Podatki v skupni kmetijski politiki Potencial velepodatkov za vrednotenje politike ni povsem izkoriščen

Povzetek

I Skupna kmetijska politika (SKP) pomeni več kot tretjino proračuna EU. Ima številne kompleksne in med seboj povezane cilje, ki segajo od življenjskih standardov v kmetijski skupnosti do okoljskih in podnebnih vidikov ter razvoja podeželskih območij. Uporaba pristopa, ki temelji na dokazih, pri odločitvah o politiki zahteva različne podatke iz različnih virov in naknadno analizo.

II Cilj revizije je bil oceniti, ali Komisija dobro uporablja podatke in analitiko za analizo SKP. Ta ocena je pomembna za SKP za obdobje od leta 2023 in tudi za obdobje po letu 2027.

III Sodišče je najprej preučilo, kako je Komisija v zadnjih letih uporabljala razpoložljive podatke za analizo politike in ali so razpoložljivi podatki zadostni. Nato je preučilo to, katere ukrepe je Komisija sprejela za odpravo podatkovnih vrzeli, in uporabo velepodatkov.

IV Sodišče je ugotovilo, da ima Komisija za oblikovanje, spremljanje in vrednotenje SKP velike količine podatkov. Za analizo podatkov, ki jih zbira od držav članic, uporablja običajna orodja, kot so preglednice. Sedanji podatki in orodja ne zagotavljajo nekaterih pomembnih elementov (npr. podrobnosti o uporabljenih okoljskih praksah in dohodkih zunaj kmetij), ki so potrebni za oblikovanje politike na podlagi izčrpnih informacij. Komisija je sprejela več zakonodajnih in drugih pobud za boljšo uporabo obstoječih podatkov, vendar ovire za najboljšo možno uporabo zbranih podatkov še vedno obstajajo. Zaradi ovir, kot so pomanjkanje standardizacije in omejitve zaradi združevanja podatkov, sta razpoložljivost in uporabnost podatkov manjši.

V Sodišče Komisiji priporoča, naj:

• vzpostavi okvir za uporabo razčlenjenih podatkov držav članic ter
• bolj uporablja in razvija vire podatkov za izpolnjevanje potreb politike.

Uvod

Skupna kmetijska politika je široko področje politike

01 Skupna kmetijska politika (SKP) je bila uvedena leta 1962 in predstavlja več kot tretjino proračuna EU: za obdobje 2014–2020 so skupni kmetijski odhodki znašali 408 milijard EUR. Širši cilji¹ politike, navedeni v Pogodbi, so podrobneje določeni v uredbah o SKP (glej sliko 1). Namen politike je vplivati na kmetijsko proizvodnjo in kmete, pa tudi na okoljske, podnebne in socialne vidike.

02 V okviru SKP upravičenci največji delež subvencije prejmejo na podlagi zemljišč, ki jih imajo na voljo. Nadaljnji del subvencije se lahko izplača kot povračilo stroškov za izvajanje specifičnih dejavnosti in za financiranje naložb. Podlaga za večino plačil je določena z zakonodajo EU. Podatki o kmetijah se ustvarjajo in zbirajo na različne načine (slika 2).

Vloga podatkov v ciklu politike

03 V smernicah za boljše pravno urejanje, ki jih je izdala Komisija, se spodbuja uporaba pristopa, ki temelji na dokazih, kar pomeni, da morajo odločitve o politikah temeljiti na najboljših razpoložljivih dokazih. Dokazi so glede na opredelitev Komisije podatki, informacije in znanje, ki izvirajo iz več virov, vključujejo pa tudi kvantitativne podatke, kot so statistični podatki in meritve, kvalitativni podatki, kot so mnenja, prispevki deležnikov in zaključki vrednotenj, ter znanstvene in strokovne nasvete². Običajni cikel politike vsebuje različne korake, prikazane na sliki 3. Za politiko, ki temelji na dokazih, so v vseh fazah cikla potrebni ustrezni podatki.

04 Organizacije po vsem svetu vse bolj uporabljajo velepodatke, kar jim omogoča uporabo podatkov, ki so bili zajeti na različne načine. V tem poročilu Sodišča velepodatki pomenijo podatke, ki so prekompleksni ali preobsežni za tradicionalne sisteme za obdelavo podatkov in ki zahtevajo napredna orodja in računalniško zmogljivost.

05 Kmetijstvo je sektor, v katerem se digitalne inovacije in tehnologije vse bolj uporabljajo. Na sliki 4 so predstavljeni primeri digitalnih tehnologij v kmetijstvu. V javnem sektorju se lahko uporabljajo številne od teh tehnologij. Zaradi tehnološkega napredka se lahko skrajša časovni okvir za oblikovanje politik in poveča dokazna podlaga za odločitve o politikah³. Vlade lahko na podlagi teh izboljšav sprejmejo politike, ki temeljijo na podatkih, saj omogočajo⁴:

• boljše razumevanje vplivov kmetijstva na okolje in oblikovanje ciljev politik, s katerimi se ti vplivi obravnavajo celostno,
• oblikovanje diferenciranih in ciljno usmerjenih politik,
• uporabo novih sistemov spremljanja, ki temeljijo na podatkih.

Ambicije EU glede podatkov

06 Evropska komisija je izdala več dokumentov, v katerih je poudarila potrebo po izboljšanju in čim večji uporabi podatkov za boljše oblikovanje politik ali ki se nanašajo na izmenjavo podatkov ali podatkovna orodja v EU (glej sliko 5).

07 V sporočilu Komisije o upravljanju podatkov, informacij in znanja pri Komisiji iz leta 2016 je poudarjeno, da je treba izboljšati pridobivanje in zagotavljanje informacij ter čim bolj povečati uporabo podatkov za boljše oblikovanje politik. Navedeno je tudi, da bi velepodatki lahko znatno povečali zmogljivosti Komisije, saj bi omogočali zgodnje odkrivanje trendov in hitrejšo zagotovitev povratnih informacij v podporo boljšemu pravnemu urejanju in oblikovanju politik na podlagi dokazov, ter izboljšali prikazovanje rezultatov vsem deležnikom. Komisija je načrtovala razvoj potrebnih znanj in spretnosti, orodij in računalniške infrastrukture za podporo zmogljivosti za velepodatke. Poudarila je tudi, da je treba bolje predvideti potrebe po podatkih in vrzeli v znanju ter tako zagotoviti, da so podatki na voljo, uporabni in koristni za ocene učinka, spremljanje, poročanje in vrednotenje⁵. Notranja strategija Komisije za podatke (DataStrategy@EC) je glavno orodje za izvajanje tega sporočila v praksi.

08 Komisija je novembra 2018 sprejela digitalno strategijo Evropske komisije, da bi do leta 2022 postala digitalno preoblikovana, v uporabnika usmerjena uprava, ki temelji na podatkih. Z njo je bila potrjena usmeritev iz sporočila iz leta 2016. Sodišče meni, da sta od devetih ukrepov, navedenih v strategiji, za obseg njegove revizije najpomembnejša dva, in sicer:

• vključevanje novih tehnologij v informacijsko okolje Komisije,
• olajšanje prostega pretoka podatkov v zvezi s politikami, ki se izvajajo na ravni celotne EU, med evropskimi javnimi upravami.

09 Komisija je februarja 2020 izdala sporočilo z naslovom Evropska strategija za podatke⁶ za obdobje 2021–2027, katere področje uporabe zajema veliko več kot le Komisijo. Cilj strategije je uresničiti vizijo pravega enotnega trga za podatke, in sicer z ukrepi, kot so določitev okvira upravljanja za dostop do podatkov in njihovo uporabo ter vlaganje v podatkovno infrastrukturo ter znanja in spretnosti. Vprašanja, ki jih je treba obravnavati, vključujejo razpoložljivost podatkov, interoperabilnost in kakovost podatkov, upravljanje podatkov, podatkovno infrastrukturo in tehnologije (npr. zmogljivost za obdelavo podatkov in infrastrukturo v oblaku) ter kibernetsko varnost.

10 Cilji predloga Komisije o evropskem upravljanju podatkov⁷ iz leta 2020 so olajšati ponovno uporabo nekaterih kategorij zaščitenih podatkov javnega sektorja, povečati zaupanje v storitve posredovanja podatkov in spodbujati podatkovni altruizem po vsej EU.

Obseg revizije in revizijski pristop

11 Cilj revizije Sodišča je bil oceniti, ali Komisija dobro uporablja podatke in podatkovno analitiko za analizo SKP. Sodišče je najprej preučilo, kako je Komisija uporabljala razpoložljive podatke za analizo politike in ali so razpoložljivi podatki zadostni. Nato je preučilo, ali Komisija odpravlja podatkovne vrzeli, vključno z uporabo velepodatkov, in ali obstajajo nedavni ali tekoči raziskovalni projekti EU, ki bi lahko pripomogli k odpravi teh vrzeli in izboljšanju analize SKP.

12 Obseg revizije je zajemal zasnovo politike ter njeno spremljanje med izvajanjem in vrednotenje. Revizija je zajemala obdobje od leta 2015 do februarja 2022. Ocena upravljanja podatkov SKP je pomembna, saj bi lahko poročilo Sodišča vplivalo na SKP za obdobje od leta 2023 kot na SKP za obdobje po letu 2027. Za SKP je v prvi vrsti odgovoren Generalni direktorat Komisije za kmetijstvo in razvoj podeželja (GD AGRI).

13 Sodišče je v okviru svojega revizijskega dela:

• pregledalo ustrezne podatke in dokumente, vključno z znanstvenimi, strateškimi, zakonodajnimi in projektnimi dokumenti ter dokumenti o politiki,
• opravilo razgovore z uslužbenci štirih generalnih direktoratov Komisije (GD za kmetijstvo in razvoj podeželja, Eurostat, Skupno raziskovalno središče (JRC) ter GD za komunikacijska omrežja, vsebine in tehnologijo),
• opravilo razgovore s kmetijsko krovno organizacijo COPA-COGECA, in sicer o kodeksu ravnanja EU za izmenjavo kmetijskih podatkov na podlagi pogodbenega sporazuma, in s predstavniki projekta Sen4CAP,
• izvedlo anketo, naslovljeno na ministrstvo/oddelek, pristojen za SKP, ter se tako posvetovalo z vsemi 27 državami članicami EU in na podlagi odgovorov iz ankete nadalje razpravljalo z organi v Belgiji, Estoniji, Nemčiji, na Irskem, Nizozemskem in v Španiji,
• za namene primerjalne analize opravilo dokumentacijske preglede v treh državah, ki niso članice EU (ZDA, Avstralija in Japonska). Revizijska ekipa je te države izbrala na podlagi pomembnega kmetijskega gospodarstva, inovativnih ali digitalnih pobud za upravljanje kmetijstva in razpoložljivosti javnih podatkov,
• organiziralo okroglo mizo z znanstveniki, strokovnjaki za to politiko in upravnimi strokovnjaki.

Opažanja

S sedanjimi podatki in orodji se delno zagotavljajo informacije, potrebne za oblikovanje politike na podlagi izčrpnih informacij na ravni EU

14 Komisija mora oceniti smotrnost SKP glede na njene tri splošne cilje⁸ (glej sliko 1). Dokazi, ki jih Komisija zbere za oblikovanje politike, bi morali biti sorazmerni in ustrezni za zagotavljanje informacij za možne politike in obravnavanje vprašanj za vrednotenje⁹. V skladu s smernicami za boljše pravno urejanje bi morala vrednotenja zagotavljati tudi, da so na voljo ustrezni dokazi v podporo pripravi novih pobud (načelo „najprej ovrednotiti”).

15 Sodišče je preučilo, ali GD AGRI uporablja dovolj različnih podatkov in njihovih virov za analizo SKP ter ali uporablja ustrezna analitična orodja. Preučilo je, katere vrste podatkov, informacijskih sistemov in podatkovne analitike ima in uporablja Komisija. Da bi ugotovilo, ali so podatki in orodja zadostni, je pregledalo vrednotenja in dokumente za pripravo politike.

GD AGRI zbira predvsem upravne podatke in večinoma uporablja običajna orodja za analizo podatkov

16 Za zasnovo, spremljanje in vrednotenje SKP ima GD AGRI velike količine predvsem upravnih podatkov (npr. podatkov o tržnih cenah in plačilih ter računovodskih podatkov s kmetij), ki jih večinoma prejme od držav članic, ki zbirajo podatke za izvajanje politike. Kmetijski statistični podatki EU, ki jih zbira Eurostat, so iz različnih virov: to so ankete, upravni podatki, podatki s kmetij in drugih podjetij ter podatki na ravni kmetij iz popisov kmetijskih gospodarstev in vzorcev¹⁰.

17 GD AGRI upošteva notranjo strategijo Komisije za podatke. Komisija ima popis podatkov, iz katerega so razvidni lastništvo, dostopnost, shranjevanje in ponovna uporabnost posameznih naborov podatkov. V tem pregledu stanja niso bile navedene informacije o vrzelih ali prekrivanjih.

18 Popis podatkov GD AGRI iz februarja 2022 je sestavljalo 57 naborov podatkov, shranjenih v različnih informacijskih sistemih in podatkovnih zbirkah (za primere glej sliko 6). Podatkovne zbirke večinoma vsebujejo strukturirane upravne podatke, GD AGRI pa za njihovo obdelavo uporablja predvsem statistična orodja. Številni dokumenti, ki jih GD AGRI zbira od držav članic (npr. letna poročila o izvajanju), vključujejo nestrukturirane podatke, za katere GD AGRI nima avtomatiziranih ali polavtomatiziranih orodij za obdelavo.

19 GD AGRI je s Skupnim raziskovalnim središčem sklenil sporazum za analizo podatkov in preučitev načinov za boljšo uporabo obstoječih podatkov. Na tej podlagi pri analizi SKP uporablja nekatere napredne metode (kot so model IFM-CAP, ekonometrični modeli in napovedna analitika). Model IFM-CAP je model posamezne kmetije za analizo skupne kmetijske politike. Njegov namen je oceniti učinke SKP na gospodarstvo kmetije in njene vplive na okolje.

20 Sodišče je pri pregledu štirih informacijskih sistemov (ISAMM, CATS/COMBO, AGRIVIEW in SFC) in podatkovne zbirke FADN, ki zagotavljajo podatke za portal z agroživilskimi podatki (glej sliko 6), ugotovilo, da GD AGRI večinoma zbira zbirne podatke. Od teh samo sistem CATS/COMBO vsebuje razčlenjene podatke na ravni kmetij.

21 GD AGRI objavlja konsolidirane podatke na portalu z agroživilskimi podatki, na katerem so informacije iz številnih naborov podatkov GD AGRI ter iz kmetijske statistike Eurostata, interaktivnih vizualizacij in preglednic. Uporabnikom so na voljo časovne vrste, interaktivni zemljevidi, diagrami in tabele, pa tudi neobdelani podatki, ki jih lahko prenesejo za ponovno uporabo in nespletno analizo. GD AGRI portal nenehno posodablja. Sodišče meni, da je portal primer dobre prakse za javno dostopne podatke, saj zagotavlja enotno točko dostopa do širokega nabora podatkov o agroživilskih trgih, analizi, kazalnikih SKP in financiranju EU.

22 Ključni informacijski sistemi, ki jih Komisija in države članice uporabljajo za SKP, so osredotočeni na opisno in diagnostično analitiko; zelo malo je napovedne ali predpisovalne analitike (glej sliko 7).

23 Sodišče je na podlagi razgovorov in odgovorov držav članic na anketo odkrilo več ovir za to, da bi Komisija in države članice uporabljale velepodatke (glej odstavek 04) in napredno analitiko za analizo SKP, na primer:

1. razlike v standardih ali zahtevah glede kakovosti med različnimi viri podatkov;
2. pravila o zaupnosti, ki omejujejo uporabo podatkov na ravni kmetij;
3. omejena razpoložljivost podatkov in drugačna ali neustrezna oblika podatkov;
4. slaba podatkovna pismenost in pomanjkanje usposobljenih uslužbencev.

24 Ker ni skupnih referenc, kot je enotna oznaka, je težko kombinirati podatke na ravni kmetij iz različnih virov podatkov za analizo SKP. Enotna oznaka ali alternativne tehnike kombiniranja podatkov bi omogočile povezavo podatkov iz različnih virov, ki se nanašajo na isto kmetijo (glej okvir 1).

25 GD AGRI običajno ročno oceni besedilne informacije, ki jih države članice zagotovijo v svojih letnih poročilih, in ne uporablja tehnik velepodatkov, kot so besedilna analitika ali avtomatizirana ekstrakcija. Analiza Sodišča kaže, da je nadaljnja avtomatizacija mogoča (za primer glej okvir 2).

Zaradi nekaterih značilnosti obstoječih podatkov in sistemov teh ni mogoče v celoti uporabiti za analizo politike

26 Sodišče je ocenilo uporabo in omejitve treh zelo različnih virov podatkov, ki jih Komisija in države članice veliko uporabljajo (glej tabelo 1).

Integrirani administrativni in kontrolni sistem

27 Komisija ima omejen dostop do integriranega administrativnega in kontrolnega sistema (IAKS) držav članic, ki je glavni gradnik upravljanja plačil SKP v državah članicah. Za SKP za obdobje 2014–2020 IAKS sestavlja več digitalnih in med seboj povezanih podatkovnih zbirk, zlasti¹¹:

1. sistem za identifikacijo vseh kmetijskih parcel v državah EU, imenovan identifikacijski sistem za zemljišča (LPIS);
2. sistem, ki kmetom omogoča grafično navedbo kmetijskih površin, za katere zaprosijo za pomoč (geoprostorska vloga za pomoč);
3. sistem za evidentiranje vsakega upravičenca, ki predloži vlogo za pomoč ali zahtevek za plačilo;
4. integrirani kontrolni sistem za preverjanje vlog za pomoč, ki temelji na računalniških navzkrižnih preverjanjih in fizičnih kontrolah na kmetijah.

28 Države članice uporabljajo IAKS za prejemanje vlog za pomoč, upravne preglede in druge kontrole (npr. preglede na kraju samem in preglede s spremljanjem) ter za izvrševanje plačil¹². Za IAKS lahko uporabijo različne tehnične rešitve. Zaradi pomanjkanja standardizacije, različnih lastnikov podatkov (tj. včasih so to različne vrste organov) in neodvisnega razvoja IT prihaja do razdrobljenosti, primerjava podatkov je otežena, možnosti za izmenjavo ali ponovno uporabo podatkov pa so omejene. Posledično so možnosti za uporabo napredne analitike ali drugih tehnik velepodatkov za oceno učinka sredstev EU manjše¹³. Komisija ima omejen dostop do 42 različnih sistemov držav članic (nacionalnih ali regionalnih), ki vključujejo podrobne podatke o kmetijah in podjetjih¹⁴. Zaradi tega je težko dobiti natančne informacije o porazdelitvi sredstev EU.

29 Sodišče je na podlagi pregleda različnih raziskovalnih projektov, ki jih financira EU¹⁵, ugotovilo, da je zaradi decentraliziranega pristopa IAKS nadaljnje vključevanje in navzkrižno povezovanje teh virov podatkov z drugimi viri podatkov Komisije omejeno, in sicer predvsem zaradi:

1. težav z združljivostjo (različnih tehničnih rešitev) in pomanjkanja interoperabilnosti med podatkovnimi sistemi;
2. pravil o zaupnosti, ki ne omogočajo povezovanja podatkov o kmetijah iz različnih virov podatkov (npr. IAKS in FADN);
3. nizke zrnatosti drugih podatkovnih zbirk, tj. podatkov, ki niso dovolj podrobni, in neobstoja edinstvenih oznak, ki bi omogočile povezovanje podatkov IAKS.

30 GD AGRI za izboljšanje izmenjave in razpoložljivosti podatkov spodbuja države članice, naj s tehnično podporo Skupnega raziskovalnega središča delijo svoje geoprostorske neosebne podatke IAKS prek skupnega geoportala INSPIRE (glej sliko 8). Portal omogoča dostop do storitev prenosa in ogleda za okoljske geoprostorske podatke, ki jih zbirajo države članice.

31 Obseg podatkov, ki se izmenjujejo prek geoportala INSPIRE, se po državah članicah razlikuje. Primeri števila zapisov metapodatkov za tri izbrane teme so prikazani na sliki 9. Države članice nekatere geoprostorske podatke objavljajo tudi prek svojih neodvisnih nacionalnih geoportalov.

Satelitski podatki programa Copernicus

32 Satelitski podatki programa Copernicus ustrezajo opredelitvi velepodatkov (glej odstavek 04). Komisija usklajuje pristop pregledov s spremljanjem (na podlagi podatkov programa Copernicus), ki je primer avtomatiziranega spremljanja SKP v državah članicah.

33 V okviru pregledov s spremljanjem se analizirajo stalni tokovi satelitskih podatkov programa Copernicus, da se preveri, ali določene zemljiške parcele izpolnjujejo merila za upravičenost. Od leta 2018 lahko nacionalni organi uporabljajo podatke programa Copernicus, ki nadomeščajo tradicionalne inšpekcijske preglede na terenu. Po navedbah Komisije so se leta 2021 pregledi s spremljanjem uporabili za 13,1 % površin, za katere so bila prejeta neposredna plačila. Ciljna vrednost za leto 2024 je 50 %¹⁶. Leta 2021 je deset držav članic postopek uporabilo za vsaj eno shemo pomoči na vsaj delu ozemlja, leta 2020, ko je Sodišče objavilo posebno poročilo o pregledih s spremljanjem¹⁷ (glej okvir 3), pa za pet shem.

Mreža za zbiranje računovodskih podatkov s kmetijskih gospodarstev

34 Glavni vir ekonomskih podatkov je mreža za zbiranje računovodskih podatkov s kmetijskih gospodarstev (FADN). Komisija in države članice mrežo FADN veliko uporabljajo za modeliranje, vrednotenje in poročanje.

35 Namen mreže FADN, ki je bila vzpostavljena leta 1965, je zagotavljati objektivne in ustrezne informacije o dohodkih in dejavnostih kmetijskih gospodarstev za SKP¹⁹. Mreža FADN je vir usklajenih mikroekonomskih podatkov, ki so na voljo za merjenje učinka SKP. Temelji na nacionalnih anketah, je za kmetijska gospodarstva prostovoljna in zajema kmetijska gospodarstva EU, ki so dovolj velika, da se lahko štejejo za komercialna²⁰.

36 Zaradi izključitve nekomercialnih in malih kmetij je mreža FADN za upravičence SKP manj reprezentativna. Leta 2015 je anketa vključevala približno 83 000 kmetijskih gospodarstev. Ti sicer predstavljajo približno 90 % vseh kmetijskih zemljišč v uporabi in vse kmetijske proizvodnje²¹, vendar pomenijo 4,7 milijona od skupno 10,8 milijona kmetijskih gospodarstev v EU²². Mreža FADN ni zasnovana tako, da bi bila reprezentativna za upravičence SKP. Po podatkih Komisije se je leta 2019 delež upravičencev do neposrednih plačil SKP, ki v mreži niso bili zastopani, gibal od 5 % na Nizozemskem do 78 % na Slovaškem.

Zaradi pomanjkanja ustreznih podatkov je vrednotenje smotrnosti SKP omejeno

37 Pri vrednotenju bi bilo treba uporabljati najboljše razpoložljive dokaze, pridobljene iz različnih in ustreznih metod in virov (triangulacija)²³. Podrobni podatki omogočajo lažje povezovanje ciljev in rezultatov/učinka politike²⁴. V skladu z zakonodajo bi morale informacije, ki se uporabljajo za vrednotenje uspešnosti SKP, čim bolj temeljiti na uveljavljenih virih podatkov, kot sta FADN in Eurostat²⁵. Z dobrim spremljanjem bi bilo treba pridobiti dejanske časovne vrste podatkov in tako izboljšati kakovost prihodnjega vrednotenja in ocene učinka²⁶.

38 Sodišče je pregledalo pet vrednotenj Komisije ali študij v podporo vrednotenju, ki zajemajo vsaj eno vrednotenje za vsakega od treh splošnih ciljev SKP na sliki 1. Ugotovilo je, da so bili pri vrednotenjih uporabljeni različni podatki, zbrani za upravljanje ali spremljanje politike, npr. kazalniki SKP²⁷, FADN, CATS/COMBO, statistični podatki Eurostata in informacijski sistem za upravljanje in spremljanje kmetijskega trga (ISAMM). Te podatke pogosto dopolnjujejo zunanji podatki (npr. podatki Organizacije za gospodarsko sodelovanje in razvoj, Organizacije združenih narodov za prehrano in kmetijstvo), študije primerov, vprašalniki in razgovori.

39 Komisija in ocenjevalci za vse tri cilje SKP uporabljajo oceno učinka na podlagi nasprotnih dejstev²⁸. Za to so potrebni podatki o kontrolnih skupinah, tj. subjektih, ki ne izvajajo politike. Mreža FADN zagotavlja podatke o obeh skupinah in je lahko za tovrstno analizo koristna. Ker ni podatkov o nasprotnih dejstvih, so na primer ocene prispevka SKP k blažitvi podnebnih sprememb omejene. Po navedbah Komisije se SKP že predolgo uporablja in pokriva preveliko površino, da bi omogočala primerjalne podatke²⁹, kar pomeni, da ni možnosti za primerjavo stanja prej in potem ali z izvajanjem politike in brez njega. Poleg tega je metode, pri katerih se uporabljajo nasprotna dejstva, težko uporabiti za teritorialni razvoj, saj večina regij prejema podporo SKP. Za obravnavo tega vprašanja je Skupno raziskovalno središče razvilo kvantitativen analitični okvir, ki temelji na metodah za oceno učinka na podlagi nasprotnih dejstev, da bi zagotovilo vpogled v vzročno povezavo med politiko in njenimi rezultati, pri čemer je upoštevalo raznolikost ukrepov, ki se izvajajo na podeželskih območjih³⁰.

Trajnostna proizvodnja hrane

40 Glavna vira podatkov za vrednotenje cilja trajnostne proizvodnje hrane sta mreža FADN in ekonomski računi za kmetijstvo (glej tabelo 2). Komisija ju je vzpostavila posebej zato, da bi zagotavljala podatke za oceno SKP. Komisija na primer za to, da bi ocenila, kako podpora SKP vpliva na dohodke kmetov, uporablja statistične podatke Eurostata o faktorskem dohodku (tj. dohodku od zemljišč, kapitala in dela) in mrežo FADN³¹.

41 Države članice v enem letu zberejo in potrdijo podatke mreže FADN, Komisija pa nato v enem letu te podatke iz držav članic preveri in potrdi. Zato so podatki v podatkovni zbirki mreže FADN na voljo šele po vsaj dveh letih. Ko je Komisija leta 2018 predstavila zakonodajni predlog za SKP po letu 2020, so bili na voljo le podatki iz enega leta izvajanja sedanje SKP (iz raziskave mreže FADN iz leta 2015). To pomeni, da je Komisija svoj predlog pripravila, preden je dobila najnovejše podatke mreže FADN o smotrnosti in učinkih sedanje politike.

Trajnostno upravljanje naravnih virov in podnebni ukrepi

42 Pri cilju SKP v zvezi z naravnimi viri in podnebjem lahko med izvajanjem ukrepa politike in tem, da njegovi učinki postanejo vidni, preteče precej časa. Za določitev vzročne zveze med ukrepom SKP in njegovimi rezultati je treba kombinirati različne podatke in upoštevati zunanje dejavnike. Sodišče je od štirih elementov cilja preučilo biotsko raznovrstnost (glej sliko 1). Niti države članice niti Komisija niso mogle predložiti dobrih dokazov o vzročni zvezi med standardi za ohranjanje dobrih kmetijskih in okoljskih pogojev zemljišč³² in stanjem biotske raznovrstnosti³³. Primeri uporabljenih dokazov in omejitev pri ocenjevanju komponente biotske raznovrstnosti so predstavljeni v tabeli 3.

43 V vrednotenju iz leta 2019 je bilo ugotovljeno, da celovita ocena vpliva politike na biotsko raznovrstnost ni bila mogoča, ker ni bilo ustreznih podatkov o spremljanju³⁴. Za več kazalnikov Komisije za spremljanje se ne zagotavljajo redno podatki. Vse države na primer članice ne zbirajo in sporočajo podatkov o kazalniku učinka za odvzem vode v kmetijstvu.

44 Druga omejitev pri vrednotenju okoljskega cilja je, da ni bilo na voljo celovitih podatkov o količinah gnojil in pesticidov, uporabljenih na kmetijskih zemljiščih v EU. Od leta 2021 so na voljo podatki o količinah pesticidov, uporabljenih na kmetijskih zemljiščih, vendar za manj kot polovico držav članic. Komisija in ocenjevalci so kot približek uporabili podatke mreže FADN o porabi za gnojila in fitofarmacevtskih sredstev na hektar.

45 Javno dostopni statistični podatki EU o fitofarmacevtskih sredstvih se nanašajo na količine (kg) aktivnih snovi, ki jih vsebujejo prodana fitofarmacevtska sredstva³⁵. Sodišče je v Posebnem poročilu 05/2020³⁶ poročalo, da so zaradi združevanja teh aktivnih snovi na način, ki ga zahteva zakonodaja EU, informacije, ki jih lahko Eurostat objavi ali celo deli z drugimi generalnimi direktorati Komisije, omejene. Statistični podatki o rabi fitofarmacevtskih sredstev v kmetijstvu, ki se zbirajo v skladu s sedanjo zakonodajo EU, niso primerljivi, Eurostat pa doslej ni mogel objaviti statističnih podatkov o uporabi na ravni celotne EU.

Uravnotežen teritorialni razvoj

46 Komisija in ocenjevalci so v vrednotenju iz leta 2021³⁷ uporabili kazalnike izložkov SKP, podatke o plačilih iz sistema CATS/COMBO, podatkovno zbirko ARDECO, ki jo upravlja GD REGIO, in Eurostatovo regionalno podatkovno zbirko za tretji cilj SKP. Na zanesljivost vrednotenja je vplivala omejena razpoložljivost popolnih, podrobnih in posodobljenih podatkov o socialno-ekonomskem statusu podeželskih območij³⁸. Izvajalci so trdili, da so podatki za nekatere ključne družbene vidike pomanjkljivi in da se, če so na voljo, pogosto ne posodabljajo redno, temveč se pripravijo priložnostno na podlagi specifičnih raziskovalnih projektov³⁹. V nekaterih primerih so ocenjevalci uporabili nadomestne kazalnike. Na splošno so kot glavne omejitve kvantitativnih analiz navedli razpoložljivost in kakovost kazalnikov ter pomanjkanje podatkov o majhnih regijah.

47 Razen podatkov o plačilih v sistemu CATS/COMBO in podatkov o posameznih kmetijah mreže FADN je večina podatkov, ki jih Komisija zbere od držav članic, združena, kar pomeni, da se za celotno državo članico ali regijo dobi en sam podatek. Zaradi tega je možnost ponovne uporabe podatkov za nadaljnje vrednotenje ali zasnovo politike omejena. Za nekatere socialno-ekonomske vidike (npr. socialna vključenost) so bili podatki na voljo le na nacionalni ravni ali v nizki geografski ločljivosti, kar ne zadostuje za analizo ozemeljske diferenciacije⁴⁰. Podatki SKP o spremljanju prav tako niso dovolj podrobni za bolj ciljno usmerjene analize, npr. informacije o starosti ali spolu upravičencev⁴¹. Ti podatki so običajno na voljo v podatkovnih zbirkah držav članic, vendar Komisiji niso dostopni.

Komisija nima dovolj dokazov za oceno potreb SKP

48 V skladu s smernicami za boljše pravno urejanje bi bilo treba oceno učinka, priloženo zakonodajnemu predlogu, začeti s preverjanjem obstoja problema⁴². V oceni mora biti navedena obrazložitev, kako je težava povezana s svojimi temeljnimi vzroki in zadevnimi cilji, pa tudi različne možne politike za rešitev te težave.

49 Da bi Sodišče preučilo uporabo podatkov v fazi zasnove ali načrtovanja politike, je pregledalo oceno učinka, priloženo zakonodajnemu predlogu za SKP po letu 2020⁴³, in različne spremne dokumente Komisije. Odkrilo je slabosti pri tem, kako so bili zagotovljeni ustrezni podatki za utemeljitev opisa težave, ki se s politiko obravnava v okviru posebnega cilja „vzdržni dohodek kmetij”. V svojem mnenju o zakonodajnih predlogih za SKP po letu 2020 je navedlo, da so podatki in argumenti, ki jih je Komisija uporabila za utemeljitev ocene potreb v zvezi z dohodki kmetov, nezadostni⁴⁴. Komisija nima informacij o dohodkih kmetov ali kmečkih gospodinjstev zunaj kmetijstva, povprečja pa prikrivajo velike razlike v dohodkovnem položaju. Poleg tega je Sodišče v svojem poročilu o vključevanju vidika spola iz leta 2021 poudarilo, da je nerazpoložljivost statističnih podatkov o dohodkih gospodinjstev kmetov in o razpoložljivem dohodku kmetij, razčlenjenih po spolu, prav tako velika podatkovna vrzel pri obravnavi učinkov neposrednih plačil na enakost spolov⁴⁵.

50 Sodišče je leta 2018 priporočilo, da bi morala Komisija, „preden poda predlog za prihodnjo zasnovo SKP, preučiti dohodkovni položaj vseh skupin kmetov in analizirati njihovo potrebo po dohodkovni podpori”, pri tem pa upoštevati vidike, kot so prihodki iz proizvodnje hrane in druge kmetijske proizvodnje ter nekmetijski viri⁴⁶. Komisija je priporočilo delno sprejela in dodala, da je politika namenjena kmetom, ki se preživljajo s tem, da dejavno kmetujejo. Študija o dohodkih kmetijskih gospodinjstev iz leta 2015⁴⁷ je pokazala veliko vrzel v informacijah o smotrnosti SKP, saj ni bilo sistema EU za statistiko ali spremljanje, s katerim bi se skupni dohodki kmetov ocenili in primerjali z drugimi skupinami v družbi. Komisija do februarja 2022 na tem področju ni dosegla nobenega napredka.

51 Eurostat od držav članic vsaka tri do štiri leta prejme podatke ankete o strukturi kmetijskih gospodarstev o drugih pridobitnih dejavnostih na kmetijah. Iz podatkov ankete je razvidno, ali so druge pridobitne dejavnosti glavna ali dopolnilna dejavnost imetnika-upravitelja, ne pa tudi delež ali obseg dohodka iz te dejavnosti. Najnovejši podatki, objavljeni na spletišču Eurostata, so za leto 2016⁴⁸.

52 Sedanji standardni seznam spremenljivk FADN ne vključuje informacij o dohodkih zunaj kmetij, saj se anketa nanaša na kmetije in ne na kmete. Podatki o davku od dohodkov samo v registrih nacionalnih davčnih organov ne zadostujejo za zagotovitev teh podatkov, saj ne vsebujejo informacij o značilnostih kmetij in vsebujejo kmetijske dohodke tudi tistih oseb, katerih glavna dejavnost ni kmetovanje⁴⁹.

53 Nekatere države članice (npr. Irska in Nizozemska) zbirajo podatke o dohodkih zunaj kmetij z uporabo nacionalnih anket FADN, ki bi lahko zapolnile eno od podatkovnih vrzeli v zvezi z realnimi dohodki kmetov. Irski organi redno posredno objavljajo podatke o dohodkih zunaj kmetij, med drugim o zaposlitvi zunaj kmetije, dnevih in urah dela, opravljenega zunaj kmetije, in sektorju, v katerem se je delo opravljalo.

Komisija ima različne pobude za boljšo uporabo obstoječih podatkov, vendar ovire še vedno obstajajo

54 Komisija bi morala sprejeti dodatne pobude za odpravo obstoječih slabosti ter izboljšati zbiranje in obdelavo podatkov, da bi ocenila SKP in podprla razvoj prihodnje politike. Te pobude bi bilo treba izvajati v skladu z opredeljenim časovnim razporedom in izložki. Komisija mora za novo SKP prilagoditi in okrepiti obstoječe vire podatkov. Morala bi tudi raziskati in uporabiti nove vire podatkov, da bi se zmanjšalo breme za kmete in uprave ter hkrati izboljšala dokazna podlaga za politiko⁵⁰.

55 Komisija si je v svojem akcijskem načrtu za notranjo strategijo za podatke zastavila cilje za zagotovitev dostopa do podatkov, ki so pomembni za odločanje in delovanje v celotni organizaciji, ter za spodbujanje uporabe sodobnih tehnologij za podatkovno analitiko za hitrejše in učinkovitejše prepoznavanje vzorcev in trendov.

56 Sodišče je preučilo, katere pobude je Komisija sprejela za boljšo uporabo razpoložljivih podatkov in novih tehnologij za odpravo zgoraj opredeljenih podatkovnih vrzeli in izzivov. Poleg tega je preučilo raziskovalne projekte, ki jih financira EU, in pobude držav članic, ki bi lahko prispevali k analizi SKP in zapolnili nekatere vrzeli.

Komisija širi vire podatkov in spodbuja izmenjavo podatkov, da bi odpravila podatkovne vrzeli in izpolnila potrebe po podatkih za SKP

57 V notranji strategiji Komisije za podatke je navedeno, da je treba notranje in zunanje vire podatkov čim bolj izkoristiti za pridobivanje dokazov, na katerih temeljijo odločitve. Stroški in upravno breme dodatnega zbiranja podatkov za spremljanje politike morajo biti sorazmerni s potrebami po podatkih. V skladu z zbirko orodij za boljše pravno urejanje⁵¹ ni treba zapolniti vseh podatkovnih vrzeli.

58 Komisija je svojo strategijo za podatke začela izvajati leta 2018. Dejavnosti segajo od priprave evidence podatkov (glej odstavka 17 in 18) do pravil o upravljanju podatkov, podatkovne analitike ter usposabljanja in spretnosti. GD AGRI je konec leta 2020 ustanovil odbor in delovno skupino za izvajanje strategije. Od januarja 2022 ima posebno enoto za upravljanje podatkov, namenjeno izboljšanju usklajevanja upravljanja podatkov.

59 Komisija je uvedla več ukrepov, ki bi lahko prispevali k boljši analizi politike z izboljšanjem podatkovne infrastrukture in uporabe podatkov za SKP (npr. digitalne rešitve, e-orodja, algoritmi in dobre prakse). Za primere glej Prilogo.

60 Eurostatovo vrednotenje kmetijskih statističnih podatkov iz leta 2016⁵² je pokazalo, da statistični podatki o kmetijstvu, gozdarstvu, rabi zemljišč in okolju niso dovolj usklajeni in skladni. Razlogi za to so med drugim dejstvo, da je bila zadevna zakonodaja pripravljena razdrobljeno, pa tudi da se na različnih kmetijskih območjih uporabljajo različne opredelitve in pojmi. Za obravnavanje tega vprašanja je Komisija uvedla dve novi uredbi in spremenila eno obstoječo (glej sliko 10).

61 Eurostat je leta 2019 objavil razpis za zbiranje predlogov za vzpostavitev mreže nacionalnih statističnih uradov, ki se zanimajo za razvoj metod za posodobitev kmetijske statistike. Ena od dveh prioritet se je nanašala na dejavnosti, s katerimi se izkoriščajo novi viri podatkov za kmetijsko statistiko (npr. velepodatki, satelitski posnetki, georeferencirane informacije, precizno kmetovanje), vključno z vidiki dostopa, zaupnosti in ocenjevanja kakovosti. Na razpis ni bilo nobene prijave. Po navedbah Komisije so države članice povedale, da je bil eden od razlogov za to ta, da nacionalni statistični uradi nimajo dovolj sredstev za vzpostavitev in usklajevanje take mreže.

62 Druge pobude za odpravo podatkovnih vrzeli spadajo v dve širši kategoriji: izmenjava podatkov med državami članicami ali deležniki ter dodajanje novih spremenljivk obstoječim virom podatkov.

63 V okviru projekta, namenjenega procesu GD AGRI za izmenjavo podatkov IAKS v okviru INSPIRE, GD AGRI v sodelovanju s Skupnim raziskovalnim središčem, Generalnim direktoratom za okolje in Generalnim direktoratom za podnebno politiko pripravlja okvir in podporne postopke za izmenjavo neosebnih prostorskih podatkov IAKS po vsej EU. Cilj projekta je zagotoviti, da se prostorski podatki IAKS zlahka lokalizirajo, da so učinkovito dostopni (prek enotne vstopne točke) in da jih je mogoče uspešno ponovno uporabiti v celostnem okolju politike (glej sliko 11).

64 Komisija v Evropski strategiji za podatke⁵³ priznava pomen izmenjave podatkov za izboljšanje njihove razpoložljivosti. Komisija je v strategiji napovedala, da namerava vzpostaviti devet sektorskih skupnih podatkovnih prostorov na ravni EU, vključno s skupnim podatkovnim prostorom za evropski zeleni dogovor in skupnim evropskim kmetijskim podatkovnim prostorom. Cilj slednjega je olajšati izmenjavo, obdelavo in analizo podatkov o proizvodnji, odprtih podatkov in po možnosti drugih javnih podatkov (npr. podatkov o tleh)⁵⁴.

65 V strategiji sta navedeni dve posebni pripravljalni dejavnosti za kmetijski podatkovni prostor: pregled izkušenj s kodeksom ravnanja deležnikov o izmenjavi kmetijskih podatkov⁵⁵ ter pregled obstoječih kmetijskih podatkovnih prostorov leta 2020 in na začetku leta 2021. Komisija trenutno načrtuje, da se bosta ti dejavnosti izvajali v okviru delovnega programa za digitalno Evropo za obdobje 2021–2022, ki ga je odobrila novembra 2021. Po navedbah Komisije bo podatkovni prostor vključen v delovni program za obdobje 2023–2024, pri čemer naj bi bil prototip po možnosti vzpostavljen leta 2024, nadaljnje uvajanje podatkovnega prostora pa naj bi se izvedlo v naslednjih letih.

66 Komisija namerava v okviru strategije „od vil do vilic”⁵⁶ mrežo FADN preoblikovati v podatkovno mrežo za trajnostnost kmetij (FSDN), v okviru katere bi se zbirali podatki na ravni kmetij o ciljih strategije „od vil do vilic” in strategije za biotsko raznovrstnost ter drugih kazalnikih trajnostnosti. Junija 2021 je objavila časovni načrt, predlog uredbe pa namerava objaviti v drugem četrtletju leta 2022⁵⁷.

Posebni ukrepi v okviru SKP za obdobje 2023–2027 so osredotočeni na izboljšanje podatkov o spremljanju

67 Razen prehoda s FADN na FSDN Komisija ne načrtuje bistvenih sprememb osrednjih informacijskih sistemov, predstavljenih na sliki 6. Vendar si prizadeva za povečanje funkcionalnosti orodja za podatkovno rudarjenje ARACHNE, ki ga države članice prostovoljno uporabljajo pri svojih upravnih kontrolah. Orodje je koristno na primer za opredelitev projektov ali upravičencev, ki bi lahko bili izpostavljeni tveganjem goljufij ali nasprotij interesov, čeprav bi lahko neobvezna uporaba orodja omejila njegove koristi. Uspešnost podatkovne analitike orodja je odvisna od vnosa podatkov. To pomeni, da kakovostnejši kot so naloženi podatki, bolj natančni, izčrpni in informativni so rezultati sistema.

68 GD AGRI za izboljšanje kazalnikov spremljanja uporablja nove tehnologije in satelitske podatke. Uvedel je na primer nov kazalnik učinka za spremljanje krajinskih značilnosti za obdobje 2023–2027. SKP za obdobje 2014–2020 ni vključevala kazalnika učinka za krajine; zaradi tega je bila ocena učinka SKP na habitate, krajine in biotsko raznovrstnost slabša (glej tabelo 3). Za novi kazalnik (delež kmetijskih zemljišč s krajinskimi značilnostmi) bo Komisija uporabila podatke iz storitve programa Copernicus za spremljanje kopnega, ki vsebuje informacije o linearnih mejicah in podrasti, drevoredih in izoliranih zaplatah dreves.

69 Za SKP za obdobje 2023–2027 bo Komisija opredelila nov okvir, vključno z izvedbenim aktom, da bi dobivala podatke o posameznih transakcijah za spremljanje, vrednotenje in zasnovo politike. Komisija meni, da bo z zbiranjem posameznih podatkov o vlogi/zahtevku ter informacij o upravičencu in njegovi kmetiji/podjetju poskušala rešiti vprašanje razčlenitve podatkov.

Z raziskovalnimi pobudami se preučujejo možnosti za posodobitev podatkov in orodij

70 Komisija v okviru programa Obzorje 2020 financira raziskovalne in inovacijske projekte. Sodišče je odkrilo več nedavnih ali tekočih projektov iz programa Obzorje 2020 in drugih raziskovalnih projektov, ki bi lahko prispevali k izboljšanju podatkovne infrastrukture in uporabe podatkov (npr. digitalne rešitve, e-orodja in algoritmi), ki so potrebni za zagotovitev boljših podatkov za SKP (glej sliko 12). Nekateri projekti (kot sta NIVA in Sen4CAP) so že prinesli pomembne rezultate, ki bi lahko bili koristni za prihodnji razvoj dogodkov.

71 Projekt NIVA (New IACS Vision in Action) je namenjen odpravi nekaterih omejitev IAKS (glej odstavka 28 in 29), zlasti z zmanjšanjem upravnega bremena in izkoriščanjem potenciala podatkov. Cilj projekta je posodobiti IAKS z učinkovito uporabo digitalnih rešitev in e-orodij ter tako ustvariti zanesljive metodologije in usklajene nabore podatkov za spremljanje kmetijske smotrnosti.

72 S projektom FLINT (Farm-Level Indicators for New Topics in policy evaluation), ki ga financira EU, se je prav tako obravnavala vrzel med potrebami po podatkih za vrednotenje politike in razpoložljivimi kmetijskimi statističnimi podatki⁵⁸. Ta projekt bi lahko bil pomemben za načrtovano revizijo mreže FADN, saj je zajemal kazalnike trajnosti in kot okvir uporabljal FADN. V okviru projekta je bilo predlaganih 33 tem ali kazalnikov v zvezi z okoljskimi, socialnimi, gospodarskimi in inovacijskimi vidiki, ki naj bi se zbirali v prihodnosti⁵⁹. Komisija je v svojem časovnem načrtu⁶⁰ navedla, da bo prehod na FSDN temeljil na projektu FLINT. Vendar je bilo februarja 2022 še prezgodaj za oceno te trditve.

Države članice imajo lastne pobude v zvezi s podatki za SKP

73 V anketi, ki jo je Sodišče opravilo v vseh 27 državah članicah, je bilo ugotovljeno, da večina držav članic priznava dodano vrednost napredne analitike, pri čemer je s seznama možnih elementov večina izbrala hitrejše odločanje, napovedno analizo in analizo med področji, znižanje stroškov ter uspešnejšo komunikacijo s kmeti in deležniki.

74 Več kot polovica držav članic je v svojih odgovorih na anketo predlagala naslednje ukrepe kot prioriteto v podporo uporabi velepodatkov: več sredstev Komisije za orodja IT in projekte podatkovne analitike (67 %), dodatne smernice/priročniki (56 %) ter podpora za razvoj novih metodologij ali standardizacije (52 %). Manj držav članic je izbralo podporo za analitične tehnologije (48 %), rešitve za dostop do podatkov (41 %) ter podporo raziskavam in skupne raziskovalne projekte (48 %).

75 Anketa Sodišča in nadaljnji razgovori so pokazali razlike med državami članicami glede tega, kako vključujejo nove vire podatkov in napredne tehnike za analizo podatkov. V okviru 4 in okviru 5 so primeri ukrepov držav članic.

Nekatere pomembne podatkovne vrzeli in izzive je treba še obravnavati

76 Komisija priznava, da je navzkrižno povezovanje obstoječih virov podatkov ključni izziv pri zagotavljanju ustreznih podatkov za vrednotenje SKP⁶¹. Prizadeva si za ponovno uporabo podatkov IAKS in razširitev mreže FADN, vendar ni uvedla posebnih ukrepov za zapolnitev vrzeli v podatkih o dohodkih kmetov zunaj kmetijstva (dohodkih zunaj kmetij) ali za kombiniranje različnih virov razčlenjenih podatkov, da bi se povečala vrednost že zbranih podatkov.

77 Komisija je izrazila potrebo po skupni enotni oznaki za kmetijska gospodarstva (kmetije), ki bi omogočala povezavo podatkov na ravni kmetij iz različnih virov podatkov (npr. administrativnih evidenc in anket)⁶². Pri oznaki bi bilo treba upoštevati različne sisteme držav članic in kompleksne strukture kmetij z različnimi kombinacijami in lokacijami. Za to je potrebna skupna opredelitev kmetije, ki bi kot taka vplivala na finančne kazalnike, kot je dohodek kmetije⁶³. Enotna oznaka bi lahko pripomogla k večji dostopnosti podatkov in zagotovitvi zanesljivejših informacij o učinku politike. Do februarja 2022 v zvezi s to oznako ni bilo nobenega napredka.

78 Podatki na ravni kmetij iz aplikacij in sistemov upravljanja so nov in bogat vir informacij. Obstaja veliko komercialnih rešitev, ki ponujajo različne storitve za vodenje digitalnih evidenc, spremljanje na terenu in sledenje delu, in s takimi aplikacijami je mogoče izboljšati številne vidike kmetijskih dejavnosti (glej primer v okviru 6). Komisija ne ve, koliko kmetov uporablja programsko opremo za upravljanje kmetij, vendar bi lahko kampanja za integrirano statistiko na ravni kmetij⁶⁴, načrtovana za leto 2023, pripomogla k pridobitvi znanja o uporabi upravljavskih informacijskih sistemov in opreme za precizno kmetovanje.

79 Uporaba digitalne terenske knjige, v kateri bi kmetje evidentirali svoje dejavnosti, bi pomenila korak naprej pri digitalizaciji kmetij ter izboljšanju spremljanja porabe in učinka v zvezi s pesticidi, gnojili, vodo in tlemi. Platforma FaST (orodje za trajnostnost kmetij za hranila), ki jo je predlagala Komisija, je orodje s prilagodljivo zgradbo, ki zagotavlja sodobno analitiko in interoperabilnost s številnimi viri podatkov. Temelji na več virih podatkov, ki so povezani (viri v realnem času) ali uvoženi (statični viri) na platformi. Da bi se kmetom omogočil dostop do njihovih lastnih podatkov, se platforma FaST povezuje z regionalnim/nacionalnim sistemom IAKS (ali enakovrednim registrom kmetij), v katerem se hranijo podatki kmetov.

80 Podatki o preciznem kmetovanju so lahko dragocen vir podatkov⁶⁵. Primeri takih podatkov vključujejo senzorske in strojne podatke o vlažnosti tal in hranilih ter podatke o uporabi pesticidov glede na lokacijo. Pri navedenem projektu NIVA se preučujejo možnosti za elektronski register kmetij, ki bi ga bilo mogoče povezati s sistemom IAKS. Namenjen je tudi vključevanju podatkov o strojnem/preciznem kmetovanju v sistem IAKS. Vendar pa za to obstajajo ovire, kot sta raznolikost kmetijskih strojev in pomanjkanje standardizacije.

81 Dostop do posameznih podatkov za analizo politike je lahko otežen, poleg tega pa ni pravnega ali tehničnega okvira za uporabo komercialnih informacij za analizo politike. Glede na izsledke neke študije⁶⁶ kmetje neradi delijo podatke, in sicer na primer zaradi tveganja, da se bodo podatki delili v druge namene, nejasnosti o tem, kaj pomenijo „osebni podatki”, in splošnega odpora do tehnologij sodobnih podatkovnih platform. V okviru SKP za obdobje 2023–2027 morajo storitve kmetijskega svetovanja za kmete zajemati digitalne tehnologije⁶⁷.

82 Na sliki 13 so povzeti glavni izzivi, povezani s podatki, s katerimi se srečuje Komisija, in ocena Sodišča o tem, v kolikšni meri so bili obravnavani.

83 Sodišče je v okviru dokumentacijskega pregleda primerljivih praks zunaj EU preučilo tri države nečlanice EU: Avstralijo, Japonsko in ZDA. Te države predstavijo javno dostopne informacije o vključevanju sodobnih podatkovnih tehnik v kmetijstvo. V okviru 7 pa so predstavljene nekatere njihove pobude.

Zaključki in priporočila

84 Sodišče je preučilo, ali Komisija dobro uporablja podatke in podatkovno analitiko za analizo skupne kmetijske politike (SKP). SKP ima številne kompleksne in med seboj povezane cilje. Za ugotovitev, ali so instrumenti politike ustrezni in ali se z njimi ti cilji učinkovito dosegajo, so potrebni podatki in informacije iz različnih virov, tako notranjih kot zunanjih.

85 Sodišče je ugotovilo, da Komisija sicer uporablja veliko količino podatkov o gospodarskih, okoljskih, podnebnih in socialnih vidikih, vendar na nekaterih področjih sedanji podatki in orodja ne zagotavljajo nekaterih pomembnih elementov informacij, ki so potrebni za oblikovanje politike na podlagi izčrpnih informacij (odstavki 16–53). Komisija je sprejela več pobud za boljšo uporabo obstoječih podatkov (odstavki 57–69), vendar poleg zamud pri razpoložljivosti podatkov (odstavek 41) še vedno obstajajo ovire (odstavki 76–81).

86 Glavne ovire v zvezi s podatki, razvrščene po fazah zbiranja in obdelave podatkov, so:

• podatki se ne zbirajo: na primer za kmetijske vložke (npr. za količino uporabljenih kemičnih in nekemičnih pesticidov, količino uporabljenih mineralnih/organskih gnojil in za katere poljščine) in kmetijske prakse, ki vplivajo na okolje (glej tabelo 3, odstavke 42–45),
• podatki niso dostopni: informacije na ravni kmetij so v lasti lokalnega integriranega administrativnega in kontrolnega sistema (IAKS) držav članic, v katerem se tudi upravljajo in shranjujejo, Komisija pa ima do njega omejen dostop (glej odstavke 27–29),
• čezmerno združevanje: Komisija od držav članic prejme večinoma zbirne podatke, kar omejuje obseg, v katerem lahko iz njih pridobi vrednost (glej tabelo 2, odstavek 47),
• omejitve pri kombiniranju virov podatkov, npr. zaradi pomanjkanja skupne oznake (glej odstavek 24).

87 Komisija zato izhodišče ali učinek politike na področjih, kot so dohodki kmetov zunaj kmetij, okoljske informacije/prakse in socialno-ekonomski razvoj, pozna le delno. Te vrzeli v razpoložljivosti podatkov vplivajo na kakovost dokazov v nekaterih vrednotenjih (glej odstavke 39–47) in ocenah učinka (glej odstavke 48–53).

Priporočilo 1 – Vzpostaviti okvir za uporabo razčlenjenih podatkov iz sistema IAKS

Komisija naj vzpostavi tehnični in upravni okvir za izmenjavo in ponovno uporabo razčlenjenih podatkov iz sistema IAKS (poleg tistih, ki so potrebni za letna poročila o smotrnosti) za spremljanje, vrednotenje in na koncu tudi za zasnovo politike. Pri tem naj se spoštujejo načela učinkovitosti, da se čim bolj zmanjšajo upravno breme in stroški za upravičence in organe držav članic.

Časovni okvir: leto 2024.

Priporočilo 2 – Bolj uporabljati in razvijati vire podatkov za izpolnjevanje potreb politike

Komisija naj odpravi podatkovne vrzeli, ugotovljene v vrednotenjih SKP za obdobje 2014–2020 in oceni učinka SKP po letu 2020, in sicer tako, da:

1. bolj uporablja obstoječe vire podatkov (npr. administrativni podatki in statistične ankete ter podatki programa Copernicus), pri čemer naj razmisli o novih virov podatkov ali kombiniranju obstoječih.
2. preuči možnost uporabe približkov ali posrednih virov podatkov, kadar uporaba neposrednih virov ni izvedljiva za oceno ključnih kazalnikov ali vidikov;
3. oceni možnost povečanja uporabe podatkov kmetijskih strojev.

Časovni okvir: leto 2025.

88 Generalni direktorat Komisije za kmetijstvo in razvoj podeželja je s Skupnim raziskovalnim središčem sklenil sporazum za analizo podatkov in preučitev možnosti za boljšo uporabo obstoječih podatkov. Na podlagi tega sporazuma Komisija uporablja napredno kvantitativno analizo in modele za analizo SKP. Vendar Generalni direktorat za kmetijstvo in razvoj podeželja tehnik velepodatkov ne uporablja za besedilno analitiko, besedilno rudarjenje ali avtomatizirano pridobivanje. Nadomestitev ročnih in zamudnih postopkov z avtomatiziranimi orodji bi lahko prinesla koristi (glej odstavka 19 in 25 ter okvir 2).

89 V EU obstaja več pobud, ki jih včasih financira EU v okviru programa Obzorje 2020 ali drugih programov in v katerih se preučujejo možnosti za posodobitev podatkov in orodij IT za zasnovo, spremljanje in vrednotenje SKP. Nekatere od teh pobud so že prinesle rezultate na področju interoperabilnosti ter novih in celovitejših kazalnikov. Projekti so v različnih fazah in z njimi se lahko obravnavajo podobna vprašanja z različnih vidikov (odstavki 70–75). Komisija še ni opredelila elementov, ki bi se lahko uporabili za SKP.

90 Zaradi tega ima Komisija veliko možnosti za vključitev stroškovno učinkovite napredne analitike in z njo povezanih orodij v obstoječe sisteme IT in/ali druge rešitve IT za avtomatizirano obdelavo informacij (npr. nadomestitev ročnih ali neponovljivih postopkov) ter za boljšo uporabo naborov podatkov (npr. povečanje rezultatov obdelave podatkov) za analizo politike.

To poročilo je sprejel senat I, ki ga vodi članica Evropskega računskega sodišča Joëlle Elvinger, v Luxembourgu 18. maja 2022.

Priloga – Izbrani ukrepi in ambicije Komisije v zvezi s podatki

– zaključen – prezgodaj za oceno ali zamuda, krajša od enega leta – zamuda, daljša od enega leta

Kratice in okrajšava

ATLAS: sistem za interoperabilnost in analize v kmetijstvu

CATS: sistem revizijske sledi za potrditev obračunov (Clearance of Accounts Audit Trail System)

FADN: mreža za zbiranje računovodskih podatkov s kmetijskih gospodarstev

FaST: orodje za trajnostnost kmetij za hranila

FSDN: podatkovna mreža za trajnostnost kmetij

IAKS: integrirani administrativni in kontrolni sistem

IFM-CAP: model posamezne kmetije za skupno kmetijsko politiko

ISAMM: informacijski sistem za upravljanje in spremljanje kmetijskega trga

LPIS: identifikacijski sistem za zemljišča

LUCAS: statistično raziskovanje rabe in pokrovnosti tal

MEF4CAP: okvir spremljanja in vrednotenja za skupno kmetijsko politiko

NIVA: nova vizija IAKS v praksi

SAIO: statistika kmetijskih vložkov in proizvodnje

SEN4CAP: sistem za obdelavo podatkov satelitov Sentinel za skupno kmetijsko politiko

Glosar

Analiza podatkov: proces zbiranja, modeliranja in preučevanja podatkov za pridobivanje spoznanj, ki podpirajo odločanje.

Globoko učenje: tehnika umetne inteligence, ki vključuje usposabljanje sistema programske opreme z uporabo na milijone primerov.

Interoperabilnost: sposobnost sistema za komuniciranje in delo z drugimi sistemi, med drugim z izmenjavo podatkov.

Možnost ponovne uporabe podatkov: enostavnost uporabe podatkov, zbranih za en namen, za drugega.

Nabor podatkov: informacijski sistem, aplikacija ali podatkovna zbirka, ki je v lasti subjekta.

Napredna analitika: uporaba visokotehnoloških metod, kot sta napovedno modeliranje in strojno učenje, za analizo velepodatkov.

Nestrukturirani podatki: informacije, shranjene v izvirni obliki brez vnaprej določene kategorizacije ali organizacije, zaradi česar je njihova analiza pogosto bolj zapletena. Vključujejo lahko kvantitativne in kvalitativne informacije, kot so slike, besedilo, datumi, elektronska sporočila in številke.

Podatki: konkretna, objektivna dejstva, meritve ali opažanja, ki jih je treba obdelati za pridobitev informacij.

Podatkovna analitika: znanost analiziranja podatkov z uporabo sistematičnih računalniških metod za pridobivanje spoznanj.

Podatkovna zbirka: strukturiran nabor podatkov, shranjenih v elektronski obliki, ki so na voljo za vpogled in ekstrakcijo.

Prostorski podatki: podatki, ki se nanašajo na določeno lokacijo ali geografsko območje in njegove naravne ali umetno ustvarjene značilnosti.

Statistično raziskovanje rabe in pokrovnosti tal (LUCAS) redna in usklajena raziskava, ki se izvaja na kraju samem v vseh državah članicah EU, da se zberejo informacije o tem, kako se zemljišča uporabljajo in kaj na njih raste, vključuje pa tudi analizo tal.

Strukturirani podatki: standardizirane kvantitativne informacije v vnaprej določeni strukturi podatkov, ki omogoča enostavno analizo.

Velepodatki: nabori podatkov, za katere so značilni vse večji obseg, hitrost in raznolikost in ki običajno niso strukturirani.

Vrzel v podatkih: podatki, ki so potrebni za določen namen, vendar niso na voljo.

Odgovori Komisije

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

Časovnica

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

Revizijska ekipa

V posebnih poročilih Sodišča so predstavljeni rezultati njegovih revizij politik in programov EU ali tem v zvezi z upravljanjem na posameznih področjih proračuna. Sodišče izbira in načrtuje revizijske naloge tako, da je njihov učinek kar največji, in pri tem upošteva tveganje za smotrnost ali skladnost, višino ustreznih prihodkov ali porabe, prihodnji razvoj ter politični in javni interes.

To revizijo smotrnosti je opravil revizijski senat I – Trajnostna raba naravnih virov, ki ga vodi članica Evropskega računskega sodišča Joëlle Elvinger. Revizijo je vodila članica Joëlle Elvinger, pri njej pa so sodelovali vodja naloge Liia Laanes, namestnik vodje naloge Dimitrios Maniopoulos, vodja kabineta Ildikó Preiss, atašeja v kabinetu Paolo Pesce in Charlotta Törneling, vodilni upravni uslužbenec Emmanuel Rauch, revizorka in strokovnjakinja za podatke Claudia Albanese, revizorka in grafična oblikovalka Marika Meisenzahl ter revizor Michał Szwed; jezikovno podporo je zagotovil Mark Smith.

Končne opombe

¹ Člen 39 Pogodbe o delovanju Evropske unije.

² Better Regulation Toolbox, 2021, str. 20.

³ Höchtl, J., Parycek, P. in 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), str. 147–169.

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

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

⁶ COM(2020) 66.

⁷ COM(2020) 767.

⁸ Člen 110 Uredbe (EU) št. 1306/2013.

⁹ Better Regulation Toolbox, str. 20.

¹⁰ Obrazložitveni memorandum dokumenta COM(2016) 786.

¹¹ Člen 68 Uredbe (EU) št. 1306/2013.

¹² Členi 67–78 Uredbe (EU) št. 1306/2013.

¹³ Digitalisation of European reporting, monitoring and audit, služba Evropskega parlamenta za raziskave, september 2021.

¹⁴ NIVA roadmap for IACS transformation, str. 24.

¹⁵ Rezultati projektov NIVA in IoF2020, dokumenti projektov ATLAS in DEMETER; Digitalisation of European reporting, monitoring and audit, služba Evropskega parlamenta za raziskave, september 2021.

¹⁶ Letno poročilo GD AGRI o dejavnostih, Priloga 2, str. 25.

¹⁷ Posebno poročilo 04/2020 – Uporaba novih tehnologij zajemanja posnetkov za spremljanje skupne kmetijske politike: na splošno stalen napredek, vendar počasnejši pri spremljanju podnebja in okolja.

¹⁸ Prav tam, odstavek 2.

¹⁹ Uredba Sveta (EGS) št. 79/65.

²⁰ Mreža za zbiranje računovodskih podatkov s kmetijskih gospodarstev.

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

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

²³ Better Regulation guidelines, str. 6 in 26.

²⁴ Better Regulation Toolbox, str. 572.

²⁵ Člen 110 Uredbe (EU) št. 1306/2013.

²⁶ Better Regulation guidelines, str. 45.

²⁷ Za razvoj podeželja glej Prilogo IV k Izvedbeni uredbi (EU) št. 808/2014.

²⁸ Better Regulation Toolbox, poglavje VIII – orodje 68.

²⁹ SWD(2021) 115, str. 20.

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

³¹ Evaluation support study on „viable food production’, str. 30–32.

³² Priloga II k Uredbi (ES) št. 1306/2013.

³³ Posebno poročilo 13/2020 – Biotska raznovrstnost na kmetijskih zemljiščih: s prispevkom SKP se upad ni ustavil, odstavki 48–50.

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

³⁵ Posebno poročilo 05/2020 – Trajnostna raba fitofarmacevtskih sredstev: omejen napredek pri merjenju in zmanjševanju tveganj.

³⁶ Prav tam.

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 in Evaluation support study on the impact of the CAP on territorial development of rural areas: socioeconomic aspects; Posebno poročilo 10/2021 – Vključevanje vidika spola v proračunu EU: čas je, da se z besed preide na dejanja, odstavek 90.

⁴² Better Regulation guidelines, str. 10.

⁴³ SWD(2018) 301.

⁴⁴ Mnenje 07/2018, odstavek 2.

⁴⁵ Posebno poročilo 10/2021 – Vključevanje vidika spola v proračunu EU: čas je, da se z besed preide na dejanja, odstavka 89 in 90.

⁴⁶ Posebno poročilo 10/2018 – Shema osnovnega plačila za kmete je operativno na dobri poti, a ima omejen vpliv na poenostavitev, ciljno usmerjanje in konvergenco ravni pomoči.

⁴⁷ Hill, B. in Dylan Bradley, B. (2015), Comparison of farmers’ incomes in the EU Member States. Študija je bila izvedena za Evropski parlament.

⁴⁸ Nabor podatkov o drugih pridobitnih dejavnostih (ef_oga_main).

⁴⁹ Hansen, H. in Forstner, B. (2021), A differentiated look at the economic situation of German farmers, predstavitev na 27. seji mreže OECD za analize na ravni kmetij.

⁵⁰ SWD(2018) 301, str. 51.

⁵¹ Better Regulation Toolbox, str. 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, str. 54.

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

⁵⁶ COM(2020) 381.

⁵⁷ Kažipot:Prehod na podatkovno mrežo za trajnostnost kmetij (FSDN).

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

⁵⁹ Final report summary of FLINT project.

⁶⁰ Kažipot:Prehod na podatkovno mrežo za trajnostnost kmetij (FSDN).

⁶¹ SWD(2018) 301, del I, str. 51.

⁶² Glej na primer dokument Strategy for agricultural statistics for 2020 and beyond, str. 8, 12, 16 in 17.

⁶³ Poppe, K. J. in Vrolijk, H.C.J. (2019), How to measure farm income in the era of complex farms, dokument, pripravljen za predstavitev na 171. seminarju EAAE.

⁶⁴ Izvedbena uredba Komisije (EU) 2021/2286.

⁶⁵ Punt, T. in Snijkers, G., Exploring precision farming data: a valuable new data source? A first orientation, 2020. Dokument o zbiranju statističnih podatkov, predstavljen na delavnici Ekonomske komisije Združenih narodov za Evropo leta 2019 z naslovom New sources and New technologies.

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

⁶⁷ Člen 15 Uredbe (EU) 2021/2115.

⁶⁸ Agricultural Data Integration Project.

⁶⁹ Hughes, N. in drugi, (2020), The Agricultural Data Integration Project, poročilo o raziskavi urada ABARES, Canberra.

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

⁷¹ Spletišče platforme WAGRI.

⁷² Crop-CASMA User's Guide.

Stik

EVROPSKO RAČUNSKO SODIŠČE
12, rue Alcide De Gasperi
L-1615 Luxembourg
LUKSEMBURG

Tel. +352 4398-1
Vprašanja: eca.europa.eu/sl/Pages/ContactForm.aspx
Spletišče: eca.europa.eu
Twitter: @EUAuditors

Veliko dodatnih informacij o Evropski uniji je na voljo na internetu.
Dostop je mogoč na strežniku Europa (https://europa.eu).

Luxembourg: Urad za publikacije Evropske unije, 2022

PDF	ISBN 978-92-847-8276-5	ISSN 1977-5784	doi:10.2865/07143	QJ-AB-22-014-SL-N
HTML	ISBN 978-92-847-8263-5	ISSN 1977-5784	doi:10.2865/733665	QJ-AB-22-014-SL-Q

AVTORSKE PRAVICE

© Evropska unija, 2022

Politika Evropskega računskega sodišča (Sodišča) glede ponovne uporabe je določena v njegovem sklepu o politiki odprtih podatkov in ponovni uporabi dokumentov ECA Decision No 6-2019.

Če ni drugače navedeno (npr. v posameznih obvestilih o avtorskih pravicah), so vsebine Sodišča, ki so v lasti EU, pod licenco Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0). Praviloma je zato ponovna uporaba dovoljena, če se ustrezno navede vir in označijo morebitne spremembe. Kdor ponovno uporabi vsebine Sodišča, ne sme potvoriti prvotnega pomena ali sporočila. Sodišče ni odgovorno za morebitne posledice ponovne uporabe.

Če so na gradivu prikazane določljive fizične osebe, npr. na fotografijah uslužbencev Sodišča, ali če gradivo vsebuje dela tretjih oseb, je treba pridobiti dodatne pravice.

Kadar je pridobljeno tako dovoljenje, se z njim razveljavi in nadomesti zgoraj omenjeno splošno dovoljenje, zato morajo biti v njem jasno navedene morebitne omejitve glede uporabe.

Za uporabo in prikazovanje vsebin, katerih lastnica ni EU, je morda treba pridobiti dovoljenje neposredno od imetnikov avtorskih pravic.

Slike 1, 4, 8 in 11: Freepik Company S.L. Vse pravice pridržane.

Logotipi na sliki 12: vse pravice pridržane.

Programska oprema ali dokumenti, za katere veljajo pravice industrijske lastnine, kot so patenti, blagovne znamke, registrirani modeli, logotipi in imena, niso vključeni v politiko Sodišča glede ponovne uporabe.

Na spletiščih institucij Evropske unije znotraj domene europa.eu so povezave do spletišč tretjih oseb. Ker Sodišče na ta spletišča ne more vplivati, vas poziva, da preberete njihove dokumente o politiki glede varstva osebnih podatkov in avtorskih pravic.

Uporaba logotipa Sodišča

Logotip Sodišča se ne sme uporabljati brez predhodnega soglasja Sodišča.

Stik z EU

Osebno
Po vsej Evropski uniji je na stotine informacijskih točk Europe Direct. Naslov najbližje lahko najdete na spletni strani: https://europa.eu/european-union/contact_sl.

Po telefonu ali elektronski pošti
Europe Direct je služba, ki odgovarja na vaša vprašanja o Evropski uniji. Nanjo se lahko obrnete:

• s klicem na brezplačno telefonsko številko: 00 800 6 7 8 9 10 11 (nekateri ponudniki lahko klic zaračunajo),
• s klicem na navadno telefonsko številko: +32 22999696 ali
• po elektronski pošti s spletne strani: https://europa.eu/european-union/contact_sl.

Iskanje informacij o EU

Na spletu
Informacije o Evropski uniji v vseh uradnih jezikih EU so na voljo na spletišču Europa: https://europa.eu/european-union/index_sl.

Publikacije EU
Brezplačne in plačljive publikacije EU lahko prenesete s https://op.europa.eu/sl/publications ali jih tam naročite. Za več izvodov brezplačnih publikacij se obrnite na Europe Direct ali najbližjo informacijsko točko (https://europa.eu/european-union/contact_sl).

Zakonodaja EU in drugi dokumenti
Do pravnih informacij EU, vključno z vso zakonodajo EU od leta 1951 v vseh uradnih jezikovnih različicah, lahko dostopate na spletišču EUR-Lex: https://eur-lex.europa.eu.

Odprti podatki EU
Do podatkovnih zbirk EU lahko dostopate na portalu odprtih podatkov EU (https://data.europa.eu/sl). Podatke lahko brezplačno prenesete in uporabite tudi v komercialne namene.