Early, J. F.: A fogyasztóiár-indexek tökéletesítése

STATISZTIKAI IRODALMI FIGYELÖ

KULFÖLDI STATISZTIKAI IRODALOM*

A STATISZTIKA ÁLTALÁNOS ELMÉLETE És MÓDSZERTANA

EARLY, J — F. :

A FOGYASZTÓIÁB-INDEXEK TÖKÉLETESITÉSE

(Improving consumer price indexes.) — Journal of Official Statístics. 1990. 2. sz. 179—204. p.

A tanulmány a fogyasztóiár-index módszer—

tani kérdéseivel, strukturális felépítésével, az index minőségét döntően befolyásoló tényezők—

kel foglalkozik. A legújabb kutatási eredmé- nyek számos új lehetőséget tárnak fel a fogyasz—

tóiár-indexek javítására, pontosabbá tételére.

A módszertani megfontolások főként az Egye—

sült Államok statisztikai kutatásain alapulnak,

de nem hagyják figyelmen kívül más országok fejlesztési tapasztalatait sem.

A fogyasztóiár-index kiszámítása költséges és bonyolult. Az Egyesült Államokban az or- szágos árindexek tökéletesítését tűzték ki célul, mivel túlzottan munkaigényesnek tartják a te- rületi részletezésű, időbeni árváltozásokat jelző árindexek számítását vagy az egyes régiók egy- máshoz viszonyított áreltéréseinek elemzését.

Az árindexek kiszámításának kulcskérdése, hogy a fogyasztás egyes tételeit miként figyelik meg. Sikerül—e következetesen biztosítani azt, hogy a megfigyelt termékek vagy szolgáltatások árainak változásai csak a tényleges árváltozást jelezzék. A tanulmány részletesen foglalkozik a fogyasztóiár-index kiszámításának egyik je- lentős és egyben módszertanilag legnehezebben megoldható problémájával, nevezetesen a bér- lakások, illetve a saját tulajdonú lakások hasz- nálatával kapcsolatos költségek árstatisztikai célra történő megfigyelésével, értelmezésével.

A tanulmány számos érdekes, az Egyesült Alla- mok piaci viszonyaira jellemző megfontolást és megoldást vázol fel.

A fogyasztóiár-índex komplex problémájára kielégítő mintavételi tervek csak az elmúlt évti—

zedben alakultak ki. Arról van ugyanis szó,

hogy a vizsgálat tárgyát képező teljes sokaság az összes ár, amit a tárgy— és bázisidőszak so- rán az ország teljes népessége az általa vásárolt termékekért és szolgáltatásokért fizetett. Olyan mintára van szükség, amelyben az alapsokaság minden eleme előre meghatározott valószínű- séggel kerül be a mintába. Az ilyen modell haté—

kony és torzítatlan becslést ad az árindexre, valamint lehetővé teszi a mintavételi hiba becs- lését is. A nem valószínűségi minták nagy hiányossága, hogy azok alapján nincs lehetőség hagyományos módszerekkel a mintavételi hiba kiszámítására, mivel nem állítható, hogy a meg- ligyelt árak szórása reprezentálja a teljes alap- sokaság szórását.

A fogyasztóiár—index kiszámításához valószí—

nűségi mintát azért nem lehetett kiválasztani, mert a szükséges mintavételi keret nem állt ren- delkezésre. A tanulmány ismerteti azt a minta—

vételi eljárást, amelyet az Egyesült Államokban 1978—ban kezdtek el kidolgozni, és végleges for- máját 1987-ben kapta meg. Ez a módszer nem tekinthető az egyetlen lehetséges megoldásnak, de jól illusztrálja a véletlen kiválasztási mód- szerek következetes alkalmazását.

A mintavétel első lépcsőjében az Egyesült Ál-

lamok városi településeiből választottak min- tát. Az egész országot a teljes népességet lefedő elsődleges, viszonylagosan homogén mintavé- teli egységekre (Primary Sampling Unit — PSU) osztották. A rétegzés régiók, a népesség nagysá- ga és demográfiai jellemzői szerint történt. Fi- gyelembe véve a költségvetési korlátokat, vala- mint a PSU—nként elvégzendő munka minima- lizálását, 127 PSU—ekvivalensben került sor árak megfigyelésére. A PSU-k kiválasztása nagysággal arányos valószínűséggel történt úgy, hogy a legnagyobbak biztosan bekerültek a mintába. A PSU-ekvivalensek egy-egy PSU ré- szei, és ezek mindegyike a vizsgált mennyiség

l/127-ed részét reprezentálja.

* A Statisztikai Szemle 1962. júliusi számától kezdődően a ,,Statisztikai Irodalmi Figyelő"—ben a külföldi statisztikai könyvek és folyóiratcikkek ismertetését havonta közli.

A Külföldi statisztikai irodalom egyes fejezetein belül az anyag általában könyv— és folyóirateikk—ismertetésekre tago- lódik. (Ezeket ' választja el egymástól.) Áz ismertetések szerzők, illetve ahol szerző nincs, a címek betűrendjében következ- nek egymás után.

STATI SZTIKAI IRODALMI FIGYELÖ

l7l

A háztartási költségvetési felvételben 207 kiadási kategória szerepel. Ezek mindegyike to- vább részletezhető, hogy a megfelelő megfigye—

lési egységekhez eljussunk. Például a mosóbe—

rendezések mosógépekre és szárítógépekre osz- lanak. Minden egyes tételre minden egyes PSU—

ban gyűjtenek adatokat. Abban az esetben azonban, ha az egyes rétegekben egynél több reprezentáns szerepel, azokat a PSU-kon belüli PSU-ekvivalensekben véletlenül osztják el. Te—

hát végül is nem minden reprezentáns kerül minden PSU-ban megfigyelésre.

A rétegenkénti minta elosztása nem lineáris programozási eljárást igényelt, amely tekintet- tel volt az egyes reprezentánsok viszonylagos súlyára, szórására, az adatgyűjtés és -feldolgo- zás költségeire, a boltmintára és a válaszolási hajlandóságra. A fogyasztásban nagyobb része—

sedést képviselő kiadási tételek természetszerű—

leg nagyobb mintát igényeltek, hasonlóan azok—

hoz a tételekhez, amelyeken belül a szórás volt viszonylag nagy. Ily módon több olyan tételt figyeltek meg, amelynél az árak begyűjtése egy- szerű volt —- szupermarketekben kapható élel- miszerek —, mig kevesebbet azokból, amelyek ármegfigyelése költséges, például az autók.

A mintavétel harmadik lépcsőjében válasz- tották ki aboltokat, éttermeket és az egyéb szol- gáltatásokat biztosító helyeket. A kereskedelmi vagy ipari statisztikától eltérően e tekintetben nem állt rendelkezésre mintavételi keret, ezért minden olyan városi településen, ahol ármeg—

figyelésre sor került, előzőleg az értékesítési he- lyekről egy speciális, külön erre a célra konstru—

ált felvételt kellett végrehajtani. Ez a háztartá—

sok megkérdezésén alapult. A lényege az volt, hogy a fogyasztókat kérdezték meg arról, hogy az egyes fogyasztói kategóriákban vásárlásai- kat hol és milyen volumenben bonyolítják. En- nek eredményeként rendelkezésre állt a boltok és egyéb szolgáltatóhelyek jegyzéke, amely a vásárlások volumenét is tartalmazta, s így le- hetővé tette a vásárlások nagyságával arányos kiválasztást.

A negyedik lépésben kellett meghatározni, hogy az egyes helyeken mit kell megfigyelni.

Ezt a lépést is nagysággal arányos valószínű- séggel hajtották végre, abból kiindulva, hogy az egyes cikkelemeknek mi a súlya a fogyasztás—

ban. A kenyér esetében például négy típus meg- figyelésére került sor.

A mintavétel tehát minden lépcsőjét illetően nagysággal arányos valószínűségi minta volt.

Természetesen a gyakorlati munka bizonyos kompromisszumokat tett szükségessé, például a felvázolt, meglehetősen bonyolult mintavételi eljárás (az ötödik lépcsőben) végül is általában csak egy megfigyelendő tételt eredményezett, de ha többet, akkor azok közül önkényesen vá- lasztottak. Külön mintavételi eljárást igényelt a lakásköltségek megfigyelése.

A termékek és szolgáltatások kínálatának ál- landó változása szükségessé teszi mind a repre-

zentánsok, mind a boltminta rendszeres felül—

vizsgálatát. A gyakorlatban ez azt jelenti, hogy mind a boltok, mind a megfigyelésre kerülő té- telek egyötödét évente újraválasztják. Ennek során szigorúan ügyelnek arra, hogy csak a tiszta árváltozást mérjék. A cserénél a típusvál—

tások esetében a szokásos megoldásokat hasz—

nálják: az egy éven át történő párhuzamos meg- figyelést vagy szükség esetén a minőségi korrek- ciót. rdemes megjegyezni, hogy például a gép—

kocsik esetében a környezetvédelmet javító technikai megoldások egyértelműen a minőség növekedését jelzik, és nem tekinthetők —— mint azt egyesek szeretnék — az adó burkolt növe- lésének.

A mérési hiba legnagyobb része feltehetően a helyettesitésekkel kapcsolatos tevékenységből adódik. Bármilyen nagy figyelemmel végzik is ezt a tevékenységet, e hiba becslése nem olyan egyszerű, mint a mintavételi hibáé. A helyette—

sítési torzítás csökkentését, becslését számos módon megkísérelték, így például a regressziós technika alkalmazásával (hedonikus indexek).

Az utóbbi időben a szakirodalom a különbö—

ző fogyasztási csoportok tényleges súlyarányai szerint kiszámított árindexeket (,,lutocratic" ár—

indexek) szembehelyezi az ún. ,,demokratikus"

árindexszel, amelyben minden tétel súlya csa- ládtípustól vagy területi eltéréstől függetlenül azonos, az országos átlagnak megfelelő. Számos érv szól a demokratikus árindex mellett, többek között az, hogy a különböző csoportokra vo- natkozó inflációs mérőszámok egymástól csak kismértékben különböznek, és azok értékelése több zavart okoz, mint amennyi haszonnal jár.

Van olyan megfontolás is, miszerint különböző makroökonómiai elemzések céljára ez utóbbi kevésbé alkalmas. Végül is a tanulmány amel—

lett foglal állást, hogy a tényleges céloknak megfelelő súlyarányokkal kell az árindexeket kiszámítani.

A szerző hangsúlyozza, hogy az árindexek módszereiről és az azokból adódó összes lehet—

séges hibáról a felhasználóknak részletes tájé- koztatást kell adni. Kétségtelen, hogy olyan komplex számítás esetében, mint a fogyasztói- ár-index, a szórás nem becsülhető könnyen, ál—

talában bonyolult és költséges módszereket kell alkalmazni. A nem mintavételi hibák tekinteté—

ben a legfontosabbak a mintavételi keret, illetve annak lefedéséből, a nem válaszolásból adódó hibák, valamint a válaszadási hiba, az adatfel—

dolgozás során előforduló hibák. Ezek mind- egyike részletes elemzést igényel, és ha sok eset- ben ennek számszerűsítésére nem is kerül sor, feltárásuk ténye is lehetőséget ad a hiba csök—

kentésére. Nem tekinthető viszont a fogyasztói—

ár-index hibájának az a szükségszerű eltérés, ami abból adódik, hogy kényszerűségből bizo—

nyos indexeket nem pontosan arra a célra hasz- nálnak, amire azok készültek.

Az Egyesült Allamokban a fogyasztóiár-in—

dexek kiszámításával — teljes munkaidőt felté—

172

telezve — mintegy 500 fő foglalkozik, körülbelül évi 26 millió dollár költséggel. Havonta össze- sen körülbelül 90000 árat jegyeznek fel, és 20 000 lakással kapcsolatos költséget állapíta- nak meg. A cikk szerzője azonban úgy véli, hogy ezek a méretek nem a legnagyobbak a fej- lett országok árstatisztikái között. A költségek megoszlása hozzávetőlegesen a következő: az adatok begyűjtése és feldolgozása 66, az éven- kénti felülvizsgálat költségei 17, az ellenőrzés és korrekció 5, a minőség növelésével kapcso- latos tevékenység 8, az elméleti-módszertani kutatások 2, végül pedig az elemzés mintegy 2 százalékot tesz ki.

(lsm. : Marian Ádám)

PICOT, G.:

LONGITUDINÁLIS MIKROADATOK JELENTÓSÉGE A VÁLTOZÁSOK MÉRÉSEBEN

(Longitudinal micro-data: its importance in measuring change.) - Canadian Economic Observer. 1990. április. 3.1 - 3.17. p.

Az alapvető gazdasági és társadalmi folyama- tok megértésében fontos szerepet játszik, hogy a hosszú távú vizsgálatok adataiban a változá- sokat mérni lehessen. A longitudinális adatok ereje a változások elemzésében van. A kanadai statisztikai vizsgálatokban, különösen az utóbbi években, figyelemreméltó fejlődés mutatkozott a longitudinális adatelemzés területén. Bár ez a technika bizonyos mértékig még gyermekko—

rát éli, új és ígéretes módszernek tűnik.

A szerző bemutat néhány területet, ahol aján—

latos követéses felvételeket tervezni, megemlít- ve az előnyöket és a hátrányokat is. A longitu- dinális mikroadat—elemzés során információt kapunk a tetszőlegesen megválasztott megligye- lési egységről két vagy több időpontban. Ameg—

ügyelési egység lehet egy személy, egy család vagy egy kisebb—nagyobb cég (vállalat). Az in—

formációt rendszerint évente kapjuk olyan ese—

ményekről, amelyek ugyanazzal az ,,egyeddel"

történnek. A technika jellegzetessége, hogy a ki—

választott megügyelési egységet követjük éve- ken keresztül, s így a legcsekélyebb változás is észlelhető, Más, hagyományos ismételt felvéte—

lek nem képesek hasonló eredményt nyújtani, mert a megfigyelési egységek nem azonosak az egyes felvételi időpontokban. Ebből követke—

z'o'en a vizsgálandó jelenségben történt finom változások nem mérhetők, csupán azok, amelyek a csoport struktúrájában. a jelenség eloszlásá- ban következtek be. A különbség tehát az, hogy a longitudinális vizsgálatok egyéni szinten, a hagyományos technikák pedig aggregált szinten mérik a változást a reprezentatív csoport egé—

szére vonatkozóan. A hagyományos technikák között megemlítendők a kereszttábla-elemzé- sek. Példaként bemutatunk néhány témát, mely alkalmas a követéses vizsgálatokra. így olyan

személyek megfigyelését, akik valamilyen egész- ségkárosodásban veszélyeztetettek, akár vegyi anyagokkal vagy zajos munkahelyen dolgoz- nak, akár erősen dohányoznak vagy alkoholt fogyasztanak. Az ilyen személyek hosszú távú megfigyelése információt szolgáltathat az eset- leg kialakuló betegségek vagy a bekövetkezett halál okára.

A családok longitudinális vizsgálata, például a jövedelmek megfigyelése hosszabb időn ke- resztül magyarázatot adhat a családok elsze- gényedésére vagy éppen meggazdagodására.

Ugyancsak értékes információk nyerhetők, ha egy új céget a megalakulásától a fellendülésén keresztül az esetleges csődbe jutás állapotáig fo—

lyamatosan figyelünk, ez esetben olyan okra derülhet fény, amely még a céget belülről isme- rők számára is új, más vizsgálatokkal nem mu—

tatható ki. Tehát az elsődleges okok, összefüg—

gések kiderítésére van mód, melyeket az egy—

szerű kereszttábla-elemzések éppen a különbö- ző megfigyelési egységek változatossága miatt elfednek.

Más eljárásokkal az erőteljes változások ki—

mutatására van lehetőség, arra például, hogy a családok hány százalékának van alacsony jö- vedelme, hogyan változik egy népességcsopor- ton belül ez az arány, és a hagyományos mód- szerek nem tudnak semmit mondani arról, hogy miként és milyen okok következtében megy át a családi jövedelem változása az egyes stá- ciókon.

A longitudinális mikroadat-vizsgálat lehető- vé teszi az események egymásutániságának ok- sági elemzését, továbbá az idősorvizsgálatoknál oly jelentős változók közötti kapcsolat irányá- ról, nagyságáról ad információt. így például ha a rossz egészségi állapot és a jövedelmi helyzet közötti kapcsolatot kell elemezni, akkor csakis a longitudinális mikroadat-technika segíthet a kapcsolat irányának kimutatásában, azaz, hogy a jövedelmi viszony alakulása oka—e az egész- ségi állapotnak vagy fordítva.

Számtalan téma és példa sorolható még, de a lényeg az, hogy a nettó változások mérésére sokkal hatékonyabb a longitudinális vizsgálat, mint a kereszttábla-elemzés. Mivel egy—egy vál- tozás több komponens módosulásának az eredménye, a hagyományos módszerekkel egy komponens hatása beágyazódik a többi kom- ponens okozta — esetleg ellentétes irányú — vál- tozásba, így nem elemezhető külön, sőt félre is vezethet sok elemzést.

A módszer számtalan előnye mellett némi hátrányként megemlítendő, hogy a vizsgálat hosszú időt igényel, évekkel előbb meg kell ter- vezni a felvételt, s az eredmények értékelése csak bizonyos idő eltelte után lehetséges. Mind—

azonáltal érdemes a módszert fejleszteni annak ellenére, hogy a technika költséges, amit azon—

ban az előnyök megfelelően ellensúlyoznak.

(Ism.: Hoványiné N. Eszter)