Metodologia

Mieczysław Kowerski
Dawid Długosz
METODOLOGIA BADAŃ NASTROJÓW GOSPODARCZYCH
W WOJEWÓDZTWIE PODLASKIM.
PROPOZYZJA TERŚCI ANKIET
Wprowadzenie
Badanie nastrojów gospodarczych (business tendency surveys) nazywane również badaniem opinii
gospodarczej (biznesowej) lub badaniem klimatu gospodarczego (biznesowego) polega na wnioskowaniu o aktywności gospodarczej na podstawie wyników ankietyzacji kierowników przedsiębiorstw na temat bieżącej sytuacji ich firm oraz ich planów i oczekiwań na najbliższą przyszłość.
W porównaniu z tradycyjnym podejściem, które zazwyczaj dotyczy tylko jednego rodzaju
zmiennych, czy jednego aspektu działalności gospodarczej przedsiębiorstwa lub gospodarstwa domowego, badanie nastrojów umożliwia zebranie szerokiego spektrum informacji zapewniających
kompleksową analizę całej gospodarki lub jej wybranego sektora.
Doświadczenia krajów OECD pokazują, że badania tego typu zapewniają informacje, które mogą być bardzo przydatne zarówno dla samych respondentów jak i decydentów oraz analityków gospodarczych. Chociaż badania te nie dostarczają precyzyjnej informacji dotyczącej wielkości produkcji, sprzedaży, inwestycji oraz zatrudnienia mogą być narzędziem prognozowania zmian tych
agregatów, dlatego też są szczególnie użyteczne do analizy cykli koniunkturalnych.
Badania nastrojów gospodarczych prowadzone są w celu uzyskania jakościowych informacji
wykorzystywanych do monitorowania bieżącej sytuacji gospodarczej i prognozowania krótkookresowego. Dotychczasowe doświadczenia pokazują, że informacje pochodzące z tych badań są bardzo ważnym uzupełnieniem tzw. „twardych danych statystycznych” i są szczególnie użyteczne do
prognozowania punktów zwrotnych cykli koniunkturalnych.
Informacje zbierane podczas badań nastrojów gospodarczych nazywane są jakościowymi, ponieważ respondenci proszeni są o podanie raczej oceny jakościowej niż wartości danej zmiennej.
Respondentowi jest zazwyczaj łatwiej podać informację jakościową, niż informację ilościową, ponieważ ta pierwsza nie wymaga od niego (kierownik jednostki) dokładnego sprawdzenia sprawozdań i bilansów firmy. W konsekwencji ankiety mogą być bardzo szybko przeprowadzone a ich wyniki publikowane znacznie szybciej niż wyniki tradycyjnych badań statystycznych. I to jest jedną
z głównych zalet badań jakościowych.
Głównym odbiorcą badań nastrojów gospodarczych są sami respondenci. Zagregowane i pogrupowane dane dają im informacje o kondycji własnego sektora widzianej przez konkurentów, jak
również informacje o bieżącej i przewidywanej sytuacji dostawców i odbiorców. Również analitycy
ekonomiczni chętnie korzystają z wyników badań, jako, że informacje są uzyskiwane bardzo szybko i mogą stanowić zmienne wyprzedzające (ostrzegawcze) zmiany zagregowanych wskaźników
aktywności gospodarczej. Wydaje się, że dane o nastrojach gospodarczych mogą być również bardzo przydatne w zarządzaniu regionem1.
1
Kowerski M., Barometr nastrojów gospodarczych jako narzędzie diagnozowania i prognozowania sytuacji gospodarczej w regionie. Przykład województwa lubelskiego, w: Jóźwik B., H. Ponikowski, Międzynarodowe uwarunkowania
rozwoju regionalnego, Wydawnictwo KUL, Lublin 2008, s. 302 – 316
Otrzymane barometry oprócz informowania o obecnej i prognozowanej koniunkturze gospodarczej w województwie służyć moga jako zmienne objaśniające modeli prognozowania podstawowych kategorii makroekonomicznych w tym zwłaszcza sytuacji na rynku pracy.
1. Historia badań nastrojów gospodarczych
Badania nastrojów gospodarczych mają stosunkowo długą tradycję. Już w drugiej połowie XIX
wieku w oficjalnych statystykach niemieckich można znaleźć wyniki analiz gospodarczych prowadzonych w oparciu o ankiety. Regularne badania ankietowe producentów rozpoczęto w USA
w latach dwudziestych XX wieku, natomiast w Republice Federalnej Niemiec, Francji i we Włoszech jako początek prowadzenia systematycznych analiz tego rodzaju przyjmuje się koniec lat
czterdziestych i początek pięćdziesiątych2.
W latach 40 XX wieku George Katona, urodzony na Węgrzech psycholog i ekonomista
z Ośrodka Badań Ankietowych Uniwersytetu Michigan, zaczął pytać konsumentów o ich plany. Od
1946 roku Uniwersytet Michigan prowadzi regularne (początkowo roczne, później kwartalne
i w końcu miesięczne) badania ankietowe konsumentów, które powalają obliczyć jedną
z najbardziej znanych oraz najwyżej cenionych na świecie subiektywnych miar oceny sytuacji gospodarczej – Indeks Nastrojów Konsumentów Uniwersytetu Michigan (The University of Michigan’s Index of Consumer Sentiment)3.
Do rozpowszechnienia metody oceny koniunktury gospodarczej w wyniku bezpośrednich badań
ankietowych przyczyniły się w Europie zachodniej instytuty badawcze, wśród których najważniejszą rolę odegrały IFO - Institut fűr Wirtschuftsforschung w Monachium, Institut National de la Statistique et des Etudes Economiques (INSEE) w Paryżu oraz Instituto Nationale per lo Studio della
Congiuntara (ISCO) w Rzymie.
W 1952 roku instytuty te utworzyły międzynarodową organizację do prowadzenia
i pogłębiania badań ankietowych nad koniunkturą o nazwie Comité International pour l’Etude des
mathodes Conjoncturelles (CIMCO). W roku 1960 CIMCO przemianowano na Centre for International Research on Economic Tendency Surveys (CIRET), którego sekretariat znajduje się w Swiss
Institute for Business Cycle Research w Zurychu.
Ważne miejsce w upowszechnianiu badań nastrojów gospodarczych zajmuje także Dyrekcja
Generalna Gospodarki i Finansów Komisji Europejskiej propagująca wdrażanie zharmonizowanego
systemu badań (Directorate General for Economic and Financial Affairs)4. Wprowadzenie zharmonizowanego systemu badań umożliwiło porównywanie wyników badań w różnych krajach. Kolejnym etapem było przejście od badania wszystkich przedsiębiorstw do badań branżowych, w których pytania uwzględniają specyfikę branży. Rozpoczęto również badania regionalne.
2
Barczyk R., Z. Kowalczyk, Metody badania koniunktury gospodarczej, PWN, Warszawa-Poznań 1993, s.151
Yamarone R., Wskaźniki ekonomiczne. Przewodnik inwestora, HELION, Gliwice 2006, s. 190
4
http://europa.et.int/comm/dgs/economy_finance/index_en.htm).
3
3
Obecnie badania nastrojów gospodarczych prowadzone są systematycznie w ponad 50 krajach
świata w tym we wszystkich krajach członkowskich OECD oraz Unii Europejskiej. A coraz większego znaczenia nabierają badania regionalne5.
W Polsce pierwsze badania koniunktury gospodarczej z wykorzystaniem ankiet w pierwszej połowie lat osiemdziesiątych prowadziła grupa pracowników Instytutu Ekonomii Politycznej Akademii
Ekonomicznej w Poznaniu.6 Jednak najszersze i mające obecnie najdłuższą historię badania aktywności gospodarczej metodą testu koniunktury prowadzi Główny Urząd Statystyczny. Od czerwca 1992
roku GUS prowadzi badania na podstawie dwóch ankiet: miesięcznej i kwartalnej, którymi obejmuje
około 2 tysięcy wybranych losowo, tworzących stały panel respondentów, jednostek7.
Badania Głównego Urzędu Statystycznego nie posiadają jednak modułu regionalnego. Pierwsze
systematyczne badania regionalne w końcu lat dziewięćdziesiątych wdrożył dla województwa pomorskiego Instytut Badań nad Gospodarką Rynkową w Gdańsku. Od pierwszego kwartału 2001
roku, korzystając z metodologii IBnGR podobne badania rozpoczął Instytut Gospodarki Wyższej
Szkoły Informatyki i Zarządzania w Rzeszowie dla województwa podkarpackiego. Natomiast
w drugim kwartale 2001 roku Instytut Gospodarki wraz z Wyższą Szkołą Zarządzania i Administracji w Zamościu wdrożył i dotychczas realizuje projekt pt. Barometr koniunktury gospodarczej
województwa lubelskiego.
2. Podstawowe problemy badań nastrojów gospodarczych 8
2.1. Formularz ankiety
Podstawowym narzędziem badania nastrojów gospodarczych jest ankieta. Ankiety są wypełniane przez kierowników firm, którzy nie mają czasu na „zgadywanie co autor miał na myśli”, czyli
odpowiedzi na pytania niejasne lub zbyt „ambitne”. Dlatego też:
1. Liczba pytań powinna być sprowadzona do minimum, aby zredukować z tym związane uciążliwości. Stąd też należy skoncentrować się na kilku kluczowych zmiennych.
2. Badanie oprócz pytań systematycznych może być rozszerzone o pytania ważne w danym momencie (np. ceny energii, dewaluacja waluty, klęska żywiołowa, ważne decyzje polityczno - gospodarcze). Może to być oddzielna ankieta lub dodane pytanie do istniejącej ankiety.
3.
Prostota jest jednym z podstawowych założeń kwestionariusza. Musi być tak zaprojektowany,
aby zachęcać respondenta do odpowiedzi i aby zajął mu jak najmniej czasu. Najlepsze kwe-
5
Specjalnym tematem 28 Kongresu CIRET – organizacji zajmującej się badaniami koniunktury gospodarczej, który
odbył się w dniach 20 – 23 września 2006 roku w Rzymie były właśnie badania regionalne i lokalne
6
Barczyk R., Z. Kowalczyk, Metody badania koniunktury gospodarczej, PWN, Warszawa-Poznań 1993, s. 171
7
Wyniki badań GUS publikuje w kwartalnych zeszytach zatytułowanych „Badania koniunktury”
8
Opracowano na podstawie: Business Tendency Surveys: A Handbook, Source OECD, Transition Economies, March
2003, vol. 2003, no. 8 oraz: The Joint Harmonised EU Programme of Business and Consumer Surveys User Guide,
European Commission, Directorate General Economic and Financial Affairs, Brussels 2004
4
stionariusze to krótkie kwestionariusze. Najlepiej aby zajmowały jedną stronę formatu A4.
Dwustronicowe należy uznać za maksymalne
4. W większości kwestionariuszy używa się pytań z trzema możliwymi odpowiedziami
Pytania dotyczące obecnej sytuacji mogą mieć następujące trzy formy odpowiedzi:
(i) ( ) ponad normę
( ) norma
( ) poniżej normy
(ii) ( ) za duży
( ) normalny
( ) niski
(iii) ( ) bardziej niż odpowiedni ( ) odpowiedni
( ) mniej niż odpowiedni
Pytania dotyczące przeszłych lub przyszłych zmian
(i)
( ) powyżej
( ) taki
(ii)
( ) poprawa
( ) bez zmian ( )pogorszenie
(iii) ( ) wzrost
( ) bez zmian
( ) poniżej
( ) spadek
5. Ankiety winny mieć informację o poufności zbieranych danych
6. Kwestionariusze powinny być wypełniane przez kierowników badanych przedsiębiorstw
7. Duże znaczenie dla sukcesu badań jest pozostawanie w ciągłym kontakcie badawczym
z badanymi (kontakt osobisty, telefoniczny, e-mail)
8. Wysoki odsetek odpowiedzi na ankiety zależy w dużej mierze od ich prostoty i nieuciążliwości.
Dlatego zaleca się, co jest oczywiste, dobre przygotowanie kwestionariusza oraz rotowanie respondentów.
2.2. Problem braku wiedzy respondenta
Co prawda, jak podano w poprzednim punkcie najczęściej oczekuje się od respondenta jednej
z trzech odpowiedzi ale może zdarzyć się, że respondent po prostu nie zna odpowiedzi na dane pytanie co może być częste w przypadku pytań o przyszłość. Dając trzy możliwości nie dajemy respondentowi pełnego wyboru. Czy zrezygnować z takiego respondenta. A może niemożliwość odpowiedzi na dane pytanie to informacja o niepewności a przecież niepewność, zwłaszcza co do
przyszłości to również ważna informacja ekonomiczna. Jeżeli respondent nie ma natomiast wyboru
to najprawdopodobniej odpowie „bez zmian”. Zresztą niekiedy zaleca się interpretowanie odpowiedzi bez zmian jako miary niepewności. Ale przecież odpowiedź bez zmian może również oznaczać, że nie nastąpiła żadna zmiana. Dlatego też proponuje się dodać jeszcze jedną odpowiedź „nie
wiem” lub właściwiej „trudno powiedzieć”9. Wprowadzenie odpowiedzi „trudno powiedzieć” może
być przydatne zarówno w analizie niepewności przedsiębiorców jak i konsumentów jak również ich
percepcji procesów społeczno – gospodarczych w regionie. Tym bardziej, że można oczekiwać iż
niepewność może się zmieniać wraz z fazami cyklu koniunkturalnego.
9
Przeprowadzone w 2008 roku przez Instytut Badań i Analiz Olsztyńskiej Szkoły Biznesu badania ankietowe w województwie lubelskim pokazały, że w przypadku pytań prognostycznych na niektóre z nich „trudno odpowiedzieć” odpowiada aż jedna trzecia respondentów. W przypadku pytań diagnostycznych odsetek ten zazwyczaj oscyluje w przedziale od 5 do 10%: Śledź D., D. Waldziński (red.), Analiza aktualnej sytuacji, trendów rozwojowych i prognoza zmian
społeczno – gospodarczych w województwie lubelskim, Urząd Marszałkowski Województwa Lubelskiego, Lublin 2008.
5
2.3. Procedury przetwarzania zebranych podczas ankietyzacji informacji
Podczas badań ankietowych zazwyczaj otrzymujemy na każde pytanie trzy możliwe odpowiedzi
(x, y, z)10. Jednakże jednoczesna analiza zmian wszystkich trzech (a jeszcze bardziej czterech) odpowiedzi jest niewygodna. Dlatego też trudność tę omija się poprzez transformację trzech (lub
czterech) odpowiedzi w jedną liczbę. Dwie najbardziej znane metody transformacji to metoda sald
(sald netto) lub metoda indeksu dyfuzji.
2.3.1. Metoda sald
Jeżeli respondenci mają do wyboru cztery odpowiedzi na każde pytanie (np. poprawa, bez zmian,
pogorszenie, trudno powiedzieć). To pierwszy krok polega na przekształceniu liczby wskazań poszczególnych opcji na procenty. Saldo netto jest obliczane jako różnica procentów odpowiedzi pozytywnych i negatywnych.
Salda są kalkulowane według formuły:
S=100(P – N)
gdzie:
S – saldo netto
P – frakcja odpowiedzi pozytywnych
N – frakcja odpowiedzi negatywnych
Oznacza to, że nie bierze się pod uwagę odpowiedzi bez zmian oraz trudno powiedzieć.
Salda mogą przyjmować wartości z przedziału od -100 do 100.
Tak obliczone salda netto są podstawą do budowy szeregów czasowych oraz barometrów syntetycznych.
2.3.2. Metoda indeksów dyfuzji
Indeksy dyfuzji są kalkulowane według formuły:
DI =100 (P + E/2)
gdzie:
DI – indeks dyfuzji
P – frakcja odpowiedzi pozytywnych
E – suma frakcji odpowiedzi bez zmian oraz trudno odpowiedzieć
Salda przyjmują wartość od -100 do 100, natomiast indeksy dyfuzji od 0 do 100
-
jeżeli wszystkie odpowiedzi byłyby negatywne to indeks dyfuzji przyjąłby wartość 0,
-
jeżeli wszystkie odpowiedzi byłyby bez zmian to indeks dyfuzji przyjąłby wartość 50,
-
jeżeli 50% odpowiedzi byłaby pozytywna i 50% bez zmian to indeks dyfuzji przyjąłby wartość 75
10
Poniższego wywodu nie zmienia zasadniczo fakt dodania czwartej możliwej odpowiedzi.
6
-
jeżeli wszystkie odpowiedzi byłyby pozytywne to indeks dyfuzji przyjąłby wartość 100
Oba indeksy zmieniają się w tym samym kierunku, ale ze względu na rozstęp indeksy dyfuzji są
większe niż salda. Indeksy dyfuzji na wykresach są natomiast bardziej spłaszczone niż salda.
Warto również prześledzić poniższe przekształcenia:
Ponieważ E=1-P-N, a więc P=1-N-E to:
DI
100 1 N
E
E
2
100
2 2N
2E
E
2
100 2 2 N 2 E E 100 2 2 N E
2
2
100 1 N E 1 N
100 P N 1
2
2
100 P N 100 B 100
2
2
oraz jeśli:
S 100
DI
to :
2
2 DI S 100
S 2 DI 100
S 2( DI 50)
S=2(DI-50)
Tak więc pomiędzy S, a DI jest zależność funkcyjna. I stąd właśnie wynika, że nie ma potrzeby
analizowania odpowiedzi „bez zmian” oraz „trudno powiedzieć”, gdyż są one również w saldach.
Z tych wzorów wynika więc, że zarówno salda jak i indeksy dyfuzji niosą tę samą informację. Indeks dyfuzji jest tylko innym sposobem prezentowania tej samej informacji, którą niosą salda i tylko skala (rozstęp) jest inna.
W praktyce salda są o wiele częściej stosowane do prezentacji badań nastrojów gospodarczych,
ale należy pamiętać, że salda bardzo łatwo przekształcić w indeksy dyfuzji.
2.3.3. Analiza czynników determinujących nastroje
gospodarcze przedsiębiorców i konsumentów województwa podlaskiego
Otrzymane w wyniku ankietyzacji dane mogą posłużyć do analizy zależności pomiędzy odpowiedziami na poszczególne pytania. Można tutaj sformułować bardzo wiele ciekawych problemów
badawczych. W zależności od problemu inne pytanie będzie zmienną objaśnianą. Takie problemy
będą się nasuwać niewątpliwie podczas realizacji projektu i będą wynikać z bieżących potrzeb
związanych z zarządzaniem regionem. Dlatego tutaj można sformułować przykładowo jeden:
„Czynniki determinujące ocenę podlaskiego rynku pracy”. Mając wyniki odpowiedzi na to pytanie
możemy badać czynniki determinujące odpowiedź: trudno powiedzieć i ocena zmian lub czynniki
7
determinujące cztery różne odpowiedzi. W pierwszym przypadku można wykorzystać metody modelowania logitowego11 a w drugim modele uporządkowanej zmiennej objaśnianej12.
2.4.
Desezonalizacja danych
Czynniki sezonowe mogą mieć wpływ na sposób odpowiadania respondentów. Można rozważać
rozbudowanie pytań tak aby respondenci w swoich odpowiedziach nijako „desezonowali” zjawisko
o które są pytani. Dla przykładu zamiast pytania:
Czy sytuacja finansowa przedsiębiorstwa w obecnym kwartale w porównaniu z poprzednim kwartałem uległa:
 A poprawie
 B nie zmieniła się
 C pogorszeniu
 D trudno odpowiedzieć
można zadać pytanie:
Uwzględniając czynniki sezonowe proszę odpowiedzieć na pytanie czy sytuacja finansowa przedsiębiorstwa
w obecnym kwartale w porównaniu z poprzednim kwartałem uległa:
 A poprawie
 B nie zmieniła się
 C pogorszeniu
 D trudno odpowiedzieć
Ale istnieje duża obawa, że wielu respondentów będzie miało problemy z odpowiedzią i odpowiedzą „trudno powiedzieć” lub zignorują problem sezonowości. Dlatego też desezonalizację sald należy przeprowadzać już po zebraniu odpowiedzi. W przypadku odpowiedniej długości szeregów
czasowych (minimum trzy lata) można zastosować jedną ze standardowych procedur. Co prawda
OECD rekomenduje do przeprowadzenia desozonalizacji procedury X – 12 ARIMA lub Tramo/Seats (w programie DEMETRA) to jednak mogą one być stosowane gdy szeregi mają co najmniej 10 lat. Stąd też trzeba skorzystać z mniej zaawansowanych matematycznie procedur desezonalizacji, jak chociażby również dość efektywna metoda Cenzus.
Jednak w przypadku rozpoczynania badania nie możemy zastosować żadnego z powyższych algorytmów. Dlatego też proponujemy inne – przybliżone ale w tej sytuacji jedyne rozwiązanie, które
będzie można sprawdzić po przeprowadzeniu pierwszych dwóch ankietyzacji. Otóż wskaźniki sezonowości należy wyliczyć z innych szeregów opisujących gospodarkę województwa. Na przykład
kwartalnych informacji o kształtowaniu się podstawowych kategorii makroekonomicznych w ujęciu
kwartalnym w województwie podlaskim począwszy od 1999 roku (zatrudnienie, bezrobocie, produkcja sprzedana sektora przedsiębiorstw itd.). Do obliczenia wskaźników sezonowości należy zastosować np. Cenzus. Następnie dokonać analizy zmienności tych wskaźników i podjąć decyzję,
które wybrać (lub utworzyć miary syntetyczne) do desezonalizacji sald odpowiedzi na pytania.
11
Kowerski M., Influence of Idiosyncratic and Macroeconomic Factors on Consumer Economic Sentiment of Lubelskie
Region (Poland), Prace i Materiały Instytutu Rozwoju Gospodarczego SGH nr 79, Oficyna Wydawnicza Szkoły Głównej Handlowej, Warszawa 2008, s. 149 – 168
12
Bielak J., M. Kowerski, Próba określenia czynników determinujących oceny regionalnego rynku pracy przez mieszkańców województwa lubelskiego, Prace i Materiały Instytutu Rozwoju Gospodarczego SGH nr 80, Oficyna Wydawnicza Szkoły Głównej Handlowej, Warszawa 2008, s. 233 – 258
8
2.5.
Ważenie danych
W procesie opracowywania danych jakościowych stosowane są dwa rodzaje wag.
2.5.1. Wagi próby
Badane jednostki dobierane są metodami reprezentacyjnymi stąd też prawdopodobieństwo wyboru
jest takie same dla wszystkich jednostek. Wagi próby (sample weights) zostały ustalone w ten sposób
iż są one udziałami zatrudnienia danej grupy zatrudnieniowej w ogólnym zatrudnieniu w branży.
Wyodrębniono trzy grupy zatrudnieniowe: do 9 osób, od 10 do 49 osób oraz powyżej 50 osób. Ważenie odbywa się na etapie wyliczania sald odpowiedzi na każde pytanie.
Tablica 1. Liczby zatrudnionych w poszczególnych grupach zatrudnienia w województwie podlaskim
Podmioty o liczbie pracujących
50 osób i
do 9 osób
10-49 osób
więcej
Wyszczególnienie
Ogółem
Ogółem
244987
110737
49436
84814
Przemysł
68909
13967
12523
42419
Przetwórstwo przemysłowe
63738
13814
11859
38065
Wytwarzanie i zaopatrywanie w energię elektryczna, gaz, wodę
5171
153
664
4354
Budownictwo
26606
16323
4671
5612
Handel i naprawy
71704
43887
12731
15086
Usługi
77768
36560
19511
21697
Hotele i restauracje
6609
3799
2518
292
Transport, gospodarka magazynowa i łączność
16024
10147
1893
3984
Pośrednictwo finansowe
5709
4098
772
839
Obsługa nieruchomości i firm
26856
13808
6050
6998
Edukacja
13869
1154
6628
6088
Ochrona zdrowia i pomoc społeczna
3038
795
271
1972
Działalność usługowa komunalna, społeczna
i indywidualna, pozostała
5663
2759
1380
1524
Uwaga: W przypadku sekcji Edukacja, Ochrona zdrowia i pomoc społeczna oraz Działalność usługowa
komunalna przyjęto mniejsze liczby zatrudnienia niż występują w tych sekcjach ze względu na dominację sektora usług niekomercyjnych. Z tego też względu nie uwzględniono sekcji Administracja.
9
Tablica 2. Wagi próby dla województwa podlaskiego
Podmioty o liczbie pracujących
Wyszczególnienie
Ogółem
do 9 osób
10-49
osób
50 osób
i więcej
Ogółem
100,0
45,2
20,2
34,6
Przemysł
100,0
20,3
18,2
61,6
Budownictwo
100,0
61,4
17,6
21,1
Handel i naprawy
100,0
61,2
17,8
21,0
Usługi
100,0
47,0
25,1
27,9
2.5.2. Wagi rozmiaru
Wagi rozmiaru są wykorzystywane przy opracowywaniu jakościowych odpowiedzi jeżeli zakładamy, że odpowiedzi te zależą od wielkości firmy respondenta. Odpowiedzi uzyskane z dużych
firm mają większą wagę niż odpowiedzi uzyskane z małych firm. Mówiąc dokładniej zmienne użyte jako wagi rozmiaru powinny zależeć od rodzaju zmiennej poddawanej badaniu. Na przykład odpowiedzi dotyczące produkcji powinny być ważone odpowiednim udziałem produkcji badanej jednostki w produkcji branej jako całość. Pytania dotyczące zatrudnienia powinny być ważone udziałem zatrudnienia danej jednostki w zatrudnieniu całej branży. Jednak uzyskanie takich informacji
dla każdej badanej jednostki jest bardzo kosztowne i trudne od strony organizacyjnej a także prawnych (ochrona danych handlowych). Dodatkowo praktyczne badania pokazały, że salda nie są zbyt
czułe na wybór zmiennych ważących. W praktyce wygodne jest użycie pojedynczej zmiennej odzwierciedlającej znacznie ekonomiczne przedsiębiorstwa w ważeniu wszystkich pytań będących
podmiotem badania. Bardzo często w praktyce jako takie wagi stosuje się zatrudnienie. Udowadnia
się, że liczba zatrudnionych jest skorelowana z wartością dodaną. Dodatkową zaletą zatrudnienia
jako wagi jest fakt, iż informacje o nich są zazwyczaj pozyskiwane w ramach ankiet.
Dopuszcza się nie ważenie odpowiedzi w przypadku obliczania wskaźników (sald) na poziomie
branży, ale bezwzględnie należy stosować wagi w przypadku wyższych poziomów agregacji.
Dla przykładu Komisja Europejska zaleca w badaniach nastrojów gospodarczych (Economic
Sentiment Indicator) następujący system wag:
-
Przemysł 40%
-
Usługi 30%
-
Konsumpcja (gospodarstwa domowe) 20%
-
Budownictwo 5%
-
Handel 5%
Propozycja wag rozmiaru dla woj. Podlaskiego zostanie przedstawiona w punkcie 4.3.
10
3. Formularze ankiet dla województwa podlaskiego
Każda ankieta składa się z charakterystyki respondentów („metryczki”) oraz odpowiedzi na pytania
z zakresu nastrojów gospodarczych. W każdej ankiecie znajdują się pytania diagnostyczne pozwalające ocenić zmiany w badanym kwartale w porównaniu z poprzednim kwartałem oraz pytania prognostyczne pozwalające respondentowi sformułować prognozę (przewidywanie) zmiany sytuacji w
najbliższym kwartale w porównaniu z poprzednim kwartałem. Pytania dotyczą bezpośrednio respondenta (jego przedsiębiorstwa, gospodarstwa domowego) jak i jego opinii na temat sytuacji w
województwie, ze szczególnym zwróceniem uwagi na problematykę rynku pracy.
Ankietowani są respondenci (przedsiębiorcy) czterech branż: przemysł, budownictwo, handel, usługi komercyjne oraz gospodarstw domowych.
Wzory poszczególnych ankiet stanowią załącznik 1.
4. Procedury liczenia sald na podstawie danych pochodzących z ankiet
4.1. Szeregi sald odpowiedzi przedsiębiorców i konsumentów
Korzystając z tych danych zamieszczonych w ankietach dla każdego okresu badawczego począwszy od I kwartału 2009 roku dla województwa podlaskiego liczone będą salda odpowiedzi na pytania diagnostyczne i prognostycznych dla każdej grupy zatrudnieniowej w każdej branży:
SDPijt
saldo odpowiedzi na i – te pytanie diagnostyczne w j – tej grupie zatrudnieniowej
w przemyśle w kwartale t
SPPijt
saldo odpowiedzi na i – te pytanie prognostyczne w j – tej grupie zatrudnieniowej
w przemyśle w kwartale t
SDBijt
saldo odpowiedzi na i – te pytanie diagnostyczne w j – tej grupie zatrudnieniowej
w budownictwie w kwartale t
SPBijt
saldo odpowiedzi na i – te pytanie prognostyczne w j – tej grupie zatrudnieniowej
w budownictwie w kwartale t
SDH ijt
saldo odpowiedzi na i – te pytanie diagnostyczne w j – tej grupie zatrudnieniowej
w handlu w kwartale t
SPH ijt
saldo odpowiedzi na i – te pytanie prognostyczne w j – tej grupie zatrudnieniowej
w handlu w kwartale t
SDU ijt
saldo odpowiedzi na i – te pytanie diagnostyczne w j – tej grupie zatrudnieniowej
w usługach w kwartale t
11
saldo odpowiedzi na i – te pytanie prognostyczne w j – tej grupie zatrudnieniowej
SPU ijt
w usługach w kwartale t
Salda odpowiedzi na pytanie w branży to średnie ważone wagami próby salda odpowiedzi w każdej
grupie zatrudnieniowej
3
wPj SDPijt
saldo odpowiedzi na i – te pytanie diagnostyczne w przemyśle w kwartale t
wPj SPPijt
saldo odpowiedzi na i – te pytanie prognostyczne w przemyśle w kwartale t
SDPit
j 1
3
SPPit
j 1
3
wBj SDBijt
saldo odpowiedzi na i – te pytanie diagnostyczne w budownictwie w kw. t
wBj SPBijt
saldo odpowiedzi na i – te pytanie prognostyczne w budownictwie w kw. t
SDBit
j 1
3
SPBit
j 1
3
wHj SDH ijt
saldo odpowiedzi na i – te pytanie diagnostyczne w handlu w kwartale t
wHj SPH ijt
saldo odpowiedzi na i – te pytanie prognostyczne w handlu w kwartale t
wUj SDU ijt
saldo odpowiedzi na i – te pytanie diagnostyczne w usługach w kwartale t
wUj SPU ijt
saldo odpowiedzi na i – te pytanie prognostyczne w usługach w kwartale t
SDH it
j 1
3
SPH it
j 1
3
SDU it
j 1
3
SPU it
j 1
SDKit
saldo odpowiedzi na i – te pytanie diagnostyczne konsumenta w kwartale t
SPK it
saldo odpowiedzi na i – te pytanie prognostyczne konsumenta w kwartale t
W ten sposób z czasem zbudowane zostaną szeregi czasowe sald odpowiedzi na wszystkie pytania
dla czterech branż.
W wyniku zastosowania procedury desezonalizacji otrzymujemy wartości szeregów wyczyszczonych z czynników sezonowych. Otrzymane wartości zawierają więc tylko trend oraz
czynniki przypadkowe:
ZSDPit
zdesezonalizowane saldo odpowiedzi na i – te pytanie diagnostyczne
w przemyśle w kwartale t
ZSPPit
zdesezonalizowane saldo odpowiedzi na i – te pytanie prognostyczne
w przemyśle w kwartale t
12
ZSDBit
zdesezonalizowane saldo odpowiedzi na i – te pytanie diagnostyczne
w budownictwie w kwartale t
ZSPBit
zdesezonalizowane saldo odpowiedzi na i – te pytanie prognostyczne
w budownictwie w kwartale t
ZSDH it
zdesezonalizowane saldo odpowiedzi na i – te pytanie diagnostyczne
w handlu w kwartale t
ZSPH it
zdesezonalizowane saldo odpowiedzi na i – te pytanie prognostyczne
w handlu w kwartale t
ZSDU it
zdesezonalizowane saldo odpowiedzi na i – te pytanie diagnostyczne
w usługach w kwartale t
ZSPU it
zdesezonalizowane saldo odpowiedzi na i – te pytanie prognostyczne
w usługach w kwartale t
ZSDK it
zdesezonalizowane saldo odpowiedzi na i – te pytanie diagnostyczne
konsumenta w kwartale t
ZSPK it
zdesezonalizowane saldo odpowiedzi na i – te pytanie prognostyczne
konsumenta w kwartale t
4.2. Branżowe diagnostyczne i prognostyczne barometry nastrojów gospodarczych
Aby otrzymać barometry nastrojów gospodarczych w czterech wyróżnionych branżach (przemysł,
budownictwo, handel, usługi) oraz dla gospodarstw domowych obliczamy dla każdej branży (j)
średnie arytmetyczne wybranych zdesezonalizowanych sald.
Barometry diagnostyczne obliczamy według formuł:
BDPt
1 n
ZSDPit
ni 1
gdzie:
BDPt
barometr diagnostyczny przemysłu w kwartale t
przy czym:
i = 1: sytuacja finansowa przedsiębiorstwa w bieżącym kwartale w porównaniu z poprzednim kwartałem
i = 2: wielkość produkcji sprzedanej w bieżącym kwartale w porównaniu z poprzednim
kwartałem
i = 3: poziom zamówień w bieżącym kwartale w porównaniu z poprzednim kwartałem
i = 4: poziom zapasów wyrobów gotowych w bieżącym kwartale w porównaniu z poprzednim kwartałem
13
i = 5: wielkość zatrudnienia w bieżącym kwartale w porównaniu z poprzednim kwartałem
BDBt
1 n
ZSDBit
ni 1
gdzie:
BDBt
barometr diagnostyczny budownictwa w kwartale t
przy czym:
i = 1: sytuacja finansowa przedsiębiorstwa w obecnym kwartale w porównaniu z poprzednim kwartałem
i = 2: wielkość produkcji budowlano-montażowej w bieżącym kwartale w porównaniu
z poprzednim kwartałem
i = 3: wielkość zamówień w obecnym kwartale w porównaniu z poprzednim kwartałem
i = 4: wielkość zatrudnienia w bieżącym kwartale w porównaniu z poprzednim kwartałem
BDH t
1 n
ZSDH it
ni 1
gdzie:
BDH t
barometr diagnostyczny handlu w kwartale t
przy czym:
i = 1: sytuacja finansowa przedsiębiorstwa w obecnym kwartale w porównaniu z poprzednim kwartałem
i = 2: wielkość obrotów w bieżącym kwartale w porównaniu z poprzednim kwartałem
i = 3: wielkość zapasów towarów handlowych w bieżącym kwartale
i = 4: wielkość zatrudnienia w obecnym kwartale w porównaniu z poprzednim kwartałem
BDU t
1 n
ZSDU it
ni 1
gdzie:
BDU t
barometr diagnostyczny usług w kwartale t
przy czym:
i = 1: sytuacja finansowa przedsiębiorstwa w obecnym kwartale w porównaniu z poprzednim kwartałem
i = 2: obecny popyt na świadczone usługi w porównaniu z poprzednim kwartałem
i = 3: wielkość zatrudnienia w przedsiębiorstwie w bieżącym kwartale w porównaniu
z poprzednim kwartałem
14
BDK t
1 n
ZSDK it
ni 1
gdzie:
BDU t
barometr diagnostyczny konsumentów w kwartale t
przy czym:
i = 1: ocena obecnej sytuacji finansowej swojego gospodarstwa domowego w porównaniu
z sytuacją sprzed 3 miesięcy
i = 2: wydatki na dobra konsumpcyjne w porównaniu do sytuacji sprzed 3 miesięcy
i = 3: stan oszczędności w gospodarstwie domowym w porównaniu do sytuacji sprzed
3 miesięcy
i = 4: obecna sytuacja gospodarcza w województwie lubelskim w porównaniu z sytuacją
sprzed 3 miesięcy
i = 5: sytuacja na rynku pracy w porównaniu z sytuacją sprzed 3 miesięcy
Barometry prognostyczne obliczamy według formuł:
BPPt
1 n
ZSPPit
ni 1
gdzie:
BPPt barometr prognostyczny przemysłu w kwartale t
przy czym:
i = 1: przewidywana sytuacja finansowa przedsiębiorstwa w przyszłym kwartale w porównaniu z bieżącym kwartałem
i = 2: przewidywana wielkość produkcji sprzedanej w przyszłym kwartale w porównaniu
z bieżącym kwartałem
i = 3: przewidywany poziom zamówień w przyszłym kwartale w porównaniu z bieżącym
kwartałem
i = 4: poziom zapasów wyrobów gotowych w przyszłym kwartale w porównaniu z bieżącym kwartałem
i = 5: przewidywana wielkość zatrudnienia w przyszłym kwartale w porównaniu z bieżącym kwartałem
BPBt
1 n
ZSPBit
ni 1
gdzie:
BPBt
barometr prognostyczny budownictwa w kwartale t
15
przy czym:
i = 1: przewidywana sytuacja finansowa przedsiębiorstwa w nadchodzącym kwartale
w porównaniu z bieżącym kwartałem
i = 2: przewidywana wielkość produkcji budowlano-montażowej w nadchodzącym kwartale w porównaniu obecnym kwartałem
i = 3: przewidywana wielkość zamówień w nadchodzącym kwartale w porównaniu
z obecnym kwartałem
i = 4: planowana wielkość zatrudnienia w nadchodzącym kwartale w porównaniu z bieżącym kwartałem
BPH t
1 n
ZSPH it
ni 1
gdzie:
BPH t
barometr prognostyczny handlu w kwartale t
przy czym:
i = 1: przewidywana sytuacja finansowa przedsiębiorstwa w nadchodzącym kwartale
w porównaniu z bieżącym kwartałem
i = 2: oczekiwana wielkość obrotów w przyszłym kwartale w porównaniu z obecnym
kwartałem
i = 3: oczekiwana wielkość zapasów towarów handlowych w przyszłym kwartale
i = 4: wielkość zatrudnienia w przyszłym kwartale w porównaniu z bieżącym kwartałem
BPU t
1 n
ZSPU it
ni 1
gdzie:
BPU t
barometr prognostyczny usług w kwartale t
przy czym:
i = 1: przewidywana sytuacja finansowa przedsiębiorstwa w nadchodzącym kwartale
w porównaniu z bieżącym kwartałem
i = 2: przewidywany popyt w przyszłym kwartale z porównaniu z obecnym kwartałem
i = 3: planowana wielkość zatrudnienia w przyszłym kwartale w porównaniu z bieżącym
kwartałem
BPK t
1 n
ZSPK it
ni 1
gdzie:
BPK t
barometr prognostyczny usług w kwartale t
16
przy czym:
i = 1: Przewidywana ocena sytuacji finansowej swojego gospodarstwa domowego w ciągu
najbliższych 3 miesięcy w porównaniu z bieżącym kwartałem
i = 2: Przewidywane zmiany wydatków na dobra konsumpcyjne w ciągu nadchodzących
3 miesięcy w porównaniu z wydatkami w bieżącym kwartale
i = 3: Przewidywane zmiany stanu oszczędności w gospodarstwie domowym w ciągu najbliższych 3 miesięcy w porównaniu z bieżącym kwartałem
i = 4: Przewidywane zmiany sytuacji gospodarczej w województwie lubelskim w ciągu
najbliższych 3 miesięcy
i = 5: Przewidywane zmiany poziomu bezrobocia w województwie lubelskim w ciągu najbliższych 3 miesięcy
4.3. Ogólny diagnostyczny i prognostyczny barometr nastrojów gospodarczych
Ogólne barometry nastrojów gospodarczych stanowią średnią ważoną barometrów branżowych. Do ważenia udziału poszczególnych branż w ogólnej wartości barometru proponuje się wykorzystać wagi rozmiaru będące udziałami poszczególnych branż w łącznej wytworzonej przez nie
w danym województwie wartości dodanej brutto.
Pewnym utrudnieniem może być duże (3 letnie) opóźnienie z jakim Główny Urząd Statystyczny oblicza regionalne wartości dodanej brutto (i produktu krajowego brutto). Ale są to jednocześnie najbardziej aktualne dane dotyczące PKB w układzie regionalnym. Z badań nad województwem lubelskim wynika, że zmiany struktur są stosunkowo powolne.
Tablica 3. Wartość dodana brutto według rodzajów działalności w województwie podlaskim (mln zł)
Rok
Przemysł
Budownictwo
Usługi rynkowe
Ogółem
2006
3814,0
1217,0
9689,0
14720,0
Źródło:
Produkt krajowy brutto. Rachunki regionalne 2006, GUS Warszawa, US w Katowicach
2008,Tablica 3, s. 49
W związku z tym, że w publikacjach statystycznych w przekrojach wojewódzkich z usług rynkowych nie wyodrębnia się handlu zastosowano wskaźnik dla całej Polski – 40% usług rynkowych
stanowi handel.
Tablica 4. Przyjęte struktury (wagi rozmiarów) dla obliczeń barometrów
nastrojów gospodarczych przedsiębiorców w województwie podlaskim (%)
Rok
Przemysł
Budownictwo
Handel
Usługi
2009
25,9
8,3
26,3
39,5
Źródło: Obliczenia własne na podstawie: Produkt krajowy brutto.
Rachunki regionalne 2006, GUS Warszawa, US w Katowicach 2008,Tablica 3, s. 49
17
Ogólny barometr diagnostyczny przedsiębiorstw obliczany jest na podstawie formuły:
BDt
wP BDPt
wB BDBt
wH BDH t
wU BDU t
gdzie:
BDt
ogólny barometr diagnostyczny przedsiębiorstw w kwartale t
wP
udział wartości dodanej przemysłu w łącznej wartości dodanej czterech branż
wB
udział wartości dodanej budownictwa w łącznej wartości dodanej czterech branż
wH
udział wartości dodanej handlu w łącznej wartości dodanej czterech branż
wU
udział wartości dodanej usług w łącznej wartości dodanej czterech branż
Ogólny barometr prognostyczny obliczany jest na podstawie formuły:
BPt
wP BPPt
wB BPBt
wH BPH t
wU BPU t
gdzie:
BPt
ogólny barometr prognostyczny małych i średnich przedsiębiorstw w kwartale t
Tablica 5. Struktura wartości dodanej brutto według sektorów
instytucjonalnych w województwie podlaskim
Sektor
Rok
Przedsiębiorstw
Instytucji
Gospodarstw
Pozostałe
35,5
19,9
40,7
3,9
2006
Źródło: Obliczenia własne na podstawie: Produkt krajowy brutto.
Rachunki regionalne 2006, GUS Warszawa, US w Katowicach 2008,Tablica 5, s. 63
Tablica 6. Przyjęte struktury (wagi rozmiarów) dla obliczania syntetycznych
barometrów nastrojów gospodarczych w województwie podlaskim (%)
Rok
Gospodarstwa
Przemysł
Budownictwo
Handel
2009
40,7
15,4
4,9
15,6
Usługi Ogółem
23,4
100,0
Ogólny barometr diagnostyczny dla województwa podlaskiego obliczany jest na podstawie formuły:
BDt
wP BDPt
wB BDBt
wH BDH t
wU BDU t
wK BDK t
Natomiast
Ogólny barometr prognostyczny dla województwa podlaskiego obliczany jest na podstawie formuły:
BPt
wP BPPt
wB BPBt
wH BPH t
wU BPU t
wK BPK t
Proponuje się przyjąć następujące postępowanie. Dla 2009 roku przyjąć struktury 2006 roku.
W 2010 roku mając dane za 2007 roku przyjąć struktury z tego roku dla lat 2009 – 2010.
18
Literatura:
1. Barczyk R., Z. Kowalczyk, Metody badania koniunktury gospodarczej, PWN, Warszawa Poznań, 1993
2.
Bielak J., M. Kowerski, Próba określenia czynników determinujących oceny regionalnego rynku pracy
przez mieszkańców województwa lubelskiego, Prace i Materiały Instytutu Rozwoju Gospodarczego SGH
nr 80, Oficyna Wydawnicza Szkoły Głównej Handlowej, Warszawa 2008, s. 233 – 258
3. Box G. E. P., G. M. Jenkins, Analiza szeregów czasowych. Prognozowanie i sterowanie, PWN, Warszawa 1983.
4. Bracha Cz., Metoda reprezentacyjna w badaniu opinii publicznej i marketingu, Efekt, Warszawa 1998.
5. Business Tendency Surveys: A Handbook, Source OECD, Transition Economies, March 2003, vol. 2003,
no. 8.
6. Hodrick R., E. C. Prescott, Postwar U.S. Business Cycles: An Empirical Investigation, Journal of Money, Credit and Banking, Ohio State University Press, vol. 29(1), February, 1997.
7. Jankiewicz J., S. Kalinowski, M. Kruszka, Metodologia identyfikacji i prognozowania wahań koniunkturalnych, w: Rekowski M. (red.), Wskaźniki wyprzedzające jako metoda prognozowania koniunktury
w Polsce, AE, Poznań, 2003.
8. Kowerski M., Badanie nastrojów gospodarczych w województwie lubelskim, Wiadomości Statystyczne,
3/2005.
9. Kowerski M., Influence of Idiosyncratic and Macroeconomic Factors on Consumer Economic Sentiment
of Lubelskie Region (Poland), Prace i Materiały Instytutu Rozwoju Gospodarczego SGH nr 79, Oficyna
Wydawnicza Szkoły Głównej Handlowej, Warszawa 2008, s. 149-168
10. Kowerski M., J. Bielak, D. Długosz, Sytuacja gospodarcza województwa lubelskiego w ocenie mieszkańców miast i wsi, Roczniki Naukowe Stowarzyszenia Ekonomistów Rolnictwa i Agrobiznesu, Tom X,
Zeszyt 6, Warszawa – Poznań – Lublin 2008, s. 52 – 58
11. Kowerski M., Barometr nastrojów gospodarczych jako narzędzie diagnozowania i prognozowania sytuacji gospodarczej w regionie. Przykład województwa lubelskiego, w: Jóźwik B., H. Ponikowski, Międzynarodowe uwarunkowania rozwoju regionalnego, Wydawnictwo KUL, Lublin 2008, s. 302 – 316
12. Kowerski M., Wartość informacyjna odpowiedzi „bez zmian” w badaniach nastrojów gospodarczych,
Barometr Regionalny nr 4 (14), Wyższa Szkoła Zarządzania i Administracji w Zamościu, Zamość 2008,
s. 47-62
13. Produkt krajowy brutto. Rachunki regionalne 2006, GUS Warszawa, US w Katowicach 2008,
14. Śledź D., D. Waldziński (red.), Analiza aktualnej sytuacji, trendów rozwojowych i prognoza zmian społeczno – gospodarczych w województwie lubelskim, Urząd Marszałkowski Województwa Lubelskiego,
Lublin 2008
15. The Joint Harmonised EU Programme of Business and Consumer Surveys. User Guide, European
Commission, Directorate General Economic and Financial Affairs, Brussels 2007
16. Yamarone R., Wskaźniki ekonomiczne. Przewodnik inwestora, HELION, Gliwice 2006
19