Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Экономико-статистический анализ малого предпринимательства в условии экономических реформ 8
1.1. Экономическая характеристика деятельности малых предприятий 8
1.2. Особенности статистического наблюдения малого предпринимательства 20
1.3. Анализ отечественной практики статистического наблюдения малого предпринимательства 29
Глава 2. Методологические аспекты восстановления данных при статистических обследованиях малых предприятий 42
2.1. Классификация данных с пропусками 42
2.2. Методологические положения по обработке полных неответов (полных пропусков) 51
2.3. Методологические вопросы обработки частичных неответов (частичных пропусков) 64
Глава 3. Многомерный статистический анализ деятельности малых шедприятий орловской области ..75
3.1. Экономико-статистическая характеристика малых предприятий Орловской области, как типичного представителя регионов Российской Федерации 75
3.2. Методика анализа пропущенных данных при статистическом обследовании малых предприятий 82
3.3. Результаты математико-статистической обработки пропущенных данных при статистическом наблюдении за деятельностью малых предприятий Орловской области 90
Заключение 116
Литература 121
Приложение 131
- Особенности статистического наблюдения малого предпринимательства
- Анализ отечественной практики статистического наблюдения малого предпринимательства
- Методологические положения по обработке полных неответов (полных пропусков)
- Методика анализа пропущенных данных при статистическом обследовании малых предприятий
Введение к работе
Актуальность темы исследования.
В настоящее время методология проведения экономико-статистического анализа деятельности малых предприятий является одной из составных частей развития и совершенствования экономической теории и практики.
Однако исследователи деятельности малого бизнеса часто сталкиваются с такими трудностями при наблюдении, как неответы предприятий на вопросы анкеты (отчетности), и таким образом, с невозможностью правильного определения объемов суммарных экономических показателей, характеризующих деятельность малых предприятий. Поэтому главной задачей совершенствования методологии экономико-статистического анализа деятельности малых предприятий в настоящее время является разработка методики восстановления данных при неответах предприятий, включенных в обследования.
Все вышеизложенное определяет актуальность темы, цели и задачи диссертационной работы.
Целью диссертационной работы является разработка и апробирование методики комплексного анализа экономической деятельности малых предприятий с учетом восстановления пропусков в первичных данных отчетности.
В соответствии с указанной целью в работе поставлены и решены задачи: [] проведения исследования современной отечественной практики статистического наблюдения малого предпринимательства; Q разработки методики модельного восстановления данных к решению задач наблюдения малых предприятий;
1.2. Особенности статистического наблюдения малого предпринимательства
Как указывалось выше, в настоящее время при проведении статистических обследований отечественными органами Государственной статистики чаще всего с проблемой наличия пропусков в данных сталкиваются при наблюдении за деятельностью малых предприятий.
Статистическое наблюдение за деятельностью малых предприятий во всем мире относится к числу наиболее сложных задач [38, 39]. Это объясняется особой спецификой объекта наблюдения, которая заключается в следующем: большая численность наблюдаемой совокупности, что создает проблему охвата совокупности; неустойчивость жизненного цикла, то есть крайне сильная подверженность процессам возникновения и ликвидации предприятий; постоянная смена видов экономической деятельности; конфиденциальность большинства показателей по отдельным предприятиям , что вызывает нежелание предприятий предоставлять данные и провоцирует попытки внести в них искажения. В этой связи важна юридическая основа наблюдения. В некоторых странах по каждому отдельному наблюдению принимаются специальные законы с указанием ответственности и прав как наблюдаемых предприятий, так и органов статистики [8].
Таким образом, главной причиной наличия неполноты информации о деятельности малых предприятий служит невозможность организации сплошного наблюдения (и какой-либо q усовершенствования методологии комплексного применения математико-статистических и экономических методов анализа деятельности малых предприятий; Q разработки методической схемы анализа пропущенных данных при статистическом обследовании малых предприятий;
Г g анализа результатов научного эксперимента восстановления информации по данным статистической отчетности малых предприятий Орловской области.
Объектом исследования являются малые предприятия Орловской области. Предметом исследования является статистическая отчетность этих предприятий. Выбор осуществлен на тех основаниях, что Орловская область является типичным регионом Российской Федерации, и выводы, полученные в результате диссертационного исследования возможно распространить на ряд российских областей, исключая, например, такие мегаполисы как Москва и Санкт-Петербург.
Информационной базой исследования послужили данные статистической отчетности по форме № МП 2747 предприятий малого бизнеса.
Методика исследования. Методологической базой и теоретической основой диссертационной работы послужили труды отечественных и зарубежных ученых по экономике, статистике, эконометрике и машинной обработке данных. В качестве исследовательского инструментария использовались методы корреляционного, регрессионного, кластерного анализа, правила проверки статистических гипотез; методы, использующие законы распределения наблюдаемых показателей; теория средних величин, а также табличные методы представления статистических данных.
6 Обработка информации проводилась с помощью пакетов прикладных программ "STATISTICA", "OLYMP", "SPSS", "Microsoft EXCEL".
Научная новизна работы состоит в усовершенствовании методологии проведения статистических обследований и обработки статистической отчетности малых предприятий.
В результате проведенного исследования в диссертации сформулированы и обоснованы следующие положения, выносимые на защиту: результаты анализа современного состояния отечественной практики статистического наблюдения малых предприятий;
О методика применения многомерных статистических методов модельного восстановления данных к решению задач расчета статистических показателей деятельности малых предприятий; fj разработка методологической схемы комплексного анализа данных с пропусками при наблюдении за деятельностью малых предприятий. g анализ результатов научного эксперимента восстановления информации по данным статистической отчетности малых предприятий Орловской области.
Практическое значение работы
Предлагаемая в диссертации методика будет способствовать дальнейшему совершенствованию теории и методологии модельного восстановления данных применительно к статистическому наблюдению за финансово-экономической деятельностью малых предприятий.
Кроме того, полученные результаты в исследовании методов модельного восстановления данных могут быть использованы в смежных отраслях статистического анализа, где наблюдаются нежелательные пропуски информации.
Реализация и апробация работы
Результаты работы докладывались и были одобрены на VI научной конференции стран СНГ «Применение многомерного статистического анализа в экономике и оценке качества продукции», проходящей 26-30 августа 1997 года; на семинарах кафедры математической статистики и эконометрики МЭСИ в 1997-1999 годах.
Основные положения диссертации учтены в практической работе Управления статистики предприятий и структурных обследований по несплошному наблюдению Госкомстата России.
Публикации. Основные положения диссертации изложены в опубликованных работах общим объемом 8,5 п.л.
Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы.
Особенности статистического наблюдения малого предпринимательства
Использование труда по принципу вторичной занятости характеризует новую тенденцию становления рыночных экономических отношений в России, Создавая новые рабочие места, малые предприятия сглаживают остроту явлений, обусловленных сложной производственной и социальной ситуацией (скрытая безработица, неполный рабочий день во многих отраслях промышленности и других сферах экономики, высвобождение работников на крупных предприятиях), дают мотивацию к предпринимательству.
Малый бизнес характеризуется малочисленностью занятых, причем этот показатель имеет тенденцию к снижению [8]. В сфере малого бизнеса существует такое явление, как отсутствие постоянно работающих. В ряде случаев это объясняется спецификой деятельности, но, как правило, связано со стремлением избежать налогообложения средств, направляемых на оплату труда
Налоговое законодательство Российской Федерации предусматривает уплату налогов с суммы расходов на оплату труда, превышающих их нормированную величину.
Следует отметить, что роль, отводимая малым предприятиям а реализации текущего этапа реформ довольно значительна, и требует пристального внимания как со стороны Правительства, в качестве создания приемлемых экономических условий существования малого бизнеса, так и со стороны органов местного самоуправления в качестве контролирующего органа на своей территории. фиксированной основы выборки) непрерывно меняющегося числа нестабильных по своим институционным и экономическим параметрам предприятий.
Перечисленные выше факторы создают известные трудности в поддержаняи регистров предприятий, по которым формируется для наблюдения выборочная совокупность. В практике Госкомстата России имели место случаи, когда количество малых предприятий по району изменялось на 30 % в течение полугода [8].
Вышесказанное имеет своим следствием то, что наиболее распространенным методом заполнения пропусков в данных, используемым в своих методиках Госкомстатом России, является экспертная корректировка итоговых значений с учетом на неучтенный круг [5#] t
Более перспективным направлением по сравнению с экспертным досчетом является следующее: отдельные этапы задачи восстановления данных классифицируют на ряд областей, одни из которых решают экспертным методом, а другие методами на основе математической статистики. Такое комплексное сочетание, по мнению автора работы, дает наилучшие результаты.
К перечисленным выше особенностям задачи статистического наблюдения малого предпринимательства по неполным данным, касающимся общеметодологического характера добавляются трудности, обусловленные нашими национальными условиями, к которым относятся : отсутствие достаточного опыта организадии статистического наблюдения в условиях неполноты информации ; трудности в математико-статистической подготовке кадров по вопросу восстановления данных, связанные е финансированием и низкой математической подготовкой специалистов ; низкий уровень компьютеризации и отсутствие надлежащих программных средств, в которых была бы возможность заполнения пропусков на достаточно высоком научном уровне; отсутствие надлежащего взаимодействия с информационными системами таких ведомств, как налоговая служба, банковская сеть и другими, с целью обмена информацией и непосредственного заполнения пропущенных значений. Нельзя сказать , что такого взаимодействия нет, но оно явно недостаточно, в то время как сведения налоговых служб и региональных банков могут значительно улучшить ситуацию с неохватываемой наблюдением частью совокупности.
Описанные моменты представляют собой ситуацию, в которой решается доставленная задача обработки неполных данных при наблюдении за деятельностью малого предпринимательства.
В связи с тем, что Госкомстат России перешел на несплошное наблюдение за деятельностью малых предприятий, основанное на случайной выборке, возникает как бы две разновидности неполноты данных. Неполнота данных следует из самого процесса проведения несплошного наблюдения, а также из-за неполноты представления исходной (генеральной) совокупности объектов, из которой извлекается выборка.
Таким образом, статистическое наблюдение по неполным данным не следует отождествлять с несплошным статистическим наблюдением. Они , кроме того, могут и сочетаться, например, при извлечении выборки, когда данные по извлеченному объекту огсутетвуют, вследствие отказа от ответа и тому подобное. Если при выборочном наблюдении неохваченной частью совокупности пренебрегают, так как эта часть выступает следствием извлечения выборки и оставшаяся релрезентатирует всю совокупность, то при статистическом наблюдении по неполным, данным механизмы образования пропусков не столь ясны и пренебрежимы, в результате чего конечные выводы искажены.
Общая ошибка исследования включает ошибку выборочного обследования и ошибку» возникающую в результате заполнения пропусков.
В нашем случае исходной совокупностью выступают данные единого регистра, которые по ряду юридических, финансовых и организационных причин не представлены полностью. Вполне понятно, что чем полнее представлен регистр, тем меньше доля ненаблюдаемых предприятий. Поэтому наиболее обоснованный путь решения проблемы наличия пропусков в данных при статистическом наблюдении за деятельностью малых предприятий лежит не в создании каких-либо сложных математических методов восстановления данных и заполнения пропусков, а именно предполагает развитие регистрового метода, которое позволило бы частично избавиться от самой проблемы.
Анализ отечественной практики статистического наблюдения малого предпринимательства
Методологические основы статистического наблюдения малых предприятий, используемые в своей работе Госкомстатом России, создавались и совершенствовались в соответствии с изменениями законодательства России о предпринимательстве, в том числе малом, а также с учетом изменения экономических условий развития малых предприятий [58],
С принятием в 1995 году Федерального закона « О государственной поддержке малого предпринимательства в Российской Федерации » и ряда правительственных решений в его исполнение, в том числе и распоряжение Правительства от 9 октября 1995 года № 1389-р. Госкомстату России было поручено предусмотреть для: субъектов малого предпринимательства упрощенные процедуры и формы статистической отчетности, осуществит», начиная с 1996 года, текущее статистическое наблюдение за деятельностью малых предприятий выборочным методом.
Традиционный способ сбора информации с помощью системы обязательной сплошной государственной статистической отчетности, которая преобладала в условиях централизованно планируемой экономики, оказался недостаточно приемлем для организации наблюдения за субъектами малого предпринимательства, и в особенности, частными предприятиями. Это поставило перед Госкомстатом России задачу поиска более эффективных форм сбора статистической информации. Наиболее целесообразным явилось сочетание сплошного учета малых предприятий по итогам за год и выборочных обследований с ежеквартальной периодичностью.
Надо сказать, что с самого начала формирование статистики малых предприятий был предусмотрен упрощенный порядок представления отчетности: сокращение количества форм и показателей отчетности и одновременно переход, в отличие от месячной отчетности для крупных и средних предприятий, преимущественно к квартальной отчетности.
Особая роль в реализации задачи выборочного наблюдения принадлежит Единому государственному реестру предприятий и организаций (ЕГРПО), который дает возможность определить круг объектов малого предпринимательства с учетом классификадионных признаков.
Выборочное наблюдение за деятельностью малых предприятий организуется таким образом, чтобы одно малое предприятие заполняло не более одной формы статистической отчетности за отчетный период, для чего проводится координация выборочных совокупностей. Субъекты малого предпринимательства обследуются в выборочном порядке по трем унифицированным формам [92]: Форма № П-1 "Сведения о производстве и отгрузке товаров и услуг"; Форма № П-2 "Сведения об инвecтицияx,,; Форма № П-4 "Сведения о численности, заработной плате и движении работников". Генеральная и выборочная совокупности формируются раз в год и фиксируются по состоянию на: генеральная совокупность - 31 декабря предшествующего года; выборочная совокупность - момент формирования в текущем году. Генеральная совокупность включает проактуализированные в части фактического основного вида деятельности признаки титуально-адресной части зарегистрированных в ЕГРПО малых предприятий, за исключением прекративших или приостановивших свою деятельность, и показателей выручки и прибыли из бухгалтерской отчетности за год ( в 1997 - за 1995, в 1998 - за 1996 и т.д.). Полученная генеральная совокупность малых предприятий пополняется, кроме того сведениями об их общем количестве из формы № 2-Н «Отчет о результатах контрольной работы налоговых инспекций», (ф.2-Н, стр.07, фактическое количество налогоплательщиков). При необходимости используются и сведения Государственного реестра предприятий налоговых органов. Полученное, число предприятий сверяется с их количеством В Списках предприятий, сравниваются с данными ЕГРПО с целью пополнения отсутствующими объектами. Учтенными являются предприятия, отчитавшиеся по форме № П-1 «Сведения о производстве и отгрузке товаров и услуг», П-2 «Сведения об инвестициях», П-4 «Сведения о численности, заработной плате и движении работников». При планировании выборки расслоение генеральной совокупности осуществляется по следующим признакам: ОКАТО (по регионам России); ОКОНХ или ОКДП (на регламентные укрупненные отрасли); КФС ( по формам собственности); выручка (по «величине» малых предприятий). При разработке методологических основ построения выборки в качестве одного го основных требований выдвигается обеспечение представительных данных по показателям численности работников, фоида оплаты труда, объема произведенной продукции (работ, услуг), выручки от реализации, прибыли, капитальных вложений и некоторым другим в соответствии с требовашями в подобной информации на федеральном и региональных уровнях. Для формирования выборочной совокупности предприятий используется типическая выборка с переменной долей отбора в каждом го. интервалов группировок по изучаемым показателям, С углублением реформ, изменением структуры экономических отношений, под влиянием развития частной собственности и создания многоукладном экономики, быстрым увеличением количества числа малых предприятий их отслеживание становится все более затруднительным. Вместе с тем активный рост негосударственного сектора в малом предпринимательстве приводит к снижению доли отчитывающихся объектов.
Методологические положения по обработке полных неответов (полных пропусков)
При заполнении средними для объектов выборки, не давших ответ, подставляется среднее v 0 по тр ответившим ву-ой группе, так что получаемая оценка у - просто оценка с взвешиванием групп. Метод заполнения средними реализуется просто, но он обладает некоторыми нежелательными свойствами. Во-первых, правильные оценки дисперсий нельзя получить с помощью обычных формул для дисперсии, примененных к заполненным данным. Реально объем выборки занижен из-за отсутствия ответов, поэтому обычные формулы приводят к заниженной оценке истинной дисперсии. Это занижение - естественное следствие заполнения пропусков значением в центре распределения. Однако при условии ОПС (данные отсутствуют случайно и присутствуют случайно, то есть являются случайными пропусками и образуют подвыборку исходной выборки) дисперсия, полученная по присутствующим наблюдениям, является состоятельной оценкой истинной дисперсии [52]. Во-вторых, величины, не линейные по данным, такие как корреляция между двумя переменными, нельзя состоятельно оценить с помощью стандартных методов для полных данных, если их применить к заполненным данным. В-третьих, подстановка средних искажает эмпирическое распределение значений Y, что важно при исследовании распределения У по гистограммам или другим графикам, отображающим данные.
Аналогичная проблема возникает, если значения Y объединены в группы для образования частотной таблицы, потому что пропуски в группах заполняются общим средним значением и, следовательно, относятся в результате к одной и той же группе Y. Применение случайной выборки для расчета показателей ненаблюдаемой части совокупности. Существует множество подходов к работе с «полными нулями» (перевзвешивание, полное исключение некомплектных наблюдений, заполнение средними). Однако они не дают представления о характере распределения объектов этой ненаблюдаемой части совокупности. Поэтому единственным выходом представляется извлечение случайной выборки из ненаблюдаемой части совокупности и повторное обследование этих предприятий. Для более понятного изложения данного метода поясним некоторые необходимые термины, определения и обозначения, принятые в выборочном наблюдении. Единица наблюдения - первичный элемент объекта статистического наблюдения, в нашем случае - предприятие. Обладает признаками, регистрируемыми при наблюдении. В нашем случае признаки являются числовыми характеристиками, поэтому единица наблюдения может быть представлена вектором где Xj - значение j-ro признака; т - число регистрируемых признаков. Исследуемая статистическая совокупность - совокупность единиц наблюдения, состав которых и значения признаков соответствуют моменту исследования, то есть моменту, для которого необходимо получить значения статистических показателей. Исследуемая совокупность представляется в виде последовательности векторов где ЛГ - численность исследуемой совокупности.
Наблюдаемая совокупность - часть статистической совокупности, по которой были получены данные (первичные отчеты предприятий). Ненаблюдаемая совокупность - часть статистической совокупности, недоступная для наблюдения (в нашем случае -предприятия, попавшие в исследуемую совокупность, но не представившие отчеты). Статистический показатель по у -му признаку - сумма значений у-го признака Расчет начинается с индексации единиц наблюдения. Единицы наблюдения наблюдаемой части статистической совокупности получают номера с (JV - w + 1) до N. Из ненаблюдаемой части исследуемой совокупности производится бесповторная случайная выборка численностью пвп$. Рекомендуется численность этой выборки ограничить величиной 10-20 % от ненаблюдаемой части совокупности. Единицы наблюдения, попавшие в выборку, получают индексы с номерами от 1 до Явпб Расчет статистического показателя для j-ro признака производится по формуле. где N - численность исследуемой совокупности (вся совокупность малых предприятий на данной территории); п - численность наблюдаемой части совокупности; яВпб - численность случайной выборки. Оценка точности расчета производится с помощью коэффициента вариации, который находится по формуле: Таким образом, характеристики совокупности полностью неответивших предприятий определяются путем извлечения из нее случайной выборки для повторного обследования.
Методика анализа пропущенных данных при статистическом обследовании малых предприятий
На практике программное обеспечение, используемое при вводе первичных данных после получения статистической отчетности от малых предприятий, обследуемых выборочным путем, устроено таким образом, что при неответе предприятия на вопрос анкеты присваивает соответствующим показателям значение «О». При этом следует иметь ввиду, что истинное нулевое значение отличается от неответа. На первом этапе работы с пропусками вся совокупность анкет (отчетности) делится на три группы: «полные ответы», «полные неответы», «частичные неответы». К «полным ответам» рекомендуется относить: предприятия с полностью заполненными анкетами; предприятия, приславшие отчетность, но в качестве единственного признака указавшие фактическую отраслевую принадлежность (показатель «ОКОНХФАКТ»). Их рассматривают как недействующие или временно приостановившие свою финансово-хозяйственную деятельность. Ко второй группе предприятий относят так называетые «полные неответы». Полный неответ представляет собой ситуацию, когда предприятие по той или иной причине не ответило ни на один вопрос анкеты. В процессе проведенных исследований малых предприятий были выявлены следующие причины непредоставления отчетов органам статистических служб: предприятие ликвидировано; предприятие в стадии ликвидации, документы переданы в налоговую инспекцию для оформления закрытия; предприятие временно приостановило свою деятельность, например, из-за неплатежеспособности заказчика или партнера, отсутствия фронта работ, нерешенности организационных вопросов, отсутствия директора; предприятие реорганизовано путем его присоединения к головному предприятию; предприятие выкуплено акционерным обществом; отсутствие контакта с предприятием вследствие изменения фактических адреса и телефона; отчет не представлен ввиду отсутствия бухгалтера; причина нежелания предоставления сведений статистическим службам не выявлена. В ходе проведения исследования совокупность полностью неответивших предприятий рекомендуется разделить на следующие группы: 1. Первая группа - предприятия, данные по которым не будут восстанавливаться. К ним относятся предприятия ликвидированные или находящиеся в стадии ликвидации и приостановившие свою деятельность в силу различных причин.
Идентифицировать подобные предприятия очень трудно Можно считать их долю равной доли недействующих предприятий в первой группе полных ответов, и исключить при расчете итоговых экономических показателей. 2. Вторая группа - предприятия, о которых достоверно известно, что они не смотря на отсутствие отчета, активны, то есть ведут финансово-хозяйственную деятельность. Чаще всего в эту категорию попадают предприятия с измененными фактическими адресами и телефонами. Определить функционирует предприятие или нет можно также по представленной бухгалтерской отчетности, из сведений налоговой службы и т.п. 3. Третья группа - предприятия, по которым нет никаких данных и даже сведений - действующие они или нет.
По некоторым областям, особенно где количество малых предприятий невелико, существует система повторной проверки, в ходе которой определяется функционирует предприятие, попавшее в группу полных неответов или нет. Естественно данный подход не может иметь место в таких экономически крупных регионах как Москва или Санкт-Петербург, где количество малых предприятий огромное. Поэтому широко распространены экспертные оценки доли недействующих единиц наблюдения, которые учитываются в ходе перевзвешивания полных неответов. Третья группа предприятий содержит «частичные неответы», при которых данные отсутствуют не в целом по единице наблюдения , а по конкретным пунктам анкеты. К частичным неответам на практике относят также те случаи, когда присутствуют недопустимые значения, требующие корректировки, или же по мнению аналитиков являются таковыми. С частичными пропусками предлагается поступить следующим образом. Непредставленный показатель идентифицируют с точки зрения его экономической сущности и делят на: показатели, имеющие тенденцию к стабильности во времени (например, число занятых); показатели, величина которых больше зависит от данного этапа обследования, чем от его значений в прошлые периоды времени. Для первых наиболее подходящим способом восстановления является ретроспективный метод, и в качестве подставляемого значения берется значение этого показателя по той же единице из предыдущих обследований, или же в качестве разновидности данного метода можно взять предыдущее значение, умноженное на некоторую меру тренда, вычисляемую по присутствующим наблюдениям [54]. Для вторых можно применить метод ближайшего соседа, заполнение по регрессии, по среднему, случайный подбор.
Предпосылкой к использованию метода ближайшего соседа является присутствие показателей, определяющих экономический статус объекта, тогда, классификация и подбор дадут вполне приемлемую точность. При отсутствии значения одного показателя часто используют заполнение по уравнению регрессии на присутствующие переменные методом наименьших квадратов (МНК), при отсутствии более 2-х показателей применяется двух- и трехшаговый МНК. В условиях мультиколлениарности переходят их пространства исходных признаков к пространству главных компонент [37]. В условиях невозможности использования предложенных выше методов (например, отсутствие подходящего программного обеспечения при работе с большими массивами данными) пользуются заполнением по среднегрупповому значению. Здесь надо иметь в виду, что подобный вид заполнения влечет за собой наибольшую степень искажения распределения признаков по сравнению с рассмотренными выше методами. Случайный подбор значения отсутствующего показателя внутри группы объектов, например, разделенных по отраслевому признаку, представляет собой метод извлечения с помощью жеребьевки, таблицы случайных чисел и т.п., предприятий-доноров для заполнения пропуска.
