62
тывая высокую роль госкомпаний в российской экономике и от-
раслях — потребителях цифровых технологий (энергетика, транс-
порт, машиностроение), необходимо обеспечить качественную
разработку ими стратегий цифровой трансформации и постанов-
ку КПЭ по «цифровизации». Наряду с этим целесообразно уделить
внимание развитию сети региональных центров компетенций,
апробации и поддержки тиражирования готовых цифровых реше-
ний, в том числе для малого и среднего бизнеса.
6. Статистическое измерение цифровой
экономики
Цифровизация различных аспектов функционирования эко-
номики и жизнедеятельности человека влечет за собой трансфор-
мацию как самой природы, так и объемов данных о социально-эко-
номических явлениях. Меняется спрос на статистические данные
и одновременно возникают новые возможности, обусловленные
развитием цифровых коммуникаций и появлением пригодных для
статистической обработки и анализа массивов больших данных.
Кроме того, возникает необходимость
статистического измерения
процессов развития цифровой экономики, тогда как международ-
ные стандарты в этой сфере еще не сложились.
6.1. Направления развития статистики в условиях
цифровой экономики
11
76. В условиях цифровой экономики повышаются требова-
ния бизнеса, общества и государства к данным, предоставляемым
официальной статистикой. Для ответа на этот запрос предстоит
развивать методологию
статистического наблюдения, в том числе
за новыми процессами и явлениями; оптимизировать процессы
сбора и обработки первичных данных; обеспечить новые формы
представления информации и возможности ее гибкого использо-
вания всеми заинтересованными пользователями. Национальная
статистическая служба должна стать единым методическим цен-
11
Перспективная модель государственной статистики в
условиях цифровой
экономики представлена в докладе ИСИЭЗ НИУ ВШЭ [НИУ ВШЭ, 2018
a
].
Там же рассмотрена роль альтернативных источников данных (в том числе
больших данных) в системе государственной статистики.
63
тром работы с данными, обеспечивающим всех заинтересованных
пользователей актуальной, методологически надежной статисти-
ческой информацией.
77. Организационная схема сбора и обработки статистических
данных должна удовлетворять разнонаправленным требовани-
ям. С одной стороны, сбор данных
призван обеспечить свое вре-
мен ное получение сведений об актуальных процессах в полном
объеме, с другой стороны — важно минимизировать нагрузку на
респондентов. Одновременное удовлетворение этих требований
неизбежно приводит к необходимости интеграции данных, полу-
чаемых из различных источников, и формирования пообъектных
динамических рядов. В связи с этим следует активнее использо-
вать массивы данных, формируемые в
государственных инфор-
мационных системах, в том числе в рамках ведомственной (ад-
министративной) отчетности, различных реестров и регистров
(рис. 8).
78. Построение комплексной системы статистических на-
блюдений предполагает полномасштабное использование альтер-
нативных источников данных — больших данных. Вместе с тем
в настоящее время сформировались завышенные ожидания
12
от-
носительно возможности использования этого нового источника
данных в целях формирования государственной статистики. На
волне возникшего ажиотажа звучат
призывы заменить тради-
ционные способы сбора статистической информации анализом
больших данных, что в отсутствие единой методологической ос-
новы может привести к формированию искаженного представле-
ния о действительности и несопоставимости данных. Интеграция
больших данных в статистику должна опираться на единую систе-
му определений и классификаций, гармонизированную с между-
народно признанной методологией статистических наблюдений.
79. Становление цифровой экономики сопряжено с возник-
новением
новых явлений, обусловленных, в частности, замеще-
нием традиционных — «аналоговых» — процессов цифровыми
13
.
Официальная статистика должна оперативно реагировать на но-
12
В основном в связи с первыми результатами (зачастую ошеломляющи-
ми), полученными бизнесом при оптимизации маркетинга и каналов продаж
(и сокращении соответствующих издержек) за счет изучения поведения кли-
ентов методами анализа больших данных.
13
Так, должны быть идентифицированы отдельно от «традиционных» циф-
ровые трансакции, такие как покупка и доставка онлайн.
