Органы государственной статистики Российской Федерации
В соответствии со ст. 71 Конституции РФ руководство статистикой в стране осуществляет Госкомстат как федеральный орган исполнительной власти.
Госкомстат РФ, его органы в республиках, краях, областях, автономных областях и округах, в городах Москве и Санкт-Петербурге, других городах и районах, а также подведомственные им организации, учреждения и учебные заведения составляют единую систему государственной статистики страны.
Формы и методы сбора и обработки статистических данных, методология расчета статистических показателей, установленные Госкомстатом, являются статистическими стандартами РФ.
В соответствии с положением основными задачами Госкомстата России являются:
1) предоставление официальной статистической информации Президенту, правительству, федеральному собранию РФ, федеральным органам исполнительной власти, общественности;
2) разработка научно обоснованной статистической методологии, соответствующей международным стандартам;
3) координация статистической деятельности в государстве;
4) разработка экономико-статистической информации, ее анализ, составление национальных счетов, проведение необходимых балансовых расчетов;
Основные функции Госкомстата России состоят в том, что он:
1) организует проведение государственных статистических наблюдений по разработанным им или согласованным с ним программам, формам и методикам;
2) обеспечивает функционирование ЕГРПО (Единого государственного регистра предприятий и организаций);
3) обеспечивает сбор, обработку, хранение и защиту статистической информации, соблюдение государственной и коммерческой тайны, необходимую конфиденциальность данных (конфиденциальный – секретный, доверительный);
4) сопоставляет основные социально-экономические показатели России с аналогичными показателями других стран, совместно с Центробанком составляет платежный баланс страны;
5) проводит единую техническую политику в области сбора, обработки и передачи статистической информации, в разработке и формировании федеральных программ по вопросам, порученным Госкомстату.
№4
1. Статистическая совокупность
Статистическая совокупность – это множество единиц (объектов, явлений), объединенных единой закономерностью и варьирующих в пределах общего качества, (множество элементов, сочетаемых условиями существования и развития). Таковы, например, совокупность домохозяйств, совокупность семей, совокупность предприятий, фирм, объединений и т.п. Совокупности могут быть однородными и разнородными.
Совокупность называется однородной, если один или несколько изучаемых общественных признаков ее объектов являются общими для всех единиц. Совокупность называется однородной именно с точки зрения этих признаков.
Совокупность, в которую входят явления разного типа, считается разнородной. Совокупность может быть однородна в одном отношении и разнородна в другом. В каждом отдельном случае однородность совокупности устанавливается путем проведения качественного анализа, выяснения содержания изучаемого общественного явления.
Специфическим свойством статистической совокупности является массовость единиц, поскольку явление характеризуется массовым процессом и всем многообразием определяющих его причин и форм.
Под единицами совокупности понимаются ее неделимые первичные элементы, выражающие ее качественную однородность, т.е. сходство единиц по каким-либо существенным признакам и различие по каким-то другим признакам. Например, единицами совокупности могут выступать акционерные общества, фирмы, фермерские хозяйства, человек, семья, станок, изделие и т.д.
В реальной жизни существует сложное сочетание различных совокупностей и их элементов. Так, изучая промышленность, статистика рассматривает ее как совокупность предприятий, но каждое предприятие, в
свою очередь, — это совокупность рабочих, станков и тому подобное. Базой изучения конкретной статистической закономерности является и совокупность, элементы которой — носители характерных для этой закономерности черт.
Совокупность — не механическое объединение элементов, а упорядоченная система, каждый элемент которой представляет собой единство общего и единичного, необходимое и случайного. Необходимость выступает как атрибут общего и оказывается устоявшимися свойствами элементов. Эти свойства обусловлены воздействием объективно необходимых условий существования и развития массового явления, а относительно единичных неповторимых свойств, то они является следствием действия случайных для совокупности причин.
2. Признак
Признак – показатель, характеризующий некоторое свойство объекта совокупности, рассматриваемый как случайная величина. Например, признаки человека: возраст, образование, занятие, рост, вес, семейное положение и т.д.; признаки предприятия: форма собственности, специализация (отрасль), численность работников, величина уставного фонда, экономическая эффективность его деятельности и т.д.
Особенностью статистического исследования является то, что в нем изучаются только варьирующие признаки, т.е. необходимо наличие вариации.
Вариация – различия в значениях того или иного признака у отдельных единиц, входящих в данную совокупность. Она возникает в результате того, что индивидуальные значения признака складываются под
совокупным влиянием разнообразных факторов (условий), которые по-разному сочетаются в каждом отдельном случае. Например, успеваемость отдельного студента определяется затратами времени на подготовку к занятиям, способностью к обучению и т.п.
Варьирующие признаки могут быть количественными, если их варианты выражаются числовыми значениями (возраст человека, заработная плата, стаж работы, население города и т.д.), они играют преобладающую роль в статистике, и неколичественными(атрибутными), не имеющие числового выражения и представляющими собой смысловые понятия, т.е. выражаются в виде состояния, свойств и т.д., присущих явлению (профессия, социальная принадлежность, отраслевая принадлежность предприятия и т.д.).
По характеру варьирования количественные признаки подразделяются на дискретные и непрерывные.Дискретными называются такие количественные признаки, которые могут принимать только вполне определенные значения, между которыми не могут иметь место промежуточные значения. Например, число членов семьи, количество этажей здания, комнат в квартире т.п. Варианты дискретных признаков обычно выражаются в виде целых чисел. Количественные признаки, которые могут в определенных пределах принимать любые значения, как целые, так и дробные, называются непрерывными. Такими признаками являются, например, возраст, стаж работы, вес поезда, скорость движения и т.п.
Случаи, когда варианты признака могут принимать только одно из двух противоположных значений, говорят об альтернативном признаке (да, нет). Например, продукция может быть годной или бракованной (негодной).
Признаки могут быть существенные, определяющие социально-экономическое содержание процессов, ивторостепенные, или несущественные внешние по отношению к сущности изучаемых явлений, т.е. непосредственно не связанные с внутренней структурой процессов (экстенсивные признаки). Статистическая наука требует выделения в
программах наблюдения и группировке в первую очередь главных, основных признаков.
Признаки, характеризующие статистическую совокупность, взаимосвязаны между собой, поэтому следует различать факторные и результативные признаки.
Факторные признаки – это независимые признаки, оказывающие влияние на другие, связанные с ними признаки. Результативные признаки – это зависимые признаки, которые изменяются под влиянием факторных признаков. Так, квалификация, стаж работы рабочего – факторные признаки; производительность труда – результативный.
3. Статистический показатель
Статистический показатель – это количественно-качественная обобщающая характеристика какого-либо свойства единиц совокупности в целом. Этим он отличается от индивидуальных значений, которые, как отмечалось, называются признаками. Например, средний размер сберегательного вклада граждан страны – статистический показатель, размер вклада конкретного человека – признак.
Статистический показатель строится как обобщение знаний признака: он может определяться путем суммирования абсолютных значений признака (численность населения, трудовых ресурсов, безработных), вычисления средних значений признаков (средняя зарплата, средняя урожайность) и относительных величин (индексы цен, темпы роста).
Количество и качество выступают в статистике как две стороны единого. Количество всегда имеет качественную определенность. Именно в этом состоит познавательное значение статистического показателя, который представляет собой количественно-качественную характеристику социально
-экономических процессов и явлений в условиях конкретного места и времени. Так, например, если в 1999 г. Промышленностью России произведено продукции на сумму 2995 млрд. руб., то качественная сторона этого показателя – выпуск продукции (работ, услуг), а количественная сторона выражается числом 2995 млрд. и единицей измерения (рубли). Рассмотренный показатель является абсолютным и выражается именованными числами. Относительные показатели абстрактны и поэтому выражается в долях, процентах, промилле и т.д.
Статистические показатели можно условно подразделить на первичные (объемные, количественные, экстенсивные) и вторичные (производные, качественные, интенсивные).
Первичные показатели характеризуют либо общее число единиц совокупности, либо сумму значений какого-либо признака (общая численность студентов вузов, объем выпускаемой продукции за год и т.д.) Взятые в динамике, в изменении во времени, они характеризуют экстенсивный путь развития.
Вторичные показатели обычно выражаются средними и относительными величинами и, взятые в динамике, характеризуют интенсивный путь развития (повышение эффективности использования ресурсов, рост (снижение) производительности труда).
Показатели, характеризующие сложный комплекс социально-экономических явлений и процессов, часто называют синтетическими (ВВП, ВНД, производительность общественного труда и др.)
В зависимости от объема и содержания объекта статистического изучения различают индивидуальные(характеризующие отдельные единицы совокупности) исводные или обобщающие статистические показатели.
9
4. Система статистических показателей
Система статистических показателей – это совокупность взаимосвязанных показателей, объективно отражающая существующие между явлениями взаимосвязи, она охватывает все стороны жизни общества как на макроуровне (страна, регион), так и на микроуровне (отдельное предприятие, фирма, объединение, домохозяйство, семья и т.д.).
Показатели в системе могут быть связаны как жестко детерминированной связью (связь основных фондов, числа работников и объема продукции предприятия), так и стохастической связью (зависимость урожайности отдельной культуры от количества внесенных удобрений – с увеличением количества внесенных удобрений урожайность растет в целом, в то время как на отдельных участках посевного клина, ввиду действия других факторов, может наблюдаться даже ее снижение).
Система статистических показателей имеет особенности: они носят исторический характер – меняются условия жизни населения, общества, меняются и системы статистических показателей; методология расчета статистических показателей непрерывно совершенствуется.
5. Статистическая закономерность
Закономерностью вообще принято называть повторяемость, последовательность и порядок изменений в явлениях. Закономерности, выявленные для той или иной совокупности, обнаруживаются при массовом наблюдении благодаря действию закона больших чисел. Закон больших чисел – это объективный закон, согласно которому совместное действие большого числа случайных факторов приводит к результату, почти не зависящему от случая.
Статистическая закономерность – количественная закономерность изменения в пространстве и во времени массовых явлений и процессов общественной жизни, состоящих из множества элементов (единиц закономерности). Она проявляется не в индивидуальном явлении, а в массе однородных явлений, при обобщении данных статистической совокупности, т.е. в среднем. Следовательно, это средняя закономерность массовых явлений и процессов. Статистическая закономерность отражает относящиеся к определенному пространству и времени причинно-следственные связи, выражающиеся в последовательности, регулярности, повторяемости событий с достаточно высокой степенью вероятности. Статистическая закономерность устанавливается на основе анализа массовых данных, это обуславливает ее взаимосвязь с законом больших чисел.
При объединении элементов в совокупность возникают качественно новые системные свойства. Они отбивают общность и отличие, постоянство и изменчивость, повторяемость и неповторяемость свойств, связей и соотношений элементов. Системные свойства — суть статистической закономерности. Отображая характер действия объективных законов развития общества в конкретных условиях пространства и времени, статистические закономерности оказываются по-разному. Их можно объединить в такие группы:
1. Закономерности развития (динамики) явлений. Так, статистика свидетельствует об увеличении количества населения Земного шара, рост продолжительности жизни, уменьшение среднего возраста бракосочетания и тому подобное.
2. Закономерности распределения элементов совокупности. Это может быть распределение населения по возрасту, семей — по количеству детей, среднедушевым доходом.
11
3. Закономерности структурных сдвигов. Примером может быть увеличение части городского населения в общем его количестве, увеличение части населения преклонного возраста в сельской местности.
4. Закономерности связи между явлениями. Например, зависимость производительности труда от фондовооруженности, себестоимость продукции — от производительности труда, урожайности — от плодородия почвы, спроса — от цены на товар.
12
Заключение
Рассмотрев основные категории статистики, становится отчетливо видно, что такая наука, как статистика оказывает незаменимую помощь в решении государственных, экономических, социологических вопросов и во многом способствует развитию данных наук и сфер деятельности. Учитывая тот факт, что влияние статистики распространяется на управленческую и экономическую деятельность предприятий и фирм, можно заключить, что эта наука очень важна для функционирования, роста и успешности предприятий.
№5
| Основная классификация | ||||
| по характеру их выражения | по способу измерения | по отношению к характеризуемому объекту | по характеру вариации | по отношению ко времени |
| 1. Описательные | 1. Первичные или учитываемые | 1. Прямые (непосредственные) | 1. Альтернативные | 1. Моментные |
| 2. Количественные | 2. Вторичные или расчетные | 2. Косвенные | 2. Дискретные | 2. Интервальные |
| 3. Непрерывные |
Признаки различаются способами их измерения и другими особенностями, влияющими на приемы статистического изучения. Это дает основание для классификации признаков (табл. 1.2).
Описательные признаки выражаются словесно: национальность человека, разновидность почв, материал стен здания. Описательные признаки подразделяются на номинальные и порядковые. Эти термины взяты из теории измерений. Отличия между ними в том, что номинальные - это описательные признаки, по которым нельзя ранжировать данные, апорядковые - это признаки, по которым можно ранжировать, упорядочивать данные. Например, пользуясь оценками экспертов, ранжируют фигуристов по технике и артистичности исполнения программы или работников по мастерству и т. д.
Количественные признаки выражены числами. Они играют преобладающую роль в статистике. Таковы возраст человека, площадь пашни, заработная плата рабочих, население города, доход кооператива и т. д.
Первичные признаки характеризуют единицу совокупности в целом. Это абсолютные величины. Они могут быть измерены, сосчитаны, взвешены и существуют сами по себе, независимо от их статистического изучения. Например, площадь пашни, мощность двигателей на предприятии, численность населения города, число автомобилей, произведенных в стране.
Вторичные, или расчетные, признаки не измеряются непосредственно, а рассчитываются. Они являются продуктами человеческого сознания, результатом познания изучаемого объекта. Например, себестоимость единицы продукции, производительность труда, рентабельность, урожайность и т. п. Вторичные признаки представляют собой соотношения первичных признаков: деление объема выпущенной продукции на численность работников дает показатель производительности труда; деление суммы затрат на произведенную продукцию на число единиц данной продукции дает себестоимость и т. д. Несмотря на расчетный характер признаков, они тоже имеют объективный характер. Процесс познания есть отражение объективных свойств явлений и процессов, и расчеты, статистические методы познания являются таким же необходимым средством отражения объективных свойств совокупности, как измерение, взвешивание. Вторичный - не означает второстепенный. Термин определяет только путь познания: сначала надо измерить значения первичных признаков, а уже потом, во вторую очередь, на основе первичных признаков рассчитать значения вторичных.
Прямые (непосредственные) признаки - это свойства, непосредственно присущие тому объекту, который ими характеризуется.
Таковы возраст человека, поголовье коров на ферме, объем продукции завода, численность его рабочих.
Косвенные признаки являются свойствами, присущими не самому объекту, а другим совокупностям, относящимся к объекту, входящим в него. Например, продуктивность коров как косвенный признак фермы. Хотя продуктивность не фермы, а коров - это их прямой признак, но ведь продуктивность характеризует и ферму, которой принадлежат эти коровы (или даже целую область). Такова и оплата труда рабочих по отношению к заводу. Это косвенный признак завода, но очень важный для того, кто собирается поступать на работу и выбирает предприятие.
Практически деление признаков на прямые и косвенные совпадает с их делением на первичные и вторичные. Признаки различаются в статистике и по характеру их вариации, т.е. по различиям их значений у разных единиц совокупности. Выделяются альтернативные признаки, которые могут принимать только два значения. Таковыми являются признаки обладания или необладания чем-то. Например, все садовые участки по признаку наличия посадок вишни можно разделить на имеющие посадки вишни и не имеющие их. Альтернативным признаком являются пол человека, место проживания (город, село), двигатель трактора (гусеничный или колесный).
К дискретным относятся количественные признаки, которые могут принимать только отдельные значения, без промежуточных значений между ними. Дискретные признаки, как правило, целочисленные. Это число членов семьи, количество этажей здания, комнат в квартире.
Непрерывные, точнее, непрерывно варьирующие признаки способны принимать любые значения, конечно, в определенных границах. К непрерывным относятся расчетные вторичные признаки. Ведь их значения - результат деления, а оно может приводить к любым числам - целым, дробным, иррациональным. На практике значения непрерывных признаков округляют с конечной степенью точности, так что они становятся квазидискретными. С другой стороны, дискретные по существу признаки, например число работников предприятия на 1 января, поголовье коров на ту же дату, имеют такое громадное число возможных значений, что на практике статистика вынуждена обращаться с ними, как с квазинепрерывными. Об этом будет сказано в главах 5 и 6 при обсуждении метода группировок.
Моментные признаки характеризуют изучаемый объект в какой-то момент времени, установленный планом статистического исследования. Они существуют на любой момент времени и характеризуют наличие чего-либо: численность населения, стоимость фондов, количество скота, размеры жилой площади.
К интервальным относятся признаки, характеризующие результаты процессов. Поэтому их значения могут возникать только за интервал времени: год, месяц, сутки, но не на момент времени. Таковы число родившихся, умерших, объем промышленной продукции, надой молока, сумма полученной прибыли. Различие между моментными и интервальными признаками существенно при изучении динамики (см. гл. 9).
Единицы измерения моментных признаков относятся только к характеризуемым ими свойствам объектов, а единицы измерения интервальных признаков содержат еще и указание того отрезка времени, за который определено значение признака. Так, стоимость основных производственных фондов предприятия на 1 января выражается в миллионах рублей, а объем продукции за январь - в тысячах или миллионах рублей за месяц.
№6
Между наукой-статистикой и практикой существует тесная взаимосвязь: статистика использует данные практики, обобщает и разрабатывает методы проведения статистических исследований. В свою очередь в практической деятельности применяются теоретические положения статистической науки для решения конкретных управленческих задач. Знание статистики необходимо современному специалисту для принятия решений в условиях стохастики (когда анализируемые явления подвержены влиянию случайностей), для анализа элементов рыночной экономики, в сборе информации, в связи с увеличением числа хозяйственных единиц и их типов, аудите, финансовом менеджменте, прогнозировании.
Для изучения предмета статистики разработаны и применяются специфические приемы, совокупность которых образует методологию статистики (методы массовых наблюдений, группировок, обобщающих показателей, динамических рядов, индексный метод и др.). Применение в статистике конкретных методов предопределяется поставленными задачами и зависит от характера исходной информации. При этом статистика опирается на такие диалектические категории, как количество и качество, необходимость и случайность, причинность, закономерность, единичное и массовое, индивидуальное и общее. Статистические методы используются комплексно (системно). Это обусловлено сложностью процесса экономико-статистического исследования, состоящего из трех основных стадий: • первая - сбор первичной статистической информации; • вторая - статистическая сводка и обработка первичной информации; • третья - обобщение и интерпретация статистической информации.
Общей методологией изучения статистических совокупностей является использование основных принципов которыми руководствуются в любой науке. К этим принципам, как к своего рода началам относятся следующие:
1. объективность изучаемых явлений и процессов;
2. выявление взаимосвязи и системности в которых проявляется содержание изучаемых факторов;
3. целеполагание, т.е. достижение поставленных целей со стороны исследователя, изучающего соответствующие статистические данные.
Это выражается в получении сведений о тенденциях, закономерностях и возможных последствиях развития изучаемых процессов. Знание закономерностей развития социально-экономических процессов, интересующих общество, имеет важное практическое значение.
К числу особенностей статистического анализа данных следует отнести метод массового наблюдения, научной обоснованности качественного содержания группировок и его результатов, вычисление и анализ обобщенных и обобщающих показателей изучаемых объектов.
Что касается конкретных методов экономической, промышленной или статистики культуры, населения, национального богатства и т.п., то здесь могут быть свои специфические методы сбора, группировки и анализа соответствующих совокупностей (суммы фактов).
В экономической статистике, например, широко применяется балансовый метод как наиболее распространенный метод взаимной увязки отдельных показателей в единой системе экономических связей в общественном производстве. К методам применяемым в экономической статистике также относятся составление группировок, исчисление относительных показателей (процентное соотношение), сравнения, исчисление различных видов средних величин, индексов и т.п.
Метод связующих звеньев состоит в том, что два объемных, т.е. количественных показателя сопоставляются на основе существующего между ними отношения. Например, производительность труда в натуральных показателях и отработанного времени, или объем перевозок в тоннах и средней дальности перевозок в км.
При анализе динамики развития народного хозяйства основным методом выявления этой динамики (движения) является индексный метод, методы анализа временных рядов.
При статистическом анализе основных экономических закономерностей развития народного хозяйства важным методом статистики является вычисление тесноты связей между показателями с помощью корреляционного и дисперсионного анализа и др.
Кроме названных методов широкое распространение получили математико-статистические методы исследования которые расширяются по мере движения масштабов применения ЭВМ и создания автоматизированных систем.
Этапы статистического исследования:
1. Статистическое наблюдение – массовый научно организованный сбор первичной информации об отдельных единицах изучаемого явления.
2. Группировка и сводка материала – обобщение данных наблюдения для получения абсолютных величин (учетно-оценочных показателей) явления.
3. Обработка статистических данных и анализ результатов для получения обоснованных выводов о состоянии изучаемого явления и закономерностях его развития.
Все этапы статистического исследования тесно связаны друг с другом и одинаково важны. Недостатки и ошибки, возникающие на каждой стадии, сказываются на все исследовании в целом. Поэтому правильное использование специальных методов статистической науки на каждом этапе позволяет получить достоверную информацию в результате статистического исследования.
Методы статистического исследования:
1. Статистическое наблюдение
2. Сводка и группировка данных
3. Расчет обобщающих показателей (абсолютные, относительные и средние величины)
4. Статистические распределения (вариационные ряды)
5. Выборочный метод
6. Корреляционно-регрессионный анализ
7. Ряды динамики
8. Индексы
Задача статистики – исчисление статистических показателей и их анализ, благодаря чему управляющие органы получают всестороннюю характеристику управляемого объекта, будь то вся национальная экономика или отдельные ее отрасли, предприятия и их подразделения. Управлять социально-экономическими системами нельзя, не располагая оперативной, достоверной и полной статистической информацией.
№7
Статистическое наблюдение - это массовое, планомерное, научно организованное наблюдение за явлениями социальной и экономической жизни, которое заключается в регистрации отобранных признаков у каждой единицы совокупности.
Статистическое наблюдение может проводиться органами государственной статистики, научно-исследовательскими институтами, экономическими службами банков, бирж, фирм.
Процесс проведения статистического наблюдения включает следующие этапы:
• подготовка наблюдения;
• проведение массового сбора данных;
• подготовка данных к автоматизированной обработке;
• разработка предложений по совершенствованию статистического наблюдения.
Подготовка статистического наблюдения - процесс, включающий разные виды работ. Сначала необходимо решить методологические вопросы, важнейшими из которых являются определение цели и объекта наблюдения, состава признаков, подлежащих регистрации; разработка документов для сбора данных; выбор отчетной единицы и единицы, относительно которой будет проводиться наблюдение, а также методов и средств получения данных.
Кроме методологических необходимо решить проблемы организационного характера, например, определить состав служб, проводящих наблюдение; подобрать и подготовить кадры для проведения наблюдения; составить календарный план работ по подготовке, проведению и обработке материалов наблюдения; провести тиражирование документов для сбора данных.
Проведение массового сбора данных включает работы, связанные непосредственно с заполнением статистических формуляров. Он начинается с рассылки переписных листов, анкет, бланков, форм статистической отчетности и заканчивается их сдачей после заполнения в органы, проводящие наблюдение.
Собранные данные на этапе их подготовки к автоматизированной обработке подвергаются арифметическому и логическому контролю. Оба эти контроля основываются на знании взаимосвязей между показателями и качественными признаками.
На заключительном этапе проведения наблюдения анализируются причины, которые привели к неверному заполнению статистических бланков, и разрабатываются предложения по совершенствованию наблюдения. Это очень важно для организации будущих обследований.
Получение сведений в ходе статистического наблюдения требует немалых затрат финансовых и трудовых ресурсов, а также времени.
2. Подготовка стат. наблюдения
Любое статистическое наблюдение требует тщательной, продуманной подготовки. От нее во многом будут зависеть надежность и достоверность информации, своевременность ее получения. На этой стадии работы определяются:
Цель наблюдения - получение достоверной информации для выявления закономерностей развития явлений и процессов. Например, целью переписи населения России в 2002 г. было получение данных о численности, составе населения, условиях его проживания.
Неясно поставленная цель может привести к тому, что в процессе наблюдения будут собраны ненужные данные или, наоборот, не будут получены сведения, необходимые для анализа.
Единица наблюдения – это то явление, признаки которого подлежат регистрации. Например, при демографических обследованиях единицей наблюдения может быть человек, но может быть и семья; при бюджетных обследованиях - семья или домашнее хозяйство.
Объектом наблюдения некоторая статистическая совокупность, в которой протекают исследуемые социально-экономические явления и процессы. Объектом наблюдения может быть совокупность физических лиц (население отдельного региона, страны; лица, занятые на предприятиях отрасли), физические единицы (станки, машины, жилые дома), юридические лица (предприятия, фермерские хозяйства, коммерческие банки, учебные заведения).
Определение объекта наблюдения включает определение единицы наблюдения, территории и времени наблюдения. Для определения границ объекта наблюдения нередко устанавливается ценз – значение признака (признаков), позволяющее отделить единицы наблюдения от других объектов.
Программа статистического наблюдения. Всякое явление обладает множеством различных признаков. Собирать информацию по всем признакам нецелесообразно, а часто и невозможно. Поэтому необходимо отобрать те признаки, которые являются существенными, основными для характеристики объекта исходя из цели исследования. Для определения состава регистрируемых признаков разрабатывают программу наблюдения.
Программа наблюдения- это перечень признаков (или вопросов), подлежащих регистрации в процессе наблюдения. От того, насколько хорошо разработана программа статистического наблюдения, во многом зависит качество собранной информации.
Чтобы составить правильно программу наблюдения, исследователь должен ясно представлять задачи обследования конкретного явления или процесса, определить состав используемых в анализе методов, необходимые группировки и уже на основе этого выявить те признаки, которые нужно определить при проведении работы. Обычно программа выражается в форме вопросов переписного (опросного) листа.
К программе статистического наблюдения предъявляются следующие требования.
• Программа должна содержать существенные признаки, непосредственно характеризующие изучаемое явление, его тип, основные черты, свойства. Не следует включать в программу признаки, имеющие второстепенное значение по отношению к цели обследования или значения которых заведомо будут недостоверны или отсутствовать, например, в представлении такой информации, которая является предметом коммерческой тайны.
• Вопросы программы должны быть точными и недвусмысленными (иначе полученный ответ может содержать неверную информацию), а также легкими для понимания во избежание лишних трудностей при получении ответов.
• При разработке программы следует не только определить состав вопросов, но и их последовательность. Логичный порядок исследования вопросов (признаков) поможет получить достоверные сведения о явлениях и процессах.
• В программу целесообразно включать вопросы контрольного характера для проверки и уточнения собираемых данных.
• Для обеспечения единообразия получаемых сведений от каждой отчетной единицы (это важно при последующей обработке информации) программа оформляется в виде документа, называемого статистическим формуляром.
Статистический формуляр - это документ единого образца, содержащий программу и результаты наблюдения.
Формуляр может иметь разные названия: отчет, карточка, переписной лист, опросный бланк, анкета и т. д.
Различают две системы статистического формуляра: индивидуальную (карточную) и списочную.
Индивидуальный формуляр предусматривает запись на нем ответов на вопросы программы только об одной единице наблюдения, списочный - о нескольких единицах.
Кроме формуляра разрабатывается инструкция, определяющая порядок проведения наблюдения и заполнения формы отчетности, переписного листа, анкеты. В зависимости от сложности программы наблюдения инструкция публикуется в виде отдельной брошюры или помещается на обратной стороне формуляра. Формуляр и инструкция по его заполнению составляют инструментарий статистического наблюдения.
Место наблюдения. Выбор места проведения обследования зависит главным образом от цели наблюдения. Если необходимо получить данные для изучения состава населения по стране, то в этом случае наблюдение охватит территорию всей страны. При сборе сведений о стоимости потребительской корзины в Москве и Санкт-Петербурге местом проведения обследования будут территории этих двух крупнейших городов страны.
Выбор времени наблюдения заключается в решении двух вопросов:
• установление критического момента (даты) или интервала времени;
• определение срока (периода) наблюдения.
Под критическим моментом (датой) понимаются конкретный день года, час дня, по состоянию на который должна быть проведена регистрация признаков по каждой единице исследуемой совокупности. Так, критическим моментом микропереписи населения Российской Федерации в 1994 г. был 0 часов в ночь с 13 на 14 февраля 1994 г. Критический момент устанавливается с целью получения сопоставимых статистических данных.
Срок (период) наблюдения - это время, в течение которого происходит заполнение статистических формуляров, т. е. время, необходимое для проведения массового сбора данных. Этот срок определяется исходя из объема работы, численности персонала, занятого сбором информации.
Успех любого статистического наблюдения зависит не только от тщательности методологической подготовки, но и от правильного и своевременного решения широкого спектра организационных вопросов.
Важнейшее место в организационной работе занимает подготовка кадров, в процессе которой проводятся различного рода инструктажи с сотрудниками статистических органов, с организациями, представляющими данные, по вопросам заполнения статистических документов, подготовки материалов наблюдения к автоматизированной обработке и т. д.
Если проведение наблюдения связано с большими затратами трудовых ресурсов, то для регистрации сведений в период проведения обследований привлекаются лица из числа неработающих. При проведении переписи населения таких лиц называют счетчиками. Обычно организуется обучение персонала.
Размножение документации самого обследования, документации для проведения инструктажей и рассылка их республиканским, краевым, областным комитетам и управлениям статистики также относятся к организационным вопросам наблюдения.
Для согласования деятельности всех служб, занятых подготовкой и проведением наблюдения, целесообразно составить календарный план, представляющий собой перечень (наименование) работ и сроки их исполнения отдельно для каждой организации, занятой в проведении обследования.
№8