Author Archives: eglemadiste

Keskmine omavalitsusüksus enne haldusreformi

Täna, 7. juunil võttis Riigikogu vastu haldusreformi seaduse, mis kujundab ümber omavalitsusüksuste süsteemi. Haldusreformieelse seisuga on Eestis 30 linna ja 183 valda ehk 213 omavalitsusüksust, mis jagunevad 15 maakonna vahel. Käesoleva ülevaate eesmärk on kirjeldada keskmist omavalitsusüksust enne haldusreformi.

Haldusreformi seaduse kohaselt on omavalitsusüksuse minimaalne rahvaarv 5000 ja soovituslik 11 000. Haldusreformi eelselt on Eestis 16 omavalitsusüksust, kus elab rohkem kui 11 000 elanikku (7% kõigist omavalitsusüksustest), 5000–11 000 elanikku on 25 omavalitsusüksuses (12%) ja alla 5000 elaniku on 172 omavalitsusüksuses (81%). Üle 11 000 elanikuga omavalitsusüksustes elab 61,7% Eesti elanikkonnast ja alla 5000 elanikuga omavalitsusüksuses 24,2% elanikkonnast.

Eesti omavalitsusüksused on oma suuruselt väga erinevad. Kui suured need erinevused on, sellest allpool mõned näited. Esmalt tuleks tähelepanu pöörata sellele, et suurust saab mõõta üsna mitme näitaja abil ja tulemused pole sugugi alati ühesugused. Näiteks, kui paluda kellelgi nimetada Eesti suuremaid linnu, siis tüüpiline vastus on: Tallinn, Tartu, Narva, Pärnu ja Kohtla-Järve. See on õige vastus, kui mõõdame suurust elanike arvuga. Kui mõõdame suurust pindalaga, oleks õige vastus aga järgmine: Tallinn, Narva, Paldiski, Kohtla-Järve ja Tartu.

Omavalitsusüksuste suurus rahvaarvu põhjal

Haldusreformi praktiliselt ainuke arvuline kriteerium on moodustuva omavalitsusüksuse rahvaarv ja seetõttu tuleks sellel pikemalt peatuda.

Statistikaameti andmetel on Eesti rahvaarvult suurim omavalitsusüksus 423 420 elanikuga Tallinna linn ja väikseim 99 elanikuga Piirissaare vald. Kui arvestada haldusreformi eesmärkidega ja praegu oleks Eesti elanike arvult väikseim omavalitsusüksus 5000 elanikuga, siis oleks Tallinn sellest 85 korda suurem. Kui väikseimas omavalitsusüksuses oleks 11 000 elanikku, siis oleks Tallinn sellest 38 korda suurem ehk siis oodatavalt väheneb haldusreformi tulemusel omavalitsusüksuste rahvaarvu erinevus oluliselt, aga vahed jäävad sellegipoolest märkimisväärseteks – kui praegu oleks Eesti elanikkond 85 korda suurem, oleks Eesti rahvaarvult suurim Euroopa Liidu liikmesriik. 38 korda suurem rahvaarv viiks Eesti Hispaaniast mööda Euroopa Liidu rahvaarvult viiendaks riigiks.

Huvitavaid seoseid leiame ka keskmisi arve võrreldes. Eesti omavalitsusüksuses elab keskmiselt 6178 inimest, keskmisele kõige lähemal on 6095 elanikuga Jõelähtme vald. Kui kõikides omavalitusüksustes elaks praegu ühepalju inimesi, oleks neis ka haldusreformi minimaalse rahvaarvu nõue täidetud. Kõigis omavalitsusüksustes ühesuguse rahvaarvu saavutamine on muidugi teostamatu ja pole ilmselt ka vajalik.

Eesti statistiliselt keskmisest omavalitsusüksusest suurema elanike arvuga on 33 omavalitsusüksust ehk 16% kõigist omavalitsusüksustest. Eesti omavalitsusüksuste rahvaarvu mediaankeskmine on 1827 elanikku. Nii palju inimesi elab Orissaare vallas.

Rahvaarvu teema lõpetuseks veel üks küsimus. Kui sooviksime, et Eesti omavalitsusüksused oleksid rahvaarvu suuruselt enam-vähem võrdsed ja Tallinn ei jagune väiksemateks omavalitsusüksusteks, siis mitu omavalitsusüksust saaks Eestis moodustada? Õige vastus on kolm ja kui silmi veidi kinni pigistada, siis neli.

Omavalitsusüksuste pindala ja rahvastikutihedus

Eesti suurima pindalaga omavalitsusüksus on Märjamaa vald, mille suurus on 867,43 ruutkilomeetrit. Märjamaa vald on Eesti väikseima pindalaga Tootsi vallast (1,78 ruutkilomeetrit) 487 korda suurem. Eesti omavalitsusüksuste keskmine pindala on 204,08 ruutkilomeetrit. Pindalalt keskmisele vallale on kõige lähemal Koigi vald. Keskmisest suurema pindalaga omavalitsusüksusi on Eestis 89 (42% kõigist omavalitsusüksustest). Eesti omavalitsusüksuste mediaankeskmine pindala on 179,52 ruutkilomeetrit (Keila vald).

Rahvaarvu ja pindala kombinatsioon annab meile rahvastikutiheduse. Eesti rahvastikutihedus on 30,3 inimest ruutkilomeetril, mis on üsna sarnane Ameerika Ühendriikide keskmisele rahvastikutihedusele. Keskmisest kõrgem rahvastikutihedus on 48 omavalitsusüksuses (23% kõigist omavalitsusüksustest). Keskmisele rahvastikutihedusele on kõige lähemal Luunja vald (30,4 inimest ruutkilomeetril). Suurim rahvastikutihedus Eestis on Tallinnas – 2657,8 inimest ruutkilomeetril, mida on 1661 korda rohkem kui väikseima rahvastikutihedusega Tudulinna vallas (1,6 inimest ruutkilomeetril). Eesti omavalitsusüksuste mediaankeskmine rahvastikutihedus on 9,7 inimest ruutkilomeetril (Sõmerpalu vald).

Elussünnid omavalitsusüksustes

Käesoleva blogiartikli viimaseks omavalitsusüksuste olulisi erinevusi ilmestavaks näitajaks valisime elussündide arvu. Võime võimekust, jätkusuutlikust, elujõudu jt näitajaid mõõta väga erinevate indeksitega, aga kui lapsi ei sünni, siis on keeruline mõelda ühest piirkonnast kui elujõulisest ja jätkusuutlikust.

Kõige rohkem lapsi sündis 2015. aastal Tallinnas – 5118. Et koolimatemaatika 0-ga jagamist ei õpeta, siis on võimatu öelda, mitu korda Tallinnas sündis lapsi rohkem kui väikseima sünniarvuga omavalitsusüksuses – Piirissaare vallas ei sündinud 2015. aastal ühtegi last. Keskmiselt sündis 2015. aastal omavalitsusüksustes 65 last (keskmisele lähimad olid Paide linn 66 sünni ja Kiili vald 64 sünniga). Sündide arvu mediaankeskmine oli 18 elussündi. 18 last sündis Ambla vallas, Kanepi vallas, Kohtla vallas, Lüganuse vallas, Vastseliina vallas, Vihula vallas ja Vändra alevis.

Pole küll täpseid kriteeriume, mis ütleks, milline on optimaalne kooli või klassi suurus, aga kui võtaksime selleks 24 õpilast põhikooli klassis (selline arv on aruteludest läbi käinud), siis 24 või rohkem last sündis 2015. aastal vaid 81 Eesti omavalitsusüksuses.

Kokkuvõtteks

Omavalitsusüksused on Eestis äärmiselt erineva suurusega. Kavandatav haldusreform vähendab oluliselt omavalitsusüksuste erinevust paljude näitajate osas. See toimub pingeridade väiksemate väärtuste suurenemise arvelt, sest ka pärast haldusreformi jääb Tallinn väga suure tõenäosusega enamuses pingeridades selgelt domineerima. Tuleb öelda, et vastuvõetud haldusreformi seadus ei pane üheski Eesti piirkonnas pudrumägesid kasvama ja piimajõgesid voolama. Seaduse vastuvõtmine tähendab, et rusikatega vehkimise aeg on möödas ja nüüd tuleb maksimaalselt seadusest tulenevaid võimalusi ära kasutada.

KOV_ver3

Liitunud_KOVid_1995_2016

 

Eesti omavalitsusüksuste maksimaalsed ja minimaalsed ning keskmised näitajad haldusreformi eel (tabel)

Mihkel Servinski, Statistikaameti peaanalüütik
Marika Kivilaid
, Statistikaameti analüütik
Greta Tischler
, Statistikaameti analüütik
Ülle Valgma
, Statistikaameti kartograaf

Noppeid ajaloost: piimatoodang

160519_infograafik_mai_piim_3

2016. aastal tähistab Eesti statistikasüsteem 95. aastapäeva. Eesti Vabariigis asutati 1. märtsil 1921 Riigi Statistika Keskbüroo, mille juhiks sai Albert Pullerits. Seda kuupäeva võibki pidada Eesti statistika sünnipäevaks.  Statistikaamet avaldab aasta jooksul huvitavamaid noppeid 1920. aastate statistikaväljaannetest võrdluses sama valdkonna viimatiavaldatud näitajatega.

Eesti statistikasüsteem tähistab 95. juubelit konverentsiga

2016. aastal tähistab Eesti statistikasüsteem 95. aastapäeva, mille puhul korraldavad Eesti riikliku statistika tegijad Statistikaamet ja Eesti Pank ning kandidaat Tervise Arengu Instituut 25. aprillil rahvusvahelise konverentsi „Riiklik statistika muutuvas maailmas”. Juubelikonverentsi märksõnad on minevik, tänapäev ja tulevik.

Juubelikonverents heidab pilgu statistika arenguloole Eestis ning annab lühikese sissevaate statistikale tema ajaloo eri etappidel. Et markeerida aga Eesti kohta statistikamaailmas, esineb konverentsil tippteadlasi teistestki Euroopa riikidest.

Kuna Eesti statistika süsteemne areng algas ajal, mil Eesti kuulus Rootsi kuningriigi koosseisu, käsitleb konverentsi avaettekanne (Ulf Jorner) statistika esimesi samme ja arengulugu Rootsis. Eesti statistika varasemad sammud on seotud põllumajandus- ja kaubandusstatistikaga, sh eriti hingeloendustega, mille põhjal on võimalik hinnata Eesti rahvastikuarengut ja jälgida meie rahva imetlusväärset taastumist rahvastikukatastroofide järel.

Iseseisvunud Eesti Vabariigis rajati riiklik statistikasüsteem peaaegu kohe pärast Vabadussõja lõppu. Loodi Riigi Statistika Keskbüroo, hakkas ilmuma Eesti Statistika Kuukiri, korraldati esimene rahvaloendus, sisuliselt rajati perekonnaseisu büroode baasil ka rahvastikuregister, kuhu kanti andmed perekondade kaupa. Statistika vajalikkust mõisteti ja kavandati statistika­kursuse õpetamist niihästi gümnaasiumides kui ka kutsekoolides. Kahjuks jõuti küll korraldada õpetajate täienduskursused, kuid kõigisse koolidesse uus aine ei jõudnud – enne kadus iseseisev Eesti riik.

Siiski jätkasid Eesti statistikud õpetamise ja teadusuuringute liini ka okupatsioonide ajal, mil Eestis, nagu kogu arenenud maailmas, statistikarakendused teadusuuringutesse jõudsid. Eesti kujunes Nõukogude Liidus tunnustatud rakendusstatistika keskuseks, kus iga nelja aasta tagant said kokku statistikateadlased Vilniusest ja Kiievist, Novosibirskist, Moskvast ja mujaltki. See kõik lõi aluse statistikute intensiivseks rahvusvahelistumiseks taasiseseisvumise perioodil. Nendel teemadel esinevad Tartu Ülikooli statistikud Tõnu Kollo, Liina-Mai Tooding ja Ene-Margit Tiit, kes on olnud mitte üksnes ajaloo vaatlejad, vaid ka tegijad.

Konverentsi keskmise osa moodustab statistika tänapäevases maailmas. Järjest suurema tähtsuse omandab statistika majandusotsuste tegemisel, sellega seotud muredest räägib Riigikogu liige, majandusteadlane Maris Lauri, kes analüüsib majandusliku ebakindluse ja pessimismi põhjuseid nii Eestis kui ka Euroopas.

Eesti jaoks on olnud väga oluline rahvastikustatistika, millele ka sel konverentsil on pühendatud mitu ettekannet. Selles valdkonnas on pikalt ja tulemuslikult tegutsenud Eesti demograafide meeskond kadunud Kalev Katuse ja tema mantlipärijate Luule Sakkeuse ning Allan Puuri juhtimisel. Konverentsil käsitletakse valikuuringute metoodika juurutamist Eesti riigistatistikas sotsiaalstatistika ja rahvastikuprobleemide analüüsimisel.

Üldistava hinnangu Eesti riiklikule statistikale tänapäevaste Euroopa nõudmiste kontekstis annab Priit Potisepp, kes on töötanud Euroopa statistika hindamismeeskondade juhina viies Euroopa riigis. Võrreldes Eesti statistikasüsteemi teiste Euroopa riikide omaga nendib Potisepp, et statistika usaldusväärsuse järgi asub Eesti Euroopas igati soliidsel kaheksandal kohal, ent lähinaabrite ja eeskujude Põhjamaadeni on veel tükk teed minna.

Konverentsi kolmas osa on pühendatud tulevikule. Rahvastikuarengu prognoosidega seotud küsimustele pühendub Michel Poulain (Louvaini ülikooli emeriitprofessor ja Tallinna Ülikooli vanemteadur), kes käsitleb keskmise eluea oodatava pikenemisega seotud probleeme, mis ühiskonda ees ootavad.

Looduskeskkonna muutusi – täpsemalt Läänemere käitumise statistilist modelleerimist – käsitleb Eesti Teaduste Akadeemia president Tarmo Soomere, kes hindab ülemäära pessimistlike teadlaste ilmastikunähtuste tulevikuprognoose kriitiliselt, kuid ennustab siiski võimalikke muutusi.

Sisuka kokkuvõtte statistika ülesannetest järjest kiiremini muutuvas maailmas teeb Barteld Braaksma Hollandist, kes esitab Hollandi statistikasüsteemi moderniseerimise strateegilise kava. Braaksma juhib tähelepanu kiirete ja radikaalsete muudatuste vajalikkusele statistikas niihästi andmete kogumise, andmetöötluse kui ka levitamise poolel, arvestades järgmisi varem või hiljem toimuvaid olulisi muutusi ühiskonnas: senised levikanalid (trükised, tavatelevisioon) asenduvad mobiilse meediaga; ühiskond hakkab langetama olulisi otsuseid automatiseeritult, kasutades sisendina statistikatulemusi; andmete kogumine ja analüüsimine muutub aina laialdasemaks ja üldsusele kättesaadavamaks. Kokkuvõttes – ühiskond vajab oluliste otsuste tegemiseks usaldusväärset taustateadmist, see muutub tulevikus järjest olulisemaks.

Riikliku statistika tegijatele tähendab see paradigma muutust. Meeskonnad vähenevad arvuliselt, kuid kasvavad nõuded erinevate oskuste valdamisele. Säilitada tuleb traditsioonilised tugevused – sõltumatus, andmete turvalisus ja kaitstus, mis muutuvad aina olulisemaks. Arvude asemel peab esitama veenvaid ja põhjendatud, ent üldmõistetavaid ning näitlikustatud analüüsitulemusi ja selgitusi. See Hollandis sõnastatud seisukoht kehtib suuresti kogu arenenud maailmas ja on kohane selleks, et püstitada tulevikku suunatud eesmärke ka Eesti statistikasüsteemis.

Ene-Margit Tiit, Statistikaameti peametoodik ja Tartu Ülikooli emeriitprofessor

 Konverents Riiklik statistika muutuvas maailmas toimub 25.04.2016 Estonia teatrisaalis. Vaata konverentsi ajakava.

Statistikaameti veebilehel www.stat.ee saab jälgida konverentsi otseülekannet, mis algab 25.04 kell 10.

Ettekanded on pärast konverentsi toimumist kättesaadavad konverentsi veebilehel.

Noppeid ajaloost: rahvaarv ja asustustihedus

160415_infograafik_aprill_rahvaarv-03

2016. aastal tähistab Eesti statistikasüsteem 95. aastapäeva. Eesti Vabariigis asutati 1. märtsil 1921 Riigi Statistika Keskbüroo, mille juhiks sai Albert Pullerits. Seda kuupäeva võibki pidada Eesti statistika sünnipäevaks.  Statistikaamet avaldab aasta jooksul huvitavamaid noppeid 1920. aastate statistikaväljaannetest võrdluses sama valdkonna viimatiavaldatud näitajatega.

Eesti päritolu kaubad annavad ekspordist üle kahe kolmandiku

Eesti päritolu kaubad moodustasid 2015. aastal 68% kogu kaupade ekspordist. Kõige enam eksporditi Eesti päritolu masinaid ja seadmeid ning puitu ja puittooteid. Peamised ekspordi sihtriigid olid Rootsi ja Soome.

Statistikaameti andmetel eksporditi 2015. aastal Eesti päritolu kaupu 7,9 miljardi euro väärtuses. Võrreldes 2014. aastaga vähenes Eesti päritolu kaupade eksport 6%.  Eesti päritolu kaupade eksport vähenes enam kui  kogu Eesti ekspordi langus (4%) samal perioodil.

Suurimad ekspordiartiklid ja sihtriigid

Eesti päritolu kaupadest eksporditi 2015. aastal kõige enam masinaid ja seadmeid, mis moodustasid 29% kogu Eesti päritolu kaupade ekspordist. Järgnesid puit ja puittooted (14%) ning muud tööstustooted (12%). Muude tööstustoodete kategooria hõlmab ka mööblit ning kokkupandavaid puitehitisi. Põllumajandussaaduste ja toidukaupade osatähtsus oli 10% kogu Eesti päritolu kaupade ekspordist.

Eesti päritolu kaupade ekspordist moodustas 80% eksport Euroopa Liidu riikidesse ja 20% eksport muudesse riikidesse. Kokku eksporditi 2015. aastal Eesti päritoluga kaupu 161 erinevasse riiki. Kõige enam eksporditi Eesti päritolu kaupu Rootsi (24% Eesti päritolu kaupade ekspordist) ja Soome (19%). Teised tähtsamad partnerriigid olid Saksamaa, Läti (mõlema osatähtsus 6%) ja Norra (5%). Venemaa oli partnerriikide seas alles kümnendal kohal ning sinna eksporditi  3% Eesti päritoluga kaupadest.

Eesti päritolu kaupade osatähtsus kaubajaotistes oli väga erinev

Eesti päritoluga kaupade osatähtsus oli suurim puidu ja puittoodete ekspordis (93%) ning mitmesuguste tööstustoodete ekspordis (90%). Paberi ja pabertoodete ekspordist moodustasid Eesti päritoluga kaubad 88% ning põllumajandussaaduste ja toidukaupade ekspordist 72%. Põllumajandussaaduste ja toidukaupade puhul olenes Eesti päritolu kaupade osatähtsus oluliselt ka kauba iseloomust. Elusloomade, piima ja piimatoodete, teravilja ning jahu ekspordist oli üle 90% kohalikku päritolu, samas jookide ja alkoholi puhul oli sama näitaja vaid 26%. Elektriseadmete ekspordis oli Eesti päritolu toodete osatähtsus 75%, kuid mehaaniliste masinate ekspordis vaid 52%. Transpordivahendite ekspordist moodustasid Eesti päritolu kaubad vaid 39% ja mineraalsete toodete ekspordist 32%.

01

Eesti päritoluga kaupade osatähtsus sihtriigiti

Peamistest ekspordi sihtriikidest oli Eesti päritolu kaupade osatähtsus kaupade ekspordis suurim Skandinaaviamaadesse ning väikseim Baltimaadesse ja Venemaale. Eesti päritolu kaubad moodustasid kogu kaupade ekspordist Rootsi 85%, Soome 80% ja Saksamaale 81%. Lätti eksporditud kaupadest moodustasid Eesti päritolu kaubad vaid 39% ning Leetu eksporditud kaupadest 41%. Kõigist Venemaale eksporditud kaupadest moodustasid Eesti päritoluga kaubad vaid 29%.

02

Detailsemad andmed Eesti päritolu kaupade ekspordi kohta on avaldatud Statistikaameti andmebaasis.

Statistikaamet kasutab kaupade päritolu tuvastamisel andmeesitajate poolt märgitud päritoluriiki. Vastavalt definitsioonile on päritoluriik riik, kus kaup on toodetud või kus on aset leidnud kauba töötlemine. Eesti päritolu kaupadeks loetakse seetõttu Eestis toodetud ning Eestis töödeldud kaubad.

Allan Aron, Statistikaameti juhtivstatistik-metoodik
Evelin Puura, Statistikaameti juhtivstatistik-metoodik

Noppeid ajaloost: abielude sõlmimine

infograafik abiellumine

2016. aastal tähistab Eesti statistikasüsteem 95. aastapäeva. Eesti Vabariigis asutati 1. märtsil 1921 Riigi Statistika Keskbüroo, mille juhiks sai Albert Pullerits. Seda kuupäeva võibki pidada Eesti statistika sünnipäevaks.  Statistikaamet avaldab aasta jooksul huvitavamaid noppeid 1920. aastate statistikaväljaannetest võrdluses sama valdkonna viimatiavaldatud näitajatega.

Naiste panus Eesti majandusse

Rahvusvahelise naistepäeva puhul on paslik vaadata, milline on naiste panus Eesti majandusse. Eesti naised on tööturul Euroopa Liidus elavatest suguõdedest keskmisest aktiivsemad ning töötavad peamiselt hariduse ja kaubanduse tegevusalal. Kui suure osa naised meie igapäevasest majanduslikust heaolust toodavad?

2015. aastal oli Eesti tööealises rahvastikus (15–74-aastased) rohkem naisi kui mehi – 511 000 naist ja 473 000 meest. Vaatamata sellele, et naisi oli ligi 40 000 võrra rohkem, oli nende osalus tööjõus väiksem. Sellest tulenevalt on oluliselt väiksem ka naiste tööhõive. Seevastu naiste tööpuudus on aasta-aastalt olnud meestest väiksem. Alles 2015. aastal langes meeste tööpuudus naiste näitajaga samale tasemele. See on olukord, mida ei esinenud isegi viimase majandusbuumi ajal.

tabel 1.png

Millega tegelevad mitteaktiivsed naised, et neid meestest nii palju rohkem on? Õpingute ja tervisliku seisundi tõttu jääb tööturult iga aasta kõrvale ligikaudu 70 000 naist. Kusjuures täpselt sama suurusjärk kehtib ka meeste puhul. Veelgi rohkem naisi on varasematel aastatel tööturult kõrvale jäänud aga pensioniea tõttu. 2015. aastal jäi pensioniea tõttu tööturult kõrval 60 000 naist, mida on ligi 20 000 naist rohkem kui meest. Suurim erinevus sugudevahelises statistikas tuleb aga oodatud kohast – igal aastal on mitteaktiivsete seas ligikaudu 40 000 naist, kes on kas rasedus- või lapsehoolduspuhkusel või hoolitsevad mõne muu pereliikme eest. Tööealiste meeste seas on teiste eest hoolitsemise tõttu mitteaktiivseid vaid paar tuhat. Huvitava asjaoluna tasub ära mainida ka, et Eurostati andmetel on Euroopa Liidus Saksamaa ja Hollandi naiste tööturul osalemise aktiivsus kõige kõrgem, järgnevad Skandinaavia ja Eesti. Baltimaad üksteisest selle näitaja põhjal aga ei erine.

Tegevusalati on naiste osatähtsus väga erinev

Enim naisi töötab tööjõumahukatel tegevusaladel nagu haridus (50 000), kaubandus (50 000) ja töötlev tööstus (46 000). Peaaegu üldse ei tööta naisi mäetööstuses ja veevarustuses.

2015. aastal oli naiste kontsentratsioon hariduses kõrgeim – tervelt 83% kõigist hariduse tegevusalal hõivatutest on naissoost. Kui poode külastades võib ka kaubandus näida peamiselt naiste tegevusalana, siis tegelikult on 59% kaubanduse tegevusalal hõivatutest naised. Töötlevas tööstuses küündib naiste osatähtsus 38%-ni. Kõrge naiste osatähtsus on veel järgmistel tegevusaladel: majutus ja toitlustus (79%), finants- ja kindlustustegevus (75%) ning tervishoid ja sotsiaalhoolekanne (79%). Avalikus sektoris kokku töötab kaks korda rohkem naisi kui mehi. Madalaim naiste osatähtsus on ehituses – vaid 8% kõigist tegevusalas hõivatutest on naised.

Naiste panus sisemajanduse koguprodukti

Lisaks tööturu analüüsile võime proovida hinnata ka seda, kui suur on naiste panus Eesti sisemajanduse koguprodukti (SKP). Teisisõnu, kui suure osa igapäevasest majanduslikust heaolust naised toodavad. Et statistikast näeme, et erinevused sugude vahel ei piirdu vaid käesolevas artiklis mainituga, tuleks korrektse hinnangu tarvis võtta kogu majandus lahti küllaltki väikesteks kildudeks. Lihtsustatud kujul võime aga mingi aimduse saada, kui heidame pilgu sellele, kuidas jaotuvad naised rohkem ja vähem tootlikumate tegevusalade vahel. Siiski tuleb arvestada, et nii toimetades jätame arvestamata juba ainuüksi selle, et naised ja mehed on sageli hõivatud erinevates tootmisprotsessi etappides, millel on omakorda erinevad tootlikkused.

2014. aastal tuli Eesti majanduses kõrgeim lisandväärtus hõivatu kohta kinnisvaraalasest tegevusest, kus kõigist hõivatutest moodustasid naised 57%. Samuti moodustavad naised enamuse (67%) kõrge tootlikkusega finants- ja kindlustustegevusest. Paraku aga moodustab nende tegevusalade tööjõud vaid väikese osa tööturust – alla 4% kõigist töötavatest naistest. Üle 100 000 naistöötajaga avaliku sektori tegevusalad on seevastu ühed väiksemate tootlikkuse näitajatega valdkonnad. Sama kehtib majutuse ja toitlustuse kohta.

tabel2

Siiski tasub meeles pidada, et SKP ei hõlma endas kõike, mis majanduses toimub. Suurim osa, mis sealt välja jääb, on kõik kodudes toimuvad tööd, mida inimesed omale teenusena sisse ei osta. Benjamin Bridgmani ja kolleegide poolt 2012. aastal avaldatud uurimuse järgi võiks tasustamata kodutööde SKP-sse kaasamine tõsta viimase nominaalset väärtust ligi veerandi võrra. Seega ei loo meile heaolu ainult töölkäivad naised, vaid ka need paarkümmend ametlikus sõnapruugis „mitteaktiivset naist“, kes veedavad suure osa oma ajast lähedaste eest hoolitsedes.

Head naistepäeva!

Robert Müürsepp, Statistikaameti vanemanalüütik


Mõistete seletus
Tööjõud (majanduslikult aktiivne rahvastik) – isikud, kes soovivad töötada ja on võimelised töötama (hõivatute ja töötute summa).
Mitteaktiivne rahvastik (majanduslikult passiivne rahvastik) – isikud, kes ei soovi töötada või ei ole selleks võimelised.
Tööjõus osalemise määr (aktiivsuse määr) – tööjõu osatähtsus tööealises rahvastikus.
Tööhõive määr – hõivatute osatähtsus tööealises rahvastikus.
Töötuse määr ehk tööpuuduse määr – töötute osatähtsus tööjõus.

Noppeid ajaloost: õlletööstus

noppeid ajaloost_õlletööstus

2016. aastal tähistab Eesti statistikasüsteem 95. aastapäeva. Eesti Vabariigis asutati 1. märtsil 1921 Riigi Statistika Keskbüroo, mille juhiks sai Albert Pullerits. Seda kuupäeva võibki pidada Eesti statistika sünnipäevaks.  Statistikaamet avaldab aasta jooksul huvitavamaid noppeid 1920. aastate statistikaväljaannetest võrdluses sama valdkonna viimatiavaldatud näitajatega.

Eesti statistikasüsteem 95. aastapäeva puhul korraldavad Eesti riikliku statistika tegijad Statistikaamet ja Eesti Pank ning kandidaat Tervise Arengu Instituut 25. aprillil rahvusvahelise konverentsi „Riiklik statistika muutuvas maailmas”. Konverentsil osalemine on tasuta. Vaata lähemalt 

Suhtelises vaesuses elas 2014. aastal iga viies elanik

Statistikaameti andmetel elas 2014. aastal suhtelises vaesuses 21,6% Eesti elanikkonnast ehk 280 700 inimest ja absoluutses vaesuses 6,3% elanikkonnast ehk 82 000 inimest.

2014. aastal elas suhtelises vaesuses inimene, kelle kuu ekvivalentnetosissetulek oli väiksem kui 394 eurot (2013. aastal 358 eurot) ja absoluutses vaesuses inimene, kelle kuu ekvivalentnetosissetulek oli väiksem kui 203 eurot (2013. aastal 205 eurot). Võrreldes 2013. aastaga elanike sissetulekud suurenesid ja sissetulekute ebavõrdsus pisut vähenes. 2014. aastal erinesid elanikkonna vaeseima ja rikkaima viiendiku sissetulekud 6,2 korda, 2013. aastal 6,6 korda.

Vaesusest on rohkem ohustatud mittetöötavad või madala sissetulekuga inimesed. 2014. aastal elas iga teine töötu suhtelises vaesuses ja iga kolmas absoluutses vaesuses. Vaatamata sellele, et püsiv töökoht vähendab vaesusesse langemise ohtu kõige enam, tuleb vaesust kogeda ka paljudel palgatöötajatel. 2014. aastal elas 8% palgatöötajatest suhtelises vaesuses, neist 2% absoluutses vaesuses.

Kõige kõrgem oli suhtelises vaesuses elavate inimeste osatähtsus Põlva maakonnas (35,3%) ja kõige madalam Harju maakonnas (16,1%). Absoluutse vaesuse määr oli kõrgeim Jõgeva maakonnas (12,9%) ning madalaim Järva maakonnas (3,7%).

1

Kõrgeim sissetulek oli Põhja-Eestis

2014. aastal oli Eesti elaniku keskmine ekvivalentnetosissetulek (leibkonna sissetulek, mis on jagatud leibkonnaliikmete tarbimiskaalude summaga) 791 eurot kuus ehk 60 eurot rohkem kui aasta varem. Leibkonnaliikme netosissetulek kuus oli 556 eurot. Linnaelaniku keskmine ekvivalentnetosissetulek kuus (804 eurot) oli 41 eurot kõrgem kui maaelanikul (763 eurot).

Sissetuleku põhjal jagatakse elanikud viide kvintiili – esimeses on madalaima sissetulekuga inimesed ja viiendas kõrgeima sissetulekuga. Piirkonniti oli rikkamate inimeste kontsentratsioon kõrgem Põhja-Eestis, kus 52% elanikest kuulus kõrgema sissetulekuga elanikkonna hulka (viiendasse või neljandasse kvintiili). Kirde-Eestis kuulus aga 52% elanikest madalama sissetulekuga elanikkonna hulka (esimesse või teise kvintiili). Kesk-, Lääne- ja Lõuna-Eestis oli võrdlemisi ühtlane sissetulekujaotus.

Mehi on suhtelises vaesuses vähem, kuid nende vaesus on sügavam

2014. aastal oli meeste suhtelise vaesuse määr 19,6% ja naiste 23,3%, absoluutse vaesuse määr vastavalt 7,3% ja 5,4%. Seega on suhtelises vaesuses rohkem naisi, absoluutses vaesuses aga rohkem mehi, mis näitab, et meeste vaesus on sügavam. Ka suhtelise vaesuse süvik (suhtelises vaesuses olevate isikute mediaansissetuleku kaugus vaesuse piirist protsentides) on meestel suurem kui naistel (vastavalt 28,3% ja 16,9%). Põhjuseks on meeste suurem töötuse määr.

Eesti rahvusest elanikke on vaesuses vähem

Eesti rahvusest elanike sissetulekud olid suuremad kui mitte-eestlastel ning ka eestlaste suhtelise vaesuse määr oli 2014. aastal kuus protsendipunkti ja absoluutse vaesuse määr pool protsendipunkti madalam kui mitte-eestlastel. Põhjuseks on mitte-eestlaste halvemast keeleoskusest tingitud vähemtasuvad töökohad ning kõrgem töötus.

Suuremas vaesuses on üksikvanemad ja üksi elavad inimesed  

Olulist rolli vaesusesse sattumisel mängib leibkonna koosseis. Mida rohkem on leibkonnas sissetulekutoojaid ja mida vähem on ülalpeetavaid, seda kergem on leibkonnal majanduslikult hakkama saada. Peale selle on suuremas leibkonnas võimalik teatud kulutustelt kokku hoida. Nii on näiteks kahel töötaval või vanaduspensioni saaval inimesel kasulikum elada ühise leibkonnana, kui mõlemal eraldi, sest paljud väljaminekud ei sõltu leibkonnaliikmete arvust, vaid tehakse kogu leibkonna peale. Seega on üksi elavate või üksi lapsi kasvatavate inimeste vaesuse määr võrreldes teistega kõrgem – üksiku vanemaealisega üheliikmelistest leibkondadest elas 2014. aastal suhtelises vaesuses 74%, samas ei olnud nende vaesus nii sügav, et ulatuks absoluutse vaesuseni. Halvem oli aga olukord üksikvanemaga leibkondade puhul, kellest elas suhtelises vaesuses 40% ja absoluutses vaesuses 16%. Suuremas vaesusriskis on ka paljulapselised perekonnad – vähemalt kolme lapsega paaride suhtelise vaesuse määr oli 26% ja absoluutse vaesuse määr 15% (kahe lapsega paaride samad näitajad olid 14% ja 6%).

Kokkuvõtlikult võib tõdeda, et 2014. aastal sissetulekud tõusid ja vaesus vähenes. Üldiselt annab kindel töökoht parema garantii vaesusesse mittesattumiseks, kuna kindlustab suurema sissetuleku. Oluline roll vaesusesse mittesattumiseks on ka haridusel, rahvusel ja vanusel, kuna suuremas vaesusriskis on madalama haridusega inimesed, mitte-eestlased ja vanemaealised. Vaesust aitab vähendada ka kooselamine. Teatud ebavõrdsust esineb ühiskonnas alati. Selle suurus aga peegeldab inimeste heaolu ja ühiskonna väärtusi.


Tiiu-Liisa Rummo
, Statistikaameti analüütik  

Metoodika

Ekvivalentnetosissetulek on leibkonna sissetulek, mis on jagatud leibkonnaliikmete tarbimiskaalude summaga. Suhtelise vaesuse määr on inimeste osatähtsus, kelle ekvivalentnetosissetulek on suhtelise vaesuse piirist madalam. Absoluutse vaesuse määr on inimeste osatähtsus, kelle ekvivalentnetosissetulek on absoluutse vaesuse piirist madalam. Suhtelise vaesuse piir on 60% leibkonnaliikmete aasta ekvivalentnetosissetuleku mediaanist, absoluutse vaesuse piir on arvestuslik elatusmiinimum.

Hinnangud põhinevad Eesti sotsiaaluuringu andmetel, mida Statistikaamet korraldab 2004. aastast. 2015. aastal osales uuringus üle 5700 leibkonna. Uuringuga kogutakse aastasissetuleku andmeid, seetõttu saadakse 2015. aastal 2014. aasta sissetulek. Aastasissetulek on vajalik vaesuse ja ebavõrdsuse näitajate arvutamiseks. Sotsiaaluuringut korraldavad statistikaorganisatsioonid harmoneeritud metoodika alusel kõigis Euroopa Liidu riikides nime EU-SILC all.

Üle poole Eesti ekspordist saadakse töötlevast tööstusest

Eesti eksport on viimase 21 aasta jooksul liikunud enamasti kasvavas joones. Suurimad eksportijad on sel perioodil olnud Harju, Ida-Viru ja Tartu maakonnas. Enim on panustanud eksporti töötlev tööstus.

Eestist eksportivate majandusüksuste ekspordikäibest ja majandusüksuste arvust parema ülevaate saamiseks on mõistlikum jagada Eesti kaheks – Harju ja teised maakonnad. Harju maakond koos Tallinnaga on olnud 21 aasta jooksul maakondadest kõige suurem eksportija, andes 59–69% Eesti koguekspordist. Teisel ja kolmandal kohal olevad Ida-Viru ja Tartu maakond on sel perioodil andnud vastavalt 6%–13% ja 4%–8% Eesti ekspordist.

Eestist eksporditud kaupade väärtus on liikunud 21 aasta jooksul enamasti kasvavas joones. Esimene suurem tagasilöök oli aastal 1999, mis mõjutas rohkem Harju maakonna majandusüksuseid. Venemaa rahakriisi tõttu 1998. aasta augustis (rubla devalveeriti enam kui 70% ulatuses) vähenes oluliselt eksport Venemaa turule, mis mõjutas eriti põllumajandus­toodete tootjaid. Pärast Venemaa rahakriisi kosusid Harju maakonna ettevõtjad kiiremini kui teiste maakondade omad. Samuti hakkas alates 2000. aastast eksportivate majandusüksuste arv aasta-aastalt vaikselt suurenema. 2002. aastal toimus väike langus Harju maakonna majandusüksuste ekspordikäibes, kuid teiste maakondade majandusüksuseid see ei mõjutanud. 2007. aastal ekspordi kasv aeglustus, mis avaldas mõju kogu Eesti ekspordikäibele. 2009. aasta majandussurutis mõjutas oluliselt kogu Eesti majandusüksuste eksporti. Pärast keerulist perioodi hakkas taas hoogsamalt kasvama Harju maakonna eksport ning tunduvalt rahulikumas tempos teiste maakondade eksport. Kiire ekspordikäibe kasv toimus aastatel 2010–2011 ja seda eriti Harju maakonnas, kus kahe aasta jooksul suurenes käive 3,5 miljardi euro võrra, teistes maakondades kasvas käive kokku 1,4 miljardi euro võrra. Samal perioodil loodi Harju maakonnas eksportivaid majandusüksuseid juurde üle 1200, teistes maakondades kokku aga vaid üle 600. Alates 2011. aastast on saavutatud teatud ekspordikäibe tase, mis on püsinud küllaltki sarnasena neli aastat, Harju maakonnas see 2014. aastal isegi veidi kahanes. Samas on Harju maakonnas tekkinud nelja aastaga juurde üle 900 eksportiva majandusüksuse ja teistes maakondades üle 600. Paraku ei ole see ekspordikäibe suurenemist toetanud.

1

Suurim eksportija on töötlev tööstus

Eesti eksportivad majandusüksused on jaotunud põhiliselt kolme tegevusala vahel. Aastatel 2004–2014 andis ülekaalukalt üle 50% ekspordist töötlev tööstus, sellele järgnes hulgi- ja jaekaubanduse tegevusala ca 20% osatähtsusega ning kolmas oluline tegevusala oli veondus ja laondus. Töötleva tööstuse osatähtsus vähenes märgatavalt pärast Euroopa Liiduga liitumist – kahe aasta jooksul langes osatähtsus 71%-st 54%-ni. 2007. aastal saavutati mõningane stabiilsus ning taas hakkas töötleva tööstuse ekspordi osatähtsus suurenema 2013. aastal. Vastupidises suunas töötlevale tööstusele on liikunud veonduse ja laonduse tegevusala majandusüksuste ekspordi osatähtsus. Kiire kasv selles tegevusalas toimus pärast liitumist Euroopa Liiduga – 3%-st saavutati 2006. aastaks juba 20% osatähtsus kogu Eesti äriregistri­koodiga majandusüksuste ekspordis. Kiire kasv tulenes mitmest muudatusest, mis Euroopa Liiduga liitumine endaga kaasa tõi. Üks oluline muudatus oli piiride kadumine Euroopa Liidu riikidega, ühtäkki sai Eestist Euroopa Liidu piiririik, mis soodustas kaupade vaba liikumist. Samuti avaldas mõju mõningane metoodika muudatus, paljudest endistest tolliladudest sai nn tavaline ladu ja neisse toodud kaubad ja hiljem neist väljaveetavad kaubad arvestatakse ekspordi ja impordi statistikasse. Alates 2007. aastast on selles tegevusalas toimunud langus ning 2014. aastal oli veonduse ja laonduse tegevusala osatähtsus vaid 6% koguekspordist. Hulgi- ja jaekaubanduse tegevusala on olnud kümme aastat küllaltki stabiilses seisus, kõikudes 19% ja 24% vahel koguekspordist.

Eksportivate majandusüksuste hulgas on ülekaalukalt kõige rohkem esindatud hulgi- ja jae­kaubanduses tegutsevad majandusüksused. Nende arv on pärast 2011. aastat oluliselt kasvanud. Töötleva tööstuse tegevusala eksportivate majandusüksuste arv on olnud pärast 2004. aastal toimunud langust küllaltki stabiilne. Laonduse ja veonduse tegevusala eksportivate majandusüksuste arv on vaikselt kasvanud.

2

Detailsem ülevaade iga maakonna ekspordi kohta on ilmunud Statistikaameti kogumikus „Eesti piirkondlik areng. 2015. Regional Development in Estonia“ artiklis „Maakondade eksport aastatel 1993–2014“ (Evelin Puura, Mirgit Silla).

Evelin Puura, Statistikaameti juhtivstatistik-metoodik

Mirgit Silla, Statistikaameti vanemstatistik