Что сохранит для истории современная российская статистика?

Бессонов В.А.
к. физ.-мат. н., завлабораторией исследования
проблем инфляции и экономического роста
Экспертного института НИУ ВШЭ

Чтобы наши потомки могли находить в опыте ныне живущих поколений подсказки к ответам на вопросы, с которыми им предстоит столкнуться, они должны располагать адекватной статистикой о нашем времени. Откуда она возьмется? Будет создана грядущими поколениями исследователей подобно тому, как современные экономические историки по крупицам восстанавливают данные о прошедших веках? Или в нее со временем превратится текущая статистика, то есть огромная и постоянно пополняемая совокупность оценок социально-экономических показателей — результат деятельности тысяч специалистов? Разумеется, желательно, чтобы был реализован второй сценарий, иначе потомкам придется заново делать уже однажды выполненную работу, не слишком надеясь на высокое качество результата. Но трансформируется ли текущая статистика в будущую историческую сама собой или для этого уже сейчас должны предприниматься определенные усилия и в чем они должны состоять?

История современной России охватывает немногим более двух десятилетий. В эти годы наблюдался расцвет информационных технологий, когда компьютеры, оргтехника, средства связи распространились повсеместно и обеспечили возможности, ранее казавшиеся фантастическими. Издержки хранения и передачи данных кардинально снизились. В результате возникли технические условия для сбора, обработки, хранения и распространения статистической информации, о которых предшествующие поколения специалистов не могли и мечтать. Кроме того, на этот период пришлось интереснейшее событие экономической истории последнего столетия — переход стран с плановой экономикой к рынку. Российская экономика оказалась в эпицентре этих процессов, что делает ее чрезвычайно привлекательным объектом исследования.

В такой ситуации естественно ожидать, что статистика, отражающая недавнюю российскую экономическую историю, должна быть доступна исследователю во всех подробностях. Однако это не так. О первой половине 1990-х годов, наиболее интересных содержательно, доступные исследователям данные уже сейчас скудны, неточны и не всегда сопоставимы. Таким образом, процесс трансформации текущей статистики в будущую историческую сталкивается с серьезными проблемами, и грядущие поколения исследователей могут быть лишены надежных статистических данных о нашем времени.

В России производится масса статистической продукции. Рассчитываются показатели годовой, квартальной и месячной динамики, которые становятся доступными по различным каналам публикации данных: официальный сайт Росстата, Центральная база статистических данных (ЦБСД), Единая межведомственная информационно-статистическая система (ЕМИСС), многочисленные статистические сборники, периодические издания, статистические бюллетени, методики и т. д. Помимо этого, значительная часть собираемых данных используется лишь в качестве «сырья» для формирования публикуемых показателей и остается недоступной потребителям статистической информации.

Рассмотрим требования к будущей исторической статистике о нашем времени и обсудим, какую часть производимой ныне статистической продукции и в какой форме следует сохранять для грядущих поколений. Рассмотрим лишь ту часть статистики, данные которой используются для анализа экономической динамики. Должны сохраняться лишь итоги года или также квартальные и месячные данные? На какую глубину по времени целесообразно ориентироваться при сохранении данных экономической динамики? Должны сохраняться лишь агрегированные показатели или целесообразно обеспечить доступ к использованным для их построения данным менее высоких уровней агрегирования? До какого уровня агрегирования в этом случае следует обеспечивать доступ? В виде каких структур данных — числовых величин, временных рядов, матриц и т. п. — разумно сохранять и публиковать эти данные? В каком виде следует сохранять методики построения показателей и другие метаданные? Что из производимой статистической продукции при сохранении нынешнего положения дел останется грядущим поколениям и в какой мере оно будет пригодно для решения содержательных задач? По всем рассмотренным пунктам отмечается наличие серьезных проблем.

Временные ряды

Для анализа экономической динамики данные должны быть представлены временными рядами. Соответственно и статистика, ориентированная на проведение межвременных сопоставлений, должна формироваться из временных рядов, которые играют роль элементарных информационных «кирпичиков».

Альтернативой временному ряду в качестве базовой информационной структуры служит отдельное значение экономического показателя для некоторого периода времени. Различие между ними в том, что временной ряд представляет собой не просто объединенный во временную последовательность набор таких числовых величин, а информационную структуру, элементы которой связаны между собой в единое целое требованием сопоставимости. Последнее позволяет использовать временной ряд для анализа экономической динамики. Выбор базовой информационной структуры, на наш взгляд, существенно влияет как на качество статистических данных, так и на их судьбу.

Временной ряд можно сравнить с деревом, а его уровни — с клетками. Со временем клетки возникают, стареют, отмирают, но дерево остается тем же самым. Временной ряд — единый развивающийся объект, а составляющие его уровни образуют увеличивающуюся совокупность простейших элементов, которые спустя некоторое время после своего возникновения могут уточняться, но затем остаются статичными, их «развитие» прекращается. Они могут лишь «отмирать», утрачивая сопоставимость с другими уровнями ряда или просто теряясь. Дерево состоит из клеток, но не всякий набор клеток в совокупности образует дерево. Аналогично, не всякую последовательность числовых величин можно считать временным рядом. Когда базовой информационной структурой статистики выступает числовая величина, то есть уровень показателя, соответствующий некоторому периоду, а не весь временной ряд, могут возникать проблемы — утрата данных, необоснованное снижение степени их сопоставимости, рассогласование разных форм представления данных.

По нашему мнению, серьезный недостаток современной российской экономической статистики в том, что она недостаточно последовательно ориентируется на построение временных рядов. Это скорее статистика отдельных числовых величин. Приведем лишь некоторые подтверждения.

Со временем нередко утрачивается сопоставимость показателей экономической динамики. Так, данные по производству ВВП в структуре Общесоюзного классификатора отраслей народного хозяйства (ОКОНХ) доступны сейчас лишь с 1995 г.¹, хотя ранее существовали официальные оценки динамики по отношению к 1991 г. (см., например: Госкомстат, 2000. С. 43). Утрату этих данных обычно объясняют переходом к более совершенной методике. Но он не сопровождался пересчетом ретроспективных оценок по новой методике или сцеплением временных рядов прежних и новых оценок. Несомненно, качество ранних оценок было невысоким. Вместе с тем лучше иметь плохие оценки, чем не иметь никаких.

Аналогичные проблемы существуют и для других показателей. Так, временные ряды индексов промышленного производства в месячном выражении в разрезе крупных отраслей ОКОНХ доступны сейчас лишь с 1995 г.², хотя они рассчитывались с 1992 г.³

В 2010 г. был осуществлен переход на новый классификатор нижнего уровня, который определяет содержание показателей, используемых в качестве товаров-представителей при построении экономических индексов. Вместо Общероссийского классификатора продукции (ОКП) был введен в действие Общероссийский классификатор продукции по видам экономической деятельности (ОКПД). Это привело к снижению сопоставимости многих показателей, в частности индексов промышленного производства⁴. Для уровней использования среднегодовой производственной мощности организаций по выпуску отдельных видов продукции сопоставимость была полностью утрачена: до 2009 г. показатели построены в ОКП, а с 2010 г. — в ОКПД. Если бы для одного года эти показатели были построены в обоих классификаторах, то это позволило бы обеспечить определенную сопоставимость результатов, основанных на таких данных. Но это не было сделано⁵.

В конце 2010 г. Министерство финансов в два раза повысило лимит стоимости активов, относящихся к материально-производственным запасам, — с 20 тыс. до 40 тыс. руб. Иными словами, граница, отделяющая в бухгалтерской отчетности инвестиции в основные и оборотные фонды, была значительно сдвинута. Это привело к скачкообразному снижению оценки уровня инвестиций в основной капитал, что ввело в заблуждение большинство аналитиков, сделавших вывод о резком ухудшении в начале 2011 г. положения в инвестиционной сфере. Похожая ситуация возникла и на рубеже 2001-2002 гг.: до этого инвестиции учитывались с налогом на добавленную стоимость, а после — без него. В результате в начале 2002 г. ситуация в инвестиционной сфере также «ухудшилась».

Российские методики построения показателей экономической динамики описывают лишь построение отдельных уровней показателя или отдельных двухситуационных индексов. Опубликованные в Методологических положениях по статистике и на официальном сайте Росстата методики не могут считаться методиками построения временных рядов. В них не оговариваются вопросы обеспечения сопоставимости уровней показателя во временной области и сохранения преемственности данных при уточнении весов и состава корзин; не описана техника сцепления сегментов временных рядов, рассчитываемых по различным алгоритмам; не обсуждаются вопросы обеспечения гладкости досчетных составляющих; не описаны алгоритмы, обеспечивающие согласованность динамики месячных, квартальных и годовых данных.

Отметим и неразвитость практики публикации длинных временных рядов. В статистических сборниках и ежемесячных статистических изданиях публикуются в основном данные за последние годы, а более ранние оценки либо публикуются с пропусками для отдельных лет (это характерно для статистических сборников, где содержатся данные годовой динамики), либо не публикуются вовсе (как принято в ежемесячных статистических изданиях, в которых помимо годовых присутствуют месячные и квартальные оценки). Поскольку ретроспективные оценки многих показателей могут со временем уточняться, самостоятельное восстановление пользователями длинных временных рядов по разным статистическим сборникам и другим изданиям представляется проблематичным⁶.

На официальном сайте Росстата, в ЦБСД и ЕМИСС доступно большое количество временных рядов. Вместе с тем многие из них охватывают не всю историю построения соответствующего показателя. Часть рядов разрезана произвольным образом с вынесением ретроспективной части в архив. Так, временные ряды индексов потребительских цен в ЦБСД приведены лишь с 1995 г., хотя они существуют с 1991 г.⁷, а сами ряды разрезаны на участки до 2001 г. и после. Данные о производстве основных видов промышленной продукции в натуральном выражении по месяцам приведены в ЦБСД лишь с 1996 г., причем и они разрезаны на фрагменты до 2004 г. и после.

Данные российской статистики публикуются так, что мы видим не целиком временные ряды экономических показателей, а лишь их части, соответствующие нескольким последним годам. Наиболее свежие данные доступны с максимальной степенью подробности, но по мере удаления в прошлое они становятся все более скудными и менее сопоставимыми. Таким образом, мы видим российскую экономику через своего рода движущееся временное окно, правый край которого соответствует отчетному периоду⁸.

Временной ряд со временем удлиняется, уточняется, но при этом остается единым объектом. В процессе своего развития он никогда не устаревает, не утрачивает актуальности. Отдельные уровни показателя, напротив, могут устаревать в результате уточнений. Возникновение новых объектов приводит к тому, что интерес сохраняется лишь к наиболее актуальным. Рано или поздно это приводит к утрате ретроспективных данных. Клетки дерева не могут выжить по отдельности. Они сохраняют жизнеспособность лишь в совокупности, образуя дерево — единый развивающийся живой организм. Аналогично, отдельные числовые величины могут сохраниться, «выжить» лишь в совокупности, образуя временной ряд, то есть единый развивающийся информационный объект.

Российская статистика подобна ящерице — время от времени она избавляется от «хвоста» ретроспективных данных. Совокупность того, что наша статистика отбрасывает («хвосты ящерицы»), могла бы стать основой для формирования исторической статистики. Отбрасывая хвост, ящерица получает шанс сохранить жизнь. Что от подобных действий получает российская статистика — остается неясным.

Представляется, что обсуждаемая проблема порождена скорее менталитетом и традициями, чем ресурсными ограничениями или особенностями современной российской экономики. Очевидно, что при сохранении такой практики в России никогда не будут доступны длинные временные ряды экономических показателей. Это серьезно затрудняет анализ текущих тенденций, а для исторической статистики просто губительно.

Данные высокой частоты

Показатели экономической динамики рассчитываются с разными шагами по времени — годовым, квартальным и месячным. В связи с этим возникает вопрос: следует ли сохранять лишь итоги года или также данные более высокой частоты — квартальные и месячные?

Российская статистика явно предпочитает сохранять данные годовой динамики. Они достаточно полно представлены в совокупности статистических ежегодников, которая впоследствии может составить информационную основу исторической статистики. Ежегодники, однако, не могут служить источником данных более высокой частоты — квартальных и месячных. Эти показатели публикуются в оперативном режиме в периодических изданиях и на официальных электронных информационных ресурсах. Вместе с тем, как уже было отмечено, соответствующие временные ряды постепенно обрываются или утрачивают преемственность.

Так, в периодическом издании «Краткосрочные экономические показатели Российской Федерации» (единственное издание Росстата, ориентированное на публикацию квартальных и месячных данных в виде временных рядов) в настоящее время (2014 г.) данные начинаются не ранее 1999 г. При этом ряды многих показателей начинаются значительно позднее⁹, а в каких-то случаях прямо оговаривается утрата сопоставимости данных в пределах публикуемого ряда¹⁰. В базах данных ЦБСД и ЕМИСС также наиболее полно представлены данные годовой динамики. Квартальные и месячные данные приведены в этих базах для разных показателей с разной степенью детализации в разрезе показателей и территорий и за разные интервалы времени. Какого-либо единообразия здесь не видно.

Но, может быть, данные высокой частоты и не заслуживают сохранения? В чем их ценность для истории? Прежде всего в том, что высокочастотные составляющие несут основную часть информации, содержащейся во временном ряде. Эти данные, в отличие от данных годовой динамики, дают информацию о краткосрочных тенденциях.

Использование данных высокой частоты позволяет существенно повысить разрешающую способность анализа во временной области, выявить детали, которые не видны на данных годовой динамики, уточнить моменты наступления различных событий. Сохранение данных лишь годовой динамики обедняет историческую статистику. Чтобы убедиться в этом, достаточно представить, насколько оскудел бы мониторинг текущих тенденций, если бы месячные и квартальные данные стали недоступны для его проведения.

Необходимость сохранять данные высокой частоты обусловлена и тем, что экономика — развивающаяся система. «Экономическая действительность настолько... подвижна, что скорость ее изменения опережает темп ее изучения» (Полтерович, 1998). Следовательно, важно сохранять для будущих исследований как можно больший объем надежных данных высокой степени детализации.

Особенно высок темп качественных изменений в экономике во время кризисов. Кризисы повторяются и имеют общие черты. Переосмысление вопросов, связанных с прошедшими кризисами, необходимо для извлечения уроков, накопления опыта, подготовки к новым испытаниям. Детали протекания кризисов содержат массу ценной информации для исследователей, заставляя их развивать, а порой и пересматривать теоретические представления. Годовой шаг по времени — слишком грубый для адекватного описания таких динамичных событий. Заметим, что мир, похоже, вступает в полосу кризисов. Это делает сохранение данных высокой частоты еще более важным.

Многие современные исследования основаны на использовании эконометрических методов анализа временных рядов. Отсутствие длинных временных рядов высокой частоты затрудняет их применение.

В развитых странах отношение к данным высокой частоты иное. Так, в США публикуется временной ряд индекса потребительских цен в месячном выражении с января 1913 г. по отчетный месяц, а индекса промышленного производства — с января 1919 г. по отчетный месяц.

Представляется, что в России сохранению показателей высокой частоты препятствует, в частности, сложившаяся практика их опубликования. В развитых странах многие показатели публикуются в базисном виде, то есть по отношению к уровню показателя в некотором фиксированном периоде. В России основной формой представления данных экономической динамики выступает цепная¹¹.

Применительно к данным годовой динамики это не порождает проблем, поскольку на основе данных по отношению к предыдущему году можно восстановить временной ряд показателя в базисном виде. Для годовых данных базисная и цепная формы представления эквивалентны с точностью до погрешностей округления. Но проблемы возникают применительно к показателям более высокой частоты. Для них в российской статистической практике используют три цепные формы представления: к предыдущему периоду, к соответствующему периоду предыдущего года, нарастающим итогом с начала года к соответствующему периоду предыдущего года. При этом лишь первое из них эквивалентно базисному, а на основе данных в двух других представлениях базисный временной ряд восстановить нельзя. Но стандартная техника анализа экономической динамики¹² основана на использовании именно базисных временных рядов, которые подвергаются календарной и сезонной корректировкам для обеспечения сопоставимости их уровней. Таким образом, три цепные формы представления данных высокой частоты не равноценны. Только данные по отношению к предыдущему периоду полноценные, поскольку лишь на их основе можно провести корректный анализ экономической динамики.

Первая проблема, порождаемая существующей практикой опубликования данных высокой частоты, в том, что данные по отношению к предыдущему месяцу или кварталу публикуются не всегда. Возможно, лучше всего характеризуют эту проблему данные о динамике производства продукции сельского хозяйства.

В «Краткосрочных экономических показателях Российской Федерации» публикуются лишь данные по отношению к соответствующему месяцу предыдущего года, а данные по отношению к предыдущему месяцу не публикуются. Нет их и на официальном сайте Росстата, в ЦБСД и ЕМИСС. Вместе с тем данные о динамике производства продукции сельского хозяйства по отношению к предыдущему месяцу в Росстате рассчитываются. Они публикуются в периодических изданиях «Информация о социально-экономическом положении России» и «Социально-экономическое положение России», но лишь за месяцы текущего календарного года и предшествующего ему. Максимальная длина таких фрагментов рядов, публикуемых в одном издании, составляет 24 месяца. Если по многим выпускам этих изданий восстановить длинный временной ряд производства продукции сельского хозяйства по отношению к предыдущему месяцу, то его динамика будет существенно отличаться от динамики годового ряда.

Так, по данным месячной динамики, опубликованной по итогам января 2014 г., прирост производства продукции сельского хозяйства в 2012 г. по отношению к 2011 г. составил 13,0%. Годовая оценка этого показателя показывает спад за это время на 4,8%. Расхождение между двумя оценками одного показателя составляет 17,8 (!) п. п. По официальным публикациям не удается даже в первом приближении идентифицировать краткосрочные тенденции одного из важнейших экономических показателей. Если это не могут сделать современники, то смогут ли потомки?

Интересно, каким следует считать статус полученного таким способом временного ряда производства продукции сельского хозяйства по отношению к предыдущему месяцу? С одной стороны, он сформирован из фрагментов, опубликованных Росстатом, и в этом смысле официальный. С другой — не существует официального источника, в котором приведенный ряд опубликован целиком. В этом смысле указанные данные нельзя считать официальными. Таким образом, они имеют статус «как бы официальных». Получается, что мы имеем не статистику, а «как бы статистику». То, что ни официальные публикации Росстата, ни официальные электронные ресурсы не содержат временного ряда производства продукции сельского хозяйства по отношению к предыдущему месяцу, можно объяснить лишь тем, что статистики не считают его заслуживающим публикации.

Еще одна проблема, порождаемая существующей практикой опубликования данных высокой частоты, в том, что данные в разных цепных формах не всегда согласуются друг с другом. Это нарушение требования непротиворечивости данных обусловлено двумя причинами. Во-первых, показатели в разных цепных формах представления порой строятся не путем пересчета из базисной формы, а независимо. В этих случаях для построения сводного индекса по отношению к соответствующему периоду предыдущего года агрегируются индивидуальные индексы по отношению к соответствующему периоду предыдущего года, а для получения показателя на основе данных нарастающим итогом агрегируются индивидуальные индексы на их основе. Методики, опубликованные в «Методологических положениях по статистике», содержат узаконенные примеры этой неприемлемой практики.

Во-вторых, предварительные оценки показателей в разных формах представления порой уточняются несогласованно. Так, уточнения индексов промышленного производства в оперативном режиме вносятся в данные по отношению к соответствующему месяцу предыдущего года, а данные по отношению к предыдущему месяцу уточняются позднее. Расхождения между разными формами представления одного показателя могут запутать потребителя статистических данных.

Если бы в России показатели экономической динамики рассчитывались и публиковались в базисном виде, то проблемы, порождаемые сосуществованием разных цепных форм, не могли бы возникнуть в принципе. Навести порядок в этом несложном вопросе весьма полезно для решения задач текущего мониторинга, а особенно важно — для исторической статистики.

Существующую практику опубликования данных высокой частоты можно рассматривать как индикатор, «лакмусовую бумажку» господствующего в сообществе статистиков пренебрежительного отношения к их сохранению. Об этом свидетельствует и российская практика корректировки месячных и квартальных данных с целью обеспечить их соответствие итогам года. Статистические службы развитых стран для согласования динамики месячных и квартальных данных с годовыми используют специальные алгоритмы¹³, чтобы в наименьшей степени исказить информацию о краткосрочных тенденциях, которую несут ряды месячной и квартальной динамики и не содержат ряды годовых данных. Насколько нам известно, такие алгоритмы в российской статистической практике пока не используются¹⁴. Вместо этого уровни месячных и квартальных показателей корректируют в одинаковой пропорции в пределах календарного года. Как известно¹⁵, этот метод пропорционального распределения, порождая ступеньки на границах календарных лет, искажает краткосрочные тенденции и в развитых странах не применяется. Описанная практика корректировок основана на представлении о неполноценности, «второсортности» данных месячной и квартальной динамики.

Примеры пренебрежительного отношения к данным высокой частоты дают базы данных ЦБСД и ЕМИСС. Так, квартальный индекс физического объема производства ВВП в ОКОНХ в ЦБСД приведен в процентах, при этом не указано, по отношению к какому периоду. Аналогичным образом в ЕМИСС приведены оперативные данные месячной динамики промышленного производства. Так же опубликованы и квартальные индексы производства продукции сельского хозяйства. Обращение к паспортам показателей ничего не дает: в них единицами измерения названы проценты без указания, по отношению к чему.

Представляется, что сложившаяся практика недооценки важности данных месячной и квартальной динамики уходит своими корнями в период плановой экономики. Показатели экономической динамики были ориентированы тогда на анализ хода выполнения годового плана, а не на исследование экономической конъюнктуры. Соответственно месячные и квартальные данные рассматривались лишь как промежуточные итоги текущего года, не имеющие самостоятельной ценности, интерес к которым пропадал при получении оценок для соответствующего года. Даже требование сопоставимости показателей для соседних периодов не было критичным при таком их использовании. Сложившиеся в плановую эпоху стереотипы и приемы работы с данными в значительной мере сохраняются и в настоящее время, несмотря на кардинальное изменение экономических реалий.

Показатели квартальной и особенно месячной динамики составляют наиболее ценную часть индикаторов экономической динамики и заслуживают наибольшего внимания как элемент будущей исторической статистики о нашем времени. Изменение отношения к ним не только принесет пользу в будущем, но и позволит повысить качество мониторинга текущих тенденций.

Системы показателей

Как правило, статистические службы строят не отдельные показатели, а системы показателей, связанных отношениями иерархической и территориальной подчиненности. Так, помимо сводного индекса потребительских цен (ИПЦ), Росстат рассчитывает индексы по укрупненным товарным группам, при агрегированиии которых можно получить сводный ИПЦ. Индексы цен для каждой такой группы, в свою очередь, могут быть получены при агрегировании индексов цен менее высокого уровня и т. д., вплоть до индивидуальных индексов. Отношения между показателями этой системы можно представить в виде древовидного графа, вершине которого соответствует сводный ИПЦ, а листьям — индивидуальные индексы, описывающие динамику цен и тарифов отдельных товаров (услуг)-представителей. Такая многоуровневая система показателей строится для Российской Федерации в целом, федеральных округов и субъектов РФ.

Системы показателей экономической динамики представляют собой более сложные структуры данных по сравнению с временными рядами отдельных показателей. Элементарными информационными «кирпичиками», из которых построены системы показателей, по-прежнему выступают временные ряды. Но в составе систем показателей они не независимые. В рамках системы на уровни показателей накладываются дополнительные ограничения. В отличие от отдельных временных рядов, здесь необходимы не только сопоставимость во времени, но и согласованность между показателями системы. Если временной ряд отдельного показателя сравнивать с деревом, то систему показателей можно сравнить с лесом, то есть с объектом более высокого уровня иерархии.

Здесь возникают вопросы: какая часть этих огромных массивов данных должна сохраняться и в каком виде? До какого уровня агрегирования данных следует обеспечить свободный доступ пользователям? Мы считаем, что системы показателей нужно сохранять целиком и, когда это не противоречит законодательству, они должны быть полностью доступны пользователям, подобно тому, как надо целиком публиковать временные ряды отдельных показателей.

Для чего необходим доступ исследователей и аналитиков к дезагрегированным данным, какую пользу он может принести? Публикация систем показателей прежде всего обеспечивает возможность анализировать экономическую динамику с разной степенью детализации. Агрегированные показатели позволяют взглянуть на экономический процесс в целом за счет утраты основной части информации, содержащейся в данных, при агрегировании которых эти показатели построены. Индивидуальные индексы, наоборот, позволяют анализировать детали, но не дают целостного взгляда: за деревьями не видно леса. Система показателей, представляющая собой иерархическую совокупность взаимно согласованных описаний, позволяет проводить анализ с разной разрешающей способностью — при необходимости подниматься в иерархии показателей с целью абстрагироваться от деталей или, наоборот, опускаться до уровня индивидуальных индексов.

Доступность данных всех иерархических уровней системы показателей позволяет пользователям лучше понять, как построен тот или иной агрегированный показатель. Это дает возможность более осмысленно использовать данные официальной статистики.

В дополнение к существующим оценкам агрегированных показателей для решения содержательных задач могут потребоваться оценки тех же показателей, отличающиеся по способу построения, например пересчет ретроспективных оценок показателей по уточненным корзинам и весам (в частности, без учета каких-либо товаров-представителей). Весьма полезна возможность анализировать вклад каждого индивидуального индекса в изменение сводного. Может возникнуть необходимость использовать иные индексные формулы (скажем, для построения дефляторов целесообразно по тем же данным построить индексы Пааше вместо индексов Ласпейреса). Может потребоваться построить индексы, аналогичные официальным, но без использования досчета, или провести календарную и сезонную корректировки на уровне индивидуальных индексов. Представления о том, как следует строить агрегированные показатели, со временем могут изменяться, поэтому может возникнуть потребность пересчитать ретроспективу показателей по измененной методике. Для всего этого необходимы доступ к данным всей иерархии показателей, а не только к ее верши не, а также исчерпывающая информация об алгоритмах построения показателей системы на всех ее уровнях.

Переходные периоды и экономические кризисы наиболее сложны с измерительной точки зрения¹⁶. В частности, они характеризуются высокой неоднородностью изменений в разрезе товаров-представителей и территорий. Производство одних товаров существенно сокращается, а других — увеличивается, значительно изменяются относительные цены, разные регионы развиваются неравномерно. Агрегированные показатели не позволяют увидеть такие неоднородности. Для их анализа необходимы данные менее высоких уровней агрегирования.

В дополнение к агрегированным показателям Росстат публикует некоторое количество показателей менее высоких уровней агрегирования. Так, в периодическом издании «Краткосрочные экономические показатели Российской Федерации» приводятся месячные данные об объеме производства нескольких десятков важнейших видов промышленной продукции в натуральном выражении. Вместе с тем этот массив данных покрывает далеко не всю корзину товаров-представителей, по которой строятся индексы промышленного производства. К тому же он не содержит информацию о структуре системы показателей. Наконец, формат таблиц крайне неудобен для использования этих данных в расчетах, а временные ряды имеют ограниченную длину. Все это снижает ценность массива данных.

Базы данных ЦБСД и ЕМИСС содержат гораздо больший объем дезагрегированных данных. Но для разных показателей они приведены с разной степенью детализации и на разную глубину по времени. Самое главное: системы показателей представлены в этих базах отдельными показателями, а отношения иерархической и территориальной подчиненности, связывающие их в единую систему, отражены не вполне адекватно.

Поясним это на примере. Пусть необходимо извлечь из ЦБСД временной ряд индекса потребительских цен по некоторой товарной группе для некоторой территориальной единицы. Для этого нужно сначала выбрать товарную группу в соответствующем справочнике, причем в полном, а не только среди его элементов, для которых в системе имеются данные. Полный справочник может содержать сотни, если не тысячи, элементов, приведены они в неочевидном порядке¹⁷. Чтобы найти необходимый элемент, пользователь вынужден просматривать весь огромный список. Важно, что этот порядок линеен, то есть он не несет информации об иерархической подчиненности показателей системы. Предполагается, что пользователь держит в голове все необходимые классификаторы. В ЦБСД имеется возможность поиска нужного элемента, но для ее эффективного применения пользователю надо помнить классификаторы наизусть. Справившись с задачей выбора товарной группы, он должен выбрать интересующую его территорию. И здесь придется просматривать длинный перечень наименований территориальных единиц, перечисленных в непонятном порядке¹⁸ и зачастую не имеющих отношения к данной системе показателей.

Этот список «перетасован» так, что в нем отсутствует информация о территориальной подчиненности. Наконец, пользователю нужно определить вид данных, скажем, «в % к предыдущему месяцу». Здесь приходится выбирать среди десятков элементов списка, подавляющему большинству которых никакие данные не соответствуют.

Аналогичные проблемы возникают и в ЕМИСС. Необходимо выбирать товарную группу в перечне групп и видов товаров и услуг, который для индексов потребительских цен насчитывает 838 (!) наименований, приведенных в алфавитном порядке без каких-либо кодов и информации об иерархии. Более того, надо по отдельности указывать все годы и месяцы, для которых нужны данные, вместо того чтобы задать границы интервала времени. Следовательно, данные экономической динамики представлены в этой системе не временными рядами, а отдельными числовыми величинами.

Наконец, во многих случаях пользователь должен знать веса, с которыми индексы цен нижних иерархических уровней агрегируются в показатели верхних уровней. На протяжении многих лет веса для товаров (услуг)-представителей не публиковались. Но с 2012 г. их начали публиковать полностью. При этом в ЦБСД, чтобы извлечь веса, надо указывать каждый товар (услугу)-представитель по отдельности (а их сотни). В ЕМИСС можно выгрузить их все сразу, но лишь в алфавитном порядке вперемешку для всех иерархических уровней. Если при создании этих систем ставилась цель максимально усложнить работу пользователей, то следует признать, что она была достигнута в полной мере.

ЦБСД и ЕМИСС содержат в лучшем случае лишь временные ряды отдельных показателей, но в них отсутствует информация о связях между ними в рамках систем показателей. Система показателей не представлена в ЦБСД и ЕМИСС как единый объект. Нет возможности оперировать ею как единым объектом. В частности, ее нельзя целиком выгрузить из базы данных. Можно лишь, потратив много времени, выгрузить временные ряды по каждому показателю в отдельности. Но для этого пользователь должен располагать информацией о структуре системы, которая в базе данных отсутствует. Публиковать временные ряды показателей системы и не публиковать информацию о ее структуре — примерно то же, что публиковать уровни временного ряда не в естественной последовательности, а в произвольном порядке. Данные без описания структуры подобны библиотеке без каталога. Неадекватный способ опубликования может превратить данные в «статистический мусор». Если не сохранять в базах данных сведения о структурах систем показателей, то сложно надеяться на их адекватное использование в настоящем и сохранность в будущем.

Все системы показателей образуют текущую статистику, то есть всю совокупность производимой статистической продукции. Продолжая линию аналогий «клетка-дерево-лес», всю текущую статистику можно сравнить с экосистемой. Системы показателей не вполне независимы друг от друга, поскольку они связаны единой логикой. Она также должна быть отражена при опубликовании всей совокупности статистических данных, подобно тому, как при опубликовании систем показателей должна быть отражена их внутренняя логика.

Сейчас эта логика присутствует в публикуемых Росстатом статистических сборниках. Вместе с тем они не содержат (и не могут содержать в силу присущих печатным изданиям ограничений) заметной доли информации, составляющей системы показателей. Эту информацию могут содержать лишь базы данных. Но в существующих базах данных ЦБСД и ЕМИСС, как ни парадоксально, логика всей текущей статистики не вполне отражена. Так, группы показателей в ЦБСД перечислены в алфавитном (!) порядке, начиная с группы показателей «ввоз товаров из Республики Белоруссия» и заканчивая группами «формирование местного самоуправления в Российской Федерации» и «цены». Группы показателей менее высоких уровней иерархии перечислены также по алфавиту. Неясно, почему при создании системы ее разработчики не использовали давно устоявшуюся в отечественной статистике логику представления групп показателей, отраженную, например, в «Российском статистическом ежегоднике».

При создании ЕМИСС ее разработчики пошли в ином направлении. Здесь на верхнем уровне показатели сгруппированы по ведомствам, которые их рассчитывают. Такой принцип группировки упрощает отчетность перед высоким начальством, но не вполне соответствует потребностям пользователей. Последним нужны показатели, а не ведомства. Показатели, рассчитываемые Росстатом, приведены в ЕМИСС в последовательности, обладающей определенной логикой, но отличающейся от принятой в «Российском статистическом ежегоднике».

Что помешало учесть сложившуюся структуру данных российской статистики при создании ЦБСД и ЕМИСС? Чем обусловлена неполнота и противоречивость содержащихся в них данных? Рискнем предположить, что бросающиеся в глаза недостатки этих систем связаны с тем, что решения при их проектировании принимали специалисты по информационным технологиям, а производители и потребители статистической информации не были вовлечены в этот процесс¹⁹.

Таким образом, статистические сборники могут играть роль оглавления ко всей совокупности производимой статистической информации, а сама информация в большем объеме, но не полностью и в иной структуре содержится в базах данных. По отдельности ни статистические сборники, ни базы данных нельзя считать самодостаточными источниками данных текущей статистики. Поскольку даже она публикуется не полностью и не вполне адекватно, то надежды на ее трансформацию в будущую историческую статистику иллюзорны.

Метаданные

Уровни и динамика агрегированных показателей зависят от методик их построения. Последние время от времени уточняются или даже пересматриваются, то есть они подвержены эволюции.

Эволюция методик обусловлена, с одной стороны, развитием экономики. Так, появляются новые товары и услуги, а старые уходят с рынка. За длительное время могут существенно измениться характеристики товара или услуги (скажем, автомобиля или компьютера). Возникают целые секторы экономики, например сектор современных телекоммуникаций.

С другой стороны, эволюция методик обусловлена развитием представлений о том, как следует проводить измерения, а также новыми возможностями в этой области. Так, когда-то строили лишь временные ряды производства основных товаров, затем на их основе стали строить сводные индексы, затем была осознана роль производства услуг, что способствовало изменению представлений о том, как определять результаты производственной деятельности. Наконец, в последнее время активно обсуждают то, что больше внимания нужно уделять измерению не производства, а благосостояния населения²⁰. Бурное развитие информационных и коммуникационных технологий существенно расширило возможности статистиков по сбору, передаче, хранению и обработке информации. Впрочем, и это можно рассматривать как одно из проявлений развития экономики.

В результате происходит эволюция методик. Причем, как правило, невозможно уточнить ранее сделанные оценки показателя по обновленной методике, поскольку либо требуются дополнительные исходные данные, либо это связано с неприемлемыми издержками. Как следствие, разные сегменты макроэкономических временных рядов бывают построены по различающимся алгоритмам. Это особенно характерно для длинных рядов, охватывающих многие десятилетия, с которыми имеет дело историческая статистика. Динамичные условия российского переходного периода и экономических кризисов значительно усугубляют названную проблему.

Эволюция свойств экономики порождает эволюцию инструмента ее измерения. Поэтому длинные временные ряды макроэкономических показателей во многих случаях представляют собой результат попытки измерить изменяющийся объект изменяющимся аршином. Разумеется, это порождает серьезные проблемы анализа экономической динамики.

Эволюция методик построения макроэкономических показателей приводит к тому, что особенности их динамики могут быть обусловлены изменением методов измерения и не в полной мере соответствовать динамике анализируемых параметров системы. Поэтому пользователю не только важно обладать информацией о действующей методике, но ему должна быть доступна полная временная последовательность всех ее вариантов (включая состав корзин и веса) с информацией о том, на каком отрезке времени действовал каждый вариант, каковы различия между ними и как они влияют на динамику показателя. В противном случае пользователь будет лишен возможности различать изменения показателя, обусловленные изменением методики и вызванные содержанием анализируемого экономического процесса.

В качестве примера приведем недавнее изменение методики построения ИПЦ. В соответствии с прежней методикой веса, с которыми индексы потребительских цен строились на протяжении отчетного календарного года, формировались на основе данных о структуре потребительских расходов домашних хозяйств предшествующего смещенного года, то есть на основе данных за первые три квартала предшествующего года и за последний квартал года, предшествующего предыдущему. Начиная с января 2013 г. ИПЦ стали строить с весами, основанными на информации о структуре потребительских расходов за два смещенных года. Другими словами, на протяжении 2013 г. использовали веса, основанные на информации за период с IV квартала 2010 г. по III квартал 2012 г., а в соответствии с прежней методикой должны были использовать веса, основанные на информации за период с IV квартала 2011 г. по III квартал 2012 г. Таким образом, расчет ИПЦ стали производить с весами, основанными в целом на более старой информации. Согласно прежней методике, веса в среднем соответствовали концу I квартала года, предшествующего отчетному. По новой методике они стали соответствовать в первом приближении концу III квартала года, предшествующего предыдущему.

Известно, что рассчитываемые статистическими службами индексы потребительских цен несколько завышают оценку роста стоимости жизни²¹. Одна из причин этого — использование индексных формул, основанных на сравнении стоимости фиксированной корзины товаров и услуг в сопоставляемые периоды времени. Поскольку веса корзины соответствуют периоду, предшествующему интервалу сопоставления, такие индексные формулы не учитывают перераспределение спроса в пользу относительно дешевеющих товаров и услуг за время после формирования весов. Чем более старые веса используются для построения ИПЦ, тем больше завышающее смещение, обусловленное этим эффектом замещения.

Произошедший в начале 2013 г. переход к формированию весов за два смещенных года означает скачкообразное увеличение среднего «возраста» весов примерно на полгода. Это означает, что следует ожидать скачкообразного увеличения завышающего смещения ИПЦ. По нашей грубой оценке, это увеличение для 2013 г. должно составить 0,2 п. п. только за счет эффекта замещения. Смещения, обусловленные иными причинами²², имеют тот же знак и порядок и также растут с увеличением «возраста» весов. Это значит, что если бы ИПЦ рассчитывался на протяжении 2013 г. по прежней методике, то его прирост составил бы не 6,5%, а около 6,0%.

Из этой оценки следуют несколько иные выводы о тенденциях российской инфляции. Поскольку потребителям статистических данных смысл этого изменения методики не был понятен (а большинству не был известен сам его факт), вся совокупность прогнозов инфляции на 2013 г. (включая официальные) оказалась искажена в сторону недооценки роста ИПЦ. Показатели в постоянных ценах, полученные с использованием ИПЦ в качестве дефлятора, должны дать несколько более пессимистические изменения по сравнению с полученными при сохранении прежней методики построения ИПЦ. Если бы факт изменения методики был известен аналитикам, а последствия для сопоставимости показателей были осознаны, то они могли бы учесть их при прогнозировании. Если этого не смогли понять современники, то смогут ли потомки?

В настоящее время публикуется либо единственный вариант методики построения показателя экономической динамики, либо несколько вариантов, действовавших в разное время, причем не указывается, на каком его промежутке. Этот статичный способ опубликования методик построения экономических временных рядов не ориентирован на потребности анализа экономической динамики.

Разумеется, помимо доступности описания всех действовавших вариантов методик сами эти описания должны быть полными. Последнее означает, что, располагая исходными данными и опубликованной методикой, пользователь может воспроизвести официальный показатель. Иначе возможны неверные толкование и использование показателя.

Сейчас ситуация иная. В опубликованных методиках построения экономических показателей часто не указаны состав используемых корзин товаров-представителей и веса, с которыми последние учитываются при агрегировании. Если их состав и веса со временем уточняются, то в методиках это не всегда отражено. Если при построении показателя в постоянных ценах используют дефлирование, то не всегда приводят исчерпывающую информацию о применяемом дефляторе, а также границы области применения процедуры дефлирования. Если проводят досчет, то опубликованные методики не всегда позволяют понять, как определяется вклад досчетной составляющей в величину агрегированного показателя, каковы ее масштаб и динамика. Если по мере поступления более полной информации уточняют предварительные оценки показателя, то методики не всегда содержат исчерпывающую информацию об этом. Если динамику квартального показателя корректируют с целью обеспечить ее соответствие динамике того же показателя в годовом выражении, то алгоритм такой корректировки (как и сам факт ее проведения) не всегда раскрывают. Перечень подобных ситуаций неполноты опубликованных описаний методик можно продолжать²³.

Приведем пример маловразумительной методики. Из примерно 2000 страниц, содержащихся в опубликованных к настоящему времени пяти томах 4 Методологических положений по статистике», расчету ВВП — основного показателя системы национальных счетов — посвящено лишь 4 (!) страницы текста, содержащих самые общие положения²⁴. При этом про квартальные оценки ВВП сказано только, что они «разрабатываются в целях предварительного определения ожидаемых результатов года, а также для характеристики текущей экономической динамики; являются внутригодовым показателем, значения которого уточняются в ходе построения годовых оценок на основе более детальной информации». В более позднем «Порядке разработки и представления данных по валовому внутреннему продукту», размещенном на сайте Росстата, к этому добавлено, что динамические ряды ВВП и его компонентов строятся на основе методов, изложенных в «Руководстве по квартальным национальным счетам»²⁵ и с учетом национальной специфики. В чем эта специфика и как она учитывается при построении оценок ВВП — нигде не сказано. Много ли почерпнет будущий исследователь из таких «методик»? Впрочем, и современные немногое в состоянии понять.

Из-за неполноты опубликованных методик со временем сложнее понять, как были построены соответствующие показатели и, следовательно, как можно их содержательно интерпретировать. Выяснить детали методики нередко можно лишь при личном контакте потребителя информации с ее производителем. Возникающая в результате проблема плохой отчуждаемости результатов расчетов от их авторов затрудняет даже мониторинг текущей экономической ситуации. Но она становится поистине фатальной для исторической статистики. Если специалисты, занимающиеся мониторингом, могут обратиться к действующим сотрудникам статической службы за разъяснениями, то для исторической статистики это невозможно в принципе. В настоящее время многие существенные детали методик сохраняет лишь устная традиция, своего рода статистический эпос. Если ситуация не изменится, то в дальнейшем многое о нынешних методиках можно будет узнать лишь из передаваемых из поколения в поколение сказаний акынов от статистики.

Переход от статичного описания методики к полной временной последовательности всех ее действовавших вариантов потребует обеспечить сопоставимость результатов и сохранить полную ретроспективу методик. Базовой структурой здесь должна быть не одна методика, а весь их «поток», весь исчерпывающий временной ряд.

Представляется, что практика подготовки и опубликования метаданных, не отвечающая потребностям анализа экономической динамики, в значительной мере обусловлена наследием советского времени. На протяжении многих десятилетий сложилась устойчивая традиция закрытости, секретности статистики²⁶. В таких условиях нельзя было рассчитывать на подготовку исчерпывающих методик и скрупулезное документирование всех изменений в них.

Статистические данные имеют ценность, если они сопровождаются адекватными метаданными, то есть когда пользователь понимает, как построен показатель и как следует интерпретировать его значения. Сейчас многие показатели построены по принципу «черного ящика». Подготовка «Методологических положений по статистике» и другие публикации методик означают прорыв в этом вопросе. Но сделанного недостаточно. Необходимо качественно улучшить ситуацию с разработкой и публикацией методик и иных метаданных. Это важно для решения текущих задач и критично для будущей исторической статистики.

Итоги анализа

Проведенный анализ приводит к выводу, что текущая российская статистика не трансформируется в будущую историческую статистику, по крайней мере в части данных, ориентированных на анализ экономической динамики. Со временем появляются новые данные, а старые утрачиваются или перестают быть сопоставимыми. Период «полураспада» текущей статистики невелик. В результате мы видим происходящие в российской экономике процессы через узкое движущееся во времени окно, которое становится все более «мутным» по прошествии всего нескольких лет. Через него в какой-то мере различимы текущие тенденции, но процессы, разворачивающиеся в пределах десятилетия, просматриваются гораздо хуже, а более долгосрочные почти не видны.

Так, почти нет временных рядов показателей месячной динамики, охватывающих весь переходный период. Мы не знаем и уже никогда не узнаем многое из того, что происходило в российской экономике до середины 1990-х годов. В будущем мы не сможем на должном уровне анализировать циклы деловой активности в российской экономике, не говоря уже о более долгосрочных процессах. Скажем, выявить долгосрочные закономерности типа фактов Кальдора или Кузнеца²⁷ представляется невозможным. Малая временная глубина российской статистики препятствует построению надежных долгосрочных прогнозов социально-экономического развития России.

Рассмотренные проблемы трансформации текущей статистики в будущую историческую обусловлены объективными причинами. Прежде всего, это наследие плановой системы и особенности переходного процесса. Важнейшей задачей советской статистики был контроль выполнения плана. Поэтому не было необходимости анализировать экономическую конъюнктуру, не требовалось строить длинные временные ряды сопоставимых показателей. Более того, сама постановка задачи анализа конъюнктуры предполагает признание того, что экономические процессы могут в определенной степени протекать независимо от органов государственного управления, что едва ли могло быть признано в те годы по политическим соображениям. В результате перехода на рубеже 1920-1930-х годов к плановой экономике развитие отечественной статистики пошло своим путем, отличным от того, как она развивалась прежде в России и затем за рубежом. Этот особый путь характеризовался недоступностью для исследователей многих статистических показателей и методик их построения, стремлением приукрасить действительность по политическим мотивам, закрытостью многих тем для обсуждения, подозрительностью к проведению количественных исследований, которые могли привести к результатам, не согласующимся с «единственно правильным» учением²⁸. Произошел разрыв преемственности в российской статистике, от ее богатой практики отказались²⁹.

Как следствие, к началу реформ на рубеже 1980-1990-х годов статистическая система (как и система подготовки кадров статистиков и экономистов) не была ориентирована на решение задач, типичных для рыночной экономики, требующих, в частности, построения длинных временных рядов сопоставимых показателей. Традиция ведения и опубликования длинных рядов была утрачена.

Задачи, решаемые российской статистикой после начала рыночных реформ, в значительной мере определялись развитием ситуации в экономике. Так, после распада СССР основной задачей было обеспечить работоспособность российской системы государственной статистики в рамках независимого государства. Экономические реформы потребовали серьезной реорганизации российской статистики, чтобы удовлетворить потребности рыночной экономики. Были созданы целые разделы статистики (статистика цен, статистика безработицы). Осуществлен переход от советской системы показателей Баланса народного хозяйства к общепринятой в мире Системе национальных счетов, а также на классификаторы, сопоставимые с используемыми в развитых странах. Это можно рассматривать как возврат российской статистики на магистральный путь развития.

Период после начала рыночных реформ в России характеризовался интенсивными изменениями в экономике. Условия трансформационного кризиса, помимо прочего, накладывали очень жесткие ресурсные ограничения. В этой ситуации внимание статистиков было сконцентрировано на решении неотложных проблем и задач текущего мониторинга. Ситуация перманентной нестабильности и высокий темп изменений в экономике, требующий частого обновления методик, влияют на менталитет статистиков — фокус их интереса неизбежно смещается в сторону краткосрочных целей развития в ущерб долгосрочным.

Многие препятствия, затрудняющие трансформацию текущей статистики в историческую, ассоциируются с переходным периодом. Может возникнуть надежда, что по его завершении обсуждаемые проблемы останутся в прошлом. В этом случае возникает естественный вопрос: стоит ли прилагать специальные усилия, чтобы решить их, если время и объективные процессы все сделают сами? Не проще ли подождать, пока все само устроится?

На наш взгляд, эта логика порочна, причем не только потому, что тогда данные, описывающие российский переходный период, в значительной мере будут утрачены. Дело в том, что поток проблем, затрудняющих трансформацию, не иссякнет никогда, хотя его интенсивность может значительно изменяться со временем. Необходимость адаптироваться к изменяющимся реалиям делает неизбежной эволюцию экономической статистики.

Экономика все время находится в развитии. Соответственно требуется статистика развития, а не состояния. Поэтому при разработке методик построения показателей экономической динамики необходимо встраивать в них возможность адаптироваться к происходящим изменениям, подстраиваться под них. Нужен разумный компромисс между взаимно противоречащими друг другу требованиями адаптировать методики к изменяющимся реалиям и обеспечить сопоставимость показателей во времени.

Эта задача гораздо сложнее, чем подготовка статистических сборников в соответствии со сложившейся традицией. Неудачи, сопровождающие процесс создания электронных информационных ресурсов, демонстрируют трудности, ожидающие статистиков на пути выхода за рамки привычной рутины. Успешно решить эти задачи можно лишь при тесной кооперации производителей статистических данных с их потребителями. Поиск форм такого взаимодействия в последние годы происходит намного интенсивнее³⁰, но говорить о заметных успехах на этом пути пока рано.

Эпохи, о которых сохранилось мало достоверной информации, называют доисторическими. Сведения о них скудны и противоречивы, часто представлены в форме мифов. Вполне может быть, что мы живем в одну из таких эпох. Мы не знаем очень многого о происходящих в российской экономике процессах и оставляем грядущим поколениям мало достоверной информации о них. Будут ли потомки считать нашу эпоху доисторической, зависит от решений, которые мы сумеем принять.

---

¹ Эти данные доступны в архивной части раздела по национальным счетам на официальном сайте Росстата. ЦБСД и ЕМИСС не содержат эти данные.

² Эти данные содержатся в ЦБСД.

³ Эти ряды могут быть рассчитаны с начала 1990 г. Необходимые исходные данные существуют. Имеются и альтернативные оценки с начала 1990 г. (подробнее см.: Бессонов, 2005).

⁴ Особенно «удачным» оказался выбор времени перехода на новый классификатор. Еще не оправившаяся от кризиса 2008-2009 гг. страна лишилась многих индикаторов текущих тенденций, что затруднило анализ экономической ситуации и, следовательно, выработку антикризисных мер (подробнее см.: Бессонов, 2011).

⁵ Заметим, что анализ загрузки производственных мощностей стал особенно актуальным в связи с дискуссиями середины 2013 г. о возможном перегреве российской экономики. Утрата преемственности этих данных лишила аналитиков информационной базы.

⁶ Подробнее см.: Бессонов, 2009.

⁷ В разделе статистики цен на официальном сайте Росстата эти данные приведены с 1991 г., но только для ИПЦ в целом и укрупненных товарных групп и только по Российской Федерации в целом.

⁸ Наиболее последовательно этот принцип реализован в сборниках «Национальные счета России» (см.: Росстат, 2013) и аналогичных изданиях за предшествующие годы. В них данные публикуются за восемь лет, предшествующих году публикации сборника. Это временное окно в каждом следующем сборнике сдвигается вправо, при этом данные за самые старые годы отбрасываются.

⁹ Например, индексы промышленного производства в соответствии с ОКВЭД публикуются лишь с 2002 г.

¹⁰ Так, по поводу динамики ВВП сказано, что «данные за кварталы 1999-2002 гг не сопоставимы с данными за кварталы 2003-2014 годов». Нельзя исключить, что будущие экономические историки сочтут этот комментарий достойным, чтобы использовать в качестве эпиграфа ко всей доставшейся им в наследство статистике о нашем времени.

¹¹ Показательно сравнение содержания таблиц в Российском статистическом ежегоднике (М.: Росстат, 2013), в котором доминируют цепные показатели, и в Statistical Abstract of the United States (U.S. Census Bureau, 2011), где показатели представлены в базисном виде.

¹² Подробнее см.: Бессонов, 2011.

¹³ Например, см.: Dagum, Cholette, 2006.

¹⁴ Лишь недавно начали обсуждать соответствующие вопросы (см.: Моторин, 2012).

¹⁵ См.: Bloem et al., 2001. P. 84-86.

¹⁶ Измерительная специфика российской переходной экономики рассмотрена в: Бессонов, 2003; 2005.

¹⁷ Скажем, после позиции «ткани льняные, полульняные и простынные» идет позиция «рыба живая и охлажденная», а после позиции «рыба соленая, маринованная, копченая» следуют «полотенца». Требуется недюжинный ум, чтобы разгадать логику разработчиков системы.

¹⁸ Так, территориальную единицу «Российская Федерация» можно разыскать во второй половине списка между таинственной территорией «Сахалинская область (частично)» и городом «Южно-Сахалинск».

¹⁹ По этой же причине, на наш взгляд, пока рано говорить и об успехах Открытого правительства в обеспечении открытости данных российской статистики.

²⁰ Например, см.: Stiglitz et al., 2009.

²¹ Например, см.: Боскин, 2011. Российская специфика рассмотрена в: Бессонов, 2005. Там же приведены и оценки смещения ИПЦ для первых лет переходного периода.

²² Например, см.: Боскин, 2011; Бессонов, 2005.

²³ См.: Бессонов, 2005; 2009.

²⁴ См.: Госкомстат, 1996. С. 167-170.

²⁵ См.: Bloem et al., 2001.

²⁶ Чтобы проиллюстрировать силу этой традиции, укажем, что до недавнего времени не были рассекречены детализированные межотраслевые балансы СССР за 1959, 1966 и 1972 гг. (например, см.: Ким, 2011).

²⁷ Например, см.: Kongsamut et al., 2001.

²⁸ См.: Блюм, Меспуле, 2006; Симчера, 2006. С. 32-36.

²⁹ Подробнее об уровне исследований российской экономической динамики в 1920-е годы см. в: Бобров, 1930. Российский опыт построения временных рядов индексов цен описан в: Яновский, 1928. Представление об уровне работ по анализу динамики промышленного производства дает книга Л. Кафенгауза, в которой построены исторические временные ряды индексов промышленного производства за 1887-1927 гг. (Кафенгауз, 1994). Свидетельством высокого уровня проводившихся в нашей стране экономических исследований, невозможных без адекватной статистики, служит высокое признание, которое на Западе получили выходцы из России.

³⁰ Подробнее см.: Бессонов, 2012.

---

Статья написана в рамках проекта, финансируемого Программой фундаментальных исследований НИ У ВШЭ. Автор выражает признательность Э. Ф. Баранову, В. Е. Гимпельсону, [Э. Б. Ершову], Р. И. Капелюшникову и Р. М. Энтову за обсуждения и полезные замечания.

---

Список литературы

Бессонов В. А. (2003). Введение в анализ российской макроэкономической динамики переходного периода. М.: ИЭПП. [Bessonov V. А. (2003). Introduction to the Analysis of Russian Macroeconomic Dynamics of the Transition Period. Moscow: Institute for the Economy in Transition Publ. (In Russian).]

Бессонов В. A. (2005). Проблемы анализа российской макроэкономической динамики переходного периода. М.: ИЭПП. [Bessonov V. А. (2005). The Problems of the Analysis of Russian Macroeconomic Dynamics of the Transition Period. Moscow: Institute for the Economy in Transition Publ. (In Russian).]

Бессонов В. A. (2009). Взгляд на российскую статистику со стороны пользователя // Вопросы статистики. Jsfe 5. С. 50-61. [Bessonov V. А. (2009). The User's View of Russian Statistics. Voprosy Statistiki_} No. 5, pp. 50-61. (In Russian).]

Бессонов B. (2011). Анализ краткосрочных тенденций в российской экономике: как рассеять «туман настоящего»? // Вопросы экономики. № 2. С. 93 — 108. [Bessonov V. (2011). Analysis of Short-term Trends in the Russian Economy: How to Clear the "Fog of the Present" away? Voprosy Ekonomiki, No. 2, pp. 93-108. (In Russian).]

Бессонов В. A. (2012). О проблемах развития российской статистики // ЭКО. № 3. С. 35-49. [Bessonov V. А. (2012). On the Problems of Russian Statistics. EKO, No. 3, pp. 35-49. (In Russian).]

Блюм А., Меспуле M. (2006). Бюрократическая анархия: статистика и власть при Сталине. М.: РОССПЭН. [Blum A., Mespoulet М. (2006). Uanarchie bureaucra-tique. Statistique et pouvoir sous Staline. Moscow: ROSSPEN. (In Russian).]

Бобров С. П. (1930). Экономическая статистика: введение в изучение методов обработки временных рядов экономической статистики. М.-Л.: Госиздат. [Bobrov S. Р. (1930). Economic Statistics: An Introduction to the Methods of Statistics of Time Series. Moscow—Leningrad: Gosizdat. (In Russian).]

Боскин M. Дж. (2011). Как сделать жизнь лучше с помощью более совершенных индексов цен // Как экономическая наука помогает делать нашу жизнь лучше / Д. Зигфрид (ред.). М.: Изд-во Института Гайдара. С. 97-127. [Boskin М. (2011). Better Living through Improved Price Indexes. In: Siegfried J. (ed.). Better Living through Economics. Moscow: Gaidar Institute Publ, pp. 97-127. (In Russian).]

Госкомстат (1996). Методологические положения по статистике. Вып. 1. Москва. [Goskomstat (1996). Methodological Guidelines on Statistics, Vol. 1. Moscow. (In Russian).]

Госкомстат (2000). Национальные счета России в 1992-1999 годах. Москва. [Goskomstat (2000). National Accounts of Russia in 1992-1999. Moscow. (In Russian).]

Кафенгауз Л. Б. (1994). Эволюция промышленного производства России (последняя треть XIX в. - 30-е годы XX в.). М.: Эпифания. [Kafengauz L. В. (1994). Evolution of the Russian Industrial Production (the Last Third of the XIX Century -the 30s of the XX Century). Moscow: Epifania. (In Russian).]

Ким И. А. (2011). Структура промежуточных затрат в российской экономике: возможно ли сравнение с другими странами? // Препринт НИУ ВШЭ. Mb WP2/2011/02. [Кіm I. А. (2011). Structure of Intermediate Inputs in the Russian Economy: Is the Comparison with Other Countries Possible? HSE Working Paper No. WP2/2011/02. (In Russian).]

Моторин В. И. (2012). Аналитические и вычислительные свойства пропорционального метода Дентона // Вопросы статистики. Mb 7. С. 66—72. [Motorin V. I. (2012). Analytical and Computational Properties of the Proportional Denton Method. Voprosy Statistiki, No. 7, pp. 66-72. (In Russian).]

Полтерович В. M. (1998). Кризис экономической теории // Экономическая наука современной России. Mb 1. С. 46-66. [Polterovich V. М. (1998). The Crisis of Economic Theory. Ekonomicheskaya Nauka Sovremennoi Rossii No. 1, pp. 46 — 66. (In Russian).]

Росстат (2013). Национальные счета России в 2005-2012 годах. Москва. [Rosstat (2013). National Accounts of Russia in 2005 -2012. Moscow. (In Russian).]

Симчера В. M. (2006). Развитие экономики России за 100 лет: 1900-2000. Исторические ряды, вековые тренды, институциональные циклы. М.: Наука. [Simchera V. М. (2006). Russia: 100 Years of Economic Growth: 1900-2000. Historical Series, Trends of Centuries, Institutional Cycles. Moscow: Nauka. (In Russian).]

Яновский A. C. (1928). Русские индексы // Фишер И. Построение индексов. Учение об их разновидностях, тестах и достоверности. М.: ЦСУ СССР. С. 391 — 438. [Yanovsky A. S. (1928). Russian Indices. In: Fisher I. The Making of Index Numbers. A Study of Their Varieties, Tests, and Reliability. Moscow: TsSU, pp. 391—438. (In Russian).]

Bloem A. M., Dippelsman R. J., Maehle N. О. (2001). Quarterly National Accounts Manual: Concepts, Data Sources, and Compilation. Washington, DC: IMF.

Dagum E. В., Cholette P. A. (2006). Benchmarking, Temporal Distribution, and Reconciliation Methods for Time Series. N. Y.: Springer.

Kongsamut P., Rebelo S., Xie Source D. (2001). Beyond Balanced Growth. Review of Economic Studies, Vol. 68, No. 4, pp. 869-882.

Stiglitz J. E., Sen A., Fitoussi J.-P. (2009). Report by the Commission on the Measurement of Economic Performance and Social Progress, www.stiglitz-sen-fitoussi.fr/ documents/rapport_anglais.pdf.

U. S. Census Bureau (2011). Statistical Abstract of the United States: 2012. Washington, DC.