7903_om_not-searchable
/energi-og-industri/statistikker/lsi/kvartal
7903_om
statistikk
2009-02-20T10:00:00.000Z
Energi og industri;Nasjonalregnskap og konjunkturer
no
false

Lagerindeks for industri (opphørt), 4. kvartal 2008

Innhold

Om statistikken

Definisjoner

Navn og emne

Navn: Lagerindeks for industri (opphørt)
Emne: Energi og industri

Ansvarlig seksjon

Seksjon for industri og FoU-statistikk

Definisjoner av viktige begrep og variabler

Den lokale enheten (bedrift) : Et foretak, eller del av et foretak, som ligger på et sted og som kan identifiseres geografisk. På eller fra dette stedet utøves det økonomisk aktivitet som, med visse unntak, sysselsetter en eller flere personer for et og samme foretak.

Foretak : Den minste kombinasjonen av juridiske enheter som utgjør en organisatorisk enhet som produserer varer eller tjenester, og som til en viss grad har selvstendig beslutningsmyndighet, særlig med hensyn til sine løpende ressurser. I de fleste tilfeller vil foretaket være identisk med den juridiske enhet, det vil for eksempel si et aksjeselskap.

IDUN : Informasjon og datautveksling med næringslivet - SSB sitt elektroniske system for rapportering av data.

NACE : (Nomenclature Générale des Activités economiques dans les Communautés Européenes) er EUROSTATs (EUs statistikkontor) næringsstandard. Denne er igjen basert på FNs internasjonale næringsstandard, ISIC Rev. 3 (International Standard of Industrial Classification of all Economic Activities).

Standard for næringsgruppering Standarden er i første rekke en statistisk standard. Den danner grunnlag for koding av enheter etter viktigste aktivitet i Statistisk sentralbyrås bedrifts- og foretaksregister og for enheter i Enhetsregisteret. Den er en av de viktigste standardene i økonomisk statistikk og gjør det mulig å sammenlikne og analysere statistiske opplysninger både nasjonalt og internasjonalt og over tid. Næringsgruppering brukes også i administrative rutiner. Standarden er identisk med NACE, mens 5.siffer (næringsundergruppe) er et nasjonalt norsk nivå.

Imputering : Beregnet verdi hvor observasjon mangler.

Bearbeidingsnivå : Det mest detaljerte nivå som statistikken utarbeides på.

Sesongjusterte tall : Tidsserier hvor kalender- og sesongeffekter er fjernet. Til disse beregningene benyttes X12-ARIMA.

Ujusterte tall : Rådatatall med primærinformasjon fra oppgavegiver.

Elementær verdiindeks : Begrepet refererer til en formel der den estimerte verdien av et kjennemerke for et kvartal divideres med gjennomsnittsverdien av kjennemerket på et tidligere tidspunkt, f.eks. 2005 (basisår).

Lager : Lager omfatter i denne undersøkelsen ferdigvarer og varer i arbeid - fra egen produksjon.

Ferdigvarer : Ferdigvarer betegner produkter som er klargjort for videre salg til kunder. Salgsverdien av inngående og utgående bruttostrøm av egenproduserte ferdigvarer til og fra lager.

Varer i arbeid : Varer i arbeid betegner produkter eller deler av slike som er under arbeid, og der det fortsatt gjenstår arbeid (f.eks. montering) før produktet er klart for videre salg. Beregnet verdiandel av varer under produksjon, og halvfabrikata på lager ved kvartalets utløp. Verdiandel beregnes ut fra forventet salgsverdi på det ferdige produkt.

Lagerbeholdning : Beholdningen av egenproduserte varer, herunder ferdigvarer og varer i arbeid, ved kvartalets utløp. Råvarer og lagerførte handelsvarer medregnes ikke. Utgående beholdning justeres i forhold til inngående for verdiendring. Verdibegrepet som brukes er beregnet salgsverdi eksklusiv merverdiavgift og eventuelle andre avgifter.

Standard klassifikasjoner

Næringsklassifiseringen tar utgangspunkt i Standard for næringsgruppering 2007 (SN2007) . SN2007 samsvarer med EU sin standard, NACE Rev. 2, og utgjør grunnlaget for klassifisering av enheter etter viktigste aktivitet i Bedrifts- og foretaksregisteret. Bruk av felles standarder er viktig innenfor økonomisk statistikk da dette muliggjør sammenligning og analyse av statistiske data på tvers av landegrenser og over tid.

Administrative opplysninger

Regionalt nivå

Kun på nasjonalt nivå.

Hyppighet og aktualitet

Undersøkelsen er kvartalsvis og offentliggjøres om lag 7 uker etter det aktuelle kvartalets utløp. Når periode t publiseres, revideres tall for de to foregående periodene (t-1 og t-2).

Internasjonal rapportering

Undersøkelsen har ingen tilknytning til internasjonalt statistisk samarbeide.

Lagring og anvendelse av grunnlagsmaterialet

Rådata og reviderte mikrodata er lagret i henhold til SSB sin standard for arkivering av filer (DataDok).

Bakgrunn

Formål og historie

Undersøkelsen følger lagerbeholdninger og endringer i disse på kvartalsbasis. Informasjon om lagerendringer gir viktig bakgrunnsinformasjon for tolkning av konjunkturutviklingen - spesielt utviklingen på produksjons- og tilgangssiden.

Statistikken er publisert siden 1996 hvor utvalget var om lag 750 bedrifter. En revisjon ble foretatt i 2003. Revisjonen i 2003 er nærmere forklart i kapittel 5.4.

Fra og med 1. kvartal 2009 benyttes SN2007 (avsnitt 4.2) som offisiell standard ved beregning av statistikken. Historiske serier er tilbakeregnet til 2000. Resultatene er gjort tilgjengelige i Statistikkbanken. Historiske serier basert på SN2002 (avsnitt 6.1) vil fortsatt ligge ute, men disse vil ikke bli oppdatert. Undersøkelsen finansieres i sin helhet over statsoppdraget.

Brukere og bruksområder

Statistikken benyttes internt som en kontroll i utarbeidelsen av Kvartalsvis nasjonalregnskap. Eksterne brukere er finans- og analysemiljøene samt ulike offentlig instanser (Finansdepartementet, Norges Bank m.fl.).

Likebehandling av brukere

Ikke relevant

Sammenheng med annen statistikk

Informasjon om lagerendringer gir viktig bakgrunnsinformasjon for tolkning av konjunkturutviklingen - spesielt utviklingen på produksjons- og tilgangssiden. Undersøkelsen bør ses i sammenheng med andre konjunkturstatistikker som:

Statistikken utgjør i en slik sammenheng en av mange indikatorer for å overvåke den økonomiske utviklingen. Ordrestatistikken og lagerstatistikken er samordnet i datafangsten.

Lovhjemmel

Statistikkloven av 16. juni 1989 nr.54, §§2-1, 2-2 og 2-3.

EØS-referanse

Undersøkelsen er ikke underlagt EU-rettsakt.

Produksjon

Omfang

Populasjonen er definert ved Bedrifts- og foretaksregisteret (BoF) og omfatter alle aktive bedriftsenheter - unntatt enmannsbedrifter - innenfor næringene tekstil- og bekledningsindustri (13,14), papir- og papirvareindustri (17), kjemisk og farmasøytisk industri (20,21), metallindustri (24), metallvareindustri (25), data, elektroteknisk utstyrsindustri (26-27), maskinindustri (28), bygging av skip og oljeplattformer (TCM2), annen verkstedsindustri (TCM1) og maskinreparasjon og -installasjon (33), se Standard for næringsgruppering 2007 (SN2007). Fordi bedrifter i større grad enn foretak driver avgrensbar og homogen aktivitet, har undersøkelsen bedrift som innsamlings- og analyseenhet. (Se avsnitt 4.1 for en fullverdig definisjon av bedrift og foretak).

Datakilder og utvalg

Undersøkelsen anvender skjemadata fra utvalgsbedriftene samt bedriftsopplysninger fra BoF. BoF er SSB sitt eget register over alle juridiske enheter og bedrifter i privat og offentlig sektor i Norge.

Bruttoutvalget består av om lag 940 bedrifter. Utvalget omfatter alle bedrifter med mer enn 100 sysselsatte, eller som har omsetning større enn 10 prosent av publiseringsnivået. Basert på stratifisering og optimal allokering trekkes øvrige bedrifter med en trekksannsynlighet proporsjonal med størrelsen på bedriften målt i antall sysselsatte. Utvalget omfatter ikke bedrifter med mindre enn 10 sysselsatte. For utfyllende informasjon om utvalgsplanen, se kapittel 3.1 i Notater 99/28.

Datainnsamling, editering og beregninger

Innrapportering av data skjer postalt ved bruk av spørreskjema på papir og via Internett ved bruk av SSB sitt elektroniske rapporteringssystem, IDUN. I overkant av 85 prosent av oppgavegiverne har valgt å bruke Internett som overføringsmedium (1. kvartal 2010). Papirskjema og følgeskriv sendes ut tettest opp mot den 1. i måneden etter kvartalets utløp. Svarfrist er den 20. i måneden etter kvartalets utløp. Alle enheter i utvalget som har registrert en e-postadresse får også tilsendt en e-post med informasjon om at elektronisk skjema nå er tilgjengelig via IDUN.

Oppgaven skal fylles ut av den enkelte bedrift, men i visse tilfeller besvares den sentralt for flere bedrifter under samme foretak. Bedriftsenheter som unnlater å svare innen fristen mottar "Varsel om tvangsmulkt" cirka en uke etter at denne er utgått. Ny frist for innlevering av oppgaven settes til cirka en uke etter utsendelsesdatoen for varselet. Enheter som fortsatt unnlater å svare, mottar "Vedtak om tvangsmulkt" cirka en uke etter den nye fristens utløp. For å unngå at vedtaket blir satt ut i livet, må oppgaven komme SSB i hende innen cirka 5 dager.

Registrering og verifisering av rapporterte data utføres ved SSB sin datafangstenhet på Kongsvinger, hovedsakelig ved hjelp av optisk lesing av papirskjema eller ved innlasting av filer med skjemadata fra Internett. Sent innkomne papirskjema, samt fakser, registreres manuelt. Oppgavene kontrolleres maskinelt for dubletter og summeringsfeil. Tallmaterialet revideres på grunnlag av et revisjonsprogram (for eksempel 1000-feil, store avvik fra tidligere rapporterte tall), og ved store avvik kontaktes oppgavegiver. Makrokontroll utføres ved hjelp av figurer og tabeller. Hvis det avdekkes serier med ekstreme forløp, gjennomføres fornyet gransking av mikrodata. For utfyllende informasjon om revisjonsrutiner, se kapittel 3.4 i Prinsipper og metoder på ordrestatistikkens hjemmeside.

Utvalgsdata blåses opp til populasjonsnivå ved hjelp av rateestimering. Oppblåsningsmetoden benytter en rateestimator med omsetningstall fra Momsregisteret som hjelpevariabel. Metoden er identisk med den som benyttes for ordrestatistikk, og beskrives detaljert i kapittel 4.1 i linken Prinsipper og metoder på ordrestatistikkens hjemmeside.

Kvartalstall har ofte betydelige sesongvariasjoner som vanskeliggjør en direkte tolkning av utviklingen fra periode til periode. For å lette tolkningen av slike tidsserier, sesongjusteres tallene. Imidlertid vil det være en noe større grad av usikkerhet knyttet til sesongjusterte tall. I undersøkelsen beregnes sesong og trend for alle offentliggjorte serier innen aggregatet industri. Seriene korrigeres for sesongeffekter og deretter beregnes trenden. Til denne jobben benyttes X12-ARIMA og i hovedsak standard parametere.

Sesongjustering

Ikke relevant

Konfidensialitet

SSB-fortrolige mikrodata : Innsamlede opplysninger er underlagt taushetsplikt ( Statistikkloven §2-4) og blir oppbevart og eventuelt tilintetgjort på en forsvarlig måte. Bruk av data skal skje i samsvar med de krav som stilles av Datatilsynet.

Serier som ikke publiseres : Offentliggjøring skjer i samsvar med §2.6 i Statistikkloven , samt SSB sine egne regler for konfidensialitet. Hovedregelen er at man ikke offentliggjør data dersom disse på noen måte kan spores tilbake til oppgavegiver. Det vil si tall der færre enn tre enheter ligger til grunn for en celle i tabellen, tall der oppgavegiver står for 90 prosent av verdien eller tall der to selskap står for 95 prosent av verdien. Som hovedregel er alle serier som ikke publiseres å anse som fortrolige data.

Bearbeidede data som ikke er offentliggjort : Tallmateriale som ikke er offentliggjort har status som SSB-fortrolige data. Dette innebærer at det ikke gjøres tilgjengelige uten særskilt godkjenning. Slike særavtaler gjelder kun for interne brukere.

Sammenlignbarhet over tid og sted

SN2007 erstatter SN2002 som offisiell næringsstandard fra og med 1. kvartal 2009 (avsnitt 2.1). Det er viktig å ta utgangspunkt i resultater basert på en og samme versjon av SN dersom man ønsker å se på utviklingen i statistikken over tid. I klartekst betyr dette tidsserier basert på SN2002 eller tidsserier basert på SN2007. Historiske serier basert på SN2002 vil fortsatt ligge tilgjengelig under Avsluttede serier i Statistikkbanken for perioden 1995 til 2008. For å få oversikt over endringer fra SN2002 til SN2007, se artikkel om ny standard for næringsgruppering.

Nøyaktighet og pålitelighet

Feilkilder og usikkerhet

Med målefeil menes feil i data som skyldes utsendt spørreskjema samt oppgavegivers interne systemer for å fremskaffe data. Eksempler er uklar spørsmålsformulering, misforståelser hos oppgavegiver eller feil i data hos oppgavegiver. Misforståelser knyttet til definisjonen av lager kan gi opphav til målefeil i lagerstatistikken. For å unngå dette er det lagt stor vekt på klarhet i veiledningen. Bruk av feilaktig skala kan også forekomme da kronebeløpet skal oppgis i hele 1000. Denne type feil vil normalt sett bli identifisert under revisjonen.

Med bearbeidingsfeil menes feil i data som påføres gjennom databehandlingen i SSB. Typiske eksempler er feiltolkning av svarene på papirskjema ved optisk lesning - for eksempel at 1 tolkes som 7 - eller at korrekte tall vurderes som uriktige og rettes feilaktig. Papirskjema leses optisk med automatisk verifisering og overføring til elektronisk medium. Dagens teknikker for optisk lesing gir erfaringsmessig meget gode resultater, og få feil er funnet i denne fasen av produksjonen. Innføring av elektronisk rapportering av data via IDUN har bidratt til ytterligere å redusere denne type feilkilde. Data som registreres av brukeren på Internett er opprinnelig på elektronisk form og kan ikke feiltolkes ved innlasting til SSB sine databaser. Papirskjema som ikke verifiseres i den optiske løsningen (f.eks. fakser) må behandles manuelt. Dette gir rom for punchefeil, men større avvik vil bli identifisert under revisjonen.

Med frafallsfeil menes feil som enten skyldes enhetsfrafall, det vil si at enheten har unnlatt å svare, eller partielt frafall - det vil si at enheten har unnlatt å svare på minst ett av spørsmålene i undersøkelsen.

Enhetsfrafall for undersøkelsen ligger normalt sett på om lag 5 prosent ved endelig produksjonsfil. Kritiske enheter, det vil si bedrifter med vesentlig innflytelse på resultatene på detaljert aggregeringsnivå (enkeltnæringer), kontaktes per telefon i forkant av publisering. Det er foretatt beregninger på effekten av enhetsfrafall i undersøkelsen, og det er ikke avdekket systematiske skjevheter. Ved enhetsfrafall imputeres kjennemerkene hovedsakelig maskinelt, ut fra tidligere rapporterte tall (cold deck-metode). Kritiske enheter imputeres imidlertid manuelt ved bruk av endringstall på bearbeidingsnivå og bedriftens rapporterte tall i foregående periode (variant av hot-deck). En imputert verdi imputeres ikke på nytt i påfølgende kvartal.

Partielt frafall (ubesvarte felter i oppgaven), imputeres manuelt i lagerstatistikken. Eksempler på dette kan være at det kun er fylt ut utgående lagerbeholdning. Inngående lagerbeholdning har preprintet verdi fra forrige kvartal. Begrepene inn- og utgående lagerbeholdning er nærmere forklart i kapittel 4.1. Man mangler dermed verdier i cellene for enten verdiendring hvis bedriften bruker å fylle ut dette, eller for lagerinnstrøm og/eller lagerutstrøm hvis dette er tilfellet for den aktuelle bedriften. Slike feil blir listet ut i et revisjonsprogram, og de manglende verdiene blir så fyllt ut.

Med utvalgsfeil menes usikkerhet som forårsakes av at tallene er produsert på grunnlag av et utvalg enheter og ikke hele populasjonen. Utvalgsfeilen måler det forventede avviket mellom utvalgets resultat, og hva man ville fått dersom hele populasjonen ble undersøkt. Bedriftsutvalget til lagerstatistikken omfatter om lag 15 prosent av enhetene i populasjonen som til sammen har om lag 80 prosent av omsetningen i populasjonen. For å sikre høy grad av relevans til lavest mulig kostnad, legges stor vekt på å dekke større enheter i populasjonen hvor disse er dominerende. Det er ikke gjennomført beregninger av utvalgsfeilen for undersøkelsen.

Nedleggelse av utvalgsbedrifter kan gi opphav til skjevhet i tilfeller hvor frekvensen av nedleggelser i utvalget avviker fra populasjonen. Lagerstatistikken er i all hovedsak basert på et fast utvalg (panel). Periodisk ajourhold av utvalget sikrer at strukturen i utvalget samsvarer med populasjonen.

Med dekningsfeil menes feil i registre som brukes som populasjonsbærer, i dette tilfellet BoF. Disse feilene kan være overdekning, underdekning, forsinket oppdatering og feilklassifisering. Erfaringsvis er en liten andel av enhetene i BoF feilplassert med henblikk på næringskode og/eller andre kjennemerker knyttet til identifiseringen av enheten. Normalt skyldes dette mangelfull eller misvisende informasjon om enhetene på et bestemt tidspunkt. Det er ikke gjort beregninger for å tallfeste omfang og betydning av slike feiltyper. Feilen anses imidlertid ikke å være større enn for annen kvantitativ korttidsstatistikk. Ved en omfattende revisjon før publiseringen i 1. kvartal 2003 ble det lagt ned mye arbeid i å sikre at næringskodingen for utvalgsbedriftene var riktig. Årlige rutiner sikrer at næringsplassering i utvalget revideres i 1. kvartal.

Med modellfeil menes først og fremst feil som er knyttet til sesongjustering av tidsserier. Slike feil skyldes avvik fra de modellbetingelsene som ligger til grunn for metoden som benyttes til å sesongjustere. Typiske vanskeligheter er bevegelige helligdager knyttet til jul, påske og pinse. Disse problemene er imidlertid vurdert som større for månedsstatistikk enn for kvartalsstatistikk. Kvaliteten til de sesongjusterte seriene vurderes på bakgrunn av kvalitetsindikatorer generert av X12-ARIMA, samt inspeksjon av figurer som fremstiller sesongjusterte og ujusterte tall. Kvalitetsindikatorene for seriene som justeres viser at det identifiseres et tydelig og stabilt sesongmønster.

Revisjon

Ikke relevant

Relevant dokumentasjon