{"id":172444,"date":"2022-07-11T10:40:03","date_gmt":"2022-07-11T08:40:03","guid":{"rendered":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/?p=172444"},"modified":"2023-08-24T01:30:51","modified_gmt":"2023-08-23T23:30:51","slug":"trau-nicht-jeder-statistik","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/de\/2022\/07\/trau-nicht-jeder-statistik\/","title":{"rendered":"Trau nicht jeder Statistik!"},"content":{"rendered":"

Die Organisation f\u00fcr wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (OECD) ist eine der weltweit gr\u00f6ssten und vertrauensw\u00fcrdigsten Quellen f\u00fcr international vergleichbare Statistiken und Daten. In der Tat sucht ein erheblicher Teil der Besucher auf der OECD-Website nach Daten und Statistiken. Diese Daten sind auch das Fundament f\u00fcr evidenzbasierte Analysen und politische Empfehlungen der OECD.<\/p>\n

Die Digitalisierung hat zu einem noch nie da gewesenen Datenvolumen gef\u00fchrt und damit zu der Erwartung, dass Statistiken immer detaillierter und nahezu in Echtzeit erstellt werden. Die Corona-Pandemie und die zunehmenden geopolitischen Spannungen beschleunigen dies weiter. Denn je aktueller die Statistik, desto rascher kann man auf neue Entwicklungen reagieren. Und je detaillierter die Daten, desto gezielter k\u00f6nnen wir unsere Politikberatung ausrichten und Ungleichheiten ber\u00fccksichtigen: zwischen den Geschlechtern, Regionen, Branchen, Unternehmensgr\u00f6ssen oder zwischen demografischen Merkmalen. Aber Statistiken und Daten m\u00fcssen vor allem eines sein: vertrauensw\u00fcrdig und von guter Qualit\u00e4t. Kurz gesagt: Statistiken m\u00fcssen dem Zweck dienen.<\/p>\n

Was ist eine Qualit\u00e4tsstatistik?<\/h2>\n

Nat\u00fcrlich k\u00f6nnte man denken, dass eine Statistik von besonders guter Qualit\u00e4t ist, wenn sie bestimmte Aspekte der realen Welt m\u00f6glichst genau widerspiegelt. Aber welchen Wert hat eine so genaue Statistik, wenn sie niemand ben\u00fctzt, ihr niemand vertraut oder sie niemand versteht? Bei der OECD messen wir Qualit\u00e4t deshalb anhand von sieben Dimensionen[1]<\/a>:<\/p>\n

Qualit\u00e4tsstatistiken m\u00fcssen insofern (1) relevant sein, als sie den Zwecken dienen, f\u00fcr welche die Nutzer sie ben\u00f6tigen. Sie m\u00fcssen (2) faktisch korrekt sein, so (3) aktuell wie n\u00f6tig, in einem benutzerfreundlichen Format (4) zug\u00e4nglich, leicht (5) interpretierbar und (6) koh\u00e4rent \u2013 Letzteres heisst: Man muss sie sinnvoll kombinieren und mit anderen Datens\u00e4tzen vergleichen k\u00f6nnen. Wichtig ist zudem, dass Qualit\u00e4tsstatistiken auch (7) gute Metadaten mit klaren Informationen \u00fcber Quellen und Methoden enthalten.<\/p>\n

Die OECD h\u00e4lt sich nicht nur an diesen hohen Qualit\u00e4tsstandard, sondern engagiert sich weltweit f\u00fcr die F\u00f6rderung bew\u00e4hrter Statistikverfahren. Daf\u00fcr brauchen die L\u00e4nder ein gut funktionierendes nationales Statistiksystem. Die OECD bezieht sich hier auf die Empfehlung des OECD-Rates zur guten statistischen Praxis<\/a>. Obwohl die Empfehlungen in erster Linie f\u00fcr OECD-Mitglieder gelten \u2013 sie werden auch in der Schweiz umgesetzt \u2013, k\u00f6nnen sich auch Nichtmitglieder daran halten.<\/p>\n

Neue Formen der Datenerhebung<\/h2>\n

Mit der digitalen Transformation haben sich der Prozess der Statistikproduktion sowie die verf\u00fcgbaren Daten und Techniken massiv ver\u00e4ndert. In der Vergangenheit st\u00fctzten sich die nationalen Statistik\u00e4mter fast ausschliesslich auf Volksz\u00e4hlungen, Erhebungen und Register, um Informationen \u00fcber Einzelpersonen, Haushalte und Unternehmen zu erhalten. Und internationale Organisationen wie die OECD verliessen sich fast ausschliesslich auf diese amtlichen Statistiken, die von den nationalen statistischen \u00c4mtern bereitgestellt wurden.<\/p>\n

Doch in den letzten Jahren wurden diese Quellen durch vielf\u00e4ltige neue, mehr oder weniger zug\u00e4ngliche und sich schnell entwickelnde Quellen erg\u00e4nzt und manchmal auch verdr\u00e4ngt. Ein Beispiel sind Geodaten. Sie werden zunehmend f\u00fcr Fl\u00e4chennutzungs- und Agrarstatistiken verwendet. Besonders reichhaltige Statistiken entstehen auch durch Kombination von Geodaten mit traditionellen Erhebungs- oder Volksz\u00e4hlungsdaten, wie etwa bei den Arbeiten der OECD zur Belastung der Bev\u00f6lkerung durch Luftverschmutzung[2]<\/a>. Dabei wurden \u00fcber Geodaten optisch erfasste Feinstaubteilchen pro Quadratkilometer mit der Bev\u00f6lkerungsdichte kombiniert. Die Statistik best\u00e4tigt: Trotz Reduktion der Luftverschmutzung ist die Bev\u00f6lkerung auch in vielen OECD-L\u00e4ndern nach wie vor sch\u00e4dlichen Feinstaubteilchen ausgesetzt (siehe Abbildung).<\/p>\n

Feinstaubbelastung weltweit (2019)<\/h2>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

Anmerkung: Die Skala gibt die mittlere Feinstaubbelastung (PM2,5) an, der ein durchschnittlicher Einwohner w\u00e4hrend eines Jahres ausgesetzt ist.<\/h6>\n
Quelle: OECD-Umweltstatistiken (Datenbank) (2020). OECD-Berechnungen unter Verwendung von IHME-GBD-2020-Konzentrationssch\u00e4tzungen (Sch\u00e4tzungen f\u00fcr 2021 in Vorbereitung). Subnationale Grenzen beinhalten Daten von FAO GAUL (2015).<\/h6>\n

 <\/p>\n

Not macht erfinderisch<\/h2>\n

Ein weiteres Beispiel f\u00fcr neue Datenquellen ist die Messung von Preisen. Zu Beginn der Covid-Pandemie im Jahr 2020 war es nicht mehr m\u00f6glich, Mitarbeiter in die Gesch\u00e4fte zu schicken, um die Preise der verschiedenen Produkte zu erheben, die den Warenkorb zur Inflationsmessung bilden. Viele nationale Statistik\u00e4mter hatten allerdings bereits seit einiger Zeit mit sogenannten Scannerdaten experimentiert \u2013 Daten also, die von Einzelh\u00e4ndlern an der Verkaufsstelle zu Verwaltungszwecken erhoben werden. Nun sahen sie sich pl\u00f6tzlich gezwungen, diese Erhebungspraxis<\/a> drastisch auszubauen.<\/p>\n

Scannerdaten haben den Vorteil, dass sie Produkte in gr\u00f6sserem Detail erfassen k\u00f6nnen als herk\u00f6mmliche Erhebungsmethoden. Zudem liefern sie Informationen \u00fcber verkaufte Mengen sowie Transaktionspreise und nicht \u00fcber Angebotspreise \u2013 das bedeutet, dass sie alle Arten von Rabatten mitber\u00fccksichtigen. Allerdings decken Scannerdaten nur einen Teil aller relevanten Produkte ab. Sie kommen auch nicht immer \u00abgebrauchsfertig\u00bb daher und m\u00fcssen oft erheblich bearbeitet werden, um einen n\u00fctzlichen Datensatz zu erhalten. Ausserdem kann die Beschaffung von Scannerdaten kostspielig sein. Eine andere M\u00f6glichkeit, um Preisdaten zu sammeln, ist das Webscraping. Dabei werden die Websites von Produzenten oder des Handels mittels k\u00fcnstlicher Intelligenz auf solche Daten abgesucht. Allerdings sind die Rechtsgrundlagen f\u00fcr Webscraping manchmal unklar, und wie bei Scannerdaten ist die Liste der Produkte nicht vollst\u00e4ndig.<\/p>\n

Generell ist bei der Nutzung neuer Quellen f\u00fcr die Statistiken Vorsicht geboten: Neue \u00abgrosse\u00bb Datens\u00e4tze (Big Data) sind zwar oft sehr umfangreich, sie m\u00fcssen aber nicht unbedingt repr\u00e4sentativ sein; private Quellen sind m\u00f6glicherweise nicht dauerhaft, oder die Eigentumsverh\u00e4ltnisse bei den Daten sind unklar. Die nationalen Statistik\u00e4mter m\u00fcssen dabei das richtige Gleichgewicht zwischen Innovation und Qualit\u00e4tssicherung f\u00fcr vertrauensw\u00fcrdige Statistiken finden.<\/p>\n

Im Bem\u00fchen, weiter an der Spitze der Dateninnovation zu bleiben, wurden bereits wichtige internationale Initiativen gestartet, die in die Modernisierung \u00f6ffentlicher Statistikorganisationen investieren. Ich selber bin ein aktives Mitglied einer von der UNO geleiteten Gruppe[3]<\/a><\/a>. Sie hat den Auftrag, Trends, Gefahren und Chancen bei der Modernisierung statistischer Organisationen zu ermitteln. Gemeinsame Anstrengungen und Koinvestitionen sind hier der Schl\u00fcssel, um die St\u00e4rken und das Fachwissen der nationalen Statistik\u00e4mter wirksam zu nutzen und \u00fcber das Daten\u00f6kosystem eines Landes oder einer Region zu beraten.<\/p>\n

Vom Datenproduzenten zum Verwalter<\/h2>\n

Die Herausforderung f\u00fcr die nationalen Statistik\u00e4mter und die OECD besteht darin, die Vorteile der Datenflut zu nutzen und gleichzeitig das Qualit\u00e4tsniveau aufrechtzuerhalten, das die Grundlage f\u00fcr das Vertrauen in Statistiken bildet. In diesem Sinne ist die Datenflut sowohl eine Chance als auch eine Belastung. Wo internationale Organisationen und nationale Verwaltungen fr\u00fcher als Hauptproduzenten von Statistiken \u2013 und oft als einzige \u2013 fungierten, werden die \u00f6ffentlichen Statistik\u00e4mter zunehmend zu Verwaltern und Torw\u00e4chtern (sogenannten Data-Stewards) in einem vielf\u00e4ltigen Daten\u00f6kosystem.<\/p>\n

In diesem neuen \u00d6kosystem, in dem die Statistik\u00e4mter nur einer von vielen Datenproduzenten sind, sind die Daten oft fragmentiert und lassen sich nur schwer miteinander abstimmen und verkn\u00fcpfen. Dies ist jedoch eine notwendige Voraussetzung, um einige der reichhaltigsten Datenquellen zu erschliessen: n\u00e4mlich administrative Aufzeichnungen verschiedener Art wie Melderegister oder Sozialversicherungsdaten. Eine wichtige Aufgabe eines Datenverwalters ist es daher, den Zugang zu administrativen Datenquellen f\u00fcr statistische und Forschungszwecke zu koordinieren, bei voller Wahrung der Vertraulichkeit bestimmter Daten.[4]<\/a> Eine solche Koordinierung durch gemeinsame Klassifikationen, interoperable Datensysteme und den richtigen institutionellen Rahmen verringert auch den Beantwortungsaufwand f\u00fcr Menschen und Unternehmen bei herk\u00f6mmlichen Erhebungen. Bereits angestossene Projekte sollen uns einem sogenannten Once-Only-Prinzip der Datenerhebung n\u00e4her bringen, bei dem B\u00fcrger und Unternehmen bestimmte Standardinformationen den Beh\u00f6rden und Verwaltungen nur noch einmal mitteilen m\u00fcssen. Ein Vorreiter dieses Prinzips war das schweizerische Bundesamt f\u00fcr Statistik mit seinem Projekt Nationale Datenbewirtschaftung<\/a>. Das Projekt hat zum Ziel, die Datenverwaltung im \u00f6ffentlichen Sektor durch die Wiederverwendung von Daten einfacher und effizienter zu gestalten.<\/p>\n

Zus\u00e4tzliche grosse Datens\u00e4tze bringen also sowohl neue M\u00f6glichkeiten als auch neue Herausforderungen mit sich. Mehr als je zuvor gibt es im statistischen Bereich eine Begeisterung und Lebendigkeit, um diese M\u00f6glichkeiten zu nutzen. Jeder sollte daran interessiert sein, zu lernen, zu erforschen und neue und langj\u00e4hrige Fragen mithilfe von Daten zu beantworten \u2013 ich bin es jedenfalls! Aber nicht alle Daten sind brauchbar, und den nationalen und internationalen Organisationen kommt eine Schl\u00fcsselrolle zu, wenn es darum geht, vertrauensw\u00fcrdige Daten und Statistiken zu liefern, die f\u00fcr eine faktengest\u00fctzte Politik und letztlich f\u00fcr die Demokratie so wichtig sind.<\/p>\n

  1. OECD (2012). [<\/span>]<\/a><\/li>
  2. Mackie et al. (2016), OECD (2022). [<\/span>]<\/a><\/li>
  3. High-level Group for the Modernisation of Statistical Production and Services. [<\/span>]<\/a><\/li>
  4. OECD (2021). [<\/span>]<\/a><\/li><\/ol>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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    Mackie, A.; Ha\u0161\u010di\u010d, I. und M. C\u00e1rdenas Rodr\u00edguez (2016). Population Exposure to Fine Particles: Methodology and Results for OECD and G20 Countries<\/a>, OECD Green Growth Papers, No. 2016\/02, OECD Publishing, Paris.<\/h6>\r\n
    OECD (2012). Quality Framework and Guidelines for OECD Statistical Activities<\/a>, Statistics Directorate.<\/h6>\r\n
    OECD (2021). OECD Council Recommendation on Enhancing Access to and Sharing of Data<\/a>.<\/h6>\r\n
    OECD (2022). The OECD Laboratory for Geospatial Analysis<\/a>.<\/h6>","post_kasten":null,"post_notes_for_print":"","first_teaser_header_de":"","first_teaser_header_fr":"","first_teaser_text_de":"","first_teaser_text_fr":"","second_teaser_header_de":"","second_teaser_header_fr":"","second_teaser_text_de":"","second_teaser_text_fr":"","kseason_de":"","kseason_fr":"","post_in_pdf":"","main_focus":[171836,171848,174416],"serie_email":null,"frontpage_slider_bild":173567,"artikel_bild-slider":null,"legacy_id":"","post_abstract":"","magazine_issue":null,"seco_author_reccomended_post":"","redaktoren":[4306],"korrektor":4139,"planned_publication_date":"20220712","original_files":null,"external_release_for_author":"20220708","external_release_for_author_time":"00:05:00","link_for_external_authors":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/de\/exedit\/62cbe203c032e"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/172444"}],"collection":[{"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/9456"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=172444"}],"version-history":[{"count":26,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/172444\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":190352,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/172444\/revisions\/190352"}],"acf:user":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4139"},{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4306"},{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/9456"}],"acf:post":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/main_focus_post\/171848"},{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/main_focus_post\/171836"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/173567"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=172444"}],"wp:term":[{"taxonomy":"post__type","embeddable":true,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/post__type?post=172444"},{"taxonomy":"post_opinion","embeddable":true,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/post_opinion?post=172444"},{"taxonomy":"post_serie","embeddable":true,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/post_serie?post=172444"},{"taxonomy":"post_content_category","embeddable":true,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/post_content_category?post=172444"},{"taxonomy":"post_content_subject","embeddable":true,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/post_content_subject?post=172444"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}