Открытый доступ Открытый доступ  Ограниченный доступ Платный доступ или доступ для подписчиков

Формирование государственной статистики: взгляд «снизу»


Полный текст:

PDF


Аннотация


Официальная статистическая информация регулярно подвергается публичной критике за некорректное отображение социальных, экономических и иных процессов и явлений. Цель представленного в статье исследования – проанализировать качество и причины искажений аккумулируемых государством количественных данных на уровне низовых чиновников – непосредственных исполнителей, которые обладают сведениями о фактических методиках сбора первичных и административных данных. Проведено более 270 глубинных интервью с государственными и муниципальными служащими, главами муниципальных образований, сотрудниками государственных и муниципальных учреждений в 13 субъектах Российской Федерации. На указанном уровне выявлены три базовые группы ограничений официальной статистики: 1) чрезмерное упрощение реальности оптикой государства, 2) системные непреднамеренные смещения при сборе и фиксации показателей, 3) намеренные фальсификации статистических показателей.

О. А. Моляренко
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

кандидат социологических наук

Литература


    1. Акерлоф Дж., Шиллер Р. Spiritus Animalis, или как человеческая психология управляет экономикой и почему это важно для мирового капитализма. М.: Альпина Бизнес Букс, 2010.
    2. Бессонов В. А. Что сохранит для истории современная российская статистика? // Вопросы экономики. 2015. № 1. С. 125–146.
    3. Кейнс Дж. М. Общая теория занятости// Истоки. Вып. 3. М.: НИУ «Высшая школа экономики», 1998. С. 280–292.
    4. Кордонский С. Г. Рынки власти. Административные рынки СССР и России. М.: ОГИ, 2006.
    5. Крашенинникова Ю. А. Медицинская статистика как способ легитимации распределения ресурсов в российской системе здравоохранения // Вопросы государственного и муниципального управления. 2011. № 4. С. 28–42.
    6. Мизес Л. Человеческая деятельность: трактат по экономической теории. Челябинск: Социум, 2005.
    7. Моляренко О. А. Формальные и неформальные отношения в информационном обеспечении местного самоуправления (социологический анализ). Дис. … к.с.н. Хабаровск, 2016.
    8. Нисканен В. А. Особая экономика бюрократии // Вехи экономической мысли. Экономика благосостояния и общественный выбор. Т. 4. СПб.: Экономическая школа. 2004. С. 477–493.
    9. Пьянкова А. И. Должно ли быть обязательным участие в переписи населения? // Вопросы статистики. 2012. № 10. С. 22–34.
    10. Рогозин Д. М., Картавцев В. В., Галиева Н. И., Вьюговская Е. В. Методический аудит массового опроса. М.: Дело, 2016.
    11. Стиглиц Д., Сен А., Фитусси Ж.-П. Неверно оценивая нашу жизнь: Почему ВВП не имеет смысла? М.: Изд-во Института Гайдара, 2016.
    12. Шклярук М., Скугаревский Д., Дмитриева А., Скифский И., Бегтин И. Криминальная статистика: механизмы формирования, причины искажения, пути реформирования. Исследовательский отчёт. СПб., М.: Норма, Центр независимых социальных исследований и образования, 2015.
    13. Holz C. A. «Fast, clear and accurate»: How reliable are Chinese output and economic growth statistics? The China Quarterly. 2003. № 173. Pp. 122–163.
    14. Kalgin A. Implementation of performance management in regional government in Russia: Evidence of data manipulation // Public Management Review. 2016. Vol. 18. № 1. Pp. 110–138.
    15. Kalgin A., Eliseenko V. Why manipulate? Performance measurement and data manipulation in regional and local government. Working paper WP8/2015/05. Moscow: Higher School of Economics Publ. House, 2015.
    16. Scott J. C. Seeing Like a State: How Certain Schemes to Improve the Human Condition Have Failed. New Haven, CT: Yale University Press, 1998.
    17. Terzi A. Keynes’s uncertainty is not about white or black swans// Journal of Post Keynesian Economics. 2010. Vol. 32, № 4. Pp. 559–565.

Моляренко О. А. Формирование государственной статистики: взгляд «снизу». ЭКО. 2019;49(10):8-34. http://dx.doi.org/10.30680/ECO0131-7652-2019-10-8-34


DOI: http://dx.doi.org/10.30680/ECO0131-7652-2019-10-8-34

Метрики статей

Загрузка метрик ...

Metrics powered by PLOS ALM