Казахстан: на пути к статистическому Олимпу с поддержкой ОЭСР

Эксперты Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) завершили обзор статистической системы Казахстана, который стал заключительным этапом трехлетнего проекта по укреплению национальной статистической системы. В ходе миссии специалисты оценили качество, прозрачность и международную сопоставимость официальной статистики в стране, уделив особое внимание методам расчета валового внутреннего продукта (ВВП). Казахстан был отмечен за то, что является одной из немногих стран в мире, осуществляющих ежемесячный расчет ВВП, что вызвало интерес у экспертов.

Системные реформы и международные стандарты

Проект реализовывался совместно с Бюро национальной статистики АСПиР РК и включал трехдневную миссию международной группы специалистов. Они проанализировали ключевые направления, такие как методология сбора и обработки данных, а также финансовая статистика и показатели благосостояния населения. Сегодняшние достижения Казахстана в статистике стали основой для внедрения передовых методик и международных стандартов в национальную практику.

Признание и дальнейшие шаги

Инициатива по углубленному обзору продолжает системные реформы, начатые Бюро в 2023 году с целью соответствия высоким стандартам ОЭСР. Казахстан стал первой страной в СНГ, которая официально присоединилась к Рекомендации ОЭСР по надлежащей статистической практике 22 июля 2025 года. Руководитель Бюро национальной статистики АСПиР РК Максат Турлубаев отметил, что сотрудничество с ОЭСР является приоритетом для Казахстана.

В ходе миссии эксперты высоко оценили внедрение альтернативных источников данных, оптимизацию сбора информации и развитие административных данных, что позволяет избежать дублирования. Они также предложили рассмотреть новые направления, такие как обследование по цифровому благополучию, что может укрепить позиции Казахстана в статистической отрасли. Миссию возглавил директор офиса Директората по статистике и данным ОЭСР Жюльен Дюпон, в состав группы вошли эксперты из различных областей статистики и данных.