17 UDK: 528.4:336.226.212.1 DOI: 10.5379/urbani-izziv-2019-30-01-002 Prejeto: 6. 2. 2019 Sprejeto: 26. 2. 2019 Simon STARČEK Maruška ŠUBIC KOVAČ Vpliv kakovosti prostorskih podatkov na učinkovitost sistema obdavčenja nepremičnin: primer nadomestila za uporabo stavbnega zemljišča Prostorski podatki niso neposredno povezani le s prostorskim načrtovanjem, temveč z urejanjem prostora na splošno in s tem tudi s sistemom obdavčenja nepremičnin. Kakovost prostorskih podatkov vpliva na učinkovitost sistema obdavčenja nepremičnin, njegovo izdatnost, pravičnost in racionalnost. V članku je opredeljen metodološki pristop k analizi kakovosti prostorskih podatkovnih nizov zbirk podatkov, ki jih občine upravljajo za odmero nadomestila za uporabo stavbnega zemljišča. Za analizo kakovosti podatkov sta za raziskavo opredeljena in uporabljena prilagojena Jaccardov in Czekanowskijev koeficient, ki sta uporabna, kadar so razlike med primerjanima podatkoma manjše od 5 %. S tema koeficientoma se ugotovi raven ujemanja površin stavb in nezazidanega stavbnega zemljišča iz občinskih zbirk podatkov za odmero nadomestila za uporabo stavbnega zemljišča in iz registra nepremičnin. Na podlagi analize popolnosti, logične usklajenosti in tematske natančnosti občinskih zbirk podatkov za odmero nadomestila za uporabo stavbnega zemljišča je izvedena posodobitev občinskih zbirk podatkov. Analizirane so spremembe v občinski zbirki podatkov po posodobitvi, in sicer glede števila zavezancev za plačilo nadomestila za uporabo stavbnega zemljišča in odmere nadomestila za uporabo stavbnega zemljišča. Rezultati prve tovrstne raziskave so dobljeni na manjšem vzorcu, vendar je metodologija uporabna tudi za izvedbo analize na večjem vzorcu oziroma v vseh občinah v Sloveniji. Poleg tega je lahko v podporo strokovnjakom na občinah, prostorskim načrtovalcem in odločevalcem na področju davčne politike. Ključne besede: urejanje prostora, prostorsko načrtovanje, kakovost prostorskih podatkov, obdavčitev nepremičnin Urbani izziv, letnik 30, št. 1, 2019 18 S. STARČEK, M. ŠUBIC KOVAČ 1 Uvod Prostorski podatki opredeljujejo stvarni svet z različnih vidikov, pojave v prostoru neposredno ali posredno povezujejo z lokacijo in so od nekdaj temelj določanja lastnosti nepremičnin (Yomralioglu idr., 2007; Ažman, 2011). Prostorski podatki so neposredno povezani s prostorskim načrtovanjem in urejanjem prostora na splošno (Zakrajšek, 1999). Mangioni (2012), Mantey in Tagoe (2012) ter ^agda§ (2013) poudarjajo pomen uporabe prostorskih podatkov in sodobne GlS-tehnologije pri vzpostavitvi in upravljanju sistema obdavčitve nepremičnin kot dela sistema urejanja prostora. Poudarjajo, da uporaba kakovostnih prostorskih podatkov pomembno vpliva na učinkovitost sistema, njegovo izdatnost, pravičnost in racionalnost. Droj in Droj (2010) izpostavljata pomen prostorskih podatkov za dobro upravljanje in kakovostno odločanje na področju obdavčitve nepremičnin. Robbins (2014) potrjuje pozitiven vpliv uporabe prostorskih podatkov, GIS-tehnologi-je, prostorskih znanj ter ustrezne dostopnosti in kartografske upodobitve podatkov o nepremičninah v procesu upravljanja prostora, prostorskega načrtovanja in obdavčevanja nepremičnin (Zavodnik Lamovšek idr., 2012). Maher idr. (2005) in Robbins (2014) pri tem izpostavljajo vlogo GlS-tehnologije in (horizontalno in vertikalno) povezovanje zbirk prostorskih podatkov na lokalni in nacionalni ravni. Jankovič Grobelšek in Gajšek (2014) ob tem poudarjata, da mora učinkovita nepremičninska zakonodaja temeljiti na celovito urejenih podatkih prostorskega informacijskega sistema. Obdavčitev nepremičnin je povezana z zahtevo po visoki kakovosti podatkov o nepremičninah. V Sloveniji in številnih državah sveta trenutno potekajo reforme sistemov obdavčitve nepremičnin. Uspešnost izvedbe teh reform je odvisna tudi od razpoložljivosti zbirk prostorskih in drugih podatkov o nepremičninah ter njihove kakovosti. Bolj ko je sistem evidentiranja nepremičnin točen in popoln, višja je raven pravne varnosti pravnih razmerij in večje je zaupanje v sistem, s tem pa tudi njegova uporabnost (Starček, 2017). Pri obravnavi prostorskih pojavov gre po navadi za kompleksen in medsektorsko prepleten sistem prostorskih podatkov, pri čemer je kakovost podatkov pomemben dejavnik kakovosti in učinkovitosti sistema, ki uporablja te podatke. Zato je treba, kot poudarja van der Molen (2002), posebno pozornost nameniti zagotavljanju kakovostnih in zaupanja vrednih prostorskih podatkov o nepremičninah, ki so med seboj povezani in usklajeni, čeprav so vodeni v več zbirkah podatkov. Raziskava v tem članku je osredotočena na analizo vpliva kakovosti prostorskih podatkov na sistem obdavčenja nepremičnin v Sloveniji. Tovrstni sistemi se v državah po svetu stalno spreminjajo (Slack in Bird, 2014). Uspešnost reform in poznejša učinkovitost sistema obdavčitve nepremičnin pa sta odvisni tudi od kakovosti zbirk podatkov o nepremičninah. Podobno kot v številnih državah vzhodne in srednje Evrope tudi v Sloveniji že več kot dve desetletji poteka prehod iz sistema obdavčitve nepremičnin, ki temelji na površini nepremičnine (area-based), v nov sistem, ki temelji na tržni vrednosti nepremičnin (ad-valorem). V Sloveniji je zdajšnji sistem obdavčitve nepremičnin zastarel, neenoten, nepregleden in neprilagojen novim gospodarskim razmeram (Vlada RS, 2013). Zato so bile v minulih dveh desetletjih izvedene številne dejavnosti za oblikovanje sodobnega in na tržnih razmerah temelječega sistema obdavčitve nepremičnin. Prvi poskus za uvedbo novega načina obdavčitve nepremičnin je bil narejen leta 2013 s sprejetjem Zakona o davku na nepremičnine (2013), ta zakon pa je Ustavno sodišče RS (2014) v celoti razveljavilo, in sicer predvsem zaradi neskladnosti z Ustavo RS. V svoji odločitvi je med drugim izpostavilo tudi zahtevo po izboljšanju kakovosti podatkov o nepremičninah. Reforma sistema obdavčenja nepremičnin v Sloveniji se torej izvaja, zato lahko vpliv prostorskih podatkov na učinkovitost sistema obdavčenja nepremičnin analiziramo le na podlagi podatkov, ki jih občine upravljajo za odmero nadomestila za uporabo stavbnega zemljišča (v nadaljevanju: NUSZ). NUSZ je dajatev, ki poleg davka na premoženje občanov in pristojbine za vzdrževanje gozdnih cest skupaj tvori davek na nepremičnine, v veljavi pa je že od leta 1984. NUSZ se odmerja v vseh občinah v Sloveniji. Prihodki od NUSZ so od njegove uveljavitve eden najpomembneješih in najstabilnejših javnofinančnih virov občin. Občine s prihodki od NUSZ zagotavljajo ustrezno komunalno opremljenost stavbnih zemljišč ter gospodarski in družbeni razvoj. Po podatkih Ministrstva za finance (2017) prihodki od NUSZ znašajo v povprečju skoraj 90 % vseh prihodkov od davkov od premoženja občin oziroma 15 % vseh davčnih prihodkov občin. Pravne osebe zajemajo 4 % vseh zavezancev za plačilo NUSZ. Pri tem odmera NUSZ za poslovne namene zajema 70,5 % celotne višine odmere. Cilj raziskave je ugotoviti, ali izboljšanje kakovosti občinskih zbirk podatkov za odmero NUSZ s podatki registra nepremičnin in zbirnega katastra gospodarske javne infrastrukture prispeva k zvišanju odmere NUSZ. V raziskavi smo izhajali iz domneve (hipoteza H1), da je odsotnost zapisov o stavbah in nezazidanih stavbnih zemljiščih v občinskih zbirkah podatkov za odmero NUSZ v povprečju večja kot 10 % glede na stanje v registru nepremičnin. Predpostavili smo še (hipoteza H2), da je ujemanje podatkov o površinah stavb in nezazidanem stavbnem zemljišču med občinskimi zbirkami podatkov za odmero NUSZ in registrom nepremičnin razmeroma šibko, kar pomeni, da sta vrednosti prilagojenih Jaccardovega in Czeka-nowskijevega koeficienta manjši od 0,33. Predvidevali smo tudi (hipoteza H3), da posodobitev podatkovnih nizov v občinskih Urbani izziv, letnik 30, št. 1, 2019 Vpliv kakovosti prostorskih podatkov na učinkovitost sistema obdavčenja nepremičnin: primer nadomestila za uporabo stavbnega zemljišča 3 zbirkah podatkov s podatki iz registra nepremičnin vpliva na povečanje števila zavezancev in višino odmere NUSZ. 2 Kakovost prostorskih podatkov in zadevne raziskave Prostorski podatki so raznovrstni tako po položajni in časovni kakovosti kot po kakovosti pomenske opredeljenosti pojmov. Opredelitev kakovosti prostorskih podatkov je odvisna od področja obravnave, namena, zahtev in pričakovanj uporabnikov in drugih subjektivnih dejavnikov. Na splošno izraža kakovost prostorskih podatkov celotnost lastnosti zbirke podatkov glede na njeno sposobnost, da ustreza izraženemu ali vsebovanemu nizu zahtev. Je torej razlika med podatki in stvarnim svetom, ki ga podatki ponazarjajo. Večja je ta razlika, slabša je kakovost podatkov, s tem sta manjši tudi uporabna in siceršnja vrednost teh podatkov (Triglav, 2012). Kakovost podatkov opredeljujejo tudi namen, izvor in uporaba kot opisni in kvantitativni elementi (Morrison, 1995; Vere-gin, 1999; Šumrada, 2005; Ivanova, 2007). Slovenski standard SIST EN ISO 19157:2015 Geografske informacije - Kakovost podatkov opredeljuje poenoteni kakovostni model za prostorske podatke in osnovno metodologijo za določanje njihove kakovosti. Kakovost podatkov je v skladu z načeli kakovosti omenjenega standarda razlika med podatkovno zbirko in med stvarnim ali hipotetičnim svetom, t. i. prostorom obravnave, določenim s podatkovnimi specifikacijami. Osnovni elementi kakovosti, kot jih opredeljuje standard, so položajna točnost, tematska natančnost, logična usklajenost, časovna kakovost, popolnost in uporabnost. Izvedene so bile številne raziskave, povezane s področjem prostorskih podatkov o nepremičninah za njihovo vrednotenje in obdavčitev nepremičnin (Kokkonen, 2006; Tomic, 2010). Baranska (2004) je raziskovala elemente kakovosti zbirk podatkov in stohastične modele napovedovanja tržnih vrednosti nepremičnin. Barvika idr. (2013) so raziskovali povezovanje zbirk podatkov o nepremičninah s podatki množičnega vrednotenja nepremičnin za obdavčitev nepremičnin. Mangioni (2012) je raziskoval vpliv informiranosti in dostopnosti podatkov o nepremičninah na načela dobrega davčnega sistema obdavčitve nepremičnin. V številnih raziskavah je bil dan poudarek razvoju metod presoje kakovosti prostorskih podatkov (Pipino idr., 2002; McKay, 2003; Cerovski, 2010; Xia, 2012). Razviti so bili številni avtomatizirani metode in orodja za podporo presoje kakovosti podatkov (Podobnikar, 2001; Li idr., 2012) ali le izbranega elementa kakovosti (Goodchild in Hunter, 1997; Ariza-Lopez in Mozas-Calvache, 2012; Hast, 2014; Hashemi in Abbaspour, 2015). Maggio (2012) izpostavlja pomen izboljšanja kakovosti podatkov o nepremičninah v Italiji pri odmeri občinskega davka na nepremičnine in davka na odlaganje odpadkov, pri čemer se drugonavedeni odmerja tudi glede na površino nepremičnine. Na podlagi podatkov, ki so jih predložili lastniki zemljišč in stavb, podatkov iz drugih uradnih zbirk in ortofoto posnetkov so izboljšali kakovost grafičnih in opisnih podatkov katastra stavb in zemljišč. Posledica izboljšanja popolnosti zbirk podatkov o nepremičninah sta bila povečanje prihodkov od omenjenih davkov in več zaznanih nezakonitih gradenj. Caeiro idr. (2016) poudarjajo učinek izboljšanja kakovosti podatkov katastra nepremičnin na Portugalskem na vrednotenje nepremičnin in odmero davka na nepremičnine. Na območju Lizbone so z aktivnim vključevanjem latnikov nepremičnin, zajemom podatkov o lastništvu nepremičnin in terenskimi geodetskimi izmerami izboljšali popolnost, tematsko natančnost, logično usklajenost in položajno točnost podatkov o nepremičninah. Izboljšanje kakovosti podatkov o nepremičninah je pomembno vplivalo tudi na urejenost lastniških razmerij in uporabnost podatkov tudi za druge namene. Popolnost zbirk podatkov o zemljiščih in stavbah, ki pomembno vpliva na prihodke od obdavčitve nepremičnin, je v državah Evropske unije različna. Po podatkih Organizacije združenih narodov (Združeni narodi, 2014) je v državah Evropske unije evidentiranih več kot 80 % vseh zemljišč. Največji delež je v srednjeevropskih in skandinavskih državah. V Armeniji je večina neevidenti-ranih zemljišč v lasti države. Na Malti ugotovitve kažejo, da je delež evidentiranih zemljišč večji na urbanih območjih. V Španiji sta približno 2 % neevidentiranih zemljišč, ki so večinoma na podeželju. Slovenija je v letih po osamosvojitvi vložila precejšnja sredstva v razvoj in vzpostavitev različnih zbirk podatkov o prostoru. Kot navaja Petrovič (2006), so se te vzpostavljale hitro, a pogosto brez zadostnega in ustreznega zagotavljanja kakovosti. V Sloveniji so izvedene številne študije kakovosti posameznih zbirk prostorskih podatkov. Geodetski inštitut Slovenije (2003) je ugotovil, da je približno četrtina podatkov zemljiškega katastra slabe ali zelo slabe kakovosti, predvsem na ruralnih območjih in območjih manj intenzivne rabe. Ferlan (2005), Čeh idr. (2011), Ferlan idr. (2011) in Bohak (2016) so poudarili, da je zbirka digitalnih katastrskih načrtov neusklajena, in opozorili na različne položajne točnosti. Pogost predmet raziskav sta tudi kataster stavb (Geodetski inštitut Slovenije, 2015; Triglav Čekada idr., 2016) in register nepremičnin (Lisec idr., 2015; Mitrovic, 2015; Požun, 2015; Starček, 2017). Smodiš (2011) je poudaril, da je kakovost določanja posplošene tržne vrednosti nepremičnin odvisna tudi od kakovosti podatkov o nepremičninah v registru nepremičnin. Mitrovic (2015) je opozoril na nizko raven kakovosti podatkov, ki jih v evidenco trga nepremičnin predložijo zavezanci. Urbani izziv, letnik 30, št. 1, 2019 20 S. STARČEK, M. ŠUBIC KOVAČ Kobetič (2014) je glede prostorskih podatkov ugotovil, da podatkov, potrebnih za odmero NUSZ, ni, podatki niso vodeni v ustrezni obliki ali so podatki slabo vzdrževani. Grilc (2017) in Ziherl (2017) sta ugotovila, da je posodobitev zbirke podatkov mestne občine Kranj s podatki iz registra nepremičnin vplivala med drugim na povečanje števila zavezancev in posledično prihodkov od NUSZ. Grilc (2017) za učinkovito izboljšanje kakovosti podatkov izpostavlja tudi pomen javne razgrnitve podatkov o nepremičninah ter sodelovanje lastnikov nepremičnin in strokovnjakov s področja prostorskih podatkov. Ger-čer (2017) je posebej opozoril na odstopanja med podatki o površini stavbnih zemljišč v občinskih zbirkah podatkov za odmero NUSZ in podatki iz registra nepremičnin. Mivšek in Radovanova (2017) sta izpostavila, da raznovrstna kakovost podatkov vpliva na nepravilnosti pri odmeri NUSZ. Uran-karjeva (2016) je menila, da je zaradi nepopolnosti občinskih zbirk podatkov za od 20 % do 30 % manjši prihodek od NUSZ. Finančna uprava RS (2014) navaja, da zavezanci za plačilo NUSZ občin ne obveščajo sproti o spremembah, ki vplivajo na odmero NUSZ. Režek idr. (2015) ob tem izpostavljajo, da lahko množica ponudnikov zbirk prostorskih podatkov in sodobne tehnologije za njihovo pridobivanje povzročijo nekri-tičnost pri uporabi prostorskih podatkov. Zato so lahko rešitve, predlogi in ukrepi, ki temeljijo na takih podatkih, dvomljive kakovosti. Vse navedeno kaže na pomembnost zagotavljanja kakovostnih prostorskih podatkov. 3 Zbirke podatkov za obdavčitev nepremičnin v Sloveniji Predmet obdavčitve pri NUSZ sta zazidano in nezazidano stavbno zemljišče. Med zazidana stavbna zemljišča se uvrščajo površine za stanovanjski in poslovni namen. Davčno osnovo tvori površina nezazidanega stavbnega zemljišča, stanovanjska površina oziroma poslovna površina. Občine površine zemljišča, stanovanj in stavb za poslovni namen določajo na različne načine. Z odlokom o NUSZ določijo merila in število točk glede na lastnosti stavbnega zemljišča in njegovih prednosti ali slabosti. Zakon o stavbnih zemljiščih (1984; 1997) ni določal vseh meril za predpisovanje NUSZ, zaradi česar lahko občine merila in število točk pogosto določajo arbitrarno. Pri tem imajo vzpostavljene lastne zbirke podatkov za odmero NUSZ, ki se po večini, kot navaja Kobetič (2014), ne povezujejo z referenčnimi zbirkami podatkov (zemljiški kataster, kataster stavb in register nepremičnin). To, kot poudarjajo Grote idr. (2015), pomembno vpliva na neracionalnost in nepreglednost sistema obdavčitve nepremičnin v Sloveniji. Šele Zakon o graditvi objektov (2004) je določil obveznost uporabe uradnih zbirk podatkov (zemljiški kataster, kataster stavb in register nepremičnin) pri upravljanju sistema NUSZ, kar pa vse občine ne upoštevajo. Podatki, potrebni za upravljanje sistema NUSZ, se med občinami razlikujejo in so odvisni od določil odloka oziroma meril. Občine med merili upoštevajo predvsem lego v prostoru, opremljenost s komunalno infrastrukturo, funkcionalno ugodnost lokacije stavbnega zemljišča, namensko rabo po prostorsko izvedbenih aktih, gostoto javnih funkcij in poslovnih dejavnosti ter stalne čezmerne motnje pri uporabi stavbnega zemljišča. Nekatere občine upoštevajo še konfiguracijo terena, zasedenost stavb in zemljišč, število lastnih parkirnih mest, dostopnost z javnimi prometnimi sredstvi, motnje pri uporabi stavbnega zemljišča, zapuščenost in dotrajanost objekta idr. Kataster stavb, zemljiški kataster in register nepremičnin ne vsebujejo vseh podatkov, ki jih občine potrebujejo za določitev števila točk in določitev davčnega bremena z NUSZ. Občine zato ob podatkih iz referenčnih zbirk prostorskih podatkov pridobivajo podatke še iz grafičnega dela zemljiškega katastra, digitalnih podlag veljavnih prostorskih sestavin dolgoročnega in srednjeročnega družbenega plana ter iz drugih virov. Podatki o nepremičninah se v Sloveniji vodijo v več referenčnih zbirkah podatkov, ki se uporabljajo za obdavčitev nepremičnin, in sicer v zemljiškem katastru, katastru stavb, zemljiški knjigi, zbirnem katastru gospodarske javne infrastrukture, registru nepremičnin, zbirki vrednotenja nepremičnin, evidenci trga nepremičnin, registru prostorskih enot in zbirki topografskih in kartografskih podatkov. V katastrih so podatki o predmetu pravic in pravnih razmerij, ki so evidentirani v zemljiški knjigi. Za podatke o nepremičninah kot o predmetu pravic je kataster izvorna evidenca. Register nepremičnin je javna evidenca o vseh nepremičninah, ki v evidenčnem smislu vzpostavlja nepremičnino. Določen je kot odprt sistem, ki omogoča, da uporabniki s svojimi predpisi v skladu s svojimi nameni dopolnjujejo njegovo večnamenskost tako, da določijo dodatne podatke, ki se vodijo o nepremičninah (Geodetska uprava RS, 2013). Register nepremičnin kot podatkovna zbirka že sam po sebi ni popoln zaradi nepopolnosti evidenc, iz katerih prevzema podatke, in je omejene kakovosti, k čemur sta največ prispevala neustrezno izvedeni popis nepremičnin in predpisani način spreminjanja podatkov. Kljub temu menimo, da je kakovostnejša podatkovna zbirka kot podatkovna zbirka za odmero NUSZ. To sledi tudi iz sistemskih priporočil za izboljšanje sistema NUSZ (Ministrstvo za okolje in prostor idr., 2016). 4 Empirična raziskava kakovosti občinske zbirke podatkov za odmero NUSZ 4.1 Metodologija V raziskavi smo podatkovne nize o stavbah za stanovanjski in poslovni namen in nezazidanih stavbnih zemljiščih, ki jih ob- Urbani izziv, letnik 30, št. 1, 2019 Vpliv kakovosti prostorskih podatkov na učinkovitost sistema obdavčenja nepremičnin: primer nadomestila za uporabo stavbnega zemljišča 21 čine vodijo v zbirkah podatkov za odmero NUSZ, primerjali s podatkovnimi nizi registra nepremičnin kot referenčne zbirke podatkov. Najprej smo analizirali odloke za odmero NUSZ v izbranih občinah. Pridobili smo podatke za devet občin, ki so pristopile k projektu posodobitve zbirke podatkov za odmero NUSZ in od katerih smo lahko pridobili tudi ustrezne podatke za izvedbo navedene analize. Analizirali smo vrsto in vire podatkov, ki jih občine uporabljajo za odmero NUSZ. Pri analizi kakovosti tovrstnih podatkovnih nizov smo se osredotočili na tri osnovne elemente kakovosti, kot jih opredeljuje standard ISO 19157:2015, in sicer popolnost, tematsko natančnost in logično usklajenost občinskih zbirk podatkov. Za vse obravnavane občine smo potem izračunali ujemanje podatkov o številu delov stavbe in ujemanje podatkov o površini stavbe v občinskih zbirkah podatkov za odmero NUSZ s podatki iz registra nepremičnin. Znanih je več metod določanja podobnosti med množicami (Romesburg, 2004; Albatineh in Niewiadomska-Bugaj, 2011; Liu idr., 2014; Aamir in Bhu-sry, 2015). V raziskavi smo za izračun ujemanja podatkov o številu delov stavbe med obravnavanima podatkovnima zbirkama uporabili Jaccardov koeficient, ki se pogosto uporablja za ugotavljanje podobnosti med množicami (Lee, 2017; Nowak Da Costa, 2015). Jaccardov koeficient J, s katerim izračunamo podobnost med dvema podatkovnima nizoma A in B, izračunamo, kot sledi (Jaccard, 1901): (1) Pri proučevanju podobnosti med podatkovnima nizoma se pogosto uporablja tudi Czekanowskijev koeficient C (Wierzchon in Klopotek, 2018), ki ga med podatkovnima nizoma A in B izračunamo, kot sledi (Czekanowski, 1913): (2) Oba navedena koeficienta natančno merita ujemanje podatkov v dveh podatkovnih nizih. V raziskavi take natančnosti ne potrebujemo niti ni smiselna. Zato smo ugotavljali ujemanje podatka o površini stavbe v občinski zbirki podatkov za odmero NUSZ in podatkov v registru nepremičnin tako, da smo kot ujemajoča podatka opredelili podatka, katerih vrednosti za površino se razlikujeta do 5 %, česar osnovna koeficienta ne štejeta za ujemanje. Zato smo morali uporabiti prilagojen Jaccardov koeficient ujemanja Jp in prilagojen Czekanowskijev koeficient ujemanja Cp, ki smo ju za namene raziskave opredelili in izračunali po enačbi: 1p = Xi =1 'NUSZ_u(L} -(3) ^ $NUSZ{L) + ^ $ REN (i) ^ SNUS7._U(1) /= 1 i = l 1=1 (4) pri čemer je: 0, ¡c |e |S, sicer. IVUZSf!) —SREN< () <0,0S'.