Mikroekonomski aspekti kretanja produktivnosti tijekom velike recesije u Hrvatskoj: rezultati istraivanja modula za produktivnost Istraivake mree za konkurentnost (CompNet)konkurentnost (CompNet)
Pregledi P-39
Zagreb, sijeanj 2018.
IZDAVA Hrvatska narodna banka Direkcija za izdavaku djelatnost Trg hrvatskih velikana 3, 10000 Zagreb Telefon centrale: 01/4564-555 Telefon: 01/4565-006 Telefaks: 01/4564-687
WEB-ADRESA www.hnb.hr
GLAVNI UREDNIK Ljubinko Jankov
UREDNIŠTVO Vedran Šoši Gordi Suši Davor Kunovac Tomislav Ridzak Evan Kraft Maroje Lang
UREDNICA Romana Sinkovi
PREVODITELJICA Tina Antonini
LEKTORICA Dragica Platui
DIZAJNER Vjekoslav Gjergja
GRAFIKI UREDNIK Slavko Krinjak
Za stajališta iznesena u ovom radu odgovorni su autori i ta stajališta nisu nuno istovjetna slubenim stajalištima Hrvatske narodne banke. Molimo korisnike ove publikacije da pri korištenju podataka obvezno navedu izvor. Sve eventualno potrebne korekcije bit e unesene u web-verziju.
ISSN 1334-0085 (online)
Zagreb, sijeanj 2018.
Miljana Valdec i Jurica Zrnc
SAETAK V
Saetak
U ovom se radu ispituju mikroekonomski aspekti produk- tivnosti u Hrvatskoj na temelju najvanijih rezultata Istraiva- ke mree za konkurentnost (engl. Competitiveness Research Network – CompNet). Rezultati analize upuuju na nekoliko stiliziranih injenica. Hrvatsko se gospodarstvo sastoji od ma- log broja visokoproduktivnih poduzea i velikog broja relativno neproduktivnih poduzea: takav se rezultat dobiva bez obzira na upotrijebljenu mjeru produktivnosti. Za vrijeme velike rece- sije produktivnost se u Hrvatskoj smanjila, pri emu je to sma- njenje, izraeno u postotnim bodovima, bilo vee u relativno neproduktivnim poduzeima, a poduzea u najvišem decilu bi- la su manje pogoena recesijom. Prema našim procjenama re- cesija je povoljno utjecala na alokaciju rada meu poduzeima i tako poveala produktivnost, što je posebno vidljivo u sektoru razmjenjivih dobara. Meutim, recesiju je pratila poveana ne- uinkovitost alokacije kapitala, koja je nepovoljno utjecala na dinamiku produktivnosti u svim sektorima.
Kljune rijei: CompNet, heterogenost, distribucija produktivnosti, aloka-
cija resursa
JEL klasifikacija: D21, D24, L11, L25
Miljana Valdec, Hrvatska narodna banka, e-adresa: miljana.valdec@hnb.hr Jurica Zrnc, Vienna Graduate School of Economics, Hrvatska narodna banka, e-adresa: jurica.zrnc@univie.ac.at Za sve pogreške, iznesena mišljenja i zakljuke u ovom radu odgovorni su isklju- ivo autori i ta mišljenja i zakljuci nisu nuno istovjetni slubenim stajalištima Hrvatske narodne banke.
Saetak v
3. Kretanja produktivnosti 2
4. Alokacija resursa 5 4.1. Olley-Pakesova dekompozicija 6 4.2. Mjere disperzije graninog prihoda proizvoda
kapitala i rada 6
1
1. Uvod
U ekonomskim istraivanjima rast produktivnosti openito se smatra najvanijim za dugorono poboljša- nje ekonomskog standarda. Takoer se navodi da velike razlike u dohocima meu zemljama najviše ovise o ra- zliitim razinama produktivnosti (vidi, na primjer, Ca- selli, 2005.). Za vrijeme velike recesije produktivnost se u Hrvatskoj znatno smanjila, na što upuuju brojni izvo- ri podataka i razliite mjere produktivnosti. U ovom se radu potvruju ti trendovi i pruaju mnogobrojni doka- zi za razliite aspekte smanjenja produktivnosti. Anali- za produktivnosti na makroekonomskoj se razini obino zasniva na agregiranim statistikim podacima i prosje- cima. No, velika heterogenost u ostvarenjima poduzea dobro je potkrijepljena i u literaturi (Caves, 1998.; Bar- telsman i Dooms, 2000.; Loof i Heshmati, 2002.). Ta se heterogenost obino prikazuje zakrivljenim distribu- cijama pokazatelja uspješnosti poduzea, što znai da prosjeci nisu primjereni za opisivanje produktivnosti. U skladu s tim u analizi u ovom radu pokazano je da je vano razlikovati agregirane podatke od distribucija koje ih stvaraju.
U ovom se radu prikazuju rezultati opsenog istraivanja produktivnosti hrvatskih poduzea koje je pod pokroviteljstvom ESB-a za Istraivaku mreu za konkurentnost (Competitiveness Reasearch Network – Comp Net) provela Hrvatska narodna banka. Svrha je ovog rada analizirati i podrobnije obrazloiti neke glav- ne rezultate CompNeta u modulu produktivnosti, koji se uglavnom odnose na mikroekonomske aspekte kretanja agregatne produktivnosti, dobivene analizom podataka na razini poduzea. Ovaj rad pridonosi literaturi time što se u njemu detaljno procjenjuje produktivnost hrvatskih poduzea po sektorima. To je takoer i prvi rad koji pri- kazuje i analizira razliite pokazatelje uinkovitosti alo-
kacije proizvodnih resursa u Hrvatskoj, tijekom vremena i u usporedbi s drugim zemljama. Usporedivost rezultata meu zemljama omoguila je baza podataka CompNeta, kojom se osigurava usklaenost empirijskih metodologi- ja razliitih drava.
U radu prvo prikazujemo da je prema razliitim izvorima, ukljuujui i naše izraune, u Hrvatskoj tije- kom velike recesije zabiljeeno smanjenje realne produk- tivnosti rada i ukupne faktorske produktivnosti (engl. total factor productivity – TFP). Nakon toga analizira- mo distribuciju produktivnosti po poduzeima. Rezulta- ti upuuju na to da se hrvatsko gospodarstvo sastoji od malog broja visokoproduktivnih poduzea i velikog bro- ja relativno neproduktivnih poduzea, a takav se rezultat dobiva bez obzira na primijenjenu mjeru produktivnosti. Za vrijeme recesije smanjenje produktivnosti, izraeno u postotnim bodovima, bilo je vee u relativno neproduk- tivnim poduzeima, a poduzea u najvišem decilu bila su manje pogoena recesijom. Dinamika ukupne faktorske produktivnosti bila je slabije izraena u cijeloj distribuci- ji. Prema našim procjenama recesija je povoljno utjeca- la na alokaciju rada meu poduzeima i tako poveala produktivnost, što je posebno vidljivo u sektoru meu- narodno razmjenjivih dobara. Meutim, recesiju je pra- tila poveana neuinkovitost alokacije kapitala, koja je nepovoljno utjecala na dinamiku produktivnosti u svim sektorima.
Ovaj je rad organiziran kako slijedi. U iduem odjeljku ukratko se predstavlja CompNet. U treem odjeljku izlau se kretanja produktivnosti nefinancijskih poduzea. U etvrtom odjeljku analizira se je li alokacija resursa u Hrvatskoj uinkovita ili nije, a u petom odjelj- ku donosi se zakljuak.
1 Više informacija dostupno je na mrenim stranicama: http://www.ecb.europa.eu/pub/economic-research/research-networks/html/researcher_compnet.en.html i http://www.comp-net.org/index.php?id=239.
2. CompNet
CompNet1 je osnovao Europski sustav središnjih banaka u oujku 2012. Dva najvanija cilja CompNeta bila su istraiti konkurentnost u EU-u na temelju višedi-
menzionalnog pristupa (makrorazine, mikrorazine i pre- kogranine razine) te razjasniti teoretske i empirijske ve- ze izmeu pokretaa konkurentnosti i makroekonomskih
2
rezultata za potrebe istraivanja i analize politika. Kao rezultat rada Mree objavljeni su mnogi istra-
ivaki projekti i dvije baze podataka: dijagnostiki alat za konkurentnost (engl. diagnostic toolkit on compe- titiveness) i skup mikropodataka. Dijagnostiki alat za konkurentnost skup je makropodataka koji ukljuuje oko 100 pokazatelja, od kojih je 20 novonastalih u okvi- ru CompNeta (za više detalja vidi Karadeloglou i dr., 2015.). Skup mikropodataka ili baza podataka Comp- Neta zasniva se na podacima na razini poduzea, koje detaljno opisuju Lopez-Garcia i dr. (2014. i 2015.), a sadrava iscrpan skup pokazatelja prikupljenih iz naci- onalnih izvora u dvadesetak zemalja EU-a. Kako bi se rije šili uobiajeni problemi vezani uz podatke na razini poduzea, kao što su povjerljivost i nemogunost uspo- redbe meu zemljama, u CompNetu se za analizu po- dataka primjenjuju zajednika metodologija, protokol, izraun i nain agregacije na razinu sektora i na razinu zemlje. Od lipnja 2015. CompNet je samoupravna mre- a koju vodi Upravljaki odbor.2
Analizom je obuhvaena veina nefinancijskih trgo- vakih društava iz poslovnog sektora3. Promatraju se po- duzea iz priblino šezdeset odjeljaka (sektora) NKD-a,
koji se zatim razliitim ponderima agregiraju u devet tzv. makrosektora i na razinu cijeloga gospodarstva. Makro- sektori obuhvaaju preraivaku industriju, graevinar- stvo, trgovinu na veliko i na malo, prijevoz i skladište- nje, smještaj, pripremu i usluivanje hrane, informacije i komunikacije, poslovanje nekretninama, strune, znan- stvene i tehnike djelatnosti te administrativne i pomo- ne djelatnosti. Podaci su organizirani u dvama uzorci- ma: cjelovitom uzorku (ALL), koji ukljuuje poduzea s najmanje jednim zaposlenikom, i ogranienom uzorku (20E), koji ukljuuje samo poduzea s više od 20 za- poslenika. Poetak razdoblja obuhvaenog ovim skupom podataka varira od jedne zemlje do druge, a podaci se auriraju svake godine. Najnovije, peto razdoblje baze podataka CompNeta završava 2013. godine. Pritom se broj ukljuenih zemalja EU-a4 razlikuje, ovisno o razdo- blju i uzorku.
Izvor podataka na razini poduzea za Hrvatsku jest registar godišnjih financijskih izvještaja koje su hrvatska nefinancijska poduzea obvezna dostavljati Financijskoj agenciji (Fini). Zbog raspoloivosti cjelovita analiza za Hrvatsku zakljuena je s 2014., a ukupni rezultati odno- se se na razdoblje od 2002. do 2014.
3. Kretanja produktivnosti
U ovom dijelu analiziramo kretanja produktivnosti u hrvatskom gospodarstvu tijekom godina i prikazujemo stilizirane injenice proizašle iz analize mikroekonom- skih podataka o produktivnosti u Hrvatskoj dobivene iz modula za produktivnost CompNeta. Primjenjuju se ove mjere produktivnosti: produktivnost rada (realna doda- na vrijednost po zaposleniku u tisuama eura) i ukupna faktorska produktivnost (TFP). Ukupna faktorska pro- duktivnost (TFP) dio je ukupne proizvodnje koji se ne moe pripisati radu i kapitalu, a u Cobb-Douglasovoj proizvodnoj funkciji obino se procjenjuje kao rezidual- na veliina. U ovoj je analizi TFP procijenjen na osnovi
Wooldridgeove metodologije (2009.)5. Budui da se TFP izraunava kao rezidualna veliina, rezultate ove anali- ze treba oprezno tumaiti s obzirom na to da kretanja u TFP-u mogu ovisiti o drugim nemjerenim imbenicima, poput iskorištenosti kapaciteta, a koji bi mogli imati va- an utjecaj.
Iako nas zanima distribucija produktivnosti po po- duzeima, najprije provjeravamo agregatne podatke o TFP-u i produktivnosti rada u bazi podataka CompNe- ta s dostupnim izvorima. Prema podacima Eurostata ukupna produktivnost rada smanjila se za 1,1% izmeu 2008. i 2014.6, dok se prema podacima iz baze poda-
2 Zakljuni izvještaj rada Mree ESB je objavio 2015. (Di Mauro i Ronchi, 2015.).
3 Sektori kao što su poljoprivreda i ribarstvo, rudarstvo i vaenje, proizvodnja koksa i rafiniranih naftnih proizvoda, opskrba plinom, parom i klimatizacija, djelat- nosti vezane uz financijsko posredovanje i one vezane uz javnu upravu iskljuene su jer su esto pod utjecajem razliitih nedostataka, poput pretjerane regulacije, monopola i netrišnog poslovanja.
4 Austrija, Belgija, Hrvatska, eška, Danska, Estonija, Finska, Francuska, Njemaka, Madarska, Italija, Letonija, Litva, Malta, Poljska, Portugal, Rumunjska, Slovaka, Slovenija i Španjolska
5 Za više detalja o procjeni TFP-a vidi Lopez-Garcia i dr. (2015.).
6 Raspoloivo na: http://ec.europa.eu/eurostat/tgm/table.do?tab=table&init=1&plugin=1&language=en&pcode=tipsna70
3
0
0,02
0,04
0,06
0,08
0
5
10
15
20
25
40
Slika 1. Distribucija produktivnosti rada
Napomena: Prosjek po zemlji i godini izraunava se kao jednostavni prosjek svih sektora NKD-a da bi se dobila prosjena distribucija za svaku godinu. Izvor: Izrauni autora zasnovani na bazi podataka CompNeta (uzorak ALL)
Hrvatska
2004. 2009. 2014.
2002. 2004. 2005. 2006. 2007. 2008. 2009. 2010. 2011. 2012. 2013. 2014.
pr od
uk tiv
no st
ra da
e
2003.
taka CompNeta biljei smanjenje od 1,3%, što je vrlo slino. Nadalje, prema dostupnim procjenama TFP se smanjuje, s tim da prema podacima Europske komisije7 smanjenje iznosi 10,7%, dok u CompNetu ta procjena iznosi –4,9%. Dobro je poznato da je iskorištenost ka- paciteta prociklina (Fernald i Wang, 2015.) pa se ta- kva dinamika velikim dijelom moe pripisati tome. Me- utim, baza podataka CompNeta ne sadrava podatke o iskorištenosti kapaciteta te bi takva kretanja trebalo dalje istraiti.
Baza podataka CompNeta vrlo je pogodna za opi- sivanje distribucije produktivnosti poduzea u razliitim sektorima. Analiza u ovom modulu provodi se za sve sektore NKD-a raspoloive u promatranim zemljama. Kao i u slinim istraivanjima, rezultati upuuju na ve- liku disperziju i asimetriju produktivnosti u hrvatskim poduzeima, s relativno velikim brojem niskoproduk- tivnih poduzea i manjim brojem visokoproduktivnih. Distribucija produktivnosti rada u Hrvatskoj zakrivlje- na je, što se vidi iz udaljenosti medijana od prosjeka i iz udaljenosti devedesetog percentila od prosjeka u po- jedinoj godini. To vrijedi i za druge primijenjene mjere produktivnosti. Zahvaljujui opsenom skupu podataka, koji sadrava dovoljno momenata distribucije produktiv- nosti, u nastavku prikazujemo i funkcije gustoe aprok- simirane s pomou normalno distribuiranoga kernel- skog procjenitelja, koji omoguuje kontinuirani prikaz distribucije.
Promatrajui karakteristike disperzije produktivno- sti rada u Hrvatskoj, uoavamo da se produktivnost u devedesetom percentilu (najproduktivnija poduzea) na
poetku recesije uvelike smanjila, a da se produktivnost u desetom percentilu (najmanje produktivna poduze- a) više smanjila u postotnim bodovima. Obje promjene pokazuju manju disperziju produktivnosti kako se sma- njuje njezina standardna devijacija. Kernelska funkcija gustoe takoer upuuje na akumuliranje gustoe oko niskih razina produktivnosti s dugim desnim repom dis- tribucije, odnosno malim udjelom visokoproduktivnih poduzea. Zanimljivo je da se tijekom krize distribucija produktivnosti pomaknula malo ulijevo, što pokazuje da se masa manje produktivnih poduzea za vrijeme recesi- je poveala. Osim toga, ima i razlika meu makrosekto- rima (Slika A1.).
Slika 2. prikazuje distribuciju produktivnosti rada po zemljama, a dobivena je na osnovi podataka iz ogra- nienog uzorka (poduzea s više od 20 zaposlenika), što omoguuje pouzdaniju usporedbu meu zemljama jer se prikupljanje i reprezentativnost podataka za mala po- duzea i mikropoduzea razlikuje od zemlje do zemlje. Promatrajui podatke o prosjenoj produktivnosti rada po zemljama, moemo zakljuiti da podaci CompNeta na razini poduzea dobro oponašaju rang zemalja dobi- ven izraunom na temelju makropodataka u promatra- nim zemljama.
Meutim, usporedbu razina produktivnosti rada meu zemljama treba provoditi oprezno, zbog nekoliko razloga. Prvo, navedene mjere produktivnosti rada izra- ene su u eurima (tisuama eura) specifino za pojedinu zemlju, a za meunarodnu usporedbu razina produktiv- nosti trebale bi se rabiti jedinice pariteta kupovne moi. Nadalje, na razlike u produktivnosti rada mogu uvelike
7 Raspoloivo na: http://ec.europa.eu/economy_finance/ameco/user/serie/ResultSerie.cfm
4
0
25
50
75
100
125
175
150
Slika 2. Distribucija produktivnosti rada po zemljama
Napomena: Distribucija produktivnosti rada po zemljama izraunata je kao prosjek za razdoblje od 2002. do 2012. godine zajedniko za sve zemlje. Izvor: Izrauni autora zasnovani na bazi podataka CompNeta (uzorak 20E)
Prosjena vrijednost Medijan Interkvartil 10. – 90. percentil
Da ns
0 5 10 15
Slika 3. Distribucija TFP-a
Napomena: Prosjek po zemlji i godini izraunava se kao jednostavni prosjek svih sektora NKD-a da bi se dobila prosjena distribucija za svaku godinu. Izvor: Izrauni autora zasnovani na bazi podataka CompNeta (uzorak ALL)
Distribucija TFP-a Hrvatska
Interkvartil 10. – 90. percentil
2002. 2004. 2005. 2006. 2007. 2008. 2009. 2010. 2011. 2012. 2013. 2014.2003.
0
2
4
6
8
10
12
Slika 4. Prosjena veliina poduzea u razliitim percen- tilima distribucije produktivnosti, prosjek (2002. – 2014.)
Napomena: Prosjena veliina poduzea u svakom percentilu distribucije produktivnosti rada ili TFP-a izraunava se na razini sektora/godine. Izvor: Izrauni autora zasnovani na bazi podataka CompNeta (uzorak ALL)
br oj
z ap
os le
ni ka
10. percentil 90. percentil
utjecati razlike u intenzitetu kapitala, koji je vrlo razli- it (npr. u raznim sektorima). Osim toga, ak i kad je ogranieni uzorak (više od 20 zaposlenika) prikladniji za usporedbu, još uvijek postoje vane razlike u uzorku ko- je mogu utjecati na ta rangiranja. Zbog svih tih razloga Slika 2. nije namijenjena izravnom usporeivanju razina produktivnosti zemalja, nego smo njome eljeli istaknuti da velika disperzija produktivnosti unutar jedne zemlje i visoka zakrivljenost distribucije produktivnosti nije uo- biajena samo za Hrvatsku ve i za druge promatrane europske zemlje.
Druga je mjera produktivnosti koju smo detaljni- je analizirali TFP. Distribucija ukupne faktorske pro- duktivnosti takoer pokazuje da postoji relativno velik broj niskoproduktivnih poduzea i malen broj visoko- produktivnih, ali ta je disperzija mnogo manje izraena
nego disperzija produktivnosti rada, što je takoer uo- biajen rezultat empirijskih istraivanja (Bartelsman i dr., 2013.). Slini zakljuci vrijede i za sve makrosek- tore u gospodarstvu (Slika A2.). Treba napomenuti da u sluaju TFP-a usporedba meu zemljama nije mogua zbog toga što se TFP za svaku zemlju procjenjuje prema funkciji proizvodnje specifinoj za tu zemlju. Nadalje, rezultati upuuju i na raspršenost produktivnosti u po- sljednjim godinama, ali to je manje vidljivo nego u slua- ju produktivnosti rada.
Kao što smo vidjeli, postoji visok stupanj hetero- genosti poduzea unutar zemalja i unutar sektora u istoj zemlji. U tom je smislu zanimljivo podrobnije analizirati neka svojstva poduzea iz razliitih dijelova distribucije produktivnosti. Stoga emo usporediti ponašanje podu- zea koja su u prvom percentilu (10. percentil), onih ko-
ALOKACIJA RESURSA
5
Napomena: Prosjena produktivnost rada u svakom percentilu distribucije produktivnosti rada izraunava se na razini sektora/godine. Izvor: Izrauni autora zasnovani na bazi podataka CompNeta (uzorak ALL)
10. percentil 90. percentilMedijan
2002. 2003. 2004. 2005. 2006. 2007. 2008. 2009. 2010. 2011. 2012. 2013. 2014.
ja su u zadnjem percentilu (90. percentil) te medijalno poduzee distribucije dobivene za svaki sektor tijekom vremena.
Usporedba produktivnosti i veliine poduzea
(mjerene prema broju zaposlenika) potvruje da su naj- produktivnija poduzea u Hrvatskoj u prosjeku vea od najmanje produktivnih poduzea, što je u skladu s re- zultatima koji su dobiveni za druge zemlje i prethod- nim empirijskim analizama (Lopez-Garcia i dr., 2014.; Mayer i Ottaviano, 2008.). U sluaju distribucije TFP-a, razlika u veliini poduzea još je uoljivija.
Na Slici 5. prikazana je dinamika produktivnosti rada, za razliite skupine poduzea u vremenu, odnosno za najmanje produktivna (10. percentil), medijalna i naj- produktivnija (90. percentil) poduzea u sektoru. Vid- ljivo je da se produktivnost rada nakon krize pogoršala u svim trima skupinama. Meutim, u posljednjih se ne- koliko godina stabilizirala u srednje produktivnim i naj- produktivnijim poduzeima, ali nastavila se smanjivati u niskoproduktivnim poduzeima.
Prikazani rezultati naglašavaju vanost realoka- cije resursa proizvodnje prema produktivnijim podu- zeima kako bi se omoguio njihov rast. U sljedeem odjeljku podrobnije se analizira alokacija resursa u Hrvatskoj.
4. Alokacija resursa
Kao što je prikazano u prethodnom odjeljku, gos- podarsku aktivnost u Hrvatskoj generira relativno ma- len broj visokoproduktivnih poduzea i mnogo niskopro- duktivnih poduzea, što takoer vrijedi za druge zemlje EU-a (Lopez-Garcia i dr., 2014.). Zbog toga je vana sposobnost gospodarstva da omogui odljev resursa pro- duktivnijim poduzeima. Drugim rijeima, trišni sustav trebao bi omoguiti uinkovitu alokaciju resursa da bi se poduzea s boljim rezultatima mogla koristiti s više pro- izvodnih faktora.
Meutim, trišta karakterizira niz neuinkovitosti pa zato alokacija resursa esto nije optimalna, kao što potvruju, primjerice, Hsieh i Klenow (2009.) te Bar- telsman i dr. (2013.). Tako bi neuinkovita alokacija re- sursa meu poduzeima mogla objasniti velike razlike u prihodima meu zemljama. Hsieh i Klenow (2009.) izraunali su da bi se TFP u preraivakoj industriji mo- gao poveati za 30% – 50% u Kini i za 40% – 60% u Indiji ako se kapital i rad hipotetino ponovno alociraju da se izjednae s graninim proizvodima u onoj mjeri u kojoj je to sluaj u Sjedinjenim Amerikim Dravama. Dodatno, neuinkovita alokacija nije statina, i ona se
moe mijenjati u vremenu. Gopinath i dr. (2015.) pripi- suju stagnaciju produktivnosti u Junoj Europi prije ve- like recesije upravo neuinkovitoj alokaciji kapitala. In- stitucionalne karakteristike zemlje takoer su jedan od imbenika koji utjeu na promjene u uinkovitosti alo- kacije u zemljama (Andrews i Cingano, 2012.; Restuccia i Rogerson, 2008.; Aghion i dr., 2007.). U svojoj em- pirijskoj analizi Andrews i Cingano kao odrednice uin- kovitosti alokacije proizvodnih resursa navode regulaciju na trištu rada vezanu uz zaštitu zaposlenja i regulaciju trišta proizvoda (ukljuujui prepreke ulasku i steajno zakonodavstvo).
Uinkovito alociranje proizvodnih resursa meu poduzeima u Hrvatskoj postaje još vanije s obzirom na injenicu da Hrvatska zaostaje za veinom usporedivih zemalja prema razliitim mjerilima institucionalnog ra- zvoja i poslovnog okruja (npr. indeks Doing Business). U nastavku procjenjujemo kako se alokacija resursa pro- mijenila tijekom velike recesije u Hrvatskoj.
Nakon što smo utvrdili da postoje velike razlike u produktivnosti meu poduzeima, u preostalom tekstu kvantificiramo vanost realokacije resursa u poduzeima
ALOKACIJA RESURSA
6
Slika 6. OP jaz u ukupnom gospodarstvu
Napomena: Razdoblje prije recesije odnosi se na godine izmeu 2002. i 2008., a razdoblje tijekom recesije na godine izmeu 2009. i 2014. Izvor: Izrauni autora zasnovani na bazi podataka CompNeta (uzorak ALL)
Prije recesije Tijekom recesije
OP kovarijanca produktivnosti rada OP kovarijanca TFP-a
Slika 7. OP jaz produktivnosti rada u sektorima meunarodno razmjenjivih dobara i u sektorima meunarodno nerazmjenjivih dobara
Napomena: Razdoblje prije recesije odnosi se na godine izmeu 2002. i 2008., a razdoblje tijekom recesije na godine izmeu 2009. i 2014. Sektor meunarodno nerazmjenjivih dobara ukljuuje graevinarstvo, djelatnosti pruanja smještaja te pripreme i usluivanja hrane, informacije i komunikacije, strune, znanstvene i tehnike djelatnosti te administrativne i pomone uslune djelatnosti. Sektor meunarodno razmjenjivih dobara ini preraivaka industrija, osim proizvodnje koksa i rafiniranih naftnih proizvoda. Izvor: Izrauni autora zasnovani na bazi podataka CompNeta (uzorak ALL)
Prije recesije Tijekom recesije
0,05
0,10
0,15
0,20
0,25
0,30
0,35
0,40
0,45
za agregatnu razinu i dinamiku produktivnosti. Primje- njuju se dva pristupa: procjenjuje se koliko realokacija resursa pridonosi razini agregatne produktivnosti pomo- u Olley-Pakesove dekompozicije (1996.) i procjenjuje se dinamika neuinkovite alokacije resursa s pomou mjera disperzije prema Hsiehu i Klenowu (2009.).
4.1. Olley-Pakesova dekompozicija
Prema Olley-Pakesovoj (OP) dekompoziciji pro- duktivnost se dijeli na neponderirani prosjek produk- tivnosti u odreenom sektoru i kovarijancu izmeu ve- liine poduzea (mjerene brojem zaposlenika) i njegove produktivnosti:
yst it it
] ]g g/ / , (2)
gdje itH predstavlja veliinu poduzea i u djelatnosti s i u vremenu t, a it~ je mjera produktivnosti. st~ je ne- ponderirani prosjek produktivnosti u odreenoj djelat- nosti, a stH je neponderirana prosjena veliina u toj djelatnosti. Neponderirani prosjek bio bi jednak prosje- noj produktivnosti da su sva poduzea jednake veliine. Meutim, u stvarnosti to nije tako. Zato OP kovarijan- ca (ili OP jaz) koja je jednaka it st it st
i s ~ ~H H- -
! ] ]g g/
obuhvaa višak produktivnosti koji se povezuje uz vea poduzea. Vea kovarijanca podrazumijeva veu poveza- nost izmeu produktivnosti poduzea i njegove veliine. Poveanje kovarijance podrazumijeva da se resursi dis- tribuiraju po poduzeima tako da se produktivnija podu- zea u djelatnosti koriste s iznadprosjeno više resursa nego prije. Budui da se rad upotrebljava kao ponder u
OP dekompoziciji, ova se mjera moe takoer promatra- ti kao indikator uinkovitosti alokacije rada.
Slika 6. prikazuje OP kovarijancu, koja pokazuje da je razina produktivnosti hrvatskoga nefinancijskog poslovnog sektora bila u prosjeku priblino za 25% ve- a zbog veih poduzea koja su angairala više resursa. Odnosno, iznadprosjeno produktivna poduzea zapo- šljavala su više zaposlenika od prosjeka sektora. Nada- lje, ovaj se indikator tijekom recesije poveao i dosegnuo priblino 30% ukupne produktivnosti, što upuuje na mogue pozitivne uinke recesije na uinkovitost aloka- cije proizvodnih resursa u hrvatskom gospodarstvu. Ti su uinci vidljivi i u nekoliko zemalja u uzorku Comp- Neta (Slika A3.), tako da sluaj Hrvatske nije jedin- stven. Slino tome, OP jaz za TFP tijekom recesije se poveao.
Meutim, poveanje uinkovitosti alokacije tijekom recesije razliito je u promatranim sektorima. U sektori- ma razmjenjivih dobara, poput preraivake industrije, uinkovitost alokacije poveala se paralelno s recesijom. S druge strane, u sektorima nerazmjenjivih dobara, u kojima je konkurencija obino slabija, OP jaz smanjio se tijekom recesije (Slika 7.).
4.2. Mjere disperzije graninog prihoda proizvoda kapitala i rada
Hsieh i Klenow (2009.) predlau jednostavan mo- del za mjerenje neuinkovite alokacije resursa. U tom modelu nenarušeno trišno gospodarstvo karakteriziraju jednaki granini prihodi proizvoda kapitala (rada) u po- duzeima. U stvarnosti su gospodarstva esto udaljena
ALOKACIJA RESURSA
7
Izvor: Izrauni autora zasnovani na bazi podataka CompNeta (uzorak ALL)
MRPK MRPL
2002. 2003. 2004. 2005. 2006. 2007. 2008. 2009. 2010. 2011. 2012. 2013. 2014. 0,80
0,85
0,90
0,95
1,00
1,05
1,10
1,15
1,20
od idealne situacije. Hsieh i Klenow (2009.) rabe nena- rušeno trišno gospodarstvo kao mjerilo i podvrgavaju ga regulatornim distorzijama specifinim za pojedina poduzea. Što su vee distorzije, to je vea varijacija u graninom prihodu proizvoda u poduzeima, a to dovo- di do vee neuinkovitosti alokacije resursa.
Granini prihod proizvoda kapitala izraunava se na sljedei nain:
MRPK k rva
it it
it)b = , (3)
gdje je b koeficijent uz kapital u procjeni TFP-a, rva je realna dodana vrijednost, k je kapital, i je indeks podu- zea, a t je vremenski indeks. b se razlikuje od sektora do sektora.
Analogno za granini prihod proizvoda rada:
MRPL l rva
it it
it)~ = , (4)
gdje je ~ koeficijent koji odgovara radu u procjeni TFP- a, a l je rad. Nakon toga primjenjuju se mjere disperzije graninog prihoda proizvoda kapitala i rada. Najprije se izraunava MRPK i MRPL na razini poduzea. Zatim se izraunava standardna devijacija tih mjera na razini sek- tora. Naposljetku se dobivene standardne devijacije na razini sektora agregiraju s pomou pondera iz funkcije proizvodnje.
Slika 8. pokazuje da se disperzija MRPK-a znatno poveala tijekom recesije. To upuuje na zakljuak da se neuinkovitost u alociranju kapitala tijekom krize pove- ala, što se moglo i oekivati zbog moguih financijskih ogranienja tijekom recesije. Taj je rezultat slian onome dobivenom za nekoliko drugih zemalja europodruja, osobito zemalja iz June Europe (Gopinath i dr., 2015.). Autori utvruju da se poveanje neuinkovite alokacije kapitala u razdoblju prije krize moe povezati sa sma- njenjem kamatne stope i priljevom kapitala, popraenim financijskim nesavršenostima. U predrecesijskom razdo- blju, kada su priljevi kapitala u Junoj Europi bili veli- ki, uglavnom su bili namijenjeni poduzeima s visokom neto vrijednošu, koja su mogla osigurati kolateral. Ta- ko su poduzea s visokom neto vrijednošu mogla po- veavati svoje kapacitete, dok potencijalno produktivna poduzea s nedostatnim kolateralom nisu mogla doi do kredita. To je dovelo do neuinkovite alokacije kapita-
la koja je, kako tvrde Gopinath i dr. (2015.), rezultirala stagnacijom produktivnosti u Junoj Europi prije velike recesije. U tom se smislu sluaj Hrvatske mora detaljnije prouiti.
Meutim, drugaiji se trend primjeuje kod grani- nog prihoda proizvoda rada, koji se od poetka recesije smanjio. To smanjenje u neuinkovitosti alokacije rada moglo bi se povezati s injenicom da su poduzea u veli- koj mjeri prilagoavala svoju radnu snagu tijekom rece- sije. Nadalje, novozaposleni radnici uglavnom su zapo- šljavani na neodreeno vrijeme, što je poduzeima sni- avalo troškove prilagodbe rada. S druge strane, kapital je u velikoj mjeri nepovratan i teško je smanjiti njegovo korištenje bez stvaranja dodatnih troškova. Osim toga, steajno zakonodavstvo u Hrvatskoj ima ozbiljne nedo- statke tako da su prilagodbe kapitala tee i još skuplje. To upuuje na zakljuak da regulacija trišta rada i kapi- tala moe snano djelovati na razinu agregatne produk- tivnosti i da pri donošenju odluka o regulaciji tih trišta navedeno treba uzeti u obzir.
Promatraju li se mjere disperzije po sektorima NKD-a, vidljivo je da se disperzija MRPK-a poveala u gotovo svim sektorima (Slika A4.). S druge strane, dis- perzija u MRPL-u za neke je sektore stagnirala, dok su na njezinu dinamiku uvelike utjecala kretanja u prerai- vakoj industriji, graevinarstvu i nekim uslunim djelat- nostima (Slika A5.).
ZAKLJUAK
8
5. Zakljuak
mjeru produktivnosti. Time se naglašava vanost realo- kacije resursa prema produktivnijim poduzeima. Kvan- tificirali smo dinamiku neuinkovite alokacije s pomou Olley-Pakesove dekompozicije i mjera disperzije. Naše procjene pokazuju da je kapital tijekom recesije bio u sve veoj mjeri neuinkovito alociran, a da je neuinkovitost alokacije rada imala povoljniju dinamiku.
Naposljetku, na temelju rezultata predstavljenih u ovom radu moemo zakljuiti da agregatni pokazatelji kretanja produktivnosti sami za sebe mogu upuivati u pogrešnom smjeru i da postoji rizik od davanja nepot- punih preporuka donositeljima odluka. Oblik distribucije produktivnosti takoer je vaan i trebao bi se uzeti u ob- zir pri donošenju novih politika.
Najvaniji doprinos CompNeta jest prikupljen skup podataka koji omoguuje bolje razumijevanje konkurent nosti u pojedinoj zemlji i dopušta meunarod- nu usporedbu pojedinanih rezultata poduzea. Osim informacija o prosjenim vrijednostima po sektorima i zemljama, taj skup podataka sadrava informacije o dis- tribucijama na razini poduzea u raznim dimenzijama (produktivnost, veliina, zaposlenost, troškovi, izvozna aktivnost itd.). Cilj je ovog rada bio pruiti pregled niza stiliziranih injenica o temeljnim distribucijama na razini poduzea u hrvatskom gospodarstvu.
Pokazali smo da se gospodarstvo sastoji od malog broja visokoproduktivnih poduzea i velikog broja rela- tivno neproduktivnih poduzea, što se vidi iz distribucije koja je visoko zakrivljena, bez obzira na upotrijebljenu
Literatura
Aghion, P., Fally, T. i Scarpetta, S. (2007.): Credit Con- straints as a Barrier to the Entry and Post-Entry Growth of Firms, Economic Policy (listopad), str. 731 – 779
Andrews, D. i Cingano, F. (2012.): Public policy and re- source allocation: evidence from firms in OECD coun- tries, OECD Economics Department Working Papers 996, OECD Publishing
Bartelsman, E. i Doms, M. (2000.): Understanding Pro- ductivity: Lessons from Longitudinal Microdata, Journal of Economic Literature, Vol. 38, str. 569 – 594
Bartelsman, E., Haltiwanger, J. i Scarpetta, S. (2013.): Cross-Country Differences in Productivity: The Role of Allocation and Selection, American Economic Review, Vol. 103(1), str. 305 – 334
Caselli, F. (2005.): Accounting for Cross-Country Income Differences, Handbook of Economic Growth, u: Philippe Aghion i Steven Durlauf (ur.), Handbook of Economic Growth, Edition 1, Volume 1, Chapter 9, str. 679 – 741, Elsevier
Caves, R. E. (1998.): Industrial Organization and New Findings on the Turnover and Mobility of Firms, Journal of Economic Literature, Vol. 36, str. 1947 – 1982
Di Mauro, F. i Ronchi, M. (2015.): CompNet Report – Assessing European Competitiveness: the contribution of CompNet research, ECB, lipanj
Fernald, J. G. i Wang, J. C. (2015.): Why has the cycli- cality of productivity changed? What does it mean?, Cur- rent Policy Perspectives 15 – 6, Federal Reserve Bank of Boston
Gopinath, G., Kalemli-Ozcan, S., Karabarbounis, L. i Villegas-Sánchez, C. (2015.): Capital allocation and productivity in South Europe, NBER Working Paper (21453)
Hsieh, C. T. i Klenow, P. J. (2009.): Misallocation and Manufacturing TFP in China and India, The Quarterly Journal of Economics, Vol. 124(4), str. 1403 – 1448
Karadeloglou P., Benkovskis, K. i the CompNet Task Force (2015.): Compendium on the diagnostic toolkit for competitiveness, ECB, Occasional Paper (163)
LITERATURA
9
Loof, H. i Heshmati, A. (2002.): Knowledge capital and performance heterogeneity: A firm-level innovation study, International Journal of Production Economics, Vol. 76, str. 61 – 85
Lopez-Garcia, P., Di Mauro, F., Benatti, N., Angeloni, C., Altomonte, C., Bugamelli, M., D’Aurizio, L., Barba Navaretti, G., Forlani, E., Rossetti, S., Zurlo, D., Ber- thou, A., Sandoz-Dit-Bragard, C., Dhyne, E., Amador, J., Opromolla, L. D., Soares, A. C., Chiriacescu, B., Ca- zacu, A. M., Lalinsky, T., Biewen, E., Blank, S., Meinen, P., Hagemejer, J., Tello, P., Rodríguez-Caloca, A., ede, U., Galušák, K., Meriküll, J. i Harasztosi, P. (2014.): Micro-based evidence of EU competitiveness : the Comp- Net database, ECB Working Paper (1634)
Lopez-Garcia, P., Di Mauro, F. i the CompNet Task Force (2015.): Assessing European competitiveness: the new CompNet micro-based database, ECB Working Pa- per (1764)
Mayer, T. i Ottaviano, G. (2008.): The Happy Few: The Internationalisation of European Firms, Intereconomics: Review of European Economic Policy, Vol. 43(3), str. 135 – 148
Olley, G. S. i Pakes, A. (1996): The Dynamics of Pro- ductivity in the Telecommunications Equipment Industry, Econometrica, Vol. 64(6), str. 1263 – 1297
Restuccia, D. i Rogerson, R. (2008): Policy distortions and aggregate productivity with heterogeneous establish- ments, Review of Economic Dynamics, Vol. 11, str. 707 – 720
DODATAK
10
0
10
20
30
0
10
20
40
0
10
20
50
30
30
40
0
10
20
80
0
10
20
30
0
10
20
60
30
40
0
10
20
40
0
10
20
30
0
10
20
50
30
40
30
40
50
60
Slika A1. Distribucije produktivnosti rada po makrosektorima
Napomena: Godišnji prosjeci makrosektora izraunavaju se kao jednostavni prosjeci po sektorima NKD-a da bi se dobila prosjena distribucija za svaku godinu u svakom makrosektoru. Izvor: Izrauni autora zasnovani na bazi podataka CompNeta (uzorak ALL)
Prosjek Medijan
Preraivaka industrija
20 02
Graevinarstvo Veleprodaja i maloprodaja
Prijevoz i skladištenje Smještaj te priprema i usluivanje hrane Informacije i komunikacije
Poslovanje nekretninama Strune, znanstvene i tehnike djelatnosti Administrativne i pomone djelatnosti
Dodatak
DODATAK
11
0
3
6
7
0
1
2
7
0
1
2
7
3
4
5
6
3
2
5
1
4
0
3
6
7
2
5
1
4
0
3
6
7
2
5
1
4
4
5
6
0
1
2
7
3
4
5
6
0
1
2
7
3
4
5
6
0
1
2
7
3
4
5
6
0
1
2
7
3
4
5
6
Slika A2. Distribucije ukupne faktorske produktivnosti po makrosektorima
Napomena: Godišnji prosjeci makrosektora izraunavaju se kao jednostavni prosjeci po sektorima NKD-a da bi se dobila prosjena distribucija za svaku godinu u svakom makrosektoru. Izvor: Izrauni autora zasnovani na bazi podataka CompNeta (uzorak ALL)
Prosjek Medijan
Preraivaka industrija
20 02
Graevinarstvo Veleprodaja i maloprodaja
Prijevoz i skladištenje Smještaj te priprema i usluivanje hrane Informacije i komunikacije
Poslovanje nekretninama Strune, znanstvene i tehnike djelatnosti Administrativne i pomone djelatnosti
DODATAK
12
Slika A3. OP jaz produktivnosti rada po zemljama
Napomena: Razdoblje prije recesije odnosi se na godine izmeu 2002. i 2008., a razdoblje tijekom recesije na godine izmeu 2009. i 2014. Izvor: Izrauni autora zasnovani na bazi podataka CompNeta (uzorak 20E)
Prije recesije Tijekom recesije
Belgija
Hrvatska
eška
Danska
Estonija
Finska
Francuska
Italija
Letonija
Poljska
Slovaka
Španjolska
Slika A4. Disperzija MRPK-a po sektorima
Napomena: Razdoblje prije recesije odnosi se na godine izmeu 2002. i 2008., a razdoblje tijekom recesije na godine izmeu 2009. i 2014. Izvor: Izrauni autora zasnovani na bazi podataka CompNeta (uzorak ALL)
Prije recesije Tijekom recesije
Administrativne i pomone djelatnosti
Poslovanje nekretninama
Slika A5. Disperzija MRPL-a po sektorima
Napomena: Razdoblje prije recesije odnosi se na godine izmeu 2002. i 2008., a razdoblje tijekom recesije na godine izmeu 2009. i 2014. Izvor: Izrauni autora zasnovani na bazi podataka CompNeta (uzorak ALL)
0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,41,2
Prije recesije Tijekom recesije
Administrativne i pomone djelatnosti
Poslovanje nekretninama
P-2 Sijeanj 2000. Problemi banaka: uzroci, naini rješavanja i posljedice Ljubinko Jankov
P-3 Veljaa 2000. Valutne krize: pregled teorije i iskustva 1990-ih Ante Babi i Ante igman
P-4 Listopad 2000. Analiza inozemnog duga Republike Hrvatske Ankica Kaan
P-5 Travanj 2001. Kreditna politika hrvatskih banaka: Rezultati drugoga HNB-ova projekta anketiranja banaka
Evan Kraft s Hrvojem Dolencem, Mladenom Dulibom, Michaelom Faulendom, Tomislavom Galcem, Vedranom Šošiem i Mladenom Mirkom Tepušem
P-6 Travanj 2001. Što znai ulazak stranih banaka u Hrvatsku? Tomislav Galac i Evan Kraft
P-7 Kolovoz 2001. Value at Risk (Rizinost vrijednosti) – Teorija i primjena na meunarodni portfelj instrumenata s fiksnim prihodom
Draen Mikuli
P-8 Rujan 2001. Promet i ostvareni teajevi na deviznom trištu u Hrvatskoj Tihomir Stuka
P-9 Listopad 2001. Teorija i stvarnost inozemnih izravnih ulaganja u svijetu i u tranzicijskim zemljama s posebnim osvrtom na Hrvatsku
Ante Babi, Andreja Pufnik i Tihomir Stuka
P-10 Sijeanj 2002. Vremenska konzistentnost i pozitivna teorija monetarne politike – teoretski temelji institucionalnog ustroja središnje banke
Maroje Lang
Warren Coats i Marko Škreb
P-13 Rujan 2002. Fiskalna konsolidacija, inozemna konkurentnost i monetarna politika: odgovor WIWW-u Evan Kraft i Tihomir Stuka
P-14 Veljaa 2003. Rezultati treega HNB-ova anketiranja banaka: Hrvatski bankarski sektor u fazi konsolidacije i trišnog pozicioniranja od 2000. godine do danas
Tomislav Galac
P-15 Kolovoz 2004. Kako unaprijediti hrvatski sustav osiguranja štednih uloga? Michael Faulend i Evan Kraft
P-16 Kolovoz 2004. Pregled i analiza izravnih ulaganja u Republiku Hrvatsku Alan Škudar
P-17 Rujan 2004. Treba li Hrvatskoj razlikovanje premije osiguranja štednih uloga? Tomislav Galac
P-18 Studeni 2004. Analiza modela stambenog financiranja u Republici Hrvatskoj Mladen Mirko Tepuš
P-19 Svibanj 2005. Kriteriji Europske unije s posebnim naglaskom na ekonomske kriterije konvergencije – Gdje je Hrvatska?
Michael Faulend, Davor Lonarek, Ivana Curavi i Ana Šabi
P-20 Kolovoz 2005. Rezultati etvrtoga HNB-ova anketiranja banaka Tomislav Galac i Lana Duki
P-21 Listopad 2005. Indeksi koncentracije bankarskog sektora u Hrvatskoj Igor Ljubaj
P-22 Sijeanj 2006. Kontrola koncentracija u hrvatskome bankarskom sustavu Tatjana Rui
P-23 Oujak 2006. Analiza poslovanja stambenih štedionica: Rezultati drugoga HNB-ova projekta anketiranja stambenih štedionica
Mladen Mirko Tepuš
P-24 Kolovoz 2008. Rezultati petoga HNB-ova anketiranja banaka Lana Ivii, Mirna Dumii, Ante Buri, Ivan Huljak
P-25 Svibanj 2014. Okvir za praenje makroekonomskih neravnotea u Europskoj uniji – znaenje za Hrvatsku
Mislav Brki i Ana Šabi
P-26 Kolovoz 2015. Kratak uvod u svijet makroprudencijalne politike Mirna Dumii
P-27 Listopad 2015. Obiljeja trišta rada i odreivanja plaa u Hrvatskoj: rezultati Ankete poduzea Andreja Pufnik i Marina Kunovac
P-28 Studeni 2016. Skrivaju li se banke u sjeni i u Hrvatskoj Mirna Dumii i Tomislav Ridzak
P-29 Prosinac 2016. Bilješka o kunskom kreditiranju Igor Ljubaj i Suzana Petrovi
P–30 Lipanj 2017. Cjenovna konkurentnost preraivakog sektora – sektorski pristup po razinama tehnološke opremljenosti
Enes ozovi
P-31 Lipanj 2017. Transparentnost i monetarna politika HNB-a Katja Gattin Turkalj i Igor Ljubaj
P-32 Rujan 2017. Izloenost privatnoga nefinancijskogsektora kamatnom riziku: analizarezultata Ankete o promjenjivosti kamatnih stopa
Mate Rosan
Broj Datum Naslov Autor(i)
P-33 Listopad 2017. Uvoenje eura u Hrvatskoj: mogui uinci na meunarodnu razmjenu i ulaganja Maja Bukovšak, Andrijana udina, Nina Pavi
P-34 Listopad 2017. Uinci uvoenja eura na kretanje potrošakih cijena i percepcije inflacije: pregled dosadašnjih iskustava i ocjena moguih uinaka u Hrvatskoj
Andreja Pufnik
P-35 Listopad 2017. Moe li uvoenje eura u Hrvatskoj smanjiti trošak zaduivanja? Davor Kunovac i Nina Pavi
P-36 Listopad 2017. Je li euro optimalna valuta za Hrvatsku? Mislav Brki i Ana Šabi
P-37 Listopad 2017. Perzistentnost euroizacije u Hrvatskoj Mirna Dumii, Igor Ljubaj i Ana Martinis
P-38 Studeni 2017. Procjena potencijalnog rasta i jaza BDP-a u Hrvatskoj Goran Jovii
Upute autorima
Hrvatska narodna banka objavljuje u svojim povremenim publikacijama Istraivanja, Pregledi i Tehnike bilješke znan- stvene i strune radove zaposlenika Banke i vanjskih suradni- ka.
Prispjeli radovi podlijeu postupku recenzije i klasifikaci- je koji provodi Komisija za klasifikaciju i vrednovanje radova. Autori se u roku od najviše dva mjeseca od primitka njihova rada obavještavaju o odluci o prihvaanju ili odbijanju lanka za objavljivanje.
Radovi se primaju i objavljuju na hrvatskom i/ili na engle- skom jeziku.
Radovi predloeni za objavljivanje moraju ispunjavati slje- dee uvjete.
Tekstovi moraju biti dostavljeni elektronikom poštom ili optikim medijima (CD, DVD), a mediju treba priloiti i ispis na papiru. Zapis treba biti u formatu Microsoft Word.
Na prvoj stranici rada obvezno je navesti naslov rada, ime i prezime autora, akademske titule, naziv ustanove u kojoj je au- tor zaposlen, suradnike te potpunu adresu na koju e se autoru slati primjerci za korekturu.
Dodatne informacije, primjerice zahvale i priznanja, poelj- no je ukljuiti u tekst na kraju uvodnog dijela.
Na drugoj stranici svaki rad mora sadravati saetak i klju- ne rijei. Saetak mora biti jasan, deskriptivan, pisan u treem licu i ne dulji od 250 rijei (najviše 1500 znakova). Ispod sa- etka treba navesti do 5 kljunih pojmova.
Tekst treba biti otipkan s proredom, na stranici formata A4. Tekst se ne smije oblikovati, dopušteno je samo podebljavanje (bold) i kurziviranje (italic) dijelova teksta. Naslove je potreb- no numerirati i odvojiti dvostrukim proredom od teksta, ali bez formatiranja.
Tablice, slike i grafikoni koji su sastavni dio rada, moraju bi- ti pregledni, te moraju sadravati broj, naslov, mjerne jedinice,
legendu, izvor podataka te bilješke. Bilješke koje se odnose na tablice, slike ili grafikone treba obiljeiti malim slovima (a, b, c…) i ispisati ih odmah ispod. Ako se posebno dostavljaju (ta- blice, slike i grafikoni), potrebno je oznaiti mjesta u tekstu gdje dolaze. Numeracija mora biti u skladu s njihovim slijedom u tekstu te se na njih treba referirati prema numeraciji. Ako su ve umetnuti u tekst iz nekih drugih programa, onda je potreb- no dostaviti i te datoteke u formatu Excel (grafikoni moraju imati pripadajue serije podataka).
Ilustracije trebaju biti u standardnom formatu EPS ili TIFF s opisima u Helvetici (Arial, Swiss) veliine 8 toaka. Skeni- rane ilustracije trebaju biti rezolucije 300 dpi za sivu skalu ili ilustraciju u punoj boji i 600 dpi za lineart (nacrti, dijagrami, sheme).
Formule moraju biti napisane itljivo. Indeksi i eksponenti moraju biti jasni. Znaenja simbola moraju se objasniti odmah nakon jednadbe u kojoj se prvi put upotrebljavaju. Jednadbe na koje se autor poziva u tekstu potrebno je obiljeiti serijskim brojevima u zagradi uz desnu marginu.
Bilješke na dnu stranice treba oznaiti arapskim brojkama podignutima iznad teksta. Trebaju biti što krae i pisane slovi- ma manjima od slova kojima je pisan tekst.
Popis literature dolazi na kraju rada, a u njega ulaze djela navedena u tekstu. Literatura treba biti navedena abecednim redom prezimena autora, a podaci o djelu moraju sadravati i podatke o izdavau, mjesto i godinu izdavanja.
Uredništvo zadrava pravo da autoru vrati na ponovni pre- gled prihvaeni rad i ilustracije koje ne zadovoljavaju navedene upute.
Pozivamo zainteresirane autore koji ele objaviti svoje rado- ve da ih pošalju na adresu Direkcije za izdavaku djelatnost, prema navedenim uputama.
Hrvatska narodna banka izdaje sljedee publikacije:
Godišnje izvješe Hrvatske narodne banke Redovita godišnja publikacija koja sadrava godišnji pregled novanih i opih ekonomskih kretanja te pregled statistike.
Polugodišnje izvješe Hrvatske narodne banke Redovita polugodišnja publikacija koja sadrava polugodišnji pregled novanih i opih ekonomskih kretanja te pregled sta- tistike.
Tromjeseno izvješe Hrvatske narodne banke Redovita tromjesena publikacija koja sadrava tromjeseni pregled novanih i opih ekonomskih kretanja.
Bilten o bankama Redovita publikacija koja sadrava pregled i podatke o banka- ma.
Bilten Hrvatske narodne banke Redovita mjesena publikacija koja sadrava mjeseni pregled novanih i opih ekonomskih kretanja te pregled monetarne statistike.
Istraivanja Hrvatske narodne banke Povremena publikacija u kojoj se objavljuju krai znanstveni radovi zaposlenika Banke i vanjskih suradnika.
Pregledi Hrvatske narodne banke Povremena publikacija u kojoj se objavljuju struni radovi za- poslenika Banke i vanjskih suradnika.
Tehnike bilješke Povremena publikacija u kojoj se objavljuju informativni radovi zaposlenika Banke i vanjskih suradnika.
Hrvatska narodna banka izdaje i druge publikacije: numiz- matika izdanja, brošure, publikacije na drugim medijima (CD-ROM, DVD), knjige, monografije i radove od posebnog interesa za Banku, zbornike radova s konferencija kojih je or- ganizator ili suorganizator Banka, edukativne materijale i dru- ga slina izdanja.
ISSN 1334-0085 (online)
5. Zakljuak