Ana MURN*, Anže BURGER**, Matija ROJEC*** ZNANf:ZTVVEN^l ČLANEK UČINKOVITOST DRŽAVNIH POMOČI ZA MAJHNA IN SREDNJE VELIKA PODJETJA V SLOVENIJI Povzetek. Državne pomoči, ki so namenjene majhnim in srednje velikim podjetjem, sodijo v zvrst priporočljivih pomoči države, saj so usmerjene k načrtnemu odpravljanju tržnih nepravilnosti in podpiranju razvoja tistih podjetij, ki predstavljajo najbolj dinamičen del podjetništva in gospodarstva nasploh. Prav zaradi tega imajo države razvite različne mehanizme, ki spodbujajo podjetništvo ter rast in razvoj majhnih in srednje velikih podjetij. Državne pomoči za majhna in srednje velika podjetja so se tudi v Sloveniji izkazale za ene izmed najbolj učinkovitih namenov pomoči, saj so uspele povečati zaposlenost, prodajo in produktivnost v podjetjih - prejemnikih pomoči. Enako lahko rečemo tudi za učinkovitost glede na vložena sredstva. Ključni pojmi: državne pomoči, majhna in srednje veli- 31 ka podjetja, učinkovitost, Slovenija. Uvod Sistem državnih pomoči izhaja iz pravne ureditve, s pomočjo katere želi Evropska unija omiliti negativne učinke industrijskih politik držav članic na notranjem trgu Evropske unije. Dajatev je opredeljena kot državna pomoč, če zadošča naslednjim kriterijem: (i) pomoč daje država iz državnih virov, ki so lahko neposredni ali posredni, (ii) pomoč zmanjšuje normalne stroške poslovanja njenemu prejemniku, (iii) pomoč je namenjena določenemu podjetju in s tem izkrivlja konkurenco ali grozi z izkrivljanjem konkurence, (iv) pomoč vpliva na trgovino konkurenco med državami članicami Evropske unije. V primeru, ko vpliva le na trgovino in konkurenco znotraj države članice, to ni državna pomoč. Po definiciji državne pomoči ne obsegajo le pozitivnih dajatev, plačil države, ampak tudi druge intervencije države, s katerimi se zmanjšujejo obremenitve podjetja, ki bi jih drugače moralo nositi podjetje samo. Podrobnejša pravila so združena v več skupin (splošna, horizontalna, regionalna pravila ter pravila za posebno občutljive sektorje) * Dr. Ana Murn, Urad RS za makroekonomske analize in razvoj, Ljubljana. ** Dr. Anže Burger, asistent na Fakulteti za družbene vede, Univerza v Ljubljani. *** Dr. Matija Rojec, izredni profesor na Fakulteti za družbene vede, Univerza v Ljubljani. in v več kategorij pomoči. Pod vsako kategorijo pomoči so opredeljeni tudi nameni pomoči. Nameni so različni. Največ pomoči je namenjenih naložbam (pri posebnih sektorskih kategorijah tudi zapiranju zmogljivosti), reševanju socialnih problemov ter pokrivanju posebnih stroškov (npr. strokovnega svetovanja, usposabljanja, promocije ipd.). Državne pomoči majhnim in srednje velikim podjetjem rešujejo problem tržnih nepravilnosti, povezanih z delovanjem finančnega trga in z nepopolnimi informacijami. Pogoji financiranja novih aktivnosti in novih proizvodov so na finančnem trgu predvsem pri majhnih in srednje velikih podjetjih bistveno slabši kot pri velikih podjetjih, zato države intervenirajo in zagotavljajo dodatne vire financiranja za te nove aktivnosti, začetne stroške novih podjetij in velike rizične projekte. Empirične raziskave kažejo ugodno učinkovitost pri različnih namenih državnih pomoči za majhna in srednje velika podjetja. Tako sta Nitsche in Heidhues (2006) pokazala, da v povprečju 1 evro pomoči na leto poveča promet majhnih in srednjih podjetij za 1,2 evra v obdobju petih let. Še ugodnejši pa so rezultati pri državnih pomočeh, ki jih majhna in srednje velika podjetja dobijo za naložbene aktivnosti. Cilj prispevka, ki izhaja iz obsežne raziskave v okviru CRP »Konkurenčnost Slovenije 2006-2013« (Rojec et al., 2008), je ugotoviti učinkovitost držav-32 nih pomoči za majhna in srednje velika podjetja v Sloveniji. To je posebna kategorija pomoči, oblikovana v okviru horizontalnih pravil Evropske unije. Majhna in srednje velika podjetja lahko dobijo državne pomoči tudi po drugih kategorijah pomoči. Prispevek ocenjuje učinkovitost pomoči te posebne kategorije pomoči, ne pa vseh pomoči, ki jih prejmejo majhna in srednje velika podjetja. Z analizo, ki temelji na individualnih podatkih o prejetih pomočeh v obdobju 1998-2006 in na podatkih iz zaključnih računov podjetij ter na metodi paritve (angleško »matching«), ugotavljamo učinkovitost državnih pomoči pri spodbujanju prodaje in povečevanja produktivnosti ter pri ustvarjanju novih delovnih mest v majhnih in srednje velikih podjetjih, prejemnikih pomoči, v primerjavi s sorodnimi podjetji, ki niso prejemniki pomoči. Prispevek je sestavljen iz šestih točk. Uvodu sledi predstavitev pravil državnih pomoči na področju majhnih in srednje velikih podjetij v drugi točki ter prikaz rezultatov empiričnih raziskav učinkovitosti teh pomoči v tretji. V četrti točki prikazujemo obseg dodeljevanja pomoči za majhna in srednje velika podjetja v Sloveniji ter njihovo razporeditev po velikostnih razredih, glede na višino prejete pomoči, po dejavnostih in panogah ter po tehnološki intenzivnosti in intenzivnosti proizvodnih dejavnikov. V osrednji, peti točki analiziramo učinkovitost državnih pomoči z metodo paritve. Prispevek bomo sklenili s sklepno šesto točko. Pravila na področju državnih pomoči za majhna in srednje velika podjetja Pravila državnih pomoči za majhna in srednje velika podjetja so bila v Evropski uniji prvič oblikovana leta 1992, spremenjena v letih 1996 in 2001, izhajajo pa iz vloge, ki jo imajo ta podjetja pri zaposlovanju in inovacijah. Leta 2001 so bila s posebno uredbo definirana tudi majhna in srednje velika podjetja (Commission Regulation, 70/2001). Ta definicija je bila leta 2003 s posebnim priporočilom komisije spremenjena (Priporočilo komisije, 361/2003). Srednje veliko podjetje je tisto, ki ima manj kot 250 zaposlenih in ima letni promet nižji od 50 milijonov evrov in/ali letno bilančno vsoto, ki ne presega 43 milijonov evrov. Majhno podjetja je podjetje, ki ima manj kot 50 zaposlenih in letni promet ali letno bilančno vsoto, ki ne presega 10 milijonov evrov. Znotraj kategorije majhnih podjetij je bila oblikovana še kategorija mikro podjetij. Po definiciji so to podjetja, ki zaposlujejo manj kot 10 delavcev in katerih letni promet in/ali letna bilančna vsota ne presega 2 milijona evrov. Državne pomoči za majhna in srednje velika podjetja se po pravilih Evropske unije lahko dodeljujejo za: spodbujanje naložb, svetovalne storitve ter udeležbe na sejmih in razstavah (Commission Regulation, 70/2001). Po- 33 moč za naložbe v materialna in nematerialna sredstva se lahko dodeli majhnim podjetjem v višini 15 %, srednje velikim podjetjem pa v višini 7,5 % upravičenih stroškov. Pri naložbah v osnovna sredstva se kot upravičeni stroški upoštevajo zemljišča, stavbe, stroji in oprema. V transportnem sektorju prevozna sredstva in oprema, razen tirnih vozil, ne spadajo med naložbene stroške, za katere se lahko pridobi pomoč. V primeru, ko se naložba nahaja na območju, upravičenem do regionalne pomoči, se pomoč lahko dodeli do zgornje meje, povečane za 15 %, če gre za regije s statusom manj razvite regije v okviru Evropske unije (določila člena a), ali 10 %, če gre za regije, ki so manj razvite v nacionalnem merilu (določila člena c). Višji prag za regionalno pomoč je možno uporabiti s pogojema, da se naložba ohrani v regiji vsaj pet let po njenem zaključku in da znaša prispevek prejemnika pomoči pri financiranju naložbe vsaj 25 % njene vrednosti. Sprejemljivi stroški nematerialnih naložb so stroški za pridobitev tehnologije. V primerih, ko so osnova za izračun pomoči ustvarjena delovna mesta, se znesek pomoči izrazi kot odstotek stroškov plač v obdobju dveh let. Pomoč za svetovalne storitve, ki jih izvedejo zunanji svetovalci in nimajo stalnega ali periodičnega značaja ter niso povezane z običajnimi tekočimi stroški podjetja, se lahko dodeli v višini 50 % upravičenih stroškov. Upravičeni stroški svetovalnih storitev so stroški zunanjega svetovalca. Enaka višina (50 %) je določena tudi za državne pomoči pri udeležbah na sejmih, pri čemer se kot upravičeni stroški upoštevajo stroški najema, postavitve in upravljanja stojnice. 34 Kasneje so bila pravila dopolnjevana, pomembnejši dopolnitvi sta bili sprejeti leta 2004 in 20061. Ključni dopolnitvi, sprejeti leta 2004, se nanašata na določitev gornje meje pomoči majhnim in srednje velikim podjetjem, ki se nahajajo na manj razvitih območjih, ter na opredelitev pomoči za raziskave in razvoj (Commission Regulation, 364/2004). Pri pomočeh za manj razvita območja se je gornja meja pomoči pri najmanj razvitih regijah (določila člena a) postavila na 75 %, pri drugih manj razvitih regijah (določila člena c) pa na 30 % upravičenih stroškov. Pomoči za raziskave in razvoj za majhna in srednje velika podjetja so podobno definirane kot pri horizontalni kategoriji pomoči za raziskave in razvoj2, stopnje intenzivnosti pa so nekoliko višje. Tako se lahko za temeljne raziskave dodelijo pomoči majhnim in srednje velikim podjetjem v višini 100 % upravičenih stroškov, za industrijske raziskave 60 %, za predkonkurenčne razvojno-raziskovalne aktivnosti 35 % in za študije izvedljivosti 75 % upravičenih stroškov. V manj razvitih regijah se pomoči lahko povečajo do 75 % pri industrijskih raziskavah in do 50 % upravičenih stroškov pri predkonkurenčnih razvojno-raziskovalnih aktivnostih. Empirične raziskave o učinkovitosti pomoči za majhna in srednje velika podjetja Majhna in srednje velika podjetja predstavljajo jedro dinamičnega podjetništva, empirične raziskave o učinkovitosti državnih pomoči za razvoj te skupine podjetij pa kažejo, da so le-te praviloma učinkovite. Majhna in srednje velika podjetja zapolnjujejo vrzeli tržnih struktur ter z novimi vstopi in rastjo podjetij zmanjšujejo tržno moč velikih podjetij. Državne pomoči za majhna in srednje velika podjetja pa odpravljajo tudi tržne nepravilnosti na finančnem trgu in pri pridobivanju informacij (Meiklejohn, 1999). Bančna in druga posojila na trgu so za manjša podjetja praviloma dražja kakor za velika, zato predstavljajo zaviralni dejavnik njihovega razvoja, posebno v primerih inovativnih aktivnosti (Friederiszick, Roller, Verouden, 2005). Z državnimi pomočmi se izenačujejo pogoji pri pridobivanju posojil na trgu med majhnimi in srednje velikimi na eni ter velikimi podjetji na drugi strani, kot tudi pri pridobivanju informacij, ki so za majhna podjetja praviloma predrage. Žal pa raziskave kažejo, da dejansko v praksi majhna in srednje velika podjetja težje dobijo državne pomoči kot velika podjetja (Bergstrom, 1997). Teorija navaja osem različnih kvantitativnih in kvalitativnih metod merjenja učinkovitosti državnih pomoči za majhna in srednje velika podjetja, nekatere med njimi temeljijo tudi na ekonometričnih modelih (Mosselman, 1 Konec leta 2006 je bila sprejeta uredba, ki posebej ureja državne pomoči za majhna in srednje velika podjetja, ki se ukvarjajo s proizvodnjo kmetijskih proizvodov (Uredba komisije, 1857/2006). 2 Med horizontalnimi kategorijami pomoči je tudi kategorija raziskave in razvoj, ki ureja splošna pravila dodeljevanja pomoči za te namene. Prince, 2004). Rezultati empiričnih raziskav, izvedenih po različnih metodah, kažejo ugodne razvojne učinke pomoči pri tistih majhnih in srednje velikih podjetjih, ki so bila vključena v program Evropske unije »Small Business Inovation Research«. Podobno sta Nitsche in Heidhues (2006) dokazala ugodne učinke tudi pri vseh drugih oblikah državnih pomoči majhnim in srednje velikim podjetjem; ugotovila sta, da v povprečju 1 evro pomoči na leto poveča promet majhnih in srednje velikih podjetij za 1,2 evra v obdobju petih let (Nitsche, Heidhues, 2006). Še ugodnejši pa so rezultati pri državnih pomočeh, ki jih majhna in srednje velika podjetja dobijo samo za naložbene aktivnosti (Roller, Friederiszick, Neven, 2001). Vendar se rezultati učinkovitosti državnih pomoči za majhna in srednje velika podjetja po državah Evropske unije razlikujejo, razlike pa so tudi med različnimi programi pospeševanja razvoja majhnih in srednje velikih podjetij. Analiza državnih pomoči po državah je pokazala, da so te pomoči zelo učinkovite v Grčiji in na Portugalskem, bistveno nižja učinkovitost od povprečja držav Evropske unije pa je bila zaznana v Nemčiji, Luksemburgu, Italiji in Belgiji (Roller, Friederiszick, 2001). Razlike izhajajo predvsem iz posameznih programov pomoči. Programi, ki niso ciljno usmerjeni, so bistveno manj učinkoviti od ciljno usmerjenih. Pri tem pa ne smemo prezreti tudi raziskav, ki so preučevale vpliv državnih pomoči na konkurenco na trgu. Ugotovljeno 35 je bilo, da v določenih segmentih tudi pomoči majhnim in srednje velikim podjetjem lahko negativno vplivajo na konkurenco na trgu, posebno na lokalnih trgih in ob državnih mejah. V takšnih primerih pomoči majhnim in srednje velikim podjetjem ne morejo biti nesporno učinkovite (Stehn, 1996). Raziskave se ukvarjajo tudi z učinkovitostjo različnih instrumentov državnih pomoči za majhna in srednje velika podjetja. Ugotovitve kažejo, da so davčne spodbude zelo učinkovit instrument pri spodbujanju podjetništva. Prav tako je ta instrument učinkovit pri pokrivanju začetnih fiksnih stroškov vstopa na trg. Za naložbe je primeren tudi instrument tveganega kapitala (Nitsche, Heidhues, 2006). Najugodnejše rezultate učinkovitosti pomoči na splošno pri različnih vrstah aktivnosti pa kaže instrument dotacije (Roller, Friederiszick, Neven, 2001). Državne pomoči za majhna in srednje velika podjetja v Sloveniji V obdobju 1998-2006 so se v Sloveniji dodeljevale državne pomoči majhnim in srednje velikim podjetjem za pet namenov: (i) materialne in nematerialne naložbe, (ii) naložbe (nematerialne - transport), (iii) svetovalne storitve, (iv) udeležba na sejmih in (v) druge pomoči. Dodeljene so bile s široko paleto instrumentov3, ki so temeljili na različnih pravnih podlagah. 3 Ti instrumenti so bili: dotacije, odpis posojila, neposredne subvencije obresti, davčne opustitve, 36 Obseg, panožna porazdelitev in koncentracija/razpršenost državnih pomoči Državne pomoči za majhna in srednje velika podjetja so bile v obdobja 1998-2006 v Sloveniji z izjemo leta 2006 relativno majhne. Tabela 1 kaže upad državnih pomoči za majhna in srednje velika podjetja po letu 1998, njihovo nihanje na ravni med 1000 in 3000 milijoni SIT v obdobju 1999-2005 in velik porast na prek 7000 milijonov SIT v letu 2006. Daleč največji del pomoči odpade na materialne in nematerialne naložbe, ki so bile dodeljene s široko paleto različnih instrumentov4. Pomoči za druge namene pa so bile nizke in z izjemo svetovalnih storitev tudi samo občasne.5 V letih 1998-2005 je pomoči prejelo 10.164 prejemnikov, pri čemer je vsak prejemnik prejel pomoči povprečno 1,39-krat. V letu 2006 je pomoči prejelo 1.634 prejemnikov, prejemnik pa je pomoč v povprečju prejel 1,07-krat po različnih namenih in instrumentih. Tabela 1: Državne pomoči za majhna in srednje velika podjetja, v obdobju 1998-2006, v milijonih SIT, tekoče cene 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 Državne pomoči za materialne in nematerialne naložbe 2457,1 1584,9 2557,6 2425,1 927,9 1587,2 350,9 1695,2 6554,0 Državne pomoči za naložbe (nematerialne - transport) 50,9 Državne pomoči za svetovalne storitve 237,0 55,7 185,7 359,4 476,1 612,2 456,9 479,3 451,3 Druge pomoči 1637,4 387,4 Državne pomoči za udeležbe na sejmih in razstavah 180,5 19,1 35,3 11,1 14,3 SKUPAJ 4331,6 2078,9 2923,8 2784,5 1423,0 2234,7 807,8 2185,6 7019,6 Vir podatkov: Evidenca državnih pomoči izjeme in olajšave, kapitalske naložbe, konverzija dolga v lastniški delež, ugodna posojila, jamstva in plačila zapadlih jamstev. 4 Te pomoči so temeljile na določilih zakona o razvoju malega gospodarstva, zakona o pospeševanju turizma, na programih prestrukturiranja tekstilne in oblačilne industrije ter usnjarske in obutvene industrije (v letih 2002-2003), na različnih regionalnih garancijskih shemah, na zakonu o popotresni obnovi Posočja (v letih 2003-2005), na določilih zakona o podpornem okolju za podjetništvo (v letih 2004-2006) in na programu ukrepov za pospeševanje konkurenčnosti slovenskega gospodarstva za obdobje 2002-2006 (v letu 2006). 5 Pomoči za svetovalne storitve so večinoma izhajale iz programa dela Podjetniškega centra za malo gospodarstvo ter posebne pogodbe o vključitvi v program vavčerskega svetovanja. Pomoči za udeležbe na sejmih in razstavah so se dodeljevale pretežno na podlagi programa ukrepov za spodbujanje podjetništva in konkurenčnosti slovenskega gospodarstva v obdobju 2002-2006 in zakona o podpornem okolju za podjetništvo. V letu 1999 so bila podeljene tudi pomoči za nematerialne naložbe - transport, ki so temeljile na Razporeditev državnih pomoči za majhna in srednje velika podjetja po velikostnih razredih kaže, da je koncentracija pomoči na eni strani zelo visoka, posebno v letih 1998, 2005 in 2006 (Tabela 2). V letih 1998 in 2005 je 10 % prejemnikov prejelo kar 89 % pomoči (v letu 1998 povprečno 13 milijonov SIT na prejemnika, v letu 2005 pa 10,7 milijona SIT); v letu 2006 pa 84 % (ali kar 42,3 milijona SIT na prejemnika). Na drugi strani pa so pomoči tudi zelo razdrobljene. V letih 1998 in 2005 je 90 % prejemnikov v povprečju prejelo pod 0,2 milijona na prejemnika. V letu 2006 je bil ta znesek bistveno večji (0,75 milijona SIT), vendar še vedno zelo majhen. V letu 2001 je bilo prejemnikov občutno manj (le 708 v primerjavi z 2770 v letu 1998, 1796 v letu 2005, ali 1634 v letu 2006), 10 % največjih prejemnikov je v povprečju prejelo 27,9 milijona SIT, ostalih 90 % prejemnikov pa v povprečju 1,3 milijona SIT. Razdrobljenost pomoči se je povečevala vse do leta 2006. Osnovni razlog izhaja iz zniževanja sredstev za državne pomoči ob istočasnem zviševanju števila prejemnikov pomoči. Tako se je v letu 2005 v primerjavi z letom 2001 celotni obseg pomoči znižal (nominalno za 21,7 %), število prejemnikov pomoči pa povečalo za 1,5-krat. Situacija se je nekoliko izboljšala v letu 2006, povprečni zneski pomoči so se krepko povečali, še vedno pa je dobra polovica prejemnikov prejela zgolj simbolične zneske pomoči (817 prejemnikov je prejelo pomoči v povprečni višini 0,1 milijona SIT). Tabela 2: Razporeditev pomoči po velikostnih razredih (decilih) 37 1998 2001 2005 2006 Lest- Štev. DP v De- Štev. DP v De- Štev. DP v De- Štev. DP v De- vica prej. mio cili prej. mio cili prej. mio cili prej. mio cili SIT SIT SIT SIT 1 2.770 4211,1 1,00 708 2775,4 1,00 1.796 2173,8 1,00 1634 7014,2 1,00 0,9 2.493 453,5 0,11 638 820,6 0,30 1.615 243,2 0,11 1471 1110,7 0,16 0,8 2.216 301,2 0,07 567 464,8 0,17 1.435 172,3 0,08 1307 301,1 0,04 0,7 1.939 238,3 0,06 496 276,0 0,10 1.256 121,8 0,06 1144 189,5 0,03 0,6 1.662 176,7 0,04 425 151,3 0,06 1.077 85,8 0,04 980 125,9 0,02 0,5 1.385 115,1 0,03 354 71,6 0,03 897 59,2 0,03 817 82,0 0,01 0,4 1.108 55,2 0,01 284 32,3 0,01 718 38,8 0,02 653 51,5 0,01 0,3 831 27,0 0,01 213 13,7 0,01 538 23,5 0,01 490 30,2 0,00 0,2 554 14,6 0,00 142 4,8 0,00 359 11,9 0,01 326 15,1 0,00 0,1 277 4,2 0,00 71 1,1 0,00 179 4,0 0,00 163 10,7 0,00 Vir podatkov: Evidenca državnih pomoči Opomba: (1) Štev. prej. - število prejemnikov, DP - državne pomoči, Decili - distribucija državnih pomoči po decilih. (2) Iz obdelave so bili izločeni tisti zneski pomoči, za katere prejemnik v evidenci ni ustrezno izkazan. zakonu o razvoju malega gospodarstva. Druge pomoči, dodeljene v letih 1998 in 1999, so bile podobne pomočem za materialne in nematerialne naložbe. Dodeljene so bile z davčnimi olajšavami in znižanjem prispevkov za socialno varnost. 38 Razdelitev pomoči prejemnikom po dejavnostih (Tabela 3)6 kaže, da so te pomoči pomembne zlasti za predelovalno industrijo in poslovne storitve, slede pa jim še trgovina, gostinstvo in gradbeništvo. Pomoči, namenjene majhnim in srednje velikim podjetjem v predelovalni industriji, relativno zelo hitro rastejo in so v letu 2006 že dosegle 78,1 % strukturni delež, pomoči poslovnim storitvam in gostinstvu se znižujejo, trgovina pa bolj ali manj ohranja svoj delež v strukturi vseh pomoči za majhna in srednje velika podjetja. Tabela 3: Razporeditev pomoči po dejavnostih 1998 2001 2003 2005 2006 Dejavnosti Drž. pom., v mio SIT Struktura, v% Drž. pom., v mio SIT Struktura, v% Drž. pom., v mio SIT Struktura, v% Drž. pom., v mio SIT Struktura, v% Drž. pom., v mio SIT Struktura, v% Kmetijstvo in ribištvo 56,2 1,7 0,2 0,0 2,4 0,1 4,1 0,2 2,2 0,0 Rudarstvo 0,0 0,0 0 0,0 0,4 0,0 0,9 0,0 0,9 0,0 Predelovalne dejavnosti 1003,3 30,2 1183,7 45,1 1635,0 74,3 1377,8 63,5 5463,7 78,1 Energetika 0,5 0,0 0,0 0,0 1,4 0,0 0,4 0,0 27,0 0,4 Gradbeništvo 155,4 4,7 87,6 3,3 79,7 3,6 165,9 7,7 184,1 2,6 Trgovina 246,1 7,4 204,2 7,8 148,3 6,7 179,7 8,3 553,0 7,9 Gostinstvo 428,0 12,9 320,1 12,2 102,6 4,7 53,2 2,5 76,4 1,1 Promet 455,3 13,7 109,1 4,2 38,4 1,7 40,9 1,9 203,1 2,9 Finančne storitve 76,5 2,3 3,6 0,1 0,8 0,0 3,1 0,1 2,4 0,0 Poslovne storitve 624,3 18,8 602,5 23,0 168,3 7,6 318,8 14,7 445,0 6,4 Javna uprava 60,7 1,8 0 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0 Izobraževanje 16,4 0,5 0,1 0,0 0,9 0,0 3,0 0,1 2,6 0,0 Zdravstvo in socialno var. 3,6 0,1 0,7 0,0 5.1 0,2 8,5 0,4 9,7 0,1 Druge javne in osebne storitve 195,4 5,9 109,7 4,2 17,8 0,8 11,9 0,5 28,4 0,4 SKUPAJ 3321,8 100,0 2621,7 100,0 2201,1 100,0 2168,3 100,0 6998,4 100,0 Vir podatkov: Evidenca državnih pomoči V predelovalnih dejavnostih (Tabela 4) so bile pomoči v letih 1998, 2001 in 2003 skoncentrirane le na nekaj panog. Posebej izstopata panogi kovinska in strojna industrija, ki sta bili deležni najvišjih pomoči za majhna in 6 Upoštevana so le podjetja, ki so še evidentirana v poslovnem registru. srednje velika podjetja. Povsem očitno pa je, da so se prek pomoči majhnim srednje velikim podjetjem dejansko izvajale tudi pomoči za prestrukturiranje predelovalnih dejavnosti. V letih 1998 in 2001 so izkazane visoke pomoči industriji motornih vozil, ki je bila deležna tudi razmeroma visokih pomoči za reševanje in prestrukturiranje. V letu 2003 pa je bilo veliko pomoči usmerjenih v tekstilno, oblačilno in usnjarsko industrijo, v katerih je država izvajala posebne ukrepe s programoma prestrukturiranja tekstilne in oblačilne industrije ter usnjarske in obutvene industrije. V letu 2005 so se pomoči za majhna in srednje velika podjetja predelovalne industrije nominalno znižale, že naslednje leto pa porasle z večkratnikom v primerjavi z vsemi izkazanimi leti. Tudi v teh dveh letih je bilo največ pomoči usmerjenih v panogi kovinski izdelki in strojegradnja. Tabela 4: Razporeditev pomoči po panogah predelovalnih dejavnosti 1998 2001 2003 2005 2006 Dejavnosti Drž. Struk- Drž. Struk- Drž. Struk- Drž. Struk- Drž. Struk- pom., tura, pom., tura, pom., tura, pom., tura, pom., tura, v mio v% v mio v% v mio v% v mio v% v mio v% SIT SIT SIT SIT SIT Živilska 30,6 3,1 36,2 3,1 16,8 1,0 13,4 1,0 22,5 0,4 industrija Tekstilna 16,9 1,7 8,8 0,7 775,7 47,4 47,9 3,5 20,4 0,4 industrija Oblačilna 25,6 2,5 20,6 1,7 173,8 10,6 3,1 0,2 74,6 1,4 industrija Usnjarska 29 2 2,9 9,2 0,8 205,0 12,5 18,5 1,3 51,2 0,9 industrija Lesna 38,3 3,9 50,9 4,3 31,5 1,9 90,9 6,6 213,1 3,9 industrija Papirniška 2,2 0,2 0,4 0,0 5,9 0,4 53,3 3,9 95,9 1,8 industrija Založništvo 17,3 1,7 25,8 2,2 5,1 0,3 81,4 5,9 242,0 4,4 Koks, naftni 0 0,0 0 0,0 0 0,0 0,3 0,0 0 0 derivati Kemična 3,5 0,3 0 0,0 0,7 0,0 13,4 1,0 88,7 1,6 derivati Industrija 51,4 5,1 68,2 5,8 65,4 3,4 157,0 11,4 624,1 11,4 plastičnih mas Nekovinska 11,6 1,2 11,6 1,0 7,0 0,4 53,5 3,9 176,9 3,2 plastičnih mas Proizvodnja 0,2 0,0 0,6 0,0 4,7 0,3 0,4 0,0 0,2 0,0 kovin Kovinski 189,1 18,9 213,6 18,0 138,6 8,5 388,8 28,2 1436,4 26,3 izdelki 39 40 Tabela 4 (nadaljevanje s strani 39) 1998 2001 2003 2005 2006 Dejavnosti Drž. Struk- Drž. Struk- Drž. Struk- Drž. Struk- Drž. Struk- pom., tura, pom., tura, pom., tura, pom., tura, pom., tura, v mio v% v mio v% v mio v% v mio v% v mio v% SIT SIT SIT SIT SIT Strojna 111,6 11,1 271,0 22,9 64,0 3,9 173,4 12,6 1032,9 18,9 industrija Računalniška 11,5 1,1 5,0 0,4 0,3 0,0 0,7 0,0 2,7 0,0 industrija Elektro- 110,4 11,0 9,0 0,8 61,3 3,8 59,9 4,3 237,3 4,3 industrija RTV in 1,9 0,2 35,8 3,0 15,5 1,0 67,7 4,9 178,7 3,3 komunikacije Medicin., op- 39,3 3,9 53,7 4,5 19,5 1,2 24,4 1,8 201,1 3,7 tična oprema Motorna 240,4 24,0 298,9 25,2 10,2 0,6 69,6 5,0 93,7 1,7 vozila Druga 18,2 1,8 10,0 0,8 0,1 0,0 0,3 0,0 41,1 0,8 vozila Pohištvena 53,2 5,3 49,0 4,1 31,6 1,9 59,7 4,3 571,6 10,5 industrija Reciklaža 0 0,0 5,6 0,5 2,2 0,1 0,2 0,0 58,5 1,1 SKUPAJ 1003,3 100,0 1183,7 100,0 1635,0 100,0 1377,8 100,0 5463,7 100,0 Vir podatkov: Evidenca državnih pomoči Prejemniki državnih pomoči glede na njihovo tehnološko in faktorsko intenzivnost Splošne značilnosti prejemnikov državnih pomoči ocenjujemo po dveh kriterijih. Prvi je tehnološka intenzivnost dejavnosti. Državne pomoči za majhna in srednje velika podjetja so bile v obdobju 1998-2006 usmerjene zlasti v podjetja, ki opravljajo tržne storitve (Slika 1). Znotraj predelovalnih dejavnosti so bila zelo podobnega obsega pomoči deležna podjetja iz nizko in srednje-nizko ter srednje-visoko tehnološko intenzivnih panog, pomoči podjetjem iz tehnološko najintenzivnejših panog pa so bile na približno trikrat nižji ravni. Delež pomoči, namenjen tržnim storitvam, je zadovoljiv, saj so storitve najbolj dinamičen sektor gospodarstva in ustvarijo največ dodane vrednosti, obenem pa so v Sloveniji v primerjavi z najrazvitejšimi gospodarstvi tudi najmanj razvite. Teorija in praksa najrazvitejših držav kažejo, da je državne pomoči za majhna in srednje velika podjetja smiselno usmeriti v podpiranje svežih podjetniških idej in ustvarjanje novih delovnih mest, ne pa v zaščito usihajočih panog in ohranjanje zaposlitev v le-teh. V tem kontekstu je v Sloveniji več kot zaskrbljujoče upadanje sredstev za tehnološko najzahtevnejše panoge in ohranjanje ali povečevanje obsega sredstev za dejavnosti nizke in srednje-nizke tehnološke intenzivnosti. Slika 1: Struktura državnih pomoči za majhna in srednje velika podjetja po tehnološki intenzivnosti dejavnosti (1998-2006skupaj) Vir: Lastni izračuni na podlagi podatkov Evidence državnih pomoči in OECD-jeve klasifikacije (Hatzichronoglou, 1997). Legenda: Hi-tech = visoko tehnološko intenzivne dejavnosti, Med-hi-tech = srednje-visoko tehnološko intenzivne dejavnosti, Med-low-tech = srednje-nizko tehnološko intenzivne dejavnosti, Low-tech = nizko tehnološko intenzivne dejavnosti, Primary = primarne dejavnosti, Business Services = tržne storitve, Public Services = javne storitve Slika 2: Struktura državnih pomoči za majhna in srednje velika podjetja po intenzivnosti proizvodnih dejavnikov (1998-2006skupaj) 41 Vir: Lastni izračuni na podlagi podatkov Evidence državnih pomoči in po metodologiji Huf-bauerja in Chilasa (1974) (v: Erlat (2007). Legenda: Diff-to-imitate = dejavnosti, ki jih težko posnemamo, Easy-to-imitate = dejavnosti, ki jih lahko posnemamo, K-intensive = kapitalsko intenzivne dejavnosti, L-intenzive = delovno intenzivne dejavnosti, Raw-material = dejavnosti z intenzivnimi naravnimi viri, Business Services = tržne storitve, Public Services = javne storitve Struktura državnih pomoči za majhna in srednje velika podjetja po intenzivnosti proizvodnih dejavnikov znotraj predelovalne industrije kaže zlasti podporo delovno intenzivnim panogam, vendar je precej sredstev usmerjenih tudi v dejavnosti, ki intenzivno uporabljajo tehnologijo in človeški kapital, ki so podjetniško-specifične in jih težko posnemamo (Slika 2). Pomoči v omenjeno skupino dejavnosti so od leta 1998 trendno upadale z izjemo zadnjega leta (2006), ko so se vrnile na raven leta 1998. Glede na ugodno izobrazbeno strukturo delovne sile in pomanjkanje drugih proizvodnih dejavnikov, kot so naravni viri in nekvalificirana delovna sila, je z državnimi pomočmi smiselno spodbujati zlasti tehnološko intenzivne panoge, storitve in dejavnosti, intenzivne v specifičnih tehnologijah in znanju. V tej luči je obseg in trend dodeljenih sredstev v te sektorje premalo ambiciozen. Analiza učinkovitosti državnih pomoči za majhna in srednje velika podjetja v Sloveniji Pri ugotavljanju učinkovitosti državnih pomoči za majhna in srednje velika podjetja uporabljamo metodo paritve (angleško »matching«), ki jo apliciramo na individualnih podjetniških podatkih o prejetih državnih pomočeh 42 za majhna in srednje velika podjetja v obdobju 1998-2006 (evidenca držav- nih pomoči) in na podatkih o rezultatih poslovanja podjetij in podjetnikov (zaključni računi gospodarskih družb za obdobje 1998-2006 in podjetnikov za obdobje 2003-2006). Metodološki pristop Naša analiza se v predvsem ukvarja z vprašanjem učinkovitosti dodeljevanja državnih pomoči podjetjem, zato je treba ugotoviti, ali je dodelitev konkretne državne pomoči statistično značilno in ekonomsko pomembno vplivala na tisti vidik poslovanja podjetja, ki mu je bila namenjena (prodaja, zaposleni, produktivnost), oziroma ali ima potencialne druge učinke. Pri identificiranju učinkov državnih pomoči pa je treba paziti, da ne zajamemo tudi pojava samoizbire (angleško » self-selection«), ki te učinke preceni, zato moramo izločiti začetne razlike med prejemniki in neprejemniki pomoči. To naredimo z metodo paritve. Idealno, čeprav popolnoma nerealistično, bi bilo opazovati uspešnost poslovanja podjetja najprej v pogojih, ko pomoči ne prejme (F^^), nato pa še v enakih okoliščinah, ko pomoč dobi (Y^), s čimer bi lahko izračunali vrednost kavzalnega učinka za podjetje i: (Y1i - Y0i). Ker dejansko lahko opazimo le en rezultat, bodisi Y0i bodisi Y0i, se zatečemo na raven populacije. Določiti želimo povprečno korist črpanja državne pomoči (D - 1) podjetij z opazljivi-mi značilnostmi X: pri čemer znova ne moremo opaziti rezultata podjetja z državno pomočjo, če te ne bi prejelo (drugi člen na desni strani zgornje enačbe). Treba je torej dobiti čim boljši približek tega hipotetičnega izida, kar dosežemo s tehniko paritve. Ta metoda poišče podjetje, ki je enako v vseh spremenljivkah v X, razlikuje pa se le v tem, da ni prejelo pomoči: Omenjeni večdimenzionalni problem7 se da prevesti v enodimenzionalnega na podlagi sklepanja (Rosenbaum in Rubin, 1983): če je paritev na podlagi vektorja spremenljivk X veljavna, potem je veljavna tudi paritev na podlagi verjetnosti, da določeno podjetje prejme državno pomoč. Ta metoda se imenuje »propensity score matching«, saj v prvem koraku izračunamo za vsako podjetje nagnjenost k dodelitvi državne pomoči z oceno panelnega logit modela z naključnimi učinki (angleško »random effects«) z odvisno spremenljivko enako 1, če podjetje v obravnavanem letu pridobi državno pomoč, in 0, če podjetje pomoči ni deležno. Specifikacija logit modela je podana v spodnji enačbi: Pojasnjevalne spremenljivke, predznačene z malo črko r, so izražene relativno, kar pomeni, da za vsako podjetje v določenem letu obravnavano spremenljivko izrazimo relativno glede na povprečje te spremenljivke v vseh podjetjih pripadajoče dejavnosti na 3-mestni kodi SKD za vsako leto posebej. Med regresorje tako vključimo po vrsti: povprečne stroške na zaposlenega, relativno dodano vrednost na zaposlenega, relativno število zaposlenih, relativno razmerje opredmetenih stalnih sredstev in zaposlenosti, kazalnik za tuje lastništvo, kazalnik za izhodne tuje neposredne naložbe ter časovne in panožne (na ravni 2-mestne kode) slamnate spremenljivke. Vse spremenljivke, razen časovnih in panožnih kazalnikov, vstopajo v model odložene za eno leto. V naslednjem koraku za vsakega prejemnika pomoči poiščemo najbolj podobno podjetje, ki pomoči ni bilo deležno. Pri tem mora veljati, da s spremenljivkami X pojasnimo odločitev o dodelitvi pomoči tako dobro, da so rezultati podjetij (Y0, Y1) statistično neodvisni od odločitve, pogojno na kontrolne spremenljivke X: Pr(D = 1| Y0, Yi, X) = Pr (D = 1|X) (Heckman, Ichimura in Todd, 1998). 43 7 Vektor X je namreč večdimenzionalni, saj je pridobitev pomoči odvisna od več dejavnikov oz. značilnosti podjetja. Zgornjemu pogoju zadostimo s testom hipoteze uravnovešenosti (angleško »balancing hypothesis«), ki sledi proceduri paritve in preverja, ali so razlike med vrednostmi posameznih spremenljivk v X znotraj skupin podjetij s podobnimi verjetnostmi dodelitve pomoči dovolj majhne, da lahko trdimo, da smo z X dovolj dobro razložili variabilnost D. Iz nadaljnje analize izločimo vse pare iz tistih skupin, v katerih hipoteza uravnoteženosti ni izpolnjena. Kontrolna podjetja so izbrana po metodi »caliper K-nearest neighbours matching«, ki za izbrano vrednost dopustnega odstopanja ö (caliper) poišče za vsako podjetje z državno pomočjo njemu po ocenjeni verjetnosti dodelitve pomoči K najbolj podobnih podjetij j, ki pomoči ne prejmejo: j: ö> R-P = min J = 0.01, K=6. V bazen podjetij (k), iz katerih se z zamenjavo (vsako podjetje iz kontrolne skupine je lahko izbrano kot par večkrat) določi šest kontrolnih podjetij obravnavanemu prejemniku pomoči, smo uvrstili le podjetja, ki še niso in v prihodnosti ne bodo prejemniki pomoči. S tem se izognemo najprej primerjavi prejemnika in starega prejemnika pomoči ter po drugi strani novega prejemnika in prihodnjega novega prejemnika pomoči. Če najbližja vred-44 nost ocenjene verjetnosti kontrolnega podjetja odstopa od verjetnosti nove- ga prejemnika pomoči za več kot eno odstotno točko, paritev ni uspešna in omenjeni prejemnik pomoči ostane brez kontrolnih podjetij. V nasprotnem primeru izberemo največ šest kontrolnih podjetij z najmanjšo razliko v ocenjeni verjetnosti dodelitve pomoči. Postopek izvedemo za vsako leto od 1998 do 2006 in posebej za vsako dejavnost na dvomestni ravni. Ko imamo na razpolago prejemnike pomoči in njihovo kontrolno skupino, po Blundellovem in Diasovem (2000) zgledu metodo paritve združimo s t. i. metodo »razlika v razlikah«, kar se je v empiričnih študijah izkazala kot učinkovita kombinacija. Poleg izboljšanja rezultatov je prednost te tehnike v tem, da odstrani vpliv skupnih šokov. Za vsak par ustvarimo razliko v razlikah spremenljivke Y (did), tako da od časovne diference prejemnika pomoči odštejemo časovno diferenco njemu pripadajočega kontrolnega podjetja. To nam pove, za koliko se je določen parameter v prejemniku povečal (zmanjšal) bolj (manj), kot se je povečal (zmanjšal) v kontrolnem podjetju. Povprečni učinek črpanja državne pomoči na določeno lastnost podjetja (Y) sedaj lahko izračunamo z aritmetičnim povprečjem razlik v razlikah po vseh Nf uspešno parjenih prejemnikih: - ^ S [fc - - te - 1:7 S t=-2,-1,0,1,2,3, N t i^D 1 J N t kjer subindeks t označuje leto od začetka prejema (t = 0 označuje leto začetka prejema, t = 1 leto kasneje itd.). D označuje množico prejemnikov držav- nih pomoči, Yji pa spremenljivko podjetja j, ki je bil v procesu paritve določen prejemniku i. Rezultate obeh skupin podjetij spremljamo od dveh let pred dodelitvijo do tretjega leta po dodelitvi pomoči. Na ta način pridobljene rezultate še dodatno testiramo z naslednjo regresijo, ki nam pove, ali so razlike v razlikah v zgoraj omenjenih štirih časovnih točkah (leto vstopa do treh let po vstopu) statistično značilne tudi potem, ko kontroliramo za časovne šoke in odložene razlike v razlikah: Spremenljivke DT so časovne slamnate spremenljivke, D^dp kazalniki za prejem pomoči t let nazaj, X pa vektor kontrolnih spremenljivk, ki bi poleg same državne pomoči lahko vplivale na velikost razlike v razlikah. Če so koeficienti ß3 značilno pozitivni, je učinek prejema državnih pomoči pozitiven, saj je premija v rasti izbrane spremenljivke v obdobjih po črpanju pomoči značilno višja od premije pred dodelitvijo pomoči. Za natančnejše ocene standardnih napak smo slednje pridobili z »bootstrappingom« s 1000 ponovitvami. Postopek smo ponovili tudi brez odložene odvisne spremenljivke, vendar to praktično ni spremenilo rezultatov. Poleg metode kaliper ena na ena paritev (angleško »caliper one-to-one 45 matching«) smo izvedli tudi Mahalanobisovo paritev v kombinaciji z epa-nechnikovim kernelom. Gre za to, da namesto ocenjenih verjetnosti za paritev uporabimo naslednjo distančno mero: d(i, j) = (P^ - Pj)' S-1(Pi. - Pj), kjer je P vektor spremenljivk, na podlagi katerih želimo izvesti paritev, S pa varianč-no-kovariančna matrika vektorja P. Konkretno smo v vektor P vključili poleg zgoraj omenjene ocenjene verjetnosti pridobitve pomoči še dodano vrednost na zaposlenega v preteklem obdobju, s čimer smo hoteli doseči, da pride do paritve tudi po produktivnosti podobnih podjetij iz iste dvomestne panoge in istega leta. V naslednjem koraku vsakemu prejemniku pomoči oziroma njegovi spremenljivki Y. priredimo parjeno vrednost spremenljivke (^,.), ki je podana s kernelno osnovanim tehtanim povprečjem spremenljivk vseh dovoljenih kontrolnih enot. Utež kontrolnega podjetja je sorazmerna z bližino ocenjene nagnjenosti k pridobitvi državne pomoči med prejemnikom i in kontrolnim podjetjem j: Z ^ h ' d(i, i) h kjer je w^ utež kontrolne enote j pri paritvi z enoto i, d(i,j) je Mahalanobiso-va distančna mera za podjetje i, h je parameter, nastavljen na 0,06, epanech-nikov kernel K pa je definiran kot K (u) ~ (1 - u2), pri pogoju | u |<1. V tretji metodi paritve pravkar omenjeni metodi dodamo še dodaten pogoj v obliki caliper meje, nastavljene na 0,01. Pri izvajanju vseh treh omenjenih metod paritve so bili izključeni vsi novi prejemniki pomoči, katerih ocenjene verjetnosti p^ ležijo izven domene ocenjenih verjetnosti kontrolnih enot (angleško »common support«). Ker nas zanima tudi kumulativni učinek, ki ga ima črpanje pomoči na podjetja, smo ocenili tudi povprečni kumulativni učinek T obdobij po prejemu pomoči: Od leta prejema državne pomoči (t - 0) do T obdobij kasneje torej seštevamo enoletne časovne diference spremenljivke Y najprej za prejemnika, potem pa odštejemo kumulativo tehtane vsote časovnih diferenc vseh kontrolnih enot. V primeru paritve ^-najbližjih sosedov je utež w^ - 1/K, množica j kontrol pa vsebuje največ šest kontrolnih podjetij z najbližjo vrednostjo ocenjene verjetnosti. Parameter aT nam torej pove, v povprečju za koliko so prejemniki pomoči povečali/zmanjšali obravnavano spremenljivko bolj kot njim primerljivi nesubvencionirani konkurenti T let po začetku črpanja 46 državne pomoči. Poudariti je treba, da parameter aT ni enak seštevku a^ od t - 0 do t = T, ker se število NTiz leta v leto spreminja, saj T obdobij po začetku subvencioniranja ne preživijo vsi prejemniki pomoči in vse kontrolne enote. Učinkovitost državnih pomoči za majhna in srednje velika podjetja v Sloveniji Državne pomoči za majhna in srednje velika podjetja pozitivno vplivajo na rast prihodkov v podjetjih, prejemnikih pomoči (Slika 3). V primerjavi s kontrolnimi podjetji iz iste panoge in istega leta so prejemniki povečevali prodajo iz leta na leto intenzivneje zlasti v prvih dveh letih po prejemu pomoči, po eni od metod pa vsa štiri leta po prejemu. Razlika med skupinama podjetij je pozitivna in značilna, obenem pa je tudi precej večja kot premija, ki so jo prihodnji prejemniki izkazovali leto in dve leti pred prejemom pomoči. Kumulativno so podjetja, prejemniki pomoči povečala prihodke iz leta pred dodelitvijo do četrtega leta po dodelitvi pomoči za povprečno 2,6 do 4,6 milijonov SIT. Ker je velikost učinka na prvi pogled majhna in ker ne vključuje informacije o višini vloženih sredstev za doseganje tega rezultata, smo učinke pomoči izrazili še relativno glede na višino dodeljenih sredstev. Rezultati v tem primeru potrjujejo učinkovitost pomoči pri spodbujanju prodaje majhnih in srednje velikih podjetij tako verižno iz leta na leto kot tudi kumulativno. Vsak tolar pomoči v štirih letih ustvari dodatnih 15 tolarjev prodaje. Slika 3: Ocene učinkov prejemanja državne pomoči na prodajo po letih (DID) in kumulativno; (1998-2006, v 1000 SIT) Vir: Lastni izračuni na podlagi podatkov evidence državnih pomoči in zaključnih računov gospodarskih družb in samostojnih podjetnikov posameznikov Podobno kot na prodajo državne pomoči za majhna in srednje velika podjetja vplivajo pozitivno tudi na zaposlenost. Zaradi pomoči je povprečno podjetje v letu prejema pomoči in letu zatem povečalo število zaposlenih za 0,6 osebe več kot primerljiva kontrolna podjetja (Slika 4). V naslednjih dveh letih učinek nekoliko zbledi, vendar ostane statistično značilen. Vse premije v prirastu zaposlenosti v obdobjih po prejemu pomoči so hkrati tudi višje od premij v letih pred dodelitvijo pomoči, kar potrjuje tezo o pozitivnem vplivu pomoči na zaposlenost v teh podjetjih. V četrtem letu po prejemu pomoči je pri povprečnem prejemniku pomoči zaradi pomoči zaposlen en zaposleni več. 47 Slika 4: Ocene učinkov prejemanja državne pomoči na zaposlenost po letih (DID) in kumulativno; (1998-2006) Vir: Lastni izračuni na podlagi podatkov evidence državnih pomoči in zaključnih računov gospodarskih družb in samostojnih podjetnikov posameznikov 48 Analiza z upoštevanjem višine državne pomoči potrdi pozitiven vpliv pomoči na letne priraste zaposlenosti in tudi na kumulativne priraste glede na bazno leto pred dodelitvijo pomoči. Od začetka leta prejema pomoči do konca tretjega leta po prejemu povprečni prejemnik pomoči zaposli od 1 do 1,6 zaposlenega na vsak milijon SIT dodeljene pomoči. Rezultati metode paritve nakazujejo tudi pozitiven vpliv na rast produktivnosti v podjetjih prejemnikih pomoči. V letih pred prejemom pomoči se rast produktivnosti ni bistveno razlikovala ali pa je bila celo nižja v prejemnikih pomoči kot v kontrolnih podjetjih (Slika 5). Dodelitev pomoči že v prvem letu spodbudi rast produktivnosti, v naslednjih letih se ta učinek nekoliko zmanjša, vendar ostane statistično značilno pozitiven. Kumulativno ima povprečno majhno ali srednje veliko podjetje zaradi prejema državne pomoči za 65 do 75 tisoč SIT višjo dodano vrednost na zaposlenega glede na leto pred prejemom pomoči. Tudi učinkovitost na 1000 tolarjev pomoči je pozitivna in značilna vsa štiri leta po prejemu pomoči. Kumulativno vsakih 1000 SIT pomoči po štirih letih doda od 100 do 200 SIT dodane vrednosti na zaposlenega, kar je precej realna ocena. Slika 5: Ocene učinkov prejemanja državne pomoči na dodano vrednost na zaposlenega po letih (DID) in kumulativno; (1998-2006, v 1000 SIT na zaposlenega) Vir: Lastni izračuni na podlagi podatkov Evidence državnih pomoči in Zaključnih računov gospodarskih družb in samostojnih podjetnikov posameznikov Ugotovitve Majhna in srednje velika podjetja sodijo med najbolj dinamične poslovne subjekte, zato državne pomoči zanje nekateri strokovnjaki celo primerjajo s pomočmi za raziskovanje in razvoj, ki naj bi imele najbolj pozitivne učinke. To še posebej velja v primerih, ko državne pomoči odpravljajo specifične tržne nepravilnosti (pomanjkanje finančnih sredstev in informacij), ki so značilne prav za to vrsto podjetij. Ugotovitve niti ne presenečajo, saj so ta podjetja z vidika konkurenčnosti tudi najbolj inovativna, z vidika konkurence pa zapolnjujejo vrzeli velikih podjetij in ugodno vplivajo na vstope na trg in izstope z njega. Državne pomoči za majhna in srednje velika podjetja so se v Sloveniji po letu 2001 močno znižale, a na srečo v letu 2006 spet močno povečale. Večina teh pomoči je usmerjena v naložbe, kjer je njihova učinkovitost lahko tudi najvišja. Očitno je tudi, da je bil vsaj del državnih pomoči majhnim in srednje velikim podjetjem dejansko namenjen reševanju in prestrukturiranju nizko tehnološko intenzivnih podjetij. Smiselno bi bilo, da se državne pomoči načrtno usmerjajo v visoko in srednje-visoko tehnološko intenzivne dejavnosti ter v storitve, temelječe na znanju. Iz sedanje razporeditve državnih pomoči takšne usmeritve politike še ni zaznati. Koncentracija pomoči majhnim in srednje velikim podjetjem je visoka, saj deset odstotkov prejemnikov z najvišjimi pomočmi prejme nad 80 % vseh pomoči. Ocenjujemo, da je dejansko samo ta skupina prejemnikov pomoči prejela ustrezno visoke državne pomoči, to je pomoči, ki so prinesle ustrezne učinke. Večina prejemnikov je prejela občutno prenizke zneske 49 državnih pomoči, da bi le-te lahko odločilneje vplivale na povečanje njihove uspešnosti poslovanja. Pomoči majhnim in srednje velikim podjetjem se tudi v Sloveniji kažejo za eno najbolj učinkovitih oblik državnih pomoči, saj so uspele povečati zaposlenost, prodajo in produktivnost v podjetjih, prejemnikih pomoči. Enako lahko rečemo tudi za učinkovitost pomoči glede na vložena sredstva. Rezultati analize kažejo, da so pomoči najbolj učinkovite v tehnološko najin-tenzivnejših panogah, v podjetjih z relativno visoko prodajo na zaposlenega in v podjetjih z manjšim številom zaposlenih. Število preteklih črpanj pomoči statistično značilno ne vpliva na uspešnost pomoči, vendar kljub temu priporočamo pogojevanje nadaljnjih črpanj sredstev z doseganjem vnaprej dogovorjenih ciljev. LITERATURA Bergstrom, F. (1997): Characteristics of Publicaly Supported Firms. Stockholm: Stockholm School of Economics. Blundell, R. in Diaz, M. Costa (2000): Evaluation Methods for Non-Experimental Data. Fiscal Studies 21(4): 427-428. Erlat, G., Erlat, H., Senoglu, D. (2007): Measuring Vertical and Horisontal Intra-indu-stry Trade: The Case for Turkey. 6th International Conference of the Middle East Economic Association, March 14-16. Dubai: Zayed University. Friederiszick, H. W., Roller, L. H., Verouden, V. (2005): European State Aid Control: an economic framework. Brussels: European Commission. Hatzichronoglou, T. (1997): Revision of the High - Technology Sector and Product Classification. OECD STI Working Papers 1997/2. Paris : OECD. Heckman, J., Ichimura, H. and Todd, P. (1998): Matching as an Econometric Evaluation Estimator. Review of Economic Studies 65(2): 261-294. Meiklejohn, R. (1999): The Economics of State Aid. European Economy. State Aid and the Single Market. Brussels: European Commission. Mosselman, M., Prince, Y. (2004): Review of Methods to Measure the Effectiveness of State Aid to SMEs. Zoetermeer: EIM Business & Policy Research. Nitsche, R., in Heidhues, P. (2006): Study on Methods to Analyse the Impact of State Aid on Competition. Brussels: European Community. DG Economic and Financial Affairs. Rojec, M., Murn, A., Burger, A., Jaklič, A. (2008): Kako do večje učinkovitosti javno-finančnih sredstev za povečanje konkurenčnosti gospodarstva. Analiza učinkovitosti državnih pomoči in predlogi za njeno izboljšanje. Končno poročilo št. V5-0201 CRP »Konkurenčnost Slovenije 2006-2013. Ljubljana: Fakulteta za družbene vede. Roller, L. H., Friederiszick, H. W., Neven D. J. (2001): Evaluation of the Effectiveness of State Aid Policy Instrument. Final Report. Brussels: European Commission. Rosenbaum, P. R. in Rubin, D. B. (1983): The Central Role of the Propensity Score in 50 Observational Studies for Causal Effects. Biometrika 70: 41-55. Stehn, J. (1996): Subsidies, Countervailing Duties, and WTO : Towards an Open Subsidy Club. Kiel Discusion Papers. Kiel: Institut fur Weltwirtschaft Kiel. VIRI Commission Regulation (EC) No 70/2001 of 12 January 2001 on the application of Articles 87 and 88 of the EC Treaty to State Aid to small and medium-sized enterprises. OJ L 10. Commission Regulation (EC) No 364/2004 of 25 February 2004 amending Regulation (EC) No 70/2001 as regards the extension of its scope to include aid for research and development. OJ L 063. Evidenca državnih pomoči (1998, 1999, 2000, 2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006): Ljubljana: Ministrstvo za finance. Poslovni register Republike Slovenije (2005, 2006): Ljubljana: AJPES. Priporočilo Komisije 361/2003. Uradni list Evropske unije L 124. Uredba komisije (ES) št. 1857/2006 z dne 15. Decembra 2006 o uporabi členov 87 in 88 Pogodbe o državni pomoči za majhna in srednje velika podjetja, ki se ukvarjajo s proizvodnjo kmetijskih proizvodov, in o spremembi Uredbe (ES) št. 70/2001. Uradni list Evropske unije L 358. Zaključni računi gospodarskih družb in samostojnih podjetnikov posameznikov (1998, 1999, 2000, 2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006): Ljubljana: AJPES.