В экспертном сообществе Казахстана и, к сожалению, не только в нем, но и на уровне принятия государственных решений, существует распространенная практика, когда поверхностное изучение каких-либо данных выдают за полноценный анализ. Из-за этого, по мнению руководителя компании DM Technology Эльдара Шамсутдинова, возникают определенные искажения. Например, при чтении статистики или планировании. Эксперт считает, что данные необходимо не только углубленно анализировать, но и обогащать. Учитывать разнообразные факторы, предсказуемые и непредсказуемые, которые влияют на развитие того или иного сектора экономики.
Непредсказуемым был коронавирус и последовавшие за ним карантинные меры. Что такое "черный лебедь" теперь известно практически каждому. Есть предсказуемые факторы. Такие, как, например, эффект базового года. Цены резко выросли в постпандемийный год, когда торговые отношения и экономика в целом только-только приходили в себя, возможно, в следующем году так же активно цены расти не будут – некуда. Допустим, на выходе из кризиса мы будем иметь инфляцию в 9,4%, а в следующем, посткризисном, году – 4%. Если не разбираться в деталях, то мы получим резкое сокращение инфляции. В важном отчете могут рапортовать: рост цен на товары и услуги замедлился, покупательская способность не снизилась, валюта не обесценилась. Антиинфляционный план сработал. Так ли это? Естественно, не так.
Очень большие данные
Экономика как наука довольно долго была теоретической и вакуумные концепции мало соприкасались с действительностью. На основе теоретических знаний и гипотез принимались и принимаются серьезные управленческие решения. Фактически большинство государственных решений принималось наугад или по наитию. Данных, а соответственно и пространства для маневра, было меньше, а с появлением возможности анализировать действительно большие массивы данных – про big data не писал или не говорил только ленивый – проблема поверхностной интерпретации никуда не исчезла.
В стремлении сделать экономику более практической мы часто наступаем на те же самые грабли. Так, big data не всегда можно проверить, валидировать, это "грязный" массив, требующий очистки, анализа, в том числе анализа связей и влияния разных факторов друг на друга. Конечно, какую-то теорию можно построить и на "грязных" данных: чем больше мы имеем информации, тем лучше. Но тут возникает другая препона – сроки, способы и инструменты передачи данных не унифицированы. Допустим, некоторые региональные исполнительные органы передают данные в Бюро национальной статистики по факсу. Да, на дворе 2021 год. Да, по факсу.
Плюс ко всему, остро стоит вопрос безопасности данных. Нет гарантий, что их нельзя подделать, "подкрасить", показать только выгодной для поставщика стороной. Однако есть что есть. На основе big data, что само по себе так любимая нами "инновация", не думая о верификации или перепроверке, строятся дашборды, служащие отправной точкой для принятия важных решений.
Подводя промежуточный итог: поверхностный анализ данных не показывает реального положения дел. Именно потому, что, получив технологию, то есть возможность, мы не изменили способ обработки информации, то есть самих себя. Технологии, в частности, в экономике и государственном управлении, призваны ускорить реакцию и получить возможность если не предвидеть и предотвращать кризисы, то как минимум куда успешнее с ними бороться.
Обобщения – от лукавого. Не углубляясь в вопрос, то есть отказавшись от декомпозирования, мы можем с умным видом "решать вопрос", который давно сам по себе решился "в поле". Какова эффективность такого менеджмента?
Как эксперты попадают в ловушку обобщения при интерпретации данных
Многие казахстанские экономические эксперты допускают классическую ошибку интерпретации данных – обобщают. Положим, эксперт или журналист выдвигает такой тезис: "Кредитование растет – экономика растет" (статья с таким посылом действительно недавно вышла). Если при оценке влияния динамики кредитования на внутренний спрос ограничиваться рассмотрением только прямого эффекта, то можно обратиться к показателю кредитного импульса. Этот показатель отражает изменение объема первичных транзакций, профинансированных за счет снова выданных кредитов. Проще говоря, вот что получается. Люди стали брать больше кредитов, стали отдавать их, потому как у них откуда-то появилась такая возможность, уровень жизни вырос и теперь банки пожинают плоды этого замечательного роста. Простой и понятный посыл, которым оперируют, к сожалению, не только обыватели, но и устоявшиеся узкие эксперты.
А теперь попробуем разобраться предметнее. В нашем случае чаще всего расширяется рынок потребительских кредитов, в том числе, и на это важно обратить внимание, различных кредитов "до зарплаты".
Кредитование юридических лиц – кредитование экономики. Предприниматель берет деньги для развития бизнеса, заранее рассчитывая, что перекроет проценты за счет роста выручки. А кредиты "до зарплаты" обычно берут под дикие 20% в месяц, только чтобы возместить отсутствие денег (просто-напросто купить самое необходимое, вплоть до еды). В качестве разовой акции это вполне нормально, но пользуясь такими кредитами регулярно, человек начинает стремительно беднеть, загоняя себя в кабалу. Если в стране объемы кредитования растут за счет потребкредитов, значит, население постепенно нищает, а экономика не растет.
Бедные беднеют
Недавно одно аналитическое медиа выпустило данные о том, что доходы казахстанцев в период пандемии выросли. Если смотреть статистику поверхностно, то, грубо говоря, да – выросли, однако если копнуть поглубже, то мы, возможно, наткнемся на так называемый эффект Матфея.
Описанный американским социологом Робертом Мертоном эффект Матфея – это феномен неравномерного распределения преимуществ, в котором сторона, ими обладающая, продолжает их накапливать и приумножать, в то время как другая сторона, изначально ограниченная, оказывается обделена сильнее и, следовательно, имеет меньшие шансы на дальнейший успех. В экономике яркий пример эффекта Матфея – так называемая ловушка бедности, механизм, из-за которого люди не могут выйти из бедности поколение за поколением.
Возвращаясь к нашим баранам. В среднем доходы граждан РК будто бы увеличились, но есть нюансы. У какого процента казахстанцев они выросли? В каких сферах занят этот процент? В каких сферах и социальных стратах доходы резко упали или исчезли вовсе? Можно ли провести корреляцию между "ростом доходов" и "ростом кредитования", который, как заявляют некоторые эксперты, тождественен росту экономики? Может ли так быть, что потребкредитование (и речь тут не только про МФО, некоторые банки второго уровня тоже прекрасно себя чувствуют на гребне этой волны) в нынешнем виде – просто способ поддержать штаны для львиной доли жителей Казахстана?
Прошлый год показал, что никто не смог правильно предугадать скорость падения и восстановления мировых экономик из-за пандемии, а также ее последствия. Да, она подстегнула институты госуправления к прогрессу и экспериментам в области сбора и обработки данных, но чиновники остаются медленными. На их фоне выделяются техногиганты вроде Amazon и Netflix, которые в режиме реального времени отслеживают показатели рынка, корректируя на основе этого свою стратегию, планы, бюджеты, маркетинг. Недавно запущенный цифровой кошелек Facebook через пару лет сможет точнее и быстрее собирать информацию о потребительских расходах, чем ФРС США.
Если вам кажется, что у нас со сбором и глубиной интерпретации данных не все так плохо, то просто вспомните, какой хаос в прошлом году, когда населению выдавали соцпомощь в размере 42 500 тенге, вызвала бюрократия. Именно из-за поверхностного отношения к вопросу, отсутствия классификации граждан, некорректной интерпретации данных и отсутствия механизма их верификации кто-то из действительно нуждающихся деньги не получил, кто-то – получил, но не особо нуждаясь, а кому-то их пришлось возвращать государству.
Что важно? Важно – объяснять. (У нас у всех перед глазами проваленная государством информационная кампания о вакцинации). Так, магистральная миссия экспертного сообщества, которое, впрочем, в Казахстане только-только формируется, заключается в том, что эксперт, как человек имеющий узкоспециальные знания, а также аналитическое и критическое мышление, не имеет права поддаваться общему импульсу, упрощать, обобщать и делать выводы, не разложив вопрос на составные части и тщательно не проанализировав каждую из них. Хотя иногда складывается впечатление, что некоторые статьи пишут только из-за возможности ввернуть громкий заголовок.
