RUDN Journal of Public AdministrationRUDN Journal of Public AdministrationВестник Российского университета дружбы народов. Серия: Государственное и муниципальное управление2312-83132411-1228Peoples’ Friendship University of Russia named after Patrice Lumumba (RUDN University)2057010.22363/2312-8313-2018-5-2-125-134Public Administration: Theory and PracticeГосударственное управление: теория и практикаResearch ArticleProspects for using Internet of things technology for automatingstatistical data collectionПерспективы перехода от системы отчетности к автоматическому обмену данными между предприятиями и госорганами на основе технологий «Интернета вещей»AlexandrovO VАлександровОлег Владимирович

-

директор ЦЭФК Групп

aleksandrov@cefc.ruDobrolyubovaE IДобролюбоваЕлена Игоревна

-

кандидат экономических наук, заместитель директора Центра технологий государственного управления Института прикладных экономических исследований РАНХиГС

dobrolyubova-ei@ranepa.ruCEFC GroupЦЭФК ГруппRussian Presidential Academy of National Economy and Public AdministrationРоссийская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации1512201852VOL 5, NO2 (2018)ТОМ 5, №2 (2018)12513420022019Copyright ©; 2018, Alexandrov O.V., Dobrolyubova E.I.Copyright ©; 2018, Александров О.В., Добролюбова Е.И.2018Alexandrov O.V., Dobrolyubova E.I.Александров О.В., Добролюбова Е.И.http://creativecommons.org/licenses/by/4.0https://journals.rudn.ru/public-administration/article/view/20570

Today, despite the high administrative costs both to businesses and to the state, statistical data is collected and published with a considerable time lag. This limits the possibilities of using the statistical data in the decision-making process by corporations and hinders the use of statistical data for developing and monitoring the implementation of public policy. The existing digital technologies allow for significant optimization of the current practices for statistical data collection and processing. Based on the existing limits, the article proposes a set of regulatory measures promoting the application of digital technologies for collecting and processing of statistical and other types of data that is submitted by enterprises and entrepreneurs to the state bodies. The transition from submitting forms (as a part of statistical, accounting, tax reporting, etc.) to implementing automatic real time data exchange between the enterprises and state bodies based on Internet of Things technology is justified. Implementation of the proposed measures would help to decrease the existing administrative costs in the economy and improve the quality and timeliness of the data used for decision-making.

На сегодняшний день при высоких административных издержках как для бизнеса, так и для государства статистические данные формируются со значительным временным лагом, что ограничивает возможность их оперативного использования как государственными органами при выработке и мониторинге реализации государственной политики, так и хозяйствующими субъектами для планирования своей деятельности на перспективу. Современные цифровые технологии позволяют существенно оптимизировать сложившуюся практику сбора и обработки статистической и иной отчетности. Исходя из выявленных ограничений разработаны меры регулирования в части использования цифровых технологий для сбора и обработки статистических и иных видов данных, предоставляемых субъектами экономической деятельности в государственные органы, которые, которые, в частности, включают предложения по переходу от отчетности (статистической, бухгалтерской, налоговой и др.) к реализации принципов автоматического обмена данными между предприятиями и государственными органами в режиме «реального времени» с использованием технологий «Интернета вещей». Реализация рекомендаций позволит существенно снизить административные издержки в экономике и повысить качество и актуальность данных, используемых при принятии решений.

dataInternet of thingsstatisticsreportingdigital economyданные«Интернет вещей»статистикаотчетностьцифровая экономикаBarua A., Mani D., Mukherjee R. (2010) Impacts of effective data on business innovation and growth. University of Texas at Austin. URL: http://www.businesswire.com/ news/home/20100927005388/en/Sybase-University-Texas-Study-Reveals-IncrementalImprovements (accessed on: 08.05.2018).НИУ ВШЭ. Расчет издержек респондентов на предоставление статистической отчетности. Материалы Круглого стола «Издержки сбора официальной статистики для предприятий и организаций» 25 января 2018 г.Brynjolfsson E., Hitt L.M. and Kim H.H. (2011) Strength in Numbers: How Does Data – Driven Decision making Affect Firm Performance? Social Science Research Network (SSRN). URL: http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1819486 (accessed on: 01.03.2018).Рудых Е.С. Цифровая экономика: курс в 2017 год. URL: http://files.runet-id.com/ 2016/itogi2016/presentations/14dec.itogi2016-1-12-30-13-30--rydih.pdf (дата обращения: 08.05.2018).Citigroup-Oxford Martin School (2015). Technology at Work: The Future of Innovation and Employment. 2015. URL: http://www.oxfordmartin.ox.ac.uk/publications/view/ 1883 (accessed on: 01.11.2017).Barua A., Mani D., Mukherjee R. Impacts of effective data on business innovation and growth. University of Texas at Austin. URL: http://www.businesswire.com/news/ home/20100927005388/en/Sybase-University-Texas-Study-Reveals-IncrementalImprovements (дата обращения: 08.05.2018).Dobrolyubova E., Alexandrov O., Yefremov A. (2017) Is Russia Ready for Digital Transformation? In: Alexandrov D., Boukhanovsky A., ChugunovA., Kabanov Y., Koltsova O. (eds) Digital Transformation and Global Society. DTGS 2017. Communications in Computer and Information Science, vol. 745. Springer.Brynjolfsson E., Hitt L.M. and Kim H.H. Strength in Numbers: How Does Data - Driven Decision making Affect Firm Performance? Social Science Research Network (SSRN), 2011. URL: http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1819486 (дата обращения: 01.03.2018).Fitzgerald G. and M. FitzGibbon (2014). A Comparative Analysis of Traditional and Digital Data Collection Methods in Social Research in LDCs – Case Studies Exploring Implications for Participation, Empowerment, and (mis)Understandings. URL: http:// www.validnutrition.org/wp-content/uploads/2015/03/A-Comparative-Analysis-ofTraditional-and-Digital-Data-Collection-Methods.pdf (accessed on: 10.05.2018).Citigroup-Oxford Martin School. Technology at Work: The Future of Innovation and Employment. 2015. URL: http://www.oxfordmartin.ox.ac.uk/publications/view/1883 (дата обращения 01.11.2017).Hirai B. (2016) Online Data Collection for Statistical Surveys in the Government of Japan. URL: http://www.soumu.go.jp/main_content/000327473.pdf (accessed on: 12.05.2018).Dobrolyubova E., Alexandrov O., Yefremov A. Is Russia Ready for Digital Transformation? In: Alexandrov D., Boukhanovsky A., ChugunovA., Kabanov Y., Koltsova O. (eds) Digital Transformation and Global Society. DTGS 2017. Communications in Computer and Information Science. Vol. 745. Springer.Higher School of Economics (2018) Raschet izderzhek respondentov na predostavlenie statisticheskoj otchetnosti. [Calculating the costs of respondents for providing statistical reporting] Materialy Kruglogo stola «Izderzhki sbora oficial’noj statistiki dlya predpriyatij i organizacij». [Materials of the Round Table Costs of collecting official statistics for businesses and organizations]. January 25, 2018.Fitzgerald G. and M. FitzGibbon. A Comparative Analysis of Traditional and Digital Data Collection Methods in Social Research in LDCs - Case Studies Exploring Implications for Participation, Empowerment, and (mis)Understandings (2014) URL: http://www.validnutrition.org/wp-content/uploads/2015/03/A-Comparative-Analysisof-Traditional-and-Digital-Data-Collection-Methods.pdf (дата доступа: 10.05.2018).OECD (2017). Key Issues for Digital Transformation in the G20. URL: http://www. oecd.org/G20/key-issues-for-digital-transformation-in-the-G20.pdf (accessed on: 08.05.2018).Hirai B. Online Data Collection for Statistical Surveys in the Government of Japan (2016). URL: http://www.soumu.go.jp/main_content/000327473.pdf (дата доступа: 12.05.2018).Plaksin S., Abdrakhmanova G., Kovaleva G. (2017). Approaches to Defining and Measuring Russia’s Internet Economy. Foresight and STI Governance, vol. 11, no 1, pp. 55–65.OECD. Key Issues for Digital Transformation in the G20. 2017. URL: http://www. oecd.org/G20/key-issues-for-digital-transformation-in-the-G20.pdf (дата обращения: 08.05.2018).Rudykh E.S. Cifrovaya ehkonomika: kurs v 2017 god [Digital economy: ahead to 2017]. URL: http://files.runet-id.com/2016/itogi2016/presentations/14dec.itogi2016-1-12-3013-30--rydih.pdf (accessed on: 08.05.2018).Plaksin S., Abdrakhmanova G., Kovaleva G. Approaches to Defiing and Measuring Russia’s Internet Economy. Foresight and STI Governance, 2017. Vol. 11. No 1. P. 55-65.UK Department for Culture, Media, and Sport (2016). Digital Sector Economic Estimates. https://www.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/503666/ Digital_Sector_Economic_Estimates_-_January_2016_Revised.pdf (accessed on: 08.05.2018).UK Department for Culture, Media, and Sport. Digital Sector Economic Estimates. 2016. URL: https://www.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/ file/503666/Digital_Sector_Economic_Estimates_-_January_2016_Revised.pdf (дата обращения: 08.05.2018).UK Government Office for Science (2014). The Internet of Things: making the most of the Second Digital Revolution. URL: https://www.gov.uk/government/uploads/ system/uploads/attachment_data/file/409774/14-1230-internet-of-things-review.pdf (accessed on: 02.05.2018).UK Government Office for Science. The Internet of Things: making the most of the Second Digital Revolution. 2014. URL: https://www.gov.uk/government/uploads/ system/uploads/attachment_data/file/409774/14-1230-internet-of-things-review.pdf (дата обращения: 02.05.2018).UK Office of National Statistics (2017). Data Collection Transformation Programme URL: https://www.ons.gov.uk/aboutus/whatwedo/programmesandprojects/datacollectio ntransformationprogrammedctp (accessed on: 16.05.2018).UK Office of National Statistics. Data Collection Transformation Programme. 2017. URL: https://www.ons.gov.uk/aboutus/whatwedo/programmesandprojects/datacollectio ntransformationprogrammedctp.World Bank (2016). Digital Dividends. World Development Report. –http://documents. worldbank.org/curated/en/896971468194972881/pdf/102725-PUBReplacementPUBLIC.pdf (accessed on: 01.03.2018).World Bank (2016) Digital Dividends. World Development Report. URL: http:// documents.worldbank.org/curated/en/896971468194972881/pdf/102725-PUB Replacement-PUBLIC.pdf (дата обращения: 01.03.2018).