Статистическая информация в управлении общественно-экономическим развитием на государственном, региональном и муниципальном уровнях. Роль статистического прогнозирования в управлении общественно-экономическим развитием

Актуальность выбранной мною темы обусловлена тем, что почти для всех государственных, региональных и муниципальных организаций статистическая информация позволяет производить рациональное и эффективное управление для успешного функционирования. Рассмотрим, что же из себя представляет статистическая информация.

Статистика, как наука, складывалась в течение многих веков. С давних времен считается, что её возникновение и развитие в основном связаны с общественными потребностями: подсчет населения, скота, учета земельных угодий, имущества и т.д.

Развитие статистики в России тесным образом связано с отменой крепостного права, так как именно после этого события стала создаваться земская статистика, которая имела заслуженный авторитетом за свою объективность и профессионализм.

В настоящее время под социально-экономической статистикой понимают: это одна из общественных наук, являющаяся обширной областью практической деятельности современных государств. Она помогает исследовать состояние и закономерности развития массовых общественных явлений, создавая основу для оценки этих явлений и управления ими [1,c. 5].

Главную роль в управлении общественно-экономическим развитием на разных уровнях занимает наличие статистической информации. Как правило, статистическая информация представляет собой совокупность цифровых данных в виде числовых рядов различных показателей, прогнозных моделей и оценок. Эти данные могут быть представлены в виде средних или относительных величин и позволяют выявлять закономерности развития социально-экономических явлений и процессов.

Статистическая информация всегда являлась одним из главных источников информационного обеспечения государственной, региональной и муниципальной деятельности. Объектами статистического изучения на данных уровнях образования являются население, среда его проживания и комплекс коллективных потребностей: жилищное хозяйство, финансы, образование, здравоохранение, социальные и другие муниципальные услуги в их натуральном и стоимостном выражении.

Орловская область является регионом интенсивного ведения сельскохозяйственного производства. Сельская экономика занимает значительную часть в экономическом комплексе области: земли сельскохозяйственного назначения и территории сельских поселений расположены почти на 90 % площади области [6].

Для Орловской области, как для муниципального образования Российской Федерации, важную роль приобретает наличие статистической информации об урожайности посевных культур, валовом сборе этих культур, а также статистическая информация о площади сельскохозяйственных угодий. Также особую роль имеет статистическая информация о минеральных удобрениях, так как именно от них зависит урожайность региона.

После анализа статистической информации, каждое государственное, региональное или муниципальное образование принимает решение об использовании современных энергосберегающих технологий, об использовании севооборотов, о применении современной техники для интегрированного подхода в борьбе с вредителями и болезнями и т.д.

Именно статистическая информация приводит к целенаправленной и поступательной работе по интенсификации отрасли растениеводства, внедрению прогрессивных ресурсосберегающих технологий и технологий точного земледелия для увеличения посевных площадей сельскохозяйственных культур и для получения хороших результатов.

Определяющую роль в проведении анализа и прогнозирования показателей социально-экономического развития государственных, региональных и муниципальных образований играет статистическая информация.

Статистическая информация может быть получены несколькими способами [3,c.15]:

• -    проведение наблюдения;

• -    обобщение собранных данных;

• -    представление результатов обобщения в форме статистических таблиц, графиков и т.д.

Каждый из этих методов является действенным источником получения статистической информации. Однако особую роль хотелось бы уделить такому методу получения статистической информации как прогнозирование. Данный метод позволяет не только получить необходимые статистические данные, но и определить вероятностное будущее.

В настоящее время все управленческие решения должны приниматься только лишь на основании тщательного анализа имеющейся статистической информации. Для решения подобных задач, непосредственно связанных с анализом данных при наличии случайных воздействий, предназначен действенный аппарат прикладной статистики, составной частью которого являются статистические методы прогнозирования. Они позволяют человеку выявлять закономерности на фоне случайностей, делать обоснованные прогнозы, а также оценивать вероятность их выполнения.

Прогноз - научно обоснованное описание возможных состояний объектов в будущем, а также альтернативных путей и сроков достижения этого состояния. Процесс разработки прогнозов называется прогнозированием [4, с. 7]. По сути сам прогноз и является статистической информацией, позволяющей определить дальнейшее развитие государства, региона или муниципалитета.

Прогнозы можно классифицировать по многим признакам, но по общей классификации их можно подразделить на: научно-технические, демографические, экономические, социальные, военно-политические и прогнозы природных ресурсов. Каждый из прогнозов дает необходимую статистическую информацию для определенных сфер жизнедеятельности людей, что позволяет применять прогнозирование в любых ситуациях.

Прогнозирование может проводиться с помощью различных методик, начиная от построения рядов динамики и заканчивая дисперсионным и корреляционным анализом. Все методы прогнозирования в общем составляют авторегрессионное производство урожайности. Авторегрессионное прогнозирование - прогнозирование на основе изучения динамики прогнозируемого показателя за предшествующий период и оценки его колеблемости. При прогнозировании важно установить срок упреждения. Принято считать, что срок упреждения не должен превышать примерно третьей части длины базы прогноза, при этом необходимо учитывать силу колеблемости уровней.

Задача статистического изучения динамики предусматривают установление основной тенденции изучаемого признака, измерение скорости его изменения и оценку устойчивости динамики. Все это становится возможным только при построении и изучении динамических рядов за 10-15 лет.

Область применения метода прогнозирования на основе тренда и колеблемости достаточно широка, что обусловлено большим вниманием изучения трендов и колеблемости в социально-экономических науках, а так же в процессе практического планирования и управления производством. Одним из самых ярких примеров может служить прогнозирование урожайности на основе трендовой модели, а значит и объема продукции растениеводства, так как среди факторов, влияющих на урожайность, значительную роль играют метеорологические явления, которые в настоящее время наука не в состоянии прогнозировать даже на год вперед, а трендовая модель и измерение колеблемости позволяют рассчитывать вероятные границы прогнозируемой урожайности на несколько лет вперед [2, с. 185].

При использовании различных методик государственные, региональные и муниципальные образования получают отличающуюся статистическую информацию. С помощью построения уравнения тренда мы можем сделать выводы о различных тенденциях [5].

Например, что касается урожайности картофеля по Орловской области, то за период 1993-2014 гг. урожайность картофеля имела тенденцию спада - на 0,219 ц/га в среднем за год. Среднегодовой уровень при этом составил 125,0 ц/га. На основании этих данных мы можем составить прогноз урожайности картофеля на 2015-2019 гг. Для этого нужно определить точечный прогноз уровня урожайности картофеля на 5 лет вперед. Точечный прогноз рассчитывается по формуле уравнения тренда (125,00-0,219t). С 2015-2019 гг. он составит, ц/га:

• Y ₂₀₁₅= 125,0 - 0,219* 12) = 122,37

• Y ₂₀₁₆= 125,0 — 0,219* 13) = 122,15

• Y ₂₀₁₇= 125,0 - 0,219* 14) = 121,93

• Y ₂₀₁₈= 125,0 - 0,219* 15) = 122,72

• Y ₂₀₁₉= 125,0 - 0,219 - 16) = 122,49

На основании точечного прогноза уровень урожайности картофеля в Орловской области в 2015 г. составит 122,37 ц/га, а в 2016 г. – 122,15 ц/га, в 2017 г. – 121,93 ц/га, в 2018 г. – 121,72 ц/га, в 2019 г. – 122,49 ц/га. Из точечного прогнозирования следует, что в дальнейшем среднегодовой уровень урожайности картофеля в Орловской области будет иметь тенденцию к снижению. Данную тенденцию следует оценить как отрицательную.

Этот прогноз можно назвать статистической информацией, которая позволит органам местного самоуправления предвидеть дальнейшее развитие событий и принять необходимые меры для получения наилучших результатов.