Statistika v proměnách času

Pokud jde o nové ukazatele, uveďme jako příklad podíl obyvatel s připojením k internetu v mobilu. Před 30 lety jsme o něm neslyšeli. Nesledoval se a nikoho to ani nenapadlo. Dnes se jedná o ukazatel zcela běžný, je možné jej prakticky sestavit a je o něj zájem. A naopak, některé ukazatele se přestanou sledovat, protože již nejsou zajímavé, například podíl domácností se splachovacím záchodem či pračkou. Dnes jsou to téměř všechny domácnosti a usuzovat z takového ukazatele na vývoj kvality bydlení ve společnosti již nemá smysl.

Vylepšování metodiky existujících ukazatelů tak, aby stále vypovídaly o tom, o čem mají, je věc o dost složitější a také mnohem častější než vznik a zánik ukazatelů. Důvody bývají různé, ale tím nejčastějším je zpřetrhání vazeb mezi zkoumaným jevem, který je často jen velmi obecně vymezený, a ukazatelem, který je prakticky zjistitelný a zjišťovaný. V české statistické praxi k takovémuto zpřetrhání vazeb došlo například ve statistice zahraničního obchodu po vstupu České republiky do Evropské unie. V rámci jednotného trhu EU již nebylo nadále možné odhadovat zahraniční obchod (zkoumaný jev) pouze na základě fyzického pohybu zboží přes hranice (ukazatel). Statistická praxe musela zareagovat a nově sledovat i obchod mezi českými a zahraničními společnostmi na našem území. V tomto případě vedla nová metodika k zachování původní vypovídací schopnosti ukazatele (a tudíž i srovnatelnosti v čase), a proto nebylo nutné definovat zcela nový ukazatel.

Srovnatelnost v čase či prostoru je základním požadavkem kvality statistických dat a její ztráta je velmi vysokou cenou, kterou jsme jen málokdy ochotni zaplatit. K čemu nám jsou aktuální údaje, pokud je nemůžeme srovnat s tím, co bylo vydáno před rokem nebo měsícem? K ničemu! Na druhé straně je někdy nutné zpřetrhat dlouhé časové řady, ukazatel zrušit a začít na zelené louce budovat nový. Proč? Obvykle kvůli úplné ztrátě vypovídací schopnosti. K čemu by byl ukazatel, který je sice možné zkonstruovat, ale o ničem kloudném nevypovídá? Také k ničemu.

To je například důvod, proč nemáme k dispozici téměř žádné časové řady v sociální a ekonomické statistice, které by zasahovaly před rok 1990. Změna společenského systému byla tak veliká, že nebylo možné (ani smysluplné) udržovat tehdejší časové řady a bylo třeba začít budovat zcela nové ukazatele. Důvody byly jak praktické, tak metodické. Statistika byla do té doby postavena na úplném zjišťování v rámci centrálního plánování. Všechny podniky byly pod státní kontrolou, o všech se vědělo a všechny byly snadno oslovitelné. Ale nově nabytá svoboda podnikání s sebou přinesla rychle rostoucí počet podnikatelských subjektů, a úplná zjišťování již nebyla možná (nejen z praktických důvodů, ale i kvůli vysokým nákladům). Statistika se musela přeorientovat na výběrová šetření. Mimo to se změnily požadavky na sledované jevy. Důraz již nebyl kladen jen na fyzickou výrobu (počet strojů, traktorů, sklizeň pšenice), ale také například na služby, které se obecně hůře sledují, ale jsou velmi významnou součástí dnešního ekonomického života. Stejně tak se začala sledovat například nezaměstnanost a mnoho dalších ukazatelů sociální statistiky, které dříve nebyly ani myslitelné.

Změny v 90. letech byly do značné míry jednorázové a neopakovatelné. Nicméně k větším či menším systémovým změnám dochází neustále. Když k něčemu takovému dojde, a je to smysluplné a možné, jsou prováděny zpětné metodické revize, tj. přepočítání starých časových řad do nové metodiky (nebo klasifikace). Takové změny mohou být poměrně významné a náročné jak pro statistiky, tak pro uživatele. Jen díky nim je ale ve stále se měnícím světě možné analyzovat vývoj společnosti v dlouhém časovém horizontu. Příkladem takové změny byla například revize hrubého domácího produktu v roce 2014, kdy celá Evropská unie přešla z mezinárodního manuálu Evropského systému národních účtů ESA 1995 na nový manuál ESA 2010. Zpětně byly podle nové metodiky přepočítány časové řady všech ukazatelů národních účtů (HDP byl jen jedním z mnoha), a to až do roku 1990. Zkrátka bez zpětných revizí se kvalitní statistika občas neobejde. Bez dlouhých časových řad by totiž byla jen pláštěm ve větru.