Ühise põllumajanduspoliitika andmed Suurandmete potentsiaali ei ole poliitika hindamiseks ära kasutatud

Kokkuvõte

I Ühisele põllumajanduspoliitikale (ÜPP) eraldatavad vahendid moodustavad enam kui kolmandiku ELi eelarvest. ÜPP-l on palju keerukaid ja omavahel seotud eesmärke, alates põllumajandusega tegeleva rahvastikuosa elatustasemest kuni keskkonna ja kliimaga seotud aspektide ning maapiirkondade arenguni. Tõenditel põhineva käsitlusviisi kasutamine poliitilistes otsustes nõuab eri allikatest pärinevaid erinevaid andmeid ja nende järgnevat analüüsi.

II Auditi eesmärk oli hinnata, kas Euroopa Komisjon kasutab andmeid ja analüütilisi vahendeid tõhusalt, et ÜPP poliitikat analüüsida. See hindamine on asjakohane nii 2023. aastal algava ÜPP perioodi kui ka 2027. aasta järgse ÜPP perioodi puhul.

III Esiteks uurisime, kuidas komisjon on viimastel aastatel kasutanud kättesaadavaid andmeid poliitika analüüsimiseks ja kas olemasolevad andmed on piisavad. Seejärel uurisime, mida komisjon teeb andmelünkade, sealhulgas suurandmete kasutamises esinevate puuduste kõrvaldamiseks.

IV Leidsime, et komisjonil on ÜPP kavandamise, seire ja hindamise jaoks suur hulk andmeid. Komisjon kasutab liikmesriikidelt kogutavate andmete analüüsimiseks tavapäraseid vahendeid, näiteks tabeleid. Praegused andmed ja töövahendid ei sisalda teatavaid olulisi elemente (nt kohaldatavate keskkonnatavade üksikasjad ja ettevõtteväline sissetulek), mis on vajalikud hästi informeeritud poliitika kujundamiseks. Komisjon on teinud mitu seadusandlikku ja muud algatust, et olemasolevaid andmeid paremini kasutada, kuid kogutud andmete parimal viisil kasutamisel on endiselt probleeme. Takistused, nagu standardimise puudumine ja andmete agregeerimisest tulenevad piirangud, vähendavad andmete kättesaadavust ja kasutatavust.

V Soovitame komisjonil

• luua raamistik liikmesriikide esitatud disagregeeritud andmete kasutamiseks ning
• kasutada ja arendada rohkem andmeallikaid, et täita poliitikaga seotud vajadused.

Sissejuhatus

Ühine põllumajanduspoliitika on laiaulatuslik poliitikavaldkond

01 Ühine põllumajanduspoliitika (ÜPP) käivitati 1962. aastal ja see moodustab rohkem kui kolmandiku ELi eelarvest: perioodil 2014–2020 moodustasid põllumajanduskulud kokku 408 miljardit eurot. Aluslepingust tulenevaid poliitika üldisi eesmärke¹ on täpsemalt kirjeldatud ÜPP määrustes (vt joonis 1). Poliitika eesmärk on mõjutada mitte ainult põllumajanduslikku tootmist ja põllumajandustootjaid, vaid ka keskkonna-, kliima- ja sotsiaalseid aspekte.

02 ÜPP raames saavad toetusesaajad suurima osa toetusest nende kasutuses oleva maa alusel. Täiendava osa toetusest võib maksta konkreetsete tegevustega seotud kulude hüvitamiseks ja investeeringute rahastamiseks. Enamiku maksete aluseks on ELi õigusaktid. Andmeid põllumajandusettevõtete kohta luuakse ja kogutakse erinevate vahendite abil (joonis 2).

Andmete roll poliitikatsüklis

03 Komisjoni parema õigusloome suunistes nõutakse tõenditel põhinevat lähenemisviisi, mis tähendab, et poliitilised otsused peavad põhinema parimatel kättesaadavatel tõenditel. Komisjoni määratluse kohaselt on tõendusmaterjal eri allikatest saadud andmed, teave ja teadmised, sealhulgas kvantitatiivsed andmed, nagu statistika ja mõõtmistulemused, ning kvalitatiivsed andmed, nagu arvamused, sidusrühmade seisukohad, hindamiste järeldused ning teadlaste ja ekspertide nõuanded². Tavapärane poliitikatsükkel sisaldab joonisel 3 näidatud eri etappe. Tõenditel põhineva poliitika jaoks on tsükli igas etapis vaja asjakohaseid andmeid.

04 Kogu maailmas kasutavad organisatsioonid üha enam suurandmeid, mis võimaldavad neil kasutada andmeid, mida on kogutud erineval viisil. Käesolevas aruandes käsitleme suurandmetena andmeid, mis on traditsiooniliste andmetöötlussüsteemide jaoks liiga keerulised või liiga suured ning vajavad täiustatud töövahendeid ja andmetöötlusvõimsust.

05 Põllumajandus on sektor, kus digitaalseid uuendusi ja tehnoloogiaid üha enam kasutatakse; joonisel 4 on esitatud näiteid põllumajandusvaldkonna digitehnoloogiate kohta. Avalik sektor saab kasutada paljusid neist tehnoloogiatest. Tehnoloogia areng võib lühendada poliitika kujundamise aega ja suurendada poliitiliste otsuste tõendusbaasi³. Need täiustused aitavad valitsustel rakendada andmepõhist poliitikat, võimaldades eelkõige⁴:

• mõista paremini põllumajanduse keskkonnamõju ja sõnastada poliitikaeesmärgid, mis seda mõju terviklikult käsitlevad;
• töötada välja diferentseeritud ja sihipärane poliitika;
• rakendada uusi andmepõhiseid seiresüsteeme.

ELi andmealased eesmärgid

06 Euroopa Komisjon on välja andnud mitu dokumenti, milles rõhutatakse vajadust parandada ja maksimeerida andmete kasutamist poliitikakujundamise täiustamiseks ning andmete jagamise ja töövahendite mõjutamiseks ELis (vt joonis 5).

07 Komisjoni 2016. aasta teatises „Data, information and knowledge management at the Commission“ rõhutati vajadust parandada teabe hankimist ja edastamist ning maksimeerida andmete kasutamist parema poliitikakujundamise eesmärgil. Selles märgiti, et suurandmed võivad märkimisväärselt suurendada komisjoni suutlikkust, võimaldades suundumuste varajast avastamist ja kiiremat tagasisidet parema õigusloome ja tõenditel põhineva poliitikakujundamise toetamiseks, samuti parandada tulemuste tutvustamist kõigile sidusrühmadele. Komisjonil oli kavas arendada suurandmete suutlikkuse toetamiseks vajalikke oskusi, vahendeid ja andmetöötlustaristut. Samuti rõhutati, et andmevajadusi ja lünki teadmistes tuleb paremini ette näha, et tagada andmete kättesaadavus, kasutatavus ja kasulikkus mõjuhinnangute, seire, aruandluse ja hindamise jaoks⁵. Komisjonisisene andmestrateegia (DataStrategy@EC) on peamine vahend, mida teatise rakendamiseks kasutatakse.

08 2018. aasta novembris võttis komisjon vastu Euroopa Komisjoni digistrateegia, mille eesmärk on saada 2022. aastaks digitaalselt ümberkujundatud, kasutajakeskseks ja andmepõhiseks organisatsiooniks. Komisjon kinnitas 2016. aasta teatises esitatud suunda. Strateegias loetletud üheksast meetmest peame meie auditi ulatuse seisukohast kõige asjakohasemaks kahte järgmist meedet:

• uute tehnoloogiate integreerimine komisjoni IT-keskkonda;
• kogu ELi hõlmava poliitikaga seotud andmete vaba liikumise hõlbustamine Euroopa haldusasutuste vahel.

09 2020. aasta veebruaris avaldas komisjon teatise „Euroopa andmestrateegia“⁶ ajavahemikuks 2021–2027, mille kohaldamisala on komisjoni enda omast tunduvalt suurem. Strateegia eesmärk on muuta reaalsuseks „visioon andmete tõeliselt ühtsest turust“ selliste meetmete abil nagu andmetele juurdepääsu ja nende kasutamise juhtimisraamistiku loomine ning investeerimine andmetaristusse ja andmealastesse oskustesse. Lahendused tuleb leida seoses järgmiste teemadega: andmete kättesaadavus, koostalitlusvõime ja kvaliteet, andmehaldus, andmetaristu ja -tehnoloogia (nt andmetöötlussuutlikkus ja pilvetaristu) ning küberturvalisus.

10 Komisjoni 2020. aasta andmehaldust käsitleva õigusakti ettepaneku⁷ eesmärk on hõlbustada teatavat liiki kaitstud avaliku sektori andmete taaskasutamist, suurendada usaldust andmevahendusteenuste vastu ja edendada andmealtruismi ELis.

Auditi ulatus ja käsitlusviis

11 Meie auditi eesmärk oli hinnata, kas komisjon kasutab ÜPP poliitika analüüsimiseks tõhusalt andmeid ja andmeanalüüsi. Esiteks uurisime, kuidas komisjon kasutas kättesaadavaid andmeid poliitika analüüsimiseks ja kas andmed on piisavad. Seejärel uurisime, kas komisjon tegeleb andmelünkadega, sealhulgas suurandmete kasutamisega seotud lünkadega, ning kas on olemas hiljutised või käimasolevad ELi teadusprojektid, mis võiksid aidata neid lünki kõrvaldada ja ÜPP analüüsi parandada.

12 Auditi ulatus hõlmas poliitika kujundamist, rakendamisaegset seiret ja hindamist. Audit hõlmas ajavahemikku 2015. aastast kuni 2022. aasta veebruarini. ÜPP andmehalduse hindamine on asjakohane, kuna meie aruanne võib mõjutada nii 2023. aastal algavat ÜPPd kui ka 2027. aasta järgset ÜPPd. Esmane vastutus ÜPP eest lasub komisjoni põllumajanduse ja maaelu arengu peadirektoraadil (DG AGRI).

13 Oma audititöö raames

• vaatasime läbi asjakohased andmed ja dokumendid, sealhulgas teaduslikud, strateegilised, seadusandlikud, poliitika- ja projektidokumendid;
• vestlesime nelja komisjoni peadirektoraadi (põllumajanduse ja maaelu arengu peadirektoraat, Eurostat, Teadusuuringute Ühiskeskus ning sidevõrkude, sisu ja tehnoloogia peadirektoraat) töötajatega;
• korraldasime intervjuusid põllumajanduse katusorganisatsiooniga COPA-COGECA ELi tegevusjuhendi EU code of conduct on agricultural data sharing by contractual agreement üle ning projekti Sen4CAP esindajatega;
• konsulteerisime kõigi 27 ELi liikmesriigiga ÜPP eest vastutavale ministeeriumile/talitusele suunatud küsitluse kaudu ning küsitluse vastuste põhjal pidasime järelarutelusid Belgia, Eesti, Saksamaa, Iirimaa, Madalmaade ja Hispaania ametiasutustega;
• viisime võrdlusanalüüsi eesmärgil läbi kolme ELi mittekuuluva riigi (USA, Austraalia ja Jaapan) dokumentaalse kontrolli. Auditirühm valis need riigid välja nende põllumajandusliku tootmise suuruse, uuenduslike või digitaalsete põllumajandusjuhtimise algatuste ning avalike andmete kättesaadavuse alusel;
• korraldasime paneelarutelu teadus-, poliitika- ja haldusekspertidega.

Tähelepanekud

Praegused andmed ja töövahendid annavad osaliselt teavet, mida on vaja hästi informeeritud poliitika kujundamiseks ELi tasandil

14 Komisjon peab hindama ÜPP tulemuslikkust seoses selle kolme üldeesmärgiga⁸ (vt joonis 1). Tõendid, mida komisjon poliitika kujundamiseks kogub, peaksid olema proportsionaalsed ja asjakohased, et teavitada poliitikavalikuid ja käsitleda hindamisküsimusi⁹. Parema õigusloome suuniste kohaselt peaksid hindamised tagama ka asjakohaste tõendite olemasolu uute algatuste ettevalmistamise toetamiseks (põhimõte „kõigepealt hinda“).

15 Uurisime, kas DG AGRI kasutab ÜPP poliitika analüüsimiseks piisavalt andmeallikaid ja andmeid ning kas ta rakendab asjakohaseid analüüsivahendeid. Uurisime, milliseid andmeid, IT-süsteeme ja andmeanalüüsi vahendeid komisjon valdab ja kasutab. Et teha kindlaks, kas andmed ja töövahendid on piisavad, vaatasime läbi hindamised ja poliitika koostamise dokumendid.

DG AGRI kogub peamiselt haldusalaseid andmeid ja kasutab andmete analüüsimiseks peamiselt tavapäraseid töövahendeid

16 ÜPP kavandamiseks, jälgimiseks ja hindamiseks on DG AGRI käsutuses suures mahus peamiselt haldusandmeid (nt turuhinnad ja maksed ning põllumajandusliku raamatupidamise andmed), mida ta saab peamiselt liikmesriikidelt, kes koguvad andmeid poliitika elluviimiseks. Eurostati kogutud ELi põllumajandusstatistika pärineb mitmest allikast: uuringud, haldusandmed, põllumajandusettevõtete ja muude ettevõtete andmed ning põllumajanduslike loenduste ja valimite andmed põllumajandusettevõtete tasandil¹⁰.

17 DG AGRI järgib komisjoni siseandmete strateegiat. Komisjonil on teinud andmeinventuuri, mis näitab iga andmevara omandiõigust, juurdepääsetavust, säilitamist ja taaskasutatavust. Inventuuri tulemused ei sisaldanud teavet lünkade ja kattuvuste kohta.

18 2022. aasta veebruari seisuga tehtud DG AGRI andmeinventuur koosnes 57 andmevarast, mida säilitatakse erinevates IT-süsteemides ja andmebaasides (vt näited joonisel 6). Andmebaasid sisaldavad peamiselt struktureeritud haldusandmeid ning DG AGRI kasutab nende töötlemiseks peamiselt statistilisi vahendeid. Paljud DG AGRI poolt liikmesriikidelt kogutavad dokumendid (nt rakendamise aastaaruanded) sisaldavad struktureerimata andmeid, mille jaoks DG AGRI-l puuduvad automaatsed või poolautomaatsed töötlemisvahendid.

19 DG AGRI on sõlminud Teadusuuringute Ühiskeskusega lepingu andmete analüüsimiseks ja olemasolevate andmete paremaks kasutamiseks. Selle põhjal kasutab komisjon ÜPP poliitika analüüsimisel mõningaid täiustatud meetodeid (nt IFM-CAP mudel, ökonomeetrilised mudelid ja prognoosiv analüüs). IFM-CAP mudel on ÜPP analüüsi individuaalne põllumajandusmudel, mille eesmärk on hinnata ÜPP mõju põllumajandusettevõtete majandusele ja selle keskkonnamõju.

20 Vaatasime läbi neli IT-süsteemi (ISAMM, CATS/COMBO, AGRIVIEW ja SFC) ja andmebaasi FADN, mida kasutatakse põllumajanduslike toiduainete andmeportaalis (vt joonis 6), ning leidsime et DG AGRI kogub peamiselt agregeeritud andmeid. Neist ainult CATS/COMBO sisaldab põllumajandusettevõtte tasandil disagregeeritud andmeid.

21 DG AGRI avaldab konsolideeritud andmed põllumajanduslike toiduainete andmeportaalis, mis pakub teavet paljudest DG AGRI andmevaradest, Eurostati põllumajandusstatistikast, interaktiivsest pildimaterjalist ja tulemustabelitest. Kasutajad saavad vaadata aegridu, interaktiivseid kaarte, graafikuid ja tabeleid ning laadida alla töötlemata andmeid taaskasutamiseks ja veebiväliseks analüüsiks. DG AGRI ajakohastab portaali pidevalt. Leiame, et portaal on hea tava avalikult kättesaadavate andmete jaoks, kuna see pakub ühtset juurdepääsu suurele hulgale andmetele põllumajanduslike toiduainete turgude, analüüside, ÜPP näitajate ja ELi rahastamise kohta.

22 Peamised IT-süsteemid, mida komisjon ja liikmesriigid ÜPP jaoks kasutavad, keskenduvad kirjeldavale ja diagnostilisele analüüsile; väga vähesed on prognoosivad või normatiivsed (vt joonis 7).

23 Tuginedes intervjuudele ja liikmesriikide poolt meie küsitlusele esitatud vastustele, leidsime mitu takistust, mis ei võimaldanud komisjonil ja liikmesriikidel kasutada suurandmeid (vt punkt 04) ja täiustatud analüüsi ÜPP poliitika analüüsimiseks, näiteks:

1. kvaliteedistandardite või -nõuete erinevused eri andmeallikate vahel;
2. konfidentsiaalsuseeskirjad, millega piiratakse põllumajandusettevõtte tasandi andmete kasutamist;
3. andmete piiratud kättesaadavus ning andmed ei ole kas samas või õiges vormingus;
4. vähene andmekirjaoskus ja kvalifitseeritud töötajate puudus.

24 Ühiste viidete, näiteks kordumatu tunnuse puudumine raskendab erinevatest andmeallikatest pärit põllumajandusettevõtte tasandi andmete kombineerimist ÜPP analüüsimiseks. Kordumatu tunnus või alternatiivne andmete kombineerimise meetod võimaldaks seostada eri andmeallikatest pärit andmeid, mis on seotud sama põllumajandusettevõttega (vt 1. selgitus).

25 Tavaliselt hindab DG AGRI tekstilist teavet, mida liikmesriigid oma aastaaruannetes esitavad, käsitsi ega kasuta suurandmete metoodikaid, nagu tekstianalüüs või automatiseeritud väljavõtted. Meie analüüs näitab, et täiendav automatiseerimine on võimalik (vt näide 2. selgituses).

Olemasolevate andmete ja süsteemide teatavad omadused piiravad nende kasutamist poliitika analüüsimisel

26 Hindasime kolme komisjoni ja liikmesriikide poolt väga laialdaselt kasutatava ja väga erineva andmeallika kasutamist ja piiranguid (vt tabel 1).

Ühtne haldus- ja kontrollisüsteem

27 Komisjonil on piiratud juurdepääs liikmesriikide ühtsele haldus- ja kontrollisüsteemile (IACS), mis on ÜPP maksete haldamise põhisüsteem liikmesriikides. 2014.–2020. aasta ÜPP puhul koosneb IACS mitmest digitaalsest ja omavahel ühendatud andmebaasist, eelkõige¹¹:

1. süsteem kõigi ELi riikide põllumajanduslike maatükkide identifitseerimiseks, mida tuntakse maatükkide identifitseerimise süsteemi (LPIS) nime all;
2. süsteem, mis võimaldab põllumajandustootjatel graafiliselt näidata põllumajandusmaad, mille jaoks nad toetust taotlevad (geograafilise toetuse taotlus, ehk GSAA);
3. süsteem iga toetuse- või maksetaotluse esitanud toetusesaaja isiku registreerimiseks;
4. ühtne kontrollisüsteem toetusetaotluste kontrollimiseks, mis põhineb arvutipõhistel ristkontrollidel ja põllumajandusettevõtete füüsilistel kontrollidel.

28 Liikmesriigid kasutavad IACSi toetusetaotluste vastuvõtmiseks, halduskontrollideks ja muudeks kontrollideks (nt kohapealsed kontrollid ja seire teel tehtavad kontrollid) ning maksete tegemiseks¹². Liikmesriigid võivad kasutada oma IACSi jaoks erinevaid tehnilisi lahendusi. Standardimise puudumine, erinevad andmete omanikud (st mitte alati sama liiki asutus) ja sõltumatud IT-arendused põhjustavad killustatust, muudavad andmete võrdlemise keeruliseks ning piiravad andmete jagamist ja taaskasutamist. See vähendab võimalusi kasutada täiustatud analüüsi või muud suurandmete metoodikat, et hinnata ELi vahendite mõju¹³. Komisjonil on piiratud juurdepääs 42 liikmesriigi (riigisisestele või piirkondlikele) süsteemidele, mis sisaldavad üksikasjalikke andmeid põllumajandusettevõtete ja muude ettevõtete kohta¹⁴. See raskendab näiteks üksikasjaliku teabe saamist ELi vahendite jaotamise kohta.

29 Leidsime mitmesuguste ELi rahastatud teadusprojektide¹⁵ läbivaatamise põhjal, et IACSi detsentraliseeritud lähenemisviis piirab nende andmeallikate edasist integreerimist ja vastastikust sidumist komisjoni muude andmeallikatega peamiselt järgmistel põhjustel:

1. ühilduvusprobleemid (erinevad tehnilised lahendused) ja andmesüsteemide koostalitlusvõime puudumine;
2. konfidentsiaalsuseeskirjad, mis ei võimalda siduda põllumajandusettevõtte andmeid erinevatest andmeallikatest (nt IACS ja FADN);
3. muude andmebaaside vähene detailsus, st ebapiisava üksikasjalikkusega andmed ja ühtsete identifitseerimistunnuste puudumine, mis sobiksid IACSi andmetega.

30 Andmete jagamise ja kättesaadavuse parandamiseks julgustab DG AGRI liikmesriike jagama oma georuumilisi isikustamata IACSi andmeid ühise INSPIRE geoinfoportaali kaudu (vt joonis 8) ja Teadusuuringute Ühiskeskuse tehnilisel toel. Portaal võimaldab juurdepääsu liikmesriikide kogutud keskkonnaalaste georuumiliste andmete allalaadimis- ja vaatamisteenustele.

31 Andmete jagamise ulatus INSPIRE geoportaali kaudu on liikmesriigiti erinev. Näited kolme valitud teema metaandmekirjete arvu kohta on esitatud joonisel 9. Liikmesriigid avaldavad mõningaid georuumilisi andmeid ka oma sõltumatutes riiklikes (või piirkondlikes) geoportaalides.

Copernicuse satelliitandmed

32 Copernicuse satelliitandmed vastavad suurandmete määratlusele (vt punkt 04). Komisjon koordineerib Copernicuse andmetel põhinevat lähenemisviisi „kontroll seire teel“, mis on näide ÜPP automaatsest seirest liikmesriikides.

33 Lähenemisviisiga „kontroll seire teel“ analüüsitakse Copernicuse pidevaid satelliitandmevooge, et kontrollida, kas konkreetsed maatükid vastavad toetuskõlblikkuse kriteeriumidele. Alates 2018. aastast on liikmesriikide ametiasutustel olnud võimalik kasutada Copernicuse andmeid traditsiooniliste põldtunnustamiste asemel. Komisjoni sõnul kohaldati 2021. aastal seire teel tehtud kontrolle 13,1%-le otsetoetusi saavast pindalast. 2024. aasta eesmärk on 50%¹⁶. 2021. aastal kohaldasid kümme liikmesriiki seda menetlust vähemalt ühe toetuskava suhtes vähemalt osal oma territooriumist, samas kui 2020. aastal, kui avaldasime eriaruande lähenemisviisi „kontroll seire teel“¹⁷ kohta (vt 3. selgitus), oli see arv viis.

Põllumajandusliku raamatupidamise andmevõrk (FADN)

34 Peamine majandusandmete allikas on FADN. Komisjon ja liikmesriigid kasutavad FADNi laialdaselt modelleerimiseks, hindamiseks ja aruandluseks.

35 Alates 1965. aastast on FADNi eesmärk anda ÜPP jaoks „objektiivset ja asjakohast teavet sissetulekute […] ja põllumajandusettevõtete äritegevuse kohta“¹⁹. FADN on ÜPP mõju hindamiseks kättesaadavate ühtlustatud mikromajanduslike andmete allikas. See põhineb liikmesriikide uuringutel, on põllumajandusettevõtete jaoks vabatahtlik ja hõlmab ELi põllumajandusettevõtteid, mis on piisavalt suured, et neid saaks pidada äriettevõteteks²⁰.

36 Mitteäriliste ja väikeste põllumajandusettevõtete väljajätmine muudab FADNi vähem esinduslikuks ÜPP toetusesaajate suhtes. 2015. aastal hõlmas uuring ligikaudu 83 000 põllumajandusettevõtet. Kuigi see moodustab ligikaudu 90% kasutatavast põllumajandusmaast ja kogu põllumajandustoodangust²¹, moodustab see 4,7 miljonit ELi 10,8 miljonist põllumajandusettevõttest²². FADN ei ole loodud selleks, et ta oleks ÜPP toetusesaajaid silmas pidades esinduslik. Komisjoni andmetel ulatus ÜPP otsetoetuste esindamata toetusesaajate osakaal 2019. aastal 5%-st Madalmaades 78%-ni Slovakkias.

Piisavate andmete puudumine piirab ÜPP tulemuslikkuse hindamist

37 Hindamisel tuleks kasutada parimaid kättesaadavaid tõendeid, mis on saadud erinevatest ja asjakohastest meetoditest ja allikatest (triangulatsioon)²³. Üksikasjalikud andmed lihtsustavad poliitikaeesmärkide ja tulemuste/mõju sidumist²⁴. Õigusaktide kohaselt peaks ÜPP tulemuslikkuse hindamiseks kasutatav teave võimalikult suures ulatuses põhinema olemasolevatel andmeallikatel, nagu FADN ja Eurostat²⁵. Hea seire peaks andma faktilisi aegridasid sisaldavaid andmeid, et parandada tulevase hindamise ja mõju hindamise kvaliteeti²⁶.

38 Vaatasime läbi viis komisjoni hinnangut ja hindamist toetavat uuringut, mis hõlmasid vähemalt ühte hindamist kõigi kolme ÜPP üldeesmärgi kohta joonisel 1. Leidsime, et hindamisel kasutati mitmesuguseid poliitika haldamiseks või seireks kogutud andmeid, nt ÜPP näitajad²⁷, FADN, CATS/COMBO, Eurostati statistika ja põllumajandusturgude juhtimise infosüsteem (ISAMM). Neid andmeid täiendavad sageli välisandmed (nt Majanduskoostöö ja Arengu Organisatsioonilt, ÜROlt ning Toidu- ja Põllumajandusorganisatsioonilt), juhtumiuuringud, küsimustikud ja intervjuud.

39 Kõigi kolme ÜPP eesmärgi puhul kasutavad komisjon ja hindajad vastupidise stsenaariumi mõju hindamist²⁸. Selleks on vaja andmeid kontrollrühmade kohta, st ettevõtete kohta, kes poliitikat ei kohalda. FADN annab andmeid mõlema rühma kohta ja võib olla sellise analüüsi jaoks kasulik. Võrdlusandmete puudumine piirab näiteks hinnanguid ÜPP panuse kohta kliimamuutuste leevendamisse. Komisjoni sõnul on ÜPPd kohaldatud liiga kaua ja see hõlmab liiga suurt ala, et võimaldada võrdlusandmeid²⁹, st ei ole võimalik võrrelda olukorda enne ja pärast poliitikat või poliitikaga ja ilma selleta. Territoriaalse arengu mõõtmiseks on samuti raske kasutada vastupidise stsenaariumi meetodeid, sest enamik piirkondi saab ÜPP toetust. Selle probleemi lahendamiseks töötas Teadusuuringute Ühiskeskus välja kvantitatiivse analüütilise raamistiku, mis põhineb vastupidise stsenaariumi mõju hindamise meetoditel, et saada ülevaade põhjuslikust seosest poliitika ja selle tulemuste vahel, võttes arvesse maapiirkondades võetud meetmete mitmekesisust³⁰.

Elujõuline toidutööstus

40 Peamised andmeallikad elujõulise toidutööstuse eesmärgi hindamiseks on FADN ja põllumajanduse arvepidamine (vt tabel 2). Komisjon lõi mõlemad spetsiaalselt selleks, et esitada andmeid ÜPP hindamiseks. Näiteks selleks, et hinnata, kuidas ÜPP toetus mõjutab põllumajandustootjate sissetulekuid, kasutab komisjon Eurostati statistikat teguritulu (st maast, kapitalist ja tööjõust saadud tulu) kohta ja FADNi³¹.

41 Liikmesriikidel kulub FADNi andmete kogumiseks ja valideerimiseks aasta ning komisjonil samuti aasta, et kontrollida ja valideerida liikmesriikide FADNi andmeid. Selle tulemusena kulub vähemalt kaks aastat, enne kui andmed on FADNi andmebaasis kättesaadavad. Kui komisjon esitas seadusandliku ettepaneku 2020. aasta järgse ÜPP kohta 2018. aastal, olid tollase ÜPP perioodi kohta kättesaadavad ainult ühe aasta andmed (FADNi 2015. aasta uuringu andmed). See tähendab, et komisjon esitas oma ettepaneku enne, kui tal olid viimased FADNi andmed rakendatava poliitika tulemuslikkuse ja mõju kohta.

Loodusvarade säästev majandamine ja kliimameetmed

42 Loodusvarasid ja kliimat käsitleva ÜPP eesmärgi puhul võib poliitikameetme kohaldamise ja selle mõju avaldumise vahele jääda pikk ajavahemik. ÜPP meetme ja selle tulemuste vahelise põhjusliku seose kindlakstegemiseks tuleb kombineerida erinevaid andmeid ja võtta arvesse väliseid tegureid. Nimetatud eesmärgi neljast komponendist (vt joonis 1) uurisime bioloogilist mitmekesisust. Ei liikmesriigid ega komisjon ei suutnud esitada häid tõendeid põhjusliku seose kohta heade põllumajandus- ja keskkonnatingimuste standardite³² ning bioloogilise mitmekesisuse seisundi vahel³³. Näited kasutatud tõenditest ja bioloogilise mitmekesisuse komponendi hindamise piirangutest on esitatud tabelis 3.

43 2019. aasta hindamises jõuti järeldusele, et asjakohaste seireandmete puudumise tõttu ei ole võimalik hinnata poliitika mõju bioloogilisele mitmekesisusele³⁴. Mitut komisjoni seirenäitajat ei lisata korrapäraselt andmetele. Näiteks ei kogu ega esita kõik liikmesriigid andmeid põllumajanduses veevõtu mõjunäitaja kohta.

44 Teine keskkonnaeesmärgi hindamise piirang on see, et puuduvad põhjalikud andmed ELis põllumajandusmaal kasutatud väetiste ja pestitsiidide koguste kohta. Alates 2021. aastast on andmed põllumajandusmaal kasutatud pestitsiidide koguste kohta kättesaadavad, kuid vähem kui poolte liikmesriikide kohta. Komisjon ja hindajad on kasutanud võrdlusalusena FADNi andmeid väetiste ja taimekaitsevahendite hektari kohta tehtud kulutuste kohta.

45 Avalikult kättesaadav ELi statistika taimekaitsevahendite kohta on seotud müüdud taimekaitsevahendites sisalduvate toimeainete kogustega (kilogrammides)³⁵. Eriaruandes 5/2020³⁶ märkisime, et nende toimeainete rühmitamine ELi õigusaktidega nõutaval viisil piirab teavet, mida Eurostat võib avaldada või isegi jagada teiste komisjoni peadirektoraatidega. Kehtivate ELi õigusaktide alusel taimekaitsevahendite põllumajandusliku kasutamise kohta koostatud statistika ei ole võrreldav ning Eurostat ei ole veel saanud avaldada kogu ELi hõlmavat kasutusstatistikat.

Tasakaalustatud territoriaalne areng

46 2021. aasta hindamisel³⁷ kasutasid komisjon ja hindajad ÜPP väljundnäitajaid, CATS/COMBO makseandmeid, DG REGIO ARDECO andmebaasi ja Eurostati piirkondlikku andmebaasi ÜPP kolmanda eesmärgi kohta. Maapiirkondade sotsiaal-majanduslikku olukorda käsitlevate täielike, üksikasjalike ja ajakohastatud andmete piiratud kättesaadavus mõjutas hindamise usaldusväärsust³⁸. Töövõtjad väitsid, et mõne peamise ühiskondliku aspekti kohta olid andmed napid ning kui need olid kättesaadavad, ei olnud neid sageli korrapäraselt ajakohastatud, vaid need olid koostatud sihtotstarbeliselt konkreetsete teadusprojektide raames³⁹. Mõnel juhul olid hindajad kasutanud asendusnäitajaid. Üldiselt nimetasid nad kvantitatiivse analüüsi peamiste piirangutena näitajate kättesaadavust ja kvaliteeti ning väikepiirkondi käsitlevate andmete puudumist.

47 Enamik andmeid, mida komisjon liikmesriikidelt kogub, välja arvatud CATS/COMBO makseandmed ja üksikute põllumajandusettevõtete andmed FADNis, koondatakse kogu liikmesriigi või piirkonna kohta. See piirab andmete taaskasutamise võimalusi edasiseks hindamiseks ja poliitika kujundamiseks. Mõne sotsiaal-majandusliku aspekti kohta (nt sotsiaalne kaasatus) olid andmed kättesaadavad ainult liikmesriigi tasandil või olid need madala geograafilise resolutsiooniga, mis ei ole territoriaalsete erisuste analüüsimiseks piisav⁴⁰. ÜPP seireandmetes puuduvad ka täpsemad andmed sihipärasemate analüüside jaoks, nt teave toetusesaajate vanuse või soo kohta⁴¹. Need andmed on tavaliselt kättesaadavad liikmesriikide andmebaasides, kuid need ei ole komisjonile kättesaadavad.

Komisjonil ei ole piisavalt tõendeid ÜPP vajaduste hindamiseks

48 Parema õigusloome suuniste kohaselt peaks seadusandlikule ettepanekule lisatud mõjuhinnang algama probleemi olemasolu kontrollimisega⁴². Kontrollimise käigus tuleb esitada loogiline põhjendus, mis seob probleemi selle põhjuste ja seonduvate eesmärkidega, ning pakkuda mitmesuguseid poliitikavariante probleemi lahendamiseks.

49 Selleks et uurida andmete kasutamist poliitika kujundamise või kavandamise etapis, vaatasime läbi 2020. aasta järgse ÜPP seadusandliku ettepanekuga⁴³ kaasneva mõjuhinnangu ja mitmed seda toetavad komisjoni dokumendid. Leidsime puudusi viisis, kuidas põllumajandustootjate piisava sissetuleku erieesmärgi raames esitati andmeid poliitikaga käsitletava probleemi kirjeldamiseks. Oma arvamuses 2020. aasta järgse ÜPP seadusandlike ettepanekute kohta märkisime, et andmed ja argumendid, mida komisjon kasutas põllumajandustootjate sissetuleku vajaduste hindamise toetamiseks, on ebapiisavad⁴⁴. Komisjonil ei ole teavet põllumajandustootjate või põllumajanduslike majapidamiste sissetuleku kohta väljaspool põllumajandust ning keskmised näitajad varjavad suuri erinevusi sissetulekutes. Lisaks rõhutasime oma 2021. aasta aruandes soolise võrdõiguslikkuse süvalaiendamise kohta, et põllumajandustootjate leibkondade sissetulekut ja põllumajandusettevõtete kasutada olevat sissetulekut käsitleva soopõhise statistika kättesaamatus on suur andmelünk, kui vaadelda otsetoetuste mõju soolisele võrdõiguslikkusele⁴⁵.

50 2018. aastal soovitasime, et „enne ÜPP edasise kavandamise kohta ettepaneku tegemist peaks komisjon hindama kõigi põllumajandustootjate rühmade sissetulekuid ja hindama nende vajadust sissetulekutoetuse järele“, võttes arvesse selliseid aspekte nagu sissetulek toidu- ja muust põllumajanduslikust tootmisest, samuti mittepõllumajanduslikest allikatest⁴⁶. Komisjon nõustus soovitusega osaliselt, lisades, et poliitika on suunatud nendele põllumajandustootjatele, kes tegelevad põllumajandusega aktiivselt elatise teenimiseks. 2015. aasta uuring⁴⁷ põllumajanduslike majapidamiste sissetulekute kohta näitas suurt lünka ÜPP tulemuslikkust käsitlevas teabes, kuna puudus ELi statistika- või seiresüsteem, mille abil hinnata põllumajandustootjate kogusissetulekut ja võrrelda seda teiste ühiskonnarühmadega. 2022. aasta veebruari seisuga ei ole komisjon selles valdkonnas edusamme teinud.

51 Iga kolme kuni nelja aasta järel saab Eurostat liikmesriikidelt põllumajandusettevõtete struktuuriuuringu andmeid muu tulutoova tegevuse kohta põllumajandusettevõtetes. Uuringuandmed näitavad, kas muu tasustatav tegevus on omanikust juhi põhi- või kõrvaltegevus, kuid mitte sellest saadava tulu osakaalu ega ulatust. Viimased Eurostati veebisaidil avaldatud andmed on 2016. aasta kohta⁴⁸.

52 Praegune FADNi muutujate standardloetelu ei sisalda teavet ettevõttevälise sissetuleku kohta, sest uuring käsitleb põllumajandusettevõtteid, mitte põllumajandustootjaid. Üksnes riiklike maksuhaldurite registrites sisalduvatest tulumaksuandmetest ei piisa nende andmete esitamiseks, sest need ei sisalda teavet põllumajandusettevõtet iseloomustavate tunnuste kohta ja sisaldavad ka nende isikute põllumajandustulu, kelle põhitegevusala ei ole põllumajandus⁴⁹.

53 Osa liikmesriike (nt Iirimaa ja Madalmaad) kogub andmeid põllumajandusettevõttevälise sissetuleku kohta, kasutades riigi FADNi uuringuid, mis võiksid täita ühe põllumajandustootjate reaalsissetulekuga seotud andmelüngad. Iirimaa ametiasutused avaldavad korrapäraselt kaudseid andmeid ettevõttevälise sissetuleku kohta, näiteks väljaspool põllumajandusettevõtet töötamise, väljaspool tegevuskohta toimuvate tööpäevade ja -tundide ning tegevusvaldkonna kohta.

Komisjonil on mitu algatust olemasolevate andmete paremaks kasutamiseks, kuid endiselt esineb takistusi

54 Komisjon peaks tegema edasisi algatusi olemasolevate puuduste kõrvaldamiseks ning andmete kogumise ja töötlemise parandamiseks, et hinnata ÜPPd ja toetada tulevase poliitika väljatöötamist. Need algatused tuleks ellu viia kooskõlas kindlaksmääratud ajakava ja väljunditega. Komisjon peab kohandama ja tugevdama uue ÜPP olemasolevaid andmeallikaid. Samuti tuleks uurida ja kasutusele võtta uusi andmeallikaid, et vähendada põllumajandustootjate ja haldusasutuste koormust, parandades samal ajal poliitika tõendusbaasi⁵⁰.

55 Oma andmestrateegia tegevuskavas on komisjon seadnud endale eesmärgid tagada juurdepääs andmetele, mis on olulised otsuste tegemiseks ja toimimiseks kogu organisatsioonis, ning edendada kaasaegse andmeanalüüsi tehnoloogia kasutamist mustrite ja suundumuste kiiremaks ja tõhusamaks kindlakstegemiseks.

56 Uurisime, milliseid algatusi on komisjon teinud olemasolevate andmete ja uute tehnoloogiate paremaks kasutamiseks, et kõrvaldada eespool nimetatud andmelüngad ja probleemid. Lisaks uurisime ELi rahastatud teadusprojekte ja liikmesriikide algatusi, mis võiksid aidata kaasa ÜPP poliitika analüüsimisele ja täita mõningad lüngad.

Komisjon laiendab andmeallikaid ja julgustab andmete jagamist, et kõrvaldada andmelüngad ja täita ÜPP andmevajadused

57 Komisjonisiseses andmestrateegias märgitakse, et „sisemisi ja väliseid andmeallikaid tuleb kasutada nii palju kui võimalik, et saada tõendusmaterjali, mis toetab otsuseid“. Poliitika seireks vajaliku täiendava andmekogumise kulud ja halduskoormus peavad olema vastavuses andmevajadustega. Parema õigusloome vahendite⁵¹ kohaselt ei ole vaja täita kõiki andmelünki.

58 Komisjon alustas oma andmestrateegia rakendamist 2018. aastal. Tegevused ulatuvad andmeinventuuri tegemisest (vt punktid 17–18) andmehalduse eeskirjade, andmeanalüüsi ning koolituse ja oskuste arendamiseni. 2020. aasta lõpus moodustas DG AGRI strateegia rakendamiseks nõukogu ja töörühma. Alates 2022. aasta jaanuarist on tal andmehalduse koordineerimise parandamiseks spetsiaalne andmehalduse üksus.

59 Komisjon on algatanud mitu meedet, mis võiksid aidata kaasa paremale poliitikaanalüüsile, parandades ÜPP andmetaristut ja andmete kasutamist (nt digilahendused, e-vahendid, algoritmid ja head tavad). Näited on esitatud lisas.

60 Eurostati 2016. aasta põllumajandusstatistika hindamises⁵² jõuti järeldusele, et põllumajandus-, metsandus-, maakasutus- ja keskkonnastatistika ei ole piisavalt ühtlustatud ja järjepidev. Selle põhjuseks on asjaolu, et õigusaktid on välja töötatud kapseldatud kujul, kuid ka see, et eri põllumajanduspiirkondades kasutatakse erinevaid määratlusi ja mõisteid. Selle probleemi lahendamiseks võttis komisjon vastu kaks uut määrust ja muutis ühte olemasolevat määrust (vt joonis 10).

61 2019. aastal käivitas Eurostat projektikonkursi põllumajandusstatistika ajakohastamise meetodite väljatöötamisest huvitatud liikmesriikide statistikaametite võrgustiku loomiseks. Üks kahest prioriteedist oli seotud tegevustega, mis kasutavad põllumajandusstatistika jaoks uusi andmeallikaid (nt suurandmed, satelliitfotod, geograafilised võrdlusandmed, täppispõllumajandus), sealhulgas juurdepääsu, konfidentsiaalsuse ja kvaliteedi hindamise aspekte. Projektikonkursile kandideerimisavaldusi ei esitatud. Komisjoni sõnul oli selle üheks põhjuseks asjaolu, et liikmesriikide väitel ei olnud nende statistikaametitel piisavalt vahendeid sellise võrgustiku loomiseks ja koordineerimiseks.

62 Muud andmelünkade kõrvaldamise algatused jagunevad kahte suurde kategooriasse: liikmesriikide või sidusrühmade andmete jagamine ning uute muutujate lisamine olemasolevatele andmeallikatele.

63 Projekti raames, mis hõlmab DG AGRI menetlust IACSi andmete jagamiseks INSPIRE raames, töötab DG AGRI koostöös Teadusuuringute Ühiskeskuse, keskkonna peadirektoraadi ja kliimameetmete peadirektoraadiga välja raamistikku ja tugimenetlusi IACSi isikustamata ruumiandmete jagamiseks kogu ELis. Eesmärk on tagada, et IACSi ruumiandmed oleksid kergesti leitavad, tõhusalt juurdepääsetavad (ühtse kontaktpunkti kaudu) ja tulemuslikult taaskasutatavad sidusas poliitikakeskkonnas (vt joonis 11).

64 Euroopa andmestrateegias⁵³ tunnistab komisjon andmete jagamise tähtsust andmete kättesaadavuse parandamisel. Strateegias teatas komisjon oma kavast luua üheksa ELi-ülest ühist valdkondlikku andmeruumi, sealhulgas „Euroopa rohelise kokkuleppe ühine andmeruum“ ja „Euroopa ühine põllumajanduse andmeruum“. Viimase eesmärk on lihtsustada tootmisandmete, avatud andmete ja võimaluse korral muude avalike andmete (nt mullaandmete) jagamist, töötlemist ja analüüsimist⁵⁴.

65 Strateegias on toodud kaks konkreetset ettevalmistavat toimingut põllumajanduse andmeruumi jaoks: teha kokkuvõte sidusrühmade põllumajandusandmete jagamist käsitleva tegevusjuhendiga⁵⁵ seotud kogemustest ning teha kokkuvõte olemasolevatest põllumajanduse andmeruumidest 2020. aastal ja 2021. aasta alguses. Komisjon kavatseb praegu neid toiminguid teha osana digitaalse Euroopa tööprogrammist aastateks 2021–2022, mille ta kiitis heaks 2021. aasta novembris. Komisjoni sõnul lisatakse andmeruum 2023.–2024. aasta tööprogrammi koos võimaliku prototüübiga 2024. aastal ja andmeruumi edasise kasutuselevõtuga järgnevatel aastatel.

66 Strateegia „Talust taldrikule“⁵⁶ raames kavatseb komisjon muuta FADNi põllumajandusettevõtete kestlikkuse andmevõrguks, et koguda põllumajandusettevõtete tasandil andmeid strateegia „Talust taldrikule“ ja bioloogilise mitmekesisuse strateegia eesmärkide ning muude kestlikkuse näitajate kohta. Komisjon avaldas 2021. aasta juunis tegevuskava ja kavatseb esitada määruse ettepaneku 2022. aasta teises kvartalis⁵⁷.

ÜPP 2023–2027 raames võetavad erimeetmed keskenduvad seireandmete parandamisele

67 Kui üleminek FADNilt FSDNile välja arvata, ei kavanda komisjon olulisi muudatusi joonisel 6 esitatud IT põhisüsteemides. Siiski töötab komisjon selle nimel, et suurendada ARACHNE funktsionaalsust. ARACHNE on andmekaevevahend, mida liikmesriigid kasutavad oma halduskontrollides vabatahtlikkuse alusel. Nimetatud töövahend on kasulik näiteks selliste projektide või toetusesaajate kindlakstegemiseks, kes võivad olla vastuvõtlikud pettuse või huvide konflikti ohule, kuigi mittekohustuslik kasutamine võib piirata selle eeliseid. Töövahendi andmeanalüüsi tõhusus sõltub andmete sisestamisest. See tähendab, et mida kvaliteetsemad andmed üles laaditakse, seda täpsemad, terviklikumad ja informatiivsemad on süsteemi väljundid.

68 DG AGRI kasutab seirenäitajate parandamiseks uusi tehnoloogiaid ja satelliitandmeid. Näiteks võeti kasutusele uus mõjunäitaja maastikuelementide seireks aastatel 2023–2027. 2014.–2020. aasta ÜPP ei sisaldanud maastike mõjunäitajat; see nõrgendas hinnangut ÜPP mõju kohta elupaikadele, maastikele ja bioloogilisele mitmekesisusele (vt tabel 3). Uue näitaja (maastikule iseloomulike vormidega kaetud põllumajandusmaa osakaal) puhul kasutab komisjon Copernicuse maismaaseire teenuse andmeid, mis sisaldavad teavet lineaarsete hekkide ja põõsaste, puudevööndite ja üksikute puusalude kohta.

69 2023.–2027. aasta ÜPP jaoks koostab komisjon uue raamistiku, sealhulgasrakendusakti, et saada seireks, hindamiseks ja poliitika kujundamiseks andmeid üksikute tehingute kohta. Komisjoni sõnul püüab ta lahendada andmete disagregeerimise probleemi, kogudes taotluse/nõude kohta üksikandmeid ning teavet toetusesaaja ja tema põllumajandusettevõtte/tegevusala kohta.

Teadusuuringute algatused uurivad andmete ja vahendite ajakohastamise võimalusi

70 Programmi „Horisont 2020“ raames rahastab komisjon teadus- ja innovatsiooniprojekte. Leidsime mitu hiljutist või käimasolevat programmi „Horisont 2020“ ja muud teadusprojekti, mis võivad aidata parandada andmetaristut ja andmekasutust (nt digilahendused, e-vahendid ja algoritmid), mida on vaja ÜPP jaoks paremate andmete saamiseks (vt joonis 12). Mõningad projektid (nt NIVA ja Sen4CAP) on juba andnud asjakohaseid tulemusi, mis võivad olla kasulikud edasise arengu jaoks.

71 Projekti NIVA (New IACS Vision in Action) raames käsitletakse mõningaid IACSi piiranguid (vt punktid 28–29), eelkõige selleks, et vähendada halduskoormust ja kasutada andmete potentsiaali. Projekti eesmärk on ajakohastada IACSi, kasutades tõhusalt digilahendusi ja e-vahendeid, luues seeläbi usaldusväärsed meetodid ja ühtlustatud andmekogumid põllumajanduse tulemuslikkuse jälgimiseks.

72 Teine ELi rahastatud projekt nimega FLINT (poliitika hindamise uute teemade põllumajandusettevõtete tasandi näitajad) käsitles poliitika hindamiseks vajalike andmete ja kättesaadava põllumajandusstatistika vahelist lünka⁵⁸. See projekt võib olla asjakohane FADNi kavandatava läbivaatamise seisukohast, sest projekt hõlmas kestlikkuse näitajaid ja kasutas raamistikuna FADNi. Projektis pakuti välja 33 keskkonna-, sotsiaal-, majandus- ja innovatsiooniaspektidega seotud teemat või näitajat, mida tulevikus koguda⁵⁹. Komisjon märkis oma tegevuskavas⁶⁰, et üleminek FSDNile põhineb FLINTi projektil. 2022. aasta veebruaris oli siiski liiga vara seda väidet hinnata.

Liikmesriikidel on ÜPP jaoks oma andmealgatused

73 Meie küsitluses, mis hõlmas kõiki 27 liikmesriiki, leiti, et enamik neist tunnistab täiustatud analüüsi lisaväärtust. Kõige sagedamini valiti järgmised vastusevariandid: kiirem otsuste tegemine, prognoosiv ja valdkondadevaheline analüüs, kulude vähendamine ning tõhusam teabevahetus põllumajandustootjate ja sidusrühmadega.

74 Meie küsitlusele antud vastustes nimetas üle poole liikmesriikidest suurandmete kasutamise toetamise esmatähtsate vahenditena järgmiseid meetmeid: rohkem komisjoni rahalisi vahendeid IT-vahendite ja andmeanalüüsi projektidele (67%), täiendavad suunised/käsiraamatud (56%) ning toetus uute meetodite väljatöötamisele või standardimisele (52%). Vähem liikmesriike valis analüütiliste tehnoloogiate toetamise (48%), andmetele juurdepääsu lahendused (41%) ning teadusuuringute toetamise ja ühised teadusprojektid (48%).

75 Meie küsitlus ja järelintervjuud näitasid, et liikmesriikide vahel on erinevusi selles, kuidas nad ühendavad uued andmeallikad ja täiustatud andmeanalüüsi metoodikad. 4. selgitus ja 5. selgitus sisaldavad näiteid liikmesriikide meetmetest.

Mõningad olulised andmelüngad ja probleemid on vaja veel kõrvaldada

76 Komisjon tunnistab, et olemasolevate andmeallikate vastastikune sidumine on peamine ülesanne ÜPP hindamiseks vajalike andmete olemasolu tagamisel⁶¹. Komisjon tegeleb IACSi andmete taaskasutamisega ja FADNi laiendamisega, kuid ei ole algatanud konkreetseid meetmeid, et täita andmelünki seoses põllumajandustootjate sissetulekutega väljaspool põllumajandust (põllumajandusettevõtteväline tulu) ja kombineerida erinevaid disagregeeritud andmete allikaid, et suurendada juba kogutud andmete väärtust.

77 Komisjon sõnul vajatakse põllumajandusettevõtete ühist kordumatut tunnust, mis võimaldaks siduda põllumajandusettevõtete tasandi andmed eri andmeallikatest (nt haldusregistrid ja uuringud)⁶². Tunnuse puhul tuleks arvesse võtta liikmesriikide eri süsteeme ja keerukaid põllumajandusettevõtete struktuure, millel on erinevad kombinatsioonid ja asukohad. See nõuab põllumajandusettevõtte ühist määratlust ning see määratlus mõjutab selliseid finantsnäitajaid nagu põllumajandusettevõtte sissetulek⁶³. Kordumatu tunnus võib aidata suurendada andmetele juurdepääsu ja anda usaldusväärsemat teavet poliitika mõju kohta. 2022. aasta veebruariks ei olnud sellise tunnuse väljatöötamisel edusamme tehtud.

78 Haldusrakenduste ja -süsteemide andmed põllumajandusettevõtete tasandil on uus ja rikkalik teabeallikas. On palju ärilahendusi, mis pakuvad mitmesuguseid teenuseid digitaalseks registripidamiseks, kohapealseks seireks ja tööjõu jälgimiseks, ning sellised rakendused võivad põllumajandusettevõtete tegevuse paljusid aspekte parandada (vt näide 6. selgituses). Komisjon ei tea, kui palju põllumajandustootjaid kasutab põllumajandusettevõtete juhtimistarkvara, kuid 2023. aastaks kavandatud integreeritud põllumajandusstatistika kampaania⁶⁴ võib aidata anda teadmisi juhtimisinfosüsteemide ja täppispõllumajanduse seadmete kasutamise kohta.

79 Digitaalse põlluraamatu kasutamine, kus põllumajandustootjad registreerivad oma tegevuse, oleks samm edasi põllumajandusettevõtete digiteerimisel ning pestitsiidide, väetiste, vee ja pinnase tarbimise ja mõju jälgimise parandamisel. Komisjoni kavandatud platvorm FaST (Farm Sustainability Tool for Nutrients) on paindliku ülesehitusega vahend, mis pakub kaasaegset analüüsi ja koostalitlusvõimet paljude andmeallikatega. FaST põhineb mitmel andmeallikal, mis on kas ühendatud võrku (muutuvad andmeallikad) või platvormile pandud (staatilised andmeallikad). Selleks et anda põllumajandustootjatele juurdepääs nende enda andmetele, ühendub FaST piirkondliku/riikliku IACSiga (või samaväärse põllumajandusettevõtete registriga), kus põllumajandustootjate andmeid säilitatakse.

80 Täppispõllumajanduse andmed võivad olla väärtuslik andmeallikas⁶⁵. Sellised andmed on näiteks andurite ja masinate andmed mulla niiskuse ja toitainete kohta ning asukohapõhised andmed pestitsiidide kasutamise kohta. Eespool nimetatud NIVA projekti raames uuritakse võimalusi luua elektrooniline põllumajandusettevõtete register, mida saab siduda IACSiga. Samuti on selle eesmärk integreerida masinate/täppispõllumajanduse andmed IACSi. Seejuures on siiski takistusi, näiteks põllumajandusmasinate erinevad omadused ja standardimise puudumine.

81 Juurdepääs individuaalsetele andmetele poliitika analüüsimiseks võib olla keeruline ning puudub õiguslik ja tehniline raamistik äriteabe kasutamiseks poliitika analüüsimisel. Ühe uuringu⁶⁶ kohaselt ei soovi põllumajandustootjad andmeid jagada sellistel põhjustel nagu oht, et andmeid jagatakse muudel eesmärkidel, selguse puudumine selle kohta, mida „isikuandmed“ tähendavad, ja üldine „vastupanu kaasaegsele andmeplatvormitehnoloogiale“. 2023.–2027. aasta ÜPP näeb ette, et põllumajandustootjate nõustamisteenused peavad hõlmama digitehnoloogiat⁶⁷.

82 Joonisel 13 on esitatud kokkuvõte peamistest andmetega seotud probleemidest, millega komisjon silmitsi seisab, ja meie hinnang sellele, kui palju neist lahendatud on.

83 Väljaspool ELi kasutatavate samalaadsete tavade dokumendikontrollis vaatlesime kolme ELi mittekuuluvat riiki: Austraaliat, Jaapanit ja USAd. Need riigid esitavad avalikult kättesaadavat teavet kaasaegsete andmeid käsitlevate meetodite integreerimise kohta põllumajandusse; 7. selgituses on esitatud mõningad nende algatused.

Järeldused ja soovitused

84 Uurisime, kas komisjon kasutab andmeid ja andmeanalüüsivahendeid tõhusalt, et analüüsida ühist põllumajanduspoliitikat (ÜPP). ÜPP-l on palju keerukaid ja omavahel seotud eesmärke. Otsustamaks, kas poliitikavahendid on asjakohased ja aitavad eesmärke tõhusalt saavutada, on vaja andmeid ja teavet mitmesugustest, nii sisemistest kui ka välistest allikatest.

85 Leidsime, et kuigi komisjon kasutab märkimisväärsel hulgal andmeid majanduslike, keskkonna-, kliima- ja sotsiaalsete aspektide kohta, ei anna praegused andmed ja vahendid mõningates valdkondades teavet, mida on vaja hästi informeeritud poliitika kujundamiseks (punktid 16–53). Komisjon on teinud mitmeid algatusi olemasolevate andmete paremaks kasutamiseks (punktid 57–69), kuid lisaks viivitustele andmete kättesaadavuses (punkt 41) on endiselt ka muid takistusi (punktid 76–81).

86 Peamised takistused andmete kogumise ja töötlemise etappide kaupa on järgmised:

• andmeid ei koguta: näiteks põllumajandusliku tootmise sisendid (nt kasutatud keemiliste ja mittekeemiliste pestitsiidide kogus, kasutatud mineraal-/orgaaniliste väetiste kogus ja põllukultuur) ning keskkonnamõjuga põllumajandustavad (vt tabel 3, punktid 42–45);
• andmetele puudub juurdepääs: põllumajandusettevõtte tasandi teavet omatakse, hallatakse ja säilitatakse liikmesriikide endi ühtses haldus- ja kontrollisüsteemis (IACS), millele komisjonil on piiratud juurdepääs (vt punktid 27–29);
• andmete liigne agregeerimine: komisjon saab liikmesriikidelt peamiselt agregeeritud andmeid, mis piirab nende abil loodavat väärtust (vt tabel 2, punkt 47);
• piirangud andmeallikate kombineerimisele, näiteks ühise tunnuse puudumise tõttu (vt punkt 24).

87 Selle tagajärjel on komisjonil puudulikud teadmised lähteolukorrast või poliitika mõjust sellistes valdkondades nagu põllumajandustootjate ettevõtteväline sissetulek, keskkonnateave/-tavad ning sotsiaal-majanduslik areng. Need lüngad andmete kättesaadavuses mõjutavad tõendite kvaliteeti mõningates hindamistes (vt punktid 39–47) ja mõjuhinnangutes (vt punktid 48–53).

1. soovitus: luua raamistik IACSist saadavate disagregeeritud andmete kasutamiseks

Komisjon peaks kehtestama IACSist saadavate disagregeeritud andmete jagamiseks ja taaskasutamiseks tehnilise ja haldusraamistiku (lisaks iga-aastaste tulemusaruannete jaoks vajalikele andmetele), et andmeid jälgida ja hinnata ning seejärel kujundada poliitikat. Nimetatud raamistik peaks järgima tõhususe põhimõtteid ning seega vähendama toetusesaajate ja liikmesriikide ametiasutuste halduskoormust ja kulusid.

Tähtaeg: 2024

2. soovitus: kasutada rohkem andmeallikaid ja neid arendada, et täita poliitikavajadused

Komisjon peaks kõrvaldama 2014.–2020. aasta ÜPP hindamistes ja 2020. aasta järgse ÜPP mõjuhinnangus tuvastatud andmelüngad järgmiselt:

1. kasutama rohkem olemasolevaid andmeallikaid (nt haldusandmed ja statistilised uuringud ning Copernicuse andmed), võttes arvesse uusi andmeallikaid või kombineerides olemasolevaid;
2. uurima võimalust kasutada võrdlusandmeid või kaudseid andmeallikaid, kui otseste allikate kasutamine ei ole peamiste näitajate või aspektide hindamiseks võimalik;
3. hindama võimalust laiendada põllumajandusmasinate andmete kasutamist.

Tähtaeg: 2025

88 Komisjoni põllumajanduse ja maaelu arengu peadirektoraat on sõlminud Teadusuuringute Ühiskeskusega lepingu andmete analüüsimiseks ja olemasolevate andmete paremaks kasutamiseks. Selle kokkuleppe alusel kasutab komisjon ÜPP poliitika analüüsimisel täiustatud kvantitatiivset analüüsi ja mudeleid. Põllumajanduse ja maaelu arengu peadirektoraat ise aga suurandmete metoodikaid tekstianalüüsiks, tekstikaeveks ega automatiseeritud kaevandamiseks ei kasuta. Manuaalsete ja aeganõudvate menetluste asendamine automatiseeritud vahenditega võiks kasuks tulla (vt punktid 19, 25 ja 2. selgitus).

89 Kogu ELis on mitu algatust (mida mõnikord rahastab EL programmi „Horisont 2020“ või muude programmide raames), et uurida võimalusi ÜPP kavandamiseks, jälgimiseks ja hindamiseks vajalike andmete ja IT-vahendite ajakohastamiseks. Mõningad neist algatustest on juba andnud tulemusi koostalitlusvõime parandamisel ning uusi ja terviklikumaid näitajaid. Projektide elluviimine on eri etappides ja nendega võidakse käsitleda sarnaseid küsimusi erinevatest vaatenurkadest (punktid 70–75). Komisjon ei ole veel kindlaks teinud elemente, mida saaks ÜPP raames praktikas rakendada.

90 Seetõttu on komisjonil palju ruumi kulutõhusate täiustatud analüüside ja nendega seotud vahendite lisamiseks olemasolevatesse IT-süsteemidesse ja/või muudesse IT-lahendustesse automaatseks infotöötluseks (nt manuaalsete või reprodutseerimatute menetluste asendamine) ning selleks, et kasutada poliitika analüüsimiseks paremini andmevarasid (nt andmetöötlustulemuste suurendamine).

I auditikoda, mida juhib kontrollikoja liige Joëlle Elvinger, võttis käesoleva aruande vastu 18. mai 2022. aasta koosolekul Luxembourgis.

Lisa. Valikulised komisjoni andmealased meetmed ja eesmärgid

– täidetud – liiga vara hinnata või viivitus alla aasta – viivitus rohkem kui aasta

Lühendid

ATLAS: põllumajanduse koostalitlusvõime ja analüüsi süsteem

CATS: raamatupidamisarvestuse kontrollimise ja heakskiitmise menetluse kontrolljälje süsteem

CROP-CASMA: põllukultuuride seisukorra ja mullaniiskuse analüüs

FADN: põllumajandusliku raamatupidamise andmevõrk

FaST: põllumajandusettevõtte säästlikku toitainekasutust soodustav töövahend

FSDN: põllumajandusettevõtte kestlikkuse andmevõrk

GSAA: georuumiline taotlussüsteem

IACS: ühtne haldus- ja kontrollisüsteem

IFM-CAP: ühise põllumajanduspoliitika individuaalne põllumajandusmudel

IFS: põllumajandusettevõtete integreeritud statistika

ISAMM: põllumajandusturu korralduse ja järelevalve infosüsteem

LPIS: maatükkide identifitseerimise süsteem

LUCAS: maakasutuse ja katteala raamuuring

MEF4CAP: ühise põllumajanduspoliitika seire- ja hindamisraamistikud

NIVA: ühtse haldus- ja kontrollisüsteemi uus tegutsemisvisioon

SAIO: põllumajanduse sisendite ja väljundite statistika

SEN4CAP: sentinelid ühise põllumajanduspoliitika jaoks

SFC: fondihaldussüsteem

Mõisted

Andmeanalüüs: teadus, milles kasutatakse süstemaatilisi arvutusmeetodeid andmete saamiseks.

Andmebaas: elektrooniliselt säilitatavad struktureeritud andmekogumid, mis on tutvumiseks ja väljavõtete tegemiseks kättesaadavad.

Andmed: konkreetsed ja objektiivsed faktid, mõõtmised või tähelepanekud, mida tuleb teabe saamiseks töödelda.

Andmelünk: andmed, mis on vajalikud konkreetsel eesmärgil, kuid ei ole kättesaadavad.

Andmete analüüs: andmete kogumise, modelleerimise ja uurimise protsess, et saada teavet, mis toetab otsuste tegemist.

Andmete taaskasutatavus: see, kui lihtne on ühel eesmärgil kogutud andmeid kasutada teisel eesmärgil.

Andmevara: üksuse omanduses olev IT-süsteem, rakendus või andmebaas.

Koostalitlusvõime: süsteemi võime suhelda ja töötada teiste süsteemidega, sealhulgas andmevahetuse teel.

Maakasutuse ja katteala raamuuring (LUCAS): korrapärane ja ühtlustatud uuring, mis viiakse läbi kohapeal kõigis ELi liikmesriikides, et koguda teavet selle kohta, kuidas maad kasutatakse ja mis sellel kasvab, hõlmates ka alusmulla analüüsi.

Ruumiandmed: andmed konkreetse asukoha või geograafilise piirkonna ja selle looduslike või ehituslike omaduste kohta.

Struktureerimata andmed: algkujul säilitatav teave ilma eelnevalt kindlaks määratud kategoriseerimise või korrastamiseta, mistõttu on analüüsimine sageli keerulisem. See võib sisaldada nii kvantitatiivset kui ka kvalitatiivset teavet, nagu pildid, tekst, kuupäevad, e-kirjad või numbrid.

Struktureeritud andmed: standarditud kvantitatiivne teave, mis järgib eelnevalt kindlaksmääratud andmestruktuuri, muutes selle analüüsimise lihtsamaks.

Suurandmed: suuremad, kiiremad ja mitmekesisemad andmekogumid. Suurandmed on suures osas struktureerimata.

Süvaõpe: tehisintellektitehnika, mis hõlmab tarkvarasüsteemi koolitamist miljonite näidete abil.

Täiustatud analüüs: kõrgtehnoloogiliste meetodite, näiteks prognoosiva modelleerimise ja masinõppe kasutamine suurandmete analüüsimiseks.

Komisjoni vastused

https://www.eca.europa.eu/et/Pages/DocItem.aspx?did=61415

Ajakava

https://www.eca.europa.eu/et/Pages/DocItem.aspx?did=61415

Auditirühm

Kontrollikoja eriaruannetes esitatakse auditite tulemused, mis hõlmavad ELi poliitikat ja programme ning konkreetsete eelarvevaldkondade haldamisega seotud teemasid. Auditiülesannete valimisel ja kavandamisel püüab kontrollikoda maksimeerida nende mõju, võttes arvesse tulemuslikkuse ja vastavuse riske, konkreetse valdkonna tulude ja kulude suurust, tulevasi arengusuundi ning poliitilist ja avalikku huvi.

Kõnealuse tulemusauditi viis läbi loodusvarade säästva kasutamise valdkonnaga tegelev I auditikoda, mille eesistuja on kontrollikoja liige Joëlle Elvinger. Auditit juhtis kontrollikoja liige Joëlle Elvinger, keda toetasid auditijuht Liia Laanes, auditijuhi asetäitja Dimitrios Maniopoulos, kabineti juhataja Ildikó Preiss, kabineti nõunikud Paolo Pesce ja Charlotta Törneling, valdkonnajuht Emmanuel Rauch, audiitor ja andmeteadlane Claudia Albanese, audiitor ja graafiline kujundaja Marika Meisenzahl ning audiitor Michał Szwed. Keelealast abi osutas Mark Smith.

Järelmärkused

¹ Euroopa Liidu toimimise lepingu artikkel 39.

² Parema õigusloome vahendid, 2021, lk 20.

³ Höchtl, J., Parycek, P. & Schöllhammer, R., „Big data in the policy cycle: Policy decision making in the digital era“, Journal of Organizational Computing and Electronic Commerce, 2016, 26(1–2), lk 147–169.

⁴ OECD: Digital Opportunities for Better Agricultural Policies, 2019, OECD Publishing, lk 13.

⁵ C(2016) 6626, komisjoni teatis „Data, Information and Knowledge Management at the European Commission“.

⁶ COM(2020) 66.

⁷ COM(2020) 767.

⁸ Määruse (EL) nr 1306/2013 artikkel 110.

⁹ Parema õigusloome vahendid, lk 20.

¹⁰ Seletuskiri COM(2016) 786.

¹¹ Määruse (EL) nr 1306/2013 artikkel 68.

¹² Määruse (EL) nr 1306/2013 artiklid 67–78.

¹³ „Digitalisation of European reporting, monitoring and audit“, Euroopa Parlamendi uuringuteenistus. September 2021.

¹⁴ „NIVA roadmap for IACS transformation“, lk 24.

¹⁵ Projektide NIVA ja IoF2020 tulemused, projektide ATLAS ja DEMETER dokumendid; „Digitalisation of European reporting, monitoring and audit“, Euroopa Parlamendi uuringuteenistus. September 2021.

¹⁶ DG AGRI aasta tegevusaruanne, 2. lisa, lk 25.

¹⁷ Eriaruanne 04/2020 „Uute kuvamistehnoloogiate kasutamine ühise põllumajanduspoliitika jälgimiseks: üldiselt on areng stabiilne, kuid kliima- ja keskkonnaseire puhul aeglasem“.

¹⁸ Samas, 2. soovitus.

¹⁹ Nõukogu määrus 79/65/EMÜ.

²⁰ Põllumajandusliku raamatupidamise andmevõrk.

²¹ Hindamise kasutajatugi „Best use of FADN for the Assessment of RDP Effects on Fostering the Competitiveness in Agriculture“, 2021, lk 9.

²² Komisjon, „EU Farm Economics Overview based on 2015 (and 2016) FADN data“, 2018, lk 5.

²³ Parema õigusloome suunised, lk 6 ja 26.

²⁴ Parema õigusloome vahendid, lk 572.

²⁵ Määruse (EL) nr 1306/2013 artikkel 110.

²⁶ Parema õigusloome suunised, lk 45.

²⁷ Maaelu arengu puhul rakendusmääruse (EL) nr 808/2014 IV lisa.

²⁸ Parema õigusloome vahendid, VIII peatükk – töövahend 68.

²⁹ SWD(2021) 115, lk 20.

³⁰ Dumangane, M. et al., „An Evaluation of the CAP impact: a discrete policy mix analysis“, 2021.

³¹ „Evaluation support study on ‘viable food production’“, lk 30–32.

³² Määruse (EL) nr 1306/2013 II lisa.

³³ Eriaruanne 13/2020: „Põllumajandusmaa bioloogiline mitmekesisus: ÜPP ei ole aidanud vähenemist peatada“, punktid 48–50.

³⁴ „Evaluation of the impact of the CAP on habitats, landscapes, biodiversity“, Executive summary, 2019.

³⁵ Eriaruanne 05/2020: „Taimekaitsevahendite säästev kasutamine: piiratud edusammud riskide mõõtmisel ja vähendamisel“.

³⁶ Samas.

³⁷ „Evaluation on impact of the CAP on territorial development of rural areas“.

³⁸ SWD(2021) 394.

³⁹ „Evaluation support study on the impact of the CAP on territorial development of rural areas“, 2020.

⁴⁰ „Evaluation support study on the impact of the CAP on territorial development of rural areas“, 2020.

⁴¹ SWD(2021) 394 ja „Evaluation support study on the impact of the CAP on territorial development of rural areas: socioeconomic aspects“; eriaruanne 10/2021: „Soolõime ELi eelarves: aeg on minna üle sõnadelt tegudele“, punkt 90.

⁴² Parema õigusloome suunised, lk 10.

⁴³ SWD(2018) 301.

⁴⁴ Arvamus 07/2018, punkt 2.

⁴⁵ Eriaruanne 10/2021: „Soolõime ELi eelarves: aeg on minna üle sõnadelt tegudele“, punktid 89 ja 90.

⁴⁶ Eriaruanne 10/2018: „Põllumajandustootjate põhitoetuskava – liigutakse õiges suunas, kuid mõju toetuse lihtsustamisele, suunamisele ja tasemete ühtlustamisele on piiratud“, 3. soovitus.

⁴⁷ Hill, B. & Dylan Bradley, B. (2015), „Comparison of farmers’ incomes in the EU Member States“. Euroopa Parlamendi jaoks koostatud uuring.

⁴⁸ Andmekogum muu tulutoova tegevuse kohta (ef_oga_main).

⁴⁹ Hansen, H. ja Forstner, B. (2021), „A differentiated look at the economic situation of German farmers“, ettekanne OECD põllumajandusettevõtete tasandi analüüsi võrgustiku 27. koosolekul.

⁵⁰ SWD(2018) 301, lk 51.

⁵¹ Parema õigusloome vahendid, lk 363.

⁵² SWD(2017) 96, „Evaluation accompanying the document ‘Strategy for Agricultural Statistics 2020 and beyond and subsequent potential legislative scenarios’“.

⁵³ COM(2020) 66.

⁵⁴ C(2021) 7914, „Annex to the Commission Implementing Decision on the financing of the Digital Europe Programme and the adoption of the multiannual work programme for 2021–2022“, lk 54.

⁵⁵ „EU Code of conduct on agricultural data sharing by contractual agreement“.

⁵⁶ COM(2020) 381.

⁵⁷ „Roadmap: Conversion of the FADN to a Farm Sustainability Data Network (FSDN)“.

⁵⁸ Poppe, K., Vrolijk, H., Dolman, M., ja Silvis, H., 2016, „FLINT – Farm-level Indicators for New Topics in policy evaluation: an introduction“. Studies in Agricultural Economics, 118, lk 116–122.

⁵⁹ „Final report summary of FLINT project“.

⁶⁰ „Roadmap: Conversion of the FADN to a Farm Sustainability Data Network (FSDN)“.

⁶¹ SWD(2018) 301, I osa, lk 51.

⁶² Vt nt „Strategy for agricultural statistics for 2020 and beyond“, lk 8, 12 ja 16–17.

⁶³ Poppe, K. J. ja Vrolijk, H.C.J. (2019), „How to measure farm income in the era of complex farms“ (dokument, mis koostati esitamiseks EAAE 171. seminaril).

⁶⁴ Komisjoni rakendusmäärus (EL) 2021/2286.

⁶⁵ Punt, T. ja Snijkers, G., „Exploring precision farming data: a valuable new data source? A first orientation“, 2020. Dokumenti esitleti ÜRO Euroopa Majanduskomisjoni 2019. aasta seminaril statistiliste andmete kogumise kohta „Uued allikad ja uued tehnoloogiad“.

⁶⁶ „Internet of Food and Farm 2020: Policy Recommendations from IoF2020“.

⁶⁷ Määruse (EL) 2021/2115 artikkel 15.

⁶⁸ „Agricultural Data Integration Project“.

⁶⁹ Hughes, N. et al. (2020), „The Agricultural Data Integration Project“, ABARESi uuringuaruanne, Canberra.

⁷⁰ „Digital Opportunities for Better Agricultural Policies“, 2019, OECD.

⁷¹ WAGRI veebisait.

⁷² Crop-CASMA kasutusjuhend.

Kontakt

EUROOPA KONTROLLIKODA
12, rue Alcide De Gasperi
1615 Luxembourg
LUKSEMBURG

Tel +352 4398-1
Päringud: eca.europa.eu/et/Pages/ContactForm.aspx
Veebisait: eca.europa.eu
Twitter: @EUAuditors

Lisateavet Euroopa Liidu kohta saab internetist Euroopa serverist (https://europa.eu).

Luxembourg: Euroopa Liidu Väljaannete Talitus, 2022

PDF	ISBN 978-92-847-8269-7	ISSN 1977-5652	doi:10.2865/727948	QJ-AB-22-014-ET-N
HTML	ISBN 978-92-847-8247-5	ISSN 1977-5652	doi:10.2865/773373	QJ-AB-22-014-ET-Q

AUTORIÕIGUS

© Euroopa Liit, 2022

Euroopa Kontrollikoja taaskasutamispoliitika on sätestatud Euroopa Kontrollikoja otsuses nr 6–2019 avatud andmete poliitika ja dokumentide taaskasutamise kohta.

Kui ei ole märgitud teisiti (nt eraldiseisvates autoriõiguse märgetes), on ELile kuuluv kontrollikoja sisu litsentsitud vastavalt litsentsile Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0). Reeglina on taaskasutamine on lubatud, kui autoriõigustele on viidatud ja muudatused on ära märgitud. Kontrollikojale kuuluva sisu taaskasutajad ei tohi moonutada algset tähendust ega sõnumit. Kontrollikoda ei vastuta taaskasutamise tagajärgede eest.

Kui konkreetses sisus, näiteks kontrollikoja töötajatest tehtud fotodel, on kujutatud tuvastatavaid eraisikuid, või kui see sisaldab kolmandate isikute teoseid, tuleb teil taotleda täiendavaid õigusi.

Kui luba on saadud, tühistab ja asendab see eespool nimetatud üldise loa ja osutab selgelt mis tahes kasutuspiirangutele.

On võimalik, et ELile mittekuuluva sisu kasutamiseks või taasesitamiseks tuleb küsida luba otse autoriõiguse omajatelt.

Joonised 1, 4, 8 ja 11: Freepik Company S.L. Kõik õigused kaitstud.

Logod joonisel 12: Kõik õigused kaitstud.

Tööstusomandi õigustega hõlmatud tarkvara või dokumendid, nagu patendid, kaubamärgid, registreeritud disainilahendused, logod ja nimed, ei kuulu kontrollikoja taaskasutamispoliitika alla.

Domeeni europa.eu alla koondatud Euroopa Liidu institutsioonide veebisaitidel leidub linke, mis viivad muudele veebisaitidele. Kontrollikoda ei vastuta nende sisu eest ja soovitab teil seetõttu tutvuda nende veebisaitide isikuandmete ja autoriõiguse kaitse põhimõtetega.

Kontrollikoja logo kasutamine

Kontrollikoja logo ei tohi kasutada ilma kontrollikoja eelneva nõusolekuta.

Võta ühendust ELiga

Isiklikult
Kõikjal Euroopa Liidus on sadu Europe Directi teabekeskusi. Teile lähima keskuse aadressi leiate: https://europa.eu/european-union/contact_et

Telefoni või e-postiga
Europe Direct on teenus, mis vastab Teie küsimustele Euroopa Liidu kohta. Teenusega saate ühendust võtta:

• helistades tasuta numbril: 00 800 6 7 8 9 10 11 (mõni operaator võib nende kõnede eest tasu võtta),
• helistades järgmisel tavanumbril: +32 22999696 või
• e-posti teel: https://europa.eu/european-union/contact_et

ELi käsitleva teabe leidmine

Veebis
Euroopa Liitu käsitlev teave on kõigis ELi ametlikes keeltes kättesaadav Euroopa veebisaidil: https://europa.eu/european-union/index_et

ELi väljaanded
Tasuta ja tasulisi ELi väljaandeid saab alla laadida või tellida järgmisel aadressil: https://op.europa.eu/et/publications Suuremas koguses tasuta väljaannete saamiseks võtke ühendust talitusega Europe Direct või oma kohaliku teabekeskusega (vt https://europa.eu/european-union/contact_et).

ELi õigus ja seonduvad dokumendid
ELi käsitleva õigusteabe, sealhulgas alates 1951. aastast kõigi ELi õigusaktide konsulteerimiseks kõigis ametlikes keeleversioonides vt EUR-Lex: https://eur-lex.europa.eu

ELi avatud andmed
ELi avatud andmete portaal (https://data.europa.eu/et) võimaldab juurdepääsu ELi andmekogudele. Andmeid saab tasuta alla laadida ja taaskasutada nii ärilisel kui ka mitteärilisel eesmärgil.