Информационная база структурного анализа ОЭСР: отраслевые принципы в исследовании рынков товаров и услуг

МИРОВАЯ ЭКОНОМИКА И МЕЖДУНАРОДНЫЕ ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ОТНОШЕНИЯ

ИНФОРМАЦИОННАЯ БАЗА СТРУКТУРНОГО АНАЛИЗА ОЭСР: ОТРАСЛЕВЫЕ ПРИНЦИПЫ В ИССЛЕДОВАНИИ РЫНКОВ ТОВАРОВ И УСЛУГ

М.Д. Симонова

Московский государственный институт международных отношений (университет) МИД России. Россия, 119454, Москва, пр. Вернадского, 76.

Данное исследование посвящено особенностям информационной базы стран ОЭСР по структурной статистике предприятий в анализе рынков товаров и услуг и макроэкономических тенденций. Система показателей структурной статистики представлена в публикациях ОЭСР и в on-line доступе для широкого круга пользователей. Источниками обобщённой службами ОЭСР информации являются национальные статистические службы стран-членов, а также России и стран БРИКС. Данные о развитии отраслей экономики рассчитываются по методологии отдельных стран, региональных и международных стандартов и агрегированы на основе комплексных показателей отчетности отдельных предприятий. Это: годовые национальные счета стран, годовых отраслевые и бизнес (деловые) обзоры, методология краткосрочных индикаторов, статистика международной торговли товарами. Информационная система структурной статистики, которая доступна и непрерывно обновляема, имеет определенные особенности. В её состав входит несколько подсистем: структурная статистика по отраслям и видам услуг, статистики предпринимательства ЕС, индикаторы по отраслям и видам услуг, статистика международной торговли товарами. Группировка отраслей экономики проводится на основе Международной стандартной отраслевой классификацией всех видов экономической деятельности (МСОК). Классификация внешнеторговых потоков производится в соответствии с Гармонизированной системой описания и кодирования товаров. Система позволяет провести группировку отраслей экономики по степени их технологичности на четыре класса. В работе рассмотрены основные причины несопоставимости данных в подсистемах в определённые промежутки времени, связанные с различиями в методологии и источниках, своевременности предоставления данных, охвате и сроках их публикации.

Ключевые слова: структурный анализ экономики, данные отраслевой статистики, статистические службы ОЭСР, региональные и международные стандарты статистики, международные классификаторы отраслей и товаров.

Современный этап развития глобализации оказывает существенное влияние на состояние рынков товаров и услуг. Мировые и региональные рынки находятся под воздействием тенденций мирового кризиса, регионализации и изменения географической и товарной структуры мировых трансграничных потоков. Исследование перспектив складывающихся экономических пропорций и выстраивание соответствующих стратегий государственного и фирменного управления невозможно без надежной информационной базы. Одной из целей Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) является сбор и публикация статистических сведений по обширному кругу аспектов социально-экономического развития стран-членов, особенностям отраслей, рынков товаров и услуг. Данные, размещенные на сайте, могут быть использованы и обработаны в режиме on-line широким кругом пользователей.

В условиях экономического и финансового кризиса многие страны разрабатывают долгосрочные программы макроэкономического развития с целью его преодоления. Так, например, в 2010 г. страны Европейского союза (ЕС) приняли десятилетнюю программу развития экономики [1] «Европа 2020». Эта программа устанавливает пять целей-ориентиров, которые должны быть достигнуты в следующих сферах к намеченному времени [2]:

1. Занятость: достижение уровня занятости населения в возрасте от 20 до 64 лет в размере 75%.

2. Исследования и разработки: доля инвестиций в исследования и разработки в валовом внутреннем продукте стран-членов Европейского союза в размере 3%.

3. Изменение климата и потребление электроэнергии, необходимых для поддержания экономического роста:

a. Снижение уровня выпуска парниковых газов на 20% по сравнению с 1990 г. (в благоприятных условиях - на 30%).

b. Получение 20% энергии из возобновляемых источников.

c. Увеличение эффективности в области электроэнергетики на 20%.

4. Образование:

a. Снижение доли лиц, не получивших среднее образование, до уровня менее 10%.

b. Уровень высшего образования возрастной группы от 30 до 34 лет - не менее 40%.

5. Борьба с бедностью и социальной изоляцией: снижение численности бедного и находящегося на пороге бедности и социальной изоляции населения на 20 млн чел.

Разработка таких программ невозможна без представления о важнейших макроэкономических процессах, происходящих в экономике, которое, в свою очередь, можно достичь на основе комплексного анализа и сопоставления данных международной статистики.

Комплексное исследование развития мировых и региональных рынков товаров и услуг, как стран ЕС, так и других стран проводится на основе данных структурной (или отраслевой) статистики международных организаций. Предметом структурной статистики является система показателей, характеризующих развитие всех факторов, участвующих в производственном процессе предприятия. Информационная база структурной статистики являются инструментом, который позволяет провести детальный анализ агрегированных показателей деятельности отдельных, характеризующих состояние экономики как на макроуровне, так и на уровне отраслей, включая сферу услуг, а также оценить структурные изменения в экономике за рассматриваемый период. Системы данных включают динамику валового выпуска, добавленной стоимости, прибыли, инвестиций, объемов внешней торговли, показателей состояния рынка труда и др. Эти индикаторы, в свою очередь, предоставляют их пользователям широкие возможности по построению системы аналитических индикаторов эффективности и глобализации, используемых для исследования рынков товаров и услуг, конкурентоспособности стран, а также для оценки структурных сдвигов в основных отраслях и в экономике в целом [4].

Одной из наиболее развитых с точки зрения методологии и охвата данных является информационная база структурной статистики ОЭСР (OECD STAN Database for Structural Analysis)[3]. Информационная база формируется на основе данных национальных статистических органов 34 членов ОЭСР: 18 стран ЕС, США, Канады, Мексики, Японии и др. Она поддерживается Отделением по экономическому анализу и статистике Директората по науке, технологиям и промышленности и Статистического Директората, работа которых координируется статистической рабочей группой Комитета по промышленной и деловой среде ОЭСР [3]. За публикацию данных несет ответственность Генеральный Секретарь ОЭСР.

В информационной базе используется группировка отраслей и видов экономической деятельности в соответствии с Международной стандартной отраслевой классификацией всех видов экономической деятельности (МСОК) (International Standard Industrial Classification of all Economic Activities МСОК ООН, ISIC). Такой подход дает возможность проведения сравнительного анализа на межстрановом уровне. МСОК позволяет проводить анализ по отдельным отраслям экономики и агрегированным секторам, например, по сектору высокотехнологичных или топливно-энергетических отраслей [17]. Эта международная номенклатура используются в других информационных базах ОЭСР. Текущая версия информационной системы структурной статистики ОЭСР основана на четвертом издании МСОК (ISIC Rev.4) [18] и отражает статистические данные по всем

Рисунок 1

Агрегирование отраслей по степени технологичности производства

Сектор экономики Код по МСОК

Высокотехнологичное производство 2423, 30, 32, 33, 353

Высокий уровень среднетехнологичного производства 24 минус 2423, 29, 31, 34, 352+359

Низкий уровень среднетехнологичного производства 23, 25-28, 351

Низкотехнологичное производство 15-22, 36-37

Источники: STAN Database for Structural Analysis. Industry list. OECD, 2011. URL: http://www. oecd.org/sti/ind/40729523.pdf; ISIC REV. 3 Technology Intensity Definition. OECD Directorate for Science, Technology and Industry. Economic Analysis and Statistics Division. 7 July, 2011. URL: http://www.oecd. org/sti/ind/48350231.pdf

видам экономическом деятельности, включая сферу нефинансовых и финансовых услуг. Тем не менее, необходимо отметить, что переход от третьего издания МСОК к четвертому был осуществлен относительно недавно, и вследствие этого полная система показателей структурной статистики в соответствии с МСОК-4 пока не представлена рядом стран.

Наличие в базе отраслевой статистики ОЭСР определенной страны зависит от двух факторов. Первый - это доступность данных национальных счетов по видам экономической деятельности этой страны. Эта доступность, в свою очередь, зависит от длительности периода времени, в течение которого применялась на национальном уровне методология Системы национальных счетов ООН 1993 г. и 2008 г. Второй фактор - это наличие данных в соответствии с МСОК третьей и четвертой версии, а также доступность национальных отраслевых обзоров и переписей [10].

Важной особенностью этой информационной системы, отличающей ее от других подобных статистических источников, является ее непрерывная обновляемость. Данные по отдельным показателям, отраслям и странам направляются национальными статистическими службами, Евростатом в статистические службы ОЭСР и публикуются по мере их готовности, что в значительной степени улучшает возможности их использования для анализа. Пользователь может ознакомиться с обновленными сведениями в режиме on-line.

Важнейшим достижением базы STAN является наличие в ней агрегированных секторов экономики в зависимости от степени технологичности производства. Методология такой группировки была разработана ОЭСР в 2011г. [17]. Укрупненные сектора экономики представлены на рис. 1.

Данные рис. 1 демонстрируют возможность проведения структурного анализа для рынков высокотехнологичных товаров, секторов экономики с различным уровнем технологичности производства.

Система источников, являющихся основой информационной базы структурной статистики ОЭСР, построена на методологии (STAN Database for Structural Analysis - Full documentation) следующих международных стандартов [3]:

• годовые национальные счета стран;

• данные годовых отраслевых и бизнес (деловых) обзоров;

• данные краткосрочных индикаторов;

• статистика международной торговли товарами.

На рис. 2 представлена система источников, входящих в массив данных структурной статистики ОЭСР.

СНС является попыткой предоставления сбалансированных счетов, цель которых подробно описать экономику страны при помощи системы основных макроэкономических показателей (в соответствии с такими международными стандартами, как Система национальных

Рисунок 2

Источники информационной базы STAN

счетов 2008 г. [19] и Система европейских счетов 2010 г. [20]). Необходимо отметить, что данные по СНС не измеряются напрямую, а собраны из обширного ряда статистических источников с необходимыми корректировками и оценками, сделанными национальными экспертами. Для расчёта отраслевых данных зачастую может использоваться информация из соответствующих годовых отраслевых обзоров и переписей, краткосрочных индикаторов промышленной деятельности, а также из обзоров состояния рабочей силы, реестров компаний, обзоров доходов компаний, балансов компаний и таблиц межотраслевого баланса. Традиционно считается, что данные национальных счетов более сопоставимы при межстрановом сравнении, нежели данные отраслевых обзоров [6].

Рассмотрим подробнее годовые отраслевые обзоры как один из существенных источников. В странах ОЭСР ведется учет результатов обследований предприятий различных отраслей экономики, иногда дополняя их менее частыми переписями; в прошлом, прежде всего, это были горнодобывающая промышленность, обрабатывающая промышленность и строительство. В настоящее время экономика исследуется на основе обзоров деятельности предприятий всех отраслей экономики, включая сектор услуг [11].

ОЭСР направляет соответствующие запросы в национальные статистические органы и исследовательские институты, ответственные за проведение бизнес-обзоров, обрабатывает и группирует полученную информацию с последующей их публикацией в информационной базе структурной статистики по промышленности и видам услуг (Structural Statistics on Industry and Services - SSIS) [6]. В этой информационной базе представлен широкий ряд показателей для очень детализированных сегментов отраслей, что отличает её от рассматриваемой нами информационной базы структурной статистики STAN. Так, уровень детализации отраслей для первой информационной базы характеризуется 4 цифрами из кодовой системы, применяемой в третьем издании МСОК, тогда как в информационной базе STAN отрасли гораздо более агрегированы - до 2-х значного цифрового кода третьего издания МСОК [12].

Массив данных SSIS позволяет проводить глубокий структурный анализ экономики, но различия в методологии и практике проведения соответствующих отраслевых обзоров в разных странах существенно затрудняют межстрано-вой анализ этих показателей для аналогичных отраслей [6]. В отличие от неё, сведения, представленные в системе STAN, обладают гораздо большей сопоставимостью, так как основным источником для её построения являются данные национальных счетов в отраслевом разрезе. Показатели информационных баз SSIS и статистики предпринимательства New Cronos, поддерживаемой и публикуемой Европейской статистической комиссией (Евростат), используются при

построении информационной базы структурной статистики STAN для оценки показателей на уровне четырехзначного кода МСОК. (Такой детальной расшифровки отраслевых данных нет в национальных счетах по видам экономической деятельности).

Очевидно, что система индикаторов национальных счетов и национальных отраслевых обзоров, могут значительно отличаться. Рассмотрим факторы, которые могут привести к таким различиям и отклонениям. Во-первых, в отраслевых обзорах обычно учитываются не все компании, а только те, основные показатели производственной деятельности которых выше определенного уровня [6]. Этим показателем может быть или количество занятых на предприятии, или выручка за отчетный период. Пороговые значения для отбора компаний, различаются по странам. Во-вторых, некоторые страны при подготовке отраслевых и бизнес обзоров используют корректировки. Методами корректировок могут быть использование трендовых значений на основе предыдущих обследований, а также использование дополнительной информации из реестров компаний или других источников с целью учета малых предприятий [16]. Объекты бизнеса без применения наёмного труда (малые предприятия, микропредприятия) обычно вообще не составляют бизнес обзоры [16] и не отправляют подобного рода анкеты в соответствующие национальные официальные органы. Отраслевые обзоры содержат статистическую отчетность только по показателям производственной деятельности промышленных подразделений предприятий [13]. Такие структурные подразделения компании, как головной офис с управленческим персоналом, транспортный отдел, маркетинговый отдел, отдел исследований и разработок, вовсе не рассматриваются, хотя их включение в значительной степени могло бы повлиять на итоговые результаты. Наконец, если деятельность предприятия может быть классифицирована по нескольким отраслям МСОК, то регистрация компании зависит от основного вида ее деятельности, который определяется значимостью его вклада в общую добавленную стоимость, созданную компанией [10]. В отличие от промышленных обзоров, при составлении национальных счетов производится корректировка, учитывающая так называемый ненаблюдаемый сектор экономики, куда входят подпольное производство и неформальный сектор [14].

Данные по занятости для определенной отрасли могут быть занижены в годовых отраслевых обзорах по сравнению с данными национальных счетов. При оценке занятости в национальных счетах могут быть использованы и другие источники информации о занятости, такие как, например, данные обзоров рабочей силы национальных статистических служб, публикуемые для целей Международной организации труда [15]. Кроме того, в случае необ-

ходимости в национальных счетах приводятся оценочные значения занятости, скорректированные в целях учёта занятых в секторе малого предпринимательства и ненаблюдаемом секторе экономики и самозанятых [16].

Данные о размерах добавленной стоимости в отраслевых обзорах могут быть выше аналогичных показателей в национальных счетах. Причина этого заключается в том, что при учете только промышленных подразделений предприятий в качестве промежуточного потребления рассматриваются только затраты сырья и энергии, а расходы на такие услуги, как транспорт, связь, финансирование и информационные технологии, не входят в категорию промежуточного потреблени [6].

На основе статистических данных национальных статистических органов ОЭСР публикует краткосрочные индикаторы промышленного производства в информационной базе Индикаторов по отраслям и видам услуг (Indicators of Industry and Services - IIS) [3]. Данная информационная систем содержит такие краткосрочные (за месяц или квартал) статистические показатели, как индексы промышленного производства, индексы цен производителей и индексы занятости на уровне подотраслей экономики в соответствии с МСОК. При составлении национальных счетов эти данные часто используются для оценки значений отраслевого выпуска в постоянных ценах. Периодичность представления национальных сведений для целей информационной базы индикаторов по отраслям и видам услуг IIS - месяц и квартал, и публикуются чаще. Они могут использоваться для оценки показателей текущего или предшествующего периода, если данные годовых национальных счетов и национальных отраслевых обзоров не опубликованы.

Информация по объёмам внешнеторговых потоков является интегрированной частью ста-

тистической базы ОЭСР по статистике международной торговли товарами (OECD's International Trade in Commodities Statistics - ITCS database) [7]. Система показателей здесь на национальных данных об экспорте и импорте товаров. Классификация товаров в ITCS строится в соответствии с международной торговой классификацией - Гармонизированной системе описания и кодирования товаров (Harmonised System Rev.1 -HS1) [21], поэтому при построении базы STAN используются стандартные ключи перехода к МСОК. В результате, сопоставимые оценки объемов экспорта и импорта в отраслевом разрезе отдельных стран представлены начиная с 1988 г.[9].

Информационная база структурной статистики ОЭСР входит в так называемую группу или «семью» информационных баз STAN (STAN family) [3], которая включает еще три подсистемы. Это соответственно аналитическая информационная база данных о расходах компаний на исследования и разработки НИОКР (Analytical Business Enterprise Research and Development database - ANBERD) [3], информационная база двусторонней межотраслевой торговли в целях отраслевого анализа (Bilateral Trade Database for industrial analysis - BTD) [8] и таблицы межотраслевого баланса (Input-Output databases) [3].

Целью построения аналитической системы данных о расходах компаний различных отраслей на исследования и разработки ANBERD является преодоление проблем сопоставимости и обеспечение непрерывности их представления. Здесь представлены данные о расходах компаний на НИОКР для 19 стран-членов ОЭСР, начиная с 1987 г., и разработана в соответствии с третьим изданием МСОК [3].

Информационная база BTD содержит подробные сведения о межотраслевых торговых потоках - внутриотраслевая торговля - между странами ОЭСР, а также данные их торговых

Структура информационной базы STAN

Рисунок 3

National Statistical Offices and/or other national sources

first-level databases

data type

STAN family

ANBERD BTD

связей с третьими странами и регионами. Также как и для оценки объёмов экспорта и импорта здесь используются данные по методологии статистики международной торговли товарами (ITCS). Здесь данные отражены в разрезе почти сорока агрегированных и дифференцированных отраслей, преимущественно промышленных [3], начиная с 1988 г.

Таблицы межотраслевого баланса (Input-Output databases) представлены для 18 стран-членов ОЭСР и двух стран, не входящих в Организацию, - Бразилии и Китая. МОБ отражает конечное и промежуточное потребление, валовой выпуск различных отраслей экономики определенной страны. Матрицы показывают потоки продукции национального производства и импорт товаров и услуг в текущих ценах в отраслевом разрезе (по МСОК) одной страны.

Взаимосвязь между системами информационной базы STAN и их источниками можно наблюдать на рис 3 [3].

При проведении сравнительной характеристики аналогичных показателей из разных подсистем информационной базы ОЭСР необходимо учитывать наличие расхождения данных. Причины такой несопоставимости следующие [4]:

• различия в методологии и источниках. Примером может послужить описанные выше методологические различия измерения отчетных данных национальных отраслевых обзоров и национальных счетов. Так, данные о размерах добавленной стоимости и занятости различаются в них даже на относительно агрегированном уровне представления информации;

• своевременность предоставления данных. Данные структурной статистики STAN и национальных счетов могут отличаться от опубликованных странами ОЭСР по причине разницы во времени их обновлений. Отраслевые национальные счета, как часть всей системы счетов, обновляются в сроки отличные от публикации сведений по структурной статистике в STAN, поскольку публикация последних происходит сразу после того, как становятся доступными данные национальных. Некоторые страны

предоставляют эти данные весной, другие -ближе к концу года. Сопоставимость данных зависит от проведения официального пересмотра методологии национальных счетов, который может затрагивать длительные периоды времени;

• охват и сроки публикации данных. Многие страны публикуют агрегированные данные за несколько месяцев до более подробных отраслевых данных. Поскольку приоритетными данными для построения информационной базы структурной статистики STAN являются не агрегированные данные, а данные национальных счетов по видам экономической деятельности, то это может привести к последующему несоответствию данных.

В целом изложенные выше причины являются объяснением отставания данных международной статистики в обобщенном виде на 2-3 года.

После рассмотрения основных принципов построения информационной базы структурной статистики STAN необходимо перейти к детальному изучению показателей и индикаторов, представленных в ней. Это исследование может стать предметом дальнейших публикаций автора.

Россия остается кандидатом на присоединение к ОЭСР с мая 2014 г. Методология отечественной статистики разработана на базе международных стандартов, применяемых странами-членами ООН на национальном уровне. На основе соглашений Росстат поддерживает методологические контакты с экспертами подразделений ОЭСР. Практически осуществляется взаимодействие статистических служб при размещении данных российской статистики на информационном сайте ОЭСР. Наличие сведений о развитии российской экономики в режиме on-line является важнейшим инструментом проведения международных сопоставлений. Выработка рекомендаций со стороны экспертов ОЭСР, касающихся перспектив развития отдельных стран и России, строится на прогнозных данных отечественной статистики, имеющихся в распоряжении аналитического аппарата этой международной организации.

Список литературы

1. Communication from the Commission. Europe 2020. A Strategy for Smart, Sustainable and Inclusive Growth. European Commission. Brussels, 03.03.2010. URL: http://eur-lex.europa.eu/LexUriServ/LexUriServ.do?uri-=COM:2010:2020:FIN:EN:PDF

2. Europe 2020 targets. European Commission, 2010. URL: http://ec.europa.eu/europe2020/europe-2020-in-a-nutshell/targets/index_en.htm

3. STAN Indicators. Collection of Calculation Formula. OECD STI/EAS. 06.04.2011. URL: http://www.oecd.org/ sti/ind/47447210.pdf

4. Симонова М.Д. Статистические индикаторы производства в СНС: Учебное пособие / М.Д. Симонова -М.: МГИМО, 2006.- 142с.

5. Зарова Е.В., Мусихин С.Н. Проблемы использования статистических данных при построении динамических моделей развития экономики и рынка труда // Вопросы статистики. 2013. №1. С. 51-54;

6. Пересада В.П. Сопоставление статистических данных в группировках по видам экономической деятельности и по отраслевому принципу // Вопросы статистики. 2012. №4. С. 58-62;

7. ITCS: International Trade by Commodity Statistics. OECD. URL: http://www.oecd.org/trade/its/itcsinternat ionaltradebycommoditystatistics.htm

8. OECD Science, Technology and Industry Working Paper, No. 2011/06. Compilation of Bilateral Trade Database by Industry and End-Use Category. OECD Directorate for science, technology and industry. URL: http://www. oecd-ilibrary.org/science-and-technology/compilation-of-bilateral-trade-database-by-industry-and-end-use-category_5k9h6vx2z07f-en

9. Григорук Н.Е. К вопросу о международной стандартизации учетно-статистической информации в сфере внешнеэкономической деятельности // Вопросы статистики. 2014. № 5. С. 31-40.

10. Симонова М.Д. Международные стандарты национального счетоводства: Учебное пособие / М.Д. Симонова - М.: МГИМО, 2002.- 142с.

11. Симонова М.Д. Статистическое изучение индикаторов экономической глобализации в ОЭСР / М.Д. Симонова // Актуальные вопросы российской и зарубежной учетно-статистической практики Григорук Н.Е., Лихачев О.Б. сборник научных статей. Московский государственный институт международных отношений (Университет) МИД России; под ред. Григорук Н.Е. и Лихачева О.Б.. Москва, 2007. С. 18-26.

12. Симонова М.Д. Индикаторы экономической глобализации: методологические основы ОЭСР/ М.Д. Симонова // Экономические науки. - 2009. - №59. - с. 394-399.

13. Симонова М.Д. Статистика предпринимательства: учебн. пособие / М.Д. Симонова, Е.Г. Борисова, В.А. Онучак - М.: МГИМО, 2012.- 230 с.

14. OECD Handbook. Measuring the Non-Observed Economy. OECD, 2002. P. 149-176. URL: http://www.oecd. org/std/na/1963116.pdf

15. ILOSTAT Database. International Labour Organization. URL: http://www.ilo.org/ilostat/faces/ home/statisticaldata?locale=en&_afrLoop=2543346188947685#%40%3Flocale%3Den%26_ afrLoop%3D2543346188947685%26_adf.ctrl-state%3Dzcbadmeau_53

16. Мироедов А.А. Проблемы обеспечения полноты сбора статистической отчетности при проведении наблюдения за малым бизнесом // Вопросы статистики. 2012. №9. С. 63-65.

17. ISIC REV. 3 Technology Intensity Definition. OECD Directorate for Science, Technology and Industry. Economic Analysis and Statistics Division. 7 July, 2011. URL: http://www.oecd.org/sti/ind/48350231.pdf

18. International Standard Industrial Classification of All Economic Activities, Rev.4. Detailed Structure and Explanatory Notes. United Nations Statistics Division - Classifications Registry. URL: http://unstats.un.org/ unsd/cr/registry/regcst.asp?Cl=27

19. System of National Accounts 2008. Commission of the European Communities - Eurostat, International Monetary Fund, Organisation for Economic Co-operation and Development, United Nations, World Bank. Brussels/Luxembourg, New York, Paris, Washington, D.C., 2008. URL: http://unstats.un.org/unsd/ nationalaccount/docs/1993sna.pdf

20. European System of Accounts ESA 2010. Commission of the European Communities - Eurostat. Brussels-Luxembourg, 2010. URL: http://circa.europa.eu/irc/dsis/nfaccount/info/data/ESA2010/en/titelen.htm

21. Dayong Yu. The Harmonized System - Amendments and Their Impact on WTO Members' Schedules. WTO Working Paper. World Trade Organization. February, 2008. URL: http://www.wto.org/english/res_e/reser_e/ ersd200802_e.pdf

Об авторе

Симонова Марина Демьяновна - д.э.н., доцент, профессор кафедры учета, статистики и аудита

МГИМО (У) МИД РФ, избранный член Международного статистического института, член правления

Российской ассоциации статистиков.

E-mail: Simonova.mgimo@gmail.com, kafstat@list.ru .

OECD STRUCTURAL ANALYSIS DATABASES: SECTORAL PRINCIPLES IN THE STUDY OF MARKETS FOR GOODS AND SERVICES

M. Simonova

Moscow State Institute of International Relations (University), 76 Prospect Vernadskogo, Moscow,

119454, Russia

Abstract: This study focuses on the characteristics of the information database of the OECD structural business statistics in the analysis of markets of goods and services, and macroeconomic trends. The system of indicators of structural statistics is presented in OECD publications and on-line access to a wide range of users. Collected data sources generated by the OECD offices are based on the national statistical offices of country- members, Russia and the BRICS. Data on the development of economic sectors are calculated according to the methodology of individual countries, regional and international standards: annual national accounts of countries, annual industry and business surveys, methodology of short-term indicators, statistics of international trade in goods. Data are aggregated on the basis of complex indicators statements of the enterprises' questionnaire and business surveys. Information system of structural statistics which is available and continuously updated, has certain features. It is composed of several subsystems: Structural Statistics on Industry and Services, EU entrepreneurship statistics, Indicators of Industry and Services, International Trade in Commodities Statistics. The grouping of industries is based on the International standard industrial classification of all economic activities (ISIC). Classification of foreign trade flows is made in accordance with the Harmonized system of description and coding of goods. The structural statistics databases comprise four classes of industries' grouping according to the technology intensity. The paper discusses the main reasons for the non-comparability of data in the subsystems in certain time intervals.

Key words: structural economic analysis, industrial statistical data, OECD statistical offices, regional and international statistical standards, international classificators of industries and products.

References

1. Communication from the Commission. Europe 2020. A Strategy for Smart, Sustainable and Inclusive Growth. European Commission. Brussels, 03.03.2010. URL: http://eur-lex.europa.eu/LexUriServ/LexUriServ.do7uri-=COM:2010:2020:FIN:EN:PDF

2. Europe 2020 targets. European Commission, 2010. URL: http://ec.europa.eu/europe2020/europe-2020-in-a-nutshell/targets/index_en.htm

3. STAN Indicators. Collection of Calculation Formula. OECD STI/EAS. 06.04.2011. URL: http://www.oecd.org/ sti/ind/47447210.pdf

4. Simonova M.D. Statisticheskiye indikatori proizvodstva v SNS. Uchebnoye posobie [Statistical indicators of production in SNA: textbook] * Moscow. MGIMO University. 2006. P.183.

5. Zarova E.V. Musikhin S.N. problem ispolzovaniya statisticheskih dannih pri postroenii dinamicheskih modelei razvitiya ekonomiki I rinka truda [Problems in using of statistical data in the construction of economy development and labour market dynamic models ] Voprosi statisitiky. 2013. №1. p. 51-54.

6. Peresada V. P. Sopostavleniye statisticheskih dannih v gruppirovkah gpo vidam ekonomicheskoi deiatelnosti I po otraslevomu prinzipu [Statistical data comparison in groups by kinds of economic activities and industry-based principle] Voprosi statisitiki. 2012. №4. p. 58-62.

7. ITCS: International Trade by Commodity Statistics. OECD. URL: http://www.oecd.org/trade/its/itcsinternat ionaltradebycommoditystatistics.htm

8. OECD Science, Technology and Industry Working Paper, No. 2011/06. Compilation of Bilateral Trade Database by Industry and End-Use Category. OECD Directorate for science, technology and industry. URL: http://www. oecd-ilibrary.org/science-and-technology/compilation-of-bilateral-trade-database-by-industry-and-end-use-category_5k9h6vx2z07f-en

9. Grigoruk N.E. K voprosu o mezdunarodnoi standartizatsii utchetno-statisticheskoi informatsii v sfere vneshneekonomitcheskoi deyatelnosti [On international standardization of accounting and statistical information on external economic activities] Journal "Voprosy Statistiki" №5/2014, p. 31-40

10. Simonova M.D. Mezdunarodnie standarti natsionalnogo schetovodstva [ International standards of national accounting: textbook] . Moscow. MGIMO University. MGIMO, 2002. P.142.

11. Simonova M.D. Statisticheskoye izycheniye indikatorov economitcheskoi globalizatsii v OECD . Aktualniye voprosi rossiyskoi I zarubeznoi utchetno-statisticheskoi praktiky. [Statistical study of economic globalization indicators in OECD. Issues of Russian and foreign accounting and statistical practice.] Edited by Grigoruk N.E., Lihatchev O.B. Moscow. MGIMO University. 2007. p.18-26.

12. Simonova M.D. Indikatori ekonomitcheskoi globalizatsii: metodologitcheskiye osnovi OECD [Indicators of economical globalization: methodological basis of OECD.] Economic sciences. 2009. № 10(59). P. 394-398.

13. Simonova M.D. Statistika predprinimatelstva [Business statistics: study guide]. M.D. Simonova, E.G. Borisova, V.A. Onuchak. Moscow. MGIMO University. 2012 . P. 230.

14. 14. OECD Handbook. Measuring the Non-Observed Economy. OECD, 2002. P. 149-176. URL: http://www. oecd.org/std/na/1963116.pdf

15. ILOSTAT Database. International Labour Organization. URL: http://www.ilo.org/ilostat/faces/ home/statisticaldata?locale=en&_afrLoop=2543346188947685#%40%3Flocale%3Den%26_ afrLoop%3D2543346188947685%26_adf.ctrl-state%3Dzcbadmeau_53

16. Miroedov A.A. Problemi obespecheniya polnoti sbora statisiticheskoi otchetnosti pri provedenii nabludeniyaza malim biznesom [Issues promoting completeness of collection of statistical accounting for small business observation.] Journal "Voprosy Statistiki" №9/2012. p. 63-65.

17. ISIC REV. 3 Technology Intensity Definition. OECD Directorate for Science, Technology and Industry. Economic Analysis and Statistics Division. 7 July, 2011. URL: http://www.oecd.org/sti/ind/48350231.pdf

18. International Standard Industrial Classification of All Economic Activities, Rev.4. Detailed Structure and Explanatory Notes. United Nations Statistics Division - Classifications Registry. URL: http://unstats.un.org/ unsd/cr/registry/regcst.asp?Cl=27

19. System of National Accounts 2008. Commission of the European Communities - Eurostat, International Monetary Fund, Organisation for Economic Co-operation and Development, United Nations, World Bank. Brussels/Luxembourg, New York, Paris, Washington, D.C., 2008. URL: http://unstats.un.org/unsd/ nationalaccount/docs/1993sna.pdf

20. European System of Accounts ESA 2010. Commission of the European Communities - Eurostat. Brussels-Luxembourg, 2010. URL: http://circa.europa.eu/irc/dsis/nfaccount/info/data/ESA2010/en/titelen.htm

21. Dayong Yu. The Harmonized System - Amendments and Their Impact on WTO Members' Schedules. WTO Working Paper. World Trade Organization. February, 2008. URL: http://www.wto.org/english/res_e/reser_e/ ersd200802_e.pdf

About the author

Marina D. Simonova - Doctor, Professor, Department of Accounting, Statistics and Auditing Moscow State

Institute of International Relations (University) of the Ministry of Foreign Affairs of Russi, ISI Elected Member,

Russian Association of Statisticians - Board Member.

E-mail: Simonova.mgimo@gmail.com, kafstat@list.ru.