Данная статья представляет собой журнальную версию краткого описания авторами результатов исследования проблем формирования и внедрения в практику системы показателей агроэкологической статистики, инициированного и организованного Межгосударственным статистическим комитетом Содружества Независимых Государств в 2019 г. В процессе исследования проанализированы и использованы международные и национальные методологические и обзорно-информационные статистические материалы. Рассмотрена группа показателей, данные по которым в последние годы собираются, обобщаются и публикуются в системе Евростата и по программе Цели устойчивого развития (ЦУР), одобренной Генеральной Ассамблеей ООН в 2015 г. Авторами статьи предложена и обоснована концепция сферы агроэкологии (и соответствующей системы статистических показателей) как сельскохозяйственной деятельности и использования сельских территорий, осуществляемых в самой тесной увязке с комплексными требованиями к охране окружающей природной среды, включая рационализацию природопользования, в рамках самой сельскохозяйственной отрасли и на сельских территориях, с учетом некоторых смежных («пограничных») аспектов.

Исходя из этого подхода, на базе зарубежных материалов и отечественных наработок была обоснована система показателей в формате Интегральной таблицы агроэкологических показателей, содержащая 18 разделов и включающая 255 показателей (с организационно-методологическими пояснениями к этим индикаторам). В статье приводится краткое описание каждого раздела. Кроме того, отдельно рассмотрены вопросы увязки предложенной Интегральной таблицы с показателями Целей устойчивого развития (ЦУР) ООН.

Сформулированы некоторые проблемы, которые требуется решить еще до практического внедрения агроэкологической статистики в странах СНГ в целом и в Российской Федерации в частности. Это касается, например, таких вопросов, как уточнение и актуализация классификаторов, отражающих природоохранную и природосберегающую деятельность применительно к сельскохозяйственному производству и сельским территориям; корректное статистическое отражение производства органической продукции в сельском хозяйстве, а также выращивания растениеводческого сырья для переработки на биотопливо (на основе постулатов агроэкологии).

Рассмотрена проблематика экосистемного учета в рамках системы национальных счетов и вспомогательной к ней системы природно-экономического учета, даны отдельные предложения по ее реализации.

Окончание. Начало публикации см. в № 2 журнала «Вопросы статистики» за 2020 г.

В данной публикации авторы обосновывают предложения по методологии анализа качества и факторов экономического развития Российской Федерации не в целом по стране (как это сделано в первой части статьи, опубликованной в журнале «Вопросы статистики», 2020, № 2), а в региональном разрезе. Основное внимание уделено исследованию факторов, определяющих качество человеческого капитала, а также специфики их проявления в отдельных российских регионах. Предлагаемые методологические приемы анализа реализованы на примере отрасли «Образование», которая имеет определяющее значение в повышении качества человеческого капитала в период формирования нового технологического уклада, с учетом воспитания творческого поколения молодежи, которое будет создавать этот уклад. Отмечается, что в условиях развития современных технологий передачи данных и знаний, а также стандартизации и регламентации процессов предоставления услуг, важно сохранять содержательную сторону услуг образования, нацеленности их на формирование творческой личности и передачу навыков творческой работы. Только это обеспечит участие и преимущества для страны в создании нового технологического уклада.

Исследуются факторы, влияющие на дифференциацию регионов по уровню и качеству образования, в том числе состояние материально-технической базы, наличие и квалификация кадров, условия предоставления услуг и другие. Изучается влияние факторов ресурсной обеспеченности регионов, удаленности от центров притяжения кадров и формирующихся научных центров, национально-исторических особенностей регионов. Приводятся данные по «кадровой миграции» молодежи образовательной и постобразовательной возрастных групп и делаются соответствующие выводы о некотором истощении ряда отдаленных регионов по этому ресурсу вследствие «притягивающей политики» сильных регионов.

Аргументируется авторская позиция, согласно которой для сокращения дифференциации регионов по качеству образования недостаточно усилий регионов и перераспределения средств через федеральный бюджет, а также усилий бизнеса. Необходимы нестандартные решения, которые позволят использовать потенциал молодежи отдаленных и не затронутых научной централизацией регионов как важного человеческого фактора развития. Рассматриваются некоторые направления решения этой проблемы.

Цель работы оценить вклад изменений возрастной и образовательной структуры населения и рабочей силы в динамику уровней занятости и безработицы в России за последние два десятилетия. Эмпирической основой исследования, результаты которого отражены в статье, являются микроданные выборочного обследования рабочей силы, проводимого Росстатом ежемесячно. Основным инструментарием анализа, применяемым в данной работе, являются методы стандартизации и декомпозиции статистических показателей.

Автор приводит доказательства того, что в течение рассматриваемого периода в составе российского населения и рабочей силы произошли существенные структурные сдвиги. Устойчиво рос удельный вес лиц с высшим образованием, имеющих более высокие показатели занятости и более низкий уровень безработицы; доли молодежи и малообразованного населения, для которых характерно пониженное участие в рабочей силе и высокие риски безработицы, сокращались.

Установлено, что в России динамика показателей занятости и безработицы в 2000-2018 гг. во многом определялась влиянием структурных факторов позитивных (с точки зрения влияния на рынок труда) сдвигов в возрастной и образовательной структуре российского населения и рабочей силы.

Наибольшее влияние структурные факторы оказали на положительную динамику занятости. Рост уровня образования населения обусловил более половины прироста уровня занятости за рассматриваемый период. Изменения возрастной структуры оказали несущественное понижающее давление на уровень занятости. Структурные факторы определили около трети общего снижения уровня безработицы. Вклады изменений как возрастной, так и образовательной структуры в динамику безработицы были практически одинаковыми по величине.

Полученные оценки дают представление о реальной ситуации на российском рынке труда и факторах, определяющих его динамику. Количественные характеристики, отражающие изменения в возрастной и образовательной структуре населения, позволяют, по мнению автора, повысить качество разрабатываемых функциональных прогнозов рынка труда.

В статье в обобщенном виде представлены результаты исследования в области проблемы оценок уровня дифференциации социально-экономического развития территориальных образований Российской Федерации. Аргументируется подход, в соответствии с которым измерение межрегиональной дифференциации предлагает использование смесей вероятностных распределений.

Методика, разработанная авторами и апробированная на реальных данных, позволяет объективно судить о наличии или отсутствии межрегиональной дифференциации. Теоретической платформой данной методики послужила исследовательская гипотеза, в соответствии с которой предполагается, что межтерриториальная дифференциация оценивается по определенному статистическому показателю, отобранному на основе содержательного, качественного анализа. Дифференциация практически отсутствует, если вся статистическая совокупность описывается одним законом распределения вероятностей. В том случае, если статистическая совокупность описывается смесью вероятностных распределений, то следует ожидать наличия значимого уровня дифференциации по рассматриваемому показателю.

В математической статистике традиционно задача разделения смеси распределения вероятностей (оценка параметров плотностей распределений и весовых коэффициентов) решается несколькими схожими технологиями, например, ЕМ-алгоритм, медианные модификации ЕМ, SEM-алгоритм, с учетом специфики выбранного объекта (субъекты РФ небольшая по объему выборка). В работе для решения этой задачи применен SEM-алгоритм. В качестве информационной базы эмпирического исследования использовалась официальная статистика (открытые данные Федеральной службы государственной статистики).

Выявлена типология субъектов Российской Федерации исходя из двух характеристик во временном интервале 2005-2017 гг.: по уровню преступности (использован показатель, названный «уровень насилия» число убийств и покушений на убийство в расчете на 100000 человек) и по среднедушевому доходу, что позволило, помимо всего прочего, дополнительно проверить гипотезу о целесообразности традиционного использования тенденций дифференциации уровня преступности в качестве индикатора социально-экономического неравенства. Результаты выполненного исследования, по мнению авторов, могут быть использованы в качестве инструментальной и информационной базы для принятия управленческих решений по государственному регулированию процессов, обеспечивающих выравнивание регионов России по социально-экономическому развитию в процессе реализации мероприятий, направленных на сокращение преступности и экономического неравенства.

Статья посвящена проблеме построения экономических (аналитических) индексов, учитывающих при оценке социально-экономической динамики потребительские предпочтения, в рамках холистической теории рыночного спроса, разработанной в последние годы. На основе этой теории экономические индексы, представленные в мировой литературе в рамках теории индивидуального спроса и характеризующие спрос домашних хозяйств, приобретают практическую ценность.

Во введении содержится краткий обзор основных проблем современной индексологии и реализации экономического подхода, восходящего к классической работе, опубликованной в 1924 г. советским экономистом-математиком и статистиком А.А. Конюсом. Излагаются свойства наиболее известных «формульных» индексов Ласпейреса, Пааше и Фишера относительно выполнения тестов-критериев Фишера. Эти индексы играют важную роль в предлагаемых авторами методах построения аналитических индексов, которые определяются через функцию потребительских расходов. Последняя определяется функцией полезности, рационализирующей торговую статистику. Рационализирующая функция полезности строится неоднозначно, и соответствующая задача должна уточняться. Предлагаются методы ее решения, разработанные в рамках непараметрического анализа спроса Африата-Вэриана. Ядром этого анализа является система линейных неравенств Африата, определяющих значения функции полезности и предельной полезности на статистическом спросе. Эта система может быть несовместной и неустойчивой относительно вариаций приближенной статистики спроса. В случае совместности неравенства имеют множества решений, и выбор различных решений неравенств определяет различные значения аналитических индексов. Авторы предлагают три типа задач устойчивого решения систем неравенств Африата, которые определяют индексы с характеристиками «оптимизм» (низкие индексы цен и высокие индексы количества потребления), «пессимизм» (наоборот) и «объективность».

Таким образом, для повышения объективности индексов потребительского спроса предлагается теоретически обоснованный инструментарий методы вычисления аналитических индексов рыночного спроса, учитывающих, в отличие от формульных индексов, потребительские предпочтения.

В статье отражены отдельные результаты экономико-статистического анализа динамики оплаты труда педагогических работников в 12 субъектах Российской Федерации, территория которых по состоянию на 01.01.2019 г. полностью относилась к районам Крайнего Севера и приравненным к ним местностям. Выявлены тенденции роста оплаты труда педагогических работников на двух уровнях образовательной системы дошкольном и общеобразовательном (в том числе в сравнении с Российской Федерацией в целом), а также проблемы, возникшие в 2013-2018 гг. в ходе выполнения Указа Президента Российской Федерации от 7 мая 2012 г. № 597 «О мероприятиях по реализации государственной социальной политики».

Авторы статьи аргументируют необходимость широкого использования показателя среднего годового абсолютного значения одного процента прироста, с помощью которого можно корректно объяснить причины формирования итогового рейтинга регионов страны по уровню средней заработной платы. Предложен показатель «коэффициент опережения», позволяющий выделить основные факторы выполнения или невыполнения майского указа Президента Российской Федерации 2012 г. по отдельным регионам страны. В статье утверждается, что степень достижения целевых показателей по заработной плате для каждого года рассматриваемого периода определяется сочетанием двух факторов: уровня выполнения целевого индикатора в базисном году и коэффициента опережения, представляющего собой соотношение между темпами роста заработной платы педагогических работников и темпами роста целевого индикатора, обозначенного в указе Президента Российской Федерации 2012 г.

По мнению авторов, усовершенствованные приемы экономико-статистического анализа будут способствовать повышению точности прогнозных оценок, что в свою очередь необходимо для выработки конкретных шагов по реализации социальных задач общегосударственного значения применительно к каждому из рассматриваемых регионов.

26 марта2020 г. состоялась веб-конференция Совета Международного статистического института (МСИ), в работе которой приняли участие члены Совета МСИ, руководители ассоциаций МСИ, члены Исполнительного комитета МСИ, представляющие Австралию, Великобританию, Венгрию, Грецию, Индию, Нидерланды, Россию, США, Танзанию и ряд других стран.

Санкт-Петербургский государственный экономический университет (СПбГЭУ) вновь принимал 5-7 февраля2020 г. представителей статистической общественности России и ряда стран Беларуси, Болгарии, Израиля, Испании, Италии, Казахстана, Нидерландов, США, Финляндии, Франции.

В статье рассматриваются особенности функционирования советской, российской государственной статистики в годы Великой Отечественной войны (1941-1945 гг.). Авторы анализируют серьезные изменения в статистической деятельности как в системе государственных структур, руководимых Центральным статистическим управлением Госплана СССР, так и ведомственной статистики, организованной в то время в отраслевых управленческих структурах наркоматах. Показывается, каким образом в условиях мобилизации в кратчайшие сроки всех ресурсов на нужды фронта осуществлены серьезные изменения в статистической деятельности, прежде всего в приоритетах статистического наблюдения и сроках проведения статистических работ.

Анализируются основные направления статистической деятельности по сбору и обработке информации применительно к разным уровням управленческой структуры и в отраслевом разрезе. Дана характеристика того нового в статистике, что было реализовано в условиях военного времени и, прежде всего, скоростных переписей и оперативной передачи данных, системы оперативного учета.

В отдельном разделе статьи с использованием архивных источников впервые рассматриваются проблемы организации статистической деятельности в Ленинграде городе, оказавшемся в 1941 г. в кольце блокады, и способы их решения в экстремальных военных условиях.

(26.02.1940 -16.06.2020)