Dati kopējā lauksaimniecības politikā Lielo datu potenciāls politikas izvērtēšanā nav izmantots

Kopsavilkums

I Kopējai lauksaimniecības politikai (KLP) atbilst vairāk nekā trešdaļa ES budžeta. Politikai ir vairāki sarežģīti un savstarpēji saistīti mērķi, sākot no dzīves līmeņa lauksaimniecībā nodarbinātajiem līdz vides un klimata aspektiem un lauku apvidu attīstībai. Lai politikas lēmumos izmantotu uz pierādījumiem balstītu pieeju, ir vajadzīgi dažādi dati no dažādiem avotiem un turpmāka analīze.

II Revīzijas mērķis bija novērtēt, vai Komisija pienācīgi izmanto datus un analītiku KLP politikas analīzē. Šis novērtējums attiecas gan uz KLP no 2023. gada, gan uz KLP pēc 2027. gada.

III Pirmkārt, mēs pārbaudījām, kā Komisija pēdējos gados ir izmantojusi pieejamos datus politikas analīzei un vai pieejamie dati ir pietiekami. Pēc tam mēs pārbaudījām, ko Komisija dara, lai novērstu datu iztrūkumus, ietverot lielo datu izmantošanu.

IV Mēs konstatējām, ka Komisijas rīcībā ir liels datu apjoms KLP izstrādei, uzraudzībai un izvērtēšanai. Komisija izmanto parastos rīkus, piemēram, izklājlapas, lai analizētu datus, ko tā vāc no dalībvalstīm. Pašreizējie dati un rīki nesniedz konkrētus būtiskus elementus (piemēram, sīkas ziņas par piemēroto vides praksi un ienākumiem ārpus lauku saimniecības), kas vajadzīgi labi informētai politikas veidošanai. Komisija ir sākusi vairākas likumdošanas un citas iniciatīvas, lai labāk izmantotu esošos datus, taču joprojām pastāv šķēršļi savākto datu optimālai izmantošanai. Tādi šķēršļi kā standartizācijas trūkums un ierobežojumi datu apkopošanas dēļ mazina datu pieejamību un izmantojamību.

V Mēs sniedzam Komisijai šādus ieteikumus:

• izveidot sistēmu no dalībvalstīm saņemto sadalīto datu izmantošanai un
• vairāk izmantot un attīstīt datu avotus, lai apmierinātu politikas vajadzības.

Ievads

Kopējā lauksaimniecības politika ir plaša politikas joma

01 Kopējā lauksaimniecības politika (KLP) tika uzsākta 1962. gadā, un tai atbilst vairāk nekā trešdaļa no ES budžeta: 2014.–2020. gada periodā lauksaimniecības izdevumu kopsumma bija 408 miljardi EUR. Līgumā noteiktie vispārīgie politikas mērķi¹ ir sīkāk izklāstīti KLP regulās (sk. 1. attēlu). Šī politika tiecas ietekmēt ne tikai lauksaimniecisko ražošanu un lauksaimniekus, bet arī vides, klimata un sociālos aspektus.

02 KLP ietvaros atbalsta saņēmēji saņem lielāko subsīdijas daļu, pamatojoties uz to rīcībā esošo zemi. Papildu subsīdijas daļu var izmaksāt kā izmaksu atlīdzināšanu par konkrētu darbību veikšanu un ieguldījumu finansēšanai. Pamats lielākajai daļai maksājumu ir noteikts ES tiesību aktos. Dati par saimniecībām tiek iegūti un savākti ar dažādiem līdzekļiem (2. attēls).

Datu nozīme politikas ciklā

03 Komisijas labāka regulējuma pamatnostādnēs (Better Regulation Guidelines) ir aicināts izmantot uz pierādījumiem balstītu pieeju, kas nozīmē, ka politikas lēmumiem ir jābalstās uz labākajiem pieejamajiem pierādījumiem. Saskaņā ar Komisijas definīciju pierādījumi ir “dati, informācija un zināšanas no vairākiem avotiem, tostarp kvantitatīvie dati, piemēram, statistika un mērījumi, kvalitatīvie dati, piemēram, atzinumi, ieinteresēto personu devums, izvērtēšanas secinājumi, kā arī zinātniskie un ekspertu padomi”². Parasts politikas cikls ietver dažādus posmus, kas parādīti 3. attēlā. Uz pierādījumiem balstītai politikai ir vajadzīgi attiecīgi dati katrā cikla posmā.

04 Visā pasaulē organizācijas arvien vairāk izmanto “lielos datus”, kas ļauj tām izmantot datus, kuri iegūti dažādos veidos. Ziņojumā mēs uzskatām, ka “lielie dati” ir dati, kas ir pārāk sarežģīti vai pārāk lieli tradicionālajām datu apstrādes sistēmām un kam vajadzīgi progresīvi rīki un datošanas jauda.

05 Lauksaimniecība ir nozare, kurā arvien vairāk tiek izmantotas digitālās inovācijas un tehnoloģijas. 4. attēlā ir sniegti digitālo tehnoloģiju piemēri lauksaimniecībā. Publiskais sektors var izmantot daudzas no šīm tehnoloģijām. Tehnoloģiskie sasniegumi var saīsināt politikas veidošanas termiņu un palielināt pierādījumu bāzi politikas lēmumiem³. Šie uzlabojumi ļauj valdībām pieņemt uz datiem balstītu politiku, jo īpaši dodot iespēju⁴:

• labāk izprast lauksaimniecības ietekmi uz vidi un formulēt politikas mērķus, kas holistiski risina šo ietekmi;
• izstrādāt diferencētu un mērķtiecīgu rīcībpolitiku un
• piemērot jaunas uz datiem balstītas uzraudzības sistēmas.

ES datu ieceres

06 Eiropas Komisija ir izdevusi vairākus dokumentus, kuros uzsvērta nepieciešamība uzlabot un maksimāli palielināt datu izmantošanu labākai politikas veidošanai vai ietekmēt datu kopīgošanu vai rīkus Eiropas Savienībā (sk. 5. attēlu).

07 Komisijas 2016. gada paziņojumā “Data, information and knowledge management at the Commission” ir uzsvērta nepieciešamība uzlabot informācijas iegūšanu un sniegšanu un maksimāli palielināt datu izmantošanu labākai politikas veidošanai. Tajā norādīts, ka lielajiem datiem “ir potenciāls ievērojami palielināt Komisijas spējas, ļaujot laikus atklāt tendences un ātrāk sniegt atgriezenisko saiti labāka regulējuma un uz pierādījumiem balstītas politikas veidošanas atbalstam, kā arī uzlabot rezultātu demonstrēšanu visām ieinteresētajām personām”. Komisija plānoja attīstīt nepieciešamās prasmes, rīkus un datošanas infrastruktūru, lai atbalstītu spēju izmantot lielos datus. Tā arī uzsvēra, ka labāk jāprognozē vajadzība pēc datiem un iztrūkstošo zināšanu jomas, lai nodrošinātu, ka dati ir pieejami, izmantojami un noderīgi ietekmes novērtējumiem, uzraudzībai, ziņošanai un izvērtēšanai⁵. Komisijas iekšējā datu stratēģija (DataStrategy@EC) ir galvenais rīks, ko izmanto, lai Paziņojumu īstenotu praksē.

08 Komisija 2018. gada novembrī pieņēma Eiropas Komisijas digitālo stratēģiju ar mērķi ir līdz 2022. gadam kļūt par digitāli pārveidotu, uz lietotāju orientētu un uz datiem balstītu pārvaldi. Tā apstiprināja 2016. gada paziņojumā noteikto virzienu. Mēs uzskatām, ka no deviņām stratēģijā uzskaitītajām darbībām mūsu revīzijas tvērumam visbūtiskākās ir šādas divas darbības:

• integrēt jaunās tehnoloģijas Komisijas IT vidē un
• veicināt ar ES mēroga politiku saistītu datu brīvu plūsmu starp Eiropas publiskās pārvaldes iestādēm.

09 Komisija 2020. gada februārī nāca klajā ar paziņojumu “Eiropas Datu stratēģija”⁶ 2021.–2027. gada periodam; un tās darbības joma ievērojami pārsniedza pašas Komisijas darbības jomu. Stratēģijas mērķis ir īstenot “ieceri par patiesu vienoto tirgu datu jomā” ar tādām darbībām kā pārvaldības sistēmas izveide, kas dod piekļuvi datiem un to izmantošanai, un ieguldījumi datu infrastruktūrā un prasmēs. Starp risināmajiem jautājumiem ir datu pieejamība, datu sadarbspēja un kvalitāte, datu pārvaldība, datu infrastruktūra un tehnoloģijas (piemēram, datu apstrādes jauda un mākoņdatošanas infrastruktūra), kā arī kiberdrošība.

10 Komisijas 2020. gada priekšlikums par Datu pārvaldības aktu⁷ bija vērsts uz to, lai atvieglotu noteiktu kategoriju aizsargātu publiskā sektora datu atkalizmantošanu, palielinātu uzticēšanos datu starpniecības pakalpojumiem un veicinātu datu altruismu Eiropas Savienībā.

Revīzijas tvērums un pieeja

11 Mūsu revīzijas mērķis bija novērtēt, vai Komisija pienācīgi izmanto datus un datu analītiku KLP politikas analīzē. Pirmkārt, mēs pārbaudījām, kā Komisija izmanto pieejamos datus politikas analīzei un vai dati ir pietiekami. Pēc tam mēs pārbaudījām, vai Komisija novērš datu iztrūkumus, ietverot lielo datu izmantošanu, un vai nesen ir notikuši vai pašlaik notiek ES pētniecības projekti, kas varētu palīdzēt aizpildīt šos iztrūkumus un uzlabot KLP politikas analīzi.

12 Mūsu revīzijas tvērums attiecās uz politikas izstrādi, uzraudzību īstenošanas laikā un izvērtēšanu. Revīzija aptvēra laikposmu no 2015. gada līdz 2022. gada februārim. KLP datu pārvaldības novērtējums ir būtisks, jo mūsu ziņojums varētu ietekmēt gan KLP, kuru sāks īstenot 2023. gadā, gan KLP pēc 2027. gada. Galvenā atbildība par KLP ir Komisijas Lauksaimniecības un lauku attīstības ģenerāldirektorātam (AGRI ĢD).

13 Veicot revīzijas darbu, mēs:

• caurskatījām attiecīgos datus un dokumentus, tostarp zinātniskos, stratēģiskos, likumdošanas, politikas un projektu dokumentus;
• intervējām darbiniekus četros Komisijas ģenerāldirektorātos (Lauksaimniecība un lauku attīstība, Eurostat, Kopīgais pētniecības centrs (JRC) un Komunikācijas tīkli, saturs un tehnoloģijas);
• rīkojām intervijas ar lauksaimniecības jumta organizāciju COPA-COGECA par ES rīcības kodeksu attiecībā uz lauksaimniecības datu kopīgošanu, noslēdzot līgumisku vienošanos, un ar projekta Sen4CAP project pārstāvjiem;
• apspriedāmies ar visām ES 27 dalībvalstīm, aptaujājot ministriju/departamentu, kas atbild par KLP, un, pamatojoties uz aptaujas atbildēm, notika turpmākas diskusijas ar Beļģijas, Igaunijas, Vācijas, Īrijas, Nīderlandes un Spānijas iestādēm;
• salīdzinošās novērtēšanas nolūkā veicām triju trešo valstu (ASV, Austrālijas un Japānas) dokumentāru pārbaudi. Revīzijas darba grupa izvēlējās šīs valstis, pamatojoties uz nozīmīgu lauksaimniecības ekonomiku, novatoriskām vai digitālām iniciatīvām lauksaimniecības pārvaldībai un publisko datu pieejamību; un
• organizējām paneļdiskusiju ar zinātnes, politikas un administratīvajiem ekspertiem.

Apsvērumi

Pašreizējie dati un rīki daļēji sniedz informāciju, kas vajadzīga labi informētai politikas veidošanai ES līmenī

14 Komisijai ir jānovērtē KLP sniegums saistībā ar tās trim vispārīgajiem mērķiem⁸ (sk. 1. attēlu). Pierādījumiem, ko Komisija apkopo politikas veidošanai, vajadzētu būt samērīgiem un piemērotiem, lai informētu par politikas risinājumiem un strādātu pie izvērtēšanas jautājumiem⁹. Saskaņā ar Labāka regulējuma pamatnostādnēm izvērtējumiem būtu arī jānodrošina, ka ir pieejami attiecīgi pierādījumi, lai atbalstītu jaunu iniciatīvu sagatavošanu (princips “vispirms izvērtēt”).

15 Mēs pārbaudījām, vai AGRI ĢD KLP politikas analīzei izmanto pietiekamu datu avotu un datu klāstu un vai tas izmanto attiecīgus analītiskos rīkus. Mēs pētījām, kāda veida dati, IT sistēmas un datu analītika ir Komisija rīcībā un ko tā izmanto. Lai noteiktu, vai dati un rīki ir pietiekami, mēs pārbaudījām izvērtējumus un politikas sagatavošanas dokumentus.

AGRI ĢD vāc galvenokārt administratīvos datus un datu analīzei galvenokārt izmanto parastos rīkus

16 Lai izstrādātu, uzraudzītu un novērtētu KLP, AGRI ĢD rīcībā ir liels apjoms galvenokārt administratīvo datu (piemēram, tirgus cenas un maksājumi, kā arī lauku saimniecību grāmatvedības dati), ko tas saņem lielākoties no dalībvalstīm, kuras vāc datus politikas īstenošanai. Eurostat apkopotā ES lauksaimniecības statistika nāk no dažādiem avotiem, un tie ir: apsekojumi, administratīvie dati, dati no lauku saimniecībām un citiem uzņēmumiem, kā arī lauku saimniecību līmeņa dati no lauku saimniecību skaitīšanas un izlasēm¹⁰.

17 AGRI ĢD ievēro Komisijas iekšējo datu stratēģiju. Komisijai ir datu inventarizācijas saraksts, kas norāda katra datu aktīva īpašumtiesības, pieejamību, glabāšanu un atkārtotu izmantošanu. Šajā uzskaitē nebija minēta informācija par datu iztrūkumiem vai pārklāšanos.

18 AGRI ĢD datu inventarizācijas sarakstā 2022. gada februārī bija 57 datu aktīvi, kas tika glabāti dažādās IT sistēmās un datubāzēs (piemērus sk. 6. attēlā). Datubāzēs galvenokārt ir strukturēti administratīvie dati, un AGRI ĢD to apstrādei galvenokārt izmanto statistikas rīkus. Vairāki dokumenti, kurus AGRI ĢD vāc no dalībvalstīm (piemēram, gada īstenošanas ziņojumi), ietver nestrukturētus datus, attiecībā uz kuriem AGRI ĢD nav automatizētas vai daļēji automatizētas apstrādes rīku.

19 AGRI ĢD ir vienojies ar JRC par datu analīzi un par to, kā labāk izmantot esošos datus. Pamatojoties uz to, KLP politikas analīzē tas izmanto dažas progresīvas metodes (piemēram, IFM-CAP modeli, ekonometriskos modeļus un prognozējošo analītiku). IFM-CAP modelis ir individuālo lauku saimniecību modelis kopējās lauksaimniecības politikas analīzei, un tas paredzēts, lai novērtētu KLP ietekmi uz lauku saimniecību ekonomiku un tās ietekmi uz vidi.

20 Pārbaudot četras IT sistēmas (ISAMM, CATS/COMBO, AGRIVIEW un SFC) un FADN datubāzi, kuru dati tiek ievadīti Lauksaimniecības pārtikas datu portālā (sk. 6. attēlu), mēs konstatējām, ka AGRI ĢD galvenokārt vāc apkopotus datus. No tiem tikai CATS/COMBO satur (lauku saimniecības līmenī) sadalītus datus.

21 AGRI ĢD publicē konsolidētus datus Lauksaimniecības pārtikas datu portālā, kas piedāvā informāciju no daudziem AGRI ĢD datu aktīviem un Eurostat lauksaimniecības statistikas, interaktīvām vizualizācijām un infopaneļiem. Lietotāji var iepazīties ar laikrindām, interaktīvām kartēm, diagrammām un tabulām, kā arī lejupielādēt neapstrādātus datus atkalizmantošanai un bezsaistes analīzei. AGRI ĢD pastāvīgi atjaunina portālu. Mēs uzskatām, ka portāls ir laba prakse attiecībā uz publiski pieejamiem datiem, jo tas piedāvā vienotu piekļuves punktu lielam datu kopumam par lauksaimniecības pārtikas tirgiem, analīzi, KLP rādītājiem un ES finansējumu.

22 Galvenās IT sistēmas, ko Komisija un dalībvalstis izmanto KLP, ir vērstas uz aprakstošu un diagnostisku analītiku; tikai dažas ir prognozējošas vai preskriptīvas (sk. 7. attēlu).

23 Pamatojoties uz intervijām un dalībvalstu atbildēm uz mūsu aptaujas jautājumiem, mēs konstatējām vairākus šķēršļus Komisijai un dalībvalstīm, kad tās KLP politikas analīzei izmanto lielos datus (sk. 04. punktu) un padziļinātu analītiku, piemēram:

1. kvalitātes standartu vai prasību atšķirības starp dažādiem datu avotiem;
2. konfidencialitātes noteikumi, kas ierobežo lauku saimniecību līmeņa datu izmantošanu;
3. ierobežota datu pieejamība un tas, ka dati nav vienā un tajā pašā vai pareizajā formātā; un
4. zems datu pratības līmenis un kvalificētu darbinieku trūkums.

24 Kopīgu atsauču, piemēram, unikāla identifikatora, trūkums apgrūtina lauku saimniecību līmeņa datu no dažādiem datu avotiem kombinēšanu KLP analīzē. Unikāls identifikators vai alternatīvas datu kombinēšanas metodes ļautu sasaistīt no dažādiem datu avotiem iegūtos datus, kas attiecas uz vienu un to pašu lauku saimniecību (sk. 1. izcēlumu).

25 Parasti AGRI ĢD manuāli novērtē tekstuālo informāciju, ko dalībvalstis sniedz savos gada ziņojumos, un neizmanto lielo datu metodes, piemēram, tekstuālo analītiku vai automatizēto izguvi. Mūsu veiktā analīze liecina, ka ir iespējama turpmāka automatizācija (piemēru sk. 2. izcēlumā).

Dažas esošo datu un sistēmu iezīmes ierobežo to izmantošanu politikas analīzē

26 Mēs novērtējām trīs Komisijas un dalībvalstu plaši izmantotu ļoti atšķirīgu datu avotu izmantojumu un to ierobežojumus (sk. 1. tabulu).

Integrētā administrācijas un kontroles sistēma

27 Komisijai ir ierobežota piekļuve dalībvalstu integrētajai administrācijas un kontroles sistēmai (IAKS), kas ir galvenais KLP maksājumu pārvaldības elements dalībvalstīs. IAKS 2014.–2020. gada periodam veido digitālas un savstarpēji saistītas datubāzes, proti¹¹:

1. sistēma visu lauksaimniecības zemes gabalu identificēšanai ES valstīs, kas pazīstama kā zemes gabalu identifikācijas sistēma (ZGIS);
2. sistēma, kas ļauj lauksaimniekiem grafiski norādīt lauksaimniecības platības, par kurām viņi piesakās atbalstam (ģeotelpiskais atbalsta pieteikums jeb ĢAP);
3. sistēma katra tā atbalsta saņēmēja identitātes reģistrēšanai, kurš iesniedz atbalsta pieteikumu vai maksājuma pieprasījumu;
4. integrēta kontroles sistēma atbalsta pieteikumu pārbaudei, kuras pamatā ir datorizētas kontrolpārbaudes un fiziskas pārbaudes lauku saimniecībā.

28 Dalībvalstis izmanto IAKS atbalsta pieteikumu saņemšanai, administratīvajām pārbaudēm un citiem kontroles mehānismiem (piemēram, pārbaudēm uz vietas un uzraudzības pārbaudēm) un maksājumu veikšanai¹². Dalībvalstis savām IAKS var izmantot dažādus tehniskos risinājumus. Standartizācijas trūkums, dažādi datu īpašnieki (t. i., ne vienmēr viena veida iestādes) un neatkarīga IT attīstība rada sadrumstalotību, apgrūtina datu salīdzināšanu un ierobežo to, kā datus var kopīgot vai atkalizmantot. Tas samazina iespējas izmantot progresīvu analītiku vai citas lielo datu metodes, lai novērtētu ES līdzekļu ietekmi¹³. Komisijai ir ierobežota piekļuve 42 dažādām dalībvalstu (valsts vai reģionālām) sistēmām, kas ietver detalizētus datus par lauku saimniecībām un uzņēmumiem¹⁴. Tāpēc, piemēram, ir grūti iegūt detalizētu informāciju par ES līdzekļu sadali.

29 Pamatojoties uz dažādo ES finansēto pētniecības projektu¹⁵ caurskatīšanu, mēs konstatējām, ka IAKS decentralizētā pieeja ierobežo šo datu avotu turpmāku integrāciju un sasaisti ar citiem Komisijas datu avotiem galvenokārt šādu iemeslu dēļ:

1. savietojamības problēmas (atšķirīgi tehniski risinājumi) un datu sistēmu sadarbspējas trūkums;
2. konfidencialitātes noteikumi, kas neļauj sasaistīt saimniecības datus no dažādiem datu avotiem (piemēram, IAKS un FADN); un
3. citu datubāzu zema granularitāte, t. i., dati ar nepietiekamu detalizācijas pakāpi un kopīgu identifikatoru trūkums, lai tie atbilstu IAKS datiem.

30 Lai uzlabotu datu kopīgošanu un pieejamību, AGRI ĢD mudina dalībvalstis kopīgot savus ģeotelpiskos nepersoniskos IAKS datus, izmantojot kopīgo ģeoportālu INSPIRE (sk. 8. attēlu) ar JRC tehnisko atbalstu. Portāls nodrošina piekļuvi dalībvalstu apkopoto vides ģeotelpisko datu lejupielādes un skatīšanas pakalpojumiem.

31 Tas, cik lielā mērā dati tiek kopīgoti, izmantojot INSPIRE ģeoportālu, katrā dalībvalstī atšķiras. Piemēri par metadatu ierakstu skaitu trijos atlasītajos tematos ir sniegti 9. attēlā. Dalībvalstis arī publicē dažus ģeotelpiskos datus, izmantojot savus neatkarīgos valsts (vai reģionālos) ģeoportālus.

Copernicus satelītdati

32 Copernicus satelītdati atbilst lielo datu definīcijai (sk. 04. punktu). Komisija koordinē pieeju “monitorējošās pārbaudes” (pamatojoties uz Copernicus datiem), kas ir piemērs KLP automatizētai uzraudzībai dalībvalstīs.

33 Sadaļā “Monitorējošās pārbaudes” tiek analizētas nepārtrauktas Copernicus satelītdatu plūsmas, lai pārbaudītu, vai konkrētie zemes gabali atbilst attiecināmības kritērijiem. Kopš 2018. gada valstu iestādes ir varējušas izmantot Copernicus datus, lai aizstātu tradicionālās pārbaudes uz vietas. Saskaņā ar Komisijas sniegto informāciju 2021. gadā “monitorējošās pārbaudes” attiecās uz 13,1 % platības, par kuru saņem tiešos maksājumus. Mērķis 2024. gadam ir 50 %¹⁶. 2021. gadā desmit dalībvalstis piemēroja šo procesu vismaz vienai atbalsta shēmai vismaz daļā to teritorijas, savukārt 2020. gadā, kad mēs sagatavojām īpašo ziņojumu par “monitorējošajām pārbaudēm”¹⁷ (sk. 3. izcēlumu), tās bija piecas.

Lauku saimniecību grāmatvedības datu tīkls

34 Galvenais ekonomisko datu avots ir FADN. Komisija un dalībvalstis plaši izmanto FADN modelēšanai, izvērtēšanai un ziņošanai.

35 Kopš 1965. gada FADN mērķis ir sniegt “objektīvu un būtisku informāciju par saimniecību ienākumiem (..) un saimniecisko darbību” saistībā ar KLP¹⁹. FADN ir saskaņotu mikroekonomisko datu avots, kas pieejams KLP ietekmes mērīšanai. Tas balstās uz valstu apsekojumiem, ir brīvprātīgs lauku saimniecībām un aptver ES lauku saimniecības, kas ir pietiekami lielas, lai tās varētu uzskatīt par komerciālām²⁰.

36 Nekomerciālo un mazo lauku saimniecību izslēgšana padara FADN mazāk reprezentatīvu attiecībā uz KLP atbalsta saņēmējiem. 2015. gadā apsekojumā piedalījās aptuveni 83 000 saimniecību. Lai gan tas reprezentē aptuveni 90 % no kopējās izmantotās lauksaimniecības zemes platības un kopējās lauksaimnieciskās ražošanas²¹, tas aptver 4,7 miljonus no kopā 10,8 miljoniem saimniecību Eiropas Savienībā²². FADN nav paredzēts, lai pārstāvētu KLP atbalsta saņēmējus. Saskaņā ar Komisijas sniegto informāciju nepārstāvēto KLP tiešo maksājumu saņēmēju īpatsvars 2019. gadā svārstījās no 5 % Nīderlandē līdz 78 % Slovākijā.

Atbilstošu datu trūkums ierobežo KLP snieguma izvērtēšanu

37 Izvērtējumos būtu jāizmanto labākie pieejamie pierādījumi, kas iegūti no dažādām un atbilstošām metodēm un avotiem (triangulācija)²³. Detalizēti dati atvieglo politikas mērķu un rezultātu/ietekmes sasaisti²⁴. Saskaņā ar tiesību aktiem informācija, ko izmanto, lai novērtētu KLP sniegumu, cik vien iespējams, būtu jābalsta uz vispāratzītiem datu avotiem, piemēram, FADN un Eurostat²⁵. Labai uzraudzībai būtu jārada faktiskie laikrindu dati, lai uzlabotu turpmākās izvērtēšanas un ietekmes novērtējuma kvalitāti²⁶.

38 Mēs pārbaudījām piecus Komisijas izvērtējumus vai izvērtēšanas atbalsta pētījumus, ietverot vismaz vienu izvērtējumu par katru no trim vispārīgajiem KLP mērķiem 1. attēlā. Mēs konstatējām, ka izvērtējumos tika izmantoti dažādi dati, kas savākti politikas pārvaldībai vai uzraudzībai, piemēram, KLP rādītāji²⁷, FADN, CATS/COMBO, Eurostat statistika un Lauksaimniecības tirgus pārvaldības informācijas sistēma (ISAMM). Šos datus bieži papildina ārēji dati (piemēram, no Ekonomiskās sadarbības un attīstības organizācijas, Apvienoto Nāciju Organizācijas un Pārtikas un lauksaimniecības organizācijas), gadījumu izpēte, anketas un intervijas.

39 Attiecībā uz visiem trim KLP mērķiem Komisija un vērtētāji izmanto hipotētisku ietekmes izvērtēšanu²⁸. Tai nepieciešami dati par kontroles grupām, t. i., struktūrām, kas politiku nepiemēro. FADN sniedz datus par abām grupām un var noderēt šādai analīzei. Piemēram, hipotētisku datu trūkums ierobežo aplēses par KLP devumu klimata pārmaiņu mazināšanā. Komisija uzskata, ka KLP ir piemērota pārāk ilgi un aptver pārāk plašu jomu, lai varētu iegūt salīdzināmus datus²⁹, t. i., nav iespējams salīdzināt situāciju pirms un pēc vai ar politiku un bez tās. Turklāt ir grūti izmantot hipotētiskas metodes teritoriālajai attīstībai, jo lielākā daļa reģionu saņem KLP atbalstu. Lai risinātu šo jautājumu, JRC izstrādāja kvantitatīvu analītisko sistēmu, kuras pamatā ir hipotētiskas ietekmes izvērtēšanas metodes, ar kurām sniegt priekšstatu par cēloņsakarību starp politiku un tās rezultātiem, ņemot vērā lauku apvidos īstenoto pasākumu daudzveidību³⁰.

Ekonomiski dzīvotspējīga pārtikas ražošana

40 Galvenie datu avoti dzīvotspējīgas pārtikas ražošanas mērķa novērtēšanai ir FADN un ekonomiskie lauksaimniecības pārskati (EAA) (sk. 2. tabulu). Komisija abus īpaši izveidoja, lai sniegtu datus KLP novērtēšanai. Piemēram, lai novērtētu, kā KLP atbalsts ietekmē lauksaimnieku ienākumus, Komisija izmanto Eurostat statistiku par faktoru ienākumiem (t. i., ienākumiem no zemes, kapitāla un darbaspēka) un FADN³¹.

41 Dalībvalstīm ir vajadzīgs gads, lai vāktu un validētu FADN datus, un Komisijai – gads, kurā tā pārbauda un validē dalībvalstu FADN datus. Līdz ar to ir vajadzīgi vismaz divi gadi, pirms dati ir pieejami FADN datubāzē. Kad Komisija 2018. gadā iesniedza tiesību akta priekšlikumu par KLP pēc 2020. gada, bija pieejami tikai dati par vienu gadu no pašreizējās KLP (dati no 2015. gada FADN apsekojuma). Tas nozīmē, ka Komisija nāca klajā ar priekšlikumu, pirms tai bija pieejami jaunākie FADN dati par pašreiz īstenotās politikas sniegumu un ietekmi.

Ilgtspējīga dabas resursu apsaimniekošana un klimata politika

42 Attiecībā uz KLP mērķi dabas resursu un klimata jomā var paiet ilgs laiks no politikas pasākuma piemērošanas līdz tā ietekmes uz vidi uzrādīšanai. Lai noteiktu cēloņsakarību starp KLP pasākumu un tā rezultātiem, ir jākombinē dažādi dati un jāņem vērā ārējie faktori. No četriem mērķa komponentiem (sk. 1. attēlu) mēs pārbaudījām bioloģisko daudzveidību. Ne dalībvalstis, ne Komisija nespēja sniegt labus pierādījumus par cēloņsakarību starp labu lauksaimniecības un vides apstākļu standartiem³² un bioloģiskās daudzveidības stāvokli³³. Izmantoto pierādījumu piemēri un ierobežojumi bioloģiskās daudzveidības komponenta novērtēšanai ir sniegti 3. tabulā.

43 2019. gada izvērtēšanā secināts, ka nav iespējams vispārējs novērtējums par politikas ietekmi uz bioloģisko daudzveidību, jo trūkst piemērotu uzraudzības datu³⁴. Vairāki Komisijas uzraudzības rādītāji netiek regulāri papildināti ar datiem. Piemēram, ne visas dalībvalstis vāc un paziņo datus par ūdens ieguves ietekmes rādītāju lauksaimniecībā.

44 Vēl viens ierobežojums vides mērķa novērtēšanai ir tas, ka nebija pieejami visaptveroši dati par mēslošanas līdzekļu un pesticīdu daudzumiem, ko ES izmanto lauksaimniecības zemē. Kopš 2021. gada dati par lauksaimniecības zemē izmantoto pesticīdu daudzumu ir pieejami, taču par mazāk nekā pusi dalībvalstu. Komisija un vērtētāji kā aizstājējvērtību ir izmantojuši FADN datus par izdevumiem mēslošanas līdzekļiem un augu aizsardzības līdzekļiem uz hektāru.

45 Publiski pieejamā ES statistika par augu aizsardzības līdzekļiem attiecas uz pārdotajos augu aizsardzības līdzekļos esošo darbīgo vielu daudzumu (kg)³⁵. Īpašajā ziņojumā Nr. 5/2020³⁶ mēs ziņojām, ka šo darbīgo vielu grupēšana ES tiesību aktos prasītajā veidā ierobežo informāciju, ko Eurostat var publicēt vai pat kopīgot ar citiem Komisijas ģenerāldirektorātiem. Statistika, kas apkopota par augu aizsardzības līdzekļu izmantošanu lauksaimniecībā saskaņā ar spēkā esošajiem ES tiesību aktiem, nav salīdzināma, un Eurostat vēl nav spējis publicēt ES mēroga izmantošanas statistiku.

Līdzsvarota teritoriālā attīstība

46 2021. gada izvērtēšanā³⁷ Komisija un vērtētāji izmantoja KLP izlaides rādītājus, CATS/COMBO maksājumu datus, REGIO ĢD ARDECO datubāzi un Eurostat reģionālo datubāzi KLP trešajam mērķim. Izvērtējuma pamatīgumu ietekmēja tas, ka nebija pieejami pilnīgi, detalizēti un atjaunināti dati par lauku apvidu sociālekonomisko stāvokli³⁸. Darbuzņēmēji apgalvoja, ka dati par dažiem galvenajiem sabiedriskas nozīmes aspektiem ir nepietiekami un, ja tie ir pieejami, tad bieži vien netiek regulāri atjaunināti, bet tiek iegūti ad hoc veidā no konkrētiem pētniecības projektiem³⁹. Dažos gadījumos vērtētāji bija izmantojuši aizstājējrādītājus. Kopumā kā galvenos kvantitatīvas analīzes ierobežojumus darbuzņēmēji minēja rādītāju pieejamību un kvalitāti, kā arī datu trūkumu par maziem reģioniem.

47 Izņemot CATS/COMBO maksājumu datus un atsevišķus lauku saimniecību datus FADN datubāzē, lielākā daļa datu, ko Komisija vāc no dalībvalstīm, ir apkopoti, iegūstot vienu skaitli par visu dalībvalsti vai reģionu. Tas ierobežo iespējas datus atkalizmantot turpmākai izvērtēšanai vai politikas izstrādei. Par dažiem sociālekonomiskajiem aspektiem (piemēram, sociālo iekļaušanu) dati bija pieejami tikai valsts līmenī vai ar zemu ģeogrāfisko izšķirtspēju, kas nav pietiekami, lai analizētu teritoriālo diferenciāciju⁴⁰. KLP uzraudzības datos trūkst arī sīkākas informācijas mērķtiecīgākai analīzei, piemēram, informācijas par atbalsta saņēmēju vecumu vai dzimumu⁴¹. Šie dati parasti ir pieejami dalībvalstu datubāzēs, bet Komisijai tie nav pieejami.

Komisijas rīcībā nav pietiekamu pierādījumu KLP politikas vajadzību novērtēšanai

48 Saskaņā ar Labāka regulējuma pamatnostādnēm ietekmes novērtējums, kas pievienots tiesību akta priekšlikumam, būtu jāsāk, pārbaudot, vai problēma pastāv⁴². Tajā jāizklāsta loģiskais pamatojums, kas saista problēmu ar tās cēloņiem un attiecīgajiem mērķiem, kā arī jāpiedāvā vairāki politikas risinājumi problēmas novēršanai.

49 Lai pārbaudītu datu izmantošanu politikas izstrādes vai plānošanas posmos, mēs caurskatījām ietekmes novērtējumu, kas pievienots tiesību akta priekšlikumam par KLP laikposmam pēc 2020. gada⁴³, un dažādus to pamatojošos Komisijas dokumentus. Mēs konstatējām nepilnības veidā, kādā tika sniegti attiecīgie dati, lai pamatotu politikas risinātās problēmas aprakstu saskaņā ar konkrēto mērķi “lauku saimniecību ienākumu pietiekamība”. Atzinumā par KLP tiesību aktu priekšlikumiem laikposmam pēc 2020. gada mēs norādījām, ka dati un argumenti, ko Komisija izmantoja, lai pamatotu vajadzību novērtējumu attiecībā uz lauksaimnieku ienākumiem, ir nepietiekami⁴⁴. Komisijai nav informācijas par lauksaimnieku vai lauksaimniecības mājsaimniecību ienākumiem ārpus lauksaimniecības, un vidējie rādītāji slēpj lielas atšķirības ienākumu situācijā. Turklāt mūsu 2021. gada ziņojumā par integrētu pieeju dzimumu līdztiesības nodrošināšanai mēs uzsvērām, ka statistikas nepieejamība par lauksaimnieku mājsaimniecību ienākumiem un lauku saimniecību rīcībā esošajiem ienākumiem sadalījumā pa dzimumiem arī liecina par lielu datu iztrūkumu, ja aplūko tiešo maksājumu ietekmi uz dzimumu līdztiesību⁴⁵.

50 2018. gadā mēs ieteicām, ka “pirms jebkāda priekšlikuma izstrādes par KLP turpmāko struktūru Komisijai jānovērtē visu lauksaimnieku grupu ienākumi, kā arī jāveic to ienākumu atbalsta vajadzības analīze”, ņemot vērā tādus aspektus kā ienākumi no pārtikas un citiem lauksaimnieciskās ražošanas veidiem, kā arī no avotiem, kas nav saistīti ar lauksaimniecību⁴⁶. Komisija daļēji piekrita šim ieteikumam, piebilstot, ka politika ir vērsta uz tiem lauksaimniekiem, kuri aktīvi nodarbojas ar lauksaimniecību, lai nopelnītu iztiku. 2015. gada pētījums⁴⁷ par lauku mājsaimniecību ienākumiem parādīja, ka informācija par KLP sniegumu būtiski atšķiras, jo nebija ES statistikas vai uzraudzības sistēmas, lai novērtētu lauksaimnieku kopējos mājsaimniecību ienākumus un salīdzinātu tos ar citām sabiedrības grupām. Līdz 2022. gada februārim Komisija šajā jomā nav panākusi nekādu progresu.

51 Reizi trijos līdz četros gados Eurostat no dalībvalstīm saņem Lauku saimniecību struktūras apsekojuma datus par citām ienākumus nesošām darbībām lauku saimniecībās. Apsekojuma dati parāda, vai cita algota darbība ir īpašnieka/vadītāja pamatdarbība vai sekundārā darbība, bet ne no tās gūto ienākumu daļu vai diapazonu. Jaunākie Eurostat tīmekļa vietnē publicētie dati ir par 2016. gadu⁴⁸.

52 Pašreizējā FADN mainīgo lielumu standartsarakstā nav iekļauta informācija par ienākumiem ārpus lauku saimniecības, jo apsekojums attiecas uz saimniecībām, nevis uz lauksaimniekiem. Ienākuma nodokļa dati tikai valsts nodokļu iestāžu reģistros vien nav pietiekami, lai sniegtu šos datus, jo tajos nav informācijas par lauku saimniecību īpašībām un tie ietver arī to personu lauksaimniecības ienākumus, kuru pamatdarbība nav lauksaimniecība⁴⁹.

53 Dažas dalībvalstis (piemēram, Īrija un Nīderlande) vāc datus par ienākumiem ārpus lauku saimniecības, izmantojot valsts FADN apsekojumus, un tas varētu aizpildīt vienu no datu iztrūkumiem par lauksaimnieku faktiskajiem ienākumiem. Īrijas iestādes regulāri publicē datus par ienākumiem ārpus lauku saimniecības, tostarp par “nodarbinātību ārpus lauku saimniecības”, “ārpus saimniecības nostrādātajām dienām un stundām” un “nodarbinātības nozari”.

Komisijai ir dažādas iniciatīvas, kā labāk izmantot esošos datus, taču šķēršļi saglabājas

54 Lai izvērtētu KLP un atbalstītu turpmākās politikas izstrādi, Komisijai būtu jāuzņemas turpmākas iniciatīvas esošo nepilnību novēršanai un datu vākšanas un apstrādes uzlabošanai. Šīs iniciatīvas būtu jāīsteno praksē saskaņā ar noteikto laika grafiku un izlaidi. Komisijai ir jāpielāgo un jāstiprina esošie datu avoti jaunajai KLP. Tai būtu arī jāizpēta un jāmobilizē jauni datu avoti, lai samazinātu slogu lauksaimniekiem un pārvaldes iestādēm, vienlaikus uzlabojot politikas pierādījumu bāzi⁵⁰.

55 Iekšējās datu stratēģijas rīcības plānā Komisija ir noteikusi sev mērķus nodrošināt piekļuvi datiem, kas ir būtiski lēmumu pieņemšanai un darbībai visā organizācijā, un veicināt modernu datu analītikas tehnoloģiju izmantošanu, lai ātrāk un efektīvāk identificētu modeļus un tendences.

56 Mēs pārbaudījām, kuras iniciatīvas Komisija ir īstenojusi, lai labāk izmantotu pieejamos datus un jaunās tehnoloģijas nolūkā novērst iepriekš minētos datu iztrūkumus un problēmas. Turklāt mēs aplūkojām ES finansētus pētniecības projektus un dalībvalstu iniciatīvas, kas varētu palīdzēt KLP politikas analīzē un dažās jomās aizpildīt datu iztrūkumu.

Komisija paplašina datu avotus un veicina datu apmaiņu, lai novērstu datu iztrūkumus un apmierinātu KLP vajadzību pēc datiem

57 Komisijas iekšējā datu stratēģijā noteikts, ka “pēc iespējas vairāk jāizmanto iekšējie un ārējie datu avoti, lai iegūtu pierādījumus, kas pamato lēmumus”. Papildu datu vākšanas izmaksām un administratīvajam slogam politikas uzraudzībai jābūt samērīgam ar vajadzību pēc datiem. Saskaņā ar Labāka regulējuma rīkkopu⁵¹ ne visi datu iztrūkumi ir jānovērš.

58 Komisija sāka īstenot savu datu stratēģiju praksē 2018. gadā. Darbību klāsts ir no datu inventarizācijas saraksta izveides (sk. 17. un 18. punktu) līdz datu pārvaldības noteikumiem, datu analītikai un apmācībai un prasmēm. AGRI ĢD 2020. gada beigās izveidoja valdi un darba grupu stratēģijas īstenošanai. Kopš 2022. gada janvāra tai ir īpaša “Datu pārvaldības” nodaļa, kuras uzdevums ir uzlabot datu pārvaldības koordināciju.

59 Komisija ir uzsākusi vairākas darbības, kas varētu veicināt labāku politikas analīzi, uzlabojot datu infrastruktūru un datu izmantošanu KLP vajadzībām (piemēram, digitālie risinājumi, e-rīki, algoritmi un laba prakse). Piemērus skatīt Pielikumā.

60 Eurostat 2016. gada lauksaimniecības statistikas izvērtēšanā⁵² secināts, ka lauksaimniecības, mežsaimniecības, zemes izmantošanas un vides statistika nav pietiekami harmonizēta un saskanīga. Viens no iemesliem ir tas, ka tiesību akti ir izstrādāti atsevišķām jomām, kā arī tas, ka dažādās lauksaimniecības platībās pastāv atšķirīgas definīcijas un jēdzieni. Lai risinātu šo jautājumu, Komisija ieviesa divas jaunas regulas un grozīja vienu spēkā esošu regulu (sk. 10. attēlu).

61 Eurostat 2019. gadā izsludināja uzaicinājumu iesniegt priekšlikumus, lai izveidotu tādu valsts statistikas iestāžu tīklu, kuras ir ieinteresētas izstrādāt lauksaimniecības statistikas modernizācijas metodes. Viena no divām prioritātēm attiecās uz darbībām, kuras “izmanto jaunus datu avotus lauksaimniecības statistikā (piemēram, lielie dati, satelītattēli, ģeoatsauces informācija, precīzā lauksaimniecība), tostarp piekļuves, konfidencialitātes un kvalitātes novērtēšanas aspektus”. Uzaicinājumā pieteikumi netika saņemti. Saskaņā ar Komisijas sniegto informāciju dalībvalstis norādīja, ka viens no aprakstītā stāvokļa iemesliem bija tas, ka valstu statistikas iestādēm nebija pietiekamu resursu, lai izveidotu un koordinētu šādu tīklu.

62 Citas iniciatīvas datu trūkuma novēršanai iedalāmas divās plašās kategorijās: datu apmaiņa ar dalībvalstīm vai ieinteresētajām personām un jaunu mainīgo lielumu pievienošana esošajiem datu avotiem.

63 Projekta “AGRI ĢD IAKS datu kopīgošana saskaņā ar INSPIRE” ietvaros AGRI ĢD sadarbībā ar JRC, Vides ģenerāldirektorātu un Klimata politikas ģenerāldirektorātu veido satvaru un atbalsta procedūras nepersonizētu IAKS telpisko datu kopīgošanai visā Eiropas Savienībā. Mērķis ir nodrošināt, ka telpiskie IAKS dati ir viegli lokalizējami, efektīvi pieejami (izmantojot vienotu kontaktpunktu) un efektīvi atkalizmantojami saskanīgā politikas vidē (sk. 11. attēlu).

64 Eiropas Datu stratēģijā⁵³ Komisija atzīst datu apmaiņas nozīmi datu pieejamības uzlabošanā. Stratēģijā Komisija paziņoja par savu plānu izveidot deviņas ES mēroga kopīgas nozaru datu telpas, tostarp “Kopīgu Eiropas zaļā kursa datu telpu” un “Kopīgu Eiropas lauksaimniecības datu telpu”. Pēdējās mērķis ir atvieglot ražošanas datu, atvērto datu un, iespējams, citu publisku datu (piemēram, augsnes datu) apmaiņu, apstrādi un analīzi⁵⁴.

65 Stratēģijā ir minētas divas īpašas sagatavošanas darbības attiecībā uz lauksaimniecības datu telpu: izvērtēt “ieinteresēto personu rīcības kodeksa doto pieredzi lauksaimniecības datu kopīgošanā”⁵⁵, un izvērtēt 2020. gadā un 2021. gada sākumā izmantotās lauksaimniecības datu telpas. Komisija pašlaik plāno veikt šīs darbības kā daļu no Digitālās Eiropas darba programmas 2021.–2022. gadam, ko tā apstiprināja 2021. gada novembrī. Saskaņā ar Komisijas sniegto informāciju datu telpa tiks iekļauta 2023.–2024. gada darba programmā ar iespējamu prototipu 2024. gadā un turpmāku datu telpas izvēršanu nākamajos gados.

66 Saskaņā ar stratēģiju “No lauka līdz galdam”⁵⁶ Komisija plāno pārveidot FADN par lauku saimniecību ilgtspējas datu tīklu (FSDN), kurā apkopotu saimniecību līmeņa datus par stratēģijas “No lauka līdz galdam” un Biodaudzveidības stratēģijas mērķrādītājiem un citiem ilgtspējas rādītājiem. Komisija 2021. gada jūnijā publicēja ceļvedi un 2022. gada otrajā ceturksnī plāno iesniegt regulas priekšlikumu⁵⁷.

Konkrētas darbības saistībā ar KLP 2023.–2027. gadam ir vērstas uz uzraudzības datu uzlabošanu

67 Izņemot pāreju no FADN uz FSDN, Komisija neplāno būtiskas izmaiņas galvenajās IT sistēmās, kas parādītas 6. attēlā. Tomēr tā strādā, lai palielinātu ARACHNE funkcionalitāti, kas ir datizraces rīks, kuru dalībvalstis brīvprātīgi izmanto savās administratīvajās kontrolēs. Kaut arī neobligātā izmantošana var ierobežot ieguvumus, ko sniedz šis rīks, tas ir noderīgs, piemēram, lai identificētu projektus vai atbalsta saņēmējus, kas varētu būt pakļauti krāpšanas vai interešu konfliktu riskam. Rīka datu analītikas efektivitāte ir atkarīga no ievadītajiem datiem. Tas nozīmē, ka jo kvalitatīvāki ir augšupielādētie dati, jo precīzāka, visaptverošāka un informatīvāka ir sistēmas izlaide.

68 AGRI ĢD izmanto jaunas tehnoloģijas un satelītdatus, lai uzlabotu uzraudzības rādītājus. Piemēram, tas ieviesa jaunu ietekmes rādītāju ainavas elementu monitoringam 2023.–2027. gada periodā. 2014.–2020. gada KLP nebija iekļauts ietekmes rādītājs attiecībā uz ainavām; tas vājināja novērtējumu par KLP ietekmi uz dzīvotnēm, ainavām un bioloģisko daudzveidību (sk. 3. tabulu). Attiecībā uz jauno rādītāju (lauksaimniecības zemes ar ainavas iezīmēm īpatsvars) Komisija izmantos Copernicus zemes monitoringa pakalpojuma datus, kas ietver informāciju par lineārajiem dzīvžogiem un krūmājiem, koku rindām un atsevišķiem koku puduriem.

69 Attiecībā uz KLP 2023.–2027. gadam Komisija noteiks jaunu satvaru, tostarp īstenošanas aktu, lai uzraudzībai, izvērtēšanai un politikas izstrādei saņemtu datus par atsevišķiem darījumiem. Saskaņā ar Komisijas sniegto informāciju, vācot individuālos datus par pieteikumu/pieprasījumu un informāciju par atbalsta saņēmēju un tā saimniecību/uzņēmumu, Komisija centīsies atrisināt problēmjautājumu par datu sadalījumu.

Pētniecības iniciatīvas pēta iespējas modernizēt datus un rīkus

70 Saskaņā ar pamatprogrammu “Apvārsnis 2020” Komisija finansē pētniecības un inovācijas projektus. Mēs konstatējām vairākus nesenus vai pašlaik notiekošus pamatprogrammas “Apvārsnis 2020” un citus pētniecības projektus, kuri varētu palīdzēt uzlabot datu infrastruktūru un datu izmantošanu (piemēram, digitālie risinājumi, e-rīki un algoritmi), kas ir vajadzīgs, lai nodrošinātu labākus datus KLP vajadzībām (sk. 12. attēlu). Daži projekti (piemēram, NIVA un Sen4CAP) jau ir devuši attiecīgus rezultātus, kas varētu būt noderīgi turpmākai attīstībai.

71 NIVA (Jauns IAKS redzējums darbībā) projekts pievēršas dažiem IAKS ierobežojumiem (sk. 28. un 29. punktu), konkrēti, samazinot administratīvo slogu un izmantojot datu potenciālu. Projekta mērķis ir modernizēt IAKS, efektīvi izmantojot digitālos risinājumus un e-rīkus, tādējādi radot uzticamas metodoloģijas un saskaņotas datu kopas lauksaimniecības snieguma uzraudzībai.

72 Vēl viens ES finansēts projekts – FLINT (saimniecības līmeņa rādītāji attiecībā uz jauniem tematiem politikas izvērtēšanā) – centās aizpildīt iztrūkumu starp datiem, kas vajadzīgi politikas izvērtēšanai, un pieejamo lauksaimniecības statistiku⁵⁸. Šis projekts, iespējams, ir svarīgs plānotajai FADN pārskatīšanai, jo projekts aptvēra ilgtspējas rādītājus un izmantoja FADN kā satvaru. Projektā tika ierosināti 33 temati vai rādītāji, kas saistīti ar vides, sociālajiem, ekonomiskajiem un inovācijas aspektiem un kas jāapkopo nākotnē⁵⁹. Savā ceļvedī⁶⁰ Komisija norādīja, ka pārveide par FSDN balstīsies uz FLINT projektu. Tomēr 2022. gada februārī bija pāragri novērtēt šo apgalvojumu.

Dalībvalstīm ir pašām savas iniciatīvas attiecībā uz KLP

73 Mūsu aptaujā par visām 27 dalībvalstīm tika konstatēts, ka lielākā daļa no tām atzīst uzlabotas analītikas pievienoto vērtību, no sniegtā iespējamo elementu saraksta visvairāk izvēloties ātrāku lēmumu pieņemšanu, prognozējošu un starpnozaru analīzi, izmaksu samazināšanu un efektīvāku saziņu ar lauksaimniekiem un ieinteresētajām personām.

74 Atbildēs uz mūsu aptaujas jautājumiem vairāk nekā puse dalībvalstu kā prioritāti ierosināja šādus pasākumus, kas palīdzētu tām izmantot lielos datus: lielāks Komisijas finansējums IT rīkiem un datu analītikas projektiem (67 %), papildu pamatnostādnes/rokasgrāmatas (56 %) un atbalsts jaunu metodoloģiju vai standartizācijas izstrādei (52 %). Mazāk dalībvalstu izvēlējās atbalstu analītiskajām tehnoloģijām (48 %), datu piekļuves risinājumus (41 %), pētniecības atbalstu un kopīgus pētniecības projektus (48 %).

75 Mūsu aptaujā un turpmākajās intervijās atklājās atšķirības starp dalībvalstīm attiecībā uz to, kā tās iekļauj jaunus datu avotus un progresīvas datu analītikas metodes. 4. izcēlumā un 5. izcēlumā sniegti dalībvalstu darbību piemēri.

Vēl ir jānovērš daži nozīmīgi datu iztrūkumi un problēmas

76 Komisija atzīst, ka esošo datu avotu savstarpēja sasaiste ir galvenais uzdevums, lai nodrošinātu pienācīgus datus KLP izvērtēšanai⁶¹. Tā strādā pie IAKS datu atkalizmantošanas un FADN paplašināšanas, bet nav uzsākusi konkrētas darbības, lai aizpildītu datu iztrūkumu attiecībā uz lauksaimnieku ienākumiem ārpus lauksaimniecības (“ārpussaimniecības ienākumi”) vai lai kombinētu dažādus sadalīto datu avotus, kas palielinātu jau savākto datu vērtību.

77 Komisija ir norādījusi, ka ir nepieciešams vienots lauku saimniecību identifikators, kas ļautu sasaistīt lauku saimniecību līmeņa datus no dažādiem datu avotiem (piemēram, administratīvajiem reģistriem un apsekojumiem)⁶². Identifikatorā būtu jāņem vērā dažādas dalībvalstu sistēmas un sarežģītas saimniecību struktūras ar dažādām kombinācijām un atrašanās vietām. Tam nepieciešama vienota saimniecības definīcija, un šāda definīcija ietekmē finanšu rādītājus, piemēram, lauku saimniecību ienākumus⁶³. Unikāls identifikators varētu palīdzēt uzlabot datu pieejamību un sniegt ticamāku informāciju par politikas ietekmi. Līdz 2022. gada februārim attiecībā uz šādu identifikatoru nav panākts nekāds progress.

78 Lauku saimniecību līmeņa dati no pārvaldības lietotnēm un sistēmām ir jauns un bagātīgs informācijas avots. Pastāv daudzi komerciāli risinājumi, kas piedāvā dažādus pakalpojumus digitālajai uzskaitei, uzraudzībai uz vietas un darbaspēka izsekošanai, un ar šādām lietotnēm var uzlabot daudzus lauku saimniecību darbību aspektus (sk. piemēru 6. izcēlumā). Komisija nezina, cik lauksaimnieku izmanto lauku saimniecību pārvaldības programmatūru, bet 2023. gadā plānotā integrētā lauku saimniecību statistikas kampaņa⁶⁴ varētu palīdzēt iegūt zināšanas par pārvaldības informācijas sistēmu un precīzās lauksaimniecības aprīkojuma izmantošanu.

79 Tādas digitālas lauka grāmatas izmantošana, kurā lauksaimnieki reģistrē savas darbības, būtu solis uz priekšu lauku saimniecību digitalizācijā un pesticīdu, mēslošanas līdzekļu, ūdens un augsnes patēriņa un ietekmes uzraudzības uzlabošanā. Komisijas ierosinātā FaST platforma (Farm Sustainability Tool for Nutrients) ir rīks ar elastīgu arhitektūru, kas nodrošina modernu analītiku un sadarbspēju ar daudziem datu avotiem. FaST izmanto vairākus datu avotus, kas ir vai nu savienoti (tiešsaistes avoti), vai importēti (statiskie avoti) platformā. Lai lauksaimniekiem nodrošinātu piekļuvi saviem datiem, FaST savienojas ar reģionālo/valsts IAKS (vai līdzvērtīgu lauku saimniecību reģistru), kurā tiek glabāti lauksaimnieku dati.

80 Precīzās lauksaimniecības dati var būt vērtīgs datu avots⁶⁵. Šādu datu piemēri ir sensoru un mašīnu dati par augsnes mitrumu un barības vielām, kā arī pesticīdu lietošanas vietas dati. Iepriekš minētajā NIVA projektā tiek pētītas iespējas izveidot elektronisku lauku saimniecību reģistru, ko var sasaistīt ar IAKS. Tā mērķis ir arī integrēt mašīnu / precīzās lauksaimniecības datus IAKS. Tomēr tam ir šķēršļi, piemēram, lauksaimniecības mašīnu daudzveidība un standartizācijas trūkums.

81 Individuālu datu pieejamība politikas analīzei var būt sarežģīta, un nav juridiska vai tehniska pamata komercinformācijas izmantošanai politikas analīzē. Saskaņā ar vienu pētījumu⁶⁶ lauksaimnieki nevēlas apmainīties ar datiem tādu iemeslu dēļ kā risks, ka dati tiks kopīgoti citiem mērķiem, skaidrības trūkums par to, ko nozīmē “personas dati”, un vispārēja “pretestība pret modernām datu platformu tehnoloģijām”. Saskaņā ar KLP 2023.–2027. gadam lauku saimniecību konsultāciju pakalpojumi lauksaimniekiem ir vajadzīgi, lai aptvertu digitālās tehnoloģijas⁶⁷.

82 Turpmāk 13. attēlā ir apkopotas galvenās ar datiem saistītās problēmas, ar kurām saskaras Komisija, un mūsu novērtējums par to, cik lielā mērā šīs problēmas ir risinātas.

83 Veicot dokumentāro pārbaudi par salīdzināmu praksi ārpus ES, mēs aplūkojām trīs valstis, kas nav ES dalībvalstis: Austrāliju, Japānu un ASV. Šīs valstis sniedz publiski pieejamu informāciju par moderno datu metožu integrēšanu lauksaimniecībā; 7. izcēlumā ir izklāstītas dažas no to iniciatīvām.

Secinājumi un ieteikumi

84 Mēs pārbaudījām, vai Komisija pienācīgi izmanto datus un datu analītiku kopējās lauksaimniecības politikas (KLP) analīzei. KLP ir daudzi sarežģīti, savstarpēji saistīti mērķi. Lai noteiktu, vai politikas instrumenti ir atbilstīgi un vai tie efektīvi sekmē šo mērķu sasniegšanu, ir vajadzīgi dati un informācija no dažādiem iekšējiem un ārējiem avotiem.

85 Mēs konstatējām, ka, lai gan Komisija izmanto ievērojamu daudzumu datu par ekonomikas, vides, klimata un sociālajiem aspektiem, dažās jomās pašreizējie dati un rīki nesniedz atsevišķus būtiskus informācijas elementus, kas nepieciešami labi informētai politikas veidošanai (16.–53. punkts). Komisija ir uzsākusi vairākas iniciatīvas, lai labāk izmantotu esošos datus (57.–69. punkts), taču papildus novēlotai datu pieejamībai (41. punkts) šķēršļi joprojām saglabājas (76.–81. punkts).

86 Galvenie šķēršļi datu vākšanas un apstrādes posmos ir šādi:

• dati netiek vākti: piemēram, attiecībā uz lauksaimniecības ielaidi (piemēram, izmantoto ķīmisko un neķīmisko pesticīdu daudzums, izmantotā minerālmēslojuma/organiskā mēslojuma daudzums un attiecīgā kultūra) un lauksaimniecības praksi, kas ietekmē vidi (sk. 3. tabulu, 42.–45. punktu);
• dati nav pieejami: lauku saimniecību līmeņa informācija pieder, to pārvalda un glabā dalībvalstu vietējā integrētajā administrācijas un kontroles sistēmā (IAKS), kurai Komisijai ir ierobežota piekļuve (sk. 27.–29. punktu);
• pārmērīga apkopošana: Komisija saņem galvenokārt apkopotus datus no dalībvalstīm, tādējādi ierobežojot apjomu, kādā tā no šiem datiem var iegūt vērtību (sk. 2. tabulu un 47. punktu);
• ierobežojumi datu avotu apvienošanai, piemēram, kopīga identifikatora trūkuma dēļ (sk. 24. punktu).

87 Tāpēc Komisijai ir daļējas zināšanas par pamatscenāriju vai politikas ietekmi tādās jomās kā lauksaimnieku ienākumi ārpus saimniecības, vides informācija/prakse un sociālekonomiskā attīstība. Šādi datu pieejamības pārrāvumi ietekmē pierādījumu kvalitāti dažos izvērtējumos (sk. 39.–47. punktu) un ietekmes novērtējumos (sk. 48.–53. punktu).

1. ieteikums. Izveidot sistēmu no IAKS saņemto sadalīto datu izmantošanai

Komisijai būtu jāizveido tehniskais un administratīvais satvars sadalītu IAKS datu (papildus tiem, kas vajadzīgi gada snieguma ziņojumiem) kopīgošanai un atkalizmantošanai, lai uzraudzītu, novērtētu un galu galā izstrādātu politiku. Tajā būtu jāievēro efektivitātes principi un tādējādi jāsamazina administratīvais slogs un izmaksas atbalsta saņēmējiem un dalībvalstu iestādēm.

Termiņš: 2024. gads.

2. ieteikums. Vairāk izmantot un attīstīt datu avotus, lai apmierinātu politikas vajadzības

Komisijai jānovērš datu iztrūkumi, kas konstatēti 2014.–2020. gada KLP izvērtēšanā un ietekmes novērtējumā KLP laikposmam pēc 2020. gada,

1. vairāk izmantojot esošos datu avotus (piemēram, administratīvos datus un statistikas apsekojumus un Copernicus datus), apsverot jaunus datu avotus vai apvienojot esošos avotus;
2. pārbaudot iespēju izmantot aizstājējvērtības vai netiešus datu avotus, ja tiešos avotus nav iespējams izmantot, lai novērtētu galvenos rādītājus vai aspektus; un
3. novērtējot iespēju plašāk izmantot lauksaimniecības mašīnu datus.

Termiņš: 2025. gads.

88 Komisijā Lauksaimniecības un lauku attīstības ģenerāldirektorātam ir vienošanās ar Kopīgo pētniecības centru par datu analīzi un par to, kā labāk izmantot esošos datus. Pamatojoties uz šo vienošanos, Komisija izmanto padziļinātu kvantitatīvu analīzi un KLP politikas analīzes modeļus. Tomēr Lauksaimniecības un lauku attīstības ģenerāldirektorāts neizmanto lielo datu metodes tekstuālajai analītikai, tekstizracei vai automatizētai datizguvei. Manuālo un laikietilpīgo procedūru aizstāšana ar automatizētiem rīkiem var būt iespējama (sk. 19. un 25. punktu un 2. izcēlumu).

89 Visā Eiropas Savienībā ir vairākas iniciatīvas, kuras dažkārt finansē ES saskaņā ar pamatprogrammu “Apvārsnis 2020” vai citām programmām un kurās tiek pētītas iespējas modernizēt datus un IT rīkus KLP izstrādei, uzraudzībai un novērtēšanai. Dažas no šīm iniciatīvām jau ir devušas rezultātus sadarbspējas jomā un jaunus un visaptverošākus rādītājus. Projekti ir dažādos posmos un var risināt līdzīgus jautājumus no dažādiem aspektiem (70.–75. punkts). Komisija vēl nav apzinājusi elementus, ko attiecībā uz KLP varētu īstenot praksē.

90 Tāpēc Komisijai ir plašas iespējas iekļaut izmaksu ziņā efektīvu progresīvu analītiku un saistītos rīkus esošajās IT sistēmās un/vai citos IT risinājumos automatizētai informācijas apstrādei (piemēram, aizstājot manuālas vai nereproducējamas procedūras) un labāk izmantot datu aktīvus (piemēram, datu apstrādes rezultātu palielināšana) politikas analīzei.

Šo ziņojumu 2022. gada 18. maijā Luksemburgā pieņēma I apakšpalāta, kuru vada Revīzijas palātas locekle Joëlle Elvinger.

Pielikums. Atlasītas ar datiem saistītas Komisijas darbības un ieceres

- darbs pabeigts - par agru vērtēt vai kavēšanās mazāk par gadu - kavēšanās ilgāk par gadu

Akronīmi un saīsinājumi

AMS: Platību uzraudzības sistēma

ATLAS: Lauksaimniecības sadarbspējas un analīzes sistēma

CATS: Grāmatojumu noskaidrošanas revīzijas izsekojamības sistēma

CROP-CASMA: Kultūraugu stāvokļa un augsnes mitruma analīze

FADN: Lauku saimniecību grāmatvedības datu tīkls

FaST: Lauku saimniecības ilgtspējas rīks attiecībā uz barības vielām

FSDN: Lauku saimniecību grāmatvedības datu tīkls

ĢAP: ģeotelpiskais atbalsta pieteikums

IAKS: Integrētā administrācijas un kontroles sistēma

IFM-CAP: individuālo lauku saimniecību modelis KLP analīzei

IFS: lauku saimniecību integrēta statistika

ISAMM: Lauksaimniecības tirgu pārvaldības un uzraudzības informācijas sistēma

LUCAS: Zemes izmantošanas un zemes pārklājuma statistiskais apsekojums

MEF4CAP: uzraudzības un izvērtēšanas satvari kopējai lauksaimniecības politikai

NIVA: “Jaunais IAKS redzējums darbībā” (New IACS Vision in Action)

SAIO: statistika par lauksaimniecības ielaidi un izlaidi

SEN4CAP: Sentinel satelīti kopējai lauksaimniecības politikai

SFC: Fondu pārvaldības sistēma

ZGIS: Zemes gabalu identifikācijas sistēma

Glosārijs

Dati: konkrēti, objektīvi fakti, mērījumi vai novērojumi, kas jāapstrādā, lai iegūtu informāciju.

Datu aktīvs: IT sistēma, lietojumprogramma vai datubāze, kas pieder struktūrvienībai.

Datu analītika: datu analīzes zinātne, izmantojot sistemātiskas datorizētas metodes, lai gūtu ieskatu.

Datu analīze: datu vākšanas, modelēšanas un pārbaudes process, lai gūtu ieskatu, kas palīdz lēmumu pieņemšanai.

Datu atkalizmantojamība: tas, cik viegli vienā nolūkā savāktos datus var izmantot citam mērķim.

Datu iztrūkums: visi dati, kas vajadzīgi konkrētam mērķim, bet nav pieejami.

Datubāze: strukturēts datu kopums, ko glabā elektroniski un kas ir pieejams aplūkošanai un izgūšanai.

Lielie dati: datu kopas ar pieaugošu apjomu, ātrumu un daudzveidību (“volume, velocity and variety” – “trīs V”). Lielie dati bieži vien nav strukturēti.

Mašīnu dziļā mācīšanās: mākslīgā intelekta tehnika, kas ietver programmatūras sistēmas apmācību, izmantojot miljoniem piemēru.

Nestrukturēti dati: informācija, kas tiek glabāta tās sākotnējā formātā bez iepriekš noteiktas kategorizēšanas vai organizēšanas un bieži vien sarežģī analīzi. Tā var būt gan kvantitatīva, gan kvalitatīva informācija, piemēram, attēli, teksti, datumi, e-pasti vai numuri.

Progresīvā analītika: augsto tehnoloģiju metožu izmantošana, piemēram, prognozējoša modelēšana un mašīnmācīšanās, lai analizētu lielos datus.

Sadarbspēja: sistēmas spēja sazināties un strādāt ar citām sistēmām, tostarp apmainoties ar datiem.

Strukturēti dati: standartizēta kvantitatīva informācija, kas atbilst iepriekš noteiktai datu struktūrai, padarot to viegli analizējamu.

Telpiskie dati: dati, kas attiecas uz konkrētu atrašanās vietu vai ģeogrāfisko apgabalu un tā dabiskajām vai būvniecības ceļā izveidotajām īpašībām.

Zemes izmantošanas un zemes pārklājuma statistiskais apsekojums (LUCAS): regulārs, saskaņots apsekojums, ko veic uz vietas visās ES dalībvalstīs, lai apkopotu informāciju par to, kā zeme tiek izmantota un kas tajā aug, tostarp analīzi par pamatā esošo augsni.

Komisijas atbildes

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

Laika grafiks

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

Revīzijas darba grupa

ERP īpašajos ziņojumos tiek atspoguļoti rezultāti, kas iegūti, revidējot ES politikas jomas un programmas vai ar pārvaldību saistītus jautājumus konkrētās budžeta jomās. ERP atlasa un izstrādā šos revīzijas uzdevumus tā, lai tiem būtu pēc iespējas lielāka ietekme, proti, tiek ņemts vērā risks, kādam pakļauta lietderība vai atbilstība, attiecīgo ienākumu vai izdevumu apjoms, paredzamie notikumi, kā arī politiskās un sabiedrības intereses.

Šo lietderības revīziju veica ERP locekles Joëlle Elvinger vadītā I apakšpalāta “Dabas resursu ilgtspējīga izmantošana”. Revīziju vadīja ERP locekle Joëlle Elvinger, un viņai palīdzēja darbuzdevuma vadītāja Liia Laanes; darbuzdevuma vadītājas vietnieks Dimitrios Maniopoulos; locekles biroja vadītāja Ildikó Preiss; biroja atašeji Paolo Pesce un Charlotta Törneling; atbildīgais vadītājs Emmanuel Rauch; revidente un datu zinātniece Claudia Albanese; revidente un grafiskā dizainere Marika Meisenzahl; revidents Michał Szwed. Lingvistisko atbalstu sniedza Mark Smith.

Beigu piezīmes

¹ Līgums par Eiropas Savienības darbību, 39. pants.

² Better Regulation Toolbox, 2021, 20. lpp.

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), 147.–169. lpp.

⁴ ESAO, “Digital Opportunities for Better Agricultural Policies”, OECD Publishing, 2019, 13. lpp.

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

⁶ COM(2020) 66.

⁷ COM(2020) 767.

⁸ Regula (ES) Nr. 1306/2013, 110. pants.

⁹ Better Regulation Toolbox, 20. lpp.

¹⁰ COM(2016) 786, Paskaidrojuma raksts.

¹¹ Regula (ES) Nr. 1306/2013, 68. pants.

¹² Regula (ES) Nr. 1306/2013, 67.–78. pants.

¹³ Digitalisation of European reporting, monitoring and audit, EPRS, 2021. gada septembris.

¹⁴ NIVA roadmap for IACS transformation, 24. lpp.

¹⁵ NIVA un IoF2020 projektu nodevumi, ATLAS un DEMETER projekti; Digitalisation of European reporting, monitoring and audit, EPRS. 2021. gada septembris.

¹⁶ AGRI ĢD gada darbības pārskats, 2. pielikums, 25. lpp.

¹⁷ Īpašais ziņojums 04/2020 “Jauno attēlveidošanas tehnoloģiju izmantošana kopējās lauksaimniecības politikas uzraudzībai: kopumā stabils progress, bet lēnāks attiecībā uz klimata un vides uzraudzību”.

¹⁸ Turpat, 2. ieteikums.

¹⁹ Padomes Regula 79/65/EEK.

²⁰ Lauku saimniecību grāmatvedības datu tīkls.

²¹ Novērtēšanas palīdzības dienests, “Best Use of FADN for the Assessment of RDP Effects on Fostering the Competitiveness in Agriculture”, 2021, 9. lpp.

²² Komisija, EU Farm Economics Overview based on 2015 (and 2016) FADN data, 2018, 5. lpp.

²³ Better Regulation Guidelines, 6. un 26. lpp.

²⁴ Better Regulation Toolbox, 572. lpp.

²⁵ Regula (ES) Nr. 1306/2013, 110. pants.

²⁶ Better Regulation Guidelines, 45. lpp.

²⁷ Par lauku attīstību – Īstenošanas regula (ES) Nr. 808/2014, IV pielikums.

²⁸ Better Regulation Toolbox, VIII nodaļa, 68. rīks.

²⁹ SWD(2021) 115, 20. lpp.

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

³¹ Izvērtējuma atbalsta pētījums par ekonomiski dzīvotspējīgu pārtikas ražošanu, 30.–32. lpp.

³² Regula (ES) Nr. 1306/2013, II pielikums.

³³ Īpašais ziņojums 13/2020 “Lauksaimniecības zemes bioloģiskā daudzveidība: KLP maksājumi nav apturējuši tās samazināšanos”, 48.–40. punkts.

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

³⁵ Īpašais ziņojums 05/2020 “Augu aizsardzības līdzekļu ilgtspējīga lietošana: ierobežots progress risku novērtēšanā un samazināšanā”.

³⁶ Turpat.

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 un Evaluation support study on the impact of the CAP on territorial development of rural areas: socioeconomic aspects; īpašais ziņojums 10/2021 “Dzimumu līdztiesības aspekta integrēšana ES budžetā: laiks vārdus pārvērst darbos”, 90. punkts.

⁴² Better Regulation Guidelines, 10. lpp.

⁴³ SWD(2018) 301.

⁴⁴ Atzinums 07/2018, 2. punkts.

⁴⁵ Īpašais ziņojums 10/2021 “Dzimumu līdztiesības aspekta integrēšana ES budžetā: laiks vārdus pārvērst darbos”, 89. un 90. punkts.

⁴⁶ Īpašais ziņojums 10/2018 “Pamata maksājuma shēma lauksaimniekiem – tiek īstenota pareizi, taču tai ir ierobežota ietekme uz vienkāršošanu, atbalsta mērķtiecīgāku piešķiršanu un atbalsta līmeņu konverģenci”, 3. ieteikums.

⁴⁷ Hill, B. & Dylan Bradley, B., “Comparison of farmers’ incomes in the EU Member States”, 2015. Pētījums sagatavots Eiropas Parlamentam.

⁴⁸ Datu kopa par citām ienākumus nesošām darbībām (ef_oga_main).

⁴⁹ Hansen, H. and Forstner, B., “A differentiated look at the economic situation of German farmers”, ESAO tīkls analīzei lauku saimniecību līmenī, prezentācija Tīkla 27. sanāksmē, 2021.

⁵⁰ SWD(2018) 301, 51. lpp.

⁵¹ Better Regulation Toolbox, 363. lpp.

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

⁵³ COM(2020) 66.

⁵⁴ 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., C(2021) 7914, 54. lpp.

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

⁵⁶ COM(2020) 381.

⁵⁷ Ceļvedis: Pāreja uz lauku saimniecību ilgtspējas datu tīklu (FSDN).

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

⁵⁹ Final report summary of FLINT project.

⁶⁰ Ceļvedis: Pāreja uz lauku saimniecību ilgtspējas datu tīklu (FSDN).

⁶¹ SWD(2018) 301, I daļa, 51. lpp.

⁶² Sk., piemēram, Strategy for agricultural statistics for 2020 and beyond, 8., 12., 16. un 17. lpp.

⁶³ Poppe, K. J. and Vrolijk, H.C.J., How to measure farm income in the era of complex farms, 2019, dokuments sagatavots prezentācijai 171. EAAE seminārā.

⁶⁴ Komisijas Īstenošanas regula (ES) 2021/2286.

⁶⁵ Punt, T. and Snijkers, G., Exploring precision farming data: a valuable new data source? A first orientation, 2020. Dokuments prezentēts ANO EEK 2019. gada seminārā par statistikas datu vākšanu “Jauni avoti un jaunās tehnoloģijas”.

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

⁶⁷ Regula (EU) 2021/2115, 15. pants.

⁶⁸ Agricultural Data Integration Project.

⁶⁹ Hughes, N. et al. The Agricultural Data Integration Project,ABARES pētniecības pārskats, Canberra, 2020.

⁷⁰ Digital Opportunities for Better Agricultural Policies, 2019, ESAO.

⁷¹ WAGRI tīmekļa vietne.

⁷² Crop-CASMA lietotāja rokasgrāmata.

Kontaktinformācija

EIROPAS REVĪZIJAS PALĀTA
12, rue Alcide De Gasperi
1615 Luxembourg
LUXEMBOURG

Tālrunis: +352 4398-1
Uzziņām: eca.europa.eu/lv/Pages/ContactForm.aspx
Tīmekļa vietne: eca.europa.eu
Twitter: @EUAuditors

Plašāka informācija par Eiropas Savienību ir pieejama portālā Europa (https://europa.eu).

Luksemburga: Eiropas Savienības Publikāciju birojs, 2022

PDF	ISBN 978-92-847-8273-4	ISSN 1977-5717	doi:10.2865/878974	QJ-AB-22-014-LV-N
HTML	ISBN 978-92-847-8259-8	ISSN 1977-5717	doi:10.2865/587142	QJ-AB-22-014-LV-Q

AUTORTIESĪBAS

© Eiropas Savienība, 2022.

Eiropas Revīzijas palātas (ERP) atkalizmantošanas politiku nosaka ar ERP Lēmumu Nr. 6–2019 par atvērto datu politiku un dokumentu atkalizmantošanu.

Ja vien nav norādīts citādi (piemēram, individuālās autortiesību norādēs), ERP saturs, kurš pieder ES, ir licencēts saskaņā ar šādu starptautisku licenci: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) licence. Tādējādi atkalizmantošana parasti ir atļauta, ja tiek sniegtas pienācīgas atsauces un norādītas visas izmaiņas. ERP satura atkalizmantošana nedrīkst sagrozīt tā sākotnējo nozīmi vai jēgu. ERP nav atbildīga par atkalizmantošanas sekām.

Jāsaņem papildu atļauja, ja konkrētā saturā attēlotas identificējamas privātpersonas, piemēram, ERP darbinieku fotoattēlos, vai ja tas ietver trešās personas darbu.

Ja šāda atļauja ir saņemta, tā atceļ un aizstāj iepriekš minēto vispārējo atļauju un skaidri norāda uz visiem izmantošanas ierobežojumiem.

Lai izmantotu vai reproducētu saturu, kas nepieder ES, var būt nepieciešams prasīt atļauju tieši autortiesību īpašniekiem:

1., 4., 8. un 11. attēls: Freepik Company S.L. Visas tiesības aizsargātas.

Logotipi 12. attēlā: Visas tiesības aizsargātas.

Programmatūra vai dokumenti, uz kuriem attiecas rūpnieciskā īpašuma tiesības, proti, patenti, preču zīmes, reģistrēti dizainparaugi, logotipi un nosaukumi, nav iekļauti ERP atkalizmantošanas politikā.

Eiropas Savienības iestāžu un struktūru tīmekļa vietnēs, kas izvietotas domēnā europa.eu, ir atrodamas saites uz trešo personu tīmekļa vietnēm. Tā kā ERP šīs vietnes nekontrolē, iesakām rūpīgi iepazīties ar to privātuma un autortiesību politiku.

ERP logotipa izmantošana

ERP logotipu nedrīkst izmantot bez ERP iepriekšējas piekrišanas.

Kā sazināties ar ES

Klātienē
Visā Eiropas Savienībā ir simtiem Europe Direct informācijas centru. Sev tuvākā centra adresi varat atrast tīmekļa lapā https://europa.eu/european-union/contact_lv

Pa tālruni vai e-pastu
Europe Direct ir dienests, kas atbild uz jūsu jautājumiem par Eiropas Savienību. Ar šo dienestu varat sazināties šādi:

• pa bezmaksas tālruni: 00 800 6 7 8 9 10 11 (daži operatori par šiem zvaniem var iekasēt maksu);
• pa šādu parasto tālruņa numuru: +32 22999696;
• pa e-pastu, izmantojot šo tīmekļa lapu: https://europa.eu/european-union/contact_lv

Kā atrast informāciju par ES

Internetā
Informācija par Eiropas Savienību visās oficiālajās ES valodās ir pieejama portālā Europa: https://europa.eu/european-union/index_lv

ES publikācijas
ES bezmaksas un maksas publikācijas varat lejupielādēt vai pasūtīt šeit: https://op.europa.eu/lv/publications. Vairākus bezmaksas publikāciju eksemplārus varat saņemt, sazinoties ar Europe Direct vai tuvāko informācijas centru (sk. https://europa.eu/european-union/contact_lv).

ES tiesību akti un ar tiem saistītie dokumenti
Ar visu ES juridisko informāciju, arī kopš 1951. gada pieņemtajiem ES tiesību aktiem visās oficiālajās valodās, varat iepazīties vietnē EUR-Lex: https://eur-lex.europa.eu

ES atklātie dati
ES atklāto datu portāls (https://data.europa.eu/lv) dod piekļuvi ES datu kopām. Datus var lejupielādēt un bez maksas izmantot kā komerciāliem, tā nekomerciāliem mērķiem.