A GDP adatok megbízhatósága

Bedekovics István, KSH2005. június 1.

2

Az előadás szerkezete Bevezető

- megbízhatóság – szürkegazdaság- miért fontos a mérés

A szürkegazdaság statisztikai mérése

Eurostat projekt a GDP adatok megbízhatóságáról

Hazai tapasztalatok

3

Miért fontos a szürkegazdaság mérése?

Általános érdeklődés – rejtett, illegális, szürke - napi realitás

Kormány – elmaradó adóbevételek, nemzetközi tagdíjak, segélyek

Az utóbbi évtizedben megnőtt az igény az összehasonlítható GDP és más nemzeti számla adatok iránt

4

Miért fontos a szürkegazdaság mérése?

Befolyásolja az országok GDP szerinti rangsorát

A GNI (GDP) egyre nagyobb súlyt kap az EU tagdíjak meghatározásánál

Közgazdászok és más felhasználók széles körben elterjedtnek vélik, ugyanakkor alábecsültnek tartják - a hivatalos statisztika torzít - állítják

5

Alapkövetelmények A gazdasági tevékenység tartalmának és

kereteinek a GDP-ben összhangban kell lenni a 1993 SNA és 1995 ESA termelés fogalmával

Rejtett gazdaságnak tekintjük azokat a tevékenységeket, amelyek a nemzetközi módszertan szerint a termelés részét képezik, de a statisztikai felvételekből és adminisztratív adatokból hiányoznak

6

A termelés fogalma SNA1993 Termelés fogalom meglehetősen tág,

minden olyan gazdasági tranzakciót tartalmaz, amely kölcsönös megállapodáson alapszik

Illegális tevékenységeket is pl. drog, prostitúció, kivéve az egyoldalúakat: lopás, sikkasztás

Nem része a termelésnek a háztartások saját maguk számára végzett szolgáltatások

7

Egy mérési keret A rejtett gazdaság lehet:

Statisztikai rejtett Gazdasági rejtett egyéb

8

Statisztikai rejtett Statisztikai felvételekre való nem

válaszolás Regiszter naprakészségének hiánya Statisztikailag nem megfigyelt

tevékenység (megfigyelési határ alá esik)

9

Gazdasági rejtett A kibocsátás lefelé torzítása, a

költségek felfelé torzítása Regisztrálás alóli kibújás Illegális tevékenység

10

Egyéb rejtett Saját felhasználásra termelés

Saját fogyasztásra termelt élelmiszer Házilagos lakásépítés

Természetbeni bérek

11

Rejtett gazdaság miatti korrekciók

Olaszország 16% Görögország 20% Portugália 10% Luxemburg 8%

12

EU tagország – olasz példa 1986-ban egy nemzetközi tanácsadó

testület ajánlása alapján az olasz statisztikai hivatal módosította a GDP adatokat

Olasz módszer – munkaerőalapon történő mérés - referencia

13

OECD kézikönyv a rejtett gazdaságról

Definíciók Gyakorlati alkalmazások

14

EU szabályozás „Exhaustiveness” jogszabály (1994) a GNP

adatok harmonizációjáról „A GNP- és GDP-számítások akkor teljesek, ha

nemcsak a statisztikai felmérésekben vagy az adminisztratív nyilvántartásokban közvetlenül figyelemmel kísért termelésre, elsődleges jövedelemre és felhasználásra vonatkoznak, hanem azon termelést, elsődleges jövedelmet és felhasználást is magukban foglalják, amelyeket nem figyelnek meg közvetlenül.”

15

EU szabályozás Explicit/implicit korrekciók (hiányzó

gazd. egységek a regiszterből) Munkaerő alapú összehasonlítás Járulékos juttatások (borravaló,

természetbeni bérek) Adóellenőrzések vizsgálata

16

EU szabályozás A harmonizáció biztosításának

eszköze: GNI Inventory Kb. 400 oldalas strukturált, részletes

módszertani leírás EU ellenőrzés Elfogadás vagy fenntartások – a GNI

alapú befizetés nyitva hagyása

17

Eurostat projekt a GDP adatok megbízhatóságáról, 2003

A 2004-ben csatlakozott országok vettek részt

A rejtett gazdaság mértékére vonatkozó összehasonlítható becslések

Felkészülés a GNI Inventory írására

18

Minden adat megvan

?

Termelők, akik nincsenek a felvételekben és az adminisztratív adatokban

Termelők, akik szerepelnek a felvételekben és az adminisztratív adatokban

A nem válaszolás helytelenül kezelve

N7b

A válasz vagy nem válasz helyesen kezelve

A termelő válasza helyes

A termelő helytelen válasza

N6

Nem N7a

Igen

Nem

Igen

Nem jogi személyek, akik

nem szerepelnek a statisztikában

N5

Jogi személyek, akik nem

szerepelnek a statisztikában

N4

Nem N3

Igen (nem regisztrált

termelő) N1

Illegális termelők

N2

Benne van-e a stat. felvételekben vagy az

adminisztratív adatokban?

Szerepelnek-e a regiszterben?

Kötelező a regisztrálás? Jogi személyek?

Válaszolási problémák?

Az összes termelő gazdasági aktivitása

Helytelen válasz?

19

A korrekciós típusok leírása (N1- N7)

N1: Termelők, akik elmulasztották a regisztrálást Termelők, akik adó és tb. járulék fizetés

alóli kibújás miatt nem regisztráltatják magukat

Illegális tevékenységben részt vevő termelők – ezek az N2-ben szerepelnek

Nem tartalmaz minden rejtett tevékenységet, ezek egy része az N6-ban van elszámolva

20

A korrekciós típusok leírása (N1- N7)

N2: Illegális termelők, akik nem regisztráltak Az olyan termelők tevékenységét

tartalmazza, akik illegális termelő tevékenységben vesznek részt és nem regisztráltak.

A regisztrált termelők illegális tevékenysége nem itt, hanem az N6-nál van elszámolva

21

A korrekciós típusok leírása (N1- N7)

N3: Regisztrációra nem kötelezett termelők Olyan termelők tevékenységét

tartalmazza, akik nem kötelezettek regisztrációra pl. mezőgazdasági kistermelők, házilagos lakásépítés.

22

A korrekciós típusok leírása (N1- N7)

N4: Jogi személyek, akik nem szerepelnek a statisztikában Különböző okai lehetnek pl. a regiszter

elavult, méret szerinti besorolások nem pontosak, a vállalkozás a felvételek mérethatára alá esik

23

A korrekciós típusok leírása (N1- N7)

N5: Nem jogi személyek, akik nem szerepelnek a statisztikában Az okok hasonlóak, mint az N4-nél

24

A korrekciós típusok leírása (N1- N7)

N6: A termelő helytelen válasza A helytelen válasz több dolgot jelenthet

pl. a kibocsátás lefelé torzítása vagy a költségek felfelé torzítása az adó és járulék fizetési kötelezettség csökkentése érdekében

Gyakran kétféle könyvelést jelent: készpénzben történő fizetések, számlanélküli forgalom

25

A korrekciós típusok leírása (N1- N7)

N7: Az adatok statisztikai problémái A táblában az N7 két részre osztva

jelent meg N7a –ba tartoznak azok az esetek, amikor az adatok hiányosak vagy közvetlenül nem begyűjthetők N7b – amikor az adatok kezelése helytelen. Sokszor nehéz ezt a két esetet szétválasztani.

26

A korrekciós típusok leírása (N1- N7)

N7 folytatás A következő esetek érdemelnek különös

figyelmet az adatok teljességét illetően:- A nem-válaszolás kezelése; A piaci termelők saját felhasználásra

termelése; Borravaló, hálapénz; Természetbeni bérek; Másodlagos tevékenységek

27

A projekt értékelése

A projekt 2003 közepén az Eurostat-ban kirobbant pénzügyi botrány miatt félbeszakadt

Az országjelentések első változata készült csak el

Publikálás nem történt

28

A korrekció típusonként

Korrekció típusa N1 N2 N3 N4 N5 N6 N7

Mértéke átlagosan, %:

15 6 10 6 5 50 8

Magyarországon 23 11 1 57 8

29

A korrekció szektorok szerint

Szektor: Háztartások Nem-pénzügyi vállalatok Egyéb

Korrekció mértéke átlagosan, %

57 42 1

Magyarországon 88 12

30

A korrekció ágazatok szerintÁgazatok, NACE:

G K D F O I H Egyéb

Korrekció mértéke átlagosan, %

28 16 13 12 10 9 5 8

Magyarországon 21 20 10 8 10 6 4 21

31

A korrekció országok szerint

Országok CZ ES LV LT MT HU PL SK SI Átlag

Korrekció mértéke, %

7 11 15 19 6 12 15 15 8 12