6. ESTADÍSTICA OFICIAL

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1 6. ESTADÍSTICA OFICIAL LA ESTIMACIÓN EN ÁREAS PEQUEÑAS PARA LA ESTADÍSTICA OFICIAL Resmen Montserrat Herraor, Jorge Saralegi Institto Nacional e Estaística La necesia e isponer sistemáticamente e información estaística para ominios peqeños, se ha venio consoliano en los últimos años entre los objetivos e los sistemas e estaísticas oficiales. El artíclo abora los problemas ligaos a la tilización e estimaores asistios por moelos como forma e sperar la limitación e la escasez e mestra en operaciones estaísticas cya información tiene interés en peqeños ominios, con especial atención a los aspectos e calia estaística, como la relevancia, transparencia y fiabilia e los atos oficiales a ifnir. 1. Introcción La emana e estaísticas oficiales con n gran etalle en la esagregación, tanto en el campo e la estaística económica como en el e la estaística social y laboral, no eja e crecer. En consecencia, la necesia e isponer sistemáticamente e atos pblicaos para ominios peqeños, se ha venio consoliano en los últimos años entre los objetivos e los sistemas e estaística oficiales, al mismo tiempo qe se han venio esarrollano iversas líneas e investigación sobre la tilización e estimaores asistios o basaos en moelos, como forma e sperar la limitación e la escasez e mestra en las operaciones estaísticas cya información tiene interés en peqeños ominios. Los problemas e la estimación en peqeños ominios srgen por el amento en los costes y en la complejia e los iseños mestrales qe aspiren a alcanzar cotas aceptables e calia e las estimaciones en toas las áreas o ominios e interés para los sarios, lo cal, a s vez, pee tener consecencias negativas en la calia e las estimaciones para los ominios speriores previstos inicialmente en el proyecto e encesta. Los límites, por razones e coste, para la ampliación sin restricciones e los tamaños mestrales en toos los ominios e interés, eben ser interpretaos en n sentio amplio: bajo el pnto e vista e la recogia y procción e atos, claro está, pero también bajo el pnto e vista e la carga e respesta a las niaes a contactar en la encesta. El amento e tamaños mestrales para mejorar la eficiencia en ominios peqeños ebe tener en centa ambos costes, sin olviar otras périas e calia ebias a los plazos e obtención e resltaos y al impacto e eterminaos errores ajenos al mestreo (falta e respesta, errores e meia, efectos entrevistaor, etc.) e consecencias más negativas canto mayores son los tamaños mestrales. Tras hacer na exposición en las os primeras secciones el problema general e la estimación en áreas o ominios peqeños, la ponencia continúa en la sección 3 con la sitación en particlar en nestro país. La sección sigiente analiza la casística ligaa a la tilización e moelos en la estaística oficial, para pasar en las secciones 5 y 6 a na presentación e las principales clases e estimaores e áreas peqeñas actalmente en estio para s aplicación a las encestas el Institto Nacional e Estaística (INE), y a los problemas relacionaos con la calia esperaa e estas nevas técnicas e procción e información. El artíclo finaliza en la sección 7 con n análisis el papel e na oficina central e estaística en este campo.. Los ominios e estimación Los ominios e estimación en na encesta por mestreo son aqellos sbconjntos el ámbito poblacional para los qe es necesario procir, bajo eterminaos reqisitos e calia, estimaciones e toas o algnas e las variables objetivo. Son por lo tanto niaes e análisis e los resltaos e la encesta, pero peen o no ser también niaes e observación. El estimaor irecto e iseño para el total e na característica en n ominio sele tomar la forma general el estimaor e Horwitz Thomson; esecir, ˆ Y y = si N S es esconocio; Yˆ N y = si N S Nˆ es conocio; 47

2 one S es la mestra en el ominio, e qe la nia pertenezca a la mestra. Nˆ 1 = el estimaor el total poblacional y es la probabilia S En este tipo e estimaores, los valores mestrales e la característica y aparecen mltiplicaos por n peso inicial o peso e iseño qe en fases posteriores es corregio, intentano mantener la forma lineal el estimaor, por los efectos e cambio e estrato, inciencias e marco, falta e respesta, eqilibrao a poblaciones externas, otros, e acero a moelos implícitos más o menos complejos. El estimaor irecto e la meia en el ominio qea así e la forma más general ˆ irect yw Y =, one w incorpora los iversos ajstes. w s s No obstante, este tipo e moelos, por razones históricas ifíciles e asimilar, no selen ser consieraos como tales en la literatra, y paraójicamente toavía es frecente hoy en ía encontrar polémicas acaémicas sobre la ventaja o no e tilizar moelos en la estimación el mestreo e poblaciones finitas, cano, como qea icho, en la mayoría e los proyectos, los moelos están presentes en iversas fases e la elaboración e resltaos. El peqeño ominio pee tener o no na imensión territorial, pero en calqier caso el problema se presenta cano S es my peqeño o nlo. Inepenientemente el proceimiento e estimación irecta previsto, el peqeño ominio pee aparecer tanto en encestas económicas como en encestas e hogares, anqe en este caso los avances e la teoría hayan sio my speriores. Baste citar como ejemplos el problema la gran presión e las peticiones irigias al INE para sministrar atos estrctrales (o inclso coyntrales) e na encesta económica a nivel e 4 ó 5 ígitos e la Clasificación e Activiaes Económicas (CNAE), esagregaos según la tipología el tamaño e las empresas, con lo qe el estimaor irecto ebe ser calclao con tamaños mestrales my peqeños (pieno ser nlos si se introce, aemás, como es frecente, la imensión territorial). En encestas e hogares es más común el caso el peqeño ominio efinio por la imensión territorial exclsivamente, sieno caa vez más intensa la emana e información (tasa e paro, ínice e pobreza relativa, gasto per cápita) por peqeños territorios, como la comarca, la isla, el istrito, etc. En España, prácticamente toos los iseños e encesta contemplan la Comnia Atónoma -NUT II, nia estaística territorial e nivel II en terminología el sistema estaístico eropeo- como ominio e observación y análisis, por lo qe el problema e estimación en áreas peqeñas aparece a partir el nivel NUT III (provincia), anqe no en toos los casos. Por ejemplo, la Encesta e Población Activa (EPA) pblica atos por estimación irecta por provincias. Sin embargo, la Encesta e Prespestos Familiares (EPF), sólo pblica algnos inicaores e gasto y eqipamiento por comniaes atónomas. En este último caso, para la pblicación e atos provinciales se recomiena la acmlación e mestras e varios años/trimestres, proceimiento válio en asencia e otros moelos qe emestren mayor robstez. Llama la atención el escaso recrso, por parte e los analistas y sarios en España, a la tilización e mestras acmlaas e varios perioos para obtener estimaciones (en este caso provinciales), tanto en encestas e hogares como en las estrctrales e empresas. Pero no hay qe olviar qe las necesiaes e información en áreas peqeñas territoriales en España, van más allá e la provincia. El INE está recogieno en la actalia, a través e las iversas atoriaes con competencia en la materia, la sitación aministrativa el nivel NUT IV ( comarca en España) con fines estaísticos Y, en este contexto, aqiere mayor rgencia la isponibilia e métoos e estimación poco exigentes en tamaños mestrales para el nivel NUT IV. El problema e las áreas peqeñas se pee presentar también ante emanas e información sobre sbominios a hoc, como por ejemplo na cenca (o parte e ella ) hirográfica, n cintrón instrial, na zona fronteriza, por lo qe los moelos isponibles eben contemplar también el hecho e la emana estaística para ominios qe no han sio tenios en centa a priori en el iseño. 3. Usarios y aplicaciones Por principios e calia, too esferzo e innovación metoológica ebe tener en centa la tipología y expectativas e los sarios efectivos y potenciales. Destacan, en primer lgar, como emanantes e las estaísticas en ominios peqeños (con al menos na imensión territorial), los centros e ecisión e la propia aministración local competente en el peqeño territorio, así como los responsables e políticas más generales (CCAA, Estao) pero e aplicación en el ámbito local. Estas políticas cbren n amplio espectro, como las relativas a ecación y formación, viviena, sal y epenencia, lcha contra la exclsión social, meio 48

3 ambiente, esarrollo sostenible, etección y catalogación e ecozonas, cbrieno iversos campos e acción política y e preocpación social. Depenieno e caa país y circnstancia, son nas otras necesiaes e información las qe mayor peso aportan a la emana inicial e estaísticas en áreas peqeñas. En el caso español, probablemente sea la iniciativa e las atoriaes regionales (comniaes atónomas) la qe mayor implso está aportano, en paralelo al esarrollo e las competencias atonómicas generales. Una parte e la activia estaística orientaa a atener esta emana, sin embargo, no entra entro e la especificia e los moelos y estimaores en áreas peqeñas, sino en el campo más amplio e las estaísticas para áreas peqeñas, e gran esarrollo también en nestros ías. Se trata e bancos e atos, asociaos o no a sistemas e información geográfica (SIG), en los qe se acmla transversal y longitinalmente na gran masa e información y metainformación e fentes iversas, inclios inicaores simples y sintéticos, relativos a caa peqeña área, con n esqema e mantenimiento qe pee responer a n moelo teórico más o menos esarrollao, como se pee observar en la gran iversia e sistemas e inicaores isponibles. Por ejemplo, el sistema e información e este tipo qe mantiene el INE, el qe se extraen perióicamente informes pblicaos (Inicaores Sociales e España), integra también na imensión territorial, qe llega hasta el nivel mnicipal en algnos inicaores básicos. Precisamente, los métoos e estimación en áreas peqeñas peen servir para abastecer na peqeña parte e las necesiaes e información e estos sistemas o, a s vez, ser receptores e na parte e información e estos bancos e atos e ámbito local, para ser tilizaa como abasteceora e variables explicativas en los moelos sbyacentes a los estimaores. Afortnaamente, la componente acaémica y e investigación niversitaria, al menos a nivel internacional, anqe e manera my incipiente en España, ha tenio o está tenieno - n papel my importante en el esarrollo y so e estos moelos, lo qe se percibe en la bibliografía qe existe sobre el tema y qe no eja e crecer ía a ía. Y no sólo en el campo e la estaística, sino también en otras isciplinas como las ciencias e la sal, e la ecación, la sociología o la geografía el esarrollo. 4. Algnas limitaciones a la aplicación e moelos en la Estaística Oficial Antes e aplicar sistemáticamente, anqe sea e forma parcial, los métoos e estimación asistia o basaa en moelos es necesario ser my conscientes e los riesgos y limitaciones qe afectan a estas técnicas, lo cal explica en parte s relativamente lenta (y escasa) implantación en la estaística oficial, y no solo en la española. En primer lgar, nos encontramos con el problema e la calia y e la isponibilia e fentes externas qe proporcionen las variables axiliares qe explican los moelos. Una fente externa, e carácter exhastivo, como n censo o n registro aministrativo, pee my bien alcanzar cotas e calia aceptables para ss propios fines, pero ser inservible en la aplicación e n moelo, anqe en éste intervengan variables aparentemente análogas en la encesta y en la fente externa. En el caso e los censos, normalmente el principal problema es s larga perioicia, sin olviar algnos problemas e conceptalización en variables e so posible en los moelos (ej.: sitación e activia económica e la persona). En los registros aministrativos, como el registro e emanantes el INEM, por segir con el ejemplo, e gran potencialia a priori para explicar la variable estaística relativa a la tasa e esempleo, a la hora e s implantación peen presentar inconvenientes - e cobertra e inestabilia e la efinición aministrativa, principalmente- e cierto impacto en el renimiento el moelo. En el caso e los registros e población, entre los qe poemos consierar al Parón Contino español, algnos fenómenos e importancia creciente, como la oble resiencia o la formación e hogares complejos, isminyen la propiea explicativa e variables tan esenciales como la istribción e población por sexo y ea en n área peqeña. En el ámbito económico, na fente exhastiva como el Directorio Central e Empresas el INE, pee presentar limitaciones metoológicas graves a la hora e procir agregaos para peqeños territorios, entre otras cosas por lo problemático e istribir territorialmente la activia e las empresas mltilocalizaas o con vínclos complejos e niaes legales e activia económica. La tilización e moelos en estaística oficial ebe hacer frente también a los problemas e falta e transparencia para eterminaos grpos e sarios, como los meios e comnicación o algnos centros e ecisión política, más acostmbraos a la estaística e origen aministrativo obtenia por estimación irecta. Y ello en el contexto paraójico e la presencia habital e moelos sbyacentes en los estimaores finales e casi toas las encestas, como se ha comentao anteriormente. Algnos moelos presentan cierta complejia para la estimación e parámetros y ss varianzas, con software avanzao, apto solamente para personas expertas, 49

4 por lo qe s so e interpretación tiene asociaos ciertos costes no presentes en la ifsión e otras estaísticas. Las granes series e atos oficiales, con abnancia e interrelaciones mltivariantes, qe eben ser consistentes con los valores marginales, no se aaptan bien a la aplicación e estimaores basaos en moelos para peqeños ominios, cya consistencia a niveles más agregaos, o con imensión temporal, no siempre está garantizaa, por lo qe estos estimaores eben ser procios conjntamente con na metainformación y etalle metoológico ifícil e asimilar por algnos sarios. En otro oren e cosas, especialmente en las estaísticas e empresas, el escaso tamaño mestral e algnas sbpoblaciones impone n límite inferior al tamaño el ominio e estimación, por razones e confiencialia. Algnos sarios, por otra parte, benos conoceores e n área peqeña, peen no ser my comprensivos con na estimación anómala en n ominio por ellos tan bien conocio, por my correcto qe sea el métoo e estimación empleao, lo cal contribye a la preocpación por el riesgo e aparición e sesgos incontrolaos, qe afecta potencialmente a los estimaores basaos en moelos. 5. Variables, moelos, estimaores En los moelos e áreas peqeñas, las variables explicativas responen a os tipologías my istintas qe conicionan el moelo: las qe llamaremos aqí variables X, isponibles tanto en la observación mestral irecta como en la fente externa, a nivel e área peqeña, o las variables qe llamaremos Z, o variables e área, isponibles solamente en los agregaos proceentes e la fente externa, pero qe no son recogias en la encesta sobre la qe se estimarán los parámetros el moelo. Un ejemplo clásico e variable X es la inscripción o no en la Oficina e Empleo, qe se pregnta en la Encesta e Población Activa a toas las personas mayores e 15 años, y qe está sieno consieraa en los moelos qe están sieno investigaos por el INE para la estimación en áreas peqeñas e la tasa e esempleo. S corresponiente agregao por áreas, proceente e las estaísticas aministrativas el INEM es el complemento necesario para la aplicación el estimaor. Un ejemplo e variable Z en estio para ser aplicaa en moelos por el INE, es la base imponible el IRPF per cápita en el área, en nivel y en estrctra según el origen e la renta (salarios, pensiones, esempleo, rentas el capital ). Para moelos e encestas económicas, el volmen e negocio total e na activia en el área, isponible en algnas fentes externas, es n caniato firme a variable axiliar (e área o e nia elemental, según el tipo e encesta). En ocasiones, na variable tipo X pee ar mayor renimiento en los moelos si se consiera como Z, ebio a qe los errores e observación otras iferencias conceptales peen hacer qe la característica recogia en la encesta ifiera sstancialmente e la qe constitye el agregao e la fente externa. La ecisión e consierar na variable explicativa presente en la encesta como e tipo X o e tipo Z, es e gran trascenencia para la potencia explicativa e la componente sintética el moelo. Según sea el tipo e variables e las qe isponemos en el mno real e la encesta y e las fentes externas qe proporcionan información para caa peqeña área, tenremos los iferentes tipos e moelos en los qe se basan los estimaores frecentistas. Los moelos e nia elemental e os niveles, con efecto e áreas (ínice ) y efecto e inivio (ínice i) para explicar na variable y observaa en la nia elemental i el área, peen inclir tanto variables el tipo X como el tipo Z (por eso también se enominan moelos mixtos ) según la casística expesta anteriormente: T T yi = Zη + xi β + + ei con ii N(0, σ ); ei ii N(0, σ e ) Sin embargo los moelos e área contemplan solamente el efecto el área: T Y = Zη + qe se complementa con el moelo para el estimaor Y ˆ = Y + e; con ii N(0, σ ); ei ii N(0, ψ ); En el ejemplo e la fórmla, el moelo explica el valor meio e la variable objetivo en el área, a partir e las variables axiliares tipo Z, agregaos e área. Un concepto importante en la elección el moelo es el e grpo e regresión, o conjnto poblacional qe engloba a las áreas peqeñas objetivo, y con cya mestra se estiman los parámetros e los moelos (por ejemplo, na NUT II pee constitir el grpo e regresión para estimar parámetros a aplicar en estimaores al nivel NUT IV). A la vista e los inicaores e evalación, si s renimiento se consiera aecao para estimar los parámetros, e estos moelos se erivan los estimaores sintéticos, como el sintético e regresión 50

5 ˆ rsyn T ˆ T Y ˆ = Xβ + Zη Un caso particlar e los sintéticos e regresión es el sintético básico, en el qe la estrctra e na variable iscreta en el ominio sperior sirve para explicar la estrctra en el peqeño ominio inclia en aqella ˆ syn 1 ˆ irect Y = NgYg N g con lo qe el estimaor en el área se obtiene a partir e las estimaciones e los valores meios en n ominio sperior entro e los grpos g e na variable explicativa iscreta (ej. clase e activia, grpos e ea) cyos sbtotales poblacionales están isponibles también en el área peqeña, a partir e n registro actalizao, n Parón o n Censo reciente. Una clase e estimaores my tilizaos para áreas peqeñas es la e los EBLUP (empirical best linear nbiase preictor) ˆ eblp ˆ greg rsyn Y = λy + ( 1 λ) Y ( con moelo e nia. elemental); En el qe interviene el estimaor GREG, qe se expone más aelante, entre los estimaores asistios por el moelo. O bien el ˆ eblp ˆ irect ˆ rsyn σˆ Y = λy + ( 1 λ) Y, λ = (con moelo e área). σˆ ˆ + ϕ Estos estimaores combinan na componente irecta o asistia por moelos, con el fin e asegrar qe no se prozcan amentos sstanciales e sesgo, con la componente sintética, para incorporar la ganancia en precisión ebia a la aportación el moelo, cya potencia explicativa se tiliza para isminir la variabilia el estimaor combinao. El factor λ tiene en centa las os fentes e variabilia contemplaas en el moelo, e interviene en este tipo e estimaores combinaos ponerano caa componente el estimaor inversamente a caa aportación a las varianzas σ y ϕ. Los moelos no frecentistas (bayesianos) para estimación en áreas peqeñas, isponibles ya en la literatra, no están sieno objeto e consieración para s esarrollo a corto plazo, anqe es previsible qe se vaya a procir n avance en s tilización en los próximos años, también en el campo e la estimación en ominios peqeños. Los moelos EBLUP parecen en principio los mejores caniatos a consoliarse para la obtención e estimaores e variables e encestas en las qe existe riesgo e qe abnen las áreas con escasa mestra para el estimaor irecto. Un ejemplo serían los inicaores e ingresos o el gasto per capita proceentes el Panel e Hogares o e la EPF (mestras nacionales entre 10 ó hogares) a nivel e comarcas (NUT IV) o inclso provincias (NUT III). Sin embargo, para parámetros e encestas con mestra generosa en n área peqeña (como la EPA), inclso a nivel NUT IV se pee pensar en la eficiencia e estimaores basaos en el iseño el tipo GREG; es ecir, ˆ greg ˆ irect ( ˆ irect T Y = Y + X X ) βˆ Un caso particlar, my tilizao, e estos estimaores es el postestratificao entro e área, cano las variables explicativas son icotómicas e pertenencia o no a n grpo g e clasificación e na variable iscreta, el qe se ispone e sbtotales en el área (ej. nivel e estios, ea, etc.) Y ˆ 1 ˆ irect = N Y. N pps g g g Éstos y otros estimaores (inclias algnas versiones e la clase SPREE), para iversas opciones y encestas, han sio investigaos en el proyecto internacional e investigación EURAREA: 51

6 6. Efectos e calia estaística e la componente sintética el estimaor Los estimaores sintéticos, o la componente sintética e n estimaor combinao, tratan e ganar ferza respecto al estimaor irecto, a partir e fentes externas, e referencia coetánea o no, y e las estimaciones irectas e conjntos poblacionales próximos (en el tiempo, en el espacio o en la analogía frente al fenómeno en estio). Canto mayor sea la variabilia qe expliqe el moelo sbyacente al estimaor sintético, mayor rección e varianza el estimaor entre áreas. Es ecir, el moelo sintético aporta na parte sstancial e mestra efectiva al estimaor irecto, amentano virtalmente el tamaño mestral en el área. Por ello, este tipo e estimaores es my sensible a la omisión o a la mala calia e las variables axiliares qe intervienen en el moelo. En canto al sesgo, estos estimaores, conicionaos al moelo, son aproximaamente insesgaos, pero sin esa conición son sesgaos, procieno sobreestimación en algnas áreas y sbestimación en otras, con n error meio entre áreas cercano a cero. La componente sintética e estos estimaores plantea así la isyntiva clásica en mestreo relativa a la ganancia en eficiencia aportaa en principio por el moelo, pero a cambio e la aparición e sesgos en el área peqeña. Este comportamiento a origen a os e los aspectos más ifíciles e transmitir con transparencia al sario e estaísticas oficiales qe tilicen moelos e este tipo: el savizao el estimaor sintético y el riesgo (mayor qe en la estimación irecta) e estimaciones otlier o anómalas. En efecto, el estimaor sintético, por s propia efinición, introce cierto savizao sobre la istribción en el mestreo el estimaor irecto en el área. Basta pensar en n estimaor sintético básico qe impta a na comarca la meia e la variable objetivo en la comnia atónoma qe la contiene; el riesgo e savizao excesivo viene ao por na excesiva simplificación omisión- en el número e variables qe explican la especificia el área entro e la comnia atónoma. El riesgo e otliers presente en calqier estimaor, pee aqirir especial imensión en los moelos sintéticos e peqeñas áreas, por la aparición e resios granes en la regresión. Determinaos grpos e sarios e estas estaísticas son especialmente vlnerables ante estos errores, qe eben ser ciaosamente controlaos. Es el caso e aqellas áreas peqeñas a las qe se an valores insales e la variable objetivo e Y, pero qe sin embargo presentan valor X o Z entro e lo esperao en el ominio sperior o en los ominios próximos. Por ejemplo, la estimación en n área e gran ensia, con resiencias aparentemente secnarias (anqe e hecho se trate e principales), cano se tilicen como variables explicativas el moelo las proceentes e n registro e población qe no recoja bien estos fenómenos. Un proceimiento, ya clásico, para evalar n estimaor basao en moelos es s comparación con el estimaor irecto en ominios con mestra sficiente, tilizano métoos e simlación bootstrap o con poblaciones artificiales. Entre los reqisitos mínimos para evalación qe se imponen e manera natral en la elección e variables axiliares y moelos para estimación en áreas peqeñas se encentra el e qe las estimaciones basaas en moelos eben ser consistentes respecto a estimaores insesgaos irectos, cano haya mestra sficiente en el área. Aemás, es lógico aspirar a qe n estimaor combinao elimine na parte importante e la variabilia entre áreas explicaa por el moelo, por lo qe es exigible qe s error carático meio sea sstancialmente menor qe la variabilia total el estimaor irecto en el área: ECM ˆ com irect ( Y ) << ECM ( Y ˆ ) A s vez, se eberá evalar hasta qé pnto la posible aportación al sesgo e la componente sintética el estimaor combinao será compensaa por la componente irecta. También se sele consierar como criterio e evalación e la mejora qe introce el estimaor con componente sintética, por razones obvias, la aportación o no e na mayor estabilia temporal el estimaor combinao el cambio, respecto a la qe proporcionan las estimaciones irectas. 7. El papel e na Oficina Central e Estaística en la estimación e áreas peqeñas La emana e estaísticas oficiales con n elevao etalle en la estimación en peqeños ominios plantea importantes isyntivas en el proceso e ecisión relativo a la procción/ifsión sistemática e estimaciones en esos ámbitos, basaas o asistias por moelos. Son varias las líneas e actación necesarias para aborar esta emana el sistema con criterios e calia, algnas e ellas ya vigentes en los planes corrientes e los principales sistemas estaísticos internacionales y, en particlar, en la Unión Eropea y en España, por lo qe es previsible qe en el meio plazo, si se consigen sperar algnas incertimbres o si se encentra satisfacción y estímlo en el otro lao e la balanza- veamos aparecer palatinamente los estimaores para áreas peqeñas 5

7 basaos en moelos, en el ámbito e la UE y, en concreto, en nestro país. En primer lgar, la aportación e la estaística oficial a la componente I+D e estimaores en áreas peqeñas ebe ser sficientemente eciia e intensa, especialmente por la posibilia e abastecer a la investigación con los atos primarios e encestas, poblaciones reales o artificiales, esenciales para la evalación e moelos y el renimiento e los estimaores. Los moelos qe contienen tiempo-espacio, la estimación e varianzas, el problema e la afijación óptima y la evalación e moelos con iseños complejos o la consistencia e marginales en la estimación en áreas peqeñas, son campos en los qe la teoría o la experimentación tienen toavía mcho qe aportar, por lo qe es e esperar qe el camino ya iniciao tenga continia en los próximos años. Es necesario también qe la generalización e la estimación en áreas peqeñas en n país como España, en las qe las aministraciones territoriales están interesaas ó tienen competencias para procir estaísticas oficiales, se prozca sin espilfarro e recrsos o périas e calia potencial. Cano se trata e aplicar istintos moelos en istintos territorios no se ebe olviar qe algnos moelos ganan ferza canto mayor es el grpo e regresión one se estiman los parámetros el moelo, por lo sería absro na ato limitación a priori e los objetivos e calia. La incorporación e las mejores prácticas internacionales y la armonización e metoologías a nivel nacional son también parte importante el papel a jgar por na oficina central e estaística en este campo. Un aspecto my importante para analistas, proctores eventales e estimaores para áreas peqeñas, es la incorporación en las primeras fases el proyecto estaístico e na encesta por mestreo el objetivo e estimación en peqeños ominios. Un ejemplo sería la afijación por comarcas, NUT IV, en el reiseño e la EPA aplicao en el primer trimestre e este año, a fin e isponer e na sficiente componente irecta para estimaores combinaos, acotano en lo posible el riesgo e sesgos incontrolaos. Este tipo e afijaciones ya se han aplicao, por ejemplo, en la EPF por provincias, con el fin e qe las estimaciones plrianales a ese nivel (na forma e estimaor sintético al fin y al cabo, ganano ferza en el tiempo) permitan estimar la estrctra el consmo para la base el IPC. Precisamente, tiene mcho interés evalar el impacto en la eficiencia general el iseño cano se consieran las áreas peqeñas e na eterminaa tipología (zonas, istritos, sbgrpos e empresas e eterminaa activia, hogares e ciertas categorías socioeconómicas, etc.) como niaes e observación o ominios a priori en el proceso e afijación/selección e la mestra. Esta evalación, incorporaa en la fase inicial e n proyecto el órgano estaístico, constitye na aportación más e calia al procto final. Por spesto, n papel importantísimo e los órganos centrales el sistema e estaísticas oficiales es asegrar la calia e las fentes aministrativas potenciales sministraoras e las variables axiliares e los moelos, alma mater e la eficiencia e los estimaores sintéticos. Too esferzo en este sentio frente a las aministraciones responsables el mantenimiento e las bases e atos o registros e ecación, sal, prestaciones sociales, mercao e trabajo, renta, activia económica, etc., es fnamental. La asimilación por parte e las istintas aministraciones e la conveniencia e alcanzar na bena calia el ato primario aministrativo en áreas peqeñas, es básica en el proceso. Es necesario potenciar la calia e la información geo-referenciaa a my bajo nivel e etalle a fin e posibilitar la tilización e las bases e atos físicos en combinación con otros calitativos y cantitativos: sin ir más lejos, la presencia e na coorenaa UTM en las bases e atos e la Segria Social y e la Agencia Tribtaria serían e gran tilia. La colaboración entre aministraciones (central, atonómica) es esencial en la consección e este objetivo y en general, en la mejora e las iversas fentes aministrativas con potencialia para s tilización con fines estaísticos. Las propias operaciones exhastivas el sistema estaístico (censos e población, parón contino, Movimiento natral e la Población, etc.) eben conceer la importancia qe se merece al etalle geográfico y a la isponibilia e la información para ominios peqeños. A nivel más oméstico se plantea en las oficinas centrales e estaística el problema e la bicación e la nia aministrativa encargaa e la estimación en áreas peqeñas. Debe ser na activia centralizaa, o caa servicio promotor encestas sociales, laborales, e empresas, - ebe isponer e s propia capacia e procción e estimaciones en áreas peqeñas? Otros problemas, como la normalización e la ifsión e estimaciones en áreas peqeñas, con presentación e información consistente con las estaísticas corrientes, o el sministro e microatos y metainformación con relevancia y transparencia constityen también retos a resolver en el contexto e esta neva tipología e atos. 53

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