• Снижение стоимости наблюдения.

Затраты на организацию и проведение как сплошного, так и не сплошного статистического наблюдения можно представить следующей формулой:

CMOS = Co + (d× n), (3.1)

где CMOS — общая стоимость организации проведения наблюдения;

Со — начальные затраты на организацию наблюдения, не зависящие от числа единиц наблюдения;

d — средние затраты на наблюдение одной единицы;

n — число единиц наблюдения.

Видно, что выигрыш от несплошного наблюдения обусловлен сокращением числа наблюдаемых единиц n. Однако необходимо учитывать, что точность при несплошном наблюдении определяется не долей отбора, а числом отбираемых единиц. Поэтому для обеспечения одной и той же точности для малых совокупностей требуется больший отбор. В то же время начальные затраты на организацию несплошного исследования Со, как правило, больше, чем при сплошном, т.к. требуется разработка достаточно сложного методического и программного обеспечения, сбор базовой информации, оснащение вычислительными средствами и подготовка персонала. Эти затраты особенно велики в условиях отсутствия опыта и традиций.

Таким образом, экономический выигрыш от несплошного наблюдения не всегда гарантирован, особенно на начальной стадии его внедрения.

• Оперативность получения статистических данных.

Сроки сбора и обработки информации практически всегда сокращаются при использовании методов несплошного наблюдения, особенно в тех случаях, когда достигается существенное уменьшение объема наблюдения. В некоторых странах, например, для более быстрого получения предварительных результатов переписи населения используют выборку из уже собранных анкет.

• Повышение достоверности.

Несплошное наблюдение к ошибкам регистрации добавляет ошибки репрезентативности, однако сокращение объема наблюдения создает условия для более тщательной его подготовки и контроля, привлечения более квалифицированных специалистов, что уменьшает ошибки регистрации и в большинстве случаев, при соответствующей организации, обеспечивает повышение достоверности получаемых данных. Повышение точности также связано с тем, что методы несплошного наблюдения предусматривают анализ поступающих данных.

Вместе с тем использование методов несплошного наблюдения имеет свои трудности и проблемы.

А. Методологическая сложность. Эти методы опираются на достаточно сложный математический аппарат, что требует соответствующей подготовки персонала, проводящего организацию и само наблюдение. Помимо специальной подготовки, связанной с конкретным объектом наблюдения, необходимы знания в таких областях, как теория вероятностей и математическая статистика, умение работать на ПЭВМ. Кроме того, компьютерная грамотность должна позволять работать с довольно сложными программами. Разработка программного обеспечения также предполагает наличие программистов достаточно высокого уровня, т.к. программы включают оптимизационные и комбинаторные процедуры нестандартного характера. К этой же проблеме относится необходимость для большинства методов несплошного наблюдения накапливать и хранить статистическую информацию за прошедшие периоды, что предполагает наличие соответствующих банков данных. Обсуждаемые сложности относительно легко преодолимы, когда речь идет об общегосударственном уровне, и затруднительны для регионального уровня, который как раз и наиболее важен, т.к. основной поток первичной статистической информации доходит только до этого уровня.

Б. Проблема ошибки репрезентативности. Сложность состоит не столько в том, чтобы оценить эту ошибку, хотя и это часто непростой вопрос, сколько в том, чтобы установить ее приемлемый уровень. Задача эта выходит за рамки собственно теории методов несплошного наблюдения и должна решаться с учетом того, где и как будут использоваться полученные в результате обследования статистические показатели. Объем наблюдения резко возрастает при стремлении обеспечить малую ошибку репрезентативности, особенно в диапазоне очень малых значений — порядка процента и меньше. С другой стороны, большая ошибка может обесценить статистическую информацию и даже сделать ее бессмысленной.

В. Требования к системе статистических показателей со стороны методов несплошного наблюдения. Возможности широкого использования методов несплошного наблюдения в значительной степени определяются действующей системой статистических показателей. Излишняя перегруженность системы натуральными показателями с широкой номенклатурой и разрезностью сокращает такие возможности. Особые затруднения возникают в связи с необходимостью обеспечения разрезности районного, отраслевого или иного плана, разбивающей исследуемую совокупность на мелкие подсовокупности и вызывающей необходимость работать с малыми выборками, когда доли отбора становятся неприемлемо большими, а возможности обеспечения удовлетворительной точности — проблематичными. Например, желание удержать заданный уровень ошибки репрезентативности для регионального уровня при существующем административном делении России означает увеличение объема выборки примерно в 90 раз (по числу субъектов Федерации). Таким образом, расширение области применения несплошного наблюдения является поводом для коррекции системы статистических показателей.

Г. Необходимость сочетания сплошного и несплошного статистического наблюдения. Эти две основные ветви статистического наблюдения не являются взаимоисключающими, а во многих случаях взаимодополняют друг друга.

Как уже отмечалось, большинство несплошных методов требует знания предшествующей информации об исследуемой совокупности, причем, чем эта информация полнее, тем лучше. Идеальным вариантом систематического наблюдения за объектом является сочетание относительно редких сплошных обследований типа переписей с систематическим несплошным наблюдением. Кроме того, очень эффективно и широко распространено на практике параллельное использование сплошного и несплошного наблюдения, когда одновременно со сплошным наблюдением по узкой программе часть единиц наблюдения обследуется по более широкой программе. Вообще, необходимо искать оптимальное сочетание областей применения сплошного и несплошного наблюдения, причем соотношение этих методов со временем может меняться в связи с изменяющимися условиями.

Что конкретно имеется в виду? Как уже отмечалось, большинство методов несплошного наблюдения нуждается в информации об объекте наблюдения за некоторый период в прошлом, причем, чем этой информации больше, тем лучше. Поэтому на региональном уровне, куда еще доходят потоки первичной статистической информации, необходимы унифицированные банки данных, позволяющие проводить накопление такой информации, манипулирование ею и импортирование в программы, обеспечивающие несплошное наблюдение. Такие банки имеют и самостоятельную ценность как основа аналитической работы на региональном уровне. Программы несплошного наблюдения в этих условиях должны рассматриваться как приложения, технологические элементы банков данных на региональном уровне и регистров — на федеральном.

Выборочный метод реально представляет собой большую группу методов, существенно отличающихся друг от друга, в основе которых лежит, как правило, принцип случайного отбора единиц наблюдения из исследуемой (генеральной) совокупности.

Оговорка, что случайный принцип отбора используется «как правило», сделана в связи с тем, что в некоторых руководствах по выборочным методам описывается обычно и систематический (механический) отбор, не являющийся, вообще говоря, случайным.

Выборочный метод наиболее теоретически разработан именно потому, что основан на принципе случайного отбора, т.е. при случайном отборе каждая единица генеральной совокупности имеет равную возможность попасть в выборочную совокупность. Например, при проведении тиража какой-либо лотереи применяется этот принцип, т.к. имеется абсолютно равная возможность выигрыша (попадания в выборку) любого номера билета. Можно сказать то же самое и по-другому: выигрыш того или иного билета — это дело случая.

Случайный отбор используется и при жеребьевке. Если из 10 000 школьников с целью изучения их успеваемости в школах одного района необходимо отобрать 1000, то это можно сделать следующим образом: написать на отдельных листочках фамилии всех школьников и вслепую вытащить 1000.

Случайный отбор может быть бесповторный и повторный. Чаще на практике применяется бесповторный отбор, т.е. единица, попавшая в выборочную совокупность, обратно в генеральную не возвращается. Следовательно, численность генеральной совокупности все время уменьшается. По такой схеме проходят тиражи различных лотерей. При повторном отборе отобранная единица наблюдения возвращается в генеральную совокупность обратно. Таким образом, численность генеральной совокупности в процессе проведения выборочного обследования остается все время неизменной. В случае со школьниками это означало бы следующее: при попадании определенного листочка с фамилией в число случайно отобранных, этот листочек снова возвращался бы обратно и опять имел бы равную с другими возможность попасть в выборочную совокупность. Главное при этом, чтобы никакие факторы, никакие лица или комиссия, организующая выборочное исследование, никоим образом не влияли на случайность отбора единицы, т.е. чтобы соблюдался основополагающий принцип случайного отбора.

Однако строгая реализация этого принципа в статистической практике часто бывает затруднительна. Кроме того, для специалиста, хорошо знающего ситуацию, порой бывает неразумно довериться игре случая, игнорируя свои знания и опыт при отборе единиц наблюдения. Есть области статистики, где в силу разных обстоятельств преобладают экспертные методы отбора, например, при отборе товаров-представителей для расчета индексов цен или состава «корзин» для оценки стоимости жизни. Отказ от принципа случайного отбора может существенно повысить точность оценок, но при этом теряется их объективность и возможность иметь количественные характеристики ошибки, т.к. все зависит от квалификации эксперта.

На практике часто применяется систематический (механический) отбор. Предположим, что надо отобрать 1000 школьников из 10000. Тогда поступают так: располагают всех школьников в алфавитном порядке и отбирают из них каждого десятого, т.к. интервал равен 10 (10000 делим на 1000), т.е. осуществляется 10-процентный отбор. Если в первой десятке это оказался 3-й школьник (это можно сделать путем жребия), то отобранными окажутся 13, 23, 33-й ... и т.д. до 9993-го школьника. Как мы видим, при систематическом отборе генеральная совокупность как бы механически делится на определенное количество групп и из каждой группы берется одна единица (один школьник в нашем примере). Следует отметить, что систематический (механический) отбор всегда бывает бесповторным. Важно подчеркнуть также, что при нем отобранные единицы более равномерно распределяются по генеральной совокупности.

В практике статистической работы встречаются наблюдения, когда исследуемая генеральная совокупность является неоднородной. Тогда эту совокупность делят на группы (типы) по типичному признаку, а внутри групп производят систематический (механический) отбор.

В том случае, когда типический отбор связан с несколькими стадиями, его называют многоступенчатым. Особенностью такого метода является то, что каждая стадия (ступень) имеет свою единицу отбора. Так, например, исследование успеваемости школьников какой-либо области можно провести с помощью 4-ступенчатого отбора: сначала отобрать районы (единицей отбора будет район), затем в каждом районе выбрать школы (единица отбора — школа), на третьей ступени отобрать необходимое число классов (единица отбора — класс) и, наконец, на четвертой ступени отбора — самих школьников (единица отбора — школьник). Как мы видим, применение многоступенчатого отбора вызвано сложностью исследуемого социально-экономического явления, а также желанием организовать обследование так, чтобы отобранные единицы равномерно распределялись внутри разных частей этого явления. Можно заметить также, что на каждой последующей ступени единицы отбора как бы уменьшаются по масштабам (районы, школы, классы, школьники).

В случае, когда на каждой ступени (фазе) сохраняется одна и та же единица отбора, говорят о многофазном отборе. Например, на первой фазе по краткой программе обследуется 20% генеральной совокупности, на второй — 15%, но по более широкой программе, и на третьей — 10% по полной программе.

Таким образом, видно, что отдельные фазы между собой различаются широтой исследования и объемом (процентом) отбора единиц.

Иногда в практике организации несплошных наблюдений бывают случаи, когда по тем или иным причинам приходится ограничиться малым числом наблюдений. Такая выборка называется малой. К ней прибегают в тех случаях, когда, например, технически невозможно большое число наблюдений или в процессе наблюдения отбираемая единица продукции уничтожается (при проверке качества продукции на производстве). Конечно, по небольшому числу наблюдений трудно дать точную характеристику всей генеральной совокупности. Но все же это возможно с помощью математической статистики, которая дает поправку в расчетах с учетом малого числа единиц наблюдения.

Иногда встречается неверная трактовка метода основного массива как основной массы единиц наблюдения (например, 60%), а не совокупности наиболее крупных единиц, обеспечивающих основной вклад в результаты статистического исследования. На самом деле численность основного массива может быть и невелика, но влияние на обобщающие показатели — определяющим.

Принцип основного массива — отбора наиболее крупных единиц — имеет универсальное значение. При любом методе несплошного наблюдения рекомендуется произвести предварительный отбор наиболее крупных, уникальных единиц и включать их в число обязательно наблюдаемых.

Анкетный метод состоит в рассылке анкет респондентам при отсутствии какой-нибудь предварительной договоренности с адресатами. Теории, позволяющей количественно оценить ошибки при этом методе, нет. Методические разработки относятся, в основном, к организационным и психологическим проблемам обеспечения приемлемого процента ответивших, а также учета преднамеренного искажения информации. Эффективность метода существенно зависит от уровня социальной сознательности и моральной атмосферы в обществе.

Корреспондентский метод во многом аналогичен анкетному. Отличие состоит в том, что с адресатами, которым высылаются анкеты, достигается предварительная договоренность, часто подкрепляемая определенными формами вознаграждения. В прошлом метод имел распространение в России. Так, до конца 20-х годов прошлого столетия использовалась сеть крестьянских хозяйств, в основном зажиточных, для получения данных о сельскохозяйственном производстве.

Цензовое наблюдение предписывает отбор единиц по некоторому определенному критерию (цензу). В современной практике в качестве ценза часто используется, например, некоторое заданное критическое число работников, занятых на предприятии. Использование ценза при проведении несплошного наблюдения следует отличать от его употребления при определении единицы отбора и объекта обследования. Та же численность занятых на предприятии может служить для определения малого предприятия в определенной отрасли народного хозяйства, например, не более 100 человек. И если ставится задача исследования малых предприятий, то предприятия с числом занятых более 100 человек не наблюдаются и не досчитываются, т.к. не относятся к объекту исследования.

При рассмотрении и анализе методов несплошного статистического наблюдения необходимо учесть и следующее. Если при организации исследований за один прием отбирается одна единица совокупности, то речь идет об индивидуальном отборе (число приемов может повторяться много раз). Иногда используется групповой отбор, при котором за один прием отбирается несколько единиц, т.е. группа или серия; при сочетании индивидуального и группового отбора получается комбинированный отбор.

Возможность разобраться в сложных взаимосвязях рассматриваемых методов и помочь получить целостное представление о них дает следующая схема классификации, которая представляет собой иерархическую систему наиболее важных классифицирующих признаков.

Если методы в совокупности считать нулевым иерархическим уровнем, то к первому уровню классификации относятся следующие признаки:

• объектно-временные характеристики наблюдения, определяемые особенностями объекта наблюдения и протяженностью наблюдения во времени;

• тип отбора единиц наблюдения, т.е. метод формирования наблюдаемой части обследуемой совокупности;

• организационный способ получения данных — организационная форма сбора первичной статистической информации;

• метод распространения (досчета) результатов несплошного наблюдения на всю обследуемую (генеральную) совокупность;

• объем отбора — количество отбираемых единиц наблюдения, которое в значительной степени определяет метод расчета ошибки статистических показателей.

Разновидностями случайного отбора являются отбор по технологии JALES и Пуассоновский отбор, в основе которых лежит присвоение единицам наблюдения в качестве своеобразных номеров случайных чисел из интервала 0—1. Эти виды отбора применяются при периодических исследованиях с использованием регистров в качестве источников базовой информации. С их помощью, в частности, очень удобно решается задача ротации.

Соблюдение принципа случайности на практике часто сопряжено со значительными трудностями, однако необходимо принимать все меры для его неукоснительного выполнения. В противном случае теряет силу теория выборочного метода и ошибка репрезентативности становится неопределимой. Суть систематического отбора состоит в том, что составляется список единиц отбора и устанавливается шаг отбора, т.е. интервал, через который единицы отбираются. Например, при 10-процентной выборке отбирается каждая 10-я единица, т.е. если взята первая единица в списке, то далее следует 11-я, 21-я, и т.д. Если единицы отбора в списке расположены произвольным образом, например, в алфавитном порядке, то систематический отбор близок к случайному, и называется неранжированным. Однако на практике часто используется ранжированный систематический отбор, когда список единиц отбора ранжируют по базовым данным исследуемого или коррелированного с ним признака. В этом случае отбор принципиально отличается от случайного и здесь возможны разные приемы отбора: с постоянным шагом, как это описано выше, и равномерный отбор, который позволяет избежать неприятностей при больших отклонениях от кратности шагу отбора численности исследуемой совокупности.

4.

Подготовка статистического наблюдения

4.1.

Объект и программа наблюдения

Чтобы провести статистическое наблюдение, нужно сформулировать его цель и основные гипотезы, которые должны быть проверены по данным наблюдения. Эта стадия работы определяет все последующие. На ней дается определение объекта и единицы наблюдения, разрабатывается и утверждается программа наблюдения.

Определение объекта наблюдения включает определение единицы наблюдения, территории и времени наблюдения. Единица наблюдения — это то явление, признаки которого подлежат регистрации. Совокупность единиц наблюдения составляет объект наблюдения. Как уже отмечалось, для определения границ объекта наблюдения нередко устанавливается ценз — значение признака (или нескольких признаков), позволяющее отделить единицы наблюдения от других явлений. В самом деле, трудно установить границы даже, казалось бы, очевидного объекта — совокупности промышленных предприятий: что входит в понятие промышленного предприятия, а что — нет? Входят ли в круг промышленных предприятия по ремонту и мойке автомобилей, закупке и переработке фруктов и т.д.? Устанавливать ли цензовые значения только по численности работников или по стоимости производственного оборудования? При переписи населения возникают следующие вопросы: учитывать ли тех граждан, которые длительное время работают за границей; как учитывать тех, кто находится в заключении, на службе в армии и т.д.? Все эти вопросы требуют всестороннего обсуждения. Их решение основано на том, что является конечным результатом.

Территория проведения наблюдения охватывает все места нахождения единиц наблюдения; ее границы зависят от определения единицы наблюдения.

Время наблюдения — это то время, к которому относятся собираемые данные. Время регистрации данных для всех единиц устанавливается единое — для предупреждения неполного учета или повторного счета, а также для обеспечения сопоставимости данных.

При изучении объектов наблюдения, численность и характеристика которых непрерывно изменяются, устанавливается критическая дата, по состоянию на которую собираются сведения. При переписях обычно устанавливают время начала и время окончания регистрации данных, т.е. срок наблюдения. Так, последняя всесоюзная перепись населения проводилась в течение 8 дней — с 12-го по 19-е января 1989 г.; 5-процентная микроперепись населения Российской Федерации проводилась в течение 10 дней — с 14-го по 23-е февраля 1994 г. И в том и в другом случае срок наблюдения приходился на зимний период и те даты, когда у работающих меньше отпусков, нет государственных праздников или каникул у школьников и студентов.

При изучении такого подвижного объекта, как население, недостаточно установить время наблюдения, ведь состав населения России и его характеристики постоянно меняются. Поэтому данные регистрируются по состоянию на определенный момент времени, который называется критическим моментом наблюдения. В качестве критического момента в микропереписи населения 1994 г. было принято 0 часов ночи с 13-го на 14-е февраля. Соответственно в бланки микропереписи заносились все живущие на данный момент времени и не вносились родившиеся после 0 часов ночи с 13-го на 14-е февраля, а также умершие до этого времени.

При переоценке основных фондов устанавливается критическая дата, по состоянию на которую учитываются основные фонды (здания, сооружения, оборудование, транспорт и т.д.).

Программа наблюдения включает признаки, подлежащие регистрации по каждой единице наблюдения. Ее содержание зависит от целей и задач обследования. В какой-то мере программа наблюдения зависит и от выделенных средств (если мало средств, то может быть программа короче или число наблюдаемых единиц меньше). Поэтому первый принцип составления программы наблюдения — никаких сведений, не относящихся к данному обследованию (на всякий случай).

Второй принцип, немаловажный для получения достоверных данных при опросах, — не включать в программу наблюдения вопросы, которые могут показаться людям подозрительными и на которые можно заведомо ожидать неточных ответов.

Например, при изучении потенциальной эмиграции не стоит включать в анкету прямой вопрос типа: «Вы собираетесь уехать за границу на длительное время или навсегда?». Более эффективно использовать систему вопросов, составленных таким образом, чтобы их сочетание позволяло сделать заключения, которые вы хотели бы получить через ответы на прямой вопрос. Например, понимая, что точную сумму доходов и сбережений состоятельные люди, скорее всего, не укажут, имеет смысл задать косвенные вопросы, например: «Есть ли среди ваших знакомых люди с месячным доходом 10 тыс. долларов США и более?» и т.д.

Программа наблюдения всегда включает опознавательные признаки — вопросы, прямо связанные с целью исследования, контрольные вопросы. Выделение последних весьма условно, т.к. один и тот же вопрос может выполнять как содержательную, так и контрольную функцию. Так, программа переписи населения содержит вопросы о возрасте, образовании, семейном положении, наличии детей, их возрасте, образовании и т.д. Все они логически связаны, что позволяет контролировать правильность ответов. То же в бюджетных обследованиях: вопросы о доходах и расходах выполняют и познавательную, и функцию взаимного контроля.

Опознавательные признаки позволяют идентифицировать единицу совокупности, к которой относятся регистрируемые данные. В социологических исследованиях опрос обычно анонимный. Однако, чтобы избежать недоучета или повторного счета, каждой единице наблюдения (опрашиваемому) присваивается какой-либо номер (шифр), а также фиксируется место проживания (населенный пункт).

При сборе данных в форме отчетности опознавательными признаками являются название предприятия (организации), его шифр в регистре государственной статистики, отраслевая принадлежность, адрес, номер телефона, факса и т.п.

Все вопросы программы наблюдения ориентированы на определенную форму ответа: цифровую, альтернативную (да или нет), многовариантную, когда ответ выбирается из нескольких предлагаемых вариантов ответа. Так, на вопрос о возрасте, стаже работы ответ дается в цифровой форме: указывается соответственно число исполнившихся или проработанных лет; на вопрос о наличии автомобиля или дачи ответ будет в альтернативной форме — да или нет; на вопрос о степени удовлетворенности работой или учебой ответ выбирается из предлагаемых вариантов.

Предлагаемые варианты ответов называются подсказом. Наличие подсказа обеспечивает единообразное понимание вопросов программы и облегчает последующую обработку данных, т.к. каждый предлагаемый вариант ответа имеет свой код или шифр и работа по подготовке данных к обработке ведется лишь по тем вариантам ответов, которые не были предусмотрены в подсказе и вписаны самими опрашиваемыми (респондентами).

В переписях населения и других специальных исследованиях, проводимых государственной статистикой, подсказы обычно включают все варианты ответов (без дописывания). Например, вопрос о типе жилого помещения в программе микропереписи 1994 г. включал следующие варианты ответов: индивидуальный дом, отдельная квартира, общая (коммунальная) квартира, общежитие, другое жилое помещение, снимает жилое помещение.

Составление программы наблюдения — сложная и ответственная задача. В государственной статистике разработкой программы специальных обследований занимаются специалисты Госкомстата РФ и НИИ при участии представителей Научно-методологического совета и заинтересованных организаций.

Программы таких важных и массовых работ, как перепись населения, переоценка основных фондов и другие, обсуждаются на специальных совещаниях, в печати, что обеспечивает их высокое качество. Инструментарий статистического наблюдения включает формуляры и инструкции по их заполнению. Формуляры наблюдения — это бланки, опросные листы, анкеты и т.д., где напечатаны вопросы программы наблюдения и куда затем заносятся собираемые сведения. В формуляре должно быть предусмотрено место для ответа.

Качество данных статистического наблюдения зависит не только от перечисленных факторов, но и от подготовленности счетчиков (регистраторов, интервьюеров). Для них организуется инструктаж по разъяснению вопросов анкеты (или другого формуляра наблюдения) и пользованию инструкцией. Объясняется, например, что при наличии подсказов счетчик обязан ознакомить респондента со всеми вариантами ответов, не выделяя из них те, которые он сам считает наиболее вероятными.

Доброжелательность счетчика, его умение вступать в контакт с людьми влияют на атмосферу опроса, а значит, и на его результаты. Важной этической проблемой является анонимность полученных ответов. Уверенность в анонимности снимает напряженность при регистрации мнений, суждений, пожеланий, а также характеристик благосостояния (каким имуществом владеет респондент, имеет ли сбережения, что из крупных вещей приобрел за последний год и т.д.). Иногда в интересах планирования, наблюдения, контроля данных полная анонимность респондентов не соблюдается — можно говорить лишь о доверительности. Так, если для проведения опроса с целью изучения уровня бедности в России в качестве основы выборки использовались списки избирателей, то соответствующий код респондента позволяет идентифицировать его. В таких случаях респондент должен быть убежден, что его ответы как персональные никогда не будут использованы. Они войдут в общую совокупность ответов и послужат основой расчета обобщающих показателей.

Как бы тщательно ни была составлена программа и разработан формуляр, для обеспечения единообразия его заполнения, толкования вопросов программы наблюдения необходима инструкция. Этот документ содержит объяснения вопросов программы с конкретными примерами, указания по взаимосвязи вопросов. Инструкция либо издается в виде отдельной брошюры, либо дается в подсказах или на самом формуляре наблюдения (обычно на оборотной стороне).

4.2.