Управление качеством

Добросовестность национальной статистической системы зависит от ряда элементов и критериев. В первую очередь, система должна быть основана на профессионализме. Это означает, что в основе политики и практики должны лежать только профессиональные соображения, обеспечивая объективность статистических данных. Во-вторых, необходима прозрачность: политика и практика, используемые в официальной статистике, должны быть ясными для общественности, и, следовательно, должны публиковаться. В-третьих, должно быть очевидно, что система официальной статистики придерживается ряда согласованных на международном уровне этических принципов и стандартов.

Среди наиболее важных показателей для добросовестности статистической системы – беспристрастность, использование надлежащих статистических методов и равный доступ к статистической информации для всех. Беспристрастность статистики означает, что сбор, обобщение и распространение статистических данных должны быть свободны от какой-либо политической предвзятости. Всякий раз, когда статистические данные неверно интерпретируются в прессе, или когда статистикой явно злоупотребляют, статистики должны иметь возможность и даже обязаны реагировать. Правила и условия, предъявляемые к функционированию статистической системы, должны быть ясными. Кроме того, доступ к официальной статистике должен быть равным для всех.

В случаях, когда государственным чиновникам позволяется знакомиться с результатами до их публикации, такой механизм должен быть предан гласности. Продукция, выпускаемая статистической системой, должна быть узнаваемой; следует избегать путаницы между статистическими результатами и заявлениями правительства. Использование источников, статистических методов и представление статистических данных должны основываться исключительно на профессиональных соображениях. О важных изменениях в методологии следует объявлять публично. Наконец, сотрудники статистического агентства должны в своей работе придерживаться установленных норм поведения.

Очевидно, что использование верной методологии имеет определяющее значение для подготовки качественных статистических данных. Правильная методология должна соответствовать международным стандартам и руководящим принципам, а также следовать общепринятому передовому опыту. На национальном уровне могут также применяться национальные стандарты, которые в идеале соответствуют международным стандартам, но адаптированы к конкретным национальным потребностям. Элементы методологии – это, прежде всего, понятия, определения, классификации и секторы экономики, как они определены в признанных на международном уровне системах, например, существующих системах национальных счетов, статистики труда, сельскохозяйственной статистики, переписи и статистики цен. Это также касается учета запасов и потоков для этих статистических данных.

Сферы охвата статистики должны соответствовать международной практике или стандартам. Например, когда в статистических программах упоминается "статистика окружающей среды", предполагается, что это понятие должно в принципе включать в себя главные статистические показатели, которые, в соответствии с международными соглашениями, относятся к этой области статистики.

Существует немало индикаторов правильности выбора методологии, но, прежде всего, общий подход к статистике в идеале должен как можно точнее соответствовать международным стандартам, например, применительно к использованию статистических единиц, определению "домашнего хозяйства" или "цены", "трансакции" и т.д. Охват соответствует принятой широте взгляда. Когда в статистической программе упоминается, например, "сельское хозяйство", это понятие должно соответствовать согласованным международным руководящим принципам и практике определения границ сельскохозяйственного сектора. Охват связан с системами классификации; они определяют секторы, отрасли, товары, функции и проч.

Учет и оценка операций должны осуществляться в рыночных ценах, с использованием метода начисления, а не наличных расчетов.

Методом наличных расчетов доход считается в момент получения, а расходы – в момент оплаты; методом начисления доход считается, когда он заработан, а расходы – когда они понесены.

Расчет валовых и чистых сумм связан со способами отображения элементарных статей: ??когда все элементарные статьи отображаются в их совокупных значениях, это называется валовым учетом. Когда значения некоторых элементарных статей компенсируются за счет других элементов, это называется чистым учетом. Как метод наличных расчетов против метода начисления, так и валовой учет против чистого учета имеют особое значение для национальных счетов.

Отображение "реальности" является, конечно, одной из главных целей официальной статистики. В достижении этой цели выделяются много элементов. В высшей степени важным является требование, чтобы источники данных, используемых для получения статистики, были адекватными; плохие источники данных приводят к плохой статистике. Поэтому источники и первичные данные должны проходить регулярную оценку. Даже тогда, когда имеются адекватные источники, сбор и обработка данных должны быть основаны на надежных статистических принципах, например, применительно к выборкам, случаям отказа от ответа, предположительным расчетам, редактированию данных и т.д. В ходе статистического процесса необходимо тщательно оценивать промежуточные результаты; разумеется, то же относится и к конечным результатам и их презентации.

Статистический процесс состоит из двух групп мероприятий. Первая – это работы по сбору, обработке и анализу данных. Вторая группа включает определение математических шагов, которые необходимо предпринять в этих процессах. Есть три вида ключевых математических операций, требующих рассмотрения. Первый – это подход к получению выборок или метод для обеспечения надлежащего охвата наблюдаемых единиц. Второй – перевод полученных данных в соответствующие результаты. Одним из важных аспектов является укрупнение данных до национального, регионального уровня или уровня небольшой территории. Третий – использование адекватных аналитических инструментов для более удобного считывания данных и перевода их в конечные результаты.

Наконец, часто требуется пересмотр статистических результатов; с течением времени может меняться содержание наборов данных, или они могут становиться более полными. Последнее всегда верно, например, для национальных счетов, которые обычно собираются в предварительной и более завершенной версиях. Другая причина для пересмотра может состоять в введении новой системы классификации. Во всех случаях пересмотра должны быть ясно показаны и объяснены последствия.

Актуальность регулярных пересмотров обосновывается тем, что может быть необходимо применить новые методы, а существующие методы, возможно, необходимо пересмотреть и изменить.

Как только изменения приводят к появлению новых, измененных результатов, в предыдущие результаты также следует внести изменения с целью создания сопоставимых временных рядов.

Очевидно, что показатели точности и надежности включают в себя несколько аспектов, связанных с первичными данными. На самом общем уровне программы сбора данных должны быть всеобъемлющими и использовать все важные источники, которые доступны, например, сочетание данных обследований и административных данных. Одной из особенностей хороших первичных данных является то, что они приближенно укладываются в необходимые определения, значения, время учета и проч. Следует избегать использование плохих первичных данных. Есть много примеров слабых источников данных. Одним из примеров могут быть данные, полученные от малых предприятий об их обороте в предыдущем году – эти предприятия могут не располагать надлежащей системой бухгалтерского учета, в дополнение к плохому пониманию определений; причем будут наблюдаться и эффекты памяти. Другим примером служат налоговые данных в странах, не имеющих эффективной системы сбора налогов. Первичные данные, полученные не своевременно, также имеют ограниченное использование. Важно регулярно проводить оценку качества всех первичных данных. При сборе данных должны использоваться надлежащие статистические методы; сюда относятся приемы редактирования данных, предположительные расчеты и оценки.

Когда промежуточные результаты становятся доступными, они должны быть оценены и сверены с другой информацией. Например, сравнение тенденции в статистике заработной платы в определенной отрасли со статистикой оборота той же отрасли может выявить расхождения, которые необходимо исследовать и, если возможно, объяснить. Если промежуточные результаты обнаруживают несоответствия или вызывают вопросы, то следует изучить причины. Наконец, пересмотр данных всегда следует тщательно анализировать и объяснять.