Az okos városok komplex mutatószámai

Hasonló dokumentumok
DUSEK TAMÁS. Komplex mutatószámok módszertani kérdései az okos város mutatók példáján. MRTT 16. Vándorgyűlése. Kecskemét, október

TERÜLETI VONZÓKÉPESSÉG A DUNA RÉGIÓBAN ÉS HAZÁNKBAN ATTRACTIVE DANUBE

A GDP hasonlóképpen nem tükrözi a háztartások közötti munka- és termékcseréket.

Közszolgálati Nemzetközi Képzési Központ

Magyarország helyzetének változása a régiós versenyben

Smarter cities okos városok. Dr. Lados Mihály intézetigazgató Horváthné Dr. Barsi Boglárka tudományos munkatárs MTA RKK NYUTI

OKOS VÁROS FOGALMA, KONCEPCIÓJA, LEHETSÉGES ÉRTÉKELÉSI MÓDSZEREI

Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Heves megye

Smart City feltételei

Sztenderdizálható-e a sokszínűség? A hatásmérés dilemmái. Tóth Laura - NESsT. NESsT

Regionális Gazdaságtan II 3. Elıadás. A téma vázlata

Okos Városok Globális helyzetkép, lehetőségek, várakozások. Digitális Város Konferencia 2016 szeptember, Győr

A gazdaságstatisztika szerepe a munkaerőpiaci folyamatok elemzésében a Visegrádi Négyek körében. Dr. Lipták Katalin

Az információs társadalom európai jövőképe. Dr. Bakonyi Péter c. Főiskolai tanár

Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Jász-Nagykun-Szolnok megye

Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Zala megye

Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Veszprém megye

A jól-lét mérése. Lorem Ipsum

Kreatív városok Kelet-Közép-Európában Győr pozíciójának kreatív és kulturális szempontú vizsgálata makrotérségünkben

Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Csongrád megye

Dr. Bakonyi Péter c. docens

Komplex regionális elemzés és fejlesztés tanév DE Népegészségügyi Iskola Egészségpolitika tervezés és finanszírozás MSc

Élet a GDP-n túl Növekedés versus fejlődés

REGIONÁLIS GAZDASÁGTAN

Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Szabolcs-Szatmár-Bereg megye

OBJEKTÍV JÓL-LÉTI MEGKÖZELÍTÉSEK MODELLSZÁMÍTÁS, JÓL-LÉT DEFICITES TEREK MAGYARORSZÁGON

Lisszaboni stratégia és a vállalati versenyképesség

Gazdaság és felsőoktatás Egymásrautaltság együttműködés lehetőségei, távlatai Április Bihall Tamás MKIK alelnök

TÁRSADALMI GAZDASÁGI EGYENSÚLY ÉS ÉLETMINŐSÉG SZERBIA RÉGIÓIBAN

Viszonyszám A B. Viszonyszám: két, egymással kapcsolatban álló statisztikai adat hányadosa, ahol A: a. viszonyítadóadat

SZAKDOLGOZATI TÉMAKÖRÖK

Menedzsment alapjai A vezetés és a szervezet környezete

Bevezető Mi a statisztika? Mérés Csoportosítás

A települési szegregáció mérőszámai

Dr. Nagy Zita Barbara igazgatóhelyettes KÖVET Egyesület a Fenntartható Gazdaságért november 15.

A KRAFT PROJEKT TANULSÁGAI

Az Európai Unió számokban

MUT konferencia, Makó, május

Hátrányos helyzetű járások és települések. Urbánné Malomsoki Mónika

Industrial Internet Együttműködés és Innováció

A regionális gazdasági fejlődés műszaki - innovációs hátterének fejlesztése

A tudásipar, tudáshasználat helyzete és lehetséges jövőbeli trendjei a Nyugat-dunántúli régióban

Fenntarthatóság és nem fenntarthatóság a számok tükrében

Innováció és eredményesség az alacsony státuszú iskolákban

KÖFOP VEKOP A jó kormányzást megalapozó közszolgálat-fejlesztés

RECHNITZER JÁNOS SMAHÓ MELINDA A HUMÁN ERŐFORRÁSOK SAJÁTOSSÁGAI AZ ÁTMENETBEN

A versenyképesség és a vállalkozói környezet kérdései Szlovákiában

Üzleti energia- és vízfelhasználás menedzsment a Rubintól

CITY OF SZEGED Smart city activities Sándor NAGY Vice Mayor

A Jó Állam Jelentések bemutatása: műfaji és fogalmi keretek Dr. Kaiser Tamás Tudományos igazgató Államkutatási és Fejlesztési Intézet

[GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika

HONNAN HOVÁ: SÜLLYEDÜNK VAGY EMELKEDÜNK?

Helyzetjelentés az európa 2020 dokumentumban kitűzött célok teljesüléséről. Dr. Nagy Henrietta, egyetemi docens, dékánhelyettes SZIE GTK RGVI

Gazdasági fejlődés a világban (trendek, felzárkózás vagy leszakadás?)

A társadalmi kapcsolatok jellemzői

A felsőoktatás társadalmi szerepe és az akadémiai- egyetemi világ. Csépe Valéria

STATISZTIKA I. A változók mérési szintjei. Nominális változók. Alacsony és magas mérési szint. Nominális változó ábrázolása

Dr. Bakonyi Péter c. Fıiskolai tanár

A K+F+I forrásai között

A MAGYARORSZÁGI NAGYVÁROSTÉRSÉGEK TÁRSADALMI VERSENYKÉPESSÉGE

"A felelős egyetem módszertani aspektusai" Április 21. Budapest, MellearN konferencia

várható fejlesztési területek

Informatika és növekedés. Pongrácz Ferenc ügyvezető igazgató, IBM ISC Magyarország Kft., az MKT Informatikai Szakosztályának elnöke

Az egészség nemzeti érték helyzetünk nemzetközi nézőpontból

Living Lab alkalmazási lehetőségek és példák

Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához- Budapest és Pest megye. Budapest, dr.

AZ NKFIH A JÖVŐ KUTATÓIÉRT

Területi különbségek kialakulásának főbb összefüggései

AZ ELI-ALPS ÉS A TERVEZETT SCIENCE PARK GAZDASÁGI HATÁSVIZSGÁLATA, ÉS ANNAK EREDMÉNYEI

Open Data technológia és üzlet

OKM ISKOLAI EREDMÉNYEK

Vállalati honlapok és jelentések átláthatósága

Sta t ti t s i zt z i t k i a 3. előadás

Városi zöldfelületekkel kapcsolatos társadalmi igények

2020+3x20. Smart Stratégia & a kapcsolatok

KFI TÜKÖR 1. Az IKT szektor helyzete

A HÓNAP KÜLDŐORSZÁGA LENGYELORSZÁG

Társadalmi és gazdasági indikátorrendszer kialakítása

Indikátorok projekt modellhelyszínein. Domokos Tamás szeptember 13.

A MAGYAR KKV SZEKTOR NEMZETKÖZI KITEKINTÉSBEN összehasonlítás V4-ekkel és Szlovéniával

A PEDAGÓGIAI TUDÁSMENEDZSMENT- RENDSZER KONCEPCIÓJA

Egészségügyi klaszterek szerepe a térségi gazdaságfejlesztésben

Kormányzati elképzelések az alternatív energia források hasznosítására

Pest megye versenyképességi indexe

Adatelemzés Excellel és SPSS-sel

EU, NEMZETKÖZI KITEKINTÉS AZ

INDIKÁTOR MÉRÉSI ÉS CÉLÉRTÉK SZÁMÍTÁSI ÚTMUTATÓ A A régiós civil szervezetek infrastrukturális feltételeinek fejlesztése KULCSINDIKÁTORAIHOZ

A FENNTARTHATÓ ÉPÍTÉS EU KOMFORM MAGYAR INDIKÁTORRENDSZERE

Közép- és Kelet-Európai Regionális Környezetvédelmi Központ (REC) Bonifertné Szigeti Márta - ügyvezető igazgató

A helyi gazdaságfejlesztés elméleti megközelítésének lehetőségei

EGÉSZSÉG-GAZDASÁGTAN

Miben fejlődne szívesen?

Közép- és Kelet-Európai Regionális Környezetvédelmi Központ (REC) Bonifertné Szigeti Márta - ügyvezető igazgató

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június

Regionális gazdaságtan I. 4. Gyakorlat Innováció

A kommunikációs és digitális kompetenciák szerepe és hatása a CARMA projektben

KÖFOP VEKOP A jó kormányzást megalapozó közszolgálat-fejlesztés. Közösségi jóllét Prof. Dr. Báger Gusztáv

Mit nyújt a Gazdaságfejlesztési és Innovációs Operatív Program a vállalkozásoknak között

Új utakon a hazai hulladékgazdálkodás Gödöllő, június Fenntartható termelés és fogyasztás

Az első teljesítményértékelési jelentés ( )

Átírás:

Az okos városok komplex mutatószámai Dusek Tamás Központi Statisztikai Hivatal Budapest 2019. február 27.

Bevezetés: okos város mutatók számának növekedése Statisztikai adatok formájának változása Komplex mutatószámok általában Okos városok néhány komplex mutatója (csak nemzetközi nagyvárosokra) Alapindikátorok problémái

A Smart City (okos város) kifejezés növekvő népszerűsége 2010-ig: alig használták Előfordulása a tanulmányokban (egy bibliometriai vizsgálat szerint, Mora et al, 2017): 1992-2006: 60 2007-2009: 91 2010-2012: 916 (kormányzat és IT cégek) 2010 táján: divatkifejezés lesz okos város, intelligens város, digitális város stb, smart city: zseniális marketing trükk az elnevezés 2017: magyar kormányrendelet 2019: konferencia a KSH-ban

Okos város definíciók sokfélesége A következő elemekből építkeznek: Digitalizáció, információtechnológia, innováció, összekötöttség, szenzorok, mérések, komplex analitika, valósidejű adatok, big data, modellezés, optimalizáció Energiahatékonyság Szállítás, logisztika, elektromos hálózat, infrastruktúra Életminőség, szolgáltatások minősége, boldogság, biztonság Kreatív gazdaság, gazdasági növekedés, fenntarthatóság Polgárok, emberi tőke, társadalmi tőke, képzett munkaerő, tanult, intelligens emberek Polgárok részvétele, helyi demokrácia Kormányzás, e-kormányzás

Az okosság mérésére irányuló kezdeményezések növekedése Motivációk: 1. A tervezők és projektfinanszírozók sikerességi indikátorok iránti igénye általános tendencia az 1970-es évektől. Ideológia szerint: plusz információt ad; döntéshozókat segíti; monitoring, hatásvizsgálat; egyszerűen értelmezhető; médiában könnyen kommunikálható 2. Publikációs lehetőség, publikációs piac. a településeket és országokat egyre újabb és újabb életminőségi, élhetőségi, gazdasági, társadalmi, kulturális, fejlettségi és egyéb szempontból kívánják értékelni és rangsorolni a legkülönbözőbb hangzatos nevekkel illetett mutatószámok segítségével. Van már m számú komplex mutatószám az n alapindikátorból, legyen m+1 (újraválogatás, újrasúlyozás, alindexek ) Forrás: Bandura (2005)

A statisztikai adatfelvétel és adatközlés változásai 1. Korai statisztikák, mérések: naturális egységek (diszkrét egységek: hány darab?; folytonos egységek: mennyi?) Jellemző mértékegységek hétköznapiak: darab, méter, mázsa, uncia, hold, négyszögöl, véka, liter, nap, óra alapegységekből képzett viszonyszámok: megoszlási, dinamikus, intenzitási Egy konkrét, megfogható jelenségre vonatkoztak.

2. Értékbeli aggregátumok képzése Példák: termékenkénti külön-külön árak helyett árszínvonal számítása; energiafajták átszámítása kőolaj egyenértékre, kőszén egyenértékre; állatállomány átszámítása számosállat egyenértékre; alkoholfogyasztás átszámítása tiszta alkoholra; különféle bűnügyek átszámítása egységbűnügyre

3. Közvetlenül nem megfigyelhető elvontabb koncepciók leírása közvetlenül megfigyelhető jellemzőkkel elvont (közvetlenül nem megfigyelhető) jellemző autó tulajdonosának társadalmi státusza, vagyoni helyzete szívbetegség társadalmi kohézió tantárgy érdekessége megfigyelhető jellemző autó típusa, értéke vérnyomás bűnesetek száma diákok részvételi aránya

4. Mérés fogalmának kiterjesztése, kvantifikálható teljesítménymérés terjedése Kérdőívek, tesztek pszichometria, szociológiai felmérések vélemények, attitűdök, érzések, képességek, tudás A mérési skálák hagyományos négyes tipológiáján (névleges, sorrendi, intervallum, arány) kívül eső terület.

5. Egynél több indikátor összegyúrása komplex mutatóvá, rangsorkészítés Egynél több szempont figyelembe vétele Konkrétabb, de összetettebb jelenség - pl. állatok nagysága különböző szempontú méreteik alapján Közvetlenül nem mérhető jellemzők pl. hitelminősítés: Standard & Poor s kezdete 1860-as évek egyetemi rangsorok: 1911-ben 344 amerikai intézmény rangsorolása Nehezen megfogható, meghatározható, közvetlenül nem mérhető jelenség pl. egyetemek minősége, rangsora; ország versenyképessége

6. Publikálhatóság, publikálás változása Az adatokon alapuló elemzések fokozatosan kikerültek az akadémiai kutatásból és tömegmédia-termékké válva leegyszerűsödtek A rangsorokat tartalmazó cikkek könnyen publikálhatók, népszerűek az olvasók (és a médiatulajdonosok) körében Internetes megjelenés számára ideális, egy táblázat, felületes, rövid szöveges jellemzéssel nincs szerkesztőségi szűrés Hatások: a rangsoroltak presztízse, publikáló ismertsége, hatalma, közvélemény formálása, fogyasztók/szervezetek/partnerek viselkedésének a befolyásolása, a rangsoroltak viselkedésének változása, nyomásgyakorlás a rangsorkészítés módjára (példa: bűnözési index alapján rosszul teljesítő települések/térségek: alacsonyabb ingatlanár, nagyobb félelemérzet, kevesebb turista

Hogyan lehet megbízható, érvényes mérési eljárással az ehhez hasonló jelenségeket jellemezni? országok versenyképesség országimázs biztonság egészségügyi állapot fejlettség digitális hozzáférés megfigyelési egység egyének bizalom félelemérzet depresszió egészségügyi állapot kulturális intelligencia érzelmi intelligencia

Korai kezdeményezések (általában a komplex mutatószámokra) Level of Living Index (1966) 20 országra kiterjedő vizsgálat 6 fizikai (táplálkozás, oktatás, lakásellátottság, pihenés és egészség-helyreállítás, biztonság színvonala) és 1 monetáris (a létminimum feletti magasabb szükségleteket kielégítését biztosító jövedelmek) jelzőszámból Development Index (1972) 73 42 végül 18 (9 gazdasági 9 társadalmi) mutatószám UNESCO (1975) 140 ország rangsorolása 2 társadalmi (írni-olvasni tudás, várható élettartam) és 5 gazdasági (energiafogyasztás, feldolgozóipar GDP-n és exporton belüli részaránya, mezőgazdaságon kívül foglalkoztatottak aránya, telefonvonalak száma)

Physical Quality of Life Index Minimális emberi szükségletekhez való hozzáférés Gyermekhalandóság, 1 éves korban várható élettartam, írni-olvasni tudás Fixált értékhez viszonyítás, majd számtani átlag számítása (kritikák) Human Development Index (HDI) (Emberi Fejlettségi Index) (UNDP 1990) 3 dimenzió: élettartam, iskolázottság, életszínvonal Tíznél több módosítás 1990 óta, kritikák A példák végtelenségig bővíthetők: öregedési sebezhetőség indexe, életminőség indexe (WHO), Jobb élet indexe (OECD), Boldog bolygó index (NEF), életelégedettségi index

Néhány rendszeresen publikált összetett társadalmi-gazdaságikörnyezeti mutató Rövidítés Mutató angolul Mutató magyarul HDI Human Development Index Emberi Fejlődési Index HPI Human Poverty Index Emberi Szegénység Indexe GDI Gender Related Development Index Nemek Szerinti Fejlődési Index GEM Gender Empowerment Measure Nemi Hatalomképesség Mértéke GPI Gender Parity Index Nemi Arány Index BCI Basic Capabilities Index Alapvető Adottságok Indexe GEI Gender Equity Index Nemi Egyenlőségi Index LPI Living Planet Index Élő Bolygó Index World Competitiveness Scorebord Versenyképességi rangsor Tax Misery and Reform Index Adónyomor és Adóreform Index CPI Corruption Perception Index Korrupció Érzékelési Index BRS Business Risk Service Üzleti Kockázat GNH Gross National Happiness Bruttó Nemzeti Boldogság Democracy Index Demokrácia Index

AIDS programok erőfeszítését mérő index Publikáló: ENSZ 10 összetevő: 1. Politikai támogatás 2. Programok és tervezés 3. Szervezeti felépítés 4. Programok forrásai 5. Értékelés, monitoring és kutatás 6. Jogszabályi környezet 7. Emberi jogok 8. Megelőző programok 9. Kezelés 10. Enyhítés

Digitális hozzáférés indexe Publikáló: Nemzetközi Telekommunikációs Unió Infrastruktúra Elérhetőség Tudás Minőség Használat Mindezek 8 mutatóval megragadva

Országmárka rangsorok Anholt Nation Brands Index FutureBrand Country Brand Index Bloom Consulting Country Brand Ranking (Tourism Edition, Trade Edition) Bloom Consulting Digital Country Index Young&Rubicam Best Countries Reputation Institute Country RepTrak Portland Soft Power 30 Hogyan lehet megbízható, érvényes mérési eljárással, alapmutatókkal és azok aggregálásával ilyen és ehhez hasonló nehezen definiálható jelenségeket jellemezni?

Néhány példa az okos város és hasonló indexekre bécsi Műszaki Egyetem okos város indexe IESE Cities in Motion indexe European Smart Cities Ranking Smart City Index Master Indicators EasyPark Group smart city indexe IBM Smarter City Assessment Tool Cities of Opportunity index Ericson Networked Society city index Siemens Green City index European Green Capital Award, Innovation Cities index Arcadis Sustainable Cities index European Energy Award

Ezen mutatók nagy része sokféle, nagyon különböző jellegű tényezőkre vonatkozó egyedi mutatószámokból képzett összetett (komplex, kompozit) index, amelyek a kérdés mechanisztikus, mérésközpontú megközelítésének veszélyén túl az ilyen összetett mutatószámok értelmezési, tartalmi és módszertani problémáival terheltek Példa (IESE Cities in Motion indexében) 100000 lakosra jutó halálozás (?? Kormegoszlással történő standardizálás??) Egészségügyi index (??? Nincs megadva, miben mérik) Magán és közösségi kórházak száma Az ország boldogságindexe Kormányzati intézkedések a rabszolgaság ellen Női munkaerő aránya a közszférában

IESE (Navarrai Egyetem) Cities in Motion okos város indexe 2014-től évente 165 nagyváros 2018-ban összesen 83 alapindikátor (évente kicsit változó) 9 alindex (kormányzás, várostervezés, technológia, környezet, nemzetköziség, társadalmi kohézió, közlekedés és mobilitás, emberi tőke, gazdaság) (korábban 10 alindex, közösségi menedzsment beolvasztva a kormányzásba) 84 oldalas publikáció

1. Okos gazdaság egy lakosra jutó GDP Példák az alapindikátorokra (pirossal: szoros kapcsolat a digitalizációval; fekete: nagyon általános vagy semmilyen kapcsolat) egy lakosra jutó települési adósság éves átlagos (vagy medián) jövedelem szegénységi ráta vállalkozások aránya egyéni vállalkozások aránya társas vállalkozások aránya új vállalkozások aránya online értékesítéssel foglalkozó vállalkozások aránya vállalkozások internet használata online vásárló lakosok aránya vállalkozások hardverkiadásai vállalkozások szoftverkiadásai munkanélküliségi ráta évi átlagos ledolgozott munkaóra dolgozónként a gazdaság fajlagos energiaigénye (energiafogyasztás/gdp) csúcstechnológiai és kreatív ágazatokban foglalkoztatottak aránya megújuló energia és energiahatékonyság pénzügyi intézmények fejlettsége kulturális és szórakoztatóipar kereskedelmi szolgáltatások közlekedés és kommunikáció szállodák és éttermek tőzsdei cégek székhelyének a száma K+F kiadások aránya a városi GDPn belül közösségi K+F kiadások aránya a városi GDP-n belül oktatásra fordított közösségi kiadások nemzetközi kutatási alapok által finanszírozott kutatások száma civil szféra projektjeinek a száma

Példák az alapindikátorokra 2. Okos kommunikáció lakossági információtechnológiai kiadások vezetékes telefon előfizetések aránya mobiltelefon előfizetések aránya internettel rendelkező lakosok vagy háztartások aránya kábeltévé előfizetések aránya szélessávú internet ellátottság elérési hálózatok száma elektronikus ügyintézést végző lakosok aránya

Példák az alapindikátorokra 3. Okos kormányzás az alapvető kormányzati szolgáltatások on-line elérhetősége kormányzati szolgáltatások on-line lakossági használata letölthető űrlapok száma önkormányzati IT rendszer kutatási ösztöndíjak száma önkormányzati költségvetés nagysága önkormányzat honlapja önkormányzat foglalkoztatottjainak aránya

4. Okos emberi tőke középfokú végzettséggel rendelkezők aránya a felnőtt lakosságban felsőfokú végzettséggel rendelkezők aránya a felnőtt lakosságban egyetemek és kutatóintézetek száma interneten szabadon elérhető egyetemi kurzusok száma az oktatásban és a K+F-ben foglalkoztatottak aránya külföldiek aránya a felsőoktatásban egyetemek száma a világszintű TOP200-as listán írástudatlanok aránya Példák az alapindikátorokra (lila: nagy a vagy a kicsi érték a kedvező??) háziorvosok aránya kórházi ágyak aránya közoktatásban foglalkoztatott pedagógusok aránya közoktatásban használt számítógépek várható élettartam etnikai sokszínűség személyek elleni bűncselekmények aránya vagyon elleni bűncselekmények aránya részvételi arány az EU parlamenti választáson nők aránya a városi közgyűlésben képviselők száma a lakosságszám arányában a lakosság idegennyelv tudása élethosszig tartó tanulásban résztvevők aránya számítógépes készségek fejlettsége internethasználati készségek fejlettsége szabadalmak lakosságarányos száma tudásintenzív szektorokban foglalkoztatottak aránya Facebook felhasználók aránya Linkedln felhasználók aránya Twitter felhasználók aránya

Példák az alapindikátorokra 5. Okos közlekedés autóbusz állomány autóbusz hálózat hossza tömegközlekedéssel szállított személyek száma repülőtér léte önkormányzati utak hossza halálos közlekedési balesetek személygépkocsi és motorellátottság metróvonalak hossza forgalomfigyelő szenzorok elektromos jegyek vezetők online informálása utasok online informálása közösségi kerékpárkölcsönző rendszer kerékpárutak hossza

Példák az alapindikátorokra 6. Okos városi szolgáltatások múzeum látogatások egyetemi oktatók és kutatók aránya turisták által eltöltött nemzetközi ösztöndíjak vendégéjszakák könyvtárból kölcsönzött könyvek egészségügyi kiadások aránya GDPben színházi és mozi látogatások sportolásra, szabadidőre elérhető színházak és mozik száma szabad zöldterületek könyvtárak száma ISO 14000 szabvánnyal rendelkező hátrányos helyzetű csoportok vállalkozások száma számára elérhető tanfolyamok vállalati továbbképzésben résztvevők

Példák az alapindikátorokra 7. Okos környezet népsűrűség légszennyezettség, szén-dioxid kibocsátás, egyéb szennyező anyag kibocsátás környezetvédelmi tervek léte, hatékonysága épületek energiahatékonysága GDP arányos energiafelhasználás vízfogyasztás az új és felújított épületek aránya az újrahasznosított hulladék aránya környezeti és fenntarthatósági programokban résztvevő emberek aránya megújuló energiaforrások aránya

Példák az alapindikátorokra 8. Nagyvárosi és országos szintű indikátorok szerepeltetése nagyvárosi smart city vizsgálatokban (Világbank, ENSZ, The Economist, Walk Free Alapítvány és egyéb szervezetek mutatói) innovatív városok sorrendje (nagyvárosok) IESE gazdasági teljesítmény rangsor (nagyvárosok) Mercer életminőség index (nagyvárosok) könnyű üzletmenet országos indexe korrupcióérzékelési index (országos) Globális béke index (országos) Globális rabszolgaság index (országos) Boldogság index (országos) Vállalkozásalapítás időigénye (országos) E-kormányzás fejlettsége (országos) Demokrácia (országos) Jogszerűség (országos)

Alapindikátorok minősége, összehasonlíthatósága Megfigyelhetőség: 1. hivatalos statisztika előállítja 2. specializáltabb, elvileg megfigyelhető lenne, gyakorlatilag hivatalosan nem megfigyelt, egyedi adatgyűjtést igényel 3. nehezen mérhető-operacionalizálható 4. nem mérhető 5. koncepciójában problémás, az sem világos, hogy jelenlétük, nagy vagy kicsi voltuk az mit jelent; illetve jelenthet pozitív és negatív dolgot is (például a népsűrűség, útsűrűség, etnikai sokszínűség). +1 térben eltérő módon operacionalizálható, ezért a tartalma is eltérő, nem lenne összehasonlítható +2 eltérő településméret mellett eltérő módon vagy sehogyan sem értelmezhető +3 időbeli változások

Több olyan alapindikátor van, amely településszinten nem értelmezhető adekvát módon, vagy értelmezhető, de a település méretének változásával eltérő jelentése lesz. A végeredmény gyakran: nehezen értelmezhető információ vagy nyilvánvaló.

A komplex mutatók felépítésének lépései Eltérő mértékegységű mutatók vagy nem mennyiségi ismérvek összegyúrása Leggyakoribb eljárás: az alapmutatók terjedelemmel történő standardizálása: minimális érték 0, maximális érték 1, terjedelem 1 x ' i x x i max x min x min 0: legkedvezőtlenebb érték, 1: legkedvezőbb érték Az alapmutatók átlagolása, sokszor 100-al megszorzása Változatok: egyéb normalizálás, jellegadó értékhez viszonyítás (átlag, maximum, minimum) Egyszerűbb módszer az alapmutatónkénti rangsorolás, majd a rangsorok átlaga Kategóriák meghatározása pontozásos módszer Átlagtól való távolság alapján való kategorizálás

A komplex mutatók felépítésének lépései érzékenység a minimum és maximum értékek változására megoldás: előre rögzített értékek, pl. HDI Robusztusság és érzékenység-vizsgálat egy-egy új alapmutató bevonása hogyan hat a komplex indexre különböző összevonási és súlyozási módszerek miként változtatják a komplex mutatót Vissza az alapadatokhoz az alapmutatók konzisztenciájának vizsgálata Mely tényezőkben erős, melyekben gyenge az adott térség?

A komplex indexek nagy részére jellemző: Már meglévő statisztikákon alapul és nem egyedi adatgyűjtésen alapul Többletinformációt nem hoz létre, inkább elfedi az alapinformációkat Nagyon vegyes (sokszor megkérdőjelezhető) alapmutatókat használ A publikáló szervezetet reklámozza

A komplex mutatók problémái 1. Rosszul megválasztott alapindikátorok sokasága semmi közük a digitalizációhoz, hagyományos mutatók új elnevezéssel az alapindikátorok, az azonos csoportba tartozó elemei is egymástól rendkívül eltérő információt hordozhatnak (Például a kórházi ágyak számát, szabadalmak számát, várható élettartamot, múzeumok számát, bűncselekmények számát egyesítő komplex mutató; a mögöttes indikátorok is vonatkozhatnak heterogén jelenségekre, például a parkolási idő túllépésétől a rokkantigazolvány hamisításán át a terrortámadásig sokmindent egyesíthetnek)

A komplex mutatók problémái 2. a komplex mutatószám képzésének módja befolyásolja a végeredményt: a változók súlyozása adatok standardizálása adatok eloszlása: kiugró értékek matematikai értelemben egyszerűbb pontozásos rendszer alkalmazása vagy matematikai értelemben bonyolultabb főkomponenselemzés a mutatók hierarchikus csoportokba foglalása és összetettebb súlyok alkalmazása sorrend megadása vagy pontszámok számítása

Lehetséges pozitívumok új primer információ, adatgyűjtés kritikai, kontextuális elemzés, értékelés

Köszönöm a figyelmet!