"Sacconometria” – a gazdasági valóság becsléses megközelítése

„SACCONOMETRIA” – A GAZDASÁGI VALÓSÁG BECSLÉSES MEGKÖZELÍTÉSE

KOZMA FERENC

Amikor mint kutató közgazdász olyan állításoknak akartam utánanézni, amelyeknek hiányos és ellentmondásos volt a statisztikai adatbázisa, rádöbbentem arra, hogy legtöbb- ször képtelenség olyan kompatibilis adattömeget összehoznom, amely segítségével egy- értelműen és világosan kibontakoztathatok egy folyamatot, vagy igazolhatok, netán cá- folhatok egy feltételezést. Márpedig makacsul ragaszkodtam ahhoz, hogy a valóságos folyamatokat hívjam tanúnak állításaimhoz: még önmagam előtt sem éreztem ildomos- nak bárminek az igazát azzal bizonyítani, hogy valaki, valami hasonlót már leírt róla;

publikációimban pedig egyenesen nevetségesnek éreztem az idézetekkel vagy hivatkozá- sokkal való érvelést. Magyarán: akármilyen hézagosnak is bizonyult a statisztikai ada- tokkal való operáció lehetősége, e módszer nem nélkülözhető.

Ebből a helyzetből másképpen kitörni, mint becslésekre alapuló számítások („sacco- lás”) segítségével nem nagyon látszott lehetségesnek. Itt viszont meg kellett küzdenem azzal a gátlással, amelyet egyetemi statisztikai tanulmányaim oltottak belém. Ennek lé- nyege az, hogy a kiszámítandó és felhasználandó adat olyan, mint a gizai piramis csúcsán lévő kő: egy folyvást szélesedő, szilárd, megbízható, ellenőrizhető adatbázisra kell tá- maszkodnia, melynek minden eleme az adatkezelés hagyományos szabályai szerint szü- letett. Ezt az elvet elfogadtam, mert helyesnek találtam. Megértettem ugyanis azt, hogy megakadályozni a károkozó tévedéseket és az adatokkal való visszaéléseket másképpen, mint ezzel a szigorú pontossággal és fegyelemmel nem lehet. Megértettem és elfogadtam, de sajátos, kutatói szükségleteim kielégítetlenek maradtak.

A kutatás ugyanis olyan sajátos területekre sodorja az embert, ahol „a madár se jár”:

ami csaknem biztossá teszi azt, hogy vagy nincs kiépítve kellő alaposságú statisztikai adatszolgáltató és -közlő rendszer, vagy létezik ilyen, de annak logikája nem alkalmas arra, hogy alapjaivá válhasson a kutató célirányos számításainak. Hogy csak egy példát említsek: amíg nem állott rendelkezésre az ágazati kapcsolatok mérlege (ÁKM), a terme- lés és a külkereskedelem adatait még nemzetgazdasági aggregáltságban is csak fenntar- tással lehetett összevetni egymással, ennél mélyebb bontásban pedig tökéletes volt az inkompatibilitás, mivel mindkét rendszer más-más adatfelvételi bázison nyugodott. Ha pedig – mondjuk – Haiti nemzetgazdaságának természete érdekelte az embert, másra, mint újságokban itt-ott elszórt adatocskákra nem támaszkodhatott (talán ez az adathiány

sodorta át a szakembereket az informális, szóbeli közléseken alapuló bizonyítási terepre).

A kutatót általában a dolgok minősége érdekli, a kvantifikálást is azért végzi, hogy kitapintsa a mértékeket, az átváltási pontokat, össze tudja hasonlítani az adott jelensége- ket és folyamatokat. A szükségképpen mennyiségi adatrendszer azonban csak tökéletle- nül képes minőségi összefüggések kifejezésére, illetve létrehozásának logikája sarkítva van bizonyos összefüggések megvilágítására, s ezek csak a legritkábban fedik a kutató szükségleteit.

A közhasználatú adatrendszerek egyik nagy erénye a pontosság – legalábbis ameny- nyire a források ezt lehetővé teszik – miközben hallgatólagosan tudomásul vesszük egy- felől a primer adatszolgáltatás nem lebecsülhető hibaszázalékát, másfelől azokat a torzító hatásokat, amelyeket a csoportosítások, összevonások, dimenzióváltások (árazás!) stb.

óhatatlanul belesodornak az adatrendszerekbe. Ezért érthető az a magas fokú fegyelem, amelynek alkalmazása a különböző megbízhatóságú adatok kezelése, feldolgozása során a statisztikai apparátustól megköveteltetik. Az eredmény egy „forint-fillér” pontosságú adattömeg, amelyet a statisztikusi szakma lelkiismeretesen őriz a táblázatokban. Csak- hogy a kutató általában nem igényli ezt a pontosságot, mármint a „több tizedesnyit”, számára a nagyságrendek tisztánlátása elegendő. Ha azt kutatja például, hogy Kína meg fog-e jelenni a világpiacon mint gabonaexportőr, akkor figyelme biztosan el fog siklani afölött, hogy az egyik évben 400,24, a másik évben 398,87, a harmadikban pedig 401,56 millió tonna gabonát termeltek. A 400 millió tonna körüli termés ugyanis azt jelenti, hogy Kína kenyérrel és rizzsel nagyjából kielégítően el tudja látni lakosságát, de takar- mányozási célra egy maréknyi sem marad. Tehát csak akkor kapjuk fel a fejünket, ha az adatok 370 vagy 500 millió tonna termést jeleznek, mégpedig makacsul, tendenciaszerű- en.

Mindezek annak az elfogadására késztetik a kutatót, hogy a mennyiségi adatok keze- lése területén más szakmai–erkölcsi szabályokat kell betartania, mint „profistatisztikus”

kollégáinak. Sokkal merészebben bánhat a becslés elemeinek alkalmazásával számításai közben, de nagy felelősséggel kell a becslési megfontolásokat, kritériumokat kiválaszta- nia.

Ezek után felmerül a kérdés, melyek azok az etikailag kötelező becslési megfontolá- sok, amelyekkel a kutató kiegészítheti a hiányos vagy inkompatibilis, az ő logikai köve- telményeitől eltérő módon felépített adatrendszert, hogy az – nagyságrendi pontossággal – érzékelhetővé tegyen számára fontos jelenségeket, illetve folyamatokat.

Ha egy adott jelenséget új módon próbálok vizsgálni a rendelkezésre álló adatok álta- lában hézagosak és/vagy összerakhatatlanok és/vagy „logikailag idegenek”, de van egy kétségtelen erényük: arra a jelenségre vonatkoznak, és arról a jelenségről adnak képet, amelynek elemzését célként magam elé tűztem. Valamit mondanak róla, valamit tükröz- nek a kérdéses jelenség lényegéből. Igaz, hogy a kutató többre kiváncsi, rendszeresebb ismeretekre tör vagy más dimenzióban, netán részletezettségben érdekli az adott jelenség, mint ahogyan azt az adatrendszer vagy töredékrendszer, esetleg többé-kevésbé összefüg- géstelen információhalmaz azt feltárja, de ettől a rendelkezésre álló adatok még informá- cióértékűek. Ha szerencsém van, használható háttérképet kapok belőlük, ha nincs (több- nyire ez a helyzet), még utána kell néznem a szakirodalomban, leírásokban, netán kon- zultálnom kell a terület szakértőivel. Az az ideális helyzet, ha az adatszegény területet egyéb forrásokból olyannyira ismerem, hogy ráérzéseim vannak vele kapcsolatban.

KOZMA FERENC 702

Ha ez a feltétel többé-kevésbé adva van, megkezdődhet a következtetéssorozat. A ku- tató képes a tökéletlen adathalmaz mögött meglátni a dolgok rendszerét, azaz egy sor ismeretlen számadatot legalább nagyságrendi pontossággal meg tud állapítani. Ha a ren- delkezésre álló egyik mennyiség ekkora, a másik – a vele csak közvetett összefüggésben lévő – mennyiség meg akkora, az adott terület alaposabb ismerete alapján nagy valószí- nűséggel becsülhető, hogy egy ismeretlen nagyságú valamilyen jelenség – amely közvet- len, vagy közvetett függésben van egyfelől az egyik, másfelől a másik ismert adattal, harmadrészt meg a jelenség egészével – körülbelül ekkora és ekkora lehet vagy nagysága ilyen és ilyen felső és alsó határok között mozoghat.

Maga a munka sok hasonlóságot mutat annak az antropológusnak a gondolatmeneté- vel, aki egy szemfog vagy egy koponyacsont alapján képes rekonstruálni az előember csontozatának teljes felépítését. Az ilyen rekonstrukciós munkálatok egyik – a kutató számára igazán értékes – haszna az, hogy erősen megnöveli a vizsgált jelenségek, össze- függések alapján felállított feltételezései vagy levont következtetései realitásának esélyét.

Visszatérve a kínai példához, ha a gabonatermés-adatok makacsul a 400 millió tonna alatt maradnak, az ipari export növekedése ugyancsak következetesen nem tudja megha- ladni az évi 0,5 százalékot és a külföldi kínai diaszpóra anyaországi befektetései konzek- vensen a remélt szint alatt maradnak (csupa, egymással alig-alig összekapcsolható adat, mondanom sem kell, „hasból” előrángatott adatok), akkor a kínai viszonyokat ismerő elemző némi fenntartással már leírhatja, hogy az ország az elkövetkező években választ- hat az életszínvonal érzékelhető mérséklődése és a külföldi eladósodás között: holott az adattömegben sem fogyasztási, sem fizetésimérleg-adatok nem voltak találhatók. Sőt, még egy-két további kulcsadat birtokában a bruttó hazai termék (GDP) nagysága, vala- mint fő szerkezeti arányai is becsülhetők. (A továbbiakban vázolni fogok néhány ilyen jellegű, „merész” becslést.)

Ezek a rekonstrukciós lehetőségek érdekes, elgondolkoztató tanulsággal szolgálhat- nak azon szakemberek számára is, akik a statisztika adatrendszerének logikáját felépítik, valamint döntenek e rendszer nyilvánosságának mértékéről is. Tapasztalatom szerint a statisztikai adatrendszerek – legalábbis a kutató számára hozzáférhető rendszerek – a következő négy módon csoportosíthatók:

– belső használatra felépítünk egy valósághű és konzisztens rendszert, azután szelektálunk abban a tekin- tetben, hogy az adatok közül mit publikálunk, mit kezelünk bizalmasan;

– „rejtőháló alá” tesszük az egyébként valósághű és konzisztens rendszert; például nem közlünk abszolút mértékegységben kifejezett (naturális vagy érték-) adatokat, hanem csak viszonyszámokat: növekedési és megoszlási indexeket;

– „kilúgozzuk” a valósághű és konzisztens rendszert, vagyis a publikálni nem kívánt szegmenst kiemeljük belőle összes szekunder és tercier vonatkozásaival együtt, biztosítva ily módon, amennyire csak lehet, a cson- kolt rendszer konzisztenciáját;

– nem hozunk nyilvánosságra összefüggő adatokat, összekeverjük, értelmezhetetlenné (vagy félrevezetővé) tesszük adatainkat (nem feltétlenül kell mögötte „ördögi praktikát” keresni, a gondatlanságnak is ugyanez a hatása).

Lehet, hogy a statisztikai adatszolgáltatás „denaturálásának” fegyvertára a felsorolt- nál sokkal gazdagabb, de praxisom során ezekkel találkoztam, ezek ellen kellett valamit kitalálnom. Előrebocsátom, hogy a negyediknek említett „keresztrejtvénnyel” nincs mit kezdeni. Hogy ilyennel akadtam össze, csak akkor tudtam meg, amikor – általános isme-

reteim alapján – kénytelen voltam megállapítani: ami a számításokból kijött, az „nem létezik”. Más a helyzet az első három esettel. A tapasztalatok azt mutatják, hogy a titko- lódzásra fordított energia javarészt kárbavész.

Elsőként a „szelektált” adatrendszerrel kapcsolatos egyik „nyomozó” munkám ta- pasztalatait vázolom.¹

Egy kutatás sikeres véghezviteléhez szükség volt az akkori Csehszlovákia ágazati kapcsolati mérlegére, amelynek létezéséről csehszlovák kollégáink jóvoltából ugyan tudtunk, de amely nem volt publikus, azaz hozzáférhető. Ugyanakkor rendelkezésünkre állott az egyébként elég részletes, hagyományos statisztikai adatszolgáltatás, amelyből majdnem teljesen össze lehetett állítani az áhított ÁKM jobb oldali és alsó lebenyének adatait. Természetesen vigyázni kellett arra, hogy a különböző adatszolgáltatási rendsze- rekből származó sorokat ne mossuk össze. Vagyis igen aprólékos, „ötvösmunka”-jellegű iterálási folyamatot igényelt már az is, hogy egymás mellé merjük tenni a végkibocsátási oszlopokat, egymás alá merjük írni a közbeeső felhasználást, az amortizációt, a bérjelle- gű költségeket, meg a felhalmozást. A dolog természetéből fakadóan ugyanis az évköny- vekben található ágazati ráfordítási adatok összegei nem adták ki automatikusan a bruttó termelési értékeket. Az iterálásban nagy segítségünkre volt az, hogy a költséglebeny és a végfelhasználás-lebeny végösszegeinek harmonizálniok kellett egymással. Akármelyik ponton valamit rosszul csináltunk, ez a harmónia felborult, ami „vészcsengőként” jelez.

Továbbá rendelkeztünk a csehszlovák gazdaság természetéről, belső arányairól, „egyen- szilárdsági” hiányairól számos értékes információval, illetve tapasztalattal. Ennek kö- szönhetően azonnal szembeötlött, ha valahol a számításokból valami lehetetlenség jött ki.

Ilyenkor az egészet kénytelenek voltunk újragondolni és a számításokat korrigálva újra elvégezni. A részeredmény egy ÁKM jobb oldali és alsó lebenye volt, amelyek egymás- sal már konzisztensek lévén, lehetővé tették, hogy a mérleg kiegészüljön a belső négyzet- tel.

Minthogy a kelet-európai országok ÁKM-gyűjteményét összehasonlítható állapotban akartuk felállítani, ezt a csehszlovák „ÁKM-kezdeményt” is a belső nagykereskedelmi ár és a hosszú világpiaci ár koefficienseinek segítségével átszámítottuk világpiaci árszintre.

A belső négyzetet ugyanis csehszlovák korona árszinten lehetetlen lett volna rekonstru- álni, mivel az egyes négyzetek belső, naturális tartalmáról sem volt egzakt ismeretünk, a bekerülési termelői árakról is csak annyit tudtunk, amennyit a csehszlovák kormány a KGST-vel közölt az úgynevezett „saját árbázis” munkálatokkal kapcsolatban. Ez végül is jó alapanyagnak bizonyult az árkoefficiensek képzéséhez, de nem volt olyan részletes, hogy minden egyes input–output kocka belső/világpiaci árszorzójának alapjául szolgál- jon. Vagyis a belső négyzet rekonstruálását eleve világpiaci árszinten kellett elvégez- nünk: ez ugyanis piaci természetű ár volt, szemben az országban használatos kreált ter- melői árral.

Így érkeztünk el a feladat legnehezebb részéhez: a belső mátrix rekonstruálásához.

Mint említettem, itt szó sem lehetett a koronában megadott adatok egyszerű átszámításá- ról. Valamiféle törvényszerűséget kellett találnunk az ágazati kibocsátások és felhaszná-

1 A munkálatot egy kiváló kutatói kollektíva tagjaként végeztem, másokkal együtt. A munkálatok fő vonaláról a Statisztikai Szemle 1989. évi 12. számában Egy merész kísérlet negyedszázados évfordulójára c. írásomban beszámoltam (1103–1112. old.).

KOZMA FERENC 704

lások között kiszűrve, amennyire csak lehet, az árrendszerek torzító (pontosabban orszá- gonként és szakterületenként különbözőképpen és ellenőrizhetetlenül torzító) hatását.

Beszereztük vagy egy tucat konvertibilis valutájú, nem nagy méretű ország ÁKM-jét, és tüzetes vizsgálat alá vettük azokat. Arra a megállapításra jutottunk, hogy a belső négyzet inverze szoros összefüggésben van egyfelől a gazdaság egészének fejlettségi szintjével – a munkatermelékenysége fokával –, másfelől az ágazati szerkezet és az ágazatokon belüli – alágazati – szerkezet jellegével. Tipizáltuk a megvizsgált országok ÁKM-jének belső négyzeteit ezen ismérvek szerint, majd – mintegy „mozaik-portréként” – megrajzoltuk a csehszlovák ÁKM belsőnégyzet-modelljét, amely végül is a belga adatrendszerhez állt a legközelebb. Az inverz-mátrixot nemzetközi piaci árakon megfejtve összeállítottuk, („desifríroztuk”), és megpróbáltuk a csehszlovák adatok alapján kiszámított két lebeny közé behelyezni. Természetesen ez a „rajzolt” kép nem illett abba a „satuba”, amelyet a tényadatokból képeztünk, de az eltérések mértéke nem volt elviselhetetlenül nagy, ami azt jelentette, hogy a megközelítés elve nem használhatatlan. Ismét megkezdődött az iterálás: a belső négyzet adatait is igazgattuk, óvatosan, hogy ne lépjük át a tapasztalati- lag lehetségesnek ítélt belső arányok határát (mondjuk, azt nem engedtük meg az iteráció kedvéért, hogy a konfekcióipar energiafelhasználása az anyagköltség kétharmadára rúg- jon, ha ez lett volna az ára az egyensúlynak, akkor újra kezdtük az egész számítást), és ha a belső négyzet realitás-követelménye kiugrasztotta a margóadatrendszer rejtett hibáját, ahhoz is hozzányúltunk.

Nem akarom szépíteni: idegörlő, de hallatlanul érdekes és tanulságos munka volt.

Végül is – néhány hetes, kemény munka, vitatkozás, tépelődés után megkaptuk a cseh- szlovák ÁKM-et – világpiaci árakon. Ezt koefficiensek segítségével „visszafordítottuk”

koronadimenzióra, hogy megküldhessük kontroll végett prágai barátainknak. Néhány hétbe tellett, míg ők saját mérlegüket összevonták annyi szektorra, amennyi a mienké volt. Az egész mérlegben nem találtak olyan adatot, amely több mint ±5 százalékkal tért volna el a féltve őrzött hazai mérleg adataitól.

A „rejtőháló” fellebentése ennél egyszerűbb vállalkozásnak bizonyult. Ezt a művele- tet a kizárólag viszonyszámokat közlő román statisztikai évkönyv „desifrírozásakor”

kellett elvégeznünk, amit az tett lehetővé, hogy az egész nemzetgazdasági és ágazati adatrendszert teljes összefüggésében közzétették (megoszlási viszonyszámok formájában és elég hosszú idősorokat is publikáltak) bázisindexek segítségével, pontosan jelezve, mikor, milyen árakat vesz alapul. Úgy nézett ki ez az adatrendszer, mint egy talpig csadorba bújtatott perzsa szépség, amelynek részleteiről legfeljebb elképzelése lehet a szemlélőnek, egzakt tudása nem. Nos, egyhetes kemény kutatás után megtaláltuk azt az árulkodó pontot, amelynek segítségével feltárult titok. A kulcsot a Frankfurter Allgemeine Zeitung egyik gazdasági melléklete tartalmazta, amelyben is egy román mi- niszter úgy nyilatkozott, hogy a hazai ipari termelés igen dinamikus növekedés után (a közölt index megegyezett az évkönyvben olvashatóval) elérte az ennyi meg ennyi milli- árd lej értéket. Pár órányi számítás árán kezünkben volt az a statisztikai évkönyvi adat- tömeg, amelyre ráborították a „rejtőhálót”.

Mivel a román ÁKM sem állt rendelkezésünkre, a „kitalált” évkönyv adataira tá- maszkodva ezt is összeállítottuk. Ez esetben nem kaptunk olyan megnyugtató visszajel- zést, mint Prágából, de cáfolat sem érkezett. A rájuk vonatkozó adatrendszert a kutatási beszámolóról 1965 nyarán, Budapesten szervezett nemzetközi konferencián magától

értetődő tényanyagként kezelték a román közgazdászok, úgy mintha csak tőlük kaptuk volna azokat. Tehát a „desifrírozás” sem bizonyult ostoba ötletnek.

Utoljára hagytam a legizgalmasabbat: a „kilúgozott” adatrendszert. Nem akartunk kotnyeleskedni, a Nagy Titkot a véletlen juttatta a kezünkbe.

A szovjet hivatalos statisztikai adatrendszer a vártnál részletesebbnek és az adatok közlésében korrektebbnek bizonyult. Az oldalsó és az alsó ÁKM-lebeny kitöltéséhez szükséges minden adatot megtaláltunk, az ismertetett módon, iterálva bedolgoztuk azokat abba a rendszerbe, amely az ÁKM logikáját követte. Moszkvai kollégák segítségével szereztünk egy belső mátrixot is, amelynek a sor- és oszlopösszegei némi iteráció után összeilleszthetőkké váltak az általunk kiformált margókkal. A rendelkezésünkre álló hazai–világpiaci árkoefficiensek segítségével a dolgok rendje s módja szerint az egészet átszámítottuk világpiaci árszintre, s azt hittük, ez a munka is be van fejezve. Azért, a rutinkontroll kedvéért, megnéztük, hogy a világpiaci áras szovjet ÁKM adatai alapján mekkora egy főre jutó nemzeti jövedelem adódik, dollárban. A kapott érték azonban messze alatta maradt az elmaradott balkáni országokénak is, ami ellenkezett ismereteink- kel és arányérzékünkkel, noha nem voltak illúzióink a szovjet gazdaság fejlettségi szint- jét illetően.

Miután elvégeztük az ilyenkor kötelező újraszámolást, elkezdtük gyanítani, hogy „ki- lúgozással” van dolgunk. Mégpedig alapos munkával, mivel a normál éves adatszolgálta- tás („Narodnoje Hozjajsztvo SZSZSZR”) és a rendelkezésre álló, hivatali használatra szóló belső négyzet konzisztens rendszert alkotott, a számítások során egyetlen inkon- zisztencia sem ütközött ki. Nem voltunk naivak, így sejtettük, hogy az adatrendszerből gyökeresen kiirtott nemzetgazdasági ágazat valószínűleg nem a Matrjoska-babák gyártá- sa. Feltételeztük továbbá, hogy a statisztika a hiányzó szektort – azaz a katonai–ipari komplexumot – azokból az adatokból is kivette, amelyek közvetlenül nem kapcsolódnak az ágazati kapcsolatok mérlegéhez: például a munkaerőadatokból. Megint összeszedtünk néhány tucatnyi országstatisztikát – az Egyesült Államoktól Brazíliáig és Indiáig bezáró- lag, különös figyelmet fordítva a nagy területű, sokfajta gazdaságú, nagy népességű országokra –, és megpróbáltunk összefüggést találni a demográfiai és a foglalkoztatási adatok között. Azt tapasztaltuk, hogy az ország felnőtt lakosságának annál nagyobb há- nyada folytat kenyérkereső munkát, minél alacsonyabb a fejlettségi színvonal. Az olyan, nagyjából közepes fejlődési fokot elért országok esetében, mint amilyennek a Szovjet- uniót ismereteink és tapasztalataink alapján ítéltük, a teljes népességnek mintegy fele volt kenyérkereső. Ehhez az arányhoz a szovjet adatrendszer szerint 7–8 millió ember hiány- zott, pedig még a hadsereg létszámával is elszámoltak. Mármost ha ez a 7–8 millió ember a tajgán ezüstrókára meg nyércre vadászik, akkor ugyancsak alacsony termelékenységgel termelhet. Ha a szovjet ÁKM-et kiegészítjük egy 7–8 millió főt számláló szektor feltéte- lezett adataival (anyagfelhasználás, amortizáció stb. az egyik oldalon, kibocsátás belpiac- ra, beruházásra, exportra stb. a másik irányban) és véghatékonyságként, a mezőgazdaság (mint a legkevésbé hatékony szovjet ágazat) adatainak felét vesszük számításba, akkor ez a hatalmas nem termelékeny embertömeg az egy főre jutó nemzeti jövedelmet Marokkó szintje alá fogja lenyomni. (A gyors próbaszámítás szerint tényleg Marokkó alá került a szint.) Vagyis a Szovjetunió 7–8 millió főnyi „árnynépessége” biztosan nem a számbavehetetlen „szórványnépességből” – például nganaszánokból, csukcsokból, nanájokból – tevődik össze, hanem a védelmi iparban dolgozik. Valószínűleg teljes ver-

KOZMA FERENC 706

tikumában: vagyis a munkaerő-statisztikából azok az ércbányászok is hiányoznak, akik azt a vasércet termelik ki, amelyből a hiányzó kohászok azt a páncéllemezt hengerlik, amelyből majd a létszámból ugyancsak kimaradt gépgyári munkások a tankokat előállít- ják.

Az ötlet bizarrnak tűnt, de nem ostobának. Így aztán a „kilúgozott” ÁKM-et megfe- jeltük egy x százaléknyi gépipari, y százaléknyi vegyipari, z százaléknyi könnyűipari jellegű szektorral, amelynek mérete a 7–8 millió ember – a nyugat-európai termelékeny- ség mintegy kétharmadának megfelelő – anyagfelhasználásához, amortizációjához, va- lamint a szovjet átlagos bérszint másfélszereséhez igazodott, outputjának oroszlánrészét az állami vásárlások, kisebb részét pedig az export adta. Ezek a mértékek természetesen némileg önkényesek voltak, de tapasztalatokon alapultak: a kutatócsoport némelyik tagja ugyanis elég jártas volt a szovjetunióbeli viszonyokban, lehetett támaszkodni józan arányérzékükre.

Kaptunk hát egy „elképzelt” szovjet ÁKM-et, amelyből – rutinellenőrzésként – ki- számítottuk az egy lakosra jutó nemzeti jövedelmet, és majdnem dollár-cent pontosság- gal visszakaptuk azt az adatot, amelyet a számítások befejezésével egyidőben Hruscsov az ENSZ-ben tartott beszédében említett. Az ő adatforrása, úgy látszik, a „kilúgozás”

előtti rendszer volt. Mondanom sem kell, hogy a kontrollra Moszkvába küldött számítási anyagra (amely tartalmazta ezt a „kalandot” is) mély hallgatás volt a válasz; nem is lehe- tett más. De nem is cáfolták, s az említett konferencián elképzelt mérlegünket ők is tény- ként kezelték.

Később pedig, valamikor a nyolcvanas évek derekán már a „glásznoszty” jegyében hivatalosan is közöltek egy adatot, miszerint a védelmi szektor a szovjet termelési poten- ciál 15 százalékát teszi ki. Ez pontosan egybeesett az 1960-as adatokon alapuló számítá- sainkkal. Ha ugyanis az akkori szovjet nemzeti jövedelmet akkorának vesszük, amekkora nekünk kijött a védelmi ipari szektornak az ágazati kapcsolati rendszerbe való „vissza- operálása” után, s az általa előállított nettó terméket a nemzeti jövedelem egészéhez mérjük, akkor mintegy 30 százalék adódik, vagyis a teljes szovjet termelési vertikumnak mintegy háromtizede szolgálta végül is a katonaiipari komplexumot. Ennek a végső fázisra kivetülő értéke a tapasztalatok szerint nagyjából a vertikális hozzáadott érték fele.

Vagyis a „kilúgozott” adatrendszer megfontolt becslések alapján véghezvitt manipulálása célravezetőnek bizonyult.

Mindez ma már történelem, vagy inkább „történelmi anekdota”. Egy olyan kor le- nyomata, amely okkal, ok nélkül igen óvatosan bánt a statisztikai nyilvánossággal. Fur- fangos, ötletes becslésekkel kellett és lehetett kidolgozni az adatszolgáltatásból olykor banális tényadatokat.

A mai kor számára a legfontosabb tanulság egyrészt az, hogy ha a rendszer szakmai- lag kifogástalan, korrekt, kompatibilis, csak éppen mindenféle fondorlattal elködösítenek bizonyos adatokat, ez nem sokat ér. Öttizedesnyi pontossággal természetesen nem lehet

„kitalálni”, de valósághű nagyságrendi arányokat, tendenciákat a legfurfangosabban manipulált adatrendszerekből is ki lehet préselni. No természetesen csak akkor, ha a publikált számhalmaz nem zavaros (ami arra jó, hogy kitűnően rejtsen, de semmire sem használható) többek között azok számára sem, akik az adatokat összezavarták vagy ke- resztül-kasul füllentették.

Valószínű, hogy ilyen becslési kalandokkal a mai kor közgazdászkutatója nem fog ta- lálkozni. De más típusúakkal esetleg igen, és azt neki épp oly eredeti módon kell majd megoldania, mint a „titkolódzó” korszak kutatóinak az ebből fakadó problémákat. Nagy tényismereten alapuló empátia és mély statisztikai–szakmai műveltségre támaszkodó számítási találékonyság szükségeltetik ahhoz, hogy sikeresek legyenek a becslései.

TÁRGYSZÓ: Ágazati kapcsolatok mérlege. Statisztikai becslés.

SUMMARY

The article is a recollection-like sequence of ideas of the economist researcher. He describes the principal methods used for „denaturing” macro- and mesoeconomic system of data. In addition he shows what kind of estimating methods based on economic experiences and empathy can be used against certain methods of concealing or distortion. Three case studies are outlined. The first shows the reconsruction in full of an input- output table, the second present the conversion of a data system consisting of ratios into value figures. The third shows a „plastic operation” performed on the late Soviet statistics, as particular by-product of which has been applied for computing the order of the military complex of the former Soviet economy.