IB revija Revija za strokovna in metodološka vprašanja trajnostnega razvoja ISSN 1318-2803 št. 1 / letnik L / 2016 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: Gabriela Weiss Živič Tisk: Demat d.o.o. Naklada: 130 izvodov Revija je vpisana v mednarodno podatkovno bazo Internet Securities in uvrščena v Journal of Economic Literature. © Razmnoževanje publikacije ali njenih delov ni dovoljeno. Objava besedila in podatkov v celoti ali deloma je dovoljena le z navedbo vira. Kazalo Anže Burger in Matija Rojec: Vključevanje slovenskih podjetij v globalne verige vrednosti in uspešnost poslovanja.............................................................................................5 Jasmina Mirčeva in Marijan Manoilov: Udeležba odraslih v izobraževanju: začetne mednarodne ugotovitve raziskave PIAAC..............................................................................29 Sveto Stojanovski in Štefan Bojnec: Mednarodna menjava Republike Makedonije z Evropsko unijo..............................................................................................................................39 Zoran Vaupot: Naložbena privlačnost Slovenije in omejevanje privatizacije kot ovira tujim neposrednim naložbam...................................................................................................53 Gabriela Weiss Živič: Model sprejetosti informacijskega sistema IPP v javni upravi.....63 Spoštovane bralke, spoštovani bralci, IB revija letos praznuje 50. obletnico izhajanja. Pol stoletja izhajanja je za strokovno revijo pomemben dosežek, hkrati pa tudi prelomnica. V želji po nadaljnjem izhajanju revije je bila tako sprejeta odločitev, da bo namesto štirih številk, ki izidejo v posameznem letu, IB revija v prihodnje izhajala dvakrat letno. Število strokovnih člankov v slovenskem jeziku je namreč vedno manjše, kar je povezano tudi z usmerjenostjo znanstveno-raziskovalne politike v zadnjih letih (točkovanje objav v domačih revijah). V prvi letošnji številki je objavljenih pet člankov, ki pokrivajo pestro paleto analitičnih področij. Burger in Rojec v prispevku analizirata specifične razlike v značilnostih slovenskih podjetij glede na način njihovega vključevanja v globalne verzije vrednosti (GVV ). Njuna ekonometrična analiza na individualnih podatkih kaže na precejšnje razlike med slovenskimi podjetji glede na način njihovega vključevanja v GVV. Intenzivnost in način vključenosti podjetij v GVV vplivata na njihovo poslovanje, dodano vrednost, produktivnost in izvoz. Mirčeva in Manoilov obravnavata problematiko vključenosti odraslih v izobraževanje predvsem z vidika vpliva sociodemografskih dejavnikov. Avtorja tako ugotavljata, da na vključevanje odraslih v izobraževanje najbolj pomembno vpliva izobrazba, stopnja vključenosti pa se s starostjo zmanjšuje. Avtorja opozarjata na pomen rezultatov raziskave PIAAC za Slovenijo, ki bodo znani konec junija 2016. Stojanovski in Bojnec predstavljata podrobno analizo mednarodne menjave Republike Makedonije z državami Evropske unije (EU-27) v obdobju od 2003 do 2012. Avtorja ugotavljata, da večji del makedonske mednarodne menjave z EU­27 predstavlja menjava z Nemčijo, Bolgarijo, Grčijo in Italijo. V opazovanem obdobju sta avtorja zaznala spremembo v strukturi znotraj panožne trgovine in povečanje kakovosti makedonskih izdelkov. Vaupot podaja pregled študij o razmerju med privatizacijo in obsegom tujih neposrednih naložb in skuša odgovoriti na vprašanje, v kolikšni meri je v tem trenutku Slovenija zanimiva za privabljanje tujih neposrednih naložb. Avtor opozarja, da ima sedanji odnos Slovencev do privatizacije in tujih naložb neposredno negativne makroekonomske posledice, ki se kažejo tudi v nižji splošni blaginji prebivalcev Slovenije. Weiss Živič pa predstavlja analizo sprejetosti informacijske podpore v postopku priprave predpisov (IPP) s pomočjo ankete med uporabniki in na podlagi modela sistemske dinamike. Prijetno branje vam želim, dr. Alenka Kajzer, urednica IB-revije VKLJUČEVANJE SLOVENSKIH PODJETIJ V GLOBALNE VERIGE VREDNOSTI IN USPEŠNOST POSLOVANJA1 Anže Burger, Center za mednarodne odnose Fakultete za družbene vede, Univerza v Ljubljani Matija Rojec, Center za mednarodne odnose Fakultete za družbene vede, Univerza v Ljubljani in Urad Republike Slovenije za makroekonomske analize in razvoj, Ljubljana JEL: F200, L200 UDK 339.5(497.4) Povzetek Uspešnost slovenskega vključevanja v mednarodno menjavo je vedno bolj odvisna od intenzivnosti in kakovosti vključevanja v GVV drugih podjetij in ustvarjanja lastnih GVV. V prispevku analiziramo specifične razlike v značilnostih slovenskih podjetij glede na način njihovega vključevanja v GVV ter pomen tega vključevanja nasploh in po posameznih oblikah za uspešnost poslovanja podjetij. Podjetja, ki se v izvozu in uvozu vmesnih proizvodov ter izvozu končnih proizvodov vertikalno vključujejo v GVV, so precej večja, pa tudi uspešnejša od podjetij, ki se vključujejo v GVV na pogodbeni način, in še bolj od neizvoznikov/ neuvoznikov. Med vertikalno vključenimi izvozniki/uvozniki pozitivno izstopajo tisti s podružnicami v tujini, to je podjetja, ki ustvarjajo svoje lastne GVV. Intenzivnost vključenosti podjetij v GVV pozitivno vpliva na poslovanje podjetij, na njihovo dodano vrednost, na rast dodane vrednosti in izvoza. Glede vertikalnega vključevanja v GVV pa rezultati niso enoznačni. Zdi se, da vertikalna integracija z vhodnimi NTI oziroma vključitev v mrežo tujega matičnega podjetja deluje pozitivno pri izvozu končnih proizvodov in negativno pri izvozu vmesnih proizvodov. Vertikalna integracija z izhodnimi NTI kaže negativen učinek na dodano vrednost in izvoz podjetja. To kaže na koristnost vključitve v mrežo tujega matičnega podjetja pri izvozu končnih proizvodov, medtem ko pri investiranju v tujini tuje podružnice najbrž prevzamejo del prejšnjega izvoza podjetja, kar zmanjša raven njegove dodane vrednosti. Kar se izvoza vmesnih proizvodov tiče, ima vključitev v mrežo tujega matičnega podjetja negativen učinek, kar je verjetno posledica tega, da tuje matično podjetje teži k čim nižji ceni vmesnih proizvodov, ki jih uvaža od slovenskih podružnic. Obratno velja za uvoz vmesnih proizvodov, saj ima delež uvoza vmesnih proizvodov iz države tujega lastnika značilno pozitiven vpliv na rast izvoza. Ključne besede: globalne verige vrednosti, fragmentacija proizvodnih procesov, vmesni proizvodi, Slovenija Abstract The effectiveness of Slovenian integration into international trade is increasingly dependent on the intensity and quality of Slovenian firms' integration in global value chains (GVCs) of other firms and on the creation of own GVCs. This article analyses specific differences in the characteristics of Slovenian companies with regard to modes of their integration in GVCs, and the importance of integration in GVCs - in general and by individual modes of integration - for their performance. Companies that vertically integrate their exports and imports of intermediate and final products in GVCs are considerably larger and perform better than companies that integrate into GVCs on a contractual basis, and to an even greater extent than non-exporters/ non-importers. Among vertically integrated exporters/importers, it is those companies with their own subsidiaries abroad, i.e. companies that create their own GVCs, that outperform the others. The intensity of integration into GVCs has a positive impact on companies' performance, their value added, growth of value added and exports. As far as vertical integration into GVCs is concerned, the results are not conclusive. It would appear that vertical integration via inward FDI, i.e. integration into a foreign parent company's GVC, has a positive impact on the export of final products and a negative effect on the export of intermediate products. Vertical integration via outward FDI exhibits a negative impact on companies' value added and exports. This demonstrates the usefulness of integrating the export of final products into a foreign parent company's network; in the case of outward FDI, however, foreign subsidiaries probably take over a part of the previous exports of the investing company, which reduces its level of value added. As far as the export of intermediate products is concerned, integration into a foreign parent company's network has a negative impact; this is probably owing to the foreign parent company's tendency to reduce the price of intermediate products imported from Slovenian subsidiaries as much as possible. The opposite is the case for the import of intermediate products from a foreign parent company since the level thereof has a statistically significant impact on the growth of exports. Key words: global value chains, fragmentation of production processes, intermediate products, Slovenia 1 Analiza je del temeljnega raziskovalnega projekta Determinante in učinki pozicioniranja slovenskih podjetij v globalnih verigah vrednosti (ARRS: J5-6815), ki ga financira Javna agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije. 1. UVOD Delovanje svetovnega gospodarstva in mednarodno trgovino v zadnjem desetletju in pol vse bolj zaznamujejo globalne verige vrednosti (GVV ), v okviru katerih se v fragmentiranih in mednarodno razpršenih proizvodnih procesih trguje z vmesnimi proizvodi in storitvami (UNCTAD, 2013a). Uspešnost slovenskega vključevanja v mednarodno menjavo je tako vedno bolj in ključno odvisna od intenzivnosti in kakovosti vključevanja v GVV drugih podjetij in ustvarjanja lastnih GVV. Kaj pravijo podatki: • Merilo udeležbe gospodarstva neke države v GVV je sestavljeno iz stopnje vzvodne (»backward«) udeležbe, ki meri delež tujih inputov/dodane vrednosti v izvozu neke države, in stopnje nizvodne (»forward«) udeležbe, ki meri delež domačih inputov/dodane vrednosti te države v izvozu drugih držav. Leta 2011 je bila stopnja vzvodne udeležbe Slovenije v GVV 36,2-odstotna, stopnja nizvodne udeležbe pa 22,6-odstotna. S temi stopnjami je Slovenija v zgornji četrtini držav EU (OECD, http:// stats.oecd.org/Index.aspx?DataSetCode=TIVA2015_ C1). Je to veliko ali malo? Enoznačnega odgovora ni, saj je stopnja udeležbe v GVV odvisna od veliko dejavnikov, značilnih za posamezno državo. V prispevku Položaj in spremembe položaja slovenskih podjetij v matriki dobaviteljskih verig (Burger in Rojec, 2015; IB revija, 49(1): 21–34) smo s pomočjo tako imenovane matrike dobaviteljskih verig, ki sta jo vpeljala Boc in Lanz (2013: 13–14), na sektorski ravni analizirali, kakšen je položaj slovenskih podjetij v GVV in kakšni so trendi na tem področju. Matrika je pokazala te značilnosti vključevanja slovenskih podjetij v GVV: i) IKT-industrija nazaduje v vseh dimenzijah vključenosti v GVV, ii) proizvodnja končnih izdelkov visokotehnoloških intenzivnih panog je v zadnjih letih pridobila skromne primerjalne prednosti brez jasnega vzorca vključenosti v GVV, iii) srednjetehnološko intenzivne panoge povečujejo vključenost v končnih in vmesnih fazah GVV, (iv) srednje nizkotehnološke intenzivne dejavnosti postajajo še izraziteje vključene v vmesne faze GVV, (v) nizkotehnološko intenzivne dejavnosti so izgubile primerjalne prednosti v končnih fazah, usihajoče pa ohranjajo položaj v vmesnih fazah GVV. Cilj tega prispevka je z analizo individualnih podjetniških podatkov o slovenskih podjetjih ugotoviti specifične razlike v značilnostih slovenskih podjetij glede na način njihovega vključevanja v GVV ter analizirati pomen tega vključevanja nasploh in po posameznih oblikah za uspešnost poslovanja podjetij. Za razumevanje odločitev podjetij o determinantah ustvarjanja GVV in vključevanja vanje ter učinkov tega vključevanja na uspešnost teh podjetij je pomembna ta teoretična in empirična literatura: i) modeli mednarodne trgovine, ki trgovino in NTI analizirajo z vidika podjetja, ii) literatura, povezana z vladanjem in napredovanjem v okviru GVV, iii) literatura o razvoju podjetij v tuji lasti. Modeli mednarodne trgovine, ki trgovino in neposredne tuje investicije (NTI) analizirajo z vidika podjetja in ki vključujejo proizvodno diferenciacijo, monopolno konkurenco in heterogenost podjetij, so pomembni predvsem za analizo obnašanja vodilnih podjetij v GVV, to je podjetij, ki ustvarjajo GVV ali na pogodbeni podlagi ali z izhodnimi NTI (podružnice v tujini). Ti modeli opredeljujejo odločitev podjetja (MNP) o tem, ali bo samo proizvajalo vmesne proizvode za svoje končne proizvode (vertikalna integracija) ali pa bo te vmesne proizvode kupovalo pri zunanjih dobaviteljih (»outsourcing«) ter ali bo integracija/outsourcing potekala doma ali v tujini. Antrasov in Helpmanov model (2004), ki pomeni osnovni pristop k modeliranju preskrbe z vmesnimi proizvodi, povezuje ugotovitve Melitza (2003) ter Helpmana, Melitza in Yeapla (2004), ki modelirajo učinke znotrajsektorske heterogenosti podjetij na njihove odločitve o tem, kako bodo servisirala tuje trge, in ugotovitve Grossmana in Helpmana (2002) ter Antrasa (2003), ki se ukvarjajo z izbiro med preskrbo z vmesnimi proizvodi prek vertikalne integracije nasproti kupovanju pri nepovezanih dobaviteljih (»outsourcing«). Na splošno velja, da najproduktivnejša podjetja servisirajo tuje trge z neposrednim investiranjem v tujini, manj produktivna servisirajo tuje trge z izvozom, najmanj produktivna podjetje servisirajo domači trg. Med podjetji, ki servisirajo tuje trge, se najproduktivnejša vertikalno integrirajo (prek podružnic v tujini, ki proizvajajo vmesne proizvode), najmanj produktivna pa kupujejo vmesne proizvode pri nepovezanih tujih podjetjih (»outsourcing« v tujini). Poleg tega, čim pomembnejše so lastniške pravice za delovanje podjetij in čim večji so transakcijski stroški zunanje preskrbe z vmesnimi proizvodi, tem večji bo delež internalizirane preskrbe nasproti pogodbeni preskrbi z vmesnimi proizvodi. Preostali dejavniki, ki pozitivno vplivajo na stopnjo vertikalne integracije v preskrbi z vmesnimi proizvodi, so trgovinske ovire, sektorska disperzija produktivnosti (Antras in Yeaple, 2013; Yeaple, 2006; Nunn in Trefler, 2008, 2013), razlike v plačah (Antras, 2003, Bernard et al., 2010), kakovost institucij itd. Vplivajo tudi lastniške prednosti v vsaki državi, razmerje pogajalske moči med proizvajalci končnih proizvodov in dobavitelji vmesnih proizvodov. V zadnjem času se je pojavilo kar nekaj analiz na ravni individualnih podjetniških podatkov, ki testirajo in večinoma potrjujejo zgornje teoretične premise (Nunn in Trefler, 2008; Kohler in Smolka, 2009; Tomiura, 2007; Corcos et al., 2013; Jabbour, 2012; Marin, 2006; Altomonte in Rungi, 2013; Acemoglu et al., 2009; Fort, 2013). Vladanje in napredovanje v okviru GVV. Odločanje o vzpostavitvi in obliki GVV je tesno povezana z vprašanjema vladanja in napredovanja v njihovem okviru. Če je vprašanje vladanja pomembno predvsem za vodilna podjetja v GVV, je vprašanje napredovanja primarni interes podjetij, ki se vključujejo v GVV. Tu je seveda še vprašanje medsebojne povezanosti med obema, to je, koliko različne oblike vladanja GVV vplivajo na izboljševanje položaja podjetij v GVV (Gereffi in Lee, 2012). Glede na vlogo vodilnega podjetja v GVV Gereffi et al. (2005) razlikujejo med petimi tipi vladanja GVV, in sicer med tržnim vladanjem (pogodbeni odnos z dobavitelji), tremi tipi mrežnega vladanja – modularno vladanje, pri katerem dobavitelji izdelujejo proizvode na podlagi kupčeve specifikacije, ki je kompleksna, vendar se da razmeroma enostavno kodificirati; relacijsko vladanje, ki ga označujejo medsebojna odvisnost in visoka raven specifičnosti sredstev kupca in dobavitelja ter kompleksne informacije, ki jih ni enostavno prenašati; dirigirano vladanje, pri katerem so mali dobavitelji odvisni od velikega kupca – in hierarhičnim tipom vladanja (vertikalna integracija). Glavna skrb podjetij, ki se vključujejo v GVV vodilnih podjetij, je, kako s prehodom na dejavnosti z višjo dodano vrednostjo izboljšati svoj položaj v GVV in s tem povečati koristi od sodelovanja v GVV (Gereffi in Fernandez Stark, 2011). Gre za vprašanje, koliko so GVV »vključujoče« ali »izključujoče« glede omogočanja napredovanja sodelujočim podjetjem v GVV (Gereffi in Lee, 2012). Humphrey in Schmitz (2002: 1020–1021) sta identificirala štiri tipe napredovanja v okviru GVV, in sicer procesno (prehod na uporabo novih procesov), produktno (prehod na proizvodnjo novih bolj sofisticiranih proizvodov), funkcijsko (razširitev funkcij, ki jih opravlja podjetje) napredovanje in vključevanje v nove GVV (glej tudi Kaplinsky in Morris, 2002; Gereffi in Fernandez Stark, 2011; Kaplinsky et al., 2002). Kljub kritiki zgornjega Humphreyjevega in Schmitzevega (2002) trajektorija napredovanja v okviru GVV večina avtorjev sprejema trajektorij hierarhičnega napredovanja od procesnega, produktnega in funkcijskega pa do vključevanja v nove GVV. O odvisnosti napredovanja od tipa vladanja Humphrey in Schmitz (2000, 2002) ugotavljata, da dirigirano vladanje pospešuje hitro procesno in produktno napredovanje, vendar omejuje funkcijsko napredovanje prek same proizvodne funkcije. Po Park et al. (2013) bolj uravnoteženi tipi vladanja GVV dajejo več možnosti za napredovanje, pri čemer pa je visoka raven obstoječih kompetenc dobavitelja temeljni pogoj za tak odnos med kupcem in dobaviteljem.2 Dejavniki razvoja tujih podružnic oziroma podjetij v tuji lasti. MNP so glavni akterji v GVV in velik del GVV predstavlja vertikalna integracija matičnih podjetij in njihovih podružnic (hierarhično vladanje GVV ). Kaj torej pravi literatura o razvoju tujih podružnic, ki se osredotoča na procese, v katerih podružnice MNP razvijajo svoje vire in kompetence. Literatura ( White in Poynter, 1984; Bartlett in Ghoshal, 1989; Young et al., 1988; Birkinshaw in Hood, 1998) poudarja različno vlogo, 2 Na splošno so pri analiziranju medsebojne odvisnosti med vladanjem in napredovanjem v okviru GVV zaradi velike heterogenosti procesov in izidov velike metodološke težave. Gereffi in Lee (2012) kot najprimernejšo metodo predlagata intervjuje. ki jo imajo podružnice znotraj MNP (glej Birkinshaw, 2001) in determinante napredovanja podružnic. Ideja v ozadju je, da podružnica ni le instrument matičnega podjetja, temveč ima določeno stopnjo svobode glede oblikovanja lastne usode (ibid.). V skladu z literature o razvoju podružnice (Birkinshaw, 2001; Paterson in Brock, 2002) Majcen et al. (2009) izpostavljajo tri determinante napredovanja podružnic: avtonomijo/nadzor, kompetence in nacionalne razlike (okolje v državi prejemnici). Pomen avtonomije/integracije izhaja iz spoznanja, da je rast podružnice pomembno določena z njenim odnosom z matičnim podjetjem. V podružnicah, v katerih so vse funkcije tesno nadzorovane in ki so zelo odvisne od matičnega podjetja, nimajo menedžerji nobene svobode glede izkoriščanja priložnosti za rast produktivnosti. Vloga kompetenc podružnic se nanaša na unikatne kompetence, ki jim omogočajo dosegati primerno stopnjo avtonomije. Dejavniki države prejemnice se nanašajo na povezave podružnice z domačimi podjetji in specifičnimi dejavniki v državi prejemnici, ki omogočajo ali ovirajo razvoj podružnice. Katere hipoteze torej nakazuje literatura, kar se tiče specifičnih značilnosti slovenskih podjetij glede na način njihovega vključevanja v GVV ter predvsem kar se tiče pomena tega vključevanja nasploh in po posameznih oblikah za uspešnost poslovanja podjetij? Izhajajoč iz modelov mednarodne trgovine, ki trgovino in NTI analizirajo z vidika podjetja, pričakujemo, da se produktivnejša in kapitalsko intenzivnejša podjetja bolj vključujejo v GVV tako na izvozni kot na uvozni strani. Glede preskrbe z vmesnimi proizvodi velja, da se najproduktivnejša podjetja vertikalno integrirajo z vzpostavljanjem podružnic v tujini, ki proizvajajo vmesne proizvode, manj produktivna pa kupujejo vmesne proizvode od nepovezanih tujih podjetij. Najmanj produktivna podjetja se v GVV manj vključujejo. Glede vključevanja v GVV drugih podjetij literatura o vladanju in napredovanju v okviru GVV pravi, da je visoka raven obstoječih kompetenc dobavitelja temeljni pogoj za tak odnos med kupcem in dobaviteljem, ki slednjemu omogoča postopno napredovanje v GVV. To pomeni, da je vpliv vključevanja podjetij v GVV na njihovo uspešnost odvisen predvsem od njihove že dosežene uspešnosti in kompetenc. Torej, vključevanje v GVV ima najbolj pozitivne učinke na najuspešnejša podjetja, najbolj izvozno in uvozno intenzivna podjetja ter na podjetja z največjimi kompetencami (visoka opredmetena osnovna sredstva, visoka kvalifikacijska struktura delovne sile itd.). To velja tako za pogodbeni način vključevanja v GVV kot za vključevanje prek lastniških povezav (vertikalna integracija), saj literatura dejansko ne daje nikakršnih usmeritev glede morebitnih razlik med obema načinoma vključevanja, ki bi jih bilo možno empirično testirati. Izhajajoč iz zgornjih teoretičnih podmen in glede na omejitve razpoložljivih podatkov, v drugem delu ugotavljamo specifične razlike v značilnostih poslovanja slovenskih podjetij glede na način njihovega vključevanja v GVV, v tretjem delu pa podrobneje analiziramo pomen vključevanja v GVV nasploh in po posameznih oblikah za uspešnost poslovanja podjetij. V četrtem delu so navedene sklepne ugotovitve. 2. ZNAČILNOSTI PODJETIJ GLEDE NA NAČIN VKLJUČENOSTI V GVV V tem delu s pomočjo deskriptivne analize prikazujemo, koliko različni načini vključenosti podjetij v GVV zaznamujejo tudi razlike pri poslovanju teh podjetij in katere so te razlike. V analizi izvoz in uvoz v okviru GVV delimo na vmesne in končne proizvode (BEC-kategorije proizvodov glede ekonomskega namena njihove uporabe) in glede na to, ali trgovinski tokovi potekajo na podlagi pogodbenih, lastniško nepovezanih odnosov ali z vertikalno integracijo med lastniško povezanimi podjetji, ločimo lastniške povezave na podlagi izhodnih NTI, to je med podjetjem in podružnico v tujini (izhodna vertikalna integracija), na podlagi vhodnih NTI (vhodna vertikalna integracija), to je med lastnikom v tujini in njegovim podjetjem/podružnico v Sloveniji, in na podlagi tako vhodnih kot izhodnih NTI, to je z matičnim podjetjem in podružnicami v tujini (vhodno-izhodna vertikalna integracija). Ker slovenska statistika ne zbira podatkov o trgovinskih tokovih po tipu zgoraj opredeljenih povezav med izvoznikom in uvoznikom, to je ne ločuje med znotraj- in zunajpodjetniško mednarodno trgovino3 , je na tem mestu potrebna poenostavitev, in sicer predpostavimo, da trgovinski tok med podjetjem in državo, v kateri ima to podjetje lastnika, podružnico ali oboje, v celoti predstavlja znotrajpodjetniško trgovino (vertikalna integracija), v nasprotnem primeru pa gre za pogodbeno zunanjo trgovino.4 Za analizo uporabljamo podatkovno bazo AJPES-a za podatke o poslovanju podjetij, zunanjetrgovinsko bazo CURS-a, podatke o NTI Banke Slovenije in podatke o inovacijski dejavnosti SURS-a, ki jih SURS zagotavlja v svojih prostorih v varni sobi v deindividualizirani obliki. Vse vrednosti so v evrih po tečaju iz leta 2007 in so ustrezno deflacionirane s PPI in CPI z baznim letom v 2012. V nadaljevanju so v tabelah 1 do 3 prikazani osnovni kazalniki poslovanja posameznih skupin podjetij glede na način vključenosti v GVV pri izvozu vmesnih in končnih 3 Za mednarodno trgovino med lastniško povezanimi podjetji se uporablja izraz znotrajpodjetniška menjava (»intra-firm trade») nasproti zunajpodjetniški menjavi, to je menjavi med lastniško nepovezanimi podjetji na pogodbeni podlagi (»arm‘s length trade»). 4 Zaradi te poenostavitve so seveda rezultati nekoliko pristranski. Po eni strani nedvomno vsa trgovina podjetja z državo porekla njegovega matičnega podjetja in/ali državami njegovih tujih podružnic ni znotrajpodjetniška trgovina, temveč deloma tudi trgovina z lastniško nepovezanimi podjetji iz teh držav. V tem smislu je obseg znotrajpodjetniške trgovine precenjen. Po drugi strani pa je dejstvo, da del trgovinskih tokov, ki jih pripisujemo trgovini med lastniško nepovezanimi subjekti, poteka med podružnicami MNP. V tem primeru je precenjen obseg trgovine med lastniško nepovezanimi subjekti. proizvodov ter pri uvozu vmesnih proizvodov. Podjetja so razdeljena na tista s podružnico v tujini (outFDI), v tuji lasti (inFDI), s podružnico in v tuji lasti (inFDI+outFDI), tista, ki izvažajo oziroma uvažajo na pogodbeni podlagi, in tista, ki ne izvažajo oziroma uvažajo. Pri analizi upoštevamo dve presečni leti, 1995 in 2012, da lahko naredimo tudi časovne primerjave. Analiziramo te vidike delovanja podjetij: • osnovne kazalnike: število podjetij (N), število zaposlenih (L), prihodki od prodaje (S), opredmetena osnovna sredstva (K), dodana vrednost ( VA), dodana vrednost na zaposlenega ( VA/L), kapital na zaposlenega (K/L), delež izvoza v prodaji (EX/S), povprečna plača ( W ), stopnja zadolženosti (D/A); • relativne kazalnike: vrednost kazalnikov v primerjavi s povprečjem 3-mestne panoge v istem letu: relativni L, S, K, VA/L, K/L, EX/S, W, D/A; • kazalnike izvoza in uvoza: uvoz (IM), izvoz (EX), uvoz vmesnih proizvodov (intermIM), izvoz vmesnih proizvodov (intermEX), uvoz vmesnih proizvodov iz držav, v katerih ima podjetje podružnice v tujini (intermIMoFDI), uvoz vmesnih proizvodov iz države porekla tujega matičnega podjetja (intermIMiFDI), uvoz vmesnih proizvodov iz držav, v katerih ima podjetje podružnice v tujini, in iz države porekla tujega matičnega podjetja (intermIMioFDI), uvoz vmesnih proizvodov na pogodbeni podlagi (intermIMarmslength), uvoz končnih proizvodov (finalIM), izvoz vmesnih proizvodov v države, v katerih ima podjetje podružnice v tujini (intermEXoFDI), izvoz vmesnih proizvodov v državo porekla tujega matičnega podjetja (intermEXiFDI), izvoz vmesnih proizvodov v države, v katerih ima podjetje podružnice v tujini in v državo porekla tujega matičnega podjetja (intermEXioFDI), izvoz vmesnih proizvodov na pogodbeni podlagi (intermEXarmslength), izvoz končnih proizvodov v države, v katerih ima podjetje podružnice v tujini (finalEXoFDI), izvoz končnih proizvodov v državo porekla tujega matičnega podjetja (finalEXiFDI), izvoz končnih proizvodov v države, v katerih ima podjetje podružnice v tujini, in v državo porekla tujega matičnega podjetja (finalEXioFDI), izvoz končnih proizvodov na pogodbeni podlagi (finalEXarmslength); • kazalnike razvejanosti in dinamike izvoza in uvoza: število držav, iz katerih podjetje uvaža (N držav IM), število držav, v katere podjetje izvaža (N držav EX), število različic proizvodov na 4-mestni in 6-mestni produktni kodi kombinirane nomenklature, ki jih podjetje uvaža oziroma izvaža (N proizvodov(4) IM, N proizvodov(4) EX, N proizvodov(6) IM, N proizvodov(6) EX); število uvoznih in izvoznih trgov, s katerih podjetja izstopajo in na katere vstopajo (N držav IM konec, N držav IM novih, N držav EX konec, N držav EX novih), število ukinjanja obstoječih in uvajanja novih različic proizvodov v uvoznem in izvoznem asortimentu proizvodov na 4-mestni in 6-mestni produktni kodi kombinirane nomenklature (N proizv(4) IM konec, N proizv(4) IM novih, N proizv(4) EX konec, N proizv(4) EX novih, N proizv(6) IM konec, N proizv(6) IM novih, N proizv(6) EX konec, N proizv(6) EX novih), povprečna vrednost izvoza (vrednost EX/ kg), povprečna vrednost uvoza (vrednost IM/kg), Herfindahl-Hirschmanov indeks koncentracije uvoza in izvoza po državah (HHindeks IM države, HHindeks EX države) in proizvodnih skupinah (HHindeks IM proizv., HHindeks EX proizv.); • druge kazalnike: delež podjetij s podružnicami v tujini (delež oFDI), delež podjetij v tuji lasti (delež iFDI), delež podjetij s podružnicami v tujini in podjetij v tujin lasti (delež iFDI+oFDI), delež nepovezanih podjetij (delež nepovezano) in GVV-indeks. GVV-indeks je sintetični indeks vključenosti podjetij v GVV, ki združuje vključenost na strani prodaje (delež izvoza v celotni prodaji) in vključenosti na strani inputov v proizvodni proces (delež uvoženih vmesnih proizvodov v celotnih materialnih stroških). GVV-indeks je povprečje obeh podindeksov in ima razpon med 0 in 1: GVV-indeks = (izvoz/prodaja + uvoz vmesnih proizvodov/celotni materialni stroški)/2. V tabeli 1 najprej prikazujemo značilnosti podjetij glede načina vključevanja v GVV pri izvozu vmesnih proizvodov. Tabela kaže, da se je število podjetij tipa outFDI in inFDI+outFDI v obravnavanem razdobju povečalo, prav tako število podjetij, ki ne izvažajo vmesnih proizvodov, hkrati pa se je zmanjšalo število podjetij, ki izvažajo vmesne proizvode na pogodbeni podlagi. Med izvozniki vmesnih proizvodov se torej povečuje delež podjetij z znotrajpodjetniškimi izvoznimi tokovi vmesnih proizvodov, to je tistih z vertikalno vključenostjo v GVV. Ta podjetja (tipi outFDI, inFDI, outFDI+inFDI) so v povprečju bistveno večja od pogodbenih izvoznikov vmesnih proizvodov, kaj šele od neizvoznikov teh proizvodov; imajo v povprečju več zaposlenih, večjo prodajo, več opredmetenih osnovnih sredstev. So tudi produktivnejša, saj imajo večjo dodano vrednost na zaposlenega, so kapitalsko intenzivnejša, precej bolj izvozno usmerjena, izplačujejo višje povprečne plače, kar kaže na višjo kvalifikacijsko strukturo, in so manj zadolžena. V skupini podjetij z vertikalno vključenostjo v GVV se pri izvozu vmesnih proizvodov najbolje odrežejo tista, ki ustvarjajo svoje lastne GVV z izhodnimi NTI, sledijo jim podjetja z izhodnimi in vhodnimi NTI ter nazadnje podjetja, ki se vertikalno vključujejo v GVV tujih investitorjev, oziroma tuje podružnice v Sloveniji. Tako sliko potrjujejo tudi relativni kazalniki, ki primerjajo posamezne kategorije podjetij s povprečjem 3-mestne panoge v istem letu. Tudi glede izvozno-uvoznih tokov se podjetja z vertikalno vključenostjo v GVV pri izvozu vmesnih proizvodov odrežejo bistveno bolje od drugih, pri čemer spet zaostajajo tuje podružnice v Sloveniji. Vertikalno integrirana podjetja so tako precej večji izvozniki in uvozniki od pogodbenih izvoznikov vmesnih proizvodov in od neizvoznikov vmesnih proizvodov, večja sta njihov izvoz in uvoz vmesnih proizvodov, izvažajo v neprimerno več držav in večje število različic proizvodov, uvažajo iz neprimerno več držav in večje število različic proizvodov tako na 4-mestni kot na 6-mestni produktni kodi kombinirane nomenklature, pogosteje vstopajo na nove izvozne in uvozne trge ter v večjem številu uvajajo nove in ukinjajo obstoječe proizvode v izvoznem in uvoznem asortimentu. Njihov vzorec uvoza in izvoza je enakomerneje razpršen po državah in po različnih proizvodnih skupinah kot pri preostalih dveh skupinah podjetij, vrednost GVV-indeksa pa je spet precej višja. Edini vidik, pri katerem se vertikalno integrirana podjetja odrežejo slabše, je povprečna vrednost uvoza in izvoza glede na težo (»unit value«); ta je pri vertikalno integriranih podjetjih bistveno nižja kot pri pogodbenih izvoznikih vmesnih proizvodov in pri neizvoznikih teh proizvodov. Najnižjo vrednost izvoza in uvoza na težo dosegajo podjetja s podružnicami v tujini (outFDI) in tista slovenska podjetja v tuji lasti, ki imajo podružnice v tujini (outFDI+inFDI). Značilnosti podjetij glede načina vključevanja v GVV pri izvozu končnih proizvodov izkazujejo veliko večino zgornjih značilnosti. Tako se je v razdobju 1995–2012 povečalo število podjetij z vertikalno vključenostjo v GVV, ki izvažajo končne proizvode (tipi outFDI, inFDI, outFDI+inFDI), zmanjšalo pa število pogodbenih izvoznikov končnih proizvodov. Tudi pri kazalnikih poslovanja imajo vertikalno integrirani izvozniki končnih proizvodov podobne premije glede na lastniško nepovezane izvoznike in neizvoznike končnih proizvodov, kot to velja pri izvozu vmesnih proizvodov. Edina izjema je kapitalska intenzivnost, kjer so v primerjavi z nepovezanimi in neizvozniki vertikalno integrirani izvozniki končnih proizvodov manj kapitalsko intenzivni tako v absolutnem kot tudi v relativnem smislu (tabela 2). Tudi na strani uvoza vmesnih proizvodov podjetja izkazujejo podobne značilnosti glede načina svoje vključenosti v GVV. V analiziranem razdobju sta se namreč število in pomen vertikalno integriranih uvoznikov povečala, število lastniško nepovezanih uvoznikov pa zmanjšalo. Vertikalno integrirani uvozniki vmesnih proizvodov izkazujejo vse zgoraj opisane prednosti pred neuvozniki in pogodbenimi uvozniki vmesnih proizvodov, razen glede kapitalski intenzivnosti, kjer so pogodbeni uvozniki kapitalsko intenzivnejši od uvoznikov vmesnih proizvodov v tujem lastništvu. Relativna produktivnost glede na 3-mestno panožno povprečje je izjemoma večja v skupini pogodbenih uvoznikov v primerjavi s povprečnim vhodno-izhodno integriranim tipom uvoznika vmesnih proizvodov (inFDI+outFDI) (tabela 3). Torej, podjetja, ki se v izvozu in uvozu vmesnih proizvodov ter izvozu končnih proizvodov vertikalno integrirajo v GVV, so precej večja, pa tudi uspešnejša od podjetij, ki se vključujejo v GVV na pogodbeni način, in še bolj od neizvoznikov/neuvoznikov. Med vertikalno integriranimi izvozniki/uvozniki pozitivno izstopajo tisti s podružnicami v tujini, to je podjetja, ki ustvarjajo svoje lastne GVV. Tabela 1: Značilnosti podjetij po načinu vključevanja v GVV pri izvozu vmesnih proizvodov v letih 1995 in 2012 Neizvozniki vmesnih proizvodov Izvozniki vmesnih proizvodov + oFDI Izvozniki vmesnih proizvodov + iFDI Izvozniki vmesnih proizvodov + oFDI+iFDI Izvozniki vmesnih proizvodov nepovezano Leto 1995 2012 1995 2012 1995 2012 1995 2012 1995 2012 Štev. podjetij (N) 4734 6971 144 197 153 153 11 37 2036 1857 Štev. zaposlenih (L) 7,0 4,9 595,0 282,0 86,0 135,0 508,0 390,0 58,0 29,0 Prihodki od prodaje (S) 312.977 396.433 33.471.588 47.876.916 9.709.159 26.508.682 42.422.904 70.849.768 2.923.396 3.426.984 Opredmetena os. sred. (K) 106.634 194.004 16.163.570 17.816.976 2.435.786 7.688.127 29.565.342 27.486.928 1.232.904 1.348.859 Dodana vrednost ( VA) 96.165 123.269 11.034.961 11.953.567 1.604.218 5.463.657 11.187.386 19.739.124 783.517 950.161 Dodana vred. na zaposlenega ( VA/L) 13.737 19.522 29.124 51.562 9.478 33.506 30.962 42.433 18.167 39.265 Kapital na zaposlenega (K/L) 31.391 84.174 184.617 110.808 61.112 68.905 68.820 76.803 89.346 72.503 Delež izvoza v prodaji (EX/S) 4 % 7 % 46 % 52 % 60 % 79 % 55 % 78 % 29 % 38 % Povprečna plača ( W ) 8.677 11.983 19.066 25.486 14.925 25.270 22.906 26.077 13.103 21.448 Stopnja zadolženosti (D/A) 5,1 0,39 0,57 0,65 0,64 0,4 0,51 0,64 0,61 relativni L 0,39 0,52 12,01 10,55 1,89 4,47 9,38 8,11 2,08 1,88 relativni S 0,32 0,39 10,95 11,28 2,15 6,29 14,31 9,22 1,96 1,93 relativni K 0,32 0,47 14,59 12,02 1,83 5,55 9,71 8,47 1,80 1,96 relativni VA/L 1,07 0,81 2,01 1,86 1,53 1,55 1,73 1,04 1,33 1,47 relativni K/L 0,85 1,03 3,30 1,38 1,92 0,95 1,30 0,93 1,14 1,14 relativni EX/S 0,44 0,62 2,90 2,48 3,29 3,36 3,25 3,03 2,03 1,90 relativni W 0,84 0,90 1,75 1,66 1,44 1,55 1,68 1,46 1,33 1,42 relativni D/A 0,96 1,11 0,58 0,61 0,97 0,67 0,72 0,74 0,87 0,64 Uvoz (IM) 42.118 29.168 10.168.549 11.031.523 5.297.773 8.039.548 21.056.264 20.719.278 695.173 867.277 Izvoz (EX) 23.554 7.253 16.402.279 19.151.746 6.243.825 8.818.956 24.583.658 24.196.718 1.036.049 1.068.585 intermIM 29.406 18.584 9.185.911 9.618.237 4.856.098 7.221.658 19.641.020 17.155.976 635.147 773.389 intermEX 0 0 8.860.962 13.181.826 2.312.579 6.435.087 20.549.068 17.862.502 774.907 901.688 intermIMoFDI 7 0 3.114.578 3.546.686 0 1 723.245 3.167.798 250 1.535 intermIMiFDI 4.382 1.474 2.667 17.881 3.252.821 2.785.153 5.402.279 4.390.661 2.746 11.879 intermIMioFDI 0 0 0 0 0 0 1.309.302 816.847 0 0 intermIMarmslength 25.017 17.109 6.068.667 6.053.671 1.603.277 4.436.505 12.206.194 8.780.670 632.152 759.975 finalIM 12.712 10.584 982.637 1.413.287 441.676 817.890 1.415.245 3.563.302 60.026 93.888 intermEXoFDI 0 0 3.238.509 5.007.423 0 0 2.973.202 4.463.541 0 0 intermEXiFDI 0 0 0 0 1.169.217 1.579.574 4.134.790 2.023.010 0 0 intermEXioFDI 0 0 0 0 0 0 474.047 412.676 0 0 intermEXarmslength 0 0 5.622.453 8.174.403 1.143.362 4.855.513 12.967.030 10.963.276 774.907 901.688 finalEXoFDI 140 1 4.321.720 3.693.981 0 3.055 1.113.953 1.463.537 538 897 finalEXiFDI 1.925 443 0 210 2.304.724 265.965 729.683 312.251 127 122 Neizvozniki vmesnih proizvodov Izvozniki vmesnih proizvodov + oFDI Izvozniki vmesnih proizvodov + iFDI Izvozniki vmesnih proizvodov + oFDI+iFDI Izvozniki vmesnih proizvodov nepovezano Leto 1995 2012 1995 2012 1995 2012 1995 2012 1995 2012 finalEXioFDI 0 0 0 0 0 0 326.322 138.395 0 0 finalEXarmslength 21.488 6.809 3.219.597 2.275.730 1.626.522 2.114.851 1.864.632 4.420.032 260.478 165.878 N držav IM 0,8 0,4 15,7 16,0 5,2 10,9 21,4 18,5 4,5 4,7 N držav EX 0,1 0,1 18,9 22,2 4,7 13,7 24,7 25,9 4,4 5,2 N proizvodov(4) IM 2,4 1,2 79,2 58,3 34,2 43,6 105,3 71,4 17,9 15,4 N proizvodov(4) EX 0,1 0,0 22,8 33,9 7,7 16,5 17,5 33,9 6,0 7,5 N proizvodov(6) IM 3,4 1,7 132,5 92,7 53,1 65,8 170,3 112,3 26,4 22,2 N proizvodov(6) EX 0,2 0,1 35,4 53,4 10,6 23,3 24,7 50,4 8,3 10,3 N držav IM konec 0,3 0,1 3,8 2,6 1,1 1,8 4,0 2,6 1,1 1,1 N držav IM novih 0,4 0,1 3,5 2,7 2,0 2,0 4,5 3,1 1,5 1,3 N držav EX konec 0,1 0,1 4,3 2,6 1,0 2,2 5,7 2,9 1,0 0,9 N držav EX novih 0,1 0,0 4,0 3,6 1,8 2,4 5,3 3,3 1,6 1,4 N proizv(4) IM konec 1,2 0,6 23,7 14,5 9,9 10,2 26,7 17,1 6,5 4,9 N proizv(4) IM novih 1,4 0,5 23,8 15,4 16,3 11,7 33,0 16,6 8,2 5,4 N proizv(4) EX konec 0,2 0,1 9,5 9,3 2,5 4,5 9,3 11,4 2,4 2,3 N proizv(4) EX novih 0,1 0,0 8,9 9,0 3,9 4,7 7,3 9,3 3,2 3,0 N proizv(6) IM konec 1,8 0,9 50,8 29,3 18,2 19,5 59,9 36,6 11,4 8,4 N proizv(6) IM novih 2,1 0,8 51,0 30,5 28,5 21,4 69,5 35,0 14,1 9,1 N proizv(6) EX konec 0,3 0,1 16,2 17,9 4,0 7,6 14,7 19,2 3,8 3,7 N proizv(6) EX novih 0,1 0,0 15,0 17,6 5,6 8,0 11,4 16,8 4,6 4,7 vrednost EX/kg 2,31 2,79 1,35 1,89 1,87 2,02 1,47 1,43 2,36 2,98 vrednost IM/kg 3,06 3,55 2,21 2,22 2,03 2,83 1,65 1,79 2,54 2,94 HHindeks IM države 0,725 0,719 0,299 0,261 0,628 0,424 0,242 0,264 0,501 0,496 HHindeks EX države 0,829 0,824 0,303 0,227 0,679 0,413 0,222 0,190 0,632 0,585 HHindeks IM proizv. 0,519 0,543 0,173 0,187 0,326 0,261 0,153 0,201 0,321 0,367 HHindeks EX proizv. 0,730 0,856 0,426 0,395 0,626 0,502 0,590 0,411 0,550 0,573 delež oFDI 0 0 0,22 0,26 0 0 0,08 0,19 0 0 delež iFDI 0 0 0 0 0,61 0,38 0,14 0,16 0 0 delež iFDI+oFDI 0 0 0 0 0 0 0,01 0,05 0 0 delež nepovezano 0 0 0,43 0,48 0,23 0,51 0,36 0,49 0,85 0,86 GVV-indeks 0,11 0,07 0,53 0,42 0,65 0,61 0,66 0,58 0,33 0,30 Vir: Lastni izračuni na podlagi podatkov AJPES-a in CURS-a. Tabela 2: Značilnosti podjetij po načinu vključevanja v GVV pri izvozu končnih proizvodov v letih 1995 in 2012 Neizvozniki končnih proizvodov Izvozniki končnih proizvodov + oFDI Izvozniki končnih proizvodov + iFDI Izvozniki končnih proizvodov + oFDI+iFDI Izvozniki končnih proizvodov nepovezano Leto 1995 2012 1995 2012 1995 2012 1995 2012 1995 2012 Štev. podjetij (N) 5767 7984 111 142 68 70 6 17 1127 1002 Štev. zaposlenih (L) 13,0 7,9 692,0 345,0 111,0 168,0 445,0 594,0 86,0 45,0 Prih. od prodaje (S) 666.303 990.926 40.720.440 54.579.888 16.624.472 25.621.698 39.055.208 146.188.240 4.026.889 5.285.277 Opredmetena os. sred. (K) 315.622 453.576 19.103.652 20.219.352 3.682.393 6.384.184 16.296.015 39.641.648 1.577.774 1.943.286 Dodana vrednost ( VA) 184.036 250.844 13.314.661 14.491.533 2.160.744 6.367.331 10.511.134 34.920.816 1.132.258 1.442.113 Dodana vred. na zaposlenega 14.272 22.448 15.815 40.195 16.520 35.961 43.373 46.043 21.285 37.543 Kapital na zaposlenega (K/L) 39.763 85.091 182.307 64.397 97.970 40.914 28.935 43.029 98.404 64.394 Delež izvoza v prodaji (EX/S) 8 % 11 % 47 % 53 % 61 % 84 % 33 % 87 % 33 % 43 % Povprečna plača ( W ) 9.352 13.319 18.951 24.603 13.983 22.391 23.380 28.059 14.141 21.293 Stopnja zadolženosti (D/A) 13 4,5 0,4 0,57 0,72 0,54 0,39 0,52 0,69 0,63 relativni L 0,57 0,67 12,56 10,85 1,73 6,14 15,48 11,72 2,98 2,64 relativni S 0,53 0,59 11,43 11,92 1,96 8,26 24,56 14,30 2,64 2,60 relativni K 0,59 0,68 13,09 12,15 1,53 7,53 15,04 7,40 2,34 2,58 relativni VA/L 1,06 0,91 1,30 1,59 0,93 1,55 1,83 0,95 1,71 1,45 relativni K/L 0,92 1,05 3,36 1,08 3,47 0,77 0,99 0,86 1,08 1,12 relativni EX/S 0,69 0,76 3,15 2,51 4,02 4,22 4,87 3,61 2,35 2,28 relativni W 0,91 0,97 1,76 1,59 1,47 1,53 1,98 1,69 1,44 1,44 relativni D/A 0,93 1,05 0,60 0,63 0,93 0,59 0,60 0,69 0,94 0,65 Uvoz (IM) 134.559 176.711 12.712.778 13.463.175 9.757.670 8.656.706 11.602.247 33.982.168 1.075.910 1.474.492 Izvoz (EX) 168.703 253.052 19.640.452 20.910.952 10.525.653 8.446.236 9.714.223 44.041.260 1.678.117 1.719.299 intermIM 129.473 166.138 11.425.792 11.575.194 8.665.836 7.164.334 8.598.283 25.460.628 946.735 1.293.166 intermEX 168.703 253.052 9.769.894 13.095.795 1.669.942 5.908.538 867.648 16.776.621 1.116.497 1.335.297 intermIMoFDI 468 15.589 3.889.680 4.154.226 0 22.097 837.480 3.843.388 16.287 37.433 intermIMiFDI 17.130 17.184 232.296 729.930 6.166.132 3.255.159 2.398.830 5.506.560 24.812 61.997 intermIMioFDI 1.551 1.026 0 19.673 0 0 1.091.370 1.131.853 0 0 intermIMarmslength 110.324 132.339 7.303.817 6.671.366 2.499.704 3.887.078 4.270.603 14.978.827 905.636 1.193.735 finalIM 5.087 10.573 1.286.987 1.887.981 1.091.834 1.492.372 3.003.964 8.521.541 129.175 181.327 intermEXoFDI 1.179 32.376 3.682.414 5.497.365 0 4.821 102.793 5.110.080 73.637 25.239 intermEXiFDI 20.013 14.170 107.498 93.130 968.170 1.791.348 415.463 1.763.796 25.830 34.718 intermEXioFDI 889 205 0 8.260 0 0 17.003 733.001 0 0 intermEXarmslength 146.621 206.301 5.979.982 7.497.041 701.772 4.112.369 332.388 9.169.745 1.017.030 1.275.340 finalEXoFDI 0 0 5.622.432 5.089.926 0 0 2.450.000 3.601.888 0 0 finalEXiFDI 0 0 0 0 5.323.444 435.965 1.605.302 1.475.552 0 0 Neizvozniki končnih proizvodov Izvozniki končnih proizvodov + oFDI Izvozniki končnih proizvodov + iFDI Izvozniki končnih proizvodov + oFDI+iFDI Izvozniki končnih proizvodov nepovezano Leto 1995 2012 1995 2012 1995 2012 1995 2012 1995 2012 finalEXioFDI 0 0 0 0 0 0 717.908 301.213 0 0 finalEXarmslength 0 0 4.248.127 2.725.231 3.532.268 2.101.733 4.073.367 21.885.988 561.620 384.001 N držav IM 1,3 0,9 16,9 17,5 5,9 12,0 20,4 21,4 5,7 6,2 N držav EX 0,7 0,6 20,6 25,4 4,6 13,6 16,2 31,4 5,9 7,3 N proizvodov(4) IM 4,7 2,8 87,2 68,8 38,2 54,3 105,4 81,4 23,0 21,0 N proizvodov(4) EX 0,8 0,6 26,1 43,7 10,4 24,1 20,8 45,7 8,4 11,6 N proizvodov(6) IM 6,7 3,9 147,5 111,1 60,4 81,2 163,4 142,4 34,3 30,8 N proizvodov(6) EX 1,0 0,7 41,2 69,0 15,1 34,7 30,2 71,9 12,1 16,4 N držav IM konec 0,4 0,3 4,2 2,6 1,2 1,5 5,0 2,5 1,4 1,3 N držav IM novih 0,5 0,3 3,6 2,7 2,0 2,2 4,8 3,3 1,7 1,5 N držav EX konec 0,2 0,2 4,7 3,0 1,1 2,2 4,4 3,1 1,4 1,2 N držav EX novih 0,3 0,2 4,4 4,1 1,6 2,2 2,6 3,5 1,9 1,7 N proizv(4) IM konec 1,9 1,1 26,3 16,4 12,6 12,0 29,4 14,8 8,4 5,9 N proizv(4) IM novih 2,5 1,1 25,0 16,6 15,9 13,5 32,4 17,0 9,8 6,9 N proizv(4) EX konec 0,5 0,3 10,1 11,8 3,0 5,8 11,8 13,2 3,1 3,2 N proizv(4) EX novih 0,4 0,2 10,1 11,6 4,8 6,9 6,4 9,9 4,3 4,4 N proizv(6) IM konec 3,1 1,8 56,7 34,4 22,8 23,7 60,6 35,5 14,9 10,6 N proizv(6) IM novih 4,0 1,7 54,1 34,4 29,6 25,2 67,0 38,2 17,4 12,1 N proizv(6) EX konec 0,7 0,4 17,4 22,9 4,9 10,0 20,0 23,9 5,3 5,5 N proizv(6) EX novih 0,6 0,3 17,1 22,8 7,4 12,0 11,0 20,7 6,6 7,2 vrednost EX/kg 2,47 3,04 1,38 1,75 1,79 2,21 1,31 1,64 2,15 2,70 vrednost IM/kg 2,94 3,37 2,06 2,10 2,02 2,84 1,75 2,00 2,37 2,70 HHindeks IM države 0,659 0,637 0,291 0,254 0,649 0,435 0,283 0,232 0,483 0,441 HHindeks EX države 0,723 0,655 0,291 0,192 0,724 0,503 0,215 0,172 0,569 0,506 HHindeks IM proizv. 0,453 0,476 0,176 0,157 0,335 0,217 0,114 0,158 0,316 0,334 HHindeks EX proizv. 0,631 0,659 0,414 0,366 0,572 0,463 0,497 0,386 0,511 0,515 delež oFDI 0 0 0,21 0,18 0 0 0,33 0,06 0 0 delež iFDI 0 0 0 0 0,47 0,21 0,11 0,02 0 0 delež iFDI+oFDI 0 0 0 0 0 0 0,09 0,04 0 0 delež nepovezano 0 0 0,27 0,19 0,13 0,13 0,36 0,22 0,53 0,45 GVV- indeks 0,14 0,10 0,54 0,42 0,64 0,62 0,42 0,61 0,37 0,32 Vir: Lastni izračuni na podlagi podatkov AJPES-a in CURS-a. Tabela 3: Značilnosti podjetij po načinu vključevanja v GVV pri uvozu vmesnih proizvodov v letih 1995 in 2012 Neuvozniki vmesnih proizvodov Uvozniki vmesnih proizvodov + oFDI Uvozniki vmesnih proizvodov + iFDI Uvozniki vmesnih proizvodov + oFDI+iFDI Uvozniki vmesnih proizvodov nepovezano Leto 1995 2012 1995 2012 1995 2012 1995 2012 1995 2012 Štev. podjetij (N) 3514 6561 133 155 211 202 11 36 3209 2261 Štev. zaposlenih (L) 3,8 4,1 656,0 342,0 69,0 115,0 525,0 391,0 42,0 27,0 Prihodki od prodaje (S) 124.505 297.345 35.497.696 58.836.144 7.737.050 21.886.762 49.585.776 72.513.888 2.144.278 3.155.398 Opredmetena os. sred. (K) 53.498 142.820 17.360.464 21.939.282 2.016.664 6.061.506 30.453.062 28.278.822 868.256 1.318.169 Dodana vrednost ( VA) 33.324 101.806 11.832.800 14.528.632 1.331.615 4.529.124 13.760.457 20.123.506 588.767 878.232 Dodana vred. na zaposlenega 11.773 18.910 30.415 52.217 12.548 46.900 34.333 44.017 18.559 36.548 Kapital na zaposlenega (K/L) 33.825 69.844 170.146 118.741 58.315 86.928 69.469 80.643 66.258 114.780 Delež izvoza v prodaji (EX/S) 5 % 9 % 47 % 56 % 46 % 66 % 50 % 72 % 19 % 29 % Povprečna plača ( W ) 6.842 11.422 18.653 25.123 15.594 26.672 23.205 26.961 13.386 21.239 Stopnja zadolženosti (D/A) 21 5,4 0,36 0,56 0,69 0,54 0,36 0,55 0,64 0,61 relativni L 0,23 0,45 13,14 11,85 1,65 3,92 8,01 8,08 1,62 1,90 relativni S 0,16 0,32 11,67 12,68 1,92 5,48 14,86 9,40 1,52 1,91 relativni K 0,18 0,35 15,67 13,57 1,67 4,42 8,62 8,63 1,41 2,12 relativni VA/L 0,88 0,78 2,03 1,71 1,55 1,59 1,90 1,07 1,44 1,47 relativni K/L 0,80 0,96 2,20 1,37 1,82 1,10 1,35 0,93 1,12 1,30 relativni EX/S 0,53 0,71 2,95 2,59 2,77 2,89 1,95 2,89 1,36 1,45 relativni W 0,68 0,86 1,73 1,60 1,53 1,67 1,70 1,53 1,32 1,44 relativni D/A 0,99 1,16 0,54 0,63 1,01 0,58 0,63 0,75 0,86 0,60 Uvoz (IM) 2.581 1.488 10.763.123 13.517.269 4.110.560 6.824.716 22.921.472 21.258.298 486.500 767.317 Izvoz (EX) 5.969 13.210 17.623.160 23.216.340 4.645.363 7.032.499 24.296.254 24.386.196 684.408 914.959 intermIM 0 0 9.724.028 11.744.224 3.724.847 6.040.594 21.085.100 17.530.446 437.207 676.053 intermEX 3.195 10.299 9.492.717 16.076.576 1.709.169 5.004.619 20.691.648 17.766.542 489.733 754.872 intermIMoFDI 0 0 3.367.087 4.499.657 0 0 833.892 3.369.735 0 0 intermIMiFDI 0 0 0 0 2.499.052 2.291.796 5.138.613 4.486.114 0 0 intermIMioFDI 0 0 0 0 0 0 1.309.302 839.537 0 0 intermIMarmslength 0 0 6.356.941 7.244.567 1.225.795 3.748.798 13.803.293 8.835.059 437.207 676.053 finalIM 2.581 1.488 1.039.095 1.773.046 385.714 784.121 1.836.371 3.727.851 49.293 91.264 intermEXoFDI 2 33 3.460.773 6.239.109 17.324 35.839 3.021.721 4.549.118 582 5.893 intermEXiFDI 87 56 0 3.729 837.467 1.204.894 4.133.320 1.949.120 590 894 intermEXioFDI 0 0 0 0 0 0 474.047 424.139 0 0 intermEXarmslength 3.106 10.209 6.031.944 9.833.738 854.378 3.763.885 13.062.560 10.844.166 488.561 748.085 Neuvozniki vmesnih proizvodov Uvozniki vmesnih proizvodov + oFDI Uvozniki vmesnih proizvodov + iFDI Uvozniki vmesnih proizvodov + oFDI+iFDI Uvozniki vmesnih proizvodov nepovezano Leto 1995 2012 1995 2012 1995 2012 1995 2012 1995 2012 finalEXoFDI 0 2 4.662.723 4.618.019 8.536 41.355 1.220.672 1.504.321 302 2.515 finalEXiFDI 452 133 0 0 1.722.057 200.536 397.003 390.881 222 67 finalEXioFDI 0 0 0 0 0 0 326.322 142.239 0 0 finalEXarmslength 2.323 2.777 3.467.720 2.521.746 1.205.601 1.785.989 1.660.610 4.582.212 194.151 157.505 N držav IM 0,1 0,0 16,2 18,1 4,9 9,9 23,5 19,0 3,9 4,9 N držav EX 0,2 0,2 19,7 25,1 3,7 10,5 24,0 25,5 2,8 4,2 N proizvodov(4) IM 0,1 0,0 82,4 66,5 31,1 42,0 108,6 72,9 14,6 16,1 N proizvodov(4) EX 0,3 0,2 23,4 38,2 5,9 14,3 22,0 34,4 3,7 5,8 N proizvodov(6) IM 0,2 0,1 139,1 106,1 47,1 63,2 175,3 114,5 21,1 23,0 N proizvodov(6) EX 0,4 0,3 37,1 60,1 8,1 20,6 31,4 50,9 5,2 8,1 N držav IM konec 0,2 0,1 3,8 2,6 1,0 1,6 4,7 2,6 1,0 1,1 N držav IM novih 0,0 0,0 3,8 3,1 1,8 1,9 4,5 3,0 1,4 1,5 N držav EX konec 0,1 0,1 4,5 2,9 0,8 1,6 5,7 3,0 0,7 0,8 N držav EX novih 0,1 0,1 4,1 4,1 1,4 1,9 5,1 3,2 1,0 1,1 N proizv(4) IM konec 0,5 0,3 24,4 15,3 9,2 10,1 26,8 17,1 5,3 5,0 N proizv(4) IM novih 0,1 0,0 24,5 17,1 15,1 11,8 33,4 16,8 7,0 5,9 N proizv(4) EX konec 0,2 0,1 9,7 10,1 2,0 4,0 9,5 11,5 1,7 1,9 N proizv(4) EX novih 0,2 0,1 9,2 10,1 3,0 4,1 8,3 9,5 1,9 2,2 N proizv(6) IM konec 0,6 0,3 52,8 31,9 16,5 18,8 60,5 37,5 9,2 8,7 N proizv(6) IM novih 0,1 0,0 53,1 34,4 25,9 21,0 70,2 36,1 11,6 9,8 N proizv(6) EX konec 0,2 0,2 16,7 19,8 3,1 6,7 15,6 19,6 2,6 3,1 N proizv(6) EX novih 0,3 0,2 15,6 19,3 4,3 7,0 13,4 17,1 2,8 3,6 vrednost EX/kg 2,47 3,29 1,34 1,69 1,81 2,32 1,48 1,34 2,34 2,80 vrednost IM/kg 2,59 3,44 2,30 2,12 2,13 2,50 1,63 1,75 2,81 3,21 HHindeks IM države 0,873 0,872 0,281 0,241 0,660 0,444 0,232 0,229 0,595 0,571 HHindeks EX države 0,826 0,810 0,306 0,207 0,689 0,431 0,227 0,173 0,621 0,516 HHindeks IM proizv. 0,743 0,799 0,169 0,181 0,339 0,261 0,166 0,177 0,402 0,420 HHindeks EX proizv. 0,701 0,716 0,435 0,381 0,635 0,510 0,512 0,409 0,546 0,550 delež oFDI 0 0 0,24 0,21 0 0 0,04 0,19 0 0 delež iFDI 0 0 0 0 0,64 0,45 0,23 0,15 0 0 delež iFDI+oFDI 0 0 0 0 0 0 0,05 0,05 0 0 delež nepovezano 0 0 0,67 0,62 0,24 0,47 0,52 0,49 0,89 0,88 GVV-indeks 0,07 0,07 0,54 0,44 0,57 0,56 0,63 0,55 0,29 0,26 Vir: Lastni izračuni na podlagi podatkov AJPES-a in CURS-a. znotraj istega podjetja pa pozitivno. Povečevanje števila izvoznih trgov je torej pozitivno povezano s produktivnostjo. Tako ekonomije obsega na ravni izvoza (vrednost izvoza na povprečnem trgu-proizvodu) in uvoza (vrednost uvoza na povprečnem trgu-proizvodu) sta pozitivno korelirani z dodano vrednostjo. O vključenosti v GVV in dodani vrednosti je glavna ugotovitev, ki izhaja iz tabele 4, ta, da intenzivnost vključenosti v GVV po katerem koli merilu, to je po deležu vmesnih proizvodov v izvozu in deležu vmesnih uvoženih dobrin v celotnem uvozu, kot tudi po GVV-indeksu v obeh specifikacijah pozitivno vpliva na dodano vrednost podjetja. Glede vertikalne vključenosti v GVV pa rezultati niso enoznačni. Vertikalna integracija v izvozu končnih proizvodov na presečni dimenziji nima značilnega vpliva na dodano vrednost, v časovni dimenziji pa ima integracija z izhodnimi NTI negativen, integracija z vhodnimi NTI pa pozitiven učinek na dodano vrednost. Glede izvoza vmesnih proizvodov zaznamo značilen negativen učinek integracije z vhodnimi NTI v časovni dimenziji. Pri uvozu vmesnih proizvodov pa je pri integraciji z vhodnimi NTI v presečni dimenziji prisoten negativen, v časovni dimenziji pa pozitiven učinek na dodano vrednost. Zdi se torej, da ima pri izvozu končnih proizvodov vertikalna integracija z vhodnimi NTI pozitiven, z izhodnimi NTI pa negativen učinek na dodano vrednost. To kaže na koristnost vključitve v mrežo tujega matičnega podjetja pri izvozu končnih proizvodov, medtem ko pri investiranju v tujini tuje podružnice najbrž prevzamejo del prejšnjega izvoza podjetja, kar zmanjša raven njegove dodane vrednost. Zdi se torej, da ima pri izvozu končnih proizvodov vertikalna integracija z vhodnimi NTI pozitiven, z izhodnimi NTI pa negativen učinek na dodano vrednost. To kaže na koristnost vključitve v mrežo tujega matičnega podjetja pri izvozu končnih proizvodov, medtem ko pri investiranju v tujini tuje podružnice najbrž prevzamejo del prejšnjega izvoza podjetja, kar zmanjša raven njegove dodane vrednosti. Glede vmesnih proizvodov ima vključitev v mrežo tujega matičnega podjetja negativen učinek, kar je verjetno posledica tega, da tuje matično podjetje teži k čim nižji ceni vmesnih proizvodov, ki jih uvaža od slovenskih podružnic. Tabela 5, ki namesto odloženih pojasnjevalnih spremenljivk dodane vrednosti uporablja njihove tekoče vrednosti, potrjuje vse zgornje ugotovitve. Produktivnost je torej večja v podjetjih s tujim lastništvom, naložbami v tujini, večjo razpršenostjo uvoza in izvoza po trgih in proizvodih, z večjimi ekonomijami obsega po izvozu in uvozu na povprečni trg-proizvod ter v podjetjih z večjim deležem vmesnih proizvodov v izvozu in uvozu. Tudi tu intenzivnost vključenosti v GVV po katerem koli merilu v obeh specifikacijah pozitivno vpliva na dodano vrednost podjetja, pri izvozu vmesnih proizvodov zaznamo signifikanten negativen učinek integracije z vhodnimi NTI v časovni dimenziji, pri uvozu vmesnih proizvodov pa negativen učinek pri integraciji z vhodnimi NTI v presečni dimenziji. V tabelah 6 in 7 prikazujemo analizo vplivov različnih značilnosti podjetij na rast dodane vrednosti in izvoza. Kot pri analizi ravni dodane vrednosti tudi tu kapital in povprečna plača (približek za izobraženost delovne sile) ter število zaposlenih v časovni dimenziji značilno pozitivno vplivajo na rast dodane vrednosti in izvoza podjetja. Pri drugih kazalnikih pa analiza pokaže manj značilne in enoznačne vplive na rast dodane vrednosti in izvoza. Poglejmo podrobneje. Rast dodane vrednosti ni korelirana z vhodnimi NTI in je negativno korelirana z izhodnimi NTI podjetja, čeprav le po presečni (»cross-section«) dimenziji v različici MNV. Število uvoženih različic proizvodov povečuje rast,5 obratno pa je s spremenljivko število izvoznih trgov, saj so bili v krizi izvozniki močno prizadeti zaradi upada povpraševanja po njihovih proizvodih v tujini. Na večjo rast dodane vrednosti vplivajo tudi ekonomije obsega na strani izvoza in uvoza. Glede vključenosti v GVV je rast dodane vrednosti značilno pozitivno korelirana z GVV-indeksom in z deležem uvoza vmesnih proizvodov, negativno v presečni dimenziji pa z deležem izvoza končnih proizvodov. Vertikalna vključenost v GVV pokaže pozitiven učinek na rast dodane vrednosti pri deležu izvoza končnih proizvodov prek lastnika v tujini (vhodne NTI), vertikalna integracija z izvozom vmesnih proizvodov pa hkrati prek lastnika in podružnic v tujini kaže negativen vpliv na rast dodane vrednosti v časovni dimenziji (tabela 6). Rast izvoza je v povprečju nižja pri podjetjih s podružnicami v tujini, kar je lahko posledica selitve dela proizvodnje v tujino. Učinek je še bolj poudarjen pri podjetjih z več podružnicami. Število različic izvoznih proizvodov je pozitivno korelirano z rastjo izvoza tako na presečni kot tudi v časovni dimenziji. Podobno je na časovni komponenti tudi število izvoznih trgov pozitivno povezano z rastjo izvoza. Ekonomije obsega na izvozu in uvozu pozitivno vplivajo na spremembo izvoza, GVV-indeks pa podobno kot na rast dodane vrednosti pozitivno vpliva tudi na rast izvoza. Vertikalna vključenost v GVV na strani izvoza končnih proizvodov ne kaže signifikantnega vpliva na rast izvoza, pri izvozu vmesnih proizvodov ima delež izvoza na podlagi vhodnih NTI, to je v državo tujega investitorja, značilno negativen vpliv na rast izvoza, prav obratno pa pri uvozu vmesnih proizvodov – tu ima delež uvoza iz države tujega lastnika značilno pozitiven vpliv na rast izvoza (tabela 7). 5 Za Slovenijo je sicer značilen visok delež podjetij, ki hkrati uvažajo in izvažajo enake proizvode (opredeljene na 8-mestni kodi proizvodne klasifikacije). Damijan et al. (2013) to imenujejo »pass-on-trade«, v katero je bilo v razdobju 1994–2008 v povprečju vključenih kar 70 % slovenskih izvoznih podjetij. Uporaba »pass-on-trade« je pozitivno korelirana z velikostjo podjetja, njegovo proizvodno diverzifikacijo, multinacionalnim statusom in produktivnostjo. V prihodnjih analizah GVV bi kazalo del, ki se nanaša na »pass-on-trade«, obravnavati posebej, saj tu ne gre za klasično sekvenco GVV, ki je uvoz inputov – dodajanje vrednosti – izvoz, temveč bolj za motiv dopolnjevanja asortimenta (komplementarnost lastnih proizvodov in tistih uvoženih v okviru »pass­on-trade«) brez dodajanja vrednosti. Tabela 4: Dejavniki produktivnosti podjetij v slovenski predelovalni industriji, 1994–2012 (različica z odloženimi spremenljivkami)Tabela 4: Dejavniki produktivnosti podjetij v slovenski predelovalni industriji, 1994–2012 (različica z odloženimi spremenljivkami) - nadaljevanje  odv.spr.: ln(dodana vrednost) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) ln(povp. plačat ) 0,765***(0,0113) 0,761***(0,0112) 0,761***(0,0112) 0,750***(0,0112) 0,579***(0,0112) 0,579***(0,0112) 0,579***(0,0112) 0,578***(0,0112) ln(štev. zaposleniht ) 0,852***(0,00346) 0,838***(0,00371) 0,838***(0,00373) 0,831***(0,00374) 0,760***(0,00554) 0,753***(0,00556) 0,753***(0,00556) 0,751***(0,00558) ln(kapitalt ) 0,0908***(0,00193) 0,0902***(0,00191) 0,0902***(0,00191) 0,0868***(0,00191) 0,0656***(0,00163) 0,0653***(0,00163) 0,0653***(0,00163) 0,0648***(0,00163) vhodne TNIt-1 0,0446***(0,0163) 0,0740***(0,0220) 0,0711***(0,0222) 0,0730***(0,0222) 0,0307**(0,0147) 0,0258(0,0177) 0,0169(0,0179) 0,0190(0,0179) izhodne TNIt-1 0,104***(0,0171) 0,0234(0,0222) 0,0339(0,0224) 0,0417*(0,0224) 0,0443***(0,0145) 0,0273(0,0166) 0,0403**(0,0174) 0,0398**(0,0173) štev. tujih lastnikovt-1 0,00279(0,00494) 0,00798(0,00514) 0,0108***(0,00377) 0,0116***(0,00380) štev. naložb v tujini t-1 -0,0108*(0,00612) 0,00112(0,00618) -0,0112**(0,00450) -0,0102**(0,00445) štev. izvoženih različic proizv. t-1 -1,84e-05 (0,000268) 4,15e-05 (0,000272) -8,15e-05 (0,000268) 0,000181(0,000178) 0,000239(0,000180) 0,000236(0,000180) štev. uvoženih različic proizv. t-1 0,000159(0,000139) 0,000176(0,000139) 0,000402***(0,000136) 0,000396***(0,000129) 0,000385***(0,000129) 0,000413***(0,000128) štev. izvoznih trgov t-1 -0,00188**(0,000827) -0,00168**(0,000839) -0,00120(0,000841) 0,00443***(0,000784) 0,00450***(0,000783) 0,00415***(0,000790) štev. uvoznih trgov t-1 0,0186***(0,00121) 0,0184***(0,00121) 0,0109***(0,00123) 0,00634***(0,000973) 0,00632***(0,000973) 0,00404***(0,00101) EX/(štev. proizv.*štev. držav) t-1 4,78e-08** (1,89e-08) 4,82e-08** (1,90e-08) 3,21e-08** (1,63e-08) 3,29e-08*** (1,17e-08) 3,38e-08*** (1,18e-08) 3,09e-08*** (1,16e-08) IM/(štev. proizv.*štev. držav) t-1 5,45e-07*** (1,10e-07) 5,46e-07*** (1,10e-07) 4,10e-07*** (7,39e-08) 1,68e-07*** (5,20e-08) 1,68e-07*** (5,20e-08) 1,32e-07*** (4,57e-08) % izvoza končnih proizv. v države z nep. naložbo t-1 -0,0417(0,0328) -0,0335(0,0329) -0,0218(0,0321) -0,0436*(0,0233) -0,0395*(0,0234) -0,0372(0,0234) % izvoza končnih proizv. v državo tujega investitorja t-1 -0,0488(0,0346) -0,0515(0,0347) -0,0392(0,0355) 0,0444*(0,0226) 0,0362(0,0226) 0,0390*(0,0227) % izvoza končnih proizv. podjetja z vhod. in izh. TNI t-1 0,195(0,185) 0,208(0,194) 0,215(0,197) 0,151**(0,0754) 0,161**(0,0766) 0,161**(0,0755) % izvoza končnih proizv. t-1 0,0477***(0,0115) 0,00168(0,00958)  odv.spr.: ln(dodana vrednost) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) % izvoza vmesnih proizv. v države z nep. naložbo t-1 0,0434(0,0438) 0,0546(0,0449) 0,0376(0,0444) 0,0122(0,0355) 0,0180(0,0358) 0,0152(0,0356) % izvoza vmesnih proizv. v države tujega investitorja t-1 0,0546(0,0370) 0,0534(0,0372) 0,0354(0,0375) -0,0650**(0,0285) -0,0722**(0,0286) -0,0790***(0,0286) % izvoza vmesnih proizv. podjetja z vhod. in izh. TNI t-1 -0,0460(0,153) -0,0459(0,156) -0,0772(0,162) 0,0102(0,108) 0,00296(0,107) 0,00660(0,107) % izvoza vmesnih proizv. t-1 0,0661***(0,00798) 0,0266***(0,00679) % uvoza vmesnih proizv. iz držav z nep. naložbo t-1 -0,0262(0,0552) -0,000334(0,0570) -0,00688(0,0566) 0,0243(0,0511) 0,0397(0,0518) 0,0370(0,0517) % uvoza vmesnih proizv. iz držav tujega investitorja t-1 -0,0394(0,0349) -0,0406(0,0350) -0,0871**(0,0352) 0,0451*(0,0266) 0,0390(0,0268) 0,0265(0,0269) % uvoza vmesnih proizv. podjetja z vhod. in izh. TNI t-1 -0,201(0,191) -0,197(0,190) -0,236(0,180) 0,0368(0,107) 0,0439(0,106) 0,0371(0,104) % uvoza vmesnih proizv. t-1 0,109***(0,00763) 0,0420***(0,00607) % uvoza končnih proizv. t-1 0,0661***(0,0133) 0,0173(0,0116) Ustanovljeno pred 1994 0,00520(0,0108) 0,00165(0,0107) 0,00172(0,0107) -0,000224(0,0106) GVV-indeks t-1 0,267***(0,0168) 0,176***(0,0178) Konstanta 1,195***(0,109) 1,238***(0,109) 1,237***(0,109) 1,303***(0,108) 4,236***(0,143) 4,301***(0,141) 4,300***(0,141) 4,285***(0,140) N 106.193 106.193 106.193 106.193 106.193 106.193 106.193 106.193 R 2 0,907 0,908 0,908 0,909 0,946 0,946 0,946 0,946 Letni FE DA DA DA DA DA DA DA DA Panožni FE DA DA DA DA DA DA DA DA Individualni FE NE NE NE NE DA DA DA DA Vir: Lastni izračuni na podlagi podatkov AJPES-a in CURS-a. Tabela 5: Dejavniki produktivnosti podjetij v slovenski predelovalni industriji, 1994–2012 (različica s tekočimi spremenljivkami)Tabela 5: Dejavniki produktivnosti podjetij v slovenski predelovalni industriji, 1994–2012 (različica s tekočimi spremenljivkami) - nadaljevanje  lnVA (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) ln(povp. plačat ) 0,757***(0,00937) 0,753***(0,00931) 0,753***(0,00931) 0,741***(0,00927) 0,609***(0,00926) 0,609***(0,00923) 0,609***(0,00923) 0,606***(0,00921) ln(štev. zaposleniht ) 0,850***(0,00327) 0,833***(0,00353) 0,833***(0,00354) 0,823***(0,00357) 0,755***(0,00499) 0,742***(0,00503) 0,742***(0,00503) 0,738***(0,00503) ln(kapitalt ) 0,0877***(0,00177) 0,0869***(0,00176) 0,0869***(0,00176) 0,0829***(0,00175) 0,0645***(0,00153) 0,0642***(0,00152) 0,0642***(0,00152) 0,0633***(0,00152) vhodne TNIt 0,0277*(0,0162) 0,0584***(0,0218) 0,0516**(0,0223) 0,0530**(0,0222) -0,00723(0,0139) -0,000687(0,0162) -0,0163(0,0166) -0,0129(0,0166) izhodne TNIt 0,110***(0,0165) 0,0141(0,0212) 0,0316(0,0218) 0,0387*(0,0217) 0,0393***(0,0133) 0,0151(0,0154) 0,0303*(0,0169) 0,0301*(0,0168) štev. tujih lastnikovt 0,00696(0,00597) 0,0133**(0,00616) 0,0171***(0,00384) 0,0186***(0,00386) štev. naložb v tujini t -0,0158***(0,00535) -0,00262(0,00529) -0,0113**(0,00453) -0,0100**(0,00443) štev. izvoženih različic proizv. t 0,000255(0,000258) 0,000332(0,000258) 0,000185(0,000253) 0,000849***(0,000179) 0,000899***(0,000181) 0,000868***(0,000180) štev. uvoženih različic proizv. t 0,000164(0,000139) 0,000193(0,000140) 0,000461***(0,000134) 0,000644***(0,000129) 0,000636***(0,000129) 0,000690***(0,000128) štev. izvoznih trgov t -0,00182**(0,000796) -0,00158**(0,000803) -0,000958(0,000796) 0,00619***(0,000789) 0,00622***(0,000786) 0,00539***(0,000791) štev. uvoznih trgov t 0,0208***(0,00119) 0,0205***(0,00119) 0,0116***(0,00121) 0,00958***(0,000983) 0,00956***(0,000983) 0,00619***(0,00101) EX/(štev. proizv.*štev. držav) t 6,41e-08*** (2,33e-08) 6,49e-08*** (2,33e-08) 4,69e-08** (1,97e-08) 5,89e-08*** (1,28e-08) 6,00e-08*** (1,29e-08) 5,42e-08*** (1,23e-08) IM/(štev. proizv.*štev. držav) t 6,39e-07*** (1,35e-07) 6,40e-07*** (1,36e-07) 4,80e-07*** (8,93e-08) 3,08e-07*** (5,42e-08) 3,07e-07*** (5,42e-08) 2,54e-07*** (4,72e-08) % izvoza končnih proizv. v države z nep. naložbo t -0,0211(0,0335) -0,00992(0,0332) 0,00378(0,0321) -0,0197(0,0216) -0,0163(0,0216) -0,0146(0,0216) % izvoza končnih proizv. v državo tujega investitorja t -0,0546(0,0347) -0,0596*(0,0349) -0,0508(0,0357) 0,0378(0,0253) 0,0255(0,0255) 0,0256(0,0256) % izvoza končnih proizv. podjetja z vhod. in izh. TNI t 0,259(0,177) 0,280(0,191) 0,288(0,193) 0,210**(0,0849) 0,219**(0,0858) 0,214**(0,0836) % izvoza končnih proizv. t 0,0747***(0,0111) 0,0387***(0,00971)  lnVA (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) % izvoza vmesnih proizv. v države z nep. naložbo t 0,0388(0,0430) 0,0529(0,0438) 0,0364(0,0428) 0,00519(0,0304) 0,00932(0,0304) 0,00318(0,0303) % izvoza vmesnih proizv. v države tujega investitorja t 0,0457(0,0372) 0,0428(0,0374) 0,0237(0,0376) -0,0476*(0,0281) -0,0581**(0,0281) -0,0709**(0,0282) % izvoza vmesnih proizv. podjetja z vhod. in izh. TNI t -0,0243(0,157) -0,0280(0,162) -0,0564(0,170) -0,0362(0,0992) -0,0487(0,0997) -0,0473(0,0986) % izvoza vmesnih proizv. t 0,0776***(0,00801) 0,0481***(0,00692) % uvoza vmesnih proizv. iz držav z nep. naložbo t -0,0586(0,0536) -0,0234(0,0546) -0,0197(0,0539) -0,0142(0,0504) -5,47e-05 (0,0506) -0,000339(0,0503) % uvoza vmesnih proizv. iz držav tujega investitorja t -0,0294(0,0349) -0,0319(0,0351) -0,0861**(0,0352) 0,0150(0,0285) 0,00610(0,0288) -0,0116(0,0288) % uvoza vmesnih proizv. podjetja z vhod. in izh. TNI t -0,258(0,165) -0,255(0,163) -0,291*(0,154) -0,0462(0,101) -0,0402(0,101) -0,0469(0,0984) % uvoza vmesnih proizv. t 0,130***(0,00764) 0,0639***(0,00614) % uvoza končnih proizv. t 0,0726***(0,0130) 0,0192*(0,0113) Ustanovljeno pred 1994 0,0120(0,0107) 0,00869(0,0106) 0,00884(0,0106) 0,00648(0,0105) GVV-indeks t 0,304***(0,0171) 0,278***(0,0195) Konstanta 2,566(2,772) 2,572 2,580(447,7) 2,658(2,977) 3,992***(0,133) 4,021***(0,128) 4,017***(0,128) 4,031***(0,130) N 114.974 114.974 114.974 114.974 114.974 114.974 114.974 114.974 R 2 0,905 0,906 0,906 0,907 0,943 0,943 0,943 0,943 Letni FE DA DA DA DA DA DA DA DA Panožni FE DA DA DA DA DA DA DA DA Individualni FE NE NE NE NE DA DA DA DA Vir: Lastni izračuni na podlagi podatkov AJPES-a in CURS-a. Tabela 6: Dejavniki rasti dodane vrednosti podjetij v slovenski predelovalni industriji, 1994–2012Tabela 6: Dejavniki rasti dodane vrednosti podjetij v slovenski predelovalni industriji, 1994–2012 - nadaljevanje  odv. spr.: ln(VAt )- ln(VAt-1 ) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) ln(povp. plačat ) 0,0550***(0,00460) 0,0549***(0,00463) 0,0549***(0,00462) 0,0541***(0,00466) 0,118***(0,00715) 0,118***(0,00715) 0,118***(0,00715) 0,118***(0,00715) ln(štev. zaposleniht ) -0,00783***(0,00145) -0,00520***(0,00157) -0,00531***(0,00157) -0,00556***(0,00159) 0,0429***(0,00438) 0,0440***(0,00453) 0,0440***(0,00453) 0,0445***(0,00454) ln(kapitalt ) 0,00460***(0,000827) 0,00497***(0,000824) 0,00496***(0,000825) 0,00467***(0,000836) 7,74e-05 (0,00156) 0,000337(0,00156) 0,000336(0,00156) 0,000383(0,00157) vhodne TNIt -0,0110(0,00672) -0,0102(0,00954) -0,0112(0,00986) -0,0105(0,00985) 0,00275(0,0124) 0,00678(0,0145) 0,00470(0,0150) 0,00452(0,0150) izhodne TNIt -0,0572***(0,00669) -0,0565***(0,00854) -0,0526***(0,00864) -0,0521***(0,00860) -0,0119(0,0108) -0,0148(0,0119) -0,0140(0,0129) -0,0143(0,0129) štev. tujih lastnikovt 0,000979(0,00274) 0,00122(0,00272) 0,00223(0,00374) 0,00215(0,00374) štev. naložb v tujini t -0,00358(0,00290) -0,00329(0,00292) -0,000616(0,00372) -0,000776(0,00372) štev. izvoženih različic proizv. t -5,20e-06 (9,56e-05) 1,24e-05 (9,77e-05) 7,46e-05 (9,71e-05) -3,08e-06 (0,000183) -4,62e-07 (0,000183) 2,66e-05 (0,000183) štev. uvoženih različic proizv. t 0,000134**(5,29e-05) 0,000140***(5,32e-05) 0,000145***(5,31e-05) 0,000105(0,000120) 0,000104(0,000120) 0,000101(0,000120) štev. izvoznih trgov t -0,00113***(0,000288) -0,00107***(0,000296) -0,000932***(0,000298) 0,000365(0,000696) 0,000360(0,000698) 0,000545(0,000706) štev. uvoznih trgov t 0,000343(0,000521) 0,000291(0,000522) -0,000377(0,000540) 0,00116(0,000894) 0,00115(0,000895) 0,00123(0,000923) EX/(štev. proizv.*štev. držav) t 2,06e-08*** (7,86e-09) 2,07e-08*** (7,87e-09) 2,22e-08*** (8,00e-09) 2,51e-08** (1,03e-08) 2,52e-08** (1,04e-08) 2,66e-08** (1,05e-08) IM/(štev. proizv.*štev. držav) t 8,10e-08*** (2,54e-08) 8,13e-08*** (2,55e-08) 7,12e-08*** (2,34e-08) 8,49e-08* (5,03e-08) 8,49e-08* (5,03e-08) 8,75e-08* (5,08e-08) % izvoza končnih proizv. v države z nep. naložbo t 0,0101(0,0147) 0,0126(0,0149) 0,0155(0,0149) -0,00383(0,0197) -0,00368(0,0196) -0,00322(0,0197) % izvoza končnih proizv. v državo tujega investitorja t 0,0450***(0,0169) 0,0441***(0,0170) 0,0514***(0,0170) 0,0408*(0,0239) 0,0392(0,0241) 0,0412*(0,0241) % izvoza končnih proizv. podjetja z vhod. in izh. TNI t 0,0950(0,0648) 0,100(0,0646) 0,102(0,0645) 0,0645(0,0938) 0,0646(0,0937) 0,0678(0,0938) % izvoza končnih proizv. t -0,0172***(0,00621) -0,0139(0,00988)  odv. spr.: ln(VAt )- ln(VAt-1 ) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) % izvoza vmesnih proizv. v države z nep. naložbo t 0,0235(0,0171) 0,0268(0,0174) 0,0300*(0,0174) 0,0184(0,0248) 0,0187(0,0249) 0,0210(0,0250) % izvoza vmesnih proizv. v države tujega investitorja t -0,0262(0,0178) -0,0266(0,0178) -0,0285(0,0178) -0,0340(0,0262) -0,0355(0,0264) -0,0339(0,0264) % izvoza vmesnih proizv. podjetja z vhod. in izh. TNI t -0,145(0,0991) -0,146(0,0990) -0,143(0,0996) -0,278**(0,110) -0,280**(0,110) -0,276**(0,110) % izvoza vmesnih proizv. t -0,00462(0,00435) -0,00702(0,00668) % uvoza vmesnih proizv. iz držav z nep. naložbo t -0,0189(0,0233) -0,0109(0,0216) -0,0158(0,0218) 0,00970(0,0361) 0,0105(0,0362) 0,00893(0,0363) % uvoza vmesnih proizv. iz držav tujega investitorja t 0,0213(0,0170) 0,0208(0,0171) 0,0144(0,0171) 0,0134(0,0253) 0,0121(0,0254) 0,0111(0,0254) % uvoza vmesnih proizv. podjetja z vhod. in izh. TNI t 0,0242(0,0781) 0,0245(0,0776) 0,0172(0,0767) 0,123(0,126) 0,123(0,126) 0,121(0,126) % uvoza vmesnih proizv. t 0,0198***(0,00441) 0,00343(0,00626) % uvoza končnih proizv. t -0,00265(0,00759) -0,0163(0,0115) Ustanovljeno pred 1994 -0,00706(0,00461) -0,00682(0,00461) -0,00678(0,00461) -0,00684(0,00461) GVV-indeks t 0,0611***(0,00817) 0,134***(0,0190) Konstanta -2,181***(0,0535) -2,187***(0,0536) -2,187***(0,0536) -2,185***(0,0543) -1,126***(0,103) -1,107***(0,104) -1,107***(0,104) -1,108***(0,104) N 99.201 99.201 99.201 99.201 99.201 99.201 99.201 99.201 R 2 0,087 0,087 0,087 0,087 0,233 0,233 0,233 0,233 Letni FE DA DA DA DA DA DA DA DA Panožni FE DA DA DA DA DA DA DA DA Individualni FE NE NE NE NE DA DA DA DA Vir: Lastni izračuni na podlagi podatkov AJPES-a in CURS-a. Tabela 7: Dejavniki rasti izvoza podjetij v slovenski predelovalni industriji, 1994–2012Tabela 7: Dejavniki rasti izvoza podjetij v slovenski predelovalni industriji, 1994–2012 - nadaljevanje odv. spr.: ln(izvozt )- ln(izvozt-1 ) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) ln(povp. plačat ) 0,0541***(0,00958) 0,0491***(0,00962) 0,0493***(0,00962) 0,0467***(0,00966) 0,0456***(0,0162) 0,0484***(0,0163) 0,0485***(0,0164) 0,0473***(0,0163) ln(štev. zaposleniht ) -0,00703**(0,00288) 0,00152(0,00317) 0,00106(0,00318) 0,000792(0,00322) 0,0153*(0,00911) 0,0233**(0,00970) 0,0232**(0,00970) 0,0218**(0,00972) ln(kapitalt ) 0,00839***(0,00186) 0,00862***(0,00189) 0,00856***(0,00189) 0,00755***(0,00192) 0,00683*(0,00379) 0,00969**(0,00389) 0,00968**(0,00389) 0,00948**(0,00389) vhodne TNIt -0,0433***(0,00969) -0,00242(0,0126) 0,000665(0,0127) 0,00562(0,0128) -0,0228(0,0170) 0,00438(0,0197) 0,00721(0,0198) 0,0105(0,0198) izhodne TNIt -0,0487***(0,00928) -0,0338***(0,0110) -0,0244**(0,0111) -0,0226**(0,0111) -0,00593(0,0153) 0,00441(0,0163) 0,00742(0,0176) 0,00930(0,0176) štev. tujih lastnikovt -0,00356(0,00245) -0,00293(0,00245) -0,00295(0,00346) -0,00238(0,00345) štev. naložb v tujini t -0,00933***(0,00247) -0,00755***(0,00247) -0,00219(0,00415) -0,00180(0,00412) štev. izvoženih različic proizv. t 0,000708***(0,000148) 0,000751***(0,000150) 0,000700***(0,000149) 0,00203***(0,000263) 0,00204***(0,000265) 0,00195***(0,000264) štev. uvoženih različic proizv. t -0,000119(8,65e-05) -9,76e-05 (8,74e-05) -5,42e-05 (8,79e-05) 0,000237(0,000192) 0,000235(0,000192) 0,000267(0,000192) štev. izvoznih trgov t 0,000148(0,000403) 0,000350(0,000411) 1,16e-05 (0,000409) 0,00369***(0,000953) 0,00371***(0,000954) 0,00291***(0,000950) štev. uvoznih trgov t 0,000701(0,000861) 0,000622(0,000863) 0,000345(0,000875) 0,00240(0,00152) 0,00240(0,00152) 0,00244(0,00154) EX/(štev. proizv.*štev. držav) t 6,20e-08*** (1,63e-08) 6,21e-08*** (1,63e-08) 5,84e-08*** (1,54e-08) 8,22e-08*** (1,99e-08) 8,21e-08*** (1,99e-08) 7,81e-08*** (1,92e-08) IM/(štev. proizv.*štev. držav) t 7,85e-08 (6,29e-08) 7,92e-08 (6,31e-08) 8,34e-08 (6,28e-08) 1,19e-07** (5,40e-08) 1,19e-07** (5,40e-08) 1,15e-07** (5,40e-08) % izvoza končnih proizv. v države z nep. naložbo t 0,00684(0,0231) 0,0130(0,0232) 0,0140(0,0232) -0,00771(0,0292) -0,00707(0,0293) -0,00725(0,0293) % izvoza končnih proizv. v državo tujega investitorja t -0,00120(0,0218) -0,000344(0,0219) 0,000294(0,0218) -0,0314(0,0297) -0,0292(0,0301) -0,0320(0,0302) % izvoza končnih proizv. podjetja z vhod. in izh. TNI t -0,126(0,0816) -0,109(0,0774) -0,114(0,0784) -0,187*(0,0982) -0,183*(0,0981) -0,191*(0,0995) % izvoza končnih proizv. t 0,0448***(0,0150) 0,0713**(0,0281) odv. spr.: ln(izvozt )- ln(izvozt-1 ) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) % izvoza vmesnih proizv. v države z nep. naložbo t -0,0443(0,0288) -0,0347(0,0290) -0,0397(0,0291) -0,0634(0,0441) -0,0623(0,0443) -0,0695(0,0444) % izvoza vmesnih proizv. v države tujega investitorja t -0,0397(0,0249) -0,0381(0,0250) -0,0475*(0,0250) -0,0569(0,0393) -0,0546(0,0397) -0,0682*(0,0398) % izvoza vmesnih proizv. podjetja z vhod. in izh. TNI t 0,0145(0,106) 0,0165(0,106) 0,00744(0,107) -0,255(0,195) -0,253(0,195) -0,267(0,195) % izvoza vmesnih proizv. t 0,0506***(0,0129) 0,0775***(0,0221) % uvoza vmesnih proizv. iz držav z nep. naložbo t -0,0386(0,0314) -0,0188(0,0321) -0,0170(0,0319) -0,0794(0,0531) -0,0770(0,0537) -0,0743(0,0536) % uvoza vmesnih proizv. iz držav tujega investitorja t 0,0650***(0,0241) 0,0656***(0,0241) 0,0618**(0,0243) 0,0678*(0,0392) 0,0698*(0,0394) 0,0715*(0,0395) % uvoza vmesnih proizv. podjetja z vhod. in izh. TNI t 0,182(0,170) 0,183(0,169) 0,173(0,165) 0,199(0,182) 0,201(0,182) 0,209(0,180) % uvoza vmesnih proizv. t -0,000575(0,0113) -0,0111(0,0168) % uvoza končnih proizv. t -0,0305*(0,0168) 0,000725(0,0287) Ustanovljeno pred 1994 -0,000469(0,0104) -0,00197(0,0103) -0,00189(0,0103) -0,00162(0,0103) GVV-indeks t 0,335***(0,0151) 1,087***(0,0362) Konstanta -0,470 -0,357 -0,362 -0,369(636,2) -0,805(0,798) 0,00450(0,769) 0,00344(0,769) -0,0240(0,768) N 42.036 42.036 42.036 42.036 42.036 42.036 42.036 42.036 R 2 0,049 0,039 0,039 0,040 0,237 0,216 0,216 0,216 Letni FE DA DA DA DA DA DA DA DA Panožni FE DA DA DA DA DA DA DA DA Individualni FE NE NE NE NE DA DA DA DA Vir: Lastni izračuni na podlagi podatkov AJPES-a in CURS-a. 4. SKLEPNE UGOTOVITVE Delovanje svetovnega gospodarstva in mednarodno trgovino v zadnjem desetletju in pol vse bolj zaznamujejo globalne verige vrednosti (GVV ). Podatki kažejo, da je uspešnost slovenskega vključevanja v mednarodno menjavo vedno bolj in ključno odvisna od intenzivnosti in kakovosti vključevanja v GVV drugih podjetij in ustvarjanja lastnih GVV. V tem prispevku na podlagi individualnih podjetniških podatkov o slovenskih podjetjih analiziramo specifične razlike v značilnostih slovenskih podjetij glede na način njihovega vključevanja v GVV ter pomen tega vključevanja nasploh in po posameznih oblikah za uspešnost poslovanja podjetij. Podatki kažejo precejšnje razlike med slovenskimi podjetji glede na način njihovega vključevanja v GVV. Podjetja, ki se v izvozu in uvozu vmesnih proizvodov ter izvozu končnih proizvodov vertikalno vključujejo v GVV, so precej večja, pa tudi uspešnejša od podjetij, ki se vključujejo v GVV na pogodbeni način, in še bolj od neizvoznikov/neuvoznikov. Med vertikalno vključenimi izvozniki/uvozniki pozitivno izstopajo tisti s podružnicami v tujini, to je podjetja, ki ustvarjajo svoje lastne GVV. Intenzivnost in način vključenosti podjetij v GVV vplivata na njihovo poslovanje, dodano vrednost, produktivnost in izvoz. Intenzivnost vključenosti v GVV po katerem koli merilu, to je po deležu vmesnih proizvodov v izvozu in deležu vmesnih uvoženih dobrin v celotnem uvozu, kot tudi po GVV-indeksu tako v presečni kot v časovni dimenziji pozitivno vpliva na dodano vrednost podjetja. Glede vertikalne vključenosti v GVV pa rezultati niso enoznačni. Zdi se, da ima pri izvozu končnih proizvodov vertikalna integracija z vhodnimi NTI pozitiven, z izhodnimi NTI pa negativen učinek na dodano vrednost. To kaže na koristnost vključitve v mrežo tujega matičnega podjetja pri izvozu končnih proizvodov, medtem ko pri investiranju v tujini tuje podružnice najbrž prevzamejo del prejšnjega izvoza podjetja, kar zmanjša raven njegove dodane vrednosti. Glede izvoza vmesnih proizvodov ima vključitev v mrežo tujega matičnega podjetja negativen učinek, kar je verjetno posledica tega, da tuje matično podjetje teži k čim nižji ceni vmesnih proizvodov, ki jih uvaža od slovenskih podružnic. Intenzivnost vključenosti v GVV, merjena z GVV­indeksom, kaže tudi pozitiven vpliv na rast dodane vrednosti in izvoza podjetij. Tudi tu pa ne moremo govoriti o neki jasni smeri učinkov vertikalne vključenosti v GVV, čeprav se zdi, da vključitev v mrežo tujega matičnega podjetja deluje pozitivno pri izvozu končnih proizvodov in negativno pri izvozu vmesnih proizvodov. Obratno pa velja za uvoz vmesnih proizvodov, saj ima delež uvoza vmesnih proizvodov iz države tujega lastnika značilno pozitiven vpliv na rast izvoza. Literatura in viri Acemoglu, Daron, Simon Johnson in Todd Mitton. 2009. Determinants of Vertical Integration: Financial development and Contracting Costs. The Journal of Finance, 64 (3): 1251–1290. Altomonte, Carlo, in Armando Rungi. 2013. Business Groups as Hierarchies of Firms: Determinants of Vertical Integration and Performance. Milano: Fondazione Eni Enrico Mattei, Nota di Lavoro 33. Antras, Pol. 2003. Firms, Contracts and Trade Structure. Quarterly Journal of Economics, 118 (4): 1375–1418. Antras, Pol, in Elhanan Helpman. 2004. Global Sourcing. Journal of Political Economy, 112 (3): 552–580. Antras, Pol, in Stephen R. Yeaple. 2013. Multinational Firms and the Structure of International Trade. V Gita Gopinath, Elhanan Helpman in Kenneth Rogoff (eds.), Handbook of International Economics, 55–130. New York: Elsevier. Bartlett, Christopher A., in Sumantra Ghoshal. 1989. Managing Accross Borders: The transnational solution. Boston: HBS Press. Bernard, Andrew B., J. Bradford Jensen, Stephen J. Redding in Peter K. Schott. 2010. Intra-Firm Trade and Product Contractibility (Long version). Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, NBER Working Paper 15881. Birkinshaw, Julian. 2001. Strategy and management in MNE subsidiaries. V Alan M. Rugman in Thoma L. Brewer (eds.), The Oxford Handbook of International Business, 380–401. Oxford: Oxford University Press. Birkinshaw, Julian, in Neil Hood (eds.). 1998. Multinational Corporate Evolution and Subsidiary Development. London: Macmillan. Boc, Gabriel, in Rainer Lanz. 2013. Trade in Intermediate Goods and International Supply Chains in CEFTA. CEFTA Issues Paper 6. Burger, Anže, in Matija Rojec. 2015. Položaj in spremembe položaja slovenskih podjetij v matriki dobaviteljskih verig. IB revija, 49(1): 21–34. Corcos, Gregory, Delphine M. Irac, Giordano Mion in Thierry Verdier. 2013. The Determinants of Intrafirm Trade: Evidence from French Firms. Review of Economics and Statistics, 95 (3): 825–838. Damijan, Jože, Jozef Konings in Sašo Polanec. 2013. Pass-on trade: why do firms simultaneously engage in two-way trade in the same varieties?. Review of World Economics, 149 (1): 85–111. Fort, Teresa C. 2013. Breaking Up Is Hard To Do: Why Firms Fragment Production Across Locations. Dartmouth: Tuck School of Business at Dartmouth. Gereffi, Gary, in Karina Fernandez-Stark. 2011. Global Value Chain Analysis: A Primer. Durham: Center on Globalization, Governance and Competitiveness, Duke University. Gereffi, Gary, John Humphrey in Timothy Sturgeon. 2005. The governance of global value chains. Review of International Political Economy, 12 (1): 78–104. Gereffi, Gary, in Joonkoo Lee. 2012. Why the World Suddenly Cares about Global Supply Chains. Journal of Supply Chain Management, 48 (3): 24–32. Grossman, Gene M., in Elhanan Helpman. 2002. Integration versus Outsourcing in Industry Equilibrium. Quarterly Journal Economics, 117: 85–120. Helpman, Elhanan, Marc J. Melitz in Stephen R. Yeaple. 2004. Exports versus FDI with Heterogenous Firms. American Economic Review, 94 (1): 300–316. Humphrey, John, in Hubert Schmitz. 2002. How Does Insertion in Global Value Chains Affect Upgrading in Industrial Clusters?. Regional Studies, 36 (9): 1017–1027. Humphrey, John, in Hubert Schmitz. 2000. Governance and upgrading: linking industrial cluster and global value chain research. Brighton: Institute of Development Studies, Working Paper 120. Jabbour, Liza. 2012. Slicing the Value Chain Internationally: Empirical Evidence on the Offshoring Strategy by French Firms. The World Economy, 35 (11): 1417–1447. Kaplinsky, Raphael, in Mike Morris. 2002. A Handbook for Value Chain Research. Brighton: Institute of Development Studies. Kaplinsky, Raphael, Mike Morris in Jeff Readman. 2002. Understanding Upgrading Using Value Chain Analysis. Mimeo. Available at http://eprints.brighton.ac.uk/876/1/ U n d e r s t a n d i n g _U p g r a d i n g _U s i n g_ Va l u e _C h a i n _ Analysis.pdf, 31. 8. 2015. Kohler, Wilhelm K., in Marcel Smolka. 2009. Global Sourcing Decisions and Firm Productivity: Evidence from Spain. CESIFO Working paper No. 2903. Available at http://www.cesifo-group.de/portal/page/portal/ DocBase_Content/WP/WP-CESifo_Working_Papers/wp­cesifo-2009/wp-cesifo-2009-12/cesifo1_wp2903.pdf, 31. 8. 2015. Majcen, Boris, Slavo Radošević in Matija Rojec. 2009. Nature and determinants of productivity growth in foreign subsidiaries in Central and East European countries. Economic Systems, 33 (2): 168–184. Marin, Dalia. 2006. A New International Division of Labour in Europe: Outsourcing and Offshoring to Eastern Europe. Journal of the European Economic Association, 4 (2–3): 612–622. Melitz, Marc J. 2003. The Impact of Trade on Intra-Industry Reallocations and Aggregate Industry Productivity. Econometrica, 71 (6): 1695–1725. Nunn, Nathan, in Daniel Trefler. 2013. Incomplete Contracts and the Boundaries of the Multinational Firm. Journal of Economic Behavior and Organization, 94 (1): 330–344. Nunn, Nathan, in Daniel Trefler. 2008. The Boundaries of the Multinational Firm: An Empirical Analysis. V Elhanan Helpman, Dalia Marin in Thierry Verdier (eds.), The Organization of Firms in a Global Economy, 55–83. Cambridge, MA: Harvard University Press. Park, Albert, Gaurav Nayyar in Patrick Low. 2013. Supply Chain Perspectives and Issues – A Literature Review. Geneva and Hong Kong: Fung Global Institute and World Trade Organization. Paterson, S. L., in D. M. Brock. 2002. The development of subsidiary-management research: review and theoretical analysis. International Business Review, 11 (2): 139–163. Tomiura, Eiichi. 2007. Foreign Outsourcing, Exporting, and FDI: A Productivity Comparison at the Firm Level. Journal of International Economics, 72: 113–127. UNCTAD. 2013. World Investment Report 2013. New York and Geneva. White, Roderick E. and Thomas A. Poynter. 1984. Strategies for foreign owned subsidiaries in Canada. Business Quarterly, 49 (2): 59–69. Yeaple, Stephen R. 2006. Offshoring, Foreign Direct Investment and the Structure of US Trade. Journal of the European Economic Association, 4 (2–3): 602–611. Young, Stephen, Neil Hood in Stewart Dunlop. 1988. Global strategies, multinational subsidiary roles and economic impact in Scotland. Regional Studies, 22 (6): 487–497. UDELEžBA ODRASLIH V IZOBRAžEVANJU: ZAČETNE MEDNARODNE UGOTOVITVE RAZISKAVE PIAAC Mag. Jasmina Mirčeva, Andragoški center Republike Slovenije, Ljubljana Mag. Marijan Manoilov, Zavarovalnica Triglav, Ljubljana JEL: I290 UDK 374.7 (497.4) Povzetek Prispevek obravnava problematiko udeleženosti odraslih v izobraževanju predvsem z vidika vpliva sociodemografskih dejavnikov. Izhodišče je, da so posamezniki in skupine, ki imajo najnižje dosežke tako pri izobraževanju kot tudi na drugih področjih (pri delu in v družbi na sploh), najmanj vključeni v izobraževalne procese. Analizirani so bili predvsem tisti dejavniki, ki so bili v Mednarodni raziskavi o pismenosti odraslih (International Adult Literacy Survey – IALS)(1998) prepoznani kot najvplivnejši. Prispevek temelji na podatkih držav, ki so sodelovale v prvem krogu Mednarodne raziskave za ocenjevanje kompetenc populacije odraslih (PIAAC, 2008–2012). Slovenija sodeluje v drugem krogu raziskave, podatki bodo na voljo junija 2016. Izidi bodo zanimivi za splošno in strokovno jav nost, sploh zaradi neugodnih izidov, doseženih na področju spretnosti in vključenosti odraslih ob prvi raziskavi o pismenosti odraslih. Ključne besede: PIAAC, spretnosti odraslih, udeleženost v izobraževanju odraslih, primerjalna analiza, sociodemografski vplivi Abstract The contribution focuses on the issue of adult participation in education activities, particularly in terms of the impact of socio-demographic factors. Its starting point is that those individuals and groups which have the lowest levels of achievement in education and other areas (the employment market and society in general) are also the least included in adult educational processes. Particular emphasis is devoted to the factors (characteristics) that have been identified as most influential in explaining participation in the International Adult Literacy Survey (IALS, 1998). The article is based on data of the countries that were involved in the first round of the International Adult Literacy Survey (PIAAC, 2008–2012). Slovenia took part in the second round of the research, the data for which will be available in June 2016. The results are expected to be of interest to the wider and expert public as the findings regarding skills and adult education participation in the IALS (1998) were a big disappointment for Slovenia. Will there be positive changes? Key words: PIAAC, adult skills, participation in adult education, comparative analysis, socio-demographic impact 1. Uvod Leta 2012 se je Slovenija vključila v drugi krog Mednarodne raziskave za ocenjevanje kompetenc populacije odraslih (PIAAC). Raziskava poteka pod pokroviteljstvom OECD in je do zdaj največje in najkompleksnejše empirično preučevanje na področju izobraževanja odraslih glede števila vključenih posameznikov, kompleksnosti načrta in raziskovalne metodologije, obsežnosti zbirk podatkov kot tudi analitičnega potenciala in možnih primerjav.1 Glavni cilji mednarodne raziskave so merjenje zaloge človeškega kapitala, preučevanje usklajenosti med 1 V Sloveniji poteka raziskava v okviru nacionalnega projekta Merjenje učinkovitosti sistema izobraževanja in usposabljanja za izboljševanje usposobljenosti izobraževalcev odraslih. Projekt izvaja konzorcij partnerskih ustanov: Andragoški center Slovenije (vodilni partner), Statistični urad RS ter tri fakultete Univerze v Ljubljani (Fakulteta za družbene vede, Ekonomska fakulteta in Filozofska fakulteta). ponudbo in povpraševanjem na trgu dela ter prikaz dejavnikov, ki omogočajo razvoj in usihanje spretnosti v teku življenja. Analize tako obsežne zbirke podatkov bodo tudi razkrile, kakšne so razlike v kakovosti pridobljene izobrazbe in kvalifikacij ter kako sistemi izobraževanja in usposabljanja spodbujajo ali zavirajo pridobivanja znanja in spretnosti populacije. Med cilji je tudi merjenje in preučevanje stopnje udeležbe odraslih v izobraževanju. Dosedanje analize so namreč pokazale, da se v izobraževalne dejavnosti vključujejo predvsem ljudje ali skupine iz istega socialnega okolja ter da precejšen del odraslih ne sodeluje v organiziranih izobraževalnih dogodkih. Izobraževalna nedejavnost se v družbah obravnava kot problem. Dejstvo je namreč, da imajo izobraževalno izključeni posamezniki in skupine v povprečju nižje temeljne spretnosti in da so pogosteje izločeni iz družbenih dogajanj. Zanje so značilne tudi višja brezposelnost, socialna odvisnost in kriminaliteta ter nasploh slabša kakovost življenja. Zato ima višja izobraževalna udeležba odraslih pomembne družbene in ekonomske učinke, usmerjene tudi k spreminjanju vedenja socialno izključenih ali marginaliziranih skupin (Mc Givney, 2001). Prispevek se osredotoča predvsem na raziskovanje razmerja in učinke udeležbe, odvisne od značilnosti populacije oziroma posameznih družbenih skupin od 16. do 65. leta, ki v izobraževalnih procesih največ oziroma najmanj sodelujejo. Predstavljene bodo predvsem značilnosti, ki na to stanje vplivajo pozitivno ali negativno. Pokazano bo, koliko znana sociološka Matthejeva teza (Mattew principle) o različni dostopnosti in porazdelitvi dobrin velja na področju izobraževanja odraslih (Boeren, 2009). Predvidevamo, da se tisti, ki so izobraževalno najbolj deprivilegirani, najmanj udeležujejo izobraževalnih dejavnosti. In obratno tisti, ki že imajo ustrezna znanja in spretnosti, dobijo največ. Prispevek temelji na mednarodnih podatkih oziroma podatkih držav, ki so sodelovale v prvem krogu raziskave PIAAC. Nekatere ugotovitve držav prvega kroga so bile objavljene v poročilu OECD Skills Outlook, oktobra 2013 (OECD, 2013). Slovenija sodeluje v drugem krogu, zato bodo nacionalne ugotovitve prikazane po umiku embarga, predvidoma junija 2016. Mednarodna analiza je izhodišče za poznejše preučevanje in razlago slovenskih podatkov, saj je sistem izobraževanja v Sloveniji usklajen z evropskimi sistemi in soodvisen od njih in trendov ter sledi ciljem, smernicam in strategijam EU in razvitih držav v svetu. Prispevek je zasnovan tako, da po uvodni predstavitvi koncepta in aktualnosti problematike sledi del, v katerem so podrobneje predstavljene značilnosti izbranega prijema, metodološke značilnosti ter postopki pridobivanja in analize podatkov. Opredeljene so tudi značilnosti vzorca izbrane populacije v preučevanih državah. V tretjem poglavju je prikazana stopnja udeležbe odraslih v izobraževanju v mednarodni in časovni perspektivi. V središču četrtega dela je prikaz odvisnosti udeležbe odraslih v izobraževanju od sociodemografskih značilnosti odrasle populacije v državah, ki so sodelovale v prvem krogu raziskave PIAAC. Slovenija sodeluje v drugem krogu raziskave in njeni podatki bodo na voljo pozneje. Nekatere specifike stopnje udeležbe v izobraževanju v slovenskem kontekstu so prikazane v samostojnem (petem) poglavju. V zadnjem delu so povzete poglavitne ugotovitve in dileme, ki bi bile aktualne tudi pri razlagi slovenskih podatkov. 2. Metodološka izhodišča in postopki Pod pokroviteljstvom OECD sta do zdaj potekali že dve raziskavi, ki sta temeljili na neposrednem merjenju spretnosti odraslih. Prva je bila Mednarodna raziskava o pismenosti odraslih (International Adult Literacy Survey – IALS). Preučevane so bile pisne, računske in dokumentacijske spretnosti odraslih ter njihova uporaba v življenjskem in delovnem okolju odrasle populacije. Sledila je raziskava Pismenost in življenjske spretnosti odraslih (Adult Literacy and Lifeskills Survey – ALL). Njen temeljni cilj je bil, da prikaže proces razvijanja in izgubljanja spretnosti odrasle populacije. Namen preučevanja je bil, da se zagotovijo kakovostne meritve, ki bi zmanjšale stopnjo variabilnosti in omogočile, da so rezultati raziskovanja primerljivejši (Možina, 2015). Program za mednarodno ocenjevanje kompetenc odraslih PIAAC je najkakovostnejša in najobsežnejša raziskava spretnosti odraslih do zdaj. Zanjo so značilni zagotavljanje primerljivosti s prejšnjimi raziskavami, izboljševanje standardov kakovosti, vključitev nižje in višje ravni bralne spretnosti in matematične spretnosti ter neposredno merjenje spretnosti reševanja problemov v tehnološko zahtevnem okolju. Metodologija raziskave temelji na neposrednem merjenju spretnosti odraslih. Program za mednarodno merjenje kompetenc odraslih prinaša vrsto novosti. Spretnosti, ki se merijo, so opredeljene kot ključne kompetence, ki jih uporablja posameznik v informacijski dobi pri delu, v življenju in pri osebnem ravnanju. Izsledki projekta bodo primerljivi s tistimi iz prejšnjih raziskav. Novost raziskave PIAAC je tudi ocenjevanje spretnosti za potrebe delovnega mesta (Možina, 2015). Raziskava se izvaja v več krogih sodelujočih držav. Prvi krog je bil izveden od 2008 do 2012. Slovenija se je pridružila drugemu krogu novih devetih držav (2012– 2016). Načrtuje se tudi tretji krog držav (2014–2018), v katerem bodo sodelovale tudi manj razvite države. Prispevek temelji na podatkih 24 držav, ki so sodelovale v prvem krogu raziskave PIAAC: Avstrija, Avstralija, Belgija, Ciper, Češka, Danska, Estonija, Finska, Francija, Irska, Italija, Japonska, Kanada, Koreja, Nemčija, Nizozemska, Norveška, Poljska, Rusija, Slovaška, Španija, Švedska, VB in ZDA. V drugem krogu (2012– 2016) sodeluje devet držav: Čile, Grčija, Indonezija, Izrael, Litva, Nova Zelandija, Singapur, Slovenija2 in Turčija. Ciljno skupino predstavljajo prebivalci teh držav, stari od 16. do 65. let. V vzorec raziskave prvega kroga je bilo vključenih več kot 166.000 odraslih, kar je reprezentativni vzorec za 724 milijonov odraslih. Kot izhodišče za časovno primerjavo je bila uporabljena baza IALS – Mednarodna raziskava o pismenosti odraslih (1998). V raziskavi je sodelovalo 21 držav. Instrumentarij, uporabljen za pridobivanje podatkov, je bil sestavljen iz dveh delov: iz osnovnega vprašalnika in testnega (kognitivnega) dela. Nekatera vprašanja so bila prilagojena nacionalnim posebnostim. Zaradi vpetosti v mednarodno metodologijo so sodelujoče države zasnovale projektne dejavnosti, tako da so sledile metodološkim in tehniškim navodilom ter časovnemu načrtu, ki jih je pod pokroviteljstvom OECD pripravil in izvedel Mednarodni konzorcij PIAAC (Možina, 2015). Pri analizi in razlagi podatkov je bila uporabljena deskriptivna, bivariatna in multivariatna statistika. 3. Vzorci vključenosti odraslih v programih izobraževanja Pri opredelitvi udeležbe v izobraževanju odraslih so bile upoštevane smernice in izhodišča OECD, ki zagotavljajo največjo mednarodno in časovno primerljivost. V tem pogledu je udeležba odraslih v izobraževanju opredeljena kot sodelovanje odraslih v enem ali več organiziranih učnih dogodkih na leto na kakršnem koli področju izobraževanja.3 Pri tem so zajeti različni načini in oblike udeležbe v dejavnostih, katerih namen je pridobivanje znanja, spretnosti, promocija učenja ter interakcija med subjekti procesa: učitelji, udeleženci, potencialnimi udeleženci, subjekti na ravni odločanja in oblikovanja izobraževalne politike. Izobraževanje je razumljeno v najširšem pomenu in zajema različne subjekte. Uresničuje se po bolj ali manj institucionaliziranih učnih poteh, temelji na starih in na novonastalih učnih potrebah. Družbene skupine so v tem kontekstu opredeljene kot skupine odraslih, katerih 2 Za Slovenijo je projekt nacionalnega pomena, saj je bilo v neposredno testiranje vključenih več kot 6.500 odraslih. K sodelovanju so povabljeni naključno izbrani posamezniki iz registra slovenskega prebivalstva, ki so enakomerno zastopani po spolu, starosti in kraju bivanja. Raziskava bo v Sloveniji zagotovila informacije o tem, kako odrasli uporabljajo spretnosti na delovnem mestu, doma in v skupnosti. Pokazala bo, kako se te spretnosti razvijajo, vzdržujejo in pojenjajo v teku življenja. Poseben poudarek bo na merjenju vpliva kompetenc na ekonomski in socialni položaj posameznika, panoge, regije in države. Projekt v Sloveniji je potekal v okviru ESS Merjenje učinkovitosti sistema izobraževanja in usposabljanja za izboljševanje usposobljenosti izobraževalcev odraslih od 2013 do 2016. 3 Ta opredelitev se nekoliko razlikuje od tiste leta 1998 (IALS), ko je bilo upoštevano le tisto sodelovanje odraslih, ki je trajalo več kot 5 ur na teden. spolne, starostne, izobrazbene, poklicne, delovne in materialne statusne značilnosti ter medsebojne povezave in interesi imajo izrazite socialne razsežnosti in funkcije. V nadaljevanju predstavljamo, kako so se uvrstile države glede stopnje udeležbe populacije od 16. do 65. leta v izobraževanju. Slika 1. Stopnja udeležbe odraslih v izobraževanju4 v starosti od 16. do 65. leta v državah, ki so sodelovale v prvem krogu Rusija Italija Slovaška Poljska Francija Ciper Japonska Španija Belgija Avstrija Češka Koreja Irska Estonija Nemčija Velika Britanija Kanada Združene države Amerike Nizozemska Norveška Švedska Finska Danska 0 20 40 60 80 100 Vir: Mednarodna baza PIAAC (2012)5 . Podatki mednarodne analize kažejo širok razpon izobraževalne udeležbe populacije med 16. in 65. letom starosti, ki sega od 21 % v državah z najnižjo stopnjo do 67 % v tistih, kjer je izobraževalna udeležba visoka. V skandinavskih državah je izobraževalna dejavnost odrasle populacije trikrat višja kot v nekaterih manj razvitih evropskih državah (Rusija, Italija, Slovaška, Poljska). Medtem ko je skupina držav z najvišjo izobraževalno udeležbo dokaj enotna – sestavljajo jo predvsem skandinavske države, države z najnižjo izobraževalno udeležbo težko uvrstimo v enotne kategorije. Prevladujejo vzhodnoevropske in sredozemske države. Visoka uvrstitev skandinavskih držav na lestvici izobraževalne udeležbe prebivalstva je pričakovana, saj so bili dosežki podobni leta 1998 4 V prispevku se uporablja kazalnik udeležba odraslih v izobraževanju, ki je opredeljen kot sodelovanje odraslih v enem ali več organiziranih učnih dogodkih na kakršnem koli področju izobraževanja v zadnjih dvanajstih mesecih. V literaturi se pogosto kot sopomenki pojavljata vključenost in participacija v izobraževanju. 5 Za analizo so bili porabljeni podatki iz mednarodne PIAAC ( The Survey of Adult Skills), dostopna na OECD strani http://www.oecd.org/site/ piaac/publicdataandanalysis.htm. (IALS). Za te države so značilne uveljavljenost koncepta vseživljenjskosti učenja, dolga tradicija izobraževalne dejavnosti med odraslimi in državna podpora pri izobraževanju, ki je je deležno prebivalstvo vseh starosti in različnih družbenih skupin (Mohorčič, Špolar, Ivančič, Mirčeva, 2001). Med 40- in 60-odstotno izobraževalno udeležbo dosegajo: ZDA, Kanada, Velika Britanija, Nemčija, Estonija, Irska, Koreja, Češka, Avstrija, Belgija, Španija in Japonska. Leta 1998 se je Slovenija uvrstila med države z nižjo stopnjo izobraževalne udeležbe (31 %) (Literacy in the Information Age, 2000). Po podatkih ankete o delovni sili, ki sicer temelji na drugačni metodologiji in ima drugačen zajem, se je izobraževalna udeležba populacije od Prve mednarodne raziskave o pismenosti prebivalstva nekoliko zvišala, vendar v obdobju gospodarske krize in recesije kaže tendenco upadanja (Mirčeva, Dobnikar, 2011). Časovna primerjava ni pokazala velikih razlik med državami, ki so sodelovale v obeh raziskavah za merjenje pismenosti in kompetence populacije odraslih. Države so bolj ali manj ostale uvrščene v istih kategorijah. Iz tabele 1 je razvidno, da se je ponekod spremenil vrstni red. Uvrščenost na lestvici udeležbe v izobraževanju se je izboljšala na Danskem, Nizozemskem in Irskem. Slabši rezultat leta 2013 v primerjavi s stanjem pred petnajstimi leti so kazale: Finska, Češka in Velika Britanija. Slika 2. Rangi udeležbe v izobraževanju odraslih po podatkih raziskave PIAAC (2013) in IALS (1998) 4. Vpliv sociodemografskih dejavnikov na raven udeležbe v izobraževanju V nadaljevanju je predstavljen poskus shematizacije stanja v petih državah, in sicer z modelom logistične regresije6. Stanje udeležbe odraslih v izobraževanju 6 Zaradi kompleksnega vzorčnega načrta analiziranih PIAAC podatkov je bila omenjena logistična regresija narejena z orodjem IDB Analyzer, ki ga je razvil International Association for the Evaluation of Educational Achievement (IEA) – Data Processing and Research Center. Analiza je bila narejena na podskupini dejavnih, ki so delovno aktivni oz. prejemajo dohodke. predstavlja v modelu odvisno spremenljivko, neodvisne spremenljivke pa so dejavniki, ki so bili leta 1998 po podatkih Mednarodne raziskave o pismenosti odraslih (IALS) ekstrahirani kot najvplivnejši pri pojasnjevanju stopnje izobraževalne udeležbe. To so: spol, starost, dosežena izobrazba, zaposlitveni položaj, poslovna dejavnost, ekonomski položaj, pogostost sodelovanja v prostovoljskih organizacijah/združenjih, zdravstveno stanje, število otrok, država rojstva, materni jezik, izobrazba matere in izobrazba očeta.7 V tabeli 1 so prikazane omenjene neodvisne spremenljivke, ki glede na logistični model posamezne države statistično značilno8 vplivajo na odvisno spremenljivko (udeležba odraslih). Kot je iz omenjene tabele razvidno, neodvisne spremenljivke logističnih modelov izbranih držav pojasnijo med 16 % in 27 % variabilnosti odvisne spremenljivke, in sicer je v češkem modelu pojasnjena varianca 21 %, v Nemčiji 27 %, v VB 20 %, na Danskem 16 % in v Italiji 22 %9. Neodvisne spremenljivke so v tabeli 1 razvrščene glede na standardizirane koeficiente logistične regresije (Beta), in sicer višje razvrščene neodvisne spremenljivke oziroma dejavniki imajo višji standardizirani regresijski koeficient vsaj pri enem izmed odgovorov. Posredno to pomeni, da višje razvrščeni dejavniki bolj vplivajo na raven udeleženosti odraslih v programih izobraževanja oz. usposabljanja v posamezni državi. Vsi dejavniki iz tabele 1 so v nadaljevanju podrobneje analizirani, in sicer sledi bivariatna analiza (stolpičnih) strukturnih odstotkov omenjenih dejavnikov za posamezno državo. Dejavnik, ki vodi k najizrazitejšim razlikam v vzorcih izobraževalne udeležbe odraslih, je dosežena izobrazba. Kamp pojasnjuje visoko statistično povezanost med stopnjo izobrazbe in ravnjo udeležbe v izobraževanju odraslih kot posledico kumulativnega učinka, ki se okrepi s poprejšnjim sodelovanjem v učnih procesih. 7 Za potrebe logistične regresije je bilo izbranih 5 držav: Danska, Italija, Nemčija, Češka, Velika Britanija, ki izražajo prevladujoče pristope, reguliranosti in podprtosti izobraževalne dejavnosti v evropskem prostoru. Danska je država v skupini skandinavskega modela organiziranosti izobraževalne dejavnosti in država z najvišjo ravnjo vključenosti prebivalstva v organiziranih izobraževalnih dogodkih. Za skandinavske države nasploh so značilne dolga tradicija izobraževanja odraslih, visoka državna podpora in spodbujanje različnih skupin pri vključevanju v programe formalnega in neformalnega izobraževanja. Italija je država sredozemskega tipa. Zanjo je značilna najnižja stopnja vključenosti prebivalstva v organizirane izobraževalne dejavnosti. Nemčija je tipična država organiziranosti izobraževalne dejavnosti v srednjeevropskem prostoru. Vloga socialnih partnerjev pri organiziranju izobraževanja je zelo visoka. Češka je vzhodnoevropska država, ki je glede zgodovinskih, političnih in ekonomskih parametrov dokaj podobna Sloveniji. Velika Britanija je predstavnica anglosaškega – liberalnega modela izobraževalne vključenosti. Zanjo je značilna nižja državna podpora pri organiziranju izobraževalne dejavnosti. 8 Vsaj eden izmed standardiziranih regresijskih koeficientov posamezne neodvisne spremenljivke je statistično značilen s stopnjo tveganja <= 5 %. 9 Pri Italiji je bila iz skupine neodvisnih spremenljivk izločena spremenljivka T C_Q01a (delo da/ne), ker je imela veliko manjkajočih vrednosti. Tabela 1: Dejavniki, ki statistično značilno vplivajo na raven udeležbe odraslih v programih izobraževanja/ usposabljanja v petih državah, leta 2013 Odvisna spremenljivka: udeležba odraslih Pojasnjena varianca (Nagelkerke R2) Izbrane države Italija Češka Nemčija VB Danska 22 % 21 % 27 % 20 % 16 % Neodvisne spremenljivke oz. dejavniki so razvrščeni glede na standardizirane koeficiente logistične regresije, in sicer višje razvrščeni dejavniki imajo višji koeficient pri enem izmed odgovorov. Posredno to pomeni, da višje razvrščeni dejavniki bolj vplivajo na raven udeležbe odraslih v programih izobraževanja oz. usposabljanja. 1. Raven šolanja 1. Materni jezik 1. Raven šolanja 1. Mesečni prihodki 1. Volonter­stvo 2. Splošno zdravje 2. Raven šolanja 2. Mesečni prihodki 2. Spol 2. Mesečni prihodki 3. Volonter­stvo 3. Izobrazba skrbnika 3. Spol 3. Materni jezik 3. Splošno zdravje 4. Starost 4. Mesečni prihodki 4. Starost 4. Starost 4. Izobrazba skrbnika 5. Spol 5. Splošno zdravje 5. Spol Tabela 2: Bivariatna križanja dejavnikov iz tabele 1 glede na izbrane države Delež dejavnih Italija Češka Nemčija VB Danska Udeležba na ravni države 24,3 49 53,7 55,5 66,8 Starost 16–19 let 21,7 70,8 90 57 94,8 20–24 let 24,6 63,8 64,4 54,6 81,2 25–39 let 32,8 56,4 59,8 61 76,2 40–49 let 26 55,5 58,6 61,7 68,2 50–65 let 14,5 34,9 41 45,1 53,9 Materni jezik in država rojstva Rojen v državi, govori jezik v državi 24,9 49,2 55,7 55,1 67,5 Rojen v državi, govori tuji jezik 11 100 57,8 56,1 79,8 Rojen v tujini, govori jezik v državi 33,3 37,5 50,9 58,6 56 Rojen v tujini, govori tuji jezik 19,7 44,6 38,9 56,7 61,4 Izobrazba Manj kot srednjo šolo 11,5 26,2 39 23,7 50,4 Srednja šola 29,6 45,9 45,7 50,8 61,7 Več kot srednješolska izobrazba 56,5 67,9 70 71,5 80,2 Ni opredeljivo 28,1 99,4 28,9 56,9 52,7 Ali imajo delo DA 32,3 61,1 60,2 65,4 74,4 Ne 13,5 23,3 37,6 34,4 48,1 Plačilni razred Najnižji decil 26,6 45,1 31,7 51,1 72,2 9. decil 17,7 41,1 45,4 58,9 63,2 8. 13,7 46,7 43,4 51,1 67,4 7. 33,2 51,1 52,1 53,7 68,8 6. 27,6 54,7 51,9 65,2 70,3 5. 43 66,1 64,9 70,5 73,8 4. 35,2 65,6 62,8 71,3 78,9 3. 44,9 73,1 69,4 72,7 82,2 2. 41,2 76,2 78,9 80 80,2 Najvišji decil 51,1 77,4 83,7 83,2 81,9 Tabela 2: Bivariatna križanja dejavnikov iz tabele 1 glede na izbrane države - nadaljevanje Italija Češka Delež dejavnih Nemčija VB Danska Moški Ženski 26,4 22,2 53 45 57 50,4 57,2 53,8 65,1 68,5 Nikoli Manj kot enkrat mesečno Manj kot enkrat tedensko, vendar vsaj enkrat mesečno Vsaj enkrat tedensko, vendar ne vsak dan Vsak dan 21,1 35,5 32,8 37,9 38,6 45,9 69,5 64,8 62,8 42,5 48,4 65,8 61 66,6 53 50,5 69,2 69,8 65 59,8 61,8 74,5 74,9 69,7 71,3 Spol Udeležba v prostovoljskih združenjih Zdravje Število otrok Rojen v državi Izobrazba matere Izobrazba očeta Odlično Zelo dobro Dobro Precej reven/revno 1 2 3 4 27,7 28 25,2 16 9,4 22,1 20 12 11,5 57,2 59,8 46,5 27,6 10,5 45,8 47,3 42,7 29,4 62,6 59,6 46,6 37,6 23,1 52 48,3 47,3 37,9 61,1 59,6 55,9 47,6 20,7 58,1 54,1 48,5 46,2 77 71,9 64,8 50,3 35,4 66 65,8 62,4 50 DA Ne 24,5 22,5 49,3 43,7 55,8 41,8 55,2 57,5 67,6 60,8 ISCED 1, 2, in 3C nižji10 ISCED 3 (brez 3C nižji) in 4 ISCED 5 in 6 20,5 44,2 57,3 37,9 54,5 59,4 42,6 58,5 69,6 46,1 66,3 70,2 59,6 73 79,7 ISCED 1, 2, in 3C nižji ISCED 3 (brez 3C nižji) in 4 ISCED 5 in 6 19,9 42,6 51,1 36,1 50,6 61,8 39 53,1 66,9 45 60,8 71,3 60,1 68,3 77,2 Vir: Mednarodna baza PIAAC (2012). Zato imajo udeleženci, ki so izobraževalno dejavni, praviloma dolgo izobraževalno zgodovino (Kamp po Mohorčič Špolar, Ivančič, Mirčeva, 2006). Razlike v deležih udeležbe med najbolj in najmanj izobraženimi so najizrazitejše na Danskem, v Veliki Britaniji in Nemčiji, nekoliko manj pa v Italiji. Starost je bila v dosedanjih empiričnih preučevanjih pomemben napovedovalec izobraževalne udeležbe 10 SCED 1 – primarno izobraževanje ali prvo obdobje osnovnega izobraževanja ISCED 2 – nižje sekundarno ali drugo obdobje osnovnega izobraževanja OSCED 3 – višje sekundarno izobraževanje ISCED 4 – posekundarno predterciarno izobraževanje ISCED 5 – prvo obdobje terciarnega izobraževanja, ki se ne konča z najzahtevnejšo visokošolsko kvalifikacijo ISCED 6 – drugo obdobje terciarnega izobraževanja, ki se konča z najzahtevnejšo visokošolsko kvalifikacijo. prebivalstva (Mirčeva, Žalec, Radovan 2014). Znano je, da z leti raven udeležbe v izobraževanju prebivalstva upada, čeprav ne linearno in ne z enako intenziteto v posameznih državah. V državah EU se pogosto poudarja medgeneracijski razkorak v kakovosti in obsegu znanja in kompetenc različnih starostnih skupin. Podatki OECD in Statistics Canada kažejo, da so v razvitih državah sveta trije od štirih odraslih v starostni skupini od 25. do 34. let končali srednjo šolo – to so potencialni udeleženci izobraževalnih programov. V kategoriji od 55. do 64. leta dosega to raven manj kot polovica prebivalstva (Eurobarometer, 2012). Na podlagi tabel 1 in 2 je mogoče potrditi tudi to ugotovitev. Zelo visok delež mlajših odraslih (16 do 19 let), ki se izobražuje na Danskem in v Nemčiji, je zelo verjetno posledica tega, da je bil še vedno precejšnji del populacije v tej starostni kategoriji v sistemu rednega šolanja. V Italiji in VB je izobraževalno najdejavnejša skupina od 25. do 49. leta, ko je tudi delovna aktivnost populacije najvišja. Za Češko je značilno, da je raven udeležbe najvišja pri najmlajših, vključenih v raziskavo, toda ne toliko kot v Nemčiji in na Danskem, nato pa linearno upada. Po 50. letu starosti se delež udeležencev v vseh preučevanih državah že precej zmanjša. Na Danskem je ta delež še vedno precej visok – več kot polovica prebivalstva je izobraževalno dejavna. V Nemčiji in VB dosega več kot 40 %, veliko manj pa so izobraževalno dejavni odrasli v Italiji (14,5 %) in na Češkem (34,9 %). Nekateri avtorji, denimo Burk, pojasnjujejo, da so višje starostne kategorije standardno manj izobraževalno dejavne. Avtor poroča, da se po 50. letu starosti odrasli redkeje odločajo za izobraževanje v obstoječih izobraževalnih ustanovah, ker menijo, da so te namenjene mlajšim. Tuijnman pa poudarja, da so razlike v isti starostni skupini večje kot tiste med starostnimi skupinami in da udeležbo v izobraževanju bolj determinirata poprejšnja stopnja izobrazbe in poklicni status. Poudarja tudi, da ima skupina starejših nižjo temeljno izobrazbo, manjše poklicne spodbude in v povprečju manj razvite učne navade (Burk po Tujinman, 1996). Prihodki so ključni napovedovalec izobraževalne udeležbe v Veliki Britaniji ter drugi najpomembnejši v Nemčiji in na Danskem. V Nemčiji se odrasli v najvišjem plačilnem razredu izobražujejo skoraj trikrat več kot tisti v najnižjem. Nizka izobraževalna udeležba v Italiji pa je značilna za tri najnižje dohodkovne razrede. Van der Kamp (po Tuijnmanu, 1996) sicer navaja, da ni neposredne povezave med stopnjo udeležbe v izobraževanju in ekonomskim položajem posameznika. Tukaj se pojavljata dva argumenta. Prvi je ta, da si precejšen del manj plačanih zaposlenih (med temi je veliko mladih) skuša izboljšati svoj finančni položaj z mehanizmi izobraževanja. Drugi pa, da zaposleni v nižjih plačilnih razredih manj cenijo izobraževanje kot sredstvo za osebne dosežke ter nižje vrednotijo nadaljevanje šolanja nad šoloobvezno starostjo. Pri vrednotenju dela poudarjajo stabilnost, zanesljivost in takojšnje ekonomske koristi ter zato zavračajo tveganje in vlaganje v resnejše izobraževalne rešitve (Holborn, po Haralambosu, 1999). Izobrazba matere. Nekatere dosedanje analize so pokazale visoko povezanost med doseženo stopnjo izobrazbe in učnimi dosežki posameznikov ter doseženo izobrazbo in učnimi dosežki njihovih staršev. Pozitivna korelacija med izobrazbo staršev in udeležbo v izobraževanju odraslih je zelo izrazita na Češkem in Danskem. Statistična pomembnost med tema dvema spremenljivkama se vidi tudi v Italiji, malo manj, a je še vedno pozitivna, v Nemčiji in Veliki Britaniji. Nedvomno, izobraževanje pomembno vpliva na zdravje prebivalcev. Vpliv izobraževanja na zdravje je lahko posreden: izobraževanje omogoča dostop do kakovostnejših delovnih mest, izboljšuje ekonomski položaj posameznika, okrepi socialni kapital ter spodbuja zdrav življenjski slog. Bolj izobraženi so redkeje brezposelni, več zaslužijo, opravljajo manj tvegana dela. Vpliv izobraževanja na zdravje je lahko tudi bolj neposreden, saj so posebna znanja in spretnosti del rednega šolskega učnega programa ali del vzgoje, ki jih v večji meri ponudijo bolj izobraženi starši. Med izbranimi državami, ki so sodelovale v prvem krogu raziskave PIAAC, se je spremenljivka splošno zdravje pokazala kot statistično pomembna pri pojasnjevanju stopnje udeležbe v izobraževanju in bila razvrščena med prvimi petimi napovedovalci udeležbe v izobraževanju kar v treh državah. V Italiji je bila razvrščena na drugem mestu, na Danskem na tretjem in na Češkem na petem mestu. Tudi v Nemčiji in Veliki Britaniji, kjer ni bila uvrščena med prvimi petimi, obstaja linearna povezanost. Višja ocena zdravstvenega stanja napoveduje višjo izobraževalno udeležbo. Delež izobraževalno nedejavnih, ki so svoje zdravstveno stanje ocenili kot slabo, je izjemno visok. Iz tabel 1 in 2 je razvidno, da je tudi spol pomemben dejavnik razlik pri dostopnosti do izobraževanja. Razlike so najizrazitejše v Nemčiji, Veliki Britaniji in Italiji. Deskriptivni podatki kažejo, da so v preučevanih državah ženske bolj odrinjene od izobraževalnih priložnosti, razen na Danskem, kjer so učno dejavnejše. V Italiji so te razlike za 4,2 odstotne točke, na Češkem za 8, v Nemčiji za 6,6 in Veliki Britaniji za 3,4 odstotne točke v korist moških. Na Danskem je razlika 3,4 odstotne točke v korist žensk. V sodobni družbi ženske svojo vlogo v družini kombinirajo z zaposlitvijo. Podobno kakor moški morajo vlagati v pridobivanje znanja in spretnosti, da ohranijo konkurenčnost na trgu dela (Ivančič, 2001). Kot kažejo izidi, razen na Danskem v obravnavanih državah ni bilo učinkovitih ukrepov, ki bi v tem pogledu zmanjšale diskriminiranost žensk. Materni jezik kot pomembnejši napovedovalec udeležbe v izobraževanju je omenjen na Češkem in v VB. Na Češkem imajo prebivalci, katerih materni jezik ni češčina, prednost z vidika izobraževanja v primerjavi s češko govorečim prebivalstvom. Med štirimi modalitetami so v najboljšem položaju glede stopnje udeležbe tisti, rojeni na Češkem, katerih materni jezik ni češčina. V Veliki Britaniji so v najboljšem položaju rojeni v tujini in angleško govoreči. Znanje tujega jezika je pomembna spodbuda za izobraževanje tudi v Nemčiji in na Danskem. Nekatere sociološke raziskave so v zadnjih tridesetih letih pokazale precejšnjo povezanost med članstvom v prostovoljskih organizacijah in udeležbo v programih izobraževanja odraslih, in sicer da posamezniki, ki so nagnjeni k udeležbi v izobraževalnih dejavnostih, kažejo težnjo k članstvu v prostovoljskih združenjih. Korelacija med sodelovanjem v prostovoljskih združenjih in udeležbo v izobraževanju odraslih je izrazitejša na Danskem in v Italiji. Tako v eni kot v drugi državi so najbolj izobraževalno dejavni tisti, ki dnevno sodelujejo različnih oblikah prostovoljskega združevanja. Slovenija je med evropskimi državami z najvišjim deležem društev in nevladnih organizacij na prebivalca. Izidi raziskave PIAAC bodo pokazali, koliko je to dvoje komplementarno. 5. Nekatere ugotovitve raziskave IALS za Slovenijo z vidika razlage podatkov PIAAC Slovenija se je vključila v drugi krog raziskave PIAAC (2012–2016). Leta 2016 bodo zagotovljene veljavnost, zanesljivost in primerljivost med državami, ki sodelujejo v prvem in drugem krogu raziskave. Slovenija je sodelovala tudi pri Prvi mednarodni raziskavi o pismenosti odraslih (International Adult Literacy Survey – IALS, 1998). Po podatkih te raziskave se je leta 1998 Slovenija uvrstila med države, v katerih je bila stopnja udeležbe v izobraževanju odraslih manjša kot 35 % in za katere je bilo značilno, da koncepta vseživljenjskega učenja ne podpira večina prebivalstva (Mohorčič Špolar, 2001). Raziskava je razkrila tudi pomembne razlike v vzorcih udeležbe prebivalstva v izobraževanju. Najmanj dejavne kategorije imajo te značilnosti: nizka formalna izobrazba – imajo namreč nekaj razredov osnovne šole, končano osnovno šolo ali eno- do dvoletno poklicno srednjo šolo; zaposlitveni status izobraževalno nedejavnih je pričakovano nižji oziroma nimajo nadzorne odgovornosti; so zaposleni pri delodajalcu; zelo pogosto opravljajo poklice za preprosta dela. Izobraževalno nedejavni zaposleni se najpogosteje najdejo v manj razvitih perifernih regijah, kjer je tudi ponudba izobraževalnih programov nekoliko nižja (Mohorčič Špolar, 2006). Podobno kot v prikazanih državah v raziskavi PIAAC imata tudi pri raziskavi IALS temeljno vlogo pri pojasnjevanju stopnje udeležbe v izobraževanju končana formalna izobrazba in starost. Čim višja je bila izobrazba in čim nižja starost, tem večja je bila tudi verjetnost, da se bodo posamezniki izobraževali. Analize so pokazale, da je prelomnica, ob kateri se delež izobraževalne udeležbe v populaciji dvigne nad povprečje, končana srednješolska izobrazba (4 ali 5 let). Zato so bila tudi prizadevanja nacionalnih strateških in razvojnih dokumentov zmanjšati delež prebivalstva brez končane srednje šole ter povečati delež s terciarno izobrazbo (Strategija razvoja Slovenije 2005). Glede starosti je analiza leta 1998 pokazala, da se z leti zmanjšuje dejavnost odraslih v izobraževanju. V obdobju do 39. leta so v Sloveniji prevladovale skupine izobraževalno dejavnih, po 40. letu izobraževalna dejavnost začne upadati in ta upad je še izrazitejši po 50. letu starosti. Danes se Slovenija uvršča med države EU z najhitrejšim staranjem prebivalstva. Delež starejših v tej starostni kategoriji, ki so aktivni na trgu dela, pa je med najmanjšimi v EU in tudi med članicami OECD. Glede na to, da je populacija med 50. in 65. letom starosti še vedno v obdobju delovne aktivnosti, ta porazdelitev kaže, da je za izobraževanje starejših delavcev slabo poskrbljeno. Podatki PIAAC za Slovenijo bodo pokazali, kakšni so vplivi razmer na trgu dela v zadnjih petih letih, ali so se zaradi sprejetih ukrepov izboljšale priložnosti za izobraževanje starejših delavcev ali zaradi prioritet pri zaposlovanju generacije mlajših odraslih poslabšale. Pomemben napovedovalec udeležbe v izobraževanju v Sloveniji je bil tudi delovni položaj. Pokazano je bilo, da zahtevnejši poklici, ki temeljijo na večjem obsegu znanja in spretnosti, ponujajo možnosti za nenehno povečevanje dohodkov in uspešno kariero. To pa spodbuja učne dejavnosti v prihodnosti. Manj zahtevni poklici pa omogočajo razmeroma hitro doseganje najvišjega zaslužka, toda ponujajo manj možnosti za napredovanje ter manj možnosti za izobraževalne dejavnosti in vlaganje vanj (Mirčeva, 2000). Podatki za Slovenijo so leta 1998 pokazali, da z znižanjem plač upada tudi udeležba v izobraževanju. Leta 1998 je bila učna dejavnost zaposlenih z najnižjimi dohodki skoraj trikrat manjša kot tista pri odraslih z najvišjimi dogodki. Pri pojasnjevanju pozitivne korelacije med udeležbo v izobraževanju in prihodki so bila tudi odstopanja. Izkazalo se je, da so odrasli v predzadnjem plačilnem razredu bolj izobraževalno dejavni kot tisti v najvišjem. Kot ovire pri najbolj plačanih so se pokazale: pomanjkanje časa, višja starost in tudi to, da ta kategorija ne pričakuje višjih povračil, saj praviloma zaseda najbolj plačane delovne položaje (IALS, 1998). Če nadaljujemo z razmerjem izobrazba staršev – udeležba v izobraževanju je bilo ugotovljeno, da se določena raven znanja in kompetence ter raven izobraževalne udeležbe med generacijami ohranjajo. Gre za to, da bolj izobraženi starši prenašajo učne vrednote, navade in učno kulturo na svoje potomce, kar je pomembno za oblikovanje stališč in vpliva na njihove dosežke Knaflič (2000). Glede spola pa je analiza pokazala, da so se v Sloveniji leta 1998 ženske (30 %) manj udeleževale izobraževalnih dejavnosti kakor moški (32 %). Analiza je tudi pokazala, da je bilo njihovim potrebam po izobraževanju manj zadoščeno (Mohorčič Špolar, Ivančič, Mirčeva, 2001). 6. Sklepi in razmišljanja Raziskava PIAAC (na podlagi izsledkov držav, ki so sodelovale v prvem krogu) je podlaga za ugotavljanje trendov, ki bodo kontekstualizirani in dopolnjeni s slovenskimi podatki. Pri oblikovanju sklepov in smernic je treba čim bolj upoštevati potrebe odraslih in jih prilagoditi glede na njihove posebnosti, kot so sociodemografske, poklicne, kulturne in druge značilnosti ter predhodne življenjske in delovne izkušnje. Predvsem je treba nameniti več pozornosti skupinam, ki so iz različnih razlogov glede izobraževalne udeležbe v deprivilegiranem položaju. Po podatkih raziskave PIAAC se sem uvrščajo: odrasli z najnižjo stopnjo formalne izobrazbe, prebivalci po 50. oziroma po 55. letu starosti, slabše plačani zaposleni, ženske, ki so se v večini držav izkazale kot manj izobraževalno dejavna kategorija, in posamezniki z manj izobraženimi starši. Poleg prevladujočih dejavnikov, ki vplivajo na raven udeležbe v izobraževanju v preučevanih državah, so bila analizirana tudi nekatera druga razmerja, denimo med udeležbo v izobraževanju odraslih in splošnim zdravjem, maternim jezikom, državo rojstva, vključenostjo v prostovoljska druženja itn. Analize nakazujejo tudi na nove izobraževalno prikrajšane skupine in so podlaga za oblikovanje predlogov, povezanih z njihovim izobraževanjem ter pridobivanjem spretnosti in kompetenc. Izsledki bodo pokazali, kateri dejavniki najbolj spodbujajo ali ovirajo udeležbo v izobraževanju odraslih in tako pripomorejo k oblikovanju spretnosti in kompetenc različnih ciljnih skupin ali to preprečujejo. V raziskavi PIAAC se namenja posebna pozornost populaciji po 50. letu starosti. Po eni strani v to kategorijo spadajo starejši delavci, po drugi strani so to prebivalci v delovno manj aktivnem obdobju, ki imajo svoje izobraževalne potrebe in interese. Tako izsledki držav, ki so sodelovale v prvem krogu raziskave PIAAC, in izsledki nekaterih drugih analiz kažejo, da se v povprečju starejši prebivalci premalo vključujejo v izobraževanje in usposabljanje. Najbolj prikrajšani so nižje plačani zaposleni po 50. letu starosti, ki opravljajo manj zahtevna dela in so pogosto marginalizirani na trgu dela (Jelenc Krašovec, 2015). Državna politika aktivnega staranja s posebnim poudarkom na izobraževanju je še posebej aktualna za Slovenijo, ki se v EU uvršča med države z najhitrejšim staranjem prebivalstva. Izsledki raziskave PIAAC bodo imeli v Sloveniji velik nacionalni pomen ne le za izobraževanje oziroma izobraževanje odraslih, temveč tudi za druga področja, za gospodarstvo, delo, socialo, kulturo, zdravstvo in kmetijstvo. Slovenija je bila leta 1998 vključena v Prvo mednarodno raziskavo o pismenosti odraslih (IALS). Za državo je bila značilna visoka umestitev prebivalstva na nižjih ravneh pismenosti, razvoja kompetenc in spretnosti (Možina, 2000). Z vidika udeležbe odraslih v izobraževanju je raziskava pokazala, da obstajajo družbene skupine, ki so izobraževalno nedejavne. Presenetljiva pa je ugotovitev, ki kaže, da se z leti kljub prizadevanjem držav in sprejemanju nekaterih ukrepov tudi na področju izobraževanja odraslih ustvarja razlika med družbenimi skupinami in se celo povečuje (Družbeno-skupinski vplivi udeležbe odraslih v izobraževanju kot podlaga za razvoj modela poklicne kariere, 2006). Za Slovenijo sta v zadnjem času tudi v izobraževanju značilna izrazita varčevalna politika in nižje vlaganje v izobraževalne dejavnosti. Raziskava PIAAC bo pokazala, ali je to povzročilo določene premike na področju spretnosti in kompetenc ter ravni vključenosti populacije odraslih. Pokazalo se bo tudi, ali in koliko so socialni, ekonomski, izobraževalni in drugi problemi marginaliziranih in socialno deprivilegiranih skupin še pereči ter ali se ti povečujejo, zmanjšujejo ali ostajajo nespremenjeni. Literatura in viri Boeren, E. (2009). Adult Education Participation: The Matthew Principle. Pridobljeno 15. 5. 2015 s https:// lirias.kuleuven.be/bitstream/123456789/267051/2/ ART_EBoeren_2009_FILOSOFIJA-SOCIOLOGIJA.pdf. Eurobarometer (2012). Active ageing. Special Eurobarometer 378. European Commission. Eurostat (2011). Population Projections for Slovenia (2010-2060 – Final Data). Pridobljeno 6. 11. 2013 s http://www.stat.si/eng/novica_prikazi.aspx?id=3989. Haralambos, M., Holborn, M. (2001). Sociologija: teme in pogledi. Ljubljana: DZS. IALS – International Adult Literacy Survey. (2000). Pridobljeno 5. 7. 2013 s http://www5.statcan.gc.ca/ bsolc/olc-cel/olc-cel?catno=89-588-X&lang=eng. Jelenc Krašovec, S. (2015). Izobraževanje in usposabljanje starejših delavcev. Andragoška spoznanja, 2/2015, 29–46. Knaflič, L. (2000). Družinska pismenost v Sloveniji. V: Pismenost, participacija in družba znanja. M. Velikonja (ur.). Zbornik prispevkov 4. Andragoškega kolokvija. Str. 140–145. Ljubljana: ACS. Literacy in the Information Age – Final Report of the International Adult Literacy Survey (2000). Organisation for Economic Co-operation and Development. Statistics Canada. Pridobljeno 12. 2. 2005 s http://www.oecd.org/ edu/skills-beyond-school/41529765.pdf McGivney, V. (2001). Fixing or changing the pattern? Reflections on widening adult participation in learning. Leicester: NIACE. Mirčeva, J., Dobnikar, M. (2011). Posledice recesije na izobraževanje za potrebe trga dela in vpliv tega dejavnika na izhod iz recesije. Raziskovalno poročilo. Ljubljana: ACS. Mirčeva, J., Žalec, N., Radovan, M. (2014). Motivacije in ovire pri izobraževanju za potrebe trga dela. Raziskovalno poročilo. Ljubljana: ACS. Mirčeva, J. (2000). Participacija odraslih v izobraževanju: Vir ali posledica družbene razslojenosti. V: Pismenost, participacija in družba znanja. Andragoški kolokvij. 4. Ljubljana: ACS. Mohorčič Špolar, V., Ivančič, A., Mirčeva, J., Možina, E., Radovan, M., Vilič Klenovšek, T., Pangerc Pahernik, Z. (2001). Udeležba prebivalcev Slovenije v izobraževanju odraslih, Študije in raziskave 10. Ljubljana: ACS. Mohorčič Špolar, V., Ivančič, A., Mirčeva, J., Radovan, M. (2006). Družbeno-skupinski vplivi udeležbe odraslih v izobraževanju kot podlaga za razvoj modela poklicne kariere. Raziskovalno poročilo. Ljubljana: ACS. Možina, E. (2000). Pismenost odraslih v Sloveniji. IB Revija. 34: 3–4. Mirčeva, J., Javrh, P., Možina, E., Vehovar, V., Brzelak, N., Škrbec, T., Rutar, K., Radovan, M., Dolničar, V., Mohorčič Špolar, V. A., Muršak, J., Kump, S., Jelenc - Krašovec, S., Mrzel, M., Pavlin, S., Pušnik, T., Kaše, R., Domadenik, P., Ograjenšek, I., Zupan, N., Mihelič, K. K., Farčnik, D., Lajovic, F. (2015). ESS Merjenje učinkovitosti sistema izobraževanja in usposabljanja za izboljšanje usposobljenosti izobraževalcev odraslih 2013–2015: strokovne podlage in priporočila: preliminarno poročilo. Ljubljana: ACS. OECD (2013), OECD Skills Outlook 2013: First Results from the Survey of Adult Skills. OECD Publishing. Pridobljeno 18. 2. 2014 s http://dx.doi.org/10. 1787/9789264204256-en Rubenson, K. (2006). Constructing the lifelong learning paradigm: Competing visions from the OECD and UNESCO. V: S. Ehlers (edd.), Milestones towards lifelong learning systems. pp. 151-170. Copenhagen: Danish University of Education Press. Strategija razvoja Slovenije (2005). UMAR. Pridobljeno 5. 10. 2013 s http://www.umar.gov.si/fileadmin/user_ upload/projekti/02_StrategijarazvojaSlovenije.pdf Tuijnman, A. C. (ur.) (1996). International Encyclopedia of Adult Education and training. Oxford, New Yourk, Tokio: Pergamon. MEDNARODNA MENJAVA REPUBLIKE MAKEDONIJE Z EVROPSKO UNIJO Sveto Stojanovski, mag., AC – agencija za kadrovanje d.o.o., Ljubljana prof. dr. Štefan Bojnec, Fakulteta za management, Univerza na Primorskem, Koper JEL: F140, F150, O024, O520 UDK 339.5 Povzetek Analizirali smo mednarodno menjavo Republike Makedonije z državami Evropske unije (EU-27) za obdobje od 2003 do 2012. Uporabili smo sekundarne podatke Eurostata. Analizirali smo izvoz in uvoz med članicami EU-27 in Republiko Makedonijo ter izvoz in uvoz po skupinah blaga po Standardni mednarodni trgovinski klasifikaciji. Analizirali smo tudi znotrajpanožno trgovino z uporabo Grubel-Lloydovega indeksa, Brülhartovega indeksa in Greenaway-Hine-Milnerjeve metode ter razmerje med izvoznimi in uvoznimi cenami Makedonije z EU-27. Ugotovili smo, da večji del makedonske mednarodne menjave z EU-27 odpade na Nemčijo, Bolgarijo, Grčijo in Italijo. Sprememba je bila v strukturi znotrajpanožne trgovine. Kakovost makedonskih izdelkov je imela v obravnavanem obdobju rastoči trend. Ključne besede: struktura trgovine, znotrajpanožna trgovina, konkurenčnost, Evropska unija, Republika Makedonija Abstract Trade between the Republic of Macedonia and the European Union (EU-27) member states is analysed for the 2003–2012 period. The data used are obtained from Eurostat. Imports and exports between the EU-27 member states and the Republic of Macedonia, as well as exports and imports by Standard International Trade Classification commodity groups are analysed. Intra-industry trade is analysed using the Grubel-Lloyd index, the Brülhart index, methods proposed by Greenaway, Hine and Milner, and the relationship between the export and import prices of the Republic of Macedonia and the EU-27 member states. We found that the majority of Macedonian international trade with the EU-27 member states is with Germany, Bulgaria, Greece and Italy. The main changed observed was in terms of the structure of intra-industry trade. The quality of Macedonian products showed a rising trend during the period analysed. Key words: trade structure, intra-industry trade, competitiveness, European Union, Republic of Macedonia 1. Uvod Republika Makedonija je majhno, odprto gospodarstvo, katerega nadaljnja rast in razvoj sta zelo odvisna od napredka pri vključevanju v Evropsko unijo (EU). Kmetijski sektor v Republiki Makedoniji predstavlja okoli 10 % bruto domačega proizvoda (BDP) in zaposluje 20 % aktivnega prebivalstva (Angelova in Bojnec 2012; Janeska in Bojnec 2012; Bojnec 2013). Največ pridelujejo riž, bombaž, tobak in sadje (Petroska Angelovska et al. 2012). Tudi ovčereja in kozjereja sta zelo pomemben del makedonskega kmetijstva. Republika Makedonija ima tudi nekaj rudnega bogastva, predvsem železa, bakra in svinca. Bruslju podelilo Republiki Makedoniji status kandidatke za članstvo v EU (Sekretariat za evropske zadeve Republike Makedonije 2014). Leta 2012 je izvoz blaga v EU-27 znašal 2126 milijonov evrov, uvoz blaga iz EU-27 pa 3300 milijonov evrov (Eurostat 2013). V prvih štirih mesecih leta 2013 se je zunanja trgovina Republike Makedonije z EU-27 v primerjavi z istim obdobjem predhodnega leta povečala za 7,0 %, medtem ko je bil delež celotne zunanjetrgovinske menjave višji za 3,8 odstotne točke in je znašal 62,5 %. Skupni izvoz Republike Makedonije v EU-27 je tako leta 2013 znašal 71,0 %, uvoz blaga pa 57,2 % (Ministrstvo za finance Republike Makedonije 2013). Storitveni sektor predstavlja več kot 60 % BDP in zaposluje več kot polovico aktivnega prebivalstva. Najpomembnejši segmenti so transport, telekomunikacije in energetika (Izvozno okno 2013). Republika Makedonija se želi pridružiti EU. 22 marca 2004 na slovesnosti v Dublinu na Irskem je Vlada Republike Makedonije vložila prošnjo za članstvo v EU. 17. decembra 2005 je predsedstvo Evropskega sveta v Članek obravnava mednarodno menjavo Republike Makedonije z EU. Osredotoča se na mednarodno menjavo z državami EU-27 po vrednosti in po Standardni mednarodni trgovinski klasifikaciji (v nadaljevanju SMTK). S statističnimi podatki Eurostata Comext in izračunanimi številnimi indeksi skušamo pokazati celotno sliko makedonske mednarodne menjave z državami EU-27. Na podlagi izsledkov empirične analize pri čemer oznake pomenijo isto kot v enačbi (7), i do n n Bi X ( . M ) pa označujejo število sektorjev v gospodarstvu oziroma i i 1 n . . število podskupin v sektorjih (Boršič 2000b, 45 in 46). Bi . i 1 z metodo za merjenje horizontalne in vertikalne n . . (Xi . Mi ) Proizvodno strukturo oziroma znotrajpanožno specializacijo Republike Makedonije analiziramo znotrajpanožne trgovine. Geenaway-Hine-Milnerjeva i 1 kjer so uteži . . Bi . wi Bi (1994, 1995) metoda (v nadaljevanju GHM-metoda) temelji na uporabi indeksa povprečnih vrednosti (unit value – UV ), ki ga predstavlja razmerje med vrednostjo in količino izvozov posamezne panoge oziroma razmerje Xi . Mi med vrednostjo in količino uvozov. Izračunavanje wi . . n X . . n M i i i.1 i.1 kjer indeks Bipomeni tehtano povprečje ( Bi = indeksa UV na temelju razmerja med vrednostjo in količino je predlagal Abd-el-Rahman (1991), ki je uvedel postopek ločevanja med horizontalno in vertikalno znotrajpanožno trgovino. Uporaba indeksa UV temelji na domnevi, da je kakovost posameznega diferenciranega izdelka določena z njegovo tržno GLIIT i ), Bi pomeni standardni Grubel-Lloydov ceno. Predpostavlja se torej, da diferencirani izdelki indeks (B = GLIIT i v enačbi (3)) za merjenje i znotrajpanožne trgovine v skupini trgovine posamezne panoge, Xi in Mi pa sta vrednosti izvozov oziroma uvozov v določenem časovnem obdobju (koledarskem letu). Omeniti je treba, da sta Grubel in Lloyd v svojih empiričnih študijah uporabljala tehtano in netehtano povprečje za merjenje povprečne ravni znotrajpanožne trgovine (Černoša 2007, 12). Spremembe v obsegu znotrajpanožne trgovine lahko ugotavljamo s primerjavo vrednosti Grubel-Lloydovih indeksov v različnih točkah. Avtorji, ki se od začetka devetdesetih let ukvarjajo s tako imenovano mejno znotrajpanožno trgovino, za ugotavljanje sprememb v njenem obsegu predlagajo vrsto novih kazalnikov. Brülhart (1994) navaja naslednji indeks mejne znotrajpanožne trgovine ( MIITB ) : .X . .M MIITB . 1. .X . .M kjer je .X sprememba izvoza v opazovanem obdobju in . M sprememba uvoza v istem časovnem obdobju. Indeks zavzema vrednosti od 0 do 1, pri čemer 0 pomeni, da je mejna sprememba v trgovinskih tokovih popolnoma medpanožna, medtem ko 1 pomeni mejne trgovinske tokove, ki so v celoti znotrajpanožni. Agregatni MIITB neke industrije ali gospodarstva je mogoče izračunati kot tehtano povprečje: n MIIT . .wi * MIIT B i.1 .X i . .M i w . i . n ..X i . .M i . i.1 višje kakovosti dosegajo v povprečju tudi višjo ceno na trgu, medtem ko diferencirani izdelki nižje kakovosti v povprečju dosegajo nižjo ceno na trgu. GHM-metoda tako predvideva uporabo statističnih podatkov na zadovoljivo nizki ravni agregacije, ki je enaka ali nižja na trimestni ravni SMTK. GHM-metoda predpostavlja naprej izračunavanje Grubel-Lloydovega indeksa za vsako posamezno panogo na ravni trimestne SMTK na temelju predstavljene enačbe (3). Za izračun povprečne ravni znotrajpanožne trgovine na izbrani ravni agregacije, bodisi celotnega gospodarstva bodisi posameznih industrijskih sektorjev SMTK (5–8), pa uporabljamo enačbo za izračun tehtanega povprečja (Grubel in Lloyd 1975, 21) po prikazani enačbi (4). Tako dobimo povprečno raven agregacije znotrajpanožne trgovine. GHM-metoda tudi predvideva, da se delež agregatne znotrajpanožne trgovine, ki je izračunan z Grubel-Lloydovim indeksom za tehtano povprečje Bi po enačbi (4), razdeli na horizontalno znotrajpanožno trgovino HBi in vertikalno znotrajpanožno trgovino VBi (Černoša 2007, 17): B . HB .VB i ii Agregatno znotrajpanožno trgovino Biločimo na sorazmerni delež horizontalne in vertikalne znotrajpanožne trgovine tako, da naprej izračunamo indeks povprečne vrednosti (Unit Value – UV ) za vsako panogo na trimestni ravni SMTK. Pri tem je horizontalna znotrajpanožna trgovina HBi oziroma vertikalna znotrajpanožna trgovina VBi za posamezno panogo na trimestni SMTK-ravni definirana z razmerjem med povprečno vrednostjo izvozov (UVi X) in povprečno vrednostjo uvozov (UVi m) oziroma x indeksom (UV = UVi / UVi m). Natančneje povedano, horizontalno znotrajpanožno trgovino za posamezno panogo določimo, kadar je razmerje med povprečno vrednostjo izvozov in povprečno vrednostjo uvozov znotraj definicijskega območja . (± 15%): Greenaway in Milner (1983) prikazujeta tudi težave specifikacije panog. Opozarjata, da so v klasifikaciji (SMTK) združene panoge z različnimi proizvodnimi funkcijami, tako da je del statistično zabeležene znotrajpanožne trgovine dejansko medpanožen. Obe težavi merjenja sta tesno povezani, saj napake v industrijski specifikaciji izginjajo pri nižjih stopnjah agregiranja (Boršič 2000a, 62). 5. Izsledki 5.1 Struktura izvoza in uvoza z državami EU-27 Pri predstavitvi izsledkov analize smo se osredotočili na pet držav, ki imajo povprečno največji delež v blagovnem izvozu Republike Makedonije v analiziranem obdobju. Leta 2003 je imela Nemčija v makedonskem izvozu v EU-27 več kot tretjinski delež. Ta delež se je do leta 2007 zmanjšal na 22 %, leta 2012 pa se je ponovno zvišal na 46 %. To pomeni, da je izvoz makedonskega blaga v EU-27 zelo odvisen od ene države. Druga država EU-27, v katero Republika Makedonija največ izvozi, je Bolgarija. Delež Bolgarije iz leta 2003 se je s 3 % zvišal na 12 % v letu 2012. Delež Grčije, Italije in Nizozemske se je med letoma 2003 in 2012 zmanjševal. Delež v izvozu pri Grčiji je do 2008 dosegel 20 %, nato pa je leta 2012 padel na 8 %. V obdobju 10 let so bile največje makedonske izvozne partnerice Nemčija, Grčija in Italija. Med petimi največjimi trgovinskimi partnericami za makedonski izvoz med državami EU-27 so bile Belgija (v letih 2003 in 2006), Španija (v letih 2007, 2008 in 2010), Velika Britanija (2004) in Slovaška (2012). Skupni delež petih držav z največjim izvozom zajema okrog 80 % celotnega makedonskega izvoza v EU-27. Leta 2012 so imele v strukturi makedonskega blagovnega izvoza v EU-27 večji delež od 2 % še Avstrija, Velika Britanija, Romunija in Slovaška. Več kot 90 % makedonskega blagovnega izvoza v letu 2012 je imelo devet držav EU-27, pri čemer kar polovica celotnega izvoza odpade na Nemčijo. Republika Makedonija je najbolj uvozno odvisna od Grčije. Njen delež je leta 2012 dosegel več kot 25 % celotnega uvoza iz držav EU-27. Delež Grčije in Bolgarije se je leta 2012 v primerjavi z letom 2003 malo zvišal. Delež uvoza iz Nemčije, Slovenije in Italije pa se je v istem obdobju znižal. Največji padec deleža blagovnega uvoza je iz Slovenije. Leta 2010 se je med pet najpomembnejših držav v blagovnem uvozu Republike Makedonije iz držav EU-27 uvrstila Velika Britanija z 11-odstotnim deležem. Gre za velik skok, saj je leta 2009 delež znašal okrog 1,6 %. V letu 2012 se je delež zvišal na 12 %. Skupni delež petih največjih izvoznic iz držav EU-27 v strukturi makedonskega blagovnega uvoza znaša med 62 in 71 % celotnega uvoza iz držav EU-27. Uvoz v trgovinski bilanci Republike Makedonije z državami EU-27 je osredotočen na določene največje izvoznice. Štiri države (Grčije, Bolgarija, Nemčija in Italija) so obdržale velik delež v blagovnem uvozu Republike Makedonije v celotnem analiziranem obdobju. V letih 2010–2012 je bilo vidno povečanje uvoza iz Velike Britanije in zmanjšanje iz Slovenije. Leta 2012 je bil uvozni delež večji kot 2 % še iz Avstrije, Češke, Madžarske, Nizozemske in Romunije. Več kot 90 % makedonskega blagovnega uvoza v letu 2012 zajema enajst držav EU-27. Republika Makedonija je imela v mednarodni menjavi z državami EU-27 v obravnavanem obdobju primanjkljaj. Leta 2007 je primanjkljaj dosegel najnižjo vrednost, 227 milijonov evrov. Primanjkljaj je nato začel naraščati in je leta 2012 znašal 1254 milijonov evrov. Leta 2012 je makedonska blagovna menjava dosegla pomemben presežek samo z Nemčijo, Portugalsko in Slovaško. Z Nemčijo se je presežek v blagovni menjavi povečal. V blagovni menjavi s Slovaško je od primanjkljaja v letih 2011 in 2012 prišlo do presežka. Blagovna menjava z Belgijo in Italijo zelo niha. Republika Makedonija je imela v blagovni menjavi največji primanjkljaj z Grčijo, Veliko Britanijo, Bolgarijo, Madžarsko in Slovenijo. Leta 2012 je v menjavi z Grčijo dosegla največji primanjkljaj, ki je znašal 659 milijonov evrov. To je več kot polovica vrednosti celotnega primanjkljaja v blagovni menjavi z državami EU-27. Primanjkljaj v vseh petih državah se je v analiziranem obdobju povečal. Najstabilnejša menjava oziroma primanjkljaj je s Slovenijo. Velik primanjkljaj ima Republika Makedonija tudi z Veliko Britanijo, ki je leta 2012 znašal 366 milijonov evrov. 5.2 Struktura izvoza in uvoza po SMTK z državami EU-27 Analizirali smo tudi strukturo izvoza, strukturo uvoza in trgovinsko bilanco po SMTK. Struktura nam kaže, kateri sektorji prevladujejo v zunanjetrgovinskih blagovnih tokovih in kakšne so njihove spremembe v času. Najprej prikažemo delež vsake skupine od 0 do 9 v izvozu oziroma uvozu. Potem smo analizo poglobili in analizirali največje izvozne panoge na trimestni ravni SMTK. Ker je na trimestni ravni po SMTK več kot 260 panog, smo morali analizo razvrstiti po nekaterih merilih, da bi lažje prišli do zaključkov. Merila veljajo samo za tiste panoge, ki so imele v opazovanem letu 2012 v celotnem izvozu oziroma uvozu z EU-27 delež, ki je bil večji od 1 %. Pri analizi trgovinske bilance smo analizirali bilance med skupinami od 0 do 9. Upoštevali smo merilo na trimestni ravni SMTK, in to samo za tiste panoge, ki so imele v opazovanem letu 2012 trgovinsko bilanco večjo kot 20 milijonov evrov presežka oziroma primanjkljaja. Trgovinska bilanca nam kaže, v katerih sektorjih oziroma panogah v zunanjetrgovinskih tokovih ima Republika Makedonija presežek oziroma primanjkljaj. Struktura makedonskega izvoza po SMTK kaže, da je imel leta 2003 največji delež v izvozu sektor 8 – razni izdelki, ki je znašal 41,27 %. Drugi velik delež v izvozu je imel sektor 6 – izdelki, razvrščeni po materialu, katerega delež je znašal okrog 34 %. Leta 2007 je imel največji delež v izvozu sektor 6, in sicer 46,65 %, ki pa se je v naslednjih letih znižal na okrog 18,5 %. Leta 2012 se je v primerjavi z letom 2003 delež izvoza znižal tudi sektorjem 0 – živila in žive živali, 1 – pijače in tobak, 3 – mineralna goriva in maziva in 8 – razni izdelki. Strmoglavi padec je imel tudi sektor 8, z 41 % v letu 2003 na 27 % v letu 2012. Rast deleža izvoza so imeli sektorji 2 – surove snovi razen goriv, ki se mu je delež v desetletnem obdobju zvišal približno za dvakrat, sektor 7 – stroji in transportne naprave, s 4 % v letu 2003 na 12,6 % v letu 2012, in sektor 5 – kemični izdelki, ki je imel najvišjo rast, z 1-odstotnega deleža v letu 2003 na 21 % v letu 2012. Delež celotnih industrijskih izdelkov (5, 6 – izdelki, razvrščeni po materialu, 7 in 8) leta 2003 je v desetih letih ostal približno enak oziroma se je zmanjšal za manj kot eno odstotno točko. Leta 2012 so imeli industrijski izdelki bolj izenačene deleže v izvozu v primerjavi z letom 2003, ko sta med industrijskimi izdelki prevladovala samo dva sektorja, 6 in 8. Leta 2012 je bil v makedonskem blagovnem izvozu delež višji od 1 % za 20 panog. Njihov delež v makedonskem izvozu v EU-27 je leta 2003 znašal 70 % in se je v celotnem obravnavanem obdobju povečeval. Leta 2012 je skupni delež teh 20 panog narasel na okrog 84 %. To pomeni, da je preostalih 16 % makedonskega blagovnega izvoza leta 2012 odpadlo na druge panoge, ki jih je okrog 240. Največjo rast v deležu je imela panoga 598 – kemični izdelki, drugi, neomejeni. Druga panoga, ki je v obravnavanem obdobju dosegla rast, je panoga 743 – črpalke in kompresorji. V desetletnem obdobju so rast poleg omenjenih dveh panog dosegle še panoge 283 – bakrove rude in koncentrati, 287 – rude in koncentrati osnovnih kovin, 288 – odpadki osnovnih kovin, 351 – električna energija, 772 – električni aparati za električne krogotoke, 821 – pohištvo in deli ter 844 – ženski plašči ipd., pleteni. Največji padec v izvoznem deležu so imeli panoge 671 – grodelj in železove zlitine, 673 – ploščati, valjani, neplatirani izdelki iz železa, 841 – moški plašči, jakne ipd. in 842 – ženski plašči, pelerine ipd. Med 20 panogami, ki so imele delež višji od 1 % v celotnem makedonskem izvozu in so svoj delež ali obdržale ali pa so dosegle le majhne spremembe, so te panoge: 054 – zelenjava, sveža, zamrznjena ali predelana, 112 – pijače, alkoholne, in 121 – tobak, surov, nepredelan. Republika Makedonija svojo proizvodnjo in s tem svoj izvoz bolj specializira v manjše število panog. Struktura uvoza je pokazala, kateri sektorji oziroma katere panoge imajo največji delež v blagovnem uvozu v Republiko Makedonijo iz držav EU-27. V celotnem obravnavanem obdobju so imeli izdelki, razvrščeni po materialu (sektor 6), največji delež v blagovnem uvozu iz EU-27. Delež sektorja 6 je imel tudi trend rasti. Največjo rast je dosegel sektor 3 – mineralna goriva in maziva. Sektor 5 – kemični izdelki je v celotnem obravnavanem obdobju obdržal svoj delež v makedonskem uvozu, tj. okrog 11,8 %. Padajoči trend so imeli sektorji 0, 1, 2, 7 in 8. Nepomemben delež sta tako v uvozu kot v izvozu imela sektorja 4 – olja, masti in voski živalskega in rastlinskega izvora ter 9 – izdelki in transakcije. Za podrobnejšo analizo so prikazane panoge na trimestni ravni SMTK, ki so imele leta 2012 delež uvoza večji od 1 % v celotni menjavi med Republiko Makedonijo in posamezno državo EU-27. Teh panog, ki so imele skupen delež 50 % v makedonskem uvozu iz držav EU-27, je bilo 15. Delež teh panog se je od leta 2003 do 2012 zvišal. Republika Makedonija iz EU-27 največ uvaža 334 – olja, dobljena iz nafte in bitumenskih mineralov, razen surovih. Delež panoge 334 je leta 2003 znašal 3 % in se je do leta 2012 zvišal na 18 % v celotnem uvozu iz EU-27. V obravnavanem obdobju so se zvišali še deleži panog 524 – anorganski kemični proizvodi, drugi, 663 – gotovi mineralni izdelki, 673 – ploščati, valjani, neplatirani izdelki iz železa, 681 – srebro, platina in druge platirane kovine in 778 – električni stroji, aparati, drugi. Panoge, ki so imele v analiziranem obdobju bolj ali manj enak delež, so 012 – meso, drugo, in užitni odpadki, 655 – materiali, pleteni ali kvačkani, 676 – žica, profili iz železa ali jekla in 781 – osebni avtomobili. Padec v deležu uvoza pa so doživele panoge 542 – zdravila, 652 – tkanina iz bombaža in 764 – oprema za telekomunikacijo. Trgovinska bilanca nam kaže, kakšna je razlika med izvozom in uvozom blaga na trimestni ravni SMTK. Najprej smo analizirali bilance sektorjev, potem smo analizirali samo tiste panoge, ki so leta 2012 pokazale presežek ali primanjkljaj, večji od 20 milijonov evrov. V letu 2012 so imeli presežek sektorji 1 – pijače in tobak, 2 – surove snovi razen goriv, 5 – kemični izdelki in 8 – razni izdelki. V celotnem obravnavanem obdobju sta presežek imela samo sektorja 1 in 8. Največji presežek je sektor 1 dosegel leta 2007 in je znašal 73 milijonov evrov. Sektor 8 je imel najvišji presežek v trgovinski bilanci leta 2011, in sicer je znašal 371 milijonov evrov. Sektor 2 – surove snovi razen goriv je imel primanjkljaj do leta 2004, nato pa je imel presežek vsako naslednje zaporedno leto vse do leta 2012. Tudi sektor 5 – kemični izdelki je imel v blagovni menjavi do leta 2010 negativno trgovinsko bilanco. Prvi presežek sektorja 5 je bil leta 2011 in je znašal 70 milijonov. Leta 2012 so primanjkljaj imeli sektorji 0 – živila in žive živali, 3 – mineralna goriva in maziva, 4 – olja, masti in voski živalskega in rastlinskega izvora, 6 – izdelki, razvrščeni po materialu, 7 – stroji in transportne naprave ter 9 – izdelki in transakcije. Največji primanjkljaj sta imela sektor 3, ki je leta 2012 znašal 690 milijonov evrov, in sektor 6, katerega primanjkljaj je v istem letu znašal 660 milijonov evrov. Trgovinska bilanca omenjenih dveh sektorjev je bila v celotnem obravnavanem obdobju negativna. Tudi drugi sektorji, 0, 4, 7 in 9, so imeli v celotnem obravnavanem obdobju negativne vrednosti trgovinske bilance oziroma je bil uvoz večji od izvoza. Letni presežek več kot 20 milijonov evrov je imelo 17 panog na trimestni ravni SMTK. V letu 2012 je skupni presežek teh panog znašal 1384 milijonov evrov. V primerjavi z letom 2003 je bil leta 2012 presežek štirikrat večji. Največji presežek v makedonski blagovni menjavi z EU-27 je imela panoga 598 – kemični proizvodi, drugi, neomejeni, ki je leta 2012 znašal 363 milijonov evrov. Pri panogah 671 – grodelj in železove zlitine, 743 – črpalke in kompresorji, 841 – moški plašči, jakne ipd., in 842 – ženski plašči, pelerine ipd. ima makedonska blagovna menjava presežek več kot 100 milijonov evrov. Panoge 598 – kemični proizvodi, drugi, neomejeni, 743 – črpalke in kompresorji, 772 – električni aparati za električne krogotoke in 844 – ženski plašči ipd., pleteni, so imele v trgovinski bilanci primanjkljaj, leta 2012 pa presežek. Panog, ki imajo primanjkljaj, večji kot 20 milijonov, je 27. To pomeni, da ima Republika Makedonija presežek v manjšem številu panog kot ima primanjkljaj. Največji primanjkljaj v letu 2012 je Republika Makedonija imela v panogi 334 – olja, dobljena iz nafte in bitumenskih mineralov, razen surovih, kar 596 milijonov evrov. Republika Makedonija izvozi izdelke iz manj panog kot uvozi. 5.3 Znotrajpanožna trgovina Analizirali smo znotrajpanožno trgovino po SMTK sektorjih, mejno znotrajpanožno trgovino in znotrajpanožno trgovino z Greenaway-Hine-Milnerjevo (GHM) metodo ter jo razvrstili na horizontalno in vertikalno. Vse te indekse opisujemo za 20 panog, ki so imele leta 2012 pomemben delež v makedonskem blagovnem izvozu z državami EU-27. V Republiki Makedoniji so ustvarili gospodarsko strukturo, ki je ustrezala potrebam jugoslovanskega gospodarstva po surovinah in hrani. Glede na zgodovinsko evolucijo ni presenetljivo, da vrednosti Grubel-Lloydovega indeksa v obravnavanem obdobju v grobem kažejo na višje vrednosti znotrajpanožne trgovine v sektorjih, ki predstavljajo surovine in hrano (0–4 SMTK) v primerjavi s sektorji predelovanih dejavnosti (5–8 SMTK). Najvišjo vrednost Grubel-Lloydovega indeksa je dosegel sektor 9 – izdelki in transakcije leta 2010, ki je znašal 66 % (tabela 1). Glede na celo analizirano obdobje je imel sektor 9 v desetih letih velika nihanja, leta 2012 v primerjavi z letom 2003 znotrajpanožni indeks narašča. Leta 2003 so imeli sektorji od 0 – živila in žive živali, 1 – pijače in tobak, 2 – surove snovi razen goriv in 3 – mineralna goriva in maziva indeks, večji od 35 %, indeks industrijskih izdelkov (5–8) v istem letu pa je bil v razponu od 10 do 25 %. V opazovanem obdobju se je znotrajpanožni indeks zelo znižal pri sektorjih 2 – surove snovi razen goriv in 3 – mineralna goriva in maziva. Znotrajpanožni indeks za sektorja 0 – živila in žive živali in 8 – razni izdelki sta v obravnavanem obdobju zelo stabilna. Drugi sektorji (1 – pijače in tobak, 5 – kemični izdelki, 6 – izdelki, razvrščeni po materialu, in 7 – stroji in transportne naprave) pa so dosegli blago rast. Sektor 4 – olja, masti in voski živalskega in rastlinskega izvora ima vrednost indeksa znotrajpanožne trgovine okrog 0, kar pomeni, da je mednarodna menjava enosmerna, ker sektor samo uvaža. Znotrajpanožni indeks za Tabela 1: Grubel-Lloydov indeks (tehtano povprečje) na trimestni ravni SMTK za Republiko Makedonijo SEKTOR Bi INDEKS PO LETIH 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 0 SMTK 35,27 34,92 35,14 41,51 42,46 39,18 37,39 37,90 35,89 34,18 1 SMTK 36,55 27,75 21,48 29,73 26,44 30,01 28,93 40,37 48,71 39,34 2 SMTK 39,62 56,56 61,78 43,18 36,03 40,80 23,47 22,59 23,31 19,89 3 SMTK 44,03 0,53 2,92 0,24 6,44 2,50 6,81 38,54 31,43 10,32 4 SMTK 2,95 3,54 20,63 6,20 0,68 0,00 8,37 9,77 3,34 0,79 5 SMTK 10,74 11,00 13,42 10,91 16,12 15,88 18,03 12,96 13,26 14,24 6 SMTK 18,17 31,78 21,25 22,84 13,85 20,02 28,97 24,06 17,48 22,74 7 SMTK 11,79 13,69 15,42 19,06 15,40 13,39 20,03 25,31 25,68 25,71 8 SMTK 25,70 27,74 28,70 27,36 27,79 28,22 26,05 25,17 24,48 24,88 9 SMTK 16,97 21,45 19,11 31,49 47,48 44,37 44,75 66,10 45,63 32,80 5–8 SMTK 18,24 25,24 21,31 21,91 17,64 20,03 24,70 22,48 19,62 21,98 0–9 SMTK 22,22 26,36 23,38 23,99 20,06 21,75 24,48 25,26 22,61 21,16 Vir: Lastni izračuni iz Eurostata 2013. Opomba: 0 SMTK – živila in žive živali, 1 SMTK – pijače in tobak, 2 SMTK – surove snovi razen goriv, 3 SMTK – mineralna goriva in maziva, 4 SMTK – olja, masti in voski živalskega in rastlinskega izvora, 5 SMTK – kemični izdelki, 6 SMTK – izdelki, razvrščeni po materialu, 7 SMTK – stroji in transportne naprave, 8 SMTK – razni izdelki, 9 SMTK – izdelki in transakcije, 5–8 SMTK – industrijski izdelki in 0–9 vsi izdelki. Slika 1: Deleži znotrajpanožne trgovine posameznih sektorjev v celotni menjavi Republike Makedonije v letih 2003, 2008 in 2012 2003 2008 2012 35 30 25 delež v % 20 15 10 5 0 sektor SMTK Vir: Lastni izračuni iz Eurostata 2013. Opomba: Opisi sektorjev so enaki kot pri tabeli 1. industrijske izdelke kaže blago rast z 18 % v letu 2003 na 22 % v letu 2012. Za vse izdelke (0–9) kaže indeks znotrajpanožne trgovine vrednost okrog 22 %, z majhnimi nihanji. To pomeni, da znotrajpanožna trgovina pri vseh izdelkih povprečno ostaja na podobni ravni. Vrednosti indeksa znotrajpanožne trgovine (razen dveh v sektorju 2 – surove snovi razen goriv v letih 2004 in 2005 ter ene v sektorju 9 – izdelki in transakcije v letu 2010) so manjše od 50 %. Grubel-Lloydov indeks pod 50 % kaže na medpanožno trgovinsko specializacijo, ki temelji večinoma na izvozu enih in uvozu drugih (ne)sorodnih izdelkov (Bojnec in Novak 2005b, 26). S slike 1 je razvidno, da imajo največji delež v znotrajpanožni trgovini industrijski izdelki (5–8). Največji delež je v opazovanem letu 2008 dosegel sektor SMTK 6 – izdelki, razvrščeni po materialu, ko je delež znašal 32,55 %. Sektorji 5 – kemični izdelki, 6 – izdelki, razvrščeni po materialu in 7 – stroji in transportne naprave so od leta 2003 do leta 2012 povečali delež znotrajpanožne trgovine, medtem ko se je ta delež znižal v sektorjih 0 – živila in žive živali, 1 – pijače in tobak, 2 – surove snovi razen goriv, 3 – mineralna goriva in maziva ter 8 – razni izdelki. Sektorja 4 – olja, masti in voski živalskega in rastlinskega izvora ter 9 – izdelki in transakcije z vrednostjo okrog nič kažeta na medpanožno trgovino. V nadaljevanju analiziramo znotrajpanožno trgovino za 20 panog na trimestni ravni SMTK, ki so v letu 2012 v makedonskem blagovnem izvozu imele večji delež od 1 %. Od 20 panog, ki imajo pomemben delež v makedonskem blagovnem izvozu, so imele leta 2012 samo 4 panoge v znotrajpanožni trgovini delež večji od 50 %. To so panoge 351 – električna energija, 673 – ploščati, valjani, neplatirani izdelki iz železa, 821 – pohištvo in deli ter 851 – obutev. V celotnem desetletnem obdobju ima samo panoga 851 – obutev znotrajpanožni indeks večji od 50 %. Panoge 351, 673 in 821 (leta 2012 glede na leto 2003) so iz medpanožne specializacije (GLIIT manjši kot 50 %) prešle v znotrajpanožno specializacijo (GLIIT večji od 50 %). Panoge 054 – zelenjava, sveža, zamrznjena ali predelana, 772 – električni aparati za električne krogotoke in 845 – oblačila, druga, so iz znotrajpanožne prešle v medpanožno trgovinsko specializacijo. Prav tako vse druge panoge, ki imajo Grubel-Lloydov indeks manjši od 50 %, v mednarodni menjavi kažejo na medpanožno trgovinsko specializacijo. 5.4 Mejna znotrajpanožna trgovina Dinamični MIIT-indeks (Brülhartov indeks, 1994) kaže delež (%) sprememb v skupnih trgovinskih tokovih, ki pripadajo znotrajpanožni trgovini. MIIT-indeksi so izračunani za tri podobdobja. Prvič za interval med letoma 2003 in 2008, drugič za interval med letoma 2008 in 2012 in tretjič za interval med letoma 2003 in 2012. MIIT-indeksi so izračunani za mednarodno menjavo med Republiko Makedonijo in državami EU-27 na trimestni ravni SMTK. Brülhart (1994) predpostavlja, da višje povprečne ravni mejne znotrajpanožne trgovine (torej več kot Tabela 2: Mejna znotrajpanožna trgovina z Brülhartovim indeksom (MIIT) (tehtano povprečje) na trimestni ravni SMTK za Republiko Makedonijo, 2003–2012 SEKTOR/LETO Bi indeks MIITi 03-08 MIITi 08-12 MIITi 03-12 2003 2008 2012 0 SMTK 35,27 39,18 34,18 0,264 0,159 0,295 1 SMTK 36,55 30,01 39,34 0,064 0,068 0,232 2 SMTK 39,62 40,80 19,89 0,227 0,443 0,023 3 SMTK 44,03 2,50 10,32 0,001 0,001 0,099 4 SMTK 2,95 0,00 0,79 0,000 0,022 0,001 5 SMTK 10,74 15,88 14,24 0,200 0,079 0,120 6 SMTK 18,17 20,02 22,74 0,188 0,045 0,130 7 SMTK 11,79 13,39 25,71 0,111 0,115 0,249 8 SMTK 25,70 28,22 24,88 0,163 0,310 0,141 9 SMTK 16,97 44,37 32,80 0,656 0,107 0,446 5–8 SMTK 18,24 20,03 21,98 0,166 0,086 0,154 0–9 SMTK 22,22 21,75 21,16 0,164 0,085 0,145 Vir: Lastni izračuni iz Eurostata 2013. Opomba: Opisi sektorjev so enaki kot pri tabeli 1. 50 % oziroma v našem primeru več kot 0,500) kažejo specializacijo na znotrajpanožni ravni, medtem ko nižje povprečne ravni mejne znotrajpanožne trgovine (manj kot 50 % oziroma v našem primeru manj od 0,500) pomenijo specializacijo na medpanožni ravni. Ta razlaga je povzročila nesporazume in nerazumevanja med raziskovalci. Ker Brülhartov (1994) indeks podobno kot Grubel-Lloydov indeks temelji le na uporabi podatkov o vrednostih izvozov in vrednostih uvozov, ne more kazati znotrajpanožne specializacije posamezne panoge. Ob tem Brülhart ne predvideva odprave učinkov inflacije. Ker sta leti opazovanja oddaljeni vsaj pet let, ta indeks vključuje še rast cen na drobno (Černoša 2007, 36). Izračunani MIIT-indeksi za makedonsko mednarodno menjavo z EU-27 razen obdobja 2003–2008 za sektor 9 – izdelki in transakcije kažejo izrazito medpanožno specializacijo (tabela 2). Vrednost MIIT-indeksa blizu 0 kaže na divergentni trend v sektorskih izvoznih in uvoznih tokovih ter torej prevlado medpanožne trgovine. Povečevanje medpanožne trgovine pomeni višje stroške strukturnega prilagajanja gospodarstva. Če je vrednost MIIT-indeksa bližje 1, to pomeni konvergenčni trend v sektorskih izvoznih in uvoznih tokovih ter prevlado znotrajpanožne trgovine. Povečevanje znotrajpanožne trgovine pa pomeni nižje stroške prestrukturiranja gospodarstva. 5.5 Horizontalna in vertikalna znotrajpanožna trgovina Horizontalna in vertikalna znotrajpanožna trgovina z metodo GHM na trimestni ravni SMTK je za Republiko Makedonijo v opazovanem obdobju 2003–2012 dosegla razmeroma nizek delež agregatne znotrajpanožne trgovine za vse izdelke. Ker je Republika Makedonija v opazovanem obdobju opravila skoraj dve tretjini blagovne menjave z državami članicami EU-27, je bila vključena v značilno delitev dela z EU-27, kjer najrazvitejše države proizvajajo in izvažajo vertikalno diferencirane izdelke višje kakovosti, druge države pa proizvajajo in izvažajo vertikalno diferencirane izdelke nižje kakovosti. Pri tem medpanožna trgovina predstavlja prevladujoči delež skupne trgovine Republike Makedonije. S tem je delež znotrajpanožne trgovine Republike Makedonije v opazovanem obdobju relativno nižji od primerljivega deleža znotrajpanožne trgovine v razvitejših državah članicah EU-27 v istem obdobju. Povprečni delež agregatne znotrajpanožne trgovine v opazovanem obdobju je okrog 23 %. V preučevanem desetletju se je delež znotrajpanožne trgovine sicer zmanjšal za eno odstotno točko in je tako leta 2012 znašala 21,16 % blagovne menjave med Republiko Makedonijo in EU-27. Ta ena odstotna točka se je enakomerno porazdelila med horizontalno in vertikalno znotrajpanožno trgovino oziroma sta se horizontalna in vertikalna znotrajpanožna trgovina v obdobju desetih let znižali vsaka za pol odstotne točke. Pri tem je relativni delež horizontalne znotrajpanožne trgovine vseskozi predstavljal le od 11 do 16 % (razen let 2004 in 2008) agregatne znotrajpanožne trgovine, relativni delež vertikalne znotrajpanožne trgovine pa je predstavljal od 84 do 89 % (razen let 2004 in 2008) agregatne znotrajpanožne trgovine. Če na sliki 2 primerjamo še relativne deleže visoke vertikalne znotrajpanožne trgovine ( VVIIT ) z relativnim deležem nizke vertikalne znotrajpanožne trgovine (NVIIT ), ugotovimo, da je delež VVIIT malo večji od NVIIT za celo opazovano obdobje desetih let, ki na temelju definicije predpostavlja usmerjenost v proizvodnjo vertikalno diferenciranih izdelkov višje kakovosti. Leta 2003 je za sektor 6 – izdelki, razvrščeni po materialu, znotrajpanožna trgovina znašala okrog 18 %: VVIIT malo manj kot 2 %, NVIIT 12,24 % in HIIT okrog 4 %. Večji del opazovanega obdobja pa ima VVIIT večji delež kot NVIIT, saj se je struktura VIIT za sektor 6 spremenila v korist VVIIT, ki po definiciji predpostavlja usmerjenost v proizvodnjo vertikalno diferenciranih izdelkov višje kakovosti. Tudi pri sektorju 8 – razni izdelki ima VVIIT večji delež od NVIIT v celotnem obravnavanem obdobju. V letih 2010–2012 sta se tudi pri sektorjih SMTK 5 – kemični izdelki in SMTK 7 – stroji in transportne naprave deleža v vertikalni znotrajpanožni trgovini zvišala v korist VVIIT in zmanjšala pri NVIIT. Največji delež horizontalne znotrajpanožne trgovine ima sektor SMTK 2 – surove snovi razen goriv. Večji del obravnavanega obdobja je imela horizontalna znotrajpanožna trgovina večji delež od vertikalne znotrajpanožne trgovine v sektorju 2, ki po definiciji predstavlja usmerjenost v proizvodnjo izdelkov podobne kakovosti, ki se med seboj razlikujejo po določenih značilnostih ali lastnostih. Znotrajpanožna trgovina pri sektorjih 5 – kemični izdelki, 6 – izdelki, razvrščeni po materialu, in 7 – stroji in transportne naprave se je v opazovanem obdobju povečala. 5.6 Razmerje med izvozno in uvozno ceno Razmerje med izvozno in uvozno ceno kaže kakovostne razlike in njene spremembe v času v izvoženih izdelkih glede na uvožene med Republiko Makedonijo in EU­ 27. Večje kot ena pomeni, da je bila vrednost na enoto izvoženih izdelkov iz Republike Makedonije v EU-27 večja kot vrednost na enoto uvoženih sorodnih izdelkov iz EU-27 v Republiko Makedonijo. Torej, če je izvozna cena višja kot uvozna, je razmerje večje kot ena, kar pomeni, da je kakovost izvoženih izdelkov višja kot kakovost uvoženih sorodnih izdelkov. Pri razmerju, ki je manjše od ena, velja seveda nasprotno. Če je razmerje enako ena, med izvoznimi in uvoznimi cenami ni razlik oziroma je kakovost izvoženih in uvoženih sorodnih izdelkov precej podobna. Slika 2: Relativni delež horizontalne in vertikalne znotrajpanožne trgovine v agregatni znotrajpanožni trgovini Republike Makedonije v blagovni menjavi z EU-27 v obdobju od leta 2003 do 2012 HIIT VVIIT NVIIT 100% 90% 80% 70% O ds t ot ek 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Leto Vir: Lastni izračuni iz Eurostata 2013. Opomba: Delež agregatne znotrajpanožne trgovine je 100-odstoten. HIIT predstavlja delež horizontalne znotrajpanožne trgovine in VIIT delež vertikalne znotrajpanožne trgovine, ki se deli na: VVIIT, ki predstavlja visoko vertikalno znotrajpanožno trgovino kot delež tistih panog, ki na temelju razmerja med povprečno vrednostjo izvozov (UV ) in povprečno vrednostjo uvozov (UV) kažejo višje cene oziroma višjo kakovost izdelkov v izvozu, in NVIIT, ki predstavlja nizko vertikalno znotrajpanožno trgovino kot delež drugih panog, ki na temelju razmerja med povprečno vrednostjo izvozov (UV) in povprečno vrednostjo uvozov (UV) kažejo nižjo ceno oziroma nižjo kakovost izdelkov v izvozu. Leta 2012 je bila vrednost manjša od ena pri sektorjih SMTK 2 – surove snovi razen goriv, 4 – olja, masti in voski živalskega in rastlinskega izvora ter 6 – izdelki, razvrščeni po materialu. V celotnem desetletnem obdobju je bila pri sektorjih 4 in 6 vrednost razmerja manjša od ena, čeprav je v opazovanem obdobju zaznana rast v kakovosti. Pri sektorju SMTK 2 se je v opazovanem obdobju razmerje znižalo z več kot ena na manj kot ena, kar kaže na poslabšanje kakovostne konkurenčnosti Republike Makedonije v primerjavi z državami EU-27 za surove snovi razen za goriv. Za sektorje SMTK 0 – živila in žive živali, 7 – stroji in transportne naprave, 8 – razni izdelki in 9 – izdelki in transakcije velja v celotnem obdobju razmerje med uvoznimi in izvoznimi cene, ki je višje od ena. Pri sektorju SMTK 5 – kemični izdelki se je razmerje zvišalo z manj kot ena na več kot ena. Razmerje, ki je enako ena ali pa brez bistvenih razlik med izvoznimi in uvoznimi cenami oziroma s precej podobno kakovostjo izvoženih in uvoženih sorodnih izdelkov, imata sektorja SMTK 1 – pijače in tobak ter 3 – mineralna goriva in maziva. Za SMTK 3 je v analiziranem obdobju opazno določeno izboljšanje v kakovostni konkurenčnosti. Ko ima večji del sektorjev rast v razmerju med izvoznimi in uvoznimi cenami, to pomeni, da imajo industrijski izdelki (5–8) in vsi izdelki (0–9) izboljšanje v razmerju cen, da se je kakovost makedonskega blagovnega izvoza v EU-27 zvišala v primerjavi z blagovnim uvozom iz EU-27 v Republiko Makedonijo. Večina panog ima razmerje med izvozno in uvozno ceno več kot ena, kar pomeni, da je kakovost izvoženih izdelkov višja kot kakovost uvoženih sorodnih izdelkov. 6. Ugotovitve in implikacije Med državami EU-27, ki so pomemben trg za izvoz iz Republike Makedonije, so: Nemčija, Bolgarija, Italija, Grčija in Nizozemska. V analiziranem obdobju je teh pet držav imelo največji delež v makedonskem izvozu, in sicer je ta znašal od 78 % do 81 % celotnega makedonskega izvoza v EU-27. V analiziranem obdobju je Republika Makedonija največ uvažala iz teh petih držav EU-27: Grčija, Nemčija, Bolgarija Italija in Slovenija. Njihov delež v makedonskem uvozu je znašal od 64 % do 72 %. Koncentracija izvoznih in uvoznih deležev je v skladu s postavljeno H1. V celotnem obravnavanem obdobju je Republika Makedonija imela trgovinski primanjkljaj z državami EU-27. Trgovinski primanjkljaj se je med letoma 2004 in 2007 začel zniževati, od leta 2007 pa dosega veliko rast. Na podlagi teh ugotovitev zavrnemo hipotezo H2, ki pravi, da se trgovinski primanjkljaj med Makedonijo in EU-27 zmanjšuje. Grubel-Lloydov indeks znotrajpanožne trgovine za industrijske izdelke (skupine SMTK 5–8), tehtano povprečje, v opazovanem obdobju znaša od 18 % do 25 % oziroma niha okrog vrednosti 22 %. V primerjavi z znotrajpanožno trgovino za industrijske izdelke med letoma 2003 in 2012 se je trgovina povečala za tri odstotne točke. To potrjuje hipotezo H3, da se mednarodna menjava z industrijskimi izdelki med Republiko Makedonijo in EU-27 povečuje. Industrijski sektorji SMTK 5 – kemični izdelki, 6 – izdelki, razvrščeni po materialu, ter 7 – stroji in transportne naprave dosegajo rast v znotrajpanožni trgovini. Nasprotno pa znotrajpanožna trgovina pri sektorjih surove snovi in mineralna goriva in maziva (sektorja SMTK 2 in 3) v obravnavanem obdobju strmo pada. Brülhartov indeks (MIITi)je blizu 0, kar pomeni, da v opazovanem obdobju prevladuje medpanožna trgovina. Struktura makedonske mednarodne menjave z EU-27 se spreminja, in to medpanožno. Znotrajpanožna trgovina se je zvišala za industrijske izdelke. GHM-metoda kaže, da v strukturi znotrajpanožne trgovine raste VVIIT, medtem ko se je NVIIT znižala. Ta ugotovitev potrjuje hipotezo H4, ki pravi, da Republika Makedonija doživlja spremembe v znotrajpanožni trgovini in proizvodni strukturi po letu 2003. Razmerje med izvoznimi in uvoznimi cenami za vse izdelke je večje od ena in kaže rast. Razmerje, ki ima večjo vrednost od ena in se vsako naslednje leto zvišuje, pomeni, da imajo makedonske izvozne cene večjo vrednost od uvoznih cen v trgovini z državami EU­ 27. Zvišanje indeksa z 1,58 v letu 2003 na 3,52 v letu 2012 pri vseh izdelkih (SMTK 0–9) kaže, da se kakovost in cena izvoznih izdelkov iz Republike Makedonije v opazovanem obdobju zvišujeta. S tem potrjujemo hipotezo H5, ki pravi, da se je kakovost makedonskega izvoza izboljšala. Mednarodna menjava Republike Makedonije z EU-27 ni pomembna samo za Republiko Makedonijo, ki želi postati članica EU, ampak tudi za EU. Čeprav je Republika Makedonija majhen trg, so analize mednarodne menjave in pridobljene informacije ter sklepi pomembni pri odločanju za potrebe ekonomske politike in glede članstva v EU, podprtem z ustreznimi ukrepi in instrumenti na področju mednarodne menjave. Analiza makedonske mednarodne menjave se lahko tudi bolj usmeri na pomembne trgovinske partnerje, na primer na trgovino z Nemčijo. Zanimiva bi lahko bila tudi primerjalna analiza s sosednjimi državami, ki so članice EU (Bolgarija in Grčija) ali ki imajo dolgoročno isti namen, tj. članstvo v EU (Albanija, Srbija in Kosovo). Primerjalna analiza bi se lahko izvedla tudi z drugimi članicami EU, na primer s Slovenijo kot državo, ki ima podobno število prebivalcev in prihaja iz skupne države nekdanje Jugoslavije (SFRJ). Tako bi lahko ugotovili, kakšna je razvojna stopnja mednarodne menjave Republike Makedonije. Lahko se uporabijo tudi druge teoretične podlage in empirični pristopi mednarodne konkurenčnosti in konkurenčnih prednosti (Bojnec in Fertő 2015a). Analiza se lahko poglobljeno nadaljuje in ugotavlja, kakšni so vzroki za spremembe, kakšne ukrepe in instrumente bi lahko uporabila makedonska politika. 7. Sklep Analizirali smo mednarodno menjavo Republike Makedonije z državami EU-27 v obdobju od leta 2003 do leta 2012. Poudarek je bil na analizi trgovinske strukture po državah in po sektorjih SMTK, znotrajpanožni trgovini in razmerju med izvoznimi in uvoznimi cenami. Analiza makedonske mednarodne menjave po državah EU-27 je pokazala, da Republika Makedonija pri izvozu oziroma uvozu večinoma sodeluje z malo državami. Nemčija je makedonska največja izvozna partnerica. Leta 2012 je približno polovica izvoza iz Makedonije v EU-27 potekala z Nemčijo. Poleg Nemčije so druge pomembne partnerice še Bolgarija, Italija in Grčija. Struktura uvoza je pokazala manjšo odvisnost, čeprav še zmeraj pomembno koncentracijo. Republika Makedonija je največ uvažala iz Grčije, Nemčije, Bolgarije, Italije in Slovenije. V celotnem uvozu iz EU-27 ima teh pet držav okrog 65-odstotni delež, medtem ko je pri izvozu odvisnost večja, ker je bil delež izvoza v pet držav več kot 80-odstoten. Struktura trgovinske bilance je pokazala, da ima Republika Makedonija največji presežek z Nemčijo. Presežek je imela makedonska menjava v letu 2012 tudi s Portugalsko in Slovaško ter z Grčijo, Veliko Britanijo, Bolgarijo, Slovenijo in Madžarsko. Trgovinski primanjkljaj se je v makedonski menjavi v obdobju od 2003 do 2012 povečal. Analiza strukture makedonske mednarodne menjave po sektorjih SMTK je pokazala, da ima v izvozu največji delež sektor 8 – razni izdelki. V izvozu v EU-27 imajo industrijski izdelki okrog 80-odstotni delež. Po panogah imajo največji delež v izvozu 598 – kemični izdelki, drugi, neomejeni. Najpomembnejših 20 panog ima 83-odstotni delež v skupnem izvozu v EU-27. Struktura uvoza je pokazala, da ima približno tretjino deleža v uvozu sektor SMTK 6 – izdelki, razvrščeni po materialu, uvoz industrijskih izdelkov pa se je znižal na 66 % celotnega uvoza v letu 2012. Največji delež v uvozu je imela leta 2012 panoga 334 – olja, dobljena iz nafte in bitumenskih mineralov, razen surovih, ki je znašal 18 %. Trgovinska bilanca po SMTK v letu 2012 kaže presežek v sektorjih SMTK 1 – pijače in tobak, 2 – surove snovi razen goriv, 5 – kemični izdelki in 8 – razni izdelki. Največji presežek v letu 2012 je imel sektor SMTK 8 – razni izdelki. Največji primanjkljaj v blagovni menjavi pa imata sektorja SMTK 3 – mineralni goriva in maziva ter 6 – izdelki, razvrščeni po materialu. Največji primanjkljaj v letu 2012 je Republika Makedonija imela v panogi 334 – olja, dobljena iz nafte in bitumenskih mineralov, razen surovih. Republika Makedonija kot majhna država izvozi izdelke iz manj panog oziroma blagovnih skupin kot uvozi. Znotrajpanožno trgovino smo analizirali z Grubel-Lloydovim indeksom, Brülhartovim indeksom in GHM-metodo. Grubel-Lloydov indeks je pokazal, da je znotrajpanožna trgovina v obravnavanem obdobju znašala malo več kot 20 % celotne mednarodne menjave Republike Makedonije z državami EU-27. Glede na to, da okrog dve tretjini mednarodne menjave Republike Makedonije poteka z EU, je delež znotrajpanožne trgovine Republike Makedonije relativno nižji od primerljivega deleža znotrajpanožne trgovine razvitejših državah članicah EU. To pomeni, da v mednarodni menjavi Republike Makedonije z državami EU-27 prevladuje medpanožna menjava. Največji delež v znotrajpanožni menjavi imajo industrijski izdelki. Gledano po sektorjih, ima sektor SMTK 6 – izdelki, razvrščeni po materialu, največji delež v znotrajpanožni trgovini. Brülhartov indeks je pokazal, da ima vrednost bližje 0, kar pomeni divergentni trend v sektorskih izvoznih in uvoznih tokovih ter torej prevlado medpanožne trgovine. Povečevanje medpanožne trgovine pomeni višje stroške strukturnega prilagajanja gospodarstva, kar je mogoče pričakovati s popolno trgovinsko liberalizacijo in vključitvijo Republike Makedonije v EU. V obdobju med letoma 2003 in 2012 je bil delež vertikalne znotrajpanožne trgovine stalno večji od horizontalne. V mednarodni menjavi Republike Makedonije z državami EU-27 je prevladovala znotrajpanožna trgovina s kakovostno diferenciranimi izdelki. Na začetku opazovanega obdobja, v letu 2003, je bil delež izdelkov višje kakovosti in delež izdelkov nižje kakovosti v vertikalni znotrajpanožni trgovini podoben. V desetih letih se je zvišal delež izdelkov višje kakovosti v vertikalni znotrajpanožni trgovini na račun deleža izdelkov nižje kakovosti. To je značilnost razvitejših držav. V našem primeru pomeni, da Republika Makedonija dosega pozitivni razvoj v proizvodnji izdelkov višje kakovosti. Ne moremo pa reči, da je Republika Makedonija razvitejša država, je pa tak trend pozitiven za njen gospodarski razvoj. Gibanja makedonskih izvoznih cen v primerjavi z uvoznimi cenami z državami EU-27 za izdelke po sektorjih SMTK so ugodna. Najugodnejše gibanja v opazovanem obdobju imata sektorja SMTK 5 – kemični izdelki ter 7 – stroji in transportne naprave. V sektorju 2 – surove snovi razen goriv je bil velik padec v razmerju cen. Na začetku opazovanega obdobja je imelo razmerje cen za sektor SMTK 2 vrednost, večje od 1, po desetih letih pa se je razmerje cen zmanjšalo na manj kot 1. To pomeni, da se je kakovost izvoznih izdelkov zmanjšala glede na kakovost uvoznih izdelkov. Manjšo vrednost od 1 sta v letu 2012 v analizi poleg sektorja 2 pokazala tudi sektorja 4 – olja, masti in voski živalskega in rastlinskega izvora ter 6 – izdelki, razvrščeni po materialu. V opazovanem obdobju se je kakovost izvoženih izdelkov v primerjavi sorodnimi uvoženimi izdelki sektorjev 3 – mineralna goriva in maziva ter 5 – kemični izdelki zvišala. Področje mednarodne menjave Republike Makedonije z državami EU je pomembno z vidika raziskovanja, strategije in ekonomske politike približevanja kandidatke za članstvo v EU. Ker je večji del zunanje trgovine Republike Makedonije z državami EU medpanožne, se lahko pričakujejo višji stroški prilagajanja, kar bi lahko veljajo tudi za posamezne trge proizvodnih dejavnikov, še posebej na trgu dela. Čeprav se je znotrajpanožna menjava z industrijskimi proizvodi povečala in kakovost izvoza izboljšala, je ostal delež znotrajpanožne menjave Republike Makedonije na podobni ravni z okrog 22-odstotnim znotrajpanožnim deležem. To kaže, da Republika Makedonija v povprečju tehnološko zaostaja za državami EU. Poleg tega pa se od njih razlikuje po značilnostih ponudbe in povpraševanja, ker je gospodarska razvitost, merjena z bruto domačim proizvodom na prebivalca v Republiki Makedoniji, nižja kot v državah EU. Med možnostmi za nadaljnje raziskovanje je ugotavljanje vzrokov in posledic pretežno enosmerno usmerjene trgovine ter naraščanje blagovnega primanjkljaja Republike Makedonije z državami EU. To je tudi področje, ki je pomembno za strategijo zunanjetrgovinske menjave in specializacije ter za instrumente ekonomske politike, ki bi bili primerni, da bi jih Republika Makedonija uporabila z vidika približevanja stukture blagovne menjave razvitejšim državam EU. Literatura in viri Abd-el-Rahman, Kamal. 1991. Firms Competitive and National Comparative Advantages as Joint Determinants of Trade Composition. Weltwirtschaftliches Archiv 127 (1991): 83–97. Angelova, Biljana, in Štefan Bojnec. 2012. Capital Market, Subsidies, Agricultural and Rural Developments in the Republic of Macedonia. African Journal of Agricultural Research 7 (16): 2412–2424. Bojnec, Štefan. 2013. Rural Labour Market Policies in Croatia, FYR of Macedonia and Turkey. Journal of Economic Policy Reform 16(2): 179–197. Bojnec, Štefan, in Imre Fertő. 2008. Price Competition vs. Quality Competition: The Role of One-Way Trade. Acta Oeconomica 58(1): 61–89. Bojnec, Štefan, in Imre Fertő. 2015a. Agri-Food Export Competitiveness in European Union Countries. JCMS: Journal of Common Market Studies 53(3): 476–492. Bojnec, Štefan, in Imre Fertő. 2015b. Are New EU Member States Catching Up with Older Ones on Global Agri-Food Markets? Post-Communist Economies 27(2): 205–215. Bojnec, Štefan, in Matjaž Novak. 2004. Kakšna je slovenska blagovna menjava po tehnološki intenzivnosti? IB revija 3: 37–56. Bojnec, Štefan, in Matjaž Novak. 2005a. Metodologija za ugotavljanje konkurenčnih prednosti in pozicioniranje sektorjev slovenskega gospodarstva po konkurenčnosti blagovne menjave. IB revija 39 (1–2): 4–25. Bojnec, Štefan, in Matjaž Novak. 2005b. Ali znotrajpanožna trgovina prevladuje v slovenski blagovni menjavi? IB revija 39 (3): 22–40. Bojnec, Štefan, in Matjaž Novak. 2006. Cenovna konkurenčnost slovenske zunanje trgovine. IB revija 40 (3): 47–62. Boršič, Darja. 2000a. Dejavniki znotrajpanožne trgovine v Sloveniji. Bilten EDP 2–3: 57–74. Boršič, Darja. 2000b. Merjenje znotrajpanožne trgovine. Bilten EDP 4: 39–50. Brülhart, Marius. 1994. Marginal Intra-Industry Trade: Mesurment and Relevance for the Pattern of Industrial Adjustment. Weltwirtschaftliches Archiv 3: 600–613. Černoša, Stanislav. 2005. Horizontalna in vertikalna znotrajpanožna trgovina Slovenije v obdobju od leta 1994 do leta 2003. IB revija 39 (1–2): 26–33. Černoša, Stanislav. 2007. Znotrajpanožna specializacija držav kot ločnica med razvitimi in manj razvitimi članicami Evropske unije. V Izbrane analize s področja mednarodne ekonomije, ur. Žan Oplotnik in Rasto Ovin, 9–50. Maribor: Ekonomsko-poslovna fakulteta. Eurostat. 2013. International trade. Http://epp.eurostat. ec.europa.eu/newxtweb/mainxtnet.do (25. 11. 2013). Greenaway, David, in Chris Milner. 1983. On the Measurement of Intra-Industry trade. The Economic Jurnal December 93: 900–908. Greenaway, David, in Chris Milner. 1986. Economics of Intra-Industry Trade. Oxford: Basil Blackwel. Greenway, David, Robert Hine in Chris Milner. 1994. Country-Specific Factors and the Pattern of Horizontal and Vertical Intra-Industry Trade in the U.K. Weltwirtschaftliches Archiv 130 (1): 77–100. Greenway, David, Robert Hine in Chris Milner. 1995. Vertical and Horizontal Intra-Industry Trade: A Cross-Industry Analysis for the U.K. Economic Journal 105: 1505–1519. Grubel, Herbert, in Peter J. Lloyd. 1975. Intra-industry Trade: The Theory and Measurement of Internetional Trade in Differentiated Products. London: The Macmillan Press. Izvozno okno. 2013. Podatki od državah. Http://www. iz v o znook no .si/D ok umen ti/P oda tk i_o_dr za v ah/ Makedonija/Predstavitev_drzave_4271.aspx (11. 8. 2013). Janeska, Verica, in Štefan Bojnec. 2012. Rural Labour Market Developments in the Republic of Macedonia. African Journal of Agricultural Research 7(32): 4474–4488. Ministrstvo za finance Republike Makedonije. 2013. Poročila. Http://www.finance.gov.mk/node/400 (11. 8. 2013). Petroska Angelovska, Neda, Marija Ackovska in Štefan Bojnec. 2012. Agricultural Land Markets and Land Leasing in the Republic of Macedonia. African Journal of Agricultural Research 7(18): 2729–2740. Sekretariat za evropske zadeve Republike Makedonije. 2014. Vstopna stran. Http://www.sep.gov.mk/ (29. 5. 2014). Stojanovski, Sveto. 2014. Mednarodna menjava Republike Makedonije z Evropsko unijo. Magistrska naloga, Fakulteta za management, Koper, Univerza na Primorskem. NALOžBENA PRIVLAČNOST SLOVENIJE IN OMEJEVANJE PRIVATIZACIJE KOT OVIRA TUJIM NEPOSREDNIM NALOžBAM doc. dr. Zoran Vaupot, MBA, neodvisni raziskovalec za predmetni področji ekonomija in menedžment, samostojni poslovni svetovalec JEL: E220, F210, L330 UDK 336.645.1(497.4) Povzetek V prvem delu prispevka bomo analizirali obstoječe raziskave, ki obravnavajo odnos med privatizacijo in obsegom tujih neposrednih naložb. Poseben poudarek bomo namenili vzročno-posledični povezavi privatizacije z naložbami v novoustanovljena podjetja. Drugi del bo skušal odgovoriti na vprašanje, v kolikšni meri je v tem trenutku Slovenija zanimiva za privabljanje tujih neposrednih naložb. Predstavili bomo primerjavo s štirimi državami srednje Evrope: Madžarsko, Slovaško, Češko in Poljsko. V sklepnih ugotovitvah bodo povzeti izsledki ter predstavljene makroekonomske in splošnodružbene implikacije de facto oviranja tujih neposrednih naložb z omejevanjem privatizacije slovenskih podjetij. Ob koncu bomo poskusili opredeliti glavne razloge in možne rešitve za eno izmed najpomembnejših aktualnih vprašanj slovenskega trenutka, ki ima sicer zgodovinske in ideološko-politične korenine, a v končni posledici izrazite in neposredno negativne makroekonomske posledice, ki se kažejo tudi v nižji splošni blaginji prebivalcev Slovenije. Ključne besede: privatizacija, tuje neposredne naložbe, Slovenija Abstract In the first part of this article, existing research addressing the relationship between the privatisation process and the volume of foreign direct investment is analysed. Special emphasis is devoted to the causal link between privatisation and Greenfield investments. In the second part, an attempt is made to determine the extent to which Slovenia is an interesting location for attracting foreign direct investment. A comparison is made between Slovenia and four other Central European countries: Hungary, Slovakia, Czech Republic and Poland. In the conclusion, the results obtained are summarised and the overall macro-economic and social implications are presented of the de-facto restrictions on foreign direct investment caused by the limitations to the privatisation process in Slovenia. The most important reasons for this are then defined, and possible solutions found in order to more comprehensively answer what is currently a pressing issue in Slovenia. Despite having historical, ideological and political roots, it also ultimately has a profound and directly negative macroeconomic effect that reduces the general welfare of Slovenian citizens. Key words: privatisation, foreign direct investment, Slovenia 1. Uvod Privatizacija in tuje neposredne naložbe (v nadaljevanju TNN) sta pogosto predmet političnih, pa tudi splošnodružbenih razprav v Sloveniji vse od osamosvojitve. Prav zanimivo je, da raziskave slovenske ekonomske znanosti s področja povezave med privatizacijo in TNN niti po svojem obsegu, še manj pa po zastopanosti strokovnih argumentov v javnih razpravah niso prisotne v sorazmernem obsegu v primerjavi s stališči preostale javnosti. Tudi zaradi tega je veliko odprtega prostora za populistične, demagoške in za cilje ozkih interesnih skupin usmerjene razprave, ki nasprotujejo tako odločni privatizaciji kot bolj odprti politiki Slovenije do vhodnih TNN. Zato smo se odločili objaviti prispevek, ki bo okrepil stran tistih, ki zagovarjamo oblikovanje mnenj in stališč ter sprejemanje političnih ter makroekonomskih odločitev na podlagi strokovne argumentacije. Cilj prispevka je olajšati razumevanje vzročno­posledičnih povezav med privatizacijo in različnimi oblikami tujih vlaganj ter tako skušati odgovoriti na eno izmed ključnih vprašanj trenutne slovenske stvarnosti: Kako pomembna je pospešena privatizacija državnega premoženja kot nujen pogoj za hitrejšo rast TNN v nova podjetja, ki je eden ključnih možnih virov izrazitejše in trajnejše gospodarske rasti ter posledično višje splošne blaginje prebivalcev Slovenije? Teoretična predpostavka našega prispevka je stališče, da zaradi številnih aktivnosti posameznikov in različnih interesnih skupin, ki delujejo javno ali s prikritimi načini vplivanja v smeri oviranja vstopa tujih vlagateljev v slovenska državna podjetja, Slovenija že vse od osamosvojitve redno izgublja pomembna finančna sredstva v obliki prilivov TNN, s katerimi bi lahko še posebej ob visoki zadolženosti laže financirala svoj razvoj in hitreje povečevala splošno blaginjo svojih prebivalcev. Prispevek bomo začeli z iskanjem odgovora na vprašanje, ali de facto omejevanje dela potencialnih brownfield1 TNN z oviranjem privatizacije podjetij v slovenski državni lasti prek bolj ali manj neposrednih oz. javnih metod vplivnih posameznikov in različnih (para) političnih struktur posledično vpliva tudi na znižanje potencialnega obsega greenfield2 TNN v Sloveniji. Dodajamo, da predmet našega prispevka ne bo prikaz argumentov, ki dokazujejo izboljšanje celovite kakovosti poslovanja privatiziranih podjetij, saj je ta tematika preobsežna in si za dovolj poglobljeno predstavitev zasluži samostojno obravnavo. Drugi del prispevka bo skušal odgovoriti na vprašanje, v kolikšni meri je v tem trenutku Slovenija dejansko privlačen cilj za TNN. Predstavili bomo primerjavo z izbranimi državami srednje Evrope: Madžarsko, Slovaško, Češko in Poljsko. Na podlagi povezave delnih ugotovitev bomo zaključili z našo oceno ključnih potrebnih sprememb na področjih ravnanja s potencialnimi tujimi vlagatelji, ki s svojimi sredstvi želijo pridobiti deleže v obstoječih slovenskih podjetjih, tudi državnih, ali pa ustanoviti nova podjetja. 2. Vpliv privatizacije na obseg tujih neposrednih naložb Začeli bomo s prikazom izsledkov izbranih raziskav, ki so se ukvarjale z analizo povezav med privatizacijo in TNN. Opozorimo, da sicer privatizacija podjetij praviloma vedno privede do povečevanja skupnega obsega TNN v obstoječa podjetja (razen zgolj teoretične situacije, ko bi vsa državna podjetja odkupili domači vlagatelji), vendar obsega obojega ne gre enačiti, saj lahko tuji naložbeniki vlagajo sredstva tudi v nakup obstoječih podjetij v zasebni lasti. Zgodovina razvoja mednarodnih naložbenih tokov zadnjih desetletij kaže, da je izraziti rasti obsega TNN na svetovni ravni od osemdesetih let prejšnjega stoletja sledila rast TNN v državah razpadlih centralnoplanskih gospodarstev vzhodne Evrope v devetdesetih letih. Zato so te v tem obdobju postale nov predmet zanimanja za analize, povezane s TNN. Vendar pa so se naši tematiki najbližje raziskave najprej ukvarjale predvsem s povezavami med privatizacijo in posledičnim povečanjem obsega skupnih TNN. Eden izmed glavnih 1 Redkeje uporabljan izraz, vsebinsko enakovreden izrazu mergers and acquisitions (M&A); oba označujeta vlaganja strateških vlagateljev (v obliki prevzemov ali združitev) v obstoječe gospodarske enote v državni in zasebni lasti. 2 Naložba v novoustanovljeno gospodarsko enoto. zaključkov iz sicer praviloma dokazanih povezav je bil ta, da je pospešena privatizacija v državah nekdanje vzhodne Evrope pripeljala do povečanja obsega vhodnih TNN. To bi lahko privedlo tudi zgolj do zaključka, da so imeli pri privatizaciji pomembno vlogo tuji vlagatelji, ki so prevzemali obstoječa podjetja v državni lasti. Ta trditev je sicer že dolgo empirično potrjena, še vedno pa ne odgovarja na glavni cilj našega prispevka, ki zasleduje povezavo med vplivom privatizacije, ki so jo v veliki meri izpeljali tuji naložbeniki, na poznejše TNN v novoustanovljena podjetja. Omenimo najprej raziskavo, v kateri P. A. Bod (Bod, 1998) opozori na pojav, ko so japonski vlagatelji neradi sodelovali v madžarskem privatizacijskem procesu, medtem ko so se ameriške korporacije vanj dejavno vključile (npr. General Electric z nakupom državnega podjetja Tungsram) in ko so bile zadovoljne s poslom, so nadaljevale z novimi naložbami. Za omenjeno naložbo General Electrica ocenjujejo, da je že nekaj let po nakupu Tungsrama prevzemnik vanj dodatno vložil 3- do 4-kratni znesek vrednosti, ki jo je zanj plačal ob nakupu. Bodove ugotovitve v svojem prispevku vsebinsko dopolnita Kalotay in Hunya (Kalotay & Hunya, 2000), ko zapišeta, da na tokove TNN vpliva tudi izbor privatizacijskih metod. Ugotovita, da je bil v devetdesetih letih odnos med privatizacijskimi metodami v državah srednje in vzhodne Evrope ter TNN asimetričen: privatizacija je bila pomemben kanal za privabljanje TNN, vendar pa metoda neposredne prodaje državnih podjetij tujcem ni bila najpomembnejša metoda privatizacije. To izjemoma ne velja za Madžarsko, v kateri je bila leta 1998 privatizacija že praktično končana. To potrjuje dejstvo, da leta 1998 kar 87 odstotkov vhodnih TNN ni bilo povezanih s privatizacijo (in je torej šlo za naložbe v novoustanovljena podjetja), medtem ko je še leta 1995 enak kazalnik znašal le 32 odstotkov. Od takrat lahko v nekaterih državah, ki so najdlje v tranziciji (zagotovo to velja za države Višegrajske skupine), opazujemo obsežne prilive TNN v nove naložbe. V nadaljevanju bomo omenili še tri, našemu raziskovanju najustreznejše raziskave. Prva je iz leta 2004, ko Calderón, Loayza in Servén (Calder.n, Loayza, & Servén, 2004) analizirajo podatke 72 držav za obdobje 1987–2001. Ugotovijo, da podjetja svoja sredstva, prvotno usmerjena v nakup obstoječih družb v državni lasti, v naslednjih letih vlagajo tudi v nove naložbe.3 V industrijskih državah je obseg poznejših, novih naložb podoben obsegu začetne naložbe v privatizacijo državnega podjetja. Avtorji ocenijo, da na makroekonomski ravni naložbe v odkup obstoječih državnih podjetij v obsegu 1 odstotka BDP rezultirajo v poznejših novih naložbah enakega obsega. V državah v razvoju (med katere štejemo tudi Slovenijo in druge države srednje Evrope) je rezultat še višji, saj TNN v nova podjetja v veliki meri presegajo 3 T. i. spillover učinek. prvotne naložbe v privatizacijskem postopku, in sicer v obsegu 1,5 odstotka BDP za 1 odstotek BDP prvotnih vložkov v privatizacijo obstoječih državnih podjetij. Ena izmed najpomembnejših ugotovitev raziskave je napoved, da lahko države tudi po končani privatizaciji pričakujejo rast TNN v nova podjetja, tudi kot posledico izvedene privatizacije, kot je razvidno iz predhodno predstavljenih izračunov. Druga raziskava, ki jo omenjamo in najbolj ustreza naši geografski regiji, je iz naslednjega leta, ko Merlevede in Schoors (Merlevede & Schoors, 2005) analizirata povezavo med metodo privatizacije (neposredna prodaja najboljšemu ponudniku in posredna prodaja: interni odkupi s strani vodstev ter zaposlenih in vavčerska privatizacija) ter obsegom TNN. Z multivariacijsko analizo, v katero vključita podatke za osem novih članic EU (Češko, Estonijo, Madžarsko, Latvijo, Litvo, Poljsko, Slovaško in Slovenijo), dokažeta signifikanten vpliv neposredne prodaje najboljšemu ponudniku na povečanje obsega TNN. Takega vpliva pri uporabi posredne prodaje ne ugotovita in razmislek nadaljujeta z ugotovitvami, da metode posredne prodaje pomenijo negativno znamenje za potencialne tuje vlagatelje, ki si jih razlagajo kot strah pred prodajo podjetij tujcem. To lahko pripelje do odločitve potencialnih tujih naložbenikov, da ideje o vlaganju (ne zgolj za namene privatizacije državnih podjetij) časovno odložijo ali celo opustijo. Poleg tega lahko uporaba posrednih privatizacijskih metod povzroči, da domači zasebni lastniki onemogočijo prestrukturiranje prevzetega državnega podjetja, kar lahko ponovno privede do tega, da tujci prestavijo ali opustijo naložbene projekte, saj si utegnejo ravnanje domačih lastnikov razlagati kot zavračanje pričakovanih pozitivnih učinkov, ki bi jih utegnili v podjetjih povzročiti morebitni tuji lastniki. Iskanju specifičnih odgovorov na vprašanja našega prispevka najbližja, s kvantitativno analizo podprta, pa je raziskava s konca prejšnjega desetletja, ko avtorja Mukherjee in Suetrong (Mukherjee & Suetrong, 2009) dokažeta povezavo med privatizacijo in obsegom TNN v nova podjetja. V svojem prispevku potrdita dvosmerno vzročno-posledično povezanost med privatizacijo in TNN v nova podjetja: privatizacija spodbuja TNN in možnost za uresničitev TNN v nova podjetja v določeni državi (slednja niti v današnjem času ni povsod v celoti samoumevna, enako pa je veljalo v državah nekdanje vzhodne Evrope vse do konca osemdesetih let) na splošno poveča spodbude za privatizacijo. Zanimiva je tudi njuna razlaga omenjenega pojava, ki ga pojasnita s trditvijo, da lahko nakup domačega podjetja v državni lasti s strani tujega vlagatelja slednji opredeli kot način zmanjšanja konkurence na domačem trgu, s čimer domači trg postane privlačnejši za (nove) naložbe po privatizaciji. Do tega trenutka lahko povzamemo ključno ugotovitev, da obstajajo utemeljeni dokazi v prid trditvi glede pozitivnega vpliva privatizacije na povečanje obsega TNN, tudi zaradi poznejših naložb v novoustanovljena podjetja. 3. Ali je Slovenija privlačen cilj za vhodne tuje neposredne naložbe? Po prikazu vzročno-posledičnih povezav med privatizacijo, TNN v obstoječa in nova podjetja si bomo zastavili drugo pomembno vprašanje, ki nam bo pomagalo pri oblikovanju ciljnega rezultata tega prispevka: ali je Slovenija sploh privlačen cilj za TNN? Pri nikalnem odgovoru namreč nikakršna spremenjena, načelna ali celo večja dejanska odprtost do tujih vlagateljev v državna in zasebna podjetja ne bi imela pravega učinka na rast skupnega obsega TNN. a. Lokacijske determinante TNN Raziskovalci na področju tujih naložb se že vrsto let v veliki meri posvečajo analizam t. i. lokacijskih determinant: dejavnikom, ki vplivajo na odločitve potencialnih vlagateljev pri izbiri geografskih lokacij za uresničitev naložbenega projekta. Poglejmo najprej raziskave, ki so predmet analize omejile na geografsko območje srednje in vzhodne Evrope. Menimo, da je enega izmed najcelovitejših pregledov raziskav lokacijskih determinant za omenjeno regijo podal Lefilleur (Lefilleur, 2008). Ocenjujemo sicer, da bi bilo treba njegov prispevek dopolniti z nekaterimi pomembnimi raziskavami na omenjenem področju, kot na primer: Demekas et alli (Demekas, Horvath, Ribakova, & Wu, 2005), Marinov in Marinova (Marinov & Marinova, 2000), Wang in Swain ( Wang & Swain, 1995) in Woddward et alli (Woodward, Rolfe, Guimaraes, & Doupnik, 1997), vendar njihove ugotovitve vsebinsko ne spreminjajo bistvenih ugotovitev Lefilleurjevega prispevka. Ta v svojem članku oblikuje tri skupine determinant: (1) tiste, ki so deležne soglasja v strokovni literaturi, (2) tiste, glede katerih so mnenja deljena, in (3) premalo preučene. V svojem zaključku relativizira izsledke posameznih raziskav in povzame, da rezultati analiz determinant, ki so omejene zgolj na srednjo in vzhodno Evrope, niso zadosti verodostojna podlaga (neverodostojnost agregatnih podatkov, velike razlike pomenov determinant med t. i. vertikalnimi4 in horizontalnimi5 TNN ter hitre spremembe v strukturi omenjenih tipov TNN) za oblikovanje ugotovitev o regijski signifikativnosti analiziranih lokacijskih determinant. Zaradi tega smo sami opravili analizo nekaterih referenčnih raziskav s tega področja (European Round 4 Vlagatelji zasledujejo izrabo meddržavnih razlik v proizvodnih stroških, kar privede do delne ali celotne delokalizacije proizvodnje. 5 Vlagatelji zasledujejo cilj iskanja novih trgov ter so zaradi njihove oddaljenosti in s tem višjih prevoznih stroškov prisiljeni v gradnjo novih proizvodnih enot v državi oz. regiji novega ciljnega trga. Table of Industrialists, 2000; UNCTAD, 1998, 2007, 2012, 2015), ki se ne omejujejo zgolj na regijo v našem prispevku preučevanih petih držav, in ugotovili, da je smiselno lokacijske determinante TNN, katerih statistična signifikantnost je bila večkrat potrjena z analizo ustreznega vzorca svetovnih gospodarstev in so zato deležne pretežnega soglasja strokovne javnosti, razdeliti v tri skupine: a) velikost trga države prejemnice TNN (izražena s: številom prebivalcev, BDP/prebivalca in rastjo BDP), b) kakovost institucij države prejemnice TNN (izražena s: kakovostjo pravnega sistema, birokratskimi ovirami in stopnjo korupcije), c) makroekonomska in politična stabilnost države prejemnice TNN. Kot edino regijsko (srednja in vzhodna Evropa) specifično determinanto, ki je bila v raziskavah deležna pretežno potrjene signifikantnosti, bomo omenjenim osmim splošnim lokacijskim determinantam dodali še metodo privatizacije. Do tega trenutka smo tako opredelili devet lokacijskih determinant, ki jih bomo uporabili pri analizi privlačnosti Slovenije za TNN. Kvantitativna analiza treh determinant ne povzroča težav (število prebivalcev, BDP/prebivalca in rast BDP), po drugi strani pa je treba za preostale (kakovost pravnega sistema, birokratske ovire, stopnja korupcije, politična stabilnost, makroekonomska stabilnost in metoda privatizacije) najprej izbrati ustrezna merila. Za prve štiri lokacijske determinante bomo uporabili t. i. governance indicators (Kaufmann, Kraay, & Zoido, 1999), ki jih objavlja Svetovna banka in katerih uporabniki so, kot zapišeta Oman in Arndt (Oman & Arndt, 2010), kljub številnim kritikam in pomislekom tudi mednarodni vlagatelji, ki prihajajo iz držav OECD, državne in mednarodne podporne organizacije, raziskovalci ter novinarji. V našo analizo bomo tako vključili te kazalnike (v oklepajih so navedene pripadajoče determinante, ki jih posamezni kazalniki merijo): CCI-Corruption Control Index (stopnja korupcije), RLI-Rule of Law Index (kakovost pravnega sistema), GEI-Government Effectiveness Index (birokratske ovire) in PSAV-Political Stability and Absence of Violence Index (politična stabilnost). Kot merilo determinante makroekonomska stabilnost bomo uporabili primerjavo ravni ključnega makroekonomskega agregata: BDP, in sicer njegov obseg za leto 2014 v primerjavi z 2007 – zadnjim celim predkriznim letom. Višji indeks in s tem boljši rezultat zadnjega merila pomeni, da posamezna država ni utrpela večjega padca BDP med krizo, ali pa ga je v zadnjih letih že uspešno nadomestila s ponovno rastjo, kar oboje kaže na raven makroekonomske stabilnosti države. Pri analizi metode primarne (oz. prvega vala) privatizacije, ki se je v vseh petih primerjanih državah začela v prvi polovici devetdesetih let, bomo slednjo ocenjevali glede na njen odnos do potencialnih vlagateljev, tj.: nevtralna do vseh (privatizacijska metoda: neposredna prodaja najboljšemu ponudniku) oz. de facto prioriteta domačim vlagateljem (privatizacijska metoda je bila t. i. posredna prodaja: interni odkupi s strani vodstev in zaposlenih ter vavčerska distribucija). Države, v katerih sta bili različici posredne prodaje, interni odkupi in vavčerska distribucija prebivalstvu, primarni metodi privatizacije, bodo ovrednotene kot tiste, v katerih je bila prednost pri privatizaciji de facto omogočena domačim pred tujimi vlagatelji. Države, v katerih je bila neposredna prodaja najboljšim ponudnikom v kombinaciji z vavčersko distribucijo ali interno prodajo lastniških deležev (kot dopolnilnima metodama) primarna metoda privatizacije, pa bodo ovrednotene kot tiste, ki niso dajale prednosti niti domačim niti tujim vlagateljem. Tu je treba opozoriti na neenakost pomena posameznih lokacijskih determinant oz. njihovih kazalnikov. Že osnovno razlikovanje posameznih tipov tujih neposrednih naložb, kjer v raziskovalne namene zelo pogosto uporabljamo t. i. OLI paradigmo (Dunning, 1977), pojasnjuje različnost izhodiščnih motivov tujih naložbenikov. Kot npr. za primer Japonske zapišeta Fukao in Wei (Fukao & Wei, 2008), je najpomembnejša lokacijska determinanta za horizontalne TNN velik trg, medtem ko imajo pri vertikalnih TNN pomembno vlogo stroški dela. Od vseh analiziranih držav v našem prispevku po velikosti trga izrazito izstopa le Poljska (pomembno dejstvo za horizontalne TNN). Hkrati lokacijske determinante stroški dela iz argumentiranih razlogov nismo vključili v našo primerjalno analizo. Zato ocenjujemo, da je v analizirani regiji petih držav z rastočim obsegom vertikalnih TNN, oziroma kot v poročilu navaja UNCTAD (UNCTAD, 1998), TNN, usmerjenih v iskanje učinkovitosti (efficiency-seeking), pomen posameznih v analizo vključenih lokacijskih determinant sicer različen, a med posameznimi državami vendarle dovolj podoben, da jih lahko brez uporabe različnih ponderjev vplivnosti enakovredno uporabimo za celotno regijo. Rezultate vseh devetih navedenih determinant oz. njihovih meril bomo predstavili za Slovenijo in jih primerjali s štirimi državami srednje Evrope, ki so (ali pa bi lahko bile) zaradi geografske bližine, splošne družbenoekonomske razvitosti, podobnosti zgodovinskega razvoja in predvsem izrazite usmerjenosti v privabljanje tujih naložb najustreznejša primerjava: Madžarska, Slovaška, Češka in Poljska. Omenjeni izračuni so predstavljeni v tabeli 1 (Rezultati meril lokacijskih determinant in rangi držav) in utegnejo biti za marsikoga nekoliko presenetljivi. Kajti, če tako v strokovni, pa tudi širši mednarodni javnosti veljajo države Višegrajske skupine kot zgled uspešnega privabljanja tujih naložb (v nasprotju s Slovenijo), prikazani rezultati kažejo, da se Slovenija vsaj v Tabela 1: Rezultati meril lokacijskih determinant in rangi držav DRžAVE Slovenija Madžarska Poljska Češka Slovaška LOKACIJSKE DETERMINANTE – MERILA število prebivalcev (mio., konec 2014) 2,0 9,9 38,0 10,5 5,4 Rang 5 3 1 2 4 BDP/prebivalca (PPP, 2014, EU-28 = 100) 83 68 68 84 76 Rang 2 4 4 1 3 rast BDP (%, 2014) 3,0 3,6 3,4 2,0 2,4 Rang 3 1 2 5 4 CCI-Corruption Control Index (2014) 0,69 0,13 0,59 0,32 0,12 Rang 1 4 2 3 5 RLI-Rule of Law Index (2014) 0,98 0,50 0,82 1,14 0,47 Rang 2 4 3 1 5 GEI-Government Effectiveness Index (2014) 1,01 0,53 0,82 1,02 0,87 Rang 2 5 4 1 3 PSAV-Political Stability and Absence of Violence Index (2014) 0,79 0,70 0,87 0,97 1,02 Rang 4 5 3 2 1 BDP, tekoče cene, indeks 2014/2007 103,0 98,9 127,8 108,8 116,0 Rang 4 5 1 3 2 metoda primarne privatizacije (prednost domači lastnini = 2, ni prednosti = 1) 2 1 1 1 1 POVPREČEN RANG 2,6 3,4 2,2 2,0 3,0 Vir: Eurostat (2015). Najdeno na naslovu: http://ec.europa.eu/eurostat/ Svetovna banka (2015). Najdeno na naslovu: http://info.worldbank.org/governance/wgi/index.asp. analiziranem časovnem obdobju pravzaprav postavlja ob bok vsem štirim državam, ko je govor o splošni privlačnosti (za potrebe našega prispevka jo bomo poimenovali primarna naložbena privlačnost6) države kot naložbene destinacije. Razen determinante število prebivalstva, pri kateri je zaradi objektivnih razlogov Slovenija na zadnjem mestu med primerjanimi državami, se pri nobeni od drugih determinant in njihovih meril ni uvrstila na zadnje mesto, pri determinanti korupcija je celo najbolje uvrščena med vsemi petimi državami. S povprečnim rangom 2,6 se Slovenija uvršča prav na 6 Opredelili jo bomo kot posledico celote komunikacijskih aktivnosti predstavnikov državnih in paradržavnih institucij ter uradnih podatkov in informacij, objavljenih v javno dostopnih medijih, kar vpliva na primarni (širši) izbor države kot možne naložbene destinacije s strani sredino, sicer za Češko (2,0) in Poljsko (2,2),vendar pred Slovaško (3,0) in Madžarsko (3,4). Toliko bolj ta uvrstitev velja, če v primerjavi ne upoštevamo determinante privatizacija, ki upošteva metode privatizacije v prvem privatizacijskem valu državnega premoženja iz devetdesetih let, kar v tem trenutku zagotovo ni več splošnoveljavno merilo privlačnosti posamezne države za privabljanje TNN s privatizacijo države lastnine. Po drugi strani pa narodnogospodarski pomen (npr. delež ustvarjenega BDP) podjetij v državni lasti, ki je med primerjanimi državami v tem trenutku največji prav v Sloveniji, zagotavlja aktualno naložbeno možnost za tuje vlagatelje, in to v razmerah, ko formalno dajanje prednosti pri privatizaciji domačim vlagateljem pred tujimi praktično ni več možno. potencialnih vlagateljev. b. Kaj pa dejansko stanje TNN v Sloveniji? Poglejmo zdaj, kakšna je primerjava med omenjenimi rezultati in dejanskim stanjem tujih neposrednih naložb v vseh petih analiziranih državah. Rezultati dveh najpogosteje uporabljanih meril obsega TNN v gospodarstvu posamezne države (obseg stanja vhodnih TNN na prebivalca in delež stanja vhodnih TNN v primerjavi z BDP) kažejo na velik zaostanek Slovenije za vsemi državami Višegrajske skupine. Kot je razvidno tudi iz grafa 1 (Gibanje stanja TNN na prebivalca v obdobju 1993–2014), ta ni največji pri primerjavi kazalnika obseg TNN/prebivalca, saj je Slovenija po podatkih UNCTAD-a7 za Poljsko, ki ima drugi najnižji rezultat, konec leta 2014 zaostajala le za malenkost, za povprečjem vseh štirih držav Višegrajske skupine pa dobro tretjino. Prava razsežnost zaostanka se pokaže ob primerjavi drugega kazalnika, ki ga ponazarja graf 2 (Gibanje stanja TNN kot deleža v BDP v obdobju 1993– 2014). Po podatkih UNCTAD-a je pri tem kazalniku Slovenija s 25,8-odstotnim deležem leta 2014 zaostajala za Poljsko (drugi najnižji delež med analiziranimi državami: 44,8-odstoten) že 19 odstotnih točk, za povprečjem deležev vseh štirih držav Višegrajske skupine že dobrih 55 odstotkov, indeks rezultata Madžarske (71,7 odstotka) v primerjavi s Slovenskim pa je znašal kar 278. Iz grafa je prav tako razvidno, da se je opisani zaostanek Slovenije začel povečevati ob koncu devetdesetih let in od takrat stalno narašča. Slika 1: Gibanje stanja TNN na prebivalca v obdobju 1993–2014 (USD) 14.000 12.000 10.000 8.000 6.000 4.000 2.000 0 1993 1996 1999 2002 2005 2008 2011 2014 Češka Madžarska Slovaška Poljska Slovenija Vir: UNCTAD (2016). Najdeno na naslovu: http://unctadstat.unctad.org/ wds/TableViewer/tableView.aspx?ReportId=96740. Dosegljivo na: http://unctadstat.unctad.org/wds/TableViewer/ tableView.aspx?ReportId=96740. Slika 2: Gibanje stanja TNN kot deleža v BDP v obdobju 1993–2014 (odstotki) 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 1993 1996 1999 2002 2005 2008 2011 2014 Madžarska Češka Slovaška Poljska Slovenija Vir: UNCTAD (2016). Najdeno na naslovu: http://unctadstat.unctad.org/ wds/TableViewer/tableView.aspx?ReportId=96740. Poskušajmo pojasniti očitno neskladje med rezultati prvega dela analize, ki kažejo, da v t. i. primarni naložbeni privlačnosti države za TNN, ki smo jo ovrednotili z merili izbranih lokacijskih determinant, Slovenija ne zaostaja za drugimi v primerjavo vključenimi državami oz. se uvršča prav v njihovo povprečje. Po drugi strani pa dejansko stanje obsega vhodnih TNN v posameznih državah, izraženo z dvema najpogosteje uporabljenima kazalnikoma, kaže na veliko neskladje med Slovenijo in drugimi primerjanimi državami. Naše razmišljanje gre najprej v smeri, da še vedno verjamemo, da je primarna naložbena privlačnost Slovenije, kot smo jo poimenovali, razmeroma velika, tudi v primerjavi z omenjenimi državami srednje Evrope. Tudi zaradi odprave mej v EU se je zmanjšal pomen velikosti posameznega državnega trga in danes vse bolj govorimo o Evropi regij. Z učinkovitim čezmejnim, medregijskim povezovanjem lahko Slovenija postane lokalni hub za prenekatero poslovno dejavnost (npr. napovedi multinacionalke DHL ali pa novega upravljavca osrednjega letališča, podjetja Fraport, so že obetajoče), pri kateri je celovita učinkovitost poslovanja (in ne zgolj omejen vidik stroškov dela), kombinirana s strateško zanimivo geografsko lego, ključni dejavnik pri odločitvah za naložbe. Tudi zaradi teh razlogov potencialni tuji vlagatelji še vedno redno spremljajo naložbene priložnosti v Sloveniji, tako tiste v obliki nakupa državnih podjetij kot priložnosti novih naložb, kjer pa se Slovenija kot država največkrat pojavlja v skupini večjega števila konkurenčnih geografskih lokacij. Avtor tega prispevka je bil v zadnjih petnajstih letih tudi sam neposredno vključen v večje število predinvesticijskih svetovalnih analiz za potencialne tuje vlagatelje, ki so med možne lokacije novih vlaganj v prvih fazah oblikovanja širšega seznama evropskih lokacij (t. i. long-list) praviloma vedno vključevale tudi Slovenijo. Žal pa v postopku oženja izbire na krajši seznam (short­list) možnih lokacij Slovenija praviloma izgublja kot naložbena lokacija. Izbori dejanskih lokacij se pogosto končajo z izbiro ene izmed držav srednje Evrope, ki so tudi predmet naše primerjalne analize, velikokrat pa se omenja tudi Portugalska. Kot kažejo javno dostopni podatki, v zadnjih nekaj letih kot potencialne cilje tujih vlagateljev, konkurenčne Sloveniji, zasledimo tudi nekatere države jugovzhodne Evrope, najpogosteje Romunijo in Bolgarijo, ki vse učinkoviteje izkoriščata članstvo v Evropski uniji, in razumno je predvideti, da jima bo kmalu v večjem obsegu sledila tudi Hrvaška. V nekoliko daljšem obdobju, morda celo pred njihovim vstopom v EU, pa enako velja za Srbijo, Makedonijo, Črno goro, Kosovo ter Bosno in Hercegovino. Razlogi za neizbor Slovenije kot lokacije za TNN v nova podjetja se sicer ponavljajo že vrsto let in tudi po lastnih izkušnjah z anketiranjem potencialnih tujih vlagateljev bi navedli predvsem največkrat slišane, ki opredeljujejo, kot jo bomo poimenovali, sekundarno naložbeno privlačnost8 naše države: neučinkovit pravni sistem (predvsem dolgotrajno odločanje sodišč v gospodarskih sporih); previsoke cene zazidljivih zemljišč in njihove komunalne opreme (skupaj s predolgimi roki za izvedbo gradbenih del za njeno zagotovitev); nekompetentnost pristojnih sogovornikov na lokalni ravni; splošno poslovno nepripravljenost konkretnih podjetij (in ponovno nekompetentnost sogovornikov: lastnikov in vodstev podjetij), ki vabijo tuje prevzemnike oz. partnerje. Pogosto navedena ovira je tudi splošna negativna klima javnosti do tujih vlagateljev,9 s katero (ter njenimi vsakodnevnimi posledicami pri delovanju in vodenju poslovanja podjetja) tuje vlagatelje največkrat seznanjajo predstavniki njihovih uradnih institucij v Sloveniji ali pa kar kolegi – tuji uslužbenci slovenskih podjetij v tuji lasti. Konec koncev ne gre prezreti dejstva, da (tuji) naložbeniki ne vlagajo sredstev v „državo“, temveč praviloma v nosilce gospodarske dejavnosti – podjetja, obstoječa ali novoustanovljena. Iz predstavljene analize in osebnih poslovnih izkušenj tako lahko zapišemo oceno, da je danes Slovenija zagotovo (še vedno) zanimiva lokacija za tuje naložbe, predvsem v obstoječa podjetja. V tem trenutku to še posebej velja za iskanje priložnosti tujih vlagateljev v prevzemih zasebnih podjetij v težavah, pa tudi v 8 Opredelili jo bomo kot posledico odločitev potencialnih vlagateljev, ki jih ti sprejemajo predvsem na podlagi neposrednih stikov s predstavniki države, lokalnih skupnosti, prodajalci deležev v podjetjih, odgovornih oseb v podjetjih - naložbenih tarčah, predstavniki gospodarskih enot v tuji lasti ter lokalnimi uradnimi predstavniki njihove države, kar vse skupaj vpliva na ožji (oz. dejanski) izbor države oz. gospodarske enote kot možne naložbene destinacije s strani potencialnih vlagateljev. 9 Na to temo priporočamo v branje članek: Jaklič, A., Kunčič, A. in Burger, A. (2011). Javnost in tuje neposredne investicije. Javnost – The Public,18, 23–44. možnostih udeležbe v privatizaciji sicer omejenega števila državnih podjetij, kjer imajo za obe omenjeni skupini naložb tudi znane sogovornike (DUTB – Družba za upravljanje terjatev bank in SDH – Slovenski državni holding), pri katerih je možno razmeroma hitro preveriti večje število potencialno zanimivih naložbenih priložnosti. 4. Sklepne ugotovitve Cilj našega prispevka je bil najprej prikazati povezavo med omejevanjem privatizacije državnega premoženja in njenim negativnim vplivom na obseg TNN v Sloveniji s poudarkom na novih tujih naložbah. Izhajajoč iz navedenega cilja, smo v prvem delu našega prispevka prikazali izsledke nekaterih referenčnih mednarodnih raziskav s področja povezav med privatizacijo in obsegom TNN. Vse predstavljene raziskave enoznačno potrjujejo pozitiven vpliv privatizacije na obseg TNN. Večina avtorjev, ki smo jih navedli, tudi izrecno potrdi pojav, da se sredstva, ki jih tuji naložbeniki vlagajo v nakup državnih podjetij, pozneje povečajo še za dodaten obseg naložb, tokrat v nove naložbe kot dodatna vlaganja v že kupljena državna podjetja, ki imajo naložbene potenciale, ali pa v novoustanovljena podjetja, tudi s strani vlagateljev, ki niso sodelovali pri privatizaciji, saj je uspešno izpeljana privatizacija eden od glavnih spodbujevalcev za priliv TNN v posamezno državo. Nasprotno pa je v povezavi s potencialnimi prilivi TNN potrjen tudi negativen vpliv izbire privatizacijskih metod, ki dajejo prednost domačim pred tujimi vlagatelji (Merlevede & Schoors, 2005). V teh primerih lahko tuji vlagatelji prestavijo ali celo prekličejo svoje naložbene projekte, saj dajaje prednosti domačim vlagateljem razumejo kot negativno znamenje za svojo udeležbo v privatizacijskem postopku, posledično pa tudi kot nezaželenost svojih lastniških deležev v podjetjih države – potencialne prejemnice tujih naložb. Zdi se, da je ta, za tuje vlagatelje omejevalen del aktivnosti slovenska politika že v prvem obdobju po osamosvojitvi »učinkovito« opravila, in to predvsem z izborom tujim vlagateljem izrazito nenaklonjenih privatizacijskih metod. Pod krinko ravnanja v skladu z, predvsem v zadnjem obdobju, zlorabljenim pojmom nacionalni interes, je kombinacija vavčerske distribucije in internih odkupov odvrnila ne le tisti del tujih naložbenikov, ki jih je zanimalo slovensko premoženje v državni lasti, temveč, kot smo v prispevku pojasnili, tudi tisti dodaten del potencialnih naložbenikov, ki bi prav zaradi pozitivnih mednarodnih znamenj o dobrodošlici tujih naložbenikov, oblikovanih na podlagi enakopravnih možnosti v procesu privatizacije, pričakovano vlagali v slovenska novoustanovljena podjetja, pa tega niso storili. V drugem delu našega prispevka smo želeli odgovoriti na vprašanje, ali je Slovenija v tem trenutku sploh zaželena destinacija za vhodne TNN. Odgovor je pritrdilen in po našem mnenju je rang naložbene privlačnosti Slovenije v primerjavi z izbranimi državami srednje Evrope popolnoma konkurenčen. Ker je bila načelna privlačnost Slovenije za vhodne TNN v izrazitem nasprotju z dejanskim stanjem obsega TNN v Sloveniji, merjenim z obsegom stanja vhodnih TNN na prebivalca in deležem stanja vhodnih TNN v BDP, smo raziskovali naprej in poskušali omenjeno nasprotje pojasniti. To smo naredili z vsebinskim razlikovanjem med t. i. primarno in sekundarno naložbeno privlačnostjo države. Pri slednji namreč potencialni tuji vlagatelji neposredno komunicirajo z odločevalci ali pa s sogovorniki, katerih prepričljivost argumentov o naložbeni privlačnosti je za uresničitev naložbenega projekta ključna. Tudi na podlagi naših lastnih poslovnih izkušenj s potencialnimi tujimi vlagatelji smo zapisali, da se večina negativnih odzivov in posledično opuščenih naložbenih projektov dogaja na omenjeni sekundarni ravni. Niti naložbene spodbude, ki jih obljublja država in ki so že po svoji naravi časovno in/ali finančno omejene, niso zadosten razlog, zaradi katerega bi se potencialen tuji naložbenik odločil za obsežnejšo, dolgoročno zastavljeno naložbo v nekonkurenčno okolje. Nekaj najpogosteje zaznanih primerjanih dejavnikov med načelnimi, oglaševanimi obljubami, ki jih slišijo potencialni tuji naložbeniki, in realno sliko, ki jo doživijo v dejanskih stikih s predstavniki slovenskega političnega in gospodarskega okolja, predstavljamo v tabeli 2 (Primeri razlik med oglaševano in izkušeno naložbeno privlačnostjo Slovenije). Še tako lepo oglaševana makroekonomska slika države kot potencialne naložbene destinacije, podkrepljena z obiski političnih delegacij v najmočnejši sestavi, oglasi v najuglednejših svetovnih medijih, udeležbo na specializiranih naložbenih dogodkih v tujini ipd., enostavno izgubi svoj pomen, ko se potencialni tuji vlagatelj pri dejanskem komuniciranju s slovenskimi sogovorniki in poslovnimi partnerji počuti nezaželenega ali pa ima slab občutek zaradi zaznane nekompetentnosti lokalnih odločevalcev, previsokih cen komunalno opremljenih zazidljivih zemljišč, predolgih rokov za pridobivanje različnih birokratskih dovoljenj, povezanih z izvedbo naložbenega projekta, neučinkovitega (gospodarsko)pravnega sistema … Če torej strnemo ključni ugotovitvi iz prvega in drugega dela našega prispevka, bi lahko z enim stavkom zapisali, da je Slovenija v tem trenutku (še vedno) potencialno zanimiva za tuje naložbe. Tako tiste, ki bi jih bilo mogoče uresničiti z ambicioznim in odločnim programom privatizacije (ki ga dejansko še ni na vidiku), kot tiste nove tuje naložbe, pri katerih bi naložbeniki usmerili sredstva npr. v izrabo kombinacije strateške geografske lege Slovenije in celovite učinkovitosti slovenskega poslovnega okolja, kjer je najbolj izobražena delovna sila še vedno relativno cenejša od primerljive v razvitih državah zahodnega sveta. Po drugi strani pa vsako nadaljnje onemogočanje, oteževanje ali prestavljanje odločne privatizacije pomeni ne samo izgubo tistega dela TNN, ki bi jih tuja podjetja vložila v prevzeta slovenska podjetja v državni lasti, temveč dodatno tudi izgubo ali vsaj časovno prestavitev izvedbe potencialnih novih, dodatnih tujih naložb, ki so v tem trenutku brez dvoma eden od dveh (poleg evropskih Tabela 2: Primeri razlik med oglaševano in izkušeno naložbeno privlačnostjo Slovenije Oglaševana naložbena privlačnost1 Izkušena naložbena privlačnost2 Izobražena delovna sila. Pogosto pomanjkanje najbolj izobraženih in usposobljenih profilov, predvsem v podjetjih zunaj gosteje naseljenih območij. Prilagodljivost podjetij. Toga zakonodaja, predvsem na področju delovnih razmerij. Naložbene spodbude. Omejene s pravili na ravni EU, vsaj podobne tujim naložbenikom ponujajo konkurenčne destinacije, tudi države Višegrajske skupine. Nizek davek na dobiček podjetij. Visoke stopnje obdavčitve plač, predvsem najbolj izobražene delovne sile. Naložbene davčne olajšave. Največkrat ne odtehtajo visokih zagonskih stroškov, povezanih npr. z nakupom dragih komunalno opremljenih zemljišč in poslovnih prostorov. Rast dodane vrednosti na zaposlenega v zadnjih letih. Še vedno bistveno nižja od ravni razvitih zahodnih držav. Strateška geografska lega z vidika prevoza. Solidna cestna in letalska povezljivost, a pretočnost in povprečna hitrost železniškega prevoza iz 19. stoletja. Hitra registracija novoustanovljenega podjetja. Takojšnja obremenitev s časovno in stroškovno potratnimi upravnimi postopki. Vir: 1 Invest Slovenia: http://www.investslovenia.org/why-slovenia/. 2 Osebne izkušnje avtorja, pridobljene na podlagi poslovnega sodelovanja in anketiranja tujih naložbenikov. sredstev) ključnih virov financiranja novega razvojnega cikla naše države. Resni strateški in operativni ukrepi vladajoče politike pri vzpostavitvi ambiciozneje zastavljene privatizacije državnega premoženja, pa tudi odprava opisanih razlogov za izogibanje potencialnih vlagateljev na lokalni oz. podjetniški ravni lahko stanje skupnega obsega TNN razmeroma hitro dvignejo na višjo raven, primerljivo z omenjanimi „najboljšimi učenci» iz srednje Evrope. Obratno pa bi lahko nadaljevanje de facto oviranja privatizacije državnega premoženja in prodaje tistih zasebnih podjetij v težavah, katerih zaseženi deleži so v lasti bank, ki jih nadzoruje država, zavarovalnic in paradržavnih ustanov, kmalu še bolj boleče pokazalo na eno izmed ključnih težav slovenskega gospodarstva, ki se vleče že celo vrsto let: majhno število naložbenih projektov in nizek vrednostni obseg TNN v novoustanovljena podjetja. Naj na koncu zapišemo po naši oceni najpomembnejše sporočilo prispevka, ki bi ga morali zagovorniki odločne privatizacije v javnosti vedno znova ponavljati, še posebej, ko se srečajo z njenimi nasprotniki, ki se predstavljajo kot branilci t. i. „nacionalnega interesa“: nasprotovanje odločni privatizaciji slovenskega državnega premoženja onemogoča polno izrabo razvojnih potencialov Slovenije in je za splošno blaginjo prebivalcev države neposredno škodljivo početje. Tako zaradi preprečevanja priliva finančnih sredstev iz privatizacije kot tudi zaradi utemeljeno pričakovanih posledičnih dodatnih tujih naložb, tudi v novoustanovljena podjetja, ki bi bila vsaj delno tudi posledica uspešne privatizacije. Zdi se, da je pretežno družbeno soglasje o pravkar zapisanem stališču temeljni pogoj za vzpostavitev razmer, v katerih si bodo najpomembnejši odločevalci na vseh ravneh gospodarskega in političnega življenja v Sloveniji končno zastavili po našem mnenju ključno vprašanje sedanjega trenutka, ki je povezano s tujimi naložbami v Sloveniji. To vprašanje namreč ni, kaj in kako storiti, da bomo pritegnili več tujih naložb, temveč kako relativizirati splošen družbeni vpliv in omejiti dejansko moč odločanja tistih posameznikov, ki si odločne privatizacije in večjega obsega tujih naložb v Sloveniji enostavno ne želijo zaradi razlogov, ki so povezani z njihovimi lastnimi, pogosto sicer z zlorabo ideološke argumentacije zamegljenimi, a v zadnji konsekvenci vedno izrazito ekonomskimi cilji. Literatura in viri Bod, P. .. (1998). The social and economic legacies of direct capital inflows: the case of Hungary. The Political Economy of Transition in Central and Eastern Europe: The Light (S) at the End of the Tunnel, Ashgate: Brookfield, 13–44. Calder.n, C., Loayza, N., & Servén, L. (2004). Greenfield foreign direct investment and mergers and acquisitions: feedback and macroeconomic effects. World Bank Policy Research Working Paper 3192. Demekas, D. G., Horvath, B., Ribakova, E., & Wu, Y. (2005). Foreign direct investment in Southeastern Europe: how (and how much) can policies help? Working Paper No. 05/110, International Monetary Fund (IMF), European Department, Washington, USA. Dunning, J. H. (1977). Trade, location of economic activity and the {MNE}: {A} search for an eclectic approach. Springer. European Round Table of Industrialists. (2000). Improved Investment Conditions Third Survey on Improvements in Conditions for Investment in the Developing World. Brussels: ERT. Fukao, K., & Wei, Y. (2008). How do the location determinants of vertical {FDI} and horizontal {FDI} differ? Hi-Stat Discussion Paper Series, (233). Kalotay, K., & Hunya, G. (2000). Privatization and FDI in Central and Eastern Europe. Transnational Corporations, 9(1), 39–66. Kaufmann, D., Kraay, A., & Zoido, P. (1999). Aggregating governance indicators. World Bank Policy Research Working Paper, (2195). Jaklič, A., Kunčič, A., in Burger, A. (2011). Javnost in tuje neposredne investicije. Javnost – The Public,18, 23–44. Lefilleur, J. (2008). Déterminants des investissements directs étrangers en Europe centrale et orientale Un bilan de la transition. Revue D’études Comparatives Est-Ouest, 39(2), 201–238. Marinov, M. A., & Marinova, S. T. (2000). Foreign direct investment motives and marketing strategies in Central and Eastern Europe. Journal of East-West Business, 5(1­2), 25–55. Merlevede, B., & Schoors, K. J. (2005). How to catch foreign fish? FDI and privatization in EU accession countries. Working Papers of Faculty of Economics and Business Administration, Ghent University Belgium. Mukherjee, A., & Suetrong, K. (2009). Privatization, strategic foreign direct investment and host-country welfare. European Economic Review, 53(7), 775–785. Oman, C. P., & Arndt, C. (2010). Measuring Governance. OECD Development Centre Policy Briefs, No, 39. UNCTAD. (1998). Investment Report 1998 in the world, trends and determinants. UNITED Nations, Geneva. UNCTAD (2007). Worldwide Survey of Foreign Affiliates. UNITED Nations, Geneva. UNCTAD (2012). Towards a New Generation of Investment Policies. UNITED Nations, Geneva. UNCTAD (2015). Reforming International Investment Governance. UNITED Nations, Geneva. Wang, Z. Q., & Swain, N. J. (1995). The determinants of foreign direct investment in transforming economies: Empirical evidence from Hungary and China. Weltwirtschaftliches Archiv, 131(2), 359–382. Woodward, D., Rolfe, R., Guimaraes, P., & Doupnik, T. (1997). Taxation and the location of foreign direct investment in central Europe. University of Southern Carolina Working Paper. MODEL SPREJETOSTI INFORMACIJSKEGA SISTEMA IPP V JAVNI UPRAVI Gabriela Weiss Živič, Urad Republike Slovenije za makroekonomske analize in razvoj, Ljubljana JEL: M150 UDK 351.711 Povzetek Proces sprejemanja predpisov je kompleksen, saj v njem sodelujejo različni deležniki (ministrstva, občine, primarni uporabniki, strokovna in širša javnost), sledi zakonsko predpisanim postopkom in pokriva različna področja. Informacijska podpora procesu sprejemanja predpisov v državni upravi je bila zato nujna. Informacijska podpora postopku priprave predpisov (v nadaljevanju IPP) je informacijski sistem, ki zagotavlja enotno programsko podporo pri pripravi predpisov. Sama uvedba IPP še ne zagotavlja tudi sprejetosti tega informacijskega sistema, ki je odvisna od poznavanja, zaznane uporabne vrednosti in enostavnosti uporabe ter drugih dejavnikov. V prispevku analiziramo sprejetost IPP na podlagi modela sistemske dinamike, ki temelji na teoriji modela TAM in D&M modela uspešnosti IS. V ta namen smo razvili vprašalnik, ga razdelili uporabnikom sistema in na podlagi mnenj 74 anketirancev pojasnili dinamične povezave med glavnimi elementi modela. Spoznanja raziskave prispevajo k razumevanju IPP in omogočajo analizo vpliva različnih scenarijev na uspešnost uporabe sistema v praksi. Prispevek je namenjen predvsem tistim, ki uvajajo IS. Predvidevamo, da jim bo raziskava pomagala razjasniti, kateri glavni dejavniki in vzročne povezave prevladujejo pri uvedbi IS. Ključne besede: informacijski sistem, model sprejetosti, model uspešnosti, sistemska dinamika, IPP Abstract The process of adopting regulations is complex since it requires the participation of various stakeholders (ministries, municipalities, users, and the general public), follows statutory procedures and covers various processes. It was therefore necessary to provide information support to the process of adopting regulations in the public administration. Information support processes for drafting regulations (IPP) is an information system that ensures unified software support for the regulation drafting process. However, the introduction of an information system does not in itself ensure its acceptance. The main factors behind increasing acceptance of information systems include better understanding as well as perceived usefulness and ease of use. This paper analyses an individual’s acceptance of the IPP information system using a system dynamics model based on the theories of the TAM and D&M IS success models. For the purpose of this analysis, we developed a questionnaire, distributed it among system users and explained the dynamics between the main elements of the model through the opinions of 74 respondents. The findings of the analysis contribute to a better understanding of the IPP system and enable analysis of the effects of different scenarios on its success in practice. The main target audience is the implementers of IS. We anticipate that they will benefit from gaining an insight into which main factors and causal links are dominated by its introduction. Key words: information system, acceptance model, success model, system dynamics, IPP 1. Uvod Leta 2010 so v javni upravi začeli uvajati informacijski sistem Informacijska podpora postopku priprave predpisov (v nadaljevanju IPP) z jasnim ciljem zagotoviti informacijsko podporo pri pripravi predpisov. Tako so s papirnega prešli na elektronski način poslovanja. Z uporabo IPP pristojni organi na urejen in nadzorovan način pripravljajo predloge besedil zakonov in izvajajo vse druge dejavnosti zakonodajnega postopka. Po navajanju (CVI, 2001) IPP pokriva vse bistvene korake v postopku sprejemanja predpisov (zakonov in podzakonskih aktov, kot so uredbe, pravilniki ipd.), zagotavlja enotno poslovanje na vseh resorjih, ki sodelujejo v postopku priprave in sprejemanja predpisov, ter vključuje vse zainteresirane deležnike že med postopkom nastajanja predpisa. Podprto je tudi elektronsko podpisovanje dokumentov ( Vlada RS, 55. redna seja vlade, 2009). Osnovni cilj uvajanja informacijskih tehnologij oz. informacijskih sistemov v javni upravi je povečati učinkovitost izvajanja poslovnih procesov ali, kot pogosto skrajšano rečemo, produktivnost ali delovno storilnost. Uvedba IPP v javni upravi je bila nujna za izboljšanje kakovosti priprave, sprejemanja in same vsebine predpisov. Hkrati izboljšuje tudi sam postopek priprave predpisov, saj so posamezne faze podrobno določene in tehnologija skrbi za boljšo dokumentiranost in operativno delo različnih uporabnikov. Kljub prednostim IPP obstajajo določene težave pri njegovi sprejetosti in uporabi. Sprejetost in uporaba IT sta ključnega pomena za organizacije in posameznike, saj sta prvi pogoj za izboljšanje produktivnosti v organizacijah ( Venkatesh et al., 2003). Raziskave sprejetosti temeljijo na teorijah in modelih s področja IS, psihologije in sociologije. Modeli so namenjeni predvsem razumevanju in napovedovanju uporabe IT. Posledično je uporaba takih modelov ključnega pomena za ocenitev verjetnosti uporabe in aktivno delovanje na področju izboljšanja sprejetosti, uporabe in uspešnosti IT ( Venkatesh et al., 2003). Ravno problemu sprejetosti IT med uporabniki gre zahvala za zelo veliko število raziskav (Šumak, 2011, Polančič, 2008, Šebljan, 2015). Opredelitev učinkov IT in naložb v IT ter njihovo merjenje so teme obširnih raziskav, izvedenih na praktičnih primerih (Hu in Plant, 2001, Hu in Quan, 2003, Wimble, 2006, Hosman et al., 2008), drugi avtorji pa so razvili teoretične modele za pomoč pri ocenjevanju uspešnosti IT in naložb (Benaroch, 2002, Dutta et al., 2004, Fichman, 2004, Dehning et al., 2005, Silvius, 2006). Wang in Liu (2005) sta uporabila pristop s sistemsko dinamiko, da sta raziskala dinamiko uvajanja IS in ovrednotila uspešnost IS (Šik, 2009). V prispevku bomo predstavili možnosti za pripravo modela za ocenjevanje uspešnosti IS z uporabo modela tehnološke sprejetosti ( TAM) in D&M modela uspešnosti IS. V nadaljevanju so na kratko opisane teoretične osnove modela TAM in razvoj D&M (1992; 2002; 2003) modela uspešnosti IS. Predlagani integrirani model za ocenjevanje uspešnosti IS je zasnovan na modelu TAM in predlogih za posodobitve D&M modela uspešnosti IS. Za prikaz uporabnosti modela za odločevalce v organizacijah smo uporabili princip sistemske dinamike. Glavni namen prispevka je pripraviti priporočila in ne dokazati teorijo na področju upravljanja IS. Z izvedbo raziskave lahko bolje razumemo dinamiko uvajanja IS v organizacijah. Model za raziskavo smo razvili na podlagi splošno znanega modela TAM in D&M modela uspešnosti IS z uporabo sistemske dinamike. Namen gradnje tega modela je določiti ključne spremenljivke, povezane s sprejetostjo IS. Ker sta oba referenčna modela empirično potrjena in ju strokovnjaki pogosto uporabljajo, je verjetno, da so izbrane spremenljivke ključni dejavniki, ki so povezani z dinamiko uvajanja IS. S predlaganim modelom in analizo spletne oblike anketnega vprašalnika bomo ocenili sprejetost in uporabo IPP in pri tem ugotavljali, kateri so najpomembnejši razlogi in motivi za uvedbo novega IS v javni upravi. Analizirali bomo tudi vpliv usposabljanja na sprejetost in uporabo IS. Prispevek je razdeljen na poglavja. V drugem poglavju so opisane teoretične osnove prispevka. V tretjem poglavju je predstavljena metodologija, v četrtem pa izsledki raziskave. V zadnjem poglavju so navedene zaključne ugotovitve. 2. Teoretične osnove Uporabniška sprejetost je nazorna pripravljenost (posameznika ali skupine uporabnikov) uporabiti informacijsko tehnologijo za izvedbo opravila, za katero je ta namenjena (Venkatesh et al., 2003). Za napovedovanje oz. pojasnjevanje sprejetosti tehnologije je najbolj uveljavljen Davisov model tehnološke sprejetosti ( Technology Acceptance Model – TAM), ki je prikazan na sliki 1 (Davis, 1989). TAM je informacijsko sistemska teorija, ki razlaga, kako uporabniki sprejemajo in uporabljajo IT. TAM trdi, da so zunanje spremenljivke osnova za spremljanje vpliva zunanjih dejavnikov na obe glavni notranji prepričanji. To sta zaznana uporabnost (Perceived Usefulness – PU) in zaznana enostavnost uporabe (Perceived Ease of Use – PEOU). Zaznana enostavnost uporabe pa vpliva na zaznano uporabnost čez mejo okvirja zunanjih spremenljivk ( Taylor in Todd, 1995). Ti dve prepričanji vplivata na odnos uporabnikov do uporabe IS. Odnos do redne uporabe vpliva na vedenje namere za uporabo, kar je glavni dejavnik za določitev dejanskih pogojev za rabo sistema, medtem ko zaznana uporabnost vpliva tudi na vedenjske namere, ki kažejo na kasnejši odnos do uporabe ( Taylor in Todd, 1995). Vse ostale spremenljivke (npr. karakteristike sistema in karakteristike posameznika) so obravnavane kot zunanje spremenljivke z neposrednim vplivom na kognitivna konstrukta modela TAM (Polančič, 2008). Model uspešnosti IS (v nadaljevanju D&M model uspešnosti IS) sta predstavila DeLone in McLean leta 1992, ki pravita, da je uspešnost IS tesno povezana z uporabo IT in sprejetostjo IT. Uporabniška sprejetost je nazorna pripravljenost (skupine uporabnikov) uporabiti informacijsko tehnologijo za izvedbo opravila, za katero je ta namenjena (Dillon in Morris 1996). Sprejetost in uporaba IT sta ključnega pomena za organizacije, saj sta prvi pogoj za izboljšanje produktivnosti v organizacijah ( Venkatesh et al., 2003). Raziskave na področju sprejetosti spadajo med najbolj zrela področja IS. Modeli so namenjeni predvsem razumevanju in napovedovanju uporabe IT. Posledično je uporaba takšnih modelov ključnega pomena za ocenitev verjetnosti uporabe in proaktivno delovanje v smislu izboljšanja sprejetosti (acceptance), uporabe in uspešnosti IT ( Venkatesh, Morris, Davis, in Davis, 2003,Polančič, 2008). Glavni namen D&M modela uspešnosti IS je bil »določiti tiste dejavnike, ki prispevajo k boljši uspešnosti IS« (DeLone in McLean 1992, 60). Opredelila sta šest najpomembnejših vrst dejavnikov za ocenjevanje IS: kakovost sistema, kakovost informacij, uporaba, zadovoljstvo posameznika, vpliv na posameznika, vpliv na organizacijo. Deset let po objavi prvotnega modela in na podlagi ocen številnih prispevkov sta DeLone in McLean (2003) predlagala posodobljen model s šestimi povezanimi dimenzijami: (1) kakovost sistema, (2) Slika 1: TAM – Model tehnološke sprejetosti Vir: Davis (1989). kakovost informacij, (3) kakovost storitev, (4) uporaba ali namen, (5) zadovoljstvo uporabnikov, (6) neto koristi. Neto koristi bodo (pozitivno ali negativno) vplivale nazaj na zadovoljstvo uporabnikov in nadaljnjo uporabo IS. Posodobljen D&M model uspešnosti IS je prikazan na sliki 2 (Grublješič, 2013). Na podlagi dejavnikov in povezav med njimi lahko IS ocenjujemo skozi informacijske, sistemske in storitvene kakovosti. Te kakovosti vplivajo na uporabo oz. namen uporabe in zadovoljstvo uporabnikov. Z uporabo IS dosežemo določene koristi, ki bodo (pozitivno ali negativno) vplivale na zadovoljstvo uporabnikov, prihodnjo uporabo in nadaljnji razvoj. Sistemska dinamika (SD) je metoda za ponazoritev, razumevanje in razpravljanje o kompleksnih vprašanjih in problemih. Razvili so jo v petdesetih letih prejšnjega stoletja kot pomoč vodilnim kadrom pri razumevanju industrijskih procesov. Za utemeljitelja velja Jay Forrest z univerze MIT (Massachusetts Institute of Technology). Sistemska dinamika je pristop k boljšemu poznavanju obnašanja kompleksnih sistemov skozi neko časovno obdobje. Ti sistemi so lahko človeška ekonomija, socialna struktura prebivalstva, podnebne spremembe, živčni sistemi, nove tehnologije, telekomunikacije itd. Ukvarja Slika 2: Posodobljen D&M model uspešnosti IS se z notranjimi povratnimi zankami in časovnimi zamiki, ki vplivajo na delovanje celotnega sistema. Sistemska dinamika se od ostalih družboslovnih metod analiziranja kompleksnih sistemov razlikuje ravno po uporabi povratnih zank (feedback loops) ter zaloge in pretoka (stock and flows). V nasprotju z ostalimi metodami, ki proučujejo svet z njegovo delitvijo na majhne koščke, metoda sistemske dinamike obravnava problematiko z vidika celovitosti, medsebojne povezanosti in medsebojne odvisnosti elementov obravnavane problematike. Osnovni gradniki sistemske dinamike so stanja in tokovi, ki zajamejo spremembe stanj, časovne zakasnitve in nelinearnosti (Kljajić, 1994). Lastnosti metodologije, kot so splošna uporabnost, enostavnost komuniciranja, možnost eksplicitne predstavitve fizičnih tokov, naravna sposobnost za modeliranje nelinearnosti in sposobnost popisati obnašanje modela v nekem časovnem obdobju, omogočajo sistemski pristop k razumevanju sistema in celovitemu reševanju problemov. Wang in Liu (2005) sta predstavila pozitivno povratno zanko »prednosti zaradi uporabe IS«, ki je prikazana na sliki 3 in jo razložimo s tem, da bolj ko je prisotna pri uporabnikih navada uporabe IS, bolj so zadovoljni z njim. Posledica tega je, da uporabniki svoja opravila opravljajo uspešneje in učinkoviteje, s tem pa Vir: DeLone in McLean (2003). Slika 3: Zanka prednosti zaradi uporabe IS (prirejeno po Wang in Liu, 2005) Vedenjski namen + + Odnos do uporabe Dejanska uporaba + + Zaznana enostavnost uporabe + + Zadovoljstvo uporabnika Zaznana uporabnost + + + Uspešnost izvedbe opravil Celotna kakovost IS + + Večja pričakovanja Zadovoljstvo + uporabnikov v IS uporabnika Vir: Wang in Liu (2005). naraščajo pričakovanja uporabnikov glede IS. Povečana pričakovanja prisilijo odgovorne, da vlagajo več naporov v izboljšanje kakovosti delov IS, kar vodi v izboljšanje kakovosti celotnega IS. Z izboljševanjem kakovosti IS, se izboljša tudi uporabnost informacij, število servisov in prilagojenost uporabniku, kar vse daje občutek, da je sistem enostavnejši za uporabo in ga bodo uporabniki raje uporabljali, torej bodo pridobljene prednosti uporabe IS (Šik, 2009). 3. Metodologija Za potrebe raziskovalne naloge smo sestavili spletni vprašalnik, ki smo ga po elektronski pošti poslali ciljni skupini. Razdelili smo ga uporabnikom IPP na šestih ministrstvih in v vladni službi. Prejeli smo 74 veljavnih odgovorov. Vprašalnik je bil sestavljen iz dveh delov. V prvem delu so se štiri vprašanja nanašala na demografske lastnosti anketirancev (spol, starost, delovna doba in izobrazba). Drugi del je bil sestavljen iz 25 vprašanj ali trditev, ki so se navezovale na osnovne dimenzije modela TAM in D&M modela uspešnosti IS. Želeli smo preveriti, kako poznavanje procesa, individualne kompetence, usposabljanje in kakovost usposabljanja anketirancev vplivajo na uporabo IS in učinkovitost uporabe IS. Po principu modela TAM smo tvorili konstrukte. Pri raziskavah na področju informacijskih sistemov se po mnenju Strauba (2004) preverjata veljavnost in zanesljivost konstrukta, kar je sicer priporočljivo ni pa nujno potrebno. Zanesljivost merjenja smo preverjali s koeficientom Cronbach ., ki meri notranjo konsistentnost merskega instrumenta in temelji na izračunu varianc in kovarianc med vsemi spremenljivkami, ki merijo isto dejansko spremenljivko (Ferligoj et al., 1995). Vrednosti koeficienta so od 0 do 1 (vrednosti več kot 0,8 označujejo zelo zanesljiv postopek, vrednosti 0,6 ali manj pa nezanesljiv postopek) (Ferligoj et al., 1995). Konstrukte smo sestavili iz določenega števila trditev v anketnem vprašalniku. Konstrukt zaznavanje individualnih kompetenc smo tvorili iz petih trditev, ki so merile lastnosti ali značilnosti anketiranca, ki mu omogočajo, da uspešno izvaja delovne naloge. Konstrukt kakovost usposabljanja smo tvorili iz petih trditev, ki so merile strokovno podporo novo zaposlenim, zadovoljstvo z izvedbo usposabljanja, zadovoljstvo z dolžino usposabljanja, možnost individualnega uvajanja na delovnem mestu in dosežena pričakovanja glede usposabljanja. Konstrukt učinkovitost smo sestavili iz treh trditev, ki so merile učinkovitost uporabe IS po končanem usposabljanju (krajši čas izvedbe opravila, poznavanje vseh tehničnih zmožnosti IS in pravilna uporaba IS). Vsaka anketna trditev je bila merjena s petstopenjsko Likertovo lestvico (od 1 – se popolnoma ne strinjam do 5 – se popolnoma strinjam). Povezanost konstruktov smo merili s Pearsonovim koeficintom korelacije. Vrednost Pearsonovega koeficienta korelacije se lahko nahaja med vrednostima Slika 4: Model sprejetosti IPP v javni upravi Zaznavanje individualnih kompetenc Starost Enostavnost Uporabnost uporabe Izobrazba Učinkovitost Poznavanje procesa Usposabljanje Sprejetost informacijsk ega siste ma IPP Kakovost usposabljanja Uporaba Vir: Lastni prikaz. -1 in 1. Tako vrednost -1 predstavlja popolno negativno povezanost spremenljivk, vrednost 1 pa popolno pozitivno povezanost. Pridobljeni podatki so bili analizirani v programu SPSS. Model za raziskavo je razvit na podlagi splošno znanega modela tehnološke sprejetosti in D&M modela uspešnosti IS z uporabo sistemske dinamike po sistemu, ki sta ga uporabila Wang in Liu (2005) in je prikazan na sliki 4. Model sprejetosti IPP si razlagamo tako: zunanji spremenljivki starost in izobrazba vplivata na enostavnost uporabe (PEOU). Enostavnost uporabe in uporabnost (PU) vplivata na zaznavanje individualnih kompetenc, ki pa vplivajo na poznavanje procesa priprave predpisov. Uporabniki, ki poznajo proces in v njem sodelujejo, bodo uporabljali IPP in se udeležijo usposabljanja za uporabo IS. Udeležba na usposabljanju pa vpliva na zaznano kakovost usposabljanja. Rezultat kakovostnega usposabljanja sta uporaba IS in učinkovitost. Ko se učinkovitost poveča, se povečata tudi enostavnost uporabe in uporabnost IS. Bolj ko so uporabniki zadovoljni s sistemom in usposabljanjem, bolj so prepričani, da je sistem učinkovit in enostaven za uporabo, kar posledično pomeni, da uporabniki še raje uporabljajo sistem, in se torej pridobijo prednosti IS. 4. Izsledki Spletni anketni vprašalnik je izpolnilo 74 anketirancev. Z analizo demografskih vprašanj je bilo ugotovljeno, da je bilo med anketiranci 58 % žensk in 42 % moških. Najvišji odstotek anketirancev, in sicer 47,3 % uvrščamo v starostno skupino od 36 do 45 let, 23 % je starih med 46 in 55 let, 17,6 % med 26 in 35 let, 12,2 % pa je starejših od 56 let. Največ anketirancev ima univerzitetno izobrazbo ali bolonjski magisterij, in sicer kar 70,3 %, 18,9 % ima znanstveni magisterij ali celo doktorat, 9,5 % visoko šolo, 1,4 % pa srednješolsko izobrazbo. Zanesljivost, ki dokazuje ustreznost izbranih spremenljivk za merjenje posameznega konstrukta, je bila izmerjena s koeficientom Cronbach . in je prikazana v tabeli 1. Proučene so bile še korelacije med posameznimi konstrukti, ki so prikazane v tabeli 2. S korelacijsko tabelo smo ugotavljali povezanost med konstrukti teoretičnega modela. Tabela 1: Zanesljivost konstruktov Konstrukt Število merjenih spremenljivk Cronbach . Zaznavanje individualnih kompetenc 5 0,707 Kakovost usposabljanja 4 0,812 Učinkovitost 3 0,843 Vir: Lastni izračuni. Tabela 2: Pearsonova korelacijska tabela med konstrukti Povezanost (Correlations) Starost Izobrazba Enostavnost uporabe Uporaba Poznavanje procesa Uporabnost Zaznavanje individualnihkompetenc Usposabljanje Kakovost usposabljanja Učinkovitost Starost 1 Izobrazba 0,169 1 Enostavnost uporabe 0,341 0,319 1 Uporaba -0,131 -0,113 -0,566 1 Poznavanje procesa 0,018 0,288 0,313 -0,156 1 Uporabnost -0,125 -0,177 -0,371 0,221 -0,055 1 Zaznavanje individualnih kompetenc 0,013 -0,473 -0,514 0,252 -0,300 0,636 1 Usposabljanje -0,287 -0,086 -0,029 0,158 -0,054 0,087 -0,036 1 Kakovost usposabljanja -0,115 -0,336 -0,589 0,551 -0,309 0,485 0,711 -0,029 1 Učinkovitost -0,113 -0,296 -0,516 0,438 -0,272 0,474 0,832 0,058 0,727 1 Vir: Lastni izračuni. V prispevku smo si postavili tri raziskovalna vprašanja: 1. Ali starost in izobrazba vplivata na enostavnost uporabe? 2. Ali zaposleni po strokovnem usposabljanju nimajo več težav z uporabo IS in so pri delu učinkovitejši? 3. Ali je kakovost usposabljanja povezana z enostavnostjo uporabe in uporabnostjo IS? Analizirali smo vpliv starosti in izobrazbe na enostavnost uporabe IPP. Starost zaposlenih smo na podlagi našega vzorca združili v dve skupini. V skupino mlajših zaposlenih smo uvrstili vse zaposlene do starosti 45 let, v skupino starejši smo uvrstili vse starejše od 46 let. Mlajših zaposlenih je 65 % in starejših zaposlenih 35 %. Izkazalo se je, da starost vpliva na enostavnost uporabe, ker med njima obstaja korelacija (tabela 2). Slika 5 kaže, da starejši zaposleni zaznavajo več težav, povezanih z enostavnostjo uporabe. Izobrazbo zaposlenih smo na podlagi našega vzorca združili v dve skupini: nižja in visoka. V skupino nižja izobrazba smo uvrstili zaposlene z doseženo VI. stopnjo izobrazbe (osnovna šola ali manj, poklicna šola (2 ali 3 letna strokovna šola), štiriletna srednja šola, višja šola, visoka šola – prva stopnja). Slika 6 kaže, da je zaposlenih z nižjo izobrazbo zelo malo (11,3 %). Na podlagi opravljenih testov in našega vzorca sklepamo, da sta izobrazba in enostavnost uporabe povezani ter izobrazba vpliva na enostavnost uporabe (tabela 2). Ne moremo pa trditi, da zaposleni z nižjo izobrazbo zaznavajo več težav pri uporabi informacijskega sistema. Na podlagi našega vzorca lahko sklepamo, da v postopku priprave predpisov sodelujejo in uporabljajo IPP v večini zaposleni z visoko izobrazbo. Za odgovor na drugo raziskovalno vprašanje smo preverili povezanost med zaznano kakovostjo usposabljanja, uporabo in učinkovitostjo. V tabeli 2 vidimo, da med njimi obstaja korelacija, iz česar lahko sklepamo, da se z dobro kakovostjo usposabljanja uporabnikov povečuje uporaba IPP. Uporabniki po končanem usposabljanju samostojno uporabljajo IPP. Kakovostno usposabljanje vpliva tudi na učinkovitost uporabe IS. Po končanem usposabljanju uporabniki naloge v IPP opravijo hitreje, ga znajo pravilno uporabljati in poznajo vse njegove tehnične zmožnosti. Za odgovor na tretje raziskovalno vprašanje smo preverili povezanost med zaznano kakovostjo usposabljanja, enostavnostjo uporabe in uporabnostjo IS. V tabeli 2 vidimo, da med njimi obstaja korelacija in je zaznana kakovost usposabljanja povezana z enostavnostjo uporabe in uporabnostjo IS. Tako sklepamo, da pri dobri kakovosti usposabljanja uporabniki zaznajo enostavnost uporabe IPP, kar pomeni, da verjamejo, da bo uporaba IPP enostavna oz. njegova uporaba ne bo zahtevala dodatnih naporov. Po opravljenem kakovostnem usposabljanju uporabniki tudi verjamejo, da bo uporaba IS izboljšala delovno storilnost. Slika 5: Enostavnost uporabe IPP glede na starost zaposlenih ( Vprašanje: Uporaba sistema IPP se mi zdi zapletena.) Slika 6: Enostavnost uporabe glede na izobrazbo zaposlenih ( Vprašanje: Uporaba sistema IPP se mi zdi zapletena.) Vir: Lastni izračuni. 5. Razprava in zaključki V prispevku smo z metodo sistemske dinamike, ki temelji na teoriji modela TAM in D&M modela uspešnosti IS raziskali sprejetost IPP v javni upravi ( Wang in Liu, 2005). Z empirično raziskavo smo dobili podrobnejši vpogled v pomembnost določenih dejavnikov za sprejetost IS. Pokazali smo, da bi z ustreznimi odločitvami glede organizacijskih politik uvajanja informacijskega sistema, kot so usposabljanje in izobraževanje, uvajanje uporabnikov in vključevanje uporabnikov v razvoj sistema, lahko precej izboljšali učinkovitost in uporabo informacijskega sistema oz. zmanjšali tveganje na področju prijaznosti IS do uporabnika (t. i. user friendly zahteva). Povečala bi se pričakovanja uporabnikov do informacijskega sistema, ker bi uporabniki postali aktivni deležniki pri nastajanju – razvoju IS. To bi informacijske strokovnjake spodbudilo, da vložijo več truda v izboljšave kakovosti IS. Boljša kakovost IS, ki izhaja iz uporabniških zahtev in predlogov (treba se je namreč zavedati, da se vsak IS razvija za končne uporabnike), poveča uporabo in izboljša enostavnost uporabe IS. S statistično obdelavo naših podatkov in opisano raziskavo smo podrobneje pojasnili medsebojno povezanost konstruktov in sprejetost IPP. V naši raziskavi je bilo nekaj omejitev, povezanih z velikostjo vzorca, metodami in modeli raziskave, metodami analize rezultatov in subjektivnostjo korespondentov. Vzorčni okvir naše raziskave je bil namenski in omejen na uporabnike IPP v javni upravi, zato izsledkov ni mogoče v celoti posplošiti. Model sprejetosti IS smo oblikovali na osnovi obstoječih raziskav, ki pa imajo svoje omejitve, o katerih ni podrobnih informacij. Empirična raziskava, ki smo jo izvedli, je temeljila na uporabnikih IPP v javni upravi, ki ima specifične lastnosti, zato prav tako ne moremo rezultatov posploševati na celotno populacijo. V javni upravi je uporaba IPP obvezna za zaposlene, ki sodelujejo v postopku priprave predpisov, zato ima usposabljanje uporabnikov veliko vlogo pri sprejetosti in učinkoviti uporabi IPP. Model sprejetosti IPP je pokazal, da lahko z ustreznimi odločitvami glede organizacijskih politik uvajanja IS, kot je usposabljanje uporabnikov, močno vplivajo na učinkovitost in sprejetost IS. Posledično pa učinkovitost in sprejetost vodita v zadovoljstvo uporabnikov pri uporabi IPP. Literatura in viri Cronbach, L. J., in Meehl, P. E. (1955). Construct Validity in Psychological Tests. Psychological Bulletin, Vol. 4, str. 281–302. Cronbach alfa: [URL: http://www.benstat.si/blog/ koeficient-cronbach-alfa]. Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, Vol. 13, No. 3, str. 319–339. DeLone, W. H., in McLean, E. R. (1992). Information systems success: The quest for the dependent variable. Information Systems Research, 3, str. 60–95. DeLone, W. H., in McLean, E. R. (2003). The DeLone and McLean Model of Information Systems Success: A Ten-Year Update. Journal of Management Information Systems, 19(4), 9–30. Dillon, A. in Morris, M. G. 1996, „User acceptance of information technology: Theories and models“. Annual Review of Information Science and Technology, vol. 31, str. 3–32. Ferligoj, A., Leskošek, K. in Kogovšek, T. (1995). Zanesljivost in veljavnost merjenja. Ljubljana: Fakulteta za družbene vede. Gortan, A. (2009). Model prehodnosti študentov klasičnega in e–študija, magistrsko delo, Univerza v Mariboru, Fakulteta za organizacijske vede. Grublješič, T. (2013). Economic and business review, letn. 15. št. 2., str. 5–7. Grublješič, T., in Jaklič, J. (2014). Business Intelligence Acceptance: The prominence of organizational factors. Information Systems Management, Vol. 32, No. 4, str. 300–316. Informacija o projektu informacijske podpore postopkov priprave predpisov [URL: http://www.mju.gov.si/nc/si/ splosno/cns/novica/article/12037/10790/] (20. 1. 2015). Kljajić, M. 1994. Teorija sistemov, Moderna organizacija, Kranj. Mahmood, M. A., Burn, J. M., Gemoets, L. A., in Jacquez, C. (2000). Variables affecting information technology end-user satisfaction: a meta-analysis of the empirical literature. Int. J. Human-Computer Studies, Vol. 52, str. 751–771. Overitelji digitalnih potrdil SIGEN-CA [URL: http://www.sigen-ca.si/predstavitev-SIGEN-CA. php] (20. 1. 2015). Overitelji digitalnih potrdil SIGOV-CA [URL: http://www.sigov-ca.gov.si/predstavitev-SIGOV­CA.php] (20. 1. 2015). Pavliha Marko in Jerman Blažič dr. Borka s soavtorji: Zakon o elektronskem poslovanju in elektronskem podpisu s komentarjem. Ljubljana: GV založba, 2002. str. 222. Podpisna programska oprema proXsign [URL: http://www.si-ca.si/podpisna_proXsign.php] (20. 1. 2015). Podpisna programska oprema proXsign [URL: http://www.si-ca.si/podpisna_proXsign.php] (20. 1. 2015). Projekt informacijske podpore postopkov priprave predpisov- IPP [URL: www.mju.gov.si/...predpisi... predpisi/IPP_predstavitev_-_30.3.2010_.ppt]. Sharp, J. H., 2007. Development, Extension, and Application: A Review of the Technology Acceptance Model. Information Systems Education Journal, 5(9), 1–9. Strategija izobraževanja, usposabljanja in izpopolnjevanja javnih uslužbencev za obdobje 2006– 2008. Strokovni časopis podjetja SRC [URL: http://www.src.si/podjetje/infosrc/arhiv.asp]. Šik, M. (2009). Razvoj modela za podporo odločanju pri planiranju infrastrukture e-poslovanja, magistrsko delo, Univerza v Mariboru, Fakulteta za organizacijske vede. Turk, Ivan. (2002). Pojmovnik uporabniške informatike. Ljubljana: Slovenski inštitut za revizijo. Uredba o pogojih za elektronsko poslovanje in elektronsko podpisovanje, Uradni list RS št. 77/2000. Uredba o spremembah in dopolnitvah uredbe o pogojih za elektronsko poslovanje in elektronsko podpisovanje, Uradni list RS št. 2/2001. Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., in Davis, F. D. 2003. User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly. Vol. 27, No. 3, str. 425–478. VLADA RS, 55. redna seja vlade. (2009). Informacija o projektu informacijske podpore postopkov priprave predpisov – IPP [URL: http://www.vlada.si/si/delo_ vlade/seje_vlade/dnevni_redi/dnevni_redi/article/55_ redna_seja_vlade_rs_dne_19_novembra_2009_6178/] (20. 1. 2015). Wang, W. T., in Liu, C. Y. (2005). The Application of the Technology Acceptance Model: A New Way to Evaluate Information System Success. In J. D. Sterman (ed.), N. P. Repenning (ed.), R. S. Langer (ed.), J. I. Rowe (ed.), & J. M. Yanni (ed.) Proceedings of the 23th International Conference of the System Dynamics Society. Albany: System Dynamics Society. Wikipedia – The Free Encyclopedia [URL: https://sl.wikipedia.org/wiki/Pearsonov_ koeficient_korelacije]. Zakon o elektronskem poslovanju in elektronskem podpisu (ZEPEP). Uradni list RS, št. 57/2000. Žnidaršič A., Vodnik po SPSS-u, Delovna verzija (2) [URL: http://www2.fov.uni-mb.si/matstat/upload/SPSS/ prirocnikSPSS.pdf ]. Navodila avtorjem za oblikovanje in pošiljanje znanstvenih in strokovnih prispevkov za objavo v IB reviji Prispevke objavljamo v slovenskem jeziku, na avtorjevo željo in v skladu z uredniškim programom IB revije pa tudi v angleškem jeziku, v takem primeru mora biti povzetek v slovenskem jeziku nekoliko daljši (ena stran). Za vse članke oziroma prispevke velja obojestransko anonimni recenzentski postopek. Recenzenta sta lahko dva in ju izbere uredništvo. Uredništvo si pridržuje pravico zavrnitve članka brez zunanjega recenziranja. Zaradi anonimnega recenziranja naj bodo podatki o avtorju priloženi na posebni naslovni strani. Ta naslovna stran naj vsebuje ime in priimek avtorja, strokovni naziv, domači naslov in polni naslov ustanove, telefonsko številko ter predlog tipa po tipologiji, ki se uporablja pri vodenju bibliografij v sistemu COBISS, ter izjavo, da predloženo besedilo še ni bilo objavljeno oziroma ni v pripravi za tisk. Če je naslov članka zelo dolg, naj avtor predlaga tudi skrajšani naslov. V primeru, da je delo skupinsko, je treba navesti soavtorje skupaj z ustreznimi podatki. IB revija je bila sprejeta v mednarodno bazo revij Journal of Economic Literature (JEL), zato je potrebno članek opremiti s trištevilčno kodo JEL klasifikacijskega sistema. Vse prispevke lektoriramo. Če ob lektoriranju prihaja do večjih sprememb, uredništvo članek vrne v avtorizacijo. Dolžina besedila naj ne presega eno avtorsko polo (16 strani - avtorska stran obsega 30 vrstic v širini 60 znakov ali skupaj 1800 znakov s presledki in ločili) oziroma 30.000 znakov. Prispevek naj bo opremljen s ključnimi besedami in povzetkom v angleškem in slovenskem jeziku. Tabele, grafe, slike je treba kot priloge predložiti v izvirniku, opremljene z naslovi in legendo. Besedilo celotnega prispevka, skupaj z morebitnimi formulami, vključenimi v besedilo mora biti napisano v pisavi Myriad Pro (alternativa Arial), velikosti 9, opombe pod besedilom pa v velikosti 7. Besedilo mora biti poravnano na obeh straneh, z enim razmikom med odstavki. Besedilo povzetka in ključne besede morajo biti v kurzivi. Dolžina posamezne formule med besedilom ne sme biti daljša od 7cm. V primeru, da je formula daljša jo je treba razbiti na več vrstic. Besedilo prispevka mora biti oddano v .doc formatu ter opremljeno z vsemi tabelami in grafikoni. Grafikone je treba predložiti tudi v izvirniku, v .xls formatu, v črnobeli grafiki (ne v barvah). Velikost grafikona je 7,5 cm x 7,5 cm. Oblika pisave je Myriad Pro (alternativa Arial), velikost pisave 9. Tabele se lahko predložijo v .doc ali .xls formatu, oblika pisave je Myriad Pro (alternativa Arial), velikost pisave 8. Uporabljeno literaturo in vire je treba navesti v seznamu na koncu članka in urejeno po abecednem redu priimka avtorjev. Osnovna oblika reference v besedilu je (Kovač, 1998), v seznamu na koncu članka pa: Priimek, začetnico imena. (Leto). Naslov knjige (Prispevka. Naslov revije ali zbornika, številka, strani). Kraj: Založba. Opombe je treba v besedilu označiti z zaporednimi številkami od začetka do konca besedila, nadpisanimi na ustreznem mestu v besedilu in po enakem vrstnem redu razvrščene pod besedilom. Prispevek je treba oddati v elektronski obliki na e-pošto tehnične urednice urska.sodja@gov.si. Za vse nadaljnje informacije se obrnite na uredništvo IB revije. Uredništvo