Prikrita proizvodnja Znanstvene monografije Fakultete za management Koper Uredniški odbor izr. prof. dr. Roberto Biloslavo prof. dr. Štefan Bojnec prof. dr. Slavko Dolinšek doc. dr. Justina Erčulj izr. prof. dr. Tonči A. Kuzmanic prof. dr. Zvone Vodovnik ISSN 1855-0878 Prikrita proizvodnja Siva ekonomija v Sloveniji Bojan Nastav Management % m friVlVB* Prikrita proizvodnja: siva ekonomija v Sloveniji doc. dr. Bojan Nastav Strokovna recenzenta ■ prof. dr. Štefan Bojnec in prof. dr. Ivo Lavrač Izdala in založila ■ Univerza na Primorskem, Fakulteta za management Koper, Cankarjeva 5, 6104 Koper Risbe in oblikovanje ■ Alen Ježovnik Naklada ■ 100 izvodov December 2009 © 2009 Fakulteta za management Koper Monografija je izšla s finančno podporo Javne agencije za knjigo Republike Slovenije c I p - Kataložni zapis o publikaciji Narodna in univerzitetna knjižnica, Ljubljana 331.526.8(075.8X0.034.2) nastav, Bojan Prikrita proizvodnja [Elektronski vir] : siva ekonomija v Sloveniji / Bojan Nastav ; risbe Alen Ježovnik. - El. knjiga. -Koper : Fakulteta za management, 2009. - (Znanstvene monografije Fakultete za management, ISSN 1855-0878) Način dostopa (URL): http://www.fm-kp.si/ zalozba/lSBN/978-961-266-051-2.pdf ISBN 978-961-266-051-2 COBISS.SI-ID 249251840 Kazalo Seznam slik • 6 Seznam preglednic • 7 Predgovor • 11 1 Opredelitev sive ekonomije • 15 1.1 Neformalni sektor • 19 1.2 Neopažena ekonomija • 21 1.3 Neprijavljeno delo in delo na črno • 23 1.4 Davčna utaja • 25 1.5 Siva ekonomija • 26 2 Pojav sive ekonomije v svetu • 35 2.1 Vzroki za pojav in razvoj sive ekonomije • 35 2.2 Obseg in značilnosti sive ekonomije • 45 2.3 Posledice sive ekonomije • 49 2.4 Politike boja proti sivi ekonomiji • 53 2.5 Ocenjevanje sive ekonomije • 57 3 Siva ekonomija v Sloveniji • 73 3.1 Pojav sive ekonomije pri nas • 74 3.2 Vidik trga dela • 86 3.3 Razhajanja med dohodki in izdatki • 119 3.4 Anketa o sivi ekonomiji • 142 3.5 Posledice sive ekonomije v Sloveniji • 184 4 Kako (naj) se borimo proti sivi ekonomiji • 191 5 Sklepne misli • 197 Literatura in viri • 205 Seznam slik 1.1 Shematski prikaz sive ekonomije in njene povezave do drugih kategorij • 32 1.2 Shematski prikaz poskusa kvantifikacije sive ekonomije in njene povezave do drugih kategorij za Slovenijo • 33 2.1 Lafferjeva krivulja in povezava med davčnim prihodkom, davčno stopnjo ter razvojem sive ekonomije • 41 2.2 Povpraševanje po gotovini in obseg sive ekonomije • 63 2.3 Osnovna ideja makromodeliranja • 72 Seznam preglednic 1.1 Pridevniki in samostalniki, ki se uporabljajo za označevanje dejavnosti sive ekonomije • 16 1.2 Kategorizacija podzemne ekonomije • 27 2.1 Obseg sive ekonomije v svetu • 47 2.2 Politike petnajstih držav Evropske unije do sive ekonomije • 55 3.1 Obseg sive ekonomije v Sloveniji po letih in različnih avtorjih • 81 3.2 Primerjava anketne in registrirane stopnje brezposelnosti za Slovenijo med letoma 1993 in 2006 • 89 3.3 Indeksi gibanja povprečnih mesečnih bruto plač po panogah dejavnosti • 99 3.4 Gibanje dodane vrednosti v osnovnih cenah po panogah dejavnosti in letih • 101 3.5 Indeksi gibanja zaposlenosti po panogah dejavnosti • 102 3.6 Koeficienti relativne produktivnosti v sivi ekonomiji po panogah dejavnosti • 103 3.7 Siva ekonomija v gospodarstvu kot celoti in porazdelitev po dejavnostih kot delež od celotne ravni sive ekonomije v posameznem letu • 106 3.8 Obseg sive ekonomije po panogah dejavnosti kot delež uradne dodane vrednosti posamezne panoge dejavnosti • 108 3.9 Probit model delovanja v sivi ekonomiji za leto 2002 • 117 3.10 Mejni učinki posameznih probit modelov delovanja v sivi ekonomiji po letih • 117 3.11 Verjetnost delovanja v sivi ekonomiji za referenčno osebo po letih • 118 3.12 Izdatkovna struktura bdp 1995-2006 • 124 3.13 Dohodkovna struktura bdp 1995-2006 • 124 3.14 Popravki za polno zajetje po vrstah za Slovenijo za leto 2001 • 128 3.15 Delež dohodka samozaposlenih v b d p • 140 3.16 Zgornje in spodnje ocene za k in točne stopnje značilnosti za in jj • 141 3.17 Ocena sive ekonomije za Slovenijo po metodi izdatkov gospodinjstev za obdobje 1998-2005 • 141 3.18 Prebivalstvo v Sloveniji po statističnih regijah za leto 2002 • 144 3.19 Porazdelitev anketirancev po starostnih razredih • 147 3.20 Primerjava vzorca in populacije glede izobrazbene strukture • 148 3.21 Porazdelitev vzorca po starosti in izobrazbi • 148 3.22 Primerjava anketnih in populacijskih podatkov glede statusa • 149 3.23 Primerjava porazdelitve vzorca po statističnih regijah med vzorcem in populacijo • 150 3.24 Primerjava porazdelitve osnovnega in uteženega vzorca s porazdelitvijo v populaciji za proučevane spremenljivke • 151 3.25 Struktura sive ekonomije v celotni sivi ekonomiji ter prikaz deleža dodane vrednosti v uradni ekonomiji po panogah dejavnosti • 153 3.26 Dejavnosti v sivi ekonomiji po mesecih • 154 3.27 (So)delovanje anketirancev v sivi ekonomiji po statističnih regijah • 157 3.28 Prihodki v sivi ekonomiji • 158 3.29 Poraba v sivi ekonomiji prisluženega denarja • 160 3.30 Ali za nakupe v sivi ekonomiji porabite denar iz uradne ekonomije? • 161 3.31 Kontingenčna tabela med »Ali delujete v sivi ekonomiji?« in »Ali za nakupe v sivi ekonomiji porabite tudi denar iz uradne ekonomije?« • 161 3.32 Delež uradnih prihodkov, namenjen potrošnji v sivi ekonomiji • 163 3.33 Potrošnja v sivi ekonomiji po proizvodih oziroma storitvah • 164 3.34 Kontingenčna tabela med spoloma in delovanjem v sivi ekonomiji • 166 3.35 Struktura dejavnosti v sivi ekonomiji po spolu • 167 3.36 Kontingenčna tabela starosti in delovanja v sivi ekonomiji • 167 3.37 Kontingenčna tabela izobrazbe in delovanja v sivi ekonomiji • 168 3.38 Kontingenčna tabela statusa in delovanja v sivi ekonomiji • 168 3.39 Kontingenčna tabela spola in potrošnikov v sivi ekonomiji • 169 3.40 Kontingenčna tabela starosti in potrošnikov v sivi ekonomiji • 169 3.41 Kontingenčna tabela izobrazbe in potrošnikov v sivi ekonomiji • 170 3.42 Kontingenčna tabela statusa in potrošnikov v sivi ekonomiji • 170 3.43 Produktivnost v sivi ekonomiji • 172 3.44 Kontingenčna tabela med panogo dejavnosti in produktivnostjo v sivi ekonomiji • 172 3.45 Koeficient relativne produktivnosti v sivi ekonomiji • 174 3.46 Vzroki za pojav in razvoj sive ekonomije v Sloveniji (celoten vzorec) • 175 3.47 Vzroki za pojav in razvoj sive ekonomije v Sloveniji (tisti, ki delujejo v sivi ekonomiji) • 175 3.48 Oblike dela sive ekonomije v Sloveniji (celoten vzorec) • 176 3.49 Oblike dela v sivi ekonomiji v Sloveniji (tisti, ki delujejo v sivi ekonomiji) • 176 3.50 Mnenje o sivi ekonomiji v Sloveniji (celoten vzorec) • 177 3.51 Mnenje o sivi ekonomiji v Sloveniji (tisti, ki delujejo v sivi ekonomiji) • 177 3.52 Prihodnji razvoj sive ekonomije v Sloveniji (celoten vzorec) • 178 3.53 Prihodnji razvoj sive ekonomije v Sloveniji (tisti, ki delujejo v sivi ekonomiji) • 178 3.54 Probit model delovanja v sivi ekonomiji • 182 3.55 Obremenitev z davki in socialnimi prispevki za Slovenijo v obdobju 1995-2006 • 185 4.1 Ocenjeni model vpliva samozaposlenosti na sivo ekonomijo po metodi instrumentalnih spremenljivk za 10 novih članic E u, 2000-2005•194 Predgovor Vedno znova se srečujemo s problemom prikrivanja. Proizvodnje, dela, dohodkov in še marsičesa. Z vidika narodnega gospodarstva je prikrita proizvodnja problematična zaradi nepoznavanja dejanskega stanja. To niti ne bi imelo pretirano negativnih posledic, če ne bi na narodnogospodarskih podatkih oziroma analizah temeljile davčna, podjetniška, socialna in še kakšna politika. Na napačni osnovi namreč te ne dosežejo svojih ciljev dovolj učinkovito oziroma jih sploh ne dosežejo. To pa je za izvajalce, ki jim lahko skupaj pravimo državni proračun oziroma, poenostavljeno, kar država, nesmotrna uporaba (že tako) omejenih (finančnih) sredstev. Po drugi strani prikrita proizvodnja že neposredno pomeni dodatno omejevanje finančnih pritokov - torej davčni izpad države. Prikrita proizvodnja namreč ne spada v davčno osnovo. Vendar bi lahko. Iz zgoraj zapisanega je razvidnih nekaj temeljnih vprašanj, ki jih v pričujočem besedilu poskušam konkretizirati in nanje tudi odgovoriti. Prvo vprašanje, ki se poraja, je, kako bi poimenovali prikrito proizvodnjo. Nedvomno smo se že vsi srečali s pojmi, kot so siva, črna, podzemna, prikrita ekonomija, neformalni sektor, delo na črno, davčna utaja in podobno. Vsak od izrazov nosi svoj pomen in neposredno enačenje ni na mestu. Samo poimenovanje namreč s seboj prinese tudi vprašanje opredelitve proučevanega pojava. Verjamem, da vsakdo pozna »svoje« definicije omenjenih pojavov. Sam se bom osredotočil na proizvodnjo, katere proizvodi in storitve so sicer legalni, sama proizvodnja pa je nelegalna zgolj zato, ker ni prijavljenja. Neprijavljanje tovrstne proizvodnje je izraz želje po neplačevanju davkov oziroma prispevkov, nespošto-vanja predpisov oziroma izkoriščanja sistema socialne pomoči. Takšni proizvodnji pravim siva ekonomija. V monografiji prikažem definicijsko ozadje sive ekonomije ter sorodnih terminov, prikažem pa tudi medsebojno povezavo. Drugo vprašanje, ki je logično nadaljevanje terminološkega in definicijskega, je, kaj pravzaprav pojav siva ekonomija pomeni: kakšni so vzroki za njen pojav in razvoj, kdo so nosilci tovrstnih dejavnosti, ko- liko je sive ekonomije v gospodarstvu, kakšne posledice prinaša. V splošnem lahko rečem, da se siva ekonomija pojavlja v vseh gospodarstvih, da so vzroki podobni zgoraj omenjenim ter da siva ekonomija prinaša tako pozitivne kot negativne posledice. In prav slednje je tudi povod za tretje poglavitno vprašanje: Kako se lotiti sive ekonomije? Želim namreč prikazati, da zgolj neposreden in neizprosen boj proti sivi ekonomiji lahko odpravi le njene pozitivne plati in istočasno poglobi negativne. Torej je treba najti primerno kombinacijo korenčka in palice in delovati v smeri prelivanja proizvodnje iz sive v uradno ekonomijo. In tega se (več kot očitno) zavedajo tudi na ravni države po vsem svetu. Pri oblikovanju odgovorov na ta tri vprašanja se srečam predvsem s problematiko merjenja oziroma, boljše, ocenjevanja. Za proučevanje pojava sive ekonomije je treba ta pojav, potem ko je definiran, izmeriti oziroma oceniti in na teh rezultatih graditi odgovore na drugo in tretje vprašanje. V literaturi, predvsem tuji, so se uveljavile različne metode ocenjevanja obsega sive ekonomije, vsak s svojimi predpostavkami in omejitvami. Njihov pregled je tudi osnova za samo proučevanja pojava sive ekonomije v Sloveniji. Odločil sem se za obravnavo sive ekonomije v Sloveniji, ki je bila sicer v zadnjih dvajset letih predmet redkih raziskav, s treh strani. Prva je posredno ocenjevanje z vidika dela, druga je prav tako posredno ocenjevanje sive ekonomije, vendar z vidika dohodka (in potrošnje), tretja stran pa je neposredna obravnava, to je izvedba lastne ankete o sivi ekonomiji v Sloveniji. Tako ne samo, da dobim bolj točne rezultate, ki hkrati ponujajo tudi neke vrste oceno primernosti posameznih uporabljenih metod, ampak se (za Slovenijo) edinstveno lotim obravnave pojava sive ekonomije (anketa) - kar mi omogoča bolj natančen vpogled v sam pojav. Predstavljena temeljna vprašanja raziskave sem v monografiji razdelil v naslednja poglavja. V prvem poglavju opredelim pojav sive ekonomije in ga primerjam z drugimi pojmi in shematskim prikazom njihovega medsebojnega prepletanja. V drugem poglavju prikažem pojav sive ekonomije v svetovnem merilu, in sicer z vidika poglavitnih vzrokov za njegov pojav in razvoj, z vidika obsega in akterjev sive ekonomije v posameznih državah, z vidika posledic ter ne nazadnje tudi z vidika prijemov, ki jih države uporabljajo za boj proti sivi ekonomiji. V drugo poglavje spada tudi predstavitev poglavitnih metod ocenjevanja sive ekonomije. Tretje in najobsežnejše poglavje pa je namenjeno proučevanju pojava sive ekonomije v Sloveniji. Pregledam obstoječo literaturo in raz- iskave, opišem in predstavim rezultate uporabljenih treh metod proučevanja pojava sive ekonomije v Sloveniji ter predstavim poglavitne posledice in prijeme politike boja proti sivi ekonomiji. Na koncu so sklepne ugotovitve ter izhodišča za nadaljnje raziskave. Siva ekonomije je namreč pojav, ki zahteva mnogo pozornosti in predvsem zadosti časa, da se primerno prelije v uradno ekonomijo. Preden bralca predam besedilu, bi se rad še zahvalil svojim bližnjim, tako v zasebnem kot tudi v raziskovalnem okolju. Za pomoč in podporo. Za moč in navdih. Hvala. i Opredelitev sive ekonomije Pojav, ki je predmet proučevanja tega dela, in ga bom poimenoval siva ekonomija, je zaradi svoje narave relativno težko opredeliti. Veliko raznovrstnih izrazov se uporablja za označevanje tega pojava, kar seveda, še posebej, če upoštevamo raznolikost jezikov, pripomore k neenotnosti pri pojmovanju vsebine sive ekonomije. Dejstvo pa je, daje treba pojav, ki ga želimo proučevati in meriti (ter na tej podlagi podati zaključke in navodila), na začetku vedno natančno in nedvoumno opredeliti. V primeru sive ekonomije je tovrstno delo precej bolj zapleteno, kot bi samo poimenovanje lahko nakazovalo. Za to obstajata dva razloga: eden se nanaša na precejšen nabor izrazov za označevanje tega pojava, drugi pa izhaja iz dejstva, da obstajajo tudi precejšnje razlike v opredelitvah, kaj vse spada v okvir tega pojava in kaj ne. Ne glede na to nejasnost pa je mogoče potegniti neke skupne točke. Poglejmo si zdaj, kako lahko opredelimo pojav sive ekonomije oziroma, kaj bo v tem delu predstavljeno oziroma pojmovano kot siva ekonomija. Najprej se bomo ustavili pri naboru izrazov, ki se uporabljajo za označevanje tega področja.1 Preglednica 1. vsebuje najpogostejše izraze, ki se nanašajo na področje sive ekonomije - oziroma, bolj natančno, po zgledu Williamsa (2004, 3) vsebuje samostalnike ter (pripadajoče) pridevnike za označevanje proučevanih dejavnosti. Večinoma se ti izrazi uporabljajo kot sopomenke, ne pa tudi vedno smiselno (kot bomo videli v nadaljevanju). Williams (2004) navaja tudi dilemo poimenovanja in uporabljanja nekaterih v preglednici .1 zapisanih izrazov, saj narava proučevanega pojava ne dopušča uporabo nekaterih splošno sprejetih samostalnikov oziroma kombinacij pridevnikov in samostalnikov. Tako na primer ne moremo uporabljati samostalnika sektor, ker se ta tesno povezuje s sektorji dejavnosti (na primer pri standardni klasifikaciji dejavnosti). Dejansko je pojav sive ekonomije osredotočen na nekaj sektorjev dejavnosti, kar 1. Področje proučevanja bo v nadaljevanju poimenovano kot siva ekonomija ne glede na morebitna odstopanja od izrazov, ki jih uporabljajo drugi avtorji. preglednica 1.1 Pridevniki in samostalniki, ki se uporabljajo za označevanje dejavnosti sive ekonomije Pridevniki Črna Gotovinsko Geto Prikrita Dvojna Vsakodnevno Neregularna Siva Skrita Nevidno Neuradna Mejna Prikrita Neopaženo Vzporedna Okultna Neprijavljena Drugo Siva Obrobna Podzemna Sekundarno Senčna Potopljena Neopazna Mračno Podzemna Neizpostavljena Neregulirana Neuradno Neorganizirana Neprijavljena Neformalna Neobdavčeno Podvodna Samostalniki Dejavnost Delo Ekonomija Zaposlitev Sektor Ekonomska aktivnost opombe Povzeto po Williams 2004, 3. pomeni, da v osnovi preraste pojem sektorja (dejavnosti). Podobno ugotavlja tudi Bangasser (2000, 25), da naj bi se v čim večji meri izogibali uporabi izraza sektor. Tudi na 17. mednarodni konferenci o statistiki dela (icls) so menili, da je uporaba izraza sektor morda malce neprimerna. Vendar je za potrebe nacionalnega računovodstva, kjer je v sistemu nacionalnih računov iz leta 1993 (angl. System of National Accounts 1993; v nadaljevanju sna 1993) v uporabi izraz institucionalni sektor,2 zaradi usklajenosti primerno uporabljati ta termin za določen del proizvodnje, ki ni neposredno merjena - kot bo pozneje v besedilu opredeljeno, je v sna 1993 definiran tako imenovani neformalni sektor. Nadalje ekonomija predstavlja cel splet in sklop dejavnikov, kot so ponudniki in povpraševalci, cene in količine, ki pa so nekako ločeni od drugih ekonomij (torej obstajajo neke meje). Pri sivi, neuradni ali kakšni drugi ekonomiji pa gre dejansko za prepletenost in medsebojno vključevanje in tako naj ne bi mogli (v samem korenu besede) govoriti o ekonomiji (po slovensko bi temu lepo rekli gospodarstvo). Vendar sam zagovarjam, da je uporaba izraza ekonomija tudi za proučevan pojav primerna. Tudi pri sivi ekonomiji se namreč oblikujeta ponudba in povpraševanje, njihovo enačenja pa uravnava cena na trgu sive ekonomije. Res je sicer, da je »gospodarstvo« sive ekomije tesno povezano z 2. Institucionalni sektor enostavno združuje podobne proizvodne enote, ki imajo skupne lastnosti z ozirom na ekonomske cilje, funkcije ter obnašanje (Hussmanns 2004, 4). uradno ekonomijo, tako z vidika dela kot z vidika dohodka, vendar so tudi vsa majhna gospodarstva močno odprta zunanjim trgom. S tega vidika bi lahko rekli, da je siva ekonomija majhno odprto in soodvisno gospodarstvo v uradnem gospodarstvu. Tudi zaposlenost oziroma zaposlitev predstavlja neko formalno zapisano in enakovredno (delovno) razmerje, kjer se za delo prejme (primerno) plačilo in katerega poganjajo (profitni) motivi sodelujočih strani. Ne glede na zapisano, pa se na tej točki ne bom ustavllal in se podrobneje ukvarjal z uporabo različnih izrazov. Kot že prej omenjeno, se bom v tem besedilu omejil na uporabo zgolj enega izraza, to je sive ekonomije. Vseeno pa je v nadaljevanju treba preveriti, zakaj nekaterih izrazov (ki so zapisani v preglednici L.a) ne moremo uporabljati kot sopomenk. Ko se srečujemo z obravnavo bdp ter njegovo čim bolj točno in jasno predstavo, neobhodno naletimo na nacionalno računovodstvo. Za potrebe ustreznih orodij politik je treba imeti čim bolj izčrpne in natančne nacionalne račune. sna 1993 opredeljuje vse agregate in sestavine nacionalnih računov in se tako sreča s pojmi, kot so delo, proizvodnja, ekonomija. Slovar, ki je izšel kot dodaten priročnik za sna 1993, delo opredeljuje kot vsako dejavnost, ki prispeva k proizvodnji blaga oziroma storitev znotraj meje proizvodnje« (oecd 2000,55). Delo samo brez nosilca dela, torej delovne sile, ne more obstajati. Zato se velikokrat delo veže na (u)porabo proizvodnega dejavnika delo oziroma delovne sile. Rezultat zgoraj opredeljenega dela pa je ekonomska proizvodnja. Seveda pa ni vsako delo produktivno (proizvodno) v ekonomskem smislu in s tem se dotaknemo druge osnovne opredelitve, na katero se dejansko naslanja celotna ekonomija - to je opredelitev meje proizvodnje. Meja proizvodnje je neka dogovorjeno opredeljena meja, ki določa, kaj vse spada med ekonomsko proizvodnjo in kaj ne. Po sistematizaciji evropskega sistema računov iz leta 1995 (angl. European System of Accounts 1995; v nadaljevanju esa 1995) v mejo proizvodnje štejemo vsako dejavnost pod nadzorom in odgovornostjo institucionalne enote, ki uporablja vložke dela in kapitala ter blaga in storitev za proizvodnjo blaga in storitev (esa 1995,37). V splošnem so aktivnosti, ki spadajo v mejo proizvodnje, naslednje (sna 1993,124): • proizvodnja blaga oziroma storitev, ki je namenjena potrošnji enot, ki jih niso proizvedle (vključno z vmesnimi proizvodi, ki so jih proizvodne enote same proizvedle); • lastna proizvodnja vseh dobrin (blago), ki je namenjena za lastno končno potrošnjo oziroma naložbe; • lastna proizvodnja gospodinjskih del (storitve), ki so proizvedene s plačljivim osebjem. Meja proizvodnje pa ne vsebuje vseh ekonomskih aktivnosti, saj so nekatere nerelevantne s tržnega vidika (na primer premajhne količine) - tu najdemo v veliki meri domača dela, porabljena v istem gospodinjstvu, kot so bila »proizvedena« (storitve na primer vzdrževanja, vzgoje otrok, če si sami prebelimo stanovanje in podobno). Delo vrste »sam svoj mojster« je na ta način izključeno, saj je proizvedeno in potrošeno v isti enoti. Tudi sicer je za evropski prostor le del lastne proizvodnje blaga gospodinjstev - lastna gradnja stanovanj ter proizvodnja, shranjevanje in obdelava kmetijskih proizvodov - vključen v mejo proizvodnje.3 Domače in osebne storitve v lastnem gospodinjstvu pa so vključene le, če jih je opravilo plačano osebje. Med netržnimi storitvami gospodinjstev je v mejo prozvodnje vključena le tako imenovana imputirana stanarina. Prav tako meja proizvodnje po s na 1993 vključuje nelegalne ter, kar je še posebno zanimivo za naše delo, prikrite dejavnosti. Pri prvih govorimo o zakonsko prepovedani proizvodnji in distribuciji blaga in storitev (droge, prostitucija in podobno),4 medtem ko gre v drugem primeru za namenoma prikrite dejavnosti z namenom neplačevanja davkov, neupoštevanja standardov ali izogibanja administrativnim postopkom (medtem ko proizvodi (blago in storitve) sami po sebi niso nelegalni). Prva skupina je tako popolnoma nelegalna in jo pojmujem kot črno ekonomijo, druga pa je nelegalna samo zato, ker ni prijavljena in jo obravnavam kot sivo ekonomijo. Po definiciji je to »proizvodnja blaga in storitev, ki je namenoma prikrita oblastem z namenom izogibanja plačila davkov, neupoštevanja standardov ali neizpolnjevanja določenih administrativnih postopkov.« (unsd 2003, 21). Siva ekonomija torej spada v mejo proizvodnje. Dejstvo pa je, da je meja med sivo in črno ekonomijo v praksi zelo težko določljiva in za potrebe nacionalnega računovodstva se navadno oceni kar oboje skupaj in (ker spada v mejo proizvodnje) vključi v nacionalne račune. Omenil sem že, da sem se sam odločil za dosledno ločevanje med sivo in črno ekonomijo in sicer ne zgolj zaradi definicijskih razlik, ampak tudi zato, ker je črna ekonomija pojav, ki vedno pomeni poslabšanje položaja posameznika (ob hkratnem izboljšanju nekoga drugega), medtem ko siva eko- 3. E s a (1995, 38) navaja, da je vsa druga lastna proizvodnja blaga gospodinjstev (na primer preja, prinašanje vode, lončarstvo) za države Eu po obsegu neznačilna. 4. Za tovrstne primere glej na primer Libreros (1996). nomija lahko pomeni izboljšanje položaja za oba (vse) vpletene posameznike. S tega vidika je torej črna ekonomija popolnoma nezaželena, medtem ko se za sivo ekonomijo to da trditi zgolj v omejenem obsegu. Posledično je črna ekonomija predmet popolnega pregona, medtem ko se sive ekonomije ne sme popolnoma preganjati (brez dodatne na primer socialne pomoči). 1.1 Neformalni sektor Nekateri avtorji s področja sive ekonomije za ta pojav uporabljajo izraze, kot so neregularna ekonomija (na primer Dallago 1990) ali pa tudi neuradna ekonomija (Alessandrini in Dallago 1987). Zelo pogosto pa zasledimo tudi poimenovanje, kije sicer tem zelo blizu, in sicer neformalni sektor oziroma tudi neformalna ekonomija, na primer Feige (1990), Baldwin-Edwards in Arango (1999) ali Marcelli, Pastor in Joassart (1999). SNA 19935 neformalni sektor obravnava v sklopu institucionalnega sektorja gospodinjstev. Zaradi vse večjega prepoznavanja pomena neformalnega sektorja, še posebej v manj razvitih državah, je bila v letu 1997 oblikovana posebna skupina strokovnjakov za statistiko neformalnega sektorja, tako imenovana skupina Delhi.6 V osnovi pa tako SNA 1993 kot tudi prihajajoča revizija SNA 2008 ter delo skupine Delhi na tem področju temeljijo na ugotovitvah in definiciji 15. mednarodne konference o statistiki dela (ic L s), ki jo je organizirala Mednarodna organizacija dela (angl. International Labour Organization, iLo) leta 1993. Slednja je bolj osredotočena na lastnosti podjetja (proizvodne enote), v kateri se odvijajo dejavnosti, kot pa na lastnosti ljudi, vključenih v tovrstno delo (ali dela samega). Tako so bili zaposleni v neformalnem sektorju opredeljeni kot osebe, ki so v referenčnem obdobju bile zaposlene vsaj v eni proizvodni enoti neformalnega sektorja, ne glede na njihov status v zaposlitvi (redno zaposlene, brezposelne osebe) ali glede na to, ali je zaposlitev v neformalnem sektorju glavno ali sekundarno delo (Hussmanns in Mehran 2004, 2). Po tej definicije je neformalni sektor (oziroma proizvodne enote tega sektorja) opredeljen z naslednjimi lastnostmi: • zasebna, nepovezana podjetja, katerih lastniki so posamezniki ozi- 5. Kot bomo videli v nadaljevanju, se obravnavanje tematike razširi tudi na področje dela oziroma sodelovanja ZN, ILO, oecd in eurostat. 6. Expert Group on Informal Sector Statistics - the Delhi Group (http://unstats.un .org/unsd/methods/citygroup/delhi.htm). roma gospodinjstva in niso opredeljena kot ločene pravne enote, hkrati pa za njih niso na voljo (popolni) zaključni računi; • vsi ali večina izdelkov (proizvodov in storitev) je namenjenih prodaji ali menjavi; • velikost podjetij z ozirom na število zaposlenosti je pod neko (mednarodno) določeno mejo; • podjetja v neformalnem sektorju niso registrirana (v na primer poslovnem registru) ter • podjetja v neformalnem sektorju so vključena v nekmetijske dejavnosti7 (vključujoč sekundarne nekmetijske dejavnosti podjetij v kmetijskih dejavnostih). i C L s obravnava neformalni sektor kot podsektor v institucionalnem sektorju gospodinjstev, kar je skladno s sna 1993 (unsd 2004). Neformalni sektor izključuje tudi nelegalne dejavnosti in kmetijske proizvodnje dejavnosti. Slednje je zanimivo tudi za področje sive ekonomije, ki se v določeni meri prekriva s konceptom neformalnega sektorja. Poudariti je treba, da tudi v okvirih sna 1993 tako obstaja ločnica med neformalnim sektorjem ter prikritimi in ilegalnimi dejavnostmi, ki določi prekrivanje neformalnega sektorja in sive ekonomije (vendar ne črne ekonomije). Po drugi strani pa se neformalni sektor in siva ekonomija popolnoma razlikujeta: na primer, kmetijske proizvodne dejavnosti so seveda tudi del sive ekonomije, čeprav so iz neformalnega sektorja po definiciji izključene. Tudi Bangasser (2000, 47) poudarja, da dejavnosti v neformalnem sektorju niso nujno opravljene z namenom neplačevanja davkov ter daje posledično treba ločiti med koncepti neformalnega sektorja ter prikrite oziroma sive ekonomije. Iz zapisanega sledi, da neformalni sektor ne pokriva celotne »neuradne« proizvodnje (saj izključuje na primer nelegalno proizvodnjo), ki pa vseeno spada v mejo proizvodnje. V okviru sna 1993 tako obstajajo še druge »dejavnosti« oziroma sektorji, na primer podzemna, skrita, siva dejavnost. Ti izrazi, kot je že bilo zapisano, se ne smejo uporabljati kot sopomenke neformalnemu sektorju. Dejansko je na tej točki primerno za potrebe pokrivanja celotne meje proizvodnje uporabiti širši koncept, to je koncept tako imenovane neopažene ekonomije (angl. the Non-Observed Economy). Ta koncept temelji na definicijskem ozadju, 7. To pravilo je postavljeno iz praktičnih razlogov, da ni prekrivanja z drugimi sektorji v gospodarstvu (Hussmanns in Mehran 2004). postavljenem v prej omenjenih okvirih Mednarodne organizacije dela (1L o) in sistema nacionalnih računov (sna). Predstavili in zbrali so ga v priročniku za merjenje neopažene ekonomije pri oecd (2002). 1.2 Neopažena ekonomija Razlog za pripravo priročnika je v dejstvu, da je cilj nacionalnega statističnega sistema na najnižjo mogočo raven zmanjšati pojav neopaženih in nemerjenih dejavnosti in zagotoviti primerno merjenje in vključitev v b d p tistih, ki kljub temu ostanejo ne-merjene (o e c d 2002,37). S tem se dejansko želi povečati tako imenovana izčrpnost nacionalnih računov, zaradi česar je na primer Eurostat tudi pripravil pilotski projekt o polnem zajetju aktivnosti v državah članicah e u (Eurostat 2005; Stapel 2000). Posledično naj bi nacionalni statistični uradi sistematično določali, spoznavali, odkrivali in tudi v uradne izračune nacionalnih izračunov vključevali ta prikrita oziroma neopažena področja. Tudi Statistični urad Republike Sovenije (surs) deluje v smeri zagotavljanja izčrpnosti nacionalnih računov in po podobnih kategorijah (glej spodaj) ocenjuje prikrito proizvodnjo. O tem je več napisanega v podpoglavju 3.3. Ker je teh področij, ki spadajo pod neopažene in nemerjene (od zdaj naprej bom uporabljal angleško kratico n o e za neopažene dejavnosti) kar nekaj, so oblikovana tako imenovana problemska področja, ki jih razvrstijo v skupine. Ta medsebojno niso izključljiva in je včasih zelo težko, celo nemogoče, postaviti ločnico med njimi. Tako oblikovana so sicer zaradi univerzalnosti (različne države), v praksi pa se večinoma dogaja medsebojno prekrivanje oziroma tudi, da določenih področij po definiciji v nekaterih državah ni in jih »prekrijejo« druga področja. Ta problemska področja noe so: • podzemna proizvodnja, • nelegalna proizvodnja, • proizvodnja neformalnega sektorja, • proizvodnja gospodinjstev za lastno končno potrošnjo ter • proizvodnja, ki ni zajeta zaradi napak v programih zbiranja podatkov. Prva, torej podzemna proizvodnja, se nanaša na dejavnosti, ki so produktivne v ekonomskem smislu, prav tako so legalne, vendar so namenoma prikrite javnim oblastem zaradi naslednjih mogočih razlogov: • izogibanje plačila dohodka, dodane vrednosti oziroma davkov, • izogibanje plačila prispevkov za socialno varstvo, • izogibanje izpolnjevanja določenih standardov (na primer minimalne plače, standardi zdravja in varnosti pri delu in podobno) oziroma, • izogibanje izpolnjevanja administrativnih postopkov (izpolnjevanje statističnih vprašalnikov in podobno). Izraz podzemna proizvodnja oziroma podzemna ekonomija je v literaturi zelo razširjen, saj ga najdemo pri številnih avtorjih: Feige (1990), Feige in Ott (1999), Bajada in Schneider (2005), Lippert in Walker (1997), Pozo (1996), tudi Naylor (2004). Nelegalna proizvodnja vključuje dejavnosti, ki so prepovedane z zakonom oziroma jih izvajajo nepooblaščeni izvajalci. Predvsem slednje pokaže, daje meja med nelegalno in podzemno proizvodnjo velikokrat zelo zabrisana, saj je nepooblaščeno izvajanje dejansko tudi izvajanje brez zadostitve določenim standardom (na primer dovoljenje ali licenca za opravljanje določene vrste dela). sna označuje za podzemno proizvodnjo tiste dejavnosti, ki ne ustrezajo administrativnim pravilom, medtem ko so ilegalne dejavnosti tiste, pri katerih je tudi proizvod ali storitev nelegalna, in ne zgolj sama proizvodnja.8 S tem je postavljena jasna ločnica med podzemno in nelegalno proizvodnjo. Proizvodnjo neformalnega sektorja smo že opredelili, saj tudi na tej točki sledi zaključkom 15. icls - to je torej legalna proizvodnja (in se prek tega loči od nelegalne proizvodnje), ki je v veliki meri zelo nejasno ločena od podzemne proizvodnje; ni pa vedno res, da neformalni sektor namenoma prikriva dejavnost administraciji, saj včasih (še posebej v manj razvitih državah) oblasti enostavno od proizvajalcev v neformalnem sektorju ne zahtevajo nobenih formalnih zapisov, poročil, prijav. S tem je tudi postavljena ločnica med tema dvema področjema. Proizvodnja gospodinjstev za lastno končno potrošnjo (na primer vzreja živine oziroma proizvodnja pridelka, konstrukcija lastne hiše in impu-tirane rente ter storitve plačanega domačega osebja), ne sodi v neformalni sektor, kot to opredeljuje 15. icls. Zato tovrstna proizvodnja predstavlja novo problemsko področje n o E. V mnogo primerih je tovrstna proizvodnja izredno majhnega obsega in zato sna predlaga uporabo tako imenovanega kriterija značilnosti za merjenje oziroma ne-merjenje določenega izdelka (oecd 2002, 41). Kot je bilo že omenjeno 8. Hkrati pa za s na to razločevanje niti ni tako pomembno, saj sta oba tipa proizvodnje vključena v mejo proizvodnje. pri opredelitvi meje proizvodnje, so te dejavnosti vključene v mejo proizvodnje, vendar za evropski prostor po e s A 1995 zgolj nekatere, po obsegu značilne dejavnosti (na primer lastna gradnja stanovanj ter proizvodnja, shranjevanje ter obdelava kmetijskih proizvodov). Zadnje problemsko področje N o e je proizvodnja, kini zajeta zaradi napak v programih zbiranja podatkov. To področje vsekakor spada pod okrilje izčrpnosti nacionalnih računov. Ker zaradi statističnih napak ne zajema proizvodnje, ki bi sicer morala biti zajeta, se temu delu velikokrat reče statistično podzemlje. Razlogi, zakaj se teh dejavnosti ne zajema (gledano z vidika proizvodne metode b d p), so predstavljeni v treh glavnih skupinah: • neodkrivanje oziroma premajhno odkrivanje podjetij (ko je podjetje novo in še ni vključeno v vzorčni okvir, ali pade pod mejo za vključitev v vzorčni okvir, ali pa je bilo napačno klasificirano po dejavnosti, regiji in tako nepravilno izločeno iz vzorčnega okvirja); • neodgovor podjetij (podjetja so sicer vključena v vzorec, vendar ne sporočajo nikakršnih podatkov); • lažno (pod)poročanje podjetij (podatki so napačni, največkrat zaokroženi navzdol - na primer glede dodane vrednosti, dobička -, lahko pa so odgovori pravilni, vendar so podatki neprimerno prečiščeni oziroma uteženi). Iz zapisanega je razvidno, da poteka na področju merjenja neopaže-nega, prikritega, nelegalnega veliko dejavnosti, ki bi pripomogli k prikazu dejanskega stanja v gospodarstvu. Največja težava je seveda postaviti ločnice med posameznimi (določenimi) problemskimi področji. Od zgoraj omenjenih problemskih področij je v začetku prvega dela opredeljeni definiciji sive ekonomije opredelitev podzemne proizvodnje dejansko enakovredna, zato lahko ta dva izraza obravnavamo kot sopomenki. 1.3 Neprijavljeno delo in delo na črno Aprila 2003 je Evropska komisija, Direktorat za zaposlitev in socialne zadeve, naročila izvedbo študije o obsegu ter naravi neprijavljenega dela na področju Evropske unije. S pomočjo Eurostata ter drugih organizacij9 je bilo v maju 2004 izdano poročilo o neprijavljenem delu v razširjeni Uniji (European Commission 2004). Po opredelitvi neprijavljeno delo vključuje produktivne dejavnosti, ki so po naravi legalne, niso pa prija- 9. Inregia ab in Regioplan bv (European Commission 2004). vljene oblastem (ob upoštevanju razlik v različnih sistemih držav članic) (European Commission 2004, 94). Ta opredelitev je, podobno kot prej podzemna proizvodnja, enako opredeljena kot siva ekonomija v uvodnem delu prvega dela. V bolj dodelani raziskavi je bilo neprijavljeno delo v razširjeni Uniji proučevano tudi v letu 2007 (European Commission 2007). V Sloveniji se za tovrstno, neprijavljeno delo uporablja izraz delo na črno, katerega področje (pojavne oblike, kazenski pregon in podobno) opredeljuje tudi zakon o preprečevanju dela in zaposlovanja na črno (z p d z c). Delo na črno se pojmuje kot opravljanje dejavnosti, za katero (pravna ali fizična) oseba ni registrirana oziroma nima ustreznih dovoljenj, medtem ko zaposlovanje na črno opredeljuje kot zaposlovanje brez ustrezne pogodbe o zaposlitvi in brez prijave zavodu za zdravstveno zavarovanje in zavodu za pokojninsko in invalidsko zavarovanje oziroma kot zaposlovanje tujcev v nasprotju s predpisi o zaposlovanju tujcev (z p d z c 2000). Iz tega je lepo razvidno, da je dejansko tovrstno delo in zaposlovanje zelo tesno povezano s pojmom sive ekonomije, vendar pa lahko siva ekonomija vsebuje tudi prodajo proizvodov in/ali storitev, katerih proizvodna osnova je sicer legalno delo oziroma zaposlovanje - na primer, nekdo je formalno zaposlen, vendar v rednem delovnem času proizvede proizvode, katerih del je prodan brez računa. Proizvodnja in delo je popolnoma legalno, sama prodaja (dela) proizvodov pa ne. Ta del prodaje, ki je neprijavljen, je siva ekonomija, čeprav v tem primeru ne moremo govoriti o delu na črno. Prav tako del dela na črno ne pomeni sive ekonomije, in sicer kadar se delo izvaja za proizvodnjo sicer nelegalnih proizvodov oziroma storitev. Zato je siva ekonomije v določenem pogledu širši pojem, kot pa je delo in zaposlovanje na črno. Zaradi tega tudi čisto definicijsko gledano pojma siva ekonomija in delo (in zaposlovanje) na črno nista sopomenki. Po drugi strani pa neprijavljeno delo pomeni enako kot siva ekonomija. Ne glede na to pa se delo oziroma zaposlovanje na črno zelo približa pojmovanju neprijavljenega dela in sive ekonomije. Ti izrazi so v praksi, kjer je težko postaviti mejo med njimi, velikokrat mišljeni kot sopomenke (European Commission 2007; mddsz 2006). Hussmanns (2004) pa uporablja tudi izraz neformalna zaposlitev, vendar je ta vezana na zaposlovanje v neformalnem sektorju (glej podpoglavje 1.1) in je s tega vidika ožji pojem kot neprijavljeno delo oziroma delo na črno. 1.4 Davčna utaja Pri proučevanju sive ekonomije se vedno dotaknemo nelegalnosti v smislu prikrivanja oblastem ter neizpolnjevanja določenih pogojev (zaposlovanja. V ozadju je največkrat profitni motiv proizvajalcev oziroma delodajalcev ter delojemalcev, saj z neprijavljanjem proizvodnje (tako in-putov kot outputov) niso podvrženi plačevanju davkov in prispevkov. Prav zaradi tega je pojem davčna utaja tesno povezan (in včasih celo uporabljan kot sopomenka) s sivo ekonomijo. Razločevati pa je treba med popolno davčno utajo, saj ta poteka prek finančnih transakcij z namenom prikrivati (kapitalske) dobičke in tako ne ustvarja nove dodane vrednosti, zaradi česar je tudi izključena iz analize (sestave in »proizvodnje« bdp) (Schneider in Enste 2002, 10). Davčna utaja v tem, popolnem smislu, ni povezana s pojavom sive ekonomije. Podobno tudi Frey in Schneider (2000, 2) ugotavljata, da davčna utaja ni produktivna dejavnost in ne sodi v definicijsko območje sive ekonomije. Krnc (1997,14) pravi, da »... z davčnim utajevanjem označujemo pojav, ki izvira iz znanega konflikta med davkoplačevalci in državo oziroma njenimi organi, zadolženimi za pobiranje davkov.«10 Po Slovarju slovenskega knjižnega jezika pa utajiti davke pomeni »ne dati ustreznih podatkov, po kateri bi se odmerila prava višina davkov« (s S k j 1997, geslo utajiti). Na tej točki se ne bom spuščal podrobneje v davčno utajo, saj je namen zgolj prikazati, da, kot bomo videli tudi v nadaljevanju, so davki (davčne stopnje, osnove) povezani s pojavom sive ekonomije, vendar davčna utaja in siva ekonomija ne označujeta (v celoti) enak pojav. Rastoče breme stroškov dela, prispevki za socialno in pokojninsko zavarovanje, novi in višji davki, v »sodelovanju« z globalno konkurenco silijo delodajalce in delojemalce k izogibanju plačevanja teh dodatnih stroškov in na ta način pridemo do davčne utaje (če se osredotočimo samo na vidik trga dela). Podobno, kot je prej pojem delo in zaposlovanje na črno v določeni (sicer veliki) meri pokril pojem sive ekonomije, tudi davčna utaja zgolj v določenem segmentu pokrije pojem sive ekonomije. Zato nikakor ne smemo enačiti pojmov davčna utaja ter siva ekonomija, saj je med njima prisotno zgolj delno prekrivanje. Del sive ekonomije je 10. Pri tem konfliktu je treba imeti v mislih, da neplačevanje davkov obsega dve vrsti neplačevanja davkov: utajo davkov, ki je nezakonito ter davčno optimiziranje, ki predstavlja popolnoma zakonit pristop k zmanjšanju davčne obveznosti. Več o tem v Krnc 1997; Čok, Prevolnik in Stanovnik 1998. davčna utaja (kar izvira iz želje po izogibanju plačila davkov, kot enega od vzrokov za pojav sive ekonomije - glej podpoglavje 2.1), tisti del, ki se navezuje na nespoštovanje določenih standardov, pa ne. Podobno je tudi zgolj tisti del davčne utaje, ki se nanaša na zaposlovanje, del sive ekonomije, medtem ko so čiste davčne utaje kot neproduktivne dejavnosti, izključene iz meje proizvodnje in sive ekonomije. 1.5 Siva ekonomija Kot je bilo predstavljeno, tesno sodelovanje nadnacionalnih in mednarodnih institucij, kot so zn, oecd, ilo ter ne nazadnje Eurostat, pomeni neko usmerjeno in sprejeto opredelitev pojava sive ekonomije oziroma sorodnih pojavov. Opaziti je bilo, daje dejansko težišče debat tega področja večinoma premaknjeno v smeri neformalnega sektorja, ki ga, kot je bilo že povedano, ne moremo enačiti s pojmom oziroma pojavom sive ekonomije. Nadaljnje proučevanje tematike je predmet tudi tekočih obravnav, saj se ilo na 17. icsl ter skupina Delhi srečujeta in delujeta v tej smeri. Tudi prihajajoča revizija sna 1993, to je sna 2008, stremi k bolj natančni opredelitvi in razdelitvi pojavov, ki jih je treba izmeriti in na ta način dobiti bolj izčrpne nacionalne račune. Tekoče delo je predstavljeno na primer v Hussmanns 2004; u n s d 2004, sna 1993. V nadaljevanju bo pozornost spet usmerjena na proučevani pojav, torej sivo ekonomijo, in zato poglejmo zdaj, kakšne opredelitve so uporabili nekateri od vodilnih avtorjev s proučevanega področja. Odmevna imena s področja sive ekonomije, kot na primer Schneider, Tanzi, Lacki, Johnson, Williams, Frey, Feige in mnogi drugi ter njihova dela, se medsebojno razlikujejo tako po glavni usmeritvi (vsebini oziroma metodološkem pristopu) kot tudi po pojmovanju (na primer siva ekonomija, podzemna ekonomija, skrita ekonomija). To pomeni, daje potrebna posebna pozornost in predvsem previdnost pri njihovi medsebojni primerjavi. Podobno, kot je bilo veliko avtorjev v prid uporabi na primer izraza podzemna ekonomija, je tudi izraz siva ekonomija v literaturi še posebno priljubljen: Glas 1991; Kukar in dr. 1995; Matko-vič 2003; Schneider in Enste 2002 in mnogi drugi. Schneider in Enste (2002) sta pred samo opredelitvijo sive ekonomije gospodarstvo razdelila v uradni sektor in podzemno ekonomijo, v kateri nadalje najdemo sivo ekonomijo in sektor gospodinjstev. Kot sivo ekonomijo sta Schneider in Enste (2002, 7) opredelila dejavnosti, katerih proizvodnja je nelegalna, ker ne izpolnjuje predpisov ter prikriva prihodke zaradi davčnih utaj, hkrati pa je sam output (torej proizvodi in storitve) legalen in preglednica 1.2 Kategorizacija podzemne ekonomije Kriterij Sektor Neformalni Iregularni Kriminalni gospodinjstev sektor sektor sektor Proizvodnja/ Legalna Legalna Nelegalna Nelegalna distribucija Tržne Ne Da Da Da transakcije Output (proiz- Legalen Legalen Legalen Nelegalen vod/storitev) nia konvencije Samozadostna ekon. (legalno) Siva ekonomija (nelegalno) Primeri »Sam svoj moj- Neplačana so- Prikrito delo Trgovina z ster«, varstvo sedska pomoč, (zaradi nespo- ukradenim bla- otrok, izme- svetovalni cen- štovanja pred- gom in mamili, njava dobrin. tri, honorarne pisov, davčne goljufija, tiho- dejavnosti. utaje). tapljenje. opombe Povzeto po Schneider in Enste 2002,11. njihova izmenjava poteka na trgu. Razlikovanja med sektorjem gospodinjstev, neformalnim sektorjem, iregularnih ter kriminalnim sektorjem najlažje predstavimo v preglednici 1.2. Pomemben je tudi poudarek oziroma povezava avtorjev na tako imenovane konvencije računov nacionalnega dohodka (angl. National Income Accounts Conventions -konvencije ni a), po katerih samozadostna ekonomija, ki obsega dejavnosti, kot so »sam svoj mojster«, pa tudi neplačano medsosedsko pomoč ter druge »mrežne dejavnosti« (angl. network assistance),11 ni zajeta v merjenju (nacionalnega dohodka). Po drugi strani pa bi siva ekonomiia morala biti po konvencijah n i a vključena v dodano vrednost. In zaradi nelegalne proizvodnje in/ali outputa spada po nia konvenciji siva ekonomija v nelegalen del dohodka (glej preglednico l.: ). Opaziti je, da se izrazi in njihovo pojmovanje do določene mere razlikuje od predhodno opredeljenih definicij (na primer neformalni sektor). Kar je še posebno zanimivo in uporabno za pričujoče delo, je definicija tako imenovanega iregularnega sektorja, ki se ujema s prikritim (neprijavljenim) delom (glej podpoglavje 1.3). To bom vzel kot osnovo za opredelitev pojava sive ekonomije (čeprav je po Schneiderju in En-steju v sivi ekonomiji tudi kriminalni sektor). Tako je zagotovljena tudi usklajenost z opredelitvijo podzemnega sektorja v sna in opredelitvi 11. Ta ne obsega zgolj proizvodnje posameznega gospodinjstva, ampak tudi vse druge storitve, ki niso pridobljene prek trga. podzemnega sektorja po Schneiderju in Ensteju (2002) ne bom sledil. Williams (2004) uporablja pri proučevanju pojava sive ekonomije drugačen termin: gotovinsko delo (angl. Cash-in-Hand Work). Kot je bilo že predhodno poudarjeno, se Williams namerno izogiba uporabi izrazov, kot sta ekonomija ali sektor. Gotovinsko delo poimenuje plačano proizvodnjo in prodajo blaga in storitev, ki je neregistrirana ali oblastem prikrita zaradi razlogov, kot so davki, delovna zakonodaja in/ali prispevkov za zdravstveno in socialno zavarovanje, ki pa so legalni v vseh drugih pogledih (Williams 2004, 2). Enako opredelitev ima tudi Evropska komisija (European Commission 2004) - neprijavljeno delo, omenjeno v podpoglavju 1.3, prav tako tudi drugi avtorji, na primer Feige 1990; Marcelli, Pastor in Joassart 1999. To je tako še en primer (mednarodno) neusklajenih izrazov za enak pojav. Podobno ugotavlja tudi Pozo (1996, 1), da je ob vprašanju, kaj siva ekonomija je, od politikov, akademikov, analitikov ter splošne javnosti mogoče dobiti celo vrsto izrazov ter definicij (kot smo videli že na začetku tega dela besedila). Prav zaradi tega je treba pri vsakem prispevku s tega področja najprej preveriti, kaj je razumljeno pod posameznimi izrazi - velikokrat se namreč zgodi, da se isti izraz uporablja za različne pojave, in nasprotno, da se za isti pojav uporabljajo različni izrazi. S tem je mednarodna primerljivost izredno načeta, ne glede na prizadevanja, kot smo videli, oecd, zn, Eurostata, ilo in drugih. Na ramenih raziskovalca oziroma uporabnika tovrstnih raziskav oziroma podatkov pa je, da izbere primerno bazo. Poleg mednarodne primerljivosti pa je pri opredelitvah sive ekonomije treba imeti v mislih tudi časovno komponento, saj se pojav nenehno spreminja in prilagaja - zaradi sprememb v zakonodaji in pravilih, je to področje, ki (z vidika upoštevanja delovne zakonodaje, plačevanja davkov in prispevkov ter zagotavljanja standardov) je vedno v preoblikovanju. Tako je bilo na primer v zda v času prohibicije trgovanje z alkoholom nelegalno in je spadalo v črno ekonomijo, medtem ko je danes povsem legalno in je zgolj v primeru, da je prikrito, del sive ekonomije. Temu po definiciji sledi tudi siva ekonomija. Zato je treba pozornost nameniti tudi časovnemu okviru analize. Predstavljeno je bilo, da obstaja mnogo različic izrazov za pojav sive ekonomije in naštevanje bi lahko šlo v nedogled, zato se bom na tej točki ustavil in predstavil opredelitev sive ekonomije, ki bo uporabljena v nadaljevanju. Siva ekonomija obsega vse produktivne dejavnosti, katerih proizvod (blago ali storitve) je sicer sam po sebi povsem legalen, je pa namenoma prikrit oblastem iz (primarno) denarnih razlogov (neplačevanje davkov, izkoriščanja sistema socialne varnosti), nespoštovanja predpisov, delovne zakonodaje in podobno. Lahko bi tudi rekli, da bi bil proizvod sive ekonomje legalen, če bi bil prijavljen. Dejansko gre v veliki meri za neprijavljeno delo in proizvodnjo oziroma delo in zaposlovanje na črno (zaradi česar imam delo na črno tudi za zelo dober približek sive ekonomije), hkrati pa so iz sive ekonomije izključeni nelegalni proizvodi oziroma proizvodnja (trgovanje z mamili, orožjem) ter lastna proizvodnja gospodinjstev (vrste »sam svoj mojster«). To je osnova za obravnavo tematike znotraj okvirjev, postavljenih v sna 1993. To nadalje omogoča usklajeno in mednarodno primerljivo analizo pojava, ki je sicer zelo nejasno opredeljen. Prav mednarodna primerljivost pa je izredno pomembna, saj so države vedno bolj vpete v mednarodne kroge - prek organizacij, združenj, podjetij ter ne nazadnje pravil in standardov. Zato je treba biti pri analiziranju del in prispevkov s tega področja izredno previden in upoštevati, kaj so posamezni avtorji ovrednotili/definirali kot sivo ekonomijo (ali katerikoli soroden oziroma povezan pojav), saj je med avtorji in njihovimi opredelitvami kar precej razlik. Terminološke izzive uporabe posameznih izrazov sem omenil že na začetku tega dela besedila. Na kratko in (predvsem) laično lahko uporabo izbora pojma »siva ekonomija« utemeljim s povzemanjem že zapisanega: siva pomeni nekje med belo in črno, torej takšna, ki ni ne vidna, prijavljena (bela), ne nelegalna in prepovedana (črna), ampak v osnovi legalna ekonomija, ki pa je vseeno deloma skrita. Ekonomija pa vsebuje proizvodni pogled, kjer je delo primarni proizvodni dejavnik. Dejavnost (proizvodnja) je lahko bolj ali manj delovno intenzivna, dejstvo pa je, da brez dela kot proizvodnega dejavnika ni proizvodnje. Hkrati tudi proizvodni dejavnik kapital prinaša koristi lastnikom (rente, obresti, dobički), vendar sam po sebi ni produktiven v smislu meje proizvodnje. Spomnimo se zapisanega v začetku tekočega dela, da je pojem (ekonomske) proizvodnje vezan na specifično človekovo dejavnost.12 Tu naletimo na mejni primer, in sicer tako imenovane imputirane stanarine. Ta pomeni ocenjeno vrednost stanarin, ki bi jo plačevali lastniki stanovanj, če bi živeli v najemniških stanovanjih. Imputirane stanarine so dohodek lastnikov stanovanj, ki očitno temeljijo na proizvodnem de- 12. Pogoj za registracijo proizvodne enote, dogovarjanje, sklepanje ter izpeljavo poslov in podobno je prisotnost človeka, torej proizvodnega dejavnika delo, ki pa (lahko) tudi zaposluje kapital. javniku kapitalu. Tudi na tej točki, ko gre za očitno kapitalski dohodek, pa lahko trdimo, da brez nosilca dejavnosti (torej dela) tovrstna storitev in posledično dohodek ne bi bila udejanjena. Tovrstne stanarine so del proizvodnje panoge dejavnosti nepremičnin, oddajanja in poslovnih storitev, torej so vključene v mejo proizvodnje (e s A 1995, 47). Podobno tudi obresti za dana posojila po dogovoru spadajo v proizvod panoge dejavnosti finančnega posredništva, vendar obresti, kijih nekdo dobi za posojanje svojega lastnega denarja ne spadajo v ta proizvod (e s A 1995, 46). To pomeni, da obresti za posojila lastnega kapitala fizičnih oseb ne spadajo v mejo proizvodnje in zato tudi vse tako zaslužene obresti v sivi ekonomiji po tej definiciji dejansko ne spadajo v sivo ekonomijo (medtem ko storitve finančnega posredovanja spadajo). Tovrstna delitev je zelo podobna delitvi med sivo in črno ekonomijo v smislu, da je včasih v teoriji natančno določeno mejo zelo težko postaviti v praksi. S tega vidika bi tako bilo najbolj primerno uporabljati izraz siva proizvodnja, saj se osredotočam na vidik ustvarjanja dodane vrednosti v gospodarstvu (proizvodnja) in na vidik njene razdelitve. Podobno tudi Williams (2004) odsvetuje uporabo izraza ekonomija, čeprav iz drugotnih vzgibov. Vendar pa še enkrat poudarjam, da siva ekonomija deluje kot majhno in odprto gospodarstvo, kjer se prav tako srečujeta ponudba in povpraševanje in skupno določata ceno in količino - tako na trgu proizvodov kot trgu dela. Zato in predvsem zaradi že uveljavljenega termina siva ekonomija ostajam pri slednjem. Kljub vsem razlikam, ki obstajajo med avtorji glede poimenovanja sive ekonomije, pa je večinoma mišljen isti pojav. Kljub trudu natančno opredeliti posamezne od zgoraj omenjenih pojmov, je mejo med določenimi zelo težko določiti in v praksi se velikokrat avtor sicer odloči za svoje pojmovanje, tudi definicijo sive ekonomije, hkrati pa iz ocen obsega sive ekonomije ne moremo vedno izločiti tudi druge, navadno nelegalne dejavnosti. Dejstvo torej je, da vedno do določene mere zgrešimo svoj cilj in pojav sive ekonomije zaradi predstavljenega ni nobena izjema. Tovrstno vprašanje merjenja pa ne velja za natančno opredelitev pojava. Zato nekaterih izrazov ne moremo uporabljati kot sopomenke. Tako davčna utaja, neformalni sektor in siva ekonomija nikakor ne označujejo istih stvari. S čisto definicijskega pogleda je od omenjenih izrazov kot edini pravi sopomenki besede siva ekonomija mogoče uporabiti zgolj izraza podzemna ekonomija in neprijavljeno delo. Po drugi strani pa obstaja nekaj izrazov, ki sicer strogo definicijsko gledano niso sopomenke, so pa medsebojno tesno povezani in v praksi zaradi težav z merjenjem dejansko izenačeni. Zato se s praktičnega vidika lahko v grobem vzame kot sopomenko sivi ekonomiji (poleg izrazov podzemna ekonomija in neprijavljeno delo) tudi delo na črno. V preglednici 1.: so bili sicer predstavljeni tudi drugi izrazi (pridevniki in samostalniki), ki pa so bili v literaturi uporabljeni precej neopredeljeno in jih s tega vidika natančno definicijsko ne morem opredeliti. Spet poudarjam, daje treba pri vsakem delu pogledati definicijo proučevanega pojava, in če je ta usklajena, kljub morebitnem drugačnem poimenovanju, govorimo o isti stvari. Sam sem se odločil za izraz siva ekonomija, ker menim, da najbolje ustreza proučevanem področju, in ga bom uporabljal tudi v prihodnje. V tem delu besedila predstavljene pojme z vidika njihove opredelitve podajam v shematskem prikazu v sliki .1, kjer prikažem opredelitev pojma siva ekonomija in povezavo sive ekonomije z drugimi omenjenimi pojmi (tudi na tej točki večine izrazov iz preglednice 1.1 ne navajam zaradi njihove nenatančne opredeljenosti v literaturi). Slika 1. prikazuje neproporcionalen shematski prikaz, medtem ko sem v sliki .2 poskušal prikazati relativna razmerja v slovenskih razmerah. Ta poskus tovrstnega relativnega prikaza temelji na lastnem ugibanju o obsegu določenih pojavnih oblik v Sloveniji in o natančni kvantifikaciji pojavov ne morem govoriti. Za kaj takega bi bilo treba izvesti obširno in natančno raziskavo vseh omenjenih področij, kar presega okvir pričujočega dela. Pri tem poskusu kvantifikacije sem predvideval, da je sive ekonomije okoli 20 odstotkov b d p. Slednjega na tej sliki predstavlja kar meja proizvodnje, odšteti moramo le sivo ekonomijo, ki v bdp po definiciji ni vključena. Nadalje sem sledil že zapisanem, da delo na črno predstavlja skoraj celotno sivo ekonomijo ter da majhen del dela na črno najdemo tudi izven sive ekonomije. Naprej verjamem, daje v Slovenskih razmerah proizodnja gospodinjstev za lastno končno potrošnjo precej razširjena, vendar je približno polovica sodi v sivo ekonomijo (drugi del pa ne, glej sliko 1). Po obsegu pa predvsem zaradi vrednostnega vidika malo zaostaja za sivo ekonomijo. Pri proizvodnji gospodinjstev za lastno končno potrošnjo je namreč vrednostno gledano obsega dela (dela vrste sam svoj mojster ali medsosedska pomoč) precej nižji kot pa na primer pri sivi ekonomiji, ko nekaj proizvajamo in prodajamo v večjem obsegu. Nekako v skladu s tem sem tudi ocenil, da je davčna utaja po obsegu primerljiva s sivo ekonomijo, vendar spet približno polovica te predstavlja sivo ekonomijo, druga polovica pa se odvije bodisi v črni ekonomiji bodisi izven meje proizvodnje ali celo izven celotne proizvod- 00 fO I Celotna proizvodnja | Meja proizvodnje sna 1993 I I I I I I_I_I Proizvodnja gospodinjstev za lastno končno potrošnjo | Delo tipa »sam svoj | | ■ . / • i Lastna gradnja stanovanj, lastna mojster« (sam si pre-1 ... . r ii- . • \ i proizvodnja kmetijskih proizvodov belim stanovanje) 1 r ' } r " --—1-1- ! Statistično pomanjkljivo merjenje j Davčna utaja Cista davčna utaja (preko finančnih transakcij) [Ni relevantna z vidika proizvodnje] Neformalni sektor Proizvodnja legalnih proizvc storitev, ki ne zahteva regis dov in iracije T T Neplačani davki proizvodnje nelegalnih proizvodov (npr. mamila Nelegalna proizvodnja nelegalnih proizvodov | Črna ekonomija I Siva ekonomija (podzemna ekonomija, neprijavljeno delo) -t- I Plačano delo bre^ računa (nekomu plačam, da pokojsi travo na vrtu) -t- 1 -1- I Nekmetijske dejavncjsti, ki bi potrebovale registracijp - prijavo -1- Neprijavljena proizvodnja (in neplačani davki) legalnjh proizvodov Neprijavljena (torej nelegalna) proizvodnja legalnih proizvodov ali storitev v 1 Delo na čr\no Neprijavljeno delo pri proizvodnji nelegalnih proizvodov Lastna grac nja stanovanj, lastna proizvodnja cmetijskih proizvodov 1 1 slika 1.1 Shematski prikaz sive ekonomije in njene povezave do drugih kategorij Celotna proizvodnja \ Meja proizvodnje SNA 1993 Stat. pom. Proizvodnja gospodinjstev za lastno končno potrošnjo Davčna utaja I I I I I SLIKA 1.2 Shematski prikaz poskusa kvantifikacije sive ekonomije in njene povezave do drugih kategorij za Slovenijo nje. Za samo črno ekonomijo pa naj bi ta del znašal zgolj slabih 10 odstotkov celotne prikrite dejavnosti (30 odstotkov so napake zaradi statističnih pomanjkljivosti, ostalo pa bi lahko pripisali sivi ekonomiji) (Flajs in Benedik 2007, 46). Tako predstavljam, da po obsegu črna ekonomija predstavlja približno 20-30 odstotkov sive ekonomije. Na sliki ..: je tudi opaziti, da sem neformalni sektor izključil, saj verjamem, da za Slovenijo kot razvito državo ni pomemben oziroma se njegova vsebina porazdeli na druge kategorije (proizvodnja gospodinjstev za lastno končno potrošnjo oziroma na podjetja, bodisi v sivi ekonomiji bodisi v kategoriji statistično pomanjkljivega merjenja). Na tej točki naj še omenim, da se siva ekonomija v Sloveniji pojavlja v različnih pojavnih oblikah, med katerimi prevladujejo naslednje (oblike dela in izplačevanja seveda niso omejene zgolj na te predstavljene in v praksi potekajo na mnogo različnih načinov): • proizvodnja proizvodov ali storitev brez ustreznih dovoljenj, registracije, kot na primer neprijavljena avtomehanična delavnica, gradbene storitve, storitve osebne nege in podobno; • proizvodnja proizvodov ali storitev z neprijavljenim delom (ni ustrezne pogodbe o delu ter prijave na zavodu za zaposlovanje, zavodu za zdravstveno zavarovanje in podobno, delo lahko opravi tudi registrirano brezposelna oseba) - sem spada cel spekter dejavnosti, med njimi pa najdemo delo v kmetijstvu, gradbeništvu, vzdrževanju stanovanj, popravilu motornih vozil, inštrukcije in podobno; • plačilo je navadno izvedeno bodisi v gotovini (plačilo za kmetijske pridelke, inštrukcije, gradbena dela, popravila avtomobilov, vzdrževanje stanovanj, osebne storitve) bodisi prek sicer legalnih poti, vendar na izmišljeni osnovi (plačevanje prek fiktivnih študentskih napotnic ali potnih nalogov, ki so manj obdavčeni); • tudi napitnine sodijo v sivo ekonomijo, saj izražajo (neprijavljeno) plačilo oziroma dohodek za opravljeno storitev. Za vsako slovensko gospodinjstvo bi torej lahko rekli, da se je v določeni meri že srečalo s sivo ekonomijo in tovrstna potrošnja naj bi nekako obsegala predvsem proizvode kmetijske dejavnosti (sadje, zelenjava, vino, mleko), gradbene in dejavnosti vzdrževanja stanovanj (popravilo strehe brez računa, pleskanje, vodoinštalaterstvo). Tudi pri gostinskih oziroma nastanitvenih storitvah marsikateri del poteka brez računa, prav tako tudi večina inštrukcij ter osebnih storitev nege ali varstva otrok oziroma starejših oseb. Za sivo ekonomijo (v Sloveniji) torej ne moremo reči, da je zanemarljiv pojav. Zato nadalje poglejmo, zakaj se pojavi in kaj siva ekonomija v gospodarstvu dejansko pomeni. 2 Pojav sive ekonomije v svetu Po opredelitvi pojma siva ekonomija, ki je v uporabi v pričujoči monografiji, v prejšnjem delu, v tem delu predstavim pojav sive ekonomije v splošnem in širšem svetovnem merilu. In sicer se na ogled postavijo poglavitni vzroki za pojav in razvoj pojava, sam obseg in akterje sive ekonomije, posledice sive ekonomije ter ne nazadnje tudi politike boja proti sivi ekonomiji. Drugo poglavje se konča s predstavitvijo v literaturi uveljavljenih pristopov k ocenjevanju sive ekonomije v gospodarstvih. Za proučevanje pojava sive ekonomije so namreč pomembne vse naštete plati. Z njihovo uporabo, ponavljanjem, poglabljanjem dobimo boljši vpogled v tematiko, kar seveda omogoča boljšo opredelitev in, kar je še pomembneje, poznavanje in spopadanje s samim pojavom. Iz teoretične osnove in predpostavk se namreč oblikujejo metode, ki nadalje s samo uporabo prikažejo lastne pomanjkljivosti oziroma prednosti ter tudi usmerjajo »teoretičen« (definicijski) razvoj pojava. Ta krog se seveda začne pri opredelitvi in proučevanju pojava. Ne glede na to pa proučevanje s teoretičnega (opredelitve) in praktičnega (empirija) vidika potekata z roko v roki. Zato so tudi v tem poglavju predstavljeni vzroki in posledice sive ekonomije ter lastnosti tistih, ki delujejo v sivi ekonomiji, plod obojega: teorije in prakse. 2.1 Vzroki za pojav in razvoj sive ekonomije Zakaj se siva ekonomija pojavlja v gospodarstvih sveta, je natančno zelo težko odgovoriti. Razloge je iskati v tem, da je vsaka država, in posledično tudi pojav sive ekonomije v njej, specifična, hkrati pa je siva ekonomija prikrita in zato tudi ne razkriva (v celoti) vzrokov za svoj razvoj. Ne glede na to pa je mogoče določiti poglavitne (skupine) vzrokov, ki privedejo do pojava in razvoja (oziroma obstoja) sive ekonomije. Obravnava pojava sive ekonomije z vidika vzrokov ne more obiti pogojev za njeno delovanje. Zato je prva naloga pregled pogojev, ki so potrebni, da se siva ekonomija sploh lahko vzpostavi. Ko (in če) so pogoji zagotovljeni, prerastejo v vzroke. Med pogoji za delovanje v sivi ekonomiji najdemo v grobem štiri dejavnike (Dallago 1990,150): • tehnologija, • stroškovna struktura, • državna regulativa ter • fleksibilnost. S tehnologijo se zajema narava proizvodnega procesa dejavnosti v sivi ekonomiji. Dejavnosti v sivi ekonomiji so primarno manj kapitalno intenzivne, saj ta zahteva, poleg samega obsega kapitala, tudi več prostorskih zmogljivosti (obrati) ter specializacije - na primer v raziskovalni oziroma razvojni dejavnosti. S tega vidika so dejavnosti, ki so bolj nagnjene k sivi ekonomiji storitvene dejavnosti, na primer turizem, osebna nega (frizerji), manjša popravila, vzdrževanje vrtov in podobno, deloma pa tudi popoldanske dejavnosti v na primer delavnicah avto-mehanikov, kjer se lahko delavci dogovorijo z delodajalcem, da lahko za nižjo plačo (kar pomeni tudi manj prispevkov za delodajalca) v popoldanskem času uporabljajo opremo in prostore delodajalca. Williams (2004, 70) namreč razlaga, da je za delovanje v sivi ekonomiji potrebno (med drugim) orodje, ki je lahko last delavca ali pa ta uporablja orodje delodajalca. Tudi Schneider in Enste (2002, 44) govorita o tem, da se siva ekonomija pojavlja po rednim delu oziroma tudi med njim, s čimer se (uradna) sredstva rednega dela izrabljajo v namene dela v sivi ekonomiji. Če, na primer, nekdo v rednem delovnem času uporablja opremo (računalnik, orodje) delodajalca v namene (prikritega) zaslužka, potem lahko govorimo o sivi ekonomiji. Pri stroškovni strukturi je mišljena delitev stroškov na stroške dela in stroške kapitala. Ker so predvsem prvi obremenjeni z raznimi prispevki (za socialno varnost), je pri teh prisotna želja oziroma težnja k zmanjševanju stroškov. Dejavnosti sive ekonomije pomenijo utajo davkov ter socialnih prispevkov, kar vodi do znižanja stroškov poslovanja podjetja. Stroški dela so obremenjeni s temi davki in prispevki, zato se jih da na tem mestu tudi prikriti - zaradi tega je siva ekonomija prisotna primarno v delovno intenzivnih dejavnosti (kot smo videli prej: kmetijstvo, turizem, predelovalne dejavnosti, osebne storitve). V primerih, ko je državna regulativa (ki je v prvi vrsti uvedena zaradi zaščite širše družbenih in okoljskih koristi, kijih podjetniki pri zasledovanju profitnega cilja redkokdaj upoštevajo) precejšnja, se poraja želja po izogibanju tovrstnih stroškov (čas in denar), kar vodi do sive eko- nomije. Fleksibilnost pa zajema dejstvo, da je zaradi velike nezaposlenosti marginalnih skupin delavcev večja njihova ponudba v sivi ekonomiji, kjer so pripravljeni delati zaradi fleksibilnosti delovnega časa (ali pa njegove popoldanske narave), predvsem pa tudi zaradi dodatnega zaslužka. Ne glede na to pa podjetje, ki zaposluje na črno, plačuje nižje prispevke, ni pod pritiski države in sindikatov ter je posledično lahko bolj fleksibilno. Dejansko so našteti pogoji, ki jih naštevata Alessandrini in Dallago (1987) z nekega vidika že vzroki za pojav sive ekonomije - kot že zapisano, njihova izpolnitev predstavlja vzroke za sivo ekonomijo. Med vzroki za pojav in razvoj sive ekonomije najdemo vrsto različnih dejavnikov, ki se med seboj v času in prostoru razlikujejo. Kot sledi iz opredelitve sive ekonomije iz predhodnega poglavja, je osnova tem dejavnostim dejstvo, da so prikrite oblastem. S tega vidika gre torej za neke vrste upor proti oblasti, njeni regulativni naravi (zakonodaja) ter obdavčitvi. Vse to v ozadju izhaja iz nezadovoljstva prebivalstva ali podjetij s stanjem v državi oziroma gospodarstvu, ki se prevali na vodilne politike oziroma oblast. Krizne razmere v gospodarstvu, ko državni aparat, zagotavljanje javnih dobrin ter zaupanje prebivalstva v oblast pešajo, pripomorejo, da se se prebivalstvo zateče k prikritim dejavnostim. Matkovič (2003, 12) med drugim ugotavlja, da se je kot odgovor na krizne razmere v povojnem času 50. in 60. let prejšnjega stoletja, ko je bilo potrebno neke vrste zavarovanje pred tveganji (nestabilnostjo), »pojavila nova >panoga rasti<, siva ekonomija, ki seje intenzivno upirala kriznim razmeram«. Podobno tudi Schneider in Enste (2002, 102) ugotavljata, da so nepravilnosti države pri svojem delu glavni razlog prikritega dela, torej sive ekonomije. Pod pojmom nepravilnosti države se v glavnem razumejo nepravilne intervencije države (netransparentnost, visoki transakcijski stroški, uvedba birokratskih postopkov), ki rušijo tržno ravnotežje. Prerazporejanje dohodka in/ali dela je bistveni del socialne politike države in seveda ne moremo vseh dejavnosti prepustiti nevidni roki trga - potrebna je določena stopnja intervencije države (zagotavljanje javnih dobrin, vzdrževanje nestabilnih trgov), prevelika mera pa lahko naredi več škode kot dobrega.1 Schneider in Enste (2002,103) poudarjata, daje treba pri vsaki odloči- 1. Ekstremni primeri so primeri planskih gospodarstev nekdanjih socialističnih držav vzhodne Evrope, katerih posledice so bile lepo vidne predvsem v 90. letih prejšnjega stoletja. tvi pretehtati pridobitve v blaginji prebivalstva in zmanjšanje učinkovitosti državnih intervencij. Odpravljanje oziroma minimiziranje tržnih napak, kot so zunanji učinki (onesnaževanje), zagotavljanje javnih dobrin (nacionalna varnost), nelojalna konkurenca (trg dela brez minimalnih varnostnih standardov), asimetrične informacije (zavarovanje proti brezposelnosti) ter monopoli (železnice), je delo države pri doseganju optimalnih rezultatov. V pristojnost socialne države spada tudi preraz-deljevanje primarnih dohodkov z namenom doseganja bolj enakomerne porazdelitve, saj so sredstva nepravilno, nepravično razdeljena (Schneider in Enste 2002,105). Prerazdelitev ter odpravljanje tržnih nepravilnosti sami po sebi niso neprimerni ukrepi in kot taki tudi ne bi bili zadosten razlog za delovanje (preusmeritev) v sivi ekonomiji. Kot bomo videli pozneje, je obdavčenje, kot eno od orodij državne intervencije na trgu tisto, ki ima (lahko) negativne posledice oziroma predstavlja vzrok za prehod v sivo ekonomijo. Podobno je tudi z birokratizacijo, še bolj pomemben dejavnik pri povečevanju nezadovoljstva prebivalstva pa je sama neučinkovitost države in njene napake: nepotrebno zapravljanje sredstev, izkoriščanje položaja za doseganje lastnih dobrobiti, korup-tivna naravnanost uradnikov in politikov. Korupcija, podobno kot siva ekonomija, ni enotno definirana v svetu. Obstaja več organizacij, ki se ukvarja s to tematiko, med njimi izstopajo organizacija Transparency International (ti), Svet Evrope, nemški zvezni kriminalstični urad, ne nazadnje tudi slovenska komisija za preprečevanja korupcije (kpk). Splošna definicija korupcije to opredeli kot zlorabo zaupane moči oziroma javnega položaja za pridobitev nezasluže-nih koristi zase in/ali za druge (http://www.kpk-rs.si/index.php?id=49). Navadno pa se kot korupcijo označuje delovanje podkupovanja, dajanja daril uradnikom za pospešitev ali celo izvedbo določenih (mogoče tudi nedovoljenih) procesov in podobno. Iz zapisanega sledi, da se v večji meri pojmovanje korupcije nanaša na javno upravo in ne toliko na gospodarstvo. Vendar pa se korupcija pojavlja v obeh sferah (na primer Dobovšek 2002; 2004). Če se vrnemo k proučevanju vzrokov za sivo ekonomijo, so korupcijo v tem smislu proučevali Johnson in dr. (1999). V tej raziskavi o prikrivanju delovanja podjetij v gospodarskem okolju nekdanjih komunističnih držav, kjer je prisotno veliko podkupovanja in nelegalnih poslov korupcije, so ugotovili, da so spremenljivke, ki opredeljujejo korupcijo, značilno povezane z obsegom sive ekonomije v gospodarstvu. V teoretični raziskavi pa sta Choi in Thum (2005) predstavila model delovanja sive ekonomije in korupcije ter prišla do podobnih ugotovitev: korupcija v uradnem sektorju privede do povečane sive ekonomije. V bolj podrobno naravnani raziskavi sta Dreher in Schneider (2006) pokazala, da sta korupcija in siva ekonomija povezana pojava, vendar v državah z visokimi dohodki delujeta kot substituta, v državah z nizkimi dohodki pa kot komplementarna pojava. To na primer pomeni, da v razviti državi več korupcije povzroči, da se prebivalstvo v večji meri umika v sivo ekonomijo in deluje prikrito, medtem ko v manj razvitih državah pojava sodelujeta: v drugem primeru gre torej za »podmazovanje« statusa prikritosti (podkupnine za precej javno delovanje) in ne toliko za beg. V vsakem primeru je torej potreben določen obseg sredstev za prikrito delovanje, da se tovrstna proizvodnja ne razkrije oblastem. Očitno je v manj razvitih državah cenejše podkupiti uradnike, kot pa se bolj skrivati. Ugotovitve teh študij pa nakazujejo na dejstvo, da o korupciji ne moremo govoriti kot o vzroku za sivo ekonomijo, temveč le kot o nekem, do neke mere povezanem, sicer pa drugačnem pojavu. Po drugi strani pa se zaupanje v državo in v njeno pravilno delovanje kaže tudi v tako imenovani investicijski klimi. Med kazalniki investicijske klime najdemo politično negotovost, korupcijo, zaupanje v sodišča, regulacijo in obdavčitve ter omejitve s finančnega, delovnega in energijskega področja (glej http://www.worldbank.org/data/wdi2005/wditext /Cover.htm). Te sestavine (med drugimi) vplivajo na odločitve posameznika, ali bo deloval v sivi ekonomiji ali ne: v državah s slabo investicijsko klimo bo seveda več teženj po prikritem delovanju. Nadalje, kot ugotavlja tudi Glas (1991,5), ki razlikuje med tako imenovano ameriško in evropsko razlago glavnih vzrokov za pojav sive ekonomije, med vzroki najdemo poleg opredeljenih nepravilnosti vlad in (investicijskega) okolja v državi tudi in predvsem davčne pritiske pa tudi birokratizacijo: »Siva ekonomija [po ameriški razlagi] se širi zaradi težnje po izognitvi davkom, želje, da se zaobidejo razni predpisi in omejitve ter izigrajo kriteriji uvrščanja med upravičence za podpore (za brezposelne, za socialno ogrožene osebe), pa tudi želje, da se izrazi nezadovoljstvo s sredstvi in cilji države [...]. Kontinentalna, evropska razlaga poskuša dojeti razloge širše, s poudarjeno sociološko obravnavo, z upoštevanjem dolgoročnih družbenih in gospodarskih razvojnih procesov [...] (kriza verodostojnosti države, obremenitev zasebnega sektorja z davki in socialnimi dajatvami, upadanje davčne morale, breme birokracije).« V tej luči tudi Kyle (2001) ugotavlja, da visoko davčno breme, šibki bančni sistem, podjetniška pravila ter zakonodaja, neučinkovitost državnih institucij in visoke stopnje nezaposlenosti predstavljajo vzroke za pojav in razvoj sive ekonomije v gospodarstvu. Poleg tega omenja, da je siva ekonomija navadno večja v manj razvitih in tranzicijskih državah, predvsem zaradi večje korupcije in nižjih dohodkov. Vpliv davkov2 na prebivalstvo, v osnovi na njihov kupno moč oziroma razpoložljivi dohodek, je enostavno določiti: višji davki pomenijo nižji razpoložljivi dohodek. Neprestano povečevanje davkov oziroma dvig davkov na (pre)visoko raven lahko povzroči omenjeni upor in preusmeritev dejavnosti v sivo ekonomijo, torej prikrivanje proizvodnje in dohodka. Tega se je zavedal tudi ameriški ekonomist Arthur Laffer, ko je predstavil po sebi imenovano Lafferjevo krivuljo, to je krivuljo, ki povezuje davčne prihodke države in povprečne davčne stopnje (slika >.n). Pokazal je, da naj bi bil davčni prihodek države ob visokih davčnih stopnjah nižji, kar dejansko potrjuje, da davki vplivajo na obseg sive ekonomije. Nerealno je namreč pričakovati, da bi se celotna proizvodnja v gospodarstvu (in s tem davčna osnova) zmanjšala na nič ob 100 odstotni davčni stopnji. Bolj verjetno je, da se bo večji del proizvodnje prikril oziroma izognil obdavčitvi (glej sliko 2. ). V tem primeru lahko govorimo o sivi ekonomiji. Dejansko »delovanje« Lafferjeve krivulje je predmet ostrih debat med ekonomisti. Več o tem na primer v Burda in Wyplosz 2001; Senjur 2001; Bartlett 2003. Da so visoki davki oziroma davčne stopnje pomembmen vzrok za pojav sive ekonomiji, sta nazorno pokazala Schneider in Enste (2002,111), ko sta za 16 izbranih držav preverila povezavo med davčnim bremenom in bremenom socialne varnosti (kot odstotek bruto nacionalnega dohodka) in obsegom sive ekonomije (kot odstotek bruto nacionalnega dohodka). Korelacijski koeficient, statistično značilen, znaša 0,62, kar pomeni, daje povezava močna in pozitivna. Tudi sicer skoraj vsi raziskovalci menijo, da so davki eden poglavitnih vzrokov za sivo ekonomijo. Spomnimo se razprav in definicij posameznih izrazov v 1. poglavju: skoraj pri vsaki opredelitvi, pa če smo govorili o prikriti proizvodnji, podzemni proizvodnji, neprijavljenem delu oziroma delu na črno ali sivi ekonomiji, izhaja, da je osrednji motiv za delovanje v sivi ekonomiji (tudi) plačevati čim manj davkov. 2. Vsebinsko je treba gledati relativen vpliv davkov, kar najlaže in najbolj pravilno izrazimo z davčnimi stopnjami. »Davki« v besedilu se bodo v osnovi nanašali na davčne stopnje. \ 0 Davčna stopnja Javni sektor Siva ekonomija Uradni sektor 0 Davčna stopnja 10% slika 2.1 Lafferjeva krivulja in povezava med davčnim prihodkom, davčno stopnjo ter razvojem sive ekonomije (prirejeno po Schneider in Enste 2002, 99) Vendar pa Bovi (2002) ter Rosser, Rosser in Ahmed (2000) ugotavljajo, da davki sami po sebi niso nujno gonilo sive ekonomije. Rosser, Rosser in Ahmed (2000, 162) na primer povzemajo, da so lahko davki tudi negativno povezani z obsegom sive ekonomije, sicer pa velja, da »podzemne dejavnosti vedno izhajajo iz kombinacije priložnosti in spodbud« (Bovi 2002,18). Tu v igro vstopijo tudi že omenjena korupcija, pa tudi bremena birokracije ter zakonodaja, skratka delovanje institucij. Četudi so davki visoki in institucije delujejo dobro, transparentno, brez nepotrebnih pritiskov (birokracije) na prebivalstvo, bo siva ekonomija lahko nižja kot pa v državah s sicer nižjo davčno stopnjo, vendar nedelujočimi institucijami. V prvo skupino držav na primer spadajo skandinavske države, t medtem ko spadajo sredozemske v drugo skupino, kot jih je proučeval Bovi (2002). Med bremeni birokracije, kar Schneider in Enste (2002, 124) poimenujeta kot gostota regulacije, najdemo vsa pravna in administrativna pravila oziroma postopke, ki jih morajo gospodinjstva ali podjetja upoštevati (na primer postopek prijave dohodka od kapitala, upoštevanje kolektivnih pogodb, dolžine delovnega časa, pravil oziroma standardov, ki urejajo delovanje v določenih panogah dejavnost in podobno). Vse to seveda povečuje transakcijske stroške, kar na neki način deluje na proizvodne celice podobno kot neposredna obdavčitev: spodbudi željo po odmiku v sivo ekonomijo. Hkrati to breme birokracije narekuje oziroma vpliva na že omenjeno investicijsko klimo v gospodarstvu in zaprt krog medsebojnega (negativnega) vplivanja se lahko sklene, če ne pride do nekih obratnih spodbud za delovanje v uradni ekonomiji. Crnkovic Pozaiceva (1999) navaja tudi dejstvo, da je pojav nelegalne (ali sive) proizvodnje in distribucije odvisen od učinkovitosti sankcij za tovrstna dejanja. Weck-Hannemann in Pommerehne (1989) ugota-vllata, da vsekakor verjetnost odkritja prikritega delovanja ter tudi verjetnost kaznovanja vplivata na to, ali se bo oseba odločila, dabo delovala v sivi ekonomiji ali ne. Hkrati pa tudi ugotavljata, daje velikokrat preveč stroškovno neučinkovito povečevati nadzor, saj je trg vedno korak naprej v svoji kreativnosti izogibanja nadzoru. V tem duhu tudi Rosser, Rosser in Ahmed (2000,164) povzemajo, da bolj socialen sistem blaginje spodbudi razcvet sive ekonomije, ker so prisotne močne spodbude za prejemnike socialne pomoči (doklade, dodatki in denarna pomoč), da ne iščejo dela v uradni ekonomiji, ampak se raje usmerijo v sivo ekonomijo. Če je več nadzora, se bo tudi manj ljudi odločilo za delovanje v sivi ekonomiji, vendar pa so akterji spet korak pred oblastjo. Ekonomske vzroke za pojav in razvoj sive ekonomije Schneider in En-ste (2002, 104) strneta v naslednje štiri sklope: • davki: neposredni (dohodnina) in posredni (d d v) davki; • socialna varnost: pokojninsko in zdravstveno zavarovanje ter zavarovanje za primer brezposelnosti; • transferna plačila: denarna socialna pomoč in transferi brezposelnim; • regulacija: delovni čas ter druga pravila (na primer obrtni zakon). Wallace, Haerpfer in Latcheva (2004) navajajo kot razlog, zakaj se nekdo odloči za delovanje v sivi ekonomiji, tudi tako imenovano stra- tegijo preživetja, ki je v tem pomenu velikokrat prisotna sicer v manj razvitem svetu, je pa ob vedno težjih gospodarskih razmerah prisotna tudi v razvitejših državah. Do zdaj predstavljeno sestavlja ponudbeno stran sive ekonomije, kije v največji meri določena z glavnim inputom, proizvodnim dejavnikom delo. Zatorej lahko poenostavljeno predlagamo, da povečana ponudba dela v sivi ekonomiji3 poveča tudi njen proizvod. Seveda siva ekonomija samo kot odziv na (napačno) delovanje države (davki, birokratizacija in podobno) ne bi mogla delovati na dolgi rok. Motor celotnega dogajanja v ozadju so dejansko potrošniki - torej njihovo povpraševanje. Če je to prisotno, je prisotna tudi proizvodnja sive ekonomije. Pri proučevanju sive ekonomije na Hrvaškem je Crnkovic Pozaiceva (1999, 212) ugotovila, da je gospodarstvo segmentirano (na uradno in sivo ekonomijo) ter da povpraševanje ustvari sebi lastno ponudbo v vsakem sistemu in značilnost pravnega sistema bo določala, ali bo povpraševanju zadoščeno legalno ali nelegalno. Williams (2004) je v svoji študiji ugotovil, in je tudi že bilo omenjeno, se med motivi (za povpraševanje) najde v veliki meri vidik dohodka. Dejansko je povpraševanje po proizvodih in storitvah sive ekonomije odvisno od razpoložljivega dohodka gospodinjstev, od tega, kako država razdeli dohodek, ter od razlike v cenah med enakimi oziroma sorodnimi proizvodi v navadni, uradni ter sivi ekonomiji. Razpoložljivi dohodek in povpraševanje po blagu sive ekonomije sta negativno povezana, kar pomeni, da nižji, kot je razpoložljivi dohodek, prej se bo posameznik odločil za povpraševanje po blagu sive ekonomije. Razpoložljivi dohodek pa je odvisen primarno od dohodka, ki ga prejema posameznik (večinoma delovni dohodek) ter od davkov in drugih prispevkov, ki jih pobere država in s tem zmanjšuje primarni dohodek na raven razpoložljivega dohodka. Tako je po definiciji povpraševanje, in posledično tudi obseg sive ekonomije, odvisno od davčnih stopenj. Prilagajanje ponudbe povpraševanju po blagu sive ekonomije ni takojšnje, ampak potrebuje svoj čas. Dejavniki, ki vplivajo na to hitrost, so v grobem vzpostavljene povezave med ponudniki in povpraševalci (zaradi majhnosti in neformalnosti po eni strani višje v ruralnem okolju, hkrati pa zaradi večjega števila in posledično večje možnosti usklajevanja tudi višje možnosti v urbanem okolju) ter že predstavljeni pogoji za delovanje v sivi ekonomiji (glej zgoraj). Globlje v dejavnike hitrosti prilagajanja se na tej točki ne bom spuščal. 3. Dejansko se upoštevajo vse dejavnosti, kjer poteka delovanje v sivi ekonomiji. Drugo plat dohodkovne medalje pa predlagata Isachsen in Str0m (1985), ko pravita, da povečani realni dohodek po navadi vodi do spremembe sestave povpraševanja, od dobrin k storitvam. Ker so storitve visoko delovno intenzivne in v mnogo primerih primerne za prikrivanje dohodka, lahko gospodarska rast kar sama poveča povpraševanje po storitvah prikritega dela (prav tam, 33) Na eni strani delovanja sive ekonomije je povpraševanje po proizvodih (blagu in storitvah) sive ekonomije tisto, kar določa njen obseg in jo vzdržuje oziroma vpliva na njen razvoj. Na drugi strani pa je temu prilagojeno obnašanje proizvajalcev teh dobrin - torej ponudnikov. Tam, kjer se ponudba in povpraševanje sekata, tam se oblikujeta ravnotežni cena in količina. Vendar pri sivi ekonomiji naletimo na nepopolne informacije in posledično drugačna pravila postavljanja - oblikovanja cene. Velja namreč, da zaradi same narave dejavnosti prikritega dela dejavnosti sive ekonomije ne morejo biti predmet oglaševanja in tako se na trgu pojavijo nepopolne informacije, kar vodi do različnih cen za enake storitve. Zakon ene cene ne drži« (Isachsen in Str0m 1985, 33). Posledica tovrstnega trgovanja je seveda izguba učinkovitosti, saj se proizvede (in proda) manj, kot bi se lahko (če proizvodnja ne bi bila prikrita). Ker oblikovanje ravnotežja na trgu v sivi ekonomiji presega okvirje pričujočega dela, se na tej točki ustavim. Vnovič poudarjam, da je za delovanje trga v sivi ekonomiji potrebna tako ponudba (proizvodnja), kot povpraševanje. Vzroki za pojav in obstoj sive ekonomije vplivajo na obe strani. Če zgoraj zapisano strnem, lahko ugotovim, da za pojav in razvoj sive ekonomije obstaja več vzrokov, v glavnem pa se posamezniki odločijo za delovanje v sivi ekonomiji zaradi: • visokega davčnega bremena (davki in prispevki), • visokih administrativnih ovir (postopki, standardi) ter • želje po neupravičenem uveljavljanju socialne podpore. V zadnji točki je vsebovan tudi vzrok prenizkih dohodkov, ki v skrajnih primerih preraste željo po dodatnem zaslužku in izboljšanju življenjskega standarda nad neko povprečno raven (kar je posebej značilno za prvi dve točki). Lahko pa je siva ekonomija tudi izhod v sili, ko se recimo, dolgoročno brezposelna oseba znajde na robu preživetja in odpovejo vsi mehanizmi socialne države. Ob vsem tem igra pomembno vlogo tudi transparentnost delovanja državnih organov, investicijska klima v gospodarstvu, ter posledično tudi zaupanje državljanov v dr- žavo. Čeje zaupanje visoko, je tudi obseg sive ekonomije v gospodarstvu nižji. 2.2 Obseg in značilnosti sive ekonomije Pojav sive ekonomije je pritegnil in še vedno privlači veliko raziskovalcev in mnogo podrobnih študij je bilo opravljenih po svetu, s čimer je bilo zbranega veliko ključnega znanja o pojavu. Avtorji, ki so proučevali pojav sive ekonomije, so bodisi razvili posamezno od metod, ki so jo na analizi primera uporabili in preverili njeno veljavnost (Gutmann 1977; Tanzi 1982; Frey in Weck-Hannemann 1984; Kaufmann in Kali-berda 1996; Lacko 1999 in drugi), bodisi proučili pojav kot celoto, z vidika lastnosti, razlogov in posledic ter metodologije kot tudi z vidika geografske pokritosti (na primer Feige in Ott 1999; Schneider in En-ste 2002; Schneider 2004; 2007a; Williams 2004; Glas 1991; Kukar in dr. 1995). V zadnjem desetletju so procesi tranzicije pritegnili veliko zanimanje za pojav sive ekonomije v tako imenovanih tranzicijskih državah srednje in vzhodne Evrope ter v nekdanjih državah Sovjetske zveze. Te države so bile velikokrat proučevane v skupini, saj so si bile precej podobne. Tako so na primer pri o e c d predstavili metode merjenja skrite ekonomije v tranzicijskih državah (Arvay 1993). Poleg tega pa sta Feige in Ott (1999) zbrala nekaj del priznanih avtorjev s tega področja. Sicer pa je med pristopi za ocenjevanje sive ekonomije v tranzicijskih državah v veliki meri mogoče najti metode porabe električne energije - na primer Dobozi in Pohl 1995; Kaufmann in Kaliberda 1996; Lacko 1999; Schneider 2004; 2007a; Feige in Urban 2003. Preglednica 2.1 prikazuje ocene obsega sive ekonomije v uradnem bdp v nekaterih državah v svetu, kot jih je ocenil Schneider (2007b), in sicer z uporabo dveh metod: modeliranja ter metode povpraševanja po denarju. Jasno je prikazano dejstvo, da so manj razvite države bolj obremenjene s sivo ekonomijo kot bolj razvite, hkrati pa je zelo težko določiti neki trend pojava v času. Prav nasprotno: rekli bi lahko, da je pojav v proučevanem obodbju prisoten v bolj ali manj nespremenjenem obsegu, v zgolj določenih primerih (na primer Avstrija, Kanada, Finska, Grčija in podobno) je opaziti (še vedno zelo rahel) trend upadanja obsega sive ekonomije v gospodarstvu. Prikazano zanimanje mednarodne raziskovalne srenje za pojav sive ekonomije vsekakor nakazuje, da prisotnost sive ekonomije v gospodarstvu ni izključna pravica zgolj nekaterih držav sveta. Praktično povsod se najde siva ekonomija, res pa, da v različnih pojavnih oblikah, dejavnostih in predvsem obsegu. V splošnem velja prepričanje, da je v manj razvitih državah sive ekonomije več kot v razvitih državah, kar lepo prikazujejo različne mednarodno usmerjene študije, na primer Schneider in Enste (2002), Schneider (2004; 2007b) in ne nazadnje nazorno tudi preglednica 2.1. Čeprav se pojav med državami razlikuje, so si raziskovalci vseeno v določeni meri enotni kar zadeva poglavitne vzroke za pojav in razvoj sive ekonomije ter posledice, ki jih ta pušča v gospodarstvu. Pred tem pa na strani značilnosti sive ekonomije, poleg samega obsega, poglejmo tudi, kdo so akterji v sivi ekonomiji. Akterji v sivi ekonomiji Akterji v sivi ekonomiji imajo določene lastnosti, ki jih bolj ali manj ločijo od drugih akterjev. Z akterji poimenujem tako tiste, ki delajo (delujejo) v sivi ekonomiji, kot tudi tiste, ki po proizvodih in storitvah sive ekonomije povprašujejo (potrošniki). V splošnem obstaja med različnimi študijami podoben vzorec. Tako na primer Wallace, Haerpfer in Latcheva (2004) ugotavljajo, da so (dolgotrajno) nezaposleni tisti, ki največ sodelujejo v neformalnem sektorju, prav tako pa naj bi v vzhodni in srednji Evropi mladi bili bolj aktivni v prikritih dejavnostih. Ankete na Norveškem (Isachsen in Str0m 1985) podobno pokažejo, da se ponudba prikritega dela z leti (starostjo) znižuje. Prav tako naj bi te osebe bile samske. Po tipologiji Wallace, Haerpfer in Latcheva (2004, 32) so tisti, ki so aktivni v denarni ekonomiji, navadno bolj izobraženi in živijo v urbanem okolju. Med takšnimi je tudi več moških, medtem ko sodelujoči v socialni ekonomiji in ekonomiji gospodinjstev primarno živijo v rural-nem okolju, so slabše izobraženi in med njimi prevladuje ženski spol. Denarna ekonomija se v tem primeru nanaša na zaračunavanje storitev oziroma proizvodov opravljenega dela, medtem ko se socialna ekonomija oziroma ekonomija gospodinjstev nanašata na neplačano medso-sedsko oziroma družinsko pomoč (v lastnem gospodinjstvu) (Wallace, Haerpfer in Latcheva 2004,13). V slednjih dveh oblikah torej prevladujejo usluge ter širjenje in poglabljanje (krepitev) socialne mreže, da bi se ta lahko uporabila v primeru hujšega poslabšanja ekonomskega blagostanja. Med ugotovitve študije tako spada tudi dejstvo, da je udeležba v tovrstni neuradni ekonomiji v veliki meri povezana z občutkom ekonomskega blagostanja. Kalaska in Witkowski (1999) sta prek posebne ankete o zaposlova- Obseg in značilnosti sive ekonomije 2.2 preglednica 2.1 Obseg sive ekonomije v svetu (deleži B D p v odstotkih) Država 1999/2000 2001/2002 2002/2003 2003/2004 2004/2005 Argentina 25,4 27,1 28,9 28,6 27,2 Avstralija 14,3 14,1 13,5 13,1 12,8 Avstrija 9,8 10,6 10,9 10,1 9,3 Belgija 22,2 22,0 21,0 20,4 19,6 Bosna in Hercegovina 34,1 35,4 36,7 36,2 35,3 Bolgarija 36,9 31,1 38,3 37,4 36,5 Burkina Faso 41,4 42,6 43,3 43,8 43,1 Kanada 16,0 15,8 14,8 14,1 Kitajska 13,1 14,4 15,6 16,1 16,6 Hrvaška 33,4 34,2 35,4 34,7 34,1 Češka 19,1 19,6 20,1 19,2 18,3 Danska 18,0 17,9 17,3 16,7 16,1 Estonija 38,4 39,2 40,1 39,1 38,2 Finska 18,1 18,0 17,4 16,4 15,8 Francija 15,0 14,5 13,8 13,2 Nemčija 16,0 16,3 16,8 16,1 15,3 Grčija 28,7 28,5 28,2 27,4 26,3 Madžarska 25,1 25,7 26,2 25,3 24,3 Irska 15,9 15,7 15,3 14,8 14,1 Italija 27,1 27,0 25,7 24,8 23,2 Japonska 11,2 11,1 10,8 9,4 8,8 Latvija 39,9 40,7 41,3 40,4 39,4 Litva 30,3 31,4 32,6 31,3 30,2 Makedonija 34,1 35,1 36,3 36,8 36,9 Poljska 27,6 28,2 28,9 28,2 27,3 Portugalska 22,7 22,5 21,9 21,1 20,4 Romunija 34,4 36,1 37,4 36,2 35,4 Ruska federacija 46,1 47,5 48,7 48,2 47,3 Srbija in Črna gora 36,4 37,3 39,1 38,2 37,3 Singapur 13,1 13,4 13,7 13,0 12,1 Slovaška 18,9 19,3 20,2 19,1 18,2 Slovenija 27,1 28,3 29,4 28,2 27,3 Španija 22,7 22,5 22,0 21,2 20,5 Švedska 19,2 19,1 18,3 17,2 16,3 Švica 8,6 9,4 9,4 9,0 8,5 Združeno kraljestvo 12,7 12,5 12,2 11,7 10,3 zda 8,7 8,7 8,4 8,2 7.9 opombe Povzeto po Schneider 2007b, 53. nju in zaposlitvi v sivi ekonomiji na Poljskem potrdila, da več moških kot žensk deluje v sivi ekonomiji, hkrati pa je med tistimi, ki so trajno zaposleni v sivi ekonomiji več žensk, ki tudi prevladujejo v zimskih mesecih. Sicer pa je v absolutnih številkah več zaposlitev v sivi ekonomiji v urbanem okolju, če pa primerjamo te zaposlitev z relevantno skupino (nad 15 let starosti), pa velja, da je v ruralnem okolju skoraj 10 odstotkov, v mestnem pa okoli 6,3 odstotka teh ljudi zaposlenih v sivi ekonomiji (Kalaska in Witkowski 1999, 255). Starostna sestava zaposlenih v sivi ekonomiji pokaže, daje tam največ aktivnih v srednjih letih (25-44 let), medtem ko je izobrazbena slika pokazala, da zaposlovanje v sivi ekonomiji ni (več) izključno namenjeno nizkim stopnjam izobrazbe in znanj - največ tistih, ki delajo v sivi ekonomiji, ima namreč srednjo (poklicno) izobrazbo. Vendar pa so tisti z najnižjo izobrazbo takoj za njimi in tako siva ekonomija na Poljskem ne predstavlja gonila družbenega in gospodarskega napredka. Med pomembnejšimi dejavnostmi, ki jih zajema siva ekonomija, so kmetijstvo, gradbeništvo, trgovina in avtome-hanika oziroma transport. Prav tako sta Kalaska in Witkowski (1999, 254) ugotovila sezonsko komponento dela na črno, in sicer se sezona začne meseca aprila, zmanjša, nikakor pa konča, pa se pozimi. Williams (2004,68) pa na primeru Anglije pokaže, da med delujočimi v sivi ekonomiji ne prevladujejo nezaposleni in tisti, ki prejemajo socialno podporo, ampak dejansko v večini primerov kar (redno) zaposlene osebe. Sicer pa Williams (2004, 87) potrdi, da rahlo večji odstotek moških v primerjavi z ženskami dela v sivi ekonomiji. Evropska komisija (European Commission 2007, 25) pa ugotavlja, da se dvakrat več moških ukvarja s sivo ekonomijo, da jih je skoraj polovica starih od 15 do 24 let, slabih 30 odstotkov pa 25 do 39 let ter da s starostjo udeležba v sivi ekonomiji pada. Nadalje, velika večina tistih, ki se ukvarjajo s sivo ekonomijo, še vedno študira (41 odstotkov), slaba četrtina pa je končalo šolanje pri starosti 20 let ali več. Največ, okoli petina za vsako skupino, pa se s sivo ekonomijo ukvarjajo nezaposleni, študentje ter samozaposleni, zanemarljivo malo pa upokojenci - s pripombo, da študentje za srednjo in vzhodno Evropo (kamor spada tudi Slovenija) niso nadpovprečno vključeni v delovanje v sivi ekonomiji. Ta ista raziskava o neprijavljenem delu (European Commission 2007, 14) je tudi ugotovila, da se skoraj polovica vsega prometa v sivi ekonomiji odvije znotraj najožjega socialnega kroga družine, prijateljev ali sosedov. Tem rezultatom pritrdi v svoji raziskavi na angleških primerih tudi Williams (2004, 28). Na podlagi izsledkov omenjenih raziskav bi lahko torej trdil, da je tipični udeleženec v sivi ekonomiji moški, star v povprečju okoli 30 let, da pa je izobrazbo težko določiti, saj se vedno večji delež tudi bolje izobraženih vključuje v sivo ekonomijo. Podobno je tudi z zaposlitvenim statusom, saj se dejansko s sivo ekonomijo ukvarjajo vse skupine. Po enih raziskavah se sivo ekonomijo ukvarjajo brezposelni, po drugih pa zaposleni oziroma samozaposleni. Predvsem za slednje, torej samozaposlene, pa je bilo v veliko primerih odkrito, da se v večji meri ukvarjajo s sivo ekonomiji (Dell'Anno, Gomez in Pardo 2004; Feige in Ott 1999; Johnson in dr. 1999), za vzhodnoevropske države pa je to veljalo zgolj za začetno obdobje tranzcije (Nastav in Bojnec 2008). 2.3 Posledice sive ekonomije Siva ekonomija se v javnosti, predvsem pa z vidika države, pojavlja in obravnava kot nekaj neželenega in nekaj, kar je treba na vsak način izkoreniniti. Kot bo predstavljeno v nadaljevanju, imajo dejavnosti sive ekonomije lahko tudi pozitivne posledice, ki jih je treba spodbujati. Prav odločanje med pozitivnimi in negativnimi posledicami sive ekonomije je tisto, ki v veliki meri določa strategijo države v boju proti sivi ekonomiji. Če pozitivne posledice odtehtajo negativne, je razumljivo, da ni pretiranega zagona za pregon tovrstnih dejavnosti; obratno se pojavi v primeru prevlade negativnih posledic. Države se v tej točki medsebojno razlikujejo, poleg tega pa so tudi stroški »izkoreninjanja« sive ekonomije med njimi različni, kar prav tako predstavlja sestavino razlikovanja med državami pri njihovih strategijah. Naslednja razdelka sta osredotočena na poglavitne negativne ter pozitivne posledice sive ekonomije. Čeprav je obravnavanje pozitivnih ter negativnih posledic pojava v osnovi problem blaginje, pa koncepta (blaginje) na tej točki ne bom obravnaval - naštel bom zgolj negativne ter pozitivne posledice medsebojnega primerjanja, stroškov in koristi pa ne bom analiziral. Tovrsten pristop namreč presega namene in (predvsem podatkovne) okvirje pričujoče monografije, poleg tega pa je dosedanje delo s tega vidika temeljilo večinoma na teoretičnih zaključkih (glej na primer Schneider in Enste 2002,155). Prav tako je opredelitev pozitivnih ter negativnih posledic odvisna od pogleda ter uporabljenih definicij (dobro/slabo) oziroma od referenčnega (blaginjskega) modela. Tako lahko proučujem pojav z vidika javnih financ, z vidika morale, boljšega (materialnega) življenja prebivalstva in podobno. Najprej bom predstavil najpomembnejše točke negativne plati sive ekonomije. Negativne posledice Med negativnimi posledicami sive ekonomije se dejansko največkrat na prvem mestu omenja izguba davčnih prihodkov države. Siva ekonomija torej povzroča davčni izpad države, ki bi ta sredstva sicer lahko naložila v infrastrukturo ali kako drugo javno dobrino in s tem povečala dobrobit državljanov. Johnson in dr. (1999) razvrstijo negativne posledice sive ekonomije v gospodarstvu v naslednje tri točke (prek katerih siva ekonomija zavira gospodarsko rast): prvič, podjetja, ki delujejo prikrito, ne morejo izkoristiti raznih institucij (na primer sodišča, banke) in posledično lahko vlagajo premalo; drugič, ker podjetja delujejo prikrito, imajo s tem dodatne stroške izogibanja odkritju in kaznovanju. »Sredstva, ki so prikrita, ne najdejo uporabe najvišje vrednosti.« (Johnson in dr. 1999,1); in tretjič, že omenjen izpad davčnih prihodkov za državo, s čimer je zagotavljanje javnih dobrin upočasnjeno. Podobno kot Johnson in dr. (1999) ugotavlja za poslovanje podjetij v sivi ekonomiji tudi Kyle (2001), ko pravi, da siva ekonomija znižuje učinkovitost gospodarstva, saj se podjetja osre-dotočajo na izogibanje administrativnim bremenom namesto povečevanju produktivnosti. Mantarova (2000) poudarja kot negativno posledico sive ekonomije tudi zaviranje priložnosti za razvoj človeškega dejavnika, saj naj bi zaposlitvene in delovne okoliščine ponujale manj kakovostno delo. To še posebej pride do izraza pri otroškem delu in prisilnemu delu. Izogibanje delovni zakonodaji tako ne more izboljšati njihovih možnosti po boljših delovnih pogojih in izobraževanju. Nadalje Mantarova (2000) razlaga tudi negativne posledice sive ekonomije na socialno integracijo, saj naj bi zaposleni na črno bili v slabšem položaju do delodajalca, dobivali manjšo plačo kot za enako delo v uradnem sektorju ter trpeli slabše pogoje dela in negotovo plačilo. Za potrošnika ima lahko siva ekonomija tudi negativne posledice, saj so proizvodi in storitve lahko neustrezni (zaradi neupoštevanja določenih standardov lahko na primer delujejo nepravilno in človeku škodljivo), prav tako pa zaradi nečesa, kar uradno ni kupljeno, tudi ni mogoče uveljavljati na primer garancije (ko bi nad njenim izvrševanjem sicer lahko bedelo sodišče). Med negativnimi posledicami pa ne nazadnje najdemo tudi dejstvo, da prikrito delovanje, kar siva ekonomija vsekakor je, vodi do prikaza nepravilnega dejanskega stanja v gospodarstvu. Ni treba posebej poudarjati, da se ukrepi ter orodja politik naslanjajo na podatke oziroma izsledke uradne statistike ter raznih raziskovalnih organizacij, ki primarno zbrane podatke proučujejo ter interpretirajo. Če so vhodni podatki nepravilni, to je ne zajemajo oziroma ne prikazujejo dejanskega stanja, so posledično tudi rezultati in interpretacije nepravilne. Kot posledica so tudi prijemi (razvojnih, pa tudi drugih) politik neprimerni. Zato je treba imeti izčrpne in verodostojne podatke, k čemur stremijo nacionalni statistični uradi. Še posebno vlogo v evropskem prostoru pa ima Eurostat, ki od nacionalnih uradov članic Evropske unije zahteva revizijo glavnih ekonomskih agregatov (na primer bdp), z namenom doseganja večje izčrpnosti (Eurostat 2005). Prav tako tudi že predstavljen priročnik za merjenje neopažene ekonomije (oecd 2002) kot vodilno načelo zagovarja izčrpnost nacionalnih računov - na ta način lahko zagotovimo ustrezno kakovost vhodnih podatkov. Prav ta kakovost pa je tista, ki omogoča primerne ukrepe politik - gospodarskih, razvojnih, regionalnih in podobno (o e c d 2002,11). Napačni ukrepi politik ter izgubljene velike količine proračunskega denarja prebivalstvo prikrajšajo za morebiti bolj potrebne alternativne odločitve, kar nikakor ne deluje v smeri povečevanja blaginje prebivalstva - prav nasprotno. Takim in podobnim ukrepom seje treba izogibati, izmeriti obseg sive ekonomije ter ga upoštevati pri izračunih. Pozitivne posledice Siva ekonomija ima poleg negativnih tudi pozitivne posledice, ki velikokrat niso zanemarljive. Od tod tudi izvira (mogoče nejasen) vzrok obstoja sive ekonomije. Siva ekonomija v prvi vrsti pomeni pozitivno posledico za končne potrošnike, saj ti lahko določen proizvod ali storitev kupijo po nižji ceni (brez davka). Prav tako lahko dobijo blago ali storitev hitreje, takrat ko je siva ekonomija odziv na preveč zasičeno proizvodnjo v uradnem sektorju. To je bil navadno primer v zgodnjih tranzicijskih časih, ko se je siva ekonomija razvila kot odgovor na nezadostno ponudbo uradnega sektorja. Prav tako je vpliv za posameznika pozitiven, če oseba v uradni ekonomiji ne najde zaposlitve, vendar pa se lahko zaposli v sivi ekonomiji. S tem pride do vira zaslužka in posledično do rešitve vprašanja preživetja. Vpliv na (majhne) podjetnike je vsekakor do določene mere pozi- tiven, saj predstavlja birokracija za majhna podjetja precej napora in nesmotrno porabo sredstev. Zato se (vsaj začasno) veliko malih podjetnikov odloči za prikrito delovanje. Ko se podjetje razvije, se odločijo za vstop v uradno ekonomijo. S tega vidika lahko torej sivo ekonomijo obravnavamo kot inkubator za smele podjetniške ideje. Tudi Frey in Schneider (2000, 8) poudarjata, daje med pozitivnimi posledicami sive ekonomije (oziroma tudi širše, neformalnega sektorja) najti predvsem »dinamični in podjetniški duh, ki lahko vodi k večji konkurenci, višji učinkovitosti in močnim omejitvam delovanja države«.4 To lahko torej vzpostavi podjetništvo, primerne institucije ter potencial za višjo gospodarsko rast. Torej lahko siva ekonomija pozitivno vpliva tudi na celotno gospodarstvo in nima pozitivnih posledic zgolj za posameznika. Če siva ekonomija predstavlja novo, dodatno dejavnost, lahko ugodno vpliva na ostalo, uradno gospodarstvo, in sicer prek potrošnje v sivi ekonomiji zasluženege denarja v uradni ekonomiji (Rosser, Rosser in Ahmed 2000, 163). Schneider (v Frey in Schneider 2000, 9) navede primer, in sicer da se dve tretjini (prikritega) dohodka v sivi ekonomiji neposredno potroši v uradni ekonomiji, kar pomeni spodbudo tej. Podobne ugotovitve ponudijo tudi Rosser, Rosser in Ahmed (2000, 162), ko trdijo da je neformalna ekonomija lahko koristna za gospodarstvo, saj daje osnovo za podjetniško dinamiko, konkurenco in večjo učinkovitost v primerjavi z nepravilnimi državnimi ureditvami. Torej lahko siva ekonomija pomaga pri razvoju trgov in finančnih instrumentov ter podjetništva in nadalje razvije pravne, socialne ter gospodarske ustanove, potrebne za akumulacijo.« Skupaj z vzroki in obsegom ter akterji, posledice predstavijo pojav sive ekonomije v gospodarstvu. S tovrstnim, celostnim obravnavanjem se približamo razumevanju pojava in razvoja sive ekonomije. To nadalje zahteva od primernih oblasti tudi oblikovanje mnenja oziroma odnosa do sive ekonomije in posledično tudi oblikovanje prijemov, kako se s sivo ekonomijo vsaj srečati, če ne že spopasti. V idealnih razmerah srečanje seveda poteka na način, da se negativne posledice sive ekonomiji zmanjšajo ali v celoti odpravijo, medtem ko se pozitivne posledice ohrani in izkoristi, na primer s prenosom dela dejavnosti oziroma delo- 4. Proizvodnja v sivi ekonomiji sicer lahko pomeni za tovrstna podjetja večjo konkurenčnost napram podjetjem v uradni ekonomiji, saj proizvodnja, ki zaposluje na črno, ne vsebuje pomembnega dela stroškov: prispevkov za socialno in zdravstveno zavarovanje, prav tako pa tudi vseh drugih (neplačanih) davkov ne. Po drugi strani pa predstavlja tako imenovano nelojalno konkurenco podjetjem, ki »igrajo« po pravilih. vanja v sivi ekonomiji v uradno ekonomijo. Kako se oziroma kako naj bi se države srečevale s pojavom sive ekonomiji v lastnem gospodarstvu? 2.4 Politike boja proti sivi ekonomiji Država poskuša omejiti pojav sive ekonomije zaradi njenih negativnih posledic na proračunsko politiko in učinkov, ki jih ima na dohodke prebivalstva in alokacijo proizvodnih dejavnikov. Pojav je neželen in temu primerno (zakonsko) preganjan, pri čemer sodelujejo razni organi, npr. policija, razni delovni in tržni inšpektorati, v skrajnih primerih lahko tudi varuhi človekovih pravic. Pomen odkrivanja dejanskega stanja se kaže pri iskanju (terjanju) davčnih prihodkov države in pri oblikovanju primernih prijemov politike zaposlovanja, socialne podpore, regionalnega razvoja in podjetništva. Država je torej tisti akter, ki ga pojav sive ekonomije najbolj (negativno) prizadane. S tega vidika ter zaradi vzpostavitve spoštovanja določenih pravil, delovanja pravne države in ne nazadnje tudi zaradi odgovornosti do volivcev mora zagotoviti primerno in pravično zbiranje lastnih prihodkov, torej davkoplačevalskega denarja. Odnos države do sive ekonomije se seveda med državami razlikuje, kar s seboj prinese tudi različne politike oziroma prijeme do pojava sive ekonomije. To razlikovanje, podobno kot so med državami prisotne razlike v pojavu samem, ni omejeno zgolj na prostorsko, ampak tudi na časovno dimenzijo (torej se lahko politika države do sive ekonomije v času spreminja). Pri komleksnem pojavu, kar siva ekonomija zagotovo je, je izrednega pomena, da se oblikovalci politik spopadanja s sivo ekonomijo zavedajo, da je treba oblikovati času in prostoru primerna orodja ter tudi, da je neizprosno preganjanje zgolj deloma uspešno, saj navadno predstavlja začetek nove poti večje iznajdljivosti in skrivanja. Siva ekonomija je namreč izredno dinamičen pojav. S popolnim pregonom ter brez ponujenih možnosti izhoda se stopnja kriminalitete v sami sivi ekonomiji stopnjuje, kar seveda lahko privede do teoretičnega izkoreninjenja pojava sive ekonomije - vendar na račun povečanja še bolj nezaželenega pojava, to je črne ekonomije. Po drugi strani pa politike prostih rok do sive ekonomije, tako imenovane laissez faire politike, lahko vodijo do še večje nepokorščine, neupoštevanja pravne države in v skrajnem primeru do popolne nemoči države pri nadzoru nad proizvodnjo ter izgubo vseh davčnih prihodkov. Tudi sicer s tem, ko država izrazi svoj odnos do sive ekonomije, ta upraviči svoj vladarski položaj in deloma izpolni obveznost do (zve- stih) davkoplačevalcev. To pomeni, da izrazi namero po preglednosti, gospodarnosti, odgovornosti, s čimer stremi k odpravljanju negativnih posledic in večanju blaginje celotnega prebivalstva. Za uspeh politik oziroma prijemov glede sive ekonomije je zato izjemnega pomena najti pravo ravnotežje med »korenčkom« in »palico«. Frey in Schneider (2000,10) namreč poudarjata, da politika zastraševanja tistih, ki delajo v sivi ekonomiji, ni nujno napačna, je pa vsekakor kratkovidna, saj se bodo tisti, ki ostanejo v sivi ekonomiji, »vedno bolj odmikali v ilegalo in krut ter dobro organiziran kriminal«. Bolj primerna politika je torej zvabiti tiste, ki so v sivi ekonomiji, v uradno ekonomijo in jim zagotoviti prehodno obdobje oziroma amnestijo za njihove (pretekle) dejavnosti. Takšen primer je bil, sicer le delno uspešno izpeljan na Danskem, kjer so prek uporabe vaučerjev v pretežni meri legalizirali storitve osebne nege in pomoči v gospodinjstvih. Podobni prijemi so bili uvedeni v Belgiji in Nemčiji, vendar z manjšo uspešnostjo kot na Danskem (European Commission 2004). Tudi Frey in Schneider (2000) trdita, daje ta pristop samo delno uspešen. Po drugi strani pa poudarjata, da je pristop, ki je bil zelo malo v rabi oziroma je dvomljivo zapisan pri politikih zaradi svoje dolgoročnosti, (lahko) uspešen. To je tako imenovan pozitivističen pristop izboljšanja javnih storitev, znižanja davkov in socialnih prispevkov in povečevanja civilne pripadnosti prek vključenosti civilne družbe v procese odločanja (Frey in Schneider 2000,10). Ott (2004) poleg tega svetuje pospešitev procesa tranzicije oziroma prestrukturiranja in še posebej privatizacije. Prav tako je davčna reforma tista, ki znižuje obseg sive ekonomije v državi. Ob tem tudi poudarja, da je »bolj pomembno odstraniti vzroke kot pa kaznovati posledice« (Ott 2004, 122) - torej še eno navodilo proti (neposredni) politiki zastraševanja in kaznovanja. Podobno predlaga tudi Kyle (2001), da je treba gledati na reševanje problematike sive ekonomije dolgoročno, in sicer je treba izboljšati poslovno okolje (zniževanje birokratskih in administrativnih ovir, poročil, postopke registracije itn.) in hkrati izboljšati administrativno in institucionalno okolje ter zagotoviti preglednost delovanja pravil in regulacij, vzpostaviti učinkovito sodelovanje civilne družbe in njen nadzor nad proračunskimi sredstvi oziroma delovanjem prej omenjenih dejavnosti, in ne nazadnje znižati davčno breme. Crnkovic Pozaiceva (1999, 232) svetuje, da se rešitev glede vprašanja sive ekonomije (to je zniževanje negativnih posledic) poišče v stavku: »Država je tako bogata kot njeno prebivalstvo.« Avtorica svetuje zni- preglednica 2.2 Politike petnajstih držav Evropske unije do sive ekonomije Država Oblike nadzora Vrste ukrepov Avstrija Belgija Danska Finska Francija Grčija Irska Italija Povečan nadzor na trgu dela in centralizacija nadzora; vzpostavitev skupine za boj proti prikritemu delu nelegalnih priseljencev. Povečan nadzor davčnih organov in organov na trgu dela. Povečan in centraliziran nadzor davčnih organov in organov na trgu dela. Povečano sodelovanje med organi in nadzor nad brezposelnimi in povečane sankcije. Povečan nazdor oblasti na trgu dela in davčnem področje. Povečan nadzor na trgu dela in nad spoštovanjem delovne zakonodaje, povečane kazni. Povečan nadzor davčnih organov; povečane sankcije; oster boj proti sivi ekonomiji: poostreno iskanje kršiteljeve, javno objavljanje njihovih imen in podobno (pred tem prehodno obdobje za kršitelje). Povečan nadzor davčnih organov in organov na trgu dela; povečane sankcije; vzpostavitev delovnih teles za odkrivanje neprijavljenega dela. Poenostavljanje in odpravljanje administrativnih postopkov, bolj fleksibilen trg dela, davčne reforme. Vpeljani posebni ukrepi za spremembo prikritega (gospodinjskega) dela v legalno delo; zniževanje zakonodajnega bremena na začasno delo, zniževanje birokracije in tarif. Zniževanje davčnega bremena za samostjon podjetnike in podjetja, administrativnega bremena, poenostavljanje zakonodaje. Olajšani postopki za zaposlovanje tujcev. Poenostavitev delovne zakonodaje (sezonsko delo); sektorske študije pojava za pridobitev boljšega razumevanja; spodbujanje sodelovanja med organi, ozave-ščanje javnosti in delodajalcev, okrepljene sankcije; mednarodno sodelovanje (francosko-nemški dogovor) Zniževanje delovnih stroškov, ki niso plače, vpeljava majhnim podjetjem in samostojnim podjetnikom prijaznega davčnega sistema. Znižanje dohodnine, prispevkov za socialno varnost za določene kategorije delavcev; zniževanje birokracije za davkoplačevalce. Spodbujanje podjetništva k uradnemu poslovanju. Nadaljevanje na naslednji strani preglednica 2.2 Nadaljevanje s prejšnje strani Država Oblike nadzora Vrste ukrepov Luksemburg Nemčija Nizozemska Portugalska Španija Švedska Združeno kraljestvo Sodelovanje nadzornih organov, večsektorska kampanja v boju proti sivi ekonomiji. Povečan nadzor davčnih organov in organov na trgu dela; povečane sankcije; vzpostavitev akta o boju proti nelegalnemu zaposlovanju. Povečan nadzor delovnih inšpekcij; povečane sankcije. Povečan inšpekcijski nadzor; vzpostavitev osnovnega informacijskega sistema za spremljanje neformalnega dela. Povečan nadzor v določenih sektorjih (domače delo, začasno in sezonsko delo v kmetijstvu in turizmu) ter geografskih lokacijah. Povečan nadzor. Povečan nadzor; povečane kazni; vzpostavitev skupin za odkrivanje sive ekonomije. Zakonsko poenostavljen postopek prijave dela s področja gospodinjskih del ter skrbi za otroke in starejše. Spremembe v delovni zakonodaji, zniževanje dohodnine in povečanje splošne olajšave; vpeljava mini služb za dela v gospodinjstvih, poenostavljanje pravil za zagon majhnih podjetij in spodbujanje samozaposlovanja; mednarodno sodelovanje. Znižanje ddv za delovno intenzivne storitve; poenostavljanje zakonodaje, zniževanje administracije Ozaveščanje o negativnih posledicah sive ekonomije; odpravljanje davčnih in administrativnih ovir. Znižanje davčnega bremena na dohodek fizičnih in pravnih oseb; poenostavljanje administrativnih postopkov. Poudarjanje nevarnosti biti izven sistema; poenostavljen davčni postopek, če fizična oseba zaposli fizično osebo. Povečane transferi za ljudi, ki se vključijo v delo; spodbude in pomoč pri vzpostavitvi podjetij, zmanjševanje birokracije. opombe Prirejeno po European Commission 2004,115. žanje davkov in povečanje inšpekcije na trgu dela. Nadaljuje pa, da je edino pravo zdravilo proti razcvetu neuradne ekonomije rast gospodarstva samega in razvoj družbe kot celote (Crnkovic Pozaic 1999, 233). Temu duhu sledita tudi Dell'Anno in Piirisild (2004,31), ko svetujeta, da naj se država usmeri primarno ne proti sivi ekonomiji, ampak k preusmerjanju sive v uradno ekonomijo prek povečevanja b d p in gospodar- ske svobode. Tudi Nastav in Bojnec (2008) ugotavljava, da je na primer ustrezna podjetniška politika, ki spodbuja predvsem majhno podjetništvo in odpravlja administrativne ovire za nemoteno poslovanje, edino pravo merilo za usmeritev dejavnosti iz sive ekonomije v uradno. Nasveti in prakse se torej med državami razlikujejo. Preglednica 2.2 prikazuje nekatere prijeme petnajstih držav članic eu v boju proti sivi ekonomiji. Na podlagi tega torej lahko sklepam, daje treba dati pojavu svoj čas, zlasti v času recesije in visoke brezposelnosti, da se razvije in živi skupaj z razvojem uradne ekonomije, blaži šoke v uradni ekonomiji, saj omogoča sočasen izhod iz gospodarske krize, hkrati pa se ob izboljševanju poslovnih priložnosti, zmanjševanju davčnega in birokratskega bremena oziroma hkratnem transparentnem delovanju javne uprave z vključenostjo širše javnosti, tudi sam po sebi zmanjšuje. Ker obstajajo določene razlike v obsegu sive ekonomije med podobno razvitimi državami, so te razlike v določeni meri pogojene s cilji in ukrepi ekonomskih politik ter učinkovitostjo delovanja samih institucij javnega sektorja. Vplivati je torej treba predvsem na tovrstne prijeme in skupaj z razvojem družbe in države se bo tudi pojav sive ekonomije ustrezno zmanjšal. 2.5 Ocenjevanje sive ekonomije Prejšnje poglavje sem končal z mislijo, kako pomembno je, da se država odziva na pojav sive ekonomije. Primernost odziva oziroma oblikovanih prijemov spopadanja s sivo ekonomijo seveda temelji na primernih podatkih o obsegu sive ekonomije v gospodarstvu. Vendar so ti podatki izredno težko dostopni, in tudi če oziroma ko so, so ti navadno nezanesljivi oziroma pomanjkljivi. K tovrstni naravi podatkov veliko prispeva pomanjkljiva oziroma nejasna opredelitev. Glavno dejstvo pa je dejstvo, daje siva ekonomija prikrit pojav. Merjenje in odkrivanje nečesa, ki ne samo daje po definiciji prikrito, ampak tudi samo po sebi (namerno) ostaja prikrito, je vsekakor zelo zahtevna, včasih celo nemogoča naloga. Zato je merjenje pojava sive ekonomije velik izziv, še posebno v luči besed Matkoviča (2003,24): »Ekonomska znanost je v zadnjih desetletjih z razvojem statistike in ekonometrije postala obsedena z natančnim merjenjem, pri sivi ekonomiji pa se srečamo s paradoksom >merjenja nemerljivega<.« Terminološko gledano je v večini primerov neprimerno govoriti o merjenju obsega sive ekonomije, saj je zaradi definicijske prikritosti sive ekonomije merjenje praktično nemogoče in tako je ocenjevanje obsega sive ekonomije primernejši izraz. Ne glede na zapisano pa je treba dobiti določene ocene, predstave o obsegu sive ekonomije, če želimo vpeljati ustrezne razvojne in druge politike. V te namene so bile oblikovane in predstavljene razne metode merjenja oziroma ocenjevanja obsega sive ekonomije v gospodarstvih. Vendar se rezultati medsebojno precej razlikujejo, kar seveda predstavlja dodatno težavo. Zato se porajajo vprašanja kot na primer: katera ocena (metoda) je pravilna. Kot zanimivost pa so študije pokazale, da čeprav dajejo metode različne ocene obsega sive ekonomije, vse nekako nakazujejo enako ali podobno dinamiko pojava sive ekonomije v času. Nadalje lahko za posamezne od metod pričakujemo, da predstavljajo bodisi zgornjo bodisi spodnjo mejo ocene obsega sive ekonomije. Zaradi tega težko govorimo o najboljši metodi, ampak lahko največkrat le določimo okoliščinam (državi) najprimernejšo metodo oziroma metodo, ki je boljša kot ostale. V nadaljevanju podajam kratke opise posameznih metod. Seveda je izvedb posamezne metode veliko, saj so bile včasih prirejene za potrebe določenih značilnosti proučevanih držav, regij, obdobij. Različni avtorji so tudi različno delili metode, v grobem pa so metode ocenjevanja sive ekonomije razdeljene v tri glavne skupine in sicer neposredne in posredne metode ocenjevanja ter metode (makroekonomskega) modeliranja (na primer Schneider in Enste 2002,15). Neposredne metode Neposredne ali direktne metode ocenjevanja sive ekonomije, kot že ime samo po sebi pove, so namenjene neposrednemu opazovanju, merjenju ter (predvsem) ocenjevanju obsega sive ekonomije v gospodarstvu. To pomeni, da se poskuša oceniti obseg sive ekonomije na podlagi primarnih podatkov, torej podatkov zbranih »na kraju dogajanja«. V te namene je treba stopiti do delavcev in proizvajalcev ter potrošnikov in od njih neposredno izvedeti, v kolikšni meri je pojav prisoten. Pristop z uporabo takšne metode je tako v osnovi mikroekonomski pristop - tak, ki torej temelji na proučevanju akterjev. To lahko poteka prek neposrednega proučevanja zaposlenih, potrošnikov ali proizvajalcev samih, ali pa na primer prek informacij v podjetju o njihovih zaposlenih. Ocenjevanje obsega sive ekonomije prek neposrednih metod poteka bodisi s pomočjo (podrobnih) vprašalnikov gospodinjstev in podjetij o njihovih aktivnosti v sklopu sive ekonomije bodisi prek proučevanja oziroma zbiranja podatkov s pomočjo davčnih (ali drugih administrativnih) virov. V prvem primeru, torej pri anketah, je rezultat (oziroma uspeh) odvisen od odzivnosti, kjer pa ne smemo zanemariti pomembnega dejstva, da so odgovori dani izključno na prostovoljni osnovi. To dejstvo pri tako občutljivi temi predstavlja zato glavno oviro tovrtnih anket. Pri pridobivanju podatkov s pomočjo davčnega nadzora pa je odzivnost sicer zakonsko predpisana (torej obvezna), vendar morajo davčni organi takšne podatke (prijavljene prihodke za potrebe obdavčitve) preveriti z dejanskimi prihodki, zbranimi s pomočjo celovitih davčnih pregledov. Takšni pregledi so na svoj način podobni anketnim: so sicer podrobni in celoviti, vendar (številčno) redki. Neposredne metode veljajo med strokovnjaki, ki proučujejo pojav sive ekonomije, kot najpomembnejše ter tudi najustreznejše (na primer European Commission 2004; 2007; oecd 2002). Temu je tako, ker se spustijo h glavnim akterjem tega področja in (poleg (namernih) napak poročevalskih enot) skorajda ni drugih napak.5 S tem prikažejo ankete o obsegu sive ekonomije precej podrobno strukturo sive ekonomije in omogočajo tudi vpogled v ozadje: kdo so udeleženci, njihove lastnosti in podobno. Pri tovrstnem pristopu Williams (2004, 54) poudarja, da se z vprašalniki (v teoriji) lahko dobijo podatki o obsegu, sestavi, vrednosti izmenjav oziroma prodaje ter tudi o medsebojni povezanosti. Tako se torej zbirajo podatki posebej za potrebe ocenjevanja sive ekonomije (glej razdelek Izčrpnost nacionalnih računov na str. 6 )inse ne uporabljajo podatki, zbrani za drugotne namene (kot se to počenja pri posrednih metodah; glej razdelek Posredne metode na str. ). Glavna prednost neposrednih metod je tako stik z akterji in pristnost zbranih podatkov, poleg tega pa tudi izredna izpovedna moč, saj so lahko ankete oblikovane zelo podrobno in usmerjene zgolj v določeno področje. Je pa treba, poudarjata tudi Schneider in Enste (2002, 16), imeti v mislih, da lahko (napačno) oblikovani vprašalniki zelo pomembno vplivajo na pridobljene podatke in posledično na ocene sive ekonomije. Tovrstne raziskave so med drugim opravili Cohen in Havinga (1987), Kalaska in Witkowski (1999), Gerxhani (2005) in Levpušček (2006). Neposredne metode imajo žal tudi svoje pomanjljivosti. Ena od pomembnih pomanjkljivosti je vsekakor finančna teža anketne izvedbe. Če želimo dobiti oceno za celotno gospodarstvo, je potrebno obširno proučevanje, kar pa predstavlja finančno težko statistično akcijo, ki si je ne morejo privoščiti vsi statistični uradi, prav tako pa tudi ne zelo 5. Sicer so te napake izredno velike in imajo veliko težo, vseeno pa se, v primerjavi z drugimi metodami, s katerimi se bomo še srečali, njihove napake tukaj ustavijo. pogosto.6 S pomočjo vzorčenja se sicer finančna teža omili, vseeno pa je ta znatna, saj so potrebni posebej oblikovani vprašalniki, izurjeni anketarji, ne nazadnje tudi sodelovanje anketirancev (spodbude prek nagrad). Williams (2004, 55) poudarja, da so neposredne metode, prek vprašalnikov, (predvsem zaradi finančnega vidika) v veliki meri lokalnega značaja in da so bile večinoma uporabljene bodisi v lokalnih regionalnih območjih bodisi v določeni panogi dejavnosti (na primer tekstilna) ali pa celo na posameznih socio-ekonomskih skupinah ljudi. Če ne bo (pre)potrebnega spodbujanja države (ali druge, lahko tudi mednarodne organizacije) bodo te metode ostale pri študijah primerov in s tega vidika ne bodo dosegle vsegospodarskih in mednarodnih okvirjev. Dejstvo pa je, da bi na primer standardizacija določenega vprašalnika na državni ali celo mednarodni ravni omogočila premostitev te ovire in bi lahko uporaba takšnega neposrednega pristopa pomenila osnovo mednarodne primerljivosti (podobno kot na primer ilo izvaja anketo o delovni sili). Poleg tega pomembnega finančnega vidika je ena glavnih pomanjkljivosti neposrednih metod naivnost izvajalcev, da naj bi anketiranci razkrili (ali resnično poznali7) dejansko stanje. Zaradi tega so, kot ugotavljata Schneider in Enste (2002,15), ankete o obsegu sive ekonomije v splošnem pristranske. Vseeno pa Williams (2004,56) navaja primere, ko je bilo s primerjavo ponudbe in povpraševanja po sivi ekonomiji ugotovljeno, da dejansko ni bilo namernega prikrivanja pravega stanja na tem področju. Vsekakor je treba zagotoviti anonimnost anketirancev ter da se podatki, pridobljeni na ta način, ne bodo uporabili proti njim zaradi morebitnih davčnih ali podobnih pregonov. Tudi pri pridobivanju podatkov iz davčnega nadzora je prisotno napačno poročanje enot, saj se da določene dejavnosti (sive ekonomije) preprosto prikriti oblastem. Ni nujno, da tudi podrobni davčni pregled odkrije (celotno) delovanje v sivi ekonomiji. Ocene na podlagi teh podatkov so posledično redko popolnoma zanesljive, prav tako pa tudi ne ocenijo celotnega obsega sive ekonomije, kar pomeni, da so tudi ukrepi ustreznih politik lahko zelo nezanesljivi - napačni. Za te ocene po neposrednih metodah se zato verjame, da predstavljajo spodnjo mejo obsega sive ekonomije (zaradi 6. Statistična akcija popisa prebivalstva se na primer izvaja vsakih deset let. 7. Na primer, dejansko končni potrošnik le redko ve, ali je bil sok, ki ga je popil, postrežen ali proizveden v sivi ekonomiji, čeprav lahko z zahtevanjem računa vsaj pri neposrednem nakupu ta del deloma odpravimo. prikrivanja aktivnosti). Vendar je slednje predvsem značilno za anketne metode, medtem ko na primer metoda davčnega nadzora lahko predstavlja tudi zgornjo mejo, torej preceni obseg sive ekonomije, saj niso vsi prikriti oziroma neprijavljeni dohodki samo s področja sive ekonomije (Matkovič, 2003, 26). Kot primer navajam ukvarjanje s črno ekonomijo ali pa čisto davčno utajo (ki je prav tako prikrita), vendar ne sodi v sivo ekonomijo. Nadalje, ocene obsega sive ekonomije, izpeljane na podlagi podatkov iz anket in davčnega nadzora imajo samo točkovno napoved in jih ne moremo uporabljati za prikaz (analizo) razvoja in dinamike (variabilnosti) obsega sive ekonomije za daljše časovno obdobje. Za tovrstno analizo bi bilo potrebnih več zaporednih ocen z uporabo neposredne metode, kar pa seveda predstavlja precejšen finančni zalogaj, ki si ga v praksi zelo redko lahko privoščimo. Izčrpnost nacionalnih računov Kot eno od podskupin neposrednih metod navajam posebne postopke za ocenjevanje že v podpoglavju 1.2 spoznanih noe problemskih področij. Ta točka je osredotočena (v grobem) na neposredne metode, ki so jih predstavili pri o e c d (2002) kot orodja za ocenjevanje obsega problemskih področij noe. Ločeno so navedene, ker gradijo na specifičnih lastnih opredelitvah (problemska področja noe) ter zasnovi sna 1993 - torej so primarno usmerjene v natančno opredelitev posameznega področja, potem pa tudi na (precej očitno) oceno obsega posameznega noe področja (med njimi, glej podpoglavje 1.2, podzemna ekonomija najbolj sovpada s pojmom sive ekonomije). Njihov cilj torej ni primarno oceniti sivo ekonomijo v gospodarstvu, ampak v nacionalne račune vključiti vsa noe problemska področja, ki so iz nacionalnih računov izpuščena. Namen je torej dobiti kar se da izčrpne nacionalne račune s tem, da se za vsako od noe problemskih področij določi obseg v gospodarstvu (o e c d 2002, 69). Na tej točki je pomemben delež predvsem v evropskem prostoru prispeval tudi Eurostat, ki je naložil nacionalnim davčnim uradom držav članic eu, da naj pripravijo svoje nacionalne račune v skladu z zahtevami po izčrpnosti nacionalnih računov (Eurostat 2005). Med drugimi pa so se z izčrpnimi nacionalnimi računi ukvarjali tudi Bloem in Shrestha (2000) ter Calzaroni (1999). Te metode gradijo, podobno kot že omenjeni davčni pregledi, na podrobnih in mikropodatkih posameznih enot (proizvajalcev in/ali potrošnikov). Podatki se zbirajo z uporabo dodatnih podrobnih merjenj, pre- gledov ali kakšnega drugega načina zbiranja podatkov. Tako zbrane podatke se nato primerja z redno zbranimi podatki, ki se sicer uporabljajo za merjenje uradne proizvodnje, odmero davka in podobno. Zaradi slednjega, torej uporabe podatkov, primarno zbranih v drugotne namene, ta pristop ocenjevanja sive ekonomije spada že v posredne metode (glej razdelek Posredne metode na str. 2 ). Vendar pa je zaradi ravni podrobnosti ter zaradi neposrednega merjenja vseeno ta pristop bližje neposrednim metodam ocenjevanja sive ekonomije in ima zato kot tak posebno mesto med neposrednimi metodami. S tem ta pristop tudi deli slabosti, ki so opisane zgoraj: predvsem finančno težek zalogaj. Ne glede na zapisano pa so neposredne metode tiste, ki so usmerjene v merjenje oziroma ocenjevanje sive ekonomije. Same ne uporabljajo določenih predpostavk (kar je osnova posrednih metod in modeliranja) in so s tega vidika najbližje »pravilni« metodi za te namene. Zato so tudi primerne kot način ocenjevanja obsega sive ekonomije v Sloveniji. Metodo anketiranja je, na primer, pri nas uporabil Glas (1991), pozneje pa, lokalno obarvano, tudi Levpušček (2006), metodo davčnega nadzora D u R s (http://www.durs.gov. si/nc/si/splosno/cns/novica/article/12727 /5390/), neposredno metodo noe pa na primer Flajs in Vajda (2004). Posredne metode V nasprotju s predhodnimi metodami, ki so neposredno usmerjene v pojav sive ekonomije, pa posredne metode ocenjujejo obseg sive ekonomije prek sledov, ki jih ta pušča v gospodarstvu. Zato jih tudi Schneider in Enste (2002, 16) označujeta kot tako imenovani indikatorski pristop. Posledice sive ekonomije so v gospodarstvu precejšnje in raznolike in posredne metode uporabljajo razne ekonomske in druge indikatorje za proučevanje tega pojava. Na tej podlagi se tako posredne metode naprej deliio na več podskupin, na primer denarne metode, metoda razhaaanja, metode fizičnega proizvoda in druge - odvisno pač od raziskovalcev in njihovih namenov. Bistvo teh metod je tako pridobivanje podatkov ter merjenje pojavov, ki primarno niso namenjeni proučevanju pojava sive ekonomije v gospodarstvu, vendar se jih zaradi določenih predpostavk (o delovanju sive ekonomije) da uporabiti za njeno ocenjevanje. S tega vidika te metode niso najbolj primerne za namene ocenjevanja sive ekonomije. Iz praktičnih razlogov, kot so nižji stroški, začetno pridobivanje znanja in vpogled v sam pojav, njegovo ozadje ter dinamiko v določenem gospodarstvu, kar nadalje omogoča bolj primerno in specifično obravnavanje s pomočjo že opisanih neposrednih metod, pa je v uporabi kar nekaj teh metod ter njihovih različic, apliciranih na posebnih primerih. »Naraven« c(\Y o«3' 0 Cas slika 2.2 Povpraševanje po gotovini in obseg sive ekonomije (prirejeno po Schneider in Enste 2002,18) Denarne metode Denarne metode pri ocenjevanju obsega sive ekonomije temeljijo primarno na predpostavki, da se večina sive ekonomije odvija (plačuje) v gotovini, kar pušča kar se le da malo sledi. Tako se pri analizi sive ekonomije vključuje proučevanje denarnih agregatov, večinoma gotovine v obtoku. V splošnem bi lahko rekli, da če povpraševanje po gotovini naraste nad neko »naravno« raven, potem je prisotna dejavnost sive ekonomije (Schneider in Enste 2002, 17). Poenostavljeno lahko to stanje prikaže slika 2.2. Pri denarnih posrednih metodah se srečamo s tremi metodami merjenja sive ekonomije: povpraševanje po gotovini, razmerje gotovina/depoziti ter transakcijska metoda. Metodo povpraševanja po gotovini je prvi uporabil Cagan (1958), kije izračunal korelacijo med povpraševanjem po gotovini in davčno stopnjo (ki predstavlja enega od razlogov za sivo ekonomijo). Tanzi (1982) je to metodo razvil naprej in prek ekonometrične analize ocenil obseg sive ekonomije za zda med letoma 1929 in 1980. Uporabljena pa je bila na primer tudi za primer Gvajane (Faal 2000). Kot že ime metode pove in kot nakazuje slika 2 , se obseg sive ekonomije oceni kot razlika med dejanskim in nekim »normalnim« povpraševanjem po denarju. Torej, vsakič ko se dejansko povpraševanje dvigne, to pomeni sivo ekonomiji (ki ne pušča sicer drugih sledi v gospodarstvu, ki bi vplivale na dvig povpraševanja po denarju). Poglavitna slabost te metode je osnovna predpostavka, da so vse transakcije v sivi ekonomije izvedene v gotovini. Veliko jih je lahko tudi v protiuslugah ali v blagu. Kritike med drugimi navajo tudi to, da je lahko del gotovine v tujini, da je obtočna hitrost denarja v uradni in sivi ekonomiji različna in podobno (glej na primer Schneider in Enste 2002, 20). Metoda razmerja gotovina/depoziti je dejansko zelo podobna metodi povpraševanja po gotovini, vendar ni tako »statistično in ekonomsko metodološko« dovršena. Prvi jo je uporabil Gutmann (1977) in sicer v svoji analizi sive ekonomije za zda v letih 1937-1976. Ta metoda torej primarno temelji na stalnem razmerju med gotovino in depoziti in vsakršno povečanje tega razmerja je znak sive ekonomije. Slabost te metode je, podobno kot prej, predpostavka o samo gotovinskem plačevanju v sivi ekonomiji. Transakcijsko metodo je uvedel in razvil Feige (1979; 1989; 1996), ki je predpostavljal konstantno razmerje med obsegom transakcij v gospodarstvu in uradnim bdp. Ta predpostavka je veljala tudi za celotne transakcije in celotni bdp, ki vključuje poleg uradnega tudi tistega iz sive ekonomije. Ob predpostavljeni obtočni hitrosti denarja ter razmerja med celotnimi transakcijami in celotnim bdp se da določiti obseg sive ekonomije, s tem daje treba določiti še neko izhodiščno leto, v katerem naj ne bi bilo sive ekonomije. To je poglavitna pomanjkljivost te metode. Poleg tega pa so potrebni tudi zelo podrobni podatki o vrednosti celotnih transakcij, med predpostavkami pa najdemo tudi to, da je vsa variabilnost v razmerju med transakcijami in bdp pripisana sivi ekonomiji (čeprav bi lahko to vsebovalo povsem legalna navzkrižna plačevanja - na primer: nekomu posodimo denar, ta nam ga vrne, kar se zabeleži med transakcijami, vendar ni siva ekonomija). Med denarnimi metodami najdemo tudi rahlo drugačne pristope, med katerimi naj omenim metodo (pristop) bankovcev visoke vrednosti. Ta metoda spet temelji na predpostavki o gotovinskem poslovanju v sivi ekonomiji in gre celo korak naprej: naj bi se večina teh, sivoeko-nomskih transakcij odvijalo z uporabo bankovcev visokih vrednosti. Vendar se že na tej točki poraja dvom, saj se se lahko v sivi ekonomiji trguje tudi z nujnimi dobrinami hrane, stanovanjskih najemnin in podobno, za kar se ne nujno uporabljajo tudi bankovci nizkih vrednosti. Upoštevanje zgolj bankovcev visokih vrednosti tako deloma nakazuje na zelo visoke vrednosti, ki so sicer bolj značilne za črno ekonomijo, na primer preprodaja drog in orožja, vseeno pa je bila metoda deležna precejšnje uporabe v zda v 1960A in 1970A (Henry 1976). Ne glede na to, pa je tudi ta metoda vprašlliva oziroma ima marsikatere pomannklji-vosti, ki so poznane že od prejšnjih treh denarnih metod ocenjevanja sive ekonomije. Za Slovenijo žal v začetnem tranzicijskem obodbju te metode niso bile najbolj primerne, saj je bilo delovanje denarnega oziroma finanč- nega trga še v povojih, prav tako pa sva Nastav in Bojnec (2005) ugotovila, da rezultati na podlagi vrednosti bankovcev ne prinašajo nobenih rezultatov. Metode razhajanja Siva ekonomija v gospodarstvu pušča tudi drugačne sledi. Ker ustvarja na primer prikriti dohodek, ta ali zaposlovanje na črno ni prijavljeno, rezultat in posledica (potrošnja) pa sta vseeno zabeležena v »javnih evidencah«, je ena od očitnih sledi razlika med agregatoma, kot sta na primer dohodek in potrošnja. Naslednja skupina posrednih metod tako proučuje razhajanja oziroma razlikovanja med določenimi agregati: njihova pričakovana vrednost se primerja z dejansko in na podlagi tega se oceni obseg sive ekonomije. Sem spadajo metode razhajanja med dohodkom in izdatki (iz podatkov iz nacionalnih računov), med dejanskim delom, ki se ga razbere iz podatkov ankete o delovni sili (ki bolj realno odraža dejansko stanje (ponudbe) na trgu dela), in uradno prijavljenim delom, kije »zapisano« v podatkih podjetij in količini dela, ki jo prijavijo podjetja. Dohodkovna razhajanja. Nacionalno računovodstvo ponuja precej dober in razdelan okvir, znotraj katerega lahko primerjamo morebitna razhajanja med določenimi agregati v narodnem gospodarstvu. Tovrstnemu pristopu pravimo tudi pristop nacionalnega računovodstva, saj gradi na agregatih v teh okvirjih. Osnovna predpostavka v ozadju tovrstnega izračuna in primerjave je, da se dohodek lahko prikrije v statistiki, medtem ko je potrošnja na dohodkovni osnovi v veliki meri pravilno pokrita. Morebitna ugotovljena razhajanja torej vodijo do (znakov) sive ekonomije oziroma prikritega delovanja in trgovanja. Pristop temelji na dveh postopkih izračuna bdp, in sicer tako imenovanem potrošnem (izdatkovnem) in stroškovnem (dohodkovnem) pristopu. Ocene bdp po izdatkovni metodi (in kategorijah) pokaže končno povpraševanje po blagu in storitvah. Ocene končnih izdatkov so posebej koristne za namene politik. Po drugi strani pa dohodkovni pristop predstavlja vsoto vseh prihodkov proizvodnih celic v gospodarstvu, ki so seveda tudi osnova za izdatke. Prek primerjave teh dveh izračunov bdp lahko določimo celotno vrednost dohodkov v državi, po drugi strani pa prav tako celotno vrednost izdatkov (ter varčevanja). Potem prek upoštevanja določenih definicijskih enačb,8 v tem primeru, da se celoten 8. To je enačb, določenih z ekonomsko teorijo. dohodek porabi bodisi za varčevanje, bodisi za potrošnjo (izdatke), preverimo veljavnost enačbe. Med slabostmi te metode je v prvi vrsti kombinacija nekih vmesnih ocen in predpostavk, saj je v praksi izredno težko izmeriti posamezno in podrobno komponento bdp tako natančno, da bi bila brez napak in odstopanj od dejanskega stanja. Primarno pa podatki največkrat niso javno obljavljeni: obe enačbi oziroma oba izračuna se navadno (po revizijah) medsebojno uskladita, saj so statistiki nacionalnega računovodstva nagnjeni k zmanjševanju oziroma odpravljanju tega razhajanja (stremijo k objavljanju izčrpnih nacionalnih računov). Torej so že prve javne objave statističnih podatkov do določene mere popravljene za ta razhajanja in tako ne dajejo osnove za izračun sive ekonomije. Uporaba te metode v slovenskih razmerah je predstavljena v razdelku Akterji v sivi ekonomiji na str. 4 , s tovrstnim pristopom pa so se ukvarjali na primer Franz (1985), Mulder (1996), Madžarevic in Mikulic (1999), Mikulic in Madžarevic (1999), Dell'Anno in Piirisild (2004), Lovrinčevic, Mikulic in Galic Nagyszombaty (2005). Ocenjevanje sive ekonomije na podlagi izdatkov gospodinjstev. Metodološki pristop, ki temelji na potrošnji gospodinjstev (Pissarides in Weber 1988; 1989), ocenjuje sivo ekonomijo z uporabo podatkov iz ankete o porabi v gospodinjstvih (apg), kjer so zapisani izdatki za različne skupine proizvodov in storitev (na primer hrano, oblačila in obutev, storitve in podobno) po različnih poklicnih skupinah (na primer samozaposleni, zaposleni, brezposelni in tako naprej). Metoda ocenjevanja sive ekonomije na podlagi izdatkov je bila v prvotni obliki uporabljena za Veliko Britanijo (Pissarides in Weber, 1989). Pozneje so metodologijo uporabili tudi v drugih državah, na primer Johansson (2000) za Finsko, Ber-notaite in Piskunova (2005) za Latvijo, podobno tudi Toth (2005), prav tako pa so pristopi k tej metodi določene predpostavke modela zrahljali in nadgradili model z vidika tipov zaposlenosti in ga približali dejanskemu stanju v gospodarstvu (Lyssiotou, Pashardes in Stengos 1999; 2001; Wangen 2005). Kljub temu pa je idejno model ostal nespremenjen. Za izračune po tej metodi izdatkov sta v prvi vrsti pomembni naslednji dve predpostavki: prvič, poročanje vseh skupin o potrošnji za določene izdelke je natančno oziroma pravilno. V osnovnem pristopu (Pis-sarides in Weber 1989,18) velja prepričanje, da so izdatki za hrano najbolj natančno poročani, saj naj bi bilo zelo malo verjetno, da bi nekdo prikril (sorazmerno) nizke izdatke za hrano iz davčnih razlogov, ali pa da bi izdatke za hrano prijavil kot poslovne izdatke (kot tako imeno- vane izdatke za reprezentanco v družinskih podjetjih). Izdatki za druge izdelke, če bi bili sumljivi (na primer večje količine določene surovine bi lahko nakazovale na prikrito proizvodnjo), imajo večjo verjetnost prikrivanja, hkrati pa je lahko prikrita tudi potrošnja gospodinjstev za na primer tehnično avdio-video opremo, saj je lahko prikazana kot poslovni izdatek zasebnih podjetij. Druga pomembna predpostavka je, da je poročanje o dohodkih zgolj nekaterih skupin v populaciji pravilna - po osnovni metodi (Pissari-des in Weber 1989, 18) naj bi samo samozaposleni prijavili premalo dohodka. Druga stran trga dela so zaposleni pri drugih delodajalcih (ne pri samih sebi). Bernotaite in Piskunova (2005) pa na primer za Latvijo ločita delovno silo tudi na dve skupini, vendar ne na samozaposlene in zaposlene, ampak na zaposlene v zasebnem in zaposlene v javnem sektorju. Zaposleni v zasebnem sektorju naj bi bili tisti, ki so prijavili premalo dohodka (Bernotaite in Piskunova 2005, 12). To pomeni, da naj bi bila siva ekonomija v veliki meri prisotna med samozaposlenimi oziroma zaposlenimi v zasebnem sektorju. Postopek je nadalje sestavljen iz dveh delov: najprej se določijo po-trošne funkcije glede na lastnosti gospodinjstva in prijavljenega, poro-čanega dohodka. V drugi fazi pa se ta funkcija obrne in na podlagi (pravilno) poročane potrošnje se določi oziroma napove dohodek. Na podlagi zgornjih dveh predpostavk se tako lahko »oceni zanesljiva funkcija potrošnje hrane za zaposlene in potem obrne, da se izračuna >dejanski< dohodek samozaposlenih.« (Pissarides in Weber 1989,19). Metoda z drugimi posrednimi metodami deli slabosti, ker ni neposredno usmerjena v ocenjevanje sive ekonomije, predvsem pa je poglavitna slabost metode velika odvisnost od veljavnosti postavljenih predpostavk, ki so lahko od primera do primera tudi zelo različne (predvsem druga predpostavka, kot smo videli). Pri tej metodi so kritizirali preveliko posploševanj v metodološkem pristopu in sicer glede variabilnosti prikrivanja med različnimi skupinami gospodinjstev ter samim, bolj razmišljujočim kot pa dejansko matematičnim zaključkom izračunov (glej na primer Lyssiotou, Pashardes in Stengos 1999; 2001; Wangen 2005). Bolj podrobno o metodološkem pristopu in uporabi v slovenskih razmerah glej razdelek Razhajanja med dohodki in izdatki gospodinjstev na str. 132. Razhajanja na trgu dela. Razhajanja se ne pojavljajo samo na dohodkovni oziroma potrošni strani, ampak tudi na stopnji ene faze prej: pri delu, ko služimo denar. Veliko davčnega bremena (davki, prispevki za socialno varnost in podobno) je naloženega dejavniku delo, kar daje dobro osnovo za željo po prikrivanju dela oziroma zaposlovanja na črno. Po drugi strani pa so nosilci tovrstnega dela tudi nagnjeni k prikrivanju svojih dohodkov. Prav ti nosilci, delovna sila, so vezni člen med prihodki (na strani delavcev v sivi ekonomiji) in stroški (podjetij v sivi ekonomiji). S pristopi razhajanj na trgu dela so se ukvarjali pri oecd (2002), Crnkovic Pozaiceva (1999), Kukar in dr. (1995), Nastav in Bojnec (2005; 2006; 2007a; 2007b). Kako se lahko na trg dela pojavi razhajanje? Uradno merjeno opravljeno delo, ki ga beležijo in računajo za to pristojne institucije, kot na primer zavod za zaposlovanje ali statistični urad, odraža uradni, merjeni vidik trga dela. Ponudi podatke o zaposlenosti, opravljenih urah dela, tudi plačah. Vendar pa je ob prisotnosti sive ekonomije del opravljenega dela na trgu prikrit oblastem. To pomeni, da se uradno merjeno opravljeno delo razlikuje od dejanskega, realnega stanja na trgu dela. Dejansko opravljeno delo je seveda težko izmeriti (naj spomnim na paradoks merjenja nemerljivega), navadno pa se temu realnemu stanju približajo posebne ankete. Med njimi po mednarodni primerljivosti in prepoznavnosti pa tudi po dejanski globini oziroma obsegu anketiranja prednjači anketa o delovni sili (ad s). S tem ko imamo dva vidika opravljenega dela, uradnega in dejanskega, ter tudi dva pripadajoča vira podatkov, administrativnega (na primer zavod za zaposlovanje) in dejanskega (a d s), lahko ta med sabo primerjamo. Slednji vir navadno (kar vella na primer za Slovenijo) kaže več zaposlenosti oziroma opravljenega dela in seveda nižjo brezposelnost. Tovrstna razhajanja nakažejo, da poteka določen del dela v sivi ekonomiji. Seveda pa je treba omeniti, da tovrstne razlike izhajajo primarno iz različne opredelitve zaposlenosti. Slednja je namreč (v primeru Slovenije) v ads precej širša in posledično so prisotna tudi omenjena razhajanja. Vendar pa je definicijsko zaposlenost po ads bližje realnemu stanju, hkrati pa je treba imeti v mislih tudi težave zaradi reda velikosti. S tem imam v mislih, da bi po ads nekdo bil klasificiran kot zaposlen, četudi bi v referenčnem obdobju opravil zgolj eno uro plačanega dela. Tovrstne težave in njihove rešitve so bolj podrobno opisane v podpoglavju 3.2, okvirno pa je rešitev nakazan v naslednjem odstavku. Primerjava med tema dvema viroma podatkov namreč lahko poteka na ravni fizičnih enot, na primer kot razlika v osebah ali pa bolj standardiziranih enotah, na primer ekvivalentih polne zaposlenosti oziroma urah dela. S slednjim se tudi izognemu včasih vprašljivi pravilnosti razlikovanja v definicijah zaposlenosti, kot sem omenil na koncu prejšnjega odstavka. Če pa želimo dobiti končni rezultat kot navadno merilo sive ekonomije, torej kot odstotek bdp, je treba te fizične enote prek nekih mer pretvoriti v vrednostne. Navadno se to naredi prek vrednostnih mer produktivnosti kot b D p na enoto ekvivalenta polne zaposlenosti ali uro dela. Ob tem je treba določiti tudi predpostavko o tem, koliko se (če sploh) tako opredeljeni produktivnosti v sivi in uradni ekonomiji razlikujeta. Na tej točki moram poudariti to, da je sicer navadno produktivnost fizična mera (na primer, koliko proizvodov proizvedemo v povprečju). Pogosto pa se v ekonomiji kot produktivnost dela vzame kar bdp ali dodana vrednost na zaposlenega. S tem se sicer v analizo vpelje tudi vprašanje cen, vendar se ob upoštevanju podatkov o b d p ali dodani vrednosti v stalnih cenah dejansko brez večjih pomanjkljivosti fizične količine pretvorijo v vrednostne. Seveda lahko kot razhajanje (podobno kot pri denarni metodi povpraševanja po gotovini) vzamemo tudi morebitno razliko v dejanski ter neki normalni stopnji aktivnosti. Med možnostmi uporabe podatkov s trga dela za ocenjevanje obsega sive ekonomije na trgu dela je namreč Crnkovic Pozaiceva (1999) navedla tudi uporabo stopnje aktivnosti prebivalstva v času. Osnovna predpostavka v ozadju je obstoj dolgoročnih trendov v stopnji aktivnosti, ki so odvisni od gospodarske razvitosti ter strukture gospodarstva. »Gospodarski razvoj in rast omogočita delu delovnega prebivalstva da preneha z delom in se usmeri v dejavnosti, ki povečujejo kakovost življenja, niso pa obravnavane kot proizvodni proces.« (Crnkovic Pozaic 1999, 220) Vendar je hkrati zmanjšanje uradne delovne sile tudi posledica nezmožnosti zaposlitve (na primer v času recesije), kar posledično tudi pomeni, da se velik del teh, ki so izstopili iz uradne delovne sile, zaposli v neuradni, sivi ekonomiji. Seveda pa sive ekonomije ne sestavljajo samo tisti, ki niso zaposleni (ali registrirani) v uradni ekonomiji. Poleg tega je treba upoštevati tudi morebitne nepravilnosti ali neučinkovitosti uradne statistike. Kot nakaže Crnkovic Pozaiceva (1999), je uradna statistika (bila) osnovana na (vzorčenju na) velikih podjetjih, ki pa so tudi največ odpuščala v obdobju prestrukturiranja, pomanjkljivo pa so bila pokrita majhna podjetja in samostojni podjetniki (samozaposleni), ki so doživeli razcvet v tem obdobju. Razlika med izhodiščno stopnjo aktivnosti ter poznejšimi izračuni je tako posredno merilo obsega sive ekonomije v gospodarstvu. Dejansko izračunamo število aktivnega prebivalstva za vsa leta na osnovi stopnje aktivnosti v izhodiščnem letu ter nato primerjamo te izračune z dejanskimi podatki. Razlika nam pove, koliko je prikritega dela v gospodarstvu. Tega primerjamo z dejanskimi (uradnimi) številkami o aktivnem prebivalstvu, da dobimo odstotek od tega. Nadalje, da bi dobili končni rezultat, to je obseg sive ekonomije v gospodarstvu kot odstotek od bdp, je treba tudi tu vpeljati predpostavko o produktivnosti zaposlenih v sivi ekonomiji. Poglavitne pomanjkljivosti teh metod so v osnovni predpostavki, da a d s daje podatke o dejanskem stanju na trgu dela, čeprav je res, da se ta najbolj približa takšnemu stanju. Za Slovenijo je namreč konsistentno na primer stopnja brezposelnosti po ads (anketna stopnja brezposelnosti) za nekaj odstotnih točk nižja, kot je uradno registrirana stopnja brezposelnosti na Zavodu Republike Slovenije za zaposlovanje (zrsz) -kar govori v prid tej predpostavki. Vendar moramo biti pri tem pazljivi, kot sem omenil že prej, saj je razlika lahko prenapihnjena zaradi definicijskih razlik in je temu primerno treba upoštevati na primer ure dela. Naslednja in verjetno še bolj šibka pa je predpostavka, ki jo je treba uvesti glede produktivnosti dela v sivi ekonomiji glede na produktivnost v uradni ekonomiji, saj je to skoraj nemogoče v okviru posrednih metod ocenjevanja obsega sive ekonomije. V splošni primerjavi zaposlenosti paje težava tudi v tem, da podatkovna vira nista metodološko usklajena glede merjenja. Več o tem ter uporabi te metode v slovenskih razmerah je povedano v podpoglavju 3.2. Metoda potrošnje električne energije Med posrednimi metodami je prostor našla tudi metoda potrošnje električne energije, ki se jo včasih poimenuje tudi kot metoda fizičnega inputa. Podobno kot ostale metode v sklopu posrednih metod razhajanja tudi ta primerja gibanje dveh količin, in sicer tokrat v ne neposredno primerljivih enotah. Metoda primerja dejansko potrošnjo električne energije (fizične enote) ter vrednost bdp (vrednostne enote). Metoda je bila večinoma uporabljena za računanje obsega sive ekonomije v tranzicijskih državah, saj naj bi bila »potrošnja električne energije veliko boljše merilo resnične gospodarske aktivnosti v Vzhodni Evropi in državah nekdanje Sovjetske zveze, kot pa katerakoli uradno objavljena ekonomska statistika, ki so večinoma v uporabi« (Dobozi in Pohl 1995,18). Predpostavka, na kateri gradi metoda je, da se celotna rast gospodar- ske aktivosti (uradna in tista v sivi ekonomiji) in rast potrošnje električne energije gibljeta v konstantnem razmerju, ki je blizu vrednosti 1. Metoda je bila razvita sredi 90. let prejšnjega stoletja (Dobozi 1995; Do-bozi in Pohl 1995; Kaufmann in Kaliberda 1996), pozneje pa tudi prilagojena in uporabljena v različnih državah (Lacko 1999; Kyle 2001; Feige in Urban 2003). Za Slovenijo žal metoda v osnovni obliki ni bila primerna oziroma ni dala razumljivih rezultatov (Nastav in Bojnec 2005), vendar sta pozneje Feige in Urban (2008) predstavila popravke. Kljub temu pa ima metoda zelo vprašljivo poglavitno predpostavko o gibanju proučevanih količin: sčasoma je namreč mogoče, da se izboljša tehnološka učinkovitost izrabe energije in se razmerje poruši, kar bi privedlo do napačnih ocen. Prav tako je dostop do podatkov na ravni panoge dejavnosti v mnogo primerih nemogoč, kar pomeni zelo omejeno računanje obsega sive ekonomije. Metode razhajanja v sklopu posrednih metod, čeprav daje vsaka metoda zase svojo oceno, prav tako izražajo določeno gibanje in nadalje lahko za nekatere predpostavimo, da lahko predstavljajo bodisi spodnjo bodisi zgornjo mejo. Metoda razhajanja na trgu dela verjetno predstavlja spodnjo mejo, ker je dejansko stanje glede opravljenega dela praktično nemogoče v celoti izmeriti in se tej številki zgolj približamo. Po drugi strani pa na primer denarne metode, ker dejansko se vsa siva ekonomija ne odvija samo v gotovini, predstavlja neko zgornjo mejo obsega sive ekonomije v gospodarstvu. Podobno je tudi pri metodi porabe električne energije treba upoštevati spremembe v energetski učinkovitosti in intenzivnosti proučevanega gospodarstva, tako da je lahko ocena po tej metodi precenjena. Makromodeliranje Metode (ekonomskega) modeliranja9 uporabljajo pristop, v katerem povezujejo dve vrsti spremenljivk: na eni strani so spremenljivke, ki so vzrok za pojav sive ekonomije (na primer stopnja brezposelnosti, stopnja davkov), tem spremenljivkam pravimo determinante. Na drugi strani se srečamo s tako imenovanimi indikatorji delovanja v sivi ekonomiji: stopnja vključenosti v (uradno) delovno silo, podobno pa se siva ekonomija odraža tudi v realnem obsegu bdp. Pristop modeliranja sive ekonomije tako obravnava sivo ekonomijo kot prikrito (latentno) spre- 9. V (predvsem tuji) literaturi poznane kot metode dymimic (glej na primer Schneider 2007a; 2007b). slika 2.3 Osnovna ideja makromodeliranja (prirejeno po Schneider in Enste 2002, 25) menljivko in (naj bi) jo prek ustrezne metodologije tudi oceni. Osnovna ideja takšnega pristopa je prikazana na sliki 2.3. Iskane koeficiente se oceni s pomočjo postopkov modeliranja strukturnih enačb, z upoštevanjem nemerjenih, latentnih spremenljivk in siceršnjih povezav med opazovanimi in nemerjenimi spremenljivkami. Poglavitna slabost te metode je postavitev predpostavk o delovanju modela, ki pa se sicer v empiričnem delu potrdi ali ovrže, kot glavna omejitev pa je tudi merjenje oz. določanje sicer nemerjene, neopažene spremenljivke obsega sive ekonomije v gospodarstvu. Kot opozarja Schneider (2007b, 50), pa sta slabosti tudi to, da metoda operira zgolj z relativnimi koeficienti in ne absolutnimi vrednostmi ter da so ocene zelo pogosto občutljive na spremembe v podatkih. Makromodeliranje dejansko ni samostojen pristop, ampak uporaba metodologije (prikrite spremenljivke, modeliranje strukturnih spremenljivk) in druge (ne)posredne metode (ki določi povezavo med spremenljivkami). Ta pristop je bil uporabljen večkrat (Giles 1999; Schneider 2002; 2003; 2004; 2007b; Gillman in Cziraky 2004; Breusch 2005; Tedds 2005). V tem poglavju so bile predstavljene poglavitne metode merjenja oziroma ocenjevanja obsega sive ekonomije v gospodarstvu. To še zdaleč niso vse do zdaj uporabljene metode, saj se za merjenje obsega sive ekonomije v gospodarstvu uporabljajo kombinacije različnih metod, še bolj pa prireditve, prilagoditve posameznih metod specifičnim lastnostnim in potrebam proučevane države ali regije. 3 Siva ekonomija v Sloveniji Ko sem zapisal dejstvo, da nobena država ni imuna na sivo ekonomijo, sem s tem seveda imel v mislih tudi prisotnost pojava v Sloveniji. Prav tako še vedno drži, daje vsaka država zgodba zase: specifična, unikatna. Zaradi obeh razlogov je obravnavanje pojava sive ekonomije v Sloveniji povsem na mestu. Zgodba Slovenije v zadnjih nekaj desetletjih se začne kot Socialistična Republika Slovenija v okviru Jugoslavije, in sicer do leta 1991, ko se Slovenija na mednarodnem političnem prizorišču pojavi kot samostojna država. S tem se tudi začne že dodobra predelano obdobje tranzicije iz centralno-planskega v tržno gospodarstvo. Z razpadom Jugoslavije in centralno-planskega gospodarstva so velika državna podjetja začela razpadati, potrošniki pa so postali bolj zahtevni v svojem povpraševanju. S tem so se ustvarili idealni pogoji za razvoj malega in zasebnega podjetništva. Zaradi togega zakonodajnega okvirja na trgu dela, zaradi birokratskih ovir, še slabo delujočega finančnega trga, pa so se podjetja pri zadoščanju povpraševanja (uradno) srečevala s precejšnjimi ovirami. Obstajal je torej razkorak med povpraševanjem in uradno ponudbo. V želji po poslovanju in dobičku so se zato zasebna podjetja v določeni meri začela obračati v delovanje v sivi ekonomiji, vsaj v njihovem začetnem obdobju, dokler niso uspeli tudi uradno pridobiti vseh potrebnih soglasij, dovoljenj, papirjev. Zato ni presenetljivo, daje prav to obdobje tranzicije, v širšem, srednje- in vzhodnoevropskem okviru, spodbudilo številne raziskave, na primer Schneider (2002; 2003; 2004; 2007a), Feige in Ott (1999), Vodopivec (2002), Ott (2002; 2004), Belev (2003), Albu (2007), Bouev (2004). Veljalo je namreč prepričanje (in velja še vedno), daje to obdobje ponujalo odlične razmere za pojav in razvoj sive ekonomije. Vendar pa je bila Slovenija v mnogo primerih, z izjemo na primer celovitih študij Schneiderja (2002; 2004; 2007a), izključena iz fokusne skupine raziskovanja sive ekonomije, saj je veljala za bolj razvito državo in s tega vidika nekako ni vsebinsko spadala v to skupino držav. Pojav sive ekonomije v Sloveniji je bil predmet zanimanja in raziskav predvsem v zgodnjem tranzicijskem obdobju Slovenije, v poznejših le- tih pa se je zanimanje za ta pojav nekako izgubilo. Razloge lahko iščemo v prepričanju, da s tem, ko država postaja ravzitejša, upada vpliv in pomen (obseg) sive ekonomije v gospodarstvu, po drugi strani pa je očitno tudi država sama sprevidela, da pojava ni mogoče na hitro odstraniti, prav tako pa tudi, daje do določene mere pojav zaželen (glej podpoglavje 2.3). Z vodenjem tako permisivne politike do sive ekonomije lahko vidimo tudi delovanje države v smeri ohranjanja socialnega miru. Ne glede na to pa se je tudi v 21. stoletju (očitno) vnovič zbudilo zanimanje za sivo ekonomijo, kot bomo videli v nadaljevanju. 3.1 Pojav sive ekonomije pri nas Pri dosedanjem delu na področju sive ekonomije v Sloveniji so avtorji uporabljali različne pristope, predstavljene okvirno v podpoglavju 2.5. V nadaljevanju so tako prikazane uporabe teh metod za ocenjevanje sive ekonomije v Sloveniji, ki sem jih poskusil razvrstiti v tri poglavitne skupine, kot so bile tudi predstavljene v podpoglavju 2.5. Neposredno ocenjevanje obsega sive ekonomije Med neposrednimi metodami ocenjevanja sive ekonomije v Sloveniji so na prvem mestu proučevanje pojava z anketami. Tako je zadnja leta Slovenije v Jugoslaviji in zgodnje obdobje tranzicije je proučeval Glas (1991). Z anketiranjem kadrovskih služb v podjetjih je ocenil obseg sive ekonomije1 v Sloveniji ob koncu 80. let prejšnjega stoletja. Rezultati so pokazali, da je do 43 odstotkov zaposlenih sodelovalo v sivi ekonomiji, kar je na koncu prineslo celo prek 38 odstotkov dodatnega dohodka. Glas (1991) navaja vzroke obstoja in razvoja sive ekonomije pri nas, ki v celoti segajo v predhodni, socialistični sistem. Večinoma se osredoto-čajo na tog zakonodajni oziroma pravni okvir, centralno načrtovano in nadzorovano ponudbo blaga (ki je le redko sledila povpraševanju), nestabilno makroekonomsko okolje in povečevanje davčnega bremena v obdobju tranzicije (Glas 1991, 8). Hkrati so anketiranci ocenili, da se bo obseg sive ekonomije v prihodnjih letih še stopnjeval, največ dela v sivi ekonomiji pa je bilo opravljenega v dejavnostih gradnje in vzdrževanja stanovanj, popravil gospodinjskih aparotov in avtomobilov, kmetijstva, prevoza in trgovine, pa tudi strokovnih, administrativnih ter intelektualnih storitvah. Ta raziskava je tudi pokazala na pomembno razlikova- 1. Opredeljena kot produktivne dejavnosti, ki niso prijavljene oblastem, vendar izključujejo lastno proizvodnjo gospodinjstev. nje med spoloma, saj naj bi se moški v večjem obsegu ukvarjali s sivo ekonomijo. Tudi v (drugem) poročilu Evropske komisije o neprijavljenem delu (European Commission 2007) je bilo neprijavljeno delo ocenjevano z neposredno metodo anketiranja. Za Slovenijo so bili opravljeni intervjuji s 1037 osebami, vendar pa je o delovanju v sivi ekonomiji svoje odgovore podalo zgolj 176 oseb. V raziskavi so proučevali tako ponudbeno kot povpraševalno stran neprijavljenega dela ter ugotovili, da je v Sloveniji okoli 17 odstotkov anketirancev kupili blago ali storitve, ki je potencialno vsebovalo neprijavljeno delo,2 po drugi strani pa je zgolj 5 odstotkov ljudi v zadnjem letu opravilo neprijavljeno delo (European Commission 2007,18). Hkrati pa po splošnem prepričanju ljudje v okviru te celotne raziskave (vse vključene države eu) ocenjujejo, da naj bi se s sivo ekonomijo ukvarjalo med 20 in 25 odstotki ljudi (European Commission 2007, 38). Med dejavnostmi sive ekonomije so za vzhodno in srednjo Evropo (v kateri skupini je tudi Slovenija in znotraj skupine ni bilo večjih razlik med državami) ugotovili, da med nepriiavllenim delom prevladuje delo v gradbeništvu (19 odstotkov celotnega neprijavljenega dela), sledi kmetijstvo (9 odstotkov) ter gospodinjske in osebne storitve (po 7 odstotkov vsaka) (European Commission 2007, 21). Evropska komisija (European Commission 2007) je za raven cele Evropske unije ugotovila glavne vzroke za pojav in obstoj neprijavljenega dela oziroma sive ekonomije, hkrati pa tudi, da ni značilnih odstopanj med državami. Zato lahko posplošeno rečemo, da so med vzroki za sivo ekonomijo tudi v Sloveniji na strani potrošnje predvsem nižje cene in hitrejša ter bolj prilagodljiva ponudba v sivi ekonomiji. Nadalje ta raziskava tudi ugotavlja, da med vzroki za neprijavljeno delo v veliki meri prednjačijo dobrobiti za obe strani (neplačevanje davkov na strani proizvajalca ter nižja cena na strani potrošnika), da gre v veliki meri zgolj za sezonska dela in jih nima smisla prijavljati, da je težko najti redno službo ter previsoki davki oziroma prispevki za socialno varnost (European Commission 2007, str. 27). Flajs in Vajda (2004) pa sta po drugi strani sledila Eurostatovim navodilom za izčrpne nacionalne račune in sta popravila podatke b d p za obdobje 1995-2002, kjer je neopažena ekonomija po Eurostatovih merilih (2005) (brez ilegalnih dejavnosti) v povprečju znašala 6,5 odstotka. 2. Za določene proizvode ali storitve enostavno potrošnik ne more vedeti, ali je bilo opravljeno z neprijavljenim delom (torej v sivi ekonomiji) ali ne. Tudi sama država, ki jo seveda siva ekonomija prizadane v prvi vrsti, se je podala v ocenjevanje sive ekonomije. Tako je durs izjavil, da ocenjujejo obseg sive ekonomije v Sloveniji na okoli 20 do 24 odstotkov bdp (sta 2007a). V poznejših ocenah so za leto 2009 oceno dvignili na 27,3 odstotka (Repovž 2009). Prav tako so na nedavnem posvetu o delu na črno na Gospodarski zbornici Slovenije (g z s 2009) predstavili tekoče in nadaljnje delo na področju preprečevanja dela in zaposlovanja na črno. S proučevanjem poročil, ki jih podjetja in samostojnih podjetniki posredujejo davčni upravi ter s primerjavo pomembnih količin, kot so stroškovna stran in promet, so ocenili, koliko bi potencialno znašal prikriti del proizvodnje. Pri tem pa so poudarili, da se obseg sive ekonomije rahlo povečuje v zadnjih letih, primarno pa je prisotna v dejavnostih gradbeništva in gostinstva. durs je v letu 2009 intenzivno izvajal panožno-specifične akcije nadzora v okviru projekta siva ekonomija. In sicer so se najprej usmerili na področje frizerske, kozmetične, alternativne ali druge dejavnosti ter dejavnosti gostinstva. Nadzor seje izvajal od januarja do septembra 2009, v dobrih 42 odstotkih primerov pa so bile ugotovljene kršitve (glej http://www.durs.gov.si/fileadmin/durs.gov.si/pageuploads/Sporocila_ za_medije/091016_rezultati_siva_ekonomija.doc). Poleg teh so izvajali nadzor tudi nad cvetličarji, svečarji in vrtnarji ter nad vulkanizerji. Ugotovili so, da so bile med prvimi (cvetličarji, svečarji in vrtnarji) v obod-bju oktober in začetek novembra 2009 v dobrih 37 odstotkih primerov prisotne nepravilnosti (http://www.durs.gov.si/si/splosno/cns/novica/ article/12727/5578/). Ob tem so napovedali so tudi poostren nadzor nad prevozniki oseb. Pri nadzoru vulkanizerjev v prvi polovici novembra 2009 pa so bile v 21 odstotkih primerov ugotovljene nepravilnosti (http://www.durs.gov.si/si/splosno/cns/novica/article/1658/5589/ 176a6e923a/). V obeh primerih so se nepravilnosti nanašale na neizda-janje in nepravilno izdajanje računov ter tudi na delo na črno. Poleg tega opravlja Komisija Vlade Republike Slovenije za odkrivanje in preprečevanje dela in zaposlovanja na črno (v nadaljevanju Komisija) določene aktivnosti za preprečevanja dela in zaposlovanja na črno. Komisijo sestavlja petnajst članov, kijih imenuje Vlada Republike Slovenije na svoji seji. Njena naloga je načrtovanje, usklajevanje ter vodenje aktivnosti poostrenega nadzora nad delom in zaposlovanjem na črno, pri čemer pa te aktivnosti niso nadomestilo za redne inšpekcijske preglede (http://www.mddsz.gov.si/si/delovna_podrocja/trg_dela_in_ zaposlovanje/delo_na_crno/). Pri teh skupnih akcijah sodelujejo nad- zorni organi, kot so policija, tržni inšpektorat, inšpektorat za delo, durs, njihovo delo pa koordinira Komisija. Po njihovih besedah je siva ekonomija v Sloveniji v 80. letih prejšnjega stoletja znašala celo do 38 odstotkov, se v poznejšem obdobju (v 90. letih) zmanjšala na od 17 do 21 odstotkov bdp (mddsz 2006, 2), v novejših raziskavah s pomočjo podatkov s trga dela pa naj bi siva ekonomija znašala med 7 in 12 odstotki bdp. V najnovejših raziskavah, ki temeljijo na reviziji bdp (na primer Flajs in Vajda 2004), naj bi siva ekonomija v Sloveniji v obodbju 1995-2002 znašala okoli 6,5 odstotka bdp. Tukaj moram poudariti, da so to sekundarne ocene, saj se Komisija primarno ukvarja s preprečevanjem dela in zaposlovanjem na črno. Tako v enem od njihovih poročil (mddsz 2006, 10) razkrivajo, da je bilo v letu 1997, ko se je začelo sistematično spremljanje dela in zaposlovanja na črno ter njegovega preprečevanja, stanje na tem področju zelo slabo. V tem letu so namreč ugotovili pojav dela na črno pri skoraj 69 odstotkih pregledanih subjektih, zaposlovanje na črno pri prek 35 odstotkih, kršitve davčne zakonodaje pa pri 47 odstotkih pregledanih subjektih. V nadaljnjih letih se je število odkritih primerov postopno zmanjševalo ter se v nekaj zadnjih letih bolj ali manj ustalilo: »Absolutno število vseh ugotovljenih kršitev zakona o preprečevanju dela in zaposlovanja po letu 2003 pada. Sestava vseh ugotovljenih kršitev tega zakona v letih od 2003 do 2006 kaže upad deleža kršitev zaradi ugotovljenega dela na črno, v letu 2007 se je trend prvič obrnil in se vrednosti približujeta stanju v letu 2005. V sestavi vseh pregledanih subjektov pada delež pravnih oseb in podjetnikov in narašča delež posameznikov« (mddsz 2008,14). V letu 2002 je bilo tako ugotovoljenih v povprečju okoli 15 odstotkov kršitev dela na črno ter prav toliko zaposlovanja na črno. Za leti 2003 in 20043 je bilo ugotovljenih v povprečju okoli 9 odstotkov kršitev zakona. Za leto 2005 pa se je ta številka še dodatno zmanjšala za 25 odstotkov. Trend je padajoč še naprej, saj v najnovejšem poročilu navajajo, da je ta odstotek 5,2 (mddsz 2008,12). S takšno analizo se sicer dobi število kršitev, ne pa tudi ocenjen obseg sive ekonomije, saj bi bilo zanj potrebno tudi vmesno preračunavanje produktivnosti. Zato je po grobem pregledu ta metoda (če bi jo uporabili za ocenjevanje obsega sive ekonomije v Sloveniji) podobna tisti, ki primerja potencialno število udeležencev v sivi 3. Čeprav se je vmes rahlo spremenila metodologija oziroma proučevano obdobje: od leta 2003 se podatki spremljajo za obdobje koledarskega leta, do tedaj pa je to bilo od julija predhodnega do julija tekočega leta. ekonomiji (na primer Kukar in dr. 1995) ali pa anketno in registrirano evidentirane brezposelne (na primer v Nastav in Bojnec 2005). S tega vidika (z vidika udeležencev v sivi ekonomiji) je ta rezultat nekako nizek (ob enaki produktivnosti bi približno 9 odstotkov zaposlenih ali delujočih v sivi ekonomiji pomenilo tudi nekje 9 ostotkov ustvarjene vrednosti, bdp). V vsakem primeru pa nakazujejo trend, ki je nekako skladen s teorijo in drugimi izračuni: obseg sive ekonomije pada. Posredno ocenjevanje obsega sive ekonomije Z vidika posrednih metod so prvo od tovrstnih študij predstavili Ku-kar in dr. (1995). V tej celoviti študiji sive ekonomije v Sloveniji so uporabili podobno opredelitev sive ekonomije (kot neregistrirane pridobitne dejavnosti4) in so ocenili njen obseg s pomočjo metode dela prek merjenja stopnje aktivnosti delovne sile. Prek ocene potencialnih zaposlenih v sivi ekonomiji in pretvorbe v ekvivalente polne zaposlenosti je bilo za leto 1993 ocenjeno, da okoli 26 odstotkov delovne sile (deloma) sodeluje v sivi ekonomije, kar pomeni skoraj 9 odstotkov polno zaposlenih oseb, ki v končni oceni prispevajo okoli 10 odstotni delež k celotnemu uradnemu bdp - na podlagi predpostavke o enaki produktivnosti v sivi ekonomji in registriranih dejavnostih. Prav tako je bila siva ekonomija v tej študiji ocenjena z drugimi metodološkimi prijemi, največkrat prek ocenjevanja neregistriranih aktivnosti po dejavnostih (gradbeništvo, turizem in kmetijstvo) in te ocene pomenijo, da znaša siva ekonomija od 16,8 do 21,3 odstotkov bdp Slovenije za leto 1993. Podobno vzroke pojava in obstoja sive ekonomije pri nas kot na primer Glas (1991) navajajo tudi Kukar in dr. (1995) - glej razdelek Neposredno ocenjevanje obsega sive ekonomije na str. 7 . Daje siva ekonomija v Sloveniji v 1990A bila nadvse pomemben del gospodarstva, trdijo tudi Mrak, Rojec in Silva-Jauregui (2004, 223), pri čemer se sklicujejo na ocene strokovnjakov z vidika obrti (Klun in dr. 2003). Po teh ocenah naj bi po letu 2000 siva ekonomija v Sloveniji znašala okoli 25 odstotkov. Temu pritrdi tudi Berglezova (2000), ki je predstavila denarni pristop in obseg sive ekonomije za leto 1996 povzela na okoli 22 odstotkov uradnega bdp. 4. Avtorji (Kukar in dr. 1995) se sicer osredotočajo na pridobitno dejavnost, vendar je tudi nepridobitna dejavnost znotraj meje proizvodnje in v primeru, da bi bila neregistrirana, bi prav tako sodila v sivo ekonomijo. Zato je verjetno bolj primerno kot pridobitna dejavnost uporabljati izraz proizvodnja. Evropska komisija (European Commission 2004) je ocenjevala obseg neprijavljenega dela v Sloveniji in rezultati nakazujejo, da je tovrstno delo v letu 2003 prispevalo okoli 17 odstotkov uradnega bdp. Podatke so posredovale domače institucije, v konkretnem primeru so se sklicevali na nekatere (interne) ocene Obrtne zbornice Slovenije. V tej študiji Evropske komisije (European Commission 2004) je obseg neprijavljenega dela, ki tesno sovpada z opredelitvijo sive ekonomije, ki jo uporabljam v tem besedilu, v upadu, kar je pričakovano, saj je obdobje tranzicije več ali manj končano, pričakovan vstop v e u pa je bil pred vrati, kar je nadalje nakazovalo na bolj učinkovito in stabilno makroekonomsko okolje, pravni okvir in tržno gospodarstvo. Nastav in Bojnec (2005) sva pokazala, da so določene metode (vsaj v svojih osnovnih oblikah), ki so bile navadno uporabljene na tranzicij-skih državah, neprimerne za proučevanje sive ekonomije v slovenskem gospodarstvu: sem spadata predvsem uporaba denarnih metod in metoda porabe električne energije. Po drugi strani pa sta Feige in Urban (2008) predstavila izračune prav po rahlo spremenjenih osnovnih metodah. Spremenila sta metodo razmerja gotovina/depoziti (kjer sta upoštevala tudi tujo valuto v obtoku) ter metodo porabe električne energije (kjer sta vpeljala spremembe v cenah električne energije in spremembe v deležu zasebnih oziroma državnih podjetij v gospodarstvu). Tako sta za Slovenijo ocenila, da je obseg sive ekonomije v obdobju 1990-2001 po spremenjeni metodi porabe električne energije 20,4, po spremenjeni metodi razmerja gotovina/depoziti pa 23,9 odstotka bdp (Feige in Urban 2008, 295). Nastav in Bojnec (2005) sva tudi uporabila osnovne izračune razhajanj med uradnim in dejanskim povpraševanjem (porabo) dela. Ti dejansko prikazujejo razliko v številu zaposlenih in ob predpostavki enake (vrednostne) produktivnosti kot bdp na zaposlenega. Na tej osnovi so ocene pokazale, da je obseg sive ekonomije v Sloveniji v obdobju 1993-2003 na začetku naraščal od približno 6 do 8,1 odstotka b d p v letu 1997, nato pa z manjšimi nihanji padel na raven slabih 5 odstotkov v letu 2003. Nadalje sva Nastav in Bojnec (2007a) uporabila tudi pristop stopnje aktivnosti prebivalstva ter ugotovila, da so ocene v letih 1993-2004 precej variabilne in se gibljejo od okoli 16 odstotkov v letu 1993 in padejo ob koncu proučevanega obdobja na raven okoli 4 odstotkov. Prek razhajanj med dejanskimi in registriranimi opravljenimi urami po dejavnostih sva Nastav in Bojnec (2007b) za leti 1995 in 2000 ugotovila, da so panoge dejavnosti (po standardni klasifikaciji dejavnosti), kjer je siva ekonomija največ prisotna, še vedno kmetijstvo in ribištvo (A in B), turizem (H), gradbeništvo (F) in transport (I). Največji porast med tema letoma pa je bilo zaznati pri storitvah finančnega posredništva (J), izobraževana (M), zdravstva in socialnega dela (N) ter drugihjavnih in osebnih storitvah (O). Celotni obseg sive ekonomije v proučevanih letih znaša okoli 20 odstotkov bdp. Makromodeliranje obsega sive ekonomije Pristop makromodeliranja pri ocenjevanju sive ekonomije je za Slovenijo uporabil Schneider, ki je v mednarodnih raziskvah proučeval tudi pojav v Sloveniji. Schneider (2003, 27) je prek makromodeliranja ocenil, da je znašala siva ekonomija v uradnem bdp Slovenije v obdobju 1990-1993 22,6 odstotka, slabih 24 odstotkov v letih 1994-1995 in 26,7 odstotkov v obdobju 2000-2001. Nadalje je Schneider (2002; 2004; 2007a), ki je tudi tokrat uporabil metodo makromodeliranja, ocenil, da seje obseg sive ekonomije v Sloveniji v letih do 2003 povečeval, in sicer od dobrih 27 odstotkov v letih 1999-2000 do 29,4 odstotka v obdobju 2002-2003. V nadaljnjih letih pa je obseg sive ekonomije začel nekoliko upadati, saj je v letih 2004 oziroma 2005 znašal dobrih 28 oziroma 27 odstotkov bdp. Vse te ocene na podlagi različnih pristopov so seveda v rezultatih precej različne, zbrane in prikazane pa so v preglednici 3.1. Vse skupaj pa nakazujejo na porast obsega sive ekonomije v Sloveniji v obdobju tranzi-cije in v času prilaganja na vstop v e u ter na rahel upad v zadnjih letih, z vnovičnim rahlim porastom v zadnjem letu. Opaziti je, da večina metod ocenjuje obseg sive ekonomije v Sloveniji na okoli 20 do celo 29 odstotkov uradnega bdp, kar nakazuje na prisotnost in pomen tega pojava v Sloveniji. Prisotna so tudi odstopanja (navzdol), ko je na primer ocena obsega sive ekonomije znašala za Slovenijo le okoli 6 odstotkov (Flajs in Vajda 2004; Nastav in Bojnec 2005; 2007a), kar tudi nakazuje na dejstvo, da je ocena zelo odvisna od uporabljene metode oziroma predpostavk - in seveda zahteva dodatna pojasnila, to je študije tega pojava. Zgornje ocene Schneiderja (2003; 2004; 2007a) temeljijo na enaki oziroma primerljivi metodologiji, kar se odrazi tudi v primerljivih ocenah sive ekonomije v Sloveniji: v povprečju okoli 25-28 odstotkov bdp. V drugem stolpcu je sicer poleg metode modeliranja, deloma uporabljena tudi metoda povpraševanja po denarju. Iz podpoglavja 2.5 vemo, da naj bi obe metodi dajali tudi rahlo previsoke ocene, zaradi česar verjamem, preglednica 3.1 Obseg sive ekonomije v Sloveniji po letih in različnih avtorjih (v odstotkih od bdp) Leto (1) (2) (3) (4) (5) Drugo 1993 22,62 — 6 16,1 — 10,8199 1994 — — 6,2 4,8 — — 1995 23,9 6,8 6,8 3,1 19,9 — 1996 — 6,8 7 4,9 — 2210 1997 — 7 8,1 2,6 — — 1998 — 6,5 7,6 0,6 — — 1999 — 6,2 6,7 3,8 — — 2000 27,1 6,64 5,4 — 21,5 — 2001 26,7 6,7 6,2 4,5 — 16,5,1320,4,1223,913 2002 28,3 7,5 6,2 4,1 — 2514 2003 29,4 — 4,9 7,6 — 1715 2004 29,0 — — 2,1 — — 2005 28,6 — — — — — 2006 27,2 — — — — — 2007 — — — — — 20-2416 2008 — — — — — 27,317 opombe Naslovi stolpcev: (1) Schneider1 (2003; 2004; 2007a), (2) Flajs in Vajda3 (2004), (3) Nastav in Bojnec (2005),5 (4) Nastav in Bojnec (2007a),6 (5) Nastav in Boj-nec (2007b).7 1 Metoda makromodeliranja. 2 Povprečje od leta 1990 do leta 1993. 3 Določanje izčrpnih nacionalnih računov po Eurostat (2005) oziroma Flajs in Benedik (2007). 4 Siceršnja ocena 5,4 odstotka je bila prenizka zaradi prvotno prevelikega napovedanega bdp za to leto. 5 Metoda razhajanja med registrirano in anketno brezposelnostjo v osnovni obliki. 6 Metoda stopnje aktivnosti prebivalstva. 7 Metoda razhajanj med dejanskimi in registriranimi opravljenimi urami. 8 Kukar in dr. (1995) po metodi dela oziroma stopnji aktivnosti. 9 Kukar in dr. (1995) po metodi nacionalnega računovodstva. 10 Berglez (2000), strokovna ocena durs. 11 Ocenjeno razhajanje med dohodkovno in proizvodno metodo računanja bdp (Flajs in Benedik 2007, 307). 12 Feige in Urban (2008) po spremenjeni metodi porabe električne energije, povprečje 1990-2001. 13 Feige in Urban (2008) po spremenjeni metodi razmerja gotovina/depoziti, povprečje 1990-2001. 14 Klun in dr. (2003), strokovna ocena o z s. 15 Evropska komisija (European Commission 2004), strokovna ocena ozs. 16 sta (2007a), strokovna ocena durs. 17 Repovž (2009) in gzs (2009), strokovna ocena durs. daje tako prikazan obseg rahlo prevelik glede na dejansko stanje v slovenskem gospodarstvu. Po drugi strani pa za podrobno in neposredno merjenje obsega sive ekonomije, tudi prek Eurostatovega tabelaričnega pristopa, velja, da daje relativno nizko oceno (drugi stolpec). Po nekaterih ugotovitvah naj bi bile namreč te ocene vsaj dvakrat nižje od ocen, pridobljenih z drugimi, posrednimi metodami (Ott 2004). Tovrstne ugotovitve se tudi za primer Slovenije izkažejo kot primerne. Razlog za nižje ocene naj bi bil merjenje strani proizvodnje in ne dohodkov, ki bi lahko pokazalo višje ocene sive ekonomije. Dejansko je s tem prikazano samo popravljanje izčrpnosti nacionalnih računov samo na bdp, izračunanega na podlagi proizvodne metode, in ne vključuje tudi morebitno razhajanje med bpd, izračunanim po dohodkovni in proizvodni metodi. Ta ocena sicer ni podana, čeprav je del tovrstnega razhajanja v obsegu dobrih 16 odstotkov potencialno prikriti dohodek, ki bi ga lahko opredelili kot sivo ekonomijo (glej razdelek Metode merjenja bpd in razlike na str. 121). S tega vidika so ocene Flajsa in Vajde (2004) podcenjene in bi bila realna vrednost dejansko vsota obeh številk: ugibam na raven med 10 in 20 odstotki bdp. Tudi ocene v četrtem in petem stolpcu so nižje, saj temeljijo na razhajanju na trgu dela: med registrirano in anketno brezposelnimi osebami (četrti stolpec) ter med dejansko in pričakovano stopnjo aktivnosti (peti stolpec). V prvem primeru so razlike lahko posledica čisto definicijskih razlik med merjenjem števila brezposelnih in tako dejansko ne izkazujejo pravilne razlike med prijavljenim in dejansko opravljenim delom. Poleg tega pa se predpostavlja, da se samo registrirano brezposelni, ki anketno niso brezposleni, ukvarjajo s sivo ekonomijo. Predvsem slednje je očitno napačna predpostavka, saj so se ocene izkazale za zelo nizke in ker je to zgolj posredno merjenje in v najbolj osnovni obliki razhajanja, verjetno ne odražajo realnega stanja na področju sive ekonomije v Sloveniji. Tudi v drugem primeru so ocene ne samo precej nizke, ampak predvsem zelo variabilne. Že slednja lastnost pomeni, daje metoda izjemno nestabilna, saj je poglavitna predpostavka te metode gibanje stopnje aktivnosti prebivalstva, kar očitno za Slovenijo ni bilo primerno. V šestem stolpcu so ocene obsega sive ekonomije v Sloveniji na podlagi metode razhajanja med dejanskimi in registriranimi opravljenimi urami dela. V osnovi pristop gradi na enaki predpostavki, kot pristop iz četrtega stolpca, s pomembno razliko, da odpravi pomanjkljivosti v razhajanju s tem, da se ta meri v dejansko opravljenih urah dela. S tem je iz analize izključena morebitna razlika zaradi različnih definicij, prav tako pa ni uporabljena predpostavka o tem, kdo se ukvarja s sivo ekonomijo (kot je bila pri prejšnjem pristopu, ko naj bi se s sivo ekonomijo izključno ukvarjali samo tisti, ki so registrirano brezposelni, vendar ne tudi anketno brezposelni). Po tem pristopu naj bi se siva ekonomija v Sloveniji gibala v območju okoli 20 odstotkov bdp. Vendar ima tudi ta pristop pomanjkljivosti, saj je to še vedno posredno merjenje obsega sive ekonomije in lahko preceni ali podceni njen obseg. V zadnjem stolpcu so podane različne ocene v posameznem letu. Razlike so seveda prisotne tudi tukaj, opaziti pa je, da so ocene (predvsem ocene strokovnjakov) nekje na ravni okoli 20, novejše celo do 27 odstotkov bdp. Zato bi lahko na tej podlagi zaključil, daje obseg sive ekonomije v Sloveniji med 15 in 20 odstotki bdp ter da večjih znakov trenda, naraščajočega ali padajočega, dejansko ni mogoče najti. Vzroki Ker je vsaka država zgodba zase, to velja tudi za vzroke pojava in razvoja sive ekonomije v Sloveniji. Čeprav slednji niso povsem standardni, pa so večinoma zajeti v vzrokih za pojav sive ekonomije v tranzicijskih državah oziroma jih je mogoče najti med vzroki, ki so bili že ugotovljeni. Spomnimo se že zapisanega, ko sta Glas (1991) in Kukar in dr. (1995) navajala podobne vzroke obstoja in razvoja, ki v celoti segajo v predhodni, socialistični sistem. Večinoma se osredotočajo na tog zakonodajni oziroma pravni okvir, centralno načrtovano in nadzorovano ponudbo blaga (ki je le redko sledila povpraševanju), nestabilno makroekonomsko okolje in povečevanje davčnega bremena v obdobju tranzicije (Glas 1991, 8; Kukar in dr. 1995,1). Podatki za tisto obdobje namreč pokažejo, daje bilo gospodarstvo precej nestabilno: stopnja letne inflacije je bila ob koncu 90. let prejšnjega stoletja tudi do 1.000-odstotna letno (Statistični letopis Republike Slovenije 1996, 247), rast b d p je bila skromna (na primer v letu 1991 zgolj 1-odstotna). Zaposlenost je padala (Statistični letopis Republike Slovenije 1996, 419). Da so določena od teh vprašanj aktualna še danes (in s tem tudi vzrok trenutnem obsegu sive ekonomije v Sloveniji), je razvidno tudi iz vrste aktivnosti države, ki poskuša določene omejitve poslovnega okolja in togega trga dela odpraviti. Tako je na primer takratni finančni minister Bajuk na 5. poslovni okrogli mizi s slovensko vlado, ki je bila 12. 6. 2007, poudaril, da sta v zadnji letih k še povečani gospodarsti rasti veliko prispevali davčna reforma ter uvedba evra, ki obe »poenostavljata poslovno okolje, vnašata stabilnost, kije naše gospodarstvo skozi desetletja ni poznalo, in povečujeta konkurenčnost slovenskega gospodarstva« (http://www.mf.gov.si/slov/mediji/2007/2007-06-12_1.htm). Podobno so bile na področju obrti predstavljene tudi spremembe glede vstopa v obrt, s čimer naj bi se zmanjšale administrativne ovire, med njimi ves potreben postopek za prijavo obrtne dejavnosti ter tudi članarina (s ta 2007b; 2007c; 2007č; http://www.mg.gov.si/nc/si/splosno/cns/novica/ article/11987/5833/). Tovrstne trenutno obstoječe ovire namreč preprečujejo obrtnikom v celoti delovanje v uradni ekonomiji, kar pomeni, da je zagotovo določen del sive ekonomije odraz na takšno stanje. Tudi poročilo Svetovne banke o poslovanju (angl. Doing Business) razkriva za Slovenijo, da je sicer bil opazen napredek na področju varovanja naložb oziroma vlagateljev ter na davčnem področju, hkrati pa imamo v Sloveniji še vedno dolge administrativne postopke - kar seveda pomeni oviro za razvoj podjetništva (World Bank 2006, 30). Vsesplošno je torej možnost (uradnega) poslovanja oziroma delovanja podjetij v Sloveniji precej nizka, saj smo po tej raziskavi šele na 55. mestu med državami sveta. Svoje pa zagotovo prispeva tudi trg dela: najprej s precej visoko mero nefleksibilnosti, proti kateri se borijo spremembe zakona o delovnih razmerjih (glej npr. http://www.zds.si/novinarsko_sredisce/sporocila _za_javnost/50/; zdr 2007; sta 2007d). Poleg tega seje v letu 2007 zmanjšalo število prejemnikov socialne pomoči za več kot 18 odstotkov, kar pomeni, da je do zdaj bilo teh precej - in s tem je bilo tudi več priložnosti za te ljudi, da so delali v sivi ekonomiji. Z zmanjšanjem števila prejemnikov socialne pomoči se zmanjša tudi število brezposlenih, hkrati pa se je položaj na trgu dela izboljševal: vedno več je zaposlenih - kar nakazuje, da je trg dela (vsaj do zdaj) bil pomemben dejavnik pri obstoju sive ekonomije. Torej lahko tudi za Slovenijo rečemo, da so primarni vzroki za pojav in razvoj sive ekonomije vezani na birokratske ovire (obrazci za prijavo sezonskih in drugih del pomenijo breme), tog trg dela (delodajalci si ne upajo zaposlovati redno in uradno, ker imajo v primeru oziroma obod-bju zmanjšanega obsega poslovanja preveč stroškov in ovir) ter davčno breme. Akterji Ker vemo, da so primarni vzroki za delovanje v sivi ekonomiji finančni, med udeleženci v sivi ekonomiji v Sloveniji najdemo predvsem tiste z nizkimi dohodki. Sem bi tako v prvi vrsti prištevali nezaposlene, ne glede na njihovo starost ali spol, kar je tudi predpostavka nekaterih do zdaj že opisanih metod oziroma raziskav pojava v Sloveniji (na primer Kukar in dr. 1995; Nastav in Bojnec 2005). Vendar pa je bilo v prvih le- tih po osamosvojitvi očitno takšnega dela nezaposlenih v sivi ekonomiji bolj malo: »razmeroma nizko vključevanje oseb, ki nimajo redne zaposlitve, v razne alternativne oblike dela« (Kukar in dr. 1995, 6). Hkrati pa »strah pred izgubo raznih socialnih prejemkov navaja nekatere ljudi, da zatajijo svoje delo« (Kukar in dr. 1995,6) več kot očitno govori v prid dosedanjih predpostavkam, da se s sivo ekonomijo v veliki meri ukvarjajo nezaposleni, ki tudi sicer prejemajo določena socialna nadomestila. Sicer pa so med potencialne udeležence v sivi ekonomiji Kukar in dr. (1995, 38) prištevali mladino v rednem izobraževanju (zaradi podaljševanja časa študija, velikega osipa), drugo delovno sposobno ampak neaktivno prebivalstvo (gospodinje, upokojenci ter drugi neaktivni), registrirane nezaposlene osebe ter tudi zaposlene in samozaposlene. Kot pa je bilo ugotovoljeno že v razdelku Akterji v sivi ekonomiji na str. 46, niso med udeležnci v aktivnostih sive ekonomije zgolj tisti z nizkimi dohodki, kar se kaže predvsem pri samozaposlenih. Je pa tudi res, kot trdi Glas (1991, 25), da: »[...] je za sivo ekonomijo potrebno praktično strokovno znanje, zlasti za najbolj množične oblike (gradnja, kmetijstvo, storitve), po drugi strani pa tudi čas. Oboje imajo predvsem delavci v proizvodnji in vzdrževanju, katerih delavnik je čvrsto določen. Strokovnjaki imajo manj časa, tudi manjše potrebe po dodatnem zaslužku, pisarniški delavci nimajo potrebnih znanj, vodilnim delavcem predvsem manjka čas, vrsta oblik sive ekonomije tudi ne ustreza njihovem družbenem statusu, zato se z njo ne ukvarjajo.« Od konca 80. let prejšnjega stoletja se je zaradi določene spremembe dejavnosti sive ekonomije (v prid storitvenim dejavnostim z visoko dodano vrednostjo - glej Nastav in Bojnec 2006) sicer ta slika rahlo prevesila v večji del strokovnjakov v sivi ekonomiji, sicer pa opisano stanje v veliki meri velja v Sloveniji še danes. Glas (1991, 24) je v svoji raziskavi nadalje pokazal, da so se ob koncu 80. let prejšnjega stoletja s sivo ekonomijo v večjem obsegu ukvarjali moški - slabih 44 odstotkov delavcev in pod 33 odstotkov delavk. Kot razlog je navedeno, da gospodinjska dela (ki so neplačana) v večji meri ostajajo v domeni žensk. Od tistih let do danes je seveda gospodarstvo ter udeležba žensk v delu doživelo spremembo in posledično lahko tudi verjamemo, da se je delež moških in žensk (vsaj v določenih dejavnostih) izenačil, če ne celo zamenjal. Danes je namreč tudi v večji meri razširjeno plačevanje za gospodinjske in tipično »ženske« storitve, kot na primer frizerstvo in šiviljstvo. Zagotovo se je zaradi tega tudi delež žensk v sivi ekonomiji v Sloveniji povečal. Bolj podrobna demografska analiza udeležencev v sivi ekonomiji v Sloveniji, ki bi konkretneje razkrila te podatke, žal do zdaj še ni bila pripravljena. Zato sem se tudi sam lotil lastne ankete, kjer sem zbral nekaj tovrstnih informacij o akterjih v sivi ekonomiji (več v podpoglavju 3.4). Evropska komisija (European Commission 2007, 25) ugotavlja (brez večjih odstopanj to velja tudi za Slovenijo), da se dvakrat več moških ukvarja s sivo ekonomijo, da jih je skoraj polovica starih od 15 do 24 let, slabih 30 odstotkov pa 25 do 39 let ter da s starostjo udeležba v sivi ekonomiji pada. Največ, okoli petina za vsako skupino, pa se s sivo ekonomijo ukvarjajo nezaposleni, študentje ter samozaposleni, zanemarljivo majhno pa upokojenci - s pripombo, da študenti za srednjo in vzhodno Evropo (kamor spada tudi Slovenija) niso nadpovprečno vključeni v delovanje v sivi ekonomiji. S tega vidika Slovenija ne odstopa veliko, vendar je za Slovenijo značilno tako imenovano študentsko delo. Pripomniti je treba, da če študent opravi delo in za to dobi plačilo prek študentskega servisa na svojo napotnico, to ne sodi v sivo ekonomijo. Če pa nekdo (navadno ni študent) opravi delo in dobi plačilo prek študentske napotnice nekoga drugega (rednega študenta), torej govorimo o tako imenovanih fiktivnih ali izposojenih napotnicah, pa je to delo dejansko v sivi ekonomiji, saj ne sledi predpisom s področja zaposlovanja oziroma dela. Ta problematika je v Sloveniji bila deležna tudi precejšnje medijske pokritosti (na primer Hitij in Žižek 2006). Študentsko delo se namreč v veliki meri v Sloveniji uporablja kot način izplačila dela v sivi ekonomiji (glej podpoglavje 3.4), že ob koncu podpoglavja 1.5 pa je bilo tovrstno delo umeščeno v shematski prikaz sive ekonomije in drugih področij dela v gospodarstvu. Na podlagi tega bi lahko torej trdili, da je tipični udeleženec v sivi ekonomiji moški, star v povprečju okoli 30 let, višje izobražen ter da je bodisi nezaposlen ali pa samozaposlen (v nižjih starosti tudi študent). Raziskava o neprijavljenem delu (European Commission 2007, 14) je za Slovenijo tudi ugotovila, da se skoraj polovica vsega prometa v sivi ekonomiji odvije znotraj najožjega socialnega kroga družine, prijateljev ali sosedov. Vnovič je treba poudariti, da neplačano delo v družinskem krogu ne sodi v mejo proizvodnje in posledično tudi ne v sivo ekonomijo, če pa se za opravljeno delo uporabi plačano osebje (tudi če bi na primer oče sinu plačal, da mu opere avto), pa to sodi v sivo ekonomijo. 3.2 Vidik trga dela Na podlagi lastnega dosedanjega dela ter prepričanja, da siva ekonomija izhaja v prvi vrsti iz dela ter se v drugi vrsti izraža tudi prek potrošnje, sem se odločil za uporabo pristopov, ki temeljijo na podatkih trga dela ter potrošnje. In sicer se v tem podpoglavju lotim prvega pristopa, pristopa z vidika trga dela. Kot že ime samo pove, temelji na podatkih s trga dela, predvsem na anketi o delovni sili (ads). Kot je bilo na kratko opisano v podpoglavju 2.5, temelji na razliki oziroma razhajanju med dejanskim stanjem in tistim, ki je prijavljeno na trgu dela. Bolj podrobno pa tudi proučitev samih podatkov ads daje osnovo za sklepanje na obseg in predvsem naravo pojava oziroma lastnosti akterjev sive ekonomije. Posredno ocenjevanje obsega sive ekonomije v gospodarstvu s pomočjo podatkov s trga dela obsega primerjavo med uradno merjenim in dejansko opravljenim obsegom dela v gospodarstvu, kjer razlika nakazuje na prikrito delo, na delo na črno, torej na sivo ekonomijo. Nadalje pa je mogoče tudi iz podrobnih podatkov a d s proučiti in določiti obseg sive ekonomije v gospodarstvu in, kar je še bolj pomembno, karakteristike glavnih udeležencev oziroma skupin udeležencev v sivi ekonomiji. V nadaljevanju bom uporabil oba pristopa in v vsaki točki posebej vsakega predstavil ter pripeljal do rezultatov. Prijavljeno in dejansko opravljeno delo Trg dela ima dve plati: uradno in neuradno. Prva ponuja uradne podatke o zaposljivosti, opravljenem delu, nezaposlenosti in podobno, medtem ko druga, neuradna plat daje bolj realne podatke trga dela z vidika opravljenega dela. Osnova metode razhajanja med uradnim in dejansko opravljenim delom je prav razlika med tema dvema vidikoma trga dela. Ta razlika se pojavi zaradi prikrivanja opravljanjenega dela (proizvodnje) v določeni meri, s čimer se posledično prikrijejo tudi tako pridobljeni prihodki. Ta razlika je osnova za prikrite prihodke - torej za sivo ekonomijo. Za vsako od teh strani, dejansko in uradno, obstajata dva vira, ki izkazujeta sliko stanja. Na eni strani podatki iz ads razkrivajo (skoraj) dejansko stanje na trgu dela. Po drugi strani pa uradni podatki Zavoda Republike Slovenije za zaposlovanja (zrsz) oziroma Statističnega urada Republike Slovenije (s u rs) (ali pa kateri drugi podatkovni vir, kjer morajo delodajalci poročati o zaposlovanju) dajejo podatkovni okvir za uradno stanje na trgu dela. Primarni razlog za obstoj razlik med dejansko in uradno merjenim delom v gospodarstvu je razlikovanje v opredelitvah pojmov, kijih proučujeta omenjena dva vira. ads sledi mednarodno primerljivi metodologiji i L o, ki je v določenih segmentih tako bolj stroga kot pa posamezne, v tem primeru Slovenske uradne opredelitve kategorij na trgu dela. Predvsem v nekdanjih socialističnih državah, s široko socialno mrežo in precejšnjimi podporami na trgu dela, med katere spada tudi Slovenija, se uradne evidence trga dela precej razlikujejo od dejanskih. Razloge je po vsej verjetnosti iskati predvsem v formalnostih in tudi zaupanju, ki ga imajo institucije v prebivalstvo: da naj bi tisti, ki so brezposelni in prejemajo denarno pomoč, tudi dejansko iskali službo in ne (tudi z neprijavljenim delom) goljufali državo. Predvsem faza prehoda v tržno gospodarstvo, velika prestrukturiranja v gospodarstvu ter posledični pretresi na trgu dela pa so pripomogli k določenem obsegu tovrstnega »goljufanja«. Tako je lahko na primer nekdo prijavljen na zavodu za zaposlovanje kot nezaposlen in prejema denarno nadomestilo, hkrati pa na črno nekje dela in s tem (še) dodatno zasluži. To je siva ekonomija. Podobno je z upokojenci, ki dejansko po zakonu o pokojninskem in invalidskem zavarovanju (z p i z) ne morejo imeti uradno prijavljene dejavnosti (na primer popoldanski samostojni podjetnik)5 in vse, kar dejansko zaslužijo ob svoji pokojnini že spada v sivo ekonomijo (ker je v nasprotju s predpisi). Prav zaradi tovrstnih razlikovanj med državami je ilo ponudil mednarodno primerljivo metodologijo zbiranja podatkov s trga dela, ki naj bi karseda dobro odražali stanje na tem trgu. Tako lahko na primer že vprašanje brezposelnosti obravnavamo na dva načina in sicer po metodologiji i l o, ki zaradi svoje strožje definicije brezposelnosti6 predstavlja bolj realno stanje tega segmenta na trgu zaposlenosti. Ta metodologija se odrazi v a d s. Sam bom sledil temu viru kot prikazu dejanskega stanja na trgu dela, čeprav ne morem trditi, da ads odraža povsem realno stanje, saj so tudi pri tovrstnem zbiranju podatkov prisotne (vzorčne) napake in neodgovori. Drug način obravnavanja brezposelnosti pa predstavljajo podatki o brezposelnosti z rs z. Te podatke bom vzel kot uradne podatke (brezposelnosti)7 na trgu dela. Brezposelne osebe so osebe, ki v zadnjem tednu pred anketiranjem (Aktivno prebivalstvo (po anketi o delovni sili), Slovenija - metodološka pojasnila: http://www.stat.si/doc/metod_pojasnila/07-008-Mp.htm): • niso delale (niso bile zaposlene ali samozaposlene in niso opravile nikakršnega dela za plačilo), vendar 5. z p iz (1999) določa neke možnosti, kdaj bi upokojenec sicer lahko imel prijavljen popoldanski s.p., vendar so to izjemni primeri. 6. Tako imenovana anketna brezposelnost. 7. Tako imenovana registrirana brezposelnost. preglednica 3.2 Primerjava anketne in registrirane stopnje brezposelnosti za Slovenijo med letoma 1993 in 2006 Leto Anketna Registrirana Leto Anketna Registrirana 1993 9,1 14,4 2000 7,2 12,2 1994 9,0 14,4 2001 5,9 11,6 1995 7,4 13,9 2002 5,9 11,6 1996 7,3 13,9 2003 6,6 11,2 1997 7,1 14,4 2004 6,1 10,6 1998 7,7 14,5 2005 5,8 10,2 1999 7.4 13,6 2006 5.9 9.4 opombe Povzeto po ilo 2007a. • aktivno iščejo delo (v zadnjih štirih tednih so se zglasile na Zavodu za zaposlovanje, poslale prošnjo za zaposlitev ipd.) in • so takoj (v naslednjih dveh tednih) pripravljene sprejeti delo. Med brezposelne osebe štejemo tudi tiste, ki so že našle delo, vendar ga bodo začele opravljati po anketiranju. Po drugi strani pa so registrirane brezposelne osebe »... osebe, stare vsaj 15 let, ki izpolnjujejo splošne zdravstvene pogoje za delo, so prijavljene na Zavodu Republike Slovenije za zaposlovanje, so pripravljene sprejeti zaposlitev in jo same tudi aktivno iščejo. Poleg tega niso v delovnem razmerju, niso upokojene, niso študenti, dijaki, vajenci ali udeleženci izobraževanja odraslih, mlajši od 26 let, in niso na prestajanju zaporne kazni, daljše od 6 mesecev. Prav tako niso samozaposlene osebe, lastniki ali solastniki gospodarskih družb ali lastniki, zakupniki, najemniki ali drugi uporabniki kmetijskega ali gozdnega zemljišča z dobičkom iz dejavnosti oz. katastrskim dohodkom, ki je v preteklem letu presegal zakonsko določeno višino« (Aktivno prebivalstvo, Slovenija - metodološka pojasnila: http://www.stat.si/doc/metod_pojasnila/07-009-MP.htm). V Sloveniji so podatki teh dveh merjenj brezposelnosti na voljo od leta 1993 dalje, ko je bila v Sloveniji uvedena ads. Razlika v celotnem obdobju predstavlja kar nekaj odstotnih točk oziroma tisoče ljudi, ki se sicer z leti znižuje, nakazuje pa na precejšnje razhajanje med dejansko in uradno (registrirano) stranjo na trgu dela (glej preglednico 3.2). Podobno so tudi razlike v določenih opredelitvah aktivnega, delovno aktivnega prebivalstva in podobno, razlikovanje v opredelitvah brezposelnosti je dovolj nazoren prikaz razlik, zato si lahko bralec dodatne razlike pogleda v metodoloških pojasnilih merjenja kategorij na trgu dela. Tovrstna razlikovanja, čeprav v prvi vrsti pogojena z definicijami na papirju, pa odražajo razkorak med dejanskim (ads) in uradnim (zrsz) stanjem na trgu dela. V teh razlikah je mogoče poiskati tudi dejavnosti sive ekonomije. Ker po splošnem prepričanju v Sloveniji večina oseb, ki so na zavodu za zaposlovanje prijavljeni kot brezposelni, dejansko tudi dela na črno, lahko na ta način dobimo prvo, preprosto, vendar pa hkrati ne zelo natančno oceno obsega sive ekonomije oziroma bolj natančno: obsega zaposlovanja v sivi ekonomiji v slovenskem gospodarstvu. Torej nam lahko razlika med registrirano in anketno brezposelnimi osebami poda število ljudi, ki naj bi se ukvarjali s sivo ekonomijo v Sloveniji. Nekaj avtorjev je doslej sledilo pojavu sive ekonomije prek določitve (potencialnega) števila udeležencev v sivi ekonomiji, na primer Kukar in dr. (1995), Crnkovic Pozaic (1999), Kalaska in Witkowski (1999). Za skupni učinek prikritega delovanja, to je sive ekonomije, na gospodarstvo bi bilo treba izvesti preračun podatkov o zaposlovanju v sivi ekonomiji prek mer produktivnosti v sivi ekonomiji v končni rezultat, in sicer obseg sive ekonomije kot odstotek uradnega bdp. Problematiko produktivnosti so največkrat obravnavali zelo pragmatično: predpostavljala se je enaka produktivnost v obeh, sivi in uradni ekonomiji, kot na primer Kukar in dr. (1995) pri ocenjevanju sive ekonomije v Sloveniji in oecd (2002) pri opisovanju metode vložkov dela (glej v nadaljevanju). Preračuni iz podatkov o številu zaposlenih v sivi ekonomiji na v denarju izražene vrednosti sive ekonomije potekajo prek uporabe določenih razmerij, največkrat bdp (oziroma dodana vrednost, še posebno če imamo opravka z razdelitvijo po dejavnosti) na uradno zaposlenega. Slednje razmerje predstavlja produktivnost v uradni ekonomiji. V najpreprostejši obliki enačenja produktivnosti v sivi in uradni ekonomiji, prek teh razmerij in že določenega števila zaposlenih v sivi ekonomiji, lahko pridemo do iskanega rezultata, obsega sive ekonomije v gospodarstvu, izraženega v odstotku od uradnega bdp. Čeprav je tak preprost izračun oziroma ocena obsega sive ekonomije v gospodarstvu zaradi svoje enostavnosti privlačen, pa je prav zaradi tega tudi precej vprašljiv kot merilo za natančne ocene in proučevanje tega pojava v gospodarstvu. Tak pristop je namreč podvržen nekaterim pomembnim pomanjkljivostim. Prva poglavitna omejitev pristopa je precej nerealna predpostavka, da vsi registrirano brezposelni delajo za polni delovni čas v sivi ekonomiji in da poleg tega nihče iz uradne ekonomije ne dela (deloma, popoldansko oziroma v prostem času) v sivi ekonomiji. To seveda lahko privede do pristranskosti ocen navzgor, ki pa je do določene mere omiljena z dejstvom, da tudi ads verjetno vsebuje določeno mero nezadostnega oziroma premajhnega poročanja. Vsekakor je tudi velika verjetnost, da redno zaposleni za polni delovni čas del svojega prostega časa namenijo dejavnostim v sivi ekonomiji, kar sta v svoji študiji sive ekonomije na Norveškem potrdila tudi Isachsen in Str0m (1985,35): »Bolj je verjetno, da zaposleni delajo za skrajšan delovni čas v obeh sektorjih.« Temu primerno je torej treba tovrstne rezultate jemati z dobršnjo mero distance, saj omejitve te vrste brez zelo podrobne in specifične ankete o sivi ekonomiji praktično ni mogoče odpraviti. Druga pomanjkljivost je do določene mere povezana s prejšnjo, in sicer se nanaša na doslednost različnih podatkovnih virov. Podatki ads in podatki iz administrativnih virov (zrs z) niso usklajeni, saj prvi merijo, ali oseba opravlja delo, medtem ko drugi predstavljajo mero službe - torej, ali ima oseba službo (delovno mesto). Poleg tega, kot poudarjata tudi Kalaska in Witkowski (1999) oziroma je mogoče zaslediti v metodoloških pojasnilih (http://www.stat.si/doc/metod_pojasnila/07-008 -MP.htm; http://www.stat.si/doc/metod_pojasnila/07-009-MP.htm), so neskladja med viroma prisotna tudi na račun osnove posameznikov oziroma zajetja teh: ads na primer zajema samo zasebna gospodinjstva, vključi pa tudi na primer študente in dijake, ki so v referenčnem obdobju opravili delo. Po drugi strani pa z rs z iz zaposlitvene evidence izključuje zaposlene po pogodbah o delu oziroma avtorskih pogodbah. Tretja in verjetno tudi najbolj pereča pomanjkljivost je vprašanje produktivnosti v sivi ekonomiji, še posebej ob uporabi zgolj posrednih metod merjenja njenega obsega v gospodarstvu. Kot je bilo že zapisano, se oblikujejo določene predpostavke oziroma približki glede produktivnosti v sivi ekonomiji in sicer glede na produktivnost v uradni ekonomiji. Preprosto enačenje teh produktivnosti pa ni nujno skladno z dejanskim stanjem. Pri proučevanje produktivnosti v sivi ekonomiji se nanjo gleda z vidika proizvajalca, delavca. Z vidika države bi se namreč lahko vprašali, ali je produktivnost v sivi ekonomiji sploh lahko večja, kot je tista v uradni ekonomiji. Slednja pri prodaji namreč vsebuje poleg cene tudi davke na proizvode/storitve, s katerimi se financira tudi javne dobrine. Tako bi bilo proizvajati in prodajati v uradni ekonomiji z vidika države bolj produktivno, saj pokrije tako stroške (in dobiček) proizvajalca, kot tudi zagotovi finančna sredstva za javne dobrine, medtem ko delo in prodaja v sivi ekonomiji zagotovi samo prvi del: pokritje stroškov in dobiček proizvajalca. Vendar pa se pri vprašanju produktivnosti osredotočim na vidik proizvajalca. Na področju produktivnosti v sivi ekonomiji je bilo v dosedanjem delu zgolj nekaj osnovnih predpostavk in razmišljanj, ki velikokrat sicer slonijo na vprašalnikih, torej neposrednih metodah proučevanja sive ekonomije. Isachsen in Str0m (1985) sta pri vprašanju produktivnosti v sivi ekonomiji ločila tiste, ki so bili odpuščeni (in so se odločili za udej-stvovanje v sivi ekonomiji) in tiste, ki se prostovoljno odločijo za delovanje v sivi ekonomiji. Ugotovila sta, da se ti dve skupini (zaposlenih) razlikujeta po produktivnosti, posledično pa tudi po dohodku, saj je v sivi ekonomiji »plačilo bolj verjetno skladno s produktivnostjo.« (Isachsen in Str0m 1985,34). S tega vidika se tudi bolj produktivni zaposleni preusmerijo v sivo ekonomijo. Schneider (2003, 34) prav tako pravi, da je »produktivnost v sivi ekonomiji zelo verjetno znatno višja kot pa v uradni ekonomiji.« Po drugi strani pa velja, da so odpuščeni, torej tisti, ki so primorani poiskati delo v sivi ekonomiji, navadno manj produktivni delavci, kar posledično zniža produktivnost v sivi ekonomiji. Tako sta prisotni obe smeri: da je produktivnost v sivi ekonomiji glede na uradno ekonomijo višja, kar lahko podkrepimo tudi z dejstvom, da sta s tem, ko zaposleni delajo zase, motivacija in posledično produktivnost višji. Po drugi strani pa delo v sivi ekonomiji zahteva prikrivanje in skrivanje, to pa pomeni dodatna sredstva, kar znižuje produktivnost, ki bi jo lahko dosegli v uradni ekonomiji. Prav tako že omenjeno dejstvo o delovni intenzivnosti sive ekonomije pomeni tudi to, daje dostop do visoke tehnologije in s tem kapitalno zahtevnih naložb zelo omejen, kar še nadalje zniža produktivnost glede na uradno ekonomijo. Torej, vprašanje produktivnost je verjetno pri tem pristopu še največja ovira na poti do doslednih ocen sive ekonomije in enostavno enačenje produktivnosti v uradni in sivi ekonomiji ni zadostno. Za premostitev teh neskladij sem uporabil nekatere prijeme, ki so navedeni spodaj. Kar zadeva prvo omejitev, to je, da naj bi vsi ti potencialni udeleženci tudi dejansko delali v sivi ekonomiji (in nihče drug), zaradi prikrivanja podatkov nikoli ne bo v celoti odpravljena z uporabo takšnega, posrednega pristopa ocenjevanja sive ekonomije. Zato tudi, kot sem zgoraj že zapisal, je to predpostavka, ki jo moramo vzeti v zakup pri uporabi takšne metode. Do določene mere pa se bo ta problem zmanjšal z odpravljanjem druge ovire, to je neskladja med obema viroma podatkov. Za odpravo te težave bom sledil pristopu, tako imenovani metodi delovnega vložka (angl. Labour Input Method - L1 m), ki je opisan v naslednjih petih korakih (oecd 2002, 53, 72): • oceni vložek (uradnega) dela, kije osnova ocenam bdp. Uporaba dela se pridobi iz posebej prilagojenih vprašalnikov podjetij ali iz podatkov Zavoda za zaposlovanje; • oceni vložek (dejanskega) dela iz anket gospodinjstev oziroma ankete o delovni sili; • standardiziraj ocene vložkov dela, kar pomeni, da se oboji podatki pretvorijo v iste enote mere vložka dela, na primer v ure dela ali ekvivalente polne zaposlenosti; • primerjaj ta dva sklopa podatkov in • določi faktor preračuna, ki popravi ocene celotnega proizvoda oziroma dodane vrednosti in tako vključi sivo ekonomijo iz prejšnjega koraka v uradne izračune. Tretja točka je tista, kije pomembna za odpravljanje opisane težave: s standardizacijo se namreč izloči vpliv različnega obravnavanja (služba ali delo) ter tudi težavo glede polne zaposlitve ali zaposlitve za manj kot polni delovni čas. Uporabil bom ure dela in tako prek določenih informacij preračunal tako uradno kot dejansko opravljeno delo na skupne enote. Vseeno pa je treba pri tem imeti v mislih, da je podlaga za primerno uporabo te metode vsekakor podrobna statistična raziskava z zanesljivimi rezultati in široko podatkovno bazo. Če so na voljo dovolj podrobni podatki, lahko razmerja in ocene podajamo na ravni področij dejavnosti oziroma še nižje in ne nujno samo za celotno gospodarstvo. To igra pomembno vlogo pri primerni razvojni, strukturni in drugi gospodarski politiki. Glavna pomanjkljivost lim metode je visoka odvisnost od podrobne a d s, ki pa za Slovenijo obstaja. Poleg tega so zaželene druge, specifične in namenske ankete, še posebej za tretji in peti od zgoraj predstavljenih korakov. Če te niso na voljo, »se lahko uporabijo podatki iz anket podjetij in administrativnih virov« (oecd 2002, 73). Glede na razpoložljivost podatkov oziroma prisotnost specifičnih anket v Sloveniji8 lahko (delna) standardizacija podatkov poteka le prek dejanskih opravljenih ur, ki pa so za Slovenijo na voljo (na ravni dejavnosti) zgolj za leta 1995, 2000 in 2004. Na ta način so prve štiri točke od zgoraj opisanega postopka metode delovnega vložka urejene. Lahko pa opazimo, da je še vedno v peti točki potreben preračun iz fizičnih v vrednostne enote, za 8. Za dejansko stanje na trgu dela in opravljene ure so na voljo podatki ads, poleg tega pa kot uradno stran trga dela s u rs opravlja na vsakih nekaj let (štiri oziroma pet) analizo o stroških dela, v kateri so ena od postavk tudi dejansko opravljene ure. kar pa se potrebuje neki koeficient preračuna - ki v osnovi meri produktivnost v sivi ekonomiji glede na uradno ekonomijo. S sledenjem metodi delovnega vložka je torej del pomanjkljivosti odpravljen oziroma znižan na najnižjo mogočo vrednost. Ostaja pa še vedno pereč problem produktivnosti v sivi ekonomiji. Od preprostega enačenja produktivnosti v uradni in sivi ekonomiji lahko k bolj realni sliki pridemo z natančno specifično anketo o sivi ekonomiji, kar pa je že neposredno merjenje sive ekonomije. Če pa ostanemo v okvirjih posrednih metod, je eden od korakov naprej dopustitev različnih scenarijev skupne produktivnosti v sivi ekonomiji glede na uradno ekonomijo. Tako lahko na primer dobimo spodnjo, srednjo in zgornjo oceno oziroma mejo obsega sive ekonomije v gospodarstvu. Po prvem pristopu ocenimo, da je skupna produktivnost v sivi ekonomiji za recimo deset odstotkov manjša kot v uradni ekonomiji. Drugi scenarij predvideva enakost produktivnosti in tretji za deset odstotkov višjo produktivnost v sivi ekonomiji glede na uradno ekonomijo. Da bi dobili bolj zanesljive rezultate, je treba obravnavati problematiko produktivnosti na ravni dejavnosti. To v grobem pomeni, da je treba za vsako panogo dejavnosti določiti faktor produktivnosti, ki meri produktivnost sive ekonomije glede na uradno ekonomijo (glej spodaj). Celoten postopek izračuna obsega sive ekonomije v posamezni panogi dejavnosti je opisan v nadaljevanju. Metodologija in viri podatkov Med najpomembnejše agregate v gospodarstvu zagotovo spada bruto domači proizvod (bdp), ki se tudi najpogosteje uporablja za potrebe primerjave v času in prostoru. Prav tako je tudi produktivnost navadno merjena, ko govorimo na primer o produktivnost dela, kot bdp na zaposlenega. Sicer je produktivnost fizična mera, vendar se v ekonomiji kot merilo produktivnosti dela upošteva tovrstne vrednostne izraze produktivnosti. Zato bom tudi sam sledil temu koraku. Pozneje bom predstavil, kako se bo s tem vrednostnim količnikom produktivnosti dalo uporabljati rezultate tudi v namene primerjave (saj se siva ekonomija meri v odstotku bdp). Vendar pa, ko z analizo stopimo korak globlje, na raven dejavnosti, takrat kot merilo produktivnosti oziroma uspešnosti uporabimo drugo kategorijo, dodano vrednost (dv). dv namreč predstavlja tisti čisti dodatek, čisti proizvod in/ali storitev (izraženo vrednostno), ki ga ustvari določena panoga dejavnosti kot na primer kmetijstvo, predelovalna industrija, osebne sto- ritve. Poleg tega je dostopnost podatkov na ravni dejavnosti omogočena za kategorijo dodane vrednosti. Za potrebe računanja produktivnosti v uradni ekonomiji sem vzel dodano vrednost po dejavnostih za iskana leta in sicer preračunano na milijone evrov po fisknem tečaju leta 2007. Vir podatkov je surs (Bruto domači proizvod, 1995-2006: http://www.stat.si/doc/vsebina/03/BDP_1995-2006_temagr_SLO.xls). Vendar kot merilo standardizacije zaradi prej opisanih težav nisem upošteval števila zaposlenih ali števila služb, temveč kar število opravljenih ur. Seveda se pojavi vprašanje, ali opravljena ura dela res odraža delo, saj se predvsem v storitvenem sektorju včasih produktivnost ne veže toliko na ure dela, temveč bolj na opravljeno delo. Kot neki kompromis in približek realnemu stanju (ki je še vedno vezano na recimo 40 urni delovnik tedensko) sem upošteval zgolj podatke o dejansko opravljenih urah dela. Kot vir podatkov dejansko opravljenih ur dela v uradni ekonomiji sem vzel statistično raziskavo SURS o stroških dela, in sicer so ti na voljo za leta 1995, 2000 in 2004 (Statistične informacije, št. 26/2000; št. 112/2003; št. 18/2007). Tovrstne dejansko opravljene ure dela v uradni ekonomiji bom označeval s hUE,i. Dejansko opravljene ure »vsebujejo opravljene ure (ure, opravljene v polnem delovnem času ali v delovnemu času, krajšem ali daljšem od polnega). Vsebujejo tudi ure porabljene za pripravo na delo, popravilo, vzdrževanje in popravilo orodja ali strojev, zastojev pri delu (nesreče, pomanjkanje materiala) ali pisanja poročil. Ne vsebujejo plačanih in neplačanih delovnih ur, ko zaposlene osebe niso delale ali jih ni bilo na delovnem mestu (malica, dolga 30 in več minut, kosilo, dopust, bolniška odsotnost (manj in več kot 30 dni), državni prazniki, dela prosti dnevi, študijski dopust, izobraževanje, plačane odsotnosti do 7 dni, čakanje na delo itn.) ter prevoza na delo in z dela.« (Statistične informacije, št. 18/2007, 42) Vendar je treba imeti v mislih, da ta vidik ur zajema zgolj opravljene ure dela pri pravnih osebah, torej izključuje opravljene ure dela (pri) samozaposlenih. Drug vidik opravljenih ur dela, ki ga upoštevam kot tistega, ki odraža realno stanje na trgu dela, pa ponudi A d s, in sicer prav tako v obliki dejansko opravljenih ur dela. Te dejansko opravljene ure dela merijo skupno dejansko opravljene ure dela v gospodarstvu in jih bom označeval z hSK,i. Opredelitev teh ur po ilo je praktično enaka tisti, ki jo pri svoji raziskavi uporablja surs (ilo 2007b). To pomeni, da sta ti dve podatkovni osnovi primerljivi, razen z že omenjeno razliko v zajemanju. Zato bi bilo treba podatke ads o dejansko opravljenih urah popraviti. Od- šteti bi namreč bilo treba samozaposlene. Delež samozaposlenih je po obravnavanih letih (1995, 2000 in 2004) približno enak, in sicer 18,8,18 in 17,8 odstotkov celotne zaposlenosti (Statistični letopis Republike Slovenije 1996, preglednica 12.2; Statistični letopis Republike Slovenije 2007, preglednica 12.4). Vendar se takoj pojavi pomislek, kajti prav samoza-posleni naj bi v največji meri delovali v sivi ekonomiji. In s tega vidika bi na ta način takoj izločili tudi sivo ekonomijo. Res je sicer, da se s sivo ekonomijo ne ukvarjajo zgolj samozaposleni, vendar na tej točki zaradi posrednega načina ocenjevanja obsega sive ekonomije dodatnih sprememb v podatkih ne bom uvajal. Vsakršne spremembe bi namreč temeljile na novih predpostavkah in pri posrednem ocenjevanju je najbolje se držati čim manj in čim bolj preprostih predpostavk - v nasprotnem primeru gre za zapletanje brez konkretne osnove. Podatki so dostopni na spletnem portalu statističnih podatkov trga dela ilo (Laborsta Internet, http://laborsta.ilo.org/). Vendar pa so se ti podatki, ki so bili tudi osnova za že predstavljene izračune Nastav in Bojnec (2007b), izkazali za napačne, saj predstavljajo običajno opravljene ure dela in ne dejansko opravljenih ur dela, kot je zapisano. Dokaz so podatki ads za Slovenijo, kijih sporoča izvajalec, torej surs. Ti so dostopni v agregirani obliki v statističnem letopisu (Statistični letopis Republike Slovenije 2000; 2005; 2007). Vendar pa sem se na tej točki zaradi dostopnosti osnovnih podatkov ads, torej na ravni posameznega anketiranca, odločil za to poglobljeno uporabo podatkov (SURS 2008). Osnovne podatke ads sem uporabil za izračune o povprečnih tedenskih, dejansko opravljenih urah dela delovno aktivnega prebivalstva. V izračune so vštete vse osebe, četudi je bila opravljena zgolj ena ura dela za plačilo ali dobiček. S tem se je dejansko vključil celoten dejanski vidik opravljenih ur na trgu dela v Sloveniji. Podatki so, podobno kot prej, izračunani za leta 1995, 2000 in 2004. Kot mero produktivnosti sem tako vzel dodano vrednost v posamezni i-ti panogi dejavnosti (DVi) glede na število dejansko opravljenih ur v tej i-ti panogi dejavnosti (hi). Tako dobljeno mero produktivnosti, torej dodano vrednost na opravljeno uro v i-ti panogi dejavnosti (dvi) naprej uporabim pri izračunu dodane vrednosti v sivi ekonomiji. Preden se lotimo samega izračuna in dobimo končni rezultat, je seveda treba na kratko razložiti postopek. Prvobitnega pomena je, da sem celotno oziroma skupno gospodarstvo (SK) razdelil na dve medsebojno izključljivi enoti: uradna ekonomija (UE) in siva ekonomija (SE). Podatki, dostopni iz tako imenovanih uradnih, administrativnih evidenc, torej kot sta zrsz ter SURS, so tisti, ki sem jih vzel kot merilo uradne ekonomije - kot sem že omenil, raziskava o stroških dela daje podatke o dejansko opravljenih urah v gospodarstvu. Drug vir podatkov, ki odraža bolj realno stanje na področju trga dela v Sloveniji, pa je že omenjena a d s. Ta vir podatkov bom torej uporabil kot merilo za SK, ki je seveda vsota UE in SE. Da bi prišel do rezultata, torej dodane vrednosti v sivi ekonomiji po posamezni i-ti panogi dejavnosti (DVse,0 oziroma do odstotka sive ekonomije v uradni ekonomiji po posamezni i-ti panogi dejavnosti (SEi), bom deloma sledil navodilom zgoraj opisane metode delovnega vložka, pri vprašanju produktivnosti pa bom, kot sem že nakazal, vpeljal lastna merila produktivnosti. Torej, prvi korak temelji na osnovni ideji uporabljene metode, to je razkoraku med uradno merjenim in dejanskim stanjem na trgu dela, v tem primeru številu opravljenih ur dela. Če želim dobiti oceno dejansko opravljenih ur dela v sivi ekonomiji v i-ti panogi dejavnosti (hSE,i), moram od dejansko opravljenih ur, ki merijo skupno opravljene ure v gospodarstvu (Hsk,;), odšteti uradno prijavljene dejansko opravljene ure dela v i-ti panogi deeavnosti (Hue,i): hSEi = hSKi - huE,i. (3.1) S tem sem dobil fizično merilo za sivo ekonomijo, ki ga je treba zdaj pretvoriti v vrednostno merilo oziroma na koncu v odstotek uradno merjene ekonomije. Zato je naslednji korak izračun mere produktivnosti v uradni ekonomiji na ravni posamezne panoge dejavnosti, in sicer kot: dvuE,i = --• (3-2) hUE,i To produktivnost nadalje z uporabo koeficienta relativne produktivnosti v sivi ekonomiji v posamezni i-ti panogi dejavnosti (a;) pretvorim v mero produktivnosti v sivi ekonomiji na ravni panoge dejavnosti: dvSE,i = ai • dvuE,i. (3.3) Koeficient relativne produktivnosti v sivi ekonomiji posamezne panoge dejavnosti ai je izražen relativno glede na produktivnost posamezne dejavnosti v uradni ekonomiji. Koeficient ima vrednost 1, če sta produktivnosti v obeh primerih enaki, če je produktivnost v sivi ekonomiji za 10 odstotkov večja, kot v uradni ekonomiji, ima koeficient vrednost 1,1 in tako naprej. Postavlja se seveda poglavitno vprašanje, kako dolo- čiti vrednosti teh ai. Sam sem se odločil, da bom skladno z že prej zapisanim na to temo za določene dejavnosti predpostavljal do neke mere nižjo produktivnost v sivi ekonomiji, kot je v uradni, za nekatere enako, za tretje pa spet višjo. Razmišljanje in posledično tudi vrednosti posameznih koeficientov ai podajam v nadaljevanju. Za določene, sicer podpovprečno produktivne dejavnosti bi tako lahko predpostavljali, da je tudi v sivi ekonomiji produktivnost v teh dejavnostih nižja, kot pa je v uradni. To lahko podkrepimo v luči predhodno opisanega razmišljanja Isachsena in Str0ma (1985,34), da naj bi manj produktivne dejavnosti verjetno več odpuščale in posledično bodo tudi (ti) odpuščeni manj produktivni. Dejansko bi lahko tudi sklepali, da določene dejavnosti po mednarodni standardni klasifikaciji dejavnosti (1 s i C Rev. 3) oziroma usklajeni nacionalni Standardni klasifikaciji dejavnosti (skd), kot so na primer dejavnosti kmetijstva, lova, ribolova in premogovništva (to je dejavnosti A, B in C), delujejo v sivi ekonomiji s podpovprečno produktivnostjo kot pa v teh istih dejavnostih v uradni ekonomiji. Predelovalne dejavnosti (D) in dejavnosti oskrbe z elektriko, plinom in vodo (E) so enako produktivne v sivi ekonomiji kot v uradni ekonomiji, medtem ko so ostale, storitvene dejavnosti za deset odstotkov bolj produktivne kot pa v uradni ekonomiji. V teh lahko predpostavljamo, da je brezposelnost manj prisilna, v smislu, da se zaposleni sami odločajo za to oziroma, da velikokrat tudi poleg uradne zaposlitev na črno delajo v teh, nadpovprečno produktivnih dejavnostih. Takšne izračune za Slovenijo sva Nastav in Bojnec (2007b) uporabila za ocenjevanje obsega sive ekonomije v Sloveniji za leti 1995 in 2000. Te izračune oziroma predpostavke pa lahko dodatno preverimo/podkrepimo s podatki o gibanju zaposlenosti po posameznih dejavnostih, iz katerih lahko odčitamo iskana gibanja, ki nadalje vodijo do določitve mer produktivnosti po dejavnostih in posledično do končne ocene obsega sive ekonomije v gospodarstvu. Če se na primer v določeni dejavnosti nezaposlenost poveča, potem je to znak, daje produktivnost v tej panogi dejavnosti v sivi ekonomiji nižja kot v uradni ekonomiji. Iz prej predstavljenih ugotovitev Isachsena in Str0ma (1985) bodo odpuščeni delavci nižje produktivnosti in ob njihovem vstopu v sivo ekonomijo se bo produktivnost v celotni sivi ekonomiji v tej panogi dejavnosti znižala glede na uradno ekonomijo te panoge dejavnosti. Žal zrs z ne zbira podatkov o dejavnosti predhodne zaposlitve trenutno brezposelnih oseb, ki bi bistveno pripomogli k natančnejšim izračunom in bolj zanesljivim rezultatom o obsegu sive ekonomije po dejavnostih oziroma v celotnem preglednica 3.3 Indeksi gibanja povprečnih mesečnih bruto plač po panogah dejavnosti Dejavnost 2006/ 2004/ 2000/ 2004/ 1995 1995 1995 2000 A Kmetijstvo, lov, gozdarstvo 220,2 202,4 159,7 126,7 B Ribištvo 217,3 191,4 125,1 C Rudarstvo 272,4 247.1 165,4 149,4 D Predelovalne dejavnosti 271,5 243,4 173,7 140,1 E Oskrba z elektriko, plinom in vodo 279,1 242,2 163,7 148,0 F Gradbeništvo 252,8 231,7 169,0 137,1 G Trgovina in popravila mot. vozil 228,8 209,7 153,2 136,9 H Gostinstvo 196,3 185,3 139,4 132,9 I Promet, skladiščenje in zveze 247>5 232,0 166,4 139,4 J Finančno posredništvo 263,2 233,1 165,6 140,8 K Nepremičnine, najem in poslovne storitve 237,9 225,9 162,5 139,1 L Javna uprava, obvezna socialna varnost 234,3 220,2 166,8 132,0 M Izobraževanje 300,3 274,0 185,4 147,8 N Zdravstvo in socialno skrbstvo 252,5 242,5 174,3 139,1 O Druge javne, skupne in osebne storitve 227,3 222,8 168,1 132,6 Skupaj 259.5 238,9 171,1 139,6 opombe Lastni izračuni na podlagi podatkov iz Statističnega letopisa Republike Slovenije 1996, preglednica 13.2; 2007, preglednica 13.2. gospodarstvu. Delno je to mogoče ugotoviti za vzorec iz a d s. Kot nadomestek pa lahko vzamemo podatke o gibanju zaposlenosti oziroma novem, dodatnem zaposlovanju oziroma številu na novo ustvarjenih delovnih mest po panogah dejavnosti. Tam, kjer je več zaposlovanja, tam so višji dobički, večja dodana vrednost in je produktivnost višja. Posledično je tudi več priložnosti za delovanje v sivi ekonomiji, kjer lahko predpostavljamo, da bi bila produktivnost še višja kot v uradni ekonomiji, saj bi se, po stopinjah ugotovitev Isachsena in Str0ma (1985), ljudje za delo v sivi ekonomiji v tej panogi dejavnosti odločali prostovoljno in z višjo produktivnostjo. Kot komplementarno merilo zaposljivosti v določenih panogah dejavnosti bi seveda lahko vzeli tudi merilo plač: tam, kjer so plače višje oziroma je njihova stopnja rasti višja, tam je višja produktivnost - kar vpliva tudi na višjo relativno produktivnost v sivi ekonomiji. V preglednici ) pa podajam preračunane indekse povprečnih mesečnih bruto plač, in sicer za celotno obdobje 1995-2006 in še bolj pomembno (pri- merno), za obdobje od 1995-2004, ki je tudi proučevano obdobje, prav tako pa je tudi metodološko usklajeno, saj seje z letom 2005 spremenila metodologija zbiranja tovrstnih podatkov (Statistični letopis Republike Slovenije 2007, 239), ter za vmesni obdobji (to je od 1995 do 2000 ter od 2000 do 2004). Opaziti je, da so predvsem v dejavnostih rudarstva (C), predelovalnih dejavnostih (D), oskrbe z elektriko, plinom in vodo (E), finančnega posredništva (J), izobraževanja (M) ter zdravstva in socialnega skrbstva (N) plače v povprečju rasle hitreje kot drugje. Po absolutnih vrednostih pa so povprečne mesečne bruto plače še vedno med najvišjimi v dejavnostih od dejavnosti prometa, skladiščenja in zvez (I), izstopata pa tudi dejavnosti rudarstva (C) in oskrbe z elektriko, plinom in vodo (E). Preglednica 5.5 pa prikazuje enake indekse, tokrat za celotno zaposlenost po dejavnostih v tem obdobju. Opazen je rastoči trend v dejavnostih od gradbeništva (F) naprej, kar je povsem skladno s postavljenimi predpostavkami o gibanju zaposlenosti in posledično tudi o produktivnosti: tam, kjer je prisotno veliko dodatnega zaposlovanja, tja gredo ljudje, saj jih privlačijo navadno boljše plače (opaziti iz zgornje razprave). Zanimiv je tudi pogled na gibanje zaposlenosti oziroma števila samo-zaposlenih, saj se je to še bolj izrazito povečevalo v teh dejavnostih, za katere sem pričakoval višjo produktivnosti v sivi ekonomiji. Za samoza-poslene (kot je bilo že omenjeno) se predpostavlja, da imajo večjo nagnjenost (možnosti) k sivi ekonomiji. Tudi pregled gibanja dodane vrednosti po panogah dejavnosti in letih (preglednica 1.4) sovpada s predstavljenimi gibanji in postavljenimi predpostavkami. Obseg posameznih dejavnosti se je z leti vsekakor spreminjal, saj se z razvojem gospodarstva vedno več dela in dodane vrednosti ustvari v bolj storitvenih oziroma visoko-tehnoloških dejavnostih (kot sem že omenil in je razvidno iz preglednice 3.4). Produktivnost se je s tega vidika tudi v času in po dejavnostih spreminjala, ne morem pa trditi, da se je z leti spreminjala tudi relativna produktivnost v sivi ekonomiji. Sama produktivnost se je zagotovo spreminjala tudi v sivi ekonomiji, vendar ta zgolj sledi produktivnosti v uradni ekonomiji (z določeno vrednostjo koeficienta relativne produktivnosti) - nerealno je namreč pričakovati, da bi bila siva ekonomija nosilec produktivnosti, kar bi pomenilo, da bi se v sivi ekonomiji uvedla neka nova tehnologija, ki bi določala standard produktivnosti v gospodarstvu. Če bi to bilo res, bi seveda takšno proizvodnjo bilo veliko lažje odkriti (kazni in pregon sive ekonomije), poleg tega pa (še posebej v današnjih časih) varovanje intelektualne in preglednica 3.4 Gibanje dodane vrednosti v osnovnih cenah (milijoni evrov) po panogah dejavnosti in letih (1) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 A 359 387 461 483 455 494 514 613 535 608 619 602 B 2 2 2 2 2 3 2 3 4 4 4 4 C 86 88 99 105 103 104 95 93 110 127 127 135 D 2253 2605 3018 3350 3689 4127 4662 5065 5575 5809 5917 6381 E 217 249 279 373 368 429 512 585 599 689 739 792 F 457 578 667 743 911 973 983 1069 1179 1258 1428 1659 G 1031 1129 1387 1476 1570 1721 2031 2287 2515 2712 2964 3169 H 200 238 281 304 331 361 403 445 486 524 557 615 I 583 679 805 891 982 1078 1293 1427 1596 1741 1909 2084 J 496 569 551 552 662 773 798 894 937 1054 1085 1310 K 1174 1405 1560 1798 2096 2314 2827 3295 3596 3947 4214 4478 L 504 601 688 756 853 961 1071 1187 1344 1445 1525 1613 M 458 520 612 665 742 861 1007 1108 1211 1329 1424 1499 N 448 501 568 613 691 799 929 1010 1088 1187 1275 1322 O 271 318 374 427 527 553 670 689 745 847 903 968 P 4 4 4 5 6 6 7 6 5 6 5 5 Y. 8543 9870 11357 12544 13991 15556 17804 19776 21523 23288 24695 26638 opombe (1) Za nazive dejavnosti glej preglednico 3.5. Povzeto po Statistični letopis Republike Slovenije 1996, preglednica 27.1; 2000, preglednica 27.1; 2005, preglednica 26.1; 2007, preglednica 26.1. predvsem industrijske lastnine nudi spodbude, da se produktivnost primarno določa v uradni ekonomiji. Siva ekonomija pa tej le sledi. Zato predpostavljam, da se zgoraj opisana gibanja plač in zaposlenosti, ki sem jih upošteval pri določanju vrednosti koeficienta relativne produktivnosti, za te potrebe v proučevanem obodbju konstantne - to dejansko pomeni, da imam za celotno proučevano obdobje (leta 1995, 2000 in 2004) konstante vrednosti ai po panogah dejavnosti i. Te vrednosti za celotno obdobje 1995-2004 sem oblikoval tako, da sem najprej za vsako kategorijo (dodano vrednost, zaposlenost, plače) določil relativno gibanje indeksa za posamezno panogo dejavnosti i glede na celotno gospodarstvo. S tem sem pogledal, kako se je na primer dodana vrednost v panogi dejavnosti kmetijstva v proučevanem obdobju gibala glede na (povprečno) gibanje v celotnem gospodarstvu. V drugem koraku pa sem za vse tri kategorije (dodano vrednost, zaposlenost, plače) tako določena relativna gibanja po panogi dejavnosti i izračunal pov- preglednica 3.5 Indeksi gibanja zaposlenosti po panogah dejavnosti Dejavnost 2006/ 2004/ 2000/ 2004/ 1995 1995 1995 2000 A Kmetijstvo, lov, gozdarstvo 68,6 72,6 81,9 88,6 B Ribištvo 90,6 96,4 88,0 109,5 C Rudarstvo 42,7 46,7 62,3 75,1 D Predelovalne dejavnosti 83,0 86,1 90,1 95,5 E Oskrba z elektriko, plinom in vodo 88,6 87,6 89,8 97,6 F Gradbeništvo 126,4 113,5 116,7 97,2 G Trgovina in popravila mot. vozil 100,5 99,0 97,0 102,1 H Gostinstvo 114,9 108,8 109,9 99,0 I Promet, skladiščenje in zveze 106,0 102,0 101,1 100,9 J Finančno posredništvo 129,8 123,3 116,1 106,2 K Nepremičnine, najem in poslovne storitve 176,0 165,6 110,3 150,1 L Javna uprava, obvezna socialna varnost 145,3 144,5 124,6 116,0 M Izobraževanje 123,2 119,3 111,6 106,9 N Zdravstvo in socialno skrbstvo 119,1 113,4 101,6 111,6 O Druge javne, skupne in osebne storitve 144,8 136,0 123,2 110,3 P Zasebna gospodinjstva z zaposlenim osebjem 9i,9 90,1 147,6 61,1 Skupaj 102,4 101,1 98,1 103,1 opombe Lastni izračuni na podlagi podatkov iz Statističnega letopisa Republike Slovenije 1996, preglednica 12.2; 2007, preglednica 12.4. prečje (in ga zaokrožil na 5 odstotnih točk). Vse tri količine, dodano vrednost, zaposlenost in plače, sem upošteval, ker verjamem, da vse tri skupaj nosijo pomembno informacijo oziroma nakazujejo gibanje, kije za moje vprašanje produktivnosti pomembno. Ker nimam nobenega razloga, da bi katero od kategorij višje vrednotil, sem vse tri upošteval v enaki meri (zato enostavna aritmetična sredina). Vrednost ai za posamezno panogo dejavnosti i torej dobim prek naslednjega obrazca: ^DV,2004/2005,/ ^zap0slen0st,2oo4/2oos,i -^/«2,2004/2005,/ IDV,2004/2005 Izaposlenost,2004/2005 Ip/ač,2004/2005 / =-, (3-4) 3 kjer I predstavlja indeks, DV pa dodano vrednost. Tako sem dobil številke, ki so predstavljene v preglednici .6. Ko imam tako določena razhajanja in mere produktivnosti po dejavnostih, lahko prek njihovih zmnožkov določimo obseg sive ekonomije po dejavnostih in prek končne vsote tudi obseg sive ekonomije v celotnem gospodarstvu. To mero produktivnosti, ki je izražena na enoto preglednica 3.6 Koeficienti relativne produktivnosti v sivi ekonomiji po panogah dejavnosti Dejavnost ai A Kmetijstvo, lov, gozdarstvo 0,75 B Ribištvo 0,85 C Rudarstvo 0,70 D Predelovalne dejavnosti 0,95 E Oskrba z elektriko, plinom in vodo 1,00 F Gradbeništvo 1,05 G Trgovina in popravila mot. vozil 0,95 H Gostinstvo 0,95 I Promet, skladiščenje in zveze 1,05 J Finančno posredništvo 1,00 K Nepremičnine, najem in poslovne storitve 1,25 L Javna uprava, obvezna socialna varnost 1,15 M Izobraževanje 1,15 N Zdravstvo in socialno skrbstvo 1,05 O Druge javne, skupne in osebne storitve 1,15 Povprečje 1,03 opravljene ure dela, zdaj z že ocenjeno količino opravljenih ur dela v sivi ekonomiji, pretvorim v dodano vrednost v sivi ekonomiji na ravni panoge dejavnosti (DVse,j): DVSE,i = dvSEi • hSE,i. (3.5) Ker navadno izražamo sivo ekonomijo kot odstotek od uradno merjene ekonomije, lahko zdaj ta rezultat enostavno pretvorim v želeno obliko: DVSEi SEj =-- • 100, (3.6) DVUE,i in dobim odstotek sive ekonomije v gospodarstvu v vsaki panogi dejavnosti posebej. V pravkar opisanem postopku je bila upoštevana samo dimenzija dejavnosti, seveda pa velja, da s seštevanjem po vseh i panogah dejavnosti dobim agregirane vrednosti na ravni celotnega gospodarstva, na primer dodana vrednost v sivi ekonomiji na ravni celotnega gospodarstva je enaka: n DVse = £ DVSEi, (3.7) i=1 kjer n predstavlja število panog dejavnosti. Seveda lahko rezultat zgornjega postopka uporabim tudi za določanje dodane vrednosti v celotnem gospodarstvu (DVsk,i), torej dejanske dodane vrednosti v gospodarstvu, in sicer s seštevanjem dodanih vrednosti v uradni in sivi ekonomiji: DVSKi = DVSE,i + DVm. (3.8) Prav tako pa opisani postopek lahko ponovim v vsakem časovnem trenutku (letu), ko imamo na voljo potrebne podatke za tovrstne izračune (torej še v časovni dimenziji t - v mojem primeru bo to za leta 1995, 2000 in 2004 - glej spodaj). Spet je treba omeniti, da je merilo za sivo ekonomijo navadno odstotek od uradno merjenega bdp. Zaradi izračunov na ravni dejavnosti ter zaradi uporabe dodane vrednosti kot mere produktivnosti v teh izračunih bi bilo treba dodano vrednost v sivi ekonomiji na ravni celotnega gospodarstva, če želimo, da je mednarodno primerljiva, deliti ne s celotno dodano vrednostjo, ampak z bdp države (spomnimo, da bdp in D v nista enaki količini in da so razlika med njima na ravni gospodarstva neto davki na proizvode). Seveda na ravni posamezne panoge dejavnosti, ko tudi ni razpoložljivih podatkov o bdp na tej ravni, obsega sive ekonomije ne moremo izraziti v odsotku uradno merjenega bdp. Na ravni celotne države pa to lahko naredim. Dejansko lahko tudi prika-žem, koliko je siva ekonomija v posamezni panogi dejavnosti prisotna glede na celoten bdp države (in ne glede na dodano vrednost v tej panogi dejavnosti kot zgoraj). Tako se izraz ( ) spremeni v: DVSE,i SEj = —^, (3.9) z BDP 0 ^ za posamezno i-to panogo dejavnosti, za celotno gospodarstvo pa bi v števcu uporabil vrednost iz ( ). To bi pomenilo, ker je bdp večji od-DV za celotno gospodarstvo, da bi bila siva ekonomija za nekaj odstotnih točk nižja. Če bi bili čistno natančni in bi merili, koliko bi gospodarstvo kot celota lahko uradno ustvarilo bdp, bi ob upoštevanju izračunane sive ekonomije (ki bi jo prelili v uradno), hkrati morali tudi upoštevati, da bi se zaradi višje dodane vrednosti tudi vrednost neto davkov na proizvode povečala in bi se celotni bdp države (lahko) še bolj povečal. To bi seveda pomenilo še za malenkost nižjo vrednost sive ekonomije v gospodarstvu. Vendar pa je verjetno tudi ta metoda pristranska navzdol (torej prikazuje premajhno vrednost prikritega dela) in s tega vidika bi se ta računska pristranskost navzgor (zaradi računanja na osnovi d v in ne bdp) lahko izničila. Po drugi strani pa, kot sem že omenil, davki niso del sive ekonomije (njihova manjša vrednost je zgolj posledica sive ekonomije) in siva ekonomija zajema tisto, kar so izvajalci v sivi ekonomiji uspeli prikriti. Rezultate na podlagi zgoraj predstavljenih postopkov izračuna bom prikazal na dva načina: po panogah dejavnosti kot odstotek od dodane vrednosti posamezne dejavnosti ter sivo ekonomijo v celotnem gospodarstvu in po dejavnostih glede na bdp Slovenije v proučevanem obdobju. S prvim prikazom bom prikazal relativno podrvženost posamezne dejavnosti sivi ekonomiji, z drugim pa absolutno, glede na celotno gospodarstvo. Ne glede na opisane pristranskosti, ki se lahko do določene mere izničijo, pa se lahko izračunom doda še mera variabilnosti s tem, da se za vsako točkovno oceno pripravi tudi neka spodnja in zgornja meja. Zaradi omejitve v številu podatkov seveda ta ne more biti določena kot nekakšen interval zaupanja, ki bi temeljil na dejanski variabilnosti vrednosti (standardni odklon in pripadajoči porazdelitvi). Ena od možnosti pa je, da zrahljam svojo predpostavko o določanju koeficientov relativne produktivnosti po posamezni panogi dejavnosti. Za vsak določen ai lahko iz preglednice 3.1 dopustim tudi recimo 5-odstotno (glede na uradno ekonomijo) nihanje navzgor in navzdol. Ker je kombinacij s temi koeficienti veliko, izračune poenostavim in sicer tako, da za vsa najprej zmanjšam vrednosti ai za 0,05 (torej 5 odstotkov od produktivnosti v uradni ekonomiji), nato pa določim še zgornjo mejo za obseg sive ekonomije po dejavnostih s tem, da vse ai povečam za 0,05. Rezultati Po zgoraj opisanem postopku sem tako lahko za Slovenijo za leta 1995, 2000 in 2004 določil obseg sive ekonomije v posamezni panogi dejavnosti oziroma na ravni celotnega gospodarstva, in sicer kot odstotek od dodane vrednosti posamezne panoge dejavnosti oziroma kot odstotek vrednosti uradnega bdp celotnega gospodarstva. Ob dodatnem upoštevanju variabilnosti ocen (predpostavke o produktivnosti v posameznih panogah dejavnosti) sem tako dobil tri vrednosti, srednjo, spodnjo ter zgornjo oceno obsega sive ekonomije v Sloveniji. Preglednica 3.7 v prvi vrstici predstavlja obseg sive ekonomije v slo- preglednica 3.7 Siva ekonomija (srednja ocena) v gospodarstvu kot celoti (kot delež B d p) in porazdelitev po dejavnostih kot delež od celotne ravni sive ekonomije v posameznem letu (v odstotkih) Dejavnost 1995 2000 2004 Gospodarstvo kot celota 21,4 21,1 17.7 A Kmetijstvo, lov, gozdarstvo 7,6 4.6 2,6 B Ribištvo 0,0 0,0 0,0 C Rudarstvo 1,0 0,6 0,5 D Predelovalne dejavnosti 26,6 23,9 23,7 E Oskrba z elektriko, plinom in vodo 2,2 2,5 2,8 F Gradbeništvo 6,0 6,2 6,3 G Trgovina in popravila mot. vozil 9.5 9,3 10,1 H Gostinstvo 3.° 2,6 2,0 I Promet, skladiščenje in zveze 9,1 8,1 10,2 J Finančno posredništvo 4,3 4,6 3,9 K Nepremičnine, najem in poslovne storitve 17,0 18,4 18,0 L Javna uprava, obvezna socialna varnost 5,5 5,9 7,7 M Izobraževanje 1,7 4,9 4,1 N Zdravstvo in socialno skrbstvo 4,6 5,6 6,1 O Druge javne, skupne in osebne storitve 2,0 2,8 2,1 Skupaj 100,0 100,0 100,0 venskem gospodarstvu (srednjo oceno glede produktivnosti, osnovano na preglednici j.6). Za vsa leta 1995, 2000 in 2004 je podana ocena, kije nekako skladna z večino drugih posrednih ocen (spomnimo se preglednice j.1), in sicer okoli 20 odstotkov bdp. Za leto 2004 je podatek sicer nižji, na ravni slabih 18 odstotkov uradnega b d p. To je sicer pričakovan rezultat, skladen s teorijo, saj naj bi se s tem, ko država postaja bolj razvita, siva ekonomija zmanjševala, k čemur bi seveda v primeru Slovenije lahko veliko pripomogel tudi vstop v Evropsko unijo maja 2004. Ostali del preglednice 3.7 pa prikazuje strukturo te sive ekonomije po panogah dejavnosti. Iz tega dela je opaziti, da večjih odstopanj (di-namnike) v teh treh proučevanih letih ni bilo ter da so med vodilnimi panogami dejavnostmi v sivi ekonomiji predelovalne dejavnosti (D), deloma gradbeništvo (F), trgovina in popravila motornih vozil (G), promet, skladiščenje in zveze (I) ter dejavnosti nepremičnin, najema in poslovnih storitev (K). Te dejavnosti se relativno gledane v celotni sivi ekonomiji niso zelo veliko spreminjale, opazen je edino rahel relativni upad sive ekonomije v predelovalnih dejavnostih (D). Opazen je (pričakovan) porast v dejavnostih zdravstva in socialnega skrbstva (N). Po trendu izstopa tudi dejavnost izobraževanja (M), ki je v proučevanem obdobju dosegla najvišjo rast sive ekonomije: od 1,7 v letu 1995 do 4,9 v letu 2000 ter nato rahel upad na 4,1 odstotka od celotne sive ekonomije v posameznem letu. Nekatere od teh dejavnosti (predvsem F in G) so tipične dejavnosti sive ekonomije, podatki pa nakazujejo na to, daje siva ekonomija prisotna tudi v tistih dejavnostih, ki so vedno bolj storitveno obarvane. Opaziti je tudi to, da so ostale dejavnosti, ki so veljale za bolj pomembne v sivi ekonomiji, kot na primer kmetijstvo, lov in gozdarstvo (A) ter gostinstvo (H), v proučevanem obdobju niso prisotne samo v vidno manjšem obsegu, ampak se tudi njihov delež v sivi ekonomiji z leti znižuje. Presenetljiv obseg (in porast) pa je opazen v dejavnosti javne uprave ter socialne varnosti (L). Razlog za ta nerazumljiv rezultat (težko je namreč pričakovati prisotnost sive ekonomije v teh dejavnosti) je nedvomno v predpostavki uporabljene metodologije, in sicer da je vsa razlika med dejansko opravljenimi urami dela po ad s in anketi o stroških dela (surs) merilo sive ekonomije. Očitno (vsaj) v tej panogi dejavnosti temu ni tako in ta razlika prej nakazuje, daje v tej dejavnosti opravljenega več dela, kot gaje uradno institucija (država) pripravljena priznati. Morebitna razlaga za to je omejitev glede izplačil nadur v javnem sektorju ali pa celo to, da so pri podajanju podatkov za anketo o stroških dela bili upoštevani samo podatki, ki načeloma opišejo stanja na področju opravljenih ur dela (da se torej ne spremlja dejanskega dela zaposlenih). Ti izračuni temeljijo na predpostavki o večji vrednosti sive ekonomije v dejavnostih z višjo dodano vrednostjo, zato bi kdo lahko imel pomisleke o vrednosti rezultatov, vednar je predvsem trend tisti, ki mu lahko bolje zaupamo pri posrednem ocenjevanju sive ekonomije. Ta nakazuje na to, da se bolj produktivne dejavnosti oziroma dejavnosti z višjo dodano vrednostjo v sivi ekonomiji krepijo. Tovrstno vrednotenje sive ekonomije glede na celotno gospodarstvo pa lahko nadomestimo tudi z relativnim vrednotenjem, torej obsegom sive ekonomije po dejavnosti znotraj posamezne panoge dejavnosti. To predstavlja preglednica 3. , ki vsebuje tudi za posamezno leto posebej tri ocene, in sicer spodnjo, srednjo ter zgornjo mejo, kije vsaka določena z variabilnostjo relativne produktivnosti v sivi ekonomiji za 5 odsotkov glede na uradno ekonomijo (glej zgoraj opisan postopek). Opaziti je dejstvo, da je dejansko siva ekonomije prisotna v vseh dejavnostih, ter da sta tudi dejavnostih ribištva (B) in izobraževanja (M), ki sta v letu 1995 3 Siva ekonomija v Sloveniji preglednica 3.8 Obseg sive ekonomije po panogah dejavnosti kot delež uradne dodane vrednosti posamezne panoge dejavnosti (ocena) (1) 1995 2000 2004 Sp. Sr. Zg- Sp. Sr. Zg- Sp. Sr. Zg- (2) 20,3 21,4 22,5 20,1 21,1 22,2 16,9 17.7 18,6 A 42>7 45.8 48,8 33,7 36,1 38,5 18,6 20,0 21,3 B 0,0 0,0 0,0 32,2 34,2 36,2 14,2 15,1 16,0 C 23,4 25,2 27,0 19,2 20,7 22,2 17,0 18,3 19,6 D 24,0 25,3 26,6 21,1 22,3 23,5 18,3 19,3 20,3 E 20,3 21,4 22,4 21,5 22,7 23,8 18,0 19,0 19,9 F 26,8 28,2 29,5 23,3 24,5 25,7 22,4 23,5 24,7 G 18,7 19,7 20,8 19,7 20,8 21,9 16,6 17,5 18,4 H 30,1 31,8 33,5 26,5 28,0 29,4 17,4 18,4 19,4 I 32,0 33,6 35,2 27,5 28,9 30,3 26,4 27,8 29,1 J 17,7 18,7 19,6 21,6 22,8 23,9 16,4 17,3 18,2 K 29,8 31,1 32,3 29,3 30,5 31,8 20,7 21,6 22,5 L 22,4 23,4 24,4 22,7 23,7 24,8 24,1 25,1 26,2 M 7,5 7,9 8,2 21,1 22,1 23,0 13,8 14,4 15,1 N 20,9 22,0 23,0 25,6 26,9 28,2 23,3 24,4 25,6 O 15,4 16,1 16,8 18,8 19,7 20,5 11,0 11,5 12,0 opombe (i)Za opis dejavnosti glej preglednico 3.7 . (2) Gospodarstvo kot celota. vsebovali zelo malo sive ekonomije, v naslednjih letih ulovili druge dejavnosti glede obsega sive ekonomije. V povprečju je siva ekonomija v posamezni dejavnosti prisotna nekje med 15 in 25 odstotkov. Kot že zgoraj, pa je tudi tu opaziti trend, da določene dejavnosti izstopajo po svoji »okuženosti« s sivo ekonomijo. Sem spadajo predvsem dejavnosti kmetijstva, lova in gozdarstva (A), gradbeništva (F), prometa, skladiščenje in zvez (I) ter nepremičnin, najema in poslovnih storitev (K). Z leti je opazen upad relativnega obsega sive ekonomije v dejavnostih rudarstva (C) ter predelovalnih dejavnosti (D), prav tako pa tudi gostinstva (H). Po drugi strani pa je prisoten porast sive ekonomije v (presenetljivo) dejavnostih javne uprave ter obvezne socialne varnosti (L) (kar je bilo omenjeno že prej) ter nekako bolj v skladu s pričakovanjem v dejavnostih izobraževanja (M), ki je sicer v zadnjem obdobju doživelo rahel upad, ter zdravstva in socialnega skrbstva (N). To so sicer rezultati, ki so v skladu s tistimi prej, kar nakazuje, daje tako v relativnem (glede na dejavnost samo) kot absolutnem (glede na celotno gospodarstvo) smislu pojav sive ekonomije po dejavnostih približno skladen. Rezultati nakazujejo, da se je v letu 2004 obseg sive ekonomije v gospodarstvu (rahlo) zmanjšal, vendar v vseh dejavnostih približno sorazmerno, saj je odnos med obsegi sive ekonomije po različnih panogah dejavnosti približno enak kot v prejšnjih dveh letih (glej preglednico 3.7). Lahko bi torej rekli, da čeprav so določene dejavnosti bolj podvržene sivi ekonomiji, pa se vse dejavnosti nekako sorazmerno glede na celotno gospodarstvo zmanjšujejo. To pomeni, da za pojav oziroma obseg sive ekonomije v gospodarstvu ne prevladujejo neki po dejavnostih specifični vzroki, ampak so v ozadju bolj splošni, za celotno gospodarstvo značilni (pomembni) vzvodi. Sem na primer spadajo (splošni) davki, prispevki, zahtevana administrativna opravila za vse dejavnosti in podobno. Posledično je tudi gospodarstvo kot celota (torej vse dejavnosti) ranljivo za pojav sive ekonomije, določene dejavnosti pa imajo seveda boljše pogoje za dodatno prisotnost. Vzroke za upad obsega sive ekonomije v letu 2004 je torej primarno mogoče iskati v tem, da je država bolj razvita, mogoče pa je to znižanje tudi izraz dejanskega izboljšanja stanja na tem področju, kar zagovarjajo v Komisiji Vlade Republike Slovenije za odkrivanje in preprečevanje dela in zaposlovanja na črno (glej razdelek Neposredno ocenjevanje obsega sive ekonomije na str. 74). Po njihovih besedah se je namreč obseg tovrstnega dela od leta 1997 dalje zmanjševal ter se v zadnjih nekaj letih bolj ali manj ustalil (mddsz 2006,10). V letu 2002 je bilo tako ugoto-voljenih v povprečju okoli 15 odstotkov kršitev dela na črno ter prav toliko zaposlovanja na črno. Za leti 2003 in 2004 je bilo ugotovljenih v povprečju okoli 9 odstotkov kršitev zakona. Za leto 2005 pa se je ta številka še dodatno zmanjšala za 25 odstotkov (mddsz 2006,10). Hkrati pa podatki o uradnem vidiku kažejo na to, da so se uradno prijavljene dejansko opravljene ure dela v tem letu (glede na leto 2000) povečale, v povprečju za okoli 2,1 odstotka (Statistične informacije, št. 26/2000, 13, preglednica 2; št. 112/2003, 17, preglednica 2; št. 18/2007, 5), kar je dodatno pripomoglo k zbližanju teh podatkovnih vrst - in torej prelitju sive ekonomije v uradno, posledično zmanjšanju obsega sive ekonomije v gospodarstvu. S temi rezultati sem uspel osvetliti en vidik sive ekonomije v Sloveniji, in sicer z vidika trga dela. Vsekakor pa se s tem delo ne konča, saj metoda, kot smo videli, temelji na določenih, bolj ali manj realnih, predpostavkah. Trg dela pa seveda tudi s tem podatki in izračuni, predstavljenimi zgoraj, ni v celoti pokrit. Kot svetuje metoda delovnega vložka (o e c d 2002,73), je podrobna analiza podatkov ads9 tista, ki nudi primerno osnovo za oblikovanje določenega modela zaposlovanja v sivi ekonomiji. V določeni meri sem to že uporabil in sicer pri računanju števila dejansko opravljenih ur dela. Vendar pa se s proučitvijo ads na ravni osnovnih enot, torej anketirancev, lahko bolj natančno in primerno oblikuje model, ki bo povezoval vzroke in lastnosti zaposlenih v sivi ekonomiji in prek ekonometrične obravnave tudi določil model zaposlitve v sivi ekonomiji. Uradni vidik trga dela, predvsem stran o nezaposlenosti, je bil po predpostavki potencialni vir za zaposlovanje v sivi ekonomiji. Po takšnem teoretičnem pristopu ter tudi po izsledkih nekaterih raziskav (na primer Crnkovic Pozaic 1999; Boeri in Garibaldi 2002; Amaral in Quintin 2003) sta nezaposlenost in siva ekonomija tesno povezana pojava. Za razumevanje delovanja sive ekonomije je primarno treba poznati lastnosti njenih akterjev oziroma vzvodov, zakaj se ti odločajo za delovanje v sivi ekonomiji. V naslednjem razdelku se tako lotim tudi podrobnejšega pregleda ankete o delovni sili v Sloveniji in sicer z namenom oblikovati lastnosti potencialnih udeležencev v sivi ekonomiji ter to uporabiti za napovedovanje verjetnosti sodelovanja v sivi ekonomiji. Dodatno delo Anketa o delovni sili (ads) je anketa, ki jo v Sloveniji izvaja surs od leta 1993 dalje in sicer po priporočilih oziroma navodilih Mednarodne organizacije dela (ilo). ads je mednarodno primerljiva anketa in nudi podrobne podatke o realnem stanju na trgu dela. Za ads pravi surs (Aktivno prebivalstvo (po anketi o delovni sili), Slovenija - metodološka pojasnila: http://www.stat.si/doc/metod_pojasnila/07-008-MP.htm), daje »najobsežnejše uradno anketiranje gospodinjstev v Sloveniji. Iz te ankete dobimo podatke o stanju in spremembah na slovenskem trgu dela - o velikosti, strukturi in značilnostih aktivnega in neaktivnega prebivalstva Slovenije. Anketo o delovni sili izvajamo v skladu z navodili Mednarodne organizacije dela (ilo) - ta so bila sprejeta na 13. konferenci statistikov dela - in v skladu z zahtevami Statističnega urada Evropske unije (Eurostata), ki se nanašajo na usklajeno anketo o delovni sili Evropske unije. To nam omogoča primerljivost z drugimi državami, 9. Če se le da, tudi katero drugo, bolj specifično in ciljno (v sivo ekonomijo) usmerjeno anketo. ki izvajajo take ankete, in hkrati tudi časovno primerljivost podatkov s predhodnimi leti.« ads sama ni namenjena merjenju zaposlovanja v sivi ekonomiji ali celo merjenju obsega sive ekonomije v gospodarstvu. Zato neposrednih ocen sive ekonomije iz same ankete nebo mogoče dobiti. Vendar pa a d s predstavlja poglobljen pogled v delovanje posameznikov na trgu dela in eno od vprašanj v anketi je tudi, ali je posameznik poleg rednega dela v referenčnem obdobju opravljal tudi kako drugo, dodatno delo (surs 2008). Čeprav se to vprašanje ne nanaša neposredno (samo) na delo v sivi ekonomiji, pa je to mogoče vzeti kot približek delovanju v sivi ekonomiji. Kot približek je seveda rezultat zgolj v omejeni meri natančen in le nakazuje smer, koliko bi lahko delo v sivi ekonomiji po obsegu pomenilo. Predpostavljam namreč, da se tovrstno, torej drugo, dodatno delo zaradi izogiba plačevanju dodatnih davkov (prispevki, dohodnina) ali pa zato, da posameznik ne bi izgubil pravice do morebitnih socialnih nadomestil za čas (uradne) brezposelnosti, odvija v sivi ekonomiji. V celoti seveda ne morem trditi, da drugo delo vsebuje sivo ekonomijo in obratno, da je vsa siva ekonomija zajeta v drugem delu, vendar pa je v grobi meri to le približek sivi ekonomiji in še bolj njeni dinamiki. Prav zaradi dejstva, da prebivalci iščejo dodaten vir zaslužka, ki bi bil v celoti dodaten (neto) zaslužek posameznika, bom ostal pri tej predpostavki. Zato sem kot proučevano, odvisno spremenljivko vzel, ali ima oseba dodatno delo, kar je približek za to, ali oseba dela v sivi ekonomiji ali ne. V podobno luči so razmišljali tudi Wallace, Haerpfer in Latcheva (2004, 20), ko so ob koncu 90. let prejšnjega stoletja ugotavljali, da je dodatno delo verjeten kazalnik dela v neuradni ekonomiji. Z izborom takšne odvisne spremenljivke, ki ima zgolj dve vrednosti, se prilagodi tudi metodologija. V te namene se uporabi posebna oblika regresijske oziroma ekonometrične analize, tako imenovan probit model. Dejansko je v ozadju opazovanega pojava neka prikrita, latentna spremenljivka, ki pa se odrazi pri merjenju v zgolj dveh vrednostih: na primer, posameznik meri, koliko koristnosti mu prinese določeno ravnanje in ko je vrednost dovolj visoka, se odloči na primer za delovanje v sivi ekonomiji, sicer pa v sivi ekonomiji ne deluje. Za modeliranje tovrstnih razmerij so bile razvite ekonometrične metode, ki obravnavajo binarne (ali pa multinomske, vsekakor pa v vrednostih omejene) odvisne spremenljivke, kamor spada tudi omenjeni probit model. Slednji prav prek določenih lastnosti enot (vrednosti pojasnjevalnih spremenljivk) določi verjetnosti za posamezno vrednost binarne odvisne oziroma po-jasnjevane spremenljivke (prisotnost pojava). Metodologija O probit modelu10 govorimo takrat, ko odvisna, pojasnjevana spremenljivka zavzame zgolj dve vrednosti, navadno označeni z o in 1, kjer 1 navadno pomeni, daje določen pojav, lastnost ali kaj drugega prisotno, o pa da tega ni. V tem primeru po predpostavki torej 1 pomeni, da oseba deluje v sivi ekonomiji, o pa, da ne. Pričakovana vrednost dihotomne spremenljivke je tako: To je verjetnost, da ta spremenljivka zavzame vrednost 1, torej v našem primeru, da oseba deluje v sivi ekonomiji. Kot sem že omenil, navadnega (linearnega) regresijskega modela, ki temelji na vsoti najmanjših kvadratov, ne moremo uporabiti, saj pričakovana vrednost na tej osnovi, predstavljena kot E(yi\xi) = xi/, lahko zavzame vrednosti, ki so manjše od o oziroma večje od 1 in v tem primeru ne moremo govoriti o verjetnosti (kot izhaja iz zapisa 3.10). Pri tem xi predstavlja vektor pojasnjevalnih spremenljivk, / pa vektor regresijskih koeficientov. Poleg tega so napake heteroskedastične (Greene 2003, 665) in zato se tovrstne težave odpravi s primerno transformacijsko krivuljo, ki preslika (v parametrih) linearno indeksno funkcijo x'i/ v interval [0,1]: Ta F je porazdelitvena funkcija in v primeri probit modela je ta standardizirana normalna, kar pomeni, da je probit model predstavljen s: kjer je 0 gostota verjetnosti. V nasprotju z linearnim regresijskim modelom, v tem primeru parametrov / ne moremo neposredno razlagati kot mejnih učinkov posamezne pojasnjevalne spremenljivke na odvisno spremenljivko. Za določitev mejnega učinka spremembe posamezne pojasnjevalne spremen- 10. Opis in uporaba probit modela je predstavljena v večini ekonometričnih knjig (na primer Greene 2003; Verbeek 2000), zato se tukaj v podrobnosti ne bom spuščal, ampak bom omenil zgolj tiste, ki so pomembne za razumevanje postopka. E(yi) = 0 • P(yi = 0) + 1 • P(y = 1) = P(y = 1). (3.10) P(yi = 1\Xi) = F(x/). (3.11) (3.12) ljivke na pričakovano vrednost odvisne spremenljivke uporabimo naslednji izraz (Greeene, 2003, str. 667): dEik dEik Ker so mejni učinki različni za vsako enoto i, je treba pri poročanju (razlagi) razultatov povedati, za kakšno enoto (na primer povprečno, mediansko, ekstremno in podobno) navajamo rezultate. Takšni enoti pravimo referenčna oseba. V našem primeru bi tako recimo lahko rekli, da če se vrednost ene spremenljivke poveča za 1 enoto,11 se verjetnost, da bo povprečna oseba delovala v sivi ekonomji, spremeni za določeno vrednost odstotnih točk. Med pojasnjevalne spremenljivke se vključi določene lastnosti anketirane osebe (na primer spol, starost, izobrazba, ure dela pri rednem (uradnem) delu in podobno) oziroma vse spremenljivke, ki bi vplivale na odločitev posameznika, da se odloči za delovanje v sivi ekonomiji. Seveda se v procesu oblikovanja dokončnega modela posamezne spremenljivke, če nimajo statistično značilnega vpliva na pojasnevano spremenljivko, izključi iz modela in s ponavljanji se pride do modela, ki vsebuje samo značilne spremenljivke. Podatki Uporabljeni podatki v tem delu so podatki iz ad s za Slovenijo, in sicer sem jih uspel na ravni anketiranca (torej gre za tako imenovane mikro-podatke) od statističnega urada dobiti za obdobje od leta 1995 do leta 2007. Žal pa so bili podatki za leta od 1995 do vključno 2001 v nečitljivem formatu in jih zato ni bilo mogoče uporabiti za obdelavo oziroma izračune. Posledično sem lahko uporabil samo podatke za obdobje med letoma 2002 in 2007. ads se sicer v Sloveniji izvaja četrtletno, za analizo na tej točki pa sem se odločil zgolj za reprezentativne letne podatke. Ti so dejansko podatki za drugo četrtletje, ki velja za nekako najbolj reprezentativno v celem letu. Za uporabo četrtletnih podatkov se nisem odločil tudi zato, ker so vsi drugi podatki, ki jih bom uporabil, in rezultati (oboje iz razdelka Prijavljeno in dejansko opravljeno delo na str. 87), s katerimi bom primerjal izračune v tem času, prav tako na letni ravni. 11. V primeru, da je pojasnjevalna spremenljivka diskretna, pa namesto mejnega učinka (analogno) razlagamo diskretno spremembno. Čisto tehnično bi sicer bilo treba drugače računati tovrstno diskretno spremembo v pojasnjevalni spremenljivki, vendar kot navaja Greene (2003, 668), je tudi pojasnjen približek dovolj blizu prave vrednosti. Anketa o delovni sili je primarno namenjena spremljanju delovne aktivnosti prebivalstva v Sloveniji. Zato se večina vprašanj seveda nanaša na oblike dela, vrsto zaposlitve in obseg dela v uradni ekonomiji. Za potrebe svojih izračunov bom zato (kot je bilo že omenjeno) kot primarno spremenljivko, kot približno merilo delovanja v sivi ekonomiji, vzel spremenljivko, ki meri, ali ima oseba v referenčnem odbobju dodatno, drugo delo (poleg rednega, uradnega dela). Oseba je lahko na ravni rednega dela sicer zaposlena (torej, ima redno delo), ali pa brezposelna (in je ali ni prijavljena na Zavodu za zaposlovanje). Ne glede na to, pa ima oseba lahko tudi drugo delo, četudi je brezposelna in na primer prijavljena na Zavodu za zaposlovanje. To drugo delo je torej bolj nerednega značaja, v manjšem obsegu, velikokrat tudi uradno neprijavljeno (in v ads merjeno (priznano) kot drugo delo). Med pojasnjevalne spremenljivke pa sem vključil spremenljivke, za katere verjamem, da pomembno opisujejo demografske in družbene lastnosti oseb, ki delajo v sivi ekonomiji. Nabor teh sem črpal na osnovi že predstavljenih izhodišč druge literature (razdelek Akterji v sivi ekonomiji na str. 4 ). Tako sem med te spremenljivke vključil: • Spol je spremenljivka za spol anketiranca, kjer 1 pomeni, da je oseba ženskega, 0 pa moškega spola, saj verjamem, da je za moške večja verjetnost, da deluje v sivi ekonomiji. • Starost anketiranca je merjena s spremenljivko starost in je raz-mernostna številska spremenljivka, ki se meri v letih. Prepričan sem, da se s sivo ekonomijo največ ukvarjajo v letih od 25 do 35, zato pričakujem s starostjo rahlo negativno povezavo s sivo ekonomijo. • Doseženo stopnjo izobrazbe meri spremenljivka izobrazba, ki ima vrednosti od 1 do 6, in sicer: 1 - nedokončana osnovna šola, 2 -osnovna šola, 3 - srednja šola, 4 - višja, 5 - visoka in univerzitetna ter 6 - specializacija, magisterij ali doktorat. Za izobrazbo se je izkazalo, da imajo navadno tisti, ki delajo v sivi ekonomiji, višjo izobrazbo, zato predvidevam, da bo povezava te spremenljivke z odvisno pozitivna. • Ali se oseba trenutno izobražuje v formalni obliki meri dihoto-mna spremenljivka šola, ki zavzame vrednost 1, če se, in 0, če se oseba trenutno ne šola. Izobraževanje v formalni obliki je primarno usmerjeno v uradno delo, hkrati pa posameznik s tem izgubi prosti čas, ki bi ga sicer lahko namenil delu v sivi ekonomiji. Zato predvidevam, da je ta spremenljivka tudi negativno povezana z delovanjem v sivi ekonomiji. • Neformalno šolanje oziroma izpopolnjevanje (tečaj, krožek in podobno) v referenčnem obdobju pa meri spremenljivka tečaj, kjer 1 spet meri, da se anketiranec neformalno izobražuje, 0 pa, da se ne. Podobno kot pri prejšnji spremenljivki, tovrstno šolanje v tem trenutku pomeni pomanjkanje časa za delovanje v sivi ekonomiji. Po drugi strani pa je res, da si s tovrstnim izobraževanjem posameznik dviguje usposobljenost za različna dela in s tem tudi izraža željo po dodatnem, drugačnem delu. Zato mislim, da neformalno šolanje povečuje verjetnost delovanja v sivi ekonomiji na dolgi rok, da pa je kljub temu v proučevanem časovnem trenutku (zaradi pomanjkanja časa) negativno povezano z delovanjem v sivi ekonomiji. • Spremenljivka delo meri, ali ima anketiranec redno delo za polni ali skrajšani delovni čas (vrednosti 1 za polni in 0 za skrajšani delovni čas). Ker imajo osebe s skrajšanim delovnim časom več prostega časa, sklepam, da so te osebe bolj nagnjene k delu v sivi ekonomiji. Tako naj bi bila ta spremenljivka negativno povezana z odvisno spremenljivko. • Spremenljivka ure meri tedensko opravljene ure dela pri rednem delu in tam, kjer se opravi manj ur dela pri rednem delu, pričakujem, daje večja verjetnost delovanja v sivi ekonomiji. • Ali je oseba prijavljena na zavodu za zaposlovanje meri pa spremenljivka zavod, kjer 1 pomeni, daje, 0 pa, da ni prijavljena. Pričakujem, da bo večji del ljudi, ki bodo prijavljeni na Zavodu za zaposlovanje kot brezposelni, delovalo v sivi ekonomiji. Spremenljivke, ki so na koncu dejansko vkllučene v model, so seveda odvisne od značilnosti povezave z odvisno spremenljivko. Te so razvidne v naslednjem razdelku, kjer predstavljam rezultate opisanih izračunov. Rezultati Po posameznih letih se rezultati tako številsko kot vsebinsko seveda razlikujejo. Kot sem omenil že pri opisu metodologije, je pri navajanju rezultatov treba navesti referenčno osebo, za katero navajamo rezultate. Rezultati se torej načeloma ne nanašajo na točno določenega posameznika, ampak bolj na teoretično osebo, ki pa je zanimiva za to analizo. Za potrebe medletne primerjave sem za vsako leto posebej uporabil enako referenčno osebo, in sicer takšno, za katero verjamem, da ima sicer tipične lastnosti osebe, ki deluje v sivi ekonomiji: moški v srednjih letih z vsaj dokončano srednjo šolo ter z nekaj prostega časa (skrajšan delovni čas ter neobiskovanje (ne)formalnega izobraževanja). Tako ima ta referenčna oseba naslednje vrednosti po spremenljivkah: • je moški, torej ima vrednost pri spremenljivki spol = 0, • star 30 let: starost = 30, • ima dokončano srednjo šolo: izobrazba = 3, • se trenutno ne šola, šola = 0, • v referenčnem obdobju ni obiskoval nobenega tečaja ali krožka: tecaj = 0, • ima redno delo za skrajšan delovni čas: delo = 0, • ter ima v povprečju 20-urni tedenski delovnik: ure = 20. Konkretno se za posamezna proučevana (razpoložljiva) leta povezanost med posamezno lastnostjo osebe in dejstvom, ali deluje v dodatnem delu ali ne, razlikuje. Spodnji rezultati bodo pokazali, katere spremenljivke so značilno povezane s to odvisno spremenljivko v probit modelih po letih. Za začetekje predstavljena preglednica za leto 2002 (preglednica 5.9). Vsebuje zgoraj opisane spremenljivke, ki so v tem konkretnem modelu značilne, ter pripadajoče vrednosti koeficientov, ocene standardne napake, z-vrednost ter točno stopnjo značilnosti, P-vrednost. Zadnji stolpec preglednice 3.9 pa prikazuje mejne učinke posamezne spremenljivke za zgoraj predstavljeno referenčno osebo. Razvidno je, da so zgolj tri spremenljivke statistično značilne in sicer spol ter starost anketiranca - obe negativno povezani, kar pomeni, da imajo moški in mlajši rahlo večjo verjetnost sodelovanja v sivi ekonomiji, čeprav je vpliv starosti zelo nizek - in ali oseba obiskuje kakšne neformalne oblike usposabljanja - če obiskuje, naj bi imela večjo verjetnost (so)delovanja v sivi ekonomiji. Za konkretne številske odgovore (torej, spremembe v verjetnostih) pa je seveda treba pogledati mejne učinke. Opaziti je, da je mejni učinek spremenljivke starost zanemarljivo nizek, zato pa sta druga dva mejna učinka za zgoraj predstavljeno referenčno osebo številsko bolj pomembna. Mejni učinek spremenljivke spol, ki znaša -0,0122, pomeni, da je za žensko (vrednost spol = 1) verjetno, da deluje v sivi ekonomiji, za 1,22 odstotne točke nižja, kot pa je za moškega. Kar je bilo pričakovati, saj naj bi bila siva ekonomija Vidik trga dela 3.2 preglednica 3.9 Probit model delovanja v sivi ekonomiji za leto 2002 Spremenljivka Koeficient Standardna z-test P-vrednost Mejni napaka učinek Konstanta -1,69 0,11 -15,29 0,00 Spol -0,18 0,06 -2,92 0,00 -0,0122 Starost -0,01 0,00 -2,37 0,02 -0,0004 Tecaj 0,46 0,10 4.70 0,00 0,0319 opombe Število opazovanj = 8.756, LR hi-kvadrat (pri 3 stopinjah prostosti) = 33,97, P-vrednost za LR hi-kvadrat test = 0,000, log-verjetnost = -973,856, psevdo R2 = 0,0171. preglednica 3.10 Mejni učinki posameznih probit modelov delovanja v sivi ekonomiji po letih Spremenljivka 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Spol -0,0122 (0,004) -0,0164 (0,000) -0,0071 (0,030) -0,0296 (0,000) -0,0182 (0,000) -0,0241 (0,000) Starost -0,0004 (0,018) — — -0,0007 (0,025) — -0,0005 (0,006) Izobrazba — 0,0065 (0,005) — — — 0,0045 (0,034) Šola — — — -0,0295 (0,016) — — Tecaj 0,0319 (0,000) 0,0125 (0,047) 0,0149 (0,000) 0,0281 (0,001) 0,0168 (0,002) — Delo — — 0,0242 (0,003) — 0,0296 (0,004) 0,0375 (0,001) Ure — -0,0006 (0,015) -0,0008 (0,001) -0,0007 (0,022) -0,0009 (0,004) -0,0007 (0,024) Zavod — — — — — — opombe V oklepajih so P-vrednosti, ki merijo točne stopnje značilnosti. v osnovi bolj v domeni moških kot žensk. Pri spremenljivki tečaj pa vrednost mejnega učinka 0,0319 pomeni, da če oseba obiskuje kakšne tečaje, krožke, delavnice (kjer pridobi dodatna znanja, tudi morebiti z drugih (delovnih) področij, za katera je usposobljena), se ji verjetnost delovanja v sivi ekonomiji poveča za 3,2 odstotne točke glede na tiste, ki tovrstnih tečajev ne obiskujejo. Ker nas na tej točki bolj zanimajo zgolj vrednosti mejnih učinkov, so tabele, ki predstavljajo probit modele za ostala leta, izpuščene. Preglednica 5.10 pa prikazjuje po letih vrednosti mejnih učinkov posameznih spremenljivk za proučevano obdobje med letoma 2002 in 2007. preglednica 3.11 Verjetnost delovanja v sivi ekonomiji za referenčno osebo po letih 2002 2003 2004 2005 2006 2007 3.1 3.3 2,7 6,6 3.4 4.1 Opaziti je, da je v vseh letih spol anketiranca tisti, ki značilno vpliva na to, ali bo oseba delovala v sivi ekonomiji ali ne. Mejni učinki so v vseh primerih negativni, kar pomeni, da je za moške večja verjetnost, da bodo delovali v sivi ekonomiji kot pa za ženske. Starost je v treh letih (2002, 2005 in 2007) sicer značilno povezana z odvisno spremenljivko, vendar je mejni učinkek zanemarljivo majhen, je pa negativen, kar pomeni, da naj bi starejše osebe imele manjšo verjetnost delovanja v sivi ekonomiji. V podobnem položaju je tudi spremenljivka ure, saj imajo osebe, ki imajo več prostega časa, torej manj ur dela v rednem delu, večjo verjetnost delovanja v sivi ekonomiji. Spremenljivka šola se je izkazala kot pomembna zgolj v letu 2005 in sicer s pričakovanim negativnim predznakom: v uradnem sektorju je namreč formalna izobrazba bolj pomembna, in če se nekdo izobražuje, ima najprej manj časa za delovanje v sivi ekonomiji in dejansko tudi manj nagnjenosti k delu v sivi ekonomiji, kjer formalna izobrazba ni prav zelo pomembna. Nasprotno pa je s spremenljivko tečaj, saj so neformalna usposabljanja (bolj) pomembna za delo v sivi ekonomiji. Mejni učinki te spremenljivke, ki je značilna v vseh letih, razen v letu 2007, so tako pozitivni. Presenetljivi pa so mejni učinki spremenljivke delo, ki so pozitivni. Ti namreč nakazujejo, da naj bi oseba, ki ima zaposlitev za polni delovni čas, imela večjo verjetnost sodelovanja v sivi ekonomiji kot pa oseba s skrajšanim delovnim časom. To je rahlo presenetljiva ugotovitev, vendar pa smo že spoznali, da se siva ekonomija v veliko primerih odvija celo med rednim delovnim časom. Zanimivo je opaziti tudi, da niti v enem letu spremenljivka, ki meri, ali je oseba prijavljena na Zavodu za zaposlovanje, ni značilno povezana z delovanjem osebe v sivi ekonomiji. Torej hipoteze, da so primarno tisti, ki so prijavljeni na Zavodu za zaposlovanje kot brezposelni, delujejo v sivi ekonomiji, nikakor ne morem potrditi. Za referenčno osebo v celoti pa lahko tudi izračunamo verjetnost, da deluje v sivi ekonomiji. Za vsa proučevana leta podaja preglednica 3.1: odstotkovne vrednosti te verjetnosti. Opaziti je mogoče, da so te verjetnosti v povprečju nekje med 3 in 4 odstotki, zelo pa izstopa leto 2005, ko je bila ta verjetnost za referenčno osebo kar 6,6-odstotna. Nikakor pa v tem proučevanem obdobju ne moremo govoriti o nekem trendu upadanja ali naraščanja, ampak na dolgi rok o precej konstanti oceni verjetnosti delovanja v sivi ekonomiji s sicer precejšnjimi nihanji po letih. Prav tako je ta vrednost za to referenčno osebo, ki naj bi sicer imela eno višjih verjetnosti delovanja v sivi ekonomiji, precej nizka. Če bi upoštevali, da vsaka oseba izkoristi svoje verjetnosti delovanja v sivi ekonomiji in tam ustvari neki dohodek, recimo z enako produktivnostjo kot v uradni ekonomiji, bi tudi to pomenilo precej nizek obseg sive ekonomije v Sloveniji: na primer 3 odstotki delovno sposobnega prebivalstva bi v sorazmernih okvirjih ustvarili tudi nekje približno 3 odstoke bdp, seveda v sivi ekonomiji. To je sicer relativno nizka številka, še posebno če jo primerjamo s podatki iz preglednice .1 v podpoglavju 3.1. Seveda je to posledica tudi tega, daje bila uporabljena samo približna odvisna spremenljivka, ki zagotovo podceni delovanje v sivi ekonomiji. Kot sem že omenil, spremenljivka, ki meri, ali ima oseba dodatno delo, zagotovo niti ne zajema celotnega delovanja v sivi ekonomiji niti ni sama v celoti siva ekonomija. Ta pristop, skupaj s tistim iz razdelka Prijavljeno in dejansko opravljeno delo na str. 8 , temelji na določenih predpostavkah, ki narekujejo previdnost pri razlagi rezultatov. Ti so namreč najverjetneje podcenjeni, vendar medsebojno v proučevanem obdobju konsistentni in primerljivi. Kot že poudarjeno, vsaka metoda ponudi svoje ocene in za proučevanje celotnega pojava verjamem, da je treba pojav sive ekonomije osvetliti tudi z drugih vidikov. Zato s tem zaključujem vidik trga dela in v naslednjem podpoglavju za proučevanje pojava sive ekonomije v Sloveniji uporabim okvire nacionalnega računovodstva, kot bomo videli, primarno na mikropodatkih. 3.3 Razhajanja med dohodki in izdatki V predhodnem podpoglavju sem zapisal, da verjamem v delo in potrošnjo kot vir oziroma odraz (tudi) sive ekonomije. Dotaknil sem se dela kot vira. V tem podpoglavju se pa lotim drugega pristopa, ki primarno temelji na razhajanju med dohodkom in potrošnjo. Pristopim na dveh ravneh: najprej na ravni nacionalnega gospodarstva, nato pa še na ravni gospodinjstva. V prvem primeru je pomembna razlika v osnovnih agregatih nacionalnega računovodstva (dohodek, potrošnja) oziroma različno računanje agregata bruto domačega proizvoda, v drugem primeru pa pri gospodinjstvih zasledujem njihovo potrošnjo oziroma izdatke za potrošnjo na eni strani in preverjamo njihove (uradne) prihodke na drugi strani. Vnasprotju s prihodki je pri izdatkih manj teženj po prikrivanju. V nobenem primeru pa ne moremo mimo dejstva, daje potrošnja gospodinjstev odvisna od njihovih dohodkov. Tu bom uporabil koncept, ki prek mikropodatkov ankete o porabi v gospodinjstvih (a p g) ponudi postopek ocene sive ekonomije. Sistem nacionalnih računov je usklajen in dosleden zbir makroekonomskih računov, bilanc stanja in tabel, ki slonijo na mednarodno dogovorjenih konceptih, definicijah, klasifikacijah in računovodskih pravilih (sna 1993,1). Uporablja se za sistematičen in podroben opis gospodarstva ter za vpeljevanje različnih ekonomskih politik. Na svetovni ravni je v uporabi tako imenovani sistem nacionalnih računov iz leta 1993, ki so ga pripravili Združeni narodi (sna 1993). Ta sistem velja od leta 1993, vendar potekajo vedno nove spremembe in dopolnila posameznih točk vsebine (Towards sna 1993 Rev. 1. ((2003). Na območju Evropske unije pa je statistični urad Evropske unije, Eurostat, pripravil tako imenovan Evropski sistem računov - esa 1995 (esa 1995). Slednji jedel sna, razlikuje pa se v določenih podrobnostih in predpostavkah, ki so specifične za relativno bolj razvite države Evropske unije. Za potrebe sestavljanja in uporabe nacionalnih računov v Sloveniji je posledično kot vodilo vzet sistem esa 1995, v osnovi pa sta sna 1993 in esa 1995 enaka. V podpoglavju 2.5 so bili pri pregledu nekaterih poglavitnih v svetu uveljavljenih metod ocenjevanja obsega sive ekonomije v gospodarstvu med posrednimi metodami predstavljeni tudi pristopi, ki gradijo na razhajanju med določenimi količinami. Med njimi najde svojo mesto tudi uporaba nacionalnih računov za potrebe določanja obsega sive ekonomije v gospodarstvu. Tako imenovan pristop nacionalnega računovodstva temelji na razhajanju poglavitnih agregatov v gospodarstvu: dohodkov na eni in potrošnje na drugi strani. Kot bomo videli, lahko tovrstna razhajanja obravnavamo na dveh ravneh: na ravni države kot celote (razdelek Razhajanja v B d P po dohodkovni in izdatkovni metodi na str. 120) ali pa na ravni posamezne potrošne celice v državi, to je gospodinjstva (razdelek Razhajanja med dohodki in izdatki gospodinjstev na str. 132). Razhajanja v BDP po dohodkovni in izdatkovni metodi Nacionalno računovodstvo v obliki sna 1993 ali esa 1995 nudi podroben okvir, znotraj katerega lahko primerjamo gibanja oziroma morebitna razhajanja med določenimi agregati v narodnem gospodarstvu. Ta pristop primarno sledi povečevanju izčrpnosti nacionalnih računov. Po- men izčrpnosti nacionalnih računov, kar pomeni, da naj bi slednji kar se da realno prikazali sliko stanja v gospodarstvu, je tudi prednostna naloga Eurostata. Ta je nacionalnim statističnim uradom držav članic12 Evropske unije naložil, naj svoje ocene prilagodijo tako, da zajamejo tudi tisto nemerjeno in neopaženo ekonomijo, ki pa je sicer prisotna (Euro-stat 2005; Stapel 2000). V veliki meri ta merila, ki naj bi jih izpolnjevali nacionalni statistični uradi, temeljijo na že spoznanem delu o merjenju neopažene ekonomije - n o e (glej o e c d 2002). Vseeno pa so ta preveč ohlapna za prostor eu in posledično je Eurostat pripravil svoja merila za izčrpnost (in primerljivost) nacionalnih računov držav članic (Euro-stat 2005), ki jim sledi tudi Slovenija (Flajs in Benedik 2007). Pomembni agregati v nacionalnem računovodstvu, kot so na primer potrošnja, dohodek, naložbe, morajo biti skladno s temi priporočili izčrpno poročani. Vsaka država članica Evropske unije, med njimi tudi Slovenija, poroča o izčrpnosti lastnih ocen oziroma tudi podaja te svoje ocene in popravke vrednosti poglavitnih agregatov nacionalnega računovodstva ter ne nazadnje tudi samo metodologijo (glej Flajs in Benedik 2007). Med metodami razhajanja je v splošni uporabi merjenje razlik med opazovanim trošenjem (izdatki za potrošnjo) in nacionalnim dohodkom, kar je oboje izračunano v sistemu nacionalnih računov. Osnovna predpostavka tovrstnega izračuna in primerjave je, da se dohodek lahko prikrije v statistiki, medtem ko je potrošnja na dohodkovni osnovi v veliki meri pravilno pokrita. Tudi Madžarevic in Mikulic (1999,181) trdita, da »razhajanje nastane, ker so gospodinjstva nagnjena k prikrivanju ali nezadostnemu poročanju dohodka bolj, kot pa prikrivajo oziroma nezadostno poročajo svoje izdatke.« (To bo še posebej obravnavano v razdelku Razhajanja med dohodki in izdatki gospodinjstev na str. 13:) S tega vidika se torej pojavijo določena razhajanja in za ta lahko privza-memo, da so kazalec obsega sive ekonomije v gospodarstvu. Metode merjenja bdp in razlike Osnovo za tovrstno metodo razhajanja pa predstavljajo tri različne metode merjenja bdp. To so proizvodna, dohodkovna ter izdatkovna metoda merjenja bdp (glej na primer Flajs in Benedik 2007). Vse metode merjenja bdp sicer ocenjujejo isto količino, torej bdp. Vendar pa vsaka meri bdp na različni točki v krogotoku, ki povezuje proizvodnjo, dohodke in potrošnjo, kot nakazujejo že imena metod sama. 12. V preteklosti tudi kandidatkam. bdp, izračunan na podlagi proizvodne metode, je enak vsoti bruto dodane vrednosti po dejavnostih v osnovnih cenah (BDV), prav tako pa vsebuje tudi neto davke (davki minus subvencije) na proizvode (Tp). Bruto dodana vrednost je določena kot razlika med vrednostjo proizvodnje in vmesno potrošnjo (VP): BDP = proizvodnja - VP + Tp. (3.14) Ta izračun prikaže vidik proizvodnje v gospodarstvu, saj za vsak institucionalni sektor oziroma še posebej za panogo dejavnosti prikaže, koliko je bilo proizvedeno, koliko znaša vmesna potrošnja ter koliko je posledično vrednost celotne bruto dodane vrednosti. Prikaže se torej sektorska oziroma predvsem panožna aktivnost v gospodarstvu. Kot najpomembnejši podatkovni vir za bdp po proizvodni metodi so letni računovodski izkazi, kijih zbira in posreduje Agencija za javnopravne evidence in storitve (Ajpes), in administrativni podatki, ki jih daje na voljo Davčna uprava Republike Slovenije (durs). K izčrpnosti pa pripomorejo tudi statistična raziskovanja, med katerimi je najpomembnejše letno raziskovanje industrije (Flajs in Benedik 2007, 35). Posledično temelji ocena bdp po proizvodni metodi na izčrpnih podatkovnih virih in neposrednih metodah ocenjevanja, zaradi česar je pomen posrednih metod pri tem zanemarljiv (Flajs in Benedik 2007,36). Po drugi strani lahko bdp po dohodkovnem pristopu izrazimo kot vsoto vseh stroškov oziroma po drugi strani vseh prihodkov v nacionalnem gospodarstvu, kar lahko zapišemo kot: BDP = SZ + BPP + BRD + TP&U, (3.15) kjer SZ predstavljajo sredstva za zaposlene, BPP pomeni bruto poslovni presežek, bruto raznovrstni dohodek je označen kot BRP in Tp&u predstavlja neto davke na proizvodnjo in uvoz. Podatkovni viri za tovrstne izračune b d p so dejansko enaki, kot so za b d p po proizvodni metodi. »b d p po dohodkovni metodi tako ni merjen neodvisno« (Flajs in Benedik 2007, 38). Kot dopolnilo se za preračune uporablja tudi anketa o stroških dela, prav tako tudi podatki durs in Ajpes. Podobno kot pri proizvodni metodi se tudi tukaj posredne metode zaradi uporabe neposrednih metod na popolnih letnih podatkovnih virih ne uporabljajo. Ocene bdp po izdatkovni metodi (in kategorijah) pokaže končno povpraševanje po blagu in storitvah. Ocene končnih izdatkov so posebej koristne za namene ekonomskih politik. Po tem pristopu izmerimo bdp kot vsoto končne potrošnje blaga in storitev in to zapišemo v naslednji obliki: BDP = C +1 + G + NX. (3.16) V tem zapisu C predstavlja končno potrošnjo gospodinjstev, I predstavlja obseg bruto naložb, G potrošnjo države in NX neto izvoz. Glavni podatkovni viri za ocenjevanje bdp po izdatkovni metodi so statistična raziskovanja, kjer najdemo primarno anketo o porabi v gospodinjstvih, pa tudi statistično raziskovanje trgovine na drobno, hkrati pa tudi drugi viri, kot so carisnke deklaracije, podatki plačilne bilance, računovodski izkazi ter poročila o d d v. Tudi tukaj se poglavitne kategorije bdp ocenjujejo s pomočjo neposrednih metod. V okviru posrednih metod ocenjevanja sive ekonomije na podlagi razhajanja v nacionalnih računih sta za določanje obsega sive ekonomije v gospodarstvu pomembni zadnji dve metodi izračuna bdp: dohodkovna in izdatkovna. S primerjavo teh dveh izračunov bdp lahko določimo celotno vrednost dohodkov v državi, po drugi strani pa celotno vrednost izdatkov (ter varčevanja). Potem se enačba nacionalnega računovodstva, da se celoten dohodek porabi za potrošnjo (izdatke), uporablja za usklajevanje ocen po različnih metodah. Morebitna razhajanja pa vodijo do (znakov) sive ekonomije oziroma prikritega delovanja in trgovanja. Kot poudarjata Schneider in Enste (2002) pa se rezultata postopkov navadno medsebojno uskladita, saj so statistiki nacionalnega računovodstva nagnjeni k zmanjševanju oziroma odpravljanju tega razhajanja. Temu primerno je treba dobiti podatke iz prvih, še neusklajenih objav. Če bi namreč bile »vse komponente izdatkovne strani [bdp] merjene brez napake, potem bi ta pristop nudil zelo dobro oceno obsega sive ekonomije.« (Schneider in Enste 2002,17). Prav to pa je poglavitna slabost te metode, saj je v praksi izredno težko izmeriti posamezno od komponent bdp do te mere natančno, da bi bila brez napak in odstopanj od dejanskega stanja. K temu pa pripomore tudi usklajevanje izračunov, kar se zgodi tudi pred prvimi objavami. Torej so že prve objave do določene mere zaradi razhajanj popravljene. Za Slovenijo so javno dostopni podatki o bdp in njegovi sestavi (glej preglednici 3.12 in 3.13). Tako lahko vidimo, da je po obeh metodah računan bdp enak - torej usklajen, popravljen. Tudi surs v svoji metodologiji o določanju vrednosti bdp omeni, daje najbolj natančna in popolna metoda izračuna bdp proizvodna metoda, ki je tudi prva objava podatkov oziroma izračunov o b d p. Prav tako se s postopki naknadnih preglednica 3.12 Izdatkovna struktura bdp 1995-2006; tekoče cene, zgoraj mio sit, spodaj deleži v odstotkih (1) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 C 1438852 1641753 1828485 2013523 2271871 2485866 2744926 3009457 3275936 3473290 3653249 3896317 l 550411 629817 751508 876388 1076207 1198460 1220073 1314653 1510498 1770142 1846356 2068981 G 458744 525340 592138 654940 735376 833737 962361 1062876 1148701 1230387 1311395 1403543 NX -43445 -26307 -23175 -50251 -164480 -153328 -39613 66801 -12218 -80834 -42734 -72214 BDP 2404561 2770603 3148957 3494600 3918974 4364736 4887747 5453787 5922917 6392985 6768266 7296627 C 59.8 59.3 58,1 57,6 58,0 57»0 56,2 55>2 55,3 54.3 54.0 53,4 l 22,9 22,7 23,9 25,1 27,5 27,5 25,0 24,1 25,5 27,7 27>3 28,4 G 19.1 19,0 18,8 18,7 18,8 19.1 19.7 19.5 19.4 19,2 19.4 19,2 NX -i>8 -0,9 -0,7 -1.4 -4.2 -3>5 -0,8 1,2 —0,2 -1,3 -0,6 -1,0 BDP 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 OPOMBE (1) Simboli iz enačbe 16. PREGLEDNICA 3.13 Dohodkovna struktura bdp 1995- -2006; tekoče cene, zgoraj mio SIT, spodaj deleži v odstotkih (1) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 sz 1362757 1525972 1676926 1826187 1995212 2278077 2573436 2837544 3063695 3315011 3505598 3750357 BPP 497235 597025 727154 821273 989550 1070914 1208514 1331270 1500220 1613245 1702347 1887901 BRD 210821 243764 295513 327149 333188 398927 424561 507010 516531 561997 611571 683720 Tp&U 333749 403842 449364 519991 601024 616818 681237 777962 842471 902732 948751 974649 BDP 2404561 2770603 3148957 3494600 3918974 4364736 4887747 5453787 5922917 6392985 6768266 7296627 SZ 56,7 55,1 53>3 52,3 50,9 52,2 52,7 52,0 5i>7 5i>9 51,8 5i>4 BPP 20,7 21,5 23,1 23,5 25,3 24,5 24,7 24.4 25>3 25,2 25,2 25>9 BRD 8,8 8,8 9.4 9.4 8,5 9.1 8,7 9.3 8,7 8,8 9.0 9.4 Tp&u 13,9 14,6 14.3 14.9 15,3 14,1 13,9 14.3 14,2 14,1 14,0 13,4 BDP 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 opombe (1) Simboli iz enačbe 3.15. usklajevanj izračuni po drugih metodah tej približajo praktično v celoti (Flajs in Benedik 2007,44). Tovrsten izbor je rahlo presenetljiv, vsaj z vidika zajemanja sive ekonomije. Ta bi se najbolj verjetno pokazala pri iz-datkovni metodi, ki bi tako morala biti kot vodilo pri določanju končne (in usklajene) ocene bdp. Vendar pa izdatkovna metoda ni neodvisno izračunana, zaradi česar je potem kot osnovo primerjave dohodkovni metodi treba vzeti proizvodno metodo. Ne glede na to, pa dejstvo, da se izračuni po različnih metodah medsebojno pred prvo objavo uskladijo, posledično pomeni, da (posredno) ocenjevanje obsega sive ekonomije v Sloveniji na podlagi tovrstnih razhajanj in objavljenih podatkov ni mogoče. Vseeno pa iz poročila, prek katerega SURS Eurostatu poroča o svojih lastnih popravkih in razhajanjih, sledi, da razhajanje, ki bi lahko bilo pomembno za vidik sive ekonomije, še zdaleč ni zanemarljivo. In sicer so vrednosti razhajanj med dohodkovno in proizvodno metodo v letu 2001 znašali celo 16,5 odstotka bdp (Flajs in Benedik 2007,307). Ta številka je sicer pripisana bruto poslovnemu presežku, in sicer kot ostanek v primerjavi med dohodkovno in proizvodno metodo. Bruto poslovni presežek sicer ni kategorija, ki bi bila neposredno merjena in zato ta celotna vrednost 16,5 odstotka bdp ne pripada nujno v celoti tej kategoriji. Dejansko gre za neki nedoločen dohodek na dohodkovni strani, ki pa bi prav tako lahko vseboval (v delu ali celoti) dohodke gospodinjstev in podjetij iz naslova prikritih dohodkov. Kolikšen del teh 16,5 odstotkov b d p bi lahko pripisali sivi ekonomiji je nemogoče reči, upam pa si trditi, da se v tej vrednosti skriva tudi del sive ekonomije. Natančne ocene bi seveda dobili z neposrednim merjenjem bruto poslovnega presežka oziroma vseh kategorij dohodkovne metode merjenja bdp. Ta številka pa bi bila pomembna za celotno vrednost obsega sive ekonomije v Sloveniji. SURS namreč vedno poroča o prikriti proizvodnji (ki, kot bomo videli v nadaljevanju, zajema tudi ilegalno proizvodnjo - torej črno ekonomijo) le na podlagi popravkov za doseganje izčprno-sti ocen nacionalnih računov - torej proizvodne metode računanja bdp (glej na primer Flajs in Vajda 2004). Za celoten obseg sive ekonomije pa je poleg teh popravkov za izčrpnost (okoli 6 odstotkov bdp, glej razdelek Izčrpnost ocen in popravki za prikrito proizvodnjo na str. 121 ) pomembno tudi že omenjeno razhajanje (del 16,5 odstotkov bdp). Celoten obseg sive ekonomije v Sloveniji bi torej lahko ocenjevali na raven med 10 in 20 odstotki bdp. Vendar je to preveliko ugibanje, da bi si upal z gotovostjo trditi o tej vrednosti, zato tu samo poudarjam, da je manevrskega prostora za oceno sive ekonomije v Sloveniji v nacionalnih računih še precej. V nadaljevanju pa se posvetim tistemu delu, ki ga s u rs šteje za edini vir prikritega delovanja, torej sive ekonomije. To je zagotavljanje izčrpnosti ocen nacionalnih računov. Izčrpnost ocen in popravki za prikrito proizvodnjo Poglavitna metoda ocenjevanja bdp je torej proizvodna metoda. Že v letu 2000 je s u rs sodeloval v pilotskem projektu o polnosti zajetja, ki ga je organiziral Eurostat in katerega glavni cilj je bil razporeditev vseh popravkov za polno zajetje po vrstah, kar je omogočilo tabelarni prikaz v pripravah ocene bdp (Flajs in Benedik 2007, 46). S tem naj bi se po-vačala izčrpnost ocen. Doseganje izčrpnosti ocen pomeni, da se izboljšujejo podatkovni viri in metode ocenjevanja bdp. Ta postopek poteka tudi za nazaj, kar se odrazi v tako imenovanih revizijah bdp. Vse od leta 2002 pa surs uporablja tudi tabele ponudbe in porabe za preverjanje veljavnosti vseh treh metod ocenjevanja bdp (Flajs in Benedik 2007, 44). Kot je bilo že omenjeno, je »bdp po proizvodni metodi zaradi izč-prnih podatkovnih virov že tradicionalno primarni pristop za merjenje ravni bdp in polnost zajetja« (Flajs in Benedik 2007, 46). Prikazano je tudi že bilo, da se pred prvo objavo izračuni po vseh treh metodah medsebojno uskladijo, in sicer se kot merilo obravnava bdp, izračunan po proizvodni metodi. To pomeni, da je vsaka izčrpnost ocen drugih dveh metod, dohodkovne in izdatkovne, usmerjena v prilagajanje teh rezultatov b d p po proizvodni metodi. Pri tem ne smemo zanemariti dejstva, daje izračun bdp po dohodkovni metodi, ker je tudi sicer osnovan na enakih podatkovnih virih kot b d p po proizvodni metodi, dejansko s slednjim že popolnoma usklajen. »V procesu ocenjevanja bdp po proizvodni in dohodkovni metodi so zato vsi popravki za polno zajetje po vrstah hkrati vključeni v ustrezne dohodkovne kategorije« (Flajs in Benedik 2007,210). Popravki bdp po dohodkovni metodi se sicer v največji meri nanašajo na sredstva za zaposlene, ki za leto 2001 znašajo okoli 3,5 odstotka bdp, bruto raznovrstni dohodek pa je bil popravljen za okoli 2 odstotka bdp. Popravki pri bruto poslovnem presežku znašajo okoli 1 odstotka, medtem ko so pri kategoriji davkov praktično zanemarljivi. Seveda pa ti popravki za doseganje izčrpnosti nacionalnih računov ne zajemajo že v prejšnjem razdelku omenjena in izkazana razhajanja med dohodkovno in proizvodno metodo, ampak so zgolj dodatek tem 16 odstotkom bdp. bdp po izdatkovni metodi pa je, v nasprotju z dohodkovno metodo, merjen neodvisno in na podlagi podatkovnih virov, kot je bilo omenjeno že v razdelku Metode merjenja bdp in razlike na str. 121. Potrošna gospodinjstev je bila tekom postopka povečevanja izčrpnosti prilagojena in popravljena v celotni vrednosti okoli 5,8 odstotka končne vrednosti izdatkov gospodinjstev v letu 2001 (kar je približno 3,5 odstotka bdp) (Flajs in Benedik 2007, 209). Kategorija bruto naložb je v treh fazah na koncu bila popravljena za okoli 13 odstotkov končne vrednosti naložb, medtem ko podatki o državni potrošnji niso bili popravljeni, saj so ocenjeni z istimi podatkovnimi viri in hkrati kot B d P še po proizvodni metodi. Za neto izvoz ni podatkov o popravkih vrednosti za polno zajetje. Pomembno je tudi dejstvo, da se s temi postopki odpravi vsa razlika v ravni bdp med proizvodno in izdatkovno metodo in se tako prikaz statistične napake kot morebitne razlike ne uporablja (Flajs in Bene-dik 2007,44). Med popravki izdatkov so najbolj pomembni popravki pri izdatkih za končno potrošnjo (skupaj 3,2 odstotka b d p), kjer večina odpade na izdatke gospodinjstev (hrana 1,5 odstotne točke, stanovanja 0,3 odstotne točke ter raznovrstno blago in storitve 0,7 odstotne točke), ostalo pa približno enakomerno na izdatke države ter izdatke n p i s g (Flajs in Benedik 2007, 307). Zanemarljivi niso niti popravki za izdatke za bruto naložbe, ki znašajo okoli 0,4 odstotka bdp. Primarno pa se izčrpnost ocen nacionalnih računov oblikuje na podlagi postopkov, ki se uporabijo zgolj za proizvodno metodo. Ti popravki se opravljajo po področjih oziroma vrstah. Te vrste so do neke mere skladne z že spoznanimi noe problemskimi področji iz podpoglavja 1.2, s to razliko, da so prilagojene državam članicam eu. Preglednica .1 prikazuje vrednosti teh popravkov za Slovenijo za leto 2001. Področje N1 Namenoma neregistrirane dejavnosti naj v Sloveniji ne bi bile pomembne in posledično tudi ne ocenjene (Flajs in Benedik 2007, 214). Nepomembnost izhaja iz dejstva, da je težko ločiti registrirani in neregistrirani del določenih dejavnosti (taksi prevozi, gradbeništvo, tudi inštrukcije in gospodinjske storitve) in je tako vse to ocenjeno v sklopu registriranih dejavnosti (Flajs in Benedik 2007, 214). To so torej primarno dejavnosti sive ekonomije in po tem sodeč je področje N1 lahko del prvega problemskega področja noe, podzemne proizvodnje. Eurostat (2005, 8) v področje n 1 šteje navadno majhna podjetja ter gospodinjstva (pri zagotavljanju storitev drugim gospodinjstvom). Zagotovo pa je presenetljiva ugotovitev o nepomembnosti in predvsem o ničelni vrednosti tega področja, s katero se ne morem strinjati. Razlog je mogoče iskati v že omenjenih 16,5 odstotkih bdp, ki so kot razlika pri- preglednica 3.14 Popravki za polno zajetje po vrstah za Slovenijo za leto 2001 Področje Mio sit Delež* V bdp* N1 Namenoma neregistrirane dejavnosti 0 0,0 0,0 N2 Ilegalne dejavnosti 29.563 9,0 0,6 N3 Dejavnosti, za katere registracija ni potrebna 70.882 21,7 1,5 N4 Pravne osebe, ki niso zajete v virih 37.770 11,6 0,8 N5 Registrirani samozaposleni, ki niso zajeti v virih 15.985 4,9 0,3 n6 Proizvajalci, ki namerno poročajo napačno 73.722 22,6 1,5 N7 Druge statistične pomanjkljivosti in popravki 98.752 30,2 2,1 Skupaj 326.674 100,0 6,8 Skupaj vključeno v objavljeno vrednost bdp 297.110 91,0 6,2 (brez n 2 Ilegalne dejavnosti) opombe *V odstotkih. Povzeto po Flajs in Benedik2007, 46. pisani bruto poslovnemu presežku, čeprav dejansko predstavljajo nedoločen dohodek, ki bi lahko (vsaj v delu) spadal v področje N1. Kot sem že poudaril, je rešitev v neposrednem in neodvisnem merjenju b d p po dohodkovni metodi. Hkrati pa naj bi tudi dejavnosti gospodinjstev gospodinjstvom, ki eksplicitno še niso ocenjene, bile v ta sklop vključene v glavni reviziji 2005 (Flajs in Benedik 2007, 215) - katere podatki pa še niso dostopni. Glavna težava pri merjenju in določanju obsega področja n 2 Ilegalne dejavnosti je v nezanesljivih podatkovnih virih in posledično ocenah. Podatkovni viri so navadno policijske evidence, v primeru drog pa tudi podatki Inštituta za varovanje zdravja (Flajs in Benedik 2007, 47). Ilegalne dejavnosti so bile sicer v izračune bdp vključene šele z revizijo 2005, ki je bila dokončana v letu 2007. Poleg tega pa je treba imeti v mislih, da so določene ilegalne dejavnosti že vključene v uradno oceno bdp v okviru skupine n6 Proizvajalci, ki namerno poročajo napačno, in sicer s popravki proizvodnje v storitvah popravil vozil, transporta in obdelave podatkov (Flajs in Benedik 2007, 215). Tako se očitno med nelegalno proizvodnjo štejejo tudi tiste dejavnosti, ki bi jih sicer pripisali sivi ekonomiji in kršijo določila že poznane zakonske podlage o preprečevanju zaposlovanja in dela na črno. Področje n 2 se torej delno pokriva z drugim področjem noe, nelegalna proizvodnja. N3 Dejavnosti, za katere registracija ni potrebna po svoji naravi, sicer spominja na neformalni sektor (kar je tretje problemsko področje noe). Vendar pa se N3 tukaj v celoti nanaša na neregistrirane dejavnosti gospodinjstev in tako po naravi to področje N3 spada k četrtemu noe področju, proizvodnji gospodinjstev za lastno končno potrošnjo. »Za izboljšanje podatkovnih virov in ocen neregistriranih dejavnosti gospodinjstev sta bili izvedeni dve statistični raziskovanji, in sicer raziskovanje o tržnih stanovanjskih najemninah v letu 2003 in raziskovanje o gradbeni dejavnosti gospodinjstev za lastne potrebe v letu 2005« (Flajs in Benedik 2007,47). Rezultati so pokazali, da ti popravki znašajo okoli 1,5 odstotka b d p v letu 2001, od česa največji delež pomenijo tržne stanovanjske najemnine, sledijo pa jim gradnja za lastne potrebe, zasebne nastanitve, kmetijski proizvodi in ne nazadnje tudi gospodinjske storitve (Flajs in Benedik 2007, 216). Področji N4 Pravne osebe, ki niso zajete v virih (neporočanje) in N5 Registrirani samozaposleni, ki niso zajeti v virih (neporočanje) se obe nekako skladata z zadnjim noe problemskim področjem, proizvodnja, ki ni zajeta zaradi napak v programih zbiranja podatkov. Viri podatkov za popravke v b d p za tovrstni pomanjkljivosti sta Statistični register delovno aktivnega prebivalstva (srdap) ter mesečna poročila zavezancev za ddv za področje N4 ter oddane davčne napovedi na durs za N5 (Flajs in Benedik 2007, 217). S podzemno proizvodnjo, torej prvim noe področjem, si je blizu tudi n6 Proizvajalci, ki namerno poročajo napačno, kije osredotočeno na družbe in samozaposlene. Podatkovni viri za tovrstne popravke za polno zajetje so na eni strani primerjava podatkov o delovni sili med anketo o delovni sili in administrativnimi viri, vendar za leto 2000 ni bilo odkritih večjih razlik, ter davčne inšpekcije, katerih podatki pa še niso bili analizirani. »Tabele ponudbe in porabe so pokazale več pomanjkljivosti v gradbeništvu, proizvodnji pohištva in poslovnih storitvah -popravki za te dejavnosti so delno zajeti v N5.« (Flajs in Benedik 2007, 218). N7 Druge statistične pomanjkljivosti in popravki zajemajo ostale popravke, med katerimi izstopajo denarna povračila stroškov službenih potovanj (ko so ta plačana na podlagi fiktivnih potnih nalogov, torej za neko drugo opravljeno delo), pa tudi napitnine in zasebna raba službenih vozil. Kot vir podatkov je, na primer, posebno letno raziskovanje o podjetjih lizinga, kije dalo informacije s področja zasebne rabe poslovnih vozil (Flajs in Benedik 2007, 218). Tudi to področje spada v zadnje noe področje, proizvodnja, ki ni zajeta zaradi napak v programih zbiranja podatkov. Poleg teh področij od n 1 do n 7 je izredno pomembna tudi kategorija teoretični ddv, »ki je znesek dd v, ki bi bil obračunan, če bi vse enote gospodarstva plačevale ddv v skladu z veljavno zakonodajo« (Flajs in Benedik 2007, 225). Pojavi se zaradi namernih ali nenamernih neplačil ddv, kjer je pomembno razlikovanje med utajami s privolitvijo kupcev in tistimi brez privolitve kupcev (ko na primer kupec plača ddv, prodajalec ga pa ne prijavi). Utaje ddv brez privolitve so v letu 2002 znašale okoli 1,2 odstotka bdp, medtem ko so utaje ddv s privolitvijo znašale okoli 0,7 odstotka bdp (Flajs in Benedik 2007, 228). Tovrstno ravnanje, torej neplačevanje ddv, je praktično del sive ekonomije, saj se plačilu ddv izognemo, če opravimo storitev ali prodamo proizvod brez računa - torej neprijavljeno. Ni pa vse neplačevanje ddv del sive ekonomije (lahko je tudi črna ekonomija). S tega vidika lahko trdimo, da je ta kategorija del sive ekonomije in zato izjemnega pomena za proučevanje pojava v nacionalnih računih. Rezultati torej prikazujejo, da surs opravlja popravke za doseganje izčrpnosti ocen nacionalnih računov. Kot smo videli v podpoglavju 3.1, pa sta jih po letih objavila Flajs in Vajda (2004) in na tej osnovi bi lahko potegnili zaključke, da znaša siva ekonomija v Sloveniji nekje okoli dobrih 6 odstotkov na leto. Ta številka naj bi zadovoljivo pokrila izračune bdp z vidika prikrite proizvodnje.13 Posledično naj bi bile zato tovrstne ocene sive ekonomije, ki temeljijo na tabelaričnem prikazu izčrpnosti nacionalnih računov, precej nižje od ostalih, ki se osredotočajo na vidik dohodka. Prav zato so ti rezultati lahko do določene mere vprašljivi, saj ne izražajo predhodnih usklajevanj med različnimi metodami merjenja b d p. Za pravilen prikaz obsega sive ekonomije v Sloveniji bi namreč tej oceni (dobrih 6 odstotkov) bilo treba prišteti morebitno uskladitev dohodkovne in proizvodne metode, če bi bila prva izračunana (za Slovenijo) neodvisno (glej razpravo v razdelku Metode merjenja bdp in razlike na str. 121). Za celoten obseg sive ekonomije bi torej poleg teh popravkov za izčrpnost (dobrih 6 odstotkov bdp) morali upoštevati tudi nepojasnjen vidik dohodkovne strani bdp (del 16,5 odstotkov bdp, glej razdelek Metode merjenja b d p in razlike na str. L2:). Celoten obseg sive ekonomije v Sloveniji bi torej lahko ocenjevali na raven med 10 in 20 odstotki b d p, si čimer bi se ocene približale drugim, posrednim izračunom obsega sive ekonomije v Sloveniji. Z vidika nacionalnih računov je siva ekonomija pomembna tudi v 13. To ugotovitev potrdi tudi Flajs (2008), ki v pogovoru izpostavi tudi dejstvo, da je tovrsten pristop primeren za vključevanje neprijavljene proizvodnje v nacionalne račune, s tem da pokriva proizvodni vidik. drugačnem kontekstu. Kot del uradnega bdp ima siva ekonomija tudi vplive na ekonomijo samo in se odraža v nacionalnih računih. Tako se v računu proizvodnje celotna proizvodnja v gospodarstvu (output) deli na vmesno potrošnjo in (bruto) dodano vrednost oziroma bdp. Nadaljnji računi (račun ustvarjanja dohodka, račun razdelitve primarnega dohodka, račun sekundarne delitve dohodka in tako naprej) prikažejo delitev te dodane vrednosti na stroške dela in kapitala, na prejemke lastnikov dela in kapitala, prikažejo vlogo države prek transferjev in podobno. V končni fazi pridemo tudi do računa uporabe dohodka in potencialno bi lahko videli, kako siva ekonomija vpliva na končno potrošnjo oziroma (s)posojanje. Vendar se učinki oziroma odražanje sive ekonomije v verigi nacionalnih računov na tej točki ne ustavijo, saj sledita še kapitalski in finančni račun. Torej bi načeloma lahko prek celotne verige računov v nacionalnem računovodstvu proučevali pojav sive ekonomije tako z realnega kot s finančnega vidika in tudi (seveda ob ustrezni podatkovni podpori) natančno proučili vplive tega pojava na različne postavke v opisani verigi računov v nacionalnem računovodstvu. Seveda to zahteva natančne in poglobljene izračune oziroma merjenja posameznih kategorij v nacionalnih računih, kar bi preseglo okvirje pričujoče monografije. Posledično se spet srečamo z neposrednim merjenjem sive ekonomije v gospodarstvu, čeprav je bilo v preteklosti opravljeno tudi posredno ocenjevanje sive ekonomije v tako imenovanih input-output (1 o) modelih (Kukar in dr. 1995). Avtorji so namreč z nepristranskimi viri, kot so ankete podjetij, obrtnikov, gospodinjstev, posredno ocenjevali sivo ekonomijo po dejavnostih in jo upoštevali pri končni sestavi io tabel (Kukar in dr. 1995, 88). io tabele so koristne, ker nam lahko pokažejo, kako sta proizvodnja in dodana vrednost povezani pri končni sestavi b d p. Še bolj pomembno pa je, da lahko prek določenih tehničnih koeficientov določimo multiplikativne učinke povečevanja proizvodnje ene panoge dejavnosti na vse druge panoge dejavnosti - in posledično spet celotnega bdp. Vendar smo že videli, daje pri ocenjevanju bdp po različnih metodah na posameznih ravneh v igri veliko (večinoma neposrednih) metodoloških pristopov oziroma podatkovnih virov. Ti omogočajo (kot smo videli) izčrpne ocene, ki se uporabljajo tudi za oblikovanje tabel punudbe in porabe, ki sta sicer osnovi za io tabelo v nacionalnem gospodarstvu. Nacionalni računi tako nudijo v prvi vrsti zelo dobro osnovo za natančno proučevanja pojava sive ekonomije v gospodarstvu, najprej z uporabo neposrednih metod ocenjevanja tega pojava, nato pa še vključi- tve teh ocen v nadaljnje sestave (tabele ponudbe in porabe, i o tabele). Ker je tovrstno neposredno merjenje sive ekonomije zaradi teže, globine in nemalokrat tudi specifičnosti skoraj izključno v domeni s u R S a, nam ostalim raziskovalcev ostane na voljo največkrat posredno merjenje sive ekonomije: s pomočjo metode razhajanja. Za neposredno merjenje sive ekonomije se je na nacionalni ravni sicer prav tako izkazalo, daje v domeni sursa, ki v fazah izračunov bdp te ocene medsebojno uskladi. Že ob prvih objavah so ocene medsebojno usklajene. Posledično se s te agregirane ravni v nacionalnih računih usmerim na mikro raven in sicer na raven gospodinjstva v Sloveniji. Razhajanja med dohodki in izdatki gospodinjstev Metodološki pristop, ki za oceno sive ekonomije izbere potrošnjo gospodinjstev in je bil idejno predstavljen v podpoglavju 2.5, temelji dejansko na potrošnji (izdatkovni) funkciji za izbrano vrsto dobrin, prek katere se napove pravilna vrednost dohodkov določene skupine gospodinjstev. Tako se določi obseg neprijavljenega dohodka in posledično tudi obseg sive ekonomije v gospodarstvu. Za Slovenijo tak pristop še ni bil uporabljen, zato ga bom v nadaljevanju uporabil. Metodologija Metodološki pristop, ki ga bom vzel za osnovo, je sicer tisti, ki sta ga uporabila Pissarides in Weber (1989), vendar pa je natančno izpeljan v delu Bernotaite in Piskunova (2005) in zato bom slednjemu sledil tudi sam. Začne namreč s preprostim modelom, ki ga postopoma širi in vanj uvaja bolj realne predpostavke ter na koncu pride do tistega »pravega« modela, kot sta ga uporabila tudi Pissarides in Weber (1989). Za izračune je treba najprej postaviti dve predpostavki: prvič, poročanje vseh skupin gospodinjstev o potrošnji za hrano je natančno oziroma pravilno. Sledim namreč osnovnemu pristopu (Pissarides in Weber 1989,18), po katerem velja, da so izdatki za hrano najbolj natančno poročani, saj naj bi bilo zelo malo verjetno, da bi nekdo prikril (sorazmerno) nizke izdatke za hrano iz davčnih razlogov, ali pa da bi izdatke za hrano prijavil kot poslovne izdatke (kot tako imenovane izdatke za reprezentanco v družinskih podjetjih). Druga predpostavka, ki ji sledim, pa je, da naj bi samozaposleni in tisti, ki zaposlujejo druge (torej, zasebniki), prijavili premalo dohodka. Druga stran trga dela so zaposleni pri drugih delodajalcih (ne v lastnih podjetjih), ki pa po predpostavki pravilno poročajo tudi svoje prihodke. To pomeni, da naj bi bila siva ekonomija v veliki meri prisotna med samozaposlenimi. Gospodinjstvo kot celoto sem določil, da spada v prvo skupino takrat, če je dohodek samozaposlenih oziroma delodajalcev vsaj eno tretjino celotnega dohodka gospodinjstev. Pri tem obsegu namreč verjamem, da so možnosti značilnega prikrivanja precejšnje. Pissarides in Weber (1989) sta na primer vzela vrednost tega deleža 25, Bernotaite in Piskunova (2005) pa 60 odstotkov. Postopek je nadalje sestavljen iz dveh delov: najprej se določijo po-trošne funkcije glede na lastnosti gospodinjstva in prijavljenega, poro-čanega dohodka. V drugi fazi pa se ta funkcija obrne in na podlagi po-ročane potrošnje se določi oziroma napove dohodek. Na podlagi zgornjih dveh predpostavk se tako lahko »oceni zanesljiva funkcija potrošnje hrane za zaposlene in potem obrne, da se izračuna >dejanski< dohodek samozaposlenih.« (Pissarides in Weber 1989,19). Metodologija sloni na določenih agregatih, ki so podani v apg: • Cij - potrošnja gospodinjstva i za proizvod, ali storitev j, • Y■ - višina dohodka gospodinjstva i (po obdavčitvi) in • Zi - vektor lastnosti gospodinjstva i. Po prej opisanih predpostavkah, naj bi Cij za hrano in Zi bila pravilno poročana za vse skupine gospodinjstev, Yi pa je pravilno poročan samo za zaposlene pri delodajalcih (ZD). Če z Yi označimo dejanski dohodek, potem za skupino zaposlenih ZD velja Yi = Yi, medtem ko za samoza-poslene (SZ) velja naslednje: Yi = kiYi, pri čemer je ki > 1. (3.17) Tu se zaenkrat predpostavlja, da je tehnologija prikrivanja dohodka vseh gospodinjstev, ki so v skupini samozaposlenih enaka - posledično k ni slučajna spremenljivka, saj ne more za vse enote zavzeti katerokoli vrednost, saj imajo vse enako vrednost (kar je različno od tega, kar že na začetku predpostavljata Pissarides in Weber 1989). Potrošna funkcija gospodinjstva i za blago j je podana v naslednji obliki lnCy = Ziaj + jnYi + eij. (3.18) ai je vektor parametrov, skalar mejne nagnjenosti k potrošnji dobrine j, eij pa slučajna napaka. Kot osnova za potrošnjo se predpostavlja kar trenutna vrednost dohodka, Yi (Bernotaite in Piskunova 2005,14). Če za samozaposlene in zaposlene upoštevam, da dejanski in poročani dohodek nista enaka, potem ima za to skupino potrošna funkcija 3.18 naslednjo obliko (ob upoštevanju 3.1 ): lnCj = Ziaj + (ijlnY[ + (ijlnki + eij. (3.19) Ocenjevanje te enačbe za obe skupini gospodinjstev, ZD in SZ, bi dala različne rezultate, različno vrednost konstante, in sicer zaradi člena o napačnem poročanju dejanskega dohodka, v enačbi kot Pjlnk. Za ZD gospodinjstva namreč velja, da je ta člen enak 0, saj je vrednost k = 1. Za vse ostale pa je to nekaj pozitivnega in povečuje potrošnjo nad prijavljenim dohodkom - posledično tudi sled za prikrivanje dohodka. Zato se v končni fazi oceni naslednja funkcija: lnCj = Ziaj + fijlnY- + jiSZi, (3.20) kjer SZi predstavlja nepravo spremenljivko z vrednostjo 1 pri gospodinjstvih, ki so v SZ in 0 pri ostalih (torej pri ZD gospodinjstvih). Koeficient pred to spremenljivko, Yj, pa predstavlja razliko v (logaritmu) potrošnji med obema vrstama gospodinjstev. Na podlagi zgoraj zapisanega torej velja: Yj = fylnki (3.21) in posledično: ln/c3. (3.22) Pj Tako lahko obseg nepravilnega in nezadostnega poročanja dohodka (k) dobimo z vstavljanjem koeficientov iz 3.20 v 3.22 in nato še z antilo-garitmiranjem. Ta model je po mnenju avtorjev (Pissarides in Weber 1989; Bernotaite in Piskunova 2005) z dveh vidikov neprimeren za opisovanje realnega stanja. V realnosti namreč velja: prvič, da potrošnja ni vezana na trenutni dohodek, in drugič, da različna gospodinjstva na različne načine prikrivajo dohodek. Najprej bo v ta (posodobljen) model vpeljan tako imenovani stalni dohodek. Ta stalni dohodek, YP,je namreč osnova za potrošnjo. Ta je, skladno s teorijo potrošnje, v obodbju sicer konstanten, medtem ko dejanski dohodek niha okoli te vrednosti: v dobrem letu je dejanski dohodek večji od stalnega (in lahko torej del dohodka gospodinjstva privarčujejo), v slabem pa nižji. Slučajna spremenljivka, ki določa razmerje med dejanskim in stalnim dohodkom, je Pi: Yi = piYP. (3.23) Bernotaite in Piskunova (2005,15) predpostavljata, daje nihanje dejanskega od stalnega dohodka za vse skupine (ZD in SZ) enako, prav tako pa tudi pričakovana vrednost - povprečje. Po drugi strani pa Pis-sarides in Weber (1989, str. 20) predpostavljata, da je variabilnost za samozaposlene višja. Na tej točki bom tudi jaz uporabil manj strogo predpostavko o enakosti varianc (tako kot Bernotaite in Piskunova 2005). V skladu tudi z izvornim člankom Pissarides in Weber (1989) se za pi predpostavlja lognormalna porazdelitev: lnpi ~ N(jUp,ou). (3.24) Vpeljava koncepta stalnega dohodka pa spremeni tudi potrošno funkcijo gospodinjstva, ki ima zdaj naslednjo obliko: lnCj = Ziaj + (}jlnYP + £j. (3.25) Vendar pa neposredno ocenjevanje te funkcije ni mogoče, ker v praksi dejanska vrednosti stalnega dohodka ni znana. Zato se lahko namesto tega uporabi kar opazovani dohodek in se dejansko oceni enačba 3.20, vendar pa je v tem primeru treba dohodek obravnavati kot endogeno dan in je treba slediti pristopu instrumentalnih spremenljivk oziroma dvostopenjski metodi najmanjših kvadratov (2s ls).14 Ker bomo za poznejše izračune potrebovali tudi ocene variance ostankov dohodka, je treba v prvi stopnji oceniti funkcijo dohodka: lnY'= Zi Si + Xi 82 + fc, (3.26) kjer je Xi nabor instrumentalnih spremenljivk (ki določajo dohodek), £i pa je ostanek, ki vsebuje tri vrste napake: nepojasnjena varianca stalnega dohodka, ®2 lnY', odkloni dejanskega od stalnega dohodka, ui (ki je po predpostavki enako za SZ in ZD) in odkloni dejanskega od po-ročanega, prijavljenega dohodka, vi. Zaradi slednjega člena je varianca ostanka dohodka samozaposlenih višja od variance ostanka dohodka zaposlenih pri delodajalcih. Zaradi različnih ocen in jj je, čeprav je formula za izračun obsega prikrivanja dohodka enaka kot prej (zapis .2 ), tudi tako izračunan obseg prikrivanja večji. Vendar pa je zdaj treba zrahljati še eno poglavitno predpostavko, in sicer predpostavko o enakem načinu prikrivanja do- 14. IV ali 2SLS glej na primer Verbeek 2000; Greene 2003. hodkov za vsa gospodinjstva. Zato na tej zadnji fazi predpostavljamo, da je ki slučajna spremenljivka (Bernotaite in Piskunova 2005, 16), ki meri prikrivanje dohodka. Prav tako velja, da višja, kot je vrednost slučajne spremenljivke ki, več je prikritega dohodka, torej je tudi več sive ekonomije. Njena slučajnost pa zdaj pomeni, da gospodinjstva, ki prikrivajo dohodke, za to uporabljajo različne pristope (kar je popolnoma realna predpostavka). Za ki se predpostavlja lognormalnost (Pissarides in Weber 1989, 20): lnki ~ N(^k,a2v). (3.27) Upoštevanje te zadnje predpostavke seveda pomeni, da se spremenijo končni izračuni ki. Sicer dejansko še vedno ocenjujemo enačbo 3.2« , kjer z uporabo instrumentalnih spremenljivk ocenimo dohodek v enačbi 3.26. Vendar pa je zdaj vsebina enačbe 3.2« rahlo spremenjena, kajti njeno izhodišče, enačba 3.1' , se ob upoštevanju dosedanjih predpostavk spremeni: ob upoštevanju povezav med dejanskim in merjenim dohodkom: = ^ = (3.28) pi pi dobimo novo potrošno funkcijo: lnCijZiaj + (}j([nY- - lnpi + lnk) + eij. (3.29) Če upoštevamo še že predpostavljeno lognormalnost pi in ki oziroma kot lnpj = Up + ui in lnk; = /k + vi (Pissarides in Weber 1989, 20; Bernotaite in Piskunova 2005, 35) ter vnovič ocenimo potrošno funkcijo za obe skupini gospodinjstev. Pri njuni razliki upoštevamo določene predpostavke, in sicer, da v povprečju in varianci pi med obema skupinama gospodinjstev ni razlike, da gospodinjstva v ZD ne prikrivajo dohodka (torej so vse količine, vezane na ki za ta gospodinjstva enake nič) ter da sta vi in ui naključni spremenljivki z njunim povprečjem nič. Ker nas ne zanimajo posamezni ki za posamezno gospodinjstvo, ampak v celoti, torej nek, povprečen kt, k, za določitev tega sledimo najprej določitvi pričakovane (srednje) vrednosti (prvega momenta) za spremenljivko ki z lognormalno porazdelitvijo. Tako dobimo nov izraz: — 1 ln k = idk +-al. (3.30) 2 Ob vsem tem pridemo do želenega rezultata: , 1 (.31) Vendar pa ob upoštevanju tudi bolj realnih predpostavk (na primer, da je variabilnost stalnega od dejanskega dohodka za SZ višja kot pri ZD15 (Pissarides in Weber 1989,20) ter miselnega eksperimenta o mogočih vrednostih korelacijskega koeficienta med usz in vsz, dobimo končni oceni, spodnjo (subskript S) in zgornjo (Z) kot: V praksi se je izkazalo, da se tovrstne ocene tudi relativno stabilne (Pissarides in Weber 1989, 27) in bolj natančno razdeljevanje oziroma poskus približati te izračune k popolni realnosti ne obrodi (znatnih) izboljšanj natančnosti rezultatov. Zato bom tudi sam zgornjo in spodnjo mejo koeficienta nepravilnega poročanja ocenjeval s pomočjo izrazov 3.3: in 3.33. Postopek torej poteka tako, da za vsako razpoložljivo leto najprej ocenim funkcijo povpraševanja po hrani, kjer upoštevam razdelitev gospo-dinjstve na dve skupini (enačba 3.21 ), poleg tega pa za spremenljivko dejanski dohodek uporabim instrumentalne spremenljivke. Za izračun ocen varianc dohodka za obe skupini gospodinjstev ocenim še enačbo 3.21 in nato z 3.32 in 3.33 dobim želene rezultate. Podatki, na katerih sloni prikazan postopek, so mikropodatki ankete o porabi v gospodinjstvih (a p g). apg zajema podatke o razpoložljivih in porabljenih sredstvih v gospodinjstvu oziroma podatke o osnovnih elementih osebne porabe, prav tako pa tudi o socio-demografskih lastnostih članov gospodinjstva. Podatki se v določenih pogledih nanašajo na posameznega člana gospodinjstva (lastnosti, kot so spol, izobrazba, dohodek in podobno), v drugih pa na celotno gospodinjstvo (potrošnja, premoženje in podobno). Za potrebe izračunov po zgoraj opisani metodologiji potrebujemo podatke na ravni gospodinjstva, zato so bili po- 15. Kar je bližje realnosti, saj tisti, ki delujejo tudi v sivi ekonomiji (torej SZ) v precee bolj različnem obsegu in velikokrat tudi samo začasno povečujejo svoje dejanski dohodek. Ta je posledično bolj variabilen glede na njihov stalni dohodek, ki je sicer osnova za potrošnjo. (.32) (3.33) Podatki datki v določenih primerih agregirani na raven gospodinjstva (dohodek članov) ali pa so bile vzete lastnosti nosilca gospodinjstva (na primer starost). Čeprav apg v Sloveniji poteka že od leta 1983, pa surs (Anketa o porabi v gospodinjstvih, Slovenija - metodološka pojasnila: http://www .stat.si/doc/metod_pojasnila/08-112-MP.htm) poudarja, daje anketiranje »od leta 1983 potekalo po enotni metodologiji in z vsebinsko enakimi obrazci. Leta 1997 pa seje vsebinsko in po načinu izvedbe spremenila. Prilagodili smo jo namreč priporočilom Eurostata in uvedli kontinuiran način zbiranja podatkov, kar pomeni, da poteka neprekinjeno«. Z namenom biti metodološko usklajen in primerljiv sem tako na razpolago dobil podatke apg, ki se nanašajo na referenčna leta od leta 1998 do 2005. V že predstavljen model ocenjevanja, v prvi vrsti potrošnje hrane, prav tako pa celotnega dohodka gospodinjstva, je zdaj treba vpeljati spremenljivke. Na podlagi modela ter razpoložljivih podatkov, sem se odločil kot spremenljivke v izračunih vzeti naslednje: • Člani, velikost gospodinjstva (število članov), saj predpostavljam, daje velikost gospodinjstva pomembna determinanta za potrošnjo hrane. • Starost, starost nosilca gospodinjstva v letih minus 30. Tako oblikovana spremenljivka je bila uporabljena tudi v že omenjenih delih (Pissarides in Weber 1989; Bernotaite in Piskunova 2005), je pa sicer sama po sebi pomembna kot demografska spremenljivka gospodinjstva, prav tako pa tudi kot instrumentalna spremenljivka v primeru ocenjevanja enačbe 1.25 iz predhodne točke. • Izo, izbrazba nosilca gospodinjstva, je pomembna lastnost gospodinjstva kot instrumentalna spremenljivka, saj se dohodek z izobrazbo povečuje (glej enačbo 3.25 v predhodni točki). • Otroci, število otrok (manj kot 15 let starosti) v gospodinjstvu, saj ti pripomorejo k velikost gospodinjstva, še bolj pa je ta spremenljivka pomembna kot instrumentalna spremenljivka pri ocenjevanju enačbe 25, ki meri število članov gospodinjstva, ki lahko služijo denar (glej odstavek v nadaljevanju). • Status, neprava spremenljivka: ali je gospodinjstvo več kot tretjino dohodka iz dejavnosti ustvarilo iz naslova samozaposlenosti (status = 1) ali ne (status = 0), s čimer je določena razvrstitev gospodinjstev v SZ in ZD. To spremenljivko sem oblikoval na podlagi prepričanja, da je ena tretjina dohodka gospodinjstva že dovolj velik obseg, ki je lahko značilen za prikrivanje dohodka. Pissari-des in Weber (1989) sta na primer vzela vrednost tega deleža 25, Bernotaite in Piskunova (2005) pa 60 odstotkov. • Ldoh, logaritem dohodka iz dejavnosti gospodinjstva, kije vključen v enačbi 3.19 in 3.25. • LdohoR, logaritem drugih prejemkov gospodinjstva (na primer socialna pomoč, dohodek od oddajanja stanovanja in podobno,) ki prav tako prispeva k osnovi za trošenje hrane, vendar je po obsegu precej manjši in ga praktično ne moremo upoštevati kot stalni do-hdoek. Ločevanje dohodkov na ti dve podskupini izhaja iz modela in teorije stalnega dohodka, ki ga potrebuje gospodinjstvo za oblikovanje (stabilne) funkcije potrošnje (v našem primeru hrane). • Lhrana, logaritem celotnih izdatkov gospodinjstva za hrano, k čemur pa je prišteta tudi ocenjena lastna proizvodnja hrane v gospodinjstvu. Za slednjo se torej predpostavlja, daje bila tako proizvedena kot potrošena v istem gospodinjstvu, kar je za Sloveniji precej realna predpostavka (vsa drugačna, večja proizvodnja hrane, je navadno oziroma v veliki meri prijavljena in vključena med dohodke iz dejavnosti gospodinjstva). • M2, velikost stanovanja v kvadratnih metrih je uporabljena kot instrumentalna spremenljivka pri ocenjevanju enačbe 3.25, saj naj bi tisti z višjimi dohodki imeli tudi večje stanovanje. • Najem, neprava spremenljivka: ali se za stanovanje plačuje najemnina (najem = 1) ali ne (najem = 0), ki je prav tako uporabljena kot instrumentalna spremenljivka. • Avto, število avtomobilov v gospodinjstvu, podobno kot prej M2, uporabljena kot instrumentalna spremenljivka pri ocenjevanju enačbe .25. Spremenljivke bodo uporabljene kot predstavljeno v zgoraj opisani metodologiji (odvisna ter pojasnjevalne), kot instrumentalne spremenljivke zaradi endogenosti dohodka bodo torej uporabljene spremenljivke starost, izo, M 2, najem, avto ter spremenljivka, ki meri, koliko je v gospodinjstvu oseb, ki niso otroci (ki torej lahko služijo denar): clani - otroci. Za vse te spremenljivke namreč velja, da imajo močan potencial vplivati na spremenljivko dohodek (ta se namreč s starostjo in izobrazbo povečuje, prav tako s številom članov v gospodinjstvu, ki služijo denar, velikost stanovanja, število avtomobilov v gospodinjstvu preglednica 3.15 Delež dohodka samozaposlenih v B D p Leto Delež bruto plač v B D p* Delež samozaposlenih v zaposlenosti* Delež dohodkov samo-zaposlenih v bdp* 1998 45.4 18,5 8,4 1999 44>2 18,5 8,2 2000 45,5 18,5 8,4 2001 45,9 18,0 8,3 2002 45A 18,2 8,2 2003 44,6 17,8 8,0 2004 44,5 17,8 7,9 2005 44,4 17,6 7,8 opombe *V odstotkih. in dejstvo, da je stanovanje lastniško, pa prav tako (navadno) pomenijo višji dohodek gospodinjstva). Prav zato je treba iz vpliva dohodka na potrošnjo hrane izločiti te endogene vplive, če želimo dobiti realno sliko medsebojnega vpliva spremenljivk oziroma posledično dobiti iskani rezultat, torej vrednost prenizkega poročanja dohodka skupine SZ. Za končen rezultat bo treba rezultat modela, torej koeficient dejanskega dohodka glede na prijavljenega, prek podatkov o deležu dohodkov samozaposlenih v gospodarstvu pretvoriti v končne izračune sive ekonomije kot odstotek bdp. Glede na razpoložljive podatke sem najprej določil delež bruto plač v b d p, nato pa še delež samozaposlenih v celotni zaposlenosti. S tem sem dobil približno vrednost dohodka sa-mozaposlenih v B D p. Ti podatki so prikazani v preglednici .15. Rezultati Rezultati ocenjevanja v razdelku Metodologija na str. 132 predstavljenega modela za proučevano obdobje so seveda (zgornje in spodnje) ocene k, ki meri, kolikšen je obseg dejanskega dohodka samozaposlenih glede na prijavljen dohodek. S tem postopek ni končan, saj je treba prek zgoraj omenjenih deležev dohodka samozaposlenih v bdp te vrednosti k pretvoriti v obseg sive ekonomije vgospodarstvu kot odstotek b d p. Te končne ocene so za proučevano obdobje prikazane v preglednicah 3.16 in 3.17. Opaziti je, da so končni rezultati ocene obsega sive ekonomije v Sloveniji v proučevanem obdobju relativno nizki, vseeno pa nekako v skladu z izračuni iz razdelka Razhajanja med dohodki in izdatki gospodinjstev na str. 13:, tako po obsegu (nekje med 3 in 6 odstotki bdp) kot dina- Razhajanja med dohodki in izdatki 3.3 preglednica 3.16 Zgornje in spodnje ocene za k in točne stopnje značilnosti za pj in Yj Leto Pj P-vred. Tj P-vred. ln ks ln ks ks kz 1998 0,223 0,000 0,126 0,000 0,560 0,575 1,751 1,777 1999 0,375 0,000 0,189 0,000 0,473 0,536 1,605 1,709 2000 0,365 0,000 0,172 0,000 0,438 0,506 1,550 1,658 2001 0,362 0,000 0,153 0,000 0,401 0,445 1,494 1,560 2002 0,386 0,000 0,110 0,002 0,307 0,262 1,359 1,300 2003 0,418 0,000 0,094 0,008 0,291 0,161 1,338 1,174 2004 0,359 0,000 0,092 0,011 0,331 0,184 1,392 1,202 2005 0,260 0,000 0,130 0,000 0,522 0,478 1,686 1,614 preglednica 3.17 Ocena sive ekonomije za Slovenijo po metodi izdatkov gospodinjstev za obdobje 1998-2005 v odstotkih bdp Leto Pj Tj (T2 doh.SZ (t2 doh,ZD Spodnja Zgornja 1998 0,223 0,126 0,466 0,451 6,3 6,5 1999 0,375 0,189 0,498 0,435 5,0 5,8 2000 0,365 0,172 0,472 0,405 4,6 5,5 2001 0,362 0,153 0,426 0,382 4>1 4,6 2002 0,386 0,110 0,351 0,396 2,9 2,5 2003 0,418 0,094 0,295 0,426 2,7 1,4 2004 0,359 0,092 0,334 0,481 3,1 1,6 2005 0,260 0,130 0,442 0,486 5,4 4,8 miki. V proučevanem obdobju od leta 1998 dalje obseg sive ekonomije pada, v letu 2004 pa se počasi začne povečevati, v letu 2005 pa je opazen bolj znaten dvig, in sicer na okoli 5 odstotkov bdp. Sicer pa so rezultati dokaj konsistentni s predpostavkami (prvi štirje stolpci preglednice 3.1). V prvem stolpcu so vse vrednosti Pj pozitivne, kar pomeni, da dohodek pozitivno (in v vseh primerih tudi značilno) vpliva na potrošnjo hrane v gospodinjstvu. Vrednosti jj (drugi stolpec) so v celotnem proučevanem obodbju pozitivne (in prav tako značilne, glej preglednico 3.16), kar pomeni, da je potrošnja hrane v gospodinjstvih, ki imajo status samozaposlenih, večja kot v drugi skupini gospodinjstev, ob že izločenem vplivu dohodka. Prav tako je ta spremenljivka v vseh letih statistično značilna, kar pomeni, da očitno med skupinama SZ in ZD obstaja značilna razlika v potrošnji hrane glede na dohodek in druge lastnosti gospodinjstva. To pomeni, da so samozaposleni res tista skupina, ki (v večji meri) prikriva svoje dohodke. Po predpostavkah modela, naj bi bila varianca ostankov dohodka za samozaposlene večja kot za zaposlene, kar pa je (kot prikazujeta tretji in četrti stolpec podatkov v preglednici ;.1 ) res samo med letoma 1998 in 2001, v poznejših letih pa to ne velja. Slednje pa nakazuje na dejstvo, da se je očitno predvsem v zadnjih proučevanih letih začelo dogajati tudi to, da niso zgolj SZ tisti, ki prikrivajo svoje dohodke. Osnovna predpostavka modela je tudi, da je poročanje o potrošnji hrane pravilno za obe skupini gospodinjstev, kar je verjetno tudi pravilno za Slovenijo. Lahko bi sicer vzeli kakšno drugo skupino proizvodov, vendar ima potrošnja določenih proizvodov (predvsem oprema stanovanja, avdio-video oprema, avtomobili, stanarina) večjo verjetnost, da je prikrita, po drugi strani pa bi lahko recimo izdatki za rekreacijo bili pravilno poročani, vendar je pri njih preveliko neodgovorov, kar bi ogrozilo metodološke prijeme modela ocenjevanja sive ekonomije v Sloveniji. Najpomembnejši razlog za tako nizke rezultate pa leži tudi v predpostavki, da samo samozaposleni prikrivajo svoje dohodke, medtem ko za Slovenijo to ne drži (glej razdelek Akterji na str. 84) in so tudi druga gospodinjstva udeležena v sivi ekonomiji. Ti rezultati torej nakazujejo dejansko, za koliko odstotkov (odstotnih točk) več prikrivajo samoza-posleni kot pa druga skupina gospodinjstev in je temu primerno rezultat podcenjen. Ker so se pridobljeni rezultati na podlagi dosedanjih izračunov izkazali kot precej raznoliki (podpoglavja 3.2,3.3 in tudi 3.1), se v nadaljevanju obrnem na neposredni pristop k ocenjevanju obsega sive ekonomije v Sloveniji, torej k anketi. 3.4 Anketa o sivi ekonomiji To podpoglavje je namenjeno obravnavi neposrednega pristopa k merjenju pojava sive ekonomije v Sloveniji prek anketnega vprašalnika. Najprej podajam metodološki in postopkovni okvir anketiranja, nato pa še prikaz zbranih ter uporabljenih podatkov oziroma na njih pridobljenih rezultatov. Vprašalnik Neposredno merjenje sive ekonomije se največkrat pojavi v obliki posebne ankete, ki anketirance sprašuje po njihovih dejavnostih v sivi ekonomiji. Posebna anketa o delovanju posameznikov v sivi ekonomiji ponuja možnost dobiti podrobne podatke o njihovih lastnostih, razlogih za delovanje v sivi ekonomiji, o obsegu zaslužka in produktivnosti v sivi ekonomiji ter ne nazadnje tudi o dejavnostih, v katerih je siva ekonomija največ prisotna. Poleg tega vidika, to je vidika ponudbe dela v sivi ekonomiji, pa lahko anketa omogoča tudi vpogled v povpraševanje potrošnikov po blagu in storitvah v sivi ekonomiji (nakupi brez računov). Potrošniki in tisti, ki delajo v sivi ekonomiji, so lahko iste osebe, ni pa nujno. Edino na tovrstni podlagi je mogoče oblikovati konkretne in primerne prijeme razvojnih in socialnih politik ter hkrati odpraviti (institucionalne) vzroke sive ekonomije. Da bi osvetlil pojav sive ekonomije v Slovenci tudi s teh, glavnih vhodnih vrat, sem se tore} odločil za izvedbo anketiranja o sivi ekonomiji. V ta namen sem oblikoval anketni vprašalnik, to je lastno anketo o sivi ekonomiji. Vsako anketiranje seveda zahteva določitev določenih kategorij, kot so na primer enota opazovanja, vzorčni okvir, postopek vzorčenja, kraj ni čas anketiranja ter ne nazadnje tudi oblikovanje vprašalnika samega. Anketa o sivi ekonomiji je namenjena proučevanju sive ekonomije med prebivalstvom v Sloveniji, torej ciljno skupino v grobem sestavljajo fizične in ne pravne osebe (ki sicer tudi lahko prispevajo k dejavnostim sive ekonomije). Ker se vsebina ankete nanaša na delovanje oziroma lastnosti posameznika, sem v vzorčni okvir vzel samo delovno sposobno prebivalstvo, torej prebivalstvo staro 15 let ali več (zanimajo me tudi upokojenci in starejše osebe, zato zgornje starostne meje ni). Tako je enota proučevanja posameznik (ali posameznica), prebivalec Slovenije, star 15 let ali več. V vzorec so bile dejansko izbrane osebe, ki so na dan 15. marec 2007 dopolnile 15 let. Vzorčni okvir je z omenjenimi starostnimi omejitvami predstavljal Centralni register prebivalstva (c rp), ki ga vodi in ažurira Ministrstvo za notranje zadeve, Urad za upravne notranje zadeve, Sektor za registracijo prebivalstva in javne listine, Oddelek za registracijo prebivalstva. Ko sta določena enota opazovanja in vzorčni okvir, je treba izvesti vzorčenje. Zaradi zaupnosti podatkov v CRP ti niso prosto dostopni širši javnosti. Zato sem se obrnil na surs, ki je pooblaščena institucija za oblikovanje vzorca iz podatkov c rp za registrirane raziskovalce. Zaradi regijske posebnosti slovenskega prostora (še posebno so v določenih pogledih (čezmejno služenje denarja) specifične regije ob državnih mejah z Italijo in Avstrijo, medtem ko je na meji s Hrvaško in Madžarsko tovrstnih tokov zaradi manjših razlik v standardu manj) je seveda treba temu primerno tudi izvesti anketiranje. Zato sem se odlo- preglednica 3.18 Prebivalstvo v Sloveniji po statističnih regijah zaleto 2002 Regija Število prebivalcev Regija Število prebivalcev Pomurska 120.875 J v Slovenija 136.474 Podravska 310.743 Osrednjeslovenska 488.364 Koroška 73.296 Gorenjska 195.885 Savinjska 253.574 Notranjsko-kraška 50.243 Zasavska 45.436 Goriška 118.511 Spodnjesavska 68.565 Obalno-kraška 102.070 opombe Slovenija ima skupaj 1.964.036 prebivalcev. Povzeto po http://www.stat.si/ popis2002/si/. čil za stratificirano vzorčenje, kjer dvanajst statističnih regij v Sloveniji predstavlja stratume. Znotraj vsakega stratuma, statistične regije, pa je izvedeno enostavno slučajno (naključno) vzorčenje, kar pomeni, da ima vsaka enota enako verjetnost, da je izbrana v vzorec. S tovrstnim prijemom so izpolnjene določene metodološke predpostavke, ki nadalje omogočajo sklepanje na populacijo na podlagi vzorčnih ocen. Anketiranje seveda zahteva precejšnja sredstva, tako v smislu časa, priprav in obdelav ter ne nazadnje tudi s finančnega vidika. Ne glede na to, pa je treba zagotoviti določeno stopnjo metodološke primernosti, s čimer mislim predvsem na zadostno število vrnjenih anketnih vprašalnikov. Glede na populacijo v Sloveniji oziroma po posameznih statističnih regijah (glej preglednico 3.18), sem se predvsem iz finančnih razlogov odločil, da bom v vsaki regiji (in posledično tudi na ravni Slovenije) kot vzorčni delež vzel okoli 0,25 odstotka. Tovrstna, proporcionalna stratifikacija se pogosto uporablja predvsem zato, ker so cenilke na tej podlagi enostavnejše (obrazci) in ker ocene navadno niso manj natančne kot pa pri enostavnem slučajnem vzorčenju (Vehovar 2006). Tako je celoten vzorec oziroma število poslanih anketnih vprašalnikov na ravni Slovenije okoli 5.000. Vprašalnik je bil poslan na izbranih 5.000 naslovov,16 in sicer 10. aprila 2007. Čas, torej začetek pomladi, sem izbral zaradi dejstva, da je v tem časovnem obdobju prebivalstvo najbolj mirno, torej jih je največ doma, in se tako najlažje pride do izbranih oseb. Tovrstno lastnost izkoriščajo tudi (in predvsem) pri izvedbi popisa prebivalstva v Sloveniji, 16. Zaradi določenih napak pri določanju vzorca, ki je bil pripravljen na SURS, je bilo dejansko poslanih 278 vprašalnikov manj, zaradi neažurnosti naslovov ter oseb v crp je bilo (za)vrnjenih še dodatnih 81, tako daje dejansko celotno število poslanih vprašalnikov 4.641. ki se navadno izvaja 31. marca oziroma v začetku aprila. V tem obdobju namreč prebivalstvo (v povprečju) nima težnje po in zmožnosti za na primer potovanja - za njimi so božično-novoletni prazniki ter zimske počitnice, pred njimi pa na obzorju že prvomajski dnevi počitka in potovanj. V poletnem času je večina ljudi na dopustu in počitnicah, zato je izredno težko priti do njih in posledično do njihovega odgovora, v jesenskem in predvsem zgodnje zimskem času pa življenje zaznamujejo začetki šolskih let, jesenske počitnice ter tudi že priprave na konec leta, kar s sabo potegne tako ljudi in čas kot tudi njihova finančna sredstva. Zato to obdobje nikakor ni »nevtralno«. Zaradi vsega zapisanega sem se tudi sam odločil za pošiljanje vprašalnikov v zgodnji pomladi in koledarsko se je začetek tedna ustavil na torku, 10. aprila 2007. Rok za rešitev oziroma vrnitev vprašalnikov sem postavil na približno 14 dni in tako naj bi se zbiranje vrnjenih in izpolnjenih vprašalnikov predvidoma končalo malo pred prvomajskimi prazniki. Večino vrnjenih vprašalnikov sem res dobil do začetka oziroma tudi v prvi polovici maja, zadnji vrnjen vprašalnik pa sem dobil še v začetku avgusta. Zaradi splošne zasičenosti posameznikov s takšnimi ali drugačnimi vprašalniki, še bolj pa zaradi občutljivosti tematike, je bilo seveda pričakovati visok odziv nekako utopično. Da bi povečal verjetnost odziva, sem vprašalnik zastavil kratko in jedrnato, kar pomeni, da je po obsegu meril zgolj štiri strani. Vprašalniku sem priložil spremni dopis, napisan v lahkotnem slogu, ki poudarja zaupnost in predvsem anonimnost pridobljenih odgovorov. Poleg tega sem v dopisu na kratko predstavil tudi področje proučevanja, torej sive ekonomije, ker, kot sem omenil že v prvem poglavju, sivo ekonomijo zelo različno pojmujemo. S tem sem ciljal na usklajeno, poenoteno pojmovanje pojava in posledično tudi primerljivost z anketo dobljenih podatkov. Seveda je bilo zelo pomembno, da poleg vloženega časa anketirancu ne povzročim kakršnihkoli (denarnih) stroškov, zato sem poslanemu vprašalniku in dopisu priložil tudi kuverto z izpolnjenim naslovom in plačano poštnino. Vprašalnik je bil zasnovan po načelu kratko in jedrnato. Temu sem sledil predvsem zato, ker vem, da je stopnja odziva pri raznovrstnih anketiranjih izredno nizka. Zato sem zastavil vprašalnik na štirih straneh z vsega skupaj s 16 vprašanji. S tem sem želel povečati stopnjo odziva oziroma število vrnjenih in izpolnjenih vprašalnikov. Pred samim pošiljanjem vprašalnikov na izbrane naslove v Sloveniji sem vprašalnik pilotsko preveril. To pomeni, da sem 20 osebam različnega spola, starosti in izobrazbe posredoval vprašalnik ter jih prosil, naj ga izpolnijo in tudi kritično podajo svoje pripombe na sestavo in predvsem jasnost oziroma razumljivost zastavljenih vprašanj. Na podlagi teh odgovorov sem določena vprašanja rahlo spremenil, jih prilagodil boljšemu razumevanju in jasnosti ter tako oblikoval končno obliko vprašalnika ter spremnega dopisa. Sicer pa je bil glede na naravo anketiranja vprašalnik zastavljen tako, da so anketiranci sami odgovarjali na zastavljena vprašanja (svoj odgovor so obkrožili ali napisali). Vprašalnik oziroma vprašanja sem razdelil v tri sklope. V prvem sklopu sem zbiral demografske lastnosti anketiranca, torej so bila vprašanja vezana na spol, starost, izobrazbo, zaposlitveni status ter regijo, v kateri prebivajo. S temi podatki se lahko namreč določi tipičnega oziroma povprečnega udeležnca pri delu oziroma potrošnji v sivi ekonomiji. Drugi sklop se je nanašal na (morebitno) delovanje anketirancev v sivi ekonomiji, in sicer je bilo prvotno vprašanja zastavljeno neposredno, ali oseba deluje v sivi ekonomiji ali ne. Glede na odgovor je sledilo nadaljevanje: če je oseba odgovorila z da, potem je prek vprašanj podala podatke o tem, v katerih dejavnostih dela, koliko relativno (glede na celotno delo v sivi ekonomiji) ter kako je po mesecih porazdeljeno delo (sezonskost). Prav tako so te osebe odgovarjale tudi na vprašanja o obsegu prihodkov v sivi ekonomiji (glede na uradno ekonomijo) ter njihove produktivnosti v sivi ekonomiji (glede na uradno ekonomijo) in koliko oziroma kako v sivi ekonomiji prislužen denar porabijo (privarčujejo, potrošijo v uradni ali sivi ekonomiji) ga porabijo. Oboji, tako tisti, ki se uvkarjajo s sivo ekonomijo kot tisti, ki se ne, so nadalje odgovarjali na vprašanja o morebitnih nakupih v sivi ekonomiji (nakupi brez računa) in sicer po obsegu (delež »uradnih« sredstev) in glede na potrošnjo po proizvodih oziroma storitvah. Zadnji sklop vprašanj je anketirance spraševal o njihovem odnosu do sive ekonomije. Prek petstopenjske Likertove lestvice so odgovarjali, koliko se strinjajo z določenimi vzroki za pojav in razvoj sive ekonomije v Sloveniji, z različnimi pojavnimi oblikami dela oziroma načini izplačila v sivi ekonomiji (na primer študentsko delo, sezonska dela in tako naprej) ter kako gledajo na sivo ekonomijo (je to za njih nemoralno ali dopustno dejanje). Zadnje vprašanje jih je spraševalo o njihovem mnenju o nadaljnjem razvoju obsega sive ekonomije v Sloveniji. Na koncu je bil seveda tudi prostor za komentarje, kritike ter nasvete anketirancev. Analiza in reprezentativnost vzorca Končno število poslanih vprašalnikov je bilo 4.641, nazaj pa sem dejansko dobil 890 izpolnjenih vprašalnikov. To pomeni, daje odziv malo nad Anketa o sivi ekonomiji 3.4 preglednica 3.19 Porazdelitev anketirancev po starostnih razredih Starost Vzorec Populacija Število Delež Število Delež Do 25 let 187 21,6 285.295 16,5 26 do 35 let 183 21,2 302.112 17,5 36 do 45 let 151 17,5 305.297 17,7 46 do 55 let 120 13,9 309.801 17,9 56 do 65 let 103 11,9 227.370 13,1 Nad 65 let 120 13.9 299.423 17.3 Skupaj 864 100,0 1.729.298 100,0 opombe Povzeto po Statistični letopis Republike Slovenije 2007, preglednica 4.4; lastna anketa o sivi ekonomiji. 19-odstoten, kar je za tovrstno raziskavo z zelo kočljivo temo precejšen uspeh. Zaradi določenih manjkajočih vrednosti pri nekaterih vprašanjih je seveda številka v določenih primerih nižja, kar pa je razvidno v posameznih primerih oziroma obdelavah, ki sledijo. V vzorcu 890 enot je na vprašanje o spolu anketiranca odgovorilo 862 oseb, od česar je bilo 42,6 odstotka moških in 57,4 odstotka žensk. V celotni populaciji Slovenije pa je tovrstno razmerje med moškimi in ženskami, starimi nad 15 let (kakor je bil tudi oblikovan vzorec za mojo anketo), dobrih 48 odstotkov moških in dobrih 51 odstotkov žensk (Statistični letopis Republike Slovenije 2007, 81). Torej je v mojem vzorcu za določen odstotek (6 odstotnih točk) preveč žensk. Vseeno pa razlika ni velika in tako bi težko rekel, daje vzorec na podlagi tega vprašanja daleč stran od realnega stanja v Sloveniji, torej v celotni populaciji. Starostno porazdelitev 864 anketirancev, ki so odgovorili na to vprašanje, prikazuje frekvenčna porazdelitev v preglednici 1.19. Zraven je podana tudi porazdelitev v populaciji (samo tisti del populacije, ki je nad 15 let starosti). Opaziti je, da jih je približno petina v starosti do 25 let in od 26 do 35 let, višji starostni razredi pa so zastopani v malo manjšem obsegu, ampak medsebojno približno enakovredno (razen v starostnem razredu od 56 do 65 let): od 12 do 17 odstotkov. Test enakomerne porazdelitve pokaže, da ta ni enakomerna, saj je vrednost Pearsonovega hi-kvadrat testa 43,42, kar je pri 5 stopinjah prostosti značilno pri zanemarljivi točni stopnji značilnosti. V populaciji je porazdelitev bolj enakomerna, saj je v vsakem od tako oblikovanih starostnih razredov približno 17 odstotkov, edino v starostnem razredu 56 do 65 let jih je okoli 13 (torej, odstopanje navzdol, takšen trend je razviden tudi iz vzorčnih podatkov). V mojem preglednica 3.20 Primerjava vzorca in populacije glede izobrazbene strukture Izobrazba Vzorec Populacija Število Delež Število Delež Nedokončana osnovna šola 7 0,8 79.951 4.6 Osnovna šola 87 10,1 397.096 23,0 Srednja šola 435 50,4 960.293 55,7 Višja šola 114 13,2 94.241 5,5 Visoka, univerzitetna izobrazba 186 21,6 171.203 9,9 Magisterij, doktorat 34 3.9 20.841 1,2 Skupaj 863 100,0 1.723.626 100,0 opombe Povzeto po Statistični letopis Republike Slovenije 2007, preglednica 6.1; la- stna anketa o sivi ekonomiji. preglednica 3.21 Porazdelitev vzorca po starosti in izobrazbi Starost (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) Do 25 let 2 19 131 14 20 0 186 26 do 35 let 0 4 69 21 71 18 183 36 do 45 let 0 4 79 23 41 4 151 46 do 55 let 3 11 58 22 19 7 120 56 do 65 let 0 13 53 15 18 3 102 Nad 65 let 2 35 44 19 17 2 119 Skupaj 7 86 434 114 186 34 861 opombe (1) nedokončana osnovna šola, (2) osnovna šola, (3) srednja šola, (4) višja šola, (5) visoka, univerzitetna izobrazba, (6) magisterij, doktorat, (7) skupaj. vzorcu je tako do določene mere preveč zastopanosti prvih dveh starostnih razredov. Analiza vzorca z vidika izobrazbe pa pokaže naslednje: okoli polovica anketirancev ima dokončano srednjo šolo, dobra petina ima visoko oziroma univerzitetno izobrazbo, s po okoli 10 odstotki sta zastopani osnovna oziroma višja šola, slabe 4 odstotke anketirancev pa ima magisterij oziroma doktorat. Zanemarljivo majhen delež nima dokončane osnovne šole (0,8 odstotka anketirancev), kar je mogoče tudi zato, ker ti niso želeli oziroma znali odgovarjati. V populaciji je prebivalstvo, staro 15 let in več, po izobrazbi prikazano v preglednici 3.20 v skrajnih dveh desnih stolpcih. Opazimo, da do določenih odstopanj sicer prihaja: v vzorcu je večji delež bolje izobraženih. Tudi Pearsonov hi-kvadrat test pokaže, daje v porazdelitvi med populacijo in vzorcem ta razlika značilna, saj je vrednost Anketa o sivi ekonomiji 3.4 preglednica 3.22 Primerjava anketnih in populacijskih podatkov glede statusa Status Vzorec Populacija Število Delež Število Delež Dijak/dijakinja, študent/študentka 150 17,5 237.417 13,7 Redno zaposlena oseba 445 51,9 864.361 50,0 Brezposelna oseba, prijavljena naZRSZ 35 4,1 68.411 4,0 Brezposelna oseba, neprijavljena na z RS z 26 3,0 13.000 0,8 Upokojenec/upokojenka 201 23.5 547.178 31,6 Skupaj 857 100,0 1.730.367 100,0 testa 199 in pri 5 stopinjah prostosti je točna stopnja značilnosti zanemarljivo majhna. Tovrstna pristranskost (višja izobrazba) je nekako skladna s tisto iz starostne porazdelitve (ko je bilo (pre)več starih do 35 let). Kontingenča tabela med spremenljivkama starost in izobrazba (spodaj) namreč pokaže, da sta ti dve spremenljivki povezani (Pearso-nov hi-kvadrat test je 177 in statistično značilen pri zanemarljivi točni stopnji značilnosti) - večje bolje izobraženih v nižjih letih (predvsem v razredu od 26 do 35 let). Primerjava anketnih in populacijskih podatkov glede statusa prikazuje preglednica 3.22 (redno zaposlene osebe so bile združene v eno kategorijo). Po (zaposlitvenem) statusu med anketiranci prevladujejo redno zaposlene osebe (dobra polovica, kamor so všteti tako zaposleni za krajši kot polni delovni čas ter tudi samozaposleni, vendar zaradi premajhne frekvence posebej niso izpostavljeni), sledijo upokojenci s slabo četrtino, dijaki in študenti pa predstavljajo okoli 17 odstotkov anketirancev. Brezposelnih oseb je okoli 7 odstotkov. V večini primerov so deleži med vzorcem in populacijo zelo blizu, navzgor izstopata skupina brezposelnih, ki niso prijavljeni na zavodu za zaposlovanje ter dijaki/študenti. Teh je v vzorcu prevelik delež, medtem ko je upokojencev za majhen del premalo v vzorcu. Porazdelitev vzorca in prebivalstva nad 15 let po 12 statističnih regijah v Sloveniji prikazuje preglednica 3.23. Opaziti je, daje porazdelitev sicer v manjši meri različna, vendar dokaj dosledno porazdelitev v vzorcu sledi populacijski porazdelitvi. Vseeno pa obstaja, podobno kot pri drugih spremenljivkah, med vzorcem in populacijo statistično značilna razlika: vrednost hi-kvadrat testa je 30,14, točna stopnja značilnosti pa je 0,002. Dosedanja odstopanja vzorca od populacijskih vrednosti so sicer pri- preglednica 3.23 Primerjava porazdelitve vzorca po statističnih regijah med vzorcem in populacijo Regija Vzorec Populacija Število Delež Število Delež Pomurska 51 5,9 106 6,i Savinjska 98 11,4 223 12,8 J v Slovenija 68 7.9 120 6,9 Notranjsko-kraška 38 4,4 45 2,6 Podravska 113 13,1 279 16,1 Zasavska 33 3,8 40 2,3 Osrednjeslovenska 222 25,8 434 24,9 Goriška 50 5,8 104 6,0 Koroška 22 2,6 63 3,6 Spodnjesavska 13 1,5 61 3,5 Gorenjska 98 11,4 171 9,8 Obalno-kraška 54 6,3 94 5,4 Skupaj 860 100,0 1738 100,0 sotna, vendar hkrati tudi nakazujejo, da so le ta v manjšem obsegu in posledično ne morem govoriti, da je moj vzorec zelo daleč stran od nepristranskega. Vseeno pa sem na podlagi predstavljenega izvedel določene popravke (uteževanje) za doseganje boljše reprezentativnosti vzorca. Med predstavljenimi petimi spremenljivkami sem kot osnovo za uteževanje in približevanje vzorčnih podatkov (porazdelitve) populacijskim vzel spol, starost, izobrazba in regija, medtem ko statusa pri tem postopku nisem obravnaval. Izkazalo seje namreč, da bi z upoštevanjem vseh petih spremenljivk rezultati bili (v celoti gledano) celo slabši, kot je sedanje stanje. Rezultati so prikazani v preglednici 3., kjer je pri vsaki spremenljivki posebej prikazano prvotno stanje v vzorcu, populacijska porazdelitev ter stanje v vzorcu po uteževanju. Izboljšanje v reprezentativnosti vzorca po uteževanju sem meril z vsoto kvadratov odklonov (v k o) vzorčne in populacijske vrednosti deleža pri posamezni kategoriji proučevane spremenljivke. Ta vrednost je prav tako podana v preglednici 3.24, in sicer pod pripadajočimi vzorčnimi porazdelitvami. Razvidno je, daje pri vseh spremenljivkah stanje izboljšano, torej je vzorec po posameznih spremenljivkah (in posledično kot celota po vseh teh spremenljivkah) bližje reprezentativnosti. Še posebej so opazna izboljšanja reprezentativnosti vzorca z vidika spremenljivk spol, izobrazba ter regija prebivališča. preglednica 3.24 Primerjava porazdelitve osnovnega in uteženega vzorca s porazdelitvijo v populaciji za proučevane spremenljivke Spremenljivka (1) (2) (3) Spol Moški 42,6 48,6 50,5 Ženski 57.4 51.4 49.5 Vsota kvadratov odklonov 72,0 7,22 Starost Do 25 let 21,6 16,5 18,9 26 do 35 let 21,2 17,5 12,8 36 do 45 let 17,5 17,7 14,2 46 do 55 let 13,9 17,9 19,1 56 do 65 let 11,9 13,1 13 Nad 65 let 13.9 17.3 21,9 Vsota kvadratov odklonov 69.3 62,0 Izobrazba Nedokončana osnovna šola 0,8 4,6 5,7 Osnovna šola 10,1 23,0 24 Srednja šola 50,4 55,7 54,1 Višja šola 13,2 5,5 5,7 Visoka, univerzitetna izobrazba 21,6 9,9 9,4 Magisterij, doktorat 3.9 1,2 1,2 Vsota kvadratov odklonov 414,0 5.0 Nadaljevanje na naslednji strani Siva ekonomija v Sloveniji na podlagi neposrednega merjenja Na tako popravljenem, uteženem vzorcu, ki je v porazdelitvi predstavljenih spremenljivk bližje populacijski vrednosti, bom nadaljeval analizo obravnave pojava sive ekonomije v slovenskem gospodarstvu. Zato v nadaljevanju po posameznih sklopih podajam sliko, ki jo o sivi ekonomiji v Sloveniji ponudijo podatki lastne ankete o sivi ekonomiji. Obsegsive ekonomije Obseg sive ekonomije se navadno meri kot odstotek od uradnega bdp države. Prvi korak do ocene je seveda tudi vprašanje, koliko ljudi se uv-karja s sivo ekonomijo. Na vprašanje je odgovorilo 853 anketirancev in od teh jih je 11,2 odstotka odgovorilo, da se ukvarjajo s sivo ekonomijo. To je precejšen delež populacije. V nadaljevanju se lotim posebne analize teh odgovorov, 3 Siva ekonomija v Sloveniji preglednica 3.24 Nadaljevanje s prejšnje strani Spremenljivka (1) (2) (3) Status Dijak/dijakinja, študent/študentka 17,6 13,7 15,4 Redno zaposlena oseba 52,2 50,0 42,2 Brezposelna oseba, prijavljena na z RS z 3,9 4,0 4,4 Brezposelna oseba, neprijavljena naZRSZ 2,9 0,8 4A Upokojenec/upokojenka 23.5 31,6 33.9 Vsota kvadratov odklonov 90,1 80,1 Regija Pomurska 5,9 6,1 7,6 Savinjska 11,4 12,8 12,9 Jv Slovenija 7,9 6,9 7 Notranjsko-kraška 4,4 2,6 3,1 Podravska 13,1 16,1 14,6 Zasavska 3,8 2,3 1,9 Osrednjeslovenska 25,8 24,9 22,5 Goriška 5,8 6 7,1 Koroška 2,6 3,6 5,6 Spodnjesavska 1,5 3,5 3,4 Gorenjska 11,4 9,8 9,1 Obalno-kraška 6,3 5.4 5.4 Vsota kvadratov odklonov 26,71 16,4 opombe (1) vzorec, (2) populacija, (3) utežen vzorec. in sicer vezano na njihovo dejavnost, zaslužke v sivi ekonomiji ter porabo tega denarja. Zanimiv pa je tudi pogled na potrošnjo vseh ljudi v sivi ekonomiji, torej, koliko je takšnih, ki nakupujejo v sivi ekonomiji in za katere proizvode oziroma storitve se porabi največ denarja v sivi ekonomiji. Tisti, ki se ukvarjajo s sivo ekonomijo, se dejansko ukvarjajo z različnimi dejavnostmi, nekateri tudi z več dejavnostmi hkrati. V povprečju preglednica 3.2 prikazuje zastopanost sive ekonomije po panogah dejavnosti. Opaziti je, da v bolj znatnem obsegu izstopajo dejavnosti kmetijstva (A) (skoraj 17 odstotkov vse sive ekonomije se odvije v tej panogi dejavnosti), predelovalne dejavnosti (D), gradbeništva (F), trgovine in popravila motornih vozil (G), gostinstva (H) (vse med 10 in skoraj 13 odstotki v povprečju), navzgor pa še posebej izstopa tudi dejavnost druge javne, preglednica 3.25 Struktura sive ekonomije v celotni sivi ekonomiji ter prikaz deleža dodane vrednosti v uradni ekonomiji po panogah dejavnosti Dejavnost (1) (2) A Kmetijstvo, lov, gozdarstvo 16,8 2,3 B Ribištvo 2,9 0,0 C Rudarstvo 0,0 0,5 D Predelovalne dejavnosti 12,9 24,0 E Oskrba z elektriko, plinom in vodo 3,2 3,0 F Gradbeništvo 10,1 6,2 G Trgovina in popravila mot. vozil 12,1 11,9 H Gostinstvo 11,4 2,3 I Promet, skladiščenje in zveze 0,6 7,8 J Finančno posredništvo 0,6 4,9 K Nepremičnine, najem in poslovne storitve 1,3 16,8 L Javna uprava, obvezna socialna varnost 0,0 6,1 M Izobraževanje 6,7 5,6 N Zdravstvo in socialno skrbstvo 2,9 5,0 O Druge javne, skupne in osebne storitve 16,7 3,6 P Zasebna gospodinjstva z zaposlenim osebjem 1,8 0,0 Skupaj 100,0 100,0 opombe (1) Delež sive ekonomije v celotni sivi ekonomiji. (2) Delež uradne dodane vrednosti v celotni dodani vrednosti. skupne in osebne storitve (O, prek 16 odstotkov). Med ostalimi dejavnostmi je pomembna z vidika sive ekonomije še dejavnost izobraževanja (M, dobrih 6 odstotkov). Vse prikazane dejavnosti so nekako pričakovane za dejavnosti sive ekonomije (glej podpoglavji 3.2 in 3.3). Ostale dejavnosti pa k celotni dejavnosti sivi ekonomiji v povprečju prispevajo okoli 1 do 2 odstotka, razen dejavnoti rudarstva (C) ter javne uprave in obvezne socialne varnosti (L). Z vidika sive ekonomije sta namreč ti dve panogi dejavnosti povsem nepomembni, saj v nobenem primeru nista bili navedeni kot dejavnosti sive ekonomije. V tej točki so rezultati drugačni kot prej (glej razdelek Prijavljeno in dejansko opravljeno delo na str. 8 ), ko sta ti dve dejavnosti bili prikazani kot dejavnosti, v katerih se odvija tudi siva ekonomija. Na tej točki so razlike pričakovane, saj je pri dejavnostih rudarstva ter javne uprave in obvezne socialne varnosti pričakovati ničelni obseg sive ekonomije. To je pokazala tudi anketa, ki je neposredno merjenje sive ekonomije in posledično odraža nena- 3 Siva ekonomija v Sloveniji preglednica 3.26 Dejavnosti v sivi ekonomiji po mesecih (v odstotkih) Mesec A B D E F G H Januar 7.2 4,4 6,6 8,5 1,7 2,8 5.8 Februar 6,8 4,4 7,9 8,5 2,4 3,6 4,1 Marec 6,9 18,4 7,2 2,4 3,2 8,0 5,3 April 7,8 18,4 3,9 3,4 12,7 13,3 7,8 Maj 11,4 18,4 18,0 3,4 9,8 7,1 14,0 Junij 10,0 9,1 3,9 5,3 17,8 6,9 11,3 Julij 11,0 4,4 6,0 22,8 15,6 11,7 11,3 Avgust 8,7 4,4 5,3 21,8 13,4 11,5 9,0 September 6,2 4,4 6,6 3,4 10,9 5,0 5,2 Oktober 7,9 4,4 7,3 3,4 7,3 5,6 5,2 November 9,0 4,4 11,3 8,5 2,4 8,2 5,9 December 7,3 4,4 12,3 8,5 1,7 7,6 15,0 Nadaljevanje na naslednji strani tančnost (in nepričakovanost) rezultatov prej uporabljenih posrednih metod. Sezonskost delovanja v sivi ekonomiji po dejavnostih sem prav tako proučeval v vprašalniku in odgovorih tistih, ki se ukvarjajo s sivo ekonomijo. Rezultati so predstavljeni v preglednici 1.2 , kjer so na ravni dejavnosti podani odstotki delovanja v sivi ekonomiji po posameznih mesecih v letu. Za dejavnosti kmetijstva, lova in gozdarstva (A), ki je ena od najbolj razširjenih dejavnosti v sivi ekonomiji, je značilna (pričakovana) sezonskost. Večji obseg delovanja v sivi ekonomiji je v mesecih od maja do avgusta (10 do 15 odstotkov), čeprav v nobenem mesecu dejavnost v povprečju ne pade pod 5 odstotkov (glede na celo leto). Različen obseg dejavnosti po mesecih je tudi v ribolovu (B), in sicer največ v mesecih marec, april in maj (18 odstotkov v posameznem mesecu), v drugih pa približno enako. Predelovalne dejavnosti (D), ki so tudi ene od bolj razširjenih v sivi ekonomiji, imajo največ dejavnosti v mesecih maj ter november in december (od okoli 11 do 17 odstotkov), medtem ko je v ostalih mesecih porazdelitev približno enakomerna. Dejavnost oskrbe z elektriko, plinom in vodo (E) je največ prisotna v mesecih julij in avgust (po več kot petino vse celoletne dejavnosti), kar se najverjetneje nanaša na oskrbo z vodo, medtem ko se v zimskih mesecih (november do februar) odvije po dobrih 8 odstotkov dejavnosti preglednica 3.26 Nadaljevanje Anketa o sivi s prejšnje strani ekonomiji 3.4 Mesec I J K M N O P Januar 6,7 5,3 6,4 9,3 8,7 9,7 5,0 Februar 6,7 5,3 8,1 9,° 8,7 11,2 5,0 Marec 6,7 3,5 6,4 10,4 8,7 8,7 5,0 April 6,7 5,3 6,4 12,6 8,7 9,7 15,0 Maj 11,7 3,5 8,1 11,6 6,5 8,8 15,0 Junij 6,7 5,3 4,7 11,7 8,7 9,8 0,0 Julij 6,7 5,3 31,2 5,0 8,7 5,8 0,0 Avgust 6,7 49A 4,7 5,1 6,5 6,0 50,0 September 11,7 5,3 6,4 4,8 8,7 5,2 0,0 Oktober 11,7 5,3 6,4 6,2 8,7 6,6 0,0 November 9,; 3,5 6,4 6,4 8,7 10,7 0,0 December 9,2 3,5 4,7 7,1 8,7 7,8 5,° opombe Dejavnosti C in L sta izpuščeni, saj pri njiju ni dejavnosti, delovanja v sivi ekonomiji. (oskrba z elektriko in plinom, gretje). Ostali meseci so v tej dejavnosti v manjšem obsegu. Tudi gradbeništvo (F), ki je razširjena dejavnost v sivi ekonomiji, je izrazito sezonsko obarvana, saj se največ te dejavnosti odvije v toplih mesecih od aprila do septembra (skupaj 80 odstotkov), v drugih mesecih pa še približno enakomerno ostali del. Trgovina in predvsem popravilo motornih vozil (G) se v večjem obsegu odvijata predvsem v aprilu, juliju in avgustu (13 oziroma 11 odstotkov), v ostalih mesecih pa je med 5 in 8 odstotki, razen v mesecih januar in februar, ko se te dejavnosti v sivi ekonomiji odvije na letni ravni zgolj za okoli 3 odstotke. Gostinstvo (H), prav tako tipična dejavnost sive ekonomije, je največ prisotno v poletnih mesecih (maj, junij, julij, avgust) ter v decembru (skupaj več kot polovico celotne dejavnosti v letu), v drugih mesecih pa je dejavnost prisotna v manjšem (in bolj ali manj enakomernem) obsegu. Dejavnosti prometa, skladiščenja in zvez (I) v sivi ekonomiji potekajo primarno v jesenskih mesecih septembra in oktobra, prav tako pa tudi v večjem obsegu v mesecu maju (v vseh teh mesecih po okoli 12 odstotkov). Sicer pa je za celotno dejavnost sive ekonomije ta panoga dejavnosti manj pomembna (glej preglednico j.; ). Tudi finančno posredništvo (J) je z vidika sive ekonomije manj po- membna panoga dejavnosti, opazen pa je izreden (skoraj 50 odstotkov) dvig te dejavnosti v mesecu avgustu, medtem ko ostali meseci več ali manj v enakem obsegu prevzamejo to dejavnost v sivi ekonomiji. Podobno so tudi dejavnosti, povezane z nepremičninami, najemom in poslovnimi storitvami (K), zgolj v manjšem obsegu prisotne v sivi ekonomiji, se pa tudi tukaj v poletnem mesecu, tokrat juliju, opravi največ te dejavnosti v sivi ekonomiji: več kot 31 odstotkov celotne dejavnosti v letu. Dejavnost izobraževanja (M) seje izkazala za izredno pomembno dejavnost v sivi ekonomiji (poučevanje in pomoč pri pripravi na izpite, maturo in podobno), prav tako pa je ta dejavnost pričakovano sezonsko obarvana: največ v mesecih od januarja do junija (med 9 in 12 odstotki), sicer pa v ostalih mesecih v letu precej enakomerno na ravni okoli 5 odstotkov. Zdravstvo in socialna skrb (N) je za sivo ekonomijo med manj pomembnimi, dejavnost pa je tudi sicer izredno enakomerno porazdeljena tekom celega leta. Po anketnih podatkih je ena najpomembnejših dejavnosti v sivi ekonomiji - dejavnost drugih javnih, skupnih in (predvsem) osebnih storitev (O), kjer najdemo na primer dejavnosti šiviljstva, frizerstva, skrbi za otroke oziroma starejše, vse leto približno enakomerno razporejena, z nekaj manjšim obsegom v mesecih od julija do oktobra. Dejavnost zasebnih gospodinjstev z zaposlenim osebjem (P) je za sivo ekonomijo po rezultatih ankete spet dokaj neznatna, porazdelitev pa je izredno neenakomerna: v avgustu je kar 50 odstotkov celotne letne dejavnosti, aprila in maja je skupaj 30 odstotkov, v zimskih mesecih pa še ostali del dejavnosti. Siva ekonomija v Sloveniji očitno vsebuje sledi sezonskosti. Pojav se v času (po mesecih v letu) spreminja. Enako kot v času, se spreminja tudi v prostoru, torej po statističnih regijah v Sloveniji. Porazdelitev delovanja v sivi ekonomiji po statističnih regijah v Sloveniji prikazuje preglednica .27. Opaziti je, da se dejavnost sive ekonomije po statističnih regijah razlikuje. Navzgor po dejavnosti v sivi ekonomiji izstopajo predvsem Spodnje-savska (prek 26 odstotkov), Koroška (17), Podravska (15,9) in jv Slovenija (15), najmanj pa naj bi se s sivo ekonomijo ukvarjali v Gorenjski regiji (dobrih 5 odstotkov). Pomembno pa je poudariti, da so frekvence po posameznih (določenih) regijah (pre)nizke, da bi lahko bile metodološko utemeljena podlaga za tovrstne trditev. Vseeno pa je med regi- preglednica 3.27 (So)delovanje anketirancev v sivi ekonomiji po statističnih regijah Regija (1) (2) (3) Pomurska 61 4 6,2 Savinjska 104 7 6,3 jv Slovenija 51 9 15,0 Notranjsko-kraška 20 2 9,1 Podravska 106 20 15>9 Zasavska 15 2 11,8 Osrednjeslovenska 170 23 11,9 Goriška 57 5 8,1 Koroška 40 8 16,7 Spodnjesavska 22 8 26,7 Gorenjska 71 4 5,3 Obalno-kraška 41 4 8,9 Skupaj 758 96 11,2 opombe (1)Ne deluje v sivi ekonomiji. (2) Deluje v sivi ekonomiji. (3) Delež delovanja v sivi ekonomiji po posamezni regiji, v odstotkih. jami zaznati določene odklone in tudi formalni test preverjanja povprečij med regijami (an ova) z vrednostjo F-testa 1,873 in pri točni stopnji značilnosti 0,039, pokaže, da se regije v povprečnem odstotku prebivalstva v sivi ekonomiji medsebojno statistično značilno razlikujejo. (Tudi) v nadaljevanju je celotna analiza sive ekonomije proučevana zgolj na ravni Slovenije kot celote, ne pa tudi na ravni posamezne statistične regije, saj je iz preglednice 3.28 namreč lepo razvidno, daje število opazovanj po posameznih regijah premajhno za kakršnokoli metodološke prijeme in analize na regionalni ravni v Sloveniji. Prihodki v sivi ekonomiji, glede na uradno prijavljene prihodke, so prikazani v preglednici 3.28. Na to vprašanje je odgovorilo 92 oseb, torej štiri osebe niso podale vrednosti o svojih prihodkih v sivi ekonomiji. Zanimivo dejstvo je, da dohodek iz sive ekonomije predstavlja v največ primerih manj kot 10 odstotkov prijavljenih dohodkov, kar nakazuje, da je siva ekonomija v največ primerih zgolj dodaten vir. Za določitev povprečne vrednosti prihodka v sivi ekonomiji zaradi podatkov, ki so podani v obliki frekvenčne tabele, uporabim izračun na podlagi obrazca za tehtano aritmetično sredino (enačba 3.34). Kot utež uporabim frekvenco (število) v posameznem razredu (ni), kot predstavnika razreda pa sredino razreda, sredinai (zadnji stolpec v preglednici 3.28). preglednica 3.28 Prihodki v sivi ekonomiji Prihodki v sivi ekonomiji (1) (2) (3) Manj kot 10 % prijavljenih dohodkov 33 35.7 5 Od 10 do 24 % prijavljenih dohodkov 12 12,8 17 Od 25 do 49 % prijavljenih dohodkov 22 24,3 37 Od 50 do 74 % prijavljenih dohodkov 4 4,6 62 Od 75 do 90 % prijavljenih dohodkov 6 7 82,5 Nad 90 % do enako kot prijavljeni dohodki 2 2,2 95 Enaki kot prijavljeni dohodki 1 1,2 100 Od 10 do 24 % več kot prijavljeni dohodki 2 1,8 117 Od 25 do 50 % več kot prijavljeni dohodki 1 1,2 137,5 Več kot 50 % več kot prijavljeni dohodki 9 9.2 160 Skupaj 92 100,0 opombe (1) Frekvenca. (2) Delež v odstotkih. (3) Sredina razreda. —tt Li(ni • sredmad prihSE =----(3.34) ini Izračun na podlagi vzorčnih podatkov pokaže, da znašajo prihodki v sivi ekonomiji v povprečju celo 43,4 odstotka prijavljenih dohodkov. Številka je izredno velika, še posebej, če upoštevamo dejstvo, da naj bi bili anketni podatki podcenjeni. Vendar pa je treba pri tem izračunu upoštevati dvoje: podobno, kot so prihodki v uradnem sektorju asimetrično porazdeljeni (v desno), so tudi prihodki v sivi ekonomiji asimetrično porazdeljeni. To pomeni, da povprečna vrednost rahlo iznakazi realno stanje. Ta problem sem delno odpravil z uporabo obrazca za teh-tano aritmetično sredino. Sicer se takoj postavi vprašanje zanesljivosti te izračunane številke na podlagi vzorca. Določiti je namreč treba velikost vzorčne napake pri računanju povprečne vrednosti in s tem v rezu-lat vpeljati določeno mero variabilnosti. Pri vzorčnih ocenah povprečne vrednosti se tako prek ocene standardne napake aritmetične sredine, se(prihse), določi interval zaupanja. Ta za 95-odstotni interval zaupanja populacijske vrednosti povprečne vrednosti prihodkov v sivi ekonomiji, PRIHse, izgleda kot: prihse -1,96 • se(prihse) < PRIHse < prihse + 1,96 • se(prihse). (3.35) 95-odstotni interval zaupanja pomeni, da če bi izbrali neskončno veliko število vzorcev iz populacije in za vsakega tako določili ta interval zaupanja, bi ta v 95 odstotkih primerov vseboval pravo populacijsko vrednost. V tem konkretnem primeru je ta interval od 33,5 do 53,3 odstotka uradnih prihodkov (dodatno) prisluženih v sivi ekonomiji, s točkovno oceno povprečne vrednosti na ravni že prej omenjenih 43,4 odstotka. Ocena standardne napake se(prihse) namreč znaša 5,025 (odstotne točke), kar je precejšnja variabilnost (kije razvidna tudi iz podat-kovvpreglednici .2 ). Drugo, kar je treba upoštevati pri tako visoki povprečni vrednosti, pa je dejstvo, da se siva ekonomija navadno izrazi v odstotku bdp in to vrednost je treba primerno preračunati na raven bdp. Seveda se postavi vprašanje, kako lahko to številko, ki so jo osebe izrazile kot relativno glede na njihove dohodke, preračunamo na raven bdp v državi. Tu sledim podobnemu postopku kot v razdelku Razhajanje med dohodki in izdatki gospodinjstev, le da sem tam obravnaval samo samo-zaposlene osebe. V vzorčni okvir pri izvedbi ankete pa so bile zajete vse fizične osebe: zaposlene, samozaposlene ter (uradno) brezposelne.17 S tega vidika sem kot merilo uradno prijavljenih dohodkov (vseh) fizičnih oseb vzel bruto plače in prejemke (kot del sredstev za zaposlene brez socialnih prispevkov delodajalcev) in od njih odštel socialne prispevke zaposlenih ter samozaposlenih in nezaposlenih. Podatki so na voljo za leto 2006 (in predpostavljam, da se za leto 2007, za katerega podatki v tem trenutku še niso na voljo, razmerje ni veliko spremenilo), in sicer so bruto plače in prejemki znašali 3.216.194 milijonov tolarjev (http://www.stat.si/doc/vsebina/03/B d p_1995-2006_temagr_s l o.xls), socialni prispevki zaposlenih ter samozaposlenih in nezaposlenih pa 598.592 milijonov tolarjev (Statistične informacije, št. 72/2007, 3). Razlika, torej neto plače in prejemki, pa predstavljajo okoli 35,9 odstotka bdp. Na tej vrednosti uporabim prej izračunano povprečje dohodkov v sivi ekonomiji, ki je znašalo 43,4 odstotka uradnih prihodkov.18 To posledično pomeni, da je obseg sive ekonomije v slovenskem gospodarstvu približno 15,6 odstotka bdp, oziroma na podlagi prej omenjenega 17. Sicer pravnih oseb z anketo nisem zajel, vendar so obravnavane fizične osebe lahko sodelovale v sivi ekonomiji kot dejanski proizvajalci (na primer neprijavljena dejavnost, del prikrite dejavnosti v okviru dejavnosti samostojnega podjetnika), lahko pa tudi kot zgolj zaposleni v sivi ekonomiji (pri nekem podjetju, torej pravni osebi, ki jih je za tovrstno delo najelo - s čimer je v večji meri pokrita siva ekonomija v podjetjih, saj jo prijavijo oziroma o njej poročajo zaposleni). 18. Ob tem predpostavljam, da imajo vsi anketiranci nekaj uradno prijavljenih dohodkov ter da njihova masa dohodkov v povprečju sledi masi dohodkov v celotni populaciji. To je seveda zgolj približek in natančne ocene bi dobil s tem, če bi imel tudi podatke o absolutni vrednosti uradnih dohodkov vsakega posameznika - česar pa zaradi nevarnosti premajhnega odziva nisem vključil v že tako občutljivo anketo. preglednica 3.29 Poraba v sivi ekonomiji prisluženega denarja (v odstotkih) Namen Delež Potrošim v uradni ekonomiji 61,5 Potrošim v sivi ekonomiji 17>5 Privarčujem 21,0 Skupaj (n = 94) 100 95-odstotnega intervala zaupanja, v meji od 12,0 do 19,1 odstotka bdp. Denar, ki ga tisti, ki delujejo v sivi ekonomiji tam prislužijo, pa ti potrošijo za različne namene. Preglednica 3.29 prikazuje glavne tri skupine porabe tega denarja, pri čemer je odgovore podalo 94 ljudi. Razvidno je, da je več kot 61 odstotkov v sivi ekonomiji prisluženega denarja potrošenega v uradni ekonomiji, nazaj v sivo ekonomijo se ga vrne okoli 17 odstotkov, dobra petina denarja pa se v povprečju privarčuje. To nakazuje na dejstvo, da je delovanje v sivi ekonomiji v skoraj 80 odstotkih primerov namenjeno sprotnemu preživljanju in dejansko tudi v večji meri vpliva na uradno potrošnjo, saj se prek 61 odstotkov vrne nazaj v uradno ekonomijo (in prek uradne potrošnje vpliva na bdp). To vprašanje oziroma odgovori nanj sicer porajajo dvome o tem, ali oseba lahko pri sebi dejansko loči denar iz različnih virov. Pri tem sem sledil prepričanju, da ljudje vsaj v določeni meri vedo, za kaj potrošijo neki dodaten vir dohodka, kar se je potrdilo tudi pri odgovorih, saj so praktično vsi odgovorili na to vprašanje (zgolj dve osebi nista podali svojega odgovora). Tudi v mednarodni literaturi je bilo že postavljeno (in odgovorjeno) podobno vprašanje, ko je Schneider za Avstrijo določal tovrsten obseg, in sicer na vrednost 70 odstotkov (glej Schneider in Enste 2002,176). V sivi ekonomiji sem z anketnim vprašalnikom proučeval dve strani: ponudbeno, torej koliko kdo dela v sivi ekonomiji, in povpraševalno, torej koliko se povprašuje po blagu in storitvah iz sive ekonomije. Do zdaj sem preveril, koliko je sive ekonomije v Sloveniji in v katerih dejavnostih se ta odvija, koliko tam zaslužijo tisti, ki delajo v sivi ekonomji ter kaj naredijo z denarjem, prisluženim v sivi ekonomiji. Drug vidik pa zajema vse tiste, ki kupujejo v sivi ekonomiji. To niso nujno samo tisti, ki tudi sicer sami delujejo v sivi ekonomiji. Že prej prikazani rezultati o potrošnji denarja, prisluženega v sivi ekonomiji, nakazujejo na dejstvo, da če bi se siva ekonomija sama vzdrževala, ne bi dolgo preživela, saj se zgolj dobrih 17 odstotkov v sivi ekonomiji prisluženega denarja vrne nazaj v sivo ekonomijo. To vodi do dejstva, da siva ekonomija v veliki meri preglednica 3.30 Ali za nakupe v sivi ekonomiji porabite denar iz uradne ekonomije? Trditev (1) (2) Porabim denar iz uradne ekonomije 338 45.3 Ne porabim denarja iz uradne ekonomije 108 14>4 Ne kupujem v sivi ekonomiji 300 40,2 Skupaj 745 100,0 opombe (1) Frekvenca. (2) Delež v odstotkih. preglednica 3.31 Kontingenčna tabela med »Ali delujete v sivi ekonomiji?« in »Ali za nakupe v sivi ekonomiji porabite tudi denar iz uradne ekonomije?« Trditev (1) (2) (3) Porabim denar iz uradne ekonomije 52 280 332 Ne porabim denarja iz uradne ekonomije 22 85 107 Ne kupujem v sivi ekonomiji 22 277 299 Skupaj 96 642 738 opombe (1) Delujem v sivi ekonomiji. (2) Ne delujem v sivi ekonomiji. (3) Skupaj. živi tudi od potrošnje, katere osnova (dohodek) je uradna ekonomija. Iz preglednice 3.30 je namreč razvidno, da kar 45 odstotkov vseh anketirancev (ki so odgovorili na to vprašanje) za nakupe v sivi ekonomiji porabi tudi denar iz uradne ekonomije, medtem ko dobrih 40 odstotkov vseh anketirancev ne kupuje v sivi ekonomiji. Iz preglednice 3.31 pa razberemo, da tisti, ki delujejo v sivi ekonomiji, tudi v večjem obsegu trošijo v sivi ekonomiji (takšnih je 74 od 96, medtem ko je takšnih, ki ne delujejo v sivi ekonomiji in vseeno trošijo v sivi ekonomiji 365 od 642). Prav tako je razvidno, daje veliko tudi tistih, ki sicer kupujejo v sivi ekonomiji (stran povpraševanja), vendar v njej ne sodelujejo aktivno (na strani ponudbe). Med anketiranimi je tudi del ljudi, ki sicer deluje v sivi ekonomiji, vendar za potrošnjo v sivi ekonomiji ne potroši denarja iz uradne ekonomije (dobra petina tistih, ki delujejo v sivi ekonomiji). Ti torej svojo potrošnjo v sivi ekonomiji gradijo na svoji dejavnosti v sivi ekonomiji (kolikor tam zaslužijo, toliko tam tudi potrošijo). Anketa je pokazala na obstoj tudi takšnih, ki sicer delujejo v sivi ekonomiji, vendar denarja v sivi ekonomiji ne trošijo (tudi dobra petina teh, ki delajo v sivi ekonomiji). Ta skupina torej vse prisluženo v sivi ekonomiji vrne v uradno ekonomijo (prek potrošnje) oziroma nameni varčevanju. Od tistih, ki so potrdili, da za potrošnjo v sivi ekonomiji namenijo tudi denar iz uradne ekonomije (skupaj jih je 332), jih je prek 37 odstotkov odgovorilo, da ne vedo, koliko dejansko porabijo v sivi ekonomiji. Sicer pa so odstotki uradno prisluženega denarja namenjenega potrošnji v sivi ekonomiji za ostale anketirance precej različni (glej preglednico 3.3:). Opazimo sicer oba ekstremna primera, ko nekdo za potrošnjo v sivi ekonomiji ne potroši praktično nič denarja iz uradne ekonomije (vrednost je dejansko 0,01 odstotka, torej zanemarljivo malo), po drugi strani pa sta dve anketirani osebi potrošnji v sivi ekonomiji namenili celoten uradni dohodek. Vendar so največkrat prisotne številke 1, 5, 10 in 20 odstotkov uradnega dohodka. Podobno kot marsikatera količina v gospodarstvu (na primer plače, tako v uradni kot v sivi ekonomiji) je tudi ta potrošnja asimetrična v desno. Povprečna vrednost (tehtana aritmetična sredina, kjer se kot utež spet vzame število oziroma frekvenca pri posamezni vrednosti) potrošnje uradnega dohodka vsivi ekonomiji pa je zaradi precejšnje zastopanosti nižjih vrednosti 11,5 odstotkov vseh uradnih prihodkov. Za katere proizvode oziroma storitve pa se denar v sivi ekonomiji troši? To sem preveril po skupinah proizvodov po COICOP/HICP klasifikaciji (Klasifikacija individualne potrošnje po namenu, prilagojena za potrebe harmoniziranega indeksa) in rezultati (povprečne vrednosti potrošnje) so prikazani v preglednici 3.33. Na to vprašanje je odgovorilo 397 anketirancev, v zadnjem stolpcu preglednice .3; pa prilagam še podatke o strukturi potrošnje v Sloveniji kot celoti. Opaziti je, da z vidika povečane potrošnje izstopajo izdelki hrana in brezalkoholne pijače (17 odstotkov), oblačila in obutev (12 odstotkov), pohištvo, gospodinjska oprema in tekoče vzdrževanje stanovanj (12), storitve transporta (tudi popravila motornih vozil, 13 odstotkov) in skupina različnih dobrin in storitev (kamor sodijo tudi finančne in predvsem osebne storitve, 15 odstotkov). V primerjavi z uradno potrošnjo v Sloveniji pa je opaziti, daje v sivi ekonomiji manjši delež namenjen plačevanju stroškov stanovanj (najemnine), predvsem pa vode, elektrike, plina ter drugega goriva, prav tako storitvam transporta in komunikacije, rekeracije, kulture ter gostinstvu. Predvsem zadnji dve skupini proizvodov in storitev v preglednici 3.33 sta se sicer tudi na strani ponudbe izkazali kot pomembni, zanimivo pa je, da so z vidika potrošnje zelo slabo zastopane storitve izobraževanja (3 odstotke) ter gostinstva (2 odstotka), saj sta bili dejavnosti teh storitev med pomembnejšimi dejavnostmi v sivi ekonomiji. Omenjeno neskladje je posledica ene od dveh stvari: bodisi da se anketiranci (go- Anketa o sivi ekonomiji 3.4 preglednica 3.32 Delež uradnih prihodkov, namenjen potrošnji v sivi ekonomiji Kolikšen delež uradnih prihodkov namenite potrošnji v sivi ekonomiji? (1) (2) 0,0 2 0,6 0,1 2 0,6 0,5 3 0,9 1,0 15 4,5 1,5 0 0,0 2,0 11 3,3 3,0 9 2,7 4^ 3 0,9 5,0 38 11,5 9,6 1 0,3 10,0 71 21,4 12,5 0 0,0 15,0 16 4,8 20,0 23 6,9 25,0 1 0,3 30,0 4 1,2 35,0 1 0,3 50,0 5 1,5 60,0 0 0,0 70,0 0 0,0 100,0 3 0,9 Ne vem 124 37.4 Skupaj 332 100,00 opombe (1) Število. (2) Delež v odstotkih. spodinjstva oziroma fizične osebe) v manjši meri pri odgovarjanju na vprašanja iz te ankete odločijo prikrivati svoje delovanje (ponudbo) v sivi ekonomiji kot pa potrošnjo v sivi ekonomiji bodisi da k povpraševanju po proizvodih in storitvah sive ekonomije prispevajo tudi drugi, torej pravne osebe. Prva možnost je sicer malo verjetna, ker, kot smo tudi že videli v podpoglavju 3.2, so gospodinjstva v večji meri nagnjena k prikrivanju dohodka kot pa potrošnje. Vendar, v tem primeru ne gre za poročanje gospodinjstev uradnim organom, temveč gre za anonimno anketo, namenjeno raziskovanju (s čimer naj bi se neskladje med dohodki in potrošnjo omejilo), hkrati pa je govora tudi o dohodkih in potrošnji v sivi 3 Siva ekonomija v Sloveniji preglednica 3.33 Potrošnja v sivi ekonomiji po proizvodih oziroma storitvah (v odstotkih) Proizvodi in/ali storitve (1) (2) Hrana in brezalkoholne pijače 17,2 16,6 Alkoholne pijače, tobak 5,° 2,4 Oblačila in obutev 12,0 8,0 Stanovanje, voda, elektrika, plin in druga goriva 7,1 12,1 Pohištvo, gosp. oprema in tekoče vzdrž. stanovanj 11,9 7,3 Zdravstvo 5,2 1,7 Transport 13,4 19,2 Komunikacije 1,5 5,0 Rekreacija in kultura 6,5 10,9 Izobraževanje 3,1 1,0 Hoteli, kavarne in restavracije 1,9 4,7 Različne dobrine in storitve 15.3 11,0 Skupaj 100,0 100,0 opombe (1) vzorec. (2) populacija. ekonomiji - kjer zopet ni razloga za tako veliko razlikovanje v stopnji prikrivanja v odgovorih glede dohodka oziroma potrošnje (z večjo stopnjo prikrivanja dohodka) kot pa v uradni ekonomiji. Ne glede na to pa v prid tej tezi govori tudi dejstvo, da so o delovanju v sivi ekonomiji anketiranci (tisti. ki so dejansko odgovarjali na ta vprašanja) verjetno precej realistično povedali svoje odgovore, medtem ko so pri vprašanju potrošnje v sivi ekonomiji sodelovali tudi tisti, ki sicer ne delujejo v sivi ekonomiji. Povsem mogoče je, da so slednji manj nagnjeni k podajanju svojih odgovorov, zaradi česar je morebiti vrednost potrošnje v sivi ekonomiji na podlagi vzorčnih podatkov te ankete v večji meri podcenjena, kot pa je vrednost prihodkov iz sive ekonomije. Prav tako je mogoč vzrok te razlike precenjena vrednost prihodkov - uporabil sem namreč računanje povprečja v relativnem smislu, brez upoštevanja podatkov o absolutni vrednosti prijavljenega dohodka anketirancev (teh podatkov ni bilo zaradi želje po večjem številu vrnjenih vprašalnikov) in tudi, da imajo vsi anketiranci uradne dohodke, ki sestavljajo (v relativnem smislu) celotne dohodke v bdp. Bolj verjetna pa je druga možnost, saj v anketo pravne osebe (tako z vidika ponudbe kot povpraševanja v sivi ekonomiji) niso bile vključene. Pri omenjenem razkoraku pa bi lahko bistveno pripomogle tudi pravne osebe. Precej verjetno je namreč, da pravne osebe povprašujejo po iz- delkih in storitvah iz sive ekonomije (na primer izobraževanja), vendar tega ne prijavijo oziroma na uradnih računih navedejo nižje vrednosti in/ali druge proizvode ali opravljene storitve. Verjetno pa je tudi, da so tovrstne stvari izplačane na manj obdavčen način: prek študentskih napotnic (glej v nadaljevanju) - kar tudi pomeni, da se pojavi razkorak med dejansko in prikazano potrošnjo tudi pri pravni osebah. Ali je ponudba (dohodki) v sivi ekonomiji enaka povpraševanju (potrošnji) v sivi ekonomiji z vidika fizičnih oseb pa je vprašljivo tudi na podlagi dosedanjih izračunov. Ugotovljeno je namreč bilo, da so prihodki v sivi ekonomiji nekako na ravni 15,6 odstotka bdp. Potrošnja v sivi ekonomiji pa je sestavljena iz dveh delov: prvič, iz potrošnje, kateri osnova je siva ekonomija, in ki znaša 17,5 odstotka od dohodkov iz sive ekonomije. Slednji znašajo 15,6 odstotka bdp, kar pomeni, da ta potrošnja pomeni slabe 3 odstotke uradnega bdp. Drugič, potrošnja v sivi ekonomiji je financirana tudi z uradnimi dohodki, omenjeni podatki kažejo na vrednost 11,5 odstotkov uradnih prihodkov. Delež uradnih prihodkov (neto plač in prejemkov) v bdp je, tako kot zgoraj, 35,9 odstotka. Posledično to pomeni dobre 4 odstotke uradnega bdp. Celotna potrošnja v sivi ekonomiji naj bi po tem izračunu znašala okoli 7 odstotkov. Podatki torej povejo, da gospodinjstva v sivi ekonomiji zaslužijo okoli 15,6 odstotkov bdp, medtem ko potrošijo v sivi ekonomiji vsega skupaj (iz sive in uradne ekonomije) zgolj okoli 7 odstotkov bdp. Upoštevati je treba še, da se okoli petina dohodkov iz sive ekonomije privarčuje, kar pomeni še dobre 3 odstotke v merilu uradnega b d p. Če upoštevamo, da se dohodek porabi za potrošnjo in varčevanje, potem to pomeni, da je še vedno nepojasnjenega več kot 5 odstotkov bdp, kar je razlika med dohodki iz sive ekonomije in potrošnjo v sivi ekonomiji ter varčevanjem. Povpraševanje je torej občutno nižje od ponudbe v sivi ekonomiji, kar seveda pomeni, da je prisoten še en vir povpraševanja, ki pa ga v tej anketi nisem zajel: povpraševanje podjetij po proizvodih in storitvah sive ekonomije (kot sem omenil že zgoraj). Seveda tudi podjetja sama prispevajo k proizvodnji v sivi ekonomiji, vendar je ta proizvodnja (v veliki meri) pokrita že z dohodki gospodinjstev (izdatki prvih so prihodki drugih). Tako kot neto razlika ostane še potrošnja podjetij v sivi ekonomiji. Slednja bi torej lahko razjasnila prikazana (in nepričakovana) razhajanja v dohodkih in potrošnji v sivi ekonomiji, čeprav je za podjetja nerazumljivo, da bi prikrila del svojih stroškov (saj to v splošnem znižuje davčno osnovo). Zato pa se bolj verjetno pri potrošnji v sivi eko- 3 Siva ekonomija v Sloveniji preglednica 3.34 Kontingenčna tabela med spoloma in delovanjem v sivi ekonomiji Spol Ne deluj e Deluje Skupaj Število Delež* Število Delež* Moški 371 86,1 60 H3.9 431 Ženska 386 91.5 36 8,5 422 Skupaj 757 88,7 96 11,3 853 opombe *V odstotkih. nomiji odločajo za načine izplačil, ki prikrijejo njihovo sodelovanje v sivi ekonomiji, hkrati pa so tudi nižje obdavčeni: na primer izplačilo prek (fiktivne) študentske napotnice za delo, opravljeno v sivi ekonomiji -tako dobijo proizvod ali storitev lahko ceneje, hkrati pa imajo še vedno uradno prijavljene stroške. Akterji v sivi ekonomiji Tovrstna anketa seveda nudi tudi zanimive podatko o tem, kdo so tisti, ki se ukvarjajo s sivo ekonomijo v Sloveniji. Med te spadajo na eni strani ponudniki, torej tisti, ki delajo v sivi ekonomiji, na drugi strani pa potrošniki, torej tisti, ki kupujejo v sivi ekonomiji. Iz dosedanjih rezultatov je že bilo potrjeno, da to niso (vedno) ene in iste osebe. Za začetek bom najprej pregledal, kdo so tisti, ki delajo oziroma delujejo v sivi ekonomiji na strani ponudbe, proizvodnje. Iz preglednice 3.34 je razvidno, da moški v večjem obsegu delujejo v sivi ekonomiji kot ženske, saj jih kar skoraj 14 odstotkov (v primerjavi z dobrimi 8 odstotki žensk) deluje v sivi ekonomiji. Tudi formalni test, Pearsonov hi-kvadrat test (popravljen za računanje za 2 x 2 tabele) z vrednostjo 5,675, pokaže, daje razlika med spoloma značilna pri točni stopnji značilnosti 0,017. Tisti, ki delujejo v sivi ekonomiji, pa se medsebojno po spolu ločijo tudi glede na to, v katerih dejavnostih primarno delujejo (glej preglednico 3.35). Razlike so pričakovane: moški v povprečju več delajo v predelovalnih dejavnostih (D), oskrbi z elektriko, plinom in vodo (E), gradbeništvu (F), pa tudi v dejavnostih prometa, skladiščenja in zvez (I), finančnega posredništva (J) in drugih javnih, skupnih in osebnih storitvah (O). Po drugi strani pa so v sivi ekonomiji tipično oziroma prevladujoče ženske dejavnosti dejavnosti kmetijstva (A), gostinstva (H), izobraževanja (M), zdravstva in socialnega skrbstva (N) ter dejavnosti zasebnih gospodinjstev z zaposlenim osebjem (P). preglednica 3.35 Struktura dejavnosti v sivi ekonomiji po spolu (v odstotkih) Dejavnost Moški Ženske A Kmetijstvo, lov, gozdarstvo 13,8 21,5 B Ribištvo 2,0 4,7 C Rudarstvo 0,0 0,0 D Predelovalne dejavnosti 14,1 10,9 E Oskrba z elektriko, plinom in vodo 5,1 0,0 F Gradbeništvo 15,5 1,4 G Trgovina in popravila mot. vozil 12,2 11,6 H Gostinstvo 8,4 16,1 I Promet, skladiščenje in zveze 0,8 0,0 J Finančno posredništvo 0,9 0,0 K Nepremičnine, najem in poslovne storitve 1,2 1,3 L Javna uprava, obvezna socialna varnost 0,0 0,0 M Izobraževanje 5,1 9,8 N Zdravstvo in socialno skrbstvo 1,3 6,0 O Druge javne, skupne in osebne storitve 19,5 12,4 P Zasebna gospodinjstva z zaposlenim osebjem 0,2 4.4 Skupaj 100,0 100,0 preglednica 3.36 Kontingenčna tabela starosti in delovanj a v sivi ekonomiji Starost Ne deluje Deluje Skupaj Število Delež* Število Delež* Do 25 let 139 86,3 22 13,7 161 26 do 35 let 88 80,0 22 20,0 110 36 do 45 let 105 86,1 17 13,9 122 46 do 55 let 147 89,6 17 10,4 164 56 do 65 let 105 95,5 5 4,5 110 Nad 65 let 173 93,5 12 6,5 185 Skupaj 757 88,8 95 11,2 852 opombe * V odstotkih. Tudi po starosti preglednica 3.36 pokaže, da sovvečji meri mlajši tisti, ki delujejo v sivi ekonomiji: 14,16 oziroma 13 odstotkov tistih iz prvih treh starostnih razredov (torej skupaj od 15 do 45 let), medtem ko v višjih razredih 10,6 oziroma 7 odstotkov. Pearsonov hi-kvadrat test ima sicer med spremenljivkama starost in delovanje v sivi ekonomiji vrednost 19,685 in s točno stopnjo značilnosti 0,001 potrdi hipotezo, da je med spremenljivkama povezava. Podatki v preglednici nakazujejo, da mlajši preglednica 3.37 Kontingenčna tabela izobrazbe in delovanja v sivi ekonomiji Izobrazba Ne deluj e Deluje Skupaj Število Delež* Število Delež* Nedokončana oš 45 100,0 0 0,0 45 Osnovna šola 189 91,7 17 8,3 206 Srednja šola 402 87,0 60 13,0 462 Višja šola 43 87,8 6 12,2 49 Visoka, univ. izobrazba 69 85,2 12 14,8 81 Magisterij, doktorat 9 90,0 1 10,0 10 Skupaj 757 88,7 96 11,3 853 opombe *V odstotkih. preglednica 3.38 Kontingenčna tabela statusa in delovanja v sivi ekonomiji Status Ne deluj e Deluje Skupaj Število Delež* Število Delež* Dijak/dijakinja, študent/študentka 113 86,9 17 13,1 130 Redno zaposlena oseba 308 85,8 51 14,2 359 Brezposelna oseba, prijavljena naZRSZ 32 88,9 4 11,1 36 Brezposelna oseba, neprijavljena naZRSZ 27 79,4 7 20,6 34 Upokojenec 267 94,0 17 6,0 284 Skupaj 747 88,6 96 11,4 843 opombe *V odstotkih. v večjem obsegu delujejo v sivi ekonomiji kot starejši. Delovanje v sivi ekonomiji pa na podlagi vzorčnih podatkov ni povezano z izobrazbo, čeprav vrednost testa 10,275 pri točni stopnji značilnosti 0,068 pomeni, da bi mejno lahko hipotezo o nepovezanosti spremenljivk lahko tudi zavrnili. Ta vzorec je razviden tudi iz preglednice 3.37: težko bi namreč rekli, da izobrazba vpliva na to, ali oseba deluje v sivi ekonomiji, čeprav je opazen rahlo naraščajoč trend delovanja v sivi ekonomiji z višanjem izobrazbe, vendar ta velja vključno do izobrazbene ravni visoka, univerzitetna izobrazba, medtem ko se pri izobrazbi magisterij, doktorat trend obrne. V relativnem smislu pa največ v sivi ekonomiji delujejo tisti z visoko oziroma univerzitetno izobrazbo (skoraj 15 odstotkov), sledijo pa tisti s srednje oziroma višješolsko izobrazbo (po 12 oziroma 13 odstotkov). Med informacijami o tem, kdo so tisti, ki delujejo v sivi ekonomiji, Anketa o sivi ekonomiji 3.4 preglednica 3.39 Kontingenčna tabela spola in potrošnikov v sivi ekonomiji Spol Ni potrošnik Je potrošnik Skupaj Število Delež* Število Delež* Moški 131 34,9 244 65,1 375 Ženska 168 45.4 202 54.6 370 Skupaj 299 40,1 446 59.9 745 opombe * V odstotkih. preglednica 3.40 Kontingenčna tabela starosti in potrošnikov v sivi ekonomiji Starost Ni potrošnik Je potrošnik Skupaj Število Delež* Število Delež* Do 25 let 48 32,4 100 67,6 148 26 do 35 let 29 27,9 75 72,1 104 36 do 45 let 49 42,2 67 57,8 116 46 do 55 let 74 48,1 80 51,9 154 56 do 65 let 46 50,0 46 50,5 92 Nad 65 let 53 40.5 78 59.5 131 Skupaj 299 40,1 446 59.9 745 opombe * V odstotkih. sodi tudi status anketirancev. Preglednica pokaže, da je sicer težko neposredno govoriti o tem, kakšna oseba (z vidika zaposlitvenega statusa) se ukvarja s sivo ekonomijo, čeprav očitno prevladujejo nezaposlene osebe, neprijavljene na Zavodu za zaposlovanje ter redno zaposlene osebe. Pearsonov hi-kvadrat test z vrednostjo 14,261 pri točni stopnji značilnosti 0,007 pa pove, da med spremenljivkama obstaja statistično značilna povezava in da torej status vpliva na to, ali oseba deluje v sivi ekonomiji. Do zdaj so bili predstavljeni proizvajalci v sivi ekonomiji. Na drugi strani pa so potrošniki v sivi ekonomiji. Teh je po anketnih podatkih v Sloveniji skoraj 60 odstotkov (preglednica 3.31). Njihova potrošnja je že bila prikazana, zdaj pa prikazujem tudi njihove lastnosti. Opaziti je, da so tudi tukaj moški v večjem delu prisotni kot ženske. Pearsonov hi-kvadrat test je 8,070 in pri točni stopnji značilnosti 0,004 lahko za-vržemo ničelno domnevo, da moški in ženske enakovredno trošijo v sivi ekonomiji: moški torej več trošijo. Pri starostni porazdelitvi potrošnikov v sivi ekonomiji (preglednica 3.41 ) je opaziti, da so v večjem deležu potrošniki stari (od 15) do 35 let, v višjih starostnih razredih pa večjih odstopanj med potrošniki in tistimi, preglednica 3.41 Kontingenčna tabela izobrazbe in potrošnikov v sivi ekonomiji Izobrazba Ni potrošnik Je potrošnik Skupaj Število Delež* Število Delež* Nedokončana oš 17 38,6 27 61,4 44 Osnovna šola 87 51,2 83 48,8 170 Srednja šola 152 37,5 253 62,5 405 Višja šola 17 39,5 26 60,5 43 Visoka, univ. izobrazba 25 33,8 49 66,2 74 Magisterij, doktorat 2 20,0 8 80,0 10 Skupaj 300 40,2 446 59.8 746 opombe *V odstotkih. preglednica 3.42 Kontingenčna tabela statusa in potrošnikov v sivi ekonomiji Status Ni potrošnik Je potrošnik Skupaj Število Delež* Število Delež* Dijak/dijakinja, študent/študentka 39 31,5 85 68,5 124 Redno zaposlena oseba 116 34,5 220 65,5 336 Brezposelna oseba, prijavljena naZRSZ 25 67,6 12 34,2 37 Brezposelna oseba, neprijavljena naZRSZ 15 57,7 11 42,3 26 Upokojenec 101 47.0 114 53.0 215 Skupaj 296 40,1 442 59.9 738 opombe *V odstotkih. ki ne trošijo v sivi ekonomiji, ni. Tudi formalni test (18,144 pri točni stopnji značilnosti 0,003) potrdi, da obstaja povezava med proučevanima spremenljivkama. Tudi glede izobrazbe je iz preglednice 3.41 razvidno, da se potrošniki v sivi ekonomiji do določene mere razlikujejo od nepotrošnikov (hi-kvadrat test je 12,736 pri 5 stopinjah prostosti in s točno stopnjo značilnosti 0,026). Podatki namreč kažejo, da tisti z najvišjo izobrazbo v večji meri kupujejo v sivi ekonomiji kot pa v uradni (80 proti 20 odstotkov), po drugi strani pa tisti z osnovnošolsko izobrazbo v manj kot polovici primerov kupujejo v sivi ekonomiji. Pri statusu pa je iz preglednice 3.4: opaziti, da v največji meri v sivi ekonomiji trošijo dijaki oziroma študenti ter redno zaposlene osebe, medtem ko brezposelne osebe (tako prijavljene kot neprijavljene na Za- vodu za zaposlovanje) v najmanjšem obsegu trošijo v sivi ekonomiji, ampak se raje držijo uradne potrošnje. Spremenljivki sta povezani, saj je tudi Pearsonov hi-kvadrat test 27,413, kar je pri 4 stopinjah prostosti značilno pri zanemarljivi točni stopnji značilnosti. Produktivnost v sivi ekonomiji Produktivnost v sivi ekonomiji se od primera do primera razlikuje. Kot je že bilo omenjeno, produktivnost v sivi ekonomiji obravnavam glede na produktivnost v uradni ekonomiji. Kot merilo produktivnosti sem vzel (tako kot je produktivnost sama) fizično mero (ki pa je bila za potrebe izračunov v podpoglavju 3.2 uporabljena kot produktivnost dela, in sicer kot dodana vrednost na dejansko opravljeno uro dela). Vprašanje v anketi je bilo zastavljeno kot, koliko več ali manj lahko v eni uri dela proizvedemo v sivi ekonomiji glede na uradno ekonomijo. S tem se torej dejansko meri produktivnost v sivi ekonomiji. Zorni kot je torej zorni kot proizvajalca, delavca. Kot je bilo omenjeno že v razdelku Prijavljeno in dejansko opravljeno delo na str. 8 , bi z vidika države lahko resno dvomili, ali je produktivnost v sivi ekonomiji sploh lahko večja, kot je tista v uradni ekonomiji. Slednja pri prodaji namreč vsebuje poleg cene tudi davke na proizvode/storitve, s katerimi se financira tudi javne dobrine. Tako bi bilo proizvajati in prodajati v uradni ekonomiji z vidika države bolj produktivno, saj pokrije tako stroške (in dobiček) proizvajalca, kot tudi zagotovi finančna sredstva za javne dobrine, medtem ko delo in prodaja v sivi ekonomiji zagotovi samo prvi del: pokritje stroškov in dobička proizvajalca. Vendar pa se pri vprašanju produktivnosti (podobno kot v razdelku Prijavljeno in dejansko opravljeno delo na str. 8' ) osredotočim na vidik proizvajalca. Preglednica 3.43 prikazuje porazdelitev odgovorov anketirancev na vprašanje o produktivnosti v sivi ekonomiji. Teh odgovorov je 74: 22 jih je odgovorilo, da ne vedo, kakšna je njihova produktivnost v sivi ekonomiji. Opaziti je, da je porazdelitev zelo neenakomerna: v največji meri (prek 43 odstotkov) je produktivnost v sivi ekonomiji enaka kot v uradni ekonomiji, izrazito pa izstopata tudi dve skrajni možnosti, torej, ko je produktivnost več kot 10 odstotkov manjša, kot je v uradni, in ko je več kot 10 odstotkov večja kot v uradni ekonomiji. Če bi govorili o povprečni relativni produktivnosti v sivi ekonomiji v celoti, bi morali prek tehtane aritmetične sredine določiti povprečno produktivnost. V ta namen je v preglednici 3.43 prikazan tudi stolpec, ki označuje sredino razreda, in sicer je izražen kot koeficient relativne produktivnosti v sivi ekonomiji preglednica 3.43 Produktivnost v sivi ekonomiji Produktivnost v sivi ekonomiji (1) (2) (3) Več kot 10 % manj kot v uradni ekonomiji 9 12,2 0,800 Med 5 in 10' % manj kot v uradni ekonomiji 2 2,7 0,925 Do 5 % manj kot v uradni ekonomiji 1 1,4 0,975 Enako kot v uradni ekonomiji 32 43,2 1,000 Do 5 % več kot v uradni ekonomiji 3 4,1 1,025 Od 5 do 10 % i več kot v uradni ekonomiji 7 9,5 1,075 Več kot 10 % več kot v uradni ekonomiji 20 27,0 1,200 Skupaj 74 100,0 opombe (1) Število. (2) Delež v odstotkih. (3) Sredina razreda. preglednica 3.44 Kontingenčna tabela med panogo dejavnosti in produktivnostjo v sivi ekonomiji Dejavnost* (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) A 1 0 1 5 0 0 5 12 B 0 0 0 1 0 0 2 3 C 0 0 0 0 0 0 0 0 D 2 1 0 6 0 2 4 15 E 0 0 0 1 0 3 3 7 F 2 0 0 5 1 1 5 14 G 1 0 0 9 0 3 4 17 H 0 0 0 3 1 2 9 15 I 0 0 0 0 0 0 1 1 J 0 0 0 1 0 0 1 2 K 1 0 0 1 0 0 0 2 L 0 0 0 0 0 0 0 0 M 1 0 0 4 0 3 5 13 N 0 1 0 1 0 0 1 3 O 2 0 0 11 0 2 4 19 P 0 0 0 1 0 1 0 2 Skupaj 10 2 1 49 2 17 44 125 opombe *Za opis dejavnosti glej preglednico .45. Produktivnost: (1) več kot 10% manj kot v uradni ekonomiji, (2) med 5 in 10 % manj kot v uradni ekonomiji, (3) do 5 % manj kot v uradni ekonomiji, (4) enako kot v uradni ekonomijim (5) do 5 % več kot v uradni ekonomiji, (6) od 5 do 10 % več kot v uradni ekonomiji, (7) več kot 10 % več kot v uradni ekonomiji, (8) skupaj. (glede na uradno). Za tehtanje sem uporabil število enot v posameznem razredu in rezultat je za gospodarstvo kot celoto, izražen kot koeficient relativne produktivnosti sive ekonomije (glej razdelek Prijavljeno in dejansko opravljeno delo na str. 8"), 1,036. To pomeni, daje produktivnost v sivi ekonomiji v povprečju za 3,6 odstotka višja kot v uradni ekonomiji. Zanimiv in pomemben je tudi odnos med relativno produktivnostjo v sivi ekonomiji in panogo dejavnosti. Preglednica, ki prikazuje tovrstno razmerje med dejavnostjo (upoštevani samo tisti, ki so sodelovali v teh dejavnostih in zaradi delovanja določenih v več kot eni dejavnosti je število vseh enot večje od tiste v preglednici 3.43) in njihovo povprečno dejavnostjo v sivi ekonomiji, je prikazana spodaj. Poudariti je treba, da so sicer tovrstni podatki do neke mere popačeni, saj so se določene osebe ukvarjale z več dejavnostmi v sivi ekonomiji hkrati, produktivnost dela v sivi ekonomiji pa je podana kot povprečje za vse dejavnosti. Ne glede na to, pa podatki pokažejo, da ni mogoče govoriti o tem, daje produktivnost v različnih dejavnostih različna (kot sem predpostavljal v podpoglavju 3.2) - če bi računali Pearsonov hi-kvadrat test (ki pa je zaradi precej nizkih frekvenc v posameznem razredu metodološko zelo vprašljiv), bi bila njegova vrednost okoli 68,7, kar je pri 90 stopinjah prostosti pod kritično mejo za 5-odstotno stopnjo značilnosti. Na podlagi tega sem izračunal (spet kot tehtano aritmetično sredino z upoštevanjem v preglednici 3.4; predstavljenih sredin razredov in pripadajočim številom enot v posameznem razredu) koeficiente relativne produktivnosti v sivi ekonomiji tudi na ravni panog dejavnosti. Te prikazuje preglednica .45. Ta izračun po dejavnostih pokaže, da je dejansko ta v praktično vseh dejavnostih večja, kot v uradni ekonomiji (koeficient relativne produktivnosti ai je nad 1). Tako bi lahko trdil, da je v povprečju produktivnost v sivi ekonomiji res večja, kot je v uradni ekonomiji, in sicer še najbolj navzgor izstopajo dejavnosti ribištva (B), oskrbe z elektriko, plinom in vodo (E), gostinstva (H), prometa, skladiščenja in zvez (I) ter finančnega posredništva (J). Vseeno pa zaradi relativno majhnega števila enot in posledično večje nevarnosti sprejemanja napačnih sklepov ekonomiji (na primer, za dejavnost prometa, skladiščenja in zvez imam samo eno enoto). Če upoštevamo dejavnosti, ki imajo rahlo boljšo zastopanost (več enot), potem lahko pri določenih dejavnostih (na primer A, D, F, G, H, M in O) z večjo zaneslivostjo opazimo večjo nagnjenost k višji produktivnosti v sivi ekonomiji. To je do neke mere skladno s predpostavkami iz podpoglavja 3.2 o relativni produktivnosti, kjer sem za te dejavnosti predpostavljal višjo produktivnost v sivi ekonomiji glede na uradno ekonomijo. 3 Siva ekonomija v Sloveniji preglednica 3.45 Koeficient relativne produktivnosti v sivi ekonomiji Dejavnost ai A Kmetijstvo, lov, gozdarstvo 1,065 B Ribištvo 1,133 C Rudarstvo — D Predelovalne dejavnosti 1,032 E Oskrba z elektriko, plinom in vodo 1,118 F Gradbeništvo 1,050 G Trgovina in popravila mot. vozil 1,049 H Gostinstvo 1,132 I Promet, skladiščenje in zveze 1,200 J Finančno posredništvo 1,100 K Nepremičnine, najem in poslovne storitve 0,900 L Javna uprava, obvezna socialna varnost — M Izobraževanje 1,079 N Zdravstvo in socialno skrbstvo 1,042 O Druge javne, skupne in osebne storitve 1,029 P Zasebna gospodinjstva z zaposlenim osebjem 1,038 Povprečje 1,036 Opaziti je tudi, da so te naštete dejavnosti z vidika sive ekonomije bolj pomembne (glej preglednico 3.25), kar govori v prid upoštevanim predpostavkam v podpoglavju 3.2. Ne glede na to, pa je produktivnost tudi v teh, bolje zastopanih (in z vidika sive ekonomije pomembnih) dejavnostih višja v povprečju za od 2 do 13 odstotkov. S tega vidika ostajam pri trditvi, da je produktivnost v sivi ekonomiji v povprečju enaka oziroma zgolj za 3,6 odstotka višja kot produktivnost v uradni ekonomiji in zaradi pomanjkanja enot opazovanja po različnih dejavnostih ne morem trditi, da se produktivnost po dejavnostih razlikuje. Mnenje anketirancev o vzrokih in njihov odnos do sive ekonomije Tu obravnavam mnenja anketirancev o mogočih vzrokih za pojav in razvoj sive ekonomije v Sloveniji, prav tako pa tudi splošne oblike dela, v katerih se siva ekonomija izvaja (torej gre dejansko za vprašanje, na kakšen način se delo v sivi ekonomiji izplačuje) in splošnega odnosa do sive ekonomije. Pri tovrstni analizi gre v splošnem za mnenja ljudi, zato je rezultate na podlagi celotnega vzorca treba obravnavati previdno (ker pa nekako nakazuje splošno prepričanje v državi, je prav tako pomembno). Dejansko so za dajanje odgovorov glede vzrokov in oblik preglednica 3.46 Vzroki za pojav in razvoj sive ekonomije v Sloveniji (celoten vzorec) Vzroki za pojav in razvoj sive ekonomije Število Povprečje Visoko davčno breme za podjetja 735 3,5 Visoko davčno breme za posameznika 741 3,8 Birokracija in dolgi postopki registracije za podjetja 744 3,3 Korupcija in »veze in poznanstva« pri delu institucij 744 3,8 Potreba po dodatnem zaslužku 771 4,4 Majhna stopnja verjetnosti odkritja kršitve 757 3,6 Mile sankcije za kršitelje 763 3,5 Drugo: slabe gosp. razmere (inflacija, brezposelnost) 7 5,0> Drugo: miselnost »zakaj pa ne, če lahko« 12 4,7 Drugo: lažje dobiš delo, nižje cene 5 4.2 preglednica 3.47 Vzroki za pojav in razvoj sive ekonomij e v Sloveniji (tisti, ki delujejo v sivi ekonomiji) Vzroki za pojav in razvoj sive ekonomije Število Povprečje Visoko davčno breme za podjetja 85 3,7 Visoko davčno breme za posameznika 89 4,1 Birokracija in dolgi postopki registracije za podjetja 87 3,2 Korupcija in »veze in poznanstva« pri delu institucij 86 3,7 Potreba po dodatnem zaslužku 95 4,6 Majhna stopnja verjetnosti odkritja kršitve 87 3,7 Mile sankcije za kršitelje 88 3,0 Drugo: slabe gosp. razmere (inflacija, brezposelnost) 2 5,0 dela v sivi ekonomiji najbolj pristojni tisti, ki v sivi ekonomiji tudi sami delajo, zato podajam ločeno tudi njihove odgovore. Preglednica 5.46 prikazuje mogoče vzroke za pojav in razvoj sive ekonomije v Sloveniji (na podlagi celotnega vzorca) in sicer po vsakem posameznem vzroku, koliko anketirancev je odgovarjalo na to trditev in kakšno je v povprečju strinjanje s trditvijo (kjer 1 pomeni nikakor se ne strinjam in 5 popolnoma se strinjam). Večina od naštetih razlogov je za anketirance precejšnjega pomena. Kot najpomembnejši vzroki za pojav in razvoj sive ekonomije pa so bili izbrani: vzrok potrebe po dodatnem zaslužku, slabe gospodarske razmere (inflacija, brezposelnost) ter tudi miselnost, »zakaj pa ne, če lahko« (slednja je sicer številčno najmanj močna). Med najmanj pomembnimi, vendar še vedno precej pomembnimi (s povprečno oceno preglednica 3.48 Oblike dela sive ekonomije v Sloveniji (celoten vzorec) Prek kakšnih oblik dela se delo v sivi ekon. izplačuje Število Povprečje Študentsko delo 790 3,9 Dvojne zaposlitve in nadure 785 3,4 Delo upokojencev 791 3,3 Delo nezaposlenih 799 4>° Sezonska dela 786 3,7 Stalna zaposlitev 761 2,7 Drugo: popoldansko delo, »fušanje« 3 3,0 Drugo: ilegalno zap., izkoriščanje ilegalno priseljenih 3 5.0 preglednica 3.49 Oblike dela v sivi ekonomiji v Sloveniji (tisti, ki delujejo v sivi ekonomiji) Prek kakšnih oblik dela se delo v sivi ekon. izplačuje Število Povprečje Študentsko delo 92 4,4 Dvojne zaposlitve in nadure 85 3,5 Delo upokojencev 91 3,3 Delo nezaposlenih 88 4,2 Sezonska dela 86 4,1 Stalna zaposlitev 83 2,8 3,3), pa najdemo birokracijo in dolge postopke registracije za podjetja, mile sankcije za kršitelje ter visoko davčno breme za podjetja. Ti trije vzroki torej v Sloveniji zdaj niso (več) med pomembnimi vzroki za pojav in razvoj sive ekonomije pri nas. Pri odgovorih je v manjši meri mogoče zaznati določene razlike med temi rezultati in odgovori tistih, ki delajo v sivi ekonomiji (preglednica 3.4 ). Slednji dajejo rahlo večji pomen visoki obdavčitvi podjetij, po drugi strani pa rahlo manjši pomen vzroku milih sankcij za kršitelje. Vendar pa so v povprečju tudi tukaj vsi vzroki precejšnjega pomena in razlik v primerjavi s prejšnjimi rezultati v večji meri ni. Siva ekonomija poteka v različnih oblikah dela oziroma se delo v sivi ekonomiji izplačuje na različne načine, vedno pa išče najbolj prikrit oziroma vsaj najmanj obdavčen način delovanja. Najbolj prikrit način je seveda ilegalno zaposlovanje, ki je po mnenju treh anketirancev najbolj pomembna oblika dela v sivi ekonomiji, tesno za tem pa tudi delo nezaposlenih. Ti dve obliki (predvsem druga) in tudi delo prek študentskega servisa izstopajo kot pomembne oblike dela v sivi ekonomiji. Stalna zaposlitev je z vidika sive ekonomije v povprečju nepomembna oblika preglednica 3.50 Mnenje o sivi ekonomiji v Sloveniji (celoten vzorec) Mnenje o sivi ekonomiji Število Povprečje Nemoralno dejanje 782 2,8 Ilegalno, kriminalno dejanje 780 2,8 Dopustno dejanje (izhod v sili) 809 3,1 Edino pravilno dejanje 762 2,1 preglednica 3.51 Mnenje o sivi ekonomiji v Sloveniji (tisti, ki delujejc v sivi ekonomiji) Mnenje o sivi ekonomiji Število Povprečje Nemoralno dejanje 85 2,3 Ilegalno, kriminalno dejanje 84 2,1 Dopustno dejanje (izhod v sili) 91 3,6 Edino pravilno deeanne 88 2,8 dela, saj so jo najnižje ocenili vsi anketiranci. To seveda ne pomeni, da se tisti z redno zaposlitvijo v najmanjšem obsegu ukvarjajo s sivo ekonomijo. Pomeni zgolj to, da se delo v sivi ekonomiji v najmanjši meri izplača prek rednega dela oziroma uradno prijavljene plače. Če pa primerjamo te rezultate z odgovori tistih, ki tudi sami delujejo v sivi ekonomiji, je spet opaziti nekatere manjše razlike. Najbolj izstopa študentsko delo, tesno pa mu sledita še delo nezaposlenih in sezonska dela. Druge oblike dela so za sivo ekonomijo manj pomembne. Razlik torej med vsemi in tistimi, ki delujejo v sivi ekonomiji, z vidika najpomembnejših oblik dela v sivi ekonomiji sicer ni, so pa odgovori tistih, ki delujejo v sivi ekonomiji bolj prepričljivi, saj poznajo dejansko stanje. To je očitno takšno, da se delo v sivi ekonomiji izplačuje na najmanj obdavčen način (prek fiktivne študentske napotnice) ali celo popolnoma prikrito (delo nezaposlenih, izplačano prek gotovine). V povprečju je odnos anketirancev do sive ekonomije uravnotežen: nekateri mislijo, da je to nemoralno in kriminalno dejanje, drugi pa menijo, da je to dopustno dejanje, še posebej če je to izhod v sili. Vendar pa v nobenem primeru strinjanje s trditvijo ni zelo izrazito, zato je težko reči, kakšen je splošen odnos ljudi do pojava sive ekonomije v Sloveniji. Na podlagi komentarjev, ki sem jih dobil zraven odgovorov, bi lahko sklepal, daje to načeloma nemoralno, torej napačno dejanje, ki pa je dopustno v izrednih razmerah, ko drugega izhoda iz finančno težkega položaja ni. Precej negativnega mnenja o pojavu (kot nemoralno oziroma včasih tudi pojmovano kot kriminalno dejanje z vidika ropanja države preglednica 3.52 Prihodnji razvoj sive ekonomije v Sloveniji (celoten vzorec) Obseg sive ekonomije v prihodnje se bo: Frekvenca Delež Znatno zmanjšal 16 2,2 Malo zmanjšal 111 14>9 Ostal nespremenjen 237 32,0 Malo povečal 182 24,5 Znatno povečal 196 26,4 Skupaj 742 100,0 opombe * V odstotkih. preglednica 3.53 Prihodnji razvoj sive ekonomije v Sloveniji (tisti, ki delujejo v sivi ekonomiji) Obseg sive ekonomije v prihodnje se bo: Frekvenca Delež Znatno zmanjšal 1 1,1 Malo zmanjšal 10 11,4 Ostal nespremenjen 27 30,7 Malo povečal 21 23,9 Znatno povečal 29 33.0 Skupaj 88 100,0 opombe * V odstotkih. in proračunskega denarja) pa izhaja tudi iz prepričanja, da obstaja precej sive ekonomije med tistimi, ki so tudi sicer finančno močni (razbrati iz komentarjev k odgovorom). Zato naj bi se sivo ekonomijo po mnenju načeloma preganjalo, razen v primerih, ko je to edini vir preživetja za posameznika oziroma družino. Razumljivo je med tistimi, ki se ukvarjajo s sivo ekonomijo, začutiti več naklonjenosti pojavu, in sicer primarno v smeri dopustnega dejanja, ko drugače ne gre. To pomeni, daje siva ekonomija v Sloveniji najverjetneje res odziv na težke gospodarske oziroma socialne razmere in ima primarno zgolj vlogo preživetja oziroma izboljšanja kakovosti življenja (kar smo videli tudi pri vprašanju, kako se potrošijo prihodki iz sive ekonomije). Posledično je tudi splošno prepričanje ljudi do precejšnje mere o sivi ekonomiji zmotno in ni toliko povezana s povečevanjem bogastva (in morebiti z gospodarskim kriminalom in davčno utajo), ampak bolj s pokritjem osnovnih socialnih in finančnih potreb preživetja. Pri vprašanju o nadaljnjem razvoju sive ekonomije v Sloveniji je zaznati določene razlike med vsemi in tistimi, ki delujejo v sivi ekonomiji. Oboji sicer v povprečju verjamejo, da se bo obseg sive ekonomije v prihodnje malo povečal, vendar so o znatnem povečanju obsega sive ekonomiji pri nas bolj prepričani tisti, ki dejansko tudi delujejo v sivi ekonomiji. Nekaj anketirancev je na koncu podalo še lastne poglede na sivo ekonomijo, njene vzroke ter predvsem, kako bi se država morala s tem spopadati. Med temi je prevladovalo mnenje, da je siva ekonomija v veliki meri odziv na izjemno težke gospodarske razmere (nizke plače, visoke cene) in v primeru, ko gre za izhod v sili in včasih tudi za golo preživetje, je to dopustno ravnanje. Na žalost pa, po besedah anketirancev, v velikem obsegu ne gre za tovrstno obliko sive ekonomije, ampak za dodatno bogatenje posameznikov, ki so tudi sicer že na zgornji meji premoženjskega stanja v Sloveniji. Sem spadajo razni podjetniki, ki prikrivajo svoje prihodke davčnemu uradu, pa tudi veliko tistih na bolj politično obarvanih položajih, ki so posledično tudi »nedotakljivi« oziroma nikoli ne bodo odgovarjali za svoja dejanja in bogatenje na račun proračunskega denarja (slednji sicer po definiciji ne spadajo v sivo ekonomijo, ampak v gospodarski kriminal, davčno utajo, nepotizem in podobno). Temu nepoštenemu delovanju večina anketirancev nasprotuje oziroma se jim zdi nedopustno. Kot poglavitne vzroke so komentatorji dodatno potrdili že prej navedene, s tem da so dodali še (mogoče rahlo karikirano), da se skupini razlikujeta po tem, da so eni v to enostavno prisiljeni, drugi pa zgolj hlastajo po (dodatnem) bogatenju. Anketiranci v boju proti sivi ekonomiji predlagajo, da naj država uvede finančno policijo (ki bi sicer bila namenjena preprečevanju gospodarskega kriminala in ne zgolj sivi ekonomiji kot taki - na primer, prilaščanje državnega premoženja ne sodi v sivo ekonomijo, je pa del gospodarskega kriminala) oziroma naj okrepi nadzor oziroma delo pristojnih inšpekcijskih služb (na primer Inšpektorata za delo), hkrati pa je bilo tudi veliko pozivov k povečanju plač oziroma preprečitvi povečevanju cen - torej ohranjanju življenjskega standarda. Prebivalstvo Slovenije je torej do sive ekonomije precej kritično, še posebej do tistega vidika, ki se bolj nanaša na davčno utajo in gospodarski kriminal. Tisti del sive ekonomije, ki je vezan na reševanje finančnega položaja, torej pomoč pri preživljanju in ohranjanju življenjskega standarda, je sicer še vedno nezaželen, vendar dopusten. Najbolj moteče je torej goljufanje in nepošteno ravnanje. Iz tega sledi, daje sicer pojav v Sloveniji prisoten in to nikakor ne v zanemarljivem obsegu, hkrati pa je rezultat določenih okoliščin in naj državljani sami po sebi (vsaj v večini primerov) ne bi bili na predvsem prostovoljni bazi vključeni v sivo ekonomijo. Ohlikovanje modela delovanja v sivi ekonomiji Na podlagi vzorčnih podatkov se lahko lotim tudi oblikovanja modela delovanja v sivi ekonomiji. Prek tega bi namreč lahko na podlagi določenih karakteristik ljudi, ki delujejo v sivi ekonomiji, prav tako pa tudi različnega odnosa do sive ekonomije napovedal, kakšna je verjetnost za posamezno osebo, glede na njene karakteristike, da bo (so)delovala v sivi ekonomiji. Podobno pot računanja sem uporabil že v razdelku Dodatno delo na str. ni , ko sem gradil na podatkih iz a d s. Vendar je bila takrat odvisna spremenljivka zgolj neko nepravo merilo delovanja v sivi ekonomiji (spomnimo se: ali ima oseba še neko drugo, dodatno delo). Tu bom namreč kot odvisno spremenljivko uporabil spremenljivko, ali oseba deluje v sivi ekonomiji ali ne. Torej je to tisto pravo merilo delovanja v sivi ekonomiji in ne zgolj približek, ki temelji na določenih predpostavkah. Kot pojasnjevalne spremenljivke pa sem izbral tiste, ki posamezno osebo opisujejo (spol, starost, izobrazba, koliko se potroši v sivi ekonomiji, odnos do sive ekonomije in podobno). Zaradi zgolj dveh vrednosti odvisne spremenljivke seveda tudi v tem primeru (enako kot v podpoglavju 3.2) ne morem uporabiti »navadne« regresije, ampak je treba uporabiti drugačen pristop, takšen, ki modelira odvisno spremenljivko z zgolj dvema izidoma: deluje ali ne deluje v sivi ekonomiji. Metodološki postopek, ki se ukvarja s takšnimi odvisnimi spremenljivkami, je tako imenovani probit model. Njegove lastnosti oziroma značilnosti sem na kratko za potrebe uporabe opredelil že v podpoglavju 3.2, zato tukaj preskočim neposredno na izračune oziroma rezultate. V našem primeru gre torej v splošni obliki za naslednji model (kjer pri odvisni spremenljivki, SE, 1 pomeni, da oseba deluje v sivi ekonomiji, 0 pa, da ne): P(SE = 1) = + &X2 + £3*3 + •••) (3.36) Med pojasnjevalne spremenljivke za delovanje v sivi ekonomiji sem na celotnem vzorcu vključil torej najprej demografske spremenljivke (spol, starost, izobrazba), nato pa še spremenljivke, ki se nanašajo na potrošnjo v sivi ekonomiji (kjer so udeleženi vsi, tudi tisti, ki ne delujejo v sivi ekonomiji) ter spremenljivke, ki odražajo odnos do sive ekonomije, do vzrokov zanjo ter oblik dela v sivi ekonomiji. Prvi sklop spremenljivk (demografske) sem vključil, ker je bilo že do zdaj pokazano, da spol, starost in izobrazba vplivajo na to, ali oseba deluje v sivi ekonomiji ali ne: moški v srednjih letih ter s srednjo izobrabo največ delujejo v sivi ekonomiji. Vendar pa se je pri spremenljivkah starost in izobrazba izkazalo, da vpliv ni linearen (glej preglednici 3.36 in 3.37), ampak gre pri izobrazbi bolj za kvadratno povezavo, pri starosti pa morebiti celo kubično. Temu primerno sem v model vključil tudi kvadrat oziroma kub omenjenih spremenljivk. V celotnem probit modelu torej pričakujem značilen vpliv teh demografskih spremenljivk. Glede spremenljivk, ki se nanašajo na potrošnjo v sivi ekonomiji, pričakujem, da bodo osebe, ki v povprečju več trošijo v sivi ekonomiji, tudi same bolj nagnjene k delovanju v sivi ekonomiji (kar je bilo nekako nakazano tudi v preglednici .3:). Posebej navzgor v sivi ekonomiji (glede na uradno ekonommijo) izstopajo skupine proizvodov oziroma storitev pohištvo, gospodinjska oprema in tekoče vzdrževanje stanov-nanj, zdravstvo ter izobraževanje. Na podlagi odgovorov anketirancev glede njihovega odnosa do sive ekonomije oziroma njihovega mišljenja o mogočih vzrokih in različnih oblikah dela v sivi ekonomiji (preglednice 3.4 - .5 ) pa sklepam, da bolj ko bo oseba privržena sivi ekonomiji, večja je verjetnost, da bo v njej tudi sodelovala; da bolj ko oseba verjame, daje izplačevanje prek študentske napotnice in prek ilegalnega ali sezonskega dela pomembno, večja je verjetnost, da bo ta oseba vključena v sivo ekonomijo. Pri odnosu anketirancev do mogočih vzrokov o pojavu sive ekonomije v Sloveniji pa tisti, ki delujejo v sivi ekonomiji, niso posebej izstopali. Po vrsti preoblikovanj modela oziroma črtanja neznačilnih spremenljivk ter enot, ki so imele manjkajoče odgovore,19 je model delovanja v sivi ekonomiji predstavljen v preglednici 3.54. Kot je že bilo poudarjeno, samih vrednosti koeficientov ne moremo neposredno razlagati in zgolj njihov smerni koeficient je tisti, ki nam lahko nudi določeno informacijo. Tako lahko opazimo, da je za moške (pričakovano) večja verjetnost, da delujejo v sivi ekonomiji. Podobno 19. Čeprav obstaja nekaj metod imputiranja manjkajočih vrednosti, pa se sam nagibam k dejstvu (ki ga tudi najdemo v literaturi, na primer Brooks 2002), daje manjkajoči podatek praktično nemogoče nadomestiti in daje manjkajoči podatek podatek sam po sebi. Posledično (pa tudi zaradi dejstva, da 379 enot ni majhno število opazovanj) se tudi ne lotim »popravljanja« podatkov in imputacije manjkajočih podatkov - kar bi sicer privedlo do večjega števila opazovanj in (načeloma) metodološko bolj primernih izračunov. 3 Siva ekonomija v Sloveniji preglednica 3.54 Probit model delovanja v sivi ekonomiji Spremenljivka Koeficient Standardna z-test P-vrednost Mejni napaka učinek Konstanta -3,05 0,58 -5,24 0,00 — Spol -0,49 0,21 -2,34 0,02 -0,153 Potrpohistvo -0,01 0,01 -2,26 0,02 -0,004 Delostudent 0,20 0,08 2,37 0,02 0,062 Delosezonsko 0,22 0,08 2,66 0,01 0,067 Odnosdopustno 0,20 0,07 3.04 0,00 0,062 opombe Število opazovanj = 379, Waldov hi-kvadrat (pri 5 stopinjah prostosti) = 29,09, P-vrednost za Waldov hi-kvadrat test = 0,000, psevdo log-verjetnost = -156,354, psevdo R2 = 0,123. Spremenljivke pomenijo: spol je spremenljivka za spol anketiranca, kjer 1 pomeni ženska in 0 pomeni moški; potrpohištvo je spremenljivka, ki meri potrošnjo v sivi ekonomiji za pohištvo, gospodinjsko opremo in tekoče vzdrževanje stanovanj (v odstotkih, relativno glede na celotno potrošnjo v sivi ekonomiji); delostudent meri, koliko se anketiranci na lestvici od 1 do 5 strinjajo, daje študentsko delo pomembna oblika dela v sivi ekonomiji, pri čemer 1 pomeni, da se s tem nikakor ne strinjajo, 5 pa, da se s tem popolnoma strinjajo; delosezonsko meri, koliko se anketiranci strinjajo, da je sezonsko delo pomembna oblika dela v sivi ekonomiji (enako kot prej, na 5-stopenjski lestvici, kjer 1 pomeni, da se s tem nikakor ne strinjajo, 5 pa, da se s tem popolnoma strinjajo); odnosdopustno meri strinjanje anketirancevs trditvijo, daje delovanje v sivi ekonomji dopustno dejanje (na 5-stopenjski lestvici, kjer 1 pomeni, da se s tem nikakor ne strinjajo, 5 pa, da se s tem popolnoma strinjajo). velja za tiste, ki verjamejo, daje študentsko oziroma sezonsko delo pomembno v sivi ekonomiji oziroma se strinjajo s tem, da je siva ekonomija dopustno ravnanje: ti imajo večjo verjetnost sodelovanja v sivi ekonomiji. Presenetljivo pa je za tiste, ki več potrošijo za pohištvo in storitve vzdrževanja stanovanj v sivi ekonomiji, v povprečju manjša verjetnost delovanja v sivi ekonomiji. Vendar je vpliv te spremenljivke izredno nizek, praktično zanemarljiv, zato se pri njej ne bom veliko zaustavljal. Za konkretne številske odgovore (torej, spremembe v verjetnostih) pa je treba pogledati mejne učinke. Slednji so za vsako osebo drugačni, zato je treba določiti tako imenovano referenčno osebo, na katero se bodo nanašale trditve (interpretacije) modela. Referenčno osebo sem oblikoval tako, da ima lastnosti, ki so čim bolj v skladu z lastnostmi osebe, ki deluje v sivi ekonomiji - kar sem črpal iz do zdaj že ugotovljenega iz anketnih rezultatov. Po spremenljivkah to pomeni naslednjo referenčno osebo: • Je moški, saj je se je za njih izkazalo, da imajo večjo verjetnost delovanja v sivi ekonomiji (preglednica [.3 ). Torej je vrednost spremenljivke spol = 0. • V sivi ekonomiji za pohištvo, gospodinjsko opremo in tekoče vzdrževanje stanovanj ta oseba v povprečju potroši 11,9 odstotka sredstev, ki jih sicer potroši v sivi ekonomiji (glej preglednico 3.34). Tako ima spremenljivka vrednost potrpohištvo = 11,9. • Referenčna oseba se tudi strinja s tem, da je študentsko delo pomembno za sivo ekonomijo, in sicer v neki povprečni meri za tiste, ki delujejo v sivi ekonomiji (glej preglednico 3.4 ): delosstudent = 4,4. • Prav tako se ta oseba povprečno strinja, da je sezonsko delo pomembno za sivo ekonomijo (spet preglednica 3.49): delosezonsko = 4,1. • Kot oseba, ki deluje v sivi ekonomiji, se ta oseba tudi povprečno strinja, da je siva ekonomija dopustno dejanje (preglednica 3.51): odnosdopustno = 3,6. V preglednici so mejni učinki posamezne spremenljivke za to referenčno osebo predstavljeni v zadnjem stolpcu. Za spremenljivko spol je ta vrednost -0,153, kar pomeni, da je verjetnost (merjena v odstotkih od 0 do 100), da ženska, ki ima sicer enake lastnosti kot moški glede potrošnje v sivi ekonomiji in odnosa do sive ekonomije (torej je kot referenčna oseba, samo da je ženska), deluje v sivi ekonomiji, manjša za 15 odstotnih točk, kot pa je ta verjetnost za moškega s sicer enakimi lastnostmi. Pri drugih mejnih učinkih za to referenčno osebo so razlage analogne, s tem da se zdaj spreminja posamezna od proučevanih spremenljivk (na primer, da se za eno enoto bolj strinja s tem, daje štu-densko delo pomembna oblika dela v sivi ekonomji in podobno). Za referenčno osebo v celoti pa lahko tudi izračunamo verjetnost, da deluje v sivi ekonomiji. Za ta konkreten primer je ta verjetnost skoraj 31 odstotkov, kar je relativno visoka verjetnost, vendar pa je za to referenčno osebo to pričakovana verjetnost. Seveda se te vrednosti razlikujejo od osebe do osebe: za žensko z enakimi drugimi lastnostmi bi ta verjetnost bila pod 20 odstotki, za moškega, ki nameni približno 10 odstotkov celotne potrošnje v sivi ekonomiji za pohištvo, gospodinjsko opremo in tekoče vzdrževanje stanovanj hkrati pa se popolnoma strinja z omenjenimi oblikami dela in trditvami glede tega, kakšno dejanje je siva ekonomije, je recimo celotna verjetnost, da taka oseba deluje v sivi ekonomiji, 40-odstotna. Na žalost pa anketni podatki niso pokazali na kakšne druge lastnosti, ki bi med sabo razlikovale tiste, ki delajo in tiste, ki ne delajo v sivi ekonomiji. Med temi imam na primer v mislih izobrazbo oziroma starost, čeprav sta bili obe demografski spremenljivki vključeni v analizo, in sicer tudi v kvadratni oziroma kubični obliki. Žal pa so bili vplivi takšnih spremenljivk neznačilni in posledično izključeni iz končnega modela. Vendar je že predhodna analiza (še posebej v razdelku Akterji v sivi ekonomiji na str. 4 ) v precejšnji meri odkrila, katera je ciljna skupina morebitnih ukrepov boja proti sivi ekonomiji v Sloveniji. Tu lahko torej zaključim, da je siva ekonomija tudi po ugotovitvah neposredne metode v Sloveniji v precejšnjem obsegu prisoten pojav, da obstajajo določene dejavnosti in različna letna obdobja (sezonska dela), ki so bolj podvržena sivi ekonomiji. V Sloveniji je sicer pojav sive ekonomije načeloma neželen tudi pri prebivalstvu, vendar je dopusten, če gre za izhod v sili. Izkazalo seje (po mnenju anketirancev), daje takšnih primerov veliko in da je poglavitne vzroke iskati predvsem v slabih gospodarskih razmerah v državi in posledično v težnji prebivalstva po povečevanju dohodkov, v izrednih primerih celo preživetju. 3.5 Posledice sive ekonomije v Sloveniji Siva ekonomija povsod, kjer je prisotna, s seboj prinese določene posledice. Podobno, kot smo za vzroke za pojav sive ekonomije ugotovili, da ni večjih odstopanj v Sloveniji od sicer splošno sprejetih vzrokov za sivo ekonomijo, so tudi posledice sive ekonomije v Sloveniji v skladu s splošnimi posledicami pojava v drugih državah. V prvi vrsti je tukaj davčni izpad države. S tem, ko je delovanje prikrito, država izgubi davčne prihodke z naslova obdavčitve dela, socialnih prispevkov, z vidika davkov na potrošnjo, dohodnine in tudi kapitalskih dobičkov oziroma davka od dobička. Koliko znaša ta izguba, je seveda odvisno od deleža sive ekonomije v gospodarstvu in deleža dav-kovv bdp države. Za Slovenijo so podatki o celotni obremenitvi z davki in socialnimi prispevki kot odstotek b d p po posameznih letih prikazani v preglednici 3.55. Obremenitev z davki in socialnimi prispevki zadeva vse udeležence v sivi ekonomiji, tako ponudnike (tiste, ki delajo oziroma proizvajajo v sivi ekonomiji) kot tiste, ki po proizvodih oziroma storitvah iz sive ekonomije povprašujejo. Med temi davki, ki so tudi vključeni v preglednici 3.55, najdemo davke na proizvodnjo in uvoz, davek od dohodkov pravnih oseb ter socialne prispevke, ki zadevajo delodajalce, davek na preglednica 3.55 Obremenitev z davki in socialnimi prispevki za Slovenijo v obdobju 1995-2006 (kot delež bdp v odstotkih) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 4°,5 39.3 38,3 39.1 39,5 38,3 38,4 38,8 39,o 39,i 39,6 39,4 opombe Povzeto po Statističnih informacijah, št. 72/2007, 2, preglednica 1. dodano vrednost, davek na dohodke gospodinjstev ter tudi prispevke za socialno varnost. Celotna obremenitev vključuje tudi davke na kapital, za katere pa težko rečemo, da neposredno zadeva ponudnike in potrošnike v sivi ekonomiji, saj vključuje davke na dediščino in darila in podobno. Torej v tem smislu ne gre za davek na proizvodnjo ali dodano vrednost, ampak za davek na prerazporeditev proizvodnje oziroma dodane vrednosti, kar pa samo po sebi tudi ne sodi v koncept sive ekonomije (kot sem poudaril že v začetnem poglavju, ko sem opredelil pojem sive ekonomije - glej podpoglavje 1.5). Sam obseg tovrstnih davkov v celotni strukturi predstavlja zgolj manjši delež (od 0,0 do 0,1 odstotka b d p), vendar ga iz celotne obremenitve ne bom izključil. Za različne ocene (metode) sive ekonomije je seveda davčni izpad države kot delež v bdp različen. Za izračune v podpoglavju 3.4, ko naj bi siva ekonomija znašala okoli 15,6 odstotkov b d p, pa je ta vrednost prek 6 odstotkov bdp. Za druge rezultate (na primer 3 oziroma 20 odstotkov) je ta vrednost okoli 1,2 oziroma 8 odstotkov bdp. V povprečju vidimo, da naj bi država zaradi sive ekonomije v Sloveniji bila prikrajšana za okoli 6 odstotkov b d p (če damo večjo težo predvsem neposrednemu merjenju sive ekonomije), kar je velik obseg. Številka na strani izgube države bi bila seveda kot strošek sive ekonomije še večja, če bi k temu prišteli še sredstva, porabljena za socialno pomoč, za nadomestila za brezposelne in podobno, tistim, ki si tega dejansko ne zaslužijo zaradi svojega delovanja v sivi ekonomiji. O tej številki je natančno zelo težko govoriti, vseeno pa lahko na podlagi rezultatov ankete in podatkov o denarni socialni pomoči oziroma denaremu nadomestilu za primer brezposelnosti potegnemo nekaj grobih zaključkov. V anketi se je izkazalo, da je okoli 11 odstotkov tistih, ki so prijavljeni na zavodu za zaposlovanje kot brezposelni, dejavnih v sivi ekonomiji (glej preglednico 3.3 ). Na zavodu za zaposlovanje v primeru brezposelnosti ponujajo tem brezposelnim tako imenovano denarno nadomestilo in ne več denarne pomoči - ta je bila leta 2006 odpravljena kot pravica iz naslova brezposelnosti (http://www.ess.gov.si/slo/Predstavitev/ LetnaPorocila/lp07/Slovenija/Slo/12-pravice.htm). V letu 2007 je bilo vseh, ki so prejemali denarno nadomestilo za primer brezposelnosti, v povprečju 15.041 mesečno (http://www.ess.gov.si/slo/Predstavitev/ LetnaPorocila/lp°7/Slovenija/Slo/i2-pravice.htm), transferji brezposelnim pa so znašali okoli 103,5 milijona evrov (http://www.ess.gov.si/slo/ Predstavitev/LetnaPorocila/lp°7/Slovenija/Slo/°7-financiranje.htm). Ob upoštevanju enakomerne porazdelitve teh sredstev na vse prejemnike tovrstnega nadomestila, pa to pomeni okoli 11,4 milijona evrov transferov brezposelnim, ki dejansko delajo v sivi ekonomiji. V letu 2007 je bdp Slovenije znašal okoli 33.542 milijona evrov (http://www .stat.si/indikatorji.asp?ID=12) in tako je odstotek bdp, kije kot transfer brezposelnim namenjen tistim, ki dejansko delajo v sivi ekonomiji, 0,03. Ta, čeprav relativno nizek odstotek bdp, je prav tako strošek oziroma izguba za državo kot posledica sive ekonomije. Denarno nadomestilo za primer brezposelnost seveda ni edini inštrument, kije v Sloveniji na voljo v okviru sistema socialne pomoči oziroma transferov. Širše zastavljena je tako imenovana denarna socialna pomoč. »Denarna socialna pomoč (d s p) so sredstva za zadovoljevanje minimalnih življenjskih potreb v višini, ki omogoča preživetje. Preživetje paje omogočeno, če so upravičencu zagotovljeni dohodki, s katerimi razpolaga po plačilu davkov in obveznih prispevkov za socialno varnost, v višini minimalnega dohodka, določenega z zakonom o socialnem varstvu.« (Pojasnilo na http://www.mddsz.gov.si/si/statistika/denarna _socialna_pomoc/.) d s p je v letu 2007 znašala okoli 118 milijonov evrov (glej http://www.mddsz.gov.si/si/statistika/denarna_socialna_pomoc /stevilo_izplacanih_dsp_za_mesec_in_poracunov_za_druge_mesece/) in se zaradi zgoraj že omenjene ukinitve denarne pomoči za primer brezposelnosti ne prekriva s prej omenjenimi transferi brezposelnim (saj tudi izhaja iz naslova zagotavljanja vsaj minimalnega dohodka posamezniku oziroma gospodinjstvu). Zaradi tega lahko to spet obravnavamo na ravni celotnega gospodarstva in anketni podatki so pokazali, da se v Sloveniji s sivo ekonomijo ukvarja približno 11,2 odstotka prebivalstva. Ti torej prikrivajo svoje dohodke z namenom izogiba obdavčitve in tudi z namenom, da bi dobili od države še dodaten denar, torej denarno socialno pomoč. Natančno je težko določiti, kolikšen delež vseh teh prikriva delo v sivi ekonomiji zaradi (nelegalnega in neligitimnega) pridobivanja denarne socialne pomoči, zato bom v teh grobih izračunih predpostavljal, da so kar vsi iz sive ekonomije tudi prejemniki denarne socialne pomoči. V končni fazi to pomeni, daje okoli 13,2 milijona evrov proračunskega denarja potrošenih iz naslova neupravičene denarne so- cialne pomoči. Na ravni države to pomeni okoli 0,04 odstotka bdp, kar je podobno kot prej, sicer relativno nizek, izgubljen denar za državo. V celoti torej pomeni, da je država zaradi sive ekonomije (potencialno) ob približno 6,3 odstotka bdp. Opaziti je, da levji delež te izgube predstavlja davčni izpad, medtem ko iz naslova sistema socialnih trans-ferov (transferi brezposelnim in denarna socialna pomoč) siva ekonomija vseeno ne pomeni tako velike izgube za državo. Ne glede na to, pa v Sloveniji (in tudi širše, v državah e u) poteka tako imenovana racionalizacija sistema socialnih transferov. V Sloveniji so bili predstavljeni različni ukrepi, na primer odprava neenotnosti elementov, ki vplivajo na odločitev o socialnih pravicah, odprava nestimulativnega vpliva sistema na delo in zaposlovanje, uvedba enotne evidence prejemnikov socialne pomoči in podobno (glej na primer Odbor za reforme 2005a; 2005b; Šušteršič, Damijan in Zajec Herceg 2006), prav tako pa potekajo dejavnosti tudi na ravni eu (glej http://ec.europa.eu/employment_ social/spsi/active_inclusion_en.htm; http://ec.europa.eu/employment _social/employment_strategy/flex_steps_en.htm). Oboji stremijo dejansko k povečevanju konkurenčnosti, zaposljivosti in aktivnosti - seveda v uradni ekonomiji. Kot je bilo prikazano, pa se dotaknejo tudi sive ekonomije. Sicer pa je eden od kazalnikov te racionalizacije v Sloveniji na primer tudi že omenjena ukinitev denarne pomoči za primer brezposelnosti, prav tako se tudi število prejemnikov denarne pomoči postopoma znižuje in se na drugi strani povečuje število ukinjenih denarnih socialnih pomoči iz krivdnih razlogov20 (http://www.mddsz.gov.si/si/statistika/ denarna_socialna_pomoc/stevilo_ukinjenih_dsp_za_mesec/). Siva ekonomija torej pomeni za državo strošek in čeprav je o natančni številki praktično nemogoče govoriti, so grobi izračuni pokazali, da to ni zanemarljiv obseg. Racionalizacija sistema socialnih transferov je eden od odgovorov. Siva ekonomija ima tudi (še) manj kvantificirane posledice, kot so na primer kršenja pravil, ki se nanašajo na intelektualno 20. Krivdni razlog pomeni, da do denarne socialne pomoči ni upravičena oseba, ki ne dosega minimalnega dohodka iz razlogov, na katere je mogla vplivati oziroma lahko vpliva, ali ki brez utemeljenih razlogov zavrača, se izogiba ali opušča aktivnosti, ki bi lahko oziroma lahko privedejo do zaposlitve ali do drugega načina izboljšanja socialnega položaja zanjo oziroma njene družinske člane. Osebe, pri katerih obstajajo krivdni razlogi, se pri ugotavljanju minimalnega dohodka družine ne upoštevajo, upoštevajo pa se njihovi dohodki (http://www.mddsz.gov.si/si/statistika/denarna_socialna _pomoc/). lastnino (ponaredki) in varnost (neprimerni postopki, onesnaževanje okolja, nezgode pri delu). Vendar posledice sive ekonomije niso zgolj negativne. Je pa tudi res, da je te mogoče bolje določiti oziroma ovrednotiti. Med pozitivnimi posledicami so seveda primarno dodatni dohodki prebivalstva, ki se ukvarja s sivo ekonomijo in če siva ekonomija znaša 15,6 odstotkov bdp, to pomeni, da je kupna moč prebivalstva prav za ta znesek tudi večja. S tem posledično pa tudi blaginja, kar je vsekakor pozitivna stran sive ekonomije. Hkrati siva ekonomija pomeni tudi večjo raven aktivnost prebivalstva, to je večjo zaposlenost. V letu 2005 je namreč bilo »... pri posameznikih opravljenih 1.845 pregledov in odkritih 613 šu-šmarjev.« (mddsz 2006, 5).21 Če bi predpostavili, da so pregledani v večini nezaposleni, bi seveda to pomenilo, da je ena tretjina tistih, ki so na zavodu prijavljeni kot nezaposleni, aktivnih v sivi ekonomiji, to rahlo spremeni podatke o nezaposlenosti in približa registrirano stopnjo brezposelnosti, ki je za leto 2005 znašala prek 11 odstotkov (http://www.stat.si/tema_demografsko_trg_dap.asp), anketni stopnji brezposelnosti, ki je v tem letu znašala 6,5 odstotka (http://www.stat.si/ tema_demografsko_trg_adp.asp).22 To bi nekako potrdilo predpostavke v ozadju ocen sive ekonomije izračunov Nastav in Bojneca (2005), hkrati pa je še vedno aktualno, da niso zgolj tisti, ki so brezposelni, tisti, ki so aktivni v sivi ekonomiji. S tem, ko se zmanjša vprašanje oziroma problem brezposelnosti, pa to s seboj prinese negativne posledice za državo, saj je podatek o trgu dela izkrivljen ter napori in finančna sredstva neprimerno porabljeni. Med pozitivnimi posledicami najdemo tudi razvoj malega podjetništva oziroma smelih podjetniških idej, ki zaradi svoje tveganosti velikokrat začnejo dozorevati (vsaj deloma) v sivi ekonomiji. Da bi v celoti preverili in ocenili to, bi seveda potrebovali specifično raziskavo (anketo), deloma pa je to razvidno tudi iz podatka Komisije Vlade Republike Slovenije za odkrivanje in preprečevanje dela in zaposlovanja na črno, saj 21. Sicer je bilo v tem letu opravljenih vsega skupaj 3.244 inšpekcijskih pregledov glede dela na črno, od tega 1.248 pri registriranih subjektih (gospodarske družbe in samostojni podjetniki), 1.845 pri posameznikih (torej, ali so oni delali na črno - šušma-rili), 123 pregledov v zvezi z nedovoljeno reklamo ter 28 pregledov glede soudeležbe (posameznikov in pravnih oseb) pri delu na črno (mddsz 2006, 5). 22. Tukaj moramo vnovič opozoriti na predvsem definicijsko razliko v merjenju registrirane in anketne brezposelnosti ter je treba podatke primerjati na primer na ravni ure dela. je bilo v skoraj 97 odstotkih kršitev Zakona o preprečevanju dela in zaposlovanja na črno povezanih z opravljanjem neregistrirane dejavnosti oziroma opravljanje dejavnosti brez ustreznih listin (Poročilo o aktivnostih in učinkih preprečevanja dela in zaposlovanja na črno za leto 2005, 2006, str. 5). Še bolj konkretno pa je v prid razširjenosti sive ekonomije med malimi in srednje velikimi podjetji ugotovitev: »Zaposlovanje na črno se ugotavlja pri različnih delodajalcih, med katerimi še vedno prevladujejo manjši delodajalci.« (mddsz 2006, 7). Siva ekonomija torej vpliva na gospodarstvo prek pozitivnih in negativnih posledic. V veliki meri se poglavitne skupine posledic, podobno kot vzroki, v Sloveniji ne razlikujejo od tistih v drugih državah. Spopadanje z njimi, predvsem negativnimi, pa je spet področje, ki je do večje mere specifično in državi lastno. Država izbira torej svoje ukrepe boja proti sivi ekonomiji, vendar je to lahko dvorezen meč. S temi ukrepi bi se lahko namreč delovanje v sivi ekonomiji ukinilo in ne zgolj prelilo v uradno ekonomijo, s čimer bi se potreba po socialni zaščiti dejansko lahko še povečala. Morebiti se s tem, ko se dopusti takšen obseg sive ekonomije, nekako vzdržuje socialni mir. Vendar je to že vprašanje za naslednje podpoglavje, ki obravnava politiko države do sive ekonomije. 4 Kako (naj) se borimo proti sivi ekonomiji Država poskuša omejiti pojav sive ekonomije zaradi njenih negativnih posledic na proračunsko politiko in učinkov, ki jih ima na dohodke prebivalstva in alokacijo proizvodnih dejavnikov ter seveda na izkrivljanje učinkov razvojnih, zaposlovalnih ter socialnih politik. Pojav se šteje za neželen in temu primerno je (zakonsko) preganjan. Pomen odkrivanja dejanskega stanja se kaže pri iskanju (terjanju) davčnih prihodkov države in pri oblikovanju primernih prijemov politike zaposlovanja, socialne podpore, regionalnega razvoja in podjetništva. Ker se na ravni države zavedajo pomena sive ekonomije, in sicer z vidika izgubljenih davčnih prihodkov in neprimerno (po)razdeljenih davčnih bremen ter proračunskih sredstev, so na ravni države oblikovani skupni programi in akcije odkrivanja in preprečevanja pojava sive ekonomije. Kot sem že omenil v prvem delu, področje sive ekonomije tesno sovpada s pojmoma delo in zaposlovanje na črno. Tako je bil v Sloveniji že v letu 1997 sprejet Program odkrivanja in preprečevanja dela in zaposlovanja na črno. Nadalje pa je bil leta 2000 sprejet še zakon o preprečevanju dela in zaposlovanja na črno (zpdzc). Konec leta 2006 so bili sprejeti nekateri popravki oziroma dopolnila tega zakona, v celoti prečiščeno besedilo zakona pa je bilo objavljeno v Uradnem listu Republike Slovenije v februarju 2007 (zpdzc-upb1 2007). Za izvajanje zakonodaje so določena in pristojna različna telesa, ustanovljena pa je bila Komisija Vlade Republike Slovenije za odkrivanje in preprečevanje dela in zaposlovanja na črno (v nadaljevanju Komisija). Njene aktivnosti obsegajo usmerjanje akcij odkrivanja in preprečevanja dela in zaposlovanja na črno, vendar »Te aktivnosti niso nadomestilo za redne inšpekcijske preglede, pač pa gre za dodatne skupne preglede, v katerih sodelujejo delovna in tržna inšpekcija, davčna uprava, policija in druge inšpekcijske službe.« (Http://www.mddsz.gov.si/si/delovna _podrocja/trg_dela_in_zaposlovanje/delo_na_crno/.) S tem zakonom in delovanjem Komisije oziroma drugih organov je država napovedala (načelni) boj proti sivi ekonomiji. Ne glede na to pa zelo odmevnih in obsežnih akcij oziroma v prvi vrsti proučevanj po- java in posledično tudi njegovega odpravljanja ni bilo - sem bi lahko na primer pripisali še vedno precejšnjo razliko med registrirano in anketno brezposelnostjo ter v bližnji preteklosti relativno stabilen obseg izplačane denarne socialne pomoči (glej http://www.mddsz.gov.si/si/ statistika/denarna_socialna_pomoc/stevilo_izplacanih_dsp_za_mesec _in_poracunov_za_druge_mesece/). Vendar pa se zaradi negativnih posledic sive ekonomije v zadnjih letih v Sloveniji vedno več pozornosti usmerilo v področje, kije bilo še do nedavnega radodarno, in sicer v sistem socialnih trasferov. Prek racionalizacije tega sistema seje število prejemnikov denarne socialne pomoči zmanjšalo (http://www.mddsz.gov.si/si/statistika/denarna_socialna_ pomoc/stevilo_ukinjenih_dsp_za_mesec/), prav tako se je znižal obseg izplačane denarne socialne pomoči, v letu 2006 pa se je tudi ukinila denarna pomoč za primer brezposelnosti (http://www.ess.gov.si /slo/Predstavitev/LetnaPorocila/lp07/Slovenija/Slo/12-pravice.htm). Racionalizacija sistema socialnih transferov mogoče sama po sebi ne znižuje obsega sive ekonomije v Sloveniji (iz naslova zlorabe socialnega sistema) in bi lahko tovrstno zmanjševanje denarne socialne pomoči prebivalstvu označili tudi kot zgolj varčevalni ukrep države, vendar se zagotovo zaradi strožjega režima zniža motiv za delovanje v sivi ekonomiji. Politika države do sive ekonomije tako ni usmerjena zgolj v strožja merila in pregon, ki bi znižal spodbude za delovanje v sivi ekonomiji, ampak je usmerjena tudi v odpravljanje vzrokov za sam pojav. Med poglavitnimi vzroki so seveda navedeni davki, vendar je politika zniževanja davkov praktično neizvedljiva, zato takšnega pristopa niti ne svetujem (kljub morebitni veljavnosti Laferjeve krivulje). V Sloveniji je bila sicer razprava o spremembi celotnega davčnega sistema, in sicer o uvedbi enotne davčne stopnje. Slednja bi po nekaterih študijah (na primer Damijan in Polanec 2005; Ivas 2006; Majcen, Verbič, Bayar in Čok 2007) sicer znižala stroške proizvodnje in dela, vendar bi se končne cene določenih proizvodov (gostinstvo, turizem) dvignile, prav tako pa bi se povečala efektivna obdavčitev kapitala, določeni skupini prebivalstva (z nizkim človeškim kapitalom) bi se razpoložljivi dohodek zmanjšal, enotna davčna stopnja pa bi tudi znižala davčne prihodke iz naslova obdavčitve dela in povečala prihodke iz naslova potrošnje (d d v) (Ivas 2006,43). Po drugi strani pa Damijan in Polanec (2005, 31) trdita, da uvedba enotne davčne stopnje ne bi poslabšala dohodkovnega stanja nobenega sloja prebivalstva, vendar ob tem poudarjata pomen sočasne uvedbe doda- tnih socialnih transferov (kar je torej korak izven področja davčne politike). Ker je pri uvedbi enotne davčne stopnje, ki bi sicer spodbudno delovala na konkurenčnost in proizvodnjo, preveliko negativnega bremena (oziroma nejasnosti o tem) za prebivalstvo (še posebej tistega z nižjo izobrazbo), je bila odločitev za to opuščena. V gospodarstvu je dejansko treba gledati na ukrepe celovito. Z uvedbo samo enotne davčne stopnje (in brez spremenjenega sistema socialnih transferov) bi se sicer na eni strani odpravil vzrok za delovanje v sivi ekonomiji, po drugi strani pa bi zmanjšanje razpoložljivega dohodka (dela) prisililo prebivalstvo v dodatno (in prikrito) iskanje dohodka: torej spet v sivo ekonomijo. Tudi natančna raziskava o vplivu davkov na sivo ekonomijo je pokazala, da je pri makroekonomsko najbolj optimalni davčni stopnji še vedno prisotno nekaj sive ekonomije (Dabla-Norris in Feltenstein 2003). Zato je bolje davke pustiti na takšni ravni, kot so, saj so tako kot z uradno tudi s sivo ekonomijo povezani na zelo zapleten način.1 Poleg tega se je tudi prek anketiranja izkazalo, da davčno breme le ni najbolj pomemben vzrok pojava sive ekonomije v Sloveniji. Naslednja od pomembnih točk, ki vplivajo na delovanje v sivi ekonomiji, so tako imenovane administrativne ovire, s katerimi se srečujejo podjetja pri svojem poslovanju. Administrativne ovire se v Sloveniji že odpravljajo in svetujem lahko samo to, da naj se v tej smeri stvari odvijajo še naprej. S temi procesi pa je zelo tesno povezano podjetniško okolje oziroma spodbujanje (malega) podjetništva. Za 10 nekdanjih socialističnih držav današnjih članic Evropske unije sva Nastav in Bojnec (2008) proučevala vpliv samozaposlenosti (kjer naj bi bilo več sive ekonomije) na sivo ekonomijo. Zaradi simultanosti drugih, v model vključenih spremenljivk (na primer, bdp deluje tako na spremenljivko samo-zaposlenost kot sivo ekonomijo) oziroma nejanostnosti medsebojnega vpliva teh spremenljivk, sva uporabila postopek instrumentalnih spremenljivk oziroma 2sls (podobno kot v razdelku Razhajanja med dohodki in izdatki gospodinjstev na str. 13 ). Rezultati so prikazani v preglednici 4.1. Pokažejo , da sta v obdobju 2000-2005 spremenljivki siva ekonomija in samozaposlenost delovali v nasprotnih smereh. V zadnjih letihje v teh državah edini pravi način zmanjševanja sive ekonomije po- 1. Vseeno pa se stremenje k zniževanju davčnega bremena ne sme kar opustiti in tako na primer pri Gospodarski zbornici Slovenije predlagajo, da je treba stremeti k znižanju obdavčitve in še posebej k stalnosti davčne politike, vezane na pravne osebe (gzs, 2008, str. 2). preglednica 4.1 Ocenjeni model vpliva samozaposlenosti na sivo ekonomijo po metodi instrumentalnih spremenljivk za 10 novih članic eu, 2000-2005 Metoda iv ali 2SLS Odvisna spremenljivka se Koeficient P-vrednost Konstanta 35.072 0.000 SZ -0.097 0.354 BDP -0.446 0.000 Brezposel -0.512 0.000 Gini 0.405 0.002 TI 3.372 0.000 Model Popravljeni R2 0,759 Število opazovanj 60 F-statistika 33.846 P-vrednost 0.000 opombe iv - instrumentalne spremenljivke, s e - siva ekonomija, SZ - delež samoza-poslenih v celotni zaposlenost, brezposel - stopnjabrezposelnosti, gini - Ginijevkoefici-ent porazdelitve dohodka, TI - Transparency International indeks zaznane korupcije. Povzeto po Nastav in Bojnec 2008, 79. litika spodbujanja podjetništva, zaposlovanja, raziskav in razvoja. S tem se namreč izboljšuje (makro)ekonomsko okolje in institucionalni okvir, kar zmanjšuje obseg sive ekonomije v gospodarstvu. Druga stran slike podjetništva pa je tudi vprašanje (uradne) brezposelnosti. Postavlja se namreč vprašanje, kako osebe iz sive ekonomije pripraviti do tega, da bi se uradno zaposlile. Te so namreč bile v večji meri nagnjene k temu, da so prejemale denarno pomoč, hkrati pa delale tudi v sivi ekonomiji. S tem, ko se je v Sloveniji v letu 2006 ukinila denarna pomoč za primer brezposelnosti, je bil korak v tej smeri že narejen, kar se je tudi pokazalo v anketnih podatkih: zgolj 11 odstotkov tistih, ki so na Zavodu za zaposlovanje prijavljeni kot brezposelni, je delalo v sivi ekonomiji. Z odpravljanjem administrativnih ovir smo tudi bližje zadanemu cilju. S podobnimi mislimi so tudi nekatere države eu (na primer Irska, Danska; glej European Commission 2004), ne nazadnje pa tudi Slovenija (s ta 2007a) z ukrepi amnestije za predhodna dejanja v sivi ekonomiji stremele k povečanju uradne zaposlenosti in s tem prelivanja dejavnosti iz sive v uradno ekonomijo. V tej luči je treba, skupaj z že omenjenimi ukrepi oziroma predlogi ukrepov na področju podjetništva, administrativnih ovir ter davčne politike, tudi nadaljevati, če želimo sivo ekonomijo preliti v uradno. Sam pojav sive ekonomije pa lahko obravnavamo (vsaj) na dveh ravneh: na ravni gospodarstva kot celote in na ravni panoge dejavnosti. Po panogah dejavnosti je bilo prikazano (glej preglednice 3. , 3.8 in .2 ), da je siva ekonomije v različnih dejavnostih prisotna v različnem obsegu. To pomeni, da so določene dejavnosti bolj dovzetne za sivo ekonomijo. S tega vidika bi bilo priporočljivo uvesti ukrepe, usmerjene zgolj v določene dejavnosti, ki so bolj podvržene sivi ekonomiji. Tovrstni pristopi seveda zahtevajo precej sredstev, v prvi vrsti odkrivanja dejanskih vzrokov v teh dejavnostih, nato sektorsko-specifično oblikovane prijeme in seveda tudi takšno izpeljavo teh. durs (sta 2007a) se je v Sloveniji v letu 2008 lotil gostincev, kjer je preverjal, ali so bili vsi računi izdani, napovedali pa so še druge, sektorsko-specifične akcije, kjer so se osredotočili na vse, za sivo ekonomijo značilne dejavnosti. Kot je že bilo omenjeno (glej spletne strani, navedene na str. 7 ), so v letu 2009 te aktivnosti/nadzor tudi izpeljali. Zahtevnost tovrstnih akcij, tako s finančnega kot s časovnega vidika, je sicer razlog, zakaj jih je relativno malo. Poleg tega pa bi lahko usmerjanje v zgolj določene dejavnosti privedlo do sicer zmanjšanja obsega sive ekonomije v teh dejavnostih, hkrati pa bi se lahko siva ekonomija povečala v drugih, s temi ukrepi ne zajetih dejavnostih. Siva ekonomija je namreč izredno dinamičen pojav, ki po lastni definiciji ostaja prikrit. Posledično se ga v celoti ne da izkoreniniti in zato je primarno bolj primerno usklajeno in umirjeno delovanje proti poglavitnim vzrokom na ravni celotnega gospodarstva. Tovrsten pristop toplo priporočam tudi sam. Glede obravnavanja sive ekonomije na ravni panog dejavnosti namreč rezultati iz razdelka Prijavljeno in dejansko opravljeno delo na str. 87 nakazujejo, da se je v letu 2004 obseg sive ekonomije v gospodarstvu zmanjšal, vendar v vseh dejavnostih približno sorazmerno. Razmerje med obsegovm sive ekonomije po različnih panogah dejavnosti je približno enak kot v prejšnjih dveh letih, torej letih 1995 in 2000 (glej preglednico 3 ). Lahko bi torej rekli, da čeprav so določene dejavnosti bolj podvržene sivi ekonomiji, se siva ekonomija v vseh dejavnostih glede na celotno gospodarstvo nekako sorazmerno zmanjšuje. To pomeni, da za pojav oziroma obseg sive ekonomije v gospodarstvu ne prevladujejo neki po dejavnostih specifični vzroki, ampak so v ozadju bolj splošni, za celotno gospodarstvo značilni (pomembni) vzvodi. Sem na primer spadajo (splošni) davki, prispevki, zahtevana administrativna opravila za vse dejavnosti in podobno. Posledično predlagam, da naj bodo ukrepi politike do sive ekonomije primarno oblikovani na ravni celotnega gospodarstva. S tem se bo splošna raven sive ekonomije znižala, in sicer približno sorazmerno v vseh panogah dejavnosti. V Sloveniji, kot že omenjeno, tovrstni, posredni ukrepi v določeni meri že potekajo, treba jim je pospešeno slediti tudi v prihodnje. Država se torej do določene mere distancira od srditega neposrednega boja proti sivi ekonomiji, deloma zaradi dejstva, da strogo preganjanje vodi le do delnega uspeha in odrinjanja sive ekonomije v vedno bolj črne vode. Hkrati pa takšna dejanja zahtevajo sredstva, ki so tudi bolj kratkoročno naložena (prav zaradi velike prilagodljivosti sive ekonomije). Hkrati pa država uporablja bolj primerne politike, to je zvabiti tiste, ki so v sivi ekonomiji, v uradno ekonomijo. Lahko bi rekli, da trenutno v Sloveniji poteka prva faza, ki se nanaša na odpravljanje administrativnih in drugih ovir za delovanje v uradni ekonomiji. Tako se olajšujejo postopki vstopa v obrt (s ta 2007č). Sočasni predlogi uvedbe reform tudi na trgu dela in davčni politiki (s ta 2007d) prav tako odražajo željo države, da na eni strani zniža vzroke oziroma pogoje za delo v sivi ekonomiji, po drugi strani pa stremi k večji preglednosti in nadzoru nad izpolnjevanjem zakonskih določil. Druga faza politike prelivanja sive v uradno ekonomijo pa zadeva tudi zagotavljanje prehodnega obdobje oziroma amnestije udeležencem v sivi ekonomiji za njihove (pretekle) dejavnosti v sivi ekonomiji. Po zgledu nekaterih drugih evropskih držav (predvsem Irske; glej European Commission 2004), se tudi durs usmerja v tovrstne prijeme (sta 2007a). V Sloveniji torej obstaja določen odziv na sivo ekonomijo, ki vsebuje uporabo »korenčka in palice«. Do določene mere je bil ta odziv v preteklosti medel, kar se je pokazalo z odsotnostjo konkretnih študij pojava in njegovega razumevanja, hkrati pa s prisotnostjo precejšnjega obsega sive ekonomije v gospodarstvu. Je bil takšen odziv posledica želje po ohranjanju socialnega mira? Očitno se država zaveda dolgoročnosti odpravljanja pojava sive ekonomije v gospodarstvu in sledi že uveljavljenim pravilom »bolj pomembno odstraniti vzroke kot pa kaznovati posledice« (Ott 2004, 122) ter »da je edino pravo zdravilo proti razcvetu neuradne ekonomije rast gospodarstva samega in razvoj družbe kot celote.« (Crnkovic Pozaic 1999, 233). S takšnimi ukrepi se bo obseg sive ekonomije v Sloveniji zmanjševal in negativne posledice se bodo vsaj zmanjšale, če ne že v celoti odpravile. 5 Sklepne misli Siva ekonomija se je pokazala kot kompleksen pojav. Po pregledu literature in na podlagi lastnega dela, tako na teoretični kot empirični ravni, lahko postavim nekaj sklepnih ugotovitev. V prvi vrsti lahko k znanosti prispevam na teoretični ravni z ugotovitvijo, da je največji problem pri sivi ekonomiji dejansko njena opredelitev. Že na teoretični ravni seje izkazalo, daje izjemno težko uskladiti mnoge pojme, ki se uporabljajo za poimenovanje proučevanega pojava ter tudi njihovo območje zajemanja. Kot primer navajam na primer siva, podzemna, črna ekonomija, neprijavljeno oziroma delo na črno, neformalni sektor, davčna utaja in podobno. Vseh teh izrazov nikakor ne moremo uporabljati kot sopomenke, čeprav med njimi obstaja določena vez oziroma prekrivanja v tem, kaj pojav zajema. Z vidika slednjega so se sicer definicije izkazale za mnogo bolj usklajene kot pa izrazi: tako na primer podzemna ekonomija ter siva ekonomija pri različnih avtorjih pomenita enako. Ta enakost se vedno nanaša na državi oziroma (predvsem davčnim) oblastem prikrito delovanje oziroma proizvodnjo. V veliki večini primerov pa je tovrstna proizvodnja oziroma siva ekonomija ločena od popolnoma ilegalnih dejavnosti (na primer črna ekonomija), saj se siva ekonomija nanaša na oblastem prikrito dejavnosti, katere proizvodi in storitve pa so sicer popolnoma legalni. S tega vidika so torej kljub raznim poimenovanjem avtorji na neki načelni, definicijski ravni medsebojno usklajeni. Vendar je vseeno potrebna visoka mera pozornosti pri primerjavi, saj enačenje ni vedno primerno in usklajenost zagotovljena. Sivo ekonomijo sem opredelil kot: siva ekonomija obsega vse produktivne dejavnosti (proizvodnjo), katerih proizvod (blago ali storitve) je sicer sam po sebi povsem legalen, je pa namenoma prikrit oblastem iz (primarno) denarnih razlogov (neplačevanje davkov, nespoštovanje predpisov, delovne zakonodaje in podobno). S tem sem se omejil na proizvodni vidik gospodarstva in ne tudi na vidik razporejanja ustvarjene dodane vrednosti. Ostajam pa znotraj mednarodno določenih okvirjev, kot je meja proizvodnje in s tem sledim priporočilom nacionalnih ra- čunov glede merjenja proizvodnje. V definicijsko območje sive ekonomije spada torej proizvodnja, katere proizvod (blago ali storitev) bi bil legalen, če bi bila ta proizvodnja in seveda tudi proizvod prijavljen (na primer v svoji garaži proizvedem mizo in jo prodam naprej, pa ne prijavim te proizvodnje in prodaje, inštruiranje drugih in podobno). Ker je delo v sivi ekonomiji (v celoti ali delno) neprijavljeno, je izplačilo navadno kar v gotovini, v veliko primerih pa tudi prek tako imenovanih fiktivnih napotnic (ko plačilo za delo prejme oseba prek študentske napotnice nekoga drugega, ki je seveda reden študent). Tako je izplačilo samo po sebi legalno (in malo obdavčeno), nelegalna pa je osnova izplačila, ker gre dejansko za izplačilo za prikrito delo. Po drugi strani pa v sivo ekonomijo ni všteto na primer delo vrste sam svoj mojster, lastna proizvodnja kmetijskih proizvodov (torej za lastne potrebe), čista davčna utaja, ki poteka prek finančnih transakcij in ne ustvarja nove dodane vrednosti, proizvodnja in prodaja drog ter podobno. Vse to je zajeto v shemi, ki sem jo pripravil v namen definiranja sive ekonomije in je prikazana v podpoglavju 1.5. S svojim delom sem do neke mere razjasnil opredelitev pojma siva ekonomija in jo umestil v koncept proizvodnje v nacionalnih računih ter tudi shematično prikazal njeno razmerje do najpogostejših izrazov, ki se še uporabljajo, navadno kot sopomenke, za prikrite pojave. Poleg tega prispevka k sivi ekonomiji na teoretični ravni, pa pričujoče delo vsebuje prispevek tudi na empirični ravni. Osvetlil sem namreč pojav sive ekonomije v Sloveniji z uporabo določenih posrednih metodoloških prijemov, ki za Slovenijo še niso bili uporabljeni, hkrati pa sem izvedel tudi lastno anketo, ki je prva tako izvedena anketa o sivi ekonomiji v Sloveniji. V drugem koraku sem se lotil proučevanja sive ekonomije z vidika obsega in njenih lastnosti. In sicer sem se osredotočil na primer Slovenije, čeprav poglavitne značilnosti pojava ne odstopajo značilno od širšega evropskega prostora. Z uporabo različnih metod ocenjevanja sem zaradi različnih predpostavk v ozadju posamezne metode (razumljivo) prišel do različnih ocen (s tega vidika so rezultati podobni drugim raziskavam): od 3 pa vse do 21 odstotkov bdp. Prvi pristop, ki sem ga uporabil in ki temelji na podatkih trga dela, je ocenjevanje sive ekonomije na podlagi razhajanj med dejanskim in prijavljenim dejansko opravljenim delom. Osnovna predpostavka v ozadju je, da ad s odraža realno stanje, medtem ko raziskava o stroških dela, ki jo izvaja surs, odraža prijavljeno, uradno stanje dejansko opravljenih ur dela. Morebitna definicijska razhajanja so bila omiljena z uporabo dejansko opravljenih ur dela pri obeh virih podatkov, tako da je ta poglavitna predpostavka pristopa precej realna. V postopku izračuna pa je še druga pomembna predpostavka, in sicer o produktivnosti v sivi ekonomiji glede na uradno ekonomijo. Za to sem predpostavljal, da je v panogah dejavnosti, ki bolj zaposlujejo in imajo večjo dodano vrednost, višja v sivi ekonomiji kot v uradni, saj imajo ljudje v teh panogah več spodbud, da delajo prikrito. V dejavnostih, kjer pa je trend obraten in so ljudje prisiljeni poiskati delo za preživetje, predpostavljam, da je v sivi ekonomiji manj produktivni kot pa v uradni. Rezultati na teh predpostavkah so za leta 1995, 2000 in 2004 pokazali, daje obseg sive ekonomije v Sloveniji rahlo padel, in sicer z vrednosti 21,4 na 17,7 odstotka bdp. Z uporabo podrobnih podatkov na ravni posameznika iz ads sem prav tako posredno ocenjeval obseg sive ekonomije v Sloveniji. Pri ocenjevanju obsega sive ekonomije sem uporabil ključno predpostavko, da je vse dodatno, drugo delo (torej, poleg rednega statusa ali biti zaposlen ali pa brezposeln) dejansko kar znak sive ekonomije. To ni povsem realna predpostavka, saj ni vsako dodatno delo prikrito, po drugi strani pa osebe v tej anketi ne poročajo svojega delovanja v sivi ekonomiji: zato je rezultat na podlagi tega pristopa zagotovo podcenjen. Slednji namreč pokaže, da naj bi obseg sive ekonomije v Sloveniji znašal zgolj okoli 3-4 odstotke, v letu 2005 nekoliko več 6,6 odstotka bdp. Posredni pristop ocenjevanja obsega sive ekonomije na podlagi podatkov o izdatkih gospodinjstev temelji na predpostavki, da vsa gospodinjstva pravilno poročajo o svojih izdatkih za hrano, medtem ko samo gospodinjstva, katerih dohodek je v več kot tretjini sestavljen iz dohodka samozaposlenih, prikrivajo svoje dohodke - torej se ukvarjajo s sivo ekonomijo. Za Slovenijo sem proučeval obdobje od 1998 do 2005, rezultati so pokazali, da je v letu 1998 obseg sive ekonomije znašal 6,4 odstotka bdp, da je v naslednjih letih postopoma padal na raven 2 odstotkov v letu 2003 in nato spet rahlo porasel na 5,2 odstotka b d p v letu 2005. Z uporabo neposrednega pristopa ocenjevanja sive ekonomije v Sloveniji, torej z izvedbo lastne ankete o sivi ekonomiji, pa sem prišel do ugotovitve, da ta v Sloveniji v letu 2007 znaša 15,6 odstotka bdp. Ta rezultat se mi zdi najbolj kredibilen, saj edini temelji na neposrednem ocenjevanju, torej spraševanju ljudi o njihovih aktivnostih v sivi ekono- miji. Kljub vsemu pa tudi ta rezultat zaradi velike verjetnosti prikrivanja anketirancev odraža rahlo podcenjeno vrednost obsega sive ekonomije v Sloveniji. Rezultata ocenjevanja sive ekonomije na podlagi mikropo-datkov ads in izdatkov gospodinjstev, ki sta zelo nizka, pa temeljita na podatkih, ki so primarno zbrani v drugotne namene in obe poglavitni predpostavki za Slovenijo nista povsem sliki realnega stanja: prvič, delo v sivi ekonomiji se ne izrazi samo v podatkih ads o drugem delu, in drugič, tudi gospodinjstva, ki nimajo dohodka samozaposlenih, delujejo v sivi ekonomiji. Zato menim, da tako nizki rezultati niso realni. Po drugi strani pa je rezultat na podlagi razhajanj med dejanskim in prijavljenim opravljenim delom, po mojem prepričanju, bližje realnemu stanju, čeprav prav tako temelji na (verjetno) vprašljivih predpostavkah o razhajanju med delom, merjenim z ads in prek SURSA, ter o produktivnosti v sivi ekonomiji. Vendar pa sem ob izračunu produktivnosti v sivi ekonomiji na podlagi ankete videl, da dejansko ta predpostavka o produktivnosti ni bila daleč od realnosti. Na podlagi teh ocenjevanj obsega sive ekonomije v Sloveniji lahko potrdim, da so posredne metode ocenjevanja sive ekonomije zelo odvisne od postavljenih predpostavk in s tega vidika (pretirano) poenostavljene. Posledično je treba rezultate na osnovi njihove uporabe obravnavati z veliko mero previdnosti in kritičnosti. Ob natančnem proučevanju njihovih predpostavk in približevanja teh realnemu stanju pa so tudi tovrstne metode lahko verodostojne. Nadalje, tudi neposredna metoda ocenjevanja sive ekonomije s pomočjo ankete o sivi ekonomiji ima kljub svoji večji kredibilnosti še vedno pomanjkljivost, saj tudi njena uporaba ponudi podcenjen rezultat (ker anketiranci v celoti ne razkrijejo svojega delovanja v sivi ekonomiji). Dejansko pa izračunan rezultat 15,6 odstotka bdp ni v nasprotju z rezultati uradne statistike; skupaj s popravki za izčrpnost nacionalnih računov ter usklajevanji zaradi nedoločenih dohodkov pri dohodkovni metodi računanja bdp imajo slednji namreč velik potencial doseči enak obseg sive ekonomije v Sloveniji. Pomembna ugotovitev pri vseh pristopih (v času) pa je dinamika pojava sive ekonomije. Pri vseh treh pristopih, ki so potekali v času, se je namreč izkazalo, da je v osnovi (pričakovano) prisoten rahlo padajoči trend, s tem da oba posredna pristopa, ki sta prikazala najmanjši obseg sive ekonomije za leto 2005, pokažeta porast obsega sive ekonomije v tem letu. Razlog je mogoče iskati v dejstvu, daje Slovenija leto prej vstopila v eu. S tem je postala del notranjega trga eu in bila izpostavljena večji konkurenci ter pritisku na zniževanje stroškov (dela), hkrati pa se je v uradni zaposlitvi pojavila vrzel. Ob precej stabilni rasti b d p in sicer nizki, pa še vedno prisotni inflaciji se je prebivalstvo očitno usmerilo po iskanju dodatnih zaslužkov v sivo ekonomijo. Od leta 2006 naprej so se zaostrili pogoji pridobivanja socialne pomoči (ukinjena denarna pomoč za primer brezposelnosti v sredini leta 2006, v letu 2007 pa še dodatni ukrepi, ki so vodili do povečanega števila ukinjenih izplačil denarne socialne pomoči), kar je vplivalo na zniževanje sive ekonomije (manj spodbud za delo v sivi ekonomiji). Po tem letu seje obseg sive ekonomije spet malo spustil in po mojem prepričanju ustavil na ravni okoli 15,6 odstotkov bdp. Vendar pa novejše ocene nakazujejo celo rahlo povečanje v zadnjem letu, kar je nekako pričakovano glede na krizne gospodarske razmere. Po obeh postopkih izračuna, ki sta omogočala razdelitev celotnega obsega sive ekonomije po panogah dejavnosti, torej prek razhajanj med dejanskim in prijavljenim opravljenim delom ter z anketo o sivi ekonomiji, sem preveril veljavnost tudi porazdelitev sive ekonomije po panogah dejavnosti. Po pomenu izstopajo tudi sicer (iz drugih raziskav) značilne panoge dejavnosti za sivo ekonomiji: kmetijstvo, predelovalne dejavnosti, gradbeništvo, trgovina in popravila motornih vozil, večajo pa se tudi dejavnosti izobraževanja, druge javne, skupne in osebne storitve ter dejavnost zasebnih gospodinjstev z zaposlenim osebjem. Do določenih odstopanj sicer prihaja v rezultatu med obema izračunoma, vendar bistveno ne vplivajo na to ugotovitev. Naslednja ugotovitev, ki jo lahko potegnem iz lastnega dela (anketa o sivi ekonomiji) se nanaša na akterje v sivi ekonomiji. Te delim na dve glavni skupini: proizvajalci in potrošniki. V prvi skupini najdemo tako tiste, ki zaposlujejo v sivi ekonomiji (torej dejansko proizvajalce), kot tudi tiste, ki v sivi ekonomiji delajo (torej delavce). Z anketo sem zajel samo posameznike (fizične osebe), s čimer sem torej pri proizvodnji v sivi ekonomiji proučeval samo vidik delavcev. Izkazalo se je, da v povprečju moški v večji meri delujejo v sivi ekonomiji, da jih je največ v starosti med 25 in 35 let in imajo srednjo oziroma višješolsko izobrazbo. Za Slovenijo je torej tudi spol pomembna spremenljivka, ki vpliva na to, ali bo oseba delovala v sivi ekonomiji ali ne. Izkazalo pa se je tudi pričakovano dejstvo, da v večji meri bolje izobražene osebe (srednja in višješolska izobrazba) delujejo v sivi ekonomiji. Torej tovrstne dejavnosti niso omejene zgolj na dela, ki ne zahtevajo višje kvalifikacije delavcev. Po drugi strani sem proučeval tudi vidik potrošnje v sivi ekonomiji. Med potrošniki v sivi ekonomiji prav tako prevladujejo moški, s približno po- dobno izobrazbeno in starostno strukturo: od 15 do 35 let in s srednjo izobrazbo. Predvideval sem, da so za pojav in razvoj sive ekonomije v Sloveniji primarno krive birokratske ovire ter davčno breme, hkrati pa tudi vedno težje gospodarske razmere, ki enostavno silijo prebivalstvo k iskanju dodatnih virov zaslužka. Ob tem pa naj bi precej radodaren socialni sistem v Sloveniji omogočal izkoriščanje tega sistema in spodbujal delo prebivalstva v sivi ekonomiji. Iz rezultatov ankete o sivi ekonomiji sem glede tega prišel do naslednjih ugotovitev: anketiranci ankete o sivi ekonomiji so kot najpomembnejše vzroke delovanja v sivi ekonomiji izbrali potrebo po dodatnem zaslužku, slabe gospodarske razmere (inflacija, brezposelnost), pa tudi birokratske ovire, mile sankcije za kršitelje ter visoko davčno breme za podjetja, čeprav slednji trije niso izrecno navedeni kot najpomembnejši. Po drugi strani pa je anketa o sivi ekonomiji pokazala, da se s sivo ekonomijo sicer ukvarjajo vse skupine ljudi, v največjem deležu pa redno zaposlene ter brezposelne, ki pa niso prijavljene na zavodu za zaposlovanje. Predvsem slednje je rahlo presenetljiv rezultat, saj je v Sloveniji veljalo prepričanje, da se predvsem tisti, ki so na Zavodu za zaposlovanje prijavljeni kot brezposelni, ukvarjajo s sivo ekonomijo (in tako izkoriščajo socialni sistem v državi). Zaostrovanje pogojev za prejemanje denarnega nadomestila za primer brezposelnosti in racionalizacija sistema socialnih transferov pa sta očitno to dejstvo spremenila: zgolj 11 odstotkov brezposelnih, prijavljenih na Zavodu za zaposlovanje, se ukvarja s sivo ekonomijo. To je zelo spodbuden rezultat za slovenski sistem socialnih transferov. Iz tega tudi izhaja tudi ugotovitev, vezana na posledice sive ekonomije. Z obsegom 15,6 odstotka bdp ima za državo siva ekonomija seveda precejšnje (negativne) posledice. Od teh največji delež nosi izpad davčnih prihodkov, ki jih pri tem obsegu sive ekonomije ocenjujem na dobrih 6 odstotkov bdp, k čemur pa je treba prišteti tudi izgubo zaradi napačno razdeljene denarne socialne pomoči upravičencem ter trans-ferov brezposelnim, ki to zaradi lastnega dela v sivi ekonomiji niso. Tako se vsako leto državi izmuzne precejšen del denarnih sredstev. V Sloveniji ukrepi, ki najbolje prispevajo k zniževanju obsega sive ekonomije, že potekajo. Med temi najdemo ukrepe, usmerjene v spodbujanje podjetniškega okolja (ki ustvarja zaposlitev in dohodke), odpravljanja administrativnih ovir pri poslovanju podjetij, deloma tudi v podjetjem prijazno (in stabilno) davčno okolje, po drugi strani pa tudi tiste, ki bi zmanjšale spodbude, da bi ljudje sploh del(ov)ali v sivi ekonomiji: za- ostritev pogojev za upravičenost do sredstev socialnih transferov. Tovrstne prijeme močno podpiram in spodbujam širitev njihovega vpliva tudi v prihodnje. S tem in ne toliko z neposrednim preganjanjem namreč verjamem, da se bo obseg sive ekonomije v Sloveniji zmanjšal. Tudi sicer na podlagi rezultatov o gibanju obsega sive ekonomije po dejavnostih priporočam, naj bodo ukrepi boja proti sivi ekonomiji v prvi vrsti oblikovani posredno proti sivi ekonomiji in to na ravni celotnega gospodarstva. Na podlagi izračunov se je namreč izkazalo, da se siva ekonomija v času približno enakomerno (po panogah dejavnosti) zmanjšuje. To pomeni, da naj bodo ukrepi splošni in (vsaj v prvi fazi) ne toliko sektorsko specifični. Slednji namreč zahtevajo znatno več sredstev in lahko zbudijo upor oziroma umikanje sive ekonomije bodisi v druge panoge dejavnosti bodisi v bolj ilegalne dejavnosti, torej v črno ekonomijo. Ob tem pa je treba poudariti, da ima siva ekonomija v Sloveniji v veliki meri pridih socialne ekonomije (ki stremi k zagotavljanju preživetja in ne k zaslužku oziroma kopičenju bogastva). V povprečju so bili prihodki iz sive ekonomije zgolj manjši delež vseh (uradnih) prihodkov oseb in tudi sicer se iz vzrokov, zakaj se ljudje odločajo za delovanje v sivi ekonomiji, vidi, da se v veliki meri odločajo zaradi potrebe po dodatnem zaslužku in preživetju. Tovrstno ravnanje je dopustno tudi za prebivalstvo, saj so anketiranci označili sivo ekonomijo iz takih razlogov kot tako: dopustno dejanje. Očitno je to sprejemljivo tudi za državo, saj z bolj blagim odzivom oziroma borbo proti sivi ekonomiji po svoje ohranja socialni mir v državi. Seveda so izsledki raziskave, tako na teoretični kot na empirični ravni, kjer imam v mislih predvsem lastno anketo o sivi ekonomiji, uporabni tudi v širšem, evropskem kontekstu. Z natančno opredelitvijo pojava sive ekonomije bi se na primer na ravni e u definicijske razlike med državami dokončno odpravile in z enako metodologijo merjen pojav bi postal še bolj proučevan. Vendar je dinamičen pojav, kot je siva ekonomija, treba proučevati tudi v tem duhu: torej dinamično, v času. Zato je treba za boljše razumevanje pojava analizo ponavljati tudi v prihodnje. Prihodnje delo zajema poleg ponavljanja tudi poglabljanje anketiranja: tako na ravni regij, kar bi omogočilo tudi primerjavo pojava med regijami v Sloveniji, kakor tudi sektorsko specifične ankete (na primer v gradbeništvu, izobraževanju ali katerikoli drugi panogi dejavnosti, ki se je izkazala kot pomembna dejavnost v sivi ekonomiji). Vsebinsko je prav tako še veliko prostora za poglabljanje ankete: z zbiranjem podatkov o uradnih dohodkih anketirancev, s čimer bi se natančno določil obseg sive ekonomije v Sloveniji, z bolj podrobnimi podatki o potrošnji v sivi ekonomiji (na nižjih ravneh uporabljene klasifikacije), s čimer bi se na primer lahko prek input-output modela preverila ponudbena in povpraševalna stran v sivi ekonomiji ter v končni fazi oblikoval model sive ekonomije. Pričujoče delo je tako informacija o izboru metodologije za spremljanje in merjenje oziroma ocenjevanje pojava in s tega vidika zgolj odskočna deska za prihodnje raziskave. In te, tako poglobljene, bodo neposredno pokazale, kaj in kje siva ekonomija je, kako deluje in kaj so primerni prijemi za politiko boja proti sivi ekonomiji. Šele s tem pa bo mogoče natančno oblikovati te prijeme ter začeti cikel postopnega zmanjševanja sive ekonomije v slovenskem ter tudi širšem, evropskem gospodarstvu. Ob tem pa ne smemo pozabiti na trenutne gospodarske razmere: v luči pričujoče recesije se namreč spodbude za razcvet sive ekonomije povečujejo, saj vedno več ljudi ostaja brez dela in si išče (dodaten) zaslužek, ne glede na to, ali je v sivi ali uradni ekonomiji. V Sloveniji sicer protikrizni ukrepi vlade s spodbujanjem (legalnega!) zaposlovanja pomenijo izrivanje neprijavljenega dela (torej sive ekonomije) in povečevanja uradnega zaposlovanja (ohranjanja delovnih mest). Težko je sicer napovedati, kateri učinek bo prevladal, pričakovati pa je zmanjševanje obseg zaposlovanja v sivi ekonomiji (na strani delodajalcev), in povečevanje obsega poslovanja v sivi ekonomiji med prebivalstvom. V tem primeru bi siva ekonomija lahko bila dopolnilo državni socialni politiki in kot protikrizni ukrep za prebivalstvo. Siva ekonomija tako nikor ni samo črna, ampak ima tudi primesi bele, pozitivne strani. Ostaja torej siva. Literatura in viri Albu, L. L. 2007. Estimating the size of undergound economy in Romania. Working Paper 070601, Institute for Economic Forecasting. Alessandrini, S., in B. Dallago. 1987. The unofficial economy: consequences and perspectives in different economic systems. Aldershot: Gower. Amaral, P. S., in E. Quintin. 2003. The implications of capital-skill complementarity in economies with large informal sectors. EconwPA Macroeconomics Working Paper 0309017. Arvay, J. 1993. Methods of measuring the hidden economy in the transition economies. Paris: oecd. Bajada, C., in F. Schneider. 2005. Size, causes and consequences of the underground economy: an international perspective. Aldershot: Ashgate. Baldwin Edwards, M., in J. Arango. 1999. Immigrants and the informal economy in Southern Europe. London: Cass. Bangasser, P. E. 2000. The ilo and the informal sector: an institutional history. iLO Employment Paper 2000/9. Bartlett, B. 2003. The Laffer curve works. Http://www.townhall.com/ columnists/brucebartlett/bb20030926.shtml. Belev, B. 2003. The informal economy in the eu accession countries: size, scope, trends and challenges to the process of eu enlargement. Sofija: C S d. Berglez, M. 2000. Siva ekonomija v mednarodnih okvirih in v Sloveniji. Diplomsko delo, Ekonomska fakulteta Univerze v Ljubljani. Bernotaite, R., in A. Piskunova. 2005. An expenditure-based estimate of Latvia's shadow economy. s S e Riga Working Paper 5 (73). Bloem, A. M. in M. L. Shrestha. 2000. Comprehensive measures of gdp and the unrecorded economy. i mf Working Paper 204. Boeri, T., in P. Garibaldi, P. 2002. Shadow activity and unemployment in a depressed labor market. Cepr Discussion Paper 3433. Bouev, M. 2004. Diverging paths: transition in the presence of the informal sector. William Davidson Institute Working Paper 689. Bovi, M. 2002. The nature of the underground economy: some evidence from OECD countries. Rim: Instituto di Studi e Analisi Economica. Breusch, T. 2005. Estimating the underground economy using mimic models. Http://129.3.20.41/eps/em/papers/0507/0507003.pdf. Brooks, C. 2002. Introductory econometrics for finance. Cambridge: Cambridge University Press. Burda, M., in C. Wyplosz. 2001. Macroeconomics. 3. izd. New York: Oxford University Press. Cagan, P. 1958. The demand for currency relative to the total money supply. Journal of Political Economy 66 (3): 302-328. Calzaroni, M. 1999. The exhaustiveness of production estimates: new concepts and methodologies. Http://www.oecd.org/dataoecd/5/54/2464056.pdf. Choi, J. P., in M. Thum. 2005. Corruption and the shadow economy. International Economic Review 46 (3): 817-836. Cohen, S. I., in I. Havinga. 1987. Micro economis analysis of the informal sector: results of sample surveys. Rotterdam: Growth Dynamic University Institute. Crnkovic Pozaic, S. 1999. Measuring employment in the unofficial economy by using labour market data. V Underground economices in transition: unrecorded activity, tax evasion, corruption and organized crime, ur. E. Fiege in K. Ott: 211-244. Aldershot: Ashgate. Čok, M., V. Prevolnik in T. Stanovnik. 1998. Javne finance v Sloveniji. Ljubljana: Ekonomska fakulteta. Dabla Norris, E., in A. Feltenstein. 2003. An analysis of the underground economy and its macroeconomic consequences. imf Working Paper 23. Dallago, B. 1990. The irregular economy. Aldershot: Dartmouth. Damijan, J. P., in S. Polanec. 2005. Davčna reforma za povečanje konkurenčnosti slovenskega gospodarstva: analiza možnosti uvedbe enotne davčne stopnje v Sloveniji. Ljubljana: Ekonomska fakulteta. Dell'Anno, R., M. Gomez in A. Pardo Alanon. 2004. Shadow economy in three very different Mediterranean countries: France, Spain and Greece. Http://www.unisi.it/criss/download/meeting2004/papers/dellanno.pdf. Dell'Anno, R., in M. Piirisild. 2004. Estimate of non-observed economy in Bosnia and Herzegovina. Http://www.usaid.ba/Key%20Estimate%20of% 20the%20NOE%20in%20BH.pdf. Dobovšek, B. 2002. Korupcija v javni upravi. Ljubljana: Ministrstvo za notranje zadeve. -. 2004. Korupcija v gospodarstvu. Ljubljana: Ministrstvo za notranje zadeve. Dobozi, I. 1995. Electricity consumption and output decline: an update. Transition 6 (9-10): 19-20. Dobozi, I., in G. Pohl. 1995. Real output decline in transition economies: forget GDP, try power consumption data. Transition 6 (1-2): 17-18. Dreher, A., in F. Schneider. 2006. Corruption and the shadow economy: an empirical analysis. Institute for the Study of Labor Working Paper 1936. European Commission. 2004. Undeclared work in an enlarged Union: an analysis of undeclared work - an in-depth study of specific items. Http://ec .europa.eu/social/BlobServlet?docId=2652&langId=en. -. 2007. Undeclared work in the European Union: report. Http://ec .europa.eu/public_opinion/archives/ebs/ebs_284_en.pdf. esa 1995 - European System of Accounts. 1996. Luksemburg: Eurostat, Office for Official Publications of the European Communities. Eurostat. 2005. Eurostat's tabular approach to exhaustiveness: guidelines. Bruselj: Eurostat. Faal, E. 2000. Currency demand, the underground economy, and tax evasion: the case of Guyana. 1 mf Working Paper 7. Feige, E. L. 1979. How big is the irregular economy? Challenge 22 (1): 5-13. -. 1989. The underground economies: tax evasion and information distortion. New York: Cambridge University Press. -. 1990. Defining and estimating underground and informal economies: the new institutional economics approach. World Development 18 (7): 989-1002. -. 1996. Overseas holdings of us currency and the underground economy. V Exploring the underground economy, ur. S. Pozo: 5-62. Michigan: W. E. Upjohn Institute for Employment Research. Feige, E. L., in K. Ott. 1999. Underground economies in transition: unrecorded activity, tax evasion, corruption and organized crime. Aldershot: Ashgate. Feige, E. L., in I. Urban. 2003. Estimating the size and growth of unrecorded economic activity in transition countries: a re-evaluastion of electric consumption method estimates and their implications. William Davidson Institute Working Paper 636. -. 2008. Measuring underground (unobserved, non-observed, unrecorded) economies in transition countries: Can we trust G dp? Journal of Comparative Economics 36 (2): 287-306. Flajs, A., in B. Benedik, ur. 2007. Viri in metode ocenjevanja bruto nacionalnega dohodka. Ljubljana: Statistični urad Republike Slovenije. Flajs, A., in J. Vaada. 2004. Merjenje nezajetih dejavnosti: vrste popravkov zajetja bruto domačega proizvoda 2002 po Eurostatovi klasifikaciji in tabelah. V Statistično spremljanje pojavov globalizacije in storitev: izzivi in nujnost -zbornik, ur. B. Tkačik in M. Urbas, 447-456. Ljubljana: Statistični urad Republike Slovenije in Statistično društvo Slovenije. Franz, A. 1985. Estimates of the hidden economy in Austria on the basis of official statistics. Review of Income and Wealth 31 (4): 325-336. Frey, B. S., in F. Schneider. 2000. Informal and underground economy. V International encyclopedia of social and behavioral science, ur. O. Ashenfelter: 1016-1032. Amsterdam: Elsevier. Frey, B. S., in H. Weck-Hannemann. 1984. The hidden economy as an 'unobserved' variable. European Economic Review 26 (1): 33-53. Gerxhani, K. 2005. Did you pay your taxes? How (not) to conduct tax evasion surveys in transition countries. Amsterdam: Amsterdam Institute for Advanced Labour Studies. Giles, D. E. A. 1999. Modelling the hidden economy and the tax-gap in New Zealand. University of Victoria Econometrics Working Papers 9905. Gillman, M., in D. Cziraky. 2004. Inflation and endogenous growth in underground economies. Http://www.wiiw.ac.at/balkan/file/GDN _EnterprisLabourInformal_InflationGrowthUnderground.pdf. Glas, M. 1991. Siva ekonomija v svetu in v slovenskem gospodarstvu. Ljubljana: Ekonomska fakulteta. Greene, W. H. 2003. Econometric analysis. 5. izd. Upper Saddle River, nj: Prentice Hall. Gutmann, P. M. 1977. The subterranean economy. Financial Analysts Journal 34 (1): 24-27. Gzs. 2009. Posvet o delu in zaposlovanju na črno. Gradivo strokovnega posveta, 11. junij. Henry, J. 1976. Calling in the big bills. Washington Monthly 8 (maj): 27-33. Hitij, M., in K. Žižek. 2006. Študentsko delo: omejitev na 120 dni omogoča manipulacije. Delo, 24. maj. Hussmanns, R. 2004. Statistical definition of informal employment: guidelines endorsed by the Seventeenth International Conference of Labour Statisticians 2003. Ženeva: ilo. Hussmanns, R., in F. Mehran. 2004. Statistical definition of the informal sector: international standards and national practices. Ženeva: ilo. ilo - International Labour Organisation. 2007a. Labor statistics: Slovenia. Http://laborsta.ilo.org/cgi-bin/brokerv8.exe. -. 2007b. Hours of work: Slovenia. Http://laborsta.ilo.org/applv8/data/ c4e.html#T4A. esa 1995.1999. Implementation of the new European system of accounts. Statistics in focus (Economy and Finance - National Accounts), št. 2-27. Isachsen, A., in S. Str0m. 1985. The size and growth of the hidden economy in Norway. Review of Income and Wealth 31 (1): 21-38. Ivas, K. 2006. Analiza uvedbe enotne davčne stopnje v modelu splošnega ravnotežja. Ljubljana: Ekonomska fakulteta. Johansson, E. 2000. An expenditure-based estimation of self-employment income underreporting in Finland. Swedish School of Economics and Business Administration Working Papers 433. Johnson, S., D. Kaufmann, J. McMillan in C. Woodruff. 1999. Why do firms hide? Bribes and unofficial activity after communism. Http://web.hhs.se/ site/Publications/workingpapers/NQ15Qweb.pdf. Kalaska, M., in J. Witkowski. 1999. Hidden labor in Poland. V Underground economices in transition: unrecorded activity, tax evasion, corruption and organized crime, ur. E. Feige in K. Ott: 245-274. Aldershot: Ashgate. Kaufmann, D., in A. Kaliberda. 1996. Integrating the unofficial economy into the dynamics of post-socialist economies: a framework of analysis and evidence. Washington, dc: World Bank. Klun, M., M. Gostiša, V. Pšeničny in P. Sedovnik. 2003. Slovenska obrt in gospodarska politika Republike Slovenije. Ljubljana: Društvo ekonomistov. Krnc, G. 1997. Utajevanje davkov. Denar 7 (9): 14-17. Kukar, S., S. Marn, A. F^s, I. Zakotnik, I. Žaucer in B. Benedik. 1995. Siva ekonomija v Sloveniji: razlogi za njen razvoj in ocene njenega obsega. Ljubljana: Inštitut za ekonomska raziskovanja. Kyle, S. 2001. The shadow economy in Bulgaria. Sofija: Agency for Economic Analysis and Forecasting. Lacko, M. 1999. Electricity intensity and the unrecorded economy in post-socialist countries. V Underground Economices in Transition: unrecorded activity, tax evasion, corruption and organized crime, ur. E. Feige in K. Ott: 141-165. Aldershot: Ashgate. Levpušček, M. 2006. Siva ekonomija v goriški regiji. Diplomsko delo, Fakulteta za management Koper. Libreros, M. 1996. Including illegal productive activities in the national accounts: the case of the illicit drug industry in some Latin American countries. Predstavljeno na 24. General Conference of the International Association for Research on Income and Wealth, Lillehammer, 18.-24. avgust. Lippert, O., in M. Walker. 1997. The underground economy: global evidence and its size and impact. Vancouver: The Fraser Institute. Lovrinčevic, Ž., D. Mikulič in A. Galic Nagyszombaty. 2005. Estimate of the size of the underground economy in Croatia and the impact on the macroeco-nomic policy. V Sixth International Conference on 'Enterprise in Transition,' 1167-1188. Split: University of Split. Lyssiotou, P., P. Pashardes in T. Stengos. 1999. Consumer demand based estimates of the black economy: parametric and nonparametric approaches. Http://www.st-andrews.ac.uk/ res2000/papers/pdffiles/thursday/ Lyssiotou.pdf. -. 2001. Estimates of the black economy based on consumer demand approaches. Http://www.uoguelph.ca/ tstengos/blackeconomyn.pdf. Madžarevic, S., in D. Mikulic. 1999. Measuring the underground economy by the system of national accounts. V Underground economices in transition: unrecorded activity, tax evasion, corruption and organized crime, ur. E. Feige in K. Ott: 167-189. Aldershot: Ashgate. Ma}cen, B., M. Verbič, A. Bayar in M. Čok. 2007. The income tax reform in Slovenia: should the flat tax have prevailed? 1 e r Working paper 34. Mantarova, A. 2000. Unemployment and hidden economy. Http://www.fes.de/ fulltext/bueros/sofia/00621013.htm#LOCE9E14. Marcelli, E. A., M. Pastor in P. M. Joassart. 1999. Estimating the effects of informal economic activity: evidence from Los Angeles countyes. Journal of Economic Issues 33 (3): 579-607. Matkovič, B. 2003. Siva ekonomiia v državah Evropske uniie in v Sloveniji. Magistrsko delo, Ekonomska fakulteta Univerze v Ljubljani. Mikulic, D., in S. Madžarevic. 1999. Assessment of the underground economy in agriculture, industry and trade. V Underground economices in transition: unrecorded activity, tax evasion, corruption and organized crime, ur. E. Feige in K. Ott: 191-209. Aldershot: Ashgate. mddsz - Ministrstvo za delo, družino in socialne zadeve. 2006. Poročilo o aktivnostih in učinkih preprečevanja dela in zaposlovanja na črno za leto 2005. Http://www.mddsz.gov.si/fileadmin/mddsz.gov.si/pageuploads/ dokumenti_pdf/delo_crno_porocilo05_ess.pdf. -. 2008. Poročilo o aktivnostih in učinkih preprečevanja dela in zaposlovanja na črno za leto 2007. Http://www.mddsz.gov.si/fileadmin/mddsz .gov.si/pageuploads/dokumenti_pdf/porocilo_o_preprecevanju_dela _in_zap_na_crno_2007.pdf. Mrak, M., M. Rojec in C. Silva-Jauregui, ur. 2004. Slovenia: from Yugoslavia to the European Union. Washington, DC: World Bank. Mulder, N. 1996. Accounting for informality: the case of Brazil and Mexico. Predstavljeno na 24. General Conference of the International Association for Research on Income and Wealth, Lillehammer, 18.-24. avgust. Nastav, B., in Š. Bojnec. 2005. Shadow economy in Slovenia. V Managing the process of globalisation in new and upcoming EU members: proceedings of the 6th International Conference of the Faculty of Management Koper, 1-11. C D -rom. Koper: Fakulteta za management Koper. -. 2006. Shadow economy in Croatia and Slovenia: the labour approach. V An enterprise odyssey: integration or disintegration: proceedings of 3rd International Conference, ur. L. Galetic, 1-12. CD-rom. Zagreb: Faculty of Economics and Business. -. 2007a. Shadow economy in Slovenia: the labour approach. Managing Global Transitions 5 (2): 193-208. -. 2007b. Shadow economy in Bosnia and Herzegovina, Croatia, and Slovenia: the labour approach. Eastern European Economics 45 (1): 29-58. -. 2008. Small businesses and the shadow economy. Finance a uver - Czech Journal of Economics and Finance 58 (1-2): 68-81. Naylor, R. T. 2004. Wages of crime: black markets, illegal finance, and the underworld economy. New York: Cornell University Press. Odbor za reforme. 2005a. Usmeritve ekonomskih in socialnih reform za po- večanje gospodarske rasti in zaposlenosti: prvo poročilo. 1. del: Ukrepi. Http://www.taxconsult.si/davki/index.php?module=uploads&func =download&fileId=706. -. 2005b. Usmeritve ekonomskih in socialnih reform za povečanje gospodarske rasti in zaposlenosti: prvo poročilo. 2. del: Obrazložitev. Http:// www.svr.gov.si/fileadmin/srs.gov.si/pageuploads/Fotografije/reforme _obrazlozitev.pdf. o E c d. 2000. System of National Accounts 1993: glossary. Pariz: o EC d. -. 2002. Measuring the non-observed economy: a handbook. Pariz: OECD. Ott, K. 2002. The underground economy in Croatia. Zagreb: Institute of Public Finance. -. 2004. The evolution of the informal economy and tax evasion in Croatia. eJournal of Tax Research 2 (1): 113-124. Pissarides, C. in G. Weber. 1988. An expenditure based estimate of Britain's black economy. cle Working paper 104. -. 1989. An expenditure based estimate of Britain's black economy. Journal ofPublic Economics 39 (1): 17-32. Pozo, S. 1996. Exploring the underground economy. Kalamazoo, mi: W. E. Upjohn Institute for Employment Research. Repovž, E. 2009. Slovenci vEvropiprednjačimovsivi ekonomiji. Delo, 12. junij. Http://www.delo.si/clanek/82523. Rosser, J. B., Jr., M. Rosser in E. Ahmed. 2000. Income inequality and the informal economy in transition economies. Journal of Comparative Economics 28 (1): 156-171. Schneider, F. 2002. The size and development of the shadow economies of 22 transition and 21 oecd countries. Institute for the Study of Labor Working Paper 514. -. 2003. The size and development of the shadow economies and shadow economy labour force of 22 transition and 21 OECD countries: What do we really know? V The informal economy in the eu accession countries, ur. B. Belev, 23-62. Sofija: Center for the Study of Democracy. -. 2004. The size of the shadow economies of 145 countries all over the world: first results over the period 1999 to 2003. Institute for the Study of Labor Working Paper 1431. -. 2007a. Shadow economies and corruption in transition countries: some preliminary findings. Http://www.econ.jku.at/members/Schneider /files/publications/ShadEconCorrTransition.pdf. -. 2007b. Shadow economies and corruption all over the world: new estimates for 145 countries. Economics 1 (9): 1-66. Schneider, F., inD. H. Enste. 2002. The shadow economy: an international survey. Cambridge: Cambridge University Press. Senjur, M. 2001. Makroekonomija. Ljubljana: mer Evrocenter. Slovar slovenskega knjižnega jezika. 1997. Ljubljana: Državna založba Slovenije. sna - System of national accounts. 1993. Bruselj: Commission of the European Communities in Eurostat. sta - Slovenska tiskovna agencija. 2007a. Siva ekonomija predstavlja med 20 in 24 odstotkov bdp. 30. avgust. -. 2007b. Upravni odbor ozs se nadejaskorajšnjemusprejemu obrtnega zakona. 16. oktober. -. 2007c. Z zakonskimi spremembami olajšan vstop v obrtno dejavnost. 25. oktober. -. 2007č. Vizjak: z deregulacijo obrti do večjega razvooa tega sektorja. 30. oktober. -. 2007d. Veljati začela novela zakona o delovnih razmerjih. 28. november. Stapel, S. 2000. Enlargment and exhaustiveness: the eurostat pilot project with the eu candidate countries. Predstavljeno na Joint Workshop on Measurement of the Non-Observed Economy, Soči, 16.-20. oktober. Http://www.unescap.org/stat/meet/wnoe/waisq_background2.pdf. Statistični letopis Republike Slovenije. 1996. Ljubljana: Statistični urad Republike Slovenije. -. 2000. Ljubljana: Statistični urad Republike Slovenije. -. 2005. Ljubljana: Statistični urad Republike Slovenije. -. 2007. Ljubljana: Statistični urad Republike Slovenije. s u r s - Statistični urad Republike Slovenije. 2008. Anketa o delovni sili - mikro-podatki. Ljubljana: Statistični urad Republike Slovenije. Šušteršič, J., J. P. Damijan in N. Zajec Hercog. Okvir gospodarskih in socialnih reform za povečanje blaginje v Sloveniji. 2006. Ljubljana: Služba Vlade Republike Slovenije za razvoj. Tanzi, V. 1982. The underground economy in the United States and abroad. Lexington: Lexington Books. Tedds, L. M. 2005. The underground economy in Canada. V Size, causes and consequences of the underground economy: an international perspective, ur. C. Bajada in F. Schneider, 157-176. Aldershot: Ashgate. Toth, I. 2005. The importance of the hidden economy in Hungary in 1995-96: an estimation on the basis of the empirical analysis of household expenses. Http://www.ktk-ie.hu/%7Etothij/tanulm/hiddene.pdf. u n s d. 2003. National accounts: a practical introduction. New York: unsd. -. 2004. Treatment of the informal sector in the 1993 sna. New York: unsd. Vehovar, V. 2006. Vzorčenje v anketah. Neobjavljeno gradivo. Verbeek, M. 2000. A guide to modern econometrics. Chichester: Wiley. Vodopivec, M. 2002. Bosnia and Herzegovina: labor market in postwar Bosnia and Herzegovina - how to encourage businesses to create jobs and increase worker mobility. Washington, DC: World Bank. Wallace, C., C. Haerpfer in R. Latcheva. 2004. The informal economy in East-Central Europe 1991-1998. Dunaj: ihs. Wangen, K. R. 2005. An expenditure based estimate of Britain's black economy revisited. Statistics Norway Discussion Papers 414. Weck-Hannemann, H., in W. W. Pommerehne. 1989. Einkommensteurhinter-ziehung in der Schweiz: Eine empirische Analyse. SchwizerischeZeitschrift fur Volkswirtschaft und Statistik 125:515-556. Williams, C. C. 2004. Cash-in-hand work: the underground sector and the hidden economy of favours. Hampshire: Palgrave MacMillan. World Bank. 2006. Doing business 2006 = creating jobs. Washington, DC: World Bank. zdr - Zakon o delovnih razmerjih: spremembe in dopolnitve. 2007. Uradnilist Republike Slovenije, št. 103/2007. z P i z - Zakon o pokojninskem in invalidskem zavarovanju. 1999. Uradni list Republike Slovenije, št. 106/1999. ZPDZC - Zakon o preprečevanju dela in zaposlovanja na črno. 2000. Uradni list Republike Slovenije, št. 36/2000. ZPDZC-UPB1 - Zakon o preprečevanju dela in zaposlovanja na črno. 2007. Uradni list Republike Slovenije, št. 12/2007.