В.А. Бессонов,

кандидат физико-математических наук, НИУ ВШЭ

Что сохранит для истории современная российская статистика?1

Рассматриваются проблемы трансформации современной российской статистики в

будущую историческую статистику о нашем времени. Отмечается наличие серьезных

препятствий на пути этой трансформации, анализируются их причины. Обсуждаются требования к той части исторической статистики о нашем времени, данные которой используются для анализа экономической динамики. Предлагаются меры по улучшению ситуации, анализируются предполагаемые последствия их осуществления или неосуществления.

Ключевые слова: временной ряд; историческая статистика; переходная экономика; экономическая статистика; экономический индекс.

Классификация JEL: C43, C82.

1. Введение Разные народы по-разному относились к сохранению сведений о своей истории, однако, бльших успехов обычно добивались те, которые оказывались в состоянии понять, что минувшее заслуживает самого уважительного и самого пристального внимания потомков. Одними из первых это поняли египтяне, создавшие едва ли не самую стабильную цивилизацию в истории человечества. Располагая сведениями о минувших веках, они имели возможность решать возникающие проблемы, опираясь на многочисленные аналогии в прошлом. Рассказывают, что знаменитому афинскому государственному деятелю Солону во время посещения им Египта жрецы говорили: "Вы, эллины, вечно остаетесь детьми, и нет среди эллинов старца!" По мнению жреца, "все эллины – юны умом, и ум их не сохраняет преданий, переходящих из рода в род, или учения, поседевшего от времени"2. Позднее греки сумели изменить это положение дел, что способствовало как их успехам, так и тому, что до настоящего времени мы, обсуждая многие современные проблемы в кардинально изменившемся мире, апеллируем к их опыту многовековой давности.

Статья написана в рамках проекта, финансируемого Программой фундаментальных исследований НИУ ВШЭ.

Подробнее см. (Лосев, Тахо-Годи, 1993, с. 35).

Применительно к экономике информацию о прошлом содержат данные исторической статистики. Для того, чтобы наши потомки имели возможность в богатом опыте ныне живущих поколений находить ответы на вопросы, с которыми им предстоит столкнуться, они должны будут располагать адекватной российской исторической статистикой о нашем времени. Откуда она возьмется? Будет создана грядущими поколениями исследователей подобно тому, как современные экономические историки по крупицам восстанавливают данные прошедших веков? Или в нее со временем превратится текущая статистика, т.е. огромная и постоянно пополняющаяся совокупность оценок социально-экономических показателей, формирование которой является результатом деятельности тысяч специалистов? Разумеется, хотелось бы, чтобы было справедливо второе, иначе нашим потомкам придется заново делать уже однажды выполненную работу, не слишком надеясь на высокое качество результата. Но произойдет ли трансформация текущей статистики в будущую историческую сама собой или для этого уже сейчас должны предприниматься специальные усилия? И если такие усилия необходимы, то в чем они должны состоять?

Обсуждению этих вопросов и посвящена настоящая работа. Рассмотрение в ней ведется лишь по отношению к той части статистики, которая используется для решения близких автору задач анализа экономической динамики.

История современной России охватывает немногим более двух десятилетий. Эти десятилетия являются особенными как в плане возможностей создания исторической статистики, так и в плане потребности в ней. Во-первых, на эти годы пришелся расцвет информационных технологий, когда компьютеры, оргтехника, средства связи распространились повсеместно и достигли возможностей, казавшихся ранее фантастическими. Издержки хранения и передачи данных кардинально снизились. Все это создало такие технические предпосылки для сбора, обработки, сохранения и распространения статистической информации, о которых предшествующие поколения специалистов не могли и мечтать. Во-вторых, на этот период пришлось одно из интереснейших событий экономической истории последнего столетия – переход плановых экономик к рынку. Российская экономика оказалась в эпицентре этих процессов, что делает ее чрезвычайно привлекательным объектом исследования. Изучение таких уникальных периодов весьма способствует развитию экономической мысли. Достаточно вспомнить, что исследования другого важнейшего события экономической истории XX века – Великой депрессии, привели к возникновению кейнсианского направления в экономической теории.

В такой ситуации естественно ожидать, что экономическая статистика, отражающая недавнюю российскую экономическую историю, должна быть доступна исследователю во всех подробностях. Однако это не так. О первой половине 1990-х гг., наиболее интересных содержательно, доступные исследователям данные уже сейчас скудны, неточны и не всегда сопоставимы, как будто речь идет не о еще свежих в памяти многих людей событиях, а о статистике времен нашествия Батыя или Смутного времени.

Это свидетельствует о том, что процесс трансформации текущей статистики в будущую историческую сталкивается с серьезными проблемами. Данные нередко утрачивают сопоставимость, перестают быть доступными, при их опубликовании зачастую теряется информация о структуре систем показателей, методики не описывают многих важнейших деталей и в лучшем случае отражают лишь состояние на момент их опубликования. В такой ситуации грядущие поколения исследователей будут лишены надежных статистических данных о нашем времени.

В работе обсуждаются две группы вопросов: какой должна быть историческая статистика о нашем времени и что нужно делать, чтобы текущая статистика трансформировалась в будущую историческую.

В России производится масса статистической продукции. Рассчитываются показатели годовой, квартальной и месячной динамики, которые становятся доступными через различные каналы публикации статистических данных: официальный сайт Росстата, Центральную базу статистических данных (ЦБСД), Единую межведомственную информационно-статистическую систему (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.

Ниже сначала рассматриваются требования к будущей исторической статистике о нашем времени. Обсуждается, какую часть производимой ныне статистической продукции и в какой форме следует считать достойной сохранения для грядущих поколений. Должны сохраняться лишь итоги года или этого также заслуживают квартальные и месячные данные? На какую глубину по времени целесообразно ориентироваться при сохранении данных экономической динамики? Должны сохраняться лишь агрегированные показатели или имело бы смысл обеспечить доступ и 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. – целесообразно 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? Отмечается наличие серьезных проблем по всем рассмотренным пунктам.

После этого рассматриваются вопросы организации процесса трансформации текущей статистики в будущую историческую. Обсуждаются требования к адекватному носителю, "резервуару", будущей исторической статистики, в котором может происходить ее аккумулирование. Рассматриваются причины препятствий на пути трансформации текущей статистики в историческую. Формулируются предложения относительно тех мер, которые представляется целесообразным принять для изменения положения дел.

Обсуждаются предполагаемые последствия осуществления или неосуществления такого рода мер.

экономической динамики данные должны быть представлены временными рядами.

Соответственно, и статистика, ориентированная на проведение межвременных сопоставлений, должна формироваться из временных рядов, которые должны играть роль элементарных информационных "кирпичиков".

Альтернативой временному ряду в качестве базовой информационной структуры является 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 и позволяет использовать временной ряд для решения задач 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. С течением времени клетки возникают, стареют, отмирают, но дерево остается тем же самым деревом.

Временной ряд является единым развивающимся объектом, а составляющие его уровни образуют увеличивающуюся в числе совокупность простейших элементов, которые 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. Когда следим лишь за клетками, упускаем из виду дерево. 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 является числовая величина, т.е. уровень показателя, соответствующий некоторому периоду, а не весь временной ряд, могут возникать такие проблемы, как утрата данных, необоснованное снижение степени их сопоставимости, рассогласование разных форм представления данных.

экономической статистики является то, что ориентация на построение временных рядов проведена в ней недостаточно последовательно. Она является скорее статистикой отдельных числовых величин, чем статистикой временных рядов. Этому имеются многочисленные свидетельства. Приведем лишь несколько из них.

С течением времени нередко происходит утрата сопоставимости показателей экономической динамики. Так, данные по производству ВВП в структуре Общесоюзного классификатора отраслей народного хозяйства (ОКОНХ) доступны ныне лишь с 1995 г.3, тогда как ранее существовали официальные оценки динамики по отношению к 1991 г. Утрату этих данных обычно объясняют переходом к более совершенной методике. Но этот переход не сопровождался ни пересчетом ретроспективных оценок по новой методике, ни сцеплением временных рядов прежних и новых оценок. Данные были просто отброшены. Несомненно, качество ранних оценок было невысоким. Вместе с тем, лучше иметь плохие оценки, чем не иметь никаких.

Аналогичные проблемы существуют и для многих других показателей. Так, временные ряды индексов промышленного производства в месячном выражении в разрезе крупных отраслей ОКОНХ доступны ныне лишь с 1995 г.5, хотя они рассчитывались с 1992 г. В 2010 г. был осуществлен переход на новый классификатор нижнего уровня, определяющий содержание показателей, используемых в качестве товаровпредставителей при построении экономических индексов. Вместо Общероссийского Эти данные доступны в архивной части раздела по национальным счетам на официальном сайте Росстата.

ЦБСД и ЕМИСС этих данных не содержат.

См., например, (Госкомстат, 2000, с.43).

Эти данные содержатся в ЦБСД.

Эти ряды могут быть рассчитаны и с более раннего периода времени – по крайней мере, с начала 1990 г.

Исходные данные, необходимые для этого, существуют. Имеются и альтернативные оценки с начала 1990 г., подробнее см. (Бессонов, 2005).

классификатора продукции (ОКП) был введен в действие Общероссийский классификатор продукции по видам экономической деятельности (ОКПД). Это привело к снижению степени сопоставимости многих показателей, в частности, индексов промышленного производства7. А для уровней использования среднегодовой производственной мощности организаций по выпуску отдельных видов продукции произошла полная утрата сопоставимости – до 2009 г. показатели построены в ОКП, а с 2010 г. – в ОКПД. Если хотя бы для одного года эти показатели были построены в обоих классификаторах, то это дало бы пользователям возможность обеспечить какую-то степень сопоставимости результатов, основанных на этих данных. Но этого сделано не было.

При построении показателей экономической динамики не всегда уделяется должное внимание обеспечению их сопоставимости. Так, в конце 2010 г. Министерство финансов вдвое повысило лимит стоимости активов, относящихся к материальнопроизводственным запасам, – с 20 тыс.руб. до 40 тыс.руб. Другими словами, граница, отделяющая в бухгалтерской отчетности инвестиции в основные и в оборотные фонды была значительно сдвинута. Это изменение определения инвестиций в основной капитал привело к скачкообразному снижению их уровня, что ввело в заблуждение большинство аналитиков, сделавших вывод о резком ухудшении в начале 2011 г. ситуации в инвестиционной сфере. Очень 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. также произошло "ухудшение" ситуации в инвестиционной сфере.

описывают, главным образом, лишь построение отдельных уровней показателя или отдельных двухситуационных индексов. Опубликованные в Методологических положениях по статистике и на официальном сайте Росстата методики не являются методиками построения временных рядов. В них не оговариваются вопросы обеспечения сопоставимости уровней показателя во временной области, вопросы сохранения преемственности данных при уточнениях весов и состава корзин, не описывается техника Особенно "удачным" оказался выбор времени перехода на новый классификатор. Еще не оправившаяся от кризиса 2008 г. страна лишилась многих индикаторов текущих тенденций, что весьма затруднило анализ развития экономической ситуации и, следовательно, выработку антикризисных мер. Подробнее см.

(Бессонов, 2011). При проведении этого мероприятия не позаботились о потребностях анализа экономической динамики не только в будущем, но и в настоящем.

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

сцепления сегментов временных рядов, рассчитываемых по различающимся алгоритмам, не обсуждаются вопросы обеспечения гладкости досчетных составляющих, не описаны алгоритмы обеспечения согласованности динамики месячных, квартальных и годовых данных.

статистики на построение временных рядов является и неразвитость в нашей стране практики опубликования длинных временных рядов. В статистических сборниках и в ежемесячных статистических изданиях публикуются в основном лишь данные за последние годы, тогда как 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 это принято в ежемесячных статистических изданиях, в которых помимо годовых присутствуют месячные и квартальные оценки). Поскольку ретроспективные оценки многих показателей могут с течением времени уточняться, то самостоятельное восстановление пользователями длинных временных рядов по разным статистическим сборникам и другим изданиям представляется проблематичным9. На официальном сайте Росстата, в ЦБСД и в ЕМИСС доступно большое количество временных рядов. Вместе с тем, многие ряды 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.10, а сами ряды зачем-то 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.

Вообще, опубликование данных российской статистики организовано так, что мы видим временные ряды экономических показателей не целиком, а лишь их части, соответствующие нескольким последним годам. Наиболее свежие данные доступны с максимальной степенью подробности, но по мере удаления в прошлое доступные через совокупность статистических публикаций и официальных информационных ресурсов данные становятся все более скудными, все менее сопоставимыми. По прошествии примерно десятилетия от текущей статистики в публикациях мало что остается. Таким образом, мы видим российскую экономику через своего рода движущееся временне Подробнее см. (Бессонов, 2009).

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.

окно, правый край которого соответствует отчетному периоду11. В результате потребители данных российской статистики похожи на узника из мифа Платона о пещере, которому информация о реальном мире доступна лишь в виде череды движущихся теней на ее стенах.

Таким образом, можно констатировать, что отечественная статистика не вполне ориентирована на временные ряды, т.е. на объекты, адекватные задачам анализа экономической динамики. Это имеет негативные последствия, причем не только для исторической статистики.

Временной ряд с течением времени удлиняется, уточняется, но при этом остается единым объектом. В процессе своего развития он никогда не устаревает, не утрачивает актуальности. Отдельные же уровни показателя, напротив, способны устаревать в результате уточнений. Возникновение все новых и новых объектов приводит к тому, что интерес сохраняется лишь к наиболее актуальным из них. Рано или поздно это приводит к утрате ретроспективных данных. Клетки дерева не могут выжить по отдельности. Они сохраняют жизнеспособность лишь в совокупности образуя дерево, т.е. единый развивающийся живой организм. Аналогично, и отдельные числовые величины могут сохраниться, "выжить", лишь в совокупности, образуя временной ряд, т.е. 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") и могло бы становиться основой для формирования исторической статистики. Отбрасывая хвост, ящерица получает шанс на сохранение жизни. 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 является губительным.

Наиболее последовательно этот принцип реализован в сборниках "Национальные счета России", см.

(Росстат, 2013) и аналогичные издания за предшествующие годы. В них данные публикуются за 8 лет, предшествующих году публикации сборника. Это временне окно в каждом следующем сборнике сдвигается вправо, при этом данные за самые старые годы отбрасываются.

Показатели экономической динамики рассчитываются с разными шагами по времени – годовым, квартальным и месячным. В связи с этим возникает вопрос, следует ли считать достойными сохранения лишь итоги года или этого также заслуживают данные более высокой частоты – квартальные и месячные?

Бросается в глаза, что современная российская статистика явно отдает предпочтение сохранению данных годовой динамики. Эти данные 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 публикацию квартальных и месячных данных в виде временных рядов, в настоящее время (начало 2014 г.) данные начинаются не ранее 1999 г. При этом ряды многих показателей начинаются значительно позднее12, а в каких-то случаях прямо оговаривается утрата сопоставимости данных в пределах публикуемого ряда13. В базах данных ЦБСД и ЕМИСС также наиболее полно представлены данные годовой динамики. Квартальные и месячные данные приведены в базах данных для разных показателей с разной степенью детализации в разрезе показателей и территорий и за разные интервалы времени. Какого-либо единообразия в этом вопросе не просматривается.

Но, может быть, данные высокой частоты и не заслуживают сохранения? В чем может состоять 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, содержат информацию о краткосрочных тенденциях. Использование данных высокой частоты позволяет существенно повысить разрешающую способность анализа во временнй области, выявить детали, которые не видны на данных годовой динамики, существенно уточнить моменты наступления Скажем, индексы промышленного производства в соответствии с ОКВЭД публикуются лишь с 2002 г.

Так, по поводу динамики ВВП говорится, ни много ни мало, что "данные за кварталы 1999–2002 гг.... не сопоставимы с данными за кварталы 2003–2012 годов". Нельзя исключить, что будущие экономические историки сочтут этот комментарий достойным для использования в качестве эпиграфа ко всей доставшейся им в наследство статистике о нашем времени.

различных событий. Сохранение лишь данных годовой динамики весьма обедняет историческую статистику. Для того, чтобы убедиться в этом, достаточно представить, насколько обеднел бы мониторинг текущих тенденций, если бы месячные и квартальные данные перестали быть доступными для его проведения.

Необходимость сохранения данных высокой частоты обусловлена и тем, что экономика является развивающейся системой. "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, важно для извлечения уроков, накопления опыта, для подготовки к новым испытаниям. Детали протекания кризисов, этих "локомотивов истории", 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.

Наконец, 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. Они сохраняются и публикуются. Так, в США публикуется временной ряд индекса потребительских цен в месячном выражении с января 1913 г. по отчетный месяц, т.е. с того времени, когда начался его расчет. Временной ряд индекса промышленного производства в США ежемесячно публикуется с января 1919 г. по отчетный месяц. Можно привести большое количество примеров успешной трансформации текущей статистики в историческую для развитых стран.

Представляется, что в России сохранению показателей высокой частоты препятствует, в частности, сложившаяся практика их опубликования. В развитых странах многие показатели публикуются в базисном виде, т.е. по отношению к уровню показателя в некотором фиксированном периоде. В России такая практика распространена крайне слабо. Основной формой представления данных экономической динамики в нашей стране является цепная14.

Применительно к данным годовой динамики это не порождает проблем, поскольку на основе данных по отношению к предыдущему году может быть восстановлен временной ряд показателя в базисном виде. Для годовых данных базисная и цепная формы представления эквивалентны с точностью до погрешностей округления. Но для показателей высокой частоты проблемы возникают. Для них в российской статистической практике используются три цепные формы представления: к предыдущему периоду, к соответствующему периоду предыдущего года и нарастающим итогом с начала года к соответствующему периоду предыдущего года. При этом лишь первое из этих трех представлений эквивалентно базисному, тогда как на основе данных в двух других представлениях базисный временной ряд не может быть восстановлен. Но стандартная техника анализа экономической динамики15 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 равноправны. Только данные по отношению к предыдущему периоду являются полноценными, поскольку лишь на их основе возможно проведение корректного анализа экономической динамики.

Первая проблема, порождаемая существующей практикой опубликования данных высокой частоты, состоит в том, что данные по отношению к предыдущему месяцу или кварталу публикуются не всегда. Возможно, наиболее яркую иллюстрацию этой проблемы дают данные динамики производства продукции сельского хозяйства. В "Краткосрочных экономических показателях Российской Федерации" публикуются лишь данные по отношению к соответствующему месяцу предыдущего года, тогда как данные по отношению к предыдущему месяцу не публикуются. Не публикуются они и на официальном сайте Росстата, в ЦБСД и в ЕМИСС. Вместе с тем, данные динамики 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 В этом плане весьма показательным является сравнение содержания таблиц в Российском статистическом ежегоднике (Росстат, 2012), в котором доминируют цепные показатели, и в Statistical

Abstract

of the United States (U.S. Census Bureau, 2011), где показатели представлены в базисном виде.

Подробнее см., например, (Бессонов, 2011).

24 месяца. Если по многим выпускам этих изданий восстановить длинный временной ряд производства продукции сельского хозяйства по отношению к предыдущему месяцу, то получим, что его динамика существенно отличается 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 же оценка этого показателя показывает спад за это время на 4.8%.

Расхождение между двумя оценками одного и того же показателя составляет 17.8 (!) процентных пунктов. Таким образом, 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 так полученного временного ряда производства продукции сельского хозяйства по отношению к предыдущему месяцу? С одной стороны, этот ряд сформирован из фрагментов, официально опубликованных Росстатом. В этом смысле это – официальные данные. С другой стороны, не существует официального источника, в котором этот ряд был бы опубликован целиком. В этом смысле эти данные официальными не являются. Таким образом, этот ряд имеет статус "как бы официальных данных". Получается, порой мы имеем не статистику, а "как бы статистику" или "сумрак статистики". То, что ни официальные публикации Росстата, ни официальные электронные ресурсы, не содержат временного ряда производства продукции сельского хозяйства по отношению к предыдущему месяцу может быть объяснено лишь тем, что статистики не считают этот ряд заслуживающим публикации.

Еще одна проблема, порождаемая существующей практикой опубликования данных высокой частоты, состоит в том, что данные в разных цепных формах не всегда согласуются друг с другом. Это нарушение требования непротиворечивости данных происходит по двум причинам. Во-первых, показатели в разных цепных формах представления порой строятся не пересчетом из базисной формы, а независимо друг от соответствующему периоду предыдущего года агрегируются индивидуальные индексы также по отношению к соответствующему периоду предыдущего года, а для получения показателя на основе данных нарастающим итогом агрегируются индивидуальные "Методологических положениях по статистике", содержат узаконенные примеры этой негодной практики.

Во-вторых, уточнения предварительных оценок показателей в разных формах представления порой производятся не согласованно. Так, уточнения индексов промышленного производства в оперативном режиме вносятся в данные по отношению к соответствующему месяцу предыдущего года, тогда как данные по отношению к предыдущему месяцу уточняются много позднее. Расхождения между разными формами представления одного и того же показателя способны порой совершенно запутать, сбить с толку потребителя статистических данных.

Если бы и в России показатели экономической динамики рассчитывались и публиковались в базисном виде, то проблем, порождаемых сосуществованием разных цепных форм не могло бы возникнуть в принципе. Наведение порядка в этом несложном вопросе было бы чрезвычайно полезным для решения задач текущего мониторинга, но особенно важным – для исторической статистики.

Существующую практику опубликования данных высокой частоты можно рассматривать как индикатор, "лакмусовую бумажку", показывающую господствующее в сообществе статистиков отношение к сохранению таких данных. Этот индикатор в настоящее время определенно указывает на пренебрежительное отношение к построению и сохранению данных высокой частоты.

Об этом же свидетельствует и существующая в России практика корректировки месячных и квартальных данных с целью обеспечения их соответствия итогам года.

Статистические службы развитых стран для согласования динамики месячных и квартальных данных с годовыми используют специальные алгоритмы16, смысл применения которых состоит в том, чтобы обеспечить такое согласование, в наименьшей мере исказив информацию о краткосрочных тенденциях, которую несут ряды месячной и квартальной динамики и не несут ряды годовых данных. Насколько нам известно, такие алгоритмы в российской статистической практике пока не используются17. Вместо этого, уровни месячных и квартальных показателей корректируются в одинаковой пропорции в пределах календарного года с целью обеспечения соответствия итогам года. Как хорошо известно18, этот метод пропорционального распределения, порождая ступеньки на границах календарных лет, искажает краткосрочные тенденции и поэтому в развитых странах не применяется. Описанная практика корректировок основана на представлении о неполноценности, "второсортности", данных месячной и квартальной динамики.

См., например, (Dagum, Cholette, 2006).

Недавно началось лишь обсуждение соответствующих вопросов, см. (Моторин, 2012).

См. (Bloem et al., 2001, с. 84–86).

Вопиющие 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 чему определено это процентное отношение. То ли по отношению к предыдущему кварталу, то ли к соответствующему кварталу предыдущего года, то ли еще к чему-то. Аналогичным образом в ЕМИСС приведены оперативные данные месячной динамики промышленного производства. Так же в ЕМИСС опубликованы и квартальные индексы производства продукции сельского хозяйства. Обращение к паспортам показателей ничего не дает – в них единицами измерения указаны проценты, без указания, по отношению к чему. Подобные примеры отчетливо демонстрируют, что данные высокой частоты публикуются скорее "для галочки", чем для сколько-нибудь осмысленного использования.

Все вместе это означает, что данные месячной и квартальной динамики являются "нелюбимым ребенком" современной российской статистики.

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 с получением оценок для соответствующего года. Даже требование сопоставимости показателей для соседних периодов времени не было критичным для такого их использования. Сложившиеся в плановую эпоху стереотипы и приемы работы с данными в значительной мере сохраняются и в настоящее время, несмотря на кардинальное изменение экономических реалий.

Представляется, что и эта проблема обусловлена скорее менталитетом и традициями, чем ограниченностью ресурсов. Отношение к данным высокой частоты заслуживает изменения. Показатели квартальной и, в особенности, месячной динамики представляют собой наиболее ценную часть данных экономической динамики. Именно эти данные заслуживают наибольшего внимания как часть будущей исторической статистики о нашем времени. Изменение отношения к ним принесет пользу не только в будущем, но и позволит повысить качество мониторинга текущих тенденций.

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, агрегированием которых может быть получен сводный ИПЦ. Индексы цен для каждой из укрупненных товарных групп, в свою очередь, могут быть получены агрегированием индексов цен менее высокого уровня, и так далее вплоть до индивидуальных индексов. Отношения между показателями этой системы могут быть представлены древовидным графом, 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 федерации.

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 являются временные ряды. Но в составе систем показателей они не являются независимыми. В рамках системы на уровни показателей накладываются дополнительные ограничения. В отличие от отдельных временных рядов, здесь необходима 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, т.е. с объектом более высокого уровня иерархии.

Возникает вопрос, какая часть этих огромных массивов данных должна сохраняться и в каком виде? До какого уровня агрегирования данных пользователям должен быть обеспечен свободный доступ? Представляется, что системы показателей должны сохраняться целиком и, когда это не противоречит законодательству, целиком должны быть доступными пользователям, подобно тому, как целиком должны публиковаться и временные ряды отдельных показателей. Рассмотрим соображения, которые при этом имело бы смысл принять во внимание.

Начнем с обсуждения, для чего необходим доступ исследователей и аналитиков к дезагрегированным данным, какую пользу он может принести. Прежде всего, публикация систем показателей обеспечивает возможность анализа экономической динамики с разной степенью детализации. Агрегированные показатели позволяют взглянуть на экономический процесс в целом ценой утраты основной части информации, содержащейся в данных, агрегированием которых они 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 поднимаясь в иерархии показателей с целью абстрагирования от деталей, или, наоборот, опускаясь в иерархии показателей вплоть до уровня интересующих индивидуальных индексов. Поэтому, чем более детализированные данные доступны в дополнение к агрегированным показателям, тем более обширной является информационная база исследований, тем больше возможностей для анализа она предоставляет.

Помимо этого, доступность пользователям данных всех иерархических уровней системы показателей позволяет им лучше понять, как построен тот или иной агрегированный показатель. Это дает возможность более осмысленного использования данных официальной статистики.

В дополнение к существующим оценкам агрегированных показателей для решения содержательных задач могут потребоваться оценки тех же показателей, отличающиеся по способу построения. Так, может потребоваться пересчитать ретроспективные оценки показателей по уточненным корзинам и весам (например, без учета каких-либо товаровпредставителей). Весьма полезной является возможность анализа вклада каждого из индивидуальных индексов в изменение сводного. Может возникнуть необходимость использовать иные индексные формулы (скажем, для построения дефляторов может оказаться целесообразным по тем же данным построить индексы Пааше вместо индексов Ласпейреса). Может потребоваться построить индексы, аналогичные официальным, но без использования досчетов. Может оказаться целесообразным провести календарную и сезонную корректировки на уровне индивидуальных индексов. Представления о том, как следует строить агрегированные показатели, со временем могут изменяться, поэтому может возникнуть необходимость в пересчете ретроспективы показателей по измененной методике. Для обеспечения возможности проведения перечисленных расчетов необходим доступ к данным всей иерархии показателей, а не только к ее вершине, а также исчерпывающая информация об алгоритмах построения показателей системы на всех ее уровнях.

Переходный процесс и экономические кризисы представляют собой периоды, наиболее сложные с измерительной точки зрения19. В частности, эти периоды сопровождаются высокой степенью неоднородности изменений в разрезе товаровпредставителей и территорий. Производство одних товаров значительно сокращается, а Измерительная специфика российской переходной экономики рассмотрена в (Бессонов, 2003, 2005).

других – увеличивается. Значительно изменяются относительные цены. Развитие разных регионов происходит неравномерно. Агрегированные показатели не позволяют увидеть таких неоднородностей, поэтому они плохо подходят для описания подобных ситуаций.

Для их анализа необходимо привлечение данных менее высоких уровней агрегирования.

Наконец, как отмечено выше, высокий темп изменений в экономике не позволяет в режиме реального времени многого понять о происходящем в ней. Поэтому необходимо сохранять детализированную информацию и для дальнейших исследований.

Перечень причин, по которым потребителям статистической информации было бы крайне желательно иметь доступ не только к агрегированным показателям, но и к использованным для их построения "полуфабрикатам", может быть значительно продолжен.

В настоящее время не приходится говорить о том, что системы российских показателей экономической динамики публикуются, а, следовательно, и сохраняются для истории, целиком. Про малую глубину публикации во времени, утрату сопоставимости и дискриминацию данных высокой частоты уже говорилось выше. Здесь обсудим лишь полноту сохранения показателей разных уровней агрегирования в рамках системы, а также информации о структуре систем показателей.

В дополнение к агрегированным показателям Росстат публикует и некоторое количество показателей менее высоких уровней агрегирования. Так, в периодическом издании "Краткосрочные экономические показатели Российской Федерации" приводятся месячные данные об объемах 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 информации 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.

дезагрегированных данных. Вместе с тем, для разных показателей такие данные приведены с разной степенью детализации и на разную глубину по времени. Но, самое главное, системы показателей представлены в этих базах данных отдельными показателями, тогда как 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 необходимо сначала выбрать товарную группу в соответствующем справочнике. Выбор делать необходимо в полном справочнике, а не только среди тех его элементов, для которых в системе имеются данные. Полный же справочник может содержать многие сотни, если не тысячи, элементов, причем приведены они в весьма замысловатом порядке20. Для того, чтобы найти необходимый элемент, пользователь вынужден просматривать весь огромный список. Важно, что этот порядок – линеен, т.е. он не несет информации о иерархической подчиненности показателей системы. Предполагается, что пользователь держит в голове все необходимые классификаторы. В ЦБСД имеется и возможность поиска необходимого элемента, но для ее эффективного применения пользователю также необходимо помнить классификаторы наизусть. Справившись с задачей выбора товарной группы, пользователь должен выбрать интересующую его территорию. И здесь он должен просматривать длинный перечень наименований территориальных единиц, перечисленных в непонятном порядке21 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 подавляющему большинству которых никакие данные не соответствуют.

С аналогичными проблемами приходится сталкиваться и в ЕМИСС. Так же необходимо выбирать товарную группу в перечне групп и видов товаров и услуг, который для индексов потребительских цен насчитывает 838 (!) наименований, приведенных в алфавитном порядке и снова без каких-либо кодов и без информации об иерархии. Более того, нужно по отдельности указывать все годы и месяцы, для которых необходимы данные, вместо того, чтобы задать границы интервала времени. Это значит, что данные экономической динамики представлены в этой системе не временными рядами, а отдельными числовыми величинами.

Наконец, во многих случаях пользователю необходимо 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, нужно 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.

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

указывать каждый товар (услугу)-представитель по отдельности (а их – многие 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 в максимально возможной мере усложнить работу пользователей, то следует признать, что она была достигнута в полной мере.

Таким образом, ЦБСД и ЕМИСС содержат в лучшем случае лишь временные ряды отдельных показателей и не содержат информации о взаимосвязях между ними в рамках систем показателей. Система показателей не представлена в ЦБСД и ЕМИСС как единый объект. Нет и возможности оперировать ей как единым объектом. В частности, ее нельзя целиком выгрузить из базы данных. Можно лишь, потратив массу времени, по отдельности выгрузить временные ряды системы. 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, это примерно то же, что публиковать уровни временного ряда не в естественной временной последовательности, в произвольном порядке. Неадекватный способ опубликования может превратить данные в "статистический мусор". Если не сохранять в базах данных сведений о структурах систем показателей, то сложно надеяться на их адекватное использование в настоящем и на их сохранность в будущем.

Все системы показателей образуют текущую статистику, т.е. всю совокупность производимой статистической продукции. Системы показателей не вполне независимы друг от друга, поскольку они связаны единой логикой. Эта логика также должна быть отражена при опубликовании всей совокупности статистических данных, подобно тому, как при опубликовании систем показателей должны 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) сколько-нибудь заметной доли информации, составляющей системы показателей. Эту информацию могут содержать лишь базы данных. Но в ныне существующих базах данных ЦБСД и ЕМИСС, как это 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.

Приходится удивляться, 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 творчество ее разработчиков пошло в ином направлении.

Здесь на верхнем уровне показатели сгруппированы по ведомствам, которые их рассчитывают. Такой принцип группировки весьма упрощает отчетность перед высоким начальством (чему способствует и указание общего числа показателей, опубликованных каждым ведомством), 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 содержащихся в них данных? Почему работа с ними зачастую превращается в мучение?

Рискнем предположить, что бросающиеся в глаза недостатки этих систем обусловлены тем, что принятие решений при их проектировании было отдано на откуп специалистам статистической информации не были вовлечены в этот процесс22.

Таким образом, в настоящее время статистические сборники могут играть роль оглавления ко всей совокупности производимой статистической информации, тогда как сама информация в большем объеме, но не полностью, и в иной структуре содержится в базах данных. По отдельности же ни статистические сборники, ни базы данных не являются самодостаточными источниками данных текущей статистики. Можно констатировать, что "верблюд" российской статистики не пролазит через "игольное ушко" существующей системы опубликования данных. Поскольку даже текущая статистика публикуется не полностью и не вполне адекватно, то надежды на ее трансформацию в будущую историческую статистику являются иллюзорными.

Как уже было отмечено, уровни и динамика агрегированных показателей определяются, в том числе, и методиками их построения. Методики же построения многих макроэкономических показателей не остаются неизменными, время от времени они уточняются или даже пересматриваются, т.е. они подвержены эволюции.

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

Эволюция методик обусловлена, с одной стороны, развитием экономики, т.е.

эволюцией объекта исследования. Так, с течением времени появляются новые товары и услуги, а старые уходят с рынка. Возникают даже целые сектора экономики, как, скажем, сектор современных телекоммуникаций. Необходимость адаптации к происходящим изменениям вынуждает с течением времени обновлять методики.

представлений о том, как следует проводить измерения, а также изменением наших возможностей в этой области. Так, когда-то строились 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 следует определять результаты производственной деятельности. Наконец, в последнее время активно обсуждается вопрос о том, что большее внимание следует уделять измерению не производства, а благосостояния населения23. Бурное развитие существенно расширили возможности статистиков по сбору, передаче, хранению и рассматривать как одно из проявлений развития экономики.

Все это приводит к эволюции методик. При этом, как правило, бывает невозможно уточнить ранее сделанные оценки показателя по обновленной методике, поскольку для этого требуются дополнительные исходные данные, либо это связано с неприемлемыми издержками. В результате разные сегменты макроэкономических временных рядов бывают построены по несколько 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 эту проблему.

Таким образом, эволюция свойств экономики порождает и эволюцию инструмента ее измерения. Поэтому длинные временные ряды макроэкономических показателей во многих случаях представляют собой результат попытки измерить изменяющийся объект изменяющимся аршином. Разумеется, это не может не порождать серьезных проблем анализа экономической динамики.

Эволюция методик построения макроэкономических показателей приводит к тому, что особенности динамики показателей, которые трактуются содержательно, могут быть обусловлены изменениями методов измерения и не в полной мере соответствовать динамике анализируемых параметров системы. Поэтому пользователю важно обладать См., например, (Stiglitz et al., 2009).

информацией не только о действующей методике. Ему должна быть доступна полная временная последовательность всех когда-либо действовавших вариантов методики с информацией о том, на каком отрезке времени действовал каждый вариант, каковы различия между вариантами методики и как они влияют на динамику показателя. В противном случае пользователь будет лишен возможности отличить изменения показателя, обусловленные изменением методики, от тех, которые обусловлены существом анализируемого экономического процесса.

Выше были приведены примеры значительных искажений оценок динамики инвестиций в основной капитал, возникших в результате изменений алгоритма их построения и повлекших получение неверных содержательных выводов о характере протекания анализируемого процесса. Менее тривиальный пример дает недавнее изменение методики построения ИПЦ. В соответствии с прежней методикой, веса, с календарного года, формировались на основе данных о структуре потребительских расходов домашних хозяйств предшествующего смещенного года, т.е. на основе данных за первые три квартала предшествующего года и за последний квартал года, предшествующего предыдущему. Начиная с января 2013 г. ИПЦ стали строиться с весами, основанными на информации о структуре потребительских расходов за два смещенных года. То есть на протяжении 2013 г. использовались веса, основанные на информации с 4 квартала 2010 г. по 3 квартал 2012 г., тогда как в соответствии с прежней методикой должны были использоваться веса, основанные на информации с 4 квартала 2011 г. по 3 квартал 2012 г. Таким образом, расчет ИПЦ стал производиться с весами, основанными в целом на более старой информации. В соответствии с прежней методикой веса в среднем соответствовали концу первого квартала года, предшествующего отчетному. В соответствии с новой методикой они стали соответствовать в первом приближении концу третьего квартала года, предшествующего предыдущему.

потребительских цен дают несколько завышенную оценку роста стоимости жизни24.

Одной из причин этого является использование индексных формул, основанных на сравнении стоимостей фиксированной корзины товаров и услуг в сопоставляемые предшествующему интервалу сопоставления, то такие индексные формулы не учитывают перераспределения спроса в пользу относительно дешевеющих товаров и услуг, См., например, (Боскин, 2011). Российская специфика рассмотрена в (Бессонов, 2005), там же приведены и оценки смещений ИПЦ для первых лет переходного периода.

произошедшего за время после формирования весов. Чем более старые веса используются для построения ИПЦ, тем выше 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 причинами25, имеют тот же знак и порядок величины 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 заметно меньше, скажем, 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 и сам факт изменения), то вся совокупность прогнозов инфляции на 2013 г. (включая и официальные) оказалась искажена в сторону недооценки роста ИПЦ. Показатели же в постоянных ценах, полученные с использованием ИПЦ в качестве дефлятора, должны показать несколько более пессимистические изменения по сравнению с теми, которые были бы получены при сохранении прежней методики построения ИПЦ. Если бы факт изменения методики был известен аналитикам, а последствия изменения для сопоставимости показателей были бы понятны, то они могли бы учесть это при прогнозировании, подобно тому, как стрелки учитывают поправку на ветер. Если этого не смогли понять современники, то смогут ли понять потомки?

В настоящее время публикуется либо единственный вариант методики построения показателя экономической динамики, либо несколько вариантов, действовавших в разное время. При этом не указывается, на каком промежутке времени действовал тот или иной вариант методики. Этот статичный способ опубликования методик построения экономических временных рядов определенно не ориентирован на потребности анализа экономической динамики.

Разумеется, помимо того, что должны быть доступными описания всех когда-либо действовавших вариантов методик, сами эти описания должны быть полны. Последнее означает, что, располагая исходными данными и опубликованной методикой, пользователь должен иметь возможность воспроизвести официальный показатель. Иначе возможно неверное толкование смысла показателя и его неверное использование.

См., например, (Боскин, 2011), (Бессонов, 2005).

В настоящее время ситуация иная. В опубликованных методиках построения экономических показателей зачастую не указаны составы используемых корзин товаровпредставителей и веса, с которыми последние учитываются при агрегировании. Если составы корзин товаров-представителей и веса уточняются с течением времени, то в методиках это не всегда отражено. Если при построении показателя в постоянных ценах используется дефлятирование, то не всегда приводится исчерпывающая информация о дефлятирования. Если проводятся досчеты, то опубликованные методики не всегда дают возможность понять, как определяется вклад досчетной составляющей в величину агрегированного показателя, каков ее масштаб и динамика. Если по мере поступления более полной и точной информации производится уточнение предварительных оценок показателя, то методики не всегда содержат об этом исчерпывающей информации. Если динамика квартального показателя корректируется с целью обеспечения ее соответствия динамике того же показателя в годовом выражении, то алгоритм такой корректировки (как и сам факт ее проведения) не всегда бывает описан. Перечень подобных ситуаций неполноты опубликованных описаний методик можно продолжать едва ли не до бесконечности26. Очень часто опубликованные методики содержат описания лишь общих принципов построения показателей, тогда как специалистам, использующим статистические данные, хорошо известно, что "дьявол" таится в деталях.

В качестве примера маловразумительной методики приведем следующий. Из примерно 2000 страниц, содержащихся в опубликованных к настоящему времени пяти томах "Методологических положений по статистике", расчету ВВП, являющегося основным показателем системы национальных счетов, посвящены лишь 4 (!) страницы текста, отражающего самые общие положения27. При этом про квартальные оценки ВВП сказано только то, 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 лишь, что динамические ряды ВВП и его компонентов строятся на основе методов, изложенных в "Руководстве по квартальным национальным счетам"28 и с учетом национальной специфики. В чем эта специфика Примеры неполноты описания методик обсуждаются в (Бессонов, 2005, 2009).

См. (Госкомстат, 1996, с. 167–170).

См. (Bloem et al., 2001).

состоит и как она учитывается при построении оценок ВВП, нигде не сказано. Много ли почерпнет будущий исследователь из таких "методик"? Впрочем, и современник в состоянии понять совсем немногое.

Неполнота опубликованных методик приводит к утрате с течением времени понимания того, как были построены соответствующие показатели и, следовательно, как следует их содержательно интерпретировать. Выяснение деталей методики бывает возможным лишь при личном контакте потребителя информации с ее производителем.

Возникающая в результате этого проблема плохой отчуждаемости результатов расчетов от их авторов весьма затрудняет даже мониторинг текущей экономической ситуации. Но она становится поистине фатальной для исторической статистики. Если специалисты, статической службы за разъяснениями, то для исторической статистики такие разъяснения невозможны в принципе. Неясности остаются навсегда. В настоящее время многие статистический эпос. Если ситуация не изменится, то и в будущем многое о нынешних методиках можно будет узнать лишь из передаваемых из поколения в поколение сказаний акынов от статистики.

Подобно тому, как переход от построения совокупности числовых величин к временному ряду неизбежно ставит на повестку дня вопрос обеспечения сопоставимости данных во времени и сохранения их ретроспективы, переход от статичного описания методики к полной временной последовательности всех действовавших вариантов методик поставит на повестку дня вопрос обеспечения сопоставимости результатов и сохранения полной ретроспективы методик. Базовой структурой и здесь должна быть не одна методика, а весь "поток" методик, весь их исчерпывающий временной ряд. Он – жизнеспособен и полезен, в отличие от статичного описания, непонятно в какой мере отражающего алгоритм построения показателя непонятно на каком интервале времени.

Представляется, что практика подготовки и опубликования метаданных, не отвечающая потребностям анализа экономической динамики, в значительной мере обусловлена наследием советского времени. На протяжении многих десятилетий, за время которых сформировалось не одно поколение российских статистиков, сложилась устойчивая традиция закрытости, секретности29. В таких условиях не могла возникнуть традиция подготовки исчерпывающих методик и скрупулезного документирования истории всех изменений в них.

Чтобы проиллюстрировать силу этой традиции, укажем на то, что до сих пор не рассекречены детализированные межотраслевые балансы СССР за 1959, 1966 и 1972 гг. См., например, (Ким, 2011).

При сохранении этого положения дел, даже если показатели будут строиться и публиковаться безупречно, все равно будут существовать серьезные проблемы с их корректным использованием. Статистические данные имеют ценность лишь тогда, когда они сопровождаются адекватными метаданными, т.е. когда пользователь в состоянии понять, как построен показатель и как следует интерпретировать его значения. Сейчас же многие показатели построены по принципу "черного ящика": какие-то данные как-то агрегированы, проведены какие-то досчеты и полученным результатам предлагается верить. Подготовка "Методологических положений по статистике" и других публикаций методик ознаменовала собой прорыв в этом вопросе. Но сделанного, как представляется, пока еще недостаточно. Необходимо дальнейшее качественное улучшение ситуации с разработкой и публикацией методик и иных метаданных. Это важно для решения текущих задач и критично для будущей исторической статистики.

Если текущая статистика трансформируется в историческую, то напрашивается вопрос: где эта историческая статистика аккумулируется? Где по прошествии времени можно будет ее найти? Где ее носитель, т.е. тот "резервуар", в который вливаются и в исторической? В развитых странах для этого ранее использовались специальные публикации30, а в настоящее время – и официальные сайты статистических служб. В России издаются многочисленные статистические сборники и периодические издания, в которых публикуется статистика на сравнительно небольшую глубину, но нет "длинных" сборников, ориентированных на публикацию временных рядов максимальной длины.

Не аккумулируется историческая статистика и на официальном сайте Росстата, в ЦБСД и ЕМИСС, где разные показатели опубликованы на разную глубину и с различной степенью детализации. Если форма подачи материала в статистических сборниках, как и сроки их выхода в свет, строго регламентированы, то на сайте следы какой-либо регламентации такого рода не заметны – разные структурные подразделения Росстата размещают информацию по-разному. Концептуальное единство в этом вопросе отсутствует. В ЦБСД и ЕМИСС данные обновляются не всегда своевременно, с задержками по сравнению с периодическими изданиями. Это свидетельствует о том, что ЦБСД и ЕМИСС, в отличие от статистических сборников и периодических изданий, См., например, (Carter et al., 2006), (Mitchell, 2007, 2011), (Maddison, 2001, 2003). Опыт построения и публикации временных рядов исторической статистики, накопленный в США, рассмотрен в (Симчера, Соколин, 2000).

рассматриваются в Росстате лишь как вспомогательный, вторичный канал опубликования данных даже в отношении текущей статистики, не говоря уже о длинных временных рядах. Все вместе это означает, что традиция подготовки и ведения "длинных" статистических публикаций в Росстате пока не сформировалась.

Таким образом, следует признать, что носитель (бумажный или электронный) будущей российской исторической статистики пока отсутствует. При сохранении существующего положения потомкам придется собирать длинные ряды показателей из разных источников, не имея гарантии сопоставимости данных, объединяемых во временную последовательность.

Когда статистическая служба публикует временной ряд показателя целиком, это означает, что она берет на себя ответственность за некоторую степень сопоставимости его уровней. Когда эти же данные по частям опубликованы в разных местах и не существует официальной публикации, в которой они представлены целиком, это означает, что статистическая служба ответственности за их сопоставимость на себя не берет. Способ опубликования имеет значение.

Если данные, которые в будущем должны составить историческую статистику, разбросаны по сотням источников, в которых вместе опубликованы как итоговые оценки показателей, рассчитанные по различающимся версиям методик, так и разные варианты предварительных оценок, то это означает, что текущая статистика не трансформировалась в историческую. Потомкам в лучшем случае будет доступно "сырье", "руда" для создания исторической статистики, но не она сама.

Если "резервуара" для сохранения текущей статистики, ее накопления и превращения со временем в историческую не существует, но он необходим, то нужно организовать процесс его создания. Приведем некоторые соображения по поводу того, как можно было бы это сделать.

Создание больших программных систем принято начинать с анализа требований к ним. На этом этапе разработки необходимо, в частности, понять, какие категории специалистов станут пользователями системы и какие задачи они будут решать с ее помощью. В дальнейшем необходимо придерживаться принципа пошаговой детализации.

Сначала нужно сформулировать первый вариант требований к системе и согласовать их с предполагаемыми пользователями. На основе полученного в результате такого обсуждения набора требований, необходимо разработать внешние спецификации системы, т.е. определить, как она будет выглядеть для конечного пользователя. Это необходимо вновь обсудить с предполагаемыми пользователями, вернувшись, при необходимости, к предыдущему этапу с целью уточнения требований к системе. После стабилизации, в результате серии таких обсуждений, набора требований к системе и ее внешних спецификаций, можно переходить к ее программной реализации, после чего полученный вариант системы необходимо вновь обсудить с пользователями, возвращаясь при необходимости к уточнению результатов предыдущих этапов.

Если разработку системы вести в иной последовательности (скажем, если сначала создать полностью функционирующий вариант системы и лишь после этого анализировать реакцию пользователей), то получим длительный, мучительный, дорогостоящий процесс создания все новых и новых версий системы, каждой из которых многие пользователи будут недовольны. Представляется, что пока именно так и происходит. Многие ли пользователи ЦБСД согласятся с тем, что новая версия стала лучше соответствовать их потребностям? Многие ли понимают, для чего нужно было создавать и одновременно поддерживать две системы – ЦБСД и ЕМИСС, функции которых в значительной мере дублируются? Для чего отдельные массивы данных нужно размещать еще и в разделах официального сайта Росстата? Многие ли понимают смысл появления на сайте Росстата массивов данных, являющихся результатом деятельности Открытого правительства? Существует ли содержательная задача, для решения которой необходимы такие данные в таком формате? Все вместе эти признаки разнобоя и бессистемности свидетельствуют о том, что какая-либо идеология, политика, концепция в данном вопросе отсутствуют.

Принципиально важным представляется подключение к процессу создания системы на самых ранних его этапах не только специалистов в области информационных технологий, но и производителей данных экономической статистики и ее потребителей, т.е. тех специалистов, которым предстоит с ней работать. Среди представителей потребителей статистической информации, которых имело бы смысл привлечь к выработке требований к системе и определению ее облика, должны быть сотрудники основных ведомств экономического блока, работники аналитических структур, осуществляющих экспертную поддержку процесса выработки экономической политики, представители академического сообщества, преподаватели, журналисты. Привлекать нужно не администраторов и "свадебных генералов", а активно работающих с данными экономической статистики специалистов, кровно заинтересованных в получении инструмента, позволяющего повысить качество и снизить издержки их работы. Сейчас, судя по всему, процесс создания информационных статистических систем отдан на откуп специалистам по информационным технологиям. Какими бы квалифицированными в своей области они ни были, заменить производителей данных экономической статистики и их потребителей при определении набора требований к системе и формировании ее облика они никогда не смогут.

Весьма яркую иллюстрацию этого тезиса дает совокупность значений параметров, заданных в ЦБСД и ЕМИСС по умолчанию. Во многих случаях территории, группы и виды товаров и услуг, интервалы времени, виды данных установлены по умолчанию в этих системах без всякой логики, как попало. Очевидно, что разработчикам систем содержащиеся в них показатели не говорят решительно ни о чем. Специалист в области информационных технологий может не увидеть разницы между абсурдным и осмысленным с содержательной точки зрения решениями, если они не различаются с технической точки зрения. Но если бы в определении облика системы участвовал хотя бы один ее будущий пользователь, то абсурдное решение не могло бы быть принятым.

Необходимо продумать состав предоставляемых системой возможностей. Скажем, следует определиться с тем, нужен ли в системе развитый блок представления данных в графическом виде. В этом имеются серьезные сомнения. Во-первых, ресурсы, выделяемые на создание системы, всегда являются ограниченными. Поэтому имело бы смысл сконцентрировать их на совершенствовании возможностей доступа к данным и на повышении объема и качества самих данных, т.е. инвестировать их в совершенствование ключевых функций системы. Никакие графические и прочие оформительские возможности не способны компенсировать отсутствия данных в системе или неполноту функциональных возможностей работы с ними (скажем, невозможность выгрузить из базы данных всю систему показателей целиком с сохранением информации о ее структуре). Во-вторых, в настоящее время пользователям доступна масса программных пакетов, позволяющих строить графики на любой вкус. Поэтому нет необходимости включать графические возможности в систему. Все равно они не покроют всех потребностей разных категорий пользователей.

Следует подумать и о целесообразности включения в состав системы других дорогостоящих блоков (скажем, геоинформационной системы). Если без них можно обойтись, то так и стоило бы сделать (во всяком случае, в первых версиях системы).

Начинать нужно явно не с этого, а с того, чтобы довести до приемлемого уровня те возможности, без которых нельзя обойтись. Безусловно необходимы лишь статистические данные, возможности доступа к ним и средства выгрузки их из системы в форматах, ориентированных на дальнейшую электронную обработку.

Чем проще будет система и чем меньшего объема ресурсов она будет требовать для своего создания и эксплуатации, тем меньше ее судьба будет зависеть от переменчивой конъюнктуры. Длительность (или даже неограниченность) жизненного цикла переносимости на системные средства, которые могут быть разработаны в будущем.

Поскольку невозможно уверенно прогнозировать изменения, которые могут произойти хотя бы в ближайшие десятилетия в операционных системах, системах управления базами данных, пакетах обработки статистических данных, системах научной графики, то при создании ресурса необходимо использовать минимальный набор наиболее стандартных системных средств и максимально упростить и стандартизировать интерфейсы пользователя и обмена данными.

Система должна быть самодостаточной: пользователь должен иметь возможность работать с ней без привлечения дополнительной информации. Система должна быть "прозрачной" для пользователя, понятной ему на интуитивном уровне. Она должна быть аскетичной и консервативной. Не следует стремиться к созданию системы в стиле Барокко.

Необходимо продумать структуры данных, на работу с которыми должна быть ориентирована система. Там, где данные являются временными рядами, в системе они должны быть представлены также в виде временных рядов. Не должно быть возможности указания отдельных месяцев, для которых пользователь хотел бы получить данные. Кому и для чего может потребоваться временной ряд без апрельских и июльских значений? А если такой ряд и потребуется, то он тривиально может быть получен самим пользователем на основе выгруженного из системы полного ряда. Системы иерархически связанных показателей динамики также должны быть представлены адекватными им структурами данных. В системе должна быть отражена и логика всей совокупности данных российской статистики. Наиболее естественным здесь представляется следование сложившейся традиции, которая отражена в "Российском статистическом ежегоднике".

Разумеется, необходимо соблюдать и стандартные требования, предъявляемые к базам данных, такие как полнота, непротиворечивость, неизбыточность, актуальность31.

Сейчас, как уже обсуждалось выше, все эти требования нарушены.

В системе должно найтись место и для полной временной последовательности методик и прочих метаданных. Должны в ней аккумулироваться и все публикации за все время существования российской статистики с начала XIX века32. Следовало бы придерживаться принципа: все, однажды опубликованное статистическим ведомством, должно аккумулироваться в этом "резервуаре". В частности, необходимо отсканировать Подробнее см. (Бессонов, 2009).

История российской государственной статистики рассмотрена в (Елисеева и др., 1996), (Елисеева, Дмитриев, 2013). Более раннему периоду посвящена работа (Птуха, 1945).

(без распознавания текста) все публикации так, чтобы одной публикации соответствовал один файл в формате pdf, и обеспечить к ним открытый доступ33. Все вновь публикуемые материалы, включая и оперативные издания, следовало бы также навсегда размещать на ресурсе. Имело бы смысл размещать и иные публикации, относящиеся к проблемам отечественной статистики. В рамках решения этой задачи стоило бы, наконец, обеспечить доступ и к архиву журнала "Вопросы статистики" (и его предшественника – "Вестника статистики") за все время его существования. Еще несколько лет назад недоступность в интернете полных текстов статей этого журнала можно было расценивать лишь как анахронизм и чудачество. Но жизнь стремительно идет вперед и сейчас, на фоне широкого распространения библиотечных электронных ресурсов, предоставляющих простой и удобный полный доступ к тысячам журналов со всего мира, это выглядит уже как самоизоляция, отшельничество, добровольный уход в "информационное гетто".

Издержки на сканирование всех публикаций за все время существования российской статистики и на обеспечение к ним открытого доступа представляются ничтожными на фоне затрат на создание информационных "монстров", не слишком пригодных для использования в качестве основного канала доступа к данным и их аккумулирования. Обеспечение доступа ко всей продукции российской статистики за все время ее существования способно в какой-то мере восстановить разорванную связь времен.

Проведенный анализ приводит к выводу: текущая российская статистика не трансформируется в будущую историческую статистику о нашем времени, по крайней мере, в части данных, ориентированных на анализ экономической динамики. С течением времени появляются все новые данные, и в то же время, старые данные утрачиваются или перестают быть сопоставимыми. Период "полураспада" текущей статистики совсем 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 такое окно в какой-то мере различимы лишь текущие тенденции, тогда как процессы, разворачивающиеся на интервалах времени порядка десятилетия, просматриваются гораздо хуже, а более долгосрочные процессы почти не видны.

Так, почти нет даже временных рядов показателей месячной динамики, охватывающих весь переходный период. Мы не знаем и уже никогда не узнаем многое из См. также (Бессонов, 2009).

того, что происходило в российской экономике до середины 1990-х гг., т.е. на протяжении первой и наиболее интересной содержательно части переходного периода. Многое, еще не будучи изученным, уже навсегда кануло в Лету. Река забвения подступила вплотную к данным второй половины 1990-х гг. и ее разлив продолжается. В будущем мы не сможем на должном уровне анализировать циклы деловой активности в российской экономике, не говоря уже о более долгосрочных процессах в ней. Малая времення глубина российской статистики делает иллюзорными и надежды на построение сколько-нибудь надежных долгосрочных прогнозов социально-экономического развития России.

Представляется, что рассмотренные проблемы трансформации текущей статистики в будущую историческую обусловлены объективными причинами. Прежде всего, проблемы связаны с наследием плановой системы и особенностями переходного процесса. Важнейшей задачей советской статистики был контроль хода выполнения плана. Для этого не было необходимости в анализе экономической конъюнктуры, поэтому не требовалось и построения длинных временных рядов сопоставимых показателей. Более того, сама постановка задачи анализа конъюнктуры предполагает признание возможности протекания экономических процессов до определенной степени независимо от органов государственного управления, что едва ли могло быть признано в те годы по политическим мотивам. В результате перехода на рубеже 1920-х гг. и 1930-х гг. к плановой экономике развитие отечественной статистики пошло путем, отличным от того, каким она развивалась до этого в России и после этого 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 получению результатов, не согласующихся с "единственно правильным" учением34. Произошел разрыв преемственности в российской статистике, отказ от ее богатой практики35. В частности, накопленный в России к концу 1920-х гг. значительный опыт построения См. (Блюм, Меспуле, 2006), (Симчера, 2006, с. 32–36).

Об уровне исследований российской экономической динамики на протяжении предыдущего переходного периода можно судить, например, по книге (Бобров, 1930). Российский опыт построения временных рядов индексов цен описан в (Яновский, 1928). Представление об уровне работ по анализу динамики промышленного производства дает книга (Кафенгауз, 1994), в которой, в частности, построены исторические временные ряды индексов промышленного производства за 1887–1927 гг. Свидетельством высокого уровня проводившихся в нашей стране экономических исследований, невозможных без адекватной статистики, является и то высокое признание, которое на Западе заслужил ряд выходцев из России.

временных рядов экономических индексов впоследствии в отечественной статистике оказался почти не востребованным.

В результате к началу реформ на рубеже 1980-х гг. и 1990-х гг. 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 реформ, в значительной мере определялись развитием ситуации в экономике, были "запрограммированы" им. Так, после распада СССР основной задачей было обеспечение работоспособности российской системы государственной статистики как самодостаточной системы независимого государства. Экономические реформы потребовали серьезной реорганизации российской статистики в направлении обеспечения потребностей рыночной экономики. Были вновь созданы целые разделы статистики, необходимые в рыночной экономике (скажем, статистика цен, статистика безработицы). Осуществлен переход от советской системы показателей Баланса народного хозяйства к общепринятой в мире Системе национальных счетов, произведен переход на классификаторы, сопоставимые с используемыми развитыми странами. Эта деятельность может рассматриваться как возврат российской статистики на магистральный путь развития.

Прошедшие с начала реформ два с небольшим десятилетия характеризовались исключительно интенсивными изменениями в российской экономике, это был период "бури и натиска". Российская экономика столкнулась с непривычной для нее проблемой высокой инфляции, на глубокий и продолжительный трансформационный спад и последовавший за ним восстановительный подъем наложились два экономических кризиса и т.п. Условия трансформационного кризиса, помимо прочего, накладывали и очень жесткие ресурсные ограничения. В этой ситуации внимание статистиков было сконцентрировано на решении перечисленных выше неотложных проблем и задач текущего мониторинга в ущерб тем проблемам, которые не требуют немедленного решения. Ситуация перманентной нестабильности и высокий темп изменений в экономике, требующий частого обновления методик, не могут не влиять на менталитет статистиков – фокус интереса неизбежно смещается в сторону краткосрочных целей развития в ущерб долгосрочным.

Многие из препятствий, затрудняющих трансформацию текущей статистики в историческую, ассоциируются с переходным периодом, начавшимся в нашей стране на рубеже 1980-х–1990-х гг. Это способно породить надежду на то, что по завершении перехода обсуждаемые проблемы останутся в прошлом и трансформация текущей статистики в историческую наладится сама собой. В этом случае возникает естественный вопрос: стоит ли проблема трансформации текущей статистики в историческую приложения усилий, если время и объективные процессы и так все сделают сами? Не проще ли подождать, пока все само устроится?

Несложно понять, что эта логика порочна, причем не только потому, что в этом случае 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 с течением времени. Это обусловлено тем, что экономика является развивающейся системой, ее свойства изменяются с течением времени. Необходимость адаптации к изменяющимся реалиям делает неизбежной эволюцию и экономической статистики. Поток изменений, являющийся причиной перманентного реформирования статистики, никогда не прекратится и в будущем.

Экономика все время находится в стадии становления и никогда не обретает законченных, неизменных форм. Соответственно, и статистика должна быть ориентирована на адекватное описание единого процесса никогда не прекращающегося становления, а не совокупности отдельных состояний. Нужна статистика развития, а не статистика состояния. Поэтому при разработке методик построения показателей экономической динамики необходимо встраивать в них возможности адаптации к происходящим изменениям, подстройки под них. Необходимо искать разумный компромисс между взаимно противоречивыми требованиями адаптации методик к изменяющимся реалиям и обеспечения сопоставимости показателей во времени. Нужно находить такие подходы к измерению изменяющегося объекта изменяющимся аршином, которые позволяли бы получать приемлемые результаты.

Эта задача является гораздо более сложной по сравнению с подготовкой статистических сборников в соответствии со сложившейся десятилетия назад традицией.

Неудачи, сопровождающие процесс создания электронных информационных ресурсов, со всей очевидностью демонстрируют трудности, ожидающие статистиков на пути выхода за рамки привычной рутины. Представляется, что успешное решение этих задач возможно лишь при тесной кооперации производителей статистических данных с их потребителями.

Поиск форм такого взаимодействия в последние годы заметно интенсифицировался36, но, как представляется, говорить о достижении заметных успехов на этом пути пока рано.

Подробнее см. (Бессонов, 2012).

Эпохи, о которых сохранилось мало достоверной информации, называют доисторическими. Сведения о таких эпохах скудны и противоречивы. Часто они представлены в форме мифов, типа сказания о взятии Царьграда войсками "вещего" Олега или о том, как гуси Рим спасли. Вполне может оказаться, 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 тех решений, которые нами будут приняты или не приняты. Пока же наши коллеги из развитых стран имеют основания смотреть на нас так же, как когда-то смотрели египтяне на эллинов.

Бессонов В.А. (2003) Введение в анализ российской макроэкономической динамики переходного периода. М.: Институт экономики переходного периода, 2003. 151 с.

Бессонов В.А. (2005) Проблемы анализа российской макроэкономической динамики переходного периода. М.: Институт экономики переходного периода, 2005. 244 с.

Бессонов В.А. (2009) Взгляд на российскую статистику со стороны пользователя // Вопросы статистики. 2009. № 5. С. 50–61.

Бессонов В.А. (2011) Анализ краткосрочных тенденций в российской экономике: как рассеять "туман настоящего"? // Вопросы экономики. 2011. № 2. С. 93–108.

Бессонов В.А. (2012) О проблемах развития российской статистики // ЭКО. 2012. №3.

С.35-49.

Блюм А., Меспуле М. (2008) Бюрократическая анархия: статистика и власть при Сталине. – М.: РОССПЭН, 2008. 328 с.

Бобров С.П. (1930) Экономическая статистика: введение в изучение методов обработки временных рядов экономической статистики. – М.Л.: Госиздат, 1930. 519 с.

Боскин М.Дж. (2011) Как сделать жизнь лучше с помощью более совершенных индексов цен. С. 97–127. / Зигфрид Д. (ред.) Как экономическая наука помогает делать нашу жизнь лучше. – М.: Изд. Института Гайдара, 2011. 432 с.

Госкомстат (1996) Методологические положения по статистике. Вып. 1. – М.: Госкомстат России, 1996. 674 с.

Госкомстат (2000) Национальные счета России в 1992–1999 годах. – М.: Госкомстат России, 2000. 203 с.

Елисеева И.И., Проскуряков В.М., Успенский В.И., Ключников В.М., Роговая В.Я., Сивориновский Б.Г., Сумкин Д.Б. (1996) Российская государственная статистика: 1802– 1996. – М.: Госкомстат России, Издатцентр, 1996. 86+XCIII с.

Елисеева И.И., Дмитриев А.Л. (2013) История российской государственной статистики:

1811–2011. – М.: ИИЦ "Статистика России", 2013. 143 с.

Кафенгауз Л.Б. (1994) Эволюция промышленного производства России (последняя треть XIX в. 30-е годы XX в.). М.: Эпифания, 1994. 848 с.

Ким И.А. (2011) Структура промежуточных затрат в российской экономике: возможно ли сравнение с другими странами?: Препринт WP2/2011/02. – М.: НИУ ВШЭ, 2011. 60 с.

Лосев А.Ф., Тахо-Годи А.А. (1993) Платон. Аристотель. – М.: Молодая гвардия, 1993.

Моторин В.И. (2012) Аналитические и вычислительные свойства пропорционального метода Дентона // Вопросы статистики. 2012. № 7. С. 66–72.

Полтерович В.М. (1998) Кризис экономической теории // Экономическая наука современной России. 1998. № 1. С. 46–66.

Птуха М.В. (1945) Очерки по истории статистики XVII–XVIII веков. – М.: ОГИЗ Госполитиздат, 1945. 352 с.

Росстат (2012) Российский статистический ежегодник. – М.: Росстат, 2012. 786 с.

Росстат (2013) Национальные счета России в 2005–2012 годах. – М.: Росстат, 2013. 364 с.

Симчера В.М., Соколин В.Л. (2000) Зарубежный опыт построения и публикации долговременных историко-статистических рядов // Вопросы статистики. 2000. № 11.

С. 3–14.

Симчера В.М. (2006) Развитие экономики России за 100 лет: 1900–2000. Исторические ряды, вековые тренды, институциональные циклы. – М.: Наука, 2006. 587 с.

Яновский А.С. (1928) Русские индексы / Фишер И. Построение индексов. Учение об их разновидностях, тестах и достоверности. М.: ЦСУ СССР, 1928. С. 391438.

Bloem A.M., Dippelsman R.J., Mhle N.. (2001) Quarterly National Accounts Manual:

Concepts, Data Sources, and Compilation. Washington: IMF. 2001. xii+210 p.

Carter S.B., Gartner S.S., Haines M.R., Olmstead A.L., Sutch R., Wright G. (eds.) (2006) Historical Statistics of the United States. Millennial Edition. – N.Y.: Cambridge University Press, 2006.

5 volumes. 4500 est. p.

Dagum E.B., Cholette P.A. (2006) Benchmarking, Temporal Distribution, and Reconciliation Methods for Time Series. – N.Y.: Springer, 2006. xiii+409 p.

Maddison A. (2001) The World Economy: A Millennial Perspective. – Paris: OECD, 2001. 383 p.

Maddison A. (2003) The World Economy: Historical Statistics. – Paris: OECD, 2003. 273 p.

Mitchell B.R. (2007) International Historical Statistics: Europe, 1750–2005. – Palgrave Macmillan, 2007. 1116 p.

Mitchell B.R. (2011) British Historical Statistics. – Cambridge University Press, 2011. 898 p.

Stiglitz J.E., Sen A., Fitoussi J.-P. (2009) Report by the Commission on the Measurement of Economic Performance and Social Progress. – Commission on the Measurement of Economic Performance and Social Progress. September 2009. 291 p.

U.S. Census Bureau (2011) Statistical Abstract of the United States: 2012. – Washington, DC, 2011. xvii+1004 p.