natgillin/translations-raw huggingface dataset:
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.
Tällöin aluetason tilastot antaisivat tilanteesta vääristyneen kuvan, puhumattakaan tarkastelun kohteena olevalle alueelle koituvista merkittävistä oheisvaikutuksista.
A separate, i.e. parallel description of R & D and innovation activities of inter- and supranational institutions by region may provide a possible solution.
Mahdollinen ratkaisu tähän ongelmaan on erillisen (rinnakkaisen) kuvauksen laatiminen kansainvälisten ja ylikansallisten laitosten harjoittamasta T & K- ja innovaatiotoiminnasta kullakin alueella.
Residence and Territory: The Residence Principle
Sijainti ja alue: sijaintiperiaate
Performers of R & D or innovations may operate in more than one region or in no permanent sites.
T & K:n ja innovaatioiden toteuttajat voivat toimia useilla eri alueilla tai voi olla. ettei niillä ole vakituista toimipaikkaa.
A principle is needed to allocate these activities between the regions in a meaningful way.
Tarvitaan periaate, jonka avulla tällainen toiminta voidaan järkevästi jaotella eri alueille.
The residence principle is particularly helpful for this purpose (cf. Eurostat 1995, par. 2.04, 2.07).
Tässä yhteydessä sijaintiperiaate on erityisen hyödyllinen (vrt. Eurostat 1995, kohta 2.04, 2.07).
It means that R & D or innovation activities should be allocated to the regions where the units performing these activities are resident.
Sen mukaisesti T & K- tai innovaatiotoiminnan on katsottava tapahuvan sillä alueella, jolla toimintaa toteuttavat yksiköt sijaitsevat.
Units are regarded as resident when their centre of economic interest lies within the region under consideration.
Yksiköiden katsotaan sijaitsevan sillä alueella, missä niiden taloudellisen mielenkiinnon keskus sijaitsee.
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
Yksiköllä katsotaan olevan taloudellisen mielenkiinnon keskus, jos talousalueella on paikka, jossa tai josta käsin yksikkö harjoittaa ja aikoo edelleenkin harjoittaa laajuudeltaan merkittävää taloudellista toimintaa, kestoltaan määrittelemättömän tai määritellyn, mutta riittävän pitkän (vähintään vuoden) ajan. Koska yksiköt voidaan aina. silloinkin kun ne koskevat useita
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.
alueita, jakaa yhtä aluetta koskeviin yksiköihin (paikallinen yksikkö tai paikallinen TAY, ks. tämän osan kohta 3.4). sijaintiperiaate tarjoaa selkeän perusteen T & K-ja innovaatiotoiminnan lukemiseksi tietyille alueille kuuluvaksi.
Regional Classification
Alueluokitus
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.
Yleensä jäsenvaltiot jaetaan NUTS luokituksessa NUTS 1 -tason alueisiin, jotka puolestaan jakautuvat NUTS 2 -tason alueisiin jne.
NUTS 1 is the first level of disaggregation and is of major importance in Germany, where it equates to the Lander, and to a lesser extent in the UK, where it is equivalent to standard English regions or the countries of Scotland, Wales and Northern Ireland.
NUTS 1 on ensimmäinen jaottelutaso, ja se on erittäin tärkeä Saksassa, jossa se vastaa osavaltioita (Länder), ja jossain määrin myös Yhdistyneessä kuningaskunnassa, jossa se Englannin osalta vastaa Standard Region -alueita ja muutoin Yhdistyneen kuningaskunnan eri osia (Skotlanti, Wales. Pohjois-Irlanti).
NUTS 2 is the secondary level with 206 regions within Europe.
NUTS 2 on seuraava taso, ja se käsittää 206 Euroopan aluetta.
Denmark, Ireland and Luxembourg are level 1 and level 2 regions at the same time.
Tanska, Irlanti ja Luxemburg ovat samanaikaisesti sekä tason 1 että tason 2 alueita.
For some countries, this tier corresponds to a significant form of regional government.
Joissakin maissa tämä taso vastaa tärkeää aluehallinnon muotoa.
NUTS 3 is the smallest regional level.
NUTS 3 alin aluetaso.
There are over 1000, usually conforming to a genuine administrative area.
Alueita on yli 1000 ja yleensä ne vastaavat todellisia hallinnollisia alueita.
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.
Lisäksi erityisesti NUTS 3 -tason alueet voidaan yhdistää "toiminnallisiksi" alueiksi (esimerkiksi työmarkkina-alueiksi tai pääoma-alueiksi; ks. Α-osa kohta 2.3.) erityisten analyysitarpeiden täyttämiseksi.
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.
Kun käytetään tällaisia alueiden yhdistelmiä, jotka perustuvat osista kokonaisuuteen etenevään menetelmään (ks. B-osa luku IV), alueellisten T & K- ja innovaatiotietojen analysointi tulee entistä joustavammaksi.
The Adequate Regional Level
Soveltuva aluetaso
Regional statistics are sometimes provided at NUTS levels 1 and 3 but most often at NUTS level 2.
Aluetilastoja laaditaan joskus NUTS tasoilla 1 ja 3 mutta useimmiten NUTS tasolla 2.
The reasons for this preponderance of NUTS level 2 are diverse.
NUTS tason 2 runsaaseen käyttöön on useita eri syitä.
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.
Tärkeimmät syyt näyttäisivät olevan ensinnäkin se. että hallintoviranomaiset yleensä tukevat tätä tasoa, ja toiseksi se, että erityisesti otantatutkimusten tilastolliset ongelmat lisääntyvät merkittävästi, kun siirrytään alemmille tasoille.
Regional R & D and innovation statistics are also constrained by this reality.
Nämä seikat rajoittavat myös alueellisia T & K- ja innovaatiotilastoja.
In addition, given the ways these activities are organised, i.e. often only few units perform R & D or
Lisäksi T & K- ja innovaatiotoiminta on usein järjestetty siten, että tietyllä alueella on vain harvoja T & K:ta tai
For further details including a full listing of the NUTS levels 1 and 2, see Annex 9.
Lisätietoja sekä NUTS tasojen 1 ja 2 täydellinen luettelo on liitteessä 9.
innovation in a region, problems of both reliability and confidentiality may arise even at NUTS level 2.
innovaatiota harjoittavia yksiköitä, jolloin jo NUTS 2 -tasolla saattaa ilmetä sekä tietojen luotettavuuteen että luottamuksellisuuteen liittyviä ongelmia.
These problems become even greater if some cross-classification of data is envisaged.
Nämä ongelmat kasvavat entisestään, jos tietoja pyritään luokittelemaan ristiin.
The reliability of regional statistics depends upon the survey technique used.
Aluetilastojen luotettavuus riippuu käytettävästä tutkimusmenetelmästä.
Apart from the problems of feasibility, censuses are often considered best.
Tutkimuksen toteutettavuus voi olla ongelma, ja usein laskennoista saatavia tietoja pidetäänkin parhaina.
But sample surveys can yield reasonable results as well.
Myös otantatutkimuksilla voidaan kuitenkin saada hyviä tuloksia.
In reality, both survey techniques are faced with serious problems, e.g. item or unit non-response or their voluntary nature.
Kumpaankin tutkimusmenetelmään liittyy kuitenkin vakavia ongelmia, esimerkiksi puuttuvat vastaukset joistakin kohdista tai joiltakin yksiköiltä sekä tutkimusten vapaaehtoisuus.
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.
Tietojen keruu erittäin pieniin osiin jaetulla aluetasolla, esimerkiksi paikallisella toimialayksikkö- tai yksikkötasolla (ks. tämän osan luku 3.3). saattaisi olla ihanteellinen vaihtoehto riippumatta siitä, käytetäänkö laskenta- vai kyselytutkimusmenetelmiä.
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.
Kun käytetään osista kokonaisuuteen etenevää menetelmää (ks: tämän osan luku IV), haluttuja tietoja voidaan yhdistellä, kunnes saavutetaan tarkasteltava aluetaso.
Such detailed surveys are, however, associated with large expenses and a huge burden for the respondents.
Näin yksityiskohtaisiin kyselytutkimuksiin liittyvät kuitenkin suuret kulut ja valtava taakka kyselyyn vastaajille.
Taking into account these drawbacks it may be asked whether the collection of data at a very detailed level is reasonable and useful.
Kun otetaan huomioon nämä vaikeudet, voidaan kysyä, onko tiedon keruu näin yksityiskohtaisella tasolla järkevää ja hyödyllistä.
R & D and innovation activities are usually not spread regularly or evenly across the regions.
T & K- ja innovaatiotoiminta ei yleensä jakaudu säännönmukaisesti tai tasaisesti eri alueille.
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.
Mitä vähemmän tällaista toimintaa tietyllä alueella on, sitä suurempi vaikutus on pienilläkin tietojen keruussa tai arviointimenettelyssä tapahtuneilla virheillä.
An alternative could be to gather the desired information with less expense at a higher level.
Vaihtoehtona saattaisi olla halutun tiedon kerääminen pienemmin kustannuksin korkeammalla tasolla.
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.
Näin voidaan pienentää vääristyneiden tulosten vaaraa, joka liittyy erittäin alhaisella aluetasolla tehdyistä tutkimuksista saatujen tietojen koontiin.
This is valid for basic as well as derived indicators.
Tämä koskee sekä perusindikaattoreita että johdettuja indikaattoreita.
(City-states form an exception, because in major conurbations a high concentration of R & D and innovation activities is usually to be found.
(Kaupunkivaltiot muodostavat poikkeuksen, koska suurilla kaupunkialueilla tavataan yleensä suuria T & K- ja innovaatiotoiminnan keskittymiä.
Thus aggregation at a lower regional level does not solve the described problem, since even at a very aggregated level, e.g. NUTS level 1, the described bias will still exist.)
Tällöin tietojen koonti alhaisella aluetasolla ei ratkaise edellä kuvattua ongelmaa, koska edellä kuvattu vääristymä ilmenee vielä hyvin korkeallakin koontitasolla, esimerkiksi NUTS 1 -tasolla.)
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.
Luotettavaa tietoa aluetason T & K:sta ja innovaatiotoiminnasta voidaan saada muuttamalla kansallisen tason tiedonkeruussa käytettäviä otantamalleja tai kasvattamalla otannan kokoa tai näiden yhdistelmällä.
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.
Muutoksia voivat olla vastaajayksiköiden alueellisen jakautuman uudelleen järjestely siten, että pyritään saavuttamaan yleinen luotettavuustaso kaikkien alueellisten estimaattien osalta.
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.
Tämä parantaisi merkittävästi arvioiden laatua, sillä näin saataisiin vertailukelpoisia aluetason tietoja - otosten yleinen koko ei kuitenkaan muuttuisi.
At national level, however, this approach might result in less reliable estimates.
Kansallisella tasolla tämä menetelmä saattaisi kuitenkin tuottaa luotettavuudeltaan heikompia estimaatteja.
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.
Olisi suoritettava tarkistuksia, jotta voitaisiin selvittää, ovatko kansalliset estimaatit riittävän tarkkoja tällaista muutosta varten vai olisiko harkittava otoksen koon samanaikaista kasvattamista.
The situation is more problematic when breakdowns are required.
Tilanne on vaikeampi, jos tiedot on jaoteltava.
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.
On vaikea saada edes luotettavuuden vähimmäistasolla olevia, esimerkiksi toimialan kaltaisten muuttujien perusteella jaoteltuja, alueellisia estimaatteja T & K- ja innovaatiotoiminnan indikaattoreista, koska osa näistä indikaattoreista on heikosti edustettuna alueellisissa populaatioissa.
Attempts to estimate them at the regional level would therefore give rise to some changes in the sample designs, sample sizes, or both.
Jos näitä yritetään estimoida aluetasolla, olisi muutettava otannan suunnittelua tai otoksen kokoa tai molempiin.
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).
Kansallisella tasolla saatavilla olevat tiedot voitaisiin siis jaotella aluetason tiedoiksi käyttämällä korreloivien indikaattorien alueellista jakaumaa (kokonaisuudesta osiin etenevä menetelmä, ks. tämän osan luku IV).
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.
Toisessa lähestymistavassa (yhdistetty menetelmä, ks. tämän osan luku IV) pyritään luomaan yhteys tutkittavaa aluetta koskevaan lisätietoon esimerkiksi käyttämällä yrityksiltä tai alueellisilta laitoksilta saatavaa tietoa niiden T & K- ja innovaatiotoiminnan alueellisesta jakautumisesta.
In both cases, however, major problems arise when a cross-classification of the data is intended.
Kummassakin tapauksessa ilmenee vakavia ongelmia, jos tietoja halutaan luokitella ristiin.
Units performing R & D and innovation are particularly sensitive to the issue of data confidentiality.
Tietojen luottamuksellisuus on hyvin tärkeää T & K- ja innovaatiotoimintaa toteuttaville yksiköille.
Regional R & D and innovation statistics are more affected than statistics at the national level.
Tämä koskee alueellisia T & K- ja innovaatiotilastoja useammin kuin kansallisen tason tilastoja.
The reason is that units performing R & D and innovation are relatively rare, making their identification at regional level fairly easy.
Syy tähän on siinä, että T & K- ja innovaatiotoimintaa harjoittavat yksiköt ovat melko harvinaisia ja niiden tunnistaminen aluetasolla on verrattain helppoa.
This has to be kept in mind, especially when breaking down regional data by variables such as economic activity.
Tämä on pidettävä mielessä erityisesti silloin, kun alueellisia tietoja jaotellaan esimerkiksi toimialan kaltaisten muuttujien mukaisesti.
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.
Tällainen (toimi)alan ja/tai muiden muuttujien kuten yrityksen koon suhteen tehty jaottelu antaisi erittäin hyödyllistä tietoa alueellisesta T & K- ja innovaatiotoiminnasta.
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.
Joskus tiedot ovat jo julkisesti saatavissa (esimerkiksi patenttitiedot), muussa tapauksessa alueen paikallisten yksiköiden tasolla tehtävä (ks. tämän osan luku 3.3) näinkin yksityiskohtainen katsaus on pahassa ristiriidassa näiden yksiköiden luottamuksellisuutta koskevien tarpeiden kanssa.
Policy makers often need indicators at a fairly detailed territorial level.
Poliittiset päätöksentekijät tarvitsevat usein melko yksityiskohtaisia aluetason indikaattoreita.
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.
Koska T & K- ja innovaatioindikaattoreihin liittyy erityisongelmia, voitaisiin kompromissina yleisesti suositella T & K- ja innovaatiotilastojen laatimista NUTS 2 -tasolla siten, että tilastoihin ei sisälly tätä tarkempaa jaottelua.
In any event the adequacy of the territorial level of disaggregation has to be studied for each particular indicator.
Joka tapauksessa on kunkin indikaattorin osalta selvitettävä jaottelun alueellisen tason soveltuvuus.
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.
Jos ehdottomasti tarvitaan esimerkiksi toimialan mukaista jaottelua, aluetasona voitaisiin käyttää NUTS 1 -tasoa, ja tarkempaan jaotteluun jotain melko suuria aggregaatteja sisältävää luokitusta, mikä saattaisi pienentää luotettavuuden ja luottamuksellisuuden välistä ristiriitaa.
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.
NUTS 3 -taso vaikuttaa sopivalta joillekin indikaattoreille, joiden osalta ei vaadita tarkempaa jaottelua tai joihin ei liity luoUamuksellisuusongelmia, erityisesti jos niiden laatimiseen käytetään kattavia tutkimuksia.
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.)
I ämän pohjalta indikaattoreita voitaisiin yhdistää erilaisilla alueellisilla/kansallisilla tasoilla, mukaan lukien esimerkiksi toiminnallisten alueiden muodostaminen (vrt. Α-osa, luku 2.3.)
REPORTING AND STATISTICAL UNITS FOR R & D AND INNOVATION STATISTICS
T & K- JA INNOVAATIOTILASTOJEN VASTAAJA- JA TILASTOYKSIKÖT
The reporting unit, as the entity from which the recommended items of data are collected, depends on the type of survey, survey resources and procedures, institutional structures, the legal situation affecting data collection, etc., and will therefore vary from country to country or even from sector to sector (cf. OECD 1994, par. 136).
Vastaajayksikkö on kokonaisuus, josta suositellut tiedot kootaan. Vastaajayksikkö riippuu tutkimustyypistä, käytettävissä olevista voimavaroista ja menetelmistä, institutionaalisista rakenteista, tiedon keruuseen vaikuttavasta oikeudellisesta tilanteesta jne., ja se vaihtelee eri maiden ja jopa eri alojen välillä (vrt. OECD 1994. kohta 136).
The statistical unit is the entity for which the required statistics are compiled.
Tilastoyksikkö on se kokonaisuus, jonka osalta vaadittavia tilastoja kootaan.
It may be an observation unit on which information is received and statistics are compiled or an analytical unit which statisticians create by splitting or combining observation units with the help of estimations or imputations to supply more detailed and/or homogeneous data than would otherwise be possible (cf. OECD 1994, par. 137).
Se voi olla havaintoyksikkö, josta saadaan tietoja ja kootaan tilastoja, tai se voi olla analyyttinen yksikkö. jonka tilastotieteilijät ovat arvioiden tai päättelyn avulla luoneet jakamalla tai yhdistämällä havaintoyksiköitä. Näin he pyrkivät saamaan yksityiskohtaisempaa ja/tai yhtenäisempää tietoa kuin mikä muuten olisi mahdollista (vrt. OECD 1994. kohta 137).
Units at National Level
Kansallisen tason yksiköt
Government sector: institutions, departments, government agencies, etc., Higher Education sector: universities, Higher Education establishments, etc., Private Non-Profit sector: institutes, Business Enterprise sector: enterprises.
T & K- ja innovaatiotutkimuksissa, jotka useimmiten tehdään kansallisella tasolla, käytetään pääasiassa seuraavia vastaajayksiköitä julkinen sektori: laitokset, osastot, virastot jne., korkeakoulusektori: yliopistot, korkeakoulut jne., yksityinen voittoa tavoittelematon sektori: laitokset, yrityssektori: yritykset.
The reporting units used at the national level are not always suitable for the compilation of regional statistics.
Kansallisen tason vastaajayksiköt eivät aina sovellu aluetilastojen kokoamiseen.
The reporting units in the Private Non-Profit sector are an exception, because they generally do not include multiregional aspects.
Poikkeuksena ovat yksityisen voittoa tavoittelemattoman sektorin vastaajayksiköt, jotka eivät yleensä toimi monilla eri alueilla.
Similarly, but to a lesser extent, units in the Higher Education sector do not usually cover several regions.
Samalla tavoin, mutta vähäisemmässä määrin, korkeakouluyksiköt eivät yleensä kata useita alueita.
However, there are countries, like the Federal Republic of Germany, where some universities for applied science (Fachhochschulen) in the new Lander have their faculties located in different NUTS 2 regions.
Kuitenkin esimerkiksi Saksan liittotasavallassa on uusissa osavaltioissa (Länder) ammattikorkeakouluja (Fachhochschulen), joiden osastot sijaitsevat NUTS 2 -tason eri alueilla.
But in general the compilation and territorial classification of statistics for these two institutional sectors do not require significant changes in the methods used.
Yleensä tilastojen kokoaminen ja niiden alueellinen luokitus näiltä kahdelta institutionaaliselta sektorilta ei edellytä merkittäviä muutoksia käytettyihin menetelmiin.
This may be different for the units in the Government sector and for multiregional enterprises in the Business Enterprise sector.
Tilanne saattaa olla erilainen julkisen sektorin yksiköissä ja sellaisissa yrityssektorin yksiköissä, jotka toimivat monilla eri alueilla.
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.
Tällöin vastaajayksikkö voi olla aluetason tilastoyksikköä suurempi, mikä saattaa aiheuttaa ongelmia, kun tietoja pyritään jakamaan alueittain.
Adequate Units at Regional Level
Soveltuvat aluetason yksiköt
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.
Aluetilastojen kokoamista koskevien yleisten huomautusten lisäksi tilastoyksiköiden yhdenmukaisuus on tärkeää, kun kootaan vertailukelpoisia tilastoja.
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.
Tämän vuoksi Euroopan unionin neuvosto on antanut tilastoyksiköistä suosituksen (neuvoston asetus tilastoyksiköistä, jatkossa "NATY"). jossa määritellään tuotantojärjestelmän havainnoinnissa ja analyysissa tarvittavat yksiköt.10
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.
Soveltuvan yksikön valinta riippuu koottavien tilastojen käyttötarkoituksesta, käytettävissä olevista lähteistä ja ristiriitatilanteessa tekijöiden tärkeysjärjestyksestä.