TEORIJA IN PRAKSA let. 60, 3/2023 392 UDK [005.521:334.7]:[616.98-036.21:578.834](497.4)«2020/2021« Janez BEŠTER* MANAGERSKE NAPOVEDI IN DEJANSKI UČINKI PANDEMIJE COVID-19 NA SLOVENSKA PODJETJA** Povzetek. Napovedovanje poslovnih rezultatov podjetij je zahtevno že v običajnih razmerah poslovanja, pove- čana kompleksnost in vsestranska negotovost, ki jo je prinesla pandemija COVID-19, pa sta to nalogo mana- gerjev dodatno otežili. V članku primerjamo napovedi managerjev 154 slovenskih podjetij, ki smo jih anketi- rali spomladi 2020 ob zaključku prvega vala epidemi- je, z dejanskimi poslovnimi rezultati teh podjetij v letih 2019, 2020 in 2021. Ugotavljamo, da med poslovnimi rezultati podjetij v letu pred pandemijo ter anketnimi napovedmi managerjev ni statistično značilnih pove- zav, da pa so bili managerji uspešni v napovedovanju učinkov pandemije na njihove poslovne rezultate v letih 2020 in 2021. Ključni pojmi: podjetja, management, napovedovanje, učinki, pandemija, finance, kazalniki, COVID-19 Uvod Od samega začetka je bila največji izziv pandemije COVID-19 izjemna negotovost. Najprej v zvezi s samim potekom pandemije z epidemiološkega stališča glede hitrosti širjenja okužb, resnosti poteka bolezni, nepredvidlji- vih mutacij virusa SARS-CoV-2, ponavljanja širjenja okužb v valovih, možno- stih učinkovitega zdravljenja ter omejevanja širjenja okužb z različnimi ukrepi. Vlade držav, zdravstveni sistemi, podjetja in posamezniki so morali sprejemati odločitve v razmerah nepopolnih informacij in brez predhodnih izkušenj s podobnimi dogodki. Negotovost z zdravstvenega stališča, ki je prinesla številne do takrat v večini sveta nepojmljive omejevalne ukrepe, kot je polno zaprtje družbe, se je tako neposredno in takoj prelila v gospodarstvo. Države so se soočile z vprašanjem pričakovanih makroekonomskih posledic, z identifikacijo naj- bolj ogroženih sektorjev gospodarstev oz. kategorij podjetij ter z iskanjem učinkovitih ukrepov za obvladovanje negativnih posledic lastnih omejeval- nih ukrepov za zajezitev širjenja epidemije. * Dr. Janez Bešter, strokovno-raziskovalni svetnik, Inštitut za ekonomska raziskovanja, Slovenija. ** Izvirni znanstveni članek. DOI: 10.51936/tip.60.3.392 TEORIJA IN PRAKSA let. 60, 3/2023 393 Janez BEŠTER Na podjetniški ravni so bile razmere še zahtevnejše, saj so se mnoga podjetja soočila z izzivi, ki so neposredno ogrožali njihovo preživetje. Management je moral kljub izjemni negotovosti in pomanjkanju zanesljivih informacij najprej čim bolje oceniti naravo in obseg pričakovanih učinkov (težav in priložnosti), ki so bili posledica same pandemije in predvsem ome- jevalnih ukrepov držav ter prekinitev v globalnih verigah vrednosti, nato pripraviti nabor ustreznih in učinkovitih ukrepov za njihovo obvladovanje ter izdelati različne scenarije možnega poteka obvladovanja razmer. Šele na tej podlagi je management lahko ocenil najverjetnejše učinke na njihove tekoče in prihodnje poslovne rezultate. Sposobnost managementa, da v tako negotovih in kompleksnih raz- merah pravilno napove bodoče poslovne rezultate, preverjamo na vzorcu 154 slovenskih podjetij, katerih anketne napovedi iz obdobja po zaključku prvega vala epidemije v Sloveniji spomladi 2020 primerjamo z dejansko rea- liziranimi poslovnimi rezultati teh podjetij v letih 2020 in 2021. V tem kontekstu si v pričujočem članku zastavljamo dve raziskovalni vprašanji: 1. ali so bile anketne napovedi managerjev po zaključku prvega vala epi- demije COVID-19 v Sloveniji odvisne od preteklih poslovnih rezultatov (leto 2019) njihovih podjetij in finančne kondicije, s katero so ta vstopila v obdobje pandemije; 2. ali so managerji anketiranih podjetij ob zaključku prvega vala epidemije COVID-19 v Sloveniji pravilno napovedovali učinke pandemije in sprem- ljajočih omejevalnih ukrepov države na njihove poslovne rezultate v letih 2020 in 2021? Pregled relevantne literature Pandemija COVID-19 je na začetku leta 2020 presenetila in temeljito pretresla celotno svetovno gospodarstvo. Poskusi držav, da bi z izjemno rigoroz nimi in dotlej nepredstavljivimi ukrepi zajezile širjenje virusa SARS- CoV-2 in s tem preprečile preobremenitve zdravstvenih sistemov ter zmanj- šale število smrtnih žrtev, so predvsem v prvem valu spomladi 2020 ohromili velik del gospodarstev in javnega življenja nasploh (Onyeaka et al., 2021). Sledile so težave v svetovni trgovini, prekinitve v globalnih verigah vred- nosti, nihanja na finančnih in blagovnih trgih, negotovosti na trgih dela in podobno. Ukrepi držav, ki so bili primarno namenjeni omejevanju zdrav- stvenih posledic epidemije, so na drugi strani povzročili gospodarske težave celotnim nacionalnim gospodarstvom, številnim podjetjem in tudi posameznikom (Mena et al., 2022; Meyer et al., 2022). Da bi države omejile tveganja prenehanja poslovanja številnih podjetij, izgubo delovnih mest in poslabšanje konkurenčnega potenciala nacionalnih TEORIJA IN PRAKSA let. 60, 3/2023 394 Janez BEŠTER gospodarstev, so izvajale različne ukrepe za podporo gospodarskim subjek- tom, ki so vključevali predvsem obsežne pakete neposredne finančne pomoči, različne kreditne sheme in davčne olajšave (Valla in Miguet, 2022). Kljub temu se je na globalni ravni bruto domači proizvod leta 2020 skrčil za 3,1 %, od večjih gospodarstev pa je leto s pozitivnim predznakom (2,3 %) zaključila le Kitajska (IMF, 2022). Statistični urad Republike Slovenije (2022) je za leto 2020 objavil celo 5,5-odstotni realni padec bruto domačega pro- izvoda v Sloveniji. OECD (2022) je v analizi ukrepov posameznih držav v zvezi s pandemijo COVID-19 ugotovila, da je bila njihova pripravljenost na morebitno pande- mijo s stališča človeških in finančnih stroškov povsem nezadostna in pred- vsem v manj razvitih državah tudi pogosto neustrezna (Cirera et al., 2021). Hitri in obsežni paketi finančne pomoči so občutno povečali stopnje zadol- ženosti držav, kar v kombinaciji z ekspanzivno monetarno politiko odpira zahtevna vprašanja obvladovanja javnih financ, servisiranja dolgov in priča- kovanih inflacijskih pritiskov v prihodnjih letih (ECB, 2021). Tako npr. študija učinkov pandemije na ravni EU (De Vet et al., 2022) ugotavlja, da je imela pandemija izjemno obsežne učinke na gospodarstva držav članic, hkrati pa so bili izjemni tudi ukrepi, s katerimi je EU skušala te učinke omejiti. Najbolj prizadeti so bili sektorji, ki so najbolj odvisni od osebne interakcije kupcev in izvajalcev storitev, kamor spadajo predvsem turizem, letalski promet, kreativne industrije in kultura. Podobne ugotovitve v smislu izjemnih učinkov pandemije na nacionalna gospodarstva in podjetja v različnih dejavnostih podajajo tudi avtorji, ki se ukvarjajo z analizo učinkov pandemije ter odzivov držav in podjetij na izzive, ki jih je ta prinesla, v drugih delih sveta: • Belitski et al. (2021) analizirajo primere ZDA, Združenega kraljestva, Kitajske, Avstralije, Španije, Italije, Indonezije, Nemčije, Indije in Kanade, • Hurley et al. (2021) na ravni dveh milijonov malih in srednje velikih pod- jetij v Združenem kraljestvu, • Sonobe et al. (2021) izbrane azijske države, • Dai et al. (2021) mala in srednje velika podjetja na Kitajskem, • Tressel in Ding (2021) podatke 17.000 podjetij, ki kotirajo na borzah v 24 državah v zvezi z likvidnostjo, solventnostjo in odvisnostjo njihovih karakteristik ter verjetnosti preživetja od sektorja, v katerem delujejo, • Fernández-Cerezo et al. (2021) razlike učinkov na manjša in velika pod- jetja v odvisnosti od njihove lokacije na vzorcu 4.004 španskih podjetij, • Connell Garcia in Ho (2021) francoska podjetja in odvisnost negativnih učinkov od starostne strukture delovne sile ter razpoložljivih finančnih sredstev iz obdobja pred pandemijo. TEORIJA IN PRAKSA let. 60, 3/2023 395 Janez BEŠTER Izjemna negotovost, s katero so se podjetja soočila po razglasitvi pan- demije marca 2020 ter prvih polnih zaporah javnega življenja, je na eni strani sprožila intenzivne poskuse kvantifikacije ekonomskih učinkov raz- ličnih omejitev v poslovanju podjetij in življenju prebivalstva nasploh, po drugi strani pa se je težavnost predvidevanja na ravni podjetij ravno zaradi povečane negotovosti poslovanja bistveno povečala (Pohlman in Reynolds, 2020). Izhodiščni problem vseh ekonomskih napovedi je bil sploh na začetku pandemije v nesposobnosti epidemiološke stroke, da pravilno napove sam potek epidemije v posameznih državah in regijah. Ioannidis et al. (2022) tako navajajo, da so bile napovedi epidemiološke stroke neuspešne zaradi težav z zajemom podatkov, napačnih predpostavk modelov, visoke občutlji- vosti ocen, neupoštevanja specifičnosti epidemije COVID-19, pomanjkljivih preteklih podatkov o uspešnosti razpoložljivih ukrepov, pomanjkanja tran- sparentnosti, neupoštevanja večdimenzionalnosti problema, pomanjkljive strokovnosti v ključnih disciplinah, črednega načina razmišljanja, selektiv- nega poročanja in podobnih pomanjkljivosti. Posledično je tudi ekonomska stroka hitro spoznala, da ima na voljo zelo pomanjkljive epidemiološke podatke in napovedi, hkrati pa tudi sama ni imela pripravljenih ustreznih modelov za napovedovanje ekonomskih učin- kov tako skrajnih in nenadnih dogodkov. Estrin et al. (2020) so že konec leta 2020 ugotovili, da ekonomisti enostavno nimamo izdelanih ustreznih modelov za učinkovito in kakovostno obravnavo tako ekstremnih razmer, saj so se razmere poslovanja podjetij spreminjale iz tedna v teden, pred- vsem modeli napovedovanja povpraševanja pa so popolnoma odpovedali. Ross in Ross (2020) navajata, da je anketa strokovnjakov za predvideva- nje ekonomskih učinkov pokazala, da so ti v napovedih boljši od preprostih napovednih in avtoregresijskih modelov, vendar pa je izjemno povečanje negotovosti povzročilo neprimerljivo visoke razpone v vrednostih napo- vedi – višje kot med gospodarsko krizo leta 2009. Zhang et al. (2022) po drugi strani na primeru Kitajske ugotavljajo, da tudi sami analitiki niso imuni na spremenjene delovne razmere, ki jih je pri- nesla pandemija. Tako je razpršenost njihovih napovedi odvisna od razmer, v katerih živijo. Napovedi analitikov, ki so živeli v območjih s polnimi zapo- rami javnega življenja, so bile manj razpršene kot napovedi analitikov, ki so živeli zunaj teh območij. Avtorji razloge za to pripisujejo učinku zmanjšane pozornosti in hkrati ugotavljajo, da po drugi strani med obema skupinama analitikov ni bilo razlik v stopnji pesimizma oz. optimizma. Za vse navedene študije velja, da so napovedi in ocene učinkov pande- mije ter spremljajočih omejevalnih ter spodbujevalnih ukrepov držav pri- pravili raziskovalci in statistični analitiki različnih finančnih in drugih speci- aliziranih ustanov (O’Trakoun, 2022; Ferrara in Sheng, 2022). Nobena od teh TEORIJA IN PRAKSA let. 60, 3/2023 396 Janez BEŠTER študij sistematično ne preverja anketnih napovedi managerjev z dejanskimi rezultati njihovih podjetij v letih 2020–2021, in to je vrzel v raziskovanju eko- nomskih razsežnosti pandemije COVID-19, ki jo pričujoči članek vsaj v dolo- čeni meri zapolnjuje. Metodologija in baza podatkov Statistična analiza temelji na anketnih napovedih managerjev 154 slo- venskih podjetij ter finančnih kazalnikih, ki smo jih izračunali na osnovi javno dostopnih zaključnih računov teh podjetij za leta 2019, 2020 in 2021 (Dun&Bradstreet, 2022). Medtem ko smo finančne kazalnike za leto 2019 (leto pred nastopom pandemije) uporabili za test povezave med poslovnimi rezultati proučeva- nih podjetij v predhodnem poslovnem letu na eni ter napovedmi manager- jev na drugi strani, pa smo osrednjo pozornost namenili preverjanju toč- nosti napovedi managerjev, ki smo jih primerjali z dejanskimi poslovnimi rezultati v letih 2020 ter 2021. Anketne napovedi managementa glede učinkov pandemije ter spremljajočih ukrepov države Napovedi managerjev o pričakovanih težavah njihovih podjetij zaradi pandemije COVID-19 ter spremljajočih (omejevalnih ter spodbujevalnih) ukrepov države smo zbrali v anketi ob zaključku prvega vala epidemije v Sloveniji spomladi 2020. Anketa je obsegala 65 vprašanj, vendar v tem članku obravnavamo odgovore anketiranih managerjev na eno samo vpra- šanje: »Kako pričakujete, da vas bo prizadela tokratna gospodarska kriza, ki bo posledica COVID-19 (izberite najprimernejši odgovor): a. V njej vidimo odlično poslovno priložnost za naše podjetje. b. Ne bo nas prizadela – ne bo zaznavnih negativnih ali pozitivnih učinkov na naše poslovanje. c. Zmerno, vendar se že uspešno prilagajamo. d. Zelo, okrevanje pričakujemo v naslednjem letu. e. Zelo, pričakujemo večletno postopno okrevanje. f. Zelo, obstoj podjetja je resno ogrožen. g. Pričakujemo stečaj podjetja.« Zaradi nizkih frekvenc odgovorov med anketiranimi, ki so bili najbolj optimistični – napovedali so bodisi pozitivne ali nevtralne učinke, smo te združili v eno skupino (frekvenci: 11 (a) in 7 (b)). Enako smo storili tudi s tremi najbolj pesimističnimi skupinami anketiranih – tistimi, ki so bodisi TEORIJA IN PRAKSA let. 60, 3/2023 397 Janez BEŠTER navedli, da pričakujejo večletno postopno okrevanje, da je ogrožen obstoj podjetja, bodisi da pričakujejo stečaj (frekvence: 24 (e), 8 (f) in 0 (g)). Odgovore anketiranih managerjev smo tako združili v štiri skupine, v vrstnem redu od najbolj optimističnih do najbolj pesimističnih napovedi in jim prisodili sledeče ordinalne vrednosti: 1. pozitivno ali nevtralno (a + b), 2. zmerno negativno (c), 3. zelo negativno, okrevanje 2021 (d), 4. zelo negativno, večletno okrevanje (e + f + g). Anketo smo izvedli v obliki spletnega vprašalnika, pri čemer smo poziv k sodelovanju v raziskavi poslali na javno dostopne naslove elektronske pošte izbranih podjetij oz. njihovega managementa. Od 1.188 podjetij, kate- rih strežniki niso avtomatsko zavrnili naših elektronskih sporočil (predpo- stavljamo, da je bilo elektronsko sporočilo tehnično uspešno dostavljeno), je anketni vprašalnik zadovoljivo izpolnilo 207 managerjev naslovljenih podjetij, kar predstavlja 17,42-odstotni odziv. Po deskriptivni analizi anketiranih podjetij smo izločili podjetja iz pri- marnih (kmetijstvo, lov, gozdarstvo in rudarstvo) ter infrastrukturnih dejav- nosti (oskrba z vodo, ravnanje z odplakami in odpadki, saniranje okolja), saj smo ugotovili, da iz vsebinskih razlogov pandemija nanje ni imela bodisi nikakršnih učinkov ali pa so bili ti posledica povsem drugih dejavnikov, kakršni veljajo za podjetja, ki so izpostavljena običajni tržni konkurenci. Po izločitvi še dodatnih podjetij, za katera nismo uspeli pridobiti celovi- tih podatkov iz javno objavljenih zaključnih računov za leta 2019, 2020 in 2021, je v bazi, ki je predmet naše analize, ostalo 154 opazovanih enot, ki so predmet naše nadaljnje obravnave. 81 (52,6 %) od teh podjetij je bilo iz predelovalnih dejavnosti, 14 (9,1 %) iz gradbeništva in 59 (38,3 %) iz stori- tvenih dejavnosti. Glede na število zaposlenih je bilo 18 (11,7 %) podjetij z 10 ali manj zaposlenimi, 44 (28,6 %) z 11 do 50, 65 (42,2 %) z 51 do 250 ter 27 (17,5 %) z več kot 250 zaposlenimi. Po lastniški strukturi je bilo skoraj tri četrtine podjetij (113; 73,4 %) v pretežni slovenski lasti, dobri dve desetini (33; 21,4 %) v pretežni lasti tujega kapitala ter manjši delež (7; 4,5 %) v prete- žni lasti slovenske države in njenih paradržavnih skladov (za eno podjetje podatka o večinskem lastništvu nismo uspeli pridobiti). S stališča primerljivosti odgovorov anketiranih managerjev podjetij na obravnavano anketno vprašanje je potrebno izpostaviti, da je anketiranje potekalo v obdobju sedmih tednov, saj je bilo glede na preobremenje- nost managementa podjetij z obvladovanjem zelo specifične in zahtevne situacije v podjetjih zelo težko pridobiti njihovo takojšnje sodelovanje v anketi. Anketiranje je potekalo od konca meseca maja 2020, po formalnem zaključku prvega vala epidemije v Sloveniji, ko so bili poslani prvi pozivi TEORIJA IN PRAKSA let. 60, 3/2023 398 Janez BEŠTER podjetjem za sodelovanje v anketi, do prve polovice julija 2020, ko smo pre- jeli še zadnje izpolnjene ankete. Pretežna večina anketiranih je ankete izpolnila v juniju, vendar vseeno velja omeniti, da se je stopnja negotovosti in razpoložljivosti informacij kljub formalnemu zaključku prvega vala epidemije v Sloveniji pred samo izvedbo anketiranja v določeni meri še vedno spreminjala iz tedna v teden. Zato ni mogoče trditi, da so imeli vsi anketirani v času izpolnjevanja svojega lastnega anketnega vprašalnika na razpolago povsem enake informacije kot drugi anketiranci v vzorcu in da se tudi dejanska situacija (tako na trgu kot s stališča obljubljene ali dejanske pomoči države) med anketiranci ni razli- kovala. Finančni kazalniki podjetij Napovedi anketiranih managerjev glede posledic pandemije ter sprem- ljajočih ukrepov države v naši analizi primerjamo z dejanskimi poslovnimi rezultati njihovih podjetij. V ta namen smo pridobili celotne zaključne račune proučevanih podjetij (AJPES; Dun&Bradstreet, 2022) in izračunali nabor enajstih izbranih finančnih kazalnikov za leta 2019, 2020 in 2021: • prihodki od prodaje (PROD), • število zaposlenih (ZAP), • neto dolg (NDOLG), • stroški dela (DELO), • prihodki od prodaje na zaposlenega (PROD/ZAP), • dodana vrednost na zaposlenega (DV/ZAP), • poslovni izid iz poslovanja, povečan za amortizacijo in odhodke za obre- sti (EBITDA), • dobičkonosnost sredstev (ROA), • dobičkonosnost lastniškega kapitala (ROE), • neto dolg na EBITDA (NDOLG/EBITDA), • bruto povprečna mesečna plača na zaposlenega (PPLACA). Z namenom izločitve vpliva drugih dejavnikov (kot so dejavnost, veli- kost podjetja, relativna razmerja v vrednostih kazalnikov do drugih podje- tij v vzorcu in podobno) smo v analizi uporabili kazalnike odstotnih spre- memb v navedenih kazalnikih, in sicer za leta 2020/2019 in 2021/2019. Uporabljene statistične metode Poleg standardnih deskriptivnih statistik (frekvence, povprečja, medi- ane) smo v analizi zaradi ordinalne odvisne spremenljivke (napovedi managementa glede učinkov pandemije ter spremljajočih ukrepov države TEORIJA IN PRAKSA let. 60, 3/2023 399 Janez BEŠTER – lestvica od 1 do 4), ki ne izpolnjuje pogojev normalne porazdelitve, kot tudi zaradi porazdelitev vrednosti neodvisnih spremenljivk (finančni kazal- niki), ki ravno tako ne izpolnjujejo navedenega pogoja, uporabili nepara- metrični Kruskal-Wallisov test rangov za neodvisne vzorce. Natančneje smo razlike med pari posameznih skupin anketirancev glede na ordinalne vrednosti njihovih napovedi učinkov pandemije ter spremlja- jočih ukrepov države primerjali z Dunnovim post hoc testom parov skupin, ki za izračun p-vrednosti uporablja konzervativno Bonferronijevo korekcijo napake. Rezultati Rezultate statistične analize podajamo v treh razdelkih. V prvem ugotav- ljamo, ali so bile anketne napovedi managerjev statistično značilno pove- zane s preteklimi poslovnimi rezultati njihovih podjetij (leto 2019), v dru- gem preverjamo uspešnost napovedi managerjev v odnosu do dejansko realiziranih poslovnih rezultatov v letu 2020 in v tretjem še v odnosu do dejanskih poslovnih rezultatov v letu 2021. Poslovni rezultati podjetij za leto 2019 in napovedi anketiranih managerjev glede učinkov pandemije Kot je razvidno iz tabele 1, Kruskal-Wallisov test rangov absolutnih vred- nosti izbranih finančnih kazalnikov proučevanih podjetij za leto 2019 ni potrdil statistično značilnih razlik med skupinami podjetij z različnimi napo- vedmi pričakovanih učinkov pandemije (na ordinalni lestvici: 1 – pozitivno ali nevtralno, 2 – zmerno negativno, 3 – zelo negativno, okrevanje 2021 in 4 – zelo negativno, večletno okrevanje) niti pri enem od enajstih finančnih kazalnikov. Na osnovi analize teh finančnih kazalnikov proučevanih podjetij tako ugotavljamo, da napovedi anketiranih managerjev glede pričakovanih učin- kov pandemije niso bile statistično značilno odvisne od preteklih poslovnih rezultatov oz. lastnosti teh podjetij, ki so zajete v javno objavljenih poslovnih izkazih (npr. od njihove velikosti, produktivnosti, dobičkonosnosti, stopnje zadolženosti, povprečnih plač), ampak so bile rezultanta dejavnikov, ki jih navedeni finančni kazalniki ne zajemajo. Ali so bile te napovedi anketiranih managerjev dejansko uspešne in so se zato odrazile v njihovih bodočih poslovnih rezultatih, pa ugotavljamo v naslednjih razdelkih, v katerih te primerjamo z relativnimi spremembami vrednosti finančnih kazalnikov v letih 2020 in 2021 glede na leto 2019. TEORIJA IN PRAKSA let. 60, 3/2023 400 Janez BEŠTER Tabela 1: FREKVENCE, POVPREČJA RANGOV TER MEDIANE PO SKUPINAH PODJETIJ TER KRUSKAL-WALLISOV TEST RANGOV IZBRANIH FINANČNIH KAZALNIKOV ZA LETO 2019 finančni kazalniki pričakovani učinki pan- demije / statistika (1) pozitivno ali nev- tralno (2) zmerno negativno (3) zelo negativno, okrevanje 2021 (4) zelo negativno, večletno okrevanje Kruskal- Wallisov test statis- tika vred- nost PROD N 18 74 30 32 χ 2 2,308 povpr. rangov 80,9 77,2 85,5 68,7 df 3 mediana 9842569,5 9393143,0 16337103,0 8220333,0 p 0,511 ZAP N 18 74 30 32 χ 2 2,905 povpr. rangov 82,0 75,9 87,6 69,3 df 3 mediana 67,9 90,2 92,5 63,1 p 0,407 NDOLG N 18 74 30 32 χ 2 2,144 povpr. rangov 69,4 80,8 81,9 70,2 df 3 mediana -23853,5 162681,0 1094430,5 117081,5 p 0,543 DELO N 18 74 30 32 χ 2 3,957 povpr. rangov 85,0 76,2 87,6 66,8 df 3 mediana 2714689,0 2833311,5 2872034,5 1661917,0 p 0,266 PROD/ ZAP N 18 74 30 32 χ 2 0,844 povpr. rangov 74,8 80,4 77,6 72,2 df 3 mediana 107770,2 134312,1 128303,8 109409,8 p 0,839 DV/ZAP N 18 74 30 32 χ 2 4,524 povpr. rangov 98,1 75,9 75,1 72,0 df 3 mediana 52918,9 40972,4 41520,2 43311,0 p 0,210 EBITDA N 18 74 30 32 χ 2 1,872 povpr. rangov 88,6 75,5 81,1 72,5 df 3 mediana 1385629,0 915424,0 1175898,0 599605,0 p 0,599 ROA N 18 74 30 32 χ 2 7,550 povpr. rangov 103,9 76,2 70,9 71,8 df 3 mediana 9,6 5,6 4,1 4,4 p 0,560 ROE N 18 74 30 32 χ2 6,145 povpr. rangov 98,7 79,0 69,4 69,6 df 3 mediana 18,7 11,2 8,1 8,0 p 0,105 NDOLG/ EBITDA N 18 74 30 32 χ2 3,955 povpr. rangov 61,6 81,7 83,0 71,7 df 3 mediana 0,0 0,9 1,2 0,3 p 0,266 PPLACA N 18 74 30 32 χ 2 6,325 povpr. rangov 99,6 76,1 78,9 67,0 df 3 mediana 2117,5 1694,0 1852,0 1605,5 p 0,097 Vir: lastna anketa 2020 in podatki iz zaključnih računov podjetij za 2019; n = 154. TEORIJA IN PRAKSA let. 60, 3/2023 401 Janez BEŠTER Odstotne spremembe izbranih finančnih kazalnikov v letu 2020 glede na leto 2019 v odnosu do anketnih napovedi managerjev Statistično značilne razlike v odstotnih spremembah vrednosti v letu 2020 glede na leto 2019 smo potrdili za deset od enajstih proučevanih finančnih kazalnikov (tabela 2). Edini kazalnik, pri katerem med skupinami podjetij z različnimi vrednostmi napovedanih učinkov pandemije nismo potrdili statistično značilnih razlik, je bil kazalnik povprečna mesečna bruto plača na zaposlenega. Za kazalnike: • prihodki od prodaje (PROD, χ 2 (3) = 24,701, p = 0,000), • število zaposlenih (ZAP, χ 2 (3) = 13,975, p = 0,003), • stroški dela (DELO, χ 2 (3) = 14,063, p = 0,003), • dobičkonosnost sredstev (ROA, χ 2 (3) = 15,077, p = 0,002) in • dobičkonosnost lastniškega kapitala (ROE, χ 2 (3) = 14,074, p = 0,003) ugotavljamo, da so razlike med podjetji z različnimi vrednostmi napo- vedi pričakovanih učinkov pandemije visoko statistično značilne, hkrati pa je zanje značilno, da tako povprečne vrednosti rangov kot mediane (z manjšo izjemo pri dobičkonosnosti lastniškega kapitala, pri čemer to ne velja za nominalni vrednosti napovedi učinkov 1 in 2) konsistentno padajo glede na stopnjo problematičnosti napovedanih negativnih učinkov pan- demije. To pomeni, da so podjetja z (bolj) negativnimi napovedmi učinkov pan- demije dejansko počasneje rastla (praviloma celo nazadovala – negativne vrednosti mediane) kot podjetja z (bolj) optimističnimi anketnimi napo- vedmi učinkov pandemije, hkrati pa so bolj nazadovala ali vsaj počasneje napredovala po merilih dobičkonosnosti poslovanja (negativne vrednosti mediane). Nasprotno velja za kazalnika: • neto dolg (NDOLG, χ 2 (3) = 12,585, p = 0,006) in • neto dolg na EBITDA (NDOLG/EBITDA, χ 2 (3) = 8,448, p = 0,038), pri katerih tako povprečne vrednosti rangov kot mediane konsistentno rastejo glede na stopnjo problematičnosti napovedanih negativnih učinkov pandemije. To pomeni, da je bil prirast neto dolga v letu 2020 glede na pred- hodno leto največji pri podjetjih z najbolj pesimističnimi napovedmi (4), medtem ko je večina podjetij z manj negativnimi (3 in 2) in s pozitivnimi ali z nevtralnimi napovedmi (1) celo zmanjšala svojo neto zadolžitev. Enako velja za neto dolg na EBITDA, ki kaže na sposobnost podjetja, da servisira svoj dolg iz obstoječih likvidnih sredstev ter ustvarjenega denar- nega toka iz poslovanja. Sposobnost servisiranja dolga se je poslabšala pri TEORIJA IN PRAKSA let. 60, 3/2023 402 Janez BEŠTER Tabela 2: FREKVENCE, POVPREČJA RANGOV TER MEDIANE PO SKUPINAH PODJETIJ TER KRUSKAL-WALLISOV TEST RANGOV ODSTOTNIH MEDLETNIH SPREMEMB IZBRANIH FINANČNIH KAZALNIKOV: 2020/2019 finančni kazalniki pričakovani učinki pan- demije / statistika (1) pozitivno ali nev- tralno (2) zmerno negativno (3) zelo negativno, okrevanje 2021 (4) zelo negativno, večletno okrevanje Kruskal-Wal- lisov test statis- tika vred- nost PROD N 18 74 30 32 χ 2 24,701 povpr. rangov 93,7 91,5 60,9 51,5 df 3 mediana 3,0 -2,0 -10,7 -18,2 p 0,000 ZAP N 18 74 30 32 χ 2 13,975 povpr. rangov 104,5 81,9 71,2 58,1 df 3 mediana 4,6 -0,3 -2,5 -5,6 p 0,003 NDOLG N 18 74 30 32 χ 2 12,585 povpr. rangov 62,6 70,0 80,8 100,2 df 3 mediana -45,0 -27,3 -9,1 15,5 p 0,006 DELO N 18 74 30 32 χ 2 14,063 povpr. rangov 90,5 87,8 65,6 57,5 df 3 mediana 7,3 5,1 -1,1 -3,1 p 0,003 PROD/ ZAP N 18 74 30 32 χ 2 17,846 povpr. rangov 82,5 91,4 61,9 57,1 df 3 mediana -3,4 -1,6 -8,0 -12,2 p 0,000 DV/ZAP N 18 74 30 32 χ 2 13,585 povpr. rangov 68,6 91,2 64,1 63,4 df 3 mediana -3,3 7,8 -2,4 -1,4 p 0,004 EBITDA N 18 74 30 32 χ 2 14,130 povpr. rangov 84,2 88,1 72,6 53,7 df 3 mediana 18,2 9,1 -6,8 -32,5 p 0,003 ROA N 18 74 30 32 χ 2 15,077 povpr. rangov 89,2 88,1 68,8 54,5 df 3 mediana 0,3 -1,7 -27,0 -47,5 p 0,002 ROE N 18 74 30 32 χ 2 14,074 povpr. rangov 88,0 88,4 66,0 57,2 df 3 mediana -3,9 -1,6 -31,9 -50,1 p 0,003 NDOLG/ EBITDA N 18 74 30 32 χ 2 8,448 povpr. rangov 64,0 71,4 81,7 95,3 df 3 mediana -52,4 -31,3 -10,3 44,5 p 0,038 PPLACA N 18 74 30 32 χ 2 4,563 povpr. rangov 73,8 85,2 71,6 67,3 df 3 mediana 1,0 4,0 1,9 0,6 p 0,207 Vir: lastna anketa 2020 in podatki iz zaključnih računov podjetij za 2019 ter 2020; n = 154. TEORIJA IN PRAKSA let. 60, 3/2023 403 Janez BEŠTER podjetjih z najbolj negativnimi napovedmi učinkov pandemije (4), pri dru- gih skupinah podjetij pa se je izboljšala, in sicer najbolj pri skupini podjetij z napovedanimi pozitivnimi ali nevtralnimi učinki (1), nekoliko manj v sku- pini z napovedanimi zmerno negativnimi učinki (2) ter še nekoliko manj v skupini z napovedanimi zelo negativnimi učinki – okrevanje v 2021 (3) Za kazalnike: • prihodki od prodaje na zaposlenega (PROD/ZAP, χ 2 (3) = 17,846, p = 0,000), • dodana vrednost na zaposlenega (DV/ZAP, χ 2 (3) = 13,585, p = 0,004) ter • poslovni izid iz poslovanja, povečan za amortizacijo in odhodke za obre- sti (EBITDA, χ 2 (3) = 14,130 , p = 0,003) sicer velja, da Kruskal-Wallisov test potrjuje visoko statistično značilne razlike med skupinami podjetij z različnimi napovedmi učinkov pandemije, vendar iz povprečij rangov ter vrednosti median povezava očitno ni eno- smerna. Zato za natančnejšo primerjavo razlik med skupinami podjetij z različnimi napovedmi učinkov pandemije uporabimo Dunnov post hoc test razlik v povprečnih vrednostih rangov po parih skupin (tabela 3). Tabela 3: REZULTATI DUNNOVEGA POST HOC TESTA RAZLIK V POVPREČNIH VREDNOSTIH RANGOV PO PARIH SKUPIN ANKETIRANIH PODJETIJ GLEDE NA NJIHOVA PRIČAKOVANJA POSLEDIC PANDEMIJE: PROD/ ZAP (2020/2019) skupina (a) × skupina (b) test stat. std. napaka std. test stat. p popr. p 1 × 2 -8,946 11,721 -0,763 0,445 1,000 1 × 3 20,633 13,297 1,552 0,121 0,724 1 × 4 25,406 13,140 1,933 0,053 0,319 2 × 3 29,579 9,653 3,064 0,002 0,013 2 × 4 34,352 9,436 3,640 0,000 0,002 3 × 4 4,773 11,334 0,421 0,674 1,000 Vir: lastna anketa 2020 in podatki iz zaključnih računov podjetij za 2019; n = 154. Iz popravljenih p-vrednosti (Bonfferonijeva korekcija) je razvidno, da so statistično značilne razlike v spremembah produktivnosti, merjene s prihodki od prodaje na zaposlenega, le med skupino podjetij z oceno 2 (napovedani zmerno negativni učinki) na eni strani in skupinama z oceno 3 (napovedani zelo negativni učinki, okrevanje v 2021) ter 4 (zelo negativno, večletno okrevanje) na drugi strani (tabela 4). To pomeni, da se je prodaja na zaposlenega statistično značilno manj zmanjšala skupini podjetij z napo- vedanimi zmerno negativnimi učinki (2) kot obema skupinama z napoveda- nimi zelo negativnimi učinki (3 in 4). TEORIJA IN PRAKSA let. 60, 3/2023 404 Janez BEŠTER Tabela 4: REZULTATI DUNNOVEGA POST HOC TESTA RAZLIK V POVPREČNIH VREDNOSTIH RANGOV PO PARIH SKUPIN ANKETIRANIH PODJETIJ GLEDE NA NJIHOVA PRIČAKOVANJA POSLEDIC PANDEMIJE: DV/ZAP (2020/2019) skupina (a) × skupina (b) test stat. std. napaka std. test stat. p popr. p 1 × 2 -22,634 11,721 -1,931 0,053 0,321 1 × 3 4,456 13,297 0,335 0,738 1,000 1 × 4 5,118 13,140 0,389 0,697 1,000 2 × 3 27,089 9,653 2,806 0,005 0,030 2 × 4 27,752 9,436 2,941 0,003 0,020 3 × 4 0,662 11,334 0,058 0,953 1,000 Vir: lastna anketa 2020 in podatki iz zaključnih računov podjetij za 2019; n = 154. Enako velja za drugi testirani kazalnik produktivnosti – dodana vrednost na zaposlenega, saj so statistično značilne razlike med istima dvema paroma skupin (tabela 5). Tabela 5: REZULTATI DUNNOVEGA POST HOC TESTA RAZLIK V POVPREČNIH VREDNOSTIH RANGOV PO PARIH SKUPIN ANKETIRANIH PODJETIJ GLEDE NA NJIHOVA PRIČAKOVANJA POSLEDIC PANDEMIJE: EBITDA (2020/2019) skupina (a) × skupina (b) test stat. std. napaka std. test stat. p popr. p 1 × 2 -3,926 11,721 -0,335 0,738 1,000 1 × 3 11,589 13,297 0,872 0,383 1,000 1 × 4 30,566 13,140 2,326 0,020 0,120 2 × 3 15,515 9,653 1,607 0,108 0,648 2 × 4 34,492 9,436 3,655 0,000 0,002 3 × 4 18,977 11,334 1,674 0,094 0,564 Vir: lastna anketa 2020 in podatki iz zaključnih računov podjetij za 2019; n = 154. Za kazalnik poslovni izid iz poslovanja, povečan za amortizacijo in odhodke za obresti, smo statistično značilne razlike potrdili le med skupi- nama podjetij z oceno 2 (pričakovani zmerno negativni učinki) ter skupino z oceno 4 (zelo negativno, večletno okrevanje). Skupini podjetij s pričako- vanimi zmerno negativnimi učinki (2) se je poslovni izid iz poslovanja celo izboljšal, skupini podjetij z najbolj negativnimi napovedmi (4) pa poslabšal – razlike med obema skupinama podjetij so bile statistično značilne. Ugotavljamo, da so bile napovedi anketiranih managerjev glede priča- kovanih učinkov pandemije po merilu relativnih sprememb v vrednostih izbranih finančnih kazalnikov v letu 2020 glede na predhodno leto uspešne, saj so statistično značilno in vsebinsko smiselno povezane z relativnimi spremembami vrednosti desetih od enajstih testiranih finančnih kazalnikov. TEORIJA IN PRAKSA let. 60, 3/2023 405 Janez BEŠTER Tabela 6: FREKVENCE, POVPREČJA RANGOV TER MEDIANE PO SKUPINAH PODJETIJ TER KRUSKAL-WALLISOV TEST RANGOV ODSTOTNIH MEDLETNIH SPREMEMB IZBRANIH FINANČNIH KAZALNIKOV: 2021/2019 finančni kazalniki pričakovani učinki pan- demije / statistika (1) pozitivno ali nev- tralno (2) zmerno negativno (3) zelo negativno, okrevanje 2021 (4) zelo negativno, večletno okrevanje Kruskal- Wallisov test statis- tika vred- nost PROD N 18 74 30 32 χ 2 13,142 povpr. rangov 87,8 86,6 74,1 53,9 df 3 mediana 12,5 11,3 6,3 -9,3 p 0,004 ZAP N 18 74 30 32 χ 2 14,874 povpr. rangov 102,0 82,0 76,5 54,3 df 3 mediana 10,7 0,3 -0,7 -5,8 p 0,002 NDOLG N 18 74 30 32 χ2 13,161 povpr. rangov 69,9 69,2 75,8 102,5 df 3 mediana -44,3 -32,7 -16,8 17,4 p 0,004 DELO N 18 74 30 32 χ 2 6,379 povpr. rangov 87,6 82,5 77,0 60,7 df 3 mediana 13,6 13,3 9,2 3,8 p 0,095 PROD/ZAP N 18 74 30 32 χ 2 3,996 povpr. rangov 71,7 83,7 78,4 65,7 df 3 mediana 1,8 9,0 6,6 -3,3 p 0,262 DV/ZAP N 18 74 30 32 χ2 3,608 povpr. rangov 67,1 82,3 82,1 68,0 df 3 mediana 2,5 10,1 8,7 -2,4 p 0,307 EBITDA N 18 74 30 32 χ2 9,617 povpr. rangov 76,6 84,0 84,6 56,3 df 3 mediana 12,7 17,1 19,1 -20,6 p 0,022 ROA N 18 74 30 32 χ 2 11,482 povpr. rangov 76,9 86,7 79,2 54,8 df 3 mediana -6,6 9,4 5,4 -38,8 p 0,009 ROE N 18 74 30 32 χ 2 9,931 povpr. rangov 74,7 86,4 79,4 56,8 df 3 mediana -12,1 4,2 1,0 -47,3 p 0,019 NDOLG/ EBITDA N 18 74 30 32 χ 2 6,281 povpr. rangov 63,1 74,5 76,7 93,4 df 3 mediana -74,5 -30,8 -25,1 19,8 p 0,099 PPLACA N 18 74 30 32 χ 2 1,231 povpr. rangov 68,3 78,8 82,1 75,3 df 3 mediana 6,3 11,0 9,9 10,7 p 0,746 Vir: lastna anketa 2020 in podatki iz zaključnih računov podjetij za 2019 ter 2021; n = 154. TEORIJA IN PRAKSA let. 60, 3/2023 406 Janez BEŠTER Odstotne spremembe izbranih finančnih kazalnikov v letu 2021 glede na leto 2019 v odnosu do anketnih napovedi managerjev Statistično značilne razlike v odstotnih spremembah vrednosti v letu 2021 glede na leto 2019 smo potrdili za šest od enajstih proučevanih finanč- nih kazalnikov (tabela 6): • prihodki od prodaje (PROD, χ 2 (3) = 13,142, p = 0,004), • število zaposlenih (ZAP, χ 2 (3) = 14,874, p = 0,002), • neto dolg (NDOLG, χ 2 (3) = 13,161, p = 0,004), • poslovni izid iz poslovanja, povečan za amortizacijo in odhodke za obre- sti (EBITDA, χ 2 (3) = 9,617, p = 0,022), • dobičkonosnost sredstev (ROA, χ 2 (3) = 11,482, p = 0,009) in • dobičkonosnost lastniškega kapitala (ROE, χ 2 (3) = 9,931, p = 0,019). Za prva navedena kazalnika (prihodki od prodaje ter število zaposle- nih) podobno kot pri analizi odstotnih sprememb v njunih vrednosti med letoma 2020 in 2019 ugotavljamo, da tako vrednosti rangov kot mediane od najbolj optimistične do najbolj pesimistične skupine anketiranih podjetij, glede na njihove napovedi pričakovanih učinkov pandemije ter spremljajo- čih ukrepov države, konsistentno padajo. Nasprotno velja za neto dolg, pri katerem je izjema le vrednost povprečja rangov najbolj optimistične skupine anketiranih podjetij, sicer pa tako vred- nosti povprečnih rangov kot mediane od najbolj optimističnih do najbolj pesimističnih podjetij rastejo. Pri ostalih treh finančnih kazalnikih, pri katerih smo potrdili statistično značilne razlike med skupinami podjetij z različnimi napovedmi pričakova- nih učinkov pandemije ter spremljajočih ukrepov države, povezava ni več enosmerna, ampak odseva večjo kompleksnost razmerij, zato uporabimo Dunnov post hoc test razlik v povprečnih vrednostih rangov po parih sku- pin (rezultati v tabelah 7, 8 in 9). Dunnov post hoc test razlik v povprečnih vrednostih rangov je pokazal statistično značilne razlike pri vseh treh kazalnikih (poslovni izid iz poslova- nja, povečan za amortizacijo in odhodke za obresti (EBITDA), dobičkonos- nost sredstev (ROA) in dobičkonosnost lastniškega kapitala (ROE)) le med dvema skupinama podjetij – tistimi z napovedanimi zmerno negativnimi (2) ter podjetji z napovedanimi najbolj negativnimi učinki (4). Vrednosti vseh treh finančnih kazalnikov so višje za podjetja z napovedanimi zmerno negativnimi učinki. TEORIJA IN PRAKSA let. 60, 3/2023 407 Janez BEŠTER Tabela 7: REZULTATI DUNNOVEGA POST HOC TESTA RAZLIK V POVPREČNIH VREDNOSTIH RANGOV PO PARIH SKUPIN ANKETIRANIH PODJETIJ GLEDE NA NJIHOVA PRIČAKOVANJA POSLEDIC PANDEMIJE: EBITDA (2021/2019) skupina (a) × skupina (b) test stat. std. napaka std. test stat. p popr. p 1 × 2 -7,416 11,721 -0,633 0,527 1,000 1 × 3 -7,989 13,297 -0,601 0,548 1,000 1 × 4 20,361 13,140 1,550 0,121 0,728 2 × 3 -0,573 9,653 -0,059 0,953 1,000 2 × 4 27,777 9,436 2,944 0,003 0,019 3 × 4 28,350 11,334 2,501 0,012 0,074 Vir: lastna anketa 2021 in podatki iz zaključnih računov podjetij za 2019; n = 154. Tabela 8: REZULTATI DUNNOVEGA POST HOC TESTA RAZLIK V POVPREČNIH VREDNOSTIH RANGOV PO PARIH SKUPIN ANKETIRANIH PODJETIJ GLEDE NA NJIHOVA PRIČAKOVANJA POSLEDIC PANDEMIJE: ROA (2021/2019) skupina (a) × skupina (b) test stat. std. napaka std. test stat. p popr. p 1 × 2 -9,799 11,721 -0,836 0,403 1,000 1 × 3 -2,256 13,297 -0,170 0,865 1,000 1 × 4 22,101 13,140 1,682 0,093 0,556 2 × 3 7,543 9,653 0,781 0,435 1,000 2 × 4 31,899 9,436 3,381 0,001 0,004 3 × 4 24,356 11,334 2,149 0,032 0,190 Vir: lastna anketa 2021 in podatki iz zaključnih računov podjetij za 2019; n = 154. Tabela 9: REZULTATI DUNNOVEGA POST HOC TESTA RAZLIK V POVPREČNIH VREDNOSTIH RANGOV PO PARIH SKUPIN ANKETIRANIH PODJETIJ GLEDE NA NJIHOVA PRIČAKOVANJA POSLEDIC PANDEMIJE: ROE (2021/2019) skupina (a) × skupina (b) test stat. std. napaka std. test stat. p popr. p 1 × 2 -11,643 11,721 -0,993 0,321 1,000 1 × 3 -4,644 13,297 -0,349 0,727 1,000 1 × 4 17,910 13,140 1,363 0,173 1,000 2 × 3 6,998 9,653 0,725 0,468 1,000 2 × 4 29,552 9,436 3,132 0,002 0,010 3 × 4 22,554 11,334 1,990 0,047 0,280 Vir: lastna anketa 2021 in podatki iz zaključnih računov podjetij za 2019; n = 154. TEORIJA IN PRAKSA let. 60, 3/2023 408 Janez BEŠTER Diskusija in sklep Z analizo odgovorov 154 anketiranih podjetij na vprašanje o pričakova- nih učinkih pandemije in izbranih enajstih finančnih kazalnikov teh podjetij za leta 2019, 2020 in 2021 tako odgovarjamo na uvodoma zastavljeni razi- skovalni vprašanji in ugotavljamo, da: • napovedi anketiranih managerjev glede pričakovanih učinkov pande- mije niso bile statistično značilno povezane s preteklimi poslovnimi rezultati njihovih podjetij, • so bile te napovedi praviloma statistično značilno in vsebinsko (smerno) smiselno povezane z relativnimi spremembami desetih od enajstih testi- ranih finančnih kazalnikov v letu 2020 glede na leto 2019 ter šestih od enajstih finančnih kazalnikov v letu 2021 glede na leto 2019. Prva ugotovitev je presenetljiva, saj je logično pričakovanje, da krizno obdobje lažje preživijo podjetja, ki jih ta doseže v boljši finančni kondiciji (kot npr. ugotavljata Connell Garcia in Ho, 2021). Tako bi npr. pričakovali, da bodo imela podjetja z boljšim preteklim poslovnim izidom, večjim pre- sežnim denarnim tokom, boljšo sposobnostjo servisiranja dolga tudi bolj optimistične napovedi glede pričakovanih učinkov ekstremnega dogodka, kot je bila pandemija. Vendar naša analiza kaže, da so bili ključni dejav- niki »problematičnosti« pandemije za posamezna podjetja zunaj domene finančne analize zaključnih računov podjetij oz. njihovih preteklih poslov- nih rezultatov. Nasprotno, potrdili smo statistično značilne in praviloma vsebinsko (smerno) smiselne povezave med napovedmi anketiranih managerjev ter relativnimi spremembami njihovih dejanskih poslovnih rezultatov leta 2020 glede na leto 2019. Tako so podjetja z bolj pesimističnimi anketnimi napovedmi učinkov pandemije v letu 2020 glede na predhodno leto doži- vela večje krčenje prihodkov od prodaje, večje krčenje števila zaposlenih in večje zmanjšanje dobičkonosnosti kot manj pesimistična podjetja. Najbolj optimistična podjetja so celo povečala prihodke od prodaje ter število zaposlenih glede na predhodno leto. Obenem so povečala dobičkonosnost sredstev, ne pa tudi dobičkonosnosti lastniškega kapitala (vendar so imela najmanjše zmanjšanje vrednosti tega kazalnika). Neto zadolžitev in neto zadolžitev glede na poslovni izid iz poslovanja, povečan za amortizacijo in odhodke od obresti, sta se glede na leto 2019 povečala le v skupini podjetij z najbolj pesimističnimi napovedmi učinkov pandemije, medtem ko sta se v drugih skupinah relativno zmanjšala, najbolj v najbolj optimistični skupini. Za oba kazalnika produktivnosti (prihodki od prodaje na zaposle- nega ter dodana vrednost na zaposlenega) ter poslovni izid iz poslovanja, povečan za amortizacijo in odhodke od obresti, velja, da povezave med TEORIJA IN PRAKSA let. 60, 3/2023 409 Janez BEŠTER napovedmi in relativnimi spremembami teh kazalnikov niso tako konsisten- tno enosmerne. Natančnejši vpogled v razlike med pari posameznih skupin namreč razkrije, da statistično značilne razlike pri teh kazalnikih potrdimo le med skupino z napovedanimi zmerno negativnimi učinki in najbolj pesi- mističnima skupinama. Podjetja z zmerno negativnimi učinki so namreč sta- tistično značilno bolj kot ti dve skupini povečala svojo produktivnost, hkrati pa so imela tudi značilno višje vrednosti poslovnega izida iz poslovanja, povečanega za amortizacijo in odhodke od obresti. Navedeno pomeni, da je večina anketiranih managerjev zelo uspešno napovedala smer in stopnjo problematičnosti pričakovanih učinkov pan- demije za njihova podjetja. Glede na izjemnost pandemije, ki je nastopila povsem nepričakovano, hkrati pa povzročila izjemne omejitve v poslovanju podjetij, gibanju ljudi, kot tudi prekinitve v delovanju globalnih verig vred- nosti, je takšna uspešnost napovedi managerjev presenetljiva. Primerjava relativnih sprememb finančnih kazalnikov za leto 2021 glede na leto 2019 v odnosu do anketnih napovedi anketiranih podjetij je stati- stično značilne razlike pokazala pri šestih od desetih finančnih kazalnikov, ki smo jih potrdili za statistično značilne že pri odstotnih spremembah leta 2020 glede na 2019. To pomeni, da je vsaj del razlik v poslovni uspešnosti podjetij, ki jih je povzročila pandemija v letu 2020, vztrajal tudi v letu 2021. Na osnovi analize našega vzorca 154 anketiranih podjetij tako ugotav- ljamo, da so na podjetniški ravni pretekli poslovni rezultati slab napove- dovalec pričakovanih učinkov izjemnih dogodkov, kot je bila pandemija COVID-19, da so v takem primeru (lahko) odločilni »izvenbilančni« dejav- niki in da so bili anketiranih managerji slovenskih podjetij kljub nepredvi- dljivosti in kompleksnosti izjemnih dogodkov uspešni v oceni učinkov na njihovo tekoče in bodoče poslovanje. Nazadnje velja ponoviti, da je anketiranje potekalo v časovnem razponu sedmih tednov, da zato ni mogoče trditi, da so imeli vsi anketirani v času izpolnjevanju anket za svoja podjetja na razpolago povsem enake informa- cije kot drugi anketirani v vzorcu in da se tudi dejanska situacija (tako na trgu kot s stališča obljubljene ali dejanske pomoči države) med anketira- nimi predstavniki podjetij v sedmih tednih anketiranja ni spreminjala. Ali bi izvedba anketiranja v krajšem časovnem obdobju (npr. v tednu ali dveh) lahko dodatno izboljšala kakovost naših ugotovitev, ne vemo. Med glavnimi omejitvami izpostavljamo še velikost vzorca, ki ne omo- goča nadaljnje poglobitve analize glede na dejavnost podjetij, saj je bilo šte- vilo podjetij v posameznih dejavnostih (dve- in še posebej trimestnih SKD- skupinah) premajhno za uporabo standardnih statističnih metod. Tako ne vemo, ali so bile med podjetji iz različnih dejavnosti statistično značilne raz- like tako v samih napovedih pričakovanih učinkov pandemije glede na pre- tekle poslovne rezultate kot v uspešnosti teh napovedi glede na dejanske TEORIJA IN PRAKSA let. 60, 3/2023 410 Janez BEŠTER poslovne rezultate v letih 2020 in 2021. Nadaljnja analiza razlik med podjetji v posameznih dejavnostih bi bila mogoča z metodologijo študije primerov, ki pa metodološko in vsebinsko presega okvire tega članka. LITERATURA Belitski, Maksim, Christina Guenther, Alexander S. Kritikos in Roy Thurik (2022): Economic effects of the COVID-19 pandemic on entrepreneurship and small businesses. Small Business Economics 58 (2): 365–370. Dostopno prek https:// link.springer.com/article/10.1007/s11187-021-00544-y, 11. 3. 2022. Cirera, Xavier, Marcio Cruz, Elwyn Davies, Arti Grover, Leonardo Iacovone, Jose Ernesto Lopez Cordova, Denis Medvedev, Franklin Okechukwu Maduko, Gaurav Nayyar, Santiago Reyes Ortega in Jesica Torres (2021): Policies to sup- port businesses through the COVID-19 shock: A firm-level perspective. (Policy Research Working Paper No. 9506). World Bank. Dostopno prek https://doi. org/10.1596/1813-9450-9506, 22. 3. 2022. Connell Garcia, William in Victor Ho (2021): What Types of Firms Become Illiquid as a Result of COVID-19? A Firm-Level Perspective Using French Data. European Economy – Discussion Papers 2015 – 136, Directorate General Economic and Financial Affairs (DG ECFIN), European Commission. Dostopno prek https:// ideas.repec.org/p/euf/dispap/136.html, 21. 1. 2023. Dai, Ruochen, Hao Feng, Junpeng Hu, Quan Jin, Huiwen Li, Ranran Wang, Ruixin Wang, Lihe Xu, Xiaobo Zhang (2021): The impact of COVID-19 on small and medium-sized enterprises (SMEs): Evidence from two-wave phone surveys in China. China Economic Review, 67. Dostopno prek https://www.sciencedirect. com/science/article/pii/S1043951X21000250, 11. 3. 2022. De Vet, Jan Maarten, Daniel Nigohosyan, Jorge Núñez Ferrer, Ann-KristinGross, Silvia Kuehl in Michael Flickenschild (2022): Impacts of the COVID-19 pan- demic on EU industries, Publication for the Committee on Industry, Research and Energy, Policy Department for Economic, Scientific and Quality of Life Policies, European Parliament, Luxembourg. Dostopno prek https://www.euro- parl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2021/662903/IPOL_STU(2021)662903_ EN.pdf, 15. 1. 2023. Dun&Bradstreet (2022): GVIN. Dostopno prek https://www.gvin.com/IskalnikCE/ Pages/SearchResult.aspx?Mode=GvinSI&App=GvinIskalnikSI&Kontekst=5&La ng=sl-SI, 12. 10. 2022. Estrin, Demitry, Jane Tang, in Vidya Subramani (2020): A better model for eco- nomic forecasting during the pandemic. Business and Society. Harvard Business Review. Dostopno prek https://hbr.org/2020/11/a-better-model-for-economic- forecasting-during-the-pandemic, 10. 11. 2020. Fernández-Cerezo, Alejandro, Beatriz González, Mario Izquierdo in Enrique Moral-Benito (2021): Firm-level Heterogeneity in the Impact of the COVID-19 Pandemic. Banco De Espána. Documentos de Trabajo, 2120. Dostopno prek https://www.bde.es/f/webbde/SES/Secciones/Publicaciones/Publicaciones Seriadas/DocumentosTrabajo/21/Files/dt2120e.pdf, 13. 3. 2022. Ferrara, Laurent in Xuguang Simon Sheng (2022): Guest editorial: Economic fore- TEORIJA IN PRAKSA let. 60, 3/2023 411 Janez BEŠTER casting in times of COVID-19. International Journal of Forecasting 38 (2): 527– 528. Hurley, James, Sudipto Karmakar, Elena Markoska, Eryk Walczak in Danny Walker (2021): Impacts of the Covid-19 crisis: evidence from 2 million UK SMEs. Bank of England: Staff Working Paper, 924. Dostopno prek https://www.bankofeng- land.co.uk/-/media/boe/files/working-paper/2021/impacts-of-the-covid-19-cri- sis-evidence-from-2-million-uk-smes.pdf?la=en&hash=FC4EA425DDB9AD8762 C268DF73F00FEF2216CAFD, 11. 3. 2022. IMF – International Monetary Fund (2022): World Economic Outlook Update: Rising Caseloads, a Disrupted Recovery, and Higher Inflation. World Economic Outlook Reports. Dostopno prek https://www.imf.org/en/Publications/WEO/ Issues/2022/01/25/world-economic-outlook-update-january-2022, 20. 01. 2023. Ioannidis, John P. A., Sally Cripps in Martin A. Tanner (2022): Forecasting for COVID-19 has failed. International Journal of Forecasting 38: 423–438. Mena, Carlos, Antonios Karatzas in Carsten Hansen (2022): International trade resil- ience and the Covid-19 pandemic. Journal of Business Research 138: 77–91. Meyer, Brent H., Brian Prescott in Xuguang Simon Sheng (2022): The impact of the COVID-19 pandemic on business expectations. International Journal of Forecasting 38 (2): 529–544. OECD – Organisation for EconomicCo-operation and Development (2022): OECD Policy Responses to Coronavirus (COVID-19): First lesson from government evaluations of COVID-19 responses. Dostopno prek https://www.oecd.org/cor- onavirus/policy-responses/first-lessons-from-government-evaluations-of-covid- 19-responses-a-synthesis-483507d6/, 24. 1. 2022. Onyeaka, Helen, Christian K. Anumudu, Zainab T. Al-Sharify, Esther Egele-Godswill in Paul Mbaegbu (2021): COVID-19 pandemic: A review of the global lock- down and its far-reaching effects. Science Progress 104 (2), 368504211019854. Dostopno prek https://doi.org/10.1177/00368504211019854, 26. 10. 2022. O’Trakoun, John (2022): Business forecasting during the pandemic. Business Economics 57: 95–110. Dostopno prek https://doi.org/10.1057/s11369-022- 00267-2, 26. 10. 2022. Pohlman, Arne in Oliver Reynolds (2020): Why Economic Forecasting Is So Difficult in the Pandemic. Harvard Business Review. Dostopno prek https:// hbr.org/2020/05/why-economic-forecasting-is-so-difficult-in-the-pandemic, 28. 10. 2022. Ross, Chase P. in Sharon Y. Ross (2020): Forecasting the Economy During COVID- 19. Yale School of Management. Dostopno prek https://som.yale.edu/blog/ forecasting-the-economy-during-covid-19, 26. 10. 2022. Sonobe, Tetsushi, Asami Takeda, Susumu Yoshida in Hoa Thi Truong (2021): The Impacts of the COVID-19 Pandemic on Micro, Small, and Medium Enterprises in Asia and Their Digitalization Responses. ADBI Working Paper Series, 1241. Dostopno prek https://www.adb.org/sites/default/files/publication/692466/ adbi-wp1241.pdf, 12. 3. 2022. Tressel, Thierry in Xiaodan Ding (2021): Global Corporate Stress Tests – Impact of the COVID-19 Pandemic and Policy Responses. IMF Working Papers, 212. TEORIJA IN PRAKSA let. 60, 3/2023 412 Janez BEŠTER Dostopno prek https://www.imf.org/en/Publications/WP/Issues/2021/08/06/ Global-Corporate-Stress-Tests-Impact-of-the-COVID-19-Pandemic-and-Policy- Responses-462555, 14. 3. 2022. Valla, Natacha in François Miguet (2022): How have major economies responded to the COVID-19 pandemic? Consequences for growth trajectories and debt sustainability. European Parliament, Policy Department for Economic, Scientific and Quality of Life Policies. Dostopno prek https://www.europarl.europa.eu/ RegData/etudes/STUD/2022/699531/IPOL_STU(2022)699531_EN.pdf, 15. 1. 2023. Zhang, Jinjin, Jinyu Wu, Yalin Luo, Ziyan Huang in Ruzhen He (2022): COVID-19 pandemic, limited attention, and analyst forecast dispersion. Finance Research Letters, 50, 103322. Dostopno prek https://doi.org/10.1016/j.frl.2022.103322, 15. 1. 2023. VIRI ECB – Evropska centralna banka (2021): Leto 2020 na kratko. Dostopno prek https: //www.ecb.europa.eu/pub/annual/html/ar2020~4960fb81ae.sl.html, 28. 1. 2023. Statistični urad Republike Slovenije (2022): Slovenija od 1991 do danes, pre- gled statističnih podatkov. Dostopno prek https://www.stat.si/statweb/File/ DocSysFile/11463/Slovenija-30-let.pdf, 28. 1. 2023.