Максим Буев: Статистика - это полезный инструмент и опасное оружие
Статистическое суждение может быть неправильным
Существует известный афоризм, приписываемый Марку Твену: "Есть три вида лжи - ложь, наглая ложь и статистика". Это так?
Максим Буев: Безусловно, так. Потому что статистика в любом случае - искаженное представление о реальности.
Заведомо искаженное?
Максим Буев: Не обязательно. Дело в том, что способов искажения много. Поэтому нужно смотреть не только на цифры, но и на то, как они получены, что за ними стоит и как они трактуются. Есть очень простой пример, связанный с динамикой доходов. Представьте, трудятся девять человек. Первый зарабатывает 100 тысяч рублей, второй - 200 тысяч, третий - 300 тысяч… И так до 900 тысяч рублей. Это работающее население. Есть также пенсионеры и молодежь. Но мы их здесь не принимаем во внимание, а смотрим на медианный доход. Медианный доход - это доход человека, который находится ровно в середине группы трудящихся, ранжированных по заработкам. Медианный доход этих девяти человек составит 500 тысяч рублей. Стало быть, можно посмотреть, как меняется динамика этого медианного дохода. Представим, что человек, получавший 900 тысяч рублей, уходит на пенсию и на смену ему является выпускник вуза. Этому выпускнику назначают минимальную зарплату - 100 тысяч рублей, а все остальные получают повышение в зарплатах на 100 тысяч. То есть тот, кто получал 100 тысяч, начинает получать 200, а тот, кто получал 300 тысяч, начинает получать 400 и так далее. У нас по-прежнему девять человек, медианный доход по-прежнему 500 тысяч, а если опросить каждого из этих людей, что произошло с его зарплатой, они скажут, что у них зарплата выросла на 100 тысяч. Далее вот что. Если мы сделаем некое статистическое суждение на базе медианного дохода, то оно будет таково: медианный доход стагнирует, ничего с ним не произошло, как было 500 тысяч, так и есть. А если мы путем опроса начнем выяснять, сколько процентов людей довольны своей зарплатой, выросла ли она у них в последнее время, то все из этой когорты скажут, что зарплата выросла. То есть имеет значение, какой метод мы здесь используем или какой показатель. В зависимости от этого и можно делать выводы. Статистическое суждение - это всегда лишь суждение. Оно может быть и неправильным.
Статистический анализ ситуации на основе средних цифр следует воспринимать с щепотью соли
В какой мере вы доверяете статистике? В какой мере вообще ей можно доверять?
Максим Буев: Есть два уровня, на которых возможен ответ на этот вопрос. Первый - чисто научный. Допустим, вы работаете с данными и видите сырые цифры, на основе которых будете проводить статистический анализ. Тогда вы задаетесь целой серией вопросов: как эти данные были собраны, где могли быть допущены ошибки , достаточен ли объем информации для разумного заключения, точна ли выборка. Допустим, идет разговор об анализе отношения россиян к действующему правительству. Абсолютно всех вы опросить не сможете, вам придется ограничиться тремя тысячами человек по всей стране; важно чтобы среди этих людей были представители всех регионов, возрастов, социального статуса и т.д. Если этого не будет, то исследователь рискует попасть в ситуацию, когда, например, Санкт-Петербург не опрашивали, а именно там уровень поддержки правительства минимальный, тогда как в остальных регионах достаточно высокий. В таких случаях говорят, что данные не репрезентативны. Картина, которую вы получите на основе таких данных из других регионов, будет излишне радужная, чтобы выдавать ее за ситуацию по всей стране. Любой статистический анализ ситуации в целом на их основе следует воспринимать с щепотью соли.
Вы слышите, что кто-то что-то говорит про какие-то цифры, или читаете некоторый отчет. Помимо доверия собственно к цифрам и их анализу, всегда должны возникать вопросы к тому, кто их публикует, кто их получил, с какой целью их публикуют, нет ли скрытых интересов, насколько правильно журналист или репортер понял эти цифры и насколько в полном объеме цифры/анализ публикуется и т.д. Здесь на собственном опыте я знаю, насколько сильным может быть искажение того, что собственно цифры пытались показать, и то, как их презентуют.
От того, как их презентуют, эти цифры имеют либо позитивную либо негативную окраску?
Максим Буев: Безусловно.
Официально считалось, что в СССР инфляции нет
На ваш взгляд, в советские времена статистические показатели искажались в пропагандистских целях? Или имело место "добросовестное заблуждение" вследствие неправильной методики расчетов?
Максим Буев: Думаю, было и то и другое. Возьмем, например, инфляцию. Официально считалось, что в СССР ее нет. После денежной реформы 1961 года цены якобы держались на одном и том же уровне. Даже в экономической теории существовал термин "подавленная инфляция". Она как бы течет, но ее никто не видит. И если пересчитывать показатели по фиксированным ценам, то можно проникнуться уверенностью, что экономика растет. Именно такая методика подсчета и приводила к искажениям.
Кто является адресатом статистики? Органы власти? Бизнес? Общество в целом?
Максим Буев: Смотря какая статистика. Если мы говорим о макроэкономической, то ее адресатом является правительство. В первую очередь Центральный банк, министерство экономического развития, министерство финансов. Поскольку статистика - это некая репрезентация реальности, на нее реагирует гражданское общество. И правительство принимает во внимание эту реакцию, в той или иной мере учитывает ее, вырабатывая экономическую политику. Если же мы говорим про статистику, допустим, в социальной сфере - число самоубийств или количество неусыновленных детей, - то в этом случае первым адресатом является, пожалуй, гражданское общество, ну и органы власти, конечно.
Ведомства презентуют цифры всегда с какой-то выгодой для себя
Что представляет собой ведомственная статистика - например, отчетность МВД о снижении уровня преступности, повышении раскрываемости преступлений?
Максим Буев: Ведомственная статистика, конечно, необходима. Другое дело, что эти цифры ведомство всегда оборачивает в свою пользу. Если же говорить о статистике, отражающей работу полиции… Институт проблем правоприменения (это аффилированная с нашим университетом структура) давно сотрудничает с МВД и имеет доступ к статистике этого ведомства, а также системе уголовной юстиции. И оказалось, что даже в рамках простого экономического и статистического анализа, который в МВД никто не проводил, можно получить очень важную, но не обязательно приятную информацию.
Какая статистика в России традиционно засекречивается?
Максим Буев: Прежде всего статистика, связанная с национальной безопасностью. Хотя какие-то цифры уже становятся открытыми. Например, министерство обороны в 2015 году выпустило статистический справочник "Армия в цифрах". Это был первый с 1914 года статистический справочник, касающийся нашей армии, и он получил высокую оценку специалистов. Тем не менее в нем некоторые цифры вызывали сомнения - даже данные по общей численности российских вооруженных сил. Специалисты считают, что данные по оснащенности нашей армии или по преступлениям, совершаемым в воинских частях, тоже не адекватно представляют реальность. Хотя и то, и другое, и третье потенциально проверяемо по альтернативным источникам. Эксперты говорят, что оборонное ведомство засекречивает то, что всем давно известно, и само страдает от этого. Но чувствительные вопросы, связанные с национальной безопасностью, - безусловно, не должны находить отражения в цифрах.
В СССР засекречивались и некоторые факты нашей истории - например, Катынь, Новочеркасск. Соответственно, не было и статистики, отражающей число расстрелянных в Катыни, Новочеркасске.
Максим Буев: Да, это так. Долгое время была засекречена и статистика по людоедству в блокадном Ленинграде. Профессор нашего университета Никита Ломагин восполнил этот пробел - издал книгу "Неизвестная блокада", в которой представлена статистика города в этот период.
А как можно подсчитать, сколько было случаев людоедства? Они же официально не фиксировались.
Максим Буев: Нет, они фиксировались. Мы говорим здесь о тех случаях, которые заканчивались вызовом милиции и арестом людоедов. Людоедство концентрировалось, как правило, в нижних социальных слоях. И пик его пришелся на первую половину 1942 года. Довольно интересной должна быть и статистика, пусть даже косвенная, по коррупции в блокадном Ленинграде. Я думаю, что это можно как-то установить. Где-то есть исследование по старым советским публикациям, которое привлекает внимание к следующему факту. Если посчитать , сколько в город ввозилось муки в конце 1941 года, то, согласно технологии выпечки хлеба и численности населения Ленинграда с учетом производственного статуса (рабочие, служащие и т.п.), норма хлеба на человека в день должна была быть в два раза выше, чем была в реальности. Всяко больше минимальных 125-250 граммов. Вопрос: куда девалась разница? Невольно возникает мысль, что на самом деле не все голодали и часть муки, хлеба уходила налево. Этот вопрос не исследован. Потому что все упирается в дефицит доступной статистики. Насколько я понимаю, засекреченная статистика из прошлого так или иначе связана с деятельностью силовых ведомств. Она, наверное, может быть рассекречена, если есть обоснованные обращения заинтересованных исследовательских организаций. Но у исследователей не до всего доходят руки. Поэтому большого потока заявлений с просьбами рассекретить ту или иную статистику пока не наблюдается.
Теневые доходы не поддаются подсчету
Существуют ли способы получения статистических данных в сфере теневой экономики?
Максим Буев: Во-первых, что такое теневая экономика? Ее можно понимать как нелегальную экономику. Это когда мы, к примеру, уходим от налогов, не сообщаем наш доход или получаем зарплату в конверте. А можно говорить про работу на дачном участке, и это тоже теневая экономика, но вполне легальная. Как получать статистику по такой экономике? Есть два основных метода - прямой и косвенный. Прямой - это опросы людей, и тут все понятно. С косвенным чуть посложнее. Например, существует известный метод оценки теневой экономики по потреблению электричества. Считается, что рост ВВП и рост потребления электричества очень сильно коррелированы. Достаточно взглянуть, как растет ВВП и как расходуется электричество. Если эти показатели расходятся, можно предположить, что рост потребления электричества связан с тем, что предприятия работают налево. Но здесь не все гладко: теневая экономика не обязательно связана с потреблением электричества. Есть масса ручного труда, не требующего энергозатрат. Еще один косвенный метод - оценка спроса на наличные деньги, валюту. Расчеты в теневой экономике часто идут налом. Ученые заметили, что рост налогов нередко приводит к росту спроса на наличные деньги. Видимо, потому, что часть деятельности уходит в тень, чтобы избежать налогообложения. Отсюда появились методы оценки масштабов этой деятельности по спросу на валюту.
Поскольку теневые доходы находятся вне поля зрения государства, можно, наверное, предположить, что в реальности наши граждане живут чуть лучше, чем явствует из официальной статистики?
Максим Буев: Если оценивать богатство, благосостояние, а не доходы отдельной семьи, то - да, безусловно. Например, мало кто отдает себе отчет в том, что приватизированная после распада СССР квартира, если оценивать ее по нынешним рыночным ценам, - это серьезная часть семейного благосостояния, большая инвестиция для человека, при распаде СССР не присутствовавшего. Кроме того, мы как-то не учитываем долю доходов, которую имеют фактически все и которая так или иначе поступает через "тень". Входишь в Петербурге в какой-нибудь обшарпанный двор-колодец, а там стоит шикарный Porsche…
Должна ли статистика быть проверяемой?
Максим Буев: Да, конечно.
Как вам видятся механизмы ее проверки?
Максим Буев: Статистический показатель можно проверить, сравнив его с другим показателем, который получен иначе и описывает примерно то же явление. Я слежу, например, за тем, что происходит в экономике Великобритании в связи с Brexit. У них недавно появилась некоммерческая организация Full Fact. Она независимая и пытается привлекать деньги не от государства, а от совершенно разных частных источников, чтобы не попасть ни под чье влияние. В эту организацию можно обратиться с таким, скажем, запросом: "Политик N называет такую-то цифру по уровню безработицы, но мне кажется, что эта цифра не соответствует реальности. Прошу ее проверить". И в нескольких случаях они заставляли политиков постфактум менять цифры в уже опубликованных документах, потому что те цифры были неправильными.
Объективная статистика - это независимая статистика. Вероятно, необходима и независимость Росстата от политических или административных органов, равно как и от частного сектора. Как вы оцениваете проект передачи функций государственной статистики министерству экономического развития, рассматриваемый сейчас правительством?
Максим Буев: Даже если мотивирующим фактором подобной передачи выступает низкое качество данных, публикуемых Росстатом, вливание его в минэкономразвития этого положения не исправит. Статистических неточностей и манипуляций цифрами меньше не станет, а вот проверять их станет труднее.
Статистика не может быть самоцельной, она инструмент. Инструмент чего?
Максим Буев: Например, она очень полезный инструмент в политике. Анекдотическая история гласит, что одной из первых это поняла еще Флоренс Найтингейл - сестра милосердия, известная по Крымской войне середины XIX века. Благодаря анализу статистики смертей в английских военных госпиталях и презентации результатов в виде своеобразной "розы ветров" ей удалось убедить британский истеблишмент в необходимости ужесточить требования по гигиене в армейских бараках и госпиталях по всей стране. Связь большого числа смертей среди раненых с жуткими санитарными условиями до Найтингейл не была политикам очевидной. Статистика также может быть и опасным оружием. Известный шотландский писатель Эндрю Лэнг, современник Найтингейл, говаривал, что политики используют статистику, как пьяный - фонарный столб: не для того, чтобы оказаться в освещенном месте, а для того, чтобы на что-то опереться. В наше время злоупотребление статистикой достигло новых высот. Поэтому известный афоризм Марка Твена, увы, не утратил своей актуальности.
Максим Буев - декан факультета экономики Европейского университета в Санкт-Петербурге. Является обладателем степени D.Phil. по экономике (Оксфорд). Занимает позицию именного профессора прикладных финансов. До прихода в ЕУСПб более 7 лет проработал в финансовом секторе. В 2000 году занимался анализом слияний и поглощений среди европейских финансовых компаний в отделе инвестиционного банкинга банка N. M. Rothschild & Sons, в 2005-2008 гг. работал количественным аналитиком в отделе валютных деривативов в банке ABN AMRO, а в 2008-2012 гг. в должности вице-президента в банке Royal Bank of Scotland в лондонском Сити. Как академический работник участвовал в исследовательских проектах, в разное время поддержанных грантами N. M. Rothsсhild & Sons, EERC-Russia, и Open Society Foundation.