Jn Prdysz Kryteri dobroci estymcji dl młych obszrów Celem bdń reprezentcyjnych jest uzysknie informcji sttystycznych dl określonego zkresu przedmiotowego, określonej jkości i po określonej cenie. Zczynjąc od końc, kżd informcj m swoją cenę rynkową, po której może być nbyt bądź sprzedn. Doświdczmy tego, n przykłd, gdy trzeb zpłcić rchmistrzom spisowym określoną kwotę z przeprowdzenie wywidu w czsie bdń msowych. Jest to jednk tylko część kosztu, jki musi ponieść sttystyk publiczn. Klkulcj bdń sttystycznych, zpewne dlek od doskonłości, metodą kosztową jest wykzywn w dorocznych Progrmch Bdń Sttystycznych Sttystyki Publicznej (PBSSP). Pozwl to n pewną orientcję, co do kosztów dnego bdni. Doświdcz tego tkże dministrcj pństwow, gdy n polecenie Komisji Europejskiej lbo EUROSTATu musi dostrczyć orgnom wspólnotowym określonych dnych sttystycznych. Kżde bdnie kosztuje i pozyskiwnie nowych, tńszych źródeł informcji jest obowiązkiem sttystyki publicznej wobec społeczeństw. Z drugiej strony dysponujemy lepszą infrstrukturą sttystyczną, n którą się skłd, między innymi, ciąg bdń identycznych lub o podobnym chrkterze w przeszłości, rejestry dministrcyjne orz corz brdziej wyrfinowne metody estymcji pośredniej. Wśród wielu trybutów jkości informcji zwrócimy uwgę n dokłdność i precyzję. Dokłdność informcji njczęściej wiąże się z jkością źródeł, le może być spowodown różnymi błędmi n poszczególnych etpch pozyskiwni i przetwrzni informcji. Z dwóch źródeł to uznmy z dokłdniejsze, które będzie obciążone mniejszym błędem systemtycznym 1. Brdzo często trudno jest określić rozmiry tego błędu, le mnogość lterntywnych źródeł informcji może nm pozwolić sformułowć w mirę rozsądne hipotezy w tym zkresie. N przykłd, oficjln sttystyk migrcji zrobkowych wywołuje w njlepszym rzie uśmiechy politowni nd nszym systemem informcyjnym. Jednkże przyzwoite i stosunkowo niedrogie bdnie reprezentcyjne z wykorzystniem njnowszej technologii estymcji pozwoliłoby nm poznć rozmiry wychodźstw. Istotnym tutj jest to, że dokłdność wcle nie musi się łączyć z rozmirmi próby losowej. Szczególnie wżn jest elimincj źródeł błędów systemtycznych lub minimlizcj ich znczeni. Od dokłdności odróżnimy precyzję szcunku. Ceteris pribus, z dwóch estymtorów ten uznmy z precyzyjniejszy, który posid mniejszy błąd średniokwdrtowy. Szczególnie istotne jest 1 W tkich bdnich msowych, jk nrodowe spisy powszechne, błędy systemtyczne w przypdku pewnych ktegorii ludności osiągją brdzo duże rozmiry, por. J. Prdysz (1989). Zpewne we wszystkich spisch powszechnych per sldo niedoszcowne były z reguły liczby niemowląt orz osób w wieku 20-29 lt.
wykorzystnie lterntywnych źródeł informcji orz njnowszych technik estymcji. O precyzji estymcji wrto pmiętć n etpie plnowni bdni. Być może jest to truizm, le powtórzymy, pełny spis nie gwrntuje nm bdń dokłdniejszych duże bdnie większej precyzji szcunku. Nie jest ntomist truizmem, że biorąc pod uwgę cenę informcji, wrto przeprowdzić rchunek ekonomiczny jkości informcji z uwzględnieniem lterntywnych źródeł dnych i różnorodnych technik estymcji. Do pewnego stopni kierunkowskzem mogą tutj być prywtne firmy mrketingowe, gdzie w dużo większym stopniu uwzględni się ekonomikę bdń sttystycznych n rynku pozyskiwni i przetwrzni dnych. Wobec powyższego sttystykę młych obszrów możn by nzwć nową filozofią bdń sttystycznych. Podejmuje on wyzwni bdwcze w tych wrunkch, gdzie trdycyjne metody estymcji okzły się niewydolne lub nieekonomiczne. W nowoczesnej sttystyce młych obszrów nie jest przeszkodą dl estymcji nwet brdzo mł liczebność próby, w skrjnych przypdkch nwet zerow. Przy dobrze rozwiniętej infrstrukturze sttystycznej z jką mmy do czynieni nieml we wszystkich wysoko rozwiniętych krjch, dysponujemy wystrczjącą ilością bdń sttystycznych i dostteczną znjomością powiązń między różnymi procesmi społeczno-gospodrczymi, żeby dokonć estymcji interesujących ns prmetrów rozkłdu bdnej zmiennej. Możn zryzykowć tezę, że tego rodzju estymcj pośredni byw lepszą od estymcji bezpośredniej, któr z reguły nie wykorzystuje informcji spoz próby 2. Po pierwsze, w bdnich reprezentcyjnych regułą jest występownie odmów i innych rodzjów nieobecności w próbie. Po drugie, zdrz się celowe wprowdznie w błąd przez respondentów z różnych powodów, np. ukrywnie fktów z pogrnicz prw, żeby przypodobć się nkieterowi, selektywne dziłnie migrcj i trwni życi, błędy pmięci, por. np. J. Prdysz (2000). Po trzecie, bdni nkietowe w przeliczeniu n jednostkę (respondent), które spełniją wszystkie wymogi metody reprezentcyjnej są brdzo kosztowne. Zzwyczj im brdziej efektywny schemt doboru próby tym większy koszt bdni. Możliwości obniżeni kosztów w wrunkch trdycyjnego bdni reprezentcyjnego są dość ogrniczone, jeśli nie sięgnie się do informcji spoz próby. Po czwrte, rozwój technologii informtycznych orz rejestrów dministrcyjnych umożliwi nm estymcję pośrednią. Tkże w Polsce prce nd wykorzystniem estymcji 2 W związku z powyższym, nie mogę zgodzić się z rozłożeniem kcentów w tytule często cytownego oprcowni D. A. Mrker (2001). Problemem nie powinno być minimlizownie użyci estymtorów pośrednich, lecz możliwie njpełniejsze wykorzystnie informcji z próby, czyli estymtorów bezpośrednich. W pełni popierm pel Mrker o wykorzystywnie tkich podejść w estymcji bezpośredniej jk strtyfikcj, wrstwownie po wylosowniu próby, łączenie prób z kolejnych lt, hrmonizcj bdń, estymcji n podstwie dulnego opertu losowni, le jeśli jest możliwość poprwy precyzji szcunku dl młych obszrów lub domen, to nleży skorzystć z estymcji pośredniej.
dl młych obszrów rozwijją się dość intensywnie, o czym może świdczyć regulrne uczestnictwo w biennle SAE wiodących ośrodków w krju 3. Ukzło się w Głównym Urzędzie Sttystycznym kilk oficjlnych publikcji poświęconych bądź teoretycznym spektom SMO bądź prcom nlitycznym. Wykonno eksperymentlne bdni dl młych domen w sttystyce gospodrczej 4 tkże w nlizie rynku prcy, por. C. Brch, B. Lednicki, R. Wieczorkowski (2003, 2004) orz E. Gołt (2004). Swoją znczną wrtość nukową posidją syntezy i oprcowni teoretyczne, między innymi, C. Brchy (1994, 1996), C. Domńskiego i K. Pruskiej (2001), J. Kordos (2004, 2006), J. Wesołowskiego (2003), W. Niemiro i J. Wesołowskiego (2007). Jeżeli jest tk obiecująco, to dlczego nie wykorzystuje się estymcji pośredniej do bieżącego zsilni sttystyki publicznej? Wydje się, że trudno będzie odpowiedzieć jednozncznie n tk postwione pytnie. Postwimy tutj dwie hipotezy. Pierwsz będzie nwiązywł do tezy, którą sformułowłem ocenijąc progi i briery w wykorzystniu rejestrów dministrcyjnych w sttystyce publicznej, por. J. Prdysz (2007). Ntomist drug dotyczy kryteriów oceny dobroci estymcji dl młych obszrów i stnowi przedmiot tego oprcowni. Współczesne rejestry dministrcyjne stoją do dyspozycji sttystyki już dzisij i czekją n wykorzystnie orz nszą opinię o ich przydtności. Doświdczeni wielu krjów wysoko rozwiniętych, w tym głównie pństw skndynwskich, rokują brdzo dobrze wykorzystniu źródeł dministrcyjnych i estymcji pośredniej. W Polsce zwnsownie nd wykorzystniem rejestrów dl sttystyki publicznej i u gestorów i w Głównym Urzędzie Sttystycznym i w ośrodkch nukowych jest niewielkie. Pierwsi z nich nie są tym zbytnio zinteresowni i, zpewne, nie mją ku temu odpowiednich kompetencji ośrodkom nukowym skutecznie hmuje dostęp do prcy nd rejestrmi ustw o ochronie dnych osobowych orz, jeszcze brdziej restrykcyjne, prwo o tjemnicy sttystycznej. Osobny problem stnowi brk entuzjzmu do prcy nd rejestrmi w sttystyce publicznej. Przyczyny niepodejmowni prc nd wykorzystniem rejestrów dministrcyjnych konkretnych bdnich (n przykłd, rynek prcy, budżety gospodrstw domowych, bdni 3 N konferencji z tego cyklu w Pizie 3-5 wrześni 2007 reprezentnci Polski stnowili trzecią co liczebności, dziesięcioosobową grupę, po gospodrzch i Ameryknch (11 osób). Ostnie trzy Biennle SAE są w zncznym stopniu pokłosiem wielkiego międzynrodowego projektu pod kryptonimem EURAREA, w którym uczestniczył tkże Polsk., por. P.J. Hedy, S. Hennell, (2001), J. Kordos (2004, 2006), P. Hedy, M. Rlphs (2005). 4 W szczególności nleży wymienić prce G. Dehnel, E. Gołt. (2006) orz J. Prdysz, T. Klimnek (2006), w których podjęto próbę estymcji dl młych domen w bdniu dziłlności njmniejszych podmiotów gospodrczych, ztrudnijących do 9 osób.
demogrficzne czy rolnictwo) są liczne. W poprzednim oprcowniu wymieniłem nstępujące, por. J. Prdysz (2007 s. 205 206): ) mł innowcyjność - trzymnie się tylko dotychczsowych źródeł zsilni informtycznego, co może być spowodowne słbą znjomością osiągnięć zgrnicznych jk też obwą przed ryzykiem. b) ogrnicznie się tylko do szcunków bezpośrednich i nieznjomość estymcji pośredniej, w tym sttystyki młych obszrów, c) obw, że rejestry dministrcyjne jko niesprwdzone źródł nie zstąpią dotychczsowych informcji, d) przywiąznie siłą rutyny do dotychczsowych źródeł, mimo że mogą być one kiepskiej jkości lub pozyskiwne zbyt drogo, e) nieprzygotownie do prcy w wrunkch wielu źródeł, które niekiedy mogą dwć różne wyniki (obw utrty nimbu nieomylności 5 ), f) brk kompleksowego podejści do źródeł sttystycznych (jkość i dokłdność dnych sttystycznych 6 ), g) niedostteczn współprc z środowiskiem nukowym. Terz, gdy w związku z przygotownimi do Powszechnego Spisu Rolnego (PSR 2010) orz Nrodowego Spisu Powszechnego (NSP 2011) ludności rejestry dministrcyjne znlzły się w głównym centrum zinteresowni kierownictw GUS, wysuw się jko główne przeszkody trudności w pogodzeniu bieżących zdń deprtmentu z prcą nd rejestrmi (brk ludzi i środków finnsowych). Jest to prwd, le ten trud będzie musił być podjęty, z uwgi n: 1. Możliwość zpewnieni informcji n niskich poziomch gregcji przestrzennej, gdzie jest on szczególnie poszukiwn (jednostki urbnistyczne, gminy, powity). Jeśli nie wymuszą tego n sttystyce publicznej klienci krjowi, to zrobi to zgrnic: orgnizcje unijne i biznes międzynrodowy. 2. Możliwość zpewnieni informcji dl młych domen (wrstwy społeczne, przedziły wieku, poziomy wyksztłceni, kohorty) zzwyczj pomijne w trdycyjnej metodzie reprezentcyjnej, jeśli prób nie był wystrczjąco liczn. 3. Wykorzystnie większej liczby źródeł sttystycznych (eine Quelle, keine Quelle). Tk zsd pnuje, między innymi, w bdnich historycznych. Jednkże we 5 Wydje się, że nleży do tego przygotowć tkże użytkowników oprcowń sttystycznych GUS. 6 Ciągle zbyt mło się mówi o jkości dnych sttystycznych pozyskiwnych z trdycyjnych źródeł informcji, w związku z tym u wielu użytkowników powstje wrżenie, że jest on wystrczjąco dobr. Tymczsem informcj uzyskn z pomocą estymcji pośredniej jest zncznie precyzyjniejsz.
współczesnych bdnich, n przykłd, opinii publicznej przed wybormi prezydenckimi, do Sejmu i do Sentu, politycy corz częściej sięgją do różnych źródeł (różne ośrodki, różne momenty obserwcji i różne metody estymcji). 4. Efektywność estymcji pośredniej, któr n ogół chrkteryzuje się mniejszymi wrincjmi szcunków. W przypdku SMO zyski n efektywności bywją niekiedy brdzo wysokie. 5. Nturlną konsekwencją powyższej włsności estymtorów pośrednich są niższe koszty bdń n skutek mniejszej liczebności próby. 6. Sznse lepszej oceny i kontroli społecznej otrzymnych wyników z uwgi n emocjonlny stosunek młych społeczności loklnych do wykonnych obliczeń. T cech nie był dotychczs podnoszon n korzyść estymcji pośredniej rczej jko niebezpieczeństwo wytoczeni sprwy sądowej sttystykom z nietrfne szcunki i utrcone korzyści dl loklnych społeczności. Wydje się, że w przyszłości użytkownicy informcji sttystycznych będą w stnie wymóc n sttystyce publicznej zrówno stosownie nowoczesnych technik estymcji n odpowiednio niskim poziomie gregcji przestrzennej jk i poprwę jkości dnych. 7. J. N. K. Ro (2003, s. 3) uwż SMO jko metody szczególnie godne poleceni krjom wychodzącym z komunizmu, gdzie zpotrzebownie n informcję n różnych poziomch jest brdzo duże. Ocen sttystyki młych obszrów nie byłby pełn, gdybyśmy nie wspomnieli o jej słbych stronch. Słbe strony i punkty krytyczne sttystyki młych obszrów (SMO) to: 1. Konieczność posidni dobrej infrstruktury informcyjnej (rejestry dministrcyjne, systemtycznie przeprowdzne bdni sttystyczne). 2. Ustbilizowne grnice podziłu dministrcyjnego krju. Kilkkrotn zmin podziłu dministrcyjnego krju w ciągu osttniego półwiecz z pewnością nie sprzyj budowniu dobrej infrstruktury sttystycznej. Niestety, przeprowdzne w Polsce reformy dministrcyjne nigdy nie brły pod uwgę dobr nszej sttystyki publicznej 7. 3. Dobrze przygotowne kdry sttystyków. Chodzi tutj nie tylko o sttystyków uniwersyteckich lecz tkże tych, którzy prcują w urzędch sttystycznych. Nie bez 7 Dobrym przykłdem n poprcie mojej tezy, le niedobrym dl sttystyki publicznej, był osttni reform dministrcyjn z 1999 roku. Nie powrócono do podziłu sprzed 1975r. w podzile n powity województw też nie mieszczą się w poprzednich grnicch. Njmniej ucierpił podził n gminy, le i zbezpieczenie informcyjne n tym poziomie było dużo mniejsze niż poziomie dwnych powitów orz byłych i obecnych województw.
kozery we wspomninym wyżej projekcie międzynrodowym EURAREA przyjęto zsdę, że wszystkie krje były reprezentowne przez dwie ekipy: uniwersytecką i z Centrlnego Urzędu Sttystycznego 8. 4. Żeby móc w sposób rutynowy zsilć sttystykę publiczną szcunkmi dl młych obszrów, potrzeb wieloletnich doświdczeń w zkresie estymcji pośredniej. Chodzi tutj o wyrobienie nie tylko dosttecznej biegłości w tej trudnej sztuce pozyskiwnie dnych, le tkże stłych obserwcji nd stbilnością prmetrów strukturlnych modeli ekonometrycznych, które są podstwą wielu stosownych tutj estymtorów. 5. Konieczność poszukiwni kceptcji społecznej dl estymcji pośredniej ze strony jej użytkowników, w szczególności smorządów loklnych. Jest to brdzo trudne zdnie edukcji sttystycznej społeczeństw, które powinny podjąć ośrodki nukowe we współprcy z orgnmi sttystyki publicznej. Njlepszą okzją będą przygotowni do obydwóch dużych bdń sttystycznych: PSR 2010 i NSP 2011. 6. Trudności oceny precyzji szcunku w przypdku wielu estymtorów. Wielkie postępy w zkresie rozwoju metodologii estymcji dl młych obszrów w osttnich kilkunstu lt pozwlją optymistycznie ptrzeć w przyszłość, por. wżniejsze syntezy rozwoju metodologii: C-E. Särndl, B. Swensson, J. H. Wretmn (1992), D. Pfeffermnn (2002), J. N. K. Ro (2003) R. Lehtonen, C-E. Särndl, A. Veijnen (2005). 7. Trudności oceny prwdziwości złożeń przyjętych priori. W sttystyce młych obszrów, zncznie częściej niż w klsycznej metodzie reprezentcyjnej, mmy do czynieni z niespełnieniem przyjętych złożeń. Oprócz złożeń odnośnie rozkłdu zmiennych bdnych i uzupełnijących dochodzą złożeni odnośnie podobieństw młych i dużych obszrów. W przypdku większych różnic między tymi obszrmi błędy szcunku mogą być znczne. 8. Niwelownie różnic między obszrmi w sytucji gdy w rzeczywistości są one zncznie silniei zróżnicowne. Jest to dość częsty przypdek w odniesieniu do obszrów odstjących pod względem wyróżnionych cech. 9. Wyolbrzyminie różnic niekiedy estymtory mogą przyjmowć wrtości bsurdlne. Są to przypdki zncznie rzdziej spotykne niż w poprzednim punkcie. Njczęściej z 8 Jedynym wyjątkiem był Polsk, gdzie GUS nie wyrził zinteresowni uczestnictwem w tym projekcie niezbędne dne sttystyczne trzeb było złtwić we włsnym zkresie. Ekipą uniwersytecką było Centrum Sttystyki Regionlnej Akdemii Ekonomicznej w Poznniu wzmocnione przez prof. Jn Kordos. Trzeb też podkreślić, że prof. Jn Kordos był w grupie inicjującej projekt.
tego rodzju sytucjmi będziemy mieć do czynieni, gdy rozkłdy bdnych cech będą skrjnie symetryczne. 10. Brk jsnych kryteriów oceny dobroci estymcji dl młych obszrów. Niezleżnie od innych powyższych trudności, brk jsnych kryteriów dobroci estymcji dl młych obszrów może być jednym z istotniejszych powodów tego, że nie jest on stosown jko źródło zsilni informcyjnego w sttystyce publicznej. Spróbujemy podjąć tutj to zgdnienie. Skoncentrujemy się n tkich kryterich oceny estymtorów, które zpewniłyby większą kceptowlność wyników bdń sttystycznych w społeczeństwie. Do tkich kryteriów nleżą: 1. Kryteri formlne wewnętrzne - kryterium poziomu, - kryterium kolejności, - kryterium kolejności i dystnsu. 2. Kryteri formlne zewnętrzne (poszukiwne kceptcji społecznej dl estymcji pośredniej) - kryterium njwiększego obszru, - kryterium dominującego obszru, - kryterium wyrównywni szns. 3. Merytoryczn ocen wyników estymcji pośredniej - odporność n wyniki bsurdlne, - zgodność z dotychczsowym stnem wiedzy, - liniowość ukłdów przestrzennych, - logiczny ukłd współczynników. Kryteri formlne wewnętrzne oznczją wewnętrzną zgodność n różnych poziomch podziłów (dministrcyjnego, grupowego), zchownie hierrchii regionów według wrtości szcownej cechy tkże, w niektórych przypdkch, wżności regionów. Postult wewnętrznej zgodności wydje się truizmem, jednkże jego spełnienie jest rczej wyjątkiem niż regułą. Oszcownie wrtości prmetrów interesującej ns cechy n różnych poziomch podziłu hierrchicznego domen i obszrów (n przykłd dministrcyjnych krju) w estymcji pośredniej dokonuje się n zsdzie korzystni z informcji o różnym stopniu szczegółowości. Jest to niewątpliwie zletą tego podejści, gdyż w ten sposób minimlizuje się wrincję estymtor dl konkretnych młych obszrów. Przechodząc n wyższy poziom podziłu dministrcyjnego mmy większe możliwości, co do ilości zmiennych wspomgjących, wyrźniejsze zleżności, le zncznie częściej będą one miły
chrkter symptomtyczny, gdzie trudniej nm je interpretowć w ktegorii przyczyn skutek. W rezultcie otrzymujemy ukłd informcyjny, gdzie przykłdowo sum gmin nie dje nm wyniku dl powitu, sum powitów dnego województw może odbiegć od poziomu wojewódzkiego. Dl użytkowników sttystyki publicznej stnowi to znczny dyskomfort. Kryterium poziomu ozncz, że sum wrtości dl wszystkich młych obszrów istotnie nie odbieg od prwdziwej nieznnej wrtości prmetru dl dużego obszru. W klsycznej estymcji bezpośredniej ten postult nzyw się nieobciążonością. ) p ) y = Y (1) p gdzie: y ) - wrtość globln cechy y w młym obszrze n poziomie p, Gdy Y ) Y ) - wrtość globln cechy y w dużym obszrze (w populcji generlnej), p - poziom dnego podziłu dministrcyjnego krju, n przykłd, w przypdku klsyfikcji NUTS: p=1 dl mkroregionów, p=2 dl województw, p=3 podregiony, p=4 powity, p=5 gminy. nie jest znne, co jest regułą w bdnich sttystycznych, wówczs po prwej stronie równni (1) postwimy estymtor dl dużego obszru. Nwet pomijjąc przypdki błędów systemtycznych, tylko wyjątkowo będzie spełniony postult (1), wówczs możn zproponowć kilk rozwiązń wymuszjących wewnętrzną zgodność wyników n poszczególnych poziomch hierrchicznego podziłu dużego obszru. Njprostszym rozwiązniem wydje się przeliczenie poszczególnych pierwotnych wrtości estymtor przyjmując dw złożeni. Po pierwsze, te pierwsze szcunki dobrze odzwierciedlją poziom zjwisk n wyższym poziomie (dl większego obszru). Po drugie, uporządkownie wrtości estymtor niższego poziomu dobrze odzwierciedl uporządkownie i odległości między regionmi, czyli złożenie silniejszej skli, co może być zbyt dleko idącym uproszczeniem. Kryterium kolejności ozncz, że uszeregownie młych obszrów pod względem rosnących bądź mlejących wrtości bdnej zmiennej odwzorowuje ich kolejność w populcji generlnej (w dużym obszrze). Zuwżmy, że w przypdku niektórych zgdnień, tkich jk konkurencyjność młych obszrów 9, większe znczenie będzie mił ich kolejność niż osiągnięty poziom pod względem bdnej zmiennej. Bezbłędne odgdnięcie kolejności młych obszrów możemy w tym przypdku uwżć z sukces, pomimo że będzie to tylko 9 Konkurencyjność regionów stnowi jeden z głównych filrów finnsowni rozwoju przestrzennego w krjch Unii Europejskiej, por. M. Klmut, L. Cybulski (2000-red.), D. Strhl (2003). Innym wymirem tego zgdnieni jest udyt miejski, por. J. Prdysz (2005).
skl porządkow. Poniewż n ogół nie będziemy znli prwdziwego uporządkowni młych obszrów w populcji generlnej, wówczs byłoby zsdne zbudownie znnego w tksonomii syntetycznego wskźnik rozwoju, n podstwie którego możn byłoby próbowć zweryfikowć dobroć tego uporządkowni. Jko kryterium dobroci uporządkowni proponuje się: gdzie: p R y ) p 2 ( p y R ) = min R ) (2) - rnking młych obszrów pod względem wrtości globlnej cechy y n poziomie p, p R - rnking młych obszrów pod względem wskźnik syntetycznego n poziomie p. N mocniejszej skli, ilorzowej, możn postulowć kryterium kolejności i dystnsu, gdzie będziemy usiłowli odgdnąć nie tylko uporządkownie młych obszrów, le odległości pomiędzy nimi pod względem wrtości globlnej bdnej zmiennej y. W tkim przypdku funkcj kryterium przybierze nstępującą postć: gdzie: p y ) ) p ) 2 ( p y y' ) = min - wrtość globln cechy y w młym obszrze n poziomie p, oszcown (3) n podstwie określonego estymtor klsy SMO, ) p y' - wrtość globln cechy y w młym obszrze n poziomie p, oszcown n podstwie wskźnik syntetycznego. Przy podejmowniu decyzji o wyborze funkcji kryterium nleży wziąć pod uwgę wielkość zleżności między zmienną bdną zmiennymi wspomgjącymi. Rozsądnym się wydje posługiwnie się n słbszej skli kryterium (2). Dopiero przy brdzo dużych zleżnościch korelcyjnych możn byłoby podjąć próbę oceny z wykorzystniem kryterium (3). Nie jest wykluczone, że funkcj kryterium (3) mogłby posłużyć do jednoczesnego oszcowni wrtości globlnych dl wszystkich młych obszrów. Niekiedy użytkownicy bdń mogą nrzucić dodtkowe kryteri oceny, które nzwliśmy formlnymi zewnętrznymi. Poszukując kceptcji społecznej dl estymcji pośredniej możn brć pod uwgę wielkość młego obszru bądź jego wżność. Problemy wielkości młych obszrów, w zsdzie, rozwiązuje klsyczn metod reprezentcyjn i estymcj bezpośredni. Jednkże postult uwzględnieni wgi określonych obszrów
wprowdz dodtkowe problemy do estymcji pośredniej. Wymusz bowiem poszukiwni dodtkowej siły dl wżniejszych obszrów. W tkich przypdkch stwi wobec kryteriów (1-3) dodtkowe problemy, które jedynie tutj zsygnlizujemy. N koniec krótko wspomnimy o kryterich merytorycznej oceny dobroci estymcji pośredniej dl młych obszrów. N pierwszym miejscu wymienimy odporność estymtorów n wyniki bsurdlne lbo tkie, które dleko odbiegją od tego, co wiemy o bdnej rzeczywistości. Kolejną pożądną włsnością estymtor pośredniego jest liniowość rozkłdów przestrzennych bez trudnych do wytłumczeni skoków i złmywń. Zpewne dążenie do osiągnięci tkiej hrmonii przestrzennej powodowło konstruownie estymtorów złożonych. Efektem tego sekurnckiego podejści był zgod n wyrównywnie się wrtości w regionie, czyli wyżej wymieniony punkt 8 wśród słbych stron estymcji pośredniej. Jeśli przedmiotem estymcji pośredniej są określonego rodzju rozkłdy zdrzeń, n przykłd demogrficznych, n podstwie których możn obliczyć cząstkowe współczynniki demogrficzne, wówczs powinny być wyrównne bez skoków nieuzsdnionych n gruncie dnej nuki 10. W większości przypdków bdni reprezentcyjne mją z cel nie tyle wierne opisnie rzeczywistości z ndmierną dokłdnością, le do wykryci wżnych dl dnej społeczności prwidłowości, które umożliwią jej określone dziłni w sferze publicznej, gospodrczej i prwnej. Podsumowując powyższe rozwżni determinnty włściwej oceny estymcji dl młego obszru wydją się nstępujące: 1. włściwe modele estymcji, 2. włściwy dobór zmiennych wspomgjących, rejestry dministrcyjne będą w przyszłości głównym źródłem zmiennych wspomgjących (uxiliry vribles), 3. w mirę możności, poszczególne bdni w Centrlnym Urzędzie Sttystycznym powinny tworzyć jednolity system, wzmcnijąc estymcję bezpośrednią, jk to postuluje D. A. Mrker (2001), 4. włściwy poziom nlizy, modele regresji n poziomie jednostek przestrzennych chrkteryzują się wyższymi współczynnikmi determincji niż n poziomie jednostkowym, 10 Wielomodlne rozkłdy współczynników demogrficznych występują rzdko. Regulrnie odnoszą się migrcji i ktywizcji zwodowej kobiet. W przypdku rzdkich zdrzeń, jk umierlność w młodym wieku, whni współczynników mogą nosić chrkter losowy i nleży je wyrównć. Możn zstosowć jedną z metod proponownych przez D. A. Mrker (2001).
5. niezbędn wielkość próby dl dnego młego obszru orz jej lokcj, por. M. Szymkowik (2004), w rzie konieczności, kierując się kryterimi zewnętrznymi możn odpowiednio ksztłtowć wielkość próby losowej. Litertur cytown Brch C. (1994): Metodologiczne spekty bdni młych obszrów. Z prc ZBSE z. 43, ZBSE GUS i PAN, Wrszw. Brch C. (1996): Teoretyczne podstwy metody reprezentcyjnej. Wydwnictwo Nukowe PWN, Wrszw. Brch C., Lednicki B., Wieczorkowski R. (2003) Estymcj dnych z bdni ktywności ekonomicznej ludności n poziomie ludności powitów dl lt 1995 2002, GUS, Wrszw Brch C., Lednicki B., Wieczorkowski R. (2004) Wykorzystnie złożonych metod estymcji do dezgregcji dnych z Bdni Aktywności Ekonomicznej Ludności w roku 2003. GUS, Wrszw Dehnel G., Gołt E. (2006) Attempts to estimte bsic informtion for smll business in Polnd. Sttistics in Trnsition, Vol. 7, No. 4, s. 785 803. Domński C., Prusk K. (2001) Metody sttystyki młych obszrów. Wydwnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź. Gołt E. (2004) Estymcj pośredni bezroboci n loklnym rynku prcy. Wydwnictwo Akdemii Ekonomicznej w Poznniu. Prce hbilitcyjne nr 11, Poznń Hedy, P.J. nd Hennell, S., (2001) Enhncing smll re estimtion techniques to meet Europen needs, Sttistics in Trnsition, Vol. 5, No. 2, s. 195 203. Hedy P., Rlphs M. (2005) EURAREA: n overview of the project nd its findings. Sttistics in Trnsition, 7, No. 3, s. 557 570. Klmut M., Cybulski L. (2000-red.), Polityk regionln i jej rol w podnoszeniu konkurencyjności regionów, Wrocłw. Kordos J. (2004) Niektóre problemy jkości w sttystyce młych obszrów. [w:] A. Zeliś, Trdycje i obecne zdni sttystyki w Polsce, Wydwnictwo Akdemii Ekonomicznej w Krkowie, Krków, s. 95-124. Kordos J. (2005), Some Aspects of Smll Are Sttistics nd Dt Qulity, Sttistics in Trnsition, vol. 7, Number 1, s.102-131
Kordos J. (2006) Impct of different fctors on reserch in smll re estimtion in Polnd Sttistics in Trnsition, Vol. 7 No. 4, s. 863 879. Lehtonen R., Särndl C-E., Veijnen A. (2005) Does the model mtter? Compring modelssisted nd model-dependent estimtors of clss frequencies for domins. Sttistics in Trnsition, Vol. 7, No. 3, s. 649 673 Mrker D.A. (2001) Producing smll re estimtes from ntionl surveys: method for minimizing use of indirect estimtes, Survey Methodology, December 2001, Vol. 27, No.2, s.183 188. Niemiro W., Wesołowski J. (2007) Liner estimtion nd prediction under model design pproch with smll re effects. Refert n konferncję IASS Stellite Meeting on Smll Are Estimtion, University of Pis, 3-5 September 2007 Piz. Prdysz J. (1989) O błędch nielosowych w bdniu dzietności kobiet w rmch Nrodowego Spisu Powszechnego 1970. [w:] Problemy bdń sttystycznych metod reprezentcyjn. Główny Urząd Sttystyczny, Wrszw, Bibliotek Widomości Sttystycznych t. 36, s. 154 159 Prdysz J. (2000) Rekonstrukcj dzietności młżeńskiej kobiet w późniejszym wieku n podstwie nkiety retrospektywnej. Studi demogrficzne, nr 1, 1999 [druk 2000], s. 13-34. Prdysz J. (2005) Audyt miejski. [w:] Przestrzenno-czsowe modelownie i prognozownie zjwisk gospodrczych. Pod red. A. Zelisi. Wydwnictwo Akdemii Ekonomicznej w Krkowie, Krków 2005, s. 205 214. Prdysz J., Klimnek T. (2006) Adpttion of EURAREA experience in business sttistics in Polnd. Sttistics in Trnsition, Vol. 7, No. 4, s. 841 852. Prdysz J. (2007) Rejestry dministrcyjne jko źródło zsilni w sttystyce regionlnej. [w:] (J. Prdysz - red.) Sttystyk regionln w jednoczącej się Europie. Internetow Oficyn Wydwnicz Centrum Sttystyki Regionlnej, Poznń, s. 193-206. Pfeffermnn D. (2002), Smll Are Estimtion New Developments nd Directions, Interntionl Sttisticl Review, 70, 1, 125 143. Ro J.N.K., 2003, Smll Are Estimtion, Wiley Interscience, John Wiley nd Sons, INC., Hoboken, New Jersey Särndl, C.E., Swensson, B., Wretmn, J.H. (1992). Model Assisted Survey Smpling. New York: Springer-Verlg.
Strhl D. (2003) Benchmrking w bdnich regionlnych. W: Przestrzenno-czsowe modelownie i prognozownie zjwisk gospodrczych. Pod red. A. Zelisi. Akdemi Ekonomiczn: Krków, s. 127-141. Szymkowik M. (2004) Wyzncznie optymlnej lokcji próby pomiędzy młe obszry dl estymtor złożonego, Tksonomi nr 11 - Klsyfikcj i nliz dnych teori i zstosowni, Prce Nukowe Akdemii Ekonomicznej im. Oskr Lngego we Wrocłwiu, nr 1022, s. 413-419. Wesołowski J. (2003) Problemy estymcji dl młych obszrów. Widomości Sttystyczne, nr 9, GUS, Wrszw.