В статье раскрывается содержание понятия «большие данные», даются его характеристики, аргументируются возможности использования больших данных для подготовки официальной статистики и описываются связанные с этим проблемы и трудности. Представлен международный опыт работы по проектам больших данных в официальной статистике, а также перспективы их использования в российской статистике. Авторами последовательно излагаются вопросы взаимосвязи больших данных и официальной статистики, которые полностью согласуются с основополагающими принципами официальной статистики, принятыми на 68-й сессии Генеральной ассамблеи ООН 23 января 2014 г. Анализируются результаты мониторинга, проведенного Статистическим отделом и ЕЭК ООН, в результате которого была получена информация о завершенных, действующих или потенциальных проектах (а также организационных условиях их осуществления) по большим данным в отдельных странах. Прокомментированы проблемы использования больших данных в официальной статистике, конкретизированы направления возможного использования больших данных как для замены существующей практики статистических наблюдений, так и в качестве дополнительного источника статистической информации и проверки полученных результатов.

Статья посвящается методологическим проблемам статистического изучения развития когнитивных технологий - одного из фундаментальных направлений развития науки и технологий, по своей значимости сопоставимых с нано- и биотехнологиями, информационно-коммуникационными технологиями. Развиваются концептуальные положения, первоначально изложенные автором в статье «Методологические подходы к организации статистического наблюдения за когнитивными технологиями» в журнале «Вопросы статистики», № 3 за 2016 г. В данной публикации делается акцент на эскизной прорисовке методологической платформы организации статистического мониторинга когнитивных технологий, выработке логики классификационных подходов к упорядочению множеств направлений развития и результативности науки, технологий, производства продукции, товаров и услуг. Для формирования исходных методологических предпосылок становления статистического мониторинга дается единое и списочное определение когнитивных технологий по аналогии с подходами, реализованными ОЭСР применительно к нанотехнологиям и биотехнологиям. Обосновывается базовый параметрический уровень когнитивных технологий. При обсуждении вопросов критериев отбора научных дисциплин в состав междисциплинарного «пула» когнитивных наук вводится понятие и предлагается к применению когнитивный инжиниринг. При рассмотрении проблем организации мониторинга технологического базиса когнитивных технологий анализируются примеры разнообразный методов инструментальных исследований из десятков самых разных областей науки и технологий - от традиционной микроскопии до оптохимии и компьютерного моделирования. Для приведения всего разнообразия применяемых технологий в некую упорядоченную компактную систему использован принцип пространственной организации применяемых технологий. В развитие небольшого международного опыта построения классификаций в статье предлагается оригинальный принцип построения локального классификатора, предусматривающего группировку результатов в формате стратегических фундаментальных направлений развития когнитивных технологий, а также направлений в сфере производства и обращения продукции, товаров и услуг в формате интерфейсов: мозг - общество - мозг человека (BCI, BMI и др.).

Статья посвящена стратегическим аспектам формирования отечественной статистики инноваций, роли международных стандартов в ее становлении, разработке предложений по совершенствованию и развитию методологии статистического измерения инновационных процессов в России. Рассмотрены новейшие достижения и методические подходы в данной области ведущих международных организаций, отечественный опыт статистического наблюдения инноваций. Выделены перспективные направления расширения и уточнения знаний о различных аспектах инновационной деятельности, в том числе связанные с созданием новой информационной базы для анализа, международных сопоставлений и прогноза развития инновационного сектора экономики. Центральное место в авторской публикации занимает изложение вопросов статистического учета в сфере инновационной деятельности в России, для которого характерна введенная в 1994 году уникальная специализированная программа обследования с комбинированием качественных и количественных показателей. Анализ современного состояния и перспектив его развития авторами осуществлены исходя из таких основных принципов статистического исследования, как комплексность в изучении инновационного процесса, последовательность охвата статистическим наблюдением различных типов инноваций и видов экономической деятельнсоти, разработка и использование единого понятийного аппарата, обеспечение международной сопоставимости показателей инновационной деятельности. Выявлены и проанализированы основные факторы успеха инновационной активности организаций, изучение которых в перспективе может сыграть ключевую роль в технологическом развитии и модернизации производства, сформулировать адресные рекомендации по повышению эффективности инновационной деятельности.

В настоящей статье рассматриваются основные методологические положения, касающиеся совершенствования расчета среднемесячной заработной платы наемных работников, их отличия от ранее действовавшей методологии, источники данных, алгоритмы их верификации, а также расчетные данные среднемесячной заработной платы за 2015 г.

В статье в связи с необходимостью уточнения междисциплинарного соответствия понятийного аппарата некоторых областей общественных наук и соответственно ряда учебных курсов рассмотрены вопросы координации понятий статистического наблюдения и маркетингового наблюдения. Это необходимо не только для повышения качества анализа получаемых данных, но и вообще для достижения более высокого уровня статистической грамотности. Автор проводит сравнительный анализ определений статистического наблюдения, приводимых в соответствующих учебных и научных изданиях, раскрывает сущность регистрации как ключевого понятия при определении статистического наблюдения, характеризует статистическое наблюдение и непосредственное наблюдение. С учетом изложенных характеристик статистического наблюдения обосновываются особенности маркетинговых наблюдений, формализуется инструментарий сопоставления между статистическим наблюдением и маркетинговым наблюдением. В выводах акцентируется внимание на том, что различия между статистическим наблюдением и маркетинговым наблюдением обусловлены принципиальной разницей в масштабах и структуре исследуемых объектов управления. Вместе с тем теоретической базой для проведения обследования в обоих случаях объективно выступает статистическая методология.

В статье рассматриваются отдельные новаторские идеи известного советского российского демографа и статистика Бориса Цезаревича Урланиса, которые остаются актуальными и в настоящее время. Автор статьи обращает внимание на особенности исторического периода, на который пришлось творчество замечательного ученого и идеологические ограничения которого ему приходилось преодолевать с ущербом, наносимым цензурой. Подчеркнуты достижения Б.Ц. Урланиса как крупного методолога в области демографической статистики и прогнозов населения, особый акцент сделан на его предпочтениях при выборе наиболее значимых работ зарубежных ученых для обоснования собственных выводов и установления закономерностей. Отмечена заслуга демографа и статистика в пионерной постановке многих вопросов, по которым выводы исследователя были первыми и на годы опережали ученых-современников. Автор приходит к заключению, что многие проблемы, поставленные в работах Б.Ц. Урланиса, все еще ждут своего решения обществом и государственными политиками