Majanduskriis või lihtsalt müra?

Halbade uudiste võimendumise vältimiseks ja läbipaistvuse suurendamiseks võiks statistikaamet avaldada koos SKPga ka selle usalduspiirid, toetudes näiteks minevikus antud hinnangute revisjonidele. See võimaldaks paremini hinnata, kui suurt kaalu tuleks otsuste langetamisel SKP kasvule anda. Statistikaamet avaldab juba mitme näitaja usaldusvahemikke, ehkki avalikus kommunikatsioonis ei pöörata sellele kuigivõrd tähelepanu.

Avaldatud andmetele tuginedes on statistika usalduspiirid väga laiad ning valitseb oht, et tegelike signaalide asemel kujundab majandusnäitajate dünaamikat müra. Näiteks tööpuudus jäi selle aasta teises kvartalis 95% tõenäosusega 5,9% ja 7,9% vahele. Ei tundugi väga hull, aga arvuliselt on nende kahe määra vahe siiski umbes 15 000 inimest. Kui palju erineksid nende kahe määra põhjal antud poliitilised soovitused? Kõige ohtlikumad ongi sellised hinnangud, mis on usutavas suurusjärgus, kuid annavad tegelikust olukorrast moonutatud pildi.

Detailsete näitajate puhul on olukord veel jaburam ja nende tõlgendamisest oleks mõistlik üldse loobuda. Finantssektori hõive kahanes statistikaameti andmetel esimeses kvartalis ligi 28% – kas kõlab usutavalt? Kui näitaja täpsus on sisuliselt ±40%, siis pole vahet, kas selle kasv on –5% või +5%. Sama kehtib ka paljude sotsiaalsete näitajate, näiteks noorte tööpuuduse kohta.

Paljusid majandusšokke, millest avalikkuses tihti räägitakse, ei saa statistikast tegelikult välja lugeda, sest nende võimalik mõju on näitaja täpsusest väiksem. Kui kolmandas kvartalis peaks hõive langema ja keegi seostab seda peamiselt Venemaa sanktsioonidega, tuleks sellesse suhtuda ettevaatusega. Hõive usaldusvahemik on ligikaudu ±3%. Venemaa sanktsioonide (mudelite abil hinnatud) mõju Eesti majandusnäitajatele on suurusjärgu võrra väiksem.

Statistika vähene täpsus on paratamatu

Laiu usalduspiire ja statistika ebatäpsust ei maksa häbeneda. Süüdistamise asemel tuleb statistikaametit julgustada andmeid sagedamini revideerima. Mida detailsemad on andmed ja mida kiiremini me neid tahame, seda vähem neid tegelikult usaldada saab. Aja jooksul andmeallikaid täiendatakse ja see võimaldab varasemaid hinnanguid ümber teha. Mida varem vead parandatakse, seda parem.

Eesti-suguse väikese majanduse puhul on lühiajalise statistika vähene täpsus peamiselt matemaatiline paratamatus ja selle parandamine on kohutavalt kallis. Juhusliku valimi pealt arvutatud keskmise hinnangu täpsuse tõstmiseks poole võrra tuleks valimi mahtu neljakordistada. Seetõttu on aastane statistika poole täpsem kui kvartali oma. Valimi mitmekordistamine tähendaks suuremat rahalist kulu, aga ka märkimisväärset ajakulu erasektorile, mis oleks sunnitud ankeete täitma.

Teistest veidi erinev valdkond on SKP, mille kasvu hinnangut on minevikus pigem ülespoole korrigeeritud. See näitab, et tehtud vead on süstemaatilised ja kiirhinnangute parandamisel on arenguruumi.