Измерения в экономике

Слово «эконометрика» можно истолковать как измерения в экономике. Но прежде, чем что-то измерять, необходимо ввести меру или метрику. В эконометрике обычно измеряют информацию. Вводимая мера зависит от типа измеряемой информации. Общепринято считать, что существует четыре шкалы измерения экономической информации – номинальная, ранговая, интервальная и шкала отношений. Существуют и другие подходы к подобной классификации, но мы будем придерживаться этой общепринятой. Кроме того, есть разночтения и в названиях шкал. Так, номинальную шкалу ещё называют шкалой наименований или категориальной шкалой, а ранговую шкалу – порядковой или ординальной шкалой.

Первые две шкалы измеряют так называемую качественную информацию. Это просто метки, которыми могут быть буквы, слова и числа, но числа здесь – это тоже метки. Например, в номинальной шкале объектами могут быть обозначения названий улиц города, имён или пола опрашиваемых индивидуумов, а в ранговой – предпочтения в каких-либо товарах или уровни квалификации работников фирмы и т. д.

Измерением в номинальной шкале можно считать любую классификацию, по которой класс получает числовое наименование (например, номер учебной специальности).

Шкала, в которой порядок элементов по уровню проявления некоторого свойства существенен, а количественное выражение различия несущественно, называется порядковой или ранговой. В этом случае кроме классификации возможно ещё и сравнение.

Понятно, что в этих двух случаях арифметические действия над данными объектами бессмысленны, но их можно сравнивать между собой и классифицировать в группы однородных объектов.

Кроме номинальной и порядковой шкал в экономических исследованиях используются интервальные шкалы. Измерения в этих шкалах в определённом смысле более совершенны. Здесь появляется возможность указать не только класс, к которому относится данный объект, но и описать его отличие от других объектов, рассчитав разность (интервал) между соответствующими позициями на шкале. В интервальной шкале не указывается абсолютный нуль, т. е. нуль не означает отсутствия признака, например в шкале температур. В этой шкале можно указать «на сколько» один показатель отличается от другого, но не «во сколько раз».

Примерами интервальных шкал могут служить измерения большинства экономических показателей (производительность труда, себестоимость, рентабельность, ликвидность и т. д.)

В случаях, когда на шкале можно указать абсолютный нуль, имеем более высокий уровень измерения, а именно – шкалу отношений. При измерении на такой шкале мы можем сказать не только, насколько один показатель отличается от другого, но и во сколько раз. По шкале отношений можно оценить такие социально-экономические характеристики, как стаж, заработная плата, прибыль и т. д. Нуль на этой шкале означает отсутствие признака.

Итак, если в шкале отношений «работают» все четыре арифметических действия, то в интервальной шкале – только сложение и вычитание.

Кроме классификации информации по типам шкал различают также перекрёстные (пространственные) данные и временные ряды. В первом случае имеют дело с информацией, собранной для одного такта времени по нескольким объектам, охарактеризованным по нескольким признакам (например, работники фирмы, охарактеризованные по их профессиональным качествам). В случае же временных рядов имеем информацию по одному показателю в течение нескольких периодов времени (например, зарплата работника фирмы за год по неделям).

При работе с пространственной информацией, как правило, имеют дело со случайной выборкой, взятой из генеральной совокупности, поэтому здесь возможно применение теории оценивания, разработанной в курсе математической статистики.

В дальнейшем числовые характеристики генеральной совокупности будем называть параметрами, а их аналоги, вычисленные на основе выборки – выборочными характеристиками.

Основное свойство выборки – это её случайность, поэтому все выборочные характеристики – случайные числа, подчиняющиеся тому или иному закону распределения.

Не будем останавливаться здесь специально на теории оценивания, а если в эконометрическом анализе из этой теории понадобятся какие-то сведения, то они будут кратко приведены в соответствующем месте.