Duomenų naudojimas bendroje žemės ūkio politikoje Politikai vertinti neišnaudotos didžiųjų duomenų galimybės

Santrauka

I Bendrai žemės ūkio politikai (BŽŪP) tenka daugiau kaip trečdalis ES biudžeto. Pagal šią politiką siekiama daugelio sudėtingų ir tarpusavyje susijusių tikslų: nuo žemės ūkio bendruomenės gyvenimo lygio gerinimo iki aplinkos apsaugos, su klimatu susijusių aspektų ir kaimo vietovių vystymosi. Kai politikos sprendimai grindžiami įrodymais, reikalingi iš įvairių šaltinių surinkti ir vėliau išanalizuoti duomenys.

II Šio audito tikslas buvo įvertinti, ar Komisija, analizuodama BŽŪP, tinkamai išnaudoja duomenis ir analitikos galimybes. Šis vertinimas aktualus tiek BŽŪP, kurią bus pradėta vykdyti nuo 2023 m., tiek BŽŪP, kuri bus vykdoma po 2027 m.

III Pirmiausia nagrinėjome, kaip pastaraisiais metais Komisija naudojosi turimais duomenimis politikai analizuoti ir ar turimų duomenų pakanka. Paskui nagrinėjome, kaip Komisija užpildo duomenų spragas, įskaitant tai, kaip naudoja didžiuosius duomenis.

IV Nustatėme, kad Komisija yra sukaupusi didelį kiekį BŽŪP formavimo, stebėsenos ir vertinimo duomenų. Analizuodama iš valstybių narių surenkamus duomenis, Komisija naudojasi tradicinėmis priemonėmis, pavyzdžiui, skaičiuoklėmis. Dabartiniais duomenimis ir priemonėmis nesuteikiama informacijos apie tam tikrus svarbius aspektus (pavyzdžiui, išsamios informacijos apie taikomą aplinkos apsaugos praktiką, pajamas ne iš ūkių), apie kuriuos žinoti reikia, kad politika būtų formuojama remiantis išsamia informacija. Siekdama esamus duomenis išnaudoti geriau, Komisija ėmėsi keleto teisėkūros ir kitų iniciatyvų, tačiau kliūčių, trukdančių geriausiai išnaudoti surenkamus duomenis, tebesama. Pavyzdžiui, dėl tokių kliūčių kaip nepakankamas standartizavimas ir apribojimai dėl duomenų agregavimo mažėja duomenų prieinamumas ir panaudojimo galimybės.

V Komisijai rekomenduojame:

• sukurti išskaidytų iš valstybių narių gaunamų duomenų naudojimo sistemą ir
• labiau išnaudoti ir plėtoti politikos poreikius atitinkančius duomenų šaltinius.

Įvadas

Bendra žemės ūkio politika yra plati politikos sritis

01 Bendrą žemės ūkio politiką (BŽŪP) pradėta įgyvendinti 1962 m. Jai skiriama daugiau kaip trečdalis ES biudžeto: 2014–2020 m. laikotarpiu žemės ūkio išlaidos iš viso sudarė 408 milijardus eurų. Platūs Sutartyje nustatyti šios politikos tikslai¹ konkrečiau apibrėžti BŽŪP reglamentuose (žr. 1 diagramą). Šia politika siekiama daryti poveikį ne tik žemės ūkio gamybai ir ūkininkams, bet ir aplinkos apsaugai, su klimatu susijusiems ir socialiniams aspektams.

02 Didžiausią dalį BŽŪP subsidijų paramos gavėjai gauna pagal turimą žemės plotą. Kita dalis subsidijų gali būti mokamos išlaidoms, kurių patiriama vykdant tam tikrą veiklą, atlyginti ir investicijoms finansuoti. Daugumos išmokų pagrindas nustatytas ES teisės aktuose. Duomenys apie ūkius rengiami ir renkami įvairiais būdais (2 diagrama).

Duomenų vaidmuo politikos cikle

03 Komisijos geresnio reglamentavimo gairėse raginama laikytis įrodymais grindžiamos metodikos – tai reiškia, kad priimant politikos sprendimus reikia remtis kuo tikslesniais turimais įrodymais. Pagal Komisijos apibrėžtį įrodymus sudaro „įvairių šaltinių duomenys, informacija ir žinios, įskaitant kiekybinius (pavyzdžiui, statistinius ir matavimų) duomenis ir kokybinius duomenis (pavyzdžiui, nuomones, suinteresuotųjų subjektų įžvalgas, vertinimo išvadas), taip pat mokslinės ir ekspertų rekomendacijos“². Įprastas politikos ciklas susideda iš įvairių 3 diagramoje pavaizduotų etapų. Įrodymais grindžiamoje politikoje atitinkami duomenys reikalingi kiekvienu ciklo etapu.

04 Organizacijos visame pasaulyje vis dažniau naudojasi „didžiaisiais duomenimis“, taip įgydamos galimybę išnaudoti įvairiais būdais surinktus duomenis. Šioje ataskaitoje didžiaisiais duomenimis vadiname duomenis, kurie yra pernelyg sudėtingi arba kurių apimtis yra pernelyg didelė, kad juos būtų galima tvarkyti tradicinėmis duomenų tvarkymo sistemomis, ir kuriems reikalingos pažangios priemonės bei didesnė kompiuterių galia.

05 Žemės ūkio sektoriuje skaitmeninės inovacijos ir technologijos taikomos vis dažniau. 4 diagramoje pateikiama žemės ūkyje naudojamų skaitmeninių technologijų pavyzdžių. Dauguma šių technologijų gali būti naudojamos ir viešajame sektoriuje. Pažangios technologijos gali padėti sutrumpinti politikos kūrimo laiką ir padidinti politikos sprendimams priimti reikalingų įrodymų bazę³. Tokie patobulinimai leidžia vyriausybėms laikytis duomenimis grindžiamos politikos, pirmiausia dėl to, kad jais suteikiama galimybė⁴:

• geriau suprasti žemės ūkio poveikį aplinkai ir formuluoti politikos tikslus, kuriais į tą poveikį atsižvelgiama kompleksiškai;
• kurti diferencijuotą ir tikslinę politiką ir
• taikyti naujas duomenimis grindžiamas stebėsenos sistemas.

ES duomenų srities užmojai

06 Europos Komisija yra parengusi keletą dokumentų, kuriuose pabrėžiamas poreikis geriau ir kuo daugiau išnaudoti duomenis, kad būtų kuriama geresnė politika, taip pat yra parengusi dokumentų dėl dalijimosi duomenimis arba dalijimosi duomenimis priemonių Europos Sąjungoje (žr. 5 diagramą).

07 2016 m. Komisijos komunikate „Duomenų, informacijos ir žinių valdymas Komisijoje“ pabrėžiama, kad reikia gerinti informacijos rinkimą ir teikimą, o duomenis išnaudoti kuo daugiau, kad būtų kuriama geresnė politika. Komisija pažymėjo, kad didieji duomenys „gali labai padidinti Komisijos galimybes, padėti anksti nustatyti tendencijas, greičiau gauti grįžtamąją informaciją ir taip padėti užtikrinti geresnį reglamentavimą, kuriant politiką padėti remtis įrodymais ir tobulinti tai, kaip rezultatai pristatomi visiems suinteresuotiesiems subjektams“. Kad galėtų išnaudoti didžiųjų duomenų teikiamas galimybes, Komisija planavo ugdyti reikalingus įgūdžius, kurti reikiamas priemones ir kompiuterių infrastruktūrą. Ji taip pat pabrėžė, jog siekiant geriau užtikrinti, kad duomenys būtų prieinami, juos būtų galima naudoti ir jie būtų naudingi poveikio vertinimo, stebėsenos, atskaitomybės ir vertinimo tikslais, reikia tiksliau numatyti duomenų poreikius ir žinių spragas⁵. Pagrindinė priemonė, kuria naudodamasi Komisija įgyvendina šį komunikatą praktiškai, yra Komisijos vidaus duomenų strategija (DataStrategy@EC).

08 Siekdama iki 2022 m. įgyvendinti skaitmenines pertvarkas ir tapti administracine institucija, kuri dėmesį sutelkia į naudotojus ir vadovaujasi duomenimis, 2018 m. lapkričio mėn. Komisija priėmė Europos Komisijos skaitmeninę strategiją. Joje patvirtinta 2016 m. komunikate nustatyta kryptis. Iš devynių strategijoje numatytų veiksmų, mūsų nuomone, mūsų audito apimčiai aktualiausi du:

• integruoti naujas technologijas į Komisijos IT aplinką ir
• sukurti palankesnes sąlygas laisvam su visos ES politika susijusių duomenų judėjimui tarp Europos viešojo administravimo institucijų.

09 2020 m. vasario mėn. Komisija paskelbė 2021–2027 m. laikotarpiui skirtą komunikatą „Europos duomenų strategija“⁶, aprėpiantį daug platesnę sritį negu pačios Komisijos veikla. Šia strategija siekiama imantis įvairių veiksmų, pavyzdžiui, sukuriant prieigos prie duomenų ir duomenų naudojimo valdymo sistemą, investuojant į duomenų infrastruktūrą ir įgūdžius, „įgyvendinti tikros bendrosios duomenų rinkos viziją“. Spręstiniems klausimams priskirti klausimai dėl duomenų prieinamumo, sąveikumo, kokybės, valdymo, duomenų infrastruktūros ir technologijų (pavyzdžiui, dėl duomenų tvarkymo pajėgumo ir debesijos infrastruktūros), taip pat kibernetinio saugumo.

10 2020 m. Komisijos pasiūlymu dėl duomenų valdymo akto⁷ buvo siekiama palengvinti tam tikrų kategorijų viešojo sektoriaus duomenų pakartotinį naudojimą, padidinti pasitikėjimą duomenų tarpininkavimo paslaugomis ir Europos Sąjungoje skatinti duomenų altruizmą.

Audito apimtis ir metodas

11 Atlikdami auditą siekėme įvertinti, ar Komisija, analizuodama BŽŪP, tinkamai išnaudoja duomenis ir duomenų analitikos galimybes. Pirma, nagrinėjome, kaip Komisija naudojosi turimais duomenimis politikai analizuoti ir ar turimų duomenų pakanka. Paskui nagrinėjome, ar Komisija sprendžia duomenų spragų klausimus, įskaitant klausimus dėl didžiųjų duomenų naudojimo, ir ar neseniai buvo įgyvendinti arba yra įgyvendinami ES tyrimų projektai, kurie galėtų padėti tas spragas pašalinti ir pagerinti BŽŪP analizę.

12 Mūsų auditas apėmė politikos formavimą, įgyvendinimo stebėseną ir vertinimą. Nagrinėjome laikotarpį nuo 2015 m. iki 2022 m. vasario mėn. BŽŪP duomenų valdymo vertinimas yra aktualus, nes mūsų ataskaita gali turėti įtakos tiek BŽŪP, kurią bus pradėta vykdyti nuo 2023 m., tiek BŽŪP, kuri bus vykdoma po 2027 m. Pagrindinė atsakomybė už BŽŪP tenka Komisijos Žemės ūkio ir kaimo plėtros generaliniam direktoratui (AGRI GD).

13 Atlikdami audito darbą:

• peržiūrėjome atitinkamus duomenis ir dokumentus, įskaitant mokslinius, strateginius, teisėkūros, politikos ir projektų dokumentus;
• kalbėjomės su keturių Komisijos generalinių direktoratų (Žemės ūkio ir kaimo plėtros GD, Eurostato, Jungtinio tyrimų centro (JRC) ir Ryšių tinklų, turinio ir technologijų GD) darbuotojais;
• surengėme interviu su žemės ūkio skėtine organizacija COPA-COGECA dėl Dalijimosi žemės ūkio duomenimis pagal susitarimą ES elgesio kodekso ir su projekto „Sen4CAP“ vykdytojų atstovais;
• konsultavomės su visomis 27 ES valstybėmis narėmis – surengėme apklausą, kurioje kvietėme dalyvauti už BŽŪP atsakingas ministerijas ir (arba) departamentus, ir, remdamiesi gautais atsakymais, surengėme paskesnes diskusijas su Belgijos, Estijos, Vokietijos, Airijos, Nyderlandų ir Ispanijos institucijomis;
• lyginamosios analizės tikslais atlikome trijų ES nepriklausančių šalių (JAV, Australijos ir Japonijos) dokumentų peržiūrą. Audito grupė šias šalis pasirinko atsižvelgdama į tai, kad žemės ūkis sudaro didelę jų ekonomikos dalį, jose vykdomos žemės ūkio valdymo inovacijų arba skaitmenizacijos iniciatyvos, o duomenys yra skelbiami viešai; taip pat
• surengėme podiumo diskusiją su mokslininkais, politikos ir administraciniais ekspertais.

Pastabos

Dabartiniai duomenys ir priemonės iš dalies padeda gauti informaciją, kuri yra reikalinga, kad ES lygmeniu politika būtų kuriama remiantis išsamia informacija

14 Komisija turi įvertinti BŽŪP veiksmingumą atsižvelgdama į tris bendruosius jos tikslus⁸ (žr. 1 diagramą). Įrodymai, kuriuos Komisija renka politikai kurti, turėtų būti proporcingi. Jais turi būti suteikta reikalinga informacija, kad būtų galima apibrėžti politikos galimybes ir atsakyti į vertinimo klausimus⁹. Remiantis Geresnio reglamentavimo gairėmis, vertinimais taip pat turėtų būti užtikrinta, kad aktualūs įrodymai, kuriais būtų galima remtis rengiant naujas iniciatyvas, būtų prieinami (būtinybės pirmiausia įvertinti principas).

15 Nagrinėjome, ar AGRI GD, analizuodamas BŽŪP, naudojasi pakankamai įvairiais duomenų šaltiniais ir duomenimis ir ar taiko reikiamas analizės priemones. Tyrėme, kokio pobūdžio duomenis Komisija tvarko ir kokio pobūdžio IT sistemas bei duomenų analitiką naudoja. Siekdami nustatyti, ar duomenys ir priemonės yra pakankami, peržiūrėjome vertinimus ir parengiamuosius politikos dokumentus.

AGRI GD daugiausia renka administracinius duomenis ir daugiausia naudojasi tradicinėmis duomenų analizės priemonėmis

16 Formuodamas BŽŪP, vykdydamas jos stebėseną ir ją vertindamas AGRI GD gali naudotis dideliu kiekiu – daugiausia administracinių – duomenų (pavyzdžiui, rinkos kainų ir išmokų duomenų, taip pat ūkių apskaitos duomenų), o šiuos duomenis daugiausia gauna iš valstybių narių, juos renkančių politikai įgyvendinti. Eurostatas renka ES žemės ūkio statistinius duomenis iš įvairių šaltinių, tai – apklausos, administraciniai duomenys, ūkių ir kitų verslo subjektų pateikti duomenys, atskirų ūkių duomenys, renkami per žemės ūkio surašymus ir imčių tyrimus¹⁰.

17 AGRI GD laikosi Komisijos vidaus duomenų strategijos. Komisija veda duomenų apskaitą, kurioje pateikiama informacija apie kiekvieno duomenų ištekliaus nuosavybę, prieinamumą, saugojimą ir pakartotinį panaudojimą. Vesdama šią duomenų apskaitą Komisija nežymi informacijos apie spragas arba dubliavimąsi.

18 2022 m. vasario mėn. duomenimis, į AGRI GD duomenų apskaitą buvo įtraukti 57 duomenų ištekliai, saugomi įvairiose IT sistemose ir duomenų bazėse (pavyzdžių pateikta 6 diagramoje). Duomenų bazėse daugiausia saugomi struktūruoti administraciniai duomenys, o jiems tvarkyti AGRI GD daugiausia naudoja statistines priemones. Įvairiuose dokumentuose, kuriuos AGRI GD gauna iš valstybių narių (pavyzdžiui, metinėse įgyvendinimo ataskaitose) pateikiama nestruktūruotų duomenų, kuriems tvarkyti AGRI GD neturi automatizuotų arba pusiau automatizuotų priemonių.

19 AGRI GD yra sudaręs susitarimą su JRC dėl duomenų analizės ir tam, kad būtų ištirta, kaip geriausiai panaudoti turimus duomenis. Juo remdamasis jis naudoja kai kuriuos pažangius metodus savo BŽŪP analizei vykdyti (pavyzdžiui, IFM-CAP modelį, ekonometrinius modelius ir prognozuojamąją analitiką). IFM-CAP modelis – tai individualių ūkių duomenų modelis bendros žemės ūkio politikos analizei atlikti, pagal kurį vertinamas BŽŪP poveikis ūkių ekonomikai ir aplinkai.

20 Apžvelgę keturias IT sistemas (ISAMM, CATS / COMBO, AGRIVIEW ir SFC) ir ŪADT duomenų bazę, iš kurių duomenys siunčiami į Žemės ūkio maisto produktų portalą (žr. 6 diagramą), nustatėme, kad AGRI GD daugiausia renka suvestinius duomenis. Neagreguotų ūkio lygmens duomenų iš paminėtų sistemų yra tik sistemoje CATS / COMBO.

21 AGRI GD konsoliduotus duomenis skelbia Žemės ūkio maisto produktų portale; jame skelbiama informacija iš daugelio AGRI GD duomenų rinkinių, Eurostato žemės ūkio statistika, interaktyvios vaizdinės priemonės ir rezultatų suvestinės. Portalo naudotojams pateikiami laiko eilučių duomenys, interaktyvūs žemėlapiai, grafikai, lentelės, iš jo taip pat galima atsisiųsti pirminius duomenis pakartotiniam panaudojimui ir analizei ne internete. AGRI GD informaciją portale nuolat atnaujina. Manome, kad skelbti viešus duomenis portale yra gerosios patirties pavyzdys, nes čia vienoje vietoje yra sutelktas didelis kiekis duomenų apie žemės ūkio maisto produktų rinkas, analizę, BŽŪP rodiklius ir ES finansavimą.

22 Pagrindinėse IT sistemose, kurias Komisija ir valstybės narės naudoja BŽŪP tikslais, daugiausia atliekama aprašomoji ir diagnostinė analitika; labai nedaugelis iš jų yra prognozuojamojo arba nurodomojo pobūdžio (žr. 7 diagramą).

23 Remdamiesi interviu ir valstybių narių atsakymais, gautais per mūsų surengtą apklausą, nustatėme keletą kliūčių, trukdančių Komisijai ir valstybėms narėms naudoti didžiuosius duomenis (žr. 04 dalį) ir pažangią analitiką BŽŪP politikos analizei vykdyti, tai:

1. įvairiems duomenų šaltiniams taikomų kokybės standartų arba reikalavimų skirtumai;
2. konfidencialumo taisyklės, kuriomis ribojamas ūkių lygmens duomenų naudojimas;
3. ribotas duomenų prieinamumas ir tai, kad duomenys nėra to paties arba reikiamo formato;
4. prastos duomenų mokslo žinios ir kvalifikuotų darbuotojų trūkumas.

24 Kadangi nėra bendrų nuorodų, pavyzdžiui, unikalių identifikatorių, analizuojant BŽŪP iš skirtingų šaltinių gautus ūkių lygmens duomenis yra sudėtinga jungti. Unikalus identifikatorius arba alternatyvūs duomenų jungimo metodai suteiktų galimybę susieti iš skirtingų duomenų šaltinių apie tą patį ūkį gautus duomenis (žr. 1 langelį).

25 Tekstinę informaciją, kurią valstybės narės teikia savo metinėse ataskaitose, AGRI GD dažniausiai vertina rankiniu būdu, o didžiųjų duomenų tvarkymo metodų, pavyzdžiui, tekstinės analitikos arba automatizuotos duomenų gavybos metodų, nenaudoja. Atlikę analizę išsiaiškinome, kad šiuos procesus galima labiau automatizuoti (žr. 2 langelyje pateiktą pavyzdį).

Dėl tam tikrų esamų duomenų ir sistemų ypatumų ribojamos galimybės juos naudoti politikos analizės tikslais

26 Įvertinome trijų labai skirtingų duomenų šaltinių, kuriuos Komisija ir valstybės narės plačiai naudoja, panaudojimo galimybes ir ribas (žr. 1 lentelę).

Integruota administravimo ir kontrolės sistema

27 Komisija turi ribotą prieigą prie valstybių narių integruotos administravimo ir kontrolės sistemos (IAKS), kuri yra pagrindinė valstybių narių BŽŪP išmokų valdymo sistemos sudedamoji dalis. Įgyvendinant 2014–2020 m. BŽŪP, IAKS sudaro keletas skaitmeninių tarpusavyje susietų duomenų bazių, tiksliau¹¹:

1. visų ES šalių žemės ūkio paskirties sklypų identifikavimo sistema, vadinama žemės sklypų identifikavimo sistema (ŽSIS);
2. sistema, leidžianti ūkininkams grafiškai nurodyti žemės ūkio paskirties žemę, už kurią jie prašo paramos (geoerdvinė pagalbos paraiška arba GEPP);
3. sistema, skirta kiekvieno paramos gavėjo, kuris pateikia paramos paraišką arba mokėjimo prašymą, tapatybei registruoti;
4. integruota kontrolės sistema, kurioje, atliekant kompiuterines kryžmines patikras ir vykdant fizinę ūkių kontrolę, tikrinamos paramos paraiškos.

28 Valstybės narės naudojasi IAKS priimdamos paramos paraiškas, vykdydamos administracines patikras, kitą kontrolę (pavyzdžiui, patikras vietoje ir patikras, atliekamas vykdant stebėseną) ir atlikdamos mokėjimus¹². Valstybės narės savo IAKS gali naudoti įvairius techninius sprendimus. Dėl nepakankamos standartizacijos, skirtingos duomenų nuosavybės (t. y. jie ne visada priklauso to paties pobūdžio valdžios institucijai) ir savarankiškai programuojamų IT sistemų, atsiranda nenuoseklumo, duomenis sunku palyginti ir sumažėja galimybių duomenimis dalytis arba juos panaudoti pakartotinai. Dėl to sumažėja galimybės vertinant ES lėšų poveikį naudoti pažangią analitiką arba kitus didžiųjų duomenų tvarkymo metodus¹³. Komisija turi ribotą prieigą prie valstybių narių valdomų 42 (nacionalinių arba regioninių) sistemų, kuriose saugomi išsamūs duomenys apie ūkius ir verslo subjektus¹⁴. Todėl yra sudėtinga, pavyzdžiui, gauti išsamios informacijos apie ES lėšų pasiskirstymą.

29 Apžvelgę įvairius ES finansuotus tyrimų projektus¹⁵, nustatėme, kad dėl decentralizuoto IAKS pobūdžio galimybės šiuos duomenų šaltinius toliau integruoti ir susieti su Komisijos duomenų šaltiniais yra ribotos, daugiausia dėl:

1. suderinamumo problemų (skirtingų techninių sprendimų) ir nepakankamo duomenų sistemų sąveikumo;
2. konfidencialumo taisyklių, pagal kurias neleidžiama susieti iš įvairių duomenų šaltinių (pavyzdžiui, IAKS ir ŪADT) gautų ūkių duomenų, ir
3. menko kitų duomenų bazių išsamumo, t. y. duomenys yra nepakankamai detalūs, nėra bendrų identifikatorių, skirtų IAKS duomenims susieti.

30 Kad duomenimis būtų galima daugiau dalytis ir jie būtų labiau prieinami, AGRI GD ragina valstybes nares dalytis IAKS turimais asmens duomenų neapimančiais geoerdviniais duomenimis naudojantis JRC technine parama, per bendrą geoerdvinių duomenų portalą INSPIRE (žr. 8 diagramą). Portale galima naudotis valstybių narių surinktų aplinkos geoerdvinių duomenų parsisiuntimo ir peržiūros paslaugomis.

31 Valstybės narės dalijasi duomenimis per geoerdvinių duomenų portalą INSPIRE skirtingu intensyvumu. Įvairių metaduomenų įrašų pavyzdžių pagal tris pasirinktas temas pateikiama 9 diagramoje. Valstybės narės kai kuriuos geoerdvinius duomenis taip pat skelbia savo nepriklausomuose nacionaliniuose (arba regioniniuose) geoerdvinių duomenų portaluose.

„Copernicus“ palydovų duomenys

32 „Copernicus“ palydovų duomenys atitinka didžiųjų duomenų apibrėžtį (žr. 04 dalį). Komisija koordinuoja patikras, atliekamas vykdant stebėseną (remdamasi „Copernicus“ duomenimis) – tai automatizuotos valstybių narių vykdomos BŽŪP stebėsenos pavyzdys.

33 Per patikras, atliekamas vykdant stebėseną, analizuojami nuolatiniai „Copernicus“ palydovų duomenų srautai siekiant patikrinti, ar tam tikri žemės sklypai atitinka tinkamumo kriterijus. Nacionalinės institucijos gali naudotis „Copernicus“ duomenimis vietoj tradicinių pasėlių aprobavimo patikrų nuo 2018 m. Pasak Komisijos, 2021 m. patikros, atliekamos vykdant stebėseną, taikytos 13,1 % žemės plotų, už kuriuos mokamos tiesioginės išmokos. Siekiama, kad 2024 m. ši dalis sudarytų 50 %¹⁶. 2021 m. šį procesą bent pagal vieną pagalbos schemą bent vienoje savo teritorijos dalyje taikė 10 valstybių narių, o 2020 m., kai paskelbėme specialiąją ataskaitą dėl patikrų, atliekamų vykdant stebėseną¹⁷ (žr. 3 langelį), tokių valstybių narių buvo penkios.

Ūkių apskaitos duomenų tinklas

34 Pagrindinis ekonominių duomenų šaltinis yra ŪADT. Komisija ir valstybės narės ŪADT plačiai naudoja modeliavimo, vertinimo ir atskaitomybės tikslais.

35 Nuo 1965 m. ŪADT paskirtis yra teikti „objektyvią ir reikiamą informaciją apie […] žemės ūkio valdų pajamas ir […] ūkinę veiklą“ BŽŪP tikslais¹⁹. ŪADT yra suderintų mikroekonominių duomenų, skirtų BŽŪP poveikiui vertinti, šaltinis. Duomenys grindžiami nacionaliniais tyrimais ir apima ES žemės ūkio valdas, kurios yra pakankamai didelės, kad būtų laikomos komercinėmis, o žemės ūkio valdos šiuos duomenis teikia savanoriškai²⁰.

36 Kadangi į ŪADT neįtraukiami nekomerciniai ir smulkūs ūkiai, šio tinklo duomenys apie BŽŪP paramos gavėjus yra nelabai reprezentatyvūs. 2015 m. į tyrimą buvo įtraukta apie 83 000 žemės ūkio valdų. Nors tyrimas reprezentatyviai atspindi apie 90 % visų naudojamų žemės ūkio plotų ir visos žemės ūkio gamybos²¹, jis reprezentatyviai atspindi 4,7 milijono ES valdų, kurių iš viso yra 10,8 milijono²². ŪADT nėra skirtas informacijai apie BŽŪP paramos gavėjus teikti. Pasak Komisijos, 2019 m. neįtrauktų BŽŪP tiesioginių išmokų gavėjų dalis Nyderlanduose sudarė 5 %, Slovakijoje – 78 %.

Dėl tinkamų duomenų stygiaus ribojamos BŽŪP veiksmingumo vertinimo galimybės

37 Atliekant vertinimus turėtų būti naudojami tiksliausi turimi įrodymai, gauti iš įvairių ir tinkamų šaltinių įvairiais ir tinkamais metodais (trianguliacijos principas)²³. Naudojantis detaliais duomenimis politikos tikslus yra lengviau susieti su rezultatais / poveikiu²⁴. Pagal teisės aktus informacija, kuri yra naudojama BŽŪP veiksmingumui vertinti, turėtų, kiek tai įmanoma, būti gaunama iš patvirtintų duomenų šaltinių, tokių kaip ŪADT ir Eurostatas²⁵. Tinkama stebėsena turėtų padėti surinkti faktinius laiko eilučių duomenis, siekiant užtikrinti geresnę būsimo vertinimo ir poveikio vertinimo kokybę²⁶.

38 Peržiūrėjome penkis Komisijos vertinimus arba papildomus vertinimo tyrimus – bent po vieną vertinimą pagal kiekvieną iš trijų bendrųjų BŽŪP tikslų, nurodytų 1 diagramoje. Nustatėme, kad per vykdytus vertinimus buvo naudojamasi įvairiais politikos valdymo arba stebėsenos tikslais surinktais duomenimis, pavyzdžiui, BŽŪP rodikliais²⁷, ŪADT, CATS / COMBO, Eurostato statistika, Žemės ūkio rinkos valdymo informacine sistema (ISAMM). Šie duomenys dažnai papildomi išorės duomenimis (pavyzdžiui, Ekonominio bendradarbiavimo ir plėtros organizacijos, Jungtinių Tautų ir Maisto ir žemės ūkio organizacijos duomenimis), praktinių atvejų analize, klausimynų atsakymais, interviu duomenimis.

39 Visų trijų BŽŪP tikslų atveju Komisija ir vertintojai taikė priešingos padėties poveikio vertinimo metodą²⁸. Tam reikėjo surinkti duomenis apie kontrolines grupes, t. y. subjektus, kurie šios politikos netaiko. ŪADT saugomi duomenys apie abi grupes; šie duomenys gali būti naudingi tokiai analizei atlikti. Neturint duomenų apie priešingą padėtį, apribojamos galimybės įvertinti BŽŪP indėlį, pavyzdžiui, švelninant klimato kaitos padarinius. Pasak Komisijos, BŽŪP buvo vykdoma pernelyg ilgai ir apima pernelyg pačią sritį, kad duomenis būtų galima palyginti²⁹, t. y. neįmanoma palyginti padėties prieš pradedant ir pradėjus vykdyti šią politiką arba padėties, kai politika vykdoma ir nevykdoma. Pagal priešingos padėties vertinimo metodus taip pat sudėtinga vertinti teritorinį vystymąsi, nes dauguma regionų gauna BŽŪP paramą. Siekdamas padėti išspręsti šį klausimą ir padaryti išvadas apie priežastinį ryšį tarp politikos ir jos rezultatų, JRC, atsižvelgdamas į kaimo vietovėse taikomų priemonių įvairovę, sukūrė kiekybinę analitinę sistemą, paremtą priešingos padėties poveikio vertinimo metodais³⁰.

Perspektyvi maisto gamyba

40 Pagrindiniai duomenų, pagal kuriuos vertinamas perspektyvios maisto gamybos tikslas, šaltiniai yra ŪADT ir Žemės ūkio ekonominės sąskaitos (ŽŪES) (žr. 2 lentelę). Komisija abi sistemas sukūrė būtent tam, kad gautų duomenų BŽŪP vertinimui atlikti. Pavyzdžiui, siekdama įvertinti, kokį poveikį BŽŪP parama daro ūkininkų pajamoms, Komisija naudoja Eurostato statistiką apie žemės ūkio gamybos veiksnių pajamas (t. y. pajamas, gautas iš žemės, kapitalo ir darbo) ir ŪADT duomenis³¹.

41 Valstybės narės užtrunka metus, kol surenka ir patvirtina ŪADT duomenis, dar vienų metų prireikia, kol iš valstybių narių ŪADT gautus duomenis patikrina ir patvirtina Komisija. Taigi, duomenų įkėlimas į ŪADT duomenų bazę užtrunka ne mažiau kaip dvejus metus. Kai Komisija 2018 m. pristatė pasiūlymą dėl teisėkūros procedūra priimamo akto dėl BŽŪP po 2020 m., ji turėjo tik vienų šio laikotarpio BŽŪP metų duomenis (surinktus per 2015 m. ŪADT tyrimą). Vadinasi, Komisija pateikė pasiūlymą dar neturėdama naujausių ŪADT duomenų apie dabartinės politikos veiksmingumą ir poveikį.

Tvarus gamtos išteklių valdymas ir klimato srities veiksmai

42 Dėl BŽŪP gamtos išteklių ir klimato srities tikslų pažymėtina, kad nuo tada, kai pritaikoma politikos priemonė, iki tada, kai pajuntamas jos poveikis, gali praeiti daug laiko. Siekiant nustatyti priežastinį ryšį tarp BŽŪP priemonės ir jos rezultatų, reikia jungti įvairius duomenis ir atsižvelgti į išorės veiksnius. Iš keturių šio tikslo komponentų (žr. 1 diagramą) analizavome biologinės įvairovės komponentą. Nei valstybės narės, nei Komisija negalėjo pateikti tinkamų priežastinio ryšio tarp geros agrarinės ir aplinkosauginės būklės standartų³² ir biologinės įvairovės būklės³³ įrodymų. Naudojamų duomenų ir biologinės įvairovės komponento vertinimo ribotumų pavyzdžių pateikta 3 lentelėje.

43 2019 m. atliekant vertinimą padaryta išvada, kad bendro politikos poveikio biologinei įvairovei įvertinti nebuvo įmanoma dėl to, kad trūko tinkamų stebėsenos duomenų³⁴. Duomenys apie keletą Komisijos atliekamos stebėsenos rodiklių nėra reguliariai atnaujinami. Pavyzdžiui, ne visos valstybės narės renka ir teikia duomenis apie vandens gavybos žemės ūkyje poveikio rodiklį.

44 Dar viena kliūtis, trukdanti vertinti aplinkos apsaugos tikslą, yra tai, kad nebuvo išsamių duomenų apie ES žemės ūkio paskirties žemėje panaudotų trąšų ir pesticidų kiekį. Nuo 2021 m. duomenys apie žemės ūkio paskirties žemėje panaudotų pesticidų kiekį renkami, tačiau mažiau negu pusėje valstybių narių. Komisija ir vertintojai kaip pakaitiniu rodikliu naudojosi ŪADT duomenimis apie vienam hektarui tenkančias išlaidas trąšoms ir augalų apsaugos produktams.

45 Viešai prieinami ES statistiniai duomenys apie augalų apsaugos produktus yra susieti su parduotu augalų apsaugos produktų sudėtyje esančių veikliųjų medžiagų kiekiu (kg)³⁵. Specialiojoje ataskaitoje 5/2020³⁶ nurodėme, kad duomenis apie šias veikliąsias medžiagas sugrupavus pagal ES teisės aktų reikalavimus, apribojama informacija, kurią Eurostatas gali paskelbti ar net pasidalyti su kitais Komisijos generaliniais direktoratais. Pagal dabartinius ES teisės aktus kaupiamų statistinių duomenų apie augalų apsaugos produktų naudojimą žemės ūkyje palyginti negalima, o Eurostatas iki šiol negalėjo skelbti šių produktų naudojimo ES mastu statistikos.

Darnus teritorinis vystymasis

46 2021 m. atlikdami BŽŪP trečiojo tikslo vertinimą³⁷, Komisija ir vertintojai rėmėsi BŽŪP išdirbio rodikliais, CATS / COMBO išmokų duomenimis, Regioninės ir miestų politikos GD duomenų bazės ARDECO ir Eurostato regioninės duomenų bazės duomenimis. Ribotos galimybės gauti išsamius, detalius naujausius duomenis apie socialinę ir ekonominę kaimo vietovių būklę turėjo įtakos vertinimo patikimumui³⁸. Rangovai tvirtino, kad duomenų apie kai kuriuos pagrindinius socialinius aspektus trūko, o jei duomenys buvo surinkti, dažnai tai buvo ne reguliariai atnaujinami, bet veikiau ad hoc principu pagal konkrečius tyrimų projektus surinkti duomenys³⁹. Kai kuriais atvejais vertintojai taikė pakaitinius rodiklius. Apskritai vertintojų teigimu, pagrindinės kliūtys kiekybinei analizei atlikti buvo rodiklių prieinamumas ir kokybė, taip pat duomenų iš mažų regionų stygius.

47 Išskyrus išmokų duomenis, saugomus CATS / COMBO, ir duomenis apie atskirus ūkius, saugomus ŪADT bazėje, didžioji dalis duomenų, kuriuos Komisija surenka iš valstybių narių, yra agreguoti, todėl duomenys apie kiekvieną valstybę narę arba regioną sudaro po vieną skaičių. Tai apriboja galimybes duomenis panaudoti pakartotinai tolesnių vertinimų arba politikos formavimo tikslais. Duomenys apie kai kuriuos socialinius - ekonominius aspektus (pavyzdžiui, apie socialinę įtrauktį) buvo turimi tik nacionaliniu arba žemesniu geografinio padalijimo lygmeniu, o norint analizuoti teritorinius skirtumus, to nepakanka⁴⁰. BŽŪP stebėsenos duomenys taip pat nėra pakankamai detalūs, kad būtų galima atlikti tikslingesnę analizę, pavyzdžiui, analizuoti informaciją apie paramos gavėjų amžių arba lytį⁴¹. Šie duomenys paprastai kaupiami valstybių narių duomenų bazėse, tačiau Komisijai nėra prieinami.

Komisija neturi pakankamai įrodymų, kad galėtų įvertinti BŽŪP politikos poreikius

48 Pagal Geresnio reglamentavimo gaires, prie teisėkūros procedūra priimamo akto pridedamas poveikio vertinimas turėtų prasidėti nuo patikrinimo, ar problema egzistuoja⁴². Jame turėtų būti išdėstyti logiški argumentai, kuriais problema būtų susieta su jos priežastimis ir atitinkamais tikslais, o problemai spręsti jame turėtų būti pasiūlyta įvairių politikos galimybių.

49 Nagrinėdami, kaip duomenimis naudojamasi politikos formavimo arba planavimo etapais, peržiūrėjome poveikio vertinimą, pridėtą prie pasiūlymo dėl teisėkūros procedūra priimamų aktų dėl BŽŪP po 2020 m.⁴³ ir įvairius Komisijos patvirtinamuosius dokumentus. Nustatėme trūkumų, susijusių su tuo, kaip atitinkami duomenys buvo suteikti siekiant padėti apibrėžti problemą, kurią siekiama ta politika spręsti pagal konkretų tikslą „Perspektyvios ūkių pajamos“. Savo nuomonėje dėl pasiūlymų dėl teisėkūros procedūrų priimamų aktų dėl BŽŪP po 2020 m. nurodėme, kad duomenys ir argumentai, kuriuos Komisija naudojo poreikių, susijusių su ūkininkų pajamomis, vertinimui pagrįsti, buvo nepakankami⁴⁴. Komisija neturi informacijos apie ūkininkų arba ūkininkų namų ūkių ne iš ūkių gaunamas pajamas, o vidurkiai neatspindi didelių gaunamų pajamų skirtumų. 2021 m. ataskaitoje dėl lyčių aspekto integravimo taip pat pabrėžėme, jog tai, kad nėra statistinių duomenų apie ūkininkų namų ūkių pajamas ir tai, kad nėra tokių pagal lytį suskirstytų statistinių duomenų, vertinant tiesioginių išmokų poveikį lyčių lygybei taip pat yra didelė duomenų spraga⁴⁵.

50 2018 m. rekomendavome, kad „prieš teikdama bet kokį pasiūlymą dėl būsimos BŽŪP struktūros Komisija turėtų įvertinti visų grupių ūkininkų pajamų padėtį ir išanalizuoti, kokios pajamų paramos jiems reikia“, taip pat atsižvelgti į tokius aspektus kaip pajamos iš maisto, kitos žemės ūkio gamybos ir su žemės ūkiu nesusijusių šaltinių⁴⁶. Komisija iš dalies sutiko su šia rekomendacija ir papildė, kad politika taikoma tiems ūkininkams, kurie pragyvenimui užsidirba aktyviai versdamiesi ūkininkavimo veikla. Atliekant 2015 m. tyrimą⁴⁷ dėl ūkininkų namų ūkių pajamų nustatyta, kad informacijoje apie BŽŪP veiksmingumą esama didelių spragų, nes nėra ES statistinės arba stebėsenos sistemos, pagal kurią bendros ūkininkų namų ūkių pajamos būtų vertinamos ir palyginamos su kitų visuomenės grupių pajamomis. 2022 m. vasario mėn. duomenimis, Komisija šioje srityje nebuvo padariusi jokios pažangos.

51 Kas trejus–ketverius metus Eurostatas iš valstybių narių gauna Ūkių struktūros tyrimo duomenis apie kitą pelningą ūkių veiklą. Iš tyrimo duomenų matyti, ar kita pelninga veikla yra pagrindinis, ar antrinis ūkio valdytojo pajamų šaltinis, tačiau nesimato iš tokios veiklos gaunamų pajamų dalies ar intervalo. Naujausi apie tai Eurostato interneto svetainėje paskelbti duomenys – 2016 m. duomenys⁴⁸.

52 Į dabartinį standartinį ŪADT kintamųjų sąrašą neįtraukta informacija apie pajamas, gaunamas ne iš ūkio, nes per tyrimą renkama informacija apie ūkius, ne apie ūkininkus. Siekiant gauti šių duomenų, vien nacionalinių mokesčių institucijų registruose saugomų duomenų apie pajamų mokestį nepakanka, nes juose nėra informacijos apie ūkių specifiką, bet jie apima ir informaciją apie asmenų, kurių pagrindinė veikla yra ne ūkininkavimas, gaunamas pajamas iš žemės ūkio⁴⁹.

53 Kai kurios valstybės narės (pavyzdžiui, Airija ir Nyderlandai) renka duomenis apie pajamas, gaunamas ne iš ūkių, remdamosi ŪADT tyrimais – šie duomenys gali padėti užpildyti vieną duomenų apie ūkininkų realias pajamas spragų. Airijos institucijos reguliariai skelbia netiesioginius duomenis apie pajamas, gaunamas ne iš ūkių, įskaitant duomenis apie darbo santykius ne ūkyje, dienų ir valandų, dirbtų ne ūkyje, skaičių ir sektorius, kuriuose buvo dirbama.

Siekdama geriau išnaudoti esamus duomenis, Komisija vykdo įvairias iniciatyvas, tačiau kliūčių tebesama

54 Komisija turėtų imtis tolesnių iniciatyvų, kad pašalintų esamus trūkumus ir pagerintų duomenų, skirtų BŽŪP vertinti, rinkimą ir tvarkymą ir taip padėtų būsimą politiką plėtoti toliau. Šios iniciatyvos turėtų būti praktiškai įgyvendintos laikantis nustatyto tvarkaraščio ir išdirbio rodiklių. Komisija turi pritaikyti ir sustiprinti esamus duomenų šaltinius, kad jais būtų galima naudotis naujosios BŽŪP tikslais. Kad sumažintų ūkiams ir administracinėms institucijoms tenkančią naštą, bet kartu pagerintų politikai naudojamų įrodymų bazę, ji taip pat turėtų tirti naujus duomenų šaltinius ir jais naudotis⁵⁰.

55 Savo vidaus duomenų strategijos veiksmų plane Komisija užsibrėžė tikslus užtikrinti prieigą prie duomenų, kurie yra svarbūs sprendimų priėmimui ir visos organizacijos veikimui, ir skatinti naudoti modernius duomenų analitikos metodus, kad dėsningumus ir tendencijas būtų galima nustatyti greičiau ir veiksmingiau.

56 Išnagrinėjome, kokių iniciatyvų Komisija ėmėsi, kad geriau išnaudotų prieinamus duomenis ir naujas technologijas ir taip pašalintų pirmiau paminėtas duomenų spragas ir problemas. Taip pat apžvelgėme ES finansuotus tyrimų projektus ir valstybių narių iniciatyvas, kurie galėtų prisidėti prie BŽŪP analizės ir užpildytų kai kurias spragas.

Komisija plečia duomenų šaltinius ir ragina dalytis duomenimis, kad būtų pašalintos duomenų spragos ir atliepti BŽŪP duomenų poreikiai

57 Komisijos vidaus duomenų strategijoje nurodyta, kad „vidaus ir išorės duomenų šaltiniai turi būti kuo daugiau išnaudojami siekiant gauti sprendimams priimti reikalingus įrodymus“. Papildomų duomenų rinkimo politikos stebėsenai atlikti sąnaudos ir administracinė našta turi proporcingai atitikti duomenų poreikius. Remiantis Geresnio reglamentavimo priemonių rinkiniu⁵¹, pašalinti reikia ne visas duomenų spragas.

58 Komisija savo duomenų strategiją pradėjo įgyvendinti 2018 m. Vykdyta įvairi veikla: nuo duomenų apskaitos sistemų kūrimo (žr. 17 ir 18 dalis) iki veiklos duomenų valdymo taisyklių, duomenų analitikos, mokymo ir įgūdžių ugdymo. 2020 m. pabaigoje šiai strategijai įgyvendinti AGRI GD sudarė valdybą ir darbo grupę. Siekiant pagerinti duomenų valdymo koordinavimą, nuo 2022 m. sausio mėn. jame veikia specialus Duomenų valdymo padalinys.

59 Komisija inicijavo keletą veiksmų, kuriais, gerinant duomenų infrastruktūrą ir duomenų naudojimą BŽŪP tikslais (pavyzdžiui, skaitmeniniais sprendimais, e. priemonėmis, algoritmais ir gerąja patirtimi), būtų galima pagerinti politikos analizę. Pavyzdžių pateikta priede.

60 2016 m. Eurostato parengtame žemės ūkio statistikos vertinime⁵² padaryta išvada, kad žemės ūkio, miškininkystės, žemės naudojimo ir aplinkos apsaugos statistika nėra pakankamai suderinta ir nuosekli. Tai lemia ne tik tai, kad teisės aktai rengiami pavieniui, bet ir tai, kad įvairiose žemės ūkio srityse vartojamos skirtingos apibrėžtys ir sąvokos. Siekdama išspręsti šį klausimą, Komisija priėmė du naujus reglamentus, o vieną jau priimtą reglamentą iš dalies pakeitė (žr. 10 diagramą).

61 2019 m. Eurostatas paskelbė kvietimą teikti pasiūlymus dėl nacionalinių statistikos institutų, kuriuos domintų galimybė kurti žemės ūkio statistikos modernizavimo metodus, tinklo kūrimo. Vienas iš dviejų prioritetų buvo susijęs su veikla, kurioje „naudojamasi naujais žemės ūkio statistikos duomenų šaltiniais (pavyzdžiui, didžiaisiais duomenimis, palydovų nuotraukomis, georeferencine informacija, tiksliuoju ūkininkavimu), įskaitant prieigos, konfidencialumo ir kokybės vertinimo aspektus“. Pagal šį kvietimą teikti pasiūlymus paraiškų negauta. Pasak Komisijos, valstybės narės teigė, jog viena iš priežasčių buvo tai, kad nacionalinės statistikos tarnybos neturi pakankamai išteklių tokiam tinklui kurti ir koordinuoti.

62 Kitas duomenų spragų šalinimo iniciatyvas galima suskirstyti į dvi dideles kategorijas: dalijimasis valstybių narių arba suinteresuotųjų subjektų duomenimis ir esamų duomenų šaltinių papildymas naujais kintamaisiais.

63 Pagal AGRI GD dalijimosi IAKS duomenimis portale INSPIRE projektą AGRI GD, bendradarbiaudamas su JRC, Aplinkos generaliniu direktoratu ir Klimato politikos generaliniu direktoratu, kuria sistemą ir pagalbines procedūras, pagal kurias visoje ES būtų galima dalytis asmens duomenų neapimančiais erdviniais IAKS duomenimis. Taip siekiama užtikrinti, kad erdvinius IAKS duomenis būtų lengva rasti, prie jų būtų galima efektyviai prisijungti (per vieną prisijungimo punktą) ir juos būtų galima veiksmingai pakartotinai panaudoti darnioje politikos aplinkoje (žr. 11 diagramą).

64 Europos duomenų strategijoje⁵³ Komisija pripažįsta, kad siekiant gerinti duomenų prieinamumą, svarbu tais duomenimis dalytis. Strategijoje Komisija paskelbė apie savo planą sukurti devynias sektorines bendras visos ES duomenų erdves, įskaitant Europos bendrą žaliojo kurso duomenų erdvę ir Europos bendrą žemės ūkio duomenų erdvę. Pastarąja bus siekiama palengvinti dalijimąsi gamybos, atviraisiais ir galbūt kitais viešaisiais duomenimis (pavyzdžiui, duomenimis apie dirvožemį), jų tvarkymą ir analizę⁵⁴.

65 Strategijoje nurodytos dvi konkrečios parengiamosios veiklos kuriant žemės ūkio duomenų erdvę sritys: 2020 ir 2021 m. pradžioje įvertinti patirtį, įgytą taikant suinteresuotųjų subjektų dalijimosi žemės ūkio duomenimis elgesio kodeksą⁵⁵, ir įvertinti šiuo metu veikiančias žemės ūkio duomenų erdves. Komisija dabar planuoja šią veiklą įgyvendinti pagal 2021 m. lapkričio mėn. patvirtintą 2021–2022 m. Skaitmeninės Europos darbo programą. Pasak Komisijos, duomenų erdvė bus įtraukta į 2023 ir 2024 m. darbo programą, galimas prototipas – 2024 m., o duomenų erdvė bus toliau plėtojama vėlesniais metais.

66 Pagal strategiją „Nuo ūkio iki stalo“⁵⁶ Komisija ketina ŪADT paversti Ūkių tvarumo duomenų tinklu (ŪTDT), kuriame būtų renkami ūkių lygmens duomenys apie strategijos „Nuo ūkio iki stalo“ ir Biologinės įvairovės strategijos tikslus bei kitus tvarumo rodiklius. 2021 m. birželio mėn. Komisija paskelbė veiksmų gaires, o 2022 m. antrąjį ketvirtį planuoja pristatyti pasiūlymą dėl reglamento⁵⁷.

Pagal 2023–2027 m. BŽŪP konkrečiais veiksmais bus siekiama gerinti stebėsenos duomenis

67 Išskyrus perėjimą nuo ŪADT prie ŪTDT, Komisija neplanuoja iš esmės keisti 6 diagramoje nurodytų pagrindinių IT sistemų. Tačiau ji stengiasi padidinti ARACHNE (tai – duomenų gavybos priemonė, kurią valstybės narės savanoriškai naudoja vykdydamos administracinę kontrolę) funkcionalumą. Ši priemonė yra naudinga, nes, pavyzdžiui, padeda nustatyti, dėl kurių projektų arba paramos gavėjų gali kilti sukčiavimo arba interesų konfliktų rizika, tačiau tai, kad šią priemonę naudoti nėra privaloma, gali apriboti jos teikiamą naudą. Priemonės duomenų analitikos veiksmingumas priklauso nuo įvedamų duomenų. Tai reiškia, kad kuo daugiau kokybiškų duomenų įkeliama, tuo tikslesni, visapusiškesni ir informatyvesni yra sistemos išdirbiai.

68 Siekdamas patobulinti stebėsenos rodiklius, AGRI GD naudoja naujas technologijas ir palydovų duomenis. Pavyzdžiui, 2023–2027 m. laikotarpiui jis nustatė naują poveikio rodiklį, pagal kurį bus stebimi kraštovaizdžio elementai. Pagal 2014–2020 m. BŽŪP poveikio kraštovaizdžiui rodiklio nebuvo; tai silpnino BŽŪP poveikio buveinėms, kraštovaizdžiui ir biologinei įvairovei vertinimą (žr. 3 lentelę). Rinkdama duomenis pagal naująjį rodiklį (žemės ūkio paskirties žemės ploto dalis, kurioje yra kraštovaizdžio elementų), Komisija naudosis „Copernicus“ žemės stebėsenos paslauga, pagal kurią gaunama informacija apie gyvatvores, krūmynus, medžių eiles ir pavienius medžiais apželdintus plotus.

69 2023–2027 m. BŽŪP laikotarpiui Komisija nustatys naują sistemą, įskaitant įgyvendinimo aktą, kad politikos stebėsenos, vertinimo ir formavimo tikslais būtų renkami duomenys apie individualius sandorius. Pasak Komisijos, renkant individualius duomenis apie paraiškas / prašymus ir informaciją apie paramos gavėjus ir jų ūkius / verslą, bus siekiama spręsti šiuo metu aktualią duomenų išskaidymo problemą.

Įgyvendinant tyrimų iniciatyvas nagrinėjamos duomenų ir priemonių modernizavimo galimybės

70 Programos „Horizontas 2020“ (H2020) lėšomis Komisija finansuoja tyrimų ir inovacijų projektus. Išskyrėme keletą neseniai vykdytų arba tebevykdomų pagal programą H2020 remiamų ir kitų tyrimo projektų, kurie galėtų prisidėti prie duomenų infrastruktūros ir duomenų panaudojimo gerinimo (pavyzdžiui, skaitmeniniais sprendimais, e. priemonėmis ir algoritmais), kad BŽŪP tikslais būtų surenkama tikslesnių duomenų (žr. 12 diagramą). Pagal kai kuriuos projektus (pavyzdžiui, NIVA ir „Sen4CAP“) jau gauta aktualių rezultatų, kurie gali būti naudingi būsimiems pokyčiams.

71 Pagal projektą NIVA (angl. New IACS Vision in Action – Praktinis naujos IAKS vizijos įgyvendinimas) siekiama išspręsti kai kuriuos IAKS ribotumo klausimus (žr. 28 ir 29 dalis), visų pirma mažinant administracinę naštą ir pasinaudojant duomenų teikiamomis galimybėmis. Projekto tikslas yra modernizuoti IAKS, efektyviai išnaudojant skaitmeninius sprendimus ir e. priemones ir taip sukuriant patikimas metodikas ir darnius duomenų rinkinius žemės ūkio veiksmingumo stebėsenai vykdyti.

72 Dar vienas ES finansuojamas projektas – FLINT (angl. Farm-Level Indicators for New Topics in policy evaluation – Naujoms politikos vertinimo temoms skirti ūkių lygmens rodikliai). Pagal jį siekiama pašalinti spragas tarp politikos vertinimui reikalingų duomenų ir turimos žemės ūkio statistikos⁵⁸. Šis projektas gali būti aktualus planuojamai ŪADT pertvarkai, nes jis apėmė ir tvarumo rodiklius, o ŪADT jame buvo remiamasi kaip pagrindu. Pagal projektą pasiūlytos 33 temos arba rodikliai, susiję su aplinkos apsauga, socialiniais, ekonominiais ir inovacijų aspektais, apie kuriuos ateityje būtų renkami duomenys⁵⁹. Veiksmų gairėse⁶⁰ Komisija nurodė, kad tinklą pertvarkant į ŪTDT bus remiamasi projekto FLINT rezultatais. Tačiau 2022 m. vasario mėn. šį teiginį vertinti buvo dar per anksti.

Valstybės narės įgyvendina savas BŽŪP srities duomenų iniciatyvas

73 Atlikę 27 valstybių narių apklausą nustatėme, kad dauguma jų pripažįsta pažangiosios analitikos pridėtinę vertę, o iš pateikto galimų atsakymų sąrašo dauguma rinkosi spartesnio sprendimų priėmimo, prognozuojamosios ir kompleksinės analizės, mažesnių išlaidų, veiksmingesnio bendravimo su ūkininkais ir suinteresuotaisiais subjektais variantus.

74 Atsakydamos į mūsų apklausos klausimus daugiau negu pusė valstybių narių nurodė, kad siekdamos paremti didžiųjų duomenų naudojimą, pirmenybę jos teiktų šioms priemonėms: tam, kad Komisija daugiau finansuotų IT įrankius ir duomenų analitikos projektus (67 %), papildomoms gairėms / vadovams (56 %), naujos metodikos kūrimo ir standartizavimo rėmimui (52 %). Kiek mažiau valstybių narių rinkosi paramos analitikos technologijoms (48 %), duomenų prieigos sprendimų (41 %), paramos tyrimams ir bendrų tyrimų projektų (48 %) variantus.

75 Per apklausą ir vėliau surengtus interviu išryškėjo, kaip skirtingai valstybės narės pradeda naudoti naujus duomenų šaltinius ir pažangias duomenų analitikos technologijas. 4 langelyje ir 5 langelyje pateikta valstybių narių veiksmų pavyzdžių.

Dar reikia pašalinti keletą nemažų duomenų spragų ir išspręsti tam tikrus uždavinius

76 Komisija pripažįsta, jog siekiant užtikrinti, kad BŽŪP vertinti reikalingų duomenų būtų turima, svarbiausias uždavinys yra esamus duomenų šaltinius susieti tarpusavyje⁶¹. Komisija siekia, kad IAKS duomenis būtų galima naudoti pakartotinai ir plečia ŪADT, tačiau konkrečių veiksmų, kad pašalintų duomenų apie ūkininkų pajamas, gautas ne iš ūkių (pajamas ne iš ūkio) spragas arba sujungtų įvairius išskaidytų duomenų šaltinius siekiant padidinti jau surinktų duomenų vertę, dar nesiėmė.

77 Komisija pažymėjo, kad reikalingas bendras unikalus žemės ūkio valdų (ūkių) identifikatorius, kuris leistų susieti iš įvairių duomenų šaltinių (pavyzdžiui, administracinių šaltinių ir tyrimų)⁶² gaunamus ūkių lygmens duomenis. Nustatant identifikatorių reikėtų atsižvelgti į valstybių narių sistemų skirtumus ir sudėtingas ūkių struktūras, jų įvairovę ir vietoves. Tam reikia suformuluoti bendrą ūkio apibrėžtį, nes tokia apibrėžtis turi įtakos tokiems finansiniams rodikliams kaip ūkio pajamos⁶³. Unikalus identifikatorius padėtų padidinti duomenų prieinamumą ir leistų gauti patikimesnės informacijos apie politikos poveikį. 2022 m. vasario mėn. duomenimis, su tokiu identifikatoriumi susijusios pažangos nepadaryta.

78 Ūkių lygmens duomenys, gaunami iš valdymo taikomųjų programų ir sistemų, yra naujas ir gausus informacijos šaltinis. Skaitmeniniams įrašams, praktiniams stebėsenos ir darbo jėgos stebėjimo duomenims saugoti galima naudotis daugeliu komercinių sprendimų ir įvairių paslaugų, tad taikomosiomis programomis galima pagerinti daugelį ūkio operacijų aspektų (žr. 6 langelyje pateiktą pavyzdį). Komisija nežino, kiek ūkininkų naudojasi ūkių valdymo programine įranga, tačiau duomenis apie naudojamas valdymo informacines sistemas ir tiksliojo ūkininkavimo įrangą būtų galima surinkti per 2023 m. planuojamą įgyvendinti Ūkių statistikos kampaniją⁶⁴.

79 Skaitmeninis lauko žurnalas, kuriame ūkininkai registruotų savo veiklą, būtų žingsnis į priekį skaitmenizuojant ūkius ir gerinant vartojimo ir poveikio stebėseną, susijusią su pesticidais, trąšomis, vandeniu ir dirvožemiu. Komisijos pasiūlyta platforma „FaST“ (Ūkių tvarumo priemonė maisto medžiagų naudojimui valdyti) yra lanksčios architektūros modernios analitikos priemonė, galinti veikti su daugeliu duomenų šaltinių. Platformoje „FaST“ naudojama keletas duomenų šaltinių, kurie yra prijungti prie platformos (tiesioginiai šaltiniai) arba kurių duomenys importuojami į platformą (statiški šaltiniai). Jeigu ūkininkas nori prisijungti prie savo duomenų, platforma „FaST“ jungiasi prie regioninės / nacionalinės IAKS (arba lygiaverčio ūkių registro), kuriame saugomi ūkininkų duomenys.

80 Vertingas duomenų šaltinis gali būti tiksliojo ūkininkavimo duomenys⁶⁵. Kaip tokių duomenų pavyzdį būtų galima paminėti jutiklių ir mechanizmų duomenis apie dirvožemio drėgnumą ir maistines medžiagas, taip pat duomenis apie pesticidų naudojimą konkrečioje vietovėje. Pagal pirmiau paminėtą projektą NIVA nagrinėjamos galimybės naudoti elektroninį ūkių registrą, kurį būtų galima susieti IAKS. Pagal šį projektą taip pat siekiama į IAKS integruoti mechanizuoto / tiksliojo ūkininkavimo duomenis. Tačiau tam trukdo tam tikros kliūtys, pavyzdžiui, ūkių technikos skirtumai ir nepakankama standartizacija.

81 Gauti individualių duomenų politikos analizės tikslais gali būti sudėtinga, o teisinės arba techninės naudojimosi komercine informacija politikos analizės tikslais sistemos nėra. Per vieną tyrimą⁶⁶ nustatyta, kad ūkininkai nenoriai dalijasi duomenimis, pavyzdžiui, dėl rizikos, kad duomenimis gali būti pasidalyta kitais tikslais, nepakankamai aišku, ką reiškia „asmens duomenys“, ir apskritai pastebimas bendras „pasipriešinimas modernioms duomenų platformų technologijoms“. 2023–2027 m. BŽŪP laikotarpiu ūkininkams teikiamos ūkių konsultavimo paslaugos turės apimti ir skaitmenines technologijas⁶⁷.

82 Toliau pateiktoje 13 diagramoje apibendrinami pagrindiniai Komisijai tenkantys su duomenimis susiję uždaviniai ir mūsų įvertinimas, kurie iš tų uždavinių buvo išspręsti.

83 Nagrinėdami panašios ne ES taikomos praktikos dokumentus, analizavome tris ES nepriklausančias šalis: Australiją, Japoniją ir JAV. Šios šalys viešai skelbia informaciją apie modernių duomenų technologijų integravimą į žemės ūkį. Kai kurios šių šalių iniciatyvų aprašytos 7 langelyje.

Išvados ir rekomendacijos

84 Tikrinome, ar Komisija, analizuodama bendrą žemės ūkio politiką (BŽŪP), tinkamai išnaudoja duomenis ir duomenų analitikos galimybes. BŽŪP sudaro daug sudėtingų, tarpusavyje susijusių tikslų. Nustatant, ar politikos priemonės yra aktualios ir efektyviai padeda siekti tų tikslų, reikalingi įvairių šaltinių – tiek vidaus, tiek išorės – duomenys ir informacija.

85 Nustatėme, kad, nors Komisija naudoja nemažai duomenų apie ekonominius, aplinkos apsaugos, klimato ir socialinius aspektus, kai kuriose srityse dabartiniai duomenys ir priemonės nesuteikia informacijos apie tam tikrus svarbius aspektus, apie kuriuos žinoti reikia, kad politika būtų kuriama remiantis išsamia informacija (16–53 dalys). Siekdama esamus duomenis išnaudoti geriau, Komisija ėmėsi keleto iniciatyvų (57–69 dalys), tačiau be to, kad duomenis vėluojama surinkti (41 dalis), esama ir kitų kliūčių (76–81 dalys).

86 Pagrindinės kliūtys pagal duomenų rinkimo ir tvarkymo etapus:

• duomenys nėra renkami: pavyzdžiui, duomenys apie ūkių sąnaudas (pavyzdžiui, panaudotą cheminių ir necheminių pesticidų kiekį, mineralinių / organinių trąšų kiekį ir tai, kokiems pasėliams jie naudoti), duomenys apie ūkininkavimo praktiką, darančią poveikį aplinkai (žr. 3 lentelę, 42–45 dalis);
• duomenys neprieinami: ūkių lygmens informacija kaupiama, valdoma ir saugoma valstybių narių vietos integruotose administracinėse ir kontrolės sistemose (IAKS), prie kurių Komisija turi ribotą prieigą (žr. 27–29 dalis);
• duomenys pernelyg apibendrinti: Komisija iš valstybių narių dažniausiai gauna apibendrintus duomenis, todėl sumažėja galimybių juos vertingai panaudoti (žr. 2 lentelę, 47 dalį);
• ribotos galimybės jungti duomenų šaltinius, pavyzdžiui, dėl to, kad nėra bendro identifikatoriaus (žr. 24 dalį).

87 Todėl Komisija apie atskaitos scenarijų arba politikos poveikį, pavyzdžiui, ūkininkų pajamų, gaunamų ne iš ūkių, aplinkos apsaugos / praktikos ir socialinės bei ekonominės plėtros srityse žino iš dalies. Šios duomenų prieinamumo spragos daro poveikį kai kurių vertinimų (žr. 39–47 dalis) ir poveikio vertinimų (žr. 48–53 dalis) įrodymų kokybei.

1 rekomendacija. Sukurti išskaidytų iš IAKS gaunamų duomenų naudojimo sistemą

Komisija turėtų sukurti techninę ir administracinę dalijimosi išskaidytais IAKS duomenimis (ne tik tais, kurie yra reikalingi metinėms veiksmingumo rengti) politikos stebėsenai vykdyti, vertinti ir galiausiai formuoti ir jų pakartotinio panaudojimo sistemą. Šiuo atžvilgiu reikėtų laikytis efektyvumo principų, kad paramos gavėjams ir valstybėms narėms tektų kuo mažesnė administracinė našta ir jos patirtų kuo mažiau išlaidų.

Terminas: 2024 m.

2 rekomendacija. Daugiau išnaudoti ir plėtoti politikos poreikius atitinkančius duomenų šaltinius

Komisija turėtų pašalinti per 2014–2020 m. BŽŪP vertinimus ir BŽŪP po 2020 m. poveikio vertinimą nustatytas duomenų spragas:

1. daugiau išnaudoti esamus duomenų šaltinius (pavyzdžiui, administracinius duomenis, statistinių tyrimų duomenis, „Copernicus“ duomenis), apsvarstyti galimybę naudoti naujus duomenų šaltinius arba derinti jau esamus šaltinius;
2. išnagrinėti galimybę naudoti pakaitinius rodiklius arba netiesioginius duomenų šaltinius, kai tiesioginiais duomenų šaltiniais naudotis pagrindiniams rodikliams arba aspektams įvertinti neįmanoma, ir
3. įvertinti galimybę plačiau naudoti ūkių mašinų duomenis.

Terminas: 2025 m.

88 Komisijos žemės ūkio ir kaimo plėtros generalinis direktoratas yra sudaręs susitarimą su Jungtiniu tyrimų centru dėl duomenų analizės ir dėl tyrimo, kaip geriau išnaudoti esamus duomenis. Remdamasi šiuo susitarimu, Komisija BŽŪP analizuoti naudoja pažangią kiekybinę analizę ir modelius. Tačiau Žemės ūkio ir kaimo plėtros generalinis direktoratas nenaudoja didžiųjų duomenų metodų teksto analitikos, teksto duomenų gavybos arba automatizuoto duomenų surinkimo tikslais. Rankiniu būdu atliekamas ir daug laiko užimančias procedūras gali būti naudinga pakeisti automatizuotomis priemonėmis (žr. 19 dalį, 25 dalį ir 2 langelį).

89 Visoje ES vykdoma keletas iniciatyvų, kurių kai kurios finansuojamos ES lėšomis pagal programą „Horizontas 2020“ arba kitas programas. Pagal jas nagrinėjamos galimybės modernizuoti duomenis ir IT priemones BŽŪP formavimo, stebėsenos ir vertinimo tikslais. Pagal kai kurias iš tų iniciatyvų tam tikrų rezultatų sąveikumo srityje jau pasiekta ir suformuluoti nauji, išsamesni rodikliai. Projektų įgyvendinimas yra skirtingai pažengęs į priekį, pagal kai kuriuos projektus gali būti sprendžiami panašūs klausimai, tik skirtingais aspektais (70–75 dalys). Komisija dar nenustatė, kuriuos elementus būtų galima pradėti naudoti BŽŪP tikslais.

90 Todėl Komisija turi nemažai galimybių į esamas IT sistemas ir (arba) kitus automatizuoto informacijos tvarkymo IT sprendimus integruoti ekonomiškai efektyvią pažangią analitiką ir su tuo susijusias priemones (pavyzdžiui, vietoj rankiniu būdu atliekamų procedūrų arba procedūrų, kurių neįmanoma atkartoti) ir vykdydama politikos analizę geriau išnaudoti duomenų išteklius (pavyzdžiui, padidinti duomenų tvarkymo rezultatus).

Šią ataskaitą priėmė I kolegija, vadovaujama Audito Rūmų narės Joëlle Elvinger, 2022 m. gegužės 18 d. Liuksemburge.

Priedas. Kai kurie Komisijos duomenų srities veiksmai ir užmojai

- Užbaigta - Per anksti vertinti arba vėluojama mažiau negu metus - Vėluojama daugiau negu metus

Akronimai ir santrumpos

ATLAS– Žemės ūkio sąveikumo ir analizės sistema

CATS– (Clearance of Accounts Audit Trail System) Sąskaitų patvirtinimo audito sekos sistema

CROP-CASMA– (Crop Condition and Soil Moisture Analytics) Pasėlių būklės ir dirvožemio drėgmės analitikos programa

FaST– (Farm Sustainability Tool for Nutrients) Ūkių tvarumo priemonė maisto medžiagų naudojimui valdyti

GEPP– geoerdvinė paraiška dėl paramos

IAKS– Integruota administravimo ir kontrolės sistema

IFM-CAP– (Individual Farm Model for the Common Agricultural Policy) Individualaus ūkio modelis bendroje žemės ūkio politikoje

ISAMM– (Information System for Agricultural Market Management) Žemės ūkio rinkos valdymo informacinė sistema

IŪS– integruota ūkių statistika

LUCAS– (Land Use/Land Cover Area Frame Survey) Žemės dangos ir žemės naudojimo statistinis tyrimas

MEF4CAP– (Monitoring and Evaluation Frameworks for the Common Agricultural Policy) bendrai žemės ūkio politikai skirtos stebėsenos ir vertinimo sistemos

NIVA– (New IACS Vision in Action) Praktinio naujos IAKS vizijos įgyvendinimo projektas

SEN4CAP– (Sentinels for the Common Agricultural Policy) „Sentinel“ duomenų naudojimas bendroje žemės ūkio politikoje

SFC– Fondų valdymo sistema

ŪADT– Ūkių apskaitos duomenų tinklas

ŪTDT– Ūkių tvarumo duomenų tinklas

ŽSIS– Žemės sklypų identifikavimo sistema

ŽŪPSS– Žemės ūkio plotų stebėjimo sistema

ŽŪSPS– žemės ūkio sąnaudų ir produkcijos statistika

Terminų žodynėlis

Didieji duomenys– didėjančios apimties (angl. volume), spartos (angl. velocity) ir įvairovės (angl. variety) duomenų rinkiniai: šiuos tris „V“ kriterijus atitinkantys didieji duomenys dažnai būna labai nestruktūruoti.

Duomenys– konkretūs, objektyvūs faktai, matavimų arba stebėjimo duomenys, kuriuos reikia tvarkyti norint gauti informacijos.

Duomenų analitika– mokslas apie duomenų analizę naudojant sisteminius kompiuterijos metodus įžvalgoms gauti.

Duomenų analizė– duomenų rinkimas, modeliavimas ir nagrinėjimas siekiant gauti įžvalgų, kurios padėtų priimti sprendimus.

Duomenų bazė– struktūruotas duomenų rinkinys, saugomas elektroniniu formatu, kurį galima peržiūrėti ir iš kurio galima surinkti duomenis.

Duomenų ištekliai– subjektui priklausanti IT sistema, taikomoji programa arba duomenų bazė.

Duomenų spraga– bet kurie trūkstami duomenys, kurie yra reikalingi tam tikram tikslui pasiekti.

Erdviniai duomenys– duomenys apie konkrečią vietovę arba geografinę teritoriją ir jos natūralius arba joje sukurtus ypatumus.

Gilusis mokymasis– dirbtinio intelekto technologija, leidžianti mokyti programinės įrangos sistemas naudojant milijonus pavyzdžių.

Nestruktūruoti duomenys– originaliu formatu saugoma į iš anksto apibrėžtas kategorijas nesuskirstyta ir nesugrupuota informacija, kurią dėl to dažnai būna sudėtingiau analizuoti. Ją gali sudaryti tiek kiekybinė, tiek kokybinė informacija, pavyzdžiui, nuotraukos, tekstas, datos, e. pašto adresai arba skaičiai.

Pakartotinis duomenų panaudojimas– tai, kokia apimtimi vienam tikslui surinktus duomenis galima paprastai panaudoti kitam tikslui.

Pažangioji analitika– aukštųjų technologijų metodų, pavyzdžiui, prognozuojamojo modeliavimo ir mašinų mokymosi metodų, naudojimas didiesiems duomenims analizuoti.

Sąveikumas– sistemos gebėjimas palaikyti ryšį ir dirbti su kitomis sistemomis, be kita ko, keičiantis duomenimis.

Struktūruoti duomenys– standartizuota kiekybinė informacija, sudaryta pagal iš anksto nustatytą duomenų struktūrą, dėl kurios ją lengviau analizuoti.

Žemės dangos ir žemės naudojimo statistinis tyrimas (LUCAS)– reguliariai ir darniai visose ES valstybėse narėse vykdomas tyrimas vietoje siekiant surinkti informaciją apie tai, kaip naudojama žemė, kas joje auginama, įskaitant tiriamojo dirvožemio analizę.

Komisijos atsakymai

https://www.eca.europa.eu/lt/pages/DocItem.aspx?did=61415

Chronologija

https://www.eca.europa.eu/lt/pages/DocItem.aspx?did=61415

Audito grupė

Specialiosiose ataskaitose Audito Rūmai pateikia savo auditų, susijusių su ES politika ir programomis arba su konkrečių biudžeto sričių valdymo temomis, rezultatus. Audito Rūmai audito užduotis atrenka ir nustato taip, kad jos turėtų kuo didesnį poveikį, atsižvelgdami į neveiksmingumo ar neatitikties teisės aktams riziką, susijusių pajamų ar išlaidų lygį, būsimus pokyčius ir politinį bei viešąjį interesą.

Šį veiklos auditą atliko Audito Rūmų narės Joëlle Elvinger vadovaujama I audito kolegija „Tvarus gamtos išteklių naudojimas“. Auditui vadovavo Audito Rūmų narė Joëlle Elvinger, jai padėjo užduoties vadovė Liia Laanes, užduoties vadovės pavaduotojas Dimitrios Maniopoulos, kabineto vadovė Ildikó Preiss, kabineto atašė Paolo Pesce ir Charlotta Törneling, pagrindinis vadybininkas Emmanuel Rauch, auditorė ir duomenų mokslininkė Claudia Albanese, auditorė ir grafikos dizainerė Marika Meisenzahl, auditorius Michał Szwed, kalbinę pagalbą teikė Mark Smith.

Galinės išnašos

¹ Sutarties dėl Europos Sąjungos veikimo 39 straipsnis.

² „Better Regulation Toolbox“, 2021 m., p. 20.

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

⁴ EBPO, „Digital Opportunities for Better Agricultural Policies“, 2019 m., OECD Publishing, p. 13.

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

⁶ COM(2020) 66.

⁷ COM(2020) 767.

⁸ Reglamento (ES) Nr. 1306/2013 110 straipsnis.

⁹ „Better Regulation Toolbox“, p. 20.

¹⁰ Aiškinamasis memorandumas, COM(2016) 786.

¹¹ Reglamento (ES) Nr. 1306/2013 68 straipsnis.

¹² Reglamento (ES) Nr. 1306/2013 67–78 straipsniai.

¹³ „Digitalisation of European reporting, monitoring and audit“, EPRS. 2021 m. rugsėjis.

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

¹⁵ Pagal projektus NIVA ir IoF2020 parengta medžiaga, projektų ATLAS ir DEMETER dokumentai; „Digitalisation of European reporting, monitoring and audit“, EPRS, 2021 m. rugsėjo mėn.

¹⁶ AGRI GD metinė veiklos ataskaita, 2 priedas, p. 25.

¹⁷ Žr. mūsų Specialiąją ataskaitą 04/2020 „Naujų vaizdo technologijų naudojimas bendros žemės ūkio politikos stebėjimui: apskritai daroma nuosekli pažanga, bet klimato ir aplinkos stebėjimo srityje ji lėtesnė“.

¹⁸ Ten pat, 2 rekomendacija.

¹⁹ Tarybos reglamentas 79/65/EEB.

²⁰ Ūkių apskaitos duomenų tinklas.

²¹ Evaluation Helpdesk, „Best Use of FADN for the Assessment of RDP Effects on Fostering the Competitiveness in Agriculture“, 2021 m., p. 9.

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

²³ „Better Regulation Guidelines“, p. 6 ir 26.

²⁴ „Better Regulation Toolbox“, p. 572.

²⁵ Reglamento (ES) Nr. 1306/2013 110 straipsnis.

²⁶ „Better Regulation Guidelines“, p. 45.

²⁷ Dėl kaimo plėtros – Įgyvendinimo reglamento (ES) Nr. 808/2014 IV priedas.

²⁸ „Better Regulation Toolbox“, VIII skyrius, 68 priemonė.

²⁹ SWD(2021) 115, p. 20.

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

³¹ „Evaluation support study on „viable food production“, p. 30–32.

³² Reglamento (ES) Nr. 1306/2013 II priedas.

³³ Specialioji ataskaita 13/2020 „Biologinė įvairovė žemės ūkio paskirties žemėje: BŽŪP indėlis nesustabdė padėties blogėjimo“, 48–50 dalys.

³⁴ „Evaluation of the impact of the CAP on habitats, landscapes, biodiversity“, Santrauka, 2019 m.

³⁵ Specialioji ataskaita 05/2020 „Tausus augalų apsaugos produktų naudojimas: ribota pažanga vertinant ir mažinant rizikas“.

³⁶ Ten pat.

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 m.

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

⁴¹ SWD(2021) 394 ir „Evaluation support study on the impact of the CAP on territorial development of rural areas: socioeconomic aspects“; specialioji ataskaita 10/2021 „Lyčių aspekto integravimas į ES biudžetą: laikas pereiti nuo žodžių prie veiksmų“, 90 dalis.

⁴² „Better Regulation Guidelines“, p. 10.

⁴³ SWD(2018) 301.

⁴⁴ Nuomonės 07/2018 2 dalis.

⁴⁵ Audito Rūmų specialioji ataskaita 10/2021 „Lyčių aspekto integravimas į ES biudžetą: laikas pereiti nuo žodžių prie veiksmų“, 89 ir 90 dalys.

⁴⁶ Specialioji ataskaita 10/2018 „Ūkininkams skirta bazinės išmokos schema – veiklos požiūriu schema įdiegta, bet jos poveikis supaprastinimui, geresniam pagalbos skirstymui ir pagalbos dydžio konvergencijai ribotas“, 3 rekomendacija.

⁴⁷ Hill, B. ir Dylan Bradley, B. (2015) „Comparison of farmers’ income in the EU Member States“. Europos Parlamentui parengtas tyrimas.

⁴⁸ Duomenų apie kitą pelningą veiklą rinkinys (ef_oga_main).

⁴⁹ Hansen, H. ir Forstner, B. (2021), „A differentiated look at the economic situation of German farmers“, pranešimas, skirtas 27-ajam „OECD Network for Farm Level Analysis“ susitikimui.

⁵⁰ SWD(2018) 301, p. 51.

⁵¹ „Better Regulation Toolbox“, p. 363.

⁵² SWD(2017) 96, vertinimas, pridedamas prie dokumento „Strategy for Agricultural Statistics 2020 and beyond and subsequent potential legislative scenarios“.

⁵³ COM(2020) 66.

⁵⁴ C(2021) 7914 final, „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“, p. 54.

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

⁵⁶ COM(2020) 381.

⁵⁷ Veiksmų gairės: ŪADT pertvarkymas į Ūkių tvarumo duomenų tinklą (ŪTDT).

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

⁵⁹ Galutinė projekto FLINT suvestinė ataskaita.

⁶⁰ Veiksmų gairės: ŪADT pertvarkymas į Ūkių tvarumo duomenų tinklą (ŪTDT).

⁶¹ SWD(2018) 301, I dalis, p. 51.

⁶² Pavyzdžiui, žr. „Strategy for agricultural statistics for 2020 and beyond“, p. 8, 12 ir 16–17.

⁶³ Poppe, K. J. ir Vrolijk, H.C.J. (2019), „How to measure farm income in the era of complex farms“, dokumentas parengtas pristatyti 171-ajame Europos žemės ūkio ekonomistų asociacijos (EAAE) seminare.

⁶⁴ Komisijos įgyvendinimo reglamentas (ES) 2021/2286.

⁶⁵ Punt, T. ir Snijkers, G., „Exploring precision farming data: a valuable new data source? A first orientation“, 2020 m. 2019 m. UNECE seminare apie statistinių duomenų rinkimą pristatytas dokumentas „Nauji šaltiniai ir naujos technologijos“.

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

⁶⁷ Reglamento (ES) Nr. 2021/2115 15 straipsnis.

⁶⁸ „Agricultural Data Integration Project“.

⁶⁹ Hughes, N. ir kt. (2020 m.), „The Agricultural Data Integration Project“, ABARES tyrimo ataskaita, Kanbera.

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

⁷¹ Interneto svetainė WAGRI.

⁷² „Crop-CASMA User's Guide“.

Kontaktas

EUROPOS AUDITO RŪMAI
12, rue Alcide De Gasperi
1615 Luxembourg
LUXEMBOURG

Tel. +352 4398-1
Užklausos: eca.europa.eu/lt/Pages/ContactForm.aspx
Interneto svetainė: eca.europa.eu
Twitter: @EUAuditors

Daug papildomos informacijos apie Europos Sąjungą yra internete. Ji prieinama per portalą Europa (https://europa.eu).

Liuksemburgas: Europos Sąjungos leidinių biuras, 2022

PDF	ISBN 978-92-847-8288-8	ISSN 1977-5725	doi:10.2865/363037	QJ-AB-22-014-LT-N
HTML	ISBN 978-92-847-8258-1	ISSN 1977-5725	doi:10.2865/369018	QJ-AB-22-014-LT-Q

AUTORIŲ TEISĖS

© Europos Sąjunga, 2022 m.

Europos Audito Rūmų pakartotinio naudojimo politika nustatyta Audito Rūmų sprendime Nr. 6–2019 dėl atvirųjų duomenų politikos ir pakartotinio dokumentų naudojimo.

Jeigu nenurodyta kitaip (pavyzdžiui, atskiruose pranešimuose dėl autorių teisių), ES priklausantis Audito Rūmų turinys yra licencijuojamas pagal Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) licenciją. Todėl paprastai pakartotinis naudojimas yra leidžiamas, jeigu tai tinkamai pažymima ir nurodomi bet kokie padaryti pakeitimai. Tie asmenys, kurie pakartotinai naudoja Audito Rūmų turinį, neturi iškreipti pirminės prasmės ar minties. Audito Rūmai nėra atsakingi už bet kokius pakartotinio naudojimo padarinius.

Būtina gauti papildomą leidimą, jei tam tikrame turinyje vaizduojami privatūs asmenys, pavyzdžiui, Audito Rūmų darbuotojų nuotraukose, arba jame pateikiami trečiųjų asmenų kūriniai.

Gavus tokį leidimą, juo panaikinamas ir pakeičiamas pirmiau minėtas bendrasis leidimas ir jame aiškiai nurodomi bet kokie naudojimo apribojimai.

Siekiant naudoti ar atgaminti turinį, kuris nepriklauso ES, gali reikėti prašyti leidimo tiesiogiai iš autorių teisių turėtojų:

1, 4, 8, 11 diagramos: Freepik Company S.L. Visos teisės saugomos.

Logotipo 12 diagrama: Visos teisės saugomos.

Programinei įrangai ar dokumentams, kuriems taikomos pramoninės nuosavybės teisės, pavyzdžiui, patentams, prekių ženklams, registruotiems dizainams, logotipams ir pavadinimams, Audito Rūmų pakartotinio naudojimo politika netaikoma.

Europos Sąjungos institucijų europa.eu domeno svetainėse pateikiamos nuorodos į trečiųjų asmenų svetaines. Audito Rūmai jų nekontroliuoja, todėl raginame peržiūrėti jose pateiktą privatumo ir autorių teisių politiką.

Audito Rūmų logotipo naudojimas

Audito Rūmų logotipas negali būti naudojamas be išankstinio Audito Rūmų sutikimo.

Kaip susisiekti su ES

Asmeniškai
Visoje Europos Sąjungoje yra šimtai Europe Direct informacijos centrų. Artimiausio centro adresą rasite svetainėje https://europa.eu/european-union/contact_lt

Telefonu arba el. paštu
Europe Direct tarnyba atsakys į jūsų klausimus apie Europos Sąjungą. Su šia tarnyba galite susisiekti:

• nemokamu numeriu: 00 800 6 7 8 9 10 11 (kai kurie operatoriai už šiuos skambučius gali imti mokestį),
• šiuo standartiniu numeriu: +32 22999696 arba
• elektroniniu paštu svetainėje https://europa.eu/european-union/contact_lt

Kaip rasti informacijos apie ES

Internetas
Informacijos apie Europos Sąjungą visomis oficialiosiomis ES kalbomis galima rasti svetainėje Europa (https://europa.eu/european-union/index_lt)

ES leidiniai
Nemokamų ir mokamų ES leidinių galite atsisiųsti arba užsisakyti https://op.europa.eu/lt/publications. Jeigu jums reikia daugiau nemokamų leidinių egzempliorių, kreipkitės į Europe Direct arba į vietos informacijos centrą (žr. https://europa.eu/european-union/contact_lt)

ES teisė ir susiję dokumentai
Norėdami susipažinti su ES teisine informacija, įskaitant visus ES teisės aktus nuo 1951 m. visomis oficialiosiomis kalbomis, apsilankykite svetainėje EUR-Lex (https://eur-lex.europa.eu)

ES atvirieji duomenys
ES atvirųjų duomenų portale (https://data.europa.eu/lt) galima susipažinti su ES duomenų rinkiniais. Duomenis galima nemokamai parsisiųsti ir pakartotinai naudoti tiek komerciniais, tiek nekomerciniais tikslais.