Статистическая методология сбора, обработки, анализа данных и прогнозирования промышленного производства на основе региональной автоматизированной информационной системы (на примере г. Москва)

Варенов, Валерий Александрович

Темы диссертаций по экономике » Статистика

Статистическая методология сбора, обработки, анализа данных и прогнозирования промышленного производства на основе региональной автоматизированной информационной системы (на примере г. Москва) тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученая степень	кандидат экономических наук
Автор	Варенов, Валерий Александрович
Место защиты	Москва
Год	1993
Шифр ВАК РФ	08.00.11

Автореферат диссертации по теме "Статистическая методология сбора, обработки, анализа данных и прогнозирования промышленного производства на основе региональной автоматизированной информационной системы (на примере г. Москва)"

РГб од

1 Я ПОП 1ВЬ Министерство науки, высшей школы и

1 ^ ТЕККИЧЕСКОП ПОЛИТИКИ РОССИПСКОП ФЕДЕРАЦИИ

КОМИТЕТ ПО ВЫСШЕЙ ШКОЛЕ МОСКОВСКИл ЭКОНОМИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ

На правах рукописи УДК 31:333.45

ВАРЕНОВ ВАЛЕРИИ АЛЕКСАНДРОВИЧ

СТАТИСТИЧЕСКАЯ МЕТОДОЛОГИЯ СВОРА, ОБРАБОТКИ, АНАЛИЗА ДАННЫХ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА НА ОСНОВЕ РЕГИОНАЛЬНОЙ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ННФОРМАЦН-ОННОП СИСТЕМЫ (на примере г.Москвы)

Специальность Ч 08.00.11 "Статистика"

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание щченой степени кандидата экономических наук

Москва - 1993 г.

РАБОТА ВЫПОНЕНА В МОСКОВСКОМ ГОРОДСКОМ КОМИТЕТЕ ПО СТАТИСТИКЕ

НАУЧНЫЙ РУКОВОДИТЕЛЬ - Кихеее Юрий Александрович

академик, доктор экономических наук, директор НИПМСтатин+орм ГКС РФ

ОФИЦИАЛЬНЫЕ ОППОНЕНТЫ -

1. Адамов В.Е- Ч доктор экономических наук, профессор

2. Карасееа Л.А. - кандидат экономических наук, доцент ВЕДУЩАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ - Московская академия управления

Защита диссертации состоится "____"______________ 199 г.

в часов на заседании специализированного Совета по

статистике (К 053.19.01) Московского экономикеЧстатистического института по адресу: Москва, 119501, Нежинская ул.д.7 С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке института. Отзыв на автореферат в 2-х экземплярах с подписями, заверенными печатью, просим направлять ученому секретарю института.

АВТОРЕФЕРАТ РАЗОСЛАН "______"__________________ 199 г.

Ученый секретарь Специализированного Совета, кандидат экономических наук

Лупанов К. 10.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

АКТУАЛЬНОСТЬ ТЕМЫ

Процессы, происходящие а нашей стране в рамках реализации программы экономических реформ, направленных на финансовое оздоровление, демонополизацию экономики, поощрение предпринимательства и Формирование слоя мастных собственников, требуют коренного пересмотра приоритетов при выборе методов организации статистических наблюдений и анализа их результатов

Несмотря на то, что иногне негативные явления в экономике продожают иметь место, все заме.тнее стала роль рыночных регуляторов, меняется поведение предприятий во взаимоотношениях друг с другом.

Проведение экономической реформы перемещается в регионы, города, районы. Именно там Формируются рыночные отношения, взаимосвязи, образуется слой предпринимателей, создаются небольшие и средние частные Фирмы, идут процессы акционирования крупных предприятий, малой приватизации. Государственная программа приватизации предусматривает в 1993Ч94 г.г.расширение масштабов процессов приватизации, начатых в 1992 г. в виде "малой приватизации**.

По состоянию на 1 июля 1993 г. в промышленности г.Москвы государственные предприятия составляли 46 процентов. Процессы приватизации & промышленности затрудняются тем, что она является базовой, а потому самой монополизированной отраслью экономики, большую долю в ней составляют крупные и средние предприятия.

Однако, несмотря на это, процесс разгосударствления промышленности идет и возникает необходимость перехода к принципиально новым методам управления.

В этой связи задача статистики заклинается в перестройке нето-стг.тисгимеских наблюдений и анализа р боты промышленности с целью оценки состамнил отрасли^ контроля происходящих в ней процессов и разработки прогнозов на основе имеющихся данных.

Перенос центра тяжести процессов реформ в регионы усиливает роль региональных органов: статистики. Особое знамение приобретает организация статистических работ на местах- Возникает все большая необходимость ведения региональных баз и банков данных, регистров предприятийл

Современные условия требуют коренным изменений в методологии статистики. В связи с этим принята Государственная программа перехода Российской Федерации на принятую в международной практике систему учета и статистики в соответствии с требованиями рыночной экономики.

Применение новой методологии позволит коренным образом изменить качество аналитический разработок и на их основе повысить надежность с татистичесиих прогнозовХ

Возникает необходимость разработки такого методологическогол информационнаЧтехнологического, математического и программного инструментария, который обеспечил бы комплексный подход к моделированию многообразных происходящих процессов и явлений в промышленности на региональном уровне.

Вышесказанное обуславливает актуальность и определяет практическую значимость выбранной темы исслендования.

ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

Целью исследования является совершенствование статистической педологии и технологии автомативированного сбора и обработки статистич кой информации для анализа и прогнозирования экономических процессов основе использования моделей новых организационных структур в промыт ности.

В соответствии с поставленной целью были поставлены и рсиО! и' следующие задачи:

Ч разработаны методологические ос ног; и со&ершенст&оь^ния анализа основных показателей статистической отчетности с целью более поного обеспечения различных органов управления и хозяйствования инФорнацией, характеризующей работу промышленности Б новых условиях;

Ч разработана методика построения моиентного статистического наблюдения в режиме новой технологии автоматизированного сбора данных;

Ч разработана концепция построения региональной статистической системы; па промышленности г-Москвы на ПЭВМ с целью сокращения сроков, трудоемкости обработки, проведения комплексного анализа развития отрасли, организации базы данных для широкого использования б различных, в том числе коммерческих целях;

Ч разработаны модели, обеспечивающие возможность использования характеристик новых организационных структур в промышленности при анализе и прогнозировании экономических процессов.

ОБЪЕКТОМ ИССЛЕДОВАНИЯ является совокупность промышленных предп-

риятий г.Москвы различных форм собственности. Предметом исследования -количественные характеристики работы промышленных предприятий, представленные статистической информацией в неразрывной связи с их качественной стороной.

Методологическую основу исследования составляют труды отечест-

венных и зарубежных ученых по методам моментного наблюдения, методы интерполяции и экстраполяции динамических рядов, анализа законов распределения, кластерного и Факторного анализа.

В качестве информационной баоы использовались материалы статистической отчетности предприятий, сводные данные, получаемые нд городском и Федеральном уровня.

НЛУЧНАЯ НОВИЗНА Н ПРАКТИЧЕСКАЯ ЦЕННОСТЬ PftSOTW

Предлагаемые в работе новые? методологические vt тснолагимескс решения в области методологии и технологии обработки статистической информации на регионали ом уровне позволяют существенно повысить эффективность статистических разработок и на этой основе повысить уровень информированности региональных управленческих органов, промышленников и npедпринимателей.

В диссертации разработаны принципы организации новой технологии автоматизированной обработки данных моментного наблюдения и статистического анализа, обеспечивающие получение возможно более поной системы показателей промышленности.

Результаты проведенного исследования позволили вынести на защиту следующие положения, предназначенные для повышения уровня экономического анализа, совершенствования методов сбора, обработки и анализа статистической информации:

- информационную модель системы сбора и обработки статистической информации по промышленности города;

~ методику проектирования но&ой автоматизированной технологии сбора, обработки и анализа статистической информации с учетом основных Функций статистического наблюдения и с учетом ее использования в' обшей системе государственной статистики;

- методологию, модели и агоритмы прогнозирования экономикеЧ статистических показателей развития промышленности города;

~ ретроспективные и прогнозные расчеты основных экономико-статистических показателей развития промышленности городе по Формам собственности и типам предприятий, статистические характеристики процесса развития предприятий ноеых организационных структур;

- разработанную и внедренную в Моегоркометате автоматизированную информационноЧстатистическая система по промышленности на осно-

ве ПЭВМ, которая позволяет интегрировать показатели, рассродстсче?г~ ные в различны;.' Формах статистической отчетности & целял создания поной картины по каждому объекту наблюдения.

Система обеспечивает потребности не только органов управления, но и рыночных структур и различных пользователей, что повышает ее значимость в современных условиях.

Применение гибкого программного обеспечения делает возможным распространение данной системы на обработку статинформации по другим отраслям экономики и их интеграцию на объектном уровне.

АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ. Практические разработки, содержащиеся в диссертации, апробированы в Мосгоркомстате и используются в работе его отделов Ч комплексного экономического анализа и прогнозирования эффективности промышленного производства VI материальных ресурсов; статистики промышленности и технического прогресса; отделе создания и эксплуатации баз данных и других отраслевых отделах.

Основные положения работы докладывались на научных семинарах комитета, всесоюзных и региональных конференциях, международном Форуме информатизации в г.Москве.

Было проведено слияние 44Чх региональных баз данных и в результате получена единая база данных по промышленности большей части России. Программное обеспечение доработано с тем, чтобы имелась возможность эксплуатации базы на Федеральном уровне.

ПУБЛИКАЦИИ

Основные положения работы опубликованы в четырех работах общим объемом 3,7 п.л.

СТРУКТУРА И ОБЪЕМ РАБОТЫ

Диссертация включает введение, три главы, заключение, список использованной литературы и приложения. Общий объем работы составляет _______ страниц печатного текста.

СОДЕРЖАНИЕ РБОТЫ

Во введении обоснована актуальность и важность темы исслеаованмя, сформулированы цель и задачи, определены научная новизна и практическая значимость работы, дана краткая характеристика содержания отдельны глав.

В первой главе Ч " Анализ действующей системы обработки данных объектое различных организационных структур и Форм собственности" дается краткий обзор развития статистической системы в нашей стране. Рассматриваются основные этапы перестройки органов государственной статистики, связанные с совершенствованием управления экономикой. Показано, как изменялись потоки информации и вводились новые показатели в систему статистического наблюдения.

В составе органов государственной статистики России на теритоЧ рии г.Москвы вопросами учета, отчетности, сбора и обработки статистических данных занимается Московский городской комитет по статистике, который подчиняется непосредственна Госкомстату России. В то же время, он в большей мере обеспечивает необходимой информацией Правительство Москвы и другие службы органов городского управления.

Московские органы статистики также имеют территориальный принцип построения. В каждом округе {префектуре) Москвы созданы управления статистики, которые подчинены непосредственно Мосгоркомстату и занимаются сборам статотчетнсзсти по предприятиям и организациям, расположенным на данной территории. Окружные органы статистики также представляют своим территориальным органам управления необходимую статистическую информацию.

Сбор статистических данных (статистическое наблюдение) осуществляется в двух основных формах: е Форме отчетности предприятий

и организаций и в форме специальных статистических наблюдений.

В настоящее время отчетность является основной формой статистического наблюдения в Российской Федерации. Специальные статистические наблюдения, выборочные обследования и анкетирования более широко используются для анализа социальной сферы и в статистике цен.

В Москве постоянным наблюдением за деятельностью промышленным предприятий охвачено около тысячи объектов этой сферы. Программа наблюдения за каждым объектом включает в себя в себя сбор срочной информации о выпуске продукции в натур.льним и стоимостном выражении, информации о численности, условиях труда, составь? основных финнов, Финансовых результата деятельности и другие данные с раиной периодичностью. Кроме того, наблюдением по сокращенной программе охвачено более S тысяч предприятий промышленного профиля так называемого "малого бизнеса".

Особое внимание уделяется области финансовой статистики, вопросам формирования прибыли на предприятиях, рентабельности выпускаемой продукции, распределении средств предприятий и организаций.

Процесс организации новых хозяйственны структур отслеживается На основе систематической работы по регистрации новых предприятий и организаций в органам статистики и присвоения им кодов ОКПО. В связи с нарастанием процесса образования новых структур и процессов приватизации, количество объектов непреравно растет, что существенно затрудняет ход сбора и обработки статинформации. Регистр московских предприятий и организаций насчитывает более 200 тыс. обьектов.

В главе приводится характеристика действующей статистической отчетности, ее структура, классификация и специфические особенности с учетом возникновения новых организационных структур в промышленности. В условиях раевиватцегося рынка статистическое наблюдение дожно обеспечивать контроль и аналив хода реформ и происходящим

с их рамках процессов, таких как создание объектов рыночных отношений, разгосударствление собственности, перераспределение? собственности в пользу города, ликвидацию монополизма е промышленности, создание малы: VI совместных предприятий, кооперации и других форм свободного предпринимательства. Поэтому большое внимание уделено рассмотрению некоторых проблем автоматизированной технологии сбора, обработки и анализа данных годооой и текущей отчетности в современных условиях на различных иерархических уровнях автоматизированной системы статистики.

В диссертации подробно рассматривается существующая система обработки на всех ее технологических уровнях Ч от регионального до Федерального. Рассматриваются применяемые в настоящее время комплексы электронной обработки статотчетности на ЭВМ {КЭОШ, существующая система передани данных, делаются выводы и ее ограниченности.

Особенно детально в диссертации исследуется методология, организация, технология сбора, обработки первичных статданных и получение сводной отчетности на региональном этапе. Это обусловлено тем, что этот этап является как бы начальной стадией всего взаимоувязанного комплекса проблем статистики. Именно на этом этапе следует искать решение вопросов, связанных с разработкой экономикеЧматематических моделей и агоритмов их решения, требуемых для совершенствования исследуемых статистикой экономических и социальных процессов.

В настоящее время проеодится работа по внедрению новой технологии обработки статматериалое. Не суть заключается в том, чтобы максимально исключить использование бумажных носителей при Формировании статинФормации. Информация непосредственно от объектов наблюдения по определенной структуре показателей передается в территориальный орган статистики, на уровне которого организуются базы данЧ

ных , позволяющие Формировать сводные итоги в целом па данному административному образовании для передами их наряду с необходимой первичной информацией по каналам связи в городской комитет, и одновременно Формировать материалы аналитического и справочного характера для местных органов управления.

Формирование и ведение территориальных и центральных банков данных статинформации позволит в большей степени расширить ее аналитические возможности, в том числе в области прогнозов.

Именно в области создания рациональной, высокоэффективной технологии обработки статинформации, базирующейся на современных подходах и принципах организации, имеются в настоящее время наибольшие резервы улучшения всей статистической деятельности на региональном урое-не.

Анализ действующей системы проводися с целью выявления возможностей уменьшения объема информации за счет повышения ее эффективности на основе применения новой технологии, уплотнения ее записи в информационных банках данных для накопления, передачи и хранения.

Подобный анализ имеет большое значение для решения целого ряда важнейших вопросов. От выбора состава показателей и состава объектов зависит и построение схемы сбора и обработки, время подготовки первичной информации на информносителях, получения сводной информации, организации контроля.

Большое снимание в первой главе уделено обоснованию эффективности системного метода решения задач при обработке статистической информации. От правильного выбора метода обработки информации зависит схема автоматизированного технологического процесса сбора, обработки и анализа статистической информации, разделение труда и его производительность, время, затрачиваемое на получение информации и эффективное использование внедряемых средств информатизации в сисЧ

тому упраолеьп.

Исследования позволили автору сформулировать основные требования, которые в настоящее время дожны предъявляться к методике проектирования автоматизации процессов сбора, обработки и анализа стаЧ тистинеской информации, обеспечивающей существенное повышение уровня статистического анализа и прогнозирования в промышленности.

Вторая глв^ диссертации Ч "Методология статистического анализа и прогнозирования основных показателей развития промышленности города" Ч посвящена рассмотрению вопросов методологии анализа и прогнозирования экономических явлений в промышленности, определению тенденций и ожидаемого уровня важнейших показателей в межучетмый период и на пер с пективу.

Разработана методика исследования на основе экономико-матвмати-ческик неделей прогнозирования, анализируются структуры предприятий и классификационных систем* рассматриваются некоторые особенности анализа информации для прогнозирования. Показано иесто прогнозирования в общей методике проектирования процессов автоматизированного сбора и обработки экономической информации Х

Для анализа и прогноза в данном исследовании выбран показатель прибыли как наиболее синтетический и многоаспектный показатель. Прибыль предприятий является одним из источников формирования местных бюджетов и это определяет его значимость. Кроме того, прибыль является одним из основных показателей, характеризующих результат хозяйственной деятельности всего производственного процесса любой совокупности предприятий, а в контексте распределения этого показателя по группам предприятий может служить показателем, отражающим новое понятие для нашей экономики Ч конкуренцию.

Анализ данных прогноза по всем интервальным группам изучаемого показателя позволяет заключить, что прогнозируемый период характерыЧ

зуется усилением поляризации предприятий по двум основным группам, причем рост группы малоэффективны:: предприятий происходит медленнее, чем рост группы высокоэффективных предприятий и Форм предпринимательства.

Проп газирование распределения предприятий по получаемой прибыли в зависимости от их Форм собственности и типов дожно в значительной мере облегчить задачи органос управления по осуществлении политики поддержки развития эффективных структур в производственной сфере, а также при прогнозировании поступления средств в бюджет и разработке на этой основе социальных программ*

Методика прогнозирования промышленного производства, основанная на комбинированном применении методов интерполяции и экстраполяции динамических рядокз, обеспечивает достаточную достоверность прогнозируемых данных.

Следует пригнать, что данная методика достаточно трудоемка. Однако, автоматизация расчетов и применение ретроспективных баз данных делают ее доступной ДУ1Я практического использования.

Методы анализа позволяют определить зависимость показателей конкуренции и экономического роста от процесса Формирования новых организационных структур в промышленности.

Предложенная методика наиболее эффективна в том случае, если расчеты производятся с использованием информации, содержащейся в ретроспективных региональных базах данных. Концептуально предусматривается, что введение автоматизированной региональной статистической системы в действие, позволит автоматизировать процесс расчета прогнозов.

Восстановление пропущенных данных временны;: рядов (по данный моиентиого наблюдения) осуществляется с помощью кусочноЧлинейной интерполяции с использованием многочленов первой и второй степени*

Ввеедема Формула линейной интерполяцинг

1.1 <Ю> + <1-1:0>*30, где

1.1 (1> Ч значение Функции ь- точке Ь Ч в восстанавливаемой точке динамического ряда;

*(ЬО) Ч значение Функции в точке t0 Ч данные значений предыдущего учета;

f >ио> ------------- ? ГД2

Ч значение Функции в точке - данные значений последующего учета.

Кроме тога, при постановке задачи на ЭВМ используется квадратичная интерполяция

В описании методики прогнозирования дается характеристика квадратичной интерполяции и приводятся основные значения интерполяционных точек. В соответствии с разработанным агоритмом был получен прогноз основных показателей работы промышленности на 1992, 1993, 1994, 1995, 1996 г. г.

В диссертации предложен комплекс методов, включающий наряду с разработанными программными агоритмами прогнозирования динамических рядов допонительные агоритмы, учитывающие специфику данной конкретной задачи. Агоритмы помимо некоторой модификации включают допонительные данные, ограничения и требования к прогнозу.

Следует также отметить, что й процессе прогнозирования было выработано несколько эвристических правил, связанных с особенностями изучаемого экономического объекта и группами показателей их отображающих. Введено две группы показателей* частные показатели, в состав которых не включены другие показатели; групповые показатели, в состав которых включается несколько частных показателей.

По первой группе показателей очень слабо просматривается законе-

мерности их изменения во времени. Эти показатели могут определяться? :::: основе экоисмических расчетов.

В последние кварталы последних -пет наблюдася значительный рост показателей второй группы- В связи с этим при корректировках величина этих показателей не подлежит уменьшению.

Процесс прогнозирования рассматривается на примере групп предприятий различных форм собственности. В результате расчетов строится новый разрез обработки статистической информации, показывающий фактические данные и результаты интерполяции по каждому показателю. Кроме того, составлены общие и детальные таблицы по результатам 3-х циклов прогноза в соответствии с которыми и с применением эвристических правил может быть получен окончательный прогноз.

Для анализов результата прогнеоа и его корректировки применены экономике-статистические методы.

С использованием методов Факторного и кластерного анализа проведен статистический анализ показателей годовой и текущей статистической информации по промышленности г.Москвы, который наглядно илюстрирует зависимость показателей конкуренции и экономического роста от процесса Формирования новых организационных структур в промышленности.

В заключительной части главы рассмотрены некоторые особенности совершенствования методологии прогнозирования показателей развития промышленности города. Кроме того, сформулированы рекомендации по ведении) моментного наблюдения. Ряд практических рекомендаций касается уточнения корректировочных коэффициентов (К1,1^>, определения оптимального количества групп показателей, изучения динамики экономического роста и влияния на него допонительных Факторов, а также в направлении создания машинных агоритмов, удобных для оперативного получения прогнозов и включения в исследование новых объектов наблюдения.

В третьей гласе диссертации - "Разработка систем--: сбора, обработки и анализа статистической ииФармации" Ч изложена сущность VI концепция построения предлагаемой автором системы сбора, обработки и анапза статистической информации ыа региональном уровне.

Е главе подробно рассмотрены научно обоснованные принципы построения системы и влияние методов статистического наблюдения на ее ор ганиза циюХ

Первый принцип, реализованный в работе, заключается в возможности эффективной технологической адаптации системы в соответствии с потребностями экономического анализа и прогнозирования при решении текущих задач статистики. Второй принцип Ч обеспечение согласованного Функциомирос-аммя тех звеньев системы, которые обеспечивают достижение поставленных целей экономического анализа и прогноза. Один ио важнейших показателей эффективности применения средств вычислительной техники Ч сокращение и согласование сроков обработки информации. Этого можно достигнуть в том случаел если применять паралельный метод обработки. При данном методе каждый самостоятельный поток информации обрабатывается на отдельной машине, т.е. в одно и то же Бремя обрабатывается несколько элементов информации. Этот метод является особенно результативным при обработке больших объемов информации. Третий принцип состоит в проблемной ориентации информационного и программного обеспечения. Основным требованием о сложнейший период перехода к рыночным отношениям является то, что статистическая информация на основе глубокого анализа дожна давать достаточно ясную к&ртину .экономической? жизни региона. Вследствие этого на передний край выдвигаются такие информационные данные, которые характеризуют динамику экономической жизни, изменение структуры экономики по периодам. Ведение динамических баз данных позволит состав-

лять и анализировать сложные: по структуре, значительные по еб'-е^у ряды динамики. Автоматизация расчетов динамически:л рядов: позволит производить прогнозирование с помощью патсмзтика-статистических методов. Сложная задача статистического наблюдения в условиях усложняющейся структурной ситуации с экономике, требующая детальной и с то же время многоразрезной сводной информации для принятия решений, а также необходимость систематического учета новых организационных и действующих структур в экономике, - все эти вопросы могут успешно решаться только на основе создания и ведения региональных интегрированных автоматизированных учетноЧстатистических систем.

Четвертый принцип Ч обеспечение комплексности Функционирования автоматизированной статистической системы страны в целом в органической взаимосвязи всех входящих & нее региональных и центральных подсистем. Основой, "стержнем* такой системы является единый классификатор предприятий и организаций Ч ОКПО Ч, уникальный номер па которому присваивается каждой вновь зарегистрированной организации.

Присвоение кода ОКПО предприятию осуществляется территориальным органом статистики и является обязательным при регистрации предприятия.

База данных "ОКПО" по г.Москве содержит на сегодняшний день информацию более чем о 200 тыс. зарегистрированных в городе предприятиях и организациях. Эта база и является основой, на которой строится вся разрабатываемая интегрированная автоматизированная статистическая система.

База "ОКПО" служит основой для Формирования ЕГРПО (Единого Государственного регистра предприятий и организаций), Формирование и ведение которого осуществляется в органах статистики как на федеральном, так на региональном уровнях. Кроме того, из базы "ОКПО" дела-* ются выборки по отраслевому признаку и формам собственности. ВыдеЧ

лонныо ttaccwDU передаются с отраслевые подсистемы для текущей райсти по сбору стдтотчстности отраслевыми отделами комитета и служат основой для комплексов зло строимой обработки (КЭОИ) по Госзаказу как на больших, так и на персональных ЭВМ*

Отраслевые подсистемы позволяют получить развернутую картину экономических показателей по каждому предприятию.Кроме того, на осЧ нове этих показателей могут производиться пообъектные расчеты показателей эффективности работы предприятия (Фондоотдача, фондовооруженность, общая рентабельность, электровооруженность и другие).

Общая концепция информационных взаимосвязей в интегрированной автоматизированной региональной статистической информационной системе (РСИС) предстаелена на рисунке 1г

1 РЕГИОНАЛЬНАЯ ВАЗА ОКПО С ЕС ЭВМ) !

!регистрационные сведения по первичны* объектен, ая-1 рэсчые данные и кода объекта по общегосударственный! 1 класси^икатарап '

^с^изсггние отраслевых пассивов, и* "вливание' в отраслевые подсистемы о качвствв основы каталогов отраслевые объектов

1ИСТЕмО!П00СИСТЕ?1Р1ПОЙСИСТЕЧП!ПОПСИСТЕМЙ!ПОПСИСТЕМЙ!ПОАСИСТЕМД!ПОДСИСТЕМА'ПОПСНСТЕМЙ!ПОДСИСТЕМАПОДСИСТЕМА' !ПО ПРОМЫВ-!Г

!ПО СТРОИ- 'ПО ТРАЯС-'ТЕЛЬСТВУ ! ПОРТУ И ! СВЯЗИ

Г ПО ТОРГОВ-'ПО НИЛИШЛО'ПО ИНАН-

!ЛЕ КОНКУНАЛЬ-'САМ

! !НОНЫ Г03Я-!

1 )йСТВУ !

!ПО ВНЕВКЕ-!ЭКОНОПЧ-!ЧЕСКИМ !СВЯЗЯМ

ПО СТАТИС- ! ПО ТРУДО- ! ПО СОИИАЛЫ ТИКЕ ПЕН !ЭЫП РЕСУР-!НОЯ СТАТИС!

!САМ 'ТИКЕ !

БАЗА СВОДНЫХ 1ДДЙНЫ! ПО 'ТЕРРИТОРИИ РЕГИОНА

'ги от;г:-ЕЕая госистепа содержит пассив данных пэ первичным объектам и пассив отраслевых сводных данных:! Ч 'отрасввыв !пассив данных по первичныи объектам по своей структуре по вдетавляет с обоА интеграции каталогов объектов. ! сводные дам-

есновная часть которых "элита" из базы ОКПО, плюс нормативно-справочные данные, получаемые в результате рабо-! !ные из отрас ты зкономистов, пляс данные отраслевых орп стататчетности. Кропе того, по какдопу предприятия рассчитываютсяI левых подсиг производные пэказатвлиЧондовоорувнность, рентабельность, средний доход оаботатих и др. ' 'теп и ООН

чччая и с э одна я отраслевая ин+ор па ция

первичная и сводная отраслевая ин+овпация

| К Э О И '

комплексы электронной обработки на ЕС ЭВМ ! !я ПЭВМ - системные л локальные

свсаные региональные

! передача пеовичной инфосмации по каналам связи из 00С е вычислительный комплекс ко-итст,' '

! 0К.РЫ1НЫЕ ОТДЕЛЫ СТАТИСТИКИ - сбор первичной отчетности, кодирование и ввод информации е Нэп* ' I 1 рпс ' ' 00С ' 1 СПС ' ' 0ПГ 1 1 прг

СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОТЧЕТНОСТЬ ПРЕДПРИЯТИЙ И ОРГАНИЗАЦИИ

Рис.! Функциональные информационные огэимосэяэи

региональной статистической ин+орпационной систепы

Ведение ОКПО позволило, исходя из потребностей экономического анализа и прогнозирования, создать комплекс окружных баз данных.

Структура интегрированной системы и организация взаимосвязей

между ее органическими частями позволяет решать практически все задачи, стоящие перед региональным статистическим органам.

Каждая Функциональная часть системы выпоняет определенный круг задач как в комплексе, так. и самостоятельно.

В таблице 1 представлены основные направления использования возможностей региональной статистической информационной системы (РСИС> и ее Функциональных частей:

Таблица 1

НАПРАВЛЕНИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ РСИС

БАЗА ОКПО

взаимообмен и взаимоконтроль с аналогичной базой Московской регистра ционной палаты;

Формирование специал ьных массивов по запросам городски:: органов, комитетов (по имуществу, приватизации и др.>; в коммерческих целях -для издания с пр авочников и каталогов.

ОТРАСЛЕВЫЕ '.БАЗА СВОДНОЙ ПОДСИСТЕМЫ ! ИНФОРМАЦИИ

всевозможные выборки инфор мации по первичным объектам Ч по заданному кругу объектов, по определенному составу показателей , по опр еделенным критериям -для местных органов и по заказам коммерческих потребителей; сводная отраслевая и пообъектная информация для аналитической работы комите та, издания статбюлетеЧ ней, сборников и ар. ; ведение отраслевых динамических рядов.

аналитическая работа комитета для удов летворения потребностей местных органов;

издание стаЧ бюлетеней, сборников и

ведение региональных динамических рядоо.

КОМПЛЕКСЫ ЭЛЕКТРОННОЙ ОБРАБОТКИ

выпонение статистических работ по Госзаказу; получение сводных итогов и их раз pesos по раз личным признакам для аналитичес-кой работы.

ТЕРРИТОРИАЛЬ НЫЕ БАЗЫ ПО ОКРУГАМ

вэа имоко пЧ роль и обмн информацией с окружным отделением регистрацион ной палаты; аналитическая работа и обеспечение необходимой информацией местных окру жных органов;

веде*<ие окружных динамических рядов;

пр едставлеЧ ние необходимой информации местным финансовым органам (налоговой службе).

Практическое создание региональной интегрирован юй информационней системы в Мосгоркомстате было начато в 19В9 поду.

Интегрированная информационная система Мосгоркомстатд создаетег как головная система региона для централизованной налитико- синтетической обработки статистической информации.

В заключительной части главы главы наложены практические результаты разработки в Маегоркометате подсистемы по промышленности, приведен программный комплекс, описаны возможности подсистемы, удовлетворяющие потребностям информационного обеспечения рогионалы юга рынка. Рассматривается структура статистической отчетности по промышленности с точки зрения использования ее как основы для напонения информационного Фонда подсистемы. Приводятся агоритмы автоматического и логического контроля входной информации, описываются возможности автоматизированной корректировки. Подробно рассматриваются типы применяемой норматиемой-справочной информации и описываются возможности системы по ее ведению.

Общая схема Функционирования подсистемы по промышленности представлена на рис.2 :

2. i m ь:

h Cl t' L> Ol

и aл ci ci F' i. ci ri

l с ci r ci li: ai f-. . c> с ci з: m я о* ci > li с. s: oл i:

Li Х Cl fr-

C о ci l;

a I 31 I m

m о T et i Х

ai о T с о л oл

лi V o ti i; e,

n et et fii з: o>

a Х & (i ti il

0 as л r ci f; s. л i: ti n a: л i с-лg s о с* fl' ci "i

1 л в * ti s M

ci < c< cл i о s

S ci .'

Cl I- c. 01 ti i НИ Si OI Г| V ci

ti Х Li Ci ci a< Ci r

ci i u c< : Х s' c* !Х s. m

ci ci i, ci с ci

i Ci 5. 1- Ci

r ri Ci a>

(il t. V. LI C'

лm a a r a и ut t: Х

и ai h Cl

Создание системы позволило не только заметно повысить уровень информационного обслуживания пользователей, но и создать условия для использования преимуществ межрегионального разделения труда по перестройке учета показателей новых экономических структур, для обмена готовыми поисковыми массивами (на носителях) с автоматизированными информационными системами других регионов, для созданил различных проблемноЧориентированных объектов и зон информатизации.

На базе региональных статистических систем, организованных по рассматриваемому принципу, возможно создание сети коммерческой информации. В диссертации разработана концепция создания информационного городского центра на базе организаций м учреждений, владеющих различной информацией. Разработана и предложена к рассмотрению концепция организации банка данных и информационные связи центра, а также основные направления его деятельности, обеспечивающие всесторонний анализ эффективности пр омышленного пр оизводстваХ

Региональная интегрированная информационная статистическая система дожна стать основной частью общегородской информационной системы, а взаимосвязь городской (региональной) статистической системы с республиканской статистической системой обеспечит получение информации о предприятиях и организациях других регионов, взаимодействующих с данным регионам и его предприятиями.

Организация системы предполагает определенные капитальные вложения и требует значительного времени. Между тем определенный эффект может быть получен и на промежуточных этапах Ч от внедрения отдельных подсистем, в частности отраслевых. Эффект достигается аа счет применения новых методов обработки и от использования базы данЧ

ных I:?!' основного элемента система.

Внедрение элементов предложенной к рассмотрению в данной диссертации интегрированной региональной информационной статистической системы было предложено другим региональным управлениям и комитетам статистики.

В заключении работы на основе представленных в диссертации

исследований сформулированы соответствующие выводы.

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

1. Вареное В.П. На пороге перемен. Вестник статистики, 1939, N4.

2. Вареное В.Л. Развитие промышленности. Московские экономические тетради. На ответственном этапе перестройки.,М., Изд.Московский рабочий, 19Е9 г.

3. Варенов В.А. Первые шаги перестройки. Вестник статистики, 1987, N6

4. Опыт статистическим наблюдений в промышленности и их компьютеризация в Московском регионе.Тезисы доклада на Международном форуме информатизации в рамках семинара "Проблемы информатизации статистики и учета в условиях перехода к рыночной экономике", Москва, 1993 г.

Тирах!ОР экз. Заказ К 627

Blog

Автореферат

Похожие диссертации