Author Archives: anuots

Kas on ameteid, kus naised teenivad rohkem kui mehed?

Statistikaameti andmetel oli Eestis sooline palgalõhe 2015. aastal 22%, st naiste tunnitasu oli ligi viiendiku väiksem kui meestel. Naistepäeva puhul otsis Statistikaamet välja need ametialad, kus naised teenivad sama ametiala meestest rohkem.

Ametialasid, kus naiste keskmine brutotunnipalk on meeskolleegide keskmisest brutotunnipalgast vähemalt 3% suurem, on Eestis alla kümne. Ametialad, kus naiste keskmine tunnitasu ületab meeste keskmise tunnitasu

Selgelt eristuvad reklaami ja suhtekorralduse ametiala naisjuhid, kes teenivad ligi neljandiku kõrgemat tunnitasu kui nende meeskolleegid ning toitlustuse ametiala naisjuhid (nt baaripidajad, kohviku juhtajad, toitlustusjuhid), kelle keskmine tunnitasu on meeskolleegide keskmisest tunnitasust viiendiku kõrgem. Naisbussi- ja trammijuhid teenivad oma meeskolleegidest 12% enam.

Mujal liigitamata äriteenuste ametialal tegutsevad naisagendid (nt kirjandus-, kontserdi-, muusika-, teatri-, spordi-, reklaamiagent, oksjonipidaja, võttegrupi administraator) teenivad 8% kõrgemat tunnitasu kui samal ametialal töötavad mehed. Naissekretärid ja -juhiabid saavad 7% kõrgemat tunnitasu kui sama ametiala vastassoo esindajad. Naissoost eramuusikaõpetajad, õenduse keskastme spetsialistid ja telefonimüügiagendid teenivad ligi 5% rohkem kui sama ametiala valinud mehed. Samuti on aianduse naislihttöölistel keskmine brutotunnitasu 4% kõrgem kui aianduse meeslihttöölistel.

Palgalõhe Euroopa Liidu riikides

Eurostati andmetel oli 2015. aastal Euroopa Liidu keskmine sooline palgalõhe 16,3%. Palgalõhe oli väikseim Luksemburgis ja Itaalias (mõlemas 5,5%) ning kõrgeim Eestis (26,9%), Tšehhis (22,5%), Saksamaal (22%), Austrias (21,7%) ja Suurbritannias (20,8%). Viimase viie aasta jooksul on EL keskmine sooline palgalõhe püsinud suhteliselt muutumatuna.

Metoodika

Statistikaameti ja Eurostati soolise palgalõhe arvutamise metoodika erineb. Eurostati avaldatud meeste ja naiste palgalõhes ei ole arvestatud alla 10 töötajaga ettevõtteid ja asutusi, samuti põllumajanduse, metsamajanduse ja kalapüügi ning avaliku halduse ja riigikaitse tegevusalasid.

Statistikaamet avaldab soolist palgalõhet, mis hõlmab kõiki ettevõtteid ja asutusi ning kõiki tegevusalasid. Sooline palgalõhe saadakse lahutades meestöötajate keskmisest brutotunnipalgast naistöötajate keskmise brutotunnipalga, saadud number jagatakse meestöötajate keskmise brutotunnipalgaga ning väljendatakse protsentides.

Ametialade andmed põhinevad Statistikaameti töötasu struktuuriuuringul, mida korraldatakse iga nelja aasta tagant ning mis hõlmab lisaks tegevusaladele ka ametialasid. Viimane uuring toimus 2014. aastal, järgmine uuring toimub 2018. aastal. Ametialade palgalõhe kohta saab ülevaate statistika andmebaasist.

Kaja Sõstra, Statistikaameti metoodika ja analüüsi osakonna juhataja
Kai Maasoo, Statistikaameti juhtivstatistik

Noored tajuvad tööturul tõrjutust ka majanduskriisi järel

Töö otsimine on keeruline igas vanuses, kuid eriti keerulises olukorras on just tööturule sisenevad noored. Tööd otsivad noored leiavad end tihti hapras olukorras, mis väljendub näiteks tähtajalistes töölepingutes või ebakindlatel töökohtadel töötamises.

Noored on tööturul üks peamisi riskirühmi eriti majandussurutiste ajal. Mitme uurimuse tulemused on kinnitanud, et noorte tööturuolukorda mõjutab omandatud haridustase. Noorte tööturuvõimaluste parandamine on kriitilise tähtsusega, eriti olukorras, kus tööealine elanikkond ja seetõttu ka hõivatute hulk väheneb. Töötute osatähtsus 20–24-aastaste seas oli haripunktis 2010. aastal, kui tööd otsis neist umbes kolmandik, aastaks 2015 oli näitaja langenud 11,6%-ni.

Nii nagu paljudes teistes EL-i riikides on ka Eestis noorte töötus seotud omandatud haridustasemega. Põhiharidusega 15–29-aastastest otsis 2015. aastal tööd alla viiendiku, keskharidusega noorte töötus määr on langenud 8,8%-ni. Kõrgharidusega noorte töötuse määr on vaadeldud ajavahemikul püsinud alla 10%. Seega pakub kõrgharidus Eesti noortele töötuse eest teatavat kaitset, kuigi majanduskriis puudutas ka kõrgharidusega noori.

01

NEET-noored

Töötuse määra kõrval on oluline tööturutõrjutuse näitaja selliste noorte osatähtsus, kes ei omanda haridust, ei tööta ega osale koolitustel (NEET-noored). (Nimetus tuleneb inglisekeelsest väljendist youth neither in employment nor in education or training). Seega hõlmab näitaja ka mitteaktiivsust. Ligikaudu kolmandik 15–29-aastastest NEET-noortest olid 2015. aastal töötud ja kaks kolmandikku mitteaktiivsed.

Valdav osa mitteaktiivseid hoolitseb laste või teiste pereliikmete eest (kellest osal võib seega töökoht olla), aga umbes kümnendik noortest on mitteaktiivsed haiguse või puude tõttu ja sama palju muul põhjusel, sh on osa tööotsingutest loobunud ehk heitunud, osa aga teeb mitteametlikke juhutöid jne.

Tööturule sisenevate noorte nägemus oma olukorrast

Rahvusvahelise teadusprojekti tarbeks tehti üheksas EL-i riigis ja Ukrainas kokku üle 300 poolstruktureeritud intervjuu. Eesti noortega tehti 53 intervjuud. Valimisse kuulusid 18–30-aastased noored, kellel on õpingute lõpetamisest või katkestamisest möödas kõige rohkem viis aastat ja kes on selle aja jooksul olnud töötud vähemalt kuus kuud või töötanud ebakindlatel töökohtadel. Intervjuus käsitleti noore haridust ja tööteed, iseseisvaks saamist, tervist, elutingimusi, majanduslikku olukorda, sotsiaalset ja institutsionaalset tuge ning tulevikuväljavaateid.

Noorte lugudest selgub, et kui tööturule sisenemine pole olnud sujuv, võtab n-ö oma koha otsimine kaua aega. Sageli tajutakse, et asi jääb töökogemuse puudumise taha. Üks IT-valdkonnas kutsehariduse omandanud noor ütleb nii:

„Kui nõutakse 2-aastast kogemust, noh siis ma ilmselt ei kandideeri sinna, sellpärast mul ei ole seda kogemust /…/ Mu sõbrannal on täpselt samamoodi, et ta tahab automaalriks kandideerida, aga igal pool nõutakse 2-aastast kogemust … samas koolist ei saa sa seda 2-aastast kogemust, kuidas sa siis üldse kuskile tööle saad? /…/ Mul ei ole praktikat, mul ei ole töökogemust ja ma ei saa tööle, kõik punkt.“ Mati, 26-aastane, kutseharidus, kõrgharidus lõpetamata

Peamiselt tulevad intervjueeritud noored toime tänu vanemate ja teiste lähedaste toele, aga paljud ka tänu enda aktiivsele hoiakule, mis väljendub järjepidevuses ja intensiivsetes tööotsingutes. Kui tööotsingud venivad pikale, võivad noored kaaluda töökohale esitatavates nõudmistes järeleandmist, aga seda juhul, kui tööleminek peaks muutuma möödapääsmatuks.

Kokkuvõtteks

Põhi- ja üldkeskharidusega noorte riskiteguriks on erialaoskuste puudumine. Intervjuudest selgus, et nad tahavad edasi õppida, aga ei ole soovitud eriala õppima pääsenud või tunnevad, et õpinguid ja töötamist on keeruline ühitada (eriti kui majanduslik olukord ei võimalda mittetöötamist). Nii kirjeldab üks varakult õpingud katkestanud noormees oma olukorda järgnevalt:

„Vot, kooli ma ei lõpetanud, kuna väga paljud asjad segasid mind ja tahtsin kiiremini tööle minna. Alustasin töötamist, sain raha ja ei tahtnud rohkem õppida. Praegu ma väga kahetsen seda, sest et võimalusi on vähem, püüdsin end sundida õppima, aga nägin hindu, nägin, kui palju see aega võtab, ja sain aru, et ei saa tööd ja õppimist ühendada.“ Daniil, 21-aastane, põhihariduseta

Statistika järgi pakub kõrgem haridustase kaitset töötuse eest, kuid noorte lugudest paistab, et endale sobiva ameti või eriala leidmine on keeruline ja kui valik ei osutu õigeks, siis see tööturul kindlamat positsiooni ei taga.

Tundub, et kutseõppe kasuks otsustanud on raskemas olukorras, kuna akadeemiline kõrgharidus on laiapõhjalisem, mistõttu võib valiku tegemine paista lihtsam (spetsialiseeruda saab ka hiljem). Samuti on ebaõnnestunud erialavalik sageli üks õpingute katkestamise põhjuseid.

Siiski ei ole kõik mitteõppivad ja mittetöötavad noored sotsiaalselt tõrjutud – sotsiaalne toetus (valdavalt vanemad) võimaldab mittetöötamist, parema töökoha otsimist või pikemalt õige ameti/eriala valimist.

M. Kazjulja, Tallinna Ülikooli teadur

E.-L. Roosmaa, Tallinna Ülikooli nooremteadur

Põhjalikum ülevaade on Statistikaameti kogumiku „Sotsiaaltrendid 7“ artiklis “Noored sisenemas tööturule: raskused ja toimetulekuviisid”.

Pilt

Head vastlapäeva!

Uute ilmakodanike populaarsemad nimed

Statistikaamet täiendas nimede statistika rakendust 2016. aasta andmetega ja nüüd saab eesnimede kohta infot 2017. aasta 1. jaanuari seisuga. Aastatel 2011–2016 sündinud tüdrukute puhul olid kõige populaarsemad nimed Sofia ja Maria ning poistel Robin ja Rasmus. Kõige suurema tõusu on nimede populaarsuse tabelis teinud tüdrukutel Adeele ja Arabella ning poistel Remi ja Miron.

2016. aastal registreeriti Siseministeeriumi rahvastiku toimingute osakonna andmeil 13 923 sündi (sündide esialgsed registreerimisandmed). Pisut alla 14 000 sünni aastas on registreeritud juba viimased neli aastat. Eestis on kohustus sünd registreerida ühe kuu jooksul, seega osa aastalõpu sünde registreeritakse alles järgmise aasta alguses. Lõpliku sündide statistika puhul, mille Statistikaamet avaldab juunis, võetakse arvesse sünnid tegeliku sünniaasta järgi ja arvestatakse ainult Eesti püsielanikest emade laste sünde. See on põhjus, miks erineb sündide statistika esialgsest sündide registreerimise statistikast.

2016. aastal sündinud lastel oli rahvastikuregistri selle aasta alguse seisuga 4805 erinevat nime, millest 2526 pandi tüdrukutele, 2276 poistele ja kolm nime olid sellised, mida pandi nii tüdrukutele kui ka poistele.

2016. aasta edetabeli tõusjad ja langejad

Järgnevalt võrdleme 2016. aastal pandud nimesid aastatel 2011–2015 sündinutele pandud nimedega. Konkurentsitult on populaarseim tüdrukunimi Sofia, mis on püsinud alates 2012. aastast esikohal ja mis on ainus nimi, mida pandi üle 100 korra aastas. Tüdrukunimedest on lisaks Sofiale ainult Maria olnud kõigil vaadeldavatel aastatel esikümnes.

Suure tõusu on populaarsuselt teinud tüdrukute nimedest Adeele, mis oli 2011. aastal tagasihoidlikul 58. kohal, kuid juba 2015. aastal 27. kohal ning 2016. aastal jõudis populaarsuselt esikümnesse (8. koht). Arabella on tõusnud 2012. aasta 127. kohalt 2016. aastal 21. kohale – ka Arabella puhul näeme suurt populaarsuse hüpet just võrreldes 2015. aastaga.

Eelmisel aastal on vähenenud nimede Sandra, Laura ja Milana populaarsus, mis on just 2016. aastal esikümnest välja langenud. Samuti on mitu aastat esikümnes olnud Lisandra kukkunud eelmisel aastal 31. kohale.

Poiste nimede populaarsus on stabiilsem. Viimase aastakümne populaarseimate nimede hulgas on viis poisinime, mis on olnud ka eelneval viiel aastal esikümnes. Need on Robin, Rasmus, Artjom, Oliver ja Maksim. Viimaste aastate populaarseimaks poisinimeks on kindlasti Rasmus, mis pole kolmandast kohast allapoole langenud. Poiste nimede seas on suurimad tõusjad Miron, mis oli 2011. aastal 58. kohal ja tõusis 2016. aastal esikümnesse (9. koht), samuti Remi, mis on tõusnud 163. kohalt 2011. aastal 41. kohale 2016. aastal. Nime Remi pandi poistele eelmisel aastal neli korda sagedamini kui 2011. aastal.

Populaarsust on kaotanud nimed Markus, Martin ja Nikita, mis on varasemalt 2.–5. kohalt langenud 20. koha piirimaile. Samuti on mõned aastad tagasi üsna populaarne nimi Marten nüüd tabelis 28. kohal.

1116 poisile ja 1140 tüdrukule 2016. aastal pandud eesnimi koosnes mitmest nimest. Vähemalt viiel korral pandi lastele järgmisi nimekombinatsioone: Karl Gustav (8), Grete-Liis (6), Laura-Liisa (6), Hanna-Liisa (5), Karl-Martin (5).

Nimede populaarsustabelid 2016

Vaata nimede statistika rakendust.

Kaja Sõstra, Statistikaameti metoodika ja analüüsi osakonna juhataja

Pingeridadest pingevabalt

Eesti Vabariigi 99. aastapäeva eel tegi Statistikaamet valiku nendest rahvusvahelistest pingeridadest, kus Eesti on tippude hulgas.

Esimesed heidetakse,
tagumised tapetakse,
servapealsed surmatakse,
keskmised koju tulevad.

Read „Kalevipojast“ (üheksas lugu).

Mis on neil ridadel ühist statistikaga? Edetabelid! Peaaegu alati kuum kaup. Ikka ja jälle emotsioone tekitavad. Mõnedele positiivseid. Mõnedele negatiivseid. Mõned nõuavad edetabelite avaldamise keelustamist, isegi kuriteoks kuulutamist. Näiteks riigieksamite alusel koolide järjestamine.

Miks? Tõlgendamine! Spordis lihtne. Kaugushüppes näiteks. Teed pikima hüppe, oled võitja, oled parim. Teed pikima hüppe, ei ole võitja, ei ole parim. Suusahüppes võib nii juhtuda. Stiilipunktid mõjutavad. V-stiil. Saad kõrged stiilipunktid. Täna! V-stiil. Saad väga kasinad stiilipunktid. Polegi sellest väga palju aega möödas. Ilu on vaataja silmades. Ilu võib olla ka reeglites. Hinnang võib sõltuda hindajast. Hinnang võib sõltuda vaatenurgast.

Kas väike palk on hea või halb? Palgasaajale tõenäoliselt halb. Kuidas olid lood ettevõtluskeskkonnaga? Kas madalad tööjõukulud polnud seal mitte positiivsed? Hind on ostjale ikka kallivõitu. Kaup võiks müüja arvates ikka kallim olla. On muidugi erandeid.

Mida hinnata? Kuidas hinnata? Teeme mõttelise eksperimendi. Võtame töötuse määra. Teeme edetabeli. Oletame, et Eesti töötuse määr on 15%. Aga enamikul riikidel on see kõrgem. Oleme edetabelis teisel kohal. Kas võime rahul olla? Kas meil on hästi? Meie töötuse määr langes. Teistel riikidel langes samuti. Meist kiiremini. Oletame, et meie töötuse määr on 4%. Paljudel teistel riikidel on väiksem. Oleme edetabelis viieteistkümnendal kohal? Kas võime rahul olla? Kas meil on hästi? Kas meie töötuse määr võiks olla 0%? Kas siis oleks hästi? Ettevõtluskeskkonna mõistes näiteks? Meie töötuse määr on 4%. Edetabeliliidril 3,8%. On sellel sisulist vahet? Ei ole! Kas siis on vahet, kas oleme edetabelis teisel või viieteistkümnendal kohal?

Edetabel sorteeritud andmekogumina ei ole saatanast. Edetabel sorteeritud andmekogumina ei ole jumalast. Inimestega on kergem manipuleerida, kui inimesed ei oska andmeid kasutada. Kui informatsiooni ei ole, on kahtlusi kergem külvata: ju siis on, mida varjata. Omaette teema on valeandmed. Kas teadlikult võltsitud? Valed juhusliku arvutusvea tõttu? Moraalselt ülisuur vahe. Ausal tõlgendamisel saame ühtmoodi vale tulemuse. Juhul kui ei suuda võltsingut tuvastada. Juhul kui ei suuda juhuslikku viga tuvastada.

Mida mõõdame? Millega? Miks? Mida hakkame saadud teadmisega peale?

Esimesed heidetakse, aga soov olla esimene või parim, on inimlik. Kas Eesti saab igas asjas olla esimene? Kas keegi saab olla igas asjas esimene? Mis on meie eesmärk? Milles saame esimesed ehk parimad olla?

„Aga kas kehva Eesti hulk ka suureks ja vägevaks võib saada? Mina ei tea, armas küsija, mis sina tõsiseks suuruseks ja vägevuseks arvad. Minu mõtted sest on järgmised. Suurus ja vägevus on kahesugune rahvaseltsidel. Mõned on suured hingede arule ja vägevad poliitika väljal. Sedaviisi suureks eesti rahvas küll iialgi saada ei või. Tõine suurus ja vägevus on suurus ja vägevus vaimu asjades ja haritud elo poolest. Ka terve rahvas võib sedaviisi vaimu asjades ja haritud elo poolest tõeste suur ja vägev ja tõistele hapu taignaks olla, kes elo elama ajab. Sellesarnasest suurusest ja vägevusest ka oma jago osa saada pole ka eesti rahvale keelatud, kui aga ise tahame ja nimelt mehise meelega tahame.“ (Jakob Hurt „Meie koolitatud ja haritud meestest“ kõne 06.07.1870).

Kas Eesti saab olla esimene absoluutarvude põhjal? Seal, kus on rohkem, on parem. Võib-olla, aga väga harva. Kui mingi ime (õnnetuse?) tõttu saab eestimaalasi homme kaks miljonit olema. Kas me siis oleme suured? Ei ole! Kas me saame olla esimesed suhtarvude põhjal? Jah, saame! Kas me saame olla suured muutuste tempo poolest? Jah, saame! Kas me peame suured olema?

„Ärgem rääkigem edaspidi Eestist kui väikesest unustatud maast. Pidagem ajaga sammu ja andkem endale aru, et tänane päev on midagi muud kui maailmasõdadevaheline aeg. Eesti ei ole väike. Tänase seisuga on ÜRO 172 liikmesriigist pindalalt Eestiga võrdsed või Eestist väiksemad 59 riiki ning rahvastikult Eestiga võrdsed või Eestist väiksemad 53 riiki. Eesti ei ole suur ega väike. Ta on meile paras, ja paremat meil ei ole“. (Lennart Georg Meri „Kas eestlastel on lootust?“ Kõne loomeliitude pleenumil 01.04.1988).

Järgnevalt valik näiteid Eesti positsioonist tänases maailmas, peamiselt Euroopa Liidus. Valik on subjektiivne. Valik on armastusega tehtud.

Palju õnne Eesti Vabariigi aastapäeva puhul! Statistikute sooviks on, et eestimaalaste käsutuses oleks maailma parim statistika ja et eestimaalased oleksid maailma parimad statistika kasutajad. Küllap siis ei jää tulemata ka majanduskasv, positiivne iive ja teised head asjad, millest Eestimaal unistatakse.

Statistikaameti analüütikud Mihkel Servinski, Marika Kivilaid, Greta Tischler ja Triinu Lukas

Palgastatistika erinevustest puust ja punaselt

Palgastatistikas on kohati raske orienteeruda. Sellealast informatsiooni avaldavad peamiselt kolm allikat – Statistikaamet (SA), Maksu- ja tolliamet (MTA) ning Euroopa Liidu statistikaamet Eurostat. Kas andmed on omavahel võrreldavad?

Palgastatistika erinevustest parema kujutluspildi saamiseks võtame appi Mihkli, kes töötab põllumajandusega tegelevas 5 töötajaga ettevõttes OÜ Tore Põld. Mihkel töötab täiskoormusega ja töölepingu kohaselt on tema brutokuupalk 1000 eurot. Lihtsustamise huvides eeldame, et Mihkel ei ole saanud tööga seotud muid lisatasusid ega preemiaid. Augustis oli Mihkel haiguslehel, mistõttu teenis augustikuu eest 850 eurot. Septembris töötas Mihkel täiskoormusega iga tööpäev.

Kui suur on Mihkli septembri brutokuupalk?

Arvutame Mihkli septembrikuu palga Maksu- ja tolliameti, Statistikaameti ning Eurostati näitel.

Maksu- ja tolliameti andmete kohaselt on Mihkli septembrikuu bruto väljamakse 850 eurot. Kuidas nii?

Maksu- ja tolliamet ei arvuta keskmist brutokuupalka, vaid septembrikuus tehtud töösuhtega seotud erinevaid väljamakseid, arvestamata, mis ajaperioodi eest tasud väljateenitud on. Seega on Mihkli septembrikuu väljamakse tegelikult tema augustikuus väljateenitud tasu ning kuna Mihkel oli augustikuus haige, kajastub see septembrikuu väljamaksetes.

Statistikaameti metoodika kohaselt on Mihkli septembrikuu brutokuupalk 1000 eurot. Kuidas nii?

Statistikaamet arvutab septembrikuu eest väljateenitud keskmist palka, sõltumata sellest, et reaalne väljamakse tehakse alles oktoobris.

Eurostati metoodika kohaselt jääb Mihkel antud näite puhul septembri palgastatistikast välja. Kuidas nii?

Kuigi ka Eurostati keskmise brutopalga aluseks on kuus väljateenitud tasu, siis Eurostati avaldatavast statistikast jääb Mihkel hoopis välja. Eurostat ise uuringuid ei tee ja saab oma andmed liikmesriikide statistikaametitest, kuid liikmesriikide vahelise võrdluse tagamiseks jäävad palgastatistikast välja alla 10 töötajaga ettevõtted ning põllumajanduse, metsamajanduse ja kalapüügi ning avaliku halduse ja riigikaitse tegevusalad. Eurostat avaldab liikmesriikide brutopalka iga 4 aasta tagant.

Samas avaldab Eurostat kvartaalselt palgamuutusi, kus on sees kõik tegevusalad ja ka alla 10 töötajaga ettevõtted. Seega antud näite puhul ei ole võimalik küll näha, kui suur on Mihkli brutopalk, vaid on võimalik vaadata, kui palju on tema palk muutunud võrreldes näiteks aastataguse ajaga.

Töötajate brutopalk ettevõttes, maakonnas ja tegevusalal

Palgastatistika tegemisel ei huvita meid ainult Mihkli palk. Me soovime teada, mis on keskmine brutokuupalk mingis teatud kogumis, nt ettevõttes, maakonnas või tegevusalal, et neid omavahel võrrelda. Võtame siinkohal selleks kogumiks ettevõtte, kus Mihkel töötab ning leiame OÜ Tore Põld septembrikuu töötajate keskmise brutopalga Statistikaameti ning Maksu- ja tolliameti metoodika näitel.

Ettevõttes on peale Mihkli veel neli töötajat. Mihklile lisaks töötab neist kaks täiskoormusega ning nende brutokuutasu on 1000 eurot ning ülejäänud kaks töötab 0,5 koormusega ning nende brutokuutasu on 500 eurot. Eeldame, et kõik töötajad peale Mihkli olid eelmisel kuul terved ning ei puudunud töölt.

Mis on OÜ Tore Põld töötajate septembrikuu keskmine brutokuupalk?

Maksu- ja tolliameti metoodika kohaselt on OÜ Tore Põld keskmine septembrikuu brutoväljamakse 770 eurot töötaja kohta. Kuidas nii?

Septembrikuu viie töötaja väljamaksed liidetakse (850 + 500 + 500 + 1000 + 1000 = 3850) ja jagatakse töötajate arvuga (3850 / 5 = 770). Maksu- ja tolliamet ei arvesta teatud kogumi brutoväljamaksete keskmise arvutamisel töötajate töökoormust. Näiteks teame, et Mihkli septembrikuu väljamakse on 850 eurot, kuid me ei tea, kas Mihkel töötas selle väljateenimiseks 5 tundi, 20 tundi või 40 tundi. Toodud näite kohaselt saavad 500 eurot teenivad töötajad poole vähem palka, kui 1000 eurot teenivad töötajad, kuid ei selgu tõsiasi, et töökoormust arvestades on nende tunnipalk täpselt sama.

Statistikaameti metoodika kohaselt on OÜ Tore Põld keskmine septembrikuu brutokuupalk 1000 eurot töötaja kohta. Kuidas nii?

Selleks, et tagada kuupalga võrreldavus erinevates kogumites, arvestab Statistikaamet kuupalga leidmisel töötajate töökoormust. Töötajate arv taandatakse täistööajale: osalise tööajaga töötajate arv korrutatakse töökoormusega (2 X 0,5 = 1). Antud juhul siis annavad kaks poole kohaga töötajat välja ühe täistööajaga töötaja mõõdu. Seejärel jagatakse ettevõtte kõikide töötajate palgad täistööajale taandatud töötajate arvuga (4000 / 4 = 1000).

Töötajate brutopalk maakonniti ja tegevusalati

Palgastatistikas saame soovi korral võrrelda omavahel ka erinevaid maakondi või tegevusalasid. Võtame vaatluse alla jällegi põllumajanduse tegevusala ning Harju- ja Tartumaa. Lihtsustamise huvides võrdleme maakondi vaid ühe töötaja näitel. Oletame, et Tartumaal põllumajandusega tegeleva ettevõtte töötaja keskmine brutokuutasu on täiskoormusega töötades 1000 eurot ja Harjumaal 0,5 koormusega töötades 800 eurot. Eeldame, et antud kuus on 160 töötundi.

Maksu- ja tolliameti metoodika kohaselt on Tartumaal põllumajanduse tegevusalal töötasu kõrgem – 1000 eurot. Statistikaameti metoodika kohaselt on keskmine brutokuupalk kõrgem Harjumaal – 1600 eurot. Statistikaamet toob välja ka tunnitasud: brutotunnitasu Tartumaal on 1000 / 160 = 6,25 ja brutotunnitasu Harjumaal 800 / 80 = 10 eurot.

Eelnevad näited tõid välja, kui erinevad võivad olla Statistikaameti ning Maksu- ja tolliameti palgastatistika metoodikad ja sellest ka tulemused. Statistikaameti ning Maksu- ja tolliameti andmed ei ole omavahel võrreldavad. Kuid kas peavadki olema, kui andmete kogumise eesmärk on erinev? Peamine erinevus seisneb tasuliigis (Statistikaamet avaldab keskmist palka ning Maksu- ja tolliamet väljamakseid), ajalises nihkes (Statistikaamet arvestab kuus väljateenitud tasu, Maksu- ja tolliamet arvestab kuus tehtud väljamakseid) ja töötajate arvus (Statistikaamet arvestab töökoormust, Maksu- ja tolliamet töökoormust ei arvesta). Statistikaameti eesmärk on teha riiklikku statistikat ning kuna Eurostat saab oma andmed Statistikaametilt, on Statistikaametil oluline jälgida andmete rahvusvahelise võrdluse tagamiseks metoodika nõudeid ja eeskirju.

Palgastatistikas võib olla kohati raske orienteeruda, kuid oluline on mitte lasta erinevatel palgastatistika andmetel end eksitada ning mõista, mis on ühe või teise näitaja taga.

Kai Maasoo, Statistikaameti juhtivstatistik

Palgaandmete kogumine ja palgastatistika avaldamine

Statistikaamet korraldab palgastatistika uuringut rahvusvahelise metoodika alusel 1992. aastast. Aastas on valimis üle 12 000 ettevõtte, asutuse ja organisatsiooni. Avaldatud keskmised brutokuupalgad on taandatud täistööajaga töötajale, et oleks võimalik võrrelda palku tööaja pikkusest olenemata. Kuupalga arvestamise alus on tasu tegelikult töötatud aja (aja- ja tükitööpalgad, lisatasud ületundide, öötöö ja riigipühadel töötamise eest jt regulaarselt makstavad lisatasud) ja mittetöötatud aja (puhkusetasud, tööseisakutasud, tööalasel koolitusel viibimise ajal makstud tasud jt lisatasud, mille arvestamise aluseks ei ole töötatud aeg) eest. Tunnipalgas tasu mittetöötatud aja eest ei kajastu. Lühiajastatistikas mõõdetakse keskmist brutopalka kui tööjõukulu komponenti. Tööjõukulu hõlmab brutopalka ning tööandja sotsiaalmakseid, hüvitisi ja toetusi palgatöötajatele.

Statistikatöö avaliku huvi peamine esindaja on Majandus- ja kommunikatsiooniministeerium, kelle tellimusel Statistikaamet selle statistikatöö tegemiseks andmeid kogub ja analüüsib.

Andmete esitamise kohustuse kohta on detailsem ülevaade Statistikaameti veebilehel. Kogutud andmete põhjal avaldatud palgastatistika aegread ja detailsem ülevaade on statistika andmebaasis.

Naene mehe abi, mees naese tugi

Saabuva sõbrapäeva puhul vaatame, milline on Eesti abielupaaride koondportree. Aluseks on Statistikaameti abielude statistika ja abielupaaride andmed rahvastikuregistris.

Kui aastatel 1970–1980 sõlmiti aastas 12 000 abielu, siis 1990. aastate alguses hakkas abielude arv järsult langema ja viimased 20 aastat on aastas sõlmitud 5000–6000 abielu.

Kui kaua sõlmitud abielud kestavad?

Abielu võib lõppeda lahutuse või partneri surmaga. Rahvastikuregistrist saame vaadata praegu kestvaid abielusid. 2017. aasta 1. jaanuari seisuga oli Eestis ligi 250 000 abielupaari. Registris on teada partnerite vanus, abiellumise aeg ja elukoht.

Praegu kestvate abielude puhul on 88% abielupaaridest koos elanud vähemalt viis aastat. Pisut üle poole paaridest (52%) on tähistanud hõbepulmi. Kuigi 50 aastat kooselu tundub üsna haruldane, on siiski rohkem kui 15 000 abielupaari tähistanud kuldpulmi ning väike osa jõudnud ka järgmiste ümmarguste tähisteni. Keskmiselt on praegused abielud kestnud ligi 25 aastat.

Millises vanuses abiellutakse?

Oleme harjunud, et abiellujad on tavaliselt noored inimesed. Enamasti on see tõesti nii, aga samas on abiellumisiga viimase 25 aasta jooksul tunduvalt muutunud. Kui 1992. aastal olid ligi pooled mehed ja 60% naistest abiellumisel alla 25-aastased, siis 2015. aastal abiellus nii noorelt alla kümnendik meestest ja alla viiendik naistest. Viimastel aastatel on umbes pooled abiellujad 25–34-aastased. Noorte kõrval võib abiellujate hulgas leida ka üsna eakaid inimesi. Näiteks 2015. aastal abiellus 100 meest ja 42 naist, kes olid 64-aastased või vanemad.

Praegu kestvates abieludes on mees olnud pulmade ajal keskmiselt 31-aastane ja naine 27-aastane. Seega tavaliselt on abielupooltest mees vanem ja abikaasade vanusevahe on keskmiselt neli aastat. Üldine keskmine aga ei näita, milline on mehe ja naise vanusevahe erinevas eas abiellujatel. Kui vaatame praeguste abielupaaride vanusevahet mehe abiellumisvanuse järgi, siis ilmneb huvitav seos — mida vanem on mees abiellumise ajal, seda suurem on tema vanusevahe oma naisega.

Kõigi praegu kestvate abielude puhul on 18-aastaselt abiellunud mehe abikaasa temast keskmiselt aasta vanem ehk 19-aastane. 20–21-aastaselt abiellunud mehed on abiellu astunud omavanuse naisega, aga 40-aastased mehed on abiellunud endast keskmiselt ligi 5 aastat noorema naisega ning 60-aastased mehed umbes 8 aastat noorema naisega.

Alla 10 aastat kestnud abielude puhul on nooremate meeste ja nende abikaasade vanusevahe seos pisut erinev võrreldes kõikide abieludega. 18-aastased mehed on abiellunud endast keskmiselt kaks aastat vanema naisega, omavanuste naistega on viimasel kümnel aastal abiellunud 23-aastased mehed. Seega vanus, millest alates mehed abielluvad endast noorema naisega, on üldisest keskmisest kahe aasta võrra kõrgem.

Millise eesnimega inimesed teineteist leiavad?

Huvitav on vaadata, milliste eesnimedega mehed ja naised on üksteist leidnud. On loogiline, et sagedamini saavad paaridena kokku populaarsemate eesnimede kandjad. Slaavi nimede esinemine populaarsuse tabeli tipus on tingitud sellest, et slaavi rahvastel on kombeks panna traditsioonilisi nimesid. Seetõttu on ka kõige sagedasemad paarid tavapäraste slaavi nimedega.

Eesti eesnimedega on 92 korda kokku saanud Sirje ja Rein, kes on abielus olnud keskmiselt ligi 37 aastat. Paaride esikümnes on Rein veel kolmel korral koos Tiiuga (80 paari), Üllega (70 paari) ja Annega (69 paari). Sirje ja Rein on ka Viljandi maakonnas kõige sagedamini esinev paar. Kõige tuntum selline paar on kindlasti lauljad Sirje ja Rein Kurg.

Kõik paaride esikümne eesnimed on ka eesnimede populaarsustabeli tipus – esimese kahekümne hulgas. Siiski peab arvestama ka eesnime populaarsust vanuserühmades. Näiteks populaarsuselt teine eesti eesnimi – Martin – puudub paaride edetabelist, sest Martin on enamlevinud suhteliselt noortel meestel.

Kui vaatame neid nimepaare, mida on vähemalt viis, siis keskmiselt on kõige kauem – 58 aastat – koos elanud Aino ja Evald (7 paari) ning Helmi ja Ülo (5 paari). Värsked abielupaarid, kes on keskmiselt koos elanud 1–2 aastat: Anna ja Nikita (6 paari), Kairi ja Martin (5 paari), Veronika ja Anton (7 paari).

Kõige nooremad on olnud abiellumise ajal Jane ja Janek (5 paari, mõlemad partnerid 20-aastased), kõige vanemad Nadezda (41-aastane) ja Viktor (43-aastane) — 9 paari.

Kõige suurem vanusevahe (12 aastat) on paaridel Moonika ja Raivo, Svetlana ja Tiit ning Natalia ja Urmas (kõiki 5 paari).

Valentinipäeva puhul on aga huvitav teada, et Eestis on 32 paari nimedega Valentin ja Valentina, kes on koos elanud keskmiselt ligi 30 aastat.

Kuigi paaride nime ja vanuse statistika on huvitav, siis abikaasade sobivus on abielu püsimise jaoks kindlasti olulisem kui partneri vanus või eesnimi.

Ilusat sõbrapäeva!

Kaja Sõstra, Statistikaameti metoodika ja analüüsi osakonna juhataja