natgillin/translations-raw huggingface dataset:
Derfor ville de tilsvarende regionale statistikker give et forvrænget billede, for ikke at nævne, at betydelige spin-off-effekter i regionen ikke ville blive taget i betragtning. En mulig løsning på det problem kunne være en separat, dvs. parallel, beskrivelse region for region af inter- eller overnationale institutioners aktiviteter vedrørende F & U og innovation.
Thus, a look at the corresponding regional statistics would provide a distorted view, not to mention the fact that it would neglect significant spin-off effects on the region under consideration.
Der er brug for et princip til en meningsfuld fordeling af disse aktiviteter mellem regionerne. Residenspricippet er specielt velegnet til dette formål (jf. Eurostat 1995, 2.04, 2.07). Ifølge dette princip skal F & U- og innovationsaktiviteter henføres til de regioner, hvor de enheder, der udfører disse aktiviteter, er residente.
The residence principle is particularly helpful for this purpose (cf. Eurostat 1995, par. 2.04, 2.07).
Enheder betragtes som residente, når deres økonomiske interessecentrum ligger inden for den pågældende region.
Units are regarded as resident when their centre of economic interest lies within the region under consideration.
En enhed siges at have et økonomisk interessecentrum, når der findes et sted inden for det økonomiske område, hvor eller ud fra hvilket en enhed udøver og har til hensigt fortsat at udøve økonomiske aktiviteter og transaktioner i betydeligt omfang, enten tidsubegrænset eller over en længere, tidsbegrænset periode (et år eller mere).
A unit is said to have a centre of economic interest when there exists a location within the economic territory on or from which it performs, and intends to continue to perform, economic activities and transactions on a significant scale, either indefinitely or over a finite but long
Eftersom enheder, selv om de kan relateres til flere regioner, altid kan inddeles i enkeltregionsenheder (lokale enheder eller lokale faglige enheder, se afsnit 3.4 i denne del), er residensprincippet et klart kriterium for at henføre F & U- og innovationsaktiviteter til bestemte regioner.
period of time (at least one year). Since units, even if they relate to several regions, can always be broken down into single-regional units (Local units or Local KAU, see chapter 3.4 in this part), the residence principle gives a clear criterion for allocating R & D and innovation activities to specific regions.
I NUTS er hver enkelt medlemsstat opdelt i en række NUTS 1-regioner, som igen er opdelt i en række NUTS 2-regioner osv.
In general, NUTS subdivides each Member State into a number of NUTS 1 regions, which are in turn subdivided into a number of NUTS 2 regions, and so on.
NUTS 2 er det andet niveau med 206 regioner inden for Europa.
NUTS 2 is the secondary level with 206 regions within Europe.
Danmark, Irland og Luxembourg er på samme tid niveau 1- og niveau 2-regioner.
Denmark, Ireland and Luxembourg are level 1 and level 2 regions at the same time.
I nogle lande svarer dette niveau til en udstrakt grad af regionalt styre.
For some countries, this tier corresponds to a significant form of regional government.
Der er over 1000 NUTS 3-regioner, der hver især almindeligvis udgør et reelt administrativt område.
There are over 1000, usually conforming to a genuine administrative area.
Hertil kommer, at især regioner på NUTS 3- niveau kan kombineres, således at de bliver "funktionelle" regioner (f.eks. arbejdsmarkedsregioner eller hovedstadsregioner; se del A, afsnit 2.3) for at imødekomme specifikke analytiske krav.
In addition, especially regions at the NUTS level 3 could be combined to "functional" regions (e.g. labour market regions or capital regions; see part A, chapter 2.3.) to meet specific analytical purposes.
Sådanne samlinger af regioner, baseret på bottom-up-metoden (se del B, kapitel IV), vil forøge fleksibiliteten i analysen af regionale F & U- innovationsdata.
Such aggregations of regions, based on the bottom-up procedure (see part B, chapter IV), will increase the flexibility of analyses of regional R & D and innovation data.
Regionale statistikker er undertiden udarbejdet på NUTS 1- og NUTS 3-niveau, men oftest på NUTS 2-niveau.
Regional statistics are sometimes provided at NUTS levels 1 and 3 but most often at NUTS level 2.
Der er forskellige grunde til denne overvægt af statistikker på NUTS 2-niveau.
The reasons for this preponderance of NUTS level 2 are diverse.
De vigtigste grunde synes for det første at være, at dette niveau sædvanligvis har de administrative myndigheders bevågenhed, for det andet, at de statistiske problemer forøges væsentligt, når man går ind i lavere niveauer, specielt når dataene kommer fra stikprøveundersøgelser.
The most important reasons appear to be that, firstly, this level is generally supported by administrative authorities and, secondly, the statistical problems increase drastically when going into deeper levels, especially when data come from sample surveys.
Ovennævnte kendsgerning sætter også sin begrænsning på de regionale F & U- og innovationsstatistikker.
Regional R & D and innovation statistics are also constrained by this reality. In addition, given the ways these activities are organised, i.e. often only few units perform R & D or
Hertil kommer, at den måde, hvorpå disse aktiviteter er organiserede (f.eks. er der ofte kun nogle få enheder, der udøver F & U og innovation i en region), gør, at der kan opstå problemer både mht. pålidelighed og fortrolighed selv på NUTS 2-niveau.
innovation in a region, problems of both reliability and confidentiality may arise even at NUTS level 2.
Problemerne bliver endnu større, hvis man overvejer en krydsklassifikation af data.
These problems become even greater if some cross-classification of data is envisaged.
Regionale statistikkers pålidelighed afhænger af den anvendte undersøgelsesmetode.
The reliability of regional statistics depends upon the survey technique used.
Optællinger anses ofte for at være bedst, selv om der kan være problemer med deres gennemførlighed.
Apart from the problems of feasibility, censuses are often considered best.
Men stikprøveundersøgelser kan også give tilfredsstillende resultater.
But sample surveys can yield reasonable results as well.
Faktisk er begge undersøgelsesmetoder forbundet med alvorlige vanskeligheder, f.eks. kan der være manglende svar på et spørgsmål eller fra en enhed, eller det kan være besvarelsens karakter af frivillighed, der giver problemer.
In reality, both survey techniques are faced with serious problems, e.g. item or unit non-response or their voluntary nature.
Indsamling af data på et meget opdelt regionalt niveau, f.eks. på niveauet for den lokale faglige enhed eller for den lokale enhed (se afsnit 3.3 i demie del), kan være den ideelle løsning, uanset om man anvender tællinger eller andre undersøgelsesmetoder.
The collection of data at a highly disaggregated regional level, for example at the Local Kind-of-Activity Unit or Local Unit level (see chapter 3.3 of this part), could be seen as the ideal option, independent of using census or survey techniques.
Ved at anvende bottom-up-metoden (se kapitel IV i demie del) kan de ønskede oplysninger blive lagt sammen nedefra og opefter, til man når det pågældende regionale niveau.
Using the bottom-up-procedure (see chapter IV of this part) the desired information could then be summed up until the regional level under consideration is obtained.
Sådanne detaljerede undersøgelser er dog for respondenterne forbundet med store udgifter og byrder.
Such detailed surveys are, however, associated with large expenses and a huge burden for the respondents.
I lyset af disse ulemper kan man stille spørgsmål ved, om dataindsamling på et meget detaljeret niveau er rimelig og nyttig.
Taking into account these drawbacks it may be asked whether the collection of data at a very detailed level is reasonable and useful.
F & U- og innovationsaktiviteter er almindeligvis ikke regelmæssigt eller jævnt fordelt ud over regionerne.
R & D and innovation activities are usually not spread regularly or evenly across the regions.
Jo færre aktiviteter, der findes inden for en region, jo større er virkninger af selv mindre fejl i indsamlings- eller vurderingsproceduren. Alternativt kunne man indsamle de ønskede oplysninger med lavere omkostninger på et højere niveau.
The fewer such activities can be found within a region, the greater the effects of even minor mistakes in the course of the collection or estimation procedure.
Risikoen for at nå frem til tendentiøse resultater ved aggregering af data fra undersøgelser gennemført på et meget lavt regionalt niveau kunne således minimeres.
The risk of arriving at biased results in the course of aggregating data from surveys conducted at a very low regional level may thus be reduced.
Dette gælder for såvel grundlæggende som afledte indikatorer.
This is valid for basic as well as derived indicators.
(Bystater udgør en undtagelse, fordi der almindeligvis findes en høj koncentration af F & U- og innovationsaktiviteter i større byområder. Derfor løser aggregeringen af data på et lavt regionalt niveau ikke det beskrevne problem, eftersom den beskrevne skævhed stadigvæk findes selv på et højt aggregeringsniveau, som f.eks. NUTS 1-niveauet).
(City-states form an exception, because in major conurbations a high concentration of R & D and innovation activities is usually to be found.
Man kan skaffe pålidelige data vedrørende F & U og innovation på regionalt plan ved at ændre på stikprøveplanen for dataindsamling på det nationale plan, eller ved at forøge
Reliable data on R & D and innovation at regional level may be achieved through modifications of sample designs for data collection at the national level, or an increase in the sample size, or both.
En mulig ændring kunne være at bytte om på den regionale fordeling af de rapporterende enheder, således at man kan nå frem til et fælles niveau for pålidelighed mht. de regionale skøn.
A possible modification would be to rearrange the regional distribution of the reporting units with regard to achieving a common level of reliability for the regional estimates.
Dette ville medføre en markant forbedring af kvaliteten af disse skøn pga. den forøgede sammenlignelighed på regionalt plan - alt dette kan gøres uden at berøre de overordnede stikprøvestørrelser.
This would bring about a marked improvement in the quality of these estimates owing to enhanced comparability at regional level - all of which could be dons without affecting overall sample sizes.
På nationalt plan kan sådan en fremgangsmåde dog resultere i mindre pålidelige skøn.
At national level, however, this approach might result in less reliable estimates.
Det vil være nødvendigt med kontrol for at afgøre, om de nationale skøn er tilstrækkeligt pålidelige til at kunne modstå ændringen, eller om man må overveje en samtidig forøgelse af stikprøvestørrelsen.
Checks have to be made to determine whether the national estimates are sufficiently accurate to be able to withstand the change, or a simultaneous increase in the sample size would have to be considered.
Det er mere problematisk, når det er nødvendigt med opdelinger.
The situation is more problematic when breakdowns are required.
Det er svært at opnå regionale skøn for F & U- og innovationsindikatorer opdelt efter variabler som f.eks. økonomisk aktivitet med blot et minimum af pålidelighed, da nogle af disse indikatorer har et lavt forekomstniveau i den regionale population.
At least minimally reliable regional estimates for R & D and innovation indicators broken down by variables such as economic activity are difficult to attain, as some of these indicators have a low level of representation in the regional population.
Forsøg på at lave skøn på regionalt niveau ville derfor give anledning til nogle ændringer i stikprøveplanerne, i stikprøvestørrelserne eller i begge dele.
Attempts to estimate them at the regional level would therefore give rise to some changes in the sample designs, sample sizes, or both.
Hvis det er umuligt at indsamle pålidelige data ved hjælp af en af de ovenfor beskrevne metoder, kan statistikker indsamlet på nationalt niveau avendes til en passende regional opdeling.
If no reliable data can be made available through one of the procedures described above, statistics gathered at national level might be used for an adequate regional breakdown.
Resultaterne af F & U- eller innovationsundersøgelser på nationalt plan antages at være tilstrækkeligt pålidelige, selv når disse undersøgelser omfatter en vis opdeling, f.eks. efter økonomisk aktivitet, skønt graden af nøjagtighed kan variere fra land til land.
Results of R & D or innovation surveys at national level are assumed to be sufficiently reliable, even including some breakdown, for instance, on economic activity, though the degree of accuracy
Data, der er tilgængelige på nationalt plan, kan derfor opdeles på regionalt plan ved at anvende en fordeling på regioner af korellerede indikatorer (top-down-metoden, se kapitel IV i denne del).
may vary from country to country. Data available at the national level could therefore be broken down to the regional level using the regional distribution of correlated indicators (top-down-procedure, see chapter IV of this part).
Ved anvendelse af en anden fremgangsmåde (blandede metoder, se kapitel IV) forsøges der etableret en reference til yderligere oplysninger om de pågældende regioner ved at anvende f.eks. oplysninger fra foretagender eller videnskabelige institutioner om den regionale fordeling af deres F & U- og innovationsaktiviteter.
Another approach (mixed procedure, see chapter IV) tries to establish a reference to additional information on the regions under consideration by using, for example, information from enterprises or scientific institutions on their regional distribution of R & D and innovation activities.
I begge tilfælde kan der dog opstå problemer, når man forsøger sig med en krydsklassifikation af data.
In both cases, however, major problems arise when a cross-classification of the data is intended.
Enheder, der udøver F & U og innovation, er særlig følsomme, når det gælder datafortrolighed.
Units performing R & D and innovation are particularly sensitive to the issue of data confidentiality.
Regionale F & U- og innovationsstatistikker er mere berørte af dette faktum end statistikker på nationalt plan.
Regional R & D and innovation statistics are more affected than statistics at the national level.
Grunden er, at enheder, der udøver F & U og innovation, er forholdsvis sjældne, hvilket gør det relativt nemt at identificere dem på regionalt plan.
The reason is that units performing R & D and innovation are relatively rare, making their identification at regional level fairly easy.
Dette må man holde sig for øje, især når man opdeler regionale data efter variabler såsom økonomisk aktivitet.
This has to be kept in mind, especially when breaking down regional data by variables such as economic activity.
Sådan en opdeling efter sektorer (af økonomien) og /eller yderligere efter andre variabler såsom virksomhedens størrelse ville give meget ønskværdige oplysninger om de regionale F & U- og innovationsaktiviteter.
Such a breakdown by sector (of economic activity) and/or additionally by other variables such as the size of firm would provide very desirable information on the regional R & D and innovation activities.
Men bortset fra de tilfælde, hvor de nødvendige oplysninger allerede er offentligt tilgængelige (f.eks. data om patenter), kommer sådan en opdeling på niveauet for den lokale enhed (se afsnit 3.3 i denne del) i en region i voldsom konflikt med de lokale enheders ønske om fortrolighed.
But apart from the case of data where the necessary information is already publicly available (e.g. patent data), such a disaggregated look at the level of Local Units (see chapter 3.3 of this part) of a region interferes heavily with their desire for confidentiality.
De politiske beslutningstagere har ofte brug for indikatorer på et ret detaljeret territorialt niveau. Pga. de specielle problemer for F & U- og innovationsindikatorer, kunne en
Policy makers often need indicators at a fairly detailed territorial level.
kompromisløsning være som hovedregel at anbefale F & U- og innovationsstatistikker på regionalt NUTS 2niveau uden yderligere opdeling.
Given the special problems for R & D and innovation indicators, a compromise would be to recommend, as a general rule, R & D and innovation statistics at regional level NUTS 2 with no further breakdown.
Under alle omstændigheder bør det for den enkelte indikator undersøges, om opdelingen på territorialt plan er tilstrækkelig.
In any event the adequacy of the territorial level of disaggregation has to be studied for each particular indicator.
Når opdelinger, f.eks. efter økonomisk aktivitet, er absolut nødvendige, kunne det territoriale NUTS 1 -niveau - sammen med anvendelsen af en temmelig aggregeret klassifikation til brug for yderligere opdeling - mindske spændingerne mellem pålidelighed og fortrolighed.
When breakdowns, for example by economic activity, are absolutely needed, the territorial level NUTS 1 - together with a fairly aggregated level of the classification used for the further breakdown - might reduce the tensions between reliability and confidentiality.
For nogle indikatorer, som ikke behøver yderligere opdelinger, eller som ikke har volder fortrolighedsproblemer, synes NUTS 3-niveauet passende, især når man anvender grundige undersøgelser til indsamlingen.
For some indicators requiring no further breakdowns or with no confidentiality problems, the NUTS level 3 seems adequate, particularly when exhaustive surveys are used for their compilation.
På dette grundlag kan indikatorer aggregeres efter forskellige regionale/nationale niveauer, og man kan bl.a. danne f.eks. funktionelle regioner (jf. del A, afsnit 2.3.)
On this ground, indicators could be aggregated to different regional/national levels, including the forming of, for instance, functional regions (cf. part A, chapter 2.3.)
RAPPORTERENDE OG STATISTISKE ENHEDER TIL BRUG FOR F & U-OG INNOVATIONSSTATISTIKKER
REPORTING AND STATISTICAL UNITS FOR R & D AND INNOVATION STATISTICS
Den statistiske enhed er den enhed, for hvilken de ønskede statistikker bliver udarbejdet.
The statistical unit is the entity for which the required statistics are compiled.
Enheder på nationalt plan
Units at National Level
De rapporterende enheder, der anvendes i F & U- og innovationsundersøgelser - som i de fleste tilfælde gennemføres på nationalt niveau - er som følger:
Basically the reporting units used in R & D and innovation surveys - which are in most cases conducted at the national level - are as follows:
Sektoren for offentlig forvaltning og service: institutioner, ministerier, offentlige organer osv. Sektoren for højere læreanstalter: universiteter, højere uddannelsesinstitutioner osv. Sektoren for private non-profit-institutioner: institutter Sektoren for erhvervsforetagender: foretagender
Government sector: institutions, departments, government agencies, etc., Higher Education sector: universities, Higher Education establishments, etc., Private Non-Profit sector: institutes, Business Enterprise sector: enterprises.
De rapporterende enheder anvendt på nationalt plan er ikke altid velegnede til udarbejdelse af regionale statistikker.
The reporting units used at the national level are not always suitable for the compilation of regional statistics.
De rapporterende enheder i den private non-profit-sektor udgør en undtagelse, fordi de almindeligvis ikke medtager multiregionale aspekter.
The reporting units in the Private Non-Profit sector are an exception, because they generally do not include multiregional aspects.
Ligeledes, men i mindre omfang, dækker enheder inden for sektoren for højere læreanstalter sædvanligvis ikke flere regioner.
Similarly, but to a lesser extent, units in the Higher Education sector do not usually cover several regions.
klassificering af statistikker for disse to institutionelle sektorer ikke markante ændringer i de anvendte metoder.
But in general the compilation and territorial classification of statistics for these two institutional sectors do not require significant changes in the methods used.
Det kan være anderledes for enheder inden for sektoren for offentlig forvaltning og service og for multiregionale foretagender inden for sektoren for erhvervsforetagender.
This may be different for the units in the Government sector and for multiregional enterprises in the Business Enterprise sector.
I disse tilfælde kan den rapporterende enhed være større end den statistiske enhed på regionalt plan, og der kan opstå problemer med fordelingen af data på
In these cases the reporting unit may be larger than the statistical unit at the regional level and problems in distributing the data by region may arise.
Passende enheder på regionalt plan
Adequate Units at Regional Level
Ud over det, der generelt er nævnt om udarbejdelsen af regionale statistikker, spiller homogeniseringen af de anvendte statistiske enheder en vigtig rolle, når det handler om at udarbejde sammenlignelige statistikker.
Apart from the general remarks concerning the compilation of regional statistics the homogenisation of the statistical units used plays an important role in the objective of compiling comparable statistics.
Til dette formål har Ministerrådet (for Den Europæiske Union) godkendt en forordning om statistiske enheder, hvori man definerer de enheder, der er nyttige til observation og analyse af det produktive system.16
For this purpose, the (European Union's) Council of Ministers approved a Regulation on Statistical Units (CRSU) defining units that are useful for the observation and analysis of the production system.
Udvælgelsen af en passende enhed afhænger hovedsageligt af formålet med de statistikker, der skal udarbejdes, de kilder, der er til rådighed, og hvordan man prioriterer i tilfælde af uoverensstemmelser.
The selection of the appropriate unit mainly depends on the purpose of the statistics to be compiled, the sources available, and the priorities in case of conflict.
Selv om Rådets forordning er mere orienteret mod sektoren for erhvervsforetagender, anbefales det almindeligvis, at når data om institutioner inden for den private sektor skal kombineres med data om institutioner inden for sektoren for offentlig forvaltning og service (herunder videregående uddannelser) og sektoren for private non-profit-institutioner, skal de anvendte enheder være tættest muligt på de egnede enheder inden for sektoren for erhvervsforetagender.
Although the CRSU is more oriented towards the Business Enterprise sector, it is generally recommended that when data on private-sector entities have to be combined with those of general Government (including the Higher Education) and Private Non-Profit institutions, the units to be used for them should be the closest possible to the suitable units in the Business Enterprise sector.
Hvad angår F & U- og innovationsstatistikker inden for sektoren for erhvervsforetagender på regionalt plan, er de lokale enheder eller, hvis der er behov for analyse efter økonomisk aktivitet, den lokale faglige enhed, de ideelle statistiske enheder.
For R & D and innovation statistics in the Business Enterprise sector at regional level, the Local Unit (LU) or, in case of analytical needs by economic activity, the Local Kind-of-Activity Unit (LKAU) are the ideal statistical units.
De defineres således:
They are defined as follows:
Den LOKALE ENHED "er et foretagende eller en del af et foretagende (f.eks. værksted, fabrik, butik, kontor, mine, lager) beliggende på et geografisk identificerbart sted. På dette sted eller med dette sted som udgangspunkt udøves økonomiske aktiviteter i et og samme foretagende, som - med enkelte undtagelser - beskæftiger en eller flere personer (også på deltid). (EØF 1993, s. 8)
The LOCAL UNIT (LU) is "an enterprise or part thereof (e.g. a workshop, factory, warehouse, office, mine or depot) situated in a geographically identified place.
Den LOKALE FAGLIGE ENHED er "den del af en faglig enhed, som henføres til lokalt niveau."
The LOCAL KIND-OF-ACTIVITY UNIT (Local KAU) is "the part of a KAU which corresponds to a local unit."