Lisa 1. Andmepäringu kirjeldus

Andmete liikumine registrite vahel Kesksel kohal on EUROMOD maksude ja toetuste mikrosimulatsioonimudeli jaoks kasutatav

sisendandmestik (andmestik 1), mis sisaldab Eesti residentide andmeid inimeste ja leibkondade aastaste

tulude, maksude ja vähesel määra ka kulude (üürikulu) kohta. Samas ei ole EUROMOD andmestikus

detailset infot selle projekti raames vajalike leibkondade määratlemiseks või toimetulekutoetuse ja

terviseandmetega seoses projekti eesmärkide täitmiseks. Seega ühendatakse EUROMOD

sisendandmestik Sotsiaalteenuste ja -toetuste andmeregistriga STAR (andmestik 3 ja 4), Töötukassa

andmekogu (andmestik 5), Rahvastikuregistri (andmestik 6), Kinnistusraamatu (andmestik 7) ning

Tervisekassa andmekogu ja Retseptikeskuse andmetega (andmestik 10). Registriandmetele ühendatakse

juurde ka Eesti Sotsiaaluuringu (ESU) andmed (andmestik 8), et küsitlus- ja registripõhist leibkonna

informatsiooni võrrelda. Täiendavalt soovitakse juurdepääsu ka Eesti leibkondade finantskäitumise ja

tarbimisharjumuste uuringule (HFCS) (andmestik 9), et analüüsida toimetulekutoetuse saajate varade

olulisust toimetulekutoetuse maksmise kontekstis.

Etapiviisiline lähenemine

Projektis tehakse andmeanalüüse uurimisülesannete kaupa jaotatud tööetappides, mis võivad osaliselt

kattuda. Võimaluse korral kasutatakse Statistikaametis juba olemasolevaid andmeid; täiendavad

registripäringud tehakse üksnes puuduvate andmete saamiseks.

Koostöös Statistikaametiga kaaluti ka rangelt etapiviisilise juurdepääsu korraldamist, mille puhul oleks

uurimismeeskonnal korraga ligipääs üksnes ühe tööetapi andmetele. Arutelu tulemusel leiti, et selline

korraldus ei sobi käesoleva uuringu läbiviimiseks. Tööetapid on sisuliselt tihedalt seotud: hilisemates

etappides kasutatakse varasemate etappide tulemusi ja analüüsiandmestikke ning võib tekkida vajadus

varasemaid arvutusi täpsustada või korrata. Samuti selgub varasemate analüüside käigus, milliseid

kooskõlastatud andmeid ja tunnuseid vajatakse järgnevates analüüsides. Uuringu ajakava eeldab

osaliselt paralleelset tööd eri uurimisülesannetega ning etappide tegelikud algus- ja lõpuajad võivad töö

käigus muutuda. Üksnes ühe etapi andmetele juurdepääsu võimaldamine takistaks seetõttu seotud

analüüside paralleelset tegemist ja varasemate tulemuste juurde tagasipöördumist.

Nimetatud uurimismeeskonna liikmetel on kogu uuringu vältel juurdepääs kõigi etappide jaoks

kooskõlastatud andmetele Statistikaameti turvalises teadlaste keskkonnas. Tööetappide eristamine

kirjeldab analüüsi sisulist korraldust ega tähenda tehnilist juurdepääsupiirangut ühe etapi andmetele.

Andmete minimaalsuse põhimõtet rakendatakse iga analüüsi puhul eraldi: ühendatakse ja kasutatakse

üksnes konkreetsele uurimisküsimusele vastamiseks vajalikke andmeid. Varasemate või teiste

tööetappide andmete kasutamine peab jääma taotluses kirjeldatud kasutusotstarbe piiresse. Täiendava

andmevajaduse või kasutusotstarbe muutumise korral esitatakse enne vastava töötlemise alustamist

lisataotlus.

Etapid on jaotatud uurimis- ja arendusülesannete kaupa järgmiselt:

 Etapp I: uurimis- ja arendusülesanded I ja II.

 Etapp II: uurimis- ja arendusülesanne III.

 Etapp III: uurimis- ja arendusülesanne V.

ETAPP I - Leibkonna defineerimine ja leibkonna majandusliku toimetuleku

väljaselgitamine (koosneb uurimis- ja arendusülesannetest I ja II)

Uurimis- ja arendusülesanne I – Leibkonna defineerimine ja leibkonna

andmete kättesaadavus

Esimese uurimis- ja arendusülesande eesmärk on määratleda leibkonna definitsioon, selgitada välja

defineerimiseks vajalike andmete minimaalne koosseis ja kättesaadavus ning klassifitseerida need

kvaliteedi ja kättesaadavuse alusel nelja kategooriasse. Uurimisülesande täitmiseks kombineeritakse

erinevaid analüüsimeetodeid ja andmeallikaid, sh dokumendianalüüs, intervjuud, arutelud ning

andmeanalüüs. Päritavaid andmeid on vaja järgmistele küsimustele vastamiseks:

1. Kas ja millises ulatuses saab leibkonna koosseisu välja selgitada andmekogude (sh registrite)

põhjal?

2. Kas kõiki dokumendianalüüsi, intervjuude ja arutelude käigus välja toodud andmeid on

võimalik saada andmekogudest (sh registritest)? Milliseid andmeid ei olegi võimalik

automaatselt kätte saada?

3. Kas mitte kuidagi kättesaadavatest andmetest on midagi, mida saaks/võiks üldse ära jätta või

asendada mõne muu näitajaga?

4. Millistest andmekogudest (sh registritest) andmeid saaks, sh kes on nende omanikud ning

millisel moel käib nendest andmete pärimine ja jagamine?

5. Millistes andmekogudes (sh registrites) ja milliseid muudatusi oleks vaja teha, et andmed

oleksid kättesaadavad?

6. Kui siiski jääb andmeid, mida ei ole võimalik andmekogudest (sh registritest) kätte saada, siis

milliseid andmeid oleks vaja manuaalselt juurde küsida ning kuidas saaks manuaalselt

edastatavaid andmeid kõige väiksema töökoormusega edasi anda ja töödelda nii esitaja kui

andmetöötleja vaatest?

7. Milliseid erandeid tuleks kasutada leibkondade osas (nt abielupaar, kus üks on eestkostetav)?

8. Kas, kuidas (sh kelle poolt) ja mis hetkel peaks toimuma andmete valideerimine?

9. Kuidas erinevad leibkonna koosseis ja toimetulekutoetust taotlenud leibkonna tüübid ESU,

STAR ja Rahvastikuregistri (EUROMOD) andmete võrdluses?

Uurimis- ja arendusülesanne II – Leibkonna majandusliku toimetuleku välja

selgitamine ja selle tarbeks andmete kättesaadavus

Teise uurimis- ja arendusülesande eesmärk on luua raamistik leibkondade majandusliku olukorra

hindamiseks. Selle jaoks selgitatakse välja, milliseid andmeid on vaja leibkondade majandusliku

toimetuleku (sh elamiskulude) teada saamiseks toimetulekutoetuse maksmise kontekstis ning millised

andmed on kättesaadavad registritest ning analüüsitakse nende andmete kvaliteeti ja kasutatavust.

Uurimisülesandele vastamiseks kombineeritakse järgnevaid uurimismeetodeid: dokumendianalüüs,

KOVi spetsialistide seas läbiviidud küsitlus, intervjuud KOVi esindajatega, arutelu Statistikaameti

ekspertidega ning andmeanalüüs. Andmeanalüüsi kasutame järgnevatele küsimustele vastamiseks:

1. Kas ja kuidas oleks võimalik leibkonna majandusliku toimetuleku hindamiseks vajalikke

andmeid automaatselt kokku saada erinevate andmekogude (sh registrite) põhiselt?

2. Kas kõiki majandusliku toimetuleku välja selgitamiseks vajalikke andmeid on võimalik

andmekogudest (sh registritest) kätte saada? Milliseid andmeid ei olegi võimalik automaatselt

kätte saada?

3. Kas mitte kuidagi kätte saadavatest andmetest on midagi, mida saaks/võiks üldse ära jätta või

asendada mõne muu näitajaga?

4. Millistest andmekogudest (sh registritest) andmeid saaks, sh kes on nende omanikud ning

millisel moel käib nendest andmete pärimine ja jagamine?

5. Millistes andmekogudes (sh registrites) ja milliseid muudatusi oleks vaja teha, et andmed

oleksid kättesaadavad? Kui siiski jääb andmeid, mida ei ole võimalik andmekogudest (sh

registritest) kätte saada, siis milliseid andmeid oleks vaja manuaalselt juurde küsida?

6. Kuidas arvestada kuludes eluasemekulusid sh kas ja mis osas on neid võimalik saada erinevatest

andmekogude (sh registritest)?

7. Kas kõik toimetulekutoetuse regulatsioonis küsitavad eluasemekulude andmed on vajalikud, et

eluasemekulusid hinnata? Milliseid andmeid ei ole vaja küsida, kuid praegu küsitakse? Milliseid

andmeid peaks veel küsima? Milliseid kulusid peaks sisse ja välja arvestama ja miks ning kas

mingeid kulusid saaks grupeerida?

8. Kuidas arvestada eluasemekulusid selliselt, et ei tekiks piirkonniti ebavõrdsust, samas oleks

arvestatud piirkondliku eripäraga? Kas on võimalik eluasemekulude piirmäärade kehtestamise

asemel välja pakkuda valem või koefitsient, mis arvestaks piirkondlikku eripära? Millised

eluasemekulude piirmäärad/koefitsiendid on võimalik kehtestada riigis ühtsetena? Milliseid

eluasemekulude piirmäärasid/koefitsiente kasutades tuleb piirkondlikku eripära arvestada? Kas

ja kuidas on võimalik välja töötada eluasemekulude piirmäärade kehtestamise metoodika?

9. Milliseid andmeid oleks võimalik kätte saada andmekogudest (sh registritest) ning milliseid

mitte? Kas mitte kuidagi kätte saadavatest andmetest on midagi, mida saaks/võiks üldse ära jätta

või asendada mõne muu näitajaga? Millistest andmekogudest (sh registritest) andmeid saaks sh

kes on nende omanikud ning millisel moel käib nendest andmete pärimine ja jagamine?

Millistes andmekogudes (sh registrites) ja milliseid muudatusi oleks vaja teha, et andmed

oleksid kättesaadavad? Kui siiski jääb andmeid, mida ei ole võimalik andmekogudest (sh

registritest) kätte saada, siis milliseid andmeid oleks vaja manuaalselt juurde küsida? Kuidas

saaks manuaalselt edastatavaid andmeid kõige väiksema töökoormusega edasi anda ja töödelda

nii esitaja kui andmetöötleja vaatest?

10. Millised on registripõhise andmekasutuse käitumuslikud riskid (andmete varjamine,

moonutamine või „optimeerimise“? Millised on sobivaimad metoodilised ja tehnilised

maandamismeetmed (nt andmeallikate kombineerimine, ristkontrolli mehhanismid, juhupõhine

kontroll, läbipaistev infovahetus) ning kuidas need mõjutavad andmekogude kasutatavust

automaatses arvestuses?

11. Kas ja milliseid varasid on vaja toimetulekutoetuse määramisel arvestada, et see oleks Eesti

kontekstis õiglane?

ETAPP I uurimis- ja arendusülesandele vastamiseks vajalikud andmed:

1. EUROMODi maksude ja toetuste mudeli andmepäringu kirjeldus (andmestik 1 ja 2)

Ajaperiood: 1.01.2024–31.12.2025

Valikukriteerium: Eesti residendid 2024. ja 2025. aastal, kõikne andmestik (andmestik 1) ja 100 000

leibkonda sisaldav valimiandmestik (andmestik 2)

Agregeerituse tase: indiviidi tasemel, aastased andmed

Statistikaameti poolt koostatud tunnused on arvutatud järgmiste registrite põhjal: töötamise register

(TÖR), maksukohuslaste register (MKR), sotsiaalkaitse infosüsteemi andmed (SKAIS), sotsiaalteenuste

ja -toetuste andmeregister (STAR), töövõime hindamise ja töövõimetoetuse andmekogu (TETRIS),

töötuna ja tööotsijana arvel olevate isikute ning tööturuteenuste osutamise register (EMPIS),

töötuskindlustuse andmekogu (TKIS), Eesti hariduse infosüsteem (EHIS), Eesti rahvastikuregister

(RR), Tervisekassa andmekogu (KIRST), kinnistusraamat (KR), e-Toimiku süsteem (E-Toimik),

äriregister (ARIREG), aadressiandmete süsteem (ADS), Kaitseväekohustuslaste register (KVKR).

Lisaks kasutatakse Statistikaameti tavapäraste tööprotsesside käigus eri andmeallikate põhjal koostatud

tunnuseid (Statreg1).

Kõik andmestikus olevad tunnused ei ole arvutatud vaid ühe andmeallika põhjal, vaid nende

kokkupanekuks on kasutatud mitmeid erinevaid allikaid. Seetõttu on tunnuste arvutamisel allikad

väljatoodud pärast andmevälja kirjeldust lühendina sulgudes. Samuti on osad tunnused agregeeritud

teiste EUROMODi andmestikus olevate tunnuste põhjal. Kõik tunnused on aastases lõikes.

Statistikaameti registripõhiste EUROMODi sisendandmete koosseis, millele päringuga ligipääsu

taotleme on järgmine:

indiviidi pseudo-ID (RR)

isa pseudo-ID (RR)

leibkonna pseudo-ID (RR)

ema pseudo-ID (RR)

partneri pseudo-ID (RR)

omandatav haridustase – ISCED (EHIS, Statreg)

omandatav haridustase – detailne (EHIS, Statreg)

kõrgeim haridustase – ISCED (EHIS, RR, STAR, Statreg)

kõrgeim haridustase – detailne (EHIS, RR, STAR, Statreg)

kõrgeima haridustaseme omandamise aasta (EHIS, RR, STAR, Statreg)

hariduse omandamise kestus (aasta täpsusega) (EHIS, RR, STAR, Statreg)

sugu (Statreg)

vanus (sissetulekute kalendriaasta lõpus) (Statreg)

kodakondsus (Statreg)

kodakondsus detailne (Statreg)

maalises piirkonnas elamine (Statreg)

linnalises piirkonnas elamine (Statreg)

perekonnaseis (RR)

rahvus (Statreg)

1 Statreg ei tähista eraldi alusregistrit, vaid Statistikaameti koostatud tunnuseid, mille alusallikad

sõltuvad konkreetsest tunnusest. Kõikide tunnuste alusallikate detailselt väljatoomine vajaks erakordselt

suurt töömahtu. Statistikaametis olevate andmestike metoodikakirjeldused on väljatoodud siin:

https://stat.ee/et/avasta-statistikat/metoodika-ja-kvaliteet/metaandmed

olemasolu rahvastikus eelmisel sissetulekuaastal (RR, Statreg)

maakond (RR, Statreg)

kohalik omavalitsus (RR, Statreg)

väikelinn (Statreg)

eluaseme eest vastutav isik (RR, KR, MKR, EHR, ADS)

avalik teenistuja olemine (TÖR, Statreg)

sotsiaalmajanduslik seisund (TÖR, Skais, EHIS, Statreg, MKR)

eraisiku liisitud liiklusvahendid (ARIS, ARIREG, TÖR, Statreg)

eraisiku omanduses olevate liiklusvahendite arv (ARIS)

finantsvarad – agregeeritud tunnus

aktsiad ja osakud (ARIREG, Statreg)

isiku maa (sh põllud, metsad jne) suurus (m2) (KR)

isiku eluruumi suurus (m2) (EH, KR, ADS, Statreg)

kas konkreetne inimene on kinnisvara omanik, millel ta elab (KR, EHR, ADS)

eluruumi tubade arv (EHR, Statreg)

eluruumi kasutamise alus (RR, KR, EHR, ADS, ARIREG, MKR, STAR)

eluruumi tüüp ehk kas korter või eramu (Statreg, RR)

muu kinnisvara ruutmeetrite arv (sh mitteeluruumid) (KR)

aasta jooksul saadud lapsehooldustasu kogusumma (SKAIS, Statreg)

aasta jooksul saadud lasterikka pere toetuse kogusumma (SKAIS, Statreg)

aasta jooksul saadud lapsetoetused kokku – agregeeritud tunnus

aasta jooksul saadud lapsetoetuse kogusumma (SKAIS, Statreg)

aasta jooksul saadud elatisabi kogusumma (SKAIS, Statreg)

aasta jooksul saadud sünnitoetuse kogusumma (SKAIS, Statreg)

aasta jooksul saadud üksikvanema lapse toetuse kogusumma (SKAIS, Statreg)

aasta jooksul saadud muude lapsetoetuste kogusumma (SKAIS, Statreg)

aasta jooksul saadud puuetega inimeste sotsiaaltoetuste kogusumma (SKAIS, Statreg)

aasta jooksul saadud töövõimetoetuse kogusumma (EMPIS)

aasta jooksul saadud õppimisega seotud hüvitiste kogusumma (EHIS, MKR)

aasta jooksul saadud doktoranditoetuse kogusumma (EHIS)

aasta jooksul saadud muude õppimisega seotud hüvitiste kogusumma (EHIS)

aasta jooksul saadud pere- ja lastega seotud hüvitised – agregeeritud tunnus

aasta jooksul saadud haigusega seotud hüvitiste kogusumma – haigushüvitis, tööõnnetus- ja

kutsehaiguskindlustus) (KIRST, SKAIS, Statreg)

aasta jooksul saadud Kredex toetused (Kredex)

aasta jooksul saadud energiahüvitise kogusumma (KOV, STAR)

aasta jooksul saadud vanemahüvitise (v.a ema vanemahüvitis) kogusumma (MKR)

aasta jooksul saadud ema vanemahüvitise kogusumma (SKAIS)

kuud aastas, mil on saadud ema vanemahüvitist (SKAIS, MKR)

kuud aastas, mil on saadud jagatavat vanemahüvitist (SKAIS, MKR)

aasta jooksul saadud rasedus- ja sünnitushüvitise kogusumma (KIRST)

aasta jooksul saadud sotsiaaltoetused ja eluasemega seotud hüvitised – agregeeritud tunnus

aasta jooksul saadud toimetulekutoetuse kogusumma (STAR)

aasta jooksul saadud muude sotsiaaltoetuste kogusumma (SKAIS, MKR, Statreg)

mitmel kalendrikuul sai sotsiaaltoetusi (SKAIS KRT, KIRST, STAR, EMPIS, Statreg)

aasta jooksul saadud üksi elava pensionäri toetuse kogusumma (SKAIS, Statreg)

hinnatõusu leevendamise toetuse kogusumma (EMPIS ja SKA)

aasta jooksul saadud töötusega seotud hüvitised – agregeeritud tunnus

aasta jooksul saadud töötuskindlustushüvitise kogusumma (TKIS)

mitmel kalendrikuul sai töötuskindlustushüvitist (TKIS)

mitmel kalendrikuul sai töötusega seotud hüvitisi (EMPIS, TKIS)

aasta jooksul saadud töötutoetuse kogusumma (EMPIS)

mitmel kalendrikuul sai töötutoetust (EMPIS)

püsiv puue / töövõimetus (jah/ei) – agregeeritud tunnus

puue (jah/ei) (SKAIS, Statreg)

töövõimetus (jah (töövõime vähenenud rohkem või sama palju kui 40%)/ei) (SKAIS, Statreg)

töövõime (puuduv/osaline) (TETRIS)

institutsionaalne leibkond (Statreg)

sünnikuu (Statreg, RR)

leibkonna tüüp (agregeeritud)

ettevõtte töötajate arv (kohalikus üksuses), kus isik töötab (TÖR, Statreg)

tavapärane töötundide arv nädalas (MKR, Statreg)

tegevusala (detailne) (TÖR, MKR, Statreg)

tegevusala (detailne) (EMTAK)

mitmel kalendrikuul töötas täisajaga (MKR)

mitmel kalendrikuul töötas (MKR)

mitmel kalendrikuul töötas osaajaga (MKR)

kui kaua on töötanud (kuudes) (MKR)

Ametiala (TÖR, MKR, Statreg)

ettevõtte/asutuse omanditüüp (Statreg)

töötu ja otsib aktiivselt tööd (TÖR, EMPIS, MKR, EHIS, SKAIS, Statreg)

mitmel kalendrikuul oli pensionil (MKR)

kohustusliku kogumispensioniskeemiga liitunud (EMPIS, SKAIS, Statreg)

kohustusliku kogumispensioni maksete jätkamine 2010-2011 (EMPIS, SKAIS, Statreg)

kohustusliku kogumispensioni kõrgemad maksed 2014-2017 (EMPIS, SKAIS, Statreg)

töötamise vorm (TÖR, RR, MKR, Statreg)

kas isik on registreeritud FIE-na (MKR, Statreg)

kas isik vahetas aasta jooksul töökohta

mitmel kalendrikuul oli töötu (EMPIS)

registreeritud töötu (EMPIS)

töötamisega võrdsustatud tegevuse kuude arv viimase 3 aasta jooksul (sh töötamine) (TÖR, TSD, EHIS,

Kaitseväekohustuslaste register (KVKR))

töötamisega võrdsustatud tegevuse kuude arv viimase 3 aasta jooksul (v.a. töötamine) (EHIS,

Kaitseväekohustuslaste register (KVKR))

aasta jooksul saadud töövõimetusega seotud hüvitiste kogusumma (SKAIS, Statreg)

mitmel kalendrikuul aastast sai töövõimetusega seotud hüvitisi (SKAIS, Statreg)

aasta jooksul saadud vanadusega seotud hüvitiste kogusumma (SKAIS, Statreg)

mitmel kalendrikuul sai vanadusega seotud hüvitisi (SKAIS, Statreg)

aasta jooksul saadud toitjakaotusega seotud hüvitiste kogusumma (SKAIS, Statreg)

mitmel kalendrikuul sai toitjakaotusega seotud hüvitisi (SKAIS, Statreg)

tulumaksu juurde-/tagasimaksed (MKR)

madala sissetulekuga töötava isiku iga-aastane tagasimakse (MKR)

milliselt vormilt andmed pärinevad (FIDEK või TSD) (MKR)

Eestis kinnipeetud tulumaks (MKR)

välisriigis kinnipeetud tulumaks (MKR)

töötaja kohustusliku kogumispensionimaksed (MKR)

III samba tööandja sissemaksed (MKR)

III sambaga liitumise aasta (MKR)

Maamaks (MKR)

töötaja töötuskindlustusmaksed (MKR)

tööandja sotsiaalmaks (MKR)

tööandja töötuskindlustusmaksed (MKR)

eluasemega seotud kogukulud – agregeeritud tunnus

kingitused ja annetused (MKR)

koolituskulud (MKR)

eluaseme intressid (MKR)

eluaseme üür (MKR)

maksed teistele leibkondadele – elatis (E-toimik)

maksed erapensioniskeemidesse (MKR)

rahaline palgatulu (bruto) (MKR)

rahaline palgatulu (neto) (MKR)

rahaline palgatulu Eestist (MKR)

rahaline palgatulu välismaalt (mittemaksustatav) (MKR)

rahaline palgatulu välismaalt (maksustatav) (MKR)

mitmel kalendrikuul sai rahalist palgatulu (MKR)

varasem rahaline palgatulu (MKR)

tunnipalk (MKR)

intressid, dividendid, kasum kapitaliinvesteeringutelt – agregeeritud tunnus

dividendid (MKR)

intressid (MKR)

intressid (neto) (MKR)

kasum kapitaliinvesteeringutelt (MKR)

muud sissetulekud (sh maksuvabad stipendiumid) (MKR)

erapensionid – agregeeritud tunnus

pensionid kohustuslikust kogumispensionist - II sammas (MKR)

pensionid erapensioniskeemidest - III sammas (MKR)

investeerimisriskiga elukindlustuslepingud (MKR)

II samba väljamaksed pensionieas (MKR)

III samba väljamaksed pensionieas (MKR)

II samba väljamaksed enne pensioniiga (MKR)

III samba väljamaksed enne pensioniiga (MKR)

kinnisvara või maa renditulu (MKR)

kinnisvara või maa renditulu (neto) (MKR)

eluruumi renditulu (MKR)

litsentsitasud (MKR)

muu renditulu (MKR)

siirded teistelt leibkondadelt (E-toimik)

siirded teistelt leibkondadelt – elatis (E-toimik)

puhaskasum/-kahjum indiv. Ettevõtlusest – agregeeritud tunnus

puhaskasum/-kahjum indiv. Ettevõtlusest välismaal (MKR)

tasu loomingulise tegevuse eest (bruto) (MKR)

tasu loomingulise tegevuse eest (neto) (MKR)

mitmel kalendrikuul sai tulu indiv. ettevõtluse eest (FIE) (MKR, Statreg)

tulu registreerimata indiv. ettevõtlusest (FIE) (MKR)

tulu registreeritud indiv. ettevõtlusest (FIE) (MKR)

koondamishüvitised - agregeeritud tunnus

koondamishüvitis (EMPIS)

tööandja maksejõuetuse hüvitis (EMPIS)

koondamisega seotud tulud (MKR)

üürikulu (FIDEKi üüritulu andmete põhjal)

mootorsõidukimaks/aastamaks (MKRi alamregister – mootorsõidukimaksu register)

auto registreerimistasu (Liiklusregistri põhjal)

automaksu soodustus (MKRi alamregister – mootorsõidukimaksu register)

kõikide sõidukite arv, mille pealt automaksu makstakse (MKRi alamregister – mootorsõidukimaksu

register)

sõidukite arv, mille pealt saadi automaksu soodustust (MKRi alamregister – mootorsõidukimaksu

register)

2. Sotsiaalkindlustusameti STAR andmed (andmestik 3)

Ajaperiood: 1.01.2024–31.12.2025

Valikukriteerium: sel perioodil toimetulekutoetust saanud isikud ja tema leibkonnaliikmed

Agregeerituse tase: indiviidi tasemel, kuised andmed

 Pseudonüümiseeritud ID

 Leibkonna ID

 Liikmete arv

 Taotletava toetuse periood (kuu ja aasta)

 Toimetulekutoetuse kulu periood (kuu, aasta)

 Toimetulekutoetuse saamise väljamakse kuu ja aasta

 Toimetulekutoetuse summa

 Toimetulekutoetuse taotlust menetlenud KOV (kood ja nimetus)

 Toimetulekutoetust saanud leibkonna tegeliku elukoha pseudonüümitud ADS_OID kood

 Toimetulekutoetuse taotlemisel arvesse võetud sissetulekud, sh:

o Sissetuleku liik;

o Sissetuleku saamise periood;

o Sissetuleku tegelik summa;

o Toimetulekutoetuse arvesse minev sissetuleku summa;

 Perekonna arvestuslik toimetulekupiir;

 Perekonnaliikmete sotsiaalne staatus (vajalik sissetuleku ja eluasemekulude erisusteks):

o Pensionär

o Osalise või puuduva töövõimega

o Alla 18a

o Alla 24a

o Õppiv

o Üliõpilane

 KOV eluasemekulude piirmäär (eurodes) toimetulekutoetuse taotlemise arvesse võetavate

kululiikide lõikes (sh nt elekter, eluaseme üür, vee soojendamine, olmejäätmete veotasu, vesi ja

kanalisatsioon jne):

o Piirmäär eurodes

o Kulu liik

 Eluruumiga seotud andmed toimetulekutoetuse arvestamisel:

o Eluaseme kasutamise alus;

o Tubade arv;

o Eluruumi üldpind (m2);

o Eluruumi kohta arvestatud normpind (m2);

o Täiendavate eluasemekuludega õppurite arv;

o Eraldi pinnal elavate üliõpilaste arv;

o Üksi elava pensionäri normpind (m2)

 Toimetulekutoetuse taotlemisel aluseks võetud kulude tegelik suurus ning toetuse arvestamisel

arvesse minev kulu suurus (toimetulekutoetuse maksmisel arvestatud normkulu) kululiikide lõikes

(sh eluasemelaen ja täiendavate eluasemekuludega õppurite kulud, ühekordne toetus), sh:

o Kulu liik

o Kulu periood

o Kulu tegelik summa ja toetuse arvestamisel arvesse minev summa eraldi

 Riigieelarvest makstava täiendava sotsiaaltoetuse saamine, eurot

3. Sotsiaalkindlustusameti STAR andmed (andmestik 4)

Ajaperiood: 1.01.2024–31.12.2025

Valikukriteerium: isikud, kellele maksti sellel perioodil kohalike omavalitsuste poolt

toimetulekutoetust või osutati vältimatut sotsiaalabi

Agregeerituse tase: indiviidi tasemel, kuised andmed

 Pseudonümiseeritud ID

 Isiku tegeliku elukoha pseudonüümitud ADS_OID kood

 Isiku tegeliku elukoha KOV (kood ja nimetus)

 Isiku tegeliku elukoha maakond (kood ja nimetus)

 Isiku tegeliku elukoha muutmise aeg (aadressi kehtivuse alguse ja lõpu kuupäev)

4. Töötukassa andmekogu (andmestik 5)

Ajaperiood: 1.01.2024–31.12.2025

Valikukriteerium: isikud, kes olid sel perioodil töötuks registreeritud

Agregeerituse tase: indiviidi tasemel, kuised andmed

 Pseudonümiseeritud ID

 Isiku tegeliku elukoha pseudonüümitud ADS_OID kood

 Isiku tegeliku elukoha KOV (kood ja nimetus)

 Isiku tegeliku elukoha maakond (kood ja nimetus)

 Isiku tegeliku elukoha muutmise aeg (aadressi kehtivuse alguse ja lõpu kuupäev)

5. RAHVASTIKUREGISTER (andmestik 6)

Ajaperiood: 1.01.2024–31.12.2025

Agregeerituse tase: indiviidi tasemel, kuised andmed

 Pseudonümiseeritud ID

 Isiku elukoha pseudonüümitud ADS_OID kood

 Isiku elukoha KOV (kood ja nimetus)

 Isiku elukoha maakond (kood ja nimetus)

 Isiku elukoha muutmise aeg (aadressi kehtivuse alguse ja lõpu kuupäev)

 Isiku lisa-aadressi pseudonüümitud ADS_OID kood

 Isiku lisa-aadressi KOV (kood ja nimetus)

 Isiku lisa-aadressi maakond (kood ja nimetus)

 Isiku lisa-aadressi muutmise aeg (aadressi kehtivuse alguse ja lõpu kuupäev)

 Isiku viibimiskoht

 Isiku viibimiskoha muutmise aeg (aadressi kehtivuse alguse ja lõpu kuupäev)

 Isiku viibimiskoha asutuse nimetus

 Isiku viibimiskoha asutuse registrikood

 Perekonnaseis

 Isiku ema pseudonümiseeritud id

 Isiku isa pseudonümiseeritud id

Isiku suhted

 Isiku abikaasa pseudonümiseeritud id

 Isiku registreeritud elukaaslase pseudonümiseeritud id

 Isiku laste pseudonümiseeritud id-d

 isiku endiste abikaasade pseudonümiseeritud id-d

 isiku endiste registreeritud elukaaslaste pseudonümiseeritud id-d

Hooldusõiguse andmed

 Isiku poolt hooldatavate ja eestkostetavate isikute pseudonümiseeritud id-d

 Hooldusõiguse liik

6. KINNISTUSRAAMAT (andmestik 7)

Ajaperiood: 1.01.2024–31.12.2025

Agregeerituse tase: indiviidi tasemel, kvartaalsed andmed

 Pseudonümiseeritud ID

 Isiku poolt omatud kinnisvara aadressi pseudonüümitud ADS_OID kood

 Isiku poolt omatud kinnisvara KOV (kood ja nimetus)

 Isiku poolt omatud kinnisvara maakond (kood ja nimetus)

 Kinnistu liik

7. EESTI SOTSIAALUURING (andmestik 8)

Ajaperiood: viimased kättesaadavad andmed (2025 uuringuaasta); aastased andmed

Valikukriteerium: valimiisikud

Andmekoosseis on esitatud eraldi Exceli failina Lisa 3.

8. EESTI LEIBKONDADE FINANTSKÄITUMISE JA TARBIMISHARJUMUSTE

UURING (HFCS) (andmestik 9) (kasutame üksnes uurimisülesanne II jaoks ja ei

ühenda ülejäänud andmestikega)

Ajaperiood: viimased kättesaadavad andmed (2024)

Valikukriteerium: valimiisikud

Andmekoosseis on esitatud eraldi Exceli failina Lisa 4.

Uurimis- ja arendusülesanne II vastamiseks vajalike andmete pärimiseks tehakse lisataotlus,

seega vajalike andmete nimekiri täieneb.

ETAPP II – Uurimis- ja arendusülesanne III – Tervishoiu

omaosaluskoormuse piir

Uurimisülesande eesmärk: välja töötada metoodika tervishoiuteenuste omaosaluse piirmäära või

summaarse ülempiiri rakendamise võimaluste hindamiseks Eestis sõltuvalt isiku summaarsest

omaosaluskoormusest ning maksevõimest ja analüüsida erinevate poliitikastsenaariumide mõju

elanikkonnale ja riigieelarvele.

Tervisekassa andmekogu ja Retseptikeskuse isikupõhiseid andmeid kasutatakse koos I ja II

uurimisülesande tulemusel välja selgitatud minimaalsete vajalike leibkonna majanduslikku olukorda

kirjeldavate tunnustega järgmiste uurimisküsimuste analüüsimiseks. Seejuures ei ole eesmärk siduda

Tervisekassa andmetega kõiki eelnevates etappides kasutatud leibkonna-, tulu- ja sotsiaalmajanduslikke

andmeid, vaid kasutada eelkõige teavet, mis võimaldab tuvastada majanduslikult haavatavad sihtrühmad

ning hinnata, kellele võiks omaosaluse vähendamisest või hüvitise suurendamisest kasu olla.

1. Kas ja millises ulatuses sobib tervishoiu omaosaluse piiri määramisel kasutada sama loogikat,

mis on välja töötatud toimetulekutoetuse jaoks? Eelkõige: kas toimetulekutoetuse kontekstis

defineeritud leibkonna määramise alus sobib ka tervishoiu omaosaluse arvestamiseks või on

vaja erisusi (nt kui osal pereliikmetel on väga erinev tervishoiuteenuste vajadus); kas

toimetulekutoetuse regulatsioonis kasutatav majandusliku olukorra hindamine (põhiliselt tulude

arvestamine ja vajadusel mõningate kulude arvestamine) sobib aluseks ka tervishoiukulude

piirmäära määramisel.

2. Kui selgub, et see loogika ei sobi või sobib ainult osaliselt, tuleb pakkujal töötada välja ja

põhjendada alternatiivne metoodika (nt pereliikme kohta mitte leibkonna kohta jne), mis oleks

tervishoiuvaldkonna jaoks asjakohane ja õiglane.

3. Millised tervishoiukulud peaksid minema arvesse omaosaluse piiri arvutamisel? Kas lähtuda

kõikidest kuludest (visiiditasud, ravimid, hambaravi, õendusabi jm) või eristada ainult

vältimatuid ja regulaarseid kulusid? Kuidas käsitleda ühekordseid või erakorralisi kulusid?

4. Milline on minimaalne andmekoosseis tervishoiu omaosaluse piiri hindamiseks? Kas piisab

ainult tulupõhisest arvestusest või on vajalik kaasata ka osa kulusid (nt eluasemekulud, mis

võivad vähendada leibkonna suutlikkust tervisekulusid katta)? Millised tulu- ja kuluandmed on

olulised tervishoiuvaldkonnale omaosaluse hüvitamisel ning millised sotsiaalvaldkonnale

toimetulekutoetuse maksmisel?

5. Kuidas määrata leibkonna tulu piirmäär, millest alates omaosaluse hüvitamine rakenduks?

Millised piirmäärad on võimalik kehtestada ja milline metoodika nende määramiseks sobib

(absoluutne, suhteline või kombineeritud)? Kuidas tagada, et piirmäärade kehtestamine ei

suurendaks ebavõrdsust ega nihutaks koormust majanduslikult kehvemal järjel olevatele

leibkondadele?

6. Kas ja kuidas kehtestada omaosalusmaksetele summaarne ülempiir? Milline metoodika oleks

sobiv ülempiiri rakendamiseks? Milliseid piirmäärasid on võimalik kehtestada ja mille alusel?

7. Millised metoodikad sobivad Eestis kõige paremini omaosaluse piiri ja ülempiiride

määramiseks? Kas kasutada absoluutseid piire (kindel summa eurodes kuus), suhtelisi piire

(teatud protsent leibkonna netosissetulekust) või kombineeritud lahendust?

8. Kuidas tagada, et omaosaluse piirmäär ja/või summaarne ülempiir ei suurendaks ebavõrdsust ja

ei muutuks haavatavatele rühmadele koormavaks? Milliseid erandeid või täiendavaid

sihtimismehhanisme tuleks rakendada, et arvestada krooniliste haigustega või erivajadustega

inimeste kulusid?

Uurimis- ja arendusülesande täitmisel tuginetakse eelnevas etapis koostatud andmestikele, mida

täiendatakse järgmiste andmetega:

TERVISEKASSA ANDMEKOGU JA RETSEPTIKESKUS (andmestik 10)

Ajaperiood: 1.01.2025–31.12.2025

Agregeerituse tase: indiviidi tasemel

 pseudonüümitud isikukood

 sünniaasta või vanus

 sugu

 surmakuupäev (vajadusel aasta ja kuu täpsusega)

 Ravikindlustuse olemasolu

o ravikindlustuse olemasolu (jah/ei) kalendrikuu esimese kuupäeva seisuga:

o ravikindlustuse aluse liik kalendrikuu esimese kuupäeva seisuga

o ravikindlustatud päevade arv kokku kogu perioodil (1.01.2025–31.12.2025)

Isikupõhised omaosaluse andmed:

 Retseptikeskuse andmekogust:

o Ravimitega seotud omaosalus retsepti kohta

 Retsepti number

 Retsepti realiseerimise kuupäev (valimis ainult realiseeritud retseptid)

 Ravimi kogukulu ehk kogu retsepti summa (€)

 Tervisekassa hüvitatud summa kokku (€)

 Realiseeritud soodusmäär (%)

 Patsiendi tasutud summa kokku (€)

 Retseptitasu (€)

 Täiendav ravimihüvitis (€)

 Põhidiagnoosi kood (RHK-10, alagrupi tasemel, nt A2)

o Meditsiiniseadmete omaosalus retsepti/ostu kohta:

 Retsepti number

 Retsepti realiseerimise kuupäev (valimis ainult realiseeritud retseptid)

 Hüvitatava meditsiiniseadme rühm/kood

 Meditsiiniseadme kogukulu (€)

 Tervisekassa hüvitatud summa (€)

 Meditsiiniseadmete omaosaluse summa (€)

 Meditsiiniseadme hüvitamise määr ehk soodusmäär (%)

 Põhidiagnoosi kood (RHK-10 alagrupi tasemel, nt A2)

 Tervisekassa andmekogust:

o Hambaraviteenuste raviarved (sh laste hambaravi, täiskasvanute hambaravi,

tasuta hambaravi, vältimatu hambaravi ja hambaproteesid)

 Raviarve number

 Raviarve kuupäev

 Hambaraviteenuse osutamise kuupäev

 Osutatud hambaraviteenuse kood (TTL)

 Osutatud hambaraviteenuse hulk iga TTL koodi kohta

 Raviarve kogusumma (€)

 Tervisekassa hüvitatud summa (€)

 Raviliik (laste hambaravi, tasuta hambaravi, vältimatu hambaravi,

proteesimine, muu hambaravi)

o Hambaravihüvitise kasutamise andmed:

 Hüvitise liik (hambaproteesihüvitis, täiskasvanute hambaravihüvitis, jm)

 Hüvitise aluseks olev periood

 Hüvitise kasutamise kuupäev

 Hüvitisena tasutud summa (€)

 Hüvitise jääk (€)

o Tervishoiuteenuste hüvitise andmed (raviarved ja teenuste kasutamine)

ravijuhu/raviarve kohta:

 Raviarve number

 Raviarve alustamise kuupäev

 Raviarve lõppkuupäev

 Ravile saabumise liigi kood

 Teenuse grupp

 Ravi tüüp ja ravitüübi kood

 Lepingueriala kood

 Raviasutus (vendor kood)

 Põhidiagnoosi kood (RHK-10, alagrupi tasemel, nt A2)

 Kaasuva diagnoosi kood (RHK-10, alagrupi tasemel, nt A2)

 Osutatud tervishoiuteenuse kood (sh TTL kood)

 Osutatud tervishoiuteenuse hulk iga TTLi koodi kohta

 Iga tervishoiuteenuse osutamise kuupäev

 Raviarve kogusumma

 Raviarve lõpetamise põhjus

ETAPP III – Uurimis ja arendusülesanne V – Tuleviku lahenduste

ettepanekud toimetulekutoetuse ja tervishoiu omaosaluskoormuse sihitamise

näidetel

Eesmärk: pakkuda välja tuleviku lahendused andmepõhiseks toimetulekutoetuse menetlemiseks ja

tervishoiu omaosaluse kulude piirmäärade arvestamiseks ja hüvitamiseks, sh analüüsides võimalike

lahenduste mõju inimese ja riigi vaatest, aga ka automatiseerimise praktilisi eeldusi ja riske ning nende

maandamisviise.

Uurimisülesande täitmisel kasutatakse eelnevate uurimis- ja arendusülesannete tulemusi ning

kombineeritakse erinevaid andmeallikaid ja analüüsimeetodeid. Analüüs on stsenaariumipõhine: nii

toimetulekutoetuse kui ka tervishoiu omaosaluse süsteemi arendamiseks modelleeritakse kaks

tulevikulahenduse stsenaariumi ning hinnatakse nende mõju. Stsenaariumide täpne sisu, modelleerimise

metoodika ja vajalik andmekoosseis selguvad eelnevate uurimis- ja arendusülesannete tulemuste põhjal.

Uurimis- ja arendusülesande V detailsemad uurimisküsimused on järgnevad:

1) Kuidas toimetulekutoetuse menetluse puhul saaks senisest rohkem kasutada automaatset

registripõhist andmete kogumist ja analüüsi? Kuidas tagada süsteemi vastupidavus võimalikele

strateegilistele käitumismustritele? Milliseid olemasolevaid süsteeme (nt STAR) saab laiendada

või täiustada nii, et vähendada käsitsi andmesisestust ja taotleja/menetleja töökoormust? Kuidas

võiks süsteem andmete põhjal automaatselt pakkuda otsust või otsuse eelnõud, jättes ametnikule

minimaalse manuaalse sekkumise rolli (nt vaid erandjuhtude kontroll)? Millised on võimalikud

kitsaskohad ja riskid (nt andmete kvaliteet, erijuhtumid, andmekaitse) ning millised nende

lahendamise põhimõtteid? Millised võiksid olla alternatiivid toimetulekutoetuse arvutamisel (nt

eluasemekulude eraldi käsitlemine, nende osaline kõrvaldamine süsteemist või mõne muu

näitaja kasutamine)?

2) Kuidas tervishoiu omaosaluse kulude piirmäärade arvestamist ja hüvitamist võiks tehniliselt

lahendada? Millises ulatuses saab kasutada olemasolevaid süsteeme (nt Tervisekassa

arveldusandmete kasutamine, sidumine STARi või muu lahendusega) ning milliseid muudatusi

oleks vaja? Kuidas süsteem võiks automaatselt arvestada kas inimese ja/või leibkonna

sissetulekuid ja tervishoiukulusid ning pakkuda lahendusi, kuidas piirmäärade ületamine saaks

automaatselt tuvastatud ja kuidas hüvitist teenuse osutamisel automaatselt arvestada? Kuidas

tehniliselt rakendada omaosaluse piirmäära (nt tulupõhine vs absoluutne vaesuspiir,

kombineeritud lahendus) ning millised oleksid nende plussid ja miinused? Kuidas tagada

süsteemi paindlikkus tulevikus uute regulatsioonide või metoodiliste muudatuste korral?

Millised on sisulised alternatiivid omaosaluse piirmäärade arvestamisel (nt teatud

elanikkonnagruppidele)?

3) Millistel hüvede puhul veel saaks kasutada leibkonna andmeid ja võtta aluseks siin uuringus

defineeritud majanduslikku toimetulekut (nt peretoetuste leibkonna- või vajaduspõhisus,

sotsiaalhoolehoolekande standardiseerimine, kus iga KOV teeb teenuste hindu oma meetodil,

aga sotsiaalkindlustuses jätkuvalt individuaalsed õigused

Uurimis- ja arendusülesande täitmiseks vajalikud andmed:

III etapis kasutatavate andmete koosseis selgub uuringu käigus, lähtudes eelnevate uurimis- ja

arendusülesannete tulemustest ning modelleeritavate stsenaariumide sisust. Eeldatavalt on vaja kasutada

järgnevaid andmestikke (andmestik 1 ja 2):

1. EUROMODi sisendandmestikud 1 ja 2 (kirjeldatud etapis I)

2. Varasemates etappides valminud andmestikud leibkonna koosseisu, majandusliku toimetuleku

hindamise ja sissetulekute põhjal tervishoiu omaosaluskoormuse hindamise kohta.

Täiendava andmevajaduse ilmnemisel esitatakse lisataotlus, milles täpsustatakse andmeallikad,

andmekoosseis ja andmete kasutamise eesmärk.

1

Andmekaitsealane mõjuhinnang

Sissejuhatus

Andmekaitsealase mõjuhinnangu (edaspidi mõjuhinnang) esemeks on andmesubjektide

isikuandmete töötlemine uuringu “Leibkonna abivajaduse andmebaaside-põhise hindamise

võimalikkus toimetulekutoetuse ja tervishoiu omaosaluskoormuse näidete alusel“(edaspidi

uuring) läbiviimiseks vastavalt uuringu alusdokumentatsioonile (lisa 2). Mõjuhinnangu

koostamise eesmärgiks on tuvastada uuringu käigus isikuandmete töötlemisega kaasnevad

võimalikud ohud andmesubjektidele ning leida proportsionaalsed meetmed ohtude ja riskide

maandamiseks.

Sotsiaalministeeriumi tellitud uuringu „Leibkonna abivajaduse andmebaaside-põhise hindamise

võimalikkus toimetulekutoetuse ja tervishoiu omaosaluskoormuse näidete alusel“ eesmärk on

välja selgitada, kas, millises ulatuses ja millistel tingimustel on võimalik olemasolevate

andmekogude põhjal proaktiivselt määratleda leibkonna abivajadust. Uuringus hinnatakse selle

lähenemise usaldusväärsust, minimaalset vajalikku andmekoosseisu, andmete kättesaadavust ja

kvaliteeti ning õiguslikke ja andmekaitselisi piiranguid. Tulemuste rakendatavust analüüsitakse

toimetulekutoetuse (TTT) ja tervishoiu omaosaluskoormuse arvestamise näidetel.

Uuring on jaotatud viieks uurimisülesandeks (UÜ):

1. leibkonna defineerimine ja leibkonna andmete kättesaadavus (I UÜ);

2. leibkonna majandusliku toimetuleku välja selgitamine ja selle tarbeks andmete

kättesaadavus (II UÜ);

3. tervishoiu omaosaluskoormuse piir (III UÜ);

4. õiguslikud sh andmekaitsealased väljakutsed ja lahendused (etapi elluviimine toimub

järjepidevalt paralleelselt eelnevate etappidega) (IV UÜ);

5. tuleviku lahenduste ettepanekud toimetulekutoetuse ja tervishoiu omaosaluskoormuse

sihitamise näidetel (V UÜ).

2

Andmekasutamise vaatest on läbivaks põhimõtteks andmete minimaalne kasutus sh on

aktsepteeritav, et uuringu tulemusel selgub, et siiski täies ulatuses ei ole võimalik andmepõhist

määratlust teha. Nt on nii I UÜ kui II UÜ oodatavate tulemuste seas lähteülesanne, et muude hulgas

on välja selgitatud:

1. milline on minimaalne andmekoosseis leibkonna koosseisu ja leibkonna majandusliku

toimetuleku määramiseks, sh millised andmed on vajalikud, millised tarbetud või asendatavad ning

milline on aktsepteeritav veamäär;

2. kas ja mis ulatuses saab leibkonna koosseisu ja leibkonna majandusliku toimetuleku

määrata automaatselt olemasolevate andmekogude (sh registrite) põhjal, milliseid andmeid tuleb

koguda inimeselt endalt ning millised andmed jäävad kättesaamatuks.

Minimaalse andmekoosseisu väljaselgitamine eeldab erinevate andmeallikate ja tunnuste

kombinatsioonide empiirilist võrdlemist. Enne analüüsi ei ole võimalik piisava kindlusega

otsustada, millised tunnused annavad leibkonna koosseisu ja majandusliku toimetuleku

hindamiseks vajalikku teavet, millised dubleerivad teisi tunnuseid ning millistest saab loobuda

ilma hinnangu usaldusväärsust oluliselt vähendamata. Seetõttu võib meetodite väljatöötamiseks ja

valideerimiseks vajalik andmekoosseis olla laiem kui koosseis, mis osutub vajalikuks võimalikus

tulevases rakenduslahenduses. Ka uurimiseks kasutatavate andmete vajadus peab olema seotud

konkreetse uurimisküsimusega: iga täiendava andmeallika või tunnuse puhul hinnatakse, millist

seost, andmekvaliteedi probleemi või alternatiivset hindamisviisi selle abil kontrollitakse.

Analüüsi tulemuste põhjal täpsustatakse andmekoosseisu järk-järgult ning järgnevates analüüsides

kasutatakse üksnes vastava uurimisülesande täitmiseks vajalikke andmeid. Seejuures võib

minimaalne koosseis sõltuda kasutusotstarbest: leibkonna määratlemiseks, majandusliku

toimetuleku hindamiseks ja tervishoiu omaosaluskoormuse analüüsimiseks ei pruugi olla

vajalikud samad tunnused. Näiteks tervishoiu omaosaluskulude andmeid kasutatakse

omaosaluskoormuse ja selle võimalike piirmäärade analüüsimiseks, kuid nende kasutamine ei

tulene iseenesest leibkonna määratlemise või toimetulekutoetuse analüüsi vajadusest. Seega ei

tähenda uuringu jaoks taotletavate andmete kogukoosseis, et kõiki andmeid ühendatakse või

kasutatakse läbivalt kõigis uurimisülesannetes.

3

Kui valitud andmekoosseis ei võimalda mõnele uurimisküsimusele piisava usaldusväärsusega

vastata, analüüsitakse puudujäägi põhjust ning kaalutakse alternatiivseid tunnuseid,

hindamismeetodeid või inimese enda esitatava teabe vajadust.

Uuringu lõpuks klassifitseeritakse vajalikud andmed vähemalt nelja kategooriasse:

a) olemas ja ligipääsetavad (piisava kvaliteediga),

b) olemas, kuid ligipääs puudub või on õiguslikult piiratud,

c) kogutakse, kuid kvaliteet on ebapiisav (nt ebatäielik, vananenud, vastuoluline),

d) ei koguta, vajab asendustunnuseid või inimese panust.

Iga kategooria puhul oodatakse soovitusi edasisteks sammudeks (avatavad muudatused,

asendused, loobumised).

Välja selgitatud leibkonna võimalikku tuvastamist ja leibkonna majandusliku toimetuleku

kasutamise võimalikkust abivajaduse hindamiseks katsetatakse TTT ja tervishoiu

omaosaluskoormuse näidete peal. TTT on üks vähestest vajaduspõhistest riiklikest toetustest,

lisaks on tegu keerulise toetusskeemiga, seega on see väga hea näide, mille põhjal katsetada

andmepõhise abivajaduse hindamise rakendamise võimalikkust ning selle põhjal välja tuua

andmepõhise abivajaduse hindamise võimalikud tugevused, nõrkused, võimalused ja ohud. Kuna

riiklikult suundutakse sotsiaal- ja tervishoiuvaldkondade suurema integreerimise suunas, siis on

oluline katsetada kas ja mil moel sobiks väljaselgitatud abivajaduse hindamise põhimõtteid

rakendada ka tervishoius.

Toimetulekutoetus (TTT) on viimane turvavõrk puuduses elavatele leibkondadele. TTT

taotlemisel esitab taotleja igakuiselt kohalikule omavalitsusele (KOV-ile) suurel hulgal andmeid

oma leibkonna liikmete, nende staatuse, sissetulekute ning kulude kohta. Arenguseire Keskuse

hinnangul on potentsiaalseid TTT saajaid oluliselt enam, kui toetust reaalset taotleb. Korduv

taotlemine ning igakordne ulatusliku info esitamine KOVidele on taotlejate hinnangul koormav,

stressirohke ja ka alandav . ESU 2024. aasta andmetele tuginedes on taotlemise määr 44,1% .

Samuti asetsevad paljud leibkonnad toimetulekupiiri ümbruses ning väiksedki muudatused

toetuse, sh eluasemekulude arvestuses võivad oluliselt mõjutada saajate arvu. TTT määramine on

oma olemuselt kompleksne, kuna eeldab kogu leibkonna tulude ja eluasemekulude arvestamist.

Kuigi leibkonnaliikmete staatuse ning tulude andmed on registrites, peavad taotlejad esitama

4

dubleerivaid andmeid ja pangakonto väljavõtteid. Samas on suure hulga dokumentide ja andmete

kontrollimise tõttu menetlus koormav ka KOV-idele .

Eestis kasutatakse juba praegu toimetulekutoetuse (TTT) saamise andmeid suurema

hambaravihüvitise rakendamiseks, kuid tervishoiu omaosaluspoliitika ei arvesta tervikuna inimese

või leibkonna majanduslikku toimetulekut ega eri tervishoiuteenuste omaosaluse kumuleerumist.

Ravimite puhul on kasutusel täiendav ravimihüvitis, mille raames arvestatakse inimese ravimitele

tehtud kulutusi kumulatiivselt, kuid sarnast tervishoiuteenuste ülest omaosaluse ülempiiri ei

rakendata. Seetõttu võivad suure tervishoiuteenuste vajaduse ja väikese sissetulekuga inimeste

ning leibkondade omaosaluskulud kujuneda üle jõu käivaks ja takistada vajalike teenuste

kasutamist. Uuringus hinnatakse võimalusi tuvastada majanduslikult haavatavaid sihtrühmi

senisest täpsemalt ning rakendada neile väiksemat omaosalust või summaarset omaosaluse

ülempiiri, arvestades eri tervishoiuteenuste, sealhulgas retseptiravimite, hambaravi ja

visiiditasudega seotud kulusid.

Eesmärk on muuta abi pakkumine kasutajakesksemaks, läbipaistvamaks ja võimaluse korral

proaktiivsemaks. Uuringus hinnatakse, millistes olukordades ja milliste piirangutega saab

registripõhine teave seda toetada. Võimalikke kasutusviise võrreldakse V uurimisülesande raames.

I UÜ-s analüüsitakse milline on minimaalne andmete koosseis leibkonna välja selgitamiseks;

analüüsitakse kas ja millises ulatuses saab leibkonna koosseisu välja selgitada andmekogude

põhjal, arvestades mh leibkonna koosseisudega mitme elukoha puhul, kärgperede jm

keerulisemate olukordade puhul; milliseid andmeid on jätkuvalt vaja lisada manuaalselt ning

kuidas saab neid edastada väikseima koormusega. Analüüsis määratletakse ja valideeritakse

leibkond ning klassifitseeritakse vajalikud andmeallikad ja andmeväljad. Leibkonna defineerimise

ja selle andmepõhise tuvastamise võimaluste ning piirangute analüüs on aluseks uuringu

järgmistele analüüsidele.

Esialgse nägemuse ja taotletava andmekoosseisu alusel analüüsitakse kahte leibkonna

määratlemise võimalust: a) leibkond määratletakse minimaalse andmekoosseisu põhjal ehk

aadressipõhiselt ning b) ühises elukohas elavate üksteise suhtes ülalpidamiskohustusega isikute

5

leibkonnad. Analüüsi tulemusena võidakse võimalike lahendustena esitada ka teisi alternatiive.

Analüüsi läbiviimiseks koostatakse varasemate uuringute, Statistikaameti konsultatsioonide jm

alusel parameetrite kirjeldus, mis saab aluseks juhtumitel kui eri registrid annavad vastuseks

erinevad elukohad ühele ja samale isikule (nt lähtume rahvastikuregistri viimasest elukoha

registreeringust jne). Ühtlasi on analüüsi raames eesmärgiks välja tuuagi võimalikud kitsaskohad

või piirangud, mis ühe või teise andmeallika kasutamisel ilmnevad ning pakutakse järkjärgulisi

lahendusi (vt V UÜ).

II UÜ-s analüüsitakse milline on minimaalne andmete koosseis, et välja selgitada leibkonna

majanduslik toimetulek TTT regulatsiooni alusel. Analüüsitakse TTT digitaliseerimise ja

automatiseerimise võimalusi, sh leibkonna tulude, varade ja eluasemekulude arvestamist ning

võimalusi tuvastada majanduslik toimetulek registriandmete alusel. Samuti analüüsitakse TTT

eluasemekulude piirmäärade süsteemi ajakohastamise võimalusi piirkondlike ebavõrdsuste

vähendamiseks.

III UÜ-s analüüsitakse, kas I ja II uurimisülesandes välja töötatud leibkonna majandusliku

toimetuleku hindamise metoodikat saab kasutada tervishoiu omaosaluse kujundamisel või on

vajalik alternatiivne metoodika. Hinnatakse eri tervishoiuteenuste omaosaluskulude isikupõhise

kumuleerimise võimalusi ning modelleeritakse erinevaid omaosaluse piirmäärasid ja nende mõju

eelkõige suure tervishoiuteenuste vajaduse ja väikese sissetulekuga inimestele ning leibkondadele.

Seejuures kasutatakse eelnevate uurimisülesannete tulemusel välja selgitatud minimaalset

vajalikku teavet majanduslikult haavatavate sihtrühmade tuvastamiseks, ilma et raviarvete

andmetega oleks vaja siduda kõiki leibkonna- ja sissetulekuandmeid.

IV UÜ raames kaardistatakse andmekaitsealased riskid, nende maandamise võimalused ja

vajalikud õiguslikud muudatused. Samuti analüüsitakse vaiete esitamise ja andmete läbipaistvuse

küsimusi. Õiguslike ja andmekaitseliste aspektide analüüs on uuringus läbiv.

V UÜ eesmärk on analüüsida vähemalt kahte stsenaariumi nii TTT kui ka tervishoius omaosaluse

süsteemi arendamiseks ning teha soovitusi terviklahenduste loomiseks. Ainult tarkvaralahendusest

ei piisa kaitset vajava isiku jaoks tervikliku väärtuse loomiseks, mistõttu toome koos infosüsteemi

6

arhitektuuriga välja ka tulevase infosüsteemi organisatoorsed aspektid ja ressursivajadused,

hõlmates turvalisuse tagamist, jätkusuutlikku käitamist kui ka püsiva arenduse perspektiivi.

V UÜ välja pakutavatele lahendustele lähenetakse järkjärguliselt ning eristatakse kolme

võimalikku automatiseerituse suunda:

I suund – digiteeritud teenus: Toetuse määramiseks vajalikud andmed on kättesaadavad

registritest, taotlus täidetakse võimalikult suures ulatuses automaatselt ning andmete olemasolul

toimub hüvitise määramine samuti automaatselt. Vajaduse korral saab taotleja andmeid täiendada.

II suund – proaktiivne teenus: Riik teeb aktiivseid jõupingutusi, et jõuda potentsiaalsete toetuse

saajateni ja pakkuda teenust proaktiivselt. Mitme täisealise liikmega leibkonnas võib aga olla mitu

õigustatud isikut, mistõttu ei saa riik alati automaatselt otsustada, kellele toetus määrata. TTT

vajadus võib tekkida väljaspool riigi teenuseid (nt õnnetusjuhtumi, peresuhete halvenemine tõttu).

Seetõttu võib vajadus jääda riigile alguses teadmata ning ilmneda alles mõne sündmuse- või muu

teenusprotsessi käigus.

III suund – personaliseeritud teenus: Koos TTT-ga pakutakse ka teisi asjakohaseid teenuseid või

teavet abivõimaluste kohta, millele inimene või leibkond võib kvalifitseeruda. Teenuste ring võib

ulatuda KOVide sotsiaalteenustest ja toiduabist kuni tööturu-, haridus- ja tervishoiuteenusteni.

Teenuste personaliseerimine ei tähenda üksnes suuremat digiteeritust ja sissetulekute arvestamist

teenuste saamisel, vaid ka teenuste võimalikku ümberdisainimist. Uuringu tulemused aitavad

hinnata, millised muudatused teenuste korralduses oleksid andmepõhise abivajaduse hindamise

rakendamiseks vajalikud. Uuring on aluseks võimalikele järgmistele detailsematele analüüsidele

toetuste ja teenuste digitaliseerimisel.

Uuringus kasutatakse ühe meetodina kvantitatiivseid analüüsimeetodeid (osa sellest andmekaitse

taotlusest), mille täpsem kirjeldus ja eesmärk on selgitatud 5. küsimuse all.

Lisaks viiakse uuringu raames läbi ka intervjuud ja küsitlus (ei ole osa sellest andmekaitse

taotlusest). Järgnevalt on toodud nende lühike kirjeldus.

7

Uuringusse kaasatakse eksperdid Õiguskantsleri Kantseleist, Eesti Pangast ning Eesti Maksu- ja

Tolliametist, kellega viikase läbi individuaalsed intervjuud. Õiguskantsleri kantselei eksperdilt

soovime teada saada milliste kaebustega on toimetulekutoetust taotlevad leibkonnad pöördunud

õiguskantseleri poole, et lisada analüüsile inimese vaade ja tagada ebatüüpiliste, ebaselgete või

ebaõiglaselt tunduvate olukordade käsitlus. Eesti Panga eksperdiga käsitletakse varade võimalikku

arvestamist sotsiaalabi tagamisel, et see oleks Eesti kontekstis õiglane ning Eesti Maksu- ja

Tolliameti esindajaga mitteformaalse töötamise levimust ja mustreid.

Eksperdid kaasatakse uuringusse avaliku kontaktinfo kaudu, kasutades asutuste infomeile. Kutses

kirjeldatakse uuringu eesmärki, intervjuu korraldust, andmete konfidentsiaalsust, uuringus

osalemise vabatahtlikkust jm aspekte, et teha uuringus osalemise osas informeeritud valik.

Uuringusse kaasatakse eksperdid, kes vastavad kirjalikult e-kirjale ja annavad märku, et on nõus

uuringus osalemisega. Kui ekspert ei vasta kutsele ega saadetud meeldetuletusele, tõlgendame seda

uuringus osalemisest keeldumisena.

KOV ekspertidena kaasati uuringusse sotsiaaltöötajad, kelle tööülesandeks on toimetulekutoetuse

taotluste menetlemine. Viidi läbi 3 fookusrühma arutelu kuhu oli kaasatud esindajad 15 KOV-ist.

KOV ekspertidega arutelu hõlmas KOVide praktilist vaadet ääre- ja keerukamatest juhtumitest

leibkonna määratlemisel ja toimetulekutoetuse menetluste kitsaskohti nii leibkonna liikmete kui

nende tulude ja kulude tuvastamisel. Andmepõhisele lähenemisele üleminekul on eriti oluline välja

tuua ja leida lahendused olukordadele, mis hõlmavad praegu KOV-i (ametniku) kaalutlusotsust.

KOV-ide esindajad kaasati uuringusse avaliku kontaktinfo kaudu, kasutades KOV veebilehtedel

sisalduvaid avalikke andmeid.

Helisalvestatud intervjuud transkribeeritakse intervjuu läbiviija poolt. Intervjuud analüüsitakse

kasutades temaatilist analüüsi. Fookusgruppide transkriptsioonides kasutatakse akronüümi, mis

koosneb KOV tüübi tähisest (linn/vald) ja maakonna tähisest. Helisalvestised kustutakse pärast

aruande valmimist.

8

Sisendi saamiseks eluasemekulude ja piirmäärade kehtestamisest KOV-ide lõikes viiakse läbi

lühike elektrooniline ankeetküsitlus KOV-ide esindajate seas. Küsitluse eesmärgiks on selgitada

välja eluasemekulude piirmäärade kehtestamise ja kululiikide arvestamise praktikad KOV-ides.

Seame eesmärgiks 25%-lise vastamismäära. Küsitlusandmed analüüsitakse analüüsiprogrammis

(Stata, R, vms).

Uuringu tulemusi valideeritakse seminaril ekspertidega. Uuringu tulemusi tutvustamise,

kommunikatsioonitegevuste (sh meediakajastused) sihtrühmaks on mh kogu elanikkond ehk

tarbijad. Uuringu kommunikatsioonitegevused eeldatavalt aitavad käivitada arutelu toetuste ja

teenuste automatiseerimise ning personaliseerimise üle. Enne kommunikatsioonitegevusi on vaja

analüüsida erinevaid võimalusi ja kitsaskohti, esitada lahendusettepanekud ning seejärel saab

arutada neid variante, mis uuringu tulemusena on teostatavad

Sotsiaalministeerium on uuringu läbiviimiseks vajalike isikuandmete töötlemisel vastutav töötleja.

Volitatud töötlejad on SA Mõttekoda Praxis, Proud Engineers OÜ, Kasecampers OÜ ja

Statistikaamet.

1 Kokkuvõte andmekaitsealase mõjuhinnangu tulemustest

1.1 Mõjuhinnangu läbiviimisest

1.1.1 Läbiviimise aeg

Andmekaitsealane mõjuhinnang on läbi viidud august 2026. Seda on uuendatud oktoobris 2026.

1.1.2 Mõjuhinnangu ulatus

Uuringuvalimi moodustavad (ehk andmesubjektid, kelle isikuandmeid uuringu läbiviimisel

töödeldakse on) kõik Eesti residendid, kuid analüüsi eri etappides (uurimisülesannetes) valimi

suurused ja sihtrühmad, kellele detailsemalt keskendutakse mõnevõrra varieeruvad. Seetõttu on ka

konkreetsete andmesubjektide lõikes varieeruv nii isikuandmete töötlemise ulatus kui ka täpsemad

eesmärgid. Kuna analüüsis kasutatakse EUROMODi sisendandmeid ning hinnatakse mõju kogu

Eesti elanikkonna tasandil, on uuringu sihtrühmaks (andmesubjektideks) kõik Eesti residendid,

kokku ligikaudu 1,3 miljonit inimest, kuid esmane andmeanalüüs viiakse läbi 100 000 leibkonnast

koosneval valimil. Rahvastikuregistrist ja Kinnistusraamatust (leibkondade moodustamiseks)

9

kaasatakse samad inimesed, kes on olemas ka EUROMOD andmestikus. Seega on valimi suurus

esmalt 100 000 leibkonda ning hilisemalt ligikaudu 1,3 miljonit.

STAR andmetest päritakse 2024-2025. aastatel toimetulekutoetuse saajate andmeid.

Sotsiaalministeeriumi statistika kohaselt oli 2024. aastal toimetulekutoetuse saajaid 15562

leibkonda, 27844 leibkonna liiget ja 2025. aastal vastavalt 12845 ja 22050.1

Töötukassa andmekogust kaasatakse isikud, kes on olnud 2024. ja 2025. aastatel registreeritud

töötuna. 2025. aastal oli registreeritud töötute arv 45845, 2024. aastal 50281.2

Tervishoiu omaosaluse analüüsi kaasatakse kõik perioodil 1. jaanuar kuni 31. detsember 2025

Eestis elavad residendid, kelle kohta on olemas uuringu läbiviimiseks vajalikud Tervisekassa

registriandmed. Kuna tervishoiu omaosaluse koormuse hindamise eesmärk on analüüsida

omaosaluse jaotust kogu elanikkonnas ning selle seost leibkonna sissetulekute, koosseisu ja muude

sotsiaal-majanduslike tunnustega, on sihtrühmaks kogu EUROMODi valim ning Eesti rahvastik.

Seetõttu on tervishoiu omaosaluse analüüsi valimi suurus ligikaudu 1,3 miljonit inimest.

ESU valimi suuruseks on ligikaudu 8200 leibkonda. ESU üldkogumisse kuuluvad kõik Eestis

elavad tavaleibkonnad, kelle põhielukoht on Eestis, ja nende liikmed, kes ei viibi institutsioonis

(laste- või hooldekodu, klooster, vangla jms). ESU uuringu valim saadakse süstemaatilise

juhusliku kihtvalikuga.

HFCS valimi suuruseks 2024. aastal oli 3925 leibkonda. HFCS üldkogumi (leibkondade)

moodustamise loogika on sama, mis ESU puhul.3

Analüüsitavate isikuandmete täpne koosseis on leitav lisast 2.

Vastavalt isikuandmete kaitse seaduse (edaspidi IKS) § 6 lõike 1 kohaselt võib isikuandmeid

andmesubjekti nõusolekuta teadusuuringu vajadusteks töödelda eelkõige pseudonüümitud või

samaväärset andmekaitse taset võimaldaval kujul. Enne isikuandmete üleandmist teadusuuringu

1 Sotsiaalministeerium (2026). Sotsiaalministeeriumi toetuste statistika. Kättesaadav: https://sm.ee/toetuste-statistika 2 Töötukassa (2026). Statistilised näitajad, registreeritud töötud. Kättesaadav:

https://public.tableau.com/app/profile/eesti.tootukassa/viz/Registreeritudttud/Reg_ttudprofiil 3 Eesti Panga statistika (2026). Eesti leibkondade ja finantskäitumise tarbimisharjumuste uuring, metoodika, 2026. Kättesaadav:

https://statistika.eestipank.ee/failid/mbo/HFCS%202024%20EST.pdf

10

vajadustel töötlemiseks asendatakse isikuandmed pseudonüümitud või samaväärset andmekaitse

taset võimaldaval kujul andmetega.

Samas on teadusuuringu vajadusteks andmesubjekti nõusolekuta tema kohta käivate andmete

töötlemine andmesubjekti tuvastamist võimaldaval kujul lubatud, kui on täidetud järgmised

tingimused (IKS § 6 lg 3):

1) pärast tuvastamist võimaldavate andmete eemaldamist ei ole andmetöötluse eesmärgid enam

saavutatavad või neid oleks ebamõistlikult raske saavutada;

2) teadusuuringu tegija hinnangul on selleks ülekaalukas avalik huvi;

3) töödeldavate isikuandmete põhjal ei muudeta andmesubjekti kohustuste mahtu ega kahjustata

muul viisil ülemäära andmesubjekti õigusi.

IKS § 6 lõike 5 kohaselt loetakse teadusuuringuks ka täidesaatva riigivõimu poliitikakujundamise

eesmärgil tehtavad analüüsid ja uuringud. Selliste uuringute läbiviimiseks on täidesaatval

riigivõimul õigus teha päringuid teiste vastutavate või volitatud töötlejate andmekogudesse ning

töödelda saadud isikuandmeid. Isikuandmeid töödeldakse üksnes uuringu eesmärkide

saavutamiseks vajalikus ulatuses ning kooskõlas eesmärgipärasuse ja minimaalsuse põhimõtetega.

Tegemist on IKS § 6 lõike 5 tähenduses uurimisprojektiga, mille läbiviijaks on

Sotsiaalministeerium. Uurimisprojekt on kutsutud ellu lähtudes teadus- ja arendustegevuse ning

innovatsiooni korralduse seaduse § 9 lõikest 1, mille kohaselt ministeeriumid kavandavad ja viivad

ellu oma valitsemisalale tarvilikku teadus- ja arendustegevust ning innovatsiooni, pidades silmas

teadmistepõhise poliitika kujundamise põhimõtteid ning arvestades riigi ja valitsemisala

strateegilisi sihte ning terviklikku toimimist.

Sotsiaalministeeriumi tegevusvaldkonna piiritleb Vabariigi Valitsuse seadus (edaspidi VVS),

mille § 67 lg 1 kohaselt kuulub ministeeriumi valitsemisalasse sotsiaalse turvalisuse,

sotsiaalhoolekande ning pensionisüsteemi kavandamine ja korraldamine,

sotsiaalkindlustussüsteemide piiriülene koordineerimine, laste õiguste tagamine ja heaolu

edendamine, puudega inimeste elukvaliteedi edendamine ja sellealase tegevuse koordineerimine;

11

rahva tervise kaitse, tervishoid ja tervisesüsteemi arendamine, ravikindlustus, ravimid ja

meditsiiniseadmed ning vastavate õigusaktide eelnõude koostamine.

Lisaks eeltoodule piiritleb Sotsiaalministeeriumi tegevusvaldkonda Vabariigi Valitsuse

20.03.2014 määrus nr 42 „Sotsiaalministeeriumi põhimäärus“ (edaspidi põhimäärus). Vastavalt

põhimääruse §-le 4 on ministeeriumi põhiülesanne seadustes ja teistes õigusaktides sätestatud

pädevuse piires korraldus-, arendus-, planeerimis- ja järelevalvetoimingute tegemine oma

valitsemisalas, lähtudes valitsemisala arengukavas esitatud ministeeriumi ja valitsemisala

strateegilistest eesmärkidest ning põhimääruse 4. peatükis sätestatud osakondade põhiülesannetest.

Põhimääruse 4. peatükis toodud § 17 lõike 2 punkt 6 sätestab, et analüüsiosakonna põhiülesanne

on juhtida valitsemisala üleselt infosüsteemide andmehalduse poliitikat ja luua eeldused

ministeeriumi poliitikakujundamise protsessi teadmistepõhisusele, et tagada objektiivne ülevaade

tervise- ja sotsiaalvaldkonna arengust ja rakendatud või kavandatava poliitika mõjususest ning

võrdlus teiste riikide olukorra ja rahvusvahelise praktikaga.

1.1.3 Metoodika

Andmekaitsealase mõjuhinnangu loomisel kasutasime riskide identifitseerimisel ja hindamisel

põhinevat metoodikat. Mõjude hindamisel võetakse arvesse kirjeldatud andmetöötlemise

iseloomu, ulatust ja konteksti. Riskid on leitud ja kirjeldatud andmetöötluse ohustsenaariumite

hindamisest lähtuvalt. Riskide hindamisel on hinnatud skaalal (0-väga madal; 4-väga kõrge) kahte

tegurit:

● riski realiseerumise tõenäosus;

● riski realiseerumise mõju.

Üldine riski tase leitakse kahe skaala ristumispunktis vastavalt alltoodud joonisele ja tabelile.

Näiteks kui tõenäosus on 3 ja mõju 2, siis riski tase on 5 ehk keskmine.

Ülevaade riskidest on esitatud mõjuhinnangu kuuendas peatükis.

12

Riski tase

Tulemus Kirjeldus

6-8 Kõrge

3-5 Keskmine

0-2 Madal

2 Projektipõhise infosüsteemi kirjeldus

Uuringuandmed salvestatakse Statistikaameti RDP-põhises teadlaste töökeskkonnas, mille

haldamisel rakendatakse Eesti infoturbestandardi / ISO 27001 nõudeid. Andmeanalüüsiks

kasutatavad andmed pseudonümiseeritakse Statistikaamet poolt enne uurimisgrupile edastamist.

Pseudonümiseerimise protsessi on detailsemalt kirjeldatud peatükis 4.1. Uuringus kasutatakse

Statistikaameti poolt varasemate projektide raames ja riikliku statistika loomise eesmärgil kokku

pandud andmestikke (EUROMOD, ESU, HFCS). Lisaks teostatakse andmepäring Tervisekassa,

Statistikaameti, Töötukassa andmekogudesse, sotsiaaltoetuste ja -teenuste registrisse STAR,

Rahvastikuregistrisse ning Kinnistusraamatusse. Täpne andmepäring on kirjeldatud lisas 2.

13

2.1 Turvameetmed

Statistikaameti RDP-põhise teadlaste töökeskkonna majutamise, haldamise, keskkonnas andmete

töötlemise ja infoturbe tagamise eest vastutab Statistikaamet. Infosüsteemi haldamisel

rakendatakse Eesti infoturbestandardi / ISO 27001 nõudeid.

Statistikaameti RDP-põhisele teadlaste töökeskkonnale on ligipääs tagatud üksnes konkreetse

uuringu meeskonnale, kellele on määratud vastavad kasutajaõigused ning kes on Statistikaametiga

sõlminud konfidentsiaalsuslepingu. Keskkonnale juurdepääsuks on nõutav kaheetapiline

autentimine: autentimine ID-kaardi abil läbi VPN-ühenduse ning täiendav autentimine teadlaste

keskkonna kasutajatunnuse ja parooliga. Uuringuandmete ja kasutajakataloogide salvestus toimub

turvatud ketastel, mis asuvad Statistikaameti hallatavas serverikeskkonnas. Andmete eksportimine

või kopeerimine keskkonnast on tehniliselt piiratud – virtuaalmasinas puudub internetiühendus,

USB kasutus on keelatud ning clipboard on RDP kaudu blokeeritud. Mikroandmed üheski uuringu

etapis Statistikaameti teadlaste keskkonnast välja ei liigu.

Vastavalt Statistikaameti kehtestatud andmekaitse nõuetele on Statistikaameti RDP-põhisest

teadlaste töökeskkonnast andmete väljastamine lubatud üksnes sellisel kujul, mis ei võimalda

andmesubjektide tuvastamist. Andmeid võib keskkonnast välja viia vaid agregeeritud kujul,

näiteks tabelite, jooniste või mudelite koefitsientide näol. Üksikandmete eksportimine on

välistatud. Enne tulemuste väljastamist rakendab Statistikaamet statistilise aimatavuse kontrolli,

mille eesmärk on hinnata ja tagada, et väljund ei võimalda otseselt ega kaudselt isikuandmete

tuvastamist. Kõik väljundandmed vaadatakse üle Statistikaameti vastava töötaja poolt enne

teadlastele edastamist.

Täiendavate kaitsemeetmetena rakendatakse uuringus andmete pseudonümiseerimist ja andmete

minimaalsuse põhimõtet.

Registriandmete päringu andmed pseudonümiseeritakse. Andmekogu vastutavad töötlejad

edastavad turvalist kanalit pidi kõiksed andmed koos isikukoodiga Statistikaametile vastavalt

andmepäringule. Andmed pseudonümiseerib Statistikaamet koheselt pärast andmekogu

vastutavalt töötlejalt andmete saamist oma võtme alusel (SA_ISIK_ID). Uuringu läbiviija ei saa

võtmele üheski töö etapis juurdepääsu. EUROMODi sisendandmed ja Eesti Sotsiaaluuringu

14

andmed on juba pseudonümiseeritud. Pseudonümiseerimise on läbi viinud Statistikaamet.

Pseudonümiseerimise võtit uuringu läbiviijale (SA Mõttekoda Praxis) kättesaadavaks ei tehta.

Andmeid kasutatakse üksnes statistiliseks ja teaduslikeks eesmärkideks ning tulemusi avaldatakse

ainult agregeeritud kujul. Töödeldakse üksnes neid andmesubjekti kohta käivaid andmeid, mis on

vältimatult vajalikud uuringu eesmärkide saavutamiseks. Andmete liikumine uuringus on

kavandatud nii, et oleks võimalikult lühike andmete liikumise tee ja andmeid töötleks minimaalselt

vajalik hulk inimesi. Päring analüüsiks vajalike andmete osas tehakse vaid vajaliku minimaalse

andmekoosseisu kohta (eesmärgipärasus ja minimaalsus, isikuandmete kaitse üldmääruse art 5 (1)

b) ja c)).

2.2 Isikuandmete juurdepääsuhaldus

Statistikaameti teadlaste töökeskkonnale on ligipääs tagatud ainult uuringu meeskonnale (koosseis

esitatud peatükis 4.3.1), kellele on määratud vastavad kasutajaõigused. Uued kasutajakontod

luuakse vastutava uurija taotlusel ja heakskiidul vastavalt vajadusele (nt uurimisgruppi lisandub

uusi uurijaid). Kolmandatel isikutel puudub juurdepääs uuringus kasutavasse teadlaste

töökeskkonda. Ligipääs on tagatud Statistikaameti analüütikutele, kes andmestikke koostavad ja

keskkonda lisavad ning spetsialistidel, kes koordineerivad lepingujärgset õiguste andmist

kasutajatele.

2.3 Andmestiku elutsükkel

Andmestiku elutsükkel on järgmine:

1. Kust tulevad andmed?

Uuringu peamiseks alusandmestikuks on Statistikaameti hallatav ja varasema projekti raames

koostatud pseudonümiseeritud EUROMODi sisendandmestik, mis sisaldab Eesti residentide

andmeid tulude, maksude, toetuste ja vähesel määral ka kulude kohta. Projekti eesmärkide

saavutamiseks täiendatakse seda andmestikku Rahvastikuregistri, Kinnistusraamatu, Tervisekassa

ja Retseptikeskuse, STAR-i, Töötukassa ning Eesti sotsiaaluuringu (ESU) andmetega.

Kõik registriandmete päringud, andmete sidumine ja pseudonümiseerimine viiakse läbi

Statistikaameti töötajate poolt. Uuringu läbiviijatele tehakse Statistikaameti teadlaste

15

töökeskkonnas kättesaadavaks üksnes pseudonümiseeritud andmed. Andmete liikumise ja

pseudonümiseerimise täpsem kirjeldus on esitatud peatükis 4.1.

2. Mida teeb uurimisgrupp nendega?

Uurimisgrupp kasutab lisas 2 esitatud andmeid analüüsimaks erinevaid leibkonna määratlusi

toimetulekutoetuse ja tervishoiu omaosaluskoormuse kontekstis, toimetulekutoetuse

digitaliseerimise ja automatiseerimise võimalusi, leibkonna tulude arvestamist tervishoius

omaosaluse rakendamisel. Analüüsi põhjal pakutakse välja võimalusi leibkondade abivajaduse

andmebaasi-põhiseks hindamiseks ning toimetulekutoetuse ja tervishoiu omaosaluskoormuse

personaliseerimiseks ning hinnatakse võimalike lahenduste mõju inimestele ja riigile. Uuringu

tulemusel valmib andmepõhine raamistik, mis võimaldab analüüsida TTT ja tervishoiu

omaosaluse digitaliseerimise, automatiseerimise ja personaliseerimise võimalusi.

3. Mida tehakse uuringu lõppedes andmetega?

Statistikaameti teadlaste keskkonnas kasutatavad registriandmete andmestikud ja projektikaustad

seotud andmestikega hävitatakse hiljemalt 2028. aasta teise kvartali lõpuks. Töös kasutatava

EUROMODi sisendandmestiku, ESU ja HFCS andmete säilitamine ei sõltu antud uuringust, kuna

andmestikud on loodud teise projekti raames (osa riikliku statistika töödest).

3 Isikuandmete töötlemise toimingud

3.1 Isikuandmete kogumine

Kuidas isikuandmed saadakse (õiguslik alus, kogumise viis).

Uuringus töödeldavad isikuandmed pärinevad riiklikest registrirest ja riikliku statistika tegemise

käigus kogutud andmetest. Andmeid kogutakse registripäringute kaudu Statistikaameti

vahendusel, uurimistöösse täiendavalt uuritavaid ei värvata ega võeta ühendust uuritavatega.

Uurimistööga seoses ei muutu uuritavate (kui andmesubjektide) kohustuste maht ega kahjustata

muul viisil ülemäära nende õigusi. Uuringus on registriandmete analüüsiga seotud andmeandjateks

(registripidajad) Statistikaamet, Siseministeerium, Töötukassa, Sotsiaalkindlustusamet (SKA),

Tartu Maakohtu ning Tervisekassa. HFCSi andmed päritakse Eesti Pangalt, kes edastab need otse

Statistikaametile.

16

Teadusuuring viiakse läbi Sotsiaalministeeriumi avalike ülesannete täitmiseks ning

teadmistepõhise poliitikakujundamise toetamiseks. Uuringu läbiviimise ja isikuandmete

töötlemise õiguslikku alust on täpsemalt kirjeldatud peatükis 1.1.2.

Andmeid töödeldakse üksnes uuringu eesmärkide saavutamiseks vajalikus ulatuses ning need

pseudonümiseeritakse Statistikaametis enne analüütikutele kättesaadavaks tegemist. Uuringu

läbiviijateni isikukoodid ei jõua. Andmete liikumist ja pseudionümiseerimist on täpsemalt

kirjeldatud peatükis 4.

4 Isikuandmete pseudonüümimine ja edastamine

Uuring hõlmab erinevaid registri- ja uuringuandmestikke ning valimi suurus sõltub konkreetsest

uurimisülesandest. EUROMODi, Rahvastikuregistri, Kinnistusraamatu ning Tervisekassa ja

Retseptikeskuse andmete analüüsis on sihtrühmaks kõik Eesti residendid (ligikaudu 1,3 miljonit

inimest). Lisaks kasutatakse Eesti sotsiaaluuringu (ESU), leibkondade finantskäitumise ja

tarbimisharjumuste uuringu (HFCS), STAR-i ning Töötukassa andmeid, mille puhul kaasatakse

vastavate andmestike valimisse kuuluvad isikud või leibkonnad.

Registriandmete päringu andmed pseudonümiseeritakse. Registripidajad edastavad turvalist

kanalit pidi kõiksed andmed koos isikukoodiga Statistikaametile vastavalt andmepäringule.

Andmed pseudonümiseerib Statistikaamet koheselt pärast registripidajatelt andmete saamist oma

võtme alusel (SA_ISIK_ID). Uuringu läbiviija ei saa võtmele üheski töö etapis juurdepääsu.

Registripidajad omavahel andmeid ei vaheta.

EUROMODi sisendandmed ja Eesti Sotsiaaluuringu andmed on juba pseudonümiseeritud.

Pseudonümiseerimise on läbi viinud Statistikaamet. Pseudonümiseerimise võtit uuringu läbiviijale

(SA Mõttekoda Praxis) kättesaadavaks ei tehta.

4.1 Andmete töötlus enne uurimisgrupile andmist

Kesksel kohal on EUROMOD maksude ja toetuste mikrosimulatsioonimudeli jaoks kasutatav

sisendandmestik (andmestik 1), mis sisaldab Eesti residentide andmeid inimeste ja leibkondade

aastaste tulude, maksude ja vähesel määral ka kulude (üürikulu) kohta. EUROMODi mudeli

17

sisendiks olev andmestik on juba varasema projekti4 raames Statistikaameti poolt kokku pandud

ning pseudonümiseeritud (andmetega kokku puutuvate inimeste arv on minimaalne), seega

erinevatest allikatest andmete sidumise protsessiga selle projekti raames kokku ei puututa.

EUROMODi andmestik on koostatud kasutades andmeid erinevatest registritest5. Kõiki

EUROMODis kasutatavaid registriandmeid haldab Statistikaamet.

Samas ei ole EUROMODi andmestikus detailset infot selle projekti raames vajalike leibkondade

määratlemiseks või toimetulekutoetuse ja terviseandmetega seoses projekti eesmärkide täitmiseks.

Seega on vaja lisaks EUROMODi sisendandmestikule kaasata analüüsi veel andmeid järgmistest

andmekogudest: Sotsiaalteenuste ja -toetuste andmeregistriga STAR, Töötukassa andmekogu,

Rahvastikuregistri, Kinnistusraamatu ja Tervisekassa andmekogu. Lisaks registriandmetele

kasutatakse analüüsis Eesti Sotsiaaluuringu andmeid (ESU), et küsitlus- ja registripõhist leibkonna

informatsiooni võrrelda.

Kuivõrd osaliselt haldab ja väljastab registriandmeid Statistikaamet ning osaliselt vajavad

Statistikaametis olemasolevad registriandmed täiendavaid päringuid vastavatest registritest,

toimub andmete pseudonümiseerimine Statistikaametis ning seejärel edastatakse andmed

Praxisele Statistikaameti teadlaste turvalises keskkonnas kasutamiseks. Andmete liikumise

protsess on järgmine:

 Uuringu läbiviija (SA Mõttekoda Praxis) teeb koostöös tellijaga (Sotsiaalministeerium)

andmepäringu Statistikaametile.

 Statistikaamet pärib registripidajatelt andmed vastavalt uuringu läbiviija

andmepäringule (need, mida Statistikaametil endal ei ole).

 Registripidajad edastavad turvalist kanalit pidi kõiksed andmed koos isikukoodiga

Statistikaametile.

4 EUROMODi mudel on üks riikliku statistikatöödest. EUROMOD andmestik on juba varasemalt kokku pandud

Rahandusministeeriumi tellimusel (Rahandusministeeriumi ja Sotsiaalministeeriumi soovil). 5 Euromodi sisendandmestik sisaldab andmeid järgmistest allikatest: Statistikaametis hoitavad Maksu- ja Tolliameti andmed

(töötamise register, maksukohuslaste register); Statistikaametis hoitavad Sotsiaalkindlustusameti andmed (sotsiaalkaitse

infosüsteemi andmed, sotsiaalteenuste ja -toetuste andmeregister); Statistikaametis hoitavad Eesti Töötukassa andmed (töövõime

hindamise ja töövõimetoetuse andmekogu, töötuna ja tööotsijana arvel olevate isikute ning tööturuteenuste osutamise register,

töötuskindlustuse andmekogu); Statistikaametis hoitavad Haridus- ja Teadusministeeriumi andmed (Eesti hariduse infosüsteemi

andmed); Statistikaametis hoitavad Siseministeeriumi andmed (Eesti Rahvastikuregister); Statistikaametis hoitavad Tervisekassa

andmed (Tervisekassa andmekogu); Statistikaametis hoitavad Justiitsministeeriumi ja Tartu Maakohtu andmed (kinnistusraamat,

E-Toimiku süsteemi andmed, äriregister); Statistikaametis hoitavad Maa-ameti andmed (Aadressiandmete süsteem).

18

 Statistikaametisse jõudes andmed pseudonümiseeritakse (st isikukoodid analüütikuni

ei jõua), lisades SA_ISIK_ID tunnus

 Lisatud SA_ISIK_ID tunnuse alusel tehakse väljavõte EUROMODi registripõhise

andmestiku baasis olevatest isikutest.

 Statistikaametis olemasolevad tunnused paneb Statistikaamet volitatud töötlejatele

analüüsiks kasutatavasse kausta Statistikaameti analüüsi keskkonnas. Registritest

saadud tunnused lisab Statistikaamet volitatud töötlejatele analüüsiks kasutatavasse

kausta Statistikaameti analüüsi turvalises keskkonnas juba varasemate andmete juurde.

Täiendavalt registriandmetele kasutatakse uuringus ka Eesti Sotsiaaluuringu andmeid. Eesti

Sotsiaaluuringu 2024-2025 mikroandmestik on juba varasemalt Statistikaameti poolt kokku

pandud ning pseudonümiseeritud. Pseudonümiseeritud andmestikud tehakse kättesaadavaks

üksnes volitatud töötlejatele Statistikaameti teadlaste keskkonnas.

4.1.1 Andmete üleandmine uurimisgrupile

Uuringuks päritavad andmed Statistikaametist ja registritest edastatakse andmepäringu alusel ning

sõlmitakse Statistikaametiga andmete kasutusleping. HFCS uuringu andmete kasutuseks

sõlmitakse leping Eesti Pangaga, kes edastab andmed Statistikaametile. Pärast lepingu sõlmimist

ja registritest pärit andmete pseudonümiseerimist edastatakse andmed projektitiimile

Statistikaameti RDP-põhises teadlaste töökeskkonnas.

Projektis tehakse andmeanalüüse uurimisülesannete kaupa jaotatud tööetappides, mis võivad

osaliselt kattuda. Koostöös Statistikaametiga kaaluti ka rangelt etapiviisilise juurdepääsu

korraldamist, mille puhul oleks uurimismeeskonnal korraga ligipääs üksnes ühe tööetapi

andmetele. Arutelu tulemusel leiti, et selline korraldus ei sobi käesoleva uuringu läbiviimiseks.

Tööetapid on sisuliselt tihedalt seotud: hilisemates etappides kasutatakse varasemate etappide

tulemusi ja analüüsiandmestikke ning võib tekkida vajadus varasemaid arvutusi täpsustada või

korrata. Samuti selgub varasemate analüüside käigus, milliseid kooskõlastatud andmeid ja

tunnuseid vajatakse järgnevates analüüsides. Uuringu ajakava eeldab osaliselt paralleelset tööd eri

uurimisülesannetega ning etappide tegelikud algus- ja lõpuajad võivad töö käigus muutuda.

Üksnes ühe etapi andmetele juurdepääsu võimaldamine takistaks seetõttu seotud analüüside

paralleelset tegemist ja varasemate tulemuste juurde tagasipöördumist.

19

Nimetatud uurimismeeskonna liikmetel on kogu uuringu vältel juurdepääs kõigi etappide jaoks

kooskõlastatud andmetele Statistikaameti turvalises teadlaste keskkonnas. Tööetappide eristamine

kirjeldab analüüsi sisulist korraldust ega tähenda tehnilist juurdepääsupiirangut ühe etapi

andmetele.

Andmete minimaalsuse põhimõtet rakendatakse iga analüüsi puhul eraldi: ühendatakse ja

kasutatakse üksnes konkreetsele uurimisküsimusele vastamiseks vajalikke andmeid. Varasemate

või teiste tööetappide andmete kasutamine peab jääma taotluses kirjeldatud kasutusotstarbe

piiresse. Täiendava andmevajaduse või kasutusotstarbe muutumise korral esitatakse enne vastava

töötlemise alustamist lisataotlus.

Etapid on jaotatud uurimis- ja arendusülesannete kaupa järgmiselt:

• Etapp I: uurimis- ja arendusülesanded I ja II.

• Etapp II: uurimis- ja arendusülesanne III.

• Etapp III: uurimis- ja arendusülesanne V.

4.1.2 Andmete uuendamine

Ei toimu.

4.2 Andmete säilitamine

Isikuandmeid säilitatakse uuringu kestuse jooksul pseudonüümitud kujul Statistikaameti teadlaste

keskkonnas kuni teise kvartali lõpp 2028. Andmetele pääseb ligi uurimisgrupp (nimetatud

alapeatükis 4.3.1) ja Statistikaameti töötaja.

4.2.1 Hoiustamisel kasutatavad turvameetmed

Uuringuandmed salvestatakse vastavalt Statistikaameti poolt kehtestatud andmekaitse nõuetele

Statistikaameti RDP-põhises teadlaste töökeskkonnas, kuhu tagatakse ligipääs ainult

uuringumeeskonnale. Statistikaameti RDP-põhisest teadlaste töökeskkonnast on andmete

väljastamine lubatud üksnes sellisel kujul, mis ei võimalda andmesubjektide tuvastamist. Andmeid

võib keskkonnast välja viia vaid agregeeritud kujul, näiteks tabelite, jooniste või mudelite

koefitsientide näol. Üksikandmete eksportimine on välistatud. Enne tulemuste väljastamist

20

rakendab Statistikaamet statistilise aimatavuse kontrolli, mille eesmärk on hinnata ja tagada, et

väljund ei võimalda otseselt ega kaudselt isikuandmete tuvastamist. Kõik väljundandmed

vaadatakse üle Statistikaameti vastava töötaja poolt enne teadlastele edastamist.

4.2.2 Kuidas välditakse andmete juhuslikku hävimist või kahjustumist?

Andmetele pääseb uuringu meeskond ligi ainult läbi Statistikaameti teadlaste keskkonna.

Projektide alusandmestikel on Statistikaameti töökeskkonnas peal kirjutuskaitstus, seega

tavakasutajal ei ole võimalik uuringu alusandmeid muuta ega kustutada. See tagab, et analüüsi

aluseks olevaid andmeid ei kustutata või muudeta kogemata.

4.2.3 Arhiveerimine

Kõik volitatud töötlejate poolt Statistikaameti teadlaste keskkonnas kasutatavad registriandmete

andmestikud hävitatakse hiljemalt 2028 a teise kvartali lõpuks. Töös kasutatava EUROMODi

sisendandmestiku, ESU ja HFCS andmete säilitamine ei sõltu antud uuringust, kuna andmestikud

on loodud teise projekti raames (osa riikliku statistika töödest).

4.3 Andmete kasutamine

Andmeanalüüsi tulemusena pakutakse välja võimalusi leibkondade abivajaduse andmebaasi-

põhiseks hindamiseks ning toimetulekutoetuse ja tervishoiu omaosaluskoormuse

personaliseerimiseks ning hinnatakse võimalike lahenduste mõju inimestele ja riigile. Uuringu

eesmärk on luua andmepõhine raamistik, mis võimaldab analüüsida TTT ja tervishoiu omaosaluse

digitaliseerimise, automatiseerimise ja personaliseerimise võimalusi.

4.3.1 Uurimisgrupp

Uurimisgrupi koosseis, kellel on ligipääs pseudonümiseeritud andmetele, on käesoleva

mõjuhinnangu koostamise hetkel järgmine:

Merilen Laurimäe Vastutav uurija

Kelly Toim-Viirsalu Kaasuurija

Hede Sinisaar Kaasuurija

Markus Nopason Kaasuurija

Elisabeth Kelner Kaasuurija

Kaija Kasekamp Kaasuurija

Elisabeth Võrk Kaasuurija

Andres Kütt Kaasuurija

21

4.4 Uuringute tulemused publitseerimine

Uuringu tulemused (üldistatud ja isikustamata kujul) tehakse uuringu lõppedes kõigile avalikult

kättesaadavaks. Kõik Sotsiaalministeeriumi tellimusel või osalusel läbi viidud uuringud

avaldatakse Sotsiaalministeeriumi kodulehel. Lisaks avaldatakse uuringu lõppraport SA

Mõttekoda Praxis kodulehel. Mõlemaid lehti ja nendel kajastuvat infot hoitakse ajakohasena.

Inimestel on võimalik lehtedel tutvuda uuringute ja analüüside eesmärkide, andmekoosseisude ja

analüüsi kokkuvõtliku teabega.

Uuringu andmeid ei ole plaanis lisada repositooriumisse või muul viisil peale publitseerimise

kättesaadavaks teha.

4.5 Andmete kustutamine

Kõik volitatud töötlejate poolt Statistikaameti teadlaste keskkonnas kasutatavad registriandmete

andmestikud hävitatakse hiljemalt 2028. aasta teise kvartali lõpuks. Töös kasutatava EUROMODi

sisendandmestiku, ESU ja HFCS andmete säilitamine ei sõltu antud uuringust, kuna andmestikud

on loodud teise projekti raames (osa riikliku statistika töödest), kuid hävitatakse praeguse uuringu

käigus loodud analüüsitabelid, muud kokkuvõtvad andmed ja projektikaustad.

5 Isikuandmete töötlemise eesmärgid

5.1 Töötlemise eesmärgid

Andmepäringu ning töötlemise eesmärk on välja selgitada, kas, millises ulatuses ja millistel

tingimustel on võimalik olemasolevate andmekogude põhjal proaktiivselt määratleda leibkonna

abivajadust.

Teadusuuring viiakse läbi Sotsiaalministeeriumi ülesannete täitmiseks ning teadmistepõhise

poliitikakujundamise toetamiseks. Uuringu läbiviimise alus tuleneb teadus- ja arendustegevuse

ning innovatsiooni korralduse seaduse § 9 lõikest 1 ning Sotsiaalministeeriumi ülesannetest

sotsiaal- ja tervisepoliitika kavandamisel ja poliitikameetmete mõju hindamisel.

22

Isikuandmete töötlemisel lähtutakse isikuandmete kaitse seaduse (IKS) §-st 6. IKS § 6 lõike 5

kohaselt käsitletakse teadusuuringuna ka täidesaatva riigivõimu poliitikakujundamise eesmärgil

tehtavaid analüüse ja uuringuid Isikuandmeid töödeldakse eelkõige pseudonüümitud kujul (IKS

§ 6 lg 1) ning isikut tuvastamist võimaldaval kujul töötlemisel lähtutakse IKS § 6 lõikes 3

sätestatud tingimustest. Andmeid töödeldakse üksnes uuringu eesmärkide saavutamiseks

vajalikus ulatuses ning kooskõlas eesmärgipärasuse ja minimaalsuse põhimõtetega.

Uuringu läbiviimise ja isikuandmete töötlemise õiguslikku alust on täpsemalt kirjeldatud

peatükis 1.1.2.

5.1.1 Kas antud juhul toimub töötlemine teaduse eesmärgil?

Isikuandmeid töödeldakse Sotsiaalministeeriumi poliitikakujundamise eesmärgil, mida

käsitatakse IKS § 6 lõike 5 kohaselt teadusuuringuna.

1

6 Riskide hindamine ja nende tuvastamine

Riskide kaardistus koos maandamise meetmega on toodud järgmises tabelis. Riski tõenäosust ja mõju on hinnatud pärast maandusmeetmete rakendamist.

Riski

nr

Riski nimetus Riski

tõenäosus

(0-väga

madal; 4-väga

kõrge)

Riski mõju (0-

väga madal;

4-väga kõrge)

Riski tase Tegevused / ettepanekud riski maandamiseks

1 Andmesubjektide andmed saavad

avalikuks

1 4 keskmine  Andmetega töötab piiratud arv uurijaid, isikustatud

andmeid uurimisgrupp ei näe.

 Täpselt sätestatud andmeedastuse protsessid ja

turvameetmed.

 Andmete kasutamine pseudonümiseeritud kujul.

 Uuringus kasutatavaid andmeid kasutatakse vaid

teadlastele mõeldud Statistikaameti RDP-keskkonnas.

 Kõikidele Statistikaameti teadlaste keskkonnast

väljuvatele tabelitele ja joonistele tehakse

Statistikaameti töötaja poolt aimatavuse kontroll.

Väljastatakse vaid kontrolli edukalt läbinud tulemid.

2 Andmestikus olevate

andmesubjektide suurel hulgal

(süstemaatiline) tuvastamine ja

juhuslik tuvastamine

1 3 keskmine

 Andmetega töötab piiratud arv uurijaid.

 Uurimisrühmal puudub ligipääs pseudonümiseerimise

võtmele;

 Teaduseetika järgimine, AKI taotluses kirjeldatud

andmetöötluse eesmärkide täitmine.

3 Avaldatavad tulemused on liiga

detailsed (andmesubjektide

tuvastamise risk)

1 3 keskmine  Kõikidele Statistikaameti teadlaste keskkonnast

väljuvatele tabelitele ja joonistele tehakse

Statistikaameti töötaja poolt aimatavuse kontroll.

Väljastatakse vaid kontrolli edukalt läbinud tulemid.

 Tulemused esitatakse agregeeritud kujul.

2

 Tulemuste avaldamisel tagatakse statistiline

anonüümsus.

 Andmete repositooriumisse lisamine ei ole plaanis.

4 Uuringu eesmärgi piiridest

väljumine

1 2 madal  Läbi on viidud andmekaitsealane mõjuhinnang.

 Vastutav uurija teavitab kõiki uuringumeeskonna

liikmeid uuringu ja mõjuhinnangu tingimustest.

5 Koodivõtme konfidentsiaalsuse

kadu

1 2 madal  Uuringumeeskond ei pääse ligi pseudonümiseerimise

koodivõtmele

 Uuringus kasutatavad andmestikud on juba

pseudonümiseeritud, täiendavate uuringus kasutatavate

andmete pseudonümiseerimise viib läbi Statistikaamet

6 Uuringuandmete terviklikuse

rikkumine – nt registripidaja

edastab ebaõiged või ebatäielikud

andmed

1 2 madal  Riiklike andmekogude puhul on tagatud andmete

terviklus vastavalt andmekogu põhimäärusele.

 Uuringumeeskonnal on kogemusi registriandmetega

töötamisel.

 Registriandmete kättesaamisel kontrollitakse enne

analüüsi läbiviimist andmete tervliklikust ja kvaliteeti.

7 Andmesubjektide õigused ei ole

uuringu läbiviimisel tagatud

1 2 madal  Uuringusse täiendavalt uuritavaid ei värvata ega võeta

ühendust uuritavatega.

 Uuringuga seoses ei muutu uuritavate (kui

andmesubjektide) kohustuste maht ega kahjustata muul

viisil ülemäära nende õigusi.

 Andmekoosseis on kooskõlastatud Statistikaametiga ja

registripidajatega.

 Andmetöötleja lähtub andmete töötlemisel isikuandmete

töötleja üldjuhendis toodud andmete töötlemise

põhimõtetest.

Suur-Ameerika 1 / 10122 Tallinn / 626 9301 / [email protected] / www.sm.ee / Registrikood 70001952

Anu Suviste Andmekaitse Inspektsioon [email protected]

Teie 27.07.2026 nr 2.2.-1/26/49-2 Meie 02.11.2026 nr 1.1-16/2581-1

Täiendatud taotlus Lugupeetud Anu Suviste Edastan oluliselt täiendatud isikuandmete töötlemise taotluse uuringule „Leibkonna abivajaduse andmebaaside põhise hindamise võimalikkus toimetulekutoetuse ja tervishoiu omaosaluskoormuse näidete alusel“. Lisaks taotlusele on täiendatud andmekaitsealast mõjuhinnangut (lisa 5) ning andmepäringu kirjeldust (lisa 1). Lugupidamisega (allkirjastatud digitaalselt) Mart Uusjärv analüüsiosakonna juhataja Lisa: 1. taotlus isikuandmete töötlemiseks teadusuuringus

2. Lisa 1 – andmepäringu kirjeldus 3. Lisa 5 – andmekaitsealane mõjuhinnang

Margit Rannamets [email protected]

Andmekaitse Inspektsioon

Tatari 39

Tallinn 10134

_____________________ (taotluse esitaja)

TAOTLUS ISIKUANDMETE TÖÖTLEMISEKS TEADUSUURINGUS

Juhindudes isikuandmete kaitse seaduse (IKS) paragrahvis 6 sätestatust palun kooskõlastada

Uuringu pealkiri Leibkonna abivajaduse andmebaaside-põhise hindamise võimalikkus

toimetulekutoetuse ja tervishoiu omaosaluskoormuse näidete alusel

Kas poliitika kujundamise uuring (IKS § 6 lg 5) või Jah

uuring hõlmab eriliigilisi isikuandmeid ja puudub valdkondlik

eetikakomitee (IKS § 6 lg 4)

Jah, kuid

otse eetikakomiteele

taotlust pole esitatud, kuna

IKS § 6 lg

5 1 järgi ei kohaldata

alates

01.10.2025 IKS § 6 lg 4

sätestatud

eetikakomitee

kontrollikohustust

lõikes 5 nimetatud

täidesaatva

riigivõimu analüüsidele ja

uuringutele, mis tehakse

poliitika

kujundamise eesmärgil. Palume eelmise kahe lahtri puhul valida üks vastavalt õiguslikule alusele, v.a olukorras, kui poliitika kujundamise uuringu puhul

puudub valdkondlik eetikakomitee. Kui poliitika kujundamise uuringus töödeldakse eriliiki isikuandmeid, siis täita ka

eetikakomitee otsuse lahter.

Kas isikuandmete töötleja on määranud andmekaitsespetsialisti (sh

tema nimi ja kontaktandmed)?

Hede Sinisaar, Sihtasutus

Mõttekoda Praxis,

[email protected],

640 8000

Kas on olemas eetikakomitee otsus1? Kooskõlastuse olemasolul lisada see taotlusele.

Ei, on arutamisel

Kas osa uuringust toimub andmesubjekti nõusoleku alusel? Kui jah, siis palume taotlusele lisada nõusoleku vorm või selle kavand ning küsimustik või

selle kavand.

Ei

1. Vastutava töötleja üldandmed2

1 IKS § 6 lg 4 - kui uuringus töödeldakse eriliiki isikuandmeid, on vajalik ka eetikakomitee kooskõlastus. 2Vastutav töötleja on uuringu läbiviija (tellija). Juhul, kui vastutav töötleja kasutab uuringu läbiviimisel teisi isikuid ja asutusi, siis on need teised isikud

ja asutused volitatud töötlejad.

1.1. Vastutava töötleja nimi, registrikood,

aadress ja kontaktandmed (sh kontaktisik) analoogne registrikandega, kontaktisiku e-post, telefon

Sotsiaalministeerium,

70001952

Suur-Ameerika 1, Tallinn 10122

Kontaktisik: Kati Nõlvak, [email protected],

tel. 5804 5973

1.2. Isikuandmete töötlemiskoha aadress (kui

erineb registriandmetest) maja, tänav, asula/linn, maakond, postiindeks

-

2. Volitatud töötleja üldandmed3

2.1. Volitatud töötleja nimi, registrikood,

aadress ja kontaktandmed (sh kontaktisik) Aadress analoogne registrikandega, kontaktisiku e-post ja telefoninumber

Sihtasutus Mõttekoda Praxis

90005952

Ahtri 6A, 10151 Tallinn

Kontaktisik 1: Kelly Toim-Viirsalu,

[email protected]; 5554 8826

Kontaktisik 2: Katre Pall,

[email protected], 5220 992

2.2. Isikuandmete töötlemiskoha aadress (kui

erineb registriandmetest) maja, tänav, asula/linn, maakond, postiindeks

-

2.1. Volitatud töötleja nimi, registrikood,

aadress ja kontaktandmed (sh kontaktisik) Aadress analoogne registrikandega, kontaktisiku e-post ja

telefoninumber

Proud Engineers OÜ

14128146

Tallinn, Harju maakond, Viimsi vald,

Miiduranna küla, Kristjani tee 2, 74015

Kontaktisik: Kaspar Kala, 55581141,

[email protected]

2.2. Isikuandmete töötlemiskoha aadress (kui

erineb registriandmetest) maja, tänav, asula/linn, maakond, postiindeks

-

2.1. Volitatud töötleja nimi, registrikood,

aadress ja kontaktandmed (sh kontaktisik) Aadress analoogne registrikandega, kontaktisiku e-post ja telefoninumber

Kasecampers OÜ

14948109

Suureale, Tammistu 10489, Harju maakond

Kontaktisik: Kaija Kasekamp

5101562

[email protected]

2.2. Isikuandmete töötlemiskoha aadress (kui

erineb registriandmetest) maja, tänav, asula/linn, maakond, postiindeks

-

2.1. Volitatud töötleja nimi, registrikood,

aadress ja kontaktandmed (sh kontaktisik) Aadress analoogne registrikandega, kontaktisiku e-post ja

telefoninumber

Statistikaamet

70000332

Tatari tn 51, 10134 Tallinn

Kontaktisik: Ilona Reiljan,

[email protected], 53311740

2.2. Isikuandmete töötlemiskoha aadress (kui

erineb registriandmetest) maja, tänav, asula/linn, maakond, postiindeks

-

3 Volitatud töötlejate loetelu peab olema ammendav ehk kõik volitatud töötlejad peavad olema nimetatud. Kui taotluse esitaja on volitatud töötleja, peab

taotlusele olema lisatud dokument, kust nähtub, et vastutav töötleja on volitatud töötlejale andnud volituse inspektsioonile taotluse esitamiseks.

3. Mis on teadusuuringu

läbiviimise õiguslik alus? Nimetage õigusakt, mis annab Teile õiguse

teadusuuringut läbi viia. Ei piisa viitest IKS § 6-

le. Poliitikakujundamise eesmärgil läbiviidava

uuringu puhul tuua välja volitusnorm, millest

nähtub, et asutus on selle valdkonna eest

vastutav. Akadeemilise uuringu korral võib see

olla näiteks Teadus- ja arendustegevuse

korralduse seadus või teadus- või arendusprojekti

avamise otsus, leping vms.

1. Tegemist on uurimisprojektiga, mille läbiviijaks on

Sotsiaalministeerium ning mis on kooskõlas

teadus- ja arendustegevuse ning innovatsiooni

korralduse seaduse § 9 lõikega 1, mille kohaselt

ministeeriumid kavandavad ja viivad ellu oma

valitsemisalale tarvilikku teadus- ja

arendustegevust ning innovatsiooni, pidades silmas

teadmispõhise poliitika kujundamise põhimõtteid

ning arvestades riigi ja valitsemisala strateegilisi

sihte ning terviklikku toimimist.

2. Sotsiaalministeeriumi tegevusvaldkonna piiritleb

Vabariigi Valitsuse seadus (edaspidi VVS), mille §

67 lg 1 kohaselt kuulub ministeeriumi

valitsemisalasse sotsiaalse turvalisuse,

sotsiaalhoolekande ning pensionisüsteemi

kavandamine ja korraldamine,

sotsiaalkindlustussüsteemide piiriülene

koordineerimine, laste õiguste tagamine ja heaolu

edendamine, puudega inimeste elukvaliteedi

edendamine ja sellealase tegevuse

koordineerimine; rahva tervise kaitse, tervishoid ja

tervisesüsteemi arendamine, ravikindlustus,

ravimid ja meditsiiniseadmed ning vastavate

õigusaktide eelnõude koostamine.

3. Lisaks eeltoodule piiritleb Sotsiaalministeeriumi

tegevusvaldkonda Vabariigi Valitsuse 20.03.2014

määrus nr 42 „Sotsiaalministeeriumi

põhimäärus“ (edaspidi põhimäärus). Vastavalt

põhimääruse §-le 4 on ministeeriumi põhiülesanne

seadustes ja teistes õigusaktides sätestatud

pädevuse piires korraldus-, arendus-, planeerimis-

ja järelevalvetoimingute tegemine oma

valitsemisalas, lähtudes valitsemisala arengukavas

esitatud ministeeriumi ja valitsemisala

strateegilistest eesmärkidest ning põhimääruse 4.

peatükis sätestatud osakondade põhiülesannetest.

4. Põhimääruse § 17 lõike 2 punkt 6 sätestab, et

analüüsiosakonna põhiülesanne on juhtida

valitsemisala üleselt infosüsteemide andmehalduse

poliitikat ja luua eeldused ministeeriumi

poliitikakujundamise protsessi

teadmistepõhisusele, et tagada objektiivne

ülevaade tervise- ja sotsiaalvaldkonna arengust ja

rakendatud või kavandatava poliitika mõjususest

ning võrdlus teiste riikide olukorra ja

rahvusvahelise praktikaga.

5. Isikuandmete töötlemise õiguslik alus tuleneb

isikuandmete kaitse seaduse § 6 lõikest 5, mille

kohaselt loetakse teadusuuringuks ka täidesaatva

riigivõimu poliitikakujundamise eesmärgil

tehtavad analüüsid ja uuringud. Selliste uuringute

läbiviimiseks on täidesaatval riigivõimul õigus

teha päringuid teiste vastutavate või volitatud

töötlejate andmekogudesse ning töödelda saadud

isikuandmeid. Isikuandmeid töödeldakse üksnes

uuringu eesmärkide saavutamiseks vajalikus

ulatuses ning kooskõlas eesmärgipärasuse ja

minimaalsuse põhimõtetega.

4. Mis on isikuandmete töötlemise eesmärk?

Kirjeldage uuringu eesmärke ja püstitatud hüpoteese, mille saavutamiseks on vajalik isikuandmete töötlemine. Palume siin punktis

selgitada kogu uuringut, mitte ainult taotluse esemeks olevat osa (näitaks ka nõusoleku alusel toimuvat uuringu osa). Kui osa

uuringust toimub nõusoleku alusel, siis palume taotlusele lisada nõusoleku vorm või selle kavand ning küsimustik või selle kavand.

Sotsiaalministeeriumi tellitud uuringu „Leibkonna abivajaduse andmebaaside-põhise hindamise

võimalikkus toimetulekutoetuse ja tervishoiu omaosaluskoormuse näidete alusel“ eesmärk on välja

selgitada, kas, millises ulatuses ja millistel tingimustel on võimalik olemasolevate

andmekogude põhjal proaktiivselt määratleda leibkonna abivajadust. Uuringus hinnatakse

selle lähenemise usaldusväärsust, minimaalset vajalikku andmekoosseisu, andmete kättesaadavust

ja kvaliteeti ning õiguslikke ja andmekaitselisi piiranguid. Tulemuste rakendatavust analüüsitakse

toimetulekutoetuse (TTT) ja tervishoiu omaosaluskoormuse arvestamise näidetel.

Uuring on jaotatud viieks uurimisülesandeks (UÜ):

1. leibkonna defineerimine ja leibkonna andmete kättesaadavus (I UÜ);

2. leibkonna majandusliku toimetuleku välja selgitamine ja selle tarbeks andmete

kättesaadavus (II UÜ);

3. tervishoiu omaosaluskoormuse piir (III UÜ);

4. õiguslikud, sh andmekaitsealased väljakutsed ja lahendused (etapi elluviimine toimub jär-

jepidevalt paralleelselt eelnevate etappidega) (IV UÜ);

5. tuleviku lahenduste ettepanekud toimetulekutoetuse ja tervishoiu omaosaluskoormuse sihi-

tamise näidetel (V UÜ).

Andmekasutamise vaatest on läbivaks põhimõtteks andmete minimaalne kasutus, sh on aktsep-

teeritav, et uuringu tulemusel selgub, et siiski täies ulatuses ei ole võimalik andmepõhist määratlust

teha. Nt on nii I UÜ kui II UÜ oodatavate tulemuste seas lähteülesanne, et muude hulgas on välja

selgitatud:

1. milline on minimaalne andmekoosseis leibkonna koosseisu ja leibkonna majandusliku toi-

metuleku määramiseks, sh millised andmed on vajalikud, millised tarbetud või asendatavad

ning milline on aktsepteeritav veamäär;

2. kas ja mis ulatuses saab leibkonna koosseisu ja leibkonna majandusliku toimetuleku mää-

rata automaatselt olemasolevate andmekogude (sh registrite) põhjal, milliseid andmeid tu-

leb koguda inimeselt endalt ning millised andmed jäävad kättesaamatuks.

Minimaalse andmekoosseisu väljaselgitamine eeldab erinevate andmeallikate ja tunnuste kombi-

natsioonide empiirilist võrdlemist. Enne analüüsi ei ole võimalik piisava kindlusega otsustada, mil-

lised tunnused annavad leibkonna koosseisu ja majandusliku toimetuleku hindamiseks vajalikku

teavet, millised dubleerivad teisi tunnuseid ning millistest saab loobuda ilma hinnangu usaldus-

väärsust oluliselt vähendamata. Seetõttu võib meetodite väljatöötamiseks ja valideerimiseks vajalik

andmekoosseis olla laiem kui koosseis, mis osutub vajalikuks võimalikus tulevases rakenduslahen-

duses. Ka uurimiseks kasutatavate andmete vajadus peab olema seotud konkreetse uurimisküsimu-

sega: iga täiendava andmeallika või tunnuse puhul hinnatakse, millist seost, andmekvaliteedi prob-

leemi või alternatiivset hindamisviisi selle abil kontrollitakse.

Analüüsi tulemuste põhjal täpsustatakse andmekoosseisu järk-järgult ning järgnevates analüüsides

kasutatakse üksnes vastava uurimisülesande täitmiseks vajalikke andmeid. Seejuures võib mini-

maalne koosseis sõltuda kasutusotstarbest: leibkonna määratlemiseks, majandusliku toimetuleku

hindamiseks ja tervishoiu omaosaluskoormuse analüüsimiseks ei pruugi olla vajalikud samad tun-

nused. Näiteks tervishoiu omaosaluskulude andmeid kasutatakse omaosaluskoormuse ja selle või-

malike piirmäärade analüüsimiseks, kuid nende kasutamine ei tulene iseenesest leibkonna määrat-

lemise või toimetulekutoetuse analüüsi vajadusest. Seega ei tähenda uuringu jaoks taotletavate and-

mete kogukoosseis, et kõiki andmeid ühendatakse või kasutatakse läbivalt kõigis uurimisülesanne-

tes.

Kui valitud andmekoosseis ei võimalda mõnele uurimisküsimusele piisava usaldusväärsusega vas-

tata, analüüsitakse puudujäägi põhjust ning kaalutakse alternatiivseid tunnuseid, hindamismeeto-

deid või inimese enda esitatava teabe vajadust.

Uuringu lõpuks klassifitseeritakse vajalikud andmed vähemalt nelja kategooriasse:

a) olemas ja ligipääsetavad (piisava kvaliteediga),

b) olemas, kuid ligipääs puudub või on õiguslikult piiratud,

c) kogutakse, kuid kvaliteet on ebapiisav (nt ebatäielik, vananenud, vastuoluline),

d) ei koguta, vajab asendustunnuseid või inimese panust.

Iga kategooria puhul oodatakse soovitusi edasisteks sammudeks (avatavad muudatused, asendused,

loobumised).

Välja selgitatud leibkonna võimalikku tuvastamist ja leibkonna majandusliku toimetuleku kasuta-

mise võimalikkust abivajaduse hindamiseks katsetatakse TTT ja tervishoiu omaosaluskoor-

muse näidete peal. TTT on üks vähestest vajaduspõhistest riiklikest toetustest, lisaks on tegu kee-

rulise toetusskeemiga, seega on see väga hea näide, mille põhjal katsetada andmepõhise abivaja-

duse hindamise rakendamise võimalikkust ning selle põhjal välja tuua andmepõhise abivajaduse

hindamise võimalikud tugevused, nõrkused, võimalused ja ohud. Kuna riiklikult suundutakse sot-

siaal- ja tervishoiuvaldkondade suurema integreerimise suunas, siis on oluline katsetada, kas ja mil

moel sobiks väljaselgitatud abivajaduse hindamise põhimõtteid rakendada ka tervishoius.

Toimetulekutoetus (TTT) on viimane turvavõrk puuduses elavatele leibkondadele. TTT taotlemisel

esitab taotleja igakuiselt kohalikule omavalitsusele (KOV-ile) suurel hulgal andmeid oma

leibkonna liikmete, nende staatuse, sissetulekute ning kulude kohta. Arenguseire Keskuse

hinnangul on potentsiaalseid TTT saajaid oluliselt enam, kui toetust reaalselt taotleb. Korduv

taotlemine ning igakordne ulatusliku info esitamine KOVidele on taotlejate hinnangul koormav,

stressirohke ja ka alandav. ESU 2024. aasta andmetele tuginedes on taotlemise määr 44,1%. Samuti

asetsevad paljud leibkonnad toimetulekupiiri ümbruses ning väiksedki muudatused toetuse, sh

eluasemekulude arvestuses võivad oluliselt mõjutada saajate arvu. TTT määramine on oma

olemuselt kompleksne, kuna eeldab kogu leibkonna tulude ja eluasemekulude arvestamist. Kuigi

leibkonnaliikmete staatuse ning tulude andmed on registrites, peavad taotlejad esitama

dubleerivaid andmeid ja pangakonto väljavõtteid. Samas on suure hulga dokumentide ja andmete

kontrollimise tõttu menetlus koormav ka KOV-idele.

Tervishoius rakendatakse juba praegu leibkonna sissetulekust sõltuvat abi hambaravi puhul.

Hambaravi hüvitis on kõrgem neile isikutele, kes saavad toimetulekutoetust ja vastav

andmevahetus on juba reguleeritud. Tervishoius on määratletud teatud haavatavad rühmad, kelle

omaosaluskoormust erinevate poliitikate mõjul vähendatakse (nt eriarstiabi visiiditasu on madalam

toimetulekutoetuse saajatele, registreeritud töötutele jt). Omaosaluspoliitika ei arvesta hetkel aga

tervikuna erinevate tervishoiuteenuste puhul omaosaluse akumuleerimist ning hambaravi on seni

olnud erand, mille kättesaadavuse parandamiseks kasutatakse toimetulekutoetuse andmeid. Seega

suure teenuse vajadusega ja madalama sissetulekuga leibkondadele võib olla tervishoiuteenustega

kaasnev omaosalus üle jõu käiv ning seeläbi halvendada kättesaadavust. Seetõttu on TTT kõrval

uuringu fookuses ka inimeste omaosaluskoormus tervishoiuteenuste eest tasumisel tervikuna

arvestades selle akumuleerimist üle erinevate tervishoiu teenuste ning võimalused omaosaluse

diferentseerimiseks majandusliku toimetuleku alusel.Tervishoiu omaosaluskoormus puudutab

retseptiravimite ja tervishoiuteenuste omaosalust ning visiiditasusid.

Eesmärk on muuta abi pakkumine kasutajakesksemaks, läbipaistvamaks ja võimaluse korral

proaktiivsemaks. Uuringus hinnatakse, millistes olukordades ja milliste piirangutega saab

registripõhine teave seda toetada. Võimalikke kasutusviise võrreldakse V uurimisülesande raames.

I UÜ-s analüüsitakse, milline on minimaalne andmete koosseis leibkonna välja selgitamiseks;

analüüsitakse, kas ja millises ulatuses saab leibkonna koosseisu välja selgitada andmekogude

põhjal, arvestades mh leibkonna koosseisudega mitme elukoha puhul, kärgperede jm keerulisemate

olukordade puhul; milliseid andmeid on jätkuvalt vaja lisada manuaalselt ning kuidas saab neid

edastada väikseima koormusega. Analüüsis määratletakse ja valideeritakse leibkond ning

klassifitseeritakse vajalikud andmeallikad ja andmeväljad. Leibkonna defineerimise ja selle

andmepõhise tuvastamise võimaluste ning piirangute analüüs on aluseks uuringu järgmistele

analüüsidele.

Esialgse nägemuse ja taotletava andmekoosseisu alusel analüüsitakse kahte leibkonna

määratlemise võimalust: a) leibkond määratletakse minimaalse andmekoosseisu põhjal ehk

aadressipõhiselt ning b) ühises elukohas elavate üksteise suhtes ülalpidamiskohustusega isikute

leibkonnad. Analüüsi tulemusena võidakse võimalike lahendustena esitada ka teisi alternatiive.

Analüüsi läbiviimiseks koostatakse varasemate uuringute, Statistikaameti konsultatsioonide jm

alusel parameetrite kirjeldus, mis võetakse aluseks juhtumite käsitlemisel, kus eri registrid annavad

sama isiku kohta vastuseks erinevad elukohad (nt lähtume rahvastikuregistri viimasest elukoha

registreeringust jne). Ühtlasi on analüüsi üheks eesmärgiks välja tuua võimalikud kitsaskohad või

piirangud, mis ühe või teise andmeallika kasutamisel ilmnevad, ning pakkuda järkjärgulisi

lahendusi (vt V UÜ).

II UÜ-s analüüsitakse, milline on minimaalne andmete koosseis, et välja selgitada leibkonna

majanduslik toimetulek TTT regulatsiooni alusel. Analüüsitakse TTT digitaliseerimise ja

automatiseerimise võimalusi, sh leibkonna tulude, varade ja eluasemekulude arvestamist ning

võimalusi tuvastada majanduslik toimetulek registriandmete alusel. Samuti analüüsitakse TTT

eluasemekulude piirmäärade süsteemi ajakohastamise võimalusi piirkondlike ebavõrdsuste

vähendamiseks.

III UÜ-s analüüsitakse, kas eelnevates etappides välja pakutud leibkonna majandusliku

toimetuleku arvestamist saab kasutada tervishoius omaosaluse koormuse vähendamisel või

pakutakse välja alternatiivne metoodika. Analüüsitakse omaosaluskoormuse akumuleerimist üle

erinevate tervishoiuteenuste ning analüüsitakse vastavalt omaosaluskoormusele ning inimese

majanduslikule toimetulekule, kas ja millisedpiirmäärad on optimaalsed ja vähendavad suure

teenuse vajaduse ja madalamate sissetulekutega leibkondade omaosalust tervishoiuteenuste eest

tasumisel ning seeläbi parandavad tervishoiuteenuste kättesaadavust.

IV UÜ raames kaardistatakse andmekaitsealased riskid, nende maandamise võimalused ja

vajalikud õiguslikud muudatused. Samuti analüüsitakse vaiete esitamise ja andmete läbipaistvuse

küsimusi. Õiguslike ja andmekaitseliste aspektide analüüs on uuringus läbiv.

V UÜ eesmärk on analüüsida vähemalt kahte stsenaariumi nii TTT kui ka tervishoius omaosaluse

süsteemi arendamiseks ning teha soovitusi terviklahenduste loomiseks. Ainult tarkvaralahendusest

ei piisa kaitset vajava isiku jaoks tervikliku väärtuse loomiseks, mistõttu toome koos infosüsteemi

arhitektuuriga välja ka tulevase infosüsteemi organisatoorsed aspektid ja ressursivajadused,

hõlmates turvalisuse tagamist, jätkusuutlikku käitamist kui ka püsiva arenduse perspektiivi.

V UÜ välja pakutavatele lahendustele lähenetakse järkjärguliselt ning eristatakse kolme

võimalikku automatiseerituse suunda:

I suund – digiteeritud teenus: Toetuse määramiseks vajalikud andmed on kättesaadavad

registritest, taotlus täidetakse võimalikult suures ulatuses automaatselt ning andmete olemasolul

toimub hüvitise määramine samuti automaatselt. Vajaduse korral saab taotleja andmeid täiendada.

II suund – proaktiivne teenus: Riik teeb aktiivseid jõupingutusi, et jõuda potentsiaalsete toetuse

saajateni ja pakkuda teenust proaktiivselt. Mitme täisealise liikmega leibkonnas võib aga olla mitu

õigustatud isikut, mistõttu ei saa riik alati automaatselt otsustada, kellele toetus määrata. TTT va-

jadus võib tekkida väljaspool riigi teenuseid (nt õnnetusjuhtumi, peresuhete halvenemise tõttu).

Seetõttu võib vajadus jääda riigile alguses teadmata ning ilmneda alles mõne sündmuse- või muu

teenusprotsessi käigus.

III suund – personaliseeritud teenus: Koos TTT-ga pakutakse ka teisi asjakohaseid teenuseid

või teavet abivõimaluste kohta, millele inimene või leibkond võib kvalifitseeruda. Teenuste ring

võib ulatuda KOVide sotsiaalteenustest ja toiduabist kuni tööturu-, haridus- ja

tervishoiuteenusteni.

Teenuste personaliseerimine ei tähenda üksnes suuremat digiteeritust ja sissetulekute arvestamist

teenuste saamisel, vaid ka teenuste võimalikku ümberdisainimist. Uuringu tulemused aitavad

hinnata, millised muudatused teenuste korralduses oleksid andmepõhise abivajaduse hindamise

rakendamiseks vajalikud. Uuring on aluseks võimalikele järgmistele detailsematele analüüsidele

toetuste ja teenuste digitaliseerimisel.

Uuringus kasutatakse ühe meetodina kvantitatiivseid analüüsimeetodeid (osa sellest andmekaitse

taotlusest), mille täpsem kirjeldus ja eesmärk on selgitatud 5. küsimuse all.

Lisaks viiakse uuringu raames läbi ka intervjuud ja küsitlus (ei ole osa sellest andmekaitse

taotlusest). Järgnevalt on toodud nende lühike kirjeldus.

Uuringusse kaasatakse eksperdid Õiguskantsleri Kantseleist, Eesti Pangast ning Eesti Maksu- ja

Tolliametist, kellega viiakse läbi individuaalsed intervjuud. Õiguskantsleri kantselei eksperdilt

soovime teada saada, milliste kaebustega on toimetulekutoetust taotlevad leibkonnad pöördunud

õiguskantsleri poole, et lisada analüüsile inimese vaade ja tagada ebatüüpiliste, ebaselgete või

ebaõiglaselt tunduvate olukordade käsitlus. Eesti Panga eksperdiga käsitletakse varade võimalikku

arvestamist sotsiaalabi tagamisel, et see oleks Eesti kontekstis õiglane ning Eesti Maksu- ja

Tolliameti esindajaga mitteformaalse töötamise levimust ja mustreid.

Eksperdid kaasatakse uuringusse avaliku kontaktinfo kaudu, kasutades asutuste infomeile. Kutses

kirjeldatakse uuringu eesmärki, intervjuu korraldust, andmete konfidentsiaalsust, uuringus

osalemise vabatahtlikkust jm aspekte, et teha uuringus osalemise osas informeeritud

valik. Uuringusse kaasatakse eksperdid, kes vastavad kirjalikult e-kirjale ja annavad märku,

et on nõus uuringus osalemisega. Kui ekspert ei vasta kutsele ega saadetud meeldetuletusele,

tõlgendame seda uuringus osalemisest keeldumisena.

KOV ekspertidena kaasati uuringusse sotsiaaltöötajad, kelle tööülesandeks on toimetulekutoetuse

taotluste menetlemine. Viidi läbi 3 fookusrühma arutelu, kuhu olid kaasatud esindajad 15 KOV-ist.

KOV ekspertidega arutelu hõlmas KOVide praktilist vaadet ääre- ja keerukamatest juhtumitest

leibkonna määratlemisel ja toimetulekutoetuse menetluste kitsaskohti nii leibkonna liikmete kui

nende tulude ja kulude tuvastamisel. Andmepõhisele lähenemisele üleminekul on eriti oluline välja

tuua ja leida lahendused olukordadele, mis hõlmavad praegu KOV-i (ametniku) kaalutlusotsust.

KOV-ide esindajad kaasati uuringusse avaliku kontaktinfo kaudu, kasutades KOV-ide

veebilehtedel sisalduvaid avalikke andmeid.

Helisalvestatud intervjuud transkribeeritakse intervjuu läbiviija poolt. Intervjuud analüüsitakse,

kasutades temaatilist analüüsi. Fookusgruppide transkriptsioonides kasutatakse akronüümi, mis

koosneb KOV tüübi tähisest (linn/vald) ja maakonna tähisest. Helisalvestised kustutatakse pärast

aruande valmimist.

Sisendi saamiseks eluasemekulude ja piirmäärade kehtestamisest KOV-ide lõikes viiakse

läbi lühike elektrooniline ankeetküsitlus KOV-ide esindajate seas. Küsitluse eesmärgiks on

selgitada välja eluasemekulude piirmäärade kehtestamise ja kululiikide arvestamise praktikad

KOV-ides. Seame eesmärgiks 25%-lise vastamismäära. Küsitlusandmed

analüüsitakse analüüsiprogrammis (Stata, R vms).

Uuringu tulemusi valideeritakse seminaril ekspertidega. Uuringu tulemuste tutvustamise,

kommunikatsioonitegevuste (sh meediakajastused) sihtrühmaks on mh kogu elanikkond ehk

tarbijad. Uuringu kommunikatsioonitegevused eeldatavalt aitavad käivitada arutelu toetuste ja

teenuste automatiseerimise ning personaliseerimise üle. Enne kommunikatsioonitegevusi on vaja

analüüsida erinevaid võimalusi ja kitsaskohti, esitada lahendusettepanekud ning seejärel saab

arutada neid variante, mis uuringu tulemusena on teostatavad.

5. Selgitage, miks on isikut tuvastamist võimaldavate andmete töötlemine vältimatult vajalik

uuringu eesmärgi saavutamiseks.

Isikuandmete töötlemine on vajalik uurimisprojekti „Leibkonna abivajaduse andmebaaside-põhise

hindamise võimalikkus toimetulekutoetuse ja tervishoiu omaosaluskoormuse näidete alusel“ I, II,

III ja V ülesande raames (vt osas 4. toodud uurimisülesandeid). Uuringu eesmärk on välja selgitada,

kas, millises ulatuses ja millistel tingimustel on võimalik olemasolevate andmekogude põhjal

proaktiivselt määratleda leibkonna abivajadust. Uuringu käigus tuleb seega hinnata, kas üldse ja

milliste andmete põhjal on võimalik moodustada registriandmete põhjal leibkondi. Samuti tuleb

hinnata, kas olemasolevate registriandmete põhjal on võimalik saada ülevaadet leibkondade

toimetulekust. Selleks tuleb ühendada sama inimese kohta eri allikates sisalduvad elukoha-, suhte-,

tulu- ja kuluandmed ning seostada omavahel leibkonnaliikmete andmed. Ilma isikutasandi

seostamiseta ei ole võimalik hinnata, kuivõrd erineksid teoreetilised registripõhised leibkonna

määratlused muudes allikates nimetatud leibkondadest, millised tulud ja kulud kuuluvad leibkonna

arvestusse ega kuidas mõjutavad erinevad leibkonnamääratlused hinnangut abivajadusele.

Koondandmetest nende ülesannete täitmiseks ei piisa. Näiteks võivad kaks meetodit anda üksi

elavate inimeste kohta sama koguarvu, kuid määratleda üksi elavana erinevad inimesed. Seetõttu

võib ka leibkondade tulude, kulude ja abivajaduse hinnang erineda, kuigi leibkonnatüüpide

üldjaotus on sarnane. Samuti ei näita sissetulekute ja tervishoiukulude eraldi koondnäitajad, kas

suured kulud langevad väikese või suure sissetulekuga leibkondadele. Nende seoste hindamiseks

on vaja sama inimese ja leibkonna tunnuseid sisaldavaid mikroandmeid.

Isikutasandi andmeid vajatakse ka erinevate andmeallikate ja tunnuste kombinatsioonide

võrdlemiseks. Nii hinnatakse, milliste tunnuste lisamine või väljajätmine muudab leibkonna

koosseisu või majandusliku toimetuleku hinnangut ning milliseid leibkonnatüüpe need muutused

puudutavad. See võimaldab välja selgitada minimaalse andmekoosseisu ja olukorrad, kus

registriandmetest hindamiseks ei piisa.

Lisa 1 nimetab projekti tegemiseks päritavad andmestikud, mis on projektimeeskonna hinnangul

hädavajalikud projekti eesmärkide täitmiseks. Alusandmestikena kasutatakse EUROMODi

maksude ja toetuste simulatsioonimudeli valimiandmestikku ja kõikset sisendandmestikku.

EUROMODi andmestikes ei ole projekti eesmärkide täitmiseks piisavalt detailset teavet

leibkondade andmepõhiseks määratlemiseks (nt isikutevahelised suhted, sealhulgas lapse ja

vanema seosed, hooldusõigus ning ühine elukoha aadress) ega toimetulekutoetuse ja tervishoiu

omaosaluse analüüsimiseks vajalikke andmeid (nt raviarved ja retseptid omaosaluskoormuse

hindamiseks). Samuti põhinevad EUROMODi andmestikes elukohaandmed Statistikaameti

paiknemisindeksil, mida on võimalik kasutada vaid statistika tegemiseks või teaduslikeks

uuringuteks. Rahvastikuregistrisse registreeritud elukohad on aga üsna ebatäpsed. Seega on vajalik

juurde pärida erinevatest registritest andmeid isikute elukohtade kohta, mida oleks võimalik

teoreetiliselt ka muudel eesmärkidel peale teaduse tegemise kasutada. Seega vaid EUROMODi

andmestikele tuginedes uuringu eesmärke täita pole võimalik. Ka üksnes ESU ja HFCS

uuringuandmetele tuginedes ei ole võimalik analüüsida leibkonna abivajaduse andmebaaside

põhist hindamist, sest tegemist on küsitlusandmetega, kuid projekti eesmärk on leida võimalusi

hindamisel registriandmetele tuginemiseks. Seega päritakse lisaks neile andmestikele ka andmeid

erinevatest registritest, mida on projektimeeskonna hinnangul vaja, et hinnata, kas olemasolevad

tunnused võimaldavad leibkondi ja leibkondade abivajadust piisava täpsusega määratleda ning

milliste olukordade hindamiseks on vaja alternatiivseid tunnuseid või inimeselt saadavat lisateavet.

Registriandmete analüüsimise ja isikuandmete töötlemise vajadus uuringu eesmärkide täitmiseks

andmekoosseisude põhiselt on järgnev:

1) EUROMODi maksude- ja toetuste mikrosimulatsioonimudel ja selle sisendandmete

analüüs: On vajalik uurimisülesannete I, II, III ja V (vt punkt 4 – mis on isikuandmete

töötlemise eesmärk) eesmärkide täitmiseks. I uurimisülesande käigus on andmestikku vaja,

et leida töö käigus moodustatud teoreetiliste andmepõhiste leibkondade veamäär. Selleks

võrreldakse registriandmete põhjal loodud leibkondi EUROMODi sisendandmestikuga,

mis sisaldab Statistikaameti paiknemisindeksi põhjal koostatud elukohti. II

uurimisülesande puhul on EUROMODi andmestik vajalik, et hinnata andmestikus

sisalduvate registripõhiste sissetulekute, varade ja kulude tunnuseid ja nende täielikkust

võrreldes toimetulekutoetuse saajate tegelike sissetulekute ja kuludega. See võimaldab

detailsemalt analüüsida toimetulekutoetuse saajate tegelikke leibkondi (UÜ I) ja nende

kuluinformatsiooni ning nende erinevusi potentsiaalsete registripõhiste andmetega.

EUROMODi andmestikud on vajalikud ka võimalike käitumuslike mõjude analüüsimiseks

(UÜ II). Samuti on andmed vajalikud tervishoiu omaosaluse koormuse (UÜ III) ja erinevate

poliitikastsenaariumide mõju hindamiseks leibkonna sissetulekute lõikes (UÜ V).

EUROMODi mudeli andmestike kasutamine on otstarbekas mitmel põhjusel. Esiteks on

EUROMOD andmestikud juba pseudonümiseeritud ning nende võti on ainult

Statistikaametil. Alternatiivsed andmeallikad, kus oleks kättesaadav selline andmekoosseis,

puuduvad ja seda tuleks hakata töö jaoks eraldi koostama, mis oleks kõigile osapooltele, sh

registripidajatele, väga ajamahukas ja olemasolevat dubleeriv protsess. EUROMOD

andmete puhul on tegemist aastaste andmetega - seega on andmed juba teatud määral

agregeeritud (leitud nt aastane keskmine toetuse summa indiviidi kohta), mis vähendab

samuti isiku tuvastamise riski. EUROMODi registripõhise andmestiku tunnuste

koosseisu ei ole võimalik muuta, kuna kõikide tunnuste olemasolu andmestikus on

vajalik mudeli jooksutamiseks (maksude arvestamiseks ja netotulude leidmiseks, mille

põhjal toimetulekutoetust määrata) ning kõigi sotsiaalmajanduslike tegurite arvesse

võtmiseks. Vastasel juhul on analüüsi tulemused ebatäpsemad, kuna arvutustest jäetakse

välja osa Eestis pakutatavatest toetustest/hüvitistest.

Uuringuprojektis kasutatav EUROMODi mudeli andmekoosseis on esitatud lisas 1.

2) Rahvastikuregistri andmed on vajalikud eelkõige selleks, et kontrollida, kas leibkonna

koosseisu on võimalik määratleda üksnes registrites olemasolevate tunnuste põhjal ning

milline tunnuste kombinatsioon annab selleks kõige usaldusväärsema tulemuse. Analüüsis

võrreldakse erinevaid leibkonna määratlemise võimalusi, kasutades muu hulgas isikute

elukoha-, sugulus-, hooldusõiguse ja eestkosteandmeid. Nii saab hinnata, kas näiteks ühise

elukoha andmetest piisab või on teatud leibkonnatüüpide õigeks määratlemiseks vajalik

arvestada ka isikutevahelisi suhteid ja muid erisusi. Andmeid on vaja, et leida koos elavad

inimesed (ühine elukoha aadress), isikute vahelised suhted (nt laps, vanem),

institutsioonides (nt vangla, hooldekodu) viibimine (viibimiskoht), kärgpered

(hooldusõiguse andmed), eestkostel inimesed (oluline toimetulekutoetuse maksmise

kontekstis). Sellised andmed EUROMODi andmestikust puuduvad. See on I

uurimisülesande aluseks, kuid uurimisülesande tulemusel loodud leibkondlikku jaotust

kasutatakse ka II, III ja V uurimisülesande käigus.

Nende andmete kasutamine võimaldab ka tuvastada leibkonnatüübid, mille puhul

registripõhine määratlus võib olla ebatäpne, ning hinnata, milliste täiendavate tunnuste

kasutamine parandab määratluse täpsust. See on oluline, kuna leibkonna koosseis mõjutab

otseselt nii arvesse võetavaid sissetulekuid ja kulusid kui ka hinnangut leibkonna

abivajadusele. Ebatäpne leibkonna määratlus võib kaasa tuua olukorra, kus inimene jääb

toetusest ilma või talle määratakse toetus vales suuruses.

3) Sotsiaaltoetuste ja -teenuste registri STAR andmed sisaldavad informatsiooni tegelike

toimetulekutoetuse saajate kohta. Need andmed on vajalikud UÜ I, II ja V täitmisel.

Tegelike toimetulekutoetuse saajate andmed on vajalikud, et võrrelda projekti raames

määratletud andmepõhist leibkonda ja tegelikke leibkondi, kes on toimetulekutoetust

saanud. Seda on vaja, et analüüsida, kas on leibkondi, kes jääksid andmepõhiselt

määratletud leibkonna kasutamisel toimetulekutoetuse saajate ringist välja. Analüüs ei

keskendu konkreetsetele leibkondadele, vaid suurusjärkudele (nt kui suur osakaal

leibkondadest saaks toetust, kui paljud mitte). Võrdluse põhjal leitakse loodud andmepõhise

leibkonna veamäär. Samuti sisaldab STAR andmeid toimetulekutoetuse määramisel arvesse

võetud eluasemekulude ja KOV piirmäärade kohta, mis on vajalikud UÜ II tegevusteks ja

eesmärkide täitmiseks. II uurimisülesande raames on STAR andmed vajalikud, et

analüüsida eluasemekulude liikide täiendamist, grupeerimist ning ühtlasemate ja

võrdsemate eluasemekulude piirmäärade arvestuse potentsiaali. Analüüsi käigus

võrreldakse KOV-de kehtestatud piirmäärasid ja hinnatakse näiteks, kas teatud kululiikide

osas võiks rakendada ühtseid üleriigilisi piirmäärasid, mida KOVidel ei oleks vaja eraldi

üle vaadata. Eluasemekulude liikide täiendamise, grupeerimise ja eluasemekulude

piirmäärade ühtlustamise võimaliku mõju hindamiseks on vaja leibkonna andmete ja

sissetulekutega koos kasutada nii toimetulekutoetuse taotlemisel esitatud kulude (nn

üldkulud) kui ka määramisel arvesse võetud kulude (nn normkulud) andmeid kululiikide

lõikes. Lisaks on STARist pärinevad elukohaandmed vajalikud, et leida, kuivõrd on

võimalik Rahvastikuregistri järgseid registreeritud elukoha andmeid täiendada STARist

pärinevate tegelike elukoha andmetega. Päritakse andmeid isikute elukohtade kohta, kes on

uurimisperioodil saanud toimetulekutoetust või kellele on osutatud vältimatut sotsiaalabi.

Nimelt määratakse toimetulekutoetus ning vältimatu sotsiaalabi isiku tegeliku elukoha

järgi, mistõttu võivad kõnealused elukohaandmed olla täpsemad Rahvastikuregistris

olevatest.

4) Töötukassa andmekogust pärime elukoha informatsiooni nende isikute kohta, kes on

antud perioodil registreeritud töötuks. Töötukassa elukohaandmeid kasutatakse

alternatiivse andmeallikana Rahvastikuregistri elukohaandmete täpsuse kontrollimiseks.

Kuna registrijärgne elukoht ei pruugi vastata inimese tegelikule elukohale, on vaja hinnata,

kas teiste registrite andmete kaasamine võimaldab vähendada leibkonna koosseisu

määratlemisel tekkivaid vigu. Kui analüüs näitab, et nende andmete kasutamine ei paranda

leibkonna määratlemise täpsust, on võimalik Töötukassa andmete kasutamisest edasises

analüüsis loobuda.

5) Kinnistusraamatust pärime andmeid isikute poolt omatud kinnisvara kohta. Andmed on

vajalikud elukohaandmete analüüsiks ning võrdluseks teiste elukohaandmetega. Näiteks

võimaldab andmete võrdlemine teiste registritega kontrollida, kas kinnisvara omamisega

seotud tunnused aitavad tuvastada olukordi, kus isikute registrijärgne elukoht ei vasta nende

tegelikule elukohale, või annavad täiendavat teavet isikute võimalike leibkondlike seoste

kohta.

6) Tervisekassa andmekogu (nt raviarved) ja retseptikeskuse andmeid on vaja tervishoiu

omaosaluse koormuse hindamiseks isiku tasandil. Hilisemas etapis on võimalik eelneva

analüüsi baasil siduda isik konkreetse leibkonnaga, et hinnata inimese maksevõimet tervis-

hoiuteenuste eest tasumisel sõltuvalt tema leibkonna sissetulekust, koosseisust ja muudest

sotsiaalmajanduslikest tunnustest. Uuringu eesmärk on välja töötada metoodika tervishoiu-

teenuste omaosaluse piirmäära või summaarse ülempiiri rakendamise võimaluste hindami-

seks Eestis sõltuvalt isiku summaarsest omaosaluskoormusest ning maksevõimest ja ana-

lüüsida erinevate poliitikastsenaariumide mõju elanikkonnale ja riigieelarvele. WHO soo-

vitusel tuleb rakendada poliitikameetmeid, mis aitaks omaosaluskoormust tervishoius vä-

hendada eelkõige madala sissetulekuga või suure ravivajadusega inimestele, kuna vastasel

juhul võivad just need sihtgrupid sattuda suurtest tervishoiukuludest tingituna vaesusesse

või jäävad vajalikud teenused saamata.

Esmalt, Eestis kasutatakse juba praegu toimetulekutoetuse (TTT) saamise andmeid selleks,

et parandada madalama sissetulekuga inimeste ligipääsu teenustele (suurem hambaravi

hüvitis). Uuringus hinnatakse, kas I ja II uurimisülesandes väljatöötatud leibkonna

majandusliku toimetuleku hindamise metoodika võimaldaks täpsemalt tuvastada

majanduslikult haavatavaid inimesi ja leibkondi, kelle omaosalust oleks põhjendatud

vähendada. Seejuures ei ole terviseandmetega vaja siduda kõiki varasemates

uurimisülesannetes kasutatud leibkonna- ja sissetulekuandmeid, vaid üksnes teave selle

kohta, millised isikud või leibkonnad kuuluvad majanduslikult haavatavatesse

sihtrühmadesse, et selle abil paremini tagada ligipääs vajalikele tervishoiuteenustele.

Teiseks, isikupõhiselt tervishoiuteenuste eest tasutud omaosaluse hindamiseks on

omakorda vaja koondada erinevate tervishoiuteenuste raviarvete andmed. Praegu kehtivad

eri teenustele erinevad omaosaluse arvestamise põhimõtted ning teatud majanduslikult

haavatavatele rühmadele on ette nähtud täiendavad soodustused. Näiteks on

toimetulekutoetuse saajatel õigus suuremale hambaravihüvitisele ja soodsamale

visiiditasule ning vajaduse korral on võimalik taotleda kohalikult omavalitsuselt täiendavat

abi tervishoiuga seotud omaosaluskulude katmiseks. Lisaks on täna kasutusel täiendav

ravimihüvitis, mille raames arvestatakse inimese ravimitele tehtud kulutusi kumulatiivselt

ja summeeritakse iga ravimi pealt makstud omaosalus ning vastavalt sellele vähendatakse

kulusid suure ravimi kuluga inimestele. Uuringus hinnatakse võimalust laiendada sarnast

põhimõtet teistele tervishoiuteenustele, et arvestada inimese summaarset omaosalust ja

tuvastada isikud, kelle summaarne omaosalus on kõrge. Selleks on vaja Tervisekassa

andmekogu (nt raviarved) ja Retseptikeskuse isikupõhiseid andmeid, mis võimaldaksid

koondada inimese omaosaluse eri teenuste lõikes ning analüüsida erinevaid poliitika

stsenaariume, et vähendada majanduslikult haavatavate inimeste ja suure

teenusevajadusega isikute raviteenuste omaosaluskoormust raviteenuste eest tasumisel.

Seega on Tervisekassa raviarvete ja retseptide andmeid vaja detailsel tasemel, kuna uuringu

eesmärk ei ole üksnes kirjeldada leibkondade tervishoiukulude suurust, vaid analüüsida

kulude kujunemist vastavalt tervishoiuteenuste kasutusele, nende jaotust erinevate

elanikkonnarühmade vahel ning modelleerida võimalike poliitikamuudatuste mõju. Selleks

on vajalik eristada erinevaid tervishoiuteenuseid, nende kasutamise sagedust, ajastust ning

omaosaluse kujunemist teenuste lõikes. Ainult agregeeritud kuluandmete kasutamisel ei

oleks võimalik hinnata, millistest teenustest kulud tekivad, kuidas kulud on seotud

ravivajadusega ega inimese maksevõimega ning modelleerida erinevate poliitikameetmete

võimalikku mõju. Diagnoosikoode kasutatakse üksnes ravivajaduse kontrolltunnusena, et

eristada erineva ravivajadusega elanikkonnarühmi, sh näiteks kroonilisi haigeid, kelle

ravivajadus on suurem ja seetõttu on ka nende omaosaluskoormus kõrgem. Ka ravimite

puhul on täna juba tervishoius omaosaluskoormus eristatud vastavalt inimese diagnoosile,

st teatud diagnooside puhul on omaosaluskoormus madalam. Diagnoosi andmed on seega

vajalikud, et eristada isikud, kelle haigusseisund võib kaasa tuua suurema omaosaluse.

Võimaliku tulevikulahenduse puhul piisaks sellest, et Tervisekassale edastatakse teave

inimese õiguse kohta väiksemale omaosalusele või suuremale hüvitisele, ilma et selleks

oleks vaja edastada kõiki tema leibkonna- ja sissetulekuandmeid. Tervishoiuteenuste

kasutamise ja omaosaluse detailandmed jääksid Tervisekassa andmekogudesse.

Ka on uuringu üheks ülesandeks analüüsida rahvusvahelisi praktikaid, mida on kasutatud

tervishoiukulude hüvitamisel, ning hinnata nende näidete võimalikku rakendatavust ja mõju

Eestis. Rahvusvahelised praktikad näitavad, et leibkondade kaitsmiseks suure tervishoiu

omaosaluse eest kasutatakse nii sissetulekust sõltuvaid piirmäärasid kui ka eri

tervishoiuteenuste omaosaluste summeerimist. Selliste lahenduste võimalikkuse

hindamiseks Eestis on vaja siduda leibkonna sissetulekuandmed isikupõhiste

tervishoiukuludega ning eristada eri teenuste eest tasutud omaosalust. See võimaldab

analüüsida, milliste leibkondade omaosaluskoormus on suurim, kuidas rakenduksid

erinevad omaosaluse piirmäärad ning milline oleks nende mõju leibkondadele ja

riigieelarvele.

Täiendavalt kasutatakse analüüsis ka uuringuandmeid (Statistikaameti Eesti Sotsiaaluuring (ESU)

ja Eesti Panga Household Finance and Consumption Survey (HFCS)). ESU andmeid on vaja töö

käigus loodud leibkondadest koosnevate andmestike võrdluseks ja loodud andmepõhise leibkonna

veamäärade leidmiseks ning HFCSi andmeid on vaja, et saada ülevaade erinevate leibkonnatüüpide

varadest (ei ühendata ülejäänud andmestikega).

Nagu varasemalt mainitud, siis leibkondade koosseisu Rahvastikuregistris mõjutab oluliselt

inimeste vale elukoha informatsioon. 2021. aasta EUROMODi registriandmete ja 2022. aasta Eesti

Sotsiaaluuringu (ESU) küsitlusandmete võrdlus näitab, et registriandmetes on oluliselt vähem üksi

elavaid täisealisi, vanaduspensioniealisi inimesi, ühe täiskasvanu ja lastega leibkondi. See

tähendab, et ühelt poolt võivad tegelikud leibkonnad olla suuremad, kui registriandmed näitavad,

aga teiselt poolt võib osa inimesi elada tegelikult üksi või üksikvanemana, kuid registri järgi

kuuluda suuremasse leibkonda. Viimasel juhul võib vale registriteave vähendada võimalusi saada

toetusi (nt toimetulekutoetus, üksi elava pensionäri toetus) ning seeläbi võib halvendada

vaesusriskis olevate inimeste olukorda (üksi elavad inimesed; üksikvanemad). Seega

Rahvastikuregistri ja analüüsis loodud leibkonna määratlemisel kasutatud andmete kvaliteedi

analüüsimiseks kasutatakse täiendavalt kvantitatiivseid analüüsimeetodeid, sh veapiiride

kindlakstegemiseks. Selleks võrreldakse leibkonna andmeid ja koosseise eri andmestike vahel: a)

Rahvastikuregistri põhine määratlus; b) EUROMOD (leibkonna määratlus lähtuvalt

paiknemisindeksist); c) ESU küsitlusandmed; d) sotsiaaltoetuste ja -teenuste registri STAR

andmed, mis sisaldab tegelikke toimetulekutoetuse saajaid. Andmestike võrdlus võimaldab

analüüsida taustatunnuseid ja leibkonna tüüpe nii kogu rahvastiku hulgas kui täpsemalt

toimetulekutoetuse saajate seas, aga ka veapiiride suurust eri andmete kasutamisel.

6. Selgitage ülekaaluka huvi olemasolu.

Uuringu tulemusel selgub, kas ja millised on võimalused toimetulekutoetuse ja tervishoiu

omaosaluse digitaliseerimiseks, automatiseerimiseks ja personaliseerimiseks. Uuringu tellijaks on

Sotsiaalministeerium. Uuringu läbiviijaks on SA Mõttekoda Praxis (edaspidi Praxis) ja Proud

Engineers OÜ. Tervisevaldkonna eksperdina panustab projektis Kaija Kasekamp. Uuringu

tulemused aitavad luua sihtrühmale selgema ja lihtsama hindamise ning toetuste süsteemi. Nt

enamik EL riike rakendavad poliitikameetmeid, et kaitsta leibkondi liiga suurte tervishoiu

omaosaluskulude eest. Sealhulgas seitsmes liikmesriigis (Belgia, Leedu, Hispaania, Küpros jt)

rakendatakse omaosaluse vähendamist automaatselt. Selleks, et taolisi poliitikaid välja töötada, on

vajalik, et tervishoiuteenustele rakendatavat omaosalust oleks võimalik akumuleerida üle erinevate

teenuste (ambulatoorne ravi, statsionaarne ravi, hambaravi, ravimid jne). Seeläbi on võimalik

tuvastada leibkonnad, kelle omaosalus on tulenevalt suurest teenusekasutusest kõrgem ja on

võimalik neid leibkondi suurte kulude eest kaitsta.

Uuringu tulemused on poliitikakujundajatele aluseks vastavasisulistele õigusloome muudatustele

ning võimaldavad andmetele tuginevalt välja tuua, milline mõju võimalike lahendusettepanekutega

võib kaasneda (nii sihtrühmale kui riigile).

Uuring on kooskõlas Eesti 2035 riigi pikaajalise arengustrateegia põhimõttega: Eesti on

uuendusmeelne, teadmiste loomist ning kasutamist väärtustav riik, kus ühiskonnaelu korraldatakse

uute, inimesekesksete ja tõhusate tehnoloogiate abil. Avalikud teenused on taustal toimivad ja

etteaimavad ning andmeruum kaitstud. Selle raames mh uuendame sotsiaalkaitse korraldust,

arvestades ühiskondlikke muutusi.

Uuring on kooskõlas Heaolu arengukava 2023-2030 üldeesmärgiga: Eesti on riik, kus inimesed on

hoitud, ebavõrdsus ja vaesus väheneb ning toetatud on kõikide pikk ja kvaliteetne tööelu.

Uuring on seotud koalitsioonileppe (54. valitsus) punktidega „Jõudmaks nendeni, kes abi rohkem

vajavad, töötame välja põhimõtted personaliseeritud ja vajaduspõhiste toetuste maksmiseks.“ ning

„Arendame välja personaalse riigi andmete ristkasutusel tuginevaid teenuseid, alustades

automatiseeritud andmepõhisest toimetulekutoetuse maksmisest.“ Vastavad Vabariigi Valitsuse

tegevusprogrammi 2025-2027 tegevused on: „Toimetulekutoetuse määramise (uudse) metoodika

väljatöötamine ja koondatud andmete põhjal abivajaduse tuvastamine ja vajaduspõhise toetuse

maksmine analüüs ja ettepanekud“ ja „Leibkonna andmebaasidepõhise abivajaduse hindamise

võimalikkus toimetulekutoetuse ja tervishoiu omaosaluskoormuse näidete alusel automatiseeritud

andmepõhiste toetuste maksmiseks põhimõtete ja soovituste kujundamine“.

Uuring on kooskõlas Justiits- ja Digiministeeriumi teadus-arendusprojekti „Tulevikukindla

andmemajanduse ökosüsteemi mudel ja taristulised lahendused andmete turvaliseks haldamiseks,

käitlemiseks ja väärindamiseks“ eesmärkidega, toetades laiema riigiülese andmemajanduse

ökosüsteemi arendamist. Projekti kontekstis mõistetakse tulevikukindla andmemajanduse

ökosüsteemi kui üleriigilist terviklikku arhitektuuri- ja toimimismudelit, mis toetab andmetest

väärtuse loomist.

Uuring on kooskõlas Rahvastiku tervise arengukava 2020 – 2030 inimkeskse tervishoiuprogrammi

eesmärgiga vähendada teenuste kasutamisel rahalisi ja mitterahalisi barjääre, et vältida eelkõige

haavatavamate elanikerühmade poolt tervisesekkumiste edasilükkamist ja ravimite kasutamisest

loobumist.

7. Selgitage, kuidas tagate, et isikuandmete töötlemine ei kahjusta ülemääraselt

andmesubjekti õigusi ega muuda tema kohustuste mahtu. Vajadusel loetleda täiendavaid kaitsemeetmeid privaatsuse riive vähendamiseks.

Sotsiaalministeerium uuringu tellijana on teadus- ja arendustegevuse erandi alusel läbi viinud

avaliku konkursi ning sõlminud lepingu eduka pakkujaga (Sihtasutus Mõttekoda Praxis ja Proud

Engineers OÜ). Uuringu sisuliseks läbiviijaks ja volitatud töötlejaks on Praxis ja Proud Engineers

OÜ. Tiimi on eksperdina kaasatud ka Kaija Kasekamp. Volitatud töötlejate andmed on esitatud osas

2. Pseudonümiseeritud andmetele on uurimisgrupist ligipääs Praxise analüütikutel Merilen

Laurimäel, Kelly Toim-Viirsalul, Hede Sinisaarel, Markus Nopasonil, Elisabeth Kelneril ja

Elisabeth Võrgul, tervishoiueksperdil Kaija Kasekampil ja Proud Engineers eksperdil Andres

Küttil.

Uuringus on registriandmete analüüsiga seotud andmeandjateks (registripidajad) Statistikaamet,

Siseministeerium, Töötukassa, Sotsiaalkindlustusamet (SKA), Tartu Maakohus ning Tervisekassa.

Selleks, et isikuandmete analüüsiga võimalikult vähe rikkuda isikute privaatsust, otsustati kasutada

minimaalsuse põhimõtet. Uurimisprojekti jaoks kasutatakse isikuandmeid võimalikult

minimaalselt, sh kasutatakse juba pseudonümiseeritud andmeid ja varasemalt kokku pandud

andmestikke (EUROMOD, ESU, HFCS). Samuti viiakse esmane andmeanalüüs läbi EUROMODi

valimiandmestikul. Kui valimipõhine analüüs kinnitab, et registriandmetel põhinev lähenemine

toimib, rakendatakse väljatöötatud metoodikat kõiksele andmestikule. Kõikse andmestiku puhul

kasutatakse seejuures valimipõhise analüüsi tulemusel välja selgitatud minimaalset vajalikku

tunnuste koosseisu. Valimil alustamine esmaste arvutuste puhul võimaldab vältida kogu rahvastiku

kohta selliste isikuandmete töötlemist, mille vajalikkus uuringu eesmärkide saavutamiseks ei ole

eelnevalt kinnitust leidnud. Samuti seotakse andmeid uurimisküsimuste kaupa ning iga analüüsi

jaoks ühendatakse üksnes sellele uurimisküsimusele vastamiseks vajalikud andmed. Uuringu

käigus ei koostata ühte kõiki taotletavaid andmeid hõlmavat ühendandmestikku.

Projektis tehakse andmeanalüüse uurimisülesannete kaupa jaotatud tööetappides, mis võivad

osaliselt kattuda. Nimetatud uurimismeeskonna liikmetel on kogu uuringu vältel juurdepääs kõigi

etappide jaoks kooskõlastatud andmetele Statistikaameti turvalises teadlaste keskkonnas.

Tööetappide eristamine ei ole seega tehniline juurdepääsupiirang. Iga analüüsi jaoks ühendatakse

üksnes konkreetsele uurimisküsimusele vastamiseks vajalikud andmed. Andmete kasutamine

teistes tööetappides peab jääma taotluses kirjeldatud kasutusotstarbe piiresse; täiendava

andmevajaduse või kasutusotstarbe muutumise korral esitatakse enne vastava töötlemise alustamist

lisataotlus.

Järgnevalt on kirjeldatud minimaalsuse printsiibi rakendamine uurimisülesannete lõikes:

I ja II uurimisülesande esmane andmeanalüüs viiakse läbi 100 000 leibkonnast koosneval valimil.

Valimipõhise analüüsi eesmärk on esmalt kontrollida, kas kavandatud registripõhine lähenemine

võimaldab leibkonda ja selle majanduslikku toimetulekut piisava täpsusega hinnata, ning selgitada

välja, millised andmeallikad ja tunnused on selleks vältimatult vajalikud. Analüüsi käigus

hinnatakse muu hulgas, millistest tunnustest on võimalik loobuda, milliseid tunnuseid saab

asendada vähem detailsete või alternatiivsete näitajatega ning millised andmed on registripõhise

hindamise toimimiseks vältimatud.

III uurimisülesanne viiakse läbi pärast I ja II uurimisülesande vastavate tulemuste selgumist ning

see tugineb neis etappides välja töötatud leibkonna määratlusele ja leibkonna majandusliku

toimetuleku hindamise metoodikale. III uurimisülesandes hinnatakse tervishoiu

omaosaluskoormust isiku ja leibkonna tasandil ning analüüsitakse võimalusi siduda omaosaluse

piir või summaarne ülempiir leibkonna tegeliku majandusliku olukorraga. Seetõttu ei ole III

uurimisülesande jaoks vaja eraldiseisvalt uuesti koguda kogu I ja II etapis analüüsitud tunnuste

koosseisu, vaid raviarvete andmetega seotakse üksnes I ja II uurimisülesande tulemuste põhjal

tuvastatud majanduslikult haavatavaid isikuid ja leibkondi kirjeldavad vajalikud tunnused.

Eesmärk on hinnata, millistele sihtrühmadele võiks suuremast hüvitisest või väiksemast

omaosalusest kõige enam kasu olla, ilma et selleks oleks vaja raviarvete andmeidühendada kõigi

leibkonna-, tulu- ja sotsiaalmajanduslike andmetega.

Tervisekassa andmekogu ja Retseptikeskuse andmetest kasutatakse üksnes sellist isiku- ja

sündmuspõhist detailsust, mis on vajalik tegeliku omaosaluse suuruse määramiseks, erinevate

tervishoiukulude eristamiseks, omaosaluse koormuse hindamiseks ning erinevate omaosaluse piiri

ja summaarse ülempiiri stsenaariumide modelleerimiseks. Kuna eri tervishoiuteenustele kehtivad

erinevad omaosaluse arvestamise põhimõtted, on vaja koondada ühe inimese omaosaluskulud

erinevate teenuste lõikes, et hinnata võimalusi rakendada ravimite puhul juba kasutusel oleva

kumulatiivse arvestusega sarnast lahendust ka teistele tervishoiuteenustele. Analüüsi käigus

hinnatakse samuti, millistest detailandmetest on võimalik loobuda või milliseid andmeid on

võimalik kasutada vähem detailsel kujul.

V uurimisülesande eesmärk on pakkuda välja tulevikulahendused andmepõhiseks

toimetulekutoetuse menetlemiseks ja tervishoiu omaosaluse kulude piirmäärade arvestamiseks ja

hüvitamiseks, analüüsides nende mõju inimese ja riigi vaatest ning automatiseerimise praktilisi

eeldusi, riske ja maandamisviise. Ülesanne tugineb I, II ja III uurimisülesande tulemustele ning

isikuandmeid kasutatakse stsenaariumide mõju hindamiseks toetuste ja hüvitiste saajate ringile,

leibkondade sissetulekutele, vaesusele, ebavõrdsusele ja riigieelarvele. Minimaalsuse põhimõttest

lähtudes kasutatakse üksnes konkreetsete stsenaariumide analüüsimiseks vajalikke andmeid.

Lisas 1 nimetatud andmekoosseis on kooskõlastatud Statistikaametiga ja registripidajatega.

Isikuandmete töötlemine on vajalik andmete koondamiseks, leibkondade määratlemiseks

andmepõhiselt ning leibkondade toimetuleku ja sissetulekust sõltuva omaosaluskoormuse

analüüsiks (kvantitatiivne analüüs). Registriandmed seotakse igale isikukoodile genereeritud

umbisikustatud unikaalse koodiga (andmekoosseis on esitatud lisas 1). Seega algul hõivatakse kõik

andmed isikukoodidega. Seejärel need pseudonümiseeritakse (andmestikku luuakse tunnus

SA_ISIK_ID) ja analüütikuteni jõuavad andmed, kus isikud ei ole enam otseselt tuvastatavad.

Tunnuse SA_ISIK_ID abil saab erinevate registrite ja uuringute andmeid omavahel linkida, aga

majast välja (nt registripidajatele) seda tunnust ei saadeta. Isikuandmete sidumine ja andmete

töötlemine toimub järgides põhimõtteid, mis tagavad selle, et isiku kohustuste mahtu ei suurendata

ning tema õigusi ei kahjustata.

Volitatud töötlejatele tehakse andmed kättesaadavaks turvalisel viisil Statistikaameti RDP-

keskkonnas üle VPNi. Statistikaameti teadlaste keskkonnale juurdepääsuks on nõutav

kaheetapiline autentimine – autentimine ID-kaardi abil läbi VPN-ühenduse ning täiendav

autentimine teadlaste keskkonna kasutajatunnuse ja parooliga. See tagab, et andmetele pääseb ligi

vaid konkreetne isik, kellele on luba antud. Uuringuandmete ja kasutajakataloogide salvestus

toimub turvatud ketastel, mis asuvad Statistikaameti hallatavas serverikeskkonnas. Andmete

eksportimine või kopeerimine keskkonnast on tehniliselt piiratud – virtuaalmasinas puudub

internetiühendus, USB kasutus on keelatud ning clipboard on RDP kaudu blokeeritud.

Mikroandmed üheski uuringu etapis Statistikaameti teadlaste keskkonnast välja ei liigu.

Statistikaameti RDP-põhisele teadlaste töökeskkonnale on ligipääs tagatud üksnes konkreetse

uuringu meeskonnale, kellele on määratud vastavad kasutajaõigused. Kolmandatel isikutel puudub

juurdepääs uuringus kasutatavasse teadlaste töökeskkonda. Ligipääs on tagatud Statistikaameti

analüütikutele, kes andmestikke koostavad ja keskkonda lisavad ning spetsialistidele, kes

koordineerivad lepingujärgset õiguste andmist kasutajatele.

Statistikaameti RDP-põhisest teadlaste töökeskkonnast on andmete väljastamine lubatud üksnes

sellisel kujul, mis ei võimalda andmesubjektide tuvastamist. Andmeid võib keskkonnast välja viia

vaid agregeeritud kujul, näiteks tabelite, jooniste või mudelite koefitsientide näol. Üksikandmete

eksportimine on välistatud. Enne tulemuste väljastamist rakendab Statistikaamet statistilise

aimatavuse kontrolli, mille eesmärk on hinnata ja tagada, et väljund ei võimalda otseselt ega

kaudselt isikuandmete tuvastamist. Kõik väljundandmed vaadatakse üle Statistikaameti vastava

töötaja poolt enne teadlastele edastamist.

Isikuandmete töötlemine ei kahjusta andmesubjektide õigusi ega muuda nende kohustuste mahtu,

kuna kasutatakse üksnes registrites ja riikliku statistikatöö käigus kogutud juba olemasolevaid

andmeid. Andmesubjektide poole ei pöörduta täiendavate andmete kogumiseks ega üksikisikute

õiguste piiramiseks. Täiendavate kaitsemeetmetena rakendatakse uuringus andmete

pseudonümiseerimist, andmete minimaalsuse põhimõtet, ligipääsu piiramist üksnes uuringu

läbiviimiseks vajalikele isikutele ning töötlemist turvalises kontrollitud keskkonnas. Uuringu

käigus ei tehta üksikisikuid puudutavaid otsuseid, millel oleks andmesubjektidele õiguslik või muu

oluline mõju. Andmeid kasutatakse üksnes statistilistel ja teaduslikel eesmärkidel ning tulemusi

avaldatakse ainult agregeeritud kujul. Andmesubjektide õiguste kaitseks töödeldakse üksnes neid

andmeid, mis on vajalikud uuringu eesmärkide saavutamiseks. Andmete liikumine uuringus on

kavandatud nii, et oleks võimalikult lühike andmete liikumise tee ja andmeid töötleks minimaalselt

vajalik hulk inimesi. Päring analüüsiks vajalike andmete osas tehakse vaid vajaliku minimaalse

andmekoosseisu kohta (eesmärgipärasus ja minimaalsus, isikuandmete kaitse üldmääruse art 5 (1)

b) ja c)).

Uuringus kasutatakse peamise andmeallikana EUROMODi maksude- ja toetuste

mikrosimulatsioonimudelit, mille sisendandmetena kasutatavaid registriandmeid haldab ja

väljastab Statistikaamet. Andmete ühendamine on juba EUROMODi arendustegevuse käigus

Statistikaameti poolt tehtud ning ei vaja täiendavaid päringuid. EUROMOD andmestik (vt uuringu

raames kasutatav andmekoosseis lisa 1) on juba varasemalt kokku pandud riikliku statistikatööde

programmi raames (statistikatöö avaliku huvi esindajad on Rahandusministeerium ja

Sotsiaalministeerium). Uuringu raames kasutame EUROMODi sel määral ja selle kohta, mis on

vajalik uuringu eesmärkide täitmiseks ja uurimisküsimustele vastamiseks. EUROMODi

andmeanalüüsi viivad läbi andmete ja EUROMODiga varasemalt kokku puutunud volitatud

töötlejad (Merilen Laurimäe, Kelly Toim-Viirsalu, Markus Nopason ja Hede Sinisaar). Samuti on

Merilen Laurimäe, Kelly Toim-Viirsalu ja Hede Sinisaar konsultandina panustanud EUROMODi

registripõhise sisendandmestiku koostamise juures ning aidanud Statistikaametil kontrollida

andmete valiidsust ning võimalikke puudujääke.

Ka Eesti Sotsiaaluuringu (ESU) ja Eesti leibkondade finantskäitumise ja tarbimisharjumuste

uuringu (HFCS) andmed on juba varasemate statistikatööde raames kogutud. Mõlemal juhul on

tegemist järjepidevalt läbiviidavate uuringutega. Analüüsis lähtutakse minimaalsuse aspektist ehk

küsitakse üksnes nende aastate andmed, mida on analüüsi kontekstis tarvis (viimased kättesaadavad

andmed). ESU mikroandmeid haldab ja väljastab Statistikaamet. Andmete pseudonümiseerimine

on juba Statistikaameti poolt tehtud riikliku statistikatööde programmi raames ning ei vaja

täiendavaid päringuid (statistikatöö avaliku huvi esindaja on Sotsiaalministeerium). ESU

küsimustik ja metaandmed (sh uuringu metoodika) on kirjeldatud Statistikaameti lehel. HFCS

uuringu andmeid haldab Eesti Pank. Uuringu raames kasutatakse HFCS ja ESU andmestikku sel

määral ja selle kohta, mis on vajalik uuringu eesmärkide täitmiseks ja uurimisküsimustele

vastamiseks. Lisades 3 ja 4 on kirjeldatud uuringu raames kasutatavate andmete koosseis.

Lisaks kasutatakse uuringus Rahvastikuregistri, STAR-i, Kinnistusraamatu, Töötukassa

andmekogu ja Tervisekassa registriandmeid (täpsem andmekoosseis on esitatud lisas 1). Nendest

registritest päritavaid tunnuseid ei ole eelnevalt loetletud andmestikes (EUROMOD, ESU, HFCS)

analüüsi eesmärkide saavutamiseks piisava detailsusega saadaval. Seega päritakse vastavad

andmed vajadusel registripidajatelt. Kui andmed on statistika tegemise eesmärgil juba

Statistikaametis olemas, siis uuesti neid andmeid registripidajatelt ei pärita, vaid neid andmeid

taaskasutatakse4. Ühekordse päringuga hõivatakse juurde ainult need andmed, mida veel vajalikul

kujul Statistikaametil pole. Nagu juba eespool mainitud, siis päritakse üksnes selliseid andmeid,

mis on juba registrites kogutud. Täiendavaid andmeid koguma ei hakata (andmesubjektide poole

täiendavate andmete kogumiseks ei pöörduta). Registriandmed seotakse Statistikaameti turvalises

teadlaste keskkonnas teiste uuringu läbiviimiseks vajalike andmetega (andmete liikumine on

kirjeldatud ka lisas 1). Andmeid kasutatakse üksnes statistiliseks analüüsiks ja

mikrosimulatsioonide läbiviimiseks.

Andmeanalüüsi viivad läbi registriandmetega varasemalt kokku puutunud volitatud töötlejad. Tänu

sellele on volitatud töötlejad juba tuttavad nii andmestike kui nende võimalike puudustega, aga ka

andmete konfidentsiaalsuse tingimuste ja nõuetega. Volitatud töötlejad on varasemalt ka eriliigilisi

4 Statistikaameti esialgse hinnangu kohaselt ei ole vaja uuesti hõivata Töötukassa andmekogu (andmestik 4) ja

Rahvastikuregistri (andmestik 5) andmeid. Samuti on Statistikaametil olemas osad toimetulekutoetust puudutavad

tunnused (andmestik 3) ja Tervisekassa andmekogu ja Retseptikeskus tunnused (andmestik 7).

andmeid analüüsinud. Samuti on volitatud töötlejad kursis Statistikaameti turvalise keskkonnaga.

Volitatud töötlejate pikaajaline kogemus registriandmete analüüsimisel ja andmete ühendamisel

tagab selle, et andmete põhjal ei tehta valesid järeldusi ja andmeid kasutatakse asjakohaselt.

Seega on volitatud töötlejad juba tuttavad nii andmestiku kui mudeli eripäradega, võimalike

puudustega, aga ka andmete konfidentsiaalsuse tingimuste ja nõuetega.

Andmetöötleja lähtub andmete töötlemisel isikuandmete töötleja üldjuhendis toodud andmete

töötlemise põhimõtetest. Isikuandmete kaitse üldmääruse põhjenduspunkt 157 rõhutab, et

registritest teabe sidumise teel saab uusi väärtuslikke teadmisi. Registrite alusel saadud

uuringutulemused annavad usaldusväärseid ja kvaliteetseid teadmisi, mis võivad olla aluseks

teadmispõhise poliitika sõnastamisele ja rakendamisele, parandada paljude inimeste elukvaliteeti

ja suurendada sotsiaaltoetuste ja -teenuste tõhusust. Seda eesmärki kannab ka antud uuringuprojekt.

Käesolevas uuringus võimaldab registriandmete kasutamine analüüsida erinevaid leibkonna

määratlusi toimetulekutoetuse ja tervishoiu omaosaluskoormuse kontekstis, pakkuda analüüsi

põhjal välja võimalusi leibkondade abivajaduse andmebaasi-põhiseks hindamiseks ning

toimetulekutoetuse ja tervishoiu omaosaluskoormuse personaliseerimiseks ja hinnata võimalike

lahenduste mõju erinevatele elanikkonnarühmadele. Saadud teadmised toetavad tõenduspõhist

poliitikakujundamist ning sotsiaal- ja tervishoiuteenuste paremat sihistamist ning võimaldavad

leibkonna abivajaduse andmebaasi-põhist hindamist detailsemalt edasi uurida.

Info kõigi sotsiaalministeeriumi poolt läbiviidavate uuringute ja analüüside kohta avaldatakse

ministeeriumi lehel. Lehte ja sellel kajastuvat infot hoitakse ajakohasena. Inimestel on võimalik

lehel tutvuda uuringute ja analüüside eesmärkide, andmekoosseisude ja analüüsi kokkuvõtliku

teabega.

Uuringu raames on koostatud ka andmekaitsealane mõjuhinnang (lisa 5).

8. Kuidas toimub andmete edastamine isikuandmete allikalt teadusuuringu läbiviijani?

Registriandmete analüüsi läbiviimisesse on hõlmatud järgmised registrid ja registripidajad:

 Statistikaameti kokku pandud EUROMOD sisendandmestik (riikliku statistika

programmis, avaliku huvi esindajad on Rahandusministeerium ja Sotsiaalministeerium);

 Sotsiaalkindlustusamet: Sotsiaalteenuste ja -toetuste andmeregister (STAR);

 Töötukassa: Töötukassa andmekogu;

 Tartu Maakohus: Kinnistusraamat;

 Siseministeerium: Rahvastikuregister;

 Tervisekassa: Tervisekassa andmekogu ja Retseptikeskus.

Andmete komplekteerimine ning edastamine toimub järgmise skeemi alusel:

Kesksel kohal on EUROMOD maksude ja toetuste mikrosimulatsioonimudeli jaoks kasutatav

sisendandmestik (andmestik 1), mis sisaldab Eesti residentide andmeid inimeste ja leibkondade

aastaste tulude, maksude ja vähesel määral ka kulude (üürikulu) kohta. EUROMODi mudeli

sisendiks olev andmestik on juba varasema projekti raames5 Statistikaameti poolt kokku pandud

ning pseudonümiseeritud (andmetega kokku puutuvate inimeste arv on minimaalne). EUROMODi

andmestik on koostatud kasutades andmeid erinevatest registritest, mille kirjeldus on esitatud

punktis 9.3. Kõiki EUROMODis kasutatavaid registriandmeid haldab Statistikaamet.

5 EUROMODi mudel on üks riikliku statistikatöödest. EUROMOD andmestik on juba varasemalt kokku pandud

Rahandusministeeriumi tellimusel (Rahandusministeeriumi ja Sotsiaalministeeriumi soovil).

Samas ei ole EUROMODi andmestikus projekti eesmärkide täitmiseks piisavalt detailset teavet

leibkondade määratlemiseks ega toimetulekutoetuse ja tervishoiu omaosaluse hindamiseks vaja-

likke andmeid. Seega päritakse lisaks EUROMOD sisendandmestikule tunnused Sotsiaalteenuste

ja -toetuste andmeregistrist STAR, Töötukassa andmekogust, Rahvastikuregistrist, Kinnistusraa-

matust ning Tervisekassa andmekogust ja Retseptikeskusest.

Kuivõrd osaliselt haldab ja väljastab registriandmeid Statistikaamet ning osaliselt vajavad Statisti-

kaametis olemasolevad registriandmed täiendavaid päringuid vastavatest registritest, toimub and-

mete pseudonümiseerimine Statistikaametis ning seejärel edastatakse andmed uurimisgrupile (vt

punkt 7), sh Praxisele Statistikaameti teadlaste turvalises keskkonnas kasutamiseks. Andmete lii-

kumise protsess on järgmine:

 Uuringu läbiviija (SA Mõttekoda Praxis) teeb koostöös tellijaga (Sotsiaalministeerium)

andmepäringu Statistikaametile.

 Statistikaamet pärib registripidajatelt andmed vastavalt uuringu läbiviija andmepäringule

(need, mida Statistikaametil endal ei ole).

 Registripidajad edastavad turvalist kanalit pidi kõiksed andmed koos isikukoodiga

Statistikaametile.

 Statistikaametisse jõudes andmed pseudonümiseeritakse (st isikukoodid analüütikuni ei

jõua), lisades tunnuse SA_ISIK_ID.

 Lisatud SA_ISIK_ID tunnuse alusel tehakse väljavõte EUROMODi registripõhise

andmestiku baasis olevatest isikutest.

 Statistikaametis olemasolevad tunnused paneb Statistikaamet volitatud töötlejatele analüü-

siks kasutatavasse kausta Statistikaameti analüüsi keskkonnas. Registritest saadud tunnu-

sed lisab Statistikaamet volitatud töötlejatele analüüsiks kasutatavasse kausta Statistikaa-

meti analüüsi turvalises keskkonnas juba varasemate andmete juurde.

Registrid üksteisega andmeid ei vaheta. 

Täiendavalt lisatakse uuringukausta Eesti Sotsiaaluuringu andmed. Eesti Sotsiaaluuringu 2024–

2025 mikroandmestik on juba varasemalt Statistikaameti poolt kokku pandud ning pseudonümi-

seeritud. Eesti Sotsiaaluuring on üks riiklikest statistikatöödest. Eesti Sotsiaaluuringu andmestik

koosneb nii Eesti elanikelt küsitlusega kogutud andmetest kui registriandmetest. Eesti Sotsiaaluu-

ringu täpsem kirjeldus on esitatud Statistikaameti lehel. Samuti lisatakse uuringukausta HFCS-i

küsitlusuuringu pseudonümiseeritud andmed (HFCS andmed ei ole teiste andmetega ühendatavad).

Pseudonümiseeritud andmestikud tehakse kättesaadavaks üksnes volitatud töötlejatele Statistikaa-

meti teadlaste keskkonnas.

Andmeid analüüsitakse Statistikaameti teadlaste keskkonnas. Analüüsi tulemid (tabelid, joonised

jms) läbivad enne konfidentsiaalsuse kontrolli, mille teeb Statistikaameti töötaja. Seega väljasta-

takse Statistikaameti teadlaste keskkonnast analüüsi tulemusena valminud tulemid (tabelid ja joo-

nised) alles pärast Statistikaameti töötaja üle kontrollimist (tabelid on kõrge agregeerituse tasemega

ning ei sisalda konfidentsiaalseid andmeid).

Lõpparuandes esitatakse kõik tulemused statistiliselt üldistatud kujul, tagades, et üksikisikuid ei

ole võimalik tuvastada.

9. Loetlege isikute kategooriad, kelle andmeid töödeldakse ning valimi suurus.

Analüüsi on kaasatud kõik Eesti residendid, kuid analüüsi eri etappides (uurimisülesannetes) valimi

suurused ja sihtrühmad, kellele detailsemalt keskendutakse, mõnevõrra varieeruvad. Analüüsis

EUROMODi kasutamisel ja mõju hindamisel kogu Eesti elanikkonna seas on ka uuringu

sihtrühmaks terve Eesti elanikkond (residendid), valimi suurusega ligikaudu 1,3 miljonit.

Rahvastikuregistrist ja Kinnistusraamatust (leibkondade moodustamiseks) kaasatakse samad

inimesed, kes on olemas ka EUROMOD andmestikus. Seega on valimi suurus samuti ligikaudu

1,3 miljonit. Kuna tegu on pilootuuringuga, siis esialgsed arvutused ja võrdlused andmepõhiste

leibkondade määramiseks tehakse EUROMOD valimiandmestikku kuuluvate inimeste hulgas.

Valimiandmestikku kuulub 100 000 leibkonda.

STAR andmete analüüs keskendub 2024-2025. aastatel toimetulekutoetuse saajatele.

Sotsiaalministeeriumi statistika kohaselt oli 2024. aastal toimetulekutoetuse saajaid 15 562

leibkonda, 27 844 leibkonna liiget ja 2025. aastal vastavalt 12 845 ja 22 050.

Töötukassa andmekogust kaasatakse isikud, kes on olnud 2024. ja 2025. aastatel registreeritud

töötuks. 2025. aastal oli registreeritud töötute arv 45 845, 2024. aastal 50 281.

Tervishoiu omaosaluse analüüsi kaasatakse kõik perioodil 1. jaanuar kuni 31. detsember 2025

Eestis elavad residendid, kelle kohta on olemas uuringu läbiviimiseks vajalikud Tervisekassa

registriandmed (Tervisekassa andmekogu ja Retseptikeskus). Kuna tervishoiu omaosaluse

koormuse hindamise eesmärk on analüüsida omaosaluse jaotust kogu elanikkonnas ning selle seost

leibkonna sissetulekute, koosseisu ja muude sotsiaal-majanduslike tunnustega, on sihtrühmaks

kogu EUROMODi valim ning Eesti rahvastik. Seetõttu on tervishoiu omaosaluse analüüsi valimi

suurus ligikaudu 1,3 miljonit inimest.

ESU valimi suuruseks on ligikaudu 8200 leibkonda. ESU üldkogumisse kuuluvad kõik Eestis

elavad tavaleibkonnad, kelle põhielukoht on Eestis, ja nende liikmed, kes ei viibi institutsioonis

(laste- või hooldekodu, klooster, vangla jms). ESU uuringu valim saadakse süstemaatilise juhusliku

kihtvalikuga.

HFCS valimi suuruseks 2024. aastal oli 3925 leibkonda. HFCS üldkogumi (leibkondade)

moodustamise loogika on sama, mis ESU puhul.6

9.1. Tooge välja periood, mille kohta isikuandmete päring tehakse.

Registriandmete analüüsi andmete perioodiks on 2024–2025. aasta, v.a Tervisekassa andmed, mida

päritakse üksnes 2025. aasta kohta (vt lisa 1).

EUROMOD sisendandmestik on aastased andmed perioodi 1.01.2024–31.12.2025 kohta (vt lisa

1).

Statistikaameti ESU andmed on viimaste kättesaadavate andmete (2025) (uuringuaasta, kuivõrd

uuringut viiakse läbi tagasiulatuvalt, siis sissetulekuaastad on 2024) kohta.

Eesti leibkondade finantskäitumise ja tarbimisharjumuste uuringu andmed pärinevad aastast 2024.

9.2. Loetlege töödeldavate isikuandmete koosseis.

Registriandmete analüüsi andmete koosseis on andmeandjate lõikes esitatud lisas 1. Isikuandmed

(sh isiku elukoht, isikute vahelised suhted, hooldusõiguse ja eestkoste informatsioon) on vajalikud,

et andmepõhiselt leibkonda määratleda, sh võimaldaks ka eristada institutsioonides elavaid inimesi

ja kärgperesid ning eri registritest päritava elukoha informatsiooni põhjal vajadusel korrigeerida

Rahvastikuregistri informatsiooni.

Statistikaameti EUROMOD andmete koosseis 1.01.2024–31.12.2025 perioodi kohta on esitatud

lisas 1. EUROMODi andmed on juba Statistikaameti poolt pseudonümiseeritud. EUROMOD

andmed sisaldavad informatsiooni inimeste ja leibkondade tulude kohta, mis on vajalikud nii

toimetulekutoetuse määramisel kui ka sissetulekust sõltuva omaosaluskoormuse hindamisel.

ESU 2025 metaandmed, uuringu metoodika jm on avaldatud Statistikaameti lehel. Andmekoosseis

on esitatud lisas 3. Uuringu andmed on juba Statistikaameti poolt pseudonümiseeritud. ESU

6 Eesti Panga statistika (2026). Eesti leibkondade ja finantskäitumise tarbimisharjumuste uuring, metoodika, 2026.

Kättesaadav: https://statistika.eestipank.ee/failid/mbo/HFCS%202024%20EST.pdf

andmed sisaldavad informatsiooni küsitlusel põhinevate leibkondade kohta (mis on eelduslikult

täpsem) ja võimaldavad seega analüüsida küsitluse ja registriandmete erinevusi leibkondade

koosseisudes.

HFCS (vastutavad Eesti Pank ja Statistikaamet) andmekoosseis on esitatud lisas 4. Analüüsitakse

varade olemasolu ja tähtsust toimetulekutoetuse kontekstis.

Registriandmete analüüsimise ja isikuandmete töötlemise vajadus uuringu eesmärkide täitmiseks

andmekoosseisude põhiselt on esitatud põhjalikumalt ka punktis 5.

Uuringu aja- ja tegevuskava näeb ette ka AKI lisataotluse tegemist, et analüüsida leibkondade

majanduslikku toimetulekut ja selleks vajalikke andmeid ning stsenaariume (uurimisülesanne II,

uurimisülesanne V). Detailne sisend selleks vajalike andmete osas tekib kirjanduse analüüsist ja

uurimisülesandest I.

9.3. Loetlege isikuandmete allikad.

Registriandmete analüüs tugineb Sotsiaalkindlustusameti Sotsiaalteenuste ja -toetuste

andmeregistrile (STAR), Siseministeeriumi Rahvastikuregistri andmetele, Töötukassa

andmekogule, Tartu Maakohtu kinnistus- ja registriosakonna Kinnistusraamatu andmetele ning

Tervisekassa andmekogule ja Retseptikeskuse andmetele (vt detailne andmekoosseis lisa 1).

EUROMODi maksude ja toetuste mudeli sisendandmestik on koostatud kasutades andmeid järg-

nevatest registritest (vt ka lisa 1):

 Statistikaametis hoitavad Maksu- ja Tolliameti andmed (töötamise register, maksukohus-

laste register);

 Statistikaametis hoitavad Sotsiaalkindlustusameti andmed (sotsiaalkaitse infosüsteemi and-

med, sotsiaalteenuste ja -toetuste andmeregister);

 Statistikaametis hoitavad Eesti Töötukassa andmed (töövõime hindamise ja töövõimetoe-

tuse andmekogu, töötuna ja tööotsijana arvel olevate isikute ning tööturuteenuste osutamise

register, töötuskindlustuse andmekogu);

 Statistikaametis hoitavad Haridus- ja Teadusministeeriumi andmed (Eesti hariduse infosüs-

teemi andmed);

 Statistikaametis hoitavad Siseministeeriumi andmed (Eesti Rahvastikuregister);

 Statistikaametis hoitavad Tervisekassa andmed (Tervisekassa andmekogu, Retseptikes-

kus);

 Statistikaametis hoitavad Justiitsministeeriumi ja Tartu Maakohtu andmed (kinnistusraa-

mat, E-Toimiku süsteemi andmed, äriregister);

 Statistikaametis hoitavad Maa-ameti andmed (Aadressiandmete süsteem).

Statistikaameti Eesti Sotsiaaluuringu andmete ja metoodika kirjeldus on avaldatud Statistikaameti

lehel. Andmekoosseis on esitatud lisas 3. HFCS (vastutavad Eesti Pank ja Statistikaamet)

andmekoosseis on esitatud lisas 4.

Uuringu aja- ja tegevuskava näeb ette ka AKI lisataotluse tegemist, et analüüsida leibkondade

majanduslikku toimetulekut ja selleks vajalikke andmeid ning stsenaariume (uurimisülesanne II,

uurimisülesanne V). Detailne sisend selleks vajalike andmete osas tekib kirjanduse analüüsist ja

uurimisülesandest I.

9.4. Kas andmeandjatega (andmekogu vastutava töötlejaga) on konsulteeritud ning nad on

valmis väljastama uuringu eesmärgi saavutamiseks vajalikud andmed?

Jah, andmeandjatega (andmekogude vastutavate töötlejatega) on konsulteeritud ning nad on valmis

uuringu eesmärgi saavutamiseks vajalikke andmeid väljastama. HFCS uuringu andmete osas esitati

Eesti Pangale taotlus andmete teaduslikul eesmärgil kasutamise osas, see sai positiivse vastuse.

10. Kas kogutud andmed pseudonümiseeritakse või anonümiseeritakse? Mis etapis seda

tehakse? Kes viib läbi pseudonümiseerimise või anonümiseerimise (vastutav töötleja, volitatud

töötleja, andmeandja vms)?

Kui andmeid ei pseudonümiseerita, siis selgitada, miks seda ei tehta.

Registriandmete päringu andmed pseudonümiseeritakse. Registripidajad edastavad turvalist

kanalit pidi kõiksed andmed koos isikukoodiga Statistikaametile vastavalt andmepäringule.

Andmed pseudonümiseerib Statistikaamet koheselt pärast registripidajatelt andmete saamist oma

võtme alusel (SA_ISIK_ID). Uuringu läbiviija ei saa võtmele üheski töö etapis juurdepääsu.

Registripidajad omavahel andmeid ei vaheta.

EUROMODi sisendandmed ja Eesti Sotsiaaluuringu andmed on juba pseudonümiseeritud.

Pseudonümiseerimise on läbi viinud Statistikaamet. Pseudonümiseerimise võtit uuringu läbiviivale

uurimisgrupile (sh SA Mõttekoda Praxis) kättesaadavaks ei tehta.

10.1. Loetlege pseudonümiseeritud andmete koosseis.

Registriandmete analüüsi andmepäringu koosseis on toodud lisas 1.

EUROMODi pseudonümiseeritud andmete koosseis, mida uuringus kasutatakse, on toodud lisas 1

(EUROMODi maksude ja toetuste mudeli andmepäringu kirjeldus). ESU andmed on kirjeldatud

Statistikaameti lehel ning uuringus kasutatava ESU andmepäringu andmekoosseis on esitatud lisas

3. HFCS uuringus kasutatava andmepäringu andmekoosseis on esitatud lisas 4.

10.2. Kirjeldage pseudonümiseerimise protsessi ja vahendeid.

Kui kasutatakse koodivõtit, siis tuua välja, kes koodivõtit säilitab ja kui kaua säilitab.

Registriandmete analüüsis isikukoode ei säilitata (vt ka osa 8). Andmed pseudonümiseerib

Statistikaamet oma võtme alusel (SA_ISIK_ID). Võtit säilitatakse tähtajatult, aga uuringu läbiviija

ei saa sellele üheski töö etapis juurdepääsu. Volitatud töötlejatele Statistikaameti turvalises

keskkonnas kättesaadavaks tehtud andmestikud peavad olema hävitatud hiljemalt 2028. aasta II

kvartali lõpus.

EUROMODi sisendandmed ja Eesti Sotsiaaluuringu andmed on juba pseudonümiseeritud.

Pseudonümiseerimise on läbi viinud Statistikaamet. Pseudonümiseerimise võtit uuringu läbiviivale

uurimisgrupile (sh SA Mõttekoda Praxis) kättesaadavaks ei tehta.

10.3. Tooge välja pseudonümiseeritud andmete säilitamise aeg ja põhjendus.

Kui andmeid ei pseudonümiseerita, siis tuua välja andmete kustutamise tähtaeg. Vähemalt kvartali ja aasta täpsusega.

Kõik volitatud töötlejate poolt Statistikaameti teadlaste keskkonnas kasutatavad registriandmete

andmestikud peavad olema hävitatud hiljemalt 2028. a II kvartali lõpuks. Vt ka osa 10.2.

Projekti (aruande) esialgne lõputähtaeg on 3.10.2027, millele järgneb tulemuste esitlus jm

kommunikatsioonitegevused kahe kuu jooksul pärast lõppraportit. Projekti aruande lõpptähtaeg

praktikas võib lükkuda edasi, kui andmekasutuse loa saamine võtab kavandatust (30 tööpäeva)

olulisel määral rohkem aega.

Etappide algus- ja lõpukuupäevad täpsustatakse Statistikaametiga töö käigus. Paindlikkus on

siinkohal oluline, kuna projektisisesed tähtajad võivad väikese etteteatamisega hilineda erinevatel

põhjustel, nt andmekasutuslubade hilinemine.

Andmete kasutamiseks lõpeb volitatud töötlejal (uurimisgrupil, sh SA Mõttekoda Praxis) ligipääs

Statistikaameti keskkonnale vastavalt lepingule.

Statistikaameti keskkonnas andmete säilitamise kord on reguleeritud vastavalt Statistikaameti

konfidentsiaalsete andmete teaduslikel eesmärkidel kasutamise korrale. Samas on oluline mainida,

et töös kasutatava EUROMODi sisendandmestiku, ESU ja HFCS andmete säilitamine ei sõltu

antud uuringust, kuna andmestikud on loodud teise projekti raames (osa riikliku statistika töödest).

Säilitamise kuupäev puudutab seega vaid praeguse uuringu raames loodud analüüsitabeleid ja muid

kokkuvõtvaid andmeid, kuid mitte EUROMODi, ESU ja HFCS sisendandmestikku ennast.

Projektikaustade säilitamise periood lepitakse Statistikaameti ja töö tegijate vahel kokku andmete

kasutuslepingus.

11. Kas andmesubjekti teavitatakse

isikuandmete töötlemisest? Jah/ei

Jah, teavitatakse üldiselt (vt punkt 11.2.).

11.1. Kui vastasite ei, siis palun põhjendage7 Andmete töötlemine ei kahjusta andmesubjekti

huve, sest väljund on teaduslik üldistus.

Isikuandmete kaitse üldmääruse (IKÜM) artikli

14 lõike 5 punkt b sätestab, et isikute andmetööt-

lusest teavitamata jätmine tuleb kõne alla juhul,

kui „isikuandmeid töödeldakse avalikes huvides

toimuvaarhiveerimise, teadus- või ajaloouurin-

gute või statistilisel eesmärgil, eeldusel, et ar-

tikli 89 lõikes 1 osutatud tingimused on täidetud

ja kaitsemeetmed kehtestatud“ või kui teavita-

mise kohustus „tõenäoliselt muudab sellise

isikuandmete töötlemise eesmärgi saavutamise

võimatuks või häirib seda suurel määral“.

Käesolev uuring on avalikes huvides tehtav tea-

dusuuring, mille tellijaks on Sotsiaalministee-

rium. Uuringuga hõlmatakse paljusid andme-

subjekte, kelle kõigi teavitamine on komplitsee-

ritud, sest kõigi andmesubjektide kontaktand-

meid eraldi ei koguta, kõigi kontaktandmed ei

ole teada või need ei ole (enam) kehtivad. Eel-

nevat arvesse võttes teavitatakse andmesubjekte

isikuandmete töötlemisest üldiselt.

Järgitakse IKÜM-i artikli 89 lõikes 1 sätestatud

kaitsemeetmeid – kogutavad andmed pseu-

donümiseeritakse ning andmeid töödeldakse

selliselt, et andmesubjektid ei ole tuvastatavad.

Uuringu väljund on üldistus, mis ei viita kuidagi

tagasi konkreetsetele andmesubjektidele.

Uuringu tulemused (üldistatud kujul) tehakse

uuringu lõppedes kõigile avalikult kättesaada-

vaks.

Kõik Sotsiaalministeeriumi tellimusel või osalu-

sel läbi viidud uuringud avaldatakse Sotsiaalmi-

nisteeriumi kodulehel.

11.2. Kui vastasite jah, siis kirjeldage, kuidas

teavitatakse.

Info uuringu läbiviimisest ja uuringus

töödeldavatest andmetest avaldatakse

7 Isikuandmete töötlemisest teavitamise kohustus tuleneb IKÜM-st, teavitamata jätmine on põhjendatud väga erandlikel juhtudel.

Sotsiaalministeeriumi kodulehel. Inimestel on

võimalik lehel tutvuda uuringu eesmärkide,

andmekoosseisude ja analüüsi kokkuvõtliku

teabega.

11.3. Kust on leitavad

andmekaitsetingimused8?

-

12. Kas isikuandmeid edastatakse

kolmandatesse riikidesse? Jah/ei. Kui vastate küsimusele jah, siis täita ka järgnevad lahtrid.

Ei

12.1. Loetlege riigid, kuhu isikuandmeid

edastatakse.

-

12.2. Milliseid lisakaitsemeetmeid

kasutatakse?

-

Kinnitan, et taotluses esitatud andmed vastavad tegelikkusele.

_____________________________ ____________________ (allkirjastaja ees- ja perenimi)9 (allkiri ja kuupäev)

Taotluse lisad:

Lisa 1: Andmepäringu kirjeldus

Lisa 2: Hankeleping

Lisa 3: ESU ankeet

Lisa 4: HFCS ankeet

Lisa 5: Andmekaitsealane mõjuhinnang

8 IKÜM-i kohaselt tuleb andmesubjektile esitada isikuandmete töötlemise kohta teave ehk nn andmekaitsetingimused, mis peavad vastama IKÜM art 12 – 14 sätestatule. 9 Taotluse saab allkirjastada vaid isik, kellel on vastava asutuse/ettevõtte esindusõigus või teda on volitatud taotlust esitama. Kui allkirjastaja on volitatud

taotlust esitama, siis esitada volitust tõendav dokument (volikiri, leping vms).