Wykorzystanie mapy statystyki krótkookresowej w procesie organizacji badań przedsiębiorstw prowadzonych przez statystykę publiczną

• Autorzy: Jacek Kowalewski , Monika Natkowska

Warianty tytułu

Using a Map of Short Term Statistics in the Process of Organizing Business Surveys Conducted by Public Statistics

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Statystyka krótkookresowa obejmuje zbieranie, przetwarzanie i dostarczanie szybkiej i wielodziedzinowej informacji w sferze gospodarczej. W ramach organizacji pracy w statystyce publicznej została ona przydzielona jako specjalizacja Urzędowi Statystycznemu w Poznaniu. W Polsce statystyka krótkookresowa realizowana jest głównie poprzez badanie DG-1, które charakteryzuje się tym, że jest dużym badaniem (ponad 30 tysięcy podmiotów) przeprowadzanym co miesiąc w bardzo krótkim okresie czasu, z rozbudowanym systemem przetwarzania (łączenie danych z innych badań, uogólnianie oraz przeliczenia na ceny stałe). Konieczność redukcji obciążeń respondentów oraz rozwój nowych technik informatycznych i statystycznych wymusza podejmowanie prób usprawnienia organizacji przeprowadzenia badania. Jednym z takich działań jest opracowanie mapy statystyki krótkookresowej, która pozwala na określenie w jaki sposób pozyskiwane dane są przekształcane w informację wynikową. Pozwala ona również na identyfikację odbiorców oraz czasu i kanałów dystrybucji poszczególnych informacji. Artykuł stanowi próbę ukazania możliwości wykorzystania mapy w ramach optymalizacji badań statystycznych. (abstrakt oryginalny)

EN

Short-Term Statistics (STS) deals with collecting, compiling and providing quick and multi-domain information about economic activity. Within the organizational system of surveys in Polish official statistics, conducting STS surveys is the task of the Statistical Office in Poznań, which specializes in this field. The main source of STS data is the survey of economic activity, code-named DG-1, which covers over 30 thousands reporting units every month. The system of data processing in DG-1 is very complex and involves combining data from other surveys, generalizing and converting data to constant prices. Faced with the necessity to reduce the response burden and given modern advances in computer and statistical techniques, we are obliged to continue our efforts at improving the organization of surveys. One step in this process is compiling "A Map of Short-Term Statistics", which enables us to determine how input data are processed into output information and to identify users of statistical information, distribution channels and data release deadlines. This article provides an example of how the Map can be used in the process of optimizing statistical surveys (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Statystyka gospodarcza; Statystyka publiczna; Informacja o przedsiębiorstwie; Badanie przedsiębiorstw; Optymalizacja

EN

Economic statistics; Public statistics; Company information; Enterprises study; Optimalization

• Czasopismo: Przegląd Statystyczny
• Rocznik: 2012
• Numer: numer specjalny 2
• Strony: 222--236

Twórcy

autor

Jacek Kowalewski

• Urząd Statystyczny w Poznaniu

autor

Monika Natkowska

• Urząd Statystyczny w Poznaniu

Bibliografia

• [1] Eurostat (2006), Methodology of short-term business statistics. Interpretation and guidelines, European Communities, Luxembourg: Office for Official Publications of the European Communities.
• [2] Eurostat (2012), Short-term business statistics, http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/short_term_business_statistics/introduction
• [3] GUS (2010), Założenia i wytyczne do system informacji o jednostkach prowadzących działalność gospodarczą na podstawie danych zawartych w sprawozdaniu miesięcznym DG-1 w 2010 r.
• [4] Kowalewski J., (2010), Model optymalizacji badań statystycznych, [w:] Prace Statystyczne i Demograficzne, red. I. Roeske-Słomka, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu, Zeszyt naukowy 133/2010.
• [5] Regulation (EC) No 1158/2005 of the European Parliament and of the Council amending Council Regulation (EC) No 1165/98 concerning short-term statistics.
• [6] Sundgren B., (2003), Developing and Implementing Statistical Metadata Systems. A Network of Excellence for Harmonising and Synthesising the Development of Statistical Metadata, EPROS Project Number IST-1999-29093, dostępny w Internecie: www.epros.ed.ac.uk/metanet/deliverables/D6/IST-1999-29093-D6.
• [7] Stefanowicz B., (2007), Informacyjne systemy zarządzania. Przewodnik. Szkoła Główna Handlowa, Warszawa.
• [8] Willeboordse A. (ed.), (1997), Handbook on Design and Implementation of Business Surveys, Eurostat, Luxembourg