Produksjonsindeks for tjenester

Navn: Produksjonsindeks for tjenester

Emne: Tjenesteyting, varehandel, IKT, transport og reiseliv

Seksjon for næringslivets konjunkturer

Kun på nasjonalt nivå

Hyppighet: Månedlig

Aktualitet: Foreløpige tall publiseres om lag 55 dager etter månedens utløp. Endelige tall publiseres om lag 85 dager etter kvartalets utløp.

Statistikken rapporteres til EUs statistikkontor (Eurostat) samtidig med publisering i Norge.

SSB lagrer innsamlede og reviderte data på en sikker måte, i tråd med gjeldende lovverk for databehandling.

SSB kan gi tilgang til datagrunnlaget (avidentifiserte eller anonymiserte mikrodata) som statistikken bygger på, til forskere og til offentlige myndigheter for utarbeiding av statistiske resultater og analyser. Tilgang kan gis etter søknad og på vilkår. Se mer om dette på Tilgang til data fra SSB.

Formålet med produksjonsindeks for tjenester er å beskrive volumutviklingen innen markedsrettede tjenestenæringer. Statistikken skal oppfylle kravene i Europaparlament- og rådsforordning (EU) 2019/2152 av 27. november 2019 om europeisk næringslivsstatistikk (EBS).

Per nå dekker produksjonsindeks for tjenester næringshovedområde H (unntatt H49 og H50), I, J, M (unntatt M701, M72 og M75) og N som definert i Standard for næringsgruppering (SN). Statistikken vil senere utvides til også å dekke næring H49, H50 og næringshovedområde L.

Produksjonsindeks for tjenester ble første gang publisert med månedlig frekvens i mars 2025 med tall fra og med statistikkperioden januar 2019.

Produksjonsindeksene beregnes ved å deflatere Omsetningsindeks for tjenester (OIT) med passende prisindekser fra Produsentprisindekser for tjenester (TPPI) eller Konsumprisindeksen (KPI). Bearbeidingsverdi til faktorpriser fra Næringslivets økonomiske utvikling (NØKU) brukes som vekter.

Referanseåret for indeksen er 2021, dvs. 2021=100.

Statistikken benyttes av offentlige virksomheter (departementene, Norges Bank m.fl.) og finans- og analysemiljøer. Bransjeorganisasjoner og ulike aktører innen tjenestenæringene er også aktive brukere. Internt i Statistisk sentralbyrå brukes statistikken i Nasjonalregnskapet og til forsknings- og analysevirksomhet.

Ingen eksterne brukere har tilgang til statistikken før den er publisert samtidig for alle kl. 08.00 på ssb.no etter forhåndsvarsling senest tre måneder før i Statistikkalenderen. Dette likebehandlingsprinsippet er et av de viktigste prinsippene i SSB for å sikre likebehandling av brukerne.

Produksjonsindeksene lages ved å deflatere Omsetningsindeks for tjenester (OIT) med passende prisindekser fra Produsentprisindekser for tjenester (TPPI) eller Konsumprisindeksen (KPI). Bearbeidingsverdi til faktorpriser fra Næringslivets økonomiske utvikling (NØKU) brukes som vekter.

Europaparlament- og rådsforordning (EU) 2019/2152 av 27. november 2019 om europeisk næringslivsstatistikk (EBS) sikrer begrepsmessig sammenheng på tvers av de ulike næringsstatistikkene og mellom land.

Statistikken utvikles, utarbeides og formidles med hjemmel i lov av 21. juni 2019 nr. 32 om offisiell statistikk og Statistisk sentralbyrå (statistikkloven, lovdata.no).

Statistikken inngår i nasjonalt program for offisiell statistikk, hovedområde Varehandel og næringslivstjenester, delområde Næringslivstjenester.

Europaparlament- og rådsforordning (EU) 2019/2152 av 27. november 2019 om europeisk næringslivsstatistikk (EBS)

Populasjonen defineres av Bedrifts- og foretaksregisteret og omfatter alle aktive bransjeenheter som driver markedsrettet virksomhet innen næringshovedområde H (unntatt H49 og H50), I, J, M (unntatt M70.1, M72 og M75) og N definert i Standard for næringsgruppering (SN).

Analyseenhet er bransjeenheten, det vil si alle virksomheter innenfor et foretak som er klassifisert i samme 4-sifret næring. Innsamlingsenhet er foretak.

Produksjonsindeksene lages ved å deflatere Omsetningsindeks for tjenester (OIT) med passende prisindekser fra Produsentprisindekser for tjenester (TPPI) eller Konsumprisindeksen (KPI). Bearbeidingsverdi til faktorpriser fra Næringslivets økonomiske utvikling (NØKU) brukes som vekter.

Datainnsamling

Statistikken har ingen egen direkte datainnsamling, men beregnes på bakgrunn av tall rapportert inn til Omsetningsindeks for tjenester (OIT), Produsentprisindekser for tjenester (TPPI), Konsumprisindeksen (KPI) og Næringslivets økonomiske utvikling (NØKU).

Editering

Med editering mener vi kontroll, gransking og endring av data. Produksjonsindeks for tjenester produseres på bakgrunn av allerede kvalitetssikrede data rapportert inn til andre statistikker og har ingen egen dataeditering.

Beregning

Produksjonsindeksene beregnes ved deflatering av Omsetningsindeks for tjenester (OIT) med passende prisindekser fra Produsentprisindekser for tjenester (TPPI) eller Konsumprisindeksen (KPI). Bearbeidingsverdi til faktorpriser fra Næringslivets økonomiske utvikling (NØKU) brukes som vekter.

Forbehandling av deflatorer fra Produsentprisindeks for tjenester

For de fleste tjenestenæringene brukes Produsentprisindekser for tjenester (TPPI) som deflator i beregning av Produksjonsindeksen. TPPI er en kvartalsindeks som publiseres senere (har dårligere aktualitet) enn kravet til den månedlige produksjonsindeksen. For å bruke TPPI som deflator i månedlig statistikk er det derfor nødvendig å framskrive serien, samt å splitte den opp fra kvartal til måned.

For delnæringene 49.1, 49.3, 50.1, 55.1, 56.1, 79.1 og 79.9 benyttes månedlig Konsumprisindeks (KPI) som deflator. Denne kilden kan brukes direkte og krever verken framskriving eller tidsmessig dekomponering.

• Framskriving av Produsentprisindeks for tjenester

Framskriving av TPPI gjøres ved en ARIMA-modell i programmeringsspråket SAS.

Metoden for oppsplitting som beskrives i neste steg krever at TPPI framskrives to kvartaler frem i tid.

• Tidsmessig dekomponering av Produsentprisindeks for tjenester

Oppsplitting fra kvartalsvis til månedlig prisindeks gjøres ved lineær interpolasjon med re-skalering i tre steg:

1. Prisen for den midterste måneden i kvartalet settes først (foreløpig) lik den empiriske kvartalsverdien hentet fra Produsentprisindeks for tjenester.
2. Foreløpig verdi for første og siste måned i kvartalet beregnes så ved å fordele endringstallet fra den midterste måneden i ett kvartal til den midterste måneden i det neste kvartalet likt mellom de tre månedene. Ved å utføre steg i) og ii) får vi månedsfordelte serier som ligger helt på linje med de kvartalsvise seriene, men hvor gjennomsnittet av de tre månedene avviker fra den empiriske kvartalsverdien.
3. Til slutt re-skaleres serien slik at gjennomsnittet av de månedlige verdiene korresponderer med de empiriske kvartalsverdiene. Dette gjøres ved å velge verdier for priser for første, andre og tredje måned i kvartalet som tilfredsstiller de tre betingelsene nedenfor.
   1. Gjennomsnittet av kvartalets tre måneder = empirisk kvartalsverdi
   2. Endringstall mellom første og andre måned i kvartalet = endringstallet i foreløpige serier beregnet i steg 2
   3. Endringstall mellom andre og tredje måned i kvartalet = endringstallet i foreløpige serier beregnet i steg 2

Deflatering og vekting

Deflatering av omsetningsindekser med passende prisindekser skjer på tresiffer NACE-nivå (Næringshovedgruppe) i henhold til Standard for næringsgruppering (SN).

Indeksene på tresiffer NACE-nivå publiseres ikke, men vektes opp til publiseringsnivåene tosiffer NACE-nivå (Næring), Næringshovedområder, samt en totalindeks for markedsrettede tjenester. Dette gjøres ved å bruke bearbeidingsverdi til faktorpriser fra statistikken Næringenes økonomiske utvikling (NØKU) som vekter. Vektingen gjøres for at aggregerte indekser skal ta inn over seg endringer i det relative forholdet mellom næringene. Vektene oppdateres årlig.

Publisering av foreløpig og endelig produksjonsindeks

Siden Produsentprisindekser for tjenester (TPPI) ikke møter kravene til periodisering og aktualitet for å kunne brukes direkte inn i beregning av produksjonsindeksen, er det nødvendig å publisere en foreløpig produksjonsindeks, som senere revideres.

Samtidig med publisering av foreløpige tall for den første måneden i kvartalet, publiseres endelige tall for alle tre måneder i foregående kvartal.

Korttidsindekser

Korttids produksjonsindekser beregnes ved å deflatere korttidsindekser fra Omsetningsindeks for tjenester (OIT) med korttidsindekser fra Produsentprisindekser for tjenester (TPPI) og Konsumprisindeksen (KPI).

Verdien av korttidsindeksene for omsetning og pris viser endringen fra januar samme år til statistikkmåneden. For statistikkmåned januar viser korttidsindeksen endring fra januar foregående år. En ujustert korttidsindeks på 105 viser dermed en økning på 5 prosent i forhold til januar.

Kjeding

Korttidsindeksen kjedes på langtidsindeksen for januar. Dette gjøres for å kunne sammenligne indeksene over tid. Det beregnes kjedede indekser med referanseår 2021.

Se egen fane "Sesongjustering" på statistikkens hjemmeside.

Ansatte i SSB har taushetsplikt.

SSB offentliggjør ikke tall dersom det er fare for at oppgavegivers bidrag kan avsløres. Dette medfører at tall som hovedregel ikke blir publisert dersom færre enn tre enheter ligger til grunn for en celle i tabellen, eller hvis en eller to oppgavegiveres bidrag utgjør en svært stor del av celletotalen.

SSB kan gjøre unntak fra hovedregelen dersom det følger av krav til statistikk i EØS-avtalen, oppgavegiver er offentlig myndighet, oppgavegiver har samtykket, eller når opplysningene som avsløres er åpent tilgjengelig i samfunnet.

Mer informasjon finner du i avsnittet ‘Konfidensialitet’ på SSBs side om metoder i offisiell statistikk.

Produksjonsindeks for tjenester ble første gang publisert med månedlig frekvens i mars 2025 med tall fra og med statistikkperioden januar 2019.

Etter krav fra Eurostat har statistikken referanseår 2021=100.

Produksjonsindeks for tjenester beregnes på bakgrunn av tall fra statistikkene Omsetningsindeks for tjenester (OIT), Produsentprisindekser for tjenester (TPPI) og Næringslivets økonomiske utvikling (NØKU). Kvaliteten avhenger derfor av kvaliteten på disse.

Målefeil som følge av at oppgavegiver gir feil opplysninger og bearbeidingsfeil på grunn av feilkoding av avgitte svar er forsøkt unngått ved oppbygning av kontrollsystemer tilpasset hver undersøkelse. Oppgavegivere kontaktes ved mistanke om feilrapportering som enten oppdages gjennom manuelle eller maskinelle kontroller.

Resultatene bygger på opplysninger fra utvalg av enheter, og det er derfor knyttet en viss usikkerhet til dem. Som i alle utvalgsbaserte undersøkelser er det frafall. Svarprosenten på OIT og TPPI ligger begge mellom 95 og 100 prosent. Foretak som ikke svarer purres og ilegges til slutt tvangsmulkt.

Feil i utvalget kan forekomme som et resultat av feil i opplysningene som utvalget blir stratifisert etter.

Usikkerhet relatert til forbehandling av deflatorene er knyttet til kvaliteten på metoden for framskriving og oppsplitting av serien fra kvartal til måned.

Revisjon er planlagt endring av tall som alt er publisert, for eksempel ved publisering av endelige tall der det tidligere har vært publisert foreløpige tall. Se også SSBs prinsipper for revisjon.

Ved publisering av foreløpige tall for den første måneden i kvartalet, publiseres endelige tall for alle tre måneder i foregående kvartal.

Revisjon i tidligere publiserte sesongjusterte tall kan forekomme når nye observasjoner (eller reviderte tidligere observasjoner) inkluderes i beregningsgrunnlaget. Revisjonsomfanget er som regel størst i den mest aktuelle delen (siste 1-2 år) av sesongjustert tidsserie. Tilsvarende revisjon i trend er også normalt, særlig på slutten av tidsserien. Omfanget av revisjon i trend og sesongjusterte tall er påvirket av revisjonspolicy, jamfør kapittel 4 i retningslinjene for sesongjustering for det europeiske statistikksystemet (ESS) på Eurostats nettsted (kun på engelsk). For mer informasjon om revisjon av sesongjusterte tall, se statistikkens Om sesongjustering.

For måneds- og kvartalstall er det ofte betydelige sesongvariasjoner som vanskeliggjør en direkte tolkning av utviklingen fra periode til periode. For å lette tolkningen av slike tidsserier sesongjusteres mange tallserier ved bruk av X-12-ARIMA eller andre sesongjusteringsverktøy.

For mer generell informasjon om sesongjustering og begrepene knyttet til det, se Generelt om sesongjustering (pdf).

På grunn av sesongvariasjoner vil produksjonsvolum variere fra måned til måned. I feriemånedene juni, juli og august vil det for eksempel ofte være høyt produksjonsvolum i hotell- og reiselivsnæringene sammenlignet med de andre månedene i året, mens andre næringer har lav aktivitet i disse månedene.

Indeksseriene korrigeres også for antall virkedager, bevegelige helligdager og skuddår. Påskehelligdagene og andre bevegelige helligdager er eksempler på effekter som vanskeliggjør sammenligning fra en måned til neste. For å kunne analysere den underliggende utviklingen i Produksjonsindeks for tjenester justeres det derfor for disse forholdene.

De sesongjusterte seriene publiseres på 2-siffer næringsnivå, næringshovedområde, samt en totalindeks for markedsrettede tjenester.

Prekorrigeringsrutiner i bruk

Prekorrigering er korrigering av rådata for kalendereffekter og ekstremverdier før det blir gjennomført en sesongjustering.

Det gjennomføres en detaljert prekorrigering av rådata. Med detaljert prekorrigering menes bruk av spesialtilpassede modeller for å prekorrigere rådata, som ikke finnes som standard opsjoner i sesongjusteringsverktøyet.

Kalenderjustering

Kalenderjusteringer innebærer både å justere for virkedager og for bevegelige helligdager. Virkedagskorrigering betyr at vi justerer rådata for at både antall arbeidsdager og at sammensetningen av dem kan variere fra periode til periode.

Det gjennomføres kalenderjustering på alle serier som viser signifikant og plausibel kalendereffekt innenfor en robust statistisk tilnærming, som regresjon eller RegARIMA-prosedyre (en regresjonsmodell der støyleddet er modellert ved en ARIMA-modell).

Metode for justering for virkedager

Det korrigeres ved hjelp av RegARIMA-modellering: Effekten av virkedager er estimert ved å bruke en korreksjon for månedslengde når en også tar hensyn til forekomsten av skuddår. Regressoren som brukes er gitt ved antall virkedager. Innenfor RegARIMA-modellering blir effekten av virkedagene estimert, og man får en ARIMA-struktur for residualene.

Justering for bevegelige helligdager

Det justeres for bevegelige helligdager ved å telle disse dagene som søndager (fra og med onsdag før skjærtorsdag til og med andre påskedag).

Nasjonal og EU/euroområde-kalender

Ut fra hva som passer best, benyttes enten en kalender basert på norske høytids- og helligdager eller en kalender basert på et gjennomsnitt av antall virkedager til de forskjellige landene innen EU/EU-området.

I sesongjustering av produksjonsindeks for tjenester benyttes kalender basert på norske høytids- og helligdager.

Behandling av ekstreme verdier

Ekstreme verdier, også kalt utliggere, er unormale verdier i serien.

Ekstreme verdier identifiseres automatisk i sesongjusteringsverktøyet, og blir fjernet før sesongjustering gjennomføres. De ekstreme verdiene inkluderes i etterkant i de sesongjusterte tall. Sesongjusteringen under koronakrisa er gjort på en slik måte at det er innført et nivåskift i mars og april 2020 og disse månedene inngår ikke i grunnlaget for beregningene av sesongmønsteret. Teknisk, i sesongjusteringsrutinen, blir dette gjort ved å spesifisere mars og april 2020 som ekstremverdier.

Valg av modell

For å prekorrigere er det nødvendig å velge en ARIMA-modell, samt avgjøre om data bør log-transformeres eller ikke.

Modell velges automatisk, men i spesielle tilfeller gjøres manuelle modellvalg. Det foretas en log-transformering av rådata for prekorrigering av seriene i produksjonsindeksen.

Etter automatisk valg av modell låses denne gjennom året.

Dekomponeringsrutiner

Dekomponeringsrutinen spesifiserer hvordan trend-, sesong og irregulær komponent blir dekomponert. De mest vanligste dekomponeringene er additiv, multiplikativ og log additiv.

Det foretas et manuelt valg av dekomponeringsrutine etter grafisk inspeksjon av tidsseriene. Multiplikativ dekomponering er valgt.

Valg av sesongjusteringsmetode

Semi-parametrisk metode basert på et predefinert sett av symmetriske bevegelige gjennomsnitt ved bruk av X-13-ARIMA.

Konsistens mellom rådata og sesongjusterte tall

I enkelte serier er det ønskelig at for eksempel sum (gjennomsnitt) av månedlige sesongjusterte tall for et år skal være identisk med sum (gjennomsnitt) månedlige tall i den opprinnelige råserien.

Ingen konsistensbetingelser pålegges produksjonsindeksen.

Konsistens mellom aggregat/definisjoner for sesongjusterte tall

I enkelte serier pålegges det konsistens mellom sesongjusterte totaler og underaggregater. I tillegg er det for enkelte tidsserier et forhold mellom de ulike seriene.

Ingen konsistensbetingelser pålegges produksjonsindeksen.

Direkte eller indirekte metode

En direkte metode er anvendt dersom tidsserier for en total og tilhørende underaggregater alle er sesongjustert hver for seg. En indirekte metode er anvendt for total dersom tidsserier for de tilhørende underaggregater er sesongjustert direkte og det deretter er foretatt en aggregering til totalnivå.

I sesongjustering av produksjonsindeks for tjenester anvendes direkte metode, der rådata aggregeres, og komponentene og aggregatene sesongjusteres direkte med samme tilnærming og programvare. Uoverensstemmelser på tvers av aggregeringsstrukturen fjernes ikke.

Tidshorisont for estimering av modell og beregning av korrigeringsfaktorer

Når sesongjusteringen skal gjennomføres er det mulig å velge hvilken periode som skal brukes i estimeringen og beregningen av korrigeringsfaktorene. Med korrigeringsfaktorer menes faktorer for å prekorrigere og sesongjustere tidsserien.

Hele tidsserien brukes for å beregne modell og korrigeringsfaktorer.

Revisjonsrutiner i bruk

Sesongjusteringen kan bli endret ved at det kommer til nye observasjoner eller rådata endres. Dette kalles revisjon, og det finnes flere måter å håndtere revisjonen på i offentliggjøringen av statistikken.

Sesongjusterte data revideres i overensstemmelse med veldefinerte og offentlig tilgjengelige revisjonsrutiner og frigivingskalender.

Løpende eller faste valg i sesongjusteringen

Modell, sesongfiltre, ekstremverdier og kalenderregressorer reidentifiseres en gang i året og de respektive parametrene og faktorene reestimeres hver gang nye eller reviderte data blir tilgjengelige.

Tidshorisont for publisering av reviderte tall

Sesongjusterte tall for hele tidsserien kan oppdateres tilbake i tid når nye data kommer til. Ved endring av metode kan hele tidsserien beregnes og oppdateres på nytt.

Evaluering av sesongjusterte tall

Det evalueres kontinuerlig/periodevis de forskjellige kvalitative indikatorer som sesongjusteringsverktøyet produserer.

Kvalitetsindikatorer

For å behandle de fleste serier brukes et begrenset utvalg av diagnostikk og grafiske muligheter som sesongjusteringsverktøyet produserer.

Det er tilrettelagt for månedlig grafisk analyse og empiriske detaljerte analyser.

Sesongjustering av korte tidsserier

Alle seriene er lange nok for å gjennomføre sesongkorrigeringsrutiner på en optimal måte.

Behandling av vanskelige tidsserier

Ingen av de publiserte serier blir oppfattet som problematiske.

Tilgjengelighet

Ujusterte, kalenderjusterte, sesongjusterte og glattet sesongjusterte serier er tilgjengelig.

Formidling

I tillegg til ujusterte serier formidles følgende serier: kalenderjusterte, sesongjusterte, og glattet sesongjusterte serier.

Dokumentasjon av sesongjustering i SSB

ESS-Guidelines on seasonal adjustment

Notat 2008/58 Nye US Census-baserte metoder for ukedageffekter for norske data

Notat 2001/54 Sesongjustering av tidsserier. Spektralanalyse og filtrering

Notat 2001/02 Innføring i tidsserier. Sesongjustering og X-12-ARIMA

EUROSTAT: Handbook on Seasonal Adjustment 2018 edition