Какая должна быть ширина дороги в частном секторе: Расстояние от забора до дороги: нормативы в частном секторе

Данные, лежащие в основе рисунка.

Источник: Бюро экономического анализа (БЭА), серия счетов национального дохода и продукта (NIPA), таблица 1.16, и неопубликованные данные из базы данных общей производительности экономики Бюро статистики труда

Устранение последнего оставшегося дефицита спроса, увеличение инвестиций в инфраструктуру может иметь немедленный эффект в восстановлении роста производительности до более нормального уровня.Что еще более важно, остается серьезное экономическое обоснование для инвестиций в инфраструктуру даже после того, как экономика достигнет и установится на полную занятость.

Большая часть основного капитала страны состоит из государственного капитала. Автомагистрали, аэропорты, плотины, канализационные системы и коммунальные услуги — все это необходимые ресурсы для частного производства, но они в основном финансируются за счет государственных средств. Когда из-за отсутствия инвестиций допускается ухудшение состояния основного капитала, теоретически это может привести к замедлению роста производительности в частном секторе.

Однако, прежде чем углубляться в данные, оценивающие этот эффект, важно отметить, что повышение производительности в частном секторе является лишь одной из причин для поддержки увеличения государственных инвестиций. Если бы, например, государственные инвестиции вообще не влияли на производительность частного сектора, но позволяли бы производить общественные блага более эффективно, это было бы выгодно. Если бы мы получали чистую воду и воздух, безопасную пищу и лекарства, а также транспортные услуги за меньшие деньги, чем мы тратим в настоящее время, это был бы прекрасный способ получить экономическую отдачу от увеличения государственных инвестиций, даже если они не стимулируют частные инвестиции. -производительность сектора.

Кроме того, возможность того, что выгоды от государственных инвестиций распределяются более широко, чем выгоды от инвестиций частного сектора, является еще одной убедительной причиной для ее поддержки. Хотя исследований, изучающих связь между неравенством и государственными инвестициями, немного, в нескольких методологически обоснованных работах высказывается предположение, что страны с большими запасами государственного капитала, как правило, имеют большее равенство доходов (см. , например, Calderón and Servén 2004). Это не должно быть шоком — по своей природе государственный капитал более широко основан на собственности, чем частный капитал (в Соединенных Штатах 1 процент самых богатых домохозяйств владеет более чем 40 процентами частного богатства), и поэтому его выгоды должны быть более значительными. широко распространен (Getachew 2008).

Наконец, следует помнить, что многие возможные выгоды от государственных инвестиций могут не проявляться в виде увеличения денежных доходов. Чистая вода и воздух, а также более короткое время в пути обеспечивают явные экономические выгоды, но эти выгоды обычно не проявляются в измеримых денежных доходах.

Серьезное исследование продуктивности государственных инвестиций было начато почти единолично Дэвидом Ашауэром в серии статей в конце 1980-х и начале 1990-х годов (две из них см. в Aschauer 1989, 1990).Выводы Ашауэра, как правило, основывались на оценке государственных инвестиций в виде временных рядов в теоретическом контексте модели совокупной производственной функции. Aschauer (1989) оценил эти совокупные производственные функции, дополненные запасами государственного капитала (нововведение по сравнению с большим количеством эмпирической литературы по вопросам роста), и обнаружил, что эластичность выпуска частного сектора по отношению к государственному капиталу составляет от 0,24 до 0,36. Следствием этого вывода было то, что норма прибыли на государственный капитал была примерно в три раза выше, чем на частный капитал.

Работа Ашауэра была подкреплена работой Маннелла (1990, 1992), который позже стал заместителем министра финансов при президенте Клинтоне, а также работой Хольца-Икина (1988) и Линда и Ричмонда (1992, 1993). . Однако подход, предложенный Ашауэром, вскоре подвергся критике с разных сторон. Критики компонента временных рядов, особенно Аарон (1990) и Грамлич (1994), утверждали, что связь между государственным капиталом и производительностью страдает от проблем как причинности, так и одновременности.

Критика причинно-следственной связи состоит в том, что более быстрый рост производства может просто позволить увеличить инвестиции в государственный капитал, а не увеличить государственные инвестиции, стимулирующие более быстрый рост производства. Критика одновременности состоит в том, что ни государственные инвестиции, ни производительность не являются «стационарными» временными рядами, и поэтому простая регрессия одного на другое может привести к кажущейся взаимосвязи, которая в действительности является ложной. То есть, возможно, оба ряда просто росли с течением времени, и корреляция между ними просто отражала эти одновременные тенденции, не указывая на фактическую экономическую взаимосвязь между рядами.

Одним из предлагаемых эконометрических решений проблемы одновременности является преобразование государственных данных о капитале и производительности в первые разности, т. е., по существу, рассмотрение изменений по годам в каждом ряду. Хотя это преобразование дает два стационарных ряда и, следовательно, является правдоподобной статистической поправкой, Маннелл (Munnell, 1992) правильно отмечает, что эта поправка не позволяет исследовать долгосрочные взаимосвязи между накоплением государственного капитала и ростом производительности, и что экономическая Следовательно, гипотеза о взаимосвязи между ними (которая действительно является долгосрочной взаимосвязью) не может быть проверена, если будет принято это конкретное статистическое исправление. Учитывая, что большинство эмпирических исследований роста касаются именно таких долгосрочных взаимосвязей, это делает исправление первого различия фатальным для проекта справедливой оценки воздействия государственных капиталовложений на экономический рост.

Проблема одновременности наиболее четко рассматривается Хайнцем (2010), который использует более продвинутые эконометрические методы (в частности, векторную модель исправления ошибок) для поиска коинтегрирующей связи между двумя рядами. Коинтегрирующая связь существует между двумя нестационарными временными рядами, если некоторая их линейная комбинация является стационарной.Хайнц (2010) подтверждает, что существует коинтегрирующая связь между государственным капиталом и частной производительностью, и использует эту связь для оценки статистически и экономически значимой долгосрочной связи между запасами государственного капитала и частной производительностью.

Хайнц (2010) и Эверарт и Хейлен (2001) также отмечают, что решение проблемы одновременности с помощью моделей исправления ошибок в значительной степени решает проблему причинно-следственной связи. В частности, Хайнц допускает, что уровень государственного капитала влияет как на уровень , так и на изменение в частном выпуске.Он находит статистически значимую связь между уровнем общественного капитала и изменением частной производительности. Если бы, однако, направление причинной связи действительно шло от большей частной производительности к увеличению запасов общественного капитала, то не должно было бы быть такой связи между уровнем общественного капитала и изменением производительности.

В таблице 2 показаны результаты регрессии, основанные на воспроизведении методологии Хайнца (2010) с более современными данными. Данные и методы подробно описаны в техническом приложении.Зависимая переменная — это отношение объема производства частного сектора к основному капиталу, а процентный коэффициент — это лаговое отношение государственного капитала к частному. Для временного промежутка, отражающего период Хайнца — с 1949 по 2007 год — мы находим коэффициент инфраструктурного капитала равным 0,16, что довольно близко к его 0,2. Для периода 1949–2015 гг. (т. е. включая более поздние годы, чем были доступны Хайнцу) коэффициент практически такой же (0,147). Однако в 1950-х годах инвестиции в инфраструктуру шли более быстрыми темпами, чем в последующие годы, в основном из-за строительства системы автомагистралей между штатами.Чтобы проверить, обусловлена ​​ли связь между инфраструктурой и производительностью этим разовым всплеском расходов, мы рассмотрим только период 1959 года. Опять же, коэффициент практически не изменился.

Значения коэффициентов подразумевают, что 10-процентное увеличение основного капитала государственного сектора увеличивает выпуск частного сектора на 1,5–2 процента. Чтобы обеспечить более интуитивную интерпретацию, можно умножить этот коэффициент на текущее соотношение частного и государственного капитала, чтобы получить дополнительный выпуск, полученный от каждого увеличения государственного капитала на 1 доллар.Это также точно соответствует «доходности» государственных инвестиций, которая часто упоминается в литературе. Для результатов из Таблицы 2 эта подразумеваемая норма прибыли очень велика и колеблется между 30 и 40 процентами.

Высокие нормы прибыли, оцененные Хайнцем (2010 г.), подтверждено: Модель исправления ошибок детерминант производительности частного сектора США, различные периоды времени

Переменные	1949–2015	1949–2007	1959–2015	1979–2015
Отношение выпуска к капиталу, лаг	−0.202	−0,221	−0,207	−0,272
	[3.14]***	[2,97]***	[2,61]**	[3,91]***
Акционерный капитал, отложенный	−0,46	−0,536	−0,549	−0,257
	[4,46]***	[4.21]***	[3,82]***	[2,26]**
Рабочая сила, отстающая	0. 407	0,394	0,391	0,411
	[5,81]***	[5.10]***	[4,49]***	[5,82]***
Акционерный капитал государства, лаг	0,147	0,16	0,204	0,092
	[3,95]***	[3,83]***	[3.27]***	[0,82]
Первые отличия	−1,165	−1.163	−1,19	−0,864
Акционерный капитал частного капитала	[6,60]***	[5,94]***	[5.00]***	[4.24]***
	0,857	0,835	0,829	0,785
Рабочая сила	[19.03]***	[16.48]***	[13,57]***	[14.47]***
	0,546	0,351	0. 518	0,032
Акционерный капитал государства	[3,72]***	[1,83]*	[1,94]*	[0,12]
	0,004	0,006	0,005
Временной тренд	да	да	да	да
Р-квадрат, прил.	0,9	0,88	0,86	0,91
Н	66	57	56	36

Примечания:  Зависимая переменная — это изменение производительности в частном секторе, измеряемое как отношение объема производства в частном секторе к основному капиталу частного сектора.Данные и методы обсуждаются в техническом приложении. T — статистика указана в скобках. Три звездочки обозначают значимость на уровне 1 процента, две звездочки обозначают значимость на уровне 5 процентов и одна звездочка обозначает значимость на уровне 10 процентов.

Источник: Авторский анализ данных серии данных Бюро экономического анализа (БЭА) по основным фондам, БЭА национальных счетов доходов и продуктов и Бюро трудовой статистики (БСТ)

Несмотря на высокие показатели доходности, они не являются явными исключениями.Бом и Лигтхарт (2014) представляют всесторонний обзор трех десятилетий эмпирических исследований государственных инвестиций. На рис. E показано распределение их выводов, сосредоточенное исключительно на 33 исследованиях, которые они рассматривали и которые генерируют оценки нормы прибыли на государственные инвестиции в Соединенных Штатах. Результаты варьируются от -19 процентов до 73 процентов. Средняя норма прибыли составляет 16,7 процента, а медиана — 12,8 процента. Если исключить три верхние и три нижние оценки, средняя доходность немного снизится до 14.5 процентов. На рисунке E показаны центральная оценка, а также минимальная и максимальная предполагаемая доходность для 33 исследований, опрошенных Бомом и Лигхартом (2014).

Многие исследования показывают высокие оценочные нормы прибыли на инвестиции в инфраструктуру США: средняя, ​​минимальная и максимальная нормы прибыли, оцененные для инвестиций в инфраструктуру США в 33 исследованиях

Примечание:  Минимальные и максимальные значения иногда не сообщаются.

Источник: Адаптировано из Таблицы A1 в Bom and Ligthart 2014

Стоит отметить, что даже средняя минимальная норма доходности (6.1 процент) в 33 ориентированных на США исследованиях, рассмотренных Бомом и Лигтартом (2014), значительно выше, чем валовая норма прибыли, используемая CBO при оценке макроэкономического эффекта федеральных инвестиций (CBO 2016). Таким образом, кажется, что оценки CBO преимуществ государственных инвестиций, особенно инвестиций в инфраструктуру, слишком занижены, учитывая другие данные в этой литературе. Наконец, еще одна поразительная особенность этих оценок заключается в том, насколько последовательно они имеют тенденцию повышаться с течением времени по мере использования более современных данных и методов исследования. Исследования выровнены по горизонтальной оси в хронологическом порядке, и на диаграмме четко видна картина более поздних исследований, дающих более высокие оценочные нормы прибыли.

Имеются убедительные доказательства того, что период увеличения инвестиций в инфраструктуру может принести большую пользу американской экономике. Это могло бы обеспечить фискальную экспансию в экономике, где рост совокупного спроса был упорно медленным в течение многих лет, даже в условиях затянувшейся стимулирующей денежно-кредитной политики.Это также могло бы способствовать углублению капитала, необходимому для ускорения роста производительности, особенно в период, когда инвестиции частного сектора были вялыми. В любом предложении по увеличению инвестиций в инфраструктуру страны будет много деталей, которые нужно проработать, но с такими деталями, похоже, стоит бороться, учитывая большие потенциальные выгоды, поставленные на карту.

Благодарности

Эта статья стала возможной благодаря гранту Фонда Питера Г. Петерсона . Сделанные заявления и выраженные взгляды являются исключительной ответственностью автора.

Об авторе

Джош Бивенс присоединился к Институту экономической политики в 2002 году и в настоящее время является директором по исследованиям. Его основные области исследований включают макроэкономику, социальное страхование и глобализацию. Он является автором или соавтором трех книг (в том числе «Состояние рабочей Америки», 12-е издание ) во время работы в EPI, редактировал еще одну и написал множество исследовательских работ, в том числе для академических журналов. Он часто появляется в средствах массовой информации с экономическими комментариями и несколько раз давал показания перед Соединенными Штатами.С. Конгресс. Он получил докторскую степень. из Новой школы социальных исследований.

Высокие оценки нормы прибыли на государственные инвестиции, полученные Aschauer (1989), впоследствии подверглись критике на том основании, что они страдали от проблем одновременности. По сути, аргумент заключался в том, что статистическая связь между государственными инвестициями и выпуском, обнаруженная Ашауэром (1989), была ложной, обусловленной только наличием нестационарности в одном или другом ряду.Ряд данных является нестационарным, если его среднее значение или другие статистические свойства изменяются в различных частях выборки (в данном случае, если среднее значение или другие статистические свойства изменяются во времени). Если в регрессионном анализе используется нестационарный ряд, он может давать ложные результаты регрессии.

Хайнц (2010), однако, отмечает, что если оба ряда (государственный капитал и объем производства) имеют единичный корень в уровнях (нестационарны таким же образом), но стационарны в темпах роста, то можно использовать модель с исправлением ошибок . провести регрессионный анализ, и проблема одновременности может быть решена.Для своих показателей выпуска он использует ВВП частного сектора, а для государственного капитала он использует показатель «основной» инфраструктуры (по сути, в соответствии с тем, как мы определяем его на рисунке A). Он регрессирует изменение отношения выпуска к частному капиталу по лаговым значениям зависимой переменной, запаса частного капитала, рабочей силы и запаса капитала инфраструктуры, а также изменения запасов частного капитала и капитала инфраструктуры и рабочей силы. Таблица A1 подтверждает, что каждый из рядов данных имеет единичный корень в уровнях, но является стационарным в первых разностях.Для каждого ряда гипотеза единичного корня не может быть отвергнута по уровням, но может быть отвергнута на 5-процентном или 1-процентном уровне значимости первых разностей. Учитывая это подтверждение, мы можем использовать модель исправления ошибок Heintz (2010).

Ряды данных имеют общие единичные корни в уровнях, но стационарны в первых разностях: результаты расширенного теста Дики-Фуллера для рядов данных, рассмотренных в таблице 2

Переменная	Перехват плюс тренд
	Уровни	Отличия
Отношение производства к собственному капиталу	−2. 282	−7,814***
	(0,3397)	(0,00)
Акционерный капитал частного капитала	−0,652	−3,984***
	(0,9761)	(-0,01)
Рабочая сила	−2,521	−6,542***
	(0,3177)	(0,00)
Акционерный капитал государства	−1,434	−3,367**
	(0.8506)	(0,05)

Примечания: T — приводятся статистические данные, p — значения в скобках. Три звездочки обозначают значимость на уровне 1 процента, а две звездочки обозначают значимость на уровне 5 процентов.

Источник: Авторский анализ ряда данных, описанный в техническом приложении

Данные об основных фондах частного сектора и инфраструктуры были получены из серии данных Бюро экономического анализа (БЭА) по основным фондам. Наша инфраструктурная мера — это широкая мера, используемая на рисунке A. Данные о занятости взяты из серии текущих статистических данных о занятости (CES) Бюро статистики труда (BLS). Выпуск частного сектора представляет собой общий ВВП, за вычетом потребления и инвестиций федерального правительства, штатов и местных органов власти. Все эти ряды взяты из данных Счетов национального дохода и продукта БЭА (NIPA).

Примечания

Все цифры в этом абзаце взяты из CBO 2015.

 Следует отметить, что эти мультипликаторы сохраняются, когда лица, определяющие денежно-кредитную политику, приспосабливаются к фискальной экспансии.Если лица, определяющие денежно-кредитную политику, вместо этого прибегают к ограничительным мерам, чтобы компенсировать любую фискальную экспансию, наилучшая оценка этого (или любого другого) мультипликатора равна нулю.

 Поскольку это обычно понимают неправильно, важно понимать, что множитель, равный 1, не означает, что стимул каким-то образом не сработал. Это означает, что общий объем производства увеличился ровно на величину фискального импульса. Стимул не работает в некоторых экономических моделях, когда дополнительный объем производства, вызванный фискальным импульсом, приводит к равному и противоположному сокращению объема производства в частном секторе, что приводит к нулевому мультипликатору.

Ссылки

Аарон, Генри Дж. 1990. «Обсуждение вопроса «Почему инфраструктура важна?»» В Есть ли дефицит государственных капиталовложений? Алисия Х. Маннелл, изд. Серия конференций №. 34, Федеральный резервный банк Бостона, 51–63.

Акконча, Антонио, Джанкарло Корсетти и Саверио Симонелли. 2014. «Мафия и государственные расходы: данные о фискальном мультипликаторе из квазиэксперимента». American Economic Review vol. 104, нет. 7, 2185–209.

Ашауэр, Дэвид А. 1989. «Являются ли государственные расходы продуктивными?» Журнал денежно-кредитной экономики vol. 23, нет. 2, 177–200.

Ашауэр, Дэвид А. 1990. «Вытесняет ли государственный капитал частный капитал?» Журнал денежно-кредитной экономики vol. 24, нет. 2, 171–88.

Бивенс, Джош. 2011. Методическая записка по оценке влияния различных изменений политики на рабочие места . Институт экономической политики.

Бивенс, Джош. 2016. Почему восстановление занимает так много времени и кто в этом виноват? Институт экономической политики.

Бивенс, Джош. 2017. «Экономика высокого давления» может помочь повысить производительность и предоставить еще больше возможностей для восстановления . Институт экономической политики.

Бланшар, Оливье Дж. и Дэниел Ли. 2013. «Ошибки прогноза роста и фискальные мультипликаторы». American Economic Review vol. 103, нет. 3, 117–20.

Бом, Педро и Дженни Лигтхарт. 2014. «Чему мы научились за три десятилетия исследований производительности государственного капитала?» Журнал экономических обзоров vol.28, нет. 5, 889–916.

Бюро экономического анализа (БЭА). Разные годы. Таблицы основных средств [онлайн-таблицы данных]. Министерство торговли США.

Бюро экономического анализа (БЭА). Разные годы. Счета национального дохода и продукта [NIPA] Таблицы [онлайн-таблицы данных]. Министерство торговли США.

Бюро статистики труда (BLS). Разные годы. Текущая статистика занятости (CES) [ряд данных].

Кальдерон, Сезар и Луис Сервен.2004. «Влияние развития инфраструктуры на рост и распределение доходов». Рабочий документ Всемирного банка по исследованию политики №. 3400.

Бюджетное управление Конгресса (CBO). 2008. Вопросы и варианты инвестиций в инфраструктуру .

Бюджетное управление Конгресса (CBO). 2015. Государственные расходы на транспорт и водную инфраструктуру, 1956–2014 гг. .

Бюджетное управление Конгресса (CBO). 2016. Макроэкономические и бюджетные последствия федеральных инвестиций .

Бюджетное управление Конгресса (CBO). 2017. Таблицы дополнительных данных для Бюджет и экономические перспективы, 2017–2027 .

Совет экономических консультантов (CEA). 2010. Экономические последствия Закона о восстановлении и реинвестировании США 2009 года: четвертый квартальный отчет .

Элмендорф, Дуглас В. и Джейсон Фурман. 2008. «Три ключа к эффективному фискальному стимулированию» [указ. ред.]. Институт Брукингса.

Эверарт, Г. и Ф. Хейлен. 2001. «Государственный капитал и рост производительности в Бельгии. Экономическое моделирование том. 18, 97–116.

Гетачью, Йосеф, 2008 г. «Государственный капитал, распределение доходов и рост». Серия рабочих документов UNU-MERIT 056, Университет Организации Объединенных Наций, Маастрихтский центр экономических и социальных исследований и обучения по инновациям и технологиям.

Грамлич, Эдвард М. 1994. «Инвестиции в инфраструктуру: обзорное эссе». Журнал экономической литературы том. 32, нет. 3 (сентябрь) 1176–1196 гг.

Хайнц, Джеймс. 2010. «Влияние государственного капитала на экономику США».S. Частная экономика: новые данные и анализ». International Review of Applied Economics vol. 24, нет. 5, 619–32.

Хольц-Икин, Дуглас. 1988. «Частная продукция, государственный капитал и инфраструктурный кризис». Дискуссионный документ Колумбийского университета №. 394.

Йованович, Бранимир. 2017. «Ошибки прогноза роста и государственное потребление и инвестиции». International Review of Applied Economics vol. 31, нет. 1, 83–107.

Кругман, Пол.2013. «Вековой застой, угольные шахты, пузыри и Ларри Саммерс». New York Times , 16 ноября.

Ледюк, Сильвен и Дэниел Уилсон. 2014. «Расходы на инфраструктуру как фискальный стимул: оценка доказательств». Обзор экономики и институтов vol. 5, нет. 1, 1–24.

Линд, Кэтрин и Джеймс Ричмонд. 1992. «Роль государственного капитала в производстве». Обзор экономики и статистики vol. 74, нет. 1, 37–44.

Линд, Кэтрин и Джеймс Ричмонд.1993. «Общественный капитал и общая факторная производительность». International Economic Review vol. 34, нет. 2, 401–14.

Мишель, Лоуренс, Росс Эйзенбрей и Джон Айронс. 2008. Стратегия восстановления экономики: интеллектуальные стимулы для противодействия замедлению экономического роста . Информационный документ Института экономической политики №. 210.

Маннелл, Алисия Х. 1990. «Почему снизился рост производительности? Производительность и государственные инвестиции». New England Economic Review , Федеральный резервный банк Бостона, январь/февраль, 3–22.

Маннелл, Алисия Х. 1992. «Policy Watch: инвестиции в инфраструктуру и экономический рост». Журнал экономических перспектив vol. 6, нет. 4, 189–98.

Пинеда, Хосе и Франсиско Родригес. 2006. «Государственные инвестиции в инфраструктуру и рост производительности: данные производственного сектора Венесуэлы». Рабочий документ Уэслианского университета по экономике №. 2006-010.

Саммерс, Лоуренс. 2016. «Эпоха светского застоя: что это такое и что с этим делать. Иностранные дела , март/апрель.

Уилсон, Дэниел Дж. 2012. «Мультипликаторы рабочих мест бюджетных расходов: данные из Закона о восстановлении и реинвестировании Америки 2009 года». Американский экономический журнал: экономическая политика vol. 4, нет. 3, 251–82.

Занди, Марк. 2011. «США. Макропрогноз: компромисс повышает стимул». Economy.com (Moody’s Analytics).

Как правительства могут решить дилемму зарядки электромобилей

Общенациональная доступная целевая сеть. В качестве первого шага в составлении своего генерального плана правительства должны согласовать общие цели инфраструктуры, установив такие цели, как размер сети, оптимальные местоположения, доступность, доступность и даже сроки строительства. Взвешивание существующего опыта построения КП по всему миру и сравнение его с ранее установленными целями может помочь в принятии решений и избежать ошибок прошлого. Например, каким должно быть разделение частной и государственной зарядки? Каково минимальное покрытие шоссе, чтобы не беспокоиться о дальности полета? Каково оптимальное соотношение электромобилей и общедоступных зарядных устройств?

Мы рекомендуем заранее спланировать расположение всех CP, принимая во внимание сочетание, распространение и использование различных типов мест, в которых люди могут заряжать свои автомобили.Например, правительство может принять решение о размещении быстрой зарядки каждые 50 миль на автомагистралях в регионе и зарядных устройств в каждой зоне определенного размера, например, каждые 50 квадратных миль. Также крайне важно, чтобы правительства обеспечили инклюзивный и удобный доступ к зарядке для пользователей с низким и средним уровнем дохода, которые не могут легко модернизировать свои дома для зарядки электромобилей.

Анализ текущего покрытия CP и пробелов в покрытии может помочь определить наиболее подходящую инфраструктуру для географии, трафика, потребностей пользователей, местоположения и условий каждого рассматриваемого региона. Правительство Германии проделало хорошую работу в этой области, создав централизованный набор инструментов для определения и координации требований к взиманию платы вплоть до уровня отдельных улиц. Инструментарий также предоставляет общественности информацию о недавно построенных КП и помогает участникам рынка быть более информированными, когда они подают заявки на контракты КП.

Обратите внимание, что более медленные зарядные устройства для общественных и рабочих мест покроют большую часть потребности в зарядных устройствах с гораздо меньшими капитальными затратами, чем быстрые зарядные устройства. Благодаря высокой посещаемости и, следовательно, созданию ценности для вовлеченных предприятий, инвестиции частного сектора в этих местах будут иметь хорошую экономическую отдачу.

Быстрые и сверхбыстрые зарядные устройства, напротив, требуют более тщательного планирования и контроля, поскольку они необходимы в основных местах для обеспечения всеобщего охвата, снижения беспокойства по поводу дальности и повышения уверенности в принятии электромобилей. Заправочные станции и зоны отдыха на шоссе в идеале должны предлагать эти более быстрые зарядные устройства.

В рамках всего этого процесса правительства также должны определить инвестиции, необходимые для модернизации электросетей, и создать всеобъемлющий график перехода, согласовывая его с существующими целями мобильности, такими как запреты на использование ICE и конкретные цели по доле продаж EV-ICE.

Технология, стандарты и совместимость. В генеральном плане должна быть указана функциональная совместимость CP, которые не должны быть зависимыми — скорее, они должны иметь возможность обслуживать любого клиента, используя любого поставщика услуг. Это поможет максимизировать использование зарядных устройств, улучшить качество обслуживания клиентов и оптимизировать инвестиции в CP. Функциональная совместимость подразумевает техническое удобство использования, внутреннее соединение для авторизации клиентов и расчетов B2B, а также возможность клиентов совершать платежи.

Существуют различные технические подходы к функциональной совместимости, которая должна обеспечиваться посредством внутренних подключений, а не только совместимостью разъемов. Многие рынки изначально использовали одноранговые соединения и обязательные варианты оплаты, чтобы позволить любому пользователю получить доступ к CP (например, с помощью кредитной карты). Однако подход «роуминг» может предложить более простой централизованный внутренний ответ, который дает клиентам доступ ко всей сети CP.(См. «Роуминг».)

Отдельные игроки, стремящиеся к взаимодействию, изначально склонны выбирать P2P-соединения между CP, чтобы выборочно строить партнерские отношения; однако по мере увеличения размера и зрелости рынка количество игроков и подразумеваемые P2P-соединения растут в геометрической прогрессии. Даже после значительных инвестиций в подключение как можно большего числа операторов эти игроки по-прежнему могут обслуживать только определенные регионы, а их клиентам требуется несколько поставщиков, когда они путешествуют из одного региона в другой.

Роуминговые решения, напротив, обеспечивают внутреннее соединение через облачную систему, которая позволяет любому игроку присоединиться ко всей системе, предлагая услуги на любом зарядном устройстве (в рамках согласованных коммерческих условий). Регионы, которые планируют свою интероперабельность на основе роуминга, могут:

• Снизить стоимость подключения
• Использовать централизованные данные для оптимизации сети тарификации
• Стимулировать конкуренцию, устраняя барьеры для входа;
• Создание более простых стандартизированных взаимодействий B2B и расчетов по транзакциям
• Повышение качества обслуживания клиентов

Правительства также должны установить технические стандарты, стандарты подключения к сети и безопасности, включая стандартные протоколы связи — как между CP и транспортными средствами, так и между ведущими игроками экосистемы — для поддержки беспрепятственного доступа и взаимодействия CP.

Наконец, важно, чтобы правительства придерживались широкого и поддерживающего взгляда на дополнительные технологические решения, такие как замена батарей (замена разряженной батареи на заряженную, а не ожидание зарядки) или автономные решения (для мест, в которых нет доступа к электросети) для учета различных ситуаций и условий.

Управление экосистемой и ее оркестровка. Необходимо создать руководящий орган, чтобы помочь первым заинтересованным сторонам — правительственным учреждениям, таким как муниципалитеты и министерства энергетики, транспорта, технологий и окружающей среды, — и другим участникам экосистемы координировать и согласовывать дальнейшие действия.

Этот руководящий орган должен определить экосистему зарядки электромобилей, которая в конечном итоге будет включать множество различных игроков, таких как OEM-производители, коммунальные предприятия, специалисты по зарядке (которые предоставляют карты доступа, приложения, платежи и пользовательский интерфейс), инвесторы, предприниматели, и НПО. Многим из этих игроков потребуется экономическое обоснование для продвижения вперед, включая субсидии, стимулы и другие гарантии государственной поддержки. Другие будут задействованы на базовом уровне; например, правительства должны привлекать операторов электросетей для облегчения подключения инфраструктуры зарядки электромобилей, например, путем выбора мест, где сеть менее ограничена.

Хорошо управляемая экосистема может помочь рынку избежать конкурирующих стандартов, избыточности и отсутствия функциональной совместимости, характерных для многих развертываний на сегодняшний день. Поэтому руководящий орган должен выступать в качестве центрального органа координации и координации экосистемы зарядки электромобилей. На самом деле, мы рассматриваем централизованно координируемый рынок как ключевой фактор успеха, с целями в области электронной мобильности, последовательными планами действий и централизованной экономической поддержкой. Такие системы уже созданы в Норвегии, Нидерландах и Китае.

Например, в Нидерландах шесть операторов электросетей создали в 2009 году фонд Elaad для установки инфраструктуры зарядки электромобилей в сотрудничестве с муниципалитетами. В настоящее время Elaad является центром знаний и инноваций в области инфраструктуры интеллектуальной зарядки в Нидерландах, где сетевые операторы контролируют инфраструктуру и координируют соединения между общественными зарядными станциями и сетью. Напротив, рынки, которые не реализовали свой потенциал, включая Великобританию и США, в первую очередь пытались создать центральный орган координации и управления.

Дорожная карта внедрения. Правительства должны сообщать обо всем, чего они надеются достичь — от целевой сети до подхода к функциональной совместимости и управления экосистемой — чтобы заручиться поддержкой участников экосистемы взимания платы и создать дорожную карту для достижения этих достижений. Эта дорожная карта реализации должна включать четкие этапы, а также роли и обязанности основных государственных и частных заинтересованных сторон.

Хорошим началом является создание государственно-частных партнерств, например, предоставление государственных концессий на землю частным игрокам для установки государственных ПК или создание многосторонних платформ для облегчения диалога и сотрудничества.Правительства также должны работать с частным сектором, чтобы определить наилучшие стимулы и субсидии — например, налоговые льготы и льготы, гранты или кредиты под низкие проценты — и определить методы распределения и временные рамки. Любые стимулы должны включать определенную степень подотчетности для обеспечения эффективного использования этих государственных средств и их вклада в устойчивость сектора зарядки электромобилей. Например, Enova SF, норвежская государственная организация, отвечающая за субсидии на зарядку электромобилей, увязала свои субсидии с периодическими отчетами о ходе работы, чтобы обеспечить выполнение первоначальных тендерных требований.

Прозрачность, гибкость и гибкость при планировании и вмешательстве. В основе всего плана лежит то, что правительствам нужна гибкость, чтобы приспосабливаться и адаптироваться к урокам, полученным на развивающемся рынке электромобилей, если они хотят избежать ловушек, с которыми столкнулись предыдущие усилия. Поэтому они должны разработать план как динамично, так и прозрачно, включая непрерывную публикацию и обновление сети зарядки электромобилей, прогресс, расходы и стимулы. Правительству также потребуется прозрачный механизм вмешательства в случае провала рынка, в том числе когда, как и на какой срок, чтобы дать рынку четкий сигнал о том, насколько серьезно он относится к обеспечению успеха.

Дополнительные правила и политики. Наконец, начиная с первых дней процесса, генеральный план должен подкрепляться комплексной нормативно-правовой базой для электромобилей и инфраструктуры зарядки электромобилей, затрагивающей все темы, от определений экосистем до учебника по зарядке для государственных и частных предприятий. Это должно облегчить строительство, эксплуатацию и использование зарядных станций для электромобилей, гарантируя, что некоторые части рынка будут открыты для конкуренции, стимулируя инновации. В качестве хорошего примера мы рассматриваем федеральный генеральный план инфраструктуры зарядки в Германии.Хотя на его создание ушло несколько лет, он создал правовую базу, позволяющую ускорить развитие инфраструктуры.

Существует много потенциальных инструментов политики, которые правительства могут использовать в рамках этой структуры. Как минимум, они должны включать нормативно-правовую базу для эффективных рыночных операций; стимулы для покупки и использования электромобилей и развития зарядной инфраструктуры; механизм надзора; финансовые субсидии и модели финансирования.

Кроме того, правительства должны обеспечить отсутствие нормативных барьеров, препятствующих развертыванию, таких как строительные нормы и правила или разрешения оператора сети.Например, в Германии недавно был принят закон, который позволяет любому владельцу квартиры устанавливать зарядную станцию ​​для электромобилей без согласия соседей, поскольку получить такое разрешение — как требовалось ранее — часто было сложно.

Комплексный подход

Какими бы ни были детали генерального плана, все правительства должны стремиться к развертыванию общенациональной общедоступной сети БЧП, которая учитывает и поддерживает потребности всей страны. Они должны выходить за рамки деклараций о целях, а вместо этого определять, планировать и отслеживать наиболее подходящую экосистему зарядки электромобилей и роль государственного сектора, распределяя правильные стимулы и субсидии и поддерживая реализацию от начала до конца.

Этот комплексный подход подаст сильный сигнал рынку, а также нынешним и потенциальным владельцам электромобилей и будет иметь решающее значение для создания нормативной определенности, устранения пробелов в финансировании на ранних этапах, разработки четкого и прозрачного управления и координации действий участников экосистемы. и заинтересованные стороны.

Четыре этапа развития рынка

Генеральный план поможет правительствам быстро и эффективно управлять своим рынком через четыре основных этапа развития, которые мы наблюдали в разных регионах, которые мы обозначили как начальный этап, выход на новый уровень, зрелость и целевое состояние. Наш анализ показывает, что рынок зарядки электромобилей во многих странах все еще находится на начальной стадии, и даже самые зрелые рынки (Китай, Норвегия, Нидерланды и Калифорния) еще не достигли полного целевого состояния. (См. Приложение 2.)

Ставить людей на первое место в преобразованиях государственного сектора

Нелегко осуществить серьезные изменения в крупной и сложной организации, в каком бы секторе она ни находилась. достигают своих целей, в то время как в государственном секторе процент отказов еще выше — 80 процентов.В обоих секторах практика работы с людьми является решающим фактором, часто определяющим разницу между успехом и разочарованием. Действительно, все пять ключевых факторов успеха правительственных преобразований имеют сильную кадровую составляющую (Иллюстрация 1).

Экспонат 1

Рахна Ганди, бывший бизнес-менеджер, возглавившая австралийское государственное агентство Service NSW, выразилась так: «Преобразования в правительстве не сложнее, чем в частном секторе. В обоих есть определенные уникальные факторы, но фактор прочности очень похож. Оба должны делать акцент на привлечении людей к путешествию и создании эмоциональных вложений».

Как это ни парадоксально, важность практики работы с персоналом в преобразованиях является как хорошей, так и плохой новостью для лидеров перемен в государственном секторе.С одной стороны, государственная миссия дает им явное преимущество перед коллегами из частного сектора, когда речь идет о мобилизации людей для реализации их ценностей и достижения социальных результатов. С другой стороны, есть много свидетельств того, что структура и культура в правительстве делают их более устойчивыми к изменениям, чем бизнес-организации, что снижает их общее организационное здоровье и эффективность.

Как государственные лидеры должны думать об изменениях, инициируемых людьми? Исследования McKinsey — наряду с идеями успешных лидеров трансформации — указывают на три основных практики:

• Откровенно взгляните на свою организацию и культурные проблемы, с которыми она сталкивается.
• Начните с самого верха: развивайте в себе и своей старшей команде навыки лидерства в области изменений и образ мышления.
• Развивайте правильные способности: большинству сотрудников государственного сектора, от группы по трансформации до передовой, нужны новые навыки, чтобы добиться успеха в крупных усилиях по изменению.

Откровенно взгляните на проблемы организации и культуры государственного сектора

Организации могут измерять и управлять здоровьем — другими словами, насколько хорошо они согласовывают, выполняют и обновляют — с той же строгостью, что и при управлении производительностью.McKinsey измерила состояние здоровья более 2000 организаций как в государственном, так и в частном секторах с помощью нашего исследования индекса организационного здоровья, в котором на сегодняшний день приняли участие более пяти миллионов респондентов. Это исследование показывает, что более 75 процентов организаций государственного сектора имеют здоровье ниже среднего. Кроме того, исследование ясно показывает, что пробелы в организационном здоровье в государственном секторе особенно заметны в культуре, координации и возможностях (Иллюстрация 2). Только в аспекте лидерства организации государственного сектора могут сравниться со своими коллегами из частного сектора.

Экспонат 2

В дополнение к недостаткам в организационном здоровье, учреждения государственного сектора сталкиваются с рядом сложных проблем, связанных с людьми, с которыми их коллегам из частного сектора приходится сталкиваться в меньшей степени.Это делает их отправные точки и пути совершенно разными, когда речь идет о привлечении сотрудников и наращивании потенциала во время усилий по трансформации.

Во-первых, организации государственного сектора, как правило, более склонны избегать рисков, чем предприятия частного сектора, где сотрудники, занимающиеся инновациями, часто получают щедрое вознаграждение. Это неудивительно, учитывая рискованную среду в государственном секторе, которую можно охарактеризовать только как асимметричную: государственных служащих чаще наказывают за неудачи, чем поощряют за новаторство или превосходство.Например, смелый эксперимент, который улучшит обслуживание для большинства получателей, вряд ли принесет пользу ответственным государственным служащим, если небольшое количество громких граждан жалуются на изменение. Точно так же менеджер государственного сектора, которому удается повысить эффективность своего отдела, может быть «вознагражден» сокращением бюджета, но наказан плохой аттестацией, если его усилия не увенчаются успехом.

Понятно, что многие государственные служащие относятся к амбициозным программам изменений с крайней осторожностью.Чтобы преодолеть это неприятие риска, лидеры государственного сектора должны сознательно работать над изменением организационной культуры, давая старшим государственным служащим четкие полномочия на изменения и четкие показатели эффективности, привязанные к улучшению результатов. Они также могут взять листок из книги бизнес-лидеров, которые считают неудачи среди своих сотрудников необходимым побочным продуктом инноваций.

Второй проблемой для лидеров перемен в государственном секторе является ограниченность политических мандатов. Усилия по изменению государственного сектора могут сдерживаться объемом политического мандата правительства, который может быть слабым или недолговечным из-за частоты выборов.Связанная с этим проблема заключается в том, что лидеры государственного сектора обычно имеют более короткий срок пребывания в должности, чем их коллеги из частного сектора. Например, обзор министров здравоохранения 23 стран с 1990 по 2009 год показал, что половина из них покинула свой пост менее чем за два года. Срок пребывания в должности высокопоставленных государственных служащих также сокращается: например, в Соединенном Королевстве ежегодная текучесть кадров в кабинете министров выросла с 20 процентов в 2010 году до 35 процентов в 2016 году. восемь лет.

В этих условиях успешные преобразования в государственном секторе требуют от лидеров лазерной концентрации. Исследование McKinsey показывает, что усилия, сосредоточенные на небольшом наборе истинных приоритетов, имеют гораздо больше шансов на успех, чем инициативы, пытающиеся изменить все сразу. Более того, частая текучесть кадров наверху означает, что успешные преобразования в государственном секторе должны быть связаны с передовым персоналом — людьми, которые продолжают управлять организацией, когда лидер уходит.Это был подход, принятый Service NSW. Агентство стремилось упростить доступ граждан к государственным услугам с переходом на цифровые транзакции и подход «одного окна» для улучшения качества обслуживания клиентов. Его инициативы исходили от передового персонала, который был наделен полномочиями разрабатывать и реализовывать идеи по улучшению. Поскольку инициативы агентства принадлежали людям, которые фактически собирались ими управлять, они имели огромный успех: уровень удовлетворенности клиентов Service NSW достиг 97 процентов.

Третья проблема заключается в том, что многие серьезные усилия по изменению должны работать в нескольких государственных департаментах или агентствах, поскольку решения нового поколения обычно не вписываются в существующие портфели. Каждое учреждение, участвующее в преобразовании, скорее всего, будет иметь свои сильные стороны и пробелы в возможностях, а также часто противоречивые мотивы. Вывод для лидеров изменений заключается в том, что они должны вкладывать время и энергию в обеспечение поддержки и сотрудничества со стороны людей, на которых они не влияют напрямую.

В то время как генеральный директор частного сектора, возглавляющий усилия по изменению, обычно имеет большинство людей, вовлеченных в свою собственную организацию, министр или глава правительственного департамента должен работать с несколькими другими министрами или департаментами. Например, усилия по улучшению результатов туризма потребуют сотрудничества между министерством туризма и министерствами транспорта, экономического развития, иностранных дел и т. д., а также с мэрами городов и частным сектором. Действительно, исследование McKinsey показывает, что 70 процентов усилий по преобразованию государственного сектора охватывают более чем одно министерство, департамент или агентство.

Любой руководитель правительства, приступающий к масштабным преобразованиям, должен столкнуться с этими проблемами лицом к лицу и предпринять обдуманные шаги для их смягчения. Тем не менее, государственный сектор также имеет явные преимущества по сравнению с частным сектором. В частности, организации государственного сектора имеют уникальную возможность использовать таланты из более широких слоев общества. Например, когда правительство Германии столкнулось с наплывом сотен тысяч беженцев в 2015 году, оно смогло мобилизовать массовое участие граждан и организаций гражданского общества.По оценкам, каждый десятый взрослый в Германии участвовал в добровольной помощи беженцам летом 2015 года.

В Индии штат Махараштра предложил студентам колледжей предложить идеи для решения 11 критических задач, начиная от искоренения засухи и заканчивая использованием технологий для ускорения правосудия. В конкурсе «Преобразование Махараштры» приняли участие более 11 000 студентов. Такие инициативы не только «втягивают» идеи и возможности не из числа государственных служащих, но и позволяют правительствам проводить изменения с меньшими государственными ресурсами, чем в противном случае.

Начните с самого верха: развивайте навыки лидерства и образ мышления в себе и своей старшей команде

Успешные преобразования, которые мы изучали, проводились и поддерживались глубоко преданными своему делу лидерами. Каждый из них посвятил этой работе много времени и сил, взял на себя личную ответственность за успех или неудачу, был видимым образцом для подражания в переменах и имел смелость бросить вызов давно устоявшимся предположениям и условностям. Такие лидеры живут и дышат путешествием и расширяют свои возможности стратегического планирования, эмоциональной устойчивости и вдохновляющего руководства людьми.Они также несут личную ответственность за изменения. Примером может служить Майк Буш, комиссар полиции Новой Зеландии, который возглавил преобразование полицейских служб страны в модель, ориентированную на профилактику. Он сказал нам: «Вы должны посвящать как минимум 60 процентов своего времени внутри организации проведению преобразований».

Ничто из этого не является легким: действительно, руководство крупномасштабными усилиями по изменению является огромным личным вызовом для любого высокопоставленного государственного чиновника. Немногие правительства в достаточной мере обучают своих лидеров необходимым навыкам работы с людьми: исследование, проведенное McKinsey Center for Government (MCG), показывает, что менее трети руководителей преобразований в государственном секторе прошли какое-либо обучение навыкам управления изменениями.А результаты опроса, проведенного McKinsey в организациях государственного и частного секторов, показывают, что менеджеры государственного сектора обычно не соответствуют по крайней мере трем важным параметрам межличностного общения: предоставление обратной связи, мотивация сотрудников и поддержка их развития. Участники опроса из государственного сектора были менее склонны, чем средний участник, соглашаться с тем, что менеджеры в их организациях обучены этим навыкам (Иллюстрация 3).

Экспонат 3

Для развития лидерских навыков и образа мышления, необходимых для вдохновения и поддержки изменений, мы рекомендуем три ключевых вмешательства, эффективность которых доказана многими усилиями по преобразованию.

Во-первых, это объединение старших руководителей трансформации. Руководство трансформацией может быть изолирующим, незнакомым опытом; за некоторыми заметными исключениями, лишь немногие государственные служащие за свою карьеру возглавляют более одного агентства или департамента.Многие из руководителей высшего звена, с которыми мы беседовали, подчеркивали, что им не хватает круга единомышленников, с которыми можно было бы проверять идеи и делиться опытом. Это означало, что они были вынуждены учиться на работе, когда ставки были чрезвычайно высоки. Чтобы решить эту проблему, некоторые правительства создали специальные форумы, на которых собираются руководители различных министерств и ведомств для развития важнейших навыков и создания сетей для поддержки усилий по изменению на долгие годы вперед. Например, правительство Новой Зеландии познакомило своих старших руководителей государственной службы с цифровыми и инновационными концепциями в ходе полнодневного занятия для руководителей, на котором обсуждались такие темы, как передовой опыт цифровизации и наем цифровых талантов.Обучение также включало живой «хакатон», который позволил участникам перепроектировать и оцифровать серию взаимодействий граждан с использованием гибких методов.

Это указывает на второй ключевой шаг: разработку программ обучения лидерству, которые выходят за рамки теории и дают участникам возможность практиковать и оттачивать новые навыки в реальных условиях. Мы видели, как несколько общественных организаций придерживались подхода «поле и форум» к наращиванию потенциала. Вместо того, чтобы просто проводить обучение и предполагать, что оно будет внедряться в организационную практику, полевой и форумный подход предусматривает обучение в классе на серии семинаров, а затем использует структурированный подход к воплощению теории в практику посредством практических проектов в полевых условиях.Европейское агентство по труду, например, использовало этот подход для обучения более 150 менеджеров. После того, как программа была завершена, 93 процента участников сообщили, что они были вдохновлены на внедрение новых возможностей в свою повседневную работу.

Третьим ключевым направлением для лидеров трансформации является развитие навыков и взращивание страсти, вдохновляющее общение со всеми группами, затронутыми изменениями, особенно с собственными сотрудниками организации.Конечно, каждое правительство общается, но лишь немногие достаточно эффективно преодолевают шум, чтобы завоевать сердца и умы. Многие правительственные учреждения продолжают оставаться иерархическими организациями, которые следуют протоколу нисходящих каскадов односторонней связи, исходя из предположения, что государственным служащим просто нужны четкие инструкции, чтобы действовать эффективно. Тем не менее, двустороннее общение и искреннее участие — это то, что им нужно. Результаты проведенного MCG опроса по трансформации правительства подтверждают эту истину: в наиболее успешных трансформациях команда высшего руководства открыто сообщала всей организации о своем прогрессе.И почти 90 процентов участников трансформации заявили, что успех можно было бы повысить, если бы они более регулярно взаимодействовали с передовыми сотрудниками.

В отличие от государственных партнеров из частного сектора, те компании, которые не справляются с поставленными задачами, не «уходят из бизнеса», а их сотрудники вряд ли потеряют работу. Это, в сочетании с воздействием на общество, которое оказывает эффективная трансформация правительства, имеет важные последствия для того, как лидеры государственного сектора создают внутреннюю мотивацию для сотрудников к изменениям: они должны уметь формировать трансформацию в позитивном ключе.Рахна Ганди из Service NSW выразилась так: «Мы не собирались выходить на передовую и говорить, что мы действительно хотим стимулировать внедрение цифровых технологий, а они чувствуют угрозу: «Значит ли это, что у нас не будет работы?» Мы пошли и сказали, что клиенты хотят больше цифровых технологий; мы должны обучить их этому. Как мы поступим?»

Воспитывайте способность к переменам: вкладывайте средства в своих людей, от команды трансформации до передовой

Точно так же, как правительства должны инвестировать в навыки своих лидеров по трансформации, они должны создавать возможности для изменений во всей организации — от команды, которой поручено управлять программой трансформации, до передовой.Исследование MCG показывает, что программы повышения квалификации, разработанные для помощи сотрудникам в достижении целей преобразования, более чем в три раза превышают показатель успеха инициатив по изменению государственного сектора.

Итак, какие виды программ возможностей требуются? Конечно, это не обучение навыкам политики и дипломатии, которые классически подчеркиваются в правительстве. Скорее, требуется наращивание потенциала в новом поколении навыков в области оперативной доставки, аналитики, управления изменениями и коммуникаций (Иллюстрация 4). Эти новые навыки требуют новых инвестиций, что может означать, что правительства должны обратить вспять тенденцию сокращения государственных расходов на обучение и поддержку рабочей силы, которая наблюдалась в большинстве стран Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) за последние 20 лет. годы.Правительствам также необходимо будет перераспределить бюджеты на обучение с обучения, основанного на соблюдении требований, на программы, которые развивают навыки, которые имеют решающее значение для поддержки преобразований. В Ирландии, например, руководители правительства явно выделили больше времени и ресурсов на обучение: они увеличили государственный бюджет на обучение и развитие до более чем 3 процентов от фонда заработной платы, уделяя особое внимание критически важным навыкам, таким как цифровые возможности.

Экспонат 4

Но лидерам государственного сектора нужно сделать гораздо больше, чем просто изменить бюджеты на обучение: им нужно изменить культуру. Один лидер, с которым мы беседовали, говорил от имени многих своих коллег из государственного сектора: «Я всю жизнь не развивал эти навыки. На самом деле, мне посоветовали не браться за роли, [которые] сосредоточены на них, поскольку они менее ценятся.

Кроме того, как мы отмечали ранее, организациям государственного сектора обычно необходимо уделять больше внимания наращиванию потенциала, чем их коллегам из частного сектора, поскольку развитие и обучение сотрудников в правительстве, как правило, менее устойчивы. Например, исследование McKinsey показало, что только 28% менеджеров государственного сектора были обучены поддержке развития сотрудников по сравнению с 41% менеджеров во всех секторах. Точно так же, как показано на рис. 3, менеджеры государственного сектора гораздо реже были обучены тому, как давать сотрудникам обратную связь.

Помимо этих более широких шагов по наращиванию потенциала, правительства должны также сосредоточить внимание на командах, которым поручено управлять усилиями по преобразованию. Крайне важно обеспечить, чтобы эти команды были укомплектованы высокопотенциальными сотрудниками с четко определенными ролями и обязанностями и чтобы сотрудники были эффективно обучены выполнению этих обязанностей (Иллюстрация 5). Когда правительства понимают это правильно, они могут удвоить вероятность успеха крупномасштабных усилий по изменению.

Экспонат 5

Во всем мире перед правительствами и учреждениями государственного сектора стоит насущная необходимость добиваться лучших результатов, улучшать опыт граждан в сфере государственных услуг и расширять возможности ограниченного бюджета. Достижение этих результатов требует масштабных и масштабных преобразований. Однако для правильной реализации программ крупных изменений правительства должны неустанно фокусироваться на трех P : люди, люди и люди.Им необходимо понимать и устранять культурные факторы, которые сдерживают изменения, формировать навыки лидерства в области изменений и образ мышления среди старших менеджеров, а также развивать новые возможности в своих организациях.

Использование данных частного сектора для федеральной статистики — Инновации в федеральной статистике

В последние годы наблюдается бурный рост данных из многих источников, некоторые из которых называются «большими данными» (например,г., Даас и др., 2015; Маника и др., 2011). Этот термин относится к огромным объемам данных, которые теперь доступны в электронной форме и потенциально доступны для анализа, включая данные, которые ранее существовали, но не были централизованно доступны (например, данные о продажах и медицинские записи), а также новые виды данных о явлениях, которые ранее не измерялись на постоянной основе, но теперь могут быть измерены с помощью новых видов измерений (таких как датчики природных и искусственных явлений — погоды и дорожного движения).По оценкам IBM, каждый день создается 2,5 эксабайта (2,5 миллиона терабайт) данных. ¹ Для сравнения: Библиотека Конгресса США приблизительно подсчитала, что вся ее печатная коллекция из 26 миллионов томов составляет 208 терабайт. ² Некоторые из этих новых данных поступают из цифровых записей государственных учреждений (например, записи транзакций в области здравоохранения Центров услуг Medicare и Medicaid). Но многие из них принадлежат предприятиям частного сектора (например,г., Маньика и др., 2011). Действительно, целый ряд новых предприятий использует большие ресурсы цифровых данных в качестве основы своих бизнес-моделей (например, Uber, AirBnB, LinkedIn).

Для целей настоящего отчета мы рассматриваем два вида данных частного сектора: структурированные данные частного сектора и данные частного сектора, которые имеют большие размерности либо по количеству наблюдений или записей, либо по количеству атрибутов наблюдений. Примеры многомерных данных включают производство потоковых данных (например,например, счетчики коммунальных услуг, дорожные камеры и другие датчики), документацию о поведении в Интернете (например, условия поиска в браузере) и публикации в социальных сетях (например, данные из Twitter, Facebook, LinkedIn). Примеры структурированных данных включают информацию о потребителях, например, данные Zillow и Experian, а также данные других кредитных бюро.

Некоторые из этих новых данных — будь то из государственных или частных источников — могут использоваться для создания новых статистических данных сами по себе; другие могут использоваться и используются в сочетании с традиционными статистическими данными.Некоторые хранятся в форме, позволяющей сразу же проводить полезный статистический анализ; другие хранятся в формах, которые требуют значительной обработки до их статистического использования.

В этой главе мы сначала рассмотрим различные виды доступных данных частного сектора и то, как характеристики этих данных влияют на их потенциальную полезность и пригодность для использования в федеральной статистике. Далее мы кратко рассмотрим усилия национальных статистических управлений по всему миру, направленные на изучение и экспериментирование с использованием этих источников данных для производства официальной статистики.Затем мы рассмотрим текущую работу в Соединенных Штатах, чтобы изучить и оценить эти новые источники данных для федеральной статистики. Мы завершаем главу обсуждением проблем, связанных с использованием этих данных для федеральной статистики, включая вопросы доступа и качества.

АСПЕКТЫ НОВЫХ ИСТОЧНИКОВ ДАННЫХ

Мы различаем три аспекта новых ресурсов данных: кто владеет ими или контролирует их (т. е. правительственные учреждения (федеральные, государственные, местные) или организации частного сектора), цель, для которой данные были создан (т.например, запись транзакций или выходных данных с датчиков или общение с другими через социальные сети), а также форму данных в том виде, в котором они хранятся (например, структурированные числовые данные, полуструктурированные данные, неструктурированный текст, пиксельные данные). В этой главе мы имеем дело главным образом с данными частного сектора. детализирует эти категории новых ресурсов данных.

ТАБЛИЦА 4-1

Типы и примеры источников данных частного сектора.

Источники данных, показанные в, различаются по своей «готовности» для использования в федеральной статистике с точки зрения вероятного времени и усилий, которые потребуются для их очистки и форматирования для получения пригодной для использования статистики.Как показывает второй столбец, частные фирмы используют опросы для оценки удовлетворенности своих клиентов или проводят более широкие опросы целевой группы населения для исследования рынка или оценки использования СМИ (например, Nielsen). Слабые стороны парадигмы опросов (см. главу 2) также стали очевидными для частных фирм, занимающихся проведением обследований, которые, как правило, имеют более низкий процент ответивших, чем государственные обследования. На самом деле, многие фирмы отказались от парадигмы вероятностных опросов в пользу опциональных интернет-панелей (Baker et al., 2010).

В дополнение к данным правительства и частного сектора исследования и переписи также проводятся академическими исследователями. Данные этих обследований иногда объединяются с административными записями для получения ценной информации. Например, исследование здоровья и выхода на пенсию, проведенное Мичиганским университетом, получает записи о доходах из заявлений Администрации социального обеспечения и Medicare, а также сводную информацию из центров обслуживания Medicare и Medicaid, которые сопоставляются с данными опроса респондентов для получения статистики и анализ физического и финансового благополучия американцев.

Как показано в третьем столбце таблицы , частные фирмы также создают свои собственные административные записи, которые могут быть аналогичны по структуре государственным административным записям. В частном секторе административные записи часто представляют собой транзакции, такие как записи о покупках по кредитным картам или платежные ведомости. Иногда эти административные записи частного сектора используются для самостоятельного производства статистики, например, Национальный отчет о занятости от Automatic Data Processing, Inc. (ADP), который предшествует ежемесячному выпуску Бюро статистики труда (BLS) информации о ситуации с занятостью. . ³

Другие три категории источников данных частного сектора, показанные в последних трех столбцах, различаются по структуре данных и сложности их очистки и преобразования в удобную числовую форму для получения статистики. Под структурированными данными мы подразумеваем числовые данные, часто упорядоченные в прямоугольные или фиксированные реляционные форматы. К лучшим структурированным данным для статистического использования прикреплены метаданные, которые документируют формат и значение каждой переменной.Однако даже с этими атрибутами структурированные данные обычно необходимо преобразовывать для аналитических целей. Структурированные данные в частном секторе часто включают очень подробные геопространственные данные, например данные с мобильных телефонов, датчиков дорожного движения и устройств глобальной системы позиционирования (GPS), и эти данные могут быть доступны в режиме реального времени. Некоторые аналогичные данные датчиков, включая датчики мониторинга дорожного движения, также могут быть созданы государственными учреждениями (см. Таблицу 3-1 в Главе 3).

Полуструктурированные данные лучше всего можно описать как данные, которые можно преобразовать в форматированные числовые данные путем кодирования и классификации по числовым категориям на основе информации, доступной из самих неструктурированных данных.Примеры частично структурированных данных включают файлы Extensible Markup Language (XML), сообщения электронной почты, документы, содержимое мобильных данных и данные журналов компьютерных систем.

Неструктурированные данные включают цифровое видео, оцифрованные изображения и цифровые звукозаписи, а также оцифрованный текст. Некоторые распространенные формы неструктурированных данных частного сектора включают текстовые данные из социальных сетей (Facebook, Twitter и т. д.), изображения (Instagram и т. д.), видео (YouTube, камеры наблюдения и т. от дронов и т.д.Эти данные зачастую труднее всего очищать и преобразовывать для статистических целей, поскольку они требуют сложных преобразований в зависимости от конкретного источника данных.

В целом большие объемы многомерных ресурсов данных хранятся в частном секторе фирмами, которые сами являются предприятиями, основанными на информации. Это наблюдение приводит к проблемам доступа для федеральных статистических целей, которые мы рассмотрим позже в этой главе и далее в главе 6. Таблица также ясно показывает, что новые ресурсы данных возникают не в результате разработки статистики, а как часть других процессов. .Иногда процессы, генерирующие данные, производят информацию, которая может иметь отношение к официальной статистике, но это не является их основной целью. Таким образом, несмотря на то, что данные были собраны этими предприятиями, по большей части они не могут быть немедленно использованы для статистических целей или анализа. Некоторым пришлось бы проделать большую работу по обработке, чтобы создать структурированные числовые данные, имеющие статистическую ценность. Наконец, поскольку данные не предназначались для статистических целей, они имеют тенденцию быть довольно скудными, то есть не состоять из большого количества атрибутов, описывающих единицу измерения (например, единицу измерения).г., человек или компания). Вместо этого они измеряют только то, что необходимо процессу, производящему их для фирмы или другой организации. Следовательно, необходимо объединить эти новые ресурсы данных с традиционными данными обследований в новом статистическом анализе, если они будут использоваться для улучшения любой существующей официальной статистики. Хотя объединение источников данных может улучшить федеральную статистику, нет никаких гарантий, что это произойдет; таким образом, необходима тщательная оценка источников данных (см. ниже).

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСТОЧНИКОВ ДАННЫХ ЧАСТНОГО СЕКТОРА ДЛЯ СТАТИСТИКИ

Потенциальные возможности использования новых ресурсов данных для построения национальной статистики были признаны многими странами мира с созданием U.N. Рабочая группа по большим данным ⁴ в марте 2014 года. Рабочая группа признает, что «использование больших данных для официальной статистики является обязательством статистического сообщества, основанным на Основополагающих принципах [официальной статистики (см. вставку 2-1). )], чтобы оправдать ожидания общества в отношении улучшенных продуктов и улучшенных и более эффективных способов работы» (Экономический и Социальный Совет ООН, 2014 г., стр. 1). Цель группы состоит в том, чтобы найти многообещающие способы использования таких данных для официальной статистики, уделяя особое внимание использованию устройств GPS, банкоматов, сканирующих устройств, датчиков, мобильных телефонов, спутников и социальных сетей.Рабочая группа разработала принципы доступа к источникам больших данных, чтобы обеспечить справедливое отношение к предприятиям, предоставляющим эти данные.

Чтобы оценить, как национальные статистические управления стремятся использовать эти новые источники данных, Статистическая комиссия ООН (СК ООН) провела опрос 93 национальных статистических управлений. Национальные статистические управления стран, подобных США ⁵ , были больше всего заинтересованы в использовании больших данных для «более быстрой и своевременной статистики» (88%), «уменьшения нагрузки на респондентов» (75%) и создания «новых товары и услуги» (72%).Эти новые продукты и более своевременная статистика были важнее других факторов использования больших данных, таких как «модернизация процесса производства статистики» (69%) и снижение затрат (63%) (UN Economic and Social Council, 2016). . Несмотря на то, что многие страны заинтересованы в различных источниках больших данных для официальной статистики, очень немногие из них до сих пор в состоянии фактически производить официальную статистику на основе этих источников.

Академические и частные организации создали статистику на основе данных, извлеченных из Интернета с сайтов электронной коммерции, таких как проект «Миллиард цен» (см. вставку 4-1).Проект использует цены на продукты в Интернете для создания ежедневного индекса потребительских цен (ИПЦ) для 22 стран (Cavallo and Rigobon, 2016). ⁶

Статистическое управление Нидерландов смогло использовать источники больших данных для создания национальной статистики. Он использовал данные дорожных датчиков для статистики транспорта и дорожного движения (Puts et al., 2016). Благодаря большому количеству датчиков, обнаруживающих транспортные средства примерно на 20 000 кольцевых автомагистралей, Статистическое управление Нидерландов может собирать около 230 миллионов записей в день.Данные являются анонимными — датчики не записывают идентифицирующую информацию, такую ​​как номерные знаки, — но данные позволяют оценить, какое транспортное средство было замечено на основе длины транспортного средства, проходящего через датчик, когда транспортные средства въезжали на шоссе и съезжали с них, и время суток наблюдения. После получения данных и их преобразования данные очищаются и корректируются на возможные ошибки — например, если датчик не работал должным образом — и создаются оценки для общего количества транспортных средств на магистралях.Эти оценки могут быть произведены очень быстро, если это необходимо. В начале 2016 года в Нидерландах наблюдалась гололедица, и Статистическое управление Нидерландов смогло оценить, как гололед повлиял на движение в течение 2 дней. ⁷

Еще одним примером использования многомерных данных для национальной статистики является партнерство с частными поставщиками услуг мобильной связи. Ахас и его коллеги (2011) создали оценки статистики туризма в Эстонии, используя данные GPS с мобильных телефонов.Источники данных частного сектора также активно оцениваются для получения новых показателей устойчивости, особенно для развивающихся стран (UN Global Pulse, 2016). Фактически, экономисты использовали светимость по спутниковым снимкам в качестве оценки валового внутреннего продукта (ВВП) в развивающихся странах (Chen and Nordhaus, 2010). Использование 1 ° × 1 ° ячеек сетки, которые изучают светимость, может предоставить важную информацию о таких факторах, как объем производства в условиях нехватки населения или экономической статистики, особенно из раздираемых войной стран.Однако светимость имеет очень небольшую добавленную стоимость для стран с высококачественными статистическими системами (Chen and Nordhaus, 2010).

Другие новые способы использования многомерных данных сочетают их с более традиционной статистикой, создаваемой государственными статистическими агентствами. Маркетти и его коллеги (2015) создали оценки бедности для небольших районов, смешав данные мобильных телефонов с другими данными национального статистического управления Италии. Статистическое управление Канады (2016b) начало использовать данные спутниковых снимков в качестве исходных данных для сельскохозяйственной статистики, заменив обследования.Chessa (2016) использовала данные сканера розничных торговых точек, чтобы покрыть часть цен на продукты, необходимые для ИПЦ. Национальное статистическое управление Колумбии (2016 г.) сообщило о смешивании спутниковых цифровых изображений для улучшения статистики землепользования и статистики земельного покрова. В исследовании UN Global Pulse (2014 г.) изучалось использование преобразованных данных Twitter для получения оценок цен на продукты питания в режиме реального времени. Daas and Puts (2014) объединили данные о настроениях в социальных сетях с традиционными источниками данных для измерения доверия потребителей.

Многие проекты по работе с большими данными в настоящее время находятся на стадии пилотных проектов, включая такие проекты, как использование Австралийским бюро статистики (ABS) спутниковых данных об отражательной способности поверхности для классификации типов сельскохозяйственных культур и оценки урожайности сельскохозяйственных культур.ABS все еще пытается решить многие важные задачи, такие как обеспечение надежности данных изображения с течением времени, согласование данных со статистическими границами, определение надлежащего уровня детализации данных и определение наиболее точных статистических методов для оценки интересующих величин (Австралийский Бюро статистики, 2015 г.).

В Соединенных Штатах ряд федеральных статистических агентств изучают и исследуют источники данных частного сектора, такие как транзакции по кредитным картам, другую информацию от коммерческих поставщиков и информацию из источников в Интернете.Некоторые федеральные статистические агентства смешивают многомерные данные частного сектора с традиционными источниками данных. Бюро судебной статистики (BJS) в настоящее время осуществляет пилотный проект, в рамках которого извлекается данные из онлайн-статей, чтобы попытаться улучшить оценки смертей, связанных с арестами (см. вставку 4-2). В настоящее время BLS использует данные сканирования как часть исходных данных для своих оценок ИПЦ (см. Horrigan, 2013).

ВСТАВКА 4-2

Анализ веб-страниц для улучшения статистики смертей, связанных с арестами.

Другие федеральные статистические агентства используют источники частного сектора для дополнения информации, которую можно получить в ходе обследований. Служба экономических исследований (ERS) приобрела данные сканирования Nielsen и IRI, которые связаны с данными отдельных домохозяйств, включая демографические характеристики жителей, покупки и цены. Эта информация может быть дополнительно связана с другими геопространственными данными и хранить характерные данные, чтобы получить более полную картину продовольственной среды для домохозяйств.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 4-1 Огромные объемы данных частного сектора, которые генерируются каждый день, могут улучшить своевременность и детализацию национальной статистики.

РЕКОМЕНДАЦИЯ 4-1 Федеральным статистическим агентствам следует систематически пересматривать свои статистические портфели и оценивать потенциальные выгоды от использования источников данных из частного сектора.

ПРОБЛЕМЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИСТОЧНИКОВ ДАННЫХ В ЧАСТНОМ СЕКТОРЕ ДЛЯ ФЕДЕРАЛЬНОЙ СТАТИСТИКИ

Учитывая множество различных типов данных, показанных в (выше), и множество различных потенциальных частных источников этих данных, агентства, стремящиеся получать и использовать эти данные для федеральной статистики.Хотя эти источники данных могут повысить ценность официальной статистики, существует множество методологических и логистических вопросов, которые необходимо решить, прежде чем этот потенциал можно будет реализовать. В этом разделе мы обсудим две основные проблемы — доступ к данным и их качество — и мы рассмотрим их более подробно во втором отчете.

Доступ

Подходы к доступу к ресурсам данных частного сектора отличаются от подходов к данным, принадлежащим правительству. Как отмечалось в главе 3, У.S. Федеральные статистические агентства обычно разрабатывают двусторонний меморандум о взаимопонимании или межведомственное соглашение для кодификации условий, на которых данные могут быть переданы между ними. Однако обращение к компаниям с просьбой поделиться своими данными с федеральными агентствами не начинается с того же базового доверия или общей миссии, которые существуют между агентствами. Хотя некоторые компании публикуют свои данные и разрешают свободный доступ (например, Twitter), другие компании продают услуги данных и технологические платформы. Компании могут неохотно делиться своими данными по нескольким причинам (Groves, 2013): (1) ответственность за возможную утечку данных, если их данные связаны с государственными документами; (2) повышенное внимание к вопросам конфиденциальности и данным, которые частные фирмы собирают без особого уведомления со стороны общественности; и (3) возможность того, что другие компании могут использовать их данные для создания прибыльного продукта, на котором они не смогут извлечь выгоду из-за соглашения о сотрудничестве.

Для компаний, желающих предоставить данные, возможны несколько подходов. Как отмечалось выше, ERS приобрела данные сканеров Nielsen и IRI для исследования продовольственной политики. И, как описано в главе 3, Департамент жилищного строительства и городского развития приобрел данные об оценке налогов штатов и округов у Corelogic, частной фирмы, которая собирает эти данные из местных источников и продает их заинтересованным сторонам. Статистические органы также могут формировать государственно-частные партнерства с частными фирмами для получения доступа к их данным.Государственно-частное партнерство определяется как добровольное соглашение о сотрудничестве между государственным и частным секторами. Эти партнерства отличаются от других форм государственно-частного сотрудничества тем, что соглашения о партнерстве содержат определенные роли, обязанности и права и обычно характеризуются длительным сроком действия из-за потребности в лонгитюдных данных (Robin et al., 2016). Данные от частных компаний обычно включают информацию, полученную в результате сбора данных, включая либо активные (опросы), либо пассивные (веб-скрейпинг) методы; административные и аналогичные данные, используемые для выставления счетов клиентам и предоставления услуг; и транзакционные данные.

Государственно-частные партнерства обычно реализуются посредством долгосрочных контрактов. Существует четыре основных подхода к доступу к данным и их использованию в государственно-частных партнерствах: (1) компания, предоставляющая данные, анализирует данные внутри компании, а затем делится соответствующей статистикой с агентством; (2) компания передает данные агентству, чтобы агентство подсчитывало статистику; (3) данные передаются доверенной третьей стороне для анализа, и (4) функции статистического агентства, включая сбор и обработку данных, передаются частной фирме.

Пример первого типа партнерства был использован в Мексике, где Telefónica проанализировала свои записи о звонках, чтобы оценить эффективность предупреждений общественного здравоохранения о распространении инфекционных заболеваний (Frias-Martinez and Frias-Martinez, 2012). Telefónica сравнила подробные записи вызовов в области оповещения о состоянии здоровья с гипотетической моделью, в которой оповещения для той же области не выдавались. Таким образом, изучив разницу в мобильности между гипотетической моделью без предупреждений о состоянии здоровья и фактической мобильностью с предупреждениями о состоянии здоровья, Telefónica смогла собрать информацию об эффективности снижения инфекционных заболеваний благодаря предупреждениям о состоянии здоровья, которой она впоследствии поделилась с государственными учреждениями. .

При втором подходе, упомянутом выше, передача наборов данных представляет собой соглашение о совместном использовании, которое включает физическую передачу баз данных статистическому агентству в соответствии со строгим протоколом, в котором четко указаны условия и положения, а также ответственность и санкции каждой стороны за несоблюдение соглашения. . В настоящее время BLS ведет переговоры с некоторыми крупными компаниями о предоставлении платежных ведомостей и других внутренних данных компании, из которых BLS извлечет соответствующую информацию, вместо того, чтобы просить компанию завершить свои опросы.Хотя одним из преимуществ этого типа соглашения является то, что статистические управления могут сами анализировать данные, важно отметить, что многие учреждения могут не иметь внутренних возможностей для работы с данными частного сектора (Robin et al., 2016).

Третий подход, указанный выше, заключается в передаче третьему лицу для анализа данных от поставщика для передачи в статистическое агентство. Примером такого партнерства является Эстония, где национальное статистическое управление сформировало государственно-частное партнерство для создания статистики поездок на основе данных о звонках по сотовым телефонам через аналитическую компанию Positium и Центральный банк Эстонии, Банк Эстонии.Positium работает с операторами мобильной связи уже более 10 лет и продемонстрировал, что является доверенным третьим лицом между национальной статистической системой Эстонии и операторами связи. Positium решает важные проблемы, связанные с использованием подробных записей, включая сохранение коммерческой тайны, защиту конфиденциальности пользователей и соблюдение законодательства о конфиденциальности. Это также дает преимущества статистической системе Эстонии, поскольку обладает технической возможностью безопасно обрабатывать данные, предоставленные операторами мобильной связи на своих частных серверах (Robin et al., 2016).

Последний из перечисленных выше подходов, заключающийся в передаче функций статистического агентства на аутсорсинг, можно описать как процесс, при котором деятельность, проводимая статистическими управлениями, передается на аутсорсинг подрядчику. Такой подход обычно используется для повышения эффективности. Он может включать традиционные собранные данные, а также неофициальные источники данных, находящиеся в свободном доступе. Такой подход довольно распространен в федеральных статистических агентствах США: из 7,4 миллиарда долларов, ежегодно расходуемых на статистическую деятельность федеральным правительством, примерно 1 доллар.В 2016 финансовом году для частных подрядчиков было выделено 5 миллиардов долларов (U.S. Office of Management and Budget, 2015b). Часто эта работа включает в себя сбор данных обследования, но может также включать в себя такие действия, как разработка инструментария, план выборки, анализ и подготовка отчета.

Государственно-частные партнерства предлагают статистическим агентствам ряд потенциальных преимуществ, поскольку они разрешают доступ к частным источникам данных, но при использовании этих источников также возникают серьезные риски и проблемы. Большинство частных данных, предоставляемых в той или иной форме статистическим управлениям от государственно-частных партнерств, содержат важные деловые данные о клиентах и ​​стратегии фирмы, которые могут иметь негативные последствия для поставщика данных в случае их случайного раскрытия или взлома.Вопросы конфиденциальности и этики также важно учитывать в государственно-частных партнерствах, поскольку данные часто содержат информацию, позволяющую установить личность, то есть информацию, которая может быть использована для идентификации или отслеживания личности человека либо отдельно, либо в сочетании с другой информацией, которая связана или может быть связана. конкретному физическому лицу. ⁸ Кроме того, клиенты фирмы могут быть чрезвычайно чувствительны к другим способам использования их данных. Например, операторы мобильных сетей могут быть обеспокоены тем, что некоторые клиенты будут менять поставщиков только на том основании, что операторы мобильных сетей хранят записи данных о своих вызовах (Infas, 2010).

Наконец, необходимо учитывать стимулы и устойчивость для обеих сторон. Даже если есть краткосрочные выгоды для обеих сторон, долгосрочные затраты могут стать проблемой, поскольку становятся доступными новые методы сбора данных, что приводит к проблемам совместимости и полноты наборов продольных данных. Кроме того, статистические агентства могут бояться оказаться в зависимости от внешнего поставщика, который может прекратить предоставление данных в любое время или может поднять цены, когда станет ясно, что у агентства нет другого источника данных.

С точки зрения компании необходимо учитывать два основных вопроса доступа: неприкосновенность частной жизни и конфиденциальность данных и цель получения прибыли, которые проявляются по-разному в зависимости от договоренности между фирмой и статистическим агентством. Если у компании есть данные об отдельных кредитных картах, которые можно использовать для построения статистических показателей, таких как ВВП или розничные продажи в Соединенных Штатах, фирма может работать со статистическим агентством несколькими разными способами с вероятными разными последствиями. .Одна из возможностей заключалась бы в том, чтобы частная фирма и статистическое агентство совместно разработали индекс, который компания продала бы статистическому управлению. Забота о конфиденциальности может быть сведена к минимуму путем предоставления агентству сводных статистических данных, но это может повлиять на потенциальную прибыль, поскольку такой индекс также будет иметь ценность для других в частном секторе. Статистическое управление, вероятно, не сможет выплатить частной фирме достаточную компенсацию, чтобы она не продавала индекс другим компаниям частного сектора. ⁹

Вторая возможность для компании заключается в том, чтобы продать необработанные данные своей кредитной карты статистическому агентству для анализа и объединения с другой информацией агентства. При таком подходе компания и статистическое агентство могли бы затем разработать свои собственные отдельные индексы, а компания могла бы продавать свои индексы другим, не обязательно раскрывая ту же информацию, которую опубликовало бы статистическое агентство. Однако в этом случае фирма будет очень обеспокоена рисками для конфиденциальности своих клиентов и потерей контроля над своими данными. ¹⁰ Мы подробно обсудим вопросы конфиденциальности и безопасности данных в следующей главе, но главное здесь заключается в том, что интересы компании в отношении конфиденциальности и цели получения прибыли противоречат друг другу и усложняют форму взаимодействия со статистическим агентством. Вероятно, простого решения не существует, но для решения этой проблемы потребуется более активное взаимодействие между статистическими управлениями и частным сектором.

Качество данных

Мы начали эту главу с описания широкого круга областей, в которых альтернативные источники данных могут внести свой вклад в федеральную статистику, но эти источники, как правило, не являются простой заменой федеральным обследованиям, и необходима тщательная оценка качества.Google Flu Trends был разработан для прогнозирования отчетов о заболеваемости гриппом от Центров по контролю и профилактике заболеваний (CDC), но он представляет собой поучительную историю об использовании частных источников данных для национальной статистики. Хотя изначально он работал хорошо, в начале 2013 г. Google Flu Trends предсказывал почти в два раза больше обращений к врачу в связи с гриппоподобными заболеваниями, чем фактическое количество посещений, собранное CDC (Lazer et al., 2014) (см. вставку 4–3). ). Другие примеры показали, как необъективные данные приводят к серьезным проблемам в моделях прогнозирования (см. Lum and Isaac, 2016).

Высокоразмерные источники данных создают множество других проблем с качеством для статистических целей, включая охват населения и вопросы измерения. Что касается охвата населения, часто возникают опасения по поводу систематической ошибки выборки с этими источниками данных, отчасти потому, что такие данные часто существуют только для «имущих», а не для «неимущих». Кроме того, данные социальных сетей, например Twitter, доступны только тем, кто решил использовать приложение (Couper, 2013). Проблемы измерения также возникают с этими источниками данных, потому что, в отличие от тщательно разработанного и проверенного вопроса опроса, социальные сети и некоторые другие данные часто собираются без определенного стимула.Точно так же трудно определить, какая часть публикации в социальных сетях отражает чьи-то «истинные» ценности и убеждения (Couper, 2013). Даже кажущиеся объективными и простыми данные сканера могут быть сопряжены с проблемами измерения (см. вставку 4-4).

ВСТАВКА 4-4

Данные сканера и экономические показатели.

Было несколько дискуссий о возможных решениях этих проблем (см., например, Struijs and Daas, 2014). Можно создать веса, чтобы уменьшить предвзятость охвата на основе информации, которую пользователи предоставляют в своих профилях в социальных сетях, которая может включать полезную информацию о возрасте, поле или социальной группе.Однако в этой области требуется значительно больше исследований.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 4-2 Данные из источников частного сектора различаются по своей пригодности для использования в национальной статистике. Систематические исследования необходимы для оценки качества, стабильности и надежности данных из каждого из этих альтернативных источников данных, которые в настоящее время хранятся у частных лиц для их предполагаемого использования.

Мы обсудим пригодность к использованию далее в главе 6, а рамки качества, оценивающие пригодность к использованию, мы обсудим во втором отчете.Из-за большого количества источников и потенциальных проблем с данными частного сектора, а также ограниченных ресурсов федеральных статистических органов необходимо, чтобы это исследование проводилось как можно более эффективно и результативно. В главе 2 мы отмечаем, что Межведомственный совет по статистической политике оказывает помощь ОМБ в координации федеральной статистической системы. Поскольку этот совет состоит из глав основных статистических агентств, логично, что вместе с OMB он будет осуществлять надзор за разработкой и реализацией такой исследовательской программы агентствами на основе сотрудничества и взаимодополнения.

РЕКОМЕНДАЦИЯ 4-2 Федеральному межведомственному совету по статистической политике следует настаивать на изучении данных частного сектора и оценке как их потенциала для повышения качества статистических продуктов, так и рисков их использования. Федеральные статистические органы должны предоставлять ежегодные публичные отчеты об этой деятельности.

Мы приводим дополнительное обсуждение вопросов качества данных для альтернативных источников данных в Главе 6, и комиссия более подробно рассмотрит этот вопрос во втором отчете.Хотя оценку конкретных источников данных лучше всего проводить на программном уровне, во всей децентрализованной федеральной статистической системе существует потребность в более активном использовании ограниченных ресурсов для исследований и разработки новых методов и оценки качества данных из новых источников. Устойчивый доступ к этим источникам данных имеет основополагающее значение для того, чтобы федеральные статистические агентства могли добиться прогресса в оценке качества и полезности этих источников данных для федеральной статистики. Таким образом, мы заканчиваем эту главу ключевыми вопросами, касающимися будущего использования многомерных данных для федеральной статистики:

• Могут ли Соединенные Штаты разработать устойчивый механизм и среду, чтобы предоставить федеральному статистическому агентству доступ к многомерным данным частного сектора? для статистических целей?

• Если такой доступ поддерживается, как можно оценить качество этих источников данных в интересах всех видов статистического использования данных?

• Если такой доступ поддерживается, как федеральные статистические органы могут обнаруживать изменения в данных, созданных держателями данных, которые могут повлиять на статистические оценки?

1

2

3

ADP работает в сотрудничестве с Moody’s Analytics, используя большой набор данных о заработной плате ADP для прогнозирования.ADP обрабатывает платежные ведомости около полумиллиона частных предприятий в Соединенных Штатах, в которых занято почти 20 процентов работников частного сектора. Moody’s Analytics корректирует данные ADP, чтобы они соответствовали данным BLS.

4

Полноправными членами рабочей группы являются Австралия, Бангладеш, Камерун, Китай, Колумбия, Дания, Египет, Индонезия, Италия, Мексика, Марокко, Нидерланды, Оман, Пакистан, Филиппины, Танзания, Объединенные Арабские Эмираты. Эмирейтс, США, США.N. Европейская экономическая комиссия, Экономическая и социальная комиссия ООН для Азии и Тихого океана, Глобальный пульс ООН, Международный союз электросвязи, Организация экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), Всемирный банк и Статистический центр Совет сотрудничества арабских стран Персидского залива.

5

Страны в этом определении являются членами ОЭСР: Австралия, Австрия, Бельгия, Канада, Чили, Чехия, Дания, Эстония, Финляндия, Франция, Германия, Греция, Венгрия, Исландия, Ирландия , Израиль, Италия, Япония, Корея, Латвия, Люксембург, Мексика, Нидерланды, Новая Зеландия, Норвегия, Польша, Португалия, Словакия, Словения, Испания, Швеция, Швейцария, Турция, Великобритания и США.

6

22 страны: Аргентина, Австралия, Бразилия, Канада, Чили, Китай, Колумбия, Франция, Германия, Греция, Ирландия, Италия, Япония, Корея, Нидерланды, Россия, Южная Африка, Испания, Турция, Великобритании, США и Уругвая. См. http://www ​.pricestats ​.com/inflation-series?chart=1836 [ноябрь 2016 г.].

7

8

9

Существует также потенциальная проблема владения и доступа к предварительной версии.Если ранний доступ к статистике потенциально представляет ценность (например, для инвесторов), то потеря контроля над публикацией может быть недостатком: то есть может возникнуть риск того, что частный партнер получит прибыль от обмена статистикой до ее официального выпуска. .

10

Использование безопасных многосторонних вычислительных платформ, о которых мы упоминаем в главе 5 и будем обсуждать далее в отчете 2, может решить эти проблемы.