Datele în politica agricolă comună Potențialul volumelor mari de date pentru evaluările PAC nu este valorificat

Sinteză

I Politica agricolă comună (PAC) reprezintă peste o treime din bugetul UE. Această politică are numeroase obiective complexe și interconectate, care variază de la nivelul de trai al comunității agricole la aspecte legate de mediu și climă și la dezvoltarea zonelor rurale. Utilizarea unei abordări bazate pe date concrete/factuale pentru luarea deciziilor de politică necesită diverse date din diferite surse, precum și analiza ulterioară a acestora.

II Obiectivul auditului a fost de a se evalua dacă Comisia utilizează în mod optim datele și analitica datelor pentru analiza politicii agricole comune. Această evaluare prezintă relevanță atât pentru PAC care începe în 2023, cât și pentru PAC de după 2027.

III În primul rând, Curtea a examinat modul în care Comisia a utilizat, în ultimii ani, datele disponibile pentru analiza politicii, precum și dacă datele disponibile sunt suficiente. În al doilea rând, s-a examinat ce măsuri ia Comisia pentru a remedia lacunele în materie de date, inclusiv utilizarea volumelor mari de date.

IV Conform celor constatate de Curte, Comisia deține volume mari de date pentru conceperea, monitorizarea și evaluarea PAC. Ea utilizează instrumente convenționale, cum ar fi foile de calcul, pentru a analiza datele pe care le colectează de la statele membre. Datele și instrumentele actuale nu scot la lumină anumite elemente semnificative (de exemplu, detalii privind practicile de mediu aplicate și veniturile obținute în afara fermei) care sunt necesare pentru elaborarea politicii în cunoștință de cauză. Comisia a lansat mai multe inițiative legislative și de altă natură pentru a asigura o mai bună utilizare a datelor existente, dar există în continuare anumite obstacole care împiedică o utilizare optimă a datelor colectate. Printre exemple de astfel de obstacole se pot menționa lipsa standardizării și limitările cauzate de agregarea datelor, care reduc disponibilitatea datelor și utilizabilitatea acestora.

V Curtea recomandă Comisiei:

• să stabilească un cadru pentru utilizarea datelor dezagregate de la statele membre și
• să utilizeze pe scară mai largă sursele de date și să le dezvolte pentru a răspunde nevoilor politicii.

Introducere

Politica agricolă comună este un domeniu de acțiune vast

01 Politica agricolă comună (PAC) a fost lansată în 1962 și reprezintă peste o treime din bugetul UE: pentru perioada 2014‑2020, cheltuielile agricole s-au ridicat în total la 408 miliarde de euro. Obiectivele generale prevăzute în tratat¹ pentru această politică sunt specificate în detaliu în regulamentele privind PAC (a se vedea figura 1). Politica urmărește să aibă un impact nu numai asupra producției agricole și a fermierilor, ci și asupra aspectelor sociale și a celor legate de mediu și de climă.

02 În cadrul PAC, cea mai mare parte a subvenției pe care o primesc beneficiarii se bazează pe terenul aflat la dispoziția lor. O altă parte din subvenție poate fi plătită cu titlu de rambursare a costurilor pentru desfășurarea unor activități specifice și pentru finanțarea unor investiții. Baza pentru majoritatea plăților este stabilită în legislația UE. Se generează și se colectează astfel, prin diferite mijloace, diverse date privind exploatațiile agricole (figura 2).

Rolul datelor într-un ciclu de elaborare a politicilor

03 Orientările Comisiei privind o mai bună legiferare recomandă o abordare bazată pe date concrete/factuale, ceea ce înseamnă că deciziile luate cu privire la politici trebuie să se întemeieze pe cele mai bune dovezi disponibile. Conform definiției Comisiei, „date concrete/factuale” înseamnă „date, informații și cunoștințe din surse multiple, inclusiv date cantitative, cum ar fi statistici și măsurători, date calitative, cum ar fi avizele, contribuțiile părților interesate, concluziile evaluărilor, precum și consultanță științifică și de specialitate”². Diferitele etape ale unui ciclu de politici convențional sunt prezentate în figura 3. O politică bazată pe date concrete are nevoie de date relevante în fiecare etapă a ciclului.

04 La nivel mondial, organizațiile utilizează din ce în ce mai mult volumele mari de date (așa-numitele big data), ceea ce le permite să utilizeze date care au fost obținute în diverse moduri. În contextul prezentului raport, big data sunt considerate a fi acele date care sunt prea complexe sau care există în volume prea mari pentru sistemele tradiționale de prelucrare a datelor și care necesită instrumente avansate și o putere de calcul mai mare.

05 Agricultura este un sector în care se aplică din ce în ce mai mult inovațiile și tehnologiile digitale; în figura 4 sunt prezentate exemple de tehnologii digitale folosite în agricultură. Sectorul public poate utiliza multe dintre aceste tehnologii. Progresele tehnologice pot reduce intervalul de timp necesar pentru formularea politicilor și pot contribui la extinderea bazei factuale pentru luarea deciziilor de politică³. Aceste îmbunătățiri fac posibilă adoptarea de către guverne a unor politici bazate pe date concrete, în special permițând⁴:

• o mai bună înțelegere a impacturilor agriculturii asupra mediului și formularea unor obiective de politică prin care abordează aceste impacturi în mod holistic;
• elaborarea unor politici diferențiate și bine direcționate;
• aplicarea unor noi sisteme de monitorizare bazate pe date concrete.

Ambițiile UE în materie de date

06 Comisia Europeană a publicat mai multe documente care subliniază necesitatea de a se îmbunătăți și de a se maximiza utilizarea datelor pentru optimizarea procesului de elaborare a politicilor sau care au un impact asupra partajării de date și a instrumentelor folosite în UE (a se vedea figura 5).

07 Comunicarea din 2016 a Comisiei privind gestionarea datelor, a informațiilor și a cunoștințelor în cadrul Comisiei a subliniat necesitatea de a se îmbunătăți extragerea și prezentarea informațiilor și de a se maximiza utilizarea datelor pentru optimizarea procesului de elaborare a politicilor. În această comunicare, se afirma că volumele mari de date „au potențialul de a spori în mod semnificativ capacitățile Comisiei, permițând detectarea timpurie a tendințelor și un feedback mai rapid în sprijinul unei mai bune legiferări și al elaborării de politici bazate pe date concrete, precum și de a îmbunătăți demonstrarea rezultatelor pentru toate părțile interesate”. Comisia intenționa să dezvolte competențele, instrumentele și infrastructura de calcul necesare pentru a sprijini o capacitate de tratare a volumelor mari de date. Ea a subliniat, de asemenea, că nevoile în materie de date și lacunele în materie de cunoștințe trebuie să fie mai bine anticipate pentru a se asigura faptul că există date disponibile, utilizabile și utile pentru studii de impact, monitorizare, raportare și evaluare⁵. Principalul instrument utilizat de Comisie pentru punerea în practică a comunicării este strategia sa internă privind datele (DataStrategy@EC).

08 În noiembrie 2018, Comisia a adoptat Strategia digitală a Comisiei Europene pentru a deveni, până în 2022, o administrație transformată din punct de vedere digital, axată pe utilizatori și bazată pe date. Această strategie a reafirmat direcția stabilită în comunicarea din 2016. Dintre cele nouă acțiuni enumerate în strategie, Curtea consideră că următoarele două sunt cele mai relevante pentru sfera auditului său:

• integrarea noilor tehnologii în mediul informatic al Comisiei;
• facilitarea liberei circulații între administrațiile publice europene a datelor referitoare la politicile de la nivelul UE.

09 În februarie 2020, Comisia a publicat o comunicare intitulată „O strategie europeană privind datele”⁶ pentru perioada 2021‑2027, a cărei sferă de aplicare nu se limita la Comisie. Strategia vizează să contribuie la realizarea „viziunii privind o piață unică veritabilă pentru date” prin acțiuni precum stabilirea unui cadru de guvernanță pentru accesul la date și utilizarea acestora și prin realizarea de investiții în infrastructura de date și în competențele legate de acestea. Printre aspectele care trebuie abordate se numără disponibilitatea datelor, interoperabilitatea și calitatea datelor, guvernanța datelor, infrastructuri și tehnologii de date (de exemplu, capacitatea de prelucrare a datelor și infrastructurile de tip cloud) și securitatea cibernetică.

10 Propunerea Comisiei din 2020 privind Legea privind guvernanța datelor⁷ urmărea să faciliteze reutilizarea anumitor categorii de date protejate din sectorul public, să sporească încrederea în serviciile de intermediere a datelor și să promoveze altruismul în materie de date în UE.

Sfera și abordarea auditului

11 Auditul desfășurat de Curte a urmărit să evalueze dacă Comisia utilizează în mod optim datele și analitica datelor în cadrul procesului de analiză aferent politicii agricole comune. În primul rând, Curtea a examinat modul în care Comisia a utilizat pentru acest proces datele disponibile și dacă datele respective sunt suficiente. În al doilea rând, s-a examinat dacă Comisia ia măsuri pentru a remedia lacunele în materie de date, inclusiv utilizarea volumelor mari de date, precum și dacă existau proiecte de cercetare recente sau în curs de desfășurare finanțate de UE care ar putea contribui la remedierea acestor lacune și la îmbunătățirea analizei PAC.

12 Sfera auditului Curții a cuprins conceperea politicii, monitorizarea în cursul punerii în aplicare și evaluarea politicii. Auditul a acoperit perioada cuprinsă între 2015 și februarie 2022. Evaluarea guvernanței datelor din cadrul PAC prezintă relevanță, întrucât raportul Curții ar putea avea un impact atât asupra PAC care începe în 2023, cât și asupra PAC de după anul 2027. Responsabilitatea principală pentru PAC revine Direcției Generale Agricultură și Dezvoltare Rurală (DG AGRI) din cadrul Comisiei.

13 În cadrul activității sale de audit, Curtea:

• a examinat date și documente relevante, inclusiv documente științifice, strategice, legislative, de politică și de proiect;
• a desfășurat interviuri cu membri ai personalului din cadrul a patru direcții generale ale Comisiei [Agricultură și Dezvoltare Rurală, Eurostat, Centrul Comun de Cercetare (JRC) și Rețele de Comunicare, Conținut și Tehnologie];
• a desfășurat interviuri cu organizația-umbrelă COPA-COGECA din domeniul agriculturii cu privire la Codul de conduită al UE privind schimbul de date agricole pe baza unui acord contractual, precum și interviuri cu reprezentanți ai proiectului Sen4CAP;
• a consultat toate cele 27 de state membre ale UE prin intermediul unui sondaj adresat ministerului/departamentului responsabil de PAC și, pe baza răspunsurilor la sondaj, a purtat discuții de aprofundare cu autoritățile din Belgia, Estonia, Germania, Irlanda, Țările de Jos și Spania;
• a efectuat o examinare documentară cu privire la trei țări din afara UE (SUA, Australia și Japonia) în scopul evaluării comparative. Aceste țări au fost alese de echipa de audit pe baza importanței economiei lor agricole, a existenței unor inițiative inovatoare sau digitale pentru gestionarea agriculturii și a disponibilității datelor publice;
• a organizat o reuniune-dezbatere cu experți științifici, experți în politica agricolă și experți administrativi.

Observații

Datele și instrumentele actuale furnizează parțial informațiile necesare pentru a elabora politici în cunoștință de cauză la nivelul UE

14 Comisia are obligația de a evalua performanța PAC în raport cu cele trei obiective generale ale acesteia⁸ (a se vedea figura 1). Datele factuale pe care le colectează Comisia în scopul elaborării politicilor ar trebui să fie proporționale și adecvate pentru a sta la baza opțiunilor de politică și pentru a putea răspunde la întrebările de evaluare⁹. Conform orientărilor privind o mai bună legiferare, evaluările ar trebui să se asigure, de asemenea, că sunt disponibile date factuale relevante care să sprijine elaborarea unor noi inițiative (principiul „a evalua înainte de a acționa”).

15 Curtea a examinat dacă DG AGRI utilizează o gamă suficientă de surse de date și de date pentru analiza politicii agricole și dacă aplică instrumente analitice relevante. Ea a analizat ce tip de date, sisteme informatice și tehnici de analiză a datelor deține și utilizează Comisia. Pentru a determina dacă datele și instrumentele sunt suficiente, Curtea a examinat evaluări și documente de pregătire a politicii.

DG AGRI colectează în cea mai mare parte date administrative și utilizează în principal instrumente convenționale pentru analiza datelor

16 În vederea conceperii, a monitorizării și a evaluării PAC, DG AGRI deține volume mari de date în principal administrative (de exemplu, prețurile de piață, plățile și informațiile contabile agricole), pe care le primește în cea mai mare parte de la statele membre, care colectează datele în scopul punerii în aplicare a politicii. Statisticile agricole la nivelul UE colectate de Eurostat provin dintr-o gamă variată de surse: anchete statistice, date administrative, date provenite de la ferme și alte întreprinderi, precum și date de la nivelul fermelor sub forma unui recensământ agricol și a unor eșantioane¹⁰.

17 DG AGRI aplică strategia internă a Comisiei privind datele. Comisia dispune de un inventar al datelor care indică cine este proprietarul lor și conține informații privind accesibilitatea, locul unde sunt stocate și caracterul reutilizabil al fiecărui activ de date. Acest exercițiu de repertoriere nu furniza informații privind lacunele sau suprapunerile în materie de date.

18 În februarie 2022, inventarul de date al DG AGRI consta în 57 de active de date stocate în diferite sisteme informatice și baze de date (pentru exemple, a se vedea figura 6). Bazele de date conțin în principal date administrative structurate și DG AGRI utilizează, de regulă, instrumente statistice pentru a le prelucra. O serie de documente pe care DG AGRI le colectează de la statele membre (de exemplu, rapoartele anuale de implementare) includ date nestructurate, pentru care DG AGRI nu dispune de instrumente de prelucrare automatizată sau semiautomatizată.

19 DG AGRI a încheiat un acord cu JRC pentru analiza datelor și pentru a explora modalități de a utiliza mai bine datele existente. Pe această bază, direcția utilizează anumite metode avansate în analiza pe care o realizează cu privire la PAC (de exemplu, modelul IFM-CAP, modele econometrice și analiza predictivă). Modelul IFM-CAP este „modelul la nivel de fermă individuală pentru analiza politicii agricole comune” și vizează să evalueze impactul PAC asupra economiei agricole și efectele acestei politici asupra mediului.

20 În urma examinării efectuate cu privire la cele patru sisteme informatice (ISAMM, CATS/COMBO, AGRIVIEW și SFC) și la baza de date RICA ce alimentează portalul de date Agri-food (a se vedea figura 6), Curtea a stabilit că DG AGRI colectează în principal date agregate. Dintre aceste sisteme, numai CATS/COMBO conține date dezagregate, la nivel de fermă.

21 DG AGRI publică date consolidate pe portalul de date Agri-food, care oferă informații provenite din numeroase active de date ale DG AGRI și din statisticile agricole ale Eurostat, vizualizări interactive și tablouri de bord. Utilizatorii pot consulta serii de timp, hărți interactive, grafice și tabele și pot descărca, de asemenea, date brute în vederea reutilizării sau a unei analize offline. DG AGRI actualizează portalul în mod continuu. În opinia Curții, portalul constituie o bună practică pentru date puse la dispoziția publicului, deoarece oferă un punct unic de acces la un set amplu de date privind piețele agroalimentare, analiza PAC, indicatorii privind PAC și finanțarea acordată de UE.

22 Principalele sisteme informatice pe care Comisia și statele membre le utilizează în scopul PAC se axează pe tehnici de analiză descriptivă și de diagnosticare; foarte puține sunt predictive sau prescriptive (a se vedea figura 7).

23 Pe baza interviurilor și a răspunsurilor statelor membre la sondajul său, Curtea a identificat mai multe obstacole care îngreunau utilizarea de către Comisie și de către statele membre a volumelor mari de date (a se vedea punctul 04) și a analiticii avansate pentru examinarea PAC. Printre aceste obstacole, se pot enumera:

1. diferențele care există între diversele surse de date în ceea ce privește standardele sau cerințele de calitate;
2. normele referitoare la confidențialitate care limitează utilizarea datelor de la nivel de fermă;
3. disponibilitatea limitată a datelor și faptul că acestea din urmă nu sunt în același format sau nu sunt în formatul corect;
4. un nivel scăzut al competențelor în domeniul datelor și o lipsă de personal calificat.

24 Lipsa unor referințe comune, cum ar fi un identificator unic, face dificilă combinarea, în scopul analizei PAC, a datelor de la nivel de fermă provenite din diferite surse. Un identificator unic sau tehnici alternative de combinare a datelor ar permite corelarea datelor care se referă la aceeași fermă, dar care provin din diferite surse (a se vedea caseta 1).

25 De regulă, DG AGRI evaluează manual informațiile textuale pe care le furnizează statele membre în rapoartele lor anuale și nu utilizează tehnici pentru volume mari de date, cum ar fi analiza textuală sau extragerea automatizată. Analiza Curții arată că sunt posibile automatizări suplimentare (a se vedea caseta 2 pentru un exemplu în acest sens).

Anumite caracteristici ale datelor și ale sistemelor existente le limitează utilizarea în scopul analizei politicii

26 Curtea a evaluat modul în care erau utilizate trei surse foarte diferite de date pe care Comisia și statele membre le folosesc pe scară largă, precum și limitările care afectează această utilizare (a se vedea tabelul 1).

Sistemul integrat de administrare și control

27 Comisia are acces limitat la Sistemul integrat de administrare și control (Integrated Administration and Control System – IACS) al statelor membre, care este principalul element de bază pentru gestionarea plăților din cadrul PAC în statele membre. Pentru PAC 2014‑2020, IACS este constituit dintr-o serie de baze de date digitale și interconectate, în special¹¹:

1. un sistem de identificare a tuturor parcelelor agricole din țările UE, cunoscut ca LPIS (land parcel identification system);
2. un sistem care permite fermierilor să indice sub formă grafică suprafețele agricole pentru care solicită ajutor (cererea de ajutor în format electronic cu informații geospațiale sau GSAA);
3. un sistem pentru înregistrarea identității fiecărui beneficiar care depune o cerere de ajutor sau de plată;
4. un sistem integrat de control pentru verificarea cererilor de ajutor, pe baza unor controale încrucișate computerizate și a unor controale fizice la ferme.

28 Statele membre utilizează IACS pentru primirea cererilor de ajutor, pentru controale administrative și de alt tip (de exemplu, controale la fața locului și controale prin monitorizare), precum și pentru efectuarea plăților¹². Ele pot apela la diferite soluții tehnice pentru sistemul lor IACS. Lipsa standardizării, faptul că datele au proprietari diferiți (nu întotdeauna este vorba de același tip de autoritate) și faptul că fiecare stat își dezvoltă în mod independent sistemul informatic duc la fragmentare, îngreunează compararea datelor și limitează modul în care datele pot fi partajate sau reutilizate. Aceste caracteristici reduc posibilitățile de utilizare a analiticii avansate sau a altor tehnici de lucru cu volume mari de date pentru evaluarea impactului fondurilor UE¹³. Comisia are acces limitat la cele 42 de sisteme diferite (naționale sau regionale) ale statelor membre, care includ date detaliate privind fermele și întreprinderile¹⁴. În consecință, este dificil, de exemplu, să se dispună de informații detaliate privind distribuirea fondurilor UE.

29 În urma examinării diferitor proiecte de cercetare finanțate de UE¹⁵, Curtea a constatat că abordarea descentralizată aferentă IACS limitează integrarea și interconectarea într-o mai mare măsură a acestor surse de date cu alte surse de date ale Comisiei, în principal din cauza:

1. problemelor de compatibilitate (soluții tehnice diferite) și a lipsei interoperabilității între sistemele de date;
2. normelor în materie de confidențialitate care nu permit corelarea datelor privind exploatațiile agricole provenind din surse de date diferite (de exemplu, IACS și RICA);
3. nivelului scăzut de granularitate al altor baze de date, cu alte cuvinte datele au un nivel insuficient de detaliu, și a lipsei de identificatori comuni care să realizeze corelațiile cu datele din IACS.

30 Pentru a îmbunătăți partajarea datelor și disponibilitatea acestora, DG AGRI încurajează statele membre să pună la dispoziție datele geospațiale fără caracter personal din IACS prin intermediul geoportalului comun INSPIRE (a se vedea figura 8), cu sprijinul tehnic al JRC. Portalul oferă acces la servicii de descărcare și de vizualizare pentru datele geospațiale de mediu compilate de statele membre.

31 Măsura în care sunt partajate date prin intermediul geoportalului INSPIRE variază de la un stat membru la altul. În figura 9 sunt prezentate exemple privind numărul de înregistrări de metadate pentru trei teme selectate. Statele membre publică unele datele geospațiale și prin intermediul geoportalurilor lor naționale (sau regionale) independente.

Datele satelitare de la Copernicus

32 Datele satelitare provenite de la programul Copernicus corespund definiției pentru big data (a se vedea punctul 04). Abordarea cu „controale prin monitorizare” (pe baza datelor de la Copernicus), care constituie un exemplu de monitorizare automatizată a PAC în statele membre, este coordonată de Comisie.

33 În cadrul „controalelor prin monitorizare”, fluxurile continue de date satelitare de la Copernicus sunt analizate pentru a se verifica dacă anumite parcele de teren respectă criteriile de eligibilitate. Începând din 2018, autoritățile naționale au posibilitatea de a utiliza datele de la Copernicus pentru a înlocui inspecțiile tradiționale pe teren. Potrivit Comisiei, în 2021 s-au aplicat „controale prin monitorizare” pentru o proporție de 13,1 % din suprafața pentru care se primesc plăți directe. Pentru anul 2024, ținta este de 50 % din această suprafață¹⁶. În 2021, 10 state membre au aplicat procesul pentru cel puțin o schemă de ajutoare pe cel puțin o parte a teritoriului lor, în timp ce în 2020, când Curtea a publicat un raport special referitor la „controalele prin monitorizare”¹⁷ (a se vedea caseta 3), numărul acestor state membre a fost de 5.

Rețeaua de informații contabile agricole (RICA)

34 Principala sursă de date economice este RICA. Comisia și statele membre utilizează RICA pe scară largă pentru modelare, pentru evaluări și pentru raportare.

35 Începând din 1965, RICA urmărește să pună la dispoziție „informații obiective și relevante cu privire la venituri […] și la activitatea economică a exploatațiilor” în cadrul PAC¹⁹. RICA constituie sursa de date microeconomice armonizate disponibile pentru a măsura impactul PAC. Aceasta se bazează pe anchete statistice naționale, este facultativă pentru exploatațiile agricole și acoperă exploatațiile agricole din UE care sunt suficient de mari pentru a fi considerate comerciale²⁰.

36 Ca urmare a faptului că fermele necomerciale și cele de mici dimensiuni sunt excluse, RICA este mai puțin reprezentativă pentru beneficiarii din cadrul PAC. În 2015, ancheta a inclus aproximativ 83 000 de exploatații. Deși acestea sunt reprezentative pentru aproximativ 90 % din suprafața agricolă totală utilizată și din producția agricolă totală²¹, ele constituie doar 4,7 milioane dintr-un total de 10,8 milioane de exploatații din UE²². RICA nu este concepută să fie reprezentativă pentru beneficiarii din cadrul PAC. Potrivit Comisiei, în 2019, ponderea beneficiarilor de plăți directe din cadrul PAC nereprezentați în RICA a variat între 5 % în Țările de Jos și 78 % în Slovacia.

Lipsa unor date adecvate limitează evaluarea performanței PAC

37 Evaluările ar trebui să se bazeze pe cele mai bune date concrete disponibile, obținute prin intermediul unei game variate și adecvate de metode și de surse (triangulație)²³. Datele granulare facilitează corelarea obiectivelor de politică cu rezultatele/impactul²⁴. Conform legislației, informațiile utilizate pentru evaluarea performanței PAC ar trebui să se bazeze, în măsura posibilului, pe surse de date consacrate, cum ar fi RICA și Eurostat²⁵. O bună monitorizare ar trebui să genereze date factuale sub formă de serii de timp pentru a îmbunătăți calitatea viitoarelor evaluări și studii de impact²⁶.

38 Curtea a examinat cinci evaluări sau studii de sprijin pentru evaluări efectuate de Comisie, selectând cel puțin o evaluare pentru fiecare dintre cele trei obiective generale ale PAC prezentate în figura 1. Ea a constatat că evaluările au utilizat o gamă variată de date colectate pentru gestionarea sau monitorizarea politicii, de exemplu indicatorii din cadrul PAC²⁷, RICA, CATS/COMBO, statisticile Eurostat și Sistemul de informații pentru gestionarea piețelor agricole (Information System for Agricultural Market Management – ISAMM). Aceste date sunt completate adesea cu date externe (de exemplu, provenite de la Organizația pentru Cooperare și Dezvoltare Economică, Organizația Națiunilor Unite, Organizația Națiunilor Unite pentru Alimentație și Agricultură), cu studii de caz, cu chestionare și cu interviuri.

39 Pentru toate cele trei obiective ale PAC, Comisia și evaluatorii utilizează o evaluare contrafactuală a impactului²⁸. O astfel de evaluare necesită date referitoare la grupuri de control, și anume entități care nu aplică politica. RICA furnizează date privind ambele grupuri și se poate dovedi utilă pentru o astfel de analiză. Lipsa unor date contrafactuale limitează, de exemplu, estimările privind contribuția PAC la atenuarea schimbărilor climatice. Potrivit Comisiei, PAC este aplicată de prea mult timp și acoperă o suprafață prea mare pentru a permite obținerea de date comparative²⁹, cu alte cuvinte nu există posibilitatea de a compara situația anterioară cu cea ulterioară aplicării politicii sau situația în care politica este aplicată cu cea în care aceasta nu ar fi fost aplicată. De asemenea, este dificil să se utilizeze metode contrafactuale pentru dezvoltarea teritorială, întrucât majoritatea regiunilor beneficiază de sprijin din partea PAC. Pentru a remedia această problemă, JRC a elaborat un cadru analitic cantitativ bazat pe metode de evaluare contrafactuală a impactului pentru a permite o mai bună înțelegere a legăturii de cauzalitate dintre politică și rezultatele acesteia, ținând seama de diversitatea măsurilor aplicate în zonele rurale³⁰.

Producția viabilă de produse alimentare

40 Principalele surse de date pentru evaluarea obiectivului privind producția viabilă de produse alimentare sunt RICA și conturile economice pentru agricultură (a se vedea tabelul 2). Comisia a creat ambele surse de date special pentru a pune la dispoziție date pentru evaluarea PAC. De exemplu, pentru a evalua modul în care sprijinul din partea PAC are un impact asupra veniturilor fermierilor, Comisia utilizează statisticile Eurostat privind venitul factorilor agricoli (și anume, veniturile provenite din terenuri, capital și forță de muncă) și RICA³¹.

41 Statele membre au nevoie de un an pentru a colecta și a valida datele RICA, iar Comisia are nevoie de un an pentru a verifica și a valida datele RICA provenite de la statele membre. Prin urmare, este nevoie de cel puțin doi ani înainte ca datele să fie disponibile în baza de date RICA. Atunci când Comisia a prezentat, în 2018, propunerea legislativă pentru PAC post-2020, erau disponibile doar date referitoare la un singur an din actuala PAC (cele din ancheta RICA din 2015). Altfel spus, Comisia și-a prezentat propunerea înainte să fi dispus de cele mai recente date din RICA cu privire la performanța și la impactul politicii actuale.

Gestionarea durabilă a resurselor naturale și acțiunile climatice

42 În cazul obiectivului PAC referitor la resursele naturale și la climă, se poate scurge un interval lung de timp între aplicarea unei măsuri de politică și observarea impactului acesteia. Pentru a determina dacă există o legătură de cauzalitate între o măsură din cadrul PAC și rezultatele acesteia, trebuie să se combine diferite date și trebuie să fie luați în considerare factori externi. Dintre cele patru componente ale obiectivului (a se vedea figura 1), Curtea s-a aplecat asupra biodiversității. Nici statele membre, nici Comisia nu au fost în măsură să furnizeze dovezi solide ale unei legături de cauzalitate între standardele privind bunele condiții agricole și de mediu³² și starea biodiversității³³. În tabelul 3 sunt prezentate exemple de dovezi utilizate și limitările care afectează evaluarea componentei privind biodiversitatea.

43 Într-o evaluare din 2019 s-a concluzionat că o apreciere generală a impactului politicii asupra biodiversității nu era posibilă deoarece lipseau date adecvate rezultate din monitorizare³⁴. În cazul mai multor indicatori de monitorizare ai Comisiei, nu se furnizează în mod regulat date pentru calculul lor. De exemplu, nu toate statele membre colectează și raportează date privind indicatorul de impact legat de captarea apei în agricultură.

44 O altă limitare care există pentru evaluarea obiectivului de mediu constă în faptul că nu erau disponibile date cuprinzătoare privind cantitățile de îngrășăminte și de pesticide utilizate în UE pe terenurile agricole. Începând din 2021, sunt disponibile date privind cantitățile de pesticide utilizate pe terenurile agricole, dar pentru mai puțin de jumătate dintre statele membre. Comisia și evaluatorii au utilizat ca substituent datele RICA privind cheltuielile cu îngrășămintele și produsele de protecție a plantelor pe hectar.

45 Statisticile UE privind produsele de protecție a plantelor care sunt disponibile publicului se referă la cantitățile (kg) de substanțe active conținute în produsele de acest tip vândute³⁵. Curtea a semnalat, în Raportul special nr. 5/2020³⁶, că modul în care sunt grupate aceste substanțe active conform cerințelor legislației UE limitează informațiile pe care Eurostat le poate publica sau chiar și numai partaja cu alte direcții generale ale Comisiei. Statisticile compilate în temeiul legislației actuale a UE cu privire la utilizarea agricolă a produselor de protecție a plantelor nu sunt comparabile, iar Eurostat nu a fost în măsură să publice până în prezent statistici privind utilizarea la nivelul UE.

Dezvoltarea teritorială echilibrată

46 Într-o evaluare din 2021³⁷, Comisia și evaluatorii au utilizat, pentru al treilea obiectiv al PAC, indicatori de realizare aferenți PAC, date privind plățile din CATS/COMBO, baza de date ARDECO a DG REGIO și baza de date pe regiuni a Eurostat. Robustețea evaluării a fost afectată de disponibilitatea limitată a unor date complete, detaliate și actualizate privind situația socioeconomică a zonelor rurale³⁸. Contractanții care au realizat evaluarea au afirmat că existau puține date pentru unele dintre principalele aspecte societale și, în cazul în care erau disponibile astfel de date, adesea ele nu erau actualizate în mod regulat, ci erau produse ad hoc în cadrul unor proiecte de cercetare specifice³⁹. În unele cazuri, evaluatorii aplicaseră indicatori indirecți. În general, contractanții au invocat, ca principale limitări ale analizelor cantitative, disponibilitatea și calitatea indicatorilor și lipsa datelor privind regiunile mici.

47 Cu excepția datelor privind plățile din CATS/COMBO și a datelor privind fermele individuale din RICA, majoritatea datelor pe care le colectează Comisia de la statele membre sunt agregate, rezultând o cifră unică pentru un întreg stat membru sau pentru o regiune. Acest lucru limitează potențialul de reutilizare a datelor în scopul evaluării ulterioare sau al elaborării politicii. Pentru anumite aspecte socioeconomice (de exemplu, incluziunea socială), erau disponibile date doar la nivel național sau la o rezoluție geografică redusă, ceea ce nu este suficient pentru analize ale diferențierii teritoriale⁴⁰. De asemenea, datele rezultate din monitorizarea PAC nu conțin detalii în vederea unor analize mai precise, de exemplu informații privind vârsta sau sexul beneficiarilor⁴¹. Aceste date sunt de obicei disponibile în bazele de date ale statelor membre, dar nu sunt accesibile Comisiei.

Comisia nu dispune de date concrete suficiente pentru evaluarea nevoilor în scopul elaborării politicii sale agricole comune

48 În conformitate cu orientările privind o mai bună legiferare, evaluarea impactului care însoțește o propunere legislativă ar trebui să debuteze cu verificarea existenței unei probleme⁴². Această evaluare trebuie să prezinte raționamentul logic care corelează problema cu cauzele sale subiacente și cu obiectivele conexe și trebuie să ofere o gamă de opțiuni de politică pentru a remedia problema.

49 Pentru a examina modul în care sunt utilizate datele în etapele de concepere sau de planificare a politicii, Curtea a analizat evaluarea impactului care însoțește propunerea legislativă privind PAC post-2020⁴³, precum și diverse documente ale Comisiei care vin în sprijinul acesteia. Au fost identificate deficiențe în ceea ce privește modul în care au fost puse la dispoziție date relevante pentru a veni în sprijinul descrierii problemei pe care o abordează politica în cadrul obiectivului specific legat de „veniturile viabile ale fermelor”. În avizul său referitor la propunerile legislative privind PAC post-2020, Curtea a afirmat că datele și argumentele care au fost utilizate de Comisie pentru a sta la baza evaluării nevoilor în ceea ce privește veniturile fermierilor sunt insuficiente⁴⁴. Comisia nu deține informații privind veniturile fermierilor sau ale gospodăriilor agricole care provin din afara sectorului agricol, iar mediile maschează o variabilitate ridicată în ceea ce privește situația veniturilor. În plus, în raportul său din 2021 privind integrarea perspectivei de gen, Curtea a subliniat că indisponibilitatea unor statistici defalcate în funcție de sex privind veniturile gospodăriilor agricole și venitul agricol disponibil constituie, de asemenea, o lacună majoră în materie de date atunci când se analizează efectele plăților directe asupra egalității de gen⁴⁵.

50 În 2018, Curtea a recomandat ca „înainte de a prezenta orice propunere privind viitoarea configurație a PAC, Comisia ar trebui să evalueze situația veniturilor pentru toate grupurile de fermieri și să analizeze nevoile acestora în materie de sprijin pentru venit”, ținând seama de aspecte precum veniturile provenind atât din producția de produse alimentare și alte produse agricole, cât și din surse neagricole⁴⁶. Comisia a acceptat parțial recomandarea, adăugând că politica vizează acei fermierii care desfășoară o activitate agricolă în scopul de a-și câștiga existența. Un studiu din 2015⁴⁷ privind veniturile gospodăriilor agricole a indicat că informațiile privind performanța PAC prezentau o lacună majoră, întrucât nu exista niciun sistem statistic sau de monitorizare la nivelul UE care să permită evaluarea veniturilor totale ale gospodăriilor agricole și compararea acestora cu veniturile altor grupuri din societate. Până în februarie 2022, Comisia nu a înregistrat niciun progres în acest domeniu.

51 O dată la trei sau patru ani, Eurostat primește de la statele membre date din „ancheta privind structura exploatațiilor agricole” referitoare la alte activități lucrative desfășurate în cadrul fermelor. Datele respective indică dacă aceste alte activități lucrative constituie o activitate principală sau una secundară a fermierului-șef de exploatație, dar nu și proporția sau amploarea veniturilor obținute din aceasta. Cele mai recente date publicate pe site-ul Eurostat se referă la anul 2016⁴⁸.

52 Actuala listă standard a variabilelor din RICA nu include informații privind veniturile obținute în afara fermei, deoarece ancheta se referă la ferme și nu la fermieri. Datele privind impozitul pe venit care figurează în registrele autorităților fiscale naționale sunt insuficiente, doar ele singure, pentru a furniza aceste informații, întrucât nu conțin detalii privind caracteristicile fermelor și includ și veniturile agricole ale acelor persoane a căror activitate principală nu este agricultura⁴⁹.

53 Unele state membre (de exemplu, Irlanda și Țările de Jos) colectează date privind veniturile obținute în afara fermei utilizând anchetele RICA naționale, care ar putea remedia una dintre lacunele în materie de date referitoare la veniturile reale ale fermierilor. Autoritățile irlandeze publică cu regularitate date indirecte privind veniturile obținute în afara fermei, de exemplu „existența unui loc de muncă în afara fermei”, „zilele și orele lucrate în afara fermei” și „sectorul în care lucrează persoana”.

Comisia a lansat diverse inițiative pentru o mai bună utilizare a datelor existente, dar persistă anumite obstacole

54 Comisia ar trebui să lanseze alte inițiative pentru a remedia deficiențele existente și pentru a îmbunătăți colectarea și prelucrarea datelor cu scopul de a evalua PAC și de a sprijini elaborarea viitoarei politici. Aceste inițiative ar trebui să fie puse în practică în conformitate cu calendarul și cu realizările stabilite. Pentru noua PAC, Comisia trebuie să adapteze și să consolideze sursele de date existente. Ea ar trebui, de asemenea, să exploreze și să mobilizeze noi surse de date pentru a reduce sarcina impusă fermierilor și administrațiilor, îmbunătățind, totodată, baza de date concrete pe care se sprijină politica⁵⁰.

55 În planul său de acțiune referitor la strategia internă privind datele, Comisia și-a stabilit obiectivele de a garanta accesul la date care sunt relevante pentru procesul decizional și pentru funcționarea întregii organizații și de a promova utilizarea tehnologiilor moderne de analiză a datelor pentru a identifica tipare și tendințe într-un mod mai rapid și mai eficace.

56 Curtea a examinat ce inițiative a luat Comisia pentru a asigura o mai bună utilizare a datelor disponibile și a noilor tehnologii cu scopul de a remedia lacunele în materie de date și de a face față provocărilor identificate mai sus. În plus, Curtea s-a aplecat asupra proiectelor de cercetare finanțate de UE și asupra inițiativelor statelor membre care ar putea să contribuie la analiza PAC și să elimine unele dintre lacunele existente.

Pentru a remedia problema lacunelor în materie de date și pentru a răspunde nevoilor de date pentru PAC, Comisia extinde sursele de date și încurajează partajarea acestora

57 Strategia internă a Comisiei privind datele prevede că „trebuie să se exploateze cât mai mult posibil surse de date interne și externe pentru a se genera dovezi care să vină în sprijinul deciziilor”. Costurile și sarcina administrativă pe care le presupune colectarea de date suplimentare pentru monitorizarea politicilor trebuie să fie proporționale cu nevoile în materie de date. Potrivit setului de instrumente pentru o mai bună legiferare⁵¹, nu este obligatoriu să se elimine toate lacunele în materie de date.

58 Comisia a început să pună în practică strategia sa privind datele în 2018. Activitățile variază de la crearea unui inventar de date (a se vedea punctele 17-18) la elaborarea unor norme de guvernanță a datelor, utilizarea analiticii datelor, instruire și promovarea competențelor. La sfârșitul anului 2020, DG AGRI a înființat un comitet și un grup de lucru pentru punerea în aplicare a strategiei. Din ianuarie 2022, direcția dispune de o unitate specială pentru „guvernanța datelor” care urmărește să îmbunătățească coordonarea gestionării datelor.

59 Comisia a lansat mai multe acțiuni care ar putea contribui la o mai bună analiză a politicii prin îmbunătățirea infrastructurii de date și a utilizării datelor pentru PAC (de exemplu, soluții digitale, instrumente electronice, algoritmi și bune practici). A se vedea anexa pentru exemple.

60 O evaluare a statisticilor agricole realizată de Eurostat în 2016⁵² a concluzionat că statisticile privind agricultura, silvicultura, exploatarea terenurilor și mediul nu sunt suficient de armonizate și de coerente. Printre motive se numără faptul că legislația a fost elaborată într-un mod compartimentat, dar și faptul că în diverse domenii agricole există definiții și concepte diferite. Pentru a soluționa această problemă, Comisia a introdus două regulamente noi și a modificat un regulament existent (a se vedea figura 10).

61 În 2019, Eurostat a lansat o cerere de propuneri pentru crearea unei rețele de institute naționale de statistică interesate de elaborarea unor metode de modernizare a statisticilor agricole. Una dintre cele două priorități a vizat activități care „exploatează utilizarea de noi surse de date pentru statisticile agricole (de exemplu, big data, imagini prin satelit, informații georeferențiate, agricultura de precizie), inclusiv aspecte privind accesul, confidențialitatea și evaluarea calității”. Pentru această cerere de propuneri nu s-a primit nicio candidatură. Potrivit Comisiei, unul dintre motivele invocate de statele membre pentru a explica situația a fost acela că institutele naționale de statistică nu dispuneau de resurse suficiente pentru a crea și a coordona o astfel de rețea.

62 Alte inițiative destinate să remedieze lacunele în materie de date se împart în două mari categorii: partajarea datelor de către statele membre sau părțile interesate și adăugarea de noi variabile la sursele de date existente.

63 În cadrul proiectului „Procesul DG AGRI pentru partajarea de date IACS în cadrul INSPIRE”, DG AGRI, în colaborare cu JRC, Direcția Generală Mediu și Direcția Generală Politici Climatice, elaborează un cadru și proceduri de sprijin pentru partajarea de date spațiale IACS fără caracter personal la nivelul de ansamblu al UE. Obiectivul este de a se garanta că datele spațiale IACS sunt ușor de localizat, accesibile în mod eficient (prin intermediul unui punct unic de acces) și reutilizabile într-un mod eficace într-un mediu coerent al politicii (a se vedea figura 11).

64 În Strategia europeană privind datele⁵³, Comisia recunoaște importanța schimbului de date pentru îmbunătățirea disponibilității acestora. În strategie, Comisia și-a anunțat intenția de a crea nouă spații comune sectoriale ale datelor la nivelul UE, printre care un „spațiu european comun al datelor referitoare la Pactul verde european” și un „spațiu european comun al datelor privind agricultura”. Acesta din urmă urmărește să faciliteze partajarea, prelucrarea și analizarea datelor privind producția, a datelor deschise și, eventual, a altor date publice (de exemplu, date privind solul)⁵⁴.

65 Strategia menționează două activități pregătitoare specifice pentru spațiul datelor privind agricultura: efectuarea unui bilanț cu privire la experiența dobândită în ceea ce privește „codul de conduită al părților interesate privind schimbul de date privind agricultura”⁵⁵ și efectuarea, în 2020 și la începutul anului 2021, a unui bilanț cu privire la spațiile de date privind agricultura deja existente. Comisia intenționează, în momentul de față, să desfășoare aceste activități în cadrul programului de lucru al programului Europa digitală pentru perioada 2021‑2022, pe care l-a aprobat în noiembrie 2021. Potrivit Comisiei, spațiul datelor va fi inclus în programul de lucru pentru perioada 2023‑2024, un posibil prototip fiind preconizat pentru 2024 și o implementare a spațiului datelor urmând să aibă loc în anii următori.

66 În cadrul Strategiei „De la fermă la consumator”⁵⁶, Comisia intenționează să transforme RICA într-o rețea de date privind durabilitatea agricolă, cu scopul de a colecta date la nivel de fermă privind obiectivele Strategiei „De la fermă la consumator” și ale Strategiei în domeniul biodiversității și alți indicatori de durabilitate. Comisia a publicat o foaie de parcurs în iunie 2021 și intenționează să prezinte o propunere de regulament în al doilea trimestru al anului 2022⁵⁷.

Anumite acțiuni specifice în contextul PAC 2023‑2027 se axează pe îmbunătățirea datelor rezultate din monitorizare

67 Cu excepția trecerii de la RICA la rețeaua de date privind durabilitatea agricolă, Comisia nu planifică să aducă modificări semnificative sistemelor informatice de bază prezentate în figura 6. Ea depune însă eforturi pentru a spori funcționalitatea ARACHNE, un instrument de data mining pe care statele membre îl utilizează facultativ în cadrul controalelor lor administrative. Instrumentul este util, de exemplu, pentru identificarea proiectelor sau a beneficiarilor care ar putea fi expuși la riscurile de fraudă sau de conflict de interese, deși faptul că utilizarea sa nu este obligatorie îi poate limita beneficiile. Eficacitatea analizei datelor pe care o realizează instrumentul depinde de datele care sunt introduse. Altfel spus, cu cât sunt introduse mai multe date de bună calitate, cu atât rezultatele pe care le oferă sistemul sunt mai exacte, mai exhaustive și mai informative.

68 DG AGRI recurge la noi tehnologii și la datele satelitare pentru a îmbunătăți indicatorii de monitorizare. De exemplu, direcția a introdus, pentru perioada 2023‑2027, un nou indicator de impact pentru monitorizarea elementelor de peisaj. PAC 2014‑2020 nu includea un indicator de impact cu privire la peisaje, fapt care a subminat evaluarea impactului politicii asupra habitatelor, a peisajelor și a biodiversității (a se vedea tabelul 3). Pentru noul indicator (ponderea din suprafața agricolă acoperită cu elemente de peisaj), Comisia va utiliza date furnizate de Serviciul Copernicus de monitorizare a suprafeței terestre, care conține informații privind gardurile vii și tufărișurile liniare, rândurile de arbori și pâlcurile izolate de arbori.

69 Pentru PAC 2023‑2027, Comisia va stabili un nou cadru, care va include un act de punere în aplicare, pentru a primi date la nivel de operațiune, în vederea monitorizării, a evaluării și a elaborării politicii. Potrivit Comisiei, prin colectarea datelor individuale privind cererea de finanțare/de ajutor și a informațiilor privind beneficiarul și ferma/întreprinderea acestuia, se va încerca soluționarea problemei dezagregării datelor.

Inițiativele de cercetare analizează posibilitățile de modernizare a datelor și a instrumentelor

70 În cadrul programului Orizont 2020, Comisia finanțează proiecte de cercetare și de inovare. Curtea a identificat o serie de proiecte de cercetare recente sau în curs de desfășurare din cadrul programului Orizont 2020 și al altor programe care ar putea contribui la îmbunătățirea infrastructurii de date și a utilizării datelor (de exemplu, soluții digitale, instrumente electronice și algoritmi) ce sunt necesare pentru punerea la dispoziție a unor date de mai bună calitate pentru PAC (a se vedea figura 12). Unele proiecte (precum NIVA și Sen4CAP) au produs deja rezultate relevante, care ar putea fi utile pentru viitoare evoluții.

71 Proiectul NIVA (New IACS Vision in Action) abordează unele dintre limitările IACS (a se vedea punctele 28-29), în special prin reducerea poverii administrative și prin utilizarea potențialului datelor. Obiectivul proiectului este de a moderniza IACS prin utilizarea eficientă a soluțiilor digitale și a instrumentelor electronice, creând astfel metodologii fiabile și seturi de date armonizate pentru monitorizarea performanței agricole.

72 Un alt proiect finanțat de UE, FLINT (Farm-Level Indicators for New Topics in policy evaluation), a abordat decalajul care există între nevoile în materie de date în scopul evaluării politicii și statisticile agricole disponibile⁵⁸. Acest proiect poate să prezinte relevanță pentru revizuirea planificată a RICA, întrucât a acoperit indicatorii de durabilitate și a utilizat RICA drept cadru. Proiectul a propus, în vederea colectării în viitor, 33 de teme sau indicatori care se referă la aspecte sociale, economice, de mediu și de inovare⁵⁹. În foaia sa de parcurs⁶⁰, Comisia a susținut că transformarea RICA în Rețeaua de date privind durabilitatea agricolă se va baza pe proiectul FLINT. În februarie 2022, era însă prea devreme pentru a se putea evalua această afirmație.

Statele membre au propriile lor inițiative în materie de date pentru PAC

73 În urma sondajului realizat în rândul tuturor celor 27 de state membre, Curtea a constatat că cea mai mare parte dintre acestea recunosc valoarea adăugată a analiticii avansate. Majoritatea au invocat, dintr-o listă furnizată de elemente posibile, beneficii precum rapiditatea mai mare a procesului decizional, analiza predictivă și transsectorială, reducerea costurilor și o comunicare mai eficace cu fermierii și cu părțile interesate.

74 În răspunsurile lor la sondajul Curții, mai mult de jumătate dintre statele membre au sugerat cu prioritate următoarele măsuri pentru a le sprijini în utilizarea big data: o finanțare sporită din partea Comisiei pentru proiectele privind instrumente informatice și analitica datelor (67 %), orientări/manuale suplimentare (56 %) și sprijin pentru dezvoltarea de noi metodologii sau pentru standardizare (52 %). Un număr mai mic de state membre au ales opțiuni precum sprijin pentru tehnologii analitice (48 %), soluții pentru accesul la date (41 %), sprijin pentru cercetare și proiecte comune de cercetare (48 %).

75 Sondajul realizat de Curte și interviurile ulterioare pe care le-a desfășurat aceasta au relevat diferențe de la un stat membru la altul în ceea ce privește modul în care acestea încorporează noi surse de date și tehnici avansate de analitică a datelor. Caseta 4 și caseta 5 oferă exemple de acțiuni întreprinse de statele membre.

Unele provocări și lacune notabile în materie de date nu au fost încă soluționate

76 Comisia recunoaște că interconectarea surselor de date existente reprezintă o provocare majoră pentru asigurarea existenței unor date adecvate care să contribuie la evaluarea PAC⁶¹. Ea depune eforturi pentru a facilita reutilizarea datelor IACS și pentru a extinde RICA, dar nu a inițiat acțiuni specifice pentru a remedia lacunele în materie de date referitoare la veniturile fermierilor care provin din afara sectorului agricol („din afara fermei”) sau pentru a combina diverse surse de date dezagregate cu scopul de a spori valoarea datelor care au fost deja colectate.

77 Comisia a evocat necesitatea unui identificator unic comun pentru exploatațiile agricole (ferme), care să permită interconectarea datelor la nivel de fermă provenite din diverse surse (de exemplu, registre administrative și anchete statistice)⁶². Identificatorul ar trebui să țină seama de diferitele sisteme ale statelor membre și de structurile complexe ale exploatațiilor agricole, cu combinații și amplasamente diferite. În acest scop, este necesară o definiție comună a fermei, o astfel de definiție urmând să aibă impact asupra indicatorilor financiari precum veniturile fermelor⁶³. Existența unui identificator unic ar putea contribui la creșterea accesibilității datelor și la furnizarea de informații mai fiabile cu privire la impactul politicii. Până în februarie 2022, nu se făcuseră progrese în ceea ce privește un astfel de identificator.

78 Datele la nivel de fermă care provin din aplicații și sisteme de gestionare reprezintă o sursă nouă și bogată de informații. Există numeroase soluții comerciale care oferă o gamă variată de servicii pentru ținerea evidenței digitale, monitorizarea câmpului și monitorizarea utilizării forței de muncă, iar multe aspecte ale activităților agricole pot fi îmbunătățite cu ajutorul aplicațiilor de acest tip (a se vedea exemplul din caseta 6). Comisia nu cunoaște numărul fermierilor care utilizează programe informatice de gestionare a exploatațiilor agricole, însă campania privind statisticile integrate referitoare la ferme⁶⁴, planificată pentru 2023, ar putea contribui furnizând cunoștințe cu privire la utilizarea sistemelor informatice de gestiune și a echipamentelor pentru agricultura de precizie.

79 Utilizarea unui registru digital la nivel de exploatație, în care fermierii să își înregistreze activitățile, ar reprezenta un pas înainte pentru digitalizarea fermelor și pentru îmbunătățirea monitorizării consumului și a impactului în ceea ce privește pesticidele, îngrășămintele, apa și solul. Platforma FaST (Farm Sustainability Tool for Nutrients — Instrumentul pentru sustenabilitatea fermelor în ceea ce privește utilizarea nutrienților) propusă de Comisie este un instrument cu o arhitectură flexibilă, care oferă tehnici moderne de analiză și interoperabilitate cu numeroase surse de date. FaST se bazează pe mai multe surse de date, care sunt fie conectate la platformă (surse vii), fie importate în aceasta (surse statice). Pentru a le oferi fermierilor acces la propriile date, FaST se conectează la IACS regional/național (sau la un registru al exploatațiilor agricole echivalent), unde sunt stocate datele fermierilor.

80 Datele din agricultura de precizie pot constitui o sursă valoroasă de date⁶⁵. Printre exemplele de astfel de date se numără cele provenite de la senzori și de la utilaje cu privire la umiditatea solului și la substanțele nutritive, precum și date privind utilizarea pesticidelor într-o anumită locație. Proiectul NIVA menționat mai sus explorează posibilitățile de creare a unui registru electronic al exploatațiilor agricole care să poată fi interconectat cu IACS. El vizează, de asemenea, să integreze în IACS datele obținute de la utilaje/din agricultura de precizie. Există însă obstacole în acest sens, cum ar fi diversitatea tipurilor de utilaje agricole și lipsa standardizării.

81 Accesul la date individuale în scopuri de analiză a politicilor poate fi dificil și nu există niciun cadru juridic sau tehnic pentru utilizarea informațiilor comerciale în astfel de scopuri. Potrivit unui studiu⁶⁶, fermierii sunt reticenți să își pună datele la dispoziție, invocând motive precum riscul ca datele să fie partajate în alte scopuri, lipsa de claritate cu privire la ce înseamnă „date cu caracter personal” și „rezistența generală la tehnologiile moderne de platforme de date”. În cadrul PAC 2023‑2027, serviciile de consiliere agricolă pentru fermieri au obligația de a acoperi tehnologiile digitale⁶⁷.

82 În figura 13 de mai jos sunt prezentate sintetizat principalele provocări legate de date cu care se confruntă Comisia, precum și evaluarea Curții cu privire la măsura în care acestea au fost soluționate.

83 În cadrul examinării documentare a unor practici comparabile care sunt aplicate în afara UE, Curtea a analizat trei țări terțe: Australia, Japonia și SUA. Aceste țări pun la dispoziție informații în domeniul public cu privire la integrarea în agricultură a tehnicilor moderne referitoare la date; în caseta 7 sunt prezentate unele dintre inițiativele lor.

Concluzii și recomandări

84 Curtea a examinat dacă Comisia utilizează în mod optim datele și analitica datelor în scopul analizei politicii agricole comune (PAC). Această politică are numeroase obiective complexe și interconectate. Pentru a stabili dacă instrumentele de politică sunt relevante și dacă acestea contribuie în mod eficient la îndeplinirea obiectivelor respective, sunt necesare date și informații din mai multe surse, atât interne, cât și externe.

85 Curtea a constatat că, deși Comisia utilizează un volum important de date privind aspecte economice, sociale, climatice și de mediu, datele și instrumentele actuale nu aduc, în unele domenii, anumite elemente semnificative de informații care sunt necesare pentru elaborarea politicii în cunoștință de cauză (punctele 16-53). Comisia a lansat mai multe inițiative pentru o mai bună utilizare a datelor existente (punctele 57-69), dar, în afară de întârzierile care afectează disponibilitatea datelor (punctul 41), există în continuare anumite obstacole (punctele 76-81).

86 Principalele obstacole care există în ceea ce privește datele sunt prezentate în cele ce urmează, în funcție de etapa în procesul de colectare și de prelucrare a datelor:

• necolectarea unor date: de exemplu, în ceea ce privește factorii de producție agricolă (de exemplu, cantitatea de pesticide chimice și nechimice aplicate, cantitatea de îngrășăminte minerale/organice aplicate și cultura pentru care se aplică acestea) și practicile agricole cu impact asupra mediului (a se vedea tabelul 3 și punctele 42-45);
• date neaccesibile: informațiile la nivel de exploatație sunt deținute, gestionate și stocate în Sistemul integrat de administrare și control (IACS) local al statelor membre, la care Comisia are acces limitat (a se vedea punctele 27-29);
• agregare excesivă: în cea mai mare parte, Comisia primește date agregate de la statele membre, ceea ce îi limitează, așadar, capacitatea de a le exploata într-un mod util (a se vedea tabelul 2 și punctul 47);
• restricții privind combinarea surselor de date, de exemplu deoarece nu există un identificator comun (a se vedea punctul 24).

87 Prin urmare, Comisia dispune de cunoștințe parțiale privind situația de referință sau impactul politicii în domenii precum veniturile fermierilor provenite din afara fermei, informațiile/practicile de mediu și dezvoltarea socioeconomică. Aceste lacune legate de disponibilitatea datelor afectează calitatea dovezilor în cazul unora dintre evaluări (a se vedea punctele 39-47) și studii de impact (a se vedea punctele 48-53).

Recomandarea 1 – Stabilirea unui cadru pentru utilizarea datelor dezagregate din IACS

Comisia ar trebui să stabilească un cadru tehnic și administrativ pentru partajarea și reutilizarea datelor dezagregate din IACS (în afară de cele care sunt necesare pentru rapoartele anuale de performanță) care să contribuie la monitorizarea, evaluarea și, în ultimă instanță, elaborarea politicii. Această inițiativă ar trebui să respecte principiul eficienței și, prin urmare, să reducă la minimum sarcina administrativă și costurile suportate de beneficiari și de autoritățile statelor membre.

Data-țintă pentru punerea în aplicare a recomandării: 2024.

Recomandarea 2 – Utilizarea pe scară mai largă a surselor de date și dezvoltarea acestora pentru a răspunde nevoilor politicii

Comisia ar trebui să elimine lacunele în materie de date identificate în evaluările PAC 2014‑2020 și în studiul de impact privind PAC post-2020:

1. utilizând pe scară mai largă sursele de date existente (de exemplu, date administrative, anchete statistice și date provenite de la Copernicus), analizând posibilitățile de a utiliza noi surse de date sau combinându-le pe cele existente;
2. analizând posibilitățile de a utiliza substituenți sau surse de date indirecte atunci când nu este fezabilă utilizarea surselor directe pentru evaluarea unor indicatori sau a unor aspecte cheie;
3. evaluând posibilitatea de a utiliza pe scară mai largă date provenite de la utilajele agricole.

Data-țintă pentru punerea în aplicare a recomandării: 2025.

88 În cadrul Comisiei, Direcția Generală Agricultură și Dezvoltare Rurală a încheiat cu Centrul Comun de Cercetare un acord pentru analiza datelor și pentru a explora modalități de a utiliza mai bine datele existente. Pe baza acestui acord, Comisia utilizează analize și modele cantitative avansate pentru a analiza PAC. Direcția nu recurge însă ea însăși la tehnici de big data pentru a efectua analiză textuală, explorarea textelor (text mining) sau extragere automată. Înlocuirea procedurilor manuale și cronofage cu instrumente automatizate prezintă o serie de beneficii potențiale (a se vedea punctele 19 și 25 și caseta 2).

89 La nivelul UE, există mai multe inițiative, uneori finanțate de UE în cadrul programului Orizont 2020 sau al altor programe, care explorează posibilitățile de a moderniza datele și instrumentele informatice în scopul elaborării, al monitorizării și al evaluării PAC. Unele dintre aceste inițiative au produs deja rezultate în domeniul interoperabilității, precum și indicatori noi și mai cuprinzători. Proiectele se află în diferite etape și pot aborda probleme similare din unghiuri diferite (punctele 70-75). Comisia nu a identificat încă elementele care ar putea fi puse în practică pentru PAC.

90 Prin urmare, Comisia mai poate realiza progrese semnificative în ceea ce privește încorporarea în sistemele informatice existente și/sau în alte soluții informatice a analiticii avansate și a unor instrumente conexe eficiente din punctul de vedere al costurilor în scopul prelucrării automatizate a informațiilor (de exemplu, pentru a înlocui proceduri manuale sau nereproductibile) și în ceea ce privește utilizarea optimă a activelor de date (de exemplu, creșterea rezultatelor obținute prin prelucrarea datelor) pentru analiza politicii.

Prezentul raport a fost adoptat de Camera I, condusă de doamna Joëlle Elvinger, membră a Curții de Conturi, la Luxemburg, în data de 18 mai 2022.

Anexă – O serie de acțiuni și de ambiții în materie de date ale Comisiei

– finalizată – prea devreme pentru a putea fi evaluată sau întârziere mai mică de un an – întârziere mai mare de un an

Lista acronimelor

ATLAS: Sistemul de interoperabilitate și analiză agricolă

CATS: Sistemul de piste de audit pentru verificarea conturilor (Clearance of Accounts Audit Trail System)

CROP-CASMA: analiza condițiilor de cultură și a umidității solului (Crop Condition and Soil Moisture Analytics)

FaST: Instrumentul pentru sustenabilitatea fermelor în ceea ce privește utilizarea nutrienților (Farm Sustainability Tool for Nutrients)

FSDN: Rețeaua de date privind durabilitatea agricolă (Farm Sustainability Data Network)

GSAA: cerere de ajutor în format electronic cu informații geospațiale (Geo-Spatial Aid Application)

IACS: Sistemul integrat de administrare și control (Integrated Administration and Control System)

IFM-CAP: model la nivel de fermă individuală pentru analiza politicii agricole comune (Individual Farm Model for the Common Agricultural Policy)

ISAMM: Sistemul de informații pentru gestionarea piețelor agricole (Information System for Agricultural Market Management)

LPIS: Sistemul de identificare a parcelelor agricole (Land Parcel Identification System)

LUCAS: Studiul-cadru privind utilizarea și ocuparea terenurilor (Land Use/Cover Area frame Survey)

MEF4CAP: cadrele de monitorizare și evaluare pentru politica agricolă comună (Monitoring and Evaluation Frameworks for the Common Agricultural Policy)

NIVA: „Noua viziune pentru IACS în acțiune” (New IACS Vision in Action)

RICA: Rețeaua de informații contabile agricole

SAIO: statisticile referitoare la factorii de producție și la producția agricolă (Statistics on Agricultural Input and Output)

SEN4CAP: sateliții Sentinel pentru politica agricolă comună

SFC: Sistemul de gestionare a fondurilor

Glosar

Activ de date: un sistem informatic, o aplicație sau o bază de date deținută de o entitate.

Analitica datelor: știința analizării datelor utilizând metode de calcul sistematice pentru a produce informații.

Analitică avansată: utilizarea unor metode de înaltă tehnologie, cum ar fi modelarea predictivă și învățarea automată, pentru a analiza volume mari de date.

Analiza datelor: procesul de colectare, de modelare și de examinare a datelor pentru a extrage informații care să sprijine procesul decizional.

Bază de date: set structurat de date stocate electronic și disponibile pentru consultare și extragere.

Caracterul reutilizabil al datelor: ușurința cu care datele colectate într-un scop pot fi utilizate pentru un alt scop.

Date nestructurate: informații stocate în formatul lor original fără o clasificare sau o organizare predefinită, ceea ce face mai complexă analiza acestora. Ele pot include atât informații cantitative, cât și informații calitative, cum ar fi imagini, text, date, e-mailuri sau cifre.

Date spațiale: date referitoare la o anumită locație sau zonă geografică și la caracteristicile sale naturale sau construite.

Date structurate: informații cantitative standardizate care urmează o structură predefinită a datelor, facilitând analiza acestora.

Date: fapte concrete și obiective, măsurători sau observații care trebuie prelucrate pentru a genera informații.

Interoperabilitate: capacitatea unui sistem de a comunica și de a coopera cu alte sisteme, inclusiv prin schimbul de date.

Învățare profundă: tehnică de inteligență artificială care implică instruirea unui sistem software utilizând milioane de exemple.

Lacună în materie de date: nedisponibilitatea acelor date care sunt necesare pentru un anumit scop.

Studiul-cadru privind utilizarea și ocuparea terenurilor (LUCAS): studiu periodic și armonizat efectuat la fața locului în toate statele membre ale UE cu scopul de a colecta informații cu privire la modul în care sunt utilizate terenurile și la ceea ce se cultivă pe acestea, inclusiv o analiză a solului de pe aceste terenuri.

Volume mari de date (big data): seturi de date cu volum și viteză mare și cu o varietate crescută (cei trei V). Adeseori, big data sunt în mare măsură nestructurate.

Răspunsurile Comisiei

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

Calendar

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

Echipa de audit

Rapoartele speciale ale Curții de Conturi Europene prezintă rezultatele auditurilor sale cu privire la politicile și programele UE sau la diverse aspecte legate de gestiune aferente unor domenii bugetare specifice. Curtea de Conturi Europeană selectează și concepe aceste sarcini de audit astfel încât impactul lor să fie maxim, luând în considerare riscurile la adresa performanței sau a conformității, nivelul de venituri sau de cheltuieli implicat, evoluțiile viitoare și interesul politic și public.

Acest audit al performanței a fost efectuat de Camera de audit I – Utilizarea durabilă a resurselor naturale, condusă de doamna Joëlle Elvinger, membră a Curții de Conturi Europene. Auditul a fost condus de doamna Joëlle Elvinger, membră a Curții de Conturi Europene, sprijinită de: Liia Laanes, coordonatoare; Dimitrios Maniopoulos, coordonator adjunct; Ildikó Preiss, șefă de cabinet; Paolo Pesce și Charlotta Törneling, atașați în cadrul cabinetului; Emmanuel Rauch, manager principal; Claudia Albanese, auditoare și specialistă în domeniul datelor; Marika Meisenzahl, auditoare și concept grafic; Michał Szwed, auditor. Mark Smith a asigurat asistența lingvistică.

Note

¹ Articolul 39 din Tratatul privind funcționarea Uniunii Europene.

² Better Regulation Toolbox, 2021, p. 20.

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

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

⁵ C(2016) 6626, comunicarea intitulată Data, Information and Knowledge Management at the European Commission.

⁶ COM(2020) 66.

⁷ COM(2020) 767.

⁸ Articolul 110 din Regulamentul (UE) nr. 1306/2013.

⁹ Better Regulation Toolbox, p. 20.

¹⁰ Expunere de motive, COM(2016) 786.

¹¹ Articolul 68 din Regulamentul (UE) nr. 1306/2013.

¹² Articolele 67-78 din Regulamentul (UE) nr. 1306/2013.

¹³ Digitalisation of European reporting, monitoring and audit, Direcția Generală Servicii de Cercetare a Parlamentului European. septembrie 2021.

¹⁴ NIVA roadmap for IACS transformation, p. 24.

¹⁵ Livrabilele proiectelor NIVA și IoF2020, documentele aferente proiectelor ATLAS și DEMETER; Digitalisation of European reporting, monitoring and audit, Direcția Generală Servicii de Cercetare a Parlamentului European, septembrie 2021.

¹⁶ Anexa 2 la raportul anual de activitate al DG AGRI, p. 25.

¹⁷ Raportul special nr. 04/2020: „Utilizarea noilor tehnologii de imagistică pentru monitorizarea politicii agricole comune: progresele sunt constante per ansamblu, dar mai lente în cazul monitorizării climei și a mediului”.

¹⁸ Ibidem, recomandarea 2.

¹⁹ Regulamentul nr. 79/65/CEE al Consiliului.

²⁰ Rețeaua de informații contabile agricole.

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

²² Comisia Europeană, EU Farm Economics Overview based on 2015 (and 2016) FADN data, 2018, p. 5.

²³ Better Regulation Guidelines, p. 6 și 26.

²⁴ Better Regulation Toolbox, p. 572.

²⁵ Articolul 110 din Regulamentul (UE) nr. 1306/2013.

²⁶ Better Regulation Guidelines, p. 45.

²⁷ Pentru dezvoltarea rurală, anexa IV la Regulamentul de punere în aplicare (UE) nr. 808/2014.

²⁸ Better Regulation Toolbox, capitolul VIII – instrumentul 68.

²⁹ SWD(2021) 115, p. 20.

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

³¹ Evaluation support study on „viable food production’, p. 30-32.

³² Anexa II la Regulamentul (UE) nr. 1306/2013.

³³ Punctele 48-50 din Raportul special nr. 13/2020: „Biodiversitatea pe terenurile agricole: contribuția PAC nu a stopat declinul”.

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

³⁵ Raportul special nr. 05/2020: „Utilizarea durabilă a produselor de protecție a plantelor: progrese limitate în măsurarea și în reducerea riscurilor”.

³⁶ Ibid.

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 și Evaluation support study on the impact of the CAP on territorial development of rural areas: socioeconomic aspects; punctul 90 din Raportul special nr. 10/2021: „ Integrarea perspectivei de gen în bugetul UE: este timpul ca vorbele să se transforme în fapte”.

⁴² Better Regulation Guidelines, p. 10.

⁴³ SWD(2018) 301.

⁴⁴ Punctul 2 din Avizul nr. 07/2018.

⁴⁵ Punctele 89 și 90 din Raportul special nr. 10/2021: „Integrarea perspectivei de gen în bugetul UE: este timpul ca vorbele să se transforme în fapte”.

⁴⁶ Recomandarea 3 din Raportul special nr. 10/2018: „Schema de plată de bază în favoarea fermierilor – se află pe calea cea bună pe plan operațional, dar are un impact limitat asupra simplificării, a direcționării ajutorului și a convergenței nivelurilor de ajutor”.

⁴⁷ Hill, B. & Dylan Bradley, B. (2015), Comparison of farmers’ incomes in the EU Member States, studiu elaborat pentru Parlamentul European.

⁴⁸ Setul de date privind alte activități lucrative (ef_oga_main).

⁴⁹ Hansen, H. și Forstner, B. (2021), A differentiated look at the economic situation of German farmers, prezentare în cadrul celei de a 27-a reuniuni a Rețelei OCDE pentru analiza la nivel de fermă.

⁵⁰ SWD(2018) 301, p. 51.

⁵¹ Better Regulation Toolbox, p. 363.

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

⁵³ COM(2020) 66.

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

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

⁵⁶ COM(2020) 381.

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

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

⁵⁹ Final report summary of FLINT project.

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

⁶¹ SWD(2018) 301, partea I, p. 51.

⁶² A se vedea, de exemplu, Strategy for agricultural statistics for 2020 and beyond, p. 8, 12 și 16‑17.

⁶³ Poppe, K. J. și Vrolijk, H.C.J. (2019), How to measure farm income in the era of complex farms, lucrare elaborată pentru a fi prezentată în cadrul celui de al 171-lea seminar al EAAE.

⁶⁴ Regulamentul de punere în aplicare (UE) 2021/2286 al Comisiei.

⁶⁵ Punt, T. și Snijkers, G., Exploring precision farming data: a valuable new data source? A first orientation, 2020, document prezentat în cadrul atelierului CEE-ONU din 2019 privind colectarea datelor statistice, intitulat New sources and New technologies.

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

⁶⁷ Articolul 15 din Regulamentul (UE) 2021/2115.

⁶⁸ Agricultural Data Integration Project.

⁶⁹ Hughes, N. et al. (2020), The Agricultural Data Integration Project, proiect de cercetare al ABARES, Canberra.

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

⁷¹ Pagina web a WAGRI.

⁷² Crop-CASMA User's Guide.

Contact

CURTEA DE CONTURI EUROPEANĂ
12, rue Alcide De Gasperi
1615 Luxembourg
LUXEMBOURG

Tel. +352 4398-1
Întrebări: eca.europa.eu/ro/Pages/ContactForm.aspx
Website: eca.europa.eu
Twitter: @EUAuditors

Numeroase alte informații despre Uniunea Europeană sunt disponibile pe internet pe serverul Europa (https://europa.eu).

Luxemburg: Oficiul pentru Publicații al Uniunii Europene, 2022

PDF	ISBN 978-92-847-8286-4	ISSN 1977-5806	doi:10.2865/479039	QJ-AB-22-014-RO-N
HTML	ISBN 978-92-847-8248-2	ISSN 1977-5806	doi:10.2865/701907	QJ-AB-22-014-RO-Q

DREPTURI DE AUTOR

© Uniunea Europeană, 2022

Politica Curții de Conturi Europene referitoare la reutilizare este definită în Decizia nr. 6-2019 a Curții de Conturi Europene privind politica în materie de date deschise și reutilizarea documentelor.

Cu excepția cazului în care se precizează altceva (de exemplu, într-o mențiune separată indicând drepturile de autor), conținutul elaborat de Curtea de Conturi Europeană pentru care UE deține drepturile de autor face obiectul licenței Creative Commons Atribuire 4.0 Internațional (CC BY 4.0). Prin urmare, ca regulă generală, reutilizarea este autorizată cu condiția menționării adecvate a autorilor și a indicării eventualelor modificări. Reutilizatorul conținutului elaborat de Curtea de Conturi Europeană nu poate altera sensul sau mesajul inițial. Curtea de Conturi Europeană nu răspunde pentru eventualele consecințe ale reutilizării.

Este necesar să obțineți o permisiune suplimentară în cazul în care un anumit conținut prezintă persoane fizice ce pot fi identificate, de exemplu în cazul fotografiilor în care apar membri ai personalului Curții de Conturi Europene sau în cazul în care conținutul include lucrări ale unor terți.

Dacă se obține o astfel de permisiune, ea anulează și înlocuiește permisiunea de natură generală menționată mai sus și va indica în mod clar eventualele restricții de utilizare.

Pentru a utiliza sau a reproduce un conținut pentru care UE nu deține drepturile de autor, poate fi necesar să obțineți o permisiune în acest sens direct de la titularii drepturilor de autor:

Figurile 1, 4, 8 și 11: Freepik Company S.L. Toate drepturile rezervate.

Logourile din figura 12: toate drepturile rezervate.

Programele informatice sau documentele care fac obiectul unor drepturi de proprietate industrială, cum ar fi brevetele, mărcile, desenele și modelele înregistrate, logourile și denumirile, sunt excluse din politica Curții de Conturi Europene referitoare la reutilizare.

Familia site-urilor instituționale ale Uniunii Europene care sunt incluse în domeniul europa.eu oferă linkuri către site-uri terțe. Deoarece Curtea de Conturi Europeană nu are control asupra acestor site-uri, sunteți încurajați să verificați politica aplicată de ele în ceea ce privește respectarea vieții private și drepturile de autor.

Utilizarea logoului Curții de Conturi Europene

Logoul Curții de Conturi Europene nu poate fi utilizat fără acordul prealabil al Curții de Conturi Europene.

Contactați UE

În persoană
În întreaga Uniune Europeană există sute de centre de informare Europe Direct. Puteți găsi adresa centrului cel mai apropiat de dumneavoastră la: https://europa.eu/european-union/contact_ro

La telefon sau prin e-mail
Europe Direct este un serviciu care vă oferă răspunsuri la întrebările privind Uniunea Europeană. Puteți accesa acest serviciu:

• apelând numărul gratuit 00 800 6 7 8 9 10 11 (unii operatori pot taxa aceste apeluri);
• apelând numărul standard: +32 22999696; sau
• prin e-mail, la: https://europa.eu/european-union/contact_ro

Găsiți informații despre UE

Online
Informații despre Uniunea Europeană în toate limbile oficiale ale UE sunt disponibile pe site-ul Europa, la: https://europa.eu/european-union/index_ro

Publicații ale UE
Puteți descărca sau comanda publicații ale UE gratuite și contra cost la adresa: https://op.europa.eu/ro/publications. Mai multe exemplare ale publicațiilor gratuite pot fi obținute contactând Europe Direct sau centrul dumneavoastră local de informare (a se vedea https://europa.eu/european-union/contact_ro).

Dreptul UE și documente conexe
Pentru accesul la informații juridice din UE, inclusiv la ansamblul legislației UE începând din 1951 în toate versiunile lingvistice oficiale, accesați site-ul EUR-Lex, la: https://eur-lex.europa.eu

Datele deschise ale UE
Portalul de date deschise al UE (https://data.europa.eu/ro) oferă acces la seturi de date din UE. Datele pot fi descărcate și reutilizate gratuit, atât în scopuri comerciale, cât și necomerciale.