natgillin/translations-raw huggingface dataset:
From a preliminary assessment of the data, it emerged that three particular regions exhibited significantly different patterns of change in GDP per capita over the period as compared to the other regions, and which required specific treatment in the regression, as otherwise it would be difficult to draw general conclusions about underlying links. 
Ako vyplynulo z predbežného hodnotenia údajov, tri konkrétne regióny vykazovali za uvedené obdobie v porovnaní s ostatnými regiónmi výrazne odlišné typy zmien v oblasti HDP na obyvateľa. Pri regresnej analýze bolo potrebné uplatniť špecifický postup, inak by bolo zložité vyvodiť všeobecné závery o základných súvislostiach.
These were; Ireland, which saw its GDP per capita rise from 81 % to 115 % of the EU average over the period; the Hainaut region in Belgium, which saw its GDP per capita decline from 82 % to 71 %; and German Objective 1 regions which saw the GDP per capita rise from a range around 50 % to close to 70 % of the EU average by the end of the period (for example, Thuringen saw its GDP per capita rise from 52 % in 1993 to 70 % in 2000). 
Týmito regiónmi boli Írsko, ktorého HDP na obyvateľa za uvedené obdobie vzrástol z 81 % na 115 % priemeru EÚ, región Hainaut v Belgicku, ktorého HDP na obyvateľa klesol z 82 % na 71 % a tretiu kategóriu tvorili nemecké regióny cieľa 1, ktoré na konci obdobia zaznamenali nárast HDP na obyvateľa v rozmedzí približne od 50 % do takmer 70 % priemeru EÚ (napr. V regióne Thüringen vzrástol HDP na obyvateľa z 52 % v roku 1993 na 70 % v roku 2000).
To take account of such large relative changes in GDP per capita, specific statistical (or dummy) variables where included for this purpose which allowed the function to shift for these three broad regions. 
Aby bolo možné zohľadniť podobné rozsiahle zmeny HDP na obyvateľa, boli na tento účel použité špecifické štatistické (alebo „dummy“) premenné, čo umožnilo posun funkcie pre tieto tri široké regióny.
The regression results shown in Table 1 provide a number of relevant points worth noting. 
Výsledky regresie uvedené v tabuľke 1 obsahujú mnoho dôležitých údajov, na ktoré treba upozorniť.
Overall, 74 % of the variation in the change in GDP per capita is accounted for by the ÔexplanatoryŐ variables. 
Celkovo bola 74 % odchýlka v zmene HDP na obyvateľa spôsobená tzv. Vysvetľujúcimi premennými.
Both main explanatory variables, that is the change in employment rates (CEMPL) and change in unemployment rates (CUNMP) are statistically significant. 
J. Zmena na úrovni miery zamestnanosti (CEMPL) a zmena na úrovni miery nezamestnanosti (CUNMP) sú štatisticky významné.
In the case of CEMPL, the coefficient estimated is 0,24, suggesting that each one percentage point increase in the employment or participation rate is associated with an improvement in GDP per capita of Objective 1 regions by a quarter of a percentage point Ń thereby, if nothing else changes, closing the GDP gap by this amount. 
V prípade CEMPL platí odhadnutý koeficient 0,24 za predpokladu, že každý nárast percentného bodu na úrovni miery zamestnanosti alebo účasti znamená zvýšenie HDP na obyvateľa v regiónoch cieľa 1 o štvrtinu percentného bodu, a teda ak nedôjde k žiadnej ďalšej zmene, rozdiely v HDP sa znížia o túto sumu.
2,3210 (1) Synthesis Report, p. 
2,3210 (1) Súhrnná správa, s.
12.12.2006 EN Official Journal of the European Union C 302/27 5. 
12.12.2006 SK Úradný vestník Európskej únie C 302/27 5.
This result directly contradicts the conclusion reached in the synthesis report, and provides a useful indicator of the potential there is, from an analysis of the results of Objective 1 regions over this period, to close the GDP gap by improving participation rates Ń a most relevant result from the policy perspective. 
Tento výsledok je v priamom protiklade so záverom súhrnnej správy a je zároveň efektívnym ukazovateľom existujúceho potenciálu vyrovnať rozdiely v HDP zvýšením miery účasti na trhu práce, ako to vyplýva z analýzy výsledkov regiónov cieľa 1 za uvedené obdobie.
A second feature of note in the results in Table 1 relates to the impact of the changes in unemployment rates on changes in the GDP per capita. 
Druhý charakteristický rys výsledkov uvedených v tabuľke 1 súvisí s vplyvom zmien v miere nezamestnanosti na zmeny v HDP na obyvateľa.
This impact (also discussed in the next section) is also statistically significant, but is rather small quantitatively, almost of an irrelevant value. 
Tento vplyv (o ktorom sa hovorí v ďalšej časti) je takisto štatisticky významný, ale kvantitatívne je dosť malý, takmer zanedbateľný.
Unemployment declined marginally overall in Objective 1 regions, and this may be the reason for this result. 
Celkovo klesla nezamestnanosť v regiónoch Cieľa 1 len minimálne, čo môže byť príčinou takéhoto výsledku.
To explore further the robustness of the main result in Table 1 relating to the impact of changes in the employment rate and changes in GDP per capita, Table 2 provides the regression results for all regions in the EU-15 and for which data was consistently available from Eurostat, and not just for Objective 1 regions. 
V záujme ďalšieho preskúmania spoľahlivosti hlavného výsledku v tabuľke 1 týkajúceho sa vplyvu zmien v miere zamestnanosti a zmien v HDP na obyvateľa sú v tabuľke 2 uvedené výsledky regresie pre všetky regióny EÚ 15. Tieto výsledky vychádzali z dostupných údajov Eurostatu a týkali sa nielen regiónov cieľa 1.
The results from 145 regions where derived from slightly different data than in Table 1. 
Výsledky 145 regiónov sa zakladali na trochu odlišných údajoch, než sú údaje v tabuľke 1.
This was judged to give a more representative summary of developments over a number of years, in this case over the five year period between 1996 and 2000. 
Tým sa malo zabezpečiť reprezentatívnejšie zhrnutie vývoja za niekoľko rokov, v tomto prípade za päťročné obdobie od roku 1996 do roku 2000.
(Due to data limitations in the available statistics, an earlier starting point was not feasible for a number of regions.) 
(Pri viacerých regiónoch nebolo možné stanoviť skorší východiskový bod pre dátové obmedzenia dostupných štatistík).
Table 2 (1) Regression of average change in GDP per capita on average change in employment (ACEMPL) and average change in unemployment (ACUNEMP) Regressor Coefficient Standard error C 5,2110 0,12999 ACEMPL 0,24119 0,63540 ACUNEMP Đ 0,0019479 0,012260 ID 4,7009 0,85873 LD 5,4309 0,84670 BED Đ 0,64276 0,25885 DED Đ 1,3747 0,17517 R-squared 0,62600 R-bar-squared T-ratio 40,086 [Prob] [000] [000] [0,874] [000] [000] [0,014] [000] 0,60974 38,4979 [000] 1,3477 Đ 177,2101 Đ 194,6286 Đ Đ Đ 3,7959 0,1588 5,4743 6,4142 2,4831 7,8479 S.E. of regression Mean of dependent variable Residual sum of squares Akaike information criterion DW-statistic 0,84193 F-stat. F (6,138) 5,2359 S.D. of dependent variable 97,8204 Equation log-likelihood Đ 184,2101 Schwarz Bayesian criterion 1,6353 (1) 145 observations used for estimation. 
Tabuľka 2 (1) Regresia priemernej zmeny v HDP na obyvateľa vo vzťahu k priemernej zmene zamestnanosti (ACEMPL) a priemernej zmene nezamestnanosti (ACUNEMP) Regresor Koeficient C 5,2110 ACEMPL 0,24119 ACUNEMP – 0,0019479 ID 4,7009 LD 5,4309 Štandardná chyba 0,12999 0,63540 0,012260 0,85873 0,84670 0,25885 0,17517 Upravený koeficient determinácie Fischerova štatistika (6,138) Štandardná odchýlka závislej premennej Rovnica logaritmu pravdepodobnosti Schwarz-Bayesovo kritérium Ukazovateľ T 40,086 [Prav] [000] [000] [0,874] [000] [000] [0,014] [000] 0,60974 38,4979 [000] 1,3477 – 177,2101 – 194,6286 BED DED Koeficient determinácie Štandardná chyba regresie Priemer závislej premennej Reziduálny súčet štvorcov Akaikeovo informačné kritérium Durbin-Watsonova štatistika – 0,64276 – 1,3747 0,62600 0,84193 5,2359 97,8204 – 184,2101 1,6353 – – – 3,7959 0,1588 5,4743 6,4142 2,4831 7,8479 (1) Odhad bol vykonaný na základe 145 pozorovaní.
ID, LD, BED, DED are dummy variables for Ireland, Luxembourg, Belgium and Germany. 
ID, LD, BED, DED sú „dummy“ premennými pre Írsko, Luxembursko, Belgicko a Nemecko.
C is the intercept. 
C je intercept.
The results indicate that the coefficient for the average change in employment is practically the same as in the previous case, that is 0,24, indicating that for all regions, a 1 % increase in the employment rate tends to be associated with a 0,24 % increase in GDP per capita. 
Z výsledkov vyplýva, že koeficient priemernej zmeny v zamestnanosti je prakticky rovnaký ako v predchádzajúcom prípade, t. j. 0,24, čo znamená, že 1 % nárast miery zamestnanosti pravdepodobne súvisí s 0,24 % nárastom HDP na obyvateľa.
This result is also statistically significant, as is the whole regression equation. 
Tento výsledok, ako aj celá regresná rovnica, sú štatisticky významné.
(An additional dummy variable for Luxembourg has been added, again because the increase in GDP per capita from 161 % in 1996 to 199 % in 2000, is markedly different from the average performance of the other regions). 
(V prípade Luxemburska bola pridaná dodatočná „dummy“ premenná, pretože nárast HDP na obyvateľa zo 161 % v roku 1996 na 199 % v roku 2000 sa výrazne odlišuje od priemernej výkonnosti ostatných regiónov).
C 302/28 EN Official Journal of the European Union 12.12.2006 9. 
C 302/28 SK Úradný vestník Európskej únie 12.12.2006 9.
The impact of the change in the unemployment rate variable is again minimal and in this case is statistically insignificant and negative. 
Vplyv zmeny v premennej miery nezamestnanosti je opäť minimálny a v tomto prípade aj štatisticky nevýznamný a negatívny.
The implications from these results are that the impact of changes in the unemployment rate on changes in GDP per capita does not appear strong Ń possibly because the unemployed are already accounted for in the labour force and in the measure of GDP that is used, and any change from unemployed to employed has a less easy impact to capture in statistical analysis of this type. 
Tieto výsledky vedú k zisteniu, že vplyv zmien na úrovni nezamestnanosti na zmeny v HDP na obyvateľa nie je výrazný. Pravdepodobne sa to dá vysvetliť tým, že nezamestnaní sú už započítaní v pracovnej sile a v používanom meraní HDP a akúkoľvek zmenu zo skupiny nezamestnaných do skupiny zamestnaných nie je možné účinne znázorniť v štatistickej analýze tohto typu.
Certainly, more research in this area seems warranted. 
Zdá sa, že v tejto oblasti je rozhodne potrebné ďalšie skúmanie.
12.12.2006 EN Official Journal of the European Union C 302/29 ANNEX III GDP growth and the structural funds 1. 
12.12.2006 SK Úradný vestník Európskej únie C 302/29 PRÍLOHA III Nárast HDP a štrukturálne fondy 1.
A multiple regression analysis was conducted to explore the link between the average annual change in GDP per capita for the Objective 1 area (the dependent variable) vis--vis the actual EU funds per capita expenditure in the Objective 1 regions of each member state. 
Bola vykonaná viacnásobná regresná analýza, ktorej cieľom bolo prekúmať vzťah medzi priemernou medziročnou zmenou HDP na obyvateľa v oblasti cieľa 1 (závislá premenná) a skutočnými výdavkami na hlavu v oblasti fondov EÚ v regiónoch cieľa 1 vo všetkých členských štátoch.
The same data and time period (1993 to 1999) is used as that found in the Synthesis Report. 
Sú použité rovnaké údaje a rovnaké časové obdobie (1993 – 1999) ako v súhrnnej správe.
It should be noted that modelling rates of change is a statistically demanding exercise, and often gives low levels of explained variation in the dependent variable. 
Treba poznamenať, že modelovanie miery zmeny je štatisticky náročné a vzniknutú odchýlku závislej premennej ním možno často vysvetliť len v malej miere.
Nonetheless, the results in Table 1 show that 53 % of the variation in the dependent variable is accounted for by the different allocations in EU Funds on a per capita basis. 
Napriek tomu výsledky uvedené v tabuľke 1 poukazujú na to, že 53 % odchýlok závislej premennej bolo spôsobených rozličnými alokáciami finančných prostriedkov EÚ v prepočte na jedného obyvateľa.
This is a statistically significant result, and suggests that regions which have had a higher actual EU Structural Fund expenditure on a per capita basis, also tended to have a higher average GDP growth per capita over the period. 
Je to štatisticky významný výsledok, z ktorého vyplýva, že regióny s vyššími výdavkami na hlavu v oblasti štrukturálnych fondov EÚ vykazovali za uvedené obdobie aj vyšší priemerný rast HDP na obyvateľa.
Although the sample is small, and this makes the statistical assessment difficult, each of the 11 observations is an amalgam of the information in many regions and thus represents a wider information base than the mere 11 observations would suggest. 
Napriek tomu, že je vzorka malá a že sa tým komplikuje štatistické hodnotenie, každé z týchto pozorovaní je akousi zmesou informácií z rôznych regiónov a predstavuje tak širšiu bázu informácií než jednotlivých jedenásť pozorovaní.
This result contrasts with that given in the report and suggests that further research in this area is warranted. 
Tento výsledok je v rozpore so zistením uvedeným v správe a vyplýva z neho, že v tejto oblasti je potrebné ďalšie preskúmanie.
The plot of the actual and fitted values from this regression is also shown in Figure 1. 
V schéme 1 je znázornený diagram skutočných a odhadovaných hodnôt tejto regresie.
Table 1 Regression of average change in GDP per capita on average change in EU structural funds per capita (EUSFPC) Regressor Coefficient Đ 2,0780 Standard error 0,90194 0,88559 S.D. of dependent variable Equation log-likelihood Schwarz Bayesian criterion Figure 1 T-ratio Đ 2,3040 3,1834 10,1340 [Prob] [0,047] [0,011] 0,47737 [0,011] 1,7089 Đ 16,8304 Đ 19,2283 C EUSFPC 2,8192 R-squared S.E. of regression Mean of dependent variable Residual sum of squares Akaike information criterion DW-statistic 0,52963 1,2355 0,53688 13,7371 Đ 18,8304 1,8219 R-bar-squared F-stat. F (1,9) Plot of actual and fitted values 
Tabuľka 1 Regresia priemernej zmeny HDP na obyvateľa vo vzťahu k priemernej zmene v oblasti štrukturálnych fondov EÚ na obyvateľa (EUSFPC – EU structural funds per capita) Regresor Koeficient – 2,0780 C EUSFPC 2,8192 Ukazovateľ T – 2,3040 3,1834 10,1340 [Prav] [0,047] [0,011] 0,47737 [0,011] 1,7089 – 16,8304 – 19,2283 Koeficient determinácie Štandardná chyba regresie Priemer závislej premennej Reziduálny súčet štvorcov Akaikeovo informačné kritérium Durbin-Watsonova štatistika 0,52963 1,2355 0,53688 13,7371 – 18,8304 Štandardná chyba 0,90194 0,88559 Upravený koeficient determinácie Fischerova štatistika (1, 9) Štandardná odchýlka závislej premennej Rovnica logaritmuprav depodobnosti Schwarz-Bayesovo kritérium 1,8219 Schéma 1 Vyjadrenie skutočných a odhadovaných hodnôt
C 302/30 EN Official Journal of the European Union 12.12.2006 ANNEX IV HERMIN simulations and unemployment 1. 
C 302/30 SK Úradný vestník Európskej únie 12.12.2006 PRÍLOHA IV Simulácie pomocou modelu HERMIN a nezamestnanosť 1.
The HERMIN model was applied on the basis of an assumed ÔaverageŐ hypothesis (medium-medium) concerning supply effects or elasticities with respect to human capital and infrastructure. 
Model HERMIN bol aplikovaný na základe hypotézy predpokladaného „priemeru“ (priemerný – priemerný) o účinkoch ponuky alebo o pružnosti s ohľadom na ľudský kapitál a infraštruktúru.
As regards to unemployment, the HERMIN simulations for eastern Germany, Spain, Greece, Ireland and Portugal have led to changes in the unemployment rate which varies according to the three hypotheses. 
Simuláciami nezamestnanosti v rámci modelu HERMIN, ktoré sa vzťahujú na východné Nemecko, Španielsko, Grécko, Írsko a Portugalsko, sa dosiahli zmeny na úrovni miery nezamestnanosti meniacej sa v závislosti od jednotlivých troch hypotéz.
To assess better the appropriateness of the results, the Court converted the falls (or increases) in the unemployment rate into net jobs created (or lost). 
V záujme lepšieho zhodnotenia primeranosti výsledkov Dvor audítorov prepočítal pokles (alebo nárast) miery nezamestnanosti na čistý počet vytvorených (alebo stratených) pracovných miest.
The results of converting falls (or increases) in unemployment into net jobs created (or lost) are given in Table 1. 
V tabuľke 1 sú uvedené výsledky prepočítania poklesu (alebo nárastu) nezamestnanosti na čistý počet vytvorených (alebo stratených) pracovných miest.
Table 1 HERMIN simulations Eastern Germany Spain Greece Ireland Zero-zero hypothesis 822 308 Net jobs created Medium-medium hypothesis 729 923 241 789 190 825 64 621 250 502 High-high hypothesis 635 755 Đ 806 026 65 969 36 335 Đ 253 299 1 051 135 303 034 86 679 497 445 Portugal 3. 
Tabuľka 1 Simulácie v rámci modelu HERMIN Východné Nemecko Španielsko Grécko Írsko Portugalsko Hypotéza nula – nula 822 308 1 051 135 303 034 86 679 497 445 Čistý počet vytvorených pracovných miest Hypotéza priemerný – priemerný 729 923 241 789 190 825 64 621 250 502 Hypotéza vysoký – vysoký 635 755 – 806 026 65 969 36 335 – 253 299 3.
The validity of the results needs to be assessed in the light of the following observations: (a) In the case of the new German Lnder, although the bottom-up data are still incomplete, it can be concluded that the figures produced using HERMIN for net jobs created appear, in all the hypotheses, substantially to exceed the data produced by monitoring directly the projects themselves (about 500 000 created jobs or maintained) (1). (b) As regards Ireland, the comparison with other data show that the net figure of 64 621 that is attributed to the CSF appears somewhat understated compared with the other evidence. 
Výsledky je potrebné posúdiť s ohľadom na tieto pozorovania: a) Napriek tomu, že vzostupné údaje sú v prípade nových spolkových krajín neúplné, možno konštatovať, že použitím modelu HERMIN bolo v prípade všetkých troch hypotéz získaných výrazne viac údajov o čistom počte vytvorených pracovných miest než z priameho monitorovania samotných projektov (okolo 500 000 vytvorených alebo zachovaných pracovných miest) (1). b) V prípade Írska sa porovnaním s ostatnými údajmi ukázalo, že čistý objem pracovných miest v počte 64 621, ktoré sú pripisované RPS, je do istej miery podhodnotený v porovnaní s ostatnými dôkazmi.
Monitoring figures show that the ÔindustryŐ OP led to about 212 000 gross jobs created and 90 000 net jobs created. 
Z monitorovacích údajov vyplýva, že v rámci OP „priemysel“ bolo vytvorených hrubým odhadom asi 212 000 pracovných miest a 90 000 čistých pracovných miest.
Furthermore, the total number of jobs, across the whole economy, increased by 395 075 (2). 
Celkový počet pracovných miest z globálneho ekonomického pohľadu okrem toho vzrástol o 395 075 (2).
The evaluators also note that it is important to look beyond the CSF in order to take account of policy elements, such as incentives for FDI and the policy of curbing wage inflation, that accompany the CSF. 
Hodnotitelia takisto upozorňujú na to, že je dôležité brať do úvahy aj obdobie nad rámec RPS, aby bolo možné zohľadniť jednotlivé prvky politiky, ako sú stimuly na priame zahraničné investície a politika obmedzovania mzdovej inflácie, ktoré sú sprievodnými javmi RPS.
In other words, the model does not take account of these elements, which increase the impact attributed to the CSF. (c) The Spanish O1 CSF, which is the largest of the CSFs, by applying the average hypothesis, is far less successful than the new Lnder O1 CSF in terms of job creation and outperforms the latter in this area only if it is supposed that demand effects predominate. 
Inými slovami model tieto prvky nezohľadňuje, čím sa zvyšuje účinok pripisovaný RPS. c) Španielsky RPS cieľa 1, ktorý je najväčším zo všetkých RPS, je pri použití priemernej hypotézy oveľa menej úspešnejší než RPS cieľa 1 nových spolkových krajín (Länder) v oblasti vytvárania nových pracovných miest. V tejto oblasti je výkonnejší len za predpokladu, že prevládajú účinky dopytu.
However, under that hypothesis, the net figure for jobs created during 1994 to 1999 as a result of the O1 CSF would account for around 40 % of employment growth in Spain between 1995 and 2000, which appears rather optimistic. (d) Applying the average hypothesis and the hypothesis of dominant demand effects to Portugal gives net job creation estimates that are far higher than those produced by the national authorities (3). However, this has not been addressed. 
Ak vezmeme do úvahy túto hypotézu, čistý počet pracovných miest vytvorených v období rokov 1994 – 1999 ako dôsledok RPS cieľa 1 by v Španielsku za obdobie rokov 1995 a 2000 predstavoval približne 40 % nárast zamestnanosti, čo sa javí ako príliš optimistický fakt. c) Uplatnením hypotézy priemeru a hypotézy dominantných účinkov dopytu na Portugalsko dostaneme omnoho vyššie odhady čistého počtu vytvorených pracovných miest, než sú odhady vnútroštátnych orgánov (3).
(1) Evaluation report for Germany (O1), (pp. 42, 48, 70, 72, 85, 86). 
Tento aspekt však nebol skúmaný. (1) Hodnotiaca správa pre Nemecko (cieľ 1), (s.
(2) Evaluation report for Ireland (pp. 61, 92). 
(2) Hodnotiaca správa pre Írsko (s. 61 a 92).
(3) Department for Forecasts and Planning (DPP). 
(3) Oddelenie pre prognózy a plánovanie (Department for Forecasts and Planning – DPP).
12.12.2006 EN Official Journal of the European Union C 302/31 (e) The same is true for Greece, where the national authorityŐs net job creation estimates substantially exceed the estimates obtained from the HERMIN model (under all hypotheses) concerning falls in unemployment. 
12.12.2006 SK Úradný vestník Európskej únie C 302/31 e) Rovnakú situáciu evidujeme v Grécku, kde odhady vnútroštátnych orgánov týkajúce sa čistého počtu vytvorených pracovných miest výrazne prevyšujú odhady poklesu nezamestnanosti získané pomocou modelu HERMIN (so všetkými hypotézami).
According to the national report, the CSF has contributed to an annual net increase in employment of 1,7 % of the labour force (1) which translates as a net figure of more than 400 000 jobs created during 1994 to 1999. (f) The figures for jobs lost under the high-high hypothesis for the Spanish and Portuguese CSFs do not appear credible. 
Podľa národnej správy RPS prispel k 1,7 % medziročnému čistému nárastu zamestnanosti pracovnej sily (1), čo je v čistom vyjadrení viac než 400 000 vytvorených pracovných miest v období rokov 1994 – 1999. f) Údaje o stratených pracovných miestach vyplývajúce z hypotézy vysoký – vysoký pre RPS Španielska a Portugalska sa javia nedôveryhodné.
(1) National report, p. 
(1) Národná správa, s.
C 302/32 EN Official Journal of the European Union 12.12.2006 THE COMMISSIONŐS REPLIES SUMMARY VI. 
C 302/32 SK Úradný vestník Európskej únie 12.12.2006 ODPOVEDE KOMISIE ZHRNUTIE VI.
The Commission is fully aware of the limitations of the study, due to a large extent to data constraints, and will take steps to improve the feasibility of future ex post evaluations. 
Komisia si úplne uvedomuje obmedzenia štúdie spôsobené veľkým rozsahom neúplných údajov a prijme kroky na zlepšenie realizovateľnosti budúcich následných hodnotení.
Although some difficulties with data were encountered, the evaluation used a number of types of information to reach its conclusions (member state mid-term and final evaluation reports, interviews, national workshops, and case studies). 
Hoci sa vyskytli určité problémy súvisiace s údajmi, v hodnoteniach sa použilo niekoľko druhov údajov na dosiahnutie záverov (strednodobé a konečné hodnotiace správy členského štátu, rozhovory, vnútroštátne workshopy a prípadové štúdie).
The Commission considers that the terms of reference were adequate for the purpose, but the evaluation faced major challenges, especially of data availability. 
Komisia sa domnieva, že zadávacie podmienky boli adekvátne účelu, avšak hodnotenie čelilo dôležitým problémom, najmä dostupnosti údajov.
The Commission took into account both positive and negative aspects of the work carried out. 
Komisia zohľadnila pozitívne aj negatívne aspekty vykonanej práce.
Nevertheless, the Commission accepts that a preparatory analysis would have helped to identify some of the information difficulties that the Court has described. 
Napriek tomu Komisia súhlasí, že prípravná analýza by bola pomohla pri určovaní niektorých problémov súvisiacich s údajmi, ktoré Dvor audítorov opísal.