7. Article

Zemāk tabulā 9 Tabulā apkopota arī projekta ietekme uz valsts budžetu, bet 10 tabulā norādīts finansējuma sadalījums pa finansējuma avotiem. Paredzēts, ka valsts budžeta finansējums būs nepieciešams sistēmas uzturēšanai pēc sistēmas ieviešanas, kas notiks, izmantojot ES finansējumu. Izpētes procesā tika identificēti divi galvenie sociālekonomiskie ieguvumi, kuri tika novērtēti, pamatojoties uz tālāk tekstā aprakstīto pieeju. Iedzīvotāju neklātienes apkalpošana pretstatā klātienei Sistēmas ieviešana nodrošinātu iespēju plašākam sabiedrības lokam izmantot e-pakalpojumus, nodrošinot to kvalitatīvas tulkošanas iespēju. Sociālekonomiskais ieguvums iestādēm un pašvaldībām Paredzams, ka e-pakalpojumu plašāka izmantošana samazinās nepieciešamību pēc valsts iestāžu darbiniekiem, kuri šobrīd apkalpo klātienē klientus, taču tai pat laikā palielinās to darbinieku skaitu, kuri veiks e-pakalpojumu pieprasījumu apkalpošanu. Līdz ar to nav paredzams, ka attiecīgās izmaiņas sniegs darbaspēka izmaksu ietaupījumu iestādēm vai pašvaldībām. Sociālekonomiskais ieguvums iedzīvotājiem Sistēmas ieviešana nodrošinātu iespēju veikt attālinātu e-pakalpojumu saņemšanu personām, kuras nepārvalda latviešu valodu, kā rezultātā e-pakalpojuma izmantošana ļautu novirzīt laiku produktīvai preču vai pakalpojumu ražošanai. Attiecīgais ieguvums var tikt izteikts ar šādu formulu: A x b x C, kur A - papildus iedzīvotāju skaits, kuriem tiks nodrošinātas iespējas izmantot e-pakalpojumus un kas tos izmantos, ko nosaka šādi: E, kur D - e-pakalpojumu izmantošanas reizes 2010. gadā www.latvija.lv mājaslapā87; G - Latvijas iedzīvotāju apjoms, kuriem latviešu valoda nav pirmā valoda (atbilstoši Latviešu valodas aģentūras datiem)88; H - procentuāli izteikts to iedzīvotāju apjoms, kuru pirmā valoda nav latviešu valoda un līdz ar to nelieto e-pakalpojumus, bet kas vēlas tos izmantot (pieņēmumu skatīt tālāk tekstā); F - ekonomiski aktīvo iedzīvotāju skaits, kas ietver visus iedzīvotājus, kam Latviešu valoda ir pirmā valoda un pusi to iedzīvotāju, kuriem tā nav pirmā valoda (pieņēmumu skatīt tālāk tekstā); E - ikgadējais e-pakalpojumu lietotāju pieauguma koeficents (pieņēmumu skatīt tālāk tekstā); B - vidējais IKP apjoms, ko saražo viens iedzīvotājs vienā stundā, ko nosaka šādi: IKP uz iedzīvotāju salīdzināmajās cenās 2016 C - laiks, ko ietaupa iedzīvotājs, saņemot e-pakalpojumu attālināti; Veicot attiecīgos aprēķinus tiek izdarīti šādi pieņēmumi: · tiek pieņemts, ka tikai 40% no ekonomiski aktīvajiem iedzīvotājiem (ekonomiski aktīvie iedzīvotāji, kas ir sākot ar 18 gadus veci - 83.4%89), kuriem latviešu valoda nav pirmā valoda vēlas izmantot e-pakalpojumus, bet valodas ierobežojumu dēļ - nespēj (mainīgās vērtības - H un F); · tiek pieņemts, ka e-pakalpojumu lietotāju skaits palielināsies lineāri, atbilstoši pagājušā gada rādītājiem (šis ir ļoti piesardzīgs pieņēmums, jo pieejamo e-pakalpojumu skaits tuvākajos gados laiks būtiski pieaugs salīdzinājumā ar jau esošo klāstu) un tas sastādīs 15% ik gadu (mainīgā vērtība - E); · laiks, ko ietaupa iedzīvotājs, saņemot e-pakalpojumu attālināti tiek pieņemts vismaz 30 minūšu apjomā (mainīgā vērtība - C). Tulkošanas automatizācija valsts iestādēs Sistēmas ieviešana nodrošinātu iespēju valsts un pašvaldības iestādēm aktuālās informācijas publicēšanu citās valodās veikt automatizēti, tādējādi ietaupot laiku personām, kas nodrošina šos tulkojumus (šis nav tieši attiecināms uz profesionāliem tulkiem). Jaunākā tulkošanas atbalsta programmatūra (piem., SDL TRADOS 2009, Kilgray MemoQ u.c.) ietver iespēju tajā integrēt arī automatizēto tulkošanu. Pētījumi rāda (sk. piem., "Proceedings of the 15th conference of the European Association for Machine Translation"), ka šādā veidā tulkotāja darba produktivitāte pieaug vismaz par trešdaļu, kas ļauj būtiski samazināt tulkošanai nepieciešamo laiku un attiecīgi arī izmaksas. Ņemot vērā, ka pašlaik šādi tulkojumi praktiski netiek veidoti un publicēti, tad nav iespējams noteikt pamatotu sociālekonomisko ieguvumu, ko sniegtu šīs informācijas sniegšana un publicēšana. 8.tabula "Projekta izmaksu efektivitātes analīze" Tabula 9 Projekta ietekme uz valsts budžetu turpmāko 3 gadu periodā Pozīcijas Turpmākie trīs gadi (LVL) 2013 2014 2015 Kopējās izmaiņas budžeta ieņēmumos t.sk.: 0 0 0 Izmaiņas valsts budžeta ieņēmumos 0 0 0 Izmaiņas pašvaldību budžeta ieņēmumos 0 0 0 Kopējās izmaiņas budžeta izdevumos t.sk.: - 2 040 -28 130 -28 130 Izmaiņas valsts budžeta izdevumos - 2 040 -28 130 -28 130 Telpu īre, izdevumi par elektroenerģiju - 2 040 - 4 730 - 4 730 Telpu īre (ieskaitot apsaimniekošanu, drošību, komunikācijas u.c.) 0 - 2 700 - 2 700 Datu centra īre - 2 040 - 2 040 - 2 040 Atalgojums (programmnodrošinājuma uzturēšana, tulkojumu korekcija un attīstība) 0 - 23 400 - 23 400 Programmnodrošinājuma uzturēšana (1 štata vieta) 0 - 15 600 - 15 600 Tulkojumu korekcija un attīstība (1 štata vieta) 0 - 7 800 - 7 800 Izmaiņas pašvaldību budžeta izdevumos 0 0 0 Kopējā finansiālā ietekme: - 2 040 -28 130 -28 130 Finansiālā ietekme uz valsts budžetu - 2 040 -28 130 -28 130 Finansiālā ietekme uz pašvaldību budžetu 0 0 0 Detalizēts ieņēmumu un izdevumu aprēķins (ja nepieciešams, detalizētu ieņēmumu un izdevumu aprēķinu pievieno politikas plānošanas dokumenta pielikumā. Ietekmi uz valsts un pašvaldību budžetiem norāda atsevišķi valsts un pašvaldību budžetam) Aprēķinot izdevumus par telpu īri un elektroenerģiju tie tika balstīti uz sekojošu informāciju par esošajām izmaksām: 1) 1U (skaitļošanas vienība) īre datu centrā (ieskaitot komunikācijas, elektroenerģija u.c. izdevumi) uz doto brīdi izmaksā 85 LVL mēnesī, projekta gaitā tiek plānots īrēt 2U (2 skaitļošanas vienības), kas gadā veido 2040 LVL); 2) Uz doto brīdi administratīvās izmaksas uz vienu KIS darbinieku štata vietu (neieskaitot atalgojumu) sastāda aptuveni 112,50 LVL mēnesī (kopējās administratīvās izmaksas, kurās ietilpst telpu īre, komunāliem maksājumi komunikāciju izdevumi, pamatlīdzekļu amortizācija, biroja tehnika u.c. sastāda aptuveni 29 700 LVL gadā, vidējais darbinieku skaits ir 22) divām jaunām štata vietām tas sastādīs aptuveni 2 700 LVL gadā. Aprēķinot atalgojumu divām štata vietām tiek izmantota: 1) Programmnodrošinājuma uzturēšana - amata nosaukums "IT administrators", 13. mēnešalgu kategorija un IV kvalifikācijas pakāpe, atlīdzība LVL 1300, atalgojums (ko veido no atlīdzības atskaitīti visi attiecināmie nodokļi90) 1047,42LVL. 2) Tulkojumu korekcija un attīstība - amata nosaukums "Tulks", 9.mēnešalgu kategorija un II kvalifikācijas pakāpe, atlīdzība LVL 650, atalgojums (ko veido no atlīdzības atskaitīti visi attiecināmie nodokļi) 523,81LVL. Cita informācija Izdevumi, kas rodas no Eiropas Savienības politiku instrumentu un pārējo ārvalstu finanšu palīdzības līdzekļu ietvaros veiktajām investīcijām un kas turpmāk jāfinansē no valsts budžeta līdzekļiem atbilstoši noslēgtajiem līgumiem, citiem pamatojuma dokumentiem vai aprēķiniem, ir pieprasāmi pēc projekta īstenošanas. Papildus valsts budžeta līdzekļu pieprasījums uzturēšanas izdevumu segšanai un štata vietu izveidošanai, ir skatāms ikgadējā budžeta sagatavošanas procesā kopā ar citu ministriju un centrālo iestāžu pieprasījumiem, atbilstoši budžeta finansiālajām iespējām. Tabula 10 Projekta finansējuma avotu sadalījums Finansēšanas avots Izmaiņas budžeta izdevumos no 2011. līdz 2014. gadam (LVL) 2012 2013 2014 2015 Valsts budžeta līdzekļi 0 -2 040 -28 130 -28 130 Ārvalstu finanšu līdzekļi, t.sk. -290 000 -510 000 0 0 ESF 0 0 0 ERAF -290 000 -510 000 0 0 Citi finanšu avoti 0 0 0 Kopā -290 000 -512 040 -28 130 -28 130 1 European Commission Machine Translation Service: https://webgate.ec.europa.eu/mt/ecmt/ 2 http://ixa.si.ehu.es/openmt2/ 3 http://vertimas.vdu.lt/ 4 K. Papineni, S. Roukos, T. Ward, W. Zhu, BLEU: a method for automatic evaluation of machine translation, in Proceedings of the 40th Annual Meeting of the Association of Computational Linguistics (ACL), 2002 5 http://www.gnu.org/licenses/lgpl.html 6 http://tpi.mk.gov.lv/ui/default.aspx?MenuID=1 7 http://www.vraa.gov.lv/lv/epakalpojumi/viss/ 8 http://www.likumi.lv/doc.php?id=50601 9 http://www.likumi.lv/doc.php?id=154198&from=off 10 http://www.likumi.lv/doc.php?id=164501 11 http://www.likumi.lv/doc.php?id=14740 12 http://eur-lex.europa.eu/LexUriServ/LexUriServ.do?uri=OJ:C:2008:320:0001:01:EN:HTML 13 http://lsif.lv/files/pics/Par_mums/VPSIL-pilna-versija-labais.pdf 14 http://eur-lex.europa.eu/LexUriServ/LexUriServ.do?uri=COM:2008:0566:FIN:LV:PDF 15 http://www.hutchinsweb.me.uk/GU-IBM-2005.pdf 16 Hutchins J. (2006) Machine translation: history of research and use. In Encyclopedia of Languages and Linguistics. 2nd edition, edited by Keith Brown (Oxford: Elsevier 2006), vol.7, pp.375-383. 17 http://www.hutchinsweb.me.uk/Compendium-15.pdf 18 http://translate.google.com 19 http://www.microsofttranslator.com 20 http://translate.tilde.lv 21 http://www.hutchinsweb.me.uk/Westminster-2009.pdf 22 http://www.cse.ust.hk/~dekai/library/WU_Dekai/WU_Dekai_MTSummit_20030726.pdf, http://www.hutchinsweb.me.uk/CUHK-2006.pdf, http://www.mt-archive.info/Translingual-Europe-2009-Uszkoreit-2-ppt.pdf. 23 Brown P., Cocke J., Della Pietra S., Della Pietra V., Jelinek F., Mercer R., Roossin P. (1988b) A statistical approach to language translation in Proceedings of the 12th International Conference on Computational Linguistics COLING'88, 22-27 August 1988, (1): 71-76. 24 Hutchins J. (2007a) Machine translation in Europe and North America: current state and future prospects. In JAPIO 2007 Yearbook (Tokyo: Japan Patent Information Organization). 25 Koehn P., Och F. J., Marcu D. (2003) Statistical phrase based translation. In Proceedings of the Joint Conference on Human Language Technologies and the Annual Meeting of the North American Chapter of the Association of Computational Linguistics (HLT/NAACL). 26 Chiang