Co nám (ne)řeknou regionální statistická data? Jakub Fischer Brno, 30. 11. 2015.

Prezentace na téma: "Co nám (ne)řeknou regionální statistická data? Jakub Fischer Brno, 30. 11. 2015."— Transkript prezentace:

1 Co nám (ne)řeknou regionální statistická data? Jakub Fischer Brno, 30. 11. 2015

2 Obsah přednášky Požadavky na kvalitu statistických ukazatelů Rostoucí význam regionálních ukazatelů Problémy konstrukce a interpretace různých typů regionálních ukazatelů Nové poznatky: regionální cenové hladiny a regionalizace HDP Kompozitní indikátory (nejen) v regionálním srovnávání 2

3 Požadavky na kvalitu statistických dat Relevance – potřeba vystihnout sledovaný jev (adekvační problém) Přesnost – minimalizace výběrových a nevýběrových chyb Včasnost – co nejdřívější zveřejnění dat Dochvilnost – poskytnutí dat v předem stanoveném okamžiku Dostupnost – data dostupná uživatelům (4 vrstvy) Srovnatelnost – data srovnatelná v čase a prostoru (revize!) Koherence – podobný vývoj ukazatelů zachycujících týž jev 3

4 Rostoucí význam regionálních ukazatelů Decentralizace veřejné správy v ČR, realizace části hospodářské a sociální politiky na regionální úrovni Rozdělování prostředků EU dle hospodářské vyspělosti regionů Nárůst poptávky po dostatečně přesných a spolehlivých ukazatelích na úrovni krajů (NUTS 3) a regionů soudržnosti (NUTS 2) 4

5 Problémy konstrukce a interpretace různých typů regionálních ukazatelů (1) Ukazatele získané z vyčerpávajícího zjišťování nebo z administrativních zdrojů dat (evidence) SLDB, počet/podíl nezaměstnaných z evidence ÚP, SIMS, … Údaje lze regionalizovat na libovolně malá území, což je ostatně jedním z důvodů ospravedlňujících provádění těchto šetření (zejm. SLDB), zbytečně nákladných pro odhady na úrovni celku Ukazatele získané z výběrových zjišťování s velkým rozsahem výběru VŠPS, strukturální mzdová statistika, částečně EU-SILC, DVD, … Údaje lze regionalizovat na úroveň určenou velikostí výběru Přesnost odhadu (šíře intervalů spolehlivosti) někdy lze, někdy nelze kvantifikovat (záleží na typu výběru), přičemž s podrobností klesá Přesnost je příliš nízká při kombinaci region x další třídicí znak(y) 5

6 Problémy konstrukce a interpretace různých typů regionálních ukazatelů (2) Ukazatele získané z výběrových zjišťování s malým rozsahem výběru Statistika rodinných účtů Údaje prakticky nelze regionalizovat Různé druhy odvozených ukazatelů nebo jejich sad Produktivita jedno- i vícefaktorová, regionalizace HDP, regionální cenové hladiny, regionální input-output tabulky, kompozitní indikátory Velmi komplikované úlohy, přesnost odhadů nelze ani odhadnout, v některých případech téma spíše pro akademický výzkum než pro oficiální statistiku (naštěstí v současné době velmi dobrá spolupráce) Přesnost odhadů klíčově závisí na kvalitě vstupních datových zdrojů 6

7 Regionalizace HDP a RIOT Českým statistickým úřadem provedena a na jeho stránkách zveřejněna výrobní metodou Dále jsou ČSÚ zveřejněny vybrané regionální ukazatele dle výdajové a důchodové metody Experimentálně odhadnuty výdaje na KSD, což umožní sestavit odhady HDP i výdajovou metodou (Kramulová a Musil, 2013) s tím, že saldo „zahraničního“ obchodu zahrnuje jak obchody jednotek daného regionu se zahraničím, tak s jinými regiony V současné době jsou dokončovány práce na RIOT, tedy na podrobných tabulkách dodávek a užití pro každý region, což poslouží jako základ pro zpřesnění mnoha dalších výpočtů, zejména v oblasti multiplikátorů (např. kvantifikace dopadu uzavření VŠ atd.) 7

8 Regionální struktura produkce 8 Zdroj: Vltavská (2015), s. 70.

9 Regionální cenové hladiny Snaha zpřesnit odhad cenových hladin v jednotlivých regionech Oficiálně se pro srovnání hospodářské vyspělosti regionů používá jednotná (národní) cenová hladina, která se uplatňuje i při stanovení přístupu ke strukturálním fondům EU Tato jednotná (národní) cenová hladina však nevystihuje ani realitu odlišných cen v regionech, a následně ani rozdíly v úrovni HDP ve srovnatelných cenách Experimentální odhady za rok 2007 dle ESA 1995 provedli Čadil a kol. (2014), v současné době stejný kolektiv provádí odhad cenových hladin za rok 2012 dle ESA 2010 (bude dokončeno a zveřejněno během roku 2015) 9

10 Regionální cenové hladiny a ČDDD (2007) Výrazně vyšší cenová hladina v Praze, což snižuje reálný ČDDD Nájemné, osobní služby, doprava (tehdy…) Vyšší cenová hladina ve Středočeském kraji Vyšší kupní síla obyvatel pracujících v HMP, vyšší nájemné v místech s dobrou dojížďkou do Prahy Vyšší cenová hladina v Jihomoravském kraji a v malých krajích Celková vyšší cenová hladina je způsobena vyššími cenami v sídelních městech (Brno, Karlovy Vary, Liberec, Zlín) Nižší cenová hladina v hospodářsky méně vyspělých regionech Ústecký kraj, Kraj Vysočina Nižší rozdíly mezi ekonomickou vyspělostí regionů při srovnání s využitím regionálních cenových hladin 10

11 Regionální cenové hladiny (2007) 11 Zdroj: Musil (2014), s. 92.

12 Čistý disp. důchod domácností (2007) 12 Zdroj: Musil (2014), s. 92 Kraj ČDDD na obyvatele v Kč ČDDD na obyvatele (%) ČDDD na obyvatele v RPPS ČDDD na obyvatele v RPPS (%) Hlavní město Praha230 578132,2 190 811109,4 Středočeský kraj187 150107,3182 424104,6 Jihočeský kraj168 10096,4172 48398,9 Plzeňský kraj172 86899,1178 084102,1 Karlovarský kraj156 05089,5154 11188,4 Ústecký kraj152 96087,7162 54093,2 Liberecký kraj162 99693,5162 64293,3 Královéhradecký kraj168 91996,9175 623100,7 Pardubický kraj165 32594,8167 17395,9 Kraj Vysočina165 65295,0174 14099,9 Jihomoravský kraj171 16898,2163 66793,9 Olomoucký kraj160 62392,1166 24995,3 Zlínský kraj168 52396,7167 23795,9 Moravskoslezský kraj157 10090,1162 10893,0 Česká republika174 360100,0174 360100,0 Zdroj: Musil (2014), s. 94.

13 Kompozitní indikátory (nejen) v regionálním srovnávání (1) Různé regionální žebříčky (konkurenceschopnosti, udržitelného rozvoje, kvality života) jsou čím dál populárnější, neboť umožňují jednoduché (leckdy však zjednodušující) jednorozměrné srovnání O to závažnější je otázka kvality a relevance těchto žebříčků z hlediska metodiky a následných rizik při interpretaci Metodika OECD pro tvorbu kompozitních indikátorů stanovuje 10 kroků při konstrukci KI (OECD, 2008), které by měly být vždy dodrženy. 13

14 Kompozitní indikátory (nejen) v regionálním srovnávání (2) Nejpodstatnější kroky (srov. též Hudrlíková (2014)): Výběr ukazatelů Včetně problému korelace dílčích ukazatelů Zajímavost: při silně korelovaných ukazatelích je KI robustní vzhledem k použitým metodám Normalizace dat Výrazně ovlivňuje celkové skóre i pořadí srovnávaných jednotek Způsob stanovení vah a volba metod agregace Souvislost s možností kompenzace (substituce) ukazatelů Tato souvislost často přehlížena, což vede k nesprávné interpretaci vah (mají-li váhy vyjadřovat důležitost, je nutné volit nelin. metody) Volba metod v jednotlivých krocích je propojena napříč těmito kroky

15 Závěry Regionální srovnávání vyžaduje značnou opatrnost při interpretaci výsledků Interpretace výsledků je ovlivněna povahou datového zdroje; jedná-li se o údaje z výběrových šetření, přesnost odhadu výrazně klesá s rostoucí regionální podrobností, málokdy lze kombinovat region s dalším znakem Vyčerpávající zjišťování a administrativní zdroje dat jsou nezastupitelné pro analýzy na úrovni malých či velmi malých územních celků Při srovnání ekonomické vyspělosti regionů by měly být zohledněny rozdíly v regionálních cenových hladinách Regionální I-O tabulky (RIOT) přinášejí nové možnosti regionálních analýz Tvorba kompozitního indikátoru je obtížnější úlohou, než na první pohled vypadá, jednou z obtíží je vzájemná propojenost volby metod v jednotlivých krocích. 15

16 Literatura Čadil, J. et al. 2014. True regional purchasing power: evidence from the Czech Republic. Post-Communist Economies, roč. 26, č. 2, s. 241–256. ISSN 1463- 1377. Hudrlíková, L. 2014. Kompozitní indikátory. Konstrukce, využití, interpretace. Doktorská disertační práce. VŠE, 165 s. Kramulová, J., Musil, P. 2013. Experimentální odhad složek výdajové metody regionálního HDP v ČR. Politická ekonomie, roč. 61, č. 6, s. 814–833. ISSN 0032-3233. Musil, P. 2014. Cenové přepočty v národních účtech. Doktorská disertační práce. VŠE, 120 s. OECD. 2008. Handbook on Constructing Composite Indicators. Paris, 162 s. ISBN 978-92-64-04345-9. Vltavská, K. 2015. Regionalizace ukazatelů a odvozených indikátorů. Habilitační práce. Předběžná verze. VŠE, 110 s. 16

17 Děkuji za pozornost i za případné náměty do diskuse. jakub.fischer@vse.cz