Vastus pöördumisele

1

TAOTLUS ISIKUANDMETE TÖÖTLEMISEKS TEADUSUURINGUS Lisa 2

Andmepäringute koosseis ja andmete liikumine

Uuringus on vaja pärida erinevatest registritest andmeid ja ühendada need isikupõhiselt. Selleks esitab uuringu läbiviija (Centar) koostöös tellijaga (Rahandusministeerium) andmepäringu Rahvastikuregistrile.

Rahvastikuregister koostab andmete sidumiseks vajalikud andmebaasid ehk isikukoodide ja genereeritud unikaalse koodidega andmebaasi (andmestik 1). Rahvastikuregister saadab andmete sidumiseks vajaliku andmebaasi krüpteeritult teiste andmepäringusse kaasatud registrite volitatud töötlejatele.

Teised registrid lisavad Rahvastikuregistri saadetud andmete sidumiseks vajalikule andmebaasile nende registrist päritavad andmed, eemaldades isikukoodid ja jättes alles genereeritud unikaalsed koodid. Seejärel saadavad kõik registripidajad andmefailid Centarile, kes seob kõikidelt registritelt saadud andmefailid, mille tulemusena loodud andmebaas on kvantitatiivanalüüsi aluseks.

Kuna analüüsi teostamiseks on vaja Rahvastikuregistrist ka muid andmeid peale andmete sidumiseks vajalike andmestike, siis nende andmetega viib Rahvastikuregister läbi sama protseduuri, mis teised registrid (andmestik 2).

Registrite vahel muud andmevahetust peale Rahvastikuregistrist teistele registritele saadetavate andmete sidumiseks vajalike andmebaaside liikumise ei toimu. Töö teostajale isiku otsest tuvastamist võimaldavaid andmeid (isikukood, nimi) ei edastata. Töö tellijale edastatakse vaid lõpparuanne.

Joonis 1. Andmete liikumine registrite vahel ja nende jõudmine Centarini

Sellist andmete ühendamise lahendust on varasemalt korduvalt kasutatud. Näiteks võib siin tuua Riigikogu Arenguseire keskuse poolt tellitud uuringu „Tööga seotud sotsiaalkaitse mudelid ja nende sobivus alternatiivsete tööturu arengute korral Eestis“ (AKI luba antud 31.05.2018, otsuse number nr 2.2.-1/18/22) või

Rahvastikuregister(RR)

Esimene andmestik ehk võtme andmestik, kus on isikukood ja

anonümiseeritud ID

RR saadab võtme krüpteeritud kujul teistele registritele

Teised registrid lisavad soovitud andmed juurde ja eemaldavad

isikukoodi

Kõik registrid saadavad anonümiseeritud andmestiku krüpteeritud kujul Centarile

Centar ühendab andmestikud anonümiseeritud ID alusel

Teine andmestik ehk RRist soovitud andmed anonümiseeritud kujul

RR saadab selle otse Centarile koos anonümiseeritud ID-dega,

aga ilma isikukooditeta

2

ETAgi poolt RITAst rahastatud uuringu „Muutuvast tööturust ja kasvavast rändest tulenevad võimalused ja väljakutsed haridus --, tööturu ja sotsiaalsüsteemis" (AKI luba antud 29.11.2018, otsuse nr 2.2 1/18/45, luba taotles konsortsiumi liige Eesti Rakendusuuringute Keskus CentAR).

Andmete päringud registrite kaupa

Need andmed edastatakse Centarile umbisikustatult, st isikukoodid on eemaldatud ja iga valimiisik on tähistatud unikaalse koodiga (vastab Rahvastikuregistri edastatud valimiisikute andmebaasi koodile isiku kohta).

1. Rahvastikuregister (Siseministeerium)

 Ajaperiood: 01.01.1999 – 31.12.2022

 Valikukriteerium: kõik inimesed, kes on ajaperioodi jooksul olnud elus

 Agregeerituse tase: indiviidi tasemel

 Tunnused

 Andmestik 1 (võtme dokument, mis saadetakse teistele registritele):  Anonümiseeritud ID  isikukood

 Andmestik 2 (analüüsis kasutatavad andmed, mis saadetakse töö teostajale):  Anonümiseeritud ID  Kõrgeim omandatud haridustase  Kõrgeima omandatud haridustaseme kirje sisestamise aeg  Ema anonümiseeritud ID  Isa anonümiseeritud ID  Iga lapse anonümiseeritud IDSuguSünniaasta ja -kuuElukoha maakondElukoht: kas

vald või linn (st haldusüksuse liik)Surma aasta ja kuuElamisluba või -õiguse olemasolu Elamisluba või -õiguse tähtaeg (aasta ja kuu)

 Kodakondsus

 Riik

 Eesti kodakondsuse omandamise aeg (aasta ja kuu)

 Eesti kodakondsuse taastamise või kaotamise aeg (aasta ja kuu)  Perekonnaseis

 abielus/pole abielus

 abiellumise aasta ja kuu

 lahutuse aasta ja kuu

Isikute kohta, kelle vanus 31.12.2022 seisuga oli alla 18, ainult järgnevad tunnused:

 Anonümiseeritud ID

 Ema anonümiseeritud ID

 Isa anonümiseeritud ID

 sugu

 sünniaasta ja -kuu

2. Sotsiaalkaitse infosüsteem (Sotsiaalkindlustusamet)

 Ajaperiood: 12.1999 – 31.12.2022

 Valikukriteerium: Väljavõte Rahvastikuregistri saadetud andmestikus (andmestik 1) olevatest inimestest

 Andmete ajaline täpsus – aastane

 Agregeerituse tase: indiviidi tasemel

 Tunnused: o Anonümiseeritud ID o o o o o

3

o o o Pension (välja arvatud töövõimetuspension ja rahvapension töövõimetuse alusel)

 Pensioni saamise algusaasta ja kuu  Pensioni liik  Pensioni summa kuus (määratud)

o Pensioniõigusliku staaži andmed  Pensioni staaž kokku  Pensioni staaži alguse ja lõpu aeg (aasta ja kuu)  Pensioni staaži liik  Pensioniõigusliku soodusstaaži tunnus  Riigiametnikustaaži tunnus  Ametikoht (eripensionite puhul)  Välisriigis pensioni saamise andmed  Välisriigist (Venemaa, Moldova, Valgevene, Ukraina) pensioni saamise andmed

o Pensionikindlustusstaaži andmed o Pensionikindlustuse kindlustusosakute andmed o Pensionilisa arvestamine

 Nõusolek pensionilisale laste pealt  Nõusolek pensioniõigusliku staaži hulka laste kasvatamise arvamine  Vabadussõjast osavõtmise andmed  II maailmasõjast või Omakaitse liikme andmed  Represseeritu andmed  Tuumakatastroofi, -katsetuse, aatomielektrijaama avarii andmed  Avaliku teenistuse andmed  Päästeteenistuse andmed

o Lapsehoolduspuhkuse kestuse andmed o Avaldused pensioni vähendamiseks või maksmise edasilükkamiseks vastavalt riikliku

pensionikindlustuse seaduse § 251  Vähendamise või edasilükkamise alguse aasta ja kuu  Vähendamise või edasilükkamise lõpu aasta ja kuu  Kas avaldus pensioni vähendamiseks või maksmise edasilükkamiseks

o Sotsiaalmaksu andmed  Isiku eest makstud sotsiaalmaksu summa aastas

 Sotsiaalmaksu liik (SKA klassifikaatori SM_liik kood)

 Sotsiaalmaksu summa 3. Eesti Hariduse Infosüsteem (Haridus- ja Teadusministeerium)

- Ajaperiood: 01.2004 – 31.12.2022 - Valikukriteerium: Väljavõte Rahvastikuregistri saadetud andmestikus (andmestik 1) olevatest

inimestest. Isikute puhul, kelle vanus vaatlusaluse aasta alguse seisuga oli alla 18, selle aasta kohta andmeid ei pärita.

- Agregeerituse tase: indiviidi tasemel - Tunnused:

o Anonümiseeritud ID o Isiku kõrgeim omandatud haridustase (ISCED2011 klassifikaatori järgi ja iga kalendriaasta

lõpu seisuga (viimane teadaolev info)) o Isiku kesk-/kõrg-/kutsehariduse (ISCED2011 klassifikaatori järgi) õpingutele sisseastumise

aeg o Isiku kesk-/kõrg-/kutsehariduse (ISCED2011 klassifikaatori järgi) õpingute katkestamine või

õppepuhkuste kasutamine (kõik sündmused, kuu täpsusega)

4. Pensionikeskus - Ajaperiood: 01.2003 – 31.12.2022

4

- Valikukriteerium: Väljavõte Rahvastikuregistri saadetud andmestikus (andmestik 1) olevatest inimestest. Isikute puhul, kelle vanus vaatlusaluse aasta alguse seisuga oli alla 18, selle aasta kohta andmeid ei pärita.

- Agregeerituse tase: indiviidi tasemel

- Tunnused: o Kas isik on kunagi liitunud kohustusliku kogumispensioniga (valikuavaldusega, loosi teel

või esitades maksete tasumisest vabastamise avalduse) o Isikule kuuluvate II samba fondide osakute väärtus kuu viimase päeva seisuga, iga

pensionifondi lõikes, kuiselt alates 2003 Kas isikul on pensioni investeerimiskonto

 Pensioni investeerimiskonto avamise aasta ja kuu  Pensioni investeerimiskonto sulgemise aasta ja kuu

o Sissemaksete peatamine vastavalt kogumispensioni seaduse § 271  Sissemaksete peatamise maksekohustuse peatumise aasta ja kuu

o Kogumispensioni väljamakse pärast õiguse tekkimist kohustuslikule kogumispensionile ühekordse maksena vastavalt kogumispensioni seaduse § 43

 Esimese avalduse esimese väljamakse aasta ja kuu  Esimese avalduse esimese väljamakse summa ilma tulumaksuta

o Kogumispensioni väljamakse pärast õiguse tekkimist kohustuslikule kogumispensionile fondipensioni või pensionilepingu alusel

 Fondipensioni või pensionilepingu avalduse esitamise aasta ja kuu1 o Väljamakse enne õiguse tekkimist kohustuslikule kogumispensionile vastavalt

kogumispensioni seaduse § 431  Väljamakse aasta ja kuu (kui väljamakse kahes jaos, siis esimese väljamakse

aasta ja kuu)  Väljamakse summa ilma tulumaksuta (kui väljamakse kahes jaos, siis esimese

väljamakse summa)

1 Kui isikul on mitu fondipensioni sõlmitud (esmane fondipension on lõpetatud ning selle järgselt uus sõlmitud), andmed esimese fondipensioni osas.

Andmekaitse Inspektsioon

Tatari 39

Tallinn 10134

_____________________ (taotluse esitaja)

TAOTLUS ISIKUANDMETE TÖÖTLEMISEKS TEADUSUURINGUS

Juhindudes isikuandmete kaitse seaduse paragrahvis 6 sätestatust palun

anda luba isikuandmete töötlemiseks isiku nõusolekuta X

uuring hõlmab eriliigilisi isikuandmeid

isikuandmete töötleja on määranud andmekaitsespetsialisti X

Uuringu nimi „Rahandusministeeriumi pensioni prognoosimudeli arendamine“ – Rahandusministeeriumi (tellija), Sotsiaalministeeriumi ja Rahandusministeeriumi (juhtrühma liikmed) ühisanalüüs

A. Selgitage lühidalt, miks on isiku tuvastamist võimaldavate andmete töötlemine vältimatult

vajalik uuringu eesmärgi saavutamiseks:

Uuringu raames koostatakse dünaamiline mikrosimulatsioonimudel pensionisaajate arvu, nende poolt saadavate pensionite erinevate indikaatorite (sh keskmised pensionid pensionite adekvaatsuse näitajad, pensionite ebavõrdsus jt) ning pensionisüsteemi kogukulude ja -tulude prognoosimiseks. Mikrosimulatsioonimudeli metoodikas on väikseim analüüsiühik üksikisik. Mudeli lähtepunktiks on viimased tegelikud andmed kõigi olemasolevate isikute kohta (sugu, vanus, kogutud pensioniõigused, töötamine ja tasu saamine). Igale isikule prognoositakse tema edasine elukäik, lähtudes olemasolevatest prognoosidest suremuse ja sündimuse kohta; samuti tema edasine tööturuajalugu, lähtudes minevikuandmete põhjal leitud statistilistest seostest. Selle põhjal prognoositakse igale isikule pensioniõigused ning pensioni suurus ning arvutatakse ülalnimetatud indikaatorid pensionisummade ja pensionite ebavõrdsuse kohta. Ainult üksikisiku detailsusega prognoos võimaldab pensionite jaotuslike ja ebavõrdsuse näitajate (nt Gini koefitsient, kvintiilide suhe jt) korrektset hindamist. Sellise prognoosi koostamine eeldab korrektseid lähteandmeid prognoosiperioodi algushetke kohta, mis on olemas Eesti riiklikes andmekogudes. Mudeli arendamiseks on vajalik ka minevikuandmete olemasolu, et nende baasil hinnata ja valideerida erinevaid seoseid, mille põhjal mudelis tulevikuprognoose tehakse, sh

- seoseid tööturukäitumise (ning töötasu) ja sotsiaal-demograafiliste taustatunnuste vahel. Nt milliseks kujuneb tulevikus iga mudelis käsitletava (sh ka täna veel sündimata) hüpoteetilise isiku tööhõives osalemise tõenäosus igas eluetapis ning milline on eeldatav töötasu. Selleks on vajalik aegridade olemasolu, hindamaks hõive ja töötasu kujunemist üle elukaare.

- käitumislikke seaduspärasid kogumispensioni õiguste kogunemisel ja kasutamisel (pensionifondide valik, II samba maksete peatamine ja jätkamine, pensionivara ühekordne väljavõtmine enne pensionile jäämist, pensionile jäädes pensioni väljavõtmine ühekordse maksena või fondipensionina jne). Nt millise riskitasemega fonde eelistavad erinevas vanuses inimesed, milline on II sambast väljumise tõenäosus sõltuvalt vanusest, soost ja muudest teguritest.

- I samba eriliigiliste pensioniõiguste kogunemise seaduspärasid (nt 1999. aasta eelse tööraamatutes registreeritud staaži maht, ametialade sooduspensionite õiguste tekkimine, ennetähtaegse vanaduspensioni kasutamine jt). Minevikuandmete baasil on vaja hinnata, kui suur on eri liiki pensioniõigusi koguvate isikute osakaal sõltuvalt soost ja vanusest, samuti valideerida kogutud õiguste ja saadava pensioni suuruse seoseid.

Mudeli väljatöötamise üheks eesmärgiks on arvutada pensionäride ebavõrdsuse näitajaid. Selleks on väga oluline teada erinevate nähtuste (nt pensionid, palgad) jaotumist erinevate sotsiaal-demograafiliste gruppide vahel ja siseselt. Selliseid gruppe on päris palju (nt eri liiki pensionite saajad eri soo-vanuskohortides). Eraldiseisvalt kuulub paljudesse gruppidesse vähe inimesi, mis toob kaasa ohu, et mõnda gruppi jääb liiga vähe inimesi, nt 2 või 5, mille baasil grupi kohta korrektseid üldistusi teha ja mudeli väljundeid arvutada ei ole võimalik. Seetõttu on vajalik kõigi elanike andmete kasutamine. Mudeli väljatöötamiseks on vajalikud ka andmed laste kohta. Põhjuseks on, et laste arvu võetakse arvesse pensioniõiguste kogunemisel. Seetõttu on pensionite korrektseks prognoosimiseks vaja teada mitte ainult andmeid tema tööstaaži, töötasu ja kogumispensioniga liitumise kohta, vaid ka seda, kui palju lapsi tal on. Seega on vajalik info laste ja vanemate seoste kohta. Lisaks

vanaduspensionile on laste ja vanemate seoste info vajalik ka toitjakaotuspensioni prognoosimiseks (tegelike toitjakaotuspensioni saajate kohta päritakse andmed Sotsiaalkindlustusametist, kuid peame koostama ka tõenäosusliku toitjakaotuspensioni prognoosi tulevasteks perioodideks lähtuvalt suremustõenäosustest). Samuti on alaealiste arvessevõtmine oluline demograafiliste projektsioonide tegemiseks tulevaste perioodide kohta. Alaealiste kohta päritavate isikuandmete koosseis on (vt täpsemalt andmekoosseis Lisas 2): - pseudonüüm - vanema(te) pseudonüüm - sünniaasta ja -kuu - sugu Info laste ja vanemate seoste kohta on vajalik mitmel põhjusel:

 Muidu pole võimalik korrektselt modelleerida demograafiat. Kui näiteks küsida ülalloetletud tunnused selliselt, et iga täisealise inimese kohta oleks toodud iga tema lapse sugu ja vanus (ilma lapse pseudonüümita), oleks see ebapiisav: info samade laste kohta kajastuks nii tema ema kui isa puhul, laste arv ei summeeruks elanikkonna tasandil korrektselt ning puuduks võimalus topeltarvestuse tuvastamiseks (lihtsalt alaealiste arvu jagamine kahega ei oleks piisav, sest osadel lastel on ainult üks vanem). Mikrosimulatsioonimudelis, kus mudel prognoosib kogu populatsiooni järgmise 100 aasta jooksul, on laste arvu paika saamiseks lapse ema ja isa teadmine hädavajalik.

 Laste ja vanemate seoste arvessevõtmine oluline nii laste kui vanemate tööturunäitajate analüüsimisel ja prognoosimisel: vanemate sissetuleku ja laste tööturuedukuse analüüsimiseks ja prognoosimiseks peame teadma seost vanemate ja laste vahel (varasemate uuringute põhjal oleme leidnud, et isiku edukus tööturul on seotud vanemate sissetulekuga).

 Laste ja vanemate vahelise seoste õigesti modelleerimine mõjutab otseselt pensionite suurust ja jaotust, mis on selle projekti peamised väljundnäitajad: näiteks on II samba pensionõigused on pärandatavad (kõrgemat palka teeninud vanemad pärandavad lastele suurema II samba, sellel on mõju nii laste pensioni suurusele kui pensionide ebavõrdsuse näitajatele) samuti vanema surma korral makstakse lapsele toitjakaotuspensioni. Mõju on ka vanemate pensionile: laste arvu põhjal makstakse lapsevanemale pensionilisa (kuid mitte mõlemale, vaid ühele lapsevanemale). Tema surma korral liigub see õigus üle teisele vanemale. Et oleks teada, kellele see õigus liigub, peab teadma, kes oli lapse teine vanem, ehk teisisõnu peame suutma luua seose laste ja vanemate vahel.

Pärime andmeid ka isikute hariduse kohta põhjusel, et mudeli arendamiseks on vaja hinnata statistilised seosed isikute tööhõives olemise tõenäosuse ning sissetuleku prognoosimiseks, haridus on aga üks olulisemaid hõivet ja sissetulekut mõjutavaid tegureid. Hariduse infot pärime kahest allikast – kuna Eesti Hariduse infosüsteemis (EHIS) pole infot enne 2004. aastat omandatud hariduse kohta, küsime lisaks ka Rahvastikuregistrist inimeste eneste poolt märgitud haridustaseme info. EHISest päritakse andmed nii omandatud haridustasemete kui ka sisseastumise, õpingute katkestamise ja õppepuhkuste kasutamise kohta – see on vajalik õppeperioodide pikkuste määratlemiseks, aitamaks mudelis prognoosida tööturul osalemise perioode. Andmekoosseisu hulgas on ka inimeste abielustaatuse info. Selle põhjuseks on vajadus pensionimudeliga simuleerida võimalike seadusemuudatuste mõju, millega pensioniõiguste kogumine ja/või jagamine oleks seotud abielus olemisega. Sotsiaalkindlustusametist päritakse andmed muuhulgas isikute riiklike pensionite õiguste ning pensionite saamise kohta. Sealhulgas küsitakse ka infot välisriikides saadava ning välisriikide poolt makstavate pensionite kohta, et mudel suudaks korrektselt prognoosida Eesti riigi tulevasi kohustusi ja kulutusi seoses pensionitega.

B. Selgitage ülekaaluka avaliku huvi olemsaolu (näiteks edasiste strateegiate ning stsenaariumite

kujundamine ühiskonnaheaolu muutmiseks; uued teadmised inimese, ühiskonna ja nende

vastastikuse toime kohta; kuidas teadustulemusi on võimalik rakendada inimeste elu, tervise ja

vabaduse kaitseks, heakskiidetud teadus- või arendusprojekt):

Mudeli väljundit vajavad oma töös nii Rahandusministeerium kui Sotsiaalministeerium. Seni Eestis kasutatavates pensioni prognoosimudelites tehakse prognoosid gruppide (kohortide) tasandil, mitte isiku tasandil nagu mikrosimulatsioonimudelis. See ei võimalda hinnata pensionite ebavõrdsuse näitajaid, mis on nii praegu kui tulevikus vajalikud indikaatorid. Uuringu raames koostatav mikrosimulatsioonimudel võimaldab leida ka jaotuslikke ja ebavõrdsuse indikaatoreid.

C. Selgitage, kuidas tagate, et isikustatud andmete töötlemine ei kahjusta ülemääraselt

andmesubjekti õigusi ega muuda tema kohustuste mahtu.

Uuringu läbiviija ei päri uuringu raames registritest andmeid isikut otseselt tuvastataval kujul (st nende kätte ei jõua isikukoodid). Uuringu raames isikustatud andmete töötlemine ei kahjusta andmesubjekte, kuna registriandmete ühendamine ei oma mõju isikutele (kelle andmeid koondatakse) ning andmete töötlus ja analüüs toimub isikustamata andmetega. Vastavalt andmete liikumise protsessi kirjeldusele (vt lisa 2) ei jõua ühegi registri andmed teiste registriteni valdajateni.

D. Selgitage, kuidas toimub andmete edastamine isikuandmete allikalt teadusuuringu läbiviijani.

Andmete koosseis ja liikumine on kirjeldatud taotluse lisas 2.

1. Vastutava töötleja üldandmed1 Täidab taotluse esitaja

1.1 Vastutava töötleja nimi Rahandusministeerium (sisuliste tellijate esindaja) Sotsiaalministeerium

1.2 Registreeritus Eesti Teadusinfosüsteemis Ei Ministeeriumid on poliitikakujundajad ja seetõttu ei ole nende registreeritus ETISes siinkohal sisukas.

1.3 Registrikood või isikukood 70000272

1.4 Isikuandmete töötlemiskoha või kohtade

aadressid

maja, tänav, asula/linn, maakond, postiindeks

Suur-Ameerika 1 15001 Tallinn Harju maakond

1.5 Asu- või elukoha aadress (analoogne

registrikandega) maja, tänav, asula/linn, maakond, postiindeks

Suur-Ameerika 1 15001 Tallinn Harju maakond

1.6 Kontaktandmed

telefon, e-post

Rahandusministeeriumi kontakt (sisuliste tellijate esindaja): Tõnu Lillelaid (+372 611 3786, [email protected]) Sotsiaalministeeriumi kontakt: Merle Sumil-Laanemaa (tel 6269 239, e-post: [email protected]) Centari kontakt: Janno Järve Tel. 56 668 440, e-post [email protected]

NB! Andmed volitatud töötlejate kohta täidetakse allolevas taotluse lisas nr 1.

Täidab taotluse esitaja

2. Teadusuuringu läbiviimise õiguslik alus

Nimetage õigusakt, mis annab Teile õiguse teadusuuringut läbi

viia. Ei piisa viitest isikuandmete kaitse seaduse § 6-le.

Akadeemilise uuringu korral võib see olla näiteks Teadus- ja

Rahandusministeeriumi ja konsortsiumi (koosseisus Eesti Rakendusuuringute Keskus Centar, Andres Võrk, Lauri Leppik ja Magnus Piirits) vahel on sõlmitud sihttoetuse andmise leping konkursi „Rahandusministeeriumi pensioni prognoosimudeli arendamine“ tulemusena.

1Vastutav töötleja on uuringu läbiviija – taotluse esitaja. Juhul, kui ta kasutab uuringu läbiviimisel teisi isikuid ja

asutusi, siis on need teised isikud ja asutused volitatud töötlejad

arendustegevuse korralduse seadus ( kui olete registreeritud

teadus- või arendusasutus) või teadus- või arendusprojekti

avamise otsus, leping vms

Isikuandmete kaitse seaduse §6 kohaselt on lubatud isikuandmete töötlemine teadus- ja ajaloouuringu ning riikliku statistika vajadusteks ning lõike 5 kohaselt loetakse teadusuuringuks ka täidesaatva riigivõimu analüüsid ja uuringud, mis tehakse poliitika kujundamise eesmärgil ja nende koostamiseks on täidesaatval riigivõimul õigus teha päringuid teise vastutava või volitatud töötleja andmekogusse ning töödelda saadud isikuandmeid. Lõikest 1 tulenevalt võib isikuandmeid andmesubjekti nõusolekuta teadus- või ajaloouuringu või riikliku statistika vajadusteks töödelda eelkõige pseudonüümitud või samaväärset andmekaitse taset võimaldaval kujul ning enne isikuandmete üleandmist teadus- või ajaloouuringu või riikliku statistika vajadustel töötlemiseks asendatakse isikuandmed pseudonüümitud või samaväärset andmekaitse taset võimaldaval kujul andmetega. Palumegi võimalust kasutada antud uuringus registrite pseudonüümitud andmeid. Vastavalt Vabariigi Valitsuse seaduse § 65 on Rahandusministeeriumi valitsemisalas riigi eelarve-, ressursihaldus-, maksu-, tolli- ning finantspoliitika kavandamine ja elluviimine, majandusanalüüs ja -prognoos, riigiabialane nõustamine ja koordineerimine, raamatupidamise, audiitortegevuse, riikliku statistika, avaliku teenistuse ning riigivara ja riigihangetega seotud tegevus, riigi rahavoo juhtimine, välisvahendite kasutamise korraldamine, riigi antavate laenude ja riigigarantiide korraldamine, kohaliku omavalitsuse üksuste arendamine ja nõustamine, regionaalarengu, riigi- ja regionaalhalduse kavandamine ja koordineerimine ning ruumilise planeerimise alase tegevuse korraldamine ja järelevalve ning vastavate õigusaktide eelnõude koostamine. Vastavalt Rahandusministeeriumi põhimääruse § 5 lg 1 on ministeeriumi põhiülesanded Vabariigi Valitsuse nõustamine eelarve, maksunduse, makromajanduse, ruumilise planeerimise, finants-, haldus- ning regionaalpoliitika ja regionaalhalduse küsimustes, ettepanekute esitamine ning poliitika kujundamine ja elluviimine temale antud pädevuse piires. Prognoosimudeli puhul on eristatavad kaks etappi: mudeli väljatöötamise etapp ja selle järgne mudeli kasutamise etapp. Praegune taotlus puudutab mudeli väljatöötamist, mille jaoks igal juhul vajame isiku tasandi andmeid. Juhul, kui mudeli väljatöötamine on edukas, on järgnevas mudeli kasutamise etapis andmed vajalikud mudeli uuendamiseks värskete andmetega. See võiks toimuda perioodilise AKI loa alusel, kus mudeli kasutamiseks vajalike andmete saamiseks küsitakse luba mingiks ajaperioodiks (nt 3 või 5 aastaks). Selleks tehakse eraldi taotlus, kuna detailid (kasutamiseks vajalike andmete täpne koosseis ja/või perioodilisus, andmete töötlejad) ei ole praegu teada ja selguvad hiljem.

3. Uuringu tellija

Täidetakse, kui uuringut viiakse läbi kellegi tellimusel ja talle

edastatakse vaid uuringu tulem

Uuringu rahastaja ja sihttoetuse andmise lepingu allkirjastaja: Rahandusministeerium 70000272 Suur-Ameerika 1, 10122 Tallinn Kantsler: Merike Saks Volitatud esindaja: Tõnu Lillelaid (+372 611 3786, [email protected]) Kuna tegemist on uuringuga, mis on sisendiks poliitikakujundamisse ning põhiline sisutellija on Rahandusministeerium, siis on käesoleva taotluse esitajaks Rahandusministeerium.

Uuringu poliitikaväljundite tellijad: Rahandusministeerium 70000272 Suur-Ameerika 1 15001 Tallinn Harju maakond Volitatud esindaja: Tõnu Lillelaid (+372 611 3786, [email protected]) Sotsiaalministeerium 70000272 Suur-Ameerika 1 15001 Tallinn Harju maakond Volitatud esindaja: Merle Sumil-Laanemaa

4. Isikuandmete töötlemise eesmärk

Kirjeldage uuringu eesmärke (ka püstitatud

hüpoteesi/hüpoteese), mille saavutamiseks on vajalik

isikuandmete töötlemine

Rahandusministeeriumi pensioni prognoosimudel põhineb Excelil ning on soo ja vanusekohordi põhine. Mudel põhineb vanusekohortide keskmistel väärtustel ja ka tulemused on vanusekohortide ning süsteemi/rahvastiku keskmised. See toob kaasa piiranguid indikaatorite osas, mida mudeliga on võimalik prognoosida ja simuleerida. Sellest tulenevalt on Rahandusministeerium seadnud endale eesmärgiks arendada välja uus pensionimudel, mis võimaldab pikaajalisi pensionisüsteemi prognoose erineva detailsusega. Sihttoetuse raames on Rahandusministeerium, Sotsiaalministeerium aruteludes mudelit arendava konsortsiumiga jõudnud järeldusele, et piisava detailsusega väljundi saamiseks on vajalik mikrosimulatsioonimudeli arendamine. Kuna mikrosimulatsioonimudeli väikseim andmeühik on üksikisik, on mudeli prognoosiperioodi alghetke korrektseks lähtestamiseks vaja fikseerida ristlõige Eesti elanikkonnast. See tähendab, et on vaja teada uusimaid andmeid iga isiku poolt kogutud pensioniõiguste kohta (sh eriliigiliste õiguste, nt kutsealade sooduspensionite staaži, represseeritute staatuse jm kohta), pensioniõiguste kogunemist mõjutavate töötamise ja töötasu kohta, kohustusliku kogumispensioniga liitumise ning pensionifondide valiku info kohta. Sellist analüüsi on võimalik läbi viia vaid registriandmete põhiselt. Küsitlusuuringud ei sisalda andmeid kogutud pensioniõiguste kohta, samuti pole nende valimid piisavad väiksema levikuga sotsiaal-demograafiliste gruppide korrektseks arvestamiseks prognoosides.

5. Isikute kategooriad, kelle andmeid

töödeldakse ning valimi suurus

Määratlege isikud/isikute rühmad, keda uurida kavatsete ning

kui palju neid on

Rahvastikuregistris sisalduvad andmed kõigi 1999-2022 elus olnud Eesti elanike kohta (vt täpsemalt ka lisa 1). Valimi orienteeruv suurus on 1 360 000 isikut.

5.1 Töödeldavate isikuandmete koosseis

Milliseid isikuandmeid töödeldakse (nt ees-ja perenimi,

terviseseisundit kirjeldavad andmed jne)

Töödeldavate isikuandmete koosseis on lahti kirjutatud lisas 2.

6. Isikuandmete allikad

Nimetage konkreetsed isikuandmete allikad (nt registrid,

küsitluslehed jne), kust isikuandmeid saadakse

Rahvastikuregister (vastutav töötleja Siseministeerium)

Sotsiaalkaitse infosüsteem (Sotsiaalkindlustusamet)

Eesti Hariduse Infosüsteem (Haridus- ja Teadusministeerium) AS Pensionikeskus

7. Uuringu vajadusteks kogutud

isikuandmete säilitamine, aeg ja põhjendus

Ei, isikuandmed kustutakse/hävitatakse pärast

kogumise eesmärgi saavutamist. Centar kustutab

isikuandmed I kvartalis 2024.

7.1 Isikuandmete umbisikustamise

(kodeerimise) viib läbi ...

Täitke, kui vastasite eelmisele küsimusele JAH

Unikaalse koodi loob uuringu alguses Rahvastikuregister. Teised registrid kodeerivad sama koodiga oma registrist päritud andmed. Genereeritud unikaalne kood ja isikukood liiguvad vaid eri registrite vahel, töö teostajatele seda infot ei esitata (vt täpsemalt lisa 2). Koodivõtit ei säilitata.

7.2 Umbisikustatud andmete koosseis, mis

säilitatakse

Centar pärast projekti lõppu andmeid isiku tasandi andmeid ei säilita, andmeomanikel palutakse säilitada kogu andmekoosseis, nagu kirjeldatud punktis 7. Centar säilitab pärast projekti lõppu andmete baasil arvutatud koondandmeid, st analüüsi tulemeid: - Mudelis kasutatavate regressioonivõrrandite parameetrihinnangud - Arvutatud statistilised sagedustabelid (nt pensionile jäämise tõenäosused eri vanuses, sooduspensioni õigusi andvatel ametikohtadel töötamise tõenäosused, II sambast lahkumise tõenäosused vanuse lõikes jpm) - Mudeli poolt arvutatud koondtulemid, näiteks pensionisüsteemi kulude ja tulude prognoosid, pensionite keskmised suurused, pensionite ebavõrdsuse indikaatorid, asendusmäärad ja muud pensionisüsteemi indikaatorid, muud näitajad sotsiaal-demograafiliste gruppide keskmistena, nt keskmised sissetulekud või tööstaažid agregeeritud kujul. Tulemused esitame ainult gruppide kohta, kus on vähemalt 10 isikut.

8. Andmesubjekti teavitamine isikuandmete

töötlemisest

Isikuandmete töötlemine on ette nähtud

seaduses, välislepingus või Euroopa Liidu

Nõukogu või Euroopa Komisjoni

otsekohalduvas õigusaktis

Uuringu sisu ning selle tarbeks töödeldavate

registriandmete töötlemise kohta avaldatakse

teade Rahandusministeeriumi veebilehel. Samuti

registreeritakse uuringu andmed ETISe

portaalis.

9. Isikuandmete edastamine välisriiki2 Puudutab üksnes umbisikustamata andmeid

Ei

Kui jah, siis täita alljärgnevad küsimused

9.1 Riigid, kuhu isikuandmeid edastatakse

Loetelu riikidest

2Isikuandmete edastamine Eestist on lubatud üksnes sellisesse riiki, kus on piisav andmekaitse tase (Euroopa Liidu

liikmesriigid; Euroopa Majanduspiirkonna lepinguga ühinenud riigid

http://ec.europa.eu/justice_home/fsj/privacy/thirdcountries/index_en.htm; riigid, mille isikuandmete kaitse tase on

Euroopa Komisjoni poolt hinnatud piisavaks). Isikuandmete kolmandatesse riikidesse edastamine toimub IKS-i §

18 lõike 3 ja 5 alusel.

9.2 Tingimused, mille alusel isikuandmeid

edastatakse

Loetelu tingimustest (nt andmesubjekti informeeritud nõusolek,

tööleping jms)

10 Teave, mille esitamist peab vastutav

töötleja vajalikuks täiendavalt esitada

Näiteks teave isikuandmete kaitse eest vastutava isiku kohta)

Kinnitan, et taotluses esitatud andmed vastavad tegelikkusele.

Kui Te ei ole uuringu läbiviija-füüsiline isik, siis lisage õiguslik alus taotluse allkirjastamiseks

(olete teadusasutuse juht, juriidilise isiku juhatuse liige, volikirja alusel tegutsev esindaja).

Taotluse lisad:

Lisa 1: Volitatud töötlejate andmed X

Lisa 2: Andmepäringute koosseis ja andmete liikumine X

Lisa 3: Isikuandmete töötlemise korral isikuandmete kaitseks rakendatud

organisatsiooniliste, füüsiliste ja infotehniliste turvameetmete kirjeldus

X

Lisa 4: Seaduse alusel loodud valdkonnapõhise eetikakomitee seisukoht (juhul, kui on

olemas)

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

Lisa nr 1

Volitatud töötlejate andmed

NB! Täita ainult juhul, kui kasutatakse volitatud töötlejat/töötlejaid

Vastutava töötleja töötajat ei pea volitatud töötlejana märkima.

Volitatud töötleja nimi

asutuse/äriühing/FIE nimi

Eesti Rakendusuuringute Keskus CentAR OÜ

Registrikood või isikukood 11343217

Isikuandmete töötlemiskoha või kohtade

aadressid

maja, tänav, asula/linn, maakond, postiindeks

Rävala pst 11-8, IV korrus, 10143, Tallinn +372 6173 306

Asu- või elukoha aadress (analoogne registrikandega)

maja, tänav, asula/linn, maakond, postiindeks

Rävala pst 11-8, IV korrus, 10143, Tallinn +372 6173 306

Kontaktandmed

telefon, e-post

Janno Järve +372 56 668 440 [email protected]

Loetelu volitatud töötlejatest peab olema ammendav (juhul, kui andmetöötlusprotsessi on

kaasatud rohkem kui üks volitatud töötleja)