CОДЕРЖАНИЕ 6 page

Постановлением Госкомстата России от 15 июля 2002 г. № 154 утверждено «Положение о порядке предоставления статистической информации, необходимой для проведения государственных статистических наблюдений». Указанное постановление зарегистрировано в Минюсте России. Третий раздел указанного Положения посвящен конфиденциальности статистических данных. Госкомстат России гарантирует отчитывающимся субъектам конфиденциальность полученной от них статистической информации по формам государственного статистического наблюдения (первичных статистических данных) и предусматривает соответствующую запись об обеспечении гарантии на бланках форм.

Предоставление статистической информации, содержащейся в формах государственного статистического наблюдения (первичных статистических данных), кроме отнесенной к государственной тайне, Госкомстатом России, его территориальными органами и находящимися в его ведении организациями осуществляется третьим лицам при наличии письменного согласия представивших эти данные отчитывающихся субъектов, за исключением случаев, предусмотренных законодательством.

В федеральной системе государственной статистики повышенное внимание уделяется обеспечению конфиденциальности данных физических лиц (персональных данных), в том числе при проведении переписей населения.

Конституция Российской Федерации провозгласила право каждого на неприкосновенность частной жизни, личную и семейную тайну. Сбор, хранение и распространение информации о частной жизни лица без его согласия не допускаются.

Эти нормы получили своё развитие в Федеральном законе от 20 февраля 1995 г. № 24-ФЗ «Об информации, информатизации и защите информации». Статья 11 этого закона установила, что информация о гражданах (персональные данные) относится к категории конфиденциальной информации. К персональным данным относятся сведения о фактах, событиях и обстоятельствах жизни гражданина, позволяющие идентифицировать его личность.

Госкомстат России руководствуется указанными юридическими нормами при осуществлении статистического наблюдения за социально-демографическими процессами, когда респондентами статистики являются физические лица.

В соответствии с Федеральным законом от 25 января 2002 г. № 8-ФЗ «О Всероссийской переписи населения» сведения о населении, содержащиеся в переписных листах, являются конфиденциальной информацией, не подлежат разглашению (распространению) и используются в целях формирования соответствующих федеральных информационных ресурсов.

Во исполнение требований указанного Закона Госкомстатом России разработаны и реализуются организационно-технические правила обработки конфиденциальной информации Всероссийской переписи населения 2002 г. Обработка сведений о населении, содержащихся в переписных листах, осуществляется в условиях, обеспечивающих их защиту от несанкционированного доступа и предотвращение их хищения, утраты, подделки или иного искажения.

При подведении итогов переписи населения осуществляется обезличивание используемых данных путём представления их в обобщённой форме. При этом для обобщённых данных режим конфиденциальности, установленный для сведений о населении, содержащихся в переписных листах, снимается. Совокупность этих мер даёт необходимый эффект и обеспечивает конфиденциальность микроданных, содержащихся в переписных листах.

Итоги Всероссийской переписи населения являются доступными каждому и подлежат официальному опубликованию.

Сбор огромного количества информации в ходе переписи неизбежно вызывает озабоченность общественности вопросами конфиденциальности. Одной из областей, где требуются особые меры по защите данных, является передача информации по компьютерным сетям. С целью реализации Федерального закона «Об информации, информатизации и защите информации» и Доктрины информационной безопасности, создается система защиты информационных ресурсов ЛВС центрального аппарата Госкомстата России от несанкционированного доступа и разработаны проектно-технологические решения по защите от несанкционированного доступа информационных ресурсов ГМЦ Госкомстата России и территориальных органов государственной статистики.

Развитие ИВС Госкомстата России, затрагивающее все области информационных технологий – от топологий локальных вычислительных сетей до специализированных статистических прикладных систем, требует повышенного внимания к обеспечению информационной безопасности конфиденциальных данных.

Для обозначения приоритетов развития системы информационной безопасности предусматривается:

определение потоков информации ограниченного распространения (с разделением по классам информации);

создание модели вероятного нарушителя и модели утрат информационной безопасности Госкомстата России (на основе анализа потоков информации);

определение политики безопасности Госкомстата России и стратегии ее реализации, которая будет содержать технические описания применяемых технологий обеспечения информационной безопасности.

Обеспечение защиты информации с ограниченным доступом должно быть реализовано путем создания системы комплексной защиты информации, реализующей различные уровни криптографической защиты. При этом должна быть предусмотрена возможность поэтапного наращивания возможностей по защите информации на всех уровнях объектов ИВС. Требования обеспечения конфиденциальности и защиты от несанкционированного доступа будут реализованы, в частности, путем использования сертифицированных средств шифрования и электронно-цифровой подписи (ЭЦП) для обеспечения подтверждения авторства и неизменяемости предоставленных данных.

2.3.4. Качество официальной статистической
информации

В современных условиях значение качества представления пользователям информации возросло значительно. Это обусловливается, во-первых, усложнением экономики как целостного организма, в котором «цена» ошибки при принятии хозяйственных решений или при сборе необходимых для их обоснования данных становится все выше: последствия ошибки оказывают влияние на возрастающее число звеньев в сфере производства и обращения. Во-вторых, широкое применение экономико-математических методов и электронно-вычислительной техники, развитие интегрированных систем обработки данных, повышение комплексности их использования для решения различных задач предъявляют более высокие требования к качеству информации. Ошибка в исходных данных накапливается в последующих многократных вычислениях и может обесценить результаты сложных дорогостоящих расчетов. В третьих, проблемы качества данных заслуживают внимания потому, что проверка достоверности с ростом объемов обрабатываемых данных становится все более трудоемкой.

Одной из главных задач для эффективного управления в социально-экономической сфере является достижение приемлемого уровня качества представляемой пользователям статистической информации, что достигается путем регламентации гармонизированных с международной статистической практикой основных понятий и требований, предъявляемых к качеству данных в системе государственной статистики.

В мировой статистической практике нет общепринятого определения качества данных как результата статистической деятельности. Тем не менее, в настоящее время установилось и превалирует понятие качества, основанное на оценке степени нужности статистических данных пользователям. Двумя другими компонентами современного понятия качества являются корректность применяемой статистической методологии (в том числе соответствие принятым международным стандартам, таким как СНС) и ее соблюдение органами статистики в процессе сбора, обработки, анализа и публикации данных.

Соответствующие аспекты качества могут быть выражены в терминах целостности, востребованности, точности и достоверности, своевременности, доступности, интерпретируемости и сопоставимости. Эти элементы качества должны учитываться и быть сбалансированными при планировании статистических программ.

Целостность заключается в том, что статистическая деятельность должна основываться на научно обоснованной методологии и неукоснительном соблюдении утвержденных методик проведения обследований при сборе, обработке и распространении статистических данных. Этот термин охватывает институциональные основы, устанавливающие принцип объективности статистической деятельности и этические нормы, призванные гарантировать профессионализм при осуществлении планирования и проведении наблюдений, в том числе прозрачность используемой методологической базы.

Методологическая база статистической деятельности должна быть гармонизирована с принятыми международными стандартами и принципами ее использования в статистической практике.

Востребованность статистических данных представляет собой качественную оценку степени их нужности пользователям, т.е. насколько данные служат целям, ради которых были произведены, и доведены ли они до пользователя. Востребованность характеризует корректность поставленных цели и задач статистического исследования, их соответствия нормативно-правовой базе. При планировании статистической деятельности с учетом удовлетворения запросов пользователей необходимо учитывать стоимость и затраты времени на формирование данных, соответствующих ожиданиям пользователей.

Достоверность – это степень адекватности результатов статистических наблюдений (отклонение оценок параметров используемых статистических моделей от их истинных значений), характеризующих социально-экономические и демократические явления. В практических терминах не существует единой и полной меры достоверности результатов статистических наблюдений, поэтому используются несколько форм ее выражения.

Исходя из практической потребности, достоверность обычно измеряется или описывается в терминах ошибок (потенциальных величин ошибок), вводимых через индивидуальные главные источники погрешности расчетов, такие как неполнота охвата реальной генеральной совокупности, ошибки, связанные с выборкой, случаями неответов респондентов, умышленным искажением представляемой информации, а также статистической обработкой данных.

Точность оценки статистического показателя характеризует случайную ошибку выборки и показывает величину отклонения рассчитываемого значения от ее усредненной величины по всем возможным выборкам.

Степень точности оценки обычно характеризуется ее дисперсией, стандартной ошибкой, коэффициентом вариации (относительной стандартной ошибкой) и доверительным интервалом. Точность какой-либо оценки, полученной по выборке, зависит от двух факторов: от способа, которым оценка вычисляется по данным выборки, и от способа формирования самой выборки.

Своевременность представления данных отражает приемлемую для пользователей продолжительность периода времени, проходящего от описываемого события до момента публикации соответствующих данных. Своевременность характеризуется предельно допустимым интервалом времени, на протяжении которого статистическая информация остается актуальной и востребованной пользователями.

Доступность отражает состояние готовности данных к официальному распространению (публикации), учитывая приемлемость формы (носителя), в которой данные становятся доступными пользователям, степень подготовленности соответствующих метаданных (информации о данных), а также информированность пользователей о возможности и средствах получения интересующих их данных. Одним из аспектов этой характеристики является возможность получения пользователями данных значительного объема.

Интерпретируемость статистических данных отражает возможность соотнесения пользователем статистических данных с объективной реальностью социально-экономической ситуации, а также простота их подготовки к анализу, в том числе автоматизированному. Строгость используемых в публикациях статистических терминов, включая определения признаков, показателей и границ исследуемых совокупностей в значительной мере определяют степень интерпретируемости.

Согласованность означает степень полноты данных и логической взаимосвязи между результатами статистического наблюдения и данными других наблюдений, либо показателями, полученными на их основе расчетным путем. Согласованные данные непротиворечивы в хронологической последовательности, сопоставимы и дополняют друг друга в сопряженных наблюдениях, относящихся к одному и тому же периоду времени. При этом необходимо учитывать, что используемые целевые совокупности могут отличаться в разных наблюдениях.

Достижение необходимого уровня качества результатов статистической деятельности требует от организаторов наблюдений тщательного планирования и осуществления непрерывного контроля за ходом их проведения.

Процесс проведения статистического наблюдения состоит из ряда последовательных этапов, данные которых обрабатываются раздельно. Перед организатором наблюдения стоит задача гарантировать качество результатов на каждой стадии.

Вместе с тем, каждый этап наблюдения необходимо рассматривать как часть единого процесса формирования сводных итогов.

При организации наблюдения необходимо учитывать потенциальные источники возникновения ошибок.

В планировании наблюдения принимают участие предметные специалисты, являющиеся методологами соответствующей отрасли статистики, а также специалисты в областях: организации статистического наблюдения, информационных технологий и публикации результатов.

Для достижения высокой эффективности использования ресурсного обеспечения от организатора требуется понимание значимости влияния каждого этапа процесса сбора и обработки данных на качество конечных результатов.

При организации наблюдения необходимо иметь достаточно полные сведения об основных источниках ошибок, их влиянии на уровень общей погрешности, о путях эффективного использования. Наличие таких сведений позволяет оценить альтернативные возможности распределения ресурсного обеспечения по этапам его наблюдения. Указанный подход особенно эффективен при проведении периодических наблюдений и приводит к последовательному повышению качества результатов на данном этапе.

При определении цели и задач наблюдения организаторы, как правило, исходят из максимального удовлетворения установленных потребностей пользователей в статистической информации, соответствующей нормативно-правовому обеспечению проведения статистических наблюдений, а также соблюдению конфиденциальности пообъектных данных.

Установление потребностей пользователей позволяет планировать наблюдение таким образом, чтобы публикуемые данные были представлены в понятной и удобной для использования форме.

Обязательным требованием качества публикуемых данных является сопровождение итогов наблюдения соответствующей метаинформацией, то есть материалами по методике проведения расчета показателей наблюдения, включая необходимую информацию в части статистических классификаций и охвата объекта наблюдения.

Качество программы и формуляра статистического наблюдения. Использование гармонизированных систем показателей и классификаций – одно из основных требований для обеспечения сопоставимости статистических данных, результатов наблюдений. Поэтому данные, предоставляемые пользователям, приведены в строгое соответствие с используемым Госкомстатом России Каталогом статистических показателей.

Обязательным требованием для органов статистики является обеспечение однозначного понимания респондентами вопросов формуляров проводимых статистических наблюдений. Для этого стандартные классификации и определения показателей должны быть доступны пользователям в печатном и электронном виде, в том числе в сети Интернет (www.gks.ru).

В процессе проектирования и использования статистических формуляров в Госкомстате России, как правило, выполняются три основных требования:

1. Создание логически ясного бланка наблюдения, в котором используются лаконичные и легко воспринимаемые респондентами вопросы и пояснения.

2. Оценивание качества разработанного бланка (ясность вопросов) до проведения наблюдения по результатам пилотных апробаций, включая анализ его эффективности в смысле корректности ответов респондентов и процента заполняемости основных вопросов бланка, а также наличия у респондентов необходимых первичных данных.

3. Осуществление «обратной связи» по результатам проведения наблюдения, т.е. внесение необходимых изменений для повышения качества бланка в случае его использования в последующих наблюдениях.

По данным пилотной апробации статистического формуляра многих обследований проводится анализ качества его заполнения. При этом по каждому вопросу определяются такие характеристики, как доля бланков: с ошибками заполнения и измерения, с пропусками, а также признанных корректно заполненными.

Качество данных статистических регистров. Для практической организации наблюдений органы государственной статистики создают и поддерживают в актуальном состоянии систему регистров – перечней единиц наблюдения, отвечающих реальным генеральным совокупностям, с ограниченным набором признаков идентификации, классификации и основных статистических характеристик. Одним из ключевых факторов для формирования статистической информации высокого качества является организация эффективного контроля за полнотой охвата исследуемых совокупностей, для чего проводится управление и обслуживание регистров.

Списочные статистические основы для отраслевых и межотраслевых наблюдений предприятий формируются на базе Генеральной совокупности объектов статистического наблюдения и создаваемых на ее основе отраслевых субрегистров. Качество данных регистра определяется полнотой охвата генеральной совокупности и актуальностью имеющихся данных, включая их достоверность. При использовании данных регистров (и других статистических и административных баз данных) учитывается и контролируется фактор запаздывания поступления в них информации и степень влияния этого фактора на сводные итоги проводимых наблюдений.

Генеральная совокупность объектов статистического наблюдения формируется и фиксируется по состоянию на 1 января текущего года. Поэтому, чем продолжительнее период времени, прошедший с момента ее формирования до организации конкретного наблюдения, тем меньше актуальность данных создаваемой основы.

Например, данные квартального наблюдения деятельности малых предприятий (форма № ПМ) актуализируют Генеральную совокупность объектов статистического наблюдения в части изменения видов деятельности, как правило, только при ее очередном формировании. Изменение этих сведений в течение года осуществляется в исключительных случаях.

При проведении экономических наблюдений приходится учитывать, что совокупности предприятий характеризуются значительной степенью неоднородности. Имеется ограниченное число единиц большого размера, которые вносят значительный вклад в сводные итоги. Кроме того, их организационная структура может быть достаточно сложной, включая несколько местных единиц, относящихся к различным отраслям экономики, также возможно наличие соподчиненной иерархии принятия экономических решений (например, холдинги и финансово-промышленные группы).

В настоящее время осуществляется переход от юридических лиц как фактической наименьшей единицы регистра к их обособленным подразделениям (местным единицам). Наличие информации по местным единицам позволит рассчитывать показатели по чистым видам деятельности и малым территориальным областям наблюдения, более эффективно планировать выборочные наблюдения, т.е. повысить точность и достоверность их результатов, а также поможет проанализировать влияние на качество статистических данных соотношения экономических и статистических единиц.

Демографические процессы слияния (объединения) и внутренняя реорганизация предприятий может оказать значительное влияние на качество сводной информации. Отсутствие сведений о произошедших изменениях может привести к значительным ошибкам в сводных итогах наблюдений по причинам пропусков или, наоборот, дублирования данных крупных организаций. Основная задача при этом состоит в отслеживании изменений структуры и месторасположения крупных единиц.

При статистическом наблюдении малых предприятий основная проблема обеспечения необходимого качества сводных итогов заключается в учете влияния факторов возникновения и ликвидации единиц в генеральной совокупности. Практически всегда вследствие этого одновременно имеет место неполнота и избыточность охвата совокупности объектов наблюдения. Другой причиной неполноты охвата и выхода за рамки наблюдения (обследование единиц фактически не относящихся к исследуемой генеральной совокупности) является недостаточная актуальность классифицирующей информации, например, по осуществляемым видам экономической деятельности.

Выборка. Качество итогов выборочного статистического наблюдения характеризуется достоверностью рассчитанных по выборке оценок показателей.

Результаты выборочного наблюдения практически всегда несколько отличаются от истинных, неизвестных на момент проведения наблюдения, значений показателей изучаемой генеральной совокупности. Эти отклонения – ошибки выборки, могут быть систематическими или случайными.

Систематические ошибки выборки имеют место в тех случаях, когда нарушен принцип случайности отбора и в выборку попали единицы, обладающие нехарактерными свойствами для всех единиц генеральной совокупности. Случайные ошибки обусловлены тем обстоятельством, что даже при тщательном планировании выборка не может в точности воспроизвести структуру генеральной совокупности. Поэтому случайные ошибки «присущи» несплошному наблюдению и вполне допустимы, если они малы и могут быть оценены статистически.

Для измерения полной ошибки выборки используется средний квадрат ошибки оценки показателя (СКО), который измеряет ошибку оценки показателя относительно истинного значения параметра совокупности:

СКО является критерием достоверности оценки, который характеризует величину отклонения рассчитываемого значения показателя от его истинного значения. Если смещение отсутствует или достаточно мало, то средний квадрат ошибки практически равен дисперсии оценки показателя, которая является характеристикой точности выборочного наблюдения.

В практической статистической деятельности любая выборочная оценка имеет смещение. Это связано с неполным охватом исследуемой генеральной совокупности, недостаточной актуальностью данных в основе выборки, факторами неполучения ответов от респондентов, намеренного искажения представляемой информации, обработкой данных и т.д.

Смещение, не связанное с вероятностным аспектом выборки, не может быть оценено, исходя только из выборочных данных. Поэтому для контроля его уровня необходимо привлекать из административных и других источников дополнительную информацию о происходящих процессах в генеральной совокупности, либо требуется организация специальных наблюдений, например, двухфазовых выборок с различными источниками первичных данных.

Обязательной для расчета и практически значимой характеристикой точности распространенных результатов выборочного наблюдения является доверительный интервал оценки показателя при выбранном уровне доверительной вероятности.

Под доверительным интервалом понимается интервал, внутри которого с соответствующей (выбранной) доверительной вероятностью находится истинное значение оцениваемого показателя. Обычно в социально-экономических исследованиях используется уровень доверия, равный 0,95. Это означает, что в 95 случаях из ста истинное значение оцениваемого по выборке показателя действительно находится внутри рассчитанного доверительного интервала.

Контроль процесса сбора первичных данных. Основной задачей при сборе первичных данных является обеспечение в кратчайшие сроки достаточно высоких уровней собираемости и заполнения статистических формуляров. Для решения поставленной задачи процесс сбора первичных данных и дополняющих его действий максимально ориентируется на характерные особенности совокупности респондентов и их потреб­ности.

В некоторых обследованиях проводится разъяснительная работа в средствах массовой информации о цели и задачах наблюдения (например, последняя перепись населения России), а также в ряде случаев считается целесообразным стимулировать респондентов отвечать на запросы органов статистики путем доведения до них результатов проведенного наблюдения.

Контроль процесса сбора данных осуществляется путем проведения мониторинга для отслеживания доли полученных ответов от респондентов. Мониторинг способствует эффективному использованию ресурсного обеспечения на стадиях сбора и обработки данных.

При его проведении, помимо текущих ответов респондентов, поступивших на данный момент, по имеющимся данным автоматически пересчитываются основные показатели наблюдения в целях определения наступления факта стабилизации – несущественного изменения значений показателей с поступлением новых отчетов.

Также рассчитывается характеристика процентного соотношения текущих (зависящих от уровня сбора) значений показателей с итоговыми их величинами за предшествующий период наблюдения. Полученные показатели текущего уровня собираемости первичных данных должны использоваться при определении приоритетных групп респондентов для проведения дальнейших мероприятий по сбору информации.

Автоматическое редактирование первичных данных. Редактирование – это процесс обнаружения и исправления ошибок в первичных данных наблюдения. Под ошибкой понимается отличие между измеренным значением и соответствующим истинным значением данных. Истинное значение определяется как величина, которая могла бы быть получена от респондента, если бы применялась идеальная (более дорогостоящая) процедура измерения в процессе сбора данных.

Общая стратегия заключается в развитии единой автоматизированной системы редактирования собираемых данных при проведении сопряженных наблюдений в каждой области статистической деятельности. Целями разработки таких систем являются: гарантия эффективного распределения ресурсов на редактирование данных для каждого проводимого наблюдения; ориентированность на применение универсальных программно-технологических средств; использование отлаженных на практике («лучших» в данной области статистики) алгоритмов автоматического редактирования; сохранение на относительно низком уровне затрат на обучение персонала, привлекаемого к данной работе, и снижение числа повторных обращений к респондентам.

По используемым методам редактирование может быть классифицировано на два типа. Статистическое редактирование связано с идентификацией значений данных, которые возможно, с той или иной долей вероятности, ошибочны. С этим типом редактирования связан широкий класс стохастических методов замещения ошибочных значений и заполнения пропусков в данных.

Второй тип – логический и арифметический контроли данных, при котором значения признаков и показателей должны отвечать определенным заранее правилам (соотношениям). Поэтому редактирование в этом случае представляет собой процесс проверки (контроля) соответствия данных указанным выше правилам. Значения данных, которые не проходят логический или арифметический контроль, являются ошибочными и должны быть исправлены. Коррекция обычно основана на применении детерминированных методов, то есть с помощью расчетных формул, аргументами в которых выступают признанные верными значения признаков и показателей этой же единицы текущего периода наблюдения или любого предшествующего, либо данные других наблюдений или административных источников.

При проведении наблюдений целесообразно выполнение целевого редактирования, направленного на исправление ошибок, наиболее влияющих на сводные итоги. Ограниченное ресурсное обеспечение в этом случае направляется в ту область, где можно получить наибольший эффект. Такое редактирование обеспечивает своевременность представления итогов, сокращает стоимость и затраты времени занятого персонала на обработку первичных данных.

Для сплошных наблюдений (переписей) предприятий требование эффективности использования ресурсного обеспечения состоит в том, чтобы оно в первую очередь направлялось на исправление данных крупных, более сложных по своей структуре предприятий, поскольку вклад в значения показателей более мелких единиц (предприятий) менее значим. При редактировании и заполнении пропусков данных выборочных наблюдений учитываются выборочные веса единиц, присвоенные им на стадии планирования выборки.

В каждом конкретном случае оценивается экономический эффект от применения редактирования пообъектных данных. И только с учетом этого принимается решение о целесообразности затрат, в том числе времени, на проведение процедур редактирования. Кроме того, при принятии решения существенным критерием является достигаемое снижение нагрузки на респондентов по повторным к ним обращениям с целью уточнения представленных сомнительных сведений.

Для обследований с большим числом разрезов разработки и, соответственно, со значительным количеством выходных таблиц из их общего числа, как правило, выбираются и контролируются на непротиворечивость только ключевые (по возможности с различными видами взаимосвязей показателей). Графическое представление данных на стадии редактирования помогает идентифицировать нетипичные и экстремальные значения показателей.

При редактировании обеспечивается непротиворечивость первичных данных наблюдения во временном разрезе. В случае, когда результаты наблюдения должны быть согласованными с итогами других наблюдений, этап редактирования должен обеспечивать сопоставимость данных этих наблюдений на микроуровне.