02.04.2019 Teisipäev

Aktsiisianalüüs kui teadmispõhise poliitikakujundamise osa

 Risto Kaarna, rahandusministeeriumi fiskaalpoliitika osakonna juhtivanalüütik
Risto Kaarna, rahandusministeeriumi fiskaalpoliitika osakonna juhtivanalüütik Rahandusministeerium
Ilmselt keegi ei kahtle, et ühiskonda mõjutavaid otsuseid võiks langetada võimalikult heade andmete ja teadmiste põhjal. Hiljuti avaldatud aktsiisiuuring oli kantud just sellest juhtmõttest: uuringuga loodud teadmine võimaldab rahandusministeeriumil edaspidi anda valitsusele paremat nõu kavandatava aktsiisipoliitika mõju kohta, ilma et selleks peaks täiendavaid kulutusi tegema.

Rahandusministeerium on tellinud viimase kuue aasta jooksul erasektorilt ligi 40 uuringut. See on täiesti tavaline tegevus, mille tingib vahel oluline teadmislünk ning tööjõuressursi puudus, et seda lünka kinni lappida. Veel enam – sõltumatute uuringute tellimine on üks teadmispõhise poliitikakujundamise alustalasid.

Konsultatsiooniettevõtte PricewaterhouseCoopers Advisors (PWCA) ja statistikameti tehtud uuring aktsiisipoliitika majandusmõjust on ületanud kõik uudiskünnised ning saanud ohtralt avalikku kajastust. Seevastu näiteks Ernst & Youngi tehtud aasta alguses avaldatud „Füüsiliste isikute finantskohustuste andmevahetusmudelite uuring“ ei olnud ühegi lehe juhtkirja peateema. Võib järeldada, et aktsiisid on ühiskondlikult tähtsam teema kui vastutustundlik laenamine. Arusaadav – piirikaubandus on uus suur ühiskondlik nähtus ning tekitab elevust, sellest ka kajastuse suur maht. Kuid arusaamatu on selle kajastuse kohati negatiivne toon. On süüdistatud, et selle uuringu tellimine on üks suur õigustus halvale poliitikale, et selle tulemused on poliitiliselt või muul moel kallutatud, et see on liiga kallis, et järeldused on tehtud ilma laiema mõjuanalüüsita ning et metoodika on kehv.

Uuringu sõltumatus

Olgu siis kõigepealt öeldud, et selle uuringu lähteülesande sõnastasid ning uuringu tellisid ametnikud, mitte rahandusminister. Uuringu poliitilises kallutatuses süüdistavate kriitikute loogikaviga on ka selles, et rahandusminister on avalikult öelnud, et senine aktsiisipoliitika on olnud vale ning ta pooldab aktsiiside langetamist. Milleks oleks siis tarvis tellida senist aktsiisipoliitikat õigustav uuring ?

Meil ametnikena oli selle uuringu tellimise motivatsioon järgmine. Aktsiisiteema on väga laetud, avalikku infot ja meelsust mõjutab tugev lobitöö ning edasine poliitikakujundamine vajab kindlamat alustala. Nägime vajadust sõltumatute ekspertide koostatud majandusliku tervikpildi järele, et saaksime järgmistele valitsustele kvaliteetsemat nõu anda.

Hea akadeemiline tava

Väiteid tulemuste kallutatusest on lihtne ümber lükata. Tellitud uuringu peamine eesmärk oli saada objektiivne ning usaldusväärne ülevaade aktsiisipoliitika majandusmõjust. Sellest tulenevalt oli teadlik valik mitte keskenduda ekspertarvamustele, vaid avalikult kättesaadavatele objektiivsetele andmestikele, mida igal aastal samade põhimõtete ja metoodika alusel vastavad institutsioonid uuendavad.

Uuringut tähelepanelikumalt lugedes näeksid kriitikud ka, et see on koostatud hea akadeemilise tava vaimus: kasutatud on avalikult kättesaadavaid andmeid, kõigele on viidatud, iga väide on põhjendatud. Samuti on tegijad enda töö suhtes kriitilised. Selgelt välja toodud, mis on olulised andmelüngad, mis segavad järelduste tegemist ning mis on kogu analüüsi ja prognoosimudeli piirangud. Uuring on igati avatud teadusmaailmas kehtivale peer-review aluspõhimõttele.

Uuringu hind

Igaüks, kes on teadustööd kirjutanud, teab, et see võtab aega: kirjandusega tutvumine, kvantitatiivsete ja kvalitatiivsete andmete kogumine, kontrollimine, nende sünteesimine, analüüs, tulemuste kokkukirjutamine. Kõnealuse uuringu puhul on tehtud lisaks tavalisele kabinetiteadustööle ka rida intervjuusid, kohtumisi, aruandlust ning tutvustatud tulemusi avalikkusele ning turuosalistele. Kõigel sellel on turuhind, mille määras avatud hange.

Olles sõnastanud oma uurimisküsimused, kuulutasime hanke välja ning vastavalt ka hanketingimused, mille üks osa on hanke hindamiskriteeriumid. Kriteeriumide hulgas oli uuringu metoodika kaaluga 70 protsenti lõpphindest ning hind kaaluga 30 protsenti. Meile laekus kolm pakkumist: PWCA koos Statistikaametiga, Tartu Ülikool koos Civitta Eesti ASiga ning KPMG Baltics AS koos Eesti Konjunktuuriinstituudiga. Võib oletada, et need institutsioonid konkureerivad omavahel teataval määra uuringurahadele ja pakkumised tehti eesmärgiga hange võita. Samuti võib oletada, et võidusooviga pakkuja pakub võimalikult soodsa hinna, sest muidu, sama hea metoodika juures, hanget võita ei saa. Päris dumping-hinnaga ka keegi seda päriselt teha ei taha, sest tegijad tahavad saada palka ning neil on vaja töövahendeid ning -ruume. Nendest piirangutest turuhind kokku tulebki. Kõik kolm pakkumist olidki praktiliselt sama hinnaga ning võitja määramisel oli otsustavaks ainult pakutud sisu ja metoodika. Võitjas meil kahtlust polnud, PWCA ja Statistikaameti pakutud metoodiline lahendus oli kõige läbimõeldum, kõige selgemini kirja pandud ning vastas kõige paremini meie ootustele. Lisaks pakkusid nad meile tulevikus kasutatava tööriista prognoosimudeli näol.

Uuringu metoodika

Uuringu mõjuanalüüs koondas nii kvantitatiivset kui ka kvalitatiivset andmestikku. Läbi viidi varasemaid uuringuid ja teadusartikleid ning välismaist praktikat kaardistav dokumendianalüüs, süvaintervjuud ettevõtjatega, põhjalik statistilistel andmetel tuginev andmeanalüüs ning sotsiaalmajanduslik analüüs. Iga uurimis- ja teadustegevuse juures on täiesti loomulik, et osa uurimiseesmärkide püstitamine võib osutuda võimatuks või läbi kukkuda, sest on juba oma olemuselt loominguline ja ettemääramatu. Ka sel analüüsil on oma piirangud, kuid need on selgelt teada. Me oleme saanud põhjaliku kaardistuse olemasolevatest andmekogudest ning andmelünkadest, mis võimaldavad teha ettepanekuid statistika paremaks kogumiseks ning seeläbi ka täpsemaks prognoosiks tulevikus.

Lõpuks juhin tähelepanu, et uuringu metoodika on lõpparuandes selgelt kirjeldatud ning valikud põhjendatud, mis annab süvenenud lugejale võimaluse põhjalikult kaasa mõelda. Lühikontsentraadina põhjendavad uuringu teostanud oma metoodilisi valikuid alljärgnevalt.

Uuringu peamine eesmärk oli saada objektiivne ning usaldusväärne ülevaade aktsiisipoliitika majandusmõjust. Uuringu metoodiline lähenemine lähtus alljärgnevatest põhimõtetest:

  • Mitte kasutada hinnanguid, vaid keskenduda usaldusväärsetele statistilistele andmetele, kuna see soosib eri osapoolte vahelist ühtsetel andmetel tuginevat diskussiooni.
  • Mitte teha ühekordset hetkeseisu kaardistavat uuringut, vaid luua baas aktsiisipoliitika mõju järjepidevaks monitoorimiseks.
Eri ettevõtlussektorite majandustulemuste monitoorimiseks loodi uuringu käigus vajalik metoodika ning andmeallikad, töötati läbi eri variandid piiriäärsete maakondade regionaalse vaate tarbeks (toimlatepõhine vaade ja sealse hõive muutused). Värskemate andmete tekkimisel on nüüd võimalus minimaalse pingutusega monitoorida kõnealuste sektorite käivet, kasumlikkust, investeeringute mahtu, tööhõivet, eksporti, loodud lisandväärtust jms.

Uuringu üks olulisim komponent on prognoosmudelite komplekt kõigi analüüsitud aktsiisitoodete kohta (seitse erinevat mudelit – õlu, kange alkohol, vein, siider, sigaretid, bensiin, diislikütus).

Prognoosmudel on oluline töövahend aktsiisipoliitika mõju järjepidevaks monitoorimiseks ning selle koostamisel lähtuti põhimõttest, et see peab olema uute andmetega lihtsasti varustatav ning värskendatud andmete põhjal automaatselt uute prognooside tegemise võimekusega. Arvestades täiendavalt veel erinevate aktsiisitoodete hulka ning vajadust hoida mudeli poolt nõutavate andmesisendite maht mõistlikul tasemel (nt mitte nõuda kasutajalt sisendina ilmaprognoosi), ei ole detailsete ökonomeetriliste elastsushinnangute mudelite ehitamine Exceli prognoosmudelisse võimalik (nii et see oleks veel kasutajasõbralik ja tulem mõistlikult tõlgendatav).

Ökonomeetrilise mudeli tegemine seitsme aktsiisikauba liigi kohta elastsuste hindamiseks (elimineerides eraldi näitajatena näiteks palgakasvu, ilma, rahvastiku muutuse, inflatsiooni, eelmiste aastate viitmõju jms) oleks ühekordse arvutusena kindlasti võimalik ning eelduslikult suurendaks mudeli täpsust. Käesoleva uuringu raames oleks saanud seda teha vaid kuni 2017. andmetega ning automaatne uuendamine 2018. andmete kättesaadavaks muutumise hetkel ei oleks olnud võimalik. Uuringu raames koostatud mudelites tehtud lihtsustus elastsuste arvutusel võimaldab 2018. andmete laekumisel automaatselt värskeima info arvesse võtta ning vastavalt sellele ka prognoose korrigeerida.

Suurim nõudluse mõjutaja on toote hind ning täiendavate mõjurite lisamine mudelitesse küll täpsustab prognoose, kuid ei pruugi lõpptulemust oluliselt mõjutada. Tagamaks automatiseerimist ning hõlpsat andmetega täiendamist rakendati mudelites lihtsustust, kuid täiendavalt on sisse ehitatud ka veariski maandamismeetmed – anomaaliate elimineerimine, aegrea andmelünkade täitmine, standardhälvete arvutused ning kasutajale automaatselt kuvatavad hoiatused koos võimalusega mudeli poolt arvutatud näitajat (nt aktsiisielastus, hinnaelastsus, riikidevahelise hinnavahe ristelastsus) korrigeerida.

Ükski prognoosmudel ei ole täiuslik ning erinevatel metoodikatel ja lähenemistel on oma plussid ja miinused. Selle uuringu raames loodud mudelid täiendavad rahandusministeeriumi erinevaid olemasolevaid mudeleid ning parima võimaliku prognoosi tegemiseks on mõistlik kombineerida erinevaid alternatiivseid lähenemisviise.

Toetajad

Suno 365 logo 10 Uku tarkvara

Liituge meiega sotsiaalvõrgustikes