Каждый месяц по всему миру публикуется множество статистических данных. Правительственные учреждения предоставляют данные о валовом внутреннем продукте (ВВП), безработице, инфляции, долгах и дефиците, которые широко отражаются в новостных выпусках. Политики размахивают цифрами на пресс-конференциях, рынки не решаются их публиковать, аналитики спешат объяснить, что это значит.
Однако дело в том, что никто не измеряет одно и то же, пишет Reinvantage.org.
Безработица является примером. В Америке безработными признаются лица старше 16 лет, не работавшие в течение последнего месяца. Статистическая служба Европейского Союза (ЕС) Евростат начала вести учет безработных с 15-летнего возраста. Некоторые страны сообщают о занятых людях, которые, возможно, проработали всего один час в прошлом месяце. Другие требуют подтверждения соответствующей работы.
В результате уровень безработицы варьируется в зависимости от того, какое определение используют статистические институты.
Другой пример – пресловутые данные по ВВП Китая. В то время как другие экономики регулярно входят в рецессию и выходят из нее, рост Китая следует четкой траектории (последняя официальная рецессия в стране приходится на 1976 год), что заставило бы швейцарские часы плакать от зависти.
Экономисты-скептики предлагают вместо этого отслеживать потребление электроэнергии или спутниковые фотографии ночного освещения. Когда национальные данные настолько сомнительны, что исследователи прибегают к фотографированию городов из космоса, то что-то сильно заблуждается.
Проблема глубже, чем просто отчетность о творческих данных. Страны измеряют разные явления, но называют их одним и тем же именем. Американская методология ВВП блестяще охватывает сферу услуг, но упирается в неформальный бизнес. Нигерия отличается отчетностью по неформальной торговле, но с трудом справляется с финансовыми услугами. Сравнивая их экономические результаты, мы оцениваем способность рыбы перелезать через навыки обезьяны плавать.
Это не просто академические шутки. Когда инвесторы пытаются оценить развивающиеся рынки, они делают это слепым. Экономисты, занимающиеся вопросами развития, обсуждают уровни бедности, рассчитанные с помощью различных пороговых значений дохода, определений домохозяйств и периодов опроса. Участники переговоров по климату выступают за данные о выбросах, которые страны рассчитывают, используя несовместимые методологии.
Бригада стандартов
Международные бюрократы потратили десятилетия, пытаясь устроить этот бардак. Статистический комитет ООН, основанный в 1947 году, выдает рекомендации, которые страны просто игнорируют. Похоже на директора, чьи ученики обнаружили, что послешкольное задержание на самом деле не требуется.
Инициатива по обмену статистикой и метаданными, или SDMX, является более перспективной. Этот технический стандарт, поддерживаемый Всемирным банком, Международным валютным фондом (МВФ) и Организацией экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), обеспечивает общий формат для обмена статистикой. Представьте себе эсперанто для электронных таблиц. ООН благословила его в 2008 году, а в 2013 году он стал стандартом ISO 17369.
SDMX добилась ряда замечательных побед. Статистика торговли между странами теперь меньше благодаря стандартизированным определениям. Цели устойчивого развития используются в рамках общих рамок. Однако огромная часть национальной статистики остается заложницей своего собственного методологического царства.
ОЭСР также пытается бороться с этим. Его база данных охватывает 300 областей политики с действительно сопоставимыми цифрами в разных государствах-членах. Однако у успеха есть одна загвоздка: членство требует относительного богатства и институционального сходства. Статистику легче согласовывать, когда все начинают примерно с одного уровня.
Региональные власти также добиваются определенных успехов. Евростат заставляет государства-члены ЕС использовать совместимые методологии, хотя даже здесь разгораются споры по поводу технических деталей. Африканский союз выступил с аналогичными инициативами, хотя и с неоднозначными результатами.
Пандемия раскрыла трещины во всей красе
Covid-19 показал, насколько безнадежным стало международное сравнение данных. Страны подсчитывали количество смертей по-разному: некоторые включали только случаи смерти в больницах, другие добавляли дома, а некоторые добавляли предполагаемые случаи. В расчетах сверхсмертности использовались разные начальные значения и периоды времени. Уровень вакцинации оказался несравнимым, когда страны неоднозначно определяли понятие «полностью вакцинированы».
