Ettekanne keskendub tulemusauditi sekundaaranalüüsi võimaluste ja praktikate vaatlemisele. Sekundaaranalüüsi läbiviimine sõltub paljuski ligipääsust olemasolevatele andmepankadele.

 

Aja- ja tööjõuressurssi äärmise piiratuse tõttu kasutatakse tulemusauditites järelduste tegemiseks sageli varem kogutud andmeid. Tänuväärseteks allikmaterjalideks on osutunud erinevad riiklikud andmebaasid ja registrid.

 

Teema avamiseks antakse lühike ülevaade sellest, kuidas seostub tulemusaudit sotsiaalteaduslike uurimustega. Ettekandes käsitletakse põgusalt ka seda, milliseid andmepanku on viimaste aastate tulemusauditites kõige efektsemalt ära kasutatud.

 

Mis on tulemusaudit?

Tulemusauditit võib vaadelda kui uurimust, mille eesmärgiks on riigi tegevuse säästlikkuse, tõhususe ja mõjususe suurendamine. See sisaldab olemasoleva olukorra kirjeldamist, hindamist ja soovituste andmist institutsioonide tegevuse ümberkujundamiseks. Seega toimub tulemusauditi käigus sotsiaalteaduslikele uurimustele omane andmete kogumine, koondamine, töötlemine, analüüs ja tulemuste interpreteerimine. Erinev on uurimustasand: kui enamus sotsiaalteaduslikke uurimustöid on deskriptiivsed, siis tulemusaudit peab olema praksikoloogiline. See lisab analüüsiprotsessi ühe lisaetapi: alternatiivsete tegutsemisstrateegiate võrdlemise ja soovitamise.

 

Tulemusauditite ajaline maht on sageli piiratum kui teaduslike uurimuste puhul, see toob enesega kaasa sekundaarsete andmete ohtra kasutamise. Sekundaarandmete kasutamise puhul langevad auditeerimise protsessist välja andmete kogumine ja töötlemine. See vähendab töökoormat, kuid eeldab sobiliku andmepanga olemasolu. Sobiliku andmestiku otsing on kahesuunaline tegevus. Esiteks proovitakse uurimisküsimuste püstitamise käigus leida sobilikke andmeid ja teistpidi kohandatakse uurimisküsimusi vastavalt olemasolevatele andmetele.

 

Ka empiiriline andmeanalüüs on suhteliselt ajamahukas ettevõtmine. Seetõttu sooritatakse seda valikuliselt. Tulemusauditite soovituste väljatöötamise protsessis omab suhteliselt kaalukat osa kvalitatiivne teave, kõige olulisemaks kvalitatiivse info allikaks on ekspertintervjuud. Kasutatakse ka fookusgruppe ja kvalitatiivset laadi juhtumiuuringuid. Kvalitatiivse teabe suur osakaal soovituste väljatöötamisel ei tähenda samas, et kvantitatiivsete andmete empiirilist analüüsi täiel määral välditaks. Kuigi piiratud ajaressurss ei võimalda esmaseid andmeid koguda ja töödelda analüüsitakse varem kogutud andmeid. Piiratud ressursside tingimustes ei ole empiirilisest andmeanalüüsist täielikult loobutud, vaid selleks kulutatavat aega katsutakse minimeerida läbi lähteülesande täpsustamise.

 

Sekundaarandmete kasutamine hõlbustab andmeanalüüsi.

Lisaks aja kokkuhoiule annavad riiklikud andmebaasid ja registrid ka teise äärmiselt olulise eelise – enamasti on sellised andmepangad kõikse iseloomuga. Üldkogumi statistilise analüüsimise puhul vähenevad valimi analüüsimisega kaasneva kitsendused ja riskid.

 

Teatud osa andmepankasid on “elavad”, nendesse koondatud teavet uuendatakse süsteemselt. Näiteks maksuameti andmebaas, elanikkonna register jms. Mõnedel juhtudel võimaldab see objektide uurimisel moodustada aegridasid ja seeläbi kirjeldada tunnuste muutumist ajas (näiteks kodaniku sissetulekute muutused aastate vältel, sünnid ja surmad, riigi kinnisvara ostu-müügi tehingud jne.). Soodsal juhul võimaldab see tagasihoidliku vaevaga koondata analüüsiks longituudset tüüpi andmeid, mille vahetu kogumisega kaasneks väga suur aja- ja rahakulu. Tänu isikukoodide kasutamisele on erinevatesse andmepankadesse kogutud teavet võimalik omavahel siduda.

 

Tulemusauditites on sekundaarset andmeanalüüsi korduvalt kasutatud: kolm näidet

 

“Õpetajate puudus üldhariduskoolides”

Auditis vaadeldi põhjalikult seda, mil määral kõrgkoolidele esitatud õpetajate koolitustellimus vastab tööjõuturu nõuetele. Selleks võrreldi tööturu jagunemist koolitustellimuse jagunemisega. Lisaks hinnati seda, mil määral õpetajad peale kõrgkoolis läbitud stuudiumi suunduvad erialasele tööle. Ilmnes, et osa õpetajakutse omandanutest on kutsekindlamad – nad siirduvad erialasele tööle suurema tõenäosusega kui ülejäänud.

 

Vaatlemaks kõrgkoolilõpetajate siirdumist õpetajatööle ühildasid audiitorid Maksuameti ja ülikoolide andmebaasidest saadud andmed. Ülikoolide andmebaasidest hangiti kõrgkooli lõpetanud pedagoogide isikukoodid, erialad, samuti õpingute algus- ja lõppajad. Maksuametisse tehti päring selgitamaks, kas kõrgkooli lõpetajad on kooli lõpetamisele järgnenud aastate jooksul saanud töötasu (makstud sotsiaalmaksu alusel) mõnest üldhariduskoolist.

 

Andmete alusel ei olnud võimalik täpselt eristada õpetajate töökohti – ilmnes vaid see, kas töötaja on kooli palgal. Samas on teada, et üldhariduskoolides on suhteliselt vähe abipersonali ja vaid üksikutel juhtudel töötavad sellistel kohtadel pedagoogi haridusega inimesed. (kõige sagedamini võivad õpetajakutse omandanud sattuda õppealajuhataja, direktori, sotsiaaltöötaja, huvijuhi, logopeedi vms. ametikohale). On  võimalik, et õpetajad töötavad küll koolis õpetaja ametikohal, kuid õpetavad mitteerialast ainet (näiteks reaalainete õpetaja annab humanitaaraine tunde). Tuginedes seirele oletasime, et selliste juhuste osakaal on väike. Lisaks tuginesime tulemusi interpreteerides eeldusele, et kõigi erialade õpetajate jaoks on tõenäosus töötada üldhariduskoolis mitteerialasel ametikohal või õpetada mitteerialast ainet võrdne.

 

Analüüsi käigus ilmnes kõnekalt see, mil määral ülikooli lõpetanud pedagoogid asuvad tööle koolides. Kuna vaatlesime andmeid viie aasta lõikes, siis ilmnes ajaline perspektiiv. Esiteks suutsime leida erisusi lõpetajate lendude tööleasumises. Teiseks saime vaadelda lõpetajate käekäiku individuaalsel tasandil, eeskätt väljakukkujate osakaalu (milline ülikoolilõpetajatest suundub üldhariduskoolidesse tööle kuid lahkub mõne aasta möödudes).

 

Antud näite puhul võib julgelt väita, et ilma olemasolevaid andmebaase kasutamata oleks vastava teabe hankimine äärmiselt keerukaks, või osutunud isegi võimatuks.

 

Uurimustulemused sisaldasid kahte olulist järeldust. Esiteks ilmnes, et kõige suurema tõenäosusega lähevad üldhariduskoolidesse tööle klassiõpetajad, eesti keele, geograafia ja bioloogia õpetajad (1999. aastal lõpetanutest töötas 2003. aastal üldhariduskoolides vastavalt 80%; 73%; 100% ja 69% lõpetanutest). Kõige väiksema kutsekindlusega olid keelteõpetajad: saksa keele (38%), inglise keele (44%) ja vene keele (49%) õpetajad, samuti tehnika ja tööõpetuse õpetajad (46%). Teiseks ilmnes, et kui 1999. aastal asus koolides tööle 66% kõrgkoolilõpetajatest, siis 2003. aastal töötas koolides 57% 1999. aastal lõpetanud pedagoogidest. Seega esimese nelja tööaasta jooksul väljus koolisüsteemist 11% kõrgkooli lõpetanud pedagoogidest.

 

Selle põhjal soovitas Riigikontroll Haridus- ja Teadusministril (vältimaks potentsiaalset õpetajate puudust tulevikus) hinnata lõpetanute tööleasumist õpetajaametisse ja ühtlasi prognoosida õpetate vajadust tulevikus.

 

Sarnane on probleemipüstitus ka hetkel käigusoleva auditi “Meditsiinitöötajate vajadus ja koolitustellimus” läbiviimisel. Andmeanalüüsis kasutatakse tervishoiutöötajate registrit, õppurite registrit ja maksuameti andmebaasi. Soovitakse taas selgitada, kas arsti kutse omandanud inimesed on siirdunud erialasele tööle. Lisaks võimaldab analüüs kontrollida ka tervishoiutöötajate registri kvaliteeti – kui palju registrisse kantutest tegelikult deklareeritud erialal ka töötab.

 

Esmase erakorralise arstiabi korraldus

Auditi üheks alameesmärgiks oli kiirabikutsete ööpäevase ajalise jaotuse väljaselgitamine. Jaotuse väljaselgitamiseks analüüsiti Lõuna- ja Põhja-Eesti häirekeskuste andmebaase. Häirekeskuste andmebaas sisaldas muuhulgas andmeid väljakutsete kohta käivate kirjetega, säilitatud oli väljakutse toimumise aeg (sealhulgas kõne aeg, kiirabile teatamise aeg, väljasõidu aeg, kohalejõudmise aeg, hospitaliseerimise aeg, kutsest vabanemise aeg), väljakutse prioriteetsus ja tulemus (patsiendi võimalik hospitaliseerimine). Paraku puudus häirekeskusel ühtne kutsete registreerimise süsteem. Audiitorid olid sunnitud üldandmebaasi komplekteerima erinevatest andmekogumitest. Kuna häirekeskuste töökorraldus on erinev, olid osad kutsete andmebaasid Exceli tabelite kujul  samas kui mõnel pool jäi kutsetest märk maha vaid paberkandjale. Siiski oli igal juhul fikseeritud nii kutse aeg, kestvus kui raskusaste. Tuginedes koondandmebaasile koostasid audiitorid häirekeskuste töö tsüklilisuse mudeli. See võimaldas teha järeldusi brigaadide arvu, asetuse ja komplekteerimise kohta.

 

Ilmnes, et kutsete arv hakkas vähenema õhtul peale kella 21, saavutas madalaima taseme hommikul kella 4-ks ning hakkas oluliselt suurenema 7-8 paiku. Kutsete analüüs näitas, et ühtmoodi jaotuvad nii kerged kui ka rasked kutsed, samuti ei leitud erinevusi linna ja maapiirkonna vahel. Kuna valvesolevate kiirabibrigaadide arv on kogu ööpäeva kestel sama, on brigaadid väikse koormusega ajal tühivalves ja tippaegadel ei pruugi jõuda suure hõivatuse tõttu kiiresti abivajajani. Rakendades vähem hõivatud ajal kaks korda väiksemat arvu kiirabibrigaade, jääks kutsete arv ehk töökoormus ühe brigaadi kohta keskmiselt samaks. Öösiti saaks brigaadide arvu vähendada ligi kolmandiku võrra. Brigaadide osaajaliseks muutmisest kokku hoitava ressursi varal on brigaadipidajatel võimalik vajadusel luua varuautode baasil lisabrigaade neil aegadel, kui kutsete arv on keskmisest oluliselt suurem.

 

Kutsete analüüsimine viis audiitorid kahe olulise järelduseni: kiirabibrigaadide töökorraldus on liiga kulukas ja ligi veerand väljakutsetest ei ole kiirabitöö.

 

Sellele tuginedes soovitas Riigikontroll võtta suuremates linnades kasutusele osaajalised brigaadid (näiteks Tallinnas, Tartus, Pärnus ja Narvas). Osaajalised brigaadid võimaldaksid ressursside kokkuhoidu ajal, mil kiirabi töökoormus on väike.

 

Erikoolide funktsioon ja tulemuslikkus

Auditi üheks eesmärgiks oli laste käekäigu uurimine peale erikoolist väljumist. Audiitorid tundsid huvi selle vastu, kuidas erikoolist lahkunud lapsed ühiskonda sulanduvad. Vaadeldi kolme näitajat, mille alusel erikooli läbinud lapse ühiskonda sulandumist ligikaudselt hinnata saab.

o          Esiteks vaadeldi, kas päringu tegemise ajal (veebruar/märts 2004) nooruk õpib või on omandanud vähemalt põhihariduse. Vastavad andmed hangiti üliõpilaste ja õpilaste registrist.

o          Teiseks uuriti, kas nooruk on 2003. aastal töötanud, selleks tehti päring Maksuameti andmebaasi selgitamaks, kas nooruk on 2003. aastal mõne tööandja kaudu makse tasunud.

o          Kolmandaks uuriti karistusregistri abiga seda, kas nooruk on pärast erikoolist lahkumist toime pannud väär- või kuriteo. Kõik andmed õnnestus tänu isikukoodide olemasolule indiviidi tasandil seostada.

 

Päringute tegemiseks koostas Riigikontroll juhuvalimi aastatel 1995-2003 erikoolis õppinud inimestest (kokku 193).

 

Hariduse omandamise tuvastamiseks tehtud päring näitas, et 79 isiku kohta andmed registris puudusid, põhihariduse oli omandanud 35, õppis 44 noort. Tähelepanuväärne on asjaolu, et kutsehariduse ja keskhariduse oli omandanud vaid üks isik.

 

Tööturul osalemise indikaatorina kasutasid audiitorid sotsiaalmaksu laekumist. Maksuameti andmeil oli seda 2003. aastal tasutud 40 valimisse haaratud isiku puhul. Vaid neljal juhul oli summa suurem kui 10 000 krooni, st erikoolide ekskasvandikud kas ei leia enamasti üldse tööd või peavad leppima üksnes ajutiste madalalt tasustatud töökohtadega.

 

Erikoolide kasvandike kriminogeensust uurides tugines Riigikontroll karistusregistri andmeile. Ilmnes, et pärast erikoolist lahkumist on vaadeldud 193 isikust karistatud 128, neist lõviosa (96) muu hulgas kuritegude eest. Rohkem kui poolt neist (97) on karistatud korduvalt, mitme õiguserikkumise eest.

 

Riigikontrolli audiitorid järeldasid sellest, et erikoolide tegevuse mõjusus on kulutustega võrreldes suhteliselt tagasihoidlik.

 

Sekundaarandmete kasutamisega kaasneb mitmeid komplikatsioone ja riske.

Lisaks eelistele, mis kaasnevad riiklike andmepankade kasutamisega, on auditeerimise käigus ilmnenud ka mitmeid puudusi.

 

Sageli võtab registripidajatel päringutele vastamine kaua aega. Kõikidele registritele (näiteks maksuameti andmebaas) otsest juurdepääsu ei võimaldata. Seetõttu tuleb registriandmeid hankida päringute kaupa. Päringute vormistamine ja neile vastamine võib võtta nädalaid. Eriti keeruliseks muutub olukord, kui pika ootamise järel ilmneb, et sellisel kujul esitatud päringule antud register vastust anda ei suudagi.

 

Registrid ei pruugi vaatamata oma kõiksele iseloomule kirjeldada kõiki objekte, andmebaasides ja registrites võib esineda lünkasid. Seetõttu ei saa alati järeldusi teha mõne päriselus eksisteeriva objektide grupi kohta, vaid piirduda tuleb järeldustega registri kohta. Sellised probleemid hakkavad ilmnema näiteks juhul, kui uuritakse teatud alamhulka objekte, mille tõenäosus andmebaasi kuuluda on keskmisest väiksem. Analüüsides koolikohustuse mittetäitmist osutus, et õpilaste register ei suuda nähtusest ammendavat ülevaadet pakkuda. Auditi seisukohalt moodustasid sihtgrupi õpilased, kes koolikohustust ei täida. Õpilaste registrisse olid enamasti kantud vaid koolide nimekirjadesse kantud õpilased. Seetõttu osutus koolikohustuse mittetäitjate kohta andmete hankimine õpilaste registri kaudu lünkliku andmestiku tõttu keerukaks. On ilmne, et mõne teistsuguse uuringu puhul (olgu näiteks erivajadustega laste õpivõimaluste hindamine) analoogset takistust tekkinud poleks.

 

Andmepankadesse kogutud andmete õigsuse või täpsus ei pruugi olla piisav. Sageli ei tegeleta andmete kontrolli ja korrigeerimisega. Näiteks sissekande puudumine sotsiaalmaksu tasumise kohta Maksuameti andmebaasis ei tähenda automaatselt, et inimene ei töötaks. Alati jääb võimalus, et kodanik hiilib maksude tasumisest kõrvale või töötab “mustalt”. Ka näiteks sissekandest karistusregistrisse võib järeldada, et inimest on õigusrikkumise eest karistatud. See, et inimese kohta sissekanne puudub ei pruugi automaatselt tähendada seda, et ta pole ühtegi õiguserikkumist korda saatnud. Siiski ei takista need andmepankade ebatäpsused analüüsi ja järelduste tegemist. Ebatäpsuste esinemise tõenäosust ja riski suurust tuleb järelduste tegemisel lihtsalt arvesse võtta.

 

Sekundaaranalüüs on end tulemusauditi tegevuses õigustanud.

Kokkuvõtlikult võib väita, et sekundaaranalüüs on end tulemusauditi töös õigustanud. Oluline on hinnata olemasolevate andmebaaside kasutamisega kaasnevaid riske, nende oskuslik maandamine muudab riiklikud andmebaasid tänuväärseks sisendmaterjaliks. Tulemusauditi haardeulatusest on senini lõviosa riiklike registreid ja andmebaase kõrvale jäänud. Võimalusi analüüsi kvaliteedi ja mahu suurendamiseks on avastada veel mitmeid.