Oficiālais Vēstnesis L 055 , 29/02/2000 Lpp. 0053 - 0058



Komisijas Regula (EK) Nr. 452/2000 (2000. gada 28. februāris), ar ko attiecībā uz darbaspēka izmaksu statistikas kvalitātes vērtēšanu ievieš Padomes Regulu (EK) Nr. 530/1999 par ienākumu un darbaspēka izmaksu strukturālo statistiku (Dokuments attiecas uz EEZ) EIROPAS KOPIENU KOMISIJA, ņemot vērā Eiropas Kopienas dibināšanas līgumu, ņemot vērā Padomes 1999. gada 9. marta Regulu (EK) Nr. 530/1999 par ienākumu un darbaspēka izmaksu strukturālo statistiku [1] un jo īpaši tās 11. pantu, tā kā: (1) Saskaņā ar Regulas (EK) Nr. 530/1999 11. pantu ir jāveic ieviešanas pasākumi saistībā ar kvalitātes vērtēšanu un kvalitātes pārskatu saturu. (2) Šajā regulā paredzētie pasākumi saskan ar atzinumu, ko sniegusi Statistikas programmas komiteja, kas izveidota ar Padomes Lēmumu 89/382/EEK, Euratom [2], IR PIEŅĒMUSI ŠO REGULU. 1. pants Kvalitātes vērtēšanas kritēriji un kvalitātes pārskatu saturs Regulas (EK) Nr. 530/1999 10. pantā minētie kvalitātes vērtēšanas kritēriji un kvalitātes pārskatu saturs ir noteikts šīs regulas pielikumā. 2. pants Stāšanās spēkā Šī regula stājas spēkā divdesmitajā dienā pēc tās publicēšanas Eiropas Kopienu Oficiālajā Vēstnesī. Regula uzliek saistības kopumā un ir tieši piemērojama visās dalībvalstīs. Briselē, 2000. gada 28. februārī Komisijas vārdā — Komisijas loceklis Pedro Solbes Mira [1] OV L 63, 12.3.1999., 6. lpp. [2] OV L 181, 28.6.1989., 47. lpp. -------------------------------------------------- PIELIKUMS KVALITĀTES VĒRTĒŠANAS KRITĒRIJI UN KVALITĀTES PĀRSKATU SATURS DARBASPĒKA IZMAKSU STATISTIKĀ PĀRSKATA NOSŪTĪŠANAS KAVĒŠANA Kvalitātes pārskatu ieteicams nosūtīt kopā ar datiem, bet to nekādā gadījumā nedrīkst nosūtīt vēlāk kā 24 mēnešus pēc tā pārskata laikposma beigām, par kuru tika apkopoti dati. PĀREJAS LAIKS Tā kā kvalitātes pārskati Eiropas statistikas sistēmā ieviesti nesen, tad valstu statistikas iestādēm jāļauj pakāpeniski attiecīgi pielāgot savus tehniskos līdzekļus, zināšanas un resursus. Tādēļ turpmāk dotajā aprakstā par kvalitātes pārskatu saturu ir iekļauti daži izvēles punkti, kurus var neminēt pirmajā kvalitātes pārskatā par darbaspēka izmaksu apsekojumu 2000. pārskata gadā. Vēlāk, pamatojoties uz dalībvalstu sniegto informāciju un statistikas zinātnes attīstību, tiks izskatīts jautājums, vai izvēles punktos paredzētās informācijas vākšana ir praktiski iespējama un cik tā ir relevanta. Jautājums jāizskata Statistikas birojam un valstu statistikas iestādēm pirms nākamās apsekošanas tā, lai varētu lemt, vai izvēles punktus arī turpmāk saglabāt kā izvēles punktus. DARBĪBAS JOMA Pieprasīta tiek visa informācija, ko neliedz atkāpes attiecīgās Padomes vai Komisijas regulās. Minētās regulas attiecas uz darbaspēka izmaksu un ienākumu strukturālo statistiku, darbaspēka apsekošanu, uzņēmējdarbības strukturālo statistiku un valstu grāmatvedību. Tas pats attiecas arī uz izvēles raksturlielumiem vai sīkākiem iedalījumiem. SAVĀKTĀS INFORMĀCIJAS IZPLATĪŠANA AR KVALITĀTES PĀRSKATIEM Tādus kvalitātes rādītājus kā relevance, laicīgums un punktualitāte, pieejamība, skaidrība un pilnīgums galvenokārt paredzēts izmantot Eiropas statistikas sistēmas iekšējiem mērķiem. Lietotājiem svarīgākie rādītāji ir precizitāte, salīdzināmība un saskanība. Informāciju lietotājiem izplata ar statistikas vai metodoloģijas dokumentiem. SATURS Piezīme: A, B un C tabulas, kā arī tajās izmantotie mainīgie (piemēram, A11, B1, D1, …), ir noteiktas Komisijas 1999. gada 27. jūlija Regulā (EK) Nr. 1726/1999, ar ko attiecībā uz informācijas par darbaspēku izmaksām noteikšanu un nosūtīšanu ievieš Padomes Regulu (EK) Nr. 530/1999 par ienākumu un darbaspēka izmaksu strukturālo statistiku [1]. 1. Relevance Izvēles punkts: - vispārējs izklāsts, tostarp statistikas lietotāju apraksts, lietotāju vajadzību izcelsme un apmierināšana, statistikas relevance lietotājiem. 2. Precizitāte 2.1. Kļūdas, kas saistītas ar paraugu atlasi. 2.1.1. Paraugu atlase pēc varbūtības. 2.1.1.1. Neobjektivitāte. Izvēles punkts: - neobjektivitāte, kas radusies vērtēšanas metodes dēļ, ja vien to iespējams izmērīt. 2.1.1.2. Dispersija: - variāciju koeficienti [2], kas sīkāk iedalīti atbilstīgi A, B un C tabulu struktūrai attiecībā uz šādiem raksturlielumiem: - ikgadējās darbaspēka izmaksas uz vienu darbinieku (D1/A11 + A121 + A131), - darbaspēka izmaksas pa stundām (D1/B1); - variāciju koeficienti, kas sīkāk iedalīti atbilstīgi A tabulas struktūrai attiecībā uz šādiem raksturlielumiem: - B1 stundas, ko strādājuši visi darbinieki, - D1 atlīdzība darbiniekiem, - D11 algas (kopā), - dispersijas vērtēšanai izmantotā metodoloģija. Izvēles punkti: - variāciju koeficienti, kas sīkāk iedalīti atbilstīgi B un C tabulu struktūrai, attiecībā uz šādiem raksturlielumiem: - B1 stundas, ko strādājuši visi darbinieki, - D1 atlīdzība darbiniekiem, - D11 algas (kopā), - variāciju koeficienti, kas sīkāk iedalīti atbilstīgi A, B un C tabulu struktūrai attiecībā uz šādiem raksturlielumiem: - A1 darbinieku kopējais skaits, - A11 + A121 + A131 darbinieku kopējais skaits pilna darbalaika vienībās. 2.1.2. Paraugu atlase, neņemot vērā varbūtību. Ja, izmantojot pieejamos avotus, kāda variāciju koeficienta aprēķināšanai nav jēgas, tad tā vietā būtu jāapraksta precizitātes trūkuma iespējamie izraisītājfaktori. 2.2. Kļūdas, kas nav saistītas ar paraugu atlasi. 2.2.1. Apsekojuma sistēmas kļūdas: - apraksts par kļūdām, kas datu vākšanas gaitā radušās saistībā ar nepareizu klasifikāciju [3], pārāk plašu vai pārāk šauru aptvērumu, - metodes, pēc kurām apstrādāt šādas eventuālas kļūdas. Izvēles punkti: - pārāk plaša vai pārāk šaura aptvēruma vai nepareizas klasifikācijas proporcijas, kas sīkāk iedalītas pēc paraugu atlasē izmantotās stratifikācijas. Prasīto informāciju daļēji var iegūt no reģistru kvalitātes pārskata. Piezīme: ja tiek izmantoti atsevišķi administratīvi dati, tad līdzīga analīze jāveic, pamatojoties uz administratīvajiem pārskata dokumentiem. 2.2.2. Mērījumu un apstrādes kļūdas: - apraksts par metodēm, kas izmantotas, lai samazinātu mērījumu un apstrādes kļūdas [4], Izvēles punkti: - koriģēto gadījumu skaits saistībā ar A tabulā prasītajiem mainīgajiem, procentos no vienībām, kas devušas atbildes attiecībā uz konkrēto mainīgo; - kļūdu biežums saistībā ar datu ievadīšanu vai mainīgo kodēšanu: - darbinieku skaits, - algas, - vietējās vienības darbības joma (NACERev. 1. daļas), - reģions (NUTS 1); - metodoloģiskas piezīmes par minēto attiecību vai biežumu vērtēšanu [5]. 2.2.3. Kļūdas nedotu atbilžu dēļ: - vienības atbilžu attiecība [6], kopā un sīkāk iedalīta atbilstīgi paraugu atlasē izmantotajai stratifikācijai, - apraksts par metodēm, kādas izmanto nedoto atbilžu kompensēšanai un/vai atkārtotai apsvēršanai. Piezīme: ja tiek izmantoti atsevišķi administratīvi dati, tad administratīvā reistra vai attiecīgo datu nepieejamība tiek uzskatīta par nedotu atbildi. Izvēles punkti: - uzdotā jautājuma atbilžu proporcijas katram mainīgajam. Proporcija ir attiecība starp uzdotā jautājuma atbilžu skaitu un aptverto respondentu skaitu, - apraksts par neatbildēšanas iemesliem un vērtējums par nedoto atbilžu izraisītām novirzēm saistībā ar vienu no aptaujas svarīgākajiem jautājumiem. 2.2.4. Modeļa pieņēmuma kļūdas: - pārskats [7] par šādu modeļu eventuālu izmantošanu: - fiskālā gada pielāgošana kalendārajam gadam, - mazu uzņēmumu ņemšana vērā, - datu kombinēšana no administratīviem avotiem un apsekojumiem. Piezīme: ja tiek izmantoti atsevišķi administratīvi dati, tad jākomentē, kā administratīvie jēdzieni atbilst teorētiskās statistikas jēdzieniem. 3. Laicīgums un punktualitāte - galvenie datu vākšanas laiki: piemēram, oficiālais termiņš, ko piemēro respondentiem dalībvalstīs; diena, kurā izsūtītas anketas, atbildes vai turpmākie dokumenti; praktisko darbu veikšanas laiks, - galvenie laiki pēc datu vākšanas: piemēram, sākuma un beigu dienas pārbaudēm attiecībā uz pilnīgumu, kodēšanu un ticamību; kvalitātes pārbaudes laiks (rezultātu kongruence); datu neizpaušanas pasākumi, - galvenie publikāciju laiki: piemēram, laiks, kad tika aprēķināti un izplatīti sākotnējie un apstrādātie rezultāti. Piezīme: datu nosūtīšanas punktualitāti Statistikas birojam vērtē saskaņā ar regulu, kas reglamentē datu nosūtīšanas periodiskumu un kavēšanu. 4. Pieejamība un skaidrība. - publikācijas(-u) kopija, - informācija par rezultātiem, ko nosūta ziņojumu adresātiem, kas piedalījušies apsekojumā kā paraugi, ja par šādiem rezultātiem vispār ziņo, - informācija par rezultātu izplatīšanas plānu (piemēram, adresāti, kuriem rezultātus nosūta), - jebkādu ar sniegto statistiku saistītu metodoloģijas dokumentu kopija. 5. Salīdzināmība 5.1. Salīdzināmība telpā: - jāsniedz valstī izmantoto jēdzienu salīdzinājums ar Eiropas jēdzieniem, ja pastāv jēdzienu atšķirības, jo īpaši, attiecībā uz to, kā iesniegtos rezultātos tiek definētas statistikas vienības un atskaites iedzīvotāju grupas un kā tiek klasificēti un definēti mainīgie. Ja iespējams, būtu jāreistrē šādu atšķirību daudzums. Piezīme: ja klasifikāciju un vienības ņem no reģistra, tad tādas informācijas kvalitāti vērtē pēc reģistra kvalitātes pārskata. 5.2. Salīdzināmība laikā: - sīks izklāsts par izmaiņām definīcijās, apsekojuma aptvērumā vai metodēs un, ja iespējams, vērtējums par sekām, kādas varētu izraisīt eventuālas, vērā ņemamas, izmaiņas. 6. Saskanība Piezīme: šim punktam ir divi mērķi: informēt statistikas lietotājus par jēdzienu atšķirībām, kādas pastāv starp vairākiem mainīgo avotiem, kam ir tuvas nozīmes un kam parasti statistikas publikācijās ir viens un tas pats nosaukums, kā arī sniegt informāciju par to, kā pāriet no viena jēdziena lietošanas uz otru. Otrs mērķis ir pārbaudīt, vai statistika, kas principā no jēdzienu viedokļa ir samērā saskanīga, sniedz salīdzināmus rezultātus attiecībā uz to pašu iedzīvotāju pārskata grupu. Šādiem mērķiem darbaspēka izmaksu statistiku un citu statistiku, ko nosūta Statistikas birojam, būtu jāsalīdzina, pamatojoties uz piemērotām proporcijām, izmantojot valstu praktiskos jēdzienus un mērījumus. Piemēram, darbaspēka apsekošanā (DA) izmanto samērā atšķirīgu nodarbinātības definīciju: DA mēra iedzīvotāju nodarbinātību; turpretim darbaspēku izmaksu apsekošanā nodarbinātību skata visas valsts teritorijā, jēdziens atbilst valstu grāmatvedībai un uzņēmējdarbības statistikai. Salīdzinot jāņem vērā arī tas, ka darbaspēka statistiku attiecina uz uzņēmumiem, kuros strādā vairāk nekā deviņi darbinieki. 6.1. Saskanība ar darbaspēka apsekošanas statistiku. Izvēles punkts: - skaidrojumi par galvenajām atšķirībām katrā no statistikām starp proporciju "darbinieku skaits uz nepilnu slodzi pret darbinieku skaitu uz pilnu slodzi" un proporciju "vidējo stundu skaits, ko reāli strādājuši darbinieki uz nepilnu slodzi, pret vidējo stundu skaitu, ko reāli strādājuši darbinieki uz pilnu slodzi." Ieteicams dot arī sīkāku iedalījumu pēc saimnieciskās darbības (NACE Rev. 1, C līdz K iedaļa). Jāņem vērā statistiku precizitāte un jēdzieni. 6.2. Saskanība ar uzņēmējdarbības strukturālo statistiku. Regula [8] par uzņēmējdarbības strukturālo statistiku aptver visas tirgus darbības, kas iekļautas NACE Rev. 1, C līdz K iedaļā un M līdz O iedaļā. Šajā tabulā īsumā attēloti atbilstošākie jēdzieni abās statistikās. | Darbaspēka izmaksu apsekošana | Uzņēmējdarbības strukturālā apsekošana | Sērija | ģionāli dati | Ikgadējā reģionālā statistika | Statistikas vienība | Vietējā vienība | Vietējā vienība | Darbību aptvērums | NACE Rev. 1, C līdz K iedaļa, izņemot J iedaļu | NACE Rev. 1, C līdz K iedaļa, izņemot J iedaļu | Raksturlielumi | D11 algas E1 vietējās vienības, universs | 13 32 0 algas 11 21 0 vietējo vienību skaits | Darbību sīkāks iedalījums | NACE Rev. 1, 2-ciparu līmenī (daļa) | NACE Rev. 1, 2-ciparu līmenī (daļa) | Sīkāks iedalījums pa reģioniem | NUTS 1 | NUTS 1 | - Skaidrojumi par galvenajām atšķirībām starp šiem mainīgajiem, ņemot vērā katras statistikas precizitāti un jēdzienus (sīkāk iedalīti pēc NACE Rev. 1. daļām). Pēc izvēles salīdzinošās tabulas par NUTS 1 un NACE Rev. 1. lielākajiem grupējumiem (C-D-E, F, G-H, I-J-K). Izvēles punkti: Šajā tabulā attēloti citi abu statistiku elementi, kurus varētu salīdzināt. | Darbaspēka izmaksu apsekošana | Uzņēmējdarbības strukturālā apsekošana | Sērija | B tabula: valstu datu statistika pa uzņēmumu lielumu grupām | Ikgadējā uzņēmumu statistika pa lielumu grupām | Statistikas vienība | Vietējā vienība | Uzņēmums | Darbību aptvērums | NACE Rev. 1., C līdz E iedaļa | NACE Rev. 1., C līdz E iedaļa | Raksturlielumi | A1 darbinieku kopējais skaits B1 stundas, ko strādājuši visi darbinieki D11 algas D12 darba devēju sociālās iemaksas | 16 13 0 darbinieku skaits 16 15 0 stundu skaits, ko strādājuši darbinieki 13 32 0 algas 13 33 0 sociālās drošības izmaksas | Darbību sīkāks iedalījums | NACE Rev. 1., 2-ciparu līmenī (daļa) | NACE Rev. 1., 2-ciparu līmenī (daļa) | Lielumu grupu sīkāks iedalījums | Mazāk nekā 10 darbinieki, 10 līdz 49, 50 līdz 249, 250 līdz 499, 500 līdz 999, 1000+ | Nodarbināto personu skaits: mazāk nekā 10 darbinieki, 10 līdz 49, 50 līdz 249, 250 līdz 499, 500 līdz 999, 1000+ | - Skaidrojumi par galvenajām atšķirībām, ņemot vērā katras statistikas precizitāti un jēdzienu atšķirības. Šos salīdzinājumus var attēlot salīdzinošās tabulās pa uzņēmumu lielumu grupām un NACE Rev. 1. lielākajiem grupējumiem. 6.3. Saskanība ar valstu grāmatvedību. Šajā tabulā attēloti tuvākie jēdzieni abās statistikās. | Darbaspēka izmaksu apsekošana | Valsts grāmatvedība | Sērija | A tabulas: valsts dati | 3. tabula: tabulas pa ražošanas nozarēm — ikgadēja apsekošana | Darbību aptvērums | NACE Rev. 1., C līdz O iedaļa | NACE Rev. 1., C līdz O iedaļa | Raksturlielumi | A1 darbinieku kopējais skaits B1 stundas, ko strādājuši visi darbinieki D1 atlīdzība darbiniekiem D11 algas | Darbinieki strādātās stundas D1 atlīdzība darbiniekiem D11 algas | Darbību sīkāks iedalījums | NACE Rev. 1., iedaļa | NACE Rev. 1., iedaļa | [1] OV L 203, 3.8.1999., 28. lpp. [2] Variāciju koeficients ir statistikas novērtējuma dispersijas kvadrātsaknes proporcija pret paredzēto vērtību. To nosaka, ņemot paraugu atlases dispersijas vērtējuma kvadrātsaknes proporciju pret novērtēto vērtību. Paraugu atlases dispersijas vērtējumā jāņem vērā paraugu atlases struktūra. [3] Ar pārāk plašu aptvērumu saprot vai nu nepareizi klasificētas vienības, kas faktiski ir ārpus apsekojuma jomas (piemēram, reāla vietējas vienības darbība, kas nav iekļauta NACERev. 1., C līdz K iedaļā), vai arī vienības, kas praksē nepastāv. Ar pārāk šauru aptvērumu saprot vai nu (jaunas) vienības, kas nav iekļautas apsekojuma sistēmā tādēļ, ka tās tikko izveidojušās, radušās jau pastāvošo vienību šķelšanās gadījumā vai arī ir nepareizi klasificētas vienības. Ēnu ekonomiku neņem vērā. Ar nepareizu klasifikāciju saprot nepareizu to vienību klasifikāciju, kas ietilpst iedzīvotāju mērķa grupā. [4] Mērījumu kļūdas ir kļūdas, kas rodas datu vākšanas gaitā. Mērījumu kļūdām var būt dažādi izraisītāji, tostarp apsekošanas līdzeklis (veidlapa vai anketa), respondents, informācijas sistēma, datu vākšanas veids un intervētājs. Apstrādes kļūdas ir kļūdas, kas rodas pēc datu vākšanas, piemēram, ievadot datus, kodējot, sistematizējot, rediģējot, novērtējot un ievietojot datus tabulās. [5] Kļūdu biežumu var mērīt pēc standarta kvalitātes kontroles metodēm, piemēram, jau apstrādātās anketās pārbaudot kāda apsekojuma apakšparauga kvalitāti (lai pārbaudītu kļūdu biežumu vai nu sistematizēšanas posmā, vai arī laikā, kad valsts statistikas sistēmas personāls apstrādā korekcijas). [6] Šī attiecība ir aptverto respondentu skaita proporcija pret atlasīto iedzīvotāju grupai izsūtīto anketu skaitu. [7] Komentāros cita starpā būtu jāmin modeļu atlases procedūra (piemēram, kāpēc starp visiem citiem modeļiem izvēlēts konkrētais modelis); ja tas ir būtiski, ar attiecīgo vērtējumu asociētās vērtējuma kļūdas; elementi, pēc kuriem pārbauda modeļa pieņēmumus; modeļa paredzēšanas spēju tests, izmantojot vēsturiskus datus; modeļa rezultātu salīdzināšana ar citiem saistītiem datu avotiem; skrīninga un savstarpējās apstiprināšanas metožu izmantošana; testi par modeļa jutīgumu pret parametru vērtēšanu; modeļa datu ievadīšanas apstiprināšana. [8] OV L 14, 17.1.1997. --------------------------------------------------