[pic] | EUROOPA ÜHENDUSTE KOMISJON |

Brüssel 14.12.2007

KOM(2007) 801 lõplik

KOMISJONI ARUANNE NÕUKOGULE JA EUROOPA PARLAMENDILE

Euroopa Parlamendi ja nõukogu otsuse nr 1608/2003/EÜ rakendamise kohta

KOMMENTEERITUD KOKKUVÕTE

Teadus-, tehnoloogia- ja innovatsioonistatistika koostamisel lähtutakse Euroopa Parlamendi ja nõukogu otsusest nr 1608/2003/EÜ. Tihedas koostöös liikmesriikidega on Eurostat nimetatud otsust rakendanud ühelt poolt õiguslike meetmete kaudu ja teiselt poolt nimetatud meetmetest kaugemale ulatuva täiendava tööga.

2004. aastal võeti vastu kaks komisjoni määrust teadus-, tehnoloogia- ja innovatsioonistatistika kohta (nr 753/2004 ja nr 1450/2004). Nimetatud määrustes käsitletakse ühelt poolt teaduse ja tehnoloogia valdkonna statistikat ja teiselt poolt innovatsioonistatistikat. Need kaks õiguslikku meedet aitasid oluliselt täiustada teadus- ja arendustegevuse statistikat ning ühenduse innovatsioonistatistikat. Täiendavat edu on saavutatud doktorikraadiga teadlaste karjääri arengut, kõrgtehnoloogiat ja patendistatistika koostamisel. Koostatud statistikat ja näitajaid on kasutatud paljudes väljaannetes ja poliitikadokumentides (nt Euroopa innovatsiooni tulemustabel). Samas viisid ühenduse meetmed ka riiklike statistikasüsteemide teadus-, tehnoloogia- ja innovatsioonistatistika täiustamisele.

Nimetatud kahe komisjoni määrusega parandati oluliselt ka teadust, tehnoloogiat ja innovatsiooni käsitlevate statistiliste andmete kvaliteeti. Seda eriti teadus- ja arendustegevuse statistika ja ühenduse innovatsioonistatistika puhul. Andmete kvaliteedi parandamist tuleb siiski jätkata.

Esimest korda prooviti mõõta teadus-, tehnoloogia- ja innovatsioonistatistikaga seotud kulutusi ning koormust, mis langeb vastajatele ja riiklikele ametiasutustele. Riikidelt saadud tulemused olid ebaühtlased. Seetõttu ei ole praegu veel võimalik teha selgeid järeldusi. Sellealast tööd tuleb jätkata.

Teadus-, tehnoloogia- ja innovatsioonistatistika edasiarendamine aitab täiustada ka olemasolevaid statistika valdkondi. Edasiminek peaks toimuma näiteks teadus- ja arendustegevuse statistika asjakohasemaks muutmises, teaduse ja tehnoloogia inimressursside statistika mõistete ja määratluste läbivaatamises, doktorikraadiga teadlaste karjääri arengu statistika stabiilsemaks muutmises, patendistatistika toorandmebaasi PATSTAT paremas kasutamises või kõrgtehnoloogiastatistika mõistete läbivaatamises.

Keskpikas ja pikas perspektiivis tuleks võtta selliseid täiendavaid meetmeid nagu teaduse, tehnoloogia ja innovatsiooni rahvusvahelistumise mõõtmise täiustamine, parema juurdepääsu loomine teaduse, tehnoloogia ja innovatsiooni mikroandmetele või teadmistevoo, seostuse ning teaduse, tehnoloogia ja innovatsiooni väljundi ja mõju mõõtmiseks kasutatavate näitajate täiustamine. See peaks toimuma käsikäes kahe eespool nimetatud komisjoni määruse põhjaliku läbivaatamisega ning doktorikraadiga teadlaste karjääri arengu statistikat käsitleva täiendava määruse lisamisega.

KOMISJONI ARUANNE NÕUKOGULE JA EUROOPA PARLAMENDILE

Euroopa Parlamendi ja nõukogu otsuse nr 1608/2003/EÜ rakendamise kohta

1. Sissejuhatus

Käesolevas komisjoni aruandes käsitletakse Euroopa Parlamendi ja nõukogu 22. juuli 2003. aasta otsuse nr 1608/2003/EÜ (teadust ja tehnoloogiat käsitleva ühenduse statistika koostamise ja arendamise kohta)[1] rakendamist vastavalt sama otsuse artiklile 5.

Komisjoni 2008. aasta poliitilises strateegias on teadus-, tehnoloogia- ja innovatsioonistatistika tihedalt seostatud majanduskasvu ja töökohti käsitleva Lissaboni strateegia ning jõukusega, milles väärtustatakse kõrgelt haridust, teadusuuringuid ja innovatsiooni.

Käesoleva aruande esimeses osas keskendutakse otsuse rakendamisele pärast selle vastuvõtmist. Järgnevad peatükid andmete kvaliteedi, kulutuste ja statistilise koormuse kohta. Aruande viimases peatükis kirjeldatakse strateegilisi meetmeid, mida tuleks võtta eelseisvatel aastatel.

2. Otsuse nr 1608/2003/EÜ rakendamine

2.1. Komisjoni rakendustegevus

Eurostat on rakendanud otsust nr 1608/2003/EÜ ühelt poolt õiguslike meetmete vormis ja teiselt poolt nimetatud meetmetest kaugemale ulatuva täiendava töö raames.

2004. aastal võeti vastu kaks komisjoni määrust teadus-, tehnoloogia- ja innovatsioonistatistika kohta:

- komisjoni 22. aprilli 2004. aasta määrus (EÜ) 753/2004 Euroopa Parlamendi ja nõukogu otsuse nr 1608/2003/EÜ teadust ja tehnoloogiat käsitleva statistika rakendamise kohta[2] ja

- komisjoni 13. augusti 2004. aasta määrus (EÜ) nr 1450/2004, millega rakendatakse Euroopa Parlamendi ja nõukogu otsus nr 1608/2003/EÜ innovatsiooni käsitleva ühenduse statistika koostamise ja arendamise kohta.[3]

Määrus nr 753/2004 hõlmab teadus- ja arendustegevuse statistikat, teaduse ja tehnoloogia inimressursside statistikat, kõrgtehnoloogia ja teadmispõhiste teenuste statistikat, patendistatistikat ning muud statistikat teaduse, tehnoloogia ja innovatsiooni kohta. Üksnes teadus- ja arendustegevuse statistika puhul on nõutavad andmed on täpselt loetletud. Määrus nr 1450/2004 hõlmab üksnes ühenduse innovatsioonistatistikat.

Nende kahe määruse raames on erinevates teaduse, tehnoloogia ja innovatsiooni valdkondades saavutatud järgmist:

2.1.1 Teadus- ja arendustegevuse statistika, sealhulgas valitsuse teadus- ja arendustegevuse eelarveeraldiste või kulude statistika (GBAORD statistika)

Teadus- ja arendustegevuse statistika mõõdab teadus- ja arendustegevuse tulemuslikkust Euroopas. Teadus- ja arendustegevusega tegelevas ettevõttes või asutuses teadus- ja arendustegevusele tehtud kulutusi ja selles valdkonnas tegutsevaid töötajaid käsitlev statistika esitatakse erinevas mahus ja erineva jaotuse alusel. Nimetatud statistika põhineb nn Frascati teatmikul ja seda kasutatakse Lissaboni ja Barcelona Euroopa Ülemkogude teadus- ja arendustegevuse intensiivsuse 3% näitaja koostamiseks.

Joonis 1: Teadus- ja arendustegevuse intensiivsus (T & A kulutuste suhe SKTsse): EL 25, 10 uut liikmesriiki (ULR10), Hiina (CN), Jaapan (JP), Venemaa (RU) ja Ameerika Ühendriigid (US) aastatel 1994–2005.

[pic]

Peamised saavutused:

- Ümberkorraldamine ning kogutavate andmete mahu ja kvaliteedi kasv.

- Andmete kogumiseks kasutatavate küsimustike ja aegridade ühtlustamine OECD-ga.

- Teadus- ja arendustegevuse statistika kvaliteediaruannete koostamine erinevate institutsiooniliste sektorite jaoks ja nende rakendamine.

2.1.2. Ühenduse innovatsioonistatistika

Ühenduse innovatsiooniuuringutega mõõdetakse innovatsiooni tulemuslikkust Euroopa ettevõtetes. Nimetatud uuringute tulemusena saadakse andmeid uuenduslike tegevuste, innovatsiooni erinevate liikide, innovatsiooniga seotud kulutuste, innovatsiooni mõju ja selle saavutamiseks tehtava koostöö kohta. Kõnealused uuringud on ainus ühtlustatud innovatsiooni mõõtmise allikas Euroopas ja väljaspool seda. Uuringud põhinevad nn Oslo teatmikul.

[pic]

Peamised saavutused:

- Ühenduse neljanda innovatsiooniuuringu ettevalmistamine ühtlustatud küsimustiku ja asjaomastes riikides laialdaselt rakendatud metoodika abil.

- Ühenduse neljanda innovatsiooniuuringu tabeldatud andmete ja näitajate kogumine ning nende levitamine koos ühenduse neljanda innovatsiooniuuringu kvaliteediaruandega 2006. aasta lõpus.

- Muuhulgas ka organisatsioonilist ja turundusinnovatsiooni käsitleva Eurostati ja OECD Oslo teatmiku väljaandmine 2005. aastal.

- Vaatlusaastal 2006 põhineva ühenduse 2006. aasta innovatsiooniuuringu ettevalmistamine, mis paljudes liikmesriikides kordab ühenduse neljandat innovatsiooniuuringut, ning ühenduse 2008. aasta innovatsiooniuuringu jaoks organisatsioonilist ja turundusinnovatsiooni käsitlevate katsemoodulite ettevalmistamine ja rakendamine.

- Ühenduse innovatsiooniuuringu mikroandmetele juurdepääsu võimaldamine senise seisuga rohkem kui 50 uurimisinstituudile.

2.1.3 Statistika teaduse ja tehnoloogia inimressursside kohta

Teaduse ja tehnoloogia inimressursside statistikaga mõõdetakse tööjõu seda osa, kellel on kolmanda astme haridus teaduse ja tehnoloogia alal või kes töötab nimetatud valdkonda kuuluval kutsealal. Jälgitakse kõnealuse tööjõurühma mitmeid erinevaid näitajaid (nt tööhõivesektor, vanus või siseriiklik ja rahvusvaheline liikuvus). Nimetatud statistika põhineb nn Canberra teatmikul.

Joonis 3: Teadus- ja tehnoloogiaalast haridust omavate teaduse ja tehnoloogia valdkonnas töötavate inimeste, vanusepüramiid ning nende osakaal EL25 riikide kogutööhõives 2004. aastal.

[pic]

Allikas: Eurostat: Teaduse ja tehnoloogia inimressursside statistika

Peamised saavutused:

- Ühenduse tööjõu-uuringu mikroandmetel põhineva teaduse ja tehnoloogia inimressursside statistika järjepideva koostamise jätkamine ja selle laiendamine, et mõõta paremini liikuvusega seotud valdkondi.

- Doktorikraadiga teadlaste karjääri arengu statistika ettevalmistamine ja laiem rakendamine, mille käigus jälgiti residentidest doktorikraadiga teadlasi, sealhulgas nende isikuomadusi, haridusteed ja karjääri, rahvusvahelist liikuvust jne, ning mis viidi läbi koostöös OECD ja UNESCO Statistikainstituudiga, lähtudes kasutajate tungivast vajadusest.

2.1.4 Kõrgtehnoloogilis e tööstuse ja teadmispõhiste teenuste statistika (kõrgtehnoloogiastatistika)

Kõrgtehnoloogiastatistika põhjal jälgitakse teadmismahukaid majandussektoreid (nt farmaatsiatooted, arvutid, telekommunikatsioon, õhusõidukid, teadus- ja arendustegevus). Nimetatud tööstusharude jaoks koostatakse majandus-, tööhõive- või kõrgtehnoloogiaga kauplemise näitajad.

Joonis 4: Kõrgtehnoloogia (KT) ekspordi ja impordi jaotus tooterühmade järgi 2004. aastal: EL25, Jaapan ja Ameerika Ühendriigid.

[pic]

Allikas: Eurostat, kõrgtehnoloogiastatistika

Peamised saavutused:

- Nii ametlikel kui ka mitteametlikel allikatel põhineva kõrgtehnoloogiastatistika järjepideva koostamise jätkamine ja tõhustamine.

- Peamiste klassifikaatorite (sealhulgas kõrgtehnoloogiaga kauplemise statistika) hindamine seoses peagi toimuva läbivaatamisega, mis on seotud NACE nomenklatuuri uuendamisega.

2.1.5 Paten distatistika

Patendistatistikat kasutatakse üldiselt teaduse, tehnoloogia ja innovatsiooni väljundit iseloomustavates näitajates. Nimetatud näitajad koostatakse Euroopa Patendiametilt või muudelt patendiametitelt saadud haldusandmete põhjal. Patentimistegevuste võrdlemine ülemaailmsel tasandil võimaldab hinnata vastavate majanduste innovatsioonivõimet.

Tabel 1: Kõrgtehnoloogiarühma esitatud patendiavaldused Euroopa Patendiametile 2003. aastal: EL27, Jaapan ja Ameerika Ühendriigid.

[pic]

Allikas: Eurostat, patendistatistika

Peamised saavutused:

- Koos muude rahvusvaheliste institutsioonidega (nt Euroopa Patendiamet EPO, USA patentide ja kaubamärkide amet USPTO, OECD) muu hulgas EPO patendiavaldusi ja USPTO antud patente hõlmava ühtlustatud toorandmebaasi PATSTAT loomine ja edasiarendamine.

- Patenditaotlejate nimede automaatse ühtlustamise meetodi väljatöötamine. Nimetatud meetodi abil saab koostada täiendavat patendistatistikat, nt patentide kontsentratsiooni suhtarve.

- PATSTATi laiem kasutamine ning kasutaja jaoks asjakohasema patendistatistika ja näitajate koostamine.

2.1.6 Koostamine ja levitamine

Teadust, tehnoloogiat ja innovatsiooni käsitlevate statistiliste andmete kvaliteedi edasiseks parandamiseks ja pikemate aegridade koostamiseks on Eurostat koostanud siseandmebaasi ning hakanud looma üldist IT-rakendust mikroandmete töötlemise jaoks. Veebis tasuta levitatavat teadus-, tehnoloogia- ja innovatsioonistatistikat on kasutatud paljude väljaannete koostamisel. Näiteks võib tuua Eurostati Panorama väljaandes igal aastal avaldatava teadust, tehnoloogiat ja innovatsiooni käsitleva seeria või regulaarselt ilmuva väljaande „Statistics in Focus” ligikaudu 15 numbrit. Teadus-, tehnoloogia- ja innovatsioonistatistikat on kasutatud ka arvukates poliitikadokumentides ja teatistes. Heaks näiteks on iga-aastane Euroopa innovatsiooni tulemustabel, mille koostab ettevõtluse peadirektoraat, või teadusuuringute peadirektoraadi (DG RTD) väljaanne „Key figures“.

2.1.7 Teadus -, tehnoloogia- ja innovatsioonistatistika, mis on veel rakendamata

Inimressursside piiratuse tõttu ei ole määruse nr 753/2004 lisa punktis 3 loetletud muid valdkondi intensiivselt jälgitud (nt biotehnoloogia, nanotehnoloogia ja tehnoloogilis e maksebilansi statistika).

Nimetatud tegevuse puudumist tasakaalustavad siiski mitmete poliitiliste vajaduste tõttu võetud meetmed. Mõned neist, näiteks doktorikraadiga teadlaste karjääri arengu statistika, on loetletud eespool. Teistega tuleb veel tööd teha ning seetõttu on need paigutatud 5. peatükki (nt teadus- ja arendustegevuse rahvusvahelistumise parem mõõtmine).

2.2. Teadus -, tehnoloogia- ja innovatsioonistatistika rakendamine liikmesriikides

Käesolevas jaotises kirjeldatakse lühidalt meetmeid, mida liikmesriigid on võtnud seoses otseselt neilt kogutud statistikaga, mis hõlmab teadus- ja arendustegevuse statistikat/valitsuse teadus- ja arendustegevuse eelarveeraldisi või kulusid käsitlevat statistikat, ühenduse innovatsioonistatistikat ja doktorikraadiga teadlaste karjääri arengu statistikat. Muude valdkondade puhul kasutatakse muid ametlikke ja mitteametlikke andmeallikaid, mis ole kaasatud liikmesriikide poolt läbiviidavatesse uuringutesse.

Teadus- ja arendustegevust/valitsuse teadus- ja arendustegevuse eelarveeraldisi või kulusid käsitlev statistika.

Selleks, et täita määruses nr 753/2004 sätestatud nõudeid, on paljud riigid alates aastatest 2002/2003 teinud kohandusi oma riiklikes küsimustikes ja andmekogumistegevuses. Sageli sisaldasid läbivaadatud riiklikud küsimustikud juba vabatahtlikult esitatud teadus- ja arendustegevust käsitlevaid andmeid. Riiklikud andmete kogumise meetodid ei ole üldiselt muutunud, sageli põhinevad need usaldusväärsel, teadus- ja arendustegevusega tegelejatele juba tuttaval uuringute läbiviimise viisil. Kohandatud on aga riiklike teadus- ja arendustegevust käsitlevate küsimustike suurust või riiklike andmeallikate kasutamist.

Paljudel riikidel oli probleeme kahe esimese kohustusliku vaatlusaasta (2003 ja 2004) teaduse- ja arendustegevuse andmete ning valitsuse teadus- ja arendustegevuse eelarveeraldisi või kulusid käsitlevate andmete esitamisega, eriti andmete täielikkuse ja komisjoni määruses sätestatud tähtaegadest kinnipidamise osas. Vaatlusaasta 2005 puhul ei peaks neil teadus- ja arendustegevuse statistika ega selle tähtajalise esitamisega nii suuri raskusi tekkima. Vabatahtlikult esitatavad teadus- ja arendustegevuse muutujad jäävad siiski ebatäielikuks.

Ühenduse innovatsioonistatistika

Ühenduse neljanda innovatsiooniuuringuga kaasnenud koormust peeti väiksemaks ja selle rakendamist riiklikul tasandil hinnati lihtsamaks. Liikmesriigid kasutasid põhiliselt ühenduse neljanda innovatsiooniuuringu ühtlustatud küsimustikku ja metoodikat. See aitas parandada andmete kvaliteeti, eriti andmete võrreldavust ja tähtajalisust. Tabeldatud (piirkondlikud ja riiklikud) andmed edastati üldiselt õigeaegselt. Ometi ei saa Eurostat praegu riikidelt kõiki ühenduse neljanda innovatsiooniuuringu mikroandmete kogumeid, kuna teatavad riigid neid andmeid vabatahtlikult ei edasta. Samuti ei edasta paljud riigid piirkondlikke andmeid.

Doktorikraadiga teadlaste karjääri arengu statistika

2006. ja 2007. aastal alustati kasutajate tungival nõudmisel doktorikraadiga teadlaste karjääri arengu statistika koostamist enam kui 20 liikmesriigis. Selles kontekstis hakkasid riigid tegelema riiklike haldusandmete allikate ja registrite kasutamisega, kõiki residentidest doktorikraadiga teadlasi hõlmavate riiklike valimite koostamisega, valimite suuruse arvutamisega, küsimustike koostamisega riiklike uuringute jaoks ja andmekogumistehnikate arendamisega. Riiklikul tasandil koostatud doktorikraadiga teadlaste karjääri arengu statistikat hinnatakse laiemalt 2008. aastal.

Euroopa Komisjon (Eurostat) on seisukohal, et: otsuse nr 1608/2003/EÜ rakendamisel koos määrustega nr 753/2004 ja 1450/2004 on saavutatud märkimisväärset edu, hõlmates kõiki teadus-, tehnoloogia- ja innovatsioonistatistika valdkondi; täiendavate projektide käivitamist (nt doktorikraadiga teadlaste karjääri arengu statistika kogumine) õigustas selle tegevuse tugevast poliitilisest vajadustest tingitud asjakohasus; üksikriigid on neid meetmeid rahvusvahelisel tasandil tavaliselt järginud, suurendades oma jõupingutusi vajalike riigisiseste kohanduste või investeeringute tegemisel. See on aidanud suurendada kättesaadava teadus-, tehnoloogia- ja innovatsioonistatistika hulka, nt teadus- ja arendustegevuse statistika ja valitsuse teadus- ja arendustegevuse eelarveeraldisi või kulusid käsitleva statistika osas ühe kolmandiku võrra 2001. aastal. |

- 3. teaduse, tehnoloogia ja innovatsiooni STATISTIKA: ANDMETE KVALITEET

Teadust, tehnoloogiat ja innovatsiooni käsitlevate statistiliste andmete kvaliteedi raamistiku moodustavad Euroopa statistika tegevusjuhendid,[4] mis sisaldavad 15 üldpõhimõtet. Teadust, tehnoloogiat ja innovatsiooni käsitlevate statistiliste andmete kvaliteedi tagamise peamised põhimõtted on järgmised:

- 3. põhimõte: piisav ressursside kättesaadavus riiklikele statistikaasutustele.

- 4. põhimõte: kvaliteedi tagamise kohustus, mis kehtib kõikide Euroopa statistikasüsteemi liikmete suhtes

- 7. põhimõte: kvaliteetse statistika kogumiseks kasutatava metoodika usaldusväärsus

- 9. põhimõte: vastajate mõõdukas koormamine

- põhimõtted 11–15, mis on seotud koostatava statistika asjakohasuse, korrektsuse, usaldusväärsuse, tähtajalisuse, täpsuse, sidususe ja võrreldavusega.

Andmete kvaliteeti ning kulutusi ja vastajatele langevat koormust on käsitletud ka komisjoni teatises ühenduse statistika vastamiskoormuse vähendamise, lihtsustamise ja prioriteetide kindlaksmääramise kohta.[5] Nimetatud teatis käsitleb lisaks muule ettevõtlusstatistika ümberkavandamist, mis mõjutab keskpikas perspektiivis ka teadus-, tehnoloogia- ja innovatsioonistatistikat.

Allpool on käsitletud mõningaid statistika kvaliteediga seotud küsimusi, mis on erinevates valdkondades esile kerkinud. Paljud järgmistest järeldustest on võetud üksikuurimuste kvaliteediaruannetest:

- Teadus- ja arendustegevuse statistika: määruse nr 753/2004 rakendamine on parandanud Euroopa teadus- ja arendustegevuse statistika kvaliteeti. Alates vaatlusaastast 2003 on täheldatud andmete kättesaadavuse suurenemist. Andmete korrektsus ja nende riikidevaheline võrreldavus on samuti hea. OECD Frascati teatmiku andmete kogumist käsitlevaid soovitusi on üldiselt järgitud.

- Ühenduse innovatsioonistatistika: ühenduse neljanda innovatsiooniuuringu andmete kvaliteet on varasemate ühenduse innovatsiooniuuringutega võrreldes oluliselt paranenud. Sageli on selle põhjuseks olnud lühemate ja selgemate küsimustike kasutamine; jõulisem kogumis- ja rakendamisprotsess riiklikul tasandil ning vastajate suurem kursisolek ühenduse innovatsiooniuuringutega. Ühenduse neljanda innovatsiooniuuringu riiklike andmekogumite tähtajalisus, täielikkus ja võrreldavus on samuti paranenud. Andmete korrektsus on enamiku riikide puhul olnud rahuldav.

- Muu teadus-, tehnoloogia- ja innovatsioonistatistika: muudes valdkondades sõltub kvaliteedi parandamine sageli algandmete kogumisel saavutatud edust. Siin on toimunud oluline edasiminek seoses ühenduse tööjõu-uuringust või PATSTATist pärinevate andmetega.

Järgides määrusi nr 753/2004 ja nr 1450/2004, hakkas Eurostat aastatel 2006/2007 tegelema teadus- ja arendustegevust ning ühenduse innovatsioonistatistikat käsitlevate õigusaktide täitmise järelevalvega. Seda järelevalvet tehakse korrapäraste ajavahemike järel, jälgides liikmesriikide puhul kindlaks määratud meetmete prioriteetsuse järjekorda.

Euroopa Komisjon (Eurostat): on seisukohal, et teadus- ja arendustegevuse statistika ning ühenduse innovatsioonistatistika on viimastel aastatel märgatavalt paranenud ja et selle põhjuseks on lisaks muule ka määrused nr 753/2004 ja nr 1450/2004; usub, et järgnevatel aastatel tuleb andmete kvaliteedi parandamist siiski jätkata; kavatseb jätkata erinevate valdkondade andmete kvaliteedi järelevalvet. |

- 4. teadus -, TEHNOLOOGIA- JA INNOVATSIOONISTATISTIKA: KULUD JA KOORMUS

Eurostat mõõdab ettevõtlusstatistikaga seotud kulusid ja koormust mitmes statistikavaldkonnas. Teadus-, tehnoloogia- ja innovatsioonistatistika puhul on kulusid ja koormust mõõdetud üksnes teadus- ja arendustegevuse statistika ja ühenduse innovatsioonistatistika puhul, kuna seni on need kaks olnud ainukesed iseseisvad ettevõtete uuringud.

Kuna kõik riigid ei vastanud, saadud andmed olid ebaühtlased ega olnud täielikult võrreldavad, ei ole võimalik teha kindlaid järeldusi teadus- ja arendustegevuse statistikast ja ühenduse innovatsiooniuuringutest tulenevate kulude ja koormuse kohta. Näiteks on toodud siiski kaks riiki:

- Eestis kulutab teadus- ja arendustegevuse statistilises uuringus osalev ettevõte keskmiselt 4 tundi kõikide nõutud teadus- ja arendustegevuse andmete kogumisele. Kui aga võetakse arvesse riigi kõiki ettevõtteid, siis väheneb see aeg madala valimimäära tõttu vaid 8 minutile. Ühenduse innovatsioonistatistika koormus on 95 minutit uuringus osaleva ettevõtte jaoks ja 55 minutit kõikide ettevõtete jaoks.

- Itaalias kulutab uuringus osalev ettevõte nõutud teadus- ja arendustegevuse statistiliste andmete kogumisele keskmiselt 95 minutit ja kui arvesse on võetud kõik riigi ettevõtted, kulutatakse sellele 40 minutit. Vastupidiselt Eestile kulub ühenduse innovatsioonistatistika kogumisele palju rohkem aega: 7 tundi valimisse kuuluvatel ettevõtetel ja alla 2 tunni riigi kõikidel ettevõtetel.

Need kaks näidet tõestavad, et ettevõtete kulud ja koormus teadus- ja arendustegevuse statistika ja ühenduse innovatsioonistatistika kogumisel on väga ebaühtlased. See kehtib ka kulude ja koormuse mõõtmise kohta muudes valdkondades, näiteks struktuurilise ettevõtlusstatistika kohta kättesaadav teave on praegu küllaltki ebaühtlane ning selle on esitanud vaid 16 riiki.

Lisaks jätkuvatele jõupingutustele parandada oluliselt kahe kõnealuse teadus-, tehnoloogia- ja innovatsioonistatistika kogumiseks kasutatava uuringu kulude ja koormuse mõõtmist, muudab Eurostat läbipaistvamaks ka meetodid, mida riigid kasutavad andmete kogumiseks nimetatud kahes uuringus. See peaks stimuleerima riiklike meetodite parandamist, mille tulemusena väheneks ettevõtete koormus (nt valimi suuruse vähendamine, sest teatavates riikides tundub see liiga suur olevat).

Sarnaselt võib varieeruda ka doktorikraadiga teadlaste karjääri arengu statistika kogumisega liikmesriikidele tekitatav koormus, sõltudes uurimistegevuse jaoks kehtestatud raamidest või doktorikraadiga teadlaste karjääri arengu kohta juba kogutud statistikast või muudest riiklikest uuringutest. Kõnealuse statistika kogumisel on vastajateks üksikisikud, mitte ettevõtted.

Euroopa Komisjon (Eurostat): on võtnud ette teadus- ja arendustegevuse statistikaga ja ühenduse innovatsioonistatistikaga seotud kulude ja koormuse esialgse mõõtmise; arvab, et nimetatud statistika kogumisega seotud kulud ja koormus varieeruvad vastajate ja riiklike ametiasutuste lõikes üsna oluliselt; usub, et paljudes riikides saab kulusid ja koormust vähendada lihtsalt arenenumate statistiliste meetodite rakendamisega, ilma et see ohustaks andmete kvaliteeti. |

- 5. TEADUS-, TEHNOLOOGIA- JA INNOVATSIOONISTATISTIKA EDASIARENDAMINE

Teadus-, tehnoloogia- ja innovatsioonistatistika edasiarendamine peaks olema seotud kogu teaduse, tehnoloogia ja innovatsiooni süsteemiga, s.t teaduse sisendi, seostuse, väljundi ja mõjuga. Käesolevas peatükis vaadeldakse lähiaastatel toimuvat. Ühelt poolt on võimalik olemasolevat statistikat oluliselt parandada juba lühikeses ja keskpikas perspektiivis. Teiselt poolt tuleb keskpika ja pika perspektiiviga lähenemisviisi puhul otsida uusi teadus-, tehnoloogia- ja innovatsioonistatistika näitajaid, andmeallikaid ja valdkondi.

5.1 Olemasoleva teadus -, tehnoloogia- ja innovatsioonistatistika parandamine

5.1.1 Teadus-, tehnoloogia- ja innovatsioonistatistika kvaliteedi parandamine

Andmete kvaliteedi edasiseks parandamiseks peab Eurostat tihedas koostöös liikmesriikidega tagama õigusliku raamistiku täieliku rakendamise riiklikul tasandil. See hõlmab täiendavate andmete kogumist ja muude tegevuste läbiviimist ja täiustamist.

Eriti oluline on järgmine: määrusega nr 753/2004 hõlmatud teadus- ja arendustegevuse statistika taastasakaalustamine (põhineb andmete kvaliteedi ja kasutajate vajaduste hindamisel); jaotuse „välisrahastusega teadus- ja arendustegevus” kohustuslikuks muutmine; teadus- ja arendustegevuse statistika kvaliteedi parandamine, pidades silmas teadus- ja arendustegevuse eeldatavat kapitaliseerimist Euroopa arvepidamise süsteemis ning kasutajate vajaduste paremat rahuldamist teaduses tegutsevaid naisi käsitlevate andmete puhul; teadus- ja arendustegevuse statistika andmekogumismeetodite suurem ühtlustamine või nende tähtajalisuse parandamine lähiajastatistika ( now-cast ) kasutamisega.

Tuleb parandada teadustöötajaid käsitleva teadus, tehnoloogia- ja innovatsioonistatistika kvaliteeti (järjepidevus ja asjakohasus). Ühtlasi tuleb uuendatud majandustegevuste klassifikaator (Nace Rev. 2) alates 2008. aastast täielikult liita teadus-, tehnoloogia- ja innovatsioonistatistikaga. See peaks muutma statistika asjakohasemaks.

5.1.2 Teaduse ja tehnoloogia inimressurss ide statistika (HRST statistika)

Tuleb läbi vaadata OECD 1992. aastast pärinev Canberra teatmik, mis sisaldab teaduse ja tehnoloogia inimressursside statistika põhimetoodikat. Läbivaatamise käigus tuleb erilist tähelepanu pöörata teaduse ja tehnoloogia inimressursse käsitlevate mõistete ja määratluste asjakohasusele, mis on leitud olevat ebapiisav. Doktorikraadiga teadlaste karjääri arengu statistika tuleb samuti liita teaduse ja tehnoloogia inimressursside valdkonna mõistete ja määratlustega. Sellekohast tööd on juba alustatud. Kõnealuses kontekstis tuleb püüelda tiheda rahvusvahelise koostöö poole (eeskätt OECDga).

OECD, UNESCO Statistikainstituudi ja Eurostati käivitatud doktorikraadiga teadlaste karjääri arengut käsitleva uue statistika koostamist tuleb hinnata ja see statistika tuleb korrapärase koostamise abil tasakaalu viia. Seda tuleb teha pärast esimest võrdlevat riiklikku kava, millega Euroopa riikides rakendatakse 2007. aastal doktorikraadiga teadlaste karjääri arengu statistika. Teises etapis nähakse ette selle täies mahus integreerimine Euroopa statistikasüsteemi.

5.1.3 Patendistatistika

Uus toorandmeallikas patendistatistika jaoks on PATSTAT, mis loob palju uusi võimalusi praegustest põhjalikumate patente iseloomustavate näitajate koostamiseks. Täiendavad näitajad võivad olla seotud riiklike patentide kohta esitatud taotlustega, taotlejate puhastatud nimedega, patentide või leiutajate rahvusvahelistumisega. Näiteks võib tuua näitajad, millega mõõdetakse paremini patentide kontsentratsiooniprotsenti või tööstuse ja teaduse seostatust. Kasutajate suur vajadus täiendavate näitajate järele võib anda tõuke isegi PATSTATi andmebaasi ümberkohandamiseks. PATSTATi toorandmete faili võib edaspidi kasutada seostuseks muude mikroandmete kogumitega (näiteks ELi tööstuse teadus- ja arendustegevuse investeeringute tulemustabel). Lisaks tuleb parandada patendistatistika tähtajalisust ning stabiliseerida piirkondliku patendistatistika koostamine.

5.1.4 Kõrgtehnoloogilis e tööstuse ja teadmispõhiste teenuste statistika (kõrgtehnoloogiastatistika)

Kõrgtehnoloogia koondstatistika (sealhulgas kõrgtehnoloogiaga kauplemise koondnäitajad) tuleb läbi vaadata seetõttu, et NACE majandustegevuste nomenklatuur muutub Nace Rev. 2-ks, või siis vastavalt tooterühmade ajakohastamise vajadusele. Majandustegevuste nomenklatuuri Nace Rev. 2 struktuuri tehtud parandused avavad ka uusi võimalusi keerulisemate ja asjakohasemate koondnäitajate kasutuselevõtuks. Selles valdkonnas tuleb teha koostööd muude rahvusvaheliste partneritega.

Euroopa Komisjon (Eurostat) kavatseb: jätkata koos liikmesriikidega teadus-, tehnoloogia- ja innovatsioonistatistika kvaliteedi parandamist; läbi vaadata teaduse ja tehnoloogia inimressursside statistika mõisted ja määratlused; hinnata ja stabiliseerida doktorikraadiga teadlaste karjääri arengu statistika, kasutada toorandmebaasi PATSTAT tõhusamalt rahvusvahelise võrreldava patendistatistika huvides ning luua samas ka uusi näitajaid; vaadata läbi kõrgtehnoloogilise tööstuse ja teadmispõhiste teenuste valdkonna mõisted ja määratlused ning muuta need asjakohasemaks. |

- 5.2 Uued näitajad, andmeallikad ja valdkonnad

Vaja on välja töötada uusi näitajaid ning avada uusi andmeallikaid, kusjuures mõned teised andmeallikad tuleb tõenäoliselt sulgeda, ning lisada keskpikas kuni pikas perspektiivis uusi statistilisi valdkondi. Allpool on käsitletud mitmeid keskpika ja pikaajalise planeerimise põhivaldkondi.

5.2.1 Teaduse, tehnoloogia ja innovatsiooni rahvusvahelistumise parem mõõtmine

Kui võtta arvesse teaduse, tehnoloogia ja innovatsiooni jätkuvat rahvusvahelistumist, tundub teaduse, tehnoloogia ja innovatsiooni statistika rahvusvahelistumise mõõtmine olevat ebapiisav. Näiteks on lünklikud andmed, mis käsitlevad ELi ettevõtete teadus- ja arendustegevusega seotud kulutusi väljaspool nende territooriumi, välisfiliaalide teadus- ja arendustegevust, samuti spetsialistide liikuvust või rahvusvahelist innovatsioonialast koostööd käsitlevad andmed.

Etapiviisiliselt võib hakata tegema parandusi erinevates asjakohastes valdkondades (nt teadus- ja arendustegevuse ning välisfiliaalide statistika). Samas tuleb püüelda tihedama koostöö poole OECDga.

5.2.2 Paremad ühenduse innovatsiooniuuringud suurema arvu kasutajate jaoks

Ühenduse 2008. aasta innovatsiooniuuringu koostamisel tuleb täielikult rakendada Eurostati ja OECD 2005. aasta Oslo teatmikku, mis hõlmab kahte uut liiki innovatsiooni (organisatsiooniline ja turundusinnovatsioon). Lisaks sellele tuleb ühenduse edaspidistes innovatsiooniuuringutes, s.t ühenduse 2008. aasta innovatsiooniuuringus ja hiljem, arvesse võtta kasutajate uusi nõudmisi. Nimetatud nõudmised hõlmavad eeskätt ökoinnovatsiooni ja -disaini paremat mõõtmist, kasutajapoolse innovatsiooni registreerimist või riigihankeid ja innovatsiooni. Tuleb lisada uusi majandussektoreid ning ühenduse innovatsiooniuuringute järgmise lainega tuleb saavutada Euroopa piirkondade täielik kaetus. Teiselt poolt tuleb hoolitseda ka selle eest, et ühenduse 2008. aasta innovatsiooniuuringu küsimustikku üle ei koormataks, millel võib olla negatiivne mõju andmete kvaliteedile.

5.2.3 Parem juurdepääs mikroandmetele

Teadustöötajad peaksid lisaks tavapäraselt levitatavatele tabelitele ja näitajatele kasutama intensiivsemalt mikroandmeid. Näiteks parandaks ühenduse innovatsiooniuuringu mikroandmete edastamine Eurostatile ja nende tsentraliseeritud kasutamine teadustöötajate poolt oluliselt kulude ja saadava kasu suhtarvu. Mikroandmeid võib kasutada kas anonüümsete mikroandmetena või Eurostati turvakeskuses konfidentsiaalsete mikroandmetena. Juurdepääs mõlemale andmekogule on reguleeritud komisjoni määrusega 831/2002. Ühenduse innovatsiooniuuringute mikroandmete keskse kättesaadavuse tagamiseks Eurostatis tuleb andmete edastamine muuta riikidele kohustuslikuks. Lihtsustada tuleb uurijate juurdepääsu ühenduse innovatsiooniuuringute mikroandmetele.

Keskpikas perspektiivis tuleb uurida muude teaduse, tehnoloogia ja innovatsiooni mikroandmete edastamise võimalust. Kõigepealt tuleb seda proovida teadus- ja arendustegevuse statistika ning doktorikraadiga teadlaste karjääri arengu statistika koostamisel. See nõuab aga andmete kogumise suuremat ühtlustamist riiklikul tasandil ja uurijate piisavalt suurt nõudmist nimetatud mikroandmete järele. Lisaks sellele peaks pikemaajaline tööplaani üks osa olema ka erinevate teadust, tehnoloogiat ja innovatsiooni käsitlevate mikroandmekogumite seostamine muude andmekogumitega.

5.2.4 Rohkem näitajaid teadmistevoo, seostuse, teaduse, tehnoloogia ja innovatsiooni väljundi ja mõju kohta

Läbi tuleks vaadata ülikoolide ja tööstuse vahelise teadmussiirde praegused näitajad, et hinnata nende ulatust (nt litsentsimine ja patentimine, kõrvalettevõtete loomine, teaduskoostöö, avaldamine, inimressursside liikuvus) ja määrata kindlaks nende seos majandusmõjuga, pidades silmas sidusamate andmete saamist, mis sobiksid paremini Euroopa piires toimuva teadmussiirde analüüsimiseks ja ühtlustatud näitajate kogumi väljaselgitamiseks. Eelkõige tuleb hinnata aga uute näitajate koostamise vajadust, mis kirjeldaksid teadmiste loomise ja levitamise protsessi teadus- ja arendustegevuse ning innovatsiooni süsteemides. Selliste seostatuse näitajate puhul tuleks keskenduda näiteks teadustöötajate/leiutajate võrgustikele või mõõta, millises ulatuses kasutab tööstusbaas teadustöö tulemusi oma uuendustegevustes. 2005. aasta Oslo teatmikule lisati innovatsiooni seostusi käsitlev eripeatükk. Lisaks seostatuse näitajatele ei ole praeguseks veel võrdlevalt uuritud ka teaduse, tehnoloogia ja innovatsiooni väljundi ja mõju näitajaid. On tehtud palju täiendusi (nt patendi- või bibliomeetrilises statistikas), kuid ei ole läbi viidud kasutajate vajaduste üldist kaardistamist ja võrdlemist kõnealustes valdkondades kogutavate andmetega. See käib eelkõige teaduse, tehnoloogia ja innovatsiooni majanduslikku mõju mõõtvate näitajate kohta, mille ühtlustatud kogum puudub.

Kõnealuseid nõudmisi kohaldatakse teadus-, tehnoloogia- ja innovatsioonistatistika kõikide valdkondade (teadus- ja arendustegevuse statistika, innovatsioonistatistika, teaduse ja tehnoloogia inimressursside statistika, kõrgtehnoloogiastatistika ja patendistatistika) suhtes. Esiteks tuleb välja selgitada ja koondada kasutajate vajadused ja võrrelda neid statistika koostamise võimalustega. Seejärel tuleb parandada praegust andmekogumisprotsessi, peamiselt uute näitajate määratlemise ja kasutuselevõtu teel. Ühenduse innovatsiooniuuringute mikroandmete parem kasutamine võimaldaks seda koheselt teha. Teisalt tundub aga olevat raske, kui mitte võimatu, kaasata valdkondi, mis ei ole veel Euroopa statistikasüsteemi osa (nt bibliomeetriline statistika). Seda peamiselt Eurostati ressursside nappuse või andmetega seotud intellektuaalomandiõiguste tõttu. Selle tegevuse suhtes tuleb käivitada täiendavaid uurimis- ja koondamismeetmeid.

5.2.5 Teaduse, tehnoloogia ja innovatsiooni sisendit kirjeldavate näitajate sõelumine ja ümberhindamine

Traditsiooniline teadus- ja arendustegevuse statistika ja tegevussektorite (äriettevõtete sektor, valitsussektor, kõrghariduse sektor ja eraõiguslik mittetulundussektor) erinevad jaotised, alajaotised ja jaotused on kasutusel olnud juba üle 40 aasta. Need põhinevad Frascati teatmikul, mille viimane versioon pärineb 2002. aastast. Neid on aastate jooksul kohandatud, mõisteid ja määratlusi seejuures siiski põhjalikumalt muutmata. Lisaks on aastate jooksul teadus- ja arendustegevuse statistikat ja valitsuse teadus- ja arendustegevuse eelarveeraldisi või kulusid käsitlevat statistikat koormatud nõudmistega täiendavate andmete esitamise kohta, mille kogumiseks need süsteemid ei olnud algselt ette nähtud. Tekkima on hakanud uued nõudmised, milles käsitletakse näiteks teadus- ja arendustegevuse kapitaliseerimist uuendatud riikliku arvepidamise süsteemi raames või teadus- ja arendustegevuse rahvusvahelistumise paremat mõõtmist. Näiteks võiks tuua valitsuse teadus- ja arendustegevuse eelarveeraldisi või kulusid käsitleva statistika, mis ei sisalda andmeid maksude ümberarvutuste kohta.

Seetõttu on keskpikas perspektiivis vaja traditsioonilist teadus- ja arendustegevuse statistikat ja valitsuse teadus- ja arendustegevuse eelarveeraldisi või kulusid käsitlevat statistikat sõeluda ja hinnata, eriti asjakohasuse seisukohalt. Nimetatud tegevusse tuleb kaasata ka kasutajad ja teadlaskond.

5.2.6 Andmed üksikettevõtete, ettevõtete gruppide ning teadusasutuste ja kõrgemate õppeasutuste kohta

Euroopa tasandil on tehtud jõupingutusi üksikettevõtteid, ettevõtete gruppe ning teadus- ja õppeasutusi (näiteks ülikoolid) käsitlevate andmete kogumiseks ning neile andmetele juurdepääsu avamiseks. Kogutud teave põhineb peamiselt avalikkusele kättesaadaval teabel, nt on see avaldatud kõnealuste üksuste aruannetes või on kättesaadav haldusandmetena riiklikul tasandil. Parim näide selliste jõupingutuste kohta on ELi tööstuse teadus- ja arendustegevuse investeeringute tulemustabel, mille koostab Euroopa Komisjon (Tulevikutehnoloogia Uuringute Instituut teadusuuringute peadirektoraadi jaoks). Korrapäraselt koostatavale koondstatistikale lisatakse teave üksikettevõtjate või institutsioonide kohta.

Nimetatud tegevuste põhjal saab eelseisvateks aastateks kavandada mitmeid meetmeid:

- Lühemas kuni keskpikas perspektiivis ELi tööstuse teadus- ja arendustegevuse investeeringute tulemustabeli edasiarendamine, lisades sellele rohkem üksikuid andmesalvestisi (nt patentide kohta), või koostoime taotlemine ettevõtete gruppe ja nende struktuuri hõlmava Eurostati Euro-grupi äriregistri abil. Üks eesmärk võiks olla andmete kogumine uuenduslike ettevõtete võimaluste kohta pääseda juurde rahalistele vahenditele. Pikas perspektiivis ei tohiks aga ette tulla kahekordset andmete kogumist ühe ettevõtete grupi kohta.

- Eurostat võib aja jooksul hakata koguma samasugust teavet ka üksikute institutsioonide kohta (mitte ettevõtted). Esimesed kandidaadid oleksid Euroopa ülikoolid oma kaksikfunktsiooniga, mis hõlmab nii teadustööd kui ka õpetamist. Näitajad üksikute ülikoolide kohta võiks koostada statistilistest või haldusandmeallikatest pärinevate andmete põhjal riiklikul tasandil ja siis Eurostatile edastada. Uuringud kõnealuses valdkonnas juba käivad. Kuna nimetatud valdkonnaga seotud kasutajate vajadused kasvavad kiiresti, uurib Eurostat selliste andmete kogumise tasuvust ja viib aja jooksul läbi järelkontrolli.

5.2.7 Biotehnoloogia ja nanotehnoloogia ning muude tulevikus tekkivate valdkondade statistika integreerimine

Viimastel aastatel on biotehnoloogia ja nanotehnoloogia statistika arendamist toetanud peamiselt OECD. Eriti biotehnoloogia puhul on saavutatud edu põhimõistete ja määratluste ühtlustamises ja katselises andmete kogumises. Nanotehnoloogia mõõtmise alal tehtavas töös ei ole nii kaugele jõutud kui biotehnoloogia puhul. Samas on kasutajad (teadustöö peadirektoraat) korduvalt kinnitanud, et vajavad teavet selle valdkonna kohta.

Keskpikas perspektiivis tuleb leida viis biotehnoloogia ja nanotehnoloogia statistika integreerimiseks teadus-, tehnoloogia- ja innovatsioonistatistikasse. See eeldab näiteks teadus- ja arendustegevuse statistika, patendistatistika ning teaduse ja tehnoloogia inimressursside statistika täiustamist. Teisalt tuleb aga biotehnoloogia ja nanotehnoloogia statistikat vaadelda laiemalt kui üksnes teadus-, tehnoloogia- ja innovatsioonistatistika osa. Seepärast tuleb biotehnoloogia ja nanotehnoloogia kohta vajaliku lisateabe hankimiseks hakata teatud aja jooksul kasutama ka muid ametlikke ja mitteametlikke andmeid. Nanotehnoloogia statistika ja andmed peaksid võimaluse korral sisaldama ka selgeid andmeid ja statistikat nanotehnoloogia keskkonna-, ohutus- ja tervisemõjude ning nende uurimisega seotud kulutuste kohta.

Vahel on poliitika väljatöötamiseks vaja kiiresti hankida andmeid teaduse, tehnoloogia ja innovatsiooni kohta. Kuigi statistika infrastruktuure ei ole võimalik lühiajalise etteteatamisega muuta, peab neid ikkagi saama kasutada uute teemade käsitlemiseks. Selleks tuleb kasutatavate liigituste ja meetodite asjakohasust nende parandamise eesmärgil regulaarselt hinnata. Näiteks on poliitikas jõuliselt väljendatud mure keskkonna, rahvatervise, kliimamuutuse ja energia tootmise pärast samuti seotud edasise teadus- ja arendustegevusega nendes valdkondades. Kuigi praegu kasutatav nomenklatuur on suhteliselt hästi kohandatud nende valdkondade statistika koostamisele, tuleb jätkata selle asjakohasemaks muutmist poliitilistes mureküsimustes.

Euroopa Komisjon (Eurostat) kavatseb: täiustada teaduse, tehnoloogia ja innovatsiooni rahvusvahelistumise mõõtmist; täiustada ühenduse innovatsiooniuuringuid, muutes need veelgi asjakohasemaks; parandada juurdepääsu teaduse, tehnoloogia ja innovatsiooni mikroandmetele, muutes ühenduse innovatsiooniuuringu mikroandmete edastamise Eurostatile kohustuslikuks; parandada teadmistevoogu, seostust, teaduse, tehnoloogia ja innovatsiooni väljundit ja mõju käsitlevaid teaduse, tehnoloogia ja innovatsiooni näitajaid; sõeluda teaduse, tehnoloogia ja innovatsiooni sisendi näitajaid nende asjakohasuse kontrollimiseks; uurida põhjalikumalt individuaalseid kõrgemaid õppeasutusi või ettevõtete gruppe hõlmavate teaduse, tehnoloogia ja innovatsiooni andmete käitlemist ja võtta asjakohased meetmed; integreerida teadus-, tehnoloogia- ja innovatsioonistatistikasse biotehnoloogia, nanotehnoloogia ja muude tulevikus tekkivate valdkondade statistika nii suures ulatuses, kui see on võimalik ja vajalik. |

- 5.3 Teadus-, tehnoloogia- ja innovatsioonistatistikat reguleeriva õigusraamistiku ajakohastamine

Teadus-, tehnoloogia- ja innovatsioonistatistikat reguleeriv õigusraamistik tuleb keskpikas perspektiivis ajakohastada. Seoses sellega kavatseb Eurostat võtta järgmised meetmed:

- määrus nr 753/2004 tuleb uuesti tasakaalu viia, selleks tuleb arvesse võtta täiendavate andmete vajadust, integreerida teatavad vabatahtlikult kogutud andmed ning jätta välja muud vähem asjakohased andmed või vaadata läbi nende esitamissagedus;

- samuti tuleb määrust nr 1450/2004 muuta selliselt, et see põhineks ühenduse 2008. aasta innovatsiooniuuringu ühtlustatud küsimustikul ja uuringumetoodikal ning muudaks ühenduse innovatsiooniuuringu mikroandmete edastamine kohustuslikuks;

- sobiva aja jooksul tuleb vastu võtta kolmas komisjoni määrus doktorikraadiga teadlaste karjääri arengu statistika kohta. Tuleb ette näha andmete esitamine iga kahe aasta tagant.

Vajalikuks võivad osutuda täiendavad õigusaktid, näiteks mikroandmetele ligipääsu ja mikroandmete seostamise kohta. Eurostat kavatseb võtta selles valdkonnas asjakohased meetmed.

Euroopa Komisjon (Eurostat) kavatseb: vaadata läbi määrused nr 753/2004 ja 1450/2004, et tagada nende asjakohasus; võtta õigeaegselt vastu komisjoni kolmanda määruse doktorikraadiga teadlaste karjääri arengu statistika kohta. |

- [1] ELT L 230, 16.9.2003, lk 1.

[2] ELT L 118, 23.4.2004, lk 23.

[3] ELT L 267, 14.8.2004, lk 32.

[4] KOM (2005) 217

[5] KOM (2006) 693