Hvorfor nasjonal statistikk ofte kan sammenlignes med epler og pærer.
Hver måned byr på et nytt statistisk teater. BNP-tall strømmer ut av regjeringskontorene, arbeidsledighetstall blinker på handelsskjermene, inflasjonsdata fyller nyhetsstrømmen. Politikere vifter med tallene på pressekonferanser, markedene reagerer deretter, og journalister kaster seg over å forklare hva det hele betyr. Synd at ingen egentlig måler det samme.
Ta arbeidsledighet. I USA regnes du som arbeidsledig hvis du er over 16 år og ikke har jobbet den siste måneden. Eurostat begynner å telle fra 15 år. Noen land regner deg som ansatt om du har jobbet en eneste time den siste måneden. Andre krever bevis på en ordentlig jobb. Resultatet? Arbeidsledighetsratene svinger alt etter hvilken definisjon man velger.
Eller se på Kinas beryktet gode BNP-tall. Mens andre økonomier går inn og ut av resesjon jevnlig, følger Kinas vekst en presis bane (landets siste offisielle resesjon var i 1976) som ville gjort en sveitsisk urmaker grønn av misunnelse. Skeptiske økonomer har foreslått å følge strømforbruk eller satellittbilder av nattlys i stedet. Når nasjonale datastandarder er så tvilsomme at forskere må ty til å fotografere byer fra verdensrommet, er noe alvorlig galt.
Problemet stikker dypere enn kreativ bokføring. Land måler faktisk ulike fenomener og kaller dem det samme. USAs BNP-metode fanger opp tjenestesektoren glimrende, men sliter med uformelle virksomheter. Nigeria er god på å telle uformell handel, men strever med finanssektoren. Å sammenligne deres økonomiske produksjon er som å vurdere en fisk på dens klatreevne eller en ape på dens svømmeferdigheter.
Dette er ikke bare akademiske hårkløverier. Når investorer prøver å vurdere fremvoksende markeder, flyr de i blinde. Utviklingsøkonomer diskuterer fattigdomsrater beregnet med ulike inntektsgrenser, husholdsdefinisjoner og tidsperioder. Klimaforhandlere strides om utslippsdata som land beregner med uforenlige metoder. Verdensøkonomien drives av tall som ikke går opp.
Standardbrigaden
Internasjonale byråkrater har brukt tiår på å prøve å rydde opp i dette. FNs statistiske kommisjon, opprettet i 1947, gir anbefalinger som nasjoner rutinemessig ignorerer. Den ligner en rektor hvis elever har oppdaget at gjensitting egentlig er frivillig.
Mer lovende er initiativet Statistical Data and Metadata Exchange, eller SDMX blant venner. Denne tekniske standarden, støttet av Verdensbanken, IMF og OECD, gir et felles format for å dele statistikk. Tenk Esperanto for regneark. FN godkjente det i 2008, og det ble ISO-standard 17369 i 2013.
Les også: Den utvidede arbeidsbenken bryter sammen
SDMX har hatt noen seire. Handelsstatistikk flyter nå jevnere mellom land takket være standardiserte definisjoner. FNs bærekraftsmål drar nytte av felles indikatorrammer. Men store deler av nasjonal statistikk forblir fanget i sine egne metodologiske kongedømmer.
OECD gjør den største innsatsen for å motvirke dette. Databasen dekker 300 politikkområder med reelt sammenlignbare tall på tvers av medlemsland. Men suksessen har en hake: medlemskap krever at man er relativt rik og institusjonelt lik. Det er enklere å harmonisere statistikk når alle starter fra omtrent samme sted.
Regionale organisasjoner har også gjort framskritt. Eurostat tvinger EU-land til å bruke kompatible metoder, selv om det også her pågår strid om tekniske definisjoner. Den afrikanske union har lansert lignende initiativer, men med blandede resultater.
Krise avslører sprekkene
Covid-19 avslørte hvor håpløs internasjonal datakomparasjon har blitt. Land talte dødsfall forskjellig – noen tok kun med sykehusdødsfall, andre inkluderte sykehjem, noen tok også med mistenkte tilfeller. Beregninger av overdødelighet brukte ulike grunnlinjer og tidsperioder. Vaksinasjonsrater var umulige å sammenligne når land definerte «fullvaksinert» på ulike måter.
Klimapolitikken lider av det samme. Land måler fornybar energikapasitet med ulike teknologier og definisjoner. Karbonregnskap varierer voldsomt, noe som gjør internasjonale avtaler til øvelser i kreativ tolkning heller enn bindende forpliktelser.
FNs generalsekretærs datastrategi erkjenner problemene og etterlyser «høykvalitets, tidsriktige, nedbrutte og åpne data». FN-tjenestemenn har støttet «internasjonale prinsipper for datastyring» som fremhever verdi, tillit og rettferdighet. Vakre ord, men å endre fastlåtte byråkratiske praksiser krever mer enn gode intensjoner.
Digital redning?
Redningen kan komme fra verdensrommet – bokstavelig talt. Satellitter fotograferer økonomisk aktivitet uten å spørre regjeringene om lov: byspredning, avlinger, fabrikkproduksjon, til og med trafikkmønstre. Mobiltelefoner sporer bevegelsesmønstre og økonomisk aktivitet i sanntid. Kredittkortdata avslører forbruk som tradisjonelle undersøkelser går glipp av.
FNs reform av finansiell rapportering viser hva koordinering kan oppnå. Tidligere fulgte hvert FN-organ sine egne rapporteringsregler. Nå gjør felles formater det mulig med systemdekkende analyser – en revolusjon etter tiår med statistisk anarki.
Nasjonal statistikk kan følge samme vei. Moderne formater som SDMX-JSON gjør datadeling svært enkelt. De virkelige hindrene er ikke tekniske, men politiske: finansdepartementer holder på statistisk uavhengighet som tenåringer på husnøkler. Noen ganger med god grunn – Bangladeshs økonomi ligner lite på Danmarks, uansett hva OECD måtte foretrekke.
Insentiver teller
Tvang kan virke bedre enn bekymring. Internasjonale långivere krever allerede budsjettransparens – statistisk samsvar kan lett legges til listen. Handelsforhandlere er opptatt av tollsatser; kanskje de burde ofre datadefinisjoner en tanke også. Kredittvurderingsbyråer vurderer land etter styring – tvilsom statistikk er åpenbart dårlig styring.
Forfengelighet kan være en sterkere drivkraft enn tvang. Finansministre misliker å se landene sine ute av globale eller regionale rangeringer, og forskere elsker å rangere nasjoner etter ulike mål.
Les også: Transparens er gull: Slik vinner åpne land
Får du trekk i Verdensbankens Business Ready Index eller vår egen IT Competitiveness Index fordi statistikken din er uforståelig (eller utilgjengelig), kan ministre plutselig bli svært interesserte i metodeforbedringer.
World Economics har laget sine egne rangeringer av datakvalitet, med et visst ironisk poeng: vurderingene bygger tungt på BNP-tallene de egentlig skal evaluere. Det er litt som å vurdere vin etter alkoholprosent – ikke helt feil, men det fanger ikke poenget.
Likevel har noen land forstått at god statistikk lønner seg. Kenyas opprydding i statistikken bidro til at kredittvurderingsbyråer oppgraderte landets score. Rwanda oppdaget at pålitelige data styrket hele utviklingsargumentet overfor investorer. Disse eksemplene tyder på at opplyst egeninteresse kan lykkes der internasjonalt press mislykkes.
Prisen for kaos
Dette er ikke bare akademisk pirk. Når grunnleggende fakta blir et spørsmål om tolkning, blir fornuftig politikk umulig. Prøv å forhandle en klimaavtale når landene regner utslipp på ulike måter. Forsøk å forhindre en finanskrise når «systemrisiko» betyr noe forskjellig i hver hovedstad.
Verden blir stadig mer sammenkoblet, mens dataproblemene vokser. Verdikjeder slynger seg over kontinenter, penger flytter seg i global fart på mikrosekunder, pandemier bryr seg ikke om grenser. Å håndtere dette kaoset krever sammenlignbar informasjon – men statistiske systemer forblir sta og nasjonale.
Å rydde opp i dette fortjener høy prioritet. Internasjonale statistiske standarder kan høres kjedeligere ut enn handelsavtaler eller militærallianser, men de blir stadig mer avgjørende. Alternativet – å snuble gjennom kriser mens man krangler om definisjoner – blir mindre akseptabelt for hver dag. Til syvende og sist kan man ikke løse problemer man ikke kan måle riktig. Og akkurat nå peker verdens måleinstrumenter i alle retninger – unntatt den riktige.
Den ukjente norske økonomen som advarte mot nazistene og kommunistene 🔒
