В статье обсуждаются два блока проблем российской статистики, не нашедшие до сих пор приемлемого решения. Это – состояние интерфейса статистики, то есть совокупности каналов, посредством которых пользователи получают статистическую информацию, и состояние метаданных, то есть информации о том, как строятся показатели. Проблемы рассматриваются с позиций потребителей статистической информации, решающих задачи анализа экономической динамики.

Сделан вывод о том, что с переходом от традиционных печатных материалов к информационно-статистическим системам развитие интерфейса зашло в тупик, а в развитии метаданных не наблюдается соответствия каким-либо стандартам, единообразия и поступательности. По мнению автора, эти проблемы серьезно сдерживают совершенствование всей российской статистики, являясь своего рода тромбами. Когда интерфейс становится «узким местом», ценность статистики для пользователей снижается. Неудовлетворительное состояние метаданных приводит к тому, что потребители статистической информации не всегда способны ее адекватно использовать, а проблемы статистической методологии консервируются.

Причины возникновения проблем обусловлены, с одной стороны, непростой историей отечественной статистики (длительным периодом планового развития и спецификой экономической трансформации), а, с другой, – организацией деятельности, не предполагающей учета потребностей пользователей в силу отсутствия эффективной обратной связи.

Обсуждаются возможные подходы к решению проблем. Обосновывается целесообразность создания в структуре статистического ведомства групп специалистов по основным проблемным блокам, выполняющих роль точек роста и центров компетенций, аккумулирующих знания, осваивающих отечественный и зарубежный опыт, привлекающих представителей экспертного сообщества, направляющих и контролирующих деятельность по решению проблем.

Растущее значение статистических показателей, данных и информации для принятия политических решений отражено в простой и популярной формулировке – «данные для политики» (Data for Policy – D4P). Она охватывает такие хорошо известные основополагающие темы, как модернизация государственного сектора и формирование политики на основе фактических данных, ведущие к принятию решений с использованием новых технологий и бесконечно разнообразных источников данных. «Данные для политики» означают для официальной статистики больше, чем просто новые сведения, приемы и методы. Это также не в последнюю очередь вопрос сохранения важной функции и места официальной статистики в политике данных в будущем. Чтобы обосновать эту позицию, следует четко понимать задачи официальной статистики в (демократическом) обществе, а также то, как эти задачи следует по-новому интерпретировать в меняющихся условиях (прежде всего в связи с цифровизацией и глобализацией).

В статье рассмотрены отдельные вопросы достоверности статистики по распространению коронавирусной пандемии и сопоставимости подобных статистических данных различных стран. Проблемы возникли у всех стран, независимо от уровня благосостояния и общественного устройства, однако приводимые в статье примеры относятся в основном к «странам большой экономики», каждая из которых хотя бы один год с 1980 по 2019 г. производила более 1% мирового ВВП. Организация системы здравоохранения в этих странах различна и только общие требования ВОЗ позволили получать сведения по распространению пандемии в сопоставимых форматах.

Авторами сформулированы проблемы идентификации инфицированных COVID-19 и статистики летальных случаев с указанием различной причастности к этому пандемии. Показано, что формальное применение рекомендаций ВОЗ к идентификации инфицированных и различия в практическом использовании этих рекомендаций в разных странах могут давать плохо сопоставимые результаты. На примере российской статистики показана возможность сопоставления оперативных данных по смертности инфицированных коронавирусом с данными об общей смертности в стране. Обращено внимание на пример статистики Германии, демонстрирующей возможность практического совпадения показателя избыточной смертности с оперативными данными по смертности инфицированных COVID-19.

Данные о ежедневных приращениях инфицированных, умерших и выздоровевших в расчете на 1 млн человек позволяют увидеть характер и темпы распространения пандемии в различных странах в сопоставимом формате. Так, максимум ежедневных приростов инфицированных в некоторых странах в 2020–2021 гг. достигал 2–3 тыс. на 1 млн человек, в то время как в других странах – меньше 30. Пики ежедневной смертности у большинства из рассмотренных стран характеризовались величиной меньше 40, но были страны, для которых эти пики не превосходили 10 и меньше в расчете на 1 млн человек.

В заключении указываются шесть факторов смертности от всех причин, связанных с пандемией и требованиями социального дистанцирования, сформулированные американским Институтом показателей и оценки здоровья. По мнению авторов, было бы интересно узнать оценку специалистов, насколько реалистично и полезно уметь отслеживать эти факторы. Это повышало бы качество международного сопоставительного анализа социально-демографических показателей.

В статье по материалам выборочных обследований Росстата в 2019 и 2020 гг. и данным Всероссийского опроса, проведенного ВЦИОМ 27 сентября 2020 г., отражены результаты авторского исследования социального самочувствия населения России – оценки населением собственного здоровья и отношения к здоровому образу жизни в условиях вирусной пандемии. Дана характеристика трансформации условий жизни с учетом сложной эпидемиологической ситуации, увеличения заболеваемости населения коронавирусной инфекцией. Анализировались изменения в состоянии здоровья российского населения по отдельным возрастным группам.

Оценивались показатели тесноты связи социального самочувствия населения по отдельным его социально-демографическим группам в период самоизоляции, карантина и иных ограничений из-за пандемии коронавируса в 2020 году. Для решения данной задачи представлены демографическая и социально-экономическая характеристики респондентов, оценены распределения ответов по результатам опроса и отобраны наиболее существенные факторные признаки. Ответы респондентов были сгруппированы по отобранным вопросам, в том числе в территориальном разрезе (федеральным округам). Для определения тесноты связи между ответами респондентов на поставленный вопрос и их гендерным или возрастным распределением рассчитаны и проанализированы коэффициенты взаимной сопряженности и ранговые коэффициенты корреляции.

В результате анализа изменений в социальном самочувствии населения за период 2019–2020 гг. и оценки тесноты связи между рассматриваемыми показателями выявлены параметры (пол, достаток, территория проживания), формирующие различия. Сопоставив оценки состояния своего здоровья населением России в целом и по возрастным группам в 2019 и 2020 гг. на основании данных выборочного наблюдения состояния здоровья населения выявлено следующее. При ожидаемой оценке состояния здоровья населения в возрастном распределении (ухудшении в более старших возрастах и лучшем самочувствии в молодых), остается неизменным то, что больше половины респондентов характеризуют состояние здоровья как «очень хорошее» и «хорошее». Обращает на себя внимание тот факт, что за год оценка состояния своего здоровья среди населения России улучшилась, о чем свидетельствуют изменения распределения в структуре ответов респондентов, и это притом, что СЗН-2020 г. проводился в разгар локдауна, в условиях сохраняющейся негативной динамики и заболеваемости, и смертности от коронавирусной инфекции.

В статье на основе результатов регулярных широкомасштабных обследований деловой активности организаций, проведенных Федеральной службой государственной статистики в период с 1998 по 2021 г., анализируются краткосрочные эффекты влияния совокупных экономических настроений на ожидаемый рост ВВП в России. Главной целью исследования является обоснование прогностической ценности мнений хозяйствующих субъектов в условиях необходимости расширения макроэкономической информации, особенно в периоды кризисных событий.

Авторы объединяют ежеквартальную информацию за весь анализируемый период по 18 анкетным показателям обследований выборочной совокупности, включающей около 24 тыс. организаций базовых видов экономической деятельности и 5 тыс.

потребителей во всех регионах страны, в единый композитный индекс экономических настроений (ИЭН). Затем проводится статистический анализ рассматриваемых временных рядов, в том числе определение порядка интегрируемости, а также проверка на стационарность и тестирование на наличие причинно-следственных связей между индикаторами. На основе полученных результатов для измерения исследуемых взаимосвязей аргументируется возможность использования такой спецификации модели, как векторная авторегрессия (VAR) с дамми-переменными.

Результаты прогнозирования отражают взаимосвязь двух временных рядов и учитывают отклик на фактическую реакцию деловой среды в динамике оцениваемой переменной (ИФО ВВП) и заданную авторами симуляцию колебаний в динамике ИЭН, которые соответствуют ожидаемым экономическим настроениям в условиях возможной смены кризисных отраслевых событий. Исходя из сценарных импульсов в динамике совокупных экономических настроений в III квартале 2021 г., отличающихся амплитудой и продолжительностью их влияния на экономический рост, прежде всего из-за коронавирусных шоков, сформированы вероятностные оценки роста ВВП до середины 2022 г. Согласно полученным результатам, при всех предложенных авторами сценариях развития бизнес-тенденций рост национальной экономики может превысить предпандемический уровень IV квартала 2019 г. (102,9%) к середине 2022 г.

В статье на основе данных Росстата и информационных массивов, полученных в ходе социологических исследований, проведенных в 2019 и 2020 гг. сотрудниками отдела геоурбанистики и пространственной демографии ИДИ ФНИСЦ РАН, рассматривается ряд актуальных проблем социально-демографического характера в крупнейшем по территории субъекте Российской Федерации – Республике Саха (Якутия). Основное внимание уделено исследованию пространственных особенностей социального развития республики, что предопределило структуру публикации.

Во введении отмечается актуальность исследования и методологические подходы к анализу обозначенных проблем. В первой части статьи характеризуется общая экономическая и социально-демографическая ситуация в регионе. Показано, каким образом отраслевая специализация Якутии определяет социально-экономическую политику в регионе. Отмечается, что развивающаяся добывающая промышленность вместе со строительством крупных объектов инфраструктуры нуждаются в притоке трудовых ресурсов.

Во второй части статьи после формулировки концепции построения выборки в рамках социологического обследования (модель с использованием ключевых характеристик генеральной совокупности, базирующаяся на принципах квотно-пропорционального и территориального методов) анализируется социальное положение населения, его миграционные настроения, отношение к трудовым мигрантам из-за рубежа, экономической ситуации в целом и динамике развития ключевых предприятий региона.

Аргументируется позиция, состоящая в том, что, несмотря на активное промышленное освоение Республики Саха (Якутия), имеющиеся социально-экономические проблемы в будущем могут повлиять на темпы пространственного развития региона.

В первую очередь это проблема миграционного оттока населения. Хотя отмечаются высокие демографические показатели на уровне республики, однако прослеживается разделение территории региона на убывающую периферию и растущий центр.

Как и в большинстве других субъектов Российской Федерации, в Якутии идут процессы концентрации населения в наиболее перспективных районах.

Авторы формулируют выводы и предложения, которые, по их мнению, дают возможность адресно подходить к разработке программ улучшения качества жизни местного населения, созданию компенсаторных механизмов в разных сферах с учетом гигантской территории республики и ее суровых климатических условий.

Внедрение цифровых технологий в учетно-управленческую деятельность организаций является важным инструментом трансформации экономической системы на современном этапе новейшей промышленно-технологической революции. В настоящее время нет однозначного представления о методологическом аппарате для описания состояния и перспектив развития цифровой трансформации. Анализ объективных закономерностей цифровой трансформации российской экономики может быть осуществлен на основе построения математико-статистических моделей, позволяющих проанализировать стадии цифровой зрелости в прошлом и определить развитие прогнозируемых явлений цифровизации в будущем.

Цель статьи – статистический анализ и прогнозирование динамики показателей цифровой трансформации деятельностиорганизаций. Количественная оценка цифровой трансформации была осуществлена на основе показателей, характеризующих применение информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) в организациях, а именно: наличия подключения к Интернету, наличия веб-сайта, использования Интернета для заказа товаров и услуг, применения программных средств класса ERP, CRM, SCM. Одним из распространенных инструментов моделирования тенденций технологического развития являются кривые роста.

Для каждого временного ряда осуществлен расчет теоретических значений и оценена точность по четырем моделям кривых роста: Гомперца, Вейбулла, логистической и лог-логистической.

С точки зрения практического применения предложенный в данном исследовании подход может быть полезен при оценкетенденций использования ИКТ в организациях различного типа (в зависимости от вида экономической деятельности и размера) в целях адекватной характеристики цифровой зрелости и дальнейших перспектив цифровой трансформации экономики Российской Федерации.