2.1. Ранняя статистика

Ранняя статистика охватывает период с древних времен до середины XVII в., когда она использовалась лишь для первичного хозяйственного учета в целях налогообложения и военных нужд.

Уже в глубокой древности, с образованием государств возникла необходимость в учете населения, численности войск, имущества граждан, земельных наделов, поголовья скота и т.д.. Такие сведения еще за несколько тысячелетий до н.э. собирались в Китае, Египте, Древнем Риме. В Средние века эпизодически проводились переписи населения, домашнего имущества, земельных угодий; велся учет лиц, пригодных к военной службе. С развитием торговли и международных товаро-денежных отношений все более расширялся круг учитываемых явлений и собираемых о них сведений. Стали собираться данные о ввозимой продукции, ценах на товары и т.д.

На Руси уже в IХ-ХI в.в. осуществлялся сбор различного рода сведений, связанных с налогообложением и военной службой. В летописях тех времен, наряду с историческими повествованиями, упоминаются учетные данные о возникновении и развитии городских поселений, о наличии в них жилых строений, храмов, монастырей и пр. В XVII в., во времена Петровских реформ, затронувших все стороны общественной жизни, потребовалось значительное расширение сферы учетно-статистических работ: вводится учет цен на хлеб, внешнеторговых операций, городов и городского населения, регистрация новых заводов и фабрик; зарождается текущий учет рождений, смертей, браков.

Для ранней статистики были характерны примитивность учетных операций, их нерегулярность и бессистемность, отсутствие обобщения собираемых данных. Вместе с тем, в ходе учетных работ постепенно накапливался опыт их проведения, складывались определенные правила сбора статистической информации.

2.2. Зарождение и развитие статистической науки

По мере развития общества учетно-статистические работы становились глубже по содержанию, шире по кругу обследуемых объектов и совершеннее по применяемым правилам.

В период становления капитализма значительно возросла потребность в статистической информации о размерах и размещении промышленных и сельскохозяйственных предприятий, объемах производства и рынках сбыта товаров, рынках труда, сырьевых ресурсов и т.д.

Расширение и усложнение учетно-статистических работ, охватывавших массовые явления на обширных территориях, требовало установления общих правил обработки и анализа массовых числовых данных. Созревала необходимость в теоретическом осмыслении и обобщении статистической практики. Накопленные фактические материалы служили хорошей исходной базой для создания статистической теории. Все это в комплексе привело к зарождению во второй половине XVII в. научной статистики, которая стала развиваться по двум направлениям.

Первое направление возникло в Германии и известно как государствоведение, или описательная школа статистики. Основоположник этого направления – Г. Конринг (1606-1661), его последователи Г. Ахенваль (1719-1772), предложивший для курса «Государствоведение» термин «Статистика», А. Бюшинг (1724-1793), А. Шлецер (1735-1809) и др. – основной своей задачей считали систематизацию описания государств, их политического устройства и достопримечательностей: территории, населения, климата, религии, армии, финансов, ведения хозяйства, торговли, благосостояния граждан и т.п.. Эти описания представляли собой развернутые и определенном образом систематизированные сведения, носившие повествовательный характер. Они не содержали цифровой информации, не ставили своей целью поиск закономерностей в изучаемых явлениях и взаимосвязей между ними.

Второе направление развития статистической науки возникло в Англии и известно как школа политической арифметики.. Основоположники данной школы Д. Граунт (1620-1674), У. Петти (1623-1687), Э. Галлей (1656-1742) и их последователи стремились дать общественным явлениям и процессам числовые характеристики, считали своей главной задачей выявление различных закономерностей и взаимосвязей изучаемых явлений, понимали необходимость использования для этой цели массовых данных, полученных на основе большого числа наблюдений.

В школе политической арифметики выделялись два основных направления:

• демографическое (основанное Д. Граунтом, Э. Галлеем), в рамках которого изучались закономерности воспроизводства населения, были составлены для страхового дела таблицы смертности с определением вероятности дожития до определенного возраста;

• статистико-экономическое (основанное У. Петти), уделявшее главное внимание методам количественного анализа хозяйственных процессов, закономерностям экономической жизни, оценке национального богатства и национального дохода страны.

Появление школы «политической арифметики» знаменует качественно новый этап развития статистической науки – переход от описания явлений к их измерению, анализу и прогнозированию.

Таким образом, статистика как наука сформировалась в результате синтеза государствоведения и политической арифметики. Если от государствоведения она унаследовала систему статистического описания социально-экономических явлений жизни государства, то от политической арифметики – количественный подход к анализу общественных явлений с целью познания их закономерностей.

Дальнейшее развитие статистической науки характеризовалось совершенствованием методов и способов сбора и обработки статистической информации.

В первой половине ХIХ в. возникло третье направление статистической науки – математико-статистическое, которое оказало существенное влияние на современную статистику. У его истоков стоял бельгийский статистик А. Кетле (1796-1874), который внес значительный вклад в теорию устойчивости статистических показателей, выдвинул идею использования в анализе общественных явлений закономерностей, выявленных из массы отдельных случаев. Английские математики Ф. Гальтон (1822-1911), К. Пирсон (1857-1936), В. Госсет (1876-1937), более известный под псевдонимом Стьюдент, Р. Фишер (1890-1962), М. Митчел (1874-1948) и др., считавшие теоретической основой статистики теорию вероятностей, обогатили статистическую науку такими новыми методами исследования, как корреляционно-регрессионный анализ, дисперсионный анализ, анализ временных рядов, построение и анализ статистических распределений, анализ малой выборки и др.