---
category: literaturenote
citekey: ahasregionaalnependelrndeuuring2010
title: Regionaalne pendelrändeuuring
authors: "Ahas, Rein; Silm, Siiri; Leetmaa, Kadri; Tammaru, Tiit; Saluveer, Erki; Järv, Olle; Aasa, Anto; Tiru, Margus"
year: 2010
date: 2010-00-00 2010
zotero_key: JJIGX7F6
zotero_storage: T9HWJH3U
collections: kursusetööd / Sissejuhatus erialasse
folder: 001_artiklid
firstAuthor: "Ahas, Rein"
status: converted
---
![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_0_Picture_0.jpeg)

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_0_Picture_1.jpeg)

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_0_Picture_2.jpeg)

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_0_Picture_3.jpeg)

### **SISEMINISTEERIUM**

# **Regionaalne pendelrändeuuring**

## **LÕPPARUANNE**

## **Vastutav täitja: Tartu Ülikooli inimgeograafia ja regionaalplaneerimise õppetool**

**Koostajad:** Rein Ahas, Siiri Silm, Kadri Leetmaa, Tiit Tammaru, Erki Saluveer, Olle Järv, Anto Aasa, Margus Tiru

| 1. | Teoreetilised lähtekohad<br>                                                      | 6  |
|----|-----------------------------------------------------------------------------------|----|
|    | 1.1. Mobiilsus ja tegevusruumid                                                   | 6  |
|    | 1.2. Reiskäitumise uurimisest lähtuvad käsitlused<br>                             | 7  |
|    | 1.3. Mobiilpositsioneerimine<br>                                                  | 8  |
|    | 1.3.1. Ränded<br>                                                                 | 10 |
|    | 1.3.2. Elukohavahetuste sesoonsus<br>                                             | 11 |
|    | 1.3.3. Teine kodu ja sesoonsed ränded<br>                                         | 12 |
|    | 1.4. Ränne, mobiilsus, asustussüsteem<br>                                         | 13 |
|    | 1.4.1. Mõisted<br>                                                                | 13 |
|    | 1.4.2. Traditsioonilised asustussüsteemi arengu teooriad: linnaregioonid ja ränne | 15 |
|    | 1.4.3. Linnaregioonide muutumine ja mobiilsuse kasv<br>                           | 19 |
|    | 1.4.4. Asustussüsteemi ja linnade mõjualade uurimine Eestis                       | 22 |
|    | 1.4.5. Metoodika täiendamise vajadus                                              | 28 |
|    | 3. Andmed ja metoodika                                                            | 29 |
|    | 3.1. Mobiilpositsioneerimise andmed                                               | 29 |
|    | 3.2. Isikuandmete kaitse                                                          | 29 |
|    | 3.3. Andmete esinduslikkus<br>                                                    | 30 |
|    | 3.4. Ankurpunktide mudel<br>                                                      | 35 |
|    | 3.4.1. Ankurpunktide mudeli kirjeldus<br>                                         | 35 |
|    | 3.4.2 Ankurpunktide mudeli täpsus<br>                                             | 37 |
|    | Metoodika<br>                                                                     | 37 |
|    | Elukoha ankurpunktide täpsus                                                      | 41 |
|    | Tööaja ankurpunktide täpsus                                                       | 46 |
|    | "Teise kodu" ankurpunktide täpsus                                                 | 50 |
|    | "Teine kodu" igapäeva ankurpunktina<br>                                           | 57 |
|    | Ankurpunktide mudeli kontrollimise järeldused                                     | 59 |
|    | Ankurpunktide mudeli edasiarendus                                                 | 61 |
|    | 3.5. Koefitsientide leidmine                                                      | 64 |
|    | 3.6. Mobiilpositsioneerimise ja rahvaloenduse andmete võrdlus<br>                 | 65 |
|    | 3.6.1. Rahvastikuregistri ja mobiilpositsioneerimise andmete võrdluse eesmärk<br> | 65 |

| 3.6.2. Võrdluse metoodika                                                                        | 66      |
|--------------------------------------------------------------------------------------------------|---------|
| 3.6.3. Kogurahvastik, absoluutarvude võrdlus                                                     | 68      |
| Võrdlus omavalitsuste lõikes                                                                     | 68      |
| Võrdlus maakondade lõikes                                                                        | 68      |
| Võrdlus asustussüsteemi hierarhia tasemete lõikes<br>                                            | 69      |
| Võrdlus maakondlike asustussüsteemi hierarhia tasemete lõikes<br>                                | 70      |
| 3.6.4. Rahvastikurühmad, suhtarvude võrdlus                                                      | 72      |
| Soogrupid                                                                                        | 72      |
| Vanusgrupid<br>                                                                                  | 74      |
| Keelegrupid                                                                                      | 75      |
| 3.6.5. Kokkuvõte ja edasine analüüsi käik                                                        | 76      |
| 3.7. Nädalapäevade rütmide hindamine                                                             | 77      |
| 3.7. Sesoonsete elukohavahetuste hindamine<br>                                                   | 80      |
| 3.8. Elukoha ja tööaja ankurpunktide arvu muutuste hindamine                                     | 81      |
| 3.9. Asustussüsteemi keskuskohtade ja nende tagamaade leidmine                                   | 82      |
| 4. Tulemused                                                                                     | 84      |
| 4.1. Igapäevasest mobiilsusest lähtuvad linnade mõjualad                                         | 84      |
| 4.1.1. Rahvastiku paiknemine                                                                     | 84      |
| Üldised seaduspärad<br>                                                                          | 84      |
| Elukohtade paiknemine<br>                                                                        | 87      |
| Töökohtade paiknemine<br>                                                                        | 97      |
| 4.1.2. Linnade mõjualad elukoha ja tööaja ankurpunktide vahelise liikumise põhjal                |         |
|                                                                                                  | 107     |
| Elukoha ja tööaja ankurpunktide vaheline liikumine                                               | 107     |
| Elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelised liikumised vastavalt sotsiaalsetele tunnustele<br>       | 114     |
| 4.1.3. Linnade mõjualad elukoha ja vabaaja ankurpunktide vahelise liikumise põhjal<br>           | 125     |
| Elukoha ja vabaaja ankurpunktide vaheliste liikumiste üldised trendid<br>                        | 125     |
| Elukoha ja vabaaja ankurpunktide vahelised liikumised vastavalt sotsiaalsetele<br>tunnustele<br> | 129     |
| 4.1.4. Linnade mõjualad tööaja ja vabaaja ankurpunktide vahelise liikumise põhjal<br>            | 141     |
| 4.2. Elukoha ja tööaja ankurpunktide paiknemise ning rände ajaline varieerumine                  | <br>141 |
| 4.2.1. Nädalapäevade rütmid<br>                                                                  | 141     |
| 4.2.2. Sesoonsed elukohavahetused                                                                | 146     |

| 4.3. Elukoha ja tööaja ankurpunktide arvu muutus 2007–2009                                         | 158 |
|----------------------------------------------------------------------------------------------------|-----|
| 4.4. Asustussüsteemi keskuskohad ja nende tagamaad<br>                                             | 166 |
| 4.4.1. Asustussüsteemi keskuskohad ja nende tagamaad 2007.–2009. aasta<br>keskmiselt<br>           | 166 |
| 4.4.2. Võrdlus varasemate tagamaade piiritlemistega<br>                                            | 172 |
| Võrdlus Kanti tagamaadega                                                                          | 173 |
| Võrdlus Nõmmiku ja Mureli (1974) asustushierarhiaga<br>                                            | 175 |
| Võrdlus Tammaru linnaregioonidega                                                                  | 177 |
| 4.4.3. Arengukoridorid                                                                             | 179 |
| 4.5. Seiresüsteemi loomine<br>                                                                     | 180 |
| 5. Soovitused<br>                                                                                  | 187 |
| Kokkuvõte                                                                                          | 193 |
| Kasutatud kirjandus                                                                                | 195 |
| Lisad                                                                                              | 202 |
| Lisa 1. EMT klientide profiil<br>                                                                  | 202 |
| Lisa 2. Ankurpunktide mudeli kontrollimise küsitluse ankeet<br>                                    | 205 |
| Lisa 3. Ankurpunktide mudeli kontrollimise küsitluse valimi kirjeldus                              | 218 |
| Lisa 4. Pendelrände näitajad 5 aastaste vanuserühmadena                                            | 225 |
| Elukoha ankurpunktide paiknemine<br>                                                               | 225 |
| Tööaja ankurpunktide paiknemine                                                                    | 232 |
| Elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelised liikumised<br>                                             | 239 |
| Elukoha ja vabaaja ankurpunktide vahelised liikumised                                              | 246 |
| Lisa 5. Koolilaste pendelränne                                                                     | 253 |
| Lisa 6. Elukohtade ja tööaja kohtade paiknemine ning nendevaheline pendelränne<br>mastide tasandil | 255 |
| Lisa 7. Rühmatöö protokoll Siseministeeriumi pendelrände uuringu seminaril<br>15.06.2010           | 258 |
|                                                                                                    |     |

### **Sissejuhatus**

<span id="page-4-1"></span><span id="page-4-0"></span>Kaasaja ühiskonna üheks aktuaalseks teemaks on ruumilise mobiilsuse kasv. Inimesed liiguvad palju rohkem kui varem, sest tehnoloogia ja inimeste parem majanduslik olukord võimaldavad vabamalt liikuda. See omakorda loob võimaluse valida elamiseks, töötamiseks ja vaba aja veetmiseks sobivamaid kohti. Suurenenud liikuvus loob uusi võimalusi ka majanduse arendamiseks ning elukvaliteedi tõstmiseks. Sellega kaasneb omakorda vajadus muuta elukorraldust. Teenused ja regulatsioonid peavad samuti ajaga sammu pidama. Transpordivajaduse kasvuga kaasnevad ka mitmesugused probleemid, mis seostuvad näiteks keskkonnakaitse, liiklusohutuse ning teenuste kättesaadavusega.

Igapäevase ruumilise mobiilsuse kõige aktiivsem vorm on pendelränne, mis on igapäevane liikumine töö ja kodu vahel. Pendelrände uurimisega on tegeletud Eestis alates E. Kanti uurimistöödest 1920-ndatel aastatel. Käesoleva projekti eesmärgiks on uurida 21. sajandi alguses Eestis kujunenud pendelrännet ja tööjõuareaale ning nendest lähtuvaid muutusi asustussüsteemis. See uuring on jätkuks T. Tammaru poolt 2001. aastal (Tammaru 2001) küsitlusuuringu ja rahvaloenduse andmete põhjal teostatud pendelrändeuuringule. Vahepeal on Eesti elu oluliselt muutunud, elatustase on tõusnud, ehitusbuum muutnud asustussüsteemi ning infotehnoloogiakasutus muutnud elustiili. See kõik mõjutab igapäevast liikumist ja pendelrännet olulisel määral.

Igapäevase mobiilsuse kaardistamiseks on käesolevas töös kasutatud uuenduslikku mobiilpositsioneerimise meetodit. Selleks on analüüsitud telefonide kasutuse näitajaid Eesti suurima mobiilsideoperaatori EMT võrgus aastatel 2007–2009 ning TNS Emori poolt 2008. ja 2009. aastal läbi viidud telefonikasutuse küsitluse tulemusi. Mobiilpositsioneerimise meetod on välja töötatud Eestis koostöös Tartu Ülikooli *spin-off* firmaga Positium LBS ja EMT-ga (Ahas & Mark 2005). See võimaldab senisest täpsemini analüüsida inimeste liikumist ajas ja ruumis. Mobiilpositsioneerimise meetodil saadud tulemusi on võrreldud traditsiooniliste andmeallikate põhjal saadud tulemustega.

Projekti Siseministeeriumi poolt püstitatud lähteülesandeks on analüüsida rahvastiku mobiilsust nii regionaalsete tööjõuareaalide siseselt kui üle-eestiliselt, analüüsides igapäevast ja pikema ajalise rütmiga töö ja vaba ajaga seotud pendelrännet. Kaudsemaks eesmärgiks on eelduste loomine inimeste liigse ja ebaotstarbeka pendelrände vajaduse vähendamiseks Eestis ja haldussuutlikkuse tõstmine.

Projekti läbiviijad tänavad kõiki anonüümseid respondente, kelle asukohainfot analüüsil on kasutatud ning kõiki projektiga otsesemalt või kaudsemalt seotud inimesi: programmeerijaid, küsitlejaid ja analüütikuid. Erilised tänusõnad võlgneme Viljar Kontile, Argo Kivilole ja Mati Kukele EMT-st; Erki Saluveerile ja Margus Tirule Positium LBS-ist. Samuti oleme tänulikud Siseministeeriumi kollektiivile seminaride ja arutelude käigus antud panuse eest.

### **1. Teoreetilised lähtekohad**

### <span id="page-5-2"></span><span id="page-5-1"></span><span id="page-5-0"></span>**1.1. Mobiilsus ja tegevusruumid**

21. sajandi oluliseks muutuseks on inimühiskonna ruumilise ja sotsiaalse mobiilsuse pidev kasv. Nn uue mobiilsuse paradigma (*new mobility paradigm*) looja sotsioloog J. Urry (Sheller & Urry 2006) on öelnud, et ruumiline mobiilsus on muutunud kaasaegse ühiskonna ja sotsiaalteaduste võtmeteguriks, "mõnikord tundub, et kogu maailma on liikumises". Mobiilsuse kasvu põhjusi on mitmeid, siin mängivad rolli rikkuse kasv, autode ja energia hind, infrastruktuuri areng ning globaliseerumine. Paigal seistes või ühes kohas tootes pole võimalik olla nii edukas kui liikudes. Muutunud on ka elu ja töökoha valiku printsiibi, täna on võimalik palju rohkem valida ja see põhjustab ruumilise mobiilsuse kasvu ja pendelrännet.

Kaasaegse ühiskonna mobiilsuse kujunemisel on olnud oluline roll info- ja kommunikatsioonitehnoloogia (IKT) arengul. Tehnoloogia areng on olnud ettearvamatult kiire, see on muutnud suhtlust tunduvalt aktiivsemaks ja laiendanud oluliselt suhtlusvõrgustikke. Paljud varased uurijad arvasid, et kommunikatsiooni lihtsustumine ja kontaktide arvu kasv vähendab füüsilise liikumise vajadust, sest inimesed saavad oma suhtlused arvutis ja telefonis rahuldada. Tegelikult on aga selgunud, et kontaktide hulk on suurendanud ka vajadust füüsilise kontakti järele ja selle tõttu on kaasaegse IKT roll mobiilsuse kasvul oluline. Mida arvukamalt on inimese suhtlusvõrgustikus partnereid ja mida rohkem suheldakse, seda enam suureneb vajadus ka füüsilise kokkusaamise järele. See on üks mobiilse ühiskonna tunnus. Samuti ei ole realiseerunud paljude visionääride ootused, et seoses IKT arenguga suureneb kodus töötamise võimalus ja inimesed saavad selle tõttu paiksemad olla. Kuigi kodus töötamine on levinud, ei ole kaugtöö liikuvust vähendanud. Enamus kaugtöö tegijaid liigub väga aktiivselt erinevate töökohtade ja objektide vahet.

Olulise muutuse ühiskonna ruumilises mobiilsuses tõi traadita telefoni ehk mobiiltelefoni levik. 20. sajandi viimasel kümnendil alanud mobiiltelefonibuumi käigus levis mobiiltelefon laialdaselt. Paljudes riikides on telefon üle 90%-l inimestest, telefonide levik on ulatuslik ka arengumaades. Koos telefonide levikuga muutus inimeste sidepidamine kohast, kellajajast ja tegevusest sõltumatuks. Igapäevane suhtlus lahutati fikseeritud asukohtadest, kus oli traadiga telefon. Mobiilse interneti levik personaalsesse kommunikatsioonivahendisse on saanud tõelisuseks ja selle kaudu on iga aktiivne inimene muutumas liikuvaks kontoriks.

Mobiiltelefoni leviku tõttu ei ole inimeste elu- ja töökohad enam nii selgelt piiritletud. Tööasju aetakse kodus või reisil ning koduseid asju tööl. See on põhjustanud vajaduse hinnata ümber olulisi tegevusi kätkevate ankurpunktide ja tegevusruumide kontseptsioone. Vana mobiilsusparadigma raames olid inimeste oluliste tegevuste kohad ehk ankurpunktid eelkõige kodus ja tööl. Mobiiltelefoni on uuemates käsitlustes nimetatud ka omaette kohaks. Selle koha tunnuseks on seal tehtavad olulised tegevused: kommunikatsioon teiste inimeste, mida määravad seal peetud ühendused ja mis ei ole konkreetse asupaigaga seotud (Kopomaa 2004). "*As an instrument for maintaining contact, the mobile phone can be viewed as a "place*"" (Kopomaa 2004). See arusaam on välja kasvanud "kolmanda koha" (*third place*) kontseptsioonist (Oldenburg 1989), kus

<span id="page-6-0"></span>kolmanda kohana määratleti side ja kommunikatsiooni keskseid kohti, näiteks internetikohvikuid.

Koos üldise mobiilsuse tõusu ja kommunikatsioonivõrgustike arenguga on muutunud ka ruumilise mobiilsuse sisu: liikumine on muutunud omaette eesmärgiks. Uue mobiilsuse paradigma (Scheller & Urry 2006) toob välja need olulised muutused liikumise iseloomus: liikumine võib olla protsess omaette, turism on muutund elustiiliks ja oluline osa kaupade lisaväärtust luuakse logistikasfääris.

Autorid toovad välja 5 mobiilsuse tüüpi:

- inimeste reisimine: töö, puhkus, ränne;
- kaupade ja teenuste transport;
- kujutuslik reisimine piltide, filmide jms vahendusel;
- virtuaalne reisimine internetis;
- kommunikatiivne reisimine personaalsete kommunikatsioonide kaudu, persoonilt persoonile.

Uus mobiilsusparadigma seob ka ruumilise mobiilsuse sotsiaalse ja majandusliku mobiilsusega, mida erineval tasandil toimuvad ränded oluliselt toodavad.

### <span id="page-6-1"></span>**1.2. Reiskäitumise uurimisest lähtuvad käsitlused**

Ruumilise mobiilsuse kasv ja sellega seotud aktuaalsed teemad (CO2, liiklus) on tõstatanud vajaduse inimeste igapäevast liikumist senisest täpsemini uurida ja analüüsida. Inimeste liikumist salvestatakse reispäevikute, küsitlusuuringute ja vaatlusega. Üsna oluliseks andmeallikaks on muutunud paljudes riikides läbiviidavad transpordiloendused ja registripõhised lähenemised. Uuematest meetoditest on ulatuslikult rakendatud videojälgimise, GPS ja mobiilpositsioneerimise põhiseid andmekogumisi.

Liikumiste analüüsi on samuti lisandunud uusi GIS ja tegevuste põhise modelleerimise ning sotsiaalsete võrgustike analüüsist lähtuvaid meetodeid. Üldised teoreetilised ja kontseptuaalsed seisukohad on siiski samad. Paljud meetodid on kontseptuaalselt üles ehitatud ajageograafiale (Hägerstrand 1970). Aja mõõte lisamine traditsioonilisele geograafilisele andmestikule võimaldas asuda liikumiste kiirust, kestust ja korduvust uurima. Nimelt on inimeste igapäevases liikumises märgatav rutiin teatud kindlate asukohtade vahel liikumises. Hägerstrand nimetas olulisi liikumise kohtasid jaamadeks ja nende vahel kulgemise teed rajaks. Aja mõõde võimaldas liikumise kiirust, kestust ja korduvust kaardistada. Aegruumiline mõõde on tänaseni liikumiste analüüsimise, modelleerimise ja visualiseerimise aluseks (Schönfelder & Axhausen 2004).

Ajageograafilise käsitluse edasiarenduseks on tegevusruumide (*actual activity spaces*) kontseptsioon, mis väljendab isikute ruumilise käitumise valikuid geomeetriliselt, mis moodustavad mikro-geograafilised tegevusruumid (Schönfelder & Axhausen 2004). See lähenemine on olnud tuntud juba aastakümneid erinevates koolkondades (Dürckheim <span id="page-7-0"></span>1932). Tegevusruumid esindavad külastatud kohtade geograafiat ja keskenduvad regulaarselt külastatud kohtadele (Schönfelder & Axhausen 2004; Dijst 1999). Tegevusruumide geomeetria või statistikute analüüs võib olla üks võimalik lahendus meie passiive mobiilpositsioneerimise andmete käsitlemisel. Näiteks on välja pakutud tegevusruumide ellipsite kontseptsioon ning erinevad rakendused pendelrände ja tööjõuareaalide uurimisel (Schwarze & Schönfelder 2001; Schönfelder & Axhausen 2004). Tegevusruumide ellipsite meetodit on rakendatud ka Eesti tegevusruumide uurimisel meeste ja naiste käitumise analüüsil (Silm & Ahas 2008). Ellipsid võimaldavad keerulised aegruumilised liikumised üldistada lihtsamini jälgitavateks statistikuteks. Nii uuritakse ellipsi pindala, pikema ja lühema telje pikkust, nende pikkuse suhet ning ellipsi orientatsiooni ilmakaarte suhtes. Tegevusruumide geomeetria uurimine ei ole aga piisav detailsemateks uuringuteks, siin on andmete üldistustasemel teatud piirid ees.

Tegevusruumide uurimisel on teiseks kontseptuaalseks lähenemiseks ankurpunktide (jaamad) teooria. Ankurpunktid on asukohad, kus inimesed regulaarselt viibivad, see regulaarsus kajastub erinevate ajaskaalade lõikes (Golledge & Stimson 1997; Golledge & Gärlin 2001). Ankurpunktide kõrval on kasutatud ka terminit *bases* (Mitchell & Rapkin 1954; Kutter 1973; Vidakovic 1981, Dijst 1999 järgi) või *core stops* (Schank & Abelson 1977). Ankurpunkte jaotatakse kaheks rühmaks. Esiteks on tuntud üldised ankrud ehk "*common anchors*", mis on maamärgid või palju külastatud paigad (Dijst 1999). Need on tavaliselt seotud asustustiheduse, atraktiivsete tegevuste või transpordisõlmedega. Teine ankurpunktide tüüp on personaalsed ankurpunktid, mida määratletakse kui ühe inimese elus olulisi kohti, mida ta regulaarselt külastab "*personalized anchors*" (Golledge 1990). Personaalsete ankurpunktide käsitlus võimaldab määrata inimeste kodu ja töökohta ning selle alusel määrata pendelrännet ja tööjõuareaale. Personaalsete ankrute arvutamine on lihtne ka suurte andmehulkade puhul ning selle tõttu rakendatakse seda meetodit just GPS ja mobiilpositsioneerimise andmete analüüsiks (Flamm 2004; Flamm & Kaufmann 2006). Otseselt mobiilpositsioneerimisel põhinevaid tegevusruumide analüüse on teostanud mitmed teadlaste grupid Soomes, Prantsusmaal ja Hollandis (Nurmi & Koolwai 2006; Nurmi *et al.* 2008).

### <span id="page-7-1"></span>**1.3. Mobiilpositsioneerimine**

Mobiilpositsioneerimine ehk mobiiltelefoni asukoha määramine tähendab telefoni asukoha geograafiliste koordinaatide määramist raadiolaine abil. Geograafilised koordinaadid määratakse nii nagu kõikide geograafiliste objektide puhul: x koordinaat ehk pikkuskraad, y koordinaat ehk laiuskraad, z koordinaat ehk kõrgus merepinnast. Lisaks käib iga koordinaadi määranguga automaatselt kaasas aja tunnus. Ebatäpsemate ja odavamate positsioneerimisandmete puhul on asukoht määratud väiksema täpsusega, näiteks võrgukärje täpsusega Cell Global Identity (CGI).

Mobiilpositsioneerimine toimub tavaliselt võrgu-, GPS-i- või telefonipõhiselt.

Võrgupõhise määrangu puhul leitakse telefoni asukoht mobiilivõrgu antennide suhtes. Tavaliselt määratakse telefoni suund ja kaugus antenni või antennide suhtes. Üks levinud meetod GSM võrgus on Cell Global Identity + Timing advance (CGI+TA), mille puhul määratakse antennist lähtuv võrgukärg (CGI) ja telefoni kaugus selle antenni suhtes raadiolaine abil. Kuna raadiolaine kauguse määrangud toimuvad näiteks Ericssoni võrgus 550 m sektoritena, siis tekibki positsioneerimise tulemusena sektor ehk "banaan", mille sees telefon suure tõenäosusega paikneb [\(joonis 1\)](#page-8-0). Samuti on levinud telefoni asukoha määramine trianguleerimisega mitme masti vahel. Võrgupõhise määrangu süsteemid ei ole tavaliselt väga täpsed, näiteks 550 m laiune positsioneerimissektor. Täiendavat raudja tarkavara lisades on võimalik mobiiltelefone päris täpselt leida.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_8_Picture_1.jpeg)

**Joonis 1.** Mobiiltelefoni asukoha leidmine CGI+TA meetodil Ericssoni võrgusüsteemiga ENT võrgus.

<span id="page-8-0"></span>GPS-põhised asukohamäärangud on sarnased võrgupõhiste süsteemidega, ainult nad kasutavad telefoni leidmiseks (trianguleerimiseks) GPS satelliitide signaali. Esimese põlvkonna telefonid, millel on GPS vastuvõtja, on nn integreerimata lahendustega, kus kasutatakse lihtsalt GPS vastuvõtja signaali. Uuemad süsteemid on A-GPS (*Network Assisted GPS*) süsteemid, kus mobiilivõrgu- ja satelliidipõhine asukohamäärang on integreeritud. A-GPS asukohamäärang on täpsem kui GPS vastuvõtjate puhul, sest see töötab mobiilpositsioneerimise abil ka varjatud horisondi korral metsas ja hoonetes. Euroopa Liit on käivitanud A-GPS tüüpi navigatsioonisüsteemi Galileo väljaarendamise, mis võimaldab tsiviilkasutajatel senisest veelgi paremini asukohainfot saada.

Telefonipõhine asukohamäärang on initsieeritud telefoni (selle omaniku) poolt ja on üldjuhul operaatorist sõltumatu. Telefon leiab enda asukoha antennide (CGI), GPS satelliitide või muude sensorite suhtes ja näitab (saadab) seda infot "kokkulepete" alusel teistele telefonidele või mingile serverile. Niisugune asukohamäärang on odav ja sõltumatu operaatori juriidilistest jms nüanssidest. Kõige levinum süsteem on Google Mobile, aga ka näiteks Eestis töötav Nutimap (www.nutiteq.ee).

<span id="page-9-0"></span>Mobiilide asukoha määramist saab jaotada veel aktiivseks ja passiivseks positsioneerimiseks. Aktiivne positsioneerimine toimub spetsiaalsete päringutega, mille abil leitakse telefon teatud ajahetkedel. Tavaliselt on aktiivse mobiilpositsioneerimise päringud initsieeritud mobiilioperaatori positsioneerimisserveris, näiteks EMT keskkonnas kasutatakse selleks Reach-U (Regio) süsteemi Monitor. Aktiivseks mobiilpositsioneerimiseks peab olema respondentide kirjalik nõusolek, mida mobiilioperaator kontrollib üle SMS sõnumiga telefoni kasutajalt. Aktiivse mobiilpositsioneerimise keskkonna abil on Eestis läbi viidud Tallinna pendelrändeuuring 2006. aastal (Ahas & Silm 2006) ja Tartus jalgrattateede uuring 2007. aastal Positium LBS ja TÜ geograafia osakonna poolt (Silm & Rossi 2006).

Passiivne mobiilpositsioneerimine kasutab telefonide asukohainfo hankimiseks mobiiloperaatorite poolt salvestatud infot telefonide paiknemise kohta võrgukärgedes. Nii saab telefonide kärgedevahelist liikumist uurida antennides olevate signaalide tugevuse ehk "*erlan"* väärtuse abil (Ratti 2005), kärgedevahelise telefonide liikumise ehk "*handover*"-i kohta või kõnetoimingute asukohtade järgi (Ahas *et al.* 2008a). Ankurpunktide määramise täpsus niisuguses süsteemis on mobiilsidemasti teeninduspiirkond ehk *site*. Tegelikult saab erinevates võrgusüsteemides võrgukärje jagada ka väiksemateks osadeks (*cell*), aga see sõltub andmete kogumise ja salvestamise metoodikast. Erinevatel andmete hankimise meetoditel on erinevad täpsused ja erinevad nõuded respondentide privaatsuse kaitsmiseks. Üldjuhul ei väljasta operaatorid isikuandmeid ja ka üksikisiku eristamine kärgede vahel liikujate voogudest on tavaliselt piiratud EL andmekaitse direktiividest lähtuvalt.

#### <span id="page-9-1"></span>**1.3.1. Ränded**

Elukohavahetuste sesoonsuse uurimise seisukohalt on oluline käsitleda nii ajutist kui püsivat migratsiooni. Põhiline osa elukohavahetuste sesoonsusest on ajutise iseloomuga, aga ka püsiv migratsioon on sesoonsusest mõjutatud. Ajaliselt määratletakse püsiva migratsioonina elukohavahetusi, mis kestavad kauem kui aasta. Ajutine migratsioon hõlmab liikumisi alates päevadest (24h) kuni kuudeni (12 kuud).

Ruumiliselt mõistetakse ajutise migratsioonina eemal olekut püsielukohast. Samas ei ole aga püsielukoht alati ühtemoodi defineeritud. Püsielukoht ja ajutine eemalolek on eristatud enamasti lähtuvalt ajalisest dimensioonist, kuid piir nende vahel ei ole alati ühes kohas. Püsielukohana on käsitletud elukohta, kus inimene elab vähemalt 6 kuud, magab enamuse öödest aastas või kuhu on elukoht registreeritud. Ruumilises skaalas võib mõlemat tüüpi migratsioon toimuda nii kohalikul, regiooni, riigi kui ka maailma tasandil.

Ajutise migratsiooni uurimine seoses püsielukohaga on keeruline inimeste puhul, kellel pole selgelt defineeritavat püsielukohta, näiteks sesoonsed töötajad, rändnäitlejad ning nendel, kellel on mitu püsielukohta, näiteks pikavahemaalised pendeldajad ja eraldi elavate vanemate lapsed. Lisaks on üha mobiilsemaks muutuvas ühiskonnas tänu informatsiooni ja kommunikatsiooni tehnoloogia arengule üha rohkem inimesi, kes ei ole kindlast asukohast sõltuvad ning võivad teha tööd, ajada asju ja elada seal, kus neile parajasti on kõige sobivam.

<span id="page-10-0"></span>Ajutistest liikujatest ajutiste elanike eristamiseks pole ühtset kriteeriumi. Ajutiste elanikena võib käsitleda inimesi, kes on pikemat aega mingis kohas. Pikemaajaliseks viibimiseks on loetud mingis kohas viibimist, mis kestab vähemalt 1 kuu.

Piirkonna elanikkonna mingil ajahetkel moodustavad selle piirkonna püsielanikud ning piirkonnas ajutiselt elavad inimesed. Elanike arvu muutus tuleneb ajutisest äraolekust püsielukohast ja ajutisest kohalolust teises piirkonnas. Seega muutub ajutise migratsiooni tõttu elanike arv nii lähtekoha kui sihtkoha piirkonnas.

Ajutine migratsioon on jaotatud selle eesmärgist lähtuvalt tootmisega seotud ja tarbimisega seotud migratsioon. Tootmisega seotud migratsiooniks, mille puhul võib migreeruvaid inimesi pidada ajutisteks elanikeks, on peamiselt sesoonne töö ning õppimisega seotud ajutine elukoha vahetus, tarbimisega seotud migratsioon aga peamiselt pikaajalised puhkusereisid ning teise kodu külastamine.

### <span id="page-10-1"></span>**1.3.2. Elukohavahetuste sesoonsus**

Inimühiskonna nähtuste sesoonsuse põhjustega on võrreldes looduskeskkonnaga vähe tegeletud. Selle põhjuseks on ilmselt ühiskonna nähtuste komplekssus. Ühiskonna nähtuste sesoonsuse põhjuseid on püütud kategoriseerida turismi ja majanduse valdkonnas. Turismi puhul on sesoonsust põhjustavad tegurid jaotatud kaheks: looduslikud ja institutsionaalsed. Looduslikeks teguriteks on perioodilised muutused looduslikes nähtustes, mis on seotud kliima ja tõeliste aastaaegadega – temperatuur, sademed, päevavalguse hulk, tuul jne. Institutsionaalsed faktorid on põhjustatud inimeste tegevustest ja käitumisviisidest, need on inimese otsuste tulemus, nagu sotsiaalsed normid ja praktikad, mis põhinevad etnilistel, kultuurilistel, religioossetel, sotsiaalsetel ja majanduslikel asjaoludel. Lisaks mainitutele on turismi sesoonsuse põhjustena välja toodud ka sotsiaalset survet või moodi, sportimise aastaaegu ning inertsi või traditsiooni. Majanduses on ühe sesoonsuse põhjusena nagu turismiski välja toodud ilm. Turismi puhul institutsionaalsete teguritena käsitletud nähtused jagunevad aga majandusteadlaste käsitluses kahe kategooria alla: 1) kalender, mille alla liigitatakse avalikud pühad ja tööpäevade hulk kuus ning 2) ajastamise otsused, milleks on koolivaheajad, sessid ülikoolis ning majanduse spetsiifilised nähtused nagu dividendide jagamine ja maksustamisperioodi lõpp. Lisaks on majanduse välja toodud kategooria "eeldused", milleks on näiteks see, et inimesed teevad puhkuseplaane vastavalt eeldatavale ilmale, tootmises eeldatakse ostmise kasvu enne jõule jne.

Üldistades kõigi inimühiskonna sesoonsete nähtuste põhjused võib jagada need nelja gruppi. Esimese grupi moodustavad looduslikud sesoonsed nähtused, mis on võrreldavad Bar-On-i looduslike teguritega ning Granger-i ilmaga. Looduslikud sesoonsed nähtused on otseselt või kaudselt aluseks kõigisse järgnevatesse gruppidesse kuuluvatele teguritele. Teise grupi moodustavad inimese sisesed protsessid, mis on mõjutatud looduskeskkonna sesoonsusest ning mis mõjutavad inimeste käitumist. Otsene seos on näiteks päevavalguse ning organismi melatoniini ja serotoniini tootmise sesoonses varieerumises, selle põhjustatud meeleolu muutustes ja haigustes (SAD). Kolmas ja neljas tegurite grupp

<span id="page-11-0"></span>kattub Bar-On-i institutsionaalsete teguritega, kuid siinkohal on jagatud need kaheks. Esimese grupi moodustavad inimeste tegevused, mis on otseselt mõjutatud looduskeskkonna sesoonsusest, näiteks põllumajandus, turism ning välitingimustes harrastatavad spordialad ja vaba aja tegevused. Neljanda grupi moodustavad looduskeskkonna sesoonsusest kaudselt mõjutatud nähtused, näiteks traditsioonid (kalender, tähtpäevad, töö- ja puhkeaeg, koolivaheajad jms), regulatsioonid ning inimeste valikud.

Erinevate sesoonsust põhjustavate tegurite mõju olulisust inimesele on väga vähe uuritud. Kanadas Edmonton Park-is läbiviidud uuring näitas, et kõige rohkem mõjutasid pargi külastamist/mitte külastamist töö kohustused, seejärel sademed, temperatuur, pikad nädalavahetused, kooli kohustused ning päike/pilved. Alkoholi tarbimise sesoonsus aga näitab, et tarbitava alkoholi sort on mõjutatud nii aastaajast, eriti temperatuurist kui ka tähtpäevadest. Seega ei saa öelda, et olulisemad on looduslikud või ühiskonna sesoonsed nähtused. Erinevate nähtuste puhul on sesoonsuse põhjuste olulisus erinev. Samas ei ole enamuse sesoonselt varieeruvate ühiskonna nähtuste sesoonsuse põhjuseks üks tegur vaid kombinatsioon nii looduslikest sesoonsetest nähtustest, inimese sisestest protsessidest, mis sesoonselt varieeruvad kui ka mitmetest sesoonsetest ühiskonna nähtustest, mille algseks põhjuseks on otseselt või kaudselt looduslikud sesoonsed nähtused.

Inimühiskonna nähtuste sesoonsuse esinemist ja selle iseloomu mõjutab ühiskonnakorralduse tüüp: põllumajanduslik, industriaalne või infoühiskond. Põllumajanduslik ühiskond on seotud kõige rohkem loodusliku keskkonna ning selle sesoonse rütmiga. Industriaalne ühiskond on loodusest eemaldunud ning tihti vastupidise suviste puhkuste rütmiga. Infoühiskond on keerulisema loodussuhte ja sesoonse rütmiga, seda iseloomustub projektipõhise töö rütm ning võimalus tegevusi ja kohti valida, seda on aga suhteliselt vähe uuritud.

#### <span id="page-11-1"></span>**1.3.3. Teine kodu ja sesoonsed ränded**

Peamine tegur, mis kujundab rahvastiku sesoonset jaotust, on teise kodu omamine. See seostub eelkõige puhkuse ja traditsioonidega, aga oluline on ka see, et enamusele inimestele on pikemat aega majutusasustuses viibimine liiga kallis. Teise kodu olemasolu on aga omamoodi põhjuseks, et seal pikemalt viibida. Teine kodu on olemas USA-s kuni 5% elanikest, Põhjamaades aga tunduvalt enam, näiteks Taanis 10%-l peredest, Soomes aga 25%. Juurdepääs teisele kodule on sõprade ja sugulaste kaudu tunduvalt rohkematel inimestel, Soomes isegi 50% peredest.

Teised kodud jaotatakse külastusmustri järgi nädalavahetuse kodud, mida külastatakse peamiselt nädalavahetustel ning puhkuse kodud, mida külastatakse harvem, aga ollakse kohal pikemat aega (Müller *et al.* 2004). Ajutiste elanikena võib käsitleda puhkuse kodude külastajaid.

Puhkuse kodude asukohad on üsna hästi kirjeldatavad looduskeskkonna tingimustega. Riikide tasandil iseloomustab puhkuse kodude paiknemist soe kliima, mistõttu paikneb rohkem puhkuse kodusid Euroopas Vahemeremaades (Hispaania, Itaalia, Kreeka) ning Ameerikas Sunbelt osariikides (Florida, Arizona, California, Texas ja Lousiana).

<span id="page-12-0"></span>Riigi siseselt on puhkuse kodud sageli perifeersetel aladel, mida iseloomustavateks tunnusteks on vesi, mäed ja kaunis looduskeskkond. Seega paiknevad puhkuse kodud rohkem rannikualadel ja järvekallastel ning mägede piirkondades, USA-s ka metsiku loodusega aladel. Nädalavahetuse kodude puhul on kõige olulisemaks teguriks püsielukoha lähedus, mistõttu paiknevad need sageli suurte linnade lähedal. Paljudes maades, sh endise nõukogude liidu riikides, on teisel kodul ka oluline majanduslik tähendus, seal kasvatati ja kasvatatakse praegugi aiasaadusi, mis on oluliseks sissetulekuallikaks. Aiandusega tegelemine nõuab püsivat teises kodus viibimist ja see on väga sesoonne.

Teise kodu külastamise puhul esineb 3 tüüpi sesoonset rütmi: suvise tipuga, talvise tipuga ning suvise ja talvise tipuga. Peamiseks teise kodu külastamise perioodiks on suvekuud külma kliimaga aladel ning rannikupiirkondades. Talvise tipuga on kuuma kliimaga alad. Nii suvine kui talvine tipp esineb sageli mägede piirkondades.

Teises kodus viibimise kestus varieerub suurel määral. Riigi siseselt ollakse teises kodus ligikaudu 3 kuud aastas, põhiliselt suvekuudel. Teises riigis või regioonis paiknevas teises kodus ollakse aga kõige sagedamini 4–6 kuud, tavaliselt seostub see talvitumisega soojades maades.

Elanike arv võib mõnes teise kodu piirkonnas erineda erinevatel perioodidel mitmeid kordi. Hispaanias Torrevieja omavalitsuses on ametlikult 35 000 elanikku, lisaks nendele perioodiliselt aga peaaegu 70 000 teise kodu elanikku. Floridas on suveperioodil 400 000 elanikku, talvel aga ligikaudu 1,2 miljonit ajutist elanikku. Michigani põhjapoolsemates maakondades (nt Leelanau) on teise kodu kasutamise tõttu perioodiliselt elanike arv aga 6 või 7 korda suurem. Samuti võib Põhjamaades mõnes perifeerses omavalitsuses elanike arv olla suveperioodil kordades suurem kui talvel.

Mitmed uuringud on näidanud, et sesoonsed elanikud on tunduvalt vanemad kui püsielanikud. Floridas näiteks on mitte püsielanike keskmine (mediaan) vanus üle 65 aasta, Michigani osariigis oli teise kodu elanikest 50% üle 60 aastased. Põhjuseks on ilmselt see, et vanematel inimestel on rohkem vaba aega ja nad ei ole seotud töökohustustega, mistõttu saavad rohkem tegutseda oma vaba tahte järgi. Paljudes Euroopa riikides ja Kanadas on teise kodu omajad ka jõukamad, teise kodu omamine on seal väikese hulga eliidi privileeg. Suhteliselt tavaline ja sotsiaalselt võrdne on teise kodu omamine aga Põhjamaades, kus see on osa igapäevaelust.

### <span id="page-12-1"></span>**1.4. Ränne, mobiilsus, asustussüsteem**

#### <span id="page-12-2"></span>**1.4.1. Mõisted**

Antud uurimisprojekt keskendub inimeste mobiilsuse (pendelrände) uurimisele Eestis ning on loogiline jätk varasematele linnade mõjualade analüüsidele (nt: Kant 1957; Marksoo *et al.* 1983; Tammaru 2001a). Nagu varasemate uuringute puhul, on ka selle uurimisprojekti keskseks mõisteks asustussüsteem. Inimeste pikema või lühema intervalliga liikumine eri asulate vahel peegeldab asustussüsteemi ülesehitust. Kui jagame inimeste igapäevarutiini üldistatult kodus viibimiseks, tööl käimiseks, teenuste tarbimiseks ja vaba aja veetmiseks, siis see, kus need tegevused ruumiliselt toimuvad, näitab erinevate asulate rolli asustussüsteemis. Asulatevõrgu kujunemise käigus on asulad omandanud erinevad funktsioonid ning leibkonnad üritavad ruumis liikumise teel neid funktsioone ühendada. Inimeste tegevusruumide ulatuses on aja jooksul toimunud muutused. Kui sajand tagasi oli harva asja kodutalust välja, siis ajapikku kujunesid keskuskohad, kuhu oli vaja käia regulaarselt (turule, panka, kõrgema astme kooli, tööle). Nii hakkasid eri funktsioonidega asulad omavahel teatud regulaarsusega seotud olema. Vajadus oma lähikonnas puuduva kättesaamiseks oli tõukeks transpordi arengule, transpordi areng omakorda võimaldas kõrgema taseme funktsioonidel paikneda eemale.

Lihtsustatult võib öelda, et asustussüsteemi kujundavad kaks protsessi ― ränne ja mobiilsus. Rände all mõeldakse püsivalt elama asumist uude kohta, nt suuremasse linna. Traditsiooniliselt on inimesi maalt linna toonud paremad töö- ja hariduse omandamise võimalused, ent elamine suuremas asulas tähendab reeglina rohkem valikuvõimalusi tööalase karjääri, koolivaliku ja vaba aja veetmise osas kõigile leibkonnaliikmetele. Sellise rändega kaasneb nn aglomeratsiooniefekt ehk vajalike funktsioonide koondumine elukoha lähedale.

Mobiilsuse ehk pendelrände all mõistetakse inimeste regulaarset (nt igapäevast või nädalast) liikumist, mis võimaldab eri asulate võimalusi ühendada. Pendelrännet on vaadeldud kui rännet asendavat nähtust (Marksoo *et al.* 1983) ― kui liikumisele kuluv aja-, raha- ja energiakulu ületab teatud läve, siis võib leibkond eelistada elamist nn võimaluste aglomeratsioonis ehk kohas, kus teenused ja töö on lähemal. Teisalt kuhjuvad linnadesse ka probleemid, mis viivad inimesi linnast ära paremat elukeskkonda otsima. Kui elukeskkond (nt linna lähedal maal) soovitakse ühendada linna töö- ja teenustega, siis on igapäevane mobiilsus teadlik otsus, et aglomeratsiooni positiivseid aspekte edasi nautida ja negatiivseid aspekte vältida.

Rände tulemusena tekivad asustussüsteemis suurema ja väiksema rahvaarvuga asulad, regulaarse mobiilsuse tulemusena aga funktsionaalsed regioonid – keskused, kuhu võimalused koonduvad ning tagamaad, millest teatud regulaarsusega pendeldatakse keskustesse, et viimase funktsioone kasutada. Sealjuures võivad keskuse erinevatele funktsioonidele olla tagamaad erineva ulatusega ja keskuse külastamine erineva regulaarsusega. Näiteks kui Tallinnasse tööle käiakse vaid lähipiirkonnast, siis paar korda aastas Tallinnasse teatrisse tullakse kõikjalt üle Eesti. Asustussüsteemi võime kirjeldada kui väljakujunenud süsteemi erineva rahvaarvu ja funktsioonidega asulatega. Mobiilsus võimaldab jälgida ka asustussüsteemi dünaamilisust ajas, näiteks eristada asula päeva- ja ööelanikkonda või vaadelda tänast jõulueelset Lõunakeskust Tartu külje all kui üht Jõgeva linna suurust asulat Eesti aegruumilises asustussüsteemis. Kokkuvõttes on inimeste ränne ja mobiilsus nähtused, mis seovad asustussüsteemi tervikuks.

Asustussüsteemide uurimine on olnud paljude teadlaste huviorbiidis. Rahvastikugeograafid on püüdnud seletada inimeste rände põhjusi eri suuruse ja funktsioonidega asulate vahel. Majandusgeograafid on uurinud kõige efektiivsemaid majanduse paigutamise printsiipe. Riikide administratiivjaotuses kattuvad administratiivsed regioonid tavaliselt väljakujunenud majanduslike ja kultuuriliste regioonidega. Samas on administratiivjaotust kasutatud ka selleks, et väljakujunenud identiteediregioonide toimimist takistada, nt keskvalitsuse parema toimimise eesmärgil. Eesti asustussüsteemi kujunemisest võib tuua uute maakonnakeskuste loomise näite eri <span id="page-14-0"></span>perioodidel – nooremad maakonnakeskused ei ole tänaseni nii tugevad tõmbekeskused oma tagamaadele nagu seda on traditsioonilised keskused (vrdl nt Võru, Valga, Jõgeva), kuid keskusestaatus kujundab ajapikku keskuse ümber ka sellega seotud tagamaa. Järelikult on asustussüsteem tervikuna dünaamiline protsess. Selle tundmine võib otsustajat aidata nii teenuste ruumikorralduse mugavamaks muutmisel (nt sobiv haldusjaotus) kui ka juhul, kui asustussüsteemi soovitakse kujundada (nt regionaalpoliitilistel eesmärkidel).

Järgnevas teoreetilises ülevaates vaatame esmalt traditsioonilisi rahvastiku- ja asustusgeograafia seisukohti, kuidas ränne ja mobiilsus on asustussüsteeme ja funktsionaalseid regioone kujundanud. Seejärel anname ülevaate, kuidas Eesti uuringud on nende geograafia teoreetiliste diskussioonidega kaasas käinud ning näitame, millistele uurimistöö kitsaskohtadele võiks lahenduse pakkuda mobiilpositsioneerimise meetod.

### <span id="page-14-1"></span>**1.4.2. Traditsioonilised asustussüsteemi arengu teooriad: linnaregioonid ja ränne**

Traditsiooniliselt on linnad olnud kaubanduslikud, administratiivsed, kultuurilised ja tööstuslikud keskused ning maapiirkonnad on linnasid varustanud põllumajandussaadustega. Keskuse ja tagamaa kontseptsioonid pärinevad juba 19. sajandi Saksa majandusteadlaselt von Thünen'ilt, kes kirjeldas erinevate põllumajandustootmise harude paiknemist linna kui turu suhtes. Siin eeldati, et maapiirkonnad on seotud ühe lähima linnaga. Hilisemad Christaller'i (1933) tööd pöörasid rohkem tähelepanu teenustele, mis keskustesse koondusid ning kirjeldasid asulate omavahelisi seoseid kui astmelist süsteemi ― sagedamini vajalikud funktsioonid on kättesaadavad madalama astme keskustes ning harvem tarbitavad teenused ainult asustussüsteemi hierarhia kõrgematel tasemetel suuremates linnades. Christaller oma keskuskohtade teoorias kirjeldas seda, kuidas eri taseme keskused võiksid paikneda, et keskusefunktsioonid oleks võimalikult hästi kättesaadavad madalama astme asulatele ning samal ajal keskuste tagamaad asjatult ei kattuks.

Ehkki keskuskohtade teooriat kui normatiivset ruumimudelit tänapäeva asustussüsteemide kujundamisel enam ei kasutata, on mitmed teooria põhimõisted, nt "keskus" ja "tagamaa", jäänud asustusgeograafias keskseks tänaseni. Muutunud on tähendused, mida nende mõistete kasutamisel rõhutatakse. Kui klassikalised teooriad vaatlesid keskust enamasti kui turgu (põllumajandussaadustele) või kui kohta, kuhu koonduvad teenused, siis hilisemates käsitlustes on esiplaanil töökohtade koondumine keskustesse ja tagamaalt linna tööle käimine.

Rahvastikugeograafias on asustussüsteem traditsiooniliselt jagatud linnadeks ja maapiirkondadeks. Aja jooksul on kõikjal maailmas toimunud linnarahvastiku osakaalu kasv ehk linnastumine (Law 1967; Lewis & Rowland 1969). Põhjuslikult on linnastumine olnud seotud tööstustöökohtade arvu kiire kasvuga linnades, mistõttu linnad kujunesid maaelanikele atraktiivseks elu- ja töökohaks. Maal omakorda tulenes surve lahkumiseks demograafilise ülemineku käigus kasvanud rahvaarvust (seotud suremuse langusega) (Notestein 1945; Thomlinson 1965) ja põllumajanduse mehhaniseerimise tulemusel vähenevast tööjõuvajadusest (Zelinsky 1971; Tisdale 1942). Eri suurusega linnade tekkimise ning linnade kasvuga kaasneva linna sisestruktuuri muutumise tõttu ei võimalda aga üldmõiste "linnastumine" enam adekvaatselt kirjeldada muutusi asustussüsteemides. Linnastumise arenedes hakkasid suuremates linnades inimeste töö- ja elukohad eralduma, tööl hakati käima üha kaugemalt, sealhulgas varem maalistest linna ümbruse piirkondadest. Pendelränne linna tagamaalt linna sidus linna ja tagamaa funktsionaalseks linnaregiooniks.

Nende arengute tulemusena ongi tavapärase linn-maa ja maa-linn rände analüüsimine asutussüsteemide uurimisel asendunud regioonidesisese ja regioonidevahelise rände vaatlemisega. Linnaregioonide mõiste jõudis ametlikku statistikasse 1960. aasta rahvaloendusega Ameerika Ühendriikides (*Standard Metropolitan Area*) ning muutus seejärel akadeemilistes analüüsides laialdaselt kasutatavaks (Champion 2001a). Linnaregioonideks loetakse tavaliselt riigi suuremaid linnu koos neid ümbritseva ja igapäevaselt tihedalt seotud linna tagamaaga. Linnaregioonidesse koondub suhteliselt rohkem töökohti (Aguilera 2005; Mulicek & Sykora 2007), aga analoogselt keskuskohtade teooriatega ka teisi funktsioone. Selliseid linnaregioone on nimetatud ka tuumaladeks ning neist väljapoole jäävaid maapiirkondi ja väikelinnu perifeerseteks piirkondadeks. Olenevalt analüüsi eesmärgist loetakse keskuslinnadeks linnad alates teatud minimaalsest rahvaarvust ning keskuslinna ümbritsevat piirkonda, mis on linnaga näiteks töökohtade ja teenuste kaudu tihedalt seotud, loetakse linna tagamaaks ehk mõjualaks. Tagamaa piiritlemise aluseks võib teoreetiliselt olla igasugune näitaja, mis näitab keskuslinnadest väljapoole jäävate alade funktsionaalset seotust linnaga. Praktikas kasutatakse kõige sagedamini tööalase pendelrände läve ― asustusüksused, millest teatud kindel osa töötavast rahvastikust töötab keskuslinnas, loetakse linna tagamaa osaks. Reaalsuses on kaugemad piirkonnad samuti keskuslinnaga seotud, kuid vahetu linna mõjualaga võrreldes nõrgemalt. Mõnedes analüüsides (Tammaru 2001b; Mulicek & Sykora 2007) jagatakse kogu riigi asustussüsteem tööjõuareaalideks, mis sisaldavad nii tuumalasid kui viimastega enam seotud perifeerseid piirkondi.

Nii võib öelda, et linnastumine ehk ränne suurema tuumala suunas võib toimuda ka perifeerse asukohaga väikelinnast suurema linna lähedal asuvasse maapiirkonda, mis on omakorda suure linnaga seotud igapäevase pendelrände kaudu. Rahvastikugeograafias ongi siserände analüüsimisel hakatud eristama asustussüsteemi hierarhia tasemete vahelist ning linnaregioonide sisest rännet (Clark 1967). Rahvastiku koondumisprotsess asustussüsteemis ehk linnastumine võib toimuda nii asustussüsteemi hierarhias kui ka linnaregiooni siseselt. Rahvastiku hajumisprotsessi nimetatakse eeslinnastumiseks, kui see leiab aset linnaregiooni siseselt ning vastulinnastumiseks, kui see toimub asustussüsteemi hierarhia erinevate tasemete vahel.

Linnastumine asustuse hierarhias on rahvastiku koondumise protsess, mille käigus kasvab suurima rahvaarvuga linnaregiooni elanikkond tervikuna kõige kiiremini ning väikelinnade ja linnaregioonidest väljapoole jäävate maa-asulate elanikkond kahaneb kõige kiiremini (Fielding 1989). Linnaregioonide sisest linnastumist iseloomustab aga keskuslinna kiirem kasv võrreldes linna tagamaaga (Van den Berg *et al.* 1982). Eeslinnastumine on protsess, mida iseloomustab linna tagamaa kiirem kasv võrreldes keskuslinnaga. Selle tulemusena muutuvadki suurlinnu ümbritsevad vallad linnalisteks ning kaob selge maa ja linna vaheline piir (Champion 2001a; Berry *et al.* 2000).

Vastulinnastumine on aga hierarhiline rahvastiku hajumisprotsess (Berry 1976; Beale 1976), mille käigus kahaneb suurima rahvaarvuga linnaregiooni elanikkond kõige kiiremini ning väikelinnade ja linnaregioonidest väljapoole jäävate maa-asulate elanikkond kasvab kõige kiiremini. Seega lahkuvad inimesed eeslinnastumise käigus suurlinnadest nende tagamaale (igapäevase tööalase pendelrände mõjupiirkonda) ning vastulinnastumise käigus suurlinnade igapäevase pendelrände mõjualast kaugemale.

Nimetatud protsesse seletavad ja seovad ühtseks tervikuks linna elutsükli (Van den Berg *et al.* 1982; Klaassen & Schiemi 1981) ja eristatud linnastumise teooriad (Geyer & Kontuly 1996). Seejuures üldistab esimene teooria rände linnaregioonides ja teine asustussüsteemi eri tasemete vahel (Champion 2001a). Koos tööstuse arengu ja inimeste liikumisega maalt linna saab alguse nii linnaregioonide sisene kui ka asustussüsteemi hierarhia tasemete vaheline linnastumine (Zelisnky 1971). Ränne maalt linna on sageli astmeline (maalt rännatakse nii väiksemasse lähemasse linna kui ka kaugematesse suurematesse keskustesse ning väikelinnadest rännatakse suurematesse keskustesse). Nii valitseb riigi kui terviku tasandil positiivne seos linnaregioonide suuruse ja rändesaldo vahel ehk linnastumine (Gibbs 1963; Fielding 1989; Geyer ja Kontuly 1996; Champion 2001a) [\(joonis 2\)](#page-17-0).

Linnast tagamaale kolimise tulemusena asendub aja jooksul linnaregioonide sisene linnastumine eeslinnastumisega: keskuslinna rändesaldo oma tagamaaga muutub negatiivseks (Drewett *et al.* 1976; Hall 1971; Van den Berg *et al.* 1982). Mitmed võrdlevad analüüsid on aga näidanud, et suuremate linnaregioonide kasvu järel, 1970. aastatel hakkasid paljudes riikides rahvastiku kaotama suuremad linnaregioonid tervikuna. Seda on nimetatud nn murdepunktis asustussüsteemis toimuvas linnastumises, algas periood, kui kõige kiiremini kasvasid keskmise suurusega linnaregioonid (Richardson 1996) või puudus selge seos linnaregioonide suuruse ja rände vahel (Tammaru 2003). Hiljem kujunes välja negatiivne seos linnaregioonide suuruse ja rändesaldo vahel ehk vastulinnastumine, nagu on näidatud joonisel 2. Nimetatud etappidele võib järgneda taaslinnastumine, mis omakorda tähendab, et asustussüsteemi ja linnaregioonide areng on tsükliline.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_17_Figure_0.jpeg)

<span id="page-17-0"></span>**Joonis 2.** Linnastumine ja vastulinnastumine asustussüsteemi hierarhias (allikas: Fielding 1989).

Eeslinnastumise seletused vähemalt arenenud riikide kontekstis üldiselt kattuvad. Suuremates linnades, kuhu koonduvad töökohad, kasvab rahvastik kiiresti ning kuhjuvad mitmed ülemäärase asustustihedusega seotud probleemid. Linna kasvades hakkavad tööja elukohad üksteisest eralduma. Struktuursed võimalused nagu transpordi areng ja inimeste sissetulekute kasv võimaldavad elada töökohast kaugemal, sealhulgas linnast väljas. Nii lahkuvad inimesed linnast tagamaale meeldivamasse elukeskkonda ja panevad sellega aluse eeslinnastumisele ja linnaregioonide tekkele.

Üleminekut linnastumisest vastulinnastumisele on seostatud väga erinevate põhjustega. Näiteks on mainitud demograafilise ülemineku lõppemist ja väljarändepotentsiaali kahanemist maal (Zelinsky 1971), suuremate linnade kasvuvõimaluste loomuliku ammendumisega (Elliott 1997); regionaalpoliitika ja eriti avalike teenuste suunamisega väiksematesse keskustesse (Hansen 1989), inimeste väärtushinnangute muutumisega ehk sooviga elada meeldivamas elukeskkonnas (Berry 1976), rahvastiku vananemisega ja sellest tuleneva majanduslikult mitteaktiivsete inimeste arvu suurenemisega (Kontuly & Vogelsang 1989), ettevõtete paigutuseelistuste muutumisega (Fielding 1989), 1970. aastate lääneriikide majanduslangusega, infotehnoloogia arenguga, mis võimaldab linnas tööl käia harvem ja paljude teiste teguritega (Champion 1989).

Geyer (1996) üldistas rahvastiku hajumist ja koondumist põhjustavad rändemotiivid kahte suurde rühma ― majanduslikud ja keskkondlikud ― ning sidus need nii riikide majandusliku ja demograafilise arengu kui ka rahvastiku allrühmadega. Majanduslikud elukoha vahetamise motiivid (töö, haridus jne) on enamasti ülekaalus vähem jõukates riikides ning noorte inimeste seas, kes alustavad oma tööalast karjääri või suunduvad linnadesse õppima. Riigi jõukuse suurenedes, aga ka rahvastiku vananemise kui arenenud riikidele omase demograafilise protsessi tulemusena, väheneb majanduslike ja suureneb keskkondlike rändemotiivide osakaal, mille tulemusena hoogustub vastulinnastumine, aga ka eeslinnastumine. Ka mitmed teised analüüsid on vastulinnastumises näinud <span id="page-18-0"></span>eelkõige eeslinnastumise ruumilist laienemist, mis samuti toimub parema elukeskkonna otsimise eesmärgil (Gordon 1979; Parr 1999).

Need rändeteooriad aitavadki mõista, mis on elukoha vahetamise ning seeläbi ka asustussüsteemi muutumise põhjus. Transpordivõimaluste avardumine on võimaldanud linnadest väljaspool olevat elukeskkonna kvaliteeti ühendada linna töövõimaluste ja teiste hüvedega. Ka regioonidevaheline pendelränne, nt suuremate keskuste vahel, võimaldab regioonide omadusi ühendada. Võtmeküsimuseks rände toimumisel on kättesaadavus. Teatud kättesaadavuse piiri ületamine sunnib paremat elukeskkonda või töövõimalusi otsima teistest regioonidest ja käivitab regioonidevahelise rände. Seega võib mobiilsust ühel poolt vaadata kui ebamugavusest tingitud nähtust – igapäevaseid leibkonna vajadusi ei ole lähiümbruses võimalik rahuldada. Teisalt aga on mobiilsus vahend, mis võimaldab eri kohtade funktsioonide ühendamise ja hoiab ära suuremad muutused asustussüsteemis.

#### <span id="page-18-1"></span>**1.4.3. Linnaregioonide muutumine ja mobiilsuse kasv**

Ühel suuremal keskuslinnal põhinevad, nn monotsentrilised, linnaregioonid on sageli teoreetiline lihtsustus tegelikust asustussüsteemist (Kloosterman & Musterd 2001; Champion 2001b; Mejers 2007). Selline käsitlus sobib, kui regioonis domineerib selgelt üks suurem linn, linna läheduses ei ole võrreldava suurusega keskuslinnaga domineerivaid tõmbekeskusi ning suuremate linnade tagamaad ei põimu üksteisega. Tegelikkuses on väga paljud linnastud juba algselt olnud mitmekeskuselised ning keskuste ja tagamaade omavaheline seotus on aastate jooksul välja kujunenud keerulisem süsteem. Näiteks võib tuua suuremad mitmekeskuselised (polütsentrilised) linnaregioonid Lääne-Euroopas ja Ameerikas: Randstad Hollandis, Ruhri piirkond ja Frankfurt am Main linnastu Saksamaal, Kirde-Ranniku Megalopolis Ameerikas Ühendriikides (Meijers 2008; Kloosterman & Lambregts 2001). Sageli on rahvastikuanalüüsides eristatud monotsentrilisi linnaregioone polütsentrilistest (Schönert 2003), sest viimaste puhul ei sobi lihtsustatud linn-tagamaa lähenemine rände ja mobiilsuse uurimiseks.

Chamipon (2001) kirjeldab erinevaid viise polütsentrilise linnaregiooni tekkeks: (1) tsentrifugaalne viis ― linna funktsioonide tagamaale paigutumise tulemusena tekivad tagamaale aja jooksul uued konkureerivad keskused, (2) väiksemate asulate inkorporeerimine ― sama protsess viib varem suure linnaregiooni ümbruses asunud väiksemate linnaregioonide liitumiseni suuremaks linnastuks, (3) kokkusulandumine ― sarnase suurusega linnad moodustavad linnade kasvu ja pendelrändeareaalide laienemise tulemusena ühe suure linnastu. Esimesel juhul pole tekkivad alternatiivsed keskused nii laialdase igapäevaste teenuste baasiga kui vanemad keskuskohad. Varasemate keskuste liitumisel kalduvad aga linnastusse kuuluvate linnade profiilid kattuma. Kõik keskused säilitavad suhteliselt tugevama seose oma varasema tagamaaga, kuid lõikavad kasu ka teistes kättesaadavates keksustes olevatest teenustest ja töökohtadest.

Esimene nimetatud viis, tsentrifugaalne linna funktsioonide tagamaale paiknemine, on kajastust leidnud mitmetes teooriates. Linna arengut ei lõpeta funktsionaalse linnaregiooni moodustumine, ka linnaregioon kujuneb aja jooksul ümber. Hartshorn'i & Muller'i (1989) järgi läbivad eeslinnaalad oma arengus tsüklid, mille käigus esialgsetest üksnes elukohafunktsiooni täitvatest eeslinnamagalatest saavad multifunktsionaalsed piirkonnad kaubandus- ja teenindusasutustega ning mitmekesiste töökohtade valikuga. Äärmuslikumad näited sellest protsessist on nn eeslinnalised kesklinnad (*suburban downtowns*) (Gober 1989; Garreau 1991), mis hakkavad konkureerima keskuslinna endaga ka klassikaliste kesklinnafunktsioonide osas (teenindus, büroopargid, hiljem ka imidž).

Linnaregioonide ruumistruktuuri muutumisega seoses on räägitud ka linnaregioonide laienemisest, mis on skemaatiliselt esitatud joonisel 3. Tekkinud tagamaa alternatiivsed keskused kujundavad välja oma mõjuala ― seovad esialgse linnaregiooniga kaugemad varem perifeerse asukohaga piirkonnad ning põhjustavad keskuslinn-tagamaa suunalist pendelrännet. Parr (1999) on rääkinud linnaregioonide-põhistest linnastutest. Kaugemad piirkonnad muudavad elamiseks ja teatud tüüpi majandustegevusteks kättesaadavaks samad tegurid, mis suunasid linnaregiooni algset teket, näiteks eelistatakse elada või paigutada ettevõte aglomeratsiooni liigtihedast keskmest eemale ning transpordivahendite areng võimaldab seda.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_19_Picture_2.jpeg)

**Joonis 3.** Linnaregioonide laienemine (Van den Berg 1999 alusel).

Töövõimaluste ja teenuste koondumine ei toimu nüüd ainult algses keskuslinnas vaid ka uutes keskustes. Osad alternatiivsetesse keskustesse koonduvad funktsioonid dubleerivad keskuslinna funktsioone, teised funktsioonid võivad olla eriomased vaid sellele asulale, andes nii tõuke keskuste spetsialiseerumisele linnastus. Kui arenev transpordisektor võimaldab igapäevaselt liikuda erinevate keskuste vahel, siis on linnastu elanikel alternatiivid, millises keskuses töötada ja tarbida teenuseid.

Keskuste sidumisest igapäevasteks inimeste ja ettevõtete tegevusruumideks on kujunenud omamoodi regionaalpoliitiline paradigma (Bailey & Turok 2001; Houtum & Lagendijk 2001; Kloosterman ja Musterd 2001). Paljud piirkonnad näevad selles võimalust konkureerida maailmamajanduse põhikeskustega (*global cities*: Sassen 1991; 2001), suurte linnadega kuhu koonduvad kõrgema taseme teenused ja töökohad. Linnade sidumise tulemusena saavad piirkonna ettevõtted kasutada suuremat regionaalset tööjõupotentsiaali või tarbijaskonda, mis on teatud spetsiifiliste teenuste jaoks möödapääsmatu. Hajali asumine omakorda aga võimaldab ära hoida linnade liigsest kasvust tulenevaid planeerimisprobleeme. Senised uurimistulemused on vastuolulised. Mitmed uuringud kinnitavad siiski, et polütsentrilised linnaregioonid oma koguelanikkonna ja majandusliku baasiga ei suuda konkureerida traditsiooniliste suurlinnadega (Meijers 2005; 2008; Kloosterman ja Lambregts 2001). Linnastu linnade vahel on harilikult liiga palju sisemist konkurentsi, sellest tulenevat funktsioonide dubleerimist ning vähe spetsialiseerumist ja vastastikkust täiendamist. Teine võtmeküsimus mitmekeskuseliste linnastute edukuseks on taas keskuste vastastikkune kättesaadavus. Võimaluste ja valikute mitmekesisus, mida linnad on traditsiooniliselt pakkunud ning mis veel enam peaks väljenduma linnade grupis, saab reaalsuseks ainult siis, kui transport seob erinevad keskused. Lõpptulemusena kaldub kõrgema taseme teenuseid monotsentrilistes linnastutes siiski rohkem olema kui sama suurtes linnade gruppides.

Traditsiooniliselt hõredama linnadevõrguga aladel, sealhulgas Eestis, ei ole suuri lähedalasuvaid keskusi mitmekeskuseliste linnaregioonide moodustumiseks. Samas on ka siin ühendusteed ja võrgustumine naaberkeskustega, nt Tallinn-Helsingi ja Tallinn-Tartu võtmeküsimuseks, et suurendada nende linnade majanduslikku potentsiaali. Mitmekeskuselisus võib aga tegelda ka väiksemal ruumilisel tasandil linna sisestruktuuriga. Eeslinnastumine ja kesklinna traditsiooniliste funktsioonide hajumine kesklinnast eemale ja linna servadesse toimub väiksemates linnades samasugustel põhjustel: kesklinna liiklusprobleemid, maa madalam hind kesklinnast eemal jne. Ka siin on küsimus, kas tagamaale koliv elanikkond ja linnast välja suunduvad töökohad koonduvad samadesse kohtadesse moodustades uusi kesklinnale konkurentsi pakkuvaid tegevuskeskusi.

Mõlema, nii suurte linnastute kui ka väiksemate hajuvate linnade, puhul on uurijad püüdnud hinnata rahvastiku ja töökohtade detsentraliseerumise mõju inimeste liikumisvajadusele. Sageli eeldatakse näiteks, et töökohtade eeslinnastumise üheks põhjuseks on rahvastiku eeslinnastumine, sest sobiv tööjõud asub nüüd linna tagamaal. Samuti on eeldatud, et linnastu väiksema keskuse töökohtade pakkumise mitmekesistumine võimaldab inimestel hakata tööl käima lähemalt ja vältida pendelrännet suurlinna. Tegelikult on rahvastiku ja ettevõtluse ümberpaiknemine vaid osaliselt seotud. Inimeste eluasemevalik regioonis tuleneb näiteks soovist kolida rahulikumasse piirkonda või soodsama hinnaga eluasemele. Ettevõtete jaoks on paigutusotsuste tegemisel olulised mitmed teised tegurid, näiteks maa kättesaadavus ja hind ning transpordi-logistiline asukoht võib panna neid eelistama linnalähedasi piirkondi. Sageli klasterduvad teatud liiki vastastikku seotud ettevõtted kindlatesse linnastu piirkondadesse (nt lennujaama ümbrus, vaba aja teemapargid).

Nii muutuvad eeslinnaalad aja jooksul küll funktsionaalselt mitmekesisemaks, kuid uuringud ei ole kinnitanud, et väheneks inimeste liikumisvajadus ja pendelrändemahud. Pigem on uuringud näidanud keskmise igapäevase pendelrände distantsi kasvu (Prantsusmaal: Aguilera 2005; Saksamaal: Guth *et al.* 2009). Wiegandt (2000) ja <span id="page-21-0"></span>Kunzmann (1997) kirjeldavad linnaregioonide eri osade spetsialiseerumist ja kasvavat funktsioonide eraldumist linnaregioonides, mistõttu inimeste igapäevased liikumismustrid ja liikumissuunad muutuvad mitmekesisemaks ja see kokkuvõttes kasvatab mobiilsust linnaregioonides. Juba eri rahvastikurühmade tööalane ränne toimub eri suundades ja erinevatel aegadel. Näiteks võivad uued büroopiirkonnad küll pakkuda tööd tagamaal elavatele valgekraedele, samas töötavad seal ka lihttöö tegijad (koristus- ja postitöötajad, toitlustajad jne). Viimased elavad aga linnaregiooni teistes piirkondades, näiteks kesklinna vanemates elukvartalites. Kuna töökohta vahetatakse reeglina sagedamini kui elukohta, vähemalt pereealiste leibkondade seas, siis on kahe töötava inimesega leibkonnas suurem tõenäosus, et mõlemad täiskasvanud ei leia töökohta kodule lähedal.

Lisaks töö- ja elukoha vahel liikumisele on kasvanud aga tohutult ka nende liikumiste osatähtsus, mis on seotud teenidus- ja kaubandusfunktsioonide ja vaba aja veetmisega (Kloosterman & Musterd 2001). Elukondlik teenindus asub järjest vähem elukoha läheduses ning teenuste kättesaadavus on üheks mobiilsuse põhjustajaks. Nii saab linnaregiooni kontseptsioon lisaks oma tähendusele tööjõuturuna ka tagasi oma algse tähenduse keskuskohtade teooria kontekstis ehk teenuste koondumise kohana, nüüd aga mitte üksiku keskusasulana vaid linnastu kui keskuste võrguna. Esialgne keskuslinn jääb sageli üksnes üheks tegevuste koondumise keskuseks teiste seas; tagamaa ei ole enam keskuse funktsioonide tarbija vaid ise võimaluste pakkuja.

Kokkuvõttes võib öelda, et linnaregioonide ruumistruktuur muutub aja jooksul keerulisemaks. Tavapärase linn-tagamaa suunalise tööalase pendelrände kõrval muutuvad olulisemaks erinevate rahvastikurühmade erinevate funktsioonidega ja erisuunalised igapäevased liikumised regioonis, mis sageli laiendavad esialgset funktsionaalset regiooni veelgi ja kasvatavad liikumisvajadust. Sellist mitmekesist liikumisvajadust on järjest raskem varustada adekvaatse ühistranspordiga. Autostumine aga omakorda loob soodsad tingimused funktsioonide eraldumisele linnaregioonis. Tagasi tulles esialgse teesi juurde, mille kohaselt mobiilsus on alternatiiv regioonist lahkumisele, võib ka väita, et keskuste omavaheline kättesaadavus on eeldus, mis võimaldab regioonil toimida suurema tööjõuturu ja tarbijaskonnana ning teeb mitmekesised teenused elanikele kättesaadavaks.

### <span id="page-21-1"></span>**1.4.4. Asustussüsteemi ja linnade mõjualade uurimine Eestis**

Eesti linnadevõrgu kujunemist on süstemaatiliselt kirjeldanud Edgar Kant (1933; 1957; Reiman 1935). Kant kirjeldab linnastumist Eesti asustussüsteemis kahe maailmasõja vahelisel perioodil. Kui teistesse linnadesse rändajate seas olid ülekaalus otse maalt saabunud, siis Tallinna saabuti ka teistest linnadest. Nii koondus rahvastik aste-astmelt maalt väiksematesse linnadesse ja väiksematest linnadest omakorda suurematesse. Sellist astmelise linnastumise loogikat muutsid suured sisserändeperioodid, 20. sajandi alguses ja nõukogude perioodil, mil immigrantrahvastik asus peamiselt elama linnadesse (Bruns 1933; Tammaru *et al.* 2003). Marksoo (1990; 1992) järgi püüdsid aga nõukogude perioodil ka väiksematesse keskustesse saabunud mitte-eestlased hiljem edasi rännata

suurematesse linnadesse, kus neid ootas omakeelne keskkond. 1930. aastatel kujunes välja esialgne Ida-Virumaa asulate võrk (Laas 1987) ning nõukogude perioodil kasvaski väga kiiresti Ida-Viru tööstuslinnade ja Tallinna elanikkond (Leetmaa 2008).

Esimene süstemaatiline töö linnade mõjualadest pärineb samuti Kantilt (1957) [\(joonis 4\)](#page-22-0), milles viimane analüüsib Tartu majanduslikku ja rändetagamaad ning näitab, et suuremate keskuste mõjuväljas asuvad väiksemad linnad ja keskused. Sel perioodil ei saanud aga rääkida veel igapäevase pendelrändega linnaga seotud tagamaast.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_22_Figure_2.jpeg)

<span id="page-22-0"></span>**Joonis 4.** Eesti kesksete (linlike) asulate süsteemid ja nende mõjukonnad-tagamaad (Kant 1957).

Kiire linnade kasv nõukogude perioodil tõi kaasa ka muutused nende tagamaal. Ehkki sotsialismimaades ei toimunud traditsioonilist eeslinnastumist, nagu see toimus sõjajärgsetel aastakümnetel Lääneriikides, kasvas ka nõukogude perioodil linnade tagamaade rahvaarv (Tammaru 2001b; Leetmaa 2008). Üks põhjusi selleks oli nn alalinnastumine (Szelenyi 1996). Võrreldes tööstustöökohtade arvu kasvuga linnades, ei suudetud kõigile linna asunud inimestele tagada elamispinda ja seetõttu pendeldasid paljud linna tööle seda ümbritsevatest maapiirkondadest. Endises Nõukogude Liidus ja Eestis olid olulised ka teised tegurid, mis tõid linnade tagamaadele töökohti. Nõukogude ruumiplaneerimises muutus oluliseks suurlinnade kasvu piiramine ja väiksemate sateliitlinnade baasil linnalise aglomeratsiooni väljaarendamine (Hausladen 1983). Eestis tähendas see tööstusettevõtete viimist linnadest välja (Tallinna linnaregioonis näiteks Maardusse, Kehrasse, Keilasse) (Bruns 1993). See võimaldas tööstusliku tootmise paigutamisel kasutada aglomeratsioonieeliseid ning samal ajal vältida linnade liigsest kasvust tulenevaid planeerimisprobleeme.

Teiseks oluliseks töökohtade allikaks maapiirkondades eriti aga suuremate linnade tagamaadel oli põllumajanduse eelisarendamine Eestis alates 1970. aastate keskpaigast. Kuna põllumajanduses hakkasid palgad tõusma ja maapiirkondades oli lihtsam saada eluaset, siis iseloomustas 1980. aastaid maapiirkondade rändekasv, toimus nn maa-linn rändepööre (Marksoo 1984). Nimetatud protsessid aga sidusid juba nõukogude perioodil suuremad linnad oma tagamaadega.

Linnade mõjualade esimesed uuringud pärinevad nõukogude perioodist, 1970. ja 1982. aastast (Marksoo *et al.* 1983). Ehkki tänasega võrreldes on tegemist märgatavalt väiksemate pendelrändevoogudega (inimeste arv), järgivad nõukogude perioodi lõpuks väljakujunenud keskused tänaseid maakonnakeskusi ja pendelrändeareaale ([joonis 5\)](#page-23-0). Uuringu järgi olid 1980. aastatel linn-tagamaa ja tagamaa-linn suunaline pendelränne suurusjärkudes võrreldavad (Marksoo *et al.* 1983, 29). Selle põhjuseks oli maal ja satelliitlinnades kasvav töökohtade arv, mis pakkusid häid teenimisvõimalusi. Linnast tagamaale rändajate seas olid ülekaalus mehed, nii spetsialistid kui ka lihttöölised. Naiste töövalik linna tagamaal jäi tagasihoidlikumaks ja seetõttu domineerisid linna pendledajate seas naised.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_23_Figure_2.jpeg)

<span id="page-23-0"></span>**Joonis 5.** Vabariikliku alluvusega linnade ja rajoonikeskuste pendelrände areaalid (Marksoo *et al.* 1983).

Taasiseseisvumise järgse aja pendelrännet ning selle alusel moodustuvaid linnade mõjualasid on täpsemalt analüüsinud Tiit Tammaru (2001a; 2005). Peamisteks

andmeallikateks on olnud 2001. aastal läbi viidud uurimus "Pendelränne ja Eesti linnade mõjualad" ja 2000. aasta rahvaloenduse andmed.

Esimese olulise järeldusena nende analüüside põhjal on võimalik väita, et taasiseseisvumise järgsel perioodil hakkasid pendelrände mahud Eestis kiiresti kasvama. See toimus kahel põhjusel. Kõigepealt kadus põllumajandussektoris suurel hulgal töökohti, mistõttu maal elavatel inimestel tuli leida uus töökoht, mis majandusstruktuuri muutuste tõttu asus nüüd suurema tõenäosusega linnas. Teiseks aga toimusid olulised muutused inimeste rändekäitumises. Kui igapäevase pendelrändega kättesaadavas kauguses ei olnud võimalik tööd leida, siis koliti suuremate keskustega seotud linnaregioonidesse. Elatustaseme kasvades hakkasid aga inimesed üha enam väärtustama elukeskkonda ning eluaseme- ja maaturu välja kujunedes sai võimalikuks linnalähedaste piirkondade eelistamine elupiirkonnana linnakeskkonnale — kujunes välja eeslinnastumine.

Tammaru (2005) analüüs rahvaloenduse andmete põhjal näitas, et võrreldes töökohtade kadumisega oli eeslinnastumine linnasuunalise pendelrände suurendamisel siiski olulisem. Kokkuvõttes jäi aga perioodil 1982–2000 linn-tagamaa suunaline pendelränne mahult muutumatuks, tagamaa-linn suunaline pendelränne kasvas aga 3 korda [\(joonis 6\)](#page-24-0). Nii võib Tallinna näitel öelda, et eeslinnastumine hakkas kujundama sarnaseid linnaregioone, nagu kujunesid sama protsessi tulemusena lääneriikides 20. sajandi keskpaigast alates. Linna tagamaa majanduslik mitmekesistumine hakkas järkjärgult toimuma alles 2000. aastatel, kuid selle kohta puuduvad usaldusväärsed andmed ametlikus statistikas.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_24_Figure_3.jpeg)

<span id="page-24-0"></span>**Joonis 6.** Pendelrändajate arv tagamaalt Tallinna ja Tallinnast tagamaale 1970, 1982, 2000. Allikad: Marksoo jt 1983, Rahvaloendus 2000.

2000. aasta rahvaloenduse tööalase pendelrände andmed on olnud kõige sagedamini kasutatavaks andmeallikaks Eesti linnaregioonide piiride määratlemisel. Kasutatud on peamiselt kaht võimalikku pendelrände intensiivsuse läve – 30% ja 15%, sealhulgas Eesti siserände analüüsimisel (Tammaru *et al.* 2003). Linnaregioonide määratlemisel on lähtutud aga Eesti omapärast ning keskuslinnadena on käsitletud suhteliselt väikseid linnu. Kui rahvusvahelises kirjanduses on keskusklinna minimaalse suurusena kasutatud kõige sagedamini 200 000 (Van den Berg *et al.* 1982) ja 50 000 elanikku (Schnore 1962) või 20 000 töökohta (Hall 1971), siis arvestades Eesti linnade väiksust vaadeldi Eesti asustussüsteemis keskuslinnadena kõiki Eesti maakonnakeskuseid ning Kohtla-Järvet, Sillamäed ja Narvat. Maakonnakeskused on üldjuhul maakondade suurimad linnad. Andmed näitavad, et pendelrände põhisuunad on mujalt maakonnast maakonnakeskustesse ning maakondade vaheline pendelränne on tagasihoidlik. Seetõttu kirjeldavad maakonnakeskused Eesti asustussüsteemi toimimist hästi.

Tulemusena saadud Eesti asustussüsteemi põhiplaan on toodud joonisel 7. Keskuslinnade tagamaale jäävaid linnu ja valdu nimetati vastavalt satelliitlinnadeks ja linnalisteks valdadeks ning linnaregioonidest väljapoole jäävaid linnu ja valdu vastavalt väikelinnadeks ja maalisteks valdadeks. Keskuslinnad, satelliitlinnad ja linnalised vallad moodustavad linnaregiooni ehk tuumala ning teised väikelinnad ja maalised vallad maakondlikud asustussüsteemi perifeeriad. Kokku moodustus Eestis nende põhimõtete rakendamisel 15 linnaregiooni ning 30-protsendilise kriteeriumi alusel mõjualade määratlemisel elas nendes 2000. aasta rahvaloenduse andmetel 1 025 488 inimest ehk 75% Eesti rahvastikust.

Eesti siserände analüüs tõi välja huvitavad tulemused. Perioodil 1989–2000 valitses Eesti siserändes asustussüsteemi tasemete vahelises rändes linnastumine ehk toimus regioonidevaheline ränne väiksematest asustusüksustest suurematesse ja madalamatelt asustussüsteemi hierarhia tasemetelt kõrgematele (Tammaru *et al.* 2003). Seda protsessi illustreerib [joonis 8](#page-26-0). Asustussüsteemi hierarhia tasemete ehk linnaregioonide ja maakondade siseselt toimus aga eeslinnastumine [\(joonis 7\)](#page-26-1) – kõigis linnaregioonides, v.a. Valga linnaregioon, oli maakonnakeskuste rändesaldo keskuslinna tagamaa suhtes negatiivne.

Kokkuvõttes võib selle alusel öelda, et tööalane pendelränne peegeldas suhteliselt hästi Eesti asustussüsteemi funktsionaalset loogikat. Ränne suuremate linnaregioonide suunas iseloomustas valdavalt töökohtade suunalist rännet ja selles osalesidki rohkem nooremad vanuserühmad (Jõeveer 2003). Vastupidises suunas, suurematest linnadest ja sealsetest töökohtadest eemale, rändasid suhteliselt sagedamini aga vanemad inimesed. Linnade tagamaadele rändasid (eeslinnastusid) aga kõik rahvastikurühmad (Leetmaa & Tammaru 2007) ning enamasti pärinesid tagamaale kolijad lähedalasuvast keskuslinnast.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_26_Figure_0.jpeg)

<span id="page-26-1"></span>**Joonis 7.** Rändesaldokordaja keskuslinnaga (‰), 1989–2000 (Tammaru *et al.* 2003).

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_26_Figure_2.jpeg)

<span id="page-26-0"></span>**Joonis 8.** Rändesaldokordaja asustussüsteemi hierarhias 1989–2000 (Tammaru *et al.* 2003).

#### <span id="page-27-1"></span><span id="page-27-0"></span>**1.4.5. Metoodika täiendamise vajadus**

Pärast 2000. aasta rahvaloendust puuduvad hea kvaliteediga ja ajakohased andmed rände, töökohtade paiknemise ja pendelrände kohta. Samas on 2000. aastate muutused Eesti asustussüsteemis ja linnaregioonide ruumistruktuuris olnud väga kiired. 2000. aastate keskpaiga elamuehitusbuum (Tammaru *et al.* 2009) kasvatas oluliselt linnast tagamaale kolinud inimeste arvu. Samal ajal hakkas kiiresti toimuma ettevõtete eeslinnastumine ning mitmete kesklinnafunktsioonide (nt kaubanduskeskuste ja riigiasutuste paiknemine) linnast välja paigutumine. Mitmed perifeersemad maakonnakeskused on järjest enam kaotamas oma suutlikkust pakkuda oma tagamaa elanikele piisavalt mitmekesiseid töövõimalusi ja teenuseid ning kasvab regioonidevaheline pendelränne. On vajadus jälgida ka jooksvaid muutusi linnaregioonide ruumistruktuuris. Üksikuuringud on viidanud linnast välja suunduva tööalase pendelrände kiirele kasvule ning paralleelselt süveneva igapäevaste funktsioonide eraldumisega linnaregioonides ka pendelrände teiste alaliikide tähtsustumisele (Ahas *et al.* 2008b; Silm *et al.* 2008). Klassikaliste rahvastikuandmete kõrval täpsemate mobiilsust kirjeldavate andmete kasutamine aitaks asustussüsteemis toimuvaid muutuseid paremini seletada.

### **3. Andmed ja metoodika**

### <span id="page-28-2"></span><span id="page-28-1"></span><span id="page-28-0"></span>**3.1. Mobiilpositsioneerimise andmed**

Uuringu lähteandmetena on kasutatud passiivse mobiilpositsioneerimise andmeid (Ahas *et al.* 2008a), mille on kogunud Positium LBS koostöös Eesti suurima mobiilsideoperaatoriga EMT alates 2006. aastast. Passiivse mobiilpositsioneerimise andmebaas koosneb EMT võrgus sooritatud mobiiltelefonide kõnetoimingute asukohtadest (väljuvad kõned, SMS-id, andmeside ja asukohapõhised teenused) mobiilsidemasti teeninduspiirkonna täpsusega. Andmebaasis on fikseeritud iga kõnetoimingu aeg ning mobiilimast, kus kõnetoiming on sooritatud. Igale kõnetoimingu sooritajale (EMT võrgu kliendile) on omistatud juhuslik ja anonüümsust tagav identifikaator, mida ei saa seostada ühegi konkreetse inimese ega telefoninumbriga.

Käesolevas uuringus on analüüsitud 3 aastast perioodi jaanuar 2007 kuni detsember 2009.

Omavalitsuste, kus mobiilsidemast puudub, näitajate väärtusteks on arvutatud naaberomavalitsuste vastava näitaja keskmine. Liikumisvoogude kaardistamisel on jäetud omavalitsused, kus mobiilsidemast puudub, välja. Mobiilsidemast on puudu järgnevates omavalitsustes: Albu vald, Kallaste linn, Loksa linn, Mõisaküla linn, Mäksa vald, Peipsiääre vald, Põdrala vald, Põlva vald, Kasepää vald, Tõrva linn ja Vändra alev vald. Lisaks puuduvad osadel kuudel andmed Kareda valla ja Saare valla kohta. Viimaste puhul on uuritava perioodi keskmine arvutatud olemasolevate andmete põhjal, eelnevalt nimetatud naaberomavalitsuste keskmise arvutamist nende kahe omavalitsuse puhul rakendatud ei ole.

EMT klientide kõnetoimingute põhjal leitud ankurpunktidest tegelike inimeste hulkade saamiseks on kasutatud penetratsioonimudelit, ankurpunktide hulk on korrutatud EMORi poolt läbiviidud mobiilikasutuse uuringust saadud maakonna koefitsientidega (vt ptk 3.5) vastavalt inimese elukoha maakonnale vastaval kuul. Koefitsientidena on kasutatud 2008. ja 2009. aasta uuringu põhjal arvutatud koefitsientide keskmisi väärtusi maakondade lõikes. Koefitsientidega ei ole korrutatud sotsiaalsete tunnuste lõikes tehtud analüüsi tulemusi.

Regulaarselt külastatavate kohtade leidmiseks on kasutatud ankurpunktide mudelit (vt ptk 3.4). Elukoha ankurpunktide analüüsimisel on arvestatud kõiki inimesi, kellel on olemas elukoha ankurpunkt. Tööaja ankurpunkte on analüüsitud vaid neil, kel on olemas nii tööaja ankurpunkt kui ka elukoha ankurpunkt (ca 10% ei ole seda), kuna koefitsiendid tegelike inimeste hulkade hindamiseks põhinevad elukoha asukohale. Vaba aja ankurpunktide analüüsimisel on kasutatud iga inimese kolme esimest (olulisemat) sekundaarset ankurpunkti.

### <span id="page-28-3"></span>**3.2. Isikuandmete kaitse**

Inimeste privaatsus ja anonüümsus on tagatud vastavalt EL ja Eesti üsna rangetele isikuandmete kaitse reeglitele. Selles osas konsulteerivad Positium LBS ja mobiilioperaatorid pidevalt juristide ja Andmekaitse Inspektsiooniga. Koostöös on välja

<span id="page-29-0"></span>töötatud niisugune andmete käitlemise süsteem, mis tagab isikuandmete puutumatuse Eesti (RT 2003, 26, 158; RT I 2004, 87, 593) ja Euroopa Liidu (European Parliament 2002) seadustest lähtuvalt.

Passiivsel mobiilpositsioneerimisel ei kasutata isikuandmeid ja uurijatel ei ole võimalik tuvastada isegi telefoni numbrit. Samuti on välistatud üksikisikute eristamine andmehulgas ja nende tuvastamine telefoni kaudu määratud liikumistrajektooride alusel. Mobiilside operaatorid ei väljasta telefonide omanike huvisid riivavaid andmeid. Passiivse mobiilpositsioneerimise anonüümsuse garanteerib ka väike ruumiline täpsus. Andmeid on võimalik saada võrgukärje täpsusega, mis on piisavalt suur inimmasside, kuid mitte üksikisikute asukoha määramiseks. Teoreetiliselt oleks võimalik üksikisiku asukohta leida väheasustatud kohtades, kuid sel juhul neid andmeid isiku tasemel ei väljastata.

Mobiilpositsioneerimisandmete kasutamisel uurimistöös on isikuandmete kaitse läbi mõeldud vastavalt seadustele ja teadlase eetika nõuetele. Mobiilpositsioneerimise andmestiku kasutamisel on isikute identiteet kaitstud. Mobiilside operaator genereerib enne andmete väljastamist igale inimesel anonüümse ID-koodi ning ankeete ja lepinguid hoitakse spetsiaalses turvatud ruumis. Uurimistöö käigus töötatakse Positium LBS-i süsteemi sees ka üksikute inimeste trajektooride arvutustega (ID-de alusel), aga arvutuse väljund on üldistatud võrgukärgede vahel liikuvateks inimvoogudeks või maatriksiteks. Voogude kuvamisel kehtib minimaalset 5 inimese tasemele üldistamise reegel, väiksemat inimhulka pole võimalik liikumises esitada. Sama kehtib ka turistide kohta.

Analoogselt Skandinaaviamaade traditsioonile teostavad isikuandmete käitlemisel mobiiliandmete teisenduse ja analüüsi ainult selleks loa saanud inimesed mobiilsideoperaatori süsteemis ja Positiumis, kolmandatele osapooltele neid andmeid edasi ei anta. Positsioneerimisandmete analüüsijatele edastatavaks väljundiks on kärgedevaheliste liikumiste voogude erinevad kujud: maatriksid, kaardid, graafikud jms, mida TÜ uurijad kasutavad.

### <span id="page-29-1"></span>**3.3. Andmete esinduslikkus**

EMT mobiilsidevõrk katab 99,9% kogu Eesti alast. Mobiilsidemastid on jaotatud Eesti territooriumil ebaühtlaselt, järgides enamasti rahvastiku paiknemist ning transpordi infrastruktuuri. Seega on passiivse positsioneerimise täpsus suurem tihedamini asustatud või tihedama teedevõrguga aladel, väiksem aga hõredamalt asustatud aladel. Mobiilsidemastide paiknemine ja tihedus on esitatud joonisel 9.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_30_Figure_0.jpeg)

**Joonis 9.** EMT mobiilsidemastide paiknemine. Punktidega tähistatud mobiilsidemastid on ümbritsetud Voronoi polügonidega.

Mobiiltelefoni kasutab Eestis TNS EMOR-i spetsiaalse telefonikasutuse uuringu põhjal, mis viidi läbi EMOR-i Omnibus küsitluse raames, 2008. aastal 95% ja 2009. aastal 96% küsitletutest. Mobiiltelefoni kasutajate osatähtsus on suurim kahe uuritud aasta keskmiselt Läänemaal (98,6%), Pärnumaal (97,2%) ja Harjumaal (96,6%) ning väikseim Põlvamaal (92,4%), Valgamaal (93,5%) ja Hiiumaal (94,5%) [\(tabel 1](#page-31-0)).

<span id="page-31-0"></span>**Tabel 1.** Mobiiltelefoni kasutajate jaotus 2008. ja 2009. aastal maakondade lõikes.

|               | Küsitletud |      | Mobiiltelefoni kasutajate osatähtsus |      |          |
|---------------|------------|------|--------------------------------------|------|----------|
| Piirkond      | 2008       | 2009 | 2008                                 | 2009 | Keskmine |
| Läänemaa      | 26         | 35   | 100,0                                | 97,1 | 98,6     |
| Pärnumaa      | 145        | 129  | 95,9                                 | 98,4 | 97,2     |
| Harjumaa      | 785        | 784  | 95,7                                 | 97,5 | 96,6     |
| Jõgevamaa     | 62         | 52   | 96,8                                 | 96,2 | 96,5     |
| Viljandimaa   | 99         | 99   | 97,0                                 | 96,0 | 96,5     |
| Võrumaa       | 58         | 72   | 96,6                                 | 95,8 | 96,2     |
| Lääne-Virumaa | 120        | 93   | 94,2                                 | 96,8 | 95,5     |
| Ida-Virumaa   | 190        | 200  | 94,7                                 | 96,1 | 95,4     |
| Saaremaa      | 54         | 56   | 94,4                                 | 96,4 | 95,4     |
| Tartumaa      | 215        | 258  | 94,9                                 | 95,2 | 95,1     |
| Raplamaa      | 70         | 51   | 95,7                                 | 94,1 | 94,9     |
| Järvamaa      | 67         | 69   | 94,0                                 | 95,7 | 94,9     |
| Hiiumaa       | 13         | 9    | 100,0                                | 88,9 | 94,5     |
| Valgamaa      | 54         | 49   | 88,9                                 | 98,0 | 93,5     |
| Põlvamaa      | 46         | 45   | 89,1                                 | 95,6 | 92,4     |

EMT turuosakaal oli Eestis mobiilsideteenuste valdkonnas 2008. aastal 45% ja 2009. aastal 46% ([joonis 10\)](#page-31-1), mis tähendab, et uuringusse on kaasatud veidi vähem kui pooled mobiiltelefoni kasutajatest.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_31_Figure_3.jpeg)

<span id="page-31-1"></span>**Joonis 10.** Mobiilioperaatorite klientide jaotus 2008. ja 2009. aastal.

Maakondade lõikes oli nii 2008. kui 2009. aastal EMT osatähtsus suurim Põlva maakonnas, 74,4% 2008. aastal ja 70,5% 2009. aastal [\(tabel 2\)](#page-32-0). Üle 50% oli EMT osatähtsus lisaks Põlvamaale 2008. aastal ka Hiiumaal, Jõgevamaal, Läänemaal, Raplamaal, Tartumaa, Viljandimaal ja Võrumaal ning 2009. aastal lisaks eelnevalt mainitutele ka Ida-Virumaal, Pärnumaal ja Valgamaal. Väikseim oli EMT osatähtsus 2008. aastal Ida-Viru maakonnas (36,9%), 2009. aastal aga Järva maakonnas (32,4%). Telefoni kasutajate osatähtsus ning mobiilioperaatorite jaotus maakondade lõikes 2008. ja 2009. aastal on esitatud tabelis 2 ning joonistel 11 ja 12.

<span id="page-32-0"></span>**Tabel 2.** Mobiilioperaatorite klientide osatähtsus 2008. ja 2009. aastal maakondade lõikes.

|               | 2008 |       |        |          |      |       | 2009   |          |
|---------------|------|-------|--------|----------|------|-------|--------|----------|
| Piirkond      | EMT  | Elisa | Tele 2 | Bravokom | EMT  | Elisa | Tele 2 | Bravokom |
| Harjumaa      | 49,2 | 29,8  | 20,4   | 0,6      | 49,5 | 27,0  | 23,0   | 0,5      |
| Hiiumaa       | 58,3 | 25,0  | 16,7   | 0,0      | 62,5 | 25,0  | 12,5   | 0,0      |
| Ida-Virumaa   | 36,9 | 16,0  | 46,5   | 0,5      | 51,3 | 16,7  | 32,1   | 0,0      |
| Jõgevamaa     | 52,4 | 22,2  | 25,4   | 0,0      | 54,9 | 15,7  | 29,4   | 0,0      |
| Järvamaa      | 50,0 | 15,6  | 34,4   | 0,0      | 32,4 | 32,4  | 35,3   | 0,0      |
| Läänemaa      | 53,8 | 23,1  | 23,1   | 0,0      | 58,3 | 22,2  | 19,4   | 0,0      |
| Lääne-Virumaa | 39,3 | 32,0  | 28,7   | 0,0      | 45,9 | 21,4  | 32,7   | 0,0      |
| Põlvamaa      | 74,4 | 9,3   | 16,3   | 0,0      | 70,5 | 13,6  | 15,9   | 0,0      |
| Pärnumaa      | 44,1 | 25,5  | 30,3   | 0,0      | 51,6 | 29,7  | 18,8   | 0,0      |
| Raplamaa      | 54,3 | 28,6  | 15,7   | 1,4      | 60,4 | 24,5  | 15,1   | 0,0      |
| Saaremaa      | 47,1 | 29,4  | 21,6   | 2,0      | 50,0 | 39,7  | 10,3   | 0,0      |
| Tartumaa      | 54,1 | 17,4  | 28,5   | 0,0      | 62,7 | 20,5  | 16,9   | 0,0      |
| Valgamaa      | 46,9 | 18,4  | 34,7   | 0,0      | 55,1 | 28,6  | 16,3   | 0,0      |
| Viljandimaa   | 57,7 | 27,8  | 12,4   | 2,1      | 58,6 | 24,2  | 17,2   | 0,0      |
| Võrumaa       | 58,7 | 25,4  | 15,9   | 0,0      | 54,9 | 16,9  | 28,2   | 0,0      |

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_33_Figure_0.jpeg)

**Joonis 11.** Mobiiltelefoni kasutajate osatähtsus ning mobiilioperaatorite klientide jaotus maakondades ja suuremates linnades 2008. aastal.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_33_Figure_2.jpeg)

**Joonis 12.** Mobiiltelefoni kasutajate osatähtsus ning mobiilioperaatorite klientide jaotus maakondades ja suuremates linnades 2009. aastal.

<span id="page-34-0"></span>Uuritud 2008. ja 2009. aasta keskmiselt oli EMT osatähtsus suurim Põlvamaal (72,5%), millele järgnes Hiiumaa (60,4%) ([tabel 3](#page-34-3)). Üle 50% on EMT osatähtsus kahe aasta keskmiselt 9-s maakonnas 15-st, seega 60% maakondadest. Mobiilioperaatorite osatähtsused maakondade lõikes 2008. ja 2009. aasta keskmiselt on esitatud tabelis 3.

<span id="page-34-3"></span>**Tabel 3.** Mobiilioperaatorite klientide osatähtsus 2008. ja 2009. aasta keskmiselt maakondade lõikes.

|               | 2008. ja 2009. aasta keskmine |       |        |          |  |  |
|---------------|-------------------------------|-------|--------|----------|--|--|
| Piirkond      | EMT                           | Elisa | Tele 2 | Bravokom |  |  |
| Põlvamaa      | 72,5                          | 11,5  | 16,1   | 0,0      |  |  |
| Hiiumaa       | 60,4                          | 25,0  | 14,6   | 0,0      |  |  |
| Tartumaa      | 58,4                          | 18,9  | 22,7   | 0,0      |  |  |
| Viljandimaa   | 58,2                          | 26,0  | 14,8   | 1,0      |  |  |
| Raplamaa      | 57,3                          | 26,5  | 15,4   | 0,7      |  |  |
| Võrumaa       | 56,8                          | 21,1  | 22,0   | 0,0      |  |  |
| Läänemaa      | 56,1                          | 22,6  | 21,2   | 0,0      |  |  |
| Jõgevamaa     | 53,6                          | 19,0  | 27,4   | 0,0      |  |  |
| Valgamaa      | 51,0                          | 23,5  | 25,5   | 0,0      |  |  |
| Harjumaa      | 49,3                          | 28,4  | 21,7   | 0,5      |  |  |
| Saaremaa      | 48,5                          | 34,6  | 15,9   | 1,0      |  |  |
| Pärnumaa      | 47,9                          | 27,6  | 24,6   | 0,0      |  |  |
| Ida-Virumaa   | 44,1                          | 16,4  | 39,3   | 0,3      |  |  |
| Lääne-Virumaa | 42,6                          | 26,7  | 30,7   | 0,0      |  |  |
| Järvamaa      | 41,2                          | 24,0  | 34,8   | 0,0      |  |  |

### <span id="page-34-1"></span>**3.4. Ankurpunktide mudel**

#### <span id="page-34-2"></span>**3.4.1. Ankurpunktide mudeli kirjeldus**

Ankurpunktide mudeli arvutamise lähtekoht on, et inimese viibimine mingis kohas annab sellele kohale tähenduse tema tegevusruumis. Teisisõnu, mida olulisem on koht, seda rohkem inimene selles kohas aega veedab. Seega igapäeva ankurpunktides (elukoht, töökoht/kool) veedetakse summaarselt kõige rohkem aega. Teine lähtekoht ankurpunktide mudelis on, et inimese viibitav aeg mingis kohas on otseselt seotud tema poolt teoreetiliselt tehtavate kõnetoimingute arvuga selles kohas. Teisisõnu, mida rohkem inimene selles kohas viibib, seda rohkem sooritab ta seal tõenäoliselt kõnetoiminguid. Neid kahte lähtekohta aluseks võttes on ankurpunktide mudelis eeldatud, et igapäeva ankurpunktides tehakse kõige rohkem ja juhuslikes kohtades kõige vähem kõnetoiminguid.

Ankurpunktide mudel võimaldab määrata igale inimesele iga kuu kohta eraldi regulaarselt külastatavad kohad ning nendest eristada elukoha, tööaja ning vaba aja ankurpunktid (Ahas *et al.* 2010). Ankurpunktide mudel koosneb järgmistest sammudest.

- **1) Leitakse regulaarselt külastatud mobiilsidemastide teeninduspiirkonnad.** Regulaarselt külastatavad mobiilsidemastide teeninduspiirkonnad on need, kus inimene on sama mobiilsidemasti teeninduspiirkonnas teinud kõnetoimingu ühe kuu vähemalt kahel erineval päeval. Kohti, kus kõnetoiminguid on sooritatud ühel kuul ainult ühel päeval, loetakse juhuslikeks kohtadeks ning neid ankurpunktidega tehtavates analüüsides ei kasutata. Kuude keskmiselt on juhuslikes punktides tehtud kõnetoiminguid ligikaudu 6,8 miljonit ehk 10% kuu keskmisest kõnetoimingute arvust.
- **2) Jäetakse välja liiga suure ja liiga väikse kõnetoimingute arvuga inimesed.**  Ankurpunktid järjestatakse esmalt päevade arvu järgi ning ühesuguse päevade arvu korral kõnetoimingute arvu järgi. Andmebaasist jäetakse välja liiga väikse ning liiga suure kõnetoimingute arvuga inimesed. Liiga väikse kõnetoimingute arvuga inimesteks loetakse need, kes oma kõige sagedamini külastatud ankurpunktis on sooritanud kõnetoiminguid ühe kuu jooksul vähem kui seitsmel erineval päeval. Liiga suure kõnetoimingute hulgaga inimesteks loetakse need, kes kahes kõige enama külastatud päevade arvuga ankurpunktis on kokku sooritanud ühe kuu jooksul üle 500 kõnetoimingu. Võrdluseks, keskmine kõnetoimingute arv kuus ühe inimese kohta on 81. Liiga väikse kõnetoimingute arvu tõttu on välja jäetud keskmiselt 18%, liiga suure kõnetoimingute arvu tõttu aga ligikaudu 1% kõigist regulaarset kohta omavatest inimestest. Liiga väikse kõnetoimingute arvu korral ei ole võimalik inimeste liikumist ning tegelikke tegevusruumide ulatust tuvastada. Liiga suur kõnetoimingute arv ühes ankurpunktis viitab mingile spetsiifilisele töökohale (takso dispetšerite keskus) või automatiseeritud objektile.
- **3) Määratakse elukoha ja tööaja ankurpunktid.** Ankurpunktid eristatakse igapäevasteks ankurpunktideks, milleks on elukoha ning tööaja ankurpunktid, ülejäänuid nimetatakse vabaaja ehk sekundaarseteks ankurpunktideks. Valitakse välja kaks suurima hulga päevade arvuga mobiilsidemasti teeninduspiirkonda, mille hulgast püütakse määrata elukoha ja tööaja ankurpunkt. Nende ankurpunktide eristamiseks kasutatakse keskmist kõnetoimingu alguse aega ning standardhälvet. Analüüsid on näidanud (Järv *et al.* 2007), et mida suurem on kõnetoimingu alguse aegade standardhälve, seda suurem on tõenäosus, et kõnetoimingud on tehtud nii hommikusel kui õhtusel ajal ning mida väiksem on standardhälve, seda suurem on tõenäosus, et kõnetoimingud on tehtud kitsa ajavahemiku jooksul, nagu tavaliselt tööl tehtud kõnetoimingud. Seega ankurpunkt on määratud elukohaks kui a) keskmine kõnetoimingute alguse aeg on pärast 17:00 ning b) kõnetoimingute alguse aja standardhälve on suurem kui 0,175. Ankurpunkt on määratud tööaja kohaks kui a) keskmine kõnetoimingute alguse aeg on enne 17:00 ning b) kõnetoimingute alguse aja standardhälve on väiksem või võrdne 0,175.
- **4) Elukoha-tööaja ankurpuntide määramine.** Metoodika on kohandatud ka olukorraks, kus elukoht ja töökoht paiknevad lähestikku ja kus geograafiliselt on neid raske eristada. Selline olukord esineb nii koduste inimeste puhul kui ka linnakeskustes ning väikestes asulates, kus liikumise vahemaad on väikesed. Niisuguses olukorras kasutatakse ankurpunkti identifitseerimiseks kindlat metoodikat, kus mudelisse on kaasatud nii ajaline, geograafiline kui standardhälbe tunnus; sel juhul määratletakse ankurpunkt "elukoha-tööaja" punktina. "Elukoha-tööaja" ankurpunktina määratletakse uuritava kõige sagedamini külastatud igapäeva ankurpunkt ka siis, kui järgnevas kõige sagedamini

<span id="page-36-0"></span>külastatud igapäeva ankurpunktis ollakse vähem päevi kui 25% kõige sagedamini külastatud igapäeva ankurpunktis viibimistest.

**5) Erandid.** Mudel arvestab ka erandlikke olukordi. Umbes 10%-l juhtudel ei suuda mudel kohe määrata inimese elukoha ja/või tööaja ankurpunkti. Sel juhul järgneb keeruline protseduur, mille käigus mudel püüab leida puuduva ankurpunkti: a) mobiilsidemastide teeninduspiirkondadest, kus on veedetud vähem päevi; b) mobiilsidemastide teeninduspiirkondadest, kus on tehtud vähem kõnetoiminguid; c) naabruses paiknevate mobiilsidemastide teeninduspiirkondadest, sest on tavaline, et mobiiltelefon kasutab samas kohas olles erinevaid mobiilsidemaste.

Arvestades eelnevaid ankurpunktide leidmise ja eristamise kriteeriume, leidub ligi 60%-l uuritavatest nii elukoha ankurpunkt kui ka tööaja ankurpunkt. Ülejäänutel (40%) leidub vaid üks igapäeva ankurpunkt, mis tähendab, et uuritaval paikneb nii elukoht kui ka töökoht ühes mobiilimasti teeninduspiirkonnas või on tegemist pensionäri või koduse inimesega, kes veedab suurema osa oma ajast ühes kohas. Igakuine elukoha ja tööaja ankurpunktide arv tuletatakse aasta keskmisest Eesti rahvaarvust. Sellega vähendatakse ankurpunktide metoodika töökindluse nõrkust suveperioodidel, kõrvaldatakse ka igakuised suuremad kõikumised (EMT osakaalu muutus, müra algandmetes) ning eeldatakse, et elanikke arv on ühtlane ja muutub vaid ruumiliselt.

### <span id="page-36-1"></span>**3.4.2 Ankurpunktide mudeli täpsus**

#### <span id="page-36-2"></span>*Metoodika*

Käesoleva analüüsi peamine eesmärk on kontrollida seni arendatud passiivsel mobiilpositsioneerimisel põhineva personaalsete ankurpunktide mudeli täpsust oluliselt suurema valimiga, mille jagunemine vastaks Eesti elanikkonna demograafilistele, sotsiaalsetele ja majanduslikele näitajatele. Teiseks eesmärgiks on analüüsi tulemustest lähtuvalt täiendada ja edasi arendada ankurpunktide mudelit muutes selle tulemused senisest täpsemaks ja usaldusväärsemaks.

Analüüsi esimeses etapis koostati ja viidi läbi põhjalik küsitlusuuring, mille käigus uuriti 271 inimese igapäevaseid tegevusruume, aja- ja ruumikasutust ning nii transpordi kui ka mobiiltelefoni kasutust. Teises etapis viidi läbi küsitletud inimeste (210) võrdlus nende igapäeva (elukoht, töökoht/kool) kohtade ja ankurpunktide mudeli põhjal leitud regulaarsete kohtade vahel. Kolmanda etapina analüüsiti vabaaja ankurpunktide täpsust. Neljanda etapina analüüsiti saadud tulemuste põhjal ankurpunktide mudeli parameetreid ja funktsioone, mille tulemusel olemasolevat mudelit täiustati, sh eristati vabaaja ankurpunktid erinevatesse klassidesse. Töö metoodikas on küsitlusuuringul põhinevaid uuedusi järkjärgult rakendatud.

### **Küsitluse läbiviimise metoodika**

Analüüsi esimeses etapis töötati välja küsitlusuuringu metoodika ning koostati ankeet. 2009. aasta kevadel testiti pilootküsitlustega ankeedi ülesehitust ja toimivust ning viidi sisse parandused. Põhjalik küsitlusuuring viidi läbi nelja kuu jooksul (06–09.2009). Küsitlusuuringus käsitleti uuritavate igapäevast tegevusruumi, aja- ja ruumikasutust ning transpordi ja mobiiltelefoni kasutust. Küsitlusuuring hõlmas uuritava andmeid kolme viimase aasta kohta, alates oktoobrist 2006 kuni septembrini 2009.

Küsitlusuuring viidi läbi intervjuu vormis, mille käigus küsitleja täitis ankeedi (lisa 1). Küsitlus kestis 30–90 minutit. Selle aja jooksul viidi läbi intervjuu, uuritav võttis EMT iseteenindusbüroost välja kõneeristuste väljavõtte või tegi 5 järjestikkust kõnetoimingut küsitleja mobiiltelefonile, mis võimaldas küsitlusuuringu siduda anonüümse mobiiltelefoni kõnetoimingute andmestikuga, allkirjastas lepingu ja andis sellega nõusoleku uuringus osalemiseks. Küsitleja sisestas küsitluse kas otse arvutisse või paberankeedile, mis hiljem sisestati arvutisse. Küsitlus viidi läbi 10 küsitleja poolt, kes olid saanud selleks vastava koolituse vältimaks võimalikke küsitlejast tulenevaid vigu. Küsitlusuuringu läbiviimise kõikides etappides järgiti ja tagati uuringus osalenute isikuandmete kaitse vastavalt Eesti ja Euroopa Liidu isikuandmete kaitse regulatsioonidele.

Küsitlusuuring viidi läbi lumepallmeetodiga. Juhuvalimi kasutamine antud uuringus välistati, kuna uuritav teema, detailne inimese igapäeva tegevusruumi ja igapäevaelu informatsioon, on sedavõrd delikaatne, et võõrastelt inimestelt oleks antud andmete saamine keeruline. Lumepallmeetodi eeliseks on uuritavate teadmine, et sõprade/tuttavate/sugulaste poolt soovitatav on usaldusväärne ning inimesed on märksa paremini nõus uuringus osalema.

Inimeste küsitlusse valimise kriteeriumeid oli kolm. Esiteks pidi inimene omama mobiiltelefoni olenemata, kas ta on lepinguline või kõnekaardi kasutaja. Teiseks pidi uuritav kasutama küsitluse ajal EMT sideoperaatori võrguteenust. Kolmandaks pidi uuritav olema olnud minimaalselt kolm kuud EMT sideoperaatori võrguteenuse kasutaja. Küsitlusuuringu käigus lisandusid uuritavate leidmisele kriteeriumid lähtuvalt küsitlusuuringu valimi jaotuse kokkulangemisest Eesti elanikkonna demograafiliste ja sotsiaal-majanduslike tunnustega.

Uuringus osalejate otsimist TÜ geograafia osakonna ja Positium LBS töögruppi kuuluvad inimesed, kokku ca 20 inimesest. Teises etapis otsiti küsitletavaid edasi viimaste soovitusel nende tuttavate ja tuttavate tuttavate hulgast. Edasi hargnes küsitlejate otsimine juba küsitletud inimeste kontaktide/soovituste kaudu. Sobivate inimeste leidmiseks paluti küsitletutel mõelda oma tuttavatele, kes võiks uuringu kriteeriumidele vastata. Küsitletud inimene andis küsitlejale tema poolt soovitatud inimeste kontaktid või kontakteerus ise nendega ning andis ise võimalikust nõusolekust küsitlejale teada. Edasi tutvustas küsitleja kas näost-näkku või telefoni teel uuele potentsiaalsele küsitletavale uuringu eesmärki ja sisu või leppis selleks kokku kohtumise, kus pärast küsitletava nõusolekut viidi läbi ka küsitlus. Küsitlusuuringusse kaasati inimesed, kes vastasid eelpool mainitud kriteeriumitele ja kes pärast uuringu eesmärgi ning sisu täpsemat tutvustamist olid nõus uuringus osalema.

Küsitletavate leidmisel oli kõige raskem osa leida kriteeriumitele vastavaid inimesi. Kriteeriumile vastavatest ja esialgse nõusoleku andnud küsitletavatest loobus uuringus osalemisest pärast uuringu eesmärgi ja sisu täpsemat tutvustamist ca 5%. Nõusoleku ja uuringus osalemise lepingu allkirjastamise järel loobus ca 1% küsitletavatest. Kokku leiti ja küsitleti 271 küsitlusuuringu kriteeriumitele vastanud ja oma nõusoleku andnud inimest üle Eesti [\(joonis 13\)](#page-38-0), kelle andmeid ankurpunktide metoodika analüüsimisel kasutati.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_38_Figure_1.jpeg)

<span id="page-38-0"></span>**Joonis 13.** Küsitlusuuringus osalenud 271 inimese elukoht asustusüksuse ja maakonna tasandil.

#### **Ankurpunktide mudeli kontrollimine**

Kõige esimese sammuna geokodeeriti uuritavate küsitlusankeedid ning seejärel tuvastati uuritavad inimesed passiivse mobiilpositsioneerimise andmebaasist kasutades selleks uuritava poolt tehtud kõneeristuse väljavõtet või 5 järjestikust kõnetoimingut. 271-st uuritavast õnnestus tuvastada passiivse mobiilpositsioneerimise andmebaasist 210 inimest.

Teise sammuna seoti küsitletud inimese ankeet tema poolt tehtud kõnetoimingute alusel arvutatud ankurpunktide andmebaasiga, mis võimaldab võrrelda uuritava tegelikke küsitlusankeedis välja toodud kohti ankurpunktide mudeli poolt arvutatud kohtadega. Andmed kõrvutati ja viidi läbi analüüs tegelike regulaarsete kohtade ja mudeli poolt leitud ankurpunktide kokkulangevusest. Kokkulangevust hinnati kolmel ruumilisel tasandil – maakond, omavalitsus, mobiilsidemast. Mobiilsidemasti täpsus on käesoleva metoodika kõige täpsem ruumiline aste, mille areaal jääb sõltuvalt mobiilsidemastide tihedusest mõnesajast ruutmeetrist kuni paarikümne ruutkilomeetrini. Mudeli täpsust analüüsiti erinevate demograafiliste ja sotsiaal-majanduslike näitajate lõikes. Tulenevalt ankurpunktide mudeli ajalisest ühikust on metoodika võrdlemise ühikuks üks kuu. Mudeli täpsust võrreldi ajaperioodil oktoober 2006 kuni september 2009, mistõttu oli iga uuritava kohta võimalik võrrelda maksimaalselt 36 kuud. Lähtuvalt uuritavate leidmise kriteeriumitest oli minimaalne võrreldav kuude arv 3. Mudeli poolt arvutatud 210 uuritava elukohtade ja töökohtade/koolide täpsust analüüsiti kokku 5391 kuu andmete põhjal.

Järgnevalt on välja toodud juhuslik näide ankurpunktide mudeli kontrollimisest ühe inimese tegevusruumi näitel ühel kuul ([joonis 14](#page-39-0)). Uuritava elukoht (punane ruut) langeb kokku tema kõnetoimingute alusel leitud elukoha ankurpunkti asukohaga (punane polügon), milleks on mobiilsidemasti teeninduspiirkonna teoreetiline leviala. Antud juhul on ankurpunktide mudel leidnud õigesti elukoha mobiilsidemasti ja seega ka nii omavalitsuse kui maakonna.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_39_Figure_2.jpeg)

<span id="page-39-0"></span>**Joonis 14.** Ühe uuritava ühe kuu tegelik elukoht ja töökoht (ruut ja ring) ning ankurpunktide mudeli arvutatud elukoha ja tööaja ankurpunktid (punane ja sinine polügon), sekundaarsed ankurpunktid (kolmnurk) ja juhuslikud kohad (punkt). Taustal kuvatav tihedus näitab mobiilsidemastides tehtud kõnetoimingute päevade hulka.

Töökoha puhul (sinine ring) on ankurpunktide mudel leidnud tööaja ankurpunkti asukoha (sinine polügon) töökohas leviva mobiilsidemasti naabermasti levialasse. Antud juhul ei ole ankurpunktide mudel mobiilsidemasti tasandil töökohta õigesti leidnud, küll aga omavalitsuse ja maakonna tasandil. Antud juhtum on tüüpiline näide, kus mobiilsidemasti

<span id="page-40-0"></span>tasandil on ankurpunktide mudel arvutanud ankurpunkti valesse kohta, kuigi suure tõenäosusega levibki uuritava inimese töökohas just see naabermobiilsidemast. Viga tuleneb asjaolust, et mobiilsidemastidele on arvutatud teoreetilised levialad (Voronoi polügonid), mis ei pruugi kattuda reaalsete levialadega. Tegelikkuses jääb antud tööaja ankurpunkti paiknemise "viga" 500 meetri sisse.

#### **"Teise kodu" ankurpunktide kontrollimine**

"Teine kodu" on regulaarselt külastatav koht, kus sageli ka ööbitakse, koht, kus võidakse elada mingi aeg oma tegelikust elukohast eemal, nagu näiteks suvila või suvekodu. "Teine kodu" võib olla ka koht, mida külastatakse sageli, kuid seal ei ööbita, nagu näiteks (vana)vanemate elukoht, sugulaste/tuttavate elukoht. "Teisi kodusid" võib olla ka mitu. Analüüsimisel pandi rõhk "teise kodu" võrdlusele igapäevaste ankurpunktidega, kuna olemasolev ankurpunktide mudel "teisi kodusid" ei arvesta (eriti suveperioodil) ja tekitab mudelisse vead sisse.

Kõnetoimingute andmebaasist tuvastatud 210 uuritavast oli 138-l vähemalt üks "teine kodu". Nende põhjal viidi läbi nimetatud võrdlus. Võrdluse käigus hinnati kas ankurpunktide mudel leiab kõnetoimingute alusel uuritavate "teise kodu" nii maakonna, omavalitsuse kui ka mobiilsidemasti tasandil ning kuidas mõjutavad uuritavate sotsiaalmajanduslikud näitajad "teise kodu" tuvastamist. Teiseks analüüsiti millisel määral muutub "teine kodu" uuritava igapäeva ankurpunktiks (elukoha ankurpunkt, tööaja ankurpunkt) tekitades nii mudelisse vea.

#### <span id="page-40-1"></span>*Elukoha ankurpunktide täpsus*

Kontrollitud 5391 kuu andmetest leidis mudel elukoha ankurpunktid maakonna täpsusel üles keskmiselt 95% täpsusega (mediaan 100%). Omavalitsuse tasandil leidis mudel elukohad üles 86% täpsusega (mediaan 94%). Masti täpsusel oli leitud elukohtade osatähtsus madalam (74%, mediaan 87%). Hinnates sesoonsuse mõju mudeli täpsusele tuleb välja olemasoleva mudeli nõrkus suvekuudel [\(joonis 15](#page-41-0)). Suvekuudel langeb mudeli täpsus maakonna tasandil ligikaudu 7% ning omavalitsuse ja mobiilsidemasti tasandil ligikaudu 9%. Põhjus tuleneb n-ö "teise kodu" (suvila, maakodu, õpilastel/tudengitel vanemate kodu jne) olemasolust ja seal viibimisest suvel, mida käesolev mudel ei arvesta.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_41_Figure_0.jpeg)

<span id="page-41-0"></span>**Joonis 15.** 210 küsitletud inimese elukoha täpsus ankurpunktide mudeli põhjal kolme ruumilise taseme ja kuude lõikes.

Reaalselt ei arvuta mudel valesti, vaid suvekuudel tuleb uuritavate elukoht sinna, kus nad mingil kuul tegelikult kõige rohkem aega veedavad (nt "teine kodu") ja antud juhul on võrdlus tehtud uuritava reaalses elukohas viibimisest lähtudes. Selles tulenevalt võib tegelikkuses olemasolev mudel leida elukoha ankurpunktid õigesti, kuna uuritav võib viibidagi suvel oma tegelikust elukohast eemal, kuid seda me antud analüüsis kontrollida ei saa. Seega välistades suvekuud ankurpunktide mudeli täpsuse kontrollimisest saame märkimisväärselt objektiivsema mudeli täpsuse hinnangu.

Järgnevalt on ankurpunktide mudeli täpsuse kontrollimisel erinevate näitajate lõikes välistatud kolm suvekuud, mis vähendab kontrollitavate kuude arvu 5391-lt 4013-le (- 26%).

### **Üliõpilased**

Ühiskonna üks kõige mobiilsem inimeste grupp on üliõpilased, kes on valdavalt selles eas, mille jooksul läbitakse inimese elukaare üks kõige aktiivsem eluetapp. Üliõpilased reeglina kolivad oma senistest elukohtadest mujale, kuid samas hoiavad tugeva sideme oma eelmise elukohaga (st vanemad, sõbrad, tuttavad). Teiseks, üliõpilased veedavad oma aega väga erinevates kohtades, loengud ja praktikumid toimuvad erinevates kohtades, käiakse raamatukogudes jne. Lisaks on üliõpilastel üks kõige väiksema ajalisruumilise rutiiniga elustiil, toimub aktiivne sotsiaalne elu ööpäeva ringselt, mille tulemusena on nende käitumine väga ebaregulaarne. See mõjutab otseselt elukohas viibitava aja hulka ning mida vähem üliõpilane aega oma elukohas veedab, seda suurem on ankurpunktide mudeli poolt leitud igapäevaste ankurpunktide paiknemise viga.

Lõplikult ei saa öelda, kas teostatud analüüs näitab mudeli ebatäpsust, kuna üliõpilase elustiil võib olla ebaregulaarne. Viimasest tulenevalt ei pruugi üliõpilased tegelikult viibida mingitel perioodidel enamuse ajast oma tegelikus elukohas, mis aga on antud võrdluse aluseks. Uuritud 210-st inimesest oli üliõpilasi 33. Välistades eelpool mainitud kolm suvekuud ([joonis 16\)](#page-42-0), on uuritud 33-ne üliõpilase elukoha leidmise täpsus ankurpunktide mudeliga maakonna tasandil 90%, omavalitsuse tasandil 82% ja mobiilsidemasti tasandil 65%. Arvestades, et kogu valimi andmete puhul oli elukoha leidmise täpsus märksa suurem, mis tähendab, et teistel uuritavatel on elukoha leidmise täpsus keskmisest veelgi täpsem.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_42_Figure_1.jpeg)

<span id="page-42-0"></span>**Joonis 16.** 33 küsitletud üliõpilase elukoha täpsus ankurpunktide mudeli põhjal kolme ruumilise taseme ja kuude lõikes.

Kuna üliõpilaste elustiil on ebaregulaarne, siis ei ole võimalik öelda, kas üliõpilased reaalselt viibisid oma elukohtades või mitte. Järgnevatest võrdlustest on lisaks kolmele suvekuule välistatud ka üliõpilased, mis vähendab analüüsitavate kuude arvu 4013-lt 3790-le (-6%).

#### **Vanus ja sugu**

177 küsitletud inimese 3790 kuu andmete võrdlemisel vanuse gruppide lõikes tuleb välja, et mida vanem inimene, seda ebatäpsemalt leiab mudel uuritava elukoha. See võib tuleneda vanemate inimeste harvemast mobiiltelefoni kasutamisest ([tabel 4\)](#page-42-1). Kui maakonna tasandil on mudeli täpsus kõigil vanusegruppidel võrdne, siis erinevused vanusegruppide vahel tulevad esile omavalitsuse ja mobiilsidemasti tasandil. Võrreldes ankurpunktide mudeli täpsust sugude lõikes tuleb välja, et mudeli täpsus ei sõltu soost ([tabel 5](#page-43-0)).

<span id="page-42-1"></span>**Tabel 4.** Elukoha leidmise täpsus ankurpunktide mudeliga kolme ruumilise taseme ja vanusegruppide lõikes.

| Vanusegrupp | Maakond | Omavalitsus | Mobiilsidemast |
|-------------|---------|-------------|----------------|
| 5–19        | 98%     | 95%         | 89%            |
| 20–39       | 98%     | 88%         | 78%            |
| 40–59       | 96%     | 85%         | 77%            |
| 60+         | 99%     | 89%         | 75%            |

<span id="page-43-0"></span>**Tabel 5.** Elukoha leidmise täpsus ankurpunktide mudeliga kolme ruumilise taseme ja soo lõikes.

| Sugu  | Maakond | Omavalitsus | Mobiilsidemast |
|-------|---------|-------------|----------------|
| Mees  | 97%     | 88%         | 78%            |
| Naine | 98%     | 88%         | 79%            |
| Kokku | 97%     | 88%         | 78%            |

#### **Emakeel**

Võrreldes mudeli täpsust elukoha leidmisel emakeele lõikes, selgub esialgu, et emakeel mõjutab mudeli täpsust – eestikeelsete inimeste puhul on mudel ebatäpsem [\(tabel 6\)](#page-43-1). Samas on küsitlusuuringu põhjal teada, et eesti keelt emakeelena rääkivatel uuritavatel on märksa rohkem "teisi kodusid", mille külastamine langeb kokku mudelile problemaatiliste suvekuudega. Välistades küsitletud, kellel on olemas "teine kodu", muutub mõlema emakeele grupi puhul mudeli täpsus võrdseks. See näitab, et ankurpunktide mudeli täpsus elukohtade leidmisel ei erine eesti keelt ja vene keelt emakeelena rääkivate inimeste puhul.

**Tabel 6.** Elukoha leidmise täpsus ankurpunktide mudeliga kolme taseme ja emakeele lõikes.

<span id="page-43-1"></span>

|         | Kõik uuritavad |             |                | Uuritavad, kellel ei ole "teist kodu" |             |                |
|---------|----------------|-------------|----------------|---------------------------------------|-------------|----------------|
| Emakeel | Maakond        | Omavalitsus | Mobiilsidemast | Maakond                               | Omavalitsus | Mobiilsidemast |
| Eesti   | 97%            | 87%         | 77%            | 99%                                   | 92%         | 86%            |
| Vene    | 100%           | 91%         | 86%            | 99%                                   | 91%         | 86%            |
| Kokku   | 97%            | 88%         | 78%            | 99%                                   | 92%         | 86%            |

#### **Haridus**

Küsitletute 3790 kuu andmeid hariduse lõikes võrreldes, tuleb välja, et ankurpunktide mudeli elukohtade täpsus on väiksem kõrgharidusega ja keskharidusega uuritavatel ([tabel](#page-43-2)  [7](#page-43-2)). Erinevused tulevad välja omavalitsuse ja mobiilsidemasti tasanditel. Haridus võib olla otseselt seotud uuritavate töökoha ja sellega seotud liikumiste ajalis-ruumilise iseloomuga. Põhiharidust omavad peamisel keskkooli õpilased ja eakad inimesed (vanasti piirduti põhiharidusega). Samuti võib kutse- ja kesk-eriharidusega inimestelt eeldada üsnagi rutiinset igapäevaelu elu- ja töökoha vahel, mis sobib olemasoleva ankurpunktide mudeliga. Samas kõrgharidusega inimesed võiksid oma töökohast tulenevalt olla ühest küljest aktiivsed ruumi tarbijad ja/või teisest küljest elada ebaregulaarselt, st mitte rutiinset igapäevaelu.

<span id="page-43-2"></span>**Tabel 7.** Elukoha leidmise täpsus ankurpunktide mudeliga kolme ruumilise taseme ja hariduse lõikes.

| Haridustase  | Maakond | Omavalitsus | Mobiilsidemast |
|--------------|---------|-------------|----------------|
| Algharidus   | 100%    | 95%         | 89%            |
| Põhiharidus  | 98%     | 95%         | 91%            |
| Kutseharidus | 100%    | 95%         | 90%            |
| Keskharidus  | 98%     | 90%         | 75%            |

| Kesk-eriharidus | 98% | 88% | 81% |
|-----------------|-----|-----|-----|
| Kõrgharidus     | 96% | 80% | 68% |

#### **Elukoht**

Elukoha asukoht mõjutab ankurpunktide mudeli täpsust. Mobiilsidemasti tasandil on ankurpunktide mudeli täpsus Tallinnas ja Tartus vastavalt 56% ja 73% [\(tabel 8\)](#page-44-0). Samas omavalitsuse tasandil on Tallinnas ja Tartus elukohtade leidmise täpsus parem kui mujal elavate küsitletute puhul, vastavalt 90% ja 92%. Suuremates linnades on mobiilsisemastide paiknemine oluliselt tihedam ja sagedasem on nn "masti viskamine" või mastide ülekoormusest tulenev lähedal asuva masti signaali kasutamine.

<span id="page-44-0"></span>**Tabel 8.** Elukoha leidmise täpsus ankurpunktide mudeliga kolme ruumilise taseme ja elukoha piirkonna lõikes.

| Piirkond    | Maakond | Omavalitsus | Mobiilsidemast |
|-------------|---------|-------------|----------------|
| Tallinn     | 93%     | 90%         | 56%            |
| Tartu       | 99%     | 92%         | 73%            |
| Muu linn    | 98%     | 88%         | 78%            |
| Maapiirkond | 97%     | 86%         | 84%            |

#### **Töö(õppe)koha iseloom**

Töö(õppe)koha iseloom mõjutab mõningal määral elukoha ankurpunkti leidmise täpsust ([tabel 9](#page-44-1)). Need, kellel on liikuv töö või ei ole kindlat töökohta, on mobiilsidemasti tasandil elukoha ankurpunkti leidmine ebatäpsem (76–78%) kui neil, kellel on statsionaarne töökoht või töökoht 2–3 kohas (88–100%). Tuleb arvestada, et antud uuringus oli 2–3 töökohaga uuritavaid vähe, mistõttu tuleb nende uuritavate elukoha leidmise täpsust kriitiliselt hinnata. Uuritavad, kes ei tööta või kellel on liikuv töö ja puudub kindel füüsiline töökoht, leidub elukoha ankurpunkt omavalitsuse tasandil peaaegu võrdselt nendega, kellel on kindel koht, kus tööl/õppimas käiakse. Sellised inimesed saavad elukoha ankurpunkti küll õigesse piirkonda, kuid teise igapäeva ankurpunkti puudumisel võib see mõjutada elukoha leidmist.

<span id="page-44-1"></span>**Tabel 9.** Elukoha leidmise täpsus ankurpunktide mudeliga kolme ruumilise taseme ja töökoha iseloomu lõikes.

| Töökoht       | Maakond | Omavalitsus | Mobiilsidemast |
|---------------|---------|-------------|----------------|
| Statsionaarne | 99%     | 92%         | 88%            |
| 2–3 kohas     | 100%    | 100%        | 100%           |
| Liikuv        | 98%     | 93%         | 78%            |
| Ei tööta      | 100%    | 88%         | 76%            |

#### <span id="page-45-0"></span>**"Teise kodu" olemasolu**

"Teise kodu" olemasolu vähendab ankurpunktide mudeli abil elukoha leidmise täpsust ([joonis 17](#page-45-2)). Kui uuritav viibib enamuse ajast kuus "teises kodus", saab ta sinna ka elukoha ankurpunkti, mis aga antud analüüsis loetakse veaks ja seetõttu on elukoha ankurpunktide leidmise täpsust madalam, kuigi tegelikkuses ankurpunktide mudel leiab uuritava lühiajalise elukoha, st "teise kodu" üles.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_45_Figure_2.jpeg)

<span id="page-45-2"></span>**Joonis 17.** 62 küsitletu, kellel pole "teist kodu" ja kes pole üliõpilane, elukoha ankurpunktide täpsus ankurpunktide mudeli põhjal kuude lõikes. Andmed libiseva keskmisega läbi arvutatud.

Seega neil uuritavatel (mitte üliõpilased), kellel puudub "teine kodu", võiks mudel leida paremini elukoha ankurpunktid, kuna suure tõenäosusega viibib uuritav ühe kuu jooksul enamuse ajast oma elukohas. Maakonna tasandil leiab mudel elukoha 99% juhtudel, omavalitsuse tasandil on mudeli keskmine elukoha leidmise täpsus 92% [\(tabel 10](#page-45-3)). Mobiilsidemasti tasandil on mudeli täpsus 86%. Neid täpsuse protsente võiks pidada ankurpunktide mudeli elukohtade leidmise objektiivseks täpsuseks.

<span id="page-45-3"></span>**Tabel 10.** Elukoha leidmise täpsus ankurpunktide mudeliga kolme ruumilise taseme ja "teise kodu" olemasolu lõikes.

| "Teine kodu" | Maakond | Omavalitsus | Mobiilsidemast |
|--------------|---------|-------------|----------------|
| On olemas    | 96%     | 84%         | 73%            |
| Ei ole       | 99%     | 92%         | 86%            |

#### <span id="page-45-1"></span>*Tööaja ankurpunktide täpsus*

205 uuritavast 152 omas töö(õppe)kohta, kus ta regulaarselt käib. 152 uuritava elukohtadest ühe kuu lõikes leidis ankurpunktide mudel maakonna tasandil elukoha üles keskmiselt 89% juhtudest (mediaan 100%) ([joonis 18](#page-46-0)). Omavalitsuse tasandil leidis mudel elukohad üles 78% ulatuses (mediaan 84%). Mobiilsidemasti tasandil oli leitud elukohtade osatähtsus madalaim, 54% (mediaan 50%).

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_46_Figure_1.jpeg)

<span id="page-46-0"></span>**Joonis 18.** 152 küsitletud inimese kõikide tööaja ankurpunktide täpsus mudeli põhjal kolme ruumilise taseme ja kuude lõikes.

#### **Üliõpilased**

Eelnevalt elukoha ankurpunktide kontrollimisel väljatoodud asjaolude tõttu analüüsitakse mudeli täpsust tööaja ankurpunktide suhtes kõige esimesena üliõpilaste puhul. Üliõpilaste juures tuleb arvestada, et suvekuudel õppetööd ei toimu ja seega mudeli täpsuse kontrollimisel tuleb välistada suvekuud [\(joonis 19](#page-47-0)). Uuritud 33 üliõpilase õppekoha leidmise täpsus ankurpunktide mudeliga on maakonna tasandil keskmiselt 86%, omavalitsuse tasandil 81% ja mobiilsidemasti tasandil 43%.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_46_Figure_5.jpeg)

<span id="page-47-0"></span>**Joonis 19.** 33 küsitletud üliõpilase tööaja ankurpunktide täpsus mudeli põhjal kolme ruumilise taseme ja kuude lõikes.

Tuleb arvestada, et üliõpilasel võib mitmes erinevas kohas toimuda õppetöö ja lisaks võib olla mõni töökoht õppimise kõrval. Mudel leiab hetkel vaid ühe töö(õppe)koha ja seega on mudeli tulemus ebatäpne eriti mobiilsidemasti tasandil, mis ei pruugi näidata otseselt mudeli viga. Lisaks tuleb selgelt välja mudeli täpsuse vähenemine detsembris ja eriti jaanuaris. Põhjus on selles, et detsembris on suurem osa õppetööst lõppenud ja algab eksamite periood (detsember–jaanuar) ning sellel ajal ei viibita reeglina õppeasutustes vaid õpitakse eksamiteks kas oma elukohas, "teises kodus" või raamatukogus, mida antud analüüsis ei ole võimalik hinnata. Välistades nende kahe kuu andmed, tõuseb mudeli täpsus üliõpilaste õppekoha leidmisel maakonna tasandil 89%-ni, omavalitsuse tasandil 84%-ni ja mobiilsidemasti tasandil 45%-ni. Järgnevalt analüüsitakse mudeli töö(õppe)koha leidmise täpsust välistades nii üliõpilaste kui ka suvekuude andmed.

#### **Vanus ja sugu**

Selgeid vanusest tulenevaid erinevusi töö(õppe)koha puhul välja ei saa tuua. Vaid vanusegrupi 40–59 tööaja ankurpunktide leidmise täpsus on mobiilsidemasti tasandil teistest madalam ja mõnevõrra on seda ka omavalitsuse tasandi täpsus [\(tabel 11\)](#page-47-1). Meeste ja naiste puhul on tööaja ankurpunktide leidmise täpsus võrdne ja erinevused puuduvad.

<span id="page-47-1"></span>**Tabel 11.** Töö(õppe)koha leidmise täpsus ankurpunktide mudeliga kolme ruumilise taseme ja vanusegruppide lõikes.

| Vanusegrupp | Maakond | Omavalitsus | Mobiilsidemast |
|-------------|---------|-------------|----------------|
| 5–19        | 91%     | 85%         | 67%            |
| 20–39       | 94%     | 86%         | 68%            |
| 40–59       | 93%     | 80%         | 54%            |
| 60+         | 95%     | 78%         | 65%            |

#### **Emakeel**

Tööaja ankurpunktide leidmise täpsus sõltub emakeelest. Kui elukoha ankurpunktide täpsust ei mõjutanud emakeel, kui välistati "teise kodu" omanikud, siis ankurpunktide mudel leiab täpsemalt vene keelt emakeelena rääkivate küsitletute tööaja ankurpunktid ([tabel 12\)](#page-47-2). "Teise kodu" omavate inimeste välistamine tõstab venekeelsete inimeste tööaja ankurpunktide leidmise täpsust mobiilsidemasti tasandil.

**Tabel 12.** Töö(õppe)koha leidmise täpsus ankurpunktide mudeliga kolme ruumilise taseme ja emakeele lõikes.

<span id="page-47-2"></span>

|         |                        | Kõik uuritavad |                | Uuritavad, kellel ei ole "teist kodu" |             |                |  |
|---------|------------------------|----------------|----------------|---------------------------------------|-------------|----------------|--|
| Emakeel | Maakond<br>Omavalitsus |                | Mobiilsidemast | Maakond                               | Omavalitsus | Mobiilsidemast |  |
| Eesti   | 94%                    | 83%            | 60%            | 94%                                   | 79%         | 60%            |  |
| Vene    | 91%                    | 73%            | 68%            | 88%                                   | 80%         | 76%            |  |

#### **Haridus**

Küsitletute 3790 kuu andmeid hariduse lõikes võrreldes tuleb välja, et ankurpunktide mudeli tööaja ankurpunktide leidmise täpsus on väiksem põhiharidusega ning keskeriharidusega inimestel ([tabel 13\)](#page-48-0). Erinevused tulevad välja omavalitsuse ja mobiilsidemasti tasandil. Põhiharidusega uuritavatel on teistest madalam töö(õppe)koha leidmise täpsus ka maakonna tasandil. Küsitletute hulgas on kutseharidusega inimesi minimaalselt ja kuna valdav osa neist on liikuva tööga või ei oma töökohta, ei leidnud ankurpunktide mudel kutseharidusega inimeste töö(õppe)kohti mobiilsidemasti tasandil üles.

<span id="page-48-0"></span>**Tabel 13.** Töö(õppe)koha leidmise täpsus ankurpunkti mudeliga kolme ruumilise taseme ja uuritavate haridustasemete lõikes.

| Haridustase     | Maakond | Omavalitsus | Mobiilsidemast |
|-----------------|---------|-------------|----------------|
| Algharidus      | 99%     | 94%         | 76%            |
| Põhiharidus     | 81%     | 71%         | 54%            |
| Kutseharidus    | 100%    | 18%         | 0%             |
| Keskharidus     | 92%     | 84%         | 74%            |
| Kesk-eriharidus | 95%     | 78%         | 50%            |
| Kõrgharidus     | 95%     | 88%         | 63%            |

#### **Elukoht**

Elukoha paiknemine mõjutab ankurpunktide mudeli täpsust töö(õppe)koha ankurpunkti leidmisel sarnaselt elukoha ankurpunktide täpsusega, va maapiirkondade puhul. Mobiilsidemasti täpsusel on ankurpunkti mudel ebatäpne Tallinnas ja maapiirkondades töö(õppe)kohtade leidmisel – mõlemate puhul täpsus 55% [\(tabel 14](#page-48-1)). Samas kohaliku omavalitsuse tasandil on Tallinnas elavatel töö(õppe)koha ankurpunkti leidmine oluliselt täpsem maapiirkondades elavatega võrreldes.

<span id="page-48-1"></span>**Tabel 14.** Töö(õppe)koha leidmise täpsus ankurpunkti mudeliga kolme ruumilise taseme ja elukoha piirkonna alusel.

| Elukoht     | Maakond | Omavalitsus | Mobiilsidemast |
|-------------|---------|-------------|----------------|
| Tallinn     | 93%     | 89%         | 55%            |
| Tartu       | 90%     | 89%         | 63%            |
| Muu linn    | 93%     | 80%         | 71%            |
| Maapiirkond | 94%     | 78%         | 55%            |

#### **Töö(õppe)koha iseloom**

Töö(õppe)koha iseloom mõjutab selgelt tööaja ankurpunkti leidmise täpsust. Need, kellel on liikuv töö, leiab ankurpunktide mudel vaid 37% täpsusel töö(õppe)koha üles ([tabel](#page-49-2)  [15](#page-49-2)). Ka omavalitsuse ja maakonna tasandil jääb täpsus madalamaks, kui kindlate töökohtadega inimeste puhul. Huvitaval kombel leiab ankurpunktide mudel nende küsitletute töö(õppe)koha, kellel on 2–3 töö(õppe)kohta isegi täpsemalt üles kui <span id="page-49-0"></span>statsionaarse töökohaga uuritavate puhul. Siin tasub kriitiliselt hinnata, kuna 2–3 töö(õppe)kohaga uuritavaid on oluliselt vähem kui statsionaarse töö(õppe)kohaga inimesi ning võimalik varieeruvuse viga võib suurem olla.

<span id="page-49-2"></span>**Tabel 15.** Töö(õppe)koha leidmise täpsus ankurpunkti mudeliga kolme ruumilise taseme ja töökoha iseloomu lõikes.

| Töö(õppe)koht | Maakond | Omavalitsus | Mobiilsidemast |
|---------------|---------|-------------|----------------|
| Statsionaarne | 96%     | 86%         | 68%            |
| 2–3 kohas     | 94%     | 94%         | 80%            |
| Liikuv        | 85%     | 68%         | 37%            |

#### **"Teise kodu" olemasolu**

"Teise kodu" olemasolu vähendab ankurpunktide mudeli töö(õppe)koha leidmise täpsust marginaalselt, erinevalt elukoha ankurpunktidest ([tabel 16\)](#page-49-3). Vaid mobiilsidemasti tasandil leiab ankurpunktide mudel uuritavate, kellel puudub "teine kodu", töö(õppe)kohad mõnevõrra täpsemini. Üldisematel tasanditel erinevus praktiliselt puudub.

<span id="page-49-3"></span>**Tabel 16.** Töö(õppe)koha leidmise täpsus ankurpunktide mudeliga kolmel ruumilise taseme ja "teise kodu" olemasolu lõikes.

| "Teine kodu" | Maakond | Omavalitsus | Mobiilsidemast |
|--------------|---------|-------------|----------------|
| On olemas    | 93%     | 82%         | 61%            |
| Ei ole       | 92%     | 79%         | 64%            |

#### <span id="page-49-1"></span>*"Teise kodu" ankurpunktide täpsus*

271-st uuritavast tuvastati 210 passiivsest mobiilpositsioneerimise andmebaasist, kelle elu- ja tööaja ankurpunktide täpsust kontrolliti eelmistes peatükkides. Nendest 138 omas ühte või mitut "teist kodu". "Teise kodu" ankurpunktide kontrollimise aluseks oli oletus, et ankurpunktide mudeli metoodikas tekib "teise kodu" külastamine ja seal viibimine (eriti suveperioodil) igapäeva ankurpunktide arvutamises vigu. Seda oletust kinnitavad eelnevate alapeatükkide tulemused. Käesolevas peatükis hinnatakse, kas ankurpunktide mudel leiab uuritava "teise kodu" ja millised aspektid seda mõjutavad.

Võrdluse käigus hinnati, kas ankurpunktide mudel leiab kõnetoimingute alusel uuritavate "teise kodu" üles nii maakonna, omavalitsuse kui ka mobiilsidemasti tasandil. Kontrollimisel on oluline meeles pidada, et uuritava ankeeti ja ankurpunktide mudeli võrdlemisel ei ole tegelikkuses teada, kas uuritav reaalselt "teises kodus" viibis, millal ja kui kaua täpselt. Küsitluse tulemusena on teada vaid kuude lõikes a) kui sageli tüüpiliselt küsitletud inimene "teist kodu" mingil kuul külastab, b) millistel nädalapäevadel ja c) kui kaua ta keskmiselt seal ühe külastuse jooksul viibib.

Analüüsitavast andmestikust välistati need juhtumid, kus mobiilsidevõrgu tihedusest tulenevalt ei olnud võimalik eristada "teise kodu" külastamist igapäeva ankurpunktides viibimisest (st "teine kodu" asub elu- ja/või tööaja ankurpunktiga samas mobiilsidemasti teeninduspiirkonnas). Lisaks välistati andmestikust need kuud, kus uuritav on märkinud, et ei külasta üldse "teist kodu". Analüüsist välja jäänud kuude hulk oli tühine.

Kontrollimise nõutele vastas lõplikult 116 küsitletut, kellel oli kokku 154 erinevat "teist kodu". Mudeli täpsust kontrolliti iga uuritava iga "teise kodu" külastuse iga kuu kohta eraldi, ajaperioodil oktoober 2006 kuni september 2009. Seega kokku analüüsiti ankurpunktide mudeli poolt arvutatud "teiste kodude" külastamist 3460 kuu andmete puhul.

#### **"Teise kodu" külastamise sagedus**

Ankurpunktide mudel tuvastas 3460 kuu andmete põhjal keskmiselt 63% juhtudel "teise kodu" kui uuritava tegevusruumi sekundaarse ankurpunkti. Kuna "teise kodu" külastamise kestvus ja sagedus ajas varieeruvad, võrreldi "teise kodu" tuvastamist selle külastamise sageduse lõikes, mille uuritav küsitlusuuringus aastaaegade lõikes oli vastanud. Väga selgelt tuleb välja, et "teise kodu" tuvastamine sõltub otseselt külastamise sagedusest – mida sagedamini külastatakse ehk veedetakse rohkem aega, seda tõenäolisemalt tehakse seal ka rohkem kõnetoiminguid ja nii arvutab ankurpunktide mudel sinna ka ankurpunkti.

Igapäevase ja 2–3 korda nädalas "teise kodu" külastamise juures leiab mudel "teise kodu" kindlalt üles, vastavalt 93% ja 96% juhtudest [\(tabel 17\)](#page-50-0). Mõned korrad kuus külastamisel tuvastab mudel 69% juhtudel "teise kodu". Need aastaaja kuud, kus uuritava külastuse sagedus oli harvem kui kord kuus (vt "Harvem", [tabel 17](#page-50-0)), on mudel tuvastanud 30% juhtudel "teise kodu", samas kui 62% juhtudel ei tehtud seal ühtegi kõnetoimingut. Tuleb muidugi meeles pidada, et küsitlusuuringus uuritavad ei vastanud iga kuu puhul "teise kodu" tegelikke külastusi eraldi, vaid aastaaegade täpsusel ja kui reaalselt mõnel kuul uuritav oma "teist kodu" ei külastanud, siis käesolevas analüüsis loetakse seda kuuks, kus kõnetoimingud puudusid.

**Tabel 17.** "Teise kodu" tuvastamine ankurpunkti mudeliga "teise kodu" külastamise sageduse ja kolme ruumilise taseme lõikes.

<span id="page-50-0"></span>

| "Teise kodu"<br>külastamise sagedus | Uuritavad<br>kuud | Kõnetoimingud<br>puuduvad | Maakond |    | Omavalitsus Mobiilsidemast |
|-------------------------------------|-------------------|---------------------------|---------|----|----------------------------|
| Iga päev                            | 230               | 7%                        | 0%      | 0% | 93%                        |
| 2–3 korda nädalas                   | 583               | 1%                        | 1%      | 3% | 96%                        |
| Mõned korrad kuus                   | 1552              | 24%                       | 3%      | 3% | 69%                        |
| Harvem                              | 1095              | 62%                       | 3%      | 5% | 30%                        |
| Kokku                               | 3460              | 31%                       | 3%      | 4% | 63%                        |

Kuna "teise kodu" ankurpunktide tuvastamine oleneb otseselt selle külastamise sagedusest ja väga selgelt tuleb välja mobiilsidemasti tasemel, siis edaspidi on analüüsimisel võrreldud tulemusi vaid mobiilsidemasti tasandil ja külastamise sageduse lõikes.

#### **Üliõpilased**

"Teise kodu" tuvastamine kui küsitletud inimese üks ankurpunkt, on mõnevõrra täpsem üliõpilaste hulgas võrreldes mitte üliõpilastega [\(tabel 18](#page-51-0)), hoolimata "teise kodu" külastuse sagedusest. Üliõpilaste puhul on "teise kodu" tuvastamise osakaal suurem eriti harvema "teise kodu" külastamise puhul. Suure tõenäosusega ei tulene see erinevus otseselt üliõpilaste staatusest, vaid asjaolust, et nooremad inimesed on aktiivsemad mobiiltelefoni kasutajad ja seega on neil tõenäosus suurem, et mudel leiab üles nende "teise kodu". Samas tuleb arvestada, et üliõpilastel, kes õppima suundudes uude kohta elama lähevad, omavad teistest uuritavatest erinevalt väga selgelt "teist kodu", mis on nende eelmine ehk vanemate elukoht.

<span id="page-51-0"></span>**Tabel 18.** "Teise kodu" tuvastamine selle külastamise sageduse ja uuritava üliõpilase staatuse lõikes mobiilsidemasti täpsusel.

| Külastamise sagedus | Üliõpilased | Mitte üliõpilased | Kokku |
|---------------------|-------------|-------------------|-------|
| Iga päev            | 100%        | 91%               | 93%   |
| 2–3 korda nädalas   | 95%         | 96%               | 96%   |
| Mõned korrad kuus   | 76%         | 66%               | 69%   |
| Harvem              | 42%         | 22%               | 30%   |
| Kokku               | 66%         | 62%               | 63%   |
| Uuritavad kuud      | 1142        | 2318              | 3460  |

#### **Vanus ja sugu**

Meeste ja naiste vahel "teise kodu" tuvastamist võrreldes on täpsus mõnevõrra parem meestel, eriti harvemate külastuste puhul ([tabel 19](#page-51-1)). Samas vähemalt 2–3 korda nädalas või sagedamini "teist kodu" külastavate inimeste puhul meeste kui ka naiste "teise kodu" tuvastamisel erinevust pole, täpsemalt 95% ja 94% juhtudel.

<span id="page-51-1"></span>**Tabel 19.** "Teise kodu" tuvastamine "teise kodu" külastamise sageduse ja uuritava soo lõikes mobiilsidemasti täpsusel.

| Külastamise sagedus        | Mehed | Naised | Kokku |
|----------------------------|-------|--------|-------|
| Vähemalt 2–3 korda nädalas | 95%   | 94%    | 95%   |
| Mõned korrad kuus          | 78%   | 63%    | 69%   |
| Harvem                     | 34%   | 29%    | 30%   |
| Kokku                      | 71%   | 58%    | 63%   |
| Uuritavad kuud             | 1259  | 2201   | 3460  |

Ka selgeid vanusest tulenevaid erinevusi "teise kodu" üles leidmises ankurpunktide mudeliga välja ei saa tuua. Siiski uuritavatele üle 60 aasta tuvastab ankurpunktide mudel mõnevõrra paremini "teise kodu" [\(tabel 20](#page-52-0)). Küsitletute vanuses 40–59 aastat puhul on "teise kodu" leidmise täpsus mõnevõrra kehvem kui "teist kodu" külastatakse vähemalt 2–3 korda nädala või siis harvem kui kord kuus. Vanusegruppide erinevuste tõenäolisi põhjuseid on raske välja tuua.

<span id="page-52-0"></span>**Tabel 20.** "Teise kodu" tuvastamine "teise kodu" külastamise sageduse ja uuritava vanuse lõikes mobiilsidemasti tasandil.

|                            | Vanusegrupid |       |       |      |       |  |  |
|----------------------------|--------------|-------|-------|------|-------|--|--|
| Külastamise sagedus        | 5–19         | 20–39 | 40–59 | 60+  | Kokku |  |  |
| Vähemalt 2–3 korda nädalas | 94%          | 98%   | 91%   | 100% | 96%   |  |  |
| Mõned korrad kuus          | 77%          | 66%   | 71%   | 74%  | 69%   |  |  |
| Harvem                     | 18%          | 38%   | 16%   | 35%  | 30%   |  |  |
| Kokku                      | 64%          | 62%   | 63%   | 68%  | 63%   |  |  |
| Uuritavad kuud             | 441          | 1744  | 931   | 344  | 3460  |  |  |

#### **Emakeel**

Eesti ja vene keelt emakeelena rääkivate inimeste võrdluses on näha, et "teise kodu" tuvastamine, kui selle külastamise sagedus on mõned korrad kuus, on märgatavalt parem vene keelt emakeelena rääkivate inimeste puhul ([tabel 21\)](#page-52-1). Vastupidiselt on aga "teise kodu" tuvastamine märgatavalt parem eesti keelt emakeelena rääkivatel uuritavatel, kes külastavad "teist kodu" harvem kui kord kuus. Samas emakeele võrdluses ei saa selle põhjal olulisi järeldusi teha, kuna vene keelt emakeelena rääkivad küsitletud omasid märgatavalt vähem "teist kodu".

<span id="page-52-1"></span>**Tabel 21.** "Teise kodu" tuvastamine "teise kodu" külastamise sageduse ja emakeele lõikes mobiilsidemasti tasandil.

|                            | Emakeel    |           |       |  |  |  |
|----------------------------|------------|-----------|-------|--|--|--|
| Külastamise sagedus        | Eesti keel | Vene keel | Kokku |  |  |  |
| Vähemalt 2–3 korda nädalas | 95%        | 100%      | 96%   |  |  |  |
| Mõned korrad kuus          | 69%        | 86%       | 69%   |  |  |  |
| Harvem                     | 31%        | 4%        | 30%   |  |  |  |
| Kokku                      | 63%        | 72%       | 63%   |  |  |  |
| Uuritavad kuud             | 3331       | 129       | 3460  |  |  |  |

#### **Haridus**

Uuritavate 3460 kuu andmeid nende hariduse lõikes võrreldes tuleb välja, et "teise kodu" tuvastamine tuleb kõige paremini välja algharidusega inimeste puhul ([tabel 22](#page-53-0)), kuigi nende uuritud kuude hulk jääb tagasihoidlikuks. Mõnevõrra vähem tuvastati "teine kodu" keskharidusega inimestel, vastavalt 76% juhtudest. Kõige vähem õnnestus tuvastada "teine kodu" küsitletutel, kes omasid põhi- või kõrgharidust, vastavalt 48% ja 56% uuritud kuudest. Samas kõrgharidusega inimestel tuvastati "teine kodu" 98% uuritud kuudest, kui seal viibiti vähemalt 2–3 korda nädalas ühe kuu jooksul.

<span id="page-53-0"></span>**Tabel 22.** "Teise kodu" tuvastamine "teise kodu" külastamise sageduse ja uuritava haridustaseme lõikes mobiilsidemasti tasandil.

|                            | Haridustase    |                 |                 |                        |                 |       |  |  |  |
|----------------------------|----------------|-----------------|-----------------|------------------------|-----------------|-------|--|--|--|
| Külastamise sagedus        | Alg<br>haridus | Põhi<br>haridus | Kesk<br>haridus | Kesk<br>eri<br>haridus | Kõrg<br>haridus | Kokku |  |  |  |
| Vähemalt 2–3 korda nädalas | 96%            | 89%             | 98%             | 89%                    | 98%             | 96%   |  |  |  |
| Mõned korrad kuus          | 90%            | 58%             | 82%             | 64%                    | 65%             | 69%   |  |  |  |
| Harvem                     | 35%            | 17%             | 35%             | 22%                    | 33%             | 30%   |  |  |  |
| Kokku                      | 84%            | 48%             | 76%             | 62%                    | 56%             | 63%   |  |  |  |
| Uuritavad kuud             | 139            | 258             | 879             | 666                    | 1518            | 3460  |  |  |  |

#### **"Teise kodu" asukoht**

"Teise kodu" ankurpunkti tuvastamise analüüsimisel on oluline neid vaadelda paiknemise lõikes, kuna mobiilsidevõrgu tihedus võib mõjutada "teise kodu" ankurpunkti tuvastamist. Kõige suurem erinevus esineb "teise kodu" tuvastamisel, kui külastamise sagedus on vähemalt 2–3 päeva nädalas [\(tabel 23\)](#page-53-1). Kui maakonna tasandil tuvastab ankurpunktide mudel "teise kodu" 96% juhtudel, siis Tallinna puhul on see vaid 81%. Siin on tõenäoline põhjus selles, et analüüs tehti mobiilsidemasti tasandil ja Tallinnas on Eesti keskmisest oluliselt tihedam mobiilsidevõrk. Sellest tulenevalt võib "teise kodu" piirkonnas levida mitte lähim mobiilsidemast, vaid kaugemal paiknevad, kuid võimsama levialaga mastid. Samas jälle harvem kui kord kuus külastatava "teise kodu" puhul tuvastab mudel kõige paremini just Tallinnas ja maakonna keskuste tagamaal paiknevad "teised kodud", vastavalt 41% ja 49% juhtudel.

**Tabel 23.** "Teise kodu" tuvastamine "teise kodu" külastamise sageduse ja "teise kodu" paiknemise lõikes mobiilsidemasti tasandil.

<span id="page-53-1"></span>

|                            | "Teise kodu" asukoht |                     |                    |                                |                           |       |  |  |  |
|----------------------------|----------------------|---------------------|--------------------|--------------------------------|---------------------------|-------|--|--|--|
| Külastamise sagedus        | Tallinn              | Tallinna<br>tagamaa | Maakonna<br>keskus | Maakonna<br>keskuse<br>tagamaa | maavallad/<br>väikelinnad | Kokku |  |  |  |
| Vähemalt 2–3 korda nädalas | 81%                  | 100%                | 96%                | 91%                            | 98%                       | 96%   |  |  |  |
| Mõned korrad kuus          | 71%                  | 70%                 | 62%                | 63%                            | 72%                       | 69%   |  |  |  |
| Harvem                     | 41%                  | 23%                 | 20%                | 49%                            | 25%                       | 30%   |  |  |  |
| Kokku                      | 61%                  | 59%                 | 63%                | 61%                            | 63%                       | 63%   |  |  |  |
| Uuritavad kuud             | 310                  | 321                 | 632                | 301                            | 1896                      | 3460  |  |  |  |

#### **"Teise kodu" tüüp**

"Teise kodu" tüüpide lõikes esinevad selged erinevused, kuigi sagedasema külastamise juures erinevusi ei ole [\(tabel 24\)](#page-54-0). Kõige paremini tuvastab ankurpunktide mudel "teise kodu" suvilate puhul – keskmiselt 80% juhtudel, olenemata külastamise sagedusest. Veelgi enam, kui suvilat külastatakse vaid mõned korrad kuus, tuvastab mudel suvila koguni 82% juhtudel, samas kui teiste "teise kodu" tüüpide täpsus jääb vahemikku 60–

69%. Harvem kui kord kuus "teise kodu" külastamise sageduse juures tuvastab mudel keskmisest rohkem nii suvila kui ka vanemate kodu, vastavalt 44% ja 38% juhtudel. See võib tuleneda asjaolust, et kui suvilasse minnakse või vanemate kodu külastatakse, siis seal viibitakse ühe korraga rohkem kui näiteks maakodu või kui minnakse kellegi juurde (sugulased, tuttavad, sõbrad).

<span id="page-54-0"></span>**Tabel 24.** "Teise kodu" tuvastamine "teise kodu" külastamise sageduse ja "teise kodu" tüübi lõikes mobiilsidemasti tasandil.

|                            | "Teine kodu" tüüp |                  |                           |         |       |  |  |  |
|----------------------------|-------------------|------------------|---------------------------|---------|-------|--|--|--|
| Külastamise sagedus        | Suvila            | Vanemate<br>kodu | Sugulane/<br>sõber/tuttav | Maakodu | Kokku |  |  |  |
| Vähemalt 2–3 korda nädalas | 97%               | 95%              | 97%                       | 97%     | 96%   |  |  |  |
| Mõned korrad kuus          | 82%               | 68%              | 69%                       | 60%     | 69%   |  |  |  |
| Harvem                     | 44%               | 38%              | 20%                       | 25%     | 30%   |  |  |  |
| Kokku                      | 80%               | 67%              | 53%                       | 52%     | 63%   |  |  |  |
| Uuritavad kuud             | 352               | 1588             | 1030                      | 490     | 3460  |  |  |  |

#### **Sesoonsus**

Sesoonsus mõjutab vähesel määral ankurpunktide mudeli täpsust "teise kodu" kui ankurpunkti tuvastamisel, määrav on külastuse sagedus. Kõige paremini leiab ankurpunktide mudel uuritud kuude lõikes "teise kodu" suvel, kõige halvemini aga talvel ([tabel 25\)](#page-54-1). Samas ei pruugi sesoonsuse mõju olla nii suur, kuna analüüsil hinnatakse "teise kodu" külastamise sagedust aastaaja täpsusel. Sellest tulenevalt võib eeldada, et reaalselt "teise kodu" külastamise tõenäosus on suurem suvel kui talvel, mis sõltub osaliselt ka ilmast.

<span id="page-54-1"></span>**Tabel 25.** "Teise kodu" tuvastamine "teise kodu" külastamise sageduse ja aastaaja lõikes mobiilsidemasti tasandil.

|                            | "Teise kodu" külastamise aastaaeg |       |      |       |       |
|----------------------------|-----------------------------------|-------|------|-------|-------|
| Külastamise sagedus        | Talv                              | Kevad | Suvi | Sügis | Kokku |
| Vähemalt 2–3 korda nädalas | 97%                               | 92%   | 95%  | 97%   | 95%   |
| Mõned korrad kuus          | 70%                               | 71%   | 65%  | 72%   | 69%   |
| Harvem                     | 33%                               | 28%   | 38%  | 24%   | 30%   |
| Kokku                      | 58%                               | 60%   | 72%  | 60%   | 63%   |
| Uuritavad kuud             | 726                               | 837   | 992  | 905   | 3460  |

Analüüsides kuude lõikes ankurpunktide mudeli "teise kodu" tuvastamist tuleb selgelt välja, et sesoonsus ei mõjuta "teise kodu" tuvastamist, kui seal käiakse piisavalt sageli ([joonis 20](#page-55-0)). "Teise kodu" tuvastamine juhul, kui külastamise sagedus on paaril korral kuus, tõuseb oluliselt mais ja septembris, mis näitab, et "teises kodu" külastamine muutub aktiivsemaks, seal veedetakse rohkem aega ja seega ankurpunktide mudel tuvastab "teise kodu" paremini. Suvekuude selge langus tuleneb asjaolust, et paljudel muutub "teise kodu" ankurpunkt siis igapäevaseks ankurpunktiks.

Suveperioodi inimeste aktiivsuse kasvu tõttu tõuseb üldine mobiilsus ja seega külastatakse rohkem ka oma neid "teisi kodusid", mida kindla regulaarsusega ei külastata. Selle tõttu tuvastab ankurpunktide mudel paremini harvem kui kord kuus külastatavaid "teisi kodusid". Samas ei tähenda see, et suvel ankurpunktide mudel tuvastab paremini harvem külastatavaid "teisi kodusid", vaid inimesed reaalselt käivad seal rohkem ja ka viibivad seal ajaliselt kauem.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_55_Figure_1.jpeg)

<span id="page-55-0"></span>**Joonis 20.** "Teise kodu" tuvastamine "teise kodu" külastamise sageduse ja kuude lõikes mobiilsidemasti tasandil.

#### **Nädalapäevad**

"Teise kodu" külastamine nädalapäevade lõikes mõjutab ankurpunktide mudeli täpsust "teise kodu" ankurpunkti tuvastamisel. "Teise kodu", mida külastatakse 2–3 korda nädalas tuvastab ankurpunktide mudel paremini siis, kui "teises kodus" viibitakse pigem nädalalõppudel (R–P) [\(tabel 26](#page-55-1)). Kui "teise kodu" külastuse sagedus on mõned korrad kuus, tuvastab ankurpunktide mudel paremini siis, kui "teise kodu" külastamisel pole kindlaid päevi.

<span id="page-55-1"></span>**Tabel 26.** "Teise kodu" tuvastamine "teise kodu" külastamise sageduse, "teise kodu" tüübi ja külastamise nädalapäevade lõikes mobiilsidemasti tasandil.

|                            | Külastamise       | Tüüpilised külastamise nädalapäevad |      |  |  |
|----------------------------|-------------------|-------------------------------------|------|--|--|
| "Teise kodu" tüüp          | sagedus           | Pole kindlaid päevi                 | R–P  |  |  |
| Suvila                     | 2–3 korda nädalas | 100%                                | 100% |  |  |
|                            | Mõned korrad kuus | 68%                                 | 84%  |  |  |
| Vanemate kodu              | 2–3 korda nädalas | 92%                                 | 100% |  |  |
|                            | Mõned korrad kuus | 80%                                 | 62%  |  |  |
| Käite kellegi juures külas | 2–3 korda nädalas | 98%                                 | 94%  |  |  |
|                            | Mõned korrad kuus | 70%                                 | 72%  |  |  |
| Maakodu                    | 2–3 korda nädalas | 100%                                | 89%  |  |  |

<span id="page-56-0"></span>

|       | Mõned korrad kuus | 70% | 56% |
|-------|-------------------|-----|-----|
|       | 2–3 korda nädalas | 94% | 98% |
| Kokku | Mõned korrad kuus | 73% | 66% |

"Teise kodu" tuvastamine on kõige väiksem, kui maakodusid külastatakse peamiselt nädalalõppudel ja eriti kui maakodu külastatakse paar korda kuus. See võib tuleneda asjaolust, et nädalavahetusel viibitakse maakodus eesmärgiga puhata ja sellega seoses on ka mobiiltelefoni kasutus väike, mistõttu ankurpunktide mudel ei suuda tuvastada uuritava maakodu külastust. Sama juhtum on tõenäoliselt ka vanemate kodu külastamisega, kui külastuse sageduseks on mõned korrad kuus ja peamiselt viibitakse seal nädalalõppudel.

Vastupidiselt tuvastab mudel aga suvila kui "teise kodu" ankurpunkti paremini just nädalalõppudel, kui suvila külastuse sagedus on mõned korrad kuus. See võib tuleneda asjaolust, et kui suvilasse minnakse nädalalõpus, siis seal ollakse pikemalt juba mitu päeva, aga samas kui suvilat külastatakse erinevatel päevadel, on need pigem lühiajalised külastused tööpäevadel.

#### <span id="page-56-1"></span>*"Teine kodu" igapäeva ankurpunktina*

Eelmistes peatükkides nii elu- kui töö(õppe)kohtade leidmise täpsuse kui ka "teise kodu" analüüsimisel tuli välja, et "teise kodu" olemasolu võib tekitada vea ankurpunktide mudeliga inimestele igapäeva ankurpunktide leidmisel. Antud peatükis analüüsitakse, millistel juhtudel ja mis ulatuses olemasolevasse ankurpunktide mudelisse viga tuleb, kui uuritav külastab oma "teist kodu" ja saab selle oma igapäevaseks ankurpunktiks. Vea tekkimist analüüsitakse järgmiste näitajate lõikes: "teise kodu" külastuse sagedus, sesoonsus, vanus ja sugu ning üliõpilase staatus.

#### **"Teise kodu" külastamise sagedus**

Kõikide uuritud 3460 kuu kohta, kus uuritavad oma "teisi kodusid" on külastanud leiab ankurpunktide mudel keskmiselt 29% juhtudel igapäeva ankurpunktiks ([tabel 27](#page-57-0)). Teise kodu" kui uuritava igapäeva ankurpunkt on otseselt seotud "teise kodu" külastamise sagedusega – mida sagedamini "teises kodus" viibitakse, seda tõenäolisemalt saab see uurtava igapäeva ankurpunktiks. Ankurpunktide mudel määras 74% juhtudel "teise kodu" uuritava igapäeva ankurpunktiks, kui seda külastati iga päev ühe kuu jooksul. Ankurpunktide mudel arvutab õigesti, kui inimene veedab suurema osa oma ajast "teises kodus". Vaid 7% juhtudel määratakse "teine kodu" igapäeva ankurpunktiks ja 93% sekundaarseks ankurpunktiks, mis on ka korrektne.

<span id="page-57-0"></span>**Tabel 27.** Ankurpunktide mudeliga leitud "teise kodu" ankurpunkti staatus "teise kodu" külastamise sageduse lõikes.

|                        | "Teise kodu" külastuse sagedus |                      |                      |        |       |  |  |
|------------------------|--------------------------------|----------------------|----------------------|--------|-------|--|--|
| Ankurpunkt             | Iga päev                       | 2–3 korda<br>nädalas | Mõned<br>korrad kuus | Harvem | Kokku |  |  |
| Igapäeva (elu-töökoht) | 74%                            | 57%                  | 27%                  | 7%     | 29%   |  |  |
| Sekundaarne            | 26%                            | 43%                  | 73%                  | 93%    | 71%   |  |  |
| Kokku                  | 100%                           | 100%                 | 100%                 | 100%   | 100%  |  |  |
| Uuritud kuud           | 230                            | 583                  | 1552                 | 1095   | 3460  |  |  |

Aastaaegade lõikes tuleb selgelt välja, et suveperioodil arvutab ankurpunktide mudel kõige rohkem "teise kodu" igapäeva ankurpunktiks. Suveperioodil on see osatähtsus keskmiselt 39% juhtudel, kes külastavad oma "teis kodu", saavad selle oma igapäevaseks ankurpunktiks ([tabel 28](#page-57-1)). Üheks põhjuseks on see, et ankurpunktide mudel ei arvesta asjaoluga, et suvel on inimestel puhkuste aeg ning mudel proovib igale inimesele ikkagi tööaja ankurpunkti leida. Kui inimene puhkuse ajal külastab sageli oma "teist kodu", võib ta sinna saada tööaja ankurpunkti, kuna viibib päevasel ajal seal.

<span id="page-57-1"></span>**Tabel 28.** Ankurpunktide mudeliga leitud "teise kodu" ankurpunkti staatus "teise kodu" külastamise aastaaja lõikes.

|                        | "Teise kodu" külastamise aastaaeg |       |      |       |       |  |
|------------------------|-----------------------------------|-------|------|-------|-------|--|
| Ankurpunkt             | Talv                              | Kevad | Suvi | Sügis | Kokku |  |
| Igapäeva (elu-töökoht) | 28%                               | 24%   | 39%  | 23%   | 29%   |  |
| Sekundaarne            | 72%                               | 76%   | 61%  | 77%   | 71%   |  |
| Kokku                  | 100%                              | 100%  | 100% | 100%  | 100%  |  |
| Uuritud kuud           | 726                               | 837   | 992  | 905   | 3460  |  |

#### **Vanus ja sugu**

Sugu ei mõjuta ankurpunktide mudeli arvutamisel "teise kodu" saamist igapäeva ankurpunktiks, küll aga erineb see vanusegruppide lõikes. Kõige tõenäolisemalt saab "teine kodu" uuritava igapäeva ankurpunktiks noorte, alla 20 aastaste, ja eakamate inimeste puhul, kellel on vanust vähemalt 60 aastat ([tabel 29](#page-58-2)). Eakate inimeste puhul eristub kaks aspekti: a) nad saavad "teise kodu" tööaja ankurpunktiks, kuna nad tööl ei käi, küll aga käivad "teises kodus" päevasel ajal, b) nad saavad "teise kodu" elukohatööaja ankurpunktiks ehk kohaks, kus valdav osa oma ajast veedetakse, mis viitab sellele, et suvel kolitakse elama "teise koju".

<span id="page-58-2"></span><span id="page-58-0"></span>**Tabel 29.** Ankurpunktide mudeliga leitud "teise kodu" ankurpunkti staatus uuritavate vanusegruppide lõikes.

| Ankurpunkt                | Vanusegrupid |       |       |      |       |  |
|---------------------------|--------------|-------|-------|------|-------|--|
|                           | 5–19         | 20–39 | 40–59 | 60+  | Kokku |  |
| Tööaja ankurpunkt         | 13%          | 7%    | 6%    | 18%  | 9%    |  |
| Elukoha ankurpunkt        | 14%          | 13%   | 13%   | 7%   | 13%   |  |
| Elukoha-tööaja ankurpunkt | 11%          | 3%    | 9%    | 18%  | 7%    |  |
| Sekundaarne ankurpunkt    | 62%          | 76%   | 72%   | 56%  | 71%   |  |
| Kokku                     | 100%         | 100%  | 100%  | 100% | 100%  |  |
| Uuritud kuud              | 441          | 1744  | 931   | 344  | 3460  |  |

### **Üliõpilased**

Üliõpilased, kellel on reeglina kindel "teine kodu", oma eelmise elukoha ehk vanemate elukoha näol olemas, ei mõjuta see "teise kodu" igapäeva ankurpunktiks saamist ([tabel](#page-58-3)  [30\)](#page-58-3). See võib tähendada, et a) üliõpilased teevad igapäevaselt piisavalt kõnetoiminguid ja regulaarsed "teise kodu" külastamised ei mõjuta mudeli arvutusi või b) üliõpilased, "teises kodus" viibides teevad tavalisest vähem kõnetoiminguid. Isegi kui põhjuseid pole väga selgelt teada, siis antud juhul võib öelda, et üliõpilaste eeldatav regulaarne (peamiselt nädalavahetustel) oma vanemate külastamine ankurpunktide mudelis viga sisse ei too ja nende "teine kodu" arvutatakse õigesti uuritava (üliõpilase) sekundaarseks ankurpunktiks.

<span id="page-58-3"></span>**Tabel 30.** Ankurpunktide mudeliga leitud "teise kodu" ankurpunkti ja uuritavate üliõpilase staatuse lõikes.

| Ankurpunkt                   | Uuritud kuud | Kõik | Üliõpilased | Mitte üliõpilased |
|------------------------------|--------------|------|-------------|-------------------|
| Igapäeva (elukoha<br>tööaja) | 1134         | 29%  | 24%         | 30%               |
| Sekundaarne                  | 2326         | 71%  | 75%         | 70%               |
| Kokku                        | 3460         | 100% | 100%        | 100%              |

#### <span id="page-58-1"></span>*Ankurpunktide mudeli kontrollimise järeldused*

Eelnevates peatükkides analüüsiti ankurpunktide mudeli usaldusväärsust ja täpsust nii elukoha, töö(õppe)koha kui ka "teise kodu" leidmisel ning erinevate sotsiaalmajanduslike näitajatega inimeste mõju sellele. Saadud tulemused saab kokku võtta järgnevalt.

1. Uuritavate keskmine elukoha ankurpunkti mudeli arvutuse täpsus omavalitsuse tasandil on 86% ja mobiilsidemasti tasandil 74%. Samas elukoha ankurpunktide mudeli täpsus, välistades nii sesoonsusest kui ka sotsiaal-majanduslikust taustast tulenevad mõjud, on elukoha ankurpunkti leidmise puhul omavalitsuse tasandil hinnanguliselt 92% kõigist juhtudest ja mobiilsidemasti täpsusel (masti leviala varieerub linnas 100 m kuni maal 10 km) hinnanguliselt 86%.

- 2. Tallinnas on mobiilsidemasti täpsus madalam kui mujal, kuna mobiilsidemastide levialade tihedus on niivõrd kõrge, et esineb levialade kattumisi ja võimsama signaaliga antennid võivad nõrgematest üle levida. See tähendab, et mingites kohtades lähim mobiilsidemast ei pruugi levida, kuna levib kaugemal paiknev, kuid võimsama signaaliga antenn. Siiski on hinnanguliselt linnaosade tasandil täpsus võrdne omavalitsuse tasandi täpsusega.
- 3. Ankurpunktide mudeli täpsus, välistades nii sesoonsuse kui ka sotsiaalmajandusliku taustast tulenevad mõjud, on tööaja ankurpunkti leidmise puhul omavalitsuse tasandil hinnanguliselt 80% kõigist juhtudest ja mobiilsidemasti täpsusel (mobiilsidemasti leviala varieerub linnas 100 m kuni maal 10 km) hinnanguliselt 65%. See tuleneb sellest, et töö(õppe)koht on aeg-ruumilises kontekstis märkimisväärsel osal inimestest liikuvam kui elukoht.
- 4. Lisaks liikuvale tööle (bussijuht, kuller), mida analüüsis esines 11% juhtudel, on mõnel inimesel, kas mitu töö(õppe)kohta (nt töökoht ja õppekoht) või eeldab töö viibimist mitmes erinevas kohas. Kuna olemasolev ankurpunktide mudel eeldab vaid ühte kindlat töökohta, siis viimased võivad tekitada mudeli arvutustesse vea.
- 5. Töökoha iseloomust tulenev mudeli viga mõjutab ka elukoha leidmise täpsust, mistõttu viimane on madalam.
- 6. Üliõpilaste elukoha leidmine on keerulisem ja neile, st sellele vanusegrupile, tuleks igapäeva ankurpunktide arvutamisel läheneda erinevalt. See tuleneb sellest, et nende elustiilis puudub rutiin nii ajaliselt kui ka ruumiliselt, mis mõjutab otseselt ka mobiiltelefoni kasutust. Olemasolev ankurpunktide mudel aga eeldab enamasti inimestelt kindlat käitumismustrit.
- 7. Kui inimene omab "teist kodu" ehk kohta, mis on talle oluline ja kus ta kaks kuni kolm korda kuus lühemat või pikemat aega viibib, siis arvutab mudel hinnanguliselt 70% juhtudel "teise kodu" inimese üheks ankurpunktiks tema igapäeva tegevusruumis. Kui "teise kodu" külastuse sagedus on ühe kuu jooksul vähemalt 2–3 korda nädalas, arvutab mudel ligikaudu 95% juhtudel selle inimese ankurpunktiks.
- 8. Ankurpunktide mudeli arvutustes ei ole arvestatud "teise koduga". See tähendab, et mudel ei arvesta, kui inimesed, eriti suvel, kolivad lühiajaliselt elama "teise koju" või külastavad seda sageli. Sellisel juhul tekib tõenäoliselt mudeli arvutustesse viga ja selle tõenäosus on otseselt sõltuv "teise kodu" külastamise sagedusest. Tüüpiline viga tähendab olukorda, kus mudel arvutab "teise kodu" elukoha ankurpunktiks ja tegeliku elukoha-tööaja ankurpunktiks, kuna inimene on suvel töölt puhkusel.
- 9. Uuritavate puhul, kes külastavad "teist kodu" peaaegu iga päev või elavad seal mingil kuul, arvutab ankurpunktide mudel hinnanguliselt 75% juhtudel "teise kodu" inimese igapäeva ankurpunktiks (elukoha või tööaja ankurpunktiks). Kui külastuse sagedus on ühe kuu jooksul 2–3 korda nädalas, saab "teisest kodust" inimese igapäeva ankurpunkt 60% juhtudel. Eriti selgelt tuleb välja suveperiood, mil umbes 40% juhtudest, mille puhul inimene omab "teist kodu", arvutab mudel selle igapäeva ankurpunktiks.
- 10. "Teine kodu" muutub igapäeva ankurpunktiks ennekõike noortel (alla 20 aastased) ja eakatel (vanemad kui 60 aastased), kellel on tõenäoliselt tööealistega võrreldes rohkem vaba aega viibida oma "teises kodus". Muud sotsiaal-

<span id="page-60-0"></span>majanduslikud näitajad ei oma arvestatavat mõju "teise kodu" igapäeva ankurpunktiks saamisel.

Lisaks läbiviidud andmete analüüsimisele ja koostöös uuringu tellijaga (Siseministeerium) korraldatud kohtumiste tagasisidele võib järeldada järgmist.

11. Lisaks mudeli matemaatilise poole arendamisele tuleb üle vaadata ka olemasoleva ankurpunktide mudeli klassifikatsiooni metodoloogiline aspekt ja klassid paremini lahti mõtestada. Eelkõige on oluline ajalise konteksti arvestamine.

Näiteks arvutab ankurpunktide mudel iga kuu kohta inimese tegevusruumi igapäeva ankurpunktid, mis toob välja lühiajalised muudatused tegevusruumis. Hetkel vaadatakse inimese elukohta ja tööajal paiknemist ühe kuu lõikes, aga mitte pikaajaliselt. Kui suvekuul suvilas elav inimese elukoht on sellel ajal suvila, siis olemasolev mudel arvutab seda ka õigesti, kuigi tegelik pikaajaline elukoht ei tule mudelis välja. Seega on vajadus arvestada ankurpunktide mudelis nii lühi- kui ka pikaajaliste ankurpunktidega. See aitab eristada ja vähendada mudeli viga eriti inimeste puhul, kes omavad "teist kodu".

#### <span id="page-60-1"></span>*Ankurpunktide mudeli edasiarendus*

Kõige tähtsamad ankurpunktide mudelisse sisse viidavad täiendused, mis parandavad mudeli täpsust, on järgmised:

- 1. lühi- ja pikaajaliste igapäeva ankurpunktide määramine ja eristamine;
- 2. "teise kodu" määramine ja eristamine igapäeva ankurpunktidest.

Lühi- ja pikaajaliste igapäeva ankurpunktidega arvestamine tähendab, et mudelis võetakse ankurpunktide arvutamisel arvesse eelnevate ja järgnevate kuude ankurpunktide paiknemine. Iga kuu jaoks arvestatakse eraldi jooksva aasta eelneva 6 kuu ja järgneva 6 kuu ankurpunktide paiknemine. Jooksva aasta arvestamisel vaadatakse eelnevaid ja järgnevaid kuid, et mudel suudaks tuvastada pikaajaliste ankurpunktide muutumise ruumis, nt elukoha vahetuse.

Seega leitakse igale kuule n-ö pikaajaline, eeldatavasti tegelik elukoht, ja lühiajaline elukoht, kus inimene on sellel kuul rohkem aega veetnud (sh ööbinud). Hinnanguliselt erineb lühi- ja pikaajaline elukoha ankurpunkt eelkõige suvekuudel.

Suvekuudel leitakse kolmas, suvine igapäeva ankurpunkt, mis suure tõenäosusega on inimese "teine kodu" ehk lühiajaline elukoht. Seejärel on mudelil teada, et antud koht on inimese "teine kodu" ja sinna ankurpunkti sattumisel tuvastab mudel automaatselt selle kui "teise kodu". Lisaks toob mudel välja, kus viibitakse rohkem, st kas peamiselt oma tegelikus elukohas või hoopis "teises kodus".

Tööaja ankurpunktide leidmisel vaadeldakse samuti lühi- ja pikaajalist töökohta. Mudel arvestab elukoha ankurpunktide arvutamisele sarnaselt eelnevate ja järgnevate kuude töökoha paiknemist, mille alusel määratakse tegelik töökoht. Iga kuu kohta leitakse eraldi tööaja koht, kus on antud kuu jooksul kõige rohkem päevasel ajal viibitud. Hinnanguliselt erinevad lühi- ja pikaajaline töökoht suvekuudel ja seda inimestel, kes töötavad vaid suviti, nt õpilased või üliõpilased. Mudel välistab võimaluse, mille korral lühiajalise tööaja ankurpunktiks võib saada eelnevatel kuudel elukohaks saadud koht. Juhul, kui lühiajalise tööaja ankurpunktiks saadakse "teine kodu", tuvastab mudel automaatselt, et antud kuus viibiti päevasel ajal peamiselt "teises kodus". Seega välistab mudel olukorra, mille puhul arvutab mudel igapäeva ankurpunktid vastupidiselt tegelikkusele.

Lisaks on olemasoleva ankurpunktide mudeli täiendamiseks vajalik järgmine tegevus:

3. lühi- ja pikaajaliselt külastatavate sekundaarsete ankurpunktide eristamine.

Antud täiendus otseselt ei paranda ankurpunktide mudeli täpsust, kuid võimaldab saada vajalikku lisainformatsiooni inimese tavapärase tegevusruumi kohta ning võimalikest kõrvalekalletest. Siingi arvestatakse sarnaselt igapäeva ankurpunktide leidmisele jooksva aasta eelnevate ja järgnevate kuudega. Regulaarseks ehk inimese tavapäraseks tegevusruumi ankurpunktiks loetakse kohta, kus ta on sooritanud kõnetoiminguid rohkem kui pooltel uuritavatest kuudest. Kohad, kus inimene on sooritanud kõnetoiminguid vähem kui pooltel kuudel, kuid rohkem kui korra uuritava jooksva aasta jooksul, loetakse mitteregulaarselt külastatavaks ankurpunktiks. Ühel kuul jooksva aasta jooksul külastatav koht loetakse juhuslikuks kohaks, kus inimene on viibinud.

Tegevusruumi sekundaarsete ankurpunktide eristamine jooksva aasta alusel aitab eristada juhuslikud kohad, kus käiakse lühiajaliselt ja kohad, mis on olulised inimese igapäeva tegevusruumis ning mida külastatakse korduvalt. Kui suvekuul viibitakse "teises kodus", võidakse regulaarselt külastada teatud kohti (nt pood maakodu lähedal), mis aga pole inimese tavapärase tegevusruumi osa ja mida ta ülejäänud aastal ei külasta. Samas tavapärased tegevusruumi kohad (nt pood, kool, trenn), mis on pikaajaliselt regulaarsed kohad, ei eristu lühiajalistest sekundaarsetest ankurpunktidest.

Antud paranduste tulemusena tõuseb elukoha ankurpunkti täpsus hinnanguliselt omavalitsuse tasandil 92% täpsuseni ja mobiilsidemasti tasandil täpsuseni 86%. Töö(õppe)kohtade puhul on täpsus madalam, vastavalt 80% ja 65%. Samas on oluline arvestada, et hinnang tuleneb teoreetiliselt arvutatud mobiilsidemastide levialadest, mille tegelik leviala on aga teadmata ning sellest tulenevalt peaks olemasoleva ankurpunktide mudeli tegelik ruumiline täpsus olema mõnevõrra parem kui antud hinnangud. Töö(õppe)kohtade täpsust vähendavad liikuva tööga ja mitme töökohaga inimesed, nt kes õpivad ja töötavad samaaegselt.

Lisaks eelnevatele täiendustele, mis uuringu tulemusel ankurpunktide mudelisse sisse viiakse, tuleks edaspidi antud uuringu analüüsitulemuste alusel ankurpunktide mudelit täiendada, arvestades järgmisi aspekte:

- 1. sekundaarsete ankurpunktide eristamine ajalise külastuse alusel;
- 2. sekundaarsete ankurpunktide eristamine ruumilise paiknemise alusel;
- 3. üliõpilasi, st antud vanusegruppi arvestav täiendav mudeliarendus;
- 4. mobiilsideantennil põhineva ruumilise täpsusastme kasutusele võtmine mudelis.

Lisaks sellele, et eristada juhuslikud ja pikaajalised tavapärased kohad inimese tegevusruumis, oleks võimalik eristada antud kohad ka ruumilise ja ajalise kasutatavuse alusel. Näiteks saab eristada kohad, kus viibitakse päevasel ajal ja kohad, kus viibitakse õhtusel ajal. Samuti on võimlik eristada näiteks ruumiliselt kesklinnaga, linnaga, maapiirkonnaga jne seotud kohad.

Üliõpilaste või ka noorte elustiil ja ajalis-ruumiline käitumine on piisavalt erinevad keskmisest. Seetõttu oleks edaspidi vaja nende puhul võtta mudelis kasutusele erinevad kriteeriumid.

Järgmiseks tuleks mudeli arendamiseks analüüsida võimalust rakendada ankurpunktide mudelit mobiilsideantenni täpsusel, mis oleks ruumiliselt ligi neli korda täpsem. Üheks takistuseks on hetkel mobiilsideantennide kasutusele võtmisel see, et nende tegelikud levialad ei ole teada.

#### **Väljavõte parandatud mudelist**

Parandatud ankurpunktide mudeli näitena on välja toodud uuritud 271 inimese hulgast juhuslikult välja valitud ühe keskealise mehe 2009. aasta tegevusruum [\(joonis 21\)](#page-62-0). Varasem ankurpunktide mudel leidis selle keskealise mehe elukoha maakonna ja omavalitsuse tasandil 78% ja mobiilsidemastide tasandil 46% täpsusel. Tööaja ankurpunkti täpsus oli kõigil tasanditel 79%. Viga tuli varasemasse mudelisse eelkõige uuritava aastaringsest ja sagedasest "teise kodu" külastamisest, seda eriti suvekuudel.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_62_Figure_5.jpeg)

<span id="page-62-0"></span>**Joonis 21.** Ankurpunktide mudeli edasiarenduse tulemusena parandatud näide ühe keskealise mehe 2009. aasta tegevusruumist ja tema ankurpunktidest.

<span id="page-63-0"></span>Parandatud mudeli puhul, mille korral arvestatakse pikaajaliste ankurpunktidega, paraneb mudeli täpsus analüüsitud ühe inimese näitel oluliselt. Mudel leiab uuritud inimese elukoha maakonna ja omavalitsuse tasandil uuritud 36 kuu jooksul 100% täpsusega ja mobiilsidemasti tasandil 89% täpsusega. Mobiilsidemasti tasandil tuleb viga sellest, et uuritud inimene elab kahe mobiilsidemasti teeninduspiirkonna piirialal ning mobiilsidemastide levialade varieerumisese tõttu leiab mudel üksikutel kuudel elukoha ankurpunkti naabermasti levialasse.

Töökoha ankurpunkti leiab parandatud mudel kõigil uuritud 36 kuul mobiilsidemasti tasandil 100% täpsusel. Antud uuritaval on töökoht statsionaarses kohas, kuid varem tulenes viga just suvisest "teise kodu" külastamisest. Viga kadus parandatud mudeli puhul suve ankurpunkti eristamisega, mis antud juhul on uuritava "teine kodu".

Tegevusruumi, seda antud näite puhul 2009. aastal, eristamine regulaarseks ja mitteregulaarseks ning juhuslikult külastatud kohtadeks toob välja uuritava tavapärase tegevusruumi, kus ta regulaarselt viibib – uuritava ankurpunktide ümbruses ja neid ühendatavatel maanteedel. Uuritava tegevusruumi iseloomustab rutiinsus ja juhuslikku liikumist aasta jooksul väga ei esine.

### <span id="page-63-1"></span>**3.5. Koefitsientide leidmine**

EMT klientide põhiselt leitud ankurpunktide arvu üldistamiseks kogu Eesti elanikkonnale on koostatud penetratsioonimudel. Mudelis on leitud koefitsiendid, millega inimeste arv korrutatakse, vastavalt maakonnale, kus paikneb inimese elukoha ankurpunkt.

Koefitsientide leidmiseks on kasutatud elukoha ankurpunkte, EMOR-i uuringu põhjal saadud EMT osatähtsust ning Statistikaameti jooksevstatistika andmebaasi elanike arvu andmeid maakondades 1. jaanuar seisuga. Koefitsiendid on iga maakonna kohta leitud eraldi 2008. ja 2009. aasta kohta kasutades eelnevalt nimetatud andmeid vastava aasta kohta.

Leitud koefitsiendid varieeruvad 1,92 (2008. aastal Põlvamaal) kuni 4,46 (2009. aasta Järvamaal) [\(tabel 31\)](#page-63-2). Kõige suurem on erinevus 2008. ja 2009. aasta koefitsiendi vahel Järvamaal, seejärel Valgamaal ja Lääne-Virumaal. Erinevuste tõttu kahe aasta vahel on uuringus kasutatud kahe aasta keskmisi koefitsiente.

<span id="page-63-2"></span>

|  | Tabel 31. Mobiilikasutuse koefitsiendid 2008. ja 2009. aastal ning nende erinevus. |  |
|--|------------------------------------------------------------------------------------|--|

| Piirkond | Koefitsient (2008) | Koefitsient (2009) | Erinevus | 2008. ja 2009. aasta<br>keskmine |
|----------|--------------------|--------------------|----------|----------------------------------|
| Järvamaa | 2,71               | 4,46               | 1,74     | 3,585                            |
| Tartumaa | 2,52               | 2,91               | 0,39     | 2,715                            |
| Võrumaa  | 2,24               | 2,58               | 0,34     | 2,410                            |
| Harjumaa | 3,24               | 3,46               | 0,23     | 3,350                            |

<span id="page-64-0"></span>

| Viljandimaa   | 2,28 | 2,46 | 0,18  | 2,370 |
|---------------|------|------|-------|-------|
| Põlvamaa      | 1,92 | 2,02 | 0,10  | 1,970 |
| Hiiumaa       | 2,37 | 2,45 | 0,08  | 2,410 |
| Pärnumaa      | 3,01 | 3,09 | 0,07  | 3,050 |
| Jõgevamaa     | 2,52 | 2,58 | 0,06  | 2,550 |
| Läänemaa      | 2,37 | 2,40 | 0,03  | 2,385 |
| Saaremaa      | 2,87 | 2,86 | -0,01 | 2,865 |
| Raplamaa      | 2,52 | 2,43 | -0,10 | 2,475 |
| Ida-Virumaa   | 3,74 | 3,52 | -0,22 | 3,630 |
| Lääne-Virumaa | 3,46 | 3,06 | -0,40 | 3,260 |
| Valgamaa      | 3,05 | 2,52 | -0,53 | 2,785 |
| Kokku         | 2,97 | 3,13 | 0,16  | 3,050 |

### <span id="page-64-1"></span>**3.6. Mobiilpositsioneerimise ja rahvaloenduse andmete võrdlus**

#### <span id="page-64-2"></span>**3.6.1. Rahvastikuregistri ja mobiilpositsioneerimise andmete võrdluse eesmärk**

Traditsioonilise rahvastikuanalüüside aluseks oleva andmestiku, rahvastikuregistri, kasutusvõimalused on administratiivsete andmete laekumise probleemide tõttu olnud piiratud. Ehkki elukoha registreerimine on Eestis kohustuslik, ei ela üsna suur osa inimestest registreeritud aadressil. Lisaks on teada, et tegeliku elukoha mitteregistreerimine rahvastikurühmade osas on selektiivne. Näiteks ei kajastu rahvastikuregistris sageli tudengite tegelikud elukohad suuremates linnades ning nooremate mobiilsemate leibkondade elukohavahetus jääb erinevatel põhjustel sageli registreerimata. Rahvastikuanalüüsidele seavad registriandmete sellised puudused teatud piirangud. Samas puuduvad täna potentsiaalsed võrdlusandmed, mis lubaksid asustusüksustes üle- ja alaesindatud rühmasid täpsemalt hinnata.

Mobiilpositsioneerimise andmestik koosneb inimeste elukoha hinnangutest. Mobiiltelefonidega tehtud kõnetoimingute jälgimise alusel arvutatakse inimese elukoha ankurpunkt. Erinevalt inimese ametlikult kirja pandud elukohast näitab see inimese tegeliku ruumilise käitumise põhjal leitud regulaarset inimese asukohta õhtusel, öisel ja hommikusel ajal ning eeldatavalt annab tõepärasema pildi elukohtade paiknemisest. Positsioneerimisandmete andmeprobleemid tulenevad teistest teguritest. Näiteks võib mobiilikasutuse intensiivsus eri rahvastikurühmade puhul ja eri asustusüksustes olla erinev. Samuti erineb elanike gruppide lõikes operaatorite kasutamine. Praegune andmebaas sisaldab Eesti suurima klientuuriga mobiilsideoperaatori EMT kliente. Positsioneerimisandmete eripära detailsemalt omavalitsusüksuste tasandil on seotud mobiilimastide paiknemisega omavalitsusüksuste territooriumil ning andmete halduspiiride tasandile interpoleerimisega. Omavalitsusüksuste väiksusest tulenevalt võib osa elukohti paigutuda nii naaberomavalitsusüksustesse.

<span id="page-65-0"></span>Eeldusel, et registri ja positsioneerimise andmebaasi andmeprobleemid on seotud erinevate piirkondade ja erinevate rahvastikurühmadega, võiks nende andmete võrdlus aidata välja tuua mõlema andmebaasi kitsaskohad.

Täpsema ülevaate annaks positsioneerimisandmestiku võrdlus rahvaloenduse andmetega. Et võrreldes eelmise 2000. aasta loendusega on toimunud olulised muutused inimeste elukohtades, ei ole võrdlus 2000. aasta loenduse andmetega mõistlik ning mõttekas oleks võrdlus teostada uue 2011. aasta rahvaloenduse andmetega.

#### <span id="page-65-1"></span>**3.6.2. Võrdluse metoodika**

Analüüsis on võrreldud rahvaarve kahes andmebaasis – rahvastikuregistris ja mobiilpositsioneerimise põhjal leitud elukoha ankurpunkte. Mõlemas andmebaasis on lähteandmetena olemas kogurahvastiku arv omavalitsuste kaupa ning rahvaarvud (elukoha ankurpunktid) valitud rahvastikurühmade (sugu, vanus, rahvus/keel) lõikes. Rahvastikuregistri rahvustunnust võrreldakse positsioneerimisandmestikus keelevalikuga.

Algandmete põhjal on arvutatud rahvaarvude erinevused abslouut- ja suhtarvudena. Kogurahvastiku analüüsis on rahvaarvude hinnangud positsioneerimisandmestikus läbi korrutatud 2008. aasta kevadel TNS EMOR-i poolt läbi viidud mobiilikasutuse uuringu järgi leitud EMT klientuuri osatähtsuse koefitsientidega vastavates maakondades. Rahvastikurühmade andmed positsioneerimisandmestikus on lünklikud, mitte kõigi mobiilikasutajate kohta pole teada nende sugu, vanust ja keelevalikut. Seetõttu on võrreldud kogurahvastiku analüüsis rahvastiku absoluutarve (rahvaarv vastavas asustusüksuses) ning rahvastikurühmade analüüsis suhtarve (asustusüksuse rahvastiku osatähtsus Eesti kogurahvastikust vastavalt registri või positsioneerimise andmebaasi järgi). Andmed on esitatud enamasti järgmisel kujul "register=100". 100-st suurema koefitsiendi puhul näitavad positsioneerimisandmed rahvaarvu registriandmetest suuremana, 100-st väiksema koefitsiendi puhul aga väiksemana. Tõlgendusvõimalusi on mitu. Positsioneerimisandmed võivad osutada registri kitsaskohtadele ja peegeldada asustusüksuse tegelikule rahvaarvule lähedasemat näitajat. Teine võimalus on, et positsioneerimisandmete rahvaarvude hinnangus on ebatäpsused.

Teostatud on analüüs neljal erineval ruumilisel tasandil (joonis 22 ja 23): omavalitsused, maakonnad, asustussüsteemi hierarhia ning maakondlikud asustussüsteemi hierarhia tasemed. Asustussüsteemi hierarhia tasemed kogu asustussüsteemis on järgmised: *pealinnaregioon, regioonikeskuste linnaregioonid, maakonnakeskuste linnaregioonid, väikelinnad* ja *maapiirkonnad*. Maakondlikul tasemel on asustussüsteemi hierarhia tasemed: *maakonnakeskus, maakonnakeskuse tagamaa* ja *maakondlikud perifeeriad*. Linnaregioonid jaotuvad keskuslinnaks ja tagamaaks, viimane moodustub omavalitsusüksuste baasil, millest käib Tallinna tööle vähemalt 30% töötajatest (loendusaastajärgsed piirid). Kogurahvastiku analüüsi esitame kõigi nende tasemete lõikes. Kuna rahvastikurühmade andmed on ebatäpsemad, esitame rühmade lõikes analüüsi maakondade ja asustussüsteemi hierarhia tasemete lõikes.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_66_Figure_0.jpeg)

**Joonis 22.** Eesti asustussüsteemi ülesehitus.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_66_Figure_2.jpeg)

**Joonis 23.** Asustussüsteemi hierarhia tasemed ja maakondlikud asustussüsteemid (käesolevas töös käsitletakse tagamaana lähitagamaad).

#### <span id="page-67-1"></span><span id="page-67-0"></span>**3.6.3. Kogurahvastik, absoluutarvude võrdlus**

#### <span id="page-67-2"></span>*Võrdlus omavalitsuste lõikes*

Kõigepealt on võrreldud omavalituste lõikes, millistes omavalitustes on rahvaarvud ühes või teises andmebaasis suuremad ja millistes väiksemad.

[Joonis 24](#page-67-4) näitab, et positsioneerimisandmete järgi on rahvaarv registrirahvastikust suurem Põhja- ja Ida-Eestis ning registrirahvastikust väiksem Lääne-Eestis. Positsioneerimisandmed näitavad ka suuremat rahvaarvu suuremate linnade tagamaadel (eriti Tallinna tagamaa omavalitsusüksustes ning Tartu ja Ida-Virumaa linnastu tagamaadel) ning Peipsiäärsetes piirkondades. Võimalik, et oma mõju omavad suuremad teed. Ka Tallinn-Pärnu ja Tartu-Valga maanteede suunal on tõenäoliselt rohkem elukoha ankurpunkte paigutunud mõnedesse perifeersematesse omavalitsustesse teede ääres.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_67_Figure_4.jpeg)

<span id="page-67-4"></span>**Joonis 24.** Mobiilpositsioneerimise elukohaandmete erinevus rahvastikuregistrist, 2007. ja 2008. aasta keskmine, omavalitsuste lõikes, absoluutarvud (rahvastikuregister=100).

#### <span id="page-67-3"></span>*Võrdlus maakondade lõikes*

Tabelis 32 on esitatud rahvaarvude erinevus registris ja positsioneerimisandmestikus maakondade lõikes. Positsioneerimisandmestik näitab ligikaudu neljandiku võrra registrist suuremat rahvaarvu Valgamaal ja Lääne-Virumaal. Rahvastikuregistrist väiksemana kajastab mobiilpositsioneerimise metoodika kogurahvastikku näiteks <span id="page-68-0"></span>Hiiumaal, Läänemaal, Ida-Virumaal ja Viljandimaal. Selgeid geograafilisi seaduspärasusi maakondade analüüsist ei ilmne.

**Tabel 32.** Mobiilpositsioneerimise elukohaandmete erinevus rahvastikuregistrist, 2007. ja 2008. aasta keskmine, maakondade lõikes, register=100

| Maakond       | RR=100 |
|---------------|--------|
| Hiiumaa       | 80     |
| Läänemaa      | 83     |
| Ida-Virumaa   | 87     |
| Viljandimaa   | 88     |
| Võrumaa       | 90     |
| Põlvamaa      | 95     |
| Järvamaa      | 98     |
| Pärnumaa      | 100    |
| Tartumaa      | 100    |
| Jõgevamaa     | 103    |
| Raplamaa      | 107    |
| Harjumaa      | 107    |
| Saaremaa      | 117    |
| Lääne-Virumaa | 122    |
| Valgamaa      | 126    |
| Kokku         | 99     |

#### <span id="page-68-1"></span>*Võrdlus asustussüsteemi hierarhia tasemete lõikes*

Kõigil asustussüsteemi hierarhia tasemetel [\(joonis 25\)](#page-69-2) on positsioneerimisandmete järgne rahvaarv registriga võrreldes väiksem linnaregioonide keskuslinnades ning suhteliselt suurem linnade tagamaadel. Eriti selgelt väljendub see pealinna linnaregioonis ning regioonikeskuste linnaregioonides. Tõenäoliselt peegeldab see trendi, et sageli säilitatakse linnast tagamaale kolides sissekirjutus linnas. Perifeersete asustussüsteemi hierarhia osade (väikelinnade ja maavaldade) puhul on kokkuvõttes registriandmete järgi rahvaarv samuti suhteliselt väiksem. Samas on viimase grupi sees varieeruvus suur. Nagu allpool selgub, tuleneb see väikelinnade ja maavaldade asukohast suuremate linnaregioonide suhtes.

<span id="page-69-0"></span>![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_69_Figure_0.jpeg)

<span id="page-69-2"></span>**Joonis 25.** Mobiilpositsioneerimise elukohaandmete erinevus rahvastikuregistrist, 2007. ja 2008. aasta keskmine, asustussüsteemi hierarhia tasemete lõikes, register=100.

#### <span id="page-69-1"></span>*Võrdlus maakondlike asustussüsteemi hierarhia tasemete lõikes*

Maakondlikke asustussüsteemi hierarhia tasemetel võib märgata, et Tallinna linnaregiooni puhul on ülalkirjeldatud trend valdav ([tabel 33\)](#page-69-3). Positsioneerimisandmete järgi on rahvaarv suurem nii Tallinna tagamaal kui ka kaugematel maakonna äärealadel. Kui Tartu ja Ida-Viru linnaregioonides on trend analoogne, siis Pärnu eristub teistest regioonikeskuste linnaregioonidest. Siin on registri järgi suurem rahvaarv nii keskuslinnas kui ka linna tagamaal. Suuremates keskustes, Tallinn, Tartu, Pärnu ning Ida-Viru keskused summeerituna (Jõhvi vald, Kohtla-Järve, Narva ja Sillamäe linnad), näitavad positsioneerimisandmed rahvaarvu registrirahvastikust väiksemana.

<span id="page-69-3"></span>**Tabel 33.** Mobiilpositsioneerimise elukohaandmete erinevus rahvastikuregistrist, 2007. ja 2008. aasta keskmine, maakondlike asustussüsteemi hierarhia tasemete lõikes, register=100.

| Register=100 | Maakond     | Asustussüsteemi hierarhia tasemed |
|--------------|-------------|-----------------------------------|
| Kuni 80      | Jõgevamaa   | Keskus                            |
|              | Põlvamaa    | Tagamaa                           |
|              | Hiiumaa     | Tagamaa                           |
|              | Läänemaa    | Keskus                            |
|              | Ida-Virumaa | Keskus                            |
|              | Hiiumaa     | Perifeeria                        |
|              | Võrumaa     | Perifeeria                        |
| 81-100       | Läänemaa    | Perifeeria                        |
|              | Viljandimaa | Keskus                            |
|              | Valgamaa    | Keskus                            |

|             | Järvamaa                     | Tagamaa    |
|-------------|------------------------------|------------|
|             | Viljandimaa                  | Perifeeria |
|             | Valgamaa                     | Tagamaa    |
|             | Tartumaa                     | Keskus     |
|             | Pärnumaa                     | Tagamaa    |
|             | Järvamaa                     | Keskus     |
|             | Põlvamaa                     | Perifeeria |
|             | Viljandimaa                  | Tagamaa    |
|             | Pärnumaa                     | Keskus     |
|             | Hiiumaa                      | Keskus     |
|             | Võrumaa                      | Keskus     |
|             | Lääne-Virumaa                | Tagamaa    |
|             | Harjumaa                     | Keskus     |
|             | Raplamaa                     | Perifeeria |
|             | Saaremaa                     | Perifeeria |
| 101-120     | Jõgevamaa                    | Perifeeria |
|             | Järvamaa                     | Perifeeria |
|             | Saaremaa                     | Tagamaa    |
|             | Raplamaa                     | Keskus     |
|             | Lääne-Virumaa                | Perifeeria |
|             | Tartumaa                     | Tagamaa    |
|             | Pärnumaa                     | Perifeeria |
| 121 ja enam | Võrumaa                      | Tagamaa    |
|             | Ida-Virumaa                  | Perifeeria |
|             | Põlvamaa                     | Keskus     |
|             | Läänemaa                     | Tagamaa    |
|             | Tartumaa                     | Perifeeria |
|             | Jõgevamaa                    | Tagamaa    |
|             | Harjumaa                     | Tagamaa    |
|             | Saaremaa                     | Keskus     |
|             | Harjumaa                     | Perifeeria |
|             | Lääne-Virumaa                | Keskus     |
|             | Valgamaa                     | Perifeeria |
|             | Ida-Virumaa                  | Tagamaa    |
|             | Harjumaa                     |            |
|             | Regioonikeskustega maakonnad |            |
|             | Teised maakonnad             |            |

Maakonnakeskuste linnaregioonide trend varieerub rohkem. Maakonnakeskustest neljas (Rakvere, Põlva, Rapla, Kuressaare) on positsioneerimisandmete järgi suurem rahvaarv ning seitsmes (Võru, Kärdla, Paide, Valga, Viljandi, Jõgeva, Haapsalu) väiksem kui registri järgi. Seega enamus järgib regioonikeskuste ja pealinna trendi. Maakonnakeskuste tagamaadest näitab positsioneerimisandmestik registrist suuremat rahvaarvu vaid Haapsalu, Võru, Jõgeva ja Kuressaare tagamaadel, mujal on suurem rahvaarv registri järgi.

Nagu tagamaad, on maakondliku perifeeriad positsioneerimisandmete järgi enamasti registrist väiksema rahvaarvuga. Vaid Valgamaa perifeersed alad on positsioneerimise järgi suhteliselt rahvarohkem. Perifeersete alade (väikelinnade ja maapiirkondade) suurem kajastatus positsioneerimisandmetes tuleneb pealinnaregiooni ja regioonikeskuste <span id="page-71-0"></span>linnaregioone ümbritsevatest aladest (mis on funktsionaalselt ilmselt samuti linnaregiooniga seotud).

#### <span id="page-71-1"></span>**3.6.4. Rahvastikurühmad, suhtarvude võrdlus**

Rahvastikurühmade võrdlus on teostatud suhtarvude kohta, sest kõigi positsioneerimise andmebaasi indiviidide kohta ei ole soo-, vanuse ja rahvustunnust teada. Sootunnus on teada 286 996, vanustunnus 239 974 ning rahvustunnus 238 023 Eesti elaniku kohta. Kui võrrelda registri- ja positsioneerimisandmete soo-, vanuse ja rahvusjaotust, siis võib öelda, et positsioneerimisandmetes on alaesindatud noorte (0–19) ja vanade inimeste (65+) grupp ning mitte-eestlased [\(tabel 34](#page-71-3)).

<span id="page-71-3"></span>

|  | Tabel 34. Registri- ja positsioneerimisandmete sooline, vanuseline ja rahvuseline jaotumine, 2008. |  |  |
|--|----------------------------------------------------------------------------------------------------|--|--|
|--|----------------------------------------------------------------------------------------------------|--|--|

|             | Positsioneerimise andmed | Rahvastikuregister |
|-------------|--------------------------|--------------------|
| Sugu        |                          |                    |
| Mehed       | 48                       | 46                 |
| Naised      | 52                       | 54                 |
| Vanus       |                          |                    |
| 0–19        | 12                       | 21                 |
| 20–29       | 19                       | 15                 |
| 30–54       | 50                       | 35                 |
| 55–64       | 11                       | 12                 |
| 65+         | 9                        | 17                 |
| Rahvus/keel |                          |                    |
| Eestlased   | 87                       | 54                 |
| Muud        | 13                       | 46                 |

#### *Soogrupid*

<span id="page-71-2"></span>Üldiselt ilmneb, et naiste elukohaandmed kajastuvad mobiilpositsioneerimise andmestikus suhteliselt paremini. Peaaegu kõikides maakondades ja asustussüsteemi hierarhia tasemetel [\(tabel 35;](#page-72-0) [joonis 26](#page-72-1)) on naiste osatähtsus Eesti kogurahvastikust vastavas maakonnas suurem mobiilpositsioneerimise andmestiku järgi. Vaid Harjumaal ja Ida-Virumaal kajastub positsioneerimisandmetes meeste arv naistest registriga võrdluses suuremana. Asustussüsteemi hierarhia tasemete analüüs näitab, et naistest rohkem meeste elukohaankurpunkte võrreldes registrirahvastikuga on Tallinnas, Tallinna tagamaal ja regioonikeskustes. See viitab ilmselt meeste töötamisele neis piirkondades.

Samas on Ida-Virumaa nii meeste kui naiste puhul positsioneerimisandmete järgi märgatavalt väiksema rahvaarvuga (tuleneb ilmselt andmete iseärasustest) ning nii naiste kui ka meeste osatähtsus on oluliselt kõrgem registrijärgsest Põlvamaal. Asustussüsteemi hierarhias on positsioneerimisandmete järgi mõlema soogrupi puhul elukohaankurpunktide arv väiksem registrielukohtade arvust just Tallinnas ja regioonikeskustes.

<span id="page-72-0"></span>**Tabel 35.** Mobiilpositsioneerimise elukohaandmete erinevus rahvastikuregistrist, 2008.a., suhtarvud, soogruppide ja maakondade lõikes, register=100.

| Maakond       | Mehed | Naised |
|---------------|-------|--------|
| Harjumaa      | 97    | 89     |
| Hiiumaa       | 103   | 126    |
| Ida-Virumaa   | 68    | 60     |
| Jõgevamaa     | 109   | 126    |
| Järvamaa      | 98    | 105    |
| Läänemaa      | 104   | 111    |
| Lääne-Virumaa | 111   | 114    |
| Põlvamaa      | 130   | 155    |
| Pärnumaa      | 92    | 97     |
| Raplamaa      | 125   | 142    |
| Saaremaa      | 119   | 145    |
| Tartumaa      | 116   | 121    |
| Valgamaa      | 92    | 105    |
| Viljandimaa   | 112   | 123    |
| Võrumaa       | 117   | 132    |
| Kokku         | 100   | 100    |

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_72_Figure_3.jpeg)

<span id="page-72-1"></span>**Joonis 26.** Mobiilpositsioneerimise elukohaandmete erinevus rahvastikuregistrist, 2008.a., suhtarvud, soogruppide ja asustussüsteemi hierarhia tasemete lõikes, register=100.

#### <span id="page-73-1"></span><span id="page-73-0"></span>*Vanusgrupid*

Vanusrühmade analüüsist eristuvad taas Harjumaa ja Ida-Virumaa [\(tabel 36\)](#page-73-2), kus kõigi vanuserühmade osatähtsus on positsioneerimisandmete järgi väiksem kui rahvaarv rahvastikuregistri järgi. Suur erinevus registrirahvastikust torkab silma 20–29 aastaste harjumaalaste ja tartumaalaste hulgas. Samas kõige suurem positsioneerimisandmete üleesindatus on samuti vanuserühmas 20–29, nt Läänemaal, Valgamaal ja Saaremaal.

Täpsemast vanusrühmade osatähtsuse analüüsist asustussüsteemi hierarhia tasemetel ([joonis 27](#page-74-2)) nähtub, et positsioneerimisandmete järgseid elukohti on registri elukohtadest vähem Tallinnas ja regioonikeskustes. Kõik vanusrühmad kajastuvad aga paremini positsioneerimisandmetes linnade tagamaadel ja kehvemini linnades nii pealinna, regioonikeskuste kui ka maakonnakeskuste linnaregioonides. Võiks eeldada, et positsioneerimisandmestik peegeldab paremini noori ja mobiilseid inimesi, kes end registris ei registreeri. Noorte, 20–29 aastasete grupp on tõesti väga selgelt paremini esindatud näiteks Tallinnas või Tartus, kus on haridusasutused ning kehvemini esindatud väiksemates linnades ja maapiirkondades.

<span id="page-73-2"></span>**Tabel 36.** Mobiilpositsioneerimise elukohaandmete erinevus rahvastikuregistrist,, 2008.a., suhtarvud, vanusgruppide ja maakondade lõikes, register=100.

| Maakond       | 0–19 | 20–29 | 30–54 | 55–64 | 65+ |
|---------------|------|-------|-------|-------|-----|
| Harjumaa      | 81   | 115   | 91    | 82    | 78  |
| Hiiumaa       | 132  | 61    | 106   | 125   | 132 |
| Ida-Virumaa   | 66   | 47    | 73    | 63    | 71  |
| Jõgevamaa     | 136  | 86    | 117   | 140   | 137 |
| Järvamaa      | 106  | 80    | 107   | 124   | 115 |
| Läänemaa      | 124  | 79    | 110   | 116   | 138 |
| Lääne-Virumaa | 121  | 94    | 117   | 123   | 123 |
| Põlvamaa      | 156  | 96    | 146   | 171   | 173 |
| Pärnumaa      | 99   | 80    | 96    | 101   | 95  |
| Raplamaa      | 144  | 111   | 127   | 142   | 172 |
| Saaremaa      | 169  | 90    | 127   | 144   | 137 |
| Tartumaa      | 112  | 136   | 115   | 117   | 113 |
| Valgamaa      | 104  | 68    | 93    | 114   | 130 |
| Viljandimaa   | 119  | 96    | 133   | 150   | 122 |
| Võrumaa       | 144  | 95    | 127   | 139   | 131 |
| Kokku         | 100  | 100   | 100   | 100   | 100 |

<span id="page-74-0"></span>![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_74_Figure_0.jpeg)

<span id="page-74-2"></span>**Joonis 27.** Mobiilpositsioneerimise elukohaandmete erinevus rahvastikuregistrist, 2008.a., suhtarvud, vanusgruppide ja asustussüsteemi hierarhia tasemete lõikes, register=100.

### <span id="page-74-1"></span>*Keelegrupid*

Keelerühmade järgi näitab positsioneerimisandmestik eestlaste arvu registriga võrreldes suuremana Põlvamaal, Valgamaal, Tartumaal, Raplamaal, Lääne-Virumaal ja Harjumaal ([tabel 37\)](#page-74-3). Maakonna osatähtsus mitte-eestlaskonna koguarvus Eestis on väiksem kui vastavad osatähtsused registris Pärnu- ja Viljandimaal.

Asustussüsteemi hierarhias ([joonis 28\)](#page-75-2) väljendab positsioneerimisandmestik mitteeestlaste osatähtsust registrirahvastikust suuremana regioonikeskuste tagamaadel ning ka regioonikeskustes ja väikelinnades. Pealinnaregioonis mitte-eestlaste suhtarvus registriga olulist erinevust ei ole. Maakonnakeskustes ja maavaldades on positsioneerimisandmete mitte-eestlaste rahvaarvud märgatavalt väiksemad registri rahvaarvudest. Kõige enam on eestlasi registriandmetega võrreldes regiooni- ja maakonnakeskuste tagamaadel.

<span id="page-74-3"></span>**Tabel 37.** Mobiilpositsioneerimise elukohaandmete erinevus rahvastikuregistrist, 2008.a., suhtarvud, keele ja maakondade lõikes, register=100.

| Maakond     | Eestlane | Muu |
|-------------|----------|-----|
| Harjumaa    | 106      | 102 |
| Hiiumaa     | 81       | 21  |
| Ida-Virumaa | 104      | 163 |
| Jõgevamaa   | 86       | 72  |
| Järvamaa    | 77       | 19  |
| Läänemaa    | 84       | 58  |

<span id="page-75-0"></span>

| Lääne-Virumaa | 115 | 36  |
|---------------|-----|-----|
| Põlvamaa      | 121 | 38  |
| Pärnumaa      | 75  | 44  |
| Raplamaa      | 124 | 40  |
| Saaremaa      | 98  | 21  |
| Tartumaa      | 111 | 58  |
| Valgamaa      | 105 | 46  |
| Viljandimaa   | 80  | 22  |
| Võrumaa       | 102 | 24  |
| Kokku         | 100 | 100 |

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_75_Figure_1.jpeg)

<span id="page-75-2"></span>**Joonis 28.** Mobiilpositsioneerimise elukohaandmete erinevus rahvastikuregistrist,, 2008.a., suhtarvud, keelegruppide ja asustussüsteemi hierarhia tasemete lõikes, register=100.

#### **3.6.5. Kokkuvõte ja edasine analüüsi käik**

<span id="page-75-1"></span>Mobiilpositsioneerimise elukohaankurpunktid on uudsed andmed, mida võib käsitleda huvitava alternatiivina tavapärasele rahvastiku ja rändestatistikale. Tänase seisuga need andmed traditsioonilisele elukohaandmete kogumisele siiski veel alternatiivi ei paku. Kindlasti on viga andmetes suurem, kui minnakse detailsemale geograafilisele tasemele, nt kohaliku omavalitsuse üksuste rahvaarvude hinnanguteni.

Analüüs näitas, et mobiilpositsioneerimise andmestik võiks aidata hinnata muutusi Eesti kogu rahvaarvus. Detailsemale rahvastiku allrühmade tasandile minnes hakkab rohkem mõjutama kahe andmestiku mõnevõrra erinev vanuseline struktuur ning ka asjaolu, et tunnuseid soo, vanuse ja rahvuse kohta on teada vaid väiksel osal mobiilikasutajatel.

<span id="page-76-0"></span>Selge trendina eristus analüüsist inimeste kalduvus elada linna lähedal maal. Suuremate linnade ümbruse positsioneerimise järgsed rahvaarvud on üldiselt suuremad seal registris olnud rahvastiku arvust. Väikelinnad ja mitmed maavallad suuremate linnaregioonide läheduses sarnanevad samuti tagamaa valdadele. Samal ajal ei kajastu registris suuremate keskuslinnade elanikkond adekvaatselt. Siin viitavad positsioneerimisandmed registriandmete puudustele.

Positsioneerimisandmete kvaliteedi edasiarendamise vajadusele võib viidata aga registri ja positsioneerimise andmebaasi erinevuste koondumine suurte maanteede äärsetesse ja sealjuures linnaregioonidest eemal paiknevatesse omavalitsusüksustesse.

Kokkuvõttes on positsioneerimisandmete rakendamisvõimaluste arendamiseks tarvis põhjalikumalt analüüsida andmete kitsaskohti. Et ka rahvastikuregister ei peegelda teatud elanike gruppide tegelikke elukohti, siis võiks edaspidi kaaluda positsioneerimisandmete võrdlust tulevase 2011. aasta rahvaloenduse andmetega.

### <span id="page-76-1"></span>**3.7. Nädalapäevade rütmide hindamine**

Seni on uurijate eest enamasti varjatuks jäänud, kuidas liiguvad inimesed nädalapäevade lõikes. Et tegemist on väga arvutusmahuka analüüsietapiga, siis on siin mõnevõrra tagasi astutud andmebaasi suuruse osas ning kogu populatsiooni asemel on analüüsi alla võetud valim suurusega 100 000 ID-d. Ühtlasi on lühendatud eespool mainitud põhjusel ka ajaperioodi, piirates seda 2008. aastaga.

Võttes vaatluse alla ajalis-ruumiline käitumine nädalapäevade lõikes, tuleb arvesse võtta käesolevas uuringus kasutatava andmestiku omapärasid. Ei saa kuidagi mööda vaadata tõsiasjast, et inimeste mobiiltelefonide kasutamine nädalapäevade lõikes on selgelt jälgitava rütmilisusega. Nii on äripäevadel suhtlemisaktiivsus suurem kui puhkepäevadel. Sellest on aga otseses sõltuvuses kui edukalt suudab tulemused: mida vähem kõnetoiminguid mobiiltelefoniga sooritatakse, seda suurem on tõenäosus, et ankurpunkt ja ühtlasi ka inimese sagedasti külastatav paik jääb leidmata. Joonis 29 on esitatud ankurpunktide määramise algoritmi edukus nädala lõikes. Kuigi graafikult on näha selge ankurpunktide määramise langus laupäeval, mis pühapäevaks veelgi süveneb, võib väita, et tegemist pole siiski tulemusi mõjutava probleemiga, kuna päevadevaheline erinevus jääb 1 protsendi piiresse. Nädala keskmine algoritmi tulemuslikkus jääb tasemele 99,4%.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_77_Figure_0.jpeg)

**Joonis 29.** Ankurpunktide määramistabavus nädalapäevade lõikes.

Inimeste ruumilise käitumise uurimisel Inimeste tegevusruumide ulatust kirjeldatakse sageli ellipsite abil (Newsome *et al.* 1998; Axhausen *et al.* 2002). Ellipsite kasutamise kasuks inimeste ajalis-ruumilise käitumise analüüsil räägib nii nende rakendamise kui ka interpreteerimise lihtsus. Iga inimene peab ennast erakordseks nii hingelt kui ka ajalisruumilise käitumise poolest. Tegelikkuses käitub kogu ühiskond väga rutiinselt ja prognoositavalt. Selle selgitamiseks on varem kasutatud vahendeid alates reisipäevikute pidamisest lõpetades füüsilise jälitamisega. Tänaseks on hindamatuks abivahendiks tõusnud satelliit- ja mobiilpositsioneerimine. Olles andmete puudumise probleemi suuremal või vähemal määral ületanud, on siiski väga raske teha üldistusi ja leida sarnasusi/erinevusi suure hulga inimeste ajalis-ruumilises liikumises. Selleks ongi ellu kutsutud tegevusellipsite meetod (*activity ellips*). Vastavalt inimese ruumikasutusele kujuneb ka tema tegevusellips ([joonis 30\)](#page-78-0). Mida 2-pooluselisem inimese liikumine on, seda väljavenitatum ellips on. Ellipsite iseloomustamiseks kasutatakse tavaliselt järgmisi parameetreid: pindala, pikema telje pikkus, lühema telje pikkus ja telgede suhe.

Ellips luuakse iga inimese asukohainfo põhjal. Enamasti on see asukohtade info kogutud diskreetse ajalise sammuga, mis tähendab, et koordinaate teatakse mingite ajahetkede kohta. Ajaline samm võib olla suurema või väiksema regulaarsusega. Seega saab rääkida asukohapunktidest (arvestada tuleb kindlasti ka asukoha mõõtmise täpsust). Kandes asukohad kaardile on nende ruumilise hajumise põhjal võimalik arvutada erinevaid geomeetrilisi üldistusi. Kasutamist on leidnud tiheduspinnad, koonduvuspolügonid ning juba mainitud ellipsid.

Üks lihtsamaid mooduseid ellipsite konstrueerimiseks on järgmine: esiteks mõõdetakse asukohapunktide hajuvus kõige suurema hajuvuse suunas, teiseks mõõdetakse hajuvus ortogonaalselt suurima hajuvusega. Hajuvust iseloomustatakse standardhälbega. Leitud standardhälvete abil konstrueeritaksegi ellips. Ellipsite loomisel võib kasutada standardhälbe kordajaid ning luua näiteks 1, 2 ja 3 standardhälbe ellipseid. Kordajate kasutamine võimaldab "reguleerida", kui suur osa asukohtadest jääb ellipsi piiresse. Nii näiteks jääb normaaljaotuse korral ±1 standardhälbe piiresse 68,26%; ±2 standardhälbe piiresse 95,44% ja ±3 standardhälbe piiresse 99,73% kõigist väärtustest.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_78_Figure_0.jpeg)

<span id="page-78-0"></span>**Joonis 30.** Tegevusellipsite kuju muutumine erineva liikumismustri korral.

Käesolevas töös on ellipsid arvutatud ankurpunktide alusel. Selle eesmärk on elimineerida juhuslikud punktid ning tuua esile just inimeste rutiinset ruumikasutust. Nädalapäevade ruumikasutuse iseloomustamiseks keskmistati kõigi respondentide ellipsite parameetrid päevade lõikes. Arvestades üldist kuvandit, mille järgi on kõigil eestlastel maal mingi koht kuhu minna (vanaema, suvila vms), on ilmselt ka inimeste ruumiline paiknemine päevade lõikes suure varieeruvusega. Sellest eeldusest lähtudes arvutati ja kanti kaardile kõigi inimeste tegevusruumide üldised keskkohad päevade lõikes [\(joonis 31\)](#page-79-2). Tegevusruumide keskkohta markeeriv punkt on vastavuses tegevusruumide keskmise suurusega. Kõik keskkohad jäävad Paidest põhjakaares asuvasse Väätsa valda Tallinn-Tartu joonele. Nagu näha on tegevusruumide suurus ja ka keskkoha paiknemine päevade lõikes erinev. Nii on äripäevadel keskkohad Tallinnale lähemal ning puhkepäevadel (juba alates reedest) lõuna suunas nihutatud. Kuigi see ruumis triivimine on selge nädalase rütmiga, on see siiski väike ning jääb 5 kilomeetri piiresse.

<span id="page-79-0"></span>![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_79_Figure_0.jpeg)

<span id="page-79-2"></span>**Joonis 31.** Tegevusellipsite üldkeskmised päevade lõikes.

### <span id="page-79-1"></span>**3.7. Sesoonsete elukohavahetuste hindamine**

Inimeste elukohtade sesoonsuse analüüsimiseks on kasutatud ankurpunktide ehk regulaarselt külastatavate kohtade meetodit, mida on detailselt kirjeldatud käesoleva peatüki alapeatükis 3.4.1 Mudelarvutuse tulemusel leiti kõikide 2007. ja 2008. aastal EMT kasutajate jaoks iga kuu kohta eraldi elukoha asukohad. Analüüsi on kaasatud kõigist vaadeldava perioodi ID-dest vaid need, kellel oli elukoha ankurpunkt olemas nii 2007. kui 2008. aastal vähemalt 10 kuul, kokku 20 kuul. See kriteerium on seatud, et oleks võimalik jälgida inimeste elukoha muutust erinevatel kuudel. Sellele kriteeriumile vastas 257 004 inimest ehk 30% kogu andmebaasis sel perioodil registreeritud ID-dest.

Statistiline analüüs on teostatud omavalitsuste põhiselt, erandiks on Tallinna linn, mille puhul on kasutatud detailsemat jaotust ehk linnaosasid. Analüüsist on välja jäetud 12 omavalitsust, kus ei paiknenud ühtegi mobiilsidemasti.

Statistilise analüüsi teostamiseks koostati 257 004 anonüümse ID elukoha ankurpunktide põhjal maatriks, mis koosnes uuritava perioodi kuudest (24) ning elukoha ankurpunktide omavalitsustest (222). Selle põhjal teostati uurimuslik faktoranalüüs peakomponentide meetodil programmis Statistica 7. Esimeseks faktoriks tuli sesoonset rütmi iseloomustav faktor, mis kirjeldab ära 55% kogu varieeruvusest. Teiseks faktoriks, mis kirjeldab 16% varieeruvusest, tuli uuritud perioodi aastate muutust kirjeldav faktor, st selle faktoriga positiivselt korreleeruvates omavalitsustes on 2008. aastal elanike arv võrreldes 2007. aastaga suurenenud, faktoriga negatiivses korrelatsioonis olevates omavalitsustes aga vähenenud. Kolmanda faktori osatähtsus oli 7% ja järgmised juba alla 5% ([tabel 38](#page-80-2)).

<span id="page-80-2"></span><span id="page-80-0"></span>**Tabel 38.** Faktoranalüüsi tulemusena saadud 5 peamise faktori omaväärtused.

|   | Omaväärtus | % kokku | Kumulatiivne | % kumulatiivne |
|---|------------|---------|--------------|----------------|
| 1 | 122,0      | 54,9    | 122,0        | 54,9           |
| 2 | 35,4       | 15,9    | 157,3        | 70,9           |
| 3 | 15,5       | 7,0     | 172,8        | 77,8           |
| 4 | 7,4        | 3,3     | 180,1        | 81,1           |
| 5 | 5,2        | 2,4     | 185,4        | 83,5           |

### <span id="page-80-1"></span>**3.8. Elukoha ja tööaja ankurpunktide arvu muutuste hindamine**

Kuna mobiilpositsioneerimise näol on tegemist n-ö teiseste andmetega, st et igakuine ankurpunktide arvu kõikumine omavalitsuste lõikes ei pruugi olla põhjustatud ainult tegelikust inimeste arvu muutusest vastavas omavalitsuses, vaid sisaldab ilmselt ka kasutatava mobiilioperaatori kliendibaasi ning turuosa muutusi. Seda asjaolu arvestamata võime sattuda analüüsima mitte inimeste elu- või töökoha muutusi, vaid hoopis elukohamuutuste ja operaatori kliendibaasi dünaamika koosmõjusid.

Selle võimaliku probleemi elimineerimiseks on eestimaalaste hulk uuritava perioodi lõikes käsitletud muutumatuna. See eeldus pole lõpuni korrektne, kuna eestimaalaste hulk on muutunud nii loomuliku iibe kui ka rändeprotsesside mõjul. Nii näiteks jäi Eesti piire ületava rände saldo 2009. aastal Eesti Statistika andmetel *ca* 1000 inimesega miinuses. Omavalitsuse piire ületav Eesti-sisene ränne ulatus 37500 inimeseni (Rannala 2010). Samas tuleb kriitiliselt suhtuda ka nendesse numbritesse, kuna statistika aluseks olev rahvastikuregister ei peegelda alati tegelikke liikumisi. Näitena võiks tuua Alajõe valla elanike arvu kasvu 44% võrra 2009. aastal seoses kohalike omavalitsuste valimistega, mis tegelikkuses tähendas vaid sissekirjutuste muutmist.

Samuti pole need muutused olnud kogu Eesti lõikes ühesugused. Eesti Statistika andmetel on Eesti-sisese rände puhul suurimateks tõmbekeskusteks jätkuvalt Tallinna ja Tartu lähivallad kuhu kolitakse nii linnast kui ka maakondade äärealadelt. 2009. aastal oli suurim positiivne rändesaldo Rae vallas (sisseränne ületas väljarännet 786 inimese võrra), mille elanike arv kasvas rände tõttu ligikaudu 7%. Enim kaotasid aga rände tõttu rahvastikku Kareda ning Saare vald (kumbki ligi 4%) (Rannala, 2010)

Käesolevas uuringus kasutatava ankurpunktide andmebaas teisendati absoluutväärtustelt suhtarvudeks. See tähendab, et iga kuu kogu Eesti ankurpunktide summa on 100%. Iga omavalitsuse igakuine elanike arv on teisendatud osakaaluks vastava kuu kogu Eesti ankurpunktide arvust.

Muutuste kirjeldamisel on mindud kahte teed. Esiteks on lineaarse trendianalüüsiga (lineaarne regressioon) hinnatud trende kogu aja perioodi ulatuses. Teiseks on võrreldud ka uurimisperioodi otstes asuva kahe üksiku kuu erinevusi. Antud juhul on vaatluse all mitte ainult iga omavalitsuse elanike hulga kasv või langus vaid ka rändesuunad nii asustussüsteemi hierarhia tasemete kui ka konkreetsete omavalitsuste vahel.

<span id="page-81-0"></span>Muutusi kogu uurimisperioodi elanike või töökohtade arvus hinnatakse vastavalt sellele, kuidas muutub mingi omavalitsuse ankurpunktide osakaal kogu Eesti igakuise üldsumma suhtes. Muutusi on kirjeldatud lineaarse trendi abil.

Aegridade analüüsil uuritakse eraldiseisvalt selle erinevaid komponente, milleks on trend (püsiv pikaajaline tendents), sesoonsus (kalendrit järgiv perioodiline kõikumine) ning järele jääb irregulaarne komponent ehk müra (võib omakorda olla põhjustatud mingi välise mõjuri poolt).

Inimeste hulga muutuste hindamiseks kasutatakse enamasti kahe lühema või pikema ajaperioodi keskmise inimeste hulga võrdlemist. Sellise viisi eelisteks on lihtne teostatavus ning kergesti mõistetavus. Samas võivad kahe võrreldava ajahetke vahele jääda olulised varieeruvused, mille arvestamine muutuste hindamisel võib anda olulist lisainfot. Nii ongi käesoleval juhul vaadeldud inimeste hulga muutusi nii trendianalüüsi kui ka ajamomentide (1 kuu) võrdluse abil.

Aegridades aset leidvate püsivasuunaliste muutuste ehk trendide kirjeldamiseks kasutatakse enamasti lineaarset regressioonanalüüsi. Kuna pole alust arvata, et võimalikud muutused Eesti elu- ja töökohtade puhul oleksid mittelineaarse iseloomuga, siis on ka antud juhul jäädud n-ö traditsioonilise lineaarse muutuse kirjeldamise juurde. Muutused ankurpunktide arvus on leitud omavalitsuste igakuisest osakaalust kogu Eesti ankurpunktide summa suhtes. Selleks on iga omavalitsuse ankurpunktide aegrea kohta arvutatud lineaarne trend ning selle trendijoone lõpu (B) ja alguse (A) vahe ongi muutust kirjeldav karakteristik ([joonis 32\)](#page-81-2).

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_81_Figure_4.jpeg)

<span id="page-81-2"></span><span id="page-81-1"></span>**Joonis 32.** Tartu elanike osakaal kogu Eesti elanikest ja selle muutumise trend.

### **3.9. Asustussüsteemi keskuskohtade ja nende tagamaade leidmine**

Keskuste tagamaad ning linnaregioonid on mõlemad arvutatud iga respondendi elukoha ja tööaja ning elukoha ja sekundaarsete kohtade ankurpunktide vaheliste liikumiste põhjal. Et vastavalt metoodikale saab sekundaarseid ankurpunkte olla mitu, siis on vaatluse alla võetud neist kõige tähtsam (sagedamini külastatud). Seejuures on raske öelda, mis tegevusi neis ankurpunktides tegelikult tehakse. Kuna algoritmi abil on eristatud elukoha ja tööaja ankurpunkt, siis on alust arvata, et eelkõige on tegemist vaba aja veetmisega seotud tegevuskohaga. Samas võib see osaliselt olla ka majapidamise või muu inimese igapäevaelus sagedase toimingutega. Kuna "sekundaarne" kõlab väga tehnilise ja kunstliku terminina, siis on selle asendamiseks kasutusele võetud vabaaja ankurpunkti mõiste.

Erinevate lävendite ja meetodite testimise järel otsustati keskusena määratleda omavalitsus, mis on tähtsaimaks tööaja/vabaaja sihtpunktiks väljapoole elukoha ankurpunkti omavalitsust liikujatele. Keskusena on omakorda defineeritud need omavalitsused, mis on tähtsaimaks sihtpunktiks vähemalt kolmele teisele omavalitsusele. Kaardistatud on defineeritud keskuste tagamaad ja linnaregioonid. Et tegelikkuses tagamaade piirid ei kattu alati omavalitsuse piiridega, siis on piirid genereeritud omavalitsuse tsentroidide järgi (tuleb tähele panna, et tsentroidi asukoht omakorda ei pruugi alati kattuda valla keskusega).

Tagamaade esmasel piiritlemisel on kasutatud paralleelselt kahte visualiseerimise meetodit. Esimesel juhul on genereeritud minimaalsed koonduvuspolügonid (*Minimal Convex Hull; MCP*), mis moodustuvad äärmuspunkte ümbritsevate polügonidena. Iga polügon joonistub ümber samale keskusele orienteeritud omavalitsuste. Ühelt poolt on selline tagamaade piiritlemine lihtne ja sobiva üldistusastmega, teisalt aga ei arvestata sel juhul sopilisemate piiridega tagamaadega. Teine tagamaade visualiseerimisvõte kasutab tagamaa- ja keskus-omavalitsust ühendavaid sirgjooni. Sellisel juhul on iga keskuse ja tema tagamaa-omavalitsuse ühendusjoonte ümber genereeritud 5 km ulatusega puhver. Sellisel teel saadud tagamaad on märksa detailsemad ja ilmselt ka tegelikkusele lähedasemate piiridega.

On selge, et kõik keskused pole ühesuguse tähtsusega. Valga võib olla küll kohalikus skaalas tähtsaks sõlmpunktiks, samas pole ta kindlasti võrreldav Tallinna tugevuse ja keskuse ulatusega. Nii on kaartidel välja toodud ka keskuste tugevus. Tugevuse mõõduna on kasutatud lihtsat indikaatorit: kui mitmele omavalitsusele antud keskus on kõige tähtsamaks sihtkohaks (olgu see siis tööaja või vabaaja ankurpunkt).

Kaardistatud on ka linnaregioonid. Linnaregioon moodustub keskusega väga intensiivselt suhtlevatest omavalitsustest. Suhtluse tugevuse üheks levinumaks indikaatoriks on keskuslinnas tööl käivate tööealiste osakaal. Eestis on soovitatud linnaregiooni piiritlemisel kasutada 30% keskuses töötavate inimeste taset, st et omavalitsus kuulub mingisse linnaregiooni, kui selle regiooni keskuses töötab üle 30% antud omavalitsuse tööealisest elanikkonnast (Tammaru *et al.* 2004). Käesolev linnaregioonide piiritlemine pole keskuses käivate inimeste hulka limiteerinud tööeas elanikega, kuna andmebaas sisaldab ka nii kooliealiste kui ka pensionäride igapäevase pendelrände andmeid.

### **4. Tulemused**

### <span id="page-83-2"></span><span id="page-83-1"></span><span id="page-83-0"></span>**4.1. Igapäevasest mobiilsusest lähtuvad linnade mõjualad**

#### <span id="page-83-3"></span>**4.1.1. Rahvastiku paiknemine**

#### <span id="page-83-4"></span>*Üldised seaduspärad*

Elukoha ankurpunktide paiknemine mobiilpositsioneerimise andmetel järgib üldjoontes rahvastiku paiknemist. Kõige enam on elukoha ankurpunkte Tallinnas, veidi alla 400 000, millele järgneb Tartu ning teised regioonikeskused: Pärnu, Kohtla-Järve ja Narva ning maakonnakeskused. Elukoha ankurpunktide arv omavalitsuste lõikes on esitatud joonis 33.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_83_Figure_5.jpeg)

**Joonis 33.** Elukoha ankurpunktide arv omavalitsustes.

Tööaja ankurpunktide paiknemine järgib elukoha ankurpunktide paiknemisega sarnast tendentsi, esikohal on pealinn Tallinn ning seejärel regioonikeskused ja maakonnakeskused ning nende tagamaad. Tööaja ankurpunktide arv omavalitsuste lõikes on esitatud joonis 34. Peab rõhutama, et tööaja ankurpunktid hõlmavad kõiki regulaarseid päevaseid tegevusi, sh õppeasutustes viibimist.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_84_Figure_0.jpeg)

**Joonis 34.** Tööaja ankurpunktide (sh õppeasutustes regulaarselt viibijad) arv omavalitsustes.

Tööaja ankurpunktide arv ületab elukoha ankurpunktide arvu linnades, elukoha ankurpunkte on vastupidiselt rohkem aga maalistest omavalitsustes [\(joonis 35](#page-85-0)). Tööaja ankurpunktide ülekaal on arvuliselt suurim Tallinnas, ulatudes veidi üle 40 000. Peaaegu 10 000 tööaja ankurpunkti on rohkem kui elukoha ankurpunkti ka Tartu linnas ning üle 5000 Jõhvi vallas ja Pärnu linnas. Elukoha ankurpunktide ülekaal on suurim Tallinna tagamaa omavalitsustes: Harku vallas (6197) ja Viimsi vallas (5760). 20 suurima elukoha ja 20 suurima tööaja ankurpunktide ülekaaluga omavalitsust on esitatud tabelis 39.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_85_Figure_0.jpeg)

<span id="page-85-0"></span>**Joonis 35.** Elukoha ja tööaja ankurpunktide arvu erinevus omavalitsustes.

**Tabel 39.** 20 suurima elukoha ja 20 suurima tööaja ankurpunkti ülekaaluga omavalitsust.

| Elukoha ankurpunktide ülekaal |      | Tööaja ankurpunktide ülekaal |       |  |
|-------------------------------|------|------------------------------|-------|--|
| Omavalitsus                   | Arv  | Omavalitsus                  | Arv   |  |
| Harku vald                    | 6197 | Tallinna linn                | 41618 |  |
| Viimsi vald                   | 5760 | Tartu linn                   | 9960  |  |
| Kohtla-Järve linn             | 2553 | Jõhvi vald                   | 5787  |  |
| Saku vald                     | 2302 | Põrnu linn                   | 5398  |  |
| Kiili vald                    | 2138 | Rakvere linn                 | 3821  |  |
| Keila vald                    | 2101 | Viljandi linn                | 3223  |  |
| Jõelähtme vald                | 1918 | Kuressaare linn              | 2982  |  |
| Kuusalu vald                  | 1637 | Võru linn                    | 1916  |  |
| Loksa linn                    | 1637 | Paide linn                   | 1170  |  |
| Kohila vald                   | 1627 | Maardu linn                  | 1044  |  |
| Saue vald                     | 1541 | Rapla vald                   | 965   |  |
| Raasiku vald                  | 1400 | Põlva linn                   | 855   |  |
| Vinni vald                    | 1271 | Jõgeva linn                  | 788   |  |
| Paikuse vald                  | 1227 | Haapsalu linn                | 764   |  |
| Ülenurme vald                 | 1193 | Keila linn                   | 713   |  |
| Kehtna vald                   | 1142 | Sillamäe linn                | 410   |  |
| Toila vald                    | 1132 | Mäetaguse vald               | 370   |  |
| Tartu vald                    | 1118 | Kärdla linn                  | 362   |  |
| Anija vald                    | 1074 | Rakvere vald                 | 216   |  |
| Saue linn                     | 968  | Koeru vald                   | 199   |  |

<span id="page-86-0"></span>Iga inimese 3 olulisemat vabaaja ankurpunkti paiknevad tavaliselt samas omavalitsuses, kus inimese elukoha ja tööaja ankurpunkt, seega on vabaaja ankurpunkte samuti rohkem linnades ja nende tagamaal ([joonis 36](#page-86-2)). Kõige rohkem on vabaaja ankurpunkte Tallinna linnas, kus paikneb ligikaudu 485 000 inimese vähemalt üks kolmest olulisemast vabaaja ankurpunktist. Tartu on uuritud perioodi kuude keskmiselt üle 130 000 inimese vabaaja ankurpunkt. Vabaaja ankurpunktide arv omavalitsuste lõikes on esitatud joonisel 36.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_86_Figure_1.jpeg)

<span id="page-86-2"></span>**Joonis 36.** Vabaaja ankurpunktide (iga inimese 3 olulisemat vabaaja ankurpunkti) arv omavalitsustes.

#### <span id="page-86-1"></span>*Elukohtade paiknemine*

Sooline jaotus on Eesti omavalitsustes suhteliselt varieeruv. Maakondade lõikes on meeste osatähtsus suurim Harju maakonnas (50,7%), millele järgneb Ida-Viru maakond 50,2%-ga. Ülejäänud maakondades on omavalitsuste keskmiselt naisi rohkem kui mehi ([tabel 40](#page-87-0)). Suurima meeste osatähtsusega omavalitsuse (Ruhnu, 60,4%) ja väikseima meeste osatähtsusega omavalitsuse (Salme vald, 41,1%) vahe on 19,3 protsendipunkti. Sooline jaotus on omavalitsuste lõikes esitatud joonisel 37.

<span id="page-87-0"></span>**Tabel 40.** Sooline jaotus maakondades omavalitsuste keskmiselt vastavalt elukoha ankurpunkti omavalitsusele.

| Maakond            | Meeste osatähtsus | Naiste osatähtsus |
|--------------------|-------------------|-------------------|
| Harju maakond      | 50,7              | 49,3              |
| Ida-Viru maakond   | 50,2              | 49,8              |
| Lääne maakond      | 49,3              | 50,7              |
| Tartu maakond      | 48,9              | 51,1              |
| Lääne-Viru maakond | 48,9              | 51,1              |
| Saare maakond      | 48,8              | 51,2              |
| Järva maakond      | 48,4              | 51,6              |
| Jõgeva maakond     | 47,9              | 52,1              |
| Rapla maakond      | 47,9              | 52,1              |
| Viljandi maakond   | 47,8              | 52,2              |
| Hiiu maakond       | 47,6              | 52,4              |
| Valga maakond      | 47,6              | 52,4              |
| Pärnu maakond      | 47,6              | 52,4              |
| Võru maakond       | 47,5              | 52,5              |
| Põlva maakond      | 47,2              | 52,8              |
| Kokku              | 48,6              | 51,4              |

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_87_Figure_2.jpeg)

<span id="page-87-1"></span>**Joonis 37.** Meeste osatähtsus vastavalt elukoha ankurpunkti omavalitsusele.

Elanike vanuseline koosseis varieerub maakondade lõikes märkimisväärselt. Laste (0–19 aastased) osatähtsus on suurim Rapla maakonnas (13,4%) ja väikseim Ida-Viru maakonnas (10,3%) ([tabel 41\)](#page-88-0). Peab rõhutama, et laste telefonikasutuse varieeruvus on erinevatel põhjustel väga suur. Omavalitsuste lõikes on erinevused alla 20 aastaste jaotuses palju suuremad, kõige suurem on 0–19 aastaste osatähtsus Sõmerpalu vallas (18,4%), kõige väiksem aga Ruhnu vallas (4,1%). Alla 20 aastaste osatähtsus vastavalt elukoha ankurpunkti omavalitsusele on omavalitsuste lõikes esitatud joonisel 38.

<span id="page-88-0"></span>**Tabel 41.** Vanuseline jaotus maakondades omavalitsuste keskmiselt vastavalt elukoha ankurpunkti omavalitsusele.

|                    |      |       | Osatähtsus |       |      |
|--------------------|------|-------|------------|-------|------|
| Maakond            | 0–19 | 20–29 | 30–54      | 55–64 | 65+  |
| Harju maakond      | 10,8 | 17,5  | 51,7       | 11,5  | 8,5  |
| Hiiu maakond       | 12,9 | 10,3  | 50,3       | 15,7  | 10,7 |
| Ida-Viru maakond   | 10,3 | 11,2  | 52,7       | 13,6  | 12,4 |
| Jõgeva maakond     | 11,9 | 12,5  | 48,2       | 14,7  | 12,7 |
| Järva maakond      | 11,5 | 15,3  | 50,1       | 13,9  | 9,2  |
| Lääne maakond      | 11,7 | 11,5  | 48,7       | 14,5  | 13,6 |
| Lääne-Viru maakond | 11,9 | 14,1  | 49,5       | 13,5  | 11,0 |
| Põlva maakond      | 11,4 | 11,9  | 49,5       | 14,3  | 12,9 |
| Pärnu maakond      | 11,9 | 13,6  | 50,4       | 12,9  | 11,2 |
| Rapla maakond      | 13,4 | 14,4  | 46,4       | 12,9  | 12,9 |
| Saare maakond      | 12,2 | 10,7  | 50,1       | 14,7  | 12,3 |
| Tartu maakond      | 10,5 | 16,1  | 49,2       | 12,8  | 11,4 |
| Võru maakond       | 13,0 | 11,6  | 50,2       | 13,6  | 11,6 |
| Valga maakond      | 11,7 | 11,3  | 48,2       | 14,3  | 14,6 |
| Viljandi maakond   | 10,8 | 12,5  | 50,5       | 15,5  | 10,7 |
| Kokku              | 11,5 | 13,3  | 49,9       | 13,7  | 11,6 |

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_89_Figure_0.jpeg)

**Joonis 38.** 0**–**19 aastaste osatähtsus vastavalt elukoha ankurpunkti omavalitsusele.

Maakondade lõikes on 20–29 aastaste osatähtsus suurim Harju maakonnas (17,6%) ning väikseim Hiiu maakonnas (13,3%) [\(tabel 41](#page-88-0)). Selle vanusegrupi telefonikasutuse varieeruvust mõjutab suur hinnatundlikkus ja ruumiline mobiilsus. Omavalitsuste lõikes tuleb 20–29 aastaste puhul selgelt esile kaks suurema osatähtsusega omavalitsuste piirkonda: Tallinn ja selle tagamaa ning Tartu ja tagamaa [\(joonis 39\)](#page-90-0). Suurim on 20–29 aastaste osatähtsus Sauga vallas Pärnu maakonnas (26,8%), millele järgnevad Rae vald Harju maakonnas (26,5%), Tartu (25,3%) ja Tallinn (24,6%). Väikseim on 20–29 aastaste osatähtsus saartel ning piiriäärsetel aladel. Kihelkonna vallas Saaremaal on 20–29 aastaste osatähtsus vaid 5,3%, millele järgnevad Torgu vald Saare maakonnas (6,3%) ja Emmaste vald Hiiu maakonnas (7,1%). 20–29 aastaste osatähtsus vastavalt elukoha ankurpunkti omavalitsusele on omavalitsuste lõikes esitatud joonisel 39.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_90_Figure_0.jpeg)

<span id="page-90-0"></span>**Joonis 39.** 20**–**29 aastaste osatähtsus vastavalt elukoha ankurpunkti omavalitsusele.

Tööealiste elanike osatähtsus on suurim Ida-Viru maakonnas ja väikseim Rapla maakonnas [\(tabel 41](#page-88-0)). Omavalitsuste lõikes on 30–54 aastaste osatähtsus suurim Sillamäe linnas (64%), kuid üle 55% ka Narva-Jõesuu ja Narva linnas ning Vaivara, Jõhvi, Maidla ja Mäetaguse vallas. Omavalitsustest on 30–54 aastaste osatähtsus väikseim Piirissaare vallas (36,3%), Rägavere vallas (37,2%) ning Järvakandi vallas (39,5%). 30–54 aastaste osatähtsus vastavalt elukoha ankurpunkti omavalitsusele on omavalitsuste lõikes esitatud joonisel 40.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_91_Figure_0.jpeg)

**Joonis 40.** 30**–**54 aastaste osatähtsus vastavalt elukoha omavalitsusele.

Maakondade lõikes on 55–64 aastaste osatähtsus suurim Hiiu maakonnas ja väikseim Harju maakonnas [\(tabel 41\)](#page-88-0). Omavalitsuste lõikes hakkab silma väiksem osatähtsus Tallinna tagamaal ning Tartu linnas ja tagamaal ([joonis 41\)](#page-92-0). Omavalitsustest on 55–64 aastaste osatähtsus kõige väiksem Kiili vallas (7,1%), seejärel Rae vallas (8,0%), Ülenurme vallas (8,2%) ja Tartu linnas (9,1%). Üle 20% on 55–64 aastaste osatähtsus Martna vallas ja Võhma linnas. 55–64 aastaste osatähtsus vastavalt elukoha ankurpunkti omavalitsusele on omavalitsuste lõikes esitatud joonisel 41.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_92_Figure_0.jpeg)

<span id="page-92-0"></span>**Joonis 41.** 55**–**64 aastaste osatähtsus vastavalt elukoha ankurpunkti omavalitsusele.

Maakondade lõikes on pensioniealiste inimeste (üle 65 aastaste) osatähtsuselt esikohal Valga maakond (14,6%) ning viimane Harju maakond (8,5%). Peab rõhutama, et pensionärid on hinnatundlikud tarbijad ja telefonide kasutuse regionaalsed erinevused võivad olla suured. Omavalitsuste lõikes tulevad suurema osatähtsusega esile Peipsi järve äärsed omavalitsused, väikseimaga aga Tallinn ja Tartu ning nende tagamaad [\(joonis 42\)](#page-93-0). Suurim on üle 65 aastaste osatähtsus Taheva vallas Valga maakonnas (23,8%) ning väikseim Ruhnu vallas (3,4%), erinevus on üle 20 protsentipunkti. Üle 65 aastaste osatähtsus vastavalt elukoha ankurpunktile omavalitsusele on omavalitsuste lõikes esitatud joonisel 42.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_93_Figure_0.jpeg)

<span id="page-93-0"></span>**Joonis 42.** 65 aastaste ja vanemate osatähtsus vastavalt elukoha ankurpunkti omavalitsusele.

Enamuses Eesti omavalitsustes on ülekaalus eesti keelt kõnelevad inimesed. Maakondade lõikes on eestikeelsete osatähtsus suurim Viljandi maakonnas (99,5%) ja väikseim Ida-Viru maakonnas (58,9%) [\(tabel 42](#page-93-1)).

<span id="page-93-1"></span>**Tabel 42.** Jaotus peamiselt kasutatava keele alusel maakondades omavalitsuste keskmiselt vastavalt elukoha ankurpunkti omavalitsusele.

|                    |              | Osatähtsus  |               |  |  |  |  |
|--------------------|--------------|-------------|---------------|--|--|--|--|
| Maakond            | Eestikeelsed | Venekeelsed | Ingliskeelsed |  |  |  |  |
| Viljandi maakond   | 99,5         | 0,4         | 0,1           |  |  |  |  |
| Saare maakond      | 99,4         | 0,5         | 0,1           |  |  |  |  |
| Hiiu maakond       | 99,4         | 0,5         | 0,1           |  |  |  |  |
| Võru maakond       | 98,7         | 1,2         | 0,1           |  |  |  |  |
| Järva maakond      | 98,7         | 1,2         | 0,1           |  |  |  |  |
| Pärnu maakond      | 98,5         | 1,4         | 0,1           |  |  |  |  |
| Lääne maakond      | 98,2         | 1,7         | 0,1           |  |  |  |  |
| Põlva maakond      | 98,1         | 1,9         | 0,1           |  |  |  |  |
| Rapla maakond      | 98,0         | 1,9         | 0,1           |  |  |  |  |
| Valga maakond      | 97,4         | 2,5         | 0,1           |  |  |  |  |
| Lääne-Viru maakond | 96,9         | 3,0         | 0,1           |  |  |  |  |
| Jõgeva maakond     | 95,8         | 4,2         | 0,1           |  |  |  |  |
| Tartu maakond      | 93,6         | 6,3         | 0,1           |  |  |  |  |
| Harju maakond      | 88,3         | 11,6        | 0,2           |  |  |  |  |

| Ida-Viru maakond | 58,9 | 41,0 | 0,2 |
|------------------|------|------|-----|
| Kokku            | 92,9 | 0,1  | 0,1 |

Omavalitsustest on 218-s ehk 96% ülekaalus eesti keelt kõnelevad inimesed. Kaheksa omavalitsust, kus on ülekaalus mitte eestikeelsed inimesed, paiknevad Ida-Viru maakonnas: Narva (16,1% eesti keelsed), Sillamäe (20,1%), Vaivara vald (20,6%), Kohtla-Järve (27,5%), Narva-Jõesuu (27,9%), Alajõe vald (38,9%), Jõhvi vald (44,9%), Kohtla vald (48,7) ning üks omavalitsus Harju maakonnas: Maardu linn (49,7%). Eestikeelsete inimeste osatähtsus vastavalt elukoha ankurpunkti omavalitsusele on omavalitsuste lõikes esitatud joonisel 43.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_94_Figure_2.jpeg)

**Joonis 43.** Eestikeelsete inimeste osatähtsus vastavalt elukoha ankurpunkti omavalitsusele.

Venekeelsete inimeste osatähtsus on Ida-Viru maakonnas keskmiselt 41% [\(tabel 42\)](#page-93-1). Omavalitsustest on venekeelsete osatähtsus suurim eelnevalt nimetatud omavalitsustes, kus eestikeelsete osatähtsus on kõige väiksem. Lisaks Ida-Viru maakonnale tulevad suurema venekeelsete osatähtsusega esile ka mõned Harju maakonna omavalitsused: Paldiski linn ja Vasalemma vald. Venekeelsete inimeste osatähtsus vastavalt elukoha ankurpunkti omavalitsusele on omavalitsuste lõikes esitatud joonisel 44.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_95_Figure_0.jpeg)

**Joonis 44.** Venekeelsete inimeste osatähtsus vastavalt elukoha ankurpunkti omavalitsusele.

Inglise keelt peamise keelena kõnelevate inimeste osatähtsus jääb kõigi maakondade keskmiselt 0,1–0,2% piiresse. Selgeid piirkondi, kus oleks ingliskeelsete inimeste osatähtsus suurem kui mujal, esile ei tule. Ingliskeelsete inimeste osatähtsus on omavalitsuste lõikes suurim Kohtla vallas (0,7%) ja Noarootsi vallas (0,7%). 0% inglisekeelsete inimeste osatähtsusega omavalitsusi on palju, 62 (27%). Inglisekeelsete inimeste osatähtsus vastavalt elukoha ankurpunkti omavalitsusele on omavalitsuste lõikes esitatud joonisel 45.

<span id="page-96-0"></span>![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_96_Figure_0.jpeg)

**Joonis 45.** Ingliskeelsete inimeste osatähtsus vastavalt elukoha ankurpunkti omavalitsusele.

#### <span id="page-96-1"></span>*Töökohtade paiknemine*

Sooline jaotus tööaja ankurpunktide paiknemises erineb mõnevõrra elukoha ankurpunktide paiknemise soolisest jaotusest ([joonis 46](#page-97-0) ja [joonis 37](#page-87-1)). Meeste osatähtsus tööajal on suurim Paldiski linnas (61,5%) ja Rae vallas (60,3%), naiste osatähtsus on suurim aga Elva linnas (60,6%). Maakondade lõikes on meeste osatähtsus suurim Harju maakonnas (51,2%), millele järgneb Ida-Viru maakond (50,4%) ([tabel 43](#page-97-1)). Ülejäänud maakondades on omavalitsuste keskmiselt tööajal suurem naiste osatähtsus. Samasugune jaotus tuli esile ka elukoha ankurpunktide soolise jaotuse puhul.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_97_Figure_0.jpeg)

<span id="page-97-0"></span>**Joonis 46.** Meeste osatähtsus vastavalt tööaja ankurpunkti omavalitsusele.

<span id="page-97-1"></span>**Tabel 43.** Sooline jaotus maakondades omavalitsuste keskmiselt vastavalt tööaja ankurpunkti omavalitsusele.

| Maakond            | Meeste osatähtsus | Naiste osatähtsus |
|--------------------|-------------------|-------------------|
| Harju maakond      | 51,2              | 48,8              |
| Ida-Viru maakond   | 50,4              | 49,6              |
| Tartu maakond      | 49,2              | 50,8              |
| Lääne maakond      | 49,2              | 50,8              |
| Lääne-Viru maakond | 49,0              | 51,0              |
| Pärnu maakond      | 48,5              | 51,5              |
| Valga maakond      | 48,1              | 51,9              |
| Järva maakond      | 48,0              | 52,0              |
| Viljandi maakond   | 47,9              | 52,1              |
| Saare maakond      | 47,8              | 52,2              |
| Jõgeva maakond     | 47,8              | 52,2              |
| Hiiu maakond       | 47,2              | 52,8              |
| Võru maakond       | 47,2              | 52,8              |
| Rapla maakond      | 47,1              | 52,9              |
| Põlva maakond      | 47,0              | 53,0              |
| Kokku              | 48,7              | 51,3              |

Vanusegruppide jaotus maakondade lõikes on tööajal üldjoontes sarnane elukoha ankurpunktide vastava grupi inimeste paiknemisega, erinevused on mõne protsendipunkti piires ([tabel 44](#page-98-0)).

<span id="page-98-0"></span>**Tabel 44.** Vanuseline jaotus maakondades omavalitsuste keskmiselt vastavalt tööaja ankurpunkti omavalitsusele.

|                    |      |       | Osatähtsus |       |      |
|--------------------|------|-------|------------|-------|------|
| Maakond            | 0–19 | 20–29 | 30–54      | 55–64 | 65+  |
| Harju maakond      | 11,2 | 16,6  | 49,0       | 12,9  | 10,3 |
| Hiiu maakond       | 12,4 | 10,0  | 49,8       | 16,3  | 11,5 |
| Ida-Viru maakond   | 9,5  | 10,7  | 52,0       | 14,2  | 13,6 |
| Jõgeva maakond     | 11,4 | 11,7  | 47,9       | 15,3  | 13,6 |
| Järva maakond      | 11,2 | 14,5  | 49,6       | 14,8  | 9,9  |
| Lääne maakond      | 11,3 | 10,4  | 48,7       | 14,9  | 14,7 |
| Lääne-Viru maakond | 11,1 | 13,4  | 49,7       | 13,9  | 11,9 |
| Põlva maakond      | 10,9 | 11,5  | 48,9       | 14,8  | 13,7 |
| Pärnu maakond      | 11,1 | 12,6  | 49,9       | 14,1  | 12,4 |
| Rapla maakond      | 13,3 | 12,3  | 45,6       | 14,2  | 14,7 |
| Saare maakond      | 11,5 | 10,0  | 48,7       | 15,9  | 13,9 |
| Tartu maakond      | 10,5 | 15,3  | 47,8       | 13,5  | 12,9 |
| Võru maakond       | 12,5 | 11,1  | 49,6       | 14,4  | 12,5 |
| Valga maakond      | 10,9 | 10,6  | 47,9       | 14,9  | 15,7 |
| Viljandi maakond   | 10,1 | 11,5  | 49,8       | 16,6  | 11,9 |
| Kokku              | 11,1 | 12,5  | 49,1       | 14,5  | 12,8 |

Maakondadest on noorte, alla 20 aastaste osatähtsus tööajal väikseim Ida-Viru maakonnas (9,5%) ning suurim Rapla maakonnas (13,3%) ([tabel 44](#page-98-0)). Omavalitsuste lõikes on alla 20 aastaste osatähtsus tööajal suurim Vastseliina vallas ja Põltsamaa linnas, üle 18% ning väikseim Ruhnu vallas ja Taheva vallas, alla 5%. Alla 20 aastaste osatähtsus tööajal on omavalitsuste lõikes esitatud joonisel 47.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_99_Figure_0.jpeg)

**Joonis 47.** 0**–**19 aastaste osatähtsus vastavalt tööaja (sh õppeasutused) ankurpunkti omavalitsusele.

20–29 aastaste osatähtsus on maakondades suurim Harju maakonnas (16,6%) ja väikseim Hiiu ja Saare maakonnas (10,0%) ([tabel 44](#page-98-0)). Omavalitsuste lõikes on tööajal 20–29 aastaste osatähtsus suurim Rae vallas (26,5%) ja Imavere vallas (25,0%) ning väikseim Nõva vallas (4,6%). Suurema 20–29 aastaste osatähtsusega tulevad esile Tallinn ja Tartu ning nende tagamaad. 20–29 aastaste osatähtsus tööajal on omavalitsuste lõikes esitatud joonisel 48.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_100_Figure_0.jpeg)

**Joonis 48.** 20**–**29 aastaste osatähtsus vastavalt tööaja ankurpunkti omavalitsusele.

Tööealiste inimeste (30–54 aastat) osatähtsus on maakondade lõikes suurim Ida-Viru maakonnas (52,0%) ja väikseim Rapla maakonnas (45,6%) ([tabel 44\)](#page-98-0). Omavalitsuste lõikes on 30–54 aastaste osatähtsus suurim, üle 60%, Sillamäe linnas, Ruhnu vallas ja Värska vallas. Väikseim on tööealiste osatähtsus Piirissaare vallas (35,6%) ja Rägavere vallas (38,4%). 30–54 aastaste osatähtsus tööajal on omavalitsuste lõikes esitatud joonisel 49.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_101_Figure_0.jpeg)

**Joonis 49.** 30**–**54 aastaste osatähtsus vastavalt tööaja ankurpunkti omavalitsusele.

55–64 aastaste osatähtsus on suurim Viljandi maakonnas (16,6%) ja väikseim Harju maakonnas (12,9%) [\(tabel 44\)](#page-98-0). Omavalitsuste lõikes tulevad väiksema osatähtsusega esile Tallinn ja Tartu ning mõned nende tagamaa omavalitsused ([joonis 50](#page-102-0)). Suurim on 55–64 aastaste osatähtsus tööajal Martna vallas (21,7%) ja Misso vallas (21,2%) ning väikseim Rae vallas 7,9%) ja Tartu linnas (8,9%). 55–64 aastaste osatähtsus tööajal on omavalitsuste lõikes esitatud joonisel 50.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_102_Figure_0.jpeg)

<span id="page-102-0"></span>**Joonis 50.** 55**–**64 aastaste osatähtsus vastavalt tööaja ankurpunkti omavalitsusele.

Pensioniealiste osatähtsus on maakondade lõikes suurim Valga maakonnas (15,7%) ja väikseim Järva maakonnas (9,9%) [\(tabel 44\)](#page-98-0). Suurema pensionäride osatähtsusega on üksikud omavalitsused üle Eesti ([joonis 51\)](#page-103-0). Üle 65 aastaste osatähtsus varieerub 3,0% Ruhnu vallas kuni 24,8% Illuka vallas. Üle 65 aastaste osatähtsus tööajal on omavalitsuste lõikes esitatud joonisel 51.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_103_Figure_0.jpeg)

<span id="page-103-0"></span>**Joonis 51.** 65 aastaste ja vanemate osatähtsus vastavalt tööaja ankurpunkti omavalitsusele.

Nagu elukohtade puhulgi, on ka tööaja ankurpunktides eestikeelsete osatähtsus kõigis maakondades suurem kui venekeelsete ja inglisekeelsete inimeste [\(tabel 45](#page-103-1)). Väikseim eestikeelsete ja suurim venekeelsete osatähtsus on tööajal (nagu ka muul ajal) Ida-Viru maakonnas, vastavalt eestikeelseid 58,3% ja venekeelseid 41,5%.

<span id="page-103-1"></span>**Tabel 45.** Jaotus peamiselt kasutatava keele alusel maakondades omavalitsuste keskmiselt vastavalt tööaja ankurpunkti omavalitsusele.

|                    | Osatähtsus   |             |               |  |  |
|--------------------|--------------|-------------|---------------|--|--|
| Maakond            | Eestikeelsed | Venekeelsed | Ingliskeelsed |  |  |
| Saare maakond      | 99,6         | 0,3         | 0,1           |  |  |
| Viljandi maakond   | 99,5         | 0,4         | 0,1           |  |  |
| Hiiu maakond       | 99,3         | 0,5         | 0,1           |  |  |
| Võru maakond       | 98,7         | 1,3         | 0,0           |  |  |
| Järva maakond      | 98,5         | 1,4         | 0,1           |  |  |
| Pärnu maakond      | 98,4         | 1,5         | 0,1           |  |  |
| Lääne maakond      | 98,2         | 1,6         | 0,2           |  |  |
| Põlva maakond      | 98,1         | 1,9         | 0,1           |  |  |
| Rapla maakond      | 97,9         | 2,0         | 0,1           |  |  |
| Valga maakond      | 97,6         | 2,4         | 0,1           |  |  |
| Lääne-Viru maakond | 96,8         | 3,1         | 0,1           |  |  |
| Jõgeva maakond     | 95,9         | 4,1         | 0,1           |  |  |
| Tartu maakond      | 93,7         | 6,2         | 0,1           |  |  |

| Harju maakond    | 87,6 | 12,2 | 0,2 |
|------------------|------|------|-----|
| Ida-Viru maakond | 58,3 | 41,5 | 0,2 |
| Kokku            | 92,7 | 7,1  | 0,1 |

Tööajal on eestikeelsete inimeste osatähtsus ülekaalus 219 omavalitsuses ehk 96%. 8-st omavalitsusest, kus on tööajal mitte eestikeelsete (peamiselt venekeelsed) inimeste osatähtsus suurem kui eestikeelsete, paikneb 7 Ida-Viru maakonnas (Narva, Sillamäe, Kohtla-Järve ja Narva-Jõesuu linn ning Vaivara, Alajõe ja Jõhvi vald) ning 1 Harju maakonnas (Maardu linn). Eestikeelsete inimeste osatähtsus tööajal on omavalitsuste lõikes esitatud joonisel 52 ning venekeelsete osatähtsus joonisel 53.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_104_Figure_2.jpeg)

**Joonis 52.** Eestikeelsete inimeste osatähtsus vastavalt tööaja ankurpunkti omavalitsusele.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_105_Figure_0.jpeg)

**Joonis 53.** Venekeelsete inimeste osatähtsus vastavalt tööaja ankurpunkti omavalitsusele.

Inglisekeelsete inimeste tööaja ankurpunktide osatähtsus on nagu elukoha ankurpunktide omagi maakondade keskmiselt 0,1–0,2% [\(tabel 45](#page-103-1)). Omavalitsustest on inglisekeelsete inimeste osatähtsus tööajal suurim Viru-Nigula vallas (1%), millele järgnevad Sindi linn (0,9%) ja Vormsi vald (0,8%). Inglisekeelsete inimeste osatähtsus tööajal on omavalitsuste lõikes esitatud joonisel 54.

<span id="page-106-0"></span>![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_106_Figure_0.jpeg)

**Joonis 54.** Ingliskeelsete inimeste osatähtsus vastavalt tööaja ankurpunkti omavalitsusele.

#### <span id="page-106-1"></span>**4.1.2. Linnade mõjualad elukoha ja tööaja ankurpunktide vahelise liikumise põhjal**

#### <span id="page-106-2"></span>*Elukoha ja tööaja ankurpunktide vaheline liikumine*

Omavalitsuste vaheliste elukoha ja tööaja ankurpunktide vaheliste liikumiste (pendelränne) alusel tulevad suuremate mahtudega esile suuremate linnade ümbrused: Tallinn, Tartu, Pärnu, Rakvere, Kohtla-Järve [\(joonis 55\)](#page-107-0). Arvuliselt kõige enam inimesi pendeldab Viimsi vallast Tallinna, üle 10 000 inimese. Üle 5000 inimese liigub igapäevaselt ka Harku, Rae ja Saue vallast Tallinna, Tallinnast Rae valda ning Kohtla-Järve linnast Jõhvi valda. Jõhvi ja Kohtla-Järve vahelise pendelrände näitajate puhul on oluline mõjutegur ka linnaosade geograafiline põimumine. 20 suurima elukoha ja tööaja ankurpunktide vaheliste liikujate arvuga omavalitsust on esitatud tabelis 46.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_107_Figure_0.jpeg)

<span id="page-107-0"></span>**Joonis 55.** Elukoha ja tööaja ankurpunkti vahel liikujate arv omavalitsustes.

**Tabel 46.** 20 suurima elukoha ja tööaja ankurpunkti vaheliste liikujate arvuga omavalitsust.

| Elukoha ankurpunkti omavalitsus | Tööaja ankurpunkti omavalitsus | Inimeste arv |
|---------------------------------|--------------------------------|--------------|
| Viimsi vald                     | Tallinna linn                  | 10 270       |
| Harku vald                      | Tallinna linn                  | 9413         |
| Rae vald                        | Tallinna linn                  | 8118         |
| Kohtla-Järve linn               | Jõhvi vald                     | 6491         |
| Tallinna linn                   | Rae vald                       | 5954         |
| Saue vald                       | Tallinna linn                  | 5737         |
| Tallinna linn                   | Viimsi vald                    | 4358         |
| Tallinna linn                   | Maardu linn                    | 4218         |
| Maardu linn                     | Tallinna linn                  | 4030         |
| Jõelähtme vald                  | Tallinna linn                  | 3854         |
| Saku vald                       | Tallinna linn                  | 3831         |
| Jõhvi vald                      | Kohtla-Järve linn              | 3680         |
| Tallinna linn                   | Saue vald                      | 3570         |
| Tallinna linn                   | Harku vald                     | 3540         |
| Tartu vald                      | Tartu linn                     | 3112         |
| Saue linn                       | Tallinna linn                  | 2999         |
| Ülenurme vald                   | Tartu linn                     | 2991         |
| Kiili vald                      | Tallinna linn                  | 2906         |
| Kohila vald                     | Tallinna linn                  | 2553         |
| Kuusalu vald                    | Tallinna linn                  | 2517         |

Pendelrände tõttu saavad tööajal inimesi juurde linnalised omavalitsused, kaotavad aga kõige enam suurte linnade tagamaad [\(joonis 56](#page-108-0)). Kõige rohkem on sisse- ja väljarände saldo positiivne Tallinnas, ligikaudu 39 000 inimest [\(tabel 47\)](#page-108-1). Peaaegu 10 000 inimest on sisserände ja väljarände vahe sisserände kasuks ka Tartu linnas. Tööajal mujale pendeldavate inimeste tõttu kaotavad kõige enam Tallinna tagamaa omavalitsused, Harku ja Viimsi vallas läheb üle 6000 inimese rohkem mujale tööle, kui tuleb nendesse omavalitsustesse. 20 kõige enam inimesi juurde saavat ja 20 kõige enam kaotavat omavalitsust lähtuvalt elukoha ja tööaja ankurpunktide vahelisest rändest on esitatud tabelis 47.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_108_Figure_1.jpeg)

<span id="page-108-0"></span>**Joonis 56.** Omavalitsusse ja sealt välja liikuvate (elukoha ja tööaja ankurpunktide vaheline liikumine) inimeste arvu erinevus.

<span id="page-108-1"></span>**Tabel 47.** 20 kõige enam inimesi juurde saavat ja 20 kõige enam kaotavat omavalitsust lähtuvalt elukoha ja tööaja ankurpunktide vahelisest rändest.

| 20 suurimat inimeste juurde saajat |       | 20 suurimat inimeste kaotajat |       |
|------------------------------------|-------|-------------------------------|-------|
| Omavalitsus                        | Arv   | Omavalitsus                   | Arv   |
| Tallinna linn                      | 38966 | Harku vald                    | -6532 |
| Tartu linn                         | 9944  | Viimsi vald                   | -6056 |
| Jõhvi vald                         | 5585  | Kohtla-Järve linn             | -2745 |
| Pärnu linn                         | 4920  | Saku vald                     | -2426 |
| Rakvere linn                       | 3433  | Kiili vald                    | -2276 |
| Viljandi linn                      | 2974  | Keila vald                    | -2230 |
| Kuressaare linn                    | 2714  | Jõelähtme vald                | -2030 |

| Võru linn      | 1738 | Saue vald     | -1810 |
|----------------|------|---------------|-------|
| Paide linn     | 1083 | Kuusalu vald  | -1748 |
| Maardu linn    | 874  | Loksa linn    | -1748 |
| Rapla vald     | 831  | Kohila vald   | -1697 |
| Jõgeva linn    | 776  | Raasiku vald  | -1494 |
| Põlva linn     | 773  | Vinni vald    | -1353 |
| Haapsalu linn  | 733  | Paikuse vald  | -1287 |
| Valga linn     | 461  | Ülenurme vald | -1281 |
| Keila linn     | 424  | Kehtna vald   | -1214 |
| Põltsamaa linn | 362  | Toila vald    | -1203 |
| Mäetaguse vald | 347  | Tartu vald    | -1193 |
| Kärdla linn    | 339  | Anija vald    | -1115 |
| Sillamäe linn  | 324  | Saue linn     | -1105 |

Inimeste osatähtsus, kelle elukoha ankurpunkt paikneb tööaja ankurpunktiga samas omavalitsuses, on suurem linnades ning väikseim linnade tagamaal [\(joonis 57](#page-110-0)). Seda mõjutab ka asustussüsteemi ja mobiilside leviala geograafia. Kõige suurem on elukoha ankurpunktiga samas omavalitsuses tööaja ankurpunkti omavate inimeste osatähtsus Narvas (88,9%), seejärel Tallinnas (88,1%) ja Pärnus (84,9%) ([tabel 48](#page-110-1)). Elukoha ankurpunktiga samas omavalitsuses tööaja ankurpunkti omavate inimeste osatähtsus on väikseim Saue vallas (31,0%), millele järgnevad Kohtla vald (33,3%) ja Sauga vald (33,4%) ([tabel 48](#page-110-1)). 20 suurima ja 20 väikseima samas omavalitsuses elukoha ja tööaja ankurpunkti omavate inimeste osatähtsusega omavalitsust on esitatud tabelis 48.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_110_Figure_0.jpeg)

<span id="page-110-0"></span>**Joonis 57.** Inimeste osatähtsus vastavalt elukoha ankurpunktile, kelle tööaja ankurpunkt paikneb elukohaga samas omavalitsuses.

<span id="page-110-1"></span>**Tabel 48.** 20 suurima ja 20 väikseima samas omavalitsuses elukoha ja tööaja ankurpunkti omavate inimeste osatähtsusega omavalitsust.

| 20 suurima osatähtsusega omavalitsust |            | 20 väikseima osatähtsusega omavalitsust |            |
|---------------------------------------|------------|-----------------------------------------|------------|
| Omavalitsus                           | Osatähtsus | Omavalitsus                             | Osatähtsus |
| Narva linn                            | 88,9       | Saue vald                               | 31,0       |
| Tallinna linn                         | 88,1       | Kohtla vald                             | 33,3       |
| Pärnu linn                            | 84,9       | Sauga vald                              | 33,4       |
| Tootsi vald                           | 83,8       | Harku vald                              | 33,5       |
| Kuressaare linn                       | 83,5       | Saare vald                              | 33,8       |
| Kärdla linn                           | 83,3       | Rakvere vald                            | 34,1       |
| Tartu linn                            | 83,2       | Tähtvere vald                           | 34,5       |
| Valga linn                            | 81,5       | Kareda vald                             | 35,3       |
| Vändra vald                           | 81,0       | Jõelähtme vald                          | 35,4       |
| Vändra alev vald                      | 81,0       | Kohtla-Nõmme vald                       | 37,0       |
| Kihnu vald                            | 80,6       | Viiratsi vald                           | 37,2       |
| Helme vald                            | 79,9       | Ülenurme vald                           | 37,4       |
| Tõrva linn                            | 79,9       | Narva-Jõesuu linn                       | 37,7       |
| Avinurme vald                         | 79,9       | Paikuse vald                            | 38,1       |
| Saarde vald                           | 79,8       | Sillamäe linn                           | 39,5       |
| Aseri vald                            | 78,4       | Haaslava vald                           | 39,9       |
| Viljandi linn                         | 78,2       | Luunja vald                             | 40,1       |
| Põlva linn                            | 77,9       | Pärsti vald                             | 40,4       |
| Kunda linn                            | 77,0       | Keila vald                              | 40,9       |

| Abja vald<br>76,9<br>Kiili vald<br>41,6 |
|-----------------------------------------|
|-----------------------------------------|

Elukoha ja tööaja ankurpunkti vahel liikujate osatähtsuse osas elukoha ankurpunkti omavalitsuse elanike arvust tulevad selgelt esile maakonna keskused ja nende tagamaad ([joonis 58\)](#page-111-0). Üle 50% omavalitsuse elanike arvust käib igapäevaselt Tallinnasse Saue ja Viimsi vallast ning Pärnusse Sauga vallast [\(tabel 49\)](#page-111-1). Ülejäänud omavalitsustes jääb see protsent alla 50, kuid omavalitsusi, kust käib mujale üle 30% omavalitsuse elanikest, on kokku 40 (18%). 20 suurima elukoha ja tööaja ankurpunkti vaheliste liikujate osatähtsusega omavalitsust on esitatud tabelis 49.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_111_Figure_2.jpeg)

<span id="page-111-0"></span>**Joonis 58.** Elukoha ja tööaja ankurpunkti vahel liikujate osatähtsus omavalitsustes elukoha omavalitsuse elukohtade arvust.

<span id="page-111-1"></span>**Tabel 49.** 20 suurima elukoha ja tööaja ankurpunkti vaheliste liikujate osatähtsusega omavalitsust.

| Elukoha ankurpunkti omavalitsus | Tööaja ankurpunkti omavalitsus | Osatähtsus |
|---------------------------------|--------------------------------|------------|
| Saue vald                       | Tallinna linn                  | 51,1       |
| Sauga vald                      | Pärnu linn                     | 50,9       |
| Viimsi vald                     | Tallinna linn                  | 50,5       |
| Ülenurme vald                   | Tartu linn                     | 49,5       |
| Sillamäe linn                   | Vaivara vald                   | 49,3       |
| Tähtvere vald                   | Tartu linn                     | 49,0       |
| Harku vald                      | Tallinna linn                  | 46,5       |
| Viiratsi vald                   | Viljandi linn                  | 46,0       |

| Paikuse vald      | Pärnu linn      | 45,1 |
|-------------------|-----------------|------|
| Kiili vald        | Tallinna linn   | 44,8 |
| Luunja vald       | Tartu linn      | 44,5 |
| Rae vald          | Tallinna linn   | 44,2 |
| Kaarma vald       | Kuressaare linn | 44,0 |
| Jõelähtme vald    | Tallinna linn   | 43,6 |
| Rakvere vald      | Rakvere linn    | 43,1 |
| Haaslava vald     | Tartu linn      | 43,0 |
| Pärsti vald       | Viljandi linn   | 42,6 |
| Pihtla vald       | Kuressaare linn | 41,8 |
| Tartu vald        | Tartu linn      | 41,6 |
| Narva-Jõesuu linn | Narva linn      | 41,5 |

Traditsioonilise keskuste põhise ning elukoha ja töökoha vahelisest pendelrändest tuleneva linnade mõjualade leidmise meetodil joonistuvad välja kõigi keskuste ümber nende mõjualad, kus vähemalt 15%-l omavalitsuse elanikest on töökoht keskuslinnas ([joonis 59](#page-112-0)).

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_112_Figure_2.jpeg)

<span id="page-112-0"></span>**Joonis 59.** Keskuses tööajal viibivate inimeste osatähtsus elukoha ankurpunkti omavalitsuse elanike arvust.

#### <span id="page-113-1"></span><span id="page-113-0"></span>*Elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelised liikumised vastavalt sotsiaalsetele tunnustele*

Suuremas osas omavalitsuste vahelistes elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelistes liikumistes, kus on piisavalt liikujaid (üle 50 inimese), on ülekaalus mehed ([joonis 60;](#page-113-2) [joonis 61](#page-115-0)). Silma hakkab, et suurem on meeste osatähtsus linnadest väljuvate liikumiste puhul [\(joonis 60](#page-113-2)). Üle 70% on elukoha ja tööaja koha vahelistes liikumistes mehed Viimsi vallast Rae valda, Kohtla-Järve linnast Mäetaguse valda ning Harku vallast Rae valda liikujate puhul. 20 suurima meeste osatähtsusega omavalitsuste vahelist elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelist liikumissuunda on esitatud tabelis 50.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_113_Figure_2.jpeg)

<span id="page-113-2"></span>**Joonis 60.** Meeste osatähtsus elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

**Tabel 50.** 20 suurima meeste osatähtsusega omavalitsuste vahelist elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelist liikumissuunda. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

| Elukoha ankurpunkti omavalitsus | Tööaja ankurpunkti omavalitsus | Meeste osatähtsus |
|---------------------------------|--------------------------------|-------------------|
| Viimsi vald                     | Rae vald                       | 74,0              |
| Kohtla-Järve linn               | Mäetaguse vald                 | 71,8              |
| Harku vald                      | Rae vald                       | 71,8              |
| Väike-Maarja vald               | Rakvere linn                   | 69,1              |
| Tallinna linn                   | Rae vald                       | 69,0              |
| Jõhvi vald                      | Mäetaguse vald                 | 67,5              |
| Tallinna linn                   | Maardu linn                    | 67,3              |
| Tallinna linn                   | Paldiski linn                  | 67,1              |
| Kose vald                       | Rae vald                       | 67,1              |
| Tallinna linn                   | Jõelähtme vald                 | 66,4              |
| Paide linn                      | Tallinna linn                  | 66,1              |
| Tallinna linn                   | Saue linn                      | 65,6              |
| Pärnu linn                      | Sauga vald                     | 65,6              |
| Tallinna linn                   | Vasalemma vald                 | 65,4              |
| Ridala vald                     | Tallinna linn                  | 65,3              |
| Vändra vald                     | Pärnu linn                     | 64,6              |
| Tallinna linn                   | Kiili vald                     | 64,2              |
| Rakvere linn                    | Kunda linn                     | 63,6              |
| Tallinna linn                   | Narva linn                     | 63,0              |
| Narva linn                      | Tallinna linn                  | 62,9              |

Naiste osatähtsus on meeste omast elukoha ja tööaja ankurpunkti vaheliste liikumiste puhul suurem üldiselt lühema vahemaaliste liikumiste puhul ja linnade ümbruses ([joonis](#page-115-0)  [61\)](#page-115-0). Kõige suurem on naiste osatähtsus Konguta vallast Elva linna liikujate puhul (62,1%), üle 60% on naisi ka Taebla vallast Haapsalu linna, Jõgeva vallast Jõgeva linna, Vasalemma vallast Keila linna ning Kaiu vallast Rapla valda liikujate puhul. 20 suurima naiste osatähtsusega omavalitsuste vahelist elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelist liikumissuunda on esitatud tabelis 51.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_115_Figure_0.jpeg)

<span id="page-115-0"></span>**Joonis 61.** Naiste osatähtsus elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

**Tabel 51.** 20 suurima naiste osatähtsusega omavalitsuste vahelist elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelist liikumissuunda. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

| Elukoha ankurpunkti omavalitsus | Tööaja ankurpunkti omavalitsus | Naiste osatähtsus |
|---------------------------------|--------------------------------|-------------------|
| Konguta vald                    | Elva linn                      | 62,1              |
| Taebla vald                     | Haapsalu linn                  | 60,5              |
| Jõgeva vald                     | Jõgeva linn                    | 60,4              |
| Vasalemma vald                  | Keila linn                     | 60,4              |
| Kaiu vald                       | Rapla vald                     | 60,1              |
| Ridala vald                     | Haapsalu linn                  | 59,6              |
| Räpina vald                     | Mikitamäe vald                 | 57,9              |
| Lasva vald                      | Võru linn                      | 57,2              |
| Oru vald                        | Haapsalu linn                  | 57,0              |
| Saue vald                       | Keila linn                     | 57,0              |
| Salme vald                      | Kuressaare linn                | 56,9              |
| Tabivere vald                   | Tartu linn                     | 56,1              |
| Mikitamäe vald                  | Räpina vald                    | 55,7              |
| Pihtla vald                     | Kuressaare linn                | 55,6              |
| Rägavere vald                   | Rakvere linn                   | 55,6              |
| Harku vald                      | Keila linn                     | 55,4              |
| Tõstamaa vald                   | Pärnu linn                     | 55,4              |
| Tallinna linn                   | Vihula vald                    | 55,3              |
| Laheda vald                     | Põlva linn                     | 55,3              |

| Antsla vald | Urvaste vald | 55,0 |
|-------------|--------------|------|
|             |              |      |

Noorte, alla 20 aastaste, osatähtsus on enamuse omavalitsuste vaheliste liikumiste puhul elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelistes liikumistes alla 20% ([joonis 62\)](#page-116-0). Kõige suurem on 0–19 aastaste osatähtsus Kohila vallast Saku valda ning Võru linnast Tartu linna liikujate puhul. 20 suurima 0–19 aastaste osatähtsusega elukoha ja tööaja ankurpunkti omavalitsuste vahelist liikumissuunda on esitatud tabelis 52.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_116_Figure_2.jpeg)

<span id="page-116-0"></span>**Joonis 62.** 0**–**19 aastaste osatähtsus elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

**Tabel 52.** 20 suurima 0**–**19 aastaste osatähtsusega elukoha ja tööaja ankurpunkti omavalitsuste vahelist liikumissuunda. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

| Elukoha ankurpunkti omavalitsus | Tööaja ankurpunkti omavalitsus | 0–19 aastaste osatähtsus |
|---------------------------------|--------------------------------|--------------------------|
| Kohila vald                     | Saku vald                      | 20,3                     |
| Võru linn                       | Tartu linn                     | 20,2                     |
| Keila linn                      | Harku vald                     | 19,3                     |
| Raikküla vald                   | Rapla vald                     | 19,3                     |
| Põltsamaa vald                  | Põltsamaa linn                 | 19,1                     |
| Kuressaare linn                 | Tallinna linn                  | 19,1                     |
| Jõgeva vald                     | Tartu linn                     | 18,1                     |
| Harku vald                      | Keila linn                     | 17,8                     |

| Sõmerpalu vald | Võru linn       | 17,5 |
|----------------|-----------------|------|
| Tori vald      | Pärnu linn      | 17,2 |
| Kaarma vald    | Kuressaare linn | 17,0 |
| Rapla vald     | Kehtna vald     | 17,0 |
| Pihtla vald    | Kuressaare linn | 16,4 |
| Põltsamaa linn | Põltsamaa vald  | 16,4 |
| Väätsa vald    | Paide linn      | 16,4 |
| Harku vald     | Saue linn       | 16,3 |
| Kehtna vald    | Rapla vald      | 16,3 |
| Juuru vald     | Rapla vald      | 16,1 |
| Konguta vald   | Elva linn       | 15,8 |
| Laheda vald    | Põlva linn      | 15,6 |

20–29 aastaste osatähtsus elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelistes liikumistes on suurem suuremate linnade vahel ([joonis 63\)](#page-117-0). Esile tulevad Tallinn, Tartu, Pärnu, Viljandi, Kuressaare, Rakvere, Haapsalu, Paide, Põlva ja Võru. 20–29 aastaste osatähtsus on suurim Tartust Tallinnasse liikujate puhul (42,5%), seejärel Tallinnast Tartusse ning Võrust Tartusse liikujate puhul, üle 39%. 20 suurima 20–29 aastaste osatähtsusega omavalitsuste vahelist liikumissuunda elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelistes liikumistes on esitatud tabelis 53.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_117_Figure_2.jpeg)

<span id="page-117-0"></span>**Joonis 63.** 20**–**29 aastaste osatähtsus elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

**Tabel 53.** 20 suurima 20**–**29 aastaste osatähtsusega omavalitsuste vahelist liikumissuunda elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

| Elukoha ankurpunkti omavalitsus | Tööaja ankurpunkti omavalitsus | 20–29 aastaste osatähtsus |
|---------------------------------|--------------------------------|---------------------------|
| Tartu linn                      | Tallinna linn                  | 42,5                      |
| Tallinna linn                   | Tartu linn                     | 39,9                      |
| Võru linn                       | Tartu linn                     | 39,6                      |
| Viljandi linn                   | Tallinna linn                  | 38,3                      |
| Rakvere linn                    | Tallinna linn                  | 36,9                      |
| Tallinna linn                   | Rae vald                       | 33,9                      |
| Pärnu linn                      | Tallinna linn                  | 33,7                      |
| Kuressaare linn                 | Tallinna linn                  | 33,5                      |
| Kehtna vald                     | Tallinna linn                  | 32,4                      |
| Tallinna linn                   | Viljandi linn                  | 32,4                      |
| Otepää vald                     | Tartu linn                     | 32,1                      |
| Rae vald                        | Tallinna linn                  | 32,0                      |
| Tartu linn                      | Põlva linn                     | 31,7                      |
| Tallinna linn                   | Kuressaare linn                | 31,2                      |
| Tallinna linn                   | Pärnu linn                     | 30,7                      |
| Tallinna linn                   | Saue linn                      | 30,0                      |
| Sauga vald                      | Pärnu linn                     | 29,8                      |
| Rapla vald                      | Tallinna linn                  | 29,5                      |
| Narva linn                      | Tallinna linn                  | 29,3                      |
| Tallinna linn                   | Rakvere linn                   | 29,1                      |

Tööealiste inimeste (30–54 aastased) osatähtsus on elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelistes liikumistes suurim suuremate linnade lähiümbruse ja linnakeskuse vaheliste liikumiste puhul [\(joonis 64](#page-119-0)). Kõige suurem on 30–54 aastaste osatähtsus Mäetaguse vallast Jõhvi valda liikujate puhul, üle 74%. 20 suurima 30–54 aastaste osatähtsusega omavalitsuste vahelist liikumissuunda elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelistes liikumistes on esitatud tabelis 54.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_119_Figure_0.jpeg)

<span id="page-119-0"></span>**Joonis 64.** 30**–**54 aastaste osatähtsus elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel liikujate arv on 50 või rohkem.

**Tabel 54.** 20 suurima 30**–**54 aastaste osatähtsusega omavalitsuste vahelist liikumissuunda elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

| Elukoha ankurpunkti<br>omavalitsus | Tööaja ankurpunkti<br>omavalitsus | 30–54 aastaste osatähtsus |
|------------------------------------|-----------------------------------|---------------------------|
| Mäetaguse vald                     | Jõhvi vald                        | 74,3                      |
| Kohtla-Järve linn                  | Mäetaguse vald                    | 68,5                      |
| Võnnu vald                         | Tartu linn                        | 68,3                      |
| Vändra vald                        | Pärnu linn                        | 68,0                      |
| Toila vald                         | Jõhvi vald                        | 67,8                      |
| Kõrgessaare vald                   | Kärdla linn                       | 67,4                      |
| Sillamäe linn                      | Vaivara vald                      | 67,1                      |
| Vaivara vald                       | Sillamäe linn                     | 66,7                      |
| Oru vald                           | Haapsalu linn                     | 66,5                      |
| Narva-Jõesuu linn                  | Narva linn                        | 66,0                      |
| Räpina vald                        | Põlva linn                        | 66,0                      |
| Märjamaa vald                      | Rapla vald                        | 65,8                      |
| Lasva vald                         | Võru linn                         | 65,7                      |
| Kiili vald                         | Tallinna linn                     | 65,7                      |
| Kadrina vald                       | Rakvere linn                      | 65,5                      |
| Saue vald                          | Keila linn                        | 65,4                      |
| Vasalemma vald                     | Keila linn                        | 64,7                      |
| Kohtla-Järve linn                  | Toila vald                        | 64,4                      |

| Kohtla-Nõmme vald | Jõhvi vald   | 64,3 |
|-------------------|--------------|------|
| Maidla vald       | Kiviõli linn | 64,2 |

Vanemas tööeas inimeste (55–64 aastased) puhul tulevad suurema osatähtsusega esile Tallinnast selle edelapoolsetesse lähiümbruse omavalitsuste minejad [\(joonis 65](#page-120-0)). Kõige suurem on 55–64 aastaste osatähtsus Tallinnast Keila, Kernu ja Vasalemma valda minejate puhul, üle 16%. 20 suurima 55–64 aastaste osatähtsusega omavalitsuste vahelist liikumissuunda elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelistes liikumistes on esitatud tabelis 55.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_120_Figure_2.jpeg)

<span id="page-120-0"></span>**Joonis 65.** 55**–**64 aastaste osatähtsus elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

**Tabel 55.** 20 suurima 55**–**64 aastaste osatähtsusega omavalitsuste vahelist liikumissuunda elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

| Elukoha ankurpunkti omavalitsus | Tööaja ankurpunkti omavalitsus | 55–64 aastaste osatähtsus |
|---------------------------------|--------------------------------|---------------------------|
| Tallinna linn                   | Keila vald                     | 18,8                      |
| Tallinna linn                   | Kernu vald                     | 17,4                      |
| Tallinna linn                   | Vasalemma vald                 | 16,7                      |
| Keila vald                      | Keila linn                     | 16,2                      |
| Tallinna linn                   | Märjamaa vald                  | 16,1                      |
| Tallinna linn                   | Kohila vald                    | 15,9                      |
| Palamuse vald                   | Jõgeva vald                    | 15,8                      |

| Vasalemma vald     | Tallinna linn     | 15,6 |
|--------------------|-------------------|------|
| Toila vald         | Kohtla-Järve linn | 15,1 |
| Vaivara vald       | Narva linn        | 14,7 |
| Vastse-Kuuste vald | Põlva linn        | 14,6 |
| Kohtla-Järve linn  | Kohtla-Nõmme vald | 14,4 |
| Vihula vald        | Tallinna linn     | 14,3 |
| Keila vald         | Tallinna linn     | 14,1 |
| Kohtla-Järve linn  | Mäetaguse vald    | 14,1 |
| Türi vald          | Paide linn        | 13,9 |
| Viljandi linn      | Paistu vald       | 13,8 |
| Narva linn         | Vaivara vald      | 13,6 |
| Tallinna linn      | Kuusalu vald      | 13,3 |
| Alatskivi vald     | Tartu linn        | 13,2 |

Pensionäride (üle 65 aastaste) osatähtsus on samuti suurim Tallinnast selle edelapoolsetesse lähiümbruse omavalitsustesse ning Tartust selle lõunapoolsematesse omavalitsustesse minejate puhul ([joonis 66\)](#page-121-0). Kõigi omavalitsuste vaheliste liikumiste puhul jääb üle 65 aastaste osatähtsus elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelises liikumises alla 20%, suurim on see Tallinnast Kernu, Keila ja Kohila valda liikujate puhul. 20 suurima 65 aastaste ja vanemate osatähtsusega omavalitsuste vahelist liikumissuunda elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelistes liikumistes on esitatud tabelis 56.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_121_Figure_2.jpeg)

<span id="page-121-0"></span>**Joonis 66.** 65 aastaste ja vanemate osatähtsus elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel liikujate arv on 50 või rohkem.

**Tabel 56.** 20 suurima 65 aastaste ja vanemate osatähtsusega omavalitsuste vahelist liikumissuunda elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

| Elukoha ankurpunkti omavalitsus | Tööaja ankurpunkti omavalitsus | 65 + aastaste osatähtsus |
|---------------------------------|--------------------------------|--------------------------|
| Tallinna linn                   | Kernu vald                     | 18,5                     |
| Tallinna linn                   | Keila vald                     | 16,9                     |
| Tallinna linn                   | Kohila vald                    | 16,7                     |
| Viljandi linn                   | Paistu vald                    | 12,0                     |
| Kohtla-Järve linn               | Kohtla-Nõmme vald              | 11,6                     |
| Narva linn                      | Vaivara vald                   | 10,0                     |
| Tartu linn                      | Kambja vald                    | 9,9                      |
| Kernu vald                      | Tallinna linn                  | 9,7                      |
| Kohtla-Nõmme vald               | Kohtla-Järve linn              | 9,4                      |
| Kohtla-Järve linn               | Kohtla vald                    | 8,6                      |
| Tartu linn                      | Konguta vald                   | 8,5                      |
| Vihula vald                     | Tallinna linn                  | 8,3                      |
| Vihula vald                     | Rakvere linn                   | 8,2                      |
| Vaivara vald                    | Narva linn                     | 8,2                      |
| Vastse-Kuuste vald              | Tartu linn                     | 8,2                      |
| Tallinna linn                   | Harku vald                     | 8,1                      |
| Padise vald                     | Tallinna linn                  | 8,0                      |
| Keila linn                      | Keila vald                     | 7,9                      |
| Tallinna linn                   | Märjamaa vald                  | 7,9                      |
| Põlva linn                      | Vastse-Kuuste vald             | 7,9                      |

Omavalitsuste vahelistes elukoha ja tööaja koha liikumistes tulevad suurema venekeelsete inimeste osatähtsusega esile Tallinna ja Ida-Viru maakonna suuremate linnade, ning nende linnade ja lähiümbruse piirkondade vahelised liikumised [\(joonis 67](#page-123-0)). Kõige suurem on venekeelsete inimeste osatähtsus elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelise liikumise puhul Narvast ja Sillamäelt Vaivara valda, vastavalt 85% ja 82,9%. Üle 80% on venekeelseid inimesi ka Vaivara vallast Narva ja Sillamäele ning Narvast Narva-Jõesuusse liikujate puhul. 20 suurima venekeelsete osatähtsusega omavalitsuste vahelist liikumissuunda elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelistes liikumistes on esitatud tabelis 57.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_123_Figure_0.jpeg)

<span id="page-123-0"></span>**Joonis 67.** Venekeelsete osatähtsus elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel liikujate arv on 50 või rohkem.

**Tabel 57.** 20 suurima venekeelsete osatähtsusega omavalitsuste vahelist liikumissuunda elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

| Elukoha ankurpunkti omavalitsus | Tööaja ankurpunkti omavalitsus | Venekeelsete osatähtsus |
|---------------------------------|--------------------------------|-------------------------|
| Narva linn                      | Vaivara vald                   | 85,0                    |
| Sillamäe linn                   | Vaivara vald                   | 82,9                    |
| Vaivara vald                    | Narva linn                     | 81,5                    |
| Narva linn                      | Narva-Jõesuu linn              | 81,4                    |
| Vaivara vald                    | Sillamäe linn                  | 81,2                    |
| Kohtla-Järve linn               | Mäetaguse vald                 | 78,8                    |
| Narva-Jõesuu linn               | Narva linn                     | 77,7                    |
| Narva linn                      | Tallinna linn                  | 76,8                    |
| Jõhvi vald                      | Kohtla-Järve linn              | 71,3                    |
| Kohtla vald                     | Kohtla-Järve linn              | 69,5                    |
| Kohtla-Järve linn               | Toila vald                     | 68,5                    |
| Kohtla-Järve linn               | Jõhvi vald                     | 65,4                    |
| Kohtla-Järve linn               | Kohtla vald                    | 64,4                    |
| Kohtla-Järve linn               | Kohtla-Nõmme vald              | 62,6                    |
| Toila vald                      | Kohtla-Järve linn              | 57,3                    |
| Kohtla-Nõmme vald               | Kohtla-Järve linn              | 57,0                    |
| Tallinna linn                   | Maardu linn                    | 50,2                    |
| Maardu linn                     | Tallinna linn                  | 44,6                    |
| Jõelähtme vald                  | Maardu linn                    | 44,4                    |

<span id="page-124-0"></span>

| Maardu linn | Jõelähtme vald | 43,4 |
|-------------|----------------|------|
|-------------|----------------|------|

### <span id="page-124-1"></span>**4.1.3. Linnade mõjualad elukoha ja vabaaja ankurpunktide vahelise liikumise põhjal**

#### <span id="page-124-2"></span>*Elukoha ja vabaaja ankurpunktide vaheliste liikumiste üldised trendid*

Elukoha ja vabaaja ankurpunktide vahel liikujate arv on omavalitsuste vahel tunduvalt suurem kui elukoha ja tööaja ankurpunktide vahel liikujate arv. Üheks põhjuseks on see, et analüüsitud on iga inimese kolme olulisemat vabaaja ankurpunkti, enamasti on tööaja ankurpunkte aga inimestel üks, harvem kaks. Elukoha ja vabaaja ankurpunktide vaheliste liikumiste puhul tulevad küll välja suuremate linnade ja nende tagamaade seotus, kuid linnad on ka omavahel vabaaja liikumiste puhul tihedalt seotud [\(joonis 68\)](#page-124-3).

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_124_Figure_4.jpeg)

<span id="page-124-3"></span>**Joonis 68.** Elukoha ja vabaaja ankurpunktide (3 olulisemat) vahel liikujate arv omavalitsustes.

Kõige suurem on elukoha ja vabaaja ankurpunktide omavalitsuste vahel liikujate maht Viimsi vallast Tallinnasse (üle 15 000 inimese), üle 10 000-le inimese liigub ka Harku ning Rae vallast Tallinna. Üle 10 000 inimese käib vaba aega veetmas ka Kohtla-Järve linnast Jõhvi valda ning Tallinnast Viimsi valda. 20 suurima elukoha ja vabaaja koha vaheliste liikujate arvuga omavalitsust on esitatud tabelis 58.

**Tabel 58.** 20 suurima elukoha ja vabaaja ankurpunktide (3 olulisemat) vaheliste liikujate arvuga omavalitsust.

| Elukoha ankurpunkti omavalitsus | Vabaaja ankurpunkti omavalitsus | Inimeste arv |
|---------------------------------|---------------------------------|--------------|
| Viimsi vald                     | Tallinna linn                   | 15 332       |
| Kohtla-Järve linn               | Jõhvi vald                      | 15 204       |
| Harku vald                      | Tallinna linn                   | 13 843       |
| Rae vald                        | Tallinna linn                   | 12 634       |
| Tallinna linn                   | Viimsi vald                     | 10 770       |
| Tallinna linn                   | Harku vald                      | 8848         |
| Tallinna linn                   | Rae vald                        | 8577         |
| Saue vald                       | Tallinna linn                   | 7961         |
| Tallinna linn                   | Maardu linn                     | 7676         |
| Tallinna linn                   | Saue vald                       | 7560         |
| Jõhvi vald                      | Kohtla-Järve linn               | 7083         |
| Maardu linn                     | Tallinna linn                   | 6930         |
| Narva linn                      | Vaivara vald                    | 6158         |
| Jõelähtme vald                  | Tallinna linn                   | 5968         |
| Saku vald                       | Tallinna linn                   | 5940         |
| Tallinna linn                   | Tartu linn                      | 5766         |
| Võru linn                       | Võru vald                       | 5444         |
| Kohtla-Järve linn               | Kohtla vald                     | 5394         |
| Tallinna linn                   | Jõelähtme vald                  | 5304         |
| Tartu vald                      | Tartu linn                      | 5181         |

Kui elukoha ja tööaja ankurpunktide vahelise liikumise puhul saavad tööajal inimesi juurde peamiselt linnalised omavalitsused, kaotavad aga kõige enam suurte linnade tagamaad, siis vabaajaga seotud liikumiste puhul on muster palju kirjum [\(joonis 69\)](#page-126-0). Kõige rohkem on vabaaja ankurpunktidega seotud liikumiste saldo positiivne Tartu linnas, kuhu tuleb vaba aega veetma ligikaudu 16 000 inimest rohkem, kui sealt välja läheb. Vaba aega meelitavad veetma ka teised suuremad linnad: Pärnu, Tallinn, Jõhvi vald (sh Jõhvi linn), Rakvere, Viljandi jt [\(tabel 59\)](#page-126-1). Kõige rohkem on vabaaja ankurpunktidega seotud liikumiste saldo negatiivne, st mujale läheb vaba aega veetma rohkem inimesi kui tuleb omavalitsusse sisse, Kohtla-Järve linnas (vahe 17 000 inimest), seejärel Tallinna tagamaa omavalitsustes (Harku ja Viimsi vald ning Saue linn). 20 kõige enam inimesi juurde saavat ja 20 kõige enam kaotavat omavalitsust lähtuvalt elukoha ja vabaaja ankurpunktide vahelisest rändest on esitatud tabelis 59.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_126_Figure_0.jpeg)

<span id="page-126-0"></span>**Joonis 69.** Omavalitsusse ja sealt välja liikuvate (elukoha ja vabaaja ankurpunktide (3 olulisemat) vaheline liikumine) inimeste arvu erinevus.

<span id="page-126-1"></span>**Tabel 59.** 20 kõige enam inimesi juurde saavat ja 20 kõige enam kaotavat omavalitsust lähtuvalt elukoha ja vabaaja ankurpunktide (3 olulisemat) vahelisest rändest.

| 20 suurimat inimeste juurde saajat |       | 20 suurimat inimeste kaotajat |        |
|------------------------------------|-------|-------------------------------|--------|
| Omavalitsus                        | Arv   | Omavalitsus                   | Arv    |
| Tartu linn                         | 16336 | Kohtla-Järve linn             | -17004 |
| Pärnu linn                         | 13715 | Harku vald                    | -5781  |
| Tallinna linn                      | 10852 | Viimsi vald                   | -5283  |
| Jõhvi vald                         | 10528 | Saue linn                     | -4364  |
| Kohtla vald                        | 7570  | Kiviõli linn                  | -3443  |
| Rakvere linn                       | 6199  | Saku vald                     | -3063  |
| Viljandi linn                      | 4489  | Rae vald                      | -2978  |
| Võru vald                          | 3250  | Kose vald                     | -2656  |
| Saue vald                          | 3049  | Kunda linn                    | -2412  |
| Kaarma vald                        | 2416  | Konguta vald                  | -2336  |
| Ridala vald                        | 2389  | Kohila vald                   | -2238  |
| Paide vald                         | 2167  | Narva linn                    | -2219  |
| Hanila vald                        | 1906  | Halinga vald                  | -2090  |
| Viiratsi vald                      | 1736  | Vändra vald                   | -2021  |
| Pärsti vald                        | 1698  | Vändra alev vald              | -2021  |
| Sillamäe linn                      | 1573  | Keila vald                    | -2021  |
| Luunja vald                        | 1565  | Raasiku vald                  | -2007  |
| Jõgeva linn                        | 1442  | Tapa vald                     | -1966  |
| Vastse-Kuuste vald                 | 1219  | Kehtna vald                   | -1933  |

| Pihtla vald | 1195 | Saue linn | -1105 |
|-------------|------|-----------|-------|
|-------------|------|-----------|-------|

Elukoha ja vabaaja ankurpunktide vahelise liikumise põhjal tekkivad linnade mõjualad on laiemad ning liikujate mahud suuremad ([joonis 70](#page-127-0)) kui elukoha ja tööaja ankurpunktide vahelise rände puhul [\(joonis 58](#page-111-0)). Kõige suurem protsent omavalitsuse elanike arvust omab vabaaja ankurpunkte mujal omavalitsuses suuremate linnade tagamaa omavalitsustes: Sauga vallast on Pärnu linnas vabaaja ankurpunkt 80,2% inimestest, Ülenurme vallast Tartu linnas 77,2% inimestest ja Viimsi vallast Tallinnas 75,3% inimestest. 20 suurima elukoha ja vabaaja ankurpunktide vaheliste liikujate osatähtsusega omavalitsust on esitatud tabelis 60.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_127_Figure_2.jpeg)

<span id="page-127-0"></span>**Joonis 70.** Elukoha ja vabaaja ankurpunktide (3 olulisemat) vahel liikujate osatähtsus omavalitsustes elukoha omavalitsuse elukohtade arvust.

**Tabel 60.** 20 suurima elukoha ja vabaaja ankurpunkti (3 olulisemat) vaheliste liikujate osatähtsusega omavalitsust.

| Elukoha ankurpunkti omavalitsus | Vabaaja ankurpunkti omavalitsus | Osatähtsus |
|---------------------------------|---------------------------------|------------|
| Sauga vald                      | Pärnu linn                      | 80,2       |
| Ülenurme vald                   | Tartu linn                      | 77,2       |
| Viimsi vald                     | Tallinna linn                   | 75,3       |
| Paikuse vald                    | Pärnu linn                      | 75,0       |
| Tähtvere vald                   | Tartu linn                      | 74,7       |
| Viiratsi vald                   | Viljandi linn                   | 74,2       |

<span id="page-128-0"></span>

| Pärsti vald     | Viljandi linn   | 73,0 |
|-----------------|-----------------|------|
| Luunja vald     | Tartu linn      | 72,7 |
| Saue vald       | Tallinna linn   | 70,9 |
| Haaslava vald   | Tartu linn      | 70,8 |
| Tartu vald      | Tartu linn      | 69,2 |
| Rae vald        | Tallinna linn   | 68,8 |
| Harku vald      | Tallinna linn   | 68,5 |
| Jõelähtme vald  | Tallinna linn   | 67,5 |
| Kiili vald      | Tallinna linn   | 67,2 |
| Kaarma vald     | Kuressaare linn | 66,9 |
| Saarepeedi vald | Viljandi linn   | 65,9 |
| Audru vald      | Pärnu linn      | 65,5 |
| Rakvere vald    | Rakvere linn    | 65,3 |
| Pihtla vald     | Kuressaare linn | 64,8 |

#### <span id="page-128-1"></span>*Elukoha ja vabaaja ankurpunktide vahelised liikumised vastavalt sotsiaalsetele tunnustele*

Elukoha ja vabaaja ankurpunktide vahelistes liikumises on meeste osatähtsus omavalitsuste vaheliste liikumiste puhul suurim (üle 70%) mõnedes suundades Tallinna tagamaal ning Ida–Virumaal, kuid selgeid trende piirkondadena või liikumissuundadena esile ei tule [\(joonis 71](#page-129-0)). 20 suurima meeste osatähtsusega omavalitsuste vahelist liikumissuunda elukoha ja vabaaja ankurpunktide vahelistes liikumistes on esitatud tabelis 61.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_129_Figure_0.jpeg)

<span id="page-129-0"></span>**Joonis 71.** Meeste osatähtsus elukoha ja vabaaja ankurpunktide (3 olulisemat) vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

**Tabel 61.** 20 suurima meeste osatähtsusega omavalitsuste vahelist liikumissuunda elukoha ja vabaaja ankurpunktide (3 olulisemat) vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

| Elukoha ankurpunkti omavalitsus | Vabaaja ankurpunkti omavalitsus | Osatähtsus |
|---------------------------------|---------------------------------|------------|
| Vaivara vald                    | Toila vald                      | 75,6       |
| Harku vald                      | Rae vald                        | 73,7       |
| Jõhvi vald                      | Mäetaguse vald                  | 73,2       |
| Vaivara vald                    | Kohtla-Järve linn               | 72,7       |
| Kohtla-Järve linn               | Mäetaguse vald                  | 71,7       |
| Türi vald                       | Paide vald                      | 71,1       |
| Viimsi vald                     | Rae vald                        | 70,7       |
| Kohtla-Järve linn               | Vaivara vald                    | 70,3       |
| Jõhvi vald                      | Vaivara vald                    | 69,8       |
| Saku vald                       | Rae vald                        | 69,7       |
| Kohila vald                     | Rae vald                        | 69,1       |
| Tallinna linn                   | Paldiski linn                   | 69,0       |
| Põltsamaa linn                  | Puurmani vald                   | 68,5       |
| Tallinna linn                   | Rae vald                        | 68,0       |
| Saarde vald                     | Surju vald                      | 67,6       |
| Kohtla-Järve linn               | Kiviõli linn                    | 67,4       |
| Anija vald                      | Jõelähtme vald                  | 67,0       |
| Kuusalu vald                    | Anija vald                      | 66,2       |
| Tartu linn                      | Rae vald                        | 66,0       |

| Rakvere linn | Kunda linn | 65,8 |
|--------------|------------|------|
|--------------|------------|------|

Naiste suurema osatähtsuse puhul elukoha ja vabaaja ankurpunktide vahelistes liikumistes tulevad esile Tallinnast ja Tartust väljuvad suunad, kusjuures esile tulevad nende linnade ja kaugemate omavalitsuste vahelised liikumised [\(joonis 72\)](#page-130-0). Kõige suurem on naiste osatähtsus elukoha ja vabaaja ankurpunktide vaheliste liikumiste puhul Pärnu linnast Tartu linna liikumisel (60,6%), seejärel Tallinnast Vinni ja Tarvastu valda ning Tartust Pärnusse liikumiste puhul. 20 suurima naiste osatähtsusega omavalitsuste vahelist liikumissuunda elukoha ja vabaaja ankurpunktide vahelistes liikumistes on esitatud tabelis 62.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_130_Figure_2.jpeg)

<span id="page-130-0"></span>**Joonis 72.** Naiste osatähtsus elukoha ja vabaaja ankurpunktide (3 olulisemat) vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

**Tabel 62.** 20 suurima naiste osatähtsusega omavalitsuste vahelist liikumissuunda elukoha ja vabaaja ankurpunktide (3 olulisemat) vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

| Elukoha ankurpunkti omavalitsus | Vabaaja ankurpunkti omavalitsus | Osatähtsus |
|---------------------------------|---------------------------------|------------|
| Pärnu linn                      | Tartu linn                      | 60,6       |
| Tallinna linn                   | Vinni vald                      | 59,6       |
| Tallinna linn                   | Tarvastu vald                   | 59,3       |
| Tartu linn                      | Pärnu linn                      | 59,1       |
| Tallinna linn                   | Toila vald                      | 58,8       |
| Kuressaare linn                 | Pärnu linn                      | 58,7       |

| Rakvere linn    | Tartu linn      | 58,6 |
|-----------------|-----------------|------|
| Elva linn       | Konguta vald    | 58,5 |
| Tallinna linn   | Tamsalu vald    | 57,6 |
| Varbla vald     | Pärnu linn      | 57,5 |
| Taebla vald     | Haapsalu linn   | 57,3 |
| Kuressaare linn | Tartu linn      | 57,2 |
| Salme vald      | Kuressaare linn | 57,0 |
| Tartu linn      | Kuressaare linn | 56,8 |
| Sangaste vald   | Tõlliste vald   | 56,5 |
| Tallinna linn   | Võru vald       | 56,5 |
| Jõgeva vald     | Tallinna linn   | 56,5 |
| Tartu linn      | Rakvere linn    | 56,3 |
| Lavassaare vald | Pärnu linn      | 56,3 |
| Viimsi vald     | Tartu linn      | 56,3 |

Noorte (alla 20 aastaste) elukoha ja vabaaja ankurpunktide vahelistes liikumistes selgeid trende esile ei tule, nende osatähtsus jääb enamuse omavalitsuste vaheliste liikumiste puhul alla 20%. Suurema alla 20 aastaste osatähtsusega liikumisi on nii linnade ja nende tagamaa omavalitsuste kui ka suuremate linnade vahel ([joonis 73\)](#page-131-0). 20 suurima 0–19 aastaste osatähtsusega omavalitsuste vahelist liikumissuunda elukoha ja vabaaja ankurpunktide vahelistes liikumistes on esitatud tabelis 63.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_131_Figure_2.jpeg)

<span id="page-131-0"></span>**Joonis 73.** 0**–**19 aastaste osatähtsus elukoha ja vabaaja ankurpunktide (3 olulisemat) vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

**Tabel 63.** 20 suurima 0**–**19 aastaste osatähtsusega omavalitsuste vahelist liikumissuunda elukoha ja vabaaja ankurpunktide (3 olulisemat) vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

| Elukoha ankurpunkti omavalitsus | Vabaaja ankurpunkti omavalitsus | 0–19 aastaste osatähtsus |
|---------------------------------|---------------------------------|--------------------------|
| Juuru vald                      | Kaiu vald                       | 21,9                     |
| Kõo vald                        | Põltsamaa linn                  | 19,5                     |
| Tartu linn                      | Kuressaare linn                 | 19,5                     |
| Põltsamaa vald                  | Põltsamaa linn                  | 19,4                     |
| Võru vald                       | Tallinna linn                   | 19,1                     |
| Kehtna vald                     | Raikküla vald                   | 18,6                     |
| Tartu linn                      | Rakvere linn                    | 18,6                     |
| Ridala vald                     | Noarootsi vald                  | 18,3                     |
| Kaarma vald                     | Pihtla vald                     | 18,3                     |
| Kuressaare linn                 | Lümanda vald                    | 18,1                     |
| Kuressaare linn                 | Pihtla vald                     | 18,0                     |
| Tartu linn                      | Viljandi linn                   | 17,7                     |
| Väätsa vald                     | Paide linn                      | 17,5                     |
| Kuressaare linn                 | Torgu vald                      | 17,3                     |
| Kehtna vald                     | Juuru vald                      | 17,0                     |
| Jõelähtme vald                  | Raasiku vald                    | 16,9                     |
| Kuressaare linn                 | Valjala vald                    | 16,5                     |
| Rapla vald                      | Juuru vald                      | 16,4                     |
| Rapla vald                      | Kehtna vald                     | 16,3                     |
| Põltsamaa linn                  | Põltsamaa vald                  | 16,3                     |

Nagu elukoha ja tööaja ankurpunktide vaheliste liikumiste puhulgi välja tuli, nii on ka elukoha ja vabaaja ankurpunktide vahelistes liikumistes 20–29 aastaste osatähtsus suurem linnadevahelistes liikumistes, eriti Tallinnast ja Tartust teistesse linnadesse [\(joonis 74\)](#page-133-0). 20 suurima 20–29 aastaste osatähtsusega omavalitsuste vahelist liikumissuunda elukoha ja vabaaja ankurpunktide vahelistes liikumistes on esitatud tabelis 64.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_133_Figure_0.jpeg)

<span id="page-133-0"></span>**Joonis 74.** 20**–**29 aastaste osatähtsus elukoha ja vabaaja ankurpunktide (3 olulisemat) vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

**Tabel 64.** 20 suurima 20**–**29 aastaste osatähtsusega omavalitsuste vahelist liikumissuunda elukoha ja vabaaja ankurpunktide (3 olulisemat) vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

| Elukoha ankurpunkti omavalitsus | Vabaaja ankurpunkti<br>omavalitsus | 20–29 aastaste osatähtsus |
|---------------------------------|------------------------------------|---------------------------|
| Tartu linn                      | Helme vald                         | 42,4                      |
| Tallinna linn                   | Vändra vald                        | 41,9                      |
| Tallinna linn                   | Tartu linn                         | 40,9                      |
| Tallinna linn                   | Viljandi linn                      | 40,9                      |
| Tartu linn                      | Võru linn                          | 40,7                      |
| Tallinna linn                   | Kohtla-Järve linn                  | 40,0                      |
| Tallinna linn                   | Suure-Jaani vald                   | 39,6                      |
| Tartu linn                      | Rakvere linn                       | 39,0                      |
| Tallinna linn                   | Viiratsi vald                      | 38,5                      |
| Tartu linn                      | Võru vald                          | 38,3                      |
| Tallinna linn                   | Kuressaare linn                    | 37,6                      |
| Tallinna linn                   | Rakvere linn                       | 37,4                      |
| Tallinna linn                   | Võru linn                          | 37,3                      |
| Tallinna linn                   | Vinni vald                         | 36,6                      |
| Tartu linn                      | Põltsamaa linn                     | 36,5                      |
| Tallinna linn                   | Taebla vald                        | 36,4                      |
| Tallinna linn                   | Jõgeva vald                        | 36,3                      |

| Tallinna linn | Kiviõli linn  | 36,2 |
|---------------|---------------|------|
| Tallinna linn | Tartu vald    | 36,1 |
| Tallinna linn | Haapsalu linn | 36,0 |

30–54 aastaste puhul on selle vanusegrupi suurema osatähtsusega liikumised koondunud Jõhvi ja Narva ümbrusesse, Tallinna tagamaale ning Kagu-Eestisse ([joonis 75](#page-134-0)). Suurim on 30–54 aastaste osatähtsus elukoha ja vabaaja ankurpunktide vahelistes liikumistes Vaivara vallast Toila valda liikujate puhul (74,1%). Sellele järgnevad liikumissuunad Jõhvi vallast Vaivara valda, Värska vallast Põlva linna ning Vaivara vallast Jõhvi valda. 20 suurima 30–54 aastaste osatähtsusega omavalitsuste vahelist liikumissuunda elukoha ja vabaaja ankurpunktide vahelistes liikumistes on esitatud tabelis 65.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_134_Figure_2.jpeg)

<span id="page-134-0"></span>**Joonis 75.** 30**–**54 aastaste osatähtsus elukoha ja vabaaja ankurpunktide (3 olulisemat) vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

**Tabel 65.** 20 suurima 30**–**54 aastaste osatähtsusega omavalitsuste vahelist liikumissuunda elukoha ja vabaaja ankurpunktide (3 olulisemat) vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

|                                 | Vabaaja ankurpunkti |                           |
|---------------------------------|---------------------|---------------------------|
| Elukoha ankurpunkti omavalitsus | omavalitsus         | 30–54 aastaste osatähtsus |
| Vaivara vald                    | Toila vald          | 74,1                      |
| Jõhvi vald                      | Vaivara vald        | 72,2                      |
| Värska vald                     | Põlva linn          | 71,4                      |

| Vaivara vald      | Jõhvi vald        | 71,3 |
|-------------------|-------------------|------|
| Vaivara vald      | Kohtla-Järve linn | 71,3 |
| Sillamäe linn     | Narva linn        | 70,8 |
| Jõhvi vald        | Mäetaguse vald    | 70,8 |
| Jõhvi vald        | Narva linn        | 70,7 |
| Vändra vald       | Tori vald         | 70,4 |
| Tori vald         | Sindi linn        | 68,7 |
| Kohtla-Järve linn | Vaivara vald      | 68,5 |
| Kohtla-Järve linn | Mäetaguse vald    |      |
| Sillamäe linn     | Jõhvi vald        | 68,4 |
| Narva-Jõesuu linn | Vaivara vald      |      |
| Kiviõli linn      | Kohtla-Järve linn | 66,9 |
| Antsla vald       | Sõmerpalu vald    | 66,9 |
| Sillamäe linn     | Vaivara vald      | 66,8 |
| Mäetaguse vald    | Kohtla-Järve linn | 66,7 |
| Helme vald        | Hummuli vald      | 66,6 |
| Iisaku vald       | Jõhvi vald        | 66,5 |

Vanemate tööealiste inimeste (55–64 aastaste) suurema osatähtsusega tulevad esile linnade ja nende tagamaade, kuid ka Tallinna ja teiste suuremate linnade vahelised liikumised ([joonis 76](#page-136-0)). Suurim on 55–64 aastaste osatähtsus elukoha ja vabaaja ankurpunktide vahelises liikumises Martna vallast Haapsalu linna (19,6%). Ka teiste suurema 55–64 aastaste osatähtsusega liikumissuundade puhul on sihtkohaks linnad: Viljandi, Kiviõli, Põlva, Jõgeva, Tallinn, Kärdla, Rakvere, kuid linnad on ka lähtekohaks: Tallinn, Võhma, Püssi, Kohtla-Järve. 20 suurima 55–64 aastaste osatähtsusega omavalitsuste vahelist liikumissuunda elukoha ja vabaaja ankurpunktide vahelistes liikumistes on esitatud tabelis 66.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_136_Figure_0.jpeg)

<span id="page-136-0"></span>**Joonis 76.** 55**–**64 aastaste osatähtsus elukoha ja vabaaja ankurpunktide (3 olulisemat) vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

**Tabel 66.** 20 suurima 55**–**64 aastaste osatähtsusega omavalitsuste vahelist liikumissuunda elukoha ja vabaaja ankurpunktide (3 olulisemat) vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

| Elukoha ankurpunkti omavalitsus | Vabaaja ankurpunkti<br>omavalitsus | 55–64 aastaste osatähtsus |  |  |
|---------------------------------|------------------------------------|---------------------------|--|--|
| Martna vald                     | Haapsalu linn                      | 19,6                      |  |  |
| Võhma linn                      | Viljandi linn                      | 18,5                      |  |  |
| Püssi linn                      | Kiviõli linn                       | 17,6                      |  |  |
| Tallinna linn                   | Vasalemma vald                     | 16,6                      |  |  |
| Vastse-Kuuste vald              | Põlva linn                         | 16,5                      |  |  |
| Võhma linn                      | Türi vald                          | 16,4                      |  |  |
| Jõgeva vald                     | Jõgeva linn                        | 16,4                      |  |  |
| Puurmani vald                   | Jõgeva linn                        | 16,1                      |  |  |
| Kohtla-Järve linn               | Alajõe vald                        | 16,0                      |  |  |
| Keila vald                      | Tallinna linn                      | 16,0                      |  |  |
| Käina vald                      | Kärdla linn                        | 15,9                      |  |  |
| Rägavere vald                   | Rakvere linn                       | 15,8                      |  |  |
| Jõgeva linn                     | Jõgeva vald                        | 15,7                      |  |  |
| Mooste vald                     | Põlva linn                         | 15,6                      |  |  |
| Tallinna linn                   | Keila vald                         | 15,5                      |  |  |
| Vasalemma vald                  | Tallinna linn                      | 15,4                      |  |  |
| Leisi vald                      | Kuressaare linn                    | 15,4                      |  |  |

| Palamuse vald      | Jõgeva linn | 15,4 |
|--------------------|-------------|------|
| Sangaste vald      | Valga linn  | 15,3 |
| Vastse-Kuuste vald | Tartu linn  | 15,3 |

Pensionäride osatähtsus on elukoha ja vabaaja ankurpunktide vahelistes liikumistes suurim Tallinnast tagamaa omavalitsustesse ning Tartu tagamaa lõunapoolsemate omavalitsuste vahelistes liikumistes [\(joonis 77\)](#page-137-0). Üle 65 aastaste osatähtsus liikujatest on suurim Illuka vallast Kohtla-Järve linna liikujate puhul (14,9%), järgnevad Karula vallast Valga linna (13,6%) ja Torgu vallast Kuressaare linna (12,0%) liikujad. 20 suurima üle 65 aastaste osatähtsusega omavalitsuste vahelist liikumissuunda elukoha ja vabaaja ankurpunktide vahelistes liikumistes on esitatud tabelis 67.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_137_Figure_2.jpeg)

<span id="page-137-0"></span>**Joonis 77.** 65 aastaste ja vanemate osatähtsus elukoha ja vabaaja ankurpunktide (3 olulisemat) vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

**Tabel 67.** 20 suurima 65 aastaste ja vanemate osatähtsusega omavalitsuste vahelist liikumissuunda elukoha ja vabaaja ankurpunktide (3 olulisemat) vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

| Elukoha ankurpunkti omavalitsus | Vabaaja ankurpunkti omavalitsus | 65+ aastaste osatähtsus |
|---------------------------------|---------------------------------|-------------------------|
| Illuka vald                     | Kohtla-Järve linn               | 14,9                    |
| Karula vald                     | Valga linn                      | 13,6                    |
| Torgu vald                      | Kuressaare linn                 | 12,0                    |
| Illuka vald                     | Jõhvi vald                      | 11,9                    |
| Hanila vald                     | Tallinna linn                   | 11,8                    |
| Mustjala vald                   | Kuressaare linn                 | 11,7                    |
| Hanila vald                     | Lihula vald                     | 11,5                    |
| Kohtla-Nõmme vald               | Kohtla-Järve linn               | 11,4                    |
| Konguta vald                    | Palupera vald                   | 11,2                    |
| Elva linn                       | Konguta vald                    | 10,9                    |
| Valgjärve vald                  | Kõlleste vald                   | 10,4                    |
| Kernu vald                      | Tallinna linn                   | 10,3                    |
| Nõo vald                        | Konguta vald                    | 10,3                    |
| Martna vald                     | Haapsalu linn                   | 10,2                    |
| Vastse-Kuuste vald              | Põlva linn                      | 10,2                    |
| Vaivara vald                    | Narva linn                      | 10,1                    |
| Ahja vald                       | Võnnu vald                      | 9,9                     |
| Tallinna linn                   | Juuru vald                      | 9,7                     |
| Palupera vald                   | Otepää vald                     | 9,7                     |
| Tallinna linn                   | Keila vald                      | 9,7                     |

Suurema venekeelsete osatähtsusega tulevad elukoha ja vaba aja ankurpunktide vahelistes liikumistes välja peamiselt Ida-Viru maakonna sisesed liikumised, Ida-Viru maakonna linnade ja Tallinna vahelised liikumised ning Tallinna ja selle edelapoolse tagamaa omavalitsuste vahelised liikumised, vähemal määral ka Tartu ja Peipsi äärsete omavalitsuste vahelised liikumised [\(joonis 78\)](#page-139-0). Kõige suurem on venekeelsete inimeste osatähtsus Narva linnast Vaivara valda liikujate puhul, millele järgnevad Ida-Viru maakonna linnade vahelised liikumised. 20 suurima venekeelsete osatähtsusega omavalitsuste vahelist liikumissuunda elukoha ja vabaaja ankurpunktide vahelistes liikumistes on esitatud tabelis 68.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_139_Figure_0.jpeg)

<span id="page-139-0"></span>**Joonis 78.** Venekeelsete osatähtsus elukoha ja vabaaja ankurpunktide vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

**Tabel 68.** 20 suurima venekeelsete osatähtsusega omavalitsuste vahelist liikumissuunda elukoha ja vabaaja ankurpunktide (3 olulisemat) vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

| Elukoha ankurpunkti omavalitsus | Vabaaja ankurpunkti omavalitsus | Venekeelsete osatähtsus |
|---------------------------------|---------------------------------|-------------------------|
| Narva linn                      | Vaivara vald                    | 84,1                    |
| Kohtla-Järve linn               | Narva linn                      | 83,4                    |
| Narva linn                      | Narva-Jõesuu linn               | 83,1                    |
| Sillamäe linn                   | Narva linn                      | 83,0                    |
| Kohtla-Järve linn               | Alajõe vald                     | 82,6                    |
| Vaivara vald                    | Narva linn                      | 80,9                    |
| Vaivara vald                    | Sillamäe linn                   | 80,4                    |
| Vaivara vald                    | Kohtla-Järve linn               | 79,9                    |
| Kohtla-Järve linn               | Vaivara vald                    | 77,8                    |
| Kohtla-Järve linn               | Mäetaguse vald                  | 77,2                    |
| Narva linn                      | Kohtla-Järve linn               | 76,9                    |
| Sillamäe linn                   | Vaivara vald                    | 76,8                    |
| Narva linn                      | Tallinna linn                   | 76,8                    |
| Vaivara vald                    | Narva-Jõesuu linn               | 75,4                    |
| Narva-Jõesuu linn               | Narva linn                      | 74,8                    |
| Vaivara vald                    | Jõhvi vald                      | 74,2                    |
| Kohtla-Järve linn               | Illuka vald                     | 73,3                    |
| Kohtla-Järve linn               | Jõhvi vald                      | 73,2                    |
| Narva-Jõesuu linn               | Vaivara vald                    | 70,3                    |

<span id="page-140-0"></span>Narva linn Jõhvi vald 70,0

#### <span id="page-140-1"></span>**4.1.4. Linnade mõjualad tööaja ja vabaaja ankurpunktide vahelise liikumise põhjal**

Tööaja ja vabaaja ankurpunktide vahelistes liikumistes tulevad välja sarnased tendentsid nagu elukoha ja vabaaja ankurpunktide puhulgi. Liikujate hulk on suurem Tallinnast välja teistesse suurematesse linnadesse ning linnade ja nende tagamaade vahel [\(joonis 79\)](#page-140-4).

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_140_Figure_3.jpeg)

<span id="page-140-4"></span>**Joonis 79.** Tööaja koha ja vabaaja ankurpunktide (3 olulisemat) vahel liikujate arv omavalitsustes. (Ei ole koefitsientidega korrutatud).

### <span id="page-140-2"></span>**4.2. Elukoha ja tööaja ankurpunktide paiknemise ning rände ajaline varieerumine**

#### <span id="page-140-3"></span>**4.2.1. Nädalapäevade rütmid**

Eestimaalaste ajalis-ruumiline käitumine on selge töö- ja puhkepäevi jälgiva rütmiga ([joonis 80\)](#page-141-0). Kõige suurema ulatusega on inimeste tegevusruum laupäeviti, kui tegevusellipsi pindala ületab *ca* 2 kordselt esmaspäevase tegevusruumi pindala, ulatudes

~600 km2 -lt ligi 1200 km2 -ni. Tegevusruumi väljavenitatust iseloomustav ellipsi telgede suhe on samuti suurim just laupäeval, kui üldkeskmisena on pikem telg üle 20% pikem kui lühem telg. Suurem telgede suhe viitab tegevusruumi suuremale väljavenitatusele. Telgede pikkuse varieeruvus ja ellipsi ümbermõõt peegeldavad sama infot, mis on kirjeldatud ellipsi pindala kaudu.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_141_Figure_1.jpeg)

<span id="page-141-0"></span>**Joonis 80.** Päevaellipsite parameetrid A- pindala [km2 ]; B- xy-telje suhe; C- xy-telje standardvarieeruvus [km]; D- ellipsi ümbermõõt [km].

Kuigi tegevusruumid ellipsite näol annavad teavet üldistest trendidest ja seaduspäradest inimeste ruumikasutusest, on see siiski väga üldise ja abstraktse iseloomuga. Täpsemaks nädalase ruumikasutuse rütmi selgitamiseks on ülal kirjeldatud valimit veelgi kitsendatud ning analüüsi kaasatakse vaid iga respondendi kõige tähtsam ankurpunkt. Selleks on valdaval juhul kodukohta markeeriv ankurpunkt. Vaadates selle tähtsaima ankurpunkti paigalpüsimist-liikumist omavalitsuste lõikes on näha, et suurema osa nädalast on inimesed vägagi paigal. Tööpäevade omavahelise võrdluse põhjal võib väita, et ligikaudu 95% inimeste tähtsaim asukoht püsib töönädala jooksul samas omavalitsuses (joobis 108). Suuremad erinevused ilmnevad reedeste ja laupäevaste asukohtade võrdluses, kui tähtsaim ankurpunkt liigub ühest omavalitsusest teise ~16% inimestest – inimesed on läinud nädalavahetuseks oma äripäevasest peamisest tegevuskohast eemale. Valdavalt kestab see minek ka pühapäeval. Alles esmaspäevaks jõutakse tagasi äripäevaste tegevuste juurde: esmaspäeva ja pühapäeva võrdluses vahetab oma asukohta ~18% respondentidest.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_142_Figure_0.jpeg)

<span id="page-142-0"></span>**Joonis 81.** Nädalapäevade lõikes ühest omavalitsusest teise liikunud inimeste osakaal võrreldes eelmise päevaga.

Et tegevusruumide keskpunkt, ulatus ja kuju on äri- ja puhkepäevade võrdluses erinev, siis on järgnevalt võetud vaatluse alla ka nende liikumismustrite ruumiline jaotus. Nagu [joonis 81](#page-142-0) näitas, on ankurpunktid muutumises eelkõige reede–laupäev ja pühapäev– esmaspäev võrdluses. Nende päevade võrdluses samasse omavalitsusse jääjate osakaal esimese päeva ankurpunktide suhtes on esitatud kaartidel ([joonis 82](#page-143-0) ja [joonis 83\)](#page-144-0).

Reede ja laupäeva võrdlus justkui ei kinnitagi eelmisel joonisel nähtut. Mõnede eranditega domineerib sinine värv, mis näitab, et antud omavalitsusest on kahe päeva võrdluses olnud suhteliselt väike lahkujate arv. Eranditest võiks loetleda Rakvere valda (49%), Sillamäe linna (40%), Rae valda (37%), Sauga valda (36%), Maardu linna (35%) ja Luunja valda (31%), kust reedeti lahkujate hulk on olnud teistest omavalitsustest kõrgem. Ei saa rääkida tugevatest seostest, kuid pilk joonisele lubab arvata, et antud juhul on lahkutud eelkõige suuremate keskuslinnade lähivaldadest.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_143_Figure_0.jpeg)

<span id="page-143-0"></span>**Joonis 82.** Reede ja laupäeva tähtsaima ankurpunkti asukoha omavalitsuse muutus.

Selleks, et aru saada pühapäev–esmaspäev liikujate joonise hoopis teisest iseloomust, ei pea süvenemagi – suuremat liikumisaktiivsust kandev punane toon on hoopis tugevamalt esindatud. Seejuures on näha ka teatud ruumilisi mustreid. Samasse omavalitsusse jääjate hulk on suurem eelkõige linnades ning lahkujaid on rohkem nende samade linnade ümbrusest. Selline muster viitab ilmselt ühelt poolt suvilate külastamisele, teisalt võiks aga spekuleerida ka võimaluse üle, et valglinnastunud inimeste linna jäänud külalised (sugulased/sõbrad) lähevad linnakodudesse tagasi. Suure pühapäevase lahkujate hulgaga torkavad teiste hulgast silma veel ka Torgu, Halliste, Vihula ja Alajõe vallad, mis ühelt poolt on väikese püsielanikkonnaga, teisalt aga populaarsed puhkekohad. Need aspektid võivad ka sealt lahkujate hulka teiste piirkondadega võrreldes paisutada.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_144_Figure_0.jpeg)

<span id="page-144-0"></span>**Joonis 83.** Pühapäeva ja esmaspäeva tähtsaima ankurpunkti asukoha omavalitsuse muutus.

Kahe joonise 82 ja 83 võrdlemisel võib kergesti tekkida segadus: kuidas on võimalik, et pühapäeva–esmaspäeva võrdluses on asukoha vahetajaid justkui väga palju, samas kui reede–laupäev pole liikumine väga intensiivne olnud? See asjaolu on seletatav faktiga, et reedel lahkutakse eelkõige linnast maale ning et linnast lahkujate osakaal on linna elanike suhtes siiski suhteliselt madal. Samas kui pühapäeval minnakse maalt tagasi linnadesse ning et maapiirkondade rahvaarv on väiksem, siis mängib ka lahkujate hulk nende piirkondade elanike arvu taustal suuremat rolli.

Endiselt on vastamata küsimus: kui kaugel inimeste tähtsaimad elukoha ankurpunktid päevade lõikes üksteisest asuvad? Sellele püüab vastata [joonis 84](#page-145-2), kus on esitatud keskmised ankurpunktide vahelised kaugused klasside kaupa. Nagu näha, ei ole kauguseid arvutatud kogu valimi kohta, mis on tingitud ankurpunktide määramise algoritmi edukusest (kui suurele osale respondentidest õnnestus kindlaks teha mõlema päeva ankurpunkt), mis ei lange alla 98%. Nagu juba eespool mainitud, on suurima liikumisaktiivsusega pühapäev–esmaspäev ja reede–laupäev. Teiste päevadega võrreldes kasvab liikujate hulk igas kaugusklassis. Samas on selgelt näha, et peamine asukohavahetajate hulk ei lähe kaugemale kui 10–25 km, mis peegeldab ilmselt liikumisi keskuslinna ja tema linnaregiooni vahel.

<span id="page-145-0"></span>![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_145_Figure_0.jpeg)

<span id="page-145-2"></span>**Joonis 84.** Ankurpunktide kaugused klasside kaupa.

#### <span id="page-145-1"></span>**4.2.2. Sesoonsed elukohavahetused**

#### **Omavalitsuste rahvaarvu muutumise aastasisene rütm**

Mobiilpositsioneerimise andmete analüüs näitab, et elukoha ankurpunktide arvu lühiajaline varieerumine on paljudes Eesti omavalitsustes sesoonse rütmiga. Sesoonset rütmi iseloomustab faktoranalüüsi tulemusena saadud esimene faktor, mis kirjeldab 55% omavalitsuste elukoha ankurpunktide arvu varieerumisest. Elukoha ankurpunktide arvu aastasiseses varieerumises tuleb selgelt esile suve ja talveperiood vastupidise elukoha ankurpunktide hulgaga [\(joonis 85\)](#page-146-0). Esineb kaks vastupidise sesoonse rütmiga omavalitsuste rühma. Elukoha ankurpunktide hulk on omavalitsustes, millel on selle faktoriga positiivne korrelatsioon, suurem suvekuudel (juuni, juuli ja august) ning madalam oktoobrist aprillini. Omavalitsustes, mis korreleeruvad selle faktoriga negatiivselt, on vastavalt suvekuudel elukoha ankurpunkte vähem kui talveperioodil. Elukoha ankurpunktide arvu muutumise sesoonne rütm on selgesti jälgitav ja sarnane nii 2007. kui 2008. aastal.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_146_Figure_0.jpeg)

<span id="page-146-0"></span>**Joonis 85.** Faktor 1 kirjeldab omavalitsuste elukoha ankurpunktide arvu sesoonset varieerumist.

#### **Sesoonse varieeruvuse geograafiline jaotus**

Positiivne korrelatsioon sesoonsust iseloomustava faktoriga ehk suvine elukoha ankurpunktide arvu kasv on 186 omavalitsuses ehk 84%-l, negatiivne aga 36 omavalitsuses ehk 16%. Väga tugev positiivne korrelatsioon (üle 0,9) sesoonse faktoriga iseloomustab 57 omavalitsust ehk 26%. Nendel suvise elukoha ankurpunktide arvu suurenemisega omavalitsustel on üsna selge geograafiline jaotus, need omavalitsused paiknevad peamiselt rannikualal (nii mere kui Peipsi järve) ning saartel (kõik Hiiumaa ning enamus Saaremaa omavalitsusi) ([joonis 86](#page-147-0)). Tugeva korrelatsiooniga on ka Põlva maakonna põhjapoolsemad ja Viljandi maakonna lõunapoolsemad omavalitsused. Nende piirkondade sesoonsus tuleneb ilmselt maastikust ja talutraditsioonide püsimisest.

Väga tugeva negatiivse korrelatsiooniga (üle 0,9) on vaid 3 piirkonda, milles suvine elukoha ankurpunktide arv on talvisest tunduvalt väiksem. Kõik need on Tallinna linnaosad. Kõik omavalitsused, millel on sesoonse faktoriga negatiivne korrelatsioon üle 0,5, on linnalised omavalitsused või vallad, kus paikneb mõni suurem linn [\(joonis 86\)](#page-147-0).

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_147_Figure_0.jpeg)

<span id="page-147-0"></span>**Joonis 86.** Omavalitsuste elukoha ankurpunktide arvu muutus (protsentides) juulis võrreldes veebruariga 2007. ja 2008. aasta keskmiselt.

Elukoha ankurpunktide arvu sesoonne varieerumine korreleerub hästi Eesti asustussüsteemi hierarhiaga. Keskmise korrelatsiooni alusel sesoonsuse faktoriga tekib 3 suhteliselt sarnast ja ülejäänud gruppidest statistiliselt olulisel määral (p<0,05) erinevat omavalitsuste gruppi: 1) keskused (primaarlinn, regioonikeskused ja maakonnakeskused), 2) väikelinnad ja 3) maalised omavalitsused (keskuste tagamaa ja maavallad).

Kõigis keskustes on keskmine korrelatsioon sesoonsuse faktoriga negatiivne, samas maalistes omavalitsustes on see enamuses positiivne [\(joonis 87\)](#page-148-0). Keskustes on selgelt märgatav negatiivse korrelatsiooni tugevuse vähenemine asustussüsteemi hierarhia madalamate tasemete poole, primaarlinnas on korrelatsioon sesoonsuse faktoriga tugevam kui regioonikeskustes ja maavaldades, st elukoha ankurpunktide arvu vähenemine suvekuudel esineb primaarlinnas tugevamalt kui regioonikeskustes ja maakonnakeskustes. Maalistes omavalitsustes nii suurt erinevust erinevate asustussüsteemi hierarhia tasemete vahel välja ei tule. Väikelinnades on korrelatsioon sesoonsuse faktoriga väga varieeruv ulatudes -0,5 kuni 0,5.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_148_Figure_0.jpeg)

<span id="page-148-0"></span>**Joonis 87.** Keskmine korrelatsioon sesoonsuse faktoriga vastavalt asustussüsteemi hierarhia tasemele.

#### **Sesoonsete elukohavahetuste mahud**

Sesoonse varieerumise amplituud on arvuliselt suurim linnades, protsentuaalselt aga maavaldades [\(tabel 69](#page-149-0)). Vajalik on meede tuletada, et siin on esitatud tulemused EMT mobiiltelefoniga inimeste kohta, mis moodustab Tallinnas 37% ja maakondade keskmiselt (va Tallinn) 49% kogu elanikkonnast. Kokku vahetas elukohta Eestis suveks suure sesoonse varieerumisega piirkonda 2007. aastal 12 470 ja 2008. aastal 12 427 EMT telefoniga ja valimi kriteeriumitele vastavat inimest. See võib EMT levikuprotsendi järgi ulatuda ligikaudu 67 000 inimeseni ehk 5% kogu Eesti elanikkonnast.

Elukoha ankurpunktide hulga arvuline erinevus veebruari ja juuli vahel on suurim Tallinnas (primaarlinnas) ning seejärel regioonikeskustes, kus elukoha ankurpunktide arvu varieerumise amplituud on keskmiselt primaarlinna linnaosades üle 1100 ja regioonikeskustes 860. Primaarlinna, Tallinna, elukoha ankurpunktide arv vähenes 2007. aasta suvekuudel võrreldes veebruariga veidi üle 9000, 2008. aastal üle 9600. Kõige enam on mõlemal aastal vähenenud elukoha ankurpunktide arv Kesklinnas (üle 2000), seejärel Mustamäel, Lasnamäel ja Kristiines (kõigis üle 1000). Linnadest teisel kohal on Eesti suuruselt teine linn Tartu, kus 2007. aastal oli elukoha ankurpunktide arv juulis ligikaudu 2900 võrra väiksem kui veebruaris ning 2008. aastal 3700 võrra väiksem ([joonis 88](#page-150-0)a). Ülejäänud linnades on elukoha ankurpunktide arvu muutus olnud alla 1000.

Maalistest omavalitsustest on elukoha ankurpunktide arvu varieerumine numbriliselt suurim primaarlinna lähitagamaal, keskmiselt 150 ning seejärel kaugtagamaal, keskmiselt 135. Suurim on elukoha ankurpunktide arvu varieerumine maalistest omavalitsustest Tallinna lähitagamaal paiknevas Keila vallas, kus juuli elukoha ankurpunktide arv on veebruari omast mõlemal uuritaval aastal olnud üle 700 inimese võrra suurem.

Protsentuaalselt on elukoha ankurpunktide arvu varieerumise amplituud suurim aga maavaldades. Juuli elukoha ankurpunktide arv on maavaldade keskmiselt ligikaudu 30% võrra suurem kui veebruaris. Ülejäänud asustussüsteemi hierarhia tasemetel on see 20% või alla selle. Üksikutes maavaldades on maksimaalse kuu elukoha ankurpunktide arv üle 100% minimaalse kuu elanike arvust. Üheks selliseks omavalitsuseks on näiteks Peipsi järve põhjakaldal asuv Alajõe vald, kus elukoha ankurpunktide arv suvekuudel suureneb ligikaudu 400% (50-lt 250-le) ([joonis 88b](#page-150-0)).

**Tabel 69.** 10 suurima elukoha ankurpunktide arvu (absoluutväärtuselt ja osatähtsuselt) kasvu ja langusega omavalitsust 2007. ja 2008. aasta keskmiselt.

<span id="page-149-0"></span>

| Omavalitsus       | Veebruari ja juuli<br>elukoha<br>ankurpunktide arvu<br>vahe (arv) | Omavalitsus       | Veebruari ja juuli<br>elukoha<br>ankurpunktide arvu<br>vahe (osatähtsus) |
|-------------------|-------------------------------------------------------------------|-------------------|--------------------------------------------------------------------------|
| Keila vald        | 710                                                               | Alajõe vald       | 356,7                                                                    |
| Vihula vald       | 630                                                               | Vihula vald       | 161,8                                                                    |
| Kuusalu vald      | 569                                                               | Illuka vald       | 155,5                                                                    |
| Harku vald        | 515                                                               | Nõva vald         | 127,8                                                                    |
| Kohila vald       | 362                                                               | Piirissaare vald  | 99,5                                                                     |
| Vaivara vald      | 350                                                               | Noarootsi vald    | 78,8                                                                     |
| Viimsi vald       | 343                                                               | Ruhnu vald        | 71,8                                                                     |
| Illuka vald       | 222                                                               | Vormsi vald       | 68,8                                                                     |
| Kernu vald        | 203                                                               | Keila vald        | 66,1                                                                     |
| Narva-Jõesuu linn | 201                                                               | Narva-Jõesuu linn | 65,3                                                                     |
| Jõhvi vald        | -148                                                              | Saue vald         | -5,8                                                                     |
| Keila linn        | -155                                                              | Imavere vald      | -6,2                                                                     |
| Paide linn        | -169                                                              | Jõhvi vald        | -6,3                                                                     |
| Võru linn         | -193                                                              | Paide linn        | -9,2                                                                     |
| Kuressaare linn   | -241                                                              | Keila linn        | -10,0                                                                    |
| Kohtla-Järve linn | -257                                                              | Narva linn        | -10,3                                                                    |
| Rakvere linn      | -523                                                              | Rakvere linn      | -12,2                                                                    |
| Narva linn        | -529                                                              | Tallinna linn     | -13,8                                                                    |
| Tartu linn        | -3217                                                             | Kohtla vald       | -14,5                                                                    |
| Tallinna linn     | -9040                                                             | Tartu linn        | -16,4                                                                    |

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_150_Figure_0.jpeg)

<span id="page-150-0"></span>**Joonis 88.** Omavalitsuse elukoha ankurpunktide arv uurimisperioodi kuude lõikes, a) Tartu linn ja b) Alajõe vald.

#### **Ränne lähte- ja sihtkohtade vahel**

Nagu elukoha ankurpunktide arvu muutused erinevatel asustussüsteemi hierarhia tasemetel lubavad oletada, näitab ka veebruari ja juuli elukoha ankurpunktide võrdlus, et sesoonse rände põhjustavad suuremas osas linnaliste omavalitsuste inimesed, kes lähevad suveperioodiks linnast ära maapiirkondadesse. Sesoonse rände sihtkohtadeks võib pidada suure sesoonse elukoha ankurpunktide arvu varieerumisega piirkondi, mille korrelatsioon sesoonsuse faktoriga on üle 0,9. Selliseid omavalitsusi on 57. Sesoonse rände lähtekohaks on aga kõige sagedamini linnad. Inimestest, kelle elukoha ankurpunkt paikneb juulis mõnes sihtkoha omavalitsuses ning ei ole veebruaris selles samas omavalitsuses, on see 2007. ja 2008. aasta keskmiselt 65%-l primaarlinnas, regioonikeskuses või maakonnakeskuses [\(joonis 89](#page-151-0) ja [joonis 90\)](#page-152-0). Kõige suurem on sesoonse rände lähtekohana Tallinna osatähtsus (36%), millele järgnevad regioonikeskused (15%) ja maakonnakeskused (14%).

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_151_Figure_0.jpeg)

<span id="page-151-0"></span>**Joonis 89.** Elukoha ankurpunkide nihkumine veebruari ja juuli vahel 2007. aastal omavalitsustesse, millel on tugev (üle 0,9) positiivne korrelatsioon sesoonsuse faktoriga.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_152_Figure_0.jpeg)

<span id="page-152-0"></span>**Joonis 90.** Elukoha ankurpunkide nihkumine veebruari ja juuli vahel 2008. aastal omavalitsustesse, millel on tugev (üle 0,9) positiivne korrelatsioon sesoonsuse faktoriga.

Lähte- ja sihtkoha omavalitsuse vaheline kaugus on suurim inimeste puhul, kelle lähtekohaks on Tallinn [\(joonis 91](#page-153-0) ja [joonis 92\)](#page-153-1). Veebruaris Tallinnas ja juulis mujal elukoha ankurpunkti omavate inimeste lähte- ja sihtkoha vaheline kaugus on nii 2007. kui 2008. aastal keskmiselt ligikaudu 75 km. Inimeste puhul, kelle sesoonse rände lähtekohaks on regioonikeskused, on keskmine kaugus 63 km ([joonis 91](#page-153-0) ja [joonis 93\)](#page-154-0), ülejäänud asustuse hierarhia tasemetel aga alla selle [\(joonis 91](#page-153-0) ja [joonis 94\)](#page-154-1). Tallinnast lähtuva rände kaugus on statistiliselt olulisel määral (p<0,05) erinev ülejäänud asustuse hierarhia tasemetelt lähtuvast rändest. Ülejäänud asustuse hierarhia tasemete vahel nii selget erinevust välja ei tule.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_153_Figure_0.jpeg)

**Joonis 91.** Lähte- ja sihtkoha vaheline kaugus asustussüsteemi hierarhiate kaupa lähtuvalt lähtekohast.

<span id="page-153-0"></span>![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_153_Figure_2.jpeg)

<span id="page-153-1"></span>**Joonis 92.** Elukoha ankurpunkide nihkumine veebruari ja juuli vahel 2007. aastal Tallinnast välja.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_154_Figure_0.jpeg)

**Joonis 93.** Elukoha ankurpunkide nihkumine veebruari ja juuli vahel 2007. aastal regioonikeskustest välja.

<span id="page-154-0"></span>![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_154_Figure_2.jpeg)

<span id="page-154-1"></span>**Joonis 94.** Elukoha ankurpunkide nihkumine veebruari ja juuli vahel 2007. aastal maakonnakeskustest välja.

#### **Suvekodus viibimise kestus**

Suvekodus viibimise kestust on uuritud päevade arvuga, mil juuli elukoha ankurpunktis on tehtud kõnetoiminguid. Keskmine päevade arv, mil on viibitud suve elukoha ankurpunktis, on suurim suvekuudel: kõige rohkem juulis (15), seejärel augustis (11) ja siis juunis (10). Kevadel (märts, aprill, mail) ja sügisel (september, oktoober, november) on suve elukoha ankurpunktis viibitud päevade arv keskmiselt 7 päeva, talvel (detsember, jaanuar, veebruar) aga 5 päeva.

Kuna varieeruvus andmestikus on suur, siis on analüüsitud eraldi vähe (1/3 inimestest, 1– 45 päeva), keskmiselt (1/3 inimestest, 46–109 päeva) ja palju (1/3 inimestest, üle 110 päeva) teises kodus (suve elukoha ankurpunktis) viibivate inimeste teise kodu kasutamist ([joonis 95\)](#page-155-0). Tulemused näitasid, et vähe kasutajad viibivad teises elukohas põhiliselt juulikuus, talvekuudel on seal aga minimaalselt. Nende teised kodud paiknevad eelkõige ranniku vahetus läheduses [\(joonis 96](#page-156-0)a), tegemist võib olla eelkõige rannapuhkuse veetjatega, kes ei pruugi olla seotud teise kodu omamisega, vaid üürivad majutust või veedavad aega kämpingutes. Keskmiselt teises kodus viibijad külastasid teist kodu lisaks kolmele suvekuule (juuni, juuli, august) ka kevadel ja sügisel ning mõned päevad ka talvekuudel [\(joonis 95\)](#page-155-0). Nende teiste kodude paiknemises ruumilisi erinevusi välja ei tule. Teises kodus palju viibinud inimesed külastasid teist kodu kogu aasta vältel intensiivselt, aprillist novembrini veedeti seal üle 15 päeva [\(joonis 95](#page-155-0)). Need inimesed omavad tõenäoliselt teist kodu või töötavad oma perekonnast eemal (nt linnas) ning külastavad oma perekonda (peamist elukohta) regulaarselt. Nende osatähtsus on suurem sisemaa piirkondades ja omavalitsustes, mis on Tallinnast kaugemal (Lõuna-Eesti, Saaremaa jne) [\(joonis 96b](#page-156-0)).

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_155_Figure_3.jpeg)

<span id="page-155-0"></span>**Joonis 95.** Keskmine juuli elukoha ankurpunktis käidud (tehtud kõnetoiming) päevade arv kuude lõikes 2007. ja 2008. aasta keskmiselt. I **–** vähe, II **–** keskmiselt ning III **–** palju teises kodus viibijad.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_156_Figure_0.jpeg)

<span id="page-156-0"></span>**Joonis 96.** Suve (juuli) elukoha ankurpunktis a) vähe ja b) palju viibivate inimeste geograafiline jaotus.

#### **Elukohavahetajate demograafilised näitajad**

Inimeste hulgas, kelle elukoha ankurpunkt on juulis suure sesoonse elanike arvu varieerumisega piirkondades ning veebruaris mujal, on veidi rohkem naisi (55%) kui mehi (44%). Kogu andmebaasis on meeste ja naiste osatähtsus võrdne (50% ja 50%).

Vanuseliselt on suvekuudeks sesoonselt varieeruva elukoha ankurpunktide arvuga omavalitsusse minejate seas kõige enam inimesi vanuses üle 60 aasta (22,3%), kellele järgnevad üle 20%-ga ka 30–39 ja 40–49 aastased [\(joonis 97\)](#page-156-1). Kõige suurem erinevus elukoha vahetajate ja kogu andmebaasi vanusegrupi osatähtsuse vahel on 20–29 aastaste puhul, kelle hulgas on elukoha vahetajate osatähtsus 8,5 protsendipunkti väiksem kui kogu andmebaasis selle vanusegrupi osatähtsus. Elukoha vahetajate osatähtsus on aga kogu andmebaasi vastava vanusegrupi osatähtsusest suurem 50–59 (5 protsendipunkti) ja üle 60 aastaste (5,7 protsendipunkti) puhul. Seega võib öelda, et sesoonselt elukohta vahetavad inimesed on pigem vanemad kui noored inimesed.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_156_Figure_5.jpeg)

<span id="page-156-1"></span>**Joonis 97.** Sesoonselt elukoha vahetajate vanuselise jaotuse võrdlus kõigi andmebaasis olevate inimestega.

### <span id="page-157-1"></span><span id="page-157-0"></span>**4.3. Elukoha ja tööaja ankurpunktide arvu muutus 2007–2009**

Nii elukoha- kui ka tööaja ankurpunktide Eesti-sisene muutumine 2007. ja 2009. aasta võrdluses pole olnud suur [\(joonis 98](#page-157-2) ja [joonis 99\)](#page-158-0). Samas on siiski jälgitavad teatud mustrid. Kõige rohkem on langenud elanike hulk kogu Eesti elanike hulga suhtes Tartu linnas, Valga linnas, Tallinna linnas, Toila vallas ja Pärnu linnas. Kõige suurem kasv on aset leidnud Viimsi vallas, Sillamäe linnas, Saku vallas, Tartu vallas ja Keila linnas.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_157_Figure_2.jpeg)

<span id="page-157-2"></span>**Joonis 98.** Omavalitsuse elukoha ankurpunktide osatähtsuse (kogu Eesti = 100%) protsentuaalne muutus uuritaval perioodil vastavalt lineaarsele trendile.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_158_Figure_0.jpeg)

<span id="page-158-0"></span>**Joonis 99.** Omavalitsuse tööaja ankurpunktide osatähtsuse (kogu Eesti = 100%) protsentuaalne muutus uuritaval perioodil vastavalt lineaarsele trendile.

Asetades muutused elukoha ja tööaja ankurpunktides samale pildile [\(joonis 100](#page-159-0)), on näha, et üldiselt on muutused olnud samasuunalised. See tähendab, et seal, kus on kasvanud elukohe ankurpunktide arv, on kasvanud ka tööaja ankurpunktide arv ning vastupidi. Suurima languse mõlemas osas on läbi teinud Tartu ja Valga linn, aga ka Toila, Pärnu, Põltsamaa, Tapa jt. Suurim kasv on toimunud Viimsi vallas ja Sillamäe linnas. On ka erandeid, kus elukoha ja tööaja ankurpunktide hulga muutused on olnud erineva suunaga. Siin kohal tulevad esile Tallinna linn ja Kareda vald, kus elanike arv on küll langenud, kuid tööaja ankurpunktide arv näitab hoopiski kasvu. Tööaja ankurpunkte on kaotanud Jõhvi, Saare ja Rae omavalitsused, samas on seal mõningal määral kasvanud elukoha ankurpunktide arv.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_159_Figure_0.jpeg)

<span id="page-159-0"></span>**Joonis 100.** Elukoha ja tööaja ankurpunktide omavalitsuste osatähtsuse (kogu Eesti ankurpunktide summa suhtes) muutus 2007. ja 2009. aasta erinevusena.

Järgnevalt on uuritud muutusi 2007. ja 2009. aasta novembri elukoha ankurpunktide paiknemise võrdlusena. November on võetud vaatluse alla, kuna eeldatavasti on sel ajal madal sesoonne ränne ning selles kuus pole ka detsembrile iseloomulikku pikka pühadeperioodi, mis elukohtade paiknemise mustrit moonutada võiks. Kuna käesolevas töös pole eristatud peale keskuse ja tagamaalise omavalitsuse muid asustussüsteemi hierarhia tasemeid, siis on rändevood erinevate hierarhiatasemete vahel näidatud Tammaru 2001a hierarhia tasemete vahel. Et paremini mõista rändemahtude suurust ja piirkondlikku tähendust, on joonisel 101 esitatud elukoha ankurpunktide jaotus asustussüsteemi hierarhia erinevate tasemete lõikes.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_160_Figure_0.jpeg)

<span id="page-160-0"></span>**Joonis 101.** Elukoha ankurpunktide jaotus 2007. aasta novembris asustussüsteemi hierarhia tasemete lõikes.

Joonisel 102 on esitatud rände põhisuunad 2007. ja 2009. aasta elukoha ankurpunktide muutuses asustussüsteemi hierarhia tasemete lõikes. Ettearvatult on kõige intensiivsem liikumine toimunud Tallinna ja tema lähitagamaa (Tallinn, 30%) vahel, seejuures domineerib suund Tallinnast tagamaale. Meeldetuletuseks tasuks mainida, et linnaregioon on defineeritud keskuses tööl käivate tööealiste elanike osakaaluna kogu tööealisest elanikkonnast vastavas omavalitsuses. Rände suund keskusest tagamaale näitab valglinnastumise jätkumist uuritaval perioodil. Tallinnaga nõrgalt seotud kaugtagamaa (Tallinn, 15%) on ka rände osas tagasihoidlike numbritega. Suhteliselt aktiivne on olnud inimeste liikumine ka regioonikeskuste ja nende lähitagamaade ning maakonnakeskuste ja nende lähitagamaade vahel. Kõigi mainitud asustussüsteemi hierarhia tasemete juures on jälgitav valglinnastumisele iseloomulik joon, st rohkem minnakse keskusest lähitagamaale, kui vastupidi.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_161_Figure_0.jpeg)

**Joonis 102.** Ränne asustussüsteemi hierarhia erinevate tasemete vahel 2007. ja 2009. aasta novembri võrdlusena (kõikide lahkujate hulk = 100%).

Tabelis 70 on esitatud, milline on olnud elanike liikumise osakaal 2007. aasta novembri suhtes ning kuidas ränne erinevate asustussüsteemi hierarhiata tasemete vahel jaguneb. Kõige suurema osatähtsuse vastava hierarhia taseme elanike arvust moodustavad regioonikeskuste linnaregioonist lahkujad (26,3%), neile järgnevad maakonnakeskuste linnaregioonidest (22,6%) ja Tallinna linnaregioonist lahkujad (19,5%). Siin tuleb aga kindlasti meeles pidada asjaolu, et eri asustussüsteemi hierarhia taseme omavalitsuste rahvaarvud on väga erinevad ([joonis 101](#page-160-0)), mis tähendab Tallinnast lahkunud 10,9 on absoluutnumbrites oluliselt suurem kui Tallinna lähitagamaalt lahkunud 19,5%. Kõige suurem hulk kogu rändes osalejate massist liikus Tallinnast Tallinna lähitagamaale (12,5%), teisele kohale jääb vastassuunaline liikumine (9,4%). Sellele järgneb liikumine regioonikeskustest regioonikeskuste tagamaale (6,5%) ja vastupidi (6,1%). Ka maakonnakeskuste puhul on jälgitav kõige arvukama suunana liikumine lähitagamaale ja vastupidi. Väikelinnadest (tagamaad pole defineeritud) on kõige intensiivsemalt liigutud maapiirkondadesse ja vastupidi. Maapiirkondade ränne on eelkõige seotud regiooni- ja maakonnakeskustega. Kokkuvõtvalt võib öelda, et Tallinnas, Tallinna kaugtagamaal, regioonikeskustes, maakonnakeskustes, väikelinnades ja maapiirkondades on rahvaarv vähenenud, Tallinna lähitagamaal, regioonikeskuste lähitagamaal, maakonnakeskuste lähi- ja kaugtagamaal aga suurenenud.

**Tabel 70.** Asustussüsteemi hierarhia tasemete vaheline elukohavahetus 2007. ja 2009. aasta novembri võrdluses (tumedas kastikeses on teistesse hierarhiatasemetesse lahkujate osakaal 2007. aasta novembri rahvastikust; heledates kastikestes on osakaal kõigist teistesse hierarhiatasemetesse kuulunud omavalitustesse rändajate hulgast).

|                            |                                                   |         | Elukoht 2009. novembris, % |                      |                  |                                 |                                 |                  |                                 |                                 |             |               |
|----------------------------|---------------------------------------------------|---------|----------------------------|----------------------|------------------|---------------------------------|---------------------------------|------------------|---------------------------------|---------------------------------|-------------|---------------|
|                            | Asustussüsteemi<br>hierarhia tase                 | Tallinn | Tallinna lähitagamaa       | Tallinna kaugtagamaa | Regioonikeskused | Regioonikeskuste<br>lähitagamaa | Regioonikeskuste<br>kaugtagamaa | Maakonnakeskused | Maakonnakeskuste<br>lähitagamaa | Maakonnakeskuste<br>kaugtagamaa | Väikelinnad | Maapiirkonnad |
|                            | Tallinn                                           | 10,9    | 12,5                       | 1,1                  | 1,9              | 0,4                             | 0,1                             | 1,5              | 0,5                             | 0,5                             | 0,3         | 1,5           |
|                            | Tallinna lähitagamaa                              | 9,4     | 19,5                       | 0,5                  | 0,5              | 0,1                             | 0,0                             | 0,5              | 0,1                             | 0,1                             | 0,1         | 0,6           |
|                            | Tallinna kaugtagamaa                              | 1,2     | 0,7                        | 16,7                 | 0,2              | 0,0                             | 0,0                             | 0,2              | 0,1                             | 0,1                             | 0,0         | 0,3           |
|                            | Regioonikeskus                                    | 2,8     | 0,4                        | 0,2                  | 12,7             | 6,5                             | 1,0                             | 1,1              | 0,3                             | 0,3                             | 0,2         | 2,2           |
| Elukoht 2007. novembris, % | Regioonikeskuse<br>lähitagamaa<br>Regioonikeskuse | 0,4     | 0,1                        | 0,0                  | 6,1              | 26,3                            | 0,4                             | 0,5              | 0,1                             | 0,1                             | 0,0         | 0,6           |
|                            | kaugtagamaa                                       | 0,2     | 0,0                        | 0,0                  | 0,8              | 0,4                             | 17,2                            | 0,1              | 0,0                             | 0,1                             | 0,0         | 0,6           |
|                            | Maakonnakeskused<br>Maakonnakeskuse               | 2,1     | 0,4                        | 0,2                  | 1,6              | 0,3                             | 0,0                             | 15,1             | 4,6                             | 2,4                             | 0,2         | 2,4           |
|                            | lähitagamaa<br>Maakonnakeskuse                    | 0,6     | 0,1                        | 0,1                  | 0,5              | 0,1                             | 0,0                             | 4,0              | 22,6                            | 0,5                             | 0,1         | 1,2           |
|                            | kaugtagamaa                                       | 0,6     | 0,1                        | 0,1                  | 0,3              | 0,1                             | 0,0                             | 1,7              | 0,5                             | 14,5                            | 0,1         | 0,9           |
|                            | Väikelinnad                                       | 0,3     | 0,1                        | 0,0                  | 0,3              | 0,1                             | 0,0                             | 0,2              | 0,1                             | 0,1                             | 14,1        | 0,7           |
|                            | Maapiirkonnad                                     | 1,6     | 0,4                        | 0,2                  | 2,5              | 0,9                             | 0,9                             | 2,4              | 1,4                             | 0,8                             | 0,6         | 11,0          |
|                            | Muutus, %                                         | -0,6    | 4,6                        | -1,4                 | -0,5             | 1,7                             | 4,1                             | -2,3             | 1,2                             | 2,5                             | -2,4        | -0,6          |

Asetades eelneva jutu rändest erinevate asustussüsteemi hierarhia tasemete vahel tegelikku omavalitsuste vahelisse liikumisse, saame kinnitust asjaolule, et kõige aktiivsemalt osalevad rändes keskused ja nende lähitagamaad [\(joonis 103](#page-163-0) ja [joonis 104\)](#page-163-1). Seejuures on suurimad numbrid seotud eelkõige suurema rahvastiku kontsentratsiooniga. Samal ajal aga võivad absoluutskaalal tagasihoidlikud muutused avaldada olulist mõju väiksema elanike hulgaga omavalitsustele.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_163_Figure_0.jpeg)

<span id="page-163-0"></span>**Joonis 103.** Omavalitsuste piire ületav elukoha ankurpunktide muutus 2007. ja 2009. aasta novembri võrdlusena.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_163_Figure_2.jpeg)

<span id="page-163-1"></span>**Joonis 104.** Omavalitsuste piire ületav elukoha ankurpunktide muutus 2007. ja 2009. aasta novembri võrdlusena osakaal 2007. aasta elanikest.

Joonised 105 ja 106 näitasid, kuidas on inimesed 2007. ja 2009. aasta novembri võrdluses oma elukohta vahetanud. Opereerides vaid rände saldodega on kerge unustada, et ka 0 saldoga omavalitsuses, kus rahvaarv on justkui tasakaalus ja muutusi ei toimu, on tegelikult käimas väga aktiivne rahvastiku vahetumine. Ühed lähevad ära, teised tulevad asemele. Selline suur rahvastiku voolavus võib aga luua identiteedituid piirkondi. Näidetena suurest rahvastiku voolavusest võiks siinkohal tuua Paikuse, Audru, Kuusalu jt vallad. Kokkuvõtvalt tuleb tõdeda, et kinnitamist leidsid üldised valglinnastumisele viitavad trendid, mis kasvatavad keskuste lähitagamaade rahvastikku, samas kui keskuskohad ise, aga ka perifeersemad alad, rahvaarvu kaotavad. Ühtlasi võiks toonitada, et mobiilpositsioneerimine on ennast taas õigustanud kui hea vahend inimeste ajalisruumilise käitumise uurimisel, seekord siis ka rändeuuringute vallas.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_164_Figure_1.jpeg)

**Joonis 105.** Ränne 2007. ja 2009. aasta novembri võrdlusena.

<span id="page-165-0"></span>![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_165_Figure_0.jpeg)

**Joonis 106.** Rände saldo 2007. ja 2009. aasta novembri tähtsaima ankurpunkti omavalitsuse piire ületava muutuse võrdlusena. Noole suund näitab, kas saldo on olnud positiivne või negatiivne (nool eemale näitab negatiivset saldot). Saldo näitab, kas vastava omavalitsuse elanike arv on kasvanud või kahanenud.

### <span id="page-165-1"></span>**4.4. Asustussüsteemi keskuskohad ja nende tagamaad**

#### <span id="page-165-2"></span>**4.4.1. Asustussüsteemi keskuskohad ja nende tagamaad 2007.–2009. aasta keskmiselt**

Eestis saab eristada 14 keskuskohta, millel on oma tagamaa ([joonis 107](#page-166-0) ja [joonis 108\)](#page-167-0). Seejuures on ilmselt vaieldav, kas Kohtla-Järvet ja Jõhvit, aga ka Paidet ja Türi, lugeda kõiki iseseisvateks keskusteks või on tegemist lahutamatute kaksikutena töötavate ühendkeskustega. Metoodika ühtsuse ja lihtsuse huvides pole käesolevas töös ühendkeskuste liitmist siiski läbi viidud ning kõik tulemused järgivad eranditult metoodikas kirjeldatut. Tähtsaimaks keskuseks on ettearvatult Tallinn, mis on keskuseks 38 omavalitsusele, teisele kohale jääb Tartu (23) ja kolmandale Pärnu (19). Arvestades linnaregioonide määramise kriteeriumit, mille järgi on omavalitsus mingi linnaregiooni liige, kui antud omavalitsuse elanike tööaja ankurpunktidest asub üle 30% regiooni keskuses, moodustub 9 linnaregiooni:

- 1. Tallinn (Harku vald, Keila vald, Saue vald, Saue linn, Saku vald, Kohila vald, Kiili, vald, Rae vald, Raasiku vald, Jõelähtme vald, Maardu linn ja Viimsi vald);
- 2. Tartu (Tartu vald, Luunja vald, Haaslava vald, Ülenurme vald ja Tähtvere vald);

- 3. Pärnu (Audru vald, Sauga vald, Sindi linn, Paikuse vald ja Tahkuranna vald);
- 4. Kuressaare (Salme vald, Kaarma vald ja Pihtla vald);
- 5. Rakvere (Rakvere vald ja Sõmeru vald);
- 6. Viljandi (Pärsti vald ja Viiratsi vald);
- 7. Võru (Võru vald);
- 8. Haapsalu (Ridala vald);
- 9. Paide (Väätsa vald).

Keskuste kriteeriumi täidavad veel ka Kärdla, Rapla, Kiviõli, Kohtla-Järve, Jõhvi, Jõgeva, Põltsamaa, Võru ja Valga.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_166_Figure_8.jpeg)

<span id="page-166-0"></span>**Joonis 107.** Elukoha ja tööaja ankurpunktide põhjal leitud keskused, linnaregioonid ja keskuste tagamaad *MCP*-meetodil.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_167_Figure_0.jpeg)

<span id="page-167-0"></span>**Joonis 108.** Elukoha ja tööaja ankurpunktide põhjal leitud keskused, linnaregioonid ja keskuste tagamaad ühendusjoonte puhvritena.

See, et elukoha ja tööaja ning elukoha ja sekundaarsete ankurpunktide (eeldatavasti kuulub sinna ka vaba aja veetmine) vahelised tegevusruumid on erinevad, on olnud üldlevinud arvamus. Seda on kinnitanud ka mitmed reisipäevikute abil läbi viidud uuringud. Käesoleva töös kasutatav andmestik on lisaks muule unikaalne ka selles mõttes, et võimaldab uurida vabaaja veetmisega seotud tegevusruume. Joonistel 109 ja 110 on esitatud omavalitsuste piire ületavad elukoha ja sekundaarsete ankurpunktide vaheliste liikumiste põhjal arvutatud keskuskohad ning nende tagamaad. Kohe esmapilgul on näha, et kuigi tööaja ja sekundaarsete tegevustega seotud tagamaade süsteemid on põhimõtteliselt sarnased, ilmneb ka olulisi erinevusi.

Keskuskohtade puhul tuleb esile, et kui tööga seotud keskusi määratleti 19, siis sekundaarsete tegevuste keskuseid on 17: keskusena ei kvalifitseeru enam Põltsamaa ja Türi (keskuseks on omavalitsus, mis on peamiseks liikumiste sihtpunktiks vähemalt kolmele teisele omavalitsusele). Ka keskuste tugevuses on erinevusi: sekundaarsete tegevuste keskuste eesotsas ei ole enam võimsalt Tallinn. Esikohal on hoopis Tartu, mis on keskuseks 28 omavalitsusele, Tallinna vastav number on 27. Ülejäänud keskuste tähtsuse osas suured erisused puuduvad. Sekundaarsete tegevusruumide alusel moodustuvad järgmised linnaregioonid:

1. Tartu (Laeva vald, Tartu vald, Luunja vald, Haaslava vald, Ülenurme vald, Nõo vald ja Tähtvere vald);

- 2. Tallinn (Keila vald, Harku vald, Saue vald, Saue linn, Saku vald, Kohila vald, Kiili vald, Rae vald, Raasiku vald, Anija vald, Kuusalu vald, maardu linn ja Viimsi vald);
- 3. Pärnu (Audru vald, Tori vald, Paikuse vald, Tahkuranna vald, Häädemeeste vald ja Kihnu vald);
- 4. Rakvere (Kadrina vald, Haljala vald ja Vinni vald);
- 5. Kuressaare (Kihelkonna vald, Kaarma vald ja Pihtla vald);
- 6. Viljandi (Suure-Jaani vald);
- 7. Võru (Võru vald ja Haanja vald);
- 8. Haapsalu (Ridala vald);
- 9. Rapla (Juuru vald ja Kehtna vald);
- 10. Jõhvi (Kohtla vald).

Märkimisväärsed erinevused tööaja ja sekundaarsete tegevusruumide paiknemises ilmnevad aga linnaregioonide kaardipiltide võrdluses. Nimelt on sekundaarsete tegevusruumide linnaregioonid tööaja linnaregioonidest oluliselt suurema ruumilise ulatusega.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_168_Figure_10.jpeg)

**Joonis 109.** Elukoha ja sekundaarsete ankurpunktide põhjal leitud keskused, linnaregioonid ja keskuste tagamaad *MCP*-meetodil.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_169_Figure_0.jpeg)

**Joonis 110.** Elukoha ja sekundaarsete ankurpunktide põhjal leitud keskused, linnaregioonid ja keskuste tagamaad ühendusjoonte puhvritena.

Kuigi linnaregioonid on sekundaarsete tegevusruumide osas töötegevusruumidest suuremad, on näiteks Tallinna tagamaa siiski märgatavalt väiksema ulatusega ning mitmed Tallinnale tööl käimise suhtes orienteeritud omavalitsused suhtlevad maakondlike ning kohalike tõmbekeskustega. Eriti selgelt tuleb see tendents esile Läänemaal. Huvitava aspektina võib mainida Tartu linna sekundaarsete tegevuste orienteeritusest Tallinnale. Üldjuhul on nii tööaja kui ka sekundaarsete ankurpunktide põhjal leitud tagamaade piirid kattuvad. Erinevused tekivad tagamaade ülemineku ja piirialadel. See ilmneb ühe selgema näitena Lääne-Eestis, Haapsalu tagamaal, kus Vormsi, Nõva, Risti, Kullamaa, Hanila ja Lihula vallad kuuluvad elukoha ja tööaja ankurpunktide põhjal leitud tagamaade järgi Tallinna mõjusfääri, elukoha ja sekundaarsete (sh vaba aeg) ankurpunktide alusel aga Haapsalu tagamaa hulka. Kuigi Saaremaa ja Kärdla tööaja ja sekundaarsete ankurpunktide põhjal leitud tagamaade osas pole märkimisväärseid erisusi, võiks siiski esile tõsta tööaja ankurpunktide põhjal leitud tagamaade juures Kärdla kuulumist Tallinna mõjualasse. Pärnu tagamaa on samade piiridega mõlemal juhul. Viljandimaal tuleb esile ainsa erinevusena sekundaarsete ankurpunktide põhjal leitud tagamaale kuulumisel maakondade piiril asuv Võhma linn, mis tööaja ankurpunktide tagamaa puhul kuulub Türi mõjusfääri. Nagu juba eespool mainitud, on Türi ja Paide eraldi keskustena käsitlemine küsitav. Sekundaarsete ankurpunktidepõhjal leitud tagamaade puhul Türi keskuste hulka ei kvalifitseerugi. Türi vallaga sarnaneb tagamaa moodustamise osas Põltsamaa, mis samuti on keskuseks vaid tööaja liikumiste süsteemis. Väikese, aga samas selge keskusena tõuseb esile Jõgeva. Peipsi ääres paiknev Mustvee on tööaja ankurpunktide tagamaade arvestuses Tallinna, sekundaarsete ankurpunktide tagamaade puhul aga Tartu mõjualas. Kuigi Mustvee pole päris keskuse staatuses, on näha, et Avinurme ja Lohusuu vallad on just Mustvee mõjusfääris. Eesti tugevuselt teise keskusena tõuseb selgelt esile Tartu, olles sekundaarsete ankurpunktide tagamaade osas isegi Tallinnast mõjukam. See tugevus tingib ka asjaolu, et Tartu tagamaa ületab peaaegu igas suunas maakonna piire.

Valgamaa, Võrumaa ja Põlvamaa moodustavad selged, üldjuhul maakonnapiire järgivad, keskus-tagamaa süsteemid. Siiski on jälgitav nii Valgamaa kui ka Põlvamaa põhjaosa kuulumine Tartu mõjualasse. Nii Valga kui ka Põlva kuuluvad ise Tartu mõjualasse, esimene nii tööaja kui ka sekundaarsete ankurpunktide osas viimane ainult tööaja ankurpunktide osas. Väga kompaktse ja selge piiriga on Võru tagamaa, mis tööaja liikumiste osas ei ulatu siiski Antsla, Mõniste ja Meremäeni. Jõudes Lääne-Virumaa ja selle keskuse Rakvereni, võib ilmselt hakata juba üldistama, et tugevamate keskustena ja selgemate tagamaadega tõusevad esmajoones esile n-ö vanad maakonnakeskused. Nii ongi Rakvere tagamaa valdavalt Lääne-Virumaa piirides.

Viimasena vaatluse alla jäänud Ida-Virumaal on keskuste määramine ja tagamaade piiritlemine kõige komplitseeritum. Esiteks tuleb taas mainida, et Kohtla-Järve ja Jõhvi suures osas toimivad ühtse süsteemina. Varasemates uuringutes (Nõmmik & Murel 1974; Tammaru 2001a) ongi neid käsitletud ühe üksusena. Siiski tuleb enne mainitud kahe asula vaatluse alla võtmist juhtida tähelepanu ühele väikesele tagamaale (Maidla, Lüganuse ja Sonda vald ning Püssi linn), mille keskuseks on Kiviõli. Naastes Jõhvi ja Kohtla-Järve juurde, selgub, et Jõhvi on Kohtla-Järvest tugevamaks keskuseks ning seda eriti sekundaarsete tegevuste osas. Kuigi Eestile on ring peale tehtud, on antud käsitlusest täiesti välja jäänud Eesti kirdenurga omavalitsused, milleks on linnadest Narva, Sillamäe ja Narva-Jõesuu ning Vaivara vald. Mainitud omavalitsustest ükski ei ole ise keskuseks ega samas ka ühegi teise tagamaa osa. Suuruse poolest on Narval kindlasti keskuseks olemise potentsiaali, samas ei lase tal selleks ilmselt kujuneda piirilinna staatus.

Tagamaade siirdealadel on näha, et omavalitsused ei suhtle alati mingi keskusega vaid hoopis naaberomavalitsusega, mis on kohaliku tähtsusega keskuskoha seisundis.

Nii nagu tagamaa inimesed tarbivad keskuste teenuseid, nii tarbivad ka keskuste inimesed tagamaa teenuseid. Kuigi keskustes pakutavate teenuste hulk ja kvaliteet on tagamaadest ja äärealadest üldjuhul suurem ja kõrgem, suudavad tagamaad ja äärealad keskustele konkurentsi pakkuda ning seda eelkõige rekreatiivsete teenuste osas, olgu selleks maapiirkonnas asuv suvila, sportimiskoht või midagi muud. Keskustest vabal ajal regulaarne väljaliikumine võib sageli olla seotud ka perekondlike- ja/või sõprussidemetega. Kindlasti mängib oma rolli ka väiksemate keskuste kehvema teenusevaliku korvamine suuremates keskustes.

Kuna keskuste elanike arv on väga erinev, on erinev ka keskustest vaba aja teenuste tarbimiseks välja liikuvate inimeste hulk, st väiksemast keskusest liigub välja vähem ja suuremast keskusest rohkem inimesi. Antud juhul on vaadeldud inimeste hulka, kelle sekundaarsed ankurpunktid asuvad väljaspool elukoha omavalitsust. Välja on toodud need vabaaja sihtpunktid, kuhu keskusest liigub vähemalt 500 inimest [\(joonis 111\)](#page-171-2). Kuna erinevatest keskustest välja liikumise mõjualad on suure ülekattega, on parema loetavuse

<span id="page-171-0"></span>huvides jaotatud keskuste mõjualad neljale kaardile (sisuline põhjendus ühele või teisele kaardile sattumisel puudub, ainus kriteerium on loetavus). Nagu juba eespool mainitud, on keskusest välja vaba aega veetma minemise mõjuala suurem keskustel, mille elanike arv on suurem. Suur hulk vaba aja liikumistest on seotud keskuste vahelise liikumisega. Suur hulk liikumistest piirdub keskuse tagamaaga.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_171_Figure_1.jpeg)

<span id="page-171-2"></span>**Joonis 111.** Keskuskohtade vaba aja veetmise peamised piirkonnad, kuhu liigub vähemalt 500 inimest.

#### <span id="page-171-1"></span>**4.4.2. Võrdlus varasemate tagamaade piiritlemistega**

Käesolevas analüüsis saadud tulemusi otsustati põgusalt võrrelda ka varem teostatud sarnaste uuringute tulemustega. Selleks on kõrvutatud käesolevaid tulemusi Kanti 1935. aastal avaldatud Eesti linnade lähitagamaade kaardiga (mis on tegelikult väikeste muutuste järel välja kasvanud Maide 1931 tööst), Nõmmiku ja Mureli 1974 Eesti asustussüsteemihierarhia kaadiga ning Tammaru 2001a Eesti asustussüsteemi hierarhiaga.

#### <span id="page-172-0"></span>*Võrdlus Kanti tagamaadega*

<span id="page-172-1"></span>Käesoleva töö tulemuste võrdlemisel varasemate omataolistega tuleb kindlasti arvestada asjaoluga, et igal uuringul on olnud suuremal või väiksemal määral erinev metoodika. Nii näiteks on Kanti keskuste ja tagamaade metoodika näinud ette: põllumajandussaaduste peamiste turgude, lähimate sadamate ja raudteejaamade kindlaks määramist ning veokulude hindamist. Peaturuks loeti kõik linnad, kus toimub alaline põllumajandussaaduste ostu-müügi protsess. Kõiki kauplusi ja meiereisid ei arvestatud, kuna nende reaalset tähtsust ei suudetud hinnata ning need tegutsesid enamasti hooajaliselt ning muutliku asukohaga. Töö läbiviimiseks kogutud andmed pärinevad Riigi Statistika Keskbüroo "Üleilmlise põllumajandusliku üleskirjutuse" 1929./30. andmetest. Lisaks sellele kogus Maide andmeid 80 valla kohta ankeetküsitluse teel. Maide tulemused avaldati 1931. aastal. Tuntumaks on siiski saanud Kanti poolt koostatud versioon (1935), mis Maide tööst enamasti vaid vähesel määral erineb. Ka käesoleva uuringu tulemuste võrdlus on läbi viidud Kanti tagamaadega.

Kant eristab 17 keskust: Suur-Tallinn (Tallinn, Nõmme), Tartu, Narva, Pärnu, Viljandi, Rakvere, Valga, Võru, Petseri, Haapsalu, Kuressaare, Tapa, Paide, Põltsamaa, Türi, Tõrva, Paldiski.

Enamus Eesti suuremaid linnu pole oma asukohti möödunud 70 aasta jooksul vahetanud, ning ka keskused ja nende tagamaade piirid on tänase päevaga üsna sarnased ([joonis](#page-173-0)  [112](#page-173-0)). Siiski tuleb täheldada, et on mitmeid suuremaid ja väiksemaid erinevusi.

Samadesse piiridesse jääb Saaremaal Kuressaare tagamaa. Tänasel päeval pole siiski ilmselt kuidagi põhjendatud Muhumaa ja Saaremaa põhjaranniku Tallinna mõjualasse liigitamine. Sama kehtib Emmaste ja Käina valla kohta Hiiumaal. Kui Kant käsitles Hiiumaa põhjaosa Haapsalu tagamaana, siis tänasel päeval saame rääkida Kärdlast kui keskusest ja Hiiumaast kui selle tagamaast. Mõnevõrra on tänaseks suurenenud Haapsalu tagamaa. Paldiski on tänaseks oma mõjukuse kaotanud, milles oli oma rolli kindlasti suletus nõukogude perioodil. Tallinna tagamaa on jäänud suurel määral samaks. Erinevused ilmnevad eelkõige Virumaa suunal, kus Kant on eristanud keskusena ka Tapa. Tänaseks on raudteetranspordi mõju igapäevasele mobiilsusele oluliselt langenud ning sellega seoses on ka Tapa oma tähtsuse minetanud. Tapa tagamaa on jaotunud Tallinna ja Rakvere mõjualade vahel. Seoses nõukogude aegse Kirde-Eesti industrialiseerimisega on piirkonna keskusena tõusnud esile Kohtla-Järve – Jõhvi kaksikkeskus, endine keskus Narva on aga jäänud suhteliselt eraldiseisvaks ja isoleerituks.

Lõuna-Eestis on jällegi näha, et 1930. aastate ja tänased keskused ja tagamaade piirid on püsinud suhteliselt muutumatuna. Seda näitavad nii Pärnu, Viljandi, mööndustega ka Tartu, Võru ja Valga. Keskustena on juurde tekkinud Jõgeva ja Põlva, millest esimene kuulus Kanti määratluse järgi Tartu mõjualasse ja teine jagunes Tartu ja Võru tagamaa vahel. Valga on samuti keskusena püsinud ning haaranud enda alla ka varasema keskuse Tõrva ning selle tagamaa. Nii nagu Kantil 1935, nii on ka käesolevas uuringus defineeritud Kesk-Eesti kolm väiksemat keskust, milleks on Paide, Põltsamaa ja Türi.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_173_Figure_0.jpeg)

<span id="page-173-0"></span>**Joonis 112.** Tööaja ankurpunktidega seotud tagamaade võrdlus Kanti tagamaadega (halli joonega).

Sekundaarsete ankurpunktidega seotud tagamaade võrdlus Kanti tagamaadega on esitatud joonisel 113.

<span id="page-174-0"></span>![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_174_Figure_0.jpeg)

**Joonis 113.** Sekundaarsete ankurpunktidega seotud tagamaade võrdlus Kanti tagamaadega (halli joonega).

#### <span id="page-174-1"></span>*Võrdlus Nõmmiku ja Mureli (1974) asustushierarhiaga*

1974. aastal avaldatud artiklis annavad ülevaate Eesti asustussüsteemi hierarhilisest mudelist koos keskuste ja tagamaadega Nõmmik ja Murel. Asustust hinnatakse erinevate parameetrite alusel. Määratakse elanikkonna hõivatus tootvas ja mittetootvas sfääris; esimesel juhul eristatakse tööstus ja ehitustegevust põllu- ja metsamajanduslikust tegevusest. Asulad jaotatakse polü- ja monofunktsionaalseteks. Nende andmete alusel arvutatud indeksi järgi jaotati Eesti asustussüsteem 6 taseme vahel: a) pealinn (Tallinn); b) regionaalsed keskused (Tartu, Pärnu, Kohtla-Järve); c) rajooni keskused (Narva, Paide, Haapsalu, Valga, Viljandi, Võru, Kärdla, Rapla, Jõgeva, Põlva, Kuressaare); d) kohalikud keskused; e) põllumajanduslikud keskused; f) maa-asulad.

Joonistel 114 ja 115 on esitatud Nõmmiku ja Mureli (1974) Eesti asustussüsteemi kaardipilt, mis on omakorda kaetud käesolevas uurimuses leitud keskuskohtade ja nende tagamaade kaardikihiga. Tuleb jällegi mainida, et kuna tegemist on erinevate metoodikatega, siis pole ilmselt ka erinevad tulemused päris üks-üheselt võrreldavad.

Nõmmik ja Murel jaotavad Eesti neljaks regiooniks keskustega Tallinnas, Pärnus, Kohtla-Järvel ja Tartus. Regioonides omakorda on eristatud rajoonikeskused ja nende tagamaad. Tuleb tõdeda, et Nõmmiku ja Mureli tulemused on suures osas kattuvad nii eespool käsitletud Kanti kui ka käesoleva uuringu originaaltulemustega. Käesolevas uuringus on siiski eristatud keskustena ka Kiviõli ja Põltsamaa ning oma isoleerituse tõttu on keskuste ringist välja jäänud Narva.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_175_Figure_1.jpeg)

**Joonis 114.** Tööaja ankurpunktidega seotud tagamaade võrdlus Nõmmiku ja Mureli tagamaadega.

<span id="page-176-0"></span>![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_176_Figure_0.jpeg)

**Joonis 115.** Sekundaarsete ankurpunktidega seotud tagamaade võrdlus Nõmmiku ja Mureli tagamaadega.

#### <span id="page-176-1"></span>*Võrdlus Tammaru linnaregioonidega*

Tammaru (2001a) on Eesti asustussüsteemi hierarhiat uurides kasutanud 2000. aasta rahvaloenduse andmeid. Eristatud on tähtsamad keskused ja nende linnaregioonid. Keskused on määratud tuginedes varasematele uuringutele nii Eestis kui ka mujal ([joonis](#page-177-0)  [116](#page-177-0) ja [joonis 117\)](#page-177-1). Tallinn suurima tõmbekeskusena on defineeritud primaarlinnana [A]; talle järgnevad regioonikeskused [B], mis on defineeritud elanike arvu järgi (>50000); maakonnakeskused [C]; väikelinnad [D] ja maapiirkonnad [E]. Keskustena on käsitletud tasemeid A, B, C; neile kõigile on leitud linnaregioonid. Vastavalt antud definitsioonile oli Eestis 15 keskust ja nende tagamaad. Kõige ebatäpsem on keskuste ja tagamaade määramine Ida-Viru maakonnas, kus on ühe keskusena käsitletud Narva, Kohtla-Järve, Jõhvi ja Sillamäe linna, mis tegelikkuses funktsioneerivad siiski eraldiseisvate üksustena.

Linnaregioonid arvutati tööalase pendelrände põhjal. Omavalitsus arvati keskuskoha linnaregiooni kuuluvaks, kui tema tööealisest elanikkonnast 30% käis tööl keskuslinnas. Keskuskoha tagamaa piiriks loeti töise pendelrände osakaalu vähemalt 15% tööealisest elanikkonnast. Nagu juba käesoleva uuringu tulemuste võrdluses Kanti ning Nõmmiku ja Mureli asustussüsteemi hierarhiatega, nii on ka siin keskused valdavalt kattuvad.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_177_Figure_0.jpeg)

<span id="page-177-0"></span>**Joonis 116.** Tööaja ankurpunktidega seotud tagamaade võrdlus Tammaru 2001 asustussüsteemi hierarhiaga.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_177_Figure_2.jpeg)

<span id="page-177-1"></span>**Joonis 117.** Sekundaarsete ankurpunktidega seotud tagamaade võrdlus Tammaru 2001 asustussüsteemi hierarhiaga.

#### <span id="page-178-1"></span><span id="page-178-0"></span>**4.4.3. Arengukoridorid**

Eestis on valdav osa pendelrändest seotud keskuslinna ja selle tagamaaga, liikumisi erinevate linnaregioonide vahel, läbipõimunud liikumistrajektoore ja arengukoridore väga palju ei ole. Ainukese potentsiaalse arengukoridorina saaks välja tuua Tallinn-Narva suuna [\(joonis 118](#page-178-2)), kus Rakvere, Kiviõli, Püssi, Kohtla-Järve, Jõhvi ja Sillamäe suunal on näha teatud liikumiskoridori. Samas on sellel teljel tööjõuareaalid suhteliselt isoleeritud, Rakvere on seotud pigem Tallinnaga, Jõhvi ja Kohtla-Järve moodustavad omaette süsteemi ning Narva ja Sillamäe on samuti liikumiste osas suhteliselt isoleeritud.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_178_Figure_2.jpeg)

<span id="page-178-2"></span>**Joonis 118.** Tallinn-Narva suunaline arengukoridor.

Uuringus on käsitletud ka Eestist väljaspool paiknevaid tõmbekeskusi ja pendelrännet nendesse. Palju on oletatud, kui palju inimesi on igapäevaselt seotud Helsingi, Riia ja Peterburiga. Mobiilpositsioneerimise andmestik ei võimalda eristada väljaspool Eestit linnasid, aga selle abil on võimalik teada saada, et Soomet külastab regulaarselt umbes 28 000 EMT kasutajat, Lätit 7000 ja Venemaad 6000. Need numbrid ei näita otseselt igapäevast pendelrännet vaid regulaarseid külastusi.

### <span id="page-179-1"></span><span id="page-179-0"></span>*4.5. Seiresüsteemi loomine*

Projekti üheks oluliseks eesmärgiks oli nn rahvastiku seiresüsteemi kavandamine, mille üheks sisendiks on mobiilpositsioneerimise andmed. Projekti käigus kaardistati teoreetilised, metodoloogilised, tehnilised ja andmekaitsest lähtuvad aspektid, mille alusel saaks tulevikus vastava seiresüsteemi välja arendada. Valminud analüüse on võimalik teatud tasemeni automatiseerida ning uuendada järjepidevalt uute andmetega ning reaalaja lähedaselt.

#### **Seiresüsteemi vajadus**

Seiresüsteemi vajadus tuleneb kaasaja elukorraldusest. Ühiskond on järjest mobiilsem, igapäevane liikumine on viimastel aastakümnetel jätkuvalt kasvanud. Traditsioonilised andmeallikad üksinda ei suuda igapäevast mobiilsust piisavalt põhjalikult kirjeldada või on liiga kulukad. Mobiilpositsioneerimise andmestik ei asenda rahvaloenduse ja registrite andmeid, aga võib teatud aspektides olla nendele täienduseks.

Mobiilpositsioneerimise andmed võimaldavad hinnata lühiajalisi liikumisi, rahvastiku paiknemist kindlatel ajahetkedel, sesoonset elanikkonna varieerumist, pendelrännet ja linnade mõjualasid. Niisugust seiret saab kasutada planeerimisel, transpordi ja teiste avalike teenuste korraldamisel, keskkonnakaitses ja paindliku maksusüsteemi kujundamisel.

Reaalajaline liikumiste seire on oluline seoses eriolukordade juhtimisega, turvalisuse tagamisega ja sarnaste tegevustega. Mobiiltelefonid on tänu oma laialdasele levikule ja reaalajas positsioneerimise võimalusele just niisuguseks allikaks.

Seiresüsteemid on ka asukohapõhiste teenuste pakkumise lähtekohaks. Näiteks saab inimesi asukohapõhiselt informeerida ohtudest, liikluskorraldusest ja üritustest. Samuti saab asukohapõhise seiresüsteemi abil läbi viia telefonipõhiseid küsitlusi ning saada kiiret tagasisidet.

Siseministeeriumi vajadustest lähtuvalt oleksid seiresüsteemil ([joonis 119](#page-180-0)) kasutused järgmistes valdkondades.

- Regionaalne areng
- Planeerimine
- Sisejulgeolek ja hädaabi
- Transpordikorraldus
- Kriisireageerimine

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_180_Figure_0.jpeg)

<span id="page-180-0"></span>**Joonis 119.** Mobiilpositsioneerimisel põhineva seiresüsteemi ülesehitus.

#### **Seiresüsteem**

Kavandatav seiresüsteem koosneks järgmistest osadest: a) operaatori süsteemi lisatav andmevahenduse süsteem; b) andmete kogumise ja töötlemise süsteem; c) analüüsi süsteem; d) kasutajaliides.

Kasutajaliides arendatakse välja samm-sammult koos tellijaga, täna on võimalik teatud analüüsil põhinevaid ja igal kalendrikuul uuenevate passiivse positsioneerimisandmetega kasutajaliides luua regionaalplaneerimise, ürituste ja eriolukordade seire ning turismiseire eesmärgil.

Olulist arendust vajab andmebaasi loomine ja süsteemi ühildamine Riigi infosüsteemiga. Samuti on oluline arendus vajalik reaalaja andmestikule üleminekuks, päringute võimalikult lihtsaks muutmiseks ning keerulisemate analüüside automatiseerimiseks. Teatud osa analüüs ei ole võimalik lõpuni automatiseerida (ekspertsüsteem), süsteem jääb ikkagi otsustajate ja analüütikute abivahendiks. Ilmselt on süsteem mõistlik ühildada ka Eesti Statistika süsteemiga. Erinevatele kasutajatele luuakse erineva ülesehitusega kasutajaliides. Seiresüsteem on internetipõhine, kasutajaõiguste jaotamise süsteem arendatakse vastavalt kokkuleppele tellijaga. Ühe töötava näitena on Positium LBS poolt Eesti Panga jaoks loodus kasutajaliides: [www.positium.ee/barometer](http://www.positium.ee/barometer)

#### **Andmesisend**

Rahvastikuseire süsteemis saab andmesisendina kasutada passiivset või aktiivset mobiilpositsioneerimist. Passiivse mobiilpositsioneerimise puhul saadakse andmed mobiilioperaatorite serveritest, kasutatakse kas telefonide paiknemist/liikumist kärgede vahel või kõnetoimingute asukohainfot. Erineva standardiga võrgusüsteemide protokollid on erinevad, nende ühildamiseks ja statistiliselt üldistatavaks muutmiseks on vaja spetsiaalseid protokolle.

Aktiivse mobiilpositsioneerimise abil kasutatakse erinevaid seirepaneele, teatud eesmärkidel süsteemiga ühinemiseks nõusoleku andnud inimesi, kelle telefone positsioneeritakse ja kellele esitatakse küsimusi vastavalt kokkuleppele. Niisuguseid uuringuid on läbi viidud ka Eestis, aga pidevalt jälgitavat paneeli pole veel sihipäraselt välja kujundatud.

Seiresüsteemi andmesisend võiks koosneda kolmest erinevast osast: a) Eesti telefonikasutajate Eestisisesed liikumised; b) välismaa telefonikasutajate Eestisisesed liikumised; c) Eesti telefonikasutajate liikumised mujal maailmas. Nendel andmetel on erinevad kasutajad, ka Eesti avaliku sektori osas on huvid erinevad. Päästetöödel ja eriolukordade juhtimisel on siseministeeriumi haldusalas huvi eelkõige Eesti ja välismaa kasutajate käitumise vastu Eestis. Välisministeerium vajab aga eriolukordade juhtimisel infot Eesti kasutajate kohta välismaal. Majandus- ja kommunikatsiooniministeeriumi huvialas on sise- ja välisturistid Eestis ning Eesti turistid välismaal. Transpordi korraldamise seisukohalt pakuvad huvi Eestis toimuvad liikumised. Oluline kasutaja on näiteks Eesti Pank, kes kasutab juba kaks aastat Positium LBS loodud automaatset seiresüsteemi maksebilansi reisiteenuste konto koostamisel. Selleks kasutatakse nii välistusristide kui ka eestimaalaste välismaal viibimise andmeid.

Andmesisendi moodustavad inimeste liikumise koordinaadid, inimese viibimised mingil ajahetkel mingis geograafilises punktis. Lihtne andmetabel sobib enamuse GIS arvutuste meetodite ja tarkvaradega. Täpseim ajaühik on sekund, täpseim ruumiühik on võrgukärg, st ühe mobiilside antenni sektor. Geograafiline täpsus on oluliselt varieeruv, kuna mobiilioperaatorite süsteemid on erineva ehituse ja tihedusega. Väheasustatud piirkondades on täpsus kilomeetrites, linnade südametes aga sadades meetrites. Aktiivse mobiilpositsioneerimise lisamine võimaldab teha asukohapäringuid GPS täpsusega (mõned meetrid). Isikuandmete kaitse vajaduse tõttu peavad andmed olema anonüümsed, st isikuid ei saa tuvastada. Mõningatel juhtudel kasutatakse ka pseudonüümseid andmeid, st kasutajatele omistatakse juhuslik identifikaator, mida pole võimalik isikuga siduda. Andmekaitse protseduuride läbitöötamine toimub koostöös Andmekaitse inspektsiooni ja mobiilioperaatoritega iga-aastaselt.

#### **Valim ja esinduslikkus**

Ideaalselt oleksid seiresüsteemi integreeritud erinevad mobiilioperaatorid. Täna on Positium LBS süsteemis aktiivse positsioneerimise ja küsitlusuuringute paneeli valmidusega EMT ja Elisa süsteemid. Passiivse positsioneerimise valmidusega on EMT süsteem. Riikliku tellimuse ja rahastuse olemasolul on kindlasti võimalik erinevaid operaatoreid kaasata.

Andmesisendi ühtlustamine ja statistilise usaldusväärsuse hindamine on üks väga oluline protseduur kogu seiresüsteemi loomisel. Sellega tegelevad TÜ teadlased ja Positium LBS on välja arendanud kindla süsteemi arvestamaks operaatorite turuosaga, telefonikasutuse erinevustega, võrgukärje erinevuste ja muutumisega. Osa sellest nn "penetratsioonimudelist" on Positium LBS ärisaladus, seda nimetatakse Positium Data Manager, see süsteem on osaliselt integreeritud operaatori süsteemi ja seda täpsustatakse regulaarsete küsitlusuuringutega, millest osa on Eestis teostanud näiteks EMOR. Metoodika on põhjalikult läbi arutatud rahvusvaheliste teadusringkondadega ja erialaspetsialistidega (Ahas *et al.* 2010; Silm & Ahas 2010).

#### **Täiendavad andmed**

Lisaks positsioneerimisandmetele on seiresüsteemis vajalikud lisaandmed kasutajate kohta. Neid saab hankida kolmel viisil. 1) Telefonikasutajate otsene küsitlemine läbi mobiilioperaatori süsteemi. Täpselt määratud valimi kohta saadakse SMS või telefoniküsitluse abil täiendavad tunnused: sotsiaalsete, majanduslike jms näitajate kohta. 2) Telefonikasutajate kaudne küsitlemine. Küsitlusfirmad küsitlevad representatiivset hulka telefonikasutajaid ning saadud tulemused üldistatakse positsioneerimisandmetele. 3) Telefonioperaatorid annavad teatud ülevaate enda kasutajate tunnustest. See sõltub uuringu eesmärkidest, vajadustest ja kasutajatest. Peab arvestama, et seoses kõnekaartide ja erineva juriidilise staatusega kasutajate olemasolu tõttu pole ka operaatoritel väga täpset ülevaadet telefonide tegelikest kasutajatest.

Küsitluse ja andmebaaside abil saadavad sotsiaalsed tunnused on järgmised: sugu, vanus, emakeel, perekonnaseis, laste arv, leibkonnaliikmete arv, haridus, sünnikoht, amet, tegevusala, sissetulek.

#### **Andmesisendi põhjal arvutatavad parameetrid**

Asukohatunnustest (aeg, koht) ja kasutaja pseudonüümsest ID-st lähtuvalt on võimalik välja arvutada mitmesuguseid parameetreid. Selleks on Positium LBS välja arendanud nn ankurpunktide mudeli ja erinevad päringusüsteemid (Ahas *et al*. 2010) ([joonis 120](#page-183-0)). Külastuste ajalise ja ruumilise regulaarsuse alusel saame arvutada elukoha, tööaja, vabaaja, teise kodu ja veel mõningad ankurpunktid. Samuti saame leida siseturismi ning transpordikasutuse info.

Arvutatavad parameetrid

- Elukoha ankurpunktid
- Tööaja ankurpunktid
- Teise kodu ankurpunktid
- Sekundaarsed ankurpunktid
- Ränne
- Töökohavahetus

- Pendelrände suunad ja mahud
- Igapäevane liikumine
- Tööjõuareaalid
- Siseturism
- Tõmbekeskused

Ühendades arvutatud ankurpunktide info telefonikasutajate sotsiaalsete tunnustega on võimalik saada üsna täpne info ühiskonna ruumikasutuse ja transpordivajaduse kohta. Kombineerides seiresüsteemi küsitlusuuringuga või paneelküsitlusega on võimalik saada ka inimeste käitumise põhjuslike seoste info.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_183_Figure_6.jpeg)

<span id="page-183-0"></span>**Joonis 120.** Andmesisendi töötlemise protseduurid Positium Data Manageris

#### **Seirekeskkonna tasemete valik**

Ruumiliselt on andmestik kasutatav väga erineva täpsusastmega [\(tabel 71](#page-184-0) ja [tabel 72,](#page-184-1) [joonis 121](#page-184-2)), see sõltub eesmärkidest, vahenditest ja andmete kättesaadavusest. Erinevad Siseministeeriumi ametkonnad vajavad erineval tasemel süsteeme.

**Tabel 71.** Ruumilise mastaabi valik lähtuvalt ülesandest.

<span id="page-184-0"></span>

| Eesmärk       | 1 km ruut | Võrgukärg | Omavalitsus | Maakond | Riik | Läänemere<br>regioon |
|---------------|-----------|-----------|-------------|---------|------|----------------------|
| Regionaalne   | x         | x         | x           | x       | xx   | xx                   |
| areng         |           |           |             |         |      |                      |
| Planeerimine  | xx        | xx        | xx          | x       | x    | x                    |
| Sisejulgeolek | xx        | xx        | xx          | x       | x    | x                    |
| Transport     | xx        | xx        | xx          | xx      | x    | x                    |

**Tabel 72.** Ajalise mastaabi valik lähtuvalt ülesandest.

<span id="page-184-1"></span>

| Eesmärk           | Minut | Tund | Päev | Kuu | Aasta |
|-------------------|-------|------|------|-----|-------|
| Regionaalne areng |       |      | x    | xx  | xx    |
| Planeerimine      |       | x    | xx   | xx  | x     |
| Sisejulgeolek     | xx    | xx   | x    | x   |       |
| Transport         | xx    | xx   | xx   | x   |       |

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_184_Picture_4.jpeg)

**Joonis 121.** Positiumi ruumiandmete töötlemise erinevad tasemed.

#### <span id="page-184-2"></span>**Seiresüsteemi loomise tegevuskava**

Seiresüsteemi loomine toimub samm-sammult vastavalt erinevate Siseministeeriumi tegevussuundade vajadustele [\(tabel 73\)](#page-185-0). Esimeses etapis tegeletakse põhjalikult süsteemi potentsiaalsete kasutajate vajaduste väljaselgitamisega ning kaardistamisega ning selgitatakse olemasolevate ja planeeritavate süsteemide võimalusi ja vajadusi uue süsteemi integratsiooni järele – teiste sõnadega uuritakse kas ja kuidas on võimalik integreerida seiresüsteemi olemasolevatesse (kriisireageerimise ja päästesüsteemid, Xtee) ja loodavatesse (nt GIS112, VSR) süsteemidesse [\(joonis 122](#page-185-1)). Teises etapis viiakse läbi uuringud ja näidislahendused, mille tulemused automatiseeritud vormis peaksid tulevikus olema toimiva süsteemi väljunditeks. Järgnevalt arendatakse välja süsteemi arhitektuur, seda luuakse koostöös operaatorite ja riikliku infosüsteemi ekspertidega. Selle etapiga paralleelselt toimub ka juriidilise ja andmekaitse temaatika analüüs ja protseduuride väljatöötamine. Süsteemi enda loomise ja testimise aeg on hinnanguliselt 1 aasta. Eelarve sõltub süsteemi täpsest ülesehitusest.

<span id="page-185-1"></span><span id="page-185-0"></span>**Tabel 73.** Seiresüsteemi arendamise hinnanguline tegevuskava ja ajaplaan.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_001_page_185_Picture_2.jpeg)

**Joonis 122.** Seiresüsteemi integratsioon Siseministeeriumi ja teiste infosüsteemidega.

### **5. Soovitused**

<span id="page-186-1"></span><span id="page-186-0"></span>

|           | Linnaregiooni kui tervikut käsitlevate meetmete väljaarendamine                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                |
|-----------| |
| Põhjendus | Uuringu tulemused näitavad, et pendelränne on Eesti majandusele ja<br>igapäevaelule oluline ning selle osatähtsus on viimasel kümnendil<br>kasvanud. 1982. aastal oli Eestis 68 000 ja 2001. aastal 115 000 tööalast<br>pendelrändajat (Tammaru 2001). Käesoleva uuringu tulemusena selgus,<br>et vähemalt 380 000 Eesti elanikku tegutseb igapäevaselt (töö, haridus<br>jms regulaarsed päevased tegevused) väljaspool oma elukoha<br>omavalitsust.<br>Omavalitsuste piire ületav igapäevane pendelränne muudab Eesti<br>tööjõuturu paindlikumaks, loob mitmekesisemad võimalused<br>majanduslikuks toimetulekuks ning suurendab elukvaliteeti. Pendelränne<br>võimaldab inimressurssi mitmekesisemalt rakendada ja hoida asustatuna<br>(korras) mitut kohta. Välja on kujunenud funktsionaalsed linnaregioonid,<br>mis on Eesti haldussüsteemi tähtsad osad. |
|           | Seni on oluline osa regionaalarengust olnud suunatud ääremaale. Selle<br>meetme tulemusel võiks regionaalarengu instrumendid võrdselt                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                          |
|           | ääremaaga käsitleda linnaregioone, sh keskuslinnasid ja nende tagamaid.                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        |
| Meede     | Eesti regionaalpoliitika ja linnapoliitika kujundamisel tuleb käsitleda<br>linnaregioone (keskuslinn ja tagamaa) ühtse tervikuna, vaja on ületada<br>omavalitsuste ja maakondade piiridest lähtuvad takistused elukeskkonna,<br>majanduse ja transpordivõrgu arendamisel. Maakonnaplaneeringutes<br>tuleks linnaregioonide terviklikkuse arendamist käsitleda koos<br>ettepanekutega funktsionaalsetesse linnaregioonidesse kuuluvate KOV<br>ide ühisplaneeringute teostamiseks.                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               |
| Teostaja  | Üleriigilise planeeringu "Eesti 2030+" raames võiks vastavate meetmete<br>kavandamist alustada asustussüsteemi temaatikaga tegelev töörühm. See<br>tegevus võiks jätkuvat käsitlemist leida Siseministeeriumi<br>regionaalarengu osakonna eestvedamisel EL ühtekuuluvuspoliitika 2014+<br>meetmete kavandamisel ja Eesti regionaalarengu strateegia uuendamise<br>raames. Vajalik on muuhulgas koostöö erinevate riigiasutuste ja<br>omavalitsuste ühendustega.                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                |

|           | Asustussüsteemi hierarhilise ülesehituse arvestamine<br>regionaalpoliitika kujundamisel                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  |
|-----------| |
| Põhjendus | Eesti asustussüsteem on selgelt hierarhilise ülesehitusega: pealinn<br>Tallinn; 3 regioonikeskust (Tartu, Pärnu ning Jõhvi ja Kohtla-Järve);<br>maakonnakeskused ja kohalikud keskused. Kõikidel keskustel on<br>pendelrändega seotud tagamaa ning selle ulatus sõltub keskuse hierarhia<br>tasemest. Niisugune asustussüsteemi struktuur on säilinud üsna stabiilselt<br>alates 1930-ndatest aastatest. Asustussüsteemi hierarhiat järgivad enamus<br>inimarengu näitajaid, näiteks pendelrändajate hulk, haridustase ja<br>sissetulek. |

|          | Asustussüsteemi hierarhiaga arvestamine analüüsimisel ja meetmete         |
|----------|---------------------------------------------------------------------------|
|          | kujundamisel võimaldaks meetmeid paremini suunata. Näiteks                |
|          | riigiasutuste ja riigile kuuluvate ettevõtete töö- ja teeninduskohtade    |
|          | paigutusel saaks lähtuda teadlikumalt ka hierarhia tasemetest. Samuti     |
|          | teadlikult suunata vahendeid ja meetmeid kõrgemate hierarhiatasemete      |
|          | tugevdamiseks.                                                            |
| Meede    | Eesti regionaalpoliitika kujundamisel, statistika kogumisel ja avaliku    |
|          | sektori töö korraldamisel oleks otstarbekas senisest enam lähtuda         |
|          | asustussüsteemi hierarhiast, millest regiooni või asustusüksuse           |
|          | arengutase, spetsiifilised arenguprobleemid ning –võimalused suuresti     |
|          | sõltuvad. Olulised hierarhia tasemed on:                                  |
|          | Pealinn koos lähitagamaa ja kaugtagamaaga                                 |
|          | Regioonikeskus koos lähitagamaa ja kaugtagamaaga                          |
|          | Maakonnakeskus koos lähitagamaa ja kaugtagamaaga                          |
|          | Väikelinn ja maavald, mis ei kuulu tagamaa alla. Vajalik on koostada ka   |
|          | täpsem alusmetoodika, millest lähtuda vastavate asustusstruktuuri         |
|          | hierarhia tasandite määratlemisel.                                        |
| Teostaja | Siseministeeriumi regionaalarengu osakond, Tartu Ülikool ja Eesti         |
|          | Statistika regionaalstatistika nõukogu osalevad täpsema metoodika         |
|          | väljatöötamisel. Eesti Statistika on metoodika peamisi kasutuselevõtjaid. |

|           | Vabaaja ruumikasutuse suunamine                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                           |
|-----------| |
| Põhjendus | Uuringu tulemused näitavad, et igapäevased vabaaja tegevused on<br>"mobiilsemad" kui tööalane pendelränne. Regulaarsetest vabaaja<br>tegevustest toimuvad hinnanguliselt 61% väljaspool elukoha omavalitsust<br>ja 19% väljaspool elukoha maakonda. Suur osa vabaaja tegevusi on<br>seotud asustussüsteemi kõrgemate keskustega - pealinna ja<br>regioonikeskustega. Vabaaja ruumikasutuse planeerimine ja suunamine<br>võimaldaks ohjata transpordivajaduse kasvu, vähendada<br>keskkonnamõjusid ja suunata regionaalset arengut.                                        |
| Meede     | Töötada välja asustussüsteemi hierarhia tasemest lähtuvad vabaaja<br>funktsioonide paigutamise planeerimissoovitused nii riigi kui erasektori<br>pakutavate teenuste osas, sh sotsiaalse infrastruktuuri programmidele.<br>Töötada välja üldised printsiibid, metoodika ja soovitused funktsioonide<br>paigutamiseks. Vabaaja teenuste infrastruktuuride planeerimist saab<br>suunata maakonna tasemel teemaplaneeringutega. KOV tasandil saab<br>vaba-aja ruumikasutust tõhusamalt suunata üldplaneeringute,<br>partnerlusprogrammide ja detailplaneeringu tingimustega. |
| Teostaja  | Siseministeeriumi regionaalarengu osakond ja planeeringute osakond, ,<br>maavalitsused, KOV-d.                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                            |

|           | Olemasoleva asustussüsteemi tugevdamine                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                           |
|-----------| |
|           |                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                   |
| Põhjendus | Uuringu tulemused näitavad, et Eesti asustussüsteem on üsna stabiilselt<br>säilinud juba alates 20. sajandi algusest, seda vaatamata nõukogude<br>perioodil toimunud industrialiseerimisele ja 21. sajandi alguses toimunud<br>igapäevase ruumilise mobiilsuse kasvule. Arvestades demograafilist<br>olukorda ja eeslinnastumise jätku oleks mõistlik olemasolevaid ressursse<br>mõistlikult suunata. Uute elamualade, tootmisalade ja vabaaja<br>ruumikasutuse alade planeerimine võiks lähtuda olemasolevast asulate- ja<br>transpordivõrgust.                                                                                                                                                  |
| Meede     | Arendada välja meetmed, mis planeerimisel eelistaksid olemasoleva<br>asustussüsteemi ja infrastruktuuri kasutamist ja arendamist ning juba<br>kasutusel oleva maa taaskasutamist. Näiteks uute asulate rajamine<br>olemasolevate keskusasulate laiendusena ja raudtee lähedusse võimaldaks<br>olemasolevat infrastruktuuri paremini kasutada ja ka paremat elukvaliteeti<br>pakkuda. Eesmärgiks on tugevdada ja arendada olemasolevaid süsteeme,<br>mitte luua uusi. Mitte planeerida uut asutust ja infrastruktuuri<br>põllumaadele ja looduslikele aladele. Riigi regionaalarengu<br>teotusmeetmete puhul võiksid nimetatud printsiibid olla osaliselt üheks<br>projektide hindamise aspektiks. |
| Teostaja  | Meetmete väljatöötamise algatus ja metoodiline juhend võiks tulla<br>Siseministeeriumist koostöös keskkonnaministeeriumiga.<br>Rakendustasandil teostajateks peaksid olema ka maavalitsused ja<br>kohalikud omavalitsused maakonnaplaneeringute ja KOV<br>üldplaneeringute koostamisel.                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                           |

|           | Ühtse transpordiplaneerimise süsteemi loomine                           |
|-----------|-------------------------------------------------------------------------|
| Põhjendus | Uuringu tulemusel selgus, et pendelränne on Eestis igapäevane nähtus.   |
|           | Hinnanguliselt töötab väljaspool oma elukoha omavalitsust ligikaudu     |
|           | 29% ja väljaspool elukoha maakonda 7% elanikkonnast. Regulaarsetest     |
|           | vaba aja tegevustest leiab hinnanguliselt 61% aset väljaspool elukoha   |
|           | omavalitsust ja 19% väljaspool elukoha maakonda.                        |
|           | Omavalitsuste ja maakondade piire ületavate rännete suure mahu tõttu on |
|           | vaja sellega senisest enam arvestada transpordi planeerimisel ja        |
|           | korraldamisel. Kuna paljud liikumised ei toimu omavalitsuste või        |
|           | maakondade siseselt, on vaja uue süsteemi loomisel vaadata üle piiride. |
|           | Vajalik on arvestada administratiivsetest ja looduslikest piiridest     |
|           | tulenevate katkestustega. Olemasolevad transpordisüsteemid on tihti     |
|           | kujunenud kohalikul tasandil planeeritud ühendustest. Uue süsteemi      |
|           | loomine võimaldaks vanade kohalike süsteemide ja ühenduste              |
|           | "kohendamise" asemel luua territoriaalselt tervikliku süsteemi. See     |
|           | võimaldaks senisest paremini süsteemi optimeerida, elukeskkonna         |
|           | kvaliteeti tõsta ja soovimatuid keskkonnamõjusid vähendada.             |
| Meede     | Luua Eestis transpordiplaneerimise ühtne süsteem, mis hindaks           |

|          | transpordivajadust ja igapäevasest ruumilisest mobiilsusest lähtuvaid<br>mõjusid. Transpordiplaneerimise süsteem peab võimaldama erinevaid<br>ühistranspordi liike erineval administratiivsel tasandil paremini<br>integreeriva ühtse üleriigilise ühistranspordisüsteemi väljaarendamist.<br>Hinnata tuleks eelnevalt ka peamiselt seadustest ja rahastuspoliitikast<br>tulenevaid takistusi transpordivõrkude maakondade jm piiriülesele<br>toimimisele. |
|----------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| Teostaja | Majandus- ja kommunikatsiooniministeerium.                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 |

|           | Pendelrände ja sesoonse elukohavahetusega arvestava<br>maksusüsteemi arutelu                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    |
|-----------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| Põhjendus | Uuringu tulemused näitavad, et ligikaudu 1/4 Eesti elanikest kasutab<br>igapäevaselt mitmes omavalitsuses ja maakonnas paiknevaid teenuseid:<br>elukoht, töökoht, haridusasutus, vaba aja veetmine jms. Ligikaudu 5%<br>elanikkonnast vahetab suveperioodil elukoha vähemalt 1 kuuks teise<br>elukohta. Tagamaks mobiilsetele elanikele kvaliteetsed teenused ja<br>omavalitsuste tulubaasi on vaja laiemat arutelu, kuidas arendada<br>maksusüsteemi ja planeerida avaliku sektori poolt pakutavaid teenuseid. |
| Meede     | Algatada arutelu igapäevast ruumilist mobiilsust (pendelränne, sesoonsed<br>elukohavahetused) arvestava maksusüsteemi loomiseks. Selgitada välja<br>riigi, kohalike omavalitsuste, kogukondade, kinnisvaraomanike, elanike<br>ja turistide seisukohad.                                                                                                                                                                                                                                                          |
| Teostaja  | Rahandusministeerium.                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                           |

|           | Sesoonsete elukohavahetuste arvestamine avaliku sektori teenuste<br>planeerimisel                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                     |
|-----------| |
| Põhjendus | Uuringu tulemused näitavad, et sesoonsed elukohavahetused puudutavad<br>vähemalt 5% elanikkonnast, aga mõnedes populaarsetes<br>puhkepiirkondades (vt joonis 90.) on rahvaarvu sesoone varieeruvus palju<br>suurem. Seoses rahvaarvu suure varieeruvusega oleks vajalik välja<br>töötada meetmed sihtkohtades avalike teenuste (tervishoid, turvalisus,<br>infosüsteemid, transport) ja muude teenuste (esmatarbekaubad,<br>meelelahutus jms) tagamiseks. Sesoonsete rännete lähtekohtades on vaja<br>tähelepanu pöörata ajutiselt tekkivate kõrgenenud turvariskide<br>maandamiseks. |
| Meede     | Töötada välja sesoonse nõudluse eripäradega arvestavad lahendused<br>avalike teenuste ja esmavajaduste rahuldamiseks rahvastiku suure<br>sesoonse varieeruvusega piirkondades, näiteks Läänemere saartel ja<br>rannikualadel, Peipsi rannikul, suurlinnade lähedastes suvilapiirkondades<br>ja Otepää piirkonnas.                                                                                                                                                                                                                                                                     |
| Teostaja  | Siseministeerium; kohalikud omavalitsused; maavalitsused.                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                             |

|           | Rahvastiku ruumilise mobiilsuse seirekeskkonna väljaarendamine                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  |
|-----------| |
| Põhjendus | Uuringu tulemused näitavad, et rahvastiku ruumiline mobiilsus on Eestis<br>sarnaselt muu maailmaga kasvamas. Niisugustes tingimustes on arengu<br>planeerimiseks, ühiskonna ja ettevõtluse juhtimiseks, turvalisuse<br>tagamiseks ning säästva arengu eesmärkide saavutamiseks vaja<br>seiresüsteeme, mis võimaldaksid inimeste igapäevast mobiilsust<br>operatiivselt mõõta. Käesolevas uuringus on metoodika oluline osa juba<br>välja arendatud ja rakendatavus testitud. Jätkutegevused oleksid<br>seirekeskkonna arhitektuuri ja analüütiliste pakettide välja arendamine. |
| Meede     | Arendada samm-sammult välja reaalajas toimiv mobiilpositsioneerimise<br>metoodikal põhinev rahvastiku paiknemise ja mobiilsuse seiresüsteem,<br>integreerida seiresüsteemi andmed rahvaloenduse ja<br>rahvastikuregistriandmetega ning Statistikaameti andmebaasidega.                                                                                                                                                                                                                                                                                                          |
| Teostaja  | Selleks on otstarbekas siseministeeriumi juhtimisel moodustada töörühm,<br>kus oleksid tellijate kõrval oleksid muuhulgas esindatud Statistikaameti,<br>Positium LBS (tehniline juht), Küberneetika AS, EMT ja Tartu Ülikooli<br>eksperdid.                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                     |

|           | Positsioneerimisandmete ja riigi andmekogude ühildamise metoodika<br>välja arendamine                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                         |
|-----------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| Põhjendus | Eesmärk oleks töötada välja metoodika positsioneerimisandmete<br>integreerimiseks erinevate andmekogude andmetega, andmete kvaliteedi<br>hindamine ja isikuandmete kaitse tagamise protokollide välja töötamine.<br>Töö tulemusena muutuksid positsioneerimisandmed ühildatavaks 2011.<br>aasta rahvaloenduse andmetega ja selle kaudu ka rahvastikuregistri<br>andmetega. See tagaks andmete täpsuse ja kvaliteedi tulevikus toimuvate<br>uuringute või seiresüsteemi vajadustest lähtuvalt. |
| Meede     | Töötada samm-sammult välja täpsem metoodika positsioneerimise<br>andmete kasutamiseks rahvastiku seires. Ühildada positsioneerimise<br>andmed teiste andmekogudega.                                                                                                                                                                                                                                                                                                                           |
| Teostaja  | Positium LBS, Siseministeerium, Statistikaamet.                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               |

Järgnevalt on töö käigus selgunud edasised uurimisvajadused lähtuvalt prioriteetsusest.

#### **1. Vabaaja ruumikasutuse uuring**

Eesmärgiks on saada detailsem ülevaade vabaaja ruumikasutusest Eesti siseselt, selle ajastusest, geograafiast ja põhjustest. Vaba aja ruumikasutust peetakse järjest olulisemaks igapäevastest tegevustest, sellega seonduvad sesoonsed elukohavahetused, transpordivajadus ja keskkonnakoormus. Tundes vaba aja ruumikastust saaks mõista Eesti asustussüsteemi funktsionaalsust, planeerida transpordisüsteeme ja koostada paremaid planeeringuid. Kasutada võiks reispäeviku, küsitluse, mobiilpositsioneerimise ja intervjuude meetodit.

#### **2. Pendelrännet takistavate katkestuste uuring**

Eesmärgiks on saada ülevaade pendelrändeteedel katkestustena mõjuvatest administratiivsetest ja looduslikest takistustest ning infrastruktuurist tulenevatest probleemidest. See võimaldab tõsta elukeskkonna kvaliteeti ja muuta transpordiühendused sujuvamaks. Metoodika võiks põhineda erinevate andmebaaside ja rändeinfo analüüsil ning küsitlusuuringul.

#### **3. Piiriülese pendelrände uuring**

Eesmärgiks on saada ülevaade mõlemasuunalisest pendelrändest väljaspool Eestit olevate keskustega, näiteks Helsingi, Riia, Peterburi, Pihkva, Valka. See info võimaldaks Eesti majandust elavdada ja välja töötada meetmeid Eesti atraktiivsuse tõstmiseks regioonis. Uuring võiks toimuda erinevate registriandmete analüüsi ning küsitlusuuringu abil.

#### **4. Eestis töötavate välismaalaste elukeskkond ja liikumisharjumused**

Uuringu eesmärgiks oleks välja selgitada Eestis töötavate välismaalaste elukohaeelistused ja liikumisharjumused ning selle põhjal teha planeerimisettepanekud Eesti kui elu- ja töökoha atraktiivsemaks muutmisest. See on oluline samm Eesti arengu tagamiseks ja atraktiivseks muutmisel, teadmusmajanduse arendamisel. Küsitlusuuring, reispäevikud, intervjuud.

#### **5. Kaugtöö uuring**

Eesmärgiks oleks välja selgitada, kuidas saaks pendelrändajate aktiivsust tööjõuturul tõsta ja transpordivajadust vähendada kaugtöö võimaluste väljaarendamisega. Uuring käsitleks ka info- ja kommunikatsioonitehnoloogia mõju igapäevasele tööle ja pendelrändele. Uuring teostatakse intervjuude, küsitlusuuringu ja IKT kasutuse seire abil.

#### **6. Erivajadustega inimeste uuring**

Eesmärgiks oleks selgitada välja, kuidas muutub pendelrändajate elu seoses pensionile, töö- või liikumisvõimetuks jäämisega. Pendelrändajad on tavaliselt tööjõuturul aktiivsed ja majanduslikult edukad inimesed. Tööhõive, tervise või sotsiaalse staatuse langemisel muutub ka inimeste võimekus liikuda, teenuseid tarbida ja tööjõuturul osaleda. Uuring peaks välja selgitama niisugused piirkonnad ja riskirühmad, kes võivad sotsiaalse staatuse langemisel probleemidesse sattuda, vaja on välja mõelda nõustamise, ennetamise ja toetamise meetmed. Uuring teostataks erinevate elanikerühmade intervjueerimise ja rahvaloenduse andmete kaardianalüüsi põhjal.

### **Kokkuvõte**

<span id="page-192-1"></span><span id="page-192-0"></span>Siseministeeriumi poolt tellitud "Regionaalse pendelrändeuuringu" projekti eesmärgiks oli saada ülevaade pendelrändest ja inimeste lühiajalisest ruumilisest mobiilsusest Eestis. See informatsioon on oluline väga erinevatele avaliku sektori asutustele, selle abil saab paremini edendada regionaalse arengu, planeerimise ja sisejulgeoleku alaseid arutelusid. Teema on väga aktuaalne seoses info- ja kommunikatsioonitehnoloogia kiire arenguga kogu maailmas. Paljud geograafid väidavad, et IKT areng põhjustab väga suuri muutusi igapäevases ruumikasutuses ja planeerimises. Teised väidavad, et kuigi infokasutus ja infovahetus kiirenevad, ei muuda need oluliselt inimeste käitumisharjumusi ja ühiskonna ruumilist korraldust.

Inimeste igapäevase ruumilise mobiilsuse uurimiseks kasutasime Tartu Ülikooli *spin-off* firma Positium LBS poolt koostöös EMT-ga välja arendatud passiivse mobiilpositsioneerimise meetodit. See meetod võimaldab üsna hästi hinnata inimeste igapäevast ja vaba aja ruumikasutust. Meetodit täiendasime TNS Emor poolt 2008. ja 2009. aastal läbiviidud küsitlusuuringu tulemustega ning võrdlesime rahvastikuregistri andmetega. Lisaks viisime mudeli täpsustamiseks läbi mahuka küsitlusuuringu koos mobiilpositsioneerimise eksperimendiga.

Töö tulemused näitavad, et igapäevane ruumiline mobiilsus ja omavalitsuste piire ületav pendelränne on Eestis jätkuvalt kasvanud. See tuleneb ühiskonna mobiilsuse kasvust, muutustest hõives ja eeslinnastumisest. Igapäevaselt tegutseb töö või hariduse valdkonnas väljaspool oma elukoha omavalitsust üle 380 000 inimese. Seetõttu on kindlasti vaja mõelda avaliku halduse kaasaegsematele lahendustele, kuidas ja kus pakkuda inimestele teenuseid, kuidas juhtida transpordivajadust, kuidas õiglaselt koguda makse ja jagada toetusi. Eriti oluliseks muutub linnaregioonide kui tervikute käsitlemine, linnad moodustavad eeslinnadega ühise terviku ning peaksid erinevates eluvaldkondades teineteisega rohkem koostööd tegema. Samuti on vaja planeerimisel arvestada kõigi seotud osapooltega ning kõigiga, kellele projektid positiivset või negatiivset mõju avaldavad.

Suur igapäevane mobiilsus ja pendelränne on oluline tegur, mis vähendab geograafilisi erinevusi, mobiilsemas ühiskonnas saavad inimesed paindlikumalt oma elu- ja töökohta valida, mis viib piirkondlike erinevuste vähenemiseni.

Tööjõuareaalidest kujunenud linnade mõjualad moodustavad selge hierarhilise ülesehitusega asustussüsteemi. Pealinn, kolm regioonikeskust ning maakonnakeskused moodustavad üsna selge asustussüsteemi, mis pole viimase sajandi jooksul eriti muutunud. E. Kanti 1935. aasta uuringus välja toodud asutussüsteemi osad pole oluliselt muutunud ka 2010. aastaks. Kuigi ruumiline mobiilsus on oluliselt kasvanud, on struktuurid endiselt paigas ja paljud teooriad, mis IKT arenguga seoses on ennustanud "suuri muutusi", ei ole Eesti näitel kinnitust leidnud.

Oluliseks teemaks on ka kaasaja elustiiliga kaasas käiv siseturism ning teise kodu omamine. Meie uuring näitas, et vähemalt 5% Eesti elanikest on suveperioodil regulaarselt külastatav koht või teine kodu. Teise kodu omanikud elavad üldjuhul linnades ning teine kodu paikneb linnade lähiümbruses, rannikul või looduskaunites piirkondades. Lisaks teise kodu omamisele toimub nädalalõppudel ka aktiivne liikumine sõprade, sugulaste ja siseturismiobjektide suunas. Ligikaudu 16% Eesti elanikest vahetavad nädalalõpul oma asukohta. Ka teine kodu ja siseturism vajavad avaliku sektori tähelepanu, seda nii turvalisuse tagamiseks kui ka keskkonnakaitse nõuete järgimiseks. Mõnedes omavalitsustes suureneb suvekuudel elanike arv mitmesaja protsendi võrra. See nõuab kindlasti spetsiaalset tähelepanu omavalitsuste ja riigiasutuste poolt.

Töö tulemused näitasid ka, et mobiilpositsioneerimise andmed võimaldavad üsna hästi igapäevast ruumilist mobiilsust hinnata. Samas ei asenda mobiilpositsioneerimine olemasolevaid andmestikke vaid ainult täiendab neid. Äärmiselt oluline on rahvaloenduse andmete detailne kogumine, et mobiilpositsioneerimisel või registritel põhinevaid uuringuid saaks läbi viia ning kalibreerida. Tuleviku sammud on seotud rahvastiku seiresüsteemi ja ekspertsüsteemi rajamisega, see põhineks rahvaloenduse, registrite ja mobiilpositsioneerimise andmetel. Seirekeskkond oleks otsustaja ja planeerija abimeheks, aga otsused tuleb ikkagi inimestel teha.

### **Kasutatud kirjandus**

- <span id="page-194-1"></span><span id="page-194-0"></span>Aguilera, A. (2005) "Growth in Commuting Distances in French Polycentric Metropolitan Areas: Paris, Lyon and Marseille", Urban Studies 42(9): 1537–1547.
- Ahas, R. & Mark, Ü. 2005. Location based services new challenges for planning and public administration? Futures, 37(6): 547-561.
- Ahas, R., Aasa, A., Roose, A., Mark, Ü. & Silm, S. (2008a) "Evaluating passive mobile positioning data for tourism surveys: An Estonian case study", Tourism Management: 29(3): 469–486.
- Ahas, R., Jauhiainen, J., Silm, S., Nuga, M., Tähepõld, A., Saluveer, E. & Kivi, K. (2008b) "Tallinna ja ümbritsevate omavalitsuste koostöövõimalused ja perspektiivid valglinnastumise kontekstis" (Tartu, Tartu Ülikooli Geograafia Osakond, tellija: Tallinna Linnavalitsus).
- Ahas, R. & Silm, S. (2006) "Tallinna tagamaa uusasumite elanike ajalis-ruumilise käitumise analüüs" (Tartu Ülikooli Geograafia Instituut, tellija: Tallinna Linnaplaneerimise Amet).
- Ahas, R., Silm, S., Järv, O., Saluveer, E. & Tiru, M. (2010) "Using Mobile Positioning Data to Model Locations Meaningful to Users of Mobile Phones", Journal of Urban Technology 17(1): 3–27.
- Axhausen, K.W., Zimmermann, A., Schönfelder, S., Rindsfüser, G. & Haupt, T. (2002) "Observing the rhythms of daily life: A six-week travel diary", Transportation 29: 95–124.
- Bailey, N. & Turok, I. (2001) "Central Scotland as a Polycentric Urban Region: Useful Planning Concept or Chimera?", Urban Studies 38(4): 697–715.
- Beale, C. (1976) "The Revival of Population Growth in Nonmetropolitan America. US Department of Agriculture", Economic Research Service, ERS. 605.
- Berg, L. van den, Drewett, R., Klaassen, L.H., Rossi, A. & Vijverberg, C. (1982) "A Study of Growth and Decline" (Oxford, Pergamon Press).
- Berry, B. (1976) "The Counterurbanization Process: Urban America since 1970", Berry, T. (ed) Urban Affair Annual Review, 11. Urbanization and Counterurbanization (Beverly Hills, Sage) 17–30.
- Berry, K., Markee, N., Flower, N. & Giewat, G. (2000) "Interpreting What is Rural and Urban for Western U.S. Counties", The Professional Geographer 52(1): 93–105.
- Bruns, D. (1993) "Tallinn: linnaehituslik kujunemine" (Tallinn, Valgus).
- Castells, M., Fernandez-Ardevol, M., Qui, J.L. & Sey, A. (2007) "Mobile Communication and Society: A Global Perspective" (Cambridge, The MIT Press).
- Champion, T. (2001a) "Urbanization, suburbanisation, counterurbanization and reurbanization", Paddison, N. (ed) Handbook of Urban Studies (London, Sage Publications) 143–161.

- Champion, A.G. (2001b) "A Changing Demographic Regime and Evolving Polycentric Urban Regions: Consequences for the Size, Composition and Distribution of City Populations", Urban Studies 38(4): 657–677.
- Champion, T. (1989) "Counterurbanisation: The Conceptual and Methodological Challenge" Champion, T. (ed) Counterurbanisation: The Changing Pace and Nature of Population Deconcentration (London, Edward Arnold) 19–33.
- Christaller, W. (1933) "Die Zentralen Orte in Süddeutschland" (Jena, Fischer).
- Clark, C. (1967) "Population Growth and Land Use" (London, Macmillan).
- Dijst, M. (1999) "Two-Earner Families and Their Action Spaces: A Case Study of Two Dutch Communities", GeoJournal 4(3): 195–206.
- Drewett, R., Goddard, J. & Spencer, N. (1976) "Urban Britain: Beyond containment", Berry, B. (ed) Urban Affair Annual Review, 11. Urbanization and Counterurbanization (Beverly Hills, Sage) 43–79.
- Dürckheim, K.V. (1932) "Untersuchungen zum Gelebten Raum: Erlebniswirklichkeit und ihr Verständnis Systematische Untersuchungen II", Neue Psychologische Studien 6: 383–480.
- Eesti Statistika (2010), Statistikaameti rahvastikustatistika andmebaas, [www.stat.ee](http://www.stat.ee/) [viimati vaadatud 12.06.2010].
- Elliott, J. (1997) "Cycles within the System: Metropolitanization and Internal Migration in the U.S. 1965–1990", Urban Studies 34(1): 21–41.
- European Parliament (2002) European Parliament Council of 12 July 2002, Directive 2002/58/EC (Directive on Privacy and Electronic Communications) ,http://eurlex.europa.eu/LexUriServ/site/en/oj/2002/1\_201/1\_201 2002073en00370047.pdf. Accessed April 2008
- Fielding, A. (1989) "Migration and Urbanization in Western Europe since 1950", The Geographical Journal 155(1): 60–69.
- Flamm, M. (2004) "Comprendre le Choix Modal Les De´terminants des Pratiques Modales et des Repre´sentations Individuelles des Moyens de Transport" (doctoral dissertation, Lausanne, Ecole Polytechnique Fe´de´rale de Lausanne).
- Flamm, M. & Kaufmann, V. (2006) "The concept of personal network of usual places as a tool for analysing human activity spaces: A quantitative exploration" (6th Swiss Transport Research Conference, Ascona).
- Garreau, J. (1991) "Edge City: Life of the New Frontier" (New York, Doubleday).
- Geyer, H. (1996) "Expanding the Theoretical Foundation of the Concept of Differential Urbanization", Tijdschrift voor Economische en Sociale Geografie, 87(1): 44–59.
- Geyer, H. & Kontuly, T. (1996) "A Theoretical Foundation for the Concept of Differential Urbanization", Geyer, H. & Kontuly, T. (ed) Differential Urbanization: Integrating Spatial Models (London, Edward Arnold) 290–308.
- Gibbs, J. (1963) "The Evolution of Population Concentration", Economic Geography 39(2): 119–129.

- Gober, P. (1989) "The Urbanisation of Suburbs", Urban Geography 10: 311–315.
- Golledge, R.G. (1990) "Cognition of Physical and Built Environments", Garling, T. & Evans, G. (ed) Environment, Cognition and Action: A Multidisciplinary Integrative Approach (New York: Oxford University Press).
- Golledge, R.G. & Gärlin T 2001. Spatial behaviour in transportation modeling and planning. Goulias, K (ed) Transportation and Engineering Handbook.
- Golledge R.G. & Stimson, R.J. (1997) "Spatial Behavior: A Geographical Perspective" (New York, The Guilford Press).
- Gordon, P. (1979) "Deconcentration without a "Clean Break", Environment and Planning A 11(3): 281–290.
- Guth, D., Holz-Rau, C. & Maciolek, M. (2009) "Suburbanisation of Jobs and Commuter Traffic: Does Employment Decentralisation Lead to Travel-Reducing Commuting Patterns? Empirical Evidence from Germany, 1987–2007" (Proceedings of the European Transport Conference, 5–7 October 2009, Noordwijkerhout).
- Hall, P. (1971) "Spatial Structure of Metropolitan England", Chisholm, M. & Manners, G. (ed) Spatial Policy Problems of the British Economy (Cambridge, Cambridge University Press) 96–126.
- Hansen, J. (1989) "The Turnaround that Turned Around", Champion, T. (ed) Counterurbanisation: The Changing Pace and Nature of Population Deconcentration. (London, Edward Arnold) 103–120.
- Hartshorn, T. & Muller, P. (1989) "Suburban Downtowns and the Transformation of Metropolitan Atlanta's Business Landscape", Urban Geography 10: 375–395.
- Hausladen, x (1983) "Regulating Urban Growth in the USSR. The Role of Satellite Cities in Soviet Urban Development" (PhD Dissertation, Library of the Syracuse University).
- Houtum, H. & Lagendijk, A. (2001) "Contextualising Regional Identity and Imagination in the Construction of Polycentric Urban Regions: The Cases of the Ruhr Area and the Basque Country" Urban Studies 38(4): 747–767.
- Hägerstrand, T. (1970) "What about People in Regional Science?", Papers and Proceedings of the Regional Science Association 24: 7–21.
- Jõeveer, J. (2003) "Siserände vanuserisused üleminekuaja Eestis", Kulu, H. & Tammaru, T. (ed) Ränne üleminekuaja Eesti (Tallinn, Eesti Statistikaamet) 8–48.
- Järv, O., Saluveer, E. & Ahas, R. (2007) "E263 Tallinna-Tartu-Luhamaa maantee Kose-Võõbu ja Võõbu-Mäo lõikude Liiklusuuring Mobiilpositsioneerimise Abil" (Tartu, Positium LBS).
- Kant, E. (1933) **"**Ümbrus, majandus ja rahvastik Eestis. Ökoloogilismajandusgeograafiline uurimus" (doktoritöö, Tartu Ülikool).
- Kant , E. (1935) "Bevölkerung und Lebensraum Estlands: ein anthropoökologischer Beitrag zur Kunde Baltoskandias" (Tartu, Akadeemiline Kooperatiiv).

- Kant, E. (1957) "Tartu tagamaast ja mõjukonnast" Kurs, O. (ed) E. Kant. Linnad ja maastikud (Tartu, Ilmamaa) 493–502.
- Klaassen, L. & Sciemi, G. (1981) "Theoretical Issues in Urban Dynamics", Klaassen, L., Molle, W. & Paelinck, J. (ed) The Dynamics of Urban Development (New York, St. Martin's Press) 8–28.
- Kloosterman, R.C. & Lambregts, B. (2001) "Clustering of Economic Activities in Polycentric Urban Regions: The Case of the Randstad", Urban Studies 38(4): 717– 732.
- Kloosterman, R.C. & Musterd, S. (2001) "The Polycentric Urban Region: Towards a Research Agenda", Urban Studies 38(4): 623–633.
- Kontuly, T. & Vogelsang,R. (1989) "Federal Republic of Germany: The intensification of Migration Turnaround", Champion, T. (ed) Counterurbanisation: The Changing Pace and Nature of Population Deconcentration (London, Edward Arnold) 141–161.
- Kopomaa, T. (2004) "Speaking Mobile: Intensified Everyday Life, Condensed City", Graham, S. (ed) The Cybercities Reader (London, Routledge).
- Kunzmann, K. (1997) "The Future of the City Region in Europe", Bosma, K. & Hellige, H. (ed) Mastering the City I: North European City Planning, 1900 – 2000 (Hague, NAI Publishers) 16–29.
- Kutter, E. (1973) "Aktionsbereiche des Stadtbewohners: Untersuchungen zur Bedeutung der territorialen Komponente im Tagesablauf der Sta¨dtischen Bevo¨lkerung", Archiv für Kommunal- wissenschafte 13: 69–85.
- Laas, K. (1987) "Rahvastiku ränded Eestis", Eesti Geograafia Seltsi Aastaraamat, 22: 81– 97.
- Law, C. (1967) "The Growth of Urban Population in England and Wales, 1801–1911" Transactions of the Institute of British Geographers 41: 125–143.
- Leetmaa, K. (2008) "Residential Suburbanisation in the Tallinn Metropolitan Area" (doktoritöö, Tartu, Tartu Ülikooli Kirjastus).
- Leetmaa, K. & Tammaru, T. (2007) "Suburbanisation in Countries in Transition: Destinations of Suburbanizers in the Tallinn Metropolitan Area", Geografiska Annaler, Series B: Human Geography 89B(2): 127–146.
- Lewis, R. & Rowland, R. (1969) "Urbanizartion in Russia and the USSR: 1897–1966", Annals of the Association of American Geographers 59(4): 776–796.
- Maide, J.V. (1931) "Eesti minemirajoonid", Tartu Ülikooli majandusgeograafia seminari üllitised, 2.
- Marksoo, A. (1984) "Regularities of Urbanisation and Demographical Processes in the Estonian ESSR", Tartu Riikliku Ülikooli Toimetised: geograafia-alaseid töid, 676: 32–56.
- Marksoo, A. (1990) "Tallinn Eesti rahvarände süsteemis", Eesti Geograafia Seltsi Aastaraamat, 25 (Tallinn, Eesti Entsüklopeediakirjastus) 53–66.

- Marksoo, A. (1992) "Dynamics of Rural Population in Estonia in the 1980s", Punning, J.- M. (ed) Estonia: Man and Nature (Tallinn, Estonian Science Academy) 129–153.
- Marksoo, A., Kaljulaid, H., Rõivas, T., Rull, K., Kaup, U. & Kask, I. (1983) "Tööjõu territoriaalse mobiilsuse seaduspärasused Eesti NSVs. Lõpparuanne I. Töötajate pendelrände sotsiaal-demograafiline ja territoriaalne struktuur vabariikliku alluvusega linnades ja rajoonikeskustes" (Tartu, Tartu Riiklik Ülikool, Majandusgeograafia Kateeder).
- Meijers, E. (2005) "Polycentric Urban Regions and the Quest for Synergy: Is a Network of Cities More than the Sum of the Parts?", Urban Studies 42(4): 765–781.
- Meijers, E. (2007) "From Central Place to Network Model: Theory and Evidence of a Paradigm Change", Tijdschrift voor Economische en Sociale Geografie 98(2): 245– 259.
- Meijers, E. (2008) "Summing Small Cities Does Not Make a Large City: Polycentric Urban Regions and the Provision of Cultural, Leisure and Sports Amenities", Urban Studies 45(11): 2323–2342.
- Mitchell, R.B. & Rapkin, C. (1954) "Urban Traffic: A Function of Land Use (New York: Columbia University Press, 1954).
- Mulíček, O. & Sýkora, L. (2007) "Functional Urban Regions in the Czech Republic" (Paper presented at 2nd International Workshop on Urban Geographies of Post-Communist Countries, Stockholm-Tallinn-Baltic Sea, 7–10 December 2007).
- Müller, D.K, Hall, C.M. & Keen. D. (2004) "Second Home Tourism Impact, Planning and Management", Hall, C.M. & Müller, D.K. Tourism, Mobility and Second homes. Between Elite Landscape and Common Ground (ed) (Channel view publications, Clevedon-Buffalo-Toronto) 15–32.
- Newsome, T.H., Walcott, W.A. & Smith, P.D. (1998). "Urban activity spaces: Illustations and application of a conceptual model for integrating the time and space dimensions", Transportation 25: 357–377.
- Notestein, F. (1945) "Population the long view", Schutz, T. (ed) Food for the World (Chicago, University of Chicago Press) 36–57.
- Nurmi, P. & Bhattacharya, S. (2008) "Identifying Meaningful Places: The NonparametricWay", Indulska, J. *et al.* (ed) Proceedings of the 6th International Conference on Pervasive Computing (Pervasive'08) (Sydney: Springer-Verlag) 111– 127.
- Nurmi, P. & Koolwaaij, J. (2006) "Identifying Meaningful Locations" (paper presented at 3rd Annual International Conference on Mobile and Ubiquitous Systems: Networks and Services (MobiQuitous), San Jose, CA).
- Ныммик, С. Я., Мурель, В. (1974) "К изучению систем расселения Ученые записки ТГУ" (вып. 341. Тарту), с. 3-15.
- Oldenburg, R. (1989) "The Great Good Place: Cafes, Coffee Shops, Community Centers, Beauty Parlors, General Stores, Bars, Hangouts, and How They Get You Through the Day", (New York, Paragon House).

- Parr, J. (1999) "The Metropolitan Area in its Wider Setting", Summers, A., Cheshire, P. & Senn, L. (ed) Urban Change in the United States and Western Europe. Comparative Analyses (Washington, The Urban Institute Press) 215–242.
- Rannala, H. (2010) "Eestist rändas mullu välja üle 4600 inimese", <http://www.stat.ee/43231>, [viimati vaadatud 12.06.2010].
- Ratti, C. (2005) "Mobile Landscape: Graz in Real Time", Proceedings of 3rd Symposium on LBS & TeleCartography (Vienna Vienna University of Technology).
- Reiman, H. (1935) "Rahvastiku elukohavahetus 1922. ja 1934. a. Vahel", Eesti Statistika 166(9): 421–426.
- Richardson, H. (1996) "Polarization Reversal in Developing Countries", Geyer, H. & Kontuly, T. (ed) Differential Urbanization. Integrating Spatial Models (London: Edward Arnold) 143–160.
- Sassen, S. (1991) "The Global City: New York, London, Tokyo" (Princeton, NJ, Princeton University Press).
- Sassen, S. (2001) "Impacts of Information Technologies on Urban Economies and Politics", International Journal of Urban and Regional Research 25(2): 411–418.
- Schank, R.C. & Abelson, R.P. (1977) "Scripts, Plans, Goals, and Understanding: An Inquiry into Human Knowledge Structures" (Hillsdale, Lawrence Erlbaum).
- Schnore, F. (1962) "Metropolitan development in the United Kingdom", Economic Geography 38(3): 215–233.
- Schönert, M. (2003) "20 Jahre Suburbanisierung der Bevölkerung: zur Stadt-Umland-Wanderungen in westdeutchen Groβstadtregionen", Raumforschung und Raumordnung 61: 457–471.
- Schönfelder, S. & Axhausen, K.W. (2004) "Structure and Innovation of Human Activity Spaces" (Arbeitsbericht, Verkehrs- und Raumplanung 258).
- Schwarze, B. & Schönfelder, S. (2001) "ArcView-Extension VISAR: Visualisierung von Aktionsra¨umen, Version 1.6" (Zürich, Institut für Verkehrsplanung, Transporttechnik, Stassen- und Eisenbahnbau [IVT]).
- Sheller, M. & Urry, J (2006) "The New Mobilities Paradigm", Environment and Planning A 38(2): 207–226.
- Silm, S. & Ahas, R. (2010) "The seasonal variability of population in Estonian municipalities", Environment and Planiing A (vastuvõetud).
- Silm, S., Ahas, R. & Nuga, M. (2008) "Gender Differences in Space-Time Mobility of Dwellers from New Residential Areas in the Suburbs of Tallinn" (Tartu, Study Report, Department of Geography, University of Tartu).
- Silm, S. & Rossi, P. (2006) "Location-Aware Participatory Tools: Bicycle Route Voting in Tartu. Joint Space", Pae, K., Ahas, R. & Mark, Ü. (ed) Open Source on Mobile Positioning and Urban Studies (Positium, Tallinn) 149–153.


- Szelényi, I. (1996) "Cities under Socialism and After", Andrusz, G., Harloe, M. & Szelényi, I. (ed) Cities after Socialism: Urban and Regional Change and Conflict in Post-Socialist (Societies, Oxford: Blackwell Publishers) 286–317.
- Tammaru, T. (2001a) "Pendelränne ja Eesti linnade mõjualad" (Tartu, Tartu Ülikool, Rahvastikuministri büroo).
- Tammaru, T. (2001b) "Linnastumine ja linnade kasv Eestis nõukogude aastatel" (doktoritöö, Tartu, Tartu Ülikooli Kirjastus).
- Tammaru, T. (2003) "Urban and Rural Population Change in Estonia: Patterns of Differentiated and Undifferentiated Urbanisation", Tijdschrift voor Economische en Sociale Geografie 94(1): 112–123.
- Tammaru, T. (2005) "Suburbanisation, Employment Change, and Commuting in the Tallinn Metropolitan Area", Environment and Planning A 37: 1669–1687.
- Tammaru, T., Kulu, H. & Kask, I. (2003) "Siserände üldsuunad", Kulu, H. & Tammaru, T. (ed) Ränne üleminekuaja Eestis (Tallinn, Eesti Statistikaamet) 28–48.
- Tammaru, T, Kulu, H. & Kask, I. (2004) "Urbanization, suburbanization, and counterurbanization in Estonia", Eurasian geography and economics 45(3): 212–229.
- Tammaru, T., Leetmaa, K. Silm, S. & Ahas, R. (2009) "Temporal and Spatial Dynamics of the New Residential Areas around Tallinn", European Planning Studies 17(3): 423–443.
- Thomlinson, R. (1965) "Population Dynamics. Causes and Consequences of World Demographic Change" (New York, Random House).
- Tisdale, H. (1942) "The process of urbanization", Social Forces 20(3): 311–316.
- Van den Berg, L. (1999) "The Urban Life Cycle and the Role of a Market-oriented Revitalization Policy in Western Europe", Summers, A., Cheshire, P. & Senn, L. (ed) Urban Change in the United States and Western Europe. Comparative Analyses (Washington, The Urban Institute Press) 539–558.
- Van den Berg, L., Drewett, R., Klaassen, L., Rossi, A. & Vijverberg, C. (1982) "A Study of Growth and Decline" (Oxford, Pergamon Press).
- Vidakovic, V. (1981) "De Toedeling van Reistijd aan Activiteiten: Eerste Resultaten van Waarnemingen in Amsterdam", Verkeerskunde 32: 442–444.
- Wiegandt, C.-C. (2000) "Urban Development in Germany Perspectives for the Future", GeoJournal 50:5–15.
- Zelinsky, W. (1971) "The hypotheses of the mobility transition. Geographical Review", 61(1): 219–249.

# **Lisad**

## **Lisa 1. EMT klientide profiil**

Meeste ja naiste osatähtsus EMT kasutajate hulgas on võrdsem kui ülejäänud operaatorite kasutajate puhul [\(joonis 123](#page-1-0)). 2008. aastal oli jaotus 49% mehi ja 51% naisi ning 2009. aastal 48% mehi ja 52% naisi. 2000. aasta rahvaloenduse järgi on Eestis mehi 46% ja naisi 54%. Kõigist küsitletud meestest on 2008. ja 2009. aasta keskmiselt EMT kliendid 48% ja naistest 45%, Elisa kliendid 23% nii meestest kui naistest, Tele2 kliendid 29% meestest ja 32% naistest, Bravokomi osatähtsus jääb mõlemast soost inimeste puhul alla 1%.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_1_Figure_3.jpeg)

<span id="page-1-0"></span>**Joonis 123.** Mobiilioperaatorite klientide jaotus soo järgi 2008. ja 2009. aastal.

EMT klientide hulgas on kõige rohkem vanuses 40–49 aastat inimesi, kahe aasta keskmiselt 22%, millele järgnevad 30–39 aastased [\(joonis 124\)](#page-2-0). Elisa klientide puhul on suurima osatähtsusega 20–29 aastased (kahe aasta keskmiselt 23%), Tele2 puhul on aga peaaegu võrdsel 20–29 ja 30–39 aastaseid (kahe aasta keskmiselt kumbagi ligikaudu 20%).

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_2_Figure_0.jpeg)

<span id="page-2-0"></span>**Joonis 124.** Mobiilioperaatorite klientide jaotus vanuse järgi 2008. ja 2009. aastal.

EMT kliendid on enamuses eestlased (kahe aasta keskmiselt 83%), 15% on venelased ning 2% muudest rahvustest inimesed [\(joonis 125\)](#page-2-1). Eestlaste osatähtsus on madalaim Tele2 klientide puhul (kahe aasta keskmiselt 57%) ning venelaste osatähtsus suurim (kahe aasta keskmiselt 38%).

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_2_Figure_3.jpeg)

<span id="page-2-1"></span>**Joonis 125.** Mobiilioperaatorite klientide jaotus rahvuse järgi 2008. ja 2009. aastal.

Haridustasemelt on EMT klientide hulgas võrreldes teiste mobiilsideoperaatoritega selgelt rohkem kõrgharidusega inimesi, EMT-s 2008. ja 2009. aasta keskmiselt 27%, Elisas 20% ja Tele2 19% [\(joonis 126](#page-3-0)). Kõige rohkem on EMT klientide hulgas aga keskeri või kutseharidusega inimesi (kahe aasta keskmiselt 33%), mille osatähtsus on kahe aasta keskmisena suurim ka Elisa ja Tele2 puhul.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_3_Figure_0.jpeg)

<span id="page-3-0"></span>**Joonis 126.** Mobiilioperaatorite klientide jaotus hariduse järgi 2008. ja 2009. aastal.

EMT nagu ka teiste mobiilsideoperaatorite puhul on kõige rohkem kliente, kelle pere kättesaadud sissetulek ühe inimese kohta oli küsitlusele eelnenud kuul alla 4000 krooni, EMT-s 2008. ja 2009. aasta keskmiselt 33%, Elisas 37% ja Tele2-s 41% [\(joonis 127\)](#page-3-1). EMT puhul on võrreldes Elisa ja Tele2-ga rohkem inimesi, kelle pere kättesaadud sissetulek ühe inimese kohta oli möödunud kuul üle 10 000 krooni, selliseid inimesi oli EMT klientide hulgas kahe aasta keskmiselt 17%, Elisas 14% ja Tele2-s 10%.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_3_Figure_3.jpeg)

<span id="page-3-1"></span>**Joonis 127.** Mobiilioperaatorite klientide jaotus sissetuleku järgi 2008. ja 2009. aastal.

## **Lisa 2. Ankurpunktide mudeli kontrollimise küsitluse ankeet**

# **Lisa 3. Ankurpunktide mudeli kontrollimise küsitluse valimi kirjeldus**

Analüüsitud on küsitlusuuringu 271 inimese soolist ja vanuselist jagunemist võrreldes Eestiga Statistikaameti andmebaasi andmetega (Eesti Statistika 2010) seisuga 01.01.2009. Küsitlusuuringusse kaasatutest on mehi 44% (119) ja naisi 56% (152) ning Statistikaameti andmetel mehi 46% ja naisi 54%. Kahe andmebaasi erinevus jääb alla 5%. Vanuseline jaotus on kogu Eestis ja küsitlusuuringu valimi lõikes üldjoontes sama ([joonis 128](#page-17-0)) ning kõik vanusegrupid on analüüsi kaasatud. Samas on küsitlusuuringus ületähtsustatud inimesed vanuses 20–59 (+18%) ja alatähtsustatud nendest nooremad (- 18%) ja vanemad (-33%), mis on loogiline, arvestades, et väga noored veel mobiiltelefone ei kasuta ning eakate hulgas on mobiiltelefoni kasutamine samuti oluliselt madalam.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_17_Figure_2.jpeg)

<span id="page-17-0"></span>**Joonis 128.** 271 küsitletud inimese ja Eesti elanikkonna jagunemine vanusegruppide lõikes.

Eesti soolis-vanuselise jagunemisega võrreldes on küsitlusuuringu valimis vanusegrupis 20–39 ülehinnatud proportsionaalselt võrdselt nii naised kui ka mehed ([joonis 129\)](#page-18-0). Vanusegrupis 40–59 on uuringus proportsionaalselt rohkem mehi, samas on oluliselt vähem vanemaid mehi (-64%). Mõnevõrra on proportsionaalselt vähem ka noormehi vanuses kuni 20 eluaastat (-28%).

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_17_Figure_5.jpeg)

<span id="page-18-0"></span>Küsitlusuuringuga leitud 271 uuritava jaotust emakeele järgi on võrreldud kogu Eestiga 2000. aasta Rahvaloenduse andmebaasi põhjal. Küsitletutest 86% (234) räägib emakeelena eesti keelt ja 13% (36) vene keelt. Rahvaloenduse andmetel olid vastavad näitajad 67% ja 30%, mis tähendab, et küsitletute puhul on ülekaalus eesti keelt emakeelena rääkivad inimesed [\(joonis 130\)](#page-18-1). Alahinnatud on küsitletute osas vene või muud keelt emakeelena rääkivad inimesed.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_18_Figure_2.jpeg)

<span id="page-18-1"></span>**Joonis 130.** 271 küsitletud inimese ja Eesti elanikkonna jagunemine emakeele gruppide lõikes.

Küsitlusuuringu 271 inimese haridustasemete jagunemist on võrreldud kogu Eestiga 2000. aasta Rahvaloenduse andmebaasi alusel. Küsitletute hulgas on tugevalt ülekaalus kõrgharidusega inimesed [\(joonis 131\)](#page-18-2). 2000. aasta Rahvaloenduse andmetel oli kõrgharidusega inimesi 12%, kuid küsitletutest on antud näitaja 28%. Küsitletute puhul on alahinnatud inimesed, kellel on alg- või alusharidus (algkooliõpilased ja alates 5 aastased lapsed) ning põhiharidus. Tulemus peegeldab vanuselist jagunemist, kuna noored ja eakad on küsitluses alahinnatud, kes kuuluvad just valdavalt alahinnatud haridustasemesse.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_18_Figure_5.jpeg)

<span id="page-18-2"></span>**Joonis 131.** 271 küsitletud inimese ja Eesti elanikkonna jagunemine haridustasemete lõikes.

271 küsitletust on kõige rohkem üliõpilasi (16%), arvestades ka neid, kes lisaks õppimisele töötavad (6%) ning keskastme spetsialiste/ametnikke (16%) ([joonis 132\)](#page-19-0). Juhtival kohal või tippspetsialiste on küsitletute hulgas 14%, järgnevad pensionärid (13%), sh töötavad pensionärid, ning õpilased (13%). Arvestatav hulk on teenindustöötajaid (8%). Küsitletute hulka kuulub ka oskus- ja käsitöölisi, kontoritöötajaid, lihttöölisi ja töötuid ning koduseid.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_19_Figure_1.jpeg)

<span id="page-19-0"></span>**Joonis 132.** 271 küsitletud inimese jagunemine sotsiaalse tausta gruppide lõikes.

Küsitlusuuringuga võrreldavad kogu Eesti näitajad on võetud Statistikaameti 2000. aasta Rahvaloenduse andmebaasist, mille alusel oli 2000. aasta keskmine leibkonna liikmete arv 2,33. Kõige rohkem küsitletud inimesi kuulub kahe liikmelistesse leibkondadesse (30%) ([joonis 133\)](#page-20-0). Küsitletute jagunemine leibkonna liikmete arvu lõikes erineb Rahvaloenduse andmetest märkimisväärselt ühe liikmeliste leibkondade klassis, kuhu küsitlusuuringu järgi kuulub 21%, Eesti keskmine näitaja on aga 34%.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_20_Figure_0.jpeg)

<span id="page-20-0"></span>**Joonis 133.** 271 küsitletud inimese jagunemine leibkonna liikmete arvu lõikes.

Küsitletud inimestest ligikaudu poolte keskmine leibkonna netosissetulek ühe leibkonnaliikme kohta kuus jääb vahemikku 4001–8000 krooni (46%) [\(joonis 134\)](#page-20-1). Statistikaameti andmetel oli 2007. aasta keskmine netosissetulek leibkonna liikme kohta 5286 krooni kuus. Kõige väiksema sissetuleku klassi, netosissetulek leibkonnaliikme kohta kuni 4000 krooni kuus, kuulus ca 17% küsitletutest. Statistikaameti andmetel elas Eesti elanikkonnast 2007. aastal 19,5% suhtelises vaesuses nagu ka eelnenud aastal. Suhtelises vaesuses elas 2007. aastal inimene, kelle kuu ekvivalentnetosissetulek oli väiksem kui 4340 krooni. 21% küsitletutel jäi leibkonna netosissetulek 8001–12 000 krooni ja 15% oli netosissetulek leibkonnaliikme kohta rohkem kui 12 000 krooni kuus.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_20_Figure_3.jpeg)

<span id="page-20-1"></span>**Joonis 134.** 271 küsitletud inimese jagunemine leibkonnaliikme netosissetuleku lõikes.

Küsitletud inimeste hulgas on ülekaalus inimesed, kelle elukoht on Tartus ([joonis 135\)](#page-21-0). Eesti elanikest elab Tartus Statistikaameti järgi 8%, kuid küsitluses on antud näitaja 21%. See tuleneb Tartus õppivate tudengite arvestatavast osast küsitluses vastanute seas. Välistades tudengid (sh töötavad) väheneks Tartus elavate inimeste osatähtsus 13% piirile. Küsitluses osalenute seas on proportsionaalselt ülekaalus ka maal elavad inimesed, keda on 37% (Eestis 30%). Vastukaaluks on küsitletute hulgas oluliselt vähem Tallinnas elavaid inimesi.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_21_Figure_0.jpeg)

<span id="page-21-0"></span>**Joonis 135.** 271 küsitletud inimese jagunemine elukohtade paiknemise lõikes.

Maakondade lõikes on küsitletute jaotus ebaühtlane, mis tuleneb uuringus kasutatud lumepallmeetodist, mis sõltub olulisel määral küsitlejate päritolust ja tema sotsiaalse võrgustiku ruumilisest paiknemisest [\(joonis 136](#page-21-1)). 271 küsitletud inimese hulgas ei ole kedagi, kelle elukoht asub Valga või Hiiu maakonnas. Küsitletud on põhiliselt inimesi, kelle elukoht paikneb Tartu, Harju, Lääne-Viru, Saare, Ida-Viru või Põlva maakonnas.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_21_Figure_3.jpeg)

<span id="page-21-1"></span>**Joonis 136.** 271 küsitletud inimese jagunemine elukohtade lõikes maakonniti.

Uuringusse kaasatud 271-st inimestest 72% on registreeritud oma tegelikku elukohta, mis tähendab, et 28% küsitletutes elab mujal kui oma registreeritud asukohas [\(joonis 137](#page-22-0)). Välistades üliõpilased, kelle elukoht võib selles eluetapis olla ajutine, on oma tegelikku elukohta registreeritute osakaal küsitletute hulgas 81%. See näitab, et rahvastikuregistri usaldusväärsus inimeste elukohtade paiknemisel on kaheldav, kuna ligikaudu 20% elanikkonna paiknemine ei ole õige.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_22_Figure_1.jpeg)

<span id="page-22-0"></span>**Joonis 137.** 271 küsitletud inimese jagunemine elukoha registreerituse lõikes.

Küsitletud, kes ei ela oma registreeritud elukohas, on registreeritud peamiselt kas oma vanemate elukohta (9% uuritavatest va üliõpilased) või "teise koju" (5%). Arvestades ka üliõpilasi, on oma vanemate elukohta registreeritute osakaal 16% kõikidest uuritavatest. Nii kogu valimi puhul kui ka välistades üliõpilased on vaid 5% registreeritud väljapoole oma või vanemate elukohta või "teist kodu". Elukoha registreerimine oma tegelikku elukohta sõltub vanusest. Küsitletutest vanuses alla 20 aasta (38 uuritavat) on 76% registreeritud oma tegelikku elukohta. Vastav näitaja on vanusegrupis 20–39 (99 küsitletut) oluliselt madalam, 46%, mis tuleneb nii tudengite ajutises kolimisest oma elukohast õppeasutusele lähemale kui ka noorte kolimisest välja oma vanemate elukohast. Täpsemalt 44 tudengist (sh töötavad) on 32% registreeritud oma tegelikku elukohta. Vanematel inimestel on tegelikku elukohta registreerimise osatähtsus oluliselt suurem, vanusegrupi 40–59 näitaja on 87% ja vanusegrupis üle 60 on vastav näitaja 91%.

271 küsitletud inimestest üle pooltel (62%) on üks statsionaarne töö(õppe)koht ([tabel 74](#page-22-1)). Ligi kümnendikul on töö(õppe)koht kahes või kolmes kohas, kus päeval peamiselt viibitakse. 17% inimestest puudus kindel töö(õppe)koht (kodused, pensionärid, töötud, töötab oma elukohas) kui oluline igapäeva tegevusruumi ankurpunkt. 271-st küsitletust 11% on liikuva töökohaga, ega ole võimalik välja tuua ühtegi konkreetset kohta, kus uuritav tööpäevadel viibiks (taksojuhid, kullerid jne). Ankurpunktide mudel ei suuda liikuva tööga inimesi eristada ning mudel arvutab igale inimesele nii tööaja kui ka elukoha ankurpunkti, mistõttu jääb suurusjärgus 10% inimestest hetkel selle näitaja osas välja. Samas eeldades, et liikuva tööga inimesed jaotuvad ruumis võrdselt, ei tekita antud mudeli nõrkus inimeste tegevusruumide paiknemises märkimisväärseid vigu.

<span id="page-22-1"></span>**Tabel 74.** 271 küsitletud inimese jagunemine töö(õppe)koha iseloomu lõikes

| Töö(õppe)koha iseloom           | Osatähtsus |
|---------------------------------|------------|
| Statsionaarne koht              | 63%        |
| Töö(õppe)koht paikneb 2–3 kohas | 9%         |
| Liikuv töö                      | 11%        |
| Töötab kodus                    | 3%         |

| Ei õpi ega tööta | 14%  |
|------------------|------|
| Kokku            | 100% |

271 küsitletust üle pooltel (63%) on olemas vähemalt üks "teine kodu" [\(tabel 75](#page-23-0)). 32%-l küsitletutest on kaks või rohkem "teist kodu", mida regulaarselt külastatakse.

<span id="page-23-0"></span>**Tabel 75.** 271 küsitletud inimese jagunemine "teise kodu" olemasolu lõikes.

| "Teise kodu" olemasolu | Osatähtsus |
|------------------------|------------|
| Üks "teine kodu"       | 31%        |
| Kaks "teist kodu"      | 22%        |
| Kolm "teist kodu"      | 9%         |
| Neli "teist kodu"      | 1%         |
| Ei ole "teist kodu"    | 37%        |
| Kokku                  | 100%       |

Ankurpunktide mudeli põhjal leitud ankurpunktidesse tulevad vead sisse suviti, mis on tihedalt seotud "teise kodu" regulaarse külastamisega. Arvestades, et üle pooltel küsitletutest on vähemalt üks "teine kodu", mida aegajalt või periooditi külastatakse, võib tekkinud viga olla arvestatav ning selle välistamine on käesoleva analüüsi üks eesmärke.

**Lisa 4. Pendelrände näitajad 5 aastaste vanuserühmadena Elukoha ankurpunktide paiknemine** 

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_24_Figure_1.jpeg)

**Joonis 138.** 0**–**9 aastaste osatähtsus vastavalt elukoha ankurpunkti omavalitsusele.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_25_Figure_0.jpeg)

**Joonis 139.** 10**–**14 aastaste osatähtsus vastavalt elukoha ankurpunkti omavalitsusele.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_25_Figure_2.jpeg)

**Joonis 140.** 15**–**19 aastaste osatähtsus vastavalt elukoha ankurpunkti omavalitsusele.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_26_Figure_0.jpeg)

**Joonis 141.** 20**–**24 aastaste osatähtsus vastavalt elukoha ankurpunkti omavalitsusele.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_26_Figure_2.jpeg)

**Joonis 142.** 25**–**29 aastaste osatähtsus vastavalt elukoha ankurpunkti omavalitsusele.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_27_Figure_0.jpeg)

**Joonis 143.** 30**–**34 aastaste osatähtsus vastavalt elukoha ankurpunkti omavalitsusele.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_27_Figure_2.jpeg)

**Joonis 144.** 35**–**39 aastaste osatähtsus vastavalt elukoha ankurpunkti omavalitsusele.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_28_Figure_0.jpeg)

**Joonis 145.** 40**–**44 aastaste osatähtsus vastavalt elukoha ankurpunkti omavalitsusele.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_28_Figure_2.jpeg)

**Joonis 146.** 45**–**49 aastaste osatähtsus vastavalt elukoha ankurpunkti omavalitsusele.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_29_Figure_0.jpeg)

**Joonis 147.** 50**–**54 aastaste osatähtsus vastavalt elukoha ankurpunkti omavalitsusele.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_29_Figure_2.jpeg)

**Joonis 148.** 55**–**59 aastaste osatähtsus vastavalt elukoha ankurpunkti omavalitsusele.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_30_Figure_0.jpeg)

**Joonis 149.** 60**–**64 aastaste osatähtsus vastavalt elukoha ankurpunkti omavalitsusele.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_30_Figure_2.jpeg)

**Joonis 150.** 65 aastaste ja vanemate osatähtsus vastavalt elukoha ankurpunkti omavalitsusele.

## **Tööaja ankurpunktide paiknemine**

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_31_Figure_1.jpeg)

**Joonis 151.** 0**–**9 aastaste osatähtsus vastavalt tööaja ankurpunkti omavalitsusele.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_31_Figure_3.jpeg)

**Joonis 152.** 10**–**14 aastaste osatähtsus vastavalt tööaja ankurpunkti omavalitsusele.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_32_Figure_0.jpeg)

**Joonis 153.** 15**–**19 aastaste osatähtsus vastavalt tööaja ankurpunkti omavalitsusele.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_32_Figure_2.jpeg)

**Joonis 154.** 20**–**24 aastaste osatähtsus vastavalt tööaja ankurpunkti omavalitsusele.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_33_Figure_0.jpeg)

**Joonis 155.** 25**–**29 aastaste osatähtsus vastavalt tööaja ankurpunkti omavalitsusele.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_33_Figure_2.jpeg)

**Joonis 156.** 30**–**34 aastaste osatähtsus vastavalt tööaja ankurpunkti omavalitsusele.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_34_Figure_0.jpeg)

**Joonis 157.** 35**–**39 aastaste osatähtsus vastavalt tööaja ankurpunkti omavalitsusele.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_34_Figure_2.jpeg)

**Joonis 158.** 40**–**44 aastaste osatähtsus vastavalt tööaja ankurpunkti omavalitsusele.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_35_Figure_0.jpeg)

**Joonis 159.** 45**–**49 aastaste osatähtsus vastavalt tööaja ankurpunkti omavalitsusele.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_35_Figure_2.jpeg)

**Joonis 160.** 50**–**54 aastaste osatähtsus vastavalt tööaja ankurpunkti omavalitsusele.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_36_Figure_0.jpeg)

**Joonis 161.** 55**–**59 aastaste osatähtsus vastavalt tööaja koha omavalitsusele.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_36_Figure_2.jpeg)

**Joonis 162.** 60**–**64 aastaste osatähtsus vastavalt tööaja ankurpunkti omavalitsusele.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_37_Figure_0.jpeg)

**Joonis 163.** 65 aastaste ja venemate osatähtsus vastavalt tööaja ankurpunkti omavalitsusele.

## **Elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelised liikumised**

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_38_Figure_1.jpeg)

**Joonis 164.** 0**–**9 aastaste osatähtsus elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_39_Figure_0.jpeg)

**Joonis 165.** 10**–**14 aastaste osatähtsus elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_39_Figure_2.jpeg)

**Joonis 166.** 15**–**19 aastaste osatähtsus elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_40_Figure_0.jpeg)

**Joonis 167.** 20**–**24 aastaste osatähtsus elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_40_Figure_2.jpeg)

**Joonis 168.** 25**–**29 aastaste osatähtsus elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_41_Figure_0.jpeg)

**Joonis 169.** 30**–**34 aastaste osatähtsus elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_41_Figure_2.jpeg)

**Joonis 170.** 35**–**39 aastaste osatähtsus elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_42_Figure_0.jpeg)

**Joonis 171.** 40**–**44 aastaste osatähtsus elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_42_Figure_2.jpeg)

**Joonis 172.** 45**–**49 aastaste osatähtsus elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_43_Figure_0.jpeg)

**Joonis 173.** 50**–**54 aastaste osatähtsus elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_43_Figure_2.jpeg)

**Joonis 174.** 55**–**59 aastaste osatähtsus elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_44_Figure_0.jpeg)

**Joonis 175.** 60**–**64 aastaste osatähtsus elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_44_Figure_2.jpeg)

**Joonis 176.** 65 aastaste ja vanemate osatähtsus elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

## **Elukoha ja vabaaja ankurpunktide vahelised liikumised**

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_45_Figure_1.jpeg)

**Joonis 177.** 0**–**9 aastaste osatähtsus elukoha ja vabaaja ankurpunktide (3 olulisemat) vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_46_Figure_0.jpeg)

**Joonis 178.** 10**–**14 aastaste osatähtsus elukoha ja vabaaja ankurpunktide (3 olulisemat) vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_46_Figure_2.jpeg)

**Joonis 179.** 15**–**19 aastaste osatähtsus elukoha ja vabaaja ankurpunktide (3 olulisemat) vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_47_Figure_0.jpeg)

**Joonis 180.** 20**–**24 aastaste osatähtsus elukoha ja vabaaja ankurpunktide (3 olulisemat) vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_47_Figure_2.jpeg)

**Joonis 181.** 25**–**29 aastaste osatähtsus elukoha ja vabaaja ankurpunktide (3 olulisemat) vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_48_Figure_0.jpeg)

**Joonis 182.** 30**–**34 aastaste osatähtsus elukoha ja vabaaja ankurpunktide (3 olulisemat) vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_48_Figure_2.jpeg)

**Joonis 183.** 35**–**39 aastaste osatähtsus elukoha ja vabaaja ankurpunktide (3 olulisemat) vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_49_Figure_0.jpeg)

**Joonis 184.** 40**–**44 aastaste osatähtsus elukoha ja vabaaja ankurpunktide (3 olulisemat) vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_49_Figure_2.jpeg)

**Joonis 185.** 45**–**49 aastaste osatähtsus elukoha ja vabaaja ankurpunktide (3 olulisemat) vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_50_Figure_0.jpeg)

**Joonis 186.** 50**–**54 aastaste osatähtsus elukoha ja vabaaja ankurpunktide (3 olulisemat) vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_50_Figure_2.jpeg)

**Joonis 187.** 55**–**59 aastaste osatähtsus elukoha ja vabaaja ankurpunktide (3 olulisemat) vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_51_Figure_0.jpeg)

**Joonis 188.** 60**–**64 aastaste osatähtsus elukoha ja vabaaja ankurpunktide (3 olulisemat) vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_51_Figure_2.jpeg)

**Joonis 189.** 65 aastaste ja venemate osatähtsus elukoha ja vabaaja ankurpunktide (3 olulisemat) vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

# **Lisa 5. Koolilaste pendelränne**

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_52_Figure_1.jpeg)

**Joonis 190.** Koolilaste (8**–**15 aastased) osatähtsus elukoha ja tööaja ankurpunkti vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_53_Figure_0.jpeg)

**Joonis 191.** Koolilaste (8**–**15 aastased) osatähtsus elukoha ja vabaaja ankurpunktide (3 olulisemat) vahelistes liikumistes. Arvestatud on suundi, kus omavalitsuste vahel vastava tunnusega liikujate arv on 50 või rohkem.

# **Lisa 6. Elukohtade ja tööaja kohtade paiknemine ning nendevaheline pendelränne mastide tasandil**

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_54_Figure_1.jpeg)

**Joonis 192.** Elukoha ankurpunktide arv mobiilsidemastide tasandil (Voronoi polügonidena).

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_55_Figure_0.jpeg)

**Joonis 193.** Elukoha ankurpunktide arv mobiilsidemastide tasandil (Voronoi polügonidena) Tallinna linnaosades.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_55_Figure_2.jpeg)

**Joonis 194.** Tööaja ankurpunktide arv mobiilsidemastide tasandil (Voronoi polügonidena).

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_56_Figure_0.jpeg)

**Joonis 195.** Tööaja ankurpunktide arv mobiilsidemastide tasandil (Voronoi polügonidena) Tallinna linnaosades.

![](ahasregionaalnependelrndeuuring2010_images/part_002_page_56_Figure_2.jpeg)

**Joonis 196.** Elukoha ja tööaja ankurpunktide vahel liikujate arv mobiilsidemastide tasandil.

# **Lisa 7. Rühmatöö protokoll Siseministeeriumi pendelrände uuringu seminaril 15.06.2010**

## **I Sesoonsed elukohavahetused (rühmatöö juht: R. Ahas)**

Teenused – polegi kogu aeg mõtet hoida

Transport – mingil hetkel (talvel) osa piirkondi ära lõigatud

Maksude kontseptsioon muutub, hinnata maksusid lühiajalisemalt

Elutsükli teema

Turvalisuse teema, kus inimesed ära, seal kodud tühja, kuritegevus suureneb

Kütuse kulu suureneb suvekuudel

Vaja ennetada suvist inimeste hulka

Energia tarbimise hulga muutus

Koolieelne liikluskaos

Võiks olla võimalik reguleerida ja teise kodu olemasolu hinnata.

Inimeste elukoht võiks olla kuidagi tulubaasiga seotud, nt maamaks. Maksusüsteemi paindlikkusega ei tasu kiirustada.

## *Kommentaarid*

Kui inimesed kirjutavad sisse teise kodu valda ja lapsed käivad linnas koolis, siis valla tulubaas negatiivne, sest vald peab maksma kooli maksu, mis on suurem kui tulumaksust valda laekuv summa.

Tehtud on uuring, millised on suhted suvitajate ja kohalike vahel, suvitajate sisend kohalikku ettevõtlusesse ja teenuste tarbimisse (Garri Raagmaa).

## **II Mitme keskusega Eesti (rühmatöö juht: E. Sepp)**

- 1. Kas tänast linnapoliitika raamistikku oleks vaja laiendada? Mis peaks olema selle põhisisu?
  - Ei ole piisav, aga eraldiseisvat linnapoliitikat pole vaja. Laiendada dimensiooni ja rakenduslikum mehhanism juurde.
  - Põhifookus peaks olema laiemate linnaregioonide arendamisel, tugevdama peaks keskus – tagamaa-perifeeria suhteid. Funktsionaalsete seoste tugevdamine.
  - Suunatus majanduslikule struktuurile ja töökohtadele, mahukad majanduslikud tegevused koostöös tagamaaga.
- 2. Milliste linnaliste keskuste "eelisarendamisest" peaks linnaplaneerimine eeskätt lähtuma? Millise struktuuri peaks üles ehitama?

- Peaks keskenduma valdavalt senistele maakonna keskustele. Osad vajavad erikohtlemist, küsimus Jõgeva, Põlva ja Raplaga. Ei tohiks lasta neil hääbuda vaid peaks neid turgutama.
- Peaks keskenduma funktsionaalsetele linnaregioonidele (12), tööjõuareaalidele.. Peaks mõtlema, milliseid linnaregioone peaks arendama.
- Peaks arvestama demograafilise perspektiiviga.
- 3. Millised on tähtsamad sammud, mida keskvalitsus ja omavalitsused saaksid teha mitme keskuselised Eesti arendamiseks?
  - Majanduslik-poliitilise paradigma muutumine, ettevõtluse jõuline soodustamine väljaspool tõmbekeskusi. Investeeringud keskusest välja poole.
  - Arendusraha rohkem regiooni.
  - Spetsialiseerumine, niššistumise teadlik suunamine. Koostöö riigi ja regiooni vahel, kokkulepetele keskendumine.
  - Ligipääsetavus.
  - Ühistranspordi võrgustiku terviklik arendamine laiema linnaregiooni siseselt ning linnaregioonide vahel.
  - Eripärase identiteedi "ehitamise" tugevdamine ja jõulisem toetamine. Identiteet säilitab sidet ja regioonide omapärasid.
  - Riigiasutuste võrgustiku arendamine, viimine üheselt mõistetavale alusele üle riigi. Praegu ei arvesta nt demograafilist olukorda.
  - Piiriüleste linnaregioonide integreerimine linna/regionaalpoliitikasse.
  - Arengukoridoridele keskendumise vajalikkus.

## *Kommentaarid*

Mingi osa elu- ja puhkealasest liikumisest toimub Riiga, Tallinnast Helsingisse. See vajaks läbi mõtlemist. Küsimus, mitu keskust siis on? (Priidu Ristkok).

Regioonikeskuse ja maakonnakeskuse vahe suhteliselt sama, Pärnu ja Rakvere ning Tallinna vahel liikujate hulk (Garri Raagmaa).

Vanad maakonnakeskused eristuvad uutest, väike nüansi vahe on ikka (Tiit Tammaru).

## **III Pendelränne ja planeeringud (rühmatöö juht: M. Kuusik)**

- 1. Kelle omad on pendelrändajad?
  - Kõigi omavalitsuste omad läbi teenuste.
  - Omavalitsuste ülesed hariduse kaudu.
  - Riigi omad, annavad sisendi transpordi korraldusse. Kohalik transport omavalitsuste ala.

- 2. Kas pendelränne on positiivne?
  - Plussiks, hoiab elus mitut kohta.
  - Inimese jaoks on plussiks kvaliteet, annab võimaluse valida teenuseid, töökohti.
  - Riigi jaoks negatiivne selle kallidus, samas saab riik kvaliteetsed inimesed.
  - Keskkonnakoormuse suhtes negatiivne, eriti autotransport. Ühistransport vähem keskkonda koormav.
- 3. Kas oluline on kodu või töö/kool pendeldamine inimesele, omavalitsusele, riigile?
- 4. Mida saaks planeerida paremini?
  - Planeerida avalike teenuste korralduslikku poolt, mitte ainult paiknemist.
  - Ühistranspordi korraldamine. Kes vastutab? Vastutus langeb erinevatele tasanditele, nt rongiliiklust ei planeeri omavalitsused.
  - Elamupiirkondade kavandamine ja sidumine ühistranspordisüsteemiga.

## *Kommentaarid*

Nõukogude Liidu ajal toimunud eeslinnastumine ei toonud pendelrännet. Kas ja mis moel suudaks planeerimine vähendada pendelrännet? Kas töökohtade toomine ääremaale lähemale? (Priidu Ristkok).

Kui linnade elamufond kahaneb, see vähendab pendeldamist. Linnades palju tühermaid, mis kasutusest väljas. Linnaruumi parem kasutamine on üks nipp, mis oleks lahenduseks. Teine pendeldamine Tallinnast välja logistikakeskustesse, mis on Tallinna ümbruses. Küsimus on, palju sellist tööstust linnas arendada (K. Kuusik).

Üks osa pendelrändest on laste ja lasteaiakohtades kinni. Pendeldatakse seepärast, et tuuakse lapsi kooli ja tagasi (xxx).

Tootmis- ja tööstusalade planeerimine, sellega saab suhteliselt palju planeerida, linnas veidi vähem. Linna äärde tekivad tööstustöökohad, linnast sinna inimesed tööle. Tekib vastupidine ränne. Valgekraed sisse ja sinikraed välja. (Garri Raagmaa).

Kui töökohad ka linnast välja liiguvad, siis see loob liikumist juurde. Töökohtade välja viimine ei ole otseselt lahendus, et inimeste igapäevane mobiilsus väheneks. (Rein Ahas)

Töökohtade välja liikumise üks põhjus on tööjõu liikumine, aga palju ka muid tegureid. Peredes ei ole üks leivatooja, sageli on kaks. Elukoha muutusest tingitud mobiilsus on väiksem kui töökoha muutusest tulenev mobiilsus. Naised tööturul järjest aktiivsemad. Pendelränne on positiivne, annab peredele võimalusi juurde .(Kadri Leetmaa)

Pendeldades kulutame aega (xxx)

Inimesed tahavad head elukeskkonda, aga autoga pendeldades ise muudavad keskkonda halvemaks. Võib olla varsti linn olekski nii hea, et pole vaja sealt ära minna. (xxx).

Kõik pole nii, et mis oleks parem ühiskonnale. Pendelränne on tänapäeva vaba ühiskonna loomulik komponent. Kui pendelränne muutub koormavaks, siis tuleb midagi ette võtta, aga kui mitte, siis võib olla. Loomulik ühiskonna arengu viis. (xxx)

Eestis on vähe asulaid, mis on ühe tegevuse kesksed, enamuses mitu, uued tööstused, tööturu ala laiem, ei ole enam ühe asula probleem (Garri Raagmaa).

Inimesed ei taju koormavust, inimesed ei taju et xxx inimest sureb hingamisteede haigusesse suure saaste tõttu, mis tuleneb transpordist (xxx).

## **IV Vaba aja ruumikasutus (rühmatöö juht: K. Leetmaa)**

1. Klassikaline vaba aeg (rekreatsioon, taastumine)

Klassikaline vaba aeg sõltub ajalisest dimensioonist, kas paar tundi õhtul, vaadata tv-d, minna välja. 2. Nädalavahetus. 3 pikemad perioodid, puhkus.

- Kui inimene ei oma autot, mida ruum talle pakub, millised vabaaja kohad on kodu lähedal. Enamus linnaruumist suhteliselt roheline. Igapäevast jalutust või rattasõitu saab alustada kodu lähedalt, see elustiil, mitte ainult sport. Probleemid, mingite suurte objektidega, liikumistrajektoorid jäetakse tähelepanemata. Alati pole ühendusteed lihtsad. Oluline, et inimene saaks lühikesi liikumisi teha mugavalt. Mida teha, et ei peaks igale poole minema autoga.
- Mitmekesised võimalused eri Eesti piirkondades, eri regioonides. Maaturism, üritused, tegevused
- Maalt linna teenused.
- Linnast maale rekreatsioon, mitmekesistab inimeste võimalusi.
- Linnasidemed alles, linnainimesed tulevad külla
- 2. Soodustav poliitika maal vaba aja veetmiseks
- 3. Teed laiemaks ühistransport

Linnast linna

Maalt linna – ühistranspordiga liikumine lihtne.

 Maalt maale (elustiil linnaline?) – ühistranspordiga liikumine keeruline, raske seda ühistransporti ka korraldada.

- 4. Kodulähedalt kättesaadav
  - Kust algab jalgratta sõit või suusatamine?
  - Meil ongi linnaruum selline (koridorid, ühenduskohad)
  - Probleem, et ruum lõigatakse läbi
  - Stroomirand kergliiklustee koridorid ühendavad sõlmpunkte
- 5. Andmed. Linnaplaneerimise seisukohalt peaks andmed minema võimalikult täpseks. Inimeste liikumine sõltub, millised on võimalused, nt inimesed ei oota bussi seal, kus

bussipeatust pole. Oluline, kuidas tulemusi interpreteerime, kas lisame inimeste soovid ja arvamused. Kas võimalus auto asemel minna jalgratta või bussiga.

## *Kommentaarid*

Kui puhkeotstarbeline pendelränne on sunnitud, siis on see halb. Muuta linn roheliseks ja maale teenuseid juurde, et ei peaks pendeldama (xxx).

Kas pendelränne hea või halb? Mobiilsus ja pendelränne aitab rännet asendada, saab teenused linnast kätte. Linna inimesed saavad rekreatsiooni maalt kätte. Ühendada, mis pakub üks ruum ja teine ruum. (Kadri Leetmaa)

Puhkeotstarbeline pendelränne on väga mitmekesine (xxx).

Mitmekesisus rikastab, aga kas on vaja sõita sihtkohta autoga, kui saab alustada kodu lähedalt (Kadri Leetmaa).