IB revija Revija za strokovna in metodološka vprašanja trajnostnega razvoja ISSN 1318-2803 št. 1 / letnik XLVI / 2012 Izdajatelj: UMAR, Ljubljana, Gregorčičeva 27 Glavna in odgovorna urednica: dr. Alenka Kajzer Tehnična urednica: Urška Sodja Uredniški odbor: dr. Pavle Gmeiner, prof. dr. Drago Kos, mag. Stanka Kukar, prof. dr. Marjan Ravbar, prof. dr. Matija Rojec, prof. dr. Tine Stanovnik, prof. dr. Pavle Sicherl, prof. dr. Janez Šušteršič, dr. Boris Pleskovič Oblikovanje: Katja Korinšek, Pristop Računalniška postavitev: mag. Saša Brečko Tisk: Tiskarna Littera Picta d.o.o. Naklada: 160 izvodov Revija je vpisana v mednarodno podatkovno bazo Internet Securities in uvrščena v Journal of Economic Literature. IB revijo subvencionira Javna agencija za knjigo Republike Slovenije. © Razmnoževanje publikacije ali njenih delov ni dovoljeno. Objava besedila in podatkov v celoti ali deloma je dovoljena le z navedbo vira. Kazalo Aljaž Kunčič: Institucije in razvoj formalnega institucionalnega okolja v Sloveniji.......5 Richard Sendi: Druga stanovanjska reforma: ustanovitev Direktorata za stanovanja ..................................................................................................................................21 Matevž Raškovic, Boštjan Udovič, Sebastian Horvat, Rok Jamnik in Vid Tomic: Analiza medsebojnih izvoznih vzorcev majhnih držav Evropske Unije (EU-27) z analizo omrežij: prikaz treh uteženih mer središčnosti ..................................................31 Renata Slabe Erker, Tjaša Bartolj, Boris Majcen: Razlike v prediktorjih prostočasne telesne dejavnosti med evropskimi državami in Slovenijo...............................................45 Tine Stanovnik, Miroslav Verbič: Porazdelitev plač in dohodkov zaposlenih v Sloveniji v obdobju 1991-2009...........................................................................................57 Matjaž Uršič: Med deklarativnostjo in aktivizmom - javno mnenje in izvajanje novih prometnih ureditev v Ljubljani...............................................................................................71 Spoštovane bralke in bralci, pred vami je prva letošnja številka Ib-revije. Prinaša šest člankov, ki obravnavajo raznolike teme. Prispevki tako analizirajo institucionalni okvir in stanovanjsko politiko v Sloveniji. Prikazujejo uporabnost analize omrežij pri analizi izvoznih vzorcev držav EU-27 in analizirajo dejavnike prostočasne telesne dejavnosti v Sloveniji. Zanimive pa so tudi ugotovitve analize neenakosti v porazdelitvi dohodkov zaposlenih v Sloveniji v obdobju 1991-2009 in predstavitev javnega mnenja o spremembah prometne ureditve v Ljubljani. Kunčič obravnava razvoj institucionalnega okvira Slovenije s pomočjo klasifikacijskega okvira, ki ga poveže z empiričnimi kazalniki in jih razdeli v homogene skupine pravnih, političnih in ekonomskih institucij. V analizi ugotavlja, da v mednarodni primerjavi naša država po kakovosti ekonomskih institucij stagnira, po kakovosti političnih pa pada. Najslabše se uvršča pri pravnih institucijah, kjer najhitreje izgublja mednarodno konkurenčnost. Sendi analizira stanovanjsko politiko v Sloveniji z analizo delovanja Stanovanjskega sklada Republike Slovenije, ki po njegovem mnenju ni ustrezno, zato predlaga njegovo razpustitev. Avtor meni, da je že skrajni čas za izvedbo 'druge stanovanjske reforme' (v tem primeru štejemo reformo iz leta 1991 kot prvo), podaja pa nekaj predlogov za njeno oblikovanje. Raškovič in Udovič v okviru t. i. omrežnega pristopa z analizo omrežij prikazujeta uporabnost in komplementarnost tega pristopa za analizo medsebojnih izvoznih vzorcev držav EU v primerjavi z neoklasičnim analitičnim pristopom. Skupina raziskovalcev z Inštituta za ekonomska raziskovanja avtorjev predstavlja analizo razlike v prediktorjih prostočasne telesne dejavnosti med evropskimi državami in Slovenijo. Avtorji ugotavljajo, da so prikrajšane skupine državljanov: starejši, prebivalci kmečkih območij, nižje izobraženi, osebe z otroki, osebe z nižjim dohodkom in družbenim statusom ter osebe slabšega zdravja. Empirični rezultati kažejo, da bi bilo smiselno razmisliti o spremembi osredotočenosti športne politike k javnemu interesu zdrave in zadovoljne družbe ter o konkretnih ukrepih, namenjenih prikrajšanim skupinam. Stanovnik in Verbič pa predstavljata analizo neenakosti v porazdelitvi dohodkov zaposlenih v Sloveniji v obdobju 1991-2009. Avtorja ugotavljata, da se je dohodkovna neenakost pri porazdelitvi dohodka zaposlenih v tem dolgem obdobju nekoliko povečala, vendar je neenakost porazdelitve neto dohodka zaposlenih dokaj stabilna in kaže celo znake zniževanja. Avtorja ocenjujeta, da se je progresivnost dohodnine v tem obdobju povečala. Uršič pa predstavlja dojemanje sprememb prometne ureditve v Ljubljani s strani različnih skupin prebivalcev. Avtor poudarja, da je treba zaradi vpliva sprememb prometne ureditve na kakovost življenja načrtovane spremembe v prometni ureditvi predložiti v podrobni pregled prebivalcem. Načrtovanje prometne ureditve namreč prebivalci dojemajo kot obliko posvetovanja in interaktivnega upravljanja, kjer naj se skuša oceniti stopnja legitimnosti načrtovanih sprememb in uravnavati interese med različnimi skupinami. Prijetno branje vam želi Alenka Kajzer, urednica INSTITUCIJE IN RAZVOJ FORMALNEGA INSTITUCIONALNEGA OKOLJA V SLOVENIJI Aljaž Kunčič, raziskovalec, Center za proučevanje mednarodnih odnosov, Fakulteta za družbene vede, Univerza v Ljubljani UDK 35.07 (497.4) JEL: P480, F550, B520 Povzetek Članek s področja nove institucionalne ekonomike preučuje institucije. Z njim vzpostavljamo enoten okvir tega preučevanja, nato pa prikažemo razvoj institucionalnega okvira Slovenije v mednarodni primerjavi in znotraj države. Najprej predstavimo in primerjamo različne načine razvrščanja institucij, nato teoretične koncepte le-teh na podlagi najprimernejšega klasifikacijskega okvira povežemo z empiričnimi kazalniki, katere razdelimo v homogene skupine pravnih, političnih in ekonomskih institucij. V vsaki skupini za vse evropske države izračunamo faktorske vrednosti, ki zajemajo latentno kakovost institucij vsake skupine, in uvrstimo Slovenijo na evropsko lestvico kakovosti institucij (ELKI) v vsakem letu. Izkaže se, da v mednarodni primerjavi naša država po kakovosti ekonomskih institucij stagnira, po kakovosti političnih pa pada. Najslabše jo odnese pri pravnih institucijah, kjer najhitreje izgublja mednarodno konkurenčnost. Rezultati dinamike institucij v Sloveniji kažejo, da ekonomske in politične institucije nazadujejo le relativno (mednarodno), medtem ko lahko pogojno zatrdimo, da se absolutno (v državi) izboljšujejo. Članek potrjuje še prevladujoče javno mnenje o nedelovanju pravne države, saj razkriva, da se kakovost pravnih institucij v Sloveniji slabša relativno (mednarodno), pa tudi absolutno (v državi), kar je najbolj skrb zbujajoče. Ključne besede: institucije, konkurenčnost, institucionalne spremembe Abstract This paper focuses on institutions within the field of New Institutional Economics. The paper sets up a common framework for examining institutions, and then uses this framework to depict the dynamics of the institutional environment in Slovenia, both in an international comparison as well as within the country. The different classifications systems for institutions are presented and discussed, and then the empirical proxies for institutions are clustered within the most suitable classification system, which sorts institutions into three homogenous institutional groups: legal, political and economic institutions. Within each group, we calculate the latent institutional factors for all European countries, which denote the quality of institutions, and use these factor scores to rank Slovenia on the European quality of institutions index (EQII) in each year. The results show that Slovenia is stagnating in an international comparison of economic institutions, while it is slowly loosing competitiveness in political institutions. The worst result is seen in the dynamics of legal institutions, where the loss of international competitiveness for Slovenia is the quickest and largest. The results of institutional dynamics within Slovenia imply that economic and political institutions are worsening only relatively in comparison to other countries, but are improving absolutely within the country, while the legal institutions are both worsening relatively to the others, as well as absolutely within the country. Furthermore, this paper confirms the mainstream public perception of a poorly functioning legal state, as the quality of legal institutions in Slovenia is declining relatively — internationally, as well as absolutely — within the country, which is a cause of utmost concern. Key words: institutions, competitiveness, institutional change »Ko se bo večina ekonomistov spremenila, bodo ekonomisti prevladujoče ekonomske misli sprejeli pomembnost obravnave ekonomskih sistemov na ta način in trdili, da so to vedeli že od nekdaj.«1 (Coase, 1998) 1. Uvod Prevladujoča veja ekonomske znanosti v obliki neoklasične ekonomije ni generična. Njena uporaba 1 »When the majority of economists have changed, mainstream economists will acknowledge the importance of examining the economic system in this way and will claim that they knew it all along. « v različnih okvirih, okoljih ali razmerah ne zagotavlja konsistentnih rezultatov. Družbena razmerja in interakcije se namreč ne dogajajo v vakuumu, čeprav so večino časa preučevani na ta način. Ekonomski pristop k raziskovanju običajno endogenizira samo tiste faktorje, ki so središče preučevanja, druge pa izključi kot eksogene, dasiravno imajo tudi izključeni faktorji svoj vpliv na interakcije subjektov, bodisi posameznikov, organizacij, podjetijali tudi držav. Preučevanje teh faktorjev, ki nekako določajo in oblikujejo okolje, v katerem so pojavi, ki jih raziskuje ekonomija, je osnovno vodilo nove institucionalne ekonomike. Cilj tega članka je dvojen. Prvič, da postavi klasifikacijski okvir preučevanju institucij, znotraj katerega je mogoče govoriti o različnih tipih le-teh, in ga poveže z empiričnimi kazalniki, ki te institucije zajemajo. Drugi cilj je prikaz institucionalnega okolja Slovenije v zadnjih 20 letih, pri čemer nas zanima institucionalni razvoj v državi, še bolj pa institucionalni razvoj Slovenije v primerjavi z drugimi državami. Navkljub znanstveni obliki tega prispevka je članek poleg znanstveni skupnosti namenjen še slovenski izvršilni veji oblasti kot opozorilo in prikaz stanja, s katerim ne bi smeli biti zadovoljni. Institucije so v literaturi od leta 2000 vse pogosteje uporabljene in preučevane. Na makroekonomski ravni imajo razlagalno moč pri gospodarski rasti in razlikah med dohodki na prebivalca po svetu, na mikroravni pa so prav tako pomembne za interakcije med subjekti -pri formalnih institucijah lahko opozorimo predvsem na vpliv na podjetja. Obstoječa podjetja potrebujejo za vsakodnevno poslovanje namreč pregledno in čim lažje razumljivo regulacijo, jasno in učinkovito pravno zakonodajo in njeno uresničevanje, podjetja v ustanavljanju pa poleg že omenjenega potrebujejo še čim manj birokratskih ovir pri samem ustanavljanju in drugih vstopnih stroškov, ki so povezani z regulacijo, birokracijo in pravnim sistemom. Na podlagi razvrstitve institucij glede na vsebino v članku konceptualiziramo tri skupine institucij: pravne, politične in ekonomske. S konfirmacijsko faktorsko analizo pokažemo, da so vse tri skupine empiričnih institucionalnih kazalnikov homogene, znotrajvsake skupine pa za vsako državo v Evropi in leto izračunamo faktorske vrednosti, ki predstavljajo latentno kakovost bodisi pravnega, političnega ali ekonomskega institucionalnega okolja. Evropske države na podlagi kakovosti vseh treh formalnih institucij trikrat razvrstimo na evropsko lestvico kakovosti institucij(ELKI). V primerjavi z drugimi državami Slovenija na ekonomski ELKI stagnira, na politični in pravni pa pada, pri čemer je izgubljanje institucionalne konkurenčnosti najočitnejše prav pri pravnih institucijah. Izkaže se še, da je padanje predvsem na pravni ELKI posledica ne le sorazmernega nazadovanja Slovenije glede na druge države, temveč da se kakovost slovenskega pravnega institucionalnega okolja slabša tudi absolutno, v državi sami. Daljši uvod v novo institucionalno ekonomiko in institucije, podatkovna zbirka kakovosti pravnih, političnih in ekonomskih institucijza večino držav po svetu v obdobju 1990 do 2010 ter pripadajoča primerjalna analiza držav so prosto dostopni na avtorjevi spletni strani http://sites.google.com/site/aljazkuncic/. Pričujoči članek je sestavljen iz petih delov. V drugem delu je predstavljena obstoječa razvrstitev institucij, te pa so tudi opredeljene. V tretjem delu so navedeni empirični kazalniki, ki ustrezajo izbranim institucionalnim konceptom. V četrtem delu opišemo uporabljene podatke in navedemo opisno statistiko. V petem delu empirično predstavimo in razložimo razvoj institucionalnega okolja v Sloveniji z mednarodne in državne ravni. V šestem delu pa povzamemo glavne ugotovitve članka. 2. Opredelitev in razvrstitev institucij Čeprav je pomembnost institucijv ekonomski analizi danes že splošno priznana in so institucije vključene v čedalje večji del raziskav, zanje še vedno ni vzpostavljenega enotnega klasifikacijskega sistema in opredelitev. Razlog neenotnosti ni toliko v različnih opredelitvah kolikor v različnih ogrodjih, ki so uporabljena za preučevanje institucijin so lahko odvisna od preučevane tematike. Prav tako različne razvrstitve običajno niso predstavljene na istem mestu. To vrzel v literaturi želimo zapolniti, zato v tem delu pogosto uporabljene razvrstitve institucij predstavimo in razložimo. Najobičajneje in najpogosteje uporabljeno opredelitev institucij je zapisal Douglas North. Opredeljuje jih kot formalna in neformalna pravila igre ter uveljavljanje le-teh (North, 1990, 1993, 2005). North (1993) prav tako ločuje institucije od organizacij, ki so lahko subjekti oz. igralci igre. Slednji so poleg organizacij seveda lahko posamezniki, podjetja, države ali katera koli druga družbena skupina. Igra v tem okviru predstavlja kakršno koli družbeno interakcijo. Institucije v literaturi se najpogosteje razvrščajo glede na vsebino, formalnost in usidranost. Skupine institucij po različnih klasifikacijskih sistemih se do neke mere med sebojprekrivajo. Prekrivanje je mogoče celo znotrajklasifikacijskega sistema, sajimajo nekatere institucije več razsežnosti, torejlahko institucijo ob upoštevanju prve razsežnosti uvrstimo v prvo skupino, ob upoštevanju neke druge pa je lahko primernejša druga skupina ali celo obe. Pri razvrstitvi po vsebini razdelimo institucije na pravne, politične,ekonomske indružbene (Joskow, 2008), k čemur bi načelno lahko dodali še eno skupino, in sicer institucije organizacije (imenovane tudi načini upravljanja, ang. modes of governance). Pravne institucije so najširše zastopane, sajdel zakonodaje in pravnega sistema lahko najdemo pravzaprav v skorajda vseh družbenih interakcijah, razen mogoče tistih najosnovnejših oz. bioloških. Prav tako so pravne institucije večji del tistega, kar imenujemo formalne institucije pri njihovi razvrstitvi glede na formalnost. Pravne institucije obsegajo vse državne pravne institucije, začenši z ustavo in zakonodajo, pa tudi zasebne pravne institucije, ki so običajno udejanjene s pogodbami. Obseg področij in tematik, ki spadajo k pravnim institucijam, je širok, zagotovo pa so med pomembnejšimi lastninska pravica, izvor pravnega sistema in posledice ter uresničevanje oz. uveljavljanje pravnih institucij. Politične institucije kot druga skupina predstavljajo vsa tista pravila igre, ki jih uporabljamo, ko govorimo o politiki in političnem sistemu v širšem pomenu, torej ko govorimo o volivcih, volilnih sistemih in pravilih, političnih strankah in načinih vladanja ter mej moči vlade in države. Ekonomske institucije se dokaj prekrivajo s pravnimi, saj tu prav tako veliko govorimo o institucijah, ki varujejo zasebno lastnino in delujoči trg, vzpostavljajo regulacijo in ovire ter varovala pri poslovanju ali vzpostavljanju gospodarske dejavnosti. Družbene institucije so koncepti v družbi, denimo norme, prepričanja, zaupanje in družbeno sodelovanje. Gre tudi za nastajanje in razvoj socialnega kapitala in socialnih omrežij. Družbene institucije se dobro ujemajo z neformalnimi institucijami pri njihovi razvrstitvi glede na formalnost. Zadnja skupina glede na vsebino, institucije organizacije, vsebuje mikroorganizacijske institucije, torej pravila v organizacijah, ki se neposredno naslanjajo na teorijo transakcijskih stroškov. V tej skupini se raziskuje, kakšen način organizacije podjetij ali drugih družbenih struktur je najprimernejši za dosego nekega cilja, pri čemer ti načini variirajo od prostega trga na eni strani do popolnoma integriranega podjetja na drugi strani. Najpreprostejša je razvrstitev glede na formalnost institucij, saj lahko razlikujemo preprosto med dvema, večinoma neprekrivajočima se skupinama: formalnimi in neformalnimi institucijami. Ta razvrstitev sledi neposredno iz Northove opredelitve institucijin je pogosto uporabljena v literaturi v splošnejši rabi. Formalne institucije so povečini pravne, kakršne so zakonodaja in druga formalna pravila, medtem ko so neformalne institucije predvsem norme, konvencije, prepričanja, pravila obnašanja, zaupanje itd. Neformalne institucije niso nikjer izrecno zapisane, vendar so močno zastopane pod formalnim družbenim površjem in imajo vpliv na družbene interakcije. Na tem mestu gre omeniti tudi sorodno, a zgodnejšo Northovo razdelitev institucij, pri kateri govori o konstitucijskih pravilih (ustava in osnovni zakoni), operativnih pravilih (zakonodaja) in behaviorističnih normativnih pravilih, ki legitimizirajo prvi dve skupini (North, 1981). Prvi dve skupini predstavljata formalne institucije, druga skupina pa neformalne. Razvrstitev glede na usidranost (ang. embededdness) je opredelil Oliver Williamson (2000) in je ena izmed celovitejših, saj povezuje formalnost institucij z njihovo usidranostjo v družbi. Nižje ravni institucijso bolj neformalne, a tudi bolj usidrane v družbo in se prilagajajo počasneje, medtem ko so višje ravni formalnejše in se spreminjajo hitreje. Pogostost sprememb je od nekaj sto let na najnižji ravni do nenehnih sprememb na najvišji ravni. Nižje ravni, denimo kultura in norme, omejujejo možne spremembe na višjih ravneh, na katerih je denimo zakonodaja, obenem pa imajo tudi višje ravni povratni (a manj močan) vpliv na nižje ravni. Poleg same teoretične razvrstitve in primernosti za izbrano področje je pri izbiri najprimernejšega okvira za obravnavo institucij treba imeti v mislih tudi možnost konceptualizacije teoretičnih konstruktov. S tem v mislih v članku posežemo po razvrstitvi glede na vsebino (Joskow, 2008), pri čemer nadaljujemo s tremi, dokaj homogenimi skupinami formalnih institucij: pravnimi, političnimi in ekonomskimi. Težava pri družbenih in organizacijskih institucijah je, da je vsaka skupina teh institucij znotraj sebe še vedno preveč različna, da bi jih lahko konceptualizirali kot homogeno skupino in tako tudi obravnavali. Hkrati je za prve tri formalne skupine institucij na razpolago veliko več obstoječih in mednarodno primerljivih empiričnih kazalnikov kakor za drugi dve skupini, kjer jih je malo, še manj pa je mednarodno primerljivih. 3. Merjenje institucij in sprememb Z vprašanjem merjenja institucij je povezano vprašanje njihove konceptualizacije. Institucije so namreč latentni faktorji, zato je težko ali pa kar nemogoče najti empirične spremenljivke, ki bi bile z institucijami v linearni povezavi. Običajna rešitev v obstoječih raziskavah je, da se avtorji odločijo za enega od obstoječih empiričnih približkov, ki ga izberejo glede na raziskovalno vprašanje, in ga uporabijo v nadaljnji raziskavi ali pa uporabijo enostavno povprečje dveh ali treh kazalnikov. Druga, redko uporabljena možnost v literaturi pa je, da se obstoječi institucionalni kazalniki najprejrazčlenijo s faktorsko analizo (ali alternativno metodo glavnih komponent), katere prvi namen je odkrivanje latentnih faktorjev, ki so skupni vsem spremenljivkam, uporabljene rezultate pa uporablja naprej kot mero za kakovost institucij. Slednjo metodo uporabimo tudi v tem članku. Po pregledu literature v zvezi z novo institucionalno ekonomiko in člankov, ki uporabljajo institucije v ekonomskih kontekstih in kontekstih nekaterih drugih družbenih ved, izberemo tiste obstoječe institucionalne kazalnike, ki imajo sorazmerno veliko geografsko in časovno pokritost ter so v literaturi že preverjeni. Seznam uporabljenih kazalnikov seveda ni dokončen, obenem pa je malce arbitraren. Predstavlja neki presek dosegljivosti, preverljivosti, pokritja in uporabe v literaturi, vsekakor pa temelj, na katerem je mogoče opraviti analizo za potrebe tega članka, potem pa na tem tudi graditi. Izbrane institucionalne kazalnike razdelimo v tri razmeroma homogene skupine. Ločimo jih na pravne, politične in ekonomske, kakor izhaja iz tabele 1. Ime kazalnika, ki je najprej napisano v slovenskem prevodu, v oklepaju pa v izvirnem jeziku, označuje tudi, kaj specifično kazalnik zajema. Tri razmeroma homogene skupine institucij omogočajo zajetje latentne kakovosti legalnih, političnih in ekonomskih institucij. Razvoj teh je mogoče spremljati v eni državi ali med državami, kar je pomembno pri empirični strategiji, ki je odvisna od ravni preučevanja, saj lahko faktorsko analizo uporabimo pri opazovanju Tabela 1: Institucionalni kazalniki Skupina Vir Oznaka Pravne institucije Indeks ekonomske svobode: lastninska pravica (Index of Economic Freedom: Property Rights) The Heritage Foundation and The Wall Street Journal LI Svoboda tiska: pravno okolje (Freedom of the Press: Legal Environment)* Freedom House L2 Svoboda po svetu: državljanske svoboščine: pravna država (Freedom in the World: Civil Liberties: Rule of Law) Freedom House L3 Svoboda po svetu: državljanske svoboščine (Freedom in the World: Civil Liberties) Freedom House L3sum Indeks EFW: pravni sistem in varovanje lastninskih pravic: sodniška neodvisnost (EFW Index: Legal Structure and Security of Property Rights: Judicial Independence) Fraser Institute L4 Indeks EFW: pravni sistem in varovanje lastninske pravice: nepristranost sodišč (EFW Index: Legal Structure and Security of Property Rights: Impartial Courts) Fraser Institute L5 Indeks EFW: pravni sistem in varovanje lastninske pravice: varovanje lastninske pravice (EFW Index: Legal Structure and Security of Property Rights: Protection of Property Rights) Fraser Institute L6 Indeks EFW: pravni sistem in varovanje lastninske pravice: vojaško vmešavanje v pravno državo in politični proces (EFW Index: Legal Structure and Security of Property Rights: Military Interference in Rule of law and the Political Process) Fraser Institute L7 Indeks EFW: pravni sistem in varovanje lastninske pravice: neokrnjenost pravnega sistema (EFW Index: Legal Structure and Security of Property Rights: Integrity of the Legal System) Fraser Institute L8 Indeks EFW: pravni sistem in varovanje lastninske pravice: pravno uveljavljanje pogodb (EFW Index: Legal Structure and Security of Property Rights: Legal Enforcement of Contracts) Fraser Institute L9 Zakon in red (Law and Order) ICRG LID Pravna država (Rule of Law) WB World Governance Indicators L11 Politične institucije Svoboda tiska: politično okolje (Freedom of the Press: Political Environment)* Freedom House PI Svoboda po svetu: politične pravice: volilni proces (Freedom in the World: Political Rights: Electoral Process) Freedom House P2 Svoboda po svetu: politične pravice: politični pluralizem in udeležba (Freedom in the World: Political Rights: Political Pluralism and Participation) Freedom House P3 Svoboda po svetu: politične pravice: delovanje vlade (Freedom in the World: Political Rights: Functioning of Government) Freedom House P4 Svoboda po svetu: politične pravice (Freedom in the World: Political Rights)* Freedom House P2P3P4 Institucionalizirana demokracija - institucionalizirana avtokracija (Institutionalized Democracy - Institutionalized Autocracy) Polity IV P5 Sistemska varovala in ravnotežja moči (Checks and Balances) World Bank DPI P6 Demokratična odgovornost (Democratic Accountability) ICRG P7 Korupcija (Corruption) ICRG P8 Kakovost birokracije (Bureaucratic quality) ICRG P9 Nadzor nad korupcijo (Control of Corruption) WB World Governance Indicators P1D Ekonomske institucije Indeks ekonomske svobode: finančna svoboda (Index of Economic Freedom: Financial Freedom) The Heritage Foundation and The Wall Street Journal E1 Indeks ekonomske svobode: svoboda pred korupcijo (Index of Economic Freedom: Freedom from Corruption) The Heritage Foundation and The Wall Street Journal E2 Indeks ekonomske svobode: svoboda dela (I ndex of Economic Freedom: Labor Freedom) The Heritage Foundation and The Wall Street Journal E3 Svoboda tiska: ekonomsko okolje (Freedom of the Press: Economic Environment)* Freedom House E4 Indeks EFW: uravnavanje posojil, dela in poslovanja: uravnavanje kreditnega trga (EFW Index: Regulation of Credit, Labor and Business: Credit Market Regulations) Fraser Institute E5 Indeks EFW: uravnavanje posojil, dela in poslovanja: uravnavanje trga dela (EFW Index: Regulation of Credit, Labor and Business: Labor Market Regulations) Fraser Institute E6 Indeks EFW: uravnavanje posojil, dela in poslovanja: uravnavanje poslovanja (EFW Index: Regulation of Credit, Labor and Business: Business Regulations) Fraser Institute E7 Svoboda poslovanja (Business Freedom) The Heritage Foundation and The Wall Street Journal E8 * Merska lestvica je obratno sorazmerna - višja vrednost nakazuje nižjo kakovost. v državi v vseh obdobjih (tako dobimo notranje konsistentne rezultate po državah v času) ali pa pri opazovanju med državami v vsakem obdobju posebej (tako dobimo notranje konsistentne rezultate med državami v vsakem letu posebej). 4. Podatki in opisna statistika Podatkovno zbirko sestavimo iz spremenljivk tabele 1, pri čemer se osredotočimo na Slovenijo in druge evropske države. Obdobje pri večini kazalnikov zajema zbirke od 1995 do 2009.2 V celotni nadaljnji analizi obravnavamo institucionalni razvoj Slovenije na dva načina. Najprej analiziramo Slovenijo v mednarodnem okolju, torej v primerjavi z drugimi državami. V tej primerjavi gledamo vsako izmed 15 let posebej, standardizacijo pa zaradi mednarodne primerljivost opravimo za vsako leto posebej, a za vseh 48 držav. Tako so vrednosti kazalnikov primerljive med državami v vsakem letu, medtem ko za posamezno državo same po sebi ne predstavljajo Tabela 2: Opisna statistika za pravne institucije konsistentne časovne vrste. Potem analiziramo institucionalno okolje v državi, pri čemer obravnavamo samo Slovenijo, standardizacijo spremenljivk (potrebnih za faktorsko analizo) pa napravimo na 15 letnih podatkih za Slovenijo. Tako dobimo konsistentno časovno vrsto znotrajSlovenije, kjer so letni podatki med seboj primerljivi. Sestavljanje podatkovne zbirke in modifikacije podatkov so opisane v prilogi 1. Opisna statistika za vsako izmed treh institucionalnih skupin je prikazana v tabelah 2, 3 in 4. Tabele prikažejo povprečne vrednosti za vsako spremenljivko, njeno variabilnosti, najmanjšo in največjo vrednost ter 10, 50 in 90 percentil. Za povprečno vrednost ter 10 in 90 percentil je pri vsaki spremenljivki navedena tudi ena izmed držav, ki je najbližje tistemu percentilu oz. povprečni vrednosti. Primeri držav dajejo dokajkonsistentno sliko, da so države s slabšimi vrednostmi institucionalnih kazalnikov gospodarsko, socialno in politično praviloma manj razvite, čeprav obstajajo tudi izjeme, ki potrjujejo, da je lahko spremljanje samo enega izmed kazalnikov zavajajoče. Povp. Std. odklon Min. Maks. p 10 p 50 p 90 Primer*: povp. Primer*: p 10 Primer*: p 90 L1 62,69 24,11 10,00 95,00 30,00 70,00 90,00 Ciper Albanija Avstrija L2** 6,00 5,51 0,00 28,00 1,00 4,00 13,00 Slovaška Belgija Azerbajdžan L3 12,28 3,79 2,00 16,00 6,00 14,00 16,00 Bolgarija Armenija Andora L3sum 2,18 1,49 1,00 7,00 1,00 2,00 4,00 Belgija Andora Armenija L4 6,01 2,37 1,80 9,82 2,58 6,16 9,00 Češka Ukrajina Švica L5 5,67 2,16 1,16 9,52 2,92 5,44 8,61 Grčija Ukrajina Belgija L6 6,28 2,07 1,22 9,61 3,36 6,48 8,89 Portugalska Bolgarija Nemčija L7 8,82 1,54 2,96 10,03 6,67 9,51 10,00 Bolgarija Albanija Češka L8 8,11 1,67 3,33 10,00 6,67 8,33 10,00 Belgija Bolgarija Danska L9 5,70 1,34 267 10,00 3,87 5,55 7,45 Albanija BIH Armenija L10 4,97 1,06 0,00 6,00 3,60 5,00 6,00 Belgija Armenija Finska L11 0,69 0,98 -1,28 1,96 -0,82 0,89 1,83 Češka Albanija Islandija * primeri držav s povprečnimi in percentilnimi vrednostmi so vzeti iz leta 2000 (2006 za L9 in L3). ** obratno sorazmerna lestvica. Tabela 3: Opisna statistika za politične institucije Povp. Std. odklon Min. Maks. p 10 p 50 p 90 Primer*: povp. Primer*: p 10 Primer*: p 90 P1** 7,92 6,97 0,00 35,00 2,00 6,00 18,00 BiH Belgija Makedonija P2 10,39 2,94 0,00 12,00 6,00 12,00 12,00 Ciper BiH Ciper P3 13,33 3,86 2,00 16,00 5,00 15,00 16,00 Španija Kosovo Belgija P4 9,34 3,08 1,00 12,00 4,00 11,00 12,00 Grčija Armenija Francija P2P3P4 2,02 1,63 1,00 7,00 1,00 1,00 5,00 Bolgarija Andora BiH P5 7,69 4,22 -7,00 10,00 4,00 10,00 10,00 Hrvaška Azerbajdžan Avstrija P6 3,82 1,47 1,00 10,00 2,00 4,00 6,00 Avstrija Albanija Irska P7 5,14 1,16 1,00 6,00 3,10 5,70 6,00 Albanija Azerbajdžan Švica P8 3,97 1,41 1,00 6,00 2,00 4,00 6,00 Ciper Albanija Danska P9 3,03 1,05 0,80 4,00 1,00 3,00 4,00 Češka Armenija Avstrija P10 0,69 1,09 --1,18 2,47 -0,86 0,71 2,15 Madžarska Gruzija Nizozemska * Primeri držav s povprečnimi in percentilnimi vrednostmi so vzeti iz leta 2000 (2006 za P2, P3 in L4). ** Obratnosorazmerna lestvica. 2 Izjeme zaradi manjkajočih podatkov v vseh letih v eni ali več institucionalnih skupinah vključujejo države: Andora, Kosovo, Lihtenštajn, Monako, San Marino in Črna gora. Tabela 4: Opisna statistika za ekonomske institucije Povp. Std. odklon Min. Maks. p 10 p 50 p 90 Primer*: povp. Primer*: p 10 Primer*: p 90 P1** 7,92 6,97 0,00 35,00 2,00 6,00 18,00 BiH Belgija Makedonija P2 10,39 2,94 0,00 12,00 6,00 12,00 12,00 Ciper BiH Ciper P3 13,33 3,86 2,00 16,00 5,00 15,00 16,00 Španija Kosovo Belgija P4 9,34 3,08 1,00 12,00 4,00 11,00 12,00 Grčija Armenija Francija P2P3P4 2,02 1,63 1,00 7,00 1,00 1,00 5,00 Bolgarija Andora BiH P5 7,69 4,22 -7,00 10,00 4,00 10,00 10,00 Hrvaška Azerbajdžan Avstrija P6 3,82 1,47 1,00 10,00 2,00 4,00 6,00 Avstrija Albanija Irska P7 5,14 1,16 1,00 6,00 3,10 5,70 6,00 Albanija Azerbajdžan Švica P8 3,97 1,41 1,00 6,00 2,00 4,00 6,00 Ciper Albanija Danska P9 3,03 1,05 0,80 4,00 1,00 3,00 4,00 Češka Armenija Avstrija P10 0,69 1,09 -1,18 2,47 -0,86 0,71 2,15 Madžarska Gruzija Nizozemska * Primeri držav s povprečnimi in percentilnimi vrednostmi so vzeti iz leta 2000 (2006 za P2, P3 in L4). ** Obratnosorazmerna lestvica. 5. Empirična analiza institucionalnega okolja V vsaki institucionalni skupini s faktorsko analizo izračunamo latentni faktor, ki predstavlja pravne, politične ali ekonomske institucije. Izračun napravimo po letih za vse države, ko primerjamo Slovenijo z mednarodnim okoljem, in izključno za Slovenijo v vseh letih za analizo sprememb v državi. Faktorska analiza je namenjena redukciji podatkov z analizo prostora skupne kovariance (korelacije) kazalnikov. Cilj faktorske analize je pojasniti povezanost med spremenljivkami in iskanje skupnih razsežnosti, pri čemer jo lahko uporabimo kot merski instrument za naše latentne spremenljivke, sajiščemo (latentne) faktorje, ki pojasnjujejo skupno varianco spremenljivk. Na vsako spremenljivko tako vplivajo primerno uteženi skupni faktorji (skupni vsem spremenljivkam) in posamezen specifičen vpliv (za vsako spremenljivko posebej). Uteži faktorjev kažejo vpliv posameznega faktorja na spremenljivko. Iz tega lahko v matrični obliki zapišemo splošni faktorski model kot X = FA + E, pri čemer je X matrika podatkov, F matrika faktorjev, A matrika uteži in E matrika specifičnih faktorjev. Predpostavke o ortogonalnosti splošnih in specifičnih faktorjev med seboj ter centriranost spremenljivk (ali standardizacija) omogočajo, da iz faktorskega modela izpeljemo faktorsko enačbo v obliki I = AA' + pri čemer je I variančna kovariančna matrika, ^ pa diagonalna matrika z variancami specifičnih faktorjev. Enačba razkriva, da lahko varianco vsakega institucionalnega kazalnika razbijemo na varianco skupnega faktorja in na specifično varianco. Delež variance kazalnika, ki je pojasnjen s skupnim faktorjem, se imenuje komunaliteta oz. skupni prostor, ki tudi nakazuje, ali je spremenljivka dober kazalnik za latentni faktor. Da lahko parametre faktorskega modela prepoznamo, mora veljati še k < (m-1)/2, pri čemer je k število faktorjev, m pa število spremenljivk (potrebni pogoj). Za specifično rešitev je treba narediti še rotacijo (zadostni pogoj). Faktorsko enačbo ocenjujemo v dveh korakih. Najprej ocenimo komunalitete, nato pa z rotacijo enolično določimo faktorske uteži. Za oceno komunalitet uporabljamo v tem članku metodo glavnih osi oz. PAF (primerna za majhne vzorce), za enolično določitev faktorskih uteži pa pravokotno rotacijo. Če iščemo samo en latentni faktor v vsaki skupini, lahko brez ozira na korelacije med faktorji uporabimo pravokotno rotacijo, pri čemer so uteži v matriki A kar enake Pearsonovim korelacijam (Ferligoj, 2010). Uporabimo rotacijo varimax, ki je najprimernejša, kadar želimo vsak kazalnik pojasniti z enim oz. minimalnim številom faktorjev. Ker ima večina spremenljivk različne merske lestvice, moramo pred faktorsko analizo spremenljivke standardizirati, pri čemer je standardizirana vrednost spremenljivke x naslednja: z = x-1/n(Ix/ax), oz. kot vhodne podatke v faktorsko analizo namesto variančno-kovariančne matrike uporabimo kar korelacijsko matriko. Faktorska analiza je primerna tudi za preverjanje naše hipoteze o homogenosti institucionalnih skupin. Pri homogenosti namreč lahko pričakujemo visoke lastne vrednosti prvega latentnega faktorja in majhne lastne vrednosti drugih faktorjev. Varianca skupine mora biti torejdobro pojasnjena z enim faktorjem. Poleg tega lahko ugotavljamo tudi, ali je kateri izmed kazalnikov neprimeren za dano skupino. Splošno pravilo v uporabi pri faktorski analizi je, da je kazalnik slab, če je njegova komunaliteta manjša od 20 %, saj to implicira, da kaže na nekaj drugega kakor vsi drugi kazalniki. 5.1. Dinamika institucij med državami Zaradi nepopolnosti podatkov zbirko dopolnimo z nekaterimi dodatki. Pri nekaterih državah jo na letni ravni dopolnimo s povprečjem vrednosti vseh držav v tistem letu. Pogoj za dopolnitev podatkov po državah je, da državi manjka le tretjina ali manjvrednosti v posameznem letu. V nasprotnem primeru je namreč država iz analize lahko izključena, čeprav ji manjka samo eden izmed vseh institucionalnih kazalnikov v tisti skupini. Pri pravnih institucijah namesto kazalnika L3 uporabimo skupni kazalnik civilnih svoboščin (L3sum). Pri političnih institucijah namesto kazalnikov P2, P3 in P4 uporabimo do leta 2006 skupni kazalnik P2P3P4, od vključno 2006 pa razdružene vrednosti. Faktorsko analizo začnemo zaradi pomanjkljivih podatkov v skupini pravnih institucij z letom 1993, pri političnih z letom 1990 in pri ekonomskih z letom 1995. Za primerjavo so najbolj smiselna leta, v katerih imamo več kazalnikov, predvsem v obdobju 1995-2008 za pravne, 1990-2009 za politične in 1995-2008 za ekonomske institucije. Faktorsko analizo vsake skupine začenjamo v letu, ko so na razpolago vsaj trije institucionalni kazalniki. Pri pravnih institucijah je to v letu 1993, pri političnih v letu 1990 in pri ekonomskih v letu 1995. Tabela 1 v prilogi 2 prikazuje faktorsko analizo skupine pravnih kazalnikov po letih. Število držav v vsakem letu se giblje od 29 do 42, pri čemer nekatere nikoli nimajo dovolj podatkov, da bi jih vključili v analizo. Primerjava lastnih vrednosti 1. kazalnika z lastnimi vrednostmi 2. kazalnika razkrije, da je naša domneva o homogenosti institucij v skupini pravilna, saj pravne spremenljivke merijo le eno latentno razsežnost - kakovost pravnih institucij. Močna je tudi pojasnjevalna moč faktorja, ki pojasni od 64 % do 95 % variance vseh kazalnikov. Kot neprimeren se pokaže kazalnik L9 (indeks EFW: pravni sistem in varovanje lastninskih pravic: pravno uveljavljanje pogodb), ki meri pravno uveljavljanje pogodb, a očitno drugače kakor drugi. Tabela 2 v prilogi 2 prikazuje faktorsko analizo skupine političnih kazalnikov. Število držav v vsakem letu se giblje od 26 do 43, a za nekatere države spet nikoli nimamo dovoljpodatkov, da bi jih vključili v analizo. Homogenost skupine je potrjena s primerjavo lastnih vrednosti 1. kazalnika z lastnimi vrednostmi 2. kazalnika. Imamo torejle eno latentno razsežnost - kakovost političnih institucij. Močna je tudi pojasnjevalna moč faktorja, ki pojasni od 59 % do 72 % variance vseh kazalnikov. Neprimeren za skupino političnih institucij je kazalnik P6 (sistemska varovala in ravnotežja moči), ki označuje število močnih akterjev v političnem prostoru. To merilo očitno ni enopomensko, saj imajo nekatere razvite države malo takšnih varovalnih mehanizmov v sistemu, nekatere pa več, podobno pa je pri manj razvitih državah. Faktorsko analizo skupine ekonomskih institucij prikazuje tabela 3 v prilogi 2. V primerjavi z drugima dvema skupinama ima ta več pomanjkljivosti. Število držav v vsakem letu se giblje od 21 do 43. Skupina je dokajhomogena, a manj od prejšnjih dveh, saj je razlika med lastno vrednostjo 1. kazalnika in lastno vrednostjo 2. kazalnika manjša kakor prej, a še vedno dovoljvelika, da lahko govorimo o eni prevladujoči latentni razsežnosti - kakovosti ekonomskih institucij. Pojasnjevalna moč faktorja je dokajmočna - pojasni od 38 % do 59 % variance vseh kazalnikov. Neprimerna kazalnika za skupino ekonomskih institucijsta tokrat dva, in sicer E3 in E6 (indeks ekonomske svobode: svoboda dela in indeks EFW: uravnavanje posojil, dela in poslovanja: uravnavanje trga dela). Oba kazalnika označujeta svobodo na trgu dela, kar se ne ujema z drugimi kazalniki, ki so bolj namenjeni poslovni svobodi podjetij. Torejkaže v nadaljnjih raziskavah morebiti razmisliti o ločevanju ekonomske svobode na dva vidika - podjetij in posameznikov. Pearsonove korelacijske koeficiente kazalnikov s faktorjem oz. uteži faktorja in končne komunalitete vsakega kazalnika za primer leta 2000 prikazuje tabela 5. Iz nje je razvidno, da sta kazalnika E6 in P6 šibka ter da so uteži tistih kazalnikov, ki imajo obratnosorazmerno mersko lestvico, negativne. Iz tega izhaja, da prvi latentni faktor v vsaki skupini vedno prikazuje kakovost institucij, torejvišja vrednost faktorja nakazuje višjo institucionalno kakovost. Rezultat faktorske analize so tudi standardizirane faktorske vrednosti, ki jih lahko po državah dobimo v vsakem letu za vsako skupino institucij. Splošen pregled si lahko ustvarimo, ko vzamemo povprečja vseh letnih vrednosti faktorjev po državah, pri čemer upoštevamo samo države, ki imajo izračunane faktorske vrednosti (in Tabela 5: Uteži faktorja in komunalitete kazalnikov Pravne institucije Politične institucije Ekonomske institucije Uteži faktorja 1 Končne komunalitete Uteži faktorja 1 Končne komunalitete Uteži faktorja 1 Končne komunalitete L1 0,87 0,76 P1* -0,95 0,90 E1 0,69 0,47 L2* -0,75 0,57 P2P3P4* -0,94 0,88 E2 0,86 0,75 L3sum* -0,88 0,77 P5 0,78 0,62 E4* -0,72 0,52 L4 0,76 0,57 P6 0,39 0,16 E5 0,87 0,76 L5 0,89 0,80 P7 0,84 0,70 E6 0,09 0,01 L6 0,81 0,66 P8 0,74 0,54 E7 0,79 0,62 L7 0,76 0,57 P9 0,88 0,78 E8 0,61 0,37 L8 0,88 0,77 P10 0,91 0,82 L10 0,90 0,81 L11 0,97 0,95 Opombe: v letu 2000, * obratno sorazmerna lestvica. tako podatke o kazalnikih) v več kakor 2/3 obravnavanih let (drugače lahko eno dobro leto spremeni vrstni red, če je edino). Povprečje faktorskih vrednosti v vsakem posameznem letuje nič oz. praktično nič in s standardnim odklonom 1, medtem ko se bodo povprečja faktorskih vrednosti po državah od tega razlikovala. Izračunamo lahko torej nekaj, kar bi imenovali kar evropska lestvica kakovosti institucij - ELKI. Povprečje faktorskih vrednosti za pravne institucije prikazuje tabela 4 v prilogi 3. Najbolj kakovostne pravne institucije najdemo v povprečju v Skandinaviji, torej na Finskem, Danskem in Norveškem, medtem ko so najslabše v Albaniji, Ukrajini in Azerbajdžanu. Slovenijo najdemo na medianskem 19. mestu, s povprečno faktorsko vrednostjo 0,24. Povprečno kakovost institucionalnega političnega okolja prikazuje tabela 5 v prilogi 3. Najboljše politične institucije najdemo v Švici in spet v treh skandinavskih državah, najslabše pa v Rusiji, Srbiji in Albaniji. Slovenija je tokrat v drugi polovici držav, na 17. mestu z vrednostjo 0,34. Kakovost ekonomskih institucij vidimo v tabeli 6 v prilogi 4: najboljše imajo v povprečju na Danskem, v Združenem kraljestvu in na Nizozemskem, najslabše pa v Ukrajini, Rusiji in Albaniji. Slovenija je spet v drugi polovici lestvice, tokrat še bolj zadaj, na 22. mestu, s povprečno vrednostjo -0,15, kar nakazuje tudi, da se je po kakovosti ekonomskih institucij v večini let uvrščala pod mediansko državo. Večina držav, ki ima več manjkajočih faktorskih vrednosti, se s svojimi povprečnimi vrednostmi uvršča za Slovenijo, zato vključitev ali izključitev teh držav iz obravnave ne vpliva bistveno na mesto, ki ga zaseda naša država na ELKI. Ker gre izključno za mednarodno primerjavo, lahko pogledamo, kako se je v času spreminjala uvrstitev Slovenije na vsaki izmed treh ELKI, pri čemer višja uvrstitev nakazuje boljkakovostne institucije in višjo mednarodno konkurenčnost. Graf 1 prikazuje dinamiko uvrstitev Slovenije v preučevanem obdobju za vse tri institucionalne faktorje, od 1995 do 2007, ko je pokritost vseh treh najboljša. Poleg samih vrednosti je vrisan v graf linearni trend. Tabela 6 prikazuje prav tako dinamiko uvrstitev za vse tri latentne institucionalne razsežnosti, vendar skupaj s pripadajočimi faktorskimi vrednostmi. Pogled na dinamiko nam ne poraja prijetnih občutkov. V grafu namreč višja vrednost nakazuje poslabšanje zunanje institucionalne konkurenčnosti. Pravne institucije kažejo najmočnejše poslabšanje v preučevanem obdobju -kakovost pravnega okolja v naši državi je v mednarodni primerjavi torej vse slabša, Slovenija pa zato izgublja konkurenčnost. Dinamika političnih institucijprav tako kaže neugodno gibanje, a z manjšim naklonom, ki konča približno na enakem mestu kakor uvrstitve po pravnih institucijah. Mednarodno gledano je tudi kakovost političnih institucij čedalje slabša. Drugače je za ekonomske institucije, saj ne kažejo nikakršnega mednarodnega poslabšanja, pri čemer je treba poudariti, da se od vseh treh razsežnosti najslabše uvrščamo na ELKI v povprečju prav na podlagi ekonomskih institucij. Ta analiza razkriva, da slovensko institucionalno okolje v mednarodni primerjavi nazaduje oz. v najboljšem stagnira, kar je problematično predvsem z vidika dobrega in konkurenčnega poslovnega okolja. V vseh primerih pa ne smemo pozabiti, da smo po absolutni kakovosti po večini še vedno v drugi polovici držav Evropske unije. Grafi: Uvrstitev Slovenije na ELKI 2007 • Pravne institucije ■ Politične institucije x EI 1) oz. manjša (a < 1) (Opsahl, Agneessens in Skvoretz, 2010: 247). 4.2.2. Središčnosti na podlagi bližine in vmesnosti Freeman (1978) opredeljuje središčnosti na podlagi bližine in na podlagi vmesnosti kot »identifikacijo in dolžino najkrajših možnih poti med oglišči omrežja«, pri čemer te dolžine poimenuje geodezične dolžine (Opsahl, Agneessens in Skvoretz, 2010: 247). Tako lahko mero središčnosti na podlagi bližine opišemo kot povprečno najbližjo dolžino med posameznim ogliščem in vsemi drugimi oglišči, ki jih lahko dosežemo iz omenjenega oglišča. Povedano preprosteje v našem kontekstu, središčnost na podlagi bližine pomeni, kako neposredno (blizu) je posamezna država povezana z vsemi drugimi državami v omrežju. Tako npr. nizka stopnja središčnosti na podlagi bližine za neko državo pomeni, da ni visoke neposredne izvozne povezave med njo in večino drugih držav, temveč da so te povezave posredne, prek drugih držav. Na drugi strani pa središčnost na podlagi vmesnosti predstavlja delež najbližjih dolžin, ki potekajo med dvema ogliščema zgolj skozi izbrano (vmesno) oglišče (Wasserman in Faust, 1994). Povedano preprostejše v našem kontekstu, središčnost na podlagi vmesnosti meri stopnjo nadzora oz. edinstvenega povezovanja izvoznih tokov med državama, ki jo ima tretja država glede na svoj edinstveni strukturni položaj v omrežju. Z vidika izračunov omenjenih dveh mer središčnosti je temelje za razvojomenjenih mer postavil že Dijkstra (1959), ki je vzpostavil osnovni algoritem za določitev najkrajših poti od oglišča i do oglišča j; pomembno pa sta njegovo delo nadaljevala in razvila Brandes (2001) in Newman (2001).7 Na podlagi prispevkov omenjenih avtorjev so Opsahl, Agneessens in Skvoretz (2010) izpeljali svoji enačbi za izračun uravnoteženih mer središčnosti na podlagi bližine in na podlagi vmesnosti, in sicer: (3) središčnost na podlagi bližine: C (i) = / dwa (i,j) -1 (4) središčnost na osnovi vmesnosti: r'w^^ — §jk (i) CB (i) = §wa § jk Če je prilagoditveni parameter a = 1, so izidi taki kakor za Dijkstrov algoritem. Če je a <1, se šibke povezave usmerjajo bolj v kratke razdalje in obratno. V naših analizah smo v vseh treh primerih vrednost prilagoditvenega parametra ohranili pri a = 1. 5. Ugotovitve Slika 2 je grafični prikaz vrednostnega omrežja medsebojnega izvoza držav članic EU-27, pri čemer se npr. povezava med državo i in j nanaša na razmerje per capita izvoza države i v državo j glede na celoten izvoz države i v vse druge države članice EU-27. Omenjeni grafični prikaz je glede na sliko 1 »prečiščen« - vsebuje namreč le povezave med dvema državama nad mejno vrednostjo 3,85 odstotka, ki predstavlja vrednost normalne porazdelitve izvoza posamezne države med preostalih 26 članic EU (torej 100/(n - 1) = 3,85). Tabela 4 v nadaljevanju prikazuje omenjene tri mere središčnosti za vse države medsebojnega izvoznega omrežja EU-27. V povezavi s središčnostjo na podlagi bližine lahko vidimo, da se države EU-27 delijo v dve skupini. Tako ima 15 držav relativno gledano višjo središčnost na podlagi bližine, ki se giblje med 0,0282 za Luksemburg in 0,0212 za Madžarsko. V drugi skupini so države z nižjo relativno središčnostjo na podlagi bližine, ki se giblje med 0,0106 za Ciper in 0,0170 za Španijo. Iz tega izhaja, da je prva skupina držav, ki ima v EU osrednejšo geografsko lego, močneje neposredno 7 Za natančnejši pregled razvoja koncepta glej Opsahl, Agneessens in Skvoretz (2010: 247-248). Slika 2: Prečiščeni grafični prikaz medsebojnega izvoznega omrežja EU-27 Vir: lasten prikaz; podatki Eurostat, 2010. Legenda: velikost oglišča (države) predstavlja število prebivalcev; oblika oglišča se nanaša na raven gospodarske razvitosti posamezne države kot deleža BDP per capita glede na povprečje EU-27 (krog - nad 100 % povprečja EU-27; kvadrat - med 80 in 100 % povprečja EU-27; trikotnik - pod 80 % povprečja EU-27); siva barva točk v grafu predstavlja države, katerih izvoz v EU predstavlja več kot 70 % njihovega celotnega izvoza, črna barva točk v grafu, pa predstavlja države, kjer izvoz v države EU predstavlja manj kot 70 % njihovega celotnega izvoza. izvozno povezana z vsemi drugimi državami EU. Druga skupina pa »pokriva« zlasti manjše otoške države in države na geografskem robu EU, s čimer je povezana tudi nižja stopnja njihove neposredne izvozne povezanosti z drugimi državami EU, zlasti s prvo skupino. Če se v tej primerjavi osredotočimo na mere središčnosti na podlagi bližine, lahko za majhne države vidimo, da imajo tiste, ki so »blizu« pomembnim gospodarstvom EU-27 (npr. Luksemburg, Estonija in Slovenija), višjo središčnost in s tem izvozno bližino kakor druge, bolj izvozno »oddaljene« majhne države (npr. Ciper). Zanimivo pa je, da se Ciper in Malta po tej meri središčnosti med seboj močno razlikujeta, čeprav sta oba majhni otoški Tabela 4: Pregled uteženih mer središčnosti za izvozne podatke držav EU-27 (per capita podatki za leto 2008 v 1000 EUR) Država Središčnost na podlagi Država Središčnost na podlagi povezav* bližine vmesnosti povezav* bližine vmesnosti Avstrija (S) 10.700 0,0227 92 Latvija (M) 2.076 0,0165 0 Belgija (S) 23.118 0,0246 98 Litva (M) 2.880 0,0181 1 Bolgarija (S) 1.190 0,0128 0 Luksemburg (M) 31.539 0,0282 0 Ciper (M) 753 0,0106 0 Malta (M) 2.205 0,0229 0 Češka (S) 8.147 0,0218 23 Nizozemska (S) 20.842 0,0246 198 Danska (S) 10.047 0,0247 25 Poljska (V) 2.363 0,0183 0 Estonija (M) 4.402 0,0228 73 Portugalska (S) 2.521 0,0168 0 Finska (S) 6.912 0,0240 104 Romunija (V) 1.103 0,0138 0 Francija (V) 4.140 0,0196 11 Slovaška (S) 7.644 0,0215 1 Nemčija (V) 7.560 0,0219 386 Slovenija (M) 7.860 0,0218 0 Grčija (S) 1.004 0,0122 27 Španija (V) 2.895 0,0170 25 Madžarska (S) 5.743 0,0212 1 Švedska (S) 8.109 0,0241 100 Irska (M) 12.184 0,0238 0 Velika Britanija (V) 2.897 0,0181 46 Italija (V) 3.634 0,0185 0 Vir: Eurostat, 2010. Legenda: M - majhna država (do 5 milijonov prebivalcev); S - srednje velika država (do 20 milijonov prebivalcev); V - velika država (nad 20 milijonov prebivalcev). *Se nanaša na vrednost t. i. output središčnosti na podlagi vrednosti povezav (kjer so osnovni podatki per capita v 1000 EUR). državi. Ciper ima na eni strani relativno nizko mero središčnosti na podlagi bližine (in je tako izvozno dokaj »oddaljen« od večine in največjih gospodarstev EU-27), medtem ko je na Malti relativno visoka (kar kaže na veliko močnejšo izvozno povezanost z večjimi sredozemskimi gospodarstvi EU). Drugače od izvozne osredotočenosti Cipra zgolj na gospodarsko zelo šibko Grčijo ima Malta močnejše izvozne povezave z gospodarsko krepkejšo Italijo in zaradi osrednejše geografske lege v Sredozemlju tudi več povezav z drugimi sredozemskimi državami. Vsebinsko so vsekakor najzanimivejši rezultati središčnosti na podlagi vmesnosti, ki so mera nekakšne »edinstvene pomembnosti« posamezne države v omrežju EU-27, sajse nanašajo na delež najkrajših možnih izvoznih poti med dvema državama, ki gredo čez posamezno državo. Kot osrednji izvozni trg v EU ima Nemčija (386) pričakovano najvišjo stopnjo središčnosti na podlagi vmesnosti. Sledijo ji Nizozemska (198) ter skandinavski izvozni velesili Finska (1D4) in Švedska (1DD). Po pričakovanju naj bi se vse majhne države po stopnji središčnosti na podlagi vmesnosti uvrščale daleč na rep sedemindvajsterice, vendar ni čisto tako. Med majhnimi državami je tako močno opazna predvsem Estonija, ki se po omenjeni stopnji središčnosti uvršča na 7. najvišje mesto. Sledi ji Litva, ki ima mero te središčnosti prav tako višjo od D; kar je vrednost, ki jo dosegajo vse druge majhne države. To nam jasno kaže, da ima zlasti Estonija zelo pomemben strukturni položaj v omrežju ter je nekakšen most v izvozu med močnimi skandinavskimi državami (zlasti Finsko in Švedsko) in preostalim delom EU. Manj pa to velja za Litvo, medtem ko druge majhne države niso pomembni izvozni »vmesni členi« v omrežju. 6. Diskusija in zaključek Namen našega članka je bil prikazati in analizirati strukturo medsebojnih izvoznih vzorcev držav članic EU-27 ter se pri tem osredotočiti na t. i. majhne države z do 5 milijoni prebivalcev. Zlasti iz grafičnega prikaza vrednostnega medsebojnega izvoznega omrežja držav EU-27 na sliki 2 je razvidna močna sestava izvoza v obliki jedra in t. i. obrobja, hkrati pa dve regionalno močni kliki, in sicer skandinavsko-baltiška ter osrednje-in vzhodnoevropska. Omenjeni prikaz z deleži izvoza v EU in zlasti v sosednje EU-države (tabela 1) pa potrjuje močno regionalno vpetost (Nau, 1995) izvoza tudi v medsebojnem izvoznem omrežju držav EU-27. Pri preizkušanju prve hipoteze, ki se nanaša na večjo nagnjenost majhnih držav k izvozu na sosednje trge, so bili v naši analizi sicer upoštevani samo sosednji EU-trgi v medsebojnem izvozu EU-27, vendar pa podatki v tabelah 1 in 3 jasno kažejo, da v povprečju majhne države niso a priori bolj nagnjene k večji geografski osredotočenosti svojega izvoza na sosednje EU-trge v okviru svojega EU-medsebojnega izvoza. Na omenjeno nagnjenost veliko boljvpliva sama geografska lega, oddaljenost od najpomembnejših izvoznih trgov in samo število sosednjih EU-držav. V skladu s tem na podlagi naše analize ne moremo potrditi prve hipoteze. Pri preverbi druge hipoteze, ki se navezuje na razmeroma visoko stopnjo univerzalnosti izvoznih vzorcev majhnih držav, prav tako ni mogoče najti ustreznih podatkov za jasno potrditev. Kakor je razvidno iz posameznih deskriptivnih statistik (tabeli 1 in 3) ter grafičnega prikaza na sliki 2, bi majhne države z vidika izvoznih vzorcev v grobem lahko razdelili v dve skupini. Prva skupina (Estonija, Litva, Latvija in Slovenija) je poleg močne izvozne povezanosti s ključnimi gospodarstvi EU vpeta v relativno močne regionalne klike. Na drugi strani pa imamo druge majhne države, ki so bolj posamično vezane predvsem na posamezna največja in najpomembnejša gospodarstva EU (npr. Irska na Veliko Britanijo, Luksemburg na Nizozemsko, Ciper na Grčijo in Malta na Italijo). Tudi pri preverbi tretje hipoteze so izsledki pokazali, da so majhne države lahko pomemben vezni člen v medsebojnem izvozu (glede na mere središčnosti na podlagi vmesnosti za Estonijo in Litvo) ter da obstajajo pomembne strukturne razlike v relativni pomembnosti posameznih majhnih držav v medsebojnem izvoznem omrežju EU-27. V tem oziru je zlasti visoka mera središčnosti na podlagi vmesnosti za Estonijo pomemben kazalec, da je tudi majhna država z le 1,3 milijona prebivalcev lahko pomemben vmesni člen v medsebojnem izvoznem omrežju držav EU-27. Pri tem pa zlasti nekateri drugi podatki (npr. o obsegu tujih neposrednih naložb) kažejo, da so te naložbe lahko, zlasti z največjih izvoznih trgov (glede Estonije sta to Finska in Švedska), pomemben vzvod omenjene »vmesnosti«. Iz tega bi se lahko veliko naučila tudi Slovenija, ki se na eni strani rada primerja z baltskimi državami (zlasti Estonijo), na drugi pa po svoji odprtosti za tuje neposredne naložbe močno zaostaja za njimi. Če poskušamo za konec še malce »pošpekulirati« glede morebitnega strukturnega položaja Slovenije po vstopu posameznih držav Zahodnega Balkana v EU (mislimo zlasti na Hrvaško v letu 2D13), bi lahko rekli, da se bo po eni strani Hrvaška vsekakor priključila t. i. srednjeevropski kliki, po drugi pa se bo stopnja vmesnosti Slovenije nekoliko povečala, čeprav najbrž ne na raven Estonije, saj je Hrvaška že zdaj močno povezana z Avstrijo, bodisi z izvozom bodisi z njenimi neposrednimi naložbami. Če se za konec vrnemo k delitvi med t. i. neoklasičnim in omrežnim analitičnim pristopom v mednarodni ekonomiji, kismogapredstavilivuvoduprispevka,bi želeli opozoriti predvsem na njuno komplementarnost v zvezi z analizo trgovinskih tokov. Pri tem vidimo uporabnost omrežnega pristopa zlasti v močnih vizualizacijah omrežij trgovinskih tokov (v našem primeru izvoza), ki se lahko uporabljajo zlasti pri eksplorativnih analizah oz. postavljanju hipotez ali primerjavi časovnih sprememb. Hkrati nam različne mere središčnosti, ki na ravni tokov (ne atributov) celovito prikažejo različne strukturne položaje posamezne države v omrežju, ponujajo zelo močne spremenljivke, ki jih lahko vključimo v vsak ekonometrični ali gravitacijski model. Literatura in viri Akerman, A., Forslid, R. (2007). Country Size, Trade, and Productivity: An Analysis of Heterogeneous Firms and Differential Beachheaded Costs, Dostopno 30. 11. 2010 na spletnem naslovu [http://www.ne.su.se/paper/ wp07_14.pdf]. Alesina, A., Spolaore, E., Wacziarag, R. (2005). Chapter 23: Trade, Growth and the Size of Countries, Handbook of Economic Growth, 1, 2, str. 1499-1542. Armstrong, H. W., Read, R. (1998). Trade and Growth in Small States: The Impact of Global Trade Liberalization, The World Economy, 21, 4, str. 563-585. Brandes, U. (2001). A Faster Algorithm for Betweeness Centrality, Journal of Mathematical Sociology, 25, str. 163-177. Blöchl, F., Theis, F. J., Vega-Redondo, F., Fisher, E. O'N. (2011). Vertex Centralities in Input-Output Networks Reveal the Structure of Modern Economies. Physical Review, 83, DOI: 10.1103/PhysRevE.83.046127. Briguglio, L. (1995). Small Island Developing States and Their Economic Vulnerabilities, World Development, 23, 9, str. 1615-1632. Buckley, P. J., Casson, M. (1993). The Internationalization of the Firm: A Reader. London, Academic Press. Collier, P., Dollar, D. (1999). Aid, Risk, and the Special Concerns of Small States. Paper presented at the World Bank - Commonwealth Secretariat Conference on Small States, February 17-19th, St. Lucia. Dostopno na [http:// worldbank.org/smallstates]. Commonwealth Advisory Group (1997). A Future for Small States: Overcoming Vulnerability. London, UK: Commonwealth Secretariat. Crossley, M. (2001). Cross-Cultural Issues, Small States and Research: Capacity Building in Belize, International Journal of Educational Development, 21, str. 217-229. Czinkota, M. R., Ronkainen, I. A., Moffett, M. H. (2004). International Business. 7. izdaja. Mason, OH: Thomson/ South-Western. Damijan, J. (1993). Velikost države in gospodarska razvitost, Slovenska ekonomska revija, 44, 6, str. 510-530. Damijan, J. (1996). Evolucija razvojnih možnosti majhnih držav, Naše gospodarstvo, 42, 1/2, str. 3-13. Damijan, J., Kostevc, Č., Polanec, S. (2010). From Innovation to Exporting or Vice Versa? The World Economy, 33, 3, str. 374-398. Davis, D. R. (1998). The Home Market, Trade, and Industrial Structure, American Economic Review, 88, str. 1264-1276. De Benedictis, L., Tajoli, L. (2011). The World Trade Network. The World Economy, 34, 8, str. 1417-1454. Dijkstra, E. W. (1959). A Note on Two Problems in Connexion to Graphs, Numerische Mathematik, 1, str. 269-271. Dow, D., Karunaratna, A. (2006). Developing a Multidimensional Instrument to Measure Psychic Distance Stimuli, Journal of International Business Studies, 37, str. 578-602. Dow, D., Ferencikova, S. (2010). More than Just National Cultural Distance: Testing New Distance Scales on FDI in Slovakia, International Business Review, 19, str. 46-58. Easterly, W., Kraay, A. (2000). Small States, Small Problems? Income, Growth, and Volatility in Small Sates, World Development, 28, 11, str. 2013-2027. Egger, P., Larch, M. (2008). Interdependent Preferential Trade Agreement Memberships: An Empirical Analysis, Journal of International Economics, 76, 2, str. 384-399. Felbermayr, G., Kohler, W. (2005). Exploring the Extensive and Intensive Margins of World Trade, Review of World Economics, 142, 4, str. 642-674. Freeman, L. C. (1978). Centrality in Social Networks. Social Networks, 1, 1, str. 215-239. Glas, M., Hisrich, D. R., Vahčič, A., Antončič, B. (1999). The Internationalization of SMEs in Transition Economies: Evidence from Slovenia, Global focus, 11, 4, str. 107-124. Goyal, S. (2009). Connections: An Introduction to the Economics of Networks. Princeton and Oxford: Princeton University Press. Goyal, S. (2011). Social Networks in Economics. V Carrington, P., Scott, J. (ur.), The SAGE Handbook of Social Network Analysis (6. poglavje). London, UK: SAGE Publications. Greaney, M. T. (2003). Reverse Importing and Asymmetric Trade and FDI: A Network Explanation, Journal of International Economics, 61, str. 453-465. Grubel, H., Lloyd, P. (1975). The Intra-Industry Trade: The Theory and Measurement of International Trade in Differentiated Products. London, UK: Basingstoke. Guo, R. (2004). How Culture Influences Foreign Trade: Evidence from the US and China, The Journal of Socio-Economics, 33, str. 785-812. Hidalgo, A. C., Hausmann, R. (2009). The Building Blocks of Economic Complexity, PNAS, 106, 26, str. 1057010575. Hilgerdt, F. (1943). The Case for Multilateral Trade. American Economic Review, 33, 1, str. 393-407. Hollensen, S. (2010). Global Marketing: An Integrated Approach. 5. izdaja. Harlow, England: Financial Times/ Prentice Hall. Holmes, T. J. (1999). Scale of Location Production and City Aize, American Economic Review, 89, str. 317-320. Holmes, T. J., Stevens, J. J. (2005). Does Home Market Size Matter for the Pattern of Trade? Journal of International Economics, 65, str. 489-505. Hummels, D. L., Klenow, P. J. (2005). The Variety and Quality of a Nation's Exports, American Economic Review, 95, 3, str. 704-723. Krugman, P., Venebles, A. J. (1995). Globalization and the Inequality of Nations, Quarterly Journal of Economics, 110, str. 857-880. Kuznets, S. (1964). Quantitative Aspects of the Economic Growth of Nations: IX. Level and Structure of Foreign Trade: Comparisons for Recent Years, Economic Development and Cultural Change, 13, 1, str. 1-106. Lancaster, K. J. (1979). Variety, Equity and Efficiency, New York, NY: Columbia University Press. Liou, F. M., Ding, C. G. (2002). Subgrouping Small States Based on Socioeconomic Characteristics, World Development, 30, 7, str. 1289-1306. Looney, R. E. (1988). Macroeconomic Consequences of Size: The Effectiveness of Government Expenditures in Smaller Developing Nations, Manchester Papers on Development, 4, str. 503-525. Magee, C. (2008). New Measure of Trade Creation and Trade Diversion, Journal of International Economics, 75, str. 349-362. Malhotra, S., Sivakumar, K., Zhu, P. (2010). A Comparative Analysis of the Role of National Culture on Foreign Market Acquisitions by U. S. Firms and Firms in Foreign Emerging Countries, Journal of Business Research, 64, 7, str. 714-722. Jackson, M. O. (2008). Social and Economic Networks. Princeton and Oxford: Princeton University Press. Jaklič, A., Svetličič, M. (2003). Enhanced Transition through Outward Internationalization. Burlington: Ashgate. Jalan, B. (1982). Problems and Policies in Small Economies. New York: St. Martin's Press. James, E. M. (1980). The Political Economy of Export Concentration, Journal of Economic Issues, 14, 4, str. 967-975. Khalaf, N. G. (1974). Country Size andTrade Concentration, Journal of Development Studies 11, 1, str. 81-90. Krugman, P. (1979). Increasing Returns, Monopolistic Competition, and International Trade, Journal of International Economics, 9, str. 469-479. Krugman, P. (1980). Scale Economies, Product Differentiation, and the Pattern of Trade, American Economic Review, 70, str. 950-959. Krugman, P. (1991). Increasing Returns and Economic Geography, Journal of Political Economy, 99, str. 483499. Meilak, C. (2008). Measuring Export Concentration: The Implication for Small States, Bank of Valletta Review, 37, str. 35-48. Melitz, J. M. (2003). The Impact of Trade on Intra-Industry Reallocations and Aggregate Industry Productivity, Econometrica, 71, str. 1695-1725. Melitz, J. M., Ottaviano, G. I. P. (2005). Market Size, Trade and Productivity, NBER Working Paper, No. 11393. Michaely, M. (1998). Partners to Preferential Trade Agreement: Implications of Varying Size, Journal of International Economics, 46, str. 73-85. Nau, H. R. (1995). Trade & Security: U. S. Policies at Cross-Purposes. Washington, D. C.: AEI Publishing. Newman, M. E. J. (2001). Scientific Collaboration Networks. II. Shortest Paths, Weighted Networks, and Centrality, Physical Review, 64, str. 016132. Opsahl, T., Agneessens, F., Skvoretz, J. (2010). Node Centrality in Weighted Networks: Generalizing Degree and Shortest Path, Social Networks, 32, str. 245-251. Porter, E. M. (1990). The Competitive Advantage of Nations. New York, NY: Free Press. Read, R. (2001). Growth Economic Development and Structural Transition in Small Vulnerable States, United Nations University Discussion Paper, No. 2001/59. Ruzzier, M., Hisrich, R. D., Antoncic, B. (2006). SME Internationalization Research: Past, Present and Future, Journal of Small Business and Enterprise Development, 13, 4, str. 476-497. Streeten, P. (1993). The special problems of small countries, World Development, 21, 2, str. 197-202. Subramanian, A., Wei, S. J. (2007). The WTO Promotes Trade, Strongly but Unevenly, Journal of International Economics, 72, str. 151-175. Syverson, C. (2004). Market Structure and Productivity: A Concrete Example, Journal of Political Economy, 112, 6, str. 1181-1222. Syverson, C. (2007). Prices, Spatial Competition, and Heterogeneous Producers: An Empirical Test, The Journal of Industrial Economics, 55, str. 197-222. Udovič, B. (2004). Nove teorije mednarodne menjave in majhne države, diplomsko delo. Ljubljana: Univerza v Ljubljani, Fakulteta za družbene vede. Udovič, B., Svetličič, M. (2007). Majhne države v novih teorijah mednarodne trgovine, Teorija in praksa, 44, 1/2, str. 29-48. Udovič, B., Raškovič, M. (2010). Export Markets and Types of International Market(ing) Cooperation of Top Slovene Exporters: Has the Crisis Taught us Nothing? MM Akademija, 15, 1, str. 69-84. UNIDO (1979). World Industry Since 1961: Progress and Prospects. Dunaj: UNIDO. Wasserman, S., Faust, K. (1994). Social Network Analysis: Methods and Applications. New York, NY: Cambridge University Press. RAZLIKE V PREDIKTORJIH PROSTOČASNE TELESNE DEJAVNOSTI MED EVROPSKIMI DRŽAVAMI IN SLOVENIJO dr. Renata Slabe Erker, višja znanstvena sodelavka, Inštitut za ekonomska raziskovanja Tjaša Bartolj, univ. dipl. ekon., mlada raziskovalka, Inštitut za ekonomska raziskovanja dr. Boris Majcen, strokovno raziskovalni svetnik, direktor, Inštitut za ekonomska raziskovanja UDK 613.65 JEL: O570 Povzetek V prispevku analiziramo razlike v prediktorjih prostočasne telesne dejavnosti med evropskimi državami in Slovenijo. V ta namen testiramo dva ordinalna logistična modela na podatkovni bazi ISSP. V skladu z obstoječimi raziskavami naši izsledki potrjujejo obstoj družbenih strukturnih razlik v športnem udejstvovanju. Ugotovili smo, da so v tem smislu prikrajšane te skupine državljanov: starejši, prebivalci kmečkih območij, nižje izobraženi, osebe z otroki, osebe z nižjim dohodkom in družbenim statusom ter osebe slabšega zdravja. Temeljni prispevek naše raziskave pa je ugotovitev, da se vpliv demografskih in drugih lastnosti na telesno dejavnost prebivalstva v Sloveniji v splošnem ne razlikuje od vplivov teh lastnosti v drugih državah. Nakazujejo se sicer razlike v vplivu mestnega okolja in povprečnega zdravja, vendar te razlike niso močno statistično značilne. Na podlagi teh empiričnih dokazov bi bilo smiselno v prihodnosti razmisliti o spremembi osredotočenosti športne politike k javnemu interesu zdrave in zadovoljne družbe ter o konkretnih ukrepih, namenjenih prikrajšanim skupinam. Ključne besede:prostočasna telesna dejavnost, prediktorji, Slovenija, javni interes, ukrepi Abstract This paper analyses the differences in predictors of leisure time physical activity between European countries and Slovenia. For this purpose, we tested two ordinal logistic models using the ISSP data set. In line with existing studies, our results confirm the existence of social structural differences in sport participation. We find that the most deprived groups in the sense of regular physical activity are: adults, people residing in rural areas, people with lower education, lower income and lower social status, lower health status and persons with children. We contribute to these findings by showing that the impact of demographic and other factors on physical activity in Slovenia generally does not differ from the impacts of the same factors in other European countries. The results indicate differences in the impact of urban environments and average health status, but they are not strongly statistically significant. Therefore, we provide evidence that Slovenia needs a sport policy that is focused on the public interest of a healthy and satisfied society. Furthermore, there is a need for concrete measures oriented towards the most deprived groups. Key words: leisure time physical activity, predictors, Slovenia, public interest, policy measures 1. Uvod Športna rekreacija ali prostočasna telesna dejavnost prebivalstva, na zahodu poznana kot »šport za vse«, prispeva k strateškim razvojnim ciljem, usmerjenim k večji kakovosti življenja, predvsem glede zmanjšanja nenalezljivih kroničnih bolezni sodobne družbe. Športno področje se s svojo družbeno in ekonomsko vlogo srečuje z izzivi lizbonske strategije, kajti njen temeljni cilj - nova kakovostna delovna mesta in večja konkurenčnost - se uresničuje prav z zdravim, socialno vključenim posameznikom. Takšen posameznik namreč zmanjšuje tudi obremenitev zdravstvenega proračuna (nega, stroški zdravljenja - bolnišnično zdravljenje itd.) in gospodarstva (bolniški dopusti, izgubljeni delovni dnevi in znižanje produktivnosti). Pri tem ne smemo pozabiti še na neposredne in posredne zaposlitve, ki jih na lokalnih ravneh in širše ustvarja šport v sinergiji z drugimi gospodarskimi dejavnostmi (na ravni EU na športnem področju dela 5,45 % vseh zaposlenih) (Bela knjiga o športu, 2007). V tem smislu je zdrava športna dejavnost v javnem interesu države in ponuja razvojne možnosti. Po podatkih raziskave ISSP (2007) se v Sloveniji redno, to je dnevno, rekreira skoraj 20 % vprašanih, neodvisno od njihovega spola, kar je nad evropskim povprečjem (14 % moški, 16 % ženske). Delež neaktivnih med vprašanimi je pri moških približno 16-odstoten, pri ženskah pa okoli 20-odstoten, medtem ko so deleži neaktivnih med vprašanimi v zahodni Evropi pogosto pod 10 % (Finska, Švedska, Norveška, Francija). Prav tukajse še kažejo možnosti za večje izkoriščanje športa v Sloveniji. Slovenija je kot članica EU sprejela ključne mednarodne dokumente na tem področju (Evropska listina športa iz leta 1975, Bela knjiga o športu, 2007) in državno Strategijo na področju telesne (gibalne) dejavnosti za krepitev zdravja od 2007 do 2012 (2007), s čimer je na normativni ravni opozorila na pomen gibanja za zdravje in blaginjo. Javna politika na športnem področju pa ostaja državno centralizirana, z močno regulacijo, v nasprotju s predvsem nadzornim in neintervencionističnim tipom politike v zahodnih demokracijah (Kustec Lipicer et al., 2011). Z raziskavo poskušamo potrditi spoznanja iz predhodne raziskave (Bartloj in Slabe Erker, 2011), ki nakazujejo, da vzorec prostočasne telesne dejavnosti v Sloveniji, kljub preživeli državnosektorski politiki, ne sledi lastnostim v drugih postsocialističnih oziroma do nedavnega tranzicijskih državah. Zanima nas: (1) kateri so najpomembnejši dejavniki, ki vplivajo na prostočasno telesno dejavnost evropskih državljanov, oziroma katere skupine posameznikov so najboljprikrajšane zaradi neaktivnosti, in (2) ali obstajajo in kakšne so razlike v prediktorjih prostočasne telesne dejavnosti med evropskimi državami in Slovenijo. Prispevek je v nadaljevanju sestavljen tako, da temu kratkemu uvodu sledi poglavje 2 s pregledom in sintezo literature z ustreznega področja, ki omogoča postavitev teoretičnih povezav med spremenljivkami, pozneje uporabljenimi v modelih. V poglavju 3 je opisan potek raziskave, metode, podatki in opisna statistika. Rezultati dveh modelov za Evropo in Slovenijo so predstavljeni v poglavju 4. Prispevek se zaključuje s temeljnimi ugotovitvami, implikacijami za prakso in razpravo. 2. Pregled empiričnih študij in raziskovalna izhodišča Telesna dejavnost v državah EU se povečuje, vendar je njena raven še vedno nizka in med članicami EU obstajajo velike razlike (Martinez-Gonzalez et al., 2001). Van Tuyckom in Scheerder (2010a) ugotavljata, da se štirje od desetih Evropejcev nikoli ne ukvarjajo s telesno dejavnostjo v prostem času. V naslednji raziskavi (Van Tuyckom in Scheerder, 2010b) pa sta pokazala, da je telesna dejavnost v Evropi in njenih članicah odvisna od geografske razčlenjenosti in socialne stratifikacije. Ugotavljata, da so najmanjdejavni jugovzhodni Evropejci, ženske, starejši, osebe z nižjo stopnjo izobrazbe in ljudje, ki živijo na podeželju. Avtorja opozarjata, da se njuni izsledki nanašajo na celotno Evropo in da bi bilo v prihodnjih raziskavah smiselno pregledati razlike pri vplivnih dejavnikih med državami. Tako bi lahko družbene in kulturne razlike med državami upoštevali pri pripravi državnih programov spodbujanja prostočasne telesne dejavnosti, hkrati pa na državni ravni odpravili posebne ovire za telesno dejavnost. Z našo raziskavo bomo poskušali zapolniti to vrzel v Sloveniji. V ta namen najprej povzemamo temeljne ugotovitve iz raziskav v Sloveniji, ki so se te teme lotevale lokalno, po slovenskih podatkih. Nadaljujemo pa s ključnimi ugotovitvami iz svetovne in domače literature o dejavnikih telesne dejavnosti po specifičnih skupinah prebivalstva. Na telesno dejavnost ljudi v Sloveniji najbolj vplivajo starost, izobrazba, zdravje in zadovoljstvo s prihodki. Spol, dejanski dohodki, tip bivalnega okolja, telesni status, količina prostega časa, čas pred TV pa nimajo značilne napovedovalne moči (Starc in Sila, 2010). Na regijski ravni v Sloveniji je bilo ugotovljeno, da obstaja statistično značilna povezava med BDP območja in pogostostjo telesne dejavnosti ljudi (Sila, 2010). Družbeno-ekonomski status kot dejavnik telesne dejavnosti je še posebno pomemben pri odločanju za organizirano in vodeno vadbo, ker je ta finančno zahtevnejša. Raziskave o športno-rekreativni dejavnosti Slovencev namreč kažejo, da se za organizirano in vodeno vadbo odločajo tisti z višjim statusom (Petrovič v Kovač, 1995). Po podatkih ankete Slovensko javno mnenje pa se štirikrat več ljudi v Sloveniji ukvarja s športom neorganizirano kakor pa organizirano (Petrovič v Kovač, 1995). Za Slovenijo je bilo ugotovljeno tudi, da se glede na kraj prebivanja razlike v telesni dejavnosti ljudi manjšajo. Stopnje ukvarjanja s športom so v mestu in primestnem okolju podobne, na vasi pa je več neaktivnih (40 %) (Sila, 2010). K temu dodajamo, da gre verjetno na podeželju za nadomeščanje prostočasne telesne dejavnosti z drugim delom (v gospodinjstvu, na polju). V zadnjih letih je nastalo veliko raziskav o povezavi med telesno dejavnostjo in zdravjem. V njih nastopa zdravje večinoma kot odvisna spremenljivka in rezultati prepričljivo kažejo, da telesna nedejavnost oz. slaba telesna pripravljenost bistveno prispeva k izpostavljenosti kroničnim boleznim, ki prevladujejo v industrijskih družbah (Blair 1996). Slabo zdravje kot enega od prediktorjev neaktivnosti med hongkonškimi študenti navaja na primer Abdullah s soavtorji (2005). V skupini raziskav, ki preučujejo povezavo med telesno dejavnostjo in zdravjem, so pogosto take, ki obravnavajo specifične skupine prebivalstva. Izkaže se, da so najbolj ranljive skupine v smislu vztrajno premalo intenzivne telesne dejavnosti: ženske, posebno deklice (npr. Dugan et al., 2009; Lloyd in Little, 2010), nižji socialni sloji (npr. Frisby in Hoeber, 2002; Dagkas in Stathi, 2007), starejši (npr. Hughes et al., 2009; Thogersen-Ntoumani, 2009), etnične in verske manjšine ter priseljenci (npr. Seo in Li, 2010; Misra et al., 2005), otroci in mladi (npr. Piko, 2000; Osler et al., 2001), kadilci (Osler et al., 2001, Martinez-Gonzalez et al., 2001) ter sedeči poklici in sedeča mladina (na primer Osler et al., 2001; Blomstrand et al., 2009, Jurak et al., 2005). Za uveljavljanje nacionalnega interesa - zdravega in zadovoljnega posameznika in družbe - je pomembno, da so ukrepi za povečanje telesne dejavnosti usmerjeni na najmanj dejavne skupine (Steffen et al., 2006). Tudi zato obstaja potreba po poznavanju in boljšem razumevanju prediktorjev telesne dejavnosti. Raziskave o telesni dejavnosti žensk so večinoma usmerjene na njen vpliv na zdravje, le redke pa preučujejo njene dejavnike. V raziskavi McIntyrove in Rhodesa (2009) so se zaznavanje nadzora nad časom, utrujenost, družbena podpora in varstvo otrok izkazali kot kritični dejavniki za razlikovanje med ženskami, ki so telesno dejavnost s prehodom v materinstvo nadaljevale, in tistimi, ki so jo s prehodom v materinstvo opustile. Lewis in Ridge (2005) dokazujeta, da matere otrok spadajo v eno izmed podskupin z najnižjo stopnjo telesne dejavnosti. Za skupino mladih velja, da je njihovo športno udejstvovanje odvisno od obnašanja vrstnikov (Luszczynska et al., 2004). Na mladino zelo vpliva tudi športno udejstvovanje družinskih članov, kar je še posebno pomembno pri deklicah (Seabra et al., 2008), pri dečkih pa so ovira za njihovo telesno dejavnost delovne obveznosti staršev (Osler et al., 2001). Pomembnost vpliva staršev na telesno dejavnost otrok potrjuje tudi Čeboklijeva s sodelavci (2009). Ugotavljajo, da je skorajpolovica staršev, katerih otrok obiskuje športno vadbo, dejavna najmanjdvakrat na teden, petina celo več kakor štirikrat. Humbertova s soavtorji (2008) je opredelila šest dejavnikov, ki vplivajo na telesno dejavnost mladih, to so zabava, čas, koristi, biti aktiven s prijatelji, pomembnost odraslih in uporaba naprav v okolici. V skladu s tem trdi Westova (2010), da študentje razumejo prostočasno telesno dejavnost bolj kot druženje (aktivnosti v javnih parkih, barih, plesnih klubih) kakor pa v tradicionalnem smislu gibanja. Na pridobivanje pomembnosti trendovskih in »imidž« športnih panog med mladimi opozarjata tudi Majerič in Markeljeva (2009). Na Madžarskem se je kot dejavnik, ki vpliva na telesno dejavnost mladih, potrdila izobrazba staršev (Piko in Keresztes, 2008). V Sloveniji so bile narejene številne raziskave, ki preučujejo telesno dejavnost mladih. Jurak s soavtorji (2005) na primer ugotavlja, da so dijaki čedalje manj telesno dejavni, da se povečuje sedentarnost te skupine in z njo podkožno maščevje. V nasprotju s tem imajo dijaki športniki manjnezdravih navad (npr. uživanje alkohola, kave, kajenje) in se bolj zdravo prehranjujejo. Borštnarjeva (v Kovač et al., 2010) poudarja pomen telesne dejavnosti za odpravljanje destruktivnih navad težavnih mladostnikov. Na ugoden vpliv športa na zdravje, telesni razvojin socializacijo otrok opozarja tudi Cecič-Erpičeva (v Jurak, 2005). Avtorica opozarja na nujnost prilagajanja dejavnosti razvojno-psihološkim značilnostim otroka ter poudarjanje igre in zabave, zato da se prepreči prenehanje ukvarjanja s športom (gl. tudi Petrovič v Kovač, 1995). Redkejše so raziskave, ki se nanašajo na moške. Woitas-Slubowska (2008) ugotavlja, da je nizka prostočasna telesna dejavnost moških statistično značilno povezana z nizko samooceno njihovega zdravja in slabim družbeno-ekonomskim statusom (delavci, brezposelni, tisti z nizkimi dohodki in nizko stopnjo izobrazbe). Lee in soavtorji (2009) dokazujejo, da šolanje, geografska lega in dostop do kapitala (ekonomskega, socialnega in kulturnega) igrajo pomembno vlogo v telesni dejavnosti te skupine. Predstaviti kaže še nekaj zanimivih izsledkov raziskav, ki veljajo za oboje, moške in ženske. Pri ljudeh s slabšimi psihosocialnimi delovnimi pogoji (delovna obremenitev) in brezposelnih je večja verjetnost za manj intenzivno telesno dejavnost. S prilagoditvijo modela s stopnjo izobrazbe pa ti vplivi izginejo (Ali in Lindstrom, 2006). Pedersenova in soavtorji (2009) so ocenjevali pripravljenost ljudi na spremembo v njihovi ravni aktivnosti. Pri moških je bila verjetnost te pripravljenosti višja kakor pri ženskah. Pripravljenost na spremembe se je zmanjševala s starostjo, povečevala pa s stopnjo izobrazbe. Tisti, ki so pripravljeni na spremembe, si želijo več priložnosti za to na delovnem mestu in več podpore v družini. Če posplošimo, pomembna je ugotovitev, da družbeni in demografski dejavniki opredeljujejo ljudi, ki so pripravljeni na spremembe, in ljudi, ki nanje niso pripravljeni, kar opravičuje usmerjene ali ciljane pobude. Za Slovenijo je bilo ugotovljeno, da je povezanost med stopnjo izobrazbe in telesno dejavnostjo visoka, čeprav se v zadnjih letih niža (Sila, 2010). Tudi Thogersen-Ntoumanijeva (2009) v svoj model napovedovanja telesne dejavnosti vključi osebne dejavnike, kakršni so spol, starost, indeks telesne mase in zaznano zdravje, psihosocialne dejavnike, kakršni so pregrade za doseganje lastne učinkovitosti in število prijateljev, ki so telesno dejavni, ter okoljske dejavnike, kakršni so pločniki, gostota prometa, hribi, psi brez nadzora in drugo. Nizozemska raziskava (Droomers et al., 2001) kaže, da imajo manj izobraženi nižje obete za povečanje telesne dejavnosti v primerjavi s skupino bolj izobraženih (glej tudi Parks in drugi, 2003). Kot najboljši prediktor nižje telesne dejavnosti se v tejraziskavi pokaže zaznana kontrola. Pri skupini starejših od 45 let so materialne težave in slabše zdravje manj izobraženih dodatno napovedovali znižanje prostočasne telesne dejavnosti. Predvsem v zadnjih dveh letih je bilo opravljenih veliko raziskav, v katerih avtorji preučujejo vpliv grajene infrastrukture na telesno dejavnost, kakršna je ureditev prometa in kolesarskih stez ter parkov oziroma zelenih površin, ki so namenjene predvsem neorganizirani vadbi (npr. Brownson et al., 2010; Stanis, Schneider in Pereira, 2010). Vsi dokazujejo, da so okoljski dejavniki pozitivno povezani s prostočasno telesno dejavnostjo. Redki so raziskovalci (npr. Lindstrom, Moghaddassi in Merlo, 2003; Humber et al., 2006), ki so z okoljskimi dejavniki pojasnili le manjši del variance telesne nedejavnosti. 3. Podatki in opisna statistika Za testiranje domnev, da demografske, družbene in ekonomske lastnosti (strukture) prebivalstva opredeljujejo njegovo telesno dejavnost, da imajo te lastnosti različen vpliv in da se vplivi v Sloveniji ne razlikujejo od vplivov v drugih evropskih državah, uporabimo ordinalno logistično regresijo. Podatkovni niz dobimo iz baze International Social Survey Programme - Leisure Time and Sports, 2007 (ISSP). ISSP je stalni letni program mednarodnega sodelovanja pri raziskovanju družbenih ved. Standardni vprašalnik je bil leta 2007 nadgrajen z modulom »Prosti čas in šport«. ISSP upošteva najboljše prakse in izboljšane standarde za izvajanje anket javnega mnenja. Spremljanje stanja zagotavlja kakovost podatkov in postopkov. V modulu »Prosti čas in šport« je sodelovalo 34 držav z vsega sveta (GESIS, 2009). Vzorec je reprezentativen za vse odrasle državljane, ne glede nacionalnost, ki prebivajo v zasebnih gospodinjstvih in so starejši od 14 let. V bazi imamo na voljo 49,729 opazovanj. Modeli v naši raziskavi bodo vključevali 18 evropskih držav - Avstrija, Belgija (Flandrija), Bolgarija, Hrvaška, Češka, Finska, Francija, Nemčija, Madžarska, Irska, Latvija, Norveška, Poljska, Slovaška, Slovenija, Švedska, Švica in Velika Britanija. Evropski izbor vsebuje 14,353 opazovanj. Za našo raziskavo smo morali včasih spremeniti vrednosti obstoječih spremenljivk v bazi podatkov ISSP in ustvariti nove spremenljivke. Podrobnosti bodo opisane pozneje. Odgovore anketirancev, kodirane z 97 (zavrne odgovor), 98 (ne vem), 99 (brez odgovora) in 00 (se ne uporablja), smo prekodirali v manjkajoče vrednosti. Odvisna spremenljivka v modelih je prostočasna telesna dejavnost (leisure time physical activity; LTPA), ki jo označimo kot šport. Spremenljivka šport temelji na anketnem vprašanju: Kako pogosto se ukvarjate z športom, vadbo, hojo ^ v prostem času? Anketiranci so izbirali odgovore na petstopenjski lestvici od »Vsak dan« do »Nikoli«. V sami analizi smo združili »Nikoli« in Tabela 1: Opisna statistika ključnih spremenljivk »Večkrat na leto oz. manj pogosto« v kategorijo »Zelo redko, nikoli«. S spremenljivko st. izob. merimo doseženo izobrazbo -višja ko je vrednost, višja je izobrazba: 0 = brez formalne izobrazbe, 1 = osnovna šola, 2 = 2- do 3-letna poklicna šola, 3 = srednja šola, 4 = višja šola, 5 = univerzitetna izobrazba. Spremenljivka del. čas lahko zavzema tri vrednosti: 1 = zaposleni za poln delovni čas, 2 = zaposleni za skrajšan delovni čas in gospodinje ter 3 = drugi. Spremenljivko zdravje (lastna ocena zdravja) merimo na petstopenjski lestvici v razponu od 1 (slabo zdravje) do 5 (odlično zdravje). Spremenljivka družabnost temelji na vprašanju: Ali ste v prostem času raje sami ali ste raje v družbiz drugimi ljudmi? Odgovori zavzemajo vrednosti od 1 od 4, tj. od večino časa sam (vrednost 1) do večino časa v družbi z drugimi ljudmi (vrednost 4). Naš podatkovni niz vključuje tudi binarne spremenljivke: ženska je enako 1, če je oseba ženskega spola, urbano je enako 1, če oseba živi v mestnem okolju, par je enako 1, če oseba živi s partnerjem (ne glede na zakonski status), in D je enako 1, če je oseba brez dohodka. Uporabimo tudi podatke 0 številu otrok, logaritem dohodka in samooceno družbenega statusa (anketiranci so naprošeni, da se umestijo na družbeni lestvici od 10 (zgornji del lestvice) do 1 (spodnji del lestvice)). Opisno statistiko nekaterih ključnih spremenljivk prikazujemo v tabeli 1. Povprečna starost anketiranca iz vzorca znaša 47,7 leta, pri čemer njegova starost variira med 15 in 98 leti. K temu naj dodamo, da je približno 45 % anketirancev moškega spola. Gospodinjstvo anketiranca ima v povprečju 2,8 člana, pri čemer število članov variira med 1 in 28. Povprečni neto mesečni dohodek anketiranca znaša 1.371 EUR1. Več od petine anketirancev v preučevanih evropskih državah telesne dejavnosti ne izvaja nikoli. Približno 45 % anketirancev pa se ukvarja z njo večkrat na teden ali celo vsak dan. Spremenljivka Aritmetična sredina Standardni odklon Najmanjša vrednost Največja vrednost n Starost anketiranca 47,0 17,0 15 96 14353 Neto mesečni dohodek anketiranca v EUR 1478,7 2762,1 0 263746 14353 Število otrok 0,6 1,0 0 9 14353 Telesna aktivnost anketiranca 1-nikoli, večkrat na leto oz. manj pogosto, 2-večkrat na mesec, 3-večkrat na teden, 4-vsak dan 2,2 1,1 1 4 14353 1 Kakor je običajno pri dohodku, je standardni odklon velik (vključeni so tudi anketiranci z dohodkom 0), kar bo zahtevalo ustrezno preoblikovanje spremenljivke v modelu. Tabela 2: Porazdelitev anketirancev glede na njihovo telesno aktivnost Razred Frekvenca Odstotek Kumulativni odstotek Nikoli, večkrat na leto oz. 5011 34,91 34,91 manj pogosto Večkrat na mesec 2974 20,72 55,63 Večkrat na teden 4361 30,38 86,02 Vsak dan 2007 13,98 100,00 Slika 1: Odstotek anketiranih, ki se redno (vsak dan ali večkrat na teden) ukvarjajo s prostočasno telesno dejavnostjo, po državah Primerjava povprečnega deleža tistih, ki se redno rekreirajo (vsak dan ali večkrat na teden), po državah pokaže, da je Slovenija z 51 % anketiranci, ki se redno rekreirajo, v ugodnem položaju v družbi zahodnih držav. Izrazito nadpovprečne pri tejrekreaciji so skupine: posamezniki do 25 let, srednješolci, zaposleni za poln delovni čas, posamezniki odličnega zdravja in posamezniki slabega zdravja. Zelo podpovprečno pa se vsak dan rekreirajo tisti, ki jim ni uspelo pridobiti nobene formalne izobrazbe, in zaposleni za skrajšan delovni čas. V Sloveniji imamo med anketiranci z osnovnošolsko izobrazbo 20 % takšnih, ki se redno dnevno rekreirajo -ta delež je kar za 5 odstotnih točk višji od evropskega povprečja. Višji delež dosegajo le Finci (29 %), Britanci (25 %), Švicarji (23 %) in Švedi (22 %). Delež anketirancev v Sloveniji brez formalne izobrazbe, ki se redno vsak dan rekreirajo, je več od polovice manjši glede na povprečje v Evropi, podpovprečen pa je tudi delež tistih, ki se rekreirajo tedensko (16 %). V tej skupini jih je nedejavnih več kakor polovica. V Sloveniji je med anketiranci, ki so zaposleni za skrajšan delovni čas oziroma so gospodinje, 8 % takšnih, ki se redno dnevno rekreirajo. Ta delež je bistveno nižji od evropskega povprečja (19 %). Nižji delež vsakodnevnih rekreativcev v tej skupini imajo le Belgijci in Hrvati. Delež anketirancev, zaposlenih za skrajšan delovni čas, ki se rekreirajo večkrat na teden, v Sloveniji je 40 %, kar je nad evropskim povprečjem (31 %). Delež telesno nedejavnih v tej skupini pa je v Sloveniji 31 %, kar je polovica več od evropskega povprečja (20 %). Več telesno nedejavnih v tej skupini imajo le Bolgarija, Madžarska in Litva (za primerjavo - skandinavske države imajo v tej skupini nedejavnih od 1 % do 3 % anketiranih. 4. Rezultati Ocenili smo dva ordinalna logistična modela (glej tabelo 4), ki se razlikujeta po vključitvi interakcijskih učinkov - spremenljivka slo je enaka 1 za osebe iz Slovenije. V tabeli 3 prikazujemo mejne učinke pri povprečni vrednosti za drugi model, sajkoeficienti ne morejo biti interpretirani kot mejni učinki. Rezultati kažejo, Tabela 3: Mejni učinki pri povprečni vrednosti za ordinalni logistični model Dnevno Tedensko Mesečno Zelo redko, nikoli ženska 0,018*** (0,004) 0,025*** (0,005) -0,003*** (0,001) -0,040*** (0,008) starost -0,001*** (0,000) -0,002*** (0,000) 0,000*** (0,000) 0,003*** (0,000) del. čas = 2 0,073*** (0,006) 0,097*** (0,007) -0,011*** (0,002) -0,159*** (0,011) del. čas = 3 0,074*** (0,005) 0,098*** (0,006) -0,011*** (0,002) -0,162*** (0,010) družabnost = 2 0,020*** (0,007) 0,029*** (0,010) -0,002*** (0,001) -0,048*** (0,016) družabnost = 3 0,017*** (0,006) 0,025*** (0,010) -0,002*** (0,000) -0,041*** (0,016) družabnost = 4 0,018*** (0,007) 0,026** (0,010) -0,002*** (0,001) -0,042** (0,016) st. izob. = 1 0,015 (0,012) 0,024 (0,021) 0,000 (0,002) -0,039 (0,035) st. izob. = 2 0,026** (0,012) 0,039* (0,021) -0,001 (0,002) -0,064* (0,034) st. izob. = 3 0,014 (0,012) 0,022 (0,021) 0,000 (0,001) -0,036 (0,034) st. izob. = 4 0,033** (0,013) 0,048** (0,021) -0,003 (0,002) -0,078** (0,035) st. izob. = 5 0,049*** (0,013) 0,066*** (0,021) -0,007*** (0,002) -0,107*** (0,035) št. otrok -0,007*** (0,002) -0,010*** (0,002) 0,001*** (0,000) 0,016*** (0,004) urbano 0,016*** (0,003) 0,022*** (0,005) -0,003*** (0,001) -0,036*** (0,007) družbeni sts. 0,009*** (0,001) 0,012*** (0,001) -0,002*** (0,000) -0,019*** (0,002) par -0,005 (0,004) -0,007 (0,005) 0,001 (0,001) 0,012 (0,008) zdravje = 2 0,084*** (0,013) 0,084*** (0,009) -0,027*** (0,005) -0,141*** (0,017) zdravje = 3 0,108*** (0,012) 0,118*** (0,010) -0,028*** (0,004) -0,198*** (0,018) zdravje = 4 0,139*** (0,014) 0,129*** (0,008) -0,044*** (0,005) -0,224*** (0,016) zdravje = 5 0,174*** (0,018) 0,117*** (0,005) -0,067*** (0,008) -0,225*** (0,014) ln(dohodka) 0,051*** (0,002) 0,068*** (0,003) -0,009*** (0,001) -0,110*** (0,005) D 0,478*** (0,036) 0,058*** (0,017) -0,161*** (0,009) -0,375*** (0,013) slo 0,241* (0,142) 0,323* (0,189) -0,043* (0,025) -0,521* (0,306) slo X ženska -0,002 (0,017) -0,002 (0,023) 0,000 (0,003) 0,004 (0,037) slo X starost -0,001 (0,001) -0,001 (0,001) 0,000 (0,000) 0,001 (0,002) slo X del. čas = 2 -0,070 (0,044) -0,093 (0,059) 0,012 (0,008) 0,150 (0,096) slo X del. čas = 3 0,006 (0,024) 0,008 (0,033) -0,001 (0,004) -0,013 (0,053) slo X družabnost = 2 0,002 (0,036) 0,003 (0,048) -0,000 (0,006) -0,005 (0,078) slo X družabnost = 3 -0,002 (0,034) -0,003 (0,045) 0,000 (0,006) 0,005 (0,073) slo X družabnost = 4 0,017 (0,035) 0,023 (0,047) -0,003 (0,006) -0,037 (0,076) slo X st. izob. = 2 0,029 (0,045) 0,039 (0,061) -0,005 (0,008) -0,063 (0,098) slo X st. izob. = 3 0,020 (0,047) 0,027 (0,063) -0,004 (0,008) -0,044 (0,101) slo X st. izob. = 4 0,066 (0,047) 0,088 (0,063) -0,012 (0,008) -0,143 (0,102) slo X st. izob. = 5 0,043 (0,057) 0,058 (0,076) -0,008 (0,010) -0,093 (0,123) slo X st. izob. = 6 0,027 (0,054) 0,036 (0,072) -0,005 (0,010) -0,058 (0,116) slo X št. otrok -0,000 (0,010) -0,001 (0,014) 0,000 (0,002) 0,001 (0,022) slo X urbano 0,039** (0,017) 0,052** (0,023) -0,007** (0,003) -0,084** (0,037) slo X družbeni sts. 0,002 (0,006) 0,003 (0,008) -0,000 (0,001) -0,004 (0,013) slo X par -0,016 (0,019) -0,021 (0,026) 0,003 (0,003) 0,033 (0,042) slo X zdravje = 2 -0,019 (0,033) -0,026 (0,044) 0,003 (0,006) 0,041 (0,071) slo X zdravje = 3 -0,070** (0,033) -0,093** (0,044) 0,012** (0,006) 0,151** (0,070) slo X zdravje = 4 -0,058 (0,036) -0,078 (0,048) 0,010 (0,006) 0,126 (0,078) slo X zdravje = 5 -0,074* (0,043) -0,100* (0,057) 0,013* (0,008) 0,161* (0,093) slo X ln(dohodek) -0,024 (0,021) -0,032 (0,028) 0,004 (0,004) 0,051 (0,045) slo X D -0,190 (0,133) -0,253 (0,178) 0,034 (0,024) 0,409 (0,288) *p<0,05, **p<0,01, ***p<0,001 Tabela 4: Ocene ordinalnega logističnega modela za Evropo in za Slovenijo Model 11 Model 22 šport b se b se ženska 0,175*** (0,003) 0,176*** (0,034) starost -0,015*** (0,001) -0,014*** (0,001) del. čas = 2 0,680*** (0,050) 0,705*** (0,051) del. čas = 3 0,729*** (0,044) 0,718*** (0,046) družabnost = 2 0,207** (0,068) 0,207** (0,070) družabnost = 3 0,178** (0,065) 0,176** (0,067) družabnost = 4 0,196** (0,069) 0,182** (0,070) st. izob. = 1 0,179 (0,135) 0,167 (0,145) st. izob. = 2 0,276* (0,134) 0,276 (0,143) st. izob. = 3 0,193 (0,134) 0,152 (0,143) st. izob. = 4 0,328* (0,137) 0,335* (0,146) st. izob. = 5 0,473*** (0,138) 0,473** (0,147) št. otrok -0,072*** (0,017) -0,069*** (0,018) urbano 0,170*** (0,032) 0,159*** (0,033) družbeni sts. 0,087*** (0,010) 0,086*** (0,010) par -0,061 (0,036) -0,051 (0,036) zdravje = 2 0,643*** (0,086) 0,681*** (0,091) zdravje = 3 0,864*** (0,084) 0,931*** (0,088) zdravje = 4 1,033*** (0,087) 1,099*** (0,091) zdravje = 5 1,128*** (0,094) 1,206*** (0,098) ln(dohodka) 0,479*** (0,023) 0,488*** (0,023) D 2,542*** (0,159) 2,619*** (0,162) slo 2,311 (1,356) slo X ženska -0,018 (0,163) slo X starost -0,006 (0,007) slo X del. čas = 2 -0,666 (0,425) slo X del. čas = 3 0,057 (0,233) slo X družabnost = 2 0,021 (0,345) slo X družabnost = 3 -0,022 (0,323) slo X družabnost = 4 0,162 (0,336) slo X st. izob. = 2 0,278 (0,434) slo X st. izob. = 3 0,195 (0,449) slo X st. izob. = 4 0,633 (0,451) slo X st. izob. = 5 0,413 (0,543) slo X st. izob. = 6 0,258 (0,517) slo X št. otrok -0,004 (0,097) slo X urbano 0,372* (0,164) slo X družbeni sts. 0,019 (0,056) slo X par -0,148 (0,185) slo X zdravje = 2 -0,183 (0,315) slo X zdravje = 3 -0,668* (0,312) slo X zdravje = 4 -0,560 (0,345) slo X zdravje = 5 -0,713 (0,411) slo X ln(dohodek) -0,226 (0,199) slo X D -1,816 (1,277) «1 4,203*** (0,219) 4,363*** (0,228) «2 5,159*** (0,220) 5,324*** (0,229) 6,847*** (0,223) 7,018*** (0,232) *p<0,05, **p<0,01, ***p<0,001 1 LTPAi = Xi b + Ui, pri čemer je LTPAt = j, če je «j-i < LTPAi < a j, j=1.....4, x pa so regresorji prikazani v tabeli. 2 V regresijo je dodana spremenljivka slo ter interakcije med slo ter ostalimi regresorji. da se verjetnost dnevnega ali tedenskega gibanja osebe znižuje s starostjo in številom otrok, povečuje pa z družbenim statusom in dohodkom. Kljub temu ugotavljamo, da je verjetnost dnevnega ali tedenskega gibanja večja za osebe brez dohodka kakor za tiste z dohodkom. Za ženske in osebe, ki živijo v mestnem okolju, je verjetnejše (v primerjavi z moškimi oz. osebami s kmečkega območja), da se gibljejo vsak dan ali večkrat na teden. Statistično značilnih razlik v telesni dejavnosti med tistimi, ki živijo s parterjem, in tistimi, ki živijo sami, nismo odkrili. Verjetnejše je, da se bodo v prostem času vsak dan ali večkrat na teden ukvarjali s telesno dejavnostjo posamezniki, zaposleni za skrajšan delovni čas, gospodinje in drugi, npr. upokojenci, kakor pa tisti, ki so zaposleni za poln delovni čas. Podobno na redno prostočasno telesno dejavnost vplivata družabnost in zdravje - boljdružabni oz. boljzdravi se z večjo verjetnostjo gibljejo vsak dan ali večkrat na teden kakor pa nedružabni in osebe s slabim zdravjem. Prav tako je verjetnost dnevnega in tedenskega gibanja večja za osebe z visoko ali višjo izobrazbo kakor za osebe brez formalne izobrazbe. Rezultati za Slovenijo se statistično značilno večinoma ne razlikujejo od rezultatov za evropske države. Opažamo le, da so razlike med posamezniki v mestnem in tistimi v kmečkem okolju v Sloveniji večje kakor v drugih evropskih državah. Poleg tega je zanimivo opaziti, da so razlike v telesni dejavnosti med ljudmi povprečnega zdravja in tistimi odličnega zdravja v primerjavi z osebami slabega zdravja v Sloveniji manjše kakor drugod (negativen interakcijski učinek). V splošnem še vedno lahko potrdimo našo tezo, da se vpliv demografskih in drugih lastnosti na telesno dejavnost prebivalstva v Sloveniji ne razlikuje od vplivov teh lastnosti v drugih državah. 5. Zaključek in razprava S to raziskavo smo želeli odkriti najpomembnejše dejavnike prostočasne dejavnosti in morebitne razlike na tem področju med Slovenci in drugimi Evropejci. S pregledom in sintezo literature na športnem področju ter kakovosti življenja smo odkrili te dejavnike, ki smo jih vključili v modela: spol, starost, število otrok, življenje na mestnem ali kmečkem območju, življenje s partnerjem ali brez njega, dohodek, status zaposlitve, samoocena družbenega statusa, izobrazba, zdravstveno stanje in družabnost. V nasprotju z drugimi raziskavami naši rezultati kažejo, da je večja verjetnost za redno telesno dejavnost pri ženskah kakor moških, ob kontroliranju vseh drugih spremenljivk. Razlog za to razlikovanje bi bila lahko odsotnost dohodka kot kontrolne spremenljivke v raziskavah, ki so pokazale, da so ženske manj dejavne od moških (npr. Van Tuyckom in Scheerder, 2D1D). Znano je namreč, da ženske zaslužijo manj od moških. Poleg tega smo ugotovili, da je dohodek pozitivno povezan z redno telesno dejavnostjo. To bi pomenilo, da so ugotovitve raziskav, ki zanemarjajo dohodek, pristranske oziroma podcenjene. Ugotovitev, da posameznikova izobrazba, družbeni status, zdravstveno stanje in dohodek povečujejo verjetnost redne telesne dejavnosti, ni presenetljiva. Bolj nepričakovan pa je pozitiven vpliv ničelnega dohodka na telesno dejavnost. Za to je možnih več razlag. Gre za ljudi, ki jih običajno podpirajo drugi, na primer študente, ter imajo več možnosti in časa za redno telesno dejavnost v prostem času. V skladu z obstoječimi raziskavami (npr. Van Tuyckom in Scheerder, 2D1D; Woitas-Slubowska, 2DD8) ugotavljamo negativen učinek starosti, števila otrok in življenja v kmečkem okolju na redno telesno dejavnost. Temeljna ugotovitev je, da se vpliv demografskih in drugih lastnosti na telesno dejavnost prebivalstva v Sloveniji v splošnem ne razlikuje od vplivov teh lastnosti v drugih državah. Nakazujejo se sicer razlike pri vplivu mestnega okolja in povprečnega zdravja, vendar niso močno statistično značilne. Po zadnjih podatkih (Eurobarometer 2D1D) se v Sloveniji večina vprašanih (83 %) rekreira individualno (neinstitucionalizirano), približno po 5 % pa v športnih klubih in centrih fitnesa. Tudi sicer so v Evropi vedno bolj značilni vzorci neinstitucionalizirane rekreacije, ki ustrezajo Beckovi tezi individualizacije posameznika v postindustrijski družbi (Beck, 1994). Posameznik teži k iskanju lastne identitete, osebnega razvoja, zadovoljstva ob prevzemanju tveganja in osebnih napak (Beck, 1994). Na takšne oblike rekreacije (individualizirane, neinstitucionalizirane) vpliva predvsem urbanizacija - negativen vpliv gostote poselitve in pozitiven vpliv bližine zelenih površin, gozdov. Praviloma se delež zelenih površin na prebivalca znižuje z gostoto prebivalstva. Slovenija je država z manjšo gostoto (približno 1DD prebivalcev/km2, povprečje v zahodni Evropi je okrog 2DD prebivalcev/km2) in približno 8D-odstotnim deležem zelenih površin, pogojenih zlasti z naravnimi razmerami (Simoneti in Nared, 2D1D), hkrati pa je v sprejemanju vzorcev obnašanja tradicionalno bolj odprta proti zahodu kakor druge postsocialistične države. To bi lahko bili razlogi oziroma pojasnila za večjo rekreacijo mestnega prebivalstva v Sloveniji v primerjavi z Evropo. Čepravje šport v 2. polovici 2D. stoletja bistveno spremenil svoj značaj(postal je masoven, motivi rekreacije pa so različni: videz, zdravje, druženje) ter se zato dogaja t. i. destrukturiranje (strukturne razlike v športnem udejstvovanju se manjšajo) in individualizacija tega področja, še vedno primanjkuje empiričnih potrditev te teze. Poleg tega obstajajo družbene strukturne razlike in predstavljajo izziv za oblasti pri uresničevanju ideje športa za vse (Schreerder et al., 2011). Tudi naše ugotovitve potrjujejo obstojdružbenih strukturnih razlik v športnem udejstvovanju. Ugotovili smo, da so v tem smislu prikrajšane naslednje skupine državljanov: starejši, prebivalci kmečkih območij, nižje izobraženi, osebe z otroki, osebe z nižjim dohodkom in družbenim statusom ter osebe slabšega zdravja. Rezultati analize športne zakonodaje in politike v Sloveniji, ki kažejo na državno centralizirano politiko z močno regulacijo (več gl. Kustec Lipicer et al., 2011), so na prvi pogled v nasprotju s splošnim ugodnim stanjem športne rekreacije v praksi, sajimamo zelo veliko rekreativcev. Vendar so, ob poznavanju Beckove teze o individualizaciji na športnem področju in le majhnem vplivu politike nanj, razumljivi. Na podlagi teh empiričnih dokazov bi bilo smiselno razmisliti o spremembah športne politike tako, da bi se poudaril predvsem njen nadzorni in neintervencionistični del, kakor je to praksa v skandinavskih državah (Kustec Lipicer et al., 2011). Javni interes državne športne politike bi moral biti predvsem: ozaveščanje o zdravstvenih vidikih rekreacije, skrb za prikrajšaneskupine državljanov,tj.specializiraniprogrami rekreacije zanje, skrb za zeleno infrastrukturo in varnost individualnih rekreativcev (urejanje parkov, trimskih in kolesarskih stez, razsvetljava, pitniki) ter sistemska ureditev in spodbujanje institucionalizirane vadbe (klubi, društva, javno-zasebna partnerstva). Z vidika skupine mladih sistemska ureditev institucionalizirane vadbe odlično deluje (programi Zlasti sonček, Krpan, klubi), z vidika preostalih državljanov pa žal ne. Na ta vidik le opozarjamo, ker že presega meje naše raziskave. Rezultati raziskave torej kažejo, da je treba premakniti fokus politike k javnemu interesu zdrave in zadovoljne družbe. Konkretni ukrepi bi morali biti usmerjeni na bolj prikrajšane skupine. Zaradi združljivih interesov in lažjega financiranja bi bilo smiselno okrepiti sodelovanje na športnem področju in z drugimi družbenimi področji, kakršna so zdravstvo, izobraževanje in turizem, ter s civilnodružbeno športno sfero in lokalnimi ravnmi. Kakor pri vseh raziskavah je treba tudi pri naši opozoriti na več omejitev. Prvič, kljub temu da vključuje velik nabor evropskih podatkov, so ti podatki stari štiri ali pet let. To je dovolj časa za spremembe v družbi in je mogoče, da rezultati raziskave kažejo stanje, ki je danes veliko boljše. Zato bi bilo primerno, da se podobna raziskava opravi pozneje, ko bodo na voljo novi podatki. Drugič, smiselno bi bilo izpopolniti raziskavo z oceno stroškovne učinkovitosti ukrepov za povečanje telesne dejavnosti in primerjavo s stroški telesne nedejavnosti. Tretjič, čeprav teorija predlaga domnevne vzročne smeri med spremenljivkami, enkratno izvedena raziskava ne more dokazati enosmerne vzročne zveze, še posebno za spremenljivke, kakršni sta zdravje in družabnost, ampak lahko le podpre vrsto hipotetičnih smeri (Kline, 2005). Torej ne moremo popolnoma izločiti možnosti nasprotne vzročnosti. Kline (2005) poudarja, da se da možnost nasprotne vzročnosti odpraviti z longitudinalno raziskavo, ki eksplicitno določa smer vzročnosti povezav in ugotavlja morebitne recipročne vzročnosti (kavzalnosti). Literatura in viri Abdullah, A. S. M., Wong, C. M., Yam, H. K., in Fielding, R. (2005). Factors Related to Non-Participation in Physical Activity among the Students in Hong Kong. International Journal of Sports Medicine, 26 (7), 611-615. Ali, S. M., in Lindstrom, M. (2006). Psychosocial Work Conditions, Unemployment, and Leisure-Time Physical Activity: A Population-Based Study. Scandinavian Journal of Public Health, 34(2), 209-216. Bartolj, T., in Slabe-Erker, R. (2011). Differences in Leisure Time Physical Activity Indicators between Transition and Non-Transition Countries in Quality of Life Context. Mimeo. Beck, U., in Beck-Gernsheim, E. (1994). Riskante Freiheiten. Individualisierung in modernen Gesellschaften. Frankfurt: Suhrkamp. Blair, S. N., Booth, M., Gyarfas, I., Iwane, H., Mati, B., Matsudo, V., et al. (1996). Development of Public Policy and Physical Activity Initiatives Internationally. Sports Medicine, 21 (3), 157-163. Blomstrand, A., Bjorkelund, C., Ariai, N., Lissner, L., in Bengtsson, C. (2009). Effects of Leisure-Time Physical Activity on Well-Being among Women: A 32-Year Perspective. Scandinavian Journal of Public Health, 37 (7), 706-712. Brownson, R. C., Chriqui, J. F., Burgeson, C. R., Fisher, M. C., in Ness, R. B. (2010). Translating Epidemiology into Policy to Prevent Childhood Obesity: The Case for Promoting Physical Activity in School Settings. Annals of Epidemiology, 20 (6), 436-444. Čebokli, N., Videmšek, M., Karpljuk, D., in Štihec, J. (2009). Analiza razlogov za vključevanje otrok v športno vadbo. Šport, 57(20-23), 1-2. Dagkas, S., in Stathi, A. (2007). Exploring Social and Environmental Factors Affecting Adolescents' Participation in Physical Activity. European Physical Education Review, 13 (3), 369-384. Droomers, M., Schrijvers, C. T. M., in Mackenbach, J. P. (2001). Educational Level and Decreases in Leisure Time Physical Activity: Predictors from the Longitudinal GLOBE Study. Journal of Epidemiology and Community Health, 55 (8), 562-568. Dugan, S. A., Everson-Rose, S. A., Karavolos, K., Sternfeld, B., Wesley, D., in Powell, L. H. (2009). The Impact of Physical Activity Level on SF-36 Role-Physical and Bodily Pain Indices in Midlife Women. Journal of Physical Activity & Health, 6 (1), 33-42. Evrobarometer (2010). Sport and Physical Activity. Special Eurobarometer 334/Wave 72.3 - TNS Opinion & Social, Bruselj: EK. Evropska komisija (2007). Bela knjiga o športu, Luxembourg: Urad za uradne publikacije Evropskih skupnosti. Frisby, W., in Hoeber, L. (2002). Factors Affecting the Uptake of Community Recreation as Health Promotion for Women on Low Incomes. Canadian Journal of Public Health - Revue Canadienne de Sante Publique, 93 (2), 129-133. GESIS, 2009. Scholz, E., in Heller, M. (2009). ISSP Study Monitoring 2007. Technical Reports 2009/05. Mannheim: GESIS. Hughes, S. L., Seymour, R. B., Campbell, R. T., Whitelaw, N., in Bazzarre, T. (2009). Best-Practice Physical Activity Programs for Older Adults: Findings from the National Impact Study. American Journal of Public Health, 99 (2), 362-368. Humbert, M. L., Chad, K. E., Bruner, M. W., Spink, K. S., Muhajarine, N., Anderson, K. D., et al. (2008). Using a Naturalistic Ecological Approach to Examine the Factors Influencing Youth Physical Activity across Grades 7 to 12. Health Education & Behavior, 35 (2), 158-173. Humbert, M. L., Chad, K. E., Spink, K. S., Muhajarine, N., Anderson, K. D., Bruner, M. W., et al. (2006). Factors that Influence Physical Activity Participation among High-and Low-SES Youth. Qualitative Health Research, 16 (4), 467-483. Jurak, G. (2005) Športno nadarjeni otroci in mladina v slovenskem šolskem sistemu. Ljubljana: Fakulteta za šport, Inštitut za kineziologijo; Univerza na Primorskem, Znanstvenoraziskovalno središče, Inštitut za kineziološke raziskave, Založba Annales. Kline, R. B. (2005). Principles and Practice of Structural Equation Modeling: Methodology in the Social Sciences. New York: Guilford Press. Kovač, M. (ur.) (1995). Šport v Republiki Sloveniji: dileme in perspektive. Ljubljana: Ministrstvo za šolstvo in šport. Kovač, M., Jurak, G., in Starc, G. (ur.) (2010). Youth Sport 2010 - book of abstracts. Ljubljana: Fakulteta za šport. Kustec Lipicer, S., Slabe Erker, R., Bartolj, T., in Grgič. I. (2011). Učinkovita državna podpora za športno aktivnost državljanov. Mednarodno primerjalni pregled - analiza ISSP podatkov, športne zakonodaje in javne politike. Ljubljana: Univerza v Ljubljani: Fakulteta za družbene vede, Inštitut za družbene vede, Center za politološke raziskave, Inštitut za ekonomska raziskovanja. Lee, J., Macdonald, D., in Wright, J. (2009). Young Men's Physical Activity Choices: The Impact of Capital, Masculinities, and Location. Journal of Sport & Social Issues, 33 (1), 59-77. Lewis, B., in Ridge, D. (2005). Mothers Reframing Physical Activity: Family Oriented Politicism, Transgression and Contested Expertise in Australia. Social Science & Medicine, 60 (10), 2295-2306. Lindstrom, M., Moghaddassi, M., in Merlo, J. (2003). Social Capital and Leisure Time Physical Activity: A Population Based Multilevel Analysis in Malmo, Sweden. Journal of Epidemiology and Community Health, 57 (1), 23-28. Lloyd, K., in Little, D. E. (2010). Self-Determination Theory as a Framework for Understanding Women's Psychological Well-Being Outcomes from Leisure-Time Physical Activity. Leisure Sciences, 32 (4), 369-385. Luszczynska, A., Gibbons, F. X., Piko, B. F., in Tekozel, M. (2004). Self-Regulatory Cognitions, Social Comparison, and Perceived Peers' Behaviors as Predictors of Nutrition and Physical Activity: A Comparison among Adolescents in Hungary, Poland, Turkey, and USA. Psychology & Health, 19 (5), 577-593. Majerič, M., in Markelj, N. (2009). Analiza nekaterih dejavnikov ukvarjanja s športom pri študentih. Šport, 57(3-4), 14-17. Martinez-Gonzalez, M. A., Varo, J. J., Santos, J. L., De Irala, J., Gibney, M., Kearney, J., in Martinez, J. A. (2001). Prevalence of Physical Activity during Leisure Time in the European Union. Medicine and Science in Sports and Exercise, 33 (7), 1142-1146. McIntyre, C. A., in Rhodes, R. E. (2009). Correlates of Leisure-Time Physical Activity during Transitions to Motherhood. Women & Health, 49 (1), 66-83. Misra, K. B., Endemann, S. W., in Ayer, M. (2005). Leisure Time Physical Activity and Metabolic Ayndrome in Asian Indian Immigrants Residing in Northern California. Ethnicity & Disease, 15 (4), 627-634. Osler, M., Clausen, J. O., Ibsen, K. K., in Jensen, G. B. (2001). Social Influences and Low Leisure-Time Physical Activity in Young Danish Adults. European Journal of Public Health, 11 (2), 130-134. Parks, S. E., Housemann, R. A., in Brownson, R. C. (2003). Differential Correlates of Physical Activity in Urban and Rural Adults of Various Socioeconomic Backgrounds in the United States. Journal of Epidemiology and Community Health, 57 (1), 29-35. Pedersen, P. V., Kjoller, M., Ekholm, O., Gronbaek, M., in Curtis, T. (2009). Readiness to Change Level of Physical Activity in Leisure Time among Physically Inactive Danish Adults. Scandinavian Journal of Public Health, 37 (8), 785-792. Armstrong, C., Luepker, R. V., in Jacobs, D. R. (2006). Population Trends in Leisure-Time Physical Activity: Minnesota Heart Survey, 1980-2000. Medicine and Science in Sports and Exercise, 38 (10), 1716-1723. Thorgensen-Ntoumani, C. (2009). An Ecological Model of Predictors of Stages of Change for Physical Activity in Greek Older Adults. Scandinavian Journal of Medicine & Science in Sports, 19 (2), 286-296. Piko, B. (2000). Health-Related Predictors of Self-Perceived Health in a Student Population: The Importance of Physical Activity. Journal of Community Health, 25 (2), 125-137. Piko, B. F., in Keresztes, N. (2008). Sociodemographic and Socioeconomic Variations in Leisure Time Physical Activity in a Sample of Hungarian Youth. International Journal of Public Health, 53 (6), 306-310. Schreerder, J., Vandermeerschen, H., Van Tuyckom, C., Hoekman, R., Breedveld, K., in Vos S. (2011). Understanding the Game Sport Participation in Europe. Sport Policy & Management Report 10. Leuven: KUL. Seabra, A. F., Mendonca, D. M., Goring, H. H. H., Thomis, M. A., in Maia J. A. (2008). Genetic and Environmental Factors in Familial Clustering in Physical Activity. European Journal of Epidemiology, 23 (3), 205-211. Seo, D. C., in Li, K. G. (2010). Leisure-Time Physical Activity Dose-Response Effects on Obesity among US Adults: Results from the 1999-2006 National Health and Nutrition Examination Survey. Journal of Epidemiology and Community Health, 64 (5), 426-431. Shores, K. A., in West, S. T. (2010). Pursuing Leisure During Leisure-Time Physical Activity. Journal of Physical Activity and Health, 7 (5), 685-94. Sila, B. (2010): Delež športno dejavnih Slovencev in pogostost njihove športne dejavnosti. Šport. Priloga: športno-rekreativna dejavnost Slovencev 2008, 58, 9499. Simoneti, M., in Nared, P. V. (2010). Green Oslo Symposium. Norwegian School of Management, Oslo. Stanis, S. A. W., Schneider, I. E., in Pereira, M. A. (2010). Parks and Health: Differences in Constraints and Negotiation Strategies for Park-Based Leisure Time Physical Activity by Stage of Change. Journal of Physical Activity & Health, 7(2), 273-284. Starc, G., in Sila, B. (2010). Kdo zmore in si zna privoščiti zdravje. Šport, Priloga: športno-rekreativna dejavnost Slovencev 2008, 58, 115-123. Van Tuyckom, C., in Scheerder, J. (2010a). A Multilevel Analysis of Social Stratification Patterns of Leisuretime Physical Activity among Europeans. Accepted for publication in Science & Sports. Van Tuyckom, C., in Scheerder, J. (2010b). Sport for All? Insight into Stratification and Compensation Mechanisms of Sporting Activity in the 27 European Union Member States. Sport Education and Society, 15 (4), 495-512. Woitas-Slubowska, D. (2008). Factors Determining Participation in Leisure Time Physical Activity among Former Athletes and Male non Athletes. Journal of Human Kinetics, 20, 111-120. Steffen, L. M., Arnett, D. K., Blackburn, H., Shah, G., PORAZDELITEV PLAČ IN DOHODKOV ZAPOSLENIH V SLOVENIJI V OBDOBJU 1991-2009 dr. Tine Stanovnik, Ekonomska fakulteta Univerze v Ljubljani in Inštitut za ekonomska raziskovanja, Ljubljana dr. Miroslav Verbič, Ekonomska fakulteta Univerze v Ljubljani in Inštitut za ekonomska raziskovanja, Ljubljana UDK 338.31 (497.4) JEL: J310, D310 Povzetek V prispevku analiziramo neenakost v porazdelitvi dohodkov zaposlenih v Sloveniji v obdobju 1991-2009. Analiza temelji na dveh različnih dohodkovnih virih, ki pa oba izhajata iz podatkovne zbirke o dohodninskih zavezancih. Čeprav se je dohodkovna neenakost pri porazdelitvi dohodka zaposlenih v tem dolgem obdobju nekoliko povečala, je neenakost porazdelitve neto dohodka zaposlenih dokaj stabilna in kaže celo znake zniževanja. To pomeni, da se je progresivnost dohodnine v tem obdobju povečala, kar je ovrednoteno s Kakwanijevim indeksom progresivnosti. Progresivnost se je povečevala v skokih, predvsem ob novih dohodninskih zakonih. Izjema od tega pravila je zakon o dohodnini, ki je začel veljati leta 2007; z vidika progresivnosti je imel nevtralen učinek. Ključne besede: dohodkovna neenakost, dohodkovne porazdelitve, plače, Slovenija Abstract This paper analyses the distribution of employee income in Slovenia in the period 1991-2009. The analysis is based on two different datasets, both derived from the personal income tax files. Separate analysis of these two datasets shows that income inequality of employees - based on an individual's gross income - has increased somewhat in this period. However, income inequality of employees' net income (i.e. net of employee social contributions and personal income tax) remained stable and was even reduced somewhat. In other words, personal income taxprogressivity has increased substantially in this period of time. This was also established using the Kakwani's index of progressivity. Increases in progressivity came in leaps, as a rule following the introduction of new income tax legislation. The only exception was the income tax legislation that came into force in 2007, which did not change income tax progressivity. Key words: income inequality, income distribution, wages, Slovenia 1. Uvod Pričujoča analiza predstavlja nadaljevanje in »osvežitev« raziskav, ki so deloma že bile predstavljene domači in tuji strokovni javnosti. Leta 2005 je bil objavljen prispevek »Wage and income inequality in Slovenia, 1993-2002« v reviji Post-Communist Economies (Stanovnik in Verbič, 2005b), leta 2008 pa je bila v IB reviji objavljena raziskava »Analiza neenakosti v porazdelitvi dohodkov zaposlenih v Sloveniji v obdobju 1991-2005« (Stanovnik in Verbič, 2008). Analiza se - tako kakor prejšnje - omejuje na proučevanje neenakosti v porazdelitvi dohodkov delovno aktivnega prebivalstva, natančneje zaposlenih oseb. Analiza torej ne vključuje samozaposlenih, kmetov in drugih aktivnih oseb, ki nimajo statusa zaposlene osebe. V raziskavi jemljemo kot statistično enoto zaposleno osebo, tj. posameznika. Če bi hoteli analizirati blaginjo prebivalstva, bi naša enota opazovanja seveda moralo biti gospodinjstvo. Kljub takšni »delnosti« pa analiza podaja dober vpogled v dohodkovno neenakost na ravni gospodinjstev. Velja namreč, da primarni dohodki zaposlenih (tj. dohodki, ki ne vključujejo transferjev) predstavljajo več kakor 60 odstotkov razpoložljivih sredstev gospodinjstev, zato npr. povečana neenakost v porazdelitvi primarnih dohodkov zaposlenih nakazuje, da se tudi neenakost v porazdelitvi razpoložljivega dohodka gospodinjstev povečuje. Glede delnosti analize lahko navedemo Binderja (1993, str. 308), ki je, sklicujoč se na ZDA, izjavil: »Če hočete razumeti porast dohodkovne neenakosti v osemdesetih letih, morate začeti z analizo porasta neenakosti v porazdelitvi plač.« Atkinson (1998, str. 19) je ob komentarju na to Blinderjevo opombo izjavil: »Se strinjam, toda ne smemo se ustaviti pri analizi plač«. Atkinsona to sicer ni motilo pri pripravi podrobne analize porazdelitve dohodkov od dela v dvajsetih državah OECD (Atkinson, 2008). Tudi v tem primeru gre za analizo na ravni posameznika. V našem delu bomo nekajveč pozornosti namenili tudi vrhnjemu delu dohodkovne porazdelitve. V raziskovalnem smislu je to v zadnjih letih postal nekakšen »hit«, predvsem zaradi tega, ker je v nekaterih razvitih državah prišlo do velikih sprememb prav v tem delu dohodkovne porazdelitve. Tako se najnovejša raziskava Atkinsona, Pikettyja in Saeza (2011) osredotoča zgolj na vrh porazdelitve in ugotavlja, da se je delež dohodka, ki gre zgornjemu odstotku, povečal v mnogih razvitih državah, medtem ko je v državah centralne Evrope ta delež v zadnjih desetih letih dokaj stabilen. Podobno tudi raziskava OECD (2008) kaže, da je dohodkovna neenakost v državah centralne Evrope (brez novih članic EU) primerjalno gledano zmerna. V zvezi s tem bi lahko rekli, da je Slovenija po svojih značilnostih podobna drugim državam centralne Evrope s stabilno in zmerno dohodkovno neenakostjo. Zgradba našega dela je naslednja: v drugem razdelku predstavljamo oba podatkovna vira, ki smo ju pridobili in pripravili posebej za potrebe pričujoče analize. Nato v tretjem razdelku primerjamo nekatere ključne kazalce, kakor sta zaposlenost in povprečna plača, dobljene iz uradnih in pa že omenjenih podatkovnih virov. V četrtem razdelku prikazujemo strukturo bruto dohodka v obdobju 1991-2009 (dohodnino, delojemalčeve prispevke za socialno varnost in neto dohodek). V petem razdelku je predstavljena analiza dohodkovne neenakosti za obdobje 1991-2009, v šestem razdelku pa nekoliko podrobneje prikazujemo dinamiko dohodninske progresije, ki jo merimo s Kakwanijevim indeksom progresivnosti. Članek zaključujemo z nekaterimi ključnimi ugotovitvami. 2. Podatkovni viri Analiza temelji na dveh podatkovnih virih. Oba vira nista splošno dostopna, temveč smo jih pridobili (posebej za namene te raziskave) od Statističnega urada RS in od Davčnega urada RS. Na kratko ju predstavljamo v nadaljevanju. Podatkovni vir A Ta podatkovni vir smo pridobili od Statističnega urada RS, ki je na podlagi statističnega registra delovno aktivnega prebivalstva (SRDAP) in dohodninske datoteke določil populacijo zaposlenih, ki hkrati zadošča dvema meriloma: (a) so zaposleni za polni delovni čas (kar pomeni, da je v registru navedeno, da oseba dela najmanj 36 ur na teden) in (b) so bili pri istem delodajalcu zaposleni celo leto. Podatki so podani v obliki tabel, pri čemer imamo 14 dohodkovnih razredov (vrstic) in 10 dohodkovnih virov (stolpcev). Posamezna celica vsebuje agregatne zneske, podano pa je tudi število zavezancev (v danem dohodkovnem razredu). Statistični urad je pripravil ločene tabele za javni sektor in zasebni sektor ter glede na spol (moški, ženske). To pomeni, da imamo za vsako leto štiri tabele (javni sektor - moški, javni sektor - ženske, zasebni sektor - moški, zasebni sektor - ženske). V posameznih vrsticah so podani tudi zneski akontacije dohodnine in zneski delojemalčevih socialnih prispevkov. Tabele so na voljo za obdobje 1993—2008. Podatkovni vir B Ta podatkovni vir smo pridobili od Davčnega urada RS. Gre za velike enostavne slučajne vzorce iz dohodninske datoteke. Vsak od teh letnih vzorcev vključuje okoli 60 tisoč dohodninskih zavezancev, kar predstavlja okoli 5 odstotkov vseh dohodninskih zavezancev. Za obdobje 2005-2009 smo od DURS-a dobili še večje vzorce, ki letno vključujejo okoli 10 odstotkov vseh dohodninskih zavezancev1. Za vsakega zavezanca iz vzorca so podani podatki o starosti in spolu ter za vsak dohodkovni vir bruto znesek prejemka, akontacija dohodnine in plačani socialni prispevki. Za razliko od podatkovnega vira A podatkovni vir B vsebuje tudi dokončno dohodninsko obveznost. Ta podatkovni vir se začenja z letom 1991. Podatkovna vira imata svoje prednosti in pomanjkljivosti. Glede na Atkinsonovo klasifikacijo A/B/C (Atkinson, 2007; Atkinson, 2008) bi lahko oba podatkovna vira razvrstili v skupino A, tj. kot visoko kakovostne podatke. V primerjavi s podatkovnim virom B, podatkovni vir A daje možnosti za primerjavo neenakosti tudi med zaposlenimi v zasebnem in javnem sektorju. Po drugi strani pa se ta vir začenja z letom 1993 in torej ne vključuje zelo burnega začetnega obdobja tranzicije. Prav tako podatkovni vir vključuje samo podatke o akontaciji dohodnine, ne pa tudi podatkov o dokončni dohodninski obveznosti. Prav tako podatkovni vir A ne vključuje vseh zaposlenih, temveč samo tiste, ki so delali za polni delovni čas in so bili v posameznem letu zaposleni pri istem delodajalcu. Podatkovni vir B predstavlja vzorec vseh dohodninskih zavezancev, tako da bo za analizo treba izluščiti skupino zaposlenih. Prav tako ni mogoče ugotavljati sektorja zaposlitve (zasebni, javni). Dodatna pomanjkljivost podatkovnega vira B je, da vsebuje letne podatke, tako da ne vemo, v kakšnem obdobju znotraj posameznega leta je bil dohodek ustvarjen. Tako je npr. posameznik - dohodninski zavezanec lahko prejemal dohodke le dva meseca in je kljub temu vključen v dohodninsko datoteko2. Prednost tega podatkovnega vira je, da se začenja z letom 1991 in da vsebuje tudi podatke o dokončni dohodninski obveznosti. Ker gre za vzorec, so dobljene ocene podvržene statističnim napakam, vendar so glede na dejstvo, da gre za velike enostavne slučajne vzorce, tako da so ocene statističnih napak ocenjenih vrednosti zelo nizke. 3. Primerjava kazalcev, dobljenih iz podatkovnih virov in uradnih kazalcev Statističnega urada RS V tem razdelku bomo podali primerjave posameznih kazalcev, pridobljenih na podlagi uporabljenih 1 V naši analizi bomo dosledno uporabljali manjši, 5-odstotni vzorec za obdobje 1991—2004 in 10-odstotni vzorec za obdobje 2005—2009. 2 Takšen posameznik bo seveda vključen v dohodninsko datoteko le, če njegovi dohodki presegajo znesek splošne olajšave. podatkovnih virov (A in B). Oglejmo si najprej število zaposlenih. Uradni podatki o številu zaposlenih, ki jih objavlja Statistični letopis Statističnega urada, vključujejo vse zaposlene3. Podatkovni vir A je nekoliko ožji, ker vključuje (kakor smo že omenili) samo (a) zaposlene, ki delajo za polni delovni čas, tj. vsaj 36 ur tedensko in ki so hkrati bili pri istem delodajalcu zaposleni celo leto. te spremembe zajetja je tudi nastal skok v podatku o številu zaposlenih za leto 2005. Glede zajetja zaposlenih oseb pri podatkovnem viru A lahko rečemo, da ta vir ne vključuje: (a) zaposlenih za nepolni delovni čas, (b) zaposlenih, ki so v danem letu spremenili delodajalca in (c) zaposlenih, ki niso bili v delovnem razmerju vseh 12 mesecev v letu. Pri podatkovnem viru B smo celotno število zaposlenih ocenili na podlagi vzorca. Zaposlene osebe smo izluščili iz vzorca na podlagi merila, da mora biti plača ali nadomestilo plače večje od nič. V prejšnjih raziskavah (Stanovnik in Verbič, 2005a) smo zaposlene izluščili na podlagi dveh kumulativnih meril, tj. zgornjega in dodatnega merila, da mora znesek regresa za letni dopust biti večji od nič. Drugo, dodatno merilo smo določili zato, ker je regres obvezni sestavni del plače, minimalni letni znesek pa je določen na podlagi pogajanj med socialnimi partnerji in določil v kolektivnih pogodbah4. Če je delavec zaposlen za čas, krajši od polnega delovnega časa, prejema sorazmerni del regresa5. Podobno je, če npr. delavec dela pri enem delodajalcu tri mesece v letu in prejme 3/12 minimalnega zneska regresa. Ne glede na zakonska določila kaže, da številni delodajalci kršijo zakon in delavcem ne izplačujejo regresa; iz vzorca dohodninskih zavezancev ugotavljamo, da naj bi bilo takih delavcev kar okoli 10 odstotkov! Izločitev te skupine delavcev se nam - glede na nove ugotovitve - ni zdela smiselna. Zaradi tega smo se odločili, da v analizo vključimo vse osebe, ki so prejemale plačo in/ali nadomestila plač, pri čemer so upoštevana le nadomestila, ki jih izplačujejo delodajalci. S tem podajamo tudi nekoliko bolj »verodostojno« sliko dejanskega stanja na trgu dela in stanja na področju dohodkovne neenakosti med vsemi zaposlenimi. Tabela 1 podaja primerjavo števila zaposlenih na podlagi Statističnega letopisa, števila zaposlenih na podlagi podatkovnega vira A in ocenjeno število zaposlenih na podlagi podatkovnega vira B. Podatke iz tabele 1 je treba dodatno pojasniti in komentirati. Število zaposlenih, podanih v Statističnih letopisih Statističnega urada RS, se nanaša na povprečno letno število zaposlenih. To število je do vključno leta 2004 pridobljeno iz dveh statističnih virov: ZAP/M in Statističnega registra delovno aktivnega prebivalstva (SRDAP), od leta 2005 pa le na podlagi SRDAP. Zaradi Tabela 1: Število zaposlenih po različnih statističnih virih (v tisočih) 3 Od leta 2005 ti podatki vključujejo tudi lastnike podjetij (tudi podjetij z enim zaposlenim) in posameznike, ki niso zavarovani kot samozaposlene osebe. Te osebe torej dejansko sami sebi izplačujejo plačo. Podatki o zaposlenih so pridobljeni iz Statističnega registra delovno aktivnega prebivalstva (SRDAP), ki ga vzdržuje Statistični urad RS. 4 Poleg kolektivnih pogodb je tu še dodatna zakonska prisila. Od leta 1994 dalje zneski, ki so presegali minimalni znesek regresa, niso zniževali osnove za davek od dohodka pravnih oseb. Od leta 1998 so zneski, ki so presegali minimalne zneske, obdavčeni tudi s socialnimi prispevki. 5 Tudi nekatere osebe, ki ne delajo polni delovni čas, prejemajo polni znesek regresa. Tako delavci, ki prejemajo nadomestilo plače za delo s skrajšanim delovnim časom od ZPIZ, prejemajo polni znesek regresa. Teh delavcev je med 10 in 15 tisoč, odvisno od leta (obdobje 1991-2005). Leto Statistični letopis Podatkovni vir A Podatkovni vir B 1991 746 762 1992 692 725 1993 666 525 741 1994 647 517 733 1995 642 533 743 1996 635 527 740 1997 651 528 736 1998 652 545 745 1999 671 563 747 2000 683 575 747 2001 695 584 755 2002 698 579 769 2003 699 570 763 2004 703 582 774 2005 732 596 764 2006 742 594 774 2007 766 606 779 2008 790 614 799 2009 752 798 Vir: Statistični letopis RS (SURS, 1992-2010); lastni izračuni. Glede podatkovnega vira B lahko rečemo, da naj bi ta vir vključeval vse zaposlene v danem letu - razen tistih, ki imajo dohodke, manjše od splošne olajšave6. Je pa še ena, bistvena razlika med podatkovnim virom A ter uradnimi podatki SURS-a in podatki iz podatkovnega vira B. Pri podatkovnem viru B ne gre za letna povprečja, temveč se štejejo vse osebe, ki so bile zaposlene v danem letu, ne glede na zaposlitveni status in trajanje zaposlitve. Iz zgoraj povedanega izhaja, da je število zaposlenih na podlagi podatkovnega vira B za analitske potrebe manjuporabno, še posebej v obdobju hitrih sprememb na trgu dela. Kaj lahko rečemo o plačah? Izračunane povprečne plače na podlagi podatkovnih virov A in B primerjamo s povprečno plačo, ki je objavljena v Statističnem letopisu RS. Povprečna plača, ki jo objavlja Statistični urad RS, 6 Tem zaposlenim osebam ni treba vložiti dohodninske napovedi in zato tudi niso vključeni v dohodninsko datoteko. je izračunana na podlagi določenega restriktivnega nabora vseh zaposlenih7. Tako npr. leta 1991 pri izračunu niso bili upoštevani zaposleni v zasebnih podjetjih in zaposleni pri samozaposlenih. Nabor se je razširil že leta 1992, ko so bili vključeni zaposleni v večjih zasebnih podjetjih (s tremi ali več zaposlenimi). Od leta 2005 so v uradni izračun vključeni vsi zaposleni v zasebnih podjetjih, tako da so edina izključena skupina zaposleni pri samozaposlenih osebah. Ker ta izvzeta skupina delavcev praviloma prejema nizke »registrirane« plače, ne preseneča, da je »uradna« objavljena povprečna plača višja od povprečne plače, izračunane iz podatkovnega vira A, kakor je razvidno iz tabele 2. Ocenjena povprečna plača na podlagi podatkovnega vira B je še nižja od vrednosti iz podatkovnega vira A. Pri podatkovnem viru B namreč povprečno plačo posameznika dobimo tako, da podatek o letnem znesku plače delimo z 12. Ta postopek je edini mogoč, saj ne vemo, koliko mesecev v danem letu je bila oseba zaposlena, prav tako tudi ne, ali je bila oseba zaposlena za polni delovni čas ali za čas, krajši od polnega. Tabela 2: Povprečna plača po različnih podatkovnih virih Leto Statistični letopis Podatki vir A Podatki vir B 1991 16,8 15,4 1992 51,0 45,3 1993 75,4 77,5 68,3 1994 94,6 94,6 83,1 1995 112,0 108,8 97,1 1996 129,1 123,5 111,5 1997 144,3 135,4 123,0 1998 158,1 152,2 135,5 1999 173,2 166,5 149,1 2000 191,7 184,8 165,7 2001 214,6 206,3 184,9 2002 235,4 227,3 204,7 2003 253,2 248,5 221,7 2004 267,6 261,4 235,4 2005 277,3 275,5 252,0 2006 290,6 290,7 267,4 2007 1.285 1.286 1.184 2008 1.391 1.400 1.286 2009 1.439 1.319 Vir: Statistični letopis RS (SURS, 1992-2010); lastni izračuni. Opomba: Za obdobje 1991-2006 so prikazane nominalne bruto plače v tisoč SIT, za obdobje 2007-2009 pa nominalne bruto plače v tisoč EUR. 7 Ob tem je treba izrecno opozoriti, da se pri izračunu povprečne plače upoštevajo zaposleni za določen in nedoločen čas, za polni delovni čas ali delovni čas, krajši od polnega. Osebi, ki je v danem letu delala le dva meseca, se povprečni mesečni dohodek izračuna na podlagi teh dveh mesecev. Iz slike 1 vidimo zelo usklajeno, »sinhrono« gibanje realne povprečne bruto plače, ne glede na podatkovni vir. Ta je naraščala od leta 1993. Po pričakovanju najvišje realne vrednosti povprečne bruto plače v danem letu izkazuje uradni statistični vir, tj. Statistični letopis Statističnega urada RS. Najnižje vrednosti pričakovano izkazuje realna povprečna bruto plača podatkovnega vira B. Kakor smo omenili, se pri uradnem statističnem viru pri izračunu povprečne plače upošteva dejansko število mesecev dela oziroma zaposlitve. Tudi izračun povprečne vrednosti pri podatkovnem viru A je natančen, ker ta vir vključuje (poleg drugih pogojev) le osebe, ki so bile zaposlene celo leto. Pri podatkovnem viru B povprečno vrednost realne bruto plače izračunavamo, kakor da bi vsi zaposleni delali 12 mesecev, kar seveda ne drži. 4. Struktura bruto dohodka: dohodnina, prispevki za socialno varnost in neto dohodek V razdelku 3 smo ugotovili, da je realna povprečna plača naraščala od leta 1992 dalje. Ta ugotovitev drži ne glede na to, kateri podatkovni vir uporabimo. Velja poudariti, da je bil porast neto dohodka še večji od porasta bruto dohodka. To je razvidno iz tabele 3 in (še bolj) iz tabele 4, ki kažeta, da se je delež neto dohodka v bruto dohodku zaposlenih v obdobju od osamosvojitve do leta 2009 povečeval. Zrcalna podoba tega povečevanja je trendno zmanjševanje deleža dohodnine v bruto dohodku zaposlenih. To zmanjševanje je izrazitejše pri podatkovnem viru B, kjer »dohodnina« predstavlja dokončno dohodninsko obveznost, medtem ko pri podatkovnem viru A prikazani podatek predstavlja zgoljakontacijo dohodnine. Zaradi boljše primerjave smo tudi za podatkovni vir B izračunali delež akontacije dohodnine v celotnem bruto dohodku zaposlenih. Primerjava akontacij dohodnine (podatkovnega vira A in B) je prikazana na sliki 2, iz katere je razvidno njuno zelo »sinhrono« gibanje. Tabela 4 kaže, da se je delež (dejansko plačane) dohodnine zmanjšal od 14,9 odstotka leta 1991 na 12,6 odstotka bruto dohodka zaposlenih leta 2009, medtem ko se je delež delojemalčevih socialnih prispevkov v istem obdobju zmanjšal od 22,9 odstotka na 20,3 odstotka bruto dohodka zaposlenih. Tako pri dohodnini kakor pri socialnih prispevkih je zmanjšanje posledica zakonskih sprememb; pri dohodnini je do skokovitih zmanjšanj prišlo v letih 1994, 2005 in 2007, tj. v letih, ko je začela veljati nova dohodninska zakonodaja. Zmanjševanje deleža socialnih prispevkov zaznavamo predvsem v prvih letih tranzicije, ko se je (do vključno leta 1994) zmanjševal delež delojemalčevih socialnih prispevkov. Slika 1: Realna bruto plača (v cenah leta 2000) v tolarjih, 1991-2009 240.000 100.000 ■Uradni statistični vir ■Podatkovni vir A Podatkovni vir B 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Leto Vir: Statistični letopis RS (SURS, 1992-2D1D); lastni izračuni. Opomba: Za preračun nominalnih bruto plač v realne je uporabljen indeks cen življenjskih potrebščin. Za obdobje 2DD7-2DD9 so bruto plače preračunane iz EUR v SIT po tečaju 239,64 SIT/EUR. Tabela 3: Akontacija dohodnine, socialni prispevki in »neto« dohodek kot delež bruto dohodka zaposlenih, podatkovni vir A Tabela 4: Dohodnina, socialni prispevki in neto dohodek kot delež bruto dohodka zaposlenih, podatkovni vir B Leto Bruto dohodek Akontacija dohodnine Delojemalčevi socialni prispevki »Neto« Leto dohodek Bruto dohodek Dohodnina Delojemalčevi socialni prispevki Neto dohodek 1993 1,DDD D,14D D,218 D,642 1991 1,000 0,149 0,229 0,623 1994 1,DDD D,142 D,2D5 D,654 1992 1,000 0,146 0,226 0,628 1,000 0,147 0,217 0,636 1995 1,DDD D,143 D,2DD 1993 D658 1,000 0,136 0,203 0,661 1996 1,DDD D,146 D,198 1994 D,656 1995 1,000 0,139 0,197 0,664 1997 1,DDD D,145 D,198 D,657 1996 1,000 0,141 0,195 0,664 1998 1,DDD D,147 D,2D2 D,652 1997 1,000 0,140 0,195 0,664 1999 1,DDD D,148 D,2D2 D,649 1998 1,000 0,138 0,199 0,663 2DDD 1,DDD D,15D D,2D4 D,647 1999 1,000 0,139 0,200 0,661 2DD1 1,DDD D,15D D,2D4 D,646 2000 1,000 0,139 0,200 0,661 1,000 0,138 0,202 0,660 2DD2 1,DDD D,151 D,2D4 2DD1 D645 1,000 0,141 0,201 0,658 2DD3 1,DDD D,152 D,2D4 2DD2 D,644 2DD3 1,000 0,141 0,201 0,658 2DD4 1,DDD D,152 D,2D3 D,645 2DD4 1,000 0,143 0,201 0,657 2DD5 1,DDD D,142 D,2D1 0,657 2DD5 1,000 0,133 0,199 0,668 2DD6 1,DDD D,144 D,2D4 D,653 2006 1,000 0,133 0,201 0,665 2DD7 1,DDD D,131 D,2D4 0,665 2007 1,000 0,126 0,201 0,673 2DD8 1,DDD D,134 D,2D4 0,662 2008 1,000 0,128 0,201 0,672 1,000 0,126 0,203 0,671 Vir: Lastni izračuni. 2009 Opomba: Pri »neto« dohodku je pri izračunu upoštevana le akontacija dohodnine. Vir: Lastni izračuni. Slika 2: Delež akontacije dohodnine v bruto dohodku zaposlenih 0,155 0,150 0,145 TJ 0,140 0) : 0,135 0,130 Q 0,125 0,120 -1-r -1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-11991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Leto Vir: Lastni izračuni. Od osamosvojitve do leta 2009 ni prišlo samo do sprememb v agregatni obremenitvi z dohodnino, temveč tudi do velikih sprememb v porazdelitvi tega davčnega bremena. To je razvidno iz tabel 5 in 6, ki kažeta strukturo plačane akontacije dohodnine oziroma strukturo plačane dohodnine po dohodkovnih skupinah. Tudi tu obravnavamo le zaposlene osebe. Spremembe v strukturi so - razumljivo - izrazitejše pri podatkovnem viru B (tabela 6), ki prikazuje strukturo plačane dohodnine. Poleg tega tabela 6 vključuje vse zaposlene, ki so oddali dohodninski obrazec, medtem ko tabela 5 vključuje - kakor smo že pojasnili - le zaposlene za polni delovni čas, ki niso spreminjali delodajalca v danem letu. V obeh tabelah posebej prikazujemo tudi delež dohodnine, ki ga plačuje zgornjih 5 % in zgornji 1 % zaposlenih. Spremembe v strukturi plačane dohodnine nastanejo na več načinov: (a) zaradi zakonskih sprememb, ki vključujejo spremembe dohodninskih razredov, Tabela 5: Struktura akontacije dohodnine po dohodkovnih razredih, podatkovni vir A Leto Najnižjih 20 % Kvintilni razredi od 2 do 4 Najvišjih 20 % Najvišjih 5 % Najvišji 1 % 1993 7,33 45,64 47,03 21,03 7,34 1994 5,56 41,36 53,08 26,00 9,58 1995 5,48 40,61 53,91 26,55 9,58 1996 5,55 40,15 54,30 26,87 9,76 1997 5,44 39,92 54,63 27,22 10,00 1998 5,47 39,36 55,17 27,70 10,64 1999 5,33 38,82 55,85 28,13 10,78 2000 5,34 39,19 55,47 27,81 10,72 2001 5,42 38,85 55,73 27,67 10,66 2002 5,51 39,22 55,27 27,12 10,59 2003 5,49 39,08 55,43 26,86 10,45 2004 5,69 39,12 55,18 26,48 10,34 2005 4,67 37,73 57,60 27,94 11,06 2006 4,65 38,45 56,91 27,11 10,59 2007 4,85 37,38 57,77 28,78 11,47 2008 4,33 38,00 57,66 28,35 10,92 Vir: Lastni izračuni. Tabela 6: Struktura plačane dohodnine po dohodkovnih razredih, podatkovni vir B Leto Najnižjih 20 % Kvintilni razredi od 2 do 4 Najvišjih 20 % Najvišjih 5 % Najvišji 1 % 1991 6,61 49,36 44,03 19,01 6,99 1992 5,60 47,54 46,86 21,62 8,28 1993 5,26 46,73 48,01 22,31 8,37 1994 2,31 39,67 58,02 29,48 11,70 1995 2,37 39,30 58,33 29,50 11,23 1996 2,43 38,15 59,42 30,51 12,03 1997 2,37 37,71 59,93 31,29 12,38 1998 2,43 37,34 60,23 31,66 13,18 1999 1,10 36,71 62,19 33,12 13,51 2000 1,01 36,49 62,49 33,54 14,29 2001 2,30 36,97 60,74 31,25 12,55 2002 2,28 36,46 61,26 31,75 12,89 2003 2,31 36,85 60,84 31,32 13,06 2004 2,34 36,58 61,08 31,91 13,49 2005 1,55 34,42 64,02 33,52 14,08 2006 1,74 35,19 63,07 32,50 13,70 2007 2,01 34,86 63,14 33,44 13,33 2008 0,86 35,01 64,13 33,95 13,63 2009 0,72 35,23 64,04 33,12 13,01 Vir: Lastni izračuni. stopenj in olajšav, (b) zaradi sprememb v dohodkovni porazdelitvi in (c) zaradi zakonskih rešitev, ki vsebujejo »neprimerno« usklajevanje dohodninske lestvice. Za ponazoritev posledic »neprimernega« usklajevanja lahko navedemo primer, da se dohodninska lestvica usklajuje na podlagi rasti cen (in ne na podlagi rasti plač). Takšno usklajevanje povzroči naraščanje števila zavezancev v višjih dohodninskih razredih, ker je rast povprečne plače praviloma višja od rasti cen. V Sloveniji so se dohodninske lestvice vse do leta 2004 usklajevale na podlagi rasti povprečne plače. Zakon o dohodnini, sprejet maja 2004 (ZDoh-1, Uradni list RS 54/2004)8, je določil usklajevanje na podlagi rasti cen življenjskih potrebščin in takšen način usklajevanja je določen tudi v zakonu o dohodnini, sprejetem leta 2006 (ZDoh-2, Uradni list RS 117/2006). Vpliv sprememb v dohodkovni porazdelitvi na strukturo plačane dohodnine je prikazan v tabeli 6. Hitro povečevanje dohodkovne neenakosti v letih od 1991 do 1993 je povzročilo občutno povečanje dohodnine, ki ga je plačeval zgornji kvintilni razred, ter zmanjševanje deleža dohodnine, ki so ga plačevali spodnji kvintilni razred in »srednji« kvintilni razredi (od 2 do 4). Do največjih sprememb v strukturi plačane dohodnine je nedvomno prišlo zaradi zakonskih sprememb. Tako npr. »kvantni« skok v deležih dohodnine, ki ga plačujejo 8 Ta dohodninski zakon je določil usklajevanje lestvice na podlagi rasti cen življenjskih potrebščin, podobno tudi ZDoh-2. dohodkovne skupine, zaznavamo leta 1994, ko je začel veljati novi dohodninski zakon (Zdoh, Uradni list RS 71/93). Ta zakon je bistveno spremenil dohodninsko lestvico in uvedel splošno olajšavo (v višini 11 odstotkov povprečne plače), ki jo prejšnji zakon ni poznal. S tem se je občutno znižala dohodninska obremenitev za zavezance z nizkimi dohodki ter zvišala za zaposlene z visokimi dohodki. Nadaljnji velik upad deleža dohodnine, ki ga je plačeval spodnji kvintilni razred, je nastal s sprejetjem Zakona o izjemnem znižanju davčne obveznosti (ZIZDO) maja 2000 (Uradni list RS 44/2000). Ta zakon je za leti 1999 (torej za nazaj) in 2000 določil znižanje davčne obveznosti za dohodninske zavezance z nizkimi dohodki. Šlo je pač za predvolilno potezo takratne vlade dr. Janeza Drnovška. Ker ni bilo nobene »spremljajoče« aktivnosti, se je delež dohodnine v spodnjem kvintilnem razredu leta 2001 spet dvignil na raven iz leta 1998. Do nadaljnjih sprememb je prišlo leta 2005, ko je začel veljati ZDoh-1, ki je precej povišal znesek splošne olajšave. Že konec istega leta je prišlo do novih sprememb (Uradni list RS 115/2005), od katerih je najpomembnejša zagotovo izločitev nekaterih oblik dohodka od kapitala iz celovite obdavčitve z dohodnino. Tako so z 20-odstotno stopnjo obdavčene obresti, dividende in kapitalski dobički. Povsem nov zakon, ZDoh-2, je začel veljati leta 2007 (Uradni list RS 117/2006) in je poenostavil dohodninsko lestvico (število razredov se je zmanjšalo od pet na tri) ter mejno stopnjo v najvišjem razredu znižal s 50 odstotkov na 41 odstotkov. Zakonodajalci na tem področju niso mirovali in so v začetku leta 2008 (Uradni list RS 10/2008) sprejeli pomembne novosti -predvsem diferencirano splošno olajšavo, ki je odvisna od posameznikovega dohodka pred obdavčitvijo; višji ko je dohodek, nižja je splošna olajšava9. Zelo verjetno so bile razlog za takšno, »nenavadno« splošno olajšavo, ki je povsem v nasprotju z davčno doktrino, predvsem bližajoče se državnozborske volitve. Razumljivo se je ponovno občutno zmanjšal delež dohodnine, ki ga plačuje spodnji kvintilni razred zavezancev - zaposlenih oseb (primerjaj tudi Majcen in dr. 2009). Še več. Rečemo lahko, da v zgodovini samostojne Slovenije spodnji kvintilni razred (dohodninskih zavezancev - zaposlenih oseb) še nikoli ni plačeval tako malo dohodnine kakor v zadnjih letih. 5. Dohodkovna neenakost Kaj lahko rečemo o dohodkovni porazdelitvi, pri čemer imamo v mislih bruto dohodke zaposlenih oseb? Tabeli 7 in 8 podajata dohodkovno strukturo po kvintilnih razredih ter še posebej za zgornjih 5 % in zgornji 1 % zavezancev - zaposlenih. Oba podatkovna vira kažeta, da je v tem obdobju prišlo do rahlega povečanja dohodkovne neenakosti; deleži bruto dohodka spodnjega kvintilnega razreda in kvintilnih razredov od 2 do 4 so se nekoliko zmanjšali, povečal pa se je delež pri zgornjem kvintilnem razredu. Če iz obravnave izločimo prva tri leta tranzicije, tj. obdobje 1991-1993, so spremembe v dohodkovni neenakosti zelo skromne. Zdi se, da je še zlasti »dinamično« dogajanje na zgornjem delu dohodkovne porazdelitve. Tako se je na podlagi podatkovnega vira A delež bruto dohodka zgornjega kvintilnega razreda od leta 1993 do leta 2008 povečal za 2,38 odstotne točke (z 38,13 odstotka na 40,51 odstotka), vendar je velik del tega povečanja v zgornjem 1 % zaposlenih - dohodninskih zavezancev. Pri tem zgornjem 1 % zaposlenih se je delež povečal za 0,89 odstotnih točk (z 4,69 % na 5,58 %). Podobna ugotovitev izhaja tudi iz tabele 8, ki prikazuje strukturo bruto dohodka po podatkovnem viru B. V obdobju 1993-2008 je zgornji kvintilni razred povečal svoj delež za 1,92 odstotne točke (s 40,01 % na 41,93 %), ob tem pa je samo zgornji 1 % povečal svoj delež za 0,88 odstotne točke (s 5,25 % do 6,13 %). Podobno »zgodbo« o dohodkovni neenakosti lahko sestavimo tudi iz sumarnih kazalcev dohodkovne neenakosti, ki so prikazani v tabelah 9 in 10. Ti tabeli kažeta Ginijeve koeficiente dohodkovne neenakosti (za bruto dohodek) ter koeficiente koncentracije za dohodnino, delojemalčeve socialne prispevke ter za neto dohodek. Iz primerjave rezultatov, prikazanih v teh Tabela 7: Struktura bruto dohodka zaposlenih po dohodkovnih razredih, podatkovni vir A Leto Najnižjih 20 % Kvintilni razredi od 2 do 4 Najvišjih 20 % Najvišjih 5 % Najvišji 1 % 1993 9,60 52,27 38,13 14,83 4,69 1994 9,66 51,65 38,69 15,76 5,09 1995 9,33 51,40 39,27 16,05 5,08 1996 9,34 51,00 39,66 16,37 5,27 1997 9,16 51,02 39,82 16,50 5,35 1998 9,21 50,58 40,21 16,82 5,66 1999 9,01 50,18 40,81 17,24 5,84 2000 9,06 50,27 40,67 17,05 5,76 2001 9,16 49,93 40,91 17,03 5,75 2002 9,25 50,12 40,63 16,73 5,69 2003 9,23 49,90 40,87 16,75 5,70 2004 9,42 49,73 40,85 16,69 5,72 2005 9,44 49,79 40,77 16,63 5,81 2006 9,48 50,15 40,37 16,13 5,43 2007 9,34 50,08 40,59 16,45 5,75 2008 9,21 50,27 40,51 16,35 5,58 Vir: Lastni izračuni. 9 Zavezanci z letnim bruto dohodkom do 6.800 evrov so imeli v letu 2008 za 4.959,60 evra splošnih olajšav; zavezanci z letnim bruto dohodkom od 6.801 do 9.000 za 3.959,60 evra in zavezanci z letnim dohodkom nad 9.001 pa za 2.959,60 evrov splošnih olajšav. Tabela 8: Struktura bruto dohodka zaposlenih po dohodkovnih razredih, podatkovni vir B Leto Najnižjih 20 % Kvintilni razredi od 2 do 4 Najvišjih 20 % Najvišjih 5 % Najvišji 1 % 1991 8,36 54,07 37,57 14,23 4,52 1992 7,64 53,16 39,20 15,58 5,15 1993 7,20 52,79 40,01 16,04 5,25 1994 7,11 52,30 40,59 16,91 5,65 1995 7,20 51,83 40,97 17,09 5,53 1996 7,33 51,05 41,62 17,56 5,87 1997 7,37 50,86 41,77 17,82 5,94 1998 7,46 50,64 41,90 18,00 6,32 1999 7,26 49,99 42,74 18,62 6,41 2000 7,22 49,96 42,82 18,75 6,73 2001 7,51 50,17 42,32 17,90 6,08 2002 7,49 49,81 42,69 18,21 6,24 2003 7,52 49,99 42,49 17,99 6,29 2004 7,58 49,66 42,76 18,34 6,53 2005 7,64 49,84 42,52 18,06 6,35 2006 7,93 49,95 42,12 17,64 6,21 2007 8,14 50,05 41,81 17,45 6,04 2008 8,12 49,95 41,93 17,62 6,13 2009 8,03 50,03 41,93 17,28 5,93 Vir: Lastni izračuni. dveh tabelah, izhaja, da je Ginijev koeficient, dobljen na podlagi podatkovnega vira B, dosledno višji od Ginijevega koeficienta, dobljenega na podlagi podatkovnega vira A. To je tudi razumljivo, kajti podatkovni vir B vključuje bolj mešano skupino zaposlenih. Za razliko od podatkovnega vira A, podatkovni vir B vključuje tudi tiste, ki so delali s skrajšanim delovnim časom, tiste, ki niso delali celo leto, tiste, ki so menjali službo itd. Ginijev koeficient je pri obeh serijah (A in B) dosegel vrh konec devetdesetih let, v prvih letih novega tisočletja pa se je vrednost tega koeficienta celo rahlo znižala. Kakšno je pojasnilo za veliko povečanje Ginijevega koeficienta v začetku devetdesetih let, ki je še posebej izrazito vidno v tabeli 10, ki vključuje tudi zelo burni leti 1991 in 1992? Nedvomno se je »kompresija« plač, značilna za naše socialistično in samoupravno obdobje, povsem odprla v prvih letih tranzicije in s tem se je razpršitev plač bistveno povečala. Nedvomno lahko veliko povečanje neenakosti v bruto dohodkih zaposlenih pripišemo tudi neurejenemu institucionalnemu okolju, ki je značilno za začetna leta tranzicije. Štoka-Debevec (1997, str. 176) navaja, da so bili šele leta 1994 vzpostavljeni trdnejši mehanizmi socialnega sporazumevanja, in sicer z dogovorom o politiki plač in z ustanovitvijo Ekonomsko-socialnega sveta - tristranskega organa delodajalcev, delojemalcev in vlade. Leta 1995 je državni zbor sprejel Zakon o izvajanju dogovora o politiki plač in drugih prejemkov zaposlenih v gospodarstvu in socialnega sporazuma za leto 1995 ter o najvišji in najnižji plači (Uradni list RS 29/95). S tem se je dejansko uvedel institut minimalne plače. Minimalna plača se je tudi za leto 1996 določala v okviru socialnega sporazuma (in zakona o izvajanju socialnega sporazuma), od leta 1997 dalje pa se je minimalna plača določala v posebnem zakonu. Torej so primerni družbeni mehanizmi preprečili nadaljnje povečevanje dohodkovne neenakosti. Kajlahko rečemo o dohodnini in njenem vplivu na dohodek po obdavčitvi? Kakor je razvidno iz tabel 9 in 10, je povečanje neenakosti v porazdelitvi neto dohodkov zaposlenih precejmanjizrazito kakor povečanje neenakosti v porazdelitvi bruto dohodkov. Zasluge za to gre pripisati precejmočni progresiji naše dohodnine. Iz primerjave vrednosti koeficientov koncentracije za akontacijo dohodnine (tabela 9) in vrednosti koeficientov koncentracije plačane dohodnine (tabela 10) za leti 1993 in 1994 je razvidno, da se je progresija občutno povečala ob uvedbi novega dohodninskega zakona v letu 1994. Nova dohodninska zakonodaja je očitno presenetila prav vse in posledično se je leta 1994 neenakost v porazdelitvi neto dohodka zaposlenih zmanjšala. Na podlagi podatkovnega vira A se je koeficient koncentracije za »neto« dohodek med letoma 1993 in 1994 zmanjšal od 0,259 na 0,248, pri podatkovnem viru B pa se je koeficient koncentracije zmanjšal od 0,307 na 0,291. Zaradi že omenjenega Tabela 9: Ginijev koeficient za bruto dohodek in koeficienti koncentracije za akontacijo dohodnine, delodajalčeve socialne prispevke ter »neto« dohodek, podatkovni vir A Leto Ginijev koeficient za bruto dohodek Koeficient koncentracije za akontacijo dohodnine Koeficient koncentracije za delojemalčeve socialne prispevke Koeficient koncentracije za »neto« dohodek 1993 0,282 0,389 0,279 0,259 1994 0,285 0,464 0,282 0,248 1995 0,295 0,472 0,293 0,257 1996 0,299 0,476 0,295 0,261 1997 0,302 0,480 0,297 0,265 1998 0,305 0,485 0,302 0,266 1999 0,313 0,492 0,309 0,273 2000 0,312 0,490 0,310 0,272 2001 0,314 0,491 0,312 0,273 2002 0,310 0,486 0,308 0,269 2003 0,311 0,486 0,309 0,270 2004 0,308 0,480 0,303 0,269 2005 0,308 0,514 0,304 0,264 2006 0,303 0,509 0,305 0,258 2007 0,307 0,510 0,307 0,266 2008 0,307 0,515 0,308 0,265 Vir: Lastni izračuni. »interventnega« zakona (ZIZDO) iz leta 2000 se je koeficient koncentracije dohodnine pri seriji B v letih 1999 in 2000 zelo povečal. Serija B namreč upošteva dokončno dohodninsko obveznost. Ta zakon je določil zniževanje obračunane dohodnine in ni vplival na določanje akontacije dohodnine, zato tudi ne zaznavamo izrazitih sprememb v koeficientu koncentracije pri seriji A. Ob tem se zastavlja zanimivo raziskovalno vprašanje, na katerega nimamo odgovora, namreč, ali je zakon o izjemnem znižanju davčne obveznosti nastal kot odgovor na povečanje dohodkovne neenakosti v letu 1999? Kaj lahko rečemo o vrednostih koeficienta koncentracije za delojemalčeve socialne prispevke? Če bi bili vsi dohodki zaposlenih obdavčeni z delojemalčevimi socialnimi prispevki, potem bi bil koeficient koncentracije za delojemalčeve socialne prispevke enak Ginijevemu koeficientu za bruto dohodek. Vendar to ne drži; regres za letni dopust (ki predstavlja okoli 5 % bruto dohodka zaposlenih) ni obdavčen s socialnimi prispevki10, od leta 2000 pa so tudi minimalni zneski regresa enaki v gospodarskih in t.i. »negospodarskih« panogah in le redki delodajalci izplačujejo višje regrese od minimalno določenega zneska. Ker torej vsi zaposleni večinoma prejemajo enake zneske regresa, je posledica neobdavčitve tega dohodkovnega vira s socialnimi prispevki, da je koeficient koncentracije delojemalčevih prispevkov za socialno varnost višji od Ginijevega koeficienta bruto dohodka11. Socialni prispevki se ne plačujejo od dohodkov od kapitala, kapitalskih dobičkov in nekaterih oblik pogodbenega dela (med drugim tudi avtorskih honorarjev). Ker so ti dohodki v glavnem med višjimi dohodkovnimi razredi, to pomeni, da je koeficient koncentracije za delojemalčeve socialne prispevke nižji od Ginijevega koeficienta bruto dohodka12. Tretji faktor, ki lahko vpliva na razmerje med koeficientom koncentracije delojemalčevih socialnih prispevkov in Ginijevim koeficientom bruto dohodka, je prispevna osnova za socialne prispevke, ki je navzdol omejena. Tako za prispevke za pokojninsko in invalidsko zavarovanje prispevna osnova za zaposlene ne more biti nižja od minimalne plače. To velja od leta 2000 dalje, vendar je bila tudi pred tem letom najnižja možna osnova zakonsko določena13. To pravilo vpliva na to, da je koeficient koncentracije delojemalčevih socialnih prispevkov nižji od Ginijevega koeficienta za bruto dohodek. Iz tabel 9 in 10 izhaja, da je bil koeficient koncentracije delojemalčevih socialnih prispevkov v zelo dolgem obdobju 1991—2005 nekoliko nižji od 10 Govorimo o zneskih, ki ne presegajo zneska minimalno dogovorjenega regresa, kakor je določen v kolektivnih pogodbah. 11 To pomeni, da regres predstavlja večji delež bruto dohodka pri zaposlenih z nizkimi dohodki v primerjavi z zaposlenimi z visokimi dohodki. 12 Dohodki od kapitala predstavljajo večji delež bruto dohodka pri zaposlenih z visokimi dohodki v primerjavi z zaposlenimi z nizkimi dohodki. 13 Na podlagi zakona o pokojninskem in invalidskem zavarovanju iz leta 1992 ta osnova ni mogla biti nižja od najnižje pokojninske osnove, povečane za davke in prispevke, določene po tem zakonu (231. člen zakona). Tabela 10: Ginijev koeficient za bruto dohodek in koeficienti koncentracije za plačano dohodnino, delodajalčeve socialne prispevke ter neto dohodek, podatkovni vir B Leto Ginijev koeficient za bruto dohodek Koeficient koncentracije za plačano dohodnino Koeficient koncentracije za delojemalčeve socialne prispevke Koeficient koncentracije za neto dohodek 1991 0,290 0,360 0,285 0,276 1992 0,313 0,395 0,309 0,296 1993 0,326 0,411 0,323 0,307 1994 0,330 0,523 0,330 0,291 1995 0,333 0,525 0,331 0,294 1996 0,339 0,535 0,335 0,298 1997 0,340 0,540 0,335 0,299 1998 0,341 0,541 0,338 0,299 1999 0,351 0,573 0,348 0,305 2000 0,352 0,576 0,350 0,306 2001 0,345 0,547 0,346 0,302 2002 0,348 0,553 0,349 0,304 2003 0,346 0,549 0,346 0,302 2004 0,347 0,552 0,346 0,303 2005 0,345 0,586 0,344 0,297 2006 0,337 0,576 0,342 0,289 2007 0,333 0,572 0,336 0,287 2008 0,334 0,596 0,336 0,284 2009 0,336 0,599 0,339 0,285 Vir: Lastni izračuni. Ginijevega koeficienta za bruto dohodek. Očitno je prevladal drugi faktor, tj. vpliv dohodkov od kapitala. Od leta 2006 je koeficient koncentracije delojemalčevih socialnih prispevkov dosledno višji od Ginijevega koeficienta bruto dohodka. Kaj se je zgodilo? Spremembe v dohodninskem zakonu koncem leta 2005 so uvedle cedularnost in iz dohodninske napovedi izločile skoraj vse oblike dohodka od kapitala in kapitalske dobičke, tako da se ti dohodki ne upoštevajo pri izračunu dohodkovne neenakosti bruto dohodka. Ta sprememba je vplivala na spremembo relativnega razmerja med koeficientom koncentracije delojemalčevih prispevkov za socialno varnost, pa tudi na spremembo (nižjo vrednost) Ginijevega koeficienta za leto 2006 in naslednja leta. 6. Dodatni pogled na dohodninsko progresijo Kako progresivna je slovenska dohodnina in kakšna je dinamika te progresivnosti? Iz tabele 9 (podatkovni vir A) in še zlasti iz tabele 10 (podatkovni vir B) je razvidno, da so dohodki zaposlenih po obdavčitvi z dohodnino in socialnimi prispevki precej bolj »izenačeni« v primerjavi z dohodki pred obdavčitvijo. To pomeni, da so koeficienti koncentracije za »neto« dohodek (podatkovni vir A) oziroma neto dohodek (podatkovni vir B) manjši od Ginijevih koeficientov za bruto dohodek. To tudi pomeni, da je dohodnina progresivni davek, ki relativno bolj obdavčuje zavezance z visokimi dohodki. Obstaja nekajmer dohodninske progresivnosti. Ena teh je Musgrave-Thinova (1948) mera, ki je podana z izrazom: MT = G - G*, kjer je G Ginijev koeficient za bruto dohodek, G* pa Ginijev koeficient za neto dohodek, tj. dohodek po obdavčitvi. Kakwani (1977) je kot mero progresivnosti predlagal: K = C - G, kjer C pomeni koeficient koncentracije za davke, G pa Ginijev koeficient za bruto dohodek. Izkaže se, da ima ta mera progresivnosti bolj »zaželene« lastnosti kakor Musgrave-Thinova mera (glejKakwani, 1977), zato bomo v nadaljevanju podali le vrednosti Kakwanijevega indeksa progresivnosti. Slika 3: Ginijev koeficient za bruto dohodek 0,37 0,35 IS .m s: 0,33 0,31 0,29 ■o a) 0,27 0,25 Ginijev Ikoeficient, podatkovni vir A Ginijev koeficient, podatkovni vir B 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Leto Vir: Lastni izračuni. Slika 4: Kakwanijev indeks progresivnosti 0,30 ■j: 0,25 Si (5 fi Hi o Ij > n 0,20 0,15 ^ 0,10 0,05 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Leto Vir: Lastni izračuni. Opomba: Kakwanijev indeks progresivnosti je pri podatkovnem viru A izračunan samo na podlagi koeficienta koncentracije za akontacijo dohodnine, pri dohodkovnem viru B pa na podlagi koeficienta koncentracije za akontacijo dohodnine in tudi koeficienta koncentracije za plačano dohodnino. Slika 4 podaja vrednosti indeksa progresivnosti za tri različne podatkovne osnove. Pri podatkovnem viru A, kakor je bilo že večkrat omenjeno, upoštevamo le akontacijo dohodnine, ker pri tem podatkovnem viru nimamo podatka o dejansko plačani dohodnini. Pri podatkovnem viru B izračunavamo Kakwanijev indeks tako na podlagi akontacije dohodnine kakor tudi na podlagi dejansko plačane dohodnine. Vrednosti tega indeksa, pri katerem upoštevamo koeficient koncentracije akontacije dohodnine, kaže na veliko skladnost med podatkovnim virom A in podatkovnim virom B. Povsem pričakovano je tudi, da je Kakwanijev indeks progresivnosti višji, če upoštevamo dejansko plačano dohodnino namesto akontacije dohodnine; podatki DURS-a namreč kažejo, da so povračila dohodnine višja predvsem v nižjih dohodkovnih razredih, doplačila dohodnine pa v višjih dohodkovnih razredih. Iz slike 4 je razvidno, da je Kakwanijev indeks progresivnosti -pričakovano - naraščal v skokih, praviloma v letih, ko je začela veljati nova dohodninska zakonodaja. Tako je do prvega velikega skoka prišlo ob uvedbi nove dohodninske zakonodaje (ZDoh) leta 1994. Skok tega indeksa (pri plačani dohodnini) zaznavamo tudi leta 1999, ko je ZIZDO občutno znižal že obračunano davčno obveznost dohodninskih zavezancev z nizkimi dohodki. Leta 2001, ko je ZIZDO prenehal veljati, je bil indeks spet tak kakor leta 1999. Do ponovnega skoka v dohodninski progresiji je prišlo leta 2005, ko je začela veljati nova dohodninska zakonodaja (ZDoh-1). Sloveniji nedvomno povečala16. Iz naše raziskave tudi izhaja, da ima dohodninski sistem v Sloveniji močno prerazdelitveno vlogo, ki zagotavlja relativno nizko raven dohodkovne neenakosti. Zelo pogoste trditve, daje v Sloveniji »konec socialne države«, zato nimajo nikakršne podlage v empiričnih dejstvih. Zahvala Za veliko pomoč in izjemno sodelovanje se avtorja zahvaljujeta Mateju Divjaku s Statističnega urada RS, Mojci Centi Debeljak in Branku Gorjanu z Davčnega urada RS ter Stanetu Grosu z RRC-ja. Zanimivo je, da dohodninska zakonodaja, ki je začela veljati leta 2007 (ZDoh-2), ni vplivala na dohodninsko progresijo in na Kakwanijev indeks, in to kljub temu, da je bila najvišja mejna davčna stopnja znižana s 50 % na 41 %. Podrobnejša primerjalna analiza dohodninskih parametrov, veljavnih leta 2006, in »novih« dohodninskih parametrov, določenih v ZDoh-2 za leto 2007, kaže, da je prišlo do zmanjševanja inframarginalnih davčnih stopenj14, medtem ko so se marginalne stopnje pri visokih dohodkih celo povečale15. Povedano bolj razumljivo: primerjava dohodninske obremenitve leta 2007 z letom 2006 kaže, da so bile nižje mejne efektivne davčne stopnje zavezancev z nižjimi dohodki »kompenzirane« z višjimi efektivnimi mejnimi stopnjami zavezancev z visokimi dohodki. Uvedba diferencirane splošne olajšave leta 2008 je (pričakovano) delovala v smeri večanja progresivnosti dohodnine. 7. Sklepne ugotovitve Kajlahko rečemo o neenakosti dohodkov zaposlenih v Sloveniji v dolgem obdobju od osamosvojitve do danes? Če iz primerjave izločimo leto 1991, ki je bilo zelo nemirno leto, ko se je Slovenija osamosvojila in uvedla lastno valuto, potem lahko rečemo, da se je neenakost v porazdelitvi bruto dohodkov v tem dolgem obdobju nekoliko povečala. Tako je na podlagi podatkovnega vira B Ginijev koeficient za bruto dohodek zaposlenih znašal leta 1992 0,313, leta 2009 pa 0,336. Vendar drži, da je davčni sistem povsem »nevtraliziral« povečano neenakost primarnih dohodkov; koeficient koncentracije za neto dohodek (na podlagi podatkovnega vira B) se je v tem obdobju celo zmanjšal, in to z 0.296 leta 1992 na 0.285 leta 2009. To in pa dejstvo, da je v tem obdobju prišlo tudi do povečanja povprečnega realnega dohodka zaposlenih, pomeni, da se je »dohodkovna« blaginja v Literatura in viri Atkinson, A. B. (1998). "The Distribution of Income in Industrialized Countries", v Income Inequality: Issues and Policy Options, a Symposium Sponsored by the Federal Reserve Bank of Kansas City, The Federal Reserve Bank of Kansas City, Kansas City, str. 11—32. Atkinson, A. B. (2007). "The Long Run Earnings Distribution in Five Countries: 'Remarkable Stability', U, V or W?" Review of Income and Wealth, 53, str. 1 —24. Atkinson, A. B. (2008). "The Changing Distribution of Earnings in OECD Countries." Oxford University Press, Oxford. Atkinson, A. B., T. Piketty in E. Saez (2011). "Top Incomes in the Long Run of History", 46(1), Journal of Economic Literature, str. 3—71. Blinder, A. S. (1993). "Comment", v D. B. Papadimitriou in E. N. Wolff (ur.), Poverty and Prosperity in the USA in the Late Twentieth Century, Macmillan, Basingstroke. Kakwani, N. (1977). "Measurement of Tax Progressivity: An International Comparison." The Economic Journal, 87, 345, str. 71—80. Lambert, P. (1993). " The Distribution and Redistribution of Income", v Jackson, P. (urednik), Current Issues in Public Sector Economics. London: Macmillan. Majcen, B., M. Verbič, A. Bayar in M. Čok (2009). "The Income Tax Reform in Slovenia: Should the Flat Tax Have 14 Gre za marginalne stopnje, ki so »znotraj« porazdelitve. 15 Res je, da so se marginalne stopnje znižale tudi pri zavezancih z zelo visokimi dohodki, vendar je pomen teh zavezancev pri izračunu tega indeksa progresivnosti skorajda zanemarljiv. 16 Ta trditev temelji na nekaterih predpostavkah. Splošne Lorenzove krivulje, ki ponazarjajo dohodkovno porazdelitev iz novejših let (stanje 1), so očitno dosledno nad splošnimi Lorenzovimi krivuljami iz zgodnjih devetdesetih let (stanje 2). Če predpostavimo Benthamovo funkcijo družbene blaginje in individualne funkcije koristnosti (ki so samo funkcije dohodka) in ob zaželenih lastnostih teh individualnih funkcij (striktna konkavnost, tj. U'(x)>D, U''(x)