстата.
На Рисунке 3 видно, что в сегменте малых и микроорганизаций Росстат недооценивает ФОТ более чем в два раза. То есть отклонение существенно больше там, где ФОТ определяется не прямым наблюдением, а досчетом. Но и по крупным и средним организациям недоучет официальной статистикой ФОТ весьма велик (порядка 13,5% в 2016 г.).
Такие расхождения данных официальной статистики и административных данных по численности занятых в организациях и по ФОТ дают крайне интересную картину расхождений в оценке средней заработной платы.
В целом по экономике (рис. 4) официальная заработная плата, рассчитанная на основе административных данных, существенно ниже той, что публикуется Росстатом. Это касается и заработной платы «на одном рабочем месте», и совокупной заработной платы работника (доход работника с учетом всех мест работы).
0
Рисунок 4
Среднемесячная заработная плата работников организаций, тыс. руб.
75 -г 70 -65 -60 55 50 45 -40
71,4
45,4
2013 2014 2015 2016
-О— Заработная плата по полному кругу организаций (Росстат) • Заработная плата на одном рабочем месте (ПФР) А Совокупная заработная плата (ПФР)
Источники: Составлен авторами на основе данных ПФР и Росстата.
Анализ, проводимый отдельно по кругу крупных и средних организаций и отдельно по малым и микроорганизациям, дает иную картину. Как видно на Рисунке 5, официальная статистика существенно переоценивает заработную плату в крупных и средних организациях, одновременно недооценивая заработную плату в малых и микроорганизациях.
Разрыв в заработной плате между крупными и малыми организациями действительно имеет место, но он меньше, чем показывает официальная статистика.
Рисунок 5
Среднемесячная заработная плата работников по типам организаций, тыс. руб.
Крупные и средние
Малые и микро
90 j 80-70605040302010
" 5040 -—35,-2 _ 30—-I ___ 20-—
10
2013 2014 2015 2016
■ ПФР Росстат
2013 2014 2015 2016 ■ ПФР Росстат
Подведем итог. С точки зрения принятия управленческих решений административные данные ПФР обладают существенными преимуществами перед данными официальной статистики. На основе административных данных можно получить все те показатели занятости и заработной платы, которые Росстат формирует на основе статистической отчетности организаций. Приведены только общие показатели, но данные ПФР позволяют увидеть численность, ФОТ, заработную плату в организациях в том же разрезе, что дает Росстат: по видам экономической деятельности, форме соб-ственности7 и т.п. При этом доверие к административным данным, которые представляют собой сплошное наблюдение за всеми работодателями, включая малые и микропредприятия, значительно выше.
Примеры дополнительных показателей рынка труда, рассчитываемых на основе административных данных ПФР
Административные данные позволяют провести расчеты многих показателей рынка труда, которые органы государственной статистики не рассчитывают и не публикуют. Приведем лишь несколько интересных примеров.
Так, данные ПФР позволяют увидеть численность и заработную плату иностранных граждан, работающих официально. На Рисунке 6 показаны численность и доля иностранных граждан, работающих в организациях в Москве. Видно, что после спада 2014 г. наблюдается достаточно существенный рост. Но при этом доля иностранцев в общем числе официальных работников крайне невелика.
Рисунок 6
Среднегодовая численность и доля иностранных граждан, работающих в организациях
2013 2014 2015 2016
Источники: Составлен авторами на основе данных ПФР.
7 В рамках соглашения ПФР и Правительства Москвы данные о форме собственности не предоставляются, но в целом на данных ПФР рассчитать показатели в соответствующем разрезе вполне возможно.
На Рисунках 7 и 8 показано, как иностранные работники распределены по отраслям. Вполне предсказуема наибольшая численность иностранных граждан в строительстве и предоставлении услуг. Достаточно высокий процент замещенных иностранцами рабочих мест наблюдается также по виду деятельности «Гостиницы и рестораны» (7,2% в 2016 г.), хотя абсолютная численность относительно невелика.
Интересно также посмотреть на соотношение заработной платы иностранных граждан и россиян (рис. 9). Иностранцы, как правило, заняты на одной работе, в результате их совокупный доход фактически совпадает с зарплатой на рабочем месте. Отметим также, что при значительном росте численности в 2016 г. (+32,9% к 2015 г.) наблюдалось снижение зарплаты иностранных работников на 4% на фоне роста заработной платы россиян. Означает ли это действительное снижение заработной платы или переход части заработков в «серую зону» - интересный предмет для отдельного исследования.
Рисунок 7
Занятость иностранных граждан по отраслям, 2016 г., тыс. человек
0,3
Сельское хозяйство 0,6 Добыча полезных ископаемых | 1,9 Обрабатывающие производства 16,2
Энергетика Строительство Оптовая торговля 16,8
Розничная торговля 10,0
Гостиницы и рестораны 13,9
43,3
Транспорт 9,7
Связь | 0,7
Финансы 1 2,1
Аренда и предоставление услуг (без 1Т и науки)
НИР 1,2
1Т-технологии 2,1
Госуправление 0,1
Образование 3,5
Здравоохранение 2,1
Прочие коммунальные, соц. и персон. услуги 5,9
Прочие ВЭД 0,1
Нераспределенные ВЭД 26,2
58,0
Рисунок 8
Занятость иностранных граждан по отраслям, доля в общей численности занятых в отрасли, 2016 г.
Сельское хозяйство Добыча полезных ископаемых Обрабатывающие производства Энергетика
Строительство 10,3%
Оптовая торговля Розничная торговля Гостиницы и рестораны Транспорт Связь Финансы
Аренда и предоставление услуг (без 1Т и науки)
НИР
1Т-технологии Госуправление Образование Здравоохранение Прочие коммунальные, соц. и персон. услуги
Прочие ВЭД Нераспределенные ВЭД
Источники: Составлен авторами на основе данных ПФР.
70 -г
Рисунок 9
Среднемесячная заработная плата в организациях в зависимости от гражданства, тыс. руб.
58,6 62,9
54,9 ___ — 58,9 граждане России
49,7 — 54,8
51,1
45,5 41,7 39,7 38,2
35,8--;::: 35,0 40,8 38,9 37,3 иностранцы
2013 2014 2015 2016
—О—
Совокупный
доход
работника
Заработная плата на рабочем месте
Еще один пример возможностей, которые открывает использование административных данных ПФР, - анализ численности и заработной платы лиц, работающих у нескольких работодателей.
В целом численность лиц, работающих одновременно у двух и более работодателей, относительно невелика (менее 5% от общей численности занятых в 2016 г.) и имеет тенденцию к сокращению (рис. 10). Но в ряде отраслей доля занятых, работающих одновременно у нескольких работодателей, достаточно существенна (образование - 11,9%, наука - 11,9%, здравоохранение - 8,3%, 1Т - 8,1%).
Рисунок 10
Численность и доля занятых, работающих одновременно у нескольких работодателей
500 --
400 --
300 --
200
2013 2014 2015
Источники: Составлен авторами на основе данных ПФР.
2016
3%
Но самое интересное - это уровень заработной платы. На Рисунке 11 показано, что зарплата совместителей в 2016 г. более чем в два раза превышает среднюю заработную плату. При этом разрыв стабильно растет. То есть работа на нескольких работодателей - это прежде всего возможность для высококвалифицированных и высокооплачиваемых специалистов. Кроме того, при более детальном анализе выясняется, что для подавляющего большинства совместителей невозможно однозначно выделить основное (с точки зрения заработка) место работы. Таким образом, появляется еще один аргумент в пользу необоснованности исключения из знаменателя при расчете заработной платы по методологии Росстата совместителей и работающих по ГПД: хотя численность лиц, работающих на нескольких работодателей, относительно невелика, их заработок может быть выше, чем у штатных сотрудников. Кроме того, деление по юридической форме заключения договора (ГПД или трудовой договор), в общем, не имеет отношения ни к характеру выполняемой работы, ни к получаемой заработной плате.
Рисунок 11
Совокупный доход работников, тыс. руб.
—О— Совокупный доход всех работников
—•— Совокупный доход работающих у нескольких работодателей
Источники: Составлен авторами на основе данных ПФР.
Это лишь два примера дополнительной информации, которую можно получить на основании административных данных ПФР. Но возможности использования этого массива данных значительно шире.
Так, возможны расчеты распределения занятых по уровню заработной платы по любым интервалам. Подобная информация публикуется Росста-том на основании ОДН один раз в два года и не позволяет оперативно оценивать показатели неравенства в уровне заработной платы.
Возможна регулярная оценка количества вновь созданных и ликвидированных рабочих мест и в целом, и в отраслевом разрезе (о значении показателей движения рабочих мест для анализа рынка труда и экономической динамики в целом подробно изложено в статье В.Е. Гимпельсона, О.Б. Жихаревой и Р.И. Капелюшникова (2014)).
Возможен расчет различных показателей «демографии» организаций-работодателей: количество и структура действующих организаций по размеру, виду экономической деятельности, другим критериям; создание новых и ликвидация организаций. При этом, в отличие от данных Единого государственного реестра юридических лиц (ЕГРЮЛ), можно видеть не просто факт создания/ликвидации юридического лица, но факт выплаты заработной платы хотя бы одному сотруднику. Сопоставление с данными ЕГРЮЛ позволяет определить численность организаций, не являющихся официальными работодателями, при этом отметим, что очень много таких организаций попадает в реестр малого и среднего бизнеса, существенно искажая картину развития малого бизнеса и по России в целом, и по регионам.
Таким образом, административные данные позволяют с низкими издержками и без использования дополнительных обследований получать множество показателей, полезных для экономического анализа на уровне страны и регионов, либо вообще не рассчитываемых органами государственной статистики, либо рассчитываемых крайне нерегулярно.
Ограничения и перспективы использования административных данных
Подведем некоторые итоги. Использование административных данных может существенно улучшить качество статистики рынка труда. Значительно более широкий охват (сплошное наблюдение за организациями, включая малые и микро), отсутствие досчетов, возможность с низкими издержками рассчитывать дополнительные показатели - все это серьезные аргументы «за» использование административных данных.
Естественно, использование административных данных не решает всех проблем статистики труда и занятости. Перечислим самые очевидные ограничения.
В-первых, данные ПФР касаются только официальных заработных плат. Впрочем, в статистическую отчетность предприятия также включают только официальные выплаты. Так что задача оценки неформальной занятости и доходов от такой занятости использованием административных данных не решается. Но при этом административные данные дают надежную базу, по отношению к которой можно производить досчеты на неформальную занятость.
Во-вторых, достоверные и детализированные данные ПФР доступны только с 2013 г. Конечно, это ограничивает возможности ретроспективного анализа, но не препятствует введению в оборот новых показателей «официальная занятость» и «официальная заработная плата» с 2013 г.
В-третьих, данные ПФР не содержат сведений о реально отработанном времени. Впрочем, и на основании форм статистического наблюдения достоверной информации об отработанном времени получить невозможно.
В-четвертых, административные данные ПФР не предполагают деление занятых на списочную численность, внешних совместителей и работающих по ГПД. Можно ли это считать недостатком - вопрос дискуссионный. С нашей точки зрения, юридическая форма договора с работником не имеет принципиального значения при определении уровня заработной платы, такое деление во многом пережиток прошлого. А искажения в показателе заработной платы, рассчитываемом органами государственной статистики, за счет исключения из численности внешних совместителей и работников по ГПД при сохранении их зарплаты в составе ФОТ, весьма существенны.
В-пятых, есть вопросы к отнесению организаций к видам экономической деятельности. Это объективная проблема: ПФР и налоговые органы, с 2017 г. администрирующие платежи в фонды, не контролируют ОКВЭД, указываемый организацией. Впрочем, аналогичные претензии можно предъявить и органам статистики.
На наш взгляд, все эти недостатки не являются препятствием к использованию административных данных для формирования официальных статистических показателей. Безусловно, требуется непростая работа по созданию методик расчета официальных статистических показателей на основе административных данных, в том числе по взаимоувязке данных из разных источников. Но без такой работы официальные показатели рынка труда останутся неполными и неинформативными для пользователей.
Конечно, административные данные не могут стать единственным источником статистической информации. Параллельно необходимо развивать и совершенствовать инструментарий и охват федеральных обследований населения и домашних хозяйств. Комбинация административных данных и данных обследований - это тот путь, по которому идут многие страны. Нам кажется, что в России также необходимо движение в этом направлении.
Необходимо отметить, что данные ПФР не являются единственным возможным источником административных данных для формирования статистики рынка труда. Использование, например, сведений Федеральной налоговой службы по платежам налога на доходы физических лиц позволит получить дополнительную интересную информацию о структуре доходов, их распределении и т.п.8.
ЛИТЕРАТУРА
1. Бессонов В.А. Взгляд на российскую статистику со стороны пользователя // Вопросы статистики. - 2009. - № 5. - С. 50-61.
2. Бессонов В.А. О проблемах развития российской статистики // ЭКО. - 2012. - № 3. -С. 35-49.
3. Бессонов В.А. Что сохранит для истории современная российская статистика? // Вопросы экономики. - 2015. - № 1. - С. 125-146.
4. Вишневская Н.Т. Международные стандарты статистики заработной платы и практика их использования в развитых странах // Вопросы государственного и муниципального управления. - 2018. - № 1. - С. 89-108.
8 Использование данных ФНС по декларациям по НДФЛ для оперативных целей ограничено, поскольку организации сдают отчетность по форме 2НДФЛ только один раз в год. Однако массив данных по доходам физических лиц, формируемый как на основании отчетности организаций (форма 2НДФЛ), так и на основании деклараций самих физических лиц (форма 3НДФЛ), в совокупности может дать очень детальную и интересную информацию.
5. Гимпельсон В.Е., Жихарева О.Б., Капелюшников Р.И. Движение рабочих мест: что говорит российская статистика // Вопросы экономики. - 2014. - № 7. - С. 93-126.
6. Карасев О.И., Карасева Л.А., Охрименко А.А. Методологические проблемы расчета и использования показателей средней заработной платы на региональном уровне в России // Вопросы статистики. - 2016. - № 12. - С. 3-12.
7. Лайкам К.Э., Зайнуллина З.Ж., Зарова Е.В. Методология расчета среднемесячной заработной платы // Вопросы статистики. - 2016. - № 7. - С. 52-56.
8. Лайкам К.Э., Зарова Е.В., Зайнуллина З.Ж., Рыжикова З.А., Мусихин С.Н. Обоснование изменений методики расчета среднемесячной заработной платы наемных работников // Вопросы статистики. - 2017. - № 6. - С. 3-8.
9. Материалы экспертной дискуссии «Измерение экономических показателей в российской статистике: проблемы и возможные решения» // Научный вестник ИЭП им. Гай-дара.ру. - 2017. - № 1. - С.43-66. - URL: https://iep.ru/files/Nauchniy_vestnik.ru/1-2017/43-66.pdf (дата обращения: 10.09.2017).
10. Antoni M. Linking Survey Data with Administrative Employment Data: the Case of the German ALWA Survey. NTTS. 2013. P. 279-289. URL: https://ec.europa.eu/eurostat/cros/ system/files/NTTS2013fullPaper_89.pdf (дата обращения: 10.09.2017).
11. Berka C., Humer S., Lenk M., Moser M., Rechta H., Schwerer E. A Quality Framework for Statistics based on Administrative Data Sources using the Example of the Austrian Census 2011. Austrian Journal of Statistics. 2016. N. 39. P. 299-308.
12. Groves R., Harris-Kojetin B. (eds.) Innovations in Federal Statistics: Combining Data Sources While Protecting Privacy. Washington DC, The National Academic Press. 2017.
13. Hand D. Statistical Challenges of Administrative and Transaction Data. Journal of the Royal Statistical Society: Series A. 2018. URL: https://rss.onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1111/ rssa.12315 (дата обращения: 1.04.2018).
14. Horn S. and Czaplewski, R. Combining survey and Administrative Data Using State Space Models. NTTS. 2013. P. 174-183. URL: https://ec.europa.eu/eurostat/cros/system/ files/5A02_72_0.pdf (дата обращения: 10.09.2017).
15. Lenk M. Methods of Register-based Census in Austria. Technical Report, Statistic Austria. Vienna. 2008. URL: http://www.statistik.at/web_de/static/methods_of_register-based_ census_in_austria_055160.pdf (дата обращения: 10.09.2017).
16. Nordbotten S. The Use of Administrative Data in Official Statistics—Past, Present and Future: With Special Reference to the Nordic Countries. In Official Statistics: Methodology and Applications in Honour of Daniel Thorburn (eds. M. Carlson, H. Nyquist and M. Villani). Stockholm. Statistics Sweden. 2010. P. 205-223.
17. OECD. Main Economic Indicators. Comparative Methodological Analysis. Supplement 3. 2003.
18. Ruggles P. Review of Administrative Data Sources. 2015. URL: https://www.census. gov/ content/dam/Census/library/working-papers/2015/acs/2015 Ruggles 01.pdf (дата обращения: 10.09.2017).
19. Trepanier J., Pignal J., Royce D. Administrative Data Initiatives at Statistics Canada. 2013. URL: http://www.copafs.org/UserFiles/file/fcsm/G1 Trepanier 2013FCSM.pdf) (дата обращения: 10.09.2017).
20. UK Statistics Authority Administrative Data Quality Assurance Toolkit. London: UK Statistics Authority. 2015.
21. UNECE. Register-based Statistics in the Nordic Countries. Review of Best Practices with Focus on Population and Social Statistics. United Nations Economic Commission for Europe. 2007. URL: http://www.unece.org/stats/ publications/Register_based_statistics_ in_Nordic_countries.pdf (дата обращения: 10.09.2017)
22. Wallgren A., Wallgren B. Register-based Statistics: Administrative Data for Statistical Purposes. New York. John Wiley and Sons. 2007.
23. Wallgren A., Wallgren B. Register-Based Statistics: Statistical Methods for Administrative Data. New York. John Wiley and Sons. 2014.
24. Wieser C. Establishment Surveys that Measure Employment and Wages. ILO Survey of Country Practices. 2011.
USING ADMINISTRATIVE DATA FOR LABOR MARKET STATISTICS: THE CASE OF MOSCOW
Polina V. Kryuchkova
DSc in Economics, Deputy head of the Department
of Economic Policy and Development of Moscow,
Professor of the Higher School of Economics (HSE).
Address: National Research University Higher School of Economics,
13 Tverskaya Str., 125032 Moscow, Russian Federation.
E-mail: [email protected].
Konstantin S. Provkov
Deputy Chief of Department of the State Budgetary Institution «Analytical center» of Moscow.
Address: 11 Novyj Arbat Str., 119019 Moscow, Russian Federation. E-mail: [email protected].
Maksim G. Reshetnikov
PhD in Economics, Governor of the Perm Region.
Address: 14 Kujbysheva Str., 614006, Perm, Russian Federation.
E-mail: [email protected].
Abstract
The purpose of the article is to demonstrate how the use of administrative data can promptly and with low costs improve the accuracy and informativeness of official statistical indicators of the labor market. The Russian official labor statistics currently use the only two sources of statistical information: statistical reporting of enterprises and population surveys. The authors show that the available indicators are inconsistent
with each other and do not meet the needs of users. The example of Moscow shows that the available administrative data (data from the Pension Fund of the Russian Federation) allow both to increase the accuracy of the already calculated indicators of employment and wages through the full coverage of respondents, and to introduce new indicators that are currently not calculated by official statistics (wages of Russian citizens and foreigners, salaries of people working for several employers, etc.). The limitations of the Pension Fund's data, as well as recommendations for the incorporating administrative data into the system of official statistics at the regional and national levels, are discussed.
Keywords: administrative data; employment; wage; official statistics; pension fund.
Citation: Kryuchkova, P.V., Provkov, K.S. & Reshetnikov, M.G. (2018). Vozmozh-nosti ispol'zovaniya administrativnyh dannyh dlya formirovaniya statistiki rynka truda: primer Moskvy [Using Administrative Data for Labor Market Statistics: The Case of Moscow]. Public Administration Issues, no 2, pp. 7-29 (in Russian).
REFERENCES
1. Bessonov, V.A. (2015). Chto sohranit dlya istorii sovremennaya rossiyskaya statistika? [What Will the Modern Russian Statistics Save for History?]. Voprosy ekonomiki, nol, pp.125-146.
2. Bessonov, V.A. (2012). O problemakh razvitiya rossiyskoy statistiki [On the Problems of the Development of Russian Statistics]. ECO, no 3, pp. 35-49.
3. Bessonov, V. A. (2012). Vzglyad na rossiyskuyu statistiku so storonypol'zovatelya [Russian Statistics from the User's Point of View]. Voprosy statistiki, no 5, pp.50-61.
4. Vishnevskaya, N.T. (2018) Mezhdunarodnye standarty statistiki zarabotnoy platy i praktika ikh ispol'zovaniya v razvitykh stranakh [Methodological Approaches to Wage Statistics in Developed Market Economies]. Public Administration Issues, no 1, pp. 89-108.
5. Gimpel'son, V.E., Zhihareva, O.B. & Kapelyushnikov, R.I. (2014). Dvizhenie rabochikh mest: chtogovorit rossiyskaya statistika [Job Turnover: What the Russian statistics Tells Us]. Voprosy ehkonomiki, no7, pp. 93-126.
6. Karasev, O.I., Karaseva, L.A. & Okhrimenko, A.A. (2016). Metodologicheskie problemy rascheta i ispol'zovaniya pokazateley sredney zarabotnoy platy na regional'nom urovne v Rossii [Methodological Issues for Calculating and Using the Average Wage Index at the Regional Level in Russia]. Voprosy statistiki, no 12, pp. 3-12.
7. Laikam, K.E., Zainullina, Z.Z. & Zarova, E.V. (2016). Metodologiya rascheta srednemesyach-noy zarabotnoy platy [Reasoning Behind Changes in Calculation of the Average Monthly Accrued Wages of Employees]. Voprosy statistiki, no 7, pp. 52-56.
8. Laikam, K.E., Zarova, E.V., Zainullina, Z.Z., Ryzhikova, Z.A. & Musikhin, S.N. (2017). Obos-novanie izmeneniy metodiki rascheta srednemesyachnoy zarabotnoy platy naemnykh rabot-nikov [Reasoning Behind Changes in Calculation of the Average Monthly Accrued Wages of Employees]. Voprosy statistiki, no 6, pp. 3-8.
9. Materialy ekspertnoy diskussii «Izmerenie ekonomicheskikh pokazateley v rossiyskoy statis-tike: problemy i vozmozhnye resheniya» (2017) [Materials of the Expert Discussion «Measurement of Economic Indicators in Russian Statistics: Problems and Possible Solutions»].
Nauchnyy vestnik IEHP im. Gajdara.ru. Available at: https://iep.ru/files/Nauchniy_vestnik. ru/1-2017/43-66.pdf (accessed: 30 May, 2018).
10. Antoni, M. (2013). Linking Survey Data with Administrative Employment Data: the Case of the German ALWA Survey. NTTS, pp. 279-289. Available at: https://ec.europa.eu/eurostat/ cros/system/files/NTTS2013fullPaper_89.pdf (accessed: 30 May, 2018).
11. Berka, C., Humer, S., Lenk, M., Moser, M., Rechta, H. & Schwerer, E. (2016). A Quality Framework for Statistics Based on Administrative Data Sources Using the Example of the Austrian Census 2011. Austrian Journal of Statistics, no 39, pp. 299-308.
12. Groves, R. & Harris-Kojetin, B. (eds.) (2017). Innovations in Federal Statistics: Combining Data Sources While Protecting Privacy. Washington DC, The National Academic Press.
13. Hand, D. (2018). Statistical Challenges of Administrative and Transaction Data. Journal of the Royal Statistical Society: Series A. Available at: https://rss.onlinelibrary.wiley.com/doi/ pdf/10.1111/rssa.12315 (accessed: 30 May, 2018).
14. Horn, S. & Czaplewski, R. (2013). Combining Survey and Administrative Data Using State Space Models. NTTS, pp. 174-183. Available at: https://ec.europa.eu/eurostat/cros/system/ files/5A02_72_0.pdf (accessed: 30 May, 2018).
15. Lenk, M. (2008). Methods of Register-based Census in Austria. Technical Report, Statistik Austria, Vienna. Available at: http://www.statistik.at/web_de/static/methods_of_register-based_census_in_austria_055160.pdf (accessed: 30 May, 2018).
16. Nordbotten, S. (2010). The Use of Administrative Data in Official Statistics - Past, Present and Future: with Special Reference to the Nordic Countries. In: M. Carlson, H. Nyquist and M. Villani (eds). Official Statistics: Methodology and Applications in Honour of Daniel Thor-burn. Stockholm: Statistics Sweden, pp. 205-223.
17. OECD (2003). Main Economic Indicators. Comparative Methodological Analysis. Supplement 3.
18. Ruggles, P. (2015). Review of Administrative Data Sources. (Available from https://www.cen-sus. gov/content/dam/Census/library/working-papers/2015/acs/2015 Ruggles 01.pdf) (accessed: 30 May, 2018).
19. Trepanier, J., Pignal, J. & Royce, D. (2013). Administrative Data Initiatives at Statistics Canada. Available at: ' http://www.copafs.org/UserFiles/file/fcsm/G1 Trepanier 2013FCSM.pdf (accessed: 30 May, 2018).
20. UK Statistics Authority. (2015). Administrative Data Quality Assurance Toolkit. London: UK Statistics Authority.
21. UNECE. (2007). Register-based Statistics in the Nordic Countries. Review of Best Practices with Focus on Population and Social Statistics. United Nations Economic Commission for Europe. Available at: http://www.unece.org/stats/ publications/Register_based_statistics_in_Nordic_ countries.pdf (accessed: 30 May, 2018).
22. Wallgren, A. & Wallgren, B. (2014). Register-Based Statistics: Statistical Methods for Administrative Data. New York: John Wiley and Sons.
23. Wallgren, A. & Wallgren, B. (2007). Register-based Statistics: Administrative Data for Statistical Purposes. New York: John Wiley and Sons.
24. Wieser, C. (2011). Establishment Surveys that Measure Employment and Wages. ILO Survey of Country Practices.
