Másfél éve még csak arról írtunk, hogy a Központi Statisztikai Hivatalnál elvárás lett a pozitív adatok kiugratása. Nemrég viszont két kutató az adatmanipuláció eshetőségét vetette fel a jövedelmi szegénység adatbázisában. A KSH is eljutott az igazság utáni korba, hivatalos statisztikai adatai is csak egy véleménynek tekinthetők a sok közül?
Nemrég két kutató a Válasz Online-on tette közzé szakcikkét arról, hogy nehezen megmagyarázható adatokat talált a Központi Statisztikai Hivatalnak (KSH) a relatív jövedelmi szegénységről közölt adatsorai mögötti adatbázisokban. A mintából gyanúsan sokan torlódtak föl közvetlenül a medián jövedelem (tehát a teljes magyarországi jövedelemmegoszlás közepén lévő szám) 60 százalékában meghatározott szegénységi küszöb fölött. Vagyis – a kutatók állítása szerint a 2017 utáni időszakban - érthetetlenül sok embernek (pontosabban a háztartása egy fogyasztási egységének) lett a medián 61-62%-át éppen elérő jövedelme: és ők ezután már nem számítottak szegénynek.
Eddig a NER sikerlistáján nem csak az egymilliós foglalkoztatottság-bővülés szerepelt (ami sosem volt annyi, de a régió más országaival párhuzamosan, nálunk hozzájuk képest is jelentősen javultak a tízes években a foglalkoztatottsági mutatók), hanem – jórészt ennek folyományaként – a szegénység kiterjedtségének csökkenése is.
Ha viszont Tátrai Annamáriának, az ELTE adjunktusának és Gábos Andrásnak, a TÁRKI vezető kutatójának állítása igaz, és a KSH adatai nem pontosak, akkor lehet, hogy nem is csökkent annyira a szegénység. De ennél is nagyobb gond lenne, ha nem szakmai hiba, hanem manipuláció történt, és - ahogy egy megkérdezett kutató fogalmazott - „tömegeket áttuszkoltak közvetlenül a szegénységi küszöb fölé.”
A KSH közleményben tagad, módszertani változtatásokról írnak. De ettől még azok az adatok nem írják le a valóságot, nem lehet használni őket, mondja egy, a KSH munkájára rálátó szakember.
Gyanús jelek
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, írja a Tátrai-Gábos szerzőpáros. Addig az adatbázisban a jövedelemeloszlás alakja hasonlított a többi közép-európai ország mintázatáéhoz. „2017-től kezdve azonban az eloszlás több olyan rendellenességet is mutat, melyeket nem tudunk valós társadalmi folyamatok lenyomataként értelmezni.” A kutatók 2018-tól már olyan mértékű és minőségű eltéréseket találtak a jövedelemeloszlásban, amelyek „ismétlődő szakmai hibákra vagy szándékos beavatkozásra is utalhatnak”.
„Volt valami, amit sejtettünk évek óta, és most örülök, hogy pontosan tudjuk, hogy mi történt”, mondja kérdésünkre Szikra Dorottya, a HUN-REN Társadalomtudományi Központjának kutatója. Ő akkor fogott gyanút, amikor a családpolitika gyerekszegénységre tett hatását vizsgálta. Az adatok hirtelen a szakpolitika növekvő pozitív hatását mutatták, de „ezeknek a szegénység-enyhítő döntéseknek a nyomát sem láttuk. Akárhonnan néztük, látszott, hogy nagyon nem stimmel valami.”
Más kutatók is erre jutottak: a Válasz Online-on a kutatóké mellett megjelent cikk említi Huszár Ákos tanulmányát a TÁRKI 2022-es Társadalmi riportjából, akinek szemet szúrt, hogy az adatbázisban viszonylag nagy százalékban voltak olyanok, akiknek a nettó jövedelme magasabb volt, mint a bruttó. 2015-ben a háztartások 9 százalékénál, 2019-ben a minta 13 százalékánál, 2020-ban már 28 százalékánál volt magasabb a nettó jövedelem, mint a bruttó: eszerint ők nem fizetik, hanem kapják az adót, írja a lap újságírója.
A Tátrai-Gábos szerzőpáros felidézi a UNICEF, az ENSZ gyermekszegénységgel foglalkozó szervezetének egy, a gyerekszegénységgel foglalkozó összehasonlító tanulmányát is, melyben nem használták a magyar adatokat, ahogy írták, „az adatok megbízhatóságával kapcsolatos problémák miatt”.
Mi is találtunk egy, a KSH adatait cáfoló tanulmányt. Tóth G. Csaba és Krekó Judit az adóhatóság adatait felhasználva elemezték a jövedelmi egyenlőtlenségeket. A NAV adatbázisok alapján is egyértelmű volt, hogy abban az időszakban növekednie kellett a kereseti különbségeknek.
Hogyan mérik a szegénységet?
A turpisságot a nyilvánosság elé vivő egyik kutató, Tátrai Annamária írja, hogy 2020-ban 322 olyan egyfős háztartást találtak (több, mint tízezres a minta), amelyiknek az euróban mért jövedelme a tizedesvessző után hét számjeggyel is megegyezik. Ez nyilvánvalóan lehetetlen.
Ha adatmanipuláció történt – Szikra Dorottya szerint valószínűleg igen -, akkor nagyon amatőr módon tologatták át a sok embert a medián jövedelem 60 százaléka fölé. „Kutatótársakkal beszélgetve felvetődött bennünk, hogy kevésbé lett volna feltűnő, ha nem átpöckölik őket egy picivel a létminimum fölé, hanem randomizálva szétszórják őket. Tehát ha a medián mondjuk százezer forint, és ők nem azt mondják, hogy aki 58-59-et keres, keressen 61-et - sok ember így mondjuk 61.483 forintot keresett -, hanem az egyiket 61 ezerre, a másikat 83-ra írják át a statisztikában, akkor lehet, hogy soha nem vesszük észre, mi történt” – mondja a kutató.
Bár vannak kutatók, akik az abszolút szegénység mérését relevánsabbnak tartják, a relatív jövedelmi szegénység mérőrendszere gyakrabban használt. Mindkettő uniós, Eurostat szabvány. A relatív szegénység mérése a jövedelmi egyenlőtlenségek és a jövedelmi szegénység számításánál is ekvivalens jövedelemből indul ki, ami azt jelenti, hogy a háztartás rendelkezésre álló jövedelmét, a nettó jövedelmet leosztják egy ekvivalencia-skálával. Hasonlóan az egy főre jutó jövedelemhez, de azzal a különbséggel, hogy itt megpróbálják figyelembe venni a fogyasztást. Vagyis nem számítanak mindenkit egy egész főnek, hanem az első személy egyes értéket kap a második felnőtt személy 0,5-öt, a gyerekek pedig 0,3-at. És ezek az értékek a fogyasztási jellemzőkből jönnek ki, ami nagyon különböző lehet az európai országokban is.
„Globálisan jó ez a mérőrendszer. Magyarországra vonatkozóan is abszolút releváns, de vannak olyan paraméterek a különböző indikátoroknál, ami nem biztos, hogy Magyarországra van kalibrálva és tükrözi a magyar viszonyokat” – mondja egy kutató.
Van a szegénység mérésének egy összetettebb mutatója, mérési módszere is, ami a szegénység vagy társadalmi kirekesztődés kockázatának kitettek arányát vizsgálja. Ennek egyik dimenziója a jövedelmi szegénység, de emellett vizsgálja az anyagi deprivációt (ez az „abszolút” mérőszám) és az alacsony munkaintenzitású háztartásokban élők arányát is.
„Ezek nagyon különböző módon tudnak viselkedni”, mondja a névtelenséget kérő kutató. „A jövedelmi szegénység-mutató a jövedelem eloszlásával függ össze: ha növekednek a jövedelmi egyenlőtlenségek, akkor általában a jövedelmi szegénység is magasabb. De ez az a mutató, ami a leglassabban változik minden országban, mert a jövedelemeloszlás nagyon lassan változik.”
Fontos az is, hogy Magyarországon a többi kelet-közép-európai országhoz hasonlóan, viszonylag kicsik az egyenlőtlenségek, ezért európai összehasonlításban a jövedelmi szegénység is alacsonyabb volt, mióta a KSH méri ezt a mutatót.
A deprivációs mutató látványosabb. Ott megkérdezik a válaszadókat, hogy be tudja-e fizetni a számlákat, tud-e hetente kétszer húst vagy nagyobb fehérjebevitelre alkalmas élelmet enni, ki tud-e fizetni egy meghatározott összegű váratlan kiadást stb.
És ha három kérdésnél azt mondja a válaszadó, hogy problémái vannak, akkor depriváltnak tekintik a háztartást.
A jövedelmi szegénységgel ellentétben ebben a 2000-es években nagyon rosszul állt a Magyarország, főleg a globális pénzügyi válság időszaka alatt – az összes kelet-közép-európai országhoz hasonlóan –, és nagyon látványos lett a javulás a 2010-es években. „Ezzel kapcsolatban is felmerülnek kételyek”, mondja egy kutató. „Változtak a deprivációt mérő kérdések, amik kedvezőbb eredményeket mutathatnak a korábbi időszakokhoz képest, illetve itt is lehettek javítások az adatok korrigálásánál.”
Ezeket viszont az adatbázisból nem lehet kimutatni. A Tátrai-Gábor szerzőpáros logikai, statisztikai összefüggésekre mutatott rá, amelyek valószínűleg természetesen nem állhatnak elő. Ilyeneket a deprivációs mutatónál nem lehet találni. Egyébként abban is nagyon hasonló trendek voltak Romániában, Bulgáriában, mondja a megkérdezett kutató.
A deprivációs mutató, ellentétben a relatív jövedelmi szegénységi rátával, erősen korrelál a reáljövedelmek változásával. Ezért annak jelentős csökkenése a 2010-es évek második felében megfelel a várakozásoknak, a javulás ütemét lehet vizsgálni különböző eszközökkel – jelzi egy másik kutató.
Szépülő valóság
„Én – jelenlegi ismereteim szerint – még nem szívesen mondom azt, hogy csalás történt” – feleli kérdésünkre Tóth István György, a TÁRKI vezérigazgatója. „Az biztos, hogy a kollégák szakmai cikkében bemutatott eloszlások természetes úton nem tudnak előállni, tehát ott valami gond van. Ha tudatos manipuláció történt, akkor az nyilván súlyos. Mivel azonban a KSH módszertanában történő változtatások pontos algoritmusai nem ismertek, inkább csak találgatjuk, hogy mi történhetett. Bármi van, a belső minőségbiztosítás mindenképpen problémás lehet. Ha ugyanis 2017-ben nem manipuláció, hanem egy módszertani baklövés történt, akkor hogyan pöröghetett tovább ugyanaz a hiba hat-hét éven át? Milyen minőségbiztosítás működik ott, ahol ez megtörténhetett? Annak detektálásához, amit a cikket jegyző kollégák felfedeztek, kell komoly szakértelem (nem véletlen, hogy más felhasználók – a kiváló unicefes statisztikusokon kívül – eddig ezt nem vették észre). Az azonban, hogy mindez a szakértelem a KSH-ban nincs meg, akkor is elég aggasztó, ha nem volt manipuláció” – mondja.
Ha kiderül a manipuláció, akkor az megrengetheti Magyarország teljes Eurostat-os adatszolgáltatását. Az EU statisztikai szervezete, az Eurostat validálja az adatokat, de olyan mélységig képtelen lenne az összes tagország milliónyi adatát ellenőrizni, ami a mostani gubancot kimutathatná. „Azt nem ellenőrizhetik egyenként minden ország esetében, hogy egy-egy szűk jövedelmi sávra hány háztartás jut. Ilyen mennyiségű adatot nehéz lenne az Eurostat-nak ellenőrizni.” – mondja Szikra Dorottya.
Az ellenőrző program olyan típusú ellenőrzéseket tartalmaz, hogy ha valaki azt mondta, hogy valakinek a felesége, akkor az legyen nő. Vagy ha valamelyik háztartásnál három személy van felsorolva, akkor legyen meg a másik adatbázisban is az a három személy, magyarázza egy, a folyamatot ismerő szakember. Négy évig szerepelnek a válaszadók a mintában, és azt is ellenőrzik például, hogyha a munkaerőpiaci adatok alapján nem változott a munkahelye, de a jövedelme nagyon eltér az előző évitől, akkor kéri az Eurostat, hogy nézzék meg még egyszer és magyarázzák meg. A minta folyamatosan csökken, de most is tízezernél több személy van benne. Tíz évvel ezelőtt még 20 ezer fölötti személyt tartalmazott és tízezer körüli háztartást.
Szikra Dorottya, aki a mostani leleplezéstől függetlenül is jobban szereti használni az abszolút szegénység mérését, ott is meglepő bezuhanást tapasztalt tíz éve, 2015-16-ban. „Máig nem tudjuk, hogy mi történt, másképp kezdtek-e el kérdezni? Mert nem volt semmilyen kormányzati intézkedés. Annyit láttunk, hogy a KSH illetékes főosztályának a vezetésében csere történt.”
Egy másik váratlan adatmódosulást is említ, de annak nyilvános indoklása is volt. „Egy másik tanulmányban azt vizsgáltuk, hogy hogyan ugorhatott meg 2020-ról 21-re a női foglalkoztatottság. A választ egy adminisztratív változtatásban találtuk meg: a KSH az összes gyesen, gyeden lévő anyát egyik évről a másikra átrakta a foglalkoztatotti kategóriába. Mint a szocializmusban: jövedelemhelyettesítő ellátást kapsz és foglalkoztatottnak számítasz. Nem ismerek ilyen gyakorlatot máshol, így innentől ez nem összevethető adat más országokéval.”
Köllő Jánosék kutatása szerint ez a módszertani döntés 150-160 ezerrel növelte a foglalkoztatottak számát.
Hasonló módszertani lazítás volt a hátrányos helyzetű/halmozottan hátrányos helyzetű (un. 2H-s és 3H-s) kategóriák kritériumainak módosítása, ami szintén megszépítette a valóságot. De utóbbi csak a magyar jogi szabályozásban (a hozzájuk kapcsolt jogosultságokban) számít, míg a jövedelmi szegénység mérésének esetleges módszertani átalakítása (amire a KSH hivatkozik) már az európai adatszolgáltatást és összehasonlíthatóságot érinti. „Ha ez el van cseszve, akkor nem tudjuk, hogy mi zajlik körülöttünk” – mondja az egyik megkérdezett kutató.
Személyi ügyek
Már 2023 decemberi cikkünkben írtuk, hogy a Magyarország számára nem előnyös nemzetközi összehasonlító adatokat már Vukovich Gabriella KSH-elnöksége alatt is óvatosan lehetett csak publikálni; a helyzet rohamosan romlott már az ő utolsó időszakában is. Úgy tudjuk, ő adott utasítást arra is, hogy a most bemutatott, manipulációgyanús jövedelmi szegénységi adatokat kell használni a KSH-nak a közönség számára könnyebben értelmezhető összefoglalóiban.
A Válasz cikkében is említett Kincses Áron (ő volt az illetékes főosztály vezetője a Szikra Dorottya által érzékelt abszolút szegénységi változásnál) 2023 júniustól váltotta a KSH elnöki székében a 2010 óta regnáló, de évtizedek óta az intézményben dolgozó Vukovichot, aki nyugdíjba vonulása után megkapta a Magyar Érdemrend parancsnoki keresztjét is.
A szakemberként, de vonalasként jellemzett Kincses Áron is már 2000 óta dolgozik a KSH-ban. Az ő főosztályvezetősége alatt szüntette meg a KSH a létminimum-számítás korábbi gyakorlatát.
Az általa a kommunikációért felelős elnökhelyettesnek kinevezett Ádám Dénes közvetlenül Rogán Antal minisztériumából érkezett, és lett először a tanácsadója, majd 2023 nyarától az egyik helyettese Kincsesnek.
Ádám Dénes 2020 előtt a Magyar Nemzeti Bankban dolgozott, amelynek alelnöke Windisch László volt, akinek KSH-ba érkezésekor kreálták az addig nem létező, a kommunikációért felelős elnökhelyettesi posztot, amelyet most Ádám tölt be. (Windisch már az Állami Számvevőszék elnöke.)
Amióta Kincsesék átvették az irányítást, elbocsátások és leváltások miatti önkéntes távozások sora történt.
A mostani ügyben a korábban KSH-elnök, most parlamenti képviselő Mellár Tamás kezdeményezte Kincses Áron parlamenti bizottsági meghallgatását és parlamenti vizsgálóbizottság felállítását.
Összevissza mozgások
Több megkérdezett kutató állítja, hogy nem fogja ezeket a jövedelmi szegénységi adatokat használni, és eddig is próbáltak több adatforrásból dolgozni. Ezt könnyen meg tudták tenni a 2010-es évek közepéig, amíg a TÁRKI elvégezte a rendszeres Háztartás-monitor kutatását. Ezt támogatáshiány miatt kénytelen volt abbahagyni. A monopolhelyzetben maradt KSH-nál pedig nem sokkal később felbukkantak a gyanús jelek.
A KSH közleménye azt írja, hogy a jövedelemfeldolgozásban adminisztratív (vagyis NAV) adatokkal kísérleteznek, de kutatók szerint nem árulják el, hogyan használják őket. „Azt feltételezem, hogy azért vannak ilyen összevissza mozgások, mert a módszertan változik, vagy változott az elmúlt időszakban, talán évről évre” – mondja egy statisztikus.
A deprivációs mutató 2010-es évekbeli csökkenése mögött eddig a kutatók a foglalkoztatotti bummot, illetve a keresetek dinamikus emelkedését látták. Újra kell-e ezt gondolniuk, ha pontatlan adatokból is dolgoztak?
„Amiben szerintem változhat a kép, az az egyenlőtlenségek, illetve a jövedelmi szegénység mértéke. Itt a KSH-adatok a 2010-es évek második felében stagnáló, néha csökkenő trendeket mutattak, ami viszont ellentmond minden más adatforrásnak” – válaszolja egy kutató. „Ha revideálják az adatokat, azt feltételezem, hogy a jövedelmi egyenlőtlenségek és a jövedelmi szegénység is növekvő trendet fognak mutatni.” Hiszen a szociálpolitika nem csökkentette ezeket az egyenlőtlenségeket, inkább rátett még egy lapáttal, teszi hozzá.
Tóth István György szerint viszont ha visszaigazítják valamennyire a számokat, az nem változtatná meg „azokat a nagy narratívákat, hogy mekkora a középosztály Magyarországon, és hogy alakult a szegénység időbeni dinamikája. Persze az egyáltalán nem mindegy, hogy a hivatalos statisztika 100-150 ezres nagyságrendben közöl téves szegénységi adatot. Legalább ekkora problémának tartom viszont azt, hogy a kérdéses adatbázisokból származó adatokat az adott évekre a kutatói közösség nem tudja használni, nem csak szegénység-jelentésre, hanem más olyan kérdésben sem, ahol jövedelmek ismeretére lenne szükség.”
A nagymintás, átfogó jövedelemkutatásokban monopolhelyzetben lévő KSH-nak nem csak ezekben az adataiban rendül most meg a bizalom, hanem akár a GDP-számok hitelességében is. Az általunk megkérdezett szakemberek még ha nem is beszélnek feltétlenül tudatos adatmanipulációról (a magyar statisztikai rendszert azért alapjaiban nem kéne szétcseszni, mondja egyikük), de arról igen, hogy ha valahol ilyen hiba van, ott máshol is lehet.
„Nem egyszerűen arról van szó, hogy Orbán Viktor joystickkel mozgatja a KSH-t”– mondja egyikük. „A KSH-ban vannak olyan szakemberek, például a jelenlegi elnök, akik meg akarnak felelni és nem akarnak balhét, ezért valahogy belepiszkálnak. És ha a szakmai ethosz hiányzik egy szervezetből, akkor ezt meg lehet csinálni. Ha megvan a szakmai ethosz, akkor valaki a környezetében rácsap a kezére, vagy föláll és elmegy. Van ott egy csomó tisztességes ember, de mintha kopna ki ez az ethosz.”
Ha viszont a magyar statisztika adatszolgáltatás 150 éves intézménye elveszti szakmai integritását (ahogy a közmédiától kezdve számos „fékkel és ellensúllyal” történik egy vezérdemokráciában), akkor a kutatóknak, szakembereknek nem csak a munkahelyei, a kekvásított egyetemek és centralizált irányítás alá volt egykori akadémiai intézetek válnak kiszolgáltatottá a politikának, hanem a kutatásaik alapjául szolgáló adatok is. És akkor a magyar valóságot már nem megmutatják, hanem a post-truth kornak megfelelően előállítják.
