SZÉP KATALIN* A statisztika változó szerepe, változó minıségi igények Changing Role of Statistics, New Quality Requirements The demand for statistics has increased in the last years: reliable, high quality statistics is needed for the development and monitoring of the implementation of community’s policies. In more and more cases concrete economic and political consequences/decisions are linked to the concrete value of an indicator, like Maastricht criteria or prerequisites for regional development programs. This increases importance and responsibility of statistics consequently the need for guarantee of quality. The European Statistics Code of Practice provides a solid background for this since 2005. European statistics has to be relevant, accurate, based on international standards to assure comparability, easy to access, understandable, and for this accompanied by metadata. Quality should be monitored, and reported for users. On the other part statistical literacy of the members of society has to be increased, the education system has an important role here.
A statisztika feladata, változó szerepe A statisztikai törvény (1993. évi XLVI. tv.) szerint: „A statisztika feladata és célja, hogy valósághő, tárgyilagos képet adjon a társadalom, a gazdaság, a tulajdonviszonyok és a környezet állapotáról és változásairól az államhatalmi és közigazgatási szervek, valamint a társadalom szervezetei és tagjai számára.” Az utóbbi évtizedekben jelentısen megnıtt a statisztika iránti igény mind az államigazgatás, mind a társadalom részérıl. A társadalom részérıl megnıtt a statisztika iránti igény, hiszen a demokráciában az állampolgároknak saját gazdasági és politikai döntéseik megalapozására megbízható, érthetı, hozzáférhetı statisztikákat igényelnek. Az EU közös politikáinak kialakításához, végrehajtásához összehasonlítható, jó minıségő statisztikára van szükség, ezért jelentıs standardizálási munka folyik, és a konkrét adatgyőjtések standard elemeit EU-szintő jogszabályokban írják elı. Sıt, egyre bıvül az a jelenség, hogy statisztikai mutatókhoz konkrét gazdasági, pénzügyi döntések kötıdnek, pl. EMU, támogatási programok kritériumai. Ez növeli a statisztika jelentıségét, de egyben felelısségét is. Megnıtt a minıségi garancia iránti igény, és ez az Európai Statisztika Gyakorlati Kódexében formalizálódott. A globalizációval megnıtt az igény az országokon és integrációkon túlnyúló jelenségek mérésére, ilyen problémák kezelésére, pl. demográfiai, élelmezési, környezeti jelenségek, s ez hasonló szintő statisztikai együttmőködést igényel. A nagy tömegő adathoz való hozzáférés nem feltétlen növeli az informáltságot, hiszen az adott konkrét célhoz szükséges, releváns információ, mérıszám, azaz indikátor megtalálása vagy kialakítása szakismeretet, tájékozottságot
*
Központi Statisztikai Hivatal, Statisztikai kutatási és módszertani fıosztály, fıosztályvezetı.
13
BUDAPESTI GAZDASÁGI FİISKOLA – MAGYAR TUDOMÁNY NAPJA, 2007 igényel. Egyre szélesebb körben jelölik ki a célokat, mérik a teljesítményt különbözı indikátorokkal. Az indikátorok kialakításában, szolgáltatásában kiemelkedı szerep jut a statisztikának. A továbbiakban a statisztikai adatok minıségérıl, az európai statisztika gyakorlati kódexérıl, végül az indikátorokról lesz szó bıvebben.
A statisztikai adatok minısége A hivatalos statisztika feladata, hogy megfelelı minıségő, megbízható statisztikai információval lássa el a felhasználókat. Ha a felhasználók nem bíznak a statisztikai adatokban, nem használják azokat, akkor a döntéseknél információhiány keletkezik, melynek pótlására új szereplık jelennek meg az információs piacon, akiknél pótlólagos, egyéni, információs bázisok készülnek. Ez a megoldás társadalmi szinten költségesebb, és sérül az információhoz való egyenlı hozzáférés elve. A minıség fogalma a statisztikában megfelel az általános minıségfogalomnak: „A minıség nem más, mint a szolgáltatás, illetve a termék azon tulajdonsága, illetve jellegzetessége, hogy milyen mértékben felel meg a megrendelı, a felhasználó deklarált vagy feltételezett elvárásainak.” (ISO 8402 – 1986, 3.1) A minıség felhasználásra való alkalmasság, és tükröznie kell a termék, jelen esetben a statisztikai adat, minden olyan tulajdonságát, melynek alapján a felhasználó dönthet a termék minıségérıl. Kezdetben a statisztika minıségét a statisztikai adat pontosságával azonosították. Késıbb, az 1970-es 80-as években ez a fogalom fokozatosan bıvült, a statisztikusok további összetevıket azonosítottak. Napjainkra az egyes statisztikai hivatalok, az Eurostat, és több más nemzetközi szervezet statisztikai egysége lényegében ugyanazokra az összetevıkre bontotta a minıséget: relevancia, pontosság, idıszerőség, közlés idıbeli pontossága, összehasonlíthatóság, koherencia, hozzáférhetıség, érthetıség. (SZÉP–VIGH 2004) A relevancia azt jelenti, hogy tartalmát tekintve a statisztikai adat kielégíti-e a felhasználói igényeket. T. DALENIUS (1985) a releváns hivatalos statisztikáról írott cikkében a következı meghatározást adja: „A releváns statisztika nem más, mint egy valódi probléma statisztikai problémává való átalakítása, melynek megoldása hozzájárul a valós probléma megoldásához.” Releváns statisztika elıállításához ismernünk kell a felhasználókat, igényeiket, az adott szakterületet. A felhasználók lehetnek nemzetközi szervezetek, az EU intézményei, országos és regionális intézmények, vállalatok, civil szervezetek, oktatók, kutatók, a média képviselıi, állampolgárok, továbbá a statisztikai szolgálaton belüli felhasználók. De a felhasználói igények változnak, és a statisztika elıállítása idıigényes, ezért tulajdonképpen az igények elırejelzésére van szükség. További probléma, hogy ha a felhasználók egyáltalán megfogalmazzák igényeiket, azt jellemzıen saját szaknyelvükön teszik. Ezeket az igényeket a statisztikusoknak le kell fordítani statisztikai terminológiára: meg kell fogalmazni a statisztikai koncepciót, a változókat, a megfelelı kérdést a kérdıíven. A közgazdasági, társadalmi fogalmak, jelenségek lefordítása mérhetı statisztikai mutatókra nem
14
SZÉP K.: A STATISZTIKA VÁLTOZÓ SZEREPE, VÁLTOZÓ MINİSÉGI IGÉNYEK mindig egyszerő, gondoljunk csak a versenyképesség, globalizáció, szegénység vagy társadalmi kirekesztettség kérdéseire. Az utóbbi években az is felmerült, hogy a statisztikának nemcsak megfogalmazott igényeknek kell megfelelni, hanem proaktívnak kell lenni, azaz mérni és közölni mutatókat, ezzel felhívni a figyelmet bizonyos jelenségekre, utólag megteremtve az igényeket. A pontosság annak mértéke, hogy a statisztikai adat mennyire közelíti meg a valódi, de ismeretlen sokasági értéket. A kettı eltérése a statisztikai hiba, amely magában foglalja az egész statisztikai munkafolyamat alatt keletkezı hibákat a koncepció kialakításától az eredmények közléséig. A teljes hiba modellje még elméletileg sem áll rendelkezésre, az egyes hibafajták nehezen különíthetık el és még nehezebben mérhetık. Véletlen minták esetén a mintavételi hiba becsülhetı, de a nem mintavételi hibák – nemválaszolásból, regiszter minıségébıl, mérési problémákból eredı hibák ennél nagyobbak is lehetnek. A legnehezebb mérni a koncepcióalkotásnál elkövetett hibákat. Az idıszerőség azt az idıtartamot jelöli, ami a jelenség felmerülése (referencia idı, vagy idıszak vége) és a statisztikai adat közzététele között eltelik. (Például a havi fogyasztói árindex a hónap vége után hány nappal jelenik meg.) Az idıbeli pontosság az elıre bejelentett közlési idıpont betartását jelenti. A gyors adatszolgáltatás mérsékli a pontosság követelményének betarthatóságát, hiszen a késve érkezı adatok nem vehetık figyelembe, kevesebb információ áll rendelkezésre, nincs idı elvégezni bizonyos ellenırzéseket. A felhasználók bizonyos köre bizonyos célokra elınyben részesíti az idıszerőséget a pontossággal szemben. Ezért néhány fontos mutatónál a statisztika publikál elızetes adatokat is, amit késıbb, tervezett revízió keretében pontosítanak. Tipikusan ilyen a GDP. A hozzáférhetıséget a tájékoztatási csatornák sokfélesége, a felhasználók hozzáférési terhei, azaz a költségek, és az idıráfordítás jellemzi, amíg a szükséges statisztikához hozzájutnak. A KSH a hozzáférhetıség érdekében tette ingyenessé adatbázisai használatát a honlapon és fejleszti metaadatbázisát. Felhasználói oldalról az okszerő használathoz szükség van statisztikai kultúrára, ebben van kulcsszerepük a felsıoktatási intézményeknek. Az érthetıséget a felhasználók rendelkezésére bocsátott metaadatok segítik, azzal a céllal, hogy a felhasználók megfelelıen értelmezzék és használják az adatokat. A KSH-ban most készül egy átfogó meta-adatrendszer, mely 2008 évben már elérhetı lesz. Ezen keresztül a felhasználók tájékozódhatnak a használt fogalmakról, módszerekrıl, adatminıségrıl. Az összehasonlíthatóság elsısorban idıben és térben merül fel. Akkor tekintünk két adatot összehasonlíthatónak, ha az adatokban mutatkozó különbség a valós értékek különbségét mutatja, és nem az alkalmazott fogalmak, mérési módszerek különbözıségébıl adódik. Az összehasonlíthatóságnak kiemelt jelentısége van az EU és más nemzetközi szervezetek minıségi megközelítésében, melyek maguk nem végeznek felméréseket, hanem a tagországok statisztikai információit hasznosítják. Ezt a célt szolgálják a nemzetközi standard fogalmak, osztályozások, ajánlott módszerek. A földrajzi összehasonlíthatóság két különbözı megközelítésen alapulhat: egyrészt ha a számot egy standardhoz hasonlítjuk, ami lehet európai norma vagy egy kitüntetett ország adata. A másik megközelítés, ha több
15
BUDAPESTI GAZDASÁGI FİISKOLA – MAGYAR TUDOMÁNY NAPJA, 2007 országból van adatunk, akkor az összes lehetséges páros összehasonlítást elvégezzük, és végül összesítjük az eredményeket. Meg kell említeni az ÉLTETİ–KÖVES– SCHULZ indexet, melyet ma az EU használ az árszínvonalak nemzetközi összehasonlításakor, a vásárlóerı-paritás (PPP) számításakor. Az Európai Unióba való belépésünk elıfeltételeként a magyar statisztika átalakításra került, az EU statisztikára vonatkozó elıírásai, standardjai ma nálunk érvényesek, ezeknek megfelelünk. Ezzel javult az unión belüli összehasonlíthatóság, de csorbult a Magyarországra vonatkozó adatok idıbeli összehasonlíthatósága. Az idıbeli összehasonlíthatóság sokszor a relevancia érdekében is csorbul. Ennek leszünk tanúi a következı években az új tevékenység szerinti osztályozási rendszer (TEÁOR’08) bevezetésekor. Az új osztályozási rendszer pl. nagyobb részletezettséggel tartalmazza az egyre nagyobb súlyú szolgáltatásokat, ez segíti releváns információk elıállítását, de a gazdasági tevékenységek belsı átcsoportosításával csökkenti az idıbeli összehasonlíthatóságot. A koherencia, az utolsóként említésre kerülı minıségi összetevı, azt biztosítja, hogy a különbözı felhasználási célokból vagy különbözı forrásokból elıállított adatok kombinálhatók legyenek. Például a munkatermelékenység számlálójának és nevezıjének ágazati lefedettsége azonos, mindkét adat ugyanarra az aggregációs szintre vonatkozik. A felhasználóknak szükségük van az adatminıségre vonatkozó információra, hogy az adott célra való felhasználhatóságról dönthessenek. Az adatminıségre vonatkozó információkat az u.n. minıségjelentés tartalmazza, mely a fent ismertetett összetevık mentén jellemzi az adatminıséget. Az Eurostat egyre több adatszolgáltatásunk mellé kér részletes minıségjelentést. Az új, 2008-ban elérhetıvé váló metarendszerben a KSH is tájékoztatni fogja felhasználóit az adatminıségrıl. Az adatok minısége elsısorban az elıállításuknál alkalmazott eljárásoktól, módszerektıl függ. A tömegjelenségek esetében a matematikai statisztikai eszköztár, a tudományos módszerek megbízható hátteret biztosítanak. Egyre nı azoknak a területeknek a szerepe, ahol más típusú módszereket kell alkalmazni, például egyes esetekben döntı jelentıségő az egyes tételek besorolása, öszszevont tételek elemeinek nem statisztikai alapú elkülönítése (pl. EDP jelentés, nemzeti számlák reformja). Hasonlóképpen az EU-ban a statisztikai mutatók bıvülı körére közvetlen intézkedések épülnek (például EMU-ba belépés maastrichti kritériumai, EDP jelentés). Ez megnövelte a veszélyhelyzetet, és erısebb, már nemcsak a termék minıségére, hanem a háttérben zajló folyamatokra, a statisztikát elıállító intézményekre, a jogi környezetre vonatkozó garanciákat is szükségessé tett.
Az európai statisztika Gyakorlati Kódexe Az EU legmagasabb statisztikai döntéshozó szerve, a Statisztikai Programbizottság (SPC) 2005 februárjában elfogadta az Európai Statisztika Gyakorlati Kódexét, s ezt a Bizottság 2005. május 25-én ajánlásban tette közzé (Recom-
16
SZÉP K.: A STATISZTIKA VÁLTOZÓ SZEREPE, VÁLTOZÓ MINİSÉGI IGÉNYEK mendation of the Commission on the Independence, Integrity and Accountability of the National and Community Statistical Authorities COM(2005) 217). A Gyakorlati Kódex 15 elvet fogalmaz meg, melyek az intézményi környezetre, a statisztikai folyamatokra és a statisztikai termékek minıségére vonatkoznak (1. táblázat). Az elvek pontosabb, részletesebb értelmezése érdekében az elvekhez kapcsolódóan 2-7 jellemzı ismérvet is megfogalmaz. Az egész anyagra jellemzı, hogy az átláthatóság növelése egy általános cél, ami a megbízhatóságot erısíti. (SZILÁGYI 2006, Gyakorlati Kódex 2007) 1. táblázat A Gyakorlati Kódex elveinek struktúrája Intézményi környezet
Statisztikai folyamatok
Statisztikai termékek
1. Szakmai függetlenség 2. Adatgyőjtésre való felhatalmazás 3. Megfelelı források 4. Minıség iránti elkötelezettség 5. Adatok bizalmas kezelése 6. Pártatlanság és objektivitás
7. Megalapozott módszertan 8. Megfelelı statisztikai eljárások 9. Adatszolgáltatók terheinek csökkentése 10. Költséghatékonyság
11. Relevancia 12. Pontosság és megbízhatóság 13. Gyorsaság és idıbeli pontosság 14. Koherencia és összehasonlíthatóság 15. Hozzáférhetıség és érthetıség
A kódex elveinek megfelelıen való mőködés minden statisztikai hivatal elfogadott célja, és megvalósulásának mértékét rendszeresen ellenırzik. Már a 2005. év végére minden statisztikai hivatal egy egységes kérdıív alapján önértékelést hajtott végre, melynek zárójelentése 2006 májusában készült el. 2006 és 2007 években szakértıi felülvizsgálatra került sor az EU minden tagországának statisztikai hivatalában. A jelentések az Eurostat honlapjának minıség fejezetében olvashatók (http://epp.eurostat.ec.europa.eu). A KSH az önértékelési kérdıívet és a felülvizsgálati jelentést saját honlapján is hozzáférhetıvé tette (http://www.ksh.hu/). Az értékelések eredményei alapján kidolgozott fejlesztési tervek megvalósulásáról rendszeresen jelentést kell írni. Mivel a kódex az egész európai statisztikai rendszerre vonatkozik, így a hivatalos statisztikai szolgálat más szerveire is, ezért a megvalósulást itt is ellenırizni kell, hasonló eszközök alkalmazásával, de ez már a nemzeti statisztikai hivatalok feladata. Végül az összefoglaló jelentés az EU Tanácsa, Parlamentje és Bizottsága elé kerül majd. A Gyakorlati Kódex a statisztikai munka minıségét és a statisztika iránti bizalom erısödését hivatott szolgálni. Erre a bizalomra szükség van, hiszen a statisztikai mutatószámokból képzett indikátorok egyre szélesebb körben kerülnek alkalmazásra, továbbá a globalizációval, a jelenségek bonyolultabbá, szemrevételezéssel kevésbé megfigyelhe-
17
BUDAPESTI GAZDASÁGI FİISKOLA – MAGYAR TUDOMÁNY NAPJA, 2007 tıvé válásával a statisztikai adatok valóságtartalma egyre kevésbé ellenırizhetık tapasztalati alapon.
Indikátorok A vizsgált jelenséget sok esetben nem tudjuk közvetlenül mérni, ilyenkor jellemzı indikátorokat használunk. Az indikátorok különleges tulajdonságokkal, dimenziókkal rendelkezı változók, amelyek a jellemezni kívánt jelenséggel kapcsolatban állnak. (HAVASI 2007). Itt nem térünk ki a téma részletes tárgyalására, csak néhány tipikus példát említünk. Jellemzı, hogy a politikai célkitőzésekhez indikátorokat választanak, és ezek alakulásán keresztül mérik a megvalósulás sikerét. Ilyen például az ENSZ millenniumi célkitőzéseihez rendelt millenniumi indikátorok köre (SZILÁGYI 2007), vagy az EU-ban a lisszaboni célkitőzésekhez rendelt strukturális és fenntartható fejlıdés indikátorok (http://epp.eurostat.ec.europa.eu/) köre (HALMAI 2006.). Másik tipikus alkalmazási terület az információsőrítés. A felhasználók számára rendelkezésre álló statisztikai adattömegben nehéz a tájékozódás, az információk válogatása, egymás mellé illesztése. Ezért gyakorlat az, hogy megállapodások születnek a releváns indikátorok körérıl, s azok népszerősítésével, közérthetıségének növelésével igyekeznek az általános informáltságot növelni. Ezt a kezdeményezést karolta fel az OECD, s a témában szervezett kutatások és világfórum konferenciákon túl széleskörő szervezıtevékenységet is folytat. Ebbe a munkába kapcsolódott be az OECD vezetı statisztikusának felkérésére a KSH az MTA Gazdaság- és Jogtudományok osztályával együttmőködésben, hogy országunkban is kialakításra kerüljön a társadalom haladásának mérésére szolgáló indikátorrendszer. További sőrítést jelent a több indikátorból valamilyen konkrét célra konkrét modell segítségével összeállított kompozit indikátor-képzés. Természetesen felmerült az indikátorok kérdése az Unió és a tagországok statisztikai hivatalai elnökeinek 2007. szeptemberében Budapesten tartott konferenciáján (93. DGINS) is, melynek témája a globalizáció volt1. A globalizáció társadalmi, gazdasági és környezeti vonatkozásai szorosan összefüggnek. A globalizáció és a környezet nem tárgyalható önmagában, hanem a gazdasági és társadalmi statisztikával együtt, a környezeti globalizáció számos eleme ezekbıl következik. A statisztikusok feladata kulcsindikátorok fejlesztése – figyelemfelhívás – politika és statisztika együttmőködése az indikátorok fejlesztésében. Faragó Tibor és Éri Vilma elıadásukban az indikátorok szerepét illusztrálta három példával. A három példa közös elemei: Elıször egy globális jelenséget mérı indikátor kifejlesztése és mérése, mely alkalmas a figyelemfelhívásra (figyelemfelhívó indikátor). Ez lehetıvé teszi a hatást kiváltó emberi tevékenységek behatárolását, a fıbb összefüggések tudományos vizsgálatát (tudományos vizsgálat). Ha mindehhez politikai elhatározás és nemzetközi összefogás társul 1
Az anyagok elérhetık a http://www.ksh.hu oldalon, DGINS címszó alatt.
18
SZÉP K.: A STATISZTIKA VÁLTOZÓ SZEREPE, VÁLTOZÓ MINİSÉGI IGÉNYEK a kiváltó emberi tevékenység korlátozására (politikai elhatározás), és ezek a célok jó mérhetı indikátorokkal közelíthetık (megvalósító indikátor), megvan a reális esély a sikerre. Ezek az elemek az ózonréteget károsító anyagok csökkenı fogyasztása ill. kiváltása példáján: 1960-as években észlelt ózonréteg vékonyodás és növekvı UV-sugárzás; 1985-ös Bécsi konvenció – elvi egyetértés, Montreal Protocol – konkrét célok: -20% 1994, -50% 1999. Az ózonréteg vastagságát jellemzı mérések idısora alapján a réteg vékonyodása leállt, a vastagodás megindulása valószínősíthetı. A biológiai diverzitás csökkenése és a széndioxid felhalmozódása esetén még korábbi fázisoknál tartunk. (FARAGÓ–ÉRI 2007) Az indikátorok kijelölése és használata statisztikai módszertani problémákat is felvet, ennek szentelte 2006. decemberi ülését az MTA Statisztikai Bizottsága. Ha egy jelenség közvetlenül nem mérhetı – látens változó -, akkor megkeressük azokat a mérhetı jellemzıket, amik ezzel kapcsolatban állnak. Ezek lehetnek a jelenség egyes tulajdonságai, vagy a jelenséget kiváltó okok, a jelenséggel kölcsönhatásban lévı változók, vagy a jelenség következményei. Mielıtt indikátort választunk, célszerő ezeket a kapcsolatokat feltárni, minél pontosabban megismerni. A szociológiában nagy hagyománya van a látens változós modelleknek (FÜSTÖS 1991), összefoglaló munkák is megjelentek (FÜSTÖS– MESZÉNA–SIMONNÉ 1997) és újabb eredmények is születnek (HAJDU 2003, HAJDU 2004). Nyilvánvaló, hogy arra törekszünk, hogy a jelenséggel legszorosabb kapcsolatban álló indikátort válasszuk. De az is nagyon fontos, hogy ismerjük a kapcsolatokat, hiszen az indikátor kiválasztása után ez az indikátor elıtérbe kerülhet, és felerısödhetnek azok a kapcsolatok, amelyek nem a jelenséghez kötıdnek. Egy indikátor más háttérösszefüggések hatására is változhat, anélkül, hogy maga a jellemezni kívánt jelenség változott volna. Például egy országban az egészségügyi ellátás színvonalának jellemzésére a rendelıintézetben várakozók számát választották (vagyis megfelelıen szervezett az ellátás, ha nem várnak túl sokan), mire a rendelıintézet külön várópavilont állított fel, s így az indikátor az ellátás gyorsaságától függetlenül javult. Hasonlóképpen, ha két, a jelenséghez kapcsolódó indikátor között szoros negatív korreláció van, célszerő mind a kettıt figyelembe venni, különben egymás rovására javíthatók, anélkül, hogy magára a jelenségre hatásuk lenne. Gyakori eset, hogy valamely intézkedés valamely jelenségre gyakorolt hatását indikátorok változásán kívánják lemérni. Itt is felmerülnek statisztikai módszertani problémák. Ugyanis ezek nem beállított kísérletek – ilyenekre számos okból nem kerülhet sor –, ahol a ceteris paribus feltétel teljesülne. Nem mindig egyszerő feladat egy intézkedésnek a vizsgált jelenségre gyakorolt közvetlen hatását egyéb tényezıktıl elkülönítetten kimutatni, azaz összehasonlítani azzal a feltételezett esettel, ha az intézkedés nem történt volna meg. Alapvetı kérdés pl. a megfelelı kontroll csoportokat azonosítani, ehhez és a hatás méréséhez szükséges megfelelı statisztikai adatokat biztosítani. Bár az intézkedések, támogatások, programok teljesítményméréshez indikátorok kijelölése igen általános, a hatásvizsgálatok módszertani kérdéseivel a nemzetközi irodalomban már gyakran találkozunk, a hazai szakirodalom ezekkel a kérdésekkel csak elvétve foglalkozik (KÉZDI 2004.).
19
BUDAPESTI GAZDASÁGI FİISKOLA – MAGYAR TUDOMÁNY NAPJA, 2007 A nem megfelelı indikátorok kiválasztása, illetve a módszertanilag nem megalapozott hatásmérés az indikátorokból való kiábránduláshoz, bizalomvesztéshez, egy potenciálisan jelentıs eszköz elvetéséhez vezethet, ami erıs kockázati tényezı.
Összefoglalás A statisztika szerepe a változó felhasználói igények valamint a tükrözni kívánt valóság (globalizáció, nem tárgyiasult jelenségek szerepének növekedése) változásai következtében változik. Az elıadás elsı részében a változó felhasználói igények következtében változó minıségi követelményekrıl volt szó, amennyiben gyorsabban van szükség információra, szélesebb összehasonlítási körre van szükség, a demokráciában szélesedik az információval ellátandó döntéshozók köre, így a pontosság követelménye egyéb összetevıkkel bıvül. Az új felhasználási területeken a minıségi garancia iránti igény még nagyobb jelentıségő, és nemcsak magára az adatra és a mögöttes folyamatokra, hanem az adatelıállító intézményre is kiterjed. Ezeket a követelményeket megfogalmazó Gyakorlati kódex és az ellenırzési mechanizmus került bemutatásra. Végül egy dinamikusan bıvülı terület, az indikátorok kialakítása és használata témakörbıl emeltem ki néhány kérdést, ahol kulcsszerepe van a statisztikának és a megfelelı gyakorlat kialakítása érdekében további módszertani kutatásokra, fejlesztésekre van szükség.
Hivatkozások DALENIUS, T. (1985: Relevant Official Statistics. Some Reflections on Conceptual and Operational Issues. Journal of Official Statistics. Vol. 1. No. 1, 1985. FARAGÓ TIBOR – ÉRI VILMA (2007): Globalisation and environment targets and tools for measuring progress. Elıadás a 93. DGINS konferencián, Budapest. http://portal.ksh.hu/pls/ksh/docs/eng/dgins/doc/dgins_2007_93_iii_3.pdf FÜSTÖS LÁSZLÓ (1991): Látens változós modellek. Társadalomkutatási módszertani tanulmányok III. OMIKK TÁRKI Budapest, 1991. 227 o. FÜSTÖS LÁSZLÓ – MESZÉNA GYÖRGY – SIMONNÉ MOSOLYGÓ NÓRA (1997): Térstatisztika. Aula Kiadó BKE Budapest, 1997. 255 o. HALMAI PÉTER (2006): Európa esélye: a Lisszaboni stratégia. Az integrált strukturális reformok hatásai Magyar Tudomány, 9. szám http://www.matud. iif.hu/06sze/04.html HAVASI ÉVA (2007): Az indikátorok, indikátorrendszerek jellemzıi és statisztikai követelményei. Statisztikai Szemle 85. évf. 8. szám 677-689. o. HAJDU OTTO (2003): A kovarianciastruktúra-modellek illeszkedésvizsgálata. Statisztikai Szemle 81. évfolyam, 5-6. szám 442-465. o.
20
SZÉP K.: A STATISZTIKA VÁLTOZÓ SZEREPE, VÁLTOZÓ MINİSÉGI IGÉNYEK HAJDU OTTO (2004): Diagnostics of the error factor covariances. Hungarian Statistical Review 82. évfolyam Special number 9. (Statisztikai Szemle angol nyelvő száma) 68-94. o. KÉZDI GÁBOR (2004): Az aktív foglalkoztatáspolitikai programok hatásvizsgálatának módszertani kérdései. Budapesti Munkagazdaságtani Füzetek, 2004/2. http://www.econ.core.hu/doc/bwp/bwp/bwpo402.pdf SZILÁGYI GYÖRGY (2005): Gyakorlati Kódex az európai statisztikában. Statisztikai Szemle, 83. évfolyam, 10–11. szám, 911-918. old. SZILÁGYI GYÖRGY (2007): Az ENSZ millenniumi célkitőzései és a statisztika. Statisztikai Szemle, 85. évfolyam, 5. szám, 389-405. old. SZÉP KATALIN – VIGH JUDIT (2004): A minıség a hivatalos statisztikában. Statisztikai Szemle, 82. évfolyam, 8. szám, 773-798. old. Az európai statisztika gyakorlati kódexe. (2007): Statisztikai Szemle 85. évfolyam, 10-11. szám 885-896. old. A Statisztikai Szemle hivatkozott cikkei letölthetık a folyóirat honlapjáról, mely a ksh.hu honlapon keresztül a folyóiratok között érhetı el.
21
