Tööl on tähtis osa täiskasvanud inimese elus, see mõjutab nii majanduslikku, kultuurilist, sotsiaalset kui ka psühholoogilist toimetulekut.

Töötamine võtab suure osa inimese ajast, kusjuures töö tegemise aeg ei ole tihti vabalt valitav. Eurostati (2022) andmetel oli 2021. aastal Eestis meeste töönädala keskmiseks pikkuseks 39 ja naistel 36 tundi, kusjuures 21% meestest said kasutada paindlikku tööaega, naistest 15%. Võrreldes eri põhjustel tööturult eemalolekuga (töötus, lapsepuhkus jne) on töötamine iseenesest seotud suurema heaolutundega. Töötamine on tähtis enesearengu ja enesemääratlemise allikas ja sel on laiem positiivne mõju heaolule, sest töö pakub sotsiaalset seotust. Kuid töökeskkonnas ja -korralduses on ka mitmeid heaolu ja vaimset tervist mõjutavaid ohte.

Töö tegemine eeldab inimeselt tihti nii füüsilist, vaimset kui ka emotsionaalset pingutust. Töö iseloom ja töötingimused on tähtsad nii inimese enda kui ka tema lähedaste jaoks. Harvey jt (2017) jagavad töötamisega seotud heaoluriskid kolme gruppi: töö tasakaalustamatus (nt tööaeg pole piisav tööülesannete täitmiseks, pingutused ja saadav tasu pole omavahel vastavuses), ebakindlus (nt töö on ajutine) ning töötaja ebapiisav väärtustamine (nt vähene tööautonoomia ehk iseotsustamisõigus, ebaõiglane kohtlemine või töökius, töötajaid ei kaasata otsustamisse). Eurostati (2021) andmetel pidasid Eestis 2020. aastal 41% naistest ja 34% meestest töökeskkonda nende vaimset tervist kahjustavaks ja 48% vastanuist leidis, et tööst tulenevad terviseprobleemid mõjutavad nende igapäevaseid tegevusi. Peamiste stressi põhjustena toodi välja suurt töökoormust ja ajasurvet ning suhtlemist keeruliste kolleegide ja klientidega. 2020. aastal Eestis läbi viidud uuringust (Eurofound 2020) ilmnes, et inimesed muretsevad ka säästude puudumise ja enda või lähedase töökaotusest tulenevate võimalike toimetulekuraskuste pärast.

See, kuidas kiirete ja ootamatute muutuste ajal tööga toime tullakse ja millised on mõjud vaimsele tervisele ja heaolule, ei sõltu ainult inimesest endast, vaid ka töökohast, töötingimustest, perega seotud teguritest, töö ja pereelu ühitamise võimalustest jne. Hiljutised rahvusvahelised uurimused näitavad, et kogu töövaldkonda tugevalt raputanud COVID-19 pandeemia mõju elanikkonna vaimsele tervisele ei ole olnud ühetaoline – vaimse tervise probleeme on enam ilmnenud naistel, noortel, eesliinitöötajail, nakatunuil ning nende lähedastel, samuti inimestel, kes isoleerisid end täielikult (Reile jt 2021).

Käesoleva artikli eesmärk on näidata, kuidas erinevates sotsiaal-majanduslikes gruppides ja erinevates tingimustes töötavate Eesti inimeste vaimne tervis on COVID-19 pandeemia ajal sellele eelnenud perioodiga võrreldes muutunud ja kuidas need muutused on seotud eri töökeskkondade iseärasustega teiste Euroopa riikide taustal.

Eesti jaoks oli 2020. aastal alanud COVID-19 kriis seninägematu kogemus nii riikliku eriolukorra kehtestamise, liigsuremuse, haiglasüsteemi ülekoormatuse kui ka liikumis- ja tegevuspiirangute poolest. Samuti toimusid suured muutused nii harjumuspärastes töökeskkondades kui ka töötingimustes. Paljud uurimused (nt Kumar ja Nayar 2021) on kinnitanud pandeemia negatiivset mõju inimeste vaimsele tervisele ja heaolule, sealhulgas seoses muutustega tööoludes.

Pandeemia on ühtede inimeste jaoks oluliselt muutnud töötamise vorme ja viise, teiste puhul on sattunud ohtu töö stabiilsus ning sellega seotud toimetulek ja enesemääratlus. Pandeemia tööturumõjud on mitmetahulisemad kui ainuüksi teatud töötajate kõrvalejäämine tööst või töökoormuse vähenemine või suurenemine kriisi ajal – muutunud töökorraldus mõjutab seda, mis tüüpi töötajad tööturul osalevad; töökorraldus ja vaimne tervis mõjutavad töö tulemuslikkust, millest sõltub töötasu ja edukus tööturul; muutunud töökorraldus ja töökoormus mõjutavad omakorda vaimset tervist.

Kaugtöö tegemise võimaluste suurenemine pandeemia ajal nõudis nii töötajatelt kui ka juhtidelt hübriidtöövormi rakendamise ja koordineerimise oskust olukorras, kus varasemad kogemused ja normid tihti puudusid. Pandeemia ajal lisandus töötajaid, kes töötavad mitte töölepingu, vaid tsiviilõiguslike lepingute alusel.

Kaugtööga seoses tunnetasid töötajad muutusi nii vaimses kui ka füüsilises tervises, mis ajendasid ka varasemast suuremat avalikku tähelepanu töötajate heaolu tagamise temaatikale. Eurofoundi (2020) uuringu järgi nimetas 3–4% vastanutest, et kaugtöö põhjustas neil stressi ja 12% pidasid stressi põhjuseks suurenenud töökoormust. Sama uuringu andmetel kahanes üldine eluga rahulolu Eestis 10 punkti skaalal 6,8 punktilt 2019. aastal 6,0 punktile 2021. aastaks, meestel mõneti enam kui naistel. Paindlike töövormide laienemisega kasvas vajadus lisakompetentside järele. Olulisemaks muutusid IKT-teadmised, riskijuhtimise ja -analüüsi, tootearenduse, suhtlemis- ja juhtimisoskused. Tähtsustusid igaühe enesejuhtimise oskused, sealhulgas oskus iseseisvalt planeerida ja organiseerida oma tööd ja võtta vastutust. Töötajate hulgas kasvas teadlikkus, et töökeskkonnal on oluline mõju nende vaimsele tervisele.

Tööga hõivatus iseenesest võib mõjuda vaimsele tervisele soodsalt. Eurofoundi 2020. aasta uuringust selgub, et masendust tundnud inimeste osakaal on töötu staatuses inimestel üle kahe korra suurem kui tööga hõivatutel,

Eestis vastavalt töötute puhul 33% ja töötavate puhul 15% (joonis 3.4.1). Eesti positsiooni teiste Euroopa riikidega võrreldes selgub, et Eesti asub üsna keskel selle poolest, mitu korda erineb enamiku ajast viimase nädala jooksul masendust tundvate inimeste osakaal töötute seas võrreldes töötavate inimestega.

library(ggplot2)
library(tidyr)

#faili sisselugemine ja andmete formaadi korrigeerimine
J341=read.csv("PT3-T3.4-J3.4.1.csv",header=TRUE, encoding ="UTF-8")
J341$X[19]="EESTI"
levels=reorder(J341$X,J341$Töötute.ja.töötavate.seas.olevate.masendunute.suhe)
J341=na.omit(pivot_longer(J341,2:6))
J341$X=as.factor(J341$X)
J341$X=factor(J341$X,levels)
J341x=J341[J341$name %in% c("Töötav", "Töötu", "Pensionil"),]
J341x$name=as.factor(J341x$name)
J341x$name=factor(J341x$name,levels(J341x$name)[order(c(3,1,2))])
J341y=J341[J341$name=="Töötute.ja.töötavate.seas.olevate.masendunute.suhe",]
J341y$name[J341y$name=="Töötute.ja.töötavate.seas.olevate.masendunute.suhe"]="Töötute ja töötavate seas olevate masendunute suhe"
font=rep(1,27)
font[19]=2

#joonis
ggplot()+
  geom_col(data=J341x, aes(x=X,y=value,fill=name),pos=position_dodge(0.8),width=0.7)+
  scale_fill_manual(values=c("#FF3600","#f09d00","#668080"))+
  geom_point(data=J341y,aes(x=X,y=value*20,pch=name),col="#6666cc",cex=2)+
  theme_minimal()+
  theme(text = element_text(color="#668080"),axis.text=element_text(color="#668080"))+
  scale_y_continuous("%", sec.axis = sec_axis(~ . /20, name = "Suhtarv",breaks=seq(0,3.5,0.5)))+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90,face=font))+
  theme(legend.position = "bottom")+
  theme(legend.title = element_blank())+
  xlab("")

## Warning: Vectorized input to `element_text()` is not officially supported.
## ℹ Results may be unexpected or may change in future versions of ggplot2.

Uudseks aspektiks töö valdkonnas COVID-19 pandeemia ajal oli paljude inimeste kodus töötamine. Eurofoundi 2020. aasta uurimusest selgub, et Eesti puhul ei erinenud viimase kahe nädala jooksul enamiku ajast masenduses olnute osakaal oluliselt nende seas, kes töötasid kodust (sh need, kes töötasid kodus enne pandeemia algust, ja need, kes alustasid pandeemia ajal), ja nende puhul, kes kodust ei töötanud (joonis 3.4.2).

Siiski paistab, et töökorralduse muutus seoses kodust töötamise alustamisega pandeemia ajal on masendunute osakaalu veidi suurendanud, mis võib tuleneda sellest, et neil ei pruukinud olla kodus töötamiseks vajalikke vahendeid ega ruumi, samuti võis nappida oskusi (nt videokoosolekuteks vajalike programmide kasutamine jne) ning puudus võimalus saada kolleegidelt vajadusel kohest abi (Ainsaar jt 2021). Eesti paistab Euroopa riikide võrdluses lisaks eelmainitule silma sellega, et enamiku teiste riikide vastanutega võrreldes oli siin masendunuid rohkem nende seas, kellel ei olnud kodus töötamise võimalust. Otsese nakkusohu tõttu on nad haavatav grupp.

library(ggplot2)
library(tidyr)

#faili sisselugemine ja andmete formaadi korrigeerimine
J342=read.csv("PT3-T3.4-J3.4.2.csv",header=TRUE, encoding ="UTF-8")
J342$X[4]="EESTI"
names(J342)=gsub("\\.", " ", names(J342))
levels=reorder(J342$X,J342$`Ei enne ega pandeemia ajal`)
J342=pivot_longer(J342,2:5)
J342$X=as.factor(J342$X)
J342$X=factor(J342$X,levels)
J342$name=as.factor(J342$name)
J342$name=factor(J342$name,levels(J342$name)[order(c(4,2,1,3))])
font=rep(1,27)
font[4]=2

#joonis
ggplot(J342)+
  geom_col(aes(x=X,y=value,fill=name),pos=position_dodge(0.7),width=0.7)+
  scale_fill_manual(values=c("#634988","#6666CC","#bf6900","#f09d00"))+
  theme_minimal()+
  theme(text = element_text(color="#668080"),axis.text=element_text(color="#668080"))+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90,face=font))+
  theme(legend.position = "bottom")+
  theme(legend.title = element_blank())+
  xlab("")+
  ylab("%")

## Warning: Vectorized input to `element_text()` is not officially supported.
## ℹ Results may be unexpected or may change in future versions of ggplot2.

Pandeemia tõi paljudele kaasa muutusi töökoormuses. Oli neid, kelle jaoks oli probleemiks pandeemiaga seotud lisaülesannete tõttu töökoormuse järsk suurenemine (nt eesliinitöötajad ja juhid, kes tegelesid kriisi reguleerimise ja eesliinitöötajate koordineerimisega), kuid oli ka neid, kelle töökoormus vähenes (nt teenindussektoris töötavad inimesed). Masendus oli levinud nii Eestis kui ka valdavas osas teistes Euroopa riikides just nende seas, kelle töökoormus pandeemia ajal oluliselt vähenes (joonis 3.4.3), seega töö olemasolu ei suutnud enam pakkuda senist turvatunnet.

library(ggplot2)
library(tidyr)

#faili sisselugemine ja andmete formaadi korrigeerimine
J343=read.csv("PT3-T3.4-J3.4.3.csv",header=TRUE, encoding ="UTF-8")
J343$X[8]="EESTI"
names(J343)=gsub("\\.", " ", names(J343))
levels=reorder(J343$X,J343$`Vähenes palju`)
J343=pivot_longer(J343,2:6)
J343$X=as.factor(J343$X)
J343$X=factor(J343$X,levels)
J343$name=as.factor(J343$name)
J343$name=factor(J343$name,levels(J343$name)[order(c(3,1,2,5,4))])
font=rep(1,27)
font[8]=2

#joonis
ggplot(J343)+
  geom_col(aes(x=X,y=value,fill=name),pos=position_dodge(0.7),width=0.7)+
  scale_fill_manual(values=c("#6666CC","#38bf7b","#668080","#f09d00","#bf6900"))+
  theme_minimal()+
  theme(text = element_text(color="#668080"),axis.text=element_text(color="#668080"))+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90,face=font))+
  theme(legend.position = "bottom")+
  theme(legend.title = element_blank())+
  xlab("")+
  ylab("%")

## Warning: Vectorized input to `element_text()` is not officially supported.
## ℹ Results may be unexpected or may change in future versions of ggplot2.

Seda, et töö olemasolu on väga selgelt seotud vaimse tervisega, ja seda ilmselt majandusliku turvalisuse kaudu, näitab ka joonis 3.4.4, kust selgub, et Eestis oli kõige enam masendunuid nende seas, kes kaotasid töö kas ajutiselt või püsivalt. Sellegipoolest on püsivalt töö kaotanute seas masenduses olnuid enamikus Euroopa riikides rohkem kui Eestis.

library(ggplot2)
library(tidyr)

#faili sisselugemine ja andmete formaadi korrigeerimine
J344=read.csv("PT3-T3.4-J3.4.4.csv",header=TRUE, encoding ="UTF-8")
J344$Riik[3]="EESTI"
names(J344)=gsub("\\..", ", ", names(J344))
levels=reorder(J344$Riik,J344$`Jah, lõplikult`)

## Warning in mean.default(X[[i]], ...): argument is not numeric or logical:
## returning NA

## Warning in mean.default(X[[i]], ...): argument is not numeric or logical:
## returning NA

## Warning in mean.default(X[[i]], ...): argument is not numeric or logical:
## returning NA

## Warning in mean.default(X[[i]], ...): argument is not numeric or logical:
## returning NA

## Warning in mean.default(X[[i]], ...): argument is not numeric or logical:
## returning NA

## Warning in mean.default(X[[i]], ...): argument is not numeric or logical:
## returning NA

## Warning in mean.default(X[[i]], ...): argument is not numeric or logical:
## returning NA

## Warning in mean.default(X[[i]], ...): argument is not numeric or logical:
## returning NA

## Warning in mean.default(X[[i]], ...): argument is not numeric or logical:
## returning NA

## Warning in mean.default(X[[i]], ...): argument is not numeric or logical:
## returning NA

## Warning in mean.default(X[[i]], ...): argument is not numeric or logical:
## returning NA

## Warning in mean.default(X[[i]], ...): argument is not numeric or logical:
## returning NA

## Warning in mean.default(X[[i]], ...): argument is not numeric or logical:
## returning NA

## Warning in mean.default(X[[i]], ...): argument is not numeric or logical:
## returning NA

## Warning in mean.default(X[[i]], ...): argument is not numeric or logical:
## returning NA

## Warning in mean.default(X[[i]], ...): argument is not numeric or logical:
## returning NA

## Warning in mean.default(X[[i]], ...): argument is not numeric or logical:
## returning NA

## Warning in mean.default(X[[i]], ...): argument is not numeric or logical:
## returning NA

## Warning in mean.default(X[[i]], ...): argument is not numeric or logical:
## returning NA

## Warning in mean.default(X[[i]], ...): argument is not numeric or logical:
## returning NA

## Warning in mean.default(X[[i]], ...): argument is not numeric or logical:
## returning NA

## Warning in mean.default(X[[i]], ...): argument is not numeric or logical:
## returning NA

## Warning in mean.default(X[[i]], ...): argument is not numeric or logical:
## returning NA

## Warning in mean.default(X[[i]], ...): argument is not numeric or logical:
## returning NA

## Warning in mean.default(X[[i]], ...): argument is not numeric or logical:
## returning NA

## Warning in mean.default(X[[i]], ...): argument is not numeric or logical:
## returning NA

## Warning in mean.default(X[[i]], ...): argument is not numeric or logical:
## returning NA

J344=pivot_longer(J344,2:4)
J344$value=as.numeric(gsub("%", "", J344$value))
J344$Riik=as.factor(J344$Riik)
J344$Riik=factor(J344$Riik,levels)
J344$name=as.factor(J344$name)
J344$name=factor(J344$name,levels(J344$name)[order(c(3,2,1))])
font=rep(1,27)
font[3]=2

#joonis
ggplot(J344)+
  geom_col(aes(x=Riik,y=value,fill=name),pos=position_dodge(0.8),width=0.7)+
  scale_fill_manual(values=c("#6666cc","#FF3600","#668080"))+
  theme_minimal()+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90,face=font))+
  scale_y_continuous(breaks=seq(0,60,10))+
  theme(legend.position = "bottom")+
  theme(legend.title = element_blank())+
  xlab("")+
  ylab("%")

## Warning: Vectorized input to `element_text()` is not officially supported.
## ℹ Results may be unexpected or may change in future versions of ggplot2.

Eesti täiskasvanud elanikkonna tervisekäitumise uuringut viiakse läbi kahe aasta tagant 16–64-aastaste elanike hulgas alates 2008. aastast. Aastate 2008–2020 koguvalimi maht on üle 19 000 indiviidi, kellest veidi üle tuhande vastas küsimustikule pandeemia esimese laine ajal 12. märtsist 17. maini 2020. Eriolukord Eestis ei olnud nii range kui tihedama asustusega maailma piirkondades, kuid võimendas siiski inimeste hirme ja emotsionaalset haavatavust. Uurimus näitas, et COVID-19 kriisi esimese laine ajal kasvas eri sotsiaal-majanduslikesse gruppidesse kuuluvate inimeste hulgas masenduse, depressiooni ja unehäirete tunnetamine ning unerohtude, rahustite ja antidepressantide kasutamine. Eesti tööealise elanikkonna hulgas tunnetati pinge ja depressiooni kasvu sel perioodil enim. Selgus ka, et tööturul osalevatel isikutel esineb siiski oluliselt vähem erinevaid vaimse tervise muresid kui tööturul mitteosalejatel (mitteaktiivsed, töötud, lapsepuhkusel, õppivad või ajateenistuses viibijad), mis on kooskõlas teistes riikides ilmnenud trendidega (joonis 3.4.5, vrd joonis 3.4.1).

library(ggplot2)
library(tidyr)

#faili sisselugemine ja andmete formaadi korrigeerimine
J345=read.csv("PT3-T3.4-J3.4.5.csv",header=TRUE, encoding ="UTF-8")
names(J345)=gsub("\\.", " ", names(J345))
names(J345)[2]="Ärevus, masendus"
J345=pivot_longer(J345,2:8)
J345$name=as.factor(J345$name)
J345$name=factor(J345$name,levels(J345$name)[order(c(6,1,3,4,7,5,2))])
J345$X=as.factor(J345$X)
J345$X=factor(J345$X,levels(J345$X)[order(c(2,1))])
                    

#joonis
ggplot(J345)+
  geom_col(aes(x=name,y=value,fill=X),pos=position_dodge(0.8),width=0.7)+
  scale_fill_manual(values=c("#6666cc","#38bf7b"),breaks=c("Ilma tööta","Tööjõus osalev"))+
  theme_minimal()+
  theme(text = element_text(color="#668080"),axis.text=element_text(color="#668080"))+
  coord_flip()+
  scale_y_continuous(breaks=seq(0,60,10))+
  theme(legend.position = "bottom")+
  theme(legend.title = element_blank())+
  xlab("")+
  ylab("%")

Tervisekriisi mõjud avaldusid eri gruppides erinevalt. Võimalik, et sotsiaalsest isolatsioonist võisid mõned elanikkonnagrupid võita – näiteks seoses suurema paindlikkusega tööajas ja ajalise võiduga tööle ja töölt koju liikumise arvelt. Näiteks juhtivatel ametikohtadel töötajad, keskmisest kõrgema palga teenijad, mehed ja paarisuhtes olijad analüüsi kohaselt pigem võitsid, kuna nende gruppide hulgas ärevuse ja uneprobleemide tunnetus võrreldes varasemate perioodidega vähenes. Seevastu naised, tehnilistel töökohtadel töötajad, sealhulgas meditsiiniõed, turismi- ja teenindusvaldkonna töötajad, väiksemapalgalised inimesed, tunnetasid vaimse tervise probleeme COVID-19 pandeemia alguse eriolukorra ajal varasemate aastatega võrreldes pigem rohkem.

Töökeskkonna kvaliteeti ja mõju töötaja heaolule saab hinnata selle alusel, milliseid nõudmisi see töötajale esitab ja millised tööressursid on töötajale kättesaadavad. Töönõudmiste ja ressursside tasakaal väljendub selles, kui keeruline, mitmekülgne ja intensiivne on töö, milliseid võimalusi see loob isiksuslikuks ja ametialaseks arenguks ning kuivõrd on töötajal võimalus kaasa rääkida oma tööd puudutavates küsimustes ja iseseisvalt organiseerida oma tegevust.

Tallinna Tehnikaülikool ja Qvalitas Arstikeskus AS alustasid 2019. aastal uuringuga töökeskkonna psühhosotsiaalse kvaliteedi hindamiseks, kasutades Kopenhaageni psühhosotsiaalsete tegurite küsimustikku COPSOQ III¹. Valim moodustus Qvalitas ASi kliinikutesse töötajate tervisekontrolli tulevatest tööga hõivatutest. Järgnevalt kasutame 2019. ja 2021. aastal kogutud andmeid, kokku ligi 26 000 vastajalt, ning võrdleme pandeemiaeelseid ja -aegseid hinnanguid töökeskkonna ja heaolu kohta.

Töö iseloomu üldisemaks hindamiseks lähtusime Bakkeri ja Demerouti (2007) poolt loodud töönõudmiste ja -ressursside mudelist, mis võimaldab saada ülevaate töötajate töömotivatsiooni ja töötulemuste kohta ning ennustada töötajate tööstressi ja läbipõlemist (joonis 3.4.6).

Töönõudmistena käsitletakse töökeskkonna füüsilisi, kognitiivseid ja emotsionaalseid tegureid, mida seostatakse pinge ja stressiga. Need mõjutavad negatiivselt töötaja vaimset ja füüsilist tervist, vähendavad tööga seotust ja tulemuslikkust ning suurendavad läbipõlemise ohtu. Tööressurssidena käsitletakse füüsilisi, sotsiaalseid ja organisatsioonilisi tegureid, mis seostuvad töömotivatsiooniga, aidates töötajal eesmärke saavutada, heaolu suurendada ja stressi vähendada ning töö ja organisatsiooniga seotust süvendada. Töötajad, kelle tööressursside määr on kõrge, tulevad oluliselt paremini toime oma igapäevaste töönõudmistega ja neil on ka potentsiaalselt madalam stressitase.

Eri liiki töödel on erinev mõju töötajate vaimsele ja füüsilisele tervisele, aga ka töömotivatsioonile ja tööga seotusele. Seetõttu on oluline teada, kuidas töötajad enda tööd hindavad. Töönõudmiste ja ressursside kombinatsioonidena saab eristada nelja töö liiki: passiivne, aktiivne, pingevaba ja pingeline töö. Uuringust ilmnes, et kahe aasta võrdluses kahanes ligi 3 protsendipunkti võrra nende osakaal, kes hindas oma tööd pingevabaks, passiivse töö tegijate arv suurenes 5 protsendipunkti võrra. Need kaks töö liiki on ka kõige suurema esindatusega. Oluliselt väiksem protsent vastajaid hindasid enda tööd aktiivseks või pingeliseks. Pingelise töö tegijate osakaal kahanes perioodil ligikaudu 2 protsendipunkti võrra. Aktiivse töö osas olid muudatused alla ühe protsendipunkti (joonis 3.4.6). Muutused kahe aasta võrdluses on väikesed, mis viitab sellele, et pandeemia ajal töötamine ei muutnud olulisel määral inimeste hinnanguid oma tööle.

Töötajate heaolu seisukohalt soodsamateks töö liikideks võiksid olla pingevaba ja aktiivne töö. Nende puhul on tööressursid suuremad ning töötajate heaolu ja töömotivatsioon tõenäoliselt kõige kõrgemad, töönõudmiste hulgast olenemata. Pingelise ja passiivse töö vormid avaldavad töötaja vaimsele tervisele teistsugust mõju. Pingelise töö korral eeldab töökoormus tihti suuremat pingutust ja enesekontrolli, seejuures iseseisvus, kaasatus ja arenguvõimalused on vähesed. Passiivse töö korral on töö tihti lihtne ja rutiinne, piiratud arenguvõimaluste, vähese iseseisvuse ja kaasatusega otsustuste vastuvõtmisse.

Naiste ja meeste hinnangutes ilmnesid töö liigiti märkimisväärsed erinevused. Naiste osakaal pingevaba töö tegijate seas on märgatavalt väiksem kui meeste osakaal, samas passiivse ja pingelise töö puhul on see suurem. Naised hindasid oma töönõudmisi kõrgemalt kui mehed, st nad tundsid, et nende töötempo ja töökoormus on suurem, kui nad sooviksid. Enam naisi teeb tööd, mis on nii vaimsele kui ka füüsilisele tervisele koormav, ja naisi on vähem töötajate hulgas, kelle töö on mitmekesine, arendav ja motiveeriv.

Naiste suurem esindatus passiivse ja pingelise töö tegijate seas on seotud nende kõrgema stressi- ja läbipõlemise tasemega kui meestel, samuti esines naistel meestest enam meeleoluhäireid.

Erinevused esinesid ka ametipositsioonide lõikes (joonis 3.4.7). Spetsialistide seas oli üle 40% nii passiivse kui ka pingevaba töö tegijaid. Spetsialistide seas jäi pingelise töö tegijate osakaal 5% ringi, samas pingelise töö tegijate seas moodustasid spetsialistid suurima grupi. Nad hindasid oma tööd mitmekesiseks, kuid töötempot kiireks ja töökoormust suureks. Samuti said nad vähe kaasa rääkida töökorralduslikes küsimustes ja aja planeerimises.

library(ggplot2)
library(tidyr)

#faili sisselugemine ja andmete formaadi korrigeerimine
J347=read.csv2("PT3-T3.4-J3.4.7.csv",header=TRUE, encoding ="UTF-8")
names(J347)=gsub("\\.", ", ", names(J347))
J347=pivot_longer(J347,2:5)
J347$value=as.numeric(J347$value)
J347$name=as.factor(J347$name)
J347$name=factor(J347$name,levels(J347$name)[order(c(2,4,3,1))])
J347$Tööliik=as.factor(J347$Tööliik)
J347$Tööliik=factor(J347$Tööliik,levels(J347$Tööliik)[order(c(2,4,1,3))])


#joonis
ggplot(J347)+
  geom_col(aes(x=name,y=value,fill=Tööliik),pos=position_dodge(0.8),width=0.7)+
  facet_grid(~Aasta)+
  coord_flip()+
  scale_fill_manual(values=c("#6666cc","#668080","#81DBFE","#38bf7b"),breaks=c("Passiivne töö","Pingevaba töö","Aktiivne töö","Pingeline töö"))+
  theme_minimal()+
  theme(strip.text.x=element_text(color="#668080"))+
  theme(text = element_text(color="#668080"),axis.text=element_text(color="#668080"))+
  scale_y_continuous(breaks=seq(0,80,10))+
  theme(legend.position = "bottom")+
  theme(legend.title = element_blank())+
  xlab("")+
  ylab("%")

Lihttöötajatest üle 70% hindas enda tööd rutiinseks, vähe vaheldust ja arenguvõimalusi pakkuvaks, mis iseloomustab passiivset tööd. Neil oli väga vähe võimalusi kaasa rääkida töökorralduslikes ja ajaplaneerimise küsimustes ning neil puudus tööaja ja -koha paindlikkus. Kõige vähem oli nende hulgas aktiivse töö tegijaid. Lihttöötajate osakaal, kes hindas enda tööd pingeliseks, pandeemia ajal suurenes. Lihttöötajatest paljud olid sellel perioodil n-ö eesliinitöötajad, kelle töö muutus pingelisemaks COVID-19 pandeemia tõttu.

Umbes 60% juhtidest hindas oma tööd pingevabaks, töö nõudmisi mõõdukaks või madalaks ja tööressursse suurteks. See tähendab, et nende töö on vaheldusrikas ja arenguvõimalusi pakkuv ning neil on võimalus iseseisvalt korraldada oma tööd ja ajakasutust. Võimalus oma tegevusi organiseerida ja aega planeerida loob võimaluse oma töökoormust jaotada ja töötempot reguleerida. See töö liik on mitmekülgne ja motiveeriv, samuti kõige soodsam vaimse ja füüsilise tervise suhtes.

Pingelise töö tegijaid oli 2019. aastal juhtide hulgas suhteliselt rohkem kui teistel positsioonidel, 9% kesk- ja tippjuhtidest hindas oma tööd pingeliseks ning vaimset ja füüsilist tervist halvemaks kui teised töötajad. 2021. aastaks vähenes pingelise töö osakaal kesktaseme juhtide hulgas 6%-ni ja tippjuhtide hulgas 3%-ni.

Jooniselt 3.4.8 näeme, et nii 2019. kui ka 2020. aastal olid kõige halvemad vaimse tervise näitajad pingelise töö tegijatel. Nende hinnangud osutasid mõõduka tugevusega stressile ja läbipõlemisele, ka meeleoluhäirete esinemise määr on neil kõrgem kui teistel. Samuti hindasid nad töö ja eraelu konflikti määra mõõdukaks ja tööga seotust teiste töö liikide esindajatest mõnevõrra madalamaks. Pingelise töö tegijatel on oht kanda töö juures tekkivad pinged pereellu, mis omakorda võib halvendada nende vaimset tervist.

Sarnane pilt avaneb ka aktiivse töö tegijate juures. Nende vaimse tervise näitajad on mõnevõrra paremad, kuid viitavad samuti mõõduka tasemega stressile ja läbipõlemisele. Erinevalt pingelise töö tegijatest esineb neil vähem meeleoluhäireid ja nende subjektiivne hinnang oma tervisele on parem. Neil esineb töö ja eraelu konflikti mõõdukal määral, selle juures nende tööga seotus on väga kõrge. Aktiivse töö tegijatel on enamasti nii töömotivatsioon kui ka rahulolu isiksusliku ja professionaalse arenguga kõige suurem.

Passiivse töö tegijate vaimse tervise näitajad jäävad kriitilisele piirile, peegeldades mõõdukat läbipõlemise taset ja kriitilisel piiril stressi. Meeleoluhäirete tase on madal ja sarnaneb aktiivse töö tegijatega. Madal on ka töö ja eraelu konflikti tase, mis lubab eeldada, et tööl tekkivad pinged ei pruugi häirida pereelu.

Kõige paremad vaimse tervise näitajad on pingevaba töö tegijatel. Nende stressi ja läbipõlemise näitajad jäävad alla kriitilist taset. Nende subjektiivne hinnang oma tervisele on kõrgem kui teiste töö liikide tegijatel. Võrreldes teiste töö liikidega on neil kõige madalamad meeleoluhäirete ning töö ja eraelu konflikti näitajad. Nende vaimne tervis on hea ja tööga seotuse näitajad väga kõrged, mis võimaldab eeldada, et selle töö liigi tegijatel on võimalik nautida nii oma tööd kui ka pereelu.

library(ggplot2)
library(tidyr)

#faili sisselugemine ja andmete formaadi korrigeerimine
J348=read.csv2("PT3-T3.4-J3.4.8.csv",header=TRUE, encoding ="UTF-8")
names(J348)=gsub("\\.", " ", names(J348))
J348=pivot_longer(J348,2:9)
J348$value=as.numeric(J348$value)
J348$Aasta=as.factor(J348$Aasta)
J348$Aasta=factor(J348$Aasta,levels(J348$Aasta)[order(c(2,1))])
J348$name=as.factor(J348$name)
J348$name=factor(J348$name,levels(J348$name)[order(c(3,1,2,4,5,6,8,7))])


#joonis
ggplot(J348)+
  geom_col(aes(x=name,y=value,fill=Aasta),pos=position_dodge(0.7),width=0.7)+
  facet_wrap(Tööliik~.)+
  coord_flip()+
  theme_minimal()+
  scale_fill_manual(values=c("#634988","#6666CC"),breaks=c("2019","2021"))+
  theme(strip.text.x=element_text(color="#668080"))+
  theme(text = element_text(color="#668080"),axis.text=element_text(color="#668080"))+
  scale_y_continuous(breaks=seq(0,80,10))+
  theme(legend.position = "bottom")+
  theme(legend.title = element_blank())+
  xlab("")+
  ylab("%")

Kahe aasta võrdluses mõnevõrra halvenesid kõikide töö liikide tegijate subjektiivsed hinnangud enda tervisele, samas vaimse tervise näitajad paranesid. Erandiks on pingelise töö tegijad, kelle meeleoluhäirete näitajad mõnevõrra suurenesid. Samas on kõik erinevused siiski marginaalsed ja nõrga eristusjõuga. Tulemused lubavad eeldada, et töötajate vaimset tervist mõjutab eelkõige see, millist liiki tööd tehakse, ja vähem välised sündmused.

Vaimse tervise ja COVID-19ga seoses tehtud kvalitatiivuuringus tehti intervjuusid eesliinitöötajate, lapsevanemate ja eakatega 2020. aasta novembris ja detsembris (Ainsaar jt 2021). Sellest uuringust ilmneb, et paljude töötajate jaoks pikenes tööaeg ja kiirenes töötempo, sest eriti juhtide ja eesliinitöötajate puhul lisandus tavatööle kiiret lahendust vajavaid tööülesandeid, sageli tuli ette ootamatusi. Juhtidele lisas stressi info pidev muutumine ja ülekoormus erinevate suhtluskanalite (telefon, e-post, Skype, Messenger, Zoom jne) kasutamisega seotud pideva kättesaadavuse tõttu.

Intervjuudest selgus, et tööaja ja -koha paindlikkus võib kontekstist tulenevalt (nt töötamine kodust) kaasa tuua lisastressi. Kodus töötades ei pruugi olla piisavat võimalust teistest pereliikmetest eralduda, tuleb jagada ka töövahendeid. Kui kodus on algkooliealisi lapsi, kes vajavad koolitöödes abi, on eriti emade tööaeg hakitud ja kipub nihkuma uneajale. Pandeemia ajal võimendusid traditsioonilised soorollid, mis kasvatasid eelkõige kodus töötavate emade stressi. Kui varem on nende kodu ja tööga seotud rollid olnud aja ja koha mõttes eraldatud, siis nüüd avaldus nende samaaegse täitmise foonil rollide konflikt ning suurenes vaimne pinge. Samuti lisandus naistele, kellel olid kooliealised lapsed, koduõpetaja roll, mis intensiivistas rollidevahelist konflikti veelgi. Nende puhul aga, kel lapsi ei olnud, kippus töö võtma kogu aja. Seega oli ajapuudusest tuleneval stressil mitu allikat: ühest küljest töö- ja pereelu ühitamisega seotud probleemid eriti naiste jaoks ja teiselt poolt töö intensiivistumine. Samas õppisid emad uut moodi aega planeerima, kasutades ära kõik n-ö ajaaugud (nt laste uneaeg), nad hakkasid töö ja vaba aja vahele piire seadma ja töökohast tulenevaid ootusi üle vaatama. Paradoksaalsel moel õppisid kodust töötajad nautima ja hindama eelnevalt väga iseenesestmõistetavaid võimalusi, näiteks kontoris töötamist (võimalust keskenduda ainult tööle) ning koolide ja lasteaedade avatuna hoidmist.

Seega, kriisi arenedes õppisid inimesed suurenenud stressi ja pingega toime tulema mitmel erineval moel. Hakati võtma teadlikult aega iseendale (kunst, käsitöö, lugemine) ja lahkuti piiratud kättesaadavusega paikadesse (nt suvilasse). Tööalaselt aitas toime tulla probleemide arutamine kolleegidega erinevaid suhtlusvõimalusi kasutades, kuid ka suhtluskanalite piiramine.

Erinevad uuringud (sh Eesti uurimused T&A loovtöötajate kohta) viitavad sellele, et paindliku tööaja ja kaugtöö võimaldamine on üldiselt positiivselt seotud töö tulemuslikkusega ja töötaja tunnetatava heaoluga, sealhulgas uneprobleemide ja väsimustunde kahanemisega.

Paindlike töövormide pakkumine võib ka tööandjale tihti tähendada konkurentsieeliste paranemist, kuna inimressurss on optimaalsemalt kasutatud. Küll aga nõuab paindlik töökorraldus töötajalt suurt enesedistsipliini – töötaja peab ise kontrollima mitte ainult tööga alustamise, vaid ka tööga lõpetamise aega, ning tasakaalustama töö ja eraelu tegevusi ja eesmärke.

Kokkuvõte

COVID-19 pandeemiaga seoses on Eesti inimeste vaimses tervises toimunud mitmeid muutusi. Jätkuvalt on töötavad inimesed mittetöötavatega võrreldes kõrgema tunnetatud heaolu tasemega. Meie analüüsid näitavad, et töötavate inimeste seas tuleks erilist tähelepanu pöörata naistele, kel on algklassides käivad lapsed, töötajatele, kellele pandeemia tõi rohkesti uusi ja kiiret lahendust vajavaid tööülesandeid, ning neile, kelle töökoormust on pandeemia jooksul oluliselt vähendatud. Vaja on tähelepanu pöörata ka eesliinitöötajatele ja neile, kes on oma töö pandeemia tingimustes kaotanud.

Laiemas plaanis võib COVID-19 pandeemia ajal tööelu muutustes märgata tööturueeliste ümberjaotumise lähtekohti. Inimesed, kelle eelised tööturul väljendusid fikseeritud tööaja, töökohal töötamise ja stabiilse tööelu kontekstis, võivad muutuva tööelu tingimustes jääda eelistelt alla neile, kelle töövõime on parem paindliku tööaja ja kaugtöö tõttu ning kes suudavad paremini kohaneda ja toime tulla vaimse tervise väljakutsetega muutlikes ja suurt enesedistsipliini nõudvates oludes. Tähtis on mõista, et inimestevahelised erinevused nendes eelistes kujunevad nii loomupäraste (sh geneetiliste) kui ka elu- ja arengukeskkonnast tulenevate tegurite koosmõjul – osa neist alluvad inimese valikutele ja tahtele, osa aga mitte. See tähendab, et äärmiselt oluline on nii tööandja kui ka riikliku tasandi töökorralduses ja tööturumeetmete kujundamisel arvestada inimeste eripäradega. Senisest enam tuleks tähelepanu pöörata erilaadsete, ent võrdsete võimaluste tagamisele tööealise elanikkonna erinevatele gruppidele (nt töötavatele väikeste laste emadele, töötutele, neile, kelle töö hulk pandeemia tingimustes palju vähenes jne), tagamaks nende võimalikult optimaalse kaasatuse tööturul ja tööpanuse ning parandamaks nende tunnetatavat heaolu.

Kokkuvõttes õppisid COVID-19 pandeemia ajal inimesed uute pinge- ja stressiolukordade tõttu uusi toimetulekumehhanisme (ajaplaneerimine, suhtluskanalite valimine, puhkuse võtmine ja füüsiline eraldumine). Palgateemast olulisem on kuuluvus- ja turvatunne ning võimalus eneseteostuseks aega võtta, mis toetab ka vaimset tervist.

Selleks et erinevad ühiskonnagrupid saaksid paindlikumalt töötada ning et juhtkonnad usaldaksid töötajaid kaugtööl, on COVID-19 pandeemia kaasa toonud kiirelt uusi lahendusi (nt paindlikud võimalused liikuda kodus ja kontoris töötamise vahel, veebipõhiste ühistöö vahendite areng ja laialdane levik).

Ainsaar, M., Bruns, J., Maasing, H., Müürsoo, A., Nahkur, O., Roots, A. ja Tiitus, L. (2021). Vaimne tervis, seda mõjutavad asjaolud ja toimetuleku strateegiad lastega perede, eakate ja eesliinitöötajate näitel Eestis 2020-2021. Tartu Ülikool. https://sise.etis.ee/File/DownloadPublic/06a7047f-befb-4bc4-806f-97ea58055c3b?type=application%2Fpdf&name=Vaimne%20tervis_loppraport.pdf&fbclid=IwAR3UWavyONes9s-G7viUnObY-m5XvAz32EGY1uEELNCvczn2nawxFyhvrhc

Bakker, A. B., & Demerouti, E. (2007). The job demands-resources model: State of the art. Journal of Managerial Psychology, 22, 309–328.

Eurofound (2020) Industrial relations and social dialogue Estonia: Working life in the COVID-19 pandemic 2020. https://euagenda.eu/upload/publications/wpef21013.pdf (vaadatud 16.05.2022)

Eurostat (2022) Average number of actual weekly hours of work in main job, by sex, age, professional status, full-time/part-time and economic activity (from 2008 onwards, NACE Rev. 2). Eurostati koduleht. https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/LFSQ_EWHAN2__custom_2671904/default/table?lang=en (Vaadatud 13.05.2022)

Eurostat (2021) Self-reported work-related health problems and risk factors – key statistics. Eurostati koduleht. https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Self-reported_work-related_health_problems_and_risk_factors_-_key_statistics#Exposure_to_mental_risk_factors_at_work (vaadatud 13.05.2022)

Harvey, S. B., Modini, M., Joyce, S., Milligan-Saville, J. S., Tan, L., Mykletun, A., Bryant, R. A., Christensen, H., & Mitchell, P. B. (2017). Can work make you mentally ill? A systematic meta-review of work-related risk factors for common mental health problems. Occupational and Environmental Medicine, 74(4), 301–310.

ILO. (2016). Workplace stress: A collective challenge. Labour Administration, Labour Inspection and Occupational Safety and Health.

Kumar, A., & Nayar, K. R. (2021). COVID 19 and its mental health consequences. Journal of Mental Health, 30(1), 1–2.

Leka, S., Jain, A., & Organization, W. H. (2010). Health impact of psychosocial hazards at work: An overview. World Health Organization.

Reile, R., Kullamaa, L., Hallik, R., Innos, K., Kukk, M., Laidra, K., Nurk, E., Tamson, M., & Vorobjov, S. (2021). Perceived Stress During the First Wave of COVID-19 Outbreak: Results From Nationwide Cross-Sectional Study in Estonia, Frontiers in Public Health, 9, 1-6.