Učitelky základní školy mu prorokovaly, že jako dyslektik bude mít problémy i se základní školou. Namísto písmenek se však začal soustředit na čísla a vyplatilo se mu to. V matematice našel svoje poslání. Za publikační a vědeckou práci získal v roce 2017 Hlávkovu cenu. Řeč je o Karlu Šafrovi z odboru národních účtů Českého statistického úřadu.
Za co konkrétně jste Hlávkovu cenu získal?
Hlávkova cena je určena pro talentované studenty v bakalářském, magisterském nebo doktorském studiu, kteří prokázali schopnosti a tvůrčí myšlení ve svém oboru do 33 let věku. Obvykle se tedy daná cena nedává konkrétně přímo za nějaký jeden „počin“, ale spíše za dlouhodobou snahu a pracovitost. Tak to vyplynulo i z mnoha rozhovorů s ostatními studenty, kteří cenu dostali. V mém případě se jedná pravděpodobně o publikační činnost, účast na asi patnácti výzkumných projektech a další aktivity.
Když říkáte, že jste ji dostal za bohatou publikační činnost, co si pod tím má člověk představit?
To je strašně relativní věc a liší se obor od oboru. V mém případě to znamená, že jsem během studia publikoval více než 15 článků a mnoho dalších jich ještě máme se spoluautory v recenzním řízení. Na druhou stranu se sluší říct, že zásadní není kvantita, ale spíš kvalita a přínos dané publikace pro rozvoj vědního oboru.
V současné době vás čeká obhajoba disertační práce na téma, které vás provází od začátku vašeho studia. Tím jsou tzv. input-output tabulky. Mohl byste laikovi vysvětlit, o co se jedná konkrétně?
Celý můj výzkum je spojený s tzv. input-output tabulkami. Ty zobrazují velmi podrobnou strukturu ekonomiky, a to buď podle jednotlivých produktů, nebo podle ekonomické činnosti. Tabulky jako takové nejsou jen pouhým popisným datovým zdrojem. Slouží zejména makroekonomickým modelům, které se zaměřují například na hodnocení dopadů národohospodářských opatření, predikce apod.
Dají se slova v makroekonomii nahradit pouze matematickým vyjádřením?
Já věřím, že do určité míry ano. Přesto bych si k tomuto tématu vypůjčil citát od George Edwarda Pelhama Boxe a Normana Drapera, který říká: „Essentially, all models are wrong, but some are useful“, což je podle mě nejvýstižnější, protože všechny modely ve společenských vědách jsou svým způsobem chybné. Jsou brutálním zjednodušením reality, která je mnohonásobně komplikovanější. Na druhou stranu nám tyto modely mohou dát stále užitečné informace. Mohou nám nastavit benchmark, střední hodnotu dopadů modelovaného jevu či ukázat propojenosti, které by si analytik nemusel přímo sám uvědomit. Důležité však je k nim nepřistupovat jako k absolutní jediné a možné pravdě. Hezké přirovnání, které se používá, je k papírovým mapám: jsou zjednodušením reality, které nemusí být vždy pravdivé, jako když se například staví dům či sídliště, ale může nám pomoci se zorientovat.
Váš pohled na svět je hodně analytický. Jaké vám to přináší výhody v běžném životě?
Myslím, že více bilancuji a plánuji. Ale úplně nejvíc se to projevuje v mém time-managementu. Velmi zvažuji, zda nějakou činnost budu dělat. Zda to pro mě není jen ztráta času bez nějaké přidané hodnoty, protože času máme všichni málo a úkolů a požadavků je hodně.
Co vás přivedlo do Českého statistického úřadu?
Práce. Již před mým nástupem do Úřadu jsem s ČSÚ v různé formě spolupracoval. Například jsem pro Úřad vyvinul některé metody související s input-output tabulkami, které mají užitečné uplatnění. Když jsem se dozvěděl, že ČSÚ hledá člověka, jehož náplň práce bude spíše vědeckého charakteru, tedy vývoj modelů pro odhad chybějících datových zdrojů v rychlých odhadech hrubého domácího produktu a dále sezonní očištění HDP, moc dlouho jsem neváhal.
Proč jste nedal přednost jiné, „prestižnější“ instituci?
Protože jsem volil „prestižnější“ a hlavně zajímavější náplň práce. Dále také proto, že mi ČSÚ umožňuje věnovat se akademické činnosti na Fakultě informatiky a statistiky Vysoké školy ekonomické v Praze, ve které mě podporuje. Dovoluje mi jezdit na konference a odborné semináře. Český statistický úřad považuji za prestižní instituci. A nejsem sám. Uvědomuji si to i na jednáních s kolegy z jiných institucí.
Vaší specializací v ČSÚ je rychlý odhad hrubého domácího produktu. Proč se vůbec dělá a komu je určen?
Zrychlené odhady HDP jsou velkým tématem v Evropské unii, ale i mimo ni. Jedná se o tzv. odhady ve zkráceném čase, tedy 30 dní po skončení čtvrtletí, kdy chybějí zásadní datové zdroje a je nutné je abstrahovat z jiných dostupných informací či na základě minulosti. Tyto odhady se již běžně provádějí ve většině států EU, ale ne všechny země je zatím publikují. Eurostat již vydává souhrnný odhad HDP v čase 30 dní po skončení čtvrtletí za celou Evropskou unii. My se na tuto situaci připravujeme a hledáme cesty zrychlení našich odhadů.
Která země začala s rychlými odhady jako první a proč?
Existuje skupina zemí, které mají již dlouhou tradici v publikaci rychlých odhadů. Například ve Spojených státech amerických se publikuje odhad HDP okolo 25 dnů po skončení čtvrtletí. Také statistický úřad Spojeného království publikuje ve velmi podobném časovém horizontu odhady HDP. Mezi uživatele rychlých odhadů HDP patří zejména analytici, kteří si uvědomují problematiku tohoto odhadu a jeho náchylnost k možným revizím.
Myslíte si, že veřejnost chápe, co přesně HDP odráží?
Myslím, že povědomost veřejnosti o tom, co „to číslo“ je, se výrazně zlepšuje. Jsem velmi rád, že si většina lidí nemyslí, že se jedná o nějaký ukazatel štěstí, spokojenosti či celkově toho, jak se máme, ale jen a pouze o ukazatel výroby v širším slova smyslu.
Je interpretace HDP jako bohatství země v našich médiích častá?
Myslím, že se tato interpretace tak často v našich sdělovacích prostředcích už nevyskytuje. Bohužel dříve tomu tak bylo. Naštěstí odborná veřejnost věnovala dost sil na vysvětlování a objasňování, jaký význam má hrubý domácí produkt.
Žijeme v rychlé době, veřejnost nechce na výsledky statistických zjišťování dlouho čekat. Prý mají statistici dost výpočetních a komunikačních prostředků na to, aby měli čísla co nejdříve. Jaká úskalí jsou spojena s nepřesnými daty?
Snaha získat některé údaje rychleji než dosud je často vykoupena nepřesností a také tím, že data nemusejí mít požadovanou úroveň podrobnosti. Myslím, že hlavním úskalím může být takto rychle, ale nepřesně získané údaje považovat za definitivní čísla, která se již nemohou nějak měnit – revidovat.
K čemu slouží revize dat? Jak moc se odlišují revidované výsledky od těch rychlých?
Revize dat slouží ke zpřesnění stávajících odhadů, nejčastěji z titulu zejména nových datových zdrojů nebo změn metodik. V případě České republiky se nijak zásadně neliší v současné době publikované nejrychlejší výsledky od standardních odhadů HDP. V zemích, které ale publikují rychlejší odhady, například právě 30 dní po skončení čtvrtletí, je normální, že revize dosahují i poloviny až jednoho procentního bodu meziročního tempa.
Pokud jsou rozdíly tak velké, nejde to na úkor důvěry ve statistiku?
Na revizích není nic špatného. V oficiální statistice jsou nutné a přirozené. Samozřejmě, že jejich výše může způsobovat nedůvěru v oficiální statistiku. I proto se národní statistické úřady snaží dosáhnout toho, aby jejich čísla byla co nejpřesnější. Důležité je si ale uvědomit, že revize odrážejí limity oficiální statistiky, na které jednotlivé úřady narážejí. Jedná se například o to, že některá šetření nejsou v daném termínu dostupná anebo nemají takovou podrobnost a obsáhlost jako šetření zjišťovaná v roční periodě. Revize po letech jsou zas spojené se změnou metodik, jejichž cílem je naopak většinou zlepšit porovnávací schopnost mezi jednotlivými státy napříč Evropou.
Čemu konkrétně byste se chtěl věnovat v budoucnu?
Rád bych se věnoval modelům spojeným s odhady chybějících dat, modelům na bázi input-output tabulek a vyhodnocení vlivu odhadů na makroekonomické modely.
Češi mají rádi čísla. Proč?
Čísla nám umožňují jevy porovnávat, hodnotit a pomáhají nám se rozhodovat. Myslím, že se k nim upínáme i proto, že máme pocit, že se jedná o něco pevného a definitivního, což ale často nemusí být pravda. Mnohá čísla okolo nás jsou odhadem za pomoci modelů a nutné abstrakce. (30.4.2019)
