Система планирования государственной статистики в Республике Казахстан: проблемы и пути совершенствования (стр. 9 )

15: доступность и ясность. Европейская статистика должна быть представлена в ясной и понятной форме, распространение в подходящих и удобным способом, доступным на беспристрастной основе с поддержкой метаданных и руководства.

Каждая страна разрабатывает собственный кодекс практики с учетом особенностей статистической системы. Так Кодекс практики официальной статистики Великобритании содержит восемь принципов, и в отношении каждого, заявление связанной практики. Он также содержит три более подробных протокола - на активность пользователей; на выпуск статистических данных и по использованию административных данных в статистических целях. Кодекс был сформулирован в поддержку проведения оценки соблюдения органом статистики Великобритании.

Взятые вместе, принципы и протоколы данного кодекса предназначены для обеспечения:

·  диапазона официальной статистики, отвечающего потребностям пользователей,

·  управления и распространения статистикой по высоким стандартам, и

·  хорошей интерпретации статистических данных.

В этих целях описываемый кодекс ссылается на

кодекс поведения для должностных лиц, работающих в правительстве статистической службы Основные принципы официальной статистики Статистический отдел Организации Объединенных Наций (2006) Кодекс практики: Для национальных и общинных органов статистики европейской статистики Евростат (2005) кодекс гражданской службы кабинета министров (2006)

Бизнес-процесс официальной статистики

В целях описания организации производства официальной статистики, того как сотрудники работают и что они производят часто используют модели бизнес-процесса. Модели бизнес-процесса содействуют лучшему пониманию рабочих процессов в организации и оказании поддержки для целостного подхода.

Секретариатом ЕЭК ООН (от 14 марта 2008 года) разработаны общие модели статистических бизнес-процессов: 9 фаз статистических бизнес-процессов, с 3 уровнями. Модель построена на основе модели Новой Зеландии, в которой "Архив" и "Оценка" выделены в виде отдельных фаз статистического бизнес-процесса, в то время как Швеция, Новая Зеландия и Норвегия относится к ним как над всеобъемлющим процессам.

На сайте официальной статистики Норвегии можно ознакомиться с моделью ее бизнес-процесса, здесь содержится описание бизнес-модели процесса, опыт работы с ней и предложения по разработке модели дальше.

Модель процессов статистики Норвегии состоит из 7 фаз статистической бизнес-процессов и 2 над всеобъемлющей процессов (Поддержка инфраструктуры и Управление качеством).

7 фаз бизнес-процессов:

1. Выявление потребностей

2. Разработка и дизайн

3. Построение

4. Сбор

5. Процесс

6. Анализ

7. Распространение

2 всеобъемлющих процесса:

 Управление качеством

 Поддержка и инфраструктуры.

Статистические модели бизнес-процессов от Статистического управления Новой Зеландии (от 2 ноября 2006 года) имеет 7 фаз статистического бизнес-процесса, 3 над всеобъемлющих процессов и 3 уровня. Три более всеобъемлющих процессов Общие, Статистические и Управленческие.

Модель Статистического управления Швеции (SCB) (от 12 октября 2007 года) имеет 7 фаз статистических бизнес-процессов, 2 над всеобъемлющей процессов и 2 уровня.

Стандартизация процессов и методов в ESS от Евростата (от 10-го марта 2008 года) имеет 4 фазы статистической бизнес-процессов и 3 уровня. Модель Евростата напоминает модели Новой Зеландии и ЕЭК ООН, но начинается с "Collect" (фаза четыре в других моделях). Другими словами, Евростат пропускает: 1 Потребности, 2 Разработка и дизайн,3 Сбор.

В Германии описание процесса производства статистики используется для представления методов обеспечения качества в документе «Стандарты качества в области немецкой официальной статистики». Статистика производства может быть разбита на следующие семь основных процессов:

Основные процессы статистики производства

(1) Выявление спроса на данные

(2) Подготовка

(3) Сбор данных

(4) Обработка

(5) Анализ Данных

(6) Распространение

(7) Оптимизация Статистики

Выявление спроса на данные: через собственные наблюдения и в ходе контактов с многообразием учреждений и групп, которые важны для общества, статистические управления выявляют требования для новых данных. Если такие требования не могут быть удовлетворены с помощью имеющихся данных, официальная статистика утверждает, предложения о том, как проблема может быть решена, возможно, будут предусмотрены новые обследования, чтобы покрыть новые данные о спросе.

Подготовка: на основе требований спроса осуществляется подготовка сбора данных. Это включает в себя: участие в разработке нормативно-правовой базы, советы и замечания, определяющие группу респондентов, осуществление режима обследования и переменных в анкете и проведение соответствующих испытаний, образец планирования, выбор метода обследования, подготовка обработки данных, и анализ данных, а также распространение.

Сбор данных: Этот этап охватывает практические шаги сбора данных через полевые работы или с использованием административных данных, в том числе организационно-технической подготовки.

Обработка: Для дальнейшей обработки, данные, предоставленные респондентами в форме, позволяющей обработку, и устранение ошибок путем корректировки. Правдоподобные данные будут расширены / взвешены в случае выборочных обследований. Наконец, данные обрабатываются в виде таблиц и доступны для дальнейшей оценки.

Анализ данных: центральный шаг работы этого процесса - дальнейшая обработка статистических результатов для формирования общей системы, документирование обследования и качества его данных, а также анализа и интерпретации данных.

Распространение: Распространение статистической информации является последним шагом в сборе и анализе деятельности. Распространение на основе маркетинговой концепции статистических управлений. В зависимости от интереса клиента, и в соответствии с маркетинговой моделью, статистическая информация представляется как стандартные результаты или как клиентский запрос.

Оптимизация статистики: основной целью является постоянное улучшение качества данных и повышение эффективности путем постоянного анализа и совершенствования всех вышеупомянутых работ и их результатов.

Методология управления бизнес-процессами Управления национальной статистики (Великобритания) (от 13 июня 2005 года) содержит 15 фаз в цепочке создания стоимости.

Рисунок 1 Модель технологических операций производства официальной статистики

Изменения в бизнес-среде Европейской статистической системы

На протяжении многих десятилетий, производство европейской статистики было основано на модели, в которой национальный статистический институт (НСИ) отдельных государств-членов каждый производил свои собственные национальные статистические данные в конкретной предметной области. В целях обеспечения сопоставимости и согласованности данных всех государств-членов, выход из НСИ согласовался в соответствии с согласованными стандартами. Статистические данные по отдельным НСИ сводятся Евростатом так, чтобы получить европейские показатели.

В рамках каждого НСИ, производство статистики осуществляет свою деятельность через различные производственные линии и процессы различных областях статистики. Все производственные процессы статистического управления называют его бизнес-архитектурой. В настоящее время бизнес-архитектуры большинства ЕС НСИ по-прежнему главным образом на основе модели Стовепайп продукта. В такой модели каждый Стовепайп продукт соответствует конкретной области статистики, вместе с соответствующей системой производства. Для каждого домена, весь процесс производства от обследования на сбор и обработку данных для распространения происходит независимо от других областей, и каждый имеет своих собственных поставщиков данных и групп пользователей.

Для того, чтобы произвести европейскую статистику, Евростат компилирует данные, поступающие от отдельных НСИ также район области. Та же модель Стовепайп таким образом продукт существует в Евростат, где согласованных данных в частности статистических области объединяются для производства европейской статистики в этой области. Традиционный подход к производству Европейской статистики, основанная на Стовепайп модели может таким образом быть помечен как "расширение" Стовепайп модели, в этом европейском уровне добавляется национальный уровень.

Стовепайп модель является результатом длительного исторического процесса, в котором статистики в отдельных областях разработали независимо друг от друга. Она имеет ряд преимуществ: производственные процессы лучше адаптированы к соответствующей продукции, это гибкая в том, что она может быстро адаптироваться к относительно незначительных изменений в основных явлениях, что данные описывают, она находится под контролем Domain Manager и это приводит к низкой степенью риска бизнес-архитектуры, как проблемы в одной из производственных процессов, как правило, не влияет на остальную часть производства. С европейской точки зрения он имеет преимущество, что она может быть решена путем относительно ограниченным и конкретных Правил.

Однако, Стовепайп модель также имеет ряд недостатков:

Во-первых, она налагает излишне тяжелое бремя на респондентов. Учитывая, что сбор данных в различных областях проводится в независимой и несогласованно, респонденты регулярно просил ту же информацию несколько раз.

Во-вторых, Стовепайп модель не очень хорошо адаптирована для сбора данных о явлениях, которые охватывают несколько размеров, такие, как глобализация и изменение климата. Этот способ производства будет крайне неэффективным и дорогостоящим, так как он не использует стандартизации между областями и сотрудничества между государствами-членами. Избыточность и дублирование в работе, будь то в области развития, в производстве или в процессе распространения неизбежны. Эти недостатки и затраты на производство национальных данных дальше усиливаются, когда дело доходит до сбора и интеграции региональных данных, которые необходимы для разработки, мониторинга и оценки некоторых политик ЕС