Экономика Петербурга непредсказуема из-за "белых пятен" в статистике

Происходит это по одной простой причине: в сопоставимых статистических данных, которые в том числе представлены и в данном сборнике, существуют заметные лакуны. Отнюдь не всегда можно проследить корректный динамический ряд. Причем такими прорехами, возникающими из-за "закрытой информации", чаще всего грешат периоды именно новейшей истории. Один из составителей сборника, профессор СПбГУ Антон Дмитриев поясняет, почему не удалось продолжить динамический ряд, например, по производству мыла и моющих средств. Оказывается, все дело в том, что на эти данные производителем наложен гриф "к" - конфиденциальная информация. Получить ее можно только с особого разрешения Росстата и согласия предприятия-производителя. То же самое касается, например, производства табачных изделий, трубопроката, протяженности линий петербургского метрополитена. Не меньше проблем создает и разница в мерах измерения, изменения географических названий. Именно по этой причине динамические ряды в сборнике составители постарались выстраивать преимущественно в натуральном выражении. Но если кому-то покажется, что при таком подходе сравнения "тогда" и "сейчас" могут заинтересовать разве что любопытствующих историков, - глубоко ошибется. Например, если вникнуть в данные, характеризующие движение населения, становится очевидно: приезжие в Петербурге по численности всегда преобладали над коренными жителями. - Между тем, точная и непрерывная статистика позволяет эффективнее выходить из кризисов и продуктивнее планировать будущее, - говорит профессор НИУ ВШЭ Александр Ходачек. - Когда мы говорим о кризисах 2013, 2008 или 1998 года, статистика позволяет нам оценить, насколько быстро экономика города восстанавливалась, - говорит он. - Это важно хотя бы для того, чтобы понять, в какой точке мы в данный момент находимся. Потому что, когда нам рапортуют, к примеру, что производство мопедов выросло в два раза, надо понимать: а не упало ли оно до этого в семь раз? Тогда этот рост - еще не успех, а лишь скромные подвижки. По словам эксперта, такие данные необходимы для нормального стратегического планирования. - Вот конкретный пример, - говорит Ходачек. - В генеральном плане или в стратегии социально-экономического развития города сказано: обеспеченность жильем у нас будет составлять 24 метра на человека. Возникает вопрос: а десять лет назад сколько было - 23? Значит, мы всего на метр приросли? Надо иметь возможность сравнить Петербург и с другими городами-миллионниками, с нормативами, определенными Госстроем, - и тогда цифра обретет реальные инструментальные возможности. То же, по словам эксперта, можно сказать про транспортную доступность. - По сравнению с 90-ми годами протяженность трамвайных линий у нас уменьшилась почти в четыре раза, тогда как весь мир сейчас переходит на электротранспорт как самый экономичный, - отмечает он. - Это повод задуматься: а в правильном ли направлении мы идем? Эксперты сходятся во мнении: - У нас, к сожалению, изменились нормы сбора и предоставления информации хозяйствующими субъектами. Это привело к тому, что действия предприятий и полное наименование их в органах статистики запрещено законом. Конечно, какие-то данные поступают в итоговый статотчет. Но это получается средняя температура по больнице. Например, общий объем производства крупных и средних предприятий. Или малых. Или по отраслям, и то информация агрегирована так, что ее невозможно оценить. Между тем, для потенциальных инвесторов или управленцев она крайне важна. Например, в комитете экономического развития и инвестиционной деятельности Ленобласти нам подтвердили: - Действительно, часть информации, необходимой для формирования статистической отчетности, предоставляется предприятиями региона в добровольном порядке. Другая проблема - территориальная единица измерения, которой пользуются статистики. У нас она достаточна велика - город или район, разбивки по муниципальным образованиям нет. По мнению Александра Ходачека, преодоление этих проблем способствовало бы привлечению инвесторов. Сегодня, например, практически невозможно найти цифры, достоверно характеризующие число въездных туристов в Санкт-Петербург. А без подобных цифр все прогнозы развития отрасли - приблизительны. Мнения Владимир Жигульский, директор ООО "Эко-Экспресс-Сервис": - Мы занимаемся экологическим проектированием и стараемся как можно прочнее опираться на данные статистки. Чем больше этот массив данных, тем детальнее можно выполнить оценку воздействия на окружающую среду (ОВОС). В то же время необходимо отметить, что при проектировании небольших объектов нужны детальные сведения, в масштабах, например, муниципальных образований. К сожалению, их получить тяжело. А потому мы в компании сформировали, постоянно пополняем и обрабатываем свой банк данных. Елена Рогова, декан Санкт-Петербургской школы экономики и менеджмента ВШЭ: - Конечно, составляя прогнозы экономического развития, мы опираемся на официальные статданные. Но проблемы в этой сфере есть. Во-первых, получить нужные и актуальные сведения не так-то просто. Многое в нужных нам разделах информации укрупнено так, что вычленить необходимые сведения не представляется возможным. Хотя предприятия предоставляют в органы статистики свои данные во вполне конкретной форме. Вторая проблема - сроки обработки. Органы статистики публикуют свои сборники с большим опозданием: речь идет даже не о месяцах, а о годах. Учитывая эти сложности, нам приходится пользоваться другими базами данных. Михаил Баженов, партнер Санкт-Петербургского отделения группы инфраструктурного и проектного финансирования PwC: - Наша команда в своей повседневной работе обращается к нескольким группам источников, в том числе к данным, представляемым Росстатом. Полнота данных позволяет провести перекрестный анализ источников, оценить локальные особенности рынка, применить математические методы анализа и прогнозирования. Однако стоит отметить, что при довольно большом объеме информации, доступной и в публикациях Росстата, и по запросу в территориальных подразделениях, статистика наиболее экономически развитых стран на текущий момент опережает российскую по оперативности предоставления, а также по точности классификации данных.