Разработка методов и средств сбора и хранения данных в статистической информационной системе тема диссертации по экономике, полный текст автореферата
- Ученая степень
- кандидата экономических наук
- Автор
- Тульчинский, Борис Матвеевич
- Место защиты
- Москва
- Год
- 2009
- Шифр ВАК РФ
- 08.00.13
Автореферат диссертации по теме "Разработка методов и средств сбора и хранения данных в статистической информационной системе"
003469474
На правах рукописи УДК 311.216(043)
Тульчинский Борис Матвеевич
Разработка методов и средств сбора и хранения данных в статистической информационной системе (региональный аспект)
Специальность 08.00.13 - « Математические и инструментальные методы экономики»
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание учёной степени кандидата экономических наук
1 4 !.1ДЯ 2009
Москва 2009
003469474
Работа выполнена на кафедре Прикладной информатики в экономике Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (МЭСИ)
Научный руководитель:
Официальные оппоненты:
доктор экономических наук, профессор Божко Владимир Петрович
доктор технических наук, профессор Селетков Сергей Николаевич
Ведущая организация:
кандидат экономических наук, доцент Рудакова Ольга Степановна
Главный межрегиональный центр обработки и распространения статистической информации Федеральной службы государственной статистики
Защита состоится 3 июня 2009 г. в 14-00 на заседании диссертационного совета Д.212.151.01 в Московском
государственном университете экономики, статистики и информатики по адресу: 119501, г. Москва, ул. Нежинская, д. 7.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.
Автореферат разослан ¿//ге^А 2009 г.
Учёный секретарь
диссертационного совета, ,
кандидат технических наук, доцент А^г' И.Н. Мастяева
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы исследования
Официальная статистика это незаменимый элемент информационной системы демократического общества, обеспечивающий правительство, экономику и общество достоверными и необходимыми статистическими данными.
Изменения в общественной и социально-экономической жизни России, происходившие в 90-х годах прошлого столетия, обусловили качественные изменения в принципах работы российской государственной статистики в соответствии с Основополагающими принципами официальной статистики, принятыми Статистической комиссией ООН.
В настоящее время процесс реформирования российской государственной статистики продолжается в рамках Федеральной целевой программы "Развитие государственной статистики России в 2007-2011 годах", целью которой является обеспечение пользователей достоверными данными, отвечающими международным стандартам путём формирования единой межведомственной статистической информационной системы (СИС). Одной из главных задач программы является развитие системы сбора и хранения первичных статистических данных, основным звеном в которой выступают территориальные органы Федеральной службы государственной статистики (ФСГС).
Процессы сбора статистических данных являются распределёнными, массовыми и непрерывными, а состав собираемых данных, методология их исчисления и круг респондентов динамично меняются в соответствии с потребностями государства и общества. Организация и управление этими процессами на региональном уровне до настоящего времени носят индивидуальный, несистемный характер, что обусловлено отсутствием единой методологии организации сбора статистических данных. В результате такого подхода значительная часть статистического персонала территориальных органов статистики (до 40%) занята рутинными операциями сбора данных, а качество первичных статистических данных, поступающих от респондентов в органы статистики, остается низким.
В связи с этим возникает необходимость комплексного исследования системы сбора и хранения первичных статистических данных и разработки методов и средств, позволяющих повысить эффективность функционирования СИС регионального уровня на этапе реформирования государственной статистики.
Таким образом, указанные обстоятельства определили актуальность темы предложенного исследования, наметили его цели и основные задачи.
Степень научной проработанности темы
Научной разработке теоретических и методологических проблем проведения статистических исследований посвящены труды отечественных (Адамов В.Е., Беляевский И.К., Ильенкова С.Д., Королёв М.А., Мхитарян B.C., Проскуряков В.М., Рябушкин Б.Т., Симчера В.М., Ясин Е.Г. и др.), а также ряда зарубежных авторов (Котляр Ф., Самуэльсон П., Фридман М. и др.).
Большое значение имеют также работы, посвященные вопросам организации, совершенствования и развития СИС (Божко В.П., Голосов О.В., Евреинов Э.В., Михеев Ю.А., Романов А.Н., Синавина B.C., Шураков В.В. и др.).
Вместе с тем, анализ исследований, содержащихся в работах указанных авторов, показал, что в центре внимания находится, главным образом, проблема функционирования и взаимодействия федерального и регионального уровней СИС, не касаясь деятельности респондентов, представляющих первичную отчетность в органы государственной статистики.
Отмеченное обстоятельство потребовало проведения исследования, определило его логику, научную новизну и практическую значимость, а также структуру диссертационной работы.
Цели и задачи исследования
Цель исследования состоит в разработке и применении методов и средств сбора и хранения первичных статистических данных для сокращения затрат в условиях ограниченных бюджетных средств. Для достижения указанной цели в рамках исследования были поставлены и решены следующие задачи:
• проведён анализ функционирования СИС России и национальных статистических управлений зарубежных стран;
• определена унифицированная сетевая схема сбора статистических данных и предложены основные принципы её реализации;
• усовершенствована методологическая основа функционирования Статистического регистра как базы метаданных;
• разработана методика создания хранилища первичных статистических данных регионального уровня на основе каталога статистических показателей;
• созданы программно-технологические средства унифицированной сетевой схемы сбора и интегрированного хранилища первичных статистических данных регионального уровня;
• разработаны оптимизационная модель процессов сбора статистических данных и методика её применения, базирующаяся на сетевой схеме сбора данных;
• проведена оценка эффективности реализации унифицированной сетевой схемы сбора первичных статистических данных на примере территориального органа статистики республики Коми.
Объект и предмет исследования
Объектом исследования являются процессы сбора и хранения первичных статистических данных в СИС регионального уровня, а предметом исследования - методы и средства программно-технологической реализации этих процессов, обеспечивающие повышение оперативности и качества получения сводной статистической информации.
Теоретические и методологические основы исследования
Диссертационная работа базируется на положениях Федеральной целевой программы "Развитие государственной статистики России в 2007-2011 годах", а также на общих выводах и рекомендациях международных статистических институтов.
В процессе исследования обобщены и проанализированы нормативные и методологические материалы ФСГС, регламентирующие организацию работ в СИС регионального уровня. В работе использовались труды отечественных и зарубежных учёных и специалистов в области управления экономическими информационными системами, разработки архитектуры статистических информационных систем и программно-технологического обеспечения обработки статистических данных.
В качестве инструментария применялись методы системного анализа, экономико-математического моделирования и линейного программирования, а также проектирования баз данных.
Научная новизна исследования
Научную новизну составляют следующие положения и результаты исследования, полученные лично автором:
• сетевая информационно-функциональная схема сбора статистических данных и основные принципы её функционирования;
• новая логическая модель объектов Статистического регистра;
• методика идентификации статистических показателей и порядок её применения для создания интегрированного хранилища первичных статистических данных;
• модель оптимизации затрат на сбор первичных статистических данных регионального уровня;
• методика применения оптимизационной модели на региональном уровне СИС.
Теоретическая и практическая значимость работы
Теоретическая значимость диссертационной работы заключается в том, что ее основные положения представляют собой определенный вклад в развитие функционирования СИС регионального уровня.
Практическая значимость заключается в решении одной из главных задач Федеральной целевой программы "Развитие государственной статистики России в 2007-2011 годах" - модернизации системы сбора и хранения первичных статистических данных.
Результаты проведённого исследования могут быть использованы во всех территориальных органах статистики ФСГС с целью повышения эффективности их производственной деятельности, а также для совершенствования функционирования СИС в целом, включая региональный и федеральный уровни.
Апробация и внедрение результатов работы
Новые методы сбора и хранения первичных статистических данных полностью внедрены в территориальном органе статистики по республике Коми и имеют законченную программно-технологическую реализацию.
Результаты внедрения позволяют сделать вывод о существенном снижении трудовых затрат на наиболее трудоемком этапе технологического процесса - сборе первичных статистических данных. Кроме того, происходит сокращение затрат труда респондентов по представлению статистических отчётов в органы государственной статистики.
Основные положения и результаты проведённого исследования были опубликованы в научно-информационного журнале "Вопросы статистики", докладывались и получили одобрение на Всероссийской конференции "Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий" и других межрегиональных научно-практических конференциях, а также применялись в учебном процессе МЭСИ по специальности "Прикладная информатика в экономике".
Публикации
По теме исследования опубликовано 7 работ общим объёмом 2.6 п.л. (авторских 2.0 п.л.), в том числе 3 из них в изданиях, рекомендованных ВАК (авторских 1.1 П.Л.).
Структура работы
Диссертация состоит из введения, трёх глав, заключения, библиографического списка литературы. Работа изложена на 137 страницах, содержит 3 приложения, 10 рисунков, 5 таблиц.
СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы цель и задачи исследования, научная новизна и практическая значимость работы, а также кратко изложены основные положения диссертации.
В первой главе "Анализ функционирования национальных статистических информационных систем" рассмотрены задачи, функции и структура ФСГС, проведён анализ и выявлены характерные особенности функционирования СИС в России и за рубежом, а также обоснована необходимость совершенствования архитектуры СИС регионального уровня.
ФСГС является федеральным органом исполнительной власти, осуществляющим функции по формированию официальной статистической информации. Ее приоритетными задачами являются:
• реализация государственной политики в области государственной статистики;
• разработка официальной статистической методологии для проведения статистических наблюдений;
• представление в установленном порядке официальной статистической информации Президенту РФ, Правительству РФ, иным органам государственной власти, органам местного самоуправления, средствам массовой информации, гражданам.
Органы государственной статистики имеют централизованную, иерархическую, двухуровневую структуру: верхний - федеральный несёт ответственность за выработку государственной политики в области статистической деятельности; нижний - региональный обеспечивает её практическую реализацию.
Основным организационным звеном нижнего уровня ФСГС являются территориальные органы статистики, расположенные в каждом субъекте РФ. Главная задача этого уровня состоит в организация и проведение всех видов регулярных статистических наблюдений, единовременных обследований и переписей на соответствующих территориях.
С 2007 г. в РФ реализуется Федеральная целевая программа "Развитие государственной статистики России в 2007-2011 годах". В числе приоритетных задач этой программы - модернизация общей архитектуры СИС России на основе применения информационно-коммуникационных технологий, результатом которой должно стать повышение эффективности работы всех ее уровней.
Основным фактором, определившим архитектуру действующей СИС России, стал отраслевой принцип организации статистических наблюдений, в соответствии с которым данные любого федерального наблюдения обрабатываются независимо от данных других наблюдений, последовательно на всех уровнях СИС (снизу вверх), при этом агрегированные данные нижестоящего уровня используются в качестве входных данных для вышестоящего уровня.
Такой подход позволяет на этапе планирования статистического наблюдения на федеральном уровне детально описать (регламентировать) последовательность и требования к проведению статистических процедур конкретного статистического наблюдения на всех уровнях СИС в форме специального директивного документа - экономического описания обработки данных.
Программно-технологическим средствами, реализующими экономические описания регламентных задач, служат комплексы электронной обработки информации (КЭОИ).
Существенным методологическим недостатком отраслевого принципа организации статистических наблюдений, является разрыв общего информационного пространства на локальные области, а также невозможность получения интегрированных данных об одних и тех же объектах из разных статистических наблюдений. Кроме того, массовая эксплуатация КЭОИ на региональном уровне также выявила ряд следующих недостатков:
• в силу своей уникальности КЭОИ крайне трудоёмки в разработке, что негативно сказывается на их качестве и функциональных возможностях;
• ограниченные функциональные возможности КЭОИ по работе с собранной первичной информацией не позволяют статистикам эффективно её использовать для выполнения процедур контроля и анализа данных;
• эксплуатация КЭОИ непосредственно статистиками невозможна, поэтому для их эксплуатации и поддержки в актуальном состоянии необходим квалифицированный технологической персонал.
Региональный уровень, являясь низовым звеном интегрированной СИС, должен обеспечивать решение всех типов статистических задач. Типовая компонентная структура их решения представлена на рис.1. Компоненты СИС регионального уровня разрабатывались в разное время и для разных типов задач, и именно это обстоятельство служит главной причиной невозможности их полной интеграции в единую систему. В целом СИС регионального уровня можно охарактеризовать как децентрализованную систему со слабо развитыми внутренними интерфейсами между её отдельными компонентами, что в значительной степени ограничивает возможности её эффективного применения.
Агрегированные данные для федерального уровня
РЕГИОНАЛЬНАЯ БАЗА СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ (РБСД)
Информация из административных источников
Рис. 1. Компонентная структура СИС регионального уровня
Проведённый анализ показал, что основными направлениями развития и повышения эффективности работы СИС регионального уровня должны стать разработка и внедрение новой интегрированной архитектуры, обеспечивающей прозрачный обмен данными между всеми компонентами СИС, а также переход к универсальным схемам сбора и хранения первичных статистических данных.
Изучение материалов международных статистических институтов выявило объективные тенденции развития национальных СИС выразившиеся в:
• разработке и применение новых методов сбора первичной статистической информации;
• реализации новых эффективных способов доступа к большим массивам данных;
• обеспечении взаимосвязи данных внутри национальных статистических управлений (НСУ) и с внешними источниками данных;
• использовании Интернета в качестве основного способа распространения статистических публикаций.
Статистические службы большинства развитых и развивающихся стран рассматривают информационно-коммуникационные технологии (ИКТ) в качестве стратегического ресурса своего развития. Уровень развития ИТ-инфраструктуры НСУ определяет их производственные возможности, в части обеспечения качества и своевременности информации. Параллельно с внедрением новых эффективных моделей работы происходят изменения в организационных структурах НСУ с целью приведения её в соответствие с ИТ-архитектурой.
В основу построения таких моделей закладываются следующие принципы:
• сервисно-ориентированной архитектуры (ЯОА);
• унификации основных технологических процессов на базе ограниченного набора инструментальных средств;
• единого хранилища данных (независимо от источника их поступления и направления использования);
• общей базы метаданных.
Таким образом, проведённый анализ функционирования национальных СИС позволил сделать обоснованный вывод о том, что организация сбора и хранения первичных данных в них может быть взята за основу при совершенствовании функционирования СИС регионального уровня на этапе реформирования органов государственной статистики.
Во второй главе "Разработка методов и средств сбора и хранения первичных статистических данных в СИС регионального уровня" предлагаются принципы и методики построения универсальной системы сбора и интегрированного хранилища первичных статистических данных регионального уровня.
В основу построения СИС регионального уровня должна быть положена универсальная информационно-функциональная схема, адекватно описывающая процессы сбора, хранения и обработки статистической информации.
Проведённый анализ показал, что существует несколько вариантов построения информационно-функциональной схемы сбора данных применительно к региональному уровню СИС. Основным фактором, определяющим возможность реализации того или иного варианта схемы, является уровень развития и использования ИКТ как органами статистики, так и их респондентами. Массовое использование сетей передачи данных позволяет в настоящее время перейти к трехуровневой сетевой схеме сбора первичных статистических данных
Концептуальное отличие данной схемы от действующей заключается в том, что объекты статистических наблюдений непосредственно
включаются в систему сбора в качестве её равноправных участников, первичные данные собираются только в электронной форме, а Интернет используется в качестве универсальной транспортной среды.
Предлагаемая концепция сетевой схемы сбора статистических данных позволяет по-новому распределить функции между объектами и субъектами статистических наблюдений(см. рис.2).
ТЕРРИТОРИАЛЬНЫЙ ОРГАН СТАТИСТИКИ
Рис. 2.. Распределения функций в сетевой схеме сбора данных
Перераспределение функций между объектами и субъектами статистических наблюдений в системе сбора СИС регионального уровня обеспечивает повышение эффективности её работы за счёт улучшения качества первичных данных и устранения дублирующих операций.
В целях практической реализации сетевой схемы сбора статистических данных необходима выработка единых методических принципов организации и проведения статистических наблюдений, включающих требования к общей архитектуре системы сбора, маршрутам потоков данных и метаданных между объектами системы, составу метаданных системы, порядку их формирования, актуализации и использования, структуре, форматам хранения и передачи первичных статистических отчётов.
Архитектура сетевой схемы сбора данных, представленная на рис.3, должна состоять из следующих логических объектов:
• главная система (территориальный орган статистики) - выполняет функции консолидации и обработки первичных статистических данных, администрирования другими объектами системы сбора, а также отвечает за формирование и актуализацию всей метаинфор-мации, необходимой для функционирования системы сбора;
• коллективная система (районное/городское подразделение статистики) - является получателем статистических отчётов, подготовленных индивидуальными системами, контролирует полноту и качество данных, полученных от индивидуальных систем;
• индивидуальная система (объект или группа объектов статистических наблюдений) - служит пунктом подготовки, контроля и отправки в систему сбора (соответствующим коллективным системам) первичных статистических отчётов;
• центр приема электронной отчётности - единое место взаимодействия систем всех видов и коммутации информационных потоков системы.
Основными типами метаданных сетевой системы сбора, необходимыми для обеспечения согласованного выполнение процедур ввода и контроля первичных данных в системах любого вида, являются каталоги статистических наблюдений, электронные (формализованные) описания статистических форм и классификаторы технико-экономической информации. Актуализация всех типов метаданных для каждой системы, включённой в систему сбора, должна обеспечиваться в автоматическом режиме.
□
Статистические объекты
Бумажные отчёты Электронные данные Метаинформация
Рис. 3 Архитектура сетевой схемы сбора данных
Каталог объектов статистических наблюдений определяет круг объектов, от которых должны или могут быть получены первичные данные. Основным источником информации для формирования каталогов является Статистический регистр ФСГС.
Новая схема сбора предполагает принципиально изменить действующий, слабо формализованный порядок формирования каталогов статистических наблюдений на строгую, унифицированную процедуру, включающую этапы автоматизированного отбора объектов из Статистического регистра (на федеральном уровне) и последующего этапа интерактивной корректировки каталога объектов на региональном
уровне. Такой подход позволит обеспечить методическое единство при формировании региональных каталогов объектов, а также контроль за полнотой сбора первичных данных организаторами федеральных статистических наблюдений.
Электронные (формализованные) описания статистических форм (см. рис.4.) являются новым типом метаданных, применяемым в сетевой схеме сбора. В отличие от бумажных формуляров, они предназначены для использования не людьми, а специальными программами, интерпретирующими конструкции языка описаний статистических форм и позволяющими на этой базе создавать структурированные электронные документы (первичные отчёты), соответствующие требованиям, заложенным в электронных описаниях.
Описания должны создаваться на базе специализированного языка электронных описаний организаторами статистических наблюдений на федеральном уровне с помощью соответствующих программно-технологических средств.
Опубликованные электронные описания статистических форм являются юридически значимыми документами и в этом качестве могут использоваться в корпоративных информационных системах для составления первичных статистических отчётов, как в интерактивном, так и в автоматическом режиме.
Классификаторы технико-экономической и социальной информации используются в статистических наблюдениях для группировки социально-экономических явлений. С точки зрения области возможного применения в статистической практике классификаторы делятся на глобальные (общероссийские классификаторы технико-экономической и социальной информации) и локальные (для использования в рамках конкретных статистических наблюдений).
В сетевой схеме сбора классификаторы являются интегрированным элементом единой системы метаинформации СИС регионального уровня, и в связи с этим должны быть реализованы в следующей форме: локальные - в форме специального раздела электронного (формализованного) описания статистической формы, глобальные - в форме единого электронного банка классификаторов. При этом банк классификаторов СИС регионального уровня является самостоятельной подсистемой, обеспечивающей другие подсистемы актуальной информацией о структуре классификаторов, текущих значениях классификационных признаков и их изменениях во времени.
Рис.4. Общая структура электронного описания статистической формы
Статистический регистр ФСГС служит основой организации федеральных статистических наблюдений. Основными требованиями, предъявляемыми к Статистическому регистру исходя из его фундаментальной роли при планировании и организации каталогов объектов статистических наблюдений, является полнота учёта в нём потенциальных объектов (единиц) статистических наблюдений и актуальность информации о них. Для эффективного выполнения данных требований предлагается изменить ряд методических принципов ведения Статистического регистра и реализации, соответствующих программно-технологических средств (ПТС).
Существенным недостатком методики ведения Статистического регистра является отсутствие в ней логической модели функционирования его объектов. По умолчанию предполагается, что все типы объектов регистра (юридические лица, организации без права юридического лица, граждане, осуществляющие предпринимательскую деятельность, местные единицы) существуют независимо друг от друга, в связи с чем их идентификация в Статистическом регистре (присвоение кодов Общероссийского классификатора предприятий и организаций) может осуществляться децентрализовано в рамках его территориальных разделов.
Реально же имеются объективные взаимосвязи между такими типами объектов Статистического регистра, как юридические лица и их местные единицы, что необходимо учитывать как в процессе идентификации и актуализации этих объектов в регистре, так и при отборе объектов в каталоги статистических наблюдений.
Логической моделью объекта "юридическое лицо" является перевёрнутое дерево, корнем которого является само юридическое лицо, а на нижестоящих уровнях располагаются его местные единицы. Дерево может иметь произвольное количество уровней иерархии (одна местная единица может создавать другую местную единицу своими распорядительными документами) и пространственную структуру, в которой отдельные узлы дерева (местные единицы) принадлежат разным субъектам Российской Федерации.
Из сказанного выше следует, что идентификация местных единиц в Статистическом регистре должна осуществляться по следующей иерархической схеме:
Идентификатор местной единицы>::= У У У...NNN1, где (1)
ЪЪЪ - идентификатор юридического лица,
ЪЪЪХЧЧ - идентификатор местной единицы первого уровня,
ЪЪЪХУУ.. .N№4 - идентификатор местной единицы п-го уровня.
Кроме того необходимо отметить, что порождённые объекты Статистического регистра должны наследовать часть классификационных признаков родительских объектов.
Решение ряда регламентных и аналитических задач на региональном уровне СИС требует использования данных не одного, а нескольких наблюдений (данные разных периодов наблюдений по одной статистической форме, данные наблюдений по разным статистическим формам за соответствующие периоды).
Наиболее эффективным способом накопления и хранения первичных статистических данных является единое хранилище первичных данных с системой поиска, позволяющей находить и отбирать любые необходимые первичные данные с целью их дальнейшей обработки.
Минимальной неделимой единицей первичных статистических данных является значение статистического показателя по одному объекту за (в) конкретный промежуток (момент) времени. В этой связи, очевидно, что минимальная логическая структура хранилища данных - запись - должна хранить как саму единицу первичных данных (значение статистического показателя), так и его составной глобально-уникальный идентификатор, включающий:
• глобально-уникальный идентификатор объекта статистического наблюдения;
• идентификатор времени (дата или период измерения статистического показателя);
• глобально-уникальный идентификатор статистического показателя.
Идентификация объектов статистических наблюдений проводится в рамках ведения Статистического регистра, а идентификаторы времени статистических показателей первичных документов, как правило, совпадают с параметром времени самого статистического наблюдения.
Источником информации о статистических показателях, используемых при организации сбора первичных данных, является каталог статистических показателей (КСП), который определяет статистический показатель как совокупность основания показателя и его при-значной части. При этом основание показателя отражает сущность и общие отличительные свойства социально-экономического явления. Признаком показателя является многократно изменяемая часть показателя, которая может быть выделена в однородные справочники. Таким образом, структура статистического показателя описывается следующей формулой:
{KCn},{Ki(i)},... {K„(i)}, где (2)
КСП - классификатор показателей,
Ki(i) - классификатор первого признака,
K„(i) - классификатор n-го признака,
i= 1, М - количество классификаторов признаков, определённых в КСП.
Для получения полного глобально-уникального идентификатора статистического показателя необходимо в формулу формализованного описания его структуры подставить конкретные значения его основания и признанной части. В нотации Бэкуса-Наура1 идентификатор статистического показателя определяется следующей синтаксической формулой:
<идентификатор показателя> ::= код основания показателя
[.код классификатора={значение признака | null}] [. ...п] (3)
Исходя из вышеизложенного, разработана методика присвоения показателям глобально-уникальных идентификаторов в соответствии со следующим алгоритмом, состоящим из двух этапов.
На первом этапе создания электронного формального описания статистической формы выполняются:
• определение структуры всех показателей статистической формы в соответствии с формулой (2);
• идентификация показателей в соответствии с формулой (3) и сохранение глобальных идентификаторов в формализованном описании статистической формы.
На втором этапе ввода данных в статистическую форму осуществляется:
• ввод значений признаков для статистических показателей с пустыми значениями признаков;
• идентификация показателей, не идентифицированных на этапе создания формального электронного описания статистической формы;
• ввод измеренных значений статистических показателей;
• сохранение введённых значений в хранилище первичных данных с использованием в качестве составного первичного ключа идентификаторов объекта, статистического показателя и времени.
Предлагаемая методика гарантирует создание глобально-уникального идентификатора для каждого статистического показателя
1 Нотация Бэкуса-Наура — формальная система описания синтаксиса
форм статистических наблюдений. Одинаковым показателям в разных статистических формах будут автоматически присваиваться одинаковые глобально-уникальные идентификаторы, что позволит проводить их межформенные сопоставления.
Формирование идентификаторов статистических показателей производится на основе их структурной формулы и не связано с их местоположением в статистической форме, что обеспечит неизменность структуры записей хранилища первичных данных при частых изменениях форм первичной статистической отчётности.
Третья глава "Применение методов и средств сбора и хранения статистических данных на примере территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Республике Коми" посвящена вопросам разработки программно-технологических средств, модели оптимизации и оценке эффективности реализации унифицированной сетевой схемы сбора и хранения первичных статистических данных.
Первоначальные работы по переходу к сетевой схеме сбора данных начались в Комистате в 2005 г. (динамика ее внедрения приведена в табл. 1). Из таблицы видно, что массовое внедрение технологии широкополосного доступа к сети Интернет (увеличивающаяся доля электронных отчетов) в среднесрочной перспективе позволит перейти к централизованной архитектуре сетевой схемы сбора данных, существенно повысив при этом эффективность и надежность ее функционирования.
Табл. 1.
Динамика внедрения сетевой схемы сбора в Комистате
^Показатель— ^од 2004г. 2005г. 2006г. 2007г. 2008г.
Доля отчётов, представляемых на бумажных носителях 100% 96% 93% 68% 45%
Доля электронных отчётов — 4% 7% 32% 55%
В настоящее время в общей системе сбора Комистата функционируют одна главная система, 19 коллективных систем и более чем 3500 индивидуальных систем на предприятиях и организациях.
Перечисленные системы любого типа обладают рядом важнейших характеристик: идентификатор системы позволяет однозначно идентифицировать отдельную систему среди множества объектов системы сбора, область действия системы определяет круг объектов статистических наблюдений, от которых система может получать и пере-
давать первичные статистические данные, тип системы определяет функциональные возможности системы и правила её взаимодействия с другими системами.
Информационное взаимодействие систем осуществляется на базе центра электронной отчётности, который реализует следующие основные функции:
• авторизацию систем в системе сбора;
• прием системных метаданных от главной системы и выдачу их по запросам удалённых систем;
• контроль расписания сбора первичных данных;
• прием первичных данных от объектов системы сбора и маршрутизацию их к другим объектам системы сбора;
• контроль актуальности первичных данных;
• ведение архива первичных данных, представленных объектами статистических наблюдений в электронном формате.
Внутренняя организация систем любого типа состоит из серверной и клиентской частей, что обеспечивает работу в системе одновременно произвольного числа пользователей.
Серверная часть систем включает в себя репозитарий системы, базу данных первичных отчётов текущих статистических наблюдений, архив первичных отчётов завершившихся статистических наблюдений, базу служебной информации. В качестве клиентов, взаимодействующих с серверной частью системы, используется следующий набор специализированных автоматизированных рабочих мест (АРМ):
• АРМ-Экономиста - рабочее место статистика;
• АРМ-Описатель - программно-технологическое средство, позволяющее создавать или редактировать формальные электронные описания статистических форм;
• АРМ-Администратора - программно-технологическое средство администратора системы сбора данных;
• АРМ-Предприятие - рабочее место респондента.
Хранилище первичных данных (см. рис.5.) является интегрированной системой хранения обработанных первичных данных СИС регионального уровня и обеспечивает следующие виды прикладных сервисов для конечных пользователей: поиск любых первичных отчётов, загруженных в хранилище, по их атрибутивным признакам с возможностью дальнейшей обработки с помощью офисных пакетов; формирование файлов структурированных данных по объектам статистических наблюдений с целью их дальнейшей обработки с помощью статистических пакетов (SAS, SPSS); получение сводно-аналитических таблиц с помощью специальных инструментов хранилища.
Наборы пер-А винных отче-tob (WORD, HXEL)
Файлы экспортируемых данных (SPSS, SAS)
А Л
Хранилище первичных данных СИС территориального уровня
Сводно-аналитические блицы
Метаданные стэтнаблюдений
истые данные наблюдений
Управление пользователями и данными
Система сбора СИС ре? : тонального уровня (АРМ-ЭКОНОМИСТА)
Администратор Хранилища
( АДМИНИСТРАТОР ХРАНИЛИЩА)
Описания макетов данных и
сводно-аналитических таблиц
Пользователи Хранилн-Ша
(КЛИЕНТ ХРАНИЛИЩА)
Рис.5.Архитекгура Хранилища первичных данных территориального уровня
Общая схема работы пользователей с хранилищем для получения необходимых данных включает в себя следующие этапы:
• проектирование макета данных (сказуемого) сводно-аналитической таблицы или файла экспортируемых данных с помощью специального инструмента описания таблиц с последующим сохранение созданного макета;
• формирование полного формального описания сводно-аналитической таблицы: выбор необходимого макета данных; формирование описания объектов подлежащего таблицы; сохранение полного формального описания сводно-аналитической таблицы;
• получение таблицы или файла экспортируемых данных с помощью соответствующих процедур: в первом случае в качестве параметра процедуры указывается полное формальное описание сводно-аналитической таблицы, во втором случае - формальное описание макета данных.
Программно-технологической платформой для реализации хранилища первичных данных служит СУБД Microsoft SQL Server. Приложения-клиенты разработаны на языках программирования FoxPro и Си++.
Потоки первичных данных, поступающие в СИС территориального уровня, характеризуются высоким уровнем неравномерности в течение календарного года. В этих условиях крайне актуальной является задача эффективного использования статистиков, занятых сбором первичных данных. Реализованная в Комистате архитектура сетевой схемы сбора позволяет решить эту задачу на базе разработанной оптимизационной модели процессов сбора первичных статистических данных и динамического распределения потоков первичных данных между главной и коллективными системами.
Постановка данной задачи формулируется следующим образом:
Дано:
N - количество коллективных систем в составе системы сбора территориального органа, принимающих первичные данные от индивидуальных систем. Каждая индивидуальная система адресует данные только "своей" административной коллективной системе;
Сп - среднегодовые затраты на содержание единицы статистического персонала на п-ой коллективной системе. В состав затрат включены затраты, связанные с выплатой работникам заработной платы, поощрительные и компенсационные выплаты, страховые отчисления;
Сгл - среднегодовые затраты на содержание единицы статистического персонала на главной системе;
- среднее количество отчётов, которое может принять и обработать один экономист-статистик на этапе сбора за месяц;
12 ~ матрица исходных объёмов первичной информации, элемент которой Ущ равен числу первичных отчётов, адресуемых в адрес п-ой коллективной системы сбора в ]-ом месяце. Общее число отчётов, поступающих в систему сбора территориального органа за год,
N 12
равно £ мп!.
И = 1 У = 1
Требуется минимизировать годовые затраты на сбор первичных данных в территориальном органе при выполнении следующих условий:
• численность статистического персонала, занятого сбором первичных данных в любом подразделении территориального органа статистики в течение года, есть величина постоянная;
• численность персонала любой коллективной системы не может быть менее 2 человек (связано с большой территориальной протяжённостью республики, необходимостью организации и проведения единовременных статистических работ и обследований, а также под держания режима взаимозаменяемости персонала);
• потоки первичных данных от индивидуальных систем к соответствующим коллективным системам могут быть перенаправлены (полностью или частично) для обработки на главную систему (перераспределение потоков данных от одной коллективной системы к другой невозможно по организационным причинам);
• численность дополнительного персонала сбора на главной системе ограничена возможностями по его размещению и составляет 30 человек.
Для решения задачи была разработана следующая экономико-математическая модель, описывающая процесс сбора первичных данных:
определить целочисленные хп>0, п = 1, N, у> 0 и z • > 0,
» = üv, y = Ü2,
обеспечивающие
N
min ^Спхп+СглхУ (4)
н=1
Г
<
при выполнении следующих условии:
N _
YZ"J-yxw' где 7 = 1,12, (5)
»= 1 _ _
vnj-znj^x„xw, гдеи = 1 ,N, у = 1,12, (6) у <30 (7)
*„>2 ^ _ (8)
L 0 < znj < vnj, где л = 1, tf, 7 = 1,12 (9)
В модели используются следующие обозначения: х„ - количество персонала сбора, необходимого для п-ой коллективной системы, х„ > 0, п = 1, ТУ;
у - количество персонала, занятого сбором первичных данных на главной системе, у> 0;
Тщ - количество первичных отчётов, перенаправленных от п-ой коллективной системы к главной системе в .¡-ом месяце.
Целевая функция (4) представляет собой общие годовые затраты территориального органа статистики на сбор первичных статистических данных, состоящие из расходов на выплату персоналу заработной платы, поощрительных и компенсационных выплат, а также страховых отчислений.
Выражение (5) и (6) означают соответственно, что потоки первичных данных, направляемые к главной и коллективным системам в любом месяце, не должны превышать пропускной способности этих систем.
Ограничения (7) и (8) отображают ограничения на численность персонала на главной и коллективных системах.
Ограничение (9) показывает, что перенаправить от п-ой коллективной системы к главной системе в .¡-ом месяце можно не более исходного объёма отчётов, адресуемых этой системе.
Разработанная экономико-математическая модель относится к моделям линейного программирования с целочисленными переменными и реализуется методом ветвей и границ.
Для реализации модели на практике предложена методика, которая должна применяться ежегодно на этапе планирования для определения оптимальной численности экономического персонала, необходимого для сбора первичных статистических отчётов в территориальных органах статистики, а также для управления потоками первичных данных в системе сбора.
Апробация методики на данных Комистата за 2007г. показала, что исходная численность персонала сбора в результате оптимизации может быть снижена на 9.1 %, а соответствующее уменьшение материальных затрат в расчёте на год составит 2.9 млн. руб.
Оценка общей эффективности использования сетевой схемы сбора статистических данных на региональном уровне проводилась на реальных данных Комистата за 2007 г. Расчётная трудоёмкость сбора первичных данных в Комистате в 2007 г., вычисленная в соответствии с "Методическими рекомендациями по определению норм нагрузки работников отделов статистики", составила 120.5 тыс. часов. Данные расчётной трудоёмкости использовались как база для сравнения действующей и сетевой схемы сбора первичных статистических форм.
Результаты сравнительного анализа трудоёмкости сбора первичных данных (в разрезе основных технологических операций) для разных функциональных систем сбора отражены в табл. 2.
Табл. 2.
Сравнительная трудоёмкость сбора первичных данных в разрезе _основных технологических операций_
N п/п Технологическая операция сбора данных Годовой объём Норма времени, мин. Трудоёмкость, час
Действующая схема сбора Сетевая схема сбора
1 Регистрация и визуальный контроль первичных документов 240 000 документов. 3 12 000 *
2 Ввод первичных данных 20 000 000 показателей. 0.0833 27 777
3 Арифметико-логический контроль 500 ООО'1 показателей. 5 41 666 **
4 Аналитический контроль **** 41 666
5 Прочие технологические операции" " 39 124 39 124
6 ИТОГО 120 561 80 790
" иперация выполняется автоматически. * * Операция выполняется на стороне респондентов. *** Коэффициент ошибок в первичных данных равен 2.5%. **** Операция выполняется на этапе обработки данных ***** Изучение инструктивных материалов, консультирование респондентов, передача данных на региональный уровень.
При проведении расчётов ряд параметров (нормы времени на выполнение отдельных технологических операций; процент ошибочных показателей в первичных данных, представленных респондентами) был определён экспертным путём на основании фактически имеющихся статистических данных.
Трудоёмкость технологической операции "аналитический контроль" условно принята равной трудоёмкости операции "арифметико-логический" контроль. Трудоёмкость "прочих операций" рассчитана как разница между общей расчётной трудоёмкостью (120.5 тыс. час.) и трудоёмкостью технологических операций 1-4. Предполагается, что трудоёмкость "прочих операций" является величиной условно-постоянной, не зависящей от схемы сбора.
Из данных табл. 2. следует, что в результате внедрения сетевой схемы сбора общие трудозатраты по сбору первичных данных сокращаются около 3 раз, что позволяет перенести на этап сбора функцию аналитического контроля первичных данных без увеличения численности персонала занятого сбором. Общие трудозатраты на сбор первичных данных по Комистату уменьшаются на 40 тыс. часов, что эквивалентно сокращению численности персонала сбора на 33%.
В заключении изложены основные результаты выполненного исследования.
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
1. В результате проведённого анализа СИС регионального уровня сделан вывод о необходимости разработки и внедрения новой, интегрированной архитектуры СИС данного уровня, обеспечивающей переход от индивидуальных КЭОИ к универсальным схемам сбора и хранения первичных статистических данных;
2. Обоснована принципиальная возможность и необходимость поэтапного перехода на региональном уровне к сетевой схеме сбора статистических данных и сформулированы общие принципы её реализации;
3. Усовершенствована методика организации и ведения Статистического регистра Росстата, что позволяет повысить репрезентативность результатов проводимых статистических наблюдений;
4. Предложены принципы организации интегрированного хранилища первичных данных регионального уровня, и на их основе разработаны методика идентификации статистических показателей и порядок её применения;
5. Представлен вариант реализации архитектуры сетевой схемы сбора на примере территориального органа статистики по республике Коми и рассмотрены основные программно-технологические решения по её реализации;
6. На основе сетевой схемы сбора разработана экономико-математическая модель оптимизации затрат на сбор первичных стат-данных в территориальных органах статистики и методика её применения, позволяющая эффективно использовать персонал, занятый в этом процессе;
7. Проанализированы результаты внедрения и показано, что достигнут значительный экономический эффект за счёт прямого сокращения общих трудовых затрат на сбор первичных статистических данных.
Список публикаций по теме диссертации
Научные статьи в журнале, включённом в список ВАК:
1. Сбор статистической информации в электронной форме: идеология и практика /Б.М. Тульчинский //Вопросы статистики. - М., 2005, №12 (0,6 пл.)
2. Стратегия повышения качества статистической информации на региональном уровне /М.Ю. Кудинова, В.Я. Сквозников, Б.М. Тульчинский // Вопросы статистики. - М., 2007, №9 (в соавторстве, авторских 0,3 п.л.)
3. Совершенствование процессов сбора первичных статистических данных в территориальных органах статистики /В.П. Божко, Б.М. Тульчинский // Вопросы статистики. - М., 2009, №4 (в соавторстве, авторских 0,2 пл.)
Тезисы докладов на конференциях и семинарах, опубликованных в других изданиях:
4. Электронная отчетность - стратегическое направление повышения качества первичной статистической информации. Материалы IV Северного социально - экологического конгресса. Секция ресурсы и технологии информационного пространства региона. /Б.М. Тульчинский - Сыктывкар, 2008 (0.3 пл.)
5. Работа с респондентами - важнейшая задача органов государственной статистики. Материалы научно-практической Интернет-конференции "Роль статистики в мониторинге социально-экономического развития регионов Российской Федерации". /В.Я. Сквозников, Б.М. Тульчинский - Саратов: Саратовстат, 2008 (в соавторстве, авторских 0,1 пл.)
6. Информационные технологии как основа для повышения эффективности работы территориальных органов статистики. Материалы научно-практической конференции "Роль государственной статистики в современном обществе". /Б.М. Тульчинский - Сыктывкар: Комистат, 2009 (0.3 пл.)
7. Моделирование процессов сбора первичных статистических данных на региональном уровне СИС. Материалы конференции "Ре-инжениринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий". /Б.М. Тульчинский - М.: МЭСИ, 2009 (0.2 пл.)
Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Республике Коми, тел. (8212) 28-57-80 Формат 60x84/16 Усл. печ. листов 1,51
Тираж 80 экз. Заказ № 39
Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Тульчинский, Борис Матвеевич
Введение
Глава I. Анализ функционирования национальных статистических информационных систем
1.1 .Задачи, функции и структура органов государственной статистики
1.2.Характеристика статистической информационной системы России
1.3. Особенности функционирования статистических информационных систем за рубежом 34 Выводы по главе I
Глава П. Разработка методов и средств сбора и хранения первичных статистических данных в СИС регионального уровня
2.1. Обоснование выбора схемы сбора и хранения первичных статистических данных
2.2. Принципы работы, состав и характеристика компонент унифицированной сетевой схемы сбора и хранения первичных статистических данных
2.3. Совершенствование методических положений функционирования Статистического регистра как базы метаданных
2.4. Методика создания интегрированного хранилища первичных статистических данных
Выводы по главе II
Глава Ш. Применение методов и средств сбора и хранения статистических данных на примере территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Республике Коми
3.1. Разработка программно-технологических средств унифицированной сетевой схемы сбора и интегрированного хранилища первичных статистических данных
3.2. Модель оптимизации процессов сбора первичных статистических данных и методика ее применения III
3.3. Оценка эффективности реализации унифицированной сетевой схемы сбора статистических данных на региональном уровне
Выводы по главе III
Диссертация: введение по экономике, на тему "Разработка методов и средств сбора и хранения данных в статистической информационной системе"
Актуальность темы исследования
Официальная статистика это незаменимый элемент информационной системы демократического общества, обеспечивающий правительство, экономику и общество достоверными и необходимыми статистическими данными.
Изменения в общественной и социально-экономической жизни России, происходившие в 90-х годах прошлого столетия, обусловили качественные изменения в принципах работы российской государственной статистики в соответствии с Основополагающими принципами официальной статистики, принятыми Статистической комиссией ООН.
В настоящее время процесс реформирования российской государственной статистики продолжается в рамках Федеральной целевой программы "Развитие государственной статистики России в 2007 — 2011 годах", целью которой является обеспечение пользователей достоверными данными, отвечающими международным стандартам путём формирования единой межведомственной статистической информационной системы (СИС). Одной из главных задач программы является развитие системы сбора и хранения первичных статистических данных, основным звеном в которой выступают территориальные органы Федеральной службы государственной статистики (ФСГС).
Процесс сбора является распределённым, массовым и непрерывным, а состав собираемых данных, методология их исчисления и круг респондентов динамично меняются в соответствии с потребностями государства и общества. Организация и управление этим процессом на региональном уровне представляет собой сложную экономическую задачу, от успешного решения которой зависит как достоверность получаемых на региональном и федеральном уровне сводных статистических данных, так и рациональное использование бюджетных финансовых средств.
В связи с этим возникает необходимость комплексного исследования системы сбора и хранения первичных статистических данных и разработки методов и средств, позволяющих повысить эффективность функционирования СИС регионального уровня на этапе реформирования государственной статистики.
Таким образом, указанные обстоятельства определили актуальность темы предложенного исследования, наметили его цели и основные задачи.
Степень научной проработанности темы
Научной разработке теоретических и методологических проблем проведения статистических исследований посвящены труды отечественных (Беляевский И.К., Ильенкова С.Д., JI.B., Королёв М.А., Мхитарян B.C., Рябушкин Б.Т., Ясин Е.Г, и др.), а также ряда зарубежных авторов (Котляр Ф., Самуэльсон П., Фридман М и др.).
Большое значение имеют также работы, посвященные вопросам организации, совершенствования и развития СИС (Божко В.П., Голосов О.В., Евреинов Э.В., Михеев Ю.А., Романов А.Н., Шураков В .В и др.).
Вместе с тем, анализ исследований, содержащихся в работах указанных авторов, показал, что в центре внимания находится, главным образом, проблема функционирования и взаимодействия федерального и регионального уровней СИС, не касаясь деятельности респондентов, представляющих первичную отчетность в органы государственной статистики.
Отмеченное обстоятельство потребовало проведения исследования, определило его логику, научную новизну и практическую значимость, а также структуру диссертационной работы.
Цели и задачи исследования
Цель исследования состоит в разработке и применении методов и средств сбора и хранения первичных статистических данных для сокращения затрат в условиях ограниченных бюджетных средств. Для достижения указанной цели в рамках исследования были поставлены и решены следующие задачи:
• проведён анализ функционирования СИС России и национальных статистических управлений зарубежных стран;
• определена унифицированная сетевая схема сбора статистических данных и предложены общие принципы её реализации;
• усовершенствована методическая основа функционирования Статистического регистра как базы метаданных;
• разработана методика создания хранилища первичных статистических данных;
• созданы программно-технологические средства унифицированной сетевой схемы сбора и интегрированного хранилища первичных статистических данных регионального уровня;
• разработаны оптимизационная модель процессов сбора статистических данных и методика её применения, базирующаяся на сетевой схеме сбора данных;
• проведена оценка эффективности реализации унифицированной сетевой схемы сбора первичных статистических данных на примере территориального органа статистики республики Коми.
Объект и предмет исследования
Объектом исследования являются процессы сбора и хранения первичных статистических данных в СИС регионального уровня, а предметом исследования - методы и средства реализации этих процессов, обеспечивающие повышение оперативности и качества получения сводной статистической информации.
Теоретические и методологические основы исследования
Диссертационная работа базируется на положениях Федеральной целевой программы "Развитие государственной статистики России в 2007-2011 годах", а также на общих выводах и рекомендациях международных статистических институтов.
В процессе исследования обобщены и проанализированы нормативные и методологические материалы ФСГС, регламентирующие организацию работ в СИС регионального уровня. В работе использовались труды отечественных и зарубежных учёных и специалистов в области управления экономическими информационными системами, разработки архитектуры статистических информационных систем и программно-технологического обеспечения обработки статистических данных.
В качестве инструментария применялись методы системного анализа, экономико-математического моделирования и линейного программирования, а также проектирования баз и банков данных.
Научная новизна исследования
• Научную новизну составляют следующие положения и результаты исследования, полученные лично автором:
• сетевая информационно-функциональная схема сбора статистических данных и основные принципы её функционирования;
• концептуальная модель объектов Статистического регистра;
• методика идентификации статистических показателей и порядок её применения для создания интегрированного хранилища первичных статистических данных;
• модель оптимизации затрат на сбор первичных статистических данных регионального уровня;
• методика применения оптимизационной модели на региональном уровне СИС.
Теоретическая и практическая значимость работы
Теоретическая значимость диссертационной работы заключается в том, что ее основные положения представляют собой определенный вклад в развитие функционирования СИС регионального уровня.
Практическая значимость заключается в решении одной из главных задач Федеральной целевой программы "Развитие государственной статистики России в 2007-2011 годах" — модернизации системы сбора и хранения первичных статистических данных.
Результаты проведённого исследования могут быть использованы во всех территориальных органах статистики ФСГС с целью повышения эффективности их производственной деятельности, а таюке для совершенствования функционирования СИС в целом, включая региональный и федеральный уровни.
Апробация и внедрение результатов работы
Новые методы сбора и хранения первичных статистических данных полностью внедрены в территориальном органе статистики по республике Коми и имеют законченную программно-технологическую реализацию.
Результаты внедрения позволяют сделать вывод о существенном снижении трудовых затрат на наиболее трудоемком этапе технологического процесса — сборе первичных статистических данных. Кроме того, происходит сокращение затрат труда респондентов по представлению статистических отчётов в органы государственной статистики.
Основные положения и результаты проведённого исследования были опубликованы в научно-информационного журнале "Вопросы статистики", докладывались и получили одобрение на Всероссийской конференции "Реинжениринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий" и других межрегиональных научно-практических конференциях, а также применялись в учебном процессе МЭСИ по специальности "Прикладная информатика в экономике".
Публикации
По теме исследования опубликовано 7 работ общим объёмом 2.6 п.л. (авторских 2.0 п.л.), в том числе 3 из них в изданиях, рекомендованных ВАК (авторских 1.1 п.л.).
Структура работы
Диссертация состоит из введения, трёх глав, заключения, библиографического списка литературы. Работа изложена на 138 страницах, содержит 3 приложения, 10 рисунков, 5 таблиц.
Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Тульчинский, Борис Матвеевич
Основные выводы и результаты диссертационного исследования процессов сбора и хранения первичных статистических данных в СИС регионального уровня заключаются в следующем:
• Официальная статистика является незаменимым элементом информационной системы демократического общества. Требования общества к объёму, качеству, оперативности и актуальности статистической информации всё время возрастают. Таким образом, вопрос повышения эффективности является стратегическим вопросом развития национальных СИС;
• Выявлено, что основным инструментом повышения эффективности национальных СИС является широкомасштабное внедрение ИКТ и современных методов формирования информационных ресурсов, обеспечивающих модернизацию всех основных статистических процедур и процессов, организацию их на принципах массового "фабричного" производства;
• На основе проведённого анализа эффективности организации статистических процедур в СИС регионального уровня сделан вывод о необходимости разработки и внедрения новой интегрированной архитектуры СИС регионального уровня, обеспечивающей переход от индивидуальных КЭОИ к универсальной системе сбора и хранения первичных статданных;
• Обоснована принципиальная возможность и необходимость поэтапного перехода на региональном уровне к сетевой схеме сбора статистических данных. Сформулированы общие принципы её реализации, включающие базовые требования к архитектуре, составу объектов и метаданным;
• Проведён анализ и сформулированы новые принципы организации и ведения Статрегистра Росстата, являющегося главным источником данных об объектах статнаблюдений;
• Предложены принципы организации интегрированного хранилища первичных данных регионального уровня. Разработана методика идентификации статпоказателей и порядок её применения при создании хранилищ данных регионального уровня;
• Показано, что внедрение сетевой схемы сбора создаёт необходимые условия для оптимизации затрат на сбор первичных данных. Разработана экономико-математическая модель оптимизации затрат на сбор первичных статданных в территориальных органах статистики и методика её использования. Показано, что результаты оптимизации могут быть значимы;
• На примере территориального органа статистики по республике Коми рассмотрены основные программно-технологические решения по реализации сетевой схемы сбора и интегрированного хранилища первичных статистических данных. Проанализированы результаты внедрения. Показано, что в результате внедрения достигнут значительный экономический эффект за счёт прямого сокращения общих трудозатрат на сбор первичных статданных. Дополнительным положительным результатом реализации в Комиста-те сетевой схемы сбора стала возможность внедрения системы управления качеством первичных статистических данных.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Диссертация: библиография по экономике, кандидата экономических наук, Тульчинский, Борис Матвеевич, Москва
1. Автоматизация информационных технологий в экономике. // Под ред. Г.А. Титоренко. -М: ЮНИТИ, 1998.
2. Автоматизированное рабочее место для статистической обработки данных. // Под ред. В.В. Шуракова. М: Финансы и статистика, 1990.
3. Анализ данных на компьютере. // Под ред. В.Э. Фигурнова. М: ИНФРА-М, 1995.
4. Архитектура компьютерных систем и сетей. // Под ред. В.И. Лойко. М.: Финансы и статистика, 2003.
5. АСГС. Теория и практика. // Под ред. М.Р. Эйдельмана, М.К. Рахманова. М: Финансы и статистика, 1983.
6. Бережная Е.В. Математические методы моделирования экономических систем. -М.: Финансы и статистика, 2003.
7. Божко В.П. Опыт обработки статистической информации и основы коммерческой деятельности в области ее распространения. -М.:МЭСИ, 1998.
8. Божко В.П., Забелин В.Н. Опыт внедрения информационных технологий при организации выполнения статистических работ //Вопросы статистики. М., 1997, №5.
9. Божко И.В. Оптимизационные модели функционирования корпоративной информационной вычислительной системы Федеральной службы государственной статистики. Тезисы научной конференции в Центральном экономико-математическом институте РАН. М.: ЦЭМИ, 2005.
10. Бурков В.Н., Ириков В. А. Модели и методы управления организационными системами. -М.: Наука, 1994.
11. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. -М.: Наука, 1978.
12. Васильков Ю.В. Компьютерные технологии вычислений в математическом моделировании. М.: Финансы и статистика, 2004.
13. Введение в информационный бизнес. // Под ред. В.П. Тихомирова, А.В. Хорошилова. -М.: Финансы и статистика, 1996.
14. Вендров A.M. CASE-Технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем. М.: Финансы и статистика, 1998.
15. Влияние новой технологии на систему обработки статистических данных. Материалы семинара ООН. Женева, 1997.
16. Громов Р.Г. Очерки информационных технологий. М.: Инфо-арт, 1993.
17. Данелян Т.Я. Организация и функционирование больших информационных систем. М.: МЭСИ, 1997.
18. Диго С.М. Базы данных. М.: Финансы и статистика, 2004.
19. Европа и глобальное информационное общество. Рекомендации для заседания Европейского совета. Евростат. Брюссель, 1994.
20. Ермолицкая Е.В. Проблемы методического и информационно -технологического обеспечения статистических задач. // Вопросы статистики. -М., 2006, №3.
21. Ермолицкая Е.В. Проблемы создания единого государственного статистического ресурса . // Вопросы статистики. -М., 2006, №7.
22. Забелин В.Н. Один из подходов к совершенствованию процесса обработки информации на районном уровне СИС. // Вопросы статистики.-М., 1997, №7.
23. Забелин В.Н, Божко В.П. Проблемы формирования информационных ресурсов в области статистической деятельности и пути их решения. // Вопросы статистики. М., 1998, №2.
24. Зайченко Ю.П. Исследование операций. Киев.: Вища школа, 1979
25. Иванова Е.И. Организационно-методологические принципы построения ИТКСС до 2000 года. // Вопросы статистики. М., 1998, №2.
26. Иванова Е.И. Организация и управление статистической деятельностью в Российской Федерации. Сб. «Региональная статистика: проблемы, факты, комментарии». Н.-Новгород, 1997.
27. Иванова Е.И. Проблемы создания и ведения Государственного реестра предприятий. Сб. «Проблемы создания и использования баз и банков данных». М.: НТЦ «Информрегистр», 1993.
28. Иванова Е.И. Роль информационных технологий в развитии информационно-вычислительной системы государственной статистики. Конференция «Российский рынок информационных технологий». М: АНТОНЮК консалтинг, 1995.
29. Иванова Е.И. Современное положение статистики в России и перспективы развития информационно-вычислительной системы. Семинар «Стратегия использования вычислительной техники в статистике стран СНГ». Брюссель: TCSC-TC-TFTC, 1995.
30. Иванова Е.И. Создание информационно-телекоммуникационной системы статистики России. // Человек и компьютер. 1997. - №7.
31. Иванова Е.И. Статистическая отчетность в условиях рыночной экономики. // Закон. 1996. - №2.
32. Информатика: данные, технология, маркетинг. // Под ред. А.Н. Романова. М.: Финансы и статистика, 1991.
33. Информатика в статистике: Словарь справочник. - М.: Финансы39. и статистика, 1994.
34. Информационные системы в экономике. // Под ред. В.В. Дика. -М: Финансы и статистика, 1996.
35. Информационные технологии в статистике: Учебно-практическое пособие. // Под ред. В.П. Божко. М.: МЭСИ, 1999.
36. Информационные технологии в статистике: Учебник для вузов. //Под ред. В.П. Божко и А.В. Хорошилова. М.: АО «Финстатин-форм», 2002.
37. Информационно-статистическое обеспечение региональных систем управления: Материалы Всероссийской научно практической конференции // Под ред. А.А. Кисельникова. -Новосибирск: Мангазея, 2006.
38. Карминский A.M., Нестеров В.П. Информатизация бизнеса. -М.: Финансы и статистика, 1997.
39. Когаловский М.Р. Энциклопедия технологий баз данных. М: Финансы и статистика, 2004.
40. Курс социально-экономической статистики. Учебник для вузов. //Под ред. М.Г. Назарова. -М.: Финстатинформ, 2002
41. Компьютерные технологии обработки информации. // Под ред. С.В. Назарова. М.: Финансы и статистика, 1997.
42. Концепция развития автоматизации статистической информационной системы. М.: Государственный комитет РФ по статистике, 1992.
43. Курицкий Б .Я. Поиск оптимальных решений средствами EXCEL 7.0. С.-Петербург.: BHV, 1997.
44. Лагова Б.А. Оптимальное управление в экономике. М.: Финансы и статистика, 2003.
45. Лагоша Б.А. Экономико-математические методы. М: МЭСИ, 1998.
46. Лопатников Л.И. Экономико-математический словарь. -М.: Наука, 1987.
47. Макетирование, проектирование и реализация диалоговых информационных систем. // Под ред. Е.И. Ломако. М.: Финансы и статистика, 1993.
48. Методологические положения по формированию и ведению каталога статистических показателей. —М. Государственный комитет РФ по статистике, 2000.
49. Методологические положения по оценке качества статистической информации. -М. Государственный комитет РФ по статистике, 2001
50. Методологические проблемы перестройки работы региональных органов статистики. Конференция «Новые информационные технологии в муниципальном управлении». М.: РГТУ, 1997
51. Методические рекомендации по определению норм нагрузки работников отделов статистики. —М. Государственный комитет РФ по статистике, 1998
52. Миркин Б.Г. Проблемы группового выбора. М.: Статистика,1974.
53. Мишенин А.И. Теория экономических информационных систем. М.: Финансы и статистика, 1999.
54. Назаров С.В. Локальные вычислительные сети (в 3-х кн.). М.: Финансы и статистика, 1995.
55. Организация и управление статистической деятельностью в Российской Федерации. Материалы семинара высокого уровня в области статистики по программе ТАСИС. С.-Петербург: Госкомстат России, 1996.
56. Пантелеев А.В., Летова Т.А. Методы оптимизации в примерах и задачах. М.: Высшая школа, 2002.
57. Першиков В.И., Савинков В.М. Толковый словарь по информатике. М.: Финансы и статистика, 1995.
58. Полякова Г.П., Кулагина Е.В. О развитии безбумажной технологии сбора статистической информации // Вопросы статистики. -М., 2004, №1.
59. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект основа информационной технологии. - М.: Наука, 1988.
60. Положение о Статистическом регистре хозяйствующих субъектов Федеральной службы государственной статистики. М.: Рос-стат, 2005.
61. Проектирование экономических информационных систем. Учебник для вузов. // Под ред. Ю.Ф. Тельнова. М.: Финансы и статистика, 2002.
62. Пряхина Е.В., Божко В.П. Перспективная технологическая схема электронной обработки статистических данных // Вопросы статистики. М., 2000, №9.
63. Пятибратов А.П., Гудыно Л.П., Кириченко А.А. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации. М.: Финансы и статистика, 1998.
64. Серова Г.А. Компьютер помощник в оформлении диссертации. М.: Финансы и статистика, 2003.
65. Синюков М.И. О формировании информационно-управляющей системы поддержки развития инфраструктуры информатизации // вестник Всероссийского общества информатики и вычислительной техники. М., 1991, №5-6.
66. Соколов Н.А. Применение теории неопределенности в экономике :Учебное пособие. М.: МЭСИ, 1996.
67. Состояние и развитие корпоративной информационно-вычислительной системы Госкомстата России // Под ред. В.П. Божко. М.: МЭСИ, 2003.
68. Статистика в диалоге общества и власти: Материалы международной научно практической конференции // В авторской редакции. Санкт-Петербург: СПбГУЭФ, 2007.
69. Статистика и перестройка. М: Наука, 1991.
70. Статистические информационные системы: Учебное пособие. // Под ред. В.П. Божко. М.: МЭСИ, 1999.
71. Статистические информационные системы в рыночной экономике. ECSC-EC-EAEC, Brussels, 1994.
72. Статистический словарь. // Под ред. Ю.А. Юркова. М.: Фин-статинформ, 1996.
73. Тульчинский Б.М. Сбор статистической информации в электронной форме: идеология и практика. //Вопросы статистики. — М., 2005, №12
74. Тульчинский. Б.М., Сквозников В.Я., Кудинова М.Ю. Стратегия повышения качества статистической информации на региональном уровне. // Вопросы статистики. -М., 2007, №9.
75. Таха X. Введение в исследование операций (в 2-х кн.). М.: Мир, 1985.
76. Технические решения по электронному обмену и обработке статистической отчетности в межтерриториальных органах государственной статистики. М.: НИПИстатинформ Госкомстата1. России, 1997.
77. Федеральная целевая программа реформирования статистики в 1997-2000 гг. М: Госкомстат РФ, 1996.
78. Федеральная целевая программа "Развитие государственной статистики в 2007-2011 годах"- М.: Росстат, 2006.
79. Феррари Д. Оценка производительности вычислительных систем. -М.:Мир,1981.
80. Финансово-экономический словарь. // Под ред. М.Г. Назарова. М.: Финстатинформ, 1995.
81. Флинт Д. Локальные сети ЭВМ. М: Финансы и статистика, 1988.
82. Хачатуров Т.С. Эффективность капитальных вложений. М.: Экономика, 1979.
83. Чернышева Е.Н. Автоматизация статистической деятельности с помощью АРМ // Новые информационные технологии в современных экономических системах. М.: МЭСИ, 1999.
84. Чернышева Е.Н. Совершенствование деятельности районного уровня статистической информационной системы на современном этапе. Всероссийская научная конференция «Экономические информационные системы на пороге XXI века». М.: МЭСИ, 1999.
85. Чернышева Е.Н., Божко В.П. Вопросы совершенствования статистической информационной системы // Информационные технологии в экономических системах. М.: МЭСИ, 1996.
86. Чернышева Е.Н., Божко И.В. Оптимизация процессов функционирования статистической информационной системы Федеральной службы государственной статистики // Вопросы статистики.2005, №3.
87. Четыркин Е.М. Методы финансовых и коммерческих расчетов -М.: Дело, 1995.
88. Шураков В.В., Дайнтбегов Д.М., Мизрохи С.В. Автоматизированное рабочее место для статистической обработки данных. -М.: Финансы и статистика, 1990.
89. Экономика, разработка и использования программного обеспечения ЭВМ. // Под ред. В. А. Благо датских. М.: Финансы и статистика, 1995.
90. Экономическая информатика и вычислительная техника. // Под ред. В.П. Косарева, А.Ю. Королева. М.: Финансы и статистика, 1996.
91. Официальный сайт Статистической комиссии ООН http://imstats.un.org/unsd/default.htm
92. Официальный сайт Конференции Европейских статистиков http://www.unece.org/ stats/statsr.htm