Kutatói aggodalmak az EU-SILC magyarországi jövedelemadataival kapcsolatban

| 2025.04.01. | Háttér

Az Európai Unió tagországainak jövedelmi és szociális helyzetét nyomon követő EU-SILC kutatás magyarországi adatait a KSH szolgáltatja. A 2005 óta gyűjtött adatsor szerint Magyarországon a 2010-es évek második felében csökkent, és Európában a legalacsonyabbak közé tartozik a relatív jövedelmi szegénységben élők aránya. E fontos szegénységi mutató számítását megalapozó EU-SILC adatbázisban a jövedelemeloszlás alakja 2005–2016 között hazánkban a többi közép-európai országéhoz hasonló formájú volt, megfelelt a jövedelemeloszlás hasonló adatbázisok alapján várható mintázatának. 2017-től kezdve azonban az eloszlás több olyan rendellenességet is mutat, melyeket nem tudunk valós társadalmi folyamatok lenyomataként értelmezni. Ezek a rendellenességek meglátásunk szerint az adattisztítás, a hiányzó adatok pótlása (imputálás) munkafázisában keletkezhettek, és ezek nyomán több évben is nagy valószínűséggel a valósnál alacsonyabbra becsülték a magyarországi szegénységi arányszámot. Az adatproblémák olyan mértékűek, hogy megrendíthetik a hazai és külföldi kutatói közösség bizalmát az egyetlen olyan adatforrásban, amely alapján jövedelmi egyenlőtlenségeket és szegénységet lehet kutatni Magyarországon.

Aggodalmunk alátámasztására írásunkban bemutatjuk a jövedelmi szegénységi arány mint célindikátor jelentőségét az EU-ban, az arányszám számítási módját, valamint az előállításához szükséges adatgyűjtési folyamat legfontosabb állomásait, majd ezek után interaktív ábrák segítségével minden évre megjelenítjük a 2005 és 2023 közötti jövedelemeloszlásokat. Meglátásunk szerint 2017-ben észlelhető az első komolyabb adatminőséget érintő probléma a magyarországi adatokban, 2018-tól pedig olyan mértékű és minőségű eltéréseket találtunk a jövedelemeloszlásban, amelyek ismétlődő szakmai hibákra vagy szándékos beavatkozásra is utalhatnak.

Mivel Magyarországon 2016 óta csak a KSH adatgyűjtése áll rendelkezésre a jövedelmi szegénység vizsgálatához, félő, hogy a 2017 óta minden évben észlelhető adatproblémák tévútra vihetik a magyarországi szegénységkutatást, és ezzel együtt a szakpolitikai döntéseket is. Sőt a megfigyelt rendellenességek, melynek híre már a nemzetközi felhasználói közösséget is elérte, sértheti a statisztikai adatgyűjtés szakmai elveit, valamint hazánk uniós kötelezettségvállalásait is, hiszen fontos uniós stratégiák célindikátoráról van szó.

A relatív jövedelmi szegénységi arányszám célindikátor jelentősége

A relatív jövedelmi szegénységben élők aránya nemcsak a szegénységkutatás fontos mutatószáma, hanem az európai uniós és hazai nyomonkövetési rendszerek és szakpolitikák alapjául is szolgál. Az Európai Unió ugyanis az innovációra és a fenntarthatóságra alapuló gazdasági fejlődéssel együtt célul tűzte ki a szegénység és a társadalmi kirekesztettség visszaszorítását. A célkitűzések uniós szintű stratégiákban öltenek testet, melyekhez minden esetben célindikátorokat és célértéket is rendelnek. A 2010-ben elfogadott, 2020-ra célokat kitűző Európa 2020 Stratégia, majd a 2020–2030-as időszakra célokat megfogalmazó Cselekvési terv a szociális jogok európai pillérének megvalósítására, illetve az Európai Gyermekgarancia intézkedéstervek egyaránt támaszkodnak a jövedelmi szegénység indikátoraira. A Magyarország által, saját hatáskörben megfogalmazott Magyar Nemzeti Társadalmi Felzárkózási Stratégiának is kulcsindikátora ez az arányszám.

Az uniós stratégiához kapcsolódva a Magyarország által vállalt cél az, hogy 2030-ra 292 ezer fővel csökkenjen a szegénységben vagy társadalmi kirekesztettségben élők száma (angolul at-risk-of-poverty or social exclusion rate, rövidítve AROPE).

A szegénységben vagy társadalmi kirekesztettségben élők aránya egy összetett mutatószám, melynek három összetevője van:

a relatív jövedelmi szegénységben élők aránya (angolul at-risk-of-poverty rate, rövidítve AROP);
a súlyos anyagi és szociális deprivációban élők aránya, és
a nagyon alacsony munkaintenzitású (kvázi-munkanélküli) háztartásokban élők aránya.

A célindikátorokhoz szükséges adatok a később részletesen bemutatott EU-SILC felmérésből származnak, amelyet az Európai Statisztikai Rendszer egységes szabályai szerint gyűjtenek minden résztvevő országban. Hazánkban a jövedelmi adatok gyűjtését a Központi Statisztikai Hivatal végzi.

Ki számít szegénynek? A relatív jövedelmi szegénység méréséről

Az Európai Unióban egységesen alkalmazott definíció szerint relatív jövedelmi szegénységben élnek azok, akiknek háztartásában az egy fogyasztási egységre jutó jövedelem nem éri el a szegénységi küszöb értékét. A számítások kiindulópontja tehát az egyes háztartások adott évi összjövedelme. A méréshez szükséges jövedelemadatok forrásai lehetnek a) adminisztratív adatbázisok (például adóbevallásokból származó adatok), b) kérdőíves kutatások, vagy c) a kettő kombinációi. A kérdőíves kutatások esetében jellemzően önbevalláson alapuló adatokat gyűjtenek, külön-külön rákérdezve az egyes személyek és háztartástagjaik jövedelmeire azok típusa szerint (pl. munkajövedelem, szociális juttatások). Ezeket összeadva kapjuk meg a háztartás éves összjövedelmét.

Ahhoz, hogy a különböző méretű és összetételű háztartások helyzete összehasonlítható legyen, az összjövedelmet egy háztartástagra vetítve kell kiszámítanunk. Az indikátor számítása során azonban a háztartás összjövedelmét nem a háztartásban élő személyek számával, hanem a háztartás fogyasztási egységeinek számával osztjuk el annak érdekében, hogy a méretgazdaságosság szempontja érvényesülhessen. Ezt az indokolja, hogy például egy kétszemélyes háztartásnak nincs szüksége kétszer nagyobb jövedelemre ahhoz, hogy tagjai ugyanolyan színvonalon éljenek, mint egy egyszemélyes háztartásban élő személy. A háztartástagokat tehát becsült fogyasztásuk szerint számítjuk be, azaz súlyozzuk: az első felnőtt 1, minden további 14 évnél idősebb személy 0,5, míg minden 14 év alatti gyermek 0,3 súlyt kap. Így tehát például egy olyan háztartásban, ahol két felnőtt és három 14 év alatti gyerek él, 1+0,5+0,3+0,3+0,3 = 2,4 fogyasztási egységgel kell számolni, vagyis 2,4-gyel kell elosztani a háztartás összjövedelmét.

Az európai szakmai és politikai konszenzus alapján a szegénységi küszöb minden tagországban az egy fogyasztási egységre jutó éves jövedelem mediánjának (középső értékének) 60%-a. Hazánkban például a KSH 2023-as adatfelvétele szerint az egy fogyasztási egységre jutó éves jövedelem mediánja nettó 7 423 euró volt. Ez azt jelenti, hogy 2023-ban Magyarországon azokat tekintettük szegénységben élőnek, akiknek háztartásában az egy fogyasztási egységre jutó éves jövedelem nem érte el ennek az összegnek a 60%-át, vagyis az évi 4 454 eurót, 2023-as árfolyamon számolva az évi 1 742 642 Ft-ot, vagyis a havi nettó 145 220 Ft-ot. A szegénységi küszöb országonként más és más értéket vesz fel, mivel a jövedelmek szintje és a jövedelemeloszlás is (helyenként jelentős) eltéréseket mutat. A küszöb értéke országonként is minden évben változik.

Összefoglalva tehát: a relatív jövedelmi szegénységi arányszám a szegénységi küszöb alatti jövedelemből élők arányát rögzíti, nem egy abszolút értékhez (pl. létminimum) viszonyít, hanem minden esetben az adott társadalmon belül alacsony jövedelmű háztartásokban élőket jelöli meg szegényként.

A relatív jövedelmi szegénységben élők arányának számítása 2013. évi magyarországi jövedelemeloszlás példáján:

Megjegyzés: Itt és a további ábrákon is csak a jövedelemeloszlás alsó 90%-át ábrázoltuk annak érdekében, hogy az eloszlás felső 10%-ában előforduló, alkalmanként szélsőségesen magas értékek ne torzítsák az ábrát

Az EU-SILC és a jövedelemre vonatkozó adatgyűjtés magyarországi gyakorlata: a KSH és az EUROSTAT szerepe

Az uniós stratégiákban rögzített célindikátorok (és számos más mutató) előállításához szükséges adatokat 2004-től a tagországok, a tagjelölt országok és több EU-hoz társult ország is saját nemzeti statisztikai hivatalaikon keresztül az EUROSTAT által harmonizált adatgyűjtési rendszerben gyűjtik, az ún. European Union Statistics on Income and Living Conditions kutatás (rövidítve EU-SILC)keretében. Magyarország 2005-től vesz részt a programban. A harmonizált adatgyűjtés lehetővé teszi a magyarországi jövedelemegyenlőtlenség és szegénység időbeli és nemzetközi összehasonlítását, ami nélkülözhetetlen a társadalmi folyamatok mélyebb megértéséhez. Az EU-SILC adatait Magyarországon a Központi Statisztikai Hivatal (KSH) gyűjti.

A KSH-ban az EU-SILC számára készülő jövedelemfelvétel előkészítésekor véletlenszerűen választanak ki évente változó számú, kb. 6–11 ezer háztartást, melyek körében háztartáskérdőívet, valamint a 16 év feletti személyekről személyi kérdőívet vesznek fel a kérdezők, de emellett minden háztartástagról is rögzítenek adatokat, vagyis évente egy mintegy 14–29 ezer főt magába foglaló adatgyűjtésről van szó. Magyarországon az adatfelvétel véletlen mintán, személyes kérdezéssel, a jövedelemkérdések esetében a válaszadó önbevallása alapján történik, de az adattisztítás és adatpótlás (imputálás) fázisában – a KSH munkatársaitól kapott tájékoztatás szerint – 2018 óta már adminisztratív adatokat (pl. a NAV jövedelemadatait) is felhasználnak.

A Központi Statisztikai Hivatalnak bizonyos mértékű szabadsága van a mintavételt, valamint az adatgyűjtés módját (pl. a feltett kérdések szövegének megfogalmazását stb.) tekintve, azonban az előállítandó változók szerkezetét, valamint a módszertan számos részletét az EUROSTAT pontosan meghatározza. A mintavétel és az adatfelvétel, valamint az adattisztítás, az adatellenőrzés, az imputálás (vagyis a hiányzó adatok pótlásának) fázisa tehát a KSH hatáskörében történik. Az így előállított adatfájl az EUROSTAT-hoz kerül, ahol először egy ellenőrzésen esik át, majd az EUROSTAT központjában, Luxembourgban hozzák létre a harmonizált adatállományt és itt számítják ki a korábban bemutatott stratégiai célindikátorokat is.

A kutatói közösség számára ismert a kérdőívek tartalma és adatkérés nyomán elérhető az Eurostat által harmonizáltan létrehozott adatállomány. Ezen túlmenően a KSH kutatószobáján keresztül a harmonizált adatállományba be nem kerülő, csak a magyar adatgyűjtés során használt változókkal (pl. etnikai hovatartozás) kiegészített adatbázis is elemezhető. Ugyanakkor a kutatóknak nincs rálátása a mintavétel, az adattisztítás, az imputálás (vagyis a hiányzó adatok pótlásának) szakmai részleteire. Az EUROSTAT által meghatározott adatgyűjtési standardok miatt a legtöbb kutató megbízik az EU-SILC adataiban, és azt számos szakmai műhelyben elemzik Európában és az egész világon.

Magyarországon a KSH jövedelemfelvételei mellett egészen 2016-ig létezett a TÁRKI Háztartás Monitor adatfelvétele, amely többek között a magyar háztartások jövedelmi helyzetének felmérésére irányult, azóta azonban a kutatók – főként a kutatási források csökkenése miatt – kizárólag az EU-SILC adatfelvételekre támaszkodhatnak, amennyiben a jövedelmi szegénység magyarországi adatait szeretnék elemezni. Ezzel egyben viszont annak lehetősége is megszűnt, hogy az alternatív adatgyűjtés tapasztalatait az adatgyűjtők – a KSH és a TÁRKI egyaránt – saját munkájuk eredményeinek validálására, ellenőrzésére használják.

Problémák a relatív jövedelmi szegénység magyarországi mérésében

A probléma felbukkanása a hazai kutatásokban

Az elmúlt években mi is több projekthez kapcsolódóan használtuk az EU-SILC magyarországi adatait. A 2021–2023 között folyó, Gábos András által vezetett OTKA-kutatás, és ehhez kapcsolódóan Tátrai Annamária doktori kutatásában a relatív jövedelmi szegénység témában dolgoztunk. Az elemzés során az összes uniós tagország adatait tartalmazó harmonizált adatbázist használtuk, amihez az EUROSTAT-tól kaptunk hozzáférést. Ezen túlmenően, a hazai sajátosságok kutatása érdekében (pl. közmunka szerepe, roma népesség helyzete) a KSH kutatószobájában elérhető magyarországi adatbázison is végeztünk számításokat, kifejezetten az országspecifikus változókra fókuszálva.

Kutatásunknak ebben a fázisában is számos olyan problémába ütköztünk, kiemelten a 2017–2020-as időszak vonatkozásában, amiket korábbi munkáink során eddig még soha nem tapasztaltunk. Az adatproblémák egyaránt megjelentek a harmonizált adatbázis Magyarországra vonatkozó részében és a KSH kutatószobában elérhető adatállományban is. Számos alkalommal jeleztünk problémákat, tettünk fel kérdéseket a Központi Statisztikai Hivatal illetékes főosztályának. S bár kezdeményezésünk nyomán néhány módszertani részletre választ kaptunk, egy alkalommal pedig részletes szóbeli tájékoztatást is adtak a hivatal munkatársai, legfontosabb felvetéseinkre azonban többszöri megkeresés alkalmával sem kaptunk kielégítő választ.

A Társadalmi Riport 2022 kötetben megjelent írásunkban kiemeltük, hogy korábban egyedinek számító kiugró értékeket, nehezen interpretálható átrendeződéseket figyeltünk meg a magyarországi jövedelmi adatokon. Ugyanebben a kötetben megjelent tanulmányában Huszár Ákos is hasonló problémákra hívta fel a figyelmet. Ezek az ingadozások, átrendeződések nem minden esetben indokolhatóak az általunk megfigyelt társadalmi folyamatokkal. Említett elemzésünkben felhívtuk a figyelmet arra, hogy a szegénységi rés és bizonyos társadalmi csoportok szegénységi rátái esetében megfigyelt kiugró értékek, a 2017-től kirajzolódó nagymértékű átrendeződések mögött adatminőségi problémák is állhatnak, emellett az adatállomány egyéb, általunk feltárt problémáira is (pl. a minta régiós megoszlása) utaltunk. Rámutattunk továbbá arra, hogy az adatok értelmezésében tapasztalható bizonytalanságokat jelentősen csökkenthetné a KSH és a kutatói közösség közötti intenzívebb kommunikáció. Mindez kulcsfontosságú lenne az adatminőség javítása érdekében.

A probléma észlelése a nemzetközi szereplők részéről

2023 júniusában megjelent a Children and the Cost-of-living Crisis c. UNICEF-jelentés, mely a megélhetési költségek növekedésének a gyermekszegénységre gyakorolt hatását vizsgálta az EU-SILC adataira támaszkodva az Európai Unió országaiban. A kutatási jelentés készítői 2023 áprilisában vették fel a kapcsolatot a TÁRKI kutatóival (köztük e cikk szerzőivel), mert megbízhatósági problémákba ütköztek a Magyarországra vonatkozó adatállományban. (Hogy pontosan mi váltotta ki az UNICEF kutatóinak elbizonytalanodását, arra később még visszatérünk a cikkünkben.) E megkeresés nyomán, kezdtünk bele abba a szisztematikus munkába, mely a jövedelmi szegénység indikátorainak előállításához szükséges változók részletes vizsgálatát célozta. A vizsgálatunk során a korábbiakon túl számos további problémát észleltünk, melyeket az UNICEF észrevételeivel együtt továbbítottunk a KSH felé, megkeresésünkre azonban nem kaptunk érdemi választ. Végül a 2023 nyarán megjelent UNICEF-jelentés minden tagországra vonatkozóan közölt becsléseket, kivéve Magyarországot. A jelentés 2. lábjegyzete szerint: “Estimates include all EU countries except Hungary, for which the analysis is still subject to validation and robustness tests”, vagyis az adatok megbízhatóságával kapcsolatos problémák miatt az UNICEF a magyar eredményeket nem publikálta.

A probléma diskurzusa

Az magyar EU-SILC adatállománnyal kapcsolatos probléma megvitatására és érdemi megoldás reményében 2023 októberében műhelyvitát szerveztünk a Fényes Elek Társadalomstatisztikai Egyesülettel közösen, majd 2024 novemberében a Magyar Szociológiai Társaság 2024. évi vándorgyűlésén is bemutattuk az adatok megbízhatóságát megkérdőjelező eredményeinket. Az elmúlt időszakban több kutatótársunk is megfogalmazta a következő dilemmát az EU-SILC magyar adatai kapcsán: nem tudhatjuk, hogy az adatok és az azokban megmutatkozó trendek valós társadalmi jelenségek lenyomatai vagy adatproblémával (is) van dolgunk.

Eddigi próbálkozásaink, hogy párbeszédet kezdeményezzünk a KSH illetékes munkatársaival sajnos sikertelennek bizonyultak. Kérdéseinkre releváns, megnyugtató választ nem kaptunk. Ezért úgy érezzük, hogy elérkeztünk arra a pontra, amikor a szakmai közegből kilépve, a közvélemény elé kell tárnunk az adatproblémákra utaló eredményeinket, ezek ugyanis 2017-től olyan mértékűek, melyek ellehetetleníthetik a magyarországi jövedelem-vizsgálatokat, és így a szegénységkutatást is.

Mi látható a jövedelemeloszlások vizsgálata alapján?

Az alábbiakban kísérletet teszünk közérthetően és részletesen bemutatni, hogy pontosan milyen adatproblémákra bukkantunk az EU-SILC magyarországi jövedelemadataiban.

Elemzésünk során az egy fogyasztási egységre jutó háztartásjövedelem magyarországi eloszlását vizsgáltuk 2005-től 2023-ig. Eredményeinket vizuálisan, ún. hisztogramok segítségével mutatjuk be 100 eurós sávok szerinti bontásban.

A hisztogramok oszlopai azt mutatják, hogy hány személy esetében esett az egy fogyasztási egységre jutó jövedelem az adott sávba.
Minden hisztogramon függőleges kék vonallal jelenítettük meg az adott év szegénységi küszöbét.
Azokat, akiknek a jövedelme a szegénységi küszöb alá esik (vagyis relatív jövedelmi szegénységben élnek), lilával jelöltük az ábrán.

Ha sorra vesszük az éveket, láthatjuk, hogy az eloszlások 2005 és 2016 között nem mutatnak semmilyen szokatlan vagy váratlan jellegzetességet, alakjuk megfelel a jövedelemeloszlás klasszikus (lognormális) formájának. 2017-től kezdődően azonban rendellenességre utaló eltéréseket tapasztalunk, amelyeket az ábrán piros sávok jelölnek. Az alábbi interaktív vizualizáción az évszám mezőre kattintva kiválasztható, hogy mely év adata jelenjen meg. Az egyes évekre vonatkozó ábrák alatt szövegesen is jelezzük, hogy látunk-e problémát az adott év jövedelemeloszlásában, és ha igen, akkor milyen típusú probléma merül fel.

Főbb megállapításaink a teljes mintára vonatkozó ábrák alapján:

2017-ben a negatív jövedelemmel rendelkezők aránya (vagyis azoké, akiknek több adót kellett befizetniük, mint amennyi jövedelmük volt) számottevően megnőtt az előző évhez képest, ám a következő évtől kezdve ez a jelenség már nem figyelhető meg. Nem tudunk olyan társadalmi folyamatról vagy az adóhatóság nagyobb arányú adókiszabási gyakorlatáról, ami indokolná azt, hogy az adatfájlban szereplő személyek 1%-a 2017-ben negatív jövedelemmel rendelkezzen.
Ennél tartósabb és súlyosabb problémaként jelenik meg 2018-tól a szegénységi küszöb értéke körüli jövedelemmel rendelkezők feltorlódásának kérdése. 2018 és 2022 között a szegénységi küszöb körül, jellemzően fölötte, kiugróan sok személy helyezkedik el, ami megváltoztatja a megszokott, és a korábbi évekre jellemző eloszlást. Ez a jelenség a szegénységi arányszám nagyságát nagyon esetlegessé teszi aszerint, hogy a kiugró értékek a küszöb alatt vagy felett helyezkednek el. Ez azt is jelenti, hogy a szegénységi küszöb kismértékű módosulása a szegénységi arányszám jelentősebb növekedését eredményezné. (Pontosan ez történt az UNICEF-jelentés mögötti számítások során: a szervezet kutatói – annak érdekében, hogy a 2022-es inflációnak a gyermekszegénységre gyakorolt hatását modellezzék – a 2019-es adatfelvételből számított szegénységi küszöb értékét megnövelték az árindex változásával, és az így kapott értéket vitték be újra a jövedelemeloszlásba. Ez a szimuláció Magyarország esetében olyan jelentős mértékű növekedést eredményezett a szegénységben élők arányában, ami megbízhatósági kérdéseket vetett fel a kutatókban, és mivel nem kaptak ennek magyarázatára kielégítő választ az adatgyűjtők részéről, végül kihagyták az országot a jelentésből.)
2023-ban a jövedelemeloszlás legalján, 400 és 1600 euró közötti sávokban a korábbi éveknél jóval több esetet látunk, valamint torlódás érzékelhető 7 900 euró környékén is. Ezek egytől egyig olyan jelenségek, melyekre utaló nyomot nem találtunk a korábbi évek eloszlásaiban.

Mi okozhatja mindezt? Milyen okokat zárhatunk ki?

A jövedelmek ilyen magas arányú feltorlódása a szegénységi küszöb környékén vagy az eloszlás bármely más pontján a nyers (tehát a közvetlenül a kérdőívek segítségével gyűjtött) adatok esetében ellentétes mindazzal, amit a szakirodalomból ismerünk, vagy amit más országoknak a magyarországi módszertanhoz hasonló eljárással előállt adatairól tudunk. A véletlen mintavétel ugyanis garantálja az eloszlásnak azt a formáját, amit a 2005–2016-os időszakban készült ábrákon láthatunk. Éppen ezért azzal a feltevéssel kell élnünk, hogy az eloszlás torzulását okozó „probléma” az adatfelvételt követő fázisok valamelyikében került a felhasználói adatállományba. Arra a kérdésre, hogy pontosan mi történt és melyik fázisban, az adatellenőrzés, az adattisztítás, az imputálás és a súlyozás eljárásának ismerete nélkül – mely információval csak a KSH illetékes munkatársai rendelkeznek – sajnos nem tudunk választ adni. Vizsgálódásaink során azonban mégis találtunk erre vonatkozóan néhány támpontot az egyfős háztartások, valamint a gyermekes háztartások jövedelmeit elemezve.

Az egyfős háztartások jövedelemeloszlása

Az alábbi interaktív ábrán az egyfős háztartások jövedelemeloszlása látható, melyen 2009-től kezdődően minden évben függőleges zöld szaggatott vonallal a minimálbér értékét is feltüntettük, annak érdekében, hogy ellenőrizzük, a torlódási pontok egybeesnek-e a minimálbér értékével.

Az egyfős háztartások jövedelemeloszlásának ábráján több problémát is megfigyelhetünk.

2017-ben a negatív jövedelemmel rendelkező háztartások száma kiugróan magas.
2020-ban a háztartások olyan nagyságrendű csoportosulását látjuk közvetlenül a szegénységi küszöb felett, amire nehéz magyarázatot találni. Összesen 379 olyan egyfős háztartás van, amelynek 3 900 és 4 000 euró között volt 2020-ban az éves jövedelme, ami négyszerese a következő legszámosabb esetet tartalmazó jövedelemsávnak. Elvileg elképzelhető, hogy az adatellenőrzés fázisában az egyfős háztartások egy jelentősebb részében hiányzó jövedelmet találtak, és az algoritmus szerint ezek egymáshoz nagyon hasonló jellemzőkkel bíró személyek voltak, akik emiatt hasonló vagy éppen azonos jövedelemértéket kaptak az eljárás során. Ha ez valamilyen adminisztratív módon megállapított összeg, például minimálbér, akkor elképzelhető, hogy ez okozhatta a jövedelemtorlódások egy részét. Ezzel ellentétben azonban azt találtuk, hogy az ebbe a jövedelemsávba tartozó, összesen 322 egyfős háztartás jövedelmeinek az összege fillérre pontosan megegyezik egymással (egészen pontosan 3 996,3110974 euró), ami szinte elképzelhetetlen anélkül, hogy az adatjavítás fázisában közvetlenül ne a végső háztartásjövedelmet tartalmazó változóban javítottak vagy imputáltak volna. Még akkor is, ha feltételezzük azt a nagyon valószínűtlen helyzetet, hogy egy adott évben az egyfős háztartások tagjai közül 322-en (ami az egyfős háztartások 14%-a) ugyanakkora bért kaptak volna (pl. minimálbért), hiszen a háztartás összjövedelme más jövedelemkomponenseket is tartalmaz(hat), ami hozzáadódik a bérhez, és emiatt a számításunk alapját jelentő összes háztartásjövedelem értékeiben eltéréseket látnánk. Ráadásul a csak az egyéni keresetet tartalmazó változó eloszlásának vizsgálatakor ugyanezt a torlódást nem tapasztaltuk, tehát ezt a magyarázatot több okból is kizárhatjuk.
2021-ben a 3300–3500 eurós jövedelemsáv, 2022-ben a 3 300–3 700 eurós sáv „ürült ki”, vagyis tartalmaz a várhatónál sokkal kevesebb megfigyelést. A korábbi években a szegénységi küszöb környékén sosem fordult elő ilyen mértékű változás az eloszlás formájában.
2023-ban az egyfős háztartások jövedelemeloszlásának 2 000 euró alatti sávjai teljesen kiürültek, ami szintén példa nélküli a vizsgált időszakban. A korábbi években a háztartások 4-8%-a tartozott ide, de 2023-ra ez a jövedelemkategória gyakorlatilag eltűnt az egyfős háztartások köréből, arányuk mindössze 1 ezrelék.

A gyermekes háztartások jövedelemeloszlása

A gyermekes háztartásokban élők egy fogyasztási egységre jutó jövedelmének eloszlását megvizsgálva hasonló anomáliákat tapasztaltunk.

2017-ben szembeötlő, hogy a szegénységi küszöb alatt jóval kevesebb megfigyelést látunk (az eloszlás nem követi a korábbi évekre jellemző klasszikus formát).
2018-ban, 2019-ben és 2021-ben is kiugróan magas a közvetlenül a szegénységi küszöb fölötti jövedelemmel rendelkező gyermekes háztartásokban élők aránya egy mindössze 100–200 eurós sávban.
2020-ban közvetlenül a szegénységi küszöb alatti sávban nőtt meg a megfigyelések száma, ami teljesen eltorzítja az eloszlás alakját.
2023-ban kiugróan magasnak látszik a legalacsonyabb, 2 000 euró alatti jövedelmi sávba tartozók aránya. Ez különösen szembeötlő, ha összevetjük ugyanennek a jövedelemsávnak a szinte teljes kiürülésével az egyszemélyes háztartások esetében.

A gyermekes háztartások az egyfős háztartásoknál még összetettebb jövedelemszerkezettel rendelkeznek. Ebből kifolyólag szinte elhanyagolható annak a valószínűsége, hogy a gyermekes háztartások egy fogyasztási egységre eső jövedelmük alapján egy nagyon szűk sávon belül nagy számban előforduljanak. Éppen ezért feltételezhető, hogy a 2017 utáni években az egy fogyasztási egységre jutó jövedelem esetében (is) történt adatjavítás és imputálás, ami nem felel meg a bevett adattisztítási eljárásoknak. Ez utóbbiak ugyanis azt javasolják, hogy az adatjavítás vagy a hiányzó adatok pótlása a jövedelemelemek szintjén történjen. Ha ezt az eljárást követték volna a KSH illetékes munkatársai, kisebb eséllyel alakultak volna ki anomáliák az eloszlásban. Bár valószínűtlennek tartjuk, de nem kizárható, hogy szakmailag teljesen megalapozott imputálás történt az egy fogyasztási egységre jutó háztartásjövedelem szintjén, ám erről nem rendelkezünk információval.

Összefoglalva tehát, mind az egyfős háztartások, mind a gyermekes háztartások jövedelmének eloszlásait vizsgálva az eredmények arra utalnak, hogy az adatbázis javítása során az imputálás nem az egyéni jövedelmek, hanem a háztartás összjövedelmének szintjén történt, ami eltér a nemzetközileg és hazailag is bevált gyakorlattól, így szakmai hibának tekinthető, sőt felvetheti az adatmanipuláció lehetőségét is.

Konklúzió

A társadalmi folyamatok nyomon követése és magyarázata megkívánja, hogy jó minőségű, megbízható és elérhető adatok álljanak rendelkezésre mind a kutatók, mind a döntéshozók részére. Kiemelten igaz ez a jövedelmek esetében, melyek kérdőíves kutatásokban történő mérése számos problémával és kihívással szembesíti az adatgyűjtőket. Ez különösen így van egy gyorsan változó környezetben, amit elsősorban a válaszadási hajlandóság csökkenése és az adminisztratív adatok bevonásának megnyíló lehetőségei jellemeztek az elmúlt évtizedekben.

Írásunkban arra törekedtünk, hogy részletesen bemutassuk a Központi Statisztikai Hivatal által az EUROSTAT számára szolgáltatott évenkénti jövedelemadatokban 2017-től megjelenő, különböző természetű adatproblémákat. Az itt feltárt rendellenességek többsége a szegénységi arányszám csökkenésének irányába mutat.

A KSH adatszolgáltatásán alapuló EUROSTAT-adatok szerint 2013–2016 között 14,5% és 15% között alakult a relatív jövedelmi szegénységben élők aránya Magyarországon. A szegénységi küszöb környékén megjelenő adatproblémák megjelenése idején, vagyis 2018–2023-as időszakban a szegénységi arányszám minden évben 12,1% és 13,1% között mozgott, tehát az előző időszakhoz képest jelentős csökkenést mutat.

Az elvárt eloszláshoz képest ilyen nagymértékű, sorozatos eltérések aggodalomra adhatnak okot, alkalmasak lehetnek arra, hogy megingassák a hitet az adatok megbízhatóságában. Ez elbizonytalaníthatja a hazai és nemzetközi adatfelhasználókat, kutatókat abban, hogy ezek az adatok alkalmasak-e valós társadalmi folyamatok leírására és magyarázatára, a politikai döntéshozókat pedig abban, hogy beavatkozásaikat valóságos vagy torzított adatokra építik-e. Ráadásul, a cikkben leírt és általunk vélelmezett imputációs eljárás sértheti az Európai Parlament és Tanács 223/2009/EK rendeletét, az Európai Parlament és a Tanács (EU) 2019/1700 rendeletét, valamint az Európai Statisztika Gyakorlati Kódexét.

Írásunk célja, hogy – a Központi Statisztikai Hivatal együttműködésének hiányában – a nyilvánosság előtt is felvessük és bemutassuk e fontos problémát. A megbízható, jó minőségű statisztikai adatok gyűjtése, összeállítása és szolgáltatása nehéz feladat, de mindannyiunk számára elengedhetetlen, ezért a kihívások kezelése érdekében hasznos lenne nyílt és bizalmon alapuló együttműködés a Központi Statisztikai Hivatal és a kutatói közösség között, immár a nyilvánosság bevonásával. Ez az együttműködés segíthetne feltárni az adatok ellentmondásainak okait, valamint visszamenőleges és jövőbeli megoldásokat kidolgozni az adatok megbízhatóságának javítására.

Az elemzés elkészítéséhez használt programkódok elérhetők ezen az oldalon.

A cikk szerzői köszönetet mondanak Cseri Dórának, Tomka Zsófiának, Ziegler Dezső Tamásnak, Simon Jánosnak és Szivós Péternek.

Nyitókép: illusztráció

Ezt a cikket nem közölhettük volna olvasóink nélkül. Legyen támogatónk a Donably-n, az új, biztonságos, magyar fejlesztésű előfizetési platformon. Paypal, utalás és más lehetőségek itt >>>