1) Постепенное внедрение элементов Системы комплексного природно-ресурсного и экономического учета, т.Е. Сопряжение национального счетоводства со статистикой опс. Причем начинать в

данном случае целесообразно с элементарной разработки унифицированного терминологического

аппарата, позволяющего экономистам и статистикам понимать друг друга (как это было при внедрении СНС двадцать лет назад). Если в основе каких-либо вновь вводимых терминов и дефиниций

лежат документы международных организаций, то все равно они должны базироваться преимущественно на русскоязычной основе, без ненужного калькирования с английского языка. Кроме того,

внедрение зарубежных рекомендаций должно в обязательном порядке проверяться «на оселке»

отечественной ситуации, т.е. реальной обстановки, сложившейся в настоящий момент в российском

учете и статистике. В результате подобной проверки при необходимости требуется адаптировать,

перерабатывать и уточнять рассматриваемые рекомендации;

2) Развитие статистического обеспечения расчетов, выполняемых для проверки Киотских (а в

ближайшем будущем – уже посткиотских) договоренностей. Актуальность этого направления в России возрастает в связи с намечаемыми масштабными мерами по повышению энергоэффективности

экономики, расширению использования вторичных и нетрадиционных (возобновляемых) энергоресурсов, экономии всех видов энергии и т.д. Общеизвестно, что негативные изменения климата во

многом связаны с поступлением в атмосферу «парниковых газов», а это в свою очередь – со сжиганием и переработкой топлива, содержащего углерод. Поэтому данные вопросы должны получить

более тесную увязку не только в технической и экономической практике, но также в методологии и

организации статистических наблюдений, в комплексном анализе их результатов;

3) Всемерная статистическая поддержка оценки вредного воздействия на атмосферный воздух

автотранспортных средств. Прежде всего сюда относится обеспечение расчетов выбросов вредных веществ в атмосферный воздух от автотранспорта, проводимых природоохранными органами.

Однако задачи статистики не должны ограничиваться только этим вопросом. Автомобильный парк

в стране неуклонно возрастает, также неуклонно увеличивается, по имеющимся оценкам, объем

вредных выбросов. Однако весьма мало сводной информации об изменении структуры автопарка – группировке машин по классам Евро-1, Евро-2, Евро-3 и др., а также сведений о парке машин,

работающих на сжатом и сжиженном газе. Слаба соответствующая информация об импортируемых

транспортных средствах, нет достаточных материалов о производстве и/или реализации моторного

топлива, соответствующего действующим и вновь вводимым природоохранным требованиям. Понятно, что выработать приемлемую методологию показателей, организовать и наладить поступление надежных сведений в данном случае весьма непросто, но сделать это надо обязательно;

4) Ряд других направлений статистической работы.

Систематическое ранжирование по уровню значимости постоянно обновляющегося массива

наиболее актуальных проблем, их последовательное решение должно постоянно находиться в поле

зрения как статистиков, так и потребителей статистической информации.

Международная научно-практическая конференция

С.М. Заверский,

старший преподаватель кафедры

экономики Высшей школы бизнеса

МГУ им. М.В. Ломоносова,

начальник отдела аналитических

исследований Института комплексных

стратегических исследований

Д.А. Плеханов,

ведущий специалист

Института комплексных

стратегических исследований

Наблюдение за потребительскими ценами в России: анализ требований

методологии и практики сбора данных

Одной из основных задач статистических органов является предоставление пользователям достоверной статистической информации. Важность этого особенно высока в том случае, когда отсутствуют альтернативные источники ее получения. Одним из примеров является оценка динамики

потребительских цен, в отношении которой государственные статистические службы фактически

располагают монополией на предоставление информации.

Ознакомление с официальными документами, раскрывающими методологию сбора данных и

расчетов по ценам, потенциально позволяет пользователям проверить качество предоставляемой

статистики и убедиться в том, что порядок сбора и обработки данных обеспечивает достоверность

информации. Однако, например, в методологических документах Росстата, закрепляющих основные этапы работ по наблюдению за ценами и тарифами на товары и платные услуги, детальное

описание процедур регистрации цен не приводится, и по ряду этапов территориальные подразделения Росстата могут самостоятельно принимать решения, связанные со сбором данных. Таким

образом, уже вследствие отсутствия единообразия процедур могут возникать погрешности в расчете ИПЦ.

С целью выявления потенциальных проблемных моментов в деятельности по наблюдению за

ценами было проведено исследование практики Росстата в этой области.

В рамках проведенного исследования, во-первых, была рассмотрена практика сбора данных

о ценах местными подразделениями Росстата на тех этапах расчета ИПЦ, которые в значительной

степени входят в их компетенцию (отбор организаций торговли и конкретных наименований товаров

и услуг для регистрации цен, осуществление замены наблюдаемого товара или услуги и пр.). Для

каждого из этих этапов анализировались требования методологии Росстата и стандартная практика

сбора данных. В рамках этой части работы были проведены интервью со специалистами территориальных подразделений Росстата, занимающимися регистрацией и обработкой данных по ценам,

в 5 субъектах РФ. В результате по каждому этапу был сделан вывод о том, насколько реальная практика сбора информации соответствует методологическим требованиям Росстата. При этом были

выявлены случаи, когда практика деятельности местных подразделений отличалась от требований

методологии, или когда практика формально соответствовала требованиям методологии, однако

наблюдались существенные различия в трактовке методологических требований между подразделениями.

Во-вторых, в рамках исследования были проанализированы недостатки методологии, используемой Росстатом, которые потенциально могут привести к ошибкам при оценке инфляции на тех

этапах расчета ИПЦ, которые не входят в компетенцию местных подразделений Росстата (отбор населенных пунктов для наблюдения за ценами, формирование системы весов для расчета индекса

потребительских цен и непосредственно расчет индивидуальных и сводных индексов потребительских цен).

В результате проведенного исследования было выявлено, что проблемы при выполнении требований методологии возникают на всех этапах мониторинга цен, начиная от отбора организаций

торговли и сферы услуг и самих товаров (услуг) – представителей и заканчивая собственно регистрацией цен в торговых точках. Отчасти эти проблемы связаны с тем, что методологические положения зачастую содержат наиболее общие рекомендации по сбору информации по ценам и недо

«Российская государственная статистика и вызовы xxi века»

статочно конкретизированы. В других случаях эти проблемы носят более объективный характер и

связаны с недостатком информации о потребительском поведении россиян.

В частности, было выявлено, что отбор товаров и торговых точек для мониторинга цен проводится, как правило, на основе «ощущений» (т.е. фактически собственного опыта) сотрудников местных подразделений Росстата. Кроме нехватки информации, сотрудники местных подразделений

сталкиваются также с проблемой недостатка времени на сбор информации (в связи, например, с

нехваткой кадров, недостаточным уровнем финансирования или низким уровнем внедрения современных средств обработки информации). В конечном итоге это приводит к тому, что одним из основных критериев отбора торговых точек для мониторинга становится их близость к дому или работе

сотрудника, ответственного за сбор информации о ценах.

Безусловно, даже самая совершенная методология не гарантирует единого соблюдения всех

требований и рекомендаций по регистрации цен. Однако результаты исследования показывают, что

существующая методология, используемая Росстатом, может быть доработана с целью повышения

уровня прозрачности сбора данных и достоверности полученных сведений о ценах.

Международная научно-практическая конференция

Ю.В. Зайцева,

кандидат экономических наук,

доцент кафедры математических

методов и информатики

в экономике Волгоградского

государственного университета

Методика оценки доступности ипотечных программ

Жилье на сегодняшний день продолжает оставаться самой острой проблемой большей части

населения. При этом основной причиной дефицита жилья является низкий платежеспособный спрос

со стороны населения, который значительно отстает от темпов роста цен на жилье.

Решить проблему дефицита жилья призвана система ипотечного кредитования, позволяющая

потребителю жилья и застройщику одновременно удовлетворить собственные антагонистические

интересы. Сумма выдаваемого ипотечного кредита определяется величиной подтвержденного дохода получателя. С одной стороны, это оправдано, так как банк должен обеспечить высокую вероятность возврата кредита со стороны заемщика. С другой – население с более низким уровнем дохода

не имеет возможности улучшить свои жилищные условия. Как следствие, наблюдается снижение

платежеспособного спроса населения и активности рынка в целом.

Цель исследования заключалась в разработке методики оценки доступности ипотечных

программ, предлагаемых банками. Методика включает в себя 3 этапа. На первом этапе проводится моделирование распределения населения по среднедушевым доходам. Для моделирования

используется логнормальное распределение [1], параметры которого оцениваются по статистическим данным [2].

Предполагается, что семья в процессе приобретения объекта жилья проходит две стадии:

стадию накопления первоначального взноса и стадию погашения основного долга и процентов по

кредиту. Соответственно на втором этапе производится оценка способности накопления первоначального взноса (ориентировочно за 5 лет). Введем следующие обозначения:

S – сумма, необходимая для приобретения жилья;

– допустимая доля среднемесячного среднедушевого дохода семьи, откладываемого

на улучшение жилищных условий (в соответствии с большинством ипотечных программ 0,3);

D – среднедушевой доход семьи;

– темп роста среднедушевых доходов (может быть оценен по статистическим данным);

– минимальный первоначальный взнос (в процентах от S, обычно 20 или 30 процентов).

Тогда необходимое условие накопления первоначального взноса определяется соотношением:

.·S

.

D .

1200·.·(1+. +. 2 +. 3 +. 4)

Используя предположение о логарифмически-нормальном распределении среднедушевого

дохода, можно определить соответствующую долю населения V, способную накопить предполагаемую сумму:

.

V (,,,). S .. = . f ()x dx ,

.. S

1200.. (1+. +. 2+. 3+. 4)

где f(x) – плотность логнормального распределения.

На третьем этапе осуществляется оценка возможности выплат по кредитам в соответствии с

ипотечными программами, предлагаемыми банками. Для примера рассматривались ипотечные

программы Сбербанка России и банка ВТБ 24 в городе Волгограде [3, 4]. Оба банка используют аннуитетную схему погашения кредита. Аннуитетный платеж рассчитывается по формуле:

«Российская государственная статистика и вызовы xxi века»

i ..

,

A = (1.. ) S .

1. (1 +.i . ).n

где n – период кредитования (месяцев); i – процентная ставка (в долях) по кредиту; t = 1/12 –

промежутки времени между платежами; (1– )•S – стоимость квартиры за вычетом минимального

первоначального взноса; А – аннуитетный платеж.

Учитывая, что платеж не должен превышать долю

от дохода семьи, получим формулу для

расчета доли населения W, способной ежемесячно выплачивать аннуитетный платеж:

.

W S in =. () .

(,, ) f xdx

S Sin

( ,,,)

Результаты расчетов показали, что ипотечные программы, предлагаемые Сбербанком России

более доступны, чем программы, предлагаемые банком ВТБ 24. Наиболее доступными являются

долгосрочные кредиты в 1,5 млн. рублей со сроком кредитования 20–25 лет. Но даже для таких сроков кредитования доля населения, способного выплачивать аннуитетные платежи, невелика (20–

30%). Недоступность ипотечных кредитов тормозит развитие рынка жилья и самой системы ипотечного кредитования. Представляется необходимым снижение годовой ставки процентов ипотечного

кредитования, что поможет стимулировать платежеспособный спрос на жилье, а также спрос на

ипотечные кредиты.

Список источников

1. С.А. Айвазян, В.С. Мхитарян. Прикладная статистика и основы эконометрики. – М.: ЮНИТИ, 1998.

2. Волгоградская область в цифрах 2009 год: Официальное издание. – Волгоград, 2010.

3. Официальный сайт Сбербанка www.sbrf.ru/volgograd/ru. Официальный сайт банка ВТБ24 www.vtb24.ru/

volgograd/ru.

Международная научно-практическая конференция

З.А. Залилова,

старший преподаватель кафедры

«Статистика и информационные

системы в экономике»

Башкирского государственного

аграрного университета

О проведении специализированных переписей в сельском хозяйстве

Численность пчелиных семей носит базовый характер, пронизывает практически все разделы статистики пчеловодства и принимает участие в расчетах большинства интегральных параметров.

Как свидетельствуют исследования ученых и практический опыт, определение численности

пчелиных семей является сложнейшим методологическим вопросом, объективно вытекающим из

особенностей отрасли и связанных с этим проблем, со сбором достоверной информации. Статистическое наблюдение численности пчеловодов и семей пчел в хозяйствах населения относится к числу

наиболее сложных задач.

Располагаемую базу статистических данных нельзя признать достаточно полной для реализации целей исследования в разрезе всех форм хозяйствования, в особенности в хозяйствах населения. Методы сплошного наблюдения, использованные при проведении Всероссийской сельскохозяйственной переписи 2006 г., дали приблизительную оценку о числе семей пчел в хозяйствах

населения.

На сегодняшний день органы государственной статистики определяют численность пчелосемей на конец года, с последующим расчетом на начало года, и в среднем за год. При этом основными источниками информации являются бухгалтерская и статистическая отчетность сельскохозяйственных предприятий и организаций по форме № 24 «Сведения о состоянии животноводства»,

годовая; по крестьянским (фермерским) хозяйствам – форма № 3 – фермер, годовая и выборочного обследования, обследования бюджетов домашних хозяйств – по форме № 2 «Производство

сельскохозяйственной продукции в домашних хозяйствах», квартальная и т.д. Из-за большой периодичности представленных отчетов, при расчете численности допускаются большие погрешности.

Например, при определении численности пчелосемей на начало года, принимается равной данному

показателю на конец предшествующего периода, что не позволяет учесть количество погибших пчел

в результате неблагоприятной зимовки, которая в отдельные годы достигает значительных размеров. Кроме того, не представляется возможным отследить динамику численности пчел в течение

сезона, которая подвержена существенным колебаниям. По нашему мнению, при составлении годового отчета и определении численности пчелосемей на начало года необходимо брать в основу

данных показатели численности пчелосемей на начало медосбора, с учетом весенней инвентаризации, отраженной в текущей отчетности.

В дополнение, к вышеуказанным проблемам следует отнести сложность сбора достоверной

статистической информации о пчеловодстве в личных подсобных хозяйствах населения, которое

является основой всей отрасли на современном этапе ее развития.

Здесь накладывает свой отпечаток специфика объекта наблюдения, которая заключается в следующем: недостаточно полный охват всей совокупности единиц наблюдения; волатильность пасек,

сильная подверженность их процессам возникновения и ликвидации; имеющиеся факты занижения,

сокрытия и искажения информации.

Это ставит перед Федеральной службой государственной статистики задачу поиска более эффективных форм сбора статистической информации.

Э.К. Васильева, М.М. Юзбашев, Н.Т. Рафикова считают, что для изучения деятельности товаропроизводителей следует оптимально сочетать методы организации сбора информации, базирующиеся на отчетности, выборке, переписях, использовании данных муниципальной статистики

и другие нетрадиционные методы [1, 2]. Например, заслуживает внимания перепись на пасеках

Орловской области, проведенная добровольным товариществом общества пчеловодов-любителей

путем предварительного анкетирования каждого пчеловода-любителя, определившая количество

области пчеловодов и численность пчелиных семей. По ее результатам был сделан вывод, что сведения о количестве семей пчел верны примерно на 70–75% от фактического их числа. Проведенные

«Российская государственная статистика и вызовы xxi века»

нами расчеты по данной методике показывают, что по Республике Башкортостан необходимо иметь

более 430 тыс. пчелиных семей вместо 280 тыс. фактических. Таким образом, в связи с увеличением

количества небольших коллективных и индивидуальных хозяйств одним из направлений перестройки статистического наблюдения в пчеловодстве является внедрение выборочных методов наблюдения с учетом международной практики.

Также необходимо учесть российский опыт проведения так называемых «динамических» («гнездовых переписей»), когда в разных районах страны отбирались «гнезда» (около 3%) крестьянских

хозяйств, по которым проводилось сплошное обследование [3]. Учитывая распространенность пчеловодства во многих регионах страны и современные информационные возможности, следовало бы

провести специализированную перепись в пчеловодстве с применением фазного отбора и с более

высокой долей гнезд.

Литература:

1. Васильева Э.К., Юзбашев М.М. Выборочный метод в социально-экономической статистике: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика; ИНФРА-М. 2010. 256 с.: ил.

2. Рафикова Н.Т. Основы статистики: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика. 2007. 352 с.

3. Сельскохозяйственные переписи в России. М.: ИИЦ «Статистика России», 2007.

Международная научно-практическая конференция

Е.В. Зарова,

доктор экономических наук, профессор,

заслуженный деятель науки РФ,

проректор по научной работе

и международным связям,

заведующий кафедрой статистики

Самарского государственного

экономического университета

Устойчивость региональных банковских систем в комплексе факторов

посткризисного социально-экономического развития территорий:

методология статистического исследования

Участие банковского сектора в обеспечении социально-экономического развития регионов –

важная проблема методологического и прикладного значения, актуальность которой возрастает в

связи с необходимостью исследования «уроков» глобального финансово-экономического кризиса и

обоснования приоритетов посткризисного развития.

Банки, их филиалы, другие кредитные организации, расположенные на территории регионов,

образуют региональные банковские системы (РБС), определение которых является дискуссионным

и трансформируется в понимании авторов в соответствии с происходящими процессами модернизации банковской системы [2, 3, 4].

Исходя из результатов анализа содержания экономических и институциональных взаимосвязей кредитных организаций (КО) на территории региона, обоснования причин появления «нового

качества» (проявления свойства эмерджентности системы) как следствия взаимодействия этих

организаций между собой и с организациями других секторов экономики, доказательства объективности общего целеполагания в деятельности КО, расположенных в одном регионе, предложено определение региональной банковской системы (РБС). Согласно этому определено, РБС – это

открытая система; ее элементами являются кредитные организации (банки и небанковские КО)

и их филиалы, расположенные на территории региона – субъекта РФ; ее целостность обусловлена необходимым и взаимозависимым участием элементов РБС в формировании финансовой

системы региона, а также в реализации регионального воспроизводственного процесса. Цель

РБС двойственна: максимизация эффективности деятельности элементов (КО и их филиалов) при

обеспечении максимально возможного вклада всей системы в социально-экономическое развитие региона.

По данным региональной статистики Росстата и Центробанка России на основе методов дисперсионного анализа выявлено два типа РБС: первый тип – региональные банковские системы,

включающие до ста «головных» кредитных организаций. Отличительная характеристика этого типа

РБС состоит в том, что уровень конкурентоспособности «местных» кредитных организаций и их филиалов относительно низкий, и в кризисных условиях РБС данного типа не выдерживали проникновения на региональный рынок «внешних» филиалов кредитных организаций, зарегистрированных в

других регионах.

Второй тип – это РБС, включающие более ста кредитных организаций, зарегистрированных и

действующих на территории соответствующих регионов. Особенность характеристики состоит в

том, что уровень конкурентоспособности «местных» кредитных организаций и их филиалов относительно более высокий, и трансформация этих РБС в условиях кризиса происходила за счет «выдавливания» филиалов кредитных организаций других регионов.

В соответствии с пониманием устойчивости экономической системы в широком смысле слова

как способности ее возврата к первоначальному состоянию через определенное время после воздействия на нее дестабилизирующих внешних и внутренних факторов, на основе методов многомерного статистического анализа выделены две группы региональных банковских систем: «устойчивые» и «неустойчивые» в условиях глобального финансово-экономического кризиса. В составе

анализируемой совокупности РБС соответствующее соотношение за период январь 2009 г. – март