Tietoliikenneyhteyksien vaikutukset maatilojen kehitykseen sekä
maatilojen tietoliikenneyhteyksien käytön selittäminen maantieteellisillä ja
tilakohtaisilla tekijöillä
Mikko Pyykönen 242486
Itä-Suomen yliopisto
Historia- ja maantieteiden laitos
Yhteiskuntamaantieteen Pro gradu -tutkielma
Ohjaajat: Markku Tykkyläinen, Olli Lehtonen
Helmikuu 2017
ITÄ-SUOMEN YLIOPISTO – UNIVERSITY OF EASTERN FINLAND
Tiedekunta – Faculty
Yhteiskuntatieteiden ja kauppatieteiden tiedekunta
Osasto – School
Historia- ja maantieteiden laitos
Tekijä – Author
Mikko Pyykönen
Työn nimi – Title
Tietoliikenneyhteyksien vaikutukset maatilojen kehitykseen sekä maatilojen tietoliikenneyhteyksien käytön
selittäminen maantieteellisillä ja tilakohtaisilla tekijöillä
Pääaine – Main subject
Yhteiskuntamaantiede
Työn laji – Level
Pro gradu - tutkielma
Päivämäärä – Date
05.02.2017
Sivumäärä – Number of pages
90
Tiivistelmä – Abstract
Tietoliikenneyhteyksistä on muodostunut välttämättömyys niin yksityisille kotitalouksille kuin yrityksille
nykyisessä tietoyhteiskunnassa. Yhteyksiä tarvitaan yhtä lailla maaseudulla sijaitsevilla maatiloilla, sillä maatilat
hyödyntävät tietoliikenneyhteyksiä yhä enemmän tuotantotekniikoiden kehittyessä ja tuotannon tehostuessa.
Vähäisestä kysynnästä ja pitkistä välimatkoista johtuen etenkin kiinteiden laajakaistayhteyksien rakentaminen ei
etene markkinaehtoisesti teleoperaattoreiden toimesta, vaan rakentaminen on hyvin riippuvaista rakentamisen
tuesta. Rakentamisen kalleudesta johtuen luotettavia tietoliikenneyhteyksiä ei välttämättä ole saatavilla kaikille
maatiloille, jos tuettu yhteyksien rakentaminen ei saavuta tavoiteltua maantieteellistä kattavuutta.
Tässä tutkielmassa tutkitaan, miten tietoliikenneyhteydet ovat vaikuttaneet maatilojen kehitykseen Suomessa sekä
mitkä maantieteelliset ja tilakohtaiset tekijät selittävät maatilojen erityyppisten tietoliikenneyhteyksien käyttöä tai
tilojen yhteydettömyyttä. Muodostettujen mallien perusteella ennustetaan myös maatilojen tietoliikenneyhteyksien
käytön alueellista jakautumista. Aineistona käytetään yli 20 000 maatilan otosta, jota on täydennetty useista eri
lähteistä sekä laskemalla maatilojen saavutettavuuksia palveluihin paikkatieto-ohjelmistossa OD Cost Matrix-
menetelmällä. Käytetty aineisto on siten hyvin laaja-alainen ja se kuvaa vuoden 2013 tilannetta. Vastaavaa aiempaa
tutkimusta ei ole myöskään toteutettu, joten tutkielma on luonteeltaan kokeileva.
Tietoliikenneyhteyksien vaikutusten arvioinnin yhteydessä sovellettiin aineiston kaltaistamista ja t-testejä.
Tuloksena saatiin, että kiinteän tietoliikenneyhteyden käyttö kasvattaa maatilojen peltopinta-alan kokoa ja tilojen
kasvua. Kiinteällä yhteydellä varustettujen maatilojen ympäröivässä 1 km x 1 km tilastoruudussa on myös enemmän
toiminnassa olevia aktiivimaatiloja. Vastaavasti yhteydettömät tilat olivat tulosten perusteella peltopinta-alaltaan
pieniä ja ne olivat kasvaneet vain vähän. Tietoliikenneyhteyksiä voidaankin tulosten perusteella pitää ainakin
osatekijänä maatilojen kasvuun ja kehitykseen.
Logistisen regressiomallinuksen avulla tutkittiin kiinteän laajakaistan ja mobiiliyhteyden käyttöön sekä tilojen
yhteydettömyyteen vaikuttavia tekijöitä. Tulosten perusteella maatilan koolla ja tuotantosuunnalla on vaikutusta
siihen, että millaista tietoliikenneyhteystyyppiä maatila käyttää. Näiden tekijöiden lisäksi myös sijainnilla
asutusrakenteessa oli vaikutusta tietoliikenneyhteyden valintaan. Kiinteän yhteyden käyttö oli todennäköisempää
lähellä keskusta ja vastaavasti kauemmaksi keskuksesta mentäessä mobiiliyhteyden käytön todennäköisyys kasvoi.
Myös maatilan ympäröivän alueen demograafisilla muuttujilla oli tulosten perusteella vaikutusta
tietoliikenneyhteyksien muodostamistapaan maatilalla.
Alueellisista todennäköisyyspinnoista kävi ilmi, että kiinteän laajakaistayhteyden käyttö painottui maan etelä- ja
länsiosiin, kun taas mobiiliyhteyden käyttö oli yleisintä maan itä- ja pohjoisosissa. Oletettavasti kustannustekijöillä
on ollut vaikutusta yhteyksien käytön jakaantumisessa. Mallien selitysasteet jäivät kuitenkin alhaisiksi, joten niitä
on tarpeen kehittää jatkotutkimuksissa. Tutkielman kokeilevuus antaa myös hyvät lähtökohdat vastaavien mallien
kehittämiseksi, jolloin malleista saadaan odotettavasti entistä paremmin kokonaisuutta kuvaavia.
Avainsanat – Keywords
tietoliikenneyhteydet, saavutettavuus, maatila, maaseutu, logistinen regressioanalyysi, kaltaistaminen
Sisältö
Esipuhe
1 Johdanto ........................................................................................................................................... 5
1.1 Taustaa .................................................................................................................................................... 5
1.2 Tutkimuksen tarkoitus ja tutkimuskysymykset ....................................................................................... 6
2 Alueellinen järjestäytyminen talousmaantieteen näkökulmasta ................................................ 9
2.1 Alueellisen järjestäytymisen mekanismit ja sijainnin merkitys ............................................................... 9
2.2 Maatalouteen vaikuttavat sijaintitekijät ja mittakaavaedut ................................................................. 12
3 Tietoliikenneyhteydet ja kiinteiden laajakaistayhteyksien kehitys .......................................... 16
3.1 Suomessa käytettävät tietoliikenneyhteydet ja niiden alueelliset saatavuudet ................................... 16
3.2 Tietoliikenneyhteyksien väliset tekniset erot ........................................................................................ 19
3.3 Kaupungin ja maaseudun välinen digitaalinen kuilu ............................................................................. 20
3.4 Kansalliset hankkeet tietoliikenneyhteyksien parantamiseksi .............................................................. 22
3.4.1 Valokuituverkon rakentaminen harvaan asutuille alueille ............................................................. 24
4 Tietoliikenneyhteyksien merkitykset maatilojen ja maaseudun kehityksessä ........................ 26
4.1 Kiinteiden tietoliikenneyhteyksien vaikutukset maaseutualueisiin ...................................................... 26
4.2 Maatilat tietosysteemeinä..................................................................................................................... 28
4.3 Mihin laajakaistayhteyksiä tarvitaan maaseudun kotitalouksissa ja maatiloilla? ................................. 31
4.4 Kotitalouksien ja maatilojen tietoliikenneyhteyksien omaksumista selittävät tekijät .......................... 33
5 Aineistot ja menetelmät ................................................................................................................ 36
5.1 Tutkielmassa käytettävät paikkatietoaineistot ..................................................................................... 36
5.1.1 Maatilojen rakennetutkimukset ..................................................................................................... 37
5.1.2 YKR-aineisto .................................................................................................................................... 38
5.1.3 Paikkaperustaisen aluekehittämisen indeksi.................................................................................. 39
5.1.4 Maatilojen saavutettavuusmuuttujat ............................................................................................. 40
5.1.5 Väestöruutuaineisto ja Paavo – Postinumeroalueittain avoin tieto .............................................. 41
5.1.6 Ruututietoaineistojen liittäminen pistemuotoiseen paikkatietoaineistoon .................................. 41
5.2 Tilastolliset tutkimusmenetelmät .......................................................................................................... 43
5.2.1 Saavutettavuusanalyysit ................................................................................................................. 44
5.2.2 Aineiston kaltaistaminen ja t-testit ................................................................................................ 45
5.2.3 Logistinen regressioanalyysi ........................................................................................................... 47
5.2.4 Tulosten alueellinen yleistäminen interpolointimenetelmällä ...................................................... 50
6 Tulokset .......................................................................................................................................... 52
6.1 Maatilat ja tietoliikenneyhteydet .......................................................................................................... 52
6.2 Tietoliikenneyhteyksien vaikutukset maatilojen kehitykseen ............................................................... 53
6.3 Maatilojen tietoliikenneyhteyksien käyttöä ja yhteydettömyyttä selittävät mallit .............................. 57
6.3.1 Maatilojen kiinteän laajakaistayhteyden käyttöä selittävät tekijät ............................................... 59
6.3.2 Maatilojen mobiiliyhteyden käyttöä selittävät tekijät ................................................................... 62
6.3.3 Maatilojen yhteydettömyyttä selittävät tekijät ............................................................................. 65
6.4 Alueelliset todennäköisyyspinnat maatilojen käyttämille tietoliikenneyhteyksille sekä
yhteydettömyydelle .................................................................................................................................... 67
6.4.1 Kiinteän laajakaistayhteyden käytön alueellisuus .......................................................................... 68
6.4.2 Mobiiliyhteyden käytön alueellisuus .............................................................................................. 70
6.4.3 Yhteydettömyyden alueellisuus ..................................................................................................... 72
6.5 Tulosten luotettavuus ............................................................................................................................ 73
7 Yhteenveto ja johtopäätökset ....................................................................................................... 76
7.1 Tietoliikenneyhteyksien käyttämisestä seuraavat vaikutukset maatilojen kehitykseen ...................... 76
7.2 Maatilojen tietoliikenneyhteyksien käyttöä selittävät tekijät ............................................................... 77
7.3 Maatilojen tietoliikenneyhteyksien käytössä esiintyvät alueelliset erot .............................................. 79
7.4 Pohdinta ja jatkotutkimusmahdollisuudet ............................................................................................ 80
LÄHTEET ........................................................................................................................................ 83
LIITTEET......................................................................................................................................... 88
Esipuhe
Pro gradu -tutkielmani täydentää varsin vähäiselle huomiolle jäänyttä maaseutualueiden
tietoliikenneyhteyksiin kohdistuvaa tutkimusta Suomesta. Tutkielma käynnistyi
korkeakouluharjoittelussa, jonka toteutin Luonnonvarakeskuksen ”Tietoliikenneyhteyksien merkitys
maaseutualueiden kehityksessä” -hankkeessa. Maa- ja metsätalousministeriön rahoittamassa
hankkeessa tutkittiin internetyhteyksien merkitystä alueiden ja erityisesti maaseutualueiden
kehitykseen ja yritystoimintaan 2000-luvulta lähtien.
Keskityn tutkielmassani maatilojen tietoliikenneyhteyksien käytöstä seuraavien vaikutusten
arviointiin sekä mallinnan maatilojen eri tietoliikenneyhteystyyppien käyttöön vaikuttavia
maatilakohtaisia, alueellisia ja sijaintia kuvaavia muuttujia useita eri aineistoja käyttäen. Aihe on
varsin ajankohtainen, sillä Suomessa ollaan parhaillaan toteuttamassa maanlaajuista
valokuituverkkoa. Modernien maatilojen toiminnan kannalta luotettavat tietoliikenneyhteydet ovat
merkittävässä asemassa ja tulevaisuudessa yhteyksien tarve kasvaa tiloilla entisestään.
Haluan kiittää pro graduni ohjaajia historia- ja maantieteiden laitoksen professori Markku
Tykkyläistä ja Luonnonvarakeskuksen erikoistutkijaa FT Olli Lehtosta työni kommentoimisesta.
Teidän kommenteista sain erinomaisia ideoita ja vinkkejä työni eri vaiheissa. Ollille kuuluu lisäksi
erityiskiitos siitä, että sain mahdollisuuden osallistua hankkeeseen.
5
1 Johdanto
1.1 Taustaa
Viestintäyhteyksistä on muodostunut välttämättömyys nykyisessä tietoyhteiskunnassa, jossa
kansalaiset tarvitsevat korkealaatuisia tietoliikenneyhteyksiä lähes päivittäin asuinpaikasta
riippumatta. Tarve ulottuu niin kotitalouksiin kuin yrityksiin, joiden riippuvuus luotettavista
yhteyksistä on kasvanut digitalisaation myötä. Useat julkiset palvelut ovat siirtyneet sähköisiksi
palveluiksi internetiin, jonka seurauksena luotettavan tietoliikenneyhteyden tarve on kasvanut koko
Suomen alueella (Lehto & Neittaanmäki 2014: 30).
Aluekehityksen näkökulmasta luotettavan tietoliikenneyhteyden merkitys maaseudulla on erittäin
tärkeä. Maaseutualueet voivat osittain kompensoida tietoliikenneyhteyksillä pitkistä välimatkoista
aiheutuvia haittoja. Pitkällä etäisyydellä lähimmästä kaupungista on todettu olevan heikentäviä
vaikutuksia esimerkiksi alueen talouteen ja kasvun edellytyksiin (esim. Polèse & Shearmur 2004;
Partridge 2007). Tämä vaikutus korostuu erityisesti silloin, kun liikkumiskustannukset ovat korkeat.
Myös yhä harvenevan palveluverkoston toimipisteet keskittyvät kaupunkialueille, jolloin sähköisillä
palveluilla voidaan vähentää maaseutualueiden asukkaiden ja yrittäjien liikkumistarvetta.
Suomessa on edetty kiinteiden tietoliikenneyhteyksien kehityksessä pääsääntöisesti maailman
trendien mukaan eli kiinteät laajakaistayhteydet eivät kehity samassa tahdissa maaseutu- ja
kaupunkialueilla. Suomessa tilannetta selittää se, että laajakaistan rakentaminen on toteutunut
pääsääntöisesti markkinalähtöisesti teleyrityksien toimesta. Askel kohti yhdenvertaisempaa
tietoliikennetarjontaa otettiin vuonna 2008, jolloin Suomen hallitus linjasi kiinteiden
tietoliikenneyhteyksien rakentamisen tukemisesta (Laajakaista kaikkien... 2008: 1). Hankkeen
tavoitteena oli rakentaa kiinteät tietoliikenneyhteydet harvimmin asutuille alueille vuoden 2015
loppuun mennessä siten, että kiinteän yhteyden tarjonnassa päästäisiin 99 prosentin kattavuuteen
asuttujen kotitalouksien ja julkishallinnon toimipisteiden osalta. Tavoiteltuun kattavuuteen ei
kuitenkaan päästy suunnitellussa aikataulussa ja yhteyksien rakentaminen on edelleen suunnitelman
tasolla osalla maaseutualueilla (Nopeiden yhteyksien… 2016).
Luotettavan ja nopean tietoliikenneyhteyden tarve koskettaa yhtä lailla kaupunkien ja
maaseutualueiden yrittäjiä. Tällä hetkellä luotettavaa kiinteää tietoliikenneyhteyttä ei kuitenkaan ole
saatavilla kaikilla harvemmin asutuilla alueilla Suomessa (Nopeiden yhteyksien… 2016) ja
6
mobiiliyhteys ei välttämättä riitä kattamaan yrittäjien vaatimuksia. Maaseudun perinteisiin
toimialoihin lukeutuva maatalous on alkanut digitalisoitua askelittain muiden yritysten tavoin.
Esimerkiksi maatilojen lypsyrobotit ovat jatkuvassa yhteydessä laitevalmistajiinsa internetin
välityksellä ja etävideoyhteyttä voidaan käyttää esimerkiksi eläinlääkäripalveluiden välittämisessä
(Huippunopea laajakaista 2013: 17). Tietoliikenneyhteyksien käytöstä on tullut siten arkipäiväistä
myös maaseudun perinteisillä toimialoilla, joiden toiminta ei ole aikaisemmin perustunut
suoranaisesti internetin kautta toimimiseen. Tietoliikenneyhteyksien merkitys tulee odotettavasti
kasvamaan maataloudessa entisestään tulevaisuudessa, sillä tuotannon tehostamisen seurauksena
tietoa tuottavat laitteet ja sensorit yleistyvät koko ajan maatiloilla (Csótó 2010).
Tutkielmassa on lähtökohtana havainto, että hyvin kaupunkialueisiin kytkeytyneillä maaseutualueilla
kiinteän laajakaistayhteyden saatavuus on parantunut todennäköisesti syrjäalueita nopeammin, sillä
kaupungin läheiset maaseutualueet hyötyvät kaupunkien leviämisvaikutuksista (Partridge ym. 2007:
129). Vastaavasti heikoimmin saavutettavilla alueilla kiinteiden yhteyksien rakentaminen toteutuu
pääsääntöisesti viiveellä, koska yhteyden kysyntä on vähäistä ja rakennuskustannukset ovat korkeita.
Tätä asetelmaa lähdetään testaamaan empiirisissä analyyseissa.
1.2 Tutkimuksen tarkoitus ja tutkimuskysymykset
Aikaisemmat maaseutualueiden tietoliikenneyhteyksiä käsittelevät tutkimukset ovat pohjautuneet
pääasiassa hypoteettisiin oletuksiin ja tapaustutkimuksiin (Whitacre ym. 2014a), joten empiiriset
arviot tietoliikenneyhteyksien merkityksestä maaseutualueille ovat suurelta osin puuttuneet. Tästä
syystä on puuttunut myös ymmärrys tietoliikenneyhteyksien vaikutuksesta maaseudun toimialojen
kilpailukykyyn ja kehitykseen. Tämän pro gradu -tutkielman tarkoituksena on tutkia maaseudun
perinteisiin toimialoihin lukeutuvan maatalouden tietoliikenneyhteyksien käytön vaikutusta
maatilojen kehitykseen kaltaistamiseen pohjautuvalla testauksella sekä selittää laajasta
tutkimusaineistosta erityyppisten tietoliikenneyhteyksien käyttöä maatiloilla.
Aihepiiriä lähestytään aluekehityksen ja maatilojen näkökulmasta sekä tietoliikenneyhteyksiä
käsittelevän tutkimuksen kautta. Aikaisemmista tutkimuksista selvitetään tietoliikenneyhteyksien
käyttöön, omaksumiseen ja saatavuuteen liittyviä tekijöitä sekä avataan maatilojen tietosysteemin
rakennetta. Aikaisempien tutkimuksien pohjalta selvitetään myös tietoliikenneyhteyksien
saatavuuden parantumisesta seuraavia yleisiä vaikutuksia maaseutualueille. Tarkoituksena on tuoda
esille, millaisia vaikutuksia kiinteästä tietoliikenneyhteydestä voi seurata erityisesti maatiloille, mutta
7
myös maaseudun kotitalouksille ja laajemmin maaseudun talouskehitykselle. Tässä kiinteän
laajakaistayhteyden diffuusion vaiheessa on vielä liian aikaista tehdä luotettavia johtopäätöksiä
Suomen kiinteän laajakaistaverkon vaikutuksista koko maaseutualueeseen, koska nopea kiinteä
laajakaistayhteys on ollut saatavilla vasta varsin lyhyen aikaa laajemmalla alueella. Tästä syystä
tutkielman empiirisessä osiossa keskitytään maaseutualueiden sijasta yksityiskohtaisemmin
maatiloihin.
Tutkielman empiirinen osio jakautuu kolmeen pääosioon. Ensimmäisessä vaiheessa tilastollisesta
tutkimusaineistosta tutkitaan tietoliikenneyhteyksistä seuraavia vaikutuksia maatilojen kehitykseen.
Toisessa osiossa mallinnetaan eri tietoliikenneyhteystyyppien käyttöön vaikuttavia sijainti-,
tilakohtaisia ja demograafisia tekijöitä. Tutkielmassa mallinnetaan myös maatilojen
yhteydettömyyttä, sillä tutkimusaineiston maatiloista noin 7 prosentilla ei ole käytössä minkäänlaista
tietoliikenneyhteyttä. Kolmannessa osiossa muodostetaan alueelliset todennäköisyyspinnat
maatilojen käyttämistä tietoliikenneyhteyksistä koko Suomen alueelle interpolointia apuna käyttäen.
Empiirinen tutkimusaineisto koostuu yli 20 000 maatilan otoksesta vuodelta 2013. Toiminnassa
olevien maatilojen populaatio oli samana vuonna 54 398 (Maatalous- ja puutarha… 2014). Laajan
otannan seurauksena tutkimusaineisto kuvaa varsin hyvin Suomen maatiloja kaikilta maan eri osa-
alueilta, joten tutkimusalueeksi on valittu koko Suomi. Aineiston laajuus mahdollistaa koko maan
kattavien todennäköisyyspintojen luomisen, joiden avulla voidaan tutkia maatilojen käyttämien
tietoliikenneyhteyksien alueellisia eroja ja yhteneväisyyksiä.
Aluekehityksen näkökulmasta suuri osa maatiloista sijaitsee kehitysedellytyksiltään varsin heikoilla
alueilla ja kaukana keskuksista. Kaupunkien kasvun leviämisvaikutukset ylettyvät varsin kapealle
vyöhykkeelle kaupungin ympärille (Polèse & Shearmur 2004), joten vain pieni osa maatiloista hyötyy
suoranaisesti kaupunkien kasvun vaikutuksista, joihin myös tietoliikenneyhteyksien kehittyminen
voidaan sisällyttää. Laajakaistayhteyksien rakentaminen on edennyt Suomessa varsin
markkinalähtöisesti, jonka seurauksena tietoliikenneyhteydet ovat parantuneet ensin taajamissa ja
niiden lähialueilla. Useat maatilat eivät pääse edelleenkään käyttämään luotettavaa kiinteää
laajakaistayhteyttä maatilojen syrjäisestä sijainnista johtuen. Pitkä välimatka lähimpään kaupunkiin
vaikuttaa myös sijaintihaitasta seuraaviin kuluihin. Tietoliikenneyhteyksillä voidaan kuitenkin
olettaa olevan vaikutusta maatilojen kehitykseen, koska maatilat tarvitsevat luotettavia
tietoliikenneyhteyksiä esimerkiksi tuotannon tehostamiseen (Jensen ym. 2013).
8
Tutkielman tarkoituksen voi tiivistää kolmeen tutkimuskysymykseen:
1. Millaisia vaikutuksia tietoliikenneyhteyksien käyttämisellä on maatilojen kehitykseen?
2. Mitkä tekijät selittävät maatilojen käyttämiä tietoliikenneyhteyksiä? Missä määrin
tietoliikenneyhteyksien käyttäminen on riippuvaista muista kuin yksilöllisistä käyttäjän
ominaisuuksista?
3. Millaisia alueellisia eroja tietoliikenneyhteyksien käytössä esiintyy?
Tutkielmassa lähdetään liikkeelle taustoittamalla tärkeimmät käsitteet ja aiheen kannalta
oleellisimmat taustatiedot. Viitekehyksessä on esitelty myös tietoliikenneyhteyksistä seuraavia
hyötyjä yleisesti maaseutualueille (esim. Barkley ym. 2007; Whitacre ym. 2014a). Teoreettista
viitekehystä seuraa aineistojen ja menetelmien esittely. Tutkimusaineiston runkona käytetään
Luonnonvarakeskuksen toteuttamaa maatilojen rakennetutkimusta vuodelta 2013.
Rakennetutkimuksen aineistoa on täydennetty useista eri lähteistä, muun muassa YKR-aineistosta ja
Tilastokeskuksen Paavo-aineistosta, ja maatilojen saavutettavuutta kuvaavia muuttujia on laskettu
aineistoon paikkatietoanalyyseilla. Aineiston analyysit tehdään t-testeillä, logistisilla
regressioanalyyseilla ja interpoloinneilla. T-testien yhteydessä sovelletaan aineiston
kaltaistamismenetelmää, jolloin tietoliikenneyhteyksien vaikutusta maatilojen kehitykseen voidaan
arvioida perinteisiä tilastollisia testejä luotettavammin (Rosenbaum & Rubin 1983: 42). Logistisilla
regressioanalyyseilla mallinnetaan tekijöitä, jotka selittävät tietoliikenneyhteyksien käyttöä
maatiloilla. Tuloksia voidaan verrata vain osittain aiempiin tutkimuksiin, sillä vastaavaa aikaisempaa
tutkimusta aihepiiristä ei ole tehty. Tutkielman onkin siitä johtuen osittain eksploratiivista. Tuloksissa
esitetään myös logististen regressiomallien pohjalta muodostetut alueelliset todennäköisyyspinnat
tietoliikenneyhteyksien käytölle. Viimeisenä osiona tutkielmassa on yhteenveto ja johtopäätökset -
osio.
9
2 Alueellinen järjestäytyminen talousmaantieteen näkökulmasta
2.1 Alueellisen järjestäytymisen mekanismit ja sijainnin merkitys
Talousmaantieteen juuret sijoittuvat Saksaan 1800-luvulle, jossa Heinrich von Thünen kehitti
yksinkertaisen hypoteettisen mallin kuvaamaan kaupungin ja sen ympäröivän maanviljelyn suhdetta
(Wood & Roberts 2011: 16). Malli ei ollut empiirisessä mielessä tarkka, vaan siinä tehtiin laajasti
yleistyksiä ja ennakko-oletuksia. Sen avulla von Thünen päätteli, että kaupunkia lähempänä olevat
maanhinnaltaan kalliimmat alueet olivat intensiivisemmässä maatalouden käytössä kuin kaukana
olevat alueet. Mitä kauemmaksi maanviljely oli maantieteellisesti sijoittuneena kaupungista, sitä
korkeammaksi kuljetuksen kustannukset nousivat. Tässä tapauksessa tietoliikenneyhteyksillä ei ollut
merkitystä maatalouteen, kuljetuskustannuksilla kylläkin.
Von Thünenin ajatukset olivat varsin päteviä ajallaan ja samankaltaista ajattelua voidaan soveltaa
osin edelleenkin. Mallit ovat kehittyneet von Thünenin ajoista ja niistä on tullut ajan myötä tarkempia,
jolloin uusien mallisovellusten tuottamista tuloksista voidaan tehdä varsin luotettavia päätelmiä. Von
Thünenin luomaa mallia on sovellettu edelleenkin selitettäessä maitotilojen alueellista
järjestäytymistä kaupunkialueiden ympärille (Block & Dupuis 2001: 79). Woodin ja Robertsin (2011:
15) mukaan talousmaantieteellinen ajattelu pohjautuu edelleen vahvasti perinteisiin sijaintiteorioihin.
Sijainti näyttelee suurta roolia talousmaantieteessä, koska talouselämä ja geospatiaalisuus ovat
vahvasti sidoksissa toisiinsa. Tietoliikenneyhteyksien kehittymisen myötä sijainnin merkityksen
pitäisi talouselämässä alkaa muuttua, sillä yhä useammat toiminnot on mahdollista suorittaa nyt
internetissä ilman fyysistä liikkumistarvetta.
Talousmaantieteen teorioiden mukaan taloudellisten toimintojen keskittymistä ja hajaantumista
ohjaavat useat eri tekijät. Klassisen sijaintiteorian avulla voidaan yksinkertaisesti selittää, miten
kuljetuskustannukset vaikuttavat alueiden eriytymiseen (Kilkenny 1998). Aluerakenteiden
hajautumiseen vaikuttavat siten vahvasti korkeat kuljetuskustannukset, mutta ne eivät kuitenkaan
yksistään selitä hajautumista (Kilkenny 1998: 260). Hajautumiseen vaikuttavat myös korkeat maa-
alueiden hinnat, liikkumattomat tuotannontekijät ja maaseudun mukavuudet (engl. amenities). Maa-
alueiden hinnat, liikkumattomat tuotannontekijät ja kuljetuskustannukset määrittävät siten
luonnonvaraperustaisten toimialojen hajautunutta sijoittautumista. Vastaavasti tuotannon
keskittämisestä muodostuvat mittakaavaedut johtavat alueelliseen keskittymiseen (Krugman 1991).
Keskittymisestä seuraavat mittakaavaedut tekevät alueen yritysten toiminnasta kannattavampaa.
10
Mittakaavaetujen muodostumiseen vaikuttaa oleellisesti niin sanottu ”positive feedback”, jolla
tarkoitetaan työntekijöiden ja työpaikkojen yhteisvaikutusta siten, että työntekijät seuraavat
työpaikkoja ja työt seuraavat ihmisiä (Muth 1971).
Talouselämällä on tapana keskittyä etenkin alkutuotannon tuottavuuden voimakkaasti kasvaessa ja
työvoiman siirtyessä teollisuuteen ja palvelutoimintoihin. Kahden alueen ja kahden eri tuotannon alan
mallissa teollisuuden ja maatalouden tuotanto on jakautunut tasaisesti molemmille alueille
kuljetuskustannuksien ollessa korkeita. Krugmanin (1991) ydin-periferia mallin perusteella
tuotantotoiminnan alueelliseen keskittymiseen vaikuttavat mittakaavaedut, kuljetuskustannukset ja
markkinoiden kysyntä. Kuljetuskustannukset vaikuttavat oleellisesti myös tässä teoreettisessa
mallissa. Kuljetuskustannuksien alentuessa teollisuuden tuotanto alkaa keskittyä toiselle alueelle,
sillä mittakaavaedut kasvavat kumulatiivisen kasvuprosessin johdosta ja etäisyys ei enää suojaa
alueita ulkopuoliselta kilpailulta. Niinpä keskittymistä pidetään alueiden kehittymisen edellytyksenä.
Maatalous ei kuitenkaan keskity samalla tavalla kuin teollisuus kuljetuskustannuksien alentuessa.
Krugmanin (1991) mukaan maatalouden tuotannontekijät eli tässä tapauksessa viljelykseen
käytettävät maa-alueet ovat liikkumattomia, jolloin maatalouden tuotanto jakautuu edelleen kahdelle
alueelle hajautetusti. Teollisuuden tuotantoa voidaan vastaavasti harjoittaa molemmissa paikoissa
tuotannontekijöiden liikkuvuuden johdosta, jolloin teollisuus voi hyödyntää keskittymisestä
seuraavia mittakaavaetuja ja kasvattaa yritysten tuottoa niiden perusteella. Krugmanin (1991)
mukaan keskittymisprosessi käynnistyy toiselle alueelle alkuedusta, joka voi johtua sattumasta,
historiallisesta tapahtumasta tai luonnonolosuhteista. Suomessa alkuetuina ovat olleet esimerkiksi
koskivoima ja monet luonnonvarat.
Maatalous on siis hyvin paikkasidonnainen tuotannon ala sen liikkumattomien tuotannontekijöiden
takia, joten se ei pysty keskittymään samalla tavalla monien teollisuuden toimialojen kanssa.
Kangasharjun (2003) mukaan keskittymiselle on olemassa vastavoimia, jotka rajoittavat
keskittymisen etuja. Yksi merkittävä rajoite maatalouden keskittymiselle lähelle keskusalueita on
maan hinnan kohoaminen (Kangasharju 2003). Halutuilla alueilla asuin- ja tuotantopaikkojen hinnat
kohoavat, jolloin maataloutta ei ole taloudellisesti järkevää harjoittaa lähellä keskusta. Tästä syystä
maatalous onkin sijoittunut kehämäisissä maankäyttöä kuvaavissa malleissa uloimmalle kehälle
kaupungin ympärille, jossa maan hinta on alhaisempaa (Laakso & Loikkanen 2004: 169). Tämän
takia esimerkiksi luotettavilla tietoliikenneyhteyksillä ei ole lähtökohtaisesti suurta vaikutusta
maatalouden sijoittumiseen.
11
Kaupunkien läheiset maaseutualueet voivat kuitenkin hyötyä tuotannon ja väestön keskittymisestä,
jos ne ovat linkittyneet tiukasti keskuksiin (Partridge 2007: 129). Keskukset ovat alkaneet levitä niitä
ympäröiville harvemmin asututuille maaseutualueille, koska keskusalueet ovat alkaneet ruuhkautua
(Kangasharju 2003). Leviämisen on havaittu johtuvan ensinnäkin siitä, että keskuksessa työssäkäyvät
ovat muuttaneet halvempien asumiskustannuksien perässä keskuksia ympäröiville alueille (Lehtonen
ym. 2014: 10). Kasvua lähialueille on syntynyt myös siitä, että keskuksissa olevat tai sinne pyrkivät
yritykset ovat hakeutuneet kasvavien keskuksien läheisille maaseutualueille halvemman maa-alueen
ja työvoiman perässä (Partridge ym. 2007: 129). Keskuksissa toimitilojen ja maa-alueiden hinnat ovat
kohonneet kasvaneen kysynnän seurauksena (Kangasharju 2003). Leviämisen vastavoimana on
kuitenkin niin sanottu ”backwash effect”, jonka johdosta väestö ja yritykset saattavat pyrkiä
keskittymään maaseudulta kaupunkialueille palveluiden ja työpaikkojen äärelle (Partridge ym. 2007).
Maatalous voi oletettavasti hyötyä välillisesti kaupunkien leviämisvaikutuksista, jos maatilat
sijaitsevat kaupunkien läheisyydessä. Uusien yritysten ja asukkaiden myötä kaupunkia ympäröiville
maaseutualueille leviävät oletettavasti myös tietoliikenneinfrastruktuurit, joita maatilat voivat käyttää
tilojen toimintojen kehittämisessä. Suomessa tietoliikenneyhteyksien rakentaminen on edennyt
vahvasti markkinalähtöisesti (Laajakaista kaikkien… 2008), ja kehitys näyttää jatkuvan samanlaisena
lähitulevaisuudessa uusien teknologioiden osalta lukuun ottamatta tuettua valokuituverkon
rakentamista. Esimerkiksi huippunopeat mobiilitietoliikenneyhteydet ovat levinneet pääsääntöisesti
vain kaupunkeihin ja asutuskeskuksien läheisyyteen (Nopeiden yhteyksien saatavuus 2016).
Kasvaneen väestöpotentiaalin ja yhteyksien kysynnän myötä nopeat tietoliikenneyhteydet leviävät
oletettavasti aiempaa herkemmin kaupungin läheisille maaseutualueille, jolloin nopeista yhteyksistä
pääsevät hyötymään myös maaseudun maatilat. Tätä asetelmaa testataan tutkielman empiirisissä
malleissa.
Keskuksien muodostamat kasautumisedut ja leviämisvaikutukset kohdentuvat kuitenkin varsin
suppeille alueille, jolloin harvan asutuksen ja pitkien etäisyyksien muodostamassa aluerakenteessa
syrjäisempi maaseutu ei hyödy keskuksista muodostuvista eduista. Lehtosen ja Tykkyläisen (2012:
85) mukaan keskuksien hyötyjen leviämisestä seuraavat edut käyvät ilmi empiiristen tutkimuksien
malleissa siten, että etäisyys suuriin kaupunkialueisiin selittää esimerkiksi maaseutualueiden väestö-
ja työpaikkamäärien kehitystä. Keskuksien läheisyydessä olevilla alueilla on siten suurempi
todennäköisyys hyötyä keskuksien kasautumis- ja leviämisvaikutuksista, koska ne sijaitsevat niitä
lähellä (Laakso & Loikkanen 2004). Vastaavasti kaukana yrityskeskittymistä sijaitseville alueille
syntyy kustannuksiin perustuvaa sijaintihaittaa, joka kasvaa etäisyyden funktiona niin, että
12
kustannukset kasvavat suuremmiksi kauemmaksi keskittymistä mentäessä (Lehtonen & Tykkyläinen
2010: 499). Sijaintihaittaa ei voida kuitenkaan yleistää koskettamaan suoranaisesti kaikkia toimialoja,
koska kaikki toimialat eivät hyödynnä suurissa määrin keskittymisen etuja (Krugman 1991).
Tietotekniikan yleistymisen myötä on puhuttu niin sanotusta etäisyyden katoamisesta (esim.
Kangasharju 2003; Zook 2009). Etäisyydestä aiheutuva haitta ei kuitenkaan ole kadonnut eikä
syrjäalueiden kilpailukyky ole näin parantunut (Polèse & Shearmur 2004), vaikka
tietoliikenneyhteydet ovat levinneet myös syrjäisille alueille. Maatalouden voidaan kuitenkin olettaa
hyötyvän tietoliikenneyhteyksien kehityksestä maaseudulla, sillä luotettavaa tietoliikenneyhteyttä
voidaan pitää maatilan mittakaavaetuna.
2.2 Maatalouteen vaikuttavat sijaintitekijät ja mittakaavaedut
Yrityksen optimaaliseen sijaintiin vaikuttavat pitkälti kuljetus- ja tuotantokustannukset (Laakso &
Loikkanen 2004: 80), mutta sijoittumisessa on otettava huomioon myös esimerkiksi kommunikaatio-
ja vuorovaikutuskustannuksia. Optimaalinen sijainti on käsitteenä tulkinnanvarainen, koska
yrityksellä voi olla useita paikkoja, jossa se voi tuottaa yhtä paljon voittoa (Laakso & Loikkanen
2004: 160). Maantieteessä tätä kannattavan tuotannon aluetta kutsutaan alueelliseksi liikkumavaraksi
(Jatila 2001). Optimaalista sijaintia ei voida määrittää kaikille yrityksille samoilla periaatteilla, koska
esimerkiksi luonnonvaraperustaisilla toimialoilla optimaaliseen sijaintiin vaikuttavat liikkumattomat
tuotannontekijät huomattavasti enemmän kuin teollisuuden parissa (Krugman 1991). Esimerkiksi
paljon maa-aluetta vaativan yritystoiminnan on järkevämpää sijaita siellä, missä maata on saatavilla
edullisesti käyttöön (Kangasharju 2003), huomioiden kuitenkin toiminnasta aiheutuvat
kuljetuskustannukset. Lehtosen ja Tykkyläisen (2010: 499) mukaan sijainnista syntyy
kustannushaittaa yrityksille, jos ne sijaitsevat kaukana keskuksesta. Välimatkan kasvaessa
kuljetuksen ja muun geospatiaalisen vuorovaikutuksen kustannukset kasvavat, jolloin yrityksille
muodostuu kuljetus- ja yhteyskustannuksista tulojen menetystä.
Kuljetuskustannukset ovat talousmaantieteellisen ajattelun kannalta olennainen osa taloudellisen
toiminnan sijoittumisessa (Maureen 1998). Maatalouden sijoittumista selitettäessä suuremman
painoarvon saa kuitenkin maan hinnasta aiheutuvat tuotannolliset kustannukset. Maatalouden
toiminta on suurelta osin riippuvaista viljelyyn kelpaavasta maasta (Kangasharju 2003). Tämän
seurauksena maatilojen maantieteellistä jakautumista määrittää vahvasti maanviljelyyn soveltuvat
maa-alueet (Krugman 1991: 485). Maan hinnan vaikutusta voidaan havainnollistaa siten, että lähellä
13
keskusta kuljetuskustannukset ovat alhaiset, mutta maan hinta on siellä erittäin kallista. Korkean
maan hinnan on todettu johtuvan siitä, että korkeimman tuoton saavuttavat tuotteet suhteutettuna
maapinta-alaan tuotetaan lähimpänä keskustaa (Laakso & Loikkanen 2004). Myös monet kaupanalat
sijoittuvat keskukseen, koska niiden markkina-alue koostuu kaupungin asukkaista (Laakso &
Loikkanen 2004: 168). Kysynnän heikentyessä maan hinta alkaa laskea siirryttäessä kohti harvemmin
asuttuja alueita, mutta samalla kuljetuskustannukset kasvavat vähitellen. Kuljetuskustannukset eivät
kuitenkaan kasva samassa suhteessa kuin maan hinta laskee. Tämän takia maatalouden tuotannon
kokonaiskustannukset laskevat tehden maataloudesta kannattavampaa kaupungin ulkopuolella,
vaikka kuljetuskustannukset ovat maaseudulla korkeampia kuin keskuksen läheisyydessä. Maan
hinnan lähentyessä nollaa maan hinnan lasku ei kuitenkaan enää pysty kompensoimaan kasvavia
kuljetuskustannuksia tehden maataloudesta kannattamatonta.
Maataloutta voidaan kutsua sijaintitekijöiltään areaaliseksi elinkeinoksi sen paikkaan sidotun
luonteen vuoksi (Wuori & Lehtonen 2016: 6), joten se ei hyödy voimakkaasti keskittymisestä
seuraavista ulkoisista mittakaavaeduista (Kangasharju 2003). Maatilat sijoittautuvat pääasiassa
harvemmin asutuilla alueilla, koska sieltä on saatavilla viljelykelpoista maata kustannustehokkaasti
maatilojen käyttöön (Laakso & Loikkanen 2004). Maatalouden sijoittumiseen vaikuttaa laajemmassa
mittakaavassa myös maaston ja ilmaston soveltuvuus toiminnan harjoittamiseen. Singhin ja Dillonin
(2006: 47) mukaan alueen korkeudella merenpinnasta, vaikeakulkuisuudella sekä maan pinnan
muodoilla on suoria vaikutuksia maatalouden sijoittumiseen, mutta näiden tekijöiden vaikutukset
vaihtelevat alueittain.
Kuvassa 1 on havainnollistettu kasautumisesta ja keskittymisestä seuraavia tehokkuusetuja, joita
kutsutaan mittakaavaeduiksi (Kangasharju 2003). Ne kohdentuvat pääasiassa keskuksissa sijaitseviin
yrityksiin, mutta ajattelua voidaan soveltaa osittain myös maatilojen toimintaan. Mittakaavaedut
jakautuvat yritysten sisäisiin ja ulkoisiin mittakaavaetuihin (Kangasharju 2003). Sisäisillä
mittakaavaeduilla tarkoitetaan yrityksen toiminnan tehostamisesta ja tuotannon kasvattamisesta
seuraavia etuja yritykselle. Ulkoiset mittakaavaedut jakautuvat kahteen erilliseen osaan, lokalisaatio-
ja urbanisaatioetuihin. Lokalisaatioedut liittyvät yhden toimialan keskittymiseen yhdelle alueelle,
jolloin saman alueen yrittäjät voivat hyötyä toisistaan erilaisissa toiminnoissa. Laakson & Loikkasen
(2004) mukaan lähekkäin sijaitsevat saman alan yrittäjät voivat esimerkiksi tehdä tuotantopanosten
hankintoja yhdessä, jolloin lokalisaatioedut näkyvät säästöinä yrittäjien raaka-ainehankinnoissa.
14
Kuva 1. Yritystoimintaan liittyvät mittakaavaedut (Alkuperäinen kuva Kangasharju 2003: 8).
Laajakaistayhteyksien voidaan laskea lisäävän maatilojen sisäisiä mittakaavaetuja, sillä ne
mahdollistavat maatilojen tuotannon tehostamisen. Kangasharjun (2003) mukaan yritysten tuotannon
yksikkökustannukset laskevat tiettyyn rajaan saakka tuotannon määrää kasvattamalla. Maataloutta on
kannattavampaa harjoittaa suurissa yksiköissä myös siksi, että tuotannossa käytettävät kalliit laitteet
saadaan tehokkaammin käyttöön. Tietoliikenneyhteyksien vaikutukset maatilojen tehostamisessa
näkyvät etenkin tilojen automatisoinnissa. Maatiloilla on mahdollisuus kasvattaa tuotantoa aiempaa
suuremmaksi luotettavien tietoliikenneyhteyksien myötä, sillä osa uusista tuotannon tehostamisessa
käytettävistä laitteista vaatii laajakaistayhteyksiä toiminnassaan (Lähiajan laajakaistatarpeet… 2008).
Uuden teknologian avulla tilanpitäjät voivat automatisoida työtehtäviä, minkä seurauksena tilan
kokoa ja tuotantomääriä voidaan kasvattaa suhteessa työntekijöiden määrään.
Tietoliikenneyhteyksien vaikutus ei ole kuitenkaan ole yhtä suuri kaikille maatilojen
tuotantosuunnille, vaan edut korostuvat tällä hetkellä etenkin automatisoinnista hyötyvillä
maatiloilla.
Maatalouden mittakaavaedut koostuvat pääasiassa sisäisistä mittakaavaeduista ja lokalisaatioeduista.
Vaikka maatilat eivät ole keskittyneet kovinkaan voimakkaasti Suomessa, siitä huolimatta
maatilayrittäjät hyödyntävät toiminnassaan pienessä määrin lokalisaatioetuja. Kämäräisen ym. (2014)
tekemän tutkimuksen mukaan suurin osa tutkimukseen osallistuneista maatiloista teki
tuotantopanosten hankintoja ja koneyhteistyötä yhdessä lähialueiden maatilojen kanssa, jolloin ne
15
hyötyivät lokalisaatioeduista. Tällainen toiminta voi olla joidenkin maatilojen toiminnan kannalta
erittäin tärkeää, sillä osa maatiloista ei välttämättä pystyisi ylläpitämään omaa tilaa ilman
naapuritilojen välistä yhteistyötä (Kämäräinen ym. 2014). Viime vuosien aikana myös maatilat ovat
alkaneet keskittyä eteläiseen ja läntiseen Suomeen väestön ja taloudellisen toimintojen tavoin
(Voutilainen ym. 2012: 63), joten tulevaisuudessa maatilat saattavat hyödyntää maatalouden
keskittymisestä seuraavia mittakaavaetuja entistä tehokkaammin ja monipuolisemmin.
16
3 Tietoliikenneyhteydet ja kiinteiden laajakaistayhteyksien kehitys
3.1 Suomessa käytettävät tietoliikenneyhteydet ja niiden alueelliset saatavuudet
Nopealle kiinteälle laajakaistalle ei ole kansainvälisesti vakioitunutta määritelmää, joten määritelmät
vaihtelevat maiden välillä. Viestintävirasto määrittelee nopean kiinteän laajakaistaliittymän
sellaiseksi, joka mahdollistaa vähintään 30 Mbit/s -tiedonsiirron (Nopeiden yhteyksien saatavuus
2016). Se rakennetaan joko maa- tai ilmakaapelilla ja sen toteuttamiseen käytetään valokuituverkkoa,
kaapeli-TV-verkkoa tai joissakin tapauksissa myös lyhyttä kuparitilaajayhteyttä. Viestintäviraston
määritelmät ovat yhteneviä EU:n määritelmien kanssa, sillä EU määrittelee nopeaksi yhteydeksi 30
Mbit/s tiedonsiirtonopeuden ja huippunopeaksi yhteydeksi yli 100 Mbit/s tiedonsiirtonopeuden
(Huippunopean laajakaistan taloudelliset… 2012: 9).
Nopean kiinteän laajakaistayhteyden kehitys alkoi Suomessa maan laajuisesti vuonna 2008, jolloin
valtioneuvosto teki periaatepäätöksen kiinteän verkon rakentamisen tukemisesta harvaan asutuille
alueille (Huippunopea laajakaista 2013: 8). Nopeiden yhteyksien rakentamisen arvioitiin etenevän
taajamissa teleoperaattoreiden toimesta markkinaehtoisesti. Yli 99 prosentin väestön peittävyyden
saavuttamiseksi noin 130 000 haja-asutusalueen kotitalouden nopeat yhteydet suunniteltiin
rakennettavaksi osittain julkisella tuella, jota varattiin yhteensä 130 miljoonaa euroa (Nopea
laajakaista -hanke tuo… 2016). Osatavoitteeksi ennen kattavan valokuituverkon valmistumista
asetettiin yleispalveluun sisältyvän laajakaistan nopeuden nosto 1 Mbit/s nopeuteen vuoden 2010
loppuun mennessä (Laajakaista kaikkien... 2008: 2). Valokuituverkon rakentaminen harvaan asutuille
alueilla on erittäin kallista (Sawada ym. 2006), joten yhteys ei tulisi leviämään syrjäisille alueille
ilman tukea Suomen kaltaisissa olosuhteissa.
Jokaisella kuluttajalla tai yrityksellä on oikeus yleispalveluun perustuvaan laajakaistaliittymään.
Yhteys toteutetaan joko kiinteällä tai mobiiliyhteydellä, minkä vähimmäisnopeus on 1 Mbit/s (Mikä
yleispalvelu… 2016). Yleispalvelun on oltava hinnaltaan kohtuullinen, mutta hinnan kohtuullisuus
arvioidaan tapauksittain, sillä yhteyden saanti voi edellyttää rakentamistoimia. Yleispalveluun
perustuvan laajakaistan nopeus on kuitenkin niin hidas, että se ei riitä kattamaan nykyaikaisten
yritysten tarpeita. Kuvassa 2 on havainnollistettu erilaisten tiedostojen välittämiseen vaadittavia
tiedonsiirtonopeuksia. Yleispalveluun perustava tietoliikenneyhteys riittää tavalliseen internetin
käyttöön ja sähköpostien lähettämiseen, mutta se ei sovellu esimerkiksi videoiden vastaanottamiseen
tai niiden lähettämiseen reaaliajassa (kuva 2).
17
Kuva 2. Erityyppisten tiedostojen välittämiseen vaadittavat tiedonsiirtonopeudet (Alkuperäinen
kuva Huippunopean laajakaistan taloudelliset… 2012: 18, täydennys kirjoittajan).
Kuvassa 3 on esitetty valokuituverkon ja kiinteän 100 Mbit/s yhteyden saatavuutta kunnittain vuonna
2015. Tiedot perustuvat Viestintäviraston koostamaan ja teleoperaattoreiden laskemaan arvioon
verkon saatavuudesta. Laskenta on toteutettu osoitekohtaisesti, joten teleyritysten päällekkäiset
verkot eivät vääristä tulosta kunnan alueella (Nopeiden yhteyksien saatavuus 2016). Valokuituverkon
saatavuus muistuttaa hyvin paljon 100 Mbit/s yhteyden saatavuutta (kuva 3). Tämä johtuu siitä, että
100 Mbit/s:n yhteyteen sisältyvät valokuituverkot, kaapeli-TV-verkot ja lyhyen
kuparitilaajayhteydet, joilla voidaan toteuttaa myös huippunopeita laajakaistayhteyksiä lyhyillä
välimatkoilla (Nopeiden yhteyksien saatavuus 2016).
100 Mbit/s yhteys on valokuituverkkoa paremmin saatavilla maan eteläosissa, länsirannikolla ja
muutamissa itäisissä kunnissa (kuva 3). Täysin valokuitutekniikkaan perustuva verkko on
kattavimmin saatavilla kunnissa, joissa on toteutettu kiinteän laajakaistaverkon rakentamista osittain
laajakaista kaikille -hankkeen tukemana. Välttämättä tuettava alue ei ole ollut kuitenkaan koko
kunnan alue, vaan ainoastaan sen harvimmin asutut alueet. Mukana on kuitenkin kuntia, joissa
valokuituverkon toteuttamiseen on saatu tukea lähes koko kunnan alueelle. Valokuituverkon
saatavuus on parantanut 2000-luvun edetessä, mutta ainoastaan 55 kunnassa valokuituverkko on
saatavilla vähintään puoliin asutuista kotitalouksista (Nopeiden yhteyksien saatavuus 2016).
18
Kuva 3. Kuvassa on esitetty kunnittaista valokuituverkon ja 100 Mbit/s kiinteän yhteyden saatavuutta
vakituisesti asuttuihin asuntoihin vuonna 2015. Kuvaan on merkitty myös Laajakaista kaikille -
hankealueisiin kokonaan tai osittain kuuluvat kunnat vuodelta 2015.
Mobiiliyhteyksien saatavuudet vaihtelevat vain vähän kuntien asutuilla alueilla, mutta
maantieteellisessä peittävyydessä on suuria eroja Viestintäviraston tekemän selvityksen perusteella
(Telepalveluiden alueellinen… 2012). 3G-palveluiden väestöpeittävyydet vaihtelivat kunnissa
pääsääntöisesti 96–99 prosentin välillä ja maantieteellinen peitto 65–85 prosentin välillä vuonna
2012. Samana vuonna 3.5 G ja 4G-tekniikoiden saatavuusosuudet vaihtelivat väestöpeiton osalta 80–
90 prosentissa ja maantieteellisesti 30–84 prosentissa kuntien välillä. Huippunopeita 100 Mbit/s
mobiiliyhteyksiä oli saatavilla vain suurempien kaupunkien lähistöllä ja ne peittävät siten Suomen
väestöstä vain 76 prosenttia (Nopeiden yhteyksien… 2016). Mobiiliyhteydet eivät ole kuitenkaan
luotettavuuden ja nopeuden kannalta parhaita tapoja toteuttaa tietoliikenneyhteyksiä maaseudulla.
Niiden on kuitenkin todettu yleisesti täydentävän tietoliikenneyhteyksien tarjontaa sellaisilla alueilla,
jotka kärsivät heikosta kiinteiden yhteyksien tarjonnasta (Prieger 2013). Tästä syystä
mobiiliyhteyksillä on suuri merkitys kotitalouksien ja yritysten tietoliikenneyhteyksien kattavuuden
kannalta.
19
3.2 Tietoliikenneyhteyksien väliset tekniset erot
Keskeisimmät erot kiinteiden tietoliikenneyhteyksien tekniikoiden väliltä löytyvät niiden nopeuksista
välittää tietoa. Suomessa kiinteä tietoliikenneverkko toteutettiin ennen valokuituyhteyksiä pääasiassa
kuparijohdolla, jonka teoreettinen vastaanottonopeus on lyhyellä välimatkalla 8 Mbit/s ja
lähetysnopeus 1 Mbit/s ADSL-tekniikkaa hyödyntäen. Kehittyneemmän ADSL2+-tekniikalla
teoreettinen vastaanottonopeus ylettyy parhaillaan noin 24 Mbit/s nopeuteen, mutta
lähetysnopeudessa ei päästä kuin hieman yli 1 Mbit/s nopeuteen (Kagklis ym. 2005). Kuparijohdolla
toteutetun yhteyden nopeus alkaa kuitenkin hidastua jo tilaajayhteyden ylittäessä 2 kilometriä
(Lähiajan laajakaistatarpeet... 2008: 24), joten ADSL-tekniikat eivät sovi kovin hyvin alueille, joissa
yhteyden jakokeskuksia on harvassa. ADSL-tekniikoiden kehityksen rajallisuudesta johtuen
kupariyhteydellä toteutetut tietoliikenneyhteydet eivät pysty kattamaan kotitalouksien ja yritysten
tulevaisuuden tiedonsiirtotarpeita pitkien välimatkojen alueilla.
Valokuituyhteys on selkeästi nopein ja luotettavin tiedonsiirtoon käytettävistä vaihtoehdoista. Sillä
voidaan siirtää tietoa pitkiä matkoja ilman tiedonsiirtonopeuden heikentymistä (Sawada ym. 2006:
457). Valokuituyhteydellä päästään teoreettisesti jopa 10 000 Mbit/s tiedonsiirtonopeuksiin (Malecki
& Moriset 2008: 57), mutta Suomessa maan kattavan verkon tavoitteeksi on asetettu 100 Mbit/s
yhteys. Valokuidulla toteutettu yhteys on symmetrinen, joten yhteyden lataus- ja lähetysnopeudet
ovat yhtä suuria (Hätönen 2011: 51). Valokuituyhteys on tulevaisuuden tiedonsiirtotarpeet kattava
infrastruktuuri, sillä sen kaistanleveyspotentiaali on tuhat kertaa suurempi kuin tähän asti käytetyllä
kiinteällä kupariyhteydellä (Forzati ym. 2012: 1). Nopeasti kasvanut langattoman laajakaistan käyttö
ja siirretyn datan määrä ovat asettaneet haasteita matkaviestinverkon välityskyvylle.
Valokuituverkkoa voidaan käyttää kotitalouksien ja yrityksien tarpeiden kattamisen ohella siten myös
matkaviestinverkon pohjana (Huippunopea laajakaista… 2013).
Mobiiliyhteydet ovat kehittyneet laajakaistayhteyksien kehityksen rinnalla, mutta niiden luotettavuus
ei ole vielä ylettänyt kiinteiden yhteyksien tasolle. Kuvassa 4 on esitetty kiinteiden ja
mobiiliyhteyksien tekniikoiden ajallista ja nopeudellista kehitystä. Suomen matkaviestinverkon
laajakaistapalvelut perustuvat pääasiassa 3G-, 3.5G ja 4G-liittymäpalveluihin. Tosin 4G-teknologia
on yleistynyt ja saavuttanut laajemman kattavuuden vasta viimeisen parin vuoden aikana.
20
Kuva 4. Kiinteiden ja mobiiliyhteyksien kehitys tekniikoittain (Alkuperäinen kuva Huippunopean
laajakaistan taloudelliset...2012: 7, suomennos kirjoittajan).
Kuvasta 4 käy ilmi, että kiinteät ja mobiiliyhteydet eroavat toisistaan luotettavuuden lisäksi myös
tiedonsiirtonopeuksissa ja käyttöönottoajankohdissa. 3G-liittymällä toteutetun laajakaistayhteyden
tiedonsiirtonopeus yltää teoreettisesti noin 7 Mbit/s nopeuteen, mutta todellinen nopeus
huomattavasti tätä alhaisempi (Kotitalouksien telepalveluiden… 2008: 36). Vastaavasti uudemmalla
4G-tekniikalla voidaan päästä teoreettisesti huippunopeaan 100 Mbit/s tiedonsiirtonopeuteen, mutta
kuten myös 3G-tekniikan yhteydessä tukiasemien sijainnilla, alueen verkkotekniikalla ja käyttäjän
päätelaitteella on suuresti vaikutusta yhteyden todelliseen nopeuteen (Laajakaistan nopeus 2016).
3.3 Kaupungin ja maaseudun välinen digitaalinen kuilu
Tietoliikenneyhteyksien saatavuudet voivat vaihdella kaupungin ja harvaan asutun maaseudun
välillä, vaikka kuntakohtaisten mittausten perusteella yhteys olisi saatavilla suurelle osalle
kotitalouksista. Townsend ym. (2013: 583) määrittelevät ilmiön digitaalisen kuiluksi, jossa eri
ryhmillä yhteiskunnassa on erilainen mahdollisuus päästä hyödyntämään tai liittymään digitaaliseen
teknologiaan. Tätä määritelmää mukaillen digitaalisella kuilulla tutkielmassa tarkoitetaan
tietoliikenneyhteyksien saatavuuden poikkeamista kaupunkien ja maaseutualueiden välillä.
Digitaalista kuilun syntymistä voidaan selittää kysynnän ja tarjonnan lailla. Kiinteät
tietoliikenneyhteydet parantuvat todennäköisimmin sellaisilla alueilla, joissa kysyntä on riittävän
suurta kattamaan palvelusta aiheutuvat kustannukset (Sawada ym. 2006: 461). Kiinteän
21
laajakaistaverkon leviämisen esteeksi maaseudulla on muodostunut kotitalouksien väliset pitkät
etäisyydet sekä maaseutualueiden sijaitseminen kaukana keskuksista. Maaseutualueet eivät hyödy
keskuksien tietoliikenneyhteyksien leviämisestä sijainnistaan ja harvasta asutuksesta johtuen.
Maaseutualueiden ominaispiirteet kasvattavat vastaavasti yhteyksien rakentamisen kustannuksia,
jolloin vähäinen tietoliikenneyhteyksien kysyntä ei riitä kattamaan yhteyksien rakentamisesta
aiheutuvia korkeita kustannuksia (Skerratt 2010: 1719).
Digitaalista kuilua on pyritty tasoittamaan useissa maissa kansallisilla tietoliikenneohjelmilla, jolloin
kysynnän ja tarjonnan laki kiinteiden yhteyksien rakentamiseksi ei enää päde (esim. Czernich 2014:
32). Suomessa on toteutettu vuodesta 2008 lähtien Laajakaista kaikille -hanketta, jonka tavoitteena
on rakentaa luotettavat valokuituyhteydet harvimmin asutuille maaseutualueille valtion, kuntien ja
EU:n rahoituksen avulla (Laajakaista kaikkien... 2008). Kansallisten ohjelmien avulla on mahdollista
toteuttaa yhteyksien rakentamista sellaisillekin alueille, jonne yhteyksien rakentaminen ei tapahtuisi
markkinaehtoisesti. Suomi on asettanut tavoitteensa korkealle digitaalisen kuilun poistamiseksi, sillä
tavoitteena on rakentaa nopeat kiinteät tietoliikenneyhteydet koko maan vakituisesti asuttujen
asuntojen saavuttaviin 99 prosentin kattavuudella vuoteen 2015 mennessä (Huippunopea laajakaista
2013: 8).
Digitaalisen kuilun hävittäminen on maaseudun kotitalouksien ja yrittäjien kannalta olennaista
(Prieger 2013: 500). Jensenin ym. (2013) mukaan luotettavat ja nopeat yhteydet ovat tärkeitä etenkin
maaseudun maatiloille, koska viljelijät ja muut maatilayrittäjät eivät voi muutoin ottaa käyttöön
uusimpia internetyhteyttä vaativia maatalousvälineitä ja -sovelluksia. Heidän mukaansa uusien
internetpohjaisten sovelluksien ja tuotteiden avulla maatilayrittäjät voivat kasvattaa tilojensa
tuottavuutta. Maatilat sijaitsevat usein kaukana keskuksista, jolloin nopeiden tietoliikenneyhteyksien
rakentaminen on hidasta ja kallista verrattuna keskusalueisiin. Maan kattavan valokuituverkon avulla
myös maaseutualueiden yrittäjät pääsisivät liittymään uusimpaan teknologiaan ja sitä kautta
kehittämään toimintaansa.
Townsendin ym. (2013: 582–584) perusteella laajakaistayhteyksien puutuminen tai niiden heikko
laatu sijoittuu todennäköisimmin harvimmin asutuille alueille. He ovat todenneet myös, että monella
eurooppalaisella maaseutualueella väestö ikääntyy kovaa vauhtia ja asukkaiden koulutustaso on
yleensä matalaa. Nuoret muuttavat maaseudulta töiden ja koulutuksen perässä kaupunkeihin, jolloin
maaseudulta katoaa aluekehityksen kannalta tärkeitä asukkaita. Harvasta asutuksesta ja väestön
ikääntymisen johdosta tietoliikenneyhteyksien kysyntä on vähäistä, jolloin niiden rakentamista ei
22
todennäköisesti toteuteta ilman tukijärjestelmää. Maaseutualueet ovat alkaneet saada kuitenkin myös
muuttovoittoa, sillä kaupungissa asuvat ovat alkaneet muuttaa paremman elintason perässä
kaupunkien läheisille maaseutualueille, jolloin muuttoliike on rajoittanut maaseutualueiden
kuihtumista ja sekoittanut niiden väestörakennetta (Townsend ym. 2013: 582). Väestöennusteet eivät
kuitenkaan ennusta tämän suuntaista kehitystä harvaan asutulle maaseudulle Suomessa
(Maaseutukatsaus 2014). Rakennettua laajakaistaa voidaan pitää kuitenkin maaseutualueen
sijaintitekijänä, joka osaltaan tekee alueen houkuttelevaksi uusille asukkaille ja yrityksille.
3.4 Kansalliset hankkeet tietoliikenneyhteyksien parantamiseksi
Nopeiden kiinteiden tietoliikenneyhteyksien rakentamista on toteutettu kansallisella tasolla useissa
eri maissa (Picot 2007). Kansallisten laajakaistaohjelmien tavoitteet vaihtelevat kuitenkin maiden
välillä ja niissä on hyvin erilaisia keinoja päämäärien toteuttamiseksi. Kuvassa 5 on esitetty
muutamien maiden kansallisten strategioiden tavoitteita. Suurimmat erottavat tekijät ohjelmien
välillä liittyvät tavoiteltaviin tiedonsiirtonopeuksiin ja toteuttamisajankohtiin (kuva 5). Jos
tavoitteena on päästä 100 Mbit/s tiedonsiirtonopeuksiin, niin lähtökohtaisesti kiinteä
laajakaistayhteys on toteutettava valokuituyhteydellä. Matalampien nopeuksien toteuttaminen on
mahdollista myös muilla tekniikoilla kuin valokuituyhteydellä, mutta tulevaisuutta ajatellen
valokuituverkolla on ylivoimaisesti parhaat edellytykset kehittyä (Forzati ym. 2012).
Japani, Etelä-Korea ja Singapore olivat ensimmäisiä huippunopeiden tietoliikenneyhteyksien laajasti
omaksuneita maita (kuva 5). Etelä-Koreassa tietoliikenneyhteyksien tarvetta on korostettu
valtiojohdon tekemien linjausten kautta. Townsendin ym. (2013: 591) mukaan Etelä-Koreassa maan
johto on ajanut jo 1980-luvulta lähtien politiikkaa, jonka seurauksena valtaosa palveluista on siirretty
internettiin. Valtio on edistänyt siellä digitalisaatiota tukemalla esimerkiksi pienituloisia kotitalouksia
tietokoneiden hankinnassa, jolloin lähes kaikilla kotitalouksilla on mahdollisuus käyttää kiinteitä
tietoliikenneyhteyksiä. Näissä maissa väestötiheys on kuitenkin huomattavasti korkeampi kuin
Suomessa. Townsendin ym. (2013) mukaan viimeisimpinä kokeiluina Etelä-Koreassa on testattu
myös äänestämistä kattavan ja luotettavan internetyhteyden välityksellä.
23
Kuva 5. Kansallisten laajakaistaohjelmien tavoitteita ja niiden toteuttamisen aikataulut
(Alkuperäinen kuva Huippunopea laajakaista 2013: 11).
EU:n Eurooppa 2020 -strategiassa on asetettu tavoitteeksi, että kaikilla EU:n kansalaisilla tulee olla
mahdollisuus vähintään 30 Mbit/s tietoliikenneyhteyteen vuoteen 2020 mennessä (Huippunopea
laajakaista 2013: 11). EU on linjannut lisäksi, että vuoteen 2020 mennessä 50 prosentilla EU-alueen
kotitalouksista tulisi olla mahdollisuus liittyä myös huippunopeaan yli 100 Mbit/s internetyhteyteen
(Euroopan digitaalistrategia 2016). EU on asettanut tavoitteensa nopeuksien suhteen varsin korkealle,
vaikka laajakaista on jo saatavilla tällä hetkellä jo 95 prosentille EU-alueen väestöstä (Puschita ym.
2014: 148). Useissa EU-maissa maaseutualueiden kiinteät yhteydet eivät kuitenkaan ole saavuttaneet
vielä korkeaa kattavuutta (Puschita ym. 2014).
Euroopan maista esimerkiksi Ruotsissa ja Saksassa ollaan toteuttamassa Suomen kaltaista kansallista
ohjelmaa nopeiden tietoliikenneyhteyksien parantamiseksi. Ruotsissa on tavoitteena, että 90
prosentilla kotitalouksista sekä yrityksistä on käytettävissä 100 Mbit/s tietoliikenneyhteydet vuoteen
2020 mennessä (ICT for everyone 2011: 10). Saksassa aloitettiin kansallisen laajakaistastrategian
toteutus vuonna 2009, minkä tavoitteena oli rakentaa koko Saksan kattava laajakaistaverkosto
vuoteen 2010 mennessä (Czernich 2014: 32). Lisätavoitteena strategiassa oli se, että lähetysnopeuden
oli oltava vähintään 50 Mbit/s 75 %:ssa kotitalouksista vuoteen 2014 mennessä. Saksan strategiassa
on keskitytty Suomen tapaan erityisesti maaseutualueisiin, joissa nopeaa laajakaistaa ei ole ennestään
ollut vielä saatavilla.
24
3.4.1 Valokuituverkon rakentaminen harvaan asutuille alueille
Syrjäisillä maaseutualueilla väestötiheys on alhaista ja alueet ovat maantieteellisesti laajoja.
Tällaisilla alueilla markkinat kohtaavat heikkoa kysyntää kiinteille tietoliikenneyhteyksille vähäisestä
väestöpotentiaalista johtuen. Kiinteän tietoliikenneyhteyden saatavuus ei yleensä parannu harvaan
asutuilla alueilla, jos politiikka tai muu sääntely ei vaikuta palveluiden saatavuuteen. Ramírezin &
Richardsonin (2005) mukaan rakentaminen aloitetaan yleensä vasta siinä vaiheessa, kun asiasta
säädetään kansallisella tasolla. Tällainen toimintatapa on muotoutunut heidän mukaansa
kansainväliseksi trendiksi, jolloin tietoliikenneyhteydet saavuttavat maaseutualueet kaupunkialueita
myöhemmin. Telepalveluiden rakentamiseksi muodostetaan yleensä jonkinlainen
kannustinjärjestelmä, joita kutsutaan yleisesti ”universal access” -ohjelmiksi (Ramírez & Richardson
2005: 298). Suomessa on edetty pääpiirteittäin yleisen trendin mukaisesti maaseutualueiden
tietoliikenneyhteyksien kehityksessä. Maaseutualueiden nopeita kiinteitä tietoliikenneyhteyksiä
alettiin kehittää laajemmassa mittakaavassa vasta Laajakaista kaikille -hankkeen myötä.
Kuva 6 havainnollistaa valokuituverkon rakentamisesta aiheutuvia kustannuksia kotitalouksille EU:n
alueella. Harvimmin asutuilla alueilla kustannukset nousevat monin kertaisiksi verrattuna tiheästi
asuttuihin alueisiin (kuva 6). Suurimmassa osassa Suomen kunnista väestötiheys on alle 100 as/km2
(Kuntien pinta-alat… 2016), minkä seurauksena rakennuskustannukset nousevat korkeiksi
yksittäisille kotitalouksille ilman rakentamisen tukea etenkin kuntien harvemmin asutuilla alueilla.
Rakentamisen moninkertainen hinta maaseudulla saattaa myös hidastaa osaltaan kansallisten
hankkeiden toteutumista, koska suuri osa hankkeisiin varatuista varoista saattaa kulua pelkästään
harvimmin asuttujen maaseutualueiden tietoliikenneyhteyksien rakentamiseen.
Suomessa vuonna 2008 laaditussa valtioneuvoston periaatepäätöksessä asetettiin tavoitteeksi, ”…että
31.12.2015 mennessä kaikkialla maassa on kysynnän mukaisesti saatavilla 100 megabitin yhteydet
mahdollistava valokuitu- tai kaapeliverkko, johon liitettävällä enintään kahden kilometrin pituisella
kiinteällä tai langattomalla tilaajayhteydellä ainakin 99 prosentissa vakinaisista asunnoista sekä
yritysten ja julkishallinnon organisaatioiden vakinaisista toimipaikoista voidaan käyttää erittäin
suuria yhteysnopeuksia vaativia viestintä- ja muita tietoyhteiskunnan palveluita” (Laajakaista
kaikkien... 2008: 5). Valtioneuvoston periaatepäätökseen kaavailtu yhteyksien rakentaminen on
suunniteltu toteutettavan teleyritysten toimesta joko markkinaehtoisesti tai julkisesti tuettuna
(Laajakaista kaikkien... 2008: 6–8). Ideaalitilanteessa teleyritykset kehittäisivät tietoliikenneverkkoa
kaupallisesti, mutta ongelmaksi muodostuvat vähäisen kysynnän alueet. Tästä syystä yhteyksien
25
rakentamiseen on luotu kannustinjärjestelmä, jonka avulla yhteydet saavuttavat helpommin myös
harvaan asutut alueet.
Kuva 6. Valokuituverkon rakentamisesta aiheutuvat arvioidut kustannukset kotitalouksille ilman
tukea EU:n alueella (Alkuperäinen kuva Hätönen 2011: 42, suomennos kirjoittajan).
Suomessa kiinteän laajakaistayhteyden rakentaminen tapahtuu julkisesti tuettuna alueilla, jonne
yhteydet eivät muuten leviäisi harvasta asutuksesta ja vähäisestä kysynnästä johtuen. Rakentamisen
tukea säätävä laki (1186/2009) määrittelee lain 3§:ssä, että laajakaista kaikille -hankkeen perusteella
tukea hakevien alueiden on oltava väestöntiheydeltään sellaisia, että enintään 5,4 prosenttia Suomen
väestöstä asuu yhtä harvaan tai harvemmin asutulla alueella.
Maaseutualueiden kiinteiden laajakaistayhteyksien suunnitelmien raameista vastaavat
maakuntaliitot, jotka valmistelevat ja kilpailuttavat valmiit riittämättömän kysynnän
maakuntakohtaiset maakuntasuunnitelmat teleyrityksien kesken (Laajakaista kaikkien... 2008: 6–8).
Yritystuen saajaksi valitaan parhaiten ja taloudellisimmin suunnitelman toteuttava yritys, jolloin
Viestintävirasto voi maksaa laajakaistatukea yrityksille yhteyksien rakentamiseen. Tuki koostuu
valtion, kuntien ja EU:n Manner-Suomen maaseutuohjelman rahoituksesta siten, että 66 miljoonaa
tuesta tulee valtiolta, 40 miljoonaa kunnilta ja 25 miljoonaa EU-rahoituksesta (Nopea laajakaista -
hanke tuo… 2016).
26
4 Tietoliikenneyhteyksien merkitykset maatilojen ja maaseudun kehityksessä
4.1 Kiinteiden tietoliikenneyhteyksien vaikutukset maaseutualueisiin
Kiinteästä laajakaistasta on muodostunut teihin ja sähköön verrattavissa oleva infrastruktuuri 2000-
luvun edetessä (Skerratt ym. 2012: 70). Siitä oletetaan muodostuvan myös laajalti hyötyä
kansantaloudelle, mutta hyötyjen todeksi näyttämiseen kuluu kuitenkin aikaa. Vaikutusten
osoittamiseen tarvitaan monipuolista aineistoa pitkältä seurantajaksolta ennen kuin ne ovat
havaittavissa esimerkiksi ekonometrisissa analyyseissa. Silti jo kiinteän laajakaistan elinkaaren
alkupuolella yhteyden rakentamisesta on todettu aiheutuvan positiivisia alueellisia talousvaikutuksia
(Crandall ym. 2007) sekä kasvattavan maan bruttokansantuotetta (Czernich ym. 2011: 505).
Kaupungin ja maaseudun välinen ero rakentamiskustannuksissa on kuitenkin vaikuttanut
laajakaistaan saatavuuteen, joten hyödyt eivät ole jakautuneet tasaisesti maiden sisällä.
Maaseutualueet pääsevät pääsääntöisesti käyttämään laajakaistayhteyksiä kaupunkialueita
myöhemmin, minkä seurauksena maaseutualueisiin kohdistuvia tutkimuksia aihepiiristä on tehty
vielä varsin vähän. Tässä luvussa tuodaan esille vain kiinteistä laajakaistayhteyksistä seuraavia
vaikutuksia, sillä mobiiliyhteyksistä seuraavien vaikutusten osoittaminen epävarmempaa.
Whitacren ym. (2014a) tutkimus on yksi harvoista tähän mennessä tehdyistä laajakaistan
taloudellisten vaikutuksien arvioinneista, joka kohdistuu suoranaisesti maaseutualueisiin. He ovat
löytäneet todisteita siitä, että suuressa määrin laajakaistaan liittyneillä alueilla yhteys on lisännyt
esimerkiksi kotitalouksien keskimääräisiä tuloja sekä alentanut työttömyysastetta. Vastaavasti
pienessä määrin laajakaistaan liittyneillä alueilla työllisyyden ja yritysten kasvun on havaittu olevan
vähäistä verrattuna korkeamman yhteyden omaksumisen alueisiin. Whitacren ym. (2014a) mukaan
myös yhteyden nopeudella on vaikutusta yhteydestä seuraaviin hyötyihin. Heidän tuloksista käy ilmi,
että vähintään 10 Mbit/s latausnopeudella varustetuilla maaseutualueilla köyhyysasteen havaittiin
olevan 2,6 prosenttiyksikköä alempi sekä luovan alan työntekijöiden osuuden kasvu on ollut
nopeampaa kuin hitaan laajakaistayhteyden maaseutualueilla.
Maaseutualueiden tietoliikenneyhteyksien kehittämisestä seuraavien vaikutusten arviointia on tehty
vielä varsin vähän, mutta laajemman aluetason analyyseja on tehty jo pidemmän aikaa. Näiden
tutkimuksien tuloksista voidaan myös varovasti arvioida sitä, että tietoliikenneyhteyksien
rakentamisesta seuraa samankaltaisia hyötyjä myös maaseutualueille (Prieger 2013: 497).
27
Forzati ym. (2012) ovat tutkineet valokuituverkoston vaikutusta väestökehitykseen ja työllisyyteen
aluetason aineistosta. He päätyivät kolmen vuoden seurantajaksoa käsittelevässä tutkimuksessa
tulokseen, jossa sekä väestön määrä ja työllisyys kasvoivat 353 metrin säteellä valokuituverkostosta.
Valokuituverkolla on siten potentiaalisesti vaikutusta esimerkiksi alueiden sosioekonomisiin
tekijöihin. Mielessä on kuitenkin hyvä pitää, että valokuituverkot saavuttavat todennäköisimmin
ensimmäisenä ennalta kehittyneet alueet. Silti valokuituverkkoa voidaan pitää sijaintitekijänä, joka
houkuttelee alueelle uusia asukkaita.
Kolko (2012) on tutkinut myös laajakaistaverkoston tarjonnan ja työllisyyden kasvun välistä yhteyttä.
Laajakaistan saatavuuden on nähty vaikuttavan työllisyyden kasvuun, mutta tulos vaihtelee
toimialoittain. Parhaat positiiviset korrelaatiot on havaittu rahoitus- ja vakuutusalalla sekä
ammattimaisissa, tieteellisessä ja teknisissä palveluissa (Kolko 2012: 106). Nämä alat edustavat
kuitenkin huonosti perinteisiä maaseutualueilla harjoitettavia aloja. Tutkimuksessa on kuitenkin
löydetty positiivisia korrelaatioita myös esimerkiksi maa- ja metsätalouden alalta, joka viittaa
vaikutuksien kohdistuvan myös maaseudun perinteisille tuotannonaloille. Tämä tutkimus ei
kuitenkaan ole keskittynyt täysin maaseutualueisiin, vaikka tutkimuksessa vaikutusten havaittiin
kohdistuvan pääasiassa matalan väestöntiheyden alueille.
Crandall ym. (2007) ovat löytäneet jo Kolkoa (2012) ja Forzatia ym. (2012) aiemmin viitteitä siitä,
että laajakaistan rakentaminen johtaa pienimuotoiseen työllisyyden kasvuun. Crandall ym. (2007)
ovat estimoineet, että laajakaistan leviäminen yhdellä prosenttiyksiköllä osavaltion alueella johtaa
noin 0,2–0,3 %:n työllisyyden kasvuun alueella. Tässäkin tapauksessa tuloksen on nähty vaihtelevan
toimialojen välillä. Jayakar & Parker (2013) ovat vastaavasti selvittäneet laajakaistaverkoston
saatavuuden vaikusta työttömyyteen. He havaitsivat tutkimuksessaan työttömyyden olevan
alhaisempaa alueilla, joissa laajakaistaverkko oli hyvin saatavilla.
Maaseutualueiden on todettu hyötyvän laajakaistasta myös pienempien tapaustutkimusten
perusteella. Whitacre ym. (2009) ovat selvittäneet, millaisia ja miten suuria säästöjä laajakaistan
kautta tarjottavista telelääketieteen palveluista voisi syntyä maaseutualueille. He päätyivät
skenaariolaskelmissa tulokseen, että pelkästään teleradiologian ja telepsykiatrian käytöllä voidaan
saavuttaa miljoonien dollarien säästöjä tutkimusalueella, johon kuului viiden sairaalan ympäröimät
maaseutualueet. Säästöt syntyivät kuljetuskustannuksista, tuottavuuden parantumisesta, paikallisen
laboratorion hyödyntämisestä ja ulkoistetuista telelääketieteen menettelyistä (Whitacre ym. 2009:
194–195). Säästöjen suuruudet riippuvat kuitenkin hyvin paljon maaseutualueen koosta ja asutuksen
28
määrästä. Leminen (2016) on tutkinut tyypin 2 diabeteksen seurantaan liittyviä kustannuksia Pohjois-
Karjalan alueelta. Hän on päätynyt skenaariolaskelmissaan tulokseen, että omaseurannan avulla
vuosittaiset kokonaiskustannukset laskisivat noin miljoona euroa, jos potilaat voisivat tehdä
tarvittavat seurantamittaukset etänä kotoa käsin. Kiinteän laajakaistan avulla on mahdollista tarjota
telelääketieteen palveluita syrjäisillekin alueille, jolloin skenaariolaskemien pohjalta pääteltynä
säästöjä syntyy sekä potilaille että sairaaloille.
Maaseutualueiden yritykset hyötyvät myös kiinteistä laajakaistayhteyksistä. Pääsääntöisesti yritykset
ovat olleet maaseudulla kaupunkien vastaavan kokoisia yrityksiä jäljessä digitaalisesta kuilusta
johtuen (Arbore & Ordanini 2006). Barkley ym. (2007) ovat tutkineet laadullisia menetelmiä käyttäen
maaseutualueiden verkkokauppojen toimintaa. Kiinteiden yhteyksien myötä yrityksistä tuli
esimerkiksi maantieteellisestä sijainnista riippumattomia. Samassa yhteydessä Barkey ym. (2007)
havaitsivat, että jotkin yritykset kasvoivat räjähdysmäisesti laajennettuaan toimintaansa
verkkokauppaan. Yritykset säästivät myös verkkokaupan avulla asiakaspalvelu- ja
mainostamiskustannuksissaan. Shideler & Badasyan (2012) ovat löytäneet vastaavia todisteita siitä,
että laajakaistalla on vaikutusta pienien ja keskisuurien yrityksien kasvuun. Heidän mukaansa
maaseutualueilla kasvu on hieman hitaampaa verrattuna kaupunkialueisiin, mutta ero ei ole
kuitenkaan suuri. Suurimman edun kiinteistä laajakaistayhteyksistä ovat saaneet tuotanto- ja
rahoitusalan sekä vakuutusalan sektorit.
Laajakaistayhteydet rakentavat myös maaseutualueiden yhteisöjen sosiaalista pääomaa. Stern &
Adams (2010: 1416–1418) ovat päätyneet tulokseen, että paremmat viestintäteknologiat johtavat
laajempiin sosiaalisiin verkostoihin ja uusiin tapoihin löytää tietoa paikallisella tasolla. Heidän
tuloksista käy ilmi, että maaseutuyhteisöjen jäsenet käyttävät laajakaistaa etenkin sidoksena ja siltana
muualle kuin lähialueille. Asukkaiden havaittiin käyttävän yhteyttä esimerkiksi yhteydenpitoon
kauempana asuviin ystäviin ja perheen jäseniin sekä nettikaupoissa asioimiseen. (Stern & Adams
2010: 1416).
4.2 Maatilat tietosysteemeinä
Viimeisen 15 vuoden aikana maanviljelijät ovat ottaneet aktiivisesti käyttöönsä tietokoneita ja
elektronisia laitteita osaksi maatilojen toimintaa. Samassa yhteydessä maatilojen
tietoliikenneyhteyksien tarpeet ovat kasvaneet, koska useat maatilan toiminnot ovat alkaneet liittyä
internettiin. Batten (2005: 6) perusteella tietokoneita on hyödynnetty pääsääntöisesti kirjanpidossa,
29
sähköpostien lähettämisessä ja vastaanottamisessa sekä viljan ja karjan kirjanpidossa tietokoneiden
yleistettyä. Hänen mukaansa sovelluskohteita on myös monia muita, sillä tietokoneita ja
tietoliikenneyhteyksiä on käytetty myös esimerkiksi tuotantopanoksien hankinnassa ja
verkkopankkitoimintojen käytössä. Tietokoneiden ja -tekniikan rooli osana maataloutta on jatkanut
kasvuaan 2000-luvun edetessä ja uusia sovelluksia maatalouden käyttöön on ilmaantunut jatkuvissa
määrin lisää. Samassa yhteydessä myös laitteistojen asettamat vähimmäisvaatimukset ovat kasvaneet,
sillä modernit maatalouslaitteet vaativat nopeaa tietoliikenneyhteyttä sekä tilalle että sieltä poispäin
(Jensen ym. 2013).
Internet aikakauden myötä maatiloista on alkanut kehittyä entistä tietointensiivisimpiä, koska osa
maatilallisista on ottanut käyttöönsä erilaisia sensoreita ja laitteistoja. Niillä voidaan kerätä suuria
määriä tietoa muun muassa maantilan viljelyksistä ja muista toiminnoista, joiden avulla maatilalliset
pyrkivät tehostamaan tuotantoansa (Csótó 2010: 26). Sensoreiden tuottamaa tietoa ei kuitenkaan
hyödynnetä vielä läheskään kaikilla tiloilla, sillä tuotetun tiedon lisääntyminen ei ole ollut täysin
ongelmatonta. Yhtenä ongelmana on ollut esimerkiksi sensoreiden tuottama liiallinen tiedon määrä
käsittelykykyyn nähden (Sørensen ym. 2010). Vasta viime vuosina tuotettuja tietoja on päästy
hyödyntämään tehokkaasti.
Kerättyä tietoa on käsitelty tähän mennessä varsin useissa eri ohjelmistoissa ja järjestelmissä, joiden
pohjalta on pyritty parantamaan maatilalla tehtävää päätöksentekoa. Eri laitteistojen tuottamat tiedot
eivät välttämättä ole toimineet kovinkaan hyvin samoissa järjestelmissä, minkä seurauksena
tuotettuja tietoja ei ole voitu hyödyntää tehokkaasti. Ongelmaa on pyritty ratkaisemaan maatilan
tiedon hallintajärjestelmien (engl. farm management information systems) avulla. Sillä tarkoitetaan
järjestelmää, jolla voidaan kerätä, käsitellä, varastoida ja jakaa tarvittaessa tietoa eteenpäin maatilalta
(Salami & Ahmadi 2010). Kuvassa 7 on esitetty eri toimintoja, joita maatilan tietojen
hallintajärjestelmään on liitettävissä. Toiminnot tapahtuvat kootusti hallintajärjestelmän kautta ja
useimmat sen toiminnoista vaativat toimiakseen internetyhteyttä. Samaan kuvaan on lisätty myös
tämän hetkisiä maatilojen hallintajärjestelmien ongelmakohtia, joita järjestelmään liittyy.
30
Kuva 7. Kuvassa on esitetty laajan maatilan hallintajärjestelmän rakennetta. Harmaat pilvet
symboloivat ongelmia ja mustat kapeat nuolet tulevaisuuden tarpeita. Alkuperäinen kuva Sørensen
ym. (2010), suomennos kirjoittajan.
Kuvasta 7 käy ilmi varsin monipuolisesti maatilojen tarpeet hyödyntää tietoliikenneyhteyksiä tilojen
ylläpidossa. Suuri osa maatilan hoitoon liittyvistä ulkoisista toimintoista hoidetaan jo tällä hetkellä
internetin välityksellä, kuten esimerkiksi kaupankäynti ja rahaliikenne. Tulevaisuudessa
hallintajärjestelmissä on kehitettävää etenkin maatilan viljelyksien reaaliaikaisessa hallinnassa ja
säätietojen liittämisessä maatilan hallintajärjestelmään. Kaloxylos ym. (2012: 130) perusteella
parhaimmillaan tiedon keruu ulottuu kaikkiin tuotannon vaiheisiin, jolloin tiedon keruusta saadut
tulokset ovat näkyvissä päivittäisissä maatalouden tehtävissä, kaupallisissa toiminnoissa sekä
ravintoketjua koskevan informaation jaossa. Heidän mukaansa maatilojen tiedon hallintajärjestelmät
ovat siirtyneet hitaasti hyödyntämään internetiä, koska maatilojen tietoliikenneyhteydet eivät ole
pystyneet hallitsemaan suurta määrää tietoliikenneyhteyttä käyttäviä laitteita samaan aikaan.
31
Lähitulevaisuudessa tähän on kuitenkin odotettavissa ratkaisuja niin tietoliikenneyhteyksien kuin
ohjelmistojen kehityksenkin puolesta.
Maatilojen odotetaan kehittyvän lähitulevaisuudessa yhä enemmän älymaatilojen suuntaan, jolloin
tiedonhallinnan merkitys kasvaa. Tähän mennessä maatiloilla on käytetty pääasiassa useita erillisiä
systeemejä tiedonhallinnassa ja -käsittelyssä. Järjestelmistä on kehitteillä laajempia ja eri laitteiden
ja sensoreiden kanssa yhteensopivia kokonaisuuksia, jotka on mahdollista liittää internetissä
toimiviksi kokonaisuuksiksi (Kaloxylos ym. 2012: 130). Langattomia nopeita tietoliikenneyhteyksiä
tullaan tarvitsemaan etenkin maatilatyökoneista kerätyn tiedon siirtämisessä pilvipalvelimelle, jossa
tuotettua tietoa varsinaisesti analysoidaan (Whitacre ym. 2014b: 4). Täsmäviljelyyn (engl. precision
agriculture) käytettävät laitteet keräävät ja tallentavat paikkaan sidottua tietoa viljelyksistä töiden
ohella, jota voidaan käyttää esimerkiksi lannoituksen suunnittelussa. Kehityksen seurauksena
luotettavien tietoliikenneyhteyksien merkitys maatiloilla kasvaa oletettavasti tulevaisuudessa myös
sellaisissa tuotantosuunnissa, joissa tällä hetkellä yhteyksien käyttö voi olla vielä melko tarpeetonta
toiminnan kannalta.
4.3 Mihin laajakaistayhteyksiä tarvitaan maaseudun kotitalouksissa ja maatiloilla?
Laajakaistayhteyksiä tarvitaan yhtä lailla niin maaseudulla kuin kaupungeissakin. Townsendin ym.
(2013: 581) mukaan nopeista kiinteistä tietoliikenneyhteyksistä on tulossa elintärkeä osa maaseudun
asukkaille, koska terveys-, koulutus-, yritys- ja informaatiopalvelut siirtyvät jatkuvassa määrin
internetiin. Heidän mukaansa monet arjen toiminnot ovat jo siirtyneet internettiin, joten
laajakaistayhteyksiä tarvitaan jo nyt pankkiasioinnissa, ostoksien tekemisessä ja etätyöskentelyssä.
Useissa tutkimuksissa on todettu, että nopeaa kiinteätä laajakaistayhteyttä tarvitaan lähivuosina myös
esimerkiksi sosiaalisten, julkisten ja viihdepalveluiden käyttämisessä (Huippunopea laajakaista 2013;
Prieger 2013; Mack 2014), koska siirretyn tiedon määrä on kasvanut kovaa vauhtia. Maaseudulla
nopeiden ja luotettavien tietoliikenneyhteyksien tarve ei rajoitu ainoastaan kotitalouksiin, sillä
maaseutualueiden yrittäjät tarvitsevat tietoliikenneyhteyksiä yhä enemmän yritystoiminnan
ylläpitämisessä ja kilpailukyvyn kehittämisessä.
Maaseudun kotitaloudet hyötyvät kiinteän laajakaistayhteyden kautta välitettävistä viihde- ja
ajanvietepalveluista. Nopea kiinteä laajakaista mahdollistaa esimerkiksi korkealaatuisten videoiden
välittämisen ja videopelien pelaamisen internetissä, mikä ei välttämättä olisi mahdollista
mobiiliyhteyden varassa (Prieger 2013). Kasvavat tiedonsiirtomäärät asettavat
32
tietoliikenneyhteydelle vaatimuksia, joita on mahdollista toteuttaa vain korkealaatuisten yhteyksien
avulla. Kotitaloudet voivat käyttää kiinteätä yhteyttä myös julkishallinnon tarjoamien sosiaali-,
terveys- ja hallintopalveluiden käyttöön (Huippunopea laajakaista 2013: 14), jolloin maaseudun
asukkaiden liikkumistarve vähenee yhä harvenevan virastoverkoston luokse sellaisilla alueilla, joissa
mobiililaajakaistan tarjoama yhteys ei ole riittänyt palveluiden käyttöön.
Maatilojen tietoliikennetarpeet vastaavat lähtökohdiltaan minkä tahansa kotitalouden tarpeita, mutta
tilojen riippuvuus toimivista ja luotettavasti tietoliikenneyhteyksistä on kasvanut
tuotantotekniikoiden ja tuotannon tukipalveluiden teknistyessä (Lähiajan laajakaistatarpeet... 2008:
10). Maatilayritysten erityispiirteenä verrattuna muihin yrityksiin on se, että useimmissa tapauksissa
maatilat sijaitsevat tilan pitäjän pihapiirissä, jolloin tilojen tietoliikennetarpeet voivat yhdistyä myös
tilan pitäjän kotitalouden tarpeisiin. Suomalaisista maatiloista peräti 87 prosenttia oli perheviljelmiä
vuonna 2014 (Niemi & Ahlstedt 2015: 15).
Korkeimmat vaatimukset tietoliikenneyhteyksille löytyvät maatiloilta, joiden toiminta tapahtuu
suurelta osin navetassa. Yhteyksien tarve on pitkälti seurasta siitä, että eläintiloilla on otettu käyttöön
paljon tuotannon tehostamisessa käytettäviä teknisiä laiteita ja robotteja, joiden avulla voidaan
parantaa tilojen kilpailukykyä (Jensen ym. 2013). Lypsyrobotit ovat jatkuvassa yhteydessä
laitevalmistajiensa palvelimiin ohjelmapäivityksien ja huolto-ohjelmien takia, minkä seurauksena
tietoliikenneyhteyden latausnopeuden tulisi olla vähintään 8 Mbit/s ja lähetysnopeuden 1 Mbit/s
(Lähiajan laajakaistatarpeet... 2008: 11). Vaadittavan nopeuden toteuttaminen on mahdollista
kiinteällä tai mobiiliyhteydellä, mutta yleispalveluun perustuva 1 Mbit/s kiinteäyhteys ei riitä
kattamaan lypsyrobottien asettamia vähimmäisnopeuksia.
Kiinteän laajakaistayhteyden tarve ilmenee tällä hetkellä etenkin korkealaatuisen videon
välittämisessä (Mack 2014: 617) ja sen jakamisessa tilan ulkopuolelle. Eläintiloilla etävideoyhteyttä
voidaan hyödyntää eläinten seurannassa, jolloin valvonta on mahdollisimman tehokasta tilan pitäjille.
Eläintiloilla tilan pitäjillä on myös velvoite valvoa eläimiä, koska pitäjät ovat vastuussa eläinten
hyvinvoinnista ja sairaiden eläinten hoito voidaan aloittaa mahdollisimman nopeasti (Lähiajan
laajakaista tarpeet… 2008). Navetasta lähetettävän kuvayhteyden välityksellä on myös mahdollista
saada eläinlääkäripalveluita etänä, jolloin eläinlääkärin ei välttämättä tarvitse käydä ollenkaan paikan
päällä (Huippunopea laajakaista 2013: 17). Navettojen tietoa tuottavat järjestelmät voidaan
lähitulevaisuudessa liittää myös tietoliikenneverkkoon, jolloin erilaisten sensoreiden tuottamat tiedot
33
ovat saatavilla tilan pitäjille internetin välityksellä. Tietoa tuottavia antureita käytetään esimerkiksi
rehusiiloissa, lämmittimissä ja palohälyttimissä (Lähiajan laajakaistatarpeet... 2008: 13).
Maatiloilla tietoliikenneyhteyksiä tarvitaan myös erilaisten rekisterien ylläpitämiseen ja tukien
hakemiseen. Eläintilallisen on ylläpidettävä rekistereitä viikoittain ja tukien hakeminen on siirretty
lähes kokonaan internettiin (Lähiajan laajakaistatarpeet... 2008: 12). Rekisteritietojen ylläpitämisen
viivästymisestä aiheutuu tukien leikkauksia tilojen pitäjille ja myöhässä toimitetuilla
eläinilmoituksilla on vaikutusta eläinpalkkioihin (Myöhästyneet eläinrekisteri-ilmoitukset… 2015).
Rekisterien ylläpitäminen ei vaadi tietoliikenneyhteydeltä suurta nopeutta, mutta yhteyden
luotettavuus on sitäkin tärkeämpää, koska myöhästyneistä ilmoituksista aiheutuu välittömästi tulojen
menetyksiä.
Eläintilojen lisäksi myös muun tyyppiset maatilat tarvitsevat tietoliikenneyhteyksiä toiminnassaan.
Viljelyyn keskittyneillä tiloilla tietoliikenneyhteyksiä hyödynnetään sääpalveluiden
vastaanottamisessa sekä sähköisen kaupankäynnin seuraamisessa ja tekemisemisessä (Lähiajan
laajakaistatarpeet... 2008: 13–14). Viljelijöiden mielestä sää on suurin satovahinkojen aiheuttaja
(Liesvaara ym. 2013: 14), joten internetin kautta saatavilla sääpalveluilla on tärkeä rooli maatilojen
tuottavuuden kannalta. Sääpalveluiden avulla viljelijät voivat ajoittaa työnsä sellaiseen ajankohtaan,
jolloin riskit satovahingoille ovat pienimmät. Viljatiloilla tietoliikenneyhteyksien tarpeet ovat
kuitenkin melko kausiluonteista, sillä sääpalveluita tarvitaan pääsääntöisesti kylvön ja sadon korjuun
aikana. Talven aikana yhteyksiä ei välttämättä tarvita maatilan toiminnoissa yhtä intensiivisesti kuin
esimerkiksi eläintiloilla. Tulevaisuudessa mobiiliyhteyksien tarve saattaa kuitenkin viljatiloilla
kasvaa, sillä täsmäviljelyssä käytettävät laitteistot voivat siirtää kerättyä tietoa pilvipalvelimille
suoraan työkoneista aineistojen analysointia varten (Whitacre ym. 2014b).
4.4 Kotitalouksien ja maatilojen tietoliikenneyhteyksien omaksumista selittävät tekijät
Tietoliikenneyhteyksien adoptiolla eli omaksumisella tarkoitetaan kotitalouksien ja yritysten
liittymistä tietoliikenneyhteyteen, kun yhteys on alueella saatavilla (Carare ym. 2015). Useissa
tutkimuksissa on todettu, että tietoliikenneyhteyksien omaksuminen ei tapahdu alueellisesti samassa
tahdissa kuin uutta tietoliikenneyhteyttä on saatavilla käyttöön (Sawada ym. 2006; LaRose ym. 2007).
Tästä syystä on tärkeää tuntea omaksumiseen vaikuttavia demograafisia ja sosioekonomisia tekijöitä.
Tässä luvussa käsitellään maatilojen sekä kotitalouksien tietoliikenneyhteyksien omaksumiseen
vaikuttavia tekijöitä, sillä maatilat ovat usein perheyrityksiä ja ne toimivat yrittäjien pihapiirissä.
34
Tällöin tietoliikenneyhteyksien omaksumiseen voivat vaikuttaa yritystoiminnan lisäksi myös
kotitalouden taustatekijät.
Sawadan ym. (2006: 459–461) mukaan tärkeimmät positiivisesti vaikuttavat taustatekijät kiinteiden
yhteyksien omaksumiseen liittyvät kotitalouksien korkeaan tulo- ja koulutusasteeseen sekä
asuinalueen ikärakenteeseen. Korkeat tulot helpottavat osaltaan liittymispäätöksen tekemistä, koska
silloin kotitalouksilla on varaa investoida uusiin teknologioihin matalatuloisia paremmin. Sawada
ym. (2006) mielestä matalamman tulotason kotitaloudet omaksuvat uutta teknologiaa hitaammin,
jolloin uusiin teknologioihin liittyminen tapahtuu vasta vuosien viiveellä. Ikärakenteen on nähty
vaikuttavan omaksumiseen siten, että lapsiperheet omaksuvat kiinteän yhteyden nopeasti ja
vastaavasti yksin asuvat hitaasti. Tookey ym. (2006: 483) ovat lisäksi havainneet, että
koulutusasteella ja kotitalouksien tuloilla on vaikutusta siihen, että millaisia ominaisuuksia henkilöt
arvostavat internetyhteydeltä. Heidän mukaansa korkeatuloiset arvostavat yhteyden nopeutta,
palvelun luotettavuutta ja yhteyden katkeamattomuutta matalatuloisempia enemmän.
Carare ym. (2015: 26) ovat havainneet laajakaistaan liittymättömien joukosta sen, että nuoret,
perheelliset ja tietotekniikkaa omistavat kotitaloudet suosittelevat todennäköisemmin laajakaistaa
muiden tyyppisten kotitalouksien joukosta. Tuloksesta on pääteltävissä, että etenkin nuoret ja
perheelliset suhtautuvat myönteisesti laajakaistaa kohtaan, vaikka heillä ei olisikaan vielä yhteyttä
käytössä. Tietotekniikkaa omistavien kotitalouksien myönteisyyden voidaan ajatella johtuvan osittain
jo siitä, että kotitaloudessa on olemassa jo ennalta tietoteknisiä laitteita. Tällöin kotitalouden asukkaat
voivat hyödyntää tehokkaammin jo ennalta hankittua teknologiaa laajakaistayhteyden avulla.
Tietoliikenneyhteyksien omaksumisessa ei ole havaittu eroja pelkästään erilaisten kotitalouksien
väliltä, vaan omaksumisessa on myös alueellisia eroja. Whitacren ym. (2015: 261) mukaan ero
kaupungin ja maaseudun välisessä tietoliikenneyhteyksien omaksumisosuudessa on havaittu olevan
noin 12 prosenttiyksikköä kaupungin eduksi, vaikka yhteyksien omaksumisosuudet ovat kasvaneet
molemmissa ryhmissä. Havaittu ero tietoliikenneyhteyksien omaksumisessa voidaan liittää
suuremmassa mittakaavassa tietoliikenneyhteyksien tarpeeseen ja ihmisten kykyyn käyttää
yhteyksien tarjoamia palveluita. Maaseutualueilla väestö on pääsääntöisesti ikääntyneempää ja
koulutukseltaan matalampaa, joka osaltaan voi heijastua alueellisten analyysien tuloksiin.
Maatilojen tietoliikenneyhteyksien omaksumiseen vaikuttavat tekijät liittyvät yleensä niiden
käyttämiin internetpohjaisiin ohjelmistoihin ja laitteistoihin, jotka tarvitsevat toiminnoissaan
35
tietoliikenneyhteyksiä (Lähiajan laajakaistatarpeet… 2008). Tietoliikenneyhteyksien omaksumista
voidaan selittää myös maatilaa ja sen pitäjiä kuvaavilla demograafisilla ja sosioekonomisilla
tekijöillä. Stenberg ym. (2009) ovat selvittäneet multinomiaalisella logistisella regressioanalyysilla
maatilojen tietoliikenneyhteyksien käyttöön vaikuttavia tekijöitä Yhdysvalloissa. Stenberg ym.
(2009) ovat saaneet tulokseksi, että maatilat käyttävät todennäköisemmin kiinteätä
laajakaistayhteyttä, jos tilan pitäjä on iältään nuorehko, tilalla asuu kouluikäisiä lapsia ja tilalla
työskentelee palkattuja työntekijöitä. Myös tilan tulojen ylittäessä yli 50 000 $ todennäköisyys
laajakaistan omaksumiselle kasvaa. Näiden muuttujien lisäksi tilan pitäjän korkealla koulutustasolla
on nähty olevan vaikutusta laajakaistan omaksumiseen. Saadut tulokset muistuttavat hyvin paljon
kotitalouksiin kohdistuneiden tietoliikenneyhteyksien omaksumistutkimuksien tuloksia, joten
maatilan pitäjien taustaa kuvaavia tekijöitä voidaan pitää huomioon otettavina tilojen
tietoliikenneyhteyksien omaksumista selitettävinä tekijöinä.
Laajakaistan käytön todennäköisyyden on havaittu heikentyvän maatiloilla, jos ne sijaitsevat
maaseudun ja kaupungin taitteessa, kun vertailukohteina ovat kaupungin läheiset maatilat (Stenberg
ym. 2009: 36). Stenberg ym. (2009) eivät kuitenkaan ole täysin varmoja syrjäisen sijainnin
vaikutuksesta maatilojen laajakaistan omaksumiseen. He eivät ole pystyneet osoittamaan, että
maatilan syrjäisellä sijainnilla olisi tilastollisesti merkitsevää vaikutusta yhteyden käytölle tai
yhteydettömyydelle.
36
5 Aineistot ja menetelmät
5.1 Tutkielmassa käytettävät paikkatietoaineistot
Tässä tutkimuksessa käytetään useasta eri lähteestä koostettua aineistoa. Tutkimusaineistoon on
laskettu lisäksi uusia muuttujia paikkatietoanalyyseilla. Näin muodostettujen muuttujien avulla
voidaan kuvailla esimerkiksi maatilojen ympäröivän alueen väestötiheyttä, väestörakennetta ja
maatilojen saavutettavuutta tieverkostoa pitkin lähimpiin palveluihin. Lopuksi tutkielmaan valitut
muuttujat yhdistetään maatilojen rakennetutkimuksen aineistoon paikkatietomenetelmin, jolloin
analyyseissa ja malleissa voidaan käyttää kaikkia otokseen kuuluvia maatiloja. Taulukkoon 1 on
koottu tutkielmassa käytettävät paikkatietoaineistot.
Taulukko 1. Tutkielmassa käytettävien paikkatietoaineistojen kuvaukset ja tuottajat.
Aineisto Muuttujien kuvaus Lähde/Tuottaja
Maatilojen
rakennetutkimukset
Tietoliikenneyhteyden tyyppi, Tilan peltopinta-
ala, Tilan tuotantosuunta, Muutos viljelyalassa
Luonnonvarakeskus
YKR Väestö, Väestörakenne, Väestönmuutos Suomen
ympäristökeskus ja
Tilastokeskus
Paikkaperustaisen
aluekehittämisen indeksi
Alueellisen kehittämisen tarvetta kuvaavaa
indeksin arvo
Luonnonvarakeskus
Julkisten palveluiden
sijainnit
Maatilojen saavutettavuus lähimpiin palveluihin Valtiokonttori
Liikuntapaikat Maatilojen saavutettavuus liikuntaharras-
tuspaikoille
LIPAS
Väestöruutuaineisto Väestörakenne, Väestönmuutos Tilastokeskus
Paavo –
Postinumeroalueittain
avoin tieto
Työpaikat, Työllisyys, Tulot, Koulutus Tilastokeskus
Lopullinen paikkatietoaineisto sisältää muuttujia kolmelta eri maantieteelliseltä mittakaavatasolta.
Tarkimmat eli suurimittakaavaisimmat muuttujat ovat maatilakohtaisia muuttujia, jotka ovat peräisin
maatilojen rakennetutkimuksista. Mittakaavaltaan toiseksi tarkimmat lähiympäristön muuttujat
kuvaavat 1 km x 1 km kokoisen tilastoruudun tietoja maatilan välittömästä läheisyydestä.
Lähiympäristön ruututiedot kuvaavat sen tilastoruudun tietoja, johon maatila maantieteellisesti
sijoittuu. Laaja-alaisimmat eli pienimittakaavaisimmat muuttujat kuvaavat pienalueen muuttujia,
joilla tässä yhteydessä tarkoitetaan maatilaa ympäröivän postinumeroalueen ominaisuuksia.
37
Seuraavissa luvuissa esitellään käytetyt paikkatietoaineistot tarkemmin. Samassa yhteydessä
kerrotaan myös millaisia muuttujia niistä on muodostettu. Lopuksi esittelen aineistojen kokoamisessa
käytetyn menettelytavan. Liitteessä 2 ja 3 on esitetty tutkielmassa käytetyt muuttujat
yksityiskohtaisesti.
5.1.1 Maatilojen rakennetutkimukset
Luonnonvarakeskus kerää säännöllisesti suomalaisiin maatiloihin liittyviä tietoja maatilojen
rakennetutkimuksien avulla. Maatilojen rakennetutkimukset toteutetaan kymmenen vuoden välein
kokonaiskyselynä, jolloin tiedot kerätään kaikilta maatiloilta ja puutarhayrityksiltä.
Kokonaiskyselyjen välissä toteutetaan kaksi otostutkimusta noin 3-4 vuoden välein. Viimeisin
kokonaiskysely suoritettiin vuonna 2010 ja uusin rakennetutkimus vuonna 2013 (Rakennetutkimus
2016).
Tutkielmassa hyödynnetään maatilojen rakennetutkimuksien tuottamia tietoja vuodelta 2010 ja 2013.
Aineistot ovat Luonnonvarakeskuksen hallinnoimia ja tekijänoikeuksilla suojaamia.
Rakennetutkimuksista on poimittu maatilojen internet-yhteyttä, tuotantosuuntaa ja peltopinta-alaa
käsittelevät muuttujat tutkimusaineistoon. Vuoden 2013 rakennetutkimus oli otostutkimus ja
tutkielmaan on käytettävissä yli 20 000 maatilan tiedot.
Maatilojen rakennetutkimuksista koostetut muuttujat ovat avainasemassa aineiston analyyseissa ja
muodostettavissa malleissa. Rakennetutkimuksista saadaan selville maatilojen käyttämien
tietoliikenneyhteyksien maatilakohtaiset tiedot, jotka on jäsennetty seuraavasti kolmeen luokkaan.
1. Kiinteä laajakaista
2. Mobiililaajakaista
3. Ei Internet-yhteyttä
Maatilojen rakennetutkimuksien aineistojen jatkokäsittelyt ovat mahdollisia, koska tilatunnuksen
lisäksi jokaisen maatilan osoite tiedetään. Osoitetiedon perusteella maatiloille voidaan määrittää
niiden maantieteellinen sijainti. Sijaintitiedon määrittäminen koordinaateiksi on toteutettu
Luonnonvarakeskuksessa. Sijaintitieto mahdollistaa maatilojen esittämisen pistemuotoisena
paikkatietoaineistona. Rakennetutkimuksista muodostettu pistemuotoinen paikkatietoaineisto toimii
samalla koko tutkimusaineiston runkona, johon lopulta kaikki muodostetut muuttujat eri lähteistä
liitetään.
38
Maatiloja kuvaavia muuttujia on täydennetty lisäksi Luonnonvarakeskuksen paikkatietoaineistoista.
Näistä aineistoista on laskettu pidemmän ajan muutosta sekä tämän hetkistä tilannetta kuvaavia
maatila- ja ruutukohtaisia muuttujia lopulliseen aineistoon. Luonnonvarakeskuksen aineistoista on
laskettu lopettaneiden tilojen lukumäärät ja tilojen peltopinta-alan kasvun muutokset vuosien 1995 ja
2014 välillä tilakohtaisesti. Samalla on myös muodostettu muuttuja käynnissä olevien tilojen
lukumäärästä 1 km x 1 km tilastoruudukkoon.
5.1.2 YKR-aineisto
Yhdyskuntarakenteen seurantajärjestelmä eli YKR on ympäristöhallinnon kehittämä
valtakunnallinen seurantajärjestelmä, joka sisältää vertailukelpoista paikkaan sidottua aikasarjatietoa
tilastoruuduittain. Yhdyskuntarakenteella tarkoitetaan tietoa asuntojen, työpaikkojen, palveluiden,
viheralueiden ja niiden välisten liikenneyhteyksien muodostamasta kokonaisuudesta
(Yhdyskuntarakenteen seurantajärjestelmä… 2015). YKR-aineisto sisältää muuttujia esimerkiksi
väestöstä, työvoimasta, työssäkäynnistä, vapaa-ajan asunnoista, toimialojen kehityksestä ja
yhdyskunnan eri toimintojen määrästä. Aikasarjatiedot alkavat joidenkin muuttujien kohdalla jo
vuodesta 1980 ja tiedot ovat koostettu tarkimmillaan koko Suomen osalta noin 6,3 miljoonaan 250 m
x 250 m kokoiseen tilastoruutuun. Aineistoa on mahdollista yleistää myös suurempiin
tilastoruutuihin, esimerkiksi 1 km x 1 km:n kokoisiin tilastoruutuihin. Tarkka tilastoruutuaineisto
mahdollistaa hallintarajoista riippumattomien analyysien muodostamisen, ja osittain sen takia niiden
käyttö on yleistynyt viime vuosina (Kotavaara ym. 2011).
Tilastoruudut muodostavat yhtenäisen ja toistensa poissulkevan ruudukon koko Suomen alueelta.
Yksittäisen tilastoruudun muuttujat ovat muodostettu summaamalla muuttujan ominaisuudet ruudun
alalta (Yhdyskuntarakenteen seurantajärjestelmä… 2015). Pienimmillään ruudun tiedot käsittelevät
6,25 hehtaarin pinta-alaa eli yhden 250 m x 250 m ruudun tietoja. Jotkin YKR-aineiston muuttujista
sisältävät arkaluontoista tietoa yksityisyyden kannalta. Tällaisten muuttujien tiedot ovat salattuja
ruudun alueelta, jos havaintoja ruudussa on alle kymmenen tai ruudussa sijaitsee ainoastaan yksi
asuinrakennus (Yhdyskuntarakenteen seurantajärjestelmä… 2015).
Poimin YKR-aineistosta muuttujia kuvailemaan maatilojen ympäröivien 1 km x 1 km kokoisten
ruutujen väestörakennetta, väestön muutosta ja väestötiheyttä vuosilta 2000, 2005 ja 2014. Näiden
muuttujien avulla saadaan luotua yksityiskohtainen kuvaus maatilojen lähiympäristön
väestörakenteesta. Kaikki YKR-aineistosta mukaan poimitut muuttujat tarvitsivat jatkokäsittelyä
39
ennen kuin ne olivat valmiita liitettäväksi tutkimusaineistoon, koska muuttujat olivat lähtötiedoiltaan
250 m x 250 m:n koossa. Tämän lisäksi esimerkiksi väestötiheyttä ja väestönmuutosta kuvaavat
muuttujat täytyi laskea YKR-aineiston muuttujien pohjalta. YKR-aineistosta ei voitu hyödyntää koko
sen potentiaalia, koska tutkielmassa käytetyn aineiston alkuperäinen ruutukoko oli 250 m x 250 m
koossa. Arkaluontoisten muuttujien osalta maaseutualueista muodostui ongelmallisia alueita, sillä
harvassa 250 m x 250 m tilastoruudussa asui yli 10 asukasta. Tämän takia YKR-aineistosta käytettiin
ainoastaan muuttujia, kuten väestörakenne ja väestötiheys, jotka eivät olleet tietosuojattuja.
5.1.3 Paikkaperustaisen aluekehittämisen indeksi
Paikkaperustaisen aluekehittämisen indeksi kuvaa paikallista kehittämistarvetta. Indeksi on
muodostettu Luonnonvarakeskuksessa ja se on rakennettu paikkatietoaineistoista. Indeksin
pääelementit koostuvat kasvualueiden työssäkäyntimahdollisuuksien määrittämistä potentiaalisista
leviämisvaikutuksista sekä alueiden työpaikkakehitystä säätelevistä kehityshaitoista (Lehtonen &
Wuori 2015: 15–21). Lehtosen ja Wuoren (2015) mukaan indeksin avulla saadaan tietoa alueista,
jotka tarvitsisivat tukea paikallisen kehityksen vahvistamiseksi, mikäli erilaistuvaa alueiden välistä
työpaikkakehitystä halutaan Suomessa vähentää. Ongelmallisiksi alueiksi ovat muodostuneet sijainti-
ja kehityshaitoista kärsivät alueet, koska ne ovat hyvin riippuvaisia paikallisesta kehityksestä ja ne
ovat kilpailukyvyltään heikkoja. Tällaisia alueita on paljon, sillä indeksin perusteella määritettynä 46
prosenttia Suomen pinta-alasta sijoittuu suurinta tarvetta kuvaavaan luokkaan (Lehtonen & Wuori
2015: 4).
Paikkaperustaisen aluekehittämisen indeksin pienet arvot kuvaavat alueita, joissa sekä sijainti- että
kilpailukykytekijät ovat parhaiten kehittyneitä (Lehtonen & Wuori 2015: 24). Yleisesti ottaen tällaisia
alhaisen indeksin alueita ovat pääkaupunkiseudun, Turun ja Tampereen väliin jäävän alueen sisäpuoli
sekä suurimmat maakuntakeskukset. Näille alueille ei kohdistu merkittäviä kehityshaittoja, sillä ne
sijaitsevat selkeillä kasvualueilla.
Indeksin suuret arvot kuvaavat vastaavasti kehitysongelmaisia alueita. Näillä alueilla on kasvua
rajoittavia paikallistalouden reunaehtoja, mutta alueet ovat sijaintinsa vuoksi riippuvaisia pelkästään
paikallisesta työpaikkakehityksestä koska ne sijaitsevat kaukana kasvualueista (Lehtonen & Wuori
2015: 22). Tällaiset alueet sijaitsevat Lehtosen ja Wuoren mukaan (2015) pääasiassa Pohjois- ja
Etelä-Savossa, Itä- ja Pohjois-Lapissa, Pohjois-Pohjanmaalla, Kainuun itäosissa, Pohjois-Karjalassa
ja Suomenselän alueella Pirkanmaan ja Keski-Suomen pohjoisosissa.
40
Indeksin arvot on poimittu paikkaperustaisen aluekehittämisen indeksin interpolointipinnasta.
Indeksistä on muodostettu maankattava 1 km x 1 km kokoinen tilastoruudukko, josta tarvittavat
indeksin arvot on saatu kerättyä maatilojen sijainteihin perustuen. Indeksin avulla kuvataan
maatilojen sijaintia suhteessa kehitysongelmaisiin tai hyvin kehittyneisiin alueisiin. Maatilan
sijainnilla suhteessa indeksin arvoihin on odotettavasti vaikutusta esimerkiksi kiinteän
tietoliikenneyhteyden saatavuuteen.
5.1.4 Maatilojen saavutettavuusmuuttujat
Laskin maatilakohtaiseen aineistoon myös maatilojen saavutettavuutta kuvaavia muuttujia aineiston
kuvailua ja analyyseja varten. Saavutettavuuksien avulla voidaan havainnollistaa maatilojen fyysistä
sijaintia suhteessa lähimpiin julkisiin palveluihin ja liikuntapalveluihin. Etäisyydet ratkaisin ArcGIS-
ohjelmiston Network Analyst -laajennusosalla. Muodostetut saavutettavuusmuuttujat vastaavat
todellisia etäisyyksiä tieverkkoa pitkin kuljettuina palveluihin maatilalta. Etäisyydet ovat lopullisessa
aineistossa esitetty metreinä.
Saavutettavuusanalyyseissa käytettävät palvelut valitsin sillä perusteella, että ne ovat saatavilla
paikkatietomuotoisena aineistona koko Suomen alueelta. Julkisia palveluita kuvaavat
paikkatietoaineistot ovat peräisin Suomi.fi-portaalista, joka on kansalaisille tarkoitettu
julkishallinnon verkkopalvelu. Portaaliin on koottu julkishallinnon organisaatioiden, kuntien ja
niiden toimintaa täydentävien järjestöjen tai yritysten tuottamien palveluiden tietoja (Tietoa
Suomi.fistä 2016). Aineistot ovat vapaasti ladattavissa ja käytettävissä esimerkiksi WFS-
rajapintapalveluiden kautta. Julkisiksi palveluiksi tutkielmaan valitsin peruskoulut, lukiot, kunnan
virastot sekä Kelan, oikeushallinnon ja poliisin toimipisteet.
Saavutettavuusanalyyseihin otin mukaan myös liikuntaharrastukseen liittyvän palvelun. Kuntosalien
avulla voidaan kuvata savutettavuutta lähimpiin liikuntaharrastuksiin. Kuntosalien sijainnit ovat
peräisin LIPAS-järjestelmästä, joka on valtakunnallinen ja julkinen liikunnan paikkatietojärjestelmä
(LIPAS… 2016). LIPAS-palvelua hallinnoi Jyväskylän yliopiston liikuntatieteellinen tiedekunta.
Saavutettavuuslaskelmat lähimmälle kuntosalille poikkeavat julkisista palveluista siten, että
kuntosalit ovat useimmiten muiden kuin kuntien omistamia. Yrittäjillä toimipaikan valintaan voi
vaikuttaa erilaiset kriteerit kuin julkisten palveluiden sijoittumiseen.
41
5.1.5 Väestöruutuaineisto ja Paavo – Postinumeroalueittain avoin tieto
Väestöruutuaineisto on Tilastokeskuksen tuottama avoimesti ladattava aineisto, jossa on tarjolla
paikkatietoa väestöstä ruuduittain (Väestöruutuaineisto 1 km… 2016). Aineisto on lähes vastaava
YKR-aineiston väestöruutuaineiston kanssa, mutta avoimesti ladattava väestöruutuaineisto ei sisällä
yhtä yksityiskohtaista tietoa ja se on tilastoruuduiltaan 1 km x 1 km koossa. Väestöruutuaineisto
kattaa kaikki Suomen asutut alueet, mutta alle 10 asukkaan ruudut ovat tietosuojattuja siten, että niistä
tiedetään ainoastaan väestön yhteismäärä.
Väestöruutuaineistoa hyödynnetään kuvaillessa maatilojen ympäröivän alueen väestön määrää ja
rakennetta. Tutkielmassa käytän vastaavan kokoista tilastoruudukkoa kuin väestöruutuaineistossa,
jolloin aineiston vieminen tutkielmassa käytettävään ruudukkoon on suoraviivaista.
Väestöruutuaineistoon on valmiiksi luokiteltu väestö ikäluokittain, joten aineisto ei vaadi käsittelyä.
Ikäluokkien lisäksi väestöruutuaineistosta poimin mukaan sukupuolijakaumaa käsittelevän
muuttujan.
Tutkielmassa käytän myös Tilastokeskuksen ylläpitämää Paavo – Postinumeroalueittainen avoin tieto
aineistoa (Paavo – Postinumeroalueittainen… 2016). Aineisto sisältää keskeisiä
postinumeroaluekohtaisia muuttujia koko Suomen alueelta. Aineistosta poimin muuttujia kuvaamaan
maatiloja ympäröivää pienaluetta. Paavo-aineisto oli esimerkiksi tarkin saatavilla olevista aineistoista
kuvaamaan maatilojen ympäröivien alueiden työpaikkoja, asukkaiden koulutusta ja kotitalouksien
tuloja. Pienalueen muuttujien liittäminen 1 km x 1 km kokoiseen ruudukkoon tapahtui ArcGIS-
ohjelmistolla, jolla myös pienalueen tiedot liitettiin maatilakohtaiseen pistemuotoiseen aineistoon.
5.1.6 Ruututietoaineistojen liittäminen pistemuotoiseen paikkatietoaineistoon
Eri lähteistä koostetut tilastoruutuaineistot koottiin tyhjään Suomen kattavaan 1 km x 1 km
ruudukkoon ennen kuin ne liitettiin maatilojen rakennetutkimuksesta muodostettuun pistemuotoiseen
maatila-aineistoon. Tyhjät tilastoruudut karsiutuivat pois aineistosta tilastoruutuaineiston ja
pistemäisen maatila-aineiston yhdistämisvaiheessa, jonka jälkeen lopulliseen aineistoon sisältyi
aineistoa vain maatilojen sijainteihin perustuen. Yhdistämisvaihe on työn toteutuksen kannalta
oleellinen, sillä tämän prosessin kautta jokaiselle maatilalle saatiin määritettyä tilan ympäröivää
aluetta kuvaavat muuttujat.
42
Päädyin keräämään tilastoruutuaineistot 1 km x 1 km kokoisiin ruutuihin sillä perusteella, että valittu
ruutukoko on riittävän tarkka kuvaamaan maatilojen välitöntä lähiympäristöä. Tällöin yksi
tilastoruutu kuvaa maatilan lähiympäristön muuttujia yhden neliökilometrin alalta. Samalla valittu
ruutukoko on kuitenkin riittävän suuri, jotta tilastoaineistoa on saatavilla käyttöön. Pienimmällä 250
m x 250 m ruutukoolla syntyi tutkielman kannalta ongelmallisia maaseutualueita, joilta
tilastoaineistoa ei ole saatavilla käyttöön tietosuojauksista johtuen. Siirryttäessä toiseksi pienimpään
1 km x 1 km ruutukokoon tietosuoja ei ollut enää ongelmallinen analyysien kannalta, sillä
tilastoruudun pinta-ala on jo 16-kertainen 250 m x 250 m ruutuun verrattuna.
Yhtenäiseen tilastoruudukkoon kokosin muuttujia YKR-aineistosta, Luonnonvarakeskuksen
paikkatietoaineistoista, väestöruutuaineistosta, paikkaperustaisen aluekehittämisen indeksistä ja
Paavo – Postinumeroalueittain avoimesta tiedosta. Paavo-aineisto poikkeaa muista aineistosta siinä,
että se ei todellisuudessa kuvaa 1 km x 1 km tilastoruudun aluetta, vaan se kuvaa koko
postinumeroalueen tietoja. Tästä huolimatta Paavo-aineiston muuttujien tiedot yhdistetiin
ruudukkoon, jonka kautta pienalueen muuttujat saatiin liitettyä maatilakohtaiseen aineistoon.
Kuvassa 8 on esitetty ruututietoaineistojen käsittelyyn kuuluvat työvaiheet. Kuvan yhteydessä on
esitetty myös toimintamalli, jolla yhtenäinen tilastoruutuaineisto ja pistemuotoinen maatila-aineisto
on yhdistetty. Ruututietoaineistojen muuttujien käsittelyvaiheet toteutettiin Excel- ja ArcGIS-
ohjelmistoilla.
Työvaiheet jakautuvat kahteen päävaiheeseen, joista ensimmäisessä käsitellään ruututietoaineistoja
yksitellen. Aineistot muokataan tässä vaiheessa 1 km x 1 km kokoiseen ruudukkoon, jos ne eivät ole
sitä lähtötiedoilta. Aineistoihin lasketaan myös uudet muuttujat alkuperäisten muuttujien pohjalta
ennen jatkokäsittelyä. Siinä vaiheessa, kun kaikki ruututietoaineistot on käsitelty, liitetään ne
yhteiseen maan kattavaan tilastoruudukkoon. Toisessa vaiheessa yhtenäinen tilastoruutuaineisto ja
pistemuotoinen paikkatietoaineisto yhdistetään paikkatieto-ohjelmistossa yhtenäiseksi aineistoksi.
43
Kuva 8. Vuokaaviossa on esitetty ruututietoaineistojen käsittelyvaiheet. Ensimmäisessä vaiheessa
valmistellaan ruututietoaineistot ja niiden muuttujat. Toisessa vaiheessa ruututietoaineistojen
muuttujat liitetään pistemuotoiseen paikkatietoaineistoon.
Käsittelyn jälkeen tutkimusaineisto on pistemuotoisena paikkatietoaineistona. Pistemuodossa oleva
paikkatietoaineisto mahdollistaa kaikkien otokseen kuuluvien maatilojen käyttämisen
analyysivaiheessa, koska jokainen maatila on erillisenä aineistossa. Analyyseissa ja mallintamisessa
käytetään pistemuotoisen paikkatietoaineiston taulukkotiedostoa. Pistemuotoista paikkatietoaineistoa
hyödynnetään paikkatieto-ohjelmistossa tulosten visualisointi- ja interpolointivaiheessa.
5.2 Tilastolliset tutkimusmenetelmät
Tutkielmassa hyödynnetään geospatiaalisia sekä kehittyneitä tilastollisia analyysimenetelmiä
tutkimusaineiston muodostamisessa ja analysointivaiheessa. Tutkimusaineiston
pääanalyysimenetelminä käytetään t-testejä ja logistisia regressioanalyyseja. T-testeillä osoitetaan
44
tietoliikenneyhteyksien käytöstä seuraavia vaikutuksia maatilojen kehitykseen. T-testien yhteydessä
käytetään aineiston kaltaistamista, jonka avulla pyritään saavuttamaan satunnaistetun koeasetelman
edut havainnoivassa aineistossa (Austin 2011). Kaltaistaminen suoritetaan ensimmäisen kerran
kiinteän yhteyden tilojen mukaan ja toisessa vaiheessa yhteydettömien tilojen näkökulmasta.
Varsinaiset t-testit suoritetaan siten, että niillä tutkitaan kiinteän yhteyden käytöstä seuraavia
vaikutuksia maatilojen kehitykseen. Toisessa vaiheessa t-testit suoritetaan samoille muuttujille täysin
yhteydettömien maatilojen näkökulmasta.
Logistisilla regressioanalyyseilla mallinnetaan maatilojen tietoliikenneyhteyksien käyttöön
vaikuttavia tekijöitä. Mallien avulla kuvataan tekijöitä, joilla on vaikutusta maatilojen käyttämiin
kiinteään laajakaistaan ja mobiiliyhteyteen. Lisäksi yhdessä mallissa mallinnetaan tekijöitä, joilla on
vaikutusta maatilojen yhteydettömyyteen. Mallien pohjalta muodostetaan myös alueelliset
todennäköisyyspinnat interpolointia apuna käyttäen.
Näiden menetelmien lisäksi tutkielmassa käytetään saavutettavuusanalyyseja maatilojen
saavutettavuutta kuvaavien muuttujien muodostamisessa. Maatilojen saavuttavuuksia kuvaavia
muuttujia on laskettu aineistoon, koska niillä voi olla vaikutusta esimerkiksi sijaintihaitasta
kärsimiseen, jonka oletetaan kasvavan etäisyyden myötä (Lehtonen & Tykkyläinen 2010).
Sijaintihaitta voi vaikuttaa myös maatilojen tietoliikenneyhteyksien käyttömahdollisuuksiin.
5.2.1 Saavutettavuusanalyysit
Saavutettavuusmuuttujien laskennat toteutetaan ArcGIS-ohjelmiston Network Analyst -
laajennusosalla. Työkalun avulla voidaan mallintaa etäisyyksiin, kustannuksiin ja aikoihin liittyviä
muuttujia tieverkostoa pitkin (What is the… 2016). Tutkielmassa hyödynnetään ainoastaan työkalun
etäisyyttä käsittelevää ominaisuutta, jonka avulla ratkaistaan saavutettavuutta kuvaavat muuttujat
katuverkkoa pitkin kuljettuna maatilalta erilaisiin palveluihin. Network Analyst -laajennusosan
vaatimana tieverkostoaineistona käytin Liikenneviraston ylläpitämää avoimesti ladattavaa Digiroad-
aineistoa, mikä kattaa Suomen tie- ja katutietoaineiston (Digiroad kansallinen... 2016).
Verkostoanalyysien toimintaan vaikuttaa oleellisesti Network Dataset. Se sisältää käytettävän
verkoston osat yksinkertaisesti esitettynä piste- ja viivamuotoisena. Liikenneverkostoa kuvaavassa
Network Datasetissa käytetään kolmen tyyppisiä verkoston elementtejä (What is the… 2016). Reunat
(engl. edges) liittävät eri aineiston elementit toisiinsa. Risteykset (engl. junctions) yhdistävät reunat
45
ja helpottavat navigointia toisesta reunasta toiseen. Kolmantena elementtinä ovat käännökset (engl.
turns), jotka sisältävät liikkumiseen vaikuttavaa tietoa kahden tai useamman reunan välillä.
Etäisyyksien laskennassa käytettävän OD cost matrix -menetelmän toiminta perustuu Dijkstran
algoritmiin. Menetelmän avulla löydetään lyhyin reitti kahden pisteen välille määritettyä katuverkkoa
pitkin (What is the… 2016). Lyhimmän etäisyyden laskenta valittuun palveluun voidaan suorittaa
kaikille maatiloille samanaikaisesti, mutta prosessi joudutaan toistamaan eri palveluille erillisinä
analyyseina. Tuloksena analyyseista saadaan maatilakohtaiset tarkat etäisyydet lähimpiin palveluihin
tieverkkoa pitkin kuljettuna. Network analyst -laajennusosa ei ota laskennoissa huomioon
kuntarajoja, joten lähin kuntakeskus maatilalta voi olla kotikunnan ulkopuolinen kuntakeskus.
5.2.2 Aineiston kaltaistaminen ja t-testit
Tietoliikenneyhteyksien vaikutusta maatilojen kehitykseen tutkitaan kaltaistamismenetelmän avulla.
Kaltaistamisessa valitaan tunnetun sekoittavan tekijän (engl. confounding factor) mukaan suhteessa
yhtä paljon toimenpiteelle altistuneita ja ei-altistuneita tapauksia aineistoon. Kaltaistamismenetelmän
käyttöön päädyttiin, koska tietoliikenneyhteyksien merkityksen osoittaminen maatilojen kehityksen
yhteydessä on vaikeaa. Austinin (2011: 400) mukaan yhteiskunnassa suoritettujen toimenpiteiden
vaikutusten arvioinnissa käytetään havaintotutkimuksia. Syynä tähän on usein se, että etenkin
yhteiskuntatieteellisessä tutkimuksessa satunnaistetun koeasetelman järjestäminen on vaikeaa.
Havaintotutkimuksien ongelmaksi on kuitenkin muodostunut niistä tehtävä kausaalinen päättely.
Tuloksista on vaikea päätellä, että johtuuko lopputulos toteutetusta toimenpiteestä vai onko tulos
peräisin piilevistä tekijöistä (Austin 2011). Tätä ongelmaa on pyritty ratkaisemaan
kaltaistamismenetelmillä, joiden ideana on vahvistaa tulosten syy-seuraus-yhteyden tulkintaa (Beal
& Kupzyk 2014: 74).
Tutkielmassa pyritään osoittamaan, että onko tietoliikenneyhteyksillä ollut vaikutusta maatilojen
kehitykseen. Vaikutuksien arvioinnissa hyödynnetään propensiteettipistemäärä-
kaltaistamismenetelmää, joka on yksi neljästä pääkaltaistamismenetelmästä. Kaltaistaminen
suoritetaan R-ohjelmistossa, josta latasin Matchit-paketin käyttöön ennen aineiston jatkokäsittelyä.
Menetelmän avulla on tarkoitus saavuttaa satunnaistetun koeasetelman edut havainnoivassa
aineistossa (Austin 2011: 400). Propensiteettipistemääriin perustuvien menetelmien avulla pystytään
vähentämään tai poistamaan lähes kokonaan epävarmuuden aiheuttamat vaikutukset analyysin
tuloksesta. Mattila (2014: 235) kertoo menetelmän toimivan siten, että se jakaa havaintoyksiköt
46
jälkikäteen taustaominaisuuksiltaan mahdollisimman samankaltaisiin ryhmiin. Hänen mukaansa jako
ryhmiin tapahtuu koeasetelmaa mukaillen niin, että havaintoyksiköt ovat kaikilta muilta
ominaisuuksiltaan paitsi selitettävän muuttujan osalta mahdollisimman samankaltaisia.
Propensiteettipistemääriin pohjautuva menetelmän (engl. propensity score matching) käyttö tapahtuu
kahdessa vaiheessa. Austinin (2011: 403) mukaan ensimmäisessä vaiheessa propensiteettipistemäärät
määritetään kontrolli- ja testiryhmän yksilöille. Koska todellisia propensiteettipistemääriä ei
ennakolta tiedetä, ne estimoidaan logistisella regressioanalyysilla. Mallissa selitettävänä muuttujana
käytetään toimenpiteeseen osallistumista kuvaavaa kaksiluokkaista muuttujaa ja selittävinä
muuttujina kaltaistukseen valittuja muuttujia.
Tutkielmassa propensiteettipistemäärien määritykseen käytettävässä mallissa selitettävänä
muuttujana käytetään maatilan kiinteätä tietoliikenneyhteyttä kuvaava muuttujaa ja selittävinä
muuttujina väestötiheyttä, paikkaperustaisen aluekehittämisen indeksiä sekä
saavutettavuusmuuttujia. Saavutettavuusmuuttujiksi valittiin etäisyyttä kuvaavat muuttujat
oikeushallintoon, kuntakeskukseen, kuntosalille ja peruskouluun. Liitteessä 1 on kerrottu tarkemmin
käytetyistä muuttujista. Kaltaistaminen suoritetaan tutkimusaineistolle myös yhteydettömien
maatilojen näkökulmasta. Tällöin malli vastaa selitettävien muuttujien osalta täysin yhtälöä 1.
Propensiteettipistemäärien määrityksessä käytetty logistinen regressiomalli on siten muotoa
ln (𝑃
1−𝑃) = 𝛽0 + 𝛽1väestötiheysi + 𝛽2paikkaperustaisen aluekehittämisen indeksii +
𝛽3oikeushallintoi + 𝛽4kuntakeskusi + 𝛽5kuntosalii + 𝛽6peruskoului (1).
Toisessa vaiheessa aineistosta luodaan otos. Propensiteettipistemäärällä on tasapainottava
ominaisuus, sillä yhtä suuren propensiteettipistemäärän saavuttavien testi- ja kontrolliryhmien
yksilöiden jakauma on samankaltainen (Austin 2011: 417). Yleinen tapa otoksen luontiin on 1:1 (one-
to-one) tai parikaltaistusta (pair matching), joissa kontrolli- ja testiryhmän yksilöistä muodostetaan
propensiteettipistemääriin perustuen mahdollisimman samanlaisilla arvoilla olevia pareja (Austin
2011: 404). Parien muodostaminen ei ole kuitenkaan ainut tapa luoda otosta, vaan kontrolliryhmästä
voidaan otokseen ottaa myös useampia propensiteettipistemääriltään hyvin toisiaan lähellä olevia
yksilöitä.
R-ohjelmiston MatchIt-paketti tarjoaa käyttöön useita eri tapoja otoksen luontiin, joista
tutkimuksessa hyödynnetään nearest neighbor -menetelmää. Sen avulla voidaan kaltaistaa yksi tai
47
useampi kontrolliryhmän yksilö jokaiselle koeryhmän yksilölle (Whitacre ym. 2014a: 1018–1019).
Valinta perustuu kontrolli- ja koeryhmän propensiteettipistemääriin, ja jos usealla kontrolliryhmän
yksilöllä on hyvin lähelle samansuuruinen pistemäärä kuin koeryhmän yksilöllä, kontrolliryhmän
yksilöiden valinta perustuu satunnaiseen valintaan (Beal & Kupzyk 2014: 69).
Kaltaistetusta otoksesta voidaan osoittaa luotettavasti, millaisia vaikutuksia tietoliikenneyhteyksillä
on maatiloille. Muodostettujen testien tuloksien pitäisi olla myös validimpia verrattuna testeihin,
jotka eivät ole tehty kaltaistetusta aineistosta. Austinin (2011: 404) mukaan tutkijat eivät ole päässeet
täysin yhteisymmärrykseen siitä, että luetaanko PSM-menetelmällä luotu otos riippumattomaksi vai
riippuvaksi. Varsinainen testaaminen kaltaistetusta aineistosta suoritetaan riippumattoman otoksen t-
testeillä. T-testit suoritetaan myös alkuperäisestä koko aineistosta, jolloin t-testien tuottamia tuloksia
on mahdollista vertailla aineistojen välillä.
5.2.3 Logistinen regressioanalyysi
Logistista regressioanalyysia käytetään analyysimenetelmänä tutkittaessa tekijöitä, jotka selittävät
kunkin tietoliikenneyhteystyyppin käyttöä maatiloilla. Regressiomenetelmien tarkoituksena on
löytää parhaiten sopiva malli kuvaamaan selitettävän ja yhden tai useamman selittävän muuttujan
suhdetta (Hosmer ym. 2013). Logistinen regressiomalli muistuttaa läheisesti lineaarista
regressiomallia, mutta eroaa siitä hieman. Suurimpana erottavana tekijänä mallien välillä on, että
logistisessa regressiomallissa selitettävä muuttuja on dikotominen eli kaksiluokkainen (Menard 2010:
3). Tämä ero vaikuttaa suoraan estimoitavien regressiomallien muotoon sekä sovittamisessa
käytettäviin oletuksiin.
Logistinen regressiomalli on tilastomatemaattinen malli, jonka tarkoituksena on selittävien
muuttujien avulla ennustaa vaihtelua selitettävässä muuttujassa (Nummenmaa 2009: 332).
Logistisessa regressiomallissa on yksi selitettävä muuttuja, joka on mitattu dikotomisesti (Menard
2010: 4). Dikotomisella muuttujalla on ainoastaan kaksi kategoriaa, joten logistinen regressiomalli
sopii hyvin tutkielmassa käytettävään binääriseen aineistoon. Kaikki kolme maatilojen
tietoliikenneyhteyden tilaa kuvaavaa muuttujaa on jaettu aineistossa dikotomisesti. Esimerkiksi
maatilalla joko on kiinteä tietoliikenneyhteys (koodattu 1) tai sitten sillä ei ole kiinteää
tietoliikenneyhteyttä (koodattu arvolla 0) käytössä.
48
Logistisessa regressiomallissa selittäviä muuttujia voi olla yksi tai useampia. Malli soveltuu hyvin
useasta eri lähteestä koostetulle aineistolle, koska selitettävät muuttujat voivat olla mitattu usealla eri
mitta-asteikoilla. Malleihin on mahdollista lisätä myös laatuasteikollisia muuttujia (Hosmer ym.
2013: 36), joten tutkimusaineistosta on mahdollista testata esimerkiksi maatilojen tuotantosuuntien
vaikutuksia tietoliikenneyhteyksien käyttöön. Tällaiset muuttujat on koodattava ennen käyttöä
dummy-muuttujiksi, jolloin ne saavat aineistossa arvokseen vain nollia ja ykkösiä (Hosmer ym. 2013:
36).
Logistisessa regressiomallissa tehdään huomattavan vähän oletuksia. Tärkeimmät oletukset liittyvät
selitettävän muuttujan kaksijakoisuuteen sekä havaintojen riittävyyteen (Nummenmaa 2009: 332).
Tutkimusaineistossa on yli 20 000 maatilan tiedot, joten havaintojen osalta oletukset täyttyvät. Isojen
aineistojen kanssa on kuitenkin muistettava, että pienetkin erot voivat tulla herkästi merkitseviksi.
Oletukset täyttyvät myös selitettävän muuttujan osalta, sillä mallien selitettävät muuttujat ovat
dikotomisia. Logistisissa malleissa ei tehdä minkäänlaisia ennakko-oletuksia käytettävien muuttujien
jakaumista ja muuttujien välisistä yhteystyypeistä (Nummenmaa 2009: 331–332), joten yhteydet
voivat siten olla esimerkiksi lineaarisia, logaritmisia tai eksponentiaalisia.
Logistiseen regressioanalyysiin kuuluu olennaisena osana riskin käsite (engl. odds). Riski liittyy
selitettävän muuttujan tapahtumien todennäköisyyksiin, jotka ovat toistensa komplementtitapahtumia
(Nummenmaa 2009: 332). Riskin logaritmia käytetään selittävänä muuttujana malleissa, jolloin
yhden selittävän muuttujan logistinen regressiomalli voidaan kirjoittaa seuraavasti (Nummenmaa
2009)
ln (𝑃
1−𝑃) = 𝛽0 + 𝛽1𝑥 (2).
Logistinen regressiomalli voidaan kirjoittaa myös seuraavasti (Hosmer ym. 2013)
))exp(1/()exp();1( xxxYprob (3)
))exp(1/(1);0(1 xxYprob (4)
joissa merkinnät vastaavat yhtälön 2 merkintöjä. Tästä saadaan johdettua logistisen regressiomallin
yhteys lineaariseen regressiomalliin, joka näkyy seuraavasta muunnoksesta
x ))1/(log( (5).
49
Yhtälöstä 2 voidaan ratkaista todennäköisyys P, joka on mallin arvioima todennäköisyys sille, että
aineiston havainto i kuuluu ennustettuun kategoriaan. Kaavan ratkaisussa hyödynnetään logaritmin
eksponentiaalista käänteisfunktiota 𝑒𝑥, jolloin kaava usean selittävän tekijän mallissa on muotoa
(Nummenmaa 2009)
𝑃 =𝑒𝛽0+𝛽1𝑥+𝛽2𝑥+⋯+𝛽𝑘𝑥𝑘
1+𝑒𝛽0+𝛽1𝑥+𝛽2𝑥+⋯+𝛽𝑘𝑥𝑘 (6).
Yhtälöä 6 käytetään laskettaessa maatilakohtaisia todennäköisyyksiä eri tietoliikenneyhteyksien
käytölle. Laskennan jälkeen maatilakohtaisista ennusteista muodostetaan interpolointimenetelmien
avulla Suomen kattavat todennäköisyyspinnat. Interpolointipintojen avulla voidaan tulkita alueellisia
eroja eri tietoliikenneyhteyksien käytössä.
Logistiset regressiomallit muodostetaan R-ohjelmistossa. Luoduista malleista huomio kiinnitetään
muuttujien regressiokertoimiin, mallin selitysasteisiin ja selittävien tekijöiden merkitsevyyksiin.
Malleista poistetaan myös ns. vieraat eli poikkeavat havainnot (engl. outliers) sekä vahvasti
korreloivat muuttujat. Selitysasteen tarkastelu poikkeaa tavallisesta lineaarisesta regressiomallista,
sillä logistisessa regressiomallissa on mukana kategorisia muuttujia. Nummenmaan (2009: 338)
kirjoittaa, että selitysastetta mitataan logistisen regressiomallin tapauksessa Nagelkerke pseudo 𝑅2
kertoimella. Perinteisen selitysasteen avulla mitataan mallin kykyä selittää selitettävän muuttujan
vaihtelua kokonaisvaihtelusta, mutta logistisissa regressiomalleissa käytetty Nagelkerke pseudo
𝑅2:sta voidaan käyttää ennemmin apuvälineenä selitysasteen tulkinnassa.
Lopuksi malleista tarkistetaan niiden muuttujien kertoimet ja muuttujien merkitsevyydet. Alle 0,05
p-arvon saavuttavia muuttujia pidetään tilastollisesti merkitsevinä. Tutkielmassa esitetyissä malleissa
on mukana ainoastaan tilastollisesti merkitseviä muuttujia. Muuttujien regressiokertoimia voidaan
tulkita siten, että positiivisen arvon saavat kertoimet vaikuttavat positiivisesti selitettävän muuttujan
todennäköisyyteen ja negatiiviset arvot siten päinvastoin (Nummenmaa 2009: 339). Mielessä on
kuitenkin hyvä pitää, että selitettävän ja selittävän muuttujan yhteys logistisessa regressiomallissa
noudattaa yleensä s-käyrää, jolloin arvojen kasvamisen vaikutus eri kohdassa käyrää aiheuttaa
erisuuruisen vaikutuksen (Nummenmaa 2009: 338–340).
50
5.2.4 Tulosten alueellinen yleistäminen interpolointimenetelmällä
Tuloksien alueelliseen yleistämiseen käytetään Kriging -interpolointimenetelmää, koska se sopii
maantieteellisesti harvalle aineistolle ja se huomioi etäisyyden lisäksi havaintojen välisen tilastollisen
riippuvuuden (Oliver & Webster 2015: 44). Muodostettavien interpolointipintojen avulla
havainnollistetaan maatilojen kiinteän laajakaistan ja mobiiliyhteyden alueellista käyttöä sekä
yhteydettömyyden alueellista sijoittumista Suomessa. Interpolointipintoja muodostetaan yhteensä
kuusi kappaletta siten, että kaikista kolmesta logistisesta regressiomallista luodaan yleistävä sekä
tarkempi todennäköisyyspinta.
Toteutin alueelliset todennäköisyyspinnat R- ja ArcGIS-ohjelmistoilla. Ensimmäisessä vaiheessa
maatilakohtaiset tietoliikenneyhteyksien käyttötodennäköisyydet ratkaistaan R-ohjelmistossa.
Todennäköisyydet lasketaan predict-funktiolla maatilojen tietoliikenneyhteyksien käyttöä kuvaavista
logistisista regressiomalleista. Tämän jälkeen ratkaistut todennäköisyydet siirretään ArcGIS-
ohjelmistoon jatkokäsittelyä varten. Ratkaistut todennäköisyydet voidaan esittää paikkatieto-
ohjelmistossa pistemäisessä muodossa maatilojen sijainteihin perustuen, joten tulosten alueelliseen
yleistämiseen voidaan käyttää interpolointimenetelmää. Kriging -menetelmä hyödyntää aineistosta
suoranaisesti mitattavien ominaisuuksien lisäksi myös aineiston tilastollista luonnetta (Oliver &
Webster 2015). Se poikkeaa pelkkiin etäisyyksiin perustuvista interpolointimenetelmistä siinä, että
se olettaa etäisyyden ja suunnan havaintojen välillä heijastuvan autokorrelaatioon ja sitä kautta myös
todennäköisyyspintoihin.
Kriging -menetelmän toiminta jakautuu kahteen eri vaiheeseen. Ensimmäisessä vaiheessa menetelmä
luo variogrammeja ja kovarianssifunktioita, joiden avulla menetelmä estimoi aineiston tilastollista
autokorrelaatiota määritellyltä säteeltä (How kriging works 2016). Tämän jälkeen muodostuneeseen
pistemäiseen empiiriseen semivariogrammiin sovitetaan parhaiten tilannetta kuvaava malli, jotta
ennusteesta saadaan jatkuva. Mallin sovituksen jälkeen alueelliset ennusteet voidaan luoda myös
kaukana muista havainnoista sijaitseville alueille.
Tutkielmassa käytetään ”spherical” eli pallomaista mallia, jossa havaintojen välinen autokorrelaatio
alkaa lyhyen välimatkan päästä heikentyä ja päättyy etäisyyden kasvaessa tilanteeseen, jossa
autokorrelaatio ei enää ole. Pallomainen malli soveltuu maatilojen tietoliikenneyhteyksien
alueelliseen ennustamiseen, koska tietoliikenneyhteyksien käytön voidaan olettaa olevan osin
riippuvaista lähellä olevien naapuritilojen tietoliikenneyhteyksistä. Tämä riippuvuus johtuu
51
esimerkiksi siitä, että tietoliikenneverkkojen saatavuus- ja kuuluvuusalueet vaihtelevat melko
paikallisesti.
Toisessa vaiheessa Kriging -menetelmä tuottaa ennusteet tietoliikenneyhteyksien käytölle koko
tutkimusalueelle. Havaintojen painotus tapahtuu edellisessä vaiheessa semivariogrammiin sovitetun
mallin pohjalta (Oliver & Webster 2015). Interpoloinnin jälkeen todennäköisyyspinnat luokitellaan
viiteen todennäköisyysluokkaan. Interpoloinnit suoritetaan kiinteän laajakaistan ja mobiiliyhteyden
käytölle sekä tilojen yhteydettömyydelle kahteen kertaan käyttäen eri etäisyyttä semivariogrammin
muodostamisessa. Tällöin todennäköisyyspinnoista saadaan yleistävämpi ja yksityiskohtaisempi
karttaesitys.
52
6 Tulokset
6.1 Maatilat ja tietoliikenneyhteydet
Maatilojen tietoliikenneyhteyksien toteuttamistavat joko kiinteänä tai mobiilina jakautuvat lähes
saman suuruisiksi osuuksiksi eri tuotantosuuntien välille (Taulukko 2). Keskimäärin noin 50
prosentilla maatiloista oli kiinteä laajakaistayhteys vuonna 2013. Vastaavasti mobiiliyhteys oli noin
43 prosentilla. Suhteellisesti harvinaisimpia olivat ne maatilat, joilla ei ollut lainkaan internetyhteyttä
käytössä. Tällaisia maatiloja on aineistossa 7 prosenttia, joista suurin osa viljelee viljaa.
Taulukko 2. Tietoliikenneyhteyksien käytön jakaantuminen tuotantosuuntien sisällä vuonna 2013.
Tutkimusaineiston maatilat on jaettu neljään tuotantosuuntaan mukaillen Luonnonvarakeskuksen
maatalouslaskennan luokitusta (Maatalouslaskenta… 2013: 42).
Maatilan
tuotantosuunta
Tilojen
lukumäärä
Kiinteä laaja-
kaistayhteys
(%) Mobiiliyhteys (%) Ei
yhteyttä
(%)
Maito 6249 3149 50,4 2804 44,9 296 4,7
Liha 4047 2121 52,4 1785 44,1 141 3,5
Vilja 8858 4368 49,3 3678 41,5 812 9,2
Puutarha 907 454 50,1 405 44,7 48 5,3
Yhteensä 20061 10092 50,3 8672 43,2 1297 6,5
Tietoliikenneyhteyden tyyppi on yhteydessä maatilojen tuotantosuuntaan. Vaikka prosentuaaliset
erot ovat pieniä, yhteyksien toteuttamistavat ovat riippuvaisia tuotantosuunnasta (χ2(6) = 202,78, p =
<0,001). Maatilan tuotantosuunta on siten tekijä, joka vaikuttaa internetin käyttöön maatilalla.
Yleisintä kiinteän laajakaistan käyttäminen on lihatiloilla ja vastaavasti vähäisintä viljatiloilla
(taulukko 2).
Tutkimusaineiston perusteella maatilojen keskimääräinen etäisyys lähimpään kuntakeskukseen on
14,5 kilometriä. Taulukossa 3 on esitetty laajemmin maatilojen etäisyyksiä lähimpään
kuntakeskukseen tuotantosuuntien ja tietoliikenneyhteyksien mukaan. Etäisyydet kuvaavat matkaa
tieverkkoa pitkin kuljettuna keskukseen. Maitotilojen keskimääräinen etäisyys kuntakeskukseen on
tuotantosuunnista pisin ja puutarhoilta matka on puolestaan lyhin (taulukko 3). Tuotantosuuntien
välillä ei kuitenkaan ole kovinkaan suuria eroja tarkasteltaessa pelkästään tilojen
kokonaislukumäärien perusteella laskettuja keskiarvoja, sillä keskiarvot vaihtelevat 13–16 kilometrin
välillä.
53
Taulukko 3. Keskimääräinen maantie-etäisyys maatilalta lähimpään kuntakeskukseen
tuotantosuuntien ja tietoliikenneyhteyksien mukaan esitettynä. Taulukosta käy ilmi tuotantosuuntien
väliset erot keskimääräisissä etäisyyksissä eri tietoliikenneyhteystyyppien välillä.
Maatilan
tuotanto-
suunta
Tilojen
kokonais-
lukumäärä
Etäisyys lähimpään kuntakeskukseen
Tuotantosuunnan
keskimääräinen
etäisyys (km)
(keskihajonta)
Kiinteä
laajakaistayh-
teys (km)
(keskihajonta)
Mobiiliyhteys
(km)
(keskihajonta)
Yhteydettömät
tilat (km)
(keskihajonta)
Maito 6249 16,043
(9,214)
14,790
(8,402)
17,319
(9,842)
17,275
(9,504)
Liha 4047 14,444
(9,012)
13,469
(7,975)
15,433
(9,780)
16,586
(11,499)
Vilja 8858 13,763
(8,591)
12,802
(7,835)
14,661
(9,205)
14,861
(9,014)
Puutarha 907 13,324
(8,481)
11,840
(7,689)
14,862
(9,211)
14,386
(6,495)
Maatilan tuotantosuunta on yhteydessä sen sijaintiin suhteessa kuntakeskukseen (F-testisuure=88,6,
p= <0,001). Myös maatilan käyttämä tietoliikenneyhteystyyppi ryhmittelee osaltaan maatilat eri
etäisyyksille kuntakeskuksesta (taulukko 3). Maatilojen keskimääräiset etäisyydet kuntakeskukseen
kasvavat kaikissa tuotantosuunnissa siirryttäessä kiinteistä yhteyksistä mobiiliyhteyksien käyttäjiksi.
Sama trendi ei kuitenkaan toistu kaikkien tuotantosuuntien osalta siirryttäessä mobiiliyhteyksien
käytöstä täysin yhteydettömiksi maatiloiksi. Eri tietoliikenneyhteyksien käytön keskus- ja
vaikutusalueen teoreettinen järjestys toteutuu lihatilojen ja viljatilojen osalta, jolloin keskusetäisyys
määrittää kuvitteelliset tietoliikenneyhteyksien käytön vyöhykkeet keskuksien ympärille. Tutkielman
alussa tehty oletus siitä, että lähempänä keskusta olevat maatilat pääsisivät hyötymään kaupunkien
kasvun leviämisvaikutuksista ja siten myös kiinteistä laajakaistayhteyksistä paremmin kuin
kauempana olevat alueet, vaikuttaisi taulukon 3 perusteella pitävän paikkaansa. Kaikissa eri
tuotantosuunnissa kiinteän laajakaistayhteyden käytön keskimääräinen keskusetäisyys on pienempi
kuin mobiiliyhteyden käytön, joten keskusetäisyys määrittää osaltaan tietoliikenneyhteyksien
valintaa maatiloilla.
6.2 Tietoliikenneyhteyksien vaikutukset maatilojen kehitykseen
Tämä luku pyrkii vastaamaan ensimmäiseen tutkimuskysymykseen, millaisia vaikutuksia
tietoliikenneyhteyksien käyttämisellä on maatilojen kehitykseen. Kaltaistin tutkimusaineiston ennen
aineiston analysointia eli jaoin aineiston taustatiedoiltaan kahteen mahdollisimman samanlaiseen
ryhmään (ks. luku 5.2.2). Kaltaistamiseen käytin paikkaperustaisen aluekehittämisen indeksiä,
palvelujen saavutettavuuksia ja väestötiheyttä. Erottavana tekijänä ryhmillä on kaltaistuksen jälkeen
54
ainoastaan niiden käyttämän tietoliikenneyhteyden tila. Tulosten tulkinnan luotettavuus paranee
kaltaistuksen myötä, sillä kaltaistettu aineisto muistuttaa koeasetelmaltaan läheisesti satunnaistettua
koetta (Austin 2011: 400).
Tilastolliseen testaamiseen on käytetty t-testejä, jotka on suoritettu kaltaistettuun sekä koko
aineistoon. T-testeillä selvitetään kiinteän laajakaistayhteyden sekä yhteydettömyyden vaikutuksia
maatilojen kehitykseen. T-testien testiryhmäksi on määritetty kiinteän laajakaistayhteyden käyttäjät
ja yhteydettömien tilojen tapauksessa yhteydettömät tilat. T-testejä tehdään kolmelle
maatilakohtaiselle muuttujalle sekä kahdelle maatilan lähiympäristön muuttujalle. Tilakohtaisilla
muuttujilla testataan tietoliikenneyhteyksien vaikutusta maatilojen kokoon sekä tilojen absoluuttiseen
ja prosentuaaliseen kasvuun. Maatilojen lähiympäristön muuttujina käytetään tuotannossa olevien
sekä lopetettujen tilojen lukumäärää. Lähiympäristön muuttujat on laskettu maatilaa ympäröivästä 1
km x 1 km kokoisesta tilastoruudusta ja muutosta kuvaavat muuttujat vuosien 1995–2014 väliseltä
ajanjaksolta.
T-testien tulokset ovat esitetty taulukoissa 4 ja 5, joihin on koottu tulokset sekä kaltaistettuun että
koko aineistoon suoritetuista testeistä. Molempien aineistojen osalta päädyttiin kaikissa muuttujissa
samaan lopputulokseen tilastollisen merkitsevyyden kannalta. Eroja t-testien välille syntyi kuitenkin
kontrolli- ja testiryhmien keskiarvoissa sekä p-arvoissa. Kontrolliryhmien keskiarvot poikkeavat
kaltaistetun ja koko aineiston välillä joidenkin muuttujien kohdalla melko suuresti etenkin
yhteydettömien tilojen tapauksessa (taulukko 5), jolloin kaltaistetusta aineistosta muodostettujen t-
testien tuloksia voidaan pitää tarkempina niiden paremman koeasetelman perusteella.
Taulukon 4 tulosten perusteella voidaan todeta, että kiinteä laajakaistayhteys vaikuttaa positiivisesti
maatilan peltopinta-alan absoluuttiseen mutta ei prosentuaaliseen kasvuun, tilan peltopinta-alan
suuruuteen sekä läheisten tuotannossa olevien tilojen lukumäärään. Kiinteällä tietoliikenneyhteydellä
varustetut maatilat ovat keskimäärin selkeästi suurempia peltopinta-alalla mitattuna kuin vertailutilat,
eli yhteydettömät ja mobiiliyhteydellä varustetut maatilat (taulukko 4). Kiinteän laajakaistan
vaikutuksen kausaalisuutta on kuitenkin vaikea todentaa, sillä kiinteä tietoliikenneyhteys on
todennäköisesti ollut vain osatekijänä maatilojen kehityksessä. Maatilan peltopinta-ala ei korreloi
kuntakeskusetäisyyden kanssa (r -0,031, p-arvo 0,341), joten peltopinta-alallisesti suurien tilojen
kiinteän laajakaistan käyttö ei ainakaan johdu siitä, että ne sijaitsisivat lähempänä kuntakeskuksia ja
hyötyisivät näin ollen muita tiloja paremmin kaupunkien kasvun leviämisvaikutuksista.
55
Taulukko 4. Kiinteän laajakaistayhteyden vaikutukset maatilojen kehitykseen.
Kaltaistami-
sen peruste ja
t-testin
testiryhmä
Muuttuja Kaltaistettu aineisto (N= 20497) Koko aineisto (N= 20569)
Kontrolli
n=10248
Testiryhmä
n= 10249
t-testin p-
arvo
Kontrolli
n= 10248
Testiryhmä
n= 10321
t-testin p-
arvo
Maatila
käyttää
kiinteää
laajakaista-
yhteyttä
Tilan peltopinta-
ala (ha)
55,601 65,547 <0,001 55,601 65,410 <0,001
Tilan peltopinta-
alan kasvu (%)
48,997 52,558 0,206 48,998 52,640 0,195
Tilan peltopinta-
alan kasvu (ha)
17,757 21,217 <0,001 17,757 21,204 <0,001
Käynnissä
olevia tiloja
samassa
tilastoruudussa
1,559 1,825 <0,001 1,559 1,817 <0,001
Lopetettuja
tiloja samassa
tilastoruudussa
0,577 0,644 <0,001 0,577
0,641 <0,001
Modernin maatalouden harjoittamiseen ja tuotannon tehostamiseen tarvitaan luotettavia
laajakaistayhteyksiä maatiloilla (Jensen ym. 2013). Tästä syystä kiinteät tietoliikenneyhteydet ovat
voineet osaltaan vaikuttaa tilojen kokoon ja niiden kasvuun. Kiinteän laajakaistayhteyden voidaan
olettaa lisäävän maatilojen sisäisiä mittakaavaetuja, koska se mahdollistaa tuotantomäärien
kasvattamisen ja tuotannon tehostamisen. Luotettavan kiinteän tietoliikenneyhteyden myötä maatilat
voivat ottaa käyttöönsä tuotannon tehostamiseen käytettäviä robotteja ja automatisoituja laitteita
(Lähiajan laajakaistatarpeet… 2008), jolloin maatilat voivat tehdä aiempaa enemmän töitä
vähemmällä työmäärällä. Automatisoinnin ja erilaisten työtä helpottavien laitteiden käyttöön oton
seurauksena työskentelyä on mahdollista tehostaa ja tilan toimintoja laajentaa, mihin taulukon 4 tulos
voi osaltaan viitata.
Suurilla tiloilla luotettavien laajakaistayhteyksien tarve on suurempi kuin pienillä tiloilla (Lähiajan
laajakaista tarpeet… 2008), minkä seurauksena peltopinta-alaltaan suuret maatilat saattavat
herkemmin omaksua luotettavan kiinteän tietoliikenneyhteyden. Suuremmilla maatiloilla on myös
taloudellisesti kannattavampaa käyttää toiminnan tehostamisessa erilaisia robotteja, mitkä tarvitsevat
luotettavia tietoliikenneyhteyksiä toiminnassaan (Jensen ym. 2013; Whitacre ym. 2014b).
Esimerkiksi lypsyrobotin tehokas käyttö vaatii, että tilalla on noin 70 lypsävää lehmää robottia kohti
(Kivinen ym. 2013).
Stenberg ym. (2009) ovat todenneet, että korkeatuloiset maatilat omaksuvat tietoliikenneyhteydet
muita tiloja nopeammin. Isommilla tiloilla on myös todennäköisesti enemmän varoja käytettävänä
56
yritystoiminnan kehitykseen kuin pienillä maatiloilla. Investoimalla kiinteään laajakaistayhteyteen
maatilat voivat ottaa uusimmat laitteet ja sovellukset käyttöönsä sekä hallita tilan toimintoja
paremmin esimerkiksi maatilan hallintajärjestelmän kautta (Kaloxylos ym. 2012).
Tietoliikenneyhteyksien vaikutus maatilojen kasvuun voidaan osittain olettaa tapahtuvan
tietoliikenneyhteyksien välityksellä tapahtuvan tilan kehityksen myötä.
Kiinteän laajakaistayhteyden maatilojen lähiympäristössä on enemmän tuotannossa olevia maatiloja
kuin vertailutilojen ympärillä (taulukko 4). Syntynyt ero voi johtua siitä, että tiivisti sijoittuneet
maatilat ovat voineet hyötyä tilojen keskittymisestä ja lokalisaatioeduista (Kämäräinen ym. 2014).
Lähekkäin sijaitsevat maatilat ovat voineet hankkia tuotantopanosten lisäksi myös kiinteän
laajakaistayhteyden tilojen välisenä yhteistyönä, jos yhteyttä ei ole ollut aiemmin saatavilla.
Laajakaista kaikille -hankkeessa on huomioitu maatilojen korkeammat vaatimukset
tietoliikenneyhteyksien suhteen siten, että valtio tukee maatilojen kiinteiden yhteyksien rakentamista
(Laajakaista kaikkien... 2008: 6). Lähekkäin sijaitseville tiloille laajakaistayhteyden hankkimisesta ei
välttämättä synny tilan toiminnan kannalta kohtuuttoman suuria tilakohtaisia kustannuksia. Tällöin
yhteyksien hankita voi olla kustannustehokkaampaa lähekkäin sijaitseville tiloille. Täysin pätevää
selitystä on kuitenkin vaikea osoittaa ilman tarkempaa tutkimusta.
Taulukkoon 5 on koottu t-testien tulokset tilojen yhteydettömyyden osalta. Tuloksista on
havaittavissa, että yhteydettömät tilat ovat huomattavasti pienempiä peltopinta-alaltaan ja niiden
peltopinta-ala on kasvanut heikommin kuin vertailutilojen (taulukko 5). Vertailutiloina on käytetty
kiinteällä ja mobiiliyhteydellä varustettuja maatiloja. Yhteydettömien tilojen peltopinta-alat ovat
kasvaneet keskimäärin vain 13 % seurantajaksolla, kun vertailutiloilla kasvua on ollut keskimäärin
43 % (taulukko 5). Lisäksi yhteydettömien tilojen lähistöllä on toiminnassa vähemmän muita
maatiloja kuin tietoliikenneyhteydellä varustettujen tilojen ympärillä.
T-testien tuloksista voidaan päätellä, että tilojen yhteydettömyydellä on joko suoraan tai välillisesti
heikentävä vaikutus tilojen kehitykseen, erityisesti niiden kasvuun. Yhteydettömien tilojen
keskimääräinen peltopinta-ala on tulosten perusteella pienempi kuin maatilojen keskimääräinen
peltopinta-ala vuonna 1995 (Niemi & Ahlstedt 2015). Maatilojen yhteydettömyys voidaan liittää
tulosten perusteella niiden kehitystä ja kilpailukykyä rajoittavaksi tekijäksi, mutta havaitun tuloksen
kausaalisuuden suunnan määrittäminen on vaikeaa. Tulos voi olla seurausta pienten maatilayrittäjien
haluttomuudesta kehittää tai laajentaa toimintaansa, jolloin tietoliikenneyhteydelle ei ole välttämättä
suurta tarvetta. Maatilayrittäjä ei välttämättä tavoittele tehomaatalouden ja kasvun tuomia etuja,
57
jolloin kiinteällä laajakaistayhteydellä ei ole suurta merkitystä maatilan toimintojen kannalta
(Lähiajan laajakaistatarpeet... 2008: 11).
Taulukko 5. Yhteydettömyyden vaikutukset maatilojen kehitykseen.
Kaltaistamisen
peruste ja
t-testin
testiryhmä
Muuttuja Kaltaistettu aineisto (N= 2687) Koko aineisto (N= 20569)
Kontrolli n= 1343
Testiryhmä n= 1344
t-testin
p-arvo
Kontrolli n= 19225
Testiryhmä n= 1344
t-testin
p-arvo
Maatila ei
käytä
minkäänlaista
tietoliikenne-
yhteyttä
Tilan peltopinta-
ala (ha)
56,813 25,536 <0,001 62,969 25,536 <0,001
Tilan peltopinta-
alan kasvu (%)
43,340 13,030 <0,001 53,467 13,030 <0,001
Tilan peltopinta-
alan kasvu (ha)
16,205 1,587 <0,001 20,738 1,587 <0,001
Käynnissä olevia
tiloja samassa
tilastoruudussa
1,681 1,544 0,013 1,700 1,544 <0,001
Lopetettuja tiloja
samassa tilasto-
ruudussa
0,595 0,753 <0,001 0,599 0,753 <0,001
Pienille tiloille tietoliikenneinvestointi saattaa muodostua liian kalliiksi hyötyihin verraten, sillä
kiinteän laajakaistayhteyden rakentaminen etenkin syrjäiselle ja harvaan asutulle alueelle on erittäin
kallista (Sawada ym. 2006; Hätönen 2011). Tietoliikenneyhteyden voi toteuttaa mobiiliyhteydellä
edullisemmin, mutta se ei välttämättä riitä kattamaan uusimman teknologian edellyttämiä
vaatimuksia harvemmin asutuilla alueilla. Siten nykytasoinen mobiiliyhteys voi olla melko hyödytön
tilan kannalta, jos tarkoituksena on tehostaa tilan toimintoja esimerkiksi automatisoinnilla. Kuitenkin
on selvää, että tilojen yhteydettömyydellä on vaikutusta tilojen kehitykseen ja sitä kautta myös
kilpailukykyyn. Ilman tarkempaa tutkimusta on kuitenkin mahdotonta määrittää, että johtuuko
yhteydettömien maatilojen kehityksen suunta suoraisesti tietoliikenneyhteyksien puuttumisesta.
6.3 Maatilojen tietoliikenneyhteyksien käyttöä ja yhteydettömyyttä selittävät mallit
Seuraavassa kolmessa alaluvussa mallinnetaan maatilojen tietoliikenneyhteyksien käyttöä ja
yhteydettömyyttä kolmella erillisellä logistisella regressioanalyysilla. Malleilla selitetään kiinteän
laajakaistan (luku 6.3.1) ja mobiiliyhteyden (luku 6.3.2) käyttöä sekä tietoliikenneyhteyden
puuttumista (luku 6.3.3) maatiloilla. Mallit on toteutettu koko tutkimusaineistosta siten, että
ainoastaan vieraat havainnot on poistettu. Kaikille malleille on suoritettu multikollineaarisuuden
tarkastelu, jolla voidaan varmistaa, ettei mallissa ole voimakkaasti korreloivia selittäviä muuttujia.
Lopullisiin malleihin on valittu ainoastaan tilastollisesti merkitseviä muuttujia, sillä ei-merkitsevien
58
muuttujien tulkinta on niiden suuren keskivirheen takia hankalaa. Mallien tilastollisesti merkitsevät
muuttujat on esitetty kootusti liitteessä 3. Muuttujat on valittu malleihin käyttäen askeltavaa
menetelmää, jossa poistetaan yksitellen ei-merkitsevät muuttujat mallista.
Mallien selittävät muuttujat jakautuvat maatilojen sisäisiin ja ulkoisiin tekijöihin. Sisäiset tekijät
koostuvat maatilakohtaisista muuttujista, joita tutkimusaineistossa ovat maatilojen tuotantosuunnat,
peltopinta-alat ja tilojen käyttämät tietoliikenneyhteydet. Ulkoisia tekijöitä malleissa ovat maatilojen
ympäröivien alueiden demograafiset, sosioekonomiset ja maantieteelliset muuttujat. Ulkoiset tekijät
voidaan luokitella vielä tarkempiin luokkiin niiden tyypin perusteella. Ne jakautuvat tarkemmassa
jaottelussa saavutettavuuteen, paikallista kehittämistarvetta kuvaavaan indeksiin, lähiympäristöön ja
pienalueeseen. Lähiympäristö on määritetty siten, että muuttujien arvot on poimittu maatilaa
ympäröivältä yhden neliökilometrin kokoiselta tilastoruudulta. Paikkaperustaisen aluekehittämisen
indeksin arvot ovat myös peräisin yhden neliökilometrin alalta. Pienalueen muuttujien arvot sisältävät
sen postinumeroalueen tietoja, missä maatila maantieteellisesti sijaitsee.
Vastaavaa aiempaa tutkimusta ei ole tehty, jossa selitetään maatilan tietoliikenneyhteyden käyttöön
vaikuttavia ulkoisia tekijöitä. Tästä syystä tutkimus on suurelta osin eksploratiivista ja siten
kokeilevaa. Mallit keskittyvät myös suuressa määrin selittämään ulkoisten tekijöiden vaikutusta.
Muuttujat on valittu malleihin sillä perusteella, että mallien avulla saataisiin kuvattua
mahdollisimman laajasti maatilojen tietoliikenneyhteyksien käyttöön vaikuttavia tekijöitä maatilojen
sisäisistä ja ulkoisista tekijöistä. Maatilojen ulkoiset muuttujat on valittu malleihin sillä perusteella,
että niillä oletetaan olevan vaikutusta maatilojen tietoliikenneyhteyksien käyttöön aluekehityksen
tutkimukseen perustuen. Esimerkiksi Sawadan ym. (2006) mukaan alueen väestön on todettu
vaikuttavan tietoliikenneyhteyksien omaksumiseen. Saavutettavuusmuuttujat ovat mukana malleissa,
koska kaukana keskuksista sijaitsevilla alueilla tietoliikenneverkkojen rakentamiskustannukset
kasvavat (Tookey ym. 2006; Hätönen 2011) ja maatilat kärsivät todennäköisesti laajemminkin
sijaintihaitasta. Myös yhteyksien puute tai niiden heikon laadun on todettu kohdetuvan pääasiassa
harvimmin asutuille alueille (Townsend ym. 2013). Ulkoisten muuttujien avulla on mahdollista siten
selvittää, että missä määrin maatilan tietoliikenneyhteyksien käyttö on riippuvaista muista kuin
maatilan ominaisuuksista.
Aineistojen saatavuusongelmat rajoittavat merkittävästi mallien muuttujien valintaa. Käytössä
olevasta aineistosta puuttuu keskeisiä maatilakohtaisia muuttujia, kuten esimerkiksi viljelijän ikä,
tilan työntekijöiden määrä ja tilan liikevaihto. Aiemman tutkimuksen perusteella näillä muuttujilla on
59
vaikutusta maatilojen tietoliikenneyhteyksien käyttöön (esim. Stenberg ym. 2009).
Tutkimusaineistossa puuttui myös keskeisiä lähiympäristöä kuvaavia muuttujia.
Saatavuusongelmista johtuen lähiympäristön muuttujat on rajattu käsittelemään ainoastaan väestön
ikärakennetta ja ikärakenteen muutosta, väestötiheyttä ja vesistöjen osuutta maa-alasta. Maatilojen
lähiympäristöstä olisi mahdollista kuvata esimerkiksi työpaikkoja, väestön tuloja, asuntokuntia ja
työvoiman ominaisuuksia, joita on kuvattu nyt hyvin yleisesti postinumeroaluetason muuttujilla.
Näiden muuttujien yksityiskohtaisempaa vaikutusta maatilojen tietoliikenneyhteyksien käyttöön ei
voida sulkea pois ilman tarkempaa tutkimusta aihepiiristä.
6.3.1 Maatilojen kiinteän laajakaistayhteyden käyttöä selittävät tekijät
Ensimmäisessä logistisessa regressiomallissa selitetään maatilojen kiinteän laajakaistayhteyden
käyttöä vuonna 2013. Mallin muodostaminen on suoritettu siten, että selitettävässä muuttujassa
maatila ilman kiinteää yhteyttä on koodattu nollaksi ja kiinteällä yhteydellä ykköseksi. Mallin
selittävinä muuttujina käytetään tilastollisesti merkitseviä maatilojen sisäisiä ja ulkoisia tekijöitä.
Mallin selitysaste jäi pieneksi (0,061), mutta logistisessa regressioanalyysissä ei yleisesti päästä
kovinkaan korkeisiin selitysasteisiin, koska niissä käytetään luokiteltua selitettävää muuttujaa
(Brooks 2008: 540). Selitysaste on mitattu malleissa Nagelkerke pseudo R2 kertoimella
(Nummenmaa 2009: 338). Malli selittää vain pienen osan selitettävän muuttujan eli kiinteän
laajakaistan käytön vaihtelusta, mutta analyysin 13:sta muuttujasta yhdeksän vaikuttaa kiinteän
yhteyden muodostamiseen tilastollisesti erittäin merkitsevästi.
Malli sisältää tilastollisesti merkitseviä muuttujia useasta eri muuttujaryhmästä (taulukko 6).
Kiinteällä laajakaistalla varustetuille maatiloille on ominaista, että niiden tuotantosuuntana on maito
tai liha. Myös tilan suuri peltopinta-ala kasvattaa tilan kiinteän yhteyden käytön todennäköisyyttä.
Lähiympäristön muuttujista tärkeimmät selittäjät liittyvät väestön ikärakenteeseen ja lähellä olevien
tilojen lukumäärään. Paikkaperustaisen aluekehittämisen indeksin suuret arvot heikentävät kiinteän
yhteyden käytön todennäköisyyttä, samoin tilojen sijainti kaukana palveluista. Mallin perusteella
myös pienalueen muuttujilla on heikkoja vaikutuksia kiinteiden laajakaistayhteyksien käyttöön
maatiloilla (taulukko 6).
60
Taulukko 6. Maatilojen kiinteän laajakaistayhteyden käyttöä käsittelevän logistisen regressiomallin
tulos.
Malli Muuttuja Muuttujaryhmä Kerroin Keski-
virhe
z-arvo p-arvo
Maatilalla
kiinteä
laajakaista
vuonna
2013
r2= 0,061
n= 20061
Vakio - 0,466 0,067 6,919 <0,001
Maatilan peltopinta-ala (a) Maatila 0,00002 0,000003 7,162 <0,001
Maito tuotantosuuntana Maatila 0,142 0,035 4,063 <0,001
Liha tuotantosuuntana Maatila 0,095 0,039 2,403 0,016
Käynnissä olevien tilojen
lukumäärä tilastoruudussa
Lähiympäristö 0,059 0,010 5,596 <0,001
30–64 vuotiaiden osuus
vuonna 2014 (%)
Lähiympäristö -0,0014 0,0005 -2,552 0,010
Yli 65-vuotiaat vuonna
2014 (%)
Lähiympäristö -0,002 0,0007 -2,770 0,005
Paikkaperustaisen
aluekehittämisen indeksi
Indeksi -0,163 0,036 -4,492 <0,001
Etäisyys kuntosalille (m) Saavutettavuus -0,000012 0,000003 -4,518 <0,001
Etäisyys peruskouluun (m) Saavutettavuus -0,000035 0,000004 -9,089 <0,001
Työttömyysaste (%) Pienalue 0,002 0,0007 2,438 0,014
Alkutuotannon
työpaikkojen osuus
vuonna 2013 (%)
Pienalue 0,003 0,001 3,477 <0,001
Palvelualan työpaikkojen
osuus vuonna 2013 (%)
Pienalue -0,036 0,004 -9,730 <0,001
Logistisen regressiomallin tuloksesta on havaittavissa, että tuotantoeläimiin suuntautuneet maatilat
kasvattavat kiinteän laajakaistayhteyden esiintyvyyttä. Maito tuotantosuuntana saa selkeästi
suurimman riippuvuuden kaikista mallin tekijöistä (taulukko 6). Myös liha tuotantosuuntana
kasvattaa kiinteän laajakaistayhteyden esiintymisen todennäköisyyttä (taulukko 6). Tulosta voidaan
perustella sillä, että viimeisten vuosikymmenien aikana navetoissa on otettu käyttöön
robottitekniikoita, jotka vaativat luotettavia tietoliikenneyhteyksiä. Tietoteknisellä
tuotannonohjauksella on tärkeä merkitys isoilla tiloilla. Kivisen ym. (2013) mukaan maidon
tuotannossa automaattilypsytilojen määrä on kasvanut ja samalla tilakohtaisten robottiyksiköiden
lukumäärä on lisääntynyt. Maitotiloilla kiinteän yhteyden tarve ilmenee esimerkiksi siinä, että
lypsyrobotit ovat jatkuvassa yhteydessä laitevalmistajiinsa päivitysten ja huolto-ohjelmien takia
(Lähiajan laajakaistatarpeet... 2008: 11–12).
Lisäksi eläintilat voivat hyödyntää eläinlääkäripalveluita etäyhteyden kautta, sillä kiinteä
laajakaistayhteys tarjoaa mobiiliyhteyttä paremman kaistan esimerkiksi korkealaatuisen videon
välittämiseen navetasta suoraan eläinlääkärille (Huippunopea laajakaista 2013: 17; Mack 2014: 617).
Maatilat sijaitsevat pääasiassa kauempana kuntakeskuksista, jossa kiinteät laajakaistayhteydet ovat
61
tiedonsiirtonopeudeltaan ja luotettavuudeltaan pääsääntöisesti mobiiliyhteyksiä parempia
(Kotitalouksien telepalveluiden… 2008). Matkaviestinverkon 4G-tekniikoiden myötä tilanne voi
kuitenkin muuttua lähivuosien aikana, sillä hyvällä kuuluvuusalueella myös mobiiliyhteyden nopeus
riittää kattamaan luotettavasti tilojen tarpeita.
Mitä suurempi maatila on peltopinta-alallisesti, sitä suuremmalla todennäköisyydellä sillä on kiinteä
laajakaistayhteys käytössä. Suomessa maatilojen keskikoko on kasvanut ja samalla niiden tuottavuus
on parantunut (Maaseutukatsaus 2014: 100). Tilan koon kasvun myötä myös tehomaatalouden edut
ovat kasvaneet, jolloin kiinteän laajakaistayhteyden tarve on maatiloilla kasvanut. Peltopinta-alan
vaikutus kiinteän yhteyden käytön todennäköisyyteen voidaan liittää myös suurempien tilojen
pääomavarantoihin, sillä Stenberg ym. (2009) ovat havainneet korkeiden tulojen vaikuttavan
maatilojen kiinteän laajakaistayhteyden omaksumiseen. Suurilla tiloilla on mahdollista investoida
pieniä tiloja paremmin uuteen teknologiaan ja siten suuret tilat saattavat olla aktiivisempia
kehittämään toimintaansa. Luotettavan kiinteän laajakaistayhteyden edut saattavat korostua myös
isoilla tiloilla pieniä paremmin, koska isoilla tiloilla on otettu käyttöön enemmän
tietoliikenneyhteyksiä hyödyntäviä sensoreita ja laitteita (Jensen ym. 2013).
Maatilan lähiympäristön muuttujista merkitseviksi nousivat 30–64 vuotiaiden sekä eläkeläisten
osuudet. Näiden muuttujien korkeat osuudet maatilojen lähiympäristössä laskevat todennäköisyyttä
kiinteiden laajakaistayhteyksien käytölle (taulukko 6). Tilannetta selittänee lähialueiden
ikääntyneempi väestö, jolla voi olla vaikutusta tietoliikenneyhteyksien digitaalisen kuilun
syntymiseen (Townsend ym. 2013). Suomessa kiinteän tietoliikenneverkon rakentaminen on edennyt
ennen kiinteiden yhteyksien rakentamisen tukijärjestelmää markkinaehtoisesti (Huippunopea
laajakaista 2013: 8), jolloin heikomman kysynnän, eli ikääntyneiden ja matalan väestötiheyden
alueiden, tietoliikennekehitys on ollut hitaampaa tai sitä ei ole ollut. Maatilat sijaitsevat keskimäärin
yli 15 kilometrin päässä kuntakeskuksista, jolloin asutuksen tiheys on pääsääntöisesti hyvin matalaa
teleoperaattoreiden näkökulmasta. Eläkeläisistä internetiä käytti ainoastaan alle 68 % vuonna 2014 ja
yli 75-vuotiaista ainoastaan 28 % (SVT 2014). Vastaava prosenttiosuus muissa ikäryhmissä oli
vähintään 90 %. Tämä saattaa johtaa tilanteisiin, että kiinteän yhteyden hankkiminen maatilalle ilman
lähialueiden kotitalouksien osallistumista tai rakentamisen tukea voi muodostua liian kalliiksi ja
kustannustehottomaksi, jolloin maatilat harkitsevat muita yhteyden toteutustapoja. Tulokseen voi
myös heijastua maatilayrittäjien korkeat iät ja näihin liittyen tilojen lopettamissuunnitelmat, joilla voi
olla heikentävä vaikutus kiinteiden yhteyksien omaksumiseen.
62
Maatilan sijainti aluerakenteessa vaikuttaa kiinteän laajakaistayhteyden käyttöön. Ensinnäkin
kiinteän yhteyden käytön todennäköisyys kasvaa tilojen sijainnin lähestyessä palveluita (taulukko 6;
Kotitalouksien telepalvelujen... 2008: 5), joita mallissa on kuvattu peruskouluilla ja kuntosaleilla.
Tilannetta voidaan kuvata tarkemmin siten, että lähestyttäessä kuntakeskuksia, joissa peruskoulut ja
palvelut sijaitsevat, asutus muuttuu tiheämmäksi ja väestörakenteeltaan perinteisiä maaseutualueita
nuoremmaksi ja koulutetummaksi. Nämä tekijät vaikuttavat markkinaehtoisen laajakaistaverkon
saatavuuteen siten, että kiinteään verkkoon liittyminen helpottuu ja yhteyden rakentamisen
kustannukset alentuvat (Hätönen 2011). Tällöin kiinteään yhteyteen liittyminen ei vaadi suuria
investointeja maatilan pitäjältä, koska yhteys on todennäköisesti rakennettu jo tilan lähistölle.
Toinen sijaintiin pohjautuva tilastollisesti merkitsevä tekijä mallissa on paikkaperustaisen
aluekehittämisen indeksi. Mallin perusteella pienet indeksin arvot kasvattavat kiinteän laajakaistan
käytön todennäköisyyttä (taulukko 6). Lehtosen & Wuoren (2015) mukaan indeksin pienet arvot
viittaavat alueisiin, joissa sekä sijainti- että kilpailukykytekijät ovat parhaiten kehittyneitä. Mallin
tulos viittaa siihen, että kiinteän yhteyden maatilat sijaitsevat kehittyneillä alueilla, joissa
tietoliikenneinfrastruktuuri on myös kehittynyttä ja helposti saatavilla. Pienten indeksien alueet
sijaitsevat todennäköisemmin myös lähempänä keskuksia, joka osaltaan vaikuttaa kiinteiden
yhteyksien saatavuuteen ja yhteyksien rakentamiskustannuksiin.
6.3.2 Maatilojen mobiiliyhteyden käyttöä selittävät tekijät
Toisessa logistisessa regressiomallissa tutkitaan maatilojen mobiiliyhteyden käyttöä vuonna 2013
(taulukko 7). Malli on muodostettu samalla periaatteella kuin edellisessä kiinteän laajakaistayhteyden
tapauksessa eli nollaksi on koodattu maatilat ilman mobiiliyhteyttä ja ykkösellä mobiiliyhteydellä
varustetut maatilat. Edellisestä mallista poiketen tämän mallin muodostamiseen otettiin mukaan myös
maatilojen yhteystyyppejä kuvaavat muuttujat vuodelta 2010. Mallin selitysaste on 0,1034 eli se on
selvästi korkeampi kuin kiinteän laajakaistayhteyden mallissa.
Mobiiliyhteydellä varustetuille maatiloille on ominaista, että ne sijaitsevat harvaan asutuilla ja
kaukana kuntakeskuksista olevilla alueilla (taulukko 7). Ympäröivän pienalueen ominaisuuksilla on
vaikutusta mobiiliyhteyden käyttöön siten, että talouksien keskimääräistä alhaisemmat tulot
postinumeroalueella kasvattavat mobiiliyhteyden käyttöä. Maatilan sisäisistä muuttujista
mobiiliyhteyden käytön todennäköisyyttä kasvattaa mallin perusteella mobiiliyhteyden käyttö jo
vuonna 2010, josta voidaan päätellä yhteystyypin vaihtamisen olevan vain vähäistä. Vastaavasti
63
mobiiliyhteyden käytön todennäköisyyttä laskee maatilan suuntautuminen viljan tuotantoon. Mallin
perusteella voidaan yleisesti todeta, että mobiiliyhteyden käyttö on todennäköisempää sijaintihaitasta
kärsivillä alueilla kuin keskuksien läheisyydessä.
Taulukko 7. Maatilojen mobiiliyhteyden käyttöä selittävän logistisen regressiomallin tulos.
Malli Muuttuja Muuttujaryhmä Kerroin Keski-
virhe
z-arvo p-arvo
Maatilalla
Mobiili-
yhteys
vuonna
2013
r2=0,1034
n= 20056
Vakio - -0,217 0,127 -1,715 0,086
Vilja tuotantosuuntana Maatila -0,058 0,030 -2,152 0,031
Maatilalla mobiiliyhteys
vuonna 2010
Maatila 1,308 0,040 32,631 <0,001
Väestötiheys vuonna
2014
Lähiympäristö -0,0008 0,0002 -3,470 <0,001
Paikkaperustaisen
aluekehittämisen indeksi
Indeksi 0,199 0,037 5,295 <0,001
Etäisyys
kuntakeskukseen (m)
Saavutettavuus 0,000013 0,000002 5,863 <0,001
Etäisyys Kelan
toimipisteeseen (m)
Saavutettavuus 0,000004 0,000002 2,211 0,027
Talouksien
keskimääräiset tulot
vuonna 2014 (€)
Pienalue -0,00002 0,000003 -5,191 <0,001
Useat muuttujat mallissa viittaavat siihen, että maatilojen mobiiliyhteyden käyttö on todennäköisintä
sijaintihaitasta kärsivillä alueilla. Sijaintihaitasta kärsivien alueiden on todettu sijaitsevan etäällä
keskuksista ja haitan vaikutuksen kasvavan etäisyyden myötä (Polèse & Shearmur 2004; Partridge
2007). Maatilat sijaitsevat pääsääntöisesti näillä alueilla niiden liikkumattomien tuotannontekijöiden
takia (Krugman 1991). Sijaintihaitasta kärsimistä tukevat mallin etäisyyttä kuvaavat muuttujat, joiden
perusteella mobiiliyhteyden käytön todennäköisyys kasvaa lähimmästä kuntakeskuksesta ja Kelan
toimipisteestä kauemmaksi mentäessä (taulukko 7). Etäisyyden kasvaessa maatilojen mahdollisuus
hyötyä kaupunkien kasvun leviämisvaikutuksista heikentyy (Laakso & Loikkanen 2004), jolloin
myös kiinteän laajakaistayhteyden tarjonta voi heikentyä sen markkinaehtoisuuden vuoksi.
Mobiiliyhteys voi siten olla ainoa kustannustehokas tapa järjestää tietoliikenneyhteydet maatiloille
kauempana kuntakeskuksista. Prieger (2013) on todennut mobiiliyhteyksien täydentävän
tietoliikenneyhteyksiä alueilla, joissa kiinteiden yhteyksien tarjonta on heikkoa.
Maaseutualueiden omaispiirteet kasvattavat kiinteän laajakaistayhteyden rakentamisen kustannuksia
(Skerratt 2010: 1719), jolloin mobiiliyhteydet ovat kustannustehokkaampi tapa toteuttaa
tietoliikenneyhteyksiä harvaan asutuilla alueilla. Sijaintihaitan vaikutusta mobiiliyhteyden käyttöön
64
voidaan osittain kuvata myös taulukon 3 (luku 6.1) keskusetäisyyksillä, joiden perusteella
mobiiliyhteydellä varustetut maatilat sijaitsevat keskimäärin muutaman kilometrin kauempana
kuntakeskuksesta kuin kiinteällä yhteydellä varustetut maatilat kaikissa eri tuotantosuunnissa.
Kiinteiden yhteyksien rakentamista on kuitenkin tuettu viime vuosian harvaan asutuilla alueilla
(Laajakaista kaikkien... 2008). Tästä johtuen kiinteän laajakaistayhteyden saatavuus ei oletettavasti
ole lähitulevaisuudessa enää yhtä riippuvaista keskusetäisyydestä ja yhteyden markkinaehtoisesta
rakentamisesta.
Tulosta maatilojen mobiiliyhteyksien käytön sijoittumisesta sijaintihaitasta kärsiville alueille tukee
myös paikkaperustaisen aluekehittämisen indeksi, jonka suuret arvot kasvattavat mobiiliyhteyden
käytön todennäköisyyttä (taulukko 7). Indeksin suuret arvot viittaavat kehitysongelmaisiin alueisiin,
jotka kärsivät sekä sijainti- että kehityshaitasta ja jonne eivät myöskään
infrastruktuurikerrannaisvaikutukset ulotu kehityksen ollessa voimakkaasti riippuvaista paikallisesta
kehityksestä (Lehtonen & Wuori 2015). Nämä alueet eivät hyödy läheisien keskuksien
leviämisvaikutuksista, joten näille alueille ei kiinteä laajakaistayhteys leviä jatkossakaan
markkinaehtoisesti kohtuukustannuksin (Hätönen 2011). Internetyhteyden toteuttaminen
mobiiliyhteydellä on siten todennäköistä kehitysongelmaisilla ja sijaintihaitasta kärsivillä alueilla.
Mobiiliyhteys on selkeästi pysyvä vaihtoehto monelle maatilalle. Mobiiliyhteyden käyttöä kuvaava
muuttuja vuodelta 2010 selittää suuren osan selitettävän muuttujan vaihtelusta ja se saa selkeästi
suurimman riippuvuuden (taulukko 7). Tämä tarkoittaa sitä, että vain harvat maatilat ovat siirtyneet
käyttämään kiinteitä laajakaistayhteyksiä vuosien 2010 ja 2013 välissä. Syynä tähän voi ensinnäkin
olla se, että mobiiliyhteyksien maatilat voivat sijaita niin syrjäisillä ja harvaan asutuilla alueilla, ettei
kiinteää laajakaistayhteyttä ole saatavilla tai kiinteän yhteyden nopeus ei riitä kattamaan maatilan
tarpeita. Kupariyhteydellä toteutettuun laajakaistaliittymän nopeuteen vaikuttaa oleellisesti
tilaajayhteyden pituus siten, että yli 2 kilometrin jälkeen yhteyden nopeus alkaa hidastua (Lähiajan
laajakaistatarpeet… 2008). Maaseutualueilla on kotitalouksia harvakseltaan, joten kiinteä
laajakaistayhteys voi olla mobiiliyhteyttä hitaampi ja siten huonompi vaihtoehto maatilalle. Kiinteän
yhteyden alueelliseen saatavuuteen on todettu vaikuttavan myös esimerkiksi väestötiheys
(Kotitalouksien telepalvelujen... 2008: 5), jonka seurauksena syrjäisillä alueilla kiinteitä yhteyksiä ei
vielä välttämättä ole ollenkaan saatavilla. Muodostettu malli tukee tätä päätelmää siten, että
mobiiliyhteyden käytön todennäköisyys kasvaa väestötiheyden pienenemisen myötä (taulukko 7).
65
Toinen mahdollinen selitys mobiiliyhteyden käytön pysyvyydelle on se, että yhteyden nopeus on
riittävä maatilan tarpeisiin. Jos maatilalla ei ole käytössä korkealaatuista tietoliikenneyhteyttä
vaativia laitteita, voidaan kirjanpidot, sähköpostit ja yleiset toiminnot hoitaa hitaammankin yhteyden
varassa (Batte 2005). Mobiiliyhteys riittää kattamaan myös vaativampien laitteiden tarpeita hyvillä
matkaviestinverkon kuuluvuusalueilla, sillä mobiiliyhteydet vastaavat optimaalisissa olosuhteissa
lähes huippunopeita kiinteitä tietoliikenneyhteyksiä (Laajakaistan nopeus 2016).
6.3.3 Maatilojen yhteydettömyyttä selittävät tekijät
Kolmannessa mallissa tutkitaan syitä siihen, miksi joillakin maatiloilla ei ollut minkäänlaista
tietoliikenneyhteyttä käytössä vuonna 2013. Malli on rakennettu siten, että tietoliikenneyhteyksillä
varustetut maatilat on koodattu nollaksi ja täysin yhteydettömät tilat ykköseksi. Mallin selitysaste on
0,159, mikä on korkein kolmesta muodostetusta mallista. Mallissa käytetyt muuttujat pystyvät silti
selittämään vain osan yhteydettömyyden syistä. Tarkemmat syyt löytyvät oletettavasti
maatilayrittäjien ominaisuuksista, mutta käytetyn aineiston perusteella on mahdotonta tehdä
tarkempia johtopäätöksiä.
Malliin ei otettu mukaan maatilojen yhteydettömyyttä kuvaavaa muuttujaa vuodelta 2010, koska se
olisi nostanut selitysasteen korkeaksi ainoastaan siitä syystä, että yhteydettömät tilat ovat pysyneet
hyvin vahvasti yhteydettöminä. Ainoastaan 55 tilaa 1399 yhteydettömän tilan joukosta otti kiinteän
tai mobiiliyhteyden käyttöön vuosien 2010 ja 2013 välillä. Selvää on kuitenkin se, että tällä hetkellä
yhteydettömät tilat pysyvät melko varmasti lähivuosina yhteydettöminä, jos samanlainen trendi
tilojen yhteydettömyydessä jatkuu.
Yhteydettömät maatilat ovat mallin perusteella peltopinta-alaltaan pieniä ja ne ovat suuntautuneet
viljan viljelyyn (taulukko 8). Maatilojen lähiympäristön muuttujista merkitseviksi nousivat 0–17 ja
18–64 vuotiaiden osuudet. Ikäryhmien vaikutusta maatilojen yhteydettömyyteen voidaan ajatella
käänteisesti siten, että eläkeläisten korkea osuus maatilojen lähiympäristössä kasvattaa tilojen
yhteydettömyyden todennäköisyyttä. Eläkeläisten suuri osuus indikoi, että kyseessä ovat taantuvat
maatila-alueet. Mallin perusteella saavutettavuudella tai tilan sijainnilla ei ole suoranaista vaikutusta
maatilojen yhteydettömyyteen toisin kuin kiinteän ja mobiiliyhteyden tapauksissa.
Maatilojen yhteydettömyyttä voidaan selittää kolmella maatilojen sisäisellä tekijällä (taulukko 8).
Ensinnäkin peltopinta-alan pieneneminen kasvattaa maatilojen yhteydettömyyden todennäköisyyttä.
66
Pienimuotoista toimintaa harjoittaville maatiloille tietoliikenneyhteyksien tarpeettomuus voi olla
taustalla vaikuttavana tekijänä tilojen yhteydettömyyteen. Peltopinta-alaltaan pienet tilat voivat
pohtia myös toimintansa lopettamista, jolloin uusia investointeja tietoliikenneyhteyksiin ei enää ole
järkevää tehdä. Maatilojen yhteenlaskettu lukumäärä on laskenut jo usean vuosikymmenen ajan ja
etenkin pienien tilojen suhteellinen osuus on laskenut rajusti (Niemi & Ahlstedt 2015: 14–15).
Peltopinta-alallisesti pienet tilat voivat olla myös hyvin kausiluonteisia ja työmäärältään osa-aikaisia,
jolloin tietoliikenneyhteyksien tarve voi olla maatilalla vain lyhytaikaista. Yhteyttä tarvitaan
esimerkiksi vain ajoittain tehtäviin tukien hakemiseen (Lähiajan laajakaistatarpeet... 2008: 12) ja
kirjanpitoon (Batte 2005: 6). Nämä pakolliset toiminnot on mahdollista hoitaa siten, että maatila ei
ole liittymän omistajana.
Taulukko 8. Maatilojen yhteydettömyyttä selittävän logistisen regressiomallin tulos.
Malli Muuttuja Muuttujaryhmä Kerroin Keski-
virhe
z-arvo p-arvo
Maatila
yhteydetön
vuonna
2013
r2=0,159
n=20055
Vakio - -0,838 0,110 -7,588 <0,001
Maatilan peltopinta-ala
(a)
Maatila -0,0004 0,00002 -22,799 <0,001
Tuotantosuuntana vilja Maatila 0,218 0,065 3,327 <0,001
Tuotantosuuntana
puutarha
Maatila -0,859 0,162 -5,302 <0,001
0–17 vuotiaiden osuus
vuonna 2014 (%)
Lähiympäristö -0,016 0,002 -7,400 <0,001
18–64 vuotiaiden osuus
vuonna 2014 (%)
Lähiympäristö -0,005 0,001 -3,734 <0,001
Peltopinta-alan lisäksi tilojen yhteydettömyyttä selittävät vilja ja puutarha tuotantosuuntana. Näiden
muuttujien vaikutukset maatilojen yhteydettömyyteen ovat päinvastaiset siten, että vilja
tuotantosuuntana on erittäin merkitsevä yhteydettömyyteen johtava tekijä ja vastaavasti puutarha
tuotantosuuntana laskee yhteydettömyyden todennäköisyyttä voimakkaasti (taulukko 8). Viljatilojen
korkeampaa yhteydettömyyden todennäköisyyttä voi selittää se, että niissä ei ole otettu käyttöön
samassa määrin robottitekniikoita ja automatisointia kuin esimerkiksi maito- ja lihatiloilla (Lähiajan
laajakaistatarpeet... 2008). Viljatiloilla valvonnan tarve on myös huomattavasti vähäisempää kuin
muun tyyppisillä tiloilla, vaikka viljelijät saattavatkin tarvita esimerkiksi lähes reaaliaikaista
sääseurantaa internetin välityksellä (Lähiajan laajakaistatarpeet... 2008: 13–14). Viljan viljely on
myös hyvin kausiluonteista, jolloin yhteyksille ei välttämättä ole suurta jatkuvaa tarvetta.
Tulevaisuudessa tilanne voi kuitenkin muuttua, sillä tehokkaan täsmäviljelyn sujuva toiminta
edellyttää nopeita langattomia tietoliikenneyhteyksiä (Whitacre ym. 2014b).
67
Maatilojen ulkopuolisista tekijöistä yhteydettömyyden todennäköisyyttä kasvattavat alle 18-
vuotiaiden ja 18–64 vuotiaiden pienet osuudet (taulukko 8). Muuttujat viittaavat maatilojen
lähiympäristön väestörakenteeseen, mikä on keskimääräistä ikääntyneempää. Lasten ja työikäisten
aikuisten pienien osuuksien perusteella yhteydettömät maatilat eivät sijaitse kovinkaan
elinvoimaisilla ja väestöltään uusiutuvilla alueilla. Maaseutualueiden ja kaupungin väliseen
digitaaliseen kuiluun on todettu vaikuttavan harva-asutus ja ikääntynyt väestö (Townsend ym. 2013),
joten mallin demograafiset muuttujat viittaavat yhteydettömyyden sijoittuvan digitaalisen kuilun
riskialueille. Ikärakennetta kuvaaviin lähiympäristön tekijöihin voi heijastua myös maatilayrittäjien
keskimääräistä korkeammat iät, joilla on todettu olevan heikentäviä vaikutuksia
tietoliikenneyhteyksien omaksumiseen (Stenberg ym. 2009). Ikääntyneiden internetin käyttö
kotitalouksissa on myös huomattavasti alhaisempaa kuin nuorempien joukossa (SVT 2014).
Maatilojen yhteydettömyyttä ei voi perustella suoranaisesti niiden heikolla saavutettavuudella, kuten
aiemmissa kiinteän ja mobiiliyhteyden käytön malleissa. Yhteydettömyyttä kuvaavaan malliin ei
tullut yhtään tilastollisesti merkitsevää maatilojen sijaintiin viittaava muuttujaa. Silti sijainnilla
voidaan olettaa olevan vaikutusta joidenkin maatilojen yhteydettömyyteen, mutta se ei käy esiin
satunnaisuudesta johtuen. Taulukon 3 (luku 6.1) perusteella yhteydettömät tilat sijaitsevat
keskimäärin yhtä kaukana tai kauempana kuntakeskuksista kuin mobiiliyhteydellä varustetut
maatilat. Tästä voidaan päätellä, että yhteydettömät maatilat sijaitsevat pääsääntöisesti melko
kaukana keskuksista ja sijaintihaitasta kärsivillä alueilla. Tällä voi olla vaikutusta etenkin kiinteiden
tietoliikenneyhteyksien saatavuuteen, mutta myös osittain mobiiliyhteyksien toimivuuteen.
6.4 Alueelliset todennäköisyyspinnat maatilojen käyttämille tietoliikenneyhteyksille sekä
yhteydettömyydelle
Tässä osiossa esittelen Suomen kattavat ennusteet maatilojen kiinteän laajakaistan ja mobiiliyhteyden
käytölle sekä tilojen yhteydettömyydelle. Maatilakohtaiset ennusteet ovat laskettu taulukkojen 6, 7 ja
8 logististen regressiomallien pohjalta. Todennäköisyyspintojen muodostamisessa käytin Kriging-
interpolointimenetelmää (ks. luku 5.2.4), jonka avulla sain maatilakohtaisista yhteyden
käyttötodennäköisyyksistä jatkuvia todennäköisyyspintoja. Karttoja tulkitessa on kuitenkin hyvä
muistaa, että mallien selitysasteet vaihtelevat 10 prosentin molemmin puolin. Todennäköisyyspinnat
esittävät siten tilastollisesti merkitsevien muuttujien pohjalta muodostetut ennusteet
tietoliikenneyhteyksien käytölle. Liitteessä 4 on esitetty interpoloinnissa käytettyjen maatilojen
sijainnit.
68
Muodostin todennäköisyyspinnoista yleistävän sekä tarkemman interpolointipinnan, joita erottaa
semivariogrammin muodostamisessa käytetty etäisyys. Yleistävän todennäköisyyspinnan
interpoloinnissa on käytetty suurempaa etäisyyttä semivariogrammin muodostamisessa, jolloin pinta
luo yleiskuvan tietoliikenneyhteystyypin käytöstä ja rasterien väliset ennustevirheet pysyvät pieninä.
Tällöin interpolointipinnan ennusteen muodostamiseen käytettävät maatilat ovat laajemmalta
alueelta. Vastaavasti tarkemmassa ennusteessa semivariogrammin muodostamisessa on käytetty
lyhempää etäisyyttä, jolloin myös pienemmät ja paikalliset erot käyvät herkemmin esiin. Tällöin
rasterien väliset ennustevirheet voivat olla kuitenkin suurempia.
6.4.1 Kiinteän laajakaistayhteyden käytön alueellisuus
Kuvassa 9 on esitetty maatilojen kiinteän laajakaistayhteyden käytön todennäköisyyttä Suomen
alueella perustuen luvussa 6.3.1 muodostettuun logistiseen regressiomalliin. Todennäköisimmät
kiinteän laajakaistayhteyden käytön alueet sijaitsevat pääkaupunkiseudun lähikunnissa, Turun
seudulle, Seinäjoen ympäristössä sekä Vaasan ja Oulun välisissä rannikkokunnissa. Näiden alueiden
lisäksi korkean todennäköisyyden alueita sijoittuu pieninä hajanaisina alueina esimerkiksi
suurempien kaupunkien välittömään läheisyyteen. Yleistävä ja yksityiskohtaisempi ennuste eroavat
toisistaan lähinnä Keski-Suomen osalta. Siellä yksityiskohtaisemmasta ennusteesta muodostuu
pirstalemaisempi (kuva 9).
Yhdistävänä tekijänä ylimpiin todennäköisyysluokkiin kuuluville alueille on se, että ne sijaitsevat
pääsääntöisesti tiheämmin asutuilla alueilla ja paikkaperustaisen aluekehittämisen indeksin alhaisten
arvojen alueilla. Pienet indeksin arvot viittaavat siihen, että alueet ovat sijainti- ja
kilpailukykytekijöiden valossa hyvin kehittyneitä alueita (Lehtonen & Wuori 2015: 26), jolloin
kiinteät tietoliikenneyhteydet ovat myös mitä todennäköisimmin helposti saatavilla maatiloille.
Turun, Tampereen ja pääkaupunkiseudun muodostaman kolmion sisäpuoliset alueet sekä
länsirannikon läheiset alueet muistuttavat pitkälti paikkaperustaisen aluekehittämisen pienten
indeksin arvojen muodostamaa aluetta. Paikkaperustaisen aluekehittämisen indeksin pienet arvot ja
todennäköisimmät kiinteän laajakaistanyhteyden käytön alueet eivät kuitenkaan vastaa toisiaan koko
Suomen alueelta. Kiinteän yhteyden ylimpiin todennäköisyysluokkiin kuuluvat alueet leviävät
paikoittain laajemmille alueille indikoiden vahvoja maatalousalueita, missä muilla elinkeinoilla on
niukasti kehittymismahdollisuuksia. Maatilojen kiinteän yhteyden käytön todennäköisyys ei ole siis
täysin riippuvaista matalista indeksin arvoista eli yleisestä elinkeinotoimintojen kilpailukyvystä.
69
Kuva 9. Maatilojen kiinteän laajakaistan käytön todennäköisyyspinnat interpoloituna Suomen
alueelle.
Yleistetysti voidaan sanoa, että siirryttäessä maan itä- ja pohjoispuolelle, kiinteän yhteyden käytön
todennäköisyys laskee maatiloilla. Pohjois-Suomessa kiinteän yhteyden käyttötodennäköisyydet
saavuttavat korkeampia todennäköisyyksiä vain kuntakeskuksien ympärillä. Aivan syrjäisimmät
alueet ovat myös asumattomia. Kaiken kaikkiaan erot kiinteän laajakaistayhteyden
käyttötodennäköisyyksissä muistuttavat vahvasti aluekehityseroja, jotka muuttuvat viiveellä ja ne
siten ylläpitävät pitkään vanhoja sosioekonomisia rakenteita (Lehtonen & Tykkyläinen 2013: 165–
166). Itä- ja pohjoisosissa Suomea kiinteän yhteyden käytön todennäköisyydet jäävät alle 21
prosenttiin (kuva 9). Syynä tähän voi olla se, että väestötiheys on alhaista ja sijaintihaitta vaikuttaa
kiinteiden yhteyksien rakentamisen kustannuksiin. Tiloille on kallista rakentaa kiinteä
laajakaistayhteys pitkistä välimatkoista ja vähäisestä asutuksesta johtuen (Skerratt 2010; Hätönen
2011), jos ympäröivällä alueella ei ole toteutettu julkisesti tuettua kiinteiden yhteyksien rakentamista.
70
Heikoista voitto-odotuksista johtuen osa laajakaistayhteyksistä on todennäköisesti toteutettu näillä
alueilla matkaviestinverkon mobiiliyhteyksillä.
6.4.2 Mobiiliyhteyden käytön alueellisuus
Maatilojen mobiiliyhteyden käytön todennäköisyyttä kuvaava todennäköisyyspinta on muodostettu
luvun 6.3.2 logistisen regressiomallin pohjalta. Mobiiliyhteyden karttaesitys on lähes käänteinen
suhteessa kiinteän laajakaistayhteyden käytön todennäköisyyspintaan. Nämä pinnat yhtenevät
lähinnä Keski-Suomen osalta, jossa molempien yhteystapojen käyttötodennäköisyydet ovat melko
korkeita. Mobiiliyhteyden käytön todennäköisiä käyttöalueita yhdistävät niiden sijaitseminen
pääasiassa harvemmin asutetuilla alueilla. Todennäköisimmät mobiiliyhteyden käytön alueet
sijoittuvat Pohjois-Suomeen alkaen Oulun leveysasteilta (kuva 10). Todennäköisyyspinnan
perusteella mobiiliyhteyden käyttö on erittäin todennäköistä näillä alueilla, sillä todennäköisyydet
ylettyvät parhaillaan yli 80 prosenttiin. Korkean todennäköisyyden alueita sijoittuu myös itärajalle
sekä huomattavasti paikallisempina alueina Keski-Suomeen (kuva 10). Yksityiskohtaisemman
ennusteen perusteella Keski- ja Itä-Suomessa on paljon pieniä alueita, joissa käytetään
todennäköisesti mobiiliyhteyksiä.
Lähes kaikki ylimpään todennäköisyysluokkaan kuuluvat alueet sijaitsevat kuntien reuna-alueilla
(kuva 10). Näiden alueiden maatiloilla on suuri riski kärsiä sijaintihaitasta, sillä sijaintihaitan
suuruutta mitataan yleisesti keskusetäisyydellä (Partridge ym. 2007). Keskuksien positiiviset kasvun
vaikutukset leviävät varsin suppeille alueille harvan asutuksen ja pitkien etäisyyksien muodostamassa
aluerakenteessa (Polèse & Shearmur 2004). Sijaintihaitan vaikutus maatiloilla kohdistuu pääasiassa
korkeampiin kuljetuskustannuksiin sekä mahdollisuuteen käyttää laajakaistayhteyksiä. Kiinteää
laajakaistayhteyttä ei todennäköisesti ole saatavilla näillä syrjäisillä alueilla, sillä yhteydelle on vähän
kysyntää ja rakentamisen kustannukset ovat erittäin korkeita etäisyyden ja harvan asutuksen
seurauksena (Sawada ym. 2006; Hätönen 2011). Laajakaistan puute voi vaikuttaa näillä alueilla
maatilojen kehitykseen, sillä uusien automatisoitujen laitteiden käyttö ei välttämättä onnistu
tavallisen 3G-yhteyden varassa syrjäisillä alueilla. Mobiiliyhteyden nopeuteen ja toimintavarmuuteen
vaikuttavat lisäksi esimerkiksi matkaviestinverkon tukiasemien ja vastaanottavan laitteen välinen
etäisyys (Laajakaistan nopeus 2016). Tällä hetkellä huippunopeita mobiiliyhteyksiä on tarjolla
pääasiassa vain keskuksissa ja niiden läheisyydessä (Nopeiden yhteyksien… 2016).
71
Kuva 10. Maatilojen mobiiliyhteyden käytön todennäköisyyspinnat interpoloituna Suomen
alueelle.
Mobiiliyhteyden käytön kolme korkeinta todennäköisyysluokkaa leviää laajalle alueelle. Näillä
alueilla mobiiliyhteyden käytön todennäköisyys vaihtelee 44–84 prosentin välillä.
Interpolointipintojen perusteella voidaankin todeta, että mobiiliyhteyden käytön todennäköisyys
maatiloilla on melko korkeaa suuressa osassa Suomea, pois lukien Etelä-Suomen, Itämeren
rannikkoalueet ja rannikkoalueiden lähikunnat (kuva 10). Yksi syy mobiiliyhteyden laajalle käytölle
voi olla se, että kiinteän laajakaistayhteyden saatavuus on ollut heikkoa harvemmin asutuilla alueilla
vielä vuonna 2013. Näillä alueilla olisi varmasti kysyntää myös kiinteille laajakaistayhteyksille, sillä
kiinteän yhteyden puute voi olla esteenä maatilojen kilpailukyvyn kehitykselle. Lähitulevaisuudessa
harvimmin asuttujen alueiden laajakaistayhteyksien saatavuutta parantaa kuitenkin osaltaan
Laajakaista kaikille -hanke (Nopea laajakaista -hanke tuo… 2016), joka tukee harvemmin asuttujen
alueiden kiinteiden tietoliikenneyhteyksien rakentamista.
72
Matalimmat todennäköisyydet maatilojen mobiiliyhteyden käytölle sijoittuvat oletetusti tiheimmin
asutuille alueille sekä kiinteän laajakaistayhteyden käytön todennäköisimmille alueille (kuva 10).
Syynä tähän lienee se, että näillä alueilla nopea kiinteä laajakaistayhteys on saatavilla maatiloille
pienin kustannuksin markkinaehtoisen verkon kattavuuden seurauksena. Tällöin mobiiliyhteyden
käytölle ei ole tarvetta ja sitä käytetään vain harvoilla maatiloilla.
6.4.3 Yhteydettömyyden alueellisuus
Kuvassa 11 on esitetty maatilojen yhteydettömyyden todennäköisyyspinnat, jotka muodostin luvun
6.3.3 logistisen regressiomallin pohjalta. Maatilojen yhteydettömyyden alueelliset todennäköisyydet
ovat alhaisia verrattuna kiinteän laajakaistan ja mobiiliyhteyden todennäköisyyspintoihin. Maatilojen
yhteydettömyyttä kuvaavissa pinnoissa todennäköisyydet vaihtelevat vain 0–23 prosentin välillä, kun
edellisissä interpolointipinnoissa on yletetty jopa 86 prosenttiin. Syyt alhaisiin todennäköisyyksiin
liittyvät todennäköisesti yhteydettömien tilojen satunnaiseen sijaintiin sekä siihen, että yhteydettömiä
tiloja on vain vähän aineistossa. Teknisesti mobiiliyhteys näille alueille on kuitenkin mahdollista
järjestää. Todennäköisyyspinnan alhaisista arvoista johtuen yhteydettömyyden interpolointipinnoista
ei voida tehdä pitkälle meneviä johtopäätöksiä.
Maatilojen yhteydettömyyden korkeammat todennäköisyydet painottuvat maan itä- ja
pohjoispuolelle (kuva 11), mutta todennäköisyydet vaihtelevat näilläkin alueilla vain 9–23 prosentin
välillä. Yleistävä ja yksityiskohtainen ennuste poikkeaa toisistaan selkeästi maan keskiosissa, jossa
yksityiskohtaisemman ennusteen perusteella on hieman suuremmat todennäköisyydet maatilojen
yhteydettömyydelle (kuva 11). Pääsääntöisesti maatilojen yhteydettömyys on kuitenkin hyvin
epätodennäköistä suuressa osassa Suomea.
Ainoastaan Suomen pohjoisimpaan osaan muodostuu melko suuri ylimpiin todennäköisyysluokkiin
kuuluva alue. Tämän alueen sijainti oli ennalta odotettavissa asumattomuudesta, väestötiheydestä,
pitkistä välimatkoista ja maatilojen vähäisestä lukumäärästä johtuen. Todennäköisyyspintoihin
liittyvät riskit ovat myös suurimpia pohjoisessa, sillä maatiloja on vain siellä vain vähän. Kiintoisaa
on kuitenkin huomata alhaisista todennäköisyyksistä huolimatta, että korkeimmat todennäköisyydet
yhteydettömille tiloille sijoittuvat useimmiten kuntien ja maakuntien reuna-alueille, joissa tarve
sähköisten palveluiden käyttämiselle voisi olla suurin.
73
Kuva 11. Maatilojen yhteydettömyyden todennäköisyyspinnat interpoloituna Suomen alueelle.
Todennäköisyyspinnan perusteella voidaan todeta se, että maatilojen yhteydettömyys on varsin
yksilöllistä, eikä selkeitä täysin yhteydettömiä maatalousalueita synny käytetyn mallin perusteella.
Tämä tulos tukee aiemmin tehtyä päätelmää siitä, että maatilojen yhteydettömyyden syyt löytyvät
ennemmin tilakohtaisista kuin maantieteellisistä tekijöistä. Todennäköisyyspinnan perusteella ei
voida sanoa varmuudella maatilojen yhteydettömyyden maantieteellisestä sijainnista, sillä mallin
tuottamat yhteydettömyyden todennäköisyydet ovat pieniä.
6.5 Tulosten luotettavuus
Tutkielman analyyseissa ja malleissa on huomioitu vain tilastollisesti merkitseviä muuttujia, joten
mallien muuttujien keskivirheet ovat pieniä ja riski vääriin johtopäätöksiin on alle 5 prosenttia.
Tutkimuksessa käytettiin yli 20 000 maatilan otosta, joten tuloksia voidaan pitää varsin hyvin
74
yleistettävinä. Isoja aineistoja käytettäessä on kuitenkin syytä muistaa, että muuttujat saattavat tulla
pienempiä aineistoja herkemmin merkitseviksi.
Tutkimusaineisto kaltaistettiin ennen kuin siitä tehtiin t-testeillä arvioita tietoliikenneyhteyksien
vaikutuksesta maatilojen kehitykseen. Kaltaistamisen avulla on mahdollista saavuttaa satunnaistetun
koeasetelman edut havainnoivassa aineistossa, joten tutkimusaineistoa voidaan pitää
koeasetelmaltaan varsin luotettavana. Tästä syystä myös havaittuja tuloksia voidaan pitää
luotettavina. Kausaalisuuden osoittaminen on kuitenkin käytetystä aineistosta vaikeaa.
Tietoliikenneyhteyksillä on t-testien perusteella vaikutusta esimerkiksi maatilojen kasvuun, mutta
tietoliikenneyhteydet ovat todennäköisesti vain osatekijöinä maatilojen kehityksessä.
Epävarmuudesta johtuen tarkkoja tulkintoja tietoliikenneyhteyksien kausaalisesta vaikutuksesta ei
ole tehty.
Logististen regressiomallien selitysasteet jäivät alhaisiksi, joten suuri osa yhteystyyppien käyttöön tai
maatilojen yhteydettömyyteen vaikuttavista tekijöistä jäi tutkimusaineiston ulkopuolelle.
Tutkimusaineistossa oli varsin rajallisesti etenkin maatilakohtaisia muuttujia. Tämän voidaan olettaa
vaikuttavan mallien alhaiseen selitysasteeseen. Myös YKR-aineiston hyödyntäminen jäi
työpaikkojen ja työvoiman osalta puutteelliseksi, sillä käytössä ollut aineisto oli lähtötiedoiltaan liian
pienessä ruutukoossa. Käytettyjen muuttujien osalta saatuja tuloksia voidaan kuitenkin pitää varsin
luotettavina, sillä malleissa on käytetty vain tilastollisesti merkitseviä muuttujia. Kaikista malleista
poistettiin myös vieraat havainnot ja voimakkaasti korreloivat muuttujat, jotka voivat vääristää
mallien tuottamia tuloksia.
Mallien alhainen selitysaste konkretisoituu etenkin yhteystyyppejä kuvaavissa interpolointipinnoissa.
Ne ovat muodostettu alhaisten selitysasteiden malleista, jolloin todennäköisyyspintoja voidaan tulkita
vain yleisellä tasolla. Kovin perusteellisia tulkintoja niiden pohjalta ei voida tehdä, koska suuri osa
tietoliikenneyhteyksien käyttöön vaikuttavista tekijöistä puuttuu malleista. Alhaisen selitysasteen
lisäksi Suomen pohjoisosissa on vain vähän maatiloja, mikä kasvattaa virheen mahdollisuutta
todennäköisyyspinnoissa. Interpolointipinnat ovat kuitenkin suuntaa antavia ja ne luovat alueellisen
todennäköisyyspinnan maatilojen käyttämistä tietoliikenneyhteyksistä Suomessa vuonna 2013.
75
Logististen regressiomallien tuloksiin on odotettavissa pieniä muutoksia lähitulevaisuudessa. Mallien
perusteella kiinteän ja mobiiliyhteyden käyttö on riippuvaista keskusetäisyydestä. Laajakaista kaikille
-hanke oletettavasti heikentää tätä keskusetäisyysriippuvuutta, sillä valokuituyhteydet ovat aiempaa
helpommin saatavilla syrjemmässä sijaitseville maatiloille hankkeen toteutuessa tavoitellussa
mittakaavassa. Tällöin syrjäisten alueiden yhteyksien rakentaminen ei ole enää yhtä voimakkaasti
riippuvaista markkinaehtoisuudesta. Myös viljatiloilla tietoliikenneyhteyksien tarve saattaa kasvaa
lähiaikoina mallien tuottamaa tulosta enemmän, sillä vähitellen viljelyssä tulevat yleistymään
automatisointi ja erilaiset tietotekniset laitteet. Tarkempaa ajankohtaa viljatilojen
tietoliikennetarpeille on kuitenkin vaikea määrittää tässä vaiheessa.
76
7 Yhteenveto ja johtopäätökset
7.1 Tietoliikenneyhteyksien käyttämisestä seuraavat vaikutukset maatilojen kehitykseen
Tietoliikenneyhteyksien käytöstä seuraavat vaikutukset maatilojen kehitykseen ovat havaittavissa,
vaikka vaikutuksen kausaalisuutta on vaikea todentaa käytettävästä aineistosta. Vaikutusten
arvioinnit toteutettiin t-testeillä kaltaistetusta sekä koko tutkimusaineistosta. Tuloksia voidaan pitää
hyvin luotettavina, koska kaltaistettu aineisto muistuttaa läheisesti satunnaistettua koeasetelmaa.
Laajakaistayhteyksien käytöstä seuraavat havaitut vaikutukset kohdistuivat etenkin maatilojen
kasvuun, sillä kiinteitä laajakaistayhteyksiä käyttävät maatilat olivat peltopinta-alaltaan suurempia ja
ne olivat kasvaneet hehtaareissa mitattuna peltopinta-alaltaan enemmän kuin vertailutilat. Tilojen
peltopinta-alan prosentuaalinen kasvu ei kuitenkaan ollut tilastollisesti merkitsevä. Myös
tuotannossa olevia maatiloja oli enemmän kiinteällä laajakaistalla varustettujen tilojen ympärillä kuin
vertailutilojen. Lähekkäin sijaitsevat ovat voinnet hyötyä lokalisaatioeduista ja näin ollen kehittää
toimintoja myös tilojen välisenä yhteistyönä.
Vastaavasti yhteydettömät maatilat olivat peltopinta-alaltaan huomattavasti pienempiä ja ne olivat
kasvaneet prosentuaalisesti sekä hehtaarimääräisesti peltopinta-alaltaan selkeästi vähemmän kuin
tietoliikenneyhteydellä varustetut maatilat seurantajakson aikana. Yhteydettömiä tiloja ympäröivissä
tilastoruuduissa oli myös enemmän lopettaneita maatiloja kuin vertailutilojen ympärillä, mikä viittaa
yhteydettömien tilojen sijaitsevan maatalouden suhteen heikentyvillä alueilla.
Vaikutusten arvioinnin perusteella voidaan todeta, että kiinteiden laajakaistayhteyksien käytöstä on
hyötyä maatilojen kehittämisessä, vaikka kasvua ei suoranaisesti saavuteta pelkällä kiinteän
laajakaistayhteyden omaksumisella. Kiinteä laajakaistayhteys mahdollistaa ennemminkin maatilojen
kehittämisen ja kilpailukyvyn kasvattamisen, sillä luotettavan yhteyden avulla maatilat voivat ottaa
käyttöön esimerkiksi tuotannon tehostamiseen käytettävää uutta teknologiaa.
Täysin yhteydettömien maatilojen peltopinta-alan kasvu on ollut vain vähäistä viimeisen 20 vuoden
aikana, mikä viittaa yhteydettömien tilojen kasvuhaluttomuuteen tai jonkin rajoittavan tilojen kasvua
voimakkaasti. Yhteydettömät tilat eivät välttämättä hyödy nopealla aikataululla
laajakaistayhteyksistä muodostuvista kilpailueduista. Yhteyden omaksumisesta seuraavien
tuotannollisten etujen saavuttaminen vaatisi pientilallisen näkökulmasta myös muita kalliita
77
laitteistoinvestointeja. Tästä syystä suurimmat edut kiinteistä tietoliikenneyhteyksistä
kohdentuvatkin todennäköisesti jo ennalta suuremmille tiloille, koska niillä on mahdollisuus tehostaa
tuotantoa pieniä tiloja paremmin ja nopeammin.
7.2 Maatilojen tietoliikenneyhteyksien käyttöä selittävät tekijät
Logististen regressiomallien perusteella maatilakohtaisilla muuttujilla on selkeästi vaikutusta
maatilojen käyttämiin tietoliikenneyhteystyyppeihin, sillä tilojen yhteystyypin valinta on riippuvaista
tilan tuotantosuunnasta ja peltopinta-alan suuruudesta. Maatilakohtaisten tekijöiden vaikutusten
suunnat vaihtelevat kuitenkin muodostettujen mallien välillä. Tulosten perusteella voidaan todeta
myös se, että maatilojen tietoliikenneyhteyden käyttö on osittain riippuvaista ympäröivän alueen
maantieteellisistä ja demograafisista tekijöistä, kuten saavutettavuudesta, paikkaperustaisen
aluekehittämisen indeksistä ja väestön ikärakenteesta. Näiden maatilojen ulkopuolisten muuttujien
vaikutusta tilojen tietoliikenneyhteyksien käyttöön voidaan selittää esimerkiksi siten, että niillä on
olennaisesti vaikutusta tietoliikenneyhteyksien rakentamisesta syntyviin kustannuksiin.
Maatilan sisäisistä tekijöistä merkitseviksi muuttujiksi malleissa tulivat maito, liha, vilja ja puutarha
tilojen tuotantosuuntina sekä maatilan peltopinta-ala. Myös mobiiliyhteyden käyttö aiemmalla
seurantajaksolla selitti tilojen mobiiliyhteyden käyttöä. Tuotantosuunnan vaikutus mallien tuloksiin
on liitettävissä melko suoranaisesti tilojen tietoliikenneyhteyksien tarpeisiin. Tietotekniikasta ja
automatisoinnista hyötyvät maito- ja lihatilat voivat käyttää luotettavia tietoliikenneyhteyksiä
päivittäisissä navettojen toiminnoissa. Tästä syystä nämä tuotantosuunnat kasvattavat myös
odotetusti kiinteän laajakaistayhteyden käytön todennäköisyyttä.
Kiinteä laajakaistayhteys on tällä hetkellä luotettavin tapa toteuttaa nopea kiinteä tietoliikenneyhteys
maatilalle, mutta uusista matkaviestinverkkoon perustuvista 4G- ja 5G-yhteyksistä saattaa kehittyä
lähivuosien aikana vaihtoehtoisia yhteyden toteuttamistapoja. 5G-yhteys leviää kuitenkin
oletettavasti vain suurimman kysynnän alueille, jolloin siitä ei ole tulossa laajassa mittakaavassa
maatilojen käyttämä tietoliikenneyhteystyyppi. Tästä johtuen uusia innovatiivisia tapoja tarvitaan
kuluttajien ja yritysten tiedonsiirron varmistamiseksi syrjäalueille.
Erikoistuminen viljan tuotantoon laskee mobiiliyhteyden käytön todennäköisyyttä ja se toisaalta
kasvattaa yhteydettömyyttä maatiloilla. Viljatiloilla tietoliikenneyhteyden tarve on melko vähäistä
kausiluonteisuudesta ja vähäisestä automatisoinnista johtuen, joten tietoliikenneyhteydet eivät ole
78
välttämättömyys viljatilojen kilpailukyvyn ja tehokkuuden kannalta. Tulevaisuudessa viljelyyn
suuntautuneet maatilat saattavat kuitenkin hyötyä tämänhetkistä enemmän nopeista
mobiiliyhteyksistä, sillä täsmäviljelyyn käytettävien laitteiden ja ohjelmistojen sujuva toiminta
edellyttää nopeita langattomia tietoliikenneyhteyksiä.
Maatilan pieni peltopinta-ala kasvattaa tilan yhteydettömyyden todennäköisyyttä, kun taas suuri
peltopinta-ala lisää kiinteän laajakaistayhteyden käytön todennäköisyyttä. Pienille tiloille kiinteään
yhteyteen liittyminen voi muodostua liian suureksi investoinniksi hyötyihin verraten, jolloin ne
päätyvät toteuttamaan yhteyden muulla tavalla. Vastaavasti suurten tilojen on todettu omaksuvan
kiinteät laajakaistayhteydet pienempiä tiloja nopeammin, mikä voi johtua tilojen suuremmista
investointimahdollisuuksista. Peltopinta-alallisesti suurten tilojen omaksuminen voi olla seurausta
myös niiden suuremmasta tietoliikennetarpeesta sekä kehityshalukkuudesta.
Maatilojen ulkoisista tekijöistä tilojen tietoliikenneyhteyksien käyttöön vaikuttavat etenkin niiden
sijaintitekijät ja lähiympäristön väestörakenteeseen liittyvät muuttujat. Näin ollen maatilojen
tietoliikenneyhteystyypin valinta ja käyttö on riippuvaista myös muistakin kuin tilan pitäjän
yksilöllisistä ominaisuuksista, vaikka kaikkien ulkoisten tekijöiden osalta riippuvuudet eivät ole
kovinkaan suuria. Malleissa tilastollisesti merkitseviksi sijaintitekijöiksi tulivat etäisyys kuntosalille,
peruskouluun, kuntakeskukseen ja Kelan toimipisteeseen sekä paikkaperustaisen aluekehittämisen
indeksi. Väestörakennetta kuvaavista muuttujista merkitseviksi nousivat eri ikäryhmien osuuksia
kuvaavat muuttujat ja lähiympäristön väestötiheys. Näiden muuttujien lisäksi riippuvuuksia löytyi
myös postinumerotasolta poimituista työpaikkoja kuvaavista muuttujista, työttömyysasteesta sekä
kotitalouksien keskimääräisistä tuloista.
Maatilojen päätymistä joko kiinteän tai mobiiliyhteyden käyttäjäksi selittää osittain tilan sijainti
aluerakenteessa. Minkä lähempänä maatila sijaitsee kuntakeskusta, sitä todennäköisemmin se käyttää
kiinteää laajakaistayhteyttä. Vastaavasti keskusetäisyyden kasvaessa myös mobiiliyhteyden käytön
todennäköisyys kasvaa. Syntynyttä eroa voidaan selittää keskusetäisyyden funktiona siten, että
kasvaneet kustannukset vaikuttavat kiinteän laajakaistayhteyden saatavuuteen ja
rakennuskustannuksiin harvemmin asutuilla alueilla. Teleoperaattorit ovat rakentaneet kiinteitä
yhteyksiä varsin markkinaehtoisesti ennen Laajakaista kaikille -hanketta, jolloin maaseutualueille
siirryttäessä kiinteän tietoliikenneyhteyden saatavuus alkaa heikentyä etäisyyden kasvaessa
lähimmästä keskuksesta. Maatilat sijaitsevat melko hajautetusti maaseudulla niiden voimakkaan maa-
alariippuvuuden vuoksi, joten tilat eivät voi käytännössä siirtyä parempien yhteyksien äärelle, vaan
79
yhteyksien on levittävä tilojen luokse. Logististen regressiomallien tulokset tukevat myös työn alussa
tehtyä oletusta siitä, että kiinteät laajakaistayhteydet ovat paremmin saatavilla kuntakeskuksien
läheisyydessä kaupunkien leviämisvaikutusten seurauksena.
Väestörakenteen vaikutus tietoliikenneyhteyksien käyttöön vaihtelee siten, että eläkeläisten pieni
osuus maatilan lähiympäristössä kasvattaa kiinteän laajakaistayhteyden käytön todennäköisyyttä.
Nuorehko ja keski-ikäinen väestörakenne viittaa lähiympäristön moninaisiin aktiviteetteihin, jolloin
kiinteälle tietoliikenneyhteydelle on todennäköisesti kysyntää muillakin kuin maatilallisilla.
Vastaavasti eläkeläisten korkea osuus maatilan lähistöllä kasvattaa yhteydettömyyden
todennäköisyyttä. Tilannetta voidaan kuvata osittain ikäihmisten haluttomuudella investoida
kiinteään tietoliikenneverkkoon ainakaan ilman tukea, jolloin yhteyden rakentamiskustannukset
jäisivät maatilalliselle aiemmin yhteydettömillä alueilla. Ikääntyneet maaseutualueet ovat myös
teleoperaattoreiden näkökulmasta heikon kysynnän alueita, jolloin kiinteiden yhteyksien
rakentamista ei luultavasti toteuteta ollenkaan ilman tukea.
7.3 Maatilojen tietoliikenneyhteyksien käytössä esiintyvät alueelliset erot
Laskin logististen regressiomallien pohjalta kullekin maatilalle todennäköisyyden kuulua kunkin
tietoliikenneyhteyden käyttäjäksi tai yhteydettömien tilojen joukkoon. Tulokset on esitetty kolmena
alueellisena pintana, jotka kattavat lähes koko Suomen alueen. Jatkuvien todennäköisyyspintojen
muodostamisen toteutin paikkatieto-ohjelmistossa kriging-interpolointimenetelmällä.
Todennäköisyyspintojen perusteella voidaan todeta, että yhteystyyppien alueellisissa pinnoissa on
selkeitä eroja. Esimerkiksi kiinteiden yhteyksien käyttö painottuu tiheämmin asutuille alueille, kun
taas mobiiliyhteyksiä käytetään harvemmin asutuilla alueilla.
Kiinteän laajakaistan ja mobiiliyhteyden käytön alueellisista todennäköisyyspinnoista on
havaittavissa yhteystyyppien välistä maantieteellistä jakautumista. Kiinteitä laajakaistayhteyksiä
käytetään maatiloilla pääasiassa maan länsi- ja eteläosissa, kun taas mobiiliyhteyden käyttö painottuu
maan keski-, itä- ja pohjoisosiin. Epäilemättä kustannustekijöillä on ollut vaikutusta
tietoliikenneverkkojen erilaistumiseen, sillä kotitalouksien väliset etäisyydet kasvavat siirryttäessä
maan eteläosista kohti pohjoista. Kiinteän laajakaistayhteyden todennäköisimmät käyttöalueet
sijoittuvat vahvasti paikkaperustaisen aluekehittämisen indeksin pienien arvojen alueille. Nämä
alueet ovat sekä sijainti- että kilpailukykytekijöiltään parhaiten kehittyneitä alueita, jolloin kiinteät
laajakaistayhteydet ovat todennäköisesti hyvin saatavilla. Todennäköisimmät kiinteän yhteyden
80
käytön alueet sijoittuvat myös vahvasti Länsi- ja Etelä-Suomeen, jonne maatilat ovat alkaneet
keskittyä väestön tavoin viime vuosien aikana.
Paikkaperustaisen aluekehittämisen indeksin perusteella mobiiliyhteyden käyttö sijoittuu suurelta
osin kehitysongelmaisille alueille, joilla on kasvua rajoittavia paikallistalouden reunaehtoja.
Kehitysongelmaiset alueet sijaitsevat kaukana kasvualueista ja ne ovat pääasiassa väestötiheydeltään
alhaisia, minkä seurauksena nopeaa kiinteää laajakaistayhteyttä ei ole todennäköisesti niille vielä
rakennettu. Tästä syystä kiinteiden laajakaistayhteyksien rakentamisen tukemista tulisi jatkaa siihen
asti, että suurin osa Suomen harvaan asutuista maaseutualueista saadaan luotettavien
tietoliikenneyhteyksien piiriin.
Nopeiden kiinteiden laajakaistayhteyksien rakentaminen on varmin tapa luoda huippunopeat
tietoliikenneyhteydet maaseudulle, sillä lähitulevaisuudessa yleistyvä matkaviestinverkon 5G-yhteys
ei todennäköisesti leviä laajalti maaseutualueille. 5G-verkossa signaali kulkee vain lyhyen matkaa
korkeasta taajuusalueesta johtuen verrattuna 3G- ja 4G tekniikkoihin (Agyapong ym. 2014), joten
5G-tukiasemia tulisi olla hyvin tiheästi myös maaseutualueilla. Tällaisen verkon rakentaminen
maaseudulle ei kuitenkaan ole taloudellisesti kannattavaa, sillä kysyntää on vain vähän kalliisti
toteutettavalle huippunopealle langattomalle laajakaistalle.
Maatilojen yhteydettömyyden todennäköisyyspintaan ei syntynyt korkeita todennäköisyyksiä tilojen
yhteydettömyydelle, joten yhteydettömyys on melko harvinaista ja satunnaista mallin perusteella.
Yhteydettömyyteen ei vaikuttanut suoranaisesti maatilojen huono saavutettavuus, joten
yhteydettömyyden syyt liittyvät oletettavasti ennemmin maatilojen vähäiseen toimintaan ja yhteyden
tarpeettomuuteen. Mobiiliyhteys on todennäköisesti siten vähintäänkin saatavilla myös näille tiloille.
Ainostaan hieman korkeampia todennäköisyyksiä sijoittui kuntien reuna-alueille maan keski- ja
pohjoisosissa, joissa asutusta on vähäistä. Yhteydettömyys tällaisilla syrjäisillä maaseutualueilla
saattaa kuitenkin muodostua yritystoiminnan kannalta ongelmaksi, sillä yhteyksien avulla
sijaintihaittaa olisi mahdollista heikentää ja näin parantaa myös maatilojen kehityksen näkymiä.
7.4 Pohdinta ja jatkotutkimusmahdollisuudet
Tutkielmassa tuotetut tulokset täyttävät maaseudun tietoliikenneyhteyksien tutkimukseen
kohdistuvaa tutkimusaukkoa. Tutkielma on asetelmaltaan pitkälti eksploratiivista eli kokeilevaa, sillä
81
vastaavaa aiempaa tutkimusta ei ole toteutettu. Tästä syystä aihepiirin tutkimusta on tarpeen jatkaa
jatkotutkimuksissa.
Kiteytetysti voidaan todeta, että nopeat kiinteät tietoliikenneyhteydet voivat heikentää sijaintihaitan
vaikutusta maatiloilla sekä yleisemmin maaseudulla. Tutkielman tulokset osoittavat, että kiinteällä
laajakaistayhteydellä on vaikutusta esimerkiksi maatilojen kasvuun. Maatilojen tuotannon
tehostuessa myös tietoliikenneyhteyksien nopeuden ja luotettavuuden merkitys kasvaa, sillä jotkin
maatilojen automatisoidut laitteistot ja etäyhteyden kautta välitettävät tiedot ovat hyvin riippuvaisia
nopeista tietoliikenneyhteyksistä. Maatilat voivat siten luotettavan laajakaistayhteyden omaksumisen
myötä kehittää toimintojaan ja sitä kautta parantaa myös tilojen tuottavuutta ja kilpailukykyä.
Maatilallisilla on mahdollisuus harjoittaa maatalouden lisäksi myös muuta liiketoimintaa kiinteän
yhteyden välityksellä, sillä hitaiden mobiiliyhteyksien varassa esimerkiksi verkkokaupan pitäminen
olisi vähintäänkin haastavaa.
Laajakaista kaikille -hankkeen toimesta rakennettavien nopeiden tietoliikenneyhteyksien vaikutukset
eivät näy vielä laajasti käytetyssä aineistossa, sillä vuoteen 2013 mennessä suunnitelluista
valokuituyhteyksistä oli rakennettu vasta osa. Hanke voi kuitenkin osaltaan vaikuttaa
lähitulevaisuudessa maatilojen ja maaseutualueiden sijaintihaitan lieventymiseen, sillä maatilat ja
maaseudun asukkaat voivat liittyä nopeaan kiinteään laajakaistaverkkoon entistä helpommin
hankkeen toteuduttua. Riskinä on kuitenkin syrjäisempien ja harvimmin asuttujen maaseutualueiden
jääminen rakennettavien nopeiden kiinteiden yhteyksien ulkopuolelle, jos tukea ei voida myöntää
kaikille syrjäisille alueille tai ellei syrjäisimpiä alueita saada kytkettyä nopean yhteyden piiriin
korvaavilla teknisellä ratkaisulla. Tällöin syrjäisimmät alueet kärsivät edelleen voimakkaasta
sijaintihaitasta ja ero digitaalisten palveluiden saatavuudessa keskuksien ja syrjäisten
maaseutualueiden välillä todennäköisesti kasvaa.
Kehitettävää malleihin jäi etenkin käytettävien aineistojen osalta, vaikka muuttujia koottiin varsin
monipuolisesti useasta lähteestä. Maatilojen sisäisiä muuttujia käytettävässä aineistossa oli varsin
vähän, millä on suoravaikutus mallien selitysasteisiin ja osaltaan myös ennustetarkkuuteen.
Aineistoon olisi ollut hyvä sisällyttää myös kiinteän tietoliikenneyhteyden saatavuutta kuvaavia
muuttujia tulosten luotettavuuden parantamiseksi. Tällä hetkellä kiinteiden tietoliikenneyhteyksien
saatavuudesta ei kuitenkaan ole tutkielmaan soveltuvaa aineistoa saatavilla.
82
Tutkielman analyysit ja mallit antavat hyvät lähtökohdat jatkotutkimusaiheille. Mielenkiintoista olisi
esimerkiksi selvittää, että muuttaako Laajakaista kaikille -hankkeen perusteella rakennettavat nopeat
laajakaistayhteydet maatilojen tietoliikenneyhteyksien käyttöä. Hankkeen vaikutukset näkyvät
odotettavasti lähivuosina etenkin kauempana keskuksista sijaitsevilla alueilla, joissa tällä hetkellä
maatilat käyttävät pääsääntöisesti mobiiliyhteyksiä tai osa tiloista saattaa olla jopa yhteydettömiä.
Nopeiden kiinteiden laajakaistayhteyksien myötä myös syrjässä sijaitsevilla maatiloilla olisi
mahdollisuus kehittää toimintojaan tehokkaampaan suuntaan ja ottaa uutta teknologiaa käyttöön.
Tällöin syrjässä sijaitsevat maatilat olisivat yhdenvertaisessa asemassa parempien
laajakaistayhteyksien äärellä sijaitseviin maatiloihin ja näin ollen syrjäisten maatilojen sijaintihaitasta
kärsiminen vähentyisi.
Tutkielmassa muodostetut maatilojen tietoliikenneyhteyksien valintaa kuvaavat mallit jäivät
odotetusti selitysasteeltaan mataliksi ja ne kuvaavat vain osittain maatilojen sisäisten tekijöiden
vaikutusta tilojen käyttämiin yhteystyyppeihin. Malleja on mahdollista täydentää jatkotutkimuksissa
siten, että niistä saadaan paremmin kokonaisuutta selittäviä. Tällä hetkellä mallit keskittyvät suuressa
määrin selittämään muiden kuin yksilöllisten käyttäjän ominaisuuksien vaikutusta eri yhteystyyppien
käyttöön. Malleja voidaan kehittää paremmin kokonaisuutta selittäviksi, jos niihin saataisiin
täydennettyä lisää maatilakohtaisia muuttujia eri tietokannoista. Tällöin alueelliset ennusteet
kuvaisivat myös tarkemmin todellisuutta. Samassa yhteydessä olisi mahdollista hyödyntää aineiston
kaltaistamista myös logistisessa regressiomallinnuksessa, jolloin tulokset voivat osaltaan olla entistä
tarkempia ja paremmin kokonaisuutta selittäviä.
83
LÄHTEET
Agyapong, P., M. Iwamura, D. Staehle, W. Kiess & A. Benjebbour (2014). Design considerations
for a 5G network architecture. IEEE Communications Magazine 52: 11, 65–75.
Arbore, A. & A. Ordanini (2006). Broadband divide among SMEs. International Small Business
Journal 24: 1, 83–99.
Austin, P. (2011). An introduction to propensity score methods for reducing the effect of
confounding in observational studies. Multivariate Behavioral Research 46: 3, 399–424.
Barkley, D., D. Markley & R. Lamie (2007). E-commerce as a business strategy: lesson learned
from case studies of rural and small town businesses. UCED Working Paper 10-2007-02.
15 s.
Batte, M. (2005). Changing computer use in agriculture: evidence from Ohio. Computers and
Electronics in Agriculture 47, 1–13.
Beal, S. & K. Kupzyk (2014). An introduction to propensity scores: what, when, and how. Journal
of Early Adolescence 34: 1, 66–92.
Block, D. & M. Dupuis (2001). Making the country work for the city. American Journal of
Economic and Sociology 60: 1, 79–98.
Brooks, C. (2008). Introduction econometrics for finance. 2. p. 740 s. Cambridge University Press,
Cambridge.
Carare, O., C. McGovern, R. Noriega & J. Schawarz (2015). The willingness to pay for broadband
of non-adopters in the U.S.: estimates from a multi-state survey. Information Economics and
Policy 30, 19–35.
Crandall, R., W. Lehr & R. Litan (2007). The effects of broadband deployment on output and
employment: a cross-sectional analysis of U.S. data. 31.3.2016. <http://www.brookings.edu/
~/media/research/files/papers/2007/6/labor-crandall/06labor_crandall.pdf>
Csótó, M. (2010). Information flow in agriculture – through new channels for improved
effectiveness. Agricultural Informatics 1: 2, 25–34.
Czernich, N., O. Falck, T. Kretschmer & L. Woessmann (2011). Broadband infrastructure and
economic growth. The Economic Journal 121, 505–532.
Czernich, N. (2014). Does broadband internet reduce the unemployment rate? Evidence for
Germany. Information Economics and Policy 29, 32–45.
Digiroad kansallinen tie- ja katutietojärjestelmä (2016). Liikennevirasto. 9.4.2016. <http://www.
digiroad.fi/aineisto/fi_FI/aineisto/>
Euroopan digitaalistrategia (2016). Euroopan parlamentti. 22.3.2016. <http://www.europarl
.europa.eu/atyourservice/fi/displayFtu.html?ftuId=FTU_5.9.3.html#_ftn3>
Forzati, M., C. Mattsson & S. Al-E-Raza (2012). Early effects of FTTH/FTTx on employment and
population evolution: analysis of the 2007–2010 period in Sweden. 6.4.2016. <https://www.
swedishict.se/publications/early-effects-of-ftthfttx-on-employment-and-population-evolution-
population-evolution>
Hosmer, D., S. Lemeshow & R. Sturdivant (2013). Applied logistic regression. 3. p. 528 s. John
Wiley & Sons, New Jersey.
Huippunopean laajakaistan taloudelliset vaikutukset yhteiskunnassa (2012). Liikenne- ja
viestintäministeriön julkaisuja 22/2012. 45 s.
Huippunopea laajakaista (2013). Liikenne- ja viestintäministeriön julkaisuja 13/2013. 24 s.
Hätönen, J. (2011). The economic impact of fixed and mobile high-speed networks. EIB
papers16(2). 30 s.
ICT for everyone (2011). Government Office of Sweden. 23.3.2016. <http://www.government.se
/contentassets/8512aaa8012941deaee5cf9594e50ef4/ict-for-everyone---a-digital-agenda-for-
sweden>
84
Jatila, U. (2001). Yritysten sijaintipaikan valinta päätöksenteko-ongelmana:
päätöksenteko-ongelman määrittely ja alueellinen liikkumavara sijaintineuvontapalvelun
asiakasyrityksissä. Julkaisematon lisensiaatintutkimus, Helsingin kauppakorkeakoulu.
Jayakar, K. & E. Park (2013). Broadband availability and employment: an analysis of county-level
data from the national broadband map. Journal of Information Policy 3, 181–200.
Jensen, M., J. Lopez & J. Pedersen (2013). Analyzing broadband divide in the farm sector.
3.5.2016. <http://vbn .aau.dk/files/186266513/digital_divide.pdf>
Kagklis, D., S. Androulidakis & G. Patikis (2005). A comparative performance evaluation of the
ADSL2+ and ADSL technologies. Computer Science and Engineering 19: 1, 1–6.
Kaloxylos, A., R. Eigenmann, F. Teye, Z. Politopoulou, S. Wolfertf, C. Shrank, M. Dillinger, I.
Lampropoulou, E. Antoniou, L. Pesonen, H. Nicole, F. Thomas, N. Alonistioti & G.
Kormentzas (2012). Farm management systems and the future Internet era. Computers and
Electronics in Agriculture 89, 130–144.
Kangasharju, A. (2003). Alueellisen keskittymisen väistämättömyys. Kansantaloudellinen
aikakausikirja 99: 1, 6–16.
Kilkenny, M. (1998). Transport costs, the new economic geography, and rural development.
Growth and Change 29, 269–280.
Kivinen, T., T. Hurme, K. Sarjokari, M. Hovinen, M. Norring, L. Seppä-Lassila, T. Soveri, M.
Lätti, L. Karttunen & V. Tuure (2013). Lypsykarjatilan eläinten ryhmittely. MTT raportti 137.
56 s.
Kolko, J. (2012). Broadband and local growth. Journal of Urban Economics 71, 100–113.
Kotavaara, O., H. Antikainen & J. Rusanen. (2011). Population change and accessibility by road
and rail networks: GIS and statistical approach to Finland 1970–2007. Journal of Transport
Geography, 19: 4, 926–935.
Kotitalouksien telepalvelujen alueellinen saatavuus 2008 (2008). Liikenne- ja viestintäministeriön
julkaisuja 37/2008. 66 s.
Kuntien pinta-alat ja asukastiheydet 1.1.2016 (2016). Kunnat.net. 13.8.2016. <http://www.kunnat.
net/fi/tietopankit/tilastot/aluejaot/kuntien-pinta-alat-ja-asukastiheydet /Sivut/default.aspx>
Krugman, P. (1991). Increasing returns and economic geography. The Journal of Political Economy
99, 438–499.
Kämäräinen S., S. Rinta-Kiikka & T. Yrjölä (2014). Maatilojen välinen yhteistyö Suomessa. PTT
työpapereita 162. 53 s.
Laajakaista kaikkien ulottuville (2008). Liikenne- ja viestintäministeriön julkaisuja 46/2008. 46 s.
Laajakaistan nopeus (2016). Viestintävirasto. 2.11.2016. <https://www.viestintavirasto.fi/
internetpuhelin/puhelin-jalaajakaistaliittymantoimivuus/ laajakaistannopeus.html>
Laki laajakaistarakentamisen tuesta haja-asutusalueilla 22.12.2009/1186. <http://www.finlex.fi
/fi/laki/ajantasa/2009/20091186>
Laakso, S. & H. Loikkanen (2004.) Kaupunkitalous. 472 s. Gaudeamus, Helsinki.
LaRose, R., S. Strover, J. Gregg & J. Straubhaar (2011). The impact of rural broadband
development: lesson from a natural field experiment. Government Information Quarterly 28:
1, 91–100.
Lehto, M. & P. Neittaanmäki (2014). Huippunopea kiinteä laajakaistaverkko –
informaatioteknologian strateginen infrastruktuuri-investointi. Informaatioteknologian
tiedekunnan julkaisuja 13/2014. 51 s.
Lehtonen, O. & M. Tykkyläinen (2010). Kuinka väestö sijoittuu siirryttäessä tietoyhteiskuntaan?
Yhteiskuntapolitiikka 75: 5, 498–516. 4.4.2016.
<http://julkari.fi/bitstream/handle/10024/101269/lehtonen.pdf?sequence=1>
Lehtonen, O. & M. Tykkyläinen (2012). Työpaikkakehityksen alueelliset kehitysprosessit Itä-
Suomessa 1994–2003. Terra 123: 2, 85–105.
85
Lehtonen, O. & M. Tykkyläinen (2013). Selittävätkö hyvinvointierot odotettua alhaisempaa
poismuuttoa eräiltä korkean työttömyyden alueilta? Yhteiskuntapolitiikka 78: 2, 152–168.
<http://julkari.fi/bitstream/handle/10024/104427/lehtonen.pdf?sequence=4>
Lehtonen, O., O. Wuori & T. Muilu (2014). Työpaikkojen keskittymisen vaikutukset työmatkaan ja
väestön sijoittumiseen. MTT Raportti 138. 39 s.
Lehtonen, O. & O. Wuori (2015). Potentiaalisista leviämisvaikutuksista ja kehityshaitoista
rakentuva paikkaperustaisen aluekehittämisen indeksi Suomessa. Luonnonvara- ja
biotalouden tutkimus 34/2015.
Leminen, A. (2016). Potilaiden liikkumiskustannukset ja omaseurannan kehittämisen
kustannusvaikutukset tyypin 2 diabeteksen seurannassa Pohjois-Karjalassa. 84 s. Pro gradu
-tutkielma, Itä-Suomen yliopisto. 4.11.2016. <http://epublications.uef.fi/pub/urn_nbn_fi_uef-
20160917/urn_nbn_fi_uef-20160917.pdf>
Liesvaara, P., S. Myyrä & M. Väre (2013). Viljelijöiden suhtautuminen satoriskeihin ja kaupallisiin
satovahinkovakuutuksiin. MTT raportti 98. 46 s.
LIPAS Liikuntapaikat.fi infosivut (2016). Jyväskylän yliopisto. 4.5.2016. <https://www.jyu.
fi/sport/laitokset/liikunta/liikuntapaikat>
Lähiajan laajakaistatarpeet maaseudulla (2008). Liikenne- ja viestintäministeriön julkaisuja
57/2008. 46 s.
Maaseutukatsaus 2014 (2014). 209 s. Työ- ja elinkeinoministeriön julkaisuja 2/2014. 209 s.
Maatalouslaskenta 2010 (2013). Maa- ja metsätalousministeriön tietopalvelukeskus. 7.11.2016.
<http://stat.luke.fi/sites/default/files/maatalouslaskenta_2010_osa_1.pdf>
Maatalous- ja puutarhayritysten rakenne 2013 (2014). Luonnonvarakeskus. 25.10.2016.
<http://stat.luke.fi/maatalous-ja-puutarhayritysten-rakenne-2013_fi>
Mack, E. (2014). Businesses and the need for speed: the impact of broadband speed on business
presence. Telematics and Informatics 31, 617–627.
Malecki, E. & B. Moriset (2008). Digital economy. 274 s. Routledge, New York.
Mattila, M. (2014). Terveyden vaikutus äänestämiseen Suomessa ja Euroopassa –
Kaltaistamismenetelmien käyttö äänestystutkimuksissa. Politiikka 56: 3, 230–243.
Maureen, K. (1998). Transport costs, the new economic geography, and rural development. Growth
& Change 29: 3, 259–280.
Menard, S. (2010). Logistic regression. 334 s. SAGE Publications, Thousand Oaks.
Mikä yleispalvelu? (2016). Viestintävirasto. 26.9.2016. <https://www.viestintavirasto.fi/
viestintavirasto/signaali/signaali12015/mikaihmeenyleispalvelu.html>
Muth, R. (1971). Migration: chicken or egg? Southern Economic Journal 37: 295–306.
Myöhästyneet eläinrekisteri-ilmoitukset aiheuttavat tukimenetyksiä (2015). Maa- ja
metsätalousministeriö. 9.8.2016. <http://mmm.fi/artikkeli/-/asset_publisher/myohastyneet-
elainrekisteri-ilmoitukset-aiheuttavat-tukimenetyksia>
Niemi, J. & J. Ahlstedt (2005; toim). Suomen maatalous ja maaseutuelinkeinot 2005. 94 s. MTT
taloustutkimus, Helsinki. <https://portal.mtt.fi/portal/page/portal/mtt/mtt/julkaisut/
suomenmaatalousjamaaseutuelinkeinot/76FF2011450BB24BE040A8C0023C0976>
Niemi, J. & J. Ahlstedt (2015). Suomen maatalous ja maaseutuelinkeinot 2015. 2. p. 99 s.
Luonnonvarakeskus, Helsinki.
Nopea laajakaista -hanke tuo huippunopeat internetyhteydet haja-asutusalueille (2016).
Viestintävirasto. 10.3.2016. <https://www.viestintavirasto.fi/ohjausjavalvonta/
laajakaista2015.html>
Nopeiden yhteyksien saatavuus (2016). Viestintävirasto. 10.8.2016. <https://www.viestintavirasto.
fi/tilastotjatutkimukset/tilastot/2013/nopeidenyhteyksiensaatavuus.html>
Nummenmaa , L. (2009). Käyttäytymistieteiden tilastolliset menetelmät. 2. p. 116 s. Tammi,
Helsinki.
86
Oliver, M. & R. Webster (2015). Basic steps in geostatistics: the variogram and kriging. 100 s.
Springer, Berlin.
Paavo – Postinumeroalueittainen avointieto (2016). Tilastokeskus. 15.8.2016.
<https://www.stat.fi/tup/paavo/index.html>
Partridge, M., R. Bollman, M. R. Olfert & A. Alesia (2007). Riding the wave of urban growth in the
countryside: spread, backwash, or stagnation? Land Economics 83: 2, 128–152.
Picot, A. (2007). The role of government in broadband access. Telecommunications Policy 31: 10–
11, 660–674.
Polèse, M. & R. Shearmur (2004). Is distance really dead? Comparing location patterns over time
in Canada. International Regional Science Review 27: 4, 431−457.
Prieger, J. (2013). The broadband digital divide and the economic benefits of mobile broadband for
rural areas. Telecommunications Policy 37: 4, 383–502.
Rakennetutkimus (2016). Luonnonvarakeskus. 11.4.2016. <http://stat.luke.fi/tiedonkeruu-
rakennetutkimus_fi>
Ramírez, R. & D. Richardson (2005). Measuring the impact of telecommunication services on rural
and remote communities. Telecommunications Policy 29, 297-319.
Rosenbaum, P., & D. Rubin (1983). The central role of the propensity score in observational studies
for causal effects. Biometrika 70: 41–55.
Salami, P. & H. Ahmadi (2010). Review of Farm Management Information Systems (FMIS). New
York Science Journal 3: 5, 87–95.
Sawada, M., D. Cossette, B. Wellar & T. Kurt (2006). Analysis of the urban/rural broadband divide
in Canada: using GIS in planning terrestrial wireless deployment. Government Information
Quarterly 23, 454–479.
Shideler, D. & N. Badasyan (2012). Broadband impact on small business growth in Kentucky.
Journal of Small Business and Enterprise Development. 19: 4, 589–606.
Skerratt, S. (2010). Hot spots and not spots: addressing infrastructure and service provision through
combined approaches in rural Scotland. Sustainability 2, 1719–1741.
Skerratt, S., J. Farrington & F. Heesen (2012). Next generation broadband in rural Scotland:
mobilising, meeting and anticipating demand. Teoksessa Skerratt, S., J. Atterton, C. Hall, D.
McCracken, A. Renwick, C. Revoredo-Giha, A. Steinerowski, S. Thomson, M. Woolvin, J.
Farrington & F. Heesen (toim.): Rural Scotland in Focus 2012, 70–85. Rural Policy Centre,
Edinburgh.
Sørensen, C., S. Fountas, E. Nash, L. Pesonen, D. Bochtis, S. Pedersen, B. Basso, S. Blackmore
(2010). Conceptual model of a future farm management information system. Computers and
Electronics in Agriculture 72, 37–47.
Stenberg, P., M. Morehart, S. Vogel, J. Cromartie, V. Breneman & D. Brown (2009). Broadband
internet’s value for rural America. Economic Research Report No.78. United States
Department of Agriculture.
Stern, M. & A. Adams (2010). Do rural residents really use the internet to build social capital?
American Behavioral Scientist 53: 9, 1389–1422.
SVT 2014 = Suomen virallinen tilasto. Väestön tieto- ja viestintätekniikan käyttö. Tilastokeskus,
Helsinki. <http://tilastokeskus.fi/til/sutivi/2014/sutivi_2014_2014-11-06_tie_001_fi.html>
Tietoa Suomi.fistä (2016).Valtiokonttori. 9.4.2016. <https://www.suomi.fi/suomifi/suomi/yleiset/
tietoa_suomifista/index.html>
Tookey, A., J. Whally & S. Howick (2006). Broadband diffusion in remote and rural Scotland.
Telecommunications Policy 30: 481–495.
Townsend, L., A. Sathiaseelan, G. Fairhurst & C. Wallace (2013). Enhanced broadband access as a
solution to the social and economic problems of the rural digital divide. Local Economy 28: 6,
580–595.
87
Voutilainen, O., H. Vihinen & O. Wuori (2009). Maatalous, maaseutu ja tukien kohdentuminen.
MTT kasvu 7. 94 s.
Voutilainen, O., O. Wuori & T. Muilu (2012). Eriytyvät alue- ja maatalouden rakenteet Suomessa
maaseutunäkökulmasta. MTT raportti 64. 87 s.
Väestöruutuaineisto 1 km x 1 km (2016). Tilastokeskus. 17.4.2016. <http://www.stat.fi/tup/
rajapintapalvelut/vaestoruutuaineisto_1km.html>
Yhdyskuntarakenteen seurantajärjestelmä YKR (2015). Tietojen kuvaus. Suomen ympäristökeskus
& Tilastokeskus.
YKR-aineisto (2016). Tilastokeskus, Helsinki. 1.2.2016. <www.stat.fi>
What is the ArcGIS network analyst extension? (2016). ESRI. 9.4.2016. <http://desktop.arcgis.com
/en/arcmap/10.3/guide-books/extensions/network-analyst/what-is-network-analyst-.htm>
Whitacre, B., P. Hartman, S. Boggs, & V. Schott (2009). A community perspective on quantifying
the economic impact of teleradiology and telepsychiatry. The Journal of Rural Health 25: 2,
194-197.
Whitacre, B., R. Gallardo & S. Strover (2014a). Broadband's contribution to economic growth in
rural areas: moving towards a causal relationship. Telecommunications Policy 38: 11, 1011–
1023.
Whitacre, B., T. Mark & T. Griffin (2014b). How connected are our farms? Choices 29: 3, 1–9.
Whitacre, B., S. Strover & R. Gallardo (2015). How much broadband infrastructure matter?
Decomposing the metro-non-metro adoption gap with the help of the national broadband map.
Government Information Quarterly 32, 261–269.
Wood, A. & S. Roberts (2011). Economic Geography: Places, Networks and Flows. 179 s.
Routledge, Abingdon.
88
LIITTEET
LIITE 1. Kaltaistamisessa käytetyt muuttujat.
Muuttuja Lähdeaineisto Kuvaus
Väestötiheys vuonna 2014
(as./km2)
YKR Tilastoruudun väestön määrä suhteutettuna
ruudun pinta-alaan (as./km2)
Paikkaperustaisen
aluekehittämisen indeksi
Luonnonvarakeskus Paikallista kehittämistarvetta kuvaava
indeksin arvo tilastoruuduittain
Etäisyys oikeushallintoon (m) Suomi.fi-portaali* Etäisyys lähimpään oikeushallintoon
tieverkkoa pitkin kuljettuna (m)
Etäisyys kuntakeskukseen (m) Suomi.fi-portaali* Etäisyys lähimpään kuntakeskukseen
tieverkkoa pitkin kuljettuna (m)
Etäisyys kuntosalille (m) LIPAS-palvelu* Etäisyys lähimmälle kuntosalille tieverkkoa
pitkin kuljettuna (m)
Etäisyys peruskouluun (m) Suomi.fi-portaali* Etäisyys lähimpään peruskouluun
tieverkkoa pitkin kuljettuna (m)
*) Lähdeaineistoja on käytetty apuna laskennassa, mutta varsinaiset saavutettavuudet on ratkaistu
paikkatieto-ohjelmistossa.
LIITE 2. Muuttujat, joilla on tutkittu tietoliikenneyhteyksien vaikutusta maatilojen kehitykseen.
Muuttuja Lähdeaineisto Kuvaus
Tilan peltopinta-ala (ha) Rakennetutkimus Maatilan käytössä olevan peltopinta-alan
määrä (ha)
Tilan peltopinta-alan kasvu
(%)
Luonnonvarakeskus Maatilan käytössä olevan peltopinta-alan
kasvu vuosien 1995–2014 välillä (%)
Tilan peltopinta-alan kasvu
(ha)
Luonnonvarakeskus Maatilan käytössä olevan peltopinta-alan
kasvu vuosien 1995–2014 välillä (ha)
Käynnissä olevia tiloja
samassa tilastoruudussa
Luonnonvarakeskus Käynnissä olevien maatilojen lukumäärä
maatilaa ympäröivässä tilastoruudussa
vuonna 2014
Lopetettuja tiloja samassa
tilastoruudussa
Luonnonvarakeskus Lopetettujen tilojen lukumäärä maatilaa
ympäröivässä tilastoruudussa vuosien
1995–2014 välillä
89
LIITE 3. Maatilojen tietoliikenneyhteyksien käytön ja yhteydettömyyden mallintamisessa käytetyt
muuttujat.
Muuttuja Muuttujan
taso
(Maatilan
sisäisen
/ulkoinen)
Lähdeaineisto Kuvaus
Maatilan peltopinta-
ala (a)
Sisäinen Rakennetutkimus Maatilan käytössä olevan peltopinta-
alan määrä aareina (a)
Maito
tuotantosuuntana
Sisäinen Rakennetutkimus Dummy-muuttuja maatilan
tuotantosuunnasta
Liha
tuotantosuuntana
Sisäinen Rakennetutkimus Dummy-muuttuja maatilan
tuotantosuunnasta
Vilja
tuotantosuuntana
Sisäinen Rakennetutkimus Dummy-muuttuja maatilan
tuotantosuunnasta
Puutarha
tuotantosuuntana
Sisäinen Rakennetutkimus Dummy-muuttuja maatilan
tuotantosuunnasta
Maatilalla
mobiiliyhteys
vuonna 2010
Sisäinen Rakennetutkimus Dummy-muuttuja maatilan
mobiiliyhteyden käytöstä vuonna
2010
Käynnissä olevien
tilojen lukumäärä
tilastoruudussa
Ulkoinen Rakennetutkimus Käynnissä olevien maatilojen
lukumäärä maatilaa ympäröivässä
tilastoruudussa vuonna 2013
Alkutuotannon
työpaikkojen osuus
(%)
Ulkoinen Paavo-aineisto Alkutuotannon työpaikkojen osuus
postinumeroalueen työpaikoista
vuonna 2013 (%)
Palvelualan
työpaikkojen osuus
(%)
Ulkoinen Paavo-aineisto Palvelualan työpaikkojen osuus
postinumeroalueen työpaikoista
vuonna 2013 (%)
Työttömyysaste (%) Ulkoinen Paavo-aineisto Työttömien osuus postinumeroalueen
työllisistä (%)
Talouksien
keskimääräiset tulot
(€)
Ulkoinen Paavo-aineisto Talouksien keskitulot
postinumeroalueella vuonna 2014 (€)
0–17 vuotiaiden
osuus vuonna 2014
(%)
Ulkoinen YKR 0–17 vuotiaiden osuus tilastoruudun
väestöstä vuonna 2014 (%)
18–64 vuotiaiden
osuus vuonna 2014
(%)
Ulkoinen YKR 18–64 vuotiaiden osuus tilastoruudun
väestöstä vuonna 2014 (%)
30–64 vuotiaiden
osuus vuonna 2014
(%)
Ulkoinen YKR 30–64 vuotiaiden osuus tilastoruudun
väestöstä vuonna 2014 (%)
Väestötiheys vuonna
2014 (as./km2)
Ulkoinen YKR Tilastoruudun väestön määrä
suhteutettuna ruudun pinta-alaan
(as./km2)
Yli 65-vuotiaat
vuonna 2014 (%)
Ulkoinen Väestöruutu-
aineisto
Yli 65-vuotiaiden osuus tilastoruudun
väestöstä vuonna 2014 (%)
Paikkaperustaisen
aluekehittämisen
indeksi
Ulkoinen Luonnonvarakeskus Paikallista kehittämistarvetta kuvaava
indeksin arvo tilastoruuduittain
90
Etäisyys kuntosalille
(m)
Ulkoinen LIPAS-palvelu* Etäisyys lähimmälle kuntosalille
tieverkkoa pitkin kuljettuna (m)
Etäisyys
peruskouluun (m)
Ulkoinen Suomi.fi-portaali* Etäisyys lähimpään peruskouluun
tieverkkoa pitkin kuljettuna (m)
Etäisyys
kuntakeskukseen (m)
Ulkoinen Suomi.fi-portaali* Etäisyys lähimpään kuntakeskukseen
tieverkkoa pitkin kuljettuna (m)
Etäisyys Kelan
toimipisteeseen (m)
Ulkoinen Suomi.fi-portaali* Etäisyys lähimpään Kelan
toimipisteeseen tieverkkoa pitkin
kuljettuna (m)
*) Lähdeaineistoja on käytetty apuna laskennassa, mutta varsinaiset saavutettavuudet on ratkaistu
paikkatieto-ohjelmistossa.
LIITE 4. Karttaesitys tutkimusaineiston maatilojen sijainneista. Yksi ruutu kuvaa yhtä maatilaa.
Top Related