SEIMO TEISĖKŪROS MALŪNO IR KOMITETŲ VEIKLOS TEISĖKŪROJE ANALIZĖ 2012-2024 M.¶

ĮVADAS¶

Lietuvos Respublikos Seimas dirba 4 metų kadencijomis. Darbe analizuojami pastarųjų 3 Seimo kadencijų duomenys:

2012-2016 m. kadencija (Seimo pirmininkai: V. Gedvilas, L. Graužinienė (DP), premjeras: A. Butkevičius (LSDP)): 2012/11/16 - 2016/11/13

2016-2020 m. kadencija (Seimo pirmininkas V. Pranckietis (LVŽS), premjeras - S. Skvernelis (LVŽS)): 2016/11/14 - 2020/11/12

2020-2024 m. kadencija (Seimo pirmininkė V. Čmilytė-Nielsen (LS), premjerė I. Šimonytė (TS-LKD)): 2020/11/13 - iki dabar

Teisėkūros procesas

Pagrindiniai (didžiausią dalį sudarantys) Seimo priimami teisės aktai yra įstatymai ir Seimo nutarimai. Jie priimami jei sėkmingai praeina šias stadijas: pateikimas Seime, svarstymas komitetuose, svarstymas Seime, priėmimas Seime.

Įstatymai yra kur kas sudėtingesni teisės aktai nei Seimo nutarimai. Seimo nutarimais Seimas išreiškia savo politinę valia tam tikrais klausimais (pvz., paveda Valstybės kontrolei atlikti valstybinį auditą), taip pat sprendžia personalijų klausimus (pvz., skiria įstaigų vadovus, pritaria teisėjų kandidatūroms ir pan.). Tuo tarpu įstatymai kompleksiškai reguliuoja tam tikrą gyvenimo sritį, įstatymų nuostatos turi būti suderintos ir tarpusavyje. Dažnai įstatymų projektai būna svarstomi ne pavieniui, bet projektų paketais, kai norint sureguliuoti tam tikrą klausimą reikia pakeisti kelis įstatymus. Vienas įstatymas yra keičiamas vienu įstatymo projektu (skirtingai nei kai kuriose kitose valstybėse, kur visi susiję kelių įstatymų pakeitimai svarstomi viename projekte).

Pateikimo Seime metu, jei projektas sulaukia palaikymo, yra skiriami pavedimai komitetams šį projektą apsvarstyti. Visada yra paskiriamas vienas pagrindinis komitetas, kuris nagrinėja projektą. Taip pat gali būti paskiriama vienas arba keli papildomi komitetai tam pačiam projektui nagrinėti.

Papildomi komitetai apsvarsto projektą per savo "šakinę" prizmę ir pateikia savo išvadas pagrindiniam komitetui.

Pagrindinis komitetas turi projektą apsvarstyti iš esmės, priimti sprendimus dėl visų gautų pastabų ir pasiūlymų projektui ir parengti išvadą. Jeigu pagrindinis komitetas projektui pritaria, jis parengia patobulintą projektą, kuris toliau yra svarstomas Seime svarstymo ir priėmimo stadijose.

Taigi, pagrindinis komitetas vaidina labai svarbų vaidmenį teisėkūros procese. Jam tenka ne tik didžiausia atsakomybė už projekto kokybę, tačiau ir didžiausias darbo krūvis.

Komitetus Seimas paskiria atsižvelgdamas į jų veiklos sritis. Todėl pagal tai, kuris komitetas gauna daugiausiai Seimo pavedimų, galima daryti įžvalgas apie laikotarpio politinės darbotvarkės aktualijas.

Seimo komitetai Komitetai yra sudaromi iš Seimo narių. Kiekvienas Seimo narys turi būti vieno komiteto nariu. Išimtis yra Europos reikalų komitetas ir Ateities komitetas, kurio nariais yra kitų komitetų nariai. Į kommitetus Seimo nariai paskiriami atsižvelgiant į frakcijoms tenkančias kvotas. Komiteto narių skaičių ir personalinę sudėti nustato Seimas savo nutarimu.

Komitetų skaičius yra gana stabilus. Dauguma komitetų egzistavo visose trijose analizuojamose kadencijose. Tačiau buvo ir pasikeitimų:

2016 -2020 m. kadencijos pradžioje buvo įsteigtas Kultūros komitetas, kuris perėmė dalį buvusio Švietimo, mokslo ir kultūros komiteto veiklos sričių, o pastarojo komiteto pavadinimas pakeistas į Švietimo ir mokslo komitetą. Darbe nepriklausomai nuo kadencijos, Švietimo komitetui suteiktas dabartinis pavadinimas.

Šios kadencijos pradžioje buvo panaikintas ankstesnėje kadencijoje dar buvęs Informacinės visuomenės plėtros komitetas. Deja, bet šio komiteto dalies duomenų nėra, todėl jis nėra įtrauktas į šią analizę.

2020-2024 m. kadencijos pradžioje buvo įsteigtas Ateities komitetas.

Šiuo metu Seime yra sudaryta 16 komitetų. Dauguma jų (išskyrus Ateities, Audito, Europos reikalų ir Užsienio reikalų komitetus) daugiausiai dėmesio skiria teisėkūros veiklai.

HIPOTEZĖS¶

  1. Teisėkūros malūnas sukasi vis greičiau (t. y. kiekvienoje kadencijoje Seime yra svarstoma vis daugiau teisės aktų projektų).
  2. Teisės ir teisėtvarkos komitetui tenka didžiausias teisėkūros krūvis (taip yra dažnai deklaruojama).
  3. Gyvenimo aktualijos daro lemiamą įtaką teisėkūrai - tam tikru metu dominuojančios temos (pvz. COVID-19, karas Ukrainoje) atsispindi būtent tą sritį kuruojančio Seimo komiteto darbo krūvio padidėjime.

HIPOTEZIŲ TIKRINIMAS¶

Norėdami patikrinti šias hipotezes, remsimės Seimo veiklos duomenimis iš Teisės aktų informacinės sistemos (TAIS) (exportuoti .xlxs formatu užregistruotų projektų duomenys), taip pat Seimo kanceliarijos pateiktais duomenimis iš vidinių sistemų apie Seimo pavedimus komitetams (xlsx formatu).

Importuojame analizei reikalingus modulius.

In [1]:
import pandas as pd

Analizei atlikti nusiskaitome duomenų failus.

In [2]:
komitetai = pd.read_excel('komitetai.xlsx')  #Seimo pavedimai komitetams
TAIS = pd.read_excel('TAIS.xlsx')            #Registruotų projektų sąrašas

Atliekame duomenų tvarkymą ir valymą.

Komitetų lentelę reikės papildyti TAIS lentelės duomenimis apie projekto rūšį. Prieš jungiant lenteles, suvienodiname komitetų lentelės stulpelio, per kurį jungsime abi lenteles, pavadinimą. Pasikeičiame ir kitų stulpelių pavadinimus

In [3]:
komitetai.rename(columns = {'PAD_ID':'pad_id', 'PROJEKTO_TITLE':'projekto_pav', 'PASKYRIMO_DATA':'paskyrimo_data', 'PAD_TITLE':'komitetas', 'AR_PAGRINDINIS':'pagr_pap', 'PROJEKTO_NR':'Reg. Nr.'}, inplace = True)

iš TAIS lentelės išsirenkame tik sujungimui reikiamus stulpelius ir susikuriame naują lentelę jungimui

In [4]:
TAIS_selected = TAIS[['Reg. Nr.', 'Rūšis']]

Prie lentelės komitetai prijungiame lentelę TAIS_selected.

In [5]:
komitetai = pd.merge(komitetai, TAIS_selected, on = 'Reg. Nr.', how = 'left')

Toliau analizuosime tik komitetų duomenis, todėl iš komitetų lentelės panaikiname įrašus apie Seimo pavedimus komisijoms. Taip pat pašaliname kitus analizei nereikalingus stulpelius.

In [6]:
komitetai = komitetai[~komitetai['komitetas'].str.endswith('komisija')]
komitetai
Out[6]:
pad_id Reg. Nr. projekto_pav paskyrimo_data komitetas pagr_pap ISVADOS_DATA Rūšis
0 22 XIIP-120 Seimo NUTARIMO "Dėl Lietuvos Respublikos Vyria... 2012-12-11 Nacionalinio saugumo ir gynybos komitetas Pagrindinis NaT Nutarimo projektas
1 2 XIIP-120 Seimo NUTARIMO "Dėl Lietuvos Respublikos Vyria... 2012-12-11 Kaimo reikalų komitetas Pagrindinis NaT Nutarimo projektas
2 48 XIIP-120 Seimo NUTARIMO "Dėl Lietuvos Respublikos Vyria... 2012-12-11 Žmogaus teisių komitetas Pagrindinis NaT Nutarimo projektas
3 45 XIIP-120 Seimo NUTARIMO "Dėl Lietuvos Respublikos Vyria... 2012-12-11 Teisės ir teisėtvarkos komitetas Pagrindinis NaT Nutarimo projektas
4 14 XIIP-120 Seimo NUTARIMO "Dėl Lietuvos Respublikos Vyria... 2012-12-11 Aplinkos apsaugos komitetas Pagrindinis NaT Nutarimo projektas
... ... ... ... ... ... ... ... ...
11165 14 XIVP-4014 Atliekų tvarkymo įstatymo Nr. VIII-787 1, 2, 3... 2024-07-18 Aplinkos apsaugos komitetas Pagrindinis NaT Įstatymo projektas
11166 40 XIVP-3989 Vyresnio amžiaus žmonių politikos pagrindų įst... 2024-07-18 Švietimo ir mokslo komitetas Papildomas NaT Įstatymo projektas
11167 40 XIVP-4021 Mokslo ir studijų įstatymo Nr. XI-242 10 strai... 2024-07-18 Švietimo ir mokslo komitetas Pagrindinis NaT Įstatymo projektas
11168 2 XIVP-4028 Lietuvos kariuomenės Tauragės karinio poligono... 2024-07-18 Kaimo reikalų komitetas Papildomas NaT Įstatymo projektas
11169 2 XIVP-3248(3) Augalų apsaugos įstatymo Nr. I-1069 pakeitimo ... 2024-07-18 Kaimo reikalų komitetas Pagrindinis 2024-05-15 Įstatymo projektas

10850 rows × 8 columns

In [7]:
komitetai = komitetai.drop(columns = 'ISVADOS_DATA')

TAIS lentelėje pašaliname analizei nereikalingus stulpelius ir persivadiname likusius stulpelius

In [8]:
TAIS = TAIS.drop(columns = ['Būsena', 'Rengianti institucija'])
In [9]:
TAIS.rename(columns = {'Teisės akto projekto antraštė':'projekto_pav', 'Rūšis':'rusis', 'Registruota':'reg_data'}, inplace = True)
TAIS
Out[9]:
projekto_pav rusis Reg. Nr. reg_data Iniciatorius
0 Seimo nutarimo „Dėl Lietuvos Respublikos Seimo... Nutarimo projektas XIVP-4059 2024-08-07 Seimo Pirmininko pirmasis pavaduotojas, priim@...
1 Pirkimų, atliekamų vandentvarkos, energetikos,... Įstatymo projektas XIVP-4058 2024-08-07 Seimo narė Ieva Pakarklytė, ieva.pakarklyte@lr...
2 Viešųjų pirkimų, atliekamų gynybos ir saugumo ... Įstatymo projektas XIVP-4057 2024-08-07 Seimo narė Ieva Pakarklytė, ieva.pakarklyte@lr...
3 Administracinių nusižengimų kodekso 589 straip... Įstatymo projektas XIVP-4056 2024-08-07 Seimo narė Viktorija Čmilytė-Nielsen, viktorij...
4 Šiaulių laisvosios ekonominės zonos įstatymo N... Įstatymo projektas XIVP-4055 2024-08-06 Seimo narys Andrius Kupčinskas, andrius.kupcin...
... ... ... ... ... ...
22188 Įmonių bankroto įstatymo 4, 10, 11, 11(4), 11(... Įstatymo projektas XIP-4385(2) 2012-12-18 Ekonomikos komitetas, priim@lrs.lt
22189 Seimo NUTARIMO "Dėl D.Vasarienės skyrimo Lietu... Nutarimo projektas XIIP-146 2012-12-18 Lietuvos Respublikos Prezidentas, tapis@lrp.lt
22190 Seimo NUTARIMO "Dėl Lietuvos Respublikos Vyria... Nutarimo projektas XIIP-120 2012-12-07 Seimo narys Algirdas Sysas, alsysa@lrs.lt, (5)...
22191 Seimo NUTARIMO "Dėl Seimo nutarimo "Dėl Privat... Nutarimo projektas XIIP-105 2012-12-06 Ekonomikos komitetas, priim@lrs.lt
22192 Seimo NUTARIMO "Dėl Lietuvos Respublikos Seimo... Nutarimo projektas XIIP-48 2012-11-27 Seimo narys Artūras Skardžius

22193 rows × 5 columns

Kad būtų patogiau analizuoti duomenis lyginant kadencijomis, lenteles pasipildome papildomu stulpeliu 'kadencija', kuriame pagal lentelės datas priskiriame įrašus atitinkamai kadencijai.

In [23]:
TAIS['reg_data']= pd.to_datetime(TAIS['reg_data'])

def priskirti_data(s):
    if pd.Timestamp('2012-11-16') <= s['reg_data'] <= pd.Timestamp('2016-11-13'):
        return 12
    elif pd.Timestamp('2016-11-14') <= s['reg_data'] <= pd.Timestamp('2020-11-12'):
        return 13
    elif s['reg_data'] >= pd.Timestamp('2020-11-13'):
        return 14
    else:
        return 0
        
TAIS['kadencija'] = TAIS.apply(priskirti_data, axis = 'columns')
TAIS.to_excel('TAIS.xlsx')
In [11]:
def priskirti_data(s):
    if pd.Timestamp('2012-11-16') <= s['paskyrimo_data'] <= pd.Timestamp('2016-11-13'):
        return 12
    elif pd.Timestamp('2016-11-14') <= s['paskyrimo_data'] <= pd.Timestamp('2020-11-12'):
        return 13
    elif s['paskyrimo_data'] >= pd.Timestamp('2020-11-13'):
        return 14
    else:
        return 0
        
komitetai['kadencija'] = komitetai.apply(priskirti_data, axis = 'columns')
komitetai.to_excel('komitetai.xlsx')

1 HIPOTEZĖ. Teisėkūros malūnas sukasi vis greičiau¶

Norint įsitikinti, ar teisėkūros malūnas sukasi vis greičiau, turime palyginti registruotų projektų skaičių skirtingais laikotarpiais. Lyginame Seimo kadencijomis

TAIS lentelėje išsifiltruojame projektus, kuriuos iniciavo ne komitetas. Taip rasime pradinius projektus ir eliminuosime komitetų patobulintus projektus

In [12]:
TAIS_pirminiai = TAIS[~TAIS['Iniciatorius'].str.contains('komit')]
per_kadencija_registruota_projektu = TAIS_pirminiai.groupby('kadencija')['kadencija'].value_counts()

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(per_kadencija_registruota_projektu.index, per_kadencija_registruota_projektu.values, label='Registruoti projektai', marker='o')

plt.xlabel('Kadencija')
plt.ylabel('Projektų skaičius')
plt.title('Registruotų projektų skaičius pagal kadenciją')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.xticks([12, 13, 14])
plt.show()
No description has been provided for this image

Taigi iš gautų rezultatų matome, kad daugiausiai pirminių projektų buvo registruota 13 kadencijoje. Nors 14 kadencija dar nesibaigė (likę 3 mėnesiai), tačiau pagal esamas tendencijas iniciatyvos neturėtų pasivyti ar pralenkti buvusios kadencijos.

Taip pat galima palyginti pagrindinių iniciatorių (Vyriausybės, Seimo narių ir Prezidento) iniciatyvų skaičių skirtingomis kadencijomis, kad pamatytume, kaip kiekviena grupė didino ar mažino teisėkūros malūno sukimąsi

In [13]:
SN_iniciatyvos = TAIS[TAIS['Iniciatorius'].str.contains(r'Seimo nar', na=False)]
SN_counts = SN_iniciatyvos.groupby('kadencija')['kadencija'].value_counts()

LRV_iniciatyvos = TAIS[TAIS['Iniciatorius'].str.contains(r'Vyriaus', na=False)]
LRV_counts = LRV_iniciatyvos.groupby('kadencija')['kadencija'].value_counts()

Prez_iniciatyvos = TAIS[TAIS['Iniciatorius'].str.contains(r'Prezid', na=False)]
Prez_counts = Prez_iniciatyvos.groupby('kadencija')['kadencija'].value_counts()

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import MaxNLocator

plt.figure(figsize=(10, 6))

plt.plot(SN_counts.index, SN_counts.values, label='Seimo narys', marker='o')
plt.plot(LRV_counts.index, LRV_counts.values, label='Vyriausybė', marker='o')
plt.plot(Prez_counts.index, Prez_counts.values, label='Prezidentas', marker='o')

plt.xlabel('Kadencija')
plt.ylabel('Iniciatyvų skaičius')
plt.title('Iniciatyvų skaičius pagal kadenciją')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.xticks([12, 13, 14])
plt.show()
No description has been provided for this image

Kaip matome iš duomenų, daugiausiai iniciatyvų visose kadencijose registruoja Seimo nariai. 14 kadencija pasižymi tuo, kad tiek Seimo narių, tiek Vyriausybės iniciatyvų gerokai sumažėjo, tuo tarpu Prezidento iniciatyvų skaičius šioje Seimo kadencijoje ir praėjusioje Seimo kadencijoje liko beveik nepakitęs.

IŠVADA. Hipotezė, kad teisėkūros malūnas sukasi vis greičiau, nepasitvirtino. Tai galiojo praeityje, tačiau ši Seimo kadencija šią tendenciją pakeitė.

2 HIPOTEZĖ. Teisės ir teisėtvarkos komitetui tenka didžiausias teisėkūros krūvis.¶

Kiek Seimo pavedimų gavo kiekvienas komitetas kiekvienoje kadencijoje?

In [14]:
komitetai_counts = komitetai.groupby(['komitetas', 'kadencija'])[['komitetas']].count()
komitetai_counts = komitetai_counts.rename(columns={'komitetas': 'pavedimu_skaicius'}) 

komitetai_counts = komitetai_counts.unstack(level='kadencija')

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
komitetai_counts.plot(kind='barh', ax=ax, width=0.9, color=['skyblue', 'lightgreen', 'salmon'])
ax.set_xlabel('Pavedimų skaičius')
ax.set_ylabel('Komitetas')
ax.set_title('Pavedimų komitetams skaičius pagal kadenciją')
ax.legend(title='Kadencija', loc='upper right')
ax.grid(axis='y')

for container in ax.containers:
    ax.bar_label(container, label_type='edge')

ax.invert_yaxis()

plt.show()
No description has been provided for this image

Iš duomenų matome, kad iš tiesų, Teisės ir teisėtvarkos komitetas visose kadencijose gaudavo daugiausiai Seimo pavedimų, lyginant su kitais komitetais.

Kiek kiekvienas komitetas gavo svarstyti atskirų rūšių projektų? Tai svarbu žinoti, nes tik įstatymų projektai lemia didelį krūvį. Dėl itin mažo skaičiaus kitokių rūšių, žiūrime tik į Nutarimo projektus ir Įstatymo projektus.

In [15]:
# Filtruoti duomenis, kad būtų tik "Įstatymo projektas" ir "Nutarimo projektas"
komitetai_filtered = komitetai[komitetai['Rūšis'].isin(['Įstatymo projektas', 'Nutarimo projektas'])]

# Grupavimas ir skaičiavimas
komitetai_counts = komitetai_filtered.groupby(['komitetas', 'Rūšis'])[['komitetas']].count()
komitetai_counts = komitetai_counts.rename(columns={'komitetas': 'pavedimu_skaicius'})

# Pertvarkyti duomenis
komitetai_counts = komitetai_counts.unstack(level='Rūšis').fillna(0)

# Pridėti bendrą pavedimų skaičių kiekvienam komitetui
komitetai_counts['total'] = komitetai_counts.sum(axis=1)

# Rūšiuoti pagal bendrą pavedimų skaičių didėjačia tvarka
komitetai_counts = komitetai_counts.sort_values(by='total', ascending=True).drop(columns='total')

# Nubraižyti horizontalų sukrautą stulpelinį grafiką
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
komitetai_counts.plot(kind='barh', stacked=True, ax=ax, color=['skyblue', 'lightgreen'])
ax.set_ylabel('Komitetas')
ax.set_xlabel('Pavedimų skaičius')
ax.set_title('Pavedimų komitetams skaičius pagal rūšis')
ax.set_yticklabels(ax.get_yticklabels(), rotation=0)
ax.legend(title='Rūšis', loc='lower right')
ax.grid(axis='x')

# Pridėti duomenų etiketes
for container in ax.containers:
    labels = [f'{int(v.get_width())}' for v in container]
    ax.bar_label(container, labels=labels, label_type='center', padding=3, fontsize=8)  

plt.show()
No description has been provided for this image

Iš šių duomenų galime daryti dvi išvadas:

  1. Nutarimų projektai sudaro mažąją dalį pavedimų daugumoje komitetų (išimtis yra Ateities ir Europos reikalų komitetai, kur Nutarimų projektai sudaro apie pusę visų jų gautų pavedimų, Švietimo ir mokslo komitete, Kultūros komitete ir Audito komitete Nutarimų projektai taip pat sudaro salyginai daugiau pavedimų nei kituose komitetuose);
  2. Teisės ir teisėtvarkos komitetas net ir Nutarimų projektų gavo svarstyti daugiau už kitus komitetus.

Kadangi akivaizdu, kad didžiausią teisėkūrinį krūvį generuoja Įstatymų projektai, toliau nagrinėsime tik juos.

Kiek komitetai gavo svarstyti įstatymų projektų?

In [16]:
# Filtruoti duomenis, kad būtų tik "Įstatymo projektas"
ist_proj = komitetai[komitetai['Rūšis'] == 'Įstatymo projektas']

# Grupavimas ir skaičiavimas pagal komitetą ir pagrindinį/papildomą statusą
pavedimu_sk = ist_proj.groupby(['komitetas', 'pagr_pap']).size().reset_index(name='ist_proj_sk')

# Rūšiavimas pagal pavedimų skaičių mažėjančia tvarka
pavedimu_sk = pavedimu_sk.sort_values(by='ist_proj_sk', ascending=False)

# Pertvarkyti duomenis
pavedimu_sk_pivot = pavedimu_sk.pivot(index='komitetas', columns='pagr_pap', values='ist_proj_sk').fillna(0)

# Rūšiavimas pagal bendrą pavedimų skaičių
pavedimu_sk_pivot['total'] = pavedimu_sk_pivot.sum(axis=1)
pavedimu_sk_pivot = pavedimu_sk_pivot.sort_values(by='total', ascending=True).drop(columns='total')

# Nubraižyti grafiką
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
pavedimu_sk_pivot.plot(kind='barh', stacked=True, ax=ax, color=['skyblue', 'lightgreen'])
ax.set_ylabel('Komitetas')
ax.set_xlabel('Įstatymo projektų skaičius')
ax.set_title('Įstatymo projektų skaičius pagal komitetą ir statusą')
ax.set_yticklabels(ax.get_yticklabels(), rotation=0)
ax.legend(title='Statusas', loc='lower right')
ax.grid(axis='x')

# Pridėti duomenų etiketes 
for container in ax.containers:
    labels = [f'{int(v.get_width())}' for v in container]
    ax.bar_label(container, labels=labels, label_type='center', padding=5, fontsize=7)

plt.show()
No description has been provided for this image

Iš duomenų galime daryti kelias išvadas:

  1. Akivaizdu, kad 5 komitetams tenka didžiausias pavedimų skaičius svarstyti įstatymų projektus;
  2. Teisės ir teisėtvarkos komitetas yra ryškus lyderis tarp komitetų pagal Seimo pavedimus svarstyti įstatymų projektus kaip pagrindinis komitetas.

IŠVADA. Teisės ir teisėtvarkos komitetas gauna daugiausiai Seimo pavedimų svarstyti teisės aktų projektus, taip pat gauna daugiausiai įstatymų projektų ir daugiausiai pavedimų svarstyti įstatymų projektus kaip pagrindinis komitetas. Tai leidžia patvirtinti hipotezę, kad Teisės ir teisėtvarkos komitetas turi didžiausią teisėkūrinį krūvį. Ši tendencija galiojo visose nagrinėtose Seimo kadencijose.

3 HIPOTEZĖ. Gyvenimo aktualijos daro lemiamą įtaką teisėkūrai - tam tikru metu dominuojančios temos (pvz. COVID-19, karas Ukrainoje) atsispindi būtent tą sritį kuruojančio Seimo komiteto darbo krūvio padidėjime.¶

Norint patikrinti šią hipotezę reikia analizuoti dviejų komitetų - Sveikatos reikalų komiteto (dėl pandemijos) ir Nacionalinio saugumo ir gynybos komiteto (dėl karo) - krūvių svarstant įstatymų projektus kaip pagrindiniam komitetui pokyčius.

  1. COVID-19 pandemija Lietuvoje prasidėjo 2020 m. vasario pabaigoje ir tęsėsi iki 2022 m. balandžio pabaigos. Panagrinėkime, kaip kito Sveikatos reikalų komiteto krūvis svarstant įstatymų projektus šiuo laikotarpiu, lyginant su ankstesniais ir paskesniais laikotarpiais.
In [17]:
# Filtruoti duomenis, kad būtų tik "Sveikatos reikalų komitetas", "Įstatymo projektas" ir "Pagrindinis"
filtered_data = komitetai[(komitetai['komitetas'] == 'Sveikatos reikalų komitetas') &
                          (komitetai['Rūšis'] == 'Įstatymo projektas') &
                          (komitetai['pagr_pap'] == 'Pagrindinis')].copy()

# Išskirti metus iš 'paskyrimo_data'
filtered_data.loc[:, 'metai'] = filtered_data['paskyrimo_data'].dt.year

# Grupavimas ir skaičiavimas pagal metus
metiniai_pavedimai = filtered_data.groupby('metai').size().reset_index(name='pavedimu_skaicius')

# Nubraižyti linijinį grafiką
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
ax.plot(metiniai_pavedimai['metai'], metiniai_pavedimai['pavedimu_skaicius'], marker='o', linestyle='-', color='skyblue')
ax.set_xlabel('Metai')
ax.set_ylabel('Pavedimų skaičius')
ax.set_title('Pavedimai Sveikatos reikalų komitetui apsvarstyti įstatymų projektus kaip pagrindiniam komitetui')
ax.grid(True)

# Pridėti duomenų etiketes
for i in range(len(metiniai_pavedimai)):
    ax.text(metiniai_pavedimai['metai'][i], metiniai_pavedimai['pavedimu_skaicius'][i], 
            str(metiniai_pavedimai['pavedimu_skaicius'][i]), fontsize=10, ha='center')

plt.show()
No description has been provided for this image

Turimi duomenys nerodo, kad 2020-2022 m. Sveikatos reikalų komitetui būtų padidėjęs krūvis svarstant įstatymų projektus kaip pagrindiniam komitetui. Papildomai patikriname, ar krūvis šiuo laikotarpiu buvo padidėjęs svarstant projektus kaip papildomam komitetui:

In [18]:
# Filtruoti duomenis, kad būtų tik "Sveikatos reikalų komitetas", "Įstatymo projektas" ir "Papildomas"
filtered_data = komitetai[(komitetai['komitetas'] == 'Sveikatos reikalų komitetas') &
                          (komitetai['Rūšis'] == 'Įstatymo projektas') &
                          (komitetai['pagr_pap'] == 'Papildomas')].copy()

# Išskirti metus iš 'paskyrimo_data'
filtered_data.loc[:, 'metai'] = filtered_data['paskyrimo_data'].dt.year

# Grupavimas ir skaičiavimas pagal metus
metiniai_pavedimai = filtered_data.groupby('metai').size().reset_index(name='pavedimu_skaicius')

# Nubraižyti linijinį grafiką
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
ax.plot(metiniai_pavedimai['metai'], metiniai_pavedimai['pavedimu_skaicius'], marker='o', linestyle='-', color='skyblue')
ax.set_xlabel('Metai')
ax.set_ylabel('Pavedimų skaičius')
ax.set_title('Pavedimai Sveikatos reikalų komitetui apsvarstyti įstatymų projektus kaip papildomam komitetui')
ax.grid(True)

# Pridėti duomenų etiketes
for i in range(len(metiniai_pavedimai)):
    ax.text(metiniai_pavedimai['metai'][i], metiniai_pavedimai['pavedimu_skaicius'][i], 
            str(metiniai_pavedimai['pavedimu_skaicius'][i]), fontsize=10, ha='center')

plt.show()
No description has been provided for this image

Iš duomenų matome, kad pavedimų papildomam komitetui 2021 ir ypač 2022 m. daugėjo lyginant su 2020 metais. Papildomai patikrinkime 2022 metų duomenis, išskirstydami juos pagal mėnesius:

In [19]:
# Filtruoti duomenis, kad būtų tik "Sveikatos reikalų komitetas", "Įstatymo projektas" ir "Papildomas"
filtered_data = komitetai[(komitetai['komitetas'] == 'Sveikatos reikalų komitetas') &
                          (komitetai['Rūšis'] == 'Įstatymo projektas') &
                          (komitetai['pagr_pap'] == 'Papildomas')].copy()

# Filtruoti duomenis pagal metus (2022)
filtered_data_2022 = filtered_data[filtered_data['paskyrimo_data'].dt.year == 2022].copy()

# Išskirti mėnesius iš 'paskyrimo_data'
filtered_data_2022.loc[:, 'mėnuo'] = filtered_data_2022['paskyrimo_data'].dt.month

# Grupavimas ir skaičiavimas pagal mėnesius
mėnesiniai_pavedimai = filtered_data_2022.groupby('mėnuo').size().reset_index(name='pavedimu_skaicius')

# Nubraižyti linijinį grafiką
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
ax.plot(mėnesiniai_pavedimai['mėnuo'], mėnesiniai_pavedimai['pavedimu_skaicius'], marker='o', linestyle='-', color='skyblue')
ax.set_xlabel('Mėnuo')
ax.set_ylabel('Pavedimų skaičius')
ax.set_title('Pavedimai Sveikatos reikalų komitetui (papildomam) svarstyti įstatymo projektus skaičius pagal mėnesius (2022)')
ax.grid(True)

# Pridėti duomenų etiketes
for i in range(len(mėnesiniai_pavedimai)):
    ax.text(mėnesiniai_pavedimai['mėnuo'][i], mėnesiniai_pavedimai['pavedimu_skaicius'][i], 
            str(mėnesiniai_pavedimai['pavedimu_skaicius'][i]), fontsize=10, ha='center')

plt.show()