Standard

Объект и образ. / Kryukov, V. A.; Глущенко, Константин Павлович.

In: ЭКО, Vol. 49, No. 10 (544), 10.2019, p. 4-7.

Research output: Contribution to specialist publicationEditorialOther

Harvard

APA

Vancouver

Kryukov VA, Глущенко КП. Объект и образ. ЭКО. 2019 Oct;49(10 (544)):4-7. doi: 10.30680/ECO0131-7652-2019-10-4-7

Author

Kryukov, V. A. ; Глущенко, Константин Павлович. / Объект и образ. In: ЭКО. 2019 ; Vol. 49, No. 10 (544). pp. 4-7.

BibTeX

@misc{45b1140a38b348f888d9a159138e713f,
title = "Объект и образ",
abstract = "Анализ и управление социально-экономическими (как и любыми другими) процессами немыслимы без опоры на достоверные данные. Степень их достоверности зависит не только от качества проводимых измерений и обобщений, но во многом определяется еще на этапе формирования видения окружающего мира. Чем ближе это видение к реальности, тем больше шансов получить надежную и точную информацию для дальнейшего анализа и выработки управленческих решений. Понятно, что меняющаяся реальность как объект изучения и ее застывший образ никогда не совпадают. Ключевая проблема науки состоит в степени приближения одного к другому. Проблема расхождения объекта и образа имеет объективную и субъективную стороны. Первая состоит в сложности и многогранности социально-экономических процессов и вытекающей отсюда неполноте знания об объекте, вторая связана с интересами и мотивами субъектов, вовлеченных в изучение или управление. Не случайно во всех странах, включая Россию, так много претензий и споров вызывает «картина мира», отраженная в данных официальной статистики. Проблемы отечественной статистики не раз обсуждались на страницах нашего журнала1. Сегодня мы решили сделать акцент на том, как и почему зарождается несоответствие образа и объекта. Сам процесс формирования статистической картины окружающего мира, как убедительно показывают наши авторы, предопределяет появление значительных неточностей и искажений. В том числе потому, что часть «первичной» для статистических органов информации на самом деле представляет собой результат обработки исходных данных - их «подгонки» под желаемый образ. Часть подобных искажений вскрывается при перекрестной проверке статистики различных ведомств. Так, Всероссийская сельскохозяйственная перепись 2016 г. выявила, что текущая статистика завышала имеющуюся у сельхозпроизводителей площадь многолетних насаждений в три раза, площадь пастбищ - в два раза; были завышены площади посадок картофеля и овощей, плодовых насаждений, а также поголовье молочного скота2. В других случаях искажения и приписки видны лишь тем, кого они непосредственно затрагивают, а в общей картине мира отражаются как некие парадоксы. Хрестоматийный пример - выполнение «майских указов» 2012 г. о повышении зарплаты медиков, педагогов и научных сотрудников3. Согласно официальным статистическим данным, поставленные цели достигнуты. Вот только учителя, врачи, преподаватели вузов и учёные видят в зарплатных ведомостях совершенно иную картину, а экономисты и аналитики отмечают противоречащее всем теориям снижение располагаемых доходов домохозяйств на фоне роста зарплат и замедления инфляции. В приведенных примерах статистика плохо справляется с обеими своими главными задачами - быть информационным фундаментом для подготовки и принятия управленческих решений и служить средством обратной связи, призванным показать, как выполняются эти решения. Задача подборки статей настоящего номера - рассмотреть источники и причины возникающих искажений. При этом у нас не было умысла переложить ответственность за недостаточно реальную картину действительности с органов государственной статистики на тех, кто предоставляет им первичную отчётность. Мы исходили из того, что лишь «препарировав» проблему, можно приступить к её решению, и надеемся, что наши публикации помогут Росстату в совершенствовании методик сбора и контроля входящих данных. Чрезвычайно важно как иметь представление об ограниченной объективности статистической информации и причинах, её порождающих, так и понимать те современные возможности формирования информационных потоков, которые предоставила нам эпоха цифровизации. Сопоставление и соотнесение данных, полученных традиционными методами, с результатами обработки «биг-дата» может намного повысить точность исходной информации, помочь избежать ошибочных выводов о состоянии и тенденциях развития исследуемой области. Попытка выявить и систематизировать причины возникновения неточностей и недостоверности первичных статистических данных предпринята О. А. Моляренко. Материал её статьи базируется на обширных социологических исследованиях, многочисленных опросах и интервью непосредственных исполнителей, готовящих статистическую отчётность. Другие статьи подборки рассматривают конкретные сферы деятельности. Объект анализа С. А. Самусенко интересен, пожалуй, для каждого жителя страны - это жилищно-коммунальное хозяйство. Статья проливает свет на животрепещущие вопросы: почему мы платим больше, чем нужно, и куда деваются наши деньги? Ответы на них скрыты в недостоверной первичной отчётности данной отрасли. Тут анализ основан уже не на интервью с исполнителями, а на объективных материалах аудиторских проверок и бухгалтерских экспертиз. В. В. Юмагузин и М. В. Винник обсуждают один из аспектов демографической статистики - статистику смертности4, искажения которой тоже затрагивают интересы всего общества. Манипулирование в отчетах причинами смерти от каких-то болезней искажает общую картину заболеваемости, препятствует эффективной организации отечественного здравоохранения. М. А. Алексеев, В. В. Глинский и Л. К. Серга представляют свое видение того, как на основе анализа нарушений природоохранного законодательства можно выявлять склонность компаний к искажениям финансовой отчётности. Анализ с помощью методов математической статистики показал, что такая связь действительно существует: если фирма проявляет оппортунистическое поведение в какой-то одной области, то, с большой вероятностью, оно распространяется и на другие. Статьи номера носят во многом «постановочный» характер и далеко не исчерпывают проблему соответствия объекта и образа. Например, есть устойчивое ощущение, что реляции и отчеты о буме инновационных процессов в различных секторах российской экономики очень слабо коррелируют с ее реальным состоянием. Поэтому с точки зрения перехода от сырьевой модели экономики к росту, основанному на научно-техническом прогрессе, было бы весьма интересно проанализировать состояние статистики инноваций, в которой много неясного5. Однако ключевая задача - не только и не столько выявление искажений первичной статистики, сколько определение образа той экономики, который задает процесс формирования и сбора данных. Современные технологии могут многое, но без ясно поставленной задачи их применение малорезультативно. Приглашаем читателей и авторов журнала принять участие в дальнейшем обсуждении данных злободневных вопросов и тем.",
author = "Kryukov, {V. A.} and Глущенко, {Константин Павлович}",
note = "Крюков В.А., Глущенко К.П. Объект и образ // ЭКО. - 2019. - Т. 49. № 10. - С. 4-7.",
year = "2019",
month = oct,
doi = "10.30680/ECO0131-7652-2019-10-4-7",
language = "русский",
volume = "49",
pages = "4--7",
journal = "ЭКО",
issn = "0131-7652",
publisher = "Автономная некоммерческая организация Редакция журнала ЭКО",

}

RIS

TY - GEN

T1 - Объект и образ

AU - Kryukov, V. A.

AU - Глущенко, Константин Павлович

N1 - Крюков В.А., Глущенко К.П. Объект и образ // ЭКО. - 2019. - Т. 49. № 10. - С. 4-7.

PY - 2019/10

Y1 - 2019/10

N2 - Анализ и управление социально-экономическими (как и любыми другими) процессами немыслимы без опоры на достоверные данные. Степень их достоверности зависит не только от качества проводимых измерений и обобщений, но во многом определяется еще на этапе формирования видения окружающего мира. Чем ближе это видение к реальности, тем больше шансов получить надежную и точную информацию для дальнейшего анализа и выработки управленческих решений. Понятно, что меняющаяся реальность как объект изучения и ее застывший образ никогда не совпадают. Ключевая проблема науки состоит в степени приближения одного к другому. Проблема расхождения объекта и образа имеет объективную и субъективную стороны. Первая состоит в сложности и многогранности социально-экономических процессов и вытекающей отсюда неполноте знания об объекте, вторая связана с интересами и мотивами субъектов, вовлеченных в изучение или управление. Не случайно во всех странах, включая Россию, так много претензий и споров вызывает «картина мира», отраженная в данных официальной статистики. Проблемы отечественной статистики не раз обсуждались на страницах нашего журнала1. Сегодня мы решили сделать акцент на том, как и почему зарождается несоответствие образа и объекта. Сам процесс формирования статистической картины окружающего мира, как убедительно показывают наши авторы, предопределяет появление значительных неточностей и искажений. В том числе потому, что часть «первичной» для статистических органов информации на самом деле представляет собой результат обработки исходных данных - их «подгонки» под желаемый образ. Часть подобных искажений вскрывается при перекрестной проверке статистики различных ведомств. Так, Всероссийская сельскохозяйственная перепись 2016 г. выявила, что текущая статистика завышала имеющуюся у сельхозпроизводителей площадь многолетних насаждений в три раза, площадь пастбищ - в два раза; были завышены площади посадок картофеля и овощей, плодовых насаждений, а также поголовье молочного скота2. В других случаях искажения и приписки видны лишь тем, кого они непосредственно затрагивают, а в общей картине мира отражаются как некие парадоксы. Хрестоматийный пример - выполнение «майских указов» 2012 г. о повышении зарплаты медиков, педагогов и научных сотрудников3. Согласно официальным статистическим данным, поставленные цели достигнуты. Вот только учителя, врачи, преподаватели вузов и учёные видят в зарплатных ведомостях совершенно иную картину, а экономисты и аналитики отмечают противоречащее всем теориям снижение располагаемых доходов домохозяйств на фоне роста зарплат и замедления инфляции. В приведенных примерах статистика плохо справляется с обеими своими главными задачами - быть информационным фундаментом для подготовки и принятия управленческих решений и служить средством обратной связи, призванным показать, как выполняются эти решения. Задача подборки статей настоящего номера - рассмотреть источники и причины возникающих искажений. При этом у нас не было умысла переложить ответственность за недостаточно реальную картину действительности с органов государственной статистики на тех, кто предоставляет им первичную отчётность. Мы исходили из того, что лишь «препарировав» проблему, можно приступить к её решению, и надеемся, что наши публикации помогут Росстату в совершенствовании методик сбора и контроля входящих данных. Чрезвычайно важно как иметь представление об ограниченной объективности статистической информации и причинах, её порождающих, так и понимать те современные возможности формирования информационных потоков, которые предоставила нам эпоха цифровизации. Сопоставление и соотнесение данных, полученных традиционными методами, с результатами обработки «биг-дата» может намного повысить точность исходной информации, помочь избежать ошибочных выводов о состоянии и тенденциях развития исследуемой области. Попытка выявить и систематизировать причины возникновения неточностей и недостоверности первичных статистических данных предпринята О. А. Моляренко. Материал её статьи базируется на обширных социологических исследованиях, многочисленных опросах и интервью непосредственных исполнителей, готовящих статистическую отчётность. Другие статьи подборки рассматривают конкретные сферы деятельности. Объект анализа С. А. Самусенко интересен, пожалуй, для каждого жителя страны - это жилищно-коммунальное хозяйство. Статья проливает свет на животрепещущие вопросы: почему мы платим больше, чем нужно, и куда деваются наши деньги? Ответы на них скрыты в недостоверной первичной отчётности данной отрасли. Тут анализ основан уже не на интервью с исполнителями, а на объективных материалах аудиторских проверок и бухгалтерских экспертиз. В. В. Юмагузин и М. В. Винник обсуждают один из аспектов демографической статистики - статистику смертности4, искажения которой тоже затрагивают интересы всего общества. Манипулирование в отчетах причинами смерти от каких-то болезней искажает общую картину заболеваемости, препятствует эффективной организации отечественного здравоохранения. М. А. Алексеев, В. В. Глинский и Л. К. Серга представляют свое видение того, как на основе анализа нарушений природоохранного законодательства можно выявлять склонность компаний к искажениям финансовой отчётности. Анализ с помощью методов математической статистики показал, что такая связь действительно существует: если фирма проявляет оппортунистическое поведение в какой-то одной области, то, с большой вероятностью, оно распространяется и на другие. Статьи номера носят во многом «постановочный» характер и далеко не исчерпывают проблему соответствия объекта и образа. Например, есть устойчивое ощущение, что реляции и отчеты о буме инновационных процессов в различных секторах российской экономики очень слабо коррелируют с ее реальным состоянием. Поэтому с точки зрения перехода от сырьевой модели экономики к росту, основанному на научно-техническом прогрессе, было бы весьма интересно проанализировать состояние статистики инноваций, в которой много неясного5. Однако ключевая задача - не только и не столько выявление искажений первичной статистики, сколько определение образа той экономики, который задает процесс формирования и сбора данных. Современные технологии могут многое, но без ясно поставленной задачи их применение малорезультативно. Приглашаем читателей и авторов журнала принять участие в дальнейшем обсуждении данных злободневных вопросов и тем.

AB - Анализ и управление социально-экономическими (как и любыми другими) процессами немыслимы без опоры на достоверные данные. Степень их достоверности зависит не только от качества проводимых измерений и обобщений, но во многом определяется еще на этапе формирования видения окружающего мира. Чем ближе это видение к реальности, тем больше шансов получить надежную и точную информацию для дальнейшего анализа и выработки управленческих решений. Понятно, что меняющаяся реальность как объект изучения и ее застывший образ никогда не совпадают. Ключевая проблема науки состоит в степени приближения одного к другому. Проблема расхождения объекта и образа имеет объективную и субъективную стороны. Первая состоит в сложности и многогранности социально-экономических процессов и вытекающей отсюда неполноте знания об объекте, вторая связана с интересами и мотивами субъектов, вовлеченных в изучение или управление. Не случайно во всех странах, включая Россию, так много претензий и споров вызывает «картина мира», отраженная в данных официальной статистики. Проблемы отечественной статистики не раз обсуждались на страницах нашего журнала1. Сегодня мы решили сделать акцент на том, как и почему зарождается несоответствие образа и объекта. Сам процесс формирования статистической картины окружающего мира, как убедительно показывают наши авторы, предопределяет появление значительных неточностей и искажений. В том числе потому, что часть «первичной» для статистических органов информации на самом деле представляет собой результат обработки исходных данных - их «подгонки» под желаемый образ. Часть подобных искажений вскрывается при перекрестной проверке статистики различных ведомств. Так, Всероссийская сельскохозяйственная перепись 2016 г. выявила, что текущая статистика завышала имеющуюся у сельхозпроизводителей площадь многолетних насаждений в три раза, площадь пастбищ - в два раза; были завышены площади посадок картофеля и овощей, плодовых насаждений, а также поголовье молочного скота2. В других случаях искажения и приписки видны лишь тем, кого они непосредственно затрагивают, а в общей картине мира отражаются как некие парадоксы. Хрестоматийный пример - выполнение «майских указов» 2012 г. о повышении зарплаты медиков, педагогов и научных сотрудников3. Согласно официальным статистическим данным, поставленные цели достигнуты. Вот только учителя, врачи, преподаватели вузов и учёные видят в зарплатных ведомостях совершенно иную картину, а экономисты и аналитики отмечают противоречащее всем теориям снижение располагаемых доходов домохозяйств на фоне роста зарплат и замедления инфляции. В приведенных примерах статистика плохо справляется с обеими своими главными задачами - быть информационным фундаментом для подготовки и принятия управленческих решений и служить средством обратной связи, призванным показать, как выполняются эти решения. Задача подборки статей настоящего номера - рассмотреть источники и причины возникающих искажений. При этом у нас не было умысла переложить ответственность за недостаточно реальную картину действительности с органов государственной статистики на тех, кто предоставляет им первичную отчётность. Мы исходили из того, что лишь «препарировав» проблему, можно приступить к её решению, и надеемся, что наши публикации помогут Росстату в совершенствовании методик сбора и контроля входящих данных. Чрезвычайно важно как иметь представление об ограниченной объективности статистической информации и причинах, её порождающих, так и понимать те современные возможности формирования информационных потоков, которые предоставила нам эпоха цифровизации. Сопоставление и соотнесение данных, полученных традиционными методами, с результатами обработки «биг-дата» может намного повысить точность исходной информации, помочь избежать ошибочных выводов о состоянии и тенденциях развития исследуемой области. Попытка выявить и систематизировать причины возникновения неточностей и недостоверности первичных статистических данных предпринята О. А. Моляренко. Материал её статьи базируется на обширных социологических исследованиях, многочисленных опросах и интервью непосредственных исполнителей, готовящих статистическую отчётность. Другие статьи подборки рассматривают конкретные сферы деятельности. Объект анализа С. А. Самусенко интересен, пожалуй, для каждого жителя страны - это жилищно-коммунальное хозяйство. Статья проливает свет на животрепещущие вопросы: почему мы платим больше, чем нужно, и куда деваются наши деньги? Ответы на них скрыты в недостоверной первичной отчётности данной отрасли. Тут анализ основан уже не на интервью с исполнителями, а на объективных материалах аудиторских проверок и бухгалтерских экспертиз. В. В. Юмагузин и М. В. Винник обсуждают один из аспектов демографической статистики - статистику смертности4, искажения которой тоже затрагивают интересы всего общества. Манипулирование в отчетах причинами смерти от каких-то болезней искажает общую картину заболеваемости, препятствует эффективной организации отечественного здравоохранения. М. А. Алексеев, В. В. Глинский и Л. К. Серга представляют свое видение того, как на основе анализа нарушений природоохранного законодательства можно выявлять склонность компаний к искажениям финансовой отчётности. Анализ с помощью методов математической статистики показал, что такая связь действительно существует: если фирма проявляет оппортунистическое поведение в какой-то одной области, то, с большой вероятностью, оно распространяется и на другие. Статьи номера носят во многом «постановочный» характер и далеко не исчерпывают проблему соответствия объекта и образа. Например, есть устойчивое ощущение, что реляции и отчеты о буме инновационных процессов в различных секторах российской экономики очень слабо коррелируют с ее реальным состоянием. Поэтому с точки зрения перехода от сырьевой модели экономики к росту, основанному на научно-техническом прогрессе, было бы весьма интересно проанализировать состояние статистики инноваций, в которой много неясного5. Однако ключевая задача - не только и не столько выявление искажений первичной статистики, сколько определение образа той экономики, который задает процесс формирования и сбора данных. Современные технологии могут многое, но без ясно поставленной задачи их применение малорезультативно. Приглашаем читателей и авторов журнала принять участие в дальнейшем обсуждении данных злободневных вопросов и тем.

UR - https://www.elibrary.ru/item.asp?id=41039603

UR - https://www.mendeley.com/catalogue/5a958b12-b51a-3b88-8656-bfd4b0a34055/

U2 - 10.30680/ECO0131-7652-2019-10-4-7

DO - 10.30680/ECO0131-7652-2019-10-4-7

M3 - редакционная статья

VL - 49

SP - 4

EP - 7

JO - ЭКО

JF - ЭКО

SN - 0131-7652

ER -

ID: 43025302