Estimating poverty and unemployment using small area estimation methods
Authors: Μαλαπάνη Ελένη 
Published: November 2021

Τις τελευταίες δεκαετίες η καταπολέμηση της φτώχειας και της ανεργίας αποτελεί μία από τις κυριότερες προκλήσεις της Ευρώπης και όχι μόνο. Η Ευρωπαϊκή Επιτροπή στα πλαίσια της στρατηγικής «Ευρώπη 2020» έθεσε το παραπάνω πρόβλημα ως έναν από τους βασικούς στόχους της. Για την εκτίμηση χαρακτηριστικών όπως η φτώχεια και η ανεργία τα κράτη έχουν σχεδιάσει ειδικές έρευνες οι οποίες δίνουν μεν αξιόπιστες πληροφορίες σε εθνικό επίπεδο, αλλά λόγω σχεδιασμού και μεγέθους των δειγμάτων δεν μπορούν να δώσουν αντίστοιχες αξιόπιστες εκτιμήσεις σε μικρότερες γεωγραφικές περιοχές όπως π.χ. οι νομοί (NUTS 3) και οι δήμοι. Για τη διαχείριση και επίλυση του παραπάνω προβλήματος, δηλαδή την επίτευξη στατιστικών εκτιμήσεων κοινωνικών και οικονομικών δεικτών σε μικρές γεωγραφικές περιοχές, προτείνεται ο συνδυασμός των παραπάνω τύπων δεδομένων (ετήσιες έρευνες και απογραφικά δεδομένα). Ο συνδυασμός αυτός μπορεί να επιτευχθεί με τη χρήση προηγμένων στατιστικών μεθόδων που παράγουν εκτιμήσεις σε μικρές γεωγραφικές περιοχές και έχουν τη γενική ονομασία «Small Area Estimation» (SAE). Στην Ελλάδα το μικρότερο γεωγραφικό επίπεδο για το οποίο δίνονται εκτιμήσεις της φτώχειας και της ανεργίας είναι αυτό των περιφερειών. Ο κύριος στόχος αυτής της διατριβής είναι να αναπτύξει και να παράσχει αξιόπιστες εκτιμήσεις για τη φτώχεια και την ανεργία στην Ελλάδα σε μικρότερο γεωγραφικό επίπεδο από αυτό των περιφερειών, δηλαδή σε επίπεδο Νομών (NUTS 3) χρησιμοποιώντας τις μεθόδους SAE. Τα υπό εκτίμηση χαρακτηριστικά είναι το ποσοστό της φτώχειας, το χάσμα της φτώχειας καθώς και το ποσοστό της ανεργίας του ελληνικού πληθυσμού σε δύο διαφορετικές χρονικές στιγμές, το 2009 (λίγο πριν από την έναρξη της ελληνικής χρηματοπιστωτικής κρίσης) και το 2013 (κατά τη διάρκεια της κρίσης)). Για την επίτευξη των παραπάνω υιοθετήθηκε ο εκτιμητής EBLUP με βάση το μοντέλο Fay and Herriot, συνδυάζοντας δεδομένα από την έρευνα EU-SILC 2009 και 2013 με βοηθητικά δεδομένα από την εθνική απογραφή του 2001 και 2011, αντίστοιχα. Συγκεκριμένα εξετάσθηκαν και αναλύθηκαν 19 βοηθητικές μεταβλητές από την απογραφή του 2001 και 32 βοηθητικές μεταβλητές από την απογραφή του 2011. Προκειμένου να κατασκευαστεί το βέλτιστο μοντέλο μικρής περιοχής (small area model) για κάθε ένα από τα υπό εκτίμηση χαρακτηριστικά, χρησιμοποιήθηκε μια διαδικασία τριών φάσεων για την επιλογή των τελικών βοηθητικών μεταβλητών. Έπειτα διάφοροι διαγνωστικοί έλεγχοι εφαρμόστηκαν με σκοπό την αξιολόγηση της καταλληλόλητας και απόδοσης των επιλεγμένων SAE μοντέλων καθώς και της αξιοπιστίας των αποτελεσμάτων. Τα αποτελέσματα αυτών των διαγνωστικών ελέγχων έδειξαν ότι τα επιλεγμένα μοντέλα παρέχουν καλή προσαρμογή στα δεδομένα καθώς και αξιόπιστες εκτιμήσεις. Τα αποτελέσματα της έρευνας ήταν ιδιαίτερα ενθαρρυντικά καθώς η εφαρμογή των μεθόδων SAE πέτυχε ένα στατιστικά σημαντικό συνολικό κέρδος απόδοσης τόσο για την εκτίμηση της φτώχειας όσο και της ανεργίας έναντι των άμεσων εκτιμητών. Συγκεκριμένα, τα αποτελέσματα έδειξαν μία στατιστικά σημαντική μείωση τόσο των τιμών του συντελεστή μεταβλητότητας (CV) όσο και των τιμών του μέσου τετραγωνικού σφάλματος (MSE) του EBLUP εκτιμητή με βάση το μοντέλο F-H έναντι των άμεσων εκτιμητών σχεδόν σε όλους τους νομούς. Η μείωση ήταν αισθητά μεγαλύτερη στους νομούς με μικρό μέγεθος δείγματος. Επίσης, τα αποτελέσματα των εκτιμήσεων τόσο της φτώχειας όσο και της ανεργίας έδειξαν σημαντικές διαφορές στο χάρτη της Ελλάδας τις χρονιές 2009 και 2013. Η παρούσα μελέτη συμβάλλει στην ολοένα και αυξανόμενη ζήτηση για εκτιμήσεις κοινωνικών χαρακτηριστικών σε μικρές γεωγραφικές περιοχές αναπτύσσοντας κατάλληλα SAE μοντέλα και δίνοντας εκτιμήσεις για τη φτώχεια και την ανεργία στην Ελλάδα για πρώτη φορά σε επίπεδο νομών. Οι εκτιμήσεις αυτές μπορούν να συμβάλουν στη διαμόρφωση και στόχευση πολιτικών για τη σωστή κατανομή των δημόσιων κονδυλίων σε μικρές γεωγραφικές περιοχές.